(57)【要約】【課題】線状信号を含んだ画像の視認性を向上させることを可能にする画像処理装置及び医用画像診断装置を提供すること。【解決手段】実施形態の画像処理装置は、第１の周波数画像生成部と、第２の周波数画像生成部と、信号検出部と、表示画像生成部とを備える。第１の周波数画像生成部は、画像データにおける所定のコントラスト成分及び第１の周波数成分を含む第１の周波数画像データを生成する。第２の周波数画像生成部は、画像データに対して第１の周波数画像データに減算処理を実行することで、第２の周波数成分を含む第２の周波数画像データを生成する。信号検出部は、線状構造物に基づく線状信号を前記第２の周波数画像データから検出する。表示画像生成部は、信号検出部によって検出された線状信号に基づいて、表示画像を生成する。【選択図】図３
2014233608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データにおける所定のコントラスト成分及び第１の周波数成分を含む第１の周波数画像データを生成する第１の周波数画像生成手段と、
前記画像データに対して前記第１の周波数画像データに減算処理を実行することで、第２の周波数成分を含む第２の周波数画像データを生成する第２の周波数画像生成手段と、
線状構造物に基づく線状信号を前記第２の周波数画像データから検出する信号検出手段と、
前記信号検出手段によって検出された線状信号に基づいて、表示画像を生成する表示画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の周波数画像生成手段は、前記第２の周波数成分よりも低い周波数の成分を前記第１の周波数成分とし、当該第１の周波数成分及び前記所定のコントラストを含む第１の周波数画像データを生成し、
前記第２の周波数画像生成手段は、前記画像データに対して前記第１の周波数画像データを減算することで、前記第１の周波数成分よりも高い周波数の成分を含む第２の周波数画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の周波数画像生成手段は、前記所定のコントラスト成分として、前記画像データにおいて近接する画素間の画素値の差が所定の閾値を超えた場合のコントラスト成分を前記第１の周波数画像データに含めることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の周波数画像生成手段は、前記画像データにおける画素ごとに、前記画素に近接する近接画素のうち画素値がノイズの標準偏差に基づく範囲内である近接画素の画素値の平均を、前記画素の画素値として設定することで、前記第１の周波数画像データを生成することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の周波数画像生成手段は、前記画像データにおける画素ごとに、エッジ保存平滑化処理を実行することで、前記第１の周波数画像データを生成することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする医用画像診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置及び医用画像診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像に含まれる観察対象をより観察しやすくするために種々の画像処理が施されている。例えば、観察対象としての線状信号を含んだ画像において、線状信号と線状信号以外（例えば、背景など）とを分離して、線状信号を強調したり、線状信号以外を抑制したりする画像処理などが知られている。一例を挙げると、画像から低周波成分を除去することで、線状信号が分類される高周波成分を含む高周波画像を抽出し、抽出した高周波画像を用いて線状信号の検出を行い、検出した線状信号に対して強調処理などを行う画像処理方法が知られている。
【０００３】
上述した画像処理方法を用いることにより、例えば、Ｘ線診断装置によって撮像される透視画像において、カテーテルなどの線状構造物を正確に検出して、表示させることができる。しかしながら、上述した従来技術においては、線状信号を含んだ画像の視認性が低下する場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１１１８３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、線状信号を含んだ画像の視認性を向上させることを可能にする画像処理装置及び医用画像診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態の画像処理装置は、第１の周波数画像生成手段と、第２の周波数画像生成手段と、信号検出手段と、表示画像生成手段とを備える。第１の周波数画像生成手段は、画像データにおける所定のコントラスト成分及び第１の周波数成分を含む第１の周波数画像データを生成する。第２の周波数画像生成手段は、前記画像データに対して前記第１の周波数画像データに減算処理を実行することで、第２の周波数成分を含む第２の周波数画像データを生成する。信号検出手段は、線状構造物に基づく線状信号を前記第２の周波数画像データから検出する。表示画像生成手段は、前記信号検出手段によって検出された線状信号に基づいて、表示画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、従来技術に係る線状信号の検出の一例を説明するための図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部による処理を模式的に示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部による処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る第２の周波数画像生成部による処理を模式的に示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る信号検出部による線状信号の検出の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る画像処理装置による線状信号の検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部による低周波画像の生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部による処理の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部による低周波画像の生成処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施形態）
以下、本願に係る画像処理装置の詳細について説明する。なお、第１の実施形態では、本願に係る画像処理装置を含む画像処理システムを一例に挙げて説明する。図１は、第１の実施形態に係る画像処理システム１の構成の一例を示す図である。
【０００９】
図１に示すように、第１の実施形態に係る画像処理システム１は、画像処理装置１００と、医用画像診断装置２００と、画像保管装置３００とを有する。図１に例示する各装置は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local  Area  Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能な状態となっている。例えば、画像処理システム１にＰＡＣＳ（Picture  Archiving  and  Communication  System）が導入されている場合、各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital  Imaging  and  Communications  in  Medicine）規格に則って、医用画像等を相互に送受信する。
【００１０】
医用画像診断装置２００は、例えば、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed  Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single  Photon  Emission  Computed  Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron  Emission  Computed  Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、又はこれらの装置群等である。そして、医用画像診断装置２００は、それぞれの技師の操作に応じて医用画像を収集する。
【００１１】
そして、医用画像診断装置２００は、収集した画像データを画像処理装置１００や、画像保管装置３００に送信する。なお、医用画像診断装置２００は、画像データを画像保管装置３００に送信する際に、付帯情報として、例えば、患者を識別する患者ＩＤ、検査を識別する検査ＩＤ、医用画像診断装置２００を識別する装置ＩＤ、医用画像診断装置２００による１回の撮影を識別するシリーズＩＤ等を送信する。
【００１２】
画像保管装置３００は、医用画像を保管するデータベースである。具体的には、画像保管装置３００は、医用画像診断装置２００から送信された画像データや、各画像データの付帯情報などを記憶部に格納し、これを保管する。
【００１３】
画像処理装置１００は、医用画像診断装置２００、或いは、画像保管装置３００から画像データを取得して、線状信号を含んだ画像の視認性を向上させる画像処理を実行する。ここで、従来技術において、線状信号を含んだ画像の視認性が低下する場合について、説明する。上述したように、従来技術においては、線状信号を観察しやすくするために、画像データに含まれる線状信号を検出して、検出した線状信号に対して強調処理を行ったり、線状信号以外の信号に対して抑制処理を行ったりする。このような画像処理においては、線状信号を検出する場合に、まず、前処理として、画像データから低周波成分を除去することで、線状信号を含む高周波成分を分離し、分離した高周波成分から線状信号を検出する画像処理が実行される。
【００１４】
ここで、画像データから低周波成分が除去された高周波画像に高コントラスト成分が含まれている場合、線状信号の検出に影響を及ぼす場合がある。図２は、従来技術に係る線状信号の検出の一例を説明するための図である。図２においては、医用画像診断装置としてのＸ線診断装置によって撮像されたＸ線画像に含まれる線状信号を検出する場合を一例に挙げて説明する。なお、以下では、信号が線状であり、かつ、信号が黒側でのみ表現される（例えば、Ｘ線画像など）ものを線状陰影と記す場合がある。
【００１５】
ここで、図２においては、図２の（Ａ）がＸ線画像を示し、図２の（Ｂ）が図２の（Ａ）に示すＸ線画像の低周波画像を示し、図２の（Ｃ）が図２の（Ａ）に示すＸ線画像の高周波画像を示し、図２の（Ｄ）が図２の（Ｃ）に示す高周波画像をもとにした線状信号の検出結果を示す。例えば、図２の（Ａ）に示すＸ線画像における線状信号Ｌ４を検出しようとした場合、従来技術においては、Ｘ線画像に対して平滑化処理を施すことで、図２の（Ｂ）に示す低周波画像を生成する。
【００１６】
そして、従来技術においては、図２の（Ａ）に示すＸ線画像から図２の（Ｂ）に示す低周波画像を減算することで、図２の（Ｃ）に示す高周波画像を生成し、生成した高周波画像の線状信号Ｌ４に検出処理を施すことで、図２の（Ｄ）に示す線状信号Ｌ４を検出する。ここで、従来技術においては、例えば、図２の（Ａ）に示される数字や点などの高コントラスト領域が、付近の線状信号に対して影響を与える。
【００１７】
線状信号Ｌ４を検出する場合を一例に挙げて説明する。例えば、図２の（Ａ）に示すＸ線画像においては、図２の（Ａ）の下側のグラフに示すように、線状信号Ｌ４の近傍に画素間の画素レベル（明度）が急激に変化する高コントラスト領域が存在する。なお、図２の（Ａ）の下側のグラフは、図２の（Ａ）のＸ線画像に示す四角の領域内の画素レベルのプロファイルをとったグラフである。すなわち、図２の（Ａ）の下側のグラフは、四角内の画素（白い部分から黒い部分にかけての画素）について位置ごとの明度を示すグラフである。
【００１８】
このような高コントラスト領域に対して平滑化処理を行うと、図２の（Ｂ）の下側のグラフのように、高コントラスト領域がなだらかなプロファイルを示す低周波画像となる。このような低周波画像を用いて、Ｘ線画像との減算処理を行うと、図２の（Ｃ）の下側のグラフに示すように、線状信号Ｌ４近傍に高コントラスト成分が含まれる高周波画像が生成されることとなる。その結果、図２の（Ｄ）に示すように、線状信号Ｌ４は、高コントラスト領域近傍で検出されにくくなってしまい、線状信号を含む画像の視認性が低下する。
【００１９】
例えば、Ｘ線画像におけるガイドワイヤを強調して表示させようとした場合に、ボルトやステープルが埋め込まれた領域の近傍をガイドワイヤが走行していると、検出不能、或いは、過強調などが生じてしまう。
【００２０】
そこで、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、高コントラスト成分を含む低周波画像を生成して、生成した低周波画像と画像データとを減算処理することで、高コントラスト成分を含まない高周波画像を生成して、線状信号を含む画像の視認性を向上させる。
【００２１】
図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。図３に示すように、画像処理装置１００は、入力部１１０と、表示部１２０と、通信部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。例えば、画像処理装置１００は、ワークステーションや、任意のパーソナルコンピュータなどであり、医用画像診断装置２００や、画像保管装置３００などとネットワークを介して接続される。
【００２２】
入力部１１０は、マウス、キーボード、トラックボール等であり、画像処理装置１００に対する各種操作の入力を操作者から受け付ける。具体的には、入力部１１０は、画像データなどを取得するための入力などを受付ける。
【００２３】
表示部１２０は、モニタとしての液晶パネル等であり、各種情報を表示する。具体的には、表示部１２０は、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）や、後述する制御部１５０による処理結果を表示する。通信部１３０は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等であり、他の装置との間で通信を行う。
【００２４】
記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などであり、後述する制御部１５０によって取得された医用画像の画像データなどを記憶する。また、記憶部１４０は、後述する制御部１５０によって用いられる種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１４０は、後述する制御部１５０が低周波画像を生成する際に用いる閾値情報などを記憶する。なお、閾値情報については、後に詳述する。
【００２５】
制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路であり、画像処理装置１００の全体制御を行なう。制御部１５０は、図３に示すように、例えば、データ取得部１５１と、第１の周波数画像生成部１５２と、第２の周波数画像生成部１５３と、信号検出部１５４と、表示画像生成部１５５とを有する。
【００２６】
データ取得部１５１は、通信部１３０を介して、医用画像診断装置２００又は画像保管装置３００からデータを取得する。具体的には、データ取得部１５１は、入力部１１０を介して操作者から受付けた指示に応じて、医用画像診断装置２００又は画像保管装置３００から画像データなどを取得して、記憶部１４０に格納する。例えば、データ取得部１５１は、線状信号を含む医用画像の画像データなどを取得する。
【００２７】
第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける所定のコントラスト成分及び第１の周波数成分を含む第１の周波数画像データを生成する。具体的には、第１の周波数画像生成部１５２は、第２の周波数成分よりも低い周波数の成分を第１の周波数成分とし、当該第１の周波数成分及び所定のコントラストを含む第１の周波数画像データを生成する。第１の周波数画像生成部１５２は、所定のコントラスト成分として、画像データにおいて近接する画素間の画素値の差が所定の閾値を超えた場合のコントラスト成分を第１の周波数画像データに含める。図４は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２による処理を模式的に示す図である。なお、図４においては、図４の（Ａ）が線状信号を含むＸ線画像を示し、図４の（Ｂ）が低周波画像を示す。
【００２８】
例えば、第１の周波数画像生成部１５２は、図４の（Ａ）に示すＸ線画像に対して所定の処理を行うことで、図４の（Ｂ）に示すような高コントラスト成分を含む低周波画像を生成する。すなわち、第１の周波数画像生成部１５２は、図４の（Ｂ）の下側のグラフに示すように、画素間の明度が、図４の（Ａ）に示すＸ線画像と同様に急激に変化する高コントラスト領域を含む低周波画像を生成する。
【００２９】
ここで、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける画素ごとに、画素に近接する近接画素のうち画素値がノイズの標準偏差に基づく範囲内である近接画素の画素値の平均を、画素の画素値として設定することで、第１の周波数画像データを生成する。すなわち、第１の周波数画像生成部１５２は、画像データの各画素について、当該画素の画素値と類似度が高い画素値を用いて平滑化することで、低周波画像を生成する。
【００３０】
図５は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２による処理の一例を説明するための図である。例えば、第１の周波数画像生成部１５２は、図５の（Ａ）に示すように、領域Ｒ１を平滑化させる場合に、領域Ｒ１と画素値の類似度が高い領域Ｒ２や領域Ｒ３を用い、領域Ｒ１と画素値の類似度が低い領域Ｒ４や領域Ｒ５を用いない。一例を挙げると、第１の周波数画像生成部１５２は、図５の（Ｂ）に示すように、平滑化の対象となる対象画素Ｐ１を平滑化させる場合に、対象画素Ｐ１の周囲の画素のうち、類似度が高い画素の画素値を用いて平滑化する。例えば、第１の周波数画像生成部１５２は、図５の（Ｂ）の対象画素Ｐ１を平滑化する場合に、左中段の画素及び右上段の画素以外の画素を用いて平滑化処理する。
【００３１】
ここで、第１の周波数画像生成部１５２は、所定の閾値を用いて類似度を判定する。例えば、第１の周波数画像生成部１５２は、対象画素について画素値の統計的なばらつき（量子モトル）に基づいて類似性を判定する。すなわち、第１の周波数画像生成部１５２は、図５の（Ｃ）に示すように、対象画素「Ｐ」の画素値「Ｙ（Ｐ）」に応じたノイズの標準偏差を用いた閾値「Ｙ’」に基づいて、類似度を判定して、使用領域を決定する。一例を挙げると、第１の周波数画像生成部１５２は、閾値「Ｙ’」として「３〜６σ（＝標準偏差「１σ」の３〜６倍）」を用いて類似度を判定する。かかる場合には、第１の周波数画像生成部１５２は、対象画像「Ｐ」の周囲の画素の画素値が「Ｙ（Ｐ）＋Ｙ’」と「Ｙ（Ｐ）−Ｙ’」との間にある場合には、類似度が高いと判定する。一方、対象画像「Ｐ」の周囲の画素の画素値が「Ｙ（Ｐ）＋Ｙ’」、又は「Ｙ（Ｐ）−Ｙ’」を超えた場合には、類似度が低いと判定して、当該画素の画素値を平滑化処理に用いない。
【００３２】
これにより、例えば、Ｘ線画像の白い画素は白い画素の画素値のみを用いて平滑化され、黒い画素は黒画素のみを用いて平滑化される。これにより、第１の周波数画像生成部１５２は、図４の（Ｂ）に示すように、画素間の明度が急激に変化する高コントラスト成分を含んだ低周波画像を生成することができる。なお、上述した閾値「３〜６σ」はあくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、閾値はユーザなどによって任意に設定することができる。
【００３３】
なお、上述した閾値「３〜６σ」などの閾値情報は記憶部１４０によってあらかじめ記憶される。また、画素値の基づくノイズの標準偏差の情報についても、記憶部１４０によってあらかじめ記憶される。
【００３４】
図３に戻って、第２の周波数画像生成部１５３は、画像データに対して第１の周波数画像データに減算処理を実行することで、第２の周波数成分を含む第２の周波数画像データを生成する。具体的には、第２の周波数画像生成部１５３は、画像データに対して第１の周波数画像データを減算することで、第１の周波数成分よりも高い周波数の成分を含む第２の周波数画像データを生成する。
【００３５】
図６は、第１の実施形態に係る第２の周波数画像生成部１５３による処理を模式的に示す図である。図６においては、図４の（Ａ）に示すＸ線画像（図６の（Ａ））から図４の（Ｂ）に示す低周波画像（図６の（Ｂ））を減算した高周波画像（図６の（Ｃ））について示す。例えば、第２の周波数画像生成部１５３は、Ｘ線画像から高コントラスト成分を含む低周波画像を減算することで、図６の（Ｃ）に示すように、高コントラスト成分を含まない高周波画像を生成する。
【００３６】
図３に戻って、信号検出部１５４は、線状構造物に基づく線状信号を第２の周波数画像データから検出する。具体的には、信号検出部１５４は、第２の周波数画像生成部１５３によって生成された高周波画像から線状信号を検出する。図７は、第１の実施形態に係る信号検出部１５４による線状信号の検出の一例を説明するための図である。ここで、図７においては、図７の（Ａ）が信号検出部１５４による線状信号の検出手法の一例を示す。また、図７においては、図７の（Ｂ）が信号検出部１５４による検出の処理結果を示す図である。
【００３７】
例えば、信号検出部１５４は、図７の（Ａ）に示すように、所定の形状（例えば、矩形など）のテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより、線状信号を検出する。一例を挙げると、信号検出部１５４は、画素ごとに、図７の（Ａ）に示すように、Ｍ0〜Ｍ15の１６方向でテンプレートを回転させて、各位置のテンプレートに含まれる画素の画素値に基づいて、線状信号を検出する。すなわち、信号検出部１５４は、Ｍ0〜Ｍ15のそれぞれのテンプレートの位置においてテンプレート内に含まれる画素の画素値の平均値を算出して、算出した平均値に基づいて線状信号を検出する。
【００３８】
例えば、検出対象が黒側の信号のみの線状陰影の場合には、信号検出部１５４は、図７の（Ａ）に示すように、画素値の平均が最小値ＭminとなるテンプレートＭ9を抽出する。そして、信号検出部１５４は、抽出したテンプレートＭ9の領域内のベクトルの平均を算出することで、線状陰影の方向と強さを算出する。信号検出部１５４は、全ての画素について、上述した処理を実行することで、図７の（Ｂ）に示すように、線状信号Ｌ４を含むすべての線状信号を検出する。なお、上述した１６の回転方向はあくまでも一例であり、実施形態これに限定されるものではない。すなわち、回転方向の数がユーザによって任意に設定される。
【００３９】
また、上述した例では線状陰影を検出する場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、信号が白側の線状信号を検出する場合であってもよい。かかる場合には、テンプレートによる判定では、画素値の平均が最大値Ｍmaxとなるテンプレートが抽出される。
【００４０】
図３に戻って、表示画像生成部１５５は、信号検出部１５４によって検出された線状信号に基づいて、表示画像を生成する。例えば、表示画像生成部１５５は、信号検出部１５４によって検出された線状信号を強調した表示画像や、線状信号以外の信号を抑制した表示画像を生成する。
【００４１】
次に、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の処理の手順について、図８及び図９を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００による線状信号の検出処理の手順を示すフローチャートである。なお、図８においては、線状信号として線状陰影を検出する場合について示す。
【００４２】
図８に示すように、第１の実施形態に係る画像処理装置１００においては、データ取得部１５１が、画像データを取得すると（ステップＳ１０１）、第１の周波数画像生成部１５２が、高コントラスト成分を含む低周波画像を生成する（ステップＳ１０２）。そして、第２の周波数画像生成部１５３が、画像データに対して低周波画像を減算することで、高コントラスト画像を含まない高周波画像を生成する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
そして、高周波画像が生成されると、信号検出部１５４が、線状陰影を検出して（ステップＳ１０４）、表示画像生成部１５５が、検出された線状陰影を用いて、表示画像を生成する（ステップＳ１０５）。
【００４４】
図９は、第１の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２による低周波画像の生成処理の手順を示すフローチャートである。なお、図９は、図８に示すフローチャートのステップＳ１０２の処理に相当する。図９に示すように、第１の実施形態に係る画像処理装置１００においては、画像データが取得されると、第１の周波数画像生成部１５２が、平滑化処理の対象となる画素を決定する（ステップＳ２０１）。
【００４５】
そして、第１の周波数画像生成部１５２は、平滑化処理の対象となる画素の画素値に基づくノイズの標準偏差を設定する（ステップＳ２０２）。その後、第１の周波数画像生成部１５２は、対処となる画素に近接する近接画素において、画素値が標準偏差に基づく所定の範囲内にある近接画素の平均値を算出する（ステップＳ２０３）。
【００４６】
さらに、第１の周波数画像生成部１５２は、算出した平均値を、決定した画素の画素値として設定する（ステップＳ２０４）。その後、第１の周波数画像生成部１５２は、全ての画素について処理したか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ここで、全ての画素について処理したと判定していない場合には（ステップＳ２０５否定）、第１の周波数画像生成部１５２は、ステップＳ２０１に戻って、対象となる新たな画素を決定する。一方、全ての画素について処理したと判定した場合には（ステップＳ２０５肯定）、第１の周波数画像生成部１５２は、処理を終了する。
【００４７】
上述したように、第１の実施形態によれば、第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける所定のコントラスト成分及び第１の周波数成分を含む第１の周波数画像データを生成する。第２の周波数画像生成部１５３は、画像データに対して第１の周波数画像データに減算処理を実行することで、第２の周波数成分を含む第２の周波数画像データを生成する。信号検出部１５４は、線状構造物に基づく線状信号を前記第２の周波数画像データから検出する。表示画像生成部１５５は、信号検出部１５４によって検出された線状信号に基づいて、表示画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、コントラストを含まない第２の周波数画像を用いて線状信号を検出することができ、線状信号を含む画像の視認性を向上させることを可能にする。
【００４８】
また、第１の実施形態によれば、第１の周波数画像生成部１５２は、第２の周波数成分よりも低い周波数の成分を第１の周波数成分とし、当該第１の周波数成分及び所定のコントラストを含む第１の周波数画像データを生成する。第２の周波数画像生成部１５３は、画像データに対して第１の周波数画像データを減算することで、第１の周波数成分よりも高い周波数の成分を含む第２の周波数画像データを生成する。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、線状信号を検出することを可能にする。
【００４９】
また、第１の実施形態によれば、第１の周波数画像生成部１５２は、所定のコントラスト成分として、画像データにおいて近接する画素間の画素値の差が所定の閾値を超えた場合のコントラスト成分を第１の周波数画像データに含める。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、高コントラスト成分を含む第１の周波数画像を生成することを可能にする。
【００５０】
また、第１の実施形態によれば、第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける画素ごとに、画素に近接する近接画素のうち画素値がノイズの標準偏差に基づく範囲内である近接画素の画素値の平均を、画素の画素値として設定することで、第１の周波数画像データを生成する。従って、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、高コントラスト成分を含む低周波画像を容易に生成することを可能にする。
【００５１】
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、画素値の標準偏差を用いて低周波画像を生成する場合について説明した。第２の実施形態においては、エッジ保存平滑化処理によって低周波画像を生成する場合について説明する。なお、第２の実施形態に係る画像処理装置１００は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００と比較して、第１の周波数画像生成部１５２による処理内容が異なる。以下、これらを中心に説明する。
【００５２】
第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける画素ごとに、エッジ保存平滑化処理を実行することで、第１の周波数画像データを生成する。図１０は、第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２による処理の一例を説明するための図である。
【００５３】
例えば、第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２は、図１０に示すように、平滑化処理の対象画素Ｐ１について、５×５の近接画素を対象にエッジ保存平滑化処理を行う。一例を挙げると、第１の周波数画像生成部１５２は、図１０に示すように、５×５の近接画素から対象画素Ｐ１を含む７つの画素で構成された９つの領域について、それぞれ画素値の平均及び分散を算出する。そして、第１の周波数画像生成部１５２は、領域１〜領域９までの領域の中で、もっとも分散が小さい領域を抽出して、抽出した領域の平均値を対象画像Ｐ１の画素値として設定する。
【００５４】
第１の周波数画像生成部１５２は、画像データに含まれる全ての画素を対象画素として、上述した処理を順に実行する。そして、第１の周波数画像生成部１５２は、全ての画素に対して処理を実行して画素値を設定した画像を低周波画像として生成する。これにより、高コントラスト成分が含まれる低周波画像を生成することができる。
【００５５】
なお、図１０に示す例は、あくまでも一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、近接画素は、５×５に限られず、例えば、３×３や、７×７であってもよい。また、画素値の平均及び分散を算出する領域は、図示のものに限定されるわけではなく、任意に変更させることも可能である。
【００５６】
次に、第２の実施形態に係る画像処理装置１００の処理の手順について、図１１を用いて説明する。図１１は、第２の実施形態に係る第１の周波数画像生成部１５２による低周波画像の生成処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１１は、図８に示すフローチャートのステップＳ１０２の処理に相当する。図１１に示すように、第２の実施形態に係る画像処理装置１００においては、画像データが取得されると、第１の周波数画像生成部１５２が、エッジ保存平滑化処理の対象となる画素を決定する（ステップＳ３０１）。
【００５７】
そして、第１の周波数画像生成部１５２は、決定した画素を含む近傍画素を所定の小領域に分割する（ステップＳ３０２）。その後、第１の周波数画像生成部１５２は、分割した小領域それぞれについて、画素値の平均と分散とを算出する（ステップＳ３０３）。
【００５８】
さらに、第１の周波数画像生成部１５２は、各小領域において、最も分散が小さい小領域を抽出して、抽出した小領域の平均値を、決定した画素の画素値として設定する（ステップＳ３０４）。その後、第１の周波数画像生成部１５２は、全ての画素について処理したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。ここで、全ての画素について処理したと判定していない場合には（ステップＳ３０５否定）、第１の周波数画像生成部１５２は、ステップＳ３０１に戻って、対象となる新たな画素を決定する。一方、全ての画素について処理したと判定した場合には（ステップＳ３０５肯定）、第１の周波数画像生成部１５２は、処理を終了する。
【００５９】
上述したように、第２の実施形態によれば、第１の周波数画像生成部１５２は、画像データにおける画素ごとに、エッジ保存平滑化処理を実行することで、第１の周波数画像データを生成する。従って、第２の実施形態に係る画像処理装置１００は、高コントラスト成分を含む第１の周波数画像を容易に生成することを可能にする。
【００６０】
（第３の実施形態）
これまで第１及び第２の実施形態について説明したが、上述した第１及び第２の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００６１】
上述した第１及び第２の実施形態では、低周波画像と高周波画像との２つの周波数の画像を対象にする場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、３つ以上の周波数（例えば、高、中、低など）の画像を生成して、各画像間の減算処理が実行される場合であってもよい。
【００６２】
上述した第１及び第２の実施形態では、画素値に基づくノイズの標準偏差などの情報をあらかじめ記憶する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ネットワークを介して画像データの収集条件などを医用画像診断装置２００から取得することにより閾値を決定して低周波画像を生成する場合であってもよい。
【００６３】
上述した第１及び第２の実施形態では、医用画像としてＸ線画像を用いる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、ＣＴ画像や、ＭＲ画像、超音波画像などを処理対象とする場合であってもよい。
【００６４】
また、上述した実施形態では、画像処理装置１００が、線状信号を検出する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、医用画像診断装置２００が線状信号を検出する場合であってもよい。すなわち、例えば、上述した画像処理装置１００が医用画像診断装置２００に組み込まれる場合であってもよい。言い換えると、医用画像診断装置２００の制御部が、上述したデータ取得部１５１、第１の周波数画像生成部１５２、第２の周波数画像生成部１５３、信号検出部１５４、及び、表示画像生成部１５５を備え、上述した処理を実行するようにしてもよい。
【００６５】
上述したように、医用画像診断装置２００が線状信号を検出するようにした場合には、例えば、ガイドワイヤや、カテーテルなどの線状信号から視認性の高い画像を生成することができ、その結果、治療時間の短縮や、被爆低減につなげることができる。
【００６６】
以上述べた少なくともひとつの実施形態の画像処理装置によれば、線状信号を含んだ画像の視認性を向上させることを可能にする。
【００６７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６８】
１００  画像処理装置
１１０  入力部
１２０  表示部
１５０  制御部
１５１  データ取得部
１５２  第１の周波数画像生成部
１５３  第２の周波数画像生成部
１５４  信号検出部
１５５  表示画像生成部
２００  医用画像診断装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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