(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線を照射する放射線照射部と、
前記放射線照射部が照射した放射線を検出して、画像を生成する検出部と、
前記検出部で生成した前記画像に対して画像処理を行う画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記検出部で生成した撮像時間の異なる複数の画像のうち、時間的に先の画像と時間的に後の画像とを用いて動き検出を行なって、１枚の画像について１つの動き情報を検出する動き検出部と、
前記時間的に先の画像を前記動き情報の分だけ位置を変更した画像と前記時間的に後の画像との差分を、局所的な領域毎に類似度として算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて、前記画像上で、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定する領域判定を行う領域判定部と、
前記領域判定部の前記領域判定結果に従って、各領域に前記ノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部と、を備えることを特徴とする放射線画像生成装置。
【請求項２】
前記領域判定部は、前記類似度について閾値処理を行うにより、前記領域判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の放射線画像生成装置。
【請求項３】
前記領域判定部は、予め前記放射線画像生成装置が記憶している前記類似度についてのルックアップテーブルを用いることにより、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定することを特徴とする請求項１に記載の放射線画像生成装置。
【請求項４】
前記時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、前記空間方向のノイズ低減処理を行う領域とは、一部または全部が重複することを特徴とする請求項１に記載の放射線画像生成装置。
【請求項５】
前記動き検出部は、前記検出部で生成した画像のサイズの５０％以上の範囲を対象とした差分算出処理の結果に基づいて前記動き検出を行うことを特徴とする請求項１に記載の放射線画像生成装置。
【請求項６】
表示部をさらに備え、
前記表示部は、前記画像処理部で画像処理を行った画像を表示することを特徴とする請求項１に記載の放射線画像生成装置。
【請求項７】
前記表示部は、前記画像処理部で画像処理を行った画像に替えてまたは該画像とともに、前記類似度算出部が算出した前記類似度の分布を表示することを特徴とする請求項６に記載の放射線画像生成装置。
【請求項８】
操作入力部をさらに備え、
前記表示部が、前記類似度の分布の表示を行っている間に、前記操作入力部は、前記画像処理部の処理についての設定変更操作の入力を受け付けることを特徴とする請求項７に記載の放射線画像生成装置。
【請求項９】
放射線透視画像に対する画像処理方法であって、
放射線を用いて撮像した画像について、撮像時間の異なる複数の画像を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力した複数の画像のうち、時間的に先の画像と時間的に後の画像とを用いて動き検出を行なって、１枚の画像について１つの動き情報を検出する動き情報検出ステップと、
前記時間的に先の画像を前記動き情報の分だけ位置を変更した画像と前記時間的に後の画像との差分を、局所的な領域毎に類似度として算出する類似度算出ステップと、
前記類似度に基づいて、前記画像上で、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、空間方向のノイズ低減処理を行う領域と、を決定する領域判定を行う領域判定ステップと、
前記領域判定ステップの前記領域判定結果に従って、各領域に前記ノイズ低減処理を行うノイズ低減処理ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
前記領域判定ステップでは、前記類似度についての閾値処理を行うことにより、前記領域判定を行うことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記領域判定ステップでは、予め記憶している前記類似度についてのルックアップテーブルを用いることにより、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、前記空間方向のノイズ低減処理を行う領域とは、一部または全部が重複することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記動き情報検出ステップでは、前記入力ステップで入力された画像のサイズの５０％以上の範囲を対象とした差分算出処理の結果に基づいて前記動き検出を行なうことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記ノイズ低減処理ステップを経た画像データを表示する表示ステップをさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記表示ステップでは、前記ノイズ低減処理ステップを経た画像データに替えてまたは該画像データとともに、前記類似度算出ステップで算出した前記類似度の分布の表示を可能とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記表示ステップにおいて前記類似度の分布の表示を行っている間に、前記領域設定ステップの処理についての設定変更操作の入力を受け付ける操作入力ステップをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線透視画像のノイズを低減する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線画像診断装置では、透視画像を得る場合、Ｘ線が低線量であることに伴って信号成分が微小となり、ノイズが撮影と比べて顕現しやすい。この種のノイズ除去法としては、現画像より１フレーム前の画像に重み付けを行ったものを現画像に加算するリカーシブフィルタ処理を用いられることがある。しかしながら、Ｘ線照射野内にガイドワイヤ等の動くものが存在する場合は、このリカーシブフィルタ処理によってガイドワイヤ等の動きがぼけ画像となって現れることがある。【０００３】
当該技術に関して、特許文献１には、「この発明による画像処理装置では、リカーシブフィルタ手段と、現フレームの画像データから画素ごとのリカーシブフィルタ係数をその画素の近傍の平均輝度に応じて制御する手段と、現フレームの画像データを空間フィルタ処理する手段と、現フレームの画像データと前フレームの画像データとの間の関係から求めた画素ごとの動き成分に応じて上記の空間フィルタ処理データを用いる手段とを有する」との技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−４７０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示の技術では、局所的な動き成分を画素毎に検出して処理に用いている。しかしながら、Ｘ線透視画像などの放射線透視画像はノイズが多い。このようなノイズの多い画像については、局所的な動き成分検出は誤検出が生じやすく、リカーシブフィルタと空間フィルタとを適切に使い分けることが容易でなく、十分に所望の効果を得られないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための一実施の態様は、例えば、放射線を用いて撮像した放射線透視画像について撮像時間の異なる複数の画像を入力し、入力した複数の画像のうち、時間的に先の画像と時間的に後の画像とを用いて動き検出を行なって１枚の画像について１つの動き情報を検出し、時間的に先の画像を動き情報の分だけ位置を変更した画像と時間的に後の画像との差分を局所的な領域毎に算出し、局所的な領域毎の差分に基づいて、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定し、少なくとも時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、空間方向のノイズ低減処理を行い、時間方向のノイズ低減処理を行わない領域、時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理との両者を行う領域、の３つの領域を設定し、それぞれの領域毎にことなるノイズ低減処理を行うように構成すればよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、より好適に放射線透視画像のノイズを低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第一の実施形態の放射線画像診断装置の一例の構成図である。
【図２】第一の実施形態に係る画像処理部の処理を説明するブロック図である。
【図３】第一の実施形態の類似度ヒストグラム表示の例を説明するための説明図である。
【図４】（ａ）-（ｃ）は、第一の実施形態の空間方向ノイズ低減処理と時間方向ノイズ低減処理が適用される領域の一例を説明するための説明図である。
【図５】（ａ）および（ｂ）は、それぞれ、第一の実施形態の、映像が静止しているとき、映像が運動・変形しているときの類似度ヒストグラムの例を説明するための説明図である。
【図６】第二の実施形態に係る画像処理部の処理を説明するブロック図である。
【図７】第二の実施形態の第１のＬＵＴの設定例を説明するための説明図である。
【図８】第二の実施形態の第２のＬＵＴの設定例を説明するための説明図である。
【図９】第二の実施形態の類似度ヒストグラムとＬＵＴの表示例を説明するための説明図である。
【図１０】（ａ）−（ｃ）は、第二の実施形態の空間方向ノイズ低減処理と時間方向ノイズ低減処理が適用される領域の一例を説明するための説明図である。
【図１１】第一の実施形態の画像処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を、図面を用いて説明する。本発明の実施形態に関する放射線画像診断装置（放射線透視画像生成装置、放射線撮像画像生成装置または放射線画像生成装置とも呼ぶ）は、Ｘ線以外の放射線を用いるものでも構わないが、以下の各実施形態においては、その一例としてＸ線画像診断装置を用いて説明する。
【００１０】
＜＜第一の実施形態＞＞
図１は，本実施形態に係るＸ線画像診断装置の構成を示す概略図である。
本実施形態に係るＸ線画像診断装置１は、Ｘ線を発生して照射するＸ線管２と、Ｘ線管２と電気的に接続される高電圧発生部４と、高電圧発生部４と電気的に接続されるＸ線制御部３と、Ｘ線管２のＸ線照射方向に配置される絞り５と、Ｘ線補償フィルタ６と、Ｘ線補償フィルタ６及び絞り５と電気的に接続される絞り・フィルタ制御部７と、テーブル８と、絞り５及びＸ線補償フィルタ６及びテーブル８を介在してＸ線管２と対向配置されるＸ線平面検出器９と、Ｘ線平面検出器９と電気的に接続される画像処理部１０と、画像処理部１０と電気的に接続される表示出力部１１と、テーブル８及びＸ線平面検出器９と電気的に接続される機構制御部１２と、Ｘ線制御部３、高電圧発生部４、絞り・フィルタ制御部７、Ｘ線平面検出器９、画像処理部１０および機構制御部１２と電気的に接続される中央処理部１３と、を有する。
【００１１】
ここで、高電圧発生部４はＸ線管２に与える高電圧を発生させる。Ｘ線管２は被検体に向けてＸ線を照射する。Ｘ線制御部３は高電圧発生部４を制御し、Ｘ線管２から照射されるＸ線の線質を制御する。絞り５はＸ線管２で発生したＸ線が照射される領域を、Ｘ線吸収率の高い金属の開閉によって制御する。Ｘ線補償フィルタ６は、Ｘ線吸収率の高い物質で構成され、被検体のＸ線吸収率の低い部位に到達するＸ線を減衰させることで、ハレーションを軽減する。テーブル８は被検体を乗せる寝台である。
【００１２】
Ｘ線平面検出器９は、Ｘ線管２から照射され被検体を透過したＸ線の強度分布に応じた画像データを出力する。Ｘ線平面検出器９は、当該画像データを静止画として生成することも可能である。この場合、Ｘ線撮像静止画データとなる。また、時間的に異なるタイミングで撮像した複数の画像データを生成し、動画像として生成することも可能である。この場合、Ｘ線撮像動画像データとなる。
【００１３】
画像処理部１０は、Ｘ線平面検出器９から出力された画像データの補正処理を行う。表示出力部１１は、補正処理後のＸ線撮像画像データを表示する。機構制御部１２は、テーブル８及びＸ線平面検出器９を移動して被検体の透視又は撮影に適した位置へ移動するよう制御する。中央処理部１３は、前記電気的に接続される構成要素を制御するコンピュータである。
【００１４】
Ｘ線管２、Ｘ線制御部３、高電圧発生部４は、被検体に放射線を照射する放射線照射部を構成する。また、Ｘ線平面検出器９は、放射線照射部が照射した放射線を検出して放射線画像を生成する検出部を構成する。画像処理部１０は、検出部で生成した画像に対して画像処理を行う。
【００１５】
本発明におけるノイズ除去処理は、画像処理部１０において、中央処理部１３が実行するプログラムによって行われる。すなわち、中央処理部１３は、ＣＰＵとメモリと記憶装置とを備える。そして、中央処理部１３の各機能は、ＣＰＵが記憶装置に予め記憶されたプログラムを、メモリにロードして実行することにより実現される。なお、全部または一部の機能は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）などのハードウェアによって実現されても、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）による汎目的計算技術によって実現されてもよい。また、各機能の処理に用いる各種のデータ、処理中に生成される各種のデータは、記憶装置に格納される。
【００１６】
図２は、画像処理部１０で実行されるノイズ除去処理の処理ブロック図である。図２に示すように、前記画像処理部１０は、入力画像を記憶するフレームメモリ２００と、フレームメモリ２００から読みだした、時間的に異なる複数の入力画像を用いて動き検出を行う動き検出部２０１と、動き検出部２０１が検出した動き情報でフレームメモリ２００にから読みだした複数の画像を動き補正をしつつ局所的な領域ごとに画像間の類似度を算出する類似度算出部２０２と、類似度算出部２０２が算出した類似度から第１の領域を決定する第１領域判定部２０３と、類似度算出部２０２が算出した類似度から第２の領域を決定する第２領域判定部２０５と、フレームメモリ２００から読みだした複数の入力画像において、第１領域判定部２０３が決定した第１の領域に対して時間方向のノイズ低減処理を行う時間方向ノイズ低減部２０４と、時間方向ノイズ低減部２０４がノイズ低減した画像において、第２領域判定部２０５が決定した第２の領域に対して空間方向ノイズ低減処理を行う空間方向ノイズ低減部２０６と、類似度算出部２０２が算出した類似度のヒストグラムを算出する類似度ヒストグラム算出部２０７と、を有している。
【００１７】
フレームメモリ２００は、入力画像の各フレームを時間的な前後関係を保持する形態で記憶し、後述する他のブロックからの要求に従い出力する。記憶する入力画像の枚数は、後述する時間方向ノイズ低減部２０４で利用する画像の枚数分あれば良い。
【００１８】
動き検出部２０１は、フレームメモリ２００に記憶された複数の画像を入力とし、前記複数の画像を用いて動き検出を行い、一枚につき一つの動き情報を検出し、出力する。すなわち、画像中の大域の動きを検出して、その画像の動き情報として出力する。より具体的には、動き検出部２０１は、２枚の画像のうち、時間的に後の画像の所定の領域を画素単位などの所定の間隔で移動させながら、画像間のＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を算出する。
【００１９】
本処理は、画像中の大域の動きの検出を目的とするため、当該所定の領域は、例えば、画像サイズの５０％以上の範囲を対象とすることが望ましい。当該領域は、類似度算出部２０２の処理の対象となる局所的な領域よりも大きな領域とする。数式（１）は、ＳＡＤの算出式であり、ｄは動き方向、Ｉa及びＩbは異なるタイミングで取得した入力画像、ΩはＳＡＤの計算範囲の座標の集合、を示す。動き検出部２０１は大域の動きを検出するため、Ωには画像全体の座標の集合を指定する。
【００２０】
【数１】
0006002324.tif 000002
【００２１】
ここで、数式（１）で算出されるＳＡＤの値が小さいほど、入力画像Ｉa及びＩbは類似していると考えられる。つまり、探索範囲内でＳＡＤが最小の方向が、画像Ｉaを基準とした入力画像ＩaとＩb間の動き方向となる。数式（２）は、入力画像Ｉaを基準とした入力画像ＩaとＩb間の動き情報Ｖa,bの算出式であり、Ψは探索範囲の座標の集合を示す。探索範囲は、典型的には水平２０画素、垂直２０画素程度の矩形領域の座標を指定する。ただし、入力画像中に想定される被検体の最大の動きの速度や、数式（１）及び数式（２）を計算する速度を考慮して決めた領域を指定しても良い。
【００２２】
【数２】
0006002324.tif 000003
【００２３】
類似度算出部２０２は、フレームメモリ２００に記憶された２枚の入力画像と、動き検出部２０１で算出した動き情報を入力とし、撮像時間の異なる２枚の入力画像のうち、時間的に先の入力画像を当該動き情報の分だけ位置をずらしたのち、局所的な領域ごとに画像間の類似度を算出して出力する。
【００２４】
より具体的には、各座標で局所領域のＳＡＤを計算しこれを類似度とする。よって、類似度は値が小さいほど画像は似ていることになる。数式（３）は、入力画像Ｉa及びＩb間の座標ｘにおける類似度Ｓa,bの算出式であり、Ωxは座標ｘにおける局所領域の座標の集合、Ｖa,bは動き検出部２０１で算出した画像ＩaとＩbの間の動き情報である。Ωxには、典型的には座標ｘを中心とした水平７画素、垂直７画素の座標の集合を指定する。ただし、画像中の物体の模様の細かさ、画像のノイズレベル、計算速度などを鑑みて、その範囲や形状を変更しても良い。
【００２５】
【数３】
0006002324.tif 000004
【００２６】
第１領域判定部２０３および第２領域判定部２０５は、類似度算出部２０２が算出した類似度に基づいて、入力画像上で、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定する領域判定を行う領域判定部である。ここでは、入力画像を、（１）時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（２）空間方向のノイズ低減処理を行い、時間方向のノイズ低減処理を行わない領域、および、（３）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理との両者を行う領域の３つの領域のうち、少なくとも２つの領域に分ける。
【００２７】
第１領域判定部２０３は、類似度算出部２０２が算出した類似度Ｓa,bに対して、第１の閾値を用いた閾値処理を行い第１の領域区分を決定する。第１の閾値は、画像のノイズレベルなどを鑑みてあらかじめ設定しておく。数式（４）は、座標ｘにおける第１の領域区分Ｒ1a,bの算出式であり、Ｓa,bは類似度、Ｔ1は第１の閾値を示す。
【００２８】
【数４】
0006002324.tif 000005
【００２９】
第１の領域区分Ｒ1a,bが“１”である座標の集合は、類似度が小さな（画像が似ている）領域を表している。つまり、動き検出部２０１で検出した動き情報Ｖa,bを用いて入力画像Ｉa及びＩbを動き補償したときに、静止に近い状態の領域である。すなわち、第１の閾値Ｔ1は静止状態に近い領域が抽出されるように設定する。
【００３０】
第２領域判定部２０５は、類似度算出部２０２が算出した類似度に対して、第１の閾値を用いた閾値処理を行い第２の領域区分を決定する。第２の閾値は、画像のノイズレベルなどを鑑みてあらかじめ設定しておく。数式（５）は、座標ｘにおける第２の領域区分Ｒ2a,bの算出式であり、Ｓa,bは類似度、Ｔ2は第２の閾値を示す。
【００３１】
【数５】
0006002324.tif 000006
【００３２】
第２の領域区分Ｒ2a,bが“１”である座標の集合は、類似度が大きな（画像が似ていない）領域を表している。つまり、動き検出部２０１で検出した動き情報Ｖa,bを用いて入力画像Ｉa及びＩbを動き補償したときに、運動や変形をしている領域である。すなわち、第２の閾値Ｔ2は運動や変形をしている領域が抽出されるように設定する。
【００３３】
時間方向ノイズ低減部２０４および空間方向ノイズ低減部２０６は、第１領域判定部２０３および第２領域判定部２０５の判定結果に従って、各領域にノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部である。
【００３４】
時間方向ノイズ低減部２０４は、フレームメモリに記憶された複数枚の入力画像と、動き検出部２０１で算出した動き情報と、第１領域判定部２０３で決定した第１の領域区分を入力する。入力された複数枚の画像を、動き情報を用いて動き補償しつつ、第１の領域区分が１である領域に対して、入力画像のフレーム間の加重平均を計算することでノイズ低減を行い、ノイズが低減された画像を出力する。
【００３５】
数式（６）は、座標ｘにおける時間方向ノイズ低減が行われた画像ＩTIMEの算出式であり、Ｉn（１≦ｎ≦Ａ）が入力画像、ｃn（１≦ｎ≦Ａ）がフレームごとの重み係数、Ｖ1,nが最新のフレームと各フレーム間の動き、Ｒ11,nが最新のフレームと各フレーム間の類似度、を示す。
【００３６】
【数６】
0006002324.tif 000007
【００３７】
ここで、入力画像Ｉ1からＩAが時間的に連続するフレームであれば、動き検出部２０１で隣接するフレーム間の動き情報Ｖ1,2、Ｖ2,3、・・・、Ｖ(A-1),Aが算出されているとき、Ｖ1,nはそれらの累積加算で求められる。数式（７）は、入力画像Ｉ1とＩn間の動き情報Ｖ1,nの算出式である。
【００３８】
【数７】
0006002324.tif 000008
【００３９】
また、重み係数ｃnは総和が１になるように設定しておく。数式（８）は、重み係数ｃnの制約式である。
【００４０】
【数８】
0006002324.tif 000009
【００４１】
以上のように、本実施形態に係る時間方向ノイズ低減部２０４は、入力された複数枚の画像について、動き検出部２０１で検出した大域の動き情報を用いて動き補償しつつ、入力画像のフレーム間の加重平均によりノイズの低減を図る。よって、動き情報を用いずに時間方向の加重平均を行なう場合に比べてより好適にノイズを低減することが可能となる。
【００４２】
空間方向ノイズ低減部２０６は、時間方向ノイズ低減部２０４で第１の領域区分が１である領域に対して時間方向ノイズ除去が行われた画像と、第２領域判定部２０５で決定した第２の領域区分を入力として、入力された画像における第２の領域区分が１である領域に対して、空間方向のノイズ低減を行い、ノイズが低減された画像を出力する。
【００４３】
空間方向のノイズ低減法としては、時間方向のノイズ低減処理で発生する可能性がある物体の運動に起因するぼやけが発生しにくい手法を採用する。すなわち入力された１枚の画像だけを用いてノイズ除去する手法を用いると、原理的にこのぼやけは発生しない。例えば、ガウシアンフィルタ、バイラテラルフィルタ、ノンローカルミーン、ウェーブレット縮退などの手法が好適である。ただし、物体の運動に起因するぼやけに強いノイズ低減手法であれば、複数フレームを利用するなど、その他の手法を用いても構わない。
【００４４】
以下一例として、ガウシアンフィルタを用いて空間方向のノイズ低減をする例を説明する。空間方向のノイズ低減は、時間方向のノイズ低減処理が行われた画像における第２の領域区分が１である領域に対して適用する。数式（９）は、座標ｘにおける、空間方向ノイズ低減が行われた画像ＩSPACEを生成する算出式であり、ＩTIMEは時間方向のノイズ除去が行われた画像、Ｒ21,2は入力画像Ｉ1とＩ2間の第２の領域区分、αはガウシアンカーネルの大きさ（ノイズ除去の強さを制御するパラメータ）、Σはガウシアンカーネルが適用される範囲の座標の集合、を示す。ガウシアンカーネルの大きさαおよびガウシアンカーネルの適用範囲Σは、画像のノイズレベルや、数式（９）の計算速度を鑑みて決定する。
【００４５】
【数９】
0006002324.tif 000010
【００４６】
類似度ヒストグラム算出部２０７は、類似度算出部２０２で算出された類似度の度数分布を計算し、類似度ヒストグラムとして出力する。ヒストグラムのビンの数は、入力画像の階調数程度にする。ただし、後述するヒストグラムウィンドウのサイズ（ピクセル数）や、第１（第２）の閾値の設定精度を鑑みて変えて良い。
【００４７】
表示出力部１１は、ノイズ除去された画像の他に、類似度ヒストグラムと第１の閾値あるいは第２の閾値を可視化して表示する。
【００４８】
図３は、類似度ヒストグラムを可視化したときの表示例である。
【００４９】
ウィンドウ３００の中に、類似度ヒストグラムを表現した棒グラフ３０１の上に、第１の閾値あるいは第２の閾値を表現した縦線３０２を重畳させて配置する。
【００５０】
棒グラフ３０１は、横軸が類似度、縦軸を度数として類似度ヒストグラムを表現する。縦線３０２は、棒グラフ３０１の横軸（類似度）の位置に合わせて第１（第２）の閾値を表現する。
【００５１】
以上の構成により、本実施形態の画像処理部１０は、検出部で生成した画像に、第１の閾値と第２の閾値の調整により、（１）時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（２）空間方向のノイズ低減処理を行い、時間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（３）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理の両者を行う領域の３つの領域を設定することが可能となる。
【００５２】
図４（ａ）−図４（ｃ）は、第１の領域区分及び第２の領域区分と、時間方向ノイズ除去及び空間方向ノイズ除去が適用される領域を示した模式図である。例えば、図示するように、第１の領域区分４００として、中央付近が“０”それ以外が“１”、第２の領域区分４０１として、中央付近が“１”それ以外が“０”と検出されたものとする。
【００５３】
このとき、各ノイズ低減処理が適用される範囲４０２は以下のとおりとなる。第１の領域区分４００の“０”と検出された領域と第２の領域区分４０１の“１”と検出された領域とが重なった領域４１１は、空間方向ノイズ低減処理が適用され、時間方向ノイズ低減処理が適用されない。第１の領域区分４００の“１”と検出された領域と第２の領域区分４０１の“０”と検出された領域とが重なった領域４１３は、時間方向ノイズ低減が適用され、空間方向ノイズ低減処理が適用されない。第１の領域区分４００の“１”と検出された領域と第２の領域区分４０１の“１”と検出された領域とが重なった領域４１２は、時間方向ノイズ低減処理及び空間方向ノイズ低減処理が適用される。
【００５４】
すなわち、本実施形態に係る処理では、時間方向のノイズ低減が効果的な領域（静止している領域など）や、空間方向のノイズ低減が効果的な領域（運動、あるいは変形している領域など）や、時間・空間両方のノイズ低減を適用することが効果的な領域（わずかに変形している領域など）を、第１の閾値及び第２の閾値により選択することで、適切に定めることができ、それぞれの領域に適切なノイズ低減処理を適用することが可能となる。
【００５５】
また、第１の閾値および第２の閾値の設定を、より視覚的に分かりやすく行えるように構成してもよい。図５（ａ）および図５（ｂ）はこの場合の設定の様子を図示したものであり、Ｘ線画像診断装置１の表示出力部１１に出力する設定画面の一部（ウィンドウ）である。当該設定画面は、Ｘ線撮像画像の表示に重畳してもよく、並べて表示してもよい。また、Ｘ線撮像画像を表示せず単独で表示しても良い。
【００５６】
例えば、ウィンドウ５００は静止した映像を入力した場合のヒストグラムの例である。このとき、類似度ヒストグラム５０１は、類似度が小さな領域に集中した型になることが期待される。この山は映像に含まれるノイズ成分を表す。静止した映像で、かつノイズが乗っていなければ、類似度はすべてゼロである。すなわち、時間方向ノイズリダクションをこの山に適用すれば、効果的にノイズが除去できる。そこで、Ｘ線画像診断装置１の設定を行なうユーザは、ウィンドウ５００を目視しつつ、第１の閾値５０２をこの山の右端付近に設定すれば良い。
【００５７】
この場合、本実施形態のＸ線画像診断装置１は、図１に示すように操作入力部１４をさらに備える。そして、当該設定は、この操作入力部１４などを介して行なう。すなわち、本実施形態のＸ線画像診断装置１では、表示出力部１１から上記ヒストグラムを提示しながら、ユーザからの画像処理部１０の処理の設定変更を入力可能とするものである。
【００５８】
また、ウィンドウ５１０は、運動・変形している映像を入力した場合のヒストグラムの例である。類似度ヒストグラム５１１は、類似度が大きな領域にも集中することが期待される。この山は、映像が運動・変形しているため類似度が大きくなってしまった領域を示している。すなわち、空間方向ノイズリダクションをこの山に適用すれば、効果的にノイズが除去できる。そこで、ユーザはウィンドウ５１０を目視しつつ、第２の閾値５１２をこの山の左端付近に設定すれば良い。
【００５９】
以上説明したように、本実施形態の放射線画像診断装置１は、放射線を照射する放射線照射部と、前記放射線照射部が照射した放射線を検出して、画像を生成する検出部と、前記検出部で生成した前記画像に対して画像処理を行う画像処理部１０と、を備え、前記画像処理部１０は、前記検出部で生成した撮像時間の異なる複数の画像のうち、時間的に先の画像と時間的に後の画像とを用いて動き検出を行なって、１枚の画像について１つの動き情報を検出する動き検出部２０１と、前記時間的に先の画像を前記動き情報の分だけ位置を変更した画像と前記時間的に後の画像との差分を、局所的な領域毎に類似度として算出する類似度算出部２０２と、前記類似度に基づいて、前記画像上で、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定する領域判定を行う領域判定部と、前記領域判定部の前記領域判定結果に従って、各領域に前記ノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部と、を備える。
そして、前記領域判定部は、前記類似度について閾値処理を行うにより、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定する。
前記時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、前記空間方向のノイズ低減処理を行う領域とは、一部または全部が重複してもよい。
【００６０】
以上説明した、本実施形態の放射線画像診断装置１およびその画像処理方法によれば、時間方向のノイズ低減処理と、空間方向のノイズ低減処理とのそれぞれ、またはこれら両者を行う領域を、より好適に選択することが可能となり、より好適にノイズの低減とボケ発生の抑制を両立することができる。これにより、より好適な放射線透視画像のノイズの低減が実現できる。
【００６１】
なお、以上説明した第一の実施形態では、ノイズ低減処理を行う前段の処理において、大域の動きの検出により大域の動き情報を１つのみ検出した。しかしながら、本実施形態は、放射線画像診断装置１が、上述の処理の前後に、局所的な動きの検出を行なった処理を行うことを妨げるものではない。また、本実施形態は、放射線画像診断装置１が、局所的な動きの検出を用いた別のノイズ低減処理を行うモードを有することを妨げるものではない。
【００６２】
＜＜第二の実施形態＞＞
本実施形態のＸ線画像診断装置は、基本的に第一の実施形態のＸ線画像診断装置１と同様の構成を有する。ただし、画像処理部１０の処理が異なる。以下、本実施形態について、第一の実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。
【００６３】
図６は、第二の実施形態における画像処理部１０を示す処理ブロック図の例である。第二の実施形態における画像処理部１０では、第１領域および第２領域の領域判定において、類似度算出部２０２が算出した類似度に対して、ＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）を用いた変換処理を行う。ＬＵＴは、予め画像処理部１０の第１領域判定部６００または第２領域判定部６０１のそれぞれが記憶しておいてもよく、画像処理部１０内の図示しない記憶部に記憶しておいてもよい。
【００６４】
図６の画像処理部１０のうち、既に説明した図２に示された同一の符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。第１領域判定部６００は、類似度算出部２０２が算出した類似度に対して、第１のＬＵＴを用いた変換を行い第１の領域を決定する。第１のＬＵＴは、画像のノイズレベルなどを鑑みてあらかじめ設定しておく。数式（１０）は、座標ｘにおける第１の領域Ｒ1a,bの算出式であり、Ｓa,bは類似度、Ｌ1は第１のＬＵＴによる変換を示す。
【００６５】
【数１０】
0006002324.tif 000011
【００６６】
第一の実施形態では、第１の領域Ｒ1a,bは２値をとるが、本実施形態では０から１までの多値（実数）をとる。第１のＬＵＴは、全体として傾きが負の形状を指定する。図７は第１のＬＵＴの一例である。ＬＵＴの設定方法は任意であり、一般的なＬＵＴの設定に用いられるｎ点指定による折れ線近似でも構わない。
【００６７】
より簡便に設定するのであればシグモイド関数を用いてＬＵＴ形状を作成すると良い。数式（１１）は、第１のＬＵＴであるＬ1の形状を示す式であり、ｘはＬＵＴの入力値、β1及びβ2はＬＵＴの形状を制御するパラメータである。
【００６８】
【数１１】
0006002324.tif 000012
【００６９】
第２領域判定部６０１は、類似度算出部２０２が算出した類似度に対して、第２のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）を用いた変換を行い第２の領域を決定する。第２のＬＵＴは、画像のノイズレベルなどを鑑みてあらかじめ設定しておく。数式（１２）は、座標ｘにおける第２の領域Ｒ2a,bの算出式であり、Ｓa,bは類似度、Ｌ2は第２のＬＵＴによる変換を示す。
【００７０】
【数１２】
0006002324.tif 000013
【００７１】
第一の実施形態では、第２の領域Ｒ2a,bは２値をとるが、本実施形態では０から１までの多値（実数）をとる。第２のＬＵＴは、全体として傾きが正の形状を指定する。図８は第２のＬＵＴの一例である。ＬＵＴの設定方法は任意であり、一般的なＬＵＴの設定に用いられるｎ点指定による折れ線近似でも構わない。
【００７２】
より簡便に設定するのであればシグモイド関数を用いてＬＵＴ形状を作成すると良い。数式（１３）は、第２のＬＵＴであるＬ2の形状を示す式であり、ｘはＬＵＴの入力値、β1及びβ2はＬＵＴの形状を制御するパラメータである。
【００７３】
【数１３】
0006002324.tif 000014
【００７４】
表示出力部１１は、ノイズ除去された画像の表示を行う。この表示に替えて、または加えて、類似度ヒストグラムと第１のＬＵＴあるいは第２のＬＵＴを可視化して表示してもよい。
【００７５】
図９は、類似度ヒストグラムと第１のＬＵＴを可視化したときの表示例である。
【００７６】
ウィンドウ９００の中に、類似度ヒストグラムを表現した棒グラフ９０１と、第１のＬＵＴあるいは第２のＬＵＴを表現した曲線９０２を配置する。
以上のように、ＬＵＴを用いることにより、類似度に基づいて、第１の領域区分および第２の領域区分をより細かく表現することが可能となる。本実施形態での第１の領域区分および第２の領域区分の一例を図１０（ａ）−図１０（ｃ）に示す。
【００７７】
図１０（ａ）−図１０（ｃ）は、第１の領域区分及び第２の領域区分と、時間方向ノイズ除去及び空間方向ノイズ除去が適用される領域を示した模式図である。例えば、図示するように、第１の領域区分１０００は、中央付近が“０”それ以外が“１”、第２の領域区分１００１は、中央付近が“１”それ以外が“０”と検出されたものとする。
【００７８】
このとき、各ノイズ低減処理が適用される範囲１００２は以下のとおりとなる。第１の領域区分１０００の“０”と検出された領域と第２の領域区分１００１の“１”と検出された領域とが重なった領域１０１１は、空間方向ノイズ低減処理が適用され、時間方向ノイズ低減処理が適用されない。第１の領域区分１０００の“１”と検出された領域と第２の領域区分１００１の“０”と検出された領域とが重なった領域１０１３は、時間方向ノイズ低減が適用され、空間方向ノイズ低減処理が適用されない。第１の領域区分１０００の“１”と検出された領域と第２の領域区分１００１の“１”と検出された領域とが重なった領域１０１２は、時間方向ノイズ低減処理及び空間方向ノイズ低減処理が適用される。また、第１の領域区分１０００の“０”と検出された領域と第２の領域区分１００１の“０”と検出された領域とが重なった領域１０１４はノイズ低減が行われない。
【００７９】
図１０（ａ）−図１０（ｃ）で示した例のように、本実施形態の処理では、第１の領域区分および第２の領域区分を第一の実施形態よりも細かく設定することが可能となり、例えば、（１）時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（２）空間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（３）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理の両者を行う領域、（４）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理の両者を行なわない領域の４つの領域を設定することが可能となる。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態の放射線画像診断装置１は、第一の実施形態同様、放射線照射部と、検出部と、画像処理部１０と、を備える。前記領域判定部は、前記類似度について、予め前記放射線画像生成装置１が記憶しているルックアップテーブルを用いることにより、時間方向のノイズ低減処理を行う領域と空間方向のノイズ低減処理を行う領域とを決定する。
前記時間方向のノイズ低減処理を行う領域と、前記空間方向のノイズ低減処理を行う領域とは、一部または全部が重複してもよい。
【００８１】
以上の構成により、第１の領域および第２の領域が多値で表現されるようになり、かつその値を第１のＬＵＴおよび第２のＬＵＴにより細かく調整できる。よって、時間方向ノイズ低減及び空間方向ノイズ低減が適用される範囲および強さをそれぞれ独立に設定することで、よりＸ線透視画像のノイズを効果的に低減することができるようになる。
【００８２】
また、第一の実施形態で説明したように、第１の閾値および第２の閾値は類似度ヒストグラムを観察しながら設定するのが適切である。第１のＬＵＴおよび第２のＬＵＴも、類似度ヒストグラムに重畳することで、ユーザは各ＬＵＴの形状を視覚的に変更することでき、画像に対して適切なノイズ低減処理を選択することが可能となる。
【００８３】
最後に、上記各実施形態の、画像処理部１０による画像処理の流れを説明する。図１１は、上記各実施形態の画像処理の処理フローである。ここでは、第一の実施形態の構成を例にあげて説明する。
【００８４】
画像処理部１０は、放射線を用いて撮像した画像について、撮像時間の異なる複数の画像の入力を受け付ける（ステップＳ１１０１）。
【００８５】
動き検出部２０１は、画像処理部１０が受け付けた複数の画像のうち、時間的に先の画像と時間的に後の画像とを用いて動き検出を行なって、１枚の画像について１つの動き情報を検出する（ステップＳ１１０２）。
【００８６】
類似度算出部２０２は、時間的に先の画像を前記動き情報の分だけ位置を変更した画像と時間的に後の画像との差分を、局所的な領域毎に類似度として算出する（ステップＳ１１０３）。
【００８７】
第１領域判定部２０３および第２領域判定部２０５は、前記類似度に基づいて、撮像した画像の、第１の領域および第２の領域を決定する（ステップＳ１１０４）。そして、第１の領域および第２の領域との情報を用い、入力画像を、（１）時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（２）空間方向のノイズ低減処理を行い、時間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（３）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理との両者を行う領域の３つの領域の内、少なくとも２つの領域に分ける（ステップＳ１１０５）。
【００８８】
具体的には、領域判定部は、図４（ａ）−図４（ｃ）に示すように、類似度が小さいと判定された第１の領域については、時間方向ノイズ低減処理を適用する領域と判定する。また、類似度が大きいと判定された第２の領域については、空間方向ノイズ低減処理を適用する。第１と第２の領域いずれにも判定された領域については、時間方向ノイズ低減処理および空間方向ノイズ低減処理の両方を適用する領域と判定される。
【００８９】
そして、時間方向ノイズ低減部２０４および空間方向ノイズ低減部２０６は、第１領域判定部２０３および第２領域判定部２０５の判定に従って、各領域にノイズ低減処理を行う（ステップＳ１１０６）。
【００９０】
ここでは、まず、時間方向ノイズ低減部２０４が、入力画像に対して第１の領域に時間方向ノイズ低減処理を行い、その後、空間方向ノイズ低減部２０６が、処理後の画像の第２の領域に対し、空間方向ノイズ低減処理を行う。
【００９１】
なお、第二の実施形態の画像処理の流れも基本的に同様である。ただし、第１領域判定部６００および第２領域判定部６０１は、ステップＳ１１０４で第１の領域および第２の領域を決定後、入力画像を、（１）時間方向のノイズ低減処理を行い、空間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（２）空間方向のノイズ低減処理を行い、時間方向のノイズ低減処理を行わない領域、（３）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理との両者を行う領域、および、（４）時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理との両者を行なわない領域、の４つの領域に分ける。
【００９２】
なお、２枚以上の静止画を撮影し、上記実施形態１または実施形態２に記載の手法を用いて静止画のノイズを低減することも可能である。一般に、静止画を撮影する場合は、ノイズが少ない画像を得るために高いＸ線量で曝射するため、被曝量が多くなる。上記各実施形態の手法によれば、より低線量の曝射によって２枚以上の静止画を撮影することで、高線量で１枚撮影したときよりも、被曝を低減しつつノイズの少ない静止画を得ることが可能となる。
【００９３】
なお、本発明の実施形態は、上述した各実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の追加・変更等が可能である。また、画像処理部１０および表示出力部１１は、Ｘ線画像診断装置１が備えなくてもよい。例えば、Ｘ線画像診断装置１とデータを送受信可能な、独立した情報処理装置上に構築されてもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１：Ｘ線画像診断装置、２：Ｘ線管、３：Ｘ線制御部、４：高電圧発生部、５：絞り、６：Ｘ線補償フィルタ、７：絞り・フィルタ制御部、８：テーブル、９：Ｘ線平面検出器、１０：画像処理部、１１：表示出力部、１２：機構制御部、１３：中央処理部、１４：操作入力部、２００：フレームメモリ、２０１：動き検出部、２０２：類似度算出部、２０３：第１領域判定部、２０４：時間方向ノイズ低減部、２０５：第２領域判定部、２０６：空間方向ノイズ低減部、２０７：類似度ヒストグラム算出部、３００：ウィンドウ、３０１：類似度ヒストグラム、３０２：縦線、４００：第１の領域区分、４０１：第２の領域区分、４０２：ノイズ低減処理適用範囲、４１１：空間方向ノイズ低減処理適用領域、４１２：時間方向および空間方向ノイズ低減処理適用領域、４１３：時間方向ノイズ低減処理適用領域、５００：ウィンドウ、５０１：類似度ヒストグラム、５０２：第１の閾値、５１０：ウィンドウ、５１１：類似度ヒストグラム、５１２：第２の閾値、６００：第１領域判定部、６０１：第２領域判定部、９００：ウィンドウ、９０１：類似度ヒストグラム、９０２：ＬＵＴ、１０００：第１の領域区分、１００１：第２の領域区分、１００２：ノイズ低減処理適用範囲、１０１１：空間方向ノイズ低減処理適用領域、１０１２：時間方向および空間方向ノイズ低減処理適用領域、１０１３：時間方向ノイズ低減処理適用領域、１０１４：ノイズ低減処理非適用領域
【図１】
0006002324.tif 000015
【図２】
0006002324.tif 000016
【図３】
0006002324.tif 000017
【図４】
0006002324.tif 000018
【図５】
0006002324.tif 000019
【図６】
0006002324.tif 000020
【図７】
0006002324.tif 000021
【図８】
0006002324.tif 000022
【図９】
0006002324.tif 000023
【図１０】
0006002324.tif 000024
【図１１】
0006002324.tif 000025