(57)【要約】【課題】被写体の組織構造に応じた画像処理及び画像処理結果の補正を行うことにより、安定した画像処理結果を得ることができるＸ線画像処理システムを提供する。【解決手段】Ｘ線画像処理システム１では、画像生成装置１０により生成された乳房画像について、画像処理装置３０において被写体の身体的な特徴を示す構造特徴量と、乳房画像が有する画像信号値の信号特徴量とが算出される。次いで、算出された構造特徴量及び信号特徴量から、線型判別法により画像処理結果が不安定な乳房画像が判別され、当該乳房画像には構造特徴量及び信号特徴量に基づいた画像処理又は画像処理結果の補正が施される。画像処理が施された乳房画像は、管理装置４により出力装置５に配信され、出力装置５において出力される。【選択図】図１
2006263055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影したＸ線画像から被写体の組織構造に関する構造特徴量を抽出する第１の抽出手段と、
前記Ｘ線画像から被写体領域の画像信号値に関する信号特徴量を抽出する第２の抽出手段と、
前記Ｘ線画像に、前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施す画像処理手段と、
を備えることを特徴とするＸ線画像処理システム。
【請求項２】
前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像に既に画像処理が施されている場合、前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施して前回の画像処理結果に補正を施すことを特徴とする請求項１に記載のＸ線画像処理システム。
【請求項３】
前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に基づいて、前記Ｘ線画像は特定の画像処理を施すべき特定画像であるか否かを判別する画像判別手段を備え、
前記画像処理手段は、前記判別の結果、前記Ｘ線画像は特定画像であると判別されると、当該Ｘ線画像に前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施すことを特徴とする請求項１又は２に記載のＸ線画像処理システム。
【請求項４】
前記Ｘ線画像は、被写体の乳房を撮影した乳房画像であり、
前記第１の抽出手段は、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記構造特徴量として乳房内における乳腺組織量を示す特徴量を抽出し、
前記第２の抽出手段は、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記信号特徴量として乳腺組織の画像信号値の分布状態を示す特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載のＸ線画像処理システム。
【請求項５】
被写体を撮影したＸ線画像から被写体の組織構造に関する構造特徴量を抽出する第１の抽出工程と、
前記Ｘ線画像から被写体領域の画像信号値に関する信号特徴量を抽出する第２の抽出工程と、
前記Ｘ線画像に、前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施す画像処理工程と、
を含むことを特徴とするＸ線画像処理方法。
【請求項６】
前記画像処理工程では、前記Ｘ線画像に既に画像処理が施されている場合、前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施して前回の画像処理結果に補正を施すことを特徴とする請求項５に記載のＸ線画像処理方法。
【請求項７】
前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に基づいて、前記Ｘ線画像は特定の画像処理を施すべき特定画像であるか否かを判別する画像判別工程を含み、
前記画像処理工程では、前記判別の結果、前記Ｘ線画像は特定画像であると判別されると、当該Ｘ線画像に前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施すことを特徴とする請求項５又は６に記載のＸ線画像処理方法。
【請求項８】
前記Ｘ線画像は、被写体の乳房を撮影した乳房画像であり、
前記第１の抽出工程では、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記構造特徴量として乳房内における乳腺組織量を示す特徴量を抽出し、
前記第２の抽出工程では、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記信号特徴量として乳腺組織の画像信号値の分布状態を示す特徴量を抽出することを特徴とする請求項５〜７の何れか一項に記載のＸ線画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線画像に各種画像処理を施すＸ線画像処理システム及びＸ線画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野では、Ｘ線撮影により得られたＸ線画像のデジタル化が実現されている。
Ｘ線画像の中には、その画像信号が持つ特徴や被写体（患者）自身が有する特徴によって読影しづらい画像がある。例えば、乳房の検査撮影の場合、乳房は乳腺組織と脂肪組織が混在しており、その割合や乳腺組織の分布状況によって、乳房画像を以下の４つの乳腺タイプに分類することができる。
【０００３】
（１）脂肪性タイプ。乳房領域がほぼ完全に脂肪に置き換えられているタイプである。脂肪領域は画像上では高濃度を呈し、病変部（微小石灰化クラスタや腫瘤等）は低濃度を呈するため、病変部が撮影範囲に含まれればその検出は容易である。
（２）乳腺散在タイプ。脂肪に置き換えられた乳房領域内に乳腺実質が散在しているタイプ。病変部の検出が比較的容易である。
（３）不均一高濃度タイプ。乳腺実質内に脂肪が混在し、不均一な濃度を呈するタイプ。乳腺組織は画像上では脂肪に比べて低濃度を呈するため、病変部が乳腺組織により隠される危険性がある。
（４）高濃度タイプ。乳腺実質内に脂肪の混在はほとんどなく、病変部の検出率は低い。
【０００４】
上記の各乳腺タイプのうち、乳腺タイプが高濃度タイプに分類される乳房画像は、乳腺組織が一様に分布しているため、図８（ａ）に示すように乳腺領域内は同程度の濃度の領域が広がり、十分なコントラストが得られない。そのため、乳腺領域上において微小な低濃度の点が集まって存在する微小石灰化クラスタ等の病変部を発見するのは困難であった。これに対し、乳腺散在タイプ等の他の乳腺タイプは、図８（ｂ）に示すように高濃度の脂肪領域が乳腺領域に混在するので、乳腺領域のコントラストがつきやすく、病変部の発見は比較的容易となる。
【０００５】
また、高濃度タイプの乳房画像の場合、他の乳腺タイプと比べると、乳腺領域の出力濃度が不安定な場合があった。従来から、画像処理の際には乳房の中でも診断上重要な乳腺組織について、その画像信号値のヒストグラムを作成して基準信号値を決定し、この基準信号値を元に正規化処理、階調処理等の画像処理を行っている（例えば、特許文献１参照）。この方法によれば、被写体毎に個人差がある乳腺組織量等に左右されることなく同等の画像処理結果を得ることができる。
【特許文献１】特開２００１−２３８８６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、乳腺組織と認識された中でも、乳腺組織の密度によってその画像信号値が異なるため、作成されるヒストグラムの形状に差異が生じる。例えば、乳腺組織の密度が高い場合には図９（ａ）に示すヒストグラムＡのような形状となり、画像信号値が低信号側に極端に偏っているのに対し、密度が低い場合には、図９（ｂ）に示すヒストグラムＢのような形状となり、ヒストグラムＡよりは画像信号値がある程度広がりをもって分布している。
【０００７】
これは、ヒストグラムＡは乳腺組織の密度が高く同程度の画像信号値となるのに対し、ヒストグラムＢは乳腺組織の密度にばらつきがあり、その画像信号値にもばらつきが出るためである。このため、例えば各ヒストグラムＡ、Ｂにおいて同様に低信号側から１０％を占める位置に基準信号値を決定したとしても、ヒストグラムＡの場合、ヒストグラムＢより低信号側に基準信号値が決定されることとなる。よって、画像処理の結果、乳腺領域の出力濃度がヒストグラムＢの乳房画像よりも高くなるように画像処理が行われることとなる。
【０００８】
このように低信号側に画像信号値が偏る傾向は、脂肪組織がほとんど混在しないぐらいに乳腺組織が発達している乳房、すなわち高濃度タイプの乳房の乳房画像に多い。しかし、上述したように、乳腺組織の密度によってヒストグラムの形状（画像信号値の分布状態）が異なるため、同じ高濃度タイプに分類される乳房画像であっても乳腺領域の出力濃度が必ずしも高くなるとは限らない。
【０００９】
よって、乳腺タイプが高濃度タイプであると分類し、そのタイプに応じた画像処理を行うだけでは、安定した画像処理結果を得ることはできず、乳房画像の画像信号値の分布状態をも考慮して画像処理を行うことが必要となる。
【００１０】
本発明の課題は、個人差が大きい組織構造を被写体とする場合でも、安定した画像処理結果を得ることができるＸ線画像処理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に記載の発明は、Ｘ線画像処理システムにおいて、
被写体を撮影したＸ線画像から被写体の組織構造に関する構造特徴量を抽出する第１の抽出手段と、
前記Ｘ線画像から被写体領域の画像信号値に関する信号特徴量を抽出する第２の抽出手段と、
前記Ｘ線画像に、前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施す画像処理手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のＸ線画像処理システムにおいて、
前記画像処理手段は、前記Ｘ線画像に既に画像処理が施されている場合、前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施して前回の画像処理結果に補正を施すことを特徴とする。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のＸ線画像処理システムにおいて、
前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に基づいて、前記Ｘ線画像は特定の画像処理を施すべき特定画像であるか否かを判別する画像判別手段を備え、
前記画像処理手段は、前記判別の結果、前記Ｘ線画像は特定画像であると判別されると、当該Ｘ線画像に前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施すことを特徴とする。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載のＸ線画像処理システムにおいて、
前記Ｘ線画像は、被写体の乳房を撮影した乳房画像であり、
前記第１の抽出手段は、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記構造特徴量として乳房内における乳腺組織量を示す特徴量を抽出し、
前記第２の抽出手段は、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記信号特徴量として乳腺組織の画像信号値の分布状態を示す特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、Ｘ線画像処理方法において、
被写体を撮影したＸ線画像から被写体の組織構造に関する構造特徴量を抽出する第１の抽出工程と、
前記Ｘ線画像から被写体領域の画像信号値に関する信号特徴量を抽出する第２の抽出工程と、
前記Ｘ線画像に、前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施す画像処理工程と、
を含むことを特徴とする。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のＸ線画像処理方法において、
前記画像処理工程では、前記Ｘ線画像に既に画像処理が施されている場合、前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施して前回の画像処理結果に補正を施すことを特徴とする。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載のＸ線画像処理方法において、
前記抽出された構造特徴量及び信号特徴量に基づいて、前記Ｘ線画像は特定の画像処理を施すべき特定画像であるか否かを判別する画像判別工程を含み、
前記画像処理工程では、前記判別の結果、前記Ｘ線画像は特定画像であると判別されると、当該Ｘ線画像に前記構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施すことを特徴とする。
【００１８】
請求項８に記載の発明は、請求項５〜７の何れか一項に記載のＸ線画像処理方法において、
前記Ｘ線画像は、被写体の乳房を撮影した乳房画像であり、
前記第１の抽出工程では、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記構造特徴量として乳房内における乳腺組織量を示す特徴量を抽出し、
前記第２の抽出工程では、前記Ｘ線画像の画像信号値に基づき、前記信号特徴量として乳腺組織の画像信号値の分布状態を示す特徴量を抽出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１、５に記載の発明によれば、Ｘ線画像に対し、構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理を施すので、被写体の組織構造とＸ線画像の画像信号値の特徴を反映した画像処理を施すことができる。組織構造の量等の組織構造に関する特徴は被写体によって個人差があるため、一律に同じ画像処理を施すと出力濃度が異なる等、画像処理結果が一定しない場合がある。また、組織構造の密度の違い等によりその画像信号値に偏りが生じることもあり、組織構造の特徴だけを考慮したのでは一定の画像処理結果を得ることができない。よって、本発明のように構造特徴量及び信号特徴量を併せて考慮した画像処理を施すことにより、何れのＸ線画像についても一定の画像処理結果を得ることができる。
【００２０】
請求項２、６に記載の発明によれば、画像処理済みのＸ線画像についても構造特徴量及び信号特徴量が反映されるように補正を施すことができる。よって、ある組織構造の画像領域のみ出力濃度が高くなった等、画質が不適切であった場合でも、一定範囲の画質となるように補正を行うことができる。
【００２１】
請求項３、７に記載の発明によれば、特定画像と判別されたＸ線画像に構造特徴量及び信号特徴量に応じた特定の画像処理を施すので、全てのＸ線画像に特定の画像処理を施す必要がなく、処理効率が良い。
【００２２】
請求項４、８に記載の発明によれば、乳房画像の場合、乳腺組織量及び乳腺組織の画像信号値の分布状態の各特徴量に応じた画像処理を施すことができる。乳腺組織は、その量や密度の個人差が大きく、全ての乳房画像に同じ画像処理を施すと、乳腺領域の出力濃度が一定しない。よって、本発明のように、乳腺組織量及び乳腺組織の画像信号値の分布状態を考慮した画像処理を施すことにより、乳腺組織の個人差に拘わらず、一定の画像処理結果を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本実施形態では、乳房を撮影部位としてＸ線撮影により得られた乳房画像について画像処理を行う例を説明する。
【００２４】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態におけるＸ線画像処理システム１のシステム構成を示す。
図１に示すように、Ｘ線画像処理システム１は、画像生成装置１０、制御装置２０、画像処理装置３０を含むＣＲネットワーク部２と、ＲＩＳ（Radiology Information System）／ＨＩＳ（Hospital Information System）３、管理装置４、出力装置５とがネットワークバスＮ１を介して互いに情報の送受信が可能に構成されている。
【００２５】
まず、ＣＲネットワーク部２について説明する。
ＣＲネットワーク部２では、複数の画像生成装置１０、複数の制御装置２０、画像処理装置３０がネットワークバスＮ２を介して接続されている。なお、各装置１０〜３０の設置台数は特に限定しない。
【００２６】
画像生成装置１０は、何れかの制御装置２０による制御に従って、患者の撮影画像（Ｘ線画像）のデジタル画像データを生成するものである。画像生成装置１０としては、ＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、カセッテ専用の読取装置等のＸ線撮影によりＸ線画像（Ｘ線画像）を生成するものを適用することができる。
【００２７】
画像生成装置１０は、Ｘ線画像とその通信に関する標準規格であるＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）に準拠した装置であり、生成したＸ線画像に関する関連情報（例えば、Ｘ線画像が撮影された患者に関する患者情報や、撮影又は検査に関する撮影情報、検査情報等）を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。画像生成装置１０は、生成されたＸ線画像のヘッダに上記関連情報を書き込む等して付帯させ、当該Ｘ線画像及びその関連情報を画像生成の制御を行った制御装置１０に送信する。
【００２８】
制御装置２０は、ＲＩＳ／ＨＩＳ３から撮影オーダ情報（撮影する患者に関する患者情報や撮影及び検査に関する指示情報）を取得し、当該撮影オーダ情報に従って、画像生成装置１０の画像生成を制御する。また、画像生成装置１０により生成されたＸ線画像を取得して原画像として保存管理するとともに、当該Ｘ線画像の配信を制御する。
【００２９】
画像処理装置３０は、制御装置２０から送信されるＸ線画像に対し、各種画像処理を施すものである。
図２に、画像処理装置３０の内部構成を示す。
図２に示すように、画像処理装置３０は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５、画像処理部３６、画像メモリ３７を備えて構成されている。
【００３０】
制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、ＣＰＵにより記憶部３５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、当該プログラムに従って各種演算を行うとともに処理の実行を制御する。
【００３１】
制御部３１は、プログラムに従って、例えば本発明に係る画像判断処理（図６参照）を実行する。制御部３１はこの処理中に必要な判別ロジックを有している。処理の詳細及び判別ロジックについては後述する。
【００３２】
操作部３２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、キー操作やマウス操作に対応する操作信号を生成して制御部３１に出力する。
【００３３】
表示部３３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えて構成され、制御部３１の指示に従って、画像処理時の操作画面や処理後のＸ線画像等、各種表示を行う。
【００３４】
通信部３４は、制御部２１の指示に従ってネットワークバスＮ１、Ｎ２上の外部装置と通信を行う。例えば、制御装置２０から画像処理対象のＸ線画像を受信したり、処理済みのＸ線画像を読影用画像としてネットワークバスＮ１上の管理装置４に送信する。
【００３５】
記憶部３５は、制御部３１により実行される制御プログラムや、画像処理部３６により実行される各種画像処理プログラムを記憶している。また、記憶部３５は、プログラムによる処理の実行に必要なパラメータや、処理結果のデータ等を記憶している。
【００３６】
画像処理部３６は、記憶部３５に記憶された各種画像処理プログラムを読み出し、当該プログラムに従ってＸ線画像に正規化処理、階調変換処理、周波数処理、ダイナミックレンジ圧縮処理等の各種画像処理を施す。
【００３７】
以下、各画像処理について説明する。
正規化処理は、患者の体型や撮影条件のばらつき等により生じるＸ線量の変動を補正するための処理である。まず画像処理部３６は正規化処理の前に、Ｘ線画像から診断上注目される領域（ＲＯＩ）の抽出を行い、当該抽出された領域の画像信号値のヒストグラムを作成する。乳房画像の場合はＲＯＩとして被写体領域を抽出する。そして、このヒストグラムに基づいて基準信号値D1,D2を決定する。この基準信号値D1,D2は、ヒストグラムの低信号側及び高信号側から１０％等、所定の割合となるところの信号値が画像データの基準レベルとして設定するものであり、医師が注目する領域（ＲＯＩ）によって最適な割合が予め統計により求められている。
【００３８】
画像処理部３６は、ヒストグラムにおいて所定の割合（図３（ａ）の例では、低信号側から１０％、高信号側から１５％）となる信号値D1,D2を基準信号値として設定すると、図３（ｂ）に示すように正規化処理用のＬＵＴを用いて基準信号値D1,D2を所望のレベルS1,S2に変換する正規化処理を行う。ＬＵＴは、図３（ｂ）の正規化曲線Ｃ１をテーブル化したものである。図３（ｂ）でＸ軸は信号値を、Ｙ軸は濃度レベルを示し、本実施形態では、０〜４０９５の範囲の信号値を０（フィルムの場合、フィルム自体の濃度を考慮して０．２とする）〜４．０の濃度レベルに正規化する例を示している。
【００３９】
次に、正規化された正規化画像に対し、画像処理部３６は階調変換処理を施す。
階調変換処理は、Ｘ線画像の階調をモニタやフィルム等の出力特性に応じて調整するための処理であり、この処理により出力時の出力濃度及びコントラストを調整することができる。階調変換処理では、例えば図３（ｃ）に示すような階調変換曲線Ｃ２によるＬＵＴが用いられて、正規化画像の基準レベルS1,S2が出力濃度レベルT1,T2に変換される。このレベルT1,T2は、出力する際における所定の輝度又は濃度と対応するものである。
また、階調変換曲線Ｃ２の傾きを変更したり、或いは階調変換曲線Ｃ２を回転又は平行移動することにより、出力濃度又はコントラストを補正することができる。
【００４０】
次に、周波数強調処理およびダイナミックレンジ圧縮処理について説明する。
周波数強調処理は、画像の鮮鋭度を調整するための処理である。周波数強調処理では、例えば式（１）に示す非鮮鋭マスク処理によって鮮鋭度を制御するために、関数Ｆが特公昭６２−６２３７３号や特公昭６２−６２３７６号で示される方法によって定められる。
【００４１】
Ｓｏｕａ＝Ｓｏｒｇ＋Ｆ（Ｓｏｒｇ−Ｓｕｓ）・・・（１）
なお、Ｓｏｕａは処理後の画像データ、Ｓｏｒｇは周波数強調処理前の画像データであり、Ｓｕｓは周波数強調処理前の画像データを平均化処理等によって求められた非鮮鋭データである。
【００４２】
この周波数強調処理では、例えばＦ（Ｓｏｒｇ−Ｓｕｓ）がβ×（Ｓｏｒｇ−Ｓｕｓ）とされて、図４（ａ）に示すように、β（強調係数）が基準値Ｔ３、Ｔ４間でほぼ線形に変化される。
また、図４（ｂ）の実線で示すように、値「Ａ」、「Ｂ」を設定して、低輝度を強調する場合には基準値Ｔ３〜値「Ａ」までのβが最大とされて、値「Ｂ」−基準値Ｔ３まで最小とされる。また値「Ａ」−値「Ｂ」までは、βがほぼ線形に変化される。高輝度を強調する場合には破線で示すように、基準値Ｔ３〜値「Ａ」までのβが最小とされて、値「Ｂ」−基準値Ｔ４まで最大とされる。また値「Ａ」〜値「Ｂ」までは、βがほぼ線形に変化される。なお、図示せずも中輝度を強調する場合には値「Ａ」〜値「Ｂ」のβが最大とされる。このように周波数強調処理では、関数Ｆによって任意の輝度部分の鮮鋭度を制御することができる。
【００４３】
また、周波数強調処理の方法は、上記非鮮鋭マスク処理に限られるものではなく、特開平９−４４６４５号で示される多重解像度法などの手法を用いてもよい。なお、周波数強調処理では、強調する周波数帯域や強調の程度は、階調変換処理での基本階調変換曲線の選択等と同様に撮影部位や撮影体位、撮影条件、撮影方法等に基づいて設定される。
【００４４】
ダイナミックレンジ圧縮処理では、式（２）に示す圧縮処理によって見やすい濃度範囲に収める制御を行うため、関数Ｇが特許公報２６６３１８号で示される方法によって定められる。
【００４５】
Ｓｔｂ＝Ｓｏｒｇ＋Ｇ（Ｓｕｓ）・・・（２）
なお、Ｓｔｂは処理後の画像データ、Ｓｏｒｇはダイナミックレンジ圧縮処理前の画像データ、Ｓｕｓはダイナミックレンジ圧縮処理前の画像データを平均化処理等によって求められた非鮮鋭データである。
【００４６】
ここで、Ｇ（Ｓｕｓ）は図５（ａ）に示すように、非鮮鋭データＳｕｓがレベル「Ｌａ」よりも小さくなるとＧ（Ｓｕｓ）が増加するような特性を有する場含、低濃度領域の濃度が高いものとされて、図５（ｂ）に示す画像データＳｏｒｇは図５（ｃ）に示すように低濃度側のダイナミックレンジが圧縮された画像データＳｔｂとされる。また、Ｇ（Ｓｕｓ）は図５（ｄ）に示すように、非鮮鋭データＳｕｓがレベル「Ｌｂ」よりも小さくなるとＧ（Ｓｕｓ）が減少するような特性を有する場合には、高濃度領域の濃度が高いものとされて、図５（ｂ）に示す画像データＳｏｒｇは図５（ｅ）に示すように高濃度側のダイナミックレンジが圧縮される。なお、ダイナミックレンジ圧縮処理も、撮影部位や撮形体位、撮影条件、撮影方法等に基づいて補正周波数帯域や補正の程度が設定される。
【００４７】
ここで、周波数強調処理やダイナミックレンジ圧縮処理での処理条件である基準値Ｔ３、Ｔ４および値「Ａ」、「Ｂ」あるいはレベル「Ｌａ」、「Ｌｂ」は、基準信号値Ｄ１、Ｄ２の決定方法と同様な方法で求められる。
このように上述の実施の形態によれば、高濃度領域と低濃度領域の割合が大きく変化するような場合においても、画像データの分布に依存することなく安定した階調処理を行うことができるので、診断等に適した濃度およびコントラストの放射線画像を常に安定して得ることができる。
【００４８】
なお、処理条件を決定するために用いる画像データは、例えば間引き処理した画像データを用いるものとしてもよい。この場合にはデータ量が少なくなるので処理速度の向上およびメモリ容量等の節減を図ることができる。この場合、間引きによる縮小画像の実効画素サイズが０．４ｍｍ〜１０．０ｍｍ、好ましくは１．０ｍｍ〜６．０ｍｍとなるように間引きされた画像データを用いることが好ましい。
【００４９】
画像メモリ３７は、画像処理対象のＸ線画像及びその処理画像を保存するためのメモリである。
【００５０】
次に、ネットワークバスＮ１上の各装置について説明する。
ＲＩＳ／ＨＩＳ３は、放射線科内又は病院内の情報を統括的に管理するシステムである。ＲＩＳ／ＨＩＳ３はでは、医師からの検査依頼を受け付けて上述した撮影オーダ情報を生成する。そして、生成した撮影オーダ情報をネットワークバスＮ１、Ｎ２を介して制御装置２０に送信する。
【００５１】
管理装置４は、ＣＲネットワーク部２において生成され、画像処理が施された読影用画像をその関連情報とともに保存管理するものである。また、保存している読影用画像の配信先を決定し、当該決定された配信先に読影用画像を送信する。
【００５２】
出力装置５は、管理装置４により配信された読影用画像の出力を行うものである。出力装置５としては、表示出力を行うモニタや、フィルム出力を行うフィルム出力装置等が適用可能である。
【００５３】
次に、上記Ｘ線画像処理システム１の動作について説明する。
まず、乳房画像の生成過程について説明する。
医師の検査依頼がなされると、ＲＩＳ／ＨＩＳ３においてその依頼に応じた撮影オーダ情報が生成され、当該撮影オーダ情報が各制御装置２０に配信される。制御装置２０では、技師の操作に従って撮影オーダ情報が一覧表示され、そのうち技師により選択された撮影オーダ情報に基づいて、当該撮影に使用する記録手段（カセッテ）の登録（カセッテのＩＤと撮影オーダ情報との対応付け）や、当該カセッテから画像を読み取る際の制御情報（例えば、読み取りピッチ等）の設定等が行われる。
【００５４】
カセッテを用いて撮影が行われ、この撮影済みのカセッテが複数の画像生成装置１０（カセッテ専用の読取装置）のうちの任意の画像生成装置１０に挿入されると、画像生成装置１０では、当該カセッテのＩＤが読み取られる。そして、制御装置２０から入力される制御情報のうち、当該ＩＤに対応する制御情報に従って撮影済みのカセッテから乳房画像の読み取りが行われ、そのデータが生成される。そして、生成された乳房画像の関連情報として、乳房画像のヘッダに撮影情報等が書き込まれると、当該カセッテを使用する撮影オーダ情報が登録された制御装置２０に送信される。すなわち、技師が何れの制御装置２０を操作しても、画像生成装置１０で生成された乳房画像は、必ず技師が操作している制御装置２０に送信されることとなる。
【００５５】
制御装置２０では、画像生成装置１０から取得されたＸ線画像（原画像）に、撮影オーダ情報に基づいて患者情報、撮影情報、検査情報等の関連情報が付帯され、保存される。そして、その複製が生成され画像処理を施すため画像処理装置３０に送信される。
画像処理装置３０では、画像処理対象の乳房画像が入力されると、乳房の組織構造に関する特徴量（以下、構造特徴量という）及び乳房画像の画像信号に関する特徴量（以下、信号特徴量という）に応じた特定の画像処理を行う画像判断処理が開始される。なお、一度画像処理を施した乳房画像についても、下記の画像判断処理が可能である。
【００５６】
以下、図６を参照して画像判断処理について説明する。
図６に示す画像判断処理では、まず画像処理部１７において乳房画像から乳房領域の抽出が行われ、その後抽出された乳房領域から乳腺領域及び脂肪領域の抽出が行われる（ステップＳ１）。
【００５７】
乳房領域は、画像全体のヒストグラムを用いて抽出することができる。まず、ヒストグラムから判別分析法（ヒストグラムを２つのクラスに分割したとき２つのクラスでクラス内分散とクラス間分散の判別比が最大となるように閾値を決定する方法）によって閾値を決定し、その閾値を用いて乳房画像を２値化する。このとき、乳房画像において素抜け領域（被写体部分に該当しない領域であり、Ｘ線が直接照射された領域）は、高濃度を呈しているため２値化により「１」となり、その他の被写体領域は「０」となることが予想される。よって、この２値化により乳房画像を被写体領域とそれ以外の素抜け領域（Ｘ線が被写体を透過せずに直接照射された領域）に分割することができる。
【００５８】
乳腺領域及び脂肪領域は、抽出された乳房領域において局所領域で閾値を決定することにより抽出することができる。
例えば、特開２００１−２３８８６８号公報に記載されているように乳房領域において局所領域を設定し、局所領域内の画素値に基づき閾値を設定して乳房領域内を２値化し、閾値を下回る領域を乳腺領域として抽出する。これを乳房領域の全域について順次行う。閾値は、局所領域の画素値の平均値から一定量差し引いた値としてもよいし、平均値にある係数を乗算して得られる値としてもよい。脂肪領域についても同様の処理により抽出する。
なお、上記乳房領域、乳腺領域、脂肪領域の各領域の抽出方法は一例であり、その他の方法により抽出することとしてもよい。
【００５９】
各領域が抽出されると、乳房の構造特徴量として乳房領域における乳腺領域の比率が画像処理部３６により算出され、当該比率に基づいて制御部３１により乳房の乳腺タイプが判断される（ステップＳ２）。乳房領域を占める乳腺領域の比率は、乳房領域の画素数に対する乳腺領域の画素数、つまり面積により求められる。この乳腺領域の比率が９０％〜１００％であれば乳房領域のほぼ全域が乳腺組織により占められているため高濃度タイプと判断される。また２０〜９０％であれば乳房領域の一部に乳腺組織が散在していると判断され、不均一高濃度タイプ又は乳腺散在タイプと分類される。さらに、１％〜２０％であれば乳腺領域にほとんど乳腺組織は存在せず、脂肪性タイプと判断される。
【００６０】
次に、乳腺領域内の画像信号値の分布状態を検出するため、画像処理部３６により、信号特徴量として乳腺領域内の画像信号値の分散が算出される（ステップＳ３）。
【００６１】
次いで、構造特徴量として算出された乳腺領域の比率及び信号特徴量として算出された画像信号値の分散が制御部３１の判別ロジックに入力され、その出力結果に基づいて画像処理対象の乳房画像が、各特徴量に基づく特定の画像処理又は補正が必要な特定画像であるか否かが制御部３１により判別される（ステップＳ４）。特定画像とは、高濃度タイプに分類され、かつ画像信号値に偏りがある画像をいい、画像処理結果が不安定になりやすいため、通常の画像処理条件ではなく、その構造特徴量及び信号特徴量に応じた特定の画像処理又は補正が必要なものをいう。
【００６２】
ここで、判別ロジックについて説明する。判別ロジックは、線型判別法により入力された各特徴量から乳房画像が特定画像か否かを判別した結果を出力するものであり、予めサンプルデータにより構築されているものである。
【００６３】
以下、判別ロジックの構築方法を説明する。
まず、予め高濃度タイプに分類され、かつ乳腺領域の画像信号値の分布に偏りがあると判断された乳房画像Ｐ１と、それ以外の乳房画像Ｐ２のサンプル画像をそれぞれ複数準備する。つまり、特定画像のクラスとそうではないクラスに属する乳房画像を準備する。次いで、各サンプル画像から乳腺領域の比率及び乳腺領域内の画像信号値の分散を求め、図７に示すようにＸ軸に乳腺領域の比率、Ｙ軸に画像信号値の分散をとってプロットする。そして、これらのサンプルデータ（ｘ、ｙ）から、特定画像である乳房画像Ｐ１のクラスと特定画像ではない乳房画像Ｐ２のクラスを分類する線型判別式を算出する。図７において線型判別式は線分Ｃ３により表される。図７に示すように、この線分Ｃ３により乳房画像Ｐ１群と乳房画像Ｐ２群がほぼ分類されていることが分かる。
【００６４】
判別ロジックでは、判別対象の乳房画像について入力される乳腺領域の比率、画像信号値の分散のデータ（ｘ、ｙ）から、上記線型判別式により示される線分Ｃ３までの距離が算出され、その距離により判別対象の乳房画像が特定画像のクラスとそうではないクラスの何れに属しているのかを判別し、その結果を出力することとなる。
【００６５】
例えば、下記の表（１）に示すデータ（ｘ、ｙ）を有する乳房画像ａ、ｂ、ｃ（図７に示すａ、ｂ、ｃと対応する）の場合、線分Ｃ３との距離が遠いほど、すなわち乳腺領域の比率が大きく、その画像信号値の分散が小さいほど、その乳腺領域の出力濃度が高くなる傾向にあることが分かる。
【表１】
2006263055.tif 000003
【００６６】
そして、この判別ロジックにより乳房画像が特定画像であると判別された場合には（ステップＳ４；特定画像）、画像処理部３６において構造特徴量及び信号特徴量に応じた画像処理が乳房画像に施される。或いは、画像処理対象の乳房画像が既に画像処理が施されたものである場合には、上記各特徴量により再度画像処理を行うことによりその画像処理結果の補正が行われる（ステップＳ５）。
【００６７】
例えば、上記の判別ロジックにおいて線分Ｃ３からの距離は、構造特徴量及び信号特徴量を反映するものであり、線分Ｃからの距離が大きい乳房画像ほど、その出力画像の乳腺領域の出力濃度は高くコントラストが小さくなる傾向にある。
【００６８】
よって、例えば階調変換処理の場合、そのような乳房画像には乳腺領域の基準信号値を変更する、階調変換曲線を回転させる、平行移動させる等、距離に応じて画像処理条件を変更し、乳腺領域の出力濃度を下げる画像処理を行う。なお、乳腺領域における最適な濃度範囲は、１．２〜１．５９とされている（マンモグラフィ検診精度管理中央委員会の画像評価基準による）。よって、この範囲内となるように画像処理を行う又は画像処理結果を補正することが好ましい。
【００６９】
具体例を挙げると、線分Ｃ３までの距離が１０〜１５であれば、基準信号値Ｄ１の位置を５％高信号側に寄せる、距離が３〜９であれば基準信号値Ｄ１を１％高信号側に寄せることにより、出力濃度を調整する。
【００７０】
或いは、乳腺領域では同程度の出力濃度で出力され、コントラストが低くなることが予想されるため、階調変換曲線の傾きを変更する等してコントラストを大きくすることとしてもよい。また、周波数処理の強調度βを調整して鮮鋭度を大きくし、微小石灰化クラスタの輪郭強調を行うこととしてもよい。
【００７１】
一方、判別ロジックにより乳房画像は特定画像ではないと判別された場合（ステップＳ４；その他）、当該乳房画像に対して標準設定の画像処理条件により通常の画像処理が施される（ステップＳ６）。
【００７２】
乳房画像に画像処理等が施されると、画像判断処理を終了する。画像処理後の処理画像は、画像処理装置３０の表示部３３に表示され、技師により画質の確認が行われる。そして、技師により読影用の画像として確定する旨の操作入力がなされると、その処理画像が読影用画像として通信部３４を介して管理装置４に送信される。管理装置４に送信された読影用画像は、出力装置５に出力される等して診断に利用されることとなる。
【００７３】
以上のように、本実施形態によれば、画像処理対象の乳房画像について、被写体によって個人差が生やすい乳腺組織の構造特徴量と、乳房画像における乳腺領域の画像信号値の信号特徴量とに応じた画像処理を施す。これにより、被写体の組織構造に応じて適切な画質の範囲内となるように画像処理を行うことができ、常に安定した画像処理結果を得ることができる。よって、被写体の組織構造の特性によりばらつきやすい画質の均一化を図ることができる。
【００７４】
また、構造特徴量と信号特徴量とから特定画像と判別された乳房画像については、各特徴量に応じた画像処理を施すので、特定画像と判別された乳房画像にのみ特定の画像処理を施し、その他の乳房画像には通常の画像処理を施すことにより、処理効率を向上させることができる。
【００７５】
また、既に画像処理が施された乳房画像の場合においても、構造特徴量及び信号特徴量を抽出してこれらに応じた画像処理を再度行うことにより、前回の画像処理結果の補正を行うことが可能である。これにより、出力された乳房画像を確認した結果、乳腺領域の出力濃度が高い等、画質が不適切な場合にはその画質が一定範囲となるように補正することができる。
【００７６】
なお、本実施形態のＸ線画像処理システム１は、本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上述した説明では、乳房画像の例を説明したが、他の撮影部位（例えば胸部、頭部等）のＸ線画像であっても本発明を適用可能である。
【００７７】
例えば、腹部正面画像の場合、極端に厚みのある被写体の場合、下腹部に脂肪部分が大きく偏り、高濃度タイプの乳房画像と同様にヒストグラムが低信号側に偏る傾向がある。この場合、やはり同程度の信号値の画素が全体的に分布するので、その出力画像はコントラストが低く、出力濃度が不安定化することとなる。よって、被写体の構造特徴量として被写体の体の大きさを示す特徴量（例えば、画像全体に含まれる被写体領域の割合等）を算出し、信号特徴量として信号値の分布状態を示す特徴量（例えば、ＲＯＩ領域の信号値の分散等）を算出して上記の乳房画像と同様に判別ロジックに入力することにより、特定の画像処理が必要か否かを判別することができ、各特徴量に応じた画像処理を行うことができる。
【００７８】
また、上述した説明では、画像処理装置３０において特定画像か否かを判断するとともに、その判断結果に応じた画像処理等を行うこととしていたが、何れの装置でその機能を担うこととしてもよい。例えば、制御装置２０で判断を行い、その判断結果を受けて画像処理装置３０が画像処理を行うこととしてもよい。また、画像処理装置３０では、一様に標準設定の画像処理を行い、管理装置４において上記画像判断処理を行い、画像処理結果の補正が必要な乳房画像についてのみ補正を施すこととしてもよい。
【００７９】
また、上記実施形態では、構造特徴量として乳房領域を占める乳腺領域の比率を求めることとしたが、被写体の組織構造の特徴を示す特徴量であればこれに限らず、例えば患者の年齢情報等を適用することとしてもよい。年齢が若いほど、乳腺組織の量が多い傾向があるため、例えば年齢が２０代であり、その画像信号値に偏りがあれば特定画像と判断することができる。年齢情報は、乳房画像に関連情報として付帯されている患者情報から取得することができる。
【００８０】
また、信号特徴量として乳腺領域の画像信号値の分散を求めることとしたが、画像信号値の分布状況を示す特徴量であれば、乳腺領域のヒストグラムの形状等であってもよい。
【００８１】
さらに、構造特徴量及び信号特徴量を用いて特定画像か否かを判断する方法として、線型判別法を用いたが、マハラノビスの距離、主成分分析等、他の判別分析手法を適用することとしてもよいし、特徴量を用いて判別することができるのであれば、他の要因を加えてニューラルネットワークやサポートベクトルマシン等、多変量分析を行うこととしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本実施形態におけるＸ線画像処理システムのシステム構成を示す図である。
【図２】図１の画像処理装置の内部構成を示す図である。
【図３】（ａ）は画像信号値のヒストグラム例を示す図であり、（ｂ）は正規化処理時に用いる特性曲線例を示す図である。また、（ｃ）は階調変換処理時に用いる階調変換曲線例を示す図である。
【図４】周波数処理について説明する図である。
【図５】ダイナミックレンジ圧縮処理について説明する図である。
【図６】画像処理装置により実行される画像判断処理を説明するフローチャートである。
【図７】線型判別法による特定画像の判別方法について説明する図である。
【図８】（ａ）は高濃度タイプの乳房画像例を示す図であり、（ｂ）は乳腺混在タイプの乳房画像例を示す図である。
【図９】（ａ）は乳腺領域の画像信号値の分布に偏りがある場合のヒストグラム例を示す図であり、（ｂ）はある程度分布に広がりを有している場合のヒストグラム例を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
１    Ｘ線画像処理システム
２    ＣＲネットワーク部
１０    画像生成装置
２０    制御装置
３０    画像処理装置
３１    制御部
３７    画像処理部
４    管理装置
５    出力装置
【図１】
2006263055.tif 000004
【図２】
2006263055.tif 000005
【図３】
2006263055.tif 000006
【図４】
2006263055.tif 000007
【図５】
2006263055.tif 000008
【図６】
2006263055.tif 000009
【図７】
2006263055.tif 000010
【図８】
2006263055.tif 000011
【図９】
2006263055.tif 000012