(57)【要約】  【課題】同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群と第２の画像との間での被検体の位置合わせを行い、位置合わせ後の第１の画像群と第２の画像との差分画像を生成する際に、被検体の姿勢や状態の変化にかかわらず、より精度の高い差分画像を生成する。  【解決手段】位置合わせ手段２が、過去画像群の各画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとの間で位置合わせ処理を行い、差分算出手段３が、位置合わせ処理後の各画像Ｐ1″からＰN″の画素毎に、画像ＰA中の対応する画素との差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）を求め、合成差分画像生成手段４が、画素毎に差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）の絶対値の最小値を合成差分△c（ｘ、ｙ）とし、この合成差分△c（ｘ、ｙ）に基づいて合成差分画像ＱCを生成する。これにより、アーチファクトの原因となる、差分の絶対値が大きい画素の合成差分画像ＱCへの寄与を排除することができる。【選択図】          図３
2006247293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の前記被検体の位置を、前記被検体を表す第２の画像に含まれる該被検体の位置に合わせる位置合わせ処理を行い、
該位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、前記第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求め、
該差分を、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、該差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、前記第１の画像群と前記第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、前記差分の絶対値の最小値を前記合成差分画像の対応する画素の画素値とすることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像毎に、該画像中の各画素における前記差分の絶対値の散布度を求め、
該散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択し、
選択された画像と前記第２の画像との差分を表す前記合成差分画像を生成することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の前記被検体の位置を、前記被検体を表す第２の画像に含まれる該被検体の位置に合わせる位置合わせ手段と、
該位置合わせ後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、前記第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求める差分算出手段と、
該差分を、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、該差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、前記第１の画像群と前記第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成する合成差分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５】
前記合成差分画像生成手段が、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、前記差分の絶対値の最小値を前記合成差分画像の対応する画素の画素値とするものであることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記合成差分画像生成手段が、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像毎に、該画像中の各画素における前記差分の絶対値の散布度を求め、該散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択し、該選択された画像と前記第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成するものであることを特徴とする請求項４または５記載の画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータを、
同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の前記被検体の位置を、前記被検体を表す第２の画像に含まれる該被検体の位置に合わせる位置合わせ手段と、
該位置合わせ後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、前記第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求める差分算出手段と、
該差分を、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、該差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、前記第１の画像群と前記第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成する合成差分画像生成手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータを、
前記合成差分画像生成手段が、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、前記差分の絶対値の最小値を前記合成差分画像の対応する画素の画素値とするように機能させることを特徴とする請求項７記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、
前記合成差分画像生成手段が、前記位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像毎に、該画像中の各画素における前記差分の絶対値の散布度を求め、該散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択し、該選択された画像と前記第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成するように機能させることを特徴とする請求項７または８記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法および装置ならびにプログラムに関し、より詳細には、同一の被検体を表す複数の画像間で被検体の位置合わせを行い、位置合わせ後の画像間の差分を表す画像を生成する方法および装置ならびにコンピュータにこの方法を行わせるプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、同一被写体についての２以上の画像を比較読影して、両画像間の差異を調べ、その差異に基づいて被写体の検査などを行うことが、種々の分野において行われている。例えば工業製品の製造分野においては、ある製品について新品の状態の時に撮影された画像と、当該製品の耐久試験後に撮影された画像とを比較読影して、両者の差異の大きな部位に注目することにより、製品の耐久性を向上させるべき部位を検討することが行われており、また、医療分野においては、ある患者の疾患部位について異なる時期に撮影された複数枚の放射線画像を医師が比較読影することにより、当該疾患の進行状況や治癒状況を把握して治療方針を検討することが行われている。
【０００３】
このような２以上の画像の比較読影を支援する技術として経時サブトラクション技術が知られている。経時サブトラクション技術とは、撮影時期の異なる同一被写体を表す複数の画像間の位置合わせを行い、差分画像を生成し、経時変化部分を抽出、強調する技術である。具体的には、２つの画像間の全体的なシフト量（位置ずれ量）を検出する概略的な位置合わせ処理（グローバルマッチング）を行った後、両画像中の局所領域毎のシフト量を検出し、それに基づき各画素のシフト量を決定する局所的な位置合わせ処理（ローカルマッチング）を行い、決定された各画素のシフト量に基づき一方の画像に対して非線形歪変換処理（ワーピング）を行うことによって両画像中の被写体の位置合わせを行う。そして、非線形歪変換処理された一方の画像と他方の画像との差分処理を行うことによって差分画像を生成する。これにより、２つの画像を比較的良好に位置合わせすることが可能になる（例えば、特許文献１、２、３、４、非特許文献１）
しかしながら、この経時サブトラクション技術は、あくまでも２次元に投影した後の画像間の位置合わせを実現する技術であり、撮影時の被写体の３次元的な体位変化（例えば、患者の前傾、後傾、回旋）に対応することは原理的に不可能であった。また、大きな状態変化に対応することも非常に困難であった。例えば、人間の胸部の経時変化の観察のために、胸部放射線画像に対して経時サブトラクションを適用した場合、呼吸相の変化により肺野サイズに１〜２cm以上の大きな変化があると、差分画像中の横隔膜下付近に大きな位置ずれアーチファクト（偽像）が生じてしまう。
【０００４】
このような問題を解決するために、本出願人は、患者の体位や呼吸相をコントロールしながら撮影をして取得した複数の過去画像と複数の現在画像のすべての組合せについて、両画像の一致性を表す指標値を算出し、最も一致性の高い組合せを抽出し、この一致性の高い組合せを構成する現在画像と過去画像について位置合わせ処理を行い、位置合わせ後の両画像の差分を表す画像を生成することを提案している（例えば、特許文献５）。
【特許文献１】特開平７-３７０７４号公報
【特許文献２】特開平８-３３５２７１号公報
【特許文献３】特開２００１-１５７６７５号公報
【特許文献４】特開２００２-０３２７３５号公報
【特許文献５】特開２００５-０１２２４８号公報
【非特許文献１】A.Kano, K.Doi, H.MacMahon, D.Hassell, M.L.Giger, “Digital image subtraction of temporally sequential chest images for detection of interval change”,（米国）, Medical Physics, AAPM, Vol.21, Issue 3, March 1994, p.453-461
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、この特許文献５記載の方法では、画像の単位で最適な組合せを選択しているが、実際には、画像中の局所領域レベルでは最適な組合せとなっていないこともあるため、位置合わせの精度向上や、差分画像中のアーチファクトの軽減の点で、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群と第２の画像との間での画像中の被検体の位置合わせを行い、位置合わせ後の第１の画像群と第２の画像との差分画像を生成する際に、被検体の姿勢や状態の変化にかかわらず、より精度の高い差分画像を生成する方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による画像処理方法は、同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の被検体の位置を、第１の画像群と同じ被検体を表す第２の画像に含まれる被検体の位置に合わせる位置合わせ処理を行い、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求め、求められた差分を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、第１の画像群と第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明による画像処理装置は、この方法を実現するものである。すなわち、同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の被検体の位置を、第１の画像群と同じ被検体を表す第２の画像に含まれる被検体の位置に合わせる位置合わせ手段と、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求める差分算出手段と、求められた差分を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、第１の画像群と第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成する合成差分画像生成手段とを設けたことを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明による画像処理プログラムは、コンピュータに上記の方法を行わせる（上記の各手段として機能させる）ものである。すなわち、コンピュータを、同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々の画像中の被検体の位置を、第１の画像群と同じ被検体を表す第２の画像に含まれる被検体の位置に合わせる位置合わせ手段と、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求める差分算出手段と、求められた差分を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、第１の画像群と第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成する合成差分画像生成手段として機能させることを特徴とする。
【００１０】
次に、本発明の詳細について説明する。
【００１１】
本発明の画像処理の適用例としては、人体の胸部を表す医用画像を処理対象とし、第１の画像群は過去に撮影された過去画像、第２の画像は読影対象の現在画像として、過去画像の撮影時点から現在までの胸部の経時的変化を表す差分画像を生成し、読影者による、画像中の病変を表す異常陰影の有無の診断に供することが考えられる。
【００１２】
「位置合わせ処理」は、処理対象の２つの画像中の被検体の位置に注目し、画素毎の位置の対応関係を求め、画素毎に一方の画像から他方の画像へのシフト量を求める処理であることが好ましい。具体例としては、前述の特許文献や非特許文献記載の経時サブトラクション技術により、２つの画像間の全体的なシフト量（位置ずれ量）を検出して線形変換を行う概略的な位置合わせ処理（グローバルマッチング）を行った後、両画像中の局所領域毎のシフト量を検出し、それに基づき各画素のシフト量を決定する局所的な位置合わせ処理（ローカルマッチング）を行い、決定された各画素のシフト量に基づき一方の画像に対して非線形歪変換処理（ワーピング）を行うことによって位置合わせを行う方法が考えられる。なお、位置合わせ手法は、このような線形と非線形の位置合わせを組み合わせて行うものであってもよいし、線形または非線形の位置合わせのいずれか一方のみを行うものであってもよい。
【００１３】
「差分を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成する」処理では、差分の絶対値に応じて連続的に重みづけを行ってもよいし、不連続的な重みづけであってもよい。不連続的な重みづけの例としては、差分の絶対値の最小値を合成差分画像の対応する画素の画素値とし、他の差分の値は重みづけを0とすることや、差分の絶対値が所定の閾値より大きいものは重みづけを0とし、絶対値がその閾値以下の差分は均等に重みづけて、すなわち、絶対値がその閾値以下の差分の平均値を求めて、合成差分画像の対応する画素の画素値とすることが考えられる。
【００１４】
また、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像毎に、画像中の各画素における前記の差分の絶対値の散布度を求め、散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択し、選択された画像と第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成するようにしてもよい。ここで、「散布度」とは、差分の絶対値の散らばりの度合であり、具体的な指標値の例としては、分散や標準偏差が挙げられる。また、「散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択」の具体例としては、散布度が所定の閾値よりも小さい画像を選択することや、散布度が小さい順に所定の数の画像を選択することが考えられる。このようにして選択された画像が単数の場合には、その選択された画像と第２の画像との差分による画像が合成差分画像であり、このようにして選択された画像が複数ある場合には、例えば、選択された画像中の対応する画素毎に、前記の差分の絶対値の最小値を合成差分画像の対応する画素の画素値として合成差分画像を生成してもよいし、選択された画像中の対応する画素毎に、前記の差分の平均値を合成差分画像の対応する画素の画素値として合成差分画像を生成してもよい。この他、選択された各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成するのであれば、どのようにして合成差分画像の対応する画素の画素値を決定してもよい。なお、位置合わせ処理により画像中の被検体の位置が完全に一致した場合には、この差分の散布度は0になるのに対して、この差分の散布度が大きいほど、差分が大きい部分と小さい部分が混在し、位置合わせの精度が低いことを意味する。したがって、前記の差分の散布度が所定の基準を満たす程度に小さい画像を選択し、選択された画像に基づいて合成差分画像を生成すれば、差分が大きい部分を排除して合成差分画像を生成することになり、これは、「差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成する」ことと同じことを意味する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の画像処理方法および装置ならびにプログラムでは、同一被検体を表す２以上の画像からなる第１の画像群の各々と第２の画像との間で位置合わせ処理を行い、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の画素毎に、第２の画像中の対応する画素との画素値の差分を求め、求められた差分を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、第１の画像群と第２の画像との差分を表す合成差分画像を生成する。
【００１６】
図１は、この処理による効果を模式的に表したものである。図１（ａ）は、第１の画像群の２つの画像Ｐn1、Ｐn2と第２の画像ＰAの一方向における各位置での画素値を表している。また、図１（ｂ）は、上記の各位置における第２の画像ＰAと第１の画像群の画像Ｐn1との差分、および、第２の画像ＰAと第１の画像群の画像Ｐn2との差分の画素値を表している。ここで、第２の画像ＰAにのみ病変を表す異常陰影が存在するものとし、第２の画像ＰAと第１の画像群の画像Ｐn2との間では、位置合わせ処理の結果、位置ズレが生じており、両画像の差分による画像ではアーチファクトとなって現れるものとする。
【００１７】
図１（ｂ）において、差分画素値を、位置合わせ処理後の第１の画像群の各々の画像Ｐn1、Ｐn2の対応する画素毎に、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成すれば、差分の絶対値の大きい、画像Ｐn2との差分におけるアーチファクトの部分は、合成差分画像の画素値への寄与が小さくなり、合成差分画像中のアーチファクトが軽減される。
【００１８】
一方、画像ＰAと画像Ｐn2との間で位置ズレが生じていない部分の中には、画像ＰAと画像Ｐn1との間よりも位置合わせ精度の高い部分もあり、このような部分では、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することにより、より位置合わせ精度の高い画像ＰAと画像Ｐn2の差分による画素値の合成差分画像の画素値への寄与が大きくなる。このように、第１の画像群の各画像の局所領域や画素毎に位置合わせの精度が高くなるように合成差分画像を生成することにより、合成差分画像の精度が向上する。
【００１９】
なお、画像ＰAの異常陰影部分については、Ｐn1、Ｐn2のどちらの画像との差分も大きいため、差分の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成しても、合成差分画像の大幅に軽減されることはない。さらに、実際には、異常陰影部分の差分画素値は、被検体の構造物の位置ズレによるアーチファクトによる差分画素値よりは大きくならないため、重みづけのルールを適切に設定することにより、異常陰影部分の差分の画素値は軽減されないようにすることも可能である。
【００２０】
以上のように、本発明による画像処理を行うことにより、撮影毎の被検体の姿勢の相違や状態の変化によるアーチファクトを軽減し、より精度の高い差分画像を生成することが可能になり、診断精度や診断効率の向上に資する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
図２は、本発明の実施形態となる胸部画像診断支援システムの構成の概要を示したものである。図に示すように、画像撮影・読取システム２０と、画像管理システム３０、画像処理システム１０、画像表示システム４０が、ＬＡＮ等のネットワーク５０を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００２３】
画像撮影・読取システム２０は、患者の胸部を撮影した放射線画像を取得するものであり、ＣＲ(Computed Radiography)装置２１や、ＦＰＤを搭載したＸ線画像デジタル撮影装置（以下、ＦＰＤ装置という）２２等が含まれる。
【００２４】
画像処理システム１０は、画像撮影・読取システム２０で撮影された放射線画像に対して画像処理を行い、診断者の読影に適した画像を生成するものであり、画像処理サーバ１１等が含まれる。本発明の画像処理方法（装置）は、この画像処理サーバ１１に実装される。
【００２５】
画像管理システム３０は、画像撮影・読取システム２０や画像処理システム１０で生成された画像を保存・管理するものであり、画像管理サーバ３１と大容量外部記憶装置３２、データベース管理ソフトウェア（例えば、ＯＲＤＢ(Object Relational DataBase)管理ソフトウェア）等が含まれる。各画像は、被検者ＩＤ、被検者名、性別、生年月日等の被検者情報や、検査日時、検査部位、検査結果等の検査情報等と関連づけられて、データベース管理ソフトウェアによる管理の下で、大容量外部記憶装置３２に記憶されている。
【００２６】
画像表示システム４０は、画像撮影・読取システム２０や画像処理システム１０で生成された画像を表示するものであり、クライアントＰＣ４１や高精細液晶ディスプレイ４２等が含まれる。また、クライアントＰＣ４１のキーボードやマウス等の入力装置を用いて、読影対象の画像やその画像に対する画像処理方法等の読影条件の設定を行うことも可能になっている。
【００２７】
本発明の実施形態となる画像処理方法（装置）は、過去に撮影された、被検者の胸部を表す２以上の医用画像（過去画像）Ｐ1からＰNからなる過去画像群の各々の画像と、読影対象となる、過去画像群と同じ被験者の胸部を表す画像（読影対象画像）ＰAとの間での位置合わせを行い、位置合わせ後の過去画像群と読影対象画像との差分を表す合成差分画像Ｑcを生成する機能を実現するものである。
【００２８】
図３は、本発明の実施形態となる上記の画像処理機能が実装される画像処理サーバ１１の論理的な構成とデータの流れとを表したブロック図である。図に示すように、画像管理システム３０から、過去画像群の各々の過去画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとを取得する取得手段１と、過去画像群の各々の画像Ｐn（n=1,2,・・・,N）中の胸部の位置を、読影対象画像ＰAに含まれる胸部の位置に合わせる位置合わせ手段２と、位置合わせ処理後の過去画像群の各々の画像Ｐn″の画素（ｘ，ｙ）（x=1,2,・・・,X、y=1,2,・・・,Y）毎に、読影対象画像ＰA中の対応する画素との差分△n（ｘ，ｙ）を求める差分算出手段３と、求められた差分△n（ｘ，ｙ）を、位置合わせ処理後の過去画像群の各々の画像Ｐnの対応する画素毎に、差分△n（ｘ，ｙ）の絶対値が大きいほど寄与が小さくなるように重みづけして合成することによって、過去画像群（Ｐ1からＰN）と読影対象画像ＰAとの差分を表す合成差分画像Ｑcを生成する合成差分画像生成手段４と、合成差分画像Ｑcと読影対象画像ＰAとをクライアントＰＣ４１に送信する送信手段５から構成される。
【００２９】
上記の各手段は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体から画像処理サーバ１１にインストールされたプログラムが実行されることによって、画像処理サーバ１１のＣＰＵ、主記憶装置、外部記憶装置、入出力インターフェース、オペレーティングシステム等と連携して実現される。また、このプログラムによって、上記の各手段による処理順序が制御される。
【００３０】
次に、本発明の実施形態において行われる処理の流れについて説明する。
【００３１】
まず、画像撮影・読取システム２０において、検査の際に、例えば、ＦＰＤ装置２３によって患者の胸部の撮影が行われ、画像Ｐn（n=1,2,・・・,N,A）が生成される。生成された画像は、各々、被検者情報や検査情報等の付随情報と関連づけられ、画像毎にファイルに格納されて出力される。出力された画像ファイルは、画像管理システム３０にネットワーク５０経由で送信される。
【００３２】
画像管理システム３０では、画像管理サーバ３１が、送信されてきた画像ファイルを受信し、データベース管理ソフトウェアで定められたデータ形式、データ構造に基づき、その受信した画像ファイル中の画像データを付随情報と関連づけて大容量外部記憶装置３２に記憶する。記憶された画像データは、被検者ＩＤや検査日時等の付随情報の一部または全部を検索キーとして、検索可能な状態となっている。
【００３３】
読影者は、クライアントＰＣ４１の操作により、患者ＩＤや撮影日時等の付随情報と、読影パターン（過去画像との差分による比較読影）とを指定し、処理の実行を要求する。ここで、上記の付随情報を指定することによって過去画像群の画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAが特定され、読影パターンを指定することによってその読影に必要な画像処理の内容が特定される。
【００３４】
クライアントＰＣ４１で指定された付随情報と読影パターンは、画像処理サーバ１１に送信され、画像処理サーバ１１では、受信した読影パターンに基づいて、その読影に必要な画像を生成する画像処理プログラム、すなわち、画像処理サーバ１１を図３の各手段として機能させるプログラムが起動される。
【００３５】
図４は、起動された画像処理プログラムによって実行される処理の流れを表すフローチャートである。
【００３６】
まず、プログラム中で使用される制御パラメータの初期化処理によりｎ＝0に設定された後（ステップa1）、取得手段１が、クライアントＰＣ４１から受信した付随情報に基づく検索条件による画像管理システム３０のデータベースに対する検索要求を送信する。画像管理サーバ３１では、受信した検索要求に応じてデータベース検索を行い、検索条件に合致する画像Ｐ1からＰN、ＰAを取得し、画像処理サーバ１１に送信する。画像処理サーバ１１の取得手段１は、画像Ｐ1からＰN、ＰAを受信し、画像処理サーバ１１の主記憶装置または外部記憶装置に一時的に記憶する（ステップa2）。
【００３７】
次に、画像を識別する添字ｎの値が１加算され、ｎ＝１となった後（ステップa3）、位置合わせ手段２が、画像Ｐn（＝Ｐ1）とＰAを読み込み、画像Ｐ1中の胸部の位置を、読影対象画像ＰAに含まれる胸部の位置に合わせる位置合わせ処理を行い、位置合わせ処理後の画像Ｐ1″を生成する（ステップa4）。ここでは、前述の特許文献１等に記載の経時サブトラクション手法を用いる。以下、詳細に説明する。
【００３８】
まず、画像Ｐ１と画像ＰAとの概略的な位置合わせ処理（グローバルマッチング）を行う。これは、画像Ｐ1を画像ＰAに一致させるように、Ｐ1に対してアフィン変換（回転、平行シフト）を施す処理であり、この処理により画像Ｐ1は、図５に示すようにＰ1′に変換される。
【００３９】
グローバルマッチング処理の完了後、局所的な位置合わせ処理（ローカルマッチング）を行う。
【００４０】
具体的には、図６に示すように、画像ＰAを横Ｉ×縦Ｊ個の局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]に分割し、各局所領域の中心画素をそれぞれｘ−ｙ座標系（ｘ，ｙ）により表す。また、画像Ｐ1′に探索ＲＯＩＲ1'[1,1]、・・・、Ｒ1'[i,j]、・・・、Ｒ1'[I,J]を設定する。この探索ＲＯＩは、画像ＰAの各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]に対応して設定され、同一の中心座標（ｘ，ｙ）を有し、各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]よりも大きい領域である。ここでは、各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]の４倍（縦横ともに２倍）の大きさの領域としている。
【００４１】
画像Ｐ1′に設定された各探索ＲＯＩの中で、画像ＰAの各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]を移動させて、局所領域のマッチング度合いが最も高くなる位置（各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]の中心位置（ｘ′，ｙ′））を探索ＲＯＩ毎に求める。マッチング度合いの高低を示す指標値としては、最小自乗法や相互相関による指標値を用いることができる。
【００４２】
そして、各局所領域ＲA[1,1]からＲA[I,J]の中心画素（ｘ，ｙ）毎のシフト値（Δｘ，Δｙ）（ただし、Δｘ＝ｘ′−ｘ，Δｙ＝ｙ′−ｙ）を求める。図７は、画像ＰAと画像Ｐ1′の各局所領域の中心画素（ｘ，ｙ）と（ｘ′，ｙ′）、画像間での変位△1[1,1]を模式的に表したものである。さらに、中心画素（ｘ，ｙ）毎のシフト値（Δｘ，Δｙ）を用いて、画像Ｐ1′の全ての画素に対するシフト値（Δｘ，Δｙ）を求めるために、２次元１０次のフィッティング多項式による近似処理を行い、得られた画素毎のシフト値（Δｘ，Δｙ）に基づいて、画像Ｐ1′の各画素（ｘ，ｙ）をシフトさせる非線形歪変換処理（ワーピング）を画像Ｐ1′に対して施して位置合わせ後の画像Ｐ1″を生成する。
【００４３】
以上のようにして画像Ｐ1とＰAの位置合わせ処理が終了したら、差分算出手段３が、画像Ｐ1″の画素（ｘ，ｙ）毎に、画像ＰA中の対応する画素との差分△1（ｘ，ｙ）を求める（ステップa5）。
【００４４】
そして、画像を識別する添字ｎの値が１加算され、ｎ＝２となった後（ステップa6, a3）、上記と同様にして、位置合わせ手段２による画像Ｐ2とＰAの位置合わせ処理（ステップa4）、差分算出手段による画像Ｐ2″とＰAの差分△2（ｘ，ｙ）の算出（ステップa5）が行われ、さらに、同様の処理がｎ＝Ｎになるまで繰り返され（ステップa6）、最終的に、差分△1（ｘ，ｙ）から△N（ｘ，ｙ）が得られる。
【００４５】
合成差分画像生成手段４は、各差分△1（ｘ，ｙ）から△N（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分△c（ｘ，ｙ）を求める（ステップa7）。具体的には、各差分の対応する位置（座標）毎に、差分の絶対値が最小となるものを選択し、合成差分△c（ｘ，ｙ）とする。
【００４６】
さらに、合成差分画像生成手段４は、合成差分△c（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分画像Ｑcを生成する（ステップa8）。具体的には、次式（１）により合成差分画像Ｑcの各画素の画素値Ｑc（ｘ、ｙ）を求める。  
Ｑc（ｘ、ｙ）＝cont・△c（ｘ，ｙ）＋mid  ・・・（１）
ただし、cont：差分の強調度を表す係数
mid：画像の階調数の中間値（10bit画像では、mid=512）
送信手段５は、生成された合成差分画像Ｑcと読影対象画像ＰAの画像データをクライアントＰＣ４１に送信する（ステップa9）。
【００４７】
クライアントＰＣ４１は、画像処理サーバ１１から受信した画像データに基づいて合成差分画像Ｑcと読影対象画像ＰAを高精細液晶ディスプレイ４２に表示させる。図８（ｃ）、（ｂ）は表示される画像を模式的に表したものである。
【００４８】
以上のように、本発明の実施形態では、画像処理サーバ１１において、位置合わせ手段２が、過去画像群の各々の画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとの間で位置合わせ処理を行い、差分算出手段３が、位置合わせ処理後の過去画像群の各々の画像Ｐ1″からＰN″の画素毎に、読影対象画像ＰA中の対応する画素との差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）を求め、合成差分画像生成手段４が、画素毎に差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）の絶対値の最小値を合成差分△c（ｘ、ｙ）とし、この合成差分△c（ｘ、ｙ）に基づいて合成差分画像ＱCを生成する。ここで、合成差分画像生成手段４は、差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）の絶対値の最小値を合成差分△c（ｘ、ｙ）とすることから、合成差分画像ＱCの各画素の画素値の決定には、差分△1（ｘ、ｙ）から△N（ｘ、ｙ）の絶対値が最小のもののみが寄与し、それ以外のものはまったく寄与していないことになる。すなわち、過去画像群中の各画像Ｐ1からＰNの画素毎に、読影対象画像ＰAとの位置合わせ精度が最も高いものを選択して、合成差分画像ＱCを生成したことになる。図８は、このことを模式的に表したものである。図に示したように、本発明による画像処理では、過去画像群の各画像の画素毎に、読影対象画像ＰAとの位置合わせ精度が最も高いものを選択して生成した画像Ｐn″（図８（ａ））と読影対象画像ＰAとの差分による画像ＱCを生成したことになる。したがって、被検者の姿勢の相違や状態の変化によるアーチファクトを軽減し、より精度の高い差分画像を生成することが可能になり、診断精度や診断効率の向上に資する。
【００４９】
なお、上記の説明では、過去画像群の各々の画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとの間での位置合わせ処理と差分算出処理を、過去画像群の画像毎に順次行っていたが、図９に示すように、過去画像群の画像毎に並列処理で行うようにしてもよい。すなわち、画像Ｐ1からＰNとＰAを取得した後（ステップb1）、画像Ｐ1とＰAとの位置合わせ（ステップb2-1）から差分△1（ｘ、ｙ）の算出（ステップb3-1）までの処理を行うと同時に、画像Ｐ2とＰAとの位置合わせ（ステップb2-2）から差分△2（ｘ、ｙ）の算出（ステップb3-2）までの処理、・・・、画像ＰnとＰAとの位置合わせ（ステップb2-n）から差分△n（ｘ、ｙ）の算出（ステップb3-n）までの処理、・・・、画像ＰNとＰAとの位置合わせ（ステップb2-N）から差分△n（ｘ、ｙ）の算出（ステップb3-N）までの処理を並列的に行って、差分△1（ｘ、ｙ）から△n（ｘ、ｙ）までを同時に算出し、これらに基づいて、合成差分△C（ｘ、ｙ）を算出し（ステップb4）、合成差分画像ＱCの生成（ステップb5）、画像ＱC、ＰAの送信（ステップb6）を行う。この並列処理により処理時間の短縮が図られる。
【００５０】
また、上記の説明では、過去画像群の画像毎に位置合わせ処理と差分の算出を行っていたが、差分の算出および合成差分の算出は、対応する画素毎に行うようにしてもよい。図１０、図１１はこの場合の処理の流れを表すフローチャートである。図に示したように、パラメータｎ，ｍ，ｘ，ｙを初期化して0とし（ステップc1）、取得手段１が画像Ｐ1からＰNとＰAを取得した後（ステップc2）、画像ＰnとＰAの位置合わせを行い、位置合わせ後の画像Ｐ1″からＰN″を得る（ステップc3からc5）ところまでは上記と同様であるが、その後、位置（１，１）について（ステップc6,c7）、画像Ｐ1″と画像ＰAの画素値の差分△1（１，１）から画像ＰN″と画像ＰAの画素値の差分△N（１，１）までを順次算出し（ステップc8からc10）、算出された差分△1（１，１）から△N（１，１）に基づいて、位置（１，１）における合成差分△C（１，１）を算出し（ステップc12）、さらに、位置（２，１）、・・・、（Ｘ、１）、（１，２）、・・・、（Ｘ，２）、・・・、（１，Ｙ）、・・・、（Ｘ，Ｙ）について（ステップc6,c7,c13,c14,c15）、画像Ｐ1″と画像ＰAの画素値の差分△1（ｘ，ｙ）から画像ＰN″と画像ＰAの画素値の差分△N（ｘ，ｙ）までを順次算出し（ステップc8からc10）、算出された差分△1（ｘ，ｙ）から△N（ｘ，ｙ）に基づいて、位置（ｘ，ｙ）における合成差分△C（ｘ，ｙ）を算出する（ステップc12）。そして、すべての位置における合成差分△C（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分画像ＱCを生成し（ステップc16）、画像ＰAとともにクライアントＰＣ４１に送信する（ステップc17）。
【００５１】
さらに、図１２に示すように、過去画像群の各々の画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとの位置合わせ処理を画像毎に並列して行った後（ステップd3-1からd3-N）、各画像Ｐ1からＰNと画像ＰAとの差分△1（ｘ，ｙ）から△N（ｘ，ｙ）の算出および合成差分△C（ｘ，ｙ）の算出を、対応する画素毎に並列して行うようにしてもよい（ステップd4-1からd7-1、d4-2からd7-2、・・・、d4-Kからd7-K；K＝X・Yであり、画像中の全画素数を表す）。これにより、合成差分△C（１，１）、・・・、△C（Ｘ、１）、△C（１，２）、・・・、△C（Ｘ，２）、・・・、△C（１，Ｙ）、・・・、△C（Ｘ，Ｙ）が同時に算出されるので、処理時間の短縮が図られる。
【００５２】
また、図１３のブロック図に示すように、合成差分画像生成手段４を、差分算出手段３によって算出された過去画像群の各画像Ｐ1からＰNと読影対象画像ＰAとの差分△1（ｘ，ｙ）から△N（ｘ，ｙ）に基づいて、過去画像群の画像単位で、差分の絶対値の散布度Ｖnを求め、散布度Ｖnが小さいものから３画像（Ｐn1、Ｐn2、Ｐn3）を選択する選択部４ａと、選択された３画像（Ｐn1、Ｐn2、Ｐn3）と画像ＰAとの差分△n1（ｘ，ｙ）、△n2（ｘ，ｙ）、△n3（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分△C（ｘ，ｙ）を算出する合成差分算出部４ｂと、算出された合成差分△C（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分画像ＱCを生成する合成差分画像生成部４ｃとから構成するようにしてもよい。
【００５３】
ここで、選択部４ａは、まず、△n（ｘ，ｙ）（n=1,2,・・・,N）のうち、肺野領域内の画素における差分について、過去画像群の画像単位で、差分の絶対値の散布度Ｖnを求める。具体的には、次式（２）に基づいて差分の絶対値の分散を算出する。
【数１】
2006247293.tif 000003
【００５４】
なお、画像中の肺野領域の検出方法は、公知の方法（例えば、特開２００３−００６６６１号公報に記載の方法）を用いることができる。
【００５５】
さらに、選択部４ａは、算出した分散Ｖ1からＶNのうち、値が小さいものから順に３つを選択し、それらに対応する過去画像Ｐn1、Ｐn2、Ｐn3を選択する。なお、選択される画像の数は３に限定されない。また、分散Ｖnについての所定の閾値ThVを予め設定しておき、分散Ｖnが閾値ThVよりも小さいものに対応する過去画像を選択するようにしてもよい。
【００５６】
そして、合成差分算出部４ｂが、選択された過去画像Ｐn1、Ｐn2、Ｐn3の差分△n1（ｘ，ｙ）、△n2（ｘ，ｙ）、△n3（ｘ，ｙ）に基づいて、各差分の対応する位置毎に差分の平均値を合成差分△c（ｘ，ｙ）として算出し、合成差分画像生成部４ｃが、合成差分△c（ｘ，ｙ）に基づいて、前述の式（１）に基づいて合成差分画像Ｑcを生成する。なお、合成差分算出部４ｂは、各差分の対応する位置毎に、差分△n1（ｘ，ｙ）、△n2（ｘ，ｙ）、△n3（ｘ，ｙ）の絶対値の最小値を合成差分△c（ｘ，ｙ）としてもよい。
【００５７】
このように、選択部４ａが、過去画像群の画像単位で算出した差分の絶対値の散布度Ｖnが小さい画像を選択することにより、散布度Ｖnの大きい画像が合成差分画像ＱCの生成に利用されなくなる。ここで、位置合わせ処理における位置ズレによるアーチファクトの可能性が高い、散布度Ｖnの大きい画像は、差分△n（ｘ，ｙ）の絶対値の大きい部分を含むものである。したがって、差分△n（ｘ，ｙ）の絶対値の大きい画素が合成差分画像ＱCの画素値の決定に寄与しなくなり、上記の実施形態と同様の効果が得られる。
【００５８】
また、合成差分算出部４ｂが、各差分△n（ｘ，ｙ）の対応する位置毎に差分の平均値を合成差分△c（ｘ，ｙ）として算出するので、差分△n（ｘ，ｙ）の絶対値が最小となるものを合成差分△c（ｘ，ｙ）とする場合と比べて、画像中の画素間の画素値の不連続性が軽減され、合成差分画像ＱCはより見やすい画像となる。
【００５９】
上記の実施形態では、差分△n（ｘ，ｙ）に基づいて合成差分△C（ｘ，ｙ）を算出するようにしていたが、次式（１）′により、画像ＰnとＰaの差分を表す差分画像Ｑnを生成し、差分画像Ｑn中の各画素の画素値Ｑn（ｘ，ｙ）と画像の階調数の中間値との差△Qn（ｘ，ｙ）に基づいて、合成差分画像ＱCの各画素の画素値を決定するようにしてもよい。例えば、各差分画像Ｑnの対応する位置毎に△Qn（ｘ，ｙ）の絶対値が最小となるものを合成差分画像ＱCの対応する位置の画素値とすることが考えられる。  
Ｑn（ｘ、ｙ）＝cont・△n（ｘ，ｙ）＋mid  ・・・（１）′
また、上記の実施形態では、ネットワーク５０で接続された画像処理サーバ１１とクライアントＰＣ４１で処理を分散したシステム構成としていたが、これらの処理を診断用ワークステーションのようなコンピュータ単体で行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】２つの過去画像と読影対象画像の画素値の分布に基づいて、本発明の効果を模式的に表した図
【図２】本発明の実施形態となる胸部画像診断支援システムの構成の概要を示した図
【図３】本発明による画像処理機能が実装される画像処理サーバの論理的な構成とデータの流れとを表したブロック図
【図４】本発明による画像処理の流れを表すフローチャート
【図５】位置合わせ手段が行うグローバルマッチング処理を説明する図
【図６】位置合わせ手段が行うローカルマッチング処理を説明する図
【図７】位置合わせ手段が行うローカルマッチング処理により求めた各局所領域の中心画素のシフトの様子を模式的に表した図
【図８】本発明の実施形態における、過去画像群と読影対象画像と合成差分画像との関係を模式的に表した図
【図９】本発明の画像処理の流れの他の一例を表すフローチャート
【図１０】本発明の画像処理の流れの他の一例を表すフローチャート（前半）
【図１１】本発明の画像処理の流れの他の一例を表すフローチャート（後半）
【図１２】本発明の画像処理の流れの他の一例を表すフローチャート
【図１３】本発明の他の実施形態における合成差分画像生成手段の詳細な構成を表すブロック図
【符号の説明】
【００６１】
１    取得手段
２    位置合わせ手段
３    差分算出手段
４    合成差分画像生成手段
４ａ  選択部
４ｂ  合成差分算出部
４ｃ  合成差分画像生成部
５    送信手段
１０    画像処理システム
１１    画像処理サーバ
２０    画像撮影・読取システム
２１    ＣＲ装置
２２    ＦＰＤを搭載したＸ線画像デジタル撮影装置
３０    画像管理システム
３１    画像管理サーバ
３２    大容量外部記憶装置
４０    画像表示システム
４１    クライアントＰＣ
４２    高精細液晶ディスプレイ
５０    ネットワーク
【図１】
2006247293.tif 000004
【図２】
2006247293.tif 000005
【図３】
2006247293.tif 000006
【図４】
2006247293.tif 000007
【図５】
2006247293.tif 000008
【図６】
2006247293.tif 000009
【図７】
2006247293.tif 000010
【図８】
2006247293.tif 000011
【図９】
2006247293.tif 000012
【図１０】
2006247293.tif 000013
【図１１】
2006247293.tif 000014
【図１２】
2006247293.tif 000015
【図１３】
2006247293.tif 000016