(57)【要約】【課題】  被写体の肋骨の３次元的な形状変化考慮して、肋骨の形状を推定する。【解決手段】  予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状と該２次元の標準肋骨形状S2Dを変形する複数の形状変形ベクトルAを記憶し、２次元の標準肋骨形状S2Dに対応する３次元の標準肋骨形状S3Dを記憶する。被写体を撮影して得た被写体胸部画像Ｐに撮影されている２次元の被写体肋骨形状と２次元の標準肋骨形状S2Dとに基づいて、２次元の標準肋骨形状S2Dを２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する形状変形ベクトルAのパラメータを取得する。さらに、該パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状S3Dを変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する。【選択図】          図１
2006175057.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状と該２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルを記憶する形状変形データ記憶手段と、
前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を記憶する３次元標準肋骨形状記憶手段と、
被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状と前記２次元の標準肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記各形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定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】
差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得手段と、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得手段と、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変形手段が、前記肋骨の形状の変形とともに肋骨上のテクスチャを移動させて変形することを特徴する請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記３次元肋骨形状推定手段が、前記３次元の標準肋骨形状を変形する量と前記形状変形ベクトルのパラメータとの対応を予め記憶するものであることを特徴とする請求項１から３いずれか記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記形状変形ベクトルが、撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得た主成分ベクトルであることを特徴とする請求項１から４いずれか記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記主成分分析して得た主成分ベクトルが、
前記３次元の標準肋骨形状の肺野の大きさを変化させる成分である第１主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を前後に傾斜させる成分である第２主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を左右に傾斜させる成分である第３主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を肺野の形状の下部へ広がるように変化させる成分である第４主成分ベクトルとを含むものであることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータを、
予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から得た２次元の標準肋骨形状と被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記複数の２次元胸部画像の肋骨形状から統計的手法を用いて得た前記２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータに応じて前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定手段として機能させるプログラム。
【請求項８】
差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得手段と、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得手段と、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項７記載のプログラム。
【請求項９】
予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状と該２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルを記憶する形状変形データ記憶ステップと、
前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を記憶する３次元標準肋骨形状記憶ステップと、
被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状と前記２次元の標準肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記各形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
該パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定ステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定ステップにより第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得ステップと、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定ステップにより第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得ステップと、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形ステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項９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、胸部画像に撮影された被写体の肋骨形状を推定する画像処理装置、方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野においては、画像診断における医師等の読影者への負荷を低減する等の目的から、デジタル医用画像（以下、単に医用画像という）を、コンピュータを用いて画像解析する、いわゆるＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）処理が行われており、このようなＣＡＤ処理としては、例えば、医用画像における異常陰影を自動的に検出する異常陰影検出処理が知られている。
【０００３】
異常陰影検出処理は、医用画像に基づいて、異常陰影の画像上の特徴を表す指標値等を算出し、その指標値等に基づいて異常陰影を検出する処理である。したがって、異常陰影だけでなく、異常陰影と類似した画像上の特徴を有する領域においても、異常陰影と同様な指標値が算出されることがあり、このような領域における正常箇所を、異常陰影として誤って検出してしまうことがある。例えば、胸部画像における診断の場合、肋骨のような正常な構造物が重なった箇所を誤って結節影や腫瘤影として検出してしまうことが少なくない。このような誤検出された正常箇所、いわゆるＦＰ（False Positive）の存在は、読影者への負荷となり、診断の精度を悪化させる虞があるため、ＦＰの低減が強く望まれる。
【０００４】
このため、上記のように、画像診断に供する医用画像中の被写体を構成する正常な構造物が異常陰影検出の精度に影響するような場合には、このような構造物を検出し、当該構造物上においては異常陰影の検出処理を変えたり、当該構造物上に検出された異常陰影候補を別の指標で判定したり、あるいは、医用画像から当該構造物を除去したりする工夫が必要となる。
【０００５】
そこで、このような構造物の構造を検出したり、当該構造物を除去した画像を生成したりする方法が種々提案されている。例えば、放射線画像における患部の経時変化を観察するために、同一被写体を過去と現在で撮影された画像間で時系列放射線画像間の差分画像を作成し、経時変化のある部分を際立たせて観察しやすいようにする経時サブトラクション（減算処理）が提案され、作成した差分画像を時系列放射線画像と同時に観察することにより診断支援をするものが提案されている（例えば、非特許文献１）。
【０００６】
また、過去と現在で撮影された画像間でサブトラクションを行なって胸部画像の中で異常の疑いのある領域を強調し検知する際に、サブトラクション処理の精度を高めるために過去の画像の肋骨形状を現在画像の肋骨形状に近づけるようにワーピングして、ワーピング後の画像と現在の画像とをサブトラクションする方法が提案されている（例えば、特許文献１）。
【非特許文献１】A.Kano、K.Doi、H.MacMahon、D.Hassell、M.L.Ginger”Digital image subtraction of temporally sequential chest images for interval charge”、Med.Phys.21(3)、March 1994、453-461[1]
【特許文献１】特開平７−３７０７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、図１１に示すように、過去と現在の撮影において被写体の姿勢が異なる場合（同図(a)参照）、同一被写体の持つ肋骨形状であっても、撮影された胸部画像は、３次元の肋骨形状を２次元に投影した画像であるため、姿勢によって前肋骨や後肋骨が投影される位置が変わり、過去と現在の画像では前肋骨や後肋骨の位置関係が一致しなくなる（同図(b)参照）。そのため、過去と現在の画像間で経時サブトラクションを行っても肋骨を消し去ることができず、差分によるアーチファクトが生じるという問題があった。
【０００８】
そこで、特許文献１では肋骨形状のずれによるアーチファクトを低減するために、２次元の肋骨形状をワーピングしてサブトラクションを行っているが、肋骨形状の３次元的な変化を考慮してないため、過去と現在とで撮影時の被写体の姿勢が大きく変わった場合にはやはりアーチファクトが生じることが予想される。
【０００９】
そこで、本発明は、上記事情に鑑み、被写体の肋骨の３次元的な形状変化考慮して、肋骨の形状を推定する画像処理装置、その方法および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】
【００１０】
本発明の画像処理装置は、予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状と該２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルを記憶する形状変形データ記憶手段と、
前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を記憶する３次元標準肋骨形状記憶手段と、
被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状と前記２次元の標準肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記各形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明のプログラムは、コンピュータを、
予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から得た２次元の標準肋骨形状と被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記複数の２次元胸部画像の肋骨形状から統計的手法を用いて得た前記２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータに応じて前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１２】
本発明の画像処理方法は、予め撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状と該２次元の標準肋骨形状を変形する複数の形状変形ベクトルを記憶する形状変形データ記憶ステップと、
前記２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状を記憶する３次元標準肋骨形状記憶ステップと、
被写体を撮影して得た被写体胸部画像に撮影されている２次元の被写体肋骨形状と前記２次元の標準肋骨形状とに基づいて、前記２次元の標準肋骨形状を前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する前記各形状変形ベクトルのパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
該パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状を変形して、前記被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状を推定する３次元肋骨形状推定ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
「２次元胸部画像」とは、単純Ｘ撮影装置やＣＲ（Computed Radiography）装置などのより、胸部を撮影して２次元上に投影された画像をいう。
【００１４】
「２次元の標準肋骨形状」とは、単純Ｘ撮影装置やＣＲ装置などで撮影された多数の胸部画像から得られる２次元の肋骨形状から得られる標準的な２次元の肋骨形状をいい、具体的には、例えば、２次元の肋骨形状の平均的な形状や中心値（メディアン）をもつ形状を用いることができる。
【００１５】
「３次元の肋骨形状」は、例えば、ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などによって撮影された断層画像からから得ることができる。「３次元の標準肋骨形状」とは、標準的な３次元の肋骨形状をいい、具体的には、例えば、断層画像から得られた３次元の肋骨形状の平均的な形状や中心値（メディアン）をもつ形状を用いることができる。
【００１６】
「２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状」は、過去単純Ｘ撮影装置やＣＲ装置などで撮影された２次元の胸部画像から得られる２次元の標準肋骨形状と、ＣＴ装置やＭＲＩ装置などで撮影された断層画像から得られる３次元の標準肋骨形状とを対応付けることにより得ることができる。例えば、「２次元の標準肋骨形状」を過去撮影された２次元の胸部画像から得た２次元の肋骨の平均形状とし、「３次元の標準肋骨形状」を過去撮影された断層画像から得られた３次元の肋骨の平均形状とした場合には、多数ある過去の胸部画像や断層画像から得た２次元の平均形状と３次元の平均形状とは、統計的に見ると、３次元の平均形状を２次元に投影したものが２次元の平均形状と略一致するものであると推定されるので、過去の胸部画像から得られた「２次元の標準肋骨形状」と一致するように、過去の断層画像から得られた「３次元の標準肋骨形状」を２次元に投影させて対応させることによって、「２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状」が得られる。
【００１７】
さらに、前記画像処理装置に、差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得手段と、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得手段と、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形手段とを備えたものであってもよい。
【００１８】
また、前記プログラムに、差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得手段と、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定手段により第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得手段と、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形手段とをさらに備えたものであってもよい。
【００１９】
あるいは、画像処理方法に、差分処理の対象となる所定の被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定ステップにより第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得ステップと、
前記２枚の対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、前記３次元肋骨形状推定ステップにより第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得ステップと、
前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、前記第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する変形ステップとをさらに備えたものであってもよい。
【００２０】
「被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像」とは、同一被写体を撮影した胸部画像であって、差分処理の対象となる２枚の胸部画像をいい、例えば、過去と現在において撮影した２枚の胸部画像である。
【００２１】
「第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように前記２枚の対象胸部画像のうち少なくとも１つを変形する」とは、２枚の対象胸部画像に撮影されている被写体の３次元の肋骨形状上が一致するように変形することであって、例えば、被写体が姿勢を変えたため、片方の被写体肋骨形状が他の被写体肋骨形状より前屈姿勢で撮影された場合であれば、同程度の前屈姿勢になるように肋骨形状を変形することをいう。「変形」は、３次元の肋骨形状を変形した後、３次元の肋骨形状の変形に応じて、その３次元の肋骨形状を投影した２次元の胸部画像も、３次元的な変形に応じて２次元上の画像を変形することである。また、「少なくとも１つを変形する」とは、第１と第２の３次元の被写体肋骨形状のどちらか一方を変形して他方に合わせるような変形と、双方を変形して同じ形状になるような変形とを含むものである。
【００２２】
また、変形手段が、前記肋骨の形状の変形とともに肋骨上のテクスチャを移動させて変形するものを望ましい。
【００２３】
「テクスチャを移動させる」とは、３次元的な変形に伴って画像のテクスチャを移動させることいい、２次元の画像上のテクスチャを３次元的な変形に対応して移動させることを含む。
【００２４】
また、３次元肋骨形状推定手段は、前記３次元の標準肋骨形状を変形する量と前記形状変形ベクトルのパラメータとの対応を予め記憶するものが望ましい。
【００２５】
また、形状変形ベクトルが、撮影して得られた複数の２次元胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得た主成分ベクトルであるものが望ましい。
【００２６】
さらに、主成分分析して得た主成分ベクトルは、
前記３次元の標準肋骨形状の肺野の大きさを変化させる成分である第１主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を前後に傾斜させる成分である第２主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を左右に傾斜させる成分である第３主成分ベクトルと、
前記３次元の標準肋骨形状を肺野の形状の下部へ広がるように変化させる成分である第４主成分ベクトルとを含むものである。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、統計的な手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状とこの２次元の標準肋骨形状を変形する形状変形ベクトルと、２次元の標準肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状とに基づいて、２次元の標準肋骨形状が被写体の胸部画像に撮影されている肋骨形状に一致するように変形する形状変形ベクトルのパラメータを取得し、パラメータに応じて３次元の標準肋骨形状を変形することにより、２次元の胸部画像に撮影されている２次元の肋骨形状から３次元の肋骨形状を推定することが可能になる。
【００２８】
また、サブトラクションの対象となる２枚の２次元の胸部画像から、それぞれ３次元の肋骨形状を推定して、３次元の肋骨形状が一致するように位置合わせをしてサブトラクションをすることによりアーチファクトを低減することが可能になる。
【００２９】
また、３次元の肋骨上の対応する位置が一致するように肋骨形状を変形させる際に、その肋骨上のテクスチャもその変化に合わせて移動させて変形することにより、サブトラクションにより生成した肋骨除去画像上に発生するアーチファクトを少なくすることができる。
【００３０】
また、３次元の標準肋骨形状を変形する量と３次元の標準肋骨形状を変形する形状変形ベクトルのパラメータとの対応を予め記憶するようにしておけば、３次元の標準肋骨形状を即座に変形させて高速に３次元の肋骨形状を推定することが可能になる。
【００３１】
また、過去に撮影された多数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析することにより、標準形状からの変動を独立した少数の成分であらわすことができ、３次元の肋骨形状を容易に推定することが可能になる。
【００３２】
さらに、成分分析して得た主成分ベクトルには、３次元の標準肋骨形状の肺野の大きさを変化させる成分と、３次元の標準肋骨形状を前後に傾斜させる成分と、３次元の標準肋骨形状を左右に傾斜させる成分と、３次元の標準肋骨形状を肺野の形状の下部へ広がるように変化させる成分とを含み、被写体の体格や体位変動など撮影時の状態が把握しやすい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の第１の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は本発明の画像処理装置の概略構成を示す図である。
【００３４】
図１に示す第１の画像処理装置１は、予め撮影して得られた複数の２次元の胸部画像の肋骨形状から、統計的手法を用いて得た２次元の標準肋骨形状S２Dと該２次元の標準肋骨形状を変形する形状変形ベクトルAを記憶する形状変形データ記憶手段１０と、２次元の肋骨形状に対応する３次元の標準肋骨形状S３Dを記憶する３次元の標準肋骨形状記憶手段２０と、被写体を撮影して得た胸部画像Pに撮影されている２次元の被写体肋骨形状と２次元の標準肋骨形状S２Dとに基づいて、２次元の標準肋骨形状S２Dを前記２次元の被写体肋骨形状に一致するように変形する各形状変形ベクトルAのパラメータを取得するパラメータ取得手段４０と、パラメータに応じて前記３次元の標準肋骨形状S３Dを変形して、被写体の撮影時の３次元の被写体肋骨形状PS3Dを推定する３次元肋骨形状推定手段５０とを備える。
【００３５】
まず、事前に、２次元の標準肋骨形状と２次元の標準肋骨形状を変形する形状変形ベクトルを求める手法について説明する。
【００３６】
図２に示すように多くの正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、肋骨の形状（同図(B)）を抽出する。肋骨の全体の形状は、肋骨の輪郭を形成する肋骨上の多数の点（特徴点、同図(B)の黒丸）を用いて表す。この肋骨の全体の形状を表す形状ベクトルＸは、例えば、「Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)」に記載されているようなエッジ抽出フィルタや放物線検出するハフ変換などにより肋骨形状を検出する手法を用いて、肋骨上の１００個の点を抽出し、この１００個の点の座標（ｘ，ｙ）を順次並べたベクトルとして、式（１）のように表すことができる。
【数１】
2006175057.tif 000003
【００３７】
そこで、過去撮影された正常な胸部を表す胸部画像Ｓを数多く集め、上記式（１）で表される形状ベクトルを抽出して、形状ベクトルに対して主成分分析（具体的には、文献［Matthew Turk，Alex Pentland，Eigenfaces for Recognition，Journal of Cognitive Neuroscience，vol.3，num1，1991］に記載されている主成分分析の手法を用いることができる。）を行って主成分ベクトルを求めることにより、蓄積されている胸部画像Ｓの肋骨形状を独立した少数のベクトル成分で表すことができる。
【００３８】
ここでは、本出願人が特願2004-009363で提案しているように、肋骨の平均形状を表す平均形状ベクトルＸｂと、胸部画像の形状ベクトルＸと平均形状ベクトルＸｂとの差分（つまり、標準形状からの変化）を表す差分ベクトルＸ−Ｘｂを求め、差分ベクトルを主成分分析して、主成分ベクトルを求める方法について説明する。肋骨モデル形状Ｍは、差分ベクトルＸ−Ｘｂを主成分分析して得られた第１〜第ｎまでの主成分ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）と、平均形状ベクトルＸｂを用いて、平均形状ベクトルＸｂを変形させた複数の肋骨モデル形状を得る。各肋骨モデル形状は式（２）のように表すことができる。
【数２】
2006175057.tif 000004
【００３９】
ここで、αｉは各主成分ベクトルに対するパラメータである。この主成分ベクトルに対するパラメータを以下肋骨生成パラメータという。また、この肋骨の平均形状を２次元の標準肋骨形状S2Dとして以下説明する。
【００４０】
例えば、図３に示すように、Ｎ枚の２次元の胸部画像から得られた肋骨形状から平均形状（標準肋骨形状S2D）を取得し（同図(a)）、平均形状と肋骨形状の差分ベクトルについて主成分分析を行なった結果得られた各主成分ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）は、同図(b）、(c)に示すように、第１主成分ベクトルは２次元の標準肋骨形状S2Dを同図(b)の矢印の方向に拡げる成分として現れ、第２主成分ベクトルは２次元の標準肋骨形状S2Dを同図(c)の矢印の方向に拡げる成分として現れる。この主成分ベクトルを、２次元の標準肋骨形状S２Dを変形する形状変形ベクトルＡとして得て、２次元の標準肋骨形状S２Dとともに形状変形データ記憶手段１０に記憶する。
【００４１】
次に、３次元の標準肋骨形状を求める手法と、３次元の標準肋骨形状を２次元の標準肋骨形状に対応させる手法について説明する。まず、ＣＴやＭＲＩなどにより取得された断層画像群から肋骨形状を抽出し、断層画像を撮影した間隔に基づいて３次元の肋骨形状を求める。このようにして、多くの被写体を撮影した断層画像から３次元の肋骨形状を求め、この３次元の肋骨形状の平均形状を３次元の標準肋骨形状S３Dとして用いる。過去撮影された２次元の胸部画像から得た２次元の肋骨の平均形状と３次元の肋骨の平均形状とは、統計的な観点からすると、３次元の標準肋骨形状S３Dを２次元に投影したものが２次元の標準肋骨形状S２Dと略一致すると考えられる。そこで、２次元の標準肋骨形状S２Dと、３次元の肋骨の標準肋骨形状S３Dを２次元平面に投影させた形状に基づいて、それぞれ対応する位置を求める。例えば、図４に示めすように、図２(B)に示めすような肋骨上の特徴点と３次元の肋骨の標準肋骨形状S３Dとを対応させ、２次元の標準肋骨形状S２DのＸＹ平面上の各特徴点（ｑ1、ｑ2、ｑ3、ｑ4、・・・）に対応する３次元の標準肋骨形状S３Dの奥行き方向（Ｚ方向、ｚ1、ｚ2、ｚ3、ｚ4、・・・）の値を求め、３次元の標準肋骨形状S３Dを２次元の平面上の特徴点（２次元の標準肋骨形状S２Dの特徴点）の位置とその奥行き方向の値を用いて表して３次元標準肋骨形状記憶手段２０に記憶する。
【００４２】
パラメータ取得手段４０は、被写体を撮影した２次元の被写体胸部画像Ｐから被写体肋骨形状を抽出して、２次元の標準肋骨形状S２Dを変形する形状変形ベクトルAのパラメータ（以下、肋骨生成パラメータという）を取得する。
【００４３】
本実施の形態では、パラメータ取得手段４０は、予め肋骨モデル画像Ｍを多数生成して記憶しておき、その中から胸部画像Ｐから抽出した被写体肋骨形状に最も類似した肋骨形状を持つ肋骨モデル画像Ｍを探索し、探索された肋骨モデル画像Ｍに応じて肋骨生成パラメータを求める方法について説明する。
【００４４】
図５に示すように、パラメータ取得手段４は、肋骨モデル画像Ｍを記憶する肋骨データベース４１と胸部画像Ｐから被写体肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段４２と肋骨モデル画像Ｍの中から被写体肋骨形状に最も類似した肋骨形状を持つ肋骨モデル画像Ｍを探索して肋骨形状推定する肋骨形状推定手段４３とを備える。
【００４５】
まず、前記式（２）における肋骨生成パラメータαｉを様々に振って、図２に示すように、肋骨モデル形状を多数生成（同図(D)参照）して肋骨データベース４１に記憶する。具体的には、例えば、肋骨生成パラメータαｉは、蓄積された画像の正常な肋骨形状から得られる肋骨生成パラメータαｉの最大値と最小値の間で等間隔に割り振るようにしてもよい。
【００４６】
このようにして、正常な肋骨形状に表れる、例えば、肋骨形状の肺野の大きさや肋骨間の幅などの特徴を徐々に変えた肋骨モデル形状を網羅的に生成して、この肋骨モデル形状を有する画像を肋骨モデル画像Ｍとして多数用意する。このようにして生成された多数の肋骨モデル画像Ｍは、この肋骨モデル形状を生成した際に用いた肋骨生成パラメータαｉのデータを一緒に肋骨データベース４１に記憶する。肋骨モデル画像Ｍは骨部と肺野軟部のテクスチャが異なる画像であればよく、例えば、骨部が白いテクスチャをもち、肺野軟部がグレーのテクスチャを持ったものでもよい。被写体を撮影した胸部画像Ｐの被写体肋骨形状に近似した形状を探索することができるようにするために、肋骨モデル画像Ｍは多数用意することが望まれる（例えば、１０００枚以上）。
【００４７】
また、肋骨データベース４１は、検索を確実あるいは高速に処理するための構造を持つデータベースの管理用ソフトウェアを備えるように構成し、肋骨モデル画像Mの対象となる性別、年齢、人種等の情報と関連付けて管理し、多数に肋骨モデル画像Ｍの中から類似した肋骨形状が探索しやすいように記憶管理するものが望ましい。
【００４８】
これより、本実施形態におけるパラメータ取得手段４０の流れについて、図６のフローチャートに従って説明する。
【００４９】
まず、肋骨形状抽出手段４２により、被写体を撮影した胸部画像Ｐに対して肋骨を強調するフィルタを用いて肋骨強調画像を作成して、肋骨形状を抽出する。肋骨を強調するフィルタとは、肋骨に適した太さと方向を持つ棒状のものを強調するようにフィルタ係数を調整した画像処理フィルタのことで、例えば、図７に示すようなフィルタ係数を持つものである。このフィルタの場合、横方向の棒状の構造に対しては値が大きくなり、縦方向の棒状構造に対しては感度を持たず、横方向の構造でも長い構造であるほど値が大きくなるものであるが、このフィルタを回転させ、色々な方向のフィルタを作成し、それらのフィルタ出力値の最大値を取って肋骨強調画像を作成する（Ｓ１００）。
【００５０】
次に、肋骨データベース４１に記憶されている肋骨モデル画像Ｍに対しても、上記肋骨を強調するフィルタを用いた肋骨強調処理を施し、肋骨強調画像を作成する（Ｓ１０１）。
【００５１】
そこで、肋骨形状推定手段４３は、胸部画像Ｐの肋骨形状を強調した肋骨強調画像と肋骨データベース４１に記憶されている肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を強調した肋骨強調画像との相関を求め、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの中から探索し、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を胸部画像Ｐに撮影された被写体肋骨形状として推定する。
【００５２】
具体的には、胸部画像Ｐの肋骨強調画像と肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像との相関を正規化相互相関用いて求める（Ｓ１０２）。正規化相互相関は、胸部画像Ｐの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ１（ｘ、ｙ）と、肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ２（ｘ、ｙ）とすると、式（３）のように表される。
【数３】
2006175057.tif 000005
【００５３】
得られた正規化相互相関の値より、最も類似した肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を、胸部画像Ｐの肋骨形状として推定する（Ｓ１０３）。そこで、最も類似する肋骨モデル画像Ｍの肋骨生成パラメータαｉを、被写体肋骨形状の肋骨生成パラメータとして肋骨データベース４１から取得する（Ｓ１０４）。
【００５４】
ところで、２次元の標準肋骨形状S２Dを形状変形ベクトルＡ、つまり主成分ベクトルを用いて変形した形状と、３次元の標準肋骨形状S３Dの大きさや傾き（前後左右）を変えて２次元平面上に投影した形状とを比較すると、(1)第１主成分ベクトルは、３次元の標準肋骨形状の肺野の大きさを変化させる成分であり、(2) 第２主成分ベクトルは、３次元の標準肋骨形状を前後に傾斜させる成分であり、(3) 第３主成分ベクトルは、３次元の標準肋骨形状を左右に傾斜させる成分であり、(4) 第４主成分ベクトルは、３次元の標準肋骨形状を肺野の形状の下部へ広がるように変化させる成分であることがわかる。これらの主成分ベクトルは、胸部画像の撮影を行う際、胸部画像の肋骨形状が決まる主要要因である被写体の体格や姿勢による変化と一致する。形状変形ベクトルのパラメータ（肋骨生成パラメータ）は、３次元の標準肋骨形状の全体の大きさを大きくしたり、前後の傾きを変えたり、左右の傾きを変えたり、肺野の形状の下部へ広げることによる変形に対応させることができる。例えば、第２主成分ベクトルは前後の傾きを表す成分であるが、第２主成分ベクトルの骨生成パラメータの値が「１００」であれば、傾斜は３度であるというように対応付けて記憶する。
【００５５】
３次元の肋骨形状は、図４に示すように、２次元の肋骨形状上の特徴点（図２(b)参照）と対応するように各特徴点の２次元の平面（XY平面）上の座標値とその特徴点の奥行き方向の成分（Z方向の値）を用いて表わされるが、３次元肋骨形状推定手段５０は、前述のようして得られた肋骨生成パラメータαｉに応じて、３次元の標準肋骨形状Ｓ３Ｄの大きさを変えたり、前後左右に傾けて被写体の３次元の肋骨形状を求める。
【００５６】
以上、詳細に説明したように、統計的な手法を用いることにより、２次元の胸部画像の肋骨形状から、被写体の３次元の肋骨形状を推定することが可能である。
【００５７】
次に、第２の実施の形態では、上述の２次元の胸部画像から３次元の肋骨形状を推定する方法を用いて、サブトラクションをする際の位置合せを行う方法について説明する。前述に実施の形態と同一の構成には同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００５８】
図８に示す第２の画像処理装置２は、第１の画像処理装置１と、差分処理の対象となる被写体を撮影した異なる２枚の対象胸部画像のうち一方の対象胸部画像に対して、３次元肋骨形状推定手段５０を用いて第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する第１の被写体肋骨形状取得手段６０と、対象胸部画像のうち他方の対象胸部画像に対して、３次元肋骨形状推定手段を用いて第２の３次元の被写体肋骨形状を取得する第２の被写体肋骨形状取得手段７０と、第１と第２の３次元の被写体肋骨形状に基づいて、第１と第２の３次元の被写体肋骨形状が一致するように２枚の対象胸部画像のうち一方を変形する変形手段８０と、変形後に２枚の対象胸部画像から差分画像を生成する差分画像取得手段９０とを備える。
【００５９】
また、第１の画像処理装置１は、形状変形データ記憶手段１０と、３次元標準肋骨形状記憶手段２０と、パラメータ取得手段４０と、３次元肋骨形状推定手段５０とを備える。
【００６０】
本実施の形態では、経時サブトラクション処理を施して肋骨を除去する場合について具体的に説明する。肺がん等の疾患のある被写体の病変部の変化を観察する際には、過去画像と現在画像に対して経時サブトラクション処理を施して肋骨を除去して軟部のみの変化を観察することが行われる。しかし、過去と現在の撮影時に同じ姿勢で被写体を撮影をするのは難しく、多くの場合は過去と現在の撮影時では姿勢が変わり肋骨形状が異なった状態で撮影される。そのため、過去画像と現在画像をそのまま経時差分トラクションを行うと肋骨形状の変化に起因したアーチファクトが生じる。そこで、アーチファクトを低減するために、過去撮影した胸部画像の被写体の肋骨形状と、現在撮影した胸部画像の被写体の肋骨形状に位置合せ後にサブトラクション処理を施す。
【００６１】
まず、第１の被写体肋骨形状取得手段６０は、過去の胸部画像Ｐ１を対象胸部画像として第１の３次元の被写体肋骨形状を取得する。はじめに、第１の画像処理装置のパラメータ取得手段４０により胸部画像Ｐ１から被写体肋骨形状を抽出し、肋骨データベース４１の中から抽出した被写体肋骨形状に最も類似する肋骨モデル画像Ｍを探索し、この肋骨モデル画像Ｍに対応する肋骨生成パラメータαｉを取得する。次に、第１の画像処理装置の３次元肋骨形状推定手段５０を用いて、取得した肋骨生成パラメータαｉに応じた第１の３次元の被写体肋骨形状を求める。
【００６２】
同様に、第２の被写体肋骨形状取得手段７０では、現在の胸部画像Ｐ２を対象胸部画像として、パラメータ取得手段４０により肋骨生成パラメータαｉを取得し、３次元肋骨形状推定手段５０を用いて、取得した肋骨生成パラメータαｉに応じた第２の３次元の被写体肋骨形状を求める。
【００６３】
第１、第２の被写体肋骨形状取得手段６０、７０で求めた第１、第２の３次元の肋骨形状上の特徴点はそれぞれ対応するので、変形手段８０は、過去の胸部画像Ｐ１から得た第１の３次元の被写体肋骨形状の特徴点と現在の胸部画像Ｐ２から得た第２の３次元の被写体肋骨形状の特徴点の位置が一致するように第１の３次元の被写体肋骨形状を変形する。
【００６４】
本実施の形態では過去と現在の胸部画像から差分画像を取得するので、胸部画像Ｐ２の特徴点の位置と胸部画像Ｐ１の特徴点の位置とが一致するように２次元平面上で変形を行う。
【００６５】
図９に示すように、第１の３次元の被写体肋骨形状上の特徴点（黒丸）を２次元平面上に投影すると（同図(a)）、胸部画像Ｐ１の肋骨形状と略一致する。そこで、第１の被写体肋骨形状取得手段６０で得た３次元の被写体肋骨形状を２次元平面上に投影した特徴点を胸部画像Ｐ１に重ね合わせて、胸部画像Ｐ１上の特徴点の位置を求める。同様に、第７の被写体肋骨形状取得手段７０で得た第２の３次元の被写体肋骨形状を２次元平面上に投影して胸部画像Ｐ２上の特徴点の位置を求め、図１０に示すように、胸部画像Ｐ１上の特徴点の位置と胸部画像Ｐ２上の特徴点の位置が一致するように、過去の胸部画像Ｐ１の特徴点の位置の画像を現在の胸部画像Ｐ２の特徴点の位置に一致するようにワーピングする。このとき、胸部画像Ｐ１の肋骨上のテクスチャもワーピングに伴って移動させて過去の胸部画像Ｐ１を変形した画像を生成する。
【００６６】
しかし、被写体の姿勢によって３次元の肋骨形状が過去と現在で違う場合には、図１１に示すように、前肋骨と後肋骨の位置関係がかわるため、肋骨が重なって撮影される箇所の位置も違ってくるため、肋骨の重なる箇所のテクスチャの濃度はそのまま画像のテクスチャをワーピングさせたものとは一致しない。そこで、肋骨の重なった箇所のテクスチャは周囲の肋骨のテクスチャの濃度から推定する。例えば、図１１(b)に示すように、重なり箇所のＱＬ＝１００で、その周囲にある骨Ａ＝２０、骨Ｂ＝６０のとき、重なりにおける骨の濃度を、骨Ａ，Ｂの寄与と同じ比率となるように求める。従って、ワーピング後においても重なった箇所の寄与率を骨Ａ：骨Ｂ＝２５：７５として重なった箇所の濃度を求める。
【００６７】
差分画像取得手段９０は、過去の胸部画像Ｐ２を変形した画像と現在の胸部画像Ｐ２にたいしてサブトラクション処理を施して差分画像を取得する。
【００６８】
上述では、過去の胸部画像を現在の胸部画像を合わせる場合について説明したが、現在の胸部画像を過去の胸部画像に合わせるようにしてもよい。あるいは、両方の胸部画像が同じ形状になるように両方の胸部画像を変形してもよい。
【００６９】
以上、詳細に説明したように、２次元の胸部画像から３次元の肋骨形状を取得し、位置合せを行う際にも、３次元の肋骨形状上の点が一致するように変形することによりアーチファクトのない差分画像を生成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】第１の実施形態における第１の画像処理装置の概略構成を示す図
【図２】主成分分析により肋骨モデル画像を生成する方法を説明するための図
【図３】肋骨の平均形状と主成分ベクトルとを示す図
【図４】３次元の肋骨形状を示す図
【図５】パラメータ取得手段の構成を示す図
【図６】パラメータ取得手段の処理の流れを示すフローチャート
【図７】肋骨を強調するようにフィルタの一例
【図８】第２の実施形態における第２の画像処理装置の概略構成を示す図
【図９】３次元の肋骨形状を２次元の平面に投影する方法を説明するための図
【図１０】３次元的な肋骨形状の変化を考慮してワーピングする方法を説明するための図
【図１１】３次元の肋骨形状が変化したときの２次元画像上で肋骨の重なる位置が変化する様子を示す図
【符号の説明】
【００７１】
１    第１の画像処理装置
２  第２の画像処理装置
１０  形状変形データ記憶手段
２０  ３次元標準肋骨形状記憶手段
４０  パラメータ取得手段
４１  肋骨データベース
４２  肋骨形状抽出手段
４３  肋骨形状推定手段
５０  ３次元肋骨形状推定手段
６０  第１の被写体肋骨形状取得手段
７０  第２の被写体肋骨形状取得手段
８０  変形手段
【図１】
2006175057.tif 000006
【図２】
2006175057.tif 000007
【図３】
2006175057.tif 000008
【図４】
2006175057.tif 000009
【図５】
2006175057.tif 000010
【図６】
2006175057.tif 000011
【図７】
2006175057.tif 000012
【図８】
2006175057.tif 000013
【図９】
2006175057.tif 000014
【図１０】
2006175057.tif 000015
【図１１】
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