(57)【要約】【課題】  診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出が行われなかった場合でも、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果を提供する。【解決手段】  被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、前記放射線画像にモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算手段と、前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる構造物を検出する構造物検出手段と、前記構造物検出手段により検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定手段と、前記重み決定手段で決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理手段と、を有する。【選択図】      図１
2006345961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算ステップと、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる構造物を検出する構造物検出ステップと、
前記構造物検出ステップにより検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定ステップと、
前記重み決定ステップで決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記画像処理ステップとして、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方が実行される、
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】
前記モルフォロジー演算ステップでは、前記放射線画像に対してトップハット変換処理もしくはスケルトン処理の少なくとも一方が実行される、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記構造物検出ステップでは、前記放射線画像に含まれる骨部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記構造物検出ステップでは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算手段と、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる構造物を検出する構造物検出手段と、
前記構造物検出手段により検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定手段と、
前記重み決定手段で決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理手段は、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記モルフォロジー演算手段は、前記放射線画像に対してトップハット変換処理もしくはスケルトン処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記構造物検出手段は、前記放射線画像に含まれる骨部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項６乃至請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記構造物検出手段は、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項６乃至請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理プログラムであって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算ルーチンと、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる構造物を検出する構造物検出ルーチンと、
前記構造物検出ルーチンにより検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定ルーチンと、
前記重み決定ルーチンで決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記画像処理ルーチンは、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理プログラム。
【請求項１３】
前記モルフォロジー演算ルーチンは、前記放射線画像に対してトップハット変換処理もしくはスケルトン処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の画像処理プログラム。
【請求項１４】
前記構造物検出ルーチンは、前記放射線画像に含まれる骨部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項１１乃至請求項１３のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【請求項１５】
前記構造物検出ルーチンは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項１１乃至請求項１３のいずれかに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】
本発明は放射線画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関し、さらに詳しくは、診断等に適した放射線画像を得ることができる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放射線画像を直接デジタル画像として撮影できる装置が開発されている。たとえば、被写体に照射された放射線量を検出し、その検出量に対応して形成される放射線画像を電気信号として得る装置としては、輝尽性蛍光体を用いたディテクタを用いる方法が特開昭55-12429号公報、特開昭63-189853号公報など、多数開示されている。
【０００３】
このような装置では、シート状の基板に輝尽性蛍光体を塗布、あるいは蒸着等によって固着したディテクタに、いったん被写体を透過した放射線を照射して輝尽性蛍光体に放射線を吸収させる。
【０００４】
その後、この輝尽性蛍光体を光または熱エネルギ−で励起することにより、この輝尽性蛍光体が上記吸収によって蓄積している放射線エネルギ−を蛍光として放射させ、この蛍光を光電変換して画像信号を得るようにしている。
【０００５】
一方、照射された放射線の強度に応じた電荷を光導電層に生成し、生成された電荷を二次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積し、それら蓄積された電荷を取り出すことにより得られる放射線画像検出装置が提案されている。
【０００６】
このような放射線画像検出装置では、フラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）と呼ばれるものを使用している。この種のＦＰＤは、特開平9-90048号公報に記載されているように、照射された放射線強度に応じた蛍光を発する蛍光体と、蛍光体から発する蛍光を直接または縮小光学系を介して受光して光電変換を行うフォトダイオードやＣＣＤのような光電変換素子の組み合わせによって実現されるものが知られている。
【０００７】
また特開平6-342098号公報に記載されているように、照射された放射を直接電荷に変換するものも知られている。
これらの放射線画像検出装置では、取得した画像に対して、診断に適した画像となるよう、階調変換処理やエッジ強調処理などの各種の画像処理を行うことが一般的に行われている。
【０００８】
また、このようにして得られた画像データに基づく放射線画像を表示したり出力する場合、撮影条件の変動を受けることなく見やすい放射線画像となるような画像処理も行われている。
【０００９】
ところで、これまで、放射線画像において、階調処理や周波数処理などの画像処理を施す際には、目的とする人体構造物、例えば骨部組織や軟部組織、さらにはその部位構造などを決定論的に検出し、それらが所望の濃度となるようにあるいは所望のエッジ強調度となるように画像処理を行ってきた。
【００１０】
このような画像処理として、モルフォロジー演算処理を用いて部位構造の検出し画像処理を行う方法は、特開平6-348818号公報（特許文献１）や特開2002-99896号公報（特許文献２）に示されている
【特許文献１】特開平6-348818（第１頁、図１）
【特許文献２】特開2002-99896（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ここで、特開平6-348818号公報記載の技術では、画像内の前景と背景を見分けるためのエッジ検出部にモルフォロジー演算処理を使用している。これは、モルフォロジー演算処理がノイズの影響を受けにくい性質を持つためである。しかし、その後の処理では、エッジ検出結果を用いて場合分けや閾値を使用することで前景と背景を見分けている。しかし、このように場合分けや閾値により決定論的な画像処理を行う場合、判定が適していなかった場合に処理結果がユーザーニーズから大きくずれる問題がある。
【００１２】
また、特開2002-99896号公報記載の技術では、形状依存性フィルタにモルフォロジー演算処理を使用し、乳房画像の石灰化像という特定の形状を認識しているが、画像の違いについては複数のフィルタを予め用意することで対応している。しかし、このように複数のフィルタを用意した場合、用意したフィルタまたは選択したフィルタが適していなかった場合に処理結果がユーザーニーズから大きくずれる問題がある。
【００１３】
しかし、このような決定論的な検出においては、非常に狭い範囲に目的とする人体構造物を限定しなければならず診断するユーザーのニーズに柔軟に答えられない、検出に失敗した場合の画像処理結果のユーザーニーズからのずれが非常に大きいなどの問題があった。
【００１４】
モルフォロジー演算処理は、その形態学的な構造物検出能力から、特定部位での病変などの検出に用いられてきた。モルフォロジー演算処理の前にノイズ除去処理が行われる場合が多く、その理由は微小な構造を検出する際にモルフォロジー演算処理でノイズを同時に検出しないためである。しかし、この前処理だけでは、完全にノイズを除去しきれない場合が多く、モルフォロジー演算処理を行ったあとに、大抵の場合目的とする構造とノイズとを判断するための判定処理が行われる。その判定処理は、抽出されたエッジの強度の比較などによって行われるため、その判定処理が間違っていた場合の失敗が大きい、あるいは微妙なエッジにおいてその微妙さに関わらず検出されるものとされないものが存在してしまうという状態を作り出していた。この結果、大局的なフィルタ処理による局所構造の検出というモルフォロジー演算処理の利点を損なわせる結果となっていた。
【００１５】
本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出が行われなかった場合でも、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果を提供することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
すなわち、前記した課題を解決は、以下に列記する発明により解決される。
この発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、前記放射線画像にモルフォロジー演算処理を施し、前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる構造物を検出し、前記構造物検出の結果に基づいて重みを決定し、前記重み決定で決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する。
【００１７】
なお、前記画像処理として、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方が実行される、ことが望ましい。
なお、前記モルフォロジー演算では、前記放射線画像に対してトップハット変換処理もしくはスケルトン処理の少なくとも一方が実行される、ことが望ましい。
【００１８】
前記構造物検出では、前記放射線画像に含まれる骨部組織を前記構造物として検出する、ことが望ましい。あるいは、前記構造物検出ステップでは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、ことが望ましい。
【００１９】
なお、前記画像処理は、オリジナルの放射線画像に対して行われることが望ましい。
あるいは、前記画像処理は、オリジナルの放射線画像を間引いた間引き画像に対して行われることも望ましい。
【発明の効果】
【００２０】
この発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、モルフォロジー処理を用いて、診断目的である人体形状を検出し、検出された領域を元に重み付けを行い画像処理を施すことで、ユーザーニーズに柔軟対応した画像処理を提供する。
【００２１】
このようにすることで、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出とが行われなかった場合であっても、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果をユーザーへ提供することが可能になる。
【００２２】
なお、モルフォロジー演算処理を用いて人体構造物を検出しそれに基づいて重み付けを行い、階調処理もしくは周波数処理の少なくとも一方を施すので、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出を行い、診断に適した画像を提供することが可能になる。
【００２３】
また、トップハット変換またはスケルトン処理にて人体構造物を検出するため、微細な人体構造を検出することが可能になる。
また、人体構造検出ステップにて骨部構造を検出するため、診断上重要な骨部を検出し柔軟に画像処理を行うことが可能になる。
【００２４】
また、人体構造検出ステップにて軟部組織を検出するため、診断上重要な軟部を検出し柔軟に画像処理を行うことが可能になる。
また、前期画像処理がオリジナル画像に対して行われるため、微細な人体構造を検出し柔軟な画像処理を行うことが可能になる。
【００２５】
また、前期画像処理が間引き画像に対して行われるため、構造の概観を柔軟に検出し、柔軟な画像処理を行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態を詳細に説明する。
本発明の実施をするための最良の形態の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２７】
なお、本実施例の形態例の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、画像処理方法の各ステップ，画像処理装置の各手段，画像処理プログラムの各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図１を示す。
【００２８】
以下、本実施の形態例の構成および動作について、図１のブロック図、図２のフローチャート、および、その他の説明図を参照しつつ詳細に説明する。なお、図１における各手段や各部は、画像形成装置の各手段や各部を示すだけでなく、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを示すものでもある。
【００２９】
〈全体構成および処理の流れ〉
システム全体構成：
放射線発生装置３０、放射線画像読取器４０、画像処理装置１００が、図１に示されるように構成されている。
【００３０】
また、画像処理装置１００内部には、制御手段を構成する制御部１０１、画像データを生成する画像データ生成部１１０、画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去部１２０、画像データにモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算部（モルフォロジー演算手段）１３０、モルフォロジー演算処理された結果に基づいて画像データに含まれる構造物を検出する構造物検出部（構造物検出手段）１４０、構造物検出結果に基づいて画像データの領域あるいは画素の重み（画像処理条件）を決定する重み決定部（重み決定手段）１５０、重み（画像処理条件）に基づいて画像処理を実行する画像処理部（画像処理手段）１９０が、図１に示すように構成される。
【００３１】
なお、この図１において、ノイズ除去部１２０には、メジアンフィルタ部１２０ａと、ウェーブレット処理部１２０ｂとが含まれて構成されている。さらに、この図１において、モルフォロジー演算部１３０には、トップハット変換処理部１３０ａと、スケルトン処理部１３０ｂとが含まれて構成されている。
【００３２】
処理の概略：
なお、以下の処理の説明では、重要領域として骨部を基準にして処理を進める場合を具体例として説明を行う。
・制御部１０１は放射線画像撮影・読み取り、および、本実施形態の画像処理に伴う各種処理についての制御を行う。
・放射線発生装置３０からの放射線は被写体５を透過し、この被写体５を透過した放射線は放射線画像読取器４０により読み取られる。
・放射線画像読取器４０により読み取られた信号は、画像データ生成部１１０で画像データに変換される（図２Ｓ１）。
・メジアンフィルタ処理部１２０ａは、メジアンフィルタを用いた処理により画像データに含まれるパルス性のノイズ成分を除去する（図２Ｓ２）。
・ウェーブレット処理部１２０ｂは、ウェーブレット変換処理により、メジアンフィルタ処理後の画像データに含まれるノイズ成分を除去する（図２Ｓ３）。
・トップハット変換処理部１３０ａは、画像の画素値分布の凹方向のくぼみの検出を行う（図２Ｓ４）。骨部エッジは凹方向に分布を持つエッジ成分であるためこの方法が適している。
・スケルトン処理部１３０ｂは、トップハット変換処理された結果に対し、さらにスケルトン処理を用いて凹部を連なりとして検出することで、骨部などの検出を行う（図２Ｓ５）。
・構造物検出部１４０は、モルフォロジー演算処理された結果に基づいて、放射線画像に含まれる構造物を検出し、構造物データを生成する（図２Ｓ６）。
・重み決定部１５０は、画像データに含まれる構造物について所定の処理結果が得られるように重み（画像処理条件）を決定する（図２Ｓ７）。
・画像処理部１６０は、決定された重み（画像処理条件）に基づいて画像データに画像処理を実行する（図２Ｓ８）。
【００３３】
〈各手段、各ステップ、各ルーチンの詳細内容〉
以下、各手段、各ステップ、各ルーチンにおける詳細な処理手順・内容について説明する。
【００３４】
（１）撮影・放射線画像入力：
制御部１０１では、まず、撮影部位または撮影方向等の情報をユーザインターフェースなどから取得する。これらの情報は、ユーザが撮影部位等を特定することで行う。例えば、表示部とタッチパネルとを兼ね備えた当該画像処理装置１００のユーザインタフェース（図示せず）から、撮影部位が表示されたボタンを押すこと等により入力される。そのほか、磁気カード、バーコード、ＨＩＳ（病院内情報システム：ネットワークによる情報管理）等を利用しても行われる。
【００３５】
放射線発生装置３０は、画像処理装置１００内の制御部１０１と各種データの授受を行っている。なお、放射線発生装置３０が制御部１０１によって制御される場合と、放射線発生装置３０内の制御部（図示せず）と画像処理装置１００内の制御部１０１とが通信を行う場合とがある。
【００３６】
放射線発生装置３０から放射された放射線は、被写体５を通して放射線画像読取器４０の前面に装着されている撮像パネルに照射される。そして、放射線画像読取器４０では、被写体５を透過した放射線を検知して、画像信号として取得する。
【００３７】
具体的な構成例としては、輝尽性蛍光体プレートを用いたものとして、特開平１１-１４２９９８号公報や特開２００２-１５６７１６号公報に記載されたものがある。また、フラットパネルディテクタ（FPD）を入力装置として用いるものには、特開平６-３４２０９８号公報に記載された、検出したX線を直接電荷に変換し、画像信号として取得するものや、特開平９-９００４８号公報に記載された、検出したＸ線を一旦光に変換した後、その光を受光して電荷に変換する、間接方式のものがある。
【００３８】
なお、放射線画像読取器４０は、放射線画像を記録した銀塩フィルムにレーザ、蛍光灯等の光源からの光を照射し、この銀塩フィルムの透過光を光電変換して画像データを生成してもよい。また、放射線量子計数型検出器を用いて放射線エネルギーを直接電気信号に変換して画像データを生成する構成であってもよい。
【００３９】
被写体５の放射線画像を得る際には、放射線発生装置３０と放射線画像読取器４０の撮像パネルの間に被写体５が位置するものとされて、放射線発生装置３０から放射された放射線が被写体５に照射されると共に、被写体５を透過した放射線が撮像パネルに入射される。
【００４０】
そして、放射線画像読取器４０により読み取られた画像信号は画像データ生成部１１０送られ、画像データ生成部１１０で所定の画素数や階調ビット数の画像データに変換される（図２Ｓ１）。
【００４１】
（２）ノイズ除去：
後述するモルフォロジー演算処理を行う前に、前処理としてノイズ除去処理を実行しておく。このノイズ除去処理としては、単純平均化フィルタ処理などの線形処理によるスムージングやメジアンフィルタ処理などの非線形フィルタ処理によるパルスノイズ除去処理などを採用することが可能である。
【００４２】
また、ウェーブレット変換処理を用いたノイズ除去処理も、ガウシアンノイズの除去に有効である。
この実施例では、まずメジアンフィルタ処理部１２０ａによってメジアンフィルタ処理を実行してパルスノイズの除去を行い（図２Ｓ２）、つぎに、ウェーブレット処理部１２０ｂによってウェーブレット変換処理を実行してガウシアンノイズ除去を行うという組み合わせによるノイズ除去を最も望ましい方法とする。なお、このようなノイズ除去処理により、照射野外のノイズ等も有効に取り除かれる。
【００４３】
ここで、以上のような２段階のノイズ処理より、先にパルスノイズを除去し、次にガウシアンノイズを除去しているため、画像に含まれる異なる性質のノイズを有効に除去することが可能になる。この結果、後述するモルフォロジー処理の後に判定処理が不要になる。従って、モルフォロジー処理の利点が損なわれることがなくなる。
【００４４】
（３）モルフォロジー演算：
モルフォロジー演算部１３０は、重要領域が骨部である場合には、トップハット処理（図２Ｓ４）やスケルトン処理（図２Ｓ５）などの骨格化を行う各種画像処理によって、画像データに含まれる骨部エッジなどにより骨部を重要領域として検出する。
【００４５】
ここで、モルフォロジー演算処理は論理集合演算処理を組み合わせることにより実行される。構造要素は２次元の画像の特性から対象な構造を持つものが使われることが望ましい。本実施形態では、骨部の検出にトップハット変換処理あるいはスケルトン処理、望ましくは、トップハット変換処理とスケルトン処理とを用いる。
【００４６】
ここで、トップハット変換処理部１３０ａは、画像の画素値分布の凹方向のくぼみの検出を行う（図２Ｓ４）。骨部エッジは凹方向に分布を持つエッジ成分であるためこの方法が適している。なお、骨部エッジの検出については画素サイズが1.4mmの間引き画像に対して、構造要素Bは3×3の対象構造を持ち半球形の関数分布を持つものが好ましい。
【００４７】
これにより骨部エッジの細部について検出が可能であり、手指骨などの細い骨部エッジの検出も可能である。このとき、トップハット変換処理の凹部検出の特性から照射野端エッジや人工骨エッジなどの特定の方向へエッジ方向を持つエッジは検出されないという特性を持っている。
【００４８】
そして、スケルトン処理部１３０ｂは、トップハット変換処理部１３０ａによってトップハット変換処理された結果（凹部検出結果）に対し、さらにスケルトン処理を用いて凹部を連なりとして検出することで、骨部の検出を行う（図２Ｓ５）。
【００４９】
すなわち、トップハット変換処理で骨部の検出は可能であるが、まれにノイズ除去処理で除去しきれないノイズを骨部と同じように検出してしまう場合がある。そのような場合にも、スケルトン処理では検出された凹部を連なりとして検出するため、連なりを持つ骨部は検出するが不必要なノイズを検出しない特性を持っている。
【００５０】
なお、重要領域として軟部領域を検出する場合には、まず骨部検出結果を処理前画像から差分することで骨部エッジを除去し、その後、サイズの大きい構造要素または小さい構造要素を複数回適用することで検出可能である。このとき、サイズの大きい構造は11×11程度、小さい構造要素は5回程度繰り返すことが望ましい。以上のような各種画像処理によって、画像データに含まれる軟部を重要領域として検出する。
【００５１】
（４）構造物検出と重み決定：
構造物検出部１４０は、モルフォロジー演算部１３０でモルフォロジー演算処理された結果、すなわち、検出された骨部などに基づいて、放射線画像に含まれる構造物を検出し、構造物データを生成する（図２Ｓ６）。
【００５２】
そして、重み決定部１５０は、モルフォロジー演算処理された結果から生成された構造物データについて二値化処理などを行い、所定の信号値、たとえば、骨部の画素で値を１、骨部以外の画素では値を０とする重み付け画像データを生成する（図２Ｓ７）。
【００５３】
あるいは、トップハット変換変換とスケルトン処理とを並行して行い、両方の結果の和から重み付けを行うことが可能である。トップハット変換結果とスケルトン処理結果の両方で検出された領域は骨部領域として信用度が高いため、重みが高くなる。いずれか一方のみの検出は信用度が若干低いため、重みを軽くする。
【００５４】
ここで、図３（ａ）は元となる放射線画像、図３（ｂ）はモルフォロジー演算部１３０と構造物検出部１４０とによって骨部が構造物として検出された画像データについて、重み決定部１５０が二値化処理によって骨部の画素で値を１、骨部以外の画素では値を０とする重み付け画像データを生成した様子を示している。
【００５５】
なお、軟部組織を構造物として検出するのであれば、構造物検出部１４０は、モルフォロジー演算処理された結果から生成された構造物データについて二値化処理などを行い、引き続いて重み決定部１５０は、所定の信号値、たとえば、軟部の画素で値を１、軟部以外の画素では値を０とする構造物データを生成する。
【００５６】
なお、ここでは便宜上、構造物検出部１４０と重み決定部１５０とを分けて記載しているが、構造物検出・重み決定部として、構造物検出ステップ（構造物検出ルーチン）と重み決定ステップ（重み決定ルーチン）とを同時あるいは並行して実行するようにしてもよい。
【００５７】
（５）画像処理：
画像処理部１６０は、画像データ生成部１１０からのオリジナルの画像データあるいは所定の割合で間引かれた間引き画像データについて、以上の説明のようにして重み決定部１５０で決定された重み付け画像データにしたがって、画像処理を実行する（図２Ｓ８）。
【００５８】
〈実施形態により得られる効果〉
この実施形態では、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、モルフォロジー処理を用いて、診断目的である人体形状を検出し、検出された領域を元に重み付けを行い画像処理を施すことで、ユーザーニーズに柔軟対応した画像処理を提供する。このようにすることで、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出とが行われなかった場合であっても、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果をユーザーへ提供することが可能になる。
【００５９】
なお、これまでの各撮影や被写体に合わせて画像処理方法を決定し決定論的に画像処理を行ってきた方法では、処理対象は画像内に存在することが予め仮定されており、対象構造物の認識処理後の正誤判定によって本当に対象物であったかの判定が行われる。
【００６０】
しかし、このように判定を行う場合には、構造物の位置などを情報として用いるため、一般的な状態の画像でない場合は大きく判定に失敗する危険性を持っていた。
本実施形態では、まずモルフォロジー処理により構造物、本実施例においては骨部を検出する。ここで、構造要素を用いてフィルタ処理を行うため、構造物の特定の位置での存在を必要としない。次にその検出結果に対して重み付けを適用するため、決定論的な判定を必要とせず、検出結果を完全に失う結果とはならない。
【００６１】
また、重み付けを行う際の制約については、重み付け方法によって制御することが可能であり、上記に上げた方法のように完全に位置情報や信号情報を必要としない方法の他にも、若干これらの制約を課すことで重みの信頼性を上げることも可能である。
【００６２】
たとえば、位置情報については、検出された画素の中央度などを用いることで、画像中央に位置する構造の重みを高くすることが可能である。また、信号値情報については、例えば、人体領域よりも照射野外の方が信号値は低いとし、検出結果の信号値分布について低い信号値に対して重みを下げることも可能である。
【００６３】
なお、単純Ｘ線撮影は、分割撮影など多彩な撮影方法が存在する。また、撮影者の撮影経験の不足によるポジショニング不良や、患者の状態や患者が幼児である場合など適切なポジショニングを望めない場合もある。このような場合でも、重み付け画像を用いることにより、大きな画像処理の失敗をすることなく、診断に適した画像を提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の一実施の形態例の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態例の全体処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
【００６５】
５  被写体
３０  放射線発生装置
４０  放射線画像読取器
１００  画像処理装置
１０１  制御部
１１０  画像データ生成部
１２０  モルフォロジー演算部
１３０  構造物検出部
１４０  構造物検出部
１５０  重み決定部
１６０  画像処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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