(57)【要約】【課題】  対象構造の輪郭を適切に特定することができる。【解決手段】  本発明の放射線撮影装置は、画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置であって、前記被写体の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭が探索される輪郭探索領域を設定する領域設定手段と、前記対象構造の輪郭候補を設定する輪郭候補設定手段と、前記輪郭探索領域に含まれる前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を調整する輪郭調整手段と、を備える。【選択図】  図１Ａ
2018064627.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置であって、
前記被写体の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭が探索される輪郭探索領域を設定する領域設定手段と、
前記対象構造の輪郭候補を設定する輪郭候補設定手段と、
前記輪郭探索領域に含まれる前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を調整する輪郭調整手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項２】
前記領域設定手段は、前記被写体の構造の解剖学的特徴を示す構造領域、放射線が遮蔽される遮蔽領域、及び放射線が放射線検出装置に直接照射される直接照射領域の少なくとも１つに基づいて、前記輪郭探索領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の放射線撮影装置。
【請求項３】
前記領域設定手段は、前記対象構造以外の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記対象構造以外の構造の構造領域を特定し、前記構造領域を除外した領域から前記輪郭探索領域を設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線撮影装置。
【請求項４】
前記輪郭調整手段は、前記対象構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭候補のサイズ、角度、及び位置の少なくとも１つを調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項５】
前記輪郭調整手段は、前記輪郭候補又は前記輪郭候補の所定の周辺領域の少なくとも一部が前記輪郭探索領域に含まれていない場合に、前記輪郭候補又は前記周辺領域が前記輪郭探索領域に含まれるように、前記輪郭候補を移動させることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項６】
前記輪郭調整手段は、前記輪郭候補又は前記周辺領域が前記輪郭探索領域に含まれていない前記輪郭候補の一部を前記輪郭候補から分離して移動させることを特徴とする請求項５に記載の放射線撮影装置。
【請求項７】
画素値プロファイルにより、前記対象構造の輪郭の統計的な局所特徴を表すテクスチャモデルを学習する学習手段を備え、
前記輪郭調整手段は、前記テクスチャモデルの前記対象構造の輪郭の局所特徴と前記輪郭候補の局所特徴とを比較することにより、前記輪郭候補を調整することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項８】
前記輪郭調整手段は、前記テクスチャモデルの前記対象構造の輪郭の局所特徴と前記輪郭候補の局所特徴との類似度が最も高い位置に、前記輪郭候補を調整することを特徴とする請求項７に記載の放射線撮影装置。
【請求項９】
前記対象構造の輪郭の統計的な形状を表す形状モデルを学習する学習手段を備え、
前記輪郭候補設定手段は、前記形状モデルに基づいて、前記輪郭候補の初期位置を設定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１０】
前記対象構造の輪郭の統計的な形状を表す形状モデルを学習する学習手段を備え、
前記輪郭調整手段は、前記形状モデルに基づいて、前記輪郭候補を平滑化することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１１】
前記輪郭候補設定手段は、調整された前記輪郭候補を更新された前記輪郭候補として再設定し、
前記輪郭調整手段は、更新された前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を再調整することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１２】
前記輪郭候補設定手段は、第１の解像度の前記画像において調整された前記輪郭候補を、更新された前記輪郭候補として、前記第１の解像度と異なる第２の解像度の前記画像において再設定し、
前記輪郭調整手段は、更新された前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記第２の解像度の前記画像において前記輪郭候補を再調整することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１３】
画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置であって、
放射線を発生させる放射線発生手段と、
前記放射線を検出する放射線検出手段と、
前記被写体の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭が探索される輪郭探索領域を設定する領域設定手段と、
前記対象構造の輪郭候補を設定する輪郭候補設定手段と、
前記輪郭探索領域に含まれる前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を調整する輪郭調整手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
【請求項１４】
画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影方法であって、
前記被写体の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭が探索される輪郭探索領域を設定する工程と、
前記対象構造の輪郭候補を設定する工程と、
前記輪郭探索領域に含まれる前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を調整する工程と、
を備えることを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項１５】
コンピュータを請求項１乃至１２の何れか１項に記載の放射線撮影装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場においてデジタルの放射線撮影装置が広く普及している。放射線撮影による各種検査や診断を行う際、得られたデジタル画像にさまざまな画像処理を施すことで、多くの診断価値を生み出すことが一般的となっている。特に、画像の被写体から特定の対象構造の輪郭を自動抽出する技術は、他の多くの画像処理技術に関連しており、重要な技術課題となっている。
【０００３】
代表的な例として、放射線撮影装置を用いて胸部正面撮影を行った際に、取得した画像から肺野の輪郭を抽出し、肺野の形状と位置を自動認識する技術が提案されている。胸部正面画像における肺野の形状と位置は、例えば心胸郭比（＝心臓幅／胸郭幅）の算出や肺野結節の自動認識への利用など、診断支援の多岐にわたる用途として使用される。そのため、これらの輪郭抽出には高い精度が求められている。
【０００４】
このような要望に対し、画像から自動で所定の構造の輪郭抽出を行う技術が提案されている。代表的なものとして、非特許文献１のアクティブ・シェイプ・モデルが知られている。この手法は、事前学習により、複数のサンプル画像の統計的分析を行って、抽出対象となる対象構造の輪郭をモデル化しておき、学習済みモデルを基に、対象構造の形状の推定を行う技術である。例えば、特許文献１においては、輪郭の学習済みモデルとして、輪郭の形状モデルと輪郭周辺の局所特徴量（画素値など）を表すテクスチャモデルの２つのモデルを設定し、肺野の輪郭を抽出する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−００８４１９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｔ．Ｆ．Ｃｏｏｔｅｓ  ｅｔ，ａｌ．“Ａｃｔｉｖｅ  ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌｓ”，ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｍａｇｅ  ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ｖｏｌ．６１，ｎｏ１，Ｊａｎ １９９５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術には、輪郭抽出の精度を高めるうえで以下の課題が存在していた。
【０００８】
第１には、局所探索における輪郭候補の誤検出である。局所探索においては、輪郭候補の周囲に所定の探索範囲を設定し、探索範囲中から最も似た輪郭候補が探索される。設定された探索範囲に対象構造が含まれていない場合、テクスチャモデルと似た特徴を持つ不適切な輪郭候補が探索範囲中から抽出されてしまい、輪郭候補の誤検を招くことがある。特に、探索範囲が所望の対象構造の輪郭が存在し得る領域から大きく外れた領域に設定された場合、不適切な輪郭候補が本来の輪郭から大きく外れた位置で抽出されてしまうことが多い。
【０００９】
第２には、輪郭形状の特徴を維持した場合における輪郭候補の不適切な変形である。上記のように、輪郭候補の一部に不適切な輪郭候補が含まれる場合、輪郭形状の特徴を維持しようとすると、輪郭候補の形状全体が不適切な輪郭候補の影響を受けて、輪郭候補が不適切に変形されてしまうことがある。
【００１０】
これらの不適切な輪郭候補が抽出された状態で局所探索と輪郭形状特徴の維持を繰り返した場合、不適切な輪郭候補の影響を受けたまま対象構造の輪郭の探索を繰り返すため、結果的に所望の輪郭を抽出できないことがあった。
【００１１】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、対象構造の輪郭を適切に特定（又は、抽出）することができる放射線装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の放射線撮影装置は、画像における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置であって、前記被写体の構造の解剖学的特徴に基づいて、前記輪郭が探索される輪郭探索領域を設定する領域設定手段と、前記対象構造の輪郭候補を設定する輪郭候補設定手段と、前記輪郭探索領域に含まれる前記輪郭候補を前記対象構造の輪郭に近似させるために、前記輪郭候補を調整する輪郭調整手段と、を備える
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、対象構造の輪郭を適切に特定（又は、抽出）することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】本発明の実施形態に係る放射線撮影装置を含む放射線撮影装置の基本的な構成例を示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態に係る放射線撮影装置の輪郭抽出回路の基本的な構成の例を示すブロック図である。
【図２Ａ】学習回路における教師データ及び形状モデルを示す模式図である。
【図２Ｂ】学習回路におけるテクスチャモデルを示す模式図である。
【図３】輪郭抽出回路の処理フローの例を示すフローチャートである。
【図４】輪郭探索領域の設定、輪郭候補の修正、及び局所領域の設定の処理フローの例を示すフローチャートである。
【図５】構造領域、遮蔽領域、及び直接照射領域を含む胸部正面画像の例を示す図である。
【図６】（ａ）対象構造の解剖学的特徴に基づいて輪郭候補のサイズを調整する例を示す図である。（ｂ）対象構造の解剖学的特徴に基づいて輪郭候補の角度を調整する例を示す図である。
【図７】輪郭候補の一部を輪郭候補から分離して移動させる例を示す図である。
【図８】輪郭候補の全体を移動させる例を示す図である。
【図９】（ａ）輪郭候補の局所領域の例を示す図である。（ｂ）輪郭候補の局所領域において新たな輪郭点を選択する例を示す図である。
【図１０】輪郭候補の平滑化処理の処理フローの例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。図１を用いて、画像（例えば、放射線画像）における被写体の所定の対象構造の輪郭を特定する放射線撮影装置を含む放射線撮影システムの構成例について述べる。
【００１６】
本実施形態では、輪郭の形状モデルと輪郭周辺の局所特徴量（画素値など）を表すテクスチャモデルの２つのモデルによるアクティブ・シェイプ・モデルを用いるが、対象構造の輪郭を抽出する他の手法も適用可能である。
【００１７】
図１Ａは、本実施形態の放射線撮影装置を含む放射線撮影システムの基本的な構成の例を示すブロック図である。図１Ｂは、本実施形態の放射線撮影装置の輪郭抽出回路の基本的な構成の例を示すブロック図である。
【００１８】
放射線撮影システム１００は、放射線を発生させる放射線発生装置１０１と、被写体１０２を配置する寝台１０３と、放射線を検出し、被写体１０２を通過した放射線に応じた画像データを出力する放射線検出装置１０４と、放射線発生装置１０１の放射線発生タイミングと放射線発生条件を制御する制御装置１０５と、各種デジタルデータを収集するデータ収集装置１０６と、ユーザーの指示に従って画像処理や機器全体の制御を行う情報処理装置（放射線撮影装置）１０７とを備える。
【００１９】
情報処理装置１０７は、前処理回路１０９と、学習回路１１０と、輪郭抽出回路１１１と、診断用画像処理回路１１２を含む画像処理装置１０８と、ＣＰＵ１１４と、メモリ１１５と、操作パネル１１６と、記憶装置１１７と、表示装置１１８とを備えており、これらはＣＰＵバス１１３を介して電気的に接続されている。
【００２０】
メモリ１１５は、ＣＰＵ１１４での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであるとともに、ＣＰＵ１１４の作業用ワークメモリを含む。また、ＣＰＵ１１４は、メモリ１１５を用いて、操作パネル１１６に入力されるユーザーの指示に従い、装置全体の動作制御などを行うようになっている。
【００２１】
輪郭抽出回路１１１は、領域設定部１５１と、輪郭候補設定部１５２と、輪郭調整部１５３とを含む。
【００２２】
なお、本発明において放射線とは、一般的に用いられるＸ線に限らず、放射性崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、及びγ線などの他、同程度以上のエネルギーを有するビーム（例えば、粒子線や宇宙線など）も含まれる。以下、放射線としてＸ線を用いる場合を例に説明する。
【００２３】
放射線撮影システム１００は、操作パネル１１６を介したユーザーの指示に従って、被写体１０２の撮影シーケンスを開始する。放射線発生装置１０１から所定の条件のＸ線が発生し、被写体１０２を通過したＸ線が放射線検出装置１０４に照射される。ここで、制御装置１０５は、放射線発生装置１０１に対して、電圧、電流、及び照射時間などのＸ線発生条件を制御し、所定の条件でＸ線を発生できるようになっている。
【００２４】
放射線検出装置１０４から出力された画像情報は、放射線検出装置１０４で電気信号に変換され、データ収集装置１０６によりデジタルの画像データとして収集される。データ収集装置１０６により収集された画像データは、情報処理装置１０７に転送され、ＣＰＵ１１４の制御によりＣＰＵバス１１３を介してメモリ１１５に転送される。画像処理装置１０８は、メモリ１１５に格納された画像データに対して各種画像処理を適用する。画像処理装置１０８は、対象構造の所望の輪郭の抽出や診断に適した画像の作成を行い、その結果を記憶装置１１７へ保存し、表示装置１１８へ表示する。
【００２５】
次に、画像処理装置１０８の詳細な処理について説明する。画像処理装置１０８は、前処理回路１０９と、学習回路１１０と、輪郭抽出回路１１１と、診断用画像処理回路１１２とを備える。
【００２６】
前処理回路１０９は、画像データの前処理を行う回路を具備している。ここで、前処理とは、データ収集装置１０６により収集された生の画像データに対して、放射線検出装置１０４の特性に起因する特性バラつきを補正し、後段の処理を適切に行うようにするための各種補正処理を含む。
【００２７】
前処理回路１０９は、放射線検出装置１０４の種類によって適切な補正を選ぶようになっている。補正には、ダーク補正、ゲイン補正、欠陥補正、及び画像データの対数変換処理などがある。ダーク補正は、放射線検出装置１０４の固定パターンノイズなどを除去するための補正である。ゲイン補正は、放射線検出装置１０４の感度を撮像面内で均一化するための補正である。欠陥補正は、放射線検出装置１０４の製造過程で含まれる欠陥画素を周囲の画素から補間するための補正である。
【００２８】
診断用画像処理回路１１２は、前処理と後述の輪郭抽出処理の結果を受け、診断用画像処理としてノイズ低減処理、各種強調処理、及び階調変換処理などを適用し、診断に使用するための処理を行う。
【００２９】
以下、Ｘ線単純撮影の胸部正面画像における肺野を対象構造とした例について説明する。ただし、本発明は、肺野に限定されず、心臓などの他の対象構造にも適用可能である。
【００３０】
また、本実施形態では、アクティブ・シェイプ・モデルが用いられ、輪郭の形状モデルにより、輪郭候補として適切な初期位置が設定される。そして、輪郭候補の周囲の局所特徴量とテクスチャモデルを比較し、より確からしい輪郭候補が算出され、より確からしい位置に輪郭候補を更新する。その後、形状モデルにより、更新された輪郭候補に対して輪郭形状の特徴を維持した変形が行われる。上記の局所探索と輪郭形状特徴の維持による探索処理を繰り返して、最終的な輪郭候補が特定される。
【００３１】
学習回路１１０は、対象構造の輪郭の特徴に関する事前学習処理を行う。本処理は、Ｘ線撮影に先立って行われるものであり、事前に多数の学習画像が入力され、対象構造の輪郭を表す特徴の統計モデル（学習済みモデル）を作成する。統計モデルについては、その種類について特に限定されるものではなく、対象構造の輪郭の種類に応じて最適なモデルが使用される。
【００３２】
学習回路１１０は、対象構造の輪郭の統計的な形状を表す形状モデルを学習する。また、学習回路１１０は、画素値プロファイルにより、対象構造の輪郭の統計的な局所特徴を表すテクスチャモデルを学習する。本実施形態では、胸部正面画像における肺野を対象構造とするため、肺野輪郭の形状に基づく形状モデルと肺野輪郭周辺の画素値のプロファイル情報に基づくテクスチャモデルが採用される。
【００３３】
まず、肺野（対象構造）の輪郭の形状モデルについて説明する。図２Ａに示すように、Ｎ枚の学習画像ｋ（ｋ：１〜Ｎ）の肺野輪郭を手動で指定した教師データ用意する。肺野輪郭は、ｎ個の輪郭点ｉ（ｉ：１〜ｎ）を用いて指定される。
【００３４】
ｋ番目の学習画像中のｉ番目の輪郭点のｘ座標をｘｋｉとし、ｙ座標をｙｋｉとすると、式（１）のようなベクトルＸｋで輪郭点が表現される。輪郭点数であるｎと学習画像数であるＮは、特に限定されないが、胸部正面画像における肺野輪郭においては、例えば、ｎ＝１００以上及びＮ＝１５００以上に設定すると好適である。
【００３５】
【数１】
2018064627.tif 000003
【００３６】
そして、Ｎ枚の学習画像ｋそれぞれに対して輪郭点ｉのベクトルを求め、式（２）のように行列で表したものをＸとする。
【００３７】
【数２】
2018064627.tif 000004
【００３８】
肺野輪郭の形状モデルとして、Ｘを主成分分析して、式（３）のように変換したものが用いられる。
【００３９】
【数３】
2018064627.tif 000005
【００４０】
ここで、Ｘｍｅａｎは、Ｘの平均形状を表す。ＰＳは、主成分ベクトルを表す。ｂＳは、固有値を表す。使用される主成分は自由に選択可能であり、例えば、累積の寄与率が９０％になるように主成分ベクトルが選択されると好適である。
【００４１】
次に、肺野輪郭のテクスチャモデルについて説明する。図２Ｂに示すように、肺野の輪郭点ｉそれぞれについて、輪郭線の垂線方向で画素値プロファイルｖｉｍを取得する。プロファイル長をＬ（ｍ：１〜Ｌ）として、ｋ番目の学習画像中の画素値プロファイルｖｉｍを輪郭点ごとに算出することで、画素値プロファイルｖｋｉｍ（ｉ：１〜ｎ，ｍ：１〜Ｌ）は、式（４）のような行列Ｖｋで表される。
【００４２】
画素値プロファイルを取得する際には、画像信号は正規化されることが望ましい。例えば、取得された画素値プロファイルの最大値と最小値を用いて、各々の画素値プロファイルｖｉｍを０〜１に変換することで、画像信号は正規化される。また、学習画像全体を０〜１に正規化したうえで画素値プロファイルｖｉｍを取得することで、画像信号は正規化されてもよい。プロファイル長Ｌは、例えば４０ピクセル以上に設定すると好適である。
【００４３】
【数４】
2018064627.tif 000006
【００４４】
形状モデルと同様に、Ｎ個の学習画像それぞれに対して式（４）の画素値プロファイルを求め、主成分分析を行うことで、式（５）のように変換したものを、肺野輪郭のテクスチャモデルＶとする。
【００４５】
【数５】
2018064627.tif 000007
【００４６】
ここで、Ｖｍｅａｎは、Ｖの平均形状を表す。ＰＡは、主成分ベクトルを表す。ｂＡは、固有値を表す。使用される主成分は自由に選択可能であり、例えば、累積の寄与率が９０％になるように主成分ベクトルが選択されると好適である。
【００４７】
以上のように、形状モデル及びテクスチャモデルは、予め算出されたモデルを放射線撮影装置にとって汎用モデルとして記憶装置１１７に保存されて使用されてもよい。また、形状モデル及びテクスチャモデルは、放射線撮影装置の使用状況に応じて、各放射線撮影装置で撮影された画像データを学習画像ｋとして算出されてもよい。
【００４８】
輪郭抽出回路１１１は、被写体１０２から所定の対象構造の輪郭を特定（又は、抽出）する処理を行う。図３を用いて、輪郭抽出回路１１１の処理フローについて説明する。
【００４９】
ステップＳ３０１において、前処理回路１０９により得られた前処理済み画像に対して、解析準備処理が行われる。解析準備処理は、後段の処理での輪郭抽出精度を向上することを目的とした処理で、対象構造に合わせた処理が選択される。解析準備処理は、画像信号の正規化処理、抽出する輪郭を強調するためのエッジ強調処理、階調変換処理、ノイズ低減処理、及び演算される画像方向を一定にするための回転処理を含む。また、解析準備処理は、放射線検出装置１０４のピクセルサイズが異なる場合に画像上の被写体サイズを正規化するための拡大縮小処理を含む。
【００５０】
ステップＳ３０２において、初回の輪郭候補Ｘｔが設定される。輪郭候補設定部１５２が、対象構造の輪郭候補を設定する。輪郭候補Ｘｔは、学習回路１１０において作成された形状モデルと同じ輪郭点数のｎ個の輪郭点を含み、式（６）のようなベクトルで表される。
【００５１】
【数６】
2018064627.tif 000008
【００５２】
ここで、初回の輪郭候補Ｘｔは、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０８の輪郭探索ループ処理によって輪郭を逐次探索するときの初期位置となるものである。輪郭候補Ｘｔは、任意の位置を設定してよいが、対象構造の所望の輪郭に可能な限り近い位置に初期位置として設定されると輪郭抽出精度が高まるため、例えば、形状モデルの学習時に求められた肺野の平均形状Ｘｍｅａｎを初期位置とすることが好適である。このように、輪郭候補設定部１５２は、形状モデルに基づいて、輪郭候補の初期位置を設定する
【００５３】
ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５では、所定の探索範囲（輪郭探索領域）から肺野（対象構造）の輪郭を特徴付ける局所特徴量を算出及び評価し、輪郭を探索する処理が行われる。まず、ステップＳ３０３において、肺野（対象構造）の輪郭候補の局所特徴量に基づいて肺野の輪郭が探索される輪郭探索領域Ｓが設定される。領域設定部１５１が、被写体１０２の構造の解剖学的特徴に基づいて、対象構造の輪郭が探索される輪郭探索領域Ｓを設定する。
【００５４】
ステップＳ３０３における処理は、具体的には、図４に示したフローからなる処理であり、ステップＳ３０３における処理について図４を用いて以下詳細に説明する。
【００５５】
ステップＳ４０１において、被写体１０２の解剖学的特徴を算出する処理を行う。本処理は、学習回路１１０により求められた統計モデル（学習済みモデル）とは独立して行われる処理であり、被写体１０２の解剖学的特徴に基づき、対象構造の輪郭の存在が想定される輪郭探索領域Ｓを算出することを目的とする処理である。領域設定部１５１は、被写体１０２の構造の解剖学的特徴を示す構造領域、放射線が遮蔽される遮蔽領域、及び放射線が放射線検出装置に直接照射される直接照射領域の少なくとも１つに基づいて、輪郭探索領域Ｓを設定する。
【００５６】
ここで、被写体１０２の解剖学的特徴について、図５の胸部正面画像を具体例として説明する。胸部正面画像は、大別して、遮蔽領域４１１、直接照射領域４１２、肩関節・腕領域（第１の構造領域）４１３、脊椎領域（第２の構造領域）４１４、腹部領域（第３の構造領域）４１５、及び肺野領域（第４の構造領域）４１６に分類される。
【００５７】
遮蔽領域４１１は、放射線がコリメータで遮蔽された領域である。直接照射領域４１２は、放射線が被写体１０２を通過せずに放射線検出装置１０４に直接照射された領域である。肩関節・腕領域４１３は、被写体１０２の肩関節及び腕の解剖学的特徴を含む領域である。脊椎領域４１４は、被写体１０２の脊椎の解剖学的特徴を含む領域である。腹部領域４１５は、被写体１０２の腹部の解剖学的特徴を含む領域である。肺野領域４１６は、被写体１０２の肺野の解剖学的特徴を含む領域である。
【００５８】
本処理は、遮蔽領域４１１を認識する遮蔽領域認識処理（ステップＳ４０１１）、直接照射領域４１２を認識する直接照射領域認識処理（ステップＳ４０１２）、及び被写体１０２の構造領域（肩関節・腕領域４１３、脊椎領域４１４、及び腹部領域４１５）を認識する構造認識処理（ステップＳ４０１３）を含む。
【００５９】
本実施形態では、ステップＳ４０１１〜ステップＳ４０１３により認識された領域４１１〜４１５を被写体１０２の画像データから除くことにより、肺野領域４１６を推定し、肺野領域４１６が輪郭探索領域Ｓとして設定される。このように、領域設定部１５１は、対象構造以外の構造の解剖学的特徴に基づいて、肺野（対象構造）以外の構造の構造領域４１３，４１４，４１５を特定し、構造領域４１３，４１４，４１５を除外した領域から輪郭探索領域Ｓを設定してもよい。
【００６０】
なお、被写体１０２の解剖学的特徴により構造領域を認識する処理については、公知の技術が適用可能である。また、ステップＳ４０１１〜ステップＳ４０１３の認識処理を全て用いてもよいし、対象構造に応じて認識処理が選択されてもよい。
【００６１】
ステップＳ４０２において、輪郭候補Ｘｔの誤検出判定処理が行われる。これは、ステップＳ３０２又はステップＳ３０８で設定された輪郭候補Ｘｔが肺野（対象構造）らしい構造をしているか否かについて、解剖学的特徴に基づいて判定することを目的とする処理である。ステップＳ４０３において誤検出判定処理の結果が確認され、結果が不適合だった場合にはステップＳ４０４で輪郭候補Ｘｔが修正される。結果が適合だった場合は、ステップＳ４０５に進む。
【００６２】
輪郭候補Ｘｔの誤検出判定処理の好適な具体例として、輪郭候補Ｘｔのサイズと角度に基づく判定処理が挙げられる。輪郭候補Ｘｔのサイズに基づくサイズ判定処理（ステップＳ４０２１）及び輪郭候補Ｘｔの角度に基づく角度判定処理（ステップＳ４０２２）について、以下説明する。
【００６３】
ステップＳ４０２１のサイズ判定処理においては、輪郭候補Ｘｔにより規定される肺野のサイズを算出する。図６（ａ）に示すように、左肺輪郭候補ＸＲｔ＝（ｘｒｔ１，ｘｒｔ２，・・・，ｘｒｔｎ，ｙｒｔ１，ｙｒｔ２，・・・，ｙｒｔｎ）及び右肺輪郭候補ＸＬｔ＝（ｘｌｔ１，ｘｌｔ２，・・・，ｘｌｔｎ，ｙｌｔ１，ｙｌｔ２，・・・，ｙｌｔｎ）に基づいて、左肺の高さＷＲ、右肺の高さＷＬ、左肺の幅ＨＲ、及び右肺の幅ＨＬを式（７）に従って求める。
【００６４】
【数７】
2018064627.tif 000009
【００６５】
左右肺の高さＷｒ，ＷＬと左右肺の幅Ｈｒ，ＨＬ、及び各々の左右比について、複数の臨床データを予め集計し、左右肺の高さ、左右肺の幅、及び肺の高さ及び幅の左右比に関する臨床データのバラつき範囲を設定しておく。
【００６６】
バラつき範囲の情報を基に、輪郭候補Ｘｔから推定される肺野のサイズがバラつき範囲から外れているか否かを判定する。肺野のサイズがバラつき範囲から外れている場合は、ステップＳ４０４で肺野サイズがバラつき範囲内に入るようにＸｔを拡大又は縮小する処理を行う。
【００６７】
ステップＳ４０２２の肺野角度認識処理においては、左肺輪郭候補ＸＲｔ及び右肺輪郭候補ＸＬｔに基づいて、肺野の配置の角度θを算出する。本処理では、図６（ｂ）のように、肺野の解剖学的特徴である肺尖４２１と肋横角４２２を画像処理などにより認識し、肺尖４２１及び肋横角４２２を結んだ直線とｙ軸とのなす角度θを算出する。ステップＳ４０２１と同様に、角度θについて、複数の臨床データを予め集計し、肺野の配置の角度に関する臨床データのバラつき範囲を設定しておく。
【００６８】
バラつき範囲の情報を基に、輪郭候補Ｘｔから推定される肺野の配置の角度がバラつき範囲から外れているか否かを判定する。肺野の配置の角度がバラつき範囲から外れている場合は、ステップＳ４０４で肺野の配置の角度がバラつき範囲内に入るようにＸｔを回転する処理を行う。
【００６９】
このように、輪郭調整部１５３は、対象構造の解剖学的特徴に基づいて、輪郭候補Ｘｔのサイズ、角度、及び位置の少なくとも１つを調整する。上記の処理により、人体の対象構造として想定されるバラつき範囲に基づいて、対象構造の解剖学的特徴（サイズや角度や位置など）から外れる場合に、輪郭候補Ｘｔを修正することで、対象構造の輪郭の探索をより正確な位置から開始することができる。この結果、最終的な輪郭候補の抽出精度を向上することができる。
【００７０】
ステップＳ４０５において、輪郭候補Ｘｔが、ステップＳ４０１で算出された輪郭探索領域Ｓに含まれているか否かを判定する。ステップＳ４０５で輪郭候補Ｘｔが輪郭探索領域Ｓに含まれていない場合は、ステップＳ４０６に進む。
【００７１】
ステップＳ４０６において、輪郭候補Ｘｔの輪郭点で輪郭候補領域Ｓに含まれていない輪郭点を、輪郭候補領域Ｓに移動する処理を行う。輪郭調整部１５３は、輪郭候補Ｘｔの少なくとも一部が輪郭探索領域Ｓに含まれていない場合に、輪郭候補Ｘｔが輪郭探索領域Ｓに含まれるように、輪郭候補Ｘｔを移動させる。
【００７２】
例えば、図７のように、輪郭候補Ｘｔのうち輪郭探索領域Ｓに含まれていない輪郭点を輪郭候補領域Ｓ内に平行移動させ、輪郭候補Ｘｔを更新輪郭候補Ｘｔ’とする。このように、輪郭調整部１５３は、輪郭候補Ｘｔ又は輪郭候補Ｘｔの周辺領域が輪郭探索領域Ｓに含まれていない輪郭候補Ｘｔの一部を輪郭候補Ｘｔから分離して移動させる。また、図８のように、輪郭候補Ｘｔの輪郭点が輪郭候補領域Ｓに含まれるように、輪郭候補Ｘｔの輪郭点全体を輪郭候補領域Ｓ内に平行移動させ、輪郭候補Ｘｔを更新輪郭候補Ｘｔ’としてもよい。
【００７３】
また、輪郭調整部１５３は、輪郭候補Ｘｔの所定の周辺領域（例えば、輪郭の局所特徴量が抽出される局所領域）の少なくとも一部が輪郭探索領域Ｓに含まれていない場合に、周辺領域が輪郭探索領域Ｓに含まれるように、輪郭候補Ｘｔを移動させてもよい。
【００７４】
ステップＳ４０５で輪郭候補Ｘｔが輪郭探索領域Ｓに含まれている場合は、ステップＳ４０７に進む。
【００７５】
ステップＳ４０７において、輪郭候補Ｘｔの周辺の局所特徴量（画素値など）を取得するために、各輪郭点の局所範囲（局所領域）Ｄを設定する。輪郭候補Ｘｔ，Ｘｔ’の各輪郭点について、輪郭線の垂線方向にプロファイル長Ｌｓを設定し、輪郭探索領域Ｓに含まれているプロファイル長Ｌｓの範囲を各輪郭点の局所範囲Ｄとして設定する。プロファイル長Ｌｓについて制限はないが、例えば、肺野の輪郭抽出では、テクスチャモデルの画素値プロファイル長Ｌの２倍程度にプロファイル長Ｌｓを設定すると好適である。
【００７６】
図３のステップＳ３０４において、ステップＳ３０３で設定された局所範囲Ｄにおいて、輪郭候補Ｘｔ，Ｘｔ’の局所特徴を算出する処理を行う。局所特徴としては、画素値のプロファイル情報を用いる。図９は、更新輪郭候補Ｘｔ’の画素値プロファイルの局所範囲Ｄを示す図である。図９（ａ）に示すように、輪郭点（ｘｋｉ’，ｙｋｉ’）を中心として、輪郭線の垂線方向にプロファイル長Ｌｓ（プロファイル数Ｌｓ）局所範囲Ｄを設定し、各輪郭点の局所範囲Ｄで画素値プロファイルを算出する。この結果、輪郭候補Ｘｔ’の輪郭点数ｎ×プロファイル数Ｌｓの画素値プロファイルが取得される。
【００７７】
ステップＳ３０５において、輪郭候補Ｘｔ’の各輪郭点について、取得された各画素値プロファイルから、新たな輪郭候補Ｘｅを抽出する。図９（ｂ）に示すように、輪郭候補Ｘｅの算出は、各輪郭点の局所範囲Ｄの画素値プロファイルとテクスチャモデルの画素値プロファイルｖとを比較し、相互に類似する点を新たな輪郭点として選択することで行われる。
【００７８】
輪郭調整部１５３は、テクスチャモデルの対象構造の輪郭の局所特徴（画像プロファイルｖ）と輪郭候補Ｘｔ’の局所特徴とを比較することにより、輪郭候補を調整する。輪郭調整部１５３は、テクスチャモデルの対象構造の輪郭の局所特徴（画像プロファイルｖ）と輪郭候補Ｘｔ’の局所特徴との類似度が最も高い位置（輪郭候補Ｘｅ）に、輪郭候補を調整する。このように、輪郭調整部１５３は、輪郭探索領域Ｓに含まれる輪郭候補Ｘｔ’を対象構造の輪郭に近似させるために、輪郭候補を調整する
【００７９】
類似する点の探索方法は、特に限定されるものではない。例えば、式（８）のように、所定の輪郭点の局所範囲Ｄの画素値プロファイルｇ（ｍ）に対して、テクスチャモデルの対応する輪郭点の平均形状Ｖｍｅａｎ及び主成分ベクトルＰＡを用いたＫ−Ｌ変換を行い、局所範囲Ｄの画素値プロファイルとテクスチャモデルの画素値プロファイルとの距離が最小になる輪郭点ｉを新たな輪郭点として選択すると好適である。
【００８０】
【数８】
2018064627.tif 000010
【００８１】
ステップＳ３０６において、輪郭候補Ｘｅの平滑化処理を行う。新たな輪郭候補Ｘｅは、肺野の輪郭の画素値プロファイルのテクスチャモデルと最も類似している輪郭点を選択している。ただし、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０８の輪郭探索ループの回数が比較的少なく、輪郭候補Ｘｅと実際の輪郭との差が大きくなる場合は、輪郭候補Ｘｅの形状が肺野（対象構造）らしい形状から大きく崩れる場合がある。そこで、平滑化処理は、輪郭候補Ｘｅを肺野らしい形状に整形する処理となる。平滑化処理は、公知の技術が適用可能である。好適な例として、図１０に示したフローからなる処理について説明する。
【００８２】
ステップＳ６０１において、式（９）に従い、輪郭候補Ｘｅの重心Ｇ＝（Ｇｘ，Ｇｙ）を原点（０，０）へ移動する座標変換を行い、輪郭形状Ｘｅ’を算出する。これにより、ステップＳ６０２〜ステップＳ６０４では、輪郭の形状を対象とし、輪郭形状の画像上の位置情報を排除した状態で処理を行う。
【００８３】
【数９】
2018064627.tif 000011
【００８４】
ステップＳ６０２において、式（１０）に従って、形状モデルにおける平均形状Ｘｍｅａｎ及び主成分ベクトルＰＳを用いたＫ−Ｌ変換を行い、変換座標系における輪郭形状ｃを求める。
【００８５】
【数１０】
2018064627.tif 000012
【００８６】
ステップＳ６０３において、変換座標系における輪郭形状ｃに対して、形状モデルの固有値ｂＳ及び任意の係数ｍを用いて、式（１１）に従って閾値処理を行い、変換座標系における輪郭形状ｃ’を算出する。係数ｍは、平滑の程度を決める任意の係数で、例えば、ｍ＝３程度の値を指定する。なお、ｊは、肺野（対象構造）の形状モデルを作成した際に累積の寄与率が９０％になるように主成分ベクトルを選択したときのベクトルの数である。
【００８７】
【数１１】
2018064627.tif 000013
【００８８】
ステップＳ６０４において、変換座標系における閾値処理を行った輪郭形状ｃ’に対し、式（１２）に従って逆Ｋ−Ｌ変換を行い、平滑化された輪郭候補Ｘｃを算出する。
【００８９】
【数１２】
2018064627.tif 000014
【００９０】
ステップＳ６０５において、式（１３）に従って、輪郭候補Ｘｃの重心＝原点を座標返還前の重心Ｇ＝（Ｇｘ，Ｇｙ）へ移動し、平滑化された輪郭候補ＸＳを算出する。
【００９１】
【数１３】
2018064627.tif 000015
【００９２】
このように、輪郭調整部１５３は、形状モデルに基づいて、輪郭候補を平滑化する。以上の処理により、輪郭候補と形状モデルを統合して、肺野らしい形状を確保した状態で輪郭候補ＸＳに更新することができる。
【００９３】
図３のステップＳ３０７において、輪郭探索ループ処理の終了判定を行う。終了判定は、探索ループ処理が所定の回数行われたか否かで判定される。探索ループ処理のループ回数が所定の回数に達した場合は、輪郭探索ループ処理を終了する。
【００９４】
また、探索ループ処理を必要以上に行うことを避けて、処理時間を短縮するために、前回の輪郭探索ループで求められた輪郭候補ＸＳ１と、今回の輪郭探索ループで求められた輪郭候補ＸＳ２の差分を計算し、差分が所定の閾値以下であるか否かで判定されてもよい。差分が所定の閾値以下である場合は、更新された輪郭候補ＸＳが実際の輪郭に近いと判断され、輪郭探索ループ処理を終了する。
【００９５】
また、輪郭探索ループの回数による判定と輪郭候補の差分による判定を組み合わせて、輪郭探索ループ処理の終了判定を行われてもよい。終了判定の結果、輪郭探索ループ処理を継続すると判定された場合はステップＳ３０８に進み、輪郭探索ループ処理を終了すると判定された場合はステップＳ３０９に移行する。
【００９６】
ステップＳ３０８において、輪郭探索ループを継続するため、ステップＳ３０６で算出された輪郭候補ＸＳを輪郭候補Ｘｔとして再設定し、ステップＳ３０３に移行して輪郭探索ループ処理を継続する。ここで、輪郭候補設定部１５２は、調整された輪郭候補ＸＳを更新された輪郭候補Ｘｔとして再設定し、輪郭調整部１５３は、更新された輪郭候補Ｘｔを対象構造の輪郭に近似させるために、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０６で輪郭候補を再調整する。
【００９７】
ステップＳ３０９において、輪郭探索ループを終了し、輪郭候補ＸＳが最終的な輪郭候補ＸＦとして出力される。
【００９８】
以上の処理によって、輪郭抽出回路１１１は、被写体１０２から所定の対象構造の輪郭を抽出する機能を実現することができる。
【００９９】
なお、抽出結果の精度を上げるために、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０９を複数の解像度において行ってもよい。この場合、輪郭候補設定部１５２は、第１の解像度の画像（放射線画像）において調整された輪郭候補ＸＳを、更新された輪郭候補Ｘｔとして、第１の解像度と異なる第２の解像度の画像において再設定する。そして、輪郭調整部１５３は、更新された輪郭候補Ｘｔを対象構造の輪郭に近似させるために、第２の解像度の画像（放射線画像）において輪郭候補を再調整する。
【０１００】
ここで、第２の解像度は第１の解像度よりも高いことが好ましい。低解像度から高解像度へ順に輪郭探索処理を行い、低解像度における輪郭候補ＸＦを、後段の高解像度の初回の輪郭候補Ｘｔとすることで、輪郭抽出の精度を向上させることができる。
【０１０１】
本発明における放射線撮影装置は、画像データの輪郭抽出において、対象構造の解剖学的特徴を用いて、輪郭探索領域Ｓを設定し、輪郭候補のサイズ、角度、及び位置を修正し、輪郭候補が輪郭探索領域Ｓに含まれるように輪郭候補を移動させる。この結果、局所特徴の探索範囲を適切に管理することが可能となり、適切な輪郭候補を抽出することができる。また、対象構造の輪郭から外れた不適切な輪郭点が抽出された場合でも、輪郭点の位置を修正することで、不適切な輪郭点の影響を補正し、所望の輪郭を正しく抽出することができる。
【０１０２】
以上、本発明の好ましい実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。特に、本発明の学習回路１１０及び輪郭抽出回路１１１の動作の好適な例として、Ｘ線単純撮影の胸部正面画像における肺野輪郭を対象構造の輪郭とした例について説明したが、本発明の適用例はこれに限るものではない。例えば、本発明は、Ｘ線撮影画像に限らず、ＣＴ画像又は一般的なカメラの画像に対しても適用可能である。
【０１０３】
また、上記の実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムが、システム又は装置のコンピュータにより直接又は遠隔で読み込まれ、プログラムコードが実行されることにより、本発明が達成されてもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１００  放射線撮影システム
１０１  放射線発生装置
１０３  寝台
１０４  放射線検出装置
１０５  制御装置
１０６  データ収集装置
１０７  情報処理装置
１０８  画像処理装置
１０９  前処理回路
１１０  学習回路
１１１  輪郭抽出回路
１１２  診断用画像処理回路
１１３  ＣＰＵバス
１１４  ＣＰＵ
１１５  メモリ
１１６  操作パネル
１１７  記憶装置
１１８  表示装置
１５１  領域設定部
１５２  輪郭候補設定部
１５３  輪郭調整部
【図１Ａ】
2018064627.tif 000016
【図１Ｂ】
2018064627.tif 000017
【図２Ａ】
2018064627.tif 000018
【図２Ｂ】
2018064627.tif 000019
【図３】
2018064627.tif 000020
【図４】
2018064627.tif 000021
【図５】
2018064627.tif 000022
【図６】
2018064627.tif 000023
【図７】
2018064627.tif 000024
【図８】
2018064627.tif 000025
【図９】
2018064627.tif 000026
【図１０】
2018064627.tif 000027