(57)【要約】【課題】特徴部位の３次元位置算出精度を向上させることを課題とする。【解決手段】３次元画像を基に、計算投影画像を生成する計算投影画像生成部１１２と、３次元画像を基に、撮像Ｘ線画像における骨領域を減弱して骨領域減弱Ｘ線画像を生成する剛体領域減弱部１１４と、３次元画像を基に、剛体領域を減弱した計算投影画像である骨領域減弱計算投影画像を生成し、骨領域減弱Ｘ線画像と、骨領域減弱計算投影画像とを基に、骨領域減弱Ｘ線画像における体動移動量を算出する体動移動量算出／補正部１１６を有することを特徴とする。【選択図】図１
2018068982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮像装置によって撮像された画像であり、所定の特徴部位が撮像されている２次元画像と、前記２次元画像を撮像した被検体と同一の被検体を、前記放射線撮像装置とは別の放射線撮像装置で、前記２次元画像とは異なる時刻で撮像された３次元画像とにおいて、前記２次元画像に撮像されている前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出するデータ処理装置であって、
前記２次元画像を取得する２次元画像取得部と、
前記３次元画像を取得する３次元画像取得部と、
前記３次元画像を基に、前記２次元画像に相当する２次元の画像である計算２次元画像を生成する計算２次元画像生成部と、
前記３次元画像を基に、前記２次元画像における剛体領域を減弱して減弱２次元画像を生成する剛体領域減弱部と、
前記３次元画像を基に、前記計算２次元画像から剛体領域を減弱したものに相当する計算減弱２次元画像を生成する計算剛体領域減弱部と、
前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とを基に、前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とにおけるずれの度合いを算出するずれ度算出部と、
前記算出されたずれの度合いを基に、前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出する位置算出部と、
前記３次元画像中に前記特徴部位の位置を表示する表示部と、
を有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記表示部は、
前記算出された特徴部位の位置とともに、前記ずれの度合いを考慮せずに算出された前記特徴部位の前記３次元画像での位置を表示する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記２次元画像は、Ｘ線源から照射されたＸ線を検出器で検出することによって複数撮像され、
前記位置算出部は、
前記２次元画像に撮像されている前記特徴部位を基に、前記２次元画像を撮像した時の前記検出器の位置における、前記補正された特徴部位の位置を算出し、
前記２次元画像を撮像した前記検出器の位置における、前記補正された特徴部位の位置と、前記２次元画像を撮像した時の前記Ｘ線源の位置とを結ぶ直線を生成する
ことを各２次元画像に対して行った結果、生成された各直線に対して最も近くなる点を算出し、
該算出された点を基に、前記特徴部位の前記３次元画像中での位置を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記ずれ度算出部は、
前記減弱２次元画像及び前記計算減弱２次元画像のいずれか一方の画像を所定の歪度で歪曲させ、前記前記減弱２次元画像及び前記計算減弱２次元画像のうち、前記歪曲された画像である歪曲画像と、前記歪曲されていない画像である非歪曲画像との類似度が最大となる前記歪曲画像と、前記非歪曲画像とにおける各画素の移動量を前記ずれの度合いとする
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記２次元画像は複数撮像され、
前記ずれ度算出部は、
前記各画素の移動量の算出を、各２次元画像から生成された減弱２次元画像のそれぞれについて行う
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記２次元画像と、前記計算２次元画像との位置合わせを行うことにより、前記２次元画像と、前記３次元画像との位置合わせを行う画像位置合わせ部
を有することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
放射線撮像装置によって撮像された画像であり、所定の特徴部位が撮像されている２次元画像と、前記２次元画像を撮像した被検体と同一の被検体を、前記放射線撮像装置とは別の放射線撮像装置で、前記２次元画像とは異なる時刻で撮像された３次元画像とにおいて、前記２次元画像に撮像されている前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出するデータ処理装置によるデータ処理方法であって、
前記データ処理装置が、
前記２次元画像を取得し、
前記３次元画像を取得し、
前記３次元画像を基に、前記２次元画像に相当する２次元の画像である計算２次元画像を生成し、
前記３次元画像を基に、前記２次元画像における剛体領域を減弱して減弱２次元画像を生成し、
前記３次元画像を基に、前記計算２次元画像から剛体領域を減弱したものに相当する計算減弱２次元画像を生成し、
前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とを基に、前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とにおけるずれの度合いを算出し、
前記算出されたずれの度合いを基に、前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出し、
前記３次元画像中に前記特徴部位の位置を表示部に表示する
ことを特徴とするデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２次元の画像に撮像されている特徴部位の３次元位置を算出するデータ処理装置及びデータ処理方法の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線源と２次元Ｘ線検出器（以下、検出器と称する）を対向するように設置したＸ線撮像システムが従来からある。また、支柱の両端にＸ線源と検出器を対向するように設置したＸ線撮像システムが従来からある。このような、Ｘ線撮像システムの支柱の形状として、Ｃ字形、Ｕ字形、コ字形等があり、支柱を天井から吊るす形状や、支柱を床から支える形状や、支柱を床に立てた別の支柱に取り付ける形状等がある。また、ガントリ上にＸ線源と検出器とを対向するように設置したＸ線撮像システムがある。これらのＸ線撮像システムは、Ｘ線源と、検出器と、被検体とを固定あるいは移動させながら、Ｘ線による被検体の静止画像や動画像を得ることが可能である。また、これらのＸ線撮像装置は、支柱あるいはガントリを移動させることにより、Ｘ線源及び検出器の対を被検体の周囲で回転させながらＸ線計測を行うことも可能である。また、これらのＸ線撮像装置は、Ｘ線源と検出器とを固定し、被検体を回転させながらＸ線計測を行うことが可能である。このような回転計測により得られた一連の計測像に対して再構成演算処理が行われることにより、再構成像が得られるコーンビームＣＴ（Computed Tomography）計測が可能である。
【０００３】
また、被検体にＸ線を照射するＸ線源と、被検体を透過したＸ線とを検出する検出器との対を被検体の周囲で回転させながらＸ線の検出（回転検出）を行い、得られた一連の検出データに再構成演算処理を施して３次元画像を得るＣＴ装置がある。ＣＴ装置は、Ｘ線源と検出器とが筺体の中に格納され、被検体の周囲を高速に回転可能な構造となっているため、撮像時間が短く高速に３次元画像を取得可能な点である。このＣＴ装置は、様々ながんを診断するために、広く用いられている。
【０００４】
一方、体内に器具を挿入し検査、治療を行う際に用いられる器具として、例えば気管支内の検査に用いられる内視鏡、心臓のインターベンションに用いられるカテーテル等がある。これら器具を気管支や血管内に挿入する際、Ｘ線撮像システムで得られるＸ線画像が広く用いられている。Ｘ線画像は２次元画像であるものの、画像がリアルタイムに取得可能であることから、術中に器具の位置や向きを確認するのに最適である。
【０００５】
これら器具の投影Ｘ線画像上での視認性を向上させるために、特許文献１に記載の技術が開示されている。特許文献１には、「被検体に関する一連の複数のＸ線画像を発生するＸ線画像発生部と、被検体に関する３次元の画像のデータを記憶する記憶部２９と、記憶された３次元の画像のデータから、２次元の血管画像のデータを発生する画像処理部４０と、Ｘ線画像どうしを差分し、複数の差分画像を発生する差分処理部３４と、複数の差分画像各々を２次元の血管画像に重ねて表示する表示部３５とを具備する」Ｘ線診断装置が開示されている。
【０００６】
また、肺がんの確定診断を行うために、気管支内視鏡を用いた生検による検査が広く行われている。この検査では、肺末梢部へ向けて、まず、術者が気管支内視鏡下でガイドシースと呼ばれる内腔を持つ筒状の処置具を挿入する。さらに、気管支内視鏡が挿入できない肺末梢の気管支では、術者がＸ線撮像システムの投影Ｘ線画像下でガイドシースを肺末梢病変部に誘導、留置し、このガイドシースの内腔に生検用の鉗子（生検鉗子）や細胞診用のブラシ（細胞診ブラシ）を挿入する。このようにして、生検鉗子や、ブラシが病変部にガイドされ、検体が採取される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−３９５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
Ｘ線撮像システムによるＸ線画像を用いた生検では、前記したように、生検鉗子や細胞診ブラシ等の処置具がリアルタイムで認識可能である。しかし、Ｘ線画像は、２次元の画像であるため、Ｘ線源の中心と検出器の中心とを結ぶ軸を考えた場合、この軸に垂直な面での処置具の位置や向きの処置具の位置や向きは認識可能ではあるが、軸方向（以下、奥行き方向）では、投影方向となってしまうため、奥行き方向の処置具の位置を認識することは容易ではない。
【０００９】
また、Ｘ線画像を用いた生検において、病変部から検体を正確に採取するためには、患部と処置具の位置関係が正しく認識されなければならない。しかし、前記したように、Ｘ線画像では、奥行き方向の位置を認識することが容易ではない。仮にＸ線画像上で、病変部と処置具とが重なって描出されていたとしても、必ずしも病変部に処置具が到達しているとは限らない。すなわち、奥行き方向において、病変部と、処置具との位置が一致しているとは限らない。
【００１０】
さらに、Ｘ線画像は、Ｘ線が通過する体内物質の吸収量の違いを画像化している。そのため、一般的に、吸収量の高い骨等は、画像上に描出されやすく、吸収量が低い軟組織等は、画像上に描出されにくい。つまり投影Ｘ線画像では、骨等は高いコントラストを有するが、腫瘍等を含む軟組織は低いコントラストとなり互いの識別が簡単ではないことが想定される。肺がんにおいても、すりガラス陰影（Ground Glass Opacity：ＧＧＯ）を生じる種類のがんは、コントラストが低くなってしまうため投影Ｘ線画像上では認識が容易ではない。また、処置具を通す、血管や気管支も、同様の理由により（コントラストが低くなってしまうため）投影Ｘ線画像上での認識は容易ではない。
【００１１】
このように、投影Ｘ線画像上での軟組織等の視認性が比較的低いことが想定される点に対し、前記した特許文献１では、事前に撮像された３次元画像を用いている。その３次元画像はカテーテル等の処置具を通す血管を造影した画像である。特許文献１では、３次元画像と投影Ｘ線画像とを位置合わせを行っている。そして、特許文献１では、３次元画像から生成した投影画像を投影Ｘ線画像に重ね合わせることにより、処置具の視認性を向上させる手法を開示している。
【００１２】
このような手法では、事前に撮像された３次元画像を用いることにより、投影Ｘ線画像上での血管範囲やカテーテルの位置が明確になり、視認性が向上する可能性がある。しかしながら、投影Ｘ線画像及び重ね合わせ画像は２次元画像のため、奥行き方向の位置関係は、依然として明確にはならないことが想定される。また、事前に撮像されたＣＴ画像等の３次元画像は、処置を行うためのＸ線撮像とは異なる装置、異なる時間に撮像された画像である。そのため、被験者の体動、特に肺は呼吸性の動きがあるため、事前に撮像された３次元画像から生成された投影像と投影Ｘ線像では、位置ずれが生じる場合がある。特許文献１に記載の手法では、必ずしも、それらのいずれにも対応できないことが想定される。
【００１３】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、特徴部位の３次元位置算出精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
前記した課題を解決するため、本発明が適用されるデータ処理装置は、放射線撮像装置によって撮像された画像であり、所定の特徴部位が撮像されている２次元画像と、前記２次元画像を撮像した被検体と同一の被検体を、前記放射線撮像装置とは別の放射線撮像装置で、前記２次元画像とは異なる時刻で撮像された３次元画像とにおいて、前記２次元画像に撮像されている前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出するデータ処理装置であって、前記２次元画像を取得する２次元画像取得部と、前記３次元画像を取得する３次元画像取得部と、前記３次元画像を基に、前記２次元画像に相当する２次元の画像である計算２次元画像を生成する計算２次元画像生成部と、前記３次元画像を基に、前記２次元画像における剛体領域を減弱して減弱２次元画像を生成する剛体領域減弱部と、前記３次元画像を基に、前記計算２次元画像から剛体領域を減弱したものに相当する計算減弱２次元画像を生成する計算剛体領域減弱部と、前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とを基に、前記減弱２次元画像と、前記計算減弱２次元画像とにおけるずれの度合いを算出するずれ度算出部と、前記算出されたずれの度合いを基に、前記特徴部位の前記３次元画像での位置を算出する位置算出部と、前記３次元画像中に前記特徴部位の位置を表示する表示部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段については実施形態中において記載する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、特徴部位の３次元位置算出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係るＸ線撮像システムの構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成図を示すとともに、メモリの構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係るデータ処理装置における全体処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る計算投影画像の生成手法の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る骨領域減弱処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る骨領域減弱Ｘ線画像の例を示す図である。
【図７】骨領域減弱Ｘ線画像における特徴部位を示す図である。
【図８】本実施形態に係る体動移動量算出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る体動移動量算出を説明するための図である。
【図１０】特徴部位の３次元位置算出方法を示す図である。
【図１１】生成された直線の関係を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る表示画面例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る表示画面の別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
以下、放射線撮像システムの一例として、特に、Ｘ線撮像システムの実施形態について図面を用いて説明する。本実施形態は、これに限らず適宜の放射線撮像システムに適用することができる。なお、本実施形態では、Ｘ線源及び検出器によって撮像された２次元の撮像Ｘ線画像を、単に撮像Ｘ線画像と称する。
また、Ｘ線源やＸ線検出器、撮像Ｘ線画像等に限らず、Ｘ線以外の適宜の測定源や検出器、撮像画像や反射画像等に適宜適用することができる。
【００１８】
図１は、本実施形態に係るＸ線撮像システムの構成の一例を示す図である。
Ｘ線撮像システム１は、データ処理装置１００、Ｘ線源２０１、検出器２０２、制御装置３００、表示装置（表示部）４０１、記憶装置４０２を有している。また、Ｘ線撮像システム１は、有線又は無線のネットワークを介して、医用画像サーバ２と接続されている。
医用画像サーバ２は、例えば、ＣＴ画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、ＰＥＴ（Positron Emission Computed Tomography）画像、超音波画像と言った様々な医用画像を保存している。これら画像及び情報のネットワークを介した通信や保存は、例えば、医療分野にて一般的に使用されているＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）フォーマットが用いられることが望ましい。
【００１９】
Ｘ線源２０１は、Ｘ線の照射を行い、検出器２０２は照射されたＸ線を検出する。
制御装置３００は、Ｘ線源２０１、検出器２０２の移動や、回転等を制御するとともに、検出器２０２から検出データを取得するものであり、駆動部３０１と、データ収集部３０２とを有する。
駆動部３０１は、Ｘ線源２０１、検出器２０２を駆動する図示しない駆動モータ等を駆動することにより、Ｘ線源２０１、検出器２０２の移動や、回転等を行う。
データ収集部３０２は、検出器２０２から撮像Ｘ線画像（２次元画像）の情報を収集し、記憶装置４０２へ送る。
表示装置４０１は、各種画像の表示を行うとともに、補正した処置具の特徴部位等を表示する。つまり、表示装置４０１は、データ収集部３０２が収集した撮像Ｘ線画像の表示や、データ処理装置１００による処理結果を表示する。
記憶装置４０２は、検出器２０２で撮像され、データ収集部３０２から送られた撮像Ｘ線画像を格納する。また、記憶装置４０２は、データ処理装置１００による処理結果等を記憶する。
【００２０】
データ処理装置１００は、画像取得部（２次元画像取得部、３次元画像取得部）１１１、計算投影画像生成部（計算２次元画像生成部）１１２、画像位置合わせ部１１３、剛体領域減弱部１１４を有している。また、データ処理装置１００は、特徴部位抽出部１１５、体動移動量算出／補正部（計算剛体領域減弱部、ずれ度算出部、位置算出部）１１６、３次元位置算出部（位置算出部）１１７、位置マッピング部１１８、表示処理部１１９を有している。データ処理装置１００における各部が行う処理の詳細については後記する。
画像取得部１１１は、医用画像サーバ２から３次元画像を取得したり、記憶装置４０２から撮像Ｘ線画像を取得したりする。
計算投影画像生成部１１２は、３次元画像から２次元の計算投影画像（計算２次元画像）を生成する。計算投影画像については、後記する。
【００２１】
画像位置合わせ部１１３は、撮像Ｘ線画像と３次元画像との位置合わせを行う。
剛体領域減弱部１１４は、撮像Ｘ線画像から骨領域の減弱処理を行う。骨領域の減弱処理については後記する。
特徴部位抽出部１１５は、骨領域が減弱された撮像Ｘ線画像（骨領域減弱Ｘ線画像（減弱２次元画像）と称する）から処置具等の特徴部位（以下、特徴部位と称する）を抽出する。骨領域減弱Ｘ線画像については後記する。
体動移動量算出／補正部１１６は、骨領域減弱Ｘ線画像と計算投影画像とから体動移動量を算出し、特徴部位の位置を補正する。
３次元位置算出部１１７は、体動移動量算出／補正部１１６で算出された体動移動量を基に、特徴部位の３次元位置の算出を行う。なお、本実施形態では、３次元位置とは、Ｘ線撮像システム１での空間位置のことを指すものとする。
位置マッピング部１１８は、３次元位置算出部１１７によって算出された特徴部位の３次元位置を基に、特徴部位を３次元画像等に付加する。
表示処理部１１９は、各種画像の表示を行うとともに、補正した特徴部位等を表示装置４０１に表示させる。
【００２２】
（ハードウェア構成図）
図２は、本実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成図を示すとともに、メモリの構成を示す図である。
データ処理装置１００は、メモリ１０１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２、通信装置１０３を有している。
メモリ１０１には、記憶装置４０２（図１参照）等に格納されているプログラムが展開されている。そして、メモリ１０１に展開されたプログラムがＣＰＵ１０２によって実行されることにより、画像取得部１１１、計算投影画像生成部１１２、画像位置合わせ部１１３、剛体領域減弱部１１４、特徴部位抽出部１１５、体動移動量算出／補正部１１６、３次元位置算出部１１７、位置マッピング部１１８、表示処理部１１９が具現化している。画像取得部１１１、計算投影画像生成部１１２、画像位置合わせ部１１３、剛体領域減弱部１１４、特徴部位抽出部１１５、体動移動量算出／補正部１１６、３次元位置算出部１１７、位置マッピング部１１８、表示処理部１１９については、図１で説明済みであるので、ここでの説明を省略する。
【００２３】
（全体処理）
図３は、本実施形態に係るデータ処理装置における全体処理の手順の一例を示すフローチャートである。以降、適宜、図１を参照する。
これ以降では、一例として、２つの撮像Ｘ線画像を取得する場合について説明するが、本実施形態は、３つ以上の撮像Ｘ線画像を取得する場合にも適用可能である。また、本実施形態では、特徴部位（以下、特徴部位と称する）を鉗子先端及びガイドシースマーカとしているが、鉗子先端やガイドシースマーカ以外にも、適宜のマーカや適宜の部位・部分でもよい。また、本実施形態では、特徴部位は、鉗子先端及びガイドシースマーカの２つとしているが、一つ又は３以上としてもよい。また、処置具に限らず、他の器具でもよい。
【００２４】
まず、処理に先だって、Ｘ線撮像システム１は、装置制御部１０４の駆動部３０１によりＸ線源２０１及び検出器２０２を駆動させる。例えば、Ｘ線源２０１及び検出器２０２を回転させ、撮像位置へ移動する。そして、Ｘ線源２０１を構成するＸ線管（不図示）等からＸ線が照射され、検出器２０２のパネル（不図示）等がＸ線を検出して、検出データが生じる。この検出データは、制御装置３００のデータ収集部３０２によって２次元の撮像Ｘ線画像として構成される。撮像Ｘ線画像は、一旦、記憶装置４０２に保存された後、データ処理装置１００へ送られる。撮像Ｘ線画像は、検出器２０２からデータ処理装置１００へ直接送られてもよい。さらに、駆動部３０１により、Ｘ線源２０１及び検出器２０２の角度又は方向が変更され、同様の撮像が行われることにより、他の撮像Ｘ線画像が取得される。
【００２５】
なお、本実施形態では、１組のＸ線源２０１及び検出器２０２を回転移動させて、２回撮像を行うことにより、２つの撮像Ｘ線画像を撮像しているが、２組のＸ線源２０１及び検出器２０２により、同時に２回撮像を行うことにより２つの撮像Ｘ線画像が撮像されてもよい。
【００２６】
そして、画像取得部１１１は、撮像された２つの撮像Ｘ線画像を取得する（Ｓ１０１）。
そして、ステップＳ１０１において、２つの撮像Ｘ線画像が取得されるのと前後して、画像取得部１１１は、医用画像サーバ２から、事前に撮像されている３次元画像を取得する（Ｓ１０２）。ここで、３次元画像は、撮像Ｘ線画像とは、別に撮像されている。３次元画像の撮像は、例えば、撮像Ｘ線画像の１週間前等である（１週間前には限らない）。
【００２７】
３次元画像は、例えば、病変部の診断や、処置具を病変部まで挿入するためのルート等を、事前に計画するために用いられる画像である。３次元画像として、前記したように、一般的にはＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像等を用いることができるが、これらに限られない。ここでは、一例として、３次元画像としてＣＴ画像を用いる例について説明する。
なお、３次元画像は、例えば、体軸方向に連続撮像したものが複数枚取得される。
【００２８】
そして、計算投影画像生成部１１２は、取得した複数枚の３次元画像（ＣＴ画像）から、Ｘ線源２０１及び検出器２０２の位置に基づいて、２次元の計算投影画像を生成する。（Ｓ１１１）。
ここで、計算投影画像は、以下の手順によって生成される。
（Ａ１）計算投影画像生成部１１２は、実際のＸ線撮像システム１におけるＸ線源２０１及び検出器２０２の空間的な配置に、事前に撮像した３次元画像（ＣＴ画像等）を配置した模擬体系を生成する。
（Ａ２）そして、計算投影画像生成部１１２は、生成した模擬体系で、Ｘ線源２０１から検出器２０２に模擬Ｘ線（レイ）を投影し、模擬Ｘ線による検出器２０２での検出画像（例えば、通過距離と画素値等）を算出（レイトレース）することによって計算投影画像を生成する。
つまり、計算投影画像とは、３次元画像から模擬的に再構成されるＸ線画像である。
なお、計算投影画像は、一般的には、ＤＲＲ（Digital Reconstructed Radiograph）画像と呼ばれる。
【００２９】
（計算投影画像生成処理）
図４は、本実施形態に係る計算投影画像の生成手法の一例を示す図である。
まず、前記した通り、Ｘ線撮像システム１において、撮像Ｘ線画像５０１が取得された際のＸ線源２０１、検出器２０２の３次元的な位置は、撮像時の装置構成から容易に取得可能である。ここで、３次元的な位置とは、Ｘ線撮像システム１における３次元位置である。
【００３０】
また、撮像Ｘ線画像５０１の撮像時におけるＸ線源２０１及び検出器２０２の被写体に対する撮像角度も容易に取得することができる。したがって、取得されたＸ線源２０１及び検出器２０２の回転角度と、位置とを模擬した配置で、３次元画像５０３から計算投影画像５０２を生成することが可能である。例えば、計算投影画像生成部１１２は、前記したレイトレース法を用いて、３次元画像５０３であるＣＴ画像の画素値をレイ方向に加算した数値を計算することで計算投影画像５０２を生成する。さらに、計算投影画像生成部１１２は、計算投影画像５０２を、撮像Ｘ線画像５０１を撮像したＸ線源２０１の各位置について計算投影画像５０２を生成する。
【００３１】
例えば、計算投影画像生成部１１２は、Ｘ線源２０１の位置Ｐ１における計算投影画像５０２ａと、Ｘ線源２０１の位置Ｐ２における計算投影画像５０２ｂとを３次元画像５０３から生成する。計算投影画像５０２ａは撮像Ｘ線画像５０１ａに、計算投影画像５０２ｂは撮像Ｘ線画像５０１ｂにそれぞれ対応する。
【００３２】
（位置合わせ処理）
図３の説明に戻る。
次に、画像位置合わせ部１１３により、計算投影画像と撮像Ｘ線画像との位置合わせを行う（Ｓ１１２）。
計算投影画像と、撮像Ｘ線画像の組み合わせにおいて、各画像は２次元画像のため、それらの位置合わせを行うことは容易である。ここで、計算投影画像と、撮像Ｘ線画像の組み合わせとは、同じＸ線源２０１及び検出器２０２の位置で、実際に撮像された撮像Ｘ線画像と、模擬的に生成された計算投影画像の組み合わせである。例えば、図４において、Ｘ線源２０１の位置Ｐ１と、位置Ｐ２とで撮像Ｘ線画像５０１ａ，５０１ｂが撮像されたとすると、Ｘ線源２０１の位置Ｐ１で撮像された撮像Ｘ線画像５０１ａと、Ｘ線源２０１が位置Ｐ１にあるとして模擬的に生成された計算投影画像５０２ａとの組み合わせが１つの組み合わせとなる。同様に、Ｘ線源２０１の位置Ｐ２で撮像された撮像Ｘ線画像５０１ｂと、Ｘ線源２０１が位置Ｐ２にあるとして模擬的に生成された計算投影画像５０２ｂとの組み合わせが１つの組み合わせとなる。
【００３３】
ステップＳ１１２において、画像位置合わせ部１１３は、例えば、図４の計算投影画像５０１ａを移動・回転し、計算投影画像５０２ａと撮像Ｘ線画像５０１ａの類似度を算出する。類似度として、例えば、撮像Ｘ線画像５０１ａと、計算投影画像５０２ａとの相互情報量等が用いられる。ここで、相互情報量は、撮像Ｘ線画像５０１ａと、計算投影画像５０２ａとの画素値を用いた相互情報量である。
そして、画像位置合わせ部１１３は、類似度が最大となる移動・回転パラメータを求める。すなわち、画像位置合わせ部１１３は、図４における計算投影画像５０２ａと、撮像Ｘ線画像５０１ａとの類似度が最大となる計算投影画像５０２ａの移動・回転パラメータを求める。
画像位置合わせ部１１３は、撮像Ｘ線画像５０１ｂと、計算投影画像５０２ｂとについて同様の位置合わせを行う。
【００３４】
なお、類似度の他に以下の手法が用いられてもよい。すなわち、まず、画像位置合わせ部１１３は、撮像Ｘ線画像５０１及び計算投影画像５０２における共通の基準部位を設定する。基準部位は、同一の特徴を有する箇所（例えば、臓器における所定の一部）であり、図示しない入力装置を介してユーザによって指定される。そして、画像位置合わせ部１１３は、撮像Ｘ線画像５０１及び計算投影画像５０２において基準部位が一致する移動・回転パラメータを算出する。
【００３５】
ステップＳ１１２で算出された移動・回転パラメータに従って３次元画像５０３を移動・回転することにより、図４における撮像Ｘ線画像５０１の撮像時における被検体の位置と、３次元画像５０３とを合わせることが可能となる。なお、本実施形態では計算投影画像５０２を回転、移動させることで位置合わせを行っているが、撮像Ｘ線画像５０１の方を移動・回転させて、移動・回転パラメータが求められてもよい。
【００３６】
例えば、図４における、３次元画像５０３から生成した計算投影画像５０２と、撮像Ｘ線画像５０１を用いた位置合わせでは、平行移動３自由度及び撮像方向を軸とする回転（平面内回転）２自由度の計５自由度の移動・回転パラメータを算出できる。さらに、Ｘ線源２０１の様々な位置に対応する計算投影画像５０２を生成し、各計算投影画像５０２に対応する撮像Ｘ線画像５０１と画素値を比較することで移動量を算出する手法では、３次元画像５０３から全方位の計算投影画像５０２を生成することができるため、平行移動（直交軸）３自由度と及び直交の各直交軸周りの回転３自由度の計６自由度の移動・回転パラメータを算出可能である。本実施形態の画像位置合わせでは、いずれの位置合わせ法を用いてもよいし、他の位置合わせ法を適宜用いてもよい。
本実施形態では、移動・回転パラメータとして５パラメータを算出することとする。また、ステップＳ１１２で行われる位置合わせは、いわゆる剛体位置合わせであるため、主に骨等の剛体領域の位置合わせに適している。
撮像Ｘ線画像５０１と、３次元画像５０３とは撮像時刻が異なっているため、被検体の撮像位置が異なっているが、このような位置合わせを行うことにより、以降の処理における精度を向上させることができる。
【００３７】
（骨領域減弱処理）
図３の説明に戻る。
次に、剛体領域減弱部１１４が、撮像Ｘ線画像と３次元画像とを用いて、撮像Ｘ線画像の骨領域（剛体領域）を減弱する骨領域減弱処理を行う（Ｓ１１３）。
【００３８】
ステップＳ１１３の骨領域を減弱する処理の詳細を、図５を参照して説明する。
図５は、本実施形態に係る骨領域減弱処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
まず、剛体領域減弱部１１４は、撮像Ｘ線画像のすべてと３次元画像とを取得する（Ｓ２０１）。
次に、剛体領域減弱部１１４は、３次元画像から骨領域を抽出する（Ｓ２０２）。
３次元画像であるＣＴ画像では、画素値がＣＴ値と呼ばれる規格化された数値となっている。このＣＴ値は、水を０、空気等のガスを−１０００とした相対値であり、撮像された物質の密度を示している。このため、軟組織領域、空気領域、骨領域等がＣＴ値によって識別可能である。これにより、剛体領域減弱部１１４は、例えば、軟組織領域、空気領域、骨領域等に相当する画素値を指定することにより、それぞれの領域を抽出することが可能である。
【００３９】
そして、剛体領域減弱部１１４は、骨領域のみが抽出された３次元画像を基に、入力された撮像Ｘ線画像と同一のＸ線源２０１の位置に対応する計算投影画像を生成する。すなわち、剛体領域減弱部１１４は、骨領域のみを投影した計算投影画像である骨領域計算投影画像を生成する（Ｓ２０３）。
骨領域のみが抽出された３次元画像は、元の３次元画像と同様に投影計算できるため、剛体領域減弱部１１４は、骨領域のみを投影した計算投影画像（骨領域計算投影画像）を生成することができる。
【００４０】
続いて、剛体領域減弱部１１４は、撮像Ｘ線画像から骨領域計算投影画像を差分（撮像Ｘ線画像−骨領域計算投影画像）することで骨領域減弱Ｘ線画像を生成し（Ｓ２０４）、図３のステップＳ１１４へ処理を戻す。このようにして、剛体領域減弱部１１４は、撮像Ｘ線画像の骨領域を減弱する。撮像Ｘ線画像から骨領域計算投影画像を差分した結果得られる画像を骨領域減弱Ｘ線画像と称する。なお、骨領域は体動による変化が少ないので、このような骨領域減弱Ｘ線画像の生成が可能である。
【００４１】
図６は、本実施形態に係る骨領域減弱Ｘ線画像の例を示す図である。
ステップＳ１１２において、撮像Ｘ線画像５０１と３次元画像５０３（図４参照）は位置合わせされている。前記したように、この位置合わせは、主に骨領域での剛体位置合わせでもある。よって、撮像Ｘ線画像５０１と、３次元画像５０３から生成された骨領域計算投影画像５１１とを差分することが可能である。
そして、剛体領域減弱部１１４は、骨減弱がなされていない撮像Ｘ線画像５０１から、骨領域計算投影画像５１１を差分することで、骨領域減弱Ｘ線画像５２１を生成する。
剛体領域減弱部１１４は、この処理を骨領域減弱Ｘ線画像５２１の数だけ行う。
【００４２】
（特徴部位抽出処理）
図３の説明に戻る。
そして、特徴部位抽出部１１５が、骨領域減弱Ｘ線画像から特徴部位を抽出する（Ｓ１１４）。本実施形態では、鉗子先端及びガイドシースマーカを特徴部位とする。
【００４３】
図７は、骨領域減弱Ｘ線画像における特徴部位を示す図である。
骨領域減弱Ｘ線画像５２１ａは、図４のＸ線源２０１の位置Ｐ１で撮像された撮像Ｘ線画像５０１ａを基に生成された骨領域減弱Ｘ線画像５２１である。同様に、骨領域減弱Ｘ線画像５２１ｂは、図４のＸ線源２０１の位置Ｐ２で撮像された撮像Ｘ線画像５０１ｂを基に生成された骨領域減弱Ｘ線画像５２１である。骨領域減弱Ｘ線画像５２１ａ，５２１ｂでは、骨領域が少し残っているが、骨領域が減弱される前の撮像Ｘ線画像５０１ａ，５０１ｂと比較すると、骨領域が低コントラストとなっている。
【００４４】
図７に示すように、処置具はＸ線の高吸収領域である。そのため、骨領域減弱Ｘ線画像５２１上において、処置具は他の人体構造物と比べて高コントラストとなる。そのため、コントラストの違いから、例えば鉗子先端５３１を特徴的な部位として骨領域減弱Ｘ線画像５２１から検出することは可能である。また処置具の中でもガイドシースマーカ５３２は、コントラストが異なって描出される。そのため、やはり、特徴部位抽出部１１５はコントラストの違いからガイドシースマーカ５３２を骨領域減弱Ｘ線画像５２１から抽出することができる。また、撮像Ｘ線画像５０１（図４参照）では、骨領域等が高コントラストで描出されるが、骨領域を減弱しておくと、処置具がより明瞭に描出されるため、鉗子先端５３１や、ガイドシースマーカ５３２等の特徴部位を高精度に認識することが可能である。
なお、鉗子先端５３１と、処置具におけるその他の部分もコントラストが異なっているので、コントラストを基に、特徴部位抽出部１１５が、処置具全体の画像から鉗子先端５３１を抽出することができる。
【００４５】
本実施形態では、特徴部位は、骨領域減弱Ｘ線画像５２１においてコントラストが所定の範囲の領域を認識することで特徴部位の認識を行っているが、骨領域減弱Ｘ線画像５２１を表示装置４０１に表示させ、ユーザがマウス等で領域を指定することで特徴部位の抽出を行ってもよい。
【００４６】
（体動移動量算出処理）
図３の説明に戻る。
ステップＳ１１４の後、体動移動量算出／補正部１１６は、骨領域減弱Ｘ線画像と３次元画像とを用いて体動移動量を算出する体動移動量算出処理を行う（Ｓ１１５）
まず、撮像Ｘ線画像と、撮像Ｘ線画像とは別に撮像された３次元画像は、撮像した装置が異なる上、同じ時刻に撮像されたものではない。従って、撮像Ｘ線画像の撮像時と、３次元画像撮像時における被検者の体勢、環境等が異なる。また、被検者の体動、例えば心臓の動きや、呼吸等により、人体は非剛体的に変形する。そのため、撮像時刻が異なるそれぞれの画像（撮像Ｘ線画像、３次元画像）には、体動によるずれが含まれる。
【００４７】
さらに、Ｘ線撮像システム１により異なる複数方向から撮像Ｘ線画像を撮像する場合でも、Ｘ線源２０１と検出器２０２が一組しかない場合には、同時に撮像することができない。すなわち、各一台ずつのＸ線源２０１と、検出器２０２とが回転して複数の撮像Ｘ線画像を撮像する場合、撮像されたそれぞれの撮像Ｘ線画像には体動によるずれが生じていることが考えられる。
【００４８】
ここで発明者らは、体動が、骨等の固い領域、いわゆる剛体領域にはほとんど影響しないが、軟組織領域のような柔らかい領域で起こることを見出した。すなわち、骨等の剛体領域は体動により位置が変わらないが、軟組織等の柔らかい組織は体動により位置が変わることを発明者らは見出した。
処置具は、気管支や、血管等の軟組織中に挿入されるため、軟組織と共に体動の影響を受けることとなる。このような体動の影響を補正する手法について以下に述べる。
【００４９】
図８は、本実施形態に係る体動移動量算出処理（図３のＳ１１５）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
まず、体動移動量算出／補正部１１６は、骨領域減弱Ｘ線画像のすべてと、３次元画像を取得する（Ｓ３０１）。
次に、体動移動量算出／補正部１１６は、３次元画像から骨領域を減弱した計算投影画像を生成することで骨領域減弱計算投影画像（計算減弱２次元画像）を生成する（Ｓ３０２）。図５及び図６で生成される骨領域減弱Ｘ線画像５２１が、撮像Ｘ線画像５０１から骨領域を減弱したものであるのに対し、ステップＳ３０２で生成される骨領域減弱計算投影画像は３次元画像から模擬的に生成される画像である。なお、３次元画像から骨領域を減弱した画像を生成することは、前記したようにＣＴ値を利用することで可能である。なお、骨領域減弱計算投影画像は、撮像Ｘ線画像に対応して生成される。このようにして生成された骨領域減弱計算投影画像は、計算投影画像から剛体領域を減弱したものに相当する。
続いて、体動移動量算出／補正部１１６は、骨領域減弱Ｘ線画像を非剛体変換する。（Ｓ３０３）。
【００５０】
（非剛体変換処理）
ここで、非剛体変換について図９を用いて説明する。
図９は、本実施形態に係る体動移動量算出（図８のＳ３０３）を説明するための図である。
ここで、骨領域減弱Ｘ線画像５２１ａは、Ｘ線源２０１が図４の位置Ｐ１に位置している時における撮像Ｘ線画像５０１ａを基に生成された骨領域減弱Ｘ線画像５２１である。また、骨領域減弱計算投影画像５４１ａは、骨領域減弱Ｘ線画像５２１ａに対応する骨領域減弱計算投影画像５４１である。
同様に、骨領域減弱Ｘ線画像５２１ｂは、Ｘ線源２０１が図４の位置Ｐ２に位置している時における撮像Ｘ線画像５０１ｂを基に生成された骨領域減弱Ｘ線画像５２１である。また、骨領域減弱計算投影画像５４１ｂは、骨領域減弱Ｘ線画像５２１ｂに対応する骨領域減弱計算投影画像５４１である。
【００５１】
非剛体変換で、体動移動量算出／補正部１１６は、図９に示すように、骨領域減弱Ｘ線画像５２１に格子状のメッシュを設定する。そして、メッシュにおける格子上の各点を結ぶ線が、例えば、スプライン関数による曲線となるようになめらかな曲線を設定する。そして、体動移動量算出／補正部１１６は、この曲線を、例えばスプライン関数に沿って移動させ、それに応じて画素を変換する。すなわち、体動移動量算出／補正部１１６は、骨領域減弱Ｘ線画像５２１を歪ませる（歪曲させる）ことによって非剛体変換を行う。このとき、骨領域減弱Ｘ線画像５２１が歪曲画像となり、骨領域減弱計算投影画像５４１が非歪曲画像となる。
なお、移動するひとつ又は複数の格子点の選択、移動量や移動方向はユーザが予め設定するようにしてもよい。
また、本実施形態では、骨領域減弱Ｘ線画像５２１に対して非剛体変換が行われているが、骨領域減弱計算投影画像５４１に対して非剛体変換が行われてもよい。
【００５２】
体動移動量算出／補正部１１６は、非剛体変換した骨領域減弱Ｘ線画像と、骨領域減弱計算投影画像との類似度を算出する（図８のＳ３０４）。
類似度は、非剛体変換した骨領域減弱Ｘ線画像５２１（図９参照）と、骨領域減弱計算投影画像５４１（図９参照）との画素毎における相互情報量等である。なお、類似度として相互情報量以外の指標が用いられてもよい。
【００５３】
そして、体動移動量算出／補正部１１６は、類似度が最大となったか否かを判定する（図８のＳ３０５）。
なお、図９に示すように骨領域減弱Ｘ線画像５２１と、骨領域減弱計算投影画像５４１では。互いに明暗が反転した関係となっている。このような場合、体動移動量算出／補正部１１６は、相互情報量が最小となったときを類似度最大と判定する。骨領域減弱Ｘ線画像５２１と、骨領域減弱計算投影画像５４１では。互いに明暗が反転していない場合、体動移動量算出／補正部１１６は、相互情報量が最大となったときを類似度最大と判定する。
【００５４】
ステップＳ３０５の結果、類似度が最大でない場合（Ｓ３０５→Ｎｏ）、体動移動量算出／補正部１１６は、ステップＳ３０３へ処理を戻し、骨領域減弱Ｘ線画像の非剛体変換を再度行う。
ステップＳ３０５の結果、類似度が類似度である場合（Ｓ３０５→Ｙｅｓ）、体動移動量算出／補正部１１６は、非剛体変換された骨領域減弱Ｘ線画像における非剛体変換パラメータを用いて、特徴部位が、どの程度移動したかを示す体動移動量（ずれの度合い）を算出し（Ｓ３０６）、図３のステップＳ１２１へ処理をリターンする。体動移動量は、例えば、ベクトル（移動量ベクトル）として示される。この移動量ベクトルは、非剛体変換前（ステップＳ３０２の段階）における特徴部位の位置と、ステップＳ３０６の段階での特徴部位の位置から算出される。この移動量ベクトルは、各画素について算出される。
体動移動量算出／補正部１１６は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理を、骨領域減弱Ｘ線画像それぞれについて行う。
ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理が行われることにより、体動移動量を定量的気に算出することができる。
【００５５】
（特徴部位の３次元位置算出）
図３の説明に戻る
ステップＳ１１５の後、体動移動量算出／補正部１１６は、ステップＳ１１５で算出された移動量ベクトル等の体動パラメータを基に、骨領域減弱Ｘ線画像における特徴部位の位置を補正する（Ｓ１２１）。
【００５６】
次に、３次元位置算出部１１７は、複数存在する特徴部位のうち、１つを選択する（Ｓ１２２）。本実施形態であれば、３次元位置算出部１１７が、鉗子先端か、ガイドシースマーカのどちらかを３次元位置算出部１１７が処理対象として選択する。
続いて、３次元位置算出部１１７は、処理対象となっている特徴部位（本実施形態では鉗子先端か、ガイドシースマーカ）の骨領域減弱Ｘ線画像上の位置に対応する検出器２０２上の３次元位置を算出する（Ｓ１２３）。ここで、３次元位置とは、前記したようにＸ線撮像システム１での空間的位置である。
【００５７】
骨領域減弱Ｘ線画像に対応する検出器２０２のＸ線撮像システム１内における３次元位置は、Ｘ線撮像システム１上における検出器２０２の装置構成から求められる。そして、３次元位置算出部１１７は、例えば、抽出した鉗子先端位置の検出器２０２上の位置（図１０の符号Ｋ１、Ｋ２）を算出することが可能である。
ガイドシースマーカについても同様の処理により検出器２０２上（撮像Ｘ線画像上）の３次元位置を算出することができる。
【００５８】
ここで、検出器２０２上の特徴部位の位置は、体動補正後の特徴部位の位置（以下、体動補正後の位置と称する）が用いられる。すなわち、３次元位置算出部１１７は、体動補正後の位置が、検出器２０２のどこに位置するかを算出する。
【００５９】
ステップＳ１２２の後、３次元位置算出部１１７は、処理対象となっている特徴部位について、検出器２０２上の３次元位置と、対応するＸ線源２０１の３次元位置との２点を結ぶ直線を生成する（Ｓ１３１）。
【００６０】
図１０を参照して、ステップＳ１３１の処理を説明する。
図１０は、特徴部位の３次元位置算出方法を示す図である。
３次元位置算出部１１７は、Ｘ線撮像システム１上におけるＸ線源２０１の装置構成から、撮像Ｘ線画像５０１の撮像時におけるＸ線源２０１のＸ線撮像システム１における３次元位置を求めることができる。従って、３次元位置算出部１１７は、特徴部位、例えば、抽出した鉗子先端位置の検出器２０２上の３次元位置（図１０におけるＫ１）と、Ｘ線源２０１の位置Ｐ１から、その２点を結ぶ直線Ｌ１を生成する。なお、符号Ｋ２、位置Ｐ２、直線Ｌ２、符号Ｑ１，Ｑ，Ｑ２は後記する。
【００６１】
その後、３次元位置算出部１１７は、すべての骨領域減弱Ｘ線画像について、直線の生成を完了したか否かを判定する（Ｓ１３２）。
ステップＳ１３２の結果、直線の生成を完了していない骨領域減弱Ｘ線画像が存在する場合（Ｓ１３２→Ｎｏ）、３次元位置算出部１１７は、ステップＳ１２３に戻って、処理が行われていない骨領域減弱Ｘ線画像を基に、検出器２０２上の特徴部位の位置と、Ｘ線源２０１とを結ぶ直線を算出する。本実施形態の例では、図１０の符号Ｋ２、位置Ｐ２を結ぶ直線Ｌ２を算出する。
【００６２】
この結果、特徴部位１つにつき、検出器２０２上の特徴部位の位置と、Ｘ線源２０１とを結ぶ直線は、特徴部位の数だけ生成される（本実施形態の例では２本）。
なお、本実施形態では、検出器２０２上の特徴部位の位置と、Ｘ線源２０１とを結ぶ直線を、１回１回生成しているが、１回の処理ですべての直線を生成するようにしてもよい。
【００６３】
ステップＳ１３２において、すべての骨領域減弱Ｘ線画像について、直線の生成が完了している場合（Ｓ１３２→Ｙｅｓ）、３次元位置算出部１１７は、生成されたそれぞれの直線の位置関係から特徴部位のＸ線撮像システム１における３次元位置を算出する（Ｓ１４１）。
図１１は、生成された直線の関係を示す図である。
ここで、図１０は、図１１に示す直線Ｌ１，Ｌ２をｚ軸方向からみたものに相当する。
【００６４】
図１０に示す通り、Ｘ線源２０１の位置Ｐ１と撮像Ｘ線画像５０１ａ上の特徴部位の３次元位置Ｋ１を結ぶ直線Ｌ１と、回転したＸ線源２０１の位置Ｐ２と撮像Ｘ線画像５０１ｂ上の特徴部位の３次元位置Ｋ２を結ぶ直線Ｌ２とが交わる点が特徴部位のＸ線撮像システム１における３次元位置を示している。従って、直線Ｌ１及び直線Ｌ２は、１点で交わることが理想的である。しかしながら、図１１に示すように、実際には計測誤差等があるため、直線Ｌ１と、直線Ｌ２とは必ずしも交わるとは限らず、多くの場合、いわゆるねじれの位置の関係となる。ちなみに、図１１の例では、直線Ｌ１が直線Ｌ２の下を通っている。
【００６５】
そこで、図１１に示すように、３次元位置算出部１１７は、２つの直線の距離が最も近くなる直線Ｌ１上の点Ｑ１と、直線Ｌ２上の点Ｑ２を求め、例えばその２点の中点Ｑを特徴部位の３次元位置とする。
【００６６】
点Ｑ１及び点Ｑ２は、以下の式（１）及び式（２）から求めることが可能である。
Ｑ１＝Ｋ１＋（Ｄ１−Ｄ２＊Ｄｖ）／（１−Ｄｖ＊Ｄｖ）＊ｖ１・・・（１）
Ｑ２＝Ｋ２＋（Ｄ２−Ｄ１＊Ｄｖ）／（Ｄｖ＊Ｄｖ−１）＊ｖ２・・・（２）
【００６７】
ここで、Ｋ１、Ｋ２は、図１０に示すように、検出器２０２上における特徴部位の３次元位置である。また、ｖ１は直線Ｌ１のベクトルであり、ｖ２は直線Ｌ２のベクトルである。さらに、Ｄ１、Ｄ２、Ｄｖは以下の式（３）〜（５）によって定義される。
【００６８】
Ｄ１＝（Ｋ２−Ｋ１）・ｖ１・・・（３）
Ｄ２＝（Ｋ２−Ｋ１）・ｖ２・・・（４）
Ｄｖ＝ｖ１・ｖ２・・・（５）
【００６９】
そして、３次元位置算出部１１７は、求められた点Ｑ１及び点Ｑ２の３次元位置から、特徴部位の３次元位置Ｑは次の式（６）を用いて算出される。
Ｑ＝（Ｑ１＋Ｑ２）／２・・・（６）
【００７０】
なお、３本以上の直線が生成される場合、３次元位置算出部１１７は各直線に最も近くなる点を特徴部位の３次元位置Ｑとすればよい。
このようにすることにより、算出された体動移動量に計測誤差等が含まれていても、精度よく特徴部位の３次元位置を算出することができる。
【００７１】
図３の説明に戻る。
３次元位置算出部１１７は、すべての特徴部位について、Ｘ線撮像システム１における３次元位置の算出が完了したか否かを判定する（Ｓ１４２）。
ステップＳ１４２の結果、すべての特徴部位の３次元位置の算出が完了していない場合（Ｓ１４２→Ｎｏ）、３次元位置算出部１１７は、ステップＳ１２２へ処理を戻して、残っている特徴部位の３次元位置を算出する。
【００７２】
（表示）
ステップＳ１４２の結果、すべての特徴部位について３次元位置の算出が完了している場合（Ｓ１４２→Ｙｅｓ）、位置マッピング部１１８は、ステップＳ１４１で算出した各特徴部位の位置情報を３次元画像に付加する（Ｓ１５１）。
このとき、位置マッピング部１１８は、ステップＳ１１２で算出された移動・回転パラメータを利用して、ステップＳ１４１で算出した特徴部位の位置情報を３次元画像に付加する。
ステップＳ１１２で行った位置合わせにより、撮像対象となっている被検体の位置と、３次元画像の位置とは合っている。その状態で、体動補正及び特徴部位の３次元位置の算出が行われているため、各特徴部位の３次元位置情報を３次元画像上に正しく付加することができる。
【００７３】
そして、表示処理部１１９は、特徴部位の３次元位置情報が付加された３次元画像を表示装置４０１に表示する（Ｓ１５２）。また、必要に応じて、３次元位置情報が付加された３次元画像が記憶装置４０２に記憶される。
【００７４】
図１２は、本実施形態に係る表示画面例を示す図である。
図１２に示す表示画面は、図３のステップＳ１５２で表示される画面である。
図１２に示す表示画面６００は、３次元画像表示部６０１と、第１撮像Ｘ線画像表示部６０２と、第２撮像Ｘ線画像表示部６０３とを有している。
図１２に示す例では、Ｘ線撮像システム１により取得された、撮像方向の異なる撮像Ｘ線画像それぞれが、第１撮像Ｘ線画像表示部６０２及び第２撮像Ｘ線画像表示部６０３に表示されている。そして、３次元画像表示部６０１には、図３のステップＳ１４１で算出された特徴部位（鉗子先端位置及びガイドシースマーカ）の位置６１１が付加表示されたＣＴ画像（３次元画像の断層画像）が表示されている。
【００７５】
図１２に示す例では、撮像Ｘ線画像と、３次元画像としてのＣＴ画像の断層画像が表示されているが、これに限らない。例えば、ＣＴ画像の断層画像を積層することで再構築された被検者の３次元立体画像が表示されてもよい。また、撮像Ｘ線画像の表示は省略されてもよい。あるいは、３次元画像表示部６０１と、第１撮像Ｘ線画像表示部６０２と、第２撮像Ｘ線画像表示部６０３が、選択表示されてもよい。
このような表示画面６００が表示されることにより、術者は、鉗子先端や、ガイドシースマーカをリアルタイムで視認することができる。
【００７６】
図１３は、本実施形態に係る表示画面の別の例を示す図である。
図１３では、図１２における３次元画像表示部６０１に相当する３次元画像表示部６０１ａのみを示している。図１３に示す例では、これまでの手法によって推定された特徴部位の位置が破線（符号６１２）で示されており、本実施形態による手法で推定された特徴部位の位置が実線（符号６１１）で示されている。すなわち、破線で示される特徴部位の位置は体動量補正前に推定された位置を示し、実線で示される特徴部位の位置は体動量補正後に推定された位置を示している。
図１３のような３次元画像表示部６０１ａが表示されることにより、どの程度体動補正がなされたか否かをユーザが確認することができる。
【００７７】
本実施形態によれば、被検者の体動を考慮した特徴部位の３次元位置の推定が可能となる。これにより、特徴部位の３次元位置の推定精度を向上させることができる。
【００７８】
また、本実施形態によれば、これまでの撮像Ｘ線画像のみでは認識が簡単ではなかった、病変部と鉗子先端と言った処置具の３次元的な位置関係を明確にすることが可能となる。また、３次元画像上には、例えば、撮像Ｘ線画像では認識が必ずしも簡単ではない病変部周辺の構造も明瞭に描出されているため、病変部へ向かう特徴部位のルートを確認することも可能となる。
このように、本実施形態によると、Ｘ線撮像システム１による２次元撮像画像と事前に撮像された３次元画像とを用い、病変部及び処置具等の特徴部位の相対位置関係が高精度に認識可能となり、また病変を含む処置具等の特徴部位周辺の構造が高精度に認識可能とすることができる。
【００７９】
また、本実施形態では、図９に示すように、取得された複数（本実施形態では２つ）の撮像Ｘ線画像から生成される骨領域減弱Ｘ線画像それぞれにおいて、独立に体動移動量の算出が行われる。従って、複数の撮像Ｘ線画像のそれぞれの撮像時刻が異なり、それぞれの撮像Ｘ線画像に体動が生じていても、データ処理装置１００は、その体動を補正することができる。
【００８０】
（付記）
上述の実施形態では、画像のフォーマット（データ形式）にＤＩＣＯＭフォーマットを使用しているが、もちろん他のフォーマット、例えばＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）画像やビットマップ画像等のフォーマットを用いることができる。
さらに、本実施形態では、医用画像サーバ２に３次元画像のデータを保存しているが、図示しない治療計画装置と、データ処理装置１００とが直接通信し、データファイルを交換してもよい。
また、ネットワークによるデータファイル等の通信を用いる形態を説明したが、データファイルの交換手段として他の記憶媒体、例えばフレキシブルディスクやＣＤ−Ｒ等の大容量記憶媒体を用いてもよい。
【００８１】
なお、本実施形態では、Ｘ線源２０１及び検出器２０２による撮像Ｘ線画像について説明するが、本実施形態は、これに限らず、超音波エコー等、Ｘ線による画像以外の２次元画像にも適用することができる。
また、本実施形態では、図３の骨領域減弱処理（Ｓ１１３）の後に、特徴部位の抽出（Ｓ１１４）が行われているが、これに限らない。体動移動量算出処理（Ｓ１１５）の後に、特徴部位抽出部１１５が、非剛体変換された骨領域減弱Ｘ線画像から特徴部位を抽出するようにしてもよい。
【００８２】
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。
【００８３】
また、前記した各構成、機能、各部１０１〜１０９、記憶装置４０２等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図２に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ１０２等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤ（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００８４】
１      Ｘ線撮像システム
２      医用画像サーバ
１００  データ処理装置
１０１  メモリ
１０２  ＣＰＵ
１０３  通信装置
１１０  処理部
１１１  画像取得部（２次元画像取得部、３次元画像取得部）
１１２  計算投影画像生成部（計算２次元画像生成部）
１１３  画像位置合わせ部
１１４  剛体領域減弱部
１１５  特徴部位抽出部
１１６  体動移動量算出／補正部（計算剛体領域減弱部、ずれ度算出部、位置算出部）
１１７  ３次元位置算出部（位置算出部）
１１８  位置マッピング部
１１９  表示処理部
２０１  Ｘ線源
２０２  検出器
４０１  表示装置（表示部）
４０２  記憶装置
５０１，５０１ａ，５０１ｂ  撮像Ｘ線画像（２次元画像）
５０２，５０２ａ，５０２ｂ  計算投影画像（計算２次元画像）
５０３  ３次元画像
５１１  骨領域計算投影画像
５２１，５２１ａ，５２１ｂ  骨領域減弱Ｘ線画像（減弱２次元画像）
５３１  鉗子先端（特徴部位）
５３２  ガイドシースマーカ（特徴部位）
５４１，５４１ａ，５４１ｂ  骨領域減弱計算投影画像（計算減弱２次元画像）
６００  表示画面
６０１，６０１ａ  ３次元画像表示部
６０２  第１撮像Ｘ線画像表示部
６０３  第２撮像Ｘ線画像表示部
Ｌ１，Ｌ２  直線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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