(57)【要約】【課題】３次元画像から生成される画像における視認性を向上させる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、第１の３次元画像を取得し、取得した第１の３次元画像に対して画像処理を適用して第２の３次元画像を生成し、生成した第２の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の投影画像を生成する。画像処理装置は、その投影処理に係るパラメータに基づいて、３次元画像の画像処理で用いるパラメータを決定する。【選択図】  図２
2019063504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の３次元画像を取得する第１の取得手段と、
前記第１の３次元画像に対して画像処理を適用して第２の３次元画像を生成する画像処理手段と、
前記第２の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の投影画像を生成する投影手段と、を備え、
前記画像処理手段は、前記投影手段が行う投影処理に係るパラメータに基づいて、前記画像処理のパラメータを決定する、ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記投影処理に係るパラメータは、前記投影処理における投影範囲の厚みを含み、
前記画像処理手段は、前記投影範囲の厚みに基づいて、前記画像処理のパラメータを決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像処理は所定濃度領域を減弱もしくは強調する階調処理であり、
前記画像処理手段は、前記階調処理における前記所定濃度領域の減弱もしくは強調の度合いを制御するパラメータを決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記投影処理は総和値投影であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記投影処理に係るパラメータによって示される前記投影処理における投影範囲の厚みが大きいほど前記所定濃度領域の減弱もしくは強調の度合いを強くすることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理手段は画像中の塊状構造を減弱あるいは強調する処理および画像中の線状構造を減弱あるいは強調する処理のいずれか一方、もしくは２つの画像処理手段の組み合わせであることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理手段は、塊状構造を強調し、線状構造を減弱することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記投影処理は最大値投影であることを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記投影処理に係るパラメータによって示される前記投影処理における投影範囲の厚みが所定値より大きい場合に前記画像処理を実行し、前記投影範囲の前記厚みが所定値以下の場合は前記画像処理を実行しないことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
第１の３次元画像を取得する第１の取得手段と、
前記第１の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の第１の投影画像を生成する投影手段と、
前記第１の３次元画像に対して画像処理を適用して第２の３次元画像を生成する画像処理手段と、を備え、
前記画像処理手段は、前記第１の投影画像の特徴量に基づいて前記第１の３次元画像に対する画像処理に係るパラメータを決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像処理手段は、前記パラメータに基づいて、前記第１の３次元画像に対して前記画像処理を適用して第２の３次元画像を生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記投影手段は、前記第２の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の第２の投影画像を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記画像処理手段は、前記第１の投影画像の特徴量に基づいて前記画像処理を実行するか否かを決定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記特徴量は、前記第１の投影画像のコントラスト値を含むことを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記特徴量は、前記第１の投影画像のコントラスト値を含み、
前記画像処理手段は、前記コントラスト値が所定値以下の場合は前記画像処理を実行し、前記コントラスト値が前記所定値より大きい場合は前記画像処理を実行しないことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記特徴量は、前記第１の投影画像のコントラスト値を含み、
前記画像処理手段は、前記コントラスト値が前記所定値以下の場合に、当該コントラスト値が前記所定値より大きくなるように前記画像処理の効果を強めることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記投影手段により生成された投影画像を表示部に表示させる表示制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
３次元画像を処理する画像処理方法であって、
第１の３次元画像を取得する第１の取得工程と、
前記第１の３次元画像に対して画像処理を適用して第２の３次元画像を生成する画像処理工程と、
前記第２の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の投影画像を生成する投影工程と、を備え、
前記画像処理工程では、前記投影工程が行う投影処理に係るパラメータに基づいて、前記画像処理のパラメータを決定する、ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
３次元画像を処理する画像処理方法であって、
第１の３次元画像を取得する第１の取得工程と、
前記第１の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の投影画像を生成する投影工程と、
前記投影画像の特徴量に基づいて前記第１の３次元画像に対する画像処理に係るパラメータを決定する画像処理工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
コンピュータを、請求項１乃至１７のいずれか１項に記載された画像処理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、撮像装置（モダリティ）で撮像した３次元画像から２次元投影画像を生成する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野において、３次元ＣＴ画像装置やＭＲＩ装置など、被検体の高精細な３次元画像を取得できる撮像装置（モダリティ）が開発されている。従来の、単純Ｘ線画像に代表される２次元画像と比較すると、３次元画像では医師が読影すべき画像の枚数が多くなる。そのため、被検体の３次元的な構造を一目で把握でき、読影時間を大幅に増やすことなく、よりよい読影を可能にするための画像表示方法が求められている。
【０００３】
被検体の３次元構造を１枚の表示画像で把握するために、ＭＩＰ（最大値投影：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）やボリュームレンダリングをはじめとする種々の投影表示が一般的に用いられている。特に、投影表示によって病変などの注目領域を観察する際には、投影範囲を一定の厚みに限定する「スラブ投影」を行う場合がある。このスラブ投影において、上記の投影範囲をスラブ厚という。特許文献１には、このスラブ投影において、事前計算を用いることで投影計算に要する計算時間を短縮する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−３０６９３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Sato Y. et al., Tissue Classification Based on 3D Local Intensity Structures for Volume Rendering. IEEE Trans Vis Computer Graphics 6:160-180,2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、投影表示の際の投影パラメータ（例えばスラブ厚）を変更すると、注目領域の視認性が低下する場合があるという課題があった。
【０００７】
本発明は、３次元画像から生成される画像における視認性を向上させる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様による画像処理装置は、
第１の３次元画像を取得する第１の取得手段と、
前記第１の３次元画像に対して画像処理を適用して第２の３次元画像を生成する画像処理手段と、
前記第２の３次元画像に対して投影処理を適用して２次元の投影画像を生成する投影手段と、
前記投影処理に係るパラメータに基づいて、前記画像処理のパラメータを決定する決定手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、３次元画像から生成される画像における視認性を向上させる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図。
【図２】第１実施形態における全体の処理手順を示すフローチャート。
【図３Ａ】低濃度領域減弱処理における濃度値変換関数を表す図。
【図３Ｂ】低濃度領域減弱処理における濃度値変換関数を表す図。
【図４Ａ】低濃度領域減弱処理の処理結果を表す模式図。
【図４Ｂ】低濃度領域減弱処理の処理結果を表す模式図。
【図５】第２実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図。
【図６】第２実施形態における全体の処理手順を示すフローチャート
【図７】画像処理装置のハードウェア構成例および画像処理システムの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面に従って本発明の実施形態について詳説する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。
【００１２】
＜第１実施形態＞
第１実施形態に係る画像処理装置は、２次元投影処理におけるスラブ厚に応じて３次元画像処理のパラメータを調整することで、注目領域における視認性を向上させる。第１実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置によって乳房領域を撮像した３次元ＣＴ画像（以下、乳房ＣＴ画像と呼ぶ）を対象とする場合を例に挙げて説明する。なお、以下では、乳房ＣＴ画像における注目領域とは、腫瘤領域を指すものとする。
【００１３】
ここで、第１実施形態の前提となる課題について具体的に述べる。乳房ＣＴ画像の読影では、公知の投影手法である総和値投影法（Ｒａｙ  Ｓｕｍｍａｔｉｏｎ投影法。以下、ＲａｙＳｕｍ投影と呼ぶ）を用いて、２次元投影画像（以下、単に投影画像ともいう）を算出・表示する。ＲａｙＳｕｍ投影とは、投影画像における１つのピクセルへと至る投影経路上の濃度値を全て加算したものを、投影画像の該ピクセルの濃度値とする投影方法である。ＲａｙＳｕｍ投影を用いることで、注目領域である腫瘤領域の輪郭やその周辺組織の引き込み具合など、読影に必要な陰影を観察することができる。他方、ＲａｙＳｕｍ投影では、投影前の３次元画像において腫瘤領域と周辺領域とのコントラストの差が小さい場合、スラブ厚を一定以上（乳房ＣＴ画像の場合、例えば５ｍｍ以上）にすると投影画像におけるコントラストが低下し、腫瘤領域を観察しづらくなる。
【００１４】
上記の課題を解決するために、第１実施形態では、投影処理に先立って、３次元画像において所定濃度領域を減弱もしくは強調する画像処理（階調処理）を行うことにより、腫瘤領域と周辺領域とのコントラストを大きくするアプローチを採る。周辺領域の濃度は腫瘤領域の濃度よりも低いので、低濃度領域（周辺領域）を減弱することもしくは高濃度領域（腫瘤領域）を強調する階調処理を用いることができる。第１実施形態では、周辺領域（低濃度領域）の濃度値を減弱する階調処理により腫瘤領域と周辺領域とのコントラストを大きくする。以下では、この処理を、「低濃度領域減弱処理」と呼ぶこととする。低濃度領域減弱処理の詳細は、ステップＳ２０２（図２）の説明で示す。低濃度領域減弱処理を行うことで、スラブ厚を大きな値に設定しても投影画像のコントラストを維持することができる。一方、投影なしの場合（スライスを表示する場合）やスラブ厚が小さい場合には、コントラストが大きすぎる不自然な画像になる可能性がある。本実施形態では、投影なしの場合やスラブ厚が一定以下の場合には低濃度領域減弱処理の効果を弱め、スラブ厚が一定値よりも大きい場合には低濃度領域減弱処理の効果を強めることによって、上述の課題に対応する。こうして、本実施形態の画像処理装置はスラブ厚が変更されても好適なコントラストの投影画像を提供可能にする。
【００１５】
以下、図１乃至図４Ａ、図４Ｂ、図７を用いて第１実施形態の構成及び処理を説明する。図７は、第１実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例と画像処理システムの構成例を示す図である。本実施形態の画像処理システムでは、３次元画像を取得するためのモダリティの一例としてのＸ線ＣＴ装置１２０、Ｘ線ＣＴ装置１２０により得られた３次元画像を格納／管理するデータサーバ１５０、画像処理装置１００がネットワーク１３０に接続されている。画像処理装置１００は、ＣＰＵ７０１、メモリ７０２、記憶装置７０３、入出力インターフェース７０４、ネットワークインターフェース７０９を備え、各々はバス７０７により相互に接続されている。なお、データサーバ１５０と画像処理装置１００とは、ネットワーク１３０を介さずに直接に接続されてもよい。また、画像処理装置１００がデータサーバ１５０の機能を有していてもよい。
【００１６】
画像処理装置１００において、ＣＰＵ７０１は、記憶装置７０３に記憶されているプログラム７０８を実行することにより各種機能を実行する。メモリ７０２は、ＣＰＵ７０１が記憶装置７０３から読み出したプログラムやデータを一時的に記憶する。また、メモリ７０２は、ＣＰＵ７０１が各種のプログラムを実行するために用いる作業領域としても利用される。記憶装置７０３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）や各種プログラムや制御プログラム、データ等を記憶する。なお、制御用のプログラム７０８は記憶装置７０３の一部データとして格納されている。ＣＰＵ７０１は、プログラム７０８を実行することにより画像処理装置１００における各種制御を実現する。例えば、画像処理装置１００の図１等により後述する機能や処理は、ＣＰＵ７０１が記憶装置７０３に格納されているプログラム７０８を読み出し、このプログラムを実行することにより実現される。なお、図１等により後述される画像処理装置１００の機能の一部あるいはすべてが専用のハードウェアにより実現されるようにしてもよい。入出力インターフェース７０４には操作部１６０、表示部１７０が接続される。ネットワークインターフェース７０９は、画像処理装置１００とネットワーク１３０を接続する。
【００１７】
図１は、第１実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す。図７の参照により上述したように、第１実施形態における画像処理装置１００は、データサーバ１５０、操作部１６０、表示部１７０と接続されている。
【００１８】
データサーバ１５０が保持する３次元画像は、Ｘ線ＣＴ装置１２０を用いて、被検体を予め撮像して得られた３次元断層画像である。なお、３次元断層画像は２次元断層画像の集合として構成されており、各２次元断層画像の位置および姿勢は、基準座標系（被検体を基準とした空間中の座標系）に変換した上でデータサーバ１５０に保持されているものとする。基準座標系で表現された３次元画像は、画像取得部１０２を介して画像処理装置１００に入力される。操作部１６０は、パラメータ取得部１０４の制御下で、投影処理のパラメータ（例えばスラブ厚）を入力するための、ユーザによるマウスやキーボードの操作入力を受け付ける。表示部１７０は、表示制御部１１０の制御下で画像処理装置１００が生成する表示画像を表示する。また、表示部１７０には、ユーザからの指示を取得するためのＧＵＩも配置されている。
【００１９】
画像処理装置１００において、画像取得部１０２は、データサーバ１５０から３次元画像（元画像）を取得する。パラメータ取得部１０４は、操作部１６０が受け付けたユーザからの指示に応じて、投影処理のパラメータを取得する。画像処理部１０６は、３次元画像に画像処理を施して、処理済みの３次元画像を算出する。また、画像処理部１０６は、パラメータ取得部１０４から投影処理のパラメータを取得し、このパラメータに基づいて画像処理のパラメータを決定する。この処理の詳細は、ステップＳ２０２の説明で述べる。画像投影部１０８は、パラメータ取得部１０４から投影処理のパラメータを取得し、このパラメータに基づいて、画像処理部１０６により処理済みの３次元画像を投影し、２次元投影画像を算出する。この処理の詳細は、ステップＳ２０４の説明で述べる。表示制御部１１０は、画像投影部１０８により算出された２次元投影画像を、表示部１７０に表示させる。
【００２０】
図２は、画像処理装置１００が行う画像処理方法の手順を示すフローチャートである。ステップＳ２００において、画像取得部１０２は、データサーバ１５０から被検体の３次元画像を取得し、取得した３次元画像を画像処理部１０６と表示制御部１１０へ出力する。ステップＳ２０１において、パラメータ取得部１０４は、ユーザからの指示に従って、スラブ投影パラメータを取得する。第１実施形態において、スラブ投影パラメータは、投影方向ベクトル、投影範囲の厚み（スラブ厚）、および投影範囲の中心位置座標を含む。
【００２１】
スラブ投影パラメータの取得方法の一例を示す。いま、ステップＳ２００で取得した３次元画像のうち、ある１枚のスライス画像が表示部１７０に表示されているとする。この表示画像は、ユーザの指示に従って任意位置・任意断面方向の断面画像に変更できるものとする。ユーザは、スライスを移動させたり、拡大・縮小を行ったり、断面方向を変化させたりしながら、投影計算の中心となる位置を探す。そして、投影計算の中心となる位置が決まったら、表示部１７０に表示されているテキストボックスに、スラブ厚を入力する。例えば、３．０ｍｍといった値を入力する。この場合、現在表示されている任意断面スライスにおけるスライスと直交する向きが投影方向ベクトルであり、現在表示されている表示画像の中心位置が投影範囲の中心位置座標であり、テキストボックスに入力された値がスラブ厚となる。これらの値が、スラブ投影パラメータとして画像処理装置１００へと入力される。
【００２２】
次に、ステップＳ２０２において、画像処理部１０６は、ステップＳ２０１で取得されたスラブ投影パラメータに基づいて、画像処理パラメータを決定する。本実施形態において、スラブ投影パラメータのうち、ステップＳ２０２で使用されるのは、スラブ厚である。また、第１実施形態において、ステップＳ２０３で３次元画像に対して適用される画像処理は、上述したように３次元画像中の周辺領域の濃度を減弱させるための低濃度領域減弱処理である。ステップＳ２０２では、画像処理部１０６は、低濃度領域減弱処理における所定濃度領域の減弱もしくは強調の度合いを制御するパラメータを決定する。
【００２３】
ステップＳ２０２で算出される画像処理パラメータの説明に先立ち、図３Ａ、図３Ｂを用いて低濃度値領域減弱処理について説明する。図３Ａ，図３Ｂは、低濃度領域減弱処理における濃度値変換を表すグラフである。図３Ａと図３Ｂのそれぞれにおいて、横軸の値は元画像における濃度値の値を表し、縦軸の値は処理結果画像における濃度値の値を表す。図３Ａは濃度値変換前、すなわち無変換の場合を表している。一方、図３Ｂは、低濃度領域減弱処理を行う場合の濃度値変換を表すグラフである。図３Ｂに示す濃度値変換は、以下の［数１］で表される。
【００２４】
【数１】
2019063504.tif 000003
【００２５】
ここで、ｘとｙはそれぞれ濃度値変換前および濃度値変換後の濃度値、αは濃度値変換関数の傾きを制御する係数、ｓｔｈは減弱する濃度値の閾値を決める減弱濃度閾値である。また、ｘｍｉｎは濃度値を減弱する際の最低濃度値を表し、ＣＴ画像の場合、この値は−１０００、すなわち空気領域に相当する濃度値とする。［数１］はすなわち、元画像の濃度値をシグモイド関数に基づいて重みづけることで濃度値変換を行うことを意味する。図３Ｂは、α＝０．０５、ｓｔｈ＝−５０の場合を示している。
【００２６】
ステップＳ２０２において算出の対象となる画像処理パラメータとは、［数１］におけるα（傾きを制御する係数）と、ｓｔｈ（減弱濃度閾値）の２つである。本実施形態においては、スラブ厚が所定値（ここでは５．０ｍｍ）より大きい場合はα＝０．０５、ｓｔｈ＝−５０として低濃度領域減弱処理を行う。一方、スラブ厚が所定値以下の場合は低濃度減弱処理が実質的に行われないようにパラメータを設定する（例えば、α＝０．０、ｓｔｈ≪−１０００とする）。なお、スラブ厚が所定値以下の場合、あるいはスライスを表示する場合には、３次元画像に対して低濃度減弱処理を行わないように処理を切り換えるようにしてもよい。この場合、画像処理前の３次元画像が用いられて、投影処理及び投影画像の表示、あるいはスライスの表示が行われる。
【００２７】
なお、第１実施形態においては、低濃度領域減弱処理を「適用する／しない」が切り替わるスラブ厚を５．０ｍｍとしているが、この値は一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。また、低濃度領域減弱処理のパラメータ値（α＝０．０５、ｓｔｈ＝−５０）も一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。
【００２８】
また、第１実施形態においては、スラブ厚に応じて低濃度領域減弱処理を「適用する／しない」を切り替える場合を例に挙げて説明したが、スラブ厚に応じて低濃度領域減弱処理のパラメータ値を連続的に変化させるようにしてもよい。この場合、スラブ厚が所定値（例えば５．０ｍｍ）の場合はα＝０．０かつｓｔｈ＝−１０００とし、別の所定値（例えば１５．０ｍｍ）の場合はα＝０．０５かつｓｔｈ＝―５０とする。そして、これら２種類のパラメータの値を、スラブ厚５．０ｍｍから１５．０ｍｍの間で線形につなぐ値に設定する。このようにすることで、投影処理における投影範囲の厚み（スラブ厚）が大きいほど低濃度領域減弱処理の度合いを大きくすることができ、スラブ厚の増大に伴う投影画像におけるコントラストの低下を、効果的に補正することができる。
【００２９】
ステップＳ２０３において、画像処理部１０６は、ステップＳ２０２で算出された画像処理パラメータを用いて、ステップＳ２００で取得した３次元画像に対して画像処理を適用する。ステップＳ２０２で既に述べたとおり、第１実施形態における画像処理は、低濃度領域減弱処理である。
【００３０】
図４Ａ、図４Ｂを用いて、本実施形態による低濃度領域減弱処理の効果を説明する。図４Ａ、図４Ｂでは、乳房領域を撮像した３次元ＣＴ画像における腫瘤領域近傍を模式的に表しており、図４Ａは画像処理適用前を、図４Ｂは画像処理適用後を表している。図４Ａによると、画像中央付近に腫瘤領域が存在し、腫瘤領域の周辺には乳腺領域が存在している。腫瘤領域は球に近い形をした、高い濃度値を持つ塊状構造領域であり、乳腺領域は、腫瘤領域と同程度の濃度値を有する線状構造である。そして、腫瘤領域と乳腺領域は、図４Ａでは濃い灰色で示された脂肪領域の中に浮かんでいる。低濃度領域減弱処理とは、図４Ａのような画像を、図４Ａのような画像に変換する処理である。すなわち、濃度値が所定値よりも高い領域はそのまま通過させる一方で、濃度値が所定値以下の領域は低濃度（ＣＴ画像の場合は、空気領域を表すＣＴ値である−１０００）に減弱させる処理である。ここで、本処理が２値化処理とは異なることに注意されたい。つまり、濃度値が所定値よりも高い領域はそのまま通過するため、濃度値が高い領域は、元画像と同じ濃淡を有している。
【００３１】
ステップＳ２０４において、画像投影部１０８は、ステップＳ２０１で取得されたスラブ投影パラメータ（投影計算を行う範囲の中心位置座標、投影方向ベクトル、および投影を行う範囲の厚み（スラブ厚））を用いて画像投影処理を行い、投影画像を算出する。前述の通り、本実施形態においては、画像投影手法として、公知の投影手法である総和値投影法（ＲａｙＳｕｍ投影）を用いる。
【００３２】
スラブ厚を用いる場合のＲａｙＳｕｍ投影について説明する。３次元画像中の全領域を投影処理の算出対象とする通常の投影処理に対して、スラブ厚を用いる場合は、領域を限定した投影処理を行う。すなわち、投影計算を行う範囲の中心位置座標を投影計算の起点として、その前後の、投影方向に「±スラブ厚÷２」の範囲を投影処理の算出範囲とする。このようにすることで、投影処理の算出対象とする範囲を注目範囲に限定することができる。
【００３３】
ステップＳ２０５において、表示制御部１１０は、ステップＳ２０４で算出された投影画像を、表示部１７０に表示する制御を行う。
【００３４】
以上のように、第１実施形態によれば、ＲａｙＳｕｍ投影処理においてスラブ厚を厚くした場合であっても、コントラストが強調された投影画像を算出することができ、３次元画像を容易に読影できるという効果がある。
【００３５】
＜変形例１−１＞
第１実施形態では、投影表示におけるスラブ厚が所定値よりも大きい場合には低濃度領域減弱処理を行い、スラブ厚が所定値以下の場合には低濃度領域減弱処理を行わない場合を例に挙げて説明した。すなわち、スラブ厚に応じて低濃度領域減弱処理を行うか行わないかを切り換える構成を説明した。しかしながら、低濃度領域減弱処理を行うか否かを切り換える構成は、これに限られるものではない。例えば、投影表示を行うか行わないかに応じて低濃度領域減弱処理を行うか行わないかを切り替える構成であってもよい。例えば、投影表示を行わない場合には低濃度領域減弱処理を行わず、投影表示を行う場合には、スラブ厚に関わらず低濃度領域減弱処理を行うようにしてもよい。
【００３６】
この場合には、画像処理を行うか行わないかの条件判定において、「画像処理を行った場合の方が投影画像の観察を行いやすいのはスラブ厚が何ｍｍ以上の場合である」、といった類の事前知識が不要となる。そのため、被検体の種類に依存せずに本件の技術を適用可能になるという効果がある。
【００３７】
＜変形例１−２＞
第１実施形態では、画像処理部１０６が行う画像処理は低濃度領域減弱処理であり、また、画像投影部１０８が行う投影処理はＲａｙＳｕｍ投影である場合を例に挙げて説明したが、これら以外の画像処理手法および投影手法を用いてもよい。例えば、３次元画像の画像処理には塊状構造強調および線構造減弱を用い、投影処理には公知の投影手法である最大値投影（Maximum Intensity Projection：ＭＩＰ）を用いる構成であってもよい。
【００３８】
ＭＩＰは、投影経路上における最大濃度値を２次元投影画像における該当ピクセルの濃度値として採用する投影手法である。スラブ厚を厚くするほど注目領域と非注目領域のコントラストが低下する傾向があるＲａｙＳｕｍ投影とは異なり、注目領域の濃度値が高ければ、注目領域の輪郭を明瞭に描出することができる。その一方で、ノイズの影響を受けやすいという問題がある。また、本実施形態で例示している乳房ＣＴ画像の場合、注目領域である腫瘤領域の周辺には、腫瘤領域と同程度に高濃度で線状構造を有する「乳腺領域」が存在する場合が多い。そのため、腫瘤領域が乳腺領域に埋もれて観察しづらくなるという問題がある。
【００３９】
変形例１−２では、画像処理によって腫瘤領域の強調と乳腺領域の減弱を行うことで、上記問題を解決する。公知の手法として、画像濃度値の２階偏微分行列（ヘッセ行列）の固有値に基づいて、画像中の局所領域が塊状構造／線状構造／面状構造のどれに近いかを判別する技術が知られている（非特許文献１）。変形例１−２における画像処理では、例えばこの公知手法を用いて３次元画像中の塊状構造領域と線状構造領域を抽出する。本実施形態で対象とする乳房ＣＴ画像においては、塊状構造領域は腫瘤領域（第１実施形態における注目領域）、線状構造領域は乳腺領域（第１実施形態における非注目領域）に相当する。そして、塊状構造領域は強調すなわち濃度値を大きくし、線状構造領域は減弱すなわち濃度値を小さくする。そして、このような画像処理を、ＭＩＰのスラブ厚が所定値以上の場合に適用する。
【００４０】
変形例１−２によれば、画像処理によって注目領域（腫瘤領域）以外の領域の濃度値が減弱されるため、投影手法としてＭＩＰを用いる場合に、注目領域の輪郭描出の明瞭性と、注目領域の観察のしやすさとを両立することができるという効果がある。
【００４１】
＜変形例１−３＞
第１実施形態においては、ＧＵＩアプリケーションを用いて対話的にパラメータを設定する場合を例に挙げて説明した（ステップＳ２０１）。一方、第１実施形態で述べた３種類のパラメータ（スラブ投影パラメータ）を設定できる方法であれば、任意の設定方法を用いることができる。例えば、非特許文献１で開示されている、ヘッセ行列の固有値を用いた塊状構造強調フィルタといった公知の手法を用いて、注目領域を自動抽出する。そして、この抽出範囲を十分に含むように、投影方向・スラブ厚・中心位置座標（３種類のパラメータ）を自動設定するようにしてもよい。このようにすることで、ユーザによる投影処理のためのパラメータの手動設定の手間を無くすことができる。
【００４２】
＜変形例１−４＞
第１実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１２０によって被検体を撮像する場合を例に挙げて説明したが、本発明の適用対象はＸ線ＣＴ装置に限られるものではない。例えば、ＭＲＩ装置、次元超音波撮影装置、光音響トモグラフィ装置、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ装置、ＯＣＴ装置といった種々のモダリティの任意の一つを用いてもよい。
【００４３】
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、画像投影パラメータの一つであるスラブ厚に基づいて画像処理のパラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。一方、第２実施形態に係る画像処理装置は、画像投影パラメータではなく、２次元投影画像から算出される特徴量に基づいて画像処理のパラメータを算出する。具体的には、２次元投影画像のコントラストに基づいて三次元画像に対する画像処理のパラメータを算出する。図５に第２実施形態に係る画像処理システムの構成を示す。ただし、第１実施形態と共通する構成については図１と同じ番号を付している。なお、第２実施形態では、画像処理として、第１実施形態と同様に、低濃度領域減弱処理を用いる場合を例に挙げて説明する。
【００４４】
画像処理装置１００において、画像処理部５０６は、画像取得部１０２が取得する３次元画像、および、コントラスト評価部５１２が算出する「２次元投影画像のコントラストが所定値よりも大きいか否か」の判定結果を入力する。そして、この判定結果に基づいて画像処理のパラメータを算出し、算出した画像処理のパラメータを用いて３次元画像に対して画像処理を実行する。画像処理部５０６が実行する処理の詳細は、ステップＳ６０４の説明において述べる。
【００４５】
画像投影部５０８は、画像取得部１０２が取得した被検体の３次元画像（元画像）もしくは画像処理部５０６によって画像処理が適用された３次元画像（処理結果画像）と、パラメータ取得部１０４が取得した画像投影パラメータを入力する。そして、画像投影部５０８は、これら入力されたデータをもとに２次元投影画像を算出し、算出された２次元投影画像を表示制御部１１０およびコントラスト評価部５１２へ出力する。第１実施形態の画像投影部１０８と比較すると、画像投影部５０８は、入力画像が処理結果画像だけでなく元画像も取り得ること、出力先としてコントラスト評価部５１２が追加されたことの２点が異なるが、処理内容は同一である。
【００４６】
コントラスト評価部５１２は、画像投影部５０８によって算出された投影画像を入力し、入力された投影画像のコントラスト値を特徴量として算出し、算出されたコントラスト値が所定値よりも大きいか否かを判定する。コントラスト評価部５１２は、その判定結果を画像処理部５０６へ出力する。コントラスト評価部５１２が実行する処理の詳細は、ステップＳ６０３の説明において述べる。
【００４７】
図６は、第２実施形態において画像処理装置１００が行う画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ６００からＳ６０１、Ｓ６０５、Ｓ６０７はそれぞれ、図２のステップＳ２００からＳ２０１、Ｓ２０３、Ｓ２０５の処理と同様である。また、ステップＳ６０２とＳ６０６は図２のステップＳ２０４（投影処理を実行）と同様である。そのため、これらの処理については説明を省略する。
【００４８】
ステップＳ６０３において、コントラスト評価部５１２は、画像投影部５０８が算出した２次元投影画像のコントラスト値を算出し、コントラスト値が所定一定値より大きいか否かの情報を画像処理部５０６へ出力する。コントラスト値は、例えば、公知の手法であるＭｉｃｈｅｌｓｏｎコントラストを用いて算出され得る。すなわち、以下の［数２］を用いて算出する。
【００４９】
【数２】
2019063504.tif 000004
【００５０】
ここで、Ｃはコントラスト値、ＬｍａｘおよびＬｍｉｎはそれぞれ２次元投影画像における濃度の最大値および濃度の最小値である。コントラスト評価部５１２は、コントラスト値Ｃが所定値（例えば０．５）よりも大きければ「所定値よりも大きい」と判定し、そうでなければ「所定値以下」と判定する。
【００５１】
なお、［数２］に示した式は画像中の最大濃度値と最小濃度値に基づいてコントラスト値を算出している。そのため、画像中に極端に高濃度あるいは低濃度のノイズが含まれている場合には、正しくコントラストを算出できない可能性がある。この問題に対処するため、コントラスト値の算出に先立って、ガウスフィルタ等の公知の平滑化フィルタを用いてあらかじめ画像を平滑化しておくようにしてもよい。
【００５２】
ステップＳ６０３において、コントラスト値が所定値よりも小さいと判定された場合には、Ｓ６０４において画像処理部５０６は、画像取得部１０２が取得した被検体３次元画像（元画像）に対して、低濃度領域減弱処理を適用する。低濃度領域減弱処理のパラメータは、第１実施形態と同様に、α＝０．０５かつｓｔｈ＝−５０とする。
【００５３】
なお、ここでは、コントラスト値が所定値以下の場合に、予め決められたパラメータ値で画像処理を行う場合を例に挙げて説明したがこれに限られるものではない。例えば、コントラスト値が所定値よりも大きくなるまで段階的に画像処理の効果を強めるように画像処理のパラメータを最適化してもよい。これは、αとｓｔｈという２種類のパラメータを、コントラスト値Ｃを所定値よりも大きくするという条件のもとで最適化することに相当する。最適化には、最急降下法やＰｏｗｅｌｌ法をはじめとする公知の繰り返し最適化手法を用いることが可能である。
【００５４】
以上のように、第２実施形態によれば、２次元投影画像算出のために入力されるパラメータではなく、２次元投影画像を直接評価することで、画像処理のパラメータを算出することが可能になる。
【００５５】
なお、第２実施形態では、画像処理部５０６による画像処理を実行するか否かを投影画像のコントラスト値の評価により決定したが、これに限られるものではない。入力された３次元画像から取得された投影画像についてコントラスト以外の特徴量を取得し、コントラスト以外の特徴量を評価することにより、三次元画像に対する画像処理に係るパラメータを決定してもよい。例えば、投影画像に対して、非特許文献１に開示されている塊状／線状／面状の構造を判別する処理を行うことにより、「塊状らしさ」を投影画像の特徴量として取得してもよい。この場合、現在注目している領域が、塊状構造領域（例えば、乳房ＣＴ画像の場合は、腫瘤領域）に近いか否かを評価して、画像処理を実行するか否かを決定してもよい。また、取得された投影画像から複数種類の特徴量を取得し、これらに基づいて画像処理（低濃度領域減弱処理）を実行するか否かを切り換えるようにしてもよい。
【００５６】
＜その他の実施形態＞
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、画像処理装置の機能を分散させることで複数の機器から構成されるシステムに本発明を適用してもよいし、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００５７】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１００：画像処理装置、１０２：画像取得部、１０４：パラメータ取得部、１０６：画像処理部、１０８：画像投影部、１１０：表示制御部、１５０：データサーバ、１６０：操作部、１７０：表示部
【図１】
2019063504.tif 000005
【図２】
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【図３Ａ】
2019063504.tif 000007
【図３Ｂ】
2019063504.tif 000008
【図４Ａ】
2019063504.tif 000009
【図４Ｂ】
2019063504.tif 000010
【図５】
2019063504.tif 000011
【図６】
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【図７】
2019063504.tif 000013