(57)【要約】【課題】放射線断層撮影により得られた画像において、被写体の微小な構造物を表す像を維持しつつ画像ノイズを抑制する。【解決手段】被写体の放射線断層撮影により得られた画像において、画素値の閾値処理により放射線高吸収領域を抽出する抽出手段と、抽出された放射線高吸収領域のうち大きさが所定レベル以下のものを微小構造物の領域として検出する検出手段と、上記画像の全領域のうち、微小構造物の領域とは異なる非微小構造物の領域に対しては第１のノイズ低減が成され、微小構造物の領域に対しては第１のノイズ低減よりノイズ低減効果が小さい第２のノイズ低減が成されるかノイズ低減が実質的に成されない所定の処理を行う処理手段と、を備えた画像処理装置を提供する。【選択図】図３
2015205019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の放射線断層撮影により得られた画像において、画素値の閾値処理により放射線高吸収領域を抽出する抽出手段と、
抽出された前記放射線高吸収領域のうち面方向の広がりが所定レベル以下のものを微小構造物の領域として検出する検出手段と、
前記画像の全領域のうち、前記微小構造物の領域とは異なる非微小構造物の領域に対しては第１のノイズ低減が成され、前記微小構造物の領域に対しては前記第１のノイズ低減よりノイズ低減効果が小さい第２のノイズ低減が成されるか又はノイズ低減が実質的に成されない所定の処理を行う処理手段と、を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、
前記画像上の各位置について所定の大きさの注目領域を設定して、該注目領域内において該注目領域の外側と不連続に存在する前記放射線高吸収領域の画素数を計数し、少なくとも該画素数が所定値以下であるときに該放射線高吸収領域を微小構造物の領域として検出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像は、３次元画像であり、
前記検出手段は、前記３次元画像に含まれる所定の２次元画像上に設定された前記注目領域内に該注目領域の外側と不連続に存在する前記放射線高吸収領域の画素数が所定値以下であり、かつ、前記注目領域内の前記放射線高吸収領域の少なくとも一部が、前記３次元画像における前記所定の２次元画像を含む連続的な複数の２次元画像すべてを通るように連続して繋がる前記放射線高吸収領域に含まれる場合には、前記所定の２次元画像上の前記注目領域内の前記放射線高吸収領域を前記微小構造物の領域として検出する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記画像の少なくとも一部における画素値のノイズ推定量及び／またはヒストグラムに基づいて前記閾値処理の閾値を設定する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記画像のノイズ推定量に基づいて前記閾値を設定する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記所定の処理は、前記画像と該画像にノイズ低減処理を施した画像との加重加算処理であって、前記非微小構造物の領域に対して用いられる重み付けと前記微小構造物の領域に対して用いられる重み付けとが互いに異なる加重加算処理である、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定の処理は、パラメータに応じてノイズ低減効果が変化するノイズ低減処理であって、前記非微小構造物の領域に対して用いられる前記パラメータと前記微小構造物の領域に対して用いられる前記パラメータとが互いに異なるノイズ低減処理である、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記微小構造物は、造影剤が注入された血管である、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記微小構造物は、骨部である、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の画像処理装置を備えた放射線断層撮影装置。
【請求項１１】
コンピュータに、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の画像処理装置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、放射線断層撮影により得られた画像におけるノイズ低減（noise reduction）の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、放射線断層撮影により得られた画像に対してノイズ低減処理が行われている。ノイズ低減処理としては、特に、平滑化処理を応用した手法が広く用いられている（特許文献１，段落００３４等参照）。
【０００３】
このような手法によれば、放射線断層撮影により得られた画像において、粒状に現れる放射線の量子ノイズなどを比較的容易に低減することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０７０８１４公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の平滑化処理を応用したノイズ低減処理によれば、画像ノイズだけでなく被写体の微小な構造物、例えば、微小な血管や骨を表す像も抑制されてしまうことが多い。
【０００６】
このような事情により、放射線断層撮影により得られた画像において、被写体の微小な構造物を表す像を維持しつつ画像ノイズを抑制することができる技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の観点の発明は、
被写体の放射線断層撮影により得られた画像において、画素値の閾値処理により放射線高吸収領域を抽出する抽出手段と、
抽出された前記放射線高吸収領域のうち面方向の広がりが所定レベル（level）以下のものを微小構造物の領域として検出する検出手段と、
前記画像の全領域のうち、前記微小構造物の領域とは異なる非微小構造物の領域に対しては第１のノイズ低減が成され、前記微小構造物の領域に対しては前記第１のノイズ低減よりノイズ低減効果が小さい第２のノイズ低減が成されるか又はノイズ低減が実質的に成されない所定の処理を行う処理手段と、を備えた画像処理装置を提供する。
【０００８】
第２の観点の発明は、
前記検出手段が、
前記画像上の各位置について前記面方向に所定の大きさの注目領域を設定して、該注目領域内において該注目領域の外側と不連続に存在する前記放射線高吸収領域の画素数を計数し、少なくとも該画素数が所定値以下であるときに該放射線高吸収領域を微小構造物の領域として検出する、上記第１の観点の画像処理装置を提供する。
【０００９】
第３の観点の発明は、
前記画像は、３次元画像であり、
前記検出手段が、前記３次元画像に含まれる所定の２次元画像上に設定された前記注目領域内に該注目領域の外側と不連続に存在する前記放射線高吸収領域の画素数が所定値以下であり、かつ、前記注目領域内の前記放射線高吸収領域の少なくとも一部が、前記３次元画像における前記所定の２次元画像を含む連続的な複数の２次元画像すべてを通るように連続して繋がる前記放射線高吸収領域に含まれる場合には、前記所定の２次元画像上の前記注目領域内の前記放射線高吸収領域を前記微小構造物の領域として検出する、上記第２の観点の画像処理装置を提供する。
【００１０】
第４の観点の発明は、
前記抽出手段が、前記画像の少なくとも一部における画素値のノイズ推定量及び／またはヒストグラム（histogram）に基づいて前記閾値処理の閾値を設定する、上記第１の観点から第３の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
【００１１】
第５の観点の発明は、
前記抽出手段が、前記画像のノイズ推定量に基づいて前記閾値を設定する、上記第４の観点の画像処理装置を提供する。
【００１２】
第６の観点の発明は、
前記所定の処理が、前記画像と該画像にノイズ低減処理を施した画像との加重加算処理であって、前記非微小構造物の領域に対して用いられる重み付けと前記微小構造物の領域に対して用いられる重み付けとが互いに異なる加重加算処理である、上記第１の観点から第５の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
【００１３】
第７の観点の発明は、
前記所定の処理が、パラメータ（parameter）に応じてノイズ低減効果が変化するノイズ低減処理であって、前記非微小構造物の領域に対して用いられる前記パラメータと前記微小構造物の領域に対して用いられる前記パラメータとが互いに異なるノイズ低減処理である、上記第１の観点から第５の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
【００１４】
第８の観点の発明は、
前記微小構造物が、造影剤が注入された血管である、上記第１の観点から第７の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
【００１５】
第９の観点の発明は、
前記微小構造物が、骨部である、上記第１の観点から第７の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
【００１６】
第１０の観点の発明は、
上記第１の観点から第９の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を備えた放射線断層撮影装置を提供する。
【００１７】
第１１の観点の発明は、
コンピュータ（computer）に、上記第１の観点から第９の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置として機能させるためのプログラム（program）を提供する。
【発明の効果】
【００１８】
上記観点の発明によれば、放射線断層撮影により得られた画像において、微小構造物の画像上の形態に係る特徴を基に微小構造物を検出し、微小構造物の領域の方が非微小構造物の領域よりノイズ低減効果が小さくなるように画像ノイズ低減処理が行われるので、微小構造物を精度よく検出し、その像を維持しつつノイズを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置（X-ray Computed Tomography System）の構成を概略的に示す図である。
【図２】Ｘ線ＣＴ装置における画像ノイズ低減処理に関わる部分の構成を示す機能ブロック（block）図である。
【図３】本実施形態によるノイズ低減処理のフロー（flow）図である。
【図４】血管に造影剤を注入した生体の医用画像における各画素のＣＴ値のヒストグラムの典型例を示す図である。
【図５】注目領域の設定例を示す図である。
【図６】注目断層像群の例を示す図である。
【図７】ノイズ低減処理部による処理の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、発明の実施形態について説明する。なお、これにより発明が限定されるものではない。
【００２１】
図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を概略的に示す図である。
【００２２】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（console）１と、撮影テーブル（table）１０と、走査ガントリ（gantry）２０とを備えている。
【００２３】
操作コンソール１は、操作者４１からの入力を受け付ける入力装置２と、被検体（被写体）４０の撮影を行うための各部の制御や画像を生成するためのデータ処理（data processing）などを行うデータ処理装置３と、走査ガントリ２０で取得したデータを収集するデータ収集バッファ（buffer）５と、画像を表示するモニタ（monitor）６と、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置７とを備えている。
【００２４】
撮影テーブル１０は、被検体４０を載せて走査ガントリ２０の空洞部Ｂに搬送するクレードル（cradle）１２を備えている。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内蔵するモータ（motor）で昇降および水平直線移動される。なお、ここでは、被検体４０の体軸方向すなわちクレードル１２の水平直線移動方向をｚ軸方向、鉛直方向をｙ軸方向、ｚ軸方向およびｙ軸方向に垂直な水平方向をｘ軸方向とする。
【００２５】
走査ガントリ２０は、回転可能に支持された回転部１５を備えている。回転部１５には、Ｘ線管２１と、Ｘ線管２１を制御するＸ線コントローラ（controller）２２と、Ｘ線管２１から発生したＸ線８１をファンビーム或いはコーンビーム（cone beam）に整形するアパーチャ（aperture）２３と、被検体４０を透過したＸ線８１を検出するＸ線検出器２４と、Ｘ線検出器２４の出力信号をデータとして収集するＤＡＳ２５と、Ｘ線コントローラ２２，アパーチャ２３の制御を行う回転部コントローラ２６とが搭載されている。走査ガントリ２０の本体は、制御信号などを操作コンソール１や撮影テーブル１０と通信する制御コントローラ２９を備えている。回転部１５と走査ガントリ２０の本体とは、スリップリング（slip ring）３０を介して電気的に接続されている。
【００２６】
Ｘ線管２１およびＸ線検出器２４は、被検体４０が載置される撮影空間、すなわち走査ガントリ２０の空洞部Ｂを挟んで互いに対向して配置されている。回転部１５が回転すると、Ｘ線管２１およびＸ線検出器２４は、その位置関係を維持したまま、被検体４０の周りを回転する。Ｘ線管２１から放射されアパーチャ２３で整形されたファンビーム或いはコーンビームのＸ線８１は、被検体４０を透過し、Ｘ線検出器２４の検出面に照射される。
【００２７】
なおここでは、このファンビーム或いはコーンビームのＸ線８１のｘｙ平面における広がり方向をチャネル方向（ＣＨ方向）、ｚ軸方向における広がり方向もしくはｚ軸方向そのものをスライス（slice）方向（ＳＬ方向）、ｘｙ平面において回転部１５の回転中心に向かう方向をアイソセンタ方向（Ｉ方向）で表すことにする。
【００２８】
Ｘ線検出器２４は、チャネル方向およびスライス方向に配設された複数の検出素子２４ｉにより構成されている。なお、検出素子２４ｉのチャネル方向の数は、例えば６０°の角度範囲において１０００個程度、その配列間隔は、例えば１ｍｍ程度である。
【００２９】
これより、本実施形態による画像ノイズ低減処理について説明する。
【００３０】
図２は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における画像ノイズ低減処理に関わる部分の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１００は、Ｘ線高吸収領域抽出部３１と、微小構造物検出部３２と、ノイズ低減処理部３３とを有している。なお、これら各部は、データ処理装置３が記憶装置７に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより機能的に実現される。
【００３１】
図３は、本実施形態による画像ノイズ低減処理のフロー図である。
【００３２】
なお、記憶装置７には、複数の断層像が既に記憶されているものとする。本例では、これら複数の断層像は、血管に造影剤が注入された被検者をＸ線ＣＴ撮影して得られたものである。各断層像は、ｘｙ平面を断面とするスライス画像である。断層像の画像サイズは、５１２×５１２画素である。これら複数の断層像は、ｚ方向に連続的に並んでおり、３次元画像を構成する。
【００３３】
ステップ（step）Ｓ１では、Ｘ線高吸収領域抽出部３１が、記憶装置７に記憶されている被検者の３次元画像Ｖを読み出して取得する。
【００３４】
ステップＳ２では、Ｘ線高吸収領域抽出部３１が、ステップＳ１で取得された３次元画像Ｖにおける画像ノイズ量を推定する。本例では、ノイズとして粒子状ノイズを想定し、画像ノイズ量として画像ＳＤ値を求める。画像ＳＤ値は、例えば、３次元画像Ｖのうち本来的に均一なＣＴ値が想定される領域でのＣＴ値の標準偏差とする。
【００３５】
ステップＳ３では、Ｘ線高吸収領域抽出部３１が、推定された画像ノイズ量を考慮しつつ軟部組織と造影血管との境界に相当するＣＴ値を求め、当該ＣＴ値を次ステップの閾値処理に用いる閾値として設定する。
【００３６】
ここで、閾値の設定方法について説明する。
【００３７】
図４に血管に造影剤を注入した生体の医用画像における各画素のＣＴ値のヒストグラムの典型例を示す。このヒストグラムにおいて、横軸はＣＴ値、縦軸は頻度である。生体は、主に、軟部組織、造影血管及び骨部により構成される。一般的に、軟部組織に対応するＣＴ値は正の低値を取り、造影血管及び骨部に対応するＣＴ値は正の高値を取る。よって、図４のヒストグラムでは、ＣＴ値が正の低値寄りの山は主に軟部組織に対応し、ＣＴ値が正の高値寄りの山は主に造影血管及び骨部に対応する。したがって、軟部組織と造影血管及び骨部との境界に相当するＣＴ値は、これら２つの山の間の谷に相当するＣＴ値とすることができる。ただし、実際の境界は、画像のノイズによる影響を受け、ＣＴ値はノイズ量分だけ平均的に正側にシフト（shift）する。そこで本例では、ノイズが無い理想的な画像における軟部組織と造影血管及び骨部との境界に相当する典型的なＣＴ値ＣＢと、軟部組織の典型的なＣＴ値ＳＴにノイズ量ＳＤに依存する要素α・ＳＤを加算して成る値ＳＴ＋α・ＳＤとを比較して、より大きい方を閾値Ｔ１に設定する。なお、値ＳＴは例えば６０〜８０、値ＣＢは例えば９０〜１１０、値αは例えば０〜１とすることができる。経験的には、値ＳＴは例えば７０，値ＣＢは例えば１００、値αは例えば０．５程度が適当である。
【００３８】
ステップＳ４では、Ｘ線高吸収領域抽出部３１が、３次元画像を構成する画素ごとに、その画素のＣＴ値が閾値Ｔ１以上であるか否かを判定する。閾値Ｔ１以上である場合には、その画素を造影血管や骨部が含まれるＸ線高吸収領域Ｃ０として抽出する。なお、造影血管や骨部以外のノイズ等を誤抽出しないよう、ＣＴ値が非常に高い一定値以上の画素はＸ線高吸収領域Ｃ０として抽出しないようにしてもよい。
【００３９】
ステップＳ５では、微小構造物検出部３２が、ｘｙ平面を断面とする任意の１スライスの断層像を対象断層像Ａとして選択する。
【００４０】
ステップＳ６では、微小構造物検出部３２が、対象断層像Ａ上の任意の位置に所定サイズの注目領域Ｆを設定する。注目領域Ｆは、例えば、５×５画素あるいは７×７画素の矩形領域とすることができる。本例では、注目領域Ｆを５×５画素の矩形領域とする。
【００４１】
図５に注目領域の設定例を示す。図５の例では、５×５画素の注目領域Ｆ内に４個のＸ線高吸収領域の画素が存在している。
【００４２】
ステップＳ７では、微小構造物検出部３２が、注目領域内に存在するＸ線高吸収領域の画素の数を計数する。図５の例では、４個が計数される。そして、微小構造物検出部３２は、計数した第１次候補画素Ｃ１の画素数Ｎが所定数Ｔ２以下であるか否かを判定する。計数した画素数Ｎが所定数Ｔ２以下である場合には、注目領域Ｆ内のＸ線高吸収領域Ｃ０は、面方向の広がりが所定レベル以下であり、造影血管や骨部の微小構造物である可能性があると判断し、微小構造物の第１次候補画素Ｃ１として抽出する。そして、ステップＳ９に進む。一方、計数した画素数Ｎが所定数Ｔ２を超える場合には、注目領域Ｆ内のＸ線高吸収領域Ｃ０は、面方向の広がりが所定レベル以下でなく、微小構造物である可能性が低いと判断し、ステップＳ１１に進む。なお、所定数Ｔ２は、例えば３〜７個程度とすることができる。本例では、所定数Ｔ２を４とする。図５の例では、Ｘ線高吸収領域の画素数は４であるから、これらの画素は第１次候補画素Ｃ１として抽出される。
【００４３】
ステップＳ８では、微小構造物検出部３２が、注目領域Ｆ内の第１次候補画素Ｃ１が注目領域Ｆの内外で不連続であるか否かを判定する。例えば、注目領域Ｆが５×５画素の領域である場合には、この領域を囲む７×７画素の大きさの周辺領域において、注目領域Ｆ内の第１次候補画素Ｃ１と縦・横・斜め方向で連続する候補画素が存在するか否かによって判定する。第１次候補画素Ｃ１がすべて注目領域Ｆの内外で不連続である場合には、注目領域Ｆ内の第１次候補画素Ｃ２は微小構造物である可能性がより高いと判断し、微小構造物の第２次候補画素Ｃ２として抽出する。そして、ステップＳ９に進む。一方、第１次候補画素の少なくとも一部が注目領域Ｆの内外で不連続である場合には、注目領域Ｆ内の第１次候補画素Ｃ１は微小構造物である可能性が低いと判断し、ステップＳ１１に進む。図５の例では、注目領域Ｆの内外で不連続であるから、これらの画素は第２次候補画素Ｃ２として抽出される。
【００４４】
ステップＳ９では、微小構造物検出部３２が、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２の少なくとも一部が、ｘｙ平面に非平行な直線または曲線の方向に沿って連続であるか否かを判定する。例えば、対象断層像Ａを含みｚ方向に連続的に並ぶ複数の断層像を注目断層像群Ｑとして指定する。この注目断層像群Ｑは、例えば、対象断層像Ａを中心としてｚ方向に連続した３枚または５枚の断層像とすることができる。本例では、ｚ方向に連続した３枚の断層像とする。次に、微小構造物検出部３２が、注目断層像群Ｑにおいて、ｚ方向に隣接する断層像間ごとに、ｘｙ座標が±１以内で繋がる、すなわちｘｙ平面内の３×３の９画素以内で繋がるＸ線高吸収領域の連続した画素群を特定する。そして、その中に対象断層像Ａにおける注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２のいずれかが含まれているか否かを判定する。含まれている場合には、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２の少なくとも一部は、ｘｙ平面に非平行な方向に沿って連続であると判定する。この場合には、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２は、ｘｙ平面と非平行な方向に連続性のないノイズではなく、微小構造物であると判断し、ステップＳ１０に進む。一方、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２のすべてが、ｘｙ平面に非平行な方向に沿って不連続である場合には、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２は、ｘｙ平面と非平行な方向に連続性のないノイズであり、微小構造物でないと判断し、ステップＳ１１に進む。なお、注目断層像群Ｑにおいて、ｚ方向に隣接する断層像間ごとに、ｘｙ座標が±１以内で繋がるＸ線高吸収領域の連続した画素群を特定する際に、注目断層像群Ｑのうち対象断層像Ａ以外の断層像におけるＸ線高吸収領域の画素の注目領域Ｆ内外での不連続性を特定要件に含めてもよいが、計算量を抑える場合には、含めなくてもよい。
【００４５】
ステップＳ１０では、注目領域Ｆ内の第２次候補画素Ｃ２を微小構造物の領域として抽出する。
【００４６】
図６に注目断層像群Ｑの例を示す。図６の例では、第２次候補画素Ｃ２の一部がｚ方向に連続する画素群を構成しているから、これら第２次候補画素Ｃ２はすべて微小構造物の領域として検出する。
【００４７】
ステップＳ１１では、微小構造物検出部３２が、新たな注目領域を設定すべき位置があるか否かを判定する。ある場合には、ステップＳ６に戻り、位置を変えて新たな注目領域を設定する。
【００４８】
ステップＳ１２では、微小構造物検出部３２が、新たな対象断層像として設定すべき断層像があるか否かを判定する。ある場合には、ステップＳ５に戻り、スライス位置を変えて新たな対象断層像を選択する。
【００４９】
ステップＳ１３では、ノイズ低減処理部３３が、３次元画像に対してノイズ低減のための所定の処理を施す。具体的には、３次元画像の全領域のうち、微小構造物の領域とは異なる非微小構造物の領域に対しては第１のノイズ低減が成され、微小構造物の領域に対しては上記第１のノイズ低減よりノイズ低減効果が小さい第２のノイズ低減が成されるかノイズ低減が実質的に成されない所定の処理を行う。
【００５０】
例えば、上記所定の処理は、元の３次元画像とノイズ低減処理を施した処理済み３次元画像との加重加算処理とし、非微小構造物の領域に対しては処理済み３次元画像の重みを大きくし、微小構造物の領域に対しては元の３次元画像の重みを大きくする。
【００５１】
図７に、当該処理において、特に、非微小構造物の領域に対する処理済み３次元画像の重みを１（元の３次元画像の重みを０）とし、微小構造物の領域に対する元の３次元画像の重みを１（処理済み３次元画像の重みを０）とした場合の処理を示す。つまり、この例では、元の３次元画像から微小構造物を抽出して減算したものにノイズ低減処理を施す。そして、微小構造物以外の領域についてはノイズ低減処理を施した画像を採用し、微小構造物の領域については元の３次元画像を採用し、互いに合算して合成する。
【００５２】
また例えば、上記所定の処理は、パラメータに応じてノイズ低減効果が変化するノイズ低減処理を３次元画像に対して行うこととし、非微小構造物の領域に対してはノイズ低減効果が高くなるようにパラメータを設定し、微小構造物の領域に対してはノイズ低減効果が低くなるようにパラメータを設定する。
【００５３】
なお、ノイズ低減処理としては、例えば、３×３画素や５×５画素などのマスクを利用した平滑化画像フィルタ処理を考えることができる。あるいは、画像空間もしくは投影データ空間において、局所領域ごとに、データ値の大きさやばらつき等に基づく「ノイズ量」と、その局所領域と当該局所領域の隣接領域との間におけるデータ値の相関に基づく「ノイズ低減の重み」とを求め、これら「ノイズ量」と「ノイズ低減の重み」とをパラメータとするノイズ抑制処理を施す考えることができる。
【００５４】
以上、このような本実施形態によれば、造影血管や骨部などの微小構造物を、ＣＴ値が大きく、面方向に広がらず、その面と非平行な方向に連続性を有するという特徴を基に検出し、微小構造物の領域の方が非微小構造物の領域よりノイズ低減効果が小さくなるように画像ノイズ低減処理が行われるので、微小構造物を精度よく検出し、その像を維持しつつノイズを低減することができる。
【００５５】
また本実施形態では、抽出したＸ線高吸収領域の画素が微小構造物であるか否かを判定する際に、ｘｙ平面と非平行な直線または曲線の方向に沿った連続性がないものは微小構造物ではないと判定している。これにより、上記連続性のないノイズなどを微小構造物として誤検出する機会を減らすことができ、精度の高い微小構造物の検出が可能になる。
【００５６】
なお、発明は、本実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。
【００５７】
例えば、本実施形態では、処理対象として、複数の連続的な断層像による３次元画像を想定したが、単一の断層像など２次元画像を想定することもできる。この場合、その画像の画像平面と非平行な方向に沿った連続性による判定処理は適用しない。
【００５８】
また例えば、本実施形態では、対象断層像Ａの断面方向におけるＸ線高吸収領域の連続性については判断をしていないが、当該連続性をある程度有するもののみを微小構造物の候補として抽出するようにしてもよい。
【００５９】
また例えば、本実施形態では、注目領域Ｆを矩形領域としているが、円領域等であってもよい。
【００６０】
また例えば、本実施形態では、微小構造物として、造影血管及び骨部を想定したが、造影剤を注入しない被検者の場合には、骨部を想定することができる。
【００６１】
また例えば、本実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置であるが、上記の画像処理を行う画像処理装置も発明の実施形態の一例である。また、コンピュータを、このような画像処理装置として機能させるためのプログラム、このプログラムが記憶された記憶媒体などもまた、発明の実施形態の一例である。
【００６２】
また例えば、本実施形態は、Ｘ線ＣＴ装置であるが、発明は、Ｘ線ＣＴ装置とＰＥＴまたはＳＰＥＣＴとを組み合わせたＰＥＴ−ＣＴ装置やＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置などにも適用可能である。
【符号の説明】
【００６３】
１  操作コンソール
２  入力装置
３  データ処理装置
５  データ収集バッファ
６  モニタ
７  記憶装置
１０  撮影テーブル
１２  クレードル
１５  回転部
２０  走査ガントリ
２１  Ｘ線管
２２  Ｘ線コントローラ
２３  アパーチャ
２４  Ｘ線検出器
２５  検出器コントローラ
２６  回転部コントローラ
２８  Ｘ線検出装置
２９  制御コントローラ
３０  スリップリング
３１  Ｘ線高吸収領域抽出部
３２  微小構造物検出部
３３  ノイズ低減処理部
４０  被検体
４１  操作者
８１  Ｘ線
１００  Ｘ線ＣＴ装置
【図１】
2015205019.tif 000003
【図２】
2015205019.tif 000004
【図３】
2015205019.tif 000005
【図４】
2015205019.tif 000006
【図７】
2015205019.tif 000007
【図５】
2015205019.tif 000008
【図６】
2015205019.tif 000009