(57)【要約】【課題】Ｘ線撮影で得られた生体画像から対象部位が捉えられた領域を精度良く抽出可能な技術を提供する。【解決手段】テンプレートマッチングを用いて、生体画像のうち、対象部位の少なくとも一部が捉えられている対象確定領域と、該対象部位の一部が捉えられている可能性がある未確定領域とが検出される。その際、対象部位の大域部分を捉えた領域の位置、および大域部分に包含される局所部分を捉えた領域の位置が検出され、その検出結果に応じて、生体画像に対し、対象確定領域と未確定領域とを含む対象候補領域が設定される。ここで、検出された大域領域と局所領域との位置関係、および局所領域とテンプレートとの間における相関値の少なくとも一方に基づき、局所領域に係る検出結果に応じた対象候補領域の設定の可否が判定される。その後、対象確定領域および未確定領域の情報に基づき、生体画像のうち、対象部位に係る対象領域が検出される。【選択図】図２
2015112150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線の照射によって体内の構造物が捉えられた生体画像を取得する取得部と、
前記生体画像を対象としたテンプレートマッチングを用いて、前記生体画像のうち、対象部位の少なくとも一部が捉えられている対象確定領域と、該対象部位の一部が捉えられている可能性がある未確定領域とを検出する第１検出部と、
前記対象確定領域および前記未確定領域の情報に基づいて、前記生体画像のうち、前記対象部位の内部から輪郭に至る対象領域を検出する第２検出部と、を備え、
前記第１検出部が、
前記生体画像のうちの前記対象部位の大域部分が捉えられた大域領域の位置を、前記大域部分に係る大域テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する大域領域検出部と、
前記生体画像のうちの前記大域部分に包含され且つ該大域部分よりも小さな局所部分が捉えられた局所領域の位置を、前記局所部分に係る局所テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する局所領域検出部と、
前記大域領域検出部および前記局所領域検出部による検出結果に応じて、前記生体画像に対し、前記対象確定領域および前記未確定領域を含む対象候補領域を設定する候補領域設定部と、
前記大域領域検出部で検出された前記大域領域の位置と前記局所領域検出部で検出された前記局所領域の位置との相対的な位置関係、および前記局所領域検出部におけるテンプレートマッチングで算出される前記局所領域と前記局所テンプレートとの間における相関値のうちの少なくとも一方に基づき、前記候補領域設定部において前記局所領域検出部による検出結果に応じて前記対象候補領域を設定するか否かを判定する判定部と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記生体画像のうちの前記局所部分が捉えられた領域に対して、前記候補領域設定部において前記大域領域検出部による検出結果に応じて設定される前記未確定領域よりも、前記候補領域設定部において前記局所領域検出部による検出結果に応じて設定される前記未確定領域の方が狭い画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記候補領域設定部が、
前記大域領域検出部および前記局所領域検出部による検出結果に応じて、前記生体画像に対し、前記対象部位が捉えられていない非対象確定領域を設定する画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記局所部分が、
個体間で周期的な状態の変化に差が生じる部分、および個体間で形状に差が生じる部分のうちの少なくとも一方を含む画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記対象部位が、
肺野に係る構造物であり、
前記局所部分が、
大動脈弓、鎖骨、心臓、横隔膜および肋横角のうちの少なくとも１つの部分を含む画像処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記判定部が、
予め設定された少なくとも１つの方向における、前記大域領域検出部によって検出された前記大域領域の位置と、前記局所領域検出部によって検出された前記局所領域の位置とのずれ量が、予め設定された値域から外れていれば、前記候補領域設定部における前記局所領域検出部による検出結果に応じた前記対象候補領域の設定を禁止する画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記判定部が、
前記相関値が、予め設定された値域から外れていれば、前記候補領域設定部における前記局所領域検出部による検出結果に応じた前記対象候補領域の設定を禁止する画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置に含まれる制御部において実行されることにより、前記画像処理装置を、請求項１から請求項７の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場では、Ｘ線を用いた撮影（Ｘ線撮影とも言う）によって内臓および骨格等に含まれる患部が捉えられた画像が取得され、該画像を用いた各種検査および診断が行われている。
【０００３】
そして、近年では、デジタル技術の適用によって、Ｘ線撮影によって患部の動きを捉えた画像（動態画像とも言う）が比較的容易に得られる。例えば、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサーを用いた撮影によって、検査および診断の対象となる部位（対象部位とも言う）を含む領域（被写体領域とも言う）が捉えられた動態画像が取得される。これにより、造影剤を用いることなく、比較的簡易な構成によって、動態画像が取得され得る。そして、従来のＸ線撮影によって得られる静止画像を用いた診断では実施できなかった、対象部位の動きの解析による診断が可能となる。
【０００４】
例えば、Ｘ線撮影によって得られる胸部の動きを捉えた画像（胸部Ｘ線動態画像とも言う）のうち、肺野内の濃度変化が解析されることで、肺野内における換気および血流（肺血流とも言う）の状態等に関する定量的な変化が認識される。具体的には、例えば、換気の状態に関する定量的な変化から換気の異常箇所が特定されることで、慢性閉塞性疾患（ＣＯＰＤ）等の解析が可能となる。また、例えば、肺血流の状態に関する定量的な変化から肺血流の異常箇所が特定されることで、肺塞栓症等の解析が可能となる。
【０００５】
但し、動態画像を用いた診断において対象部位の動きについての解析および診断を実施するためには、対象部位を捉えた領域（対象領域とも言う）を動態画像から精度良く抽出する必要がある。
【０００６】
ところで、患部を捉えたＸ線画像から対象領域を抽出する技術としては、ある閾値を用いた２値化処理およびラベリング等によって対象領域としての肺を捉えた領域（肺野領域とも言う）を抽出する技術が提案されている（例えば、特許文献１，２等）。また、Ｘ線画像からフィルター処理によって低周波画像を生成し、該低周波画像から輝度の変化を示す輝度変化画像を生成し、輝度変化画像および低周波画像の画素値に基づいて関心領域の境界に位置する画素を選択する技術が提案されている（例えば、特許文献３等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０９−０３５０４３号公報
【特許文献２】特開平１１−１５１２３２号公報
【特許文献３】特開２０１１−２５５０３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、対象部位を捉えた動態画像の撮影においては、Ｘ線による患部の被爆量が増大しないように、各フレームの撮影に要する被爆量が低く抑えられる必要があり、各フレームの画質がノイズ等によって劣化し易い。
【０００９】
このため、例えば、上記特許文献１，２の技術では、単純な２値化処理が用いられてＸ線画像から肺野領域が抽出されるため、ノイズ等の影響によって、画像から肺野領域等の対象領域を精度良く抽出することが難しい。また、上記特許文献３の技術では、関心領域の境界部分における輝度変化が小さければ、肺野領域等の関心領域の輪郭が精度良く検出され難く、肋骨、鎖骨および乳房等の他の構造物の輪郭が誤って関心領域の境界として検出される虞がある。すなわち、関心領域が過大あるいは過小に抽出される虞がある。したがって、画像から関心領域を精度良く抽出することが難しい。このような問題は、Ｘ線撮影によって得られる体内を捉えた生体画像一般に共通する。
【００１０】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物を捉えた生体画像から対象部位が捉えられた領域を精度良く抽出することが可能な技術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】
【００１１】
上記課題を解決するために、第１の態様に係る画像処理装置は、Ｘ線の照射によって体内の構造物が捉えられた生体画像を取得する取得部と、前記生体画像を対象としたテンプレートマッチングを用いて、前記生体画像のうち、対象部位の少なくとも一部が捉えられている対象確定領域と、該対象部位の一部が捉えられている可能性がある未確定領域とを検出する第１検出部と、前記対象確定領域および前記未確定領域の情報に基づいて、前記生体画像のうち、前記対象部位の内部から輪郭に至る対象領域を検出する第２検出部と、を備え、前記第１検出部が、前記生体画像のうちの前記対象部位の大域部分が捉えられた大域領域の位置を、前記大域部分に係る大域テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する大域領域検出部と、前記生体画像のうちの前記大域部分に包含され且つ該大域部分よりも小さな局所部分が捉えられた局所領域の位置を、前記局所部分に係る局所テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する局所領域検出部と、前記大域領域検出部および前記局所領域検出部による検出結果に応じて、前記生体画像に対し、前記対象確定領域および前記未確定領域を含む対象候補領域を設定する候補領域設定部と、前記大域領域検出部で検出された前記大域領域の位置と前記局所領域検出部で検出された前記局所領域の位置との相対的な位置関係、および前記局所領域検出部におけるテンプレートマッチングで算出される前記局所領域と前記局所テンプレートとの間における相関値のうちの少なくとも一方に基づき、前記候補領域設定部において前記局所領域検出部による検出結果に応じて前記対象候補領域を設定するか否かを判定する判定部と、を有する。
【００１２】
第２の態様に係る画像処理装置は、第１の態様に係る画像処理装置であって、前記生体画像のうちの前記局所部分が捉えられた領域に対して、前記候補領域設定部において前記大域領域検出部による検出結果に応じて設定される前記未確定領域よりも、前記候補領域設定部において前記局所領域検出部による検出結果に応じて設定される前記未確定領域の方が狭い。
【００１３】
第３の態様に係る画像処理装置は、第１または第２の態様に係る画像処理装置であって、前記候補領域設定部が、前記大域領域検出部および前記局所領域検出部による検出結果に応じて、前記生体画像に対し、前記対象部位が捉えられていない非対象確定領域を設定する。
【００１４】
第４の態様に係る画像処理装置は、第１から第３の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記局所部分が、個体間で周期的な状態の変化に差が生じる部分、および個体間で形状に差が生じる部分のうちの少なくとも一方を含む。
【００１５】
第５の態様に係る画像処理装置は、第４の態様に係る画像処理装置であって、前記対象部位が、肺野に係る構造物であり、前記局所部分が、大動脈弓、鎖骨、心臓、横隔膜および肋横角のうちの少なくとも１つの部分を含む。
【００１６】
第６の態様に係る画像処理装置は、第１から第５の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記判定部が、予め設定された少なくとも１つの方向における、前記大域領域検出部によって検出された前記大域領域の位置と、前記局所領域検出部によって検出された前記局所領域の位置とのずれ量が、予め設定された値域から外れていれば、前記候補領域設定部における前記局所領域検出部による検出結果に応じた前記対象候補領域の設定を禁止する。
【００１７】
第７の態様に係る画像処理装置は、第１から第６の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記判定部が、前記相関値が、予め設定された値域から外れていれば、前記候補領域設定部における前記局所領域検出部による検出結果に応じた前記対象候補領域の設定を禁止する。
【００１８】
第８の態様に係るプログラムは、画像処理装置に含まれる制御部において実行されることにより、前記画像処理装置を、第１から第７の何れか１つの態様に係る画像処理装置として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
第１から第７の何れの態様に係る画像処理装置によっても、局所領域の検出結果に応じて、局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域および未確定領域が設定されるか否か判定されるため、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物を捉えた生体画像から対象部位を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【００２０】
第２の態様に係る画像処理装置によれば、局所領域に応じた未確定領域がより狭く設定されることで、対象部位が捉えられた領域を広く検出し過ぎる過検出および対象部位が捉えられた領域を狭く検出し過ぎる未検出が生じ難い。すなわち、生体画像から対象部位を捉えた領域が安定して精度良く抽出され得る。
【００２１】
第４および第５の何れの態様に係る画像処理装置によっても、生体画像において捉えられている大域部分の位置と、検出される大域領域の位置との間にずれが生じ易い部分について、局所領域が検出されるため、生体画像から対象部位を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【００２２】
第６および第７の何れの態様に係る画像処理装置によっても、検出の信頼性が低い局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域および未確定領域の設定が抑制されるため、生体画像から対象部位を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【００２３】
第８の態様に係るプログラムによれば、第１から第７の態様に係る画像処理装置と同様な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】一実施形態に係る撮影システムの構成を示すブロック図である。
【図２】一実施形態に係る画像処理装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】Ｘ線撮影によって得られる動態画像を例示する図である。
【図４】動態画像を構成するフレーム画像の特徴を説明するための図である。
【図５】動態画像を構成するフレーム画像の特徴を説明するための図である。
【図６】動態画像を構成するフレーム画像の特徴を説明するための図である。
【図７】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図８】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図９】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１０】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１１】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１２】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１３】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１４】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１５】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１６】画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１７】粗検出の対象となるフレーム画像を例示する図である。
【図１８】粗検出による検出結果の一例を模式的に示す図である。
【図１９】粗検出部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図２０】大域領域および局所領域の設定例を示す図である。
【図２１】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一態様を模式的に示す図である。
【図２２】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一態様を模式的に示す図である。
【図２３】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一態様を模式的に示す図である。
【図２４】横隔膜および心臓の形状における個体差の一態様を模式的に示す図である。
【図２５】横隔膜および心臓の形状における個体差の一態様を模式的に示す図である。
【図２６】横隔膜および心臓の形状における個体差の一態様を模式的に示す図である。
【図２７】横隔膜および心臓の形状における個体差の一態様を模式的に示す図である。
【図２８】横隔膜テンプレートの生成について説明するための図である。
【図２９】横隔膜テンプレートの生成について説明するための図である。
【図３０】横隔膜テンプレートの生成について説明するための図である。
【図３１】横隔膜テンプレートの生成について説明するための図である。
【図３２】部分区分情報の生成について説明するための図である。
【図３３】部分区分情報の生成について説明するための図である。
【図３４】部分区分情報の生成について説明するための図である。
【図３５】部分区分情報の生成について説明するための図である。
【図３６】部分区分情報の生成について説明するための図である。
【図３７】部分区分情報の統合で生成される領域区分情報の一例を示す図である。
【図３８】精密検出の対象となるフレーム画像を例示する図である。
【図３９】精密検出による検出結果の一例を模式的に示す図である。
【図４０】対象領域抽出処理における動作フローを示すフローチャートである。
【図４１】対象領域抽出処理における動作フロー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】
【００２５】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。なお、図面においては同様な構成および機能を有する部分については同じ符号が付されており、下記説明では重複説明が省略される。また、図面は模式的に示されたものであり、異なる図面にそれぞれ示されている画像のサイズおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されたものではない。なお、図４および図１６には、画像の左上を原点とし、右方向をＸ方向、下方向をＹ方向とするＸＹ座標系が付されている。
【００２６】
＜(１)撮影システムの概要＞
図１は、一実施形態に係る撮影システム１００の構成を示すブロック図である。撮影システム１００は、ヒトを含む動物の体内の構造物を被写体として、放射線の照射によって体内の構造物が捉えられた画像（生体画像とも言う）を撮影し、該生体画像に対する各種画像処理を行う。なお、体内の構造物としては、例えば、肺を含む胸部の領域に含まれる臓器ならびに間接等を含む骨格が挙げられる。
【００２７】
本実施形態では、例えば、撮影システム１００が、人体用のシステムであり、撮影の主な対象となる部位（対象部位とも言う）が、検査の対象となる者（被検者とも言う）Ｍ１としてのヒトの肺野に係る構造物であれば良い。また、本実施形態では、例えば、放射線が、Ｘ線とされ、生体画像が、医療あるいは医学のために被検者Ｍ１の人体を撮影、または被検者Ｍ１の人体を計測した結果が画像化されたもの（医用画像とも言う）であれば良い。
【００２８】
図１で示されるように、撮影システム１００は、撮影装置１、撮影制御装置（撮影用コンソール）２および画像処理装置（診断用コンソール）３を備えている。撮影装置１と撮影制御装置２との間、ならびに撮影制御装置２と画像処理装置３との間が、それぞれ通信回線によってデータの送受信が可能に接続されている。撮影装置１と撮影制御装置２とを接続する通信回線は、通信ケーブル等の有線回線であっても、無線回線であっても良い。また、撮影制御装置２と画像処理装置３と接続する通信回線は、有線回線および無線回線の何れであっても良く、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）回線等のネットワーク回線ＮＴＷであれば良い。
【００２９】
なお、撮影システム１００では、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）と称される標準規格に準じた医用画像のフォーマットおよび画像を扱う機器間の通信プロトコルが採用される。
【００３０】
＜(２)撮影装置＞
撮影装置１は、例えば、放射線としてのＸ線の照射によって体内の構造物を捉えた医用画像を取得する装置（Ｘ線撮影装置とも言う）等によって構成されている。撮影装置１では、例えば、呼吸等に伴う被検者Ｍ１の胸部内の構造物の動態が対象とされた撮影（動態撮影とも言う）が行われる。該動態撮影では、例えば、被検者Ｍ１の胸部に対してＸ線が繰り返して照射されつつ、被検者Ｍ１を透過するＸ線の２次元的な分布が時間順次に検出される。これにより、時間順次に複数の画像（フレーム画像とも言う）が取得される。これらの一連の複数のフレーム画像は、被検者Ｍ１の肺を含む領域（肺野領域とも言う）における物理的な状態（幾何学的形状および血流の濃度等）が時間変化する様子を時間順次に捉えた動態画像（動画像）を構成する。
【００３１】
図１で示されるように、撮影装置１は、照射部（Ｘ線源）１１、照射制御装置１２、撮像部（Ｘ線検出部）１３、読取制御装置１４、サイクル検出センサー１５およびサイクル検出装置１６を備えている。
【００３２】
照射部１１は、照射制御装置１２の制御に従って、被検者Ｍ１に対してＸ線を照射する。照射制御装置１２は、撮影制御装置２に接続されており、撮影制御装置２から入力されるＸ線の照射条件を示す情報に基づいて照射部１１を制御する。
【００３３】
撮像部１３は、例えば、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサー等によって構成されており、照射部１１から被検者Ｍ１に対して照射され、被検者Ｍ１を透過したＸ線をデジタル信号に変換する。
【００３４】
読取制御装置１４は、撮影制御装置２に接続されており、撮影制御装置２から入力される読取条件に基づいて撮像部１３の各画素のスイッチング部を制御する。これにより、読取制御装置１４によって、撮像部１３の各画素に蓄積された電荷に応じたデジタル信号が順次に読み取られ、撮像部１３上で受け付けたＸ線の２次元的な強度分布に対応する画像データが取得される。そして、読取制御装置１４は、取得した画像データ（単に画像とも言う）を、動態画像を構成するフレーム画像として撮影制御装置２に出力する。なお、読取条件は、例えば、フレームレート、画素サイズおよび画像サイズ等であれば良い。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像の数であれば良い。
【００３５】
ここでは、照射制御装置１２と読取制御装置１４とが、互いに電気的に接続されており、互いに同期信号を送受信し合うことで、照射部１１によるＸ線の照射動作と、読取制御装置１４による画像データの読み取り動作とを同調させる。
【００３６】
サイクル検出センサー１５は、例えば、デジタルカメラ等によって構成され、被検者Ｍ１の胸部の外観を対象とした撮影によって、被検者Ｍ１の胸部の動きが捉えられた動態画像を取得する。
【００３７】
サイクル検出装置１６は、サイクル検出センサー１５で取得された動態画像を解析することで、被検者Ｍ１における呼吸のサイクルの時間等を検出して撮影制御装置２の制御部２１に出力する。この情報に応じて、例えば、撮影制御装置２によって照射条件および読取条件等が変更される態様が考えられる。
【００３８】
＜(３)撮影制御装置＞
撮影制御装置２は、照射条件および読取条件等を示す情報を撮影装置１に出力することで、撮影装置１によるＸ線撮影およびフレーム画像の読み取り動作を制御する。該撮影制御装置２では、例えば、撮影装置１によって取得される画像が表示部２４に適宜表示される。これにより、被検者Ｍ１の位置および姿勢等を含むポジショニング、ならびに画像の診断用としての適否等が、撮影技師によって確認され得る。
【００３９】
図１で示されるように、撮影制御装置２は、バス２６によって相互にデータの授受が可能に接続されている制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４および通信部２５を備えて構成されている。
【００４０】
制御部２１は、例えば、プロセッサーおよびメモリー等を備えて構成されている。プロセッサーは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、メモリーは、例えば、揮発性のＲＡＭ（Random Access Memory）等であれば良い。例えば、プロセッサーは、操作部２３の操作等に応じて、記憶部２２に記憶されているプログラムを読み出してメモリー内に展開し、該展開されたプログラムに従った各種処理を実行することで、撮影装置１および撮影制御装置２の各部の動作を制御する。
【００４１】
記憶部２２は、例えば、不揮発性の半導体メモリーあるいはハードディスク等を備えて構成されている。該記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムならびに処理の実行に必要な各種データを記憶する。ここで、各種データには、プログラムに従った処理の実行に必要なパラメーター等を示すデータ、ならびに演算処理の結果として少なくとも一時的に生成されるデータ等が含まれる。
【００４２】
操作部２３は、例えば、キーボードおよびマウス等のポインティングデバイス等を備えて構成されている。該操作部２３では、キーボードおよびマウス等に対する操作に応じて入力される信号（指示信号とも言う）が制御部２１に出力される。なお、操作部２３には、タッチパネル等の構成が採用されても良い。
【００４３】
表示部２４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されている。該表示部２４では、制御部２１から入力される信号に従って、操作部２３から入力される指示の内容、ならびに各種データが表示される。
【００４４】
通信部２５は、例えば、ＬＡＮアダプター、モデムまたはターミナルアダプター（ＴＡ）等を備えて構成されている。該通信部２５によって、ネットワーク回線ＮＴＷに接続されている各装置との間におけるデータの送受信が制御される。
【００４５】
＜(４)画像処理装置＞
＜(４−１)画像処理装置の概略構成＞
画像処理装置３は、情報処理を行う情報処理装置であり、撮影装置１における撮影によって得られる動態画像を、撮影制御装置２を介して取得し、該動態画像に対する画像処理を行うことで、医師等による読影および診断に適した画像を生成する。該画像は、表示部３４に適宜表示される。本実施形態では、画像処理装置３によって、主として心臓および両肺を含む胸部の動的な態様が捉えられた動態画像を構成する複数のフレーム画像から、診断の対象となる対象部位が捉えられた領域（対象領域とも言う）としての肺野領域がそれぞれ検出される。なお、情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピューター（パソコン）の構成あるいはパソコンに類似した機能的な構成を有していれば良い。
【００４６】
図１で示されるように、画像処理装置３は、バス３５によって相互にデータの授受が可能に接続されている制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４および通信部３５を備えて構成されている。
【００４７】
制御部３１は、例えば、プロセッサー３１ａおよびメモリー３１ｂ等を備えて構成されている。該プロセッサー３１ａは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、メモリー３１ｂは、例えば、揮発性のＲＡＭ（Random Access Memory）等であれば良い。例えば、プロセッサー３１ａは、操作部３３の操作等に応じて、記憶部３２に記憶されているプログラムＰ１を読み出してメモリー３１ｂ内に展開し、該展開されたプログラムＰ１に従った各種処理を実行することで、画像処理装置３の各部の動作を制御する。すなわち、プログラムＰ１は、情報処理装置に含まれる制御部３１において実行されることにより、該情報処理装置を画像処理装置３として機能させる。
【００４８】
記憶部３２は、例えば、不揮発性の半導体メモリーあるいはハードディスク等を備えて構成されている。該記憶部３２は、制御部３１で実行されるプログラムＰ１ならびに処理の実行に必要な各種データＤ１を記憶する。ここで、各種データＤ１には、プログラムに従った処理の実行に必要なパラメーター等を示すデータ、ならびに演算処理の結果として少なくとも一時的に生成されるデータ等が含まれる。なお、プログラムＰ１には、例えば、画像処理を実行するためのプログラムが含まれている。そして、プログラムＰ１は、読取可能なプログラムコードの形態で記憶部３２に格納されており、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
【００４９】
操作部３３は、例えば、キーボードおよびマウス等のポインティングデバイス等を備えて構成されている。該操作部３３では、キーボードおよびマウス等に対する操作に応じて入力される信号（指示信号とも言う）が制御部３１に出力される。なお、操作部３３には、タッチパネル等の構成が採用されても良い。
【００５０】
表示部３４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されている。該表示部３４では、制御部３１から入力される信号に従って、操作部３３から入力される指示の内容、各種データならびに各種画像が表示される。
【００５１】
通信部３５は、例えば、ＬＡＮアダプター、モデムまたはターミナルアダプター（ＴＡ）等を備えて構成されている。該通信部３５によって、ネットワーク回線ＮＴＷに接続されている各装置との間におけるデータの送受信が制御される。
【００５２】
＜(４−２)画像処理装置の機能的な構成＞
図２は、画像処理装置３において、プロセッサー３１ａ等がプログラムＰ１に従って動作することによって制御部３１で実現される機能的な構成を、他の構成とともに示すブロック図である。図２で示されるように、制御部３１は、主に、画像取得部３１１、画像補正部３１２、第１検出部としての粗検出部３１３、第２検出部としての精密検出部３１４および対象領域抽出部３１５を備えている。
【００５３】
本実施形態に係る画像処理装置３では、主に次の処理Ａ１〜Ａ５を含む情報処理（対象領域抽出処理とも言う）が実行される。これにより、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物の動的な態様が捉えられた一連のフレーム画像Ｉ０（図３参照）から対象部位を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【００５４】
［処理Ａ１］撮影制御装置２から一連の複数のフレーム画像Ｉ０が画像取得部３１１によって取得される。
【００５５】
［処理Ａ２］各フレーム画像Ｉ０に対する画像補正部３１２による補正により、ノイズの低減と対象部位以外の構造物による影響の低減とが行われることで、補正後のフレーム画像ＩＣ０（図９および図１０参照）が得られる。
【００５６】
［処理Ａ３］粗検出部３１３により、テンプレートマッチングが用いられて、補正後の各フレーム画像ＩＣ０から対象部位の位置が大まかに検出される処理（粗検出処理とも言う）が行われる。なお、テンプレートマッチングで通常用いられるテンプレートは、例えば、単純に複数の画像から生成される平均画像、あるいは白黒で表現される単純なモデルで表現された画像（モデル画像とも言う）等である。このため、Ｘ線画像を対象としたテンプレートマッチングでは、テンプレートの使用数が少なければ、肺野および心臓についての個体間における大きさ等の形状の差ならびに呼吸および心拍の変動による形状の差により、肺野領域が輪郭まで精度良く検出されない。そこで、テンプレートマッチングによる検出結果は、各フレーム画像ＩＣ０における対象部位の大まかな位置を示す情報として使用される。
【００５７】
［処理Ａ４］大まかに検出された対象部位の位置に係る情報が初期値とされて、精密検出部３１４によって各フレーム画像ＩＣ０から対象部位の位置が詳細に検出される処理（精密検出処理とも言う）が行われる。
【００５８】
［処理Ａ５］詳細に検出された対象部位の位置に係る情報に基づき、対象領域抽出部３１５によってフレーム画像Ｉ０から対象領域が抽出される。
【００５９】
以下、各部３１１〜３１５について順次説明する。
【００６０】
＜(４−２−１)画像取得部＞
画像取得部３１１は、Ｘ線の照射によって体内の構造物が捉えられた生体画像を取得する。本実施形態では、生体画像において肺野の構造物が捉えられている。そして、画像取得部３１１によって、撮影装置１におけるＸ線撮影で得られる動態画像（Ｘ線動態画像とも言う）を構成する複数の生体画像に係る画像データが、撮影制御装置２を介して取得される。具体的には、例えば、画像取得部３１１によって、撮影制御装置２の記憶部２２に記憶された複数の画像データが、通信部２５、ネットワーク回線ＮＴＷおよび通信部３５を順に介して取得される。これにより、画像取得部３１１によって、Ｘ線の照射によって体内の構造物としての肺野内の構造物が捉えられた動態画像が取得される。
【００６１】
図３は、被検者Ｍ１の肺野内における呼吸に伴う構造物の動態が捉えられたＸ線動態画像の一例を模式的に示す図である。図３には、呼吸のサイクルに係る１周期において、一定の撮影のタイミングで順次に撮影されることで得られる、一連の複数の生体画像としてのフレーム画像Ｉ０が例示されている。図３で示される複数のフレーム画像Ｉ０は、時刻Ｔがｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔ１０である撮影のタイミングにおける撮影によってそれぞれ得られる複数のフレーム画像Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，・・・Ｉ１０によって構成されている。なお、一連のフレーム画像Ｉ１〜Ｉ１０のうち、前半のフレーム画像Ｉ１〜Ｉ５には、肺の吸気の動作によって肺野が拡張していく動態が捉えられ、後半のフレーム画像Ｉ６〜Ｉ１０には、肺の呼気の動作によって肺野が収縮していく動態が捉えられている。なお、フレーム画像Ｉ０は、Ｘ線の２次元的な強度分布が、例えば、白黒の濃淡を示す画素値（濃淡値とも言う）の２次元的な分布に変換されたものである。
【００６２】
＜(４−２−２)画像補正部＞
画像補正部３１２は、画像取得部３１１で取得されたＸ線動態画像を構成する各フレーム画像Ｉ０に対して補正を施すことで、補正後のフレーム画像ＩＣ０を得て、該補正後のフレーム画像ＩＣ０を粗検出部３１３に出力する。
【００６３】
図４から図６は、フレーム画像Ｉ０の特徴を説明するための図である。図４には、フレーム画像Ｉ０が示され、図５には、フレーム画像Ｉ０のうちの被検者Ｍ１の背景が捉えられた領域（背景領域とも言う）ＨＲ１（図４参照）における濃淡値の頻度を示すヒストグラムが示されている。該ヒストグラムでは、横軸が濃淡値を示し、縦軸が該濃淡値の頻度を示している。また、図６には、フレーム画像Ｉ０のうちの対象部位としての肺野を含む縦長の領域ＶＲ２（図４参照）における濃淡値の分布を示すグラフが示されている。該グラフでは、横軸がＹ方向の座標を示し、縦軸が領域ＶＲ２内の各Ｙ座標における濃淡値の平均を示している。図４から図６で示されるように、フレーム画像Ｉ０は、次の問題Ｐｍ１〜Ｐｍ３を有する。
【００６４】
［問題Ｐｍ１］図５で示されるように、フレーム画像Ｉ０では、被検者Ｍ１が存在しない部分に係る背景領域ＨＲ１においてもノイズが多く存在し、一般的な静止画としてのＸ線画像と比較して、フレーム画像Ｉ０全体におけるＳ／Ｎ比が低くなる傾向を示す。これは、対象部位を捉えたＸ線動態画像の取得においてＸ線による被検者Ｍ１の被爆量が増大しないように、各フレーム画像の撮影に要する被爆量が低く抑えられることに起因する。そして、このようにノイズが多く存在していれば、対象部位としての肺野が捉えられた対象領域としての肺野領域を精度良く抽出することが難しくなる。
【００６５】
［問題Ｐｍ２］図６で示されるように、フレーム画像Ｉ０では、肺に係る濃淡値に肺以外の構造物（肋骨および血管等の構造物）に係る濃淡値が重畳し、肺野内の構造物に係る濃淡値にばらつきが生じているため、対象領域としての肺野領域の輪郭が不鮮明である。このように輪郭が不鮮明であれば、対象部位としての肺野が捉えられた対象領域としての肺野領域を精度良く抽出することが難しくなる。
【００６６】
［問題Ｐｍ３］フレーム画像Ｉ０では、肋横角が捉えられた領域付近の濃淡値が、肺野内よりも肺野外において捉えられた周辺の領域の濃淡値に近く、心臓が捉えられた領域と肺野領域との境界が不鮮明である。このように境界が不鮮明であれば、対象部位としての肺野が捉えられた対象領域としての肺野領域を精度良く抽出することが難しくなる。なお、肋横角が捉えられた領域は、横隔膜の両端が捉えられた領域にあたる。
【００６７】
上記問題Ｐｍ１〜Ｐｍ３を軽減するために、フレーム画像Ｉ０におけるノイズを削減し、フレーム画像Ｉ０に対する肺以外の構造物の影響を軽減する処理として、肺野領域の輪郭を明瞭にする補正処理が、フレーム画像Ｉ０に施される。
【００６８】
図７から図１０は、画像補正部３１２においてフレーム画像Ｉ０に施される補正処理の内容を説明するための図である。
【００６９】
図７には、フレーム画像Ｉ０が示されている。図８には、該フレーム画像Ｉ０に対して画像全体に存在するノイズを削減する処理（ノイズ削減処理とも言う）が施された後のフレーム画像Ｉ１が示されている。図９および図１０には、フレーム画像Ｉ１に強調処理が施された後のフレーム画像ＩＣ０が示されている。そして、図９には、フレーム画像Ｉ１の全体に強調処理（全体強調処理とも言う）が施された後のフレーム画像ＩＣ０が示されている。また、図１０には、フレーム画像Ｉ１の予め設定された領域（所定領域とも言う）に強調処理（エリア内強調処理とも言う）が施された後のフレーム画像ＩＣ０が示されている。なお、図８から図１０の右部には、それぞれ横軸を濃淡値（画素値）とし、縦軸を該濃淡値（画素値）の頻度（単位：％）とするヒストグラムが示されている。
【００７０】
本実施形態では、画像補正部３１２における強調処理において、ノイズ削減処理および強調処理が、この順に実施される。
【００７１】
ここで、ノイズ削減処理および強調処理の内容について、簡単に説明する。
【００７２】
＜(４−２−２−１)ノイズ削減処理＞
ノイズ削減処理としては、例えば、縮小処理等が挙げられる。縮小処理では、例えば、選択されたエリア（選択エリアとも言う）が、該選択エリアを構成する複数の画素値（濃淡値）に係る代表の画素値（代表画素値とも言う）に置換される。代表画素値は、例えば、選択エリア内に係る平均の画素値（濃淡値）、あるいは選択エリア内における最小の画素値等であれば良い。なお、代表画素値が、選択エリア内に係る平均の画素値である場合、縮小処理は、例えば、平均値フィルターを用いたフィルター処理等によって実現される。
【００７３】
図１１から図１５は、縮小処理の一例を説明するための図である。図１１には、フレーム画像Ｉ０に１つの選択エリアＲ３が設定されている様子が示されている。図１２には、フレーム画像Ｉ０における選択エリアＲ３の拡大図が示され、該選択エリアＲ３内の画素値が最小である画素Ｐｍが示されている。ここでは、各選択エリアＲ３について画素Ｐｍの画素値を代表画素値とする縮小処理が行われる。これにより、画像Ｉ０で捉えられた肺野領域のうち、最大値側の画素値（すなわち、ノイズ）が削減される。
【００７４】
例えば、図１３には、フレーム画像Ｉ０にエリアＲ４が設定されている様子が示されている。図１４には、フレーム画像Ｉ０におけるエリアＲ４の拡大図が示されており、図１５には、フレーム画像Ｉ０に縮小処理が施された後のフレーム画像Ｉ１におけるエリアＲ４の拡大図が示されている。図１４および図１５で示されるように、フレーム画像Ｉ０に強調処理が施されることで、肺野領域内における小さな画素値が強調され、肺野領域内のノイズが低減される。なお、最小の画素値側のノイズが拡大される場合には、スムージングが施されても良い。
【００７５】
なお、ノイズ削減処理としては、上記の縮小処理に限られず、例えば、バンドパスフィルター等を用いてフレーム画像Ｉ０の高周波成分をカットする処理等と言ったその他の処理が採用されても良い。
【００７６】
＜(４−２−２−２)強調処理＞
全体強調処理では、例えば、予め設定された閾値以上の画素値が、予め設定されたルールに従って、閾値以下の相対的に低い画素値に置換される。これにより、フレーム画像Ｉ０に対する肺以外の構造物の影響が軽減される。
【００７７】
図８および図９で示されるように、ノイズ削減処理が施されたフレーム画像Ｉ１と比較して、全体強調処理が施されたフレーム画像ＩＣ０では、濃淡値が大きな白い領域が相対的に少なく、濃淡値が小さな黒い領域が相対的に多い。つまり、全体強調処理によって、フレーム画像Ｉ１のうちの肺野領域を含めた全体について、肺以外の構造物に相当する白の領域が低減され、黒の領域が強調される。
【００７８】
なお、強調処理における閾値は、予め設定された固定値であっても良いし、適宜変更されても良い。例えば、処理の対象であるフレーム画像Ｉ１の状態に合わせて、閾値が変更される態様が考えられる。この態様では、例えば、フレーム画像Ｉ１の濃淡値のヒストグラムについて、濃淡値が小さな値の方から順に頻度が累積され、頻度の累積値が所定値に到達した濃淡値が、閾値に設定される。なお、頻度の累積値が百分率で示される場合、所定値は、例えば、８０％等であれば良い。ここでは、例えば、一連の複数のフレーム画像Ｉ１に対し、例えば、フレーム画像Ｉ１毎に閾値が設定される態様が考えられる。また、例えば、一連の複数のフレーム画像Ｉ１に対し、１枚目のフレーム画像Ｉ１に基づいて閾値が設定され、一旦設定された閾値が、その他のフレーム画像Ｉ１に対する強調処理に適用される態様が考えられる。このような態様が採用されれば、演算量の削減による画像処理に要する時間が短縮され得る。
【００７９】
ところで、エリア内強調処理では、フレーム画像Ｉ１における所定領域に強調処理が施される。該所定領域は、例えば、所望の固定領域であれば良いが、ロバスト性の向上を図るために、処理の対象としてのフレーム画像Ｉ１における濃淡値の分布（プロファイル）に応じて変更されても良い。
【００８０】
図１６は、エリア内強調処理における所定領域の設定方法の一例を説明するための図である。図１６の右部には、Ｙ座標と、フレーム画像Ｉ１の各Ｙ座標における濃淡値の累積値（濃淡累積値とも言う）との関係が、縦方向のプロファイルとして示されている。また、図１６の下部には、Ｘ座標と、フレーム画像Ｉ１の各Ｘ座標における濃淡値の累積値（濃淡累積値）との関係が、横方向のプロファイルとして示されている。
【００８１】
ここでは、例えば、各プロファイルにおいて濃淡累積値の傾向が大きく変化する点（変化点とも言う）Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｙ１，Ｐｙ２が抽出される。そして、Ｘ座標が変化点Ｐｘ１から変化点Ｐｘ２までの範囲であり、且つＹ座標が変化点Ｐｙ１から変化点Ｐｙ２までの範囲である矩形状の領域Ｒ５が所定領域として設定される。
【００８２】
＜(４−２−３)粗検出部＞
粗検出部３１３は、生体画像としての各フレーム画像ＩＣ０（図１７参照）を対象としたテンプレートマッチングを用いて、フレーム画像ＩＣ０のうち、対象確定領域ＰＲ１１（図１８参照）と、未確定領域ＰＲ１２（図１８参照）とを検出する。テンプレートマッチングの手法としては、例えば、公知のＳＡＤ（Sum of Absolute Differences）法、ＮＣＣ（Normalized Cross Correlation）法、ＰＯＣ（Phase-Only Correlation）法およびＲＩＰＯＣ（Rotation Invariant Phase-Only Correlation）法等の手法が採用される。これにより、対象確定領域ＰＲ１１と未確定領域ＰＲ１２とを含む対象候補領域ＰＲ１（図１８参照）が検出される。なお、ここで、対象確定領域ＰＲ１１は、フレーム画像ＩＣ０のうち、対象部位としての肺野の少なくとも一部が捉えられている領域であり、未確定領域ＰＲ１２は、フレーム画像ＩＣ０のうち、対象部位としての肺野の一部が捉えられている可能性がある領域である。
【００８３】
本実施形態では、粗検出部３１３は、フレーム画像ＩＣ０のうち、対象部位としての肺野が捉えられていない領域（非対象確定領域とも言う）ＰＲ２も検出する。これにより、図１８で示されるように、フレーム画像ＩＣ０を、対象確定領域ＰＲ１１と、未確定領域ＰＲ１２と、非対象確定領域ＰＲ２とに区分する情報（領域区分情報とも言う）ＩＣ１が生成される。
【００８４】
ところで、次段の精密検出処理を想定すれば、粗検出処理では、通常は、フレーム画像ＩＣ０から、検出が難しい構造物の輪郭まで極力接近している部分まで対象確定領域ＰＲ１１および非対象確定領域ＰＲ２が検出されれば良い。つまり、未確定領域ＰＲ１２が狭くなれば良い。これにより、精密検出処理において、構造物の不明瞭な輪郭を超えた対象領域の過大な検出が生じ難い。なお、輪郭の検出が難しい構造物としては、例えば、輪郭が不鮮明である構造物、あるいは他の構造物の存在によって分断されている構造物等が考えられる。
【００８５】
しかしながら、粗検出処理で検出される未確定領域ＰＲ１２が狭ければ、病変による構造物の欠落、周期的な動きの違いによる形状の変化、および他の構造物の重畳等による構造物の隠れ等の問題により、対象確定領域ＰＲ１１が過大に検出されている場合もある。このため、次段の精密検出処理において構造物の輪郭を超えた対象領域の過大な検出が生じ易い。
【００８６】
そこで、本実施形態に係る粗検出処理では、フレーム画像ＩＣ０に対して、大域部分に係る大域テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、大域部分が捉えられた大域領域の位置が検出される。また、フレーム画像ＩＣ０に対して、局所部分に係る局所テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、局所部分が捉えられた局所領域の位置が検出される。このとき、検出された局所領域の位置の信頼性に応じて、検出された局所領域の位置に係る情報を、領域区分情報ＩＣ１の生成に用いるか否か判定される。
【００８７】
ここで、局所部分は、対象部分のうちの局所的な部分であり、大域部分に含まれ且つ該大域部分よりも相対的に狭い領域を占める部分である。該局所部分には、例えば、個体間で周期的な状態の変化に差が生じる部分、および個体間において形状に差が生じる部分のうちの少なくとも一方が含まれていれば良い。このような局所部分には、例えば、大動脈弓、鎖骨、心臓、横隔膜および肋横角のうちの少なくとも１つの部分が含まれていれば良い。これにより、フレーム画像ＩＣ０において捉えられている実際の大域部分の位置と、検出される大域領域の位置との間にずれが生じ易い部分について、局所領域が検出される。このため、生体画像から対象部位を捉えた領域が精度良く検出ならびに抽出され得る。また、局所部分は、例えば、輪郭が不鮮明で検出し難い部分であっても良い。これにより、肋骨、鎖骨および乳房等の他の構造物の輪郭が誤って関心領域の輪郭として検出される過小な対象領域の検出が抑制される。
【００８８】
また、大域部分は、対象部分のうちの比較的大きな領域を占める部分であり、１以上の局所部分を含む。大域テンプレートは、大域領域に係るテンプレートであり、局所テンプレートは、局所領域に係るテンプレートである。
【００８９】
上記粗検出処理により、フレーム画像ＩＣ０から局所的な観点から検出された局所領域の位置の信頼性が低い部分については、フレーム画像ＩＣ０から比較的巨視的な観点から検出された大域領域の位置を示す情報に基づいて領域区分情報ＩＣ１が生成される。これにより、構造物の不明瞭な輪郭を超えた対象領域の過大な検出が生じ難くなる。その結果、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物の動的な態様を捉えた一連のフレーム画像Ｉ０から対象部位としての肺野を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【００９０】
図１９は、粗検出部３１３で実現される機能的な構成を、他の構成とともに示すブロック図である。図１９で示されるように、粗検出部３１３は、主に、大域領域検出部３１３１、局所領域検出部３１３２、領域設定判定部３１３３および候補領域設定部３１３４を有している。
【００９１】
以下、大域領域および局所領域の設定、テンプレートの生成方法、ならびに粗検出部３１３の各部３１３１〜３１３３について説明する。
【００９２】
＜(４−２−３−１)大域領域および局所領域の設定＞
図２０は、大域領域および局所領域の設定例を示す図である。図２０には、肺野が捉えられた典型的なＸ線画像（モデル画像とも言う）ＭＩ０における大域領域および局所領域の位置が例示されている。
【００９３】
図２０で示されるように、肺野に係るモデル画像ＭＩ０においては、横隔膜の全体を包含する領域（横隔膜領域とも言う）Ｒ１に、左横隔膜を包含する領域（左横隔膜領域とも言う）Ｒ１Ｌおよび右横隔膜を包含する領域（右横隔膜領域とも言う）Ｒ１Ｒが含まれる。そして、左横隔膜領域Ｒ１Ｌに、左肋横角を包含する領域（左肋横角領域とも言う）Ｒ１Ｌ１および心臓に係る領域（心臓領域とも言う）Ｒ１Ｌ２が含まれ、右横隔膜領域Ｒ１Ｒに、右肋横角を包含する領域（右肋横角領域とも言う）Ｒ１Ｒ１が含まれる。また、肺野に係るモデル画像ＭＩ０においては、左肺尖部を包含する領域（左肺尖部領域とも言う）Ｒ２Ｌおよび右肺尖部を包含する領域（右肺尖部領域とも言う）Ｒ２Ｒがあり、左肺尖部領域Ｒ２Ｌに、大動脈弓を包含する領域（大動脈弓領域とも言う）Ｒ２Ｌ１が含まれる。
【００９４】
このため、例えば、横隔膜領域Ｒ１が大域領域とされる場合、左横隔膜領域Ｒ１Ｌおよび右横隔膜領域Ｒ１Ｒがそれぞれ局所領域とされる。さらに、左横隔膜領域Ｒ１Ｌに対し、左肋横角領域Ｒ１Ｌ１および心臓領域Ｒ１Ｌ２がそれぞれ局所領域とされ、右横隔膜領域Ｒ１Ｒに対し、右肋横角領域Ｒ１Ｒ１が局所領域とされる。また、左肺尖部領域Ｒ２Ｌが大域領域とされる場合、大動脈弓領域Ｒ２Ｌ１が局所領域とされる。
【００９５】
＜(４−２−３−２)テンプレートの種類＞
図１９で示されるように、記憶部３２に格納される各種データＤ１には、大域テンプレートに係る情報（大域テンプレート情報とも言う）Ｄ１１および局所テンプレートに係る情報（局所テンプレート情報とも言う）Ｄ１２が含まれる。
【００９６】
図２０で示されるように、大域テンプレート情報Ｄ１１には、横隔膜テンプレートＴ１、左肺尖部テンプレートＴ２Ｌおよび右肺尖部テンプレートＴ２Ｒをそれぞれ示す情報が含まれる。横隔膜テンプレートＴ１は、横隔膜領域Ｒ１に対応する横隔膜の全体が捉えられたテンプレートである。左肺尖部テンプレートＴ２Ｌは、左肺尖部領域Ｒ２Ｌに対応する左肺尖部が捉えられたテンプレートである。右肺尖部テンプレートＴ２Ｒは、右肺尖部領域Ｒ２Ｒに対応する右肺尖部が捉えられたテンプレートである。
【００９７】
また、局所テンプレート情報Ｄ１２には、左横隔膜テンプレートＴ１Ｌ、右横隔膜テンプレートＴ１Ｒ、左肋横角テンプレートＴ１Ｌ１、心臓テンプレートＴ１Ｌ２、右肋横角テンプレートＴｌＲ１および大動脈弓テンプレートＴ２Ｌ１をそれぞれ示す情報が含まれる。左横隔膜テンプレートＴ１Ｌは、左横隔膜領域Ｒ１Ｌに対応する左横隔膜が捉えられたテンプレートである。右横隔膜テンプレートＴ１Ｒは、右横隔膜領域Ｒ１Ｒに対応する右横隔膜が捉えられたテンプレートである。左肋横角テンプレートＴ１Ｌ１は、左肋横角領域Ｒ１Ｌ１に対応する左肋横角が捉えられたテンプレートである。心臓テンプレートＴ１Ｌ２は、心臓領域Ｒ１Ｌ２に対応する心臓が捉えられたテンプレートである。右肋横角テンプレートＴｌＲ１は、右肋横角領域Ｒ１Ｒ１に対応する右肋横角が捉えられたテンプレートである。大動脈弓テンプレートＴ２Ｌ１は、大動脈弓領域Ｒ２Ｌ１に対応する大動脈弓が捉えられたテンプレートである。
【００９８】
なお、図２０では、大域テンプレートに対応する大域領域に局所テンプレートに対応する局所領域が完全に包含されるような設定が示されているが、これに限られない。例えば、局所テンプレートに係る局所領域の一部が大域テンプレートに係る大域領域からはみ出すような設定が採用されても構わない。
【００９９】
大域テンプレートは、例えば、複数のサンプル画像からそれぞれ切り出された複数の大域領域の平均画像であれば良い。ここで、平均画像の各画素値は、例えば、複数の大域領域における同一位置の画素に係る画素値の累積値がサンプル画像の数で除されることで算出される。また、各サンプル画像からの大域領域の切り出しは、操作部３３を介した手動で行われても良いし、１つの大域領域がテンプレートとされた各サンプル画像を対象としたテンプレートマッチングによって実現されても良い。また、居所テンプレートは、例えば、大域テンプレートと同様に、複数のサンプル画像からそれぞれ切り出された複数の局所領域の平均画像であれば良い。
【０１００】
但し、大域部分および局所部分については、周期的な形状の変化ならびに個体間における形状の差が大きい。例えば、図２１から図２３で示されるように、呼吸によって周期的に肺野および横隔膜の縦方向のサイズおよび形状が変化する場合、ならびに図２４から図２７で示されるように、横隔膜および心臓の形状における個体差が生じる場合等が考えられる。このため、例えば、各部分における形状の変化および形状の差が考慮されて、例えば、各大域部分および各局所部分に対して複数のテンプレートが準備されても良い。また、各部分においては、病変による構造物の欠落および周期的な形状の変化における異状等が生じ得る。このため、例えば、病変による構造部の欠落および異状が考慮されて、症例毎にテンプレートが準備されても良い。
【０１０１】
例えば、肺野および心臓の大きさの相違により、横隔膜の形状が異なるとともに、横隔膜の位置が左右で異なる。このため、本実施形態では、横隔膜の形状の差異に対し、縦方向および横方向において拡大および縮小させた関係（縦横変倍の関係とも言う）にある複数のテンプレートが採用される。また、横隔膜の左右の位置における差異に対し、左横隔膜と右横隔膜とについて別々のテンプレートが採用される。また、例えば、特定の症例としての心肥大による心臓の大きさの相違に応じて、心臓に沿った肺野の輪郭の形状が異なる。このため、本実施形態では、心臓の形状の差異に対し、縦方向および横方向において拡大および縮小させた関係にある複数のテンプレートが採用される。
【０１０２】
＜(４−２−３−３)テンプレートの生成方法＞
図２８から図３１は、縦横変倍の関係にある複数の横隔膜テンプレートＴ１の生成方法を示す図である。図２８から図３１の左部にサンプル画像ＳＩ０が模式的に示されており、図２８から図３１の右部にサンプル画像ＳＩ０の横隔膜の形状を各々表現した横隔膜テンプレートＴ１ａ〜Ｔ１ｄ（Ｔ１）が模式的に示されている。
【０１０３】
図２８から図３１のサンプル画像ＳＩ０で示されるように、横隔膜の形状には大きな個体差があり、とりわけ心臓の大きさによって横隔膜の形状が大きく異なる。このため、例えば、サンプル画像ＳＩ０が、心臓の大きさ等に応じて複数のグループに分類される。ここでは、心臓の形状が、小、一般的、中および大である４種類のグループに分類される様子が示されている。次に、図２８から図３１で示されるように、サンプル画像ＳＩ０における横隔膜を含む横隔膜領域Ｒ１（図中の破線で囲まれた領域）が指定されて切り出される。各サンプル画像ＳＩ０を対象とした横隔膜領域Ｒ１の指定は、操作部３３を介した手動でなされても良いし、手動等によって指定された１つの横隔膜領域Ｒ１がテンプレートとされた各サンプル画像ＳＩ０を対象としたテンプレートマッチングによって実現されても良い。そして、事前に分類された４種類のグループ毎に、横隔膜領域Ｒ１から切り出された画像の平均画像が生成されることで、４種類の横隔膜テンプレートＴ１ａ〜Ｔ１ｄ（Ｔ１）が生成される。すなわち、大域テンプレートとしての横隔膜テンプレートＴ１には、４種類の横隔膜テンプレートＴ１ａ〜Ｔ１ｄが含まれる。ここで、平均画像の各画素値は、例えば、複数の横隔膜領域Ｒ１から切り出された画像における同一位置の画素に係る画素値の累積値が横隔膜領域Ｒ１の数で除されることで算出される。
【０１０４】
他の大域テンプレートおよび局所テンプレートについても、例えば、大域テンプレートとしての横隔膜テンプレートＴ１と同様な方法によって生成される。なお、左肺尖部テンプレートＴ２Ｌおよび右肺尖部テンプレートＴ２Ｒについては、例えば、肺尖部の大きさ、および鎖骨の傾き等の観点から複数のグループに分類されて、各グループに係るテンプレートが生成されれば良い。すなわち、各大域テンプレートには、複数種類の大域テンプレートが含まれ、各局所テンプレートには、複数種類の局所テンプレートが含まれる。
【０１０５】
＜(４−２−３−４)大域領域検出部＞
大域領域検出部３１３１は、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０の大域部分が捉えられた大域領域の位置を、大域部分に係る大域テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する。ここでは、各大域部分について、複数種類の大域テンプレートが用いられて、フレーム画像ＩＣ０のうちの大域テンプレートとの相関の度合い（相関度とも言う）が最も高い領域が大域領域として検出される。なお、本実施形態では、大域テンプレートとしての横隔膜テンプレートＴ１、左肺尖部テンプレートＴ２Ｌおよび右肺尖部テンプレートＴ２Ｒが用いられたテンプレートマッチングが行われる。これにより、横隔膜に係る大域領域としての横隔膜領域Ｒ１の位置、左肺尖部に係る大域領域としての左肺尖部領域Ｒ２Ｌの位置および右肺尖部に係る大域領域としての右肺尖部領域Ｒ２Ｒの位置がそれぞれ検出される。大域領域検出部３１３１で検出された結果を示す情報Ｒｔ１１は、大域領域検出部３１３１から候補領域設定部３１３４に送出される。
【０１０６】
＜(４−２−３−５)局所領域検出部＞
局所領域検出部３１３２は、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０のうち、大域部分に包含され且つ大域部分よりも小さな局所部分が捉えられた局所領域の位置を、局所部分に係る局所テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって検出する。ここでは、各局所部分について、複数種類の局所テンプレートが用いられて、フレーム画像ＩＣ０のうちの局所テンプレートとの相関度が最も高い領域が局所領域として検出される。なお、本実施形態では、局所テンプレートとしての左横隔膜テンプレートＴ１Ｌ、右横隔膜テンプレートＴ１Ｒ、左肋横角テンプレートＴ１Ｌ１、心臓テンプレートＴ１Ｌ２、右肋横角テンプレートＴｌＲ１および大動脈弓テンプレートＴ２Ｌ１が用いられたテンプレートマッチングが行われる。これにより、左横隔膜に係る局所領域としての左横隔膜領域Ｒ１Ｌの位置および右横隔膜に係る局所領域としての右横隔膜領域Ｒ１Ｒの位置が検出される。また、左肋横角に係る局所領域としての左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の位置、心臓に係る局所領域としての心臓領域Ｒ１Ｌ２の位置、および右肋横角に係る局所領域としての右肋横角領域Ｒ１Ｒ１の位置が検出される。さらに、大動脈弓に係る局所領域としての大動脈弓領域Ｒ２Ｌ１の位置が検出される。
【０１０７】
局所領域検出部３１３２で検出された結果を示す情報Ｒｔ１２は、局所領域検出部３１３２から領域設定判定部３１３３に送出される。
【０１０８】
なお、ここでは、例えば、肺切除等と言った病変による構造物の欠落等と言った情報が事前に与えられれば、テンプレートマッチングで使用されるテンプレートの種類の低減により、画像処理に要する演算量が削減される。すなわち画像処理の高速化等が図られる。
【０１０９】
＜(４−２−３−６)領域設定判定部＞
領域設定判定部３１３３は、候補領域設定部３１３４において、局所領域検出部３１３２による検出結果に応じて対象候補領域ＰＲ１を設定するか否か判定する。
【０１１０】
該判定は、記憶部３２に格納された各種データＤ１に含まれる判定の基準となる情報（判定基準情報とも言う）Ｄ１３に基づいて行われる。具体的には、該判定は、局所領域検出部３１３２におけるテンプレートマッチングで算出される局所領域と局所テンプレートとの間における相関の度合いを示す値（相関値とも言う）に基づいて実行される。また、該判定は、例えば、大域領域検出部３１３１で検出された大域領域の位置と局所領域検出部３１３２で検出された局所領域の位置との相対的な位置関係に基づいて実行される。
【０１１１】
これにより、検出された局所領域の位置の信頼性に応じて、検出された局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２が設定されるか否か判定される。このため、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物を捉えた生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から対象部位を捉えた対象領域が精度良く検出および抽出される。
【０１１２】
なお、本実施形態では、上記判定は、局所領域と局所テンプレートとの間における相関値、および検出された大域領域の位置と検出された局所領域の位置との相対的な位置関係の双方に基づいて実行されるが、これに限られない。例えば、上記判定は、局所領域と局所テンプレートとの間における相関値、および検出された大域領域の位置と検出された局所領域の位置との相対的な位置関係の少なくとも一方に基づいて実行されれば良い。
【０１１３】
ここで、領域設定判定部３１３３における判定結果を示す情報Ｒｔ１３は、領域設定判定部３１３３から候補領域設定部３１３４に送出される。
【０１１４】
＜(４−２−３−６−１)相関値による判定＞
例えば、局所領域と局所テンプレートとの間における相関値が、予め設定された値域から外れていれば、候補領域設定部３１３４における局所領域検出部３１３２による検出結果に応じた対象候補領域ＰＲ１の設定が禁止される。これにより、信頼性が低い局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２の設定が抑制される。その結果、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から対象部位を捉えた対象領域が精度良く検出および抽出される。
【０１１５】
ここで、相関値は、ＳＡＤ、ＮＣＣ、ＰＯＣおよびＲＩＰＯＣ等の手法によって算出される局所テンプレートと局所領域との一致度を示す値であれば良い。また、局所テンプレートと局所領域とが完全に一致する場合に、相関値が１となり、局所テンプレートと局所領域との一致度が小さくなれば、相関値が０に近づくような場合には、予め設定された値域は、例えば、予め設定された閾値を超え且つ１未満の値域であれば良い。閾値は、例えば、０．８〜０．９程度に設定されれば良い。
【０１１６】
＜(４−２−３−６−２)相対的な位置関係による判定＞
例えば、予め設定された少なくとも１つの方向における、大域領域検出部３１３１で検出された大域領域の位置と、局所領域検出部３１３２で検出された局所領域の位置とのずれ量が、予め設定された値域から外れていれば、候補領域設定部３１３４における局所領域検出部３１３２による検出結果に応じた対象候補領域ＰＲ１の設定が禁止される。これにより、信頼性が低い局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２の設定が抑制される。その結果、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から対象部位を捉えた対象領域が精度良く検出および抽出される。
【０１１７】
ここで、少なくとも１つの方向は、例えば、Ｙ方向である態様が考えられる。この態様では、例えば、大域領域検出部３１３１で検出された横隔膜よりも、局所領域検出部３１３２で検出される左肋横角が上方に位置していれば、一般的な健常者では起こり得ない状態である。このため、このような状態であれば、検出された左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の位置の信頼性が低いものと考えられる。そこで、局所領域検出部３１３２による検出結果としての左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の位置に応じた対象候補領域ＰＲ１の設定が禁止される。
【０１１８】
より具体的には、大域領域としての横隔膜領域Ｒ１の所定位置のＹ座標がｃ１であり、局所領域としての左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の所定位置のＹ座標ｄ１である場合、次の式（１）が成立すれば、検出された左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の位置の信頼性が低いものと判定される。
【０１１９】
ｃ１−ｄ１＞０  ・・・（１）。
【０１２０】
ここで、横隔膜領域Ｒ１の所定位置が、横隔膜領域Ｒ１の下端の位置であり、左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の所定位置が、左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の下端の位置であるような態様が考えられる。但し、横隔膜領域Ｒ１および左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の所定位置の設定、または横隔膜テンプレートＴ１および左肋横角テンプレートＴ１Ｌ１の設定によっては、横隔膜領域Ｒ１の所定位置よりも左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の所定位置が上方に位置しても許容される場合がある。このような場合が想定されるのであれば、横隔膜領域Ｒ１の所定位置のＹ座標ｃ１と、左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の所定位置のＹ座標ｄ１と、予め設定された閾値ｔｈ１との間に、次の式（２）が成立すれば、検出された左肋横角領域Ｒ１Ｌ１の位置の信頼性が高いものと判定されても良い。すなわち、検出される大域領域と検出される局所領域とのずれ量に、ある程度の許容範囲が設定されても良い。
【０１２１】
｜ｃ１−ｄ１｜＜ｔｈ１  ・・・（２）。
【０１２２】
なお、閾値ｔｈ１は、例えば、横隔膜テンプレートＴ１および左肋横角テンプレートＴ１Ｌ１の設定状況に応じて予め適宜設定されれば良い。
【０１２３】
＜(４−２−３−７)候補領域設定部＞
候補領域設定部３１３４は、大域領域検出部３１３１および局所領域検出部３１３２による検出結果に応じて、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０において、対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２を含む対象候補領域ＰＲ１を設定する。本実施形態では、候補領域設定部３１３４は、大域領域検出部３１３１および局所領域検出部３１３２による検出結果に応じて、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０において、対象部位が捉えられていない非対象確定領域ＰＲ２も設定する。
【０１２４】
図１９で示されるように、候補領域設定部３１３４は、部分区分情報設定部３１３４ａおよび領域統合部３１３４ｂを有している。ここで、部分区分情報設定部３１３４ａおよび領域統合部３１３４ｂについて説明する。
【０１２５】
＜(４−２−３−７−１)部分区分情報設定部＞
部分区分情報設定部３１３４ａは、記憶部３２に格納された各種データＤ１の部分区分情報Ｄ１４に基づいて、大域領域検出部３１３１および局所領域検出部３１３２で検出された大域領域および局所領域に対し、それぞれ部分区分情報Ｒｔ１４を設定する。
【０１２６】
部分区分情報Ｄ１４には、大域テンプレートおよび該大域テンプレートと大域領域との相関値に応じた部分区分情報、ならびに局所テンプレートおよび該局所テンプレートと局所領域との相関値に応じた部分区分情報をそれぞれ示す情報が含まれる。ここで、部分区分情報は、各大域領域あるいは各局所領域を、対象確定領域ＰＲ１１、未確定領域ＰＲ１２および非対象確定領域ＰＲ２に区分する情報である。
【０１２７】
このため、部分区分情報設定部３１３４ａでは、大域領域が検出された際における大域テンプレートおよび該大域テンプレートと該大域領域との相関値に応じた部分区分情報が、部分区分情報Ｄ１４から得られる。これにより、該大域領域に対して部分区分情報Ｒｔ１４が設定される。また、部分区分情報設定部３１３４ａでは、局所領域が検出された際における局所テンプレートおよび該局所テンプレートと該局所領域との相関値に応じた部分区分情報が、部分区分情報Ｄ１４から得られる。これにより、該局所領域に対して部分区分情報Ｒｔ１４が設定される。
【０１２８】
なお、領域設定判定部３１３３によって、候補領域設定部３１３４における局所領域検出部３１３２による検出結果に応じた対象候補領域ＰＲ１の設定が禁止された局所領域については、部分区分情報Ｒｔ１４が設定されなくても良い。これにより、演算の低減による処理の高速化が図られる。
【０１２９】
ここで、部分区分情報Ｄ１４の生成方法について説明する。
【０１３０】
図３２から図３６は、部分区分情報Ｄ１４の生成方法について説明するための図である。
【０１３１】
上述したように、例えば、大域テンプレートおよび局所テンプレートが生成される際に、サンプル画像ＳＩ０が複数のグループに分類され、各グループについて、複数のサンプル画像ＳＩ０から大域領域および局所領域が切り出されて平均画像が生成される。
【０１３２】
このとき、まず、切り出された各大域領域および各局所領域について、対象部位が捉えられた対象領域か、対象部位以外の部分が捉えられた非対象領域かを示すデータ（正解データとも言う）も生成される。図３２には、あるサンプル画像ＳＩ０について、対象領域が白色で表され且つ非対象領域が黒色で表された正解データＡ０が例示されている。図３３には、大域領域としての右肺尖部領域Ｒ２Ｒおよび該右肺尖部領域Ｒ２Ｒに係る正解データＡ２Ｒ（Ａ０）、ならびに大域領域としての左肺尖部領域Ｒ２Ｌおよび該左肺尖部領域Ｒ２Ｌに係る正解データＡ２Ｌ（Ａ０）が例示されている。図３４には、局所領域としての左横隔膜領域Ｒ１Ｌおよび該左横隔膜領域Ｒ１Ｌに係る正解データＡ１Ｌ（Ａ０）、ならびに局所領域としての右横隔膜領域Ｒ１Ｒおよび該右横隔膜領域Ｒ１Ｒに係る正解データＡ１Ｒ（Ａ０）が例示されている。
【０１３３】
次に、大域領域毎および局所領域毎に、各グループについて、複数の正解データＡ０が重ねられ、画素毎に、正解データＡ０が重ねられた回数が複数の正解データＡ０の数で除されることで、正解データＡ０が重なっている確率（累積率とも言う）が算出される。累積率は、例えば、０〜１００％等と言った百分率等の態様で示されれば良い。図３５の左下には、左横隔膜領域Ｒ１Ｌに係る複数の正解データＡ１Ｌ（Ａ０）についての累積率の分布を示す画像（累積率画像とも言う）Ａｍ１Ｌが例示されている。図３５の右下には、右横隔膜領域Ｒ１Ｒに係る複数の正解データＡ１Ｒ（Ａ０）についての累積率の分布を示す累積率画像Ａｍ１Ｒが例示されている。図３５の左上には、左肺尖部領域Ｒ２Ｌに係る複数の正解データＡ２Ｌ（Ａ０）についての累積率の分布を示す累積率画像Ａｍ２Ｌが例示されている。図３５の右上には、右横隔膜領域Ｒ２Ｒに係る複数の正解データＡ２Ｒ（Ａ０）についての累積率の分布を示す累積率画像Ａｍ２Ｒが例示されている。
【０１３４】
ここで、あるグループについて、累積率が１００％である領域は、対象部位を捉えた対象領域に対応することが確実であり、累積率が０％である領域は、対象部位を捉えていない非対象領域に対応することが確実である。これに対し、累積率が１〜９９％である領域については、対象領域に対応するか、非対象領域に対応するかについては、未確定である領域と言える。但し、例えば、大域領域毎の各グループについて、大域テンプレートと大域領域検出部３１３１によって検出される大域領域との間における相関値が大きくなる程、より累積率が高い領域が、対象領域に対応する可能性が高まる。同様に、局所領域毎の各グループについて、局所テンプレートと局所領域検出部３１３２によって検出される局所領域との間における相関値が大きくなる程、より累積率が高い領域が、対象領域に対応する可能性が高まる。
【０１３５】
そこで、大域テンプレート毎に、対応する累積率画像に基づいて、大域テンプレートと大域領域との相関値に応じた部分区分情報が生成される。また、局所テンプレート毎に、対応する累積率画像に基づいて、局所テンプレートと局所領域との相関値に応じた部分区分情報が生成される。これにより、部分区分情報Ｄ１４が生成される。
【０１３６】
例えば、局所テンプレートに対する部分区分情報については、領域設定判定部３１３３の判定における相関値に係る閾値に応じて相関値の値域が設定され、その相関値の値域毎に部分区分情報が生成されれば良い。例えば、閾値が０．８であれば、相関値が大きな値域（０．９９＜相関値≦１）、相関値が中程度の値域（０．９＜相関値≦０．９９）および相関値が小さな値域（０．８＜相関値≦０．９）が設定される態様が考えられる。
【０１３７】
この態様では、相関値が大きな値域（０．９９＜相関値≦１）に対し、例えば、累積率が０％の領域が非対象確定領域、累積率が０％を超え且つ５０％以下である領域が未確定領域、累積率が５０％を超え且つ１００％以下である領域が対象確定領域とされる。この場合における部分区分情報ＰＶ１の一例が、図３６の左部に示されている。また、相関値が中程度の値域（０．９＜相関値≦０．９９）に対し、例えば、累積率が０％の領域が非対象確定領域、累積率が０％を超え且つ７０％以下である領域が未確定領域、累積率が７０％を超え且つ１００％以下である領域が対象確定領域とされる。この場合における部分区分情報ＰＶ２の一例が、図３６の中央部に示されている。さらに、相関値が小さな値域（０．８＜相関値≦０．９）に対し、例えば、累積率が０％の領域が非対象確定領域、累積率が０％を超え且つ９９％以下である領域が未確定領域、累積率が９９％を超え且つ１００％以下である領域が対象確定領域とされる。この場合における部分区分情報ＰＶ３の一例が、図３６の右部に示されている。
【０１３８】
各大域テンプレートについても、各局所テンプレートと同様に、対応する累積率画像に基づいて、大域テンプレートと大域領域との相関値に応じた部分区分情報が生成される。但し、粗検出部３１３による検出結果が得られない領域が発生しないように、大域テンプレートと大域領域との相関値が、ある程度小さな場合についてまで、部分区分情報が生成されれば良い。
【０１３９】
なお、ここでは、体内の同一部分については、大域テンプレートに係る部分区分情報における未確定領域よりも、局所テンプレートに係る部分区分情報における未確定領域の方が狭くなるように設定されていれば良い。これにより、候補領域設定部３１３４では、フレーム画像ＩＣ０のうちの局所部分を捉えた領域について、大域領域検出部３１３１による検出結果よりも局所領域検出部３１３２による検出結果に応じて設定される未確定領域ＰＲ１２の方が狭くなる。これにより、局所領域に応じた未確定領域がより狭く設定されることで、対象部位が捉えられた領域を広く検出し過ぎる過検出および対象部位が捉えられた領域を狭く検出し過ぎる未検出が生じ難くなる。すなわち、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から対象部位を捉えた対象領域が安定して精度良く抽出され得る。
【０１４０】
＜(４−２−３−７−２)領域統合部＞
領域統合部３１３４ｂは、各大域領域および各局所領域に対してそれぞれ設定された部分区分情報Ｒｔ１４が統合される。このとき、局所領域と大域領域とが重なる部分については、原則として、局所領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４が採用される。例えば、大域領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４の上に、局所領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４が上書きされる。但し、領域設定判定部３１３３において、候補領域設定部３１３４における局所領域検出部３１３２による検出結果に応じた対象候補領域ＰＲ１の設定が禁止された局所領域については、大域領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４が採用される。これにより、候補領域設定部３１３４における対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２を含む対象候補領域ＰＲ１ならびに非対象確定領域ＰＲ２の設定が完了する。図３７は、領域統合部３１３４ｂによって設定される対象候補領域ＰＲ１および非対象確定領域ＰＲ２を示す領域区分情報ＩＣ１の一例を示す図である。
【０１４１】
＜(４−２−４)精密検出部＞
精密検出部３１４は、候補領域設定部３１３４で設定された対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２の情報に基づいて、生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から、対象部位の内部から輪郭に至る対象領域を検出する精密検出処理を行う。本実施形態では、未確定領域ＰＲ１２について、対象領域としての肺野領域の内部であるのか、外部であるのかが決定される。
【０１４２】
図３８は、画像補正部３１２から精密検出部３１４に入力されるフレーム画像ＩＣ０の一例を示す図である。図３９は、精密検出部３１４において、フレーム画像ＩＣ０から検出される対象領域としての肺野領域ＲＴ１の一例を示す図である。図３７から図３９で示されるように、精密検出部３１４では、粗検出部３１３から入力される粗検出処理の結果としての領域区分情報ＩＣ１に基づき、画像補正部３１２から入力されるフレーム画像ＩＣ０が対象とされて、対象領域としての肺野領域ＲＴ１が検出される。
【０１４３】
精密検出部３１４では、対象部位の形状に依存しない検出手法によって対象領域としての肺野領域ＲＴ１が検出される。検出手法としては、例えば、レベルセット（Level set）およびスネーク（Snake）等のエッジの情報を利用する手法、領域拡張法（Region growing）等の領域の情報を利用する手法、グラフカット（Graph Cut）等のエッジと領域の情報を利用する手法等が挙げられる。
【０１４４】
スネーク（Snake）の処理では、例えば、検出したい領域を囲むように閉曲線の初期値が定義され、繰り返し計算によって該閉曲線が下記条件［ｉ］〜［iii］を満たすように変形されていき、閉曲線の形状が変化しなくなったところで、閉曲線の変形が終了される。この処理により、対象領域としての肺野領域ＲＴ１の輪郭ＥＤ１が検出される。スネーク（Snake）の処理内容については、例えば、公知の種々の情報（蚊野浩”第１１章「領域処理」”京都産業大学 コンピュータ理工学部 ネットワークメディア学科「春学期・火曜日・３時限」資料［平成25年11月18日検索］、インターネット〈www.cc.kyoto-su.ac.jp/~kano/pdf/course/chapter11.pdf〉、および代表者：矢島信彦”処理事例｜sliceOmatic「面積/ 体積計測のためのエリア定義処理事例」イメージラボ社ホームページ［平成25年11月18日検索］、インターネット〈URL：http://www.imagelabo.com/Appli_sliceO.html〉等）に開示されている。
【０１４５】
［ｉ］閉曲線自身の形は、連続でなめらかになろうとする。
【０１４６】
［ii］閉曲線がエッジの上にあると、そこにとどまろうとする。
【０１４７】
［iii］閉曲線は小さくなろうとする。
【０１４８】
ここで、レベルセット（Level set）およびスネーク（Snake）等のエッジの情報を利用する手法では、領域区分情報ＩＣ１のうち、対象確定領域ＰＲ１１と未確定領域ＰＲ１２の情報があれば、対象領域の輪郭が検出され得る。このため、候補領域設定部３１３４では、大域領域検出部３１３１および局所領域検出部３１３２による検出結果に応じて、フレーム画像ＩＣ０のうち、対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２を含む対象候補領域ＰＲ１が設定されれば良い。
【０１４９】
また、領域拡張法（Region growing）の処理では、例えば、まず、画素値に関する条件を満足する画素が手動で決定され、１つのラベルが付されて種子点（seed point）とされる。そして、種子点の近傍の点で、画素値に関する条件を満足する画素に同一のラベルが付される処理が繰り返されることで、領域が拡張される。このような処理に沿って、対象確定領域ＰＲ１１が種子点とされて、未確定領域ＰＲ１２において領域が拡張されれば、対象領域としての肺野領域ＲＴ１が検出され得る。
【０１５０】
また、グラフカット（Graph Cut）の処理については、例えば、公知の情報（石川博”グラフカットの理論と応用”第１４回画像センシングシンポジウムＳＳ１１０８、［平成25年11月18日検索］、インターネット〈URL：http://www.f.waseda.jp/hfs/SSIITutorial.pdf〉等）に開示されている。
【０１５１】
なお、精密検出部３１４で検出された結果を示す情報Ｒｔ２は、精密検出部３１４から対象領域抽出部３１５に送出される。
【０１５２】
＜(４−２−５)対象領域抽出部＞
対象領域抽出部３１５は、精密検出部３１４における精密検出処理によって検出された対象領域に基づき、フレーム画像Ｉ０から対象領域としての肺野領域の画像が抽出される。なお、ここでは、フレーム画像Ｉ０の代わりにフレーム画像ＩＣ０から対象領域としての肺野領域の画像が抽出されても良い。
【０１５３】
＜(５)対象領域抽出処理の動作フロー＞
図４０および図４１は、画像処理装置３における対象領域抽出処理の動作フローを例示するフローチャートである。本動作フローは、例えば、制御部３１の機能によって実現される。ここでは、例えば、画像処理装置３のオペレーターによる操作部３３の操作に応じて、本動作フローが開始されて、図４０のステップＳｔ１に進む。
【０１５４】
ステップＳｔ１では、画像取得部３１１により、一連の複数のフレーム画像Ｉ０によって構成される動態画像が取得される。
【０１５５】
ステップＳｔ２では、画像補正部３１２により、ステップＳｔ１で取得された複数のフレーム画像Ｉ０に対してそれぞれ補正が施される。これにより、各フレーム画像Ｉ０に対し、ノイズの低減と対象部位以外の構造物による影響の低減とが行われることで、補正後のフレーム画像ＩＣ０が生成される。
【０１５６】
ステップＳｔ３では、制御部３１により、動態画像を構成する複数のフレーム画像ＩＣ０のうちの処理の対象となるフレーム画像ＩＣ０を特定する番号Ｎ（Ｎは自然数）が１に設定される。なお、番号Ｎは、例えば、動態画像を構成するＮ番目のフレーム画像ＩＣ０であることを示す番号であれば良い。
【０１５７】
ステップＳｔ４では、粗検出部３１３により、粗検出処理が行われる。この粗検出処理では、図４１で示される動作フローに沿った処理が実行される。
【０１５８】
図４１のステップＳｔ４１では、大域領域検出部３１３１により、１以上の大域領域が検出される。
【０１５９】
ステップＳｔ４２では、部分区分情報設定部３１３４ａにより、ステップＳｔ４１で検出された各大域領域に対して、部分区分情報Ｒｔ１４が設定される。
【０１６０】
ステップＳｔ４３では、局所領域検出部３１３２により、１以上の局所領域が検出される。このとき、例えば、各局所領域に対して、番号Ｍ（Ｍは自然数）が付される。
【０１６１】
ステップＳｔ４４では、制御部３１により、ステップＳｔ４３において検出された１以上の局所領域のうち、処理の対象となる局所領域を特定する番号Ｍが１に設定される。
【０１６２】
ステップＳｔ４５では、領域設定判定部３１３３により、番号Ｍに対応する局所領域に応じて対象候補領域ＰＲ１を設定するか否かが判定される。ここで、局所領域に応じて対象候補領域ＰＲ１を設定するものと判定されれば、ステップＳｔ４６に進み、局所領域に応じて対象候補領域ＰＲ１を設定しないものと判定されれば、ステップＳｔ４７に進む。
【０１６３】
ステップＳｔ４６では、部分区分情報設定部３１３４ａにより、番号Ｍに対応する局所領域に応じた部分区分情報Ｒｔ１４が設定される。
【０１６４】
ステップＳｔ４７では、領域設定判定部３１３３により、番号Ｍに対応する局所領域に応じた部分区分情報Ｒｔ１４の設定が禁止される。
【０１６５】
ステップＳｔ４８では、制御部３１により、ステップＳｔ４３で検出された全ての局所領域についての処理が完了したか否かが判定される。ここで、全ての局所領域についての処理が完了していなければ、ステップＳｔ４９に進み、全ての局所領域についての処理が完了していれば、ステップＳｔ５０に進む。
【０１６６】
ステップＳｔ４９では、制御部３１により、番号Ｍに１が加算されて、ステップＳｔ４５に進む。すなわち、全ての局所領域についての処理が完了するまで、ステップＳｔ４５〜ステップＳｔ４９の処理が繰り返される。
【０１６７】
ステップＳｔ５０では、領域統合部３１３４ｂにより、ステップＳｔ４２で設定された大域領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４と、ステップＳｔ４６で設定された局所領域に係る部分区分情報Ｒｔ１４とが統合されることで、領域区分情報ＩＣ１が生成される。
【０１６８】
図４０のステップＳｔ５では、精密検出部３１４により、精密検出処理が行われる。ここでは、ステップＳｔ５０で生成された領域区分情報ＩＣ１に基づいて、番号Ｎに係るフレーム画像ＩＣ０から対象領域が検出される。
【０１６９】
ステップＳｔ６では、制御部３１により、動態画像における全てのフレーム画像ＩＣ０についての処理が完了したか否かが判定される。ここでは、全てのフレーム画像ＩＣ０についての処理が完了していなければ、ステップＳｔ７に進み、全てのフレーム画像ＩＣ０についての処理が完了していれば、ステップＳｔ８に進む。
【０１７０】
ステップＳｔ７では、制御部３１により、動態画像を構成する複数のフレーム画像ＩＣ０のうちの処理の対象となるフレーム画像ＩＣ０を特定する番号Ｎに１が加算されて、ステップＳｔ４に進む。すなわち、全てのフレーム画像ＩＣ０についての処理が完了するまで、ステップＳｔ４〜ステップＳｔ７の処理が繰り返される。
【０１７１】
ステップＳｔ８では、対象領域抽出部３１５により、ステップＳｔ５で検出された各フレーム画像ＩＣ０に係る対象領域に基づき、各フレーム画像Ｉ０から対象領域としての肺野領域の画像が抽出される。
【０１７２】
ステップＳｔ９では、制御部３１により、ステップＳｔ８で抽出された対象領域としての肺野領域の画像が、記憶部３２に記憶される。このとき、表示部３４において、複数のフレーム画像Ｉ０に係る肺野領域の画像が動的な態様で表示されても良い。
【０１７３】
＜(６)一実施形態のまとめ＞
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置３では、検出された大域領域と局所領域との相対的な位置関係、および局所領域と局所テンプレートとの間における相関値の少なくとも一方に基づき、局所領域に応じて対象候補領域を設定するか否かが判定される。つまり、局所領域の検出結果に応じて、局所領域に応じた対象部位に係る対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２が設定されるか否か判定される。このため、検出される局所領域の信頼度に応じて、局所領域に応じた対象確定領域ＰＲ１１および未確定領域ＰＲ１２の設定の可否が判定される。その結果、Ｘ線撮影によって得られる体内の構造物を捉えた生体画像としてのフレーム画像ＩＣ０から対象部位を捉えた領域が精度良く抽出され得る。
【０１７４】
＜(７)変形例＞
なお、本発明は上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等が可能である。
【０１７５】
例えば、上記一実施形態では、画像補正部３１２による補正がフレーム画像Ｉ０に施されたが、これに限られない。例えば、画像補正部３１２によるフレーム画像Ｉ０に対する補正が施されなくても良い。
【０１７６】
また、上記一実施形態では、図２および図１９で示された制御部３１の機能的な構成が、プログラムＰ１の実行によって実現されたが、これに限られず、例えば、専用のハードウエアによって実現されても良い。
【０１７７】
また、上記一実施形態では、左横隔膜領域Ｒ１Ｌに含まれる心臓領域Ｒ１Ｌ２に係る心臓テンプレートＴ１Ｌ２が設定されたが、これに限られない。例えば、右横隔膜領域Ｒ１Ｒに含まれる心臓に係る領域について心臓テンプレートが設定されても良い。すなわち、その他の大域領域および大域テンプレートならびに局所領域および局所テンプレートが設定されても良い。
【０１７８】
また、上記一実施形態では、対象部位が、肺野全体であったが、これに限られない。例えば、対象部位が、肺野の一部の構造物である左肺野および右肺野等であっても良いし、その他の臓器や骨格等に係るその他の構造物であっても良い。
【０１７９】
なお、上記一実施形態および各種変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。
【符号の説明】
【０１８０】
１  撮影装置
２  撮影制御装置
３  画像処理装置
３１  制御部
３２  記憶部
１００  撮影システム
３１１  画像取得部
３１２  画像補正部
３１３  粗検出部
３１４  精密検出部
３１５  対象領域抽出部
３１３１  大域領域検出部
３１３２  局所領域検出部
３１３３  領域設定判定部
３１３４  候補領域設定部
３１３４ａ  部分区分情報設定部
３１３４ｂ  領域統合部
Ｉ０，Ｉ１〜Ｉ１０，ＩＣ０  フレーム画像
ＩＣ１  領域区分情報
Ｐ１  プログラム
ＰＲ１  対象候補領域
ＰＲ１１  対象確定領域
ＰＲ１２  未確定領域
ＰＲ２  非対象確定領域
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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