(57)【要約】【課題】医療用の動態画像から対象部位を捉えた領域を精度良く抽出する。【解決手段】複数のフレーム画像及び／又はそれらのエッジが強調された複数のフレーム画像に対し、画像領域毎の画素値の特徴値及び／又は画素毎の画素値に係る時間方向の統計値の２次元分布が算出される。また、第１フレーム画像について、テンプレートマッチングを用いて検出される第１対象確定領域と第１未確定領域に基づき、対象部位に係る第１対象領域が検出される。また、第２フレーム画像について、第１フレーム画像のテンプレートマッチングでテンプレートと対応する部分画像をテンプレートとするテンプレートマッチングを用いて、第２対象確定領域及び第２未確定領域が検出される。そして、第２対象確定領域及び第２未確定領域と統計値の２次元分布に基づく第３未確定領域とを含む未確定領域に基づき、第２フレーム画像の対象部位に係る第２対象領域が検出される。【選択図】図３
2015131057.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医療用の動態画像を取得する取得部と、
前記動態画像を構成する複数のフレーム画像における前記構造物に係るエッジがそれぞれ強調された複数のエッジ強調フレーム画像および前記複数のフレーム画像の少なくとも一方に対し、複数の画素を含む画像領域毎の画素値の特徴を示す特徴値および画素毎の画素値の少なくとも一方の値に関する時間方向の統計値の２次元分布を算出する算出部と、
前記複数のフレーム画像のうちの第１フレーム画像について、テンプレートマッチングを用いて、対象部位の少なくとも一部が捉えられている第１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第１未確定領域とを検出する第１検出部と、
前記第１対象確定領域および前記第１未確定領域の情報に基づき、前記第１フレーム画像のうちの前記対象部位の内部から輪郭に至る第１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、
前記複数のフレーム画像のうちの前記第１フレーム画像とは異なる第２フレーム画像について、前記第１フレーム画像を対象とした前記テンプレートマッチングにおいて前記第１フレーム画像のうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像をテンプレートとするテンプレートマッチングを用いて、前記対象部位の少なくとも一部が捉えられている第２対象確定領域、および前記対象部位の一部が捉えられている可能性がある第２未確定領域を検出する処理と、前記統計値の２次元分布に基づき、前記対象部位の一部が捉えられている可能性がある第３未確定領域を検出する処理と、を実行し、
前記第２検出部が、
前記第２対象確定領域、前記第２未確定領域と前記第３未確定領域とを含む未確定領域の情報に基づき、前記第２フレーム画像のうちの前記対象部位の内部から輪郭に至る第２対象領域を検出する画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記時間方向の統計値が、
時間方向の散布度を含む画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記散布度が、
分散、標準偏差および変動係数の少なくとも１つを含む画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記時間方向の統計値が、
時間方向の代表値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、
前記代表値が、
最大値と最小値との差に係る値を含む画像処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の画像処理装置であって、
前記代表値が、
前記画像領域毎の前記特徴値および前記画素毎の画素値の少なくとも一方の値について、最頻値を基準とする予め設定された幅の値域における頻度の占有度に係る値を含む画像処理装置。
【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、
前記特徴値が、
画素値の平均値、中央値、最頻値、最大値および最小値の少なくとも１つの代表値を含む画像処理装置。
【請求項８】
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であって、
前記算出部が、
前記複数のエッジ強調フレーム画像および前記複数のフレーム画像の少なくとも一方について、前記画像領域毎の前記特徴値および前記画素毎の画素値の少なくとも一方の値に関する、時間方向の第１統計値および第２統計値をそれぞれ算出し、予め設定されたルールに従った係数を各前記第１統計値に乗じて得られる第３統計値に係る２次元分布と、前記ルールに従った係数を各前記第２統計値に乗じて得られる第４統計値に係る２次元分布との組合せによって、前記統計値の２次元分布を算出する画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記第１検出部が、
前記第１および第２フレーム画像について、前記対象部位が捉えられていない非対象確定領域をそれぞれ検出する画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記第１検出部が、
前記統計値の２次元分布のうちの予め設定された条件を満たす領域を、前記第３未確定領域として検出する画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理装置であって、
前記第１検出部が、
前記統計値の２次元分布のうちの前記統計値と予め設定された閾値との大小関係が予め設定された条件を満たす領域を、前記第３未確定領域として検出する画像処理装置。
【請求項１２】
情報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、前記情報処理装置を、請求項１から請求項１１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を捉えた画像が取得され、該画像を用いた各種検査および診断が行われる。
【０００３】
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（Ｘ線動態画像とも言う）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）を含む構造物を捉えたＸ線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、Ｘ線動態画像が取得され得る。また、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、胸部の動きを捉えたＸ線動態画像における肺野に係る領域内の濃度の変化に係る解析により、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、慢性閉塞性疾患（ＣＯＰＤ）等が認識され得る。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、肺塞栓症等が認識され得る。
【０００５】
但し、Ｘ線動態画像を用いた診断において対象部位の動きに関する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Ｘ線動態画像から精度良く抽出する必要がある。
【０００６】
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、例えば、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野を捉えた領域（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、被写体である眼部の断層画像から眼部を構成する所定の層の境界が検出され、被写体を構成する層の正常構造が精度良く推定される技術が提案されている（例えば、特許文献３等）。当該技術では、例えば、確率アトラスまたは統計アトラス等の事前知識が利用されて、グラフカット等の領域の抽出処理が実施されることで、構造物間の境界線が検出される。
【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２０１３−１３８９６３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Ｘ線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ため、各フレームの画質がノイズ等によって劣化し易い。従って、例えば、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上記特許文献１，２の技術では、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が精度良く抽出され難い。
【０００９】
また、上記特許文献３の技術では、静止画としての断層画像が処理の対象とされ、一般に万人に対応可能となるように複数人の構造物の形状および濃淡差等の情報から生成される確率アトラス等が用いられている。このため、例えば、横隔膜および心臓を含む肺野等と言った時間の経過に伴って形状および位置が急変する部位、ならびに手術等で一部の構造物が切除された想定外の形状を有する部位等が被写体であれば、画像から肺野領域等の対象領域が精度良く抽出され難い。
【００１０】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、体内の構造物の動きを捉えた医療用の動態画像から対象部位を捉え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医療用の動態画像を取得する取得部と、前記動態画像を構成する複数のフレーム画像における前記構造物に係るエッジがそれぞれ強調された複数のエッジ強調フレーム画像および前記複数のフレーム画像の少なくとも一方に対し、複数の画素を含む画像領域毎の画素値の特徴を示す特徴値および画素毎の画素値の少なくとも一方の値に関する時間方向の統計値の２次元分布を算出する算出部と、前記複数のフレーム画像のうちの第１フレーム画像について、テンプレートマッチングを用いて、対象部位の少なくとも一部が捉えられている第１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第１未確定領域とを検出する第１検出部と、前記第１対象確定領域および前記第１未確定領域の情報に基づき、前記第１フレーム画像のうちの前記対象部位の内部から輪郭に至る第１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、前記複数のフレーム画像のうちの前記第１フレーム画像とは異なる第２フレーム画像について、前記第１フレーム画像を対象とした前記テンプレートマッチングにおいて前記第１フレーム画像のうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像をテンプレートとするテンプレートマッチングを用いて、前記対象部位の少なくとも一部が捉えられている第２対象確定領域、および前記対象部位の一部が捉えられている可能性がある第２未確定領域を検出する処理と、前記統計値の２次元分布に基づき、前記対象部位の一部が捉えられている可能性がある第３未確定領域を検出する処理とを実行し、前記第２検出部が、前記第２対象確定領域、前記第２未確定領域と前記第３未確定領域とを含む未確定領域の情報に基づき、前記第２フレーム画像のうちの前記対象部位の内部から輪郭に至る第２対象領域を検出する。
【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、前記時間方向の統計値が、時間方向の散布度を含む。
【００１３】
第３の態様に係る画像処理装置は、第２の態様に係る画像処理装置であって、前記散布度が、分散、標準偏差および変動係数の少なくとも１つを含む。
【００１４】
第４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、前記時間方向の統計値が、時間方向の代表値を含む。
【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、前記代表値が、最大値と最小値との差に係る値を含む。
【００１６】
第６の態様に係る画像処理装置は、第４または第５の態様に係る画像処理装置であって、前記代表値が、前記画像領域毎の前記特徴値および前記画素毎の画素値の少なくとも一方の値について、最頻値を基準とする予め設定された幅の値域における頻度の占有度に係る値を含む。
【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、前記特徴値が、画素値の平均値、中央値、最頻値、最大値および最小値の少なくとも１つの代表値を含む。
【００１８】
第８の態様に係る画像処理装置は、第１から第７の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記算出部が、前記複数のエッジ強調フレーム画像および前記複数のフレーム画像の少なくとも一方について、前記画像領域毎の前記特徴値および前記画素毎の画素値の少なくとも一方の値に関する、時間方向の第１統計値および第２統計値をそれぞれ算出し、予め設定されたルールに従った係数を各前記第１統計値に乗じて得られる第３統計値に係る２次元分布と、前記ルールに従った係数を各前記第２統計値に乗じて得られる第４統計値に係る２次元分布との組合せによって、前記統計値の２次元分布を算出する。
【００１９】
第９の態様に係る画像処理装置は、第１から第８の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記第１検出部が、前記第１および第２フレーム画像について、前記対象部位が捉えられていない非対象確定領域をそれぞれ検出する。
【００２０】
第１０の態様に係る画像処理装置は、第１から第９の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記第１検出部が、前記統計値の２次元分布のうちの予め設定された条件を満たす領域を、前記第３未確定領域として検出する。
【００２１】
第１１の態様に係る画像処理装置は、第１０の態様に係る画像処理装置であって、前記第１検出部が、前記統計値の２次元分布のうちの前記統計値と予め設定された閾値との大小関係が予め設定された条件を満たす領域を、前記第３未確定領域として検出する。
【００２２】
第１２の態様に係る画像処理装置は、情報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、前記情報処理装置を、第１から第１１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プログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
第１から第１１の何れの態様に係る画像処理装置によっても、第２フレーム画像を対象とするテンプレートマッチングの検出結果に応じた未確定領域よりも広い未確定領域が得られるため、体内の構造物の動きを捉えた医療用の動態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。
【００２４】
第２から第６の何れの態様に係る画像処理装置によっても、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化に係る統計値の２次元分布が容易に算出され得る。
【００２５】
第６の態様に係る画像処理装置によれば、複数のフレーム画像の間における濃淡の差が統計値に及ぼす影響が低減され得る。
【００２６】
第７の態様に係る画像処理装置によれば、画像領域毎の画素値の特徴を示す特徴値が容易に算出され得る。
【００２７】
第８の態様に係る画像処理装置によれば、時間方向の複数種類の統計値の組合せによって、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化が良く反映された統計値の２次元分布が容易に算出され得る。
【００２８】
第１０および第１１の何れの態様に係る画像処理装置によっても、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化に応じたより広い未確定領域が得られる。
【００２９】
第１２の態様に係るプログラムによれば、第１から第１１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】
【００３０】
【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】画像処理装置において実現される機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】対象領域抽出処理の流れを示す流れ図である。
【図４】Ｘ線撮影によって得られる動態画像の一例を示す図である。
【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】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８】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図９】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１０】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１１】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１２】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１３】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１４】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１５】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１６】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１７】フレーム画像を補正する処理を説明するための図である。
【図１８】統計値分布算出部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図１９】呼吸による横隔膜の位置の周期的な変化を例示する図である。
【図２０】肺野および肺野周辺における画素値の変化の観測点を例示する図である。
【図２１】肺野および肺野周辺においる画素値の変化の観測点を例示する図である。
【図２２】観測点における時間の経過に応じた画素値の変化を例示する図である。
【図２３】フレーム画像における統計値の算出対象としての画素を例示する図である。
【図２４】フレーム画像における統計値の算出対象としての画像領域を例示する図である。
【図２５】動態画像に係る統計値分布の一例を示す図である。
【図２６】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図２７】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図２８】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図２９】動態画像に係る統計値分布の一例を示す図である。
【図３０】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図３１】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図３２】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図３３】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図３４】動態画像に係る統計値分布の生成方法を説明するための図である。
【図３５】粗検出処理の対象となるフレーム画像を例示する図である。
【図３６】粗検出処理による検出結果の一例を模式的に示す図である。
【図３７】粗検出部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３８】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一例を模式的に示す図である。
【図３９】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一例を模式的に示す図である。
【図４０】肺野の縦方向におけるサイズの変化の一例を模式的に示す図である。
【図４１】横隔膜および心臓の形状における個体差の一例を模式的に示す図である。
【図４２】横隔膜および心臓の形状における個体差の一例を模式的に示す図である。
【図４３】横隔膜および心臓の形状における個体差の一例を模式的に示す図である。
【図４４】横隔膜および心臓の形状における個体差の一例を模式的に示す図である。
【図４５】テンプレートの生成方法について説明するための図である。
【図４６】テンプレートの生成方法について説明するための図である。
【図４７】テンプレートの生成方法について説明するための図である。
【図４８】テンプレートの生成方法について説明するための図である。
【図４９】第１部分区分情報の生成方法について説明するための図である。
【図５０】第１部分区分情報の生成方法について説明するための図である。
【図５１】第１部分区分情報の生成方法について説明するための図である。
【図５２】第１部分区分情報の生成方法について説明するための図である。
【図５３】第１部分区分情報の生成方法について説明するための図である。
【図５４】第１領域区分情報の一例を模式的に示す図である。
【図５５】自己テンプレートの生成方法を説明するための図である。
【図５６】自己テンプレートの生成方法を説明するための図である。
【図５７】自己テンプレートの一例を示す図である。
【図５８】自己テンプレートに対する重み付け係数の２次元分布を例示する図である。
【図５９】自己テンプレートに対応する精密検出処理の検出結果を例示する図である。
【図６０】自己テンプレートに応じた第２部分区分情報を例示する図である。
【図６１】自己テンプレートを用いて決定される初期区分情報を例示する図である。
【図６２】統計値の２次元分布から得られる第３未確定領域を例示する図である。
【図６３】第３未確定領域を考慮した領域区分情報の一例を模式的に示す図である。
【図６４】精密検出処理の対象となるフレーム画像を例示する図である。
【図６５】精密検出処理による検出結果の一例を模式的に示す図である。
【図６６】一変形例に係る動態画像についての統計値分布の一例を示す図である。
【図６７】一変形例に係る動態画像についての統計値分布の一例を示す図である。
【図６８】一変形例に係る動態画像についての統計値分布の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
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く、適宜変更され得る。なお、図５および図１７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。
【００３２】
＜(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動態画像を撮影し、該動態画像に各種画像処理を施す。なお、体内の構造物としては、例えば、肺等の胸部の領域に含まれる臓器ならびに間接等の骨格が挙げられる。
【００３３】
本実施形態では、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である。また、本実施形態では、放射線が、Ｘ線とされ、動態画像（Ｘ線動態画像とも言う）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（医療用の動態画像とも言う）である。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
＜(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療用の動態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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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について、呼吸の位相の時間的な変化に係る情報を取得して、撮影制御装置２の制御部２１に出力する。これにより、撮影装置１による各フレーム画像の取得タイミングにおける呼吸の位相に係る情報が取得され得る。
【００４４】
＜(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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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可視的に出力される。
【００５０】
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。
【００５１】
＜(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、例えば、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。
【００５２】
図１で示されるように、画像処理装置３は、バス３６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。
【００５３】
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であり、メモリー３１ｂは、例えば、揮発性のＲＡＭ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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
表示部３４は、例えば、ＬＣＤ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可視的に出力される。
【００５７】
通信部３５は、例えば、ＬＡＮアダプター、モデムまたは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。
【００５８】
＜(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、統計値分布算出部３１３、第１検出部としての粗検出部３１４、第２検出部としての精密検出部３１５および対象領域抽出部３１６を備えている。
【００５９】
図３は、画像処理装置３において実行される、主に次の処理Ａ１〜Ａ８を含む情報処理（対象領域抽出処理とも言う）の流れを示す流れ図である。該対象領域抽出処理により、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複数のフレーム画像Ｉ０（図４参照）から対象部位を捉えた対象領域が精度良く抽出され得る。
【００６０】
［処理Ａ１］画像取得部３１１によって、撮影制御装置２から動態画像を構成する一連の複数のフレーム画像Ｉ０が取得される。
【００６１】
［処理Ａ２］画像補正部３１２によって、各フレーム画像Ｉ０に対する補正が施されることで、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、補正後のフレーム画像ＩＣ０（図１０および図１１参照）が得られる。ここでは、第１〜１０フレーム画像Ｉ１〜Ｉ１０（図４参照）を対象とした補正によって、補正後の第１〜１０フレーム画像ＩＣ１〜ＩＣ１０がそれぞれ得られる。
【００６２】
［処理Ａ３］統計値分布算出部３１３によって、動態画像で捉えられた被写体の動きに関し、処理Ａ２で得られた補正後の複数のフレーム画像ＩＣ０についての時間方向の統計値の２次元分布（統計値分布とも言う）が算出される。
【００６３】
［処理Ａ４］粗検出部３１４によって、テンプレートマッチングが用いられて、補正後の１番目のフレーム画像ＩＣ０（第１フレーム画像ＩＣ１）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限られていれば、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から、フレーム画像ＩＣ０における対象部位のある程度大まかな位置を示す情報が得られる。
【００６４】
［処理Ａ５］精密検出部３１５によって、処理Ａ４で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、各フレーム画像ＩＣ０のうちの対象部位の内部から輪郭に至る対象領域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。
【００６５】
ここでは、１番目のフレーム画像ＩＣ０（第１フレーム画像ＩＣ１）を対象とした処理Ａ４，Ａ５が一旦行われた後は、動態画像を構成する第１フレーム画像ＩＣ１以外の２番目以降のフレーム画像ＩＣ０を対象とした処理Ａ７，Ａ８，Ａ５がこの順に行われる処理が繰り返される。このとき、処理Ａ５の精密検出処理では、処理Ａ８で大まかに検出される対象部位の位置に係る情報が初期値とされる。
【００６６】
［処理Ａ６］対象領域抽出部３１６により、処理Ａ５で詳細に検出された対象領域に基づき、各フレーム画像Ｉ０から対象領域の画像が抽出される。
【００６７】
［処理Ａ７］粗検出部３１４により、処理Ａ４または直近の処理Ａ８において、粗検出処理の対象とされたフレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートと対応する（対応領域とも言う）に係る部分がテンプレート（自己テンプレートとも言う）とされる。ここで、対応領域は、例えば、粗検出処理の対象とされたフレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートとの一致度が最も高い領域であれば良い。但し、対応領域は、粗検出処理の対象とされたフレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートとの一致度が最も高い領域に限られず、例えば、該一致度が予め設定された閾値以上であれば、該一致度が２番目以降に高い領域であっても構わない。そして、ここでは、各フレーム画像ＩＣ０から、対応領域に対応する部分的な画像（部分画像とも言う）が抽出され、該部分画像が自己テンプレートとされる。
【００６８】
［処理Ａ８］粗検出部３１４によって、直近の処理Ａ７で準備された自己テンプレートを使用するテンプレートマッチングが用いられて、補正後の２番目以降のフレーム画像ＩＣ０（第２〜１０フレーム画像ＩＣ２〜ＩＣ１０）を対象とした粗検出処理が行われる。例えば、処理Ａ７において第１フレーム画像ＩＣ１から生成された自己テンプレートを使用するテンプレートマッチングが用いられて、補正後の第２フレーム画像ＩＣ２から対象部位の位置が大まかに検出される。なお、処理Ａ８では、処理Ａ３で算出された統計値分布も踏まえて、自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングが行われる。
【００６９】
処理Ａ８で大まかに検出された対象部位の位置を示す情報は、次の処理Ａ５における精密検出処理に供される。例えば、処理Ａ８において第２フレーム画像ＩＣ２が対象とされて大まかに検出された対象部位の位置を示す情報は、第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした精密検出部３１５における精密検出処理に供される。
【００７０】
以下、各部３１１〜３１６について説明する。
【００７１】
＜(４−２−１)画像取得部３１１＞
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医療用の動態画像を取得する。本実施形態では、体内の構造物は、肺野の構造物である。ここでは、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Ｘ線動態画像を構成する複数のフレーム画像Ｉ０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。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。
【００７２】
図４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４には、呼吸のサイクルに係る１周期において、一定のタイミングで順次に撮影が行われることで得られる、一連の複数のフレーム画像Ｉ０が例示されている。図４で示される複数のフレーム画像Ｉ０は、時刻Ｔがｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔ１０であるタイミングで撮影が行われることで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、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、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。
【００７３】
＜(４−２−２)画像補正部３１２＞
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複数のフレーム画像Ｉ０に対して補正を施すことで、補正後の複数のフレーム画像ＩＣ０を得る。該補正後の複数のフレーム画像ＩＣ０は、統計値分布算出部３１３、粗検出部３１４および精密検出部３１５に出力される。複数のフレーム画像ＩＣ０は、例えば、時刻Ｔがｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・，ｔ１０であるタイミングの撮影によって得られた複数のフレーム画像Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，・・・Ｉ１０に対応するフレーム画像ＩＣ１，ＩＣ２，ＩＣ３，・・・ＩＣ１０で構成される。
【００７４】
図５から図７は、フレーム画像Ｉ０の特徴を説明するための図である。図５には、フレーム画像Ｉ０が示され、図６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５参照）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７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５参照）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５から図７で示されるように、フレーム画像Ｉ０は、次の問題１〜３を有する。
【００７５】
［問題１］図６で示されるように、フレーム画像Ｉ０では、被検者Ｍ１を捉えていない背景領域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。
【００７６】
［問題２］図７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て、肺野内の構造物に係る濃淡値にばらつきが生じており、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い。
【００７７】
［問題３］フレーム画像Ｉ０では、肋横角が捉えられた領域の近傍における濃淡値が、肺野内よりも肺野外の部分に対応する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も不鮮明である。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い。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。
【００７８】
上記問題１〜３の発生を低減するために、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。
【００７９】
図８から図１１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。
【００８０】
図８には、フレーム画像Ｉ０が示されている。図９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ＩＲ０が示されている。図１０および図１１には、フレーム画像ＩＲ０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１０には、フレーム画像ＩＲ０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１１には、フレーム画像ＩＲ０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９から図１１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。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。
【００８１】
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。
【００８２】
＜(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。
【００８３】
図１２から図１６は、縮小処理の一例を説明するための図である。図１２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１３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。
【００８４】
例えば、図１４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１５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１６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ＩＲ０におけるエリアＲ４の拡大図が示されている。図１５および図１６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。
【００８５】
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。
【００８６】
＜(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。
【００８７】
図９および図１０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ＩＲ０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ＩＲ０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。
【００８８】
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ＩＲ０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ＩＲ０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ＩＲ０に対し、例えば、フレーム画像ＩＲ０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ＩＲ０に対し、１枚目のフレーム画像ＩＲ０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ＩＲ０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、演算量の削減によって画像処理に要する時間が短縮され得る。
【００８９】
ところで、エリア内強調処理では、フレーム画像ＩＲ０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ＩＲ０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。
【００９０】
図１７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１７の右部には、Ｙ座標と、フレーム画像ＩＲ０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１７の下部には、Ｘ座標と、フレーム画像ＩＲ０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。
【００９１】
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が検出される。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。
【００９２】
＜(４−２−３)統計値分布算出部３１３＞
統計値分布算出部３１３は、動態画像を構成する複数のフレーム画像ＩＣ０について、時間方向に係る統計値の２次元分布（統計値分布）を算出する処理（統計値分布算出処理とも言う）を実行する。
【００９３】
図１８は、統計値分布算出部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１８で示されるように、統計値分布算出部３１３は、主に、認識部３１３１、統計値算出部３１３２および分布生成部３１３３を備えている。
【００９４】
＜(４−２−３−１)統計値分布を算出する目的＞
図１９は、複数のフレーム画像ＩＣ０における呼吸による横隔膜の位置の周期的な変化の一例を示す図である。図１９では、横軸が時刻を示し、縦軸が−Ｙ方向における特定部分としての横隔膜の位置を示し、該横隔膜の位置の時間的な変化が折れ線で示されている。図１９で示されるように、時刻ｔｐ１において、呼気によって横隔膜が最も上昇した位置に到達し、時刻ｔｂ１において、吸気によって横隔膜が最も下降した位置に到達する。
【００９５】
図２０および図２１は、肺野および肺野の周辺についての呼吸による画素値の変化を観測する点（第１〜第３観測点とも言う）Ｐｔ１〜Ｐｔ３を例示する図である。図２０には、時刻ｔｐ１における肺野が捉えられたフレーム画像ＩＣ０の第１から第３観測点Ｐｔ１〜Ｐｔ３が示されており、図２１には、時刻ｔｂ１における肺野が捉えられたフレーム画像ＩＣ０の第１から第３観測点Ｐｔ１〜Ｐｔ３が示されている。図２０および図２１で示されるように、第１観測点Ｐｔ１は、常に肺野内の部分に対応する領域に位置し、第２観測点Ｐｔ２は、肺野外の部分に対応する領域と肺野内の部分に対応する領域との間を往復する。また、第３観測点Ｐｔ３は、常に肺野外の部分に対応する領域に位置している。
【００９６】
図２２は、第１から第３観測点Ｐｔ１〜Ｐｔ３における画素値の時間の経過に応じた変化を例示する図である。図２２では、横軸が時刻を示し、縦軸が画素値（濃淡値）を示している。また、図２２では、第１観測点Ｐｔ１における画素値の変化が一点鎖線の曲線Ｃｖ１で示され、第２観測点Ｐｔ２における画素値の変化が実線の曲線Ｃｖ２で示され、第３観測点Ｐｔ３における画素値の変化が破線の曲線Ｃｖ３で示されている。
【００９７】
図２２で示されるように、第１観測点Ｐｔ１は、常に肺野内の部分に対応する領域に位置しており、時間の経過に拘わらず、第１観測点Ｐｔ１における画素値は、黒に近い低輝度に対応する低い値に保持される。一方、第３観測点Ｐｔ３は、常に肺野外の部分に対応する領域に位置しており、時間の経過に拘わらず、第３観測点Ｐｔ３における画素値は、白に近い高輝度に対応する高い値に保持される。これに対し、第２観測点Ｐｔ２は、呼吸による肺野の伸縮に応じて肺野外の部分に対応する領域と肺野内の部分に対応する領域との間を往復する。このため、第２観測点Ｐｔ２における画素値は、白に近い高輝度に対応する高い値と、黒に近い低輝度に対応する低い値との間で往復する。
【００９８】
このように、動態画像においては、動きを有する部位の輪郭およびその近傍の部分に対応する画素の画素値が、上記第２観測点Ｐｔ２と同様に、白に近い高輝度に対応する高い値と、黒に近い低輝度に対応する低い値との間で往復する。換言すれば、動きを有する部位の輪郭およびその近傍の部分に対応する画素の画素値が、時間の経過とともに、大きく変化する。
【００９９】
そこで、本実施形態では、動態画像における時間方向の統計値が算出されることで、時間の経過とともに画素値が大きく変化する領域を示す統計値分布が取得される。この統計値分布によれば、対象部位が動きを有する部位であれば、急激な変化および想定外の形状を有する対象部位の輪郭が存在し得る領域が容易に認識され得る。したがって、本実施形態では、統計値分布に応じて、精密検出処理において対象部位の輪郭の検出が行われる対象となる領域が広げられ、動態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。
【０１００】
＜(４−２−３−２)認識部３１３１＞
認識部３１３１は、画像補正部３１２からフレーム画像ＩＣ０を取得し、各フレーム画像ＩＣ０について、複数の画素を含む領域（画像領域とも言う）毎の画素値の特徴を示す特徴値または画素毎の画素値を認識する。ここでは、各フレーム画像ＩＣ０にエッジを強調する処理（エッジ強調処理とも言う）が施されることで生成されるエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０（図２７、図２８参照）について、画像領域毎の特徴値または画素毎の画素値が認識されても良い。エッジ強調処理としては、例えば、ソーベルフィルターあるいはラプラシアンフィルターを用いたフィルター処理等が採用され得る。
【０１０１】
図２３は、フレーム画像ＩＣ０における統計値の算出対象としての画素Ｐｍ０の一例を示す図である。図２４は、フレーム画像ＩＣ０における統計値の算出対象としての画像領域Ｒｖ０の一例を示す図である。
【０１０２】
図２４で示されるように、各画像領域Ｒｖ０は、例えば、フレーム画像ＩＣ０が予め設定された区分けルールに従って複数の領域に区分けされたものであれば良い。区分けルールは、フレーム画像ＩＣ０が予め設定された数の画素からなる領域に区分けされるルールであれば良い。各画像領域Ｒｖ０は、例えば、横方向にｍ画素（ｍは自然数）を有し、縦方向にｎ画素（ｎは自然数）を有する矩形の領域であれば良い。なお、画像領域Ｒｖ０の形状およびサイズは、一定のものに限られず、例えば、フレーム画像ＩＣ０における場所によって変更されても良い。
【０１０３】
画像領域毎の特徴値としては、例えば、各画像領域における画素値の代表値および散布度を示す数値等が挙げられる。ここで、各画像領域における画素値の代表値としては、例えば、画素値の平均値(average)、中央値(median)、最頻値(mode)、最大値(maximum)および最小値(minimum)等が挙げられる。これにより、画像領域毎の画素値の特徴を示す特徴値が容易に算出され得る。画素値の平均値および中央値は、例えば、平均値フィルターおよびメディアンフィルターを用いたフィルター処理等によってそれぞれ算出される。また、各画像領域における画素値の散布度を示す数値としては、例えば、画素値の分散(variance)、標準偏差(standard deviation)および変動係数(coefficient of variation：ＣＶ)等が挙げられる。
【０１０４】
なお、平均値は、例えば、画像領域における全画素の画素値の総和を画素数で除した値（相加平均の値）であれば良い。中央値は、例えば、画像領域を構成する全画素の画素値を大きな方から順に並べた場合における中央の値であれば良い。該中央の値としては、例えば、画像領域を構成する画素の数が奇数であれば、順番が中央の値であり、画像領域を構成する画素の数が偶数であれば、順番が中央の２つの値の平均値である態様が考えられる。最頻値は、例えば、画像領域における全画素の画素値のうちの出現回数が最も多い画素値であれば良い。
【０１０５】
ここで、分散（σ２）は、画像領域における画素値のばらつきを示す数値であり、例えば、画像領域における各画素の画素値と画像領域における画素値の平均値との差の２乗の平均値であれば良い。標準偏差（σ）は、画像領域における画素値のばらつきの程度を示す数値であり、例えば、分散（σ２）の正の平方根の値であれば良い。変動係数は、標準偏差（σ）が画素値の相加平均で除された数値であれば良い。なお、標準偏差（σ）が比較される場合には、数値の単位による影響が生じる場合があるため、無次元数である変動係数が採用されることで、数値の単位による影響が防止される。
【０１０６】
＜(４−２−３−３)統計値算出部３１３２＞
統計値算出部３１３２は、複数のフレーム画像ＩＣ０または複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０に係る時間方向における統計値を算出する。ここでは、例えば、複数のフレーム画像ＩＣ０または複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０について、認識部３１３１で認識された画像領域毎の特徴値または画素毎の画素値に関して時間方向における統計値が算出される。
【０１０７】
時間方向における統計値は、例えば、複数のフレーム画像ＩＣ０または複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０についての画像領域毎の画素値に係る特徴値または画素毎の画素値に関する、時間方向の散布度を示す数値あるいは時間方向の代表値であれば良い。これにより、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化に係る統計値の２次元分布が容易に算出され得る。
【０１０８】
ここで、時間方向の散布度を示す数値としては、例えば、画素値の分散(variance)、標準偏差(standard deviation)および変動係数(coefficient of variation：ＣＶ)等が挙げられる。このような散布度を示す数値が採用されれば、フレーム画像ＩＣ０におけるノイズの影響が低減され得る。また、代表値としては、例えば、最大値と最小値との差に係る数値等が挙げられる。最大値と最小値との差に係る数値は、最大値と最小値との差そのものであっても良いし、最大値と最小値との差に若干の計算が加えられて得られる数値であっても良い。
【０１０９】
ここで、分散（σ２）は、同一画素に係る画素値あるいは同一画像領域に係る特徴値の時間方向におけるばらつきを示す数値である。該分散（σ２）は、例えば、同一画素についての各フレーム画像ＩＣ０における画素値と該画素値の平均値との差の２乗の平均値、あるいは同一画像領域についての各フレーム画像ＩＣ０における特徴値と該特徴値の平均値との差の２乗の平均値であれば良い。標準偏差（σ）は、同一画素に係る画素値あるいは同一画像領域に係る特徴値の時間方向におけるばらつきの程度を示す数値である。例えば、標準偏差（σ）は、分散（σ２）の正の平方根の値であれば良い。変動係数は、例えば、同一画素について、標準偏差（σ）が画素値の加重平均で除された数値、あるいは同一画像領域について、標準偏差（σ）が特徴値の加重平均で除された数値であれば良い。無次元数である変動係数が採用されれば、数値の単位による影響が防止される。
【０１１０】
＜(４−２−３−４)分布生成部３１３３＞
分布生成部３１３３は、統計値算出部３１３２によって算出される統計値の２次元分布（統計値分布）を生成する。これにより、例えば、複数のフレーム画像ＩＣ０または複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０について、画像領域毎の特徴値または画素毎の画素値に関する時間方向の統計値の２次元分布としての統計値分布が算出される。分布生成部３１３３で生成される統計値分布を示すデータＳｖは、粗検出部３１４に出力される。
【０１１１】
図２５は、動態画像に係る統計値分布の一例としての統計値分布Ｄｓ１を示す図である。統計値分布Ｄｓ１は、複数のフレーム画像ＩＣ０についての画素毎の画素値に関する、時間方向の散布度を示す数値としての標準偏差の２次元分布である。図２５では、標準偏差の高低が、輝度の高低で示されている。具体的には、標準偏差が低い程、黒に近い低輝度で示され、標準偏差が高い程、白に近い高輝度で示されている。図２５で示されるように、統計値分布Ｄｓ１では、主に横隔膜ならびに心臓の輪郭の近傍の領域が、白に近い高輝度の標準偏差が大きな領域となっている。なお、ここでは、時間方向における代表値ではなく、標準偏差等と言った散布度を示す数値が統計値として使用されれば、フレーム画像ＩＣ０におけるノイズの統計値への反映が低減され得る。
【０１１２】
＜(４−２−３−５)統計値分布の生成方法の具体例＞
図２６は、動態画像に係る統計値分布の生成方法の一例を説明するための図である。図２６には、時間方向の統計値としての時間方向の代表値が画素値の最大値と最小値との差である場合における統計値の算出例が示されている。図２６で示されるように、例えば、第２観測点Ｐｔ２における画素値の変化を示す曲線Ｃｖ２（図２２）の最大値と最小値との差Ｄｆ１が、時間方向の代表値として算出される。但し、本生成方法によれば、統計値の算出が容易であるが、フレーム画像ＩＣ０におけるノイズに係る画素値が統計値に反映され易い。
【０１１３】
そこで、例えば、複数のフレーム画像ＩＣ０について、画像領域毎の画素値の平均値、中央値および最頻値と言った代表値に関して統計値としての最大値と最小値との差Ｄｆ１が算出されれば、フレーム画像ＩＣ０におけるノイズの統計値への反映が低減され得る。また、例えば、時間方向における２以上のフレーム画像ＩＣ０の同一画素の平均値に関して統計値としての最大値と最小値との差Ｄｆ１が算出されても良い。さらに、例えば、最大値と最小値との差のうちの大きな方からＮ個の値の平均値が、最大値と最小値との差Ｄｆ１として算出されても良い。
【０１１４】
図２７から図２９は、エッジ強調フレーム画像Ｅｅ０を用いた統計値分布の生成方法の一例を説明するための図である。
【０１１５】
図２７および図２８には、動態画像を構成する２つのフレーム画像Ｉ１，Ｉ２に基づく補正後のフレーム画像ＩＣ０について、構造物に係るエッジが強調されて生成されるエッジ強調フレーム画像Ｅｅ１，Ｅｅ２（Ｅｅ０）が例示されている。また、例えば、動態画像に係る複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０の各画素または各画像領域について、時間方向における散布度を示す数値あるいは代表値と言った統計値が算出されることで、統計値分布が生成されれば良い。
【０１１６】
図２９には、動態画像に係る複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０の各画素について、時間方向における統計値である代表値としての平均値が算出されることで生成される統計値分布Ｄｓ２が示されている。例えば、図２９の領域ＡＥ０には、横隔膜に対応する相互にずれた白い筋が複数本並んだ状態が示されている。つまり、大きな動きが生じている部分については、例えば、統計値が比較的高い領域が広範囲に渡って分布する。
【０１１７】
なお、ここでは、動態画像に係る複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０の各画素について、画素値の平均値が算出される例を挙げて説明したが、これに限られない。例えば、動態画像に係る複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０の各画素の画素値あるいは画像領域毎の特徴値について、累積値あるいは最大値と最小値との差等が算出されることで、統計値分布が算出されても良い。
【０１１８】
このような複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０が用いられれば、対象部位の輪郭付近の変化がより確実に統計値分布に反映され得る。なお、動態画像のフレームレートが比較的大きな値に設定されていれば、統計値分布において比較的高輝度の統計値が狭い範囲にしか出現しない不具合が生じ難く、大きな動きが生じている部分が良好に認識され得る。
【０１１９】
図３０は、フレーム画像ＩＣ０における第１および第２観測点Ｐｔ１，Ｐｔ２を例示する図である。図３１から図３４は、複数のフレーム画像ＩＣ０における画素毎の画素値の頻度を示すヒストグラムから時間方向における統計値が算出される統計値分布の生成方法の一例を説明するための図である。図３１は、複数のフレーム画像ＩＣ０についての第１観測点Ｐｔ１における画素値の頻度を示すヒストグラムである。図３２は、複数のフレーム画像ＩＣ０についての第２観測点Ｐｔ２における画素値の頻度を示すヒストグラムである。図３１および図３２では、横軸が画素値を示し、縦軸が該画素値の頻度を示す。
【０１２０】
ここでは、画素毎に、画素値の頻度が最も高い値（最頻値とも言う）が認識され、該最頻値を基準とする予め設定された幅の値域における頻度の占有度に係る数値が、時間方向における統計値である代表値として算出される例について説明する。図３３および図３４で示されるように、例えば、最頻値Ｐｋ０を中心とする幅Ａｗ１の値域における頻度の占有度を示す数値が、時間方向における統計値である代表値として算出される。例えば、図３３で示される例では、頻度の占有度の最大値を１とした場合、幅Ａｗ１の値域における頻度の占有度が、約０．８と算出され、図３４で示される例では、幅Ａｗ１の値域における頻度の占有度が、約０．３と算出される。このような態様が採用されれば、複数のフレーム画像ＩＣ０の間における濃淡の差による統計値への影響が低減され得る。
【０１２１】
なお、画素毎にではなく、例えば、画像領域毎に特徴値の頻度が最も高い値（最頻値）を基準とする予め設定された幅の値域における頻度の占有度に係る数値が、時間方向における統計値としての代表値として算出されても良い。
【０１２２】
＜(４−２−４)粗検出部３１４＞
粗検出部３１４は、動態画像を構成する各フレーム画像ＩＣ０（図３５参照）について、テンプレートマッチングを用いて、対象確定領域ＰＲ１１（図３６参照）と未確定領域ＰＲ１２（図３６参照）とを検出する。
【０１２３】
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３６参照）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。
【０１２４】
本実施形態では、粗検出部３１４は、各フレーム画像ＩＣ０について、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３６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）ＩＤ１が生成される。
【０１２５】
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。そこで、例えば、対象部分を複数の部分に分け、同一部分に対し、個体間における部位の大きさの差等と言った形状の差、および呼吸および心拍等の動作による時間の経過に応じた部位の形状の差に対応する、複数種類のテンプレートが用いられる態様が考えられる。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等と言った不具合が生じ難い。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。
【０１２６】
但し、同一部分に対して複数種類のテンプレートを用いたテンプレートマッチングが、複数のフレーム画像ＩＣ０に対してそれぞれ実行されると、演算量の増加によって粗検出処理に要する時間が増大する。また、粗検出処理において、フレーム画像ＩＣ０毎に、相関が最も高くなるテンプレートが異なることで、テンプレートマッチングによる検出結果にばらつきが生じ、精密検出処理における検出結果にもばらつきが生じる場合がある。
【０１２７】
そこで、本実施形態では、粗検出処理においてフレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像を次のフレーム画像ＩＣ０を対象としたテンプレートマッチングのテンプレート（自己テンプレートとも言う）とする。つまり、Ｍを自然数とした場合、Ｍ番目の粗検出処理（第Ｍ粗検出処理とも言う）の結果から得られる自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングが、次の（Ｍ＋１）番目の粗検出処理（第（Ｍ＋１）粗検出処理とも言う）において行われる。第Ｍ粗検出処理は、第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象とした粗検出処理であり、第（Ｍ＋１）粗検出処理は、次の第（Ｍ＋１）フレーム画像ＩＣ（Ｍ＋１）を対象とした粗検出処理である。つまり、例えば、第１フレーム画像ＩＣ１を対象とした第１粗検出処理の結果から得られる自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングが、第１フレーム画像ＩＣ１の次の第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした第２粗検出処理において行われる。
【０１２８】
ここで、第（Ｍ＋１）フレーム画像ＩＣ（Ｍ＋１）を対象とした第（Ｍ＋１）粗検出処理では、例えば、第Ｍ精密検出処理で検出された対象領域（第Ｍ対象領域とも言う）の輪郭を基準としたオフセット範囲が、未確定領域ＰＲ１２として検出されれば良い。第Ｍ精密検出処理は、第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象とした精密検出処理である。具体的には、例えば、第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした第２粗検出処理では、第１精密検出処理で検出された第１対象領域の輪郭を基準としたオフセット範囲が、未確定領域ＰＲ１２として検出されれば良い。オフセット範囲は、例えば、予め設定された所定の範囲、あるいは対象部位の動きに応じて設定されれば良い。このような自己テンプレートを用いた粗検出処理により、第２粗検出処理以降の第Ｍ粗検出処理については、演算量の低減によって処理に要する時間が低減されるとともに、フレーム画像ＩＣ０毎にテンプレートマッチングによる検出結果にばらつきが生じ難い。すなわち、比較的短時間の演算処理によって、複数のフレーム画像ＩＣ０からそれぞれ検出される対象部位の位置の滑らかな変化が実現される。
【０１２９】
しかしながら、自己テンプレートが用いられた粗検出処理が単純に行われるのみでは、複数のフレーム画像ＩＣ０で捉えられた部位のうち、形状および位置が大幅に変化する部分については、誤検出が生じ得るものと考えられる。例えば、本来は対象確定領域ＰＲ１１として検出されるべき領域が、非対象確定領域ＰＲ２として検出される不具合、および本来は非対象確定領域ＰＲ２として検出されるべき領域が、対象確定領域ＰＲ１１として検出される不具合が発生し得る。また、例えば、本来は未確定領域ＰＲ１２として検出されるべき領域が、対象確定領域ＰＲ１１あるいは非対象確定領域ＰＲ２として検出される不具合も発生し得る。
【０１３０】
このような問題に対し、本実施形態における粗検出部３１４では、自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングの検出結果だけでなく、統計値分布も考慮した未確定領域ＰＲ１２が検出される。これにより、時間方向における構造物の動きに係る統計値に応じて、自己テンプレートが用いられた粗検出処理が単純に行われる場合に得られる未確定領域ＰＲ１２よりも広い未確定領域ＰＲ１２が得られる。その結果、体内の構造物の動きを捉えた医療用の動態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。
【０１３１】
図３７は、粗検出部３１４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３７で示されるように、粗検出部３１４は、主に、第１領域検出部３１４１、第１領域設定部３１４２、テンプレート生成部３１４３、第２領域検出部３１４４、第２領域設定部３１４５および第３領域設定部３１４６を備えている。
【０１３２】
＜(４−２−４−１)第１領域検出部３１４１＞
第１領域検出部３１４１は、複数のフレーム画像ＩＣ０のうちの１番目の第１フレーム画像ＩＣ１を対象としたテンプレートマッチング（第１テンプレートマッチングとも言う）を行う。ここでは、第１テンプレートマッチングが用いられて、対象部位としての肺野を構成する各部分（構成部分とも言う）が捉えられた領域（構成領域とも言う）が検出される処理（第１構成領域検出処理とも言う）が実行される。
【０１３３】
ここで、第１構成領域検出処理について説明する。
【０１３４】
肺野については、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３８から図４０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４１から図４４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差が考慮されて、複数のテンプレートが準備される。
【０１３５】
例えば、肺野については、複数のフレーム画像ＩＣ０で捉えられた肺野全体、横隔膜、心臓、鎖骨、肋骨、肋横角および大動脈等において生じる現象に応じた複数のテンプレートが準備されれば良い。
【０１３６】
肺野全体に関しては、例えば、個体差および呼吸による動きによって、肺野の縦方向の長さが大きく異なる。このため、例えば、肺野全体に対し、縦方向に拡大および縮小させた関係（縦変倍の関係とも言う）にある複数のテンプレート、ならびに肺野を上下に二分した上部および下部にそれぞれ対応する複数のテンプレートの少なくとも一方が採用される態様が考えられる。また、フレーム画像ＩＣ０では肋骨等の存在によって構造物の境界の候補が多数存在するため、例えば、肺野全体を分割した複数の部分にそれぞれ対応する複数のテンプレートが採用される態様が考えられる。
【０１３７】
また、横隔膜に関しては、例えば、個体差および呼吸による動きによって、左横隔膜と右横隔膜との位置関係に多数のバリエーションが存在するため、例えば、左横隔膜および右横隔膜に対し、それぞれ独立したテンプレートが採用される態様が考えられる。また、例えば、心臓の幅の違いによってフレーム画像ＩＣ０において横隔膜が捉えられている領域の幅が異なるため、例えば、呼吸による横隔膜の変位の位相に応じた複数のテンプレートが採用される態様が考えられる。
【０１３８】
また、鎖骨および肋骨等に関しては、例えば、フレーム画像ＩＣ０において輪郭が鮮明な部分が、肺野の輪郭および肺尖部と混同され易いため、例えば、肩を捉えた領域も含めた広い範囲をカバーするテンプレートが採用される態様が考えられる。また、大動脈に関しては、例えば、個体差が大きいため、大動脈の形状の差に対し、複数のテンプレートが採用される態様が考えられる。なお、心臓および肋横角に関しては、例えば、フレーム画像ＩＣ０において輪郭が不鮮明であるため、後述する第２区分設定処理において、未確定領域ＰＲ１２が広い範囲に設定される態様が考えられる。
【０１３９】
ところで、本実施形態では、例えば、肺野および心臓の大きさの相違による横隔膜の形状の差および左右の横隔膜の位置の差に対し、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。
【０１４０】
そして、本実施形態では、対象部位としての肺野が複数の部分（構成部分とも言う）に分けられ、各構成部分に対して複数のテンプレートが準備される例を示して説明する。なお、本実施形態では、複数の構成部分として、左横隔膜、右横隔膜、左肺尖部および右肺尖部をそれぞれ含む部分が採用される。このため、左横隔膜、右横隔膜、左肺尖部および右肺尖部に係るテンプレート（左横隔膜テンプレート、右横隔膜テンプレート、左肺尖部テンプレートおよび右肺尖部テンプレートとも言う）がそれぞれ準備される。
【０１４１】
図４５から図４８は、それぞれ縦横変倍の関係にある複数の右横隔膜テンプレートＴ１Ｒおよび複数の左横隔膜テンプレートＴ１Ｌの生成方法を示す図である。図４５から図４８の左部には、サンプル画像ＳＩ０が模式的に示されている。図４５から図４８の右部には、サンプル画像ＳＩ０の左右の横隔膜の形状を各々表現した右横隔膜テンプレートＴ１Ｒａ〜Ｔ１Ｒｄ（Ｔ１Ｒ）および左横隔膜テンプレートＴ１Ｌａ〜Ｔ１Ｌｄ（Ｔ１Ｌ）が模式的に示されている。
【０１４２】
図４５から図４８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態様が示されている。
【０１４３】
次に、図４５から図４８で示されるように、サンプル画像ＳＩ０における破線で囲まれた右横隔膜領域Ｒ１Ｒおよび左横隔膜領域Ｒ１Ｌが指定され、サンプル画像ＳＩ０から切り出される。ここで、右横隔膜領域Ｒ１Ｒは、サンプル画像ＳＩ０における右横隔膜が捉えられた構成領域およびその近傍の領域を含む領域（構成含有領域とも言う）である。また、左横隔膜領域Ｒ１Ｌは、サンプル画像ＳＩ０における左横隔膜が捉えられた構成領域およびその近傍の領域を含む構成含有領域である。各サンプル画像ＳＩ０を対象とした右横隔膜領域Ｒ１Ｒおよび左横隔膜領域Ｒ１Ｌの指定は、例えば、操作部３３を介した手動でなされる態様が考えられる。また、各サンプル画像ＳＩ０を対象とした右横隔膜領域Ｒ１Ｒおよび左横隔膜領域Ｒ１Ｌの指定は、例えば、手動等で指定された各１つの右横隔膜領域Ｒ１Ｒおよび左横隔膜領域Ｒ１Ｌがテンプレートとされたテンプレートマッチングによって実現されても良い。
【０１４４】
そして、例えば、事前に分類された４種類のグループ毎に、右横隔膜領域Ｒ１Ｒ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種類の右横隔膜テンプレートＴ１Ｒａ〜Ｔ１Ｒｄ（Ｔ１Ｒ）が生成される。ここで、平均画像の各画素値は、例えば、複数の右横隔膜領域Ｒ１Ｒ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右横隔膜領域Ｒ１Ｒの数で除されることで算出される。また、同様に、事前に分類された４種類のグループ毎に、左横隔膜領域Ｒ１Ｌ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種類の左横隔膜テンプレートＴ１Ｌａ〜Ｔ１Ｌｄ（Ｔ１Ｌ）が生成される。
【０１４５】
他のテンプレートについても、例えば、右横隔膜テンプレートＴ１Ｒおよび左横隔膜テンプレートＴ１Ｌ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および右肺尖部テンプレートについては、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、各グループに係るテンプレートが生成されれば良い。
【０１４６】
このようにして生成されるテンプレートに係る情報は、記憶部３２に格納される各種データＤ１に事前に含まれていれば良い。
【０１４７】
そして、第１構成領域検出処理では、第１フレーム画像ＩＣ１が対象とされて、構成部分を捉えた構成領域の位置が、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される。ここでは、各構成部分に関し、複数種類のテンプレートが用いられて、第１フレーム画像ＩＣ１のうちのテンプレートとの相関の度合い（相関度とも言う）が最も高い構成含有領域が検出されることで、構成含有領域に含まれる構成領域が検出される。
【０１４８】
＜(４−２−４−２)第１領域設定部３１４２＞
第１領域設定部３１４２は、第１構成領域検出処理で検出された各構成領域に対し、テンプレートと構成含有領域との相関値に応じて、第１部分区分情報を設定する処理（第１区分設定処理とも言う）を実行する。第１部分区分情報は、各構成領域に係る構成含有領域を、対象確定領域ＰＲ１１（第１対象確定領域ＰＲ１１ａ）、未確定領域ＰＲ１２（第１未確定領域ＰＲ１２ａ）および非対象確定領域ＰＲ２（第１非対象確定領域ＰＲ２ａ）に区分する情報である。また、第１領域設定部３１４２は、各構成領域に対して設定された第１部分区分情報を統合する処理（第１統合処理とも言う）を実行する。これにより、領域区分情報ＩＤ１（第１領域区分情報ＩＤ１ａ）が生成される。すなわち、第１フレーム画像ＩＣ１を対象とした第１テンプレートマッチングの結果に応じて、第１フレーム画像ＩＣ１について、第１対象確定領域ＰＲ１１ａと、第２未確定領域ＰＲ１２ａとを検出する処理が実行される。
【０１４９】
第１区分設定処理では、記憶部３２に格納された各種データＤ１に含まれる第１部分区分情報群に基づいて、第１構成領域検出処理において検出された構成領域に対し、それぞれ第１部分区分情報を設定する。ここで、第１部分区分情報群は、テンプレート毎にテンプレートと構成含有領域との相関に応じた第１部分区分情報が蓄積されたものである。このため、第１区分設定処理では、第１構成領域検出処理で構成含有領域が検出された際におけるテンプレートおよび該テンプレートと該構成含有領域との相関に応じた第１部分区分情報が、第１部分区分情報群から得られる。これにより、該構成含有領域に含まれる構成領域に対して第１部分区分情報が設定される。
【０１５０】
ここで、図４９から図５３を参照しつつ、各テンプレートに対する、テンプレートと構成含有領域との相関に応じた第１部分区分情報の生成方法について説明する。
【０１５１】
上述したように、例えば、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から構成領域およびその近傍の領域を含む構成含有領域がそれぞれ切り出されて平均画像が生成される。このとき、まず、切り出された各構成含有領域について、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。
【０１５２】
図４９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５０には、構成含有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）、ならびに構成含有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。図５１には、構成含有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）、ならびに構成含有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）が例示されている。ここで、左肺尖部領域Ｒ２Ｌは、サンプル画像ＳＩ０において左肺尖部が捉えられた構成領域およびその近傍の領域を含む構成含有領域である。また、右肺尖部領域Ｒ２Ｒは、サンプル画像ＳＩ０における右肺尖部が捉えられた構成領域およびその近傍の領域を含む構成含有領域である。
【０１５３】
次に、構成領域毎に、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５２の右下には、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５２の左下には、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５２の右上には、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５２の左上には、右肺尖部領域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。
【０１５４】
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。但し、例えば、構成領域毎の各グループについて、テンプレートと第１構成領域検出処理で検出される構成含有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。
【０１５５】
そこで、テンプレート毎に、対応する累積率画像に基づいて、テンプレートと構成含有領域との相関値に応じた第１部分区分情報が生成される。
【０１５６】
例えば、テンプレートに対する第１部分区分情報については、相関値の値域が予め設定され、その相関値の値域毎に第１部分区分情報が生成されれば良い。例えば、相関値が大きな値域（０．９＜相関値≦１）、相関値が中程度の値域（０．８＜相関値≦０．９）および相関値が小さな値域（０．５＜相関値≦０．８）が設定される態様が考えられる。この態様では、相関値が大きな値域（０．９０＜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。この場合における第１部分区分情報ＰＶ１の一例が、図５３の左部に示されている。また、相関値が中程度の値域（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。この場合における第１部分区分情報ＰＶ２の一例が、図５３の中央部に示されている。さらに、相関値が小さな値域（０．５＜相関値≦０．８）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。この場合における第１部分区分情報ＰＶ３の一例が、図５３の右部に示されている。
【０１５７】
第１統合処理では、第１区分設定処理において各構成領域に対してそれぞれ設定された第１部分区分情報が統合される。これにより、第１対象確定領域ＰＲ１１ａおよび第１未確定領域ＰＲ１２ａを含む対象候補領域ＰＲ１（第１対象候補領域ＰＲ１ａ）ならびに非対象確定領域ＰＲ２（第１非対象確定領域ＰＲ２ａ）を示す第１領域区分情報ＩＤ１ａの設定が完了する。図５４は、第１統合処理によって設定される第１対象候補領域ＰＲ１ａおよび第１非対象確定領域ＰＲ２ａを示す第１領域区分情報ＩＤ１ａの一例を示す図である。なお、ここで得られる第１領域区分情報ＩＤ１ａは、精密検出部３１５に送られる。
【０１５８】
＜(４−２−４−３)テンプレート生成部３１４３＞
テンプレート生成部３１４３は、第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象としたテンプレートマッチング（第Ｍテンプレートマッチングとも言う）において第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像を自己テンプレートとして生成する。本実施形態では、対応領域は、第Ｍテンプレートマッチングにおいて第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちのテンプレートとの一致度が最も高い領域である。但し、該対応領域は、第Ｍテンプレートマッチングにおいて第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちのテンプレートとの一致度が最も高い領域に限られず、例えば、該一致度が予め設定された閾値以上であれば、該一致度が２番目以降に高い領域であっても構わない。
【０１５９】
ここでは、例えば、第１領域検出部３１４１における第１テンプレートマッチングにおいて第１フレーム画像ＩＣ１のうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像が、該第１フレーム画像ＩＣ１から抽出されることで、自己テンプレートが生成される。また、例えば、第２領域検出部３１４４における第Ｍテンプレートマッチング（ここでは、Ｍは２以上の自然数）において第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像が、該第Ｍフレーム画像ＩＣＭから抽出されることで、自己テンプレートが生成される。
【０１６０】
図５５および図５６は、自己テンプレートの生成方法を説明するための図である。
【０１６１】
図５５には、第１フレーム画像ＩＣ１のうちの各テンプレートとの一致度が最も高い対応領域Ｍｒ１Ｌ，Ｍｒ１Ｒ，Ｍｒ２Ｌ，Ｍｒ２Ｌが示されている。例えば、第１フレーム画像ＩＣ１のうち、左横隔膜テンプレートＴ１Ｌとの一致度が最も高い対応領域Ｍｒ１Ｌの外縁、および右横隔膜テンプレートＴ１Ｒとの一致度が最も高い対応領域Ｍｒ１Ｒの外縁が、太い破線で描かれている。また、例えば、第１フレーム画像ＩＣ１のうち、左肺尖部テンプレートとの一致度が最も高い対応領域Ｍｒ２Ｌの外縁、および右肺尖部テンプレートとの一致度が最も高い対応領域Ｍｒ２Ｒの外縁が、太い破線で描かれている。なお、ここで、フレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートとの一致度が最も高い対応領域は、例えば、テンプレートマッチングの対象としてのフレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートとの相関の度合い（相関度）が最も高い領域（構成含有領域）であれば良い。
【０１６２】
また、図５６には、自己テンプレートとしての部分画像Ｔｓ１Ｌ，Ｔｓ１Ｒ，Ｔｓ２Ｌ，Ｔｓ２Ｒが模式的に例示されている。具体的には、右下に第１フレーム画像ＩＣ１のうちの左横隔膜の対応領域Ｍｒ１Ｌに係る部分画像Ｔｓ１Ｌが模式的に示され、左下に第１フレーム画像ＩＣ１のうちの右横隔膜の対応領域Ｍｒ１Ｒに係る部分画像Ｔｓ１Ｒが模式的に示されている。また、右上に第１フレーム画像ＩＣ１のうちの左肺尖部の対応領域Ｍｒ２Ｌに係る部分画像Ｔｓ２Ｌが模式的に示され、左上に第１フレーム画像ＩＣ１のうちの右肺尖部の対応領域Ｍｒ２Ｒに係る部分画像Ｔｓ２Ｒが模式的に示されている。図５７は、自己テンプレートとしての部分画像Ｔｓ１Ｒの一例を示す図である。
【０１６３】
＜(４−２−４−４)第２領域検出部３１４４＞
第２領域検出部３１４４は、複数のフレーム画像ＩＣ０のうちの第１フレーム画像ＩＣ１とは異なる第Ｍフレーム画像ＩＣＭ（ここではＭは２以上の自然数）を対象として、自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングを行う。ここでは、テンプレートマッチングが用いられて、肺野を構成する各構成部分が捉えられた構成領域が検出される処理（第Ｍ構成領域検出処理とも言う）が実行される。
【０１６４】
第Ｍ構成領域検出処理では、第Ｍフレーム画像ＩＣＭが対象とされて、第（Ｍ−１）フレーム画像ＩＣ（Ｍ−１）から得られた自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングが実行される。例えば、第２フレーム画像ＩＣ２が対象とされて、第１フレーム画像ＩＣ１から得られた自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングが実行される。
【０１６５】
具体的には、第Ｍフレーム画像ＩＣＭが対象とされて、構成部分を捉えた構成領域の位置が、自己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される。例えば、各構成部分について、１つの自己テンプレートが用いられて、第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちの自己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、構成部分が捉えられた構成領域およびその近傍の領域を含む構成含有領域として検出される。
【０１６６】
但し、自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングでは、動態画像において大きな動きが生じている部分については、構成領域の検出精度が低下する可能性がある。このため、例えば、第２領域検出部３１４４における自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングでは、統計値分布算出部３１３で算出された統計値分布に応じた重み付けが施される処理（重み付け処理とも言う）が実行される。重み付け処理としては、例えば、画素毎または画像領域毎に、第Ｍフレーム画像ＩＣＭのうちの自己テンプレートが重畳している領域（重畳領域とも言う）と該自己テンプレートとの相関値が、統計値分布における統計値で除される態様が考えられる。これにより、大きな動きが生じている部分について、構成領域の位置が誤って検出される不具合の発生が低減される。なお、重み付け処理として、例えば、統計値分布における統計値が予め設定された閾値を超える画素毎または画像領域毎に、第Ｍフレーム画像ＩＣＭの重畳領域と自己テンプレートとの相関値に所定の係数（重み付け係数とも言う）が乗じられる態様が考えられる。所定の係数は、例えば、予め設定される値（例えば、０等）であれば良い。
【０１６７】
図５８は、自己テンプレートに対する重み付け係数の２次元分布を例示する図である。図５８には、統計値分布における統計値が閾値を超える画素についての重み付け係数が０とされ、統計値分布における統計値が閾値以下の画素についての重み付け係数が１とされている例が示されている。
【０１６８】
＜(４−２−４−５)第２領域設定部３１４５＞
第２領域設定部３１４５は、動態画像を構成する各第Ｍフレーム画像ＩＣＭ（ここではＭは２以上の自然数）を対象として、第Ｍ構成領域検出処理で検出された各構成領域に対し、第Ｍ部分区分情報を設定する処理（第Ｍ区分設定処理とも言う）を実行する。第Ｍ部分区分情報は、各構成領域に係る構成含有領域を、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。例えば、第２部分区分情報は、各構成領域に係る構成含有領域を、対象確定領域ＰＲ１１（第２対象確定領域ＰＲ１１ｂ）、未確定領域ＰＲ１２（第２未確定領域ＰＲ１２ｂ）および非対象確定領域ＰＲ２（第２非対象確定領域ＰＲ２ｂ）に区分する情報である。
【０１６９】
また、第２領域設定部３１４５は、動態画像を構成する各第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象として、各構成領域に対して設定された第Ｍ部分区分情報を統合する処理（第Ｍ統合処理とも言う）を実行することで、第Ｍ領域区分情報ＩＤ１を生成する。つまり、第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象とした第Ｍテンプレートマッチングの結果に応じて、第Ｍフレーム画像ＩＣＭについて、対象確定領域ＰＲ１１と、未確定領域ＰＲ１２とを検出する処理が実行される。具体的には、例えば、第２フレーム画像ＩＣ２を対象として、各構成領域に対して設定された第２部分区分情報を統合する第２統合処理が実行されることにより、第２領域区分情報ＩＤ１ｂが生成される。つまり、第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした第２テンプレートマッチングの結果に応じて、第２フレーム画像ＩＣ２について、第２対象確定領域ＰＲ１１ｂと、第２未確定領域ＰＲ１２ｂとを検出する処理が実行される。
【０１７０】
ここで、第Ｍ区分設定処理では、第Ｍ構成領域検出処理において検出された各構成領域に対し、第（Ｍ−１）精密検出処理で検出された第（Ｍ−１）対象領域を基準とした部分区分情報がそれぞれ設定される。具体的には、例えば、第２区分設定処理では、第２構成領域検出処理において検出された各構成領域に対し、第１精密検出処理で検出された第１対象領域を基準とした部分区分情報が設定される。
【０１７１】
図５９および図６０は、第２区分設定処理における第２部分区分情報の設定方法を説明するための図である。第２区分設定処理では、図５９で示されるように、例えば、第１精密検出処理で検出された第１対象領域としての肺野領域ＲＴ１およびその近傍の領域のうち、自己テンプレートとして第１フレーム画像ＩＣ１から抽出された部分画像に対応する部分（部分対応領域とも言う）ＰＡ１が抽出される。そして、図５９および図６０で示されるように、部分対応領域ＰＡ１のうちの肺野領域ＲＴ１の輪郭ＥＤ１が基準とされたオフセット範囲が、未確定領域ＰＲ１２とされた部分区分情報ＰＶ０が設定される。オフセット範囲は、例えば、予め設定された所定の範囲、あるいは対象部位の動きに応じて設定されれば良い。例えば、同一の構成部分を対象とした第１粗検出処理と第２粗検出処理との間における、フレーム画像ＩＣ０のうちのテンプレートに対応する対応領域のずれ量から、対象部位の動きが予測され得る。そして、例えば、該ずれ量に予め設定された所定値（例えば、３等）が乗じられた値が、オフセット範囲の幅とされる態様が考えられる。該オフセット範囲は、例えば、部分対応領域ＰＡ１の輪郭ＥＤ１が複数の部分に分割されて、各部分に対して設定される。
【０１７２】
また、部分区分情報ＰＶ０では、肺野領域ＲＴ１に対応する領域であって未確定領域ＰＲ１２以外の領域が対象確定領域ＰＲ１１とされ、肺野領域ＲＴ１に対応しない領域であって未確定領域ＰＲ１２以外の領域が非対象確定領域ＰＲ２とされる。図６０には、右横隔膜に係る自己テンプレートＴｓ１Ｒに対応する部分区分情報ＰＶ１Ｒ（ＰＶ０）が例示されている。
【０１７３】
第Ｍ統合処理では、第Ｍ区分設定処理において各構成領域に対してそれぞれ設定された第Ｍ部分区分情報が統合される。例えば、第２統合処理では、第２区分設定処理において各構成領域に対してそれぞれ設定された第２部分区分情報が統合される。これにより、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を示す第Ｍ領域区分情報ＩＤ１の設定が完了する。例えば、第２対象確定領域ＰＲ１１ｂおよび第２未確定領域ＰＲ１２ｂを含む対象候補領域ＰＲ１（第２対象候補領域ＰＲ１ｂ）ならびに第２非対象確定領域ＰＲ２ｂを示す第２領域区分情報ＩＤ１ｂの設定が完了する。図６１は、第２統合処理によって設定される第２対象候補領域ＰＲ１ｂおよび第２非対象確定領域ＰＲ２ｂを示す第２領域区分情報ＩＤ１ｂの一例を示す図である。ここで得られる第２領域区分情報ＩＤ１ｂは、精密検出部３１５に送られる。
【０１７４】
＜(４−２−４−６)第３領域設定部３１４６＞
第３領域設定部３１４６は、統計値分布算出部３１３で得られた統計値分布に基づき、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ＰＲ１２（第３未確定領域ＰＲ１２ｃ）を検出する処理（未確定検出処理とも言う）を実行する。未確定検出処理では、例えば、統計値分布のうちの統計値が予め設定された条件を満たす領域が、第３未確定領域ＰＲ１２ｃとして検出される態様が考えられる。より具体的には、例えば、統計値分布のうちの統計値と予め設定された閾値との大小関係が予め設定された条件を満たす領域が、第３未確定領域ＰＲ１２ｃとして検出される態様が考えられる。これにより、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化に応じて未確定領域ＰＲ１２が容易に広げられ得る。
【０１７５】
図６２は、第３未確定領域ＰＲ１２ｃの具体例を示す図である。図６２では、第３未確定領域ＰＲ１２ｃが白抜きの領域で示されている。
【０１７６】
また、第３領域設定部３１４６は、第Ｍ統合処理で生成された第Ｍ領域区分情報ＩＤ１の対象確定領域ＰＲ１１および非対象確定領域ＰＲ２のうち、第３未確定領域ＰＲ１２ｃと重なる部分を、未確定領域ＰＲ１２に変更する処理（変更処理とも言う）を実行する。例えば、第２統合処理で生成された第２領域区分情報ＩＤ１ｂの第２対象確定領域ＰＲ１１ｂおよび第２非対象確定領域ＰＲ２ｂのうち、第３未確定領域ＰＲ１２ｃと重なる部分が、未確定領域ＰＲ１２に変更される。図６３は、第２領域区分情報ＩＤ１ｂに変更処理が施されることで生成される第２領域区分情報ＩＤ１ｂｃを示す図である。図６１から図６３で示されるように、第２未確定領域ＰＲ１２ｂが、該第２未確定領域ＰＲ１２ｂと第３未確定領域ＰＲ１２ｃとを含む未確定領域ＰＲ１２ｂｃに広げられる。また、第２対象確定領域ＰＲ１１ｂが、該第２対象確定領域ＰＲ１１ｂのうちの第３未確定領域ＰＲ１２ｃと重複する部分が除かれた第３対象確定領域ＰＲ１１ｂｃに変更される。また、第２非対象確定領域ＰＲ２ｂが、該第２非対象確定領域ＰＲ２ｂのうちの第３未確定領域ＰＲ１２ｃと重複する部分が除かれた第３非対象確定領域ＰＲ２ｂｃに変更される。
【０１７７】
＜(４−２−５)精密検出部＞
精密検出部３１５は、粗検出部３１４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、フレーム画像ＩＣ０のうちの、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。例えば、第１フレーム画像ＩＣ１を対象とした粗検出処理で得られた第１対象確定領域ＰＲ１１ａおよび第１未確定領域ＰＲ１２ａの情報に基づき、第１フレーム画像ＩＣ１のうちの対象部分の内部から輪郭に至る第１対象領域が検出される。また、第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした粗検出処理で得られた第２対象確定領域ＰＲ１１ｂおよび未確定領域ＰＲ１２ｂｃの情報に基づき、第２フレーム画像ＩＣ２のうちの対象部位に係る対象領域（第２対象領域とも言う）が検出される。未確定領域ＰＲ１２ｂｃは、第２未確定領域ＰＲ１２ｂと第３未確定領域ＰＲ１２ｃとを含む未確定領域である。本実施形態の精密検出部３１５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。
【０１７８】
図６４は、画像補正部３１２から精密検出部３１５に入力されるフレーム画像ＩＣ０の一例を示す図である。図６５は、精密検出部３１５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。精密検出処理では、粗検出処理の結果としての領域区分情報ＩＤ１（図５４、図６３参照）に基づき、画像補正部３１２から入力されるフレーム画像ＩＣ０（図６４参照）が対象とされて、対象領域としての肺野領域ＲＴ１（図６５参照）が検出される。
【０１７９】
精密検出処理では、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。
【０１８０】
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。
【０１８１】
［ｉ］閉曲線自身の形は、連続でなめらかになろうとする。
【０１８２】
［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。
【０１８３】
［iii］閉曲線は小さくなろうとする。
【０１８４】
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ＩＤ１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。この場合、粗検出部３１４では、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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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。
【０１８７】
なお、精密検出部３１５で検出された結果を示す情報Ｒｔ２は、精密検出部３１５から対象領域抽出部３１６に送出される。
【０１８８】
＜(４−２−６)対象領域抽出部＞
対象領域抽出部３１６は、精密検出部３１５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、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を抽出する。なお、ここでは、各フレーム画像Ｉ０の代わりに各フレーム画像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。
【０１８９】
＜(５)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、例えば、第１フレーム画像ＩＣ１を対象としたテンプレートマッチングにおいて第１フレーム画像ＩＣ１のうちのテンプレートと対応する対応領域に係る部分画像が自己テンプレートとされる。そして、第２フレーム画像ＩＣ２を対象とする該自己テンプレートを用いたテンプレートマッチングの検出結果に応じた第２未確定領域ＰＲ１２ｂが、統計値分布に応じて拡張されることで、未確定領域ＰＲ１２ｂｃが得られる。これにより、大きな動きが生じている体内の部分について、対象部位の位置が誤って検出される不具合の発生が低減される。その結果、体内の構造物の動きを捉えた医療用の動態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。
【０１９０】
＜(６)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。
【０１９１】
例えば、上記一実施形態では、複数のフレーム画像ＩＣ０または複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０について、画像領域Ｒｖ０毎の画素値に係る特徴値または画素Ｐｍ０毎の画素値に関する時間方向の統計値の２次元分布が統計値分布として算出された。しかしながら、これに限られない。例えば、複数のフレーム画像ＩＣ０および複数のエッジ強調フレーム画像Ｅｅ０の少なくとも一方について、画像領域Ｒｖ０毎の特徴値および画素Ｐｍ０毎の画素値の少なくとも一方の値に関する時間方向の統計値の２次元分布が統計値分布として算出されても良い。
【０１９２】
また、上記一実施形態では、各フレーム画像に対して、一種類の時間方向の統計値が算出されることで、時間方向の統計値の２次元分布が算出されたが、これに限られない。例えば、画素Ｐｍ０毎および画像領域Ｒｖ０毎の少なくとも一方に対し、時間方向に係る第１統計値および第２統計値が算出され、該第１統計値と該第２統計値との組合せによって、空間方向における統計値の２次元分布が算出されても良い。ここでは、例えば、画像領域Ｒｖ０毎の画素値に係る特徴値および画素Ｐｍ０毎の画素値の少なくとも一方の値に関する、時間方向の第１統計値および第２統計値がそれぞれ算出されれば良い。また、第１統計値と第２統計値との組合せは、例えば、予め設定されたルールに従って、第１係数を各第１統計値に乗じて得られる第３統計値に係る２次元分布と、第２係数を各第２統計値に乗じて得られる第４統計値に係る２次元分布との重畳による組合せであれば良い。これにより、時間方向の複数種類の統計値の組合せによって、動態画像で捉えられた構造物の時間的な変化が良く反映された統計値の２次元分布が容易に算出され得る。
【０１９３】
ここで、係数は、統計値の優先順位に応じた重み付けを示す値（重み付け係数とも言う）であれば良い。例えば、第１統計値に乗じられる第１係数と、第２統計値に乗じられる第２係数との和が、１となるように、第１係数と第２係数とが設定されれば良い。そして、例えば、第１統計値の方が第２統計値よりも優先順位が高い場合に、第１係数が、比較的大きな値（例えば、０．７以上で且つ１．０以下等）に設定され、第２係数が、比較的小さな値（例えば、０以上且つ０．３以下等）に設定される態様が考えられる。
【０１９４】
なお、ここでは、第３統計値に係る２次元分布と第４統計値に係る２次元分布との組み合わせ時に、各画素または各画像領域について第３統計値と第４統計値との和が求められることで、統計値の２次元分布が算出されたが、これに限られない。例えば、各フレーム画像における予め設定された複数の領域に対し、第１統計値または第２統計値の何れか一方が採用されることで、統計値の２次元分布が算出されても良い。つまり、各フレーム画像における予め設定された複数の領域に対して、時間方向の統計値の生成方法が異なっていても良い。
【０１９５】
また、上記一実施形態では、時間方向の統計値は、画像領域毎の画素値に係る特徴値または画素毎の画素値に関する、時間方向の散布度を示す数値あるいは代表値であったが、これに限られない。時間方向の統計値は、例えば、画像領域毎の画素値に係る特徴値および画素毎の画素値の少なくとも一方に関する、時間方向の散布度を示す数値および代表値の少なくとも一方に係る数値であれば良い。例えば、各フレーム画像における予め設定された複数の領域に対して、時間方向の統計値の種類が異なっていても良い。
【０１９６】
また、上記一実施形態では、画像領域毎の画素値に係る特徴値としての散布度、および時間方向の散布度を示す数値が、分散、標準偏差および変動係数の何れか１つの数値である例を示して説明したが、これに限られない。例えば、画像領域毎の画素値に係る特徴値としての散布度、および時間方向の散布度を示す数値は、分散、標準偏差および変動係数の少なくとも１つを含んでいれば良い。
【０１９７】
また、上記一実施形態では、Ｘ線撮影によって体内の構造物が捉えられた動態画像が得られたが、これに限られない。例えば、ＣＴ、ＭＲＩおよび超音波等を用いたその他の手法によって体内の構造物が捉えられた動態画像が得られても良い。
【０１９８】
また、上記一実施形態では、対象部位が周期的な動きを呈する肺野であったが、これに限られない。例えば、対象部位は各種関節等、体内において変位を生じるその他の部位であっても良い。
【０１９９】
また、上記一実施形態では、第１フレーム画像ＩＣ１を対象とした精密検出処理によって検出された第１対象領域を含む部分画像を自己テンプレートとして、第１フレーム画像ＩＣ１の次の第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした第２対象領域の粗検出処理が行われた。しかしながら、これに限られない。例えば、動態画像を構成する複数のフレーム画像において、第１フレーム画像が第２フレーム画像の次のフレーム画像であっても良い。つまり、第１フレーム画像ＩＣ１を対象とした精密検出処理によって検出された第１対象領域を含む部分画像を自己テンプレートとして、第１フレーム画像ＩＣ１の前の第２フレーム画像ＩＣ２を対象とした第２対象領域の粗検出処理が行われても良い。換言すれば、第（Ｍ＋１）フレーム画像ＩＣ（Ｍ＋１）を対象とした精密検出処理で検出された対象領域を含む部分画像を自己テンプレートとして、第（Ｍ＋１）フレーム画像ＩＣ（Ｍ＋１）の前の第Ｍフレーム画像ＩＣＭを対象とした粗検出処理が行われても良い。
【０２００】
また、上記一実施形態では、粗検出部３１４において統計値分布がそのまま利用されたが、これに限られない。例えば、粗検出部３１４で利用される前に、統計値分布が、予め設定された閾値を基準として、２値化されても良い。また、例えば、各画素に関し、濃淡値の頻度を示すヒストグラムにおいて、最頻値を基準とする予め設定された幅の値域における頻度の占有度に係る数値が、予め設定された閾値を基準として、２値化されることで、統計値分布が算出されても良い。また、例えば、粗検出部３１４で利用される前に、統計値分布において統計値が予め設定された条件を満たす領域であって、予め設定された塊を形成している領域を、動きが大きな部分に対応する領域とする処理（ラベリング処理）が行われても良い。
【０２０１】
図６６および図６７は、統計値分布が、予め設定された閾値を基準として２値化される様子を示す図である。図６６には、２値化が施される前の統計値分布Ｄｓ３の一例が示されており、図６７には、統計値分布Ｄｓ３に対して２値化が施された後の統計値分布Ｄｓ４の一例が示されている。また、図６８には、統計値分布Ｄｓ３に対して、ラベリング処理が施された後の統計値分布Ｄｓ５の一例が示されている。
【０２０２】
また、上記一実施形態では、第Ｍ統合処理で生成された第Ｍ領域区分情報ＩＤ１の対象確定領域ＰＲ１１および非対象確定領域ＰＲ２のうち、第３未確定領域ＰＲ１２ｃと重なる部分が、未確定領域ＰＲ１２に変更されたが、これに限られない。つまり、例えば、第２未確定領域ＰＲ１２ｂが、該第２未確定領域ＰＲ１２ｂと第３未確定領域ＰＲ１２ｃとを含む未確定領域ＰＲ１２ｂｃに広げられたが、これに限られない。例えば、統計値分布から得られる第３未確定領域ＰＲ１２ｃが先に設定され、その後に、該第３未確定領域ＰＲ１２ｃが、該第３未確定領域ＰＲ１２ｃと第Ｍ統合処理で生成された未確定領域ＰＲ１２とを含む未確定領域ＰＲ１２ｂｃに広げられても良い。例えば、統計値分布から得られる第３未確定領域ＰＲ１２ｃが先に設定され、その後に、該第３未確定領域ＰＲ１２ｃが、該第３未確定領域ＰＲ１２ｃと第２未確定領域ＰＲ１２ｂとを含む未確定領域ＰＲ１２ｂｃに広げられても良い。
【０２０３】
また、上記一実施形態では、動態画像を構成するフレーム画像ＩＣ０の数が、便宜的に１０であるものとして説明したが、これに限られない。動態画像を構成するフレーム画像ＩＣ０の数は、複数であれば良く、適宜設定され得る。
【０２０４】
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】
【０２０５】
１  撮影装置
２  撮影制御装置
３  画像処理装置
３１  制御部
３１ａ  プロセッサー
３１ｂ  メモリー
３２  記憶部
１００  撮影システム
３１１  画像取得部
３１２  画像補正部
３１３  統計値分布算出部
３１４  粗検出部
３１５  精密検出部
３１６  対象領域抽出部
Ｄｓ１〜Ｄｓ５  統計値分布
Ｅｅ０，Ｅｅ１，Ｅｅ２  エッジ強調フレーム画像
ＩＣ０  フレーム画像
ＩＣ１〜ＩＣ１０，ＩＣＭ  第１〜１０，Ｍフレーム画像
ＰＲ１１  対象確定領域
ＰＲ１１ａ，ＰＲ１１ｂ  第１，２対象確定領域
ＰＲ１２，ＰＲ１２ｂｃ  未確定領域
ＰＲ１２ａ〜ＰＲ１２ｃ  第１〜３未確定領域
ＰＲ２  非対象確定領域
ＰＲ２ａ，ＰＲ２ｂ  第１，２非対象確定領域
Ｔｓ１Ｌ，Ｔｓ１Ｒ，Ｔｓ２Ｌ，Ｔｓ２Ｒ  部分画像（自己テンプレート）
【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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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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