(57)【要約】【課題】比較する２画像内の構造物の位置関係がずれていても、画像の主成分となる正常な構造物によるアーチファクトが低減された読影のしやすい差分画像を提供できるようにする。【解決手段】医用画像処理装置２の制御部２１は、現在画像に設定したテンプレートＲＯＩ毎に、過去画像の探索ＲＯＩ内の各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと予め定められた範囲にある周囲のテンプレートＲＯＩにおいて算出された相互相関値が最も大きい対象領域へのベクトルの和との内積相関値を算出する。そして、各対象領域との間で算出された相互相関値及び内積相関値に基づいて移動量ベクトルを算出し、算出された移動量ベクトルに基づいて過去画像を変形することにより現在画像と過去画像における位置合わせを行い、位置合わせされた現在画像と過去画像の差分画像を生成する。【選択図】図３
2015080554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一被写体を異なる時点で撮影することにより得られた第１画像と第２画像とを入力する入力手段と、
前記第１画像に複数の小領域を設定するとともに、前記第１画像の小領域毎に、前記第２画像内で前記小領域と比較する対象領域を設定して移動させながら当該小領域と各対象領域との相互相関値を算出し、前記小領域の位置と前記相互相関値が最も大きくなった対象領域の位置とのずれを示すベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記第１画像の小領域毎に、当該小領域の位置と前記各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと当該小領域から予め定められた範囲にある周囲の小領域において前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルの和との内積相関値を算出し、当該小領域と各対象領域との間で算出された前記相互相関値及び前記内積相関値に基づいて前記第２画像において当該小領域に対応する対象領域を特定し、前記小領域の位置と前記特定された対象領域の位置とのずれを示す移動量ベクトルを算出する移動量ベクトル算出手段と、
前記各小領域について算出された移動量ベクトルに基づいて前記第１画像又は前記第２画像の何れかを変形することにより前記第１画像と前記第２画像における位置合わせを行う位置合わせ手段と、
前記位置合わせされた第１画像と第２画像の差分画像を生成する差分画像生成手段と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記移動量ベクトル算出手段は、前記相互相関値及び前記内積相関値のそれぞれに所定の重み係数を乗算して足し合わせた値が最も大きくなった対象領域を前記第２画像における前記小領域に対応する対象領域として特定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記内積相関値の重み係数の割合は、前記相互相関値の重み係数と前記内積相関値の重み係数の合計を１とした場合、０．０５〜０．２である請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１画像及び前記第２画像は、胸部Ｘ線画像である請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記周囲の小領域の範囲のサイズは、前記第１画像及び前記第２画像における片肺野の領域内のサイズであって、縦の長さが前記片肺野の縦の長さの半分以上である請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１画像及び前記第２画像における骨の領域を認識し、認識した領域の濃度を減弱する減弱処理手段を備え、
前記ベクトル算出手段及び前記移動量ベクトル算出手段は、前記減弱処理手段により骨の領域の濃度が減弱された前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記ベクトル及び前記移動量ベクトルの算出を行う請求項４は５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記位置合わせ手段は、前記減弱処理手段により骨の領域の濃度が減弱された前記第１画像及び前記第２画像を用いて位置合わせを行い、
前記差分画像生成手段は、前記位置合わせされた前記第１画像及び前記第２画像を用いて差分画像を生成する請求項６に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記差分画像を表示する表示手段を備える請求項１〜７の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
コンピューターを、
同一被写体を異なる時点で撮影することにより得られた第１画像と第２画像とを入力する入力手段、
前記第１画像に複数の小領域を設定するとともに、前記第１画像の小領域毎に、前記第２画像内で前記小領域と比較する対象領域を設定して移動させながら当該小領域と各対象領域との相互相関値を算出し、前記小領域の位置と前記相互相関値が最も大きくなった対象領域の位置とのずれを示すベクトルを算出するベクトル算出手段、
前記第１画像の小領域毎に、当該小領域の位置と前記各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと当該小領域から予め定められた範囲にある周囲の小領域において前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルの和との内積相関値を算出し、当該小領域と各対象領域との間で算出された前記相互相関値及び前記内積相関値に基づいて前記第２画像において当該小領域に対応する対象領域を特定し、前記小領域の位置と前記特定された対象領域の位置とのずれを示す移動量ベクトルを算出する移動量ベクトル算出手段、
前記各小領域について算出された移動量ベクトルに基づいて前記第１画像又は前記第２画像の何れかを変形することにより前記第１画像と前記第２画像における位置合わせを行う位置合わせ手段、
前記位置合わせされた第１画像と第２画像の差分画像を生成する差分画像生成手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
胸部の診断においては、過去に撮影された胸部Ｘ線画像と現在の胸部Ｘ線画像とを比較する、所謂比較読影が行われている。
【０００３】
この比較読影を支援するために、コンピューターによって、過去に撮影された画像と現在の画像の間の差分をとることで、経時変化のない正常な構造物を減弱し、異常陰影のように経時変化のあった部分を強調させた差分画像を生成する技術が知られている。
【０００４】
しかしながら、胸部Ｘ線画像は、３次元の人体胸部を２次元で投影したものである。そのため、撮影時に、正しい体勢である図１５（ａ）に対し、図１５（ｂ）に示す被写体の前傾、後傾、体軸周りの回転や、図１６に示すＸ線源の位置のずれ（斜入）が生じると、２つの画像の肺野内で骨、血管、その他構造物の位置関係がずれた状態で画像に投影されてしまう。特に、開業医等の小規模な医療施設においては、集団検診のような固定された部位を撮影するわけではないためＸ線源を動かすことが多く、また、専門の撮影技師の不在によりポジショニングがばらつくことがあり、上述の構造物の位置関係のずれが起こりやすい。２つの画像において肺野内の構造物の位置関係がずれている場合、単に差分をとるだけでは正常な構造も描出されてしまい、アーチファクトとなる。
【０００５】
従来、２画像間の位置ずれを補正するために、例えば、特許文献１に記載のように、ローカルマッチング処理及びワーピング処理等によって両画像の位置合わせを行ってから差分をとることが行われている。
ローカルマッチング処理は、２画像間で対応する位置を求める処理である。具体的には、何れか一方の画像の肺野領域内に複数の小領域（テンプレートＲＯＩという）を設定し、他方の画像の肺野領域の探索領域（探索ＲＯＩという）内にテンプレートＲＯＩと比較する対象領域を設定して移動させながらテンプレートＲＯＩと各対象領域との相互相関値を求め、最も相互相関値が高い対象領域の位置をテンプレートＲＯＩに対応する位置として選択する。そして、テンプレートＲＯＩと対応位置のずれを示す移動量ベクトルを求め、求めた移動量ベクトルをｎ次の多項式で近似（多項式フィッティング）することで各画素の移動量ベクトルを算出し、各画素の移動量ベクトルに基づいて何れか一方の画像にワーピング処理を施して、２画像の位置合わせを行う。
【０００６】
比較する２画像における構造物の位置関係のずれがない場合は、ローカルマッチング処理で正しい対応位置が見つかりやすく、各構造物に合った位置合わせができる。しかし、上述のような構造物の位置関係のずれが生じた２画像においては、何れの構造物にも合わない位置合わせが行われてしまい、差分画像に全体的に正常構造が描出されてしまい、医師にとって非常に読影しづらいものとなっていた。
【０００７】
そこで、例えば、特許文献２には、テンプレートＲＯＩと探索ＲＯＩの周辺領域に対応する画像データに基づいて探索ＲＯＩ内の位置に重み係数を算出し、この重み係数と相互相関係数の積が最大の位置をテンプレートＲＯＩの対応位置として決定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１７６４０２号公報
【特許文献２】特開２００７−７５１５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献２に記載の技術によれば、被写体に類似のパターンが多く存在するような場合のローカルマッチング処理の精度低下を抑制することができる。しかしながら、特許文献２に記載の技術は、周囲のテンプレートＲＯＩの移動量ベクトルを考慮したものではない。そのため、移動量ベクトルの方向にばらつきが生じ、フィッティングの結果が何れの構造物のエッジにも合わないものとなってしまう可能性がある。このような場合、画像中の肺野領域の広い範囲を占める主成分の構造物、例えば、後方肋骨が減弱されずに残ってしまい、アーチファクトの多い読影のしづらい差分画像となってしまう。
【００１０】
本発明の課題は、撮影時に被写体の前傾・後傾、体軸周りの回転、Ｘ線の斜入等が生じたことにより比較する２画像内の構造物の位置関係がずれていても、画像の主成分となる正常な構造物によるアーチファクトが低減された読影のしやすい差分画像を提供できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の医用画像処理装置は、
同一被写体を異なる時点で撮影することにより得られた第１画像と第２画像とを入力する入力手段と、
前記第１画像に複数の小領域を設定するとともに、前記第１画像の小領域毎に、前記第２画像内で前記小領域と比較する対象領域を設定して移動させながら当該小領域と各対象領域との相互相関値を算出し、前記小領域の位置と前記相互相関値が最も大きくなった対象領域の位置とのずれを示すベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記第１画像の小領域毎に、当該小領域の位置と前記各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと当該小領域から予め定められた範囲にある周囲の小領域において前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルの和との内積相関値を算出し、当該小領域と各対象領域との間で算出された前記相互相関値及び前記内積相関値に基づいて前記第２画像において当該小領域に対応する対象領域を特定し、前記小領域の位置と前記特定された対象領域の位置とのずれを示す移動量ベクトルを算出する移動量ベクトル算出手段と、
前記各小領域について算出された移動量ベクトルに基づいて前記第１画像又は前記第２画像の何れかを変形することにより前記第１画像と前記第２画像における位置合わせを行う位置合わせ手段と、
前記位置合わせされた第１画像と第２画像の差分画像を生成する差分画像生成手段と、
を備える。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記移動量ベクトル算出手段は、前記相互相関値及び前記内積相関値のそれぞれに所定の重み係数を乗算して足し合わせた値が最も大きくなった対象領域を前記第２画像における前記小領域に対応する対象領域として特定する。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、
前記内積相関値の重み係数の割合は、前記相互相関値の重み係数と前記内積相関値の重み係数の合計を１とした場合、０．０５〜０．２である。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記第１画像及び前記第２画像は、胸部Ｘ線画像である。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記周囲の小領域の範囲のサイズは、前記第１画像及び前記第２画像における片肺野の領域内のサイズであって、縦の長さが前記片肺野の縦の長さの半分以上である。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の発明において、
前記第１画像及び前記第２画像における骨の領域を認識し、認識した領域の濃度を減弱する減弱処理手段を備え、
前記ベクトル算出手段及び前記移動量ベクトル算出手段は、前記減弱処理手段により骨の領域の濃度が減弱された前記第１画像及び前記第２画像に基づいて前記ベクトル及び前記移動量ベクトルの算出を行う。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記位置合わせ手段は、前記減弱処理手段により骨の領域の濃度が減弱された前記第１画像及び前記第２画像を用いて位置合わせを行い、
前記差分画像生成手段は、前記位置合わせされた前記第１画像及び前記第２画像を用いて差分画像を生成する。
【００１８】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記差分画像を表示する表示手段を備える。
【００１９】
請求項９に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
同一被写体を異なる時点で撮影することにより得られた第１画像と第２画像とを入力する入力手段、
前記第１画像に複数の小領域を設定するとともに、前記第１画像の小領域毎に、前記第２画像内で前記小領域と比較する対象領域を設定して移動させながら当該小領域と各対象領域との相互相関値を算出し、前記小領域の位置と前記相互相関値が最も大きくなった対象領域の位置とのずれを示すベクトルを算出するベクトル算出手段、
前記第１画像の小領域毎に、当該小領域の位置と前記各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと当該小領域から予め定められた範囲にある周囲の小領域において前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルの和との内積相関値を算出し、当該小領域と各対象領域との間で算出された前記相互相関値及び前記内積相関値に基づいて前記第２画像において当該小領域に対応する対象領域を特定し、前記小領域の位置と前記特定された対象領域の位置とのずれを示す移動量ベクトルを算出する移動量ベクトル算出手段、
前記各小領域について算出された移動量ベクトルに基づいて前記第１画像又は前記第２画像の何れかを変形することにより前記第１画像と前記第２画像における位置合わせを行う位置合わせ手段、
前記位置合わせされた第１画像と第２画像の差分画像を生成する差分画像生成手段、
として機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、撮影時に被写体の前傾・後傾、体軸周りの回転、Ｘ線の斜入等が生じたことにより比較する２画像内の構造物の位置関係がずれていても、画像の主成分となる正常な構造物によるアーチファクトが低減された読影のしやすい差分画像を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態に係るＸ線画像システムの全体構成を示す図である。
【図２】図１の医用画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１の制御部により実行される差分画像生成処理を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、胸部Ｘ線画像の現在画像、（ｂ）は、同一被写体の過去画像、（ｃ）は、（ａ）、（ｂ）を用いて従来の手法による位置合わせ後に生成された差分画像を模式的に示す図である。
【図５】（ａ）は、前後傾、体軸回転、斜入等がない状態でＸ線撮影された胸部ファントムの画像、（ｂ）は、（ａ）と同一の胸部ファントムを１２°前傾させてＸ線撮影した画像である。
【図６】図５（ａ）、（ｂ）に示す互いに構造物の位置関係がずれた２画像に対して従来のローカルマッチング処理を行ったときのＡ−Ａ´位置における移動量ベクトルのｙ座標移動量及びｙ座標移動量の多項式フィッティングの結果を示すグラフである。
【図７】相互相関値の重み係数ａ、内積相関値の重み係数ｂの比を変化させたときの差分画像の目視評価結果を示すグラフである。
【図８】周囲ベクトルの和を算出する領域を規定するフィルターサイズを変化させたときの差分画像の目視評価結果を示すグラフである。
【図９】図５（ａ）、（ｂ）に示す互いの構造物の位置関係がずれた２画像に対して本実施形態のローカルマッチング処理を行ったときのＡ−Ａ´位置における移動量ベクトルのｙ座標移動量及びｙ座標移動量の多項式フィッティングの結果を示すグラフである。
【図１０】本実施形態において生成される差分画像を模式的に示す図である。
【図１１】（ａ）は、従来の手法で生成された差分画像、（ｂ）は、本実施形態の手法により生成した差分画像である。
【図１２】本実施形態におけるローカルマッチング処理〜多項式フィッティングにＢＳ処理を行った現在画像及び過去画像を用いた場合に生成される差分画像を模式的に示す図である。
【図１３】本実施形態におけるローカルマッチング処理〜差分画像生成にＢＳ処理を行った現在画像及び過去画像を用いた場合に生成される差分画像を模式的に示す図である。
【図１４】図５（ａ）、（ｂ）に示す互いの構造物の位置関係がずれた２画像に対してＢＳ処理を施して本実施形態における差分画像生成処理を行ったときに生成された差分画像である。
【図１５】（ａ）は、正常な体勢での撮影を示す図、（ｂ）は、前傾が生じた撮影を示す図である。
【図１６】斜入が生じた撮影を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００２３】
［Ｘ線画像システム１００の構成］
まず、構成を説明する。
図１に、第１の実施形態に係るＸ線画像システム１００を示す。Ｘ線画像システム１００は、開業医やクリニック等の比較的小規模の医療施設に適用されるシステムであり、Ｘ線撮影装置１と医用画像処理装置２とが、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮによりデータ送受信可能に接続されて構成されている。
【００２４】
Ｘ線撮影装置１は、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）装置、ＣＲ（Computed Radiography）装置等により構成される。Ｘ線撮影装置１は、Ｘ線源とＸ線検出器（ＦＰＤやＣＲカセッテ）を有し、これらの間に配置された被写体にＸ線を照射し、被写体を透過したＸ線を検出してデジタルの医用画像を生成し、医用画像処理装置２に出力する。なお、医用画像には、患者情報、撮影部位（被写体部位）、撮影日等が対応付けられて医用画像処理装置２に出力される。
【００２５】
医用画像処理装置２は、Ｘ線撮影装置１から入力された医用画像に各種処理を施して読影用に表示する装置である。医用画像処理装置２は、図２に示すように、制御部２１、ＲＡＭ２２、記憶部２３、操作部２４、表示部２５、通信部２６等を備えて構成されており、各部はバス２７により接続されている。
【００２６】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等により構成され、記憶部２３に
記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、展開されたプログラムに従って後述する差分画像生成処理をはじめとする各種処理を実行することで、ベクトル算出手段、移動量ベクトル算出手段、位置合わせ手段、差分画像生成手段、減弱処理手段として機能する。
【００２７】
ＲＡＭ２２は、制御部２１により実行制御される各種処理において、記憶部２３から読み出された制御部２１で実行可能な各種プログラム、入力若しくは出力データ、及びパラメーター等の一時的に記憶するワークエリアを形成する。
【００２８】
記憶部２３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリー等により構成される。記憶部２３には、前述のように各種プログラムやプログラムの実行に必要なデータが記憶されている。また、記憶部２３には、Ｘ線撮影装置１から入力された医用画像及び医用画像処理装置２において生成された差分画像等を患者情報、撮影部位、日付等に対応付けて記憶する画像ＤＢ２３１が設けられている。
【００２９】
操作部２４は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部２１に出力する。
【００３０】
表示部２５は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
【００３１】
通信部２６は、ネットワークインターフェース等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークＮに接続されたＸ線撮影装置１をはじめとする外部機器との間でデータの送受信を行う。通信部２６は、入力手段として機能する。
【００３２】
［Ｘ線画像システム１００の動作］
次に、Ｘ線画像システム１００の動作について説明する。
まず、Ｘ線撮影装置１において被写体の撮影が行われる。このとき、Ｘ線源とＸ線検出器とが対向する位置となるようにＸ線源やＸ線検出器の位置が調整されるとともに、これらの間に被写体部位がポジショニングされて撮影が行われる。被写体部位が胸部である場合は、Ｘ線源とＸ線検出器との間に、被写体の背側がＸ線源側を向くようにしてポジショニングが行われ、Ｘ線撮影が行われる。撮影により得られた医用画像には、患者情報、撮影部位、撮影日時等が付帯情報として対応付けられて通信ネットワークＮを介して医用画像処理装置２に送信される。
【００３３】
医用画像処理装置２においては、通信部２６によりＸ線撮影装置１からの医用画像が受信されると、制御部２１により、受信された医用画像が患者情報、撮影部位、撮影日時等と対応付けられて画像ＤＢ２３１に記憶されるとともに、表示部２５に表示される。受信された医用画像の撮影部位が胸部である場合には、表示部２５に受信された医用画像（現在画像という）と併せて差分画像を表示することを指示するための差分画像表示ボタン（図示せず）が表示される。操作部２４により差分画像表示ボタンが押下されると、制御部２１により、同一患者の胸部の過去画像を選択するための選択欄が表示部２５に表示され、操作部２４により過去画像が選択されると、制御部２１により、画像ＤＢ２３１から選択された過去画像が読み出されるとともに、以下に説明する差分画像生成処理が実行され、現在画像（第１画像）と選択された過去画像（第２画像）の差分画像が生成される。
【００３４】
図３に、制御部２１により実行される差分画像生成処理のフローチャートを示す。差分画像生成処理は、制御部２１と記憶部２３に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００３５】
まず、制御部２１は、選択された過去画像を処理対象としてＲＡＭ２２に入力し（ステップＳ１）、過去画像に対して前処理を行う（ステップＳ２）。同様に、制御部２１は、現在画像を処理対象としてＲＡＭ２２に入力し（ステップＳ３）、現在画像に対して前処理を行う（ステップＳ４）。
前処理としては、例えば、特開２００５−１７６４６２号公報に記載のように、非線形濃度補正、マトリクスサイズリダクション、コントラスト強調、及び／又はエッジぼかし等の処理が行われる。
【００３６】
次いで、制御部２１は、グローバルマッチング処理を行って、現在画像と過去画像の肺野領域の大局的な位置合わせを行う（ステップＳ５）。
グローバルマッチング処理は、特開２００４−１６４２９８号公報に記載されているように、公知の画像処理技術である。グローバルマッチング処理においては、まず、現在画像と過去画像のそれぞれにおいて、肺野領域を抽出する。肺野領域の抽出は、例えば、米国特許第４８５１９５４号明細書に記載されているような公知の画像解析技術によって抽出することができる。次いで、肺野（胸郭）の輪郭上において、特徴となる複数組の対応点を求め、対応点間のずれを示すシフトベクトル（移動量ベクトル）を計算する。次いで、現在画像又は過去画像の一方（ここでは過去画像とする）をシフトベクトルに基づいてアフィン変換する。これにより、一方の画像の被写体領域である肺野領域が他方の画像の肺野領域に大局的に位置合わせされる。
【００３７】
次いで、制御部２１は、現在画像の肺野領域において、縦横方向に均等な間隔で、多数の小領域（テンプレートＲＯＩ）を設定する（ステップＳ６）。また、制御部２１は、過去画像の肺野領域において、縦横方向に均等な間隔で、各テンプレートＲＯＩに対応する多数の探索領域（探索ＲＯＩ）を設定する（ステップＳ７）。なお、探索ＲＯＩのサイズは、テンプレートＲＯＩよりも大きい。
【００３８】
次いで、制御部２１は、現在画像及び過去画像を入力画像として、相互相関値及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理を実行する（ステップＳ８）。
【００３９】
ここで、被写体の前後傾、体軸周りの回転、Ｘ線の斜入等が少なくとも一方の画像の撮影時に発生し、現在画像と過去画像における肺野内の構造物（例えば、前方肋骨、後方肋骨、血管及び気管支、鎖骨、心臓等の解剖学的構造物）の位置関係がずれている場合、従来のローカルマッチング処理（各テンプレートＲＯＩの対応位置の選択（特定）に相互相関値のみを用いるローカルマッチング処理）及びワーピング処理により位置合わせを行ってもいずれの構造物にも合わせることができずに差分画像に正常な構造物が残ってしまうという問題があった。
【００４０】
図４（ａ）に、胸部Ｘ線画像の現在画像、図４（ｂ）に、同一被写体の過去画像、図４（ｃ）に、図４（ａ）、（ｂ）を用いて従来のローカルマッチング処理による位置合わせに基づいて生成された差分画像を模式的に示す。図４（ａ）〜（ｃ）において、Ｂは後方肋骨、Ｖは血管及び気管支、Ｄは病変を示す。図４（ａ）、（ｂ）に示すように、胸部Ｘ線画像においては、特に後方肋骨Ｂと血管及び気管支Ｖとが肺野の広い領域を占める目立った構造物（画像の主成分）であり、現在画像と過去画像の何れかに、被写体の前後傾、体軸周りの回転、又は斜入が生じ、両画像の後方肋骨Ｂと血管及び気管支Ｖとの位置関係にずれが生じている場合、図４（ｃ）に示すように、差分画像にこれらの構造物が全て残ってしまい、病変Ｄが見え難い、非常に読影しづらい画像となっていた。
【００４１】
従来のローカルマッチング処理では、一方の画像に設定された各テンプレートＲＯＩに対し、他方の画像に設定された探索ＲＯＩ内の最も相互相関値が高い位置を対応する位置として選択する。そして、テンプレートＲＯＩの中心と対応位置の中心とのずれを示す移動量ベクトルを求め、求めた移動量ベクトルをｎ次の多項式で近似（多項式フィッティング）することで各画素の移動量ベクトルを算出している。現在画像と過去画像における構造物の位置関係のずれがない場合は、ローカルマッチング処理で正しい対応位置が見つかるため、各構造物に合った位置合わせができる。しかし、現在画像と過去画像における構造物の位置関係にずれが生じている場合、何れの構造物にも合わない位置合わせが行われてしまう。
【００４２】
図６に、図５（ａ）、（ｂ）に示す互いに構造物の位置関係がずれた２画像に対してローカルマッチング処理を行ったときのＡ−Ａ´位置における移動量ベクトルのｙ座標移動量及びｙ座標移動量の多項式フィッティングの結果を示す。なお、図５（ａ）に示す画像は、前後傾、体軸回転、斜入等がない状態で胸部ファントムをＸ線撮影した画像であり、図５（ｂ）に示す画像は、図５（ａ）と同一の胸部ファントムを１２°前傾させてＸ線撮影した画像である。
【００４３】
図５（ａ）、（ｂ）に示す２画像のように構造物の位置関係にずれが生じている場合、１つのテンプレートＲＯＩ内に複数の構造物が含まれている箇所では、各構造物によって本来の対応位置は異なる。しかし、ローカルマッチング処理では、各テンプレートＲＯＩに対応する探索ＲＯＩ内でそのテンプレートＲＯＩとの相互相関値が最も高い領域をそのテンプレートＲＯＩの対応位置として選択するため、各テンプレートＲＯＩにおいて特徴的な構造物に基づいて探索ＲＯＩから対応位置が選択されることとなる。そのため、肺野全体で総合してみると、テンプレートＲＯＩ毎に対応させた構造物がまちまちとなり、図６に示すように、場所によって対応位置への移動量ベクトルの大きさや方向にばらつきが生じ、各移動量ベクトルの多項式フィッティングを行って各画素の移動量ベクトルを算出しても、フィッティングの結果が何れの構造物のエッジにも合わないものとなってしまう。その結果、画像中の肺野領域の主成分である後方肋骨等が差分画像に残ってしまい、医師の読影時に非常に読影しづらいものとなる。
【００４４】
そこで、ステップＳ８においては、相互相関値、及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理を行う。
具体的に、ステップＳ８において、制御部２１は、下記の（１）〜（４）を行う。
【００４５】
まず、制御部２１は、（１）現在画像に設定したテンプレートＲＯＩ毎に、過去画像の対応する探索ＲＯＩ内でそのテンプレートＲＯＩと比較する対象領域（テンプレートＲＯＩと同サイズの領域）を設定して移動させながらそのテンプレートＲＯＩと各対象領域（中心（ｉ，ｊ））との相互相関値Ｒｉ，ｊを算出し、ＲＡＭ２２に記憶する。
相互相関値Ｒｉ，ｊは、以下の［数１］により算出することができる。
【数１】
2015080554.tif 000003
【００４６】
次いで、制御部２１は、（２）テンプレートＲＯＩ毎に、そのテンプレートＲＯＩの位置と相互相関値が最も高くなった対象領域の位置とのずれを示すベクトルを算出し、ＲＡＭ２２に記憶する。具体的には、そのテンプレートＲＯＩの中心と、相互相関値が最も高くなった対象領域の中心とのずれを示すベクトルを算出する。
【００４７】
次いで、制御部２１は、（３）テンプレートＲＯＩ毎に、以下の［数２］を算出する。
【数２】
2015080554.tif 000004
即ち、制御部２１は、テンプレートＲＯＩ毎に、テンプレートＲＯＩの位置と各対象領域の位置とのずれを示すベクトル（具体的には、テンプレートＲＯＩの中心と、各対象領域の中心とのずれを示すベクトル）と、テンプレートＲＯＩから予め定められた範囲にある周囲のテンプレートＲＯＩにおいて上記（２）で算出したベクトルを足し合わせたもの（周囲ベクトルの和という）との内積相関値（テンプレートＲＯＩの位置と各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと周囲ベクトルの和との内積を、両ベクトルの長さで正規化した値）を算出する。そして、テンプレートＲＯＩ毎に、そのテンプレートＲＯＩと各対象領域との相互相関値に所定の重み付け係数ａを乗算したものと、各対象領域に対して算出された内積相関値に所定の重み付け係数ｂを乗算したものとをそれぞれ足し合わせた値のうち、最も大きい値を算出する。ここで、テンプレートＲＯＩの位置と各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと、周囲ベクトルの和との内積相関値を、単に、周囲ベクトルの和との内積相関値と呼ぶ。
【００４８】
そして、制御部２１は、（４）テンプレートＲＯＩ毎に、［数２］で算出された最も大きい値に対応する対象領域を過去画像における現在画像のテンプレートＲＯＩに対応する領域として特定し、テンプレートＲＯＩの中心と、特定された対象領域の中心とのずれを示す移動量ベクトルを算出する。
【００４９】
［数２］によれば、テンプレートＲＯＩの画素値と探索ＲＯＩにおける対象領域の画素値の相互相関値だけでなく、周囲のテンプレートＲＯＩのベクトルとの関係性（ベクトルの方向を含めた関係性）を考慮してローカルマッチング処理における対応位置を特定するので、相互相関値のみを用いた場合に生じる局所解の陥りをベクトルの方向も含めて確実に防ぐことができる。
【００５０】
ここで、内積相関値の重み係数ｂの割合は、ａ＋ｂ＝１とした場合に５〜２０％（０．０５〜０．２）となるように定めることが好ましい。
本願発明者は、ａ：ｂのパラメーターを９．５：０．５、９：１、８：２、７：３、６：３と変化させ、それぞれのａ：ｂを用いて１００画像セット（現在画像と過去画像のセット）に対して図３に示す差分画像生成処理を行い、得られた差分画像の目視評価を行った。評価の手法は、従来のローカルマッチング処理を用いて得られた差分画像を基準（０ポイント）として各セットの差分画像を目視評価して、「非常に良化＝＋２、良化＝＋１、変化なし＝０、悪化＝−１、非常に悪化−２」の何れかのポイントを付与し、これを１００画像セット分合計した。合計値が０以上であれば、従来に比べて効果があり、値が大きくなるほど効果が高いことを示す。図７に、ａ：ｂのパラメーター毎に１００画像セット分のポイントの合計値をプロットしたグラフを示す。なお、周囲のテンプレートＲＯＩの範囲（フィルターサイズと呼ぶ）としては、３×１１（横×縦）を用いた。
【００５１】
図７に示すように、ａ：ｂ＝９：１のときが最も評価が高く、また、９．５：０．５〜８：２の間でも従来と比較して良好な結果が得られた。従って、ａ：ｂが９．５：０．５〜８：２の範囲、即ち、ａ＋ｂ＝１とした場合、ｂの割合が５〜２０％（０．０５〜０．２）となるように定めることが好ましい。
【００５２】
また、周囲ベクトルの和の算出に用いる周囲のテンプレートＲＯＩの範囲のサイズ（フィルターサイズ）は、片肺野の領域内のサイズであって、縦に長い範囲、具体的には、縦方向の長さが肺野の縦の長さの半分以上であることが好ましい。胸部Ｘ線画像の肺野領域で主成分である後方肋骨は肺野の上下方向に等間隔に並んでいるため、縦に長い範囲を周囲ベクトルの和の算出範囲とすると、後方肋骨へのベクトル成分が多く含まれることとなる。そのため、各テンプレートＲＯＩから［数２］に基づいて特定される対応する位置へのベクトルが、周囲のテンプレートＲＯＩのベクトルの影響を受けて後方肋骨へのベクトルに合いやすくなるからである。
【００５３】
ここで、本願発明者は、フィルターサイズを変化させて差分画像を生成することにより、上述の好ましいフィルターサイズを検証した。具体的に、フィルターサイズの横を１、３、５、７の間で変化させ、縦を３〜２１の間で変化させ、それぞれのフィルターサイズのフィルターを用いて１００画像セット（現在画像と過去画像のセット）に対して図３に示す差分画像生成処理を行い、得られた差分画像の目視評価を行った。なお、フィルターサイズは１が９．２７５ｍｍ相当であり、肺野の一般的な縦は２００ｍｍ程度であるため、肺野の縦は、縦サイズが２１のフィルターと同等のサイズである。また、片肺野の横は、横サイズが７のフィルターと同等のサイズである。
評価の手法は、上述のａ、ｂの評価と同様に、従来のローカルマッチング処理を用いて得られた差分画像を基準（０）として、各セットの差分画像を目視評価して、「非常に良化＝＋２、良化＝＋１、変化なし＝０、悪化＝−１、非常に悪化−２」の何れかのポイントを付与し、これを１００画像セット分合計した。合計値が０以上であれば、従来に比べて効果があり、値が大きくなるほど効果が高いことを示す。図８に、３×３〜３×２１の各フィルターサイズ毎に１００画像セット分のポイントの合計値をプロットしたグラフを示す。なお、ａ、ｂとしては、ａ：ｂ＝９：１を用いた。また、フィルターサイズの横は、１、３、５、７と変化させても骨のアーチファクトを見る限りでは変化はなかった。
【００５４】
図８に示すように、評価を行った何れのサイズでも従来と比較して良好な結果が得られているが、特に、縦のサイズが肺野の縦の長さの略半分となる３×１１以上で特に高い評価が得られている。従って、フィルターサイズは、肺野領域以下のサイズであって、縦方向の長さが肺野の縦の長さの半分以上であることが好ましい。
【００５５】
相互相関値、及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理が終了すると、制御部２１は、各テンプレートＲＯＩに対応する移動量ベクトルの分布をマッピングし（ステップＳ９）、マッピングした移動量ベクトルをｎ次多項式を用いてフィッティング（多項式フィッティング）し、各画素の移動量ベクトルを求める（ステップＳ１０）。
【００５６】
図９に、上述の図５（ａ）、（ｂ）に示す互いの構造物の位置関係がずれた２画像に対して、上述の相互相関値、及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理を行ったときのＡ−Ａ´位置における移動量ベクトルのｙ座標移動量及びｙ座標移動量の多項式フィッティングの結果を示す。なお、このときのａ：ｂ＝９：１、フィルターサイズは３×１１である。
図９に示すように、多項式フィッティングの結果、画像の主成分の構造物（肺野上部では鎖骨、中央の広い範囲では後方肋骨、肺野下部では横隔膜）のエッジに近いカーブが得られていることがわかる。
なお、図９においては、ｙ座標移動量のみを示しているが、ｘ座標移動量も同様に、画像中の肺野の各領域の主成分のエッジ変化に近いカーブが得られる。また、周囲ベクトルの和との内積相関値を考慮したことによって移動量ベクトルの方向は、画像中の肺野の各領域の主成分の構造物の方向に揃えることができる。
【００５７】
次いで、制御部２１は、求めた各画素の移動量ベクトルに基づいて、過去画像にワーピング処理（非線形歪み処理）を施す（ステップＳ１１）。ワーピング処理は、特開２００５−１７６４６２号公報に記載されているように、公知の画像処理技術である。ワーピング処理後、制御部２１は、現在画像と変形された過去画像の差分をとって差分画像を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、現在画像の各画素の値から過去画像の対応する各画素の値を引くことにより差分画像を生成する。
【００５８】
図１０に、ステップＳ１２において生成される差分画像を模式的に示す。図９のグラフに示したように、上述の相互相関値及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理により得られた移動量ベクトルに基づいて多項式フィッティングを行った場合、画像中の肺野領域の主成分（特に、後方肋骨）のエッジ変化に近いカーブが得られる。このカーブで表される移動量ベクトルに基づいて過去画像にワーピング処理を行うと、主に、過去画像の後方肋骨が現在画像の後方肋骨に合うように位置合わせされる。よって、現在画像と過去画像の差分画像は、図１０に示すように、後方肋骨のアーチファクトが非常に低減された（消えた）ものとなる。このように、周囲のベクトルを考慮して移動量ベクトルを決定することによって、胸部Ｘ線画像において特に目立った構造物である後方肋骨が差分画像に現れないようにすることができるので、医師に読影しやすい差分画像を提供することが可能となる。
【００５９】
図１１（ａ）〜図１１（ｂ）に、図５（ａ）、（ｂ）に示す胸部のファントム画像を入力画像として生成した差分画像を示す。図１１（ａ）は、従来のローカルマッチング処理に基づいて生成された差分画像を示す。図１１（ｂ）は、上述の相互相関値、及び周囲ベクトルの和との内積相関値を用いたローカルマッチング処理に基づいて生成した差分画像を示す。
図１１（ａ）に示すように、従来の手法により生成した差分画像では、後方肋骨、血管及び気管支の全てが残っている。これに対し、本実施形態で説明した手法によって生成した差分画像では、図１１（ｂ）に示すように、後方肋骨のアーチファクトが非常に低減されていることがわかる。
【００６０】
差分画像の生成が終了すると、制御部２１は、生成した差分画像を表示部２５に表示し（ステップＳ１３）、差分画像生成処理を終了する。
【００６１】
上記の差分画像生成処理では、画像中の肺野領域の主成分である後方肋骨に合った位置合わせが行われ、後方肋骨のアーチファクトが低減された差分画像が得られたが、図１１（ｂ）に示すように、血管及び気管支は残った画像となる。そこで、血管及び気管支周辺の領域を読影する場合には、図３のステップＳ８〜Ｓ１０（ローカルマッチング処理〜多項式フィッティング）において、現在画像及び過去画像に対してＢＳ（Bone Suppression）処理（減弱処理）を施した画像を用いることが好ましい。ＢＳ処理は、骨を認識し、骨の成分を減弱若しくは骨の成分の濃度を弱める処理である（例えば、http://www.riveraintech.com/products/bone-suppression参照）。胸部Ｘ線画像で主な成分である骨成分を予め減弱してからローカルマッチング〜移動量ベクトルのフィッティングを行うことで、画像中の主成分の構造物が血管及び気管支となり、血管及び気管支に合った位置合わせを行うことが可能となる。その結果、図１２に模式的に示すように、図４（ａ）、（ｂ）に示すような現在画像及び過去画像から血管及び気管支のアーチファクトが低減された差分画像を得ることが可能となる。更に、図３のステップＳ１１〜Ｓ１２のワーピング処理及び差分画像の生成にもＢＳ処理を施した現在画像及び過去画像を使用することで、図１３に模式的に示すように、骨、血管及び気管支の双方のアーチファクトが低減された差分画像を得ることが可能となり、より読影しやすい差分画像を得ることができる。
なお、ＢＳ処理済みの画像をローカルマッチング以降の位置合わせや差分画像の生成に用いる場合、ＢＳ処理を施した現在画像及び過去画像に対して前処理〜テンプレートＲＯＩ、探索ＲＯＩの設定を行っておく必要がある。
【００６２】
図１４に、図５（ａ）、（ｂ）に示す胸部のファントム画像にＢＳ処理を施したものを位置合わせ及び差分画像の生成の双方に用いて生成した差分画像を示す。ほとんどアーチファクトのない差分画像が得られていることがわかる。
【００６３】
以上説明したように、医用画像処理装置２によれば、制御部２１は、同一被写体を撮影した現在画像に複数のテンプレートＲＯＩを設定するとともに、過去画像に各テンプレートＲＯＩに対応する探索ＲＯＩを設定し、テンプレートＲＯＩ毎に、探索ＲＯＩ内の各対象領域の位置とのずれを示すベクトルと予め定められた範囲にある周囲のテンプレートＲＯＩにおいて算出された相互相関値が最も大きかった対象領域へのベクトルの和との内積相関値を算出する。そして、各対象領域との間で算出された相互相関値及び内積相関値に基づいて移動量ベクトルを算出し、算出された移動量ベクトルに基づいて過去画像を変形することにより現在画像と過去画像における位置合わせを行い、位置合わせされた現在画像と過去画像の差分画像を生成する。
【００６４】
従って、テンプレートＲＯＩと探索ＲＯＩにおける画素値の相互相関値だけでなく、周囲のベクトルとの関係性（方向を含めた関係性）を考慮して移動量ベクトルを算出するので、撮影時に被写体の前傾・後傾、体軸周りの回転、Ｘ線の斜入等が生じたことにより比較する２画像内の構造物の位置関係がずれていても、画像の主成分となる構造物に合った位置合わせを行うことができる。その結果、画像の主成分となる構造物のアーチファクトが低減された読影のしやすい差分画像を得ることが可能となる。
【００６５】
例えば、制御部２１は、相互相関値及び内積相関値のそれぞれに所定の重み係数を乗算して足し合わせた値が最も大きくなった対象領域をテンプレートＲＯＩに対応する領域として特定し、テンプレートＲＯＩと対応する領域とのずれを示す移動量ベクトルを算出する。このとき、相互相関値の重み係数と内積相関値の重み係数の合計を１とした場合、内積相関値の重み係数の割合を５〜２０％とすることで、従来のローカルマッチング処理に基づいて生成された差分画像よりもアーチファクトの低減された差分画像を生成することが可能となる。
【００６６】
また、現在画像及び過去画像が胸部Ｘ線画像である場合、周囲ベクトルの和の算出対象となる周囲の小領域の範囲のサイズを現在画像及び過去画像における片肺野の領域内のサイズであって縦の長さが片肺野の縦の長さの半分以上とすることで、周囲ベクトルに画像中の主成分である後方肋骨へのベクトル成分を多く含ませることが可能となり、画像中の主成分である後方肋骨に合わせた位置合わせが可能となる。その結果、従来のローカルマッチング処理に基づいて生成された差分画像よりもアーチファクトの低減された差分画像を生成することが可能となる。
【００６７】
また、ＢＳ処理を行った現在画像及び過去画像を用いて移動量ベクトルを算出することで、血管及び気管支に合った位置合わせを行うことが可能となり、血管及び気管支のアーチファクトが低減された差分画像を得ることが可能となる。
【００６８】
更に、ワーピング処理及び差分画像の生成に用いる現在画像及び過去画像にも予めＢＳ処理を行っておくことで、画像中の主成分である骨、血管及び気管支のアーチファクトが低減された、更に読影のしやすい差分画像を生成することが可能となる。
【００６９】
また、生成した差分画像を表示部２５に表示することで、医師の読影のしやすい差分画像をモニターにより提供することが可能となる。
【００７０】
なお、上述した本実施形態における記述は、本発明に係る好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態においては、Ｘ線撮影装置で撮影された胸部Ｘ線画像についての差分画像を生成する場合を例にとり説明したが、他のモダリティで撮影された他の部位の撮影画像についての差分画像を生成する場合に適用してもよい。
【００７１】
また、上記実施形態においては、現在画像にテンプレートＲＯＩ、過去画像に探索ＲＯＩを設定してローカルマッチング処理を行ったが、現在画像に探索ＲＯＩ、過去画像にテンプレートＲＯＩを設定することとしてもよい。また、上記実施形態においては、過去画像にワーピング処理を施したが、何れの画像に施しても構わない。
【００７２】
また、上記実施形態においては、処理の効率化のため、一方の画像の各テンプレートＲＯＩに対応する探索ＲＯＩを他方の画像に設定し、探索ＲＯＩ内でテンプレートＲＯＩに対応する位置を特定することとしたが、探索ＲＯＩを設定せずに、各テンプレートＲＯＩに対応する位置を他方の画像全体の中から特定することとしてもよい。
【００７３】
また、以上の説明では、各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピューター読み取り可能な媒体としてＨＤＤや不揮発性メモリーを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。
【００７４】
その他、Ｘ線画像システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１００  Ｘ線画像システム
１  Ｘ線撮影装置
２  医用画像処理装置
２１  制御部
２２  ＲＡＭ
２３  記憶部
２３１  画像ＤＢ
２４  操作部
２５  表示部
２６  通信部
２７  バス
【図１】
2015080554.tif 000005
【図２】
2015080554.tif 000006
【図３】
2015080554.tif 000007
【図４】
2015080554.tif 000008
【図６】
2015080554.tif 000009
【図７】
2015080554.tif 000010
【図８】
2015080554.tif 000011
【図９】
2015080554.tif 000012
【図１０】
2015080554.tif 000013
【図１２】
2015080554.tif 000014
【図１３】
2015080554.tif 000015
【図１５】
2015080554.tif 000016
【図１６】
2015080554.tif 000017
【図５】
2015080554.tif 000018
【図１１】
2015080554.tif 000019
【図１４】
2015080554.tif 000020