(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数断面を有する第１の画像と第２の画像の各断面から取得した被検体内部領域を含む注目領域を複数の部分領域に分割する分割手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の各断面、及び、各部分領域について、部分領域を構成する複数の画素の画素値の統計情報を計算する統計情報計算手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の断面位置の組み合わせにおいて、前記第１の画像の部分領域と、当該部分領域に対応する前記第２の画像の部分領域について、統計情報の一致度を計算する一致度計算手段と、
前記一致度を、前記複数の部分領域に渡って統合した評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面の位置を特定する特定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の画像および前記第２の画像を取得する取得手段を更に備え、
前記分割手段は、前記第１の画像と前記第２の画像の夫々の画像から注目領域を取得し、夫々の注目領域を所定の比率で複数の部分領域に分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分割手段は、前記断面における注目領域の位置と大きさに基づいて部分領域の分割を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記一致度計算手段は、前記第１の画像と前記第２の画像に関する断面位置の組み合わせにおいて、前記分割手段で分割された前記第１の画像の部分領域と前記第２の画像の部分領域との対応付けを行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記一致度計算手段は、前記統計情報計算手段で計算された統計情報を用いて、対応付けられた部分領域毎に統計情報の一致度を計算することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記第１の画像と前記第２の画像に関する全ての断面位置の組み合わせについて評価が完了したか否かを判定し、前記評価が完了していない場合、評価されていない断面位置の組み合わせについて前記評価値を計算することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、
前記評価されていない断面位置の組み合わせとして、前記第１の画像の断面に対する前記第２の画像の断面の位置を、相対的に一断面ずらした断面位置の組み合わせを取得し、
前記取得した断面位置の組み合わせについて計算した評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面の位置を特定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記特定手段は、前記一致度計算手段により計算された各部分領域の一致度を、前記断面位置の組み合わせを構成する断面内の複数の部分領域に渡って統合した評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面同士の位置を特定する請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記断面位置の組み合わせが複数ある場合、前記特定手段は、前記断面位置の組み合わせの夫々に対応する評価値を取得して、前記複数の断面位置の組み合わせの夫々に対応する評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面の位置を特定することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記部分領域の統計情報には、前記部分領域に含まれる画素の画素値に基づいて計算されるヒストグラムが含まれることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記一致度には、前記第１の画像の部分領域から計算されるヒストグラムと前記第２の画像の部分領域から計算されるヒストグラムとの間のユークリッド距離が含まれることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記一致度には、前記第１の画像の部分領域から計算されるヒストグラムと前記第２の画像の部分領域から計算されるヒストグラムとの間の重なり量が含まれることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記特定手段により特定された断面の位置に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像とで対応している断面を表示手段に表示させる表示処理手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記部分領域の統計情報には、前記部分領域の面積または前記部分領域に含まれる画素の画素値の代表値に基づいて計算されるヒストグラムが含まれることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記第１の画像の断面および前記第２の画像の断面は、複数の断面画像を用いて作成された断面画像の断面または複数の断面画像を画像処理して作成された断面画像の断面であることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記分割手段は、前記注目領域に含まれる注目画素からの距離に応じて前記注目領域を複数の部分領域に分割することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記特定手段は、前記断面位置の組み合わせを構成する断面数に応じた重みを設定して前記評価値を計算することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記特定手段は、前記第１の画像の体軸方向と前記第２の画像の体軸方向とを比較して、体軸方向が反対になっている場合、前記第１の画像の体軸方向または前記第２の画像の体軸方向を反転することを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
複数断面を有する第１の画像と第２の画像の各断面から取得した被検体内部領域を含む注目領域を複数の部分領域に分割する工程と、
前記第１の画像と前記第２の画像の各断面、及び、各部分領域について、部分領域を構成する複数の画素の画素値の統計情報を計算する工程と、
前記第１の画像と前記第２の画像の断面位置の組み合わせにおいて、前記第１の画像の部分領域と、当該部分領域に対応する前記第２の画像の部分領域について、統計情報の一致度を計算する工程と、
前記一致度を、前記複数の部分領域に渡って統合した評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面の位置を特定する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
コンピュータに、請求項１９に記載の画像処理方法の各工程を実行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、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野において、医師は、ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの種々の医用画像撮像装置（モダリティ）によって取得される医用画像を観察して診断を行う。画像から被検者の経時的な状態変化を捉える際には、異なる時点で撮影された同一モダリティの画像を比較することが行われている。
【０００３】
２つの画像間の比較をするためには、画像間で対応する位置（画素）を合わせることが必要であり、位置合わせの方法として、アフィン変形やＦＦＤ（Free  Form  Deformation）などの画像変形位置合わせ手法が知られている。これらの変形位置合わせ手法の多くは有限回の繰り返し演算に基づいており、局所解に陥る（最適解に到達できない）可能性があるため、演算における初期値が最終的な画像変形結果の精度に影響を与えてしまう場合が生じ得る。
【０００４】
２つの画像間で変形位置合わせを行う際に、各画像で同じ部位が写った部分が処理対象となるように画像間の対応位置を大まかに求めておき、この対応位置を初期値として与える必要がある。非特許文献１には、２つの画像の断面毎のヒストグラムマッチングにより画像間の類似度を求め、類似度が最大となる対応位置を求める方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】江本豊、「ヒストグラムを利用した体幹部ＣＴ画像による個人同定の可能性」、第１７回医用画像認知研究会プログラム・抄録集、２０１５年８月２９日、ｐ．１０。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、互いに異なる被写体部位を写しているにも関わらず断面画像全体としては類似したヒストグラムを持つことがある場合に、２つの画像間で間違った断面同士を対応付けてしまうことがある。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、２つの画像間で互いに対応する断面同士の位置を特定する技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様による画像処理装置は、複数断面を有する第１の画像と第２の画像の各断面から取得した被検体内部領域を含む注目領域を複数の部分領域に分割する分割手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の各断面、及び、各部分領域について、部分領域を構成する複数の画素の画素値の統計情報を計算する統計情報計算手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の断面位置の組み合わせにおいて、前記第１の画像の部分領域と、当該部分領域に対応する前記第２の画像の部分領域について、統計情報の一致度を計算する一致度計算手段と、
前記一致度を、前記複数の部分領域に渡って統合した評価値の比較に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との間で互いに対応する断面の位置を特定する特定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、２つの画像間で互いに対応する断面同士の位置を特定することが可能になる。すなわち、第１の画像及び第２の画像の対応する部分領域同士の統計情報の一致度を計算し、複数の部分領域に渡って一致度を統合した評価値の比較により、第１の画像と第２の画像間で互いに対応する断面の位置を特定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る画像処理装置の機能の構成を示す図。
【図２】画像に含まれる注目領域の分割の例を示す図。
【図３】画像処理装置の処理手順の例を示すフローチャート。
【図４】画像取得部により取得された画像の表示例を示す図。
【図５】画像に含まれる注目領域の取得結果の例、及び、注目領域を所定の比率で分割した例を示す図。
【図６】画像に含まれる注目領域の例を示す図。
【図７】図６に示された夫々の画像に含まれる注目領域を所定の比率で分割した例を示す図。
【図８】複数の断面で構成される２つの３次元画像が与えられた際の断面の位置の組み合わせの例を示す図。
【図９】２つの画像がどれだけ一致しているかを評価する際の計算範囲の例を示す図。
【図１０】画像間で対応する断面の位置にある断面画像の表示例を示す図。
【図１１】画像に含まれる注目領域取得結果の例、及び、画像中に含まれるある画素からの距離に応じて注目領域を分割した例を示す図。
【図１２】注目領域を所定の比率で分割した場合に、被検体のある解剖構造がどの部分領域に含まれやすいかを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１２】
実施形態に係る画像処理装置は、複数断面を有する２つの３次元画像間（画像Ｉ１と画像Ｉ２）で対応する断面の位置（以下、対応断面位置）を特定する。画像処理装置は、この対応断面位置を求める過程において、画像Ｉ１と画像Ｉ２の夫々から注目領域を取得し、所定の比率を用いて注目領域を複数の部分領域に分割する。その後、画像処理装置は、画像Ｉ１と画像Ｉ２との間で部分領域を対応付けて、夫々の部分領域に含まれる画素値の統計量（例えば、ヒストグラム）の一致度を計算し、それら全ての部分領域に関する一致度の平均を計算する。実施形態に係る画像処理装置は、２つの画像に関する全ての対応断面位置の候補について一致度の平均を計算し、最良の評価値に基づいて対応断面を特定（計算）することを特徴とする。本実施形態の画像処理装置の技術によれば、画素値の統計情報（統計量）の一致度の計算を行う際に、ある画素値を持つ画素の場所に関する制約を与えられるため、対応断面位置を従来よりも安定的に特定（計算）することができる。以下、図１を用いて本実施形態の構成及び処理を説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態の画像処理装置を含む画像処理システム（医用画像処理システムともいう）の例を示すブロック図である。画像処理システムは、その機能的な構成として、画像処理装置１０、ネットワーク２１、及びデータベース２２を備える。画像処理装置１０は、ネットワーク２１を介してデータベース２２に通信可能に接続されている。ネットワーク２１は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）を含む。
【００１４】
データベース２２は、医用画像や医用画像に関連付けられた情報を保持し、管理する。画像処理装置１０は、ネットワーク２１を介してデータベース２２の医用画像を取得する。画像処理装置１０は、ネットワーク２１を介してデータベース２２で保持されている医用画像を取得することが可能である。画像処理装置１０は、通信ＩＦ（Interface）３１（通信部）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３３、記憶部３４、操作部３５、表示部３６、及び制御部３７を備える。
【００１５】
通信ＩＦ３１（通信部）は、ＬＡＮカードなどにより構成され、外部装置（例えば、データベース２２など）と画像処理装置１０との通信を実現する。ＲＯＭ３２は、不揮発性のメモリなどにより構成され、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、揮発性のメモリなどにより構成され、各種情報をデータとして一時的に記憶する。記憶部３４は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などにより構成され、各種情報をデータとして記憶する。操作部３５は、キーボードやマウス、タッチパネルなどにより構成され、ユーザ（例えば、医師）からの指示を各種装置に入力する。
【００１６】
表示部３６は、ディスプレイなどにより構成され、各種情報をユーザに表示する。制御部３７は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などにより構成され、画像処理装置１０における処理を統括制御する。制御部３７は、その機能的な構成として、画像取得部５０、部分領域取得部５１、統計情報計算部５２、一致度計算部５３、断面位置特定部５４、及び表示処理部５５を備える。
【００１７】
本実施形態の画像処理装置において、画像取得部５０は、被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する。ここで、第１の画像および第２の画像はそれぞれ異なるタイミングで撮影された画像である。画像取得部５０は、第１の画像（画像Ｉ１）、第２の画像（画像Ｉ２）をデータベース２２から取得する。これらの画像は、各種モダリティにより取得された被検体の画像（医用画像）である。本実施形態では、医用画像は、異なる日時に撮像された同一の被検体のＣＴ画像である例を説明するが、画像Ｉ１と画像Ｉ２は同一の被写体を写した画像でなくてもよい。更に、ＣＴ画像以外の種類の３次元画像、例えば、ＭＲＩ画像、超音波画像、ＰＥＴ画像、ＯＣＴ画像等であってもよい。本実施形態は、画像の種類に依らず適用可能である。
【００１８】
部分領域取得部５１は、複数断面を有する第１の画像（画像Ｉ１）と第２の画像（画像Ｉ２）の各断面から取得した注目領域を複数の部分領域に分割する。具体的には、部分領域取得部５１は、画像Ｉ１と画像Ｉ２の夫々の画像から注目領域を取得し、夫々の注目領域を所定の比率で複数の部分領域に分割する。部分領域取得部５１は、注目領域を含む各断面で、例えば、図２に示すように、断面における注目領域の位置と大きさに基づいて部分領域の分割を行う。部分領域取得部５１は、取得した注目領域の位置と大きさに基づいて注目領域を所定の比率で分割する。本実施形態では、処理対象とする画像の断面は、３次元ＣＴ像における横断面（Axial断面）の例を示すが、他の断面（冠状断面（Coronal断面）、矢状断面（Sagittal断面））であってもよい。ここで、横断面（Axial断面）とは、仰臥位における被検体（人体）の頭から足までの軸（体軸）を垂直に通る断面のことを指す。また、以下では、分割された部分領域をＰで表し、分割数をＮとしたときに画像Ｉ１において分割された領域を、部分領域Ｉ１Ｐ１、Ｉ１Ｐ２、…、Ｉ１ＰＮと呼び、画像Ｉ２において分割された領域を、部分領域Ｉ２Ｐ１、Ｉ２Ｐ２、…、Ｉ２ＰＮと呼ぶ。
【００１９】
統計情報計算部５２は、第１の画像（画像Ｉ１）と第２の画像（画像Ｉ２）の各断面、及び、各部分領域で、部分領域に含まれる各画素の画素値に関する統計情報（統計量）を計算する。本実施形態では、統計量は、部分領域に含まれる各画素で定義される特徴量（例えば、画素値）のヒストグラムとする。尚、本実施形態の趣旨は、この例に限定されず、他の統計情報（統計量）であってもよい。
【００２０】
一致度計算部５３は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の組み合わせにおいて、部分領域取得部５１で分割された画像Ｉ１の部分領域と画像Ｉ２の部分領域との対応付けを行う（例えば、Ｉ１Ｐ１とＩ２Ｐ１を対応付ける）。ここで、２つの画像に関する断面位置の組み合わせとは、横断面（Axial断面）で２つの画像に重なりを持たせた際に、第１の画像（画像Ｉ１）の断面と第２の画像（画像Ｉ２）の断面とで重なりが生じる断面群の組み合わせをいう。
【００２１】
図９の例を用いて断面位置の組み合わせの例を具体的に説明する。図９におけるＳ１とは、ある画像を構成する断面群の１枚目の断面を表しており、図中のＩ１Ｓ１は画像Ｉ１の１枚目の断面を表している。また、画像Ｉ１の断面の総数はＡ枚であり、画像Ｉ２の断面の総数はＢ枚である。すなわち、画像Ｉ１の断面はＳ１からＳＡのＡ枚であり、画像Ｉ２の断面はＳ１からＳＢのＢ枚である。２つの画像に重なりを持たせた際に、画像Ｉ１の断面と画像Ｉ２の断面とで重なりが生じる（すなわち、同じ位置にある）断面位置の組み合わせは、図９（ａ）では（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ）であり、夫々の画像で同じ位置にある断面の数は１である。
【００２２】
図９（ｂ）、（ｃ）は断面位置の組み合わせが夫々の画像の断面群で構成される例を示している。図９（ｂ）では、画像Ｉ１の断面と画像Ｉ２の断面とで重なりが生じる断面位置の組み合わせは、（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２ＳＢ））である。図９（ｂ）では、画像Ｉ１の最初の断面Ｉ１Ｓ１と画像Ｉ２の最後から２番目の断面であるＩ２Ｓ（Ｂ−１）が同じ位置にあり、また、画像Ｉ１の２番目の断面Ｉ１Ｓ２と画像Ｉ２の最後の断面であるＩ２ＳＢが同じ位置にある。
【００２３】
また、図９（ｃ）では、画像Ｉ１の断面と画像Ｉ２の断面とで重なりが生じる断面位置の組み合わせは、（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−２））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ３、Ｉ２ＳＢ））である。図９（ｃ）では、画像Ｉ１の最初の断面Ｉ１Ｓ１と画像Ｉ２の最後から３番目の断面であるＩ２Ｓ（Ｂ−２）が同じ位置の断面となり、画像Ｉ１の２番目の断面Ｉ１Ｓ２と画像Ｉ２の最後から２番目の断面であるＩ２Ｓ（Ｂ−１）が同じ位置の断面となる。また、画像Ｉ１の３番目の断面Ｉ１Ｓ３と画像Ｉ２の最後の断面であるＩ２ＳＢが同じ位置の断面である。画像Ｉ１の断面と画像Ｉ２の断面とで重なりが生じる断面の数は、図９（ｂ）では２であり、図９（ｃ）では３となる。これらの同じ位置にある断面群が評価値の計算範囲（評価値計算範囲）となる。
【００２４】
次いで、一致度計算部５３は、統計情報計算部５２で計算された統計情報（統計量）を用いて、対応付けられた部分領域毎に統計情報（統計量）の一致度を計算する。例えば、Ｉ１Ｐ１とＩ２Ｐ１とが対応付けられた場合、一致度計算部５３は、部分領域Ｉ１Ｐ１の統計情報（統計量）と部分領域Ｉ２Ｐ１の統計情報（統計量）との一致度を計算する。
【００２５】
その後、断面位置特定部５４は、各断面の各部分領域で計算された一致度を統合し、ある断面の位置の組み合わせの１つについて評価値を計算する。例えば、図９（ａ）の場合、断面位置特定部５４は、断面位置の組み合わせ（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ）において、各断面（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ）の各部分領域で計算された一致度を統合し、断面位置の組み合わせ（図９（ａ）の場合、（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ））について評価値を計算する。
【００２６】
また、図９（ｂ）の場合、断面位置特定部５４は、断面位置の組み合わせ（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２ＳＢ））において、各断面の各部分領域で計算された一致度を統合し、断面位置の組み合わせ（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２ＳＢ））について、評価値を計算する。このとき、図９（ｂ）の断面位置の組み合わせでは重なりが生じる断面の数が２であるため、（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））で計算された一致度と、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２ＳＢ））で計算された一致度を統合することで評価値を計算する。
【００２７】
同様に図９（ｃ）の場合、断面位置特定部５４は、断面位置の組み合わせ（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−２））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ３、Ｉ２ＳＢ））において、各断面の各部分領域で計算された一致度を統合し、断面位置の組み合わせ（（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−２））、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））、（Ｉ１Ｓ３、Ｉ２ＳＢ））について、評価値を計算する。このとき、図９（ｃ）の断面位置の組み合わせでは重なりが生じる断面の数が３であるため、（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２Ｓ（Ｂ−２））で計算された一致度と、（Ｉ１Ｓ２、Ｉ２Ｓ（Ｂ−１））で計算された一致度、さらに、（Ｉ１Ｓ３、Ｉ２ＳＢ）で計算された一致度を統合することで評価値を計算する。
【００２８】
断面位置特定部５４は、一致度計算部５３により計算された一致度を用いて、２つの画像がどの程度一致しているかを表す評価値を計算し、評価値の比較に基づいて、複数の画像間において対応する断面の位置（対応断面位置）を取得する。断面位置特定部５４は、計算された各部分領域の一致度を、断面位置の組み合わせを構成する断面内の複数の部分領域、および、複数の断面に渡って統合した評価値の比較に基づいて、画像Ｉ１と画像Ｉ２との間で互いに対応する断面同士の位置を特定する。例えば、図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のように３組の断面位置の組み合わせが与えられた場合、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の組み合わせの全て（図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ））について、一致度計算部５３により計算された一致度を用いて２つの画像がどの程度一致しているかを表す評価値を、断面位置の組み合わせのそれぞれについて計算する。そして、断面位置特定部５４は、計算した評価値のうち最も評価値の高い断面位置の組み合わせを、複数の画像間において対応する断面の位置（対応断面位置）として取得し、取得した対応断面位置を示す情報を出力する。
【００２９】
表示処理部５５は、断面位置特定部５４により特定された断面の位置（対応断面位置）に基づいて、画像Ｉ１と画像Ｉ２とで対応している断面を表示部３６に表示させる。また、表示処理部５５は、画像取得部５０により取得された画像Ｉ１およびＩ２、部分領域取得部５１により取得された注目領域の画像を表示部３６の画像表示領域３００内に表示させてもよい。表示処理部５５は、画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応している断面、画像取得部５０により取得された画像Ｉ１およびＩ２、および部分領域取得部５１により取得された注目領域の画像を、組み合わせて表示部３６の画像表示領域３００内に表示させるように表示制御を行うことが可能である。
【００３０】
上記の画像処理装置１０の各構成要素は、コンピュータプログラムに従って機能する。例えば、制御部３７（ＣＰＵ）がＲＡＭ３３をワーク領域としてＲＯＭ３２又は記憶部３４などに記憶されたコンピュータプログラムを読み込み、実行することで、各構成要素の機能が実現される。なお、画像処理装置１０の構成要素の一部又は全ての機能が専用の回路を用いることで実現されてもよい。また、制御部３７の構成要素の一部の機能が、クラウドコンピュータを用いることで実現されてもよい。
【００３１】
例えば、画像処理装置１０とは異なる場所にある演算装置がネットワーク２１を介して画像処理装置１０に通信可能に接続され、画像処理装置１０と演算装置がデータの送受信を行うことで、画像処理装置１０又は制御部３７の構成要素の機能が実現されてもよい。
【００３２】
次に、図２乃至図１０を用いて、図１の画像処理装置１０の処理の例について説明する。図３は、画像処理装置１０の処理手順の例を示すフローチャートである。本実施形態では被検体を写したＣＴ画像を例に、２つの３次元画像における対応断面の位置を求める場合を説明するが、本実施形態はその他のモダリティによって得られる画像にも適用可能である。また、夫々複数断面を含む２つの画像に対して本発明を適用可能であり、２つの画像はいずれも必ずしも３次元画像でなくともよい。
【００３３】
（ステップＳ１０１：画像の取得・表示）
ステップＳ１０１において、ユーザが操作部３５を介して第１の画像（画像Ｉ１）と第２の画像（画像Ｉ２）の取得を指示すると、画像取得部５０は、ユーザが指定した複数の画像（画像データ）をデータベース２２から取得し、ＲＡＭ３３に格納する。また、図４に示すように、表示処理部５５は、データベース２２から取得された複数の画像（画像データ）を表示部３６の画像表示領域３００内に表示させる。尚、表示部３６への画像表示はユーザに情報提供するための処理であり、省略しても構わない。後述のステップＳ１０９も省略可能である。
【００３４】
（ステップＳ１０２：注目領域（体領域）の取得）
ステップＳ１０２において、部分領域取得部５１は、ＲＡＭ３３から複数の画像（画像データ）を読み出し、既知の領域取得手法を用いて画像Ｉ１と画像Ｉ２の夫々において画像に写った被検体の注目領域を取得する。本実施形態の各図では、注目領域として、被写体である被検者の体領域（体表面とその内部の領域）を取得した例を示してある。この注目領域の取得処理には、画素値の閾値処理と図形整形処理を組み合わせたセグメンテーション手法や、グラフカットセグメンテーション手法などの手法を用いることができる。本実施形態において、例えば、図５（ａ）に示したような画像Ｉ１に対しては、図５（ｂ）に示したような注目領域（被検体の体表面とその内部の領域）が取得される。なお、注目領域が存在しない断面がある場合には、その断面を以下の処理から除外する。
【００３５】
（ステップＳ１０３：取得された注目領域の分割）
ステップＳ１０３において、部分領域取得部５１は、ステップＳ１０２で取得された注目領域を所定の比率で複数の部分領域に分割し、処理結果をＲＡＭ３３に格納する。部分領域取得部５１は、図５（ｃ）に示すように、取得された注目領域の位置と大きさに基づいて部分領域の分割を行う。ここでは、取得された注目領域のｘ軸とｙ軸の座標値の最小値と最大値（図５（ｃ）におけるｘＭｉｎ、ｘＭａｘ、ｙＭｉｎ、ｙＭａｘ）を用いて、部分領域取得部５１は、各軸方向について所定の比率で注目領域を分割する。ここで、所定の比率は、分割後の各部分領域に異なる臓器または写り方が異なる身体部分が含まれるように決めることが可能である。本実施形態では、各軸方向を夫々３：４：３の比率で３分割することにより注目領域を９分割する例を説明するが、注目領域の分割方法（分割数や分割比率）は、前述の方法に限らない。例えば、各軸方向で異なる分割数や分割比率を用いてもよいし、ＸＹ座標空間を極座標空間などの他の座標空間に変換してから、変換後の座標空間において分割してもよい。あるいは、予め決めた分割パターンを用いて任意の形状に分割してもよい。
【００３６】
部分領域取得部５１による注目領域の分割の結果、図５（ｄ）に示すような結果を得るが、具体的には、注目領域の分割を行うことによって、被検体の骨構造を大まかに分けることができる。例えば、被検体が仰臥位の状態でＣＴ撮影された場合、被検体の鎖骨が写ったＡｘｉａｌ断面画像では、鎖骨はＩ１Ｐ１、Ｉ１Ｐ２、Ｉ１Ｐ３などの上部の部分領域に含まれることが多い。また脊椎が写った断面では、脊椎はＩ１Ｐ８やＩ１Ｐ５の部分領域に含まれることが多く、肋骨が写る断面では、肋骨はＩ１Ｐ１、Ｉ１Ｐ３、Ｉ１Ｐ４、Ｉ１Ｐ６、Ｉ１Ｐ７、Ｉ１Ｐ９などの相対的に外側にある部分領域に含まれることが多い。更に、大腿骨はＩ１Ｐ４、Ｉ１Ｐ５、Ｉ１Ｐ６などのｙ軸方向で相対的に中央にある領域に含まれることが多い。すなわち、被検体の骨の種類に応じて、どの部分領域にどの骨を写した画素が存在するかが変わるため、注目領域を分割することで被検体の骨の構造を大まかに反映した部分領域を得ることができる。
【００３７】
２つの３次元画像の対応断面位置の計算を行う上で、このステップＳ１０３で、注目領域として、被写体である被検者の体領域を分割することにどのような効果があるかについては、後述のステップＳ１０４で詳しく述べる。
【００３８】
（ステップＳ１０４：各断面で分割された部分領域毎に領域に含まれる画素値の統計量を計算）
ステップＳ１０４において、統計情報計算部５２は、画像Ｉ１と画像Ｉ２の各断面、及び、各部分領域で、部分領域に含まれる画素の画素値（濃度値）に関する統計情報（統計量）を計算し、ＲＡＭ３３に格納する。本実施形態では、統計情報（統計量）は、部分領域に含まれる各画素の画素値（濃度値）のヒストグラムとする。つまり、図５（ｄ）に示すような注目領域の分割を行った場合は、画像Ｉ１（３次元画像Ｉ１）の各Ａｘｉａｌ断面で、部分領域Ｉ１Ｐ１〜Ｉ１Ｐ９の全ての部分領域に関するヒストグラムを計算する（したがって、画像Ｉ１に関して、断面数×部分領域数（９個）のヒストグラムを得る）。画像Ｉ２（３次元画像Ｉ２）についても、同様に、各Ａｘｉａｌ断面で、部分領域Ｉ２Ｐ１〜Ｉ２Ｐ９の全ての部分領域に関するヒストグラムを計算する（したがって、画像Ｉ２に関して、断面数×部分領域数（９個）のヒストグラムを得る）。
【００３９】
尚、画素値のヒストグラムを用いる場合には、骨領域の画素値（１５０［Ｈ．Ｕ．］以上）を対象とするようなビンの設定にするのが望ましい。その理由は、被写体の骨領域は造影剤などの影響が少なく、異なる時点で撮影される場合でも濃度情報が比較的安定しているためである。またビンの幅の設定値は、１［Ｈ．Ｕ．］刻みであっても、１００［Ｈ．Ｕ．］刻みなどであってもよい。更に、これらのヒストグラムの設定値は、部分領域毎に異なる値を設定してもよい。
【００４０】
ここで、ステップＳ１０３で被検体の注目領域（体領域）を分割したことの効果について説明する。一般に、画素値（濃度値）のヒストグラムは、画素の存在する位置（座標）には依存しない計算量である。具体的な例として、図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示す場合について考える。図６に示す３つの画像で異なる点は、図６（ａ）と図６（ｂ）では黒枠（矩形）で示された画像の境界に対する注目領域の位置が異なっている。一方で、図６（ｃ）では更に、注目領域内の白色で表されている領域の個数と位置が、図６（ａ）、（ｂ）で示される領域の個数と位置が異なっている。つまり、図６（ａ）と図６（ｂ）は、被写体の同じ断面を写した画像だが、図６（ｃ）は被写体の異なる断面を写した画像である。しかし、これらの注目領域内の白色領域の総面積が同じである場合は、図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の夫々の画像全体または夫々の注目領域から計算されるヒストグラムは、いずれも計算結果が同じになる。
【００４１】
つまり、上記のヒストグラムの特徴を利用すると、画像中に写る注目領域に関して、例えば、図６（ａ）と図６（ｂ）のようにｘ方向やｙ方向に位置のずれがあったとしても、それらが被写体の同じ断面であると評価できる利点がある。一方で、図６（ａ）と図６（ｃ）は被写体の異なる断面を示した例だが、単純なヒストグラムを用いた場合は、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）いずれも同じ断面であると評価してしまう。
【００４２】
より具体的には、３次元ＣＴ像における「骨盤の下部から大腿骨の上部」までの領域と、「頸部」の領域の例が挙げられる。これらの領域では、画素値のヒストグラムが近いことが分かっており、体領域内全体で計算したヒストグラムを用いて一致度を計算すると、それらの異なる範囲にある互いの断面同士が対応していると誤認識してしまう危険性がある。
【００４３】
次に、ステップＳ１０３で実行したように図６の各画像の注目領域（体領域）を分割し、図７のような結果を得てから各部分領域でヒストグラムを計算する方法について説明する。
【００４４】
まず、図７（ａ）と図７（ｂ）について説明する。ここでは、図７（ａ）の画像Ｉ１と図７（ｂ）の画像Ｉ２をまとめてＩｎ（ｎ＝１または２）と記すことにする。注目領域に含まれる白色で表された領域は、画像Ｉｎの５つの部分領域ＩｎＰ４、ＩｎＰ６，ＩｎＰ７、ＩｎＰ８、ＩｎＰ９内に存在する。本実施形態においては、上記の５つの部分領域の夫々に含まれる白色領域の面積が等しいので、各部分領域で計算するヒストグラムは同じ結果となる。そのため、それら複数の部分領域の夫々から計算するヒストグラムを対応する部分領域同士で比較して一致度を評価し、それらの評価結果を統合した場合でも、図７（ａ）と図７（ｂ）は同じ断面であると評価できる。
【００４５】
一方で、図７（ｃ）では、注目領域に含まれる白色領域は、２つの部分領域Ｉ３Ｐ２とＩ３Ｐ５内に存在する。そのため、図７（ａ）と図７（ｃ）の対応する部分領域毎にヒストグラムを計算して一致度を評価すると、Ｉ１Ｐ１とＩ３Ｐ１間、及びＩ１Ｐ３とＩ３Ｐ３間では一致するものの、それ以外の部分領域間では一致しない。したがって、全部分領域の一致度を統合して評価すると、一致度が低くなる。つまり、上述のように注目領域を分割して得られた部分領域毎にヒストグラムを計算して一致度を計算すれば、図７（ｃ）は、図７（ａ）及び図７（ｂ）とは異なる断面であると評価できる。
【００４６】
３次元ＣＴ像に関する「骨盤の下部から大腿骨の上部」までの領域と、「頸部」の領域の例においては、被検体の骨盤や大腿骨の位置が頸部の範囲に写る鎖骨や脊椎の位置とは異なる。したがって、比較対象となる２つの画像で注目領域（体領域）を分割してからヒストグラムを夫々の部分領域で計算し、対応する部分領域毎の一致度を評価した結果を統合することで、２つの画像間の対応断面位置の計算における誤認識の危険性を低減できる。
【００４７】
上記に示すように、注目領域（体領域）を分割することには、画素値の統計量の一致度の計算を行う際に、ある画素値を持つ画素の位置に関する制約を与えられる効果がある。つまり、注目領域（体領域）を分割した各部分領域が断面内に写る被検体の異なる解剖構造を位置の観点から大まかに区別できれば、ヒストグラムのような位置に依存しない統計量を用いた場合でも、異なる断面同士が対応していると誤認識してしまうことを抑制できる。
【００４８】
本実施形態では、部分領域に関する統計量として、部分領域に含まれる画素値の統計情報（統計量）としてヒストグラムを用いた例を説明したが、他の種類の統計情報（統計量）であってもよい。本発明は統計情報（統計量）の種類に依らず適用可能である。
【００４９】
（ステップＳ１０５〜Ｓ１０８：画像Ｉ１と画像Ｉ２の対応断面位置の探索）
（ステップＳ１０５：画像Ｉ１と画像Ｉ２から断面位置の組み合わせを決定）
ステップＳ１０５において、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面の位置の組み合わせを決定する。ここで、図８を用いて断面位置の初期の組み合わせの決定方法を説明する。この図８（ａ）においても、Ｓ１とは、ある画像を構成する断面群の１枚目の断面を表しており、Ｉ１Ｓ１は画像Ｉ１の１枚目の断面を表す。また、画像Ｉ１の断面の総数はＡ枚であり、画像Ｉ２の断面の総数はＢ枚である。本実施形態においては、断面の位置の組み合わせとして、図８（ｂ）に示す組み合わせを初期組み合わせとして決定する。すなわち、画像Ｉ１の最初の断面であるＩ１Ｓ１と画像Ｉ２の最後の断面であるＩ２ＳＢが断面の位置の初期の組み合わせとなる。
【００５０】
ここで、画像Ｉ１と画像Ｉ２で断面の組み合わせを決定する際には、予め決めた所定の枚数以上の断面の重なりを持たせること、などの条件を設定してもよい。また、画像Ｉ１の最初の断面と画像Ｉ２の最後の断面を初期の組み合わせとして設定したが、夫々の画像で別の断面を初期の組み合わせとして用いても構わない。
【００５１】
（ステップＳ１０６：決定された断面位置の組み合わせについて評価値を計算）
ステップＳ１０６において、断面位置特定部５４は、ステップＳ１０５で決定した断面位置の組み合わせに関して、画像Ｉ１と画像Ｉ２がどの程度一致しているかを表す評価値を計算し、ＲＡＭ３３に格納する。すなわち、断面位置特定部５４は、断面位置の組み合わせにおいて、各断面（例えば、図８（ｂ）におけるＩ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ）の各部分領域で計算された一致度を統合し、断面位置の組み合わせ（Ｉ１Ｓ１、Ｉ２ＳＢ）について評価値を計算する。具体的には、図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように、まずは断面位置の組み合わせが決定された結果に応じて、断面位置特定部５４は、２つの画像の断面の重なりから評価値の計算範囲を決定する。図８（ｂ）に示す例では、画像Ｉ１の最初の断面であるＩ１Ｓ１と画像Ｉ２の最後の断面であるＩ２ＳＢが断面位置の組み合わせとして与えられた場合を示している。この組み合わせにおいては、図９（ａ）に示すように、画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応する断面（２つの画像で重なりのある断面）の総数は１組のみであるため、評価値の計算対象はこの１組のみである。
【００５２】
続く図９（ｂ）に示す例では、Ｉ１Ｓ１と画像Ｉ２の最後から２番目の断面であるＩ２Ｓ（Ｂ−１）が断面位置の組み合わせとなり、また、Ｉ１Ｓ２と画像Ｉ２の最後の断面であるＩ２ＳＢが断面位置の組み合わせとなる。この組み合わせにおいては、画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応する（体軸方向で同じ位置にある）断面の総数が２組であるため、その２組が計算対象となる。同様に、図９（ｃ）に示す例では、計算対象が３組となる例を示している。すなわち、画像Ｉ１と画像Ｉ２がどの程度一致しているかを表す評価値を計算する断面の組の数は、画像Ｉ１と画像Ｉ２で重なりを持たせる断面の範囲によって決まる。
【００５３】
次に、断面位置特定部５４は、計算対象の断面位置の組み合わせを一致度計算部５３に入力し、画像Ｉ１と画像Ｉ２がどの程度一致しているかを表す評価値を取得する。
【００５４】
一致度計算部５３は、この２つの画像の一致度の計算に関する計算対象の断面位置の組み合わせが入力されると、画像Ｉ１と画像Ｉ２の体軸方向で同じ位置にある断面位置の組み合わせ毎に、ステップＳ１０３で分割された画像Ｉ１の部分領域と画像Ｉ２の部分領域の対応付けを行う。図９（ｂ）を例に取ると、この画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応する断面位置の組み合わせは、「Ｉ１Ｓ１とＩ２Ｓ（Ｂ−１）」と「Ｉ１Ｓ２とＩ２ＳＢ」である。本実施形態では、これらの各断面位置の組み合わせを処理対象として、一致度計算部５３は、例えば、図２（ａ）に示す画像Ｉ１、図２（ｂ）に示す画像Ｉ２について、注目領域を分割した部分領域Ｉ１Ｐｍと部分領域Ｉ２Ｐｍ（ｍ＝１〜９）とを対応付ける（図２（ｃ）、図２（ｄ））。このような対応付けを行うことで、注目領域内において大まかに同じ場所（位置）にある部分領域に関する統計量の一致度を評価することができる。
【００５５】
次いで一致度計算部５３は、ステップＳ１０４で部分領域毎に計算されたヒストグラムに基づいて、画像Ｉ１と画像Ｉ２で同じ位置にある断面位置の組み合わせ毎に、また、対応する部分領域毎に一致度を計算する。この際、一致度計算部５３は、（２つの画像で重なりを持たせた断面数）×（部分領域数）の個数分の一致度を計算する。ここで、一致度には、画像Ｉ１の部分領域から計算されるヒストグラムと画像Ｉ２の部分領域から計算されるヒストグラムとの間のユークリッド距離が含まれる。その後、断面位置特定部５４は、一致度計算部５３により計算された全てのヒストグラム間の一致度を統合して、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の１つの組み合わせに関する評価値を取得する。全てのヒストグラム間の一致度を統合して評価値を算出する方法としては、例えば、全てのヒストグラム間の一致度の平均値を求めてこれを評価値とする方法を用いることができる。
【００５６】
（ステップＳ１０７：全ての組み合わせについて評価値を計算したかを判定）
ステップＳ１０７において、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する全ての断面位置の組み合わせについて評価が完了したか否かを判定する。このステップＳ１０７において、全ての断面位置の組み合わせについて評価値の取得が完了している場合には（Ｓ１０７−Ｙｅｓ）、断面位置の組み合わせの決定を終了し、ステップＳ１０８に処理は進められる。
【００５７】
一方、ステップＳ１０７の判定で、全ての断面位置の組み合わせについて評価値の取得が完了していない場合（Ｓ１０７−Ｎｏ）、処理はステップＳ１０５に戻される。断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する全ての断面位置の組み合わせについて評価が完了したか否かを判定し、評価が完了していない場合、評価されていない断面位置の組み合わせについて評価値を計算する。すなわち、ステップＳ１０５に処理が戻された場合、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の組み合わせでこれまでに評価されていない断面位置の組み合わせについて評価値を計算する。断面位置特定部５４は、評価されていない断面位置の組み合わせとして、画像Ｉ１の断面に対する画像Ｉ２の断面の位置を、相対的に一断面ずらした断面位置の組み合わせを取得し、取得した断面位置の組み合わせについて計算した評価値の比較に基づいて、画像Ｉ１と画像Ｉ２との間で互いに対応する断面の位置を特定する。例えば、図９（ａ）の断面位置の組み合わせを最初に評価した場合では、図９（ｂ）、（ｃ）に示すように、画像Ｉ１と画像Ｉ２の体軸方向で同じ位置に設定する断面を順に１断面ずつずらしながら断面位置の組み合わせを評価すればよい。このように断面位置の組み合わせについて順に評価値を計算し、最後にＩ１ＳＡとＩ２Ｓ１の組み合わせまで評価すれば、全ての組み合わせについて評価できる。
【００５８】
ここで、評価値（ヒストグラム間のユークリッド距離）の計算は、各画像の各断面の部分領域毎に定義される統計量に基づいて計算されていることから、ステップＳ１０４の工程が繰り返されることはない。すなわち、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の組み合わせが変わっても、夫々の画像から新たに統計量を計算する必要がないため、高速な処理が行える。
【００５９】
（ステップＳ１０８：最良の評価値を持つ断面位置の組み合わせを対応断面として決定）
ステップＳ１０８において、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する全ての断面位置の組み合わせに関する評価値から、最も評価値の高い断面位置の組み合わせを画像Ｉ１と画像Ｉ２間の対応断面位置として決定する。本実施形態においては、評価値がヒストグラム間のユークリッド距離に基づいているため、この評価値が最も小さい断面位置の組み合わせが最良となる。
【００６０】
（ステップＳ１０９：画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応する断面の表示）
ステップＳ１０９において、断面位置特定部５４は、特定した対応断面位置を表示処理部５５に出力する。表示処理部５５は、図１０に示すように、画像Ｉ１と画像Ｉ２で対応する断面を表示部３６の画像表示領域３００内に表示させる。
【００６１】
本実施形態は、２つの３次元画像間において対応する断面の位置（対応断面位置）を求める過程において、画像Ｉ１と画像Ｉ２から注目領域を取得し、所定の比率で注目領域を複数の部分領域に分割する。その後、２つの画像間で各部分領域を対応付けて、夫々の部分領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム間のユークリッド距離を計算する。そして、全ての断面、及び、全ての部分領域に関して平均を求めた結果を評価値として用いることにより、対応断面位置を特定することを特徴とする。本実施形態によれば、画像Ｉ１と画像Ｉ２の画像間で互いに対応する断面の位置を、従来よりも安定的に特定することができる。
【００６２】
以上、本実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。
【００６３】
本実施形態によれば、２つの３次元画像間で互いに対応する断面同士の位置を安定的に特定することが可能になる。すなわち、第１の画像及び第２の画像の対応する断面の対応する部分領域同士の統計情報（統計量）の一致度を計算し、画像全体に渡って統合することにより、第１の画像と第２の画像間で互いに対応する断面の位置をより安定的に求めることが可能になる。
【００６４】
（変形例１：画素値以外の情報に基づく統計情報）
ステップＳ１０４では、統計情報計算部５２は、画像Ｉ１と画像Ｉ２の各部分領域において、部分領域に含まれる画素の画素値（濃度値）に関する統計情報（統計量）を計算するために、部分領域に含まれる画素値のヒストグラムを用いている。しかし、この統計量には部分領域の面積を用いてもよく、部分領域に含まれる画素の画素値の代表値（最大値、第３四分位、中央値、第１四分位、または最小値など）や、それらの組み合わせを用いてもよい。すなわち、統計情報計算部５２により計算される部分領域の統計情報には、部分領域に含まれる画素の画素値に基づいて計算されるヒストグラムが含まれる。また、統計情報計算部５２により計算される部分領域の統計情報には、部分領域の面積または部分領域に含まれる画素の画素値の代表値に基づいて計算されるヒストグラムが含まれる。
【００６５】
統計情報（統計量）として部分領域の面積や画素値の代表値を利用する場合でも、各断面及び各部分領域で計算する統計情報（統計量）が同じものであれば、ステップＳ１０６における一致度計算部５３の計算（一致度の評価）には、ユークリッド距離を用いることができる。
【００６６】
（変形例２：原画像やその他の画像処理フィルタ適用後の画像を使う場合）
画像取得部５０で取得された２つの画像は、各種モダリティにより取得された画像（原画像）以外の画像であってもよい。画像Ｉ１の断面および画像Ｉ２の断面は、複数の断面画像を用いて作成された断面画像の断面または複数の断面画像を画像処理して作成された断面画像の断面である。例えば、原画像中の隣接する複数の断面画像から、各画素位置における代表画素値（複数断面画像の画素値の中の最大値、最小値、中央値、または平均など）を取得することで新たに作成された画像でもよい。あるいは、エッジ強調フィルタなどの各種画像処理フィルタの出力画像、注目領域を切り出した領域画像、または、これらの処理を組み合わせて作成した画像であってもよい。さらに、全体の処理の高速化を図るために、上記いずれかの画像を縮小した画像を用いてもよい。
【００６７】
（変形例３：距離関数に基づいた分割と複数の分割結果の組み合わせ利用方法）
実施形態では、ステップＳ１０３において、部分領域取得部５１は、画像中から切り出された注目領域に関するｘ軸とｙ軸の座標値の最小値と最大値に基づいて所定の比率で注目領域を各軸方向で分割したが、別の分割方法であってもよい。
【００６８】
例えば、図１１（ａ）に示したような画像Ｉ１に対しては、図１１（ｂ）に示したような注目領域（被検体の体表面とその内部の領域）が取得される。図１１（ｃ）に示すように、画像または注目領域に含まれるある１画素（注目画素）からの距離に応じて注目領域を部分領域に分けてもよい。すなわち、部分領域取得部５１は、注目領域に含まれる注目画素からの距離に応じて注目領域を複数の部分領域に分割することが可能である。部分領域取得部５１による注目領域の分割の結果、図１１（ｄ）に示すような結果を得るが、具体的には、注目領域の分割を行うことによって、被検体の骨構造を大まかに分けることができる。
【００６９】
図１１（ｄ）の例においては、被検体の鎖骨は部分領域Ｐ３に含まれることが多く、脊椎はＰ１に含まれることが多い。肋骨に関してはＰ１、Ｐ２、Ｐ３のどの領域にも存在し得るが、大腿骨の大部分はＰ２に含まれることが多いと考えられる。すなわち、領域の分割によって被検体の鎖骨、脊椎、大腿骨を大まかに区別することができるため、実施形態と類似した効果を得られる。なお、本変形例においては、注目領域を３分割する例を示したが、どの程度の距離までをＰ１、Ｐ２、Ｐ３とするかの閾値は適応的に変えてもよく、部分領域の分割数もこれに限らない。
【００７０】
このように、部分領域を求めるための注目領域の分割方法は、分割後の各部分領域に被写体の異なる臓器などが含まれるように分割できて、かつ、２つの画像間でそれらの部分領域を適切に対応付けられる方法であればよい。
【００７１】
尚、部分領域取得部５１は、図１１（ｄ）に示した部分領域の表記（Ｉ１Ｐ１、Ｉ１Ｐ２、Ｉ１Ｐ３）をＩ１Ｐ１０、Ｉ１Ｐ１１、Ｉ１Ｐ１２として変更し、図５（ｄ）に示した部分領域と一緒に利用するなど、複数の注目領域の分割方法を組み合わせて、ステップＳ１０４以降の処理に用いてもよい。
【００７２】
（変形例４：評価値の統合時に断面毎／部分領域毎に重みを付ける）
実施形態では、ステップＳ１０６において、一致度計算部５３で部分領域毎に計算されたヒストグラム群の評価結果の統合を行う際に、断面位置特定部５４は、一致度計算部５３により計算された全てのユークリッド距離の平均を用いて断面位置の組み合わせに関する評価値を計算した。しかし、全てのヒストグラム間の一致度を統合して評価値を算出する方法は、他の方法でもよい。例えば、全てのヒストグラム間の一致度の平均値ではなく、全てのヒストグラム間の一致度の中央値を用いてもよい。これによると、局所的な不一致に対する堅牢性が向上する。また、ヒストグラム間の一致度として、ユークリッド距離以外の尺度を用いてもよい。例えば、ヒストグラム間の相関量やインターセクション（重なり量）など、その他の評価指標を用いてもよい。また、ヒストグラム間のユークリッド距離に対して、部分領域毎または／および断面毎に所定の重みを設定してもよい。例えば、部分領域毎に重みを設定する場合、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１および画像Ｉ２の撮影条件に基づいて、画像Ｉ１の部分領域および画像Ｉ２の部分領域の夫々に対して重みを設定して評価値を計算することが可能である。また、断面位置の組み合わせを構成する断面に重みを設定する場合、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１および画像Ｉ２の撮影条件に基づいて、断面位置の組み合わせを構成する断面に重みを設定して評価値を計算することが可能である。また、断面位置特定部５４は、一致度計算部５３により計算された全ての部分領域に関する一致度を統合したが、一致度の統合方法は他の方法でもよい。例えば、断面毎に断面内の部分領域の一致度を統合することで各断面に関する一致度を計算し、複数の断面に関する計算結果をさらに統合する方法でもよい。前記断面内の一致度の統合には、断面内の部分領域の一致度の平均や中央値、または第３四分位までの値の平均などの方法を用いればよい。なお、複数の断面に関する一致度の計算結果の統合方法についても同様である。
より具体的な例として、例えば２つの３次元ＣＴ像において、被検体の造影条件が異なる場合を考える。一般に、造影剤が使用されているＣＴ像の撮影では血流のある場所の画素値が高くなることが知られており、特に心臓や血管、肝臓、腎臓などの臓器の画素値が大きく変化する。そのため、造影ＣＴ画像と非造影ＣＴ画像との間で対応断面位置を求める場合、この濃度差による影響を抑えるように画像間の一致度を算出することが望ましい。
【００７３】
一致度計算部５３は、例えば、図１２（ａ）に示す画像Ｉ１、図１２（ｂ）に示す画像Ｉ２について、注目領域を分割した部分領域を対応付ける（図１２（ｃ）、図１２（ｄ））。ここで、仰臥位における心臓と肝臓の存在し得る場所について考えると、図１２（ｃ）に示すように、心臓はＩ１Ｐ２とＩ１Ｐ５に存在する割合が多い。また図１２（ｄ）に示すように、肝臓はＩ２Ｐ１、Ｉ２Ｐ２、Ｉ２Ｐ４、Ｉ２Ｐ５に存在する割合が多い。これらの部分領域については、入力された２つの画像の造影条件が異なる場合、同じ臓器であっても造影の程度が異なる（つまり画素値が異なる）ので、本来対応する断面位置にある画像であっても画素値に関するヒストグラムの一致度が低くなる。したがって、上述の場合は、造影される臓器を含む部分領域に対する一致度の評価値に対する重み（信頼性）を小さく設定するとよい。
【００７４】
一方で、図１２（ｃ）、（ｄ）に示した部分領域Ｉ１Ｐ８、Ｉ２Ｐ８には、多くの場合、脊椎や肋骨が存在するが、これらの解剖構造（骨）は造影剤の影響が比較的小さい（画素値が変化しにくい）ことが知られている。そのため、この領域に関する一致度に関しては、２つの画像で造影条件が異なる場合においても、対応している断面位置にある画像間では一致度が高いままであり、かつ、安定していると考えられる。したがって、こうした部分領域に対する一致度の評価値に対する重みは大きく設定するとよい。
【００７５】
上述のように、ステップＳ１０６において、断面位置特定部５４は、一致度計算部５３により部分領域毎に計算されたヒストグラム群の一致度を評価し、評価結果の統合を行う際に、部分領域毎に評価値に重みを与えることで、対応断面位置の計算精度を高めることができる。より具体的には、断面位置特定部５４は、造影条件による影響が少ないと考えられる部分領域に対する重みを相対的に大きくして、一致度の重み付き平均を計算することで、対応断面位置をより安定的に求めることができる。例えば、図５（ｄ）に示した場合においては、Ｉ１Ｐ７、Ｉ１Ｐ８、Ｉ１Ｐ９に対する重みを例えば他の部分領域の重みの２倍以上とすればよい。
【００７６】
尚、本変形例４の処理は、ユーザが操作部３５を介して第１の画像（画像Ｉ１）と第２の画像（画像Ｉ２）の取得を指示する際に、夫々の画像の造影条件も併せて指示された場合に、断面位置特定部５４は、適応的に実行することが可能である。あるいは、断面位置特定部５４は、夫々の画像の造影条件として、ＲＯＭ３２またはＲＡＭ３３に予め格納しておいた所定の情報を読み出して、重み付きの設定処理に適用することが可能である。また、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１や画像Ｉ２の画素値の分布から夫々の画像で自動的に推定してもよい。
【００７７】
（変形例５：体軸方向が一致していない場合の対処）
実施形態では、画像Ｉ１と画像Ｉ２の体軸方向は、人体の頭から足、または、足から頭の方向で揃えられている、つまり、２つの画像においていずれも人体が同じ向きで撮影されていることを想定していた。しかし、ステップＳ１０７を次のように改変することで、画像Ｉ１と画像Ｉ２の体軸方向が揃っていない場合にも対処可能である。
【００７８】
ステップＳ１０７では、図９に示すように、画像Ｉ１と画像Ｉ２で同じ位置に設定する断面を順に１断面ずつずらしながら断面の位置の組み合わせを評価している。そして、実施形態では、最後にＩ１ＳＡとＩ２Ｓ１の組み合わせまでを評価して処理を完了している。
【００７９】
２つの画像間の体軸方向が揃っていない場合に対処するためには、上記の工程に加えて、画像Ｉ２を構成する断面の最上断面が最下断面となるように断面群の順序を逆順にしてから同様の工程を実施すればよい。すなわち、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２との体軸方向を判定して、体軸方向が異なる場合、画像Ｉ１または画像Ｉ２の体軸方向を変更する。すなわち、断面位置特定部５４は、画像Ｉ１と画像Ｉ２との体軸方向が一致するように、いずれか一方の体軸方向を反転させる。断面位置特定部５４は、体軸方向を反転した場合についても一致度を評価することで、画像Ｉ１と画像Ｉ２の体軸方向が揃っていない場合についても、２つの画像の体軸方向を揃えた状態での評価ができる。尚、断面位置特定部５４は、ユーザによる操作部３５からの入力に基づいて、体軸方向の反転処理を行うことも可能である。
【００８０】
次いで、ステップＳ１０８において、断面位置特定部５４は、全ての断面位置の組み合わせに関する評価値から最も評価値の高い断面位置の組み合わせ、および、そのときの２つの画像間の体軸方向の関係を取得すれば、画像間で体軸方向が揃っていない場合にも対処できる。
【００８１】
（変形例６：重なりを持たせた断面数に応じた重みの設定）
実施形態では、ステップＳ１０６において、画像Ｉ１と画像Ｉ２に関する断面位置の１つの組み合わせに関する評価値を計算する際に、２つの画像間で設定された重なりの断面数に依らずに評価値を計算している。
【００８２】
しかしながら、重なりを持たせた断面数が少ない場合には、評価値の計算対象となる部分領域が少なくなってしまうため、断面数が多い場合と比較すると、間違った断面位置の組み合わせで評価値が高くなってしまう可能性が高い。そこで、この可能性を低減するために、断面位置特定部５４は、ステップＳ１０６で計算された評価値に対して、重なりを持たせた断面数に応じた重みを掛けてもよい。すなわち、断面位置特定部５４は、断面位置の組み合わせを構成する断面数に応じた重みを設定して評価値を計算することが可能である。
【００８３】
具体的には、２つの画像で設定された重なりの断面数（断面位置の組み合わせを構成する断面数）をその最大値（つまり、２つの画像の断面数のうち小さい方の値）で割った値（１以下の値となる）を、１以上の定数から引いた数値を重みとして用いれば、断面の重なりが大きいほど、重みは小さくなる。すなわち、実施形態において断面の組み合わせの評価値として用いたユークリッド距離が小さくなるため、重なりを持たせた断面数が多いほど、一致度が高くなるような評価値が得られる。尚、この一致度に対する重みの計算方法は、上記の計算方法に限らない。
【００８４】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０：画像処理装置、２１：ネットワーク、２２：データベース、３１：通信ＩＦ、３２：ＲＯＭ、３３：ＲＡＭ、３４：記憶部、３５：操作部、３６：表示部、３７：制御部、５０：画像取得部、５１：部分領域取得部、５２：統計情報計算部、５３：一致度計算部、５４：断面位置特定部、５５：表示処理部
【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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