(57)【要約】【課題】被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う際に、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍や人種による診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことを可能にする【解決手段】画像処理プログラムのインストール時に、撮影地域情報取得手段１０が、撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報（ＯＳの言語設定情報）を取得し、処理レベル決定手段３０が、取得された情報に基づいて異常陰影候補領域の検出閾値を決定する。そして、異常陰影候補領域検出手段４０が、決定された検出閾値に基づいて異常陰影候補領域の検出処理を行う。被写体の国籍や人種を特定しうる被写体地域属性情報取得手段を付加し、処理レベルの決定要素の１つとしてもよい。撮影地域情報取得手段１０と被写体地域属性情報取得手段とを置換してもよい。【選択図】        図１
2005052295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段を備えた画像処理装置において、
前記画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得する地域情報取得手段と、
該撮影地域情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段とを備え、
前記画像処理手段が前記決定された画像処理のレベルに基づいて前記画像処理を行うものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段を備えた画像処理装置において、
前記被写体の国籍または人種の少なくとも一方を特定しうる被写体地域属性情報を取得する地域情報取得手段と、
該被写体地域属性情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段とを備え、
前記画像処理手段が前記決定された画像処理のレベルに基づいて前記画像処理を行うものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記地域情報取得手段が前記撮影地域情報と前記被写体地域属性情報の両方の情報を取得するものであり、
前記処理レベル決定手段が前記両方の情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定するものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記地域情報取得手段が、前記画像処理装置の設置時に、該画像処理装置の処理対象となる前記画像に共通の前記撮影地域情報を取得するものであることを特徴とする請求項１または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記地域情報取得手段が、前記画像処理装置の設置時に、該画像処理装置の処理対象となる前記画像に共通の前記被写体地域属性情報を取得するものであることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記処理レベル決定手段が、前記画像処理装置の設置時に、前記画像処理のレベルを決定するものであることを特徴とする請求項４または５記載の画像処理装置。
【請求項７】
被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得する地域情報取得手段と、
該撮影地域情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段として機能させ、
前記画像処理手段に、前記決定された画像処理のレベルに基づいて前記画像処理を行わせることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記被写体の国籍または人種の少なくとも一方を特定しうる被写体地域属性情報を取得する地域情報取得手段と、
該被写体地域属性情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段として機能させ、
前記画像処理手段に、前記決定された画像処理のレベルに基づいて前記画像処理を行わせることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項９】
前記地域情報取得手段に、前記撮影地域情報と前記被写体地域属性情報の両方の情報を取得させ、
前記処理レベル決定手段に、前記両方の情報に基づいて前記画像処理のレベルを決定させることを特徴とする請求項８記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記地域情報取得手段に、前記画像処理プログラムのインストール時に、前記コンピュータの処理対象となる前記画像に共通の前記撮影地域情報を取得させることを特徴とする請求項７または９記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記地域情報取得手段に、前記画像処理プログラムのインストール時に、前記コンピュータの処理対象となる前記画像に共通の前記被写体地域属性情報を取得させることを特徴とする請求項８または９記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記処理レベル決定手段に、前記画像処理プログラムのインストール時に、前記画像処理のレベルを決定させることを特徴とする請求項１０または１１記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体を表す画像中の異常陰影候補領域を検出したり、画像中の特定の部分だけを抽出して強調処理したり、画像中のノイズ部分だけを抽出して除去処理したりすることによって、注目部分の視認性を高める画像処理を行う装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、ＣＲ（Computed Radiography）装置等の画像形成モダリティ（画像入力デバイス）によって取得された診断用画像の診断性能を向上させる画像処理を行う装置や、画像中の異常陰影の候補を自動的に検出し、検出された異常陰影候補領域の強調表示等を行うコンピュータ支援画像診断システム（CAD: Computer Aided Diagnosis）が知られている。
【０００３】
前者の装置による画像処理の手法としては、非鮮鋭マスクを用いて画像中の比較的高い空間周波数の成分を強調する手法（例えば、特許文献１）や、モフォロジーフィルタを用いて既知の大きさや形状を有する画像中の特定部分を強調する手法（例えば、特許文献２）、ウェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法を用いて分解した空間周波数帯域毎にノイズ成分を分離し、これらのノイズ成分を原画像から除去する手法（例えば、特許文献３）等が知られている。
【０００４】
後者のシステムによる異常陰影候補領域の検出手法としては、例えば、乳房の放射線画像（マンモグラフィ）に対して、アイリスフィルタによる画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の一形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出する手法や、モフォロジーフィルタを用いた画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の他の一形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補を自動的に検出する手法が知られている（例えば、特許文献４）。
【０００５】
また、異常陰影候補領域の検出レベルを診断者が設定できるにした装置も知られており、診断者の好みや使用目的に応じた柔軟な対応が可能になっている（例えば、特許文献５）。
【特許文献１】特開平１０−７５３９５号公報
【特許文献２】特開平９−５０５２２号公報
【特許文献３】特開２００１−５７６７７号公報
【特許文献４】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献５】特開２００１−２２２７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、例えば特許文献５記載の発明では、検出レベルを、診断者毎あるいは画像毎に最適化して設定する必要があり、診断者の経験や勘による差が大きくなってしまうとともに、診断者が行う設定の負担も大きい。
【０００７】
一方、読影対象の被写体や放射線画像には、以下の傾向がある。  
(1)  国や地域毎の撮影ガイドラインの違いにより、国や地域毎に撮影時の放射線量が異なるため、画像中に含まれるノイズの量にも地域差がある。例えば、欧米の撮影ガイドラインに規定されている撮影時の放射線量の方が日本のものよりも少ないため、画像中のノイズの量は欧米の方が日本より多くなる。  
(2)  乳房の放射線画像の場合、被写体である患者の国籍や人種毎に乳房の特性が異なるため、異常陰影候補領域の検出のしやすさが異なる。例えば、日本人（黄色人種）には小型で高濃度の乳房が多く、欧米人（白色人種）には大型で脂肪性の乳房が多い。異常陰影候補領域の検出を行う場合には、脂肪性の乳房の方が容易に検出可能とされている。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う際に、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍や人種による診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことを可能にする画像処理装置およびプログラム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】
【０００９】
本発明による画像処理装置は、被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段を有する装置に、その画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得する地域情報取得手段と、取得された撮影地域情報に基づいて画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段とを設け、決定された画像処理のレベルに基づいて画像処理手段が画像処理を行うようにしたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明による他の画像処理装置は、被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段を有する装置に、その被写体の国籍または人種の少なくとも一方を特定しうる被写体地域属性情報を取得する地域情報取得手段と、取得された被写体地域属性情報に基づいて画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段とを設け、決定された画像処理のレベルに基づいて画像処理手段が画像処理を行うようにしたことを特徴とする。
【００１１】
さらに、地域情報取得手段がこの撮影地域情報とこの被写体地域属性情報の両方の情報を取得するようにし、処理レベル決定手段がこれら両方の情報に基づいて画像処理のレベルを決定するようにしてもよい。
【００１２】
次に、本発明による画像処理プログラムは、コンピュータを前記各手段として機能させるものである。
【００１３】
すなわち、被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、このコンピュータを、その画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得する地域情報取得手段と、取得された撮影地域情報に基づいて画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段として機能させるようにし、決定された画像処理のレベルに基づいて画像処理手段に画像処理を行わせるようにしたことを特徴とする。
【００１４】
あるいは、被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う画像処理手段としてコンピュータを機能させるプログラムにおいて、このコンピュータを、その被写体の国籍または人種の少なくとも一方を特定しうる被写体地域属性情報を取得する地域情報取得手段と、取得された被写体地域属性情報に基づいて画像処理のレベルを決定する処理レベル決定手段として機能させるようにし、決定された画像処理のレベルに基づいて画像処理手段に画像処理を行わせるようにしたことを特徴とする。
【００１５】
さらに、地域情報取得手段にこの撮影地域情報とこの被写体地域属性情報の両方の情報を取得させ、処理レベル決定手段にこれら両方の情報に基づいて画像処理のレベルを決定させるようにしてもよい。
【００１６】
次に、本発明による画像処理装置およびプログラムの詳細について説明する。
【００１７】
「被写体を表す医用放射線画像」の具体例としては、人間の乳房や胸部（肺）等の各部位の放射線画像が考えられる。
【００１８】
「被写体を表す医用放射線画像中の注目部分の視認性を高める画像処理」とは、診断者がこの画像中で注目すべき部分を検出したり、注目すべき部分を他の部分と容易に識別できるようにしたり、注目すべき部分の観察を阻害する要素を除去したりすることによって、診断者が注目すべき部分を観察しやすくする画像処理をいう。具体例としては、画像中の異常陰影候補領域を検出する画像処理や、画像中の注目部分を強調する画像処理、画像中のノイズ部分を除去する画像処理が考えられる。
【００１９】
異常陰影候補領域を検出する処理の具体例としては、アイリスフィルタによる画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の一形態である腫瘤陰影（異常陰影の一形態）の候補領域を自動的に検出する処理や、モフォロジーフィルタを用いた画像処理を行い、その出力値を閾値処理することによって、乳ガン等の他の一形態である微小石灰化陰影（異常陰影の一形態）の候補領域を自動的に検出する処理等が考えられる。この場合、「画像処理のレベル」は、異常陰影候補領域の検出レベル（例えば、検出閾値、検出ランク(個数)）となり、画像処理手段は、処理レベル決定手段により決定された異常陰影候補領域の検出レベルに基づいて画像中の異常陰影候補領域を検出する画像処理を行うものとなる。
【００２０】
また、注目部分を強調する画像処理の具体例としては、非鮮鋭マスクを用いて画像中の比較的高い空間周波数の成分を強調する処理や、モフォロジーフィルタを用いて既知の大きさや形状を有する画像中の特定部分を強調する処理等が考えられる。これらの処理は一般に次式（ａ）で表されるものである。  
【数１】
2005052295.tif 000003
【００２１】
この場合、「画像処理のレベル」は、注目部分の強調度（上記式（ａ）のαに相当）となり、画像処理手段は、処理レベル決定手段により決定された注目部分の強調度に基づいて画像中の注目部分を強調する画像処理を行うものとなる。
【００２２】
ノイズを除去する画像処理の具体例としては、ウェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法を用いて分解した空間周波数帯域毎にノイズ成分を分離し、これらのノイズ成分を原画像から除去する方法等が考えられる。これらの処理は一般に次式（ｂ）で表されるものである。  
【数２】
2005052295.tif 000004
【００２３】
この場合、「画像処理のレベル」は、ノイズ部分の除去レベル（上記式（ｂ）中のβに相当）となり、画像処理手段は、処理レベル決定手段により決定されたノイズ成分の除去レベルに基づいて画像中のノイズ成分を除去する画像処理を行うものとなる。
【００２４】
「撮影ガイドライン」には、その適用される地域と医用放射線画像の撮影時における放射線量についての情報とが含まれている必要がある。この放射線量によって、撮影された画像中のノイズの量が異なってくるためである。
【００２５】
「画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報」とは、本発明による画像処理装置、または画像処理プログラムが実装されたコンピュータ（以下、画像処理装置等）の処理対象となる画像の少なくとも大部分について、それらの画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを直接的または間接的に特定しうる地理的情報を意味する。例えば、撮影された画像の画像データと関連づけられた、画像の撮影場所についての情報であれば、その画像の撮影時に撮影ガイドラインを遵守している限りは、その画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定できるので撮影地域情報の一例となる。また、撮影された画像の画像データと関連づけられた、患者の住所についての情報であっても、その患者は自らの居住する地域で撮影を受けている可能性が高いので、その撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定できる撮影地域情報の一例となる。なお、これらの場合、地域情報取得手段は処理対象の画像毎に撮影地域情報を取得する。一方、１つの画像処理装置等の設置場所と処理対象となる画像の撮影場所とは、撮影ガイドラインの適用される地域のレベルでは概ね一致すると考えられる。したがって、その画像処理装置等の設置場所を直接的または間接的に特定しうる地理的情報も、処理対象の画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを間接的に特定できるので撮影地域情報の一例となる。画像処理装置等の設置場所を直接的に特定しうる地理的情報の具体例としては、ユーザがマウスやキーボード等の入力手段によりその画像処理装置等の設置場所として選択・入力した情報が考えられる。また、画像処理装置等の設置場所を間接的に特定しうる地理的情報の具体例としては、本発明による画像処理装置等のオペレーティングシステム（ＯＳ）によって管理されている国・地域・言語に関する情報、本発明によるプログラムが各国の言語毎に別のバージョンとして製造されるのであれば、そのプログラムが対応している言語についての情報等が考えられる。なお、この場合、地域情報取得手段は撮影地域情報を処理対象の全画像に共通のものとして取得する。
【００２６】
撮影地域情報は、撮影ガイドラインが適用される地域と同レベルまたは下位レベルの概念であればよい。例えば、撮影ガイドラインが適用される地域が欧州連合（ＥＵ）のように国の集合体のレベルであった場合には、撮影地域情報は、欧州連合（ＥＵ）、すなわち同レベルの情報であってもよいし、ドイツやフランス等の国レベルの情報、バイエルン州、パリ等、国の一部分である州や都市のレベルの情報であってもよい。
【００２７】
地域情報取得手段が撮影地域情報を取得するタイミングは、画像処理手段が処理を行う直前であってもよいし、地域情報取得手段が処理対象の全画像に共通の撮影地域情報を取得する場合は、本発明による画像処理装置の起動時や本発明による画像処理プログラムの実行時であってもよいし、本発明による画像処理装置を設置する時や、本発明による画像処理プログラムをコンピュータにインストールする時であってもよい。
【００２８】
処理レベル決定手段が撮影地域情報に基づいて画像処理のレベルを決定するタイミングは、地域情報取得手段が撮影地域情報を取得した後であればいつでもよい。具体的には、画像処理手段が処理を行う直前であってもよいし、本発明による画像処理装置の起動時や本発明による画像処理プログラムの実行時であってもよいし、さらに、本発明による画像処理装置を設置する時や、本発明による画像処理プログラムをコンピュータにインストールする時であってもよい。
【００２９】
処理レベル決定手段が撮影地域情報に基づき画像処理のレベルを決定する具体例を以下に示す。撮影地域情報に基づいて特定される撮影ガイドラインに規定されている撮影時の放射線量がより少ないほど、画像中のノイズがより多くなるので、画像処理手段が異常陰影候補領域の検出処理を行う場合には、ノイズが異常陰影候補領域として誤検出されないように、より検出されにくくなるように検出レベルを設定し、画像処理手段が画像中の注目部分を強調する画像処理を行う場合には、ノイズが誤って強調されないように、強調度をより低く設定する。画像処理手段が画像中のノイズ部分を除去する画像処理を行う場合には、ノイズが多く除去されるようにノイズの除去レベルを設定する。
【００３０】
「その被写体の国籍または人種の少なくとも一方を特定しうる被写体地域属性情報」とは、本発明による画像処理装置等の処理対象となる画像の少なくとも大部分について、それらの画像中の被写体の国籍または人種の少なくとも一方を直接的または間接的に特定しうる地理的情報を意味する。例えば、撮影された画像の画像データ毎に被写体の国籍または人種を表す情報が関連づけられていれば、この国籍または人種を表す情報は、処理対象のすべての画像について画像中の被写体の国籍または人種を直接的に特定できるので、被写体地域属性情報の一例となる。また、画像データ毎に関連づけられた被写体の住所を表す情報も、多くの場合、被写体は自らの居住場所の国籍を有していると考えられ、処理対象の画像の大部分について被写体の国籍を間接的に特定しうるので、被写体地域属性情報の一例となる。なお、これらの場合、地域情報取得手段は、処理対象の画像毎に被写体地域属性情報を取得する。さらに、処理対象の画像の撮影場所において撮影される画像中の大部分の被写体が同じ国籍または人種に属する場合には、撮影場所や本発明による画像処理装置等の設置場所を表す情報も、処理対象の画像の大部分について画像中の被写体の国籍または人種を間接的に特定しうるので、被写体地域属性情報の一例となる。この場合に設置場所が被写体地域属性情報の一例となりうるのは、１つの画像処理装置等の設置場所と処理対象となる画像の撮影場所とは概ね一致すると考えられるからである。なお、これらの場合、地域情報取得手段は被写体地域属性情報を処理対象の全画像に共通のものとして取得する。
【００３１】
地域情報取得手段が被写体地域情報を取得するタイミングは、画像処理手段が処理を行う直前であってもよいし、地域情報取得手段が処理対象の全画像に共通の被写体地域属性情報を取得する場合は、本発明による画像処理装置の起動時や本発明による画像処理プログラムの実行時であってもよいし、本発明による画像処理装置を設置する時や、本発明による画像処理プログラムをコンピュータにインストールする時であってもよい。
【００３２】
処理レベル決定手段が被写体地域属性情報に基づいて画像処理のレベルを決定するタイミングは、地域情報取得手段が被写体地域属性情報を取得した後であればいつでもよい。具体的には、画像処理手段が処理を行う直前であってもよいし、本発明による画像処理装置の起動時や本発明による画像処理プログラムの実行時であってもよいし、さらに、本発明による画像処理装置を設置する時や、本発明による画像処理プログラムをコンピュータにインストールする時であってもよい。
【００３３】
処理レベル決定手段が被写体地域属性情報に基づき画像処理のレベルを決定する具体例を以下に示す。乳房の放射線画像に基づく異常陰影候補領域の検出の場合、日本人は小型で高濃度の乳房が多いので、誤検出の増加を抑制するために、より検出されにくくなるように検出レベルを設定する。これに対して、欧米人は大型で脂肪性の乳房が多く、誤検出されることが少ないので、より検出されやすくなるように検出レベルを設定する。
【発明の効果】
【００３４】
本発明の画像処理装置、または画像処理プログラムが実装されたコンピュータ（以下、画像処理装置等）は、地域情報取得手段が、被写体を表す医用放射線画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報および／またはその被写体の国籍または人種を特定しうる被写体地域属性情報を取得し、処理レベル決定手段が、取得されたこれらの情報に基づいて画像処理のレベルを自動的に決定し、画像処理手段が、決定された画像処理のレベルに基づいて画像中の注目部分の視認性を高める画像処理を行う。したがって、診断者が診断者毎または画像毎に処理レベルを調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍または人種に起因する診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に資する。
【００３５】
また、地域情報取得手段が、本発明の画像処理装置の設置時、または本発明の画像処理プログラムのインストール時に、これらの処理対象となる画像に共通の撮影地域情報および／または被写体地域属性情報を取得するようにした場合には、これらの情報の取得を１度だけ行えばよくなるので、効率的である。
【００３６】
さらに、処理レベル決定手段が、画像処理装置の設置時、または画像処理プログラムのインストール時に、画像処理のレベルを決定するようにした場合には、この決定を１度だけ行えばよくなるので、さらに効率的である。
【００３７】
なお、本発明の撮影地域情報や被写体地域属性情報は、本発明の画像処理装置等の処理対象のすべての画像について、撮影時に適用された撮影ガイドラインや被写体の国籍または人種を正しく特定できるわけではない。例えば、欧州に設置され、欧州が撮影地域情報として取得された画像処理装置等で、日本で撮影された画像を処理する場合や、被写体の住所に基づいて被写体地域属性情報を取得する画像処理装置等で、日本に住所を有する欧州人を撮影した画像を処理する場合である。しかし、前者の画像処理装置等の例では、処理対象の画像の大部分は、欧州で撮影された画像であると考えられ、後者の画像処理装置等の例では、被写体の住所と国籍とは大部分が一致すると考えられる。このように、例外的な処理対象画像が一部ありうるとしても、これらの例外を除く大部分の画像について、本発明の画像処理装置等は、診断者が診断者毎または画像毎に処理レベルを調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍または人種に起因する診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に十分に資するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明の実施形態となる次の４つの画像処理装置について順に説明する。  
(1)  画像処理プログラムのインストール時に撮影地域情報を取得し、この情報に基づいて検出閾値を決定し、この閾値を使用して異常陰影候補領域を検出する画像処理装置Ａ
(2)  画像処理プログラムのインストール時に撮影地域情報に取得し、この情報に基づいて画像中の石灰化部分の強調度を決定し、この強調度を使用して石灰化部分の強調処理を行う画像処理装置Ｂ
(3)  被写体地域属性情報と撮影地域情報とを処理対象の画像毎に取得し、これらの情報に基づいて画像中の高い空間周波数成分（以下、高周波成分）の強調度を決定し、この強調度を使用して高周波成分の強調処理を行う画像処理装置Ｃ
(4)  画像処理プログラムのインストール時に撮影地域情報に取得するとともに、処理対象の画像毎に被写体地域属性情報も取得し、これらの情報に基づいて画像中のノイズ成分の除去レベルを決定し、この除去レベルを使用してノイズ除去処理を行う画像処理装置Ｄ
【００３９】
本発明の第１の実施形態となる画像処理装置Ａは、コンピュータ支援画像診断システム１０１の一部をなすものである（図１参照）。図１に示すように、コンピュータ支援画像診断システム１０１は、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィ）の画像信号（以下、原画像信号）Ｓを記憶する記憶手段９１と、画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得する撮影地域情報取得手段１０と、取得した撮影地域情報に基づいて異常陰影候補領域の検出レベルを決定する検出レベル決定手段３０と、記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓを読み出して、検出レベル決定手段３０によって決定された検出レベルに基づいて、この原画像信号Ｓのうち腫瘤陰影候補と微小石灰化陰影候補とを表す画像信号（以下、局所画像信号）Ｓｐ，Ｓｑを、異常陰影候補領域を表す信号として検出する異常陰影候補領域検出手段４０と、この検出された局所画像信号Ｓｐ，Ｓｑが表す異常陰影候補領域を強調処理する局所画像処理手段９３と、この記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓを読み出し、この原画像信号Ｓに対して階調処理、周波数処理等の画像処理を施す全体画像処理手段９４と、全体画像処理手段９４により画像処理された後の原画像信号Ｓ′が表す全体画像と局所画像処理手段９３により画像処理された後の局所画像（異常陰影候補領域）信号Ｓｐ′，Ｓｑ′が表す異常陰影候補領域とを可視像として表示する表示手段９２とを備えている。
【００４０】
また、異常陰影候補領域検出手段４０は、アイリスフィルタを用いて腫瘤陰影候補を表す画像信号Ｓｐを検出するアイリスフィルタ処理部４１と、モフォロジーフィルタを用いて微小石灰化陰影候補を表す画像信号Ｓｑを検出するモフォロジーフィルタ処理部４２とから構成される。
【００４１】
ここで、撮影地域情報取得手段１０と、検出レベル決定手段３０、異常陰影候補領域検出手段４０、局所画像処理手段９３、全体画像処理手段９４は、画像処理を行うサーバ・コンピュータ（以下、画像処理サーバ）に実装されている。
【００４２】
記憶手段９１は、マンモグラフィの画像データと、被写体である患者やその画像の撮影条件等についての情報とを関連づけて記憶し、これらの情報を検索キーとして検索可能となっているデータベースを備えた、大容量外部記憶装置を有するサーバ・コンピュータ（以下、画像管理サーバ）に実装されている。
【００４３】
表示手段９２は、高精細液晶ディスプレイを有するパーソナル・コンピュータ（以下、クライアントＰＣ）に実装されている。
【００４４】
画像処理サーバと、画像管理サーバ、クライアントＰＣ、さらに、マンモグラフィを撮影、取得する画像撮影・読取装置は、ネットワークを介して通信可能となっている。
【００４５】
次に、このコンピュータ支援画像診断システム１０１が行う処理について説明する。なお、記憶手段９１には、画像撮影・読取装置によって取得され、ネットワークを経由して画像管理サーバに送信されてきたマンモグラフィＰを表す原画像信号Ｓが記憶されているものとする。
【００４６】
まず、画像処理サーバを、異常陰影候補領域検出手段４０、局所画像処理手段９３、全体画像処理手段９４として機能させるためのソフトウェアのインストール時に、インストール用プログラム（以下、インストーラ）の一部として実行される撮影地域情報取得手段１０が、この画像処理サーバのＯＳが管理している言語設定情報を取得し、取得した言語設定情報を撮影地域情報として設定ファイルに書き込む。さらに、インストーラの一部として実行される検出レベル決定手段３０が、設定ファイルから撮影地域情報を読み込み、これに基づいて異常陰影候補領域検出手段による検出の閾値を決定し、設定ファイルに書き込む。この時、検出レベル決定手段３０は、撮影地域情報毎、異常陰影候補領域検出処理のタイプ毎の検出閾値が定義された閾値決定テーブルを、読み込んだ撮影地域情報を検索キーとして参照し、アイリスフィルタ処理における検出閾値Ｔ１、モフォロジーフィルタ処理における検出閾値Ｔ２，Ｔ３を取得する。これらの検出閾値の具体的な内容については、後述の異常陰影候補領域検出手段４０の処理の中で説明する。
【００４７】
ここで、閾値決定テーブルの設定内容について説明する。まず前提として、撮影地域情報を、この画像処理サーバで処理される画像の撮影時において適用された撮影ガイドラインの適用地域とみなしている。撮影ガイドラインには、撮影時の放射線量が規定されているので、放射線量がより少なく規定されている地域（例えば、日本を基準とした場合の欧米）ほど、検出閾値がより高くなるように、異常陰影候補領域検出処理のタイプ毎の検出閾値が設定されている。すなわち、撮影時の放射線量がより少ないほど、画像中のノイズがより多くなるので、ノイズを異常陰影候補領域として誤って検出することを防止するために検出閾値をより高くして、異常陰影候補領域がより検出されにくくしているのである。
【００４８】
異常陰影候補領域検出手段４０は記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓを読み込み、読み込まれた原画像信号Ｓに対して、アイリスフィルタ処理部４１とモフォロジーフィルタ処理部４２とが各々処理を行い、腫瘤陰影候補と微小石灰化陰影候補とを表す画像信号Ｓｐ，Ｓｑを、異常陰影候補領域を表す信号として検出する。以下、各々の処理について説明する。
【００４９】
(1)  アイリスフィルタ処理部４１
説明の便宜上、ここでは、原画像信号Ｓは高濃度高信号レベルの信号であるものとして説明を行う。
【００５０】
まず、対象となる画像を構成するすべての画素について、画素ｍ毎に、下記式（１）に示す計算式に基づいた画像データの画素値の勾配ベクトルの向きθを求める。  
【数３】
2005052295.tif 000005
【００５１】
ここでｆ１〜ｆ１６は、図２に示すように、その画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素のマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００５２】
次に、図３に示すような、注目画素を中心に２π／Ｍ度毎のＭ種類の方向（図３においては、11.25度毎の32方向を例示）の放射状の線を考え、その放射状の線毎に、その線上の各画素のうち、勾配ベクトルの集中度の最大値が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度Ｃimaxとし、その集中度Ｃimaxをすべての方向で平均して、その注目画素についての勾配ベクトル群の集中度Ｃを算出する。
【００５３】
具体的には、まずｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃi(n)を下記式（２）により求める。  
【数４】
2005052295.tif 000006
【００５４】
ここで、θijは、ｉ番目の放射状の線上のｊ番目の画素と注目画素とを結ぶ線分と、ｊ番目の画素における上記式（１）で算出した勾配ベクトルとがなす角である。
【００５５】
したがって、式（２）は、Ｒmin以上Ｒmax以下の自然数ｎの各々について、注目画素を起点とし、終点をｉ番目の放射状の線上における注目画素からｎ番目の画素として、この起点と終点の範囲内の各画素における勾配ベクトルの注目画素方向の成分の平均値を集中度Ｃi(n)として算出するものである。ここでＲminとＲmaxとは、各々、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００５６】
次に、勾配ベクトル群の集中度Ｃを下記式（３）および（４）により計算する。  
【数５】
2005052295.tif 000007
【００５７】
ここで、式（３）のＣimaxは、式（２）で得られた放射状の線毎の集中度Ｃi(n)の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃi(n)が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の候補領域となる。そして、すべての放射状の線について式（３）を計算してその各線上における腫瘤陰影の領域を求め、この各線上における腫瘤陰影の領域を隣接する線間で直線または非線形曲線で結ぶことにより、腫瘤陰影の候補となり得る領域の外周縁の形状を特定することができる。なお、ｉ番目の線上にあって、かつ注目画素からｎ番目の画素の座標（［ｘ］，［ｙ］）は、注目画素の座標を（ｋ，ｌ）とすれば、以下の式（５）で与えられる。  
【数６】
2005052295.tif 000008
【００５８】
ただし、［ｘ］，［ｙ］は、ｘ，ｙを越えない最大の整数である。
【００５９】
さらに、式（４）では、この領域内の式（３）で与えられた集中度の最大値Ｃimaxを放射状の線の全方向（式（４）では32方向の場合を例示）について平均した値を求める。この求められた値がアイリスフィルタ処理の出力値Ｉである。
【００６０】
アイリスフィルタ処理部４１は、検出レベル決定手段３０が取得した閾値Ｔ１を設定ファイルから読み込み、出力値Ｉと閾値Ｔ１とを比較し、アイリスフィルタ出力値Ｉが閾値Ｔ１よりも大きければ（Ｉ＞Ｔ１）、その出力値Ｉを有する領域を腫瘤陰影候補を表す信号Ｓpとして検出し、アイリスフィルタ出力値Ｉが閾値Ｔ１に等しいか小さければ（Ｉ≦Ｔ１）、その出力値を有する領域を腫瘤陰影候補を表す信号Ｓpとしては検出しない。
【００６１】
(2)  モフォロジーフィルタ処理部４２
説明の便宜上、ここでは、原画像信号Ｓは高輝度高信号レベルの信号であるものとして説明を行う。
【００６２】
モフォロジーフィルタ処理部４２は、以下の式（６）により、出力値Ｍｏを求める。  
【数７】
2005052295.tif 000009
【００６３】
ここでＢiはＭ個の直線状の構造要素Ｂであり（図４ではi=1,2,3,4）、検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定してある。
【００６４】
式（６）では、まず、構造要素Ｂに応じて決定される、注目画素を中心とした所定の幅の中の最小値を検索する処理（イロージョン(erosion)処理；図５（ｂ）参照）を行った後、その所定の幅の中の最大値を検索する処理（ダイレーション(dilation)処理；図５（ａ）参照）を行う（オープニング(opening)処理；図５（ｃ）参照）。このオープニング処理により、構造要素Ｂよりも細かな凹状の信号変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂよりも長い、傾き（延びる方向）がＭ個の構造要素Ｂiのうちいずれかに一致する部分はそのまま残る（式（６）の第２項の演算）。したがって、オープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画像）を原画像信号Ｓから引き去ることで、小さな石灰化像の候補のみが含まれる画像が得られる。
【００６５】
さらに、これによっても石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そのような場合については、次式（７）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用して式（６）のＭｏに含まれる非石灰化像をさらに除去する。  
【数８】
2005052295.tif 000010
【００６６】
式（７）では、出力値Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰影の可能性が大きい。
【００６７】
なお、原画像信号Ｓが高濃度高信号レベルの信号の場合には、オープニング処理とクロージング処理とが逆の関係となる。
【００６８】
モフォロジーフィルタ処理部４２は、検出レベル決定手段３０が取得した閾値Ｔ２，Ｔ３を設定ファイルから読み込み、出力値Ｍｏが閾値Ｔ２より大きく、かつ出力値Ｍgradが閾値Ｔ３よりも大きい場合には、それらの出力値Ｍｏ，Ｍgradを有する領域を腫瘤陰影候補を表す信号Ｓqとして検出し、それ以外の場合には、それらの出力値Ｍｏ，Ｍgradを有する領域を腫瘤陰影候補を表す信号Ｓqとしては検出しない。
【００６９】
検出された異常陰影候補領域を表す信号Ｓｐ，Ｓｑはそれぞれ局所画像処理手段９３に入力され、局所画像処理手段９３は入力された局所画像信号Ｓｐ，Ｓｑに対して異常陰影候補領域が強調されるように画像処理して、処理後の局所画像信号Ｓｐ′，Ｓｑ′を出力する。
【００７０】
また、全体画像処理手段９４が、記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓを読み出し、この原画像信号Ｓに対して階調処理、周波数処理等の画像処理を施す。
【００７１】
局所画像処理手段９３により処理して得られた局所画像信号Ｓｐ′，Ｓｑ′および、全体画像処理手段９４により処理して得られた原画像信号Ｓ′は、表示手段９２に入力され、表示手段９２は、原画像信号Ｓ′による画像を表示しつつ、異常陰影候補領域の画像部分だけは局所画像処理手段９３により画像処理された局所画像信号Ｓｐ′，Ｓｑ′による画像に置き換えて表示する。この結果、表示手段９２には、全体画像とともに、全体画像よりも強調処理された異常陰影候補領域の画像が表示され、医師等の読影者による診断に供される。
【００７２】
以上のように本発明の第１の実施形態となる画像処理装置Ａは、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、撮影地域情報取得手段１０が、被写体を表す医用放射線画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報を取得し、処理レベル決定手段３０が、取得されたこの情報に基づいて異常陰影候補領域の検出閾値を決定する。そして、異常陰影候補領域検出手段４０が、決定された検出閾値に基づいて異常陰影候補領域の検出処理を行う。したがって、診断者が診断者毎または画像毎に処理レベルを調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に資する。
【００７３】
また、撮影地域情報取得手段１０と処理レベル決定手段３０とが、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、画像処理装置Ａの処理対象となる画像に共通の撮影地域情報を取得するので、撮影地域情報の取得、検出閾値の決定を１度だけ行えばよくなり、効率的である。
【００７４】
次に、本発明の第２の実施形態となる画像処理装置Ｂについて説明する。
【００７５】
本発明の第２の実施形態となる画像処理装置Ｂは、医用画像診断システム１０２の一部をなすものである（図６参照）。図６に示すように、医用画像診断システム１０２は、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィ）の画像信号（以下、原画像信号）Ｓorgを記憶する記憶手段９１と、画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報areaを取得する撮影地域情報取得手段１０と、記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓorgを読み込み、撮影地域情報取得手段１０によって取得された撮影地域情報areaに基づいて決定される強調度で微小石灰化部分に対して強調処理を行った画像信号Ｓprocを生成する石灰化強調手段５０と、この画像信号Ｓprocを可視像として表示する表示手段９２とを備えている。
【００７６】
また、図７に示すように、石灰化強調手段５０は、画像を表すオリジナル画像信号Ｓorg の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓusを求める第１のローパスフィルタ処理部（図面上はlowpass１と表記）５１と、オリジナル画像信号Ｓorg に対して、構造要素Ｂｉおよびスケール係数λを用いたモフォロジー演算を施すことにより、オリジナル画像信号Ｓorg が空間的に構造要素Ｂｉより小さく変動する画像部分に対応する画素であることを示すモフォロジー信号Ｓmorを抽出するモフォロジーフィルタ処理部（図面上はMorphology−filterと表記）５２と、撮影地域情報取得手段１０が取得した撮影地域情報areaと、モフォロジー信号Ｓmorとに基づいて、第１の変換テーブルを参照して第１の強調係数αm(area,Ｓmor)を決定する第１の強調係数決定部５３と、決定された第１の強調係数αm(area,Ｓmor)により、オリジナル画像信号Ｓorg に下記式（８）にしたがった演算処理を行う石灰化強調処理部５４と、石灰化強調処理部５４の処理の結果、多重構造要素Ｂｉより空間的に小さく変動する画像部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′の、超低空間周波数に対応する非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを求める第２のローパスフィルタ処理部（図面上はlowpass２と表記）５５と、第１の処理済画像信号Ｓ′に基づいて、第２の参照テーブルを参照して第２の強調係数βd(Ｓ′)を決定する第２の強調係数決定部５６と、決定された第２の強調係数βd(Ｓ′)により、第１の処理済画像信号Ｓ′に下記式（９）にしたがった演算処理を施して第２の処理済画像信号Ｓprocを得る中間周波数帯域強調部５７とから構成される。  
【数９】
2005052295.tif 000011
【数１０】
2005052295.tif 000012
【００７７】
各手段の実装形態は、石灰化強調手段５０が画像処理サーバに実装されている点以外は、第１の実施形態と同様である。
【００７８】
次に、この医用画像診断システム１０２が行う処理について、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【００７９】
撮影情報設定手段は、ソフトウェアを画像処理サーバにインストールする際に、この画像処理サーバのＯＳが管理している言語設定情報を取得し、取得した言語設定情報を撮影地域情報areaとして設定ファイルに書き込むが、検出レベル決定手段３０はこの時点では検出閾値を決定しない。
【００８０】
石灰化強調手段５０は記憶手段９１に記憶された原画像信号Ｓを読み込み、読み込まれた原画像信号Ｓorgに対して、以下のような処理を行う。
【００８１】
まず第１のローパスフィルタ処理部５１はオリジナル画像信号Ｓorg に対して、３列×３行の画素マトリクスからなる非鮮鋭マスクを設定し、式（10）（Ｎ＝３）にしたがった演算を施して第１の非鮮鋭マスク信号Ｓusを出力する。  
【数１１】
2005052295.tif 000013
【００８２】
この第１の非鮮鋭マスク信号Ｓusは３列×３行の画素マトリクスからなる非鮮鋭マスクであるため、比較的高い空間周波数の信号となっている。
【００８３】
石灰化強調処理部５４は、オリジナル画像信号Ｓorgから第１のローパスフィルタ処理部の11の出力である第１の非鮮鋭マスク信号Ｓusを減算して、オリジナル画像信号Ｓorgうちの空間周波数の高い成分（Ｓorg −Ｓus）だけを出力する（図７の５４ａ）。
【００８４】
この第１のローパスフィルタ処理部５１および石灰化強調処理部５４（５４ａ）の処理と並行して、モフォロジーフィルタ処理部５２がオリジナル画像信号Ｓorgに対して、５列×５行の画素マトリクスからなる構造要素Ｂとスケール係数λとにより、次式（11）に示すクロージング処理による演算を行って、その画像部分の特徴的な形状や信号値の変動に応じたモフォロジー信号Ｓmorを出力する。  
【数１２】
2005052295.tif 000014
【００８５】
ここで、その画像部分が異常陰影である微小石灰化部分である場合には大きな値のモフォロジー信号Ｓmor が出力され、その他の場合には極めて小さな値のモフォロジー信号Ｓmor が出力される。
【００８６】
第１の強調係数決定部５３は、モフォロジーフィルタ処理12から出力されたモフォロジー信号Ｓmorと、撮影地域情報取得手段１０が取得した撮影地域情報areaに基づき、第１の変換テーブルを参照し、強調係数αm(area,Ｓmor)を決定する。
【００８７】
ここで、第１の変換テーブルの設定内容について説明する。このテーブルでは、撮影地域情報毎にモフォロジー信号Ｓmorの値に応じた強調係数αm(area,Ｓmor)が設定されている。図８は、このテーブルを用いた変換を示すものである。モフォロジー信号Ｓmorの値と強調係数αm(area,Ｓmor)との関係に注目すると、このテーブルは、放射線ノイズ領域であるモフォロジー信号値Ｓmorが小さい領域についてはその出力を０（ゼロ）とし、石灰化陰影等の所望の画像部分に対応する領域であるモフォロジー信号値Ｓmorが極端に大きい領域についてはαｍ（Ｓmor ）の上限値に固定し、これらの中間領域についてはモフォロジー信号値Ｓmorの増大にしたがって単調増加するように設定されている。一方、ここでは、撮影地域情報areaをこの画像処理サーバで処理される画像の撮影時において適用された撮影ガイドラインの適用地域とみなしている。撮影ガイドラインには、撮影時の放射線量が規定されており、撮影時の放射線量が少ないほど画像中のノイズが多くなる傾向がある。したがって、ノイズ領域を強調しないようにするため、放射線量がより少なく規定されている地域（例えば、日本を基準とした場合の欧米）ほど、強調係数αm(area,Ｓmor)を０（ゼロ）に変換するモフォロジー信号値Ｓmorの範囲がより広くなるように設定されている。図８では、破線の変換例は、実線の変換例よりも撮影時の放射線量が少ない地域での設定を表している。
【００８８】
石灰化強調処理部５４は、先に出力されたオリジナル画像信号Ｓorgうちの空間周波数の高い成分（Ｓorg−Ｓus）と、第１の強調係数αm(area,Ｓmor)とを乗算処理して高周波成分（Ｓorg −Ｓus）に重み付けを行う（図７の５４ｂ）。
【００８９】
そして、オリジナル画像信号Ｓorg と重みづけられた高周波成分（Ｓorg −Ｓus）とを加算処理して第１の処理済画像信号Ｓ′を出力する（図７の５４ｃ）。この出力された第１の処理済画像信号Ｓ′は、上述の処理によりオリジナル画像信号の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）のうちの微小石灰化部分が強調処理された信号である。
【００９０】
次に第２のローパスフィルタ処理部５５が、この微小石灰化部分が強調処理された第１の処理済画像信号Ｓ′に対して、29列×29行の画素マトリクスからなる非鮮鋭マスクを設定し、前記の式（10）（ただし、Ｎ＝29に設定）にしたがった演算を施して第２の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを出力する。この第２の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usは29列×29行の比較的大きな画素マトリクスからなる非鮮鋭マスクであるため、比較的低い周波数の信号となっている。
【００９１】
中間周波数帯域強調部５７は、第１の処理済画像信号Ｓ′から第２のローパスフィルタ処理部５５の出力である第２の非鮮鋭マスク信号Ｓ′usを減算して、第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）だけを出力する（図７の５７a）。ただし、この高周波成分は、前述したオリジナル画像信号Ｓorg の高周波成分（Ｓorg −Ｓus）よりは低い周波数成分まで含んでいることとなる。
【００９２】
この第２のローパスフィルタ処理部５５および中間周波数帯域強調部５７の処理と並行して、第２の強調係数決定部５６は、第１の処理済画像信号Ｓ′に基づき、第２の変換テーブル23を参照し、第２の強調係数βd(Ｓ′)を決定する。ここで、第２の変換テーブルは、例えば図９に示すように、第１の処理済画像信号Ｓ′がある程度大きい領域についてはβd(Ｓ′)の上限値に固定し、第１の処理済画像信号Ｓ′がこれよりも小さい領域においては第１の処理済画像信号Ｓ′の増大にしたがって単調増加するように設定されている。
【００９３】
中間周波数帯域強調部５７は、第１の処理済画像信号Ｓ′のうちの高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）と、第２の強調係数βd(Ｓ′)とを乗算処理して高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）に重み付けを行う（図７の５７ｂ）。そして、第１の処理済画像信号Ｓ′と重み付けられた高周波成分（Ｓ′−Ｓ′us）とを加算処理して第２の処理済画像信号Ｓprocを出力する（図７の５７ｃ）。
【００９４】
表示手段９２は、第２の処理済画像信号Ｓprocによる画像を表示する。この結果、表示される画像は、第２のローパスフィルタ処理部５５で設定された非鮮鋭マスクのサイズに対応する第２の空間周波数よりも高い周波数の画像部分が強調処理されるとともに、この強調処理された第２の空間周波数よりも高い周波数帯域のうち第１のローパスフィルタ処理部５１で設定された非鮮鋭マスクのサイズに対応する第１の空間周波数（第２の空間周波数＜第１の空間周波数）帯域内にある放射線ノイズの強調を抑制しつつ微小石灰化部分をさらに強調処理されたものとなる。これにより、第１の空間周波数帯域外である第２の空間周波数と第１の空間周波数との間の中間周波数帯域にも強調処理したい画像部分（例えば、乳癌の他の１つの形態的特徴である腫瘤陰影など）が存在する場合に、これらを各別に所望の強調度合いで強調処理することができる。
【００９５】
以上のように本発明の第２の実施形態となる画像処理装置Ｂは、撮影地域情報取得手段１０が、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、被写体を表す医用放射線画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報areaを取得し、石灰化強調手段５０の第１の強調係数決定部５３が、取得された情報areaに基づいて石灰化の強調度を表す第１の強調係数αm(area,Ｓmor)を決定し、石灰化強調手段５０が、決定された第１の強調係数αm(area,Ｓmor)に基づいて石灰化部分を強調する処理を行う。したがって、診断者が診断者毎または画像毎に強調度を調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に資する。
【００９６】
また、撮影地域情報取得手段１０が、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、処理対象となる画像に共通の撮影地域情報areaを取得するので、この情報の取得を１度だけ行えばよくなり、効率的である。
【００９７】
次に、本発明の第３の実施形態となる画像処理装置Ｃについて説明する。
【００９８】
本発明の第３の実施形態となる画像処理装置Ｃは、医用画像診断システムの一部をなすものである（図１０参照）。図１０に示すように、医用画像診断システム１０３は、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィ）の画像信号（以下、原画像信号）Ｓorgを被写体の国籍または人種を特定しうる被写体地域属性情報p_areaおよび画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報i_areaと関連づけて記憶する記憶手段９１と、記憶手段９１から被写体地域属性情報p_areaを取得する被写体地域属性情報取得手段２０と、記憶手段９１から撮影地域情報i_areaを取得する撮影地域情報取得手段１０と、両取得手段によって取得された被写体地域属性情報p_areaおよび撮影地域情報i_areaと関連づけられた原画像信号Ｓorgを記憶手段９１から読み込み、両取得手段によって取得された両情報に基づいて決定された強調度で原画像信号中の空間周波数の高い成分に対して強調処理を行った画像信号Ｓprocを生成する高周波成分強調手段６０と、この画像信号Ｓprocを可視像として表示する表示手段９２とを備えている。
【００９９】
また、図１１に示すように、高周波成分強調手段６０は、入力された原画像信号Ｓorg に基づいて互いに周波数応答特性が異なる多重解像度のボケ画像信号Ｓusk （ｋ＝１〜ｎ）を作成するボケ画像信号作成部６１と、ボケ画像信号作成部６１において作成されたボケ画像信号Ｓuskに基づいて複数の帯域制限画像信号Ｓbpk（k=1〜n）を作成する帯域制限画像信号作成部６２と、帯域制限画像信号作成部６２において作成された複数の帯域制限画像信号Ｓbpkのうち少なくとも１つの信号について、その帯域制限画像信号Ｓbpkの少なくとも一部を小さくするような変換処理を施す変換部６３と、変換された帯域制限画像信号Ｓbpkを加算して加算信号を作成する加算部６４と、被写体地域属性情報取得手段２０が取得した被写体地域属性情報p_areaおよび撮影地域情報取得手段１０が取得した撮影地域情報i_areaと基づいて濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)を決定する濃度依存強調係数決定部６５と、この濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)を加算部６４で作成された加算信号に乗じたものを原画像信号Ｓorgに加算することにより、原画像の高周波成分が強調された処理済画像Ｓprocを得る周波数強調処理部６６とからなる。
【０１００】
ここで、被写体地域属性情報取得手段２０、撮影地域情報取得手段１０、高周波成分強調手段６０は、画像処理サーバに実装されている。
【０１０１】
記憶手段９１は、マンモグラフィの画像データと、被写体である患者の国籍等の情報やその画像の撮影条件等についての情報とを関連づけて記憶し、これらの情報を検索キーとして検索可能となっているデータベースを備えた、大容量外部記憶装置を有するサーバ・コンピュータ（以下、画像管理サーバ）に実装されている。
【０１０２】
表示手段９２は、高精細液晶ディスプレイを有するパーソナル・コンピュータ（以下、クライアントＰＣ）に実装されている。
【０１０３】
画像処理サーバと、画像管理サーバ、クライアントＰＣ、さらに、マンモグラフィを撮影、取得する画像撮影・読取装置は、ネットワークを介して通信可能となっている。
【０１０４】
次に、この医用画像診断システム１０３が行う処理について説明する。
【０１０５】
まず、図１１に示すようにボケ画像信号作成部６１は原画像を表すデジタルの原画像信号Ｓorgを記憶手段９１から読み込み、ローパスフィルタ６１ａによりフィルタリング処理を行う。ここでは、１次元ガウス分布に略対応したフィルタを用いて、原画像信号Ｓorg に対して１画素おきにフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理画像信号Ｓf1を得る。以下、フィルタリング処理画像信号Ｓfk（k=1〜n-1）に対して１画素おきにフィルタリング処理を行い、フィルタリング画像信号Ｓfk+1を順次得る。このようにしてｎ個のフィルタリング処理画像信号Ｓfk（k=1〜n）が生成される。このフィルタリング処理画像信号Ｓfkは、原画像に対してサイズが１／２2kとなっている。
【０１０６】
次に、これらのフィルタリング処理画像信号Ｓfkに対して補間演算処理を行う（図１１の６１ｂ）。ここでは、前記のフィルタに対応したガウス信号を補間係数として用いて、フィルタリング処理画像信号Ｓfkに対して３×２k−１の長さのフィルタを作成し、フィルタリング処理画像信号Ｓfkの各画素の間に値が０の画素を２k−１個ずつ補間することにより、原画像と同一サイズに拡大し、この画素値０の画素が補間されたフィルタリング処理画像信号Ｓfkに対して３×２k−１の長さのフィルタにより、フィルタリング処理を行う。これにより、ｎ個のボケ画像信号Ｓusk（k=1〜n）が得られる。ボケ画像信号Ｓuskは、ｋの値が大きくなるほど、原画像信号Ｓorgの高周波成分が除去された信号となる。
【０１０７】
次に、帯域制限画像信号作成部６２は、原画像信号Ｓorgとボケ画像信号Ｓus1との減算処理、および、互いに隣接する周波数帯域同士のボケ画像信号ＳuskとＳusk+1との減算処理を行い（k=1〜n-1）、複数の帯域制限画像信号Ｓbpk（k=1〜n）を作成する（図１１の６２ａ）。帯域制限画像信号Ｓbpkはｋの値が大きくなるほど、原画像信号Ｓorgの低周波数成分の帯域を表す信号となる。
【０１０８】
次に、変換部６３が、これらの帯域制限画像信号Ｓbpkを例えば図１２に示すような関数ｆk（k=1〜n）により変換する（図１１の６３ａ）。この関数ｆkは、帯域制限画像信号Ｓbpkの絶対値が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合は傾きが１であり、閾値Ｔｈ１よりも大きい場合は傾きが１よりも小さくなるような関数である。この関数ｆkは、各帯域制限画像信号Ｓbpkにおいて同一のものであってもよいが、信号毎に異なるものであってもよい。
【０１０９】
次に、加算部６４が、関数ｆkにより変換された帯域制限画像信号Ｓbpkを加算していき、加算信号を求める（図１１の６４ａ）。
【０１１０】
一方、被写体地域属性情報取得手段２０は、ボケ画像信号作成部６１が読み込んだ原画像信号Ｓorgと関連づけられた患者の国籍に関する情報（被写体地域属性情報p_area）を、撮影地域情報取得手段１０は、その原画像信号Ｓorgと関連づけられた患者の住所に関する情報（撮影地域情報i_area)を記憶手段９１から読み込み、濃度依存強調係数決定部６５に引き渡す。
【０１１１】
濃度依存強調係数決定部６５は、被写体地域属性情報p_areaと撮影地域情報i_areaとを検索キーとして強調係数決定テーブルを参照し、原画像信号Ｓorgに応じた濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)を決定する。
【０１１２】
ここで、強調係数決定テーブルの設定内容について説明する。強調係数決定テーブルは、以下の２つの観点を総合して、被写体の国籍毎、住所毎に原画像信号Ｓorgに応じた濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)が求められるように設定されている。まず、被写体の国籍毎に、小型で高濃度の乳房の割合が高いのか、大型で脂肪性の乳房の割合が高いのかについて特定し、被写体が小型で高濃度の乳房の割合が高い国の国籍を有している場合（例えば、日本）の方が、大型で脂肪性の乳房の割合が高い国の国籍を有している場合（例えば、欧米諸国）よりも、強調の度合いが小さくなるように濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)が設定されている。これは、小型で高濃度の乳房に対して強調の度合いを大きくしすぎると、異常陰影等の注目部分だけでなく、乳腺等の構造物も強調してしまい、かえって観察に適さない画像となってしまうのを避けるためである。一方、撮影地域情報i_area（被写体の住所の情報）を画像の撮影時において適用された撮影ガイドラインの適用地域とみなしており、撮影ガイドラインには、撮影時の放射線量が規定されているので、放射線量がより少なく規定されている地域（例えば、日本を基準とした場合の欧州）ほど、強調の度合いがより小さくなるように濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)が設定されている。すなわち、撮影時の放射線量が少ないほど、画像中のノイズが多くなるので、ノイズを強調してしまうことによって観察に適さない画像となってしまうことを防止するために強調の度合いが小さくして、ノイズが強調されにくくしているのである。
【０１１３】
最後に、周波数強調処理部６６が、決定された濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)を加算信号に乗じたものを原画像信号Ｓorgに加算して、処理済画像信号Ｓprocを得る。
【０１１４】
以上、高周波成分強調手段６０が行う処理を数式化すると、次式(12)のようになる。  
【数１３】
2005052295.tif 000015
【０１１５】
表示手段９２は、処理済画像信号Ｓprocによる画像を表示する。この結果、表示される画像は、空間周波数の高い成分のうち、コントラストの小さな微細信号は強調され、コントラストの大きなエッジ部は強調度が抑制されたものとなる。
【０１１６】
以上のように本発明の第３の実施形態となる画像処理装置Ｃは、撮影地域情報取得手段１０が、被写体を表す医用放射線画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報i_areaを、被写体地域属性取得手段２０がその被写体の国籍または人種を特定しうる被写体地域属性情報p_areaを取得し、高周波成分強調手段６０の濃度依存強調係数決定部６５が、取得されたこれらの情報に基づいて濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)を決定し、高周波成分強調手段６０が、決定された濃度依存強調係数αh(p_area,i_area,Ｓorg)に基づいて、空間周波数の高い成分のうち、コントラストの小さな微細信号を強調し、コントラストの大きなエッジ部は強調度が抑制する画像処理を行う。したがって、診断者が診断者毎または画像毎に処理レベルを調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍または人種に起因する診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に資する。
【０１１７】
次に、本発明の第４の実施形態となる画像処理装置Ｄについて説明する。
【０１１８】
本発明の第４の実施形態となる画像処理装置Ｄは、医用画像診断システム１０４の一部をなすものである（図１３参照）。図１３に示すように、医用画像診断システムは、乳房の医用放射線画像（以下、マンモグラフィ）の画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報i_areaを取得する撮影地域情報取得手段１０と、マンモグラフィの画像信号（以下、原画像信号）Ｓorgを被写体の国籍または人種を特定しうる被写体地域属性情報p_areaと関連づけて記憶する記憶手段９１と、記憶手段９１から被写体地域属性情報p_areaを取得する被写体地域属性情報取得手段２０と、被写体地域属性情報取得手段２０によって取得された被写体地域属性情報p_areaと関連づけられた原画像信号Ｓorgを記憶手段９１から読み込み、両取得手段によって取得された両情報に基づいて決定された抑制度で原画像信号中のノイズ成分の除去処理を行った画像信号Ｓprocを生成するノイズ除去手段７０と、この画像信号Ｓprocを可視像として表示する表示手段９２とを備えている。
【０１１９】
また、図１４に示すように、ノイズ除去手段７０は、原画像信号Ｓorgから原画像の複数の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す帯域制限画像信号Ｓbpk(k=1〜n)を作成する帯域制限画像信号作成部７１と、帯域制限画像信号Ｓbpkに基づいて、画像中のノイズ成分を表すノイズ信号Ｓ1を作成するノイズ信号作成部７２と、撮影地域情報取得手段１０が取得した撮影地域情報i_areaと被写体地域属性情報取得手段２０が取得した被写体地域属性情報p_areaとに基づいてノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)を決定するノイズ強調係数決定部７３と、このノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)をノイズ信号作成部７２で作成されたノイズ信号Ｓ1に乗じたものを原画像信号Ｓorgに加算することにより、原画像信号Ｓorgからノイズを除去した処理済み画像信号Ｓprocを得るノイズ除去処理部７４とからなる。
【０１２０】
ここで、撮影地域情報取得手段１０、被写体地域属性情報取得手段２０、ノイズ除去手段７０は、画像処理サーバに実装されている。
【０１２１】
記憶手段９１は、マンモグラフィの画像データと、被写体である患者の国籍等の情報やその画像の撮影条件等についての情報とを関連づけて記憶し、これらの情報を検索キーとして検索可能となっているデータベースを備えた、大容量外部記憶装置を有するサーバ・コンピュータ（以下、画像管理サーバ）に実装されている。
【０１２２】
表示手段９２は、高精細液晶ディスプレイを有するパーソナル・コンピュータ（以下、クライアントＰＣ）に実装されている。
【０１２３】
画像処理サーバと、画像管理サーバ、クライアントＰＣ、さらに、マンモグラフィを撮影、取得する画像撮影・読取装置は、ネットワークを介して通信可能となっている。
【０１２４】
次に、この医用画像診断システムが行う処理について説明する。
【０１２５】
まず、画像処理サーバを、被写体地域属性情報取得手段２０、ノイズ除去手段７０として機能させるためのソフトウェアのインストール時に、インストーラの一部として実行される撮影地域情報取得手段１０が、この画像処理サーバのＯＳが管理している言語設定情報を取得し、取得した言語設定情報を撮影地域情報i_areaとして設定ファイルに書き込む。
【０１２６】
ノイズ除去手段７０の帯域制限画像信号作成部７１は、図１４に示すように原画像を表すデジタルの原画像信号Ｓorgを記憶手段９１から読み込み、ローパスフィルタ７１ａによりフィルタリング処理を行う。ここでは、１次元ガウス分布に略対応したフィルタを用いて、原画像信号Ｓorg に対して１画素おきにフィルタリング処理を行い、低解像度画像信号Ｓｌ1を得る。以下、低解像度画像信号Ｓｌk（k=1〜n-1）に対して１画素おきにフィルタリング処理を行い、低解像度画像信号Ｓｌk+1を順次得る。このようにしてｎ個の低解像度画像信号Ｓｌk（k=1〜n）を生成する。この低解像度画像信号Ｓｌkは、原画像に対してサイズが１／２2kとなっている。
【０１２７】
次に、これらの低解像度画像信号Ｓｌkに対して補間演算処理を行う（図１４の７１ｂ）。ここでは、前記のフィルタに対応したガウス信号を補間係数として用いて、低解像度画像信号Ｓｌkに対して３×２k−１の長さのフィルタを作成し、低解像度画像信号Ｓｌkの各画素の間に値が０の画素を１個ずつ補間することにより、１段階高解像度の低解像度画像信号Ｓｌk-1（ただし、Ｓｌ0＝Ｓorgとする）と同一画素数となるように拡大してボケ画像信号Ｓuskを得る。そして、上記のようにして作成されたボケ画像信号Ｓuskを、対応する画素数を有する低解像度画像信号Ｓｌk-1から減算して、帯域制限画像信号Ｓbpk（k=1〜n）を得る（図１４の７１ｃ）。
【０１２８】
次に、ノイズ信号作成部７２が帯域制限画像信号Ｓbpkから帯域制限ノイズ信号Ｓbnkを分離する処理を行う（図１４の７２ａ）。具体的には、図１５に示すように、アイリスフィルタを用いた処理により、帯域制限画像信号Ｓbpkから勾配ベクトル群の集中度の値Ｃ（式(４)）を算出し（図１５の72a-1）、算出された集中度の値Ｃに基づき、平滑化されたエッジ成分のみを抽出する空間フィルタのフィルタ係数を設定し（図１５の72a-2）、設定された空間フィルタにより、帯域制限画像信号Ｓbpkに対してフィルタリング処理を施してフィルタ処理済み帯域制限画像信号Ｓbfkを出力し（図１５の72a-3）、帯域制限画像信号Ｓbpkからフィルタ処理済み帯域制限画像信号Ｓbfkを減算して帯域制限ノイズ信号Ｓbnkを算出する（図１５の72a-4）。
【０１２９】
なお、このアイリスフィルタを用いた処理は、第１の実施形態のアイリスフィルタ処理部４１の行う処理と同様である。
【０１３０】
また、集中度の値Ｃに基づき設定される空間フィルタは、集中度の値Ｃが大きいほど注目画素が画像中におけるエッジ上に位置するものとして大きな重み付けとし、集中度の値Ｃが小さいほど注目画素がエッジ以外に部分に存在するものとして小さな重み付けとしたものである。具体的には、まず集中度の値Ｃが所定の閾値よりも高い画素の値を１、所定の閾値以下の画素の値を０とする２値化処理を行い、エッジ成分とそれ以外の成分との分離を行う。ここで、基本となる空間フィルタをＦ０とし、この空間フィルタＦ０が３×３の平滑化フィルタであり、そのフィルタ係数が図１６（ａ）に示すものであるとすると、集中度Ｃの２値化結果に応じてフィルタＦ０のフィルタ係数が重み付けされて帯域制限画像信号Ｓbpkに対して施す空間フィルタＦ１のフィルタ係数が設定される。すなわち、ある注目画素がエッジ成分上にあり、この注目画素を中心とする３×３の範囲の集中度Ｃ（２値化後）が図１６（ｂ）に示すものであった場合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１６（ｃ）に示すものとなる。また、ある注目画素がエッジ成分以外の部分にあり、注目画素を中心とする３×３の範囲の集中度Ｃが図１６（ｄ）に示すものであった場合、空間フィルタＦ１のフィルタ係数は図１６（ｅ）に示すものとなる。したがって、この空間フィルタＦ１により帯域制限画像信号Ｓbpkを平滑化すると、エッジ成分はぼかされることなく、それが存在する方向に対してぼかされることとなる。また、エッジ成分以外の成分は値が０とされることとなる。したがって、算出された帯域制限ノイズ信号Ｓbnkは、フィルタ処理済み帯域制限画像信号Ｓbfkが平滑化されているため、帯域制限画像信号Ｓbpkに含まれるノイズ成分を表すものとなる。とくに、フィルタ処理済み帯域制限画像信号Ｓbfkはエッジ成分が存在する方向に平滑化されているため、求められた帯域制限ノイズ信号Ｓbnkにはエッジ上におけるノイズも含まれることとなる。
【０１３１】
このようにして帯域制限画像信号Ｓbpkから帯域制限ノイズ信号Ｓbnkを分離した後、帯域制限ノイズ信号Ｓbnkのうち、最低解像度の帯域制限ノイズ信号Ｓbn(n)をノイズ信号Ｓnするとともに、ノイズ信号Ｓnが１段階高解像度の帯域制限ノイズ信号Ｓbnn-1と同一画素数となるように、図１４の７１ｂと同様の補間処理を行い（図１４の７２ｂ）、拡大ノイズ信号Ｓn′を得る。そして、帯域制限ノイズ信号Ｓbnn-1と拡大ノイズ信号Ｓn′とを加算処理し（図１４の７２ｃ）、ノイズ信号Ｓn-1を得る。さらに、同様にして、ノイズ信号Ｓkの補間処理による拡大ノイズ信号Ｓk′の取得（図１４の７２ｂ）、および拡大ノイズ信号Ｓk′と帯域制限ノイズ信号Ｓbnk-1との加算によるノイズ信号Ｓk-1の取得（図１４の７２ｃ）を繰り返し行って、最終的に最高解像度のノイズ信号Ｓ1を得る。
【０１３２】
一方、被写体地域属性情報取得手段２０は、帯域制限画像信号作成部７１が読み込んだ原画像信号Ｓorgと関連づけられた患者の国籍に関する情報（被写体地域属性情報p_area）を記憶手段９１から読み込み、ノイズ強調係数決定部７３に引き渡す。
【０１３３】
ノイズ強調係数決定部７３は、設定ファイルから撮影地域情報i_areaを読み込み、被写体地域属性情報p_areaと撮影地域情報i_areaとを検索キーとして強調係数決定テーブルを参照し、原画像信号Ｓorgに応じたノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)を決定する。
【０１３４】
ここで、強調係数決定テーブルの設定内容について説明する。強調係数決定テーブルは、以下の２つの観点を総合して、被写体地域属性情報毎、撮影地域情報毎に原画像信号Ｓorgに応じたノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)が求められるように設定されている。まず、被写体の国籍毎に、小型で高濃度の乳房の割合が高いのか、大型で脂肪性の乳房の割合が高いのかについて特定し、被写体が小型で高濃度の乳房の割合が高い国の国籍を有している場合（例えば、日本）の方が、大型で脂肪性の乳房の割合が高い国の国籍を有している場合（例えば、欧米諸国）よりも、ノイズの強調の度合いが小さくなるようにノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)が設定されている。これは、小型で高濃度の乳房に対して強調の度合いを大きくしすぎると、ノイズだけでなく、乳腺等の構造物も強調してしまい、かえって観察に適さない画像となってしまうのを避けるためである。一方、撮影地域情報i_area（ＯＳの言語設定情報）を画像の撮影時において適用された撮影ガイドラインの適用地域とみなしており、撮影ガイドラインには撮影時の放射線量が規定されているので、放射線量がより少なく規定されている地域（例えば、日本を基準とした場合の欧州）ほど、ノイズの強調の度合いがより大きくなるようにノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)が設定されている。すなわち、撮影時の放射線量が少ないほど画像中のノイズが多くなるので、ノイズを多く除去できるようにしているのである。
【０１３５】
最後に、ノイズ除去処理部７４が、下記の式（13）に示すように、決定されたノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)を最高解像度のノイズ信号Ｓ1に乗じたものを原画像信号Ｓorgから減算して処理済み画像信号Ｓprocを得る。  
【数１４】
2005052295.tif 000016
【０１３６】
表示手段９２は、処理済画像信号Ｓprocによる画像を表示する。この結果、表示される画像は、ノイズが除去されたものとなる。
【０１３７】
以上のように本発明の第４の実施形態となる画像処理装置Ｄは、撮影地域情報取得手段１０が、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、被写体を表す医用放射線画像の撮影時に適用された撮影ガイドラインを特定しうる撮影地域情報i_areaを、被写体地域属性取得手段２０が、処理対象の画像毎に、その被写体の国籍または人種を特定しうる被写体地域属性情報p_areaを取得し、ノイズ除去手段７０のノイズ強調係数決定部７３が、取得されたこれらの情報に基づいてノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)を決定し、ノイズ除去手段７０が、決定されたノイズ強調係数βn(p_area,i_area,Ｓorg)に基づいて、画像中のノイズを除去する画像処理を行う。したがって、診断者が診断者毎または画像毎に処理レベルを調整しなくても、撮影ガイドラインに規定される撮影時の放射線量の地域差や被写体の国籍または人種に起因する診断部位の特性の相違に応じた適切な画像処理を行うことが可能になり、診断者の診断効率や診断能の向上に資する。
【０１３８】
また、撮影地域情報取得手段１０が、本発明の画像処理プログラムのインストール時に、処理対象となる画像に共通の撮影地域情報areaを取得するので、この情報の取得を１度だけ行えばよくなり、効率的である。
【０１３９】
次に、本実施形態に対して、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で変更を加えた例を説明する。
【０１４０】
まず、本発明による画像処理装置、または本発明による画像処理プログラムをインストールしたコンピュータ（以下、画像処理装置等）が取得する地域情報の種類と、本発明による画像処理装置等が行う画像処理の内容との組合せは、上記の４パターンに限定されるものではなく、任意の組合せによる実施形態が考えられる。
【０１４１】
また、画像処理装置Ａ，Ｂに被写体地域属性情報取得手段２０を付加してもよいし、撮影地域情報取得手段１０を被写体地域属性情報取得手段２０に置き換えてもよい。画像処理装置Ｃ，Ｄについても、撮影地域情報取得手段１０を取り除き、被写体地域属性情報２０のみから濃度依存強調係数やノイズ強調係数を決定するようにしてもよいし、逆に、被写体地域属性情報２０を取り除いてもよい。
【０１４２】
被写体地域属性情報取得手段２０をインストーラの一部分として構成し、ＯＳの言語設定情報や本発明のプログラムの対応言語の情報を、インストール時に取得して、設定ファイルに書き込むようにし、これを処理対象の全画像に共通の情報としてもよい。
【０１４３】
撮影地域情報取得手段１０や被写体地域属性情報取得手段２０をインストーラの一部分として構成する場合、インストール時に、ユーザに撮影地域情報や被写体地域属性情報の選択・入力を促す画面を表示するようにし、選択・入力された情報を取得するようにしてもよい。また、このような画面を本発明による画像処理装置の起動時に表示するようにしてもよい。さらに、このような画面表示を行わず、直接設定ファイルの内容を更新できるようにしてもよい。このように、撮影地域情報や被写体地域属性情報を更新する手段があれば、撮影地域情報が撮影時の撮影ガイドラインに正しく対応していない場合や、被写体地域属性情報が診断部位の特性に正しく対応していない場合にも、適切な画像処理が行われるように、画像処理のレベルを調整することができ、効果的である。また、撮影地域情報や被写体地域属性情報を更新する手段の代わりに、画像処理のレベルを直接設定する手段を設けても同様の効果が得られる。
【０１４４】
本実施形態では、各手段を複数のコンピュータに分散させて実装しているが、これらの一部または全部を１台のコンピュータに実装するようにしてもよい。これは小規模なシステムの場合に有効である。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本発明の第１の実施形態となる画像処理装置Ａを含むコンピュータ支援画像診断システムの構成を示すブロック図
【図２】アイリスフィルタ処理における勾配ベクトルを算出するマスクを示す図
【図３】輪郭形状が適応的に変化するように設定されたアイリスフィルタを示す概念図
【図４】モフォロジー演算処理に用いられる構造要素の概念を表す図
【図５】モフォロジー演算処理の基本的な作用を説明するグラフ
【図６】本発明の第２の実施形態となる画像処理装置Ｂを含む医用画像診断システムの構成を示すブロック図
【図７】画像処理装置Ｂの石灰化強調手段の構成の詳細を示すブロック図
【図８】第１の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図９】第２の変換テーブルを表す関数のグラフ
【図１０】本発明の第３の実施形態となる画像処理装置Ｃを含む医用画像診断システムの構成を示すブロック図
【図１１】画像処理装置Ｃの高周波成分強調手段の構成の詳細を示すブロック図
【図１２】高周波成分強調手段の変換部における帯域制限画像信号の変換処理の一例を表す図
【図１３】本発明の第４の実施形態となる画像処理装置Ｄを含む医用画像診断システムの構成を示すブロック図
【図１４】画像処理装置Ｄのノイズ除去手段の構成の詳細を示すブロック図
【図１５】ノイズ除去手段のノイズ信号作成部の構成の詳細を示すブロック図
【図１６】空間フィルタの算出を説明するための図
【符号の説明】
【０１４６】
１０  撮影地域情報取得手段
２０  被写体地域属性情報取得手段
３０  検出レベル決定手段
４０  異常陰影候補領域検出手段
４１  アイリスフィルタ処理部
４２  モフォロジーフィルタ処理部
５０  石灰化強調手段
５１  第１のローパスフィルタ処理部
５２  モフォロジーフィルタ処理部
５３  第１の強調係数決定部
５４  石灰化強調処理部
５５  第２のローパスフィルタ処理部
５６  第２の強調係数決定部
５７  中間周波数帯域強調部
６０  高周波成分強調手段
６１  ボケ画像信号作成部
６２  帯域制限画像信号作成部
６３  変換部
６４  加算部
６５  濃度依存強調係数決定部
６６  周波数強調処理部
７０  ノイズ除去手段
７１  帯域制限画像信号作成部
７２  ノイズ信号作成部
７３  ノイズ強調係数決定部
７４  ノイズ除去処理部
９１  記憶手段
９２  表示手段
９３  局所画像処理手段
９４  全体画像処理手段
１０１  本発明の第１の実施形態を含むコンピュータ支援画像診断システム
１０２  本発明の第２の実施形態を含む医用画像診断システム
１０３  本発明の第３の実施形態を含む医用画像診断システム
１０４  本発明の第４の実施形態を含む医用画像診断システム
Ａ  本発明の第１の実施形態となる画像処理装置
Ｂ  本発明の第２の実施形態となる画像処理装置
Ｃ  本発明の第３の実施形態となる画像処理装置
Ｄ  本発明の第４の実施形態となる画像処理装置
【図１】
2005052295.tif 000017
【図２】
2005052295.tif 000018
【図３】
2005052295.tif 000019
【図４】
2005052295.tif 000020
【図５】
2005052295.tif 000021
【図６】
2005052295.tif 000022
【図７】
2005052295.tif 000023
【図８】
2005052295.tif 000024
【図９】
2005052295.tif 000025
【図１０】
2005052295.tif 000026
【図１１】
2005052295.tif 000027
【図１２】
2005052295.tif 000028
【図１３】
2005052295.tif 000029
【図１４】
2005052295.tif 000030
【図１５】
2005052295.tif 000031
【図１６】
2005052295.tif 000032