(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後の複数のコントラスト画像とを発生する撮影部と、
前記マスク画像と前記複数のコントラスト画像とを記憶する画像記憶部と、
前記マスク画像と前記複数のコントラスト画像の一とから関心領域を設定する領域設定部と、
前記関心領域に限局して前記マスク画像と前記一のコントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出するピクセルシフト量検出部と、
前記検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトして前記一のコントラスト画像と引き算するとともに、前記一のコントラスト画像の後に発生した他のコントラスト画像と前記マスク画像との引き算処理に際して前記一のコントラスト画像を用いて検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトする引き算処理部とを具備することを特徴とする画像撮影装置。
【請求項２】
造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより発生された造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後の複数のコントラスト画像とを記憶する画像記憶部と、
前記マスク画像と前記複数のコントラスト画像の一とから関心領域を設定する領域設定部と、
前記関心領域に限局して前記マスク画像と前記一のコントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出するピクセルシフト量検出部と、
前記検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトして前記一のコントラスト画像と引き算するとともに、前記一のコントラスト画像の後に発生した他のコントラスト画像と前記マスク画像との引き算処理に際して前記一のコントラスト画像を用いて検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトする引き算処理部とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記領域設定部は、前記マスク画像と前記コントラスト画像とのサブトラクション画像から同定されるモーションアーチファクトの発生している領域を前記関心領域として設定す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】
前記領域設定部は、前記マスク画像と前記コントラスト画像とのサブトラクション画像から同定される造影領域以外の非造影領域を前記関心領域として設定す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５】
前記領域設定部は、前記マスク画像と前記コントラスト画像とのサブトラクション画像から同定されるモーションアーチファクトの発生している領域から、前記マスク画像と前記コントラスト画像とのサブトラクション画像から同定される造影領域を除外した領域を前記関心領域として設定す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６】
前記領域設定部は、前記サブトラクション画像上に前記造影剤と逆極性で現れる領域を前記モーションアーチファクトの発生している領域として設定することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域設定部は、前記抽出されたモーションアーチファクトの発生している領域の中で、頭頂方向及び側面方向に相当する部分を除外することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記領域設定部は、前記抽出されたモーションアーチファクトの発生している領域の中で、頭蓋底に相当する部分を除外することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記逆極性で現れる画素の画素値総和を画素ごとに計算する手段と、
前記画素値総和の分布から閾値処理により抽出した領域を前記関心領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記逆極性で現れる画素の最大絶対値を画素ごとに特定する手段と、
前記最大絶対値の分布から閾値処理により抽出した領域を前記関心領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記逆極性で現れる画素の画素値が第１閾値を超過する頻度を画素ごとに計算する手段と、
前記頻度の分布から第２閾値による閾値処理により抽出した領域を前記関心領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記領域設定部は、前記閾値処理により抽出された領域を所定距離又は所定率で拡張する手段を有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記領域設定部は、前記閾値処理により抽出された領域から所定範囲を除去する手段を有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として造影剤と同じ極性で現れる画素の画素値総和を画素ごとに計算する手段と、
前記画素値総和の分布から閾値処理により抽出した領域を前記造影領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として造影剤と同じ極性で現れる画素の最大絶対値を画素ごとに特定する手段と、
前記最大絶対値の分布から閾値処理により抽出した領域を前記造影領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記領域設定部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として造影剤と同じ極性で現れる画素の画素値が第１閾値を超過する頻度を画素ごとに計算する手段と、
前記頻度の分布から第２閾値による閾値処理により抽出した領域を前記造影領域として設定する手段とを有することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記ピクセルシフト量検出部は、
前記複数のコントラスト画像を複数のフレーム群に区分するフレーム群区分手段と、
前記フレーム群ごとにピクセルシフト量を検出するピクセルシフト量検出手段とを有す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１８】
前記フレーム群区分手段は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像ごとに前記造影剤と逆極性で現れる画素値総和を計算する手段と、
前記画素値総和の変化から前記フレーム群の区分位置を決定する手段とを有することを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記フレーム群区分手段は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像ごとに前記造影剤と逆極性で現れる画素値が第１閾値を超過する画素数を計算する手段と、
前記画素数の変化から前記フレーム群の区分位置を決定する手段とを有することを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記ピクセルシフト量検出手段は、前記フレーム群区分手段により前記複数のサブトラクション画像からＬフレーム目からＮフレーム目までを一のフレーム群として決定した場合、Ｌフレーム目からＮフレーム目まで前記サブトラクション画像ごとに画素値総和を計算し、前記画素値総和の平均値又は中間値に最も近い画素値総和を有するフレームを特定するとともに、前記特定されたフレームに対応するコントラスト画像と前記マスク画像との間で検出したピクセルシフト量を、前記Ｌフレーム目からＮフレーム目までの前記コントラスト画像各々に対して共通に設定することを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記ピクセルシフト量検出手段は、
（Ｌ−１）フレーム目の画像とＬフレーム目の画像とをフレーム群を区切りとして判断したとき、Ｌフレーム目のサブトラクション画像で逆極性として表れる画素値の総和と、前記Ｌフレーム以降のサブトラクション画像で逆極性として表れる画素値の総和との差異を算出する手段と、
前記差異が所定の閾値を超過したフレームがＮフレームであるとき、前記Ｌフレーム目のコントラスト画像で検出したピクセルシフト量を、前記Ｌフレームから（Ｎ−１）フレームまでのコントラスト画像各々に対して共通に設定することを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記コントラスト画像ごとに、ピクセルシフト処理の要否を判断する判断部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記判断部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記造影剤と逆極性で現れる画素の画素値総和を前記サブトラクション画像ごとに計算する手段と、
前記画素値総和と所定の閾値との比較結果に従って前記ピクセルシフト処理の必要なコントラスト画像を特定する手段とを有することを特徴とする請求項２０記載の画像処理装置。
【請求項２４】
前記判断部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記造影剤と逆極性で現れる画素の画素値が第１閾値を超過する頻度を前記サブトラクション画像ごとに計算する手段と、
前記頻度と第２閾値との比較結果に従って前記ピクセルシフト処理の必要なコントラスト画像を特定する手段とを有することを特徴とする請求項２２記載の画像処理装置。
【請求項２５】
前記判断部は、
前記マスク画像と複数のコントラスト画像との間の複数のサブトラクション画像を対象として前記造影剤と逆極性で現れる画素の画素値総和を前記サブトラクション画像ごとに計算する手段と、
前記複数のサブトラクション画像を対象として前記逆極性で現れる画素の画素値が第１閾値を超過する頻度を前記サブトラクション画像ごとに計算する手段と、
前記画素値総和と第２閾値との比較結果と、前記頻度と第３閾値との比較結果とに従って前記ピクセルシフト処理の必要なコントラスト画像を特定する手段とを有することを特徴とする請求項２２記載の画像処理装置。
【請求項２６】
造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより発生された造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後の複数のコントラスト画像の一とから関心領域を設定する手段と、
前記抽出された関心領域に限局して前記マスク画像と前記一のコントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出する手段と、
前記検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトして前記一のコントラスト画像と引き算するとともに、前記一のコントラスト画像の後に発生した他のコントラスト画像と前記マスク画像との引き算処理に際して前記一のコントラスト画像を用いて検出されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像をシフトする手段とをコンピュータに実現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、被検体に造影剤を注入し、その注入前後の画像間でサブトラクション処理を行う画像診断装置、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
頭部のＤＳＡ検査を行う際、患者は急激な造影剤注入によって酸素不足となり、灼熱痛が起こることがある。この灼熱痛によって患者が動いてしまい、サブトラクション画像（ＤＳＡ画像ともいう）上でモーションアーチファクトが発生する。このような場合ピクセルシフトをマニュアルで、もしくはＲＯＩを指定してセミオートで行う。
【０００３】
モーションアーチファクトの出方は一様ではなく、フレーム毎に変化することも多い。このような場合フレーム毎にピクセルシフトを行う必要がある。またモーションアーチファクトを起こし易い患者もあり、多くのシリーズ（１回の造影で動画として収集する画像群）で補正を行うことも少なくない。このような背景からオートピクセルシフトであろうと、補正を行うのにかなりの労力を要する。
【特許文献１】特開２００４−１１２４６９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、造影剤注入前後の画像間で引き算処理を行う際に生じる主に被検体の体動に起因するモーションアーチファクトを軽減するためのピクセルシフト処理に対する操作者の作業負担を軽減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１局面において、画像診断装置は、造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより発生された造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後のコントラスト画像とを発生する撮影部と、前記マスク画像と前記コントラスト画像とを記憶する画像記憶部と、前記マスク画像と前記コントラスト画像とから関心領域を設定する領域設定部と、前記関心領域に限局して前記マスク画像と前記コントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出するピクセルシフト量検出部と、前記同定されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像と前記コントラスト画像と少なくとも一方をシフトして引き算する引き算処理部とを具備する。  
本発明の第２局面において、画像処理装置は、造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより発生された造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後のコントラスト画像とを記憶する画像記憶部と、前記マスク画像と前記コントラスト画像とから関心領域を抽出する領域抽出部と、前記抽出された関心領域に限局して前記マスク画像と前記コントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出するピクセルシフト量検出部と、前記同定されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像と前記コントラスト画像と少なくとも一方をシフトして引き算する引き算処理部とを具備する。  
本発明の第３局面において、プログラムは、造影剤注入の前後にわたって被検体を撮影することにより発生された造影剤注入前のマスク画像と造影剤注入後のコントラスト画像とから関心領域を抽出する手段と、前記抽出された関心領域に限局して前記マスク画像と前記コントラスト画像との間のピクセルシフト量を検出する手段と、前記同定されたピクセルシフト量に従って前記マスク画像と前記コントラスト画像と少なくとも一方をシフトして引き算する手段とをコンピュータに実現させる。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、造影剤注入前後の画像間で引き算処理を行う際に生じる主に被検体の体動に起因するモーションアーチファクトを軽減するためのピクセルシフト処理の自動化を実質的に図って、それにより操作者の作業負担を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面を参照して本発明を好ましい実施形態により説明する。なお、本発明は造影画像と非造影画像とを収集可能な画像診断装置を含んでいる。この種の画像診断装置としては、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング装置、さらにＰＥＴ，ＳＰＥＣＴが含まれ、そのいずれでも本発明に適用可能である。以下では、Ｘ線診断装置を例に説明する。
【０００８】
図１は本実施形態に係るＸ線診断装置の構成を示している。撮影部（画像収集部）２は、寝台天板４に載置された被検体Ｐを挟んで対向配置されたＸ線管１とＸ線検出器３とを有する。Ｘ線管１とＸ線検出器３は、図示しない支持機構に多軸回転及び移動自在に支持されるＣアーム５に保持される。Ｘ線検出器３は、シンチレータとフォトダイオードアレイとを有するフラットパネルデテクタ（ＦＰＤ）が採用される。しかし、Ｘ線検出器３は、イメージインテンシファイアとＴＶカメラとの組み合わせが採用されても良い。図示しないインジェクタが被検体Ｐに造影剤を自動注入するために寝台天板に併設される。Ｘ線検出器３から出力されるアナログの映像信号は、アナログディジタル変換器（Ａ／Ｄ）１３から画像処理装置１０に供給される。
【０００９】
画像処理装置１０は、アナログディジタル変換器１３とともに、制御部１１、撮影部２で発生され、アナログディジタル変換器１３でディジタル信号に変換されたＸ線画像データに対して高周波強調フィルタリングなどのフィルタリング処理を適用するフィルタリング処理部１４、フィルタリング処理前後のＸ線画像データを記憶する画像メモリ１５、Ｘ線画像データに対して画像拡大・移動などの処理を適用するアフィン変換部１６、コンソール（操作卓）１７、階調変換を行うルックアップテーブル（ＬＵＴ）１８、ＲＯＩ同定部１９、ピクセルシフト量検出部２０、ピクセルシフト処理部２１、サブトラクション処理部２２、ディジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）２３、ディスプレイ２５から構成される。
【００１０】
なお、造影剤注入の前後にわたって繰り返し撮影される複数のＸ線画像のうち、造影前、正確には造影剤が撮影領域に流入する前のＸ線画像をマスク画像、造影後、正確には造影剤が撮影領域に流入した後のＸ線画像をコントラスト画像と称して識別する。造影剤は血管注入されるので、コントラスト画像には、造影剤による濃度増強が現れた血管を主とする領域（造影領域）と、濃度変化の生じていない領域（非造影領域）とが混在する。一方、マスク画像には、造影領域は実質的に存在せず、非造影領域が支配する。
【００１１】
ＲＯＩ同定部１９は、造影前のマスク画像と造影後のコントラスト画像との間の主に体動に起因する位置ズレを解消するための移動量（ピクセルシフト量）を同定する処理（ピクセルシフト量検出処理）の処理対象領域（関心領域ＲＯＩという）を同定する。ピクセルシフト量検出部２０は、同定された関心領域ＲＯＩに限局して造影後のコントラスト画像と造影前のマスク画像との間の位置ズレ（ピクセルシフト量）を検出する。サブトラクション処理部２１は、ピクセルシフト量に従って、マスク画像とコントラスト画像との少なくとも一方をシフトして引き算（サブトラクション）してサブトラクション画像（サブトラクション画像）を発生する。サブトラクション画像はディジタルアナログ変換器２３を介して又はダイレクトにディスプレイ２５に供給され、表示される。
【００１２】
以下、本実施形態によるマスク選択動作について説明する。  
造影撮影において、造影剤の注入の前後にわたって、Ｘ線撮影が繰り返される。実際的には、撮影開始とほぼ同時に造影剤を注入する。Ｘ線画像データが画像メモリ１５に蓄積されると、通常１フレーム目の画像がマスク画像とし、それ以降のフレームをコントラスト画像とされる。ＤＳＡ（ディジタルサブトラクションアンギオグラフィ）では典型的には、コントラスト画像からマスク画像を引き算する。サブトラクション画像は造影領域、つまり造影された血管領域が残されて強調された画像としてディスプレイ２５に表示される。造影剤を注入すると、特に頭部の検査では患者は急激な造影剤注入によって酸素不足となり、灼熱痛が起こることがある。この灼熱痛によって被検体が動いてしまうと、サブトラクション画像（ＤＳＡ画像ともいう）上でモーションアーチファクトが発生する。モーションアーチファクトが発生していると観察者が判断すると、モーションアーチファクト補正を行うためにピクセルシフトを実行する。図２に示すようにピクセルシフト処理には手動割合に応じて、制御部１１の制御のもとで、マニュアル（手動）、セミオート（半自動）、オート（自動）の３種類用意されている。
【００１３】
マニュアルでは、コンソール１７を介して、[Manual]と表記されたマニュアルボタンをオンすると、ボタンが引っ込んだ状態となる。その状態の間、コンソール１７及びピクセルシフト処理部２１によるマニュアルピクセルシフト処理機能が有効となる。このボタンをもう一度押すとボタンは元のように出っ張った状態となり、マニュアルピクセルシフト処理機能は無効となる。有効の間は、コントラスト画像を固定した状態で、キーボードの上下左右キー（↑、↓、→、←）を操作してマスク画像を対応する方向にシフトして、その結果を元にピクセルシフト処理部２１でシフトされたマスク画像と、コントラスト画像とがサブトラクション処理部２２で引き算され、サブトラクション画像が発生され、ディスプレイ２５の画像領域に表示される。また画面上のマニュアルボタンの横にあるボタンを押して同様のことができる。さらにマウスを画像領域に移動し、画像領域内で右マウスボタンを押しながらマウスを動かすことでマスク画像を対応する方向にシフトして、その結果を元にサブトラクション画像を表示することができる。最適なシフト量となったら、このシフト量を確定するために[Execute]と表記された実行キーを押す。この実行キーの操作により、表示中のフレームはこの後確定したシフト量を適用した結果を元に表示されることとなる。さらにこの後のフレーム全てに当該シフト量を適用するため、適用キーを押す。この適用キーの操作により、表示中のフレームより後のフレームは全て、この後確定したシフト量を適用した結果を元に表示されることとなる。
【００１４】
セミオートでは、[Semi-Auto]と表記されたセミオートボタンをオンすると、ボタンが引っ込んだ状態となる。その状態の間セミオートピクセルシフト処理機能が有効となる。このボタンをもう一度押すとボタンは元のように出っ張った状態となり、セミオートピクセルシフト処理機能は無効となる。セミオートピクセルシフト処理機能が有効になると、先ずは関心領域ＲＯＩを示すマークがサブトラクション画像上に表示される。このＲＯＩマークは矩形、円形などの形が選択可能で、円形がＲＯＩマークで選択されていると円のＲＯＩマークがサブトラクション画像上に表示される。このＲＯＩマークは一般的な図形描画機能と同様のユーザインタフェースで移動したり、拡大・縮小したりすることができる。このＲＯＩマークをアーチファクトが発生している領域を含むように設定し、ピクセルシフト量を検出するために実行キーを押す。実行キーが押されると、ＲＯＩ内でマスク画像を少しずつ上下左右にシフトしながら相関演算を行って、相関が最も高くなる移動量を最適なシフト量として同定し、そのシフト量を元にサブトラクション画像を表示することができる。さらにこの後のフレーム全てに当該シフト量を適用するため、適用キーを押す。この適用キーの操作により、表示中のフレームより後のフレームは全て、この後確定したシフト量を適用した結果を元に表示されることとなる。
【００１５】
オートでは、オートボタンをオンするとボタンが引っ込んで処理を開始する。処理が完了すると元の状態となる。処理の具体的フローを図３に示す。今、（Ｍ＋１）フレームのＸ線画像を収集し、１枚をマスク画像、Ｍ枚をコントラスト画像として、Ｍ枚のサブトラクション画像を表示するケースについて説明する。ここでマスク画像はデフォルトで設定されたフレームとし、通常、撮影開始後最初に収集した第一フレームがマスク画像として設定される。
【００１６】
制御部１１の制御のもと、画像メモリ１５から撮影順に従って順番に読み出されたコントラスト画像がマスク画像とサブトラクション処理部２２で引き算され、サブトラクション画像が次々と生成されて連続的にディスプレイ２５に表示される。観察者が、表示されたサブトラクション画像でモーションアーチファクトが多いと判断すると、そのサブトラクション画像が表示された時点でコンソール１７を介してオートボタンを押す。今そのフレームをサブトラクション画像のｋ番目のフレームとして説明する。オートボタンが押されるとまずはＲＯＩ同定部１９により関心領域ＲＯＩが同定され、続いて、ピクセルシフト量検出部２０でその関心領域ＲＯＩに限局した処理によりピクセルシフト量が同定され、さらに、同定されたピクセルシフト量にしたがってピクセルシフト処理部２１でマスク画像がピクセルシフトされ、最後にサブトラクション処理部２２でコントラスト画像と、ピクセルシフトされたマスク画像との引き算によりサブトラクション画像が発生される。以下に各ステップの内容を詳細に説明する。
【００１７】
ＲＯＩ同定部１９によるＲＯＩ同定ステップＳ０１では、サブトラクション画像を用いてアーチファクト強度Ｅp(i,j)を以下のように求める。
【数１】
0005161427.tif 000002
【００１８】
Ｓk(i,j)はｋフレーム目のサブトラクション画像、ｆ(x)は以下のように定義する。
【数２】
0005161427.tif 000003
【００１９】
上記結果を元にＥp(i,j)＞Ｅであれば、そのピクセルを注目領域として登録する。ここでＥは予め決められる閾値である。
【００２０】
つまり、造影剤（マイナス極性）と逆極性（典型的にはプラス極性であり、ここではゼロも含むとする）で現れる画素の画素値が画素ごとにＭ枚のサブトラクション画像にわたって総和され、その値がアーチファクト強度Ｅp(i,j)として計算される。アーチファクト強度Ｅp(i,j)が閾値Ｅを超過する画素群が一次的な関心領域ＲＯＩとして決定される。サブトラクション処理により造影剤と逆極性で現れる画素は、そのほとんどが体動に起因する。体動は、サブトラクション処理を通じて、造影剤と同極性の画素と、造影剤と逆極性の画素とを発生させる。造影剤と同極性で現れる画素を、その原因が造影剤なのか、体動なのかを区別することはエラーが発生しやすい。しかし、サブトラクション処理により造影剤と逆極性で現れる画素は、その原因のほとんどが体動である。よって造影剤と逆極性で現れる画素を抽出することは、体動の影響を受けた領域を特定する精度が高い。
【００２１】
一次的に決定された関心領域ＲＯＩの内、一定範囲外にある領域は除外して、二次的な関心領域ＲＯＩとして決定する。これは臨床的に注目する領域は一般的に画像中心部付近にあり、この領域でのモーションアーチファクトが一番の問題となるからである。ここでは図４に示すように画像全体の０．７Ｎ×０．７Ｎ以外の領域を注目領域外として、その範囲外にある一次的な関心領域ＲＯＩから除去する。つまり、一次的な関心領域ＲＯＩと、画像全体の０．７Ｎ×０．７Ｎの局所領域とのアンド領域を、二次的な関心領域ＲＯＩとして登録する。
【００２２】
さらに二次的な関心領域ＲＯＩを上下左右に一定範囲拡張して（膨脹処理）、最終的な関心領域ＲＯＩを決定する。以下、最終的な関心領域ＲＯＩを単に関心領域ＲＯＩという。膨脹処理はアーチファクトが起こっている領域の近くに、アーチファクトに関係する情報（例えばプラス極性（非造影）のアーチファクト領域の近くにマイナス極性（造影）のアーチファクトがある、もしくは閾値処理によってアーチファクトが過小評価されているなど）がある確率が高いからである。ここでは任意のピクセルに注目し、半径１０ピクセル以内にアーチファクト領域があれば、そのピクセルをアーチファクト領域とする。
【００２３】
さらに必要に応じて手動又は自動的に関心領域ＲＯＩから頭頂及び頭蓋底領域を除外するようにしても良い。なお、頭蓋底領域を除外するのではなく、逆に関心領域として抽出するようにしてもよい。
【００２４】
次にピクセルシフト量検出処理部２０によるピクセルシフト量検出処理ステップＳ０２では、同定された関心領域ＲＯＩに限局して、マスク画像上の同じ位置から一定範囲内のサーチ領域内で細かくマスク画像を移動させながらコントラスト画像の相関演算を繰り返し行う。その結果演算結果（相関係数）の一番低いところを対応位置と判定し、その位置への移動ベクトルをピクセルシフト量データとして記憶する。ここで相関演算は以下のように記述できる。
【数３】
0005161427.tif 000004
【００２５】
ここでＣｋ(i,j)、Ｍ(i+Δi,j+Δj)はそれぞれｋフレーム目のコントラスト画像、マスク画像である。Ｎは画像のマトリックスサイズ、(Δi,Δj)はシフトベクトルである。ＣR(Δi,Δj)は相関演算の結果であり、Δi,Δjをそれぞれ-Δ〜Δの間でシフトさせつつ相関演算結果を求め、それが最小となるシフトベクトルを位置ずれとして検出する。相関演算の範囲は-Δ〜Δで、演算のステップ（Δi,Δjのステップ）はδ毎である。またｒ(x)は以下のように定義する。
【数４】
0005161427.tif 000005
【００２６】
ここで(Δi0,Δj0)がＣR(Δi,Δj)が最小となるシフトベクトルであるとして以下の処理を説明する。ピクセルシフト処理部２１によるピクセルシフトのステップＳ０３ではマスク画像を(Δi0,Δj0)のベクトルをシフトする。サブトラクションのステップＳ０４では、コントラスト画像Ｃｋ(i,j)と、シフトしたマスク画像Ｍ(i+Δi0,j+Δj0)とをサブトラクションする。サブトラクション画像を順次表示する。
【００２７】
観察者が当該結果を了承し、実行ボタンを押すとサブトラクション画像の付随領域にｋフレーム目の最適ピクセルシフト量として(Δi0,Δj0)を登録する。登録されたピクセルシフト量は次回同一画像表示時に当該ピクセルシフト量を適用した結果を使用して表示する。観察者が当該結果を了承しない場合はキャンセルボタンを押すと当該結果は削除される（Ｓ０７）。観察者が当該結果を了承後、さらに後続フレームにも同じピクセルシフト量を適用する場合（Ｓ０６）は、ステップＳ０５で適用ボタンを押す。
【００２８】
（第１変形例）  
上記説明ではオートボタンを設けているが、図５に示すようにセミオートボタンで関心領域ＲＯＩが全体となっている場合にＲＯＩを自動抽出する本アルゴリズムを適用しても良い。
【００２９】
（第２変形例）  
第２変形例による処理手順を図６のフローチャートに示す。上述の説明では、表示フレームのみに対し、関心領域を最適化したが、Ｍ枚のコントラスト画像全体に対し、共通の最適な関心領域ＲＯＩを設定するようにしてもよい。
【００３０】
上述と同様に、オートでは、オートボタンをオンするとボタンが引っ込んで処理を開始する。処理が完了すると元の状態となる。今、Ｍ＋１の画像を収集し、１枚をマスク画像、Ｍ枚をコントラスト画像として、Ｍ枚のサブトラクション画像を表示するケースについて説明する。ここでマスク画像はデフォルトで設定されたフレームとし、通常第一フレームがマスク画像として設定される。まずＭ枚のサブトラクション画像を用いてＲＯＩを同定する。その後コントラスト画像毎にピクセルシフト量検出、検出したシフト量を元にしたマスク画像のピクセルシフト、コントラスト画像と補正マスク画像とのサブトラクションを実行する。これをコントラスト画像Ｍフレーム全てに対し、個別に実行する。次に各ステップの内容を詳細に説明する。
【００３１】
ＲＯＩ同定のステップＳ１１では、作成したＭ枚のサブトラクション画像を用いてアーチファクト強度Ｅp(i,j)とアーチファクト頻度Ｆp(i,j)とを以下のように求める。
【数５】
0005161427.tif 000006
【００３２】
Ｓk(i,j)はｋフレーム目のサブトラクション画像、ＳはＳk(i,j)の中でアーチファクトとノイズを区別する定数で、予め決められる。次にｆ(x)、ｇ(x)は以下のように定義する。
【数６】
0005161427.tif 000007
【００３３】
上述と同様に、アーチファクト強度Ｅp(i,j)は、造影剤（マイナス極性）と逆極性（典型的にはプラス極性であり、ここではゼロも含むとする）で現れる画素の画素値が画素ごとにＭ枚のサブトラクション画像にわたって総和されることにより求められる。
【００３４】
一方、アーチファクト頻度Ｆp(i,j)は、マスク画像とＭ枚のコントラスト画像との間のＭ枚のサブトラクション画像を対象として、プラス極性で現れる画素の画素値が所定の閾値を超過する頻度（画素数）を画素ごとに求める。
【００３５】
上記結果を元にＥp(i,j)＞Ｅ、且つＦp(i,j)＞Ｆである画素群を関心領域ＲＯＩとして決定する。ここでＥ、Ｆは予め決められる閾値である。なおここではプラス画素値を総和する手段と、画素毎に閾値を超えた画素数（頻度）を計算する手段との組み合わせの例を示した。しかしプラス信号を総和する手段の代わりに、画素毎にプラス信号又はマイナス信号の最大絶対値を計算する手段と画素毎に閾値を超えた頻度を計算する手段とを組み合わせても良いし、さらに３つの手段の内どれか一つだけ単独で使用しても良い。
【００３６】
関心領域ＲＯＩの内、一定範囲外にある領域は登録領域から削除する。これは臨床的に注目する領域は一般的に画像中心部付近にあり、この領域でのモーションアーチファクトが一番の問題となるからである。ここでは図４に示すように画像全体の０．７Ｎ×０．７Ｎ以外の領域を注目領域外として、その範囲外にあるアーチファクト領域は領域から削除する。
【００３７】
さらに登録した関心領域ＲＯＩを上下左右に一定範囲拡張する。これはアーチファクトが起こっている領域の近くに、アーチファクトに関係する情報（例えばプラスのアーチファクトの近くにマイナスのアーチファクトがある、もしくは閾値処理によってアーチファクトが過小評価されているなど）がある確立が高いからである。ここでは任意のピクセルに注目し、半径１０ピクセル以内にアーチファクト領域があれば、そのピクセルをアーチファクト領域とする。
【００３８】
ピクセルシフト量検出ステップＳ１３からサブトラクション処理ステップＳ１５の処理は、変数Ｎの初期化ステップＳ１２、変数ＮのインクリメントステップＳ１６及び変数Ｎがコントラスト画像枚数Ｍに達したか否かの判定ステップＳ１７を経て、コントラスト画像毎に繰り返される。ピクセルシフト量検出のステップＳ１３では、画像上の同じ位置から一定範囲内のサーチ領域内で細かく移動させながら相関演算を順次行う。その結果演算結果の一番低いところを対応位置と判定し、その位置への移動ベクトルを記憶する。ここで相関演算は以下のように記述できる。
【数７】
0005161427.tif 000008
【００３９】
ここでＣｋ(i,j)、Ｍ(i+Δi,j+Δj)はそれぞれｋフレーム目のコントラスト画像、マスク画像である。Ｎは画像のマトリックスサイズ、(Δi,Δj)はシフトベクトルである。ＣR(Δi,Δj)は相関演算の結果であり、Δi,Δjをそれぞれ-ΔからΔの間シフトさせつつ相関演算結果を求め、それが最小となるシフトベクトルを位置ずれとして検出する。相関演算の範囲は-Δ〜Δで、演算のステップ（Δi,Δjのステップ）はδ毎である。またｒ(x)は以下のように定義する。
【数８】
0005161427.tif 000009
【００４０】
ここで(Δik,Δjk)がＣR(Δi,Δj)が最小となるシフトベクトルであるとして以下の処理を説明する。ピクセルシフトのステップではマスク画像を(Δik,Δjk)ベクトルシフトする。サブトラクションのステップでは、コントラストＣｋ(i,j)と、補正したＭ(i+Δik,j+Δjk)とをサブトラクションする。サブトラクションした結果を順次表示する。
【００４１】
観察者が当該結果を了承し、実行ボタンを押すと（Ｓ１８）、サブトラクション画像の付随領域に各フレームの最適シフト(Δik,Δjk)が登録され（Ｓ１９）、オートボタンが元の状態となる。登録されたシフト量は次回同一画像表示時に当該シフト量を適用した結果を使用して表示する。観察者が当該結果を了承しない場合はキャンセルボタンを押すと当該結果はリセットされる（Ｓ２０）。
【００４２】
（第３変形例）  
上述では関心領域ＲＯＩをアーチファクト発生領域から同定することを基本原則しているが、造影剤注入領域を元にＲＯＩを同定しても良い。ＲＯＩ同定のステップでは、作成したＭ枚のサブトラクション画像を用いて造影剤注入信号強度Ｅm(i,j)と造影剤注入信号頻度Ｆm(i,j)とを以下のように求める。
【数９】
0005161427.tif 000010
【００４３】
Ｓk(i,j)はｋフレーム目のサブトラクション画像、ＳはＳk(i,j)の中で造影剤注入信号とノイズを区別する定数で、予め決められる。次にIＮＶｆ(x)、IＮＶｇ(x)は以下のように定義する。
【数１０】
0005161427.tif 000011
【００４４】
上記結果を元にＥm(i,j)＜Ｇ、且つ、Ｆm(i,j)＞Ｈであれば、その画素を造影剤注入領域として登録する。ここでＧ、Ｈは予め決められる閾値である。最終的に図４に示すように画像全体の0.7Ｎ×0.7Ｎの領域の中で、造影剤注入領域を省いた領域をＲＯＩとして登録する。なお本実施形態ではマイナス信号を総和する手段と、ピクセル毎に閾値を超えた頻度を計算する手段との組み合わせの例を示した。しかしマイナス信号を総和する手段の代わりに、ピクセル毎にマイナス信号の最小値投影を計算する手段とピクセル毎に閾値を超えた頻度を計算する手段とを組み合わせても良いし、さらに３つの手段の内どれか一つだけ単独で使用しても良い。
【００４５】
（第４変形例）  
上述では関心領域ＲＯＩをアーチファクト発生領域、造影剤注入領域のどちらか一方から同定しているが、両者を組み合わせても良い。具体的にはアーチファクト発生領域から造影剤注入領域を除外する。
【００４６】
（第５変形例）  
上述ではフレーム毎にピクセルシフト量を計算している。フレーム毎に最適なピクセルシフト量を計算すると非常に精度の良い補正が可能となる。しかし逆に計算量は飛躍的に増加し、スピードが要求される臨床場面では使い勝手が悪いこともある。そこでフレーム毎に最適なピクセルシフト量を計算する代わりに、フレームを複数枚単位のフレーム群とし、フレーム群毎に最適なピクセルシフト量を計算する。
【００４７】
フレーム毎のアーチファクト信号強度は以下のように求められる。
【数１１】
0005161427.tif 000012
【００４８】
Ｓk(i,j)はｋフレーム目のサブトラクション画像、ＳはＳk(i,j)の中でアーチファクトとノイズを区別する定数で予め決められる。次にｆ(x)、ｇ(x)は以下のように定義する。
【数１２】
0005161427.tif 000013
【００４９】
アーチファクト信号強度及びアーチファクト発生頻度のプロファイルは図７、図８のように表せる。Ｅp、Ｆpがフレーム群を区分する間隔とすると、Ｅp(1)との誤差がＥpを超える初めてのフレーム、もしくはＦp(1)との誤差がＦpを超える初めてのフレームのどちらか早い方のフレームまでをフレーム群とする。それで超えたフレームをｓフレームとすると、Ｅp(s)との誤差がＥpを超える初めてのフレーム、もしくはＦp(s)との誤差がＦpを超える初めてのフレーム、のどちらか早い方のフレームまでが次のフレーム群となる。ここではアーチファクト信号強度及びアーチファクト発生頻度の両方を用いてフレーム群を決定したが、どちらか一方だけを用いて判断しても構わない。
【００５０】
上記の処理により１フレームから(ｓ−１)フレームが単一のフレーム群として判断される。今アーチファクト信号強度Ｅ及びアーチファクト発生頻度Ｆの内、アーチファクト信号強度が閾値を最初に超えたとし、Ｅp(1)とＥp(ｓ−１)との平均値、もしくは中央値に最も近いフレームをｒとすると、ｒフレーム目の最適なピクセルシフト量(Δiｒ,Δjｒ)をマスク画像に適用し、１フレーム目から(ｓ−１)フレーム目のコントラスト画像とサブトラクションする。ここで平均値は全てのフレームで誤差を小さくなるように働く。しかし一般的にアーチファクトは急激に変化することが多く、中央値を使った方が動画全体としてはアーチファクトを減らせると考えられる。
【００５１】
次にsフレームから(ｔ−１)フレームがフレーム群として判断されたとし、アーチファクト信号強度及びアーチファクト発生頻度の内、アーチファクト発生頻度が閾値を最初に超えたとする。Ｆp(s)とＦp(t-1)との例えば中央値に最も近いフレームをuとすると、uフレーム目の最適なピクセルシフト量(Δiu,Δju)をマスク画像に適用し、sフレーム目から(ｔ−１)フレーム目のコントラスト画像とサブトラクションする。
【００５２】
（第６変形例）  
上述ではアーチファクト信号強度Ｅ及びアーチファクト発生頻度Ｆを用いてフレーム群を区分している。この方法は計算量が少ないと言うメリットがあるが、例えば右方向にシフトした後、急激に逆方向に先のシフト分の倍だけシフトしたようなケースでは、実際にはアーチファクトの発生場所は変化しているが、アーチファクトの総量としては変化はないことケースがあり得る。このような問題を解決するには、アーチファクトの分布にも基づいて計算すると良い。
【数１３】
0005161427.tif 000014
【００５３】
Ｄpは、前後一対のサブトラクション画像の差分値であって、そのマイナスを除外して、プラス及びゼロ値の絶対値総和を表している。Ｄpがフレーム群を区分する間隔とすると、Ｄp(1)との誤差がＤpを超える初めてのフレームまでをフレーム群とする。上記の処理により1フレームから(s-1)フレームがフレーム群として判断される。Ｄp(1)とＤp(s-1)との中央値に最も近いフレームをvとすると、vフレーム目の最適なピクセルシフト量(Δiv,Δjv)をマスク画像に適用し、１フレーム目から(ｓ−１)フレーム目のコントラスト画像とサブトラクションする。
【００５４】
（第７変形例）  
上述ではフレーム群の平均的なフレームを代表的なピクセルシフト量として設定している。後処理としてはアーチファクトが平滑化される効果が期待できる。しかし一方リアルタイム性（即時性）の観点から考えると、例えば第一のフレーム群ではsフレーム目まではピクセルシフト量が決定できないこととなり、リアルタイム性に大いに劣る。そこでリアルタイム性が必要な際は、フレーム群の最初のフレームでのピクセルシフト量を代表的なピクセルシフト量として扱うことが望ましい。
【００５５】
（第８変形例）  
上述ではフレーム群を一意に決定している。しかしこれではある程度のアーチファクトは許容しなければならない。一方フレーム群と言う考え方を止め、フレーム毎の処理をすると計算時間が大いにかかる。そこでその折衷案として、最初はフレーム群で処理し、処理完了後、フレーム群を分割していくことが考えられる。
【００５６】
具体的には第一のフレーム群の処理完了後、フレーム群を２分割する。第一段階のフレーム群の第一のフレーム群は１フレーム目から(ｓ−１)フレーム目であるから、これを１フレーム目から(ｓ−１)／２フレーム目までと、(ｓ−１)／２＋１フレーム目から(ｓ−１)フレーム目までに分割し、それぞれに最適なピクセルシフト量を再計算する。再計算したピクセルシフト量を元にマスク画像のピクセルシフト、サブトラクションを実行し、完了したものから順次表示に反映する。同様に第二のフレーム群も処理する。このように第二段階のフレーム群を全て処理をすると、さらにこれを分割し、第三のフレーム群についても同様に処理をする。この処理はフレーム単位になるまで続ける。なおフレーム単位まで続けなくとも、最小アーチファクト強度Ｅpmin、最小アーチファクト頻度Ｆpmin、Ｄpminのどれか一つ、もしくはその組み合わせを満たした時点で終了しても良い。
【００５７】
（第９変形例）  
上述と同一の部分は説明を省く。本変形例の動作手順を図９に示す。上記実施形態ではピクセルシフトの開始は観察者が決定したが、ここでは撮影画像に対し自動で判断する。
【００５８】
撮影プログラムの中にピクセルシフトをオートで行うかどうかを判断するスイッチを設け、これがオンになっていれば以下のように処理する。オフの時は通常通りである。
【００５９】
今、Ｍ＋１の画像を収集し、１枚をマスク画像、Ｍ枚をコントラスト画像として、Ｍ枚のサブトラクション画像を表示するケースについて説明する。ここでマスク画像はデフォルトで設定されたフレームとし、通常第一フレームがマスク画像として設定される。まずＭ枚のサブトラクション画像を用いてフレーム毎のアーチファクト強度Ｅp(ｋ)とアーチファクト頻度Ｆp(ｋ)とを求める。求めた計算値に対し、それぞれＥpmin、Ｆpminに対する閾値処理を行う。どちらか一方でも越えたフレームはピクセルシフト要と判断する（図１０Ａ、図１０Ｂではアーチファクト強度のみを使った例を説明）。ここではアーチファクト強度とアーチファクト頻度とを両方使って要否を判断しているが、どちらか一方でも良い。
【００６０】
ピクセルシフト処理要と判断されたフレームが一つでもあれば、実施形態２と同様に処理を行う。但し処理を行うのは要と判断されたフレームのみである。要と判断されたフレームがなければ処理は行わない。処理中はオートボタンが引っ込んだ状態になり、さらに実行、キャンセル、適用ボタンはグレーアウトした状態となる。処理完了後、実行、キャンセル、適用ボタンは元の状態に戻る。処理が良好な結果であると観察者が判断し、実行ボタンを押すと処理が確定してピクセルシフト量が登録され、オートボタンが元に戻る。以降の表示では計算されたピクセルシフト量を使用して表示される。処理が不要であればオートボタンは自動的に元に戻る。
【００６１】
（第１０変形例）  
上述では処理を自動的に適用している。しかし撮影プログラムの中でピクセルシフトをオートで行うかどうかを判断するスイッチにセミオートを設定して、補正の要否は観察者に判断させても良い。この場合、補正の要否は実施形態３に記載した自動による方法で判断し、バックグラウンドで処理は実行する。但しそれを適用するかどうかは観察者が判断する。具体的にはピクセルシフトの欄にあるオートボタンは元の出っ張った状態で、但しバックグラウンドでは実施形態３と同様の処理をピクセルシフト量の同定までを実行する（ピクセルシフトとサブトラクションは実行しない）。観察者がオートボタンを押すと、これまで計算した結果を元にピクセルシフトとサブトラクションを実行する。処理の確定は実行ボタンで行う。
【００６２】
（第１２変形例）  
上述では自動でピクセルシフトを行った。しかし観察者がマニュアルボタン、セミオートボタンでピクセルシフトを実行したフレームおいては、自動処理から省き、観察者が決定した処理結果を優先する。
【００６３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施形態によるＸ線診断装置の構成を示す図。
【図２】本実施形態においてピクセルシフト処理の初期画面例を示す図。
【図３】本実施形態によるピクセルシフト処理手順を示す図。
【図４】図３のＲＯＩ同定処理Ｓ０１により同定されたＲＯＩの例を示す図。
【図５】本実施形態においてピクセルシフト処理の他の初期画面例を示す図。
【図６】図３のピクセルシフト処理手順の変形例を示す図。
【図７】本実施形態においてアーチファクト信号強度のプロファイルを示す図。
【図８】本実施形態においてアーチファクト発生頻度のプロファイルを示す図。
【図９】図３のピクセルシフト処理手順の他の変形例を示す図。
【図１０Ａ】本実施形態においてアーチファクト強度プロファイルＥp(ｋ)を示す図。
【図１０Ｂ】本実施形態においてアーチファクト頻度プロファイルＦp(ｋ)を示す図。
【符号の説明】
【００６５】
１…Ｘ線管、２…画像収集部、３…Ｘ線検出器、４…寝台天板、５…Ｃアーム、１０…画像処理装置、１１…制御部、１３…アナログディジタル変換器（Ａ／Ｄ）、１４…フィルタリング処理部、１５…画像メモリ、１６…アフィン変換部、１７…コンソール（操作卓）、１８…ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、１９…ＲＯＩ同定部、２０…ピクセルシフト量検出部、２１…ピクセルシフト処理部、２２…サブトラクション処理部、２３…ディジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）、２５…ディスプレイ。
【図１】
0005161427.tif 000015
【図２】
0005161427.tif 000016
【図３】
0005161427.tif 000017
【図４】
0005161427.tif 000018
【図５】
0005161427.tif 000019
【図６】
0005161427.tif 000020
【図７】
0005161427.tif 000021
【図８】
0005161427.tif 000022
【図９】
0005161427.tif 000023
【図１０Ａ】
0005161427.tif 000024
【図１０Ｂ】
0005161427.tif 000025