(57)【要約】【課題】ユーザの手間やスキルを不要として造影箇所を観察し易くする。【解決手段】本方法は、血管の画像を含む、第nフレーム(nは1以上の整数)の画像から血管の画像とみなされる部分をマスクするための第nマスク画像と、第n+1フレームの画像から血管の画像とみなされる部分をマスクするための第n+1マスク画像とを生成する工程と、第nフレームの画像を第nマスク画像でマスクした第1画像を、第n+1フレームの画像を第n+1マスク画像でマスクした第2画像と比較して、移動量を算出する移動量算出工程と、第nフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、移動量算出工程で算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、第nフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する工程とを含む。このようにすれば血管とみなされる部分がマスクされて考慮されずにフレーム間の移動量が算出されるため造影に影響されなくなる。【選択図】図１
2007209649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管の画像を含む、第ｎフレーム（ｎは１以上の整数）の画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎマスク画像を生成する第ｎマスク画像生成ステップと、
血管の画像を含む、第ｎ＋１フレームの画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎ＋１マスク画像を生成する第ｎ＋１マスク画像生成ステップと、
前記第ｎフレームの画像を第ｎマスク画像でマスクした第１画像を、前記第ｎ＋１フレームの画像を前記第ｎ＋１マスク画像でマスクした第２画像と比較して、移動量を算出する移動量算出ステップと、
前記第ｎフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、前記移動量算出ステップで算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、前記第ｎフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
を含む血管造影画像処理方法。
【請求項２】
前記第ｎマスク画像生成ステップが、
前記第ｎフレームの画像と前記第ｎフレームの画像を平滑化した画像との第２差分画像を生成するステップと、
前記第２差分画像から、画素値が所定の閾値以上の連結画素領域であって外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを含む血管領域画像を生成する血管領域画像生成ステップと、
前記血管領域画像から、前記外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを無効化させるための第ｎマスク画像を生成するステップと、
を含む請求項１記載の血管造影画像処理方法。
【請求項３】
前記第ｎマスク画像生成ステップが、前記第ｎマスク画像の解像度をｍ（ｍは２以上の整数）倍にするステップを含み、
前記第ｎ＋１マスク画像生成ステップが、前記第ｎ＋１マスク画像の解像度をｍ倍にするステップを含み、
前記移動量算出ステップの前に、前記第ｎフレームの画像の解像度をｍ倍にするステップと、
前記移動量算出ステップの前に、前記第ｎ＋１フレームの画像の解像度をｍ倍にするステップと、
をさらに含み、
前記差分画像生成ステップが、前記差分画像の解像度を１／ｍにするステップを含む
請求項１記載の血管造影画像処理方法。
【請求項４】
前記第ｎマスク画像生成ステップと前記第ｎ＋１マスク画像生成ステップと前記移動量算出ステップとを、マスク画像を第１マスク画像から第ｘ＋１（ｘは２以上の整数）マスク画像まで生成し、基準画像である前記第１フレームの画像についての移動量から第ｘフレームの画像についての移動量を算出するまで、実施するステップ
をさらに含み、
前記差分画像生成ステップが、
前記第１フレームの画像についての移動量から前記第ｘフレームの画像についての移動量を合計して合計移動量を前記累積移動量として算出するステップと、
前記第１フレームの画像を前記合計移動量だけ移動させ、移動後の前記第１フレームの画像と前記第ｘフレームの画像との差分画像を生成するステップと、
を含む
請求項１記載の血管造影画像処理方法。
【請求項５】
血管の画像を含む、第ｎフレーム（ｎは１以上の整数）の画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎマスク画像を生成する第ｎマスク画像生成手段と、
血管の画像を含む、第ｎ＋１フレームの画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎ＋１マスク画像を生成する第ｎ＋１マスク画像生成手段と、
前記第ｎフレームの画像を第ｎマスク画像でマスクした第１画像を、前記第ｎ＋１フレームの画像を前記第ｎ＋１マスク画像でマスクした第２画像と比較して、移動量を算出する移動量算出手段と、
前記第ｎフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、前記移動量算出手段によって算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、前記第ｎフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
を有する血管造影画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、造影された血管を観察し易くするための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線血管造影検査において撮影された動画像（以下、血管造影画像とも呼ぶ）において造影箇所を観察し易くするためには、造影箇所の表示位置を一定にすることが好ましい。このため、フレーム間での造影箇所の位置調整を行うことになるが、この造影箇所の位置調整には、２枚のフレーム画像の位置をずらしながら画像の差分又はエッジ等の差分を算出し、差分値の総和が最小となる位置を探し出すような技術が存在する。しかし、血管造影画像の場合には、フレーム画像によって造影の程度が異なるため、位置が一致していても差分値が発生してしまう。また、画素単位の位置調整では、ずれが１画素未満の場合には位置合わせをうまくできず、差分値が発生してしまう。造影箇所は画素値も大きく、ずれると差分値も大きくなってしまい、微妙な位置の一致判定に影響を及ぼすことになる。このような問題を回避するため、従来では造影による画像変化の少ない領域を手動で指定し、当該指定領域を用いて位置調整を行うことで造影の影響を受けないようにしていた。これに類する技術には、特開２００１−２１２１２６号公報が存在する。
【特許文献１】特開２００１−２１２１２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このようにユーザが手動で領域やポイントを指定するような場合には、適切な領域やポイントを指定するために手間及びスキルが必要となってしまう。
【０００４】
よって、本発明の目的は、ユーザの手間やスキルを不要として造影箇所を観察し易くするための画像処理技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る血管造影画像処理方法は、血管の画像を含む、第ｎフレーム（ｎは１以上の整数）の画像から血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎマスク画像を生成する第ｎマスク画像生成ステップと、血管の画像を含む、第ｎ＋１フレームの画像から血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎ＋１マスク画像を生成する第ｎ＋１マスク画像生成ステップと、第ｎフレームの画像を第ｎマスク画像でマスクした第１画像を、第ｎ＋１フレームの画像を第ｎ＋１マスク画像でマスクした第２画像と比較して、移動量を算出する移動量算出ステップと、第ｎフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、移動量算出ステップで算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、第ｎフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する差分画像生成ステップとを含む。
【０００６】
このようにすれば血管とみなされる部分がマスクされて考慮されずにフレーム間の移動量が算出されるため、造影に影響されなくなる。すなわち、血管の部分が鮮明に表示されるような画像（上で述べた差分画像）が自動的に生成されるようになる。
【０００７】
また、上で述べた第ｎマスク画像生成ステップが、第ｎフレームの画像と第ｎフレームの画像を平滑化した画像との第２差分画像を生成するステップと、第２差分画像から、画素値が所定の閾値以上の連結画素領域であって外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを含む血管領域画像を生成する血管領域画像生成ステップと、血管領域画像から、外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを無効化させるための第ｎマスク画像を生成するステップとを含むようにしてもよい。このようにすれば、例えば血管以外の丸い連続画素領域を除去して、血管部分のように細長い連続画素領域をマスクするようなマスク画像が生成されるようになる。なお、第ｎ＋１マスク画像生成ステップについても同様である。
【０００８】
なお、外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域であるか否かについては、例えば円形度を基に判断するようにしてもよいし、他の基準にて判断しても良い。
【０００９】
さらに、第ｎマスク画像生成ステップが、第ｎマスク画像の解像度をｍ（ｍは２以上の整数）倍にするステップを含み、第ｎ＋１マスク画像生成ステップが、第ｎ＋１マスク画像の解像度をｍ倍にするステップを含むようにしてもよい。その場合には、移動量算出ステップの前に、第ｎフレームの画像の解像度をｍ倍にするステップと、移動量算出ステップの前に、第ｎ＋１フレームの画像の解像度をｍ倍にするステップとをさらに含むようにする。そして、差分画像生成ステップが、差分画像の解像度を１／ｍにするステップを含むようにしてもよい。このようにすれば、サブピクセル単位での位置調整を行うことができるようになる。例えばｍ＝２であれば１／２画素分のずれを調整できる。
【００１０】
また、上で述べた移動量算出ステップにおいては、例えば第１画像又は第２画像の小領域毎に他方の画像とパターンマッチングを行って小領域毎に移動量を算出し、当該移動量の例えば平均値によって画像全体の移動量を決定するようにしてもよい。
【００１１】
さらに、本発明において、第ｎマスク画像生成ステップと第ｎ＋１マスク画像生成ステップと移動量算出ステップとを、マスク画像を第１マスク画像から第ｘ＋１（ｘは２以上の整数）マスク画像まで生成し、基準画像である第１フレームの画像についての移動量から第ｘフレームの画像についての移動量を算出するまで、実施するステップをさらに含むようにしても良い。この場合、上で述べた差分画像生成ステップが、第１フレームの画像についての移動量から第ｘフレームの画像についての移動量を合計して合計移動量を上記累積移動量として算出するステップと、第１フレームの画像を合計移動量だけ移動させ、移動後の第１フレームの画像と第ｘフレームの画像との差分画像を生成するステップとを含む。このようにすれば基準画像である第１フレームの画像が適切な量だけ移動され、第ｘフレームの画像における適切な画素と比較され、適切な差分画像が生成されるようになる。
【００１２】
なお、第１フレームの画像を移動させるのではなく、第ｘフレームの画像を移動させても良いし、第１フレームの画像及び第ｘフレームの画像を移動させるようにしても良い。これは、各フレーム間の移動量が特定されているために可能となる。
【００１３】
本発明にかかる血管造影画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザの手間やスキルを不要として造影箇所が観察し易くなった画像を提供することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の一実施の形態に係る血管造影画像処理装置の機能ブロック図を図１に示す。本実施の形態に係る血管造影画像処理装置は、初期フレーム画像データ格納部１と、背景マスク画像生成部３と、高解像度画像生成部５と、背景マスク画像データ格納部７と、高解像度画像データ格納部９と、フレーム間移動量算出部１１と、小領域データ格納部１３と、移動量データ格納部１５と、サブトラクション画像生成部１７と、サブトラクション画像データ格納部１９と、低解像度画像生成部２１と、表示データ格納部２３と、表示部２５とを有する。
【００１６】
Ｘ線動画撮影装置（図示せず）からの動画像データ（フレーム画像）は、初期フレーム画像データ格納部１に格納される。背景マスク画像生成部３は、初期フレーム画像データ格納部１に格納されているフレーム画像を用いて以下で述べる処理を実施し、背景マスク画像を生成する。背景マスク画像データ格納部７は、背景マスク画像生成部３によって生成された背景マスク画像を格納する。高解像度画像生成部５は、初期フレーム画像データ格納部１に格納されているフレーム画像の解像度を上げるための処理を実施する。なお、背景マスク画像生成部３によって生成され且つ背景マスク画像データ格納部７に格納されている背景マスク画像についてもその解像度を上げるための処理を実施し、背景マスク画像データ格納部７に格納する。高解像度画像データ格納部９は、高解像度画像生成部５によって処理された高解像度のフレーム画像を格納する。フレーム間移動量算出部１１は、背景マスク画像データ格納部７及び高解像度画像データ格納部９に格納されているデータを用いてフレーム間の移動量を算出する。なお、フレーム間移動量算出部１１は、処理の途中で生成されるフレーム画像の小領域についてのデータを小領域データ格納部１３に格納して用いるようになっている。移動量データ格納部１５は、フレーム間移動量算出部１１が算出したフレーム間の移動量のデータを格納する。サブトラクション画像生成部１７は、高解像度画像データ格納部９及び移動量データ格納部１５に格納されているデータを用いて以下で説明するサブトラクション画像（差分画像）を生成する。サブトラクション画像データ格納部１９は、サブトラクション画像生成部１７が生成したサブトラクション画像（差分画像）のデータを格納する。低解像度画像生成部２１は、サブトラクション画像（差分画像）を元の解像度に下げる処理を実施する。表示データ格納部２３は、解像度が下げられたサブトラクション画像（差分画像）のデータを格納する。表示部２５は、表示データ格納部２３に格納されたデータを、表示装置に表示する。
【００１７】
以下、図２乃至図２６を用いて、図１に示した血管造影画像処理装置の動作を説明する。まず、血管造影画像処理装置は、Ｎフレーム分の動画像データをＸ線動画像撮影装置などから取得し、初期フレーム画像データ格納部１に格納する（図２：ステップＳ１）。例えば図３に示すように、縦Ｈ画素で横Ｗ画素のフレーム画像がＮ枚取得されて、初期フレーム画像データ格納部１に格納されるものとする。また、例えばＨ＝１６で、Ｗ＝１６であるとすると、図４に示すような画像データＩｎＩｍａｇｅn(ｘ，ｙ)が保持されているものとする。なお、１≦ｘ≦Ｈ、１≦ｙ≦Ｗである。また図４に示した画像データにおける値は画素値を表す。そして、ｎをｎ＝１と初期化する（ステップＳ３）。また、第ｎフレームの背景マスク画像が生成済みであるか判断する（ステップＳ５）。この判断は、ｎ＝１の時のみ未生成と判断される。
【００１８】
ｎ＝１で未生成と判断されると、背景マスク画像生成部３及び高解像度画像生成部５は、第ｎフレームの背景マスク画像の生成処理を実施する（ステップＳ７）。背景マスク画像の生成処理については、図５乃至図１１を用いて詳細に説明する。まず、背景マスク画像生成部３は、初期フレーム画像データ格納部１から第ｚフレーム（ここではｚ＝ｎ）の画像データを読み出し、当該第ｚフレームの画像を周知の方法で平滑化し、平滑化画像を生成する（図５：ステップＳ２１）。例えば、生成された平滑化画像のデータは、メインメモリなどの記憶装置に格納される。具体的には、例えば図６に示すような平滑化画像が得られる。そして、第ｚフレームの画像と平滑化画像の差分を算出する（ステップＳ２３）。具体的には、対応する画素の値の差を各画素について算出する。例えば、生成される画像データは、メインメモリなどの記憶装置に格納される。
【００１９】
さらに、ステップＳ２３で算出された差分値が予め設定されている閾値以上の画素の値を残し、差分値が上記閾値未満の画素の値を０にした第１中間画像を生成する（ステップＳ２５）。例えば、生成された第１中間画像のデータは、メインメモリなどの記憶装置に格納される。具体的には、例えば図７に示すような画像データが得られる。このように平滑化画像とフレーム画像との差を求めて閾値以上の画素値を有する場合のみその画素値を維持するようにすれば、背景に存在する血管とは無関係な画像の部分を除去し、造影された血管などの画素値が高くなる部分のみを残すことができるようになる。但し、この段階では、血管以外のものの画像も残ってしまう。
【００２０】
次に、第１中間画像に対してラベリング処理を実施する（ステップＳ２７）。ラベリング処理では、画素値が０でない画素の各連続領域に、ラベル（識別子）を付す処理である。ラベリング処理自体は周知であるからこれ以上の説明は省略する。そして、ラベリングされた各連続領域につき円形度を算出する（ステップＳ２９）。円形度は、４π×面積／周囲長2で算出される。なお、各連続領域の円形度は、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納される。
【００２１】
そして、円形度が所定値以上の連続領域を第１中間画像から除外して第２中間画像を生成する（ステップＳ３１）。この処理は、円形度が高い、すなわち丸みを帯びた連続領域を除外して、所定の基準以上に細長い連続領域のみを残すものである。すなわち、血管などの細長いものを残すようにする。例えば図８に示すような画像データが得られる。このように血管の画像が残るようになる。なお、第２中間画像のデータは、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納される。
【００２２】
さらに、第２中間画像を反転させ、第３中間画像を生成する（ステップＳ３３）。この処理は、１以上の画素値を有する画素の値を０にし、画素値が０である画素の値を１にする処理である。これによって、例えば図９に示すような画像データが得られる。図８と比較すれば白黒が反転している。また、例えば図１０に示すような画像データが背景マスク画像データ格納部７に格納される。図１０の例では、ほとんどの画素の画素値が１であり、血管とみなされた画素だけが０となっている。また、この第３中間画像のサイズは、当初のＨ＝１６及びＷ＝１６である。ここまでの処理は、背景マスク画像生成部７が実施する。
【００２３】
最後に、高解像度画像生成部５は、背景マスク画像データ格納部７に格納されている第３中間画像のデータを読み出し、第３中間画像の解像度を周知の方法を用いてｍ倍にすることによって背景マスク画像を生成し、当該背景マスク画像のデータを背景マスク画像データ格納部７に格納する（ステップＳ３５）。例えば図１１に示すような画像データが、背景マスク画像のデータとして背景マスク画像データ格納部７に格納される。図１０と図１１とを比較すると、画素値が０である画素の幅が２倍になっている。これはｍ＝２であるためである。このようにｍ倍にすれば、フレーム間の移動量がサブピクセル単位（１／ｍ画素単位）であっても対応することができるようになる。そして元の処理に戻る。なお、第ｎフレームの背景マスク画像をｂｇＭａｓｋn(ｘ，ｙ)と表すものとする。ここでは、１≦ｘ≦２Ｈ、１≦ｙ≦２Ｗである。
【００２４】
このような処理を実施することによって、動きの大きい血管などの、移動量を算出する上で不適切な領域をマスクする背景マスク画像を生成することができるようになる。すなわち、以下の処理でより適切な部分について移動量を算出することができるようになる。
【００２５】
図２の処理に戻って、高解像度画像生成部５は、初期フレーム画像データ格納部１に格納されている第ｎフレームの画像の解像度を周知の方法を用いてｍ倍にすることによって第ｎフレームの高解像度画像を生成し、当該第ｎフレームの高解像度画像のデータを高解像度画像データ格納部９に格納する（ステップＳ９）。例えば図４のような画像データが第ｎフレームの画像データである場合には、ｍ＝２で高解像度化した画像のデータは例えば図１２に示すような画像データｈｒＩｍａｇｅn(Ｘ，Ｙ)となる。なお、１≦Ｘ≦２Ｈ、１≦Ｙ≦２Ｗである。
【００２６】
そして、ステップＳ９の後又はｎ＝２以上でステップＳ５において第ｎフレームの背景マスク画像が既に生成済みであると判断された場合には、背景マスク画像生成部３及び高解像度画像生成部５は、図５に示した処理フローに従って第ｎ＋１フレームの背景マスク画像の生成処理を実施する（ステップＳ１１）。例えば、第ｎ＋１フレームの画像が例えば図１３に示すような画像であり、例えば図１４に示すような画像データが得られた場合には、第ｎ＋１フレームの背景マスク画像は図１５に示すような画像であり、例えば図１６のような画像データが背景マスク画像データ格納部７に格納される。図１１に示した第ｎフレームの背景マスク画像の画像データと同様にＨ＝３２でＷ＝３２のサイズを有する。なお、第ｎ＋１フレームの背景マスク画像をｂｇＭａｓｋn+1(ｘ，ｙ)と表すものとする。ここでは、１≦ｘ≦２Ｈ、１≦ｙ≦２Ｗである。
【００２７】
さらに、ステップＳ９と同様に、高解像度画像生成部５は、初期フレーム画像データ格納部１に格納されている第ｎ＋１フレームの画像の解像度を周知の方法を用いてｍ倍にすることによって第ｎ＋１フレームの高解像度画像を生成し、当該第ｎ＋１フレームの高解像度画像のデータを高解像度画像データ格納部９に格納する（ステップＳ１３）。例えば図１４に示すような画像データが第ｎ＋１フレームの画像データである場合には、ｍ＝２で高解像度化した画像のデータは例えば図１７に示すような画像データｈｒＩｍａｇｅn+1(Ｘ，Ｙ）となる。なお、１≦Ｘ≦２Ｈ、１≦Ｙ≦２Ｗである。
【００２８】
そして、フレーム間移動量算出部１１は、第ｎフレームの背景マスク画像により第ｎフレームの高解像度画像をマスクし、マスクされた高解像度画像を所定サイズの小領域に分割し、小領域のデータを小領域データ格納部１３に格納する（ステップＳ１５）。第ｎフレームの背景マスク画像における画素値が０の部分に対応する第ｎフレームの高解像度画像における画素はマスクされて利用されなくなり、画素値が１の部分に対応する第ｎフレームの高解像度画像における画素のみ有効とされる。すなわち、ｂｇＭａｓｋn∩ｈｒＩｍａｇｅnが使用される領域である。例えば、図１２に示したような画像データを１６分割するとすると、最上行において図１８（ａ）乃至（ｄ）に示すような小領域データを得ることができる。すなわち、各８×８画素の小領域に分けられる。なお、図１８（ａ）の小領域データはｒｅｇｉｏｎ11、図１８（ｂ）の小領域データはｒｅｇｉｏｎ21、図１８（ｃ）の小領域データはｒｅｇｉｏｎ31、図１８（ｄ）の小領域データはｒｅｇｉｏｎ41とする。また、＊印はマスクされて考慮されなくなった画素を示す。さらに、分割数及び小領域のサイズについては任意である。例えば横方向はＪ個（＝４個）に分割し、縦方向はＩ個（＝４個）に分割するとすると、小領域の幅は２Ｗ／Ｉ、小領域の高さは２Ｈ／Ｊとなる。なお、横方向のインデックスｉは、１≦ｉ≦Ｉであり、縦方向のインデックスｊは１≦ｊ≦Ｊである。
【００２９】
その後、フレーム間移動量算出部１１は、背景マスク画像データ格納部７に格納された第ｎ＋１フレームの背景マスク画像で高解像度画像データ格納部９に格納された第ｎ＋１フレームの高解像度画像をマスクし、当該マスクされた第ｎ＋１フレームの高解像度画像に対して小領域データ格納部１３に格納された各小領域のパターンマッチングを行い、小領域毎に移動量を算出する（ステップＳ１７）。例えば、小領域を第ｎ＋１フレームの高解像度画像中において１画素毎移動させて、例えば、当該小領域について対応する画素値の差の二乗の合計が最も小さい位置を特定する。そして、小領域の元の位置と当該特定された位置との差を移動量（dxij, dyij）を算出する。このような小領域毎の移動量は、移動量データ格納部１５に格納される。図１８（ｃ）及び（ｄ）に示した小領域を、図１６に示した第ｎ＋１フレームの背景マスク画像データで図１７に示した第ｎ＋１フレームの高解像度画像をマスクした画像とマッチングする場合を図１９に示す。図１９の例では、ｒｅｇｉｏｎ31の左上の位置は、第ｎフレームの高解像度画像中では（１７，１）であったが、マスクされた第ｎ＋１フレームの高解像度画像中で最も類似する領域の左上の位置は（１９，５）となる。従って、移動量（dx31，dy31）＝（２，４）となる。同様に、ｒｅｇｉｏｎ41の左上の位置は、第ｎフレームの高解像度画像中では（２５，１）であったが、マスクされた第ｎ＋１フレームの高解像度画像中で最も類似する領域の左上の位置は（２７，５）となる。従って、移動量（dx41，dy41）＝（２，４）となる。なお、処理は端子Ａを介して図２０に移行する。
【００３０】
さらに、フレーム間移動量算出部１１は、移動量データ格納部１５に格納されている各小領域についての移動量を平均することによって、第ｎフレームと第ｎ＋１フレームの間の移動量を算出し、第ｎフレームについての移動量（ｄxn，ｄyn）として移動量データ格納部１５に格納する（ステップＳ４１）。すなわち、（ｄxn，ｄyn）＝Σij⊆i,j（dxij, dyij）／（Ｉ×Ｊ）を算出する。なお、平均ではなく、他の統計量、例えば中央値などを採用するようにしても良い。
【００３１】
その後、血管造影画像処理装置は、ｎ＋１がＮに等しくなったか判断する（ステップＳ４３）。もし、ｎ＋１がＮに未満であれば、ｎを１インクリメントし（ステップＳ４５）、端子Ｂを介してステップＳ５に戻る。一方、ｎ＋１がＮに達した場合には、ｎを２に設定する（ステップＳ４７）。
【００３２】
そして、サブトラクション画像生成部１７は、第１フレーム（基準画像）から第ｎフレームの間の移動量を算出する（ステップＳ４９）。本実施の形態では、第１フレームの画像を血管が映っていない基準画像として用いているが、他のフレームの画像であってもよい。その場合には、他のフレームから第ｎフレームまでの移動量を算出する。例えば第１フレームの画像は、図２１に示すような画像である。また、第１フレームの画像は、図２２に示すような画像データであるものとする。本ステップでは、例えば移動量（Ｄxn，Ｄyn）＝Σi=1n（ｄxi，ｄyi）を算出する。移動量（Ｄxn，Ｄyn）は、メインメモリなどの記憶装置に格納する。このように、移動量を合計することによって第１フレームから第ｎフレームまでの累積の移動量を算出することができる。
【００３３】
また、サブトラクション画像生成部１７は、第１フレームの画像をステップＳ４９で算出された移動量（Ｄxn，Ｄyn）だけ移動させ、移動後の第１フレームの画像と第ｎフレームの画像の差分画像（サブトラクション画像）を生成する（ステップＳ５１）。例えば図２１に示したような画像を移動量（Ｄxn，Ｄyn）だけ動かし、例えば図３に示したような画像との差分画像（図２３）を算出する。すなわち図２２に示したような画像データの全ての画素を移動量（Ｄxn，Ｄyn）だけシフトされた後、例えば図２４に示したような第ｎフレームの高解像度画像のデータの対応する画素の値から差し引く。具体的には、ｓｕｂＩｍａｇｅ32n（ｘ，ｙ）＝ｈｒＩｍａｇｅn（ｘ，ｙ）−ｈｒＩｍａｇｅ1（ｘ＋Ｄxn，ｙ＋Ｄyn）を算出する。図２２及び図２３の例では（Ｄxn，Ｄyn）＝（−１，−２）とすると、図２５に示すような画像データが得られる。図２５で、太字で示されている０の部分は、差を算出することによって０になってしまったことを示している。差分画像のデータ（サブトラクション画像データ）は、サブトラクション画像データ格納部１９に格納される。
【００３４】
その後、低解像度画像生成部２１は、サブトラクション画像データ格納部１９に格納されている差分画像の解像度が１／ｍとなるように周知の解像度低下処理を実施する（ステップＳ５３）。ｍ＝２であったので、例えば図２６に示すような画像データが生成され、表示データ格納部２３に格納される。これによって解像度が元の状態に戻る。このようにすればサブピクセル（ここでは１／２画素）分の移動についても対処することができ、血管が鮮明に現れた差分画像を生成することができるようになる。
【００３５】
ここまで処理されると、表示部２５は、表示データ格納部２３に格納されている、解像度低下後の差分画像を、表示装置に表示する（ステップＳ５５）。
【００３６】
なお、血管造影画像処理装置は、ｎがＮに達したか判断し（ステップＳ５７）、まだｎがＮに達していない場合にはｎを１インクリメントしてステップＳ４９に戻る（ステップＳ５９）。一方、ｎがＮに達した場合には処理を終了する。
【００３７】
以上のような処理を実施することによって、ユーザの支援を得ずとも、動きの大きい血管の部分の影響を除去した形で適切に移動量を算出し、当該移動量を用いて基準画像との差分画像を生成することができるようになる。また、解像度を上げた上で移動量を算出し、表示する際には元の解像度に落としているため、サブピクセル単位での移動にも対処できるようになっている。
【００３８】
以上本発明の一実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図１に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュールと一致するものではない。
【００３９】
さらに、図２、図５及び図２０処理フローにおいても、処理結果が同じであれば、並列に実行させることが可能なステップや順番を入れ替えることができるステップなども含まれる。
【００４０】
なお、血管造影画像処理装置は、１台のコンピュータ及びプログラムで実施される場合もあれば、２台以上のコンピュータの組み合わせにて実施される場合もある。例えば、初期フレーム画像データ格納部１については、サーバに設けて、残りの機能をクライアントに設けるようにしても良い。また、表示部２５のみがクライアント端末に設けられ、残りの機能をサーバに設けるようにしても良い。
【００４１】
なお、上で述べた例では、基準画像である第１フレームの画像を移動させているが、フレーム間の移動量が算出されているので、第ｎフレームの画像を逆方向に移動させるようにしても良い。第１フレームの画像と、第ｎフレームの画像を両方移動させるようにしても良い。
【００４２】
（付記１）
血管の画像を含む、第ｎフレーム（ｎは１以上の整数）の画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎマスク画像を生成する第ｎマスク画像生成ステップと、
血管の画像を含む、第ｎ＋１フレームの画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎ＋１マスク画像を生成する第ｎ＋１マスク画像生成ステップと、
前記第ｎフレームの画像を第ｎマスク画像でマスクした第１画像を、前記第ｎ＋１フレームの画像を前記第ｎ＋１マスク画像でマスクした第２画像と比較して、移動量を算出する移動量算出ステップと、
前記第ｎフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、前記移動量算出ステップで算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、前記第ｎフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
を含む血管造影画像処理方法。
【００４３】
（付記２）
前記第ｎマスク画像生成ステップが、
前記第ｎフレームの画像と前記第ｎフレームの画像を平滑化した画像との第２差分画像を生成するステップと、
前記第２差分画像から、画素値が所定の閾値以上の連結画素領域であって外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを含む血管領域画像を生成する血管領域画像生成ステップと、
前記血管領域画像から、前記外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域のみを無効化させるための第ｎマスク画像を生成するステップと、
を含む付記１記載の血管造影画像処理方法。
【００４４】
（付記３）
前記血管領域画像生成ステップが、
前記連結画素領域についての円形度を算出し、当該円形度についての閾値を超える円形度を有する連結画素領域以外の領域を、前記外形が所定の基準以上に細長い連結画素領域として特定するステップ
を含む付記２記載の血管造影画像処理方法。
【００４５】
（付記４）
前記第ｎマスク画像生成ステップが、前記第ｎマスク画像の解像度をｍ（ｍは２以上の整数）倍にするステップを含み、
前記第ｎ＋１マスク画像生成ステップが、前記第ｎ＋１マスク画像の解像度をｍ倍にするステップを含み、
前記移動量算出ステップの前に、前記第ｎフレームの画像の解像度をｍ倍にするステップと、
前記移動量算出ステップの前に、前記第ｎ＋１フレームの画像の解像度をｍ倍にするステップと、
をさらに含み、
前記差分画像生成ステップが、前記差分画像の解像度を１／ｍにするステップを含む
付記１記載の血管造影画像処理方法。
【００４６】
（付記５）
前記移動量算出ステップが、
前記第１画像を複数の領域に分割するステップと、
前記複数の領域の各々について、前記第２画像中最も類似する類似領域の位置を特定し、前記複数の領域の各々の移動量を算出するステップと、
前記複数の領域の各々の移動量の統計量を前記第ｎフレームについての移動量として算出するステップと、
を含む付記１記載の血管造影画像処理方法。
【００４７】
（付記６）
前記第ｎマスク画像生成ステップと前記第ｎ＋１マスク画像生成ステップと前記移動量算出ステップとを、マスク画像を第１マスク画像から第ｘ＋１（ｘは２以上の整数）マスク画像まで生成し、基準画像である前記第１フレームの画像についての移動量から第ｘフレームの画像についての移動量を算出するまで、実施するステップ
をさらに含み、
前記差分画像生成ステップが、
前記第１フレームの画像についての移動量から前記第ｘフレームの画像についての移動量を合計して合計移動量を前記累積移動量として算出するステップと、
前記第１フレームの画像を前記合計移動量だけ移動させ、移動後の前記第１フレームの画像と前記第ｘフレームの画像との差分画像を生成するステップと、
を含む
付記１記載の血管造影画像処理方法。
【００４８】
（付記７）
付記１乃至５のいずれか記載の血管造影画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００４９】
（付記８）
血管の画像を含む、第ｎフレーム（ｎは１以上の整数）の画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎマスク画像を生成する第ｎマスク画像生成手段と、
血管の画像を含む、第ｎ＋１フレームの画像から前記血管の画像とみなされる部分をマスクするための第ｎ＋１マスク画像を生成する第ｎ＋１マスク画像生成手段と、
前記第ｎフレームの画像を第ｎマスク画像でマスクした第１画像を、前記第ｎ＋１フレームの画像を前記第ｎ＋１マスク画像でマスクした第２画像と比較して、移動量を算出する移動量算出手段と、
前記第ｎフレームの画像と基準画像との少なくともいずれかを、前記移動量算出手段によって算出された移動量を用いて算出される累積移動量だけ移動させ、前記第ｎフレームの画像と基準画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
を有する血管造影画像処理装置。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態における血管造影画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における処理フロー（第１部分）を示す図である。
【図３】初期フレーム画像データ格納部に格納されるフレーム画像の一例を示す図である。
【図４】第ｎフレームの画像データの一例を示す図である。
【図５】背景マスク画像の生成処理の処理フローを示す図である。
【図６】平滑化画像の一例を示す図である。
【図７】第１中間画像の一例を示す図である。
【図８】第２中間画像の一例を示す図である。
【図９】第３中間画像の一例を示す図である。
【図１０】背景マスク画像データの一例を示す図である。
【図１１】解像度を上げた背景マスク画像データの一例を示す図である。
【図１２】第ｎフレームの高解像度画像データの一例を示す図である。
【図１３】第ｎ＋１フレームの画像の一例を示す図である。
【図１４】第ｎ＋１フレームの画像データの一例を示す図である。
【図１５】第ｎ＋１フレームの背景マスク画像の一例を示す図である。
【図１６】第ｎ＋１フレームの背景マスク画像データの一例を示す図である。
【図１７】第ｎ＋１フレームの高解像度画像データの一例を示す図である。
【図１８】（ａ）乃至（ｄ）は、小領域の一例を示す図である。
【図１９】パターンマッチングの例を示す図である。
【図２０】本発明の実施の形態における処理フロー（第２部分）を示す図である。
【図２１】第１フレームの画像の一例を示す図である。
【図２２】第１フレームの画像データの一例を示す図である。
【図２３】差分画像の一例を示す図である。
【図２４】第ｎフレームの高解像度画像データの一例を示す図である。
【図２５】差分画像データの一例を示す図である。
【図２６】低解像度化された差分画像データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  初期フレーム画像データ格納部
３  背景マスク画像生成部
５  高解像度画像生成部
７  背景マスク画像データ格納部
９  高解像度画像データ格納部
１１  フレーム間移動量算出部
１３  小領域データ格納部
１５  移動量データ格納部
１７  サブトラクション画像生成部
１９  サブトラクション画像データ格納部
２１  低解像度画像生成部
２３  表示データ格納部
２５  表示部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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