(57)【要約】【課題】比較読影において、被検体の画像の上に画像間の差異を良好に表示でき、かつ少ない手順で高速に処理でき、読影の効率向上を図ることができる比較読影支援装置を提供する。【解決手段】フィルタ部３ａは、被検体の所定の部位を撮影した現在画像と過去画像とに対して、それぞれ異なる条件でカラーフィルタ処理を実施する。画像加算部３ｂは、カラーフィルタ処理後の現在画像と過去画像とを加算し、加算画像を生成する。加算画像では、現在画像及び過去画像において経時的な変化を有する領域は補色関係の有彩色で示され、経時的な変化を有しない領域は無彩色で示される。表示部３ｃは、生成された加算画像を表示する。【選択図】図１
2007190208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の所定の部位を撮影した現在画像と前記被検体の前記部位を前記現在画像の撮影時よりも過去に撮影した過去画像とに対して、それぞれ異なる濃度値又はカラーフィルタを含む条件のフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
前記フィルタ処理後の現在画像と前記フィルタ処理後の過去画像とを加算して加算画像を生成する画像加算手段と、
前記生成された加算画像を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする比較読影支援装置。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、濃度値フィルタであれば一方の画像の濃度値を他方の画像の濃度値が補うような濃度値を呈するような濃度値のフィルタ処理を行ない、カラーフィルタであれば補色関係にある異なる色のカラーフィルタ処理を行なう、
ことを特徴とする請求項１に記載の比較読影支援装置。
【請求項３】
前記表示手段は、前記加算画像と前記現在画像とを並列表示する、又は前記加算画像と前記現在画像とを切り替え表示する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の比較読影支援装置。
【請求項４】
前記現在画像及び過去画像は、現在ボリュームデータ及び過去ボリュームデータであり、
前記フィルタ手段は、前記現在ボリュームデータ及び過去ボリュームデータに対してそれぞれフィルタ処理を行ない、
前記画像加算手段は、前記フィルタ処理後の現在ボリュームデータと前記フィルタ処理後の過去ボリュームデータとを加算して加算ボリュームデータを生成し、
前記表示手段は、前記加算ボリュームデータをレンダリング表示する、又は前記加算ボリュームデータに基づく任意断面像を生成して表示する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の比較読影支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、比較読影支援装置に係り、特に、読影の効率化を図ることができる比較読影支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＴ検診の比較読影では、現在画像と過去画像とを比較して読影する。特に、胸部ＣＴ検診は大量の画像が発生し、比較読影では２倍の画像を読影する必要があるため、読影負担は大きい。比較読影において、現在画像と過去画像との画像間の差を強調し、比較読影の効率向上のため画像のサブトラクション（差分）が行なわれる場合がある。
【０００３】
図８は、比較読影における従来の差分処理を説明する模式図である。被検体の所定部位を撮影した現在画像９１（断層像）から、現在画像９１に対応する過去画像９２（現在画像９１と同じスライス位置で生成された断層像であり、現在画像９１よりも過去に生成された断層像）を差分することにより、差分画像９３が生成される。
【０００４】
差分画像９３では、被検体の正常構造物（骨、血管等）が差分処理により消去されるため経時的変化部位９３ａの位置が判別しにくく、また、Ｓ／Ｎ比（Signal Noise Ratio, 信号/ノイズ比）も低い。
【０００５】
特許文献1には、差分画像にコントラストを低下させた原画像を加算することで、被検体の経時変化部分と正常構造物との位置関係を表示する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２２４７７５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、差分処理は、正常構造物が複雑に絡み合っている場合にノイズに埋もれて見落としやすい。また、差分処理では、経時変化部分が検出された場合でも、正確な位置や範囲又は変化の程度を認識しにくい問題がある。
【０００７】
また、特許文献１に記載の技術は、差分画像に原画像を加算することを行っているが、差分処理後に加算をするため処理が煩雑であるという問題がある。
【０００８】
本発明はこのような事情を鑑みてなされたもので、比較読影において、被検体の画像の上に画像間の差異を良好に表示でき、かつ少ない手順で高速に処理でき、読影の効率向上を図ることができる比較読影支援装置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】
上記目的を達成するために、本発明に係る比較読影支援装置は、被検体の所定の部位を撮影した現在画像と前記被検体の前記部位を前記現在画像の撮影時よりも過去に撮影した過去画像とに対して、それぞれ異なる濃度値又はカラーフィルタを含む条件のフィルタ処理を行うフィルタ手段と、前記フィルタ処理後の現在画像と前記フィルタ処理後の過去画像とを加算して加算画像を生成する画像加算手段と、前記生成された加算画像を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、比較読影において、患者の画像の上に画像間の差異を良好に表示でき、かつ少ない手順で高速に処理でき、読影の効率向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面に従って本発明に係る比較読影支援装置の好ましい実施の形態について詳説する。
【００１２】
図１は、本発明を適用した比較読影支援システム１０の概略構成を示す概念図である。図１の比較読影支援システム１０は、Ｘ線ＣＴ装置などの医用画像撮影装置１と、医用画像を格納・管理する医用画像管理システム（Pictures Archive and Communication System、以下「ＰＡＣＳ」という）２と、比較読影支援装置３と、から構成される。これらの構成要素は、ネットワーク４により互いに接続される。以下では、医用画像撮影装置１として、Ｘ線ＣＴ装置１を例として説明する。
【００１３】
ＰＡＣＳ２は、被検体の所定の部位を撮影した現在画像（例えば、今年の胸部ＣＴ検診にて生成された胸部ＣＴ画像）と同一被検体の同一部位を現在画像の撮影時よりも過去に撮影した過去画像（例えば、去年の胸部ＣＴ検診にて生成された胸部ＣＴ画像）とを格納・管理する。
【００１４】
比較読影支援装置３は、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）と、比較読影支援装置３にインストールされているプログラムを読み出してプログラム実行時の作業領域となる主メモリと、各種アプリケーションソフトウェアや画像などが格納されるデータ記憶装置と、表示用データを一時記憶する表示メモリと、この表示メモリからの画像に基づいて画像を表示するモニタと、入力装置としてのキーボードと、マウスと、ネットワーク４に接続するための通信インターフェイス等から構成される。
【００１５】
次に比較読影支援装置３にインストールされているプログラムの構成について説明する。比較読影支援装置３は、以下に示すプログラムをデータ記憶装置から読み出し、実行時に主メモリにロードし、ＣＰＵによって実行する。
【００１６】
プログラムは、ＰＡＣＳ２から被検体の所定の部位を撮影した現在画像及び過去画像を読み込む読込部と、読み込んだ現在画像及び過去画像に対して、それぞれ異なる濃度値又はカラーフィルタを含む条件のフィルタ処理を行うフィルタ部３ａと、フィルタ処理後の現在画像とフィルタ処理後の過去画像とを加算して加算画像を生成する画像加算部３ｂと、生成された加算画像を表示する表示部３ｃと、から構成される。
【００１７】
本実施形態では、フィルタ部３ａは、現在画像及び過去画像に対し、それぞれ異なる色のカラーフィルタ処理を行う。以下では、フィルタ部３ａは、補色関係にある異なる色のカラーフィルタ処理を行なう場合について説明する。
【００１８】
次に、本実施形態に係わる処理について説明する。
【００１９】
まず、読込部は、読影対象の被検体の現在画像及び過去画像をＰＡＣＳ２から読み込む。
【００２０】
次に、フィルタ部３ａは、ＰＡＣＳ２より取得した現在画像と過去画像との両方に、それぞれ異なる条件のカラーフィルタ処理をする。
【００２１】
次に、カラーフィルタ処理について詳説する。カラーフィルタ処理は、現在画像及び過去画像のそれぞれの画素をＲＧＢ（赤(Red)、青(Blue)、緑(Green)）の３成分にわけ、画素のＲＧＢの成分ごとの割合を変化させるものである。
【００２２】
例えば、フィルタ部３ａは現在画像についてはRed＋Green／２のフィルタ条件、過去画像についてはBlue＋Green／２のフィルタ条件で処理する。これにより、フィルタ部３ａによって、補色関係にある異なる色のカラーフィルタ処理が実施され、現在画像はオレンジ色に調整され、過去画像はオレンジ色の補色である緑青色に調整される。
【００２３】
図２（ａ）は、現在画像用フィルタ処理及び過去画像用フィルタ処理の詳細を説明する模式図である。
【００２４】
入力画像（R―orig, G―orig, B―orig）は、現在画像または過去画像のいずれかである。入力画像（R―orig, G―orig, B―orig）は、カラーフィルタ処理Ｆを実施され、出力画像（R―dest, G―dest, B―dest）=F(入力画像（R―orig, G―orig, B―orig）)として出力される。カラーフィルタ処理Ｆは、入力画像をＲＧＢ分解してカラー画像を生成する。ここで、入力画像がモノクロ画像（グレイスケール）の場合、ＲＧＢ成分は、R―orig=G―orig=B―origとなり、Ｒ、Ｇ、Ｂ、成分は等量である。
【００２５】
カラーフィルタ処理Ｆは、現在画像用フィルタ処理F―curと過去画像用フィルタ処理F―pstとの２種類が設定されている。
【００２６】
現在画像用フィルタ処理F―curは、F―cur:{R―dest= R―orig*r, G―dest= G―orig*g, B―dest= B―orig*b} で表現され、入力画像（R―orig, G―orig, B―orig）のRGB成分それぞれに重み係数ｒ、ｇ、ｂを乗じるものである。ここでの入力画像は現在画像である。重み係数ｒ、ｇ、ｂは、それぞれ０から１の実数値であり、カラーフィルタ処理後の出力画像（R―dest, G―dest, B―dest）のRGB成分の割合を示す。
【００２７】
同様に、過去画像用フィルタ処理F―pstは、F―pst:{R―dest= R―orig*(1-r), G―dest= G―orig*(1-g), B―dest= B―orig*(1-b)} で表現され、入力画像（R―orig, G―orig, B―orig）のRGB成分それぞれに重み係数1-ｒ、1-ｇ、1-ｂを乗じるものである。ここでの入力画像は過去画像である。重み係数1-ｒ、1-ｇ、1-ｂは、それぞれ０から１の実数値であり、カラーフィルタ処理後の出力画像（R―dest, G―dest, B―dest）のRGB成分の割合を示す。
【００２８】
以下では、フィルタ部３ａは、現在画像用フィルタ処理としてRGB成分をR:G:B＝1：0.5:0にするカラーフィルタ処理を実施し、過去画像用フィルタ処理としてRGB成分をR:G:B＝0：0.5:1にするカラーフィルタ処理を実施する場合について説明する。このとき、F―cur:{R―dest= R―orig*1, G―dest= G―orig*0.5, B―dest= B―orig*0} 、F―pst:{R―dest= R―orig*0, G―dest= G―orig*0.5, B―dest= B―orig*1}である。
【００２９】
図２（ｂ）は、現在画像のカラーフィルタ処理を説明する模式図である。
【００３０】
まず、現在画像２１はRGB分解され、画像２２（赤色で階調表示された画像、縦線で図示）、画像２３（緑色で階調表示された画像、ドットで図示）、画像２４(青色で階調表示された画像、横線で図示)に分けられる。次に、カラーフィルタ処理F―cur:{R―dest= R―orig*1, G―dest= G―orig*0.5, B―dest= B―orig*0} が実施される。
【００３１】
そして、カラーフィルタ処理後の画像であるフィルタ処理画像２５が生成される。フィルタ処理画像２５は、カラーフィルタ処理によってRGB成分の割合を変えられており、R:G:B＝1：0.5:0に調整されているのでオレンジ色（縦線及びドットで図示）で階調表示される。
【００３２】
また、図示しないが、過去画像についても同様に、カラーフィルタ処理F―pst:{R―dest= R―orig*0, G―dest= G―orig*0.5, B―dest= B―orig*1}によってRGB成分の割合を変えられており、R:G:B＝0：0.5:1に調整されているので、フィルタ処理後の画像は緑青色で階調表示される。
【００３３】
次に、画像加算部３ｂは、上記のごとく生成されたカラーフィルタ処理後の現在画像と過去画像とを加算して加算画像を生成する。図３は、加算処理を説明する模式図である。
【００３４】
現在画像２１はRGB分解され、画像２２（赤色で階調表示された画像、縦線で図示）、画像２３（緑色で階調表示された画像、ドットで図示）、画像２４(青色で階調表示された画像、横線で図示)に分けられる。
【００３５】
同様に、過去画像３１もRGB分解され、画像３２（赤色で階調表示された画像、縦線で図示）、画像３３（緑色で階調表示された画像、ドットで図示）、画像３４(青色で階調表示された画像、横線で図示)に分けられる。
【００３６】
フィルタ部３ａはカラーフィルタ処理を実施し、現在画像２１についてはR:G:B＝1：0.5:0、過去画像３１についてはR:G:B＝0：0.5:1に調整する。これにより、現在画像２１に対応するカラーフィルタ処理後の画像２５（オレンジ色で階調表示された画像、縦線及びドットで図示）及び過去画像３１に対応するカラーフィルタ処理後の画像３５（緑青色で階調表示された画像、横線及びドットで図示）が生成される。
【００３７】
画像加算部３ｂは、Ｒ成分の画像２２と画像３２とを1：0の割合で、Ｇ成分の画像２３と画像３３とを0.5：0.5の割合で、Ｂ成分の画像２４と画像３４とを0：1の割合で、それぞれ加算する。
【００３８】
これにより、画像加算部３ｂは、Ｒ成分の画像４２（赤色で階調表示された画像であり画像２２のみが反映されている。縦線で図示）、Ｇ成分の画像４３（緑色で階調表示された画像であり画像２３と画像３３とが平均されている。ドットで図示）、Ｂ成分の画像４４(青色で階調表示された画像であり画像３４のみが反映されている。横線で図示)を生成する。  
【００３９】
さらに、画像加算部３ｂは、画像４２、４３、４４をRGB合成して加算画像４５を生成する。RGB合成により、現在画像の画素と該画素に対応する過去画像の画素とが同明度の場合には、該画素に対応する加算画像４５の画素が無彩色で示され、現在画像の画素と該画素に対応する過去画像の画素とが異なる明度の場合には、該画素に対応する加算画像４５の画素が補色関係の有彩色で示される。
【００４０】
すなわち、加算画像４５において、現在画像と過去画像との画像間に差異がない部位（経時変化のない部位）は、グレイスケール（格子及びドットで図示）で無彩色表示され、画像間に差異がある部位（経時変化のある部位）はオレンジ色（縦線及びドットで図示）又は緑青色（横線及びドットで図示）の補色で表示される。
【００４１】
表示部３ｃは、生成された加算画像４５を表示する。表示部３ｃは、加算画像４５と現在画像とを並列表示してもよいし、加算画像４５と現在画像とを切り替え表示してもよい。図４は、加算画像、現在画像、過去画像の表示例を示す模式図である。
【００４２】
図４（ａ）は、加算画像、現在画像、及び過去画像を並列表示した例を示す模式図である。２００１年に撮影された現在画像２６、２０００年に撮影された過去画像３６、及び加算画像４６がモニタ３ｄに並列表示されている。現在画像２６及び過去画像３６には、上記のカラーフィルタが実施される。したがって、加算画像４６では、現在画像及び過去画像の画像間で経時的変化のない部位はグレイスケール（格子及びドットで図示）で表示され、経時的変化のある部位はオレンジ色（縦線及びドットで図示）又は緑青色（横線及びドットで図示）で表示される。
【００４３】
表示部３ｃが現在画像２６を、加算画像４６と並列表示することで、読影者は過去画像と異なる部位(経時的変化のある部位)のある現在画像を容易に判別できる。
【００４４】
また、表示部３ｃは、読影者が現在画像の表示しているスライス位置を変更すると加算画像も該当するスライス位置を表示してもよい。これにより、読影者は容易に現在画像を判別できる。
【００４５】
さらに、表示部３ｃは、表示する画像を加算画像のみとし、読影者が加算画像上で、異常のあるスライス（有彩色の部分を含む加算画像）をクリックすると、対応する現在画像をポップアップ表示してもよい。モニタ３ｄに、最初に表示する画像を加算画像のみにすることで、読影する画像数を減らすことができる。
【００４６】
図４（ｂ）は、ポップアップ表示された現在画像を説明する模式図である。図４（ｂ）では、最初に、加算画像４７がモニタ３ｄに表示されている。次に、読影者によってマウス３ｅなどを介してマウスポインタ３ｆが操作されると、現在画像２７（１９９９年撮影）がモニタ３ｄにポップアップ表示される。
【００４７】
第一実施形態により、現在画像から過去画像を差分する処理を行なわないので、処理が簡単で高速になる。また、被検体の現在画像と過去画像とを加算した加算画像上に経時的変化部位をカラー表示するので、位置や範囲が分かりやすく読影の効率が上がる。
【００４８】
さらに、従来の比較読影では、通常２シリーズの画像（現在画像、過去画像）を連続表示して比較読影するところを、加算画像を１シリーズ、連続表示することで比較読影が可能となり、読影効率が向上する。
【００４９】
＜第二実施形態＞
本実施形態は、ボリュームデータに対してカラーフィルタ処理、加算処理を行ない、レンダリング処理をして画像化することで、読影者が３Ｄ画像上で経時的変化部位を確認できる形態である。なお、レンダリングは、３Ｄレンダリング、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリングを含み、レイキャスティングと呼ばれることもある。
【００５０】
以下、図５に基づいて、本実施形態の処理について説明する。図５は、第二実施形態に係わる処理を説明する模式図である。
【００５１】
まず、入力部は、読影対象の被検体の現在画像及び過去画像をＰＡＣＳ２から読み込む。本実施形態では、現在画像及び過去画像は、それぞれ複数の断層像からなり、現在ボリュームデータ（現在画像ボリュームデータ５１）及び過去ボリュームデータ（過去画像ボリュームデータ６１）である。
【００５２】
次に、フィルタ部３ａは、現在画像ボリュームデータ５１及び過去ボリュームデータ６１に対してそれぞれカラーフィルタ処理を実施する。
【００５３】
具体的には、まず、フィルタ部３ａは、現在画像ボリュームデータ５１をＲＧＢの３成分に分解し、Ｒ成分のボリュームデータ５２（縦線で図示）、Ｇ成分のボリュームデータ５３（ドットで図示）、Ｂ成分のボリュームデータ５４（横線で図示）を生成する。
【００５４】
同様に、フィルタ部３ａは、過去画像ボリュームデータ６１をＲＧＢの３成分に分解し、Ｒ成分のボリュームデータ６２（縦線で図示）、Ｇ成分のボリュームデータ６３（ドットで図示）、Ｂ成分のボリュームデータ６４（横線で図示）を生成する。
【００５５】
次にフィルタ部３ａは、第一実施形態と同様に、現在画像ボリュームデータ５１と過去画像ボリュームデータ６１とに、それぞれ異なる条件でカラーフィルタ処理を実施する。
【００５６】
例えば、フィルタ部３ａは、現在画像用フィルタ処理としてRGB成分をR:G:B＝1：0.5:0に変化させるフィルタ処理を実施し、過去画像用フィルタ処理としてRGB成分をR:G:B＝0：0.5:1に変化させるフィルタ処理を実施する。
【００５７】
次に、画像加算部３ｂは、カラーフィルタ処理後の現在画像ボリュームデータ５１と過去画像ボリュームデータ６１とをＲＧＢ成分毎にそれぞれ加算して、加算画像ボリュームデータ７２、７３、７４を生成する。
【００５８】
加算画像ボリュームデータ７２は、赤色で階調表示されており（縦線で図示）、現在画像ボリュームデータ５２のみが反映されている。加算画像ボリュームデータ７３は、緑色で階調表示されており（ドットで図示）、現在画像ボリュームデータ５３と過去画像ボリュームデータ６３とが平均されている。加算画像ボリュームデータ７４は、青色で階調表示されており（横線で図示）、過去画像ボリュームデータ６４のみが反映されている。
【００５９】
次に、画像加算部３ｂは、生成された加算画像ボリュームデータ７２、７３、７４をそれぞれレンダリング処理し、加算３Ｄ画像７２ａ、７３ａ、７４ａを生成する。加算３Ｄ画像７２ａは赤色で階調表示（縦線で図示）、加算３Ｄ画像７３ａは緑色で階調表示（ドットで図示）、加算３Ｄ画像７４ａは青色で階調表示（横線で図示）されている。
【００６０】
さらに、画像加算部３ｂは、これらの加算３Ｄ画像７２ａ、７３ａ、７４ａを合成してレンダリング処理し、加算３Ｄ画像７１（加算ボリュームデータ）を生成する。
【００６１】
加算３Ｄ画像７１では、現在画像ボリュームデータ５１及び過去画像群ボリュームデータ６１間で経時変化のある部位はオレンジ色（縦線及びドットで図示）又は緑青色（横線及びドットで図示）で有彩色表示され、経時変化の無い部位はグレイスケール（格子及びドットで図示）で無彩色表示される。加算３Ｄ画像７１は、スライス位置の異なる加算画像４５を複数積み重ね、３Ｄ画像化処理を実施したボリュームデータに等しい。
【００６２】
画像加算部３ｂは、特定のＣＴ値の帯域のみ画像化し、加算３Ｄ画像７２ａ、７３ａ、７４ａを生成してもよい。図５では、画像加算部３ｂは、−２００〜０のＣＴ値範囲だけを抽出して画像化している。
【００６３】
表示部３ｃは、加算３Ｄ画像７１をレンダリング表示する。また、表示部３ｃは、加算画像ボリュームデータ７２、７３、７４に基づいて加算３Ｄ画像７１の任意断面像（Multi Planer Reconstruction, 以下「ＭＰＲ」という）を生成して表示してもよい。
【００６４】
この場合、表示部３ｃは、レンダリングをせずにＲＧＢ各成分の加算画像ボリュームデータ７２、７３、７４を任意の断面で、合成してＲＧＢ表示することで現在と過去で相違がある部分をＭＰＲ上でカラー表示する。
【００６５】
図６は、ＭＰＲ表示の例を示す模式図である。
【００６６】
現在画像ボリュームデータ５１に対応する現在Coronal画像５５（コロナル断面）及び現在Sagittal画像５６（サジタル断面）は、カラーフィルタ処理が実施されていない。
【００６７】
加算画像ボリュームデータ７２、７３、７４に対応する加算Coronal画像７５（コロナル断面）、加算Sagittal画像７６（サジタル断面）は、カラーフィルタ処理されている。経時的な変化を有する部位はオレンジ色（横線及びドットで図示）又は緑青色（横線及びドットで図示）で、経時的な変化を有しない部位はグレイスケール（格子及びドットで図示）の補色で表示される。
【００６８】
また、表示部３ｃは加算３Ｄ画像７１と現在画像とを並列表示してもよい。これにより、読影者は、過去画像と異なる部位(経時変化のある部位)のある現在画像を容易に判別できる。
【００６９】
さらに、表示部３ｃはディスプレイに最初に表示する画像を加算３Ｄ画像７１のみとし、読影者が加算３Ｄ画像７１上で、マウス等により、例えば異常のある部位をクリックして指定すると、指定された部位に対応する現在画像をポップアップ表示してもよい。最初に表示する画像を加算３Ｄ画像７１のみにすることで、読影する画像数を減らすことができる。
【００７０】
第二実施形態により、ボリュームデータを処理し、比較読影において，３Ｄ画像上に経時変化を反映させることができる。また、現在画像から過去画像を差分する処理を行なわないので、処理が簡単で高速になり、かつ、被検体の現在画像と過去画像とを加算した加算画像上に被検体の経時的変化部位をカラー表示するので、経時的変化部位の位置や範囲が分かりやすく、読影の効率が上がる。
【００７１】
さらに、従来の比較読影では、２シリーズの画像（現在画像群、過去画像群）を連続表示するところを、加算画像を１シリーズ連続表示することで比較読影が可能となり、読影効率が向上する。また、加算画像ボリュームデータの３Ｄ表示による比較読影が可能になる。
【００７２】
図７は、本発明における加算画像の輝度分布の例と従来の差分処理によって生成される差分画像の輝度分布の例とを示す模式図である。図７（ａ）は本発明における加算画像の輝度分布を示す図であり、図７（ｂ）は従来の差分処理によって生成される差分画像の輝度分布を示す図である。
【００７３】
輝度分布グラフ８１、８２、８３、８４は、横軸は画像の任意の横方向の位置を示し、縦軸はその位置における画素の輝度を示す。輝度分布グラフ８１は、現在画像の輝度分布を示す。輝度分布グラフ８２は、過去画像の輝度分布を示す。輝度分布グラフ８３は、加算画像の輝度分布を示す。輝度分布グラフ８４は、差分画像の輝度分布を示す。
【００７４】
加算画像は、従来の差分処理（現在画像から過去画像を差分する）を実施することなく、元画像（現在画像及び過去画像）のグレイスケール上に、差分成分８５の画像を色つきで表示する。そのため、加算画像は、元画像の情報は保持するのでＳ／Ｎ比が高い。一方、差分画像では現在画像及び過去画像の画像間の差異８６だけが表示されるため、Ｓ／Ｎ比が低い。
【００７５】
なお、上記実施形態では、フィルタ部３ａは補色関係にある異なる色のカラーフィルタ処理として、現在画像のRGB成分をR:G:B＝1：0.5:0に調整するとともに過去画像のRGB成分をR:G:B＝0：0.5:1に調整するカラーフィルタ処理を行なう場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、フィルタ部３ａは、現在画像のRGB成分をR:G:B＝0：0.5:1に調整するとともに過去画像のRGB成分をR:G:B＝1：0.5:0に調整するフィルタ処理を行なってもよい。
【００７６】
また、上記実施形態では、フィルタ部３ａは現在画像及び過去画像に対して、ＲＧＢ分解するカラーフィルタ処理を行なったが、これに限らず、ＲＧＢ分解しない他のフィルタ処理を実施してもよい。例えば、現在画像及び過去画像をオレンジ色及び緑青色に着色する処理を行なうフィルタ処理を実施してもよい。
【００７７】
また、上記実施形態では、フィルタ部３ａは、現在画像及び過去画像に対し、カラーフィルタ処理したが、これに限らず、その他のフィルタ処理を実施しても良い。例えば、現在画像と過去画像とを、それぞれ異なる輝度に調整するフィルタ処理を実施しても良い。また、フィルタ部３ａは濃度値フィルタ処理を実施してもよい。フィルタ部３ａが濃度値フィルタの場合には、一方の画像（現在画像又は過去画像のいずれか）の濃度値を、他方の画像（現在画像又は過去画像のいずれか）の濃度値が補うような濃度値を呈するような濃度値を呈する濃度値のフィルタ処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】比較読影支援システムの概略構成を示す概念図
【図２】現在画像用フィルタ処理及び過去画像用フィルタ処理の詳細を説明する模式図
【図３】加算処理を説明する模式図
【図４（ａ）】加算画像、現在画像、及び過去画像を並列表示した例を示す模式図
【図４（ｂ）】ポップアップ表示された現在画像を説明する模式図
【図５】第二実施形態に係わる処理を説明する模式図
【図６】ＭＰＲ表示の例を示す模式図
【図７】本発明における加算画像の輝度分布の例と従来の差分処理によって生成される差分画像の輝度分布の例とを示す模式図
【図８】比較読影における従来の差分処理を説明する模式図
【符号の説明】
【００７９】
１…Ｘ線ＣＴ装置、２…ＰＡＣＳ、３…比較読影支援装置、４…ネットワーク、１０…比較読影支援システム
【図１】
2007190208.tif 000003
【図２】
2007190208.tif 000004
【図３】
2007190208.tif 000005
【図４（ａ）】
2007190208.tif 000006
【図４（ｂ）】
2007190208.tif 000007
【図５】
2007190208.tif 000008
【図６】
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【図７】
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【図８】
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