(57)【要約】【課題】画像処理の演算量を低減し、画像処理の高速化が可能な技術を提供すること。【解決手段】画像処理装置は、画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する取得処理部と、領域特定情報に基づいて、被検体部の画像データに対して画像処理を行う画像処理部と、を備える。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する取得処理部と、
前記領域特定情報に基づいて、前記被検体部の画像データに対して画像処理を行う画像処理部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、前記領域特定情報に基づいて、画像データにおける被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、前記画像データから前記被検体部の画像データを取得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】
前記画像処理部は、
入力される画像データの注目画素がエッジ部分の画素であるか否かを示す判定データを出力するエッジ検出処理を行うエッジ検出部と、
前記判定データに応じて、前記画像データに対してノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部と、を有し、
前記エッジ検出部は、前記被検体部の画像データに対して、前記エッジ検出処理を行い、
前記エッジ検出処理は、前記判定データに応じて、前記被検体部の画像データに対して前記ノイズ低減処理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】
前記画像処理部は、前記画像処理を並列に行う複数の処理部を有し、
前記複数の処理部は、サイズの異なる被検体部の画像データに対して前記画像処理を並列に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】
入力された画像データのサイズを予め定められた縮小率で縮小して縮小画像データを生成する複数の縮小処理部を更に備え、
前記複数の縮小処理部は、それぞれが直列に配置された階層構造を有し、
前記複数の縮小処理部は、サイズの異なる縮小画像データを前記複数の処理部に出力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】
前記階層構造のうち上位の階層に配置されている縮小処理部は、前記上位の階層に対して下位の階層に配置されている縮小処理部に対して、前記縮小率で縮小した縮小画像を出力し、
下位の階層に配置されている縮小処理部は、前記縮小画像を前記縮小率で更に縮小した縮小画像データを出力する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記取得処理部は、前記階層構造のうち最下層に配置されている縮小処理部から出力された縮小画像データに基づいて、被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記取得処理部から入力された前記領域特定情報のサイズを前記縮小率に対応して定められた拡大率で拡大した領域特定情報を生成する複数の拡大処理部を更に備え、
前記複数の拡大処理部は、それぞれが直列に配置された階層構造を有し、
前記複数の拡大処理部は、サイズの異なる領域特定情報を前記複数の処理部に出力することを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記階層構造のうち下位の階層に配置されている拡大処理部は、前記下位の階層に対して上位の階層に配置されている拡大処理部に対して、前記拡大率で拡大した領域特定情報を出力し、
上位の階層に配置されている拡大処理部は、前記領域特定情報を前記拡大率で更に拡大した領域特定情報を出力する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記複数の処理部は、前記複数の拡大処理部から入力される領域特定情報に基づいて、前記複数の縮小処理部から入力される縮小画像データから取得した前記被検体部の画像データに対する画像処理を並列に行う
ことを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記取得処理部は、前記縮小画像データの画素値に基づいて、前記被検体部の領域を特定するための画像データを取得す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】
前記取得処理部は、注目画素と隣接画素との画素値の差が予め定められた閾値以内か否かに基づいて、被検体部の領域を特定するための画像データを取得す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】
前記画像データに縮小処理をした縮小画像データは、前記画像データよりも低周波の画像データであ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】
画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する工程と、
前記領域特定情報に基づいて、前記被検体部の画像データに対して画像処理を行う工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置の各部として機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
被検体の放射線画像を撮影する放射線撮影装置と、前記放射線画像を処理する画像処理装置と、を有する放射線撮影システムであって、
画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する取得処理部と、
前記領域特定情報に基づいて、前記被検体部の画像データに対して画像処理を行う画像処理部と、
を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
【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、プログラム、および放射線撮影システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療診断の現場では、被写体の透視画像、断層画像、血流など、被写体内の組織の情報が取得され、利用されている。放射線診断装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置において、ノイズ抑制技術、特徴量抽出技術、パターン認識技術等の各種要素技術が用いられた画像処理により、病変部抽出や臓器等の輪郭部抽出が行われている。このような技術要素の中で、画像に含まれるノイズ成分を低減する技術は、撮像や再構成等した物体を鮮明に再現するために利用される。
【０００３】
特許文献１には、複数のフィルタによるフィルタ処理により、画像中の高周波成分（エッジ）を保存しつつ、高周波成分以外の部分のコントラストを強調することで、画像に含まれるノイズ成分を目立たなくする方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２９８６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術により画像中のノイズ成分の低減を行う場合、画像中の高周波成分以外の部分について、より広範囲の周辺画素を用いる必要がある。具体的には、ノイズ成分の低減処理で用いるフィルタ数が増加してしまう。これにより、画像処理全体の演算量は増加し、画像処理に長時間を要することになる。
【０００６】
そこで、本発明は、上記の課題に鑑み、画像処理の演算量を低減し、画像処理の高速化が可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題に鑑み、本発明の一つの態様に係る画像処理装置は、画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する取得処理部と、
前記領域特定情報に基づいて、前記縮小画像データから取得した前記被検体部の画像データに対して画像処理を行う画像処理部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像処理の演算量を低減し、画像処理の高速化が可能になる。具体的には、画像データから画像診断の対象となる被検体部の領域を取得し、被検体部の領域を画像処理の対象とすることで、演算量の低減による処理時間の短縮化が可能になり、画像処理の高速化が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】放射線撮影システムの構成を示すブロック図。
【図２】画像処理装置と放射線撮影装置の詳細構成を示すブロック図。
【図３】ノイズ低減処理に関する画像処理部の構成を説明する図。
【図４】画像データを例示的に示す図。
【図５】エッジ検出フィルタの一例を示す図。
【図６】エッジ検出フィルタの一例を示す図。
【図７】被検体取得部を含む画像処理部の構成を説明する図。
【図８】被検体の放射線画像の一例を示す図。
【図９】取得処理部の処理結果の一例を示す図。
【図１０】被検体取得部の一連の動作を示すフローチャート。
【図１１】縮小処理部により生成される画像データと、拡大処理部により生成される領域特定情報とを例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。
【００１１】
＜画像処理装置の概略構成＞
本実施形態では、放射線画像を生成する際の画像処理において、ノイズ低減処理の演算処理を低減することが可能な画像処理装置の構成および画像処理方法を説明する。図１は、画像処理装置を有する放射線撮影システムの構成を示す図である。尚、図１に示す画像処理装置１１０を画像診断装置ともいい、放射線撮影システムの構成を画像診断システムともいう。図１において、ネットワーク１００を介して、画像処理装置１１０、放射線撮影装置１２０、画像表示部１３０、画像保存部１４０、および出力部１５０が相互に接続されている。
【００１２】
画像処理装置１１０は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）により構成することが可能である。画像処理装置１１０は、不図示のＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク（ＨＤ）を備えており、接続された各部を制御する。放射線撮影装置１２０は、放射線撮影を行うＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置などに代表される撮影装置である。画像表示部１３０は、ＬＣＤやＣＲＴ等の任意のディスプレイ機器等の表示装置により構成することが可能である。画像表示部１３０は、画像データとして、例えば、放射線画像等を表示し、画像表示部１３０に表示された画像は医者等による画像診断に用いられる。画像保存部１４０は、放射線撮影装置１２０で撮影された放射線画像を保存する。この画像保存部１４０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communications Systems）などとも呼ばれることもある。出力部１５０は、プリンタ等の出力装置により構成することが可能である。出力部１５０は、例えば、放射線画像をフイルムや紙などに印刷することが可能である。画像診断がフイルムレスで行われる場合などは、出力部１５０が画像処理装置１１０に接続されない場合もある。
【００１３】
図２は、画像処理装置１１０および放射線撮影装置１２０の構成を説明するブロック図である。図２において、放射線撮影装置１２０は、放射線発生部２２１、支持部２２２、放射線検出部２２３、放射線制御部２２４およびデータ収集部２２５を有する。
【００１４】
放射線発生部２２１は、放射線制御部２２４の制御に基づき放射線を発生させて、放射線を出力する。放射線検出部２２３は、放射線発生部２２１から出力され、被検体Ｐを透過した放射線の強度（線量）を二次元状に配置された放射線検出部により検出する。放射線制御部２２４は、放射線発生部２２１に対し、所定の管電圧と管電流を印加し、放射線発生部２２１における放射線の照射を制御する。なお、本実施形態では、放射線の照射方法は、コーンビーム型やパラレルビーム型、ファンビーム型といった形状の放射線照射方法を用いてもよい。
【００１５】
放射線検出部２２３は、被検体Ｐを透過した放射線の強度（線量）を検出し、その検出データを電気信号として出力する。データ収集部２２５は、放射線検出部２２３から出力された検出データを収集し、検出データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換、データ変換等の処理を行う。データ収集部２２５は、処理後の検出データ（以下、画像データともいう）を、画像処理装置１１０の画像処理部２１２に出力する。
【００１６】
次に、画像処理装置１１０は、複数の処理部を使用して画像データの処理を並列に行うことが可能であり、画像処理装置１１０は、制御部２１１と画像処理部２１２を備える。制御部２１１は、放射線撮影装置１２０の各部の制御や画像表示部１３０への出力、画像保存部１４０への出力、画像処理部２１２の制御など、システム全体の制御を行う。制御部２１１は、放射線制御部２２４に放射線の照射を制御するための制御信号を出力し、放射線撮影装置１２０の撮影を制御することが可能である。
【００１７】
画像処理部２１２は、データ収集部２２５から被検体Ｐの検出データ（画像データ）を取得し、種々の画像処理を実行することが可能である。尚、本実施形態では、以下の説明を簡略にするため、種々の画像処理の中から、放射線画像のノイズを低減するノイズ低減処理に関する処理内容を説明し、その他の画像処理については、説明を省略する。
【００１８】
＜画像処理部２１２の構成＞
図３は、ノイズ低減処理に関する画像処理部２１２の構成を説明するブロック図である。画像処理部２１２は、階層的に構成された処理部３６１〜３６４を有する。階層的に構成された処理部の間には、縮小処理部３４０〜３４２と拡大処理部３５０〜３５２とが配置されている。縮小処理部３４０〜３４２によって複数の周波数成分の画像を作成している。縮小処理部３４０〜３４２は、高周波成分から低周波成分の画像をそれぞれ作成している。縮小処理部３４２は、縮小処理部３４０、３４１で生成される画像に比べて低周波成分の画像を作成している。縮小処理部３４１は、縮小処理部３４０で生成される画像に比べて低周波成分の画像を作成している。本実施形態では、縮小処理部３４０〜３４２によって縮小された画像データについて説明するが、縮小された画像データを周波数分解された画像として置き換えることもできる。
【００１９】
データ収集部２２５から出力された検出データ（画像データ）は、最上位層である第１階層３０１の処理部３６１および縮小処理部３４０に入力される。図３では、処理部３６１に入力される画像データを入力画像Ｓとして示している。処理部３６１は、エッジ検出部３１１、ノイズ低減処理部３２１、および合成処理部３３１を有しており、第１階層３０１の処理部３６１に入力された画像データは、エッジ検出部３１１、ノイズ低減処理部３２１、および合成処理部３３１により処理される。
【００２０】
縮小処理部３４０は、入力画像Ｓ（画像データ）に対して縮小処理を行い、縮小した画像データ（縮小画像データ）を生成する。縮小処理部３４０は入力画像Ｓに対して縮小された画像データ（縮小画像データ）を出力する。画像データに縮小処理をした縮小画像データは、画像データよりも低周波の画像データである。縮小処理部３４０から出力された画像データは、最上位層（第１階層３０１）の下層である第２階層３０２の処理部３６２および縮小処理部３４１に入力される。処理部３６２は、エッジ検出部３１２、ノイズ低減処理部３２２、および合成処理部３３２を有しており、第２階層３０２の処理部３６２に入力された画像データは、エッジ検出部３１２、ノイズ低減処理部３２２、および合成処理部３３２により処理される。
【００２１】
縮小処理部３４１は、縮小処理部３４０から入力された画像データに対して縮小処理を行い、縮小した画像データ（縮小画像データ）を生成する。縮小処理部３４１は、縮小処理部３４０から入力された画像データに対して縮小された画像データ（縮小画像データ）を出力する。画像データに縮小処理をした縮小画像データは、画像データよりも低周波の画像データである。縮小処理部３４１から出力された画像データは、第２階層３０２の下層である第３階層３０３の処理部３６３および縮小処理部３４２に入力される。処理部３６３は、エッジ検出部３１３、ノイズ低減処理部３２３、および合成処理部３３３を有しており、第３階層３０３の処理部３６３に入力された画像データは、エッジ検出部３１３、ノイズ低減処理部３２３、および合成処理部３３３により処理される。
【００２２】
縮小処理部３４２は、縮小処理部３４１から入力された画像データに対して縮小処理を行い、縮小した画像データ（縮小画像データ）を生成する。縮小処理部３４２は、縮小処理部３４１から入力された画像データに対して縮小された画像データ（縮小画像データ）を出力する。画像データに縮小処理をした縮小画像データは、画像データよりも低周波の画像データである。縮小処理部３４２から出力された画像データは、第３階層３０３の下層である第４階層３０４の処理部３６４に入力される。第４階層３０４の処理部３６４は、エッジ検出部３１４、ノイズ低減処理部３２４を有しており、第４階層３０４の処理部３６４に入力された画像データは、エッジ検出部３１４、ノイズ低減処理部３２４により処理される。第４階層３０４の処理部３６４は、合成処理部を有さない点で、他の階層の処理部３６１〜３６３とは異なる。また、図３の例では、第４階層３０４は最下層であるため、第４階層３０４の下層側に縮小処理部や拡大処理部が配置されていない点で、他の処理部３６１〜３６３との構成とは異なる。
【００２３】
尚、図３では、画像処理部２１２は４つの階層の処理部３６１〜３６４により構成される例を示しており、第４階層３０４が最下層に相当するが、本実施形態の構成は、この例に限定されるものではない。画像処理部２１２は、任意のＮ階層（Ｎは整数）により構成された処理部を有し、画像データを処理することが可能である。
【００２４】
各階層の処理部について、第１階層３０１の処理部３６１の構成を代表例として説明する。第１階層３０１の処理部３６１において、エッジ検出部３１１は、データ収集部２２５から入力される放射線画像の画像データ（入力画像Ｓ）の各画素に対して、注目画素がエッジ画素であるか非エッジ画素であるかを判定する。図４は、第１階層３０１の処理部３６１に入力される画像データ（入力画像Ｓ）を例示的に示す図である。エッジ検出部３１１は、図４で示すような画像データ(多値画像データ)の各画素に対して、注目画素がエッジ画素であるか非エッジ画素であるかを判定する。図４に示す画像データにおいて、二次元に配置された矩形領域は、画像データにおける画素の配置を示しており、図４において「Ａ」は注目画素を示す。また、注目画素Ａを中心として、注目画素Ａの周囲に配置されている５×５の画素群を周囲画素という。
【００２５】
図５は、エッジ検出部３１１〜３１４で使用するフィルタの一例を示す図である。図５（ａ）は垂直方向のエッジを検出するエッジ検出フィルタＦｉｌｔｅｒ１であり、図５（ｂ）は水平方向のエッジを検出するエッジ検出フィルタＦｉｌｔｅｒ２である。さらに、図５（ｃ）および図５（ｄ）は、斜め方向のエッジを検出するエッジ検出フィルタＦｉｌｔｅｒ３、Ｆｉｌｔｅｒ４である。エッジ検出フィルタＦｉｌｔｅｒ１〜４は、例えば、周囲画素と同様に５×５の係数値の配列を有する線形フィルタを用いることが可能である。
【００２６】
エッジ検出部３１１は、５×５の周囲画素に対して、エッジ検出フィルタ（Ｆｉｌｔｅｒ１〜Ｆｉｌｔｅｒ４）を割り当てる。そして、エッジ検出部３１１は、周囲画素を３つの領域（Ｅ０、Ｆ１、Ｆ２）に分割し、それぞれの分割領域において、周囲画素の画素値とエッジ検出フィルタの係数値との積和演算で求められた算出値を取得し、演算結果に基づいて、各分割領域の平均画素値（Ｅ０ａｖｅ、Ｆ１ａｖｅ、Ｆ２ａｖｅ）を取得する。ここで、３つの領域（Ｅ０、Ｆ１、Ｆ２）は、エッジ検出フィルタ（Ｆｉｌｔｅｒ１〜Ｆｉｌｔｅｒ４）に設定されている係数値Ｅ０、Ｆ１、Ｆ２の配置に基づくものである。例えば、図５（ａ）において、領域Ｅ０は、エッジ検出フィルタの係数値Ｅ０２０〜Ｅ０２４に対応する領域である。領域Ｆ１は、エッジ検出フィルタの係数値Ｆ１００〜Ｅ０１４に対応する領域である。また、領域Ｆ２は、エッジ検出フィルタの係数値Ｆ２３０〜Ｅ０４４に対応する領域である。
【００２７】
エッジ検出部３１１は、取得した平均画素値に基づいて、エッジ検出フィルタ毎にエッジ強度ＴＦｉｌｔｅｒ_ｎを取得する。具体的には、エッジ検出部３１１は、取得した平均画素値を以下の（１）式に代入して、エッジ強度ＴＦｉｌｔｅｒ_ｎを取得する。
【００２８】
ＴFilter_n=｜Ｅ０ａｖｅ−Ｆ１ａｖｅ｜＋｜Ｅ０ａｖｅ−Ｆ２ａｖｅ｜・・・（１）
（ｎ＝１、２、３、４：エッジ検出フィルタ（Ｆｉｌｔｅｒ１〜４）
エッジ検出部３１１は、エッジ検出フィルタ（Ｆｉｌｔｅｒ１〜４）のエッジ強度ＴＦｉｌｔｅｒ_ｎの算出結果からエッジ強度の最大値ＴＦ（エッジ強度最大値）を取得し、エッジ検出フィルタの方向性を決定する。また、エッジ検出部３１１は、取得したエッジ強度最大値ＴＦと、予め設定されたエッジ判定閾値ＴＬを比較し、エッジ強度最大値ＴＦ≧エッジ判定閾値ＴＬの場合、エッジ検出部３１１は、注目画素Ａがエッジ画素であると判定する。一方、エッジ強度最大値ＴＦ＜エッジ判定閾値ＴＬの場合、エッジ検出部３１１は、注目画素Ａが非エッジ画素であると判定する。
【００２９】
尚、図４に示す周囲画素および図５に示すエッジ検出フィルタのサイズは５×５としたが、このサイズによって本発明の実施形態が限定されるものではない。また、本実施形態ではエッジ検出方法として、図５に示したエッジ検出フィルタ（線形フィルタ）を用いたが、Sobelフィルタを使用するなど他の方法でエッジ検出を行ってもよい。また、エッジ判定閾値ＴＬは、固定値だけでなく、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）データとして持ち、注目画素データなどに応じて可変値に設定しても良いし、関数として定義することが可能である。
【００３０】
ノイズ低減処理部３２１は、エッジ検出部３１１で判定された各画素のエッジ判定結果に応じて、画像データ（入力画像Ｓ）を平滑化することで、画像データ（入力画像Ｓ）のノイズを低減し、鮮鋭でかつノイズが低減された画像データを生成する。具体的には、ノイズ低減処理部３２１は、注目画素がエッジ画素と判定された画素については、決定されたエッジ方向の平均画素値Ｅ０ａｖｅに基づいて、注目画素の画素値を変更する。具体的には、ノイズ低減処理部３２１は、エッジ画素と判定された注目画素の画素値を、決定されたエッジ方向の平均画素値Ｅ０ａｖｅに変更する。一方、注目画素が非エッジ画素（平坦部）と判定された画素については、ノイズ低減処理部３２１は、周囲画素の画素値の平均値Ｇ０ａｖｅを取得し、注目画素の画素値を、周囲画素の画素値の平均値に変更する。
【００３１】
第１階層３０１の処理部３６１において、合成処理部３３１は、下位層から入力された画像データ（例えば、第２階層３０２の処理部３６２から出力され、拡大処理部３５０で拡大処理された画像データ）と、第１階層３０１のノイズ低減処理部３２１で処理された画像データとを、予め設定された合成比率で合成する画像合成処理を実行する。合成比率は、例えば、１対１でも良いし、上位層の比重を大きく設定することも可能である。例えば、第１階層３０１と第２階層３０２との関係では、第１階層３０１の比重を第２階層３０２よりも大きく設定することが可能である。また、エッジ検出部３１１で検出したエッジ強度の値を用いても良い。本実施形態では、合成比率を１対１とするため、合成処理部３３１は、上位層で処理された画像データ（この場合、第１階層３０１の処理部３６１内で処理された画像データ）と、下位層で処理された画像データとを平均化する。すなわち、合成処理部３３１は、第１階層３０１の処理部３６１内で処理された画像データの画素値と下位層で処理された画像データの画素値とを平均化する。
【００３２】
最上位層である第１階層３０１の合成処理部３３１は、合成処理された画像データ（出力画像Ｏ）を出力する。合成処理部３３１から出力された合成処理済みの画像データは、図２で示した制御部２１１に入力され、制御部２１１は、画像処理部２１２から入力された画像データを、画像表示部１３０や画像保存部１４０に出力する。
【００３３】
尚、第２階層３０２の合成処理部３３２、第３階層３０３の合成処理部３３３においても同様に画像合成処理が実行される。例えば、第３階層３０３の合成処理部３３３は、下位層から入力された画像データ（例えば、第４階層３０４の処理部３６４から出力され、拡大処理部３５２で拡大処理された画像データ）と、第３階層３０３のノイズ低減処理部３２３で処理された画像データとを、予め設定された合成比率で合成する画像合成処理を実行する。第３階層３０３の合成処理部３３３は、合成処理された画像データを拡大処理部３５１に出力する。
【００３４】
また、第２階層３０２の合成処理部３３２は、下位層から入力された画像データ（例えば、第３階層３０３の処理部３６３から出力され、拡大処理部３５１で拡大処理された画像データ）と、第２階層３０２のノイズ低減処理部３２２で処理された画像データとを、予め設定された合成比率で合成する画像合成処理を実行する。合成比率については、第１階層３０１の合成処理部３３１の処理で説明したとおりである。尚、合成処理部３３１〜３３３において、同一の合成比率を設定してもよいし、それぞれ異なる合成比率を設定することも可能である。
【００３５】
次に、縮小処理部について説明する。ここでは、第１階層３０１の処理部３６１と第２階層３０２の処理部３６２との間に配置されている縮小処理部３４０を例にして、縮小処理部で実行される処理を説明する。
【００３６】
縮小処理部３４０は、予め設定された縮小率と画像補間方法とに基づき、画像データ（入力画像Ｓ）に対して縮小処理を施す。本実施形態では、縮小率として１／２倍の例を説明する。尚、この縮小率は例示的なものであり、本発明の実施形態はこの例に限定されるものではなく、縮小率は任意に設定することが可能である。
【００３７】
また、画像データ（入力画像Ｓ）を縮小する際の画像補間方法は、バイキュービック法やバイリニア法、ニアレスネイバー法などがあるが、ここでは、バイリニア法を使用するものとする。縮小処理部３４０は、種々の画像補間方法を適用して、画像データ（入力画像Ｓ）に対する縮小処理を実行することが可能である。
【００３８】
縮小処理部３４０は、縮小処理された画像データを、第２階層３０２のエッジ検出部３１２（エッジ検出部３１１と同様に動作）と縮小処理部３４１（縮小処理部３４０と同様に動作）とに出力する。第２階層３０２のエッジ検出部３１２は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１と同様に動作可能であり、縮小処理部３４０から入力された縮小処理された画像データに対して、エッジ検出処理を行う。第２階層３０２のエッジ検出部３１２、ノイズ低減処理部３２２および合成処理部３３２の処理は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１、ノイズ低減処理部３２１および合成処理部３３１の処理と同様である。
【００３９】
縮小処理部３４１は、縮小処理部３４０と同様に動作可能であり、縮小処理部３４０から入力された縮小処理された画像データに対して、種々の画像補間方法を適用して、画像データに対する縮小処理を実行することが可能である。
【００４０】
縮小処理部３４１は、縮小処理された画像データを、第３階層３０３のエッジ検出部３１３（エッジ検出部３１１と同様に動作）と縮小処理部３４２（縮小処理部３４０と同様に動作）とに出力する。
【００４１】
第３階層３０３のエッジ検出部３１３は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１と同様に動作可能であり、縮小処理部３４１から入力された縮小処理された画像データに対して、エッジ検出処理を行う。第３階層３０３のエッジ検出部３１３、ノイズ低減処理部３２３および合成処理部３３３の処理は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１、ノイズ低減処理部３２１および合成処理部３３１の処理と同様である。
【００４２】
縮小処理部３４２は、縮小処理部３４０と同様に動作可能であり、縮小処理部３４１から入力された縮小処理された画像データに対して、種々の画像補間方法を適用して、画像データに対する縮小処理を実行することが可能である。
【００４３】
縮小処理部３４２は、縮小処理された画像データを、第４階層３０４のエッジ検出部３１４（エッジ検出部３１１と同様に動作）に出力する。第４階層３０４のエッジ検出部３１４は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１と同様に動作可能であり、縮小処理部３４２から入力された縮小処理された画像データに対して、エッジ検出処理を行う。第４階層３０４のエッジ検出部３１４およびノイズ低減処理部３２４の処理は、第１階層３０１のエッジ検出部３１１およびノイズ低減処理部３２１の処理と同様である。
【００４４】
画像処理部２１２に入力された画像データ（入力画像Ｓ）は、縮小処理部３４０、３４１、３４２により順次処理が施される。
【００４５】
次に、拡大処理部について説明する。ここでは、第４階層３０４の処理部３６４と第３階層３０３の処理部３６３との間に配置されている拡大処理部３５２を例にして、拡大処理部で実行される処理を説明する。拡大処理部３５２は、縮小処理部３４０〜３４２と逆の処理を実行することにより、縮小処理済みの画像データを拡大する。すなわち、拡大処理部３５２は、予め設定された拡大率と画像補間方法に基づき、画像データに対して拡大処理を施す。拡大率は縮小率に対応して設定される。また、画像補間方法は、縮小処理で用いられた画像補間方法が使用される。
【００４６】
ここでは、縮小処理される前と同じ大きさに合わせるため、拡大処理部３５２は、拡大率を２倍に設定し、画像補間方法としてバイリニア法を使用した拡大処理を実行する。拡大処理部３５２により拡大処理が施された画像データは第３階層３０３の合成処理部３３３に入力される。合成処理部３３３は、合成処理された画像データを拡大処理部３５１に出力する。
【００４７】
拡大処理部３５１は、拡大処理部３５２と同様に動作可能であり、合成処理部３３３から入力された合成処理された画像データに対して、予め設定された拡大率と画像補間方法に基づき、画像データに対して拡大処理を施し、第２階層３０２の合成処理部３３２に入力される。合成処理部３３２は、合成処理された画像データを拡大処理部３５０に出力する。
【００４８】
拡大処理部３５０は、拡大処理部３５２と同様に動作可能であり、合成処理部３３２から入力された合成処理された画像データに対して、予め設定された拡大率と画像補間方法に基づき、画像データに対して拡大処理を施し、第１階層３０１の合成処理部３３１に入力される。
【００４９】
合成処理部３３１は、下位層から入力された画像データ（第２階層３０２の処理部３６２から出力され、拡大処理部３５０で拡大処理された画像データ）と、第１階層３０１のノイズ低減処理部３２１で処理された画像データとを、予め設定された合成比率で合成し、合成処理された画像データ（出力画像Ｏ）を出力する。
【００５０】
以上説明したように、エッジ検出処理およびノイズ低減処理を階層処理することで、被検体Ｐの放射線画像である画像データ（入力画像Ｓ）に対し、鮮鋭でかつノイズを低減した画像を得ることができる。
【００５１】
＜エッジ検出およびノイズ低減での演算量増加について＞
エッジ検出処理やノイズ低減処理を行う際、エッジ検出フィルタの数を増やし、エッジ検出フィルタのサイズを大きくすることで、より高精度にノイズを低減することが可能になる。
【００５２】
図６は、エッジ検出フィルタの一例を示す図である。図６（ａ）および図６（ｂ）は水平方向および斜め方向の中間にあるエッジを検出するエッジ検出フィルタであり、図６（ｃ）および図６（ｄ）は垂直方向および斜め方向の中間にあるエッジを検出するエッジ検出フィルタである。図６（ａ）〜図６（ｄ）に示すエッジ検出フィルタのサイズは、例示のため図５のエッジ検出フィルタと同様のサイズ（５×５）で示している。図６（ａ）〜図６（ｄ）に示すエッジ検出フィルタの方向特性は、図５のエッジ検出フィルタの方向特性と異なるものである。図６に示すようなエッジ検出フィルタを図５のエッジ検出フィルタに加え、８方向のエッジ検出フィルタを使用することで、エッジ方向の検出精度が向上する。より正確な平滑化処理の実行により、高精度なノイズ低減処理を実行することが可能になる。
【００５３】
また、エッジ検出フィルタのサイズを５×５より大きくすることで、更にエッジ強度およびエッジ方向の検出精度の向上を図ることが可能になる。一方、エッジ検出フィルタの数やエッジ検出フィルタのサイズを大きくすると、エッジ検出処理やノイズ低減処理の演算量が膨大となり、ノイズ低減処理に計算時間がかかってしまう場合が生じ得る。
【００５４】
本実施形態では、ノイズ低減処理を施す画像データ（被検体Ｐの放射線画像）に着目し、画像診断に重要となる被検体部を抽出し、被検体部のみをノイズ低減処理の対象画素とすることで、画像処理の演算量を低減し、画像処理の高速化を可能する。以下、具体的な画像処理の内容について説明する。
【００５５】
＜被検体部の取得結果に基づくノイズ低減処理＞
図７は、被検体取得部７００を含む画像処理部２１２の構成を説明するブロック図である。図７に示すブロック図は、図３で示したノイズ低減処理に関するブロック図に、画像データ（入力画像Ｓ）から被検体部の領域を特定するための画像データを取得する処理を実行する被検体取得部７００のブロック図が加えられている。尚、図７のブロック図において、図３と同一の構成については、同じ符号を付して、処理の詳細な説明を省略する。尚、図７に示す構成は、被検体の放射線画像を撮影する放射線撮影装置１２０と、放射線画像を処理する画像処理装置１１０と、を有する放射線撮影システムにおいても適用可能である。
【００５６】
図７において、被検体取得部７００は、縮小処理部３４０〜３４２、取得処理部７２１、および拡大処理部７３０〜７３２を有する。画像処理部２１２は、図３の同様に階層的に構成された処理部３６１〜３６４を有する。取得処理部７２１は、画像データに縮小処理をした縮小画像データから被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する。また、画像処理部（処理部３６１〜３６４）は、領域特定情報に基づいて、被検体部の画像データに対して画像処理を行う。すなわち、画像処理部（処理部３６１〜３６４）は、領域特定情報に基づいて、縮小画像データから取得した被検体部の画像データに対して画像処理を行う。画像処理部（処理部３６１〜３６４）は、領域特定情報に基づいて、画像データにおける被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データから被検体部の画像データを取得することが可能である。
【００５７】
具体的な構成として、画像処理部（処理部３６１〜３６４）は、入力される画像データの注目画素がエッジ部分の画素であるか否かを示す判定データを出力するエッジ検出処理を行うエッジ検出部と、判定データに応じて、画像データに対してノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部と、を有する。エッジ検出部は、被検体部の画像データに対して、エッジ検出処理を行い、ノイズ低減処理部は、判定データに応じて、被検体部の画像データに対してノイズ低減処理を行う。例えば、ノイズ低減処理部は、判定データに応じて、被検体部の画像データを平滑化するノイズ低減処理を行うことが可能である。画像処理部（処理部３６１〜３６４）は、画像処理を並列に行う複数の処理部を有し、複数の処理部は、サイズの異なる被検体部の画像データに対して画像処理を並列に行うことが可能である。図７に示す階層構造も図３と同様に例示的なものであり、画像処理部２１２は、任意のＮ階層（Ｎは整数）により構成された処理部および被検体取得部７００を有し、画像データを処理することが可能である。
【００５８】
画像処理装置は、入力された画像データのサイズを予め定められた縮小率で縮小して縮小画像データを生成する複数の縮小処理部を更に備える。複数の縮小処理部は、それぞれが直列に配置された階層構造を有し、複数の縮小処理部は、サイズの異なる縮小画像データを複数の処理部に出力することが可能である。
【００５９】
階層構造のうち上位の階層に配置されている縮小処理部（例えば、縮小処理部３４０）は、上位の階層に対して下位の階層に配置されている縮小処理部（例えば、縮小処理部３４１）に対して、縮小率で縮小した縮小画像を出力し、下位の階層に配置されている縮小処理部３４１は、縮小画像を縮小率で更に縮小した縮小画像データを出力する。また、取得処理部７２１は、階層構造のうち最下層に配置されている縮小処理部（例えば、縮小処理部３４２）から出力された縮小画像データに基づいて、被検体部の領域を特定するための領域特定情報を取得する。
【００６０】
具体的には、データ収集部２２５から画像処理部２１２に入力された検出データ（画像データ）は、最上位層である第１階層３０１の処理部３６１（エッジ検出部３１１）および縮小処理部３４０に入力される。図７では、被検体取得部７００に入力される画像データを入力画像Ｓとして示している。処理部３６１〜３６４の構成は図３のブロック図と同様である。
【００６１】
縮小処理部３４０から出力された画像データ（１階層縮小）は、最上位層（第１階層３０１）の下層である第２階層３０２の処理部３６２（エッジ検出部３１２）および縮小処理部３４１に入力される。縮小処理部３４１から出力された画像データ（２階層縮小）は、第２階層３０２の下層である第３階層３０３の処理部３６３（エッジ検出部３１３）および縮小処理部３４２に入力される。更に、縮小処理部３４２から出力された画像データ（３階層縮小）は、第３階層３０３の下層である第４階層３０４の処理部３６４（エッジ検出部３１４）および取得処理部７２１に入力される。
【００６２】
取得処理部７２１は、縮小処理部３４２から出力された画像データ（３階層縮小）から被検体部の領域を特定するための画像データ（領域特定情報）を取得する。被検体部の領域を特定するための領域特定情報は、画像データでなくても、被検体部の領域を特定する情報であればよい。例えば、領域特定情報は、被検体部の領域を特定するアドレスでもよい。図７に示す構成では、３階層の縮小処理が施された画像データ（入力画像Ｓ）に対し、取得処理部７２１は、被検体部の領域を特定するための画像データを取得する領域特定処理を実行する。縮小処理された画像データを領域特定処理の対象とすることにより、処理の演算量を低減し、画像処理の高速化を図ることが可能になる。
【００６３】
取得処理部７２１は、取得した被検体部の領域を特定するための画像データを、第４階層３０４のエッジ検出部３１４および拡大処理部７３２に入力する。第４階層３０４のエッジ検出部３１４には、被検体部の領域を特定するための画像データと、縮小処理部３４２から出力された画像データ（３階層縮小）とが入力される。エッジ検出部３１４は、入力された被検体部の領域を特定するための画像データと、縮小処理部３４２から出力された画像データ（３階層縮小）とに基づいて、画像データ（３階層縮小）における被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データ（３階層縮小）から被検体部の画像データを取得（抽出）する。エッジ検出部３１４は、取得（抽出）した被検体部の画像データに対してエッジ検出処理を行う。エッジ検出部３１４、およびエッジ検出部３１４以降のノイズ低減処理部３２４および拡大処理部３５２の処理は、図３で説明した処理と同様である。
【００６４】
また、画像処理装置は、取得処理部７２１から入力された領域特定情報のサイズを縮小率に対応して定められた拡大率で拡大した領域特定情報を生成する複数の拡大処理部を更に備える。複数の拡大処理部は、それぞれが直列に配置された階層構造を有し、複数の拡大処理部は、サイズの異なる領域特定情報を複数の処理部に出力することが可能である。階層構造のうち下位の階層に配置されている拡大処理部（例えば、拡大処理部７３２）は、下位の階層に対して上位の階層に配置されている拡大処理部（例えば、拡大処理部７３１）に対して、拡大率で拡大した領域特定情報を出力し、上位の階層に配置されている拡大処理部７３１は、領域特定情報を拡大率で更に拡大した領域特定情報を出力することが可能である。
【００６５】
複数の処理部は、複数の拡大処理部から入力される領域特定情報に基づいて、複数の縮小処理部から入力される縮小画像データから取得した被検体部の画像データに対する画像処理を並列に行うことが可能である。
【００６６】
被検体取得部７００の拡大処理部７３０〜７３２は、図３で説明した拡大処理部３５０〜３５２と同様の処理を行うことが可能であり、縮小処理部３４０〜３４２と逆の処理を実行することにより、縮小処理済みの画像データから取得（抽出）した被検体部の画像データを拡大する。
【００６７】
拡大処理部７３２は、予め設定された拡大率と画像補間方法に基づき、取得処理部７２１から出力された被検体部の画像データに対して拡大処理を施すことが可能である。拡大処理部７３０〜７３２においても、拡大率は縮小率に対応して設定される。例えば、縮小処理部３４０〜３４２の縮小処理において、縮小率として１／２倍が設定されていた場合、拡大処理部７３０〜７３２は、拡大率を２倍に設定する。
【００６８】
画像補間方法について、拡大処理部７３０〜７３２は、取得処理部７２１の取得処理の結果（例えば、ラべリング処理の結果）を保持するのに適した画像補間方法を設定することが可能である。拡大処理部３５０〜３５２において、画像補間方法として、バイリニア法が使用されている場合、拡大処理部７３０〜７３２は、拡大処理部３５０〜３５２とは異なる画像補間方法を設定することが可能である。例えば、拡大処理部７３０〜７３２は、取得処理部７２１の取得処理の結果を保持することが可能な画像補間方法としてニアレストネイバー法を設定し、拡大処理を実行することが可能である。
【００６９】
拡大処理部７３２は、拡大処理を施した被検体部の領域を特定するための画像データ（１階層拡大）を第３階層３０３のエッジ検出部３１３および拡大処理部７３１に入力する。第３階層３０４のエッジ検出部３１３は、入力された被検体部の領域を特定するための画像データ（１階層拡大）と、縮小処理部３４１から出力された画像データ（２階層縮小）とに基づいて、画像データ（２階層縮小）における被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データ（２階層縮小）から被検体部の画像データを取得（抽出）する。エッジ検出部３１３は、取得（抽出）した被検体部の画像データに対してエッジ検出処理を行う。エッジ検出部３１３、およびエッジ検出部３１３以降のノイズ低減処理部３２３、合成処理部３３３、および拡大処理部３５１の処理は、図３で説明した処理と同様である。
【００７０】
拡大処理部７３１は、拡大処理を施した被検体部の領域を特定するための画像データ（２階層拡大）を第２階層３０２のエッジ検出部３１２および拡大処理部７３０に入力する。第２階層３０２のエッジ検出部３１２は、入力された被検体部の領域を特定するための画像データ（２階層拡大）と、縮小処理部３４０から出力された画像データ（１階層縮小）とに基づいて、画像データ（１階層縮小）における被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データ（１階層縮小）から被検体部の画像データを取得（抽出）する。エッジ検出部３１２は、取得（抽出）した被検体部の画像データに対してエッジ検出処理を行う。エッジ検出部３１２、およびエッジ検出部３１２以降のノイズ低減処理部３２２、合成処理部３３２、および拡大処理部３５０の処理は、図３で説明した処理と同様である。
【００７１】
拡大処理部７３０は、拡大処理を施した被検体部の領域を特定するための画像データ（３階層拡大）を第１階層３０１のエッジ検出部３１１に入力する。第１階層３０１のエッジ検出部３１１は、入力された被検体部の領域を特定するための画像データ（３階層拡大）と、画像処理部２１２に入力された画像データ（入力画像Ｓ）とに基づいて、画像データ（入力画像Ｓ）における被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データ（入力画像Ｓ）から被検体部の画像データを取得（抽出）する。エッジ検出部３１１は、取得（抽出）した被検体部の画像データに対してエッジ検出処理を行う。エッジ検出部３１１、およびエッジ検出部３１１以降のノイズ低減処理部３２１、および合成処理部３３１の処理は、図３で説明した処理と同様である。
【００７２】
図８は、被検体Ｐの放射線画像（画像データ）の一例を示す図である。放射線画像の撮影において、放射線が被検体部を透過しない場合（例えば、空気層の場合）、放射線は吸収されにくく、放射線検出部２２３で検出する放射線強度は強くなる。一般的に、放射線は、金属、骨、軟部組織、水、脂肪、空気の順で吸収される。上記の関係を考慮し、データ収集部２２５は、放射線検出部２２３で検出した放射線強度を画像化する際、空気層が一番低い画素値となるようにマッピングしている。
【００７３】
取得処理部７２１は、縮小画像データの画素値に基づいて、被検体部の領域を特定するための画像データを取得することが可能である。例えば、取得処理部７２１は、上記のことを利用し、縮小処理された画像データから被検体部の領域を特定するための画像データおよび非被検体部の領域を特定するための画像データを取得することが可能である。尚、非被検体部は、空気層であるものとし、被検体部は空気層以外のものとする。具体的には、３階層の縮小処理が施された画像データ（入力画像Ｓ）に対し、ラベリング処理を実行し、各画素に被検体部と非被検体部の判定を行い、判定結果に基づいて、３階層の縮小処理が施された画像データ（入力画像Ｓ）から被検体部の領域を特定するための画像データを取得する。その際、非被検体部のノイズを考慮して、取得処理部７２１は、注目画素と隣接画素との画素値の差が予め定められた閾値以内か否かに基づいて、被検体部の領域を特定するための画像データを取得することが可能である。例えば、閾値以内である場合は、被検体部の領域と判定し、閾値を超える場合は非被検体部の領域と判定することが可能である。
【００７４】
尚、ラベリング処理だけでなく、前述したエッジ検出部３１１〜３１４と同様の機能で被検体部と非被検体部を判定しても良いし、輪郭追跡処理により被検体部の領域を判定してもよい。また、領域拡張法により被検体部と非被検体部の領域を判定してもよい。図９は、取得処理部７２１の処理結果（被検体取得結果画像）の一例を示す図である。図９の黒部分の画素値は０であり、画素値「０」の画像データは、非被検体部の領域を示している。また、図９の白部分の画素値は１であり、画素値「１」の画像データは、被検体部の領域を示している。取得処理部７２１の処理結果（被検体部の領域を特定するための画像データ）は、最下位層である第４階層３０４のエッジ検出部３１４に入力され、エッジ検出部３１４により、処理される。
【００７５】
拡大処理部７３０〜７３２は、取得処理部７２１の処理結果に対し、拡大処理を施す。拡大処理部７３０〜７３２では、前述した拡大処理部３５０〜３５２と同様に、縮小処理される前と同じ大きさに合わせるため、拡大率２倍で拡大するが取得処理部７２１の判定結果（０  ｏｒ  １）を保持するため、画像補間方法は、ニアレストネイバー法を使用する。
【００７６】
以上説明したように、被検体取得部７００により、各階層での処理において、被検体部の領域を特定するための画像データを用いることで、エッジ検出処理およびノイズ低減処理を被検体部にのみ適用することができ、処理の演算量を低減し、画像処理の高速化を図ることが可能になる。また、縮小処理された画像データを用いることで、より少ない演算量で被検体部の領域を特定するための画像データの取得が可能となる。
【００７７】
＜被検体取得部７００のフローチャート＞
図１０は、図７で説明した被検体取得部７００の一連の動作を示すフローチャートである。また、図１１は、縮小処理部３４０〜３４２により生成される各サイズ（入力画像Ｓ、１／２画像、１／４画像、１／８画像）の画像データと、拡大処理部７３０〜７３２により生成される各サイズ（１／１、１／２、１／４、１／８）の領域特定情報とを例示する図である。
【００７８】
図１０のフローチャートに従い、被検体取得部７００の処理の流れを説明する。まず、ステップＳ１００１において、被検体取得部７００は被検体Ｐの放射線画像である画像データ（入力画像Ｓ）を読み込む。被検体取得部７００により読み込まれる画像データ（入力画像Ｓ）は、図１１に示す画像１１０１に対応する。
【００７９】
次に、ステップＳ１００２からステップＳ１００４において、縮小処理部３４０〜３４２は、ステップＳ１００１で読み込んだ画像データ（入力画像Ｓ）に対して、順次縮小処理を行う。ステップＳ１００２において、縮小処理部３４０は、ステップＳ１００１で読み込んだ画像データ（入力画像Ｓ）に対して、１／２の大きさの画像データ（１／２画像データ）を生成する（図１１に示す画像１１０２）。縮小処理部３４０は、生成した１／２画像データを、縮小処理部３４１およびエッジ検出部３１２に出力する。
【００８０】
ステップＳ１００３において、縮小処理部３４１は、さらに半分の大きさである１／４の大きさの画像データ（１／４画像データ）を生成する（例えば、図１１に示す画像１１０３）。縮小処理部３４１は、生成した１／４画像データを、縮小処理部３４２およびエッジ検出部３１３に出力する。
【００８１】
ステップＳ１００４において、縮小処理部３４２は、ステップＳ１００１で読み込んだ画像データ（入力画像Ｓ）に対して、１／８の大きさの画像データ（１／８画像データ）を生成する（例えば、図１１に示す画像１１０４）。尚、図１１における画像１１０５は、画像１１０４の内容を見やすくするために、サイズを大きくして図示するもので、画像１１０５の画像サイズは１／８画像データと同一である。縮小処理部３４２は、生成した１／８画像データを、取得処理部７２１およびエッジ検出部３１４に出力する。
【００８２】
次に、ステップＳ１００５において、取得処理部７２１は、ステップＳ１００４で生成された１／８画像データに対して、領域特定処理を実行し、被検体部の領域を特定するための画像データを取得する（例えば、図１１の画像１１０６）。領域特定処理の実行に基づいて、取得処理部７２１は、被検体部の領域を特定するための画像データとして、１／８画像サイズの領域特定情報（１／８領域特定情報）を取得する。ここで取得した被検体部の領域を特定するための画像データは、拡大処理部７３２およびエッジ検出部３１４に入力され、最下位層である第４階層３０４のエッジ検出部３１４の処理において、注目画素が被検体部であるか、あるいは非被検体部であるかの判定に用いられる。尚、図１１における画像１１０７は、画像１１０６の内容を見やすくするために、サイズを大きくして図示するもので、画像１１０７の画像サイズは画像１１０６（１／８領域特定情報）と同一である。
【００８３】
画像１１０７（画像１１０６）において、白部分の画素値は１であり、画素値「１」の画像データは、被検体部の領域を示している。取得処理部７２１により取得された領域特定情報により、被検体を含む画像データにおいて、被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定することができる。すなわち、領域特定情報により、画像処理の対象となる画素を特定することができる。取得処理部７２１の処理結果（被検体部の領域を特定するための画像データ）は、拡大処理部７３２および最下位層である第４階層３０４のエッジ検出部３１４に入力され、エッジ検出部３１４により、画像処理が施される。
【００８４】
ステップＳ１００６からステップＳ１００８において、拡大処理部７３０〜７３２は、ステップＳ１００５で取得された被検体部の領域を特定するための画像データに対し、順次拡大処理を行う。
【００８５】
ステップＳ１００６において、拡大処理部７３２は、１／８画像データ（Ｓ１００４）に基づいて取得した被検体部の領域を特定するための画像データ（領域特定情報）を拡大処理し、１／４画像サイズの領域特定画像データ（１／４領域特定情報）を生成する（例えば、図１１の画像１１０８）。ここで生成された１／４画像サイズの領域特定画像データは、拡大処理部７３１およびエッジ検出部３１３に入力される。
【００８６】
ステップＳ１００７において、拡大処理部７３１は、被検体部の領域を特定するための画像データとして、１／４画像サイズの領域特定画像データ（領域特定情報）を拡大処理し、１／２画像サイズの領域特定画像データ（１／２領域特定情報）を生成する（例えば、図１１の画像１１０９）。ここで生成された１／２画像サイズの領域特定画像データ（１／２領域特定情報）は、拡大処理部７３０およびエッジ検出部３１２に入力される。
【００８７】
ステップＳ１００８において、拡大処理部７３０は、被検体部の領域を特定するための画像データとして、１／２画像サイズの領域特定画像データ（領域特定情報）を拡大処理し、１／１画像サイズ（＝入力画像Ｓの画像サイズ）の領域特定画像データ（１／１領域特定情報）を生成する（例えば、図１１の画像１１１０）。ここで生成された１／１画像サイズの領域特定画像データは、エッジ検出部３１１に入力される。
【００８８】
ステップＳ１００９において、各階層の処理部３６１〜３６４におけるエッジ検出部３１１〜３１４は、入力された各サイズ（入力画像Ｓ、１／２画像、１／４画像、１／８画像）の画像データおよび各サイズ（１／１、１／２、１／４、１／８）の領域特定画像データ（領域特定情報）に基づいて、画像データにおける被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定し、画像データから被検体部の画像データを取得（抽出）する。そして、各階層の処理部（エッジ検出部３１１〜３１４）は、取得（抽出）した被検体部の画像データに対してエッジ検出処理を行う。各階層の処理部におけるエッジ検出部３１１〜３１４、およびエッジ検出部３１１〜３１４以降のノイズ低減処理部３２１〜３２３、合成処理部３３１〜３３４、および拡大処理部３５０〜３５２の処理は、図３で説明した処理と同様である。
【００８９】
本実施形態によれば、被検体を含む画像データにおいて、被検体部の領域を画像処理の対象領域として特定することができる。そして、画像データから画像診断の対象となる被検体部の画像データを取得し、被検体部の画像データを画像処理の対象とすることで、演算量の低減による処理時間の短縮化が可能になり、画像処理の高速化が可能になる。また、縮小処理された画像データを用いることで、より少ない演算量で被検体部の領域を特定するための画像データを取得することが可能になる。
【００９０】
（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】
【００９１】
１１０：画像処理装置１１０、３４０〜３４２：縮小処理部、３６１〜３６４：処理部、７００：被検体取得部、７２１：取得処理部、７３０〜７３２：拡大処理部
【図１】
2017093667.tif 000003
【図２】
2017093667.tif 000004
【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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