(57)【要約】【課題】複数の画像の画素値を用いて、差分画像上での画素値の重みを調整すること。【解決手段】画像処理装置は、被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する取得手段と、第１の画像と第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める差分手段と、第１の画像の画素値と第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う変更手段と、を備える。【選択図】  図１
2017192691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する取得手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める差分手段と、
前記第１の画像の画素値と前記第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う変更手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記変更手段は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報と前記第１の画像の画素値とを用いて計算される尤度と、前記注目領域における画素値の分布を示す分布情報と前記第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度とのいずれか一方の大きい尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う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】
前記変更手段は、前記第１の画像における画素の画素値と当該画素の近傍画素の画素値と、前記第２の画像における画素の画素値と当該画素の近傍画素の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更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】
前記変更手段は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報と、前記第１の画像の画素値および前記第２の画像の画素値の組合せに基づいて取得される画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行うことを特徴とする請求項１または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の画像の各画素と前記第２の画像の各画素の位置の対応関係に基づいて前記第２の画像における各画素が前記第１の画像において対応する画素に合致するように前記第２の画像を変形させて、前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせを行う変形手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記差分手段は、前記位置合わせ後の各画像から対応する位置の画素値を取得し、前記取得した画素値を差分処理することにより前記差分画像を取得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】
前記第１の画像および前記第２の画像を表示手段に表示させる表示処理手段を更に備え、
前記変更手段は、前記差分画像の各画素において、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を、前記表示手段の表示条件に基づいて取得することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記変更手段は、前記第１の画像および前記第２の画像のうち少なくともいずれか一方の表示条件に基づいて、前記注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を取得することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記変更手段は、前記差分画像の各画素において、操作手段を介して入力された情報に基づいて、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を取得することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記変更手段は、前記画素値情報に基づいて、前記注目領域における画素値の分布を示す分布情報を変更することを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記注目領域における画素値の分布を示す分布情報を記憶する記憶手段を更に備え、前記記憶手段は、被検者の注目領域に対応した複数の分布情報を記憶し、
前記変更手段は、前記画素値情報に基づいて、前記記憶手段から取得した分布情報に基づいて、前記分布情報を設定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記変更手段は、前記尤度に基づいて取得した重み係数により、前記差分画像の画素値を変更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】
被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する取得手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める差分手段と、
前記第１の画像の各画素の画素値と前記第２の画像の各画素の画素値との比較に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う変更手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
前記変更手段は、前記比較に基づいて取得した重み係数により、前記差分画像の画素値を変更することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する取得手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める差分手段と、
前記第１の画像及び前記第２の画像を表示手段に表示させる表示処理手段と、
前記表示手段の表示条件に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う変更手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
前記変更手段は、前記表示条件に基づいて取得した重み係数により、前記差分画像の画素値を変更することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記表示条件には、画素値範囲の中央値を示す設定値と、前記中央値に対して画素値範囲の幅を示す設定値とが含まれ、
前記変更手段は、前記画素値範囲の中央値を示す設定値および前記画素値範囲の幅を示す設定値に基づいて取得される重み係数を用いて、前記差分画像の画素値の変更処理を行うことを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記第１の画像および前記第２の画像はそれぞれ異なるタイミングで撮影された画像であることを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
取得手段が、被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する工程と、
差分手段が、前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める工程と、
変更手段が、前記第１の画像の画素値と前記第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
被検体を撮影した画像を取得する取得手段と、
前記画像の注目画素について、当該注目画素を通る複数の既定の経路を設定し、該経路の夫々において、経路上で隣接する画素値の類似度に基づいて夫々の経路上における画素値の連続性を表す評価値を算出し、経路毎に得た前記評価値に基づいて当該注目画素の特徴量を取得する特徴量取得手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】
前記経路は、前記画像の各軸方向を含むように設定されることを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記特徴量取得手段は、前記特徴量に基づいて、前記注目画素が塊状領域であることの尤度を更に算出することを特徴とする請求項２０または請求項２１に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記特徴量に基づいて、前記画像から領域抽出を行う抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項２０または請求項２２に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
コンピュータを、請求項１乃至１８、または請求項２０乃至請求項２３のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能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、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用の分野では、コンピュータ断層撮影装置（以下、ＣＴ（Computed  Tomography）装置と呼ぶ）などの種々の医用画像撮像装置（モダリティ）によって取得される画像を用いた診断が行われている。特に、被検者の経時的な状態変化を捉える際には、異なる時点で撮影された画像を比較することが行われている。以下では、比較される一方の画像を参照画像、他方の画像を変形対象画像と呼ぶ。
【０００３】
参照画像と変形対象画像との経時的な変化を可視化する画像処理として、それらの画像間の差分を表す画像（以下、差分画像）を取得する技術、すなわち、サブトラクション技術が知られている。この差分画像では、２つの画像間の変化部分が描出され、それ以外の変化の無い部分は、均一な濃度値を持つ領域として表現される。
【０００４】
差分画像においては、夫々の参照画像や変形対象画像の撮像条件の違い、または、被検者の状態変化によっては、差分画像上で医師が注目する注目領域以外の領域が描出されてしまうことで、注目領域の視認性が低下してしまう場合が生じ得る。特許文献１には、参照画像または変形対象画像の一方から判定したノイズ領域に基づいて、差分画像上の画素値の重みを調整する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−９４０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、医師の注目する注目領域とは無関係に参照画像または変形対象画像の一方からノイズ領域を判定して、差分画像上の画素値の重みを調整している。このため、差分画像上で医師の注目していない領域においても変化が画像上に描出されることになり、医師が注目する領域の差分値の視認性が低下する。また、画素値の重みを調整する際に考慮している画像が参照画像か変形対象画像の一方のみであるため、どちらの画像に基づいて重みを調整するのかを選択するという作業が必要となる。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、複数の画像の画素値を用いて、差分画像上での画素値の重みを調整することが可能な画像処理技術を提供することを目的とする。なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様による画像処理装置は、被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する取得手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める差分手段と、
前記第１の画像の画素値と前記第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、前記差分画像の画素値の変更処理を行う変更手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数の画像の画素値を用いて、差分画像上での画素値の重みを調整することが可能になる。また、本発明によれば、画素値の重みを調整する際に、どの画像に基づいて重みを調整するかという基準の画像を選択する作業が不要となり、ユーザである医師の負担を軽減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る画像処理装置の機能の構成を示す図。
【図２】画像処理装置の処理手順の例を示すフローチャート。
【図３】画像取得部により取得された画像の表示例を示す図。
【図４】ユーザが注目する領域に含まれる画素の尤度に基づいて差分画像の各画素値を変更した例を示す図。
【図５】画像間の対応位置検出結果において位置ずれが生じている場合の差分画像の例を示す図。
【図６】画像取得部により取得された画像、及び、各画素値が変更された後の差分画像の例を示す図。
【図７】画像処理装置の処理手順の例を示すフローチャート。
【図８】注目領域外の領域を抽出する処理フローを示す図。
【図９】塊状の領域を強調する処理の例を説明する図。
【図１０】塊状の領域を強調する処理の例を説明する図。
【図１１】塊状の領域を強調する処理の例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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。
【００１２】
＜第１の実施形態＞
第１の実施形態に係る画像処理装置は、複数の画像（参照画像と変形対象画像）の差分画像を取得し、差分画像上での画素値の重みを適切に調整するための画像処理を実行する。画像処理装置は、差分画像を求め、画像処理を実行する過程において、参照画像の画素値と、参照画像に変形位置合わせされた変形対象画像の画素値とから、医師等のユーザが注目する注目領域に含まれる画素である尤もらしさを表す指標（尤度）を取得し、取得した指標（尤度）を差分値に対する重みとして利用することを特徴とする。
【００１３】
この技術によれば、例えば、差分画像上で、ユーザが注目している領域に含まれる画素に対する重みを、ユーザが注目していない領域の画素に対する重みに比べて大きく設定することにより、注目する領域内の差分値の視認性を高めることができる。あるいは、差分画像上で、ユーザが注目していない領域に含まれる画素に対する重みを、ユーザが注目している領域の画素に対する重みに比べて小さく設定することにより、注目する領域内の差分値の視認性を相対的に高めることができる。
【００１４】
以下、図１を用いて本実施形態の画像処理装置の構成及び処理を説明する。図１は、本実施形態の画像処理装置を含む画像処理システム（医用画像処理システムともいう）の構成例を示すブロック図である。画像処理システムは、その機能的な構成として、画像処理装置１０、ネットワーク２１、及びデータベース２２を備える。画像処理装置１０は、ネットワーク２１を介してデータベース２２に通信可能に接続されている。ネットワーク２１は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）を含む。
【００１５】
データベース２２は、医用画像や医用画像に関連付けられた情報を保持し、管理する。画像処理装置１０は、ネットワーク２１を介してデータベース２２で保持されている医用画像を取得することが可能である。画像処理装置１０は、通信ＩＦ（Interface）３１（通信部）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３３、記憶部３４、操作部３５、表示部３６、及び制御部３７を備える。
【００１６】
通信ＩＦ３１（通信部）は、ＬＡＮカードなどにより構成され、外部装置（例えば、データベース２２など）と画像処理装置１０との通信を実現する。ＲＯＭ３２は、不揮発性のメモリなどにより構成され、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、揮発性のメモリなどにより構成され、各種情報をデータとして一時的に記憶する。記憶部３４は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などにより構成され、各種情報をデータとして記憶する。操作部３５は、キーボードやマウス、タッチパネルなどにより構成され、ユーザ（例えば、医師）からの指示を各種装置に入力する。
【００１７】
表示部３６は、ディスプレイなどにより構成され、各種情報をユーザに表示する。制御部３７は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などにより構成され、画像処理装置１０における処理を統括制御する。制御部３７は、その機能的な構成として、画像取得部５０、画像変形部５１、差分処理部５２、画素値変更部５３、及び表示処理部５４を備える。
【００１８】
本実施形態の画像処理装置において、画像取得部５０は、被検体を撮影した第１の画像と第２の画像を取得する。ここで、第１の画像および第２の画像はそれぞれ異なるタイミングで撮影された画像である。画像取得部５０は、第１の画像Ｉ１（参照画像）、第２の画像Ｉ２（変形対象画像）をデータベース２２から取得する。これらの画像は、各種モダリティにより取得された被検体の画像（医用画像）である。本実施形態では、医用画像は、異なる日時に撮像されたＣＴ画像である例を説明するが、他の種類の画像であってもよい。本実施形態は、画像の種類に依らず適用可能である。
【００１９】
画像変形部５１は、第１の画像の各画素と第２の画像の各画素の位置の対応関係に基づいて第２の画像における各画素が第１の画像において対応する画素に合致するように第２の画像を変形させて、第１の画像と第２の画像の位置合わせを行う。すなわち、画像変形部５１は、第１の画像Ｉ１（参照画像）の各画素と第２の画像Ｉ２（変形対象画像）の各画素の位置の対応関係を取得し、対応関係に基づいて第２の画像Ｉ２における各画素が第１の画像Ｉ１において対応する画素に合致するように第２の画像Ｉ２を変形させて、第１の画像と第２の画像の位置合わせを行う。以下では、この第２の画像Ｉ２の変形処理結果を画像Ｉ２’（第２の画像Ｉ２’）とする。この対応関係の算出には、既存の線形変形アルゴリズムや非線形変形アルゴリズムを用いてもよいし、それらを組合せた手法を用いてもよい。画像変形部５１による画像間の変形位置合わせにより、第１の画像Ｉ１に含まれる特徴的な部位を示す特徴点と、第２の画像Ｉ２（第２の画像Ｉ２’）に含まれる特徴的な部位を示す特徴点との位置を合わせることができる。
【００２０】
差分処理部５２は、第１の画像と第２の画像の位置合わせ後の差分画像を求める。差分処理部５２は、位置合わせ後の各画像から対応する位置の画素値を取得し、取得した画素値を差分処理することにより差分画像ＴＳを取得する。すなわち、差分処理部５２は、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’とで同じ位置にある各画素において、画素値を取得して２つの画素値間の差分処理を行い、この計算結果を差分画像ＴＳとして画素値変更部５３に出力する。以下では第１の画像Ｉ１の画素値から第２の画像Ｉ２’の画素値を減算する差分処理について述べるが、これとは逆に、第２の画像Ｉ２’の画素値から画像Ｉ１の画素値を減算する差分処理であっても構わない。
【００２１】
画素値変更部５３は、第１の画像の画素値と第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。画素値変更部５３は、ユーザが注目する注目領域における画素値の範囲に関する情報（画素値情報）と対応付けられた学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）を用いて、第１の画像Ｉ１と第２の変形画像Ｉ２’から計算される尤度に基づいて、差分画像ＴＳの各画素の画素値の変更処理を行う。
【００２２】
ここで、ユーザが注目する画素値の範囲に関する情報（画素値情報）は、操作部３５を介してユーザによって入力されてもよく、表示部３６に表示される第１の画像Ｉ１及び／または第２の画像Ｉ２から自動的に決定してもよい。例えば、画素値変更部５３は、差分画像の各画素において、操作部３５を介して入力された情報に基づいて、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を取得することが可能である。また、画素値変更部５３は、差分画像の各画素において、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を、表示部３６の表示条件に基づいて取得することが可能である。画素値変更部５３は、第１の画像および第２の画像のうち少なくともいずれか一方の表示条件に基づいて、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を取得することが可能である。
【００２３】
画素値変更部５３は、取得した画素値情報に基づいて、注目領域における画素値の分布を示す分布情報を設定する。記憶部３４は、学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）を記憶しており、画素値変更部５３は、画素値情報に基づいて、記憶部３４から取得した分布情報に基づいて、分布情報を設定する。学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）は、被検体の各部位（例えば、肺、骨、肝臓等）に対応しており、それぞれ異なる画素値の分布を示す情報として記憶部３４に記憶されている。注目領域における画素値情報と学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）とは対応付けられている。例えば、画素値変更部５３が、注目領域として骨の領域に関する画素値情報を取得すると、骨の部位に対応する学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）が記憶部３４から取得され、尤度計算の条件（θ）として設定される。画素値変更部５３は、第１の画像の画素値と第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。
【００２４】
尚、学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）は、各種モダリティにより撮影が行われた際に取得可能な情報である。学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）は、被検体の画像（医用画像）と共にデータベース２２に記憶されてもよい。この場合、画像取得部５０は、学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）をデータベース２２から取得し、記憶部３４に記憶させることが可能である。
【００２５】
次いで、画素値変更部５３は、差分画像ＴＳの画素値の変更処理を行った結果を表示処理部５４に出力する。以下では、尤度に基づいて、画素値の変更処理が実行された差分画像を差分画像ＴＳ’とする。
【００２６】
表示処理部５４は、表示部３６の表示を制御する表示制御部として機能し、表示処理部５４は、画素値変更部５３により計算された差分画像ＴＳ’を表示部３６の画像表示領域内に表示させる。また、表示処理部５４は、画像取得部５０により取得された第１の画像Ｉ１及び第２の画像Ｉ２、画像変形部５１により変形された第２の画像Ｉ２’、及び差分処理部５２により算出された差分画像ＴＳを表示部３６の画像表示領域内に表示させてもよい。例えば、表示処理部５４は、表示部３６の表示を制御して、差分画像ＴＳ’、差分画像ＴＳ、第１の画像Ｉ１及び第２の画像Ｉ２（Ｉ２’）を並べて表示させたり、いずれかの画像を重畳して表示させることが可能である。
【００２７】
上記の画像処理装置１０の各構成要素は、コンピュータプログラムに従って機能する。例えば、制御部３７（ＣＰＵ）がＲＡＭ３３をワーク領域としてＲＯＭ３２又は記憶部３４などに記憶されたコンピュータプログラムを読み込み、実行することで、各構成要素の機能が実現される。尚、画像処理装置１０の構成要素の一部又は全ての機能が専用の回路を用いることで実現されてもよい。また、制御部３７の構成要素の一部の機能が、クラウドコンピュータを用いることで実現されてもよい。
【００２８】
例えば、画像処理装置１０とは異なる場所にある演算装置がネットワーク２１を介して画像処理装置１０に通信可能に接続され、画像処理装置１０と演算装置がデータの送受信を行うことで、画像処理装置１０又は制御部３７の構成要素の機能が実現されてもよい。
【００２９】
次に、図２乃至図６を用いて、図１の画像処理装置１０の処理の例について説明する。図２は、画像処理装置１０の処理手順の例を示すフローチャートである。本実施形態では骨が写った医用画像を例に説明するが、本実施形態は肺や脳、または肝臓などのその他の注目部位が写った医用画像にも適用可能である。
【００３０】
（ステップＳ１０１：画像の取得・表示）
ステップＳ１０１において、ユーザが操作部３５を介して参照画像（第１の画像Ｉ１）と変形対象画像（第２の画像Ｉ２）の取得を指示すると、画像取得部５０は、ユーザが指定した複数の画像（参照画像（第１の画像Ｉ１）、変形対象画像（第２の画像Ｉ２））をデータベース２２から取得し、ＲＡＭ３３に格納する。また、図３に示すように、表示処理部５４は、データベース２２から取得された複数の画像（参照画像（第１の画像Ｉ１）、変形対象画像（第２の画像Ｉ２））を表示部３６の画像表示領域３００内に表示させる。
【００３１】
（ステップＳ１０２：変形位置合わせ、ステップＳ１０３：画像変形）
ステップＳ１０２において、画像変形部５１は、ＲＡＭ３３から画像を読み出し、第１の画像Ｉ１の各画素と第２の画像Ｉ２の各画素の対応関係を算出する。具体的には、画像変形部５１は、第１の画像Ｉ１の各画素から第２の画像Ｉ２の各画素への対応を示す変形ベクトルを算出する。ここで、変形ベクトルとは、参照画像（第１の画像Ｉ１）の各画素に対応する変形対象画像（第２の画像Ｉ２）の各画素までの見かけ上の移動量（変位量）及び移動方向（変形方向）を示すベクトルである。例えば、３次元画像で参照画像（第１の画像Ｉ１）の各画素の座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）が変形対象画像（第２の画像Ｉ２）の各画素の座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）に移動した場合、変形ベクトルは（ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１，ｚ２−ｚ１）となる。
【００３２】
尚、画像間の対応位置の変形ベクトルの算出は、アフィン変換のような線形的な画像変形位置合わせ手法やＬＤＤＭＭ（Large  Deformation  Diffeomorphic  Metric  Mapping）のような非線形的な画像変形位置合わせ手法により実行されてもよく、これらの組合せで実行されてもよい。また、画像取得部５０で取得された複数の画像は、各種モダリティにより取得された原画像以外の画像であってもよい。例えば、エッジ強調フィルタなどの各種画像強調フィルタの出力画像、注目領域を切り出した領域画像、及び、これらの画像の組合せであってもよい。
【００３３】
ステップＳ１０３において、画像変形部５１は、第１の画像Ｉ１における各画素が変形対象画像（第２の画像Ｉ２）において対応する画素に合致するように、先のステップＳ１０２で取得された変形ベクトルを用いて第２の画像Ｉ２から第２の画像Ｉ２’を生成し、ＲＡＭ３３に格納する。また、表示処理部５４は、画像変形部５１によって生成された第２の画像Ｉ２’を表示部３６の画像表示領域内に表示させる。
【００３４】
尚、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２に写る被検体の位置（画素）が最初から対応している場合には、ステップＳ１０２、及び、ステップＳ１０３の処理は省略可能である。
【００３５】
（ステップＳ１０４：画素値の差分処理（差分画像の生成））
ステップＳ１０４において、差分処理部５２は、ＲＡＭ３３から第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’を読み出し、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’でそれぞれ対応する位置にある各画素の画素値の差分処理を行うことにより差分画像ＴＳを生成し、ＲＡＭ３３に格納する。
【００３６】
（ステップＳ１０５：ユーザが注目する領域の画素値情報を取得）
ステップＳ１０５において、画素値変更部５３は、ユーザが注目する画素値の範囲に関する情報（画素値情報）を取得する。画素値変更部５３は、表示部３６に表示された画像の表示条件に基づいて、ユーザが注目する注目領域の画素値の範囲に関する情報（画素値情報）を取得する。具体的には、ステップＳ１０１、Ｓ１０３において表示部３６に表示された画像（第１の画像Ｉ１、第２の画像Ｉ２または第２の画像Ｉ２’）の表示条件、例えば、濃度値変換のためのウィンドウレベル（ＷＬ）やウィンドウ幅（ＷＷ）などの設定値に基づいて、画素値変更部５３は、ユーザが注目する注目領域の画素値情報を推定する。
【００３７】
ユーザである医師がＣＴ画像の画像診断を行う際には、医師は注目する被検者の部位によってウィンドウレベル（ＷＬ）やウィンドウ幅（ＷＷ）を変更することにより、医師が注目する被検者の部位に応じた画像の表示条件を設定変更（表示画像の濃度値を変換）している。より具体的には、例えば、医師が、骨の画像診断を行う際には、ウィンドウレベル（ＷＬ）は３５０〜５００［Ｈ．Ｕ.］位の値に設定され、また、ウィンドウ幅（ＷＷ）は１５００〜２５００［Ｈ．Ｕ．］位の値に設定される。被検者の部位に応じて画像の表示条件を設定変更することにより、医師が注目している被検者の部位（例えば、骨）が見やすい濃度分布を持った表示画像として表示される。
【００３８】
このことを利用して、画素値変更部５３は、差分処理の対象となる画像（第１の画像Ｉ１、第２の画像Ｉ２または第２の画像Ｉ２’）が表示されている表示部３６の画像の表示条件（例えば、ウィンドウレベル（ＷＬ）とウィンドウ幅（ＷＷ））の設定値から、ユーザである医師が注目する画素値の範囲、及び／または被検者の部位（臓器）を推定することができる。
【００３９】
尚、ウィンドウレベル（ＷＬ）とウィンドウ幅（ＷＷ）の設定が第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’で異なる場合には、画像の変形位置合わせで基準となる参照画像（第１の画像Ｉ１）の設定値を用いることが望ましいが、第２の画像Ｉ２’に対する設定値を用いても構わない。画素値変更部５３は、第１の画像および第２の画像のうち少なくともいずれか一方の表示条件に基づいて、注目領域の画素値の範囲に関する画素値情報を取得することが可能である。
【００４０】
また、このユーザが注目する画素値情報は、操作部３５を介してユーザから入力してもよいし、画素値変更部５３は、差分画像の各画素において、操作部３５を介して入力された情報に基づいて、注目領域における画素値の範囲に関する画素値情報を取得することが可能である。また、画素値変更部５３は、ＲＯＭ３２またはＲＡＭ３３に格納しておいた所定の（予め決めておいた）画素値情報を格納先から取得してもよい。
【００４１】
（ステップＳ１０６：差分画像（画像減算演算結果）の画素値変更）
ステップＳ１０６において、画素値変更部５３は、ユーザが注目する画素値情報と対応付けられた学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）を尤度計算の条件（θ）として、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’から計算される尤度に基づいて、画素毎に差分画像ＴＳの画素値を変更し、差分画像ＴＳ’を生成する。
【００４２】
ここで、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’から計算される尤度とは、差分画像ＴＳと対応する位置にある（同じ座標にある）第１の画像Ｉ１及び／または第２の画像Ｉ２（Ｉ２’）の画素がユーザに注目されている注目領域に含まれる可能性の高さを示す情報である。
【００４３】
画素値の尤度の計算に当たって、画素値の分布が、例えば、正規分布であることを仮定して、画素値変更部５３は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報を用いて画素値の尤度を計算する。画素値変更部５３は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報として、既知の学習データから正規分布のパラメータ（平均と分散）を予め求めておき、取得した分布情報（正規分布のパラメータ）を尤度計算の条件（θ）として、処理の対象となる画像の各画素について尤度を計算する。そのため、画素値変更部５３は、尤度計算を行う前に、学習データから注目領域における画素値の分布を示す分布情報として、正規分布のパラメータを求めておく。
【００４４】
例えば、ＣＴ画像の場合は、空気を多く含む肺領域や、主に軟部組織で構成される肝臓などの腹部臓器、及び、骨など、夫々の濃度範囲に存在する部位（臓器）ごとに、画素値変更部５３は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報として、正規分布のパラメータを求めておく。
【００４５】
本実施形態における尤度の計算では、画素値変更部５３は、ユーザが注目する領域の画素値情報に対応付けられた学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）を尤度計算の条件（θ）として設定し、第１の画像の画素値と第２の画像の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。具体的には、画素値変更部５３は、尤度を差分画像の画素値（差分値）に対する重みとして利用する。画素値変更部５３は、尤度に基づいて取得した重み係数により、差分画像の画素値を変更する。画素値変更部５３は、ユーザが注目する画素値を含む領域内の差分値を、他の領域内の差分値よりも相対的に大きく設定する。これにより、ユーザが捉えたい変化のみを強調することができ、差分画像の視認性を向上させることが可能になる。
【００４６】
ここで、図４を用いて、ユーザが注目する領域が骨である場合の画像の表示例を示す。図４において、差分画像ＴＳ４０３は、図４に示す参照画像４０１（第１の画像Ｉ１）と変形対象画像４０２（第２の画像Ｉ２）との差分に基づいて取得された画像であり、差分画像ＴＳ’４０４は、画素値の変更処理が実行された差分画像である。図４における差分画像ＴＳ、及び差分画像ＴＳ’では、差分値が正の値を白色、差分値が負の値を黒色、及び差分値が０の値を灰色で表している。点線は、部位領域（臓器領域）の輪郭線を表しているが、部位領域（臓器領域）は差分画像上に描出されるとは限らない。図４の例では、ユーザが注目している部位領域として骨領域について、学習データから骨領域の画素値の分布を示す分布情報（パラメータ）を求め、この分布情報（パラメータ）を用いて計算した尤度に基づいて、ユーザが注目している部位領域（骨領域）に含まれる可能性が高い画素の差分値に対する重みを、他の領域の画素の差分値に対する重みよりも大きく設定して、画素値を変換した場合の変換後の画像例を示している。上述のように、ユーザが注目している部位領域（骨領域）に含まれる可能性が高い画素の差分値を強調することで、ユーザが注目している部位領域以外の領域（例えば、腹部臓器）の経時変化の描出を抑制できる。
【００４７】
本実施形態では、画素値変更部５３は、画素ｐにおいて差分画像ＴＳの画素値を変更するために乗算する重み係数Ｗ（ｐ）を、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’から求める尤度に基づいて、以下の（１）式のように定義する。画素値変更部５３は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報（θ）と第１の画像の画素値（Ｉ１(ｐ)）とを用いて計算される尤度Ｐｒ(Ｉ１(ｐ)｜θ）と、注目領域における画素値の分布を示す分布情報（θ）と第２の画像の画素値（Ｉ２’(ｐ)）とを用いて計算される尤度Ｐｒ(Ｉ２’(ｐ)｜θ）)とのいずれか一方の大きい尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。
【００４８】
Ｗ（ｐ）=ｍａｘ(Ｐｒ(Ｉ１(ｐ)｜θ），Ｐｒ(Ｉ２’(ｐ)｜θ))・・・（１）
ここで、関数ｍａｘ（Ａ，Ｂ）は引数ＡとＢの最大値を取り出す関数であり、Ｐｒ（Ｃ｜Ｄ）は条件Ｄが与えられたときに条件Ｃが得られる確率（尤度）を表す。また、Ｉ１（ｐ）は画素ｐにおける第１の画像Ｉ１の画素値を表し、Ｉ２’（ｐ）は画素ｐにおける第２の画像Ｉ２’の画素値を表す。第２の画像Ｉ２が変形されていない場合は、第２の画像Ｉ２の画素値を表す。
【００４９】
更に、θは学習データから求める注目領域における画素値の分布を示す分布情報（パラメータ）とする。そして、画素値変更部５３は、差分画像ＴＳの全ての画素について、差分画像ＴＳの画素値ＴＳ（ｐ）と重み係数Ｗ（ｐ）を乗算して画素値を変更し、画素値の変更処理が実行された処理結果となる差分画像ＴＳ’をＲＡＭ３３に格納する。
【００５０】
重み係数Ｗ（ｐ）を計算する（１）式において、差分画像ＴＳの計算元となる両方の画像（第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’）を用いる理由は、差分画像上での注目領域の差分値を誤って抑制しないためである。
【００５１】
例えば、どちらか一方の画像のみで重み係数Ｗ（ｐ）を計算すると、一方では尤度が高いにも関わらず、もう一方で尤度の低い画素がある場合に、重みが小さくなってしまう可能性がある。より具体的には、ある期間を空けて撮影された画像の経時差分を対象とする場合に、ある１時点の画像では正常な臓器構造を表す濃度値を持つ画素が、病的な変化によって、もう1時点の画像では正常な画素値の範囲に収まらないことがある。したがって、このような場合においては、病的な変化を含む画像で重みを計算してしまうと、当該画素での重みが小さくなってしまう。
【００５２】
それに対して、差分画像ＴＳの計算元となる両方の画像を用いて重み係数Ｗ（ｐ）を計算する場合では、どちらか一方の画像でも画素値が尤もらしい範囲内にあれば、ユーザが注目する領域の画素の変化（差分値）に大きい重みを与えることができる。さらに、両方の画像を用いる場合には、重み係数Ｗ（ｐ）を計算する際に、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’のどちらかの画像を選択する工程も不要となる。
【００５３】
図４で示した例において、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’の単純な差分である差分画像ＴＳでは、ユーザの注目する注目領域である部位領域（骨領域）の他に、ユーザの注目しない領域である他の部位領域（肝臓領域）が差分値として残ってしまっている。ここで、肝臓領域のＣＴ値は一般に６０〜７０［Ｈ．Ｕ．］であり、骨領域のＣＴ値は１５０［Ｈ．Ｕ．］以上である。したがって、学習データの骨領域に関する画素値の分布を示す分布情報（パラメータ）θを学習しておけば、骨領域におけるＰｒ（Ｉ１（ｐ）｜θ）及びＰｒ（Ｉ２’（ｐ）｜θ）は、肝臓領域と比較して大きくなる。そのため、差分画像ＴＳの画素値ＴＳ（ｐ）と重み係数Ｗ（ｐ）を乗算した結果（すなわちＴＳ’（ｐ））では、他の部位領域（肝臓領域）における画素値ＴＳ’（ｐ）はユーザの注目する領域である部位領域（骨領域）における画素値ＴＳ’（ｐ）よりも差分値が０に近くなる。その結果、図４に示した差分画像ＴＳ’のように、他の部位領域（肝臓領域）における差分値が抑制され、ユーザの注目する領域である部位領域（骨領域）における差分値が相対的に強調されるため、注目領域である骨の変化を視認しやすくなる。
【００５４】
尚、重み係数Ｗ（ｐ）の計算時に差分画像の計算元となる両方の画像を用いることには次の様な利点もある。すなわち、差分画像ＴＳの特徴として、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３で実施した画像の対応位置の算出におけるエラーが分かりやすく可視化できるという点がある。この特徴を、図５を用いて詳しく説明する。尚、図５に示される差分画像も図４と同様に、差分値が正の値は白色、差分値が負の値は黒色、及び差分値が０の値は灰色で表されている。またユーザが注目する領域は、図５においても骨領域であるとする。
【００５５】
図５において、画像５０１は参照画像（第１の画像Ｉ１）であり、画像５０２は変形対象画像（第２の画像Ｉ２）であり、画像５０３は変形対象画像（第２の画像Ｉ２’）である。画像５０４は、画像５０１（参照画像（第１の画像Ｉ１））と画像５０２（変形対象画像（第２の画像Ｉ２））との重ね合わせ画像を示す図であり、画像５０５は、画像５０１（参照画像（第１の画像Ｉ１））と変形対象画像（第２の画像Ｉ２’）との重ね合わせ画像を示す図である。
【００５６】
画像５０６は、差分画像の計算元となる両方の画像（第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’）を用いて重み係数を計算し、差分画像の画素値と重み係数を乗算して画素値を変更した処理結果となる差分画像ＴＳ’を例示する図である。
【００５７】
図５の画像５０６（差分画像）に示されるように、画像中の対応位置の検出において僅かに位置ずれが生じている場所に関しては、差分画像上で正と負の値が近接するように描出される。画素値の正負が局所的に反転している場所など、ユーザはこの画像上の差分値の描出結果を見ることで、真に画素値の変化があった場所と、画像間の対応位置検出結果において位置ずれが生じているエラーの場所と、を識別することができる。
【００５８】
ここで、画像５０７は、差分画像の計算元となる一方の画像（第１の画像Ｉ１）を用いて重み係数を計算し、差分画像の画素値と重み係数を乗算して画素値を変更した処理結果となる差分画像ＴＳ’を例示する図である。また、画像５０８は、差分画像の計算元となる一方の画像（第２の画像Ｉ２’）を用いて重み係数を計算し、差分画像の画素値と重み係数を乗算して画素値を変更した処理結果となる差分画像ＴＳ’を例示する図である。
【００５９】
上記のように画像間の対応位置検出結果において位置ずれが生じている場合では、第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’の同じ座標にある画素において、一方の画像は骨の尤度が高く、もう一方の画像は骨の尤度が低くなると考えられる。したがって、どちらか一方の画像から計算される尤度のみを用いて差分値に対する重みを決定すると、画像５０７および画像５０８に示されるように、どちらかの差分値に対する重みが小さくなってしまう。そのため、差分画像上で正と負の値が近接して存在するという特徴が失われてしまうことから、真に画素値の変化があった場所と、対応位置検出結果のエラーの場所とを識別しにくくなる。
【００６０】
一方で、差分値の算出時に用いた両方の画像を用いて重みを算出する場合（図５の画像５０６）では、上記の正と負の値が近接して存在するという特徴は保たれる。したがって、差分画像ＴＳの計算元となる両方の画像（第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’）を用いて重み係数を算出することには、図５の画像５０６で示したように、差分画像ＴＳの対応位置検出結果のエラー識別の容易性の特徴を保つ効果もある。
【００６１】
（ステップＳ１０７：計算結果の出力表示）
ステップＳ１０７において、画素値変更部５３は、差分画像ＴＳ’を表示処理部５４に出力する。図６に示すように、表示処理部５４は、差分画像ＴＳ’を表示部３６の画像表示領域３００内に表示させる。表示処理部５４は、表示部３６の表示を制御して、差分画像ＴＳ’、参照画像（第１の画像Ｉ１）及び変形対象画像（第２の画像Ｉ２）を並べて表示させる。また、表示処理部５４は、表示部３６の表示を制御して、更に、第２の画像（Ｉ２’）を表示させることも可能である。
【００６２】
本実施形態の画像処理技術によれば、ユーザの注目する画素値の範囲に関する情報（画素値情報）と対応付けられた学習データの画素値の分布情報（注目領域における画素値の分布を示す分布情報）と、参照画像と変形対象画像との両方の画像に基づいて、差分画像上での画素値の重みを調整することができる。この処理によって、注目部位の変化を強調し、かつ、注目しない部位の変化が描出されるのを抑制できるため、ユーザが注目している部位の変化に関する視認性を向上させることが可能になる。
【００６３】
（変形例１）
ステップＳ１０６において、画素値変更部５３は、画素ｐにおける重み係数の計算に、第１の画像Ｉ１、及び、第２の画像Ｉ２’における画素ｐの画素値を用いているが、この計算には画素ｐの近傍画素（例えば、３次元画像ならば６近傍や２６近傍の画素）の画素値を用いても構わない。例えば、画素値変更部５３は、第１の画像における画素の画素値と当該画素の近傍画素の画素値と、第２の画像における画素の画素値と当該画素の近傍画素の画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行うことが可能である。また、尤度を求める計算では、画素に与えられる画素値そのものを使って計算式（（１）式）を定義したが、この値には平滑化フィルタやエッジ強調フィルタなどの画像強調フィルタの出力値を用いてもよい。
【００６４】
更に、注目領域となる画素自体が閾値処理やグラフカットセグメンテーションなどの既知の領域抽出手法によって抽出できる場合には、抽出した領域に確率１を与えて、抽出領域外の確率を０として重み係数Ｗに用いてもよい。
【００６５】
尚、画素値変更部５３は、計算した重み係数Ｗ（ｐ）の最小値及び最大値に基づいて、重み係数Ｗを所定の範囲（例えば、［０，１］）に正規化してもよい。
【００６６】
（変形例２：重みの定義式のバリエーション１）
第１の実施形態、及び、変形例１では、（１）式に基づいて二つの画像（第１の画像Ｉ１、第２の画像Ｉ２’）の夫々の画素値で尤度を求めることで差分画像ＴＳの画素値ＴＳ（ｐ）を変更するための重み係数Ｗ（ｐ）を決定している。これらとは異なる方法として、以下の（２）式に示すように、二つの画像の画素値の組合せで定義される分布に対する尤度を求めてもよい。変形例２において、画素値変更部５３は、注目領域における画素値の分布を示す分布情報（θ）と、第１の画像の画素値および第２の画像の画素値の組合せに基づいて取得される画素値とを用いて計算される尤度に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行うことが可能である。
【００６７】
Ｗ（ｐ）＝Ｐｒ（Ｉ１（ｐ），Ｉ２’（ｐ）｜θ）・・・（２）
（１）式では１変数の正規分布に基づいた尤度を用いたが、（２）式は２変数の正規分布に基づいた尤度を用いている。この多変数（２変数以上）の正規分布においても、１変数の正規分布を用いた場合と同様に、画素値変更部５３は、画素値の分布を示す分布情報（θ）として、学習データからパラメータ（夫々の変数の平均と分散共分散行列）を求めておけば、尤度を計算できる。（２）式における画素値の分布を示す分布情報（θ）は、第１の画像Ｉ１における注目領域の画素値の平均値と、第２の画像Ｉ２’における注目領域の画素値の平均値、及び、それらの分散共分散行列である。画素値変更部５３は、画素値の分布を示す分布情報（θ）として、例えば、第１の画像を撮影した際に取得した分布情報および第２の画像を撮影した際に取得した分布情報を用いて尤度を計算することが可能である。この場合、画素値変更部５３は、第１の画像Ｉ１の画素値に対しては、第１の画像を撮影した際に取得した分布情報を用い、第２の画像Ｉ２（I２’）の画素値に対しては、第２の画像を撮影した際に取得した分布情報を用いて尤度の計算を行う。尚、画素値変更部５３は、第１の画像を撮影した際に取得した分布情報および第２の画像を撮影した際に取得した分布情報のうち、いずれか一方の分布情報を用いて、第１の画像および第２の画像の画素値について尤度を計算することが可能である。
【００６８】
また、多変数の正規分布を用いる方法として、画素ｐにおける第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’の画素値に加えて、それらの画像に対する画像処理フィルタの出力結果などを組み合わせて尤度を定義することもできる。更に、画素ｐの近傍の画素値、及び、近傍画素の画像処理フィルタの出力結果を用いても構わない。
【００６９】
尚、この重み係数Ｗは、計算した値の最小値及び最大値に基づいて、重み係数Ｗ（ｐ）を所定の範囲（例えば、［０，１］）に正規化してもよい。
【００７０】
（変形例３：重みの定義式のバリエーション２）
第１の実施形態、及び、変形例１〜２では、学習データに基づいた尤度を定義し、差分画像ＴＳの画素値ＴＳ（ｐ）を変更するための重み係数Ｗ（ｐ）を決定したが、以下の（３）式に示すように、画像の画素値そのものを重み係数に利用してもよい。変形例３において、画素値変更部５３は、第１の画像の各画素の画素値と第２の画像の各画素の画素値との比較に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。画素値変更部５３は、比較に基づいて取得した重み係数Ｗ（ｐ）により、差分画像ＴＳの画素値を変更する。
【００７１】
Ｗ（ｐ）＝ｍａｘ（Ｉ１（ｐ），Ｉ２’（ｐ））・・・（３）
（３）式が適用できる例として、ユーザが注目する領域の画素値がその他の領域の画素値と比較して、相対的に高い場合が挙げられる。より具体的には、例えば、ＣＴ画像における骨領域に注目する場合である。骨の領域はその他の領域と比較してＸ線吸収率が高いため、ＣＴ画像における骨の領域の画素値がその他の領域の画素値よりも相対的に高くなることが知られている。そのため、第１の画像Ｉ１または第２の画像Ｉ２’における画素値の高い領域に対する重みを大きくすることで、差分画像ＴＳにおける骨の領域の差分値をその他の領域よりも強調することができる。
【００７２】
尚、この重み係数Ｗは、０以上の値となるように計算することが望ましく、計算した値の最小値及び最大値に基づいて、重み係数Ｗ（ｐ）を所定の範囲（例えば、［０，１］）に正規化してもよい。
【００７３】
また、ここでは、画素値が大きいほど重みが大きくなるように重み係数Ｗ（ｐ）を設定したが、例えば、ＣＴ画像における肺などの領域に注目している場合には、画素値が小さいほど重みが大きくなるように設定してもよい。具体的には、例えば、最小値が１になるように画素値を補正してから、その逆数を求めて重み係数Ｗ（ｐ）に用いれば、画素値が小さいほど重みは大きくなる。
【００７４】
尚、（３）式の計算では、画素に与えられる画素値そのものを使った計算を説明したが、この画素値には平滑化フィルタやエッジ強調フィルタなどの出力値を用いてもよい。あるいは、画素ｐの近傍の画素値、及び、近傍画素の画像処理フィルタの出力結果を用いても構わない。
【００７５】
（変形例４：重みの定義式のバリエーション３）
第１の実施形態、及び、変形例１〜３とは異なる重み係数Ｗの設定方法として、ステップＳ１０１において表示部３６に表示した画像のウィンドウレベル（ＷＬ）やウィンドウ幅（ＷＷ）など、表示部３６に表示されている画像の表示条件の設定値を以下のように用いることもできる。ここで、表示条件には、画素値範囲の中央値を示す設定値と、中央値に対して画素値範囲の幅を示す設定値とが含まれる。変形例４において、表示処理部５４は、第１の画像及び第２の画像を表示部３６に表示させ、画素値変更部５３は、表示部３６の表示条件に基づいて、差分画像の画素値の変更処理を行う。画素値変更部５３は、表示条件に基づいて取得した重み係数により、差分画像の画素値を変更する。ここで、表示条件には、画素値範囲の中央値を示す設定値と、中央値に対して画素値範囲の幅を示す設定値とが含まれる。
【００７６】
一般に、ＣＴ画像の表示条件として設定されるウィンドウレベル（ＷＬ）、及び、ウィンドウ幅（ＷＷ）は、画面上でどの範囲内の画素値を黒から白までの濃淡（諧調）によって表現するかを決定する。ウィンドウレベル（ＷＬ）は濃淡表現したい画素値範囲の中央値を示す設定値であり、ウィンドウ幅（ＷＷ）は濃淡表現したい画素値範囲の幅を示す設定値である。すなわち、画面上では（ＷＬ−ＷＷ／２）以下の画素値が黒で表現され、（ＷＬ＋ＷＷ／２）以上の画素値が白で表現される。つまり、ウィンドウレベル（ＷＬ）とウィンドウ幅（ＷＷ）で指定される画素値範囲外の画素値はクリッピングされるため、原画像の画素値に差があったとしても画面上では同じ黒または白で表現される。
【００７７】
上記のことを利用して、画素値変更部５３は、画素値範囲の中央値を示す設定値および画素値範囲の幅を示す設定値に基づいて取得される重み係数を用いて、差分画像の画素値の変更処理を行う。第１の画像Ｉ１または第２の画像Ｉ２’の画素値が［ＷＬ−ＷＷ／２，ＷＬ＋ＷＷ／２］の範囲にある場合には重み係数Ｗを１として、それ以外の場合には０とすることで、ユーザが注目する画素値の範囲の差分のみを取り出すことができる。尚、ウィンドウレベル（ＷＬ）とウィンドウ幅（ＷＷ）の設定が第１の画像Ｉ１と第２の画像Ｉ２’で異なる場合に、画素値変更部５３は、画像変形位置合わせで基準となる第１の画像Ｉ１の設定値を用いることができる。尚、画素値変更部５３は、第２の画像Ｉ２’に対するウィンドウレベル（ＷＬ）およびウィンドウ幅（ＷＷ）の設定値を用いることも可能である。あるいは、画素値変更部５３は、第１の画像Ｉ１の注目画素値範囲と、第２の画像Ｉ２’の注目画素値範囲で重なる部分の画素値範囲を用いることも可能である。
【００７８】
＜第２の実施形態＞（注目領域外となる画素を抽出し、差分結果の画素値の変更に利用する。）
第１の実施形態では、画素値変更部において、注目領域における画素値の分布や注目領域となる画素の抽出結果などを用いて、差分結果の画素値の変更をした。しかし、それとは反対に、注目領域外となる画素値の分布や抽出結果を用いて、差分結果の画素値を変更してもよい。
【００７９】
本実施形態では、例えば骨を注目領域とした場合に、注目領域外となる心臓や、肝臓などの領域を抽出または強調した情報を得て、その情報に基づいて差分結果の画素値を変更する例を説明する。
【００８０】
第２の実施形態に関わる画像処理装置の構成は、第１の実施形態と同様であるが、画素値変更部５３に機能が追加されている。第２の実施形態において、画素値変更部５３は、図７に示すように、ユーザが注目する領域の画素値情報を取得した後に、入力された画像データ群からユーザが注目しない領域を抽出または強調した情報を得て、その情報に基づいて差分画像の画素値を変更する。
【００８１】
ここで図７乃至図１１を用いて、第２の実施形態に係る画像処理装置１０の処理の流れについて説明する。
【００８２】
図７は、画像処理装置１０におけるデータ取得処理から始まり、画素値を変更した差分画像の表示を行う処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートで示したステップにおいて、ステップＳ１０１０〜Ｓ１０５０及びステップＳ１０７０は、図２に示した第１実施形態におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０５及びステップＳ１０７と同様の処理を行う。すなわち、第１実施形態と異なる処理は、ステップＳ１０５５及びステップＳ１０６０である。以下、追加された処理と第１実施形態との相違部分についてのみ説明する。
【００８３】
（ステップＳ１０５５：注目領域外の領域の抽出）
ステップＳ１０５５において、画素値変更部５３は、ユーザが注目しない領域を、参照画像と変形した変形対象画像の両方の画像から抽出する。例えば注目領域が骨の場合には、心臓や肝臓などの臓器領域が注目領域外の領域である。これらの注目領域外の領域を、その画素値情報の特性を用いて、例えば図８に示す処理フローにより抽出する。
【００８４】
図４に示すように、肝臓の臓器構造は骨の構造と比較すると、類似した画素値を持つ画素の集合が塊状に存在するという特性がある。反対に骨の構造は、一つ一つの構造自体は小さく細長いものが多く、さらに、骨の表面（皮質骨）と内側（海綿骨）の画素値のばらつきが大きい。そのため、類似した画素値を持つ画素群で構成される大きな塊状の領域を強調し、閾値処理などの既知の抽出手法で当該領域を画像から抽出することによって、骨以外の領域を抽出できる。
【００８５】
ここで、ＣＴ画像において骨領域と骨以外の領域を分離する観点から、画素値の連続性に基づいて塊状の領域を強調する特徴量の効果について補足する。ＣＴ画像上では、骨領域は１５０［Ｈ．Ｕ．］程度からそれ以上の高い値を持っている。また、心臓や肝臓などの臓器は６０［Ｈ．Ｕ．］程度からそれ以上の画素値を持っているが、これらの画素値は、検査の方法（主に造影剤の使用）によって画素値が高くなることがある。そのため、造影条件によっては、特に心臓や肝臓などの臓器領域は、骨領域と画素値の分布が重なってしまう。したがって、画素値そのものに対する閾値処理などの領域抽出手法では、様々な造影条件における領域抽出には対応できない場合がある。一方で、画素値の連続性に基づいた特徴量を計算すると、造影条件が違う場合であっても、抽出対象となる臓器領域が一様に染まっていれば、造影条件に因らず一定の計算値を得ることができる。そのため、肝臓や心臓などの抽出において、画素値そのものの値を利用するよりも、塊状の領域を強調する特徴量を抽出処理に利用した方が、造影条件の違いに対して安定した領域抽出結果を得られることが期待できる。
【００８６】
図８に示した処理フローでは、ステップＳ２０１で、被検体を撮影した画像を取得し、次のステップＳ２０２で画像に平滑化処理を施すことで、画像のノイズ低減をしている。なお、このステップＳ２０２のノイズ低減を目的とした処理は省略しても構わない。その後、ステップＳ２０３では、画素値の類似性を評価するためのパラメータ（閾値）を取得する。パラメータ（閾値）は、連続性を表す特徴量の計算に用いることが可能である。具体的には、事前に決定したパラメータであってもよいし、操作部３５を介してユーザが入力してもよい。あるいは、画像中の画素値の分散から自動で決定してもよい。このようにパラメータを自動で決定する場合には、分散が大きいほど、パラメータ（閾値）の値が大きくなるように設定することが望ましい。続くステップＳ２０４では、画素値の連続性を表す特徴量を計算し、画像中に映る塊状の領域を強調する。画素値変更部５３は、画像の注目画素について、当該注目画素を通る複数の既定の経路を設定し、該経路の夫々において、経路上で隣接する画素値の類似度に基づいて夫々の経路上における画素値の連続性を表す評価値を算出し、経路毎に得た評価値に基づいて当該注目画素の特徴量を取得する（特徴量取得）。画素値変更部５３は、取得した特徴量に基づいて、注目画素が塊状領域であることの尤度を更に算出する。最後にステップＳ２０５において、画素値変更部５３は、画像から領域抽出を行う抽出部として機能し、閾値処理やグラフカットセグメンテーションなどの既知の抽出手法を用いて、塊状の領域を骨以外の領域として抽出する。
【００８７】
ステップＳ２０４において塊状の領域を強調する方法としては、例えば、画像中のある画素に注目した場合に、当該画素を通る既定経路について、経路上で類似した画素がどれだけ連続して存在するのかを算出する方法が考えられる。ここで、既定経路は一つ以上あればよいが、塊状の領域を強調するためには複数の経路を用いることが望ましい。特に、画像の各軸方向の夫々に少なくとも経路が設定されていることが望ましい。すなわち、画像が３次元の場合には３軸方向、画像が２次元の場合には２軸方向に少なくとも経路が設定されていることが望ましい。
【００８８】
なお、この画素値の連続性に関する特徴量を計算する際には、計算対象とする画素（注目画素）を予め制限してもよい。具体的には、画素値に対してある閾値を設けて、閾値以上（あるいは以下、未満）の画素値を持つ画素に対して特徴量の計算を行うなどの方法が考えられる。ここでは、ＣＴ画像における骨を注目領域とした場合に、注目領域外となる心臓や、肝臓などの領域を抽出または強調する場合を考える。本実施形態の例においては、それらの臓器領域の画素が持つことのない画素値（例えば−１００［Ｈ．Ｕ．］以下）を持つ画素では、以下の計算を行わないものとしてもよい。このように計算を省略することで、下記特徴量の計算処理を高速化できる。特に、ステップＳ１０５０で取得した、ユーザが注目する画素値の範囲内の画素を計算対象（注目画素）とすることが有効である。
【００８９】
ここからは、図９乃至図１１を用いて、塊状の領域を強調する処理の例について説明する。
【００９０】
まずは図９に示すような場合に関して、濃度値の連続性を計算する方法について説明する。図９では、太線で囲まれた画素の集合が、ある一つの既定経路を表しており、注目画素がｘｙ座標（２，３）の画素である場合を示している。なお、図中に示した画素の中に記載した数値は、当該画素の画素値を表している。このような場合において、注目する画素を通る一つの既定の経路について、経路上で類似した画素がどれだけ連続して存在するかを算出する方法を以下で説明する。
【００９１】
図１０に示すように、この特徴量を計算する際には、注目画素（２，３）を起点として計算を始める。まず、注目画素（２，３）と隣接する画素（３，３）の画素値を比較し、画素値の差の絶対値がステップＳ２０３で取得したパラメータ（閾値）より小さければ画素値が連続しているとして、計算を次の工程に進める。図１０の例では、１回目の計算対象となる画素（２，３）および画素（３，３）の画素値は夫々、１００と１１０であり、それらの差の絶対値は１０である。ここで、ステップＳ２０３で取得した閾値が２０であったとすると、画素値の比較結果が閾値より小さくなる為、画素（２，３）と画素（３，３）には連続性があるものとする。そのとき、この段階においては、連続性の特徴量（評価値）として画素（２，３）と画素（３，３）の間の距離である１画素分の幅の値を一時的に格納しておく。以後、画素の連続性が継続する限り、計算対象とする画素の組合せをスライドさせて計算を繰り返して実行する。具体例として、画素（２，３）と画素（３，３）の組合せの計算において、画素の連続性有りと判定された次の計算工程を説明する。この場合の次の計算工程では、まず画素の組合せをスライドさせ、画素（３，３）と画素（４，３）を対象にして、上記と同様に画素値の比較を行う。この２回目の計算では、計算対象となる画素（３，３）および画素（４，３）の画素値はいずれも１１０であり、画素値の差の絶対値は０となる。したがって、ステップＳ２０３で取得した閾値の２０よりも小さい為、画素（３，３）および画素（４，３）に連続性があるものと判定する。そして、既に記録されている連続性の特徴量に１画素分の幅を加え、連続性の特徴量の値を２画素分の幅へと更新する。このような計算を繰り返し行って、画素値の比較をした際に画素値の差の絶対値が閾値以上となるまで計算を継続する。図１０の場合においては、４回目の計算で計算対象とする画素の画素値が１２０と２００であり、画素値の差の絶対値（＝８０）が閾値（＝２０）より大きいため、この時点で計算が打ち切られる。そして、画素値の連続性の特徴量としては、３画素分の幅に対応する値を注目画素に格納する。なお、この連続性の幅の単位は、「画素」であっても、「ｍｍ」のような実サイズであっても構わない。さらに、図１０では、ｘ方向のプラス側のみに連続性を探索する例を示したが、マイナス側に探索してもよく、あるいは両側に探索しても構わない。上記の計算を画像中の全画素に対して行うことで、各画素に対して、画素値の連続性を表す特徴量を計算できる。
【００９２】
なお、上記では隣接した画素の差分の絶対値を用いて画素値の連続性を判定したが、連続性の判定には他の指標を用いてもよい。例えば、隣接する画素の画素値の比が閾値以内か否かで判定してもよい。また、既定経路に含まれる複数の画素の画素値に基づいて連続性を判定してもよい。例えば、図９における画素（２，３）から画素（５，３）までの連続性を判定する際には、画素（２，３）、画素（３，３）、画素（４，３）、画素（５，３）の画素値の分散を利用してもよい。その場合には、それらの画素値の分散の値が、ある閾値よりも低い場合には、連続性有りとして判定できる。
【００９３】
さらに、他の連続性の判定条件としては、ある閾値以上（または以下、未満）の画素値を持つ画素に到達したら連続性の計算を打ち切るなどの条件も考えられる。特に、計算対象の画素の画素値が、ステップＳ１０５０で取得したユーザが注目する画素値の範囲外に達した場合には、計算を打ち切るようにしてもよい。これらの連続性の判定条件は、単独で利用する場合に限らず、複数の条件の組合せであっても構わない。
【００９４】
ここで、画素値の連続性を表す特徴量を計算する際に用いる既定経路は、注目画素を通る経路であれば３次元空間における任意の経路でよい。また、複数の既定経路を用いる場合には、それぞれの既定経路で算出した特徴量を多値のベクトルデータとして当該注目画素の特徴量として保持してもよい。あるいは、複数の既定経路を用いて、個別に計算した連続性の特徴量の総和を計算することで、一つの特徴量の値を求めて、これを当該注目画素の特徴量としても構わない。既定経路の代表的な例としては、図１１に示すような例が考えられる。図１１の例では、紙面での説明の都合上、２次元平面における注目画素の８近傍の正負の方向を合わせた４方向を既定経路とする例を示している。本実施形態では、これと同様の方法を３次元空間に拡張して、２６近傍の正負の方向を合わせた１３方向を既定経路として設定する方法を用いることができる。なお既定経路は注目画素から画像の端まで設定してもよいし、画像中の被検体の体領域が既知の場合には、当該体領域内にのみ設定することが望ましい。また、既定経路の長さを既定の長さ未満に限定し、既定の長さ以上は計算しないようにしてもよい。
【００９５】
上記画素値の連続性を表す特徴量の出力は、傾向として、既定経路に沿って画素値が一様に存在する場合には出力が大きくなる。そのため、肝臓や心臓のような類似した画素値を持つ画素群で構成される大きな塊状の領域が存在する場合には、特徴量の出力値が複数の経路で大きくなる。反対に、肋骨のような細い形状を持つ領域に対しては、形状に沿った経路でのみ出力値が大きくなり、それ以外の経路では出力値が小さくなる。このことを利用して、複数の既定経路を用いて画素値の連続性を表す特徴量を経路別に計算し、それらの結果を組合せて利用すれば、肝臓などの塊状の領域（骨以外の領域）を強調できる。この複数の経路に対する特徴量の計算結果の組合せ方法は、平均値や中央値、最大値、最小値、最小値と最大値の差や比、分散値などの方法が考えられる。
【００９６】
なお、複数の経路の特徴量に基づいて注目画素が抽出するべき領域であることの尤度を算出する方法（塊状の領域を強調する方法）は、上記の方法に限らず、例えば、機械学習などの技術を用いて構成するようにしてもよい。例えば、抽出するべき領域が既に定義された学習用の症例において、前記の経路毎の特徴量を算出し、特徴量に基づいて抽出するべき領域か否かを判定する判別器を学習によって構築する。この時、特徴量を回転不変特徴量に変換し、変換後の値に基づいて学習するようにしてもよい。そして、構築した判別器を用いて当該画像の領域を抽出するようにしてもよい。なお、特徴量を回転不変特徴量に変換するための計算方法には、例えば、全体で特徴量が最大となる経路をＸ軸方向として、当該経路に直交する経路のうちの特徴量が最大となる経路をＹ軸方向とするなどの方法がある。
【００９７】
ステップＳ２０５においては、ステップＳ２０４で強調した塊状の領域（骨以外の領域）を閾値処理やグラフカットセグメンテーションなどの既知の抽出手法で抽出する。なお、この抽出処理では各画素において、塊状の領域を強調する上記特徴量の他に、画素値そのものや、その他の特徴量を組み合わせて利用してもよい。
【００９８】
以上の処理から、画像の各画素で、当該画素を通る複数の既定経路を用いて、経路上で隣接する画素値の類似度から画素値の連続性を表す特徴量を計算し、特徴量に基づいて領域抽出を行うことで、骨に近い画素値を持つ骨以外の塊状の領域を抽出できる。すなわち、骨の画素値と造影された臓器の画素値とが近い値となってしまい、画素値に基づいて骨と臓器との区別をすることが難しいという課題を、連続性を表す特徴量を用いた上記の方法により解決することが可能となっている。
【００９９】
（ステップＳ１０６０：差分画像の画素値変更）
ステップＳ１０６０において、画素値変更部５３は、ステップＳ１０５５で抽出した領域に確率０を与えて、抽出領域外の確率を１として重み係数Ｗに用いることができる。あるいは、第１の実施形態の重み係数Ｗに加えて、第２の重み係数Ｗ２として注目領域外となる画素の抽出結果を利用してもよい。すなわち、画素値変更部５３は、差分画像ＴＳにおける画素ｐの差分値ＴＳ（ｐ）と重み係数Ｗ（ｐ）、第２の重み係数Ｗ２（ｐ）を用いて、ＴＳ（ｐ）×Ｗ（ｐ）×Ｗ２（ｐ）を計算することで、複数の重み係数を用いて差分画像の画素値を変更できる。また、複数の重み係数の組合せ方は、ＴＳ（ｐ）×（Ｗ（ｐ）＋Ｗ２（ｐ））のような線形和であっても構わない。
【０１００】
なお、上記では注目領域外となる画素自体を抽出した場合について説明したが、画素値の連続性を表す特徴量の値そのものから重み係数Ｗ２を求めてもよい。骨領域を注目領域として設定する本実施形態に関しては、特徴量の値が大きくなるほど、差分画像の画素値に乗算する重み係数が小さくなり（０に近づき）、特徴量の値が小さくなるほど重み係数が大きくなる（１に近づく）ように設定することが好ましい。なお、この場合には、ステップＳ２０５の領域抽出処理は省略してもよい。このように重み係数を設定することで、骨の差分値に注目している場合に注目領域外となる心臓や肝臓などの塊状の領域の差分値を相対的に小さくする効果が期待できる。
【０１０１】
本実施形態の画像処理技術によれば、ユーザの注目しない領域に関する情報に基づいて、差分画像上での画素値の重みを調整できる。この処理によって、ユーザが注目しない領域の部位の変化が描出されるのを抑制できるため、ユーザが注目している部位の変化に関する視認性を向上させることが可能になる。
【０１０２】
なお、上記の実施形態においてステップＳ１０５５で説明した塊状領域の特徴量算出方法は、差分画像上における注目領域の視認性を向上させる以外の目的にも用いることができる。例えば、医用画像から心臓や肝臓等の臓器領域を抽出・解析する他の目的において、当該臓器領域らしさを表わす特徴量として用いることができる。
【０１０３】
（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】
【０１０４】
１０：画像処理装置、２１：ネットワーク、２２：データベース、３１：通信ＩＦ、３２：ＲＯＭ、３３：ＲＡＭ、３４：記憶部、３５：操作部、３６：表示部、３７：制御部、５０：画像取得部、５１：画像変形部、５２：差分処理部、５３：画素値変更部、５４：表示処理部
【図１】
2017192691.tif 000003
【図２】
2017192691.tif 000004
【図３】
2017192691.tif 000005
【図４】
2017192691.tif 000006
【図５】
2017192691.tif 000007
【図６】
2017192691.tif 000008
【図７】
2017192691.tif 000009
【図８】
2017192691.tif 000010
【図９】
2017192691.tif 000011
【図１０】
2017192691.tif 000012
【図１１】
2017192691.tif 000013