(57)【要約】 【課題】被験者の被曝線量を抑えつつ、骨領域と近接する末梢血管とを分離し、血管の画像を得る。【解決手段】骨と造影剤が投入された末梢血管とを含む部位の３次元原画像ＩｏをＣＴ装置で取得する。コンピュータの画像処理により、原画像Ｉｏを、画像を平滑化する平滑化関数により処理して平滑化画像Ｉｒ１を生成する。原画像Ｉｏを、エッジ強調関数により処理し、エッジ強調画像Ｉｒ２を生成する。エッジ強調画像を、骨の閾値を用いて処理することにより、骨の再構成画像Ｉｒ３を生成する。平滑化画像Ｉｒ１から骨の再構成画像Ｉｒ３を減算することにより、末梢血管の画像Ｉｆを得る。【選択図】図６
2009225979.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像を、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像を取得する再構成手段と、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像に基づいて、前記目的部位の画像を生成する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする医用画像作成装置。
【請求項２】
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像は、骨と造影剤が投入された血管とを含む領域のディジタル画像データであり、
前記複数の再構成関数のうち、第１の再構成関数は、画像を処理する関数であり、第２の再構成関数は、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる関数であり、
前記画像処理手段は、前記第１の再構成関数により処理された第１の再構成画像を構成する各画素の濃度から前記第２の再構成関数により処理された第２の再構成画像を構成する対応する画素の濃度を減算し、血管の画像の対応する画素の濃度とすることにより、血管の画像を生成する手段から構成される、
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像作成装置。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶された前記ディジタル画像は、骨と造影剤が投入された血管とを含む領域のディジタル画像であり、
前記複数の再構成関数のうち、第１の再構成関数は、画像を処理する関数であり、前記第２の再構成関数は、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる関数であり、
前記再構成手段は、前記第１の再構成関数によりディジタル画像を処理することにより、第１の再構成画像を形成し、前記第２の再構成関数によりディジタル画像を処理し、得られた画像の各画素を、第２の閾値に基づいて処理することにより、第２の再構成画像を形成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像作成装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、第１の再構成画像から第２の再構成画像を減算する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の医用画像作成装置。
【請求項５】
前記再構成手段は、第２の再構成関数により処理した画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像である第２の再構成画像を生成する、
ことを特徴とする請求項２、３又は４に記載の医用画像作成装置。
【請求項６】
前記再構成手段は、ディジタル画像を第２の再構成関数で処理してエッジ強調画像を生成し、生成したエッジ強調画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像を生成し、エッジ強調画像から骨の画像を減算して血管と軟部組織の画像を生成し、血管と軟部組織の画像を、血管の閾値を用いて処理することにより血管の画像を生成し、エッジ強調画像から血管の画像を減算し、減算により得た画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像である第２の再構成画像を生成し、
前記画像処理手段は、前記第１の再構成画像から第２の再構成画像を減算することにより、血管の画像を生成する、
ことを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の医用画像作成装置。
【請求項７】
前記再構成手段は、第２の再構成関数によりディジタル画像を処理再構成してエッジ強調画像を生成し、該エッジ強調画像を解析して所定の周波数以上の成分を抽出してノイズ画像を生成し、第１の再構成画像とエッジ強調画像との和とノイズ画像との差を求めることにより、第２の再構成画像を生成する、
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の医用画像作成装置。
【請求項８】
前記記憶手段は、複数の再構成関数を記憶しており、
前記第１の再構成関数と前記第２の再構成関数の少なくとも一方を、前記記憶手段に記憶されている再構成関数のうちから選択する選択手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の医用画像作成装置。
【請求項９】
選択パラメータを入力する手段を備え、
前記記憶手段は、複数の再構成関数を選択パラメータに対応付けて記憶しており、
前記選択手段は、前記第１の再構成関数と前記第２の再構成関数の少なくとも一方を、前記記憶手段に記憶されている再構成関数のうちから選択パラメータに従って選択する、
ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像作成装置。
【請求項１０】
被験者に放射線を照射することにより内部画像を取得する撮像装置をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の医用画像作成装置。
【請求項１１】
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像データを記憶させ、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像データを、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像データを取得させ、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像データに基づいて、前記目的部位が強調された画像を生成させる、
医用画像作成方法。
【請求項１２】
骨と造影剤が投入された血管とを含む部位のディジタル画像を、第１の再構成関数により処理して第１の再構成画像を取得し、
前記ディジタル画像を、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度の異なる第２の再構成関数により処理し、さらに、骨の閾値を用いて処理することにより、骨の再構成画像を取得し、
前記第１の再構成画像から骨の再構成画像を減算することにより、血管の画像を得る、
ことを特徴とする医用画像作成方法。
【請求項１３】
前記骨の再構成画像を取得するステップは、
エッジを強調する第２の再構成関数で前記ディジタル画像を処理して生成したエッジ強調画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像を得て、エッジ強調画像から骨の画像を減算して血管と軟部組織の画像を生成し、血管と軟部組織の画像を、血管の閾値を用いて処理することにより血管の画像を生成し、エッジ強調画像から血管の画像を減算し、減算により得た画像を、骨の閾値を用いて処理することにより前記骨の再構成画像を生成する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の医用画像作成方法。
【請求項１４】
前記骨の再構成画像を取得するステップは、
第２の再構成関数によりディジタル画像を処理してエッジ強調画像を生成し、該エッジ強調画像を解析して所定の周波数以上の成分を抽出してノイズ画像を生成し、第１の再構成画像とエッジ強調画像との和とノイズ画像との差を求めることにより、骨の再構成画像を生成する、
ことを特徴とする請求項１２又は１３に記載の医用画像作成方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像データを記憶させ、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像データを、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像データを取得させ、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像データに基づいて、前記目的部位が強調された画像を生成させる、
コンピュータプログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
骨と造影剤が投入された血管とを含む部位のディジタル画像を、第１の再構成関数により処理して第１の再構成画像を取得させ、
前記ディジタル画像を、第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる第２の再構成関数により処理し、さらに、骨の閾値を用いて処理することにより、骨の再構成画像を生成させ、
前記第１の再構成画像から骨の再構成画像を減算することにより、血管の画像を生成させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像作成装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴ装置（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）等を用いて被験者の体内を撮影した医用画像を、被験者の病状の診断等に利用することが広く行われている。医用画像を診断に利用することにより、被験者に外的なダメージを与えることなく、被験者の病状の進行状態などを把握することができ、治療方針の決定などに必要な情報を得ることができる。
【０００３】
また、近年では、医用画像がディジタル化されたことにより、医用画像に画像処理を施すことが容易となっている。
【０００４】
ここで、ＣＴ装置などから得られた元の医用画像は、そのままでは、医用画像中に病巣が存在していても、その病巣が骨に紛れてしまって発見しにくいという問題がある。このため、医用画像から骨を抽出し、その抽出した骨を除去した骨除去画像を使って診断が行われている。骨を抽出する方法として、基準濃度以上の画像濃度を有する領域を骨領域として抽出する方法が広く知られている。
【０００５】
しかし、被写体に造影剤を投じた状態で撮影された造影画像では、血管に属する血管領域も骨領域と同様に高い画像濃度を有しており、骨領域と血管領域とを分離できないという問題がある。
【０００６】
この点に関し、特許文献１には、骨領域における画像濃度の最大値に近い高基準濃度と、血管領域における画像濃度の最大値に近い低基準濃度とを使って、医用画像中の、高基準濃度よりも高い画像濃度を有する高濃度領域を除去するとともに、低基準濃度よりも高い画像濃度を有し、高濃度領域と重なっている重なり領域も除去する技術について記載されている。
しかし、造影画像では、一部の血管領域が骨領域よりも高い画像濃度を有することがあり、特許文献１に記載された技術では、血管領域を抽出することができない場合がある。
【０００７】
また、この手法によっても、例えば、頸部に関しては、頸部血管（特に椎骨動脈）と骨とが隣接しているため、依然として、血管領域の画像の取得が困難な場合が多い。
【０００８】
また、造影剤が投じられる前と、造影剤が投じられた状態でそれぞれ被写体を撮像し、造影画像から非造影画像（単純ＣＴ画像）を減算することで、血管領域の画像を取得する、ボリュームサブトラクション法も知られている。
しかし、この手法では、造影剤の投与の前後で少なくとも２回のＣＴ撮影が必須となり、被曝線量が増えるという欠点がある。
また、この手法では造影前後の呼吸性の移動により石灰化位置も変化し、病変部位の偽画像を作成する可能性がある。
【特許文献１】特開平１１−３１８８８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、被験者の被曝線量を抑えつつ、近接する領域を適切に分離することができる医用画像作成装置と方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、特に、被験者の被曝線量を抑えつつ、骨領域と近接する血管とを適切に分離することができる医用画像作成装置と方法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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の医用画像作成装置は、
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像を、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像を取得する再構成手段と、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像に基づいて、前記目的部位の画像を生成する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１１】
例えば、前記記憶手段に記憶されたディジタル画像は、骨と造影剤が投入された血管とを含む領域のディジタル画像データであり、
例えば、前記複数の再構成関数のうち、第１の再構成関数は、画像を処理する関数であり、第２の再構成関数は、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる関数であり、
例えば、前記画像処理手段は、前記第１の再構成関数により処理された第１の再構成画像を構成する各画素の濃度から前記第２の再構成関数により処理された第２の再構成画像を構成する対応する画素の濃度を減算し、血管の画像の対応する画素の濃度とすることにより、血管の画像を生成する手段から構成される。
【００１２】
例えば、前記記憶手段に記憶された前記ディジタル画像は、骨と造影剤が投入された血管とを含む領域のディジタル画像であり、
例えば、前記複数の再構成関数のうち、第１の再構成関数は、画像を処理する関数であり、前記第２の再構成関数は、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる関数であり、
例えば、前記再構成手段は、前記第１の再構成関数によりディジタル画像を処理することにより、第１の再構成画像を形成し、前記第２の再構成関数によりディジタル画像を処理し、得られた画像の各画素を、第２の閾値に基づいて処理することにより、第２の再構成画像を形成する。
【００１３】
例えば、前記画像処理手段は、第１の再構成画像から第２の再構成画像を減算する。
【００１４】
例えば、前記再構成手段は、第２の再構成関数により処理した画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像である第２の再構成画像を生成する。
【００１５】
前記再構成手段は、例えば、ディジタル画像を第２の再構成関数で処理してエッジ強調画像を生成し、生成したエッジ強調画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像を生成し、エッジ強調画像から骨の画像を減算して血管と軟部組織の画像を生成し、血管と軟部組織の画像を、血管の閾値を用いて処理することにより血管の画像を生成し、エッジ強調画像から血管の画像を減算し、減算により得た画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像である第２の再構成画像を生成し、
前記画像処理手段は、例えば、前記第１の再構成画像から第２の再構成画像を減算することにより、血管の画像を生成する。
【００１６】
前記再構成手段は、例えば、第２の再構成関数によりディジタル画像を処理再構成してエッジ強調画像を生成し、該エッジ強調画像を解析して所定の周波数以上の成分を抽出してノイズ画像を生成し、第１の再構成画像とエッジ強調画像との和とノイズ画像との差を求めることにより、第２の再構成画像を生成する。
【００１７】
例えば、前記記憶手段は、複数の再構成関数を記憶しており、
例えば、前記第１の再構成関数と前記第２の再構成関数の少なくとも一方を、前記記憶手段に記憶されている再構成関数のうちから選択する選択手段を更に備える。
【００１８】
例えば、選択パラメータを入力する手段を備え、前記記憶手段は、複数の再構成関数を選択パラメータに対応付けて記憶しており、前記選択手段は、前記第１の再構成関数と前記第２の再構成関数の少なくとも一方を、前記記憶手段に記憶されている再構成関数のうちから選択パラメータに従って選択する。
【００１９】
例えば、被験者に放射線を照射することにより内部画像を取得する撮像装置をさらに備える。
【００２０】
また、この発明の第２の観点に係る医用画像作成方法は、
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像データを記憶させ、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像データを、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像データを取得させ、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像データに基づいて、前記目的部位が強調された画像を生成させる。
【００２１】
また、この発明の第３の観点に係る医用画像作成方法は、
骨と造影剤が投入された血管とを含む部位のディジタル画像を、第１の再構成関数により処理して第１の再構成画像を取得し、
前記ディジタル画像を、前記第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度の異なる第２の再構成関数により処理し、さらに、骨の閾値を用いて処理することにより、骨の再構成画像を取得し、
第１の再構成画像から骨の再構成画像を減算することにより、血管の画像を得る。
【００２２】
例えば、前記骨の再構成画像を取得するステップは、エッジを強調する第２の再構成関数で前記ディジタル画像を処理して生成したエッジ強調画像を、骨の閾値を用いて処理することにより骨の画像を得て、エッジ強調画像から骨の画像を減算して血管と軟部組織の画像を生成し、血管と軟部組織の画像を、血管の閾値を用いて処理することにより血管の画像を生成し、エッジ強調画像から血管の画像を減算し、減算により得た画像を、骨の閾値を用いて処理することにより前記骨の再構成画像を生成する。
【００２３】
前記骨の再構成画像を取得するステップは、例えば、
第２の再構成関数によりディジタル画像を処理してエッジ強調画像を生成し、該エッジ強調画像を解析して所定の周波数以上の成分を抽出してノイズ画像を生成し、第１の再構成画像とエッジ強調画像との和とノイズ画像との差を求めることにより、骨の再構成画像を生成する。
【００２４】
また、この発明の第４の観点に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、
医用画像撮像装置により撮像された目的部位を含む領域のディジタル画像データを記憶させ、
前記記憶手段に記憶されたディジタル画像データを、複数の再構成関数により処理して複数の再構成画像データを取得させ、
前記再構成手段により再構成された複数の再構成画像データに基づいて、前記目的部位が強調された画像を生成させる。
【００２５】
また、この発明の第５の観点に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、
骨と造影剤が投入された血管とを含む部位のディジタル画像を、第１の再構成関数により処理して第１の再構成画像を取得させ、
前記ディジタル画像を、第１の再構成関数とは、画像のエッジを強調する程度が異なる第２の再構成関数により処理し、さらに、骨の閾値を用いて処理することにより、骨の再構成画像を生成させ、
前記第１の再構成画像から骨の再構成画像を減算することにより、血管の画像を生成させる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明よれば、撮像処理は、造影剤投与後の１回で済む。従って、被験者の被曝線量を抑えることができる。
また、異なる再構成関数を用いて原画像を処理し、これらを用いて注目する領域の画像を生成しているため、領域を適切に分離することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態に係る医用システムについて説明する。
本実施の形態の医用システムは、図１に示すように、ＣＴ装置１１と、医用情報ＤＢ（データベース）１２と、医用端末装置１３（１３１〜１３ｎ）と、通信ネットワーク１４と、を備えている。
【００２８】
ＣＴ装置１１は、コンピュータ断層撮影（だんそうさつえい、Computed Tomography）装置であり、放射線などを利用して被験者を走査しコンピュータを用いて処理することで、被験者の医用画像、即ち、内部画像のボクセルデータを出力する。このボクセルデータの各画素の値（濃度）は、骨領域に対応する画素で高く、軟部組織に対応する画素で相対的に低い。
【００２９】
医用情報ＤＢ１２は、カルテ等の情報と共にＣＴ装置１１で取得された医用画像を記憶する。
【００３０】
医用端末装置１３（１３１〜１３ｎ）は、例えば、ワークステーションから構成され、種々の医用データ処理、例えば、ＣＴ装置１１で取得された医用画像から、診断のための注目領域或いは組織を抽出した画像を生成・表示する処理を行う。生成された画像も必要に応じて、医用情報ＤＢ１２に格納される。
【００３１】
通信ネットワーク１４は、院内或いは広域に設置されたネットワークであり、データを伝送する。
【００３２】
次に、医用端末装置１３の構成を説明する。
【００３３】
医用端末装置１３は、図２に示すように、通信部２１と、制御部２２と、記憶部２３と、入力部２４と、表示部２５と、を備えている。
【００３４】
通信部２１は、通信ネットワーク１４を介して、外部装置との間で、各種データ（情報）の送受信を行う。
【００３５】
制御部２２は、プロセッサ等から構成されており、医用端末装置１３の全体の制御を行う。また、制御部２２は、記憶部２３にあらかじめインストールされている画像処理プログラム及び画像処理用の各種再構成関数を用いて、画像を処理する。なお、制御部２２は、画像処理、演算処理専用のプロセッサを備える等してもよい。
【００３６】
記憶部２３は、半導体メモリ、磁気ディスク記録装置などから構成され、各種の情報やプログラムを記録する。
記憶部２３は、図３に示すように、例えば、後述する画像処理を実行する画像処理プログラム、画像処理で使用する関数（再構成関数）などの固定情報と、医用情報ＤＢ１２から読み込んだ医用画像、処理過程にある医用画像等のデータを記憶する。
【００３７】
本実施の形態においては、再構成関数は、平滑化関数とエッジ強調関数とを含む。
平滑化関数は、原画像を構成するボクセルデータ上の各画素について、自己の濃度（ＣＴ値）と周囲の画素の濃度とを一定の重みで平均化し、画像上の濃度の変化をなめらかにする関数である。
一方、エッジ強調関数は、画素の濃度の変化を強調する関数である。
【００３８】
例えば、図４に示す椎骨−椎骨動脈−椎骨を撮影した画像上の１走査ライン上の濃度変化を両再構成関数で処理すると、図４に示すようになる。なお、本実施形態においては、処理対象がボクセルデータであり、各関数はボクセルデータ用のものである。
なお、各再構成関数は、画素を処理する際のオペレータの形式で記憶されていてもよい。
【００３９】
入力部２４は、キーボードやタッチパネル等から構成され、任意のデータ・指示を入力する。
【００４０】
表示部２５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成され、画像やデータを表示する。
【００４１】
次に、上記構成を有する医用システムの動作を説明する。
本実施形態の医用システムは、一般的な医用システムが実行可能な動作と共に以下に説明する特徴的な医用画像処理を実行する。
以下、この医用画像処理を中心に説明する。
【００４２】
（被験者の画像の取得）
まず、ＣＴ装置１１により、造影剤が投与された状態での被験者のＣＴ画像が撮影される。このＣＴ画像は、通信ネットワーク１４を介して患者情報等と共に医用情報ＤＢ１２に伝送され、格納される。
【００４３】
（血管画像の作成・表示）
次に、医用端末装置１３が、ＣＴ装置１１により取得された画像を処理して、血管の３Ｄ画像、特に、血管と骨とが隣接している領域の画像を取得して表示する動作を説明する。
【００４４】
医用端末装置１３の制御部２２は、入力部２４からの指示等などに応答して、図５のフローチャートに示す処理を開始し、まず、通信部２１を介して医用情報ＤＢ１２と通信を行い、医用情報ＤＢ１２から任意の患者の原画像（原画像の画像データ；ボクセルデータ）を読み込み、記憶部２３に格納する（ステップＳ１１）。
【００４５】
続いて、制御部２２は、読み込んだボクセルデータを、記憶部２３に格納されている平滑化関数を用いて平滑化する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部２２は、平滑化関数に相当するオペレータを用いて、原画像Ｉｏの座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素について、その画素と周囲の画素の濃度を重み付け加算して平均を求め、再構成画像の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の濃度とする。制御部２２は、原画像内の全ての画素について、この動作を実行し、新たな再構成画像Ｉｒ１を生成する。
【００４６】
続いて、制御部２２は、ステップＳ１１で読み込んだ原画像を、記憶部２３に格納されているエッジ強調関数を用いて処理する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部２２は、隣接する画素間の濃度の差を強調するオペレータを用いて、原画像Ｉｏの座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素について、その画素と隣接する画素の濃度の差（Δ）を強調（ｋ・Δ）し、再構成画像の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の濃度とする。制御部２２は、原画像内の全ての画素について、この動作を実行し、新たな再構成画像Ｉｒ２を生成する。
【００４７】
続いて、制御部２２は、ステップＳ１３で得た再構成画像Ｉｒ２を、骨の閾値で処理し、骨の３Ｄ画像を抽出する（ステップＳ１４）。具体的には、制御部２２は、ステップＳ１３で得た再構成画像Ｉｒ２の各画素について、その濃度が、予め定められている骨に対応する濃度（例えば、骨毎に異なるため、注目する骨に対応する値）以上であるか否かを判別し、値以上であれば、骨に相当するとして維持し、未満の場合には、濃度を０として、透明化する処理を行う。制御部２２は、再構成画像Ｉｒ２内の全ての画素について、この動作を実行し、新たな再構成画像Ｉｒ３を生成する。
【００４８】
次に、制御部２２は、ステップＳ１２で生成した再構成画像Ｉｒ１から、ステップＳ１４で生成した再構成画像Ｉｒ３を減算し、結果画像Ｉｆを生成する（ステップＳ１５）。具体的には、制御部２２は、再構成画像Ｉｒ１の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度から、再構成画像Ｉｒ３の対応する座標（ｘ，ｙ，ｚ）の濃度を減算し、減算結果を、結果画像Ｉｆの座標（ｘ，ｙ，ｚ）の濃度として、結果画像Ｉｆを生成する。結果画像Ｉｆは、平滑化された原画像Ｉｏから、エッジが強調された骨の画像Ｉｒ３を減算したものであり、血管を明確に表した画像となっている。
【００４９】
制御部２２は、こうして得られた結果画像Ｉｆを表示部２５に表示する（ステップＳ１５）。
【００５０】
図６は、このようにして得られる各画像の一例を示す。
まず、オリジナル画像Ｉｏは、頸部を含む人体の３ＤＣＴを側方から見たときの図である。
再構成画像Ir1は、オリジナル画像Iｏを平滑化関数を用いて平滑化した画像であり、外観的にはあまり変換が無い。
再構成画像Ir2は、オリジナル画像Iｏをエッジ強調関数を用いて処理して、エッジを強調した画像である。
再構成画像Ir3は、再構成画像Ir2を、骨の閾値を用いて骨を抽出した画像である。
画像Iｆは、再構成画像Ｉr1から再構成画像Iｒ３を減算した結果画像であり、骨に隣接するにもかかわらず、血管が適切に抽出されている。
【００５１】
以上説明したように、この実施の形態によれば、ボリュームサブトラクション法と異なり、単純CT画像は必要ない。従って、被験者の被曝線量を抑えることができる。
【００５２】
また、非造影画像と造影画像とを用いるボリュームサブトラクション法では、撮影タイミングが異なるため、造影前後で呼吸性の移動や体動が生じることが多く、移動が生じた場合、病変部の位置、例えば、石灰化位置が変化し、サブトラクション時に狭窄部位を変異させる恐れがある。呼吸性移動による血管の位置の変化は、微妙で、非造影画像と造影画像とを比較しても判断しにくいため、無意識に偽画像を作る恐れがある。今回の手法では、１つの造影画像のみ使用するため、このような問題は発生しない。
【００５３】
（変形例）
この発明は、上記実施の形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。
例えば、上記実施の形態においては、骨を抽出する際に、各画素の濃度に注目し、濃度が閾値を越えていれば、骨として抽出したが、他の手法により、骨を抽出してもよい。例えば、骨を始点として（始点は、例えば、オペレータが指定）、画素を辿って、隣接する所定範囲内のボクセル（例えば、上下左右前後の６点、或いは、近傍１２点）の濃度が閾値以上で、隣接したボクセルの濃度が±１００以内であれば選択するようにして、画素をスキャンし、骨として抽出する画素を特定するようにしてもよい。
【００５４】
また、このようにして抽出された骨では、閾値を設定したため、全体の骨のボリュームが少なくなる場合がある。このような場合には、図７に示す処理が有効である。
【００５５】
原画像Ｉｏを読み込み（ステップＳ２１）、原画像Ｉｏを平滑化して再構成画像Ｉｒ１を生成する（ステップＳ２２）。
次に、原画像Ｉｏをエッジ強調し（ステップＳ２３）、エッジ強調された画像Ｉｒ２を骨の閾値を用いて処理し、骨の画像を抽出する（ステップＳ２４）。
【００５６】
エッジ強調画像Ｉｒ２から抽出された骨の画像を減算する（ステップＳ２５）。即ち、エッジ強調画像Ｉｒ２の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度から、ステップＳ２４で生成された画像の座標（ｘ、ｙ，ｚ）の画素の濃度を減算し、新たな画像の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度とする。減算により得られた画像は、血管及び軟部組織が残った画像となる。この画像に対し、血管用の閾値を設定し、血管のみを抽出する（ステップＳ２６）。例えば、血管を始点として（始点は、例えば、オペレータが指定する）、画素を順次辿って、濃度の閾値を１００（造影剤濃度による）以上の適当な値とし、濃度が閾値を越えている画素について、隣接する所定範囲内のボクセル（例えば、上下左右前後の６点、或いは、近傍１２点）の濃度が閾値以上で、隣接した画素との濃度の差が±１００以内であれば血管として選択する処理を、画素をスキャンしながら実行する。
【００５７】
こうして抽出した血管画像を選択処理していないエッジ強調画像から減算する（ステップＳ２７）。これにより、残った画像は骨と軟部組織の画像となる。この画像に対して、始点を骨（例えば、オペレータが指定する）の画素として、画素を順次辿って、閾値が１００以上で、隣接した画素の濃度（CT値）が±２００以内のとき、その画素を選択することにより、軟骨を含めたボリュームのある骨を選択的に抽出し、骨選択画像を再構成する（ステップＳ２８）。
【００５８】
得られた骨選択画像を平滑化画像Ｉr1から減算することにより、辺縁の滑らかな血管の３Ｄ画像を得て（ステップＳ２９）、表示する（ステップＳ３０）。
【００５９】
なお、エッジ強調関数で画像を処理すると、ＳＤ値（標準偏差値）が大きくなり、ノイズの多さが目立つ傾向がある。そこで、例えば、図８に示す手順を採用することにより、エッジ強調関数を修正してもよい。
【００６０】
まず、原画像Ｉｏを平滑化処理し、平滑化画像Ｉｒを生成する（ステップＳ３１）。
原画像Ｉｏを、エッジ強調関数により処理し、エッジ強調画像を生成する（これは、先の例の、エッジ強調画像Ｉｒ２に等しい）（ステップＳ３２）。
【００６１】
エッジ強調された画像をフーリエ解析し、基準周波数よりも高周波数の成分をノイズ成分として抽出し、ノイズ画像Ｉｎ（図示せず）を生成する（ステップＳ３３）。
【００６２】
平滑化画像Ｉｒ１に、エッジ強調画像を加算し、ついで、ノイズ画像Ｉｎを減算し（ステップＳ３４）、得られた画像を、この例でのエッジ強調画像Ｉｒ2とする（ステップＳ３５）。即ち、平滑化画像Ｉｒ１の座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度Ｄ１とエッジ強調画像の同一座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度Ｄ２の和とノイズ画像Ｉｎの同一座標（ｘ，ｙ，ｚ）の画素の濃度Ｄ３との差（Ｄ１＋Ｄ２−Ｄ３）を求め、再構成画像Ｉｒ２の同一座標（ｘ，ｙ，ｚ）の濃度とする。続いて、こうして求められた再構成画像Ｉｒ２を骨の閾値を用いて処理し、骨の画像Ｉｒ３を抽出する処理が（必要に応じて）行われる。
【００６３】
このようにすれば、隣接する骨と血管領域から、血管のみを抽出し、しかも、ノイズの少ない画像を得ることができる。
【００６４】
上記実施のエッジ強調関数として１つのエッジ強調関数を使用した。しかし、血管の抽出に適したエッジ強調関数は、抽出対象の血管、要求される精度等によって異なる。
【００６５】
例えば、図９（ａ）に示すような、エッジを強調する程度が異なる２つのエッジ強調関数ｆ１とｆ２を考える。なお、図９（ａ）は、図９（ｂ）に示す軟部組織−末梢血管−軟部組織を撮影して得た一走査ライン上の濃度変化を平滑化関数f3と２つのエッジ強調関数f1，f2で処理した結果を示す図である。なお、本実施形態においては、処理対象がボクセルデータであり、各関数はボクセルデータ用のものである。
【００６６】
平滑化関数f3とエッジを強調する程度が強い方のエッジ強調関数ｆ1を使用して末梢血管を抽出したときの画像を図１０（ａ）に示す。この画像は、原画像Ｉｏを平滑化関数f3を用いて処理して再構成画像Ｉｒ１を生成し、再構成画像Ｉｒ１をエッジを強調する程度が強いエッジ強調関数ｆ1で処理して再構成画像Ｉｒ２を生成し、これを骨の閾値で処理して骨の再構成画像Ｉｒ３を生成し、再構成画像Ｉｒ１から骨の再構成画像Ｉｒ３を減算して生成した末梢血管の画像である。
【００６７】
一方、エッジを強調する程度が弱い方のエッジ強調関数f2とエッジを強調する程度が強い方のエッジ強調関数ｆ1を使用して末梢血管を抽出したときの画像を図１０（ｂ）に示す。この画像は、原画像Ｉｏを、エッジを強調する程度が弱い方のエッジ強調関数f2を用いて処理して再構成画像Ｉｒ１を生成し、再構成画像Ｉｒ１をエッジを強調する程度が強いエッジ強調関数ｆ1で処理して再構成画像Ｉｒ２を生成し、これを骨の閾値で処理して骨の再構成画像Ｉｒ３を生成し、再構成画像Ｉｒ１から骨の再構成画像Ｉｒ３を減算して生成した末梢血管の画像である。
【００６８】
図１０(a),(b)に示すように、この例では、平滑化関数f3を使用するよりも、エッジを強調する程度が弱い方の関数ｆ2を使用した方が、末梢血管がよく見えるようになっているが、ノイズの量が多い。従って、診断目的等に応じて適宜使い分ければ良い。
【００６９】
このように、第１の再構成画像Ｉr1を作成する際に、平滑化関数以外のエッジ強調関数を使用することも、診断目的などによって、可能である。
【００７０】
このように、再構成関数又はその組み合わせを診断目的に合わせて適宜選択或いは変更することが有効である。
【００７１】
このため、予め実験などにより、抽出対象の血管（部位）とその血管の抽出に適したエッジ強調関数とを求め、図１１（ａ）、（ｂ）に示すように、対応表を記憶部２３に格納しておき、画像を処理する際に、抽出部位や抽出の程度（抽出したい血管の径等）を入力部２４から入力すると、制御部２２が、このテーブルを参照して、適切なエッジ強調関数を特定し、特定したエッジ強調関数を用いて、画像処理を行うようにしてもよい。
【００７２】
また、図１２に処理手順を示すように、複数の平滑化関数で平滑化画像を形成し（ステップＳ４１，Ｓ４２）、複数のエッジ強調関数で複数のエッジ強調画像を形成し（ステップＳ４３，Ｓ４４）、複数のエッジ強調画像を、複数の閾値で処理して、複数の骨画像を形成し（ステップＳ４５，Ｓ４６）、平滑化画像と骨画像との組毎に、血管の画像を求め（ステップＳ４７）、図１２に例示するように並列に（或いは順次）表示し（ステップＳ４８）、診断者が任意の画像を選択できるようにしてもよい。
【００７３】
なお、平滑化関数、エッジ強調関数、閾値は、それぞれ１つでも、３以上でもかまわない。
また、複数の結果画像が得られた場合には、制御部２２は、複数の画像を、同一部位の画像とすることが望ましい。例えば、いずれか１つの画像上の任意の点（座標）をオペレータが指示すると、或いは、位置の画像がシフト（或いはスクロール）されると、制御部２２がこれを検出し、残りの画像についても、その位置（座標）を表示し、或いは、同様にシフト（或いはスクロール）するようにすることが望ましい。
【００７４】
上記実施の形態においては、骨と近傍の血管とを分離する例を中心に説明したが、この発明は、濃度（ＣＴ）値の異なる領域を他から分離する場合に、広く適用可能である。
また、モダリティとして、ＣＴ装置を例示したが、他の医用の撮像装置を使用してもよい。但し、本発明は、被曝線量を抑えるという観点から、放射線を撮像に使用する撮像装置とこの種の撮像装置で取得した画像を処理するシステムと方法に特に有効である。
【００７５】
また、以上の説明では、撮像から画像の処理・表示までの一貫して行う医用システムを例に説明したが、この発明は、画像処理装置の画像処理方法の部分のみ出成可能である。また、一般のスタンドアロン型のコンピュータ、ネットワークコンピュータ、ワークステーションなどに、上述の画像処理を実行させるためのコンピュータプログラムを、記録媒体に格納し、これを配布し、コンピュータプログラムをインストール及び実行して、上述の画像処理を実行するようにしてもよい。
その他、装置構成、具体的な関数は適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態にかかる画像処理システムの構成図である。
【図２】図１に示す医用端末装置の内部構成を示す図である。
【図３】記憶部の構成を示す図である。
【図４】再構成関数を説明するための図である。
【図５】血管の画像を作成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】血管を抽出する処理と生成される画像の具体例を示す図である。
【図７】血管の画像を作成する処理の変形例を説明するためのフローチャートである。
【図８】エッジ強調関数を修正する手法を説明するフローチャートである。
【図９】（ａ）は、複数のエッジ関数を説明するための図であり、（ｂ）は、（ａ）の結果を得た処理対象の画像の例である。
【図１０】（ａ）は、平滑化関数とエッジを強調する程度が強い方のエッジ強調関数により処理して得た血管の画像の例を示す図であり、（ｂ）は、エッジを強調する程度が弱い方のエッジ強調関数とエッジを強調する程度が強い方のエッジ強調関数により処理して得た血管の画像の例を示す図である。
【図１１】（ａ）は、抽出対象部位とエッジ強調関数とを対応付けるテーブルの例であり、（ｂ）は、抽出対象部位及び抽出の程度とエッジ強調関数とを対応付けるテーブルの例である。
【図１２】複数の再構成関数と複数の閾値を用いて複数の血管画像を生成する動作の例を示すフローチャートである。
【図１３】複数の血管画像を表示する例を示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
１１  ＣＴ装置
１２  医用情報ＤＢ
１３  医用端末装置
１４  通信ネットワーク
２１  通信部
２２  制御部
２３  記憶部
２４  入力部
２５  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図１１】
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【図１２】
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【図４】
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【図６】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３】
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