(57)【要約】  画像処理装置は、取得部（３），構築部（４）および抽出部（５）を備える。取得部（３）は、対象物と対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、対象物に由来する輝度と非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する。構築部（４）は、取得部（３）で取得された模擬出力および模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する。抽出部（５）は、構築部（４）で構築された確率的状態空間モデルと透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい実状態量の最尤推定量を推定し、この最尤推定量から対象物に由来する輝度を対象物として抽出する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する取得部と、
前記取得部で取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する構築部と、
前記構築部で構築された前記確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する抽出部と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記透視画像で透視された三次元領域における複数の断層画像を前記透視画像の透視方向に空間積分した模擬透視画像に基づいて、前記模擬出力および前記模擬状態量を取得する
請求項１に記載された画像処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記複数の断層画像の全体を前記透視方向に空間積分した全体画像を前記模擬出力として取得する第一取得部と、
前記複数の断層画像のうち前記対象物に対応する複数の第一断層部分画像を前記透視方向に空間積分した第一部分画像を前記対象物に由来する輝度の第一レイヤ画像として取得し、前記複数の断層画像のうち前記非対象物に対応する複数の第二断層部分画像を前記透視方向に空間積分した第二部分画像を前記非対象物に由来する輝度の第二レイヤ画像として取得し、前記第一レイヤ画像および前記第二レイヤ画像に基づいて前記模擬状態量を取得する第二取得部と
を有する請求項２に記載された画像処理装置。
【請求項４】
前記透視画像の輝度に合わせて、前記模擬透視画像の輝度を補正する補正部を備え、
前記取得部は、前記補正部で輝度の補正された前記模擬透視画像に基づいて、前記模擬出力と前記模擬状態量とを取得する
請求項２または３に記載された画像処理装置。
【請求項５】
前記補正部は、前記模擬透視画像の輝度と前記透視画像の輝度との対応関係を近似した関数を前記模擬透視画像の輝度が小さい側に外挿して、前記模擬透視画像の輝度を補正する
請求項４に記載された画像処理装置。
【請求項６】
前記構築部は、
前記取得部で取得された前記模擬出力および前記模擬状態量から前記確率的状態空間モデルの前記出力および前記状態量を設定するノード構築部と、
前記ノード構築部で設定された前記出力に対応する前記実出力を訓練データに用いて、前記状態量の遷移確率と前記出力を出力する出力確率とを推定するリンク構築部と
を有する請求項１〜５の何れか１項に記載された画像処理装置。
【請求項７】
前記構築部は、前記確率的状態空間モデルとして隠れマルコフモデルを構築する
請求項１〜６の何れか１項に記載された画像処理装置。
【請求項８】
対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する構築工程と、
前記構築工程で構築された確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する抽出工程と、
を備えた画像処理方法。
【請求項９】
対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得し、
取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築し、
構築された確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の異なる時点で撮影された画像から、着目する対象物を抽出する技術が開発されている。この技術を透視画像に適用することも提案されている。
たとえば、移動する対象物が背景に重畳された透視画像から、対象物の輝度成分を抽出する手法が検討されている。この手法では、下記の工程Ｘ，Ｙが実施される（特許文献１参照）。
・工程Ｘ：透視画像における輝度の出現頻度に基づく混合分布モデルの推定
・工程Ｙ：混合分布モデルのうち期待値が最小の分布モデルに対応する成分を背景として除去
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】WO2016/157457号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したように期待値の小さい確率分布を除去する画像処理では、対象物のうち背景と重畳しつづける画像輝度成分が除去されるおそれがある。あるいは、移動量の小さい対象物や輝度の小さい対象物の画像輝度成分も除去されるおそれがある。また、対象物と同一ないしほとんど同一の移動を伴う非対象物は、対象物と明確に区別することができず、除去できないおそれがある。
よって、透視画像からの対象物の抽出性能を高めるうえで、改善の余地がある。【０００５】
本発明は、上記のような課題に鑑みて創案されたものであり、透視画像からの対象物の抽出性能を向上させることを目的の一つとする。なお、この目的に限らず、後述する「発明を実施するための形態」に示す各構成から導き出される作用および効果であって、従来の技術では得られない作用および効果を奏することも、本件の他の目的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】
【０００６】
（１）ここで開示する画像処理装置は、取得部と構築部と抽出部とを備える。
前記取得部は、対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する。
前記構築部は、前記取得部で取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する。
前記抽出部は、前記構築部で構築された前記確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する。【０００７】
（２）ここで開示する画像処理方法は、取得工程と構築工程と抽出工程とを備える。
前記取得工程は、対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する。
前記構築工程は、前記取得工程で取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する。
前記抽出工程は、前記構築工程で構築された確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する。【０００８】
（３）ここで開示する画像処理プログラムは、対象物と前記対象物以外の非対象物とを含む複数の物体のそれぞれに由来する輝度の重畳された透視画像を実出力として模擬した模擬出力と、前記対象物に由来する輝度と前記非対象物に由来する輝度との重畳パターンを実状態量として模擬した模擬状態量とを取得する。その後、取得された前記模擬出力および前記模擬状態量に基づいて、確率的に遷移する観測不能な状態量から観測可能な出力が確率的に発生する確率的状態空間モデルを構築する。そして、構築された確率的状態空間モデルと前記透視画像とに基づいて、確率的に尤もらしい前記実状態量の最尤推定量を推定し、当該最尤推定量から前記対象物に由来する輝度を前記対象物として抽出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、透視画像からの対象物の抽出性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】隠れマルコフモデル（確率的状態空間モデル）を説明する図である。
【図２】放射線照射システムを示す模式図である。
【図３】制御装置のハードウェア構成を示す模式図である。
【図４】制御装置のソフトウェア構成を示す模式図である。
【図５】画像処理手順を示すフローチャートである。
【図６】抽出された対象物を評価するための画像である。
【図７】抽出された対象物のテクスチャ類似度に関する評価用のグラフである。
【図８】抽出された対象物の重心位置に関する評価用のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施形態としての画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムを説明する。
本願の発明者らは、実際に得られた透視画像（以下「実透視画像Ｉ」と称する）に予め構築した確率的状態空間モデルを適用し、実透視画像Ｉに隠れた状態量（以下「実状態量」と称する）を解釈する手法を見出した。すなわち、構築した確率的状態空間モデルの出力として実透視画像Ｉを出力する尤もらしい実状態量（最尤推定量）を推定する手法である。この手法により、実透視画像Ｉにおいて着目する対象物の抽出性能が向上するとの知見を得た。
【００１２】
さらに、実透視画像Ｉにおいて重畳して表れる透視方向の成分を透視方向のレイヤごとに分離可能な手法で表現された別の透視画像（以下「模擬透視画像Ｄ」と称する）を構築材料に用いることを見出した。言い換えれば、実透視画像Ｉだけでは観測不能な実状態量に見当をつける材料として、模擬透視画像Ｄとこの模擬透視画像Ｄとして出力される隠れた状態量（以下「模擬状態量」という）とを用いることを見出した。これらの模擬透視画像Ｄおよび模擬状態量を用いて、実透視画像Ｉが出力されうる確率的状態空間モデルを予め構築できるとの知見を得た。
【００１３】
したがって、詳細を後述する実施形態では、下記の三工程が実施されることにより、実透視画像Ｉから対象物が精度よく抽出される。
・工程１：模擬透視画像Ｄおよび模擬状態量の模擬データを取得する
・工程２：取得された模擬データから確率的状態空間モデルを予め構築する
・工程３：構築された確率的状態空間モデルで実透視画像Ｉの実状態量を推定する
【００１４】
下記の実施形態では、対象物として、実透視画像Ｉで透視される範囲内で変位する移動体を例示する。具体的には、肺の腫瘍を例に挙げる。呼吸にともなう肺の膨縮に応じて、肺の腫瘍は変位する。本画像処理手法では、対象物の抽出性能が向上することから、腫瘍の追跡性能を向上させることができるとも言える。
なお、本画像処理手法は、対象物が移動していない場合にも、上記の工程を実施することで対象物が抽出可能であることから、対象物の静止位置の計測性能を向上させることができるとも言える。
そのほか、本実施形態では、方向の基準としてＸ軸，Ｙ軸およびＺ軸を有する直交座標系を用いる。
【００１５】
まず、本画像処理手法に用いる要素技術に関し、透視画像および確率的状態空間モデルのそれぞれを説明する。
〈透視画像〉
透視画像とは、所定の三次元空間（ＸＹＺ空間）を透視した画像である。
この透視画像は、複数の物体のそれぞれに由来する輝度（すなわち「輝度成分」）の重畳された画像である。なお、輝度は、「０」を含む正の整数（自然数）の値をとる。
【００１６】
ここでいう「複数の物体」には、画像処理によって抽出する対象物と、この対象物を除く非対象物とが含まれる。対象物として腫瘍に着目すると、腫瘍以外の骨や軟部組織といったさまざまな物体は、非対象物であり、背景とも言える。なお、対象物として骨や軟部組織に着目すれば、これら以外の物体が非対象物となる。
上記のように複数の物体を対象物および非対象物に大別して捉えれば、透視画像は、対象物に由来する輝度と、非対象物に由来する輝度とが重畳された画像と表現することができる。
【００１７】
また、本画像処理手法では、実透視画像Ｉおよび模擬透視画像Ｄの二種を透視画像に用いる。
実透視画像Ｉとしては、ＸＹ平面に射影された「レントゲン画像」（Ｘ線の透視画像，「Radiograph」とも称される）が挙げられる。このように実透視画像Ｉが実際に観測されるのに対し、実透視画像Ｉを模擬したシミュレーション画像が模擬透視画像Ｄである。模擬透視画像Ｄとしては、実透視画像Ｉで透視する三次元空間のボリュームデータをＺ方向（レントゲン画像の透視方向）に空間積分した画像が挙げられる。
【００１８】
さらに、本画像処理手法で用いる透視画像は、複数の異なる時点でそれぞれに撮影された画像であり、経時的な情報を含む。具体的に言えば、レントゲン画像の動画を構成するコマ（フレーム）のそれぞれが実透視画像Ｉに用いられる。また、複数の異なる呼吸位相でそれぞれに撮影されたＣＴ（いわゆる４ＤＣＴ）画像データに基づく模擬透視画像Ｄが用いられる。
【００１９】
――実透視画像――
実透視画像Ｉは、透視対象の三次元空間を透視する方向に直交する二次元に射影された画像である。ここでは、透視方向がＺ方向であり、ＸＹ平面に画像が射影される実透視画像Ｉを例に挙げて説明する。
実透視画像Ｉは、Ｘ方向に並ぶ複数の画素からなる行と、Ｙ方向に並ぶ複数の画素からなる列とから構成される。これらの行列をなす画素のそれぞれにおいて、対象物に由来する第一輝度ｌ1と非対象物に由来する第二輝度ｌ2との重畳した出力輝度ｉが観測される。
【００２０】
第一輝度ｌ1は、対象物だけを透視した第一レイヤ画像Ｌ1を構成する画素の輝度である。言い換えれば、実透視画像Ｉを構成する全画素の第一輝度ｌ1からなる集合が第一レイヤ画像Ｌ1である。
同様に、第二輝度ｌ2は、非対象物だけを透視した第二レイヤ画像Ｌ2を構成する画素の輝度である。実透視画像Ｉを構成する全画素の第二輝度ｌ2からなる集合が第二レイヤ画像Ｌ2である。
【００２１】
そして、第一レイヤ画像Ｌ1および第二レイヤ画像Ｌ2の重畳された画像が実透視画像Ｉである。
上記した実透視画像Ｉとレイヤ画像Ｌ1，Ｌ2との関係を敷衍すれば、つぎの数式１（数１）で表現される。
【００２２】
【数１】
2019212016.tif 000003
【００２３】
数式１において、「ｘ」は画像Ｉ，Ｌnにおける画素の行を表し、「ｙ」は画像Ｉ，Ｌnにおける画素の列を表す。すなわち、ＸＹ平面における位置が「ｘ」および「ｙ」で表される。
また、数式１における「Ｎ」は、レイヤ画像Ｌnの層数を表す。ここでは、「Ｎ＝２」（二層）のレイヤを例示する。
【００２４】
さらに、数式１における「ｔ」は、画像Ｉ，Ｌnの時間成分を表す。具体的には、画像Ｉ，Ｌnの撮影された時点が「ｔ」で表される。
画像Ｉ，Ｌnに時間成分「ｔ」が含まれることから、画像Ｉ，Ｌnの各画素に対応する輝度ｉ，ｌnにも時間成分「ｔ」が含まれる。そのため、輝度ｉ，ｌnは、画像Ｉ，Ｌnの撮影期間における輝度の時系列である。平たく言えば、輝度ｉ，ｌnは、その画素がなしたことのある輝度を列挙したものである。
【００２５】
ここで、実透視画像Ｉにおいて対象物の移動領域に含まれる一つの画素に着目し、この着目画素における輝度ｉ，ｌ1，ｌ2を説明する。具体的には、以下に示す輝度ｉ，ｌ1，ｌ2を例に挙げる。
・第一輝度ｌ1 ：輝度が「０」または「１」になる（ｌ1∈{0,1}）
・第二輝度ｌ2 ：輝度が「１」または「２」になる（ｌ2∈{1,2}）
・出力輝度ｉ ：輝度が「１」，「２」または「３」になる（ｉ∈{1,2,3}）
【００２６】
第一輝度ｌ1は、着目画素に対応する位置に対象物が存在しているときに輝度が「１」である。一方、着目画素に対応する位置に対象物が存在していないときには輝度が「０」である。
第二輝度ｌ2は、着目画素に対応する位置に骨や軟部組織が重畳して存在しているときに輝度が「２」であり、着目画素に対応する位置に骨または軟部組織のみが存在しているときに輝度が「１」である。なお、着目画素に対応する位置に存在する物体の厚み（三次元的な形状）や密度に応じて、輝度の値は異なる。たとえば、厚みの大きい物体の輝度は大きい値をとり、密度の小さい物体の輝度は小さい値をとる。
【００２７】
ここでは、着目画素に対応する位置には非対象物が必ず存在しているものとしている。そのため、第二輝度ｌ2の輝度が「０」となることはないものとして扱う。
第一輝度ｌ1に対応する第一レイヤ画像Ｌ1では、変位する対象物に対応する領域の輝度が「１」であり、輝度が「１」の領域が変位する。
【００２８】
第一輝度ｌ1および第二輝度ｌ2の重畳された輝度が出力輝度ｉである。同様に、第一レイヤ画像Ｌ1および第二レイヤ画像Ｌ2の重畳された画像が実透視画像Ｉである。
たとえば、以下に示す四つのパターンＡ〜Ｄのように、輝度ｌ1，ｌ2が組み合わされて重畳し、これらの組み合わせで出力輝度ｉが出力される。
・パターンＡ：第一輝度ｌ1が「０」かつ第二輝度ｌ2が「１」，出力輝度ｉが「１」
・パターンＢ：第一輝度ｌ1が「０」かつ第二輝度ｌ2が「２」，出力輝度ｉが「２」
・パターンＣ：第一輝度ｌ1が「１」かつ第二輝度ｌ2が「１」，出力輝度ｉが「２」
・パターンＤ：第一輝度ｌ1が「１」かつ第二輝度ｌ2が「２」，出力輝度ｉが「３」
【００２９】
パターンＡ〜Ｄに示すように、第一輝度ｌ1と第二輝度ｌ2とを加算（重畳）した輝度が出力輝度ｉである。
パターンＡ，Ｄでは、第一輝度ｌ1および第二輝度ｌ2の組み合わせと出力輝度ｉとの対応関係が一対一に定まる。
一方、パターンＢ，Ｃの場合には、出力輝度ｉが「２」となる第一輝度ｌ1および第二輝度ｌ2の組み合わせが二通り存在する。
【００３０】
そのため、パターンＢ，Ｃにおける輝度ｌ1，ｌ2の重畳パターンは、出力輝度ｉのみからは直接観測することができない。すなわち、出力輝度ｉが「２」と観測された情報だけでは、パターンＢのように非対象物だけに由来する輝度なのか、パターンＣのように対象物と非対象物とが重畳した輝度なのかが判別不能である。
上記のように観測不能な輝度の重畳パターン（いわば「隠れた内部状態」）を推定するために、本画像処理手法では、つぎに説明する模擬透視画像Ｄを用いている。
【００３１】
――模擬透視画像――
模擬透視画像Ｄは、上述した実透視画像Ｉとは別の透視画像であり、実透視画像Ｉで透視された三次元空間をＸＹ平面に射影した透視画像を模擬したシミュレーション画像である。
【００３２】
この模擬透視画像Ｄは、実透視画像Ｉで透視された三次元空間においてＸＺ平面に沿う断面であって複数の異なるＹ方向位置ごとのＣＴ（Computed Tomography）画像からなるボリュームデータから生成される。すなわち、実透視画像Ｉで透視された三次元空間に対応する複数のＣＴ画像（断層画像）によって、ボリュームデータが構成される。
たとえば、下記の数式２（数２）に示すように、ＤＲＲ（Digitally Reconstructed Radiograph）と称される模擬透視画像Ｄが得られる。この数式２は、左辺のＤＲＲ（ｘ，ｙ）が模擬透視画像Ｄを表し、右辺のＣＴ（ｘ，ｙ，ｚ）がボリュームデータを表し、このボリュームデータをＺ方向（実透視画像Ｉの透視方向）に空間積分することで模擬透視画像Ｄが得られることを表す。
【００３３】
【数２】
2019212016.tif 000004
【００３４】
ボリュームデータを構成するＣＴ画像は、ＸＺ平面の断層画像であることから、模擬透視画像ＤにおけるＺ方向の輝度の重なりが記録されている。言い換えれば、ボリュームデータは、対象物に由来する輝度と非対象物に由来する輝度との重畳パターンを内包している。
そのため、以下に示す三種のボリュームデータから、それぞれに対応する模擬透視画像Ｄが得られる。
・第一部分ボリュームデータ：対象物だけに対応
・第二部分ボリュームデータ：非対象物だけに対応
・全体ボリュームデータ    ：対象物および非対象物の双方を含む
【００３５】
第一部分ボリュームデータは、実透視画像Ｉで透視される三次元領域のうち対象物に対応する領域における複数の第一部分ＣＴ画像（第一断層部分画像）から構成される。この第一部分ボリュームデータをＺ方向に空間積分することで、対象物だけに対応する第一部分模擬透視画像Ｄ1（以下「第一部分画像Ｄ1」と略称する）が得られる。この第一部分画像Ｄ1は、上述した第一レイヤ画像Ｌ1に対応する。
【００３６】
同様に、第二部分ボリュームデータは、実透視画像Ｉで透視される三次元領域のうち非対象物に対応する領域における複数の第二部分ＣＴ画像（第二断層部分画像）から構成される。この第二部分ボリュームデータをＺ方向に空間積分することで、非対象物だけに対応する第二部分模擬透視画像Ｄ2（以下「第二部分画像Ｄ2」と略称する）が得られる。この第二部分画像Ｄ2は、上述した第二レイヤ画像Ｌ2に対応する。
【００３７】
全体ボリュームデータは、実透視画像Ｉで透視される三次元領域の全体（すなわち対象物および非対象物の双方を含む領域）における複数の全体ＣＴ画像（断層画像）から構成される。この全体ボリュームデータをＺ方向に空間積分することで、対象物および非対象物を含む全体模擬透視画像Ｄ0（以下「全体画像Ｄ0」と略称する）が得られる。この全体画像Ｄ0は、上述した実透視画像Ｉに対応する。
上記の第一部分画像Ｄ1，第二部分画像Ｄ2および全体画像Ｄ0は、つぎに説明する確率的状態空間モデルを構築する材料に用いられる。
【００３８】
〈確率的状態空間モデル〉
確率的状態空間モデルとは、状態空間モデルの一種であり、確率的に遷移する「状態量」に応じて、出力が確率的に発生する確率モデルである。
この確率的状態空間モデルを表現する手法には、隠れマルコフモデルをはじめ、カルマンフィルタや粒子フィルタなどが含まれる。ここでは、確率的状態空間モデルの一例として隠れマルコフモデルを挙げる。
【００３９】
「隠れマルコフモデル」は、マルコフ過程に従って遷移する状態量（「内部状態」や単に「状態」などとも称される）を持ち、状態量のそれぞれに応じて出力が確率的に出力される確率モデルである。
「マルコフ過程」とは、ある状態量の出現確率がその直前の状態量によって決定される確率過程をいう。
【００４０】
以下、図１を参照して、隠れマルコフモデルを説明する。
隠れマルコフモデルは、上記の通り、観測不能な状態量Ｓ（図１ではＳ1〜ＳNからなるＮ個の状態列Ｓnを例示する）と、観測可能な出力Ｏ（図１ではＯ1〜ＯKからなるＫ個の出力列Ｏkを例示する）とを有する。
各状態量Ｓnは遷移確率ＴＰで遷移し、各状態量Ｓnから出力確率ＯＰで各出力Ｏkを出力する。たとえば、第一の状態量Ｓ1から第二の状態量Ｓ2へは遷移確率ＴＰ12で遷移し、第二の状態量Ｓ2から第三の出力Ｏ3を出力確率ＯＰ23で出力する。
【００４１】
これらの確率ＴＰ，ＯＰは、バウムウェルチアルゴリズム（Baum-Welch algorithm）によって推定可能である。このようにバウムウェルチアルゴリズムを用いて構築された隠れマルコフモデルからは、観測された出力を解釈する公知のアルゴリズムによって、確率的に尤もらしい状態量が推定可能である。たとえば、ビタビアルゴリズム（Viterbi algorithm）によって、実透視画像Ｉとして出力される輝度ｌ1，ｌ2の重畳パターン（すなわち実状態量）が推定可能である。
【００４２】
上記のように、本画像処理手法では、状態量Ｓnと輝度の重畳パターンとを紐付け、出力Ｏkと透視画像における輝度とを紐付けて、隠れマルコフモデルを活用する。
たとえば、下記の表１に概略を示すように、状態量Ｓ1〜Ｓ4とパターンＡ〜Ｄの第一輝度ｌ1および第二輝度ｌ2とを紐付け、出力Ｏ1〜Ｏ3とパターンＡ〜Ｄの出力輝度ｉとを紐付けて隠れマルコフモデルを捉える。
【００４３】
【表１】
2019212016.tif 000005
【００４４】
具体的には、第一輝度ｌ1の集合した第一レイヤ画像Ｌ1の時系列と第二輝度ｌ2の集合した第二レイヤ画像Ｌ2の時系列とに分離可能なデータセットが状態量Ｓnに紐付けられる。実透視画像Ｉのレイヤ画像Ｌ1，Ｌ2は、直接観測不能であり、推定される対象である。一方、出力Ｏkには、第一レイヤ画像Ｌ1の時系列と第二レイヤ画像Ｌ2の時系列とが一体不可分のデータセットが紐付けられる。
模擬透視画像Ｄの部分画像Ｄ1，Ｄ2は、レイヤ画像Ｌ1，Ｌ2に対応するうえにシミュレーションで得られることから、上記の状態量Ｓnに設定される。
【００４５】
上記の表１に示すように、輝度ｌ1，ｌ2および出力輝度ｉの対応関係と同様に、出力Ｏ1，Ｏ3には状態量Ｓ1，Ｓ4が一対一に紐付けられるが、出力Ｏ2には状態量Ｓ2，Ｓ3の二つが紐付けられる。言い換えれば、第一の出力Ｏ1は必ず第一の状態量Ｓ1から出力され、第三の出力Ｏ3は必ず第四の状態量Ｓ4から出力される。これに対し、第二の出力Ｏ2は第二の状態量Ｓ2または第三の状態量Ｓ3から確率的に出力される。
【００４６】
［Ｉ．一実施形態］
つぎに、上述した要素技術を用いて、実透視画像Ｉから対象物を抽出する画像処理手法を述べる。なお、本画像処理手法は、画像処理装置によって実施される。画像処理装置は、画像処理プログラムを実行することで、画像処理方法が実施され、本手法で画像が処理される構成を例示する。
【００４７】
［１．放射線照射システム］
画像処理装置は、放射線照射システムの少なくとも一部に設けられる。
この放射線照射システムは、入力系，制御系，出力系の構成に大別される。
入力系の構成は、画像処理に必要な情報を検出する。ここでは、透視画像を撮影する機器が入力系の構成として設けられ、撮影された透視画像が制御系の構成に入力される。
【００４８】
制御系の構成は、入力系の構成から入力された画像を処理する。ここでは、処理された画像に基づいて、制御系の構成から出力系の構成に制御信号が出力される。
出力系の構成は、制御系の構成から出力された制御信号によって作動する。
なお、画像処理装置の最小構成は、制御系の構成のみである。画像処理装置の最大構成は、入力系の構成，制御系の構成および出力系の構成である。画像処理装置は、入力系の構成および制御系の構成であってもよいし、制御系の構成および出力系の構成であってもよい。
【００４９】
図２に示すように、放射線照射システム１０には、入力系の構成として二種の撮影装置１が設けられ、制御系の構成として制御装置２（コンピュータ）が設けられ、出力系の構成として放射線照射装置９が設けられている。
撮影装置１および放射線照射装置９のそれぞれは、情報が入出力可能に制御装置２と接続されている。具体的には、撮影装置１から制御装置２に対して情報を入力できるように接続され、制御装置２から放射線照射装置９に対して情報を出力できるように接続される。
すなわち、本実施形態の画像処置装置では、撮影装置１の検出情報に基づく制御の主体が制御装置２であり、制御装置２による制御の対象が放射線照射装置９である。
【００５０】
［１．１．入力系］
撮影装置１は、透視画像を撮影する装置である。ここでは、レントゲン装置１Ａ（透視装置）およびＣＴ装置１Ｂの二種が撮影装置１として設けられている。
レントゲン装置１Ａは、上記の実透視画像Ｉを撮影する装置である。
ＣＴ装置１Ｂは、上記のＣＴ画像を撮影する装置である。
【００５１】
〈レントゲン装置〉
レントゲン装置１Ａは、所定の撮影周期ごとに生体を撮影する。このレントゲン装置１Ａは、生体のうち所定の三次元空間に対してＸ線を照射し、照射方向をＺ軸とした所定の三次元空間のＸＹ平面に射影された画像のシーケンス（すなわち動画）を撮影する。
【００５２】
なお、生体の内部には、腫瘍が存在するものとする。この生体には、腫瘍以外の骨や軟部組織といった他の生体組織も内部に存在する。これらの生体組織（複数の物品）がレントゲン装置１Ａで撮影される。
レントゲン装置１Ａで撮影された実透視画像Ｉでは、Ｘ線の透過率が高いほど小さい輝度をなす。たとえば、肺癌の腫瘍は、Ｘ線の透過率が高く輝度が低いため、実透視画像Ｉにおいて薄暗い不明瞭な画素列として撮影され、専門医であっても有無や視認が困難な場合がある。
【００５３】
〈ＣＴ装置〉
ＣＴ装置１Ｂは、レントゲン装置１Ａで透視する所定の三次元空間に対して異なるＹ方向位置ごとにＸＺ平面の断層画像を撮影する。これらの断層画像は、所定の三次元空間を表すボリュームデータを構成する。
このＣＴ装置１Ｂは、異なる呼吸位相ごとに生体を撮影する。このようにして、所定の三次元空間の画像が経時的に撮影される。
【００５４】
［１．２．制御系］
制御装置２は、ＣＴ装置１Ｂから入力された画像（ボリュームデータ）を用いて、レントゲン装置１Ａから入力された実透視画像Ｉを処理する装置である。
この制御装置２は、実透視画像Ｉから対象物を抽出する画像処置制御を担う電子制御装置である。
【００５５】
〈ハードウェア構成〉
制御装置２には、図３に示すように、ハードウェア構成として、処理装置２Ａおよび記憶装置２Ｂが設けられる。
処理装置２Ａは、記憶装置２Ｂに記憶されたプログラムを実行することにより、本画像処置手法を実現する。この処理装置２Ａには、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が用いられる。ただし、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やプログラム可能な論理回路装置（PLD；Programmable Logic Device）を処理装置２Ａに用いてもよい。
【００５６】
記憶装置２Ｂは、情報を読み書き可能に記憶するメモリである。この記憶装置２Ｂとしては、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory），ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）といったさまざまな公知の記憶媒体が挙げられる。
なお、制御装置２は、ＬＳＩ（large scale integrated circuit）デバイスや組み込みの電子デバイスとして構成されてもよい。
【００５７】
〈ソフトウェア構成〉
上記のハードウェア構成を備えた制御装置２は、図４に示すように、画像を処理する基本的なソフトウェア構成として、以下に示す三つの機能要素を有する。
・取得部３：隠れマルコフモデルの構築材料を取得する
・構築部４：取得された構築材料から隠れマルコフモデルを構築する
・抽出部５：構築された隠れマルコフモデルを用いて実透視画像Ｉから対象物を抽出する
【００５８】
取得部３は、以下に示す二つの機能要素に細別される。
・第一取得部３１：全体ボリュームデータから全体画像Ｄ0を取得する
・第二取得部３２：部分ボリュームデータから部分画像Ｄ1，Ｄ2を取得する
また、構築部４は、以下に示す二つの機能要素に細別される。
・ノード構築部４１：状態量Ｓおよび出力Ｏを設定する
・リンク構築部４２：確率ＴＰ，ＯＰを推定する
【００５９】
この制御装置２は、画像処理に関する付加的なソフトウェア構成として、以下に示す二つの機能要素も有する。
・  補正部６  ：模擬透視画像を補正する
・照射制御部７：放射線照射装置９を制御する
以下、制御装置２の各機能要素を説明する。
【００６０】
――取得部――
取得部３は、隠れマルコフモデルの構築材料として、ＣＴ装置１Ｂからの情報を取得する。具体的には、対象物および非対象物を含む領域の全体ＣＴ画像から構成された全体ボリュームデータと、対象物および非対象物のそれぞれに対応する二種の部分ボリュームデータとを取得する。
この取得部３では、三次元のボリュームデータをＤＲＲ手法で二次元の全体画像に変換する。具体的には、第一取得部３１が全体ボリュームデータを全体画像Ｄ0に変換し、第二取得部３２が二種の部分ボリュームデータを二種の部分画像Ｄ1，Ｄ2に変換する。
【００６１】
第一取得部３１は、観測可能な実際の出力（以下「実出力」と略称する）である実透視画像Ｉとして模擬した全体画像Ｄ0を模擬出力として取得する。
第二取得部３２は、変換した部分画像Ｄ1，Ｄ2に基づいて対象物および非対象物のそれぞれに由来する輝度の重畳パターンを内包する模擬状態量を取得する。言い換えれば、第一レイヤ画像Ｌ1として模擬した第一部分画像Ｄ1と、第二レイヤ画像Ｌ1として模擬した第二部分画像Ｄ2とから模擬状態量を取得する。
【００６２】
――補正部――
ところで、レントゲン装置１ＡとＣＴ装置１Ｂとは異なる装置であることから、各装置１Ａ，１Ｂの内部で異なる処理の施された画像が出力される場合がある。そのため、同じ透視対象を撮影したにもかかわらず、撮影された透視画像Ｉ,Ｄの輝度分布（見た目では「濃度分布」）も相異する場合がある。
このように輝度分布が異なる場合には、実透視画像Ｉに対する模擬透視画像Ｄのシミュレーション精度が確保されず、本画像処理精度の律速となるおそれがある。特に、模擬透視画像における対象物の輝度が小さい場合には、その対象物が他の暗部と判別不能となり、対象物を抽出する精度の低下を招く。
【００６３】
そこで、本制御装置２には、実透視画像Ｉの輝度に合わせて、模擬透視画像Ｄにおける輝度を補正する補正部６が配備されている。
この補正部６は、模擬透視画像Ｄの輝度と実透視画像Ｉの輝度との対応関係を近似した関数で模擬透視画像の輝度を補正している。この近似関数の一例としては、下記の数式３（数３）が挙げられる。
【００６４】
【数３】
2019212016.tif 000006
【００６５】
上記の数式３は、補正前の模擬透視画像Ｄ（数式３では「ＤＲＲ」と表される）を関数とした近似関数によって、補正された模擬透視画像Ｄ′（数式３では「ＤＲＲ′」と表される）が得られることを表す。
たとえば、補正前の模擬透視画像Ｄにおける輝度が実透視画像Ｉの輝度よりも相対的に高い側に分布している場合には、上記した近似関数の外挿方向が輝度の小さい側に設定される。
【００６６】
上記の輝度補正は、補正前の全体画像Ｄ0，第一部分画像Ｄ1および第二部分画像Ｄ2に対してそれぞれに実施され、補正後の全体画像Ｄ0′，第一部分画像Ｄ1′および第二部分画像Ｄ2′が得られる。
補正部６が設けられる場合には、第一取得部３１によって補正後の全体画像Ｄ0′が模擬出力として取得され、第二取得部３２によって第一部分画像Ｄ1′および第二部分画像Ｄ2′に基づく模擬状態量が取得される。これら三種の全体画像Ｄ0′，第一部分画像Ｄ1′および第二部分画像Ｄ2′は、つぎに説明する構築部４による隠れマルコフモデルの構築材料に用いられる。
【００６７】
――構築部――
構築部４は、取得部３で取得された模擬出力および模擬状態量に基づいて、隠れマルコフモデルを構築する。
この構築部４は、隠れマルコフモデルを二段階に構築する。一段階目は、ノード構築部４１によって状態量Ｓおよび出力Ｏを設定する構築段階である。二段階目は、リンク構築部４２によって確率ＴＰ，ＯＰを推定する構築段階である。
【００６８】
ノード構築部４１は、第一取得部３１で取得された全体画像Ｄ0′を出力Ｏとして設定し、第二取得部３２で取得された部分画像Ｄ1′，Ｄ2′の重畳パターンを状態量Ｓとして設定する。このようにして、隠れマルコフモデルの大枠が構築される。
リンク構築部４２は、ノード構築部４１で設定された状態量Ｓおよび出力Ｏに基づいて確率ＴＰ，ＯＰを推定し、隠れマルコフモデルの構築を完成させる。
【００６９】
具体的には、設定された状態量Ｓおよび出力Ｏのほか、実出力としての実透視画像Ｉを訓練データに用いて確率ＴＰ，ＯＰを推定する。確率ＴＰ，ＯＰの推定手法としては、バウムウェルチアルゴリズムが挙げられる。なお、確率ＴＰ，ＯＰの推定に訓練データは必須ではない。
上記の構築部４で構築された隠れマルコフモデルは、つぎに説明する抽出部５による対象物の抽出に用いられる。
【００７０】
――抽出部――
抽出部５は、構築部４で構築された隠れマルコフモデルと実透視画像Ｉとに基づいて、対象物に由来する輝度を抽出する。この抽出部５による対象物の抽出では、実状態量の推定と、推定された実状態量をなす輝度の分離とが実施される。
実状態量の推定では、構築された隠れマルコフモデルで実出力の実透視画像Ｉを解釈することにより、実透視画像Ｉを出力する確率的に尤もらしい実状態量を推定する。実状態量の推定手法としては、ビタビアルゴリズム（出力方向とは逆方向に状態量を推定することから「ビタビ復号」とも称される）が挙げられる。
【００７１】
実推定量をなす輝度の分離では、構築された隠れマルコフモデルの状態量に内包される輝度の重畳パターンから、対象物に由来する輝度を取り出す。このように取り出された輝度を対象物として抽出する。対象物として抽出された輝度のみを表示すれば、実透視画像Ｉから対象物のみの画像が抽出される。
上記のように実透視画像Ｉから抽出された対象物の位置情報は、つぎに説明する照射制御部７の制御に用いられる。
【００７２】
――照射制御部――
照射制御部７は、抽出部５によって得られた対象物の位置に基づいて、放射線照射装置９の制御信号を生成する。たとえば、対象物を死滅させるためには、対象物の位置に放射線を照射させる制御信号を生成する。反対に、対象物の被ばくを避けるためには、対象物以外の位置に放射線を照射させる制御信号を生成する。
このように生成された制御信号によって、つぎに説明する放射線照射装置９の作動が制御される。
【００７３】
［１．３．出力系］
放射線照射装置９は、放射線を生体に照射する装置である。
この放射線照射装置９は、制御装置２から出力された制御信号に応じて放射線を照射する。たとえば、対象物としての腫瘍に放射線を照射すれば、生体を治療することができる。あるいは、対象物以外に放射線が照射すれば、対象物への被ばくが回避される。
【００７４】
［２．フローチャート］
つぎに、図５のフローチャートを参照して、上記の画像処理に関する手順を説明する。ここでは、制御装置２で実施される画像処理の手順を説明する。
この手順は、実透視画像Ｉが制御装置２に入力されたもとで、所定の制御周期で繰り返し実施される。
なお、以下に述べる手順では、制御装置２に設けられた機能要素のそれぞれにおいて、その名称のうち「部」を「工程」に置換した工程が実施される。たとえば、取得部３において取得工程が実施され、構築部４において構築工程が実施される。
【００７５】
はじめに、実透視画像Ｉの輝度に合わせて模擬透視画像Ｄの輝度を補正する補正工程（ステップＳ１０）を実施する。補正工程では、模擬透視画像Ｄの全体画像Ｄ0，第一部分画像Ｄ1および第二部分画像Ｄ2に対してそれぞれに輝度を補正する。
ついで、補正工程で補正された模擬透視画像Ｄ′を取得する取得工程（ステップＳ２０）を実施する。
【００７６】
この取得工程では、模擬透視画像Ｄ′のうち全体画像Ｄ0′を模擬出力として取得する第一取得工程（ステップＳ２２）と、模擬透視画像Ｄ′のうち部分画像Ｄ1′，Ｄ2′から模擬状態量を取得する第二取得工程（ステップＳ２４）とを実施する。
なお、第一取得工程および第二取得工程は、実施順が任意である。たとえば、第二取得工程の後に第一取得工程を実施してもよいし、第一取得工程および第二取得工程を並列的に実施してもよい。
【００７７】
ついで、取得工程で取得された模擬出力および模擬状態量に基づいて、隠れマルコフモデルを構築する構築工程（ステップＳ３０）を実施する。
この構築工程では、ノード構築工程（ステップＳ３２）の後にリンク構築工程（ステップＳ３４）を実施する。ノード構築工程では、全体画像Ｄ0′を出力Ｏとして設定し、部分画像Ｄ1′，Ｄ2′の重畳パターンを状態量Ｓとして設定する。リンク構築工程では、設定された状態量Ｓおよび出力Ｏに基づいて確率ＴＰ，ＯＰを推定する。
【００７８】
その後、構築工程で構築された隠れマルコフモデルと実透視画像Ｉとに基づいて、対象物を抽出する抽出工程（ステップＳ４０）を実施する。この抽出工程では、隠れマルコフモデルと実透視画像Ｉとに基づいて確率的に尤もらしい実推定量を推定した後に、推定された実推定量から対象物に由来する輝度を対象物として抽出する。
それから、抽出工程で得られた対象物の位置に基づいて、放射線照射装置９の制御信号を生成する照射制御工程（ステップＳ５０）を実施する。照射制御工程で生成された制御信号が出力されると、その制御信号に応じて放射線照射装置９が作動する。
そして、本制御周期を終了する。
【００７９】
［３．作用および効果］
本実施形態の放射線照射システム１０は、上述のように構成されるため、以下のような作用および効果を得ることができる。
（１）画像処理装置によれば、隠れマルコフモデルを模擬出力および模擬状態量に基づいて予め構築し、構築された隠れマルコフモデルと実透視画像Ｉとに基づいて推定された確率的に尤もらしい実推定量から対象物を抽出する。そのため、実透視画像Ｉからの対象物の抽出性能を向上させることができる。
たとえば、従来技術のように期待値の小さい確率分布を除去する画像処理と比較して、背景と重畳しつづける部分の存在する対象物，移動量の小さい対象物や輝度の小さい対象物の画像を実透視画像Ｉから精度よく抽出することができる。また、対象物の移動と非対象物の移動とに区別がつかない場合にも、対象物の画像を選択的に抽出することができる。
【００８０】
（２）さらに、ＣＴ画像のボリュームデータを実透視画像Ｉの透視方向に空間積分した模擬透視画像Ｄを用いる。詳細には、全体画像Ｄ0を模擬出力として取得するうえに、部分画像Ｄ1，Ｄ2に基づいて模擬状態量を取得する。このことから、観測不能な実状態量に対応する模擬状態量を取得することができる。よって、実透視画像Ｉを出力するような隠れマルコフモデルを予め構築することができる。
たとえば、肺に腫瘍をもつ患者を治療する際には、腫瘍のＣＴ画像を予め撮影することが一般的である。このことから、患者の実質的な負担を加重することなく、腫瘍の抽出精度を高めることができる。
【００８１】
（３）また、実透視画像Ｉの輝度に合わせて模擬透視画像Ｄの輝度を補正した模擬透視画像Ｄ′を得ている。このような補正により、実透視画像Ｉに対する模擬透視画像Ｄ′の模擬精度が向上する。すなわち、実出力に対する模擬出力の模擬精度が向上し、実状態量に対応する模擬状態量の信頼性が高まる。よって、対象物の抽出性能向上に資する。
【００８２】
（４）さらに、補正前の模擬透視画像Ｄにおける輝度が実透視画像Ｉの輝度よりも相対的に高い側に分布している場合には、模擬透視画像Ｄの補正に用いる近似関数の外挿方向が輝度の小さい側に設定される。そのため、補正前の模擬透視画像Ｄにおける対象物の輝度が実透視画像Ｉにおける対象物の輝度よりも小さい場合であっても、補正後の模擬透視画像Ｄ′における対象物の輝度が実透視画像Ｉにおける対象物の輝度と同等の大きさに補正され、対象物を抽出する精度の確保に寄与する。
【００８３】
（５）そのほか、模擬出力および模擬状態量から出力および状態量を設定したうえで、実透視画像Ｉを訓練データに用いて状態量の遷移確率および出力の出力確率を設定する。このことから、実透視画像Ｉを出力する隠れマルコフモデルを精度よく構築することができる。
なお、画像処理方法および画像処理プログラムは、画像処理装置と同様の作用および効果を得ることができる。
【００８４】
［ＩＩ．評価］
つぎに、本画像処理手法による対象物の抽出性能を評価する。
ここでは、「テクスチャ類似度」と「対象物の重心位置」との二種の観点から、対象物の抽出性能を検証する。
【００８５】
〈テクスチャ類似度〉
まず、図６を参照し、抽出した対象物のテクスチャ類似度に関して評価する。
実透視画像（原画像）は、対象物および非対象物を含むファントム（人体模型）のレントゲン装置による撮影を模擬した画像である。真値は、ファントムから対象物だけを取り出したもののレントゲン装置による撮影を模擬した画像である。
【００８６】
比較手法（図６では「ＧＭＭ」と記す）は、特許文献（WO2016/157457号パンフレット）に記載された混合分布モデルで実透視画像から対象物を抽出した画像である。本手法（図６では「ＨＭＭ」と記す）は、一実施形態で上述した画像処理手法で実透視画像から対象物を抽出した画像である。
比較手法は、対象物の真値と比較して対象物以外（非対象物）の輝度が多く含まれている。これに対し、本手法は、対象物の真値と比較してほぼ同様の画像が抽出されている。
【００８７】
つづいて、図７を参照し、抽出した対象物のテクスチャ類似度に関して評価する。
ここでは、下記の数式４（数４）を相互相関係数ＣＣ（ｔ）に用いた。
【００８８】
【数４】
2019212016.tif 000007
【００８９】
図７には、真値に対する相互相関係数を縦軸（ＣＣ）に示し、時間成分を横軸（ｔ）に示す。この図７に示されるように、本手法（図７では「ＨＭＭ」と記す）のほうが比較手法（図７では「ＧＭＭ」と記す）よりも相互相関係数が高いことが見て取れる。そのため、本手法によれば、対象物の抽出性能が向上することがわかった。
上記の相互相関係数に関し、下記の表２に示すように、真値に対する相互相関係数（平均±標準偏差）に関して、比較手法よりも本手法のほうが高いことがわかった。
【００９０】
【表２】
2019212016.tif 000008
【００９１】
〈対象物の重心位置〉
つづいて、図８を参照し、抽出した対象物の重心位置に関して評価する。
なお、重心位置に関し、実透視画像（図８では「ＲＡＷ」と記す）および比較手法（図８では「ＧＭＭ」と記す）においてはテンプレートマッチング（相互相関）を用いており、本手法（図８では「ＨＭＭ」と記す）においては大津法で二値画像に変換した後の重心を用いている。ここでは、下記の数式５（数５）を真値の重心位置に対するユークリッド距離誤差に用いた。
【００９２】
【数５】
2019212016.tif 000009
【００９３】
図８には、ユークリッド距離誤差を縦軸（||ｅ(ｔ)||2）に示し、時間成分を横軸（ｔ）に示す。この図８に示されるように、実透視画像や比較手法よりも本手法のほうが、重心位置のユークリッド距離誤差が小さいことが見て取れる。そのため、本手法によれば、テクスチャ類似度だけでなく重心位置の評価観点からも、対象物の抽出性能が向上することがわかった。
上記のユークリッド距離誤差に関し、下記の表３に示すように、真値に対するユークリッド距離誤差（平均±標準偏差）に関して、実透視画像や比較手法よりも本手法のほうが小さいことがわかった。
【００９４】
【表３】
2019212016.tif 000010
【００９５】
［ＩＩＩ．その他］
上述した実施形態はあくまでも例示に過ぎず、この実施形態で明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本実施形態の各構成は、それらの趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、必要に応じて取捨選択することができ、適宜組み合わせることもできる。
【００９６】
たとえば、模擬透視画像は、少なくとも一枚が撮影されればよい。この場合には、撮影された一枚の模擬透視画像とは異なる呼吸位相の仮想的な模擬透視画像を公知の手法で生成し、複数の模擬透視画像を得ることができる。
あるいは、模擬透視画像は、ＣＴ画像のボリュームセットを空間積分した画像に限らず、少なくとも実透視画像を模擬した画像であればよい。原理的には、実透視画像の撮影対象とは異なる生体や模型といった他の対象を模擬透視画像の撮影対象とすることも可能である。
【００９７】
また、補正部は、取得部によって補正後の画像が取得可能な構成であれば、制御装置に限らず任意の箇所に配置することができる。たとえば、ＣＴ装置の内部に補正部が設けられてもよい。
一方、補正部を省略してもよい。なお、模擬透視画像の輝度分布と実透視画像の輝度分布とが対応する場合には、そもそも補正部は不要である。
【００９８】
また、照射制御部を省略してもよい。たとえば、実透視画像から対象物を抽出した画像を表示する処理だけを実施してもよい。一方、実透視画像から対象物を抽出する画像処理までは実施するが、抽出した対象物の画像を表示する処理を省略して、放射線の照射だけを制御してもよい。
なお、本画像処理手法は、透視対象を生体に限るものではなく、透視範囲内で移動する対象物が内部に存在する物体に対して有効である。
【符号の説明】
【００９９】
１    撮影装置
１Ａ    レントゲン装置
１Ｂ    ＣＴ装置
２    制御装置
２Ａ    処理装置
２Ｂ    記憶装置
３    取得部
３１    第一取得部
３２    第二取得部
４    構築部
４１    ノード構築部
４２    リンク構築部
５    抽出部
６    補正部
７    照射制御部
９    放射線照射装置
１０    放射線照射システム
Ｄ    模擬透視画像
Ｄ0    全体画像（全体模擬透視画像）
Ｄ1    第一部分画像（第一部分模擬透視画像）
Ｄ2    第二部分画像（第二部分模擬透視画像）
Ｉ    実透視画像
ｉ    出力輝度
Ｌ1    第一レイヤ画像
ｌ1    第一輝度
Ｌ2    第二レイヤ画像
ｌ2    第二輝度
Ｏ    出力
Ｓ    状態量
【図１】
2019212016.tif 000011
【図２】
2019212016.tif 000012
【図３】
2019212016.tif 000013
【図４】
2019212016.tif 000014
【図５】
2019212016.tif 000015
【図６】
2019212016.tif 000016
【図７】
2019212016.tif 000017
【図８】
2019212016.tif 000018
【国際調査報告】
2019212016.tif 000019
2019212016.tif 000020
2019212016.tif 000021