"医用画像から抽出した対象領域について組織の構造的特徴を示す特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する判別手段と、前記判別手段による判別結果に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、1または複数の閾値を用いて前記対象領域内部を閾値処理する閾値処理手段と、前記閾値処理手段によって抽出された各抽出領域の前記対象領域に占める割合を算出する割合算出手段と、を備え、前記判別手段は、前記割合算出手段により算出された割合の大きさに基づいて、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、前記対象領域の輪郭点情報に基づいて該対象領域を複数の分割領域に分割する分割手段と、前記分割手段により分割された各分割領域についてそれぞれ濃度値の統計値を算出する統計値算出手段と、を備え、前記判別手段は、各分割領域の前記統計値を比較し、その比較結果に基づいて、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、前記対象領域の輪郭線情報に基づいて該対象領域内に所定の線を設定する線設定手段と、前記線設定手段によって設定された線に沿って該線上の各画素の画素値をサンプリングしたCT値曲線を生成するCT値曲線生成手段と、を備え、前記判別手段は、前記CT値曲線の形状に基づいて前記対象領域が骨であるか構造的特徴を示す特徴量石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。しかしながら、石灰化と骨は類似したCT値を持つため、両者を区別することは困難であった。特に、上述の特許文献1の手法では各画素値の出現頻度を示す画素値ヒストグラムを用いて骨とその他の組織とを弁別するための閾値を算出するため、画素数が少ない医用画像では信頼性の高いヒストグラムを得ることができず、骨画像の弁別を正確に行うことが難しかった。このように、医用画像において、濃度値が類似するが異なる組織を正確に識別することは困難であるという問題があった。本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な画像処理装置を提供することを目的とする。前述した目的を達成するために、本発明は、医用画像から抽出した対象領域について組織の構造的特徴を示す特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する判別手段と、前記判別手段による判別結果に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。本発明により、組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な画像処理装置を提供できる。以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。[第1の実施の形態]まず、図1を参照して、本発明の画像処理装置100を適用する画像処理システム1の構成について説明する。図1に示すように、画像処理システム1は、表示装置107、入力装置109を有する画像処理装置100と、画像処理装置100にネットワーク110を介して接続される画像データベース111と、医用画像撮影装置112とを備える。画像処理装置100は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置100は、図1に示すように、CPUCentralProcessingUnit101、主メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース通信I/F104、表示メモリ105、マウス108等の外部機器とのインタフェースI/F106を備え、各部はバス113を介して接続されている。CPU101は、主メモリ102または記憶装置103等に格納されるプログラムを主メモリ102のRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス113を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置100が行う各種処理を実現する。また、本発明においてCPU101は、処理対象とする画像に対して、後述する骨石灰化判別処理図2を実行する。主メモリ102は、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等により構成される。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、RAMは、ROM、記憶装置103等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、CPU101が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。記憶装置103は、HDDハードディスクドライブや他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、CPU101が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSオペレーティングシステム等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、CPU101により必要に応じて読み出されて主メモリ102のRAMに移され、各種の手段として実行される。通信I/F104は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置100とネットワーク110との通信を媒介する。また通信I/F104は、ネットワーク110を介して、画像データベース111や、他のコンピュータ、或いは、X線CT装置、MRI装置等の医用画像撮影装置112との通信制御を行う。I/F106は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス108やスタイラスペン等のポインティングデバイスをI/F106を介して接続させるようにしてもよい。表示メモリ105は、CPU101から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置107に出力される。表示装置107は、液晶パネル、CRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ105を介してCPU101に接続される。表示装置107はCPU101の制御により表示メモリ105に蓄積された表示データを表示する。入力装置109は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をCPU101に出力する。操作者は、表示装置107、入力装置109、及びマウス108等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置100を操作する。なお、表示装置107及び入力装置109は、例えば、タッチパネルディスプレイのように一体となっていてもよい。この場合、入力装置109のキーボード配列がタッチパネルディスプレイに表示される。ネットワーク110は、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース111やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置100との通信接続を媒介する。画像データベース111は、医用画像撮影装置112によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図1に示す画像処理システム1では、画像データベース111はネットワーク110を介して画像処理装置100に接続される構成であるが、画像処理装置100内の例えば記憶装置103に画像データベース111を設けるようにしてもよい。次に、図2、図3を参照して、第1の実施の形態の画像処理装置100の動作について説明する。画像処理装置100のCPU101は、主メモリ102から図2に示す骨石灰化判別処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。また、処理対象とするCT画像は画像データベース111または記憶装置103から読み出され、主メモリ102に格納されているものとする。まず、CPU101は、閾値Aによる閾値処理を行い、CT画像から対象領域を抽出するステップS101、ステップS102。閾値Aはどのような方法で与えられてもよく、予め決定された値としてもよいし、入力される値としてもよい。ただし、骨または石灰化は、その他の軟部組織より大きなCT値を示すため、閾値Aとしては、石灰化及び骨と軟部組織とを区別する値が設定されるものとする。また、閾値処理では、閾値A以上の画素値を有する領域を抽出する。以下の説明では、抽出された対象領域をARii=1,2,,Nと呼ぶこととする。次に、CPU101は、閾値Aより高い閾値Bを設定しステップS103、複数の対象領域ARiの中からi=1の対象領域最初に処理する対象領域AR1を指定しステップS104、指定した対象領域AR1内部を閾値Bにより閾値処理して、抽出領域BR1高CT値領域を得るステップS105。閾値Bはどのような方法で与えられてもよく、予め決定された値としてもよいし、入力される値としてもよい。CPU101は、対象領域AR1に対する抽出領域BR1の面積の割合面積比rを算出するステップS106。骨は、その構造上、中央部に海綿質と呼ばれる領域が存在し、またその周囲に緻密質と呼ばれる領域が存在している。海綿質は比較的低いCT値を示し、また、緻密質領域は海綿質に比べ高いCT値を示す。海綿質は、上述の閾値Aによって抽出されるが、閾値Bによっては抽出されない。従って、対象領域ARiの内部に、閾値Bによって抽出されない一群の低CT領域が存在することとなる。一方、石灰化は一般に領域全体が比較的均一なCT値となり、内部に一群の低CT値領域を持たない低CT値が点在することはある。従って、石灰化と骨とで、対象領域ARiに対する抽出領域BRi高CT値領域の割合面積比r=BRi/ARiを比較すると、骨の方が小さい値を示す。CPU101は、面積比rを所定の値と比較しステップS107、面積比rが所定の値より小さい場合はステップS107;YES、処理中の対象領域AR1を骨と判別し、その対象領域AR1に対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨画像を削除する処理であれば対象領域AR1を削除し、逆に骨画像を残し、石灰化像を削除する処理であれば対象領域AR1を残すステップS108。また、面積比rが所定の値以上と判定された場合はステップS107;NO、処理中の対象領域AR1を石灰化と判別し、その対象領域AR1に対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨画像を削除する処理であれば対象領域AR1は石灰化であるので残し、逆に石灰化像を削除する処理であれば対象領域AR1を削除するステップS109。CPU101は、全ての対象領域ARiを指定したか否かを判定しステップS110、まだ指定されていない対象領域ARiがある場合はステップS110;NO、カウンタiに1を加算して、次の対象領域AR2について、ステップS105~ステップS109の処理を繰り返し実行する。全ての対象領域ARiが指定され、閾値Bによる閾値処理ステップS105、面積比rの算出ステップS106、骨か石灰化であるかの判別ステップS107、及び判別結果に基づく画像処理ステップS108、ステップS109が終了するとステップS110;YES、一連の骨石灰化判別処理を終了する。図3は、図2の骨石灰化判別処理において抽出される対象領域ARiと、対象領域内部のCT値分布について説明する図である。図3に示すように、CT画像2から閾値Aによって対象領域AR1~AR7が抽出されるものとする。このうち、図3a左図に示す対象領域AR1の内部を閾値Bで閾値処理すると図3b左図に示すような高CT値領域BR1が抽出されるものとし、また、図3a右図に示す対象領域AR2の内部を閾値Bで閾値処理すると図3b右図に示すような高CT値領域BR2が抽出されるものとする。対象領域AR1の内部には閾値Bでは抽出されない低CT値領域があるため、面積比r=BR1/AR1は所定値より小さくなり、対象領域AR1は骨と判別される。また、対象領域AR2については、閾値Bによる抽出領域BR2は対象領域AR2とほぼ同じ領域が抽出され、面積比rが所定値以上となり、対象領域AR2は石灰化と判別される。同様に、全ての対象領域ARiについて、骨と石灰化の判別が行われ、判別結果に応じた処理が施される。なお、上述の例では、対象領域内部の濃度値分布を離散的に多値化する閾値として、1つの閾値Bを用いたがこれに限定されず、2つ以上の閾値B、C、を設定し、各閾値による抽出領域の面積比を求め、面積比の大きさによって対象領域が骨であるか石灰化であるかを識別するようにしてもよい。また、上述の例では、骨と石灰化とを区別する例を示したが、本実施の形態を他の組織の識別に応用することも可能である。この場合、例えば、閾値Bより大きい閾値Cで対象領域ARiを閾値処理した際に抽出される領域CRi不図示と対象領域ARiとの面積比r’=CRi/ARiを求め、この面積比r’の大きさの判定を更に行うようにする。これにより、対象領域内部が異なる3つ以上の領域に分けられる。これらの領域の割合によって組織の構造が明確となるため、どの組織の特徴を示すかを判定できる。このように、複数の閾値により抽出された各領域の面積比の大きさを判定することにより、対象領域がどの組織の特徴を示すかを定量的に判定でき、正確に組織を判別可能となる。以上説明したように、第1の実施の形態において、画像処理装置100はCT画像2から抽出した対象領域ARiについて、内部のCT値分布を表す特徴量として、対象領域全体における高CT値領域閾値Bによる抽出領域BRiの割合面積比rを算出し、この高CT値領域抽出領域BRiの割合面積比rの大きさに基づいて、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域ARiに対して異なる処理を施す。このように対象領域の内部のCT値分布を、対象領域全体における高CT値領域或いは低CT値領域の割合面積比rの大きさによって表せば、対象領域の内部の構造的特徴や組成の特徴を数値化して表すことが可能となり、対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。そして、識別された異なる組織に対してそれぞれ適切な処理を行うことが可能となり、医用画像の描画、病変候補の抽出、その他、元の医用画像に対して行う種々の処理をより正確に行うことが可能となる。特に、骨と石灰化のように、CT値が近いが異なる構造的特徴を持つ組織の識別に有効である。例えば骨等のように内部が二つ以上の異なる組成海綿質、緻密質を持つ組織を、例えば石灰化等の均一な組織と区別するのに好適である。また、複数の閾値によって対象領域ARiの内部を多値化し、各領域BRi、CRi、とARiとの面積比例えば、ARi:BRi:CRi、またはBRi/ARi及びCRi/ARi等を算出すれば、3つ以上の異なる組成を有する組織を識別することも可能となる。なお、上述の実施の形態では、医用画像の一例として2次元断面図を想定しているが、一連の断層像を積み上げた3次元ボリューム画像に応用してもよい。この場合、上述の面積比に代えて体積比を求めればよい。[第2の実施の形態]次に、図4~図5を参照して、本発明に係る画像処理装置100の動作の第2の実施の形態について説明する。一般に、CT画像等に描画される骨は、内部のCT値分布の対称性が乏しいとされる。そこで、第2の実施の形態の画像処理装置100は、対象領域の内部を輪郭点情報に基づいて分割し、各分割領域についての平均濃度値の比較値差分値を組織の判別の特徴量として、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する。図4に示すように、まず、CPU101は、図2のステップS101~ステップS102と同様に、閾値Aによる閾値処理を行い、CT画像から対象領域ARiを抽出するステップS201。次に、CPU101は、複数の対象領域ARiの中からi=1の対象領域最初に処理する対象領域AR1を指定しステップS202、指定した対象領域AR1の複数の輪郭点のうち最も遠い2つの輪郭点P1,P2を求めるステップS203。更に、CPU101は、輪郭点P1,P2の中間点で対象領域AR1を2つの分割領域X,Y以下、X領域、Y領域というに分割しステップS204、X領域の平均CT値avCTX、Y領域の平均CT値avCTYを求めるステップS205。そして、各分割領域の平均CT値の絶対値差分absavCTX-avCTYを算出し、絶対値差分の大きさを判定するステップS206。各領域の平均CT値の絶対値差分が所定値より大きい場合はステップS206;YES、CT値分布の対称性が低いと判断できる。すなわち、CPU101は、処理中の対象領域ARiを骨と判別し、この対象領域ARiに対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiを削除し、逆に骨を残し、石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを残すステップS207。また、各領域の平均CT値の絶対値差分が所定値以下であると判定された場合はステップS206;NO、CPU101は、処理中の対象領域ARiを石灰化と判別し、この対象領域ARiに対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiは石灰化であるので残し、逆に石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを削除するステップS208。CPU101は、全ての対象領域ARiを指定したか否かを判定しステップS209、まだ指定されていない対象領域ARiがある場合はステップS209;NO、カウンタiに1を加算して、次の対象領域について、ステップS203~ステップS208の処理を繰り返し実行する。全ての対象領域ARiが指定され、全ての対象領域について輪郭点情報に基づく分割処理ステップS203、ステップS204、各分割領域X,Yの平均CT値算出ステップS205、各分割領域X,Yの平均CT値の絶対値差分の算出及び判定ステップS206、判定結果に基づく画像処理ステップS207、ステップS208が終了するとステップS209;YES、一連の骨石灰化判別処理を終了する。図5は、図4の骨石灰化判別処理2において抽出される対象領域ARiと、対象領域ARiの輪郭点情報に基づく領域分割について説明する図である。図5a、bに示すように、ステップS203~ステップS204の処理によって対象領域ARiが長手方向に2分割され、一方がX領域、他方がY領域とされる。石灰化の場合は、その構造的な特徴から対象領域ARiの内部全体が均一な濃度値分布を示すため、X領域とY領域との平均CT値はほぼ等しく、絶対値差分は0に近い値を示す。一方、骨の場合は、その構造的な特徴から石灰化の場合と比べて内部のCT値分布が非対称となることが多いため、X領域とY領域との平均CT値に差が生じやすい。そのため、X領域とY領域との平均CT値の絶対値差分が所定値よりも大きい値を示す場合は、骨と判定される。なお、第2の実施の形態の骨石灰化判別処理において、領域の分割の仕方は任意である。例えば、図5cに示すように、最も遠い輪郭点P1,P2を結ぶ直線が対象領域ARiの外部を通る場合でも輪郭点P1、P2の中間点を通る分割線で分割し、各分割領域の平均CT値の差分を求めればよい。また、図5d、eに示すように、対象領域が円形であり、最も遠い輪郭点の組み合わせが複数ある場合にも各輪郭点の組み合わせを結ぶ直線の中間点で分割すればよい。更に、対象領域を3つ以上の領域に分割するようにしてもよい。例えば、図5fに示すように、対象領域ARiを長手方向に3分割し、各領域X,Y,Zについてそれぞれ平均CT値を算出し、ある基準領域例えばY領域の平均CT値との絶対値差分を求め、各領域における平均CT値の差の大きさが所定値より大きい場合は、対象領域ARiを骨と判定し、各領域の平均CT値の差の大きさが所定値より小さい場合は、対象領域ARiを石灰化と判定する。以上説明したように、第2の実施の形態では、CT画像から抽出した対象領域ARiについて、内部のCT値分布を表す特徴量として、対象領域ARiを複数の領域に分割し、各分割領域における平均CT値を比較し差分し、この平均CT値の比較結果に基づき対象領域ARiが骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域ARiに対して異なる処理を施す。このように対象領域内部のCT値分布の特徴を、少なくとも2つの分割領域の各平均CT値の差分値によって表せば、組織の構造的な非対称性を対象領域の内部のCT値分布の非対称性すなわち位置依存性として明確に数値化できるので、対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。なお、上述の実施の形態では、各分割領域の平均CT値を比較する例を示したが、平均CT値に限定されず、分散、標準偏差、最頻値等の統計値を用いて各分割領域のCT値分布を比較してもよい。[第3の実施の形態]次に、図6~図7を参照して、本発明に係る画像処理装置100の動作の第3の実施の形態について説明する。第3の実施の形態の画像処理装置100は、対象領域内部に設定した任意の線に沿って線上の位置とCT値との関係を示すCT値曲線図7の4a、4bを作成し、CT値曲線の形状に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する。図6に示すように、まず、CPU101は、閾値Aによる閾値処理を行い、CT画像から対象領域ARiを抽出するステップS301。この対象領域ARiの抽出処理は、第1の実施の形態のステップS101~ステップS102と同様である。次に、CPU101は、複数の対象領域ARiの中からi=1の対象領域最初に処理する対象領域AR1を指定しステップS302、指定した対象領域AR1に任意の線を設定するステップS303。ここで設定する線は、対象領域AR1を縦断または横断する曲線または直線とする。例えば、対象領域AR1の芯線図7の一点鎖線41や、芯線と直交する線図7の実線矢印42~46等が好適である。CPU101は設定した線図7の例では芯線41に沿ってCT値をサンプリングし、芯線上の位置とCT値との関係を示すCT値曲線を得るステップS304。図7は、対象領域AR1とAR2について、芯線41上の位置とCT値との関係を示したグラフ4の一例であり、4aは対象領域が骨である場合のCT値曲線、4bは対象領域が石灰化である場合のCT値曲線である。図7に示すように、対象領域が骨である場合、内部に海綿質を示す低CT値領域が存在するため、CT値曲線4aは中央部付近に窪みを有する。一方、対象領域が石灰化である場合は海綿質のような低CT値領域が存在しないため、CT値曲線4bに示すように比較的均一なCT値分布を示す。CPU101は、ステップS304で求めたCT値曲線の形状を解析し、CT値曲線の中央付近の窪みの深さが所定値より大きいか否かを判定する。判定の結果、CT値曲線の窪みの深さが所定値より大きい場合はステップS305;YES、処理中の対象領域ARiを骨と判別し、この対象領域ARiに対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiを削除し、逆に骨を残して石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを残すステップS306。また、CT値曲線の窪みの深さが所定値以下である場合はステップS305;NO、処理中の対象領域ARiを石灰化と判別し、その対象領域ARiに対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiは石灰化であるので残し、逆に骨のみを残し、石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを削除するステップS307。CPU101は、全ての対象領域ARiを指定したか否かを判定しステップS308、まだ指定されていない対象領域ARiがある場合はステップS308;NO、カウンタiに1を加算して、次の対象領域について、ステップS303~ステップS305の処理を繰り返し実行する。全ての対象領域ARiが指定され、全ての対象領域について対象領域を縦断または横断する線の設定ステップS303、CT値曲線の作成ステップS304、CT値曲線の窪みの深さによる判定ステップS305、判定結果に基づく画像処理ステップS306、ステップS307が終了するとステップS308;YES、一連の骨石灰化判別処理を終了する。なお、対象領域に設定する縦断線または横断線は1本に限らず、複数としてもよい。例えば、図7に示すように、芯線41と直交する複数の直線42,43,を設定し、各直線42,43,に沿ってCT値をプロットしたCT値曲線を作成する不図示。この場合、設定した直線42,43,の数と同数のCT値曲線を得ることが可能となり、全てのCT値曲線の形状を判定し、所定の深さより大きい窪みを有するCT値曲線の数が所定の割合以上例えば、1/3以上となる場合に、対象領域を骨と判別する。図7に示す直線46のように、実際には骨であるが、場所によっては石灰化と同様に低CT値領域が存在しない場合もある。このような場合であっても、複数のCT値曲線を作成して判別することで精度よく判別することができる。以上説明したように、第3の実施の形態では、CT画像から抽出した対象領域について、内部のCT値分布を表す特徴量として、対象領域内部に設定した任意線に沿ってCT値をサンプリングしたCT値曲線を求め、このCT値曲線の形状に基づき対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域に対して異なる処理を施す。このように対象領域内部のCT値分布の特徴を、CT値曲線によって表せば、対象領域の構造的特徴によって生じるCT値分布の位置依存性を明確に表すことが可能となり対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。また上述の任意線を複数設定し、複数のCT値曲線について形状を判定すれば、より詳細にCT値分布の特徴を調べることができ、骨と石灰化とをより正確に判別できる。以上、第1~第3の実施の形態に示すように、本発明の画像処理装置100は、骨と石灰化との組成の違い構造的特徴に着目し、CT画像から抽出した対象領域について内部のCT値分布を表す特徴量を算出し、算出した特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域に対して異なる処理を施す。そして、特徴量として、対象領域全体における高或いは低CT値領域の割合第1の実施の形態の面積比、対象領域の各分割領域の平均CT値差第2の実施の形態の絶対値差分、対象領域に設定した任意線に沿ってCT値をサンプリングした曲線の形状第3の実施の形態の曲線の窪みの有無等を用いることが挙げられる。また、第1乃至第3の実施の形態に示す特徴量のうち少なくとも2つを組み合わせ、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別するようにしてもよい。例えば、図8のフローチャートに示すように、CPU101はCT画像から閾値Aによって対象領域ARiを抽出し、抽出した各対象領域ARiについて、図2のステップS105~ステップS107を実行する。すなわち、対象領域全体における高CT値領域の割合第1の実施の形態の面積比rを算出し、その割合面積比に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別するステップS403。骨と判別された場合はステップS403;骨、更に、図4のステップS203~ステップS206を実行する。すなわち、対象領域の輪郭線情報に基づいて対象領域を分割し、各分割領域の平均CT値差第2の実施の形態の絶対値差分を算出し、平均CT値差絶対値差分の大きさに基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別するステップS404。骨と判別された場合はステップS404;骨、更に、図6のステップS303~ステップS305を実行する。すなわち、対象領域を縦断または横断する任意線を設定し、その線に沿ってCT値をサンプリングしたCT値曲線の形状第3の実施の形態のCT値曲線の窪みの有無を求め、形状に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別するステップS405骨と判別された場合はステップS405;骨、処理中の対象領域ARiを骨と判別し、該領域に対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiを削除し、逆に骨を残して石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを残すステップS406。また、ステップS403~ステップS404のいずれかにおいて、石灰化と判別された場合は、処理中の対象領域ARiを石灰化と判別し、該領域に対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ARiは石灰化であるので残し、逆に石灰化を削除する処理であれば対象領域ARiを削除するステップS407。CPU101は、全ての対象領域ARiを指定したか否かを判定しステップS408、まだ指定されていない対象領域ARiがある場合はステップS408;NO、カウンタiに1を加算して、次の対象領域について、ステップS403~ステップS407の処理を繰り返し実行する。全ての対象領域ARiが指定され、全ての対象領域について骨石灰化の判別と、判別結果に基づく画像処理が終了するとステップS408;YES、一連の骨石灰化判別処理を終了する。なお、図8のフローチャートにおいて、ステップS403、ステップS404、及びステップS405のうちいずれか1つのステップが省略されてもよい。また、ステップS403、ステップS404、ステップS405の処理順序を変更してもよい。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。"