"対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理する信号処理装置であって、複数の時刻について、前記対象部分を含む前記透視画像を取得する透視画像取得部と、前記複数の時刻のうちのある時刻tにおける前記対象部分に起因する前記透視画像の成分及び前記背景部分に起因する前記透視画像の成分を、前記複数の時刻における前記対象部分及び前記背景部分の分布情報の推定値と関連づけて計算し、前記複数の時刻における前記透視画像との整合性を評価する計算部と、前記計算部の評価結果に基づいて、前記時刻tにおける前記対象部分又は前記背景部分の分布情報の推定値を更新する更新部と、を備えることを特徴とする信号処理装置。前記時刻tを他の時刻にずらしながら、前記計算部及び前記更新部における処理を行なうことにより、前記複数の時刻における前記対象部分又は前記背景部分の前記分布情報の推定値を更新する、ことを特徴とする、請求項1記載の信号処理装置。前記分布情報には、前記対象部分及び前記背景部分の位置を示す位置情報及び輝度を示す輝度情報が含まれ、前記更新部は、前記位置情報又は前記輝度情報の推定値を更新する、ことを特徴とする、請求項1記載の信号処理装置。前記複数の時刻における前記透視画像に基づいて、これらの時刻における各透視画像中の輝度情報を表す観測ベクトルbを生成する観測ベクトル生成部と、前記時刻tの透視画像における前記対象部分に起因する輝度情報を含む対象変数ベクトルIaと、前記時刻tの透視画像における前記背景部分に起因する輝度情報を含む背景変数ベクトルIbとを設定又は更新する変数ベクトル更新部と、前記複数の時刻における前記対象変数ベクトルIa及び前記背景変数ベクトルIbの前記透視画像中の位置情報を表現する関数Aを設定又は更新する関数更新部と、を備え、前記計算部は、前記観測ベクトルbと、前記対象変数ベクトルIa及び前記背景変数ベクトルIbを含む変数ベクトルIと、前記関数Aとの整合性を評価し、前記更新部は、前記計算部の評価結果に基づいて、前記関数A又は前記変数ベクトルIを更新する、ことを特徴とする、請求項3記載の信号処理装置。前記計算部は、前記対象部分と前記背景部分との統計的な解析を行ない、前記更新部は、前記計算部における前記評価結果と前記統計的な解析結果とに基づいて、前記推定値を更新する、ことを特徴とする、請求項1記載の信号処理装置。LLは自然数個の対象部分と前記対象部分以外の背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理する信号処理装置であって、ある時刻tにおいて、前記対象部分に関し透視画像を取得する透視画像取得部と、上記透視画像取得部で取得された上記透視画像のM×NM,Nは自然数個の領域に着目し、前記時刻tと前記時刻tよりも過去のKKは自然数個の時刻t1t2...tKとにおいて取得したK1個の透視画像のK1×M×N個の前記着目する領域が有する輝度値からなるK1時刻分の観測ベクトルbtt1t2...tKを生成する観測ベクトル生成部と、前記着目する領域中の前記L個の対象部分それぞれに起因する輝度値からなる変数ベクトル以下、対象変数ベクトルIa1Ia2...IaLというと前記着目する領域中の前記背景部分が有する輝度値からなる変数ベクトル以下、背景変数ベクトルIbというとを、前記観測ベクトルbと前記時刻tよりも過去のある時刻tpにおける透視画像の前記着目する領域に関するL個の変数ベクトルIa1Ia2...IaLとからなる対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbを用いてそれぞれ更新する変数ベクトル更新部と、上記観測ベクトルbと、前記変数ベクトル更新部により更新された前記対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbからなる変数ベクトルIと、前記変数ベクトルIを用いて推定された前記時刻tにおける前記L個の対象部分及び背景部分の位置と前記K個の過去の時刻t1t2...tKにおいて同様に推定されたそれぞれの時刻における前記L個の対象部分及び背景部分の位置とに関するK1MN×MNの係数行列Aとから、fを決定論的、もしくは確率論的な関数として、式により定義される評価値PIの評価を高めるように前記変数ベクトルIを計算する変数ベクトル計算部と、をそなえ、上記透視画像取得部での前記透視画像の取得、上記観測ベクトル生成部での前記観測ベクトルbの生成、上記変数ベクトル更新部での前記変数ベクトルIの更新、及び、上記変数ベクトル計算部での前記変数ベクトルIの計算を、時刻をずらしながら行なうように構成された、ことを特徴とする、信号処理装置。前記変数ベクトル更新部が、前記対象変数ベクトルIaにある初期値を設定し、前記背景変数ベクトルIbに、前記観測ベクトルbから前記初期値が設定された対象変数ベクトルIaを減算した結果を設定する、ことを特徴とする、請求項6記載の信号処理装置。前記変数ベクトル更新部が、前記変数ベクトル計算部により計算された結果を用いて、前記変数ベクトルIを更新する、ことを特徴とする、請求項6または7に記載の信号処理装置。前記変数ベクトル更新部が、前記変数ベクトル計算部により計算された背景変数ベクトルIbにより、前記背景変数ベクトルIbを更新し、前記観測ベクトルbから、当該更新された背景変数ベクトルIbと過去のある時刻のL1個の変数ベクトルIaii12...Lただし、i≠jでjは0jを満たすある自然数とを減算した結果を設定することにより、L1個の前記変数ベクトルIajを更新し、前記観測ベクトルbから、当該更新された背景変数ベクトルIbと前記更新されたL1個の変数ベクトルIajj12...Lただし、j≠JでJは0Jを満たすある自然数とを減算した結果を設定することにより、前記で更新されていない1個の前記変数ベクトルIaJを更新する、ことを特徴とする、請求項8記載の信号処理装置。前記変数ベクトル計算部が、前記初期値を元に設定された変数ベクトルIと前記更新された変数ベクトルIとに基づいて、前記係数行列Aを推定する、ことを特徴とする、請求項7~9のいずれか1項に記載の信号処理装置。前記変数ベクトル計算部が、前記更新される前の変数ベクトルIと前記更新された後の変数ベクトルIとに基づいて、前記係数行列Aを推定する、ことを特徴とする、請求項7~9のいずれか1項に記載の信号処理装置。前記変数ベクトル計算部が、勾配法を用いて、前記変数ベクトルIを計算する、ことを特徴とする、請求項10または11に記載の信号処理装置。前記変数ベクトル更新部によりある初期値が設定された対象変数ベクトルIaと前記変数ベクトル更新部により更新された対象変数ベクトルIaとに基づいて、前記対象部分の時間的な位置変動を推定する推定部をそなえる、ことを特徴とする、請求項6~12のいずれか1項に記載の信号処理装置。前記変数ベクトル更新部により更新される前の対象変数ベクトルIaと前記変数ベクトル更新部により更新された後の対象変数ベクトルIaとに基づいて、前記対象部分の時間的な位置変動を推定する推定部をそなえる、ことを特徴とする、請求項6~12のいずれか1項に記載の信号処理装置。対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理するコンピュータに対し、複数の時刻について、前記対象部分を含む前記透視画像を取得する透視画像取得機能と、前記複数の時刻のうちのある時刻tにおける前記対象部分に起因する前記透視画像の成分及び前記背景部分に起因する前記透過画像の成分を、前記複数の時刻における前記対象部分及び前記背景部分の分布情報の推定値と関連づけて計算し、前記複数の時刻における前記透視画像との整合性を評価する計算機能と、前記計算機能による評価結果に基づいて、前記時刻tにおける前記対象部分又は前記背景部分の分布情報の推定値を更新する更新機能と、を実現させるための信号処理プログラム。対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理するコンピュータに、複数の時刻について、前記対象部分を含む前記透視画像を取得する透視画像取得機能と、前記複数の時刻のうちのある時刻tにおける前記対象部分に起因する前記透視画像の成分及び前記背景部分に起因する前記透過画像の成分を、前記複数の時刻における前記対象部分及び前記背景部分の分布情報の推定値と関連づけて計算し、前記複数の時刻における前記透視画像との整合性を評価する計算機能と、前記計算機能による評価結果に基づいて、前記時刻tにおける前記対象部分又は前記背景部分の分布情報の推定値を更新する更新機能と、を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。患部の位置や形状の変動を把握特定する方法として、患部近傍をX線撮影することにより、患部の位置や形状をモニタリングする方法がある。なお、前記X線撮影は、例えば、放射線治療装置本体に治療用放射線の照射方向とは異なる方向に搭載されるOnBoardImagerOBIや、放射線治療装置本体とは独立して設置されるkV-X線透視装置、あるいは治療用放射線を併用するMV-X線透視装置などにより行なわれる。しかしながら、一般的に、X線撮影された画像いわゆる透視画像では、解像度やコントラストが不足するほか、ComputedTomographyCTなどにより取得される断層像に比して、患部組織とその周辺組織との境界が不明瞭である。このため、従来の方法では、患部位置を容易に把握すべく、患部近傍に金属製例えば金などのマーカを予め刺入しておき、当該マーカを含んだ患部近傍のX線撮影を行なう。そして、X線撮影により取得される透視画像上に表れる金属性マーカの位置を計測することにより、患部位置の変動を推定する。これは、金属性マーカが透視画像上でも十分なコントラストを有するからである。しかしながら、患部近傍に金属製マーカを刺入する場合、患者に健康上のリスクが発生することがある。例えば、患部が肺腫瘍などであり、肺腫瘍の近傍に金属製マーカが刺入される場合、患者全体の約30に肺気腫や気胸などが発生することがある。また、上記リスクの観点から、米国などでは患部近傍への金属製マーカの刺入は認められていない。そのため、患部の位置変動を計測することが困難である。結果、患部に対する放射線の照射精度が低下し、十分な治療効果が期待できなかったり、正常組織への誤照射により副作用が発生したりすることがある。本発明は、以上のような課題に鑑みたもので、患部などの対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することを目的とする。また、金属性マーカを刺入することなく安全かつ低負担で、患部などの対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することも目的の一つである。さらに、放射線治療において、患部への正確な放射線照射を可能とすることも目的の一つである。なお、前記目的に限らず、後述する実施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他の目的の一つとして位置付けることができる。1第1の案として、対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理する信号処理装置または画像処理装置であって、複数の時刻について、前記対象部分を含む前記透視画像を取得する透視画像取得部と、前記複数の時刻のうちのある時刻tにおける前記対象部分に起因する前記透視画像の成分及び前記背景部分に起因する前記透視画像の成分を、前記複数の時刻における前記対象部分及び前記背景部分の分布情報の推定値と関連づけて計算し、前記複数の時刻における前記透視画像との整合性を評価する計算部と、前記計算部の評価結果に基づいて、前記時刻tにおける前記対象部分又は前記背景部分の分布情報の推定値を更新する更新部とを備える、信号処理装置または画像処理装置を用いることができる。ここで、透視画像の空間次元は特に限定されるものではなく、1次元、2次元、3次元のいずれであってもよい。また、対象部分とは、透視画像内において検出対象となるもの、または、透視画像に対応する現実空間等において対象部分に対応するものをいう。さらに、背景部分は、対象部分に含まれない部分をいう。また、対象部分は、一又は二以上を選ぶことが可能であり、二以上を選ぶ場合において、対象部分は、透視画像内において重ね合わさっていてもよいし、離れて存在していてもよい。なお、対象部分と背景部分とには本質的な違いはなく、一または複数の対象部分を背景部分とみなすつまり、複数の背景部分が存在すると考えることも可能である。また、対象部分と背景部分との透過的な重ね合わせとは、対象部分と背景部分の一部又は全部とが、互いになんらかの重みをもって重ね合わされることをいう。透過的な重ね合わせが行なわれる場合、ある時刻tの透視画像だけからは、対象部分と背景部分とを分離することはできない。そこで、計算部では、ある時刻tにおいて、対象部分に起因する成分と背景部分に起因する成分の一方または両方とを、複数の時刻時刻tを含んでもよいにおける対象部分及び背景部分の分布情報と関連づけ、複数の時刻関連づけた複数の時刻と同じであっても、違っていてもよい。の透視画像との整合性を評価する。ここで、関連づけは、透過的な重ね合わせの特性例えば、物理的特性や統計的特性などとして認識されるに基づいて定式化し演算することができる。時刻tの状態と関連付けられる複数の時刻の範囲は、任意に設定可能である。しかし、対象部分及び背景部分の動きが、時間的に連続であるとみなせる場合において、対象部分と背景部分とを利用目的に応じたある程度の精度で分離しようと思えば、時刻tの状態からの変化が比較的小さいとみなせる時間的範囲これを時刻tの近傍と呼ぶにおいて前記複数の時刻を設定するのがよい。一例として、時刻t及び時刻tと隣接する前または後ろの時刻の透視画像を利用する態様をあげることができる。整合性の評価は、例えば、適当に定義された誤差の大きさ定量的に計算し、適当な値と比較することにより行なうことができる。そして、更新部では、前記計算部の評価結果に基づいて整合性を高めるように、言い換えれば分離の妥当性を高めるように、分布情報の更新を行なう。なお、分布情報は、透視画像内における対象部分あるいは背景部分の分布を表す情報である。分布情報は、例えば、空間的な位置情報や、各位置における輝度情報などによって表すことができる。透視画像をデジタル処理する場合、位置情報は、例えば、処理対象として着目する各領域一画素からなってもよいし複数画素からなってもよいにおける存在情報とすることができるし、輝度情報は、各領域を代表する輝度値の情報とすることができる。位置情報は、線形として扱われる場合には、例えば各領域の画素位置についての係数をもつ係数行列として表現することができる。もちろん位置情報を非線形として扱うことも可能であり、例えば、対象部分が拡大あるいは縮小を行なうような場合には、非線形の関数として表現することも有効と考えられる。対象部分と背景部分とは、統計的な解析を行なって分離されてもよい。例えば、対象部分及び背景部分の位置、形状、輝度のうち少なくとも一つの要素に対して、対象部分と背景部分との統計的独立性の有無度合いなどを計算することにより、分離の妥当性を評価することができる。このような解析の例としては、独立成分分析を挙げることができる。2また、第2の案として、LLは自然数個の対象部分と前記対象部分以外の背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理する信号処理装置または画像処理装置であって、ある時刻tにおいて、前記対象部分に関し透視画像を取得する透視画像取得部と、上記透視画像取得部で取得された上記透視画像のM×NM,Nは自然数個の領域に着目し、前記時刻tと前記時刻tよりも過去のKKは自然数個の時刻t1t2...tKとにおいて取得したK1個の透視画像のK1×M×N個の前記着目する領域が有する輝度値からなるK1時刻分の観測ベクトルbtt1t2...tKを生成する観測ベクトル生成部と、前記着目する領域中の前記L個の対象部分それぞれに起因する輝度値からなる変数ベクトル以下、対象変数ベクトルIa1Ia2...IaLというと前記着目する領域中の前記背景部分が有する輝度値からなる変数ベクトル以下、背景変数ベクトルIbというとを、前記観測ベクトルbと前記時刻tよりも過去のある時刻tpにおける透視画像の前記着目する領域に関するL個の変数ベクトルIa1Ia2...IaLとからなる対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbを用いてそれぞれ更新する変数ベクトル更新部と、上記観測ベクトルbと、前記変数ベクトル更新部により更新された前記対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbからなる変数ベクトルIと、前記変数ベクトルIを用いて推定された前記時刻tにおける前記L個の対象部分及び背景部分の位置と前記K個の過去の時刻t1t2...tKにおいて同様に推定されたそれぞれの時刻における前記L個の対象部分及び背景部分の位置とに関するK1MN×MNの係数行列Aとから、fを決定論的、もしくは確率論的な関数として、式により定義される評価値PIの評価を高めるように前記変数ベクトルIを計算する変数ベクトル計算部と、をそなえ、上記透視画像取得部での前記透視画像の取得、上記観測ベクトル生成部での前記観測ベクトルbの生成、上記変数ベクトル更新部での前記変数ベクトルIの更新、及び、上記変数ベクトル計算部での前記変数ベクトルIの計算を、時刻をずらしながら行なうように構成された、信号処理装置または画像処理装置を用いることができる。3さらに、第3の案として、対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像を処理するコンピュータに対し、複数の時刻について、前記対象部分を含む前記透視画像を取得する透視画像取得機能と、前記複数の時刻のうちのある時刻tにおける前記対象部分に起因する前記透視画像の成分及び前記背景部分に起因する前記透過画像の成分を、前記複数の時刻における前記対象部分及び前記背景部分の分布情報の推定値と関連づけて計算し、前記複数の時刻における前記透視画像との整合性を評価する計算機能と、前記計算機能による評価結果に基づいて、前記時刻tにおける前記対象部分又は前記背景部分の分布情報の推定値を更新する更新機能とを実現させるための信号処理プログラムを用いることができる。4また、第4の案として、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いることができる。5さらに、第5の案として、上記の各処理を行なうステップを有する信号処理方法を用いることができる。上記本発明によれば、患部などの対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することが可能となる。また、金属性マーカを刺入することなく安全かつ低負担で、患部などの対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することが可能となる。さらに、放射線治療において、患部への正確な放射線照射を可能とすることが可能となる。以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態は、あくまでも例示に過ぎず、以下に示す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。即ち、本実施形態は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形各実施形態を組み合わせる等して実施することができる。1一実施形態1.1放射線治療装置の構成例図1に放射線治療装置を例示する。この図1に示す放射線治療装置は、例示的に、制御部1と、放射線照射装置90と、計測用放射線照射部305と、センサ部306とをそなえ、例えば、ベッド230上に位置する患者の患部260に対して治療用の放射線を照射することができる。このとき、患部260の位置,形状及び大きさなどが、患者の呼吸運動などにより時間的に変動する場合がある。そこで、本例では、計測用放射線照射部305により透視画像撮影用の放射線たとえば、X線などを患部260周辺に照射し、患部260を通過した透視画像撮影用の放射線をセンサ部306により検知することにより、患部260周辺の放射線透視画像以下、単に透視画像ともいうを撮影し、制御部1へ入力する。そして、制御部1が、上記透視画像における患部260などの対象部分の位置,形状及び大きさなどの時間的な変動を計測推定する。また、制御部1は、当該計測結果に基づき、放射線照射装置90から照射される治療用の放射線の照射位置及び範囲を制御してもよい。このとき、放射線照射装置90から照射される治療用放射線を計測用放射線の代替えとして、患部260を通過した放射線によりElectronicPortalImagingDeviceなどを用いて患部260の透視画像を撮影計測推定してもよい。あるいは両者を融合して撮影計測推定してもよい。さらに、制御部1はベッド230を制御して患部260と放射線の照射位置とを合わせてもよい。また、撮影方向の異なる透視画像を複数融合することにより、単一撮影面の2次元だけでなく3次元の位置、形状及び大きさとそれらの時間的変動4次元を同時に計測推定することが可能となる。このとき、複数の透視画像は同種の透視画像装置によって撮影されてもよいし、異種の装置によって撮影されてもよい。さらに、あらかじめ患部260の動きを撮影した4D-CTデータと透視画像データとを融合することによって、動きのある3次元計測を行なってもよい。なお、以下に説明する例では、基本的にX線シミュレータにより取得される透視画像を用いて患部260の位置,形状及び大きさなどの計測を行なった。なお、X線シミュレータでは、毎秒2フレームの透視画像を撮影することができるが、例えば、OnBoardImagerOBIでは、毎秒15フレームの透視画像を撮影することができ、より高精度な計測を行なうことができる。1.2信号処理装置の一例ここで、制御部1は、図2に示すように、例えば、信号処理部2と、放射線照射制御部3とをそなえる。信号処理部信号処理装置2は、計測用放射線照射部305及びセンサ部306により撮影された透視画像に基づいて、時間的に変動する患部260の位置などを計測推定する。このため、信号処理部2は、例えば、透視画像取得部4と、観測ベクトル生成部5と、変数ベクトル更新部6と、変数ベクトル計算部7と、推定部8とをそなえる。なお、透視画像取得部4,観測ベクトル生成部5,変数ベクトル更新部6,変数ベクトル計算部7及び推定部8の各動作については、後記1.6にて詳述するが、ここでは各部の動作概要について説明する。透視画像取得部4は、計測用放射線照射部305及びセンサ部306により撮影された透視画像を取得する。前記透視画像は、ある時刻tを含む複数の時刻において取得され、透視画像には、位置,形状及び大きさなどの測定推定対象である対象部分が一般にLLは自然数個含まれる。つまり、透視画像は、L個の対象部分と当該対象部分以外の背景部分ただし、対象と背景との間に本質的な違いはないので、L1個の対象と考えても良いし、いくつかの対象を背景と考えて複数の背景として扱っても良いとの透過的な重ね合わせにより表現されているといえる。また、観測ベクトル生成部5は、透視画像取得部4により取得された時刻tにおける透視画像のM×NM,Nは自然数個の画素アナログ画像においてはデジタル化した画素もしくは複数画素の何らかの代表値からなるある領域に着目して透視画像を記憶し、当該MN個の着目する領域が有する輝度値以下、濃度ともいうと、その時刻tよりも過去のKKは自然数個の時刻t1t2...tKにおいて前記と同様に取得記憶したK個の透視画像の、あわせてK1MN個の着目する領域からなる観測ベクトルbを生成する。なお、透視画像の記憶は上記透視画像取得部4で行なってもよい。変数ベクトル更新部更新部6は、観測ベクトル生成部5により生成された領域中のL個の対象部分それぞれに起因する輝度値からなる変数ベクトルIa1Ia2...IaLと前記生成された領域中の背景部分が有する輝度値からなる変数ベクトルIbとを、前記観測ベクトルbと前記時刻tよりも過去のある時刻tpにおける透視画像の前記着目する領域に関するL個の変数ベクトルIa1Ia2...IaLとからなる対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbを用いてそれぞれ更新する。また、変数ベクトル計算部計算部7は、前記観測ベクトル生成部5により生成された上記観測ベクトルbと、前記変数ベクトル更新部6により更新された前記対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbからなる変数ベクトルIと、前記変数ベクトルIを用いて推定された前記時刻tにおける前記L個の対象部分及び背景部分の位置と前記K個の過去の時刻t1t2...tKにおいて同様に推定されたそれぞれの時刻における前記L個の対象部分及び背景部分の位置とに関するK1MN×L1MNの係数行列関数Aとから、fを決定論的、もしくは確率論的な関数として、式により定義される評価値PIを、たとえば最適にするなどの適切な値にするように前記変数ベクトルIを計算する。推定部8は、前記変数ベクトル更新部6によりある初期値が設定された対象変数ベクトルIaと前記変数ベクトル更新部6により更新された対象変数ベクトルIaとに基づいて、前記対象部分の時間的な位置変動を推定してもよいし、あるいは、前記変数ベクトル更新部6により更新される前の対象変数ベクトルIaと前記変数ベクトル更新部6により更新された後の対象変数ベクトルIaとに基づいて、前記対象部分の時間的な位置変動を推定してもよい。また、更新された対象変数ベクトルIaに基づいて、対象の形状及び大きさなどを推定してもよい。そして、上記の信号処理部2は、上記透視画像取得部4での透視画像の取得、上記観測ベクトル生成部5での前記観測ベクトルbの生成、上記変数ベクトル更新部6での前記変数ベクトルIの更新、及び、上記変数ベクトル計算部7での前記変数ベクトルIの計算を、時刻をずらしながら行なうように構成される。信号処理部2により計測された患部260などの対象部分の位置,形状及び大きさなどの情報は、放射線照射制御部3へ出力される。放射線照射制御部3は、信号処理部2からの前記情報に基づいて、放射線照射装置90から照射される治療用の放射線の照射位置及び照射範囲、あるいはベッド230の位置などを制御する。1.3一般的な位置推定手法の検証まず、上記のような透視画像について、図3に示すように、一般的な位置推定方法として知られるオプティカルフロー抽出を試みた。これは、異なる時間において撮影された透視画像の各フレーム動画像フレームともいう間における対象部分例えば、患部260などTの各画素について移動量ベクトルu,vを抽出するものである。なお、以下では簡単のため対象部分の個数を1L1として説明する。図3は、時刻t>0における対象部分Tと、離散的な次の時刻t1における対象部分Tとについて、上記移動量ベクトルu,vを求める例である。ここで、次の時刻t1はtよりも未来の任意の時刻でも良いが、以下では簡単のため単にt1とする。まず、オプティカルフロー抽出法の一例として、一般的なブロックマッチングBM法を用いる例について説明する。なお、BM法をはじめ、勾配法などの一般的なオプティカルフロー抽出法では、対象部分の各画素の対応する輝度値が、対象部分の移動によっても変化しない一定であることを前提条件としている。BM法は、ある時刻tで撮影されたフレーム前フレームともいうにおいて対象部分のある注目点を含むある大きさの領域をテンプレートのブロックとして、時刻t1で撮影された次のフレーム次フレームともいうのある決められた範囲画像すべてでも良いを全探索することにより、前フレームのテンプレートブロックとの間で差分などの評価関数を最適化する次フレームのブロックの注目点とブロック内の相対位置が同じ点を対応点とすることで、フレーム間での対象部分を構成する各点の移動変位を抽出する手法である。具体的には、例えば、図4に示すように、まず、時刻tに撮影されたフレーム前フレームにおいて、対象部分を含むM×N図4に示す例では、M=N=3のあるテンプレートブロックに対して、時刻t1に撮影されたフレーム次フレームにおける各ブロックのうち、前フレームにおけるあるブロックと差分評価関数等を最小とするブロックを探索し、当該ブロック間で移動量ベクトルu,vを算出する。上記算出は、例えば、以下のような計算により行なわれる。例えば、時刻tに撮影されたフレームにおける対象部分の位置m,nにおけるある画素の輝度値をIm,n,tとし、時刻t1に撮影されたフレームにおける抽出対象の位置m,nにおける前記画素の輝度値をIm,n,t1とした場合、前フレームにおけるある画素の輝度値Im,n,tと、次フレームにおいて当該画素の位置から移動量ベクトルu,vだけ移動した画素の輝度値Imu,nv,t1との最小二乗誤差MeanSquareErrorMSEは次式aで定義される。ここで{m,n}は、上記M×Nのブロック内に存在するすべての画素位置の集合である。BM法では、たとえばこのMSEを最小にするフローU,Vが、次式bにより、各ブロックに対してそれぞれ演算される。実際にBM法を用いて患部260の位置を計測推定したところ、患部260の実際の位置と推定した位置との差推定誤差は、図5に示すように、約1.2[mm]~約2.4[mm]となった。ただしこの方法は、対象部分の輪郭が明瞭な特定の一部分を用いるなど、高コントラスト部分を用いることで精度の向上が期待できるため、対象の患部260の腫瘍部分のうち、目視によりコントラストが高い輪郭部分を注目点として手動設定した。また、ブロックサイズは正方のN×Nとした。なお、図5中、横軸はブロックサイズNの大きさを表す。このように、患部260の位置推定にBM法を用いた場合、上記のような精度向上の工夫をしたにも拘らず、臨床上要求される精度例えば、推定誤差が1[mm]以内を達成できない。1.4一般的な位置推定手法の問題点上記のように、BM法では、所望の推定精度誤差が1[mm]以内を達成できないが、この原因としては、主に次の2つが考えられる。第1に、透視画像は非常に不明瞭であり、同じ対象であってもノイズなどによりフレーム間で輝度値が異なる可能性があるということ。第2に、透視画像において、患部260の輝度値は、患部260などの対象部分そのものの輝度値と背景部分の輝度値との積算値により表されるため、上記オプティカルフロー抽出法の前提条件即ち、対象部分の輝度値が対象部分の移動によっても変化しないが成り立たない。この条件は、位相限定相関法などのオプティカルフロー抽出以外の他の一般的な方法でも前提としているため、当該条件の不成立は、精度低下を招く、より本質的な原因となっている。そこで、上記の各問題を解決する方法について以下に述べる。1.5テンプレートマッチングBM法では、図6に例示するように、前フレームと次フレームとの間で対象部分の差分などの評価値を算出するため、前フレーム及び次フレームのうち少なくとも一方の透視画像が不明瞭であったり、同一対象部分であってもノイズなどによりフレーム間で輝度値が異なる場合、評価値の算出精度が低下し、位置推定精度が低下する。そこで、BM法ではなく、例えば、テンプレートマッチングTM:TemplateMatching法を用いることができる。TM法は、図7に例示するように、対象部分のテンプレートを予め取得しておき、当該テンプレートと最も相関の高い範囲を、各時刻におけるフレームにおいてそれぞれ探索する方法である。なお、TM法に用いるテンプレートは、例えば、ある時刻におけるフレーム中、所定値以上の輝度値を有する範囲をテンプレートとして定めることで取得することができる。または、他の計測装置CTやMRImagneticresonanceimagingなどにより計測された患部260の位置,形状及び大きさなどに基づいて、テンプレートを定めてもよい。TM法では、たとえばテンプレートが有する輝度値Itempm,nと、時刻tのフレームにおける対象部分の輝度値Imu,nv,tとの最小二乗誤差MSEを次式cにより定義する。そして、TM法では、たとえば上記の式cにおけるMSEを最小にするフローU,Vを、次式dにより算出する。このように、TM法では、ノイズの影響を受けない対象部分のテンプレートと各フレームにおける対象部分との評価値に基づき、対象部分の位置を計測推定するので、その推定結果が、比較対象両者がノイズの影響を受ける可能性のあるBM法に比して、透視画像の不明瞭さに影響されにくい。また、BM法では、対象部分の細部にわたる濃度分布が評価値に影響するが、TM法においては、例えば、濃度分布一定のテンプレートを用いることにより、対象部分の細部の相違にはあまり影響されない効果が期待できる。この他、ノイズの影響を低減するため、式cにノイズ項を付加して統計的な処理を行なうことも有効である。1.6濃度分布の分離また、図8Aに示すように、透視画像においては、患部260などの対象部分の見かけ上の輝度値は、対象部分本来の輝度値と、患部260の周辺臓器などの背景部分の輝度値との積算値で定まる。そのため、たとえ対象部分の一部分に着目しても、当該一部分に重なる背景部分の輝度値が時間的に異なっていれば、当該一部分の見かけ上の輝度値は時間的に一定とならない。従って、一般的には、透視画像において、前述した従来のオプティカルフロー法の前提条件が成立しない。一方、図8Bに示すように、透視画像でない通常の画像反射画像というにおいて、対象部分の輝度値は、背景部分の輝度値に応じて変化しない。つまり、反射画像において対象部分の一部分に着目した場合、当該一部分に重なる背景部分の輝度値が時間的に異なっていても、当該一部分の見かけ上の輝度値は一定である。従って、一般的に、反射画像においては、前述した従来のオプティカルフロー法の前提条件が成立する。そこで、本例では、図9に例示するように、透視画像における見かけ上の観測された輝度値Im,n,tを、時間的に移動する対象部分本来の輝度値Iam,n,tと、対象とは別の動きをする背景部分の輝度値Ibm,n,tとに分離する。なお、以下では引き続き簡単のため対象部分の個数を1L1とし、背景の移動変位を0つまり、静止しているとして、単にIbm,nと記す。透視画像から分離された対象部分の輝度値に関しては、オプティカルフロー法の前提条件が成立するので本例では、この前提条件が成り立つような分離を行なう、透視画像において観測された輝度値Im,n,tではなく、時間的に移動する対象部分本来の輝度値Iam,n,tについて、TM法などにより位置推定を行なうことにより、反射画像と同様に対象部分の位置を高精度に計測推定することが可能となる。また、推定された位置情報を用いて、Iaの分離精度を高める事が可能なため、各処理を繰り返すことにより対象部分の位置だけでなく、形状及び大きさなどを高精度に計測推定することが可能である。以下に、本例の分離方法について、図10~図12を用いて説明する。まず、図10に例示するように、例えば、時刻tにおける透視画像のある領域注目領域ROI:RegionofInterestともいうの輝度値ベクトル以下、観測ベクトルともいうIm,n,tは、対象部分の輝度値ベクトルIam,n,tと、背景部分の輝度値ベクトルIbm,nとにより、次式eのように表すことができる。なお、上記の式eにおいて、Iamnm,n=2,2,2,3,3,2,3,3}は、透視画像のROI中の各ブロックの位置座標m,nにおける対象部分本来の輝度値を示した変数ベクトルである。また、Ibmnm,n=2,2,2,3,3,2,3,3}は、透視画像のROI中の各ブロックの位置座標m,nにおける背景部分の輝度値を示した変数ベクトルである。この図10から分かるように、上記式eで表される方程式の解は、であるが、式eで表される方程式は未知変数の数に対して独立な方程式の数が不足している不定であり、対象部分の変数ベクトルIaIa22~Ia33及び背景部分の変数ベクトルIbの分布Ib22~Ib33は一意に定まらない。これは、1枚の透視画像からその濃度を構成している要素部分を一般には分離できないことを意味している。そこで、図11に例示するように、時刻tにおいて取得された観測フレームと別の時刻簡単のため引き続きt1とするにおいて取得された観測フレームを時間的に統合して、各ROIの観測ベクトルIを、対象部分の変数ベクトルIaと、背景部分の変数ベクトルIbとにより、次式fのように表す。上記の式fにおいて、左辺左側の行列は係数行列関数Aであり、例えば、異なる時刻t,t1における対象部分の位置により決定される行列である。また、左辺右側の行列は、時刻tにおけるROIの対象部分及び背景部分の濃度を示す変数ベクトルIである。また、右辺の行列は、異なる時刻t,t1において取得された透視画像のROIにおいて観測される輝度値を示す観測ベクトルbである。なお、本例では、透視画像を4×4の16画素もしくは複数画素の何らかの代表値16個から構成されるものとし、ROIを2×2の4M2N2よりMN4画素で規定しているので、2時刻分をまとめた係数行列は、K1L1よりK1MN8L1MN8だから8×8の行列となり、変数ベクトルIは8×1の行列となっているに過ぎず、透視画像の画素もしくは代表値数やROIの画素もしくは代表値数、ならびに対象部分の個数、統合する過去の時刻数に応じて各行列のサイズはそれぞれ変化する。ここで、係数行列Aがフルランクであれば、当該係数行列Aで関連付けられる変数ベクトルIは一意に求まる。しかし、実際には、異なる時刻t、時刻t1間において、対象部分がどのように移動したのかは不明である、即ち、係数行列A特に、係数行列Aの5,6,7,8行目のそれぞれ1,2,3,4列目を抽出した4×4の部分行列aiji5678j1234ただし、aijは行列Aのi行j列目の要素である。なお、背景は静止しているものとしているが、背景も移動する場合はj1...8である。が不明であるため、本例では、係数行列Aを推定する。また、係数行列Aで関連付けられる変数ベクトルIの各要素は、例えば、既述のテンプレート作成方法により作成したテンプレートが有する輝度値を初期値として設定することができるが、あくまで仮定した値であるから一般に実際の値とは異なる。そこで、本例では、上記の係数行列A及び変数ベクトルIを、ある初期値から開始して相互の推定値を用いた更新を繰り返すことで推定精度を高める。図12は本例の動作について示したフローチャートの一例である。この図12に例示するように、まず、信号処理部2は、初期設定として、時刻パラメータtに0を代入し、透視画像における注目領域ROIを設定する。そして、変数ベクトル更新部6が、変数ベクトルIaの初期値として、例えば、対象部分のテンプレートの輝度値ベクトルIatemplateを設定するステップA1。ここで、ROIは、患部260などの対象部分を含むように設定されるのが望ましい。例えば、対象部分を別に撮影したCTやMRI画像などと対象部分の移動範囲の概略とを元に、常に対象部分が含まれるような領域を自動で、あるいは目視による手動で、またはあらかじめ取得したある時刻の透視画像において、所定値以上の輝度値を有する部分範囲を対象部分であると仮定することにより、当該部分が動く範囲を見積もってそれを含む領域をROIとして設定することができる。また、テンプレートの輝度値ベクトルIatemplateについては、変数ベクトル更新部6が、例えば、対象部分を別に撮影したCTやMRI画像などを元に自動で、あるいは目視による手動で対象部分の輪郭を大まかに抽出、またはある時刻に取得された透視画像において、所定値以上の輝度値を有する部分範囲を対象部分であると仮定することにより、当該部分を対象部分のテンプレートとして設定することができる。さらに、抽出部分の輝度値を適当な一定値とすることで、あるいは当該テンプレートが有する明るさに関する情報に基づいて、Iatemplateを算出することができる。次に、透視画像取得部4が、時刻tにおいて、対象部分に関し透視画像を取得する。即ち、透視画像取得部4及び観測ベクトル生成部5により、時刻tにおいて取得された透視画像について、ステップA1で設定されたROIにおける輝度値ベクトルItが取得されるステップA2。そして、変数ベクトル更新部6が、次のステップA3~A8に基づいて、対象部分の移動量ベクトルu,vを推定するために用いられる、変数ベクトルIの推定値であるの更新処理を行なう図12中の破線部分を参照。なお、図12中、各変数に付されたハット記号は、当該変数が推定値であることを示すものである。また、行列tAは行列Aの転置行列を表す。なお、以下の説明では、表示上の制約から、ハット記号の代わりにダッシュ記号′を用いることがある。当該更新処理においては、まず、変数ベクトル更新部6により、時刻パラメータtが、t=0を満たすかどうかが判定されるステップA3。ここで、t=0を満たすと判断された場合ステップA3のYesルート、変数ベクトル更新部6は、変数ベクトルIb′の初期化を行なうステップA4。ステップA4でのIb′の初期化は、例えば、観測ベクトル生成部5により生成された、時刻t=0における観測ベクトルI0から、上記テンプレートの輝度値ベクトルIatemplateを減算し、当該減算結果がIb′0に設定されることで行なってもよい。また、観測ベクトル生成部5は、時刻t=0における観測ベクトルI0をb0とするステップA5。一方、t=0を満たさないと判断された場合ステップA3のNoルート、観測ベクトル生成部5は、例えば、上記取得された透視画像のROIをM×N個の画素もしくは代表値領域とし、当該MN個のROIが有する輝度値と、時刻t-1において前記と同様に取得済の透視画像のROIのMN個の画素もしくは代表値の輝度値に基づいてあわせて2MN個の画素もしくは代表値の観測ベクトルbを生成するステップA6。なお、輝度値については、例えば、観測ベクトル生成部5が、透視画像のROIにおいて、各ブロックでの単位面積あたりの明るさを測定し、当該測定結果に基づいて算出するようにしてもよい。そして、変数ベクトル更新部6は、Ib′の更新を行なうステップA7。ステップA7でのIb′の更新は、例えば、変数ベクトル計算部7により前の時刻で計算された変数ベクトルIb′の値が、次の時刻における変数ベクトルIb′に設定されることで行なわれる。次に、変数ベクトル更新部6は、変数ベクトルIa′の更新を行なうステップA8。ステップA8でのIa′の更新は、例えば、観測ベクトル生成部5により生成された、時刻tにおける観測ベクトルItから、ステップA4またはA7において初期化または更新された変数ベクトルIb′を減算し、当該減算結果がIa′に設定されることで行なわれる。そして、推定部8が、例えば、ステップA1において設定されたIatemplateとステップA8において更新された変数ベクトルIa′との間でTM法や勾配法を適用することにより、対象部分の移動量ベクトルの推定値u ́t,v ́tを算出推定するステップA9。このとき、対象部分を、対象部分を構成するすべての点が同じ移動量をもつ剛体と仮定することにより、推定処理を高速化してもよいし、すべての点もしくは一部の点が他の点とは異なる移動量をもつ非剛体として厳密に推定してもよい。以下では簡単のため、対象を剛体と仮定して説明する。なお、推定部8は、例えば、ステップA8において更新される前の変数ベクトルIa′とステップA8において更新された後の変数ベクトルIa′との間でBM法や勾配法を適用することにより、対象部分の移動量ベクトルの推定値u ́t,v ́tを算出推定してもよいし、IatemplateもしくはステップA8において更新された後の変数ベクトルIa’との位相限定相関法やパーティクルフィルタを用いた方法などで算出推定してもよい。次に、変数ベクトル計算部7が、推定部8により推定された移動量ベクトルの推定値u ́t,v ́tに基づいて、係数行列Aを推定更新する。即ち、変数ベクトル計算部7関数更新部は、初期値が設定された変数ベクトルIaと更新された変数ベクトルIaとに基づいて、係数行列関数Aを推定更新する機能を有する。あるいは、変数ベクトル計算部7は、更新される前の変数ベクトルIaと前記更新された後の変数ベクトルIaとに基づいて、係数行列Aを推定更新する機能を有する。また、t=0でない場合は変数ベクトル計算部7が、たとえば次式gにより定義される誤差eの各要素の2乗を最小にするような、Itを計算により求めるステップA10。ここで、行列Aの真値が求まり、かつフルランクであれば、誤差e=0を満足する連立方程式の厳密解Iを行列Aの逆行列を計算することで容易に求める事ができる。しかし、上述のように実際には行列Aは推定値であり、仮にフルランクになった場合の厳密解が求まったとしても、それが分離したいIa及びIbに一致する保証はない。そこで、本例では厳密に解を求めるのではなく、最適化手法などを用いて分離濃度を推定する。誤差eの2乗の最小化方法には、例えば、最急降下法や共役勾配法、Newton法などの最適化法をはじめ、人工神経回路網やファジィ理論、進化的計算理論などのいわゆる計算知能的手法も用いることができる。また、誤差関数に統計的なノイズ項を付加して、確率的な最適化法を用いることもできる。これはノイズの多い不明瞭な画像では有効な方法である。さらに、本例で対象とする腫瘍部分に起因する画像は、対象だけが存在し対象部分以外の輝度が0であるものが多いため、推定されたI’aに対し、輝度値がある値よりも小さな画素の値を閾値処理などによりノイズ除去してもよい。これにより特に最適化の過程での推定誤差の蓄積軽減効果が期待できる。例えば、最急降下法を用いることにより誤差eの各要素の2乗を最小にするようなItを求める場合、以下の式hが用いられる。上記の式hにおいて、bttItIbであり、ηは変更割合を表すある正の係数である。即ち、変数ベクトル計算部7は、前記推定した係数行列Aに基づいて最適化法を用いることにより、誤差eのような何らかの評価指標を適切にするような、変数ベクトルIを計算するのである。そして、信号処理部2は、時刻tの値をインクリメントしステップA11、ステップA2~ステップA11の処理を繰り返し実行する。即ち、本例の信号処理部2は、透視画像取得部4での前記透視画像の取得、観測ベクトル生成部5での前記観測ベクトルbの生成、変数ベクトル更新部6での前記変数ベクトルIa及びIbの更新、及び、変数ベクトル計算部7での前記変数ベクトルIa及びIbの計算を、時刻をずらしながら行なうように構成される。従って、変数ベクトル更新部6は、変数ベクトル計算部7により計算された変数ベクトルIa及びIbを用いて、変数ベクトルIa及びIbをそれぞれ更新するのである。上述したように、本例の信号処理方法によれば、透視画像から対象部分と背景部分とを分離することができ、分離された対象部分について位置推定を行なうことにより、対象部分の位置を高精度に測定推定することが可能となる。また、分離により対象部分の形状や大きさなどを高精度に測定推定することも可能となる。1.7実験例はじめに正解の分離濃度が分かっているファントムデータを用いた実験結果について説明する。ファントムデータとは、ROIのサイズが100×100の対象腫瘍がない図13Bのような透視画像を背景とし、当該背景に図13Aのような人工的に移動する腫瘍画像を積算した図13Cに示すような透視画像データである。図14に時間発展に伴う上記ファントムデータのフレームの変化例を示す。図14に示す例では、合計110フレームの中から適当に選択した12フレームの透視画像が、時系列順に、左上から右下に向かって配置されている。腫瘍はROIの中央付近を主に縦方向に移動しており、実際の肺腫瘍の動きを模擬したものとなっている。この図14に示す各フレームについて、本例の信号処理方法を適用したところ、図15及び図16に示すように、正解とはかなり異なる初期値を手動で適当に設定した場合でも、時間の進展ともに対象部分と背景部分とを精度よく分離することができた。特に、図15に示すように、目視で適当に手動設定した初期値から、時間発展に伴いほぼ図13Aに示す腫瘍画像を分離抽出できていることが分かる。初期値の誤差がROIサイズ10000個のうち300画素以上で、濃度差も1画素あたり20だったのに対し,最終フレームでは誤差は0画素で、1画素あたりの濃度差も平均約0.1以下まで減少させることに成功しており、高精度に分離できていることが示された。対象腫瘍の形状そのものは完全に分離できていることから、残りの誤差も対象腫瘍の形状内の濃度値の僅かな誤差のみである。この事は、図16に示すように腫瘍を分離した背景画像が図13Bに一致していることからも確認できる。初期値設定と更新とを繰り返して得られた分離結果を正解画像と比較した例を図17に示す。初期画像Bでは腫瘍部分の形状や大きさなどが正解画像Aとは大きく異なり、背景画像にもその影響がはっきり見て取れるが、分離結果画像Cでは腫瘍の形状や大きさも正確に分離できている。また、濃度分布に多少の誤差が残っているが、本例の信号処理方法をさらに繰り返し適用することで、さらなる高精度な推定が可能であり、この程度の誤差であれば、背景画像にその影響を目視するのは困難である。また、このとき最終的に分離されたIaについて、位置推定手法の一例としてTM法を用いて対象部分の位置計測を行なったところ、その推定誤差はほぼ0となり正確な位置推定結果が得られた。同じファントムデータに従来のBM法を適用したところ、背景画像の高コントラストな肋骨輪郭などに影響され、平均誤差は約3[mm]となってしまったことからも、本信号処理方法の有効性が確認できる。次に、実際の症例データを用いた実験結果について説明する。図18に、ROIサイズ60×60の対象部分と背景部分とを分離する前の透視画像の一例を示す。図18に示す例では、第1フレームから第12フレームまでの連続した透視画像が、時系列順に、左上から右下に向かって配置されている。この図18に示す各フレームについて、本例の信号処理方法を適用したところ、図19及び図20に示すように、対象部分と背景部分とを分離することができた。ここで、図19に示す分離された対象部分について、位置推定手法の一例としてTM法を用いて対象部分の位置計測を行なったところ、その推定誤差は、0.61±0.18[mm]となった。また、対象部分の形状及び大きさについても高精度に測定することができた。ファントムデータが100フレーム分の更新だったのに対し、用いた症例データは12フレーム分しか使用できない制約があったため、ファントムデータに比べると精度はやや落ちるものの、臨床上十分な高精度計測が可能となっている。また、実際の臨床では治療照射前に1,2分程度の観測を行なうことで、100フレーム程度のデータを取得することが可能なため、症例データに対してもさらに高精度な分離と位置計測が可能である。これに対し、対象部分と背景部分とを分離することなく、図18に示す透視画像について、位置推定手法の一例としてTM法を用いて対象部分の位置計測を行なったところ、その推定誤差は、0.81±0.04[mm]であった。BM法よりも精度が向上しており、TM法の効果が確認できる。ただし、この場合のTM法は、BM法と同様に対象部分の輪郭が明瞭であるなど、高コントラストであれば高精度が期待できるため、目視によりコントラストが高い輪郭部分を注目点として試行錯誤的に手動設定し、最も推定誤差が小さくなるROIサイズを採用した。目視による手動設定は細心の注意を要する煩雑な作業であるため、多忙な臨床現場で行なうことは設定者の負担も大きい。したがって、対象と背景とを分離することなく高精度な計測を行なうことは難しい。以上から、本例の信号処理方法のように、透視画像から対象部分と背景部分とを分離し、分離された対象部分について位置推定を行なうことにより、異なる時刻において取得された透視画像から対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することが可能となる。また、本例の信号処理方法によれば、観測対象に金属性マーカを刺入することなく安全かつ低負担で、対象部分の位置,形状及び大きさなどを高精度に計測推定することができる。1.8変形例本例では、図21の丸付き数字1に例示するように、対象部分の少なくとも一部が、透視画像に設定されたROIの外へ移動した場合の信号処理方法の一例について説明する。例えば、図11に示す例では、時刻tにおいて、m,n=2,2及び3,2の位置にあった対象部分の一部が、時刻t1において、m,n=2,1及び3,1の位置へ移動している。このような場合、ROIの他の部分図11に示す例では、時刻t1の透視画像において、m,n=2,3及び3,3の部分に対応する変数ベクトルIの各要素の係数は0となる。ただし、上記の式fを連立方程式として定式化するため、Ia′を構成する変数は一定とする。上記の例では、時刻tにおける値を上付き表示でIijIijtのようにも表すととなるが、一方で、となるため、矛盾が生じる。本例では、例えば、上記の矛盾を、とすることで回避することができる図21の丸付き数字2参照。しかしながら、このまま行列計算により解くと、誤った拘束条件により、が更新されない。その結果、当該拘束条件の下で、他の変数のみを計算することになり、が真値でなければ、他の変数は誤った値となる。そこで、誤った拘束条件の影響を排除するため、前述の最急降下法などの最適化手法を用いることができる。例えば、誤差eを次式iで定義し、当該誤差eについて最急降下法などの最適化手法を適用することにより、I ́を計算することができる図21の丸付き数字3参照。これにより、対象部分の一部がROIの外へ移動した場合であっても、より高精度に対象部分の濃度分布を算出することができる。結果、このような場合であっても、対象部分の位置,形状及び大きさなどをより高精度に計測推定することが可能となる。1.9その他また、上述した信号処理部2により推定された対象部分の位置に関する情報を用いて、前記対象部分に放射線を照射する放射線治療装置を実現することもできる。例えば、図22に例示する放射線治療装置において、患者の患部260を前記対象部分として、放射線を発生する放射線発生部パルスモジュレータ250,クライストロン100,冷却装置110,導波管120,真空ポンプ130,電子銃140,加速管150,偏向電磁石160及びターゲット170と、前記放射線発生部から発生した前記放射線の照射範囲を所望の形状に形成するコリメータ部MLC210と、前記患部の時間的な位置変動を推定する信号処理装置信号処理部2と、前記信号処理装置により推定された前記患部の位置に関する情報を用いて、前記放射線の照射位置と照射範囲とを算出し、前記算出結果を基に前記コリメータ部を駆動制御する駆動制御部制御部1と、をそなえた、放射線治療装置が考えられる。これにより、放射線治療において、患部への正確かつ連続的な放射線照射が可能となる。なお、上述した信号処理部2としての機能は、コンピュータCPU,情報処理装置,各種端末を含むが所定のアプリケーションプログラム信号処理プログラムを実行することによって実現されてもよい。即ち、上記プログラムは、対象部分と前記対象部分とは異なる背景部分との透過的な重ね合わせにより表現される透視画像中の前記対象部分の時間的な位置変動を推定する信号処理装置において、前記推定機能をコンピュータに実現させるための信号処理プログラムであって、前記信号処理プログラムが、ある時刻tにおいて、前記対象部分に関し透視画像を取得する透視画像取得機能と、上記透視画像取得機能により取得された上記の透視画像のM×N個の画素アナログ画像においてはデジタル化した画素もしくは複数画素の何らかの代表値からなるある領域に着目し、前記ある時刻tよりも過去のKKは自然数個の時刻t1t2...tKにおいて前記と同様に取得したK個の透視画像の、あわせて当該MN個の前記着目する領域が有する輝度値からなる時刻分の観測ベクトルbを生成する観測ベクトル生成機能と、前記着目する領域中の前記L個の対象部分それぞれに起因する輝度値からなる変数ベクトルIa1Ia2...IaLと前記着目する領域中の前記背景部分が有する輝度値からなる変数ベクトルIbとを、前記観測ベクトルbと前記ある時刻tよりも過去のある時刻tpにおける透視画像の前記着目する領域に関する変数ベクトルIa1Ia2...IaLからなる対象変数ベクトルIa及び背景変数ベクトルIbとを用いてそれぞれ更新する変数ベクトル更新機能と、上記観測ベクトルbと、前記変数ベクトル更新機能により更新された前記変数ベクトルIa及びIbからなる変数ベクトルIと、前記変数ベクトルIを用いて推定された前記時刻tにおける前記L個の対象部分及び背景部分の位置と前記K個の過去の時刻t1t2...tKにおいて同様に推定されたそれぞれの時刻における前記L個の対象部分及び背景部分の位置とに関するMN×MNの係数行列Aとから、fを決定論的、もしくは確率論的な関数として、式により定義される評価値PIを、たとえば最適にするなどの適切な値にするように前記変数ベクトルIを計算する変数ベクトル計算機能と、をそなえ、上記透視画像取得機能による前記透視画像の取得、上記観測ベクトル生成機能による前記観測ベクトルbの生成、上記変数ベクトル更新機能による前記変数ベクトルIの更新、及び、上記変数ベクトル計算機能による前記変数ベクトルIの計算を、時刻をずらしながら行なうように前記コンピュータを動作させる、信号処理プログラムの一例である。また、上記プログラムは、例えば、フレキシブルディスク,CDCD-ROM,CD-R,CD-RWなど,DVDDVD-ROM,DVD-RAM,DVD-R,DVD-RW,DVDR,DVDRWなど等の一時的でないnontransitoryコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されうる。この場合、コンピュータはその記録媒体から信号処理プログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いることができる。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク,光ディスク,光磁気ディスク等の記憶装置記録媒体に記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。ここで、コンピュータとは、ハードウェアとOSオペレーティングシステムとを含む概念であり、OSの制御の下で動作するハードウェアを意味している。また、OSが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。ハードウェアは、少なくとも、CPU等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とをそなえている。上記信号処理プログラムとしてのアプリケーションプログラムは、上述のようなコンピュータに、信号処理部2としての機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。また、その機能の一部は、アプリケーションプログラムではなくOSによって実現されてもよい。なお、本実施形態としての記録媒体としては、上述したフレキシブルディスク,CD,DVD,磁気ディスク,光ディスク,光磁気ディスクのほか、ICカード,ROMカートリッジ,磁気テープ,パンチカード,コンピュータの内部記憶装置RAMやROMなどのメモリ,外部記憶装置等や、バーコードなどの符号が印刷された印刷物等の、コンピュータ読み取り可能な種々の媒体を利用することもできる。また、上述した放射線治療装置及び信号処理部2の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択してもよいし、適宜組み合わせてもよい。例えば、変形例では、対象部分がROIの外へ移動した場合の位置推定方法について説明したが、ROIの範囲を十分大きく設定して実際には推定しないダミー変数を用いるなどすることにより、当該事態を回避してもよい。ただし、ダミー変数を用いる場合、逆行列計算で解を計算することはできず、変形例で示した誤った拘束条件を修正しながら最適化手法を用いる方法などを用いる。また、本例の信号処理方法は、例えば、血管造影法により撮影される血管についての位置,形状及び大きさなどの推定や、透過性のある複数の微生物などが一部もしくは全部重なりあって運動している場合の顕微鏡映像における複数対象物のそれぞれの位置変動、形状及び大きさ変動などの推定の他、非破壊検査などに適用することも可能である。さらに、本例の信号処理方法により推定した患部260などの対象部分の位置,形状及び大きさなどに関する情報を入力信号として、患部260の位置を予測してもよい。"