"被写体の動態撮影を行い、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影手段と、前記生成された複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す予め定められた特徴量を算出する解析手段と、前記分割された領域のうち、前記解析手段による解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択するための操作手段と、前記操作手段により選択された領域についての前記解析手段により算出された特徴量を表示する表示手段と、を備える診断支援システム。前記解析手段は、更に、前記被写体領域全体の動きを示す予め定められた特徴量を算出し、前記表示手段は、前記解析手段により算出された前記操作手段により選択された領域の動きを示す特徴量と、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を同時に表示する請求項1に記載の診断支援システム。前記解析手段は、前記分割された領域の動きを示す一又は複数の特徴量を算出する請求項1又は2に記載の診断支援システム。前記表示手段は、前記生成された複数のフレーム画像の中から一のフレーム画像を表示し、前記操作手段は、前記表示手段に表示されたフレーム画像上から前記解析結果の表示対象となる一又は複数の領域を選択可能に構成されている請求項1~3の何れか一項に記載の診断支援システム。前記表示手段は、前記生成された複数のフレーム画像を動画表示し、前記操作手段は、前記表示手段に表示された動画上から前記解析結果の表示対象となる一又は複数の領域を選択可能に構成されている請求項1~3の何れか一項に記載の診断支援システム。前記表示手段は、更に、前記生成された複数のフレーム画像の中から一のフレーム画像を表示し、前記一のフレーム画像の前記分割された各領域を前記解析手段により算出された特徴量の値に応じた色で表示する請求項1~4の何れか一項に記載の診断支援システム。前記解析手段は、前記複数のフレーム画像の前記分割された領域内の画素信号値の平均値を算出し、当該算出された平均信号値の時間変化をその領域の動きを示す特徴量として算出し、前記表示手段は、前記解析手段により算出された前記操作手段により選択された領域の平均信号値の時間変化を波形として表示する請求項1~6の何れか一項に記載の診断支援システム。前記撮影手段は、胸部の動態画像を撮影するものであり、前記表示手段は、前記操作手段により肺野領域の一方の領域が選択された場合に、前記選択された領域の特徴量とともに、前記選択された領域と体軸対象の他方の肺野の領域の特徴量を同時に表示する請求項1~7の何れか一項に記載の診断支援システム。前記解析手段により算出される特徴量は、前記操作手段により複数のなかから予め選択可能に構成されている請求項1~8の何れか一項に記載の診断システム。前記分割された領域の動きを示す特徴量は、当該領域の換気又は血流を示す特徴量である請求項8又は9に記載の診断システム。コンピュータを、被写体の動態を示す複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す予め定められた特徴量を算出する解析手段、前記分割された領域のうち、前記解析手段による解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択するための操作手段、前記操作手段により選択された領域についての前記解析手段により算出された特徴量を表示する表示手段、として機能させるためのプログラム。しかしながら、聴診器の音耳による診断は、胸部X線写真のように教示画像に基づくカンファレンス等での診断能の普及、複数の医師による同時確認が困難で、個々の医師の熟練度合いに依存している現状がある。また、聴診器での医師との対面では、患者の緊張により肺が通常時とは異なる挙動を示すことがあり、この影響の判断も含めた熟練が求められる。一方、特許文献1の技術においては、単に動態画像の画素毎のフレーム間差分値の最大値を算出して表示するだけであり、この結果からだけでは、熟練した呼吸器専門医以外の医師が病態を把握することは難しい。本発明の課題は、動態撮影された画像を有効に活用し、診断に使用する情報を目視系に統一し、聴診器の経験の浅い医師であっても精度良い診断を行うことが可能なGUIを含むシステムを提供することである。上記課題を解決するため、本発明の第1の側面によると、診断支援システムは、被写体の動態撮影を行い、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影手段と、前記生成された複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す予め定められた特徴量を算出する解析手段と、前記分割された領域のうち、前記解析手段による解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択するための操作手段と、前記操作手段により選択された領域についての前記解析手段により算出された特徴量を表示する表示手段と、を備える。前記解析手段は、更に、前記被写体領域全体の動きを示す予め定められた特徴量を算出し、前記表示手段は、前記解析手段により算出された前記操作手段により選択された領域の動きを示す特徴量と、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を同時に表示することが好ましい。前記解析手段は、前記分割された領域の動きを示す一又は複数の特徴量を算出することが好ましい。前記表示手段は、前記生成された複数のフレーム画像の中から一のフレーム画像を表示し、前記操作手段は、前記表示手段に表示されたフレーム画像上から前記解析結果の表示対象となる一又は複数の領域を選択可能に構成されていることが好ましい。前記表示手段は、前記生成された複数のフレーム画像を動画表示し、前記操作手段は、前記表示手段に表示された動画上から前記解析結果の表示対象となる一又は複数の領域を選択可能に構成されていることが好ましい。前記表示手段は、更に、前記生成された複数のフレーム画像の中から一のフレーム画像を表示し、前記一のフレーム画像の前記分割された各領域を前記解析手段により算出された特徴量の値に応じた色で表示することが好ましい。前記解析手段は、前記複数のフレーム画像の前記分割された領域内の画素信号値の平均値を算出し、当該算出された平均信号値の時間変化をその領域の動きを示す特徴量として算出し、前記表示手段は、前記解析手段により算出された前記操作手段により選択された領域の平均信号値の時間変化を波形として表示することが好ましい。前記撮影手段は、胸部の動態画像を撮影するものであり、前記表示手段は、前記操作手段により肺野領域の一方の領域が選択された場合に、前記選択された領域の特徴量とともに、前記選択された領域と体軸対象の他方の肺野の領域の特徴量を同時に表示することが好ましい。前記解析手段により算出される特徴量は、前記操作手段により複数のなかから予め選択可能に構成されていることが好ましい。前記分割された領域の動きを示す特徴量は、当該領域の換気又は血流を示す特徴量であることが好ましい。本発明の第2の側面によると、プログラムは、コンピュータを、被写体の動態を示す複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す予め定められた特徴量を算出する解析手段、前記分割された領域のうち、前記解析手段による解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択するための操作手段、前記操作手段により選択された領域についての前記解析手段により算出された特徴量を表示する表示手段、として機能させることが好ましい。本発明によれば、動態撮影された画像を有効に活用し、診断に使用する情報を目視系に統一し、聴診器の経験の浅い医師であっても精度良い診断を行うことが可能なGUIを含むシステムを提供することが可能となる。以下、図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。第1の実施の形態診断支援システム100の構成まず、構成を説明する。図1に、本実施の形態における診断支援システム100の全体構成を示す。図1に示すように、診断支援システム100は、撮影装置1と、撮影用コンソール2とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール2と、診断用コンソール3とがLANLocalAreaNetwork等の通信ネットワークNTを介して接続されて構成されている。診断支援システム100を構成する各装置は、DICOMDigitalImageandCommunicationsinMedicine規格に準じており、各装置間の通信は、DICOMに則って行われる。撮影装置1の構成撮影装置1は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性サイクルを持つ胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、人体の胸部に対し、X線等の放射線をパルス的に連続照射して複数の画像を取得即ち、連続撮影することにより行う。この連続撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。撮影装置1は、図1に示すように、放射線発生装置11、放射線照射制御装置12、放射線検出部13、読取制御装置14等を備えて構成されている。放射線発生装置11は、図2に示すように、放射線源111、放射線源保持部112、支持基軸113等を備えて構成されている。放射線源111は、被写体Mを挟んで放射線検出器131と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置12の制御に従って、被写体Mに対し放射線X線を照射する。放射線源111は、放射線源保持部112により支持基軸113に沿って昇降可能に保持されており、撮影時には、放射線照射制御装置12からの制御に基づいて、床~放射線源111の焦点位置までの高さ距離が床~放射線検出器131の中央までの高さと同じになるように、図示しない駆動機構により調整される。放射線源111と放射線検出器131との間の距離は、2m以上が好ましい。放射線照射制御装置12は、撮影用コンソール2に接続されており、撮影用コンソール2から入力された放射線照射条件に基づいて放射線発生装置11を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール2から入力される放射線照射条件は、例えば、連続照射時のパルスレート、パルス幅、パルス間隔、撮影開始/終了タイミング、X線管電流の値、X線管電圧の値、フィルタ種等である。パルスレートは、1秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射1回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、連続撮影において、1回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。また、放射線照射制御装置12は、床~放射線源111の焦点位置までの高さが読取制御装置14から出力される床~放射線検出器131の中央までの高さと同じ高さとなるように放射線発生装置11各部の制御を行う。放射線検出部13は、図2に示すように、放射線検出器131、検出器保持部132、支持基軸133等を備えて構成されている。放射線検出器131は、FPD等の半導体イメージセンサにより構成される。FPDは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源111から照射されて少なくとも被写体Mを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の画素がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばTFTThinFilmTransistor等のスイッチング部により構成されている。放射線検出器131は、図2に示すように、検出器保持部132により支持基軸133に沿って昇降可能に保持されており、撮影時には、撮影技師による図示しないフットスイッチ等の操作により被写体Mの高さに応じて検出器保持部132の位置床面からの高さを調整可能となっている。読取制御装置14は、撮影用コンソール2に接続されている。読取制御装置14は、撮影用コンソール2から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出器131の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出器131に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。そして、読取制御装置14は、取得したフレーム画像を、順次撮影用コンソール2に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズマトリックスサイズ等である。フレームレートは、1秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、連続撮影において、1回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。尚、全撮影終了後に、纏めて撮影用コンソールに出力することとしても良い。ここで、放射線照射制御装置12と読取制御装置14は互いに接続され、撮影時は互いに同期信号をやりとりして、放射線照射動作と、リセット~蓄積~データ読取~リセットの一連の画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。この他、後述するオフセット補正に用いるオフセット補正係数を算出するための複数の暗画像を取得するキャリブレーション時は、放射線照射動作と同期せず、放射線が照射されない状態で、リセット~蓄積~データ読取~リセットの一連の画像の読み取り動作を行うが、一連の動態撮影前、一連の動態撮影後のいずれかのタイミングで行うようにしてもよい。また、読取制御装置14から放射線照射制御装置12に対し、床~放射線検出器131の中央までの高さ情報測距センサSE1からの出力値を出力して、床~放射線検出器131の中央までの高さと床~放射線源111の焦点位置までの高さを一致させるようになっている。撮影用コンソール2の構成撮影用コンソール2は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置1に出力して撮影装置1による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置1により取得された動態画像を撮影技師によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。撮影用コンソール2は、図1に示すように、制御部21、記憶部22、操作部23、表示部24、通信部25を備えて構成され、各部はバス26により接続されている。制御部21は、CPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory等により構成される。制御部21のCPUは、操作部23の操作に応じて、記憶部22に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してRAM内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール2各部の動作や、撮影装置1の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。記憶部22は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部22は、制御部21で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部22は、図3に示す撮影制御処理を実行するための撮影制御処理プログラムを記憶している。また、記憶部22は、放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部21は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。操作部23は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部21に出力する。また、操作部23は、表示部24の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部21に出力する。表示部24は、LCDLiquidCrystalDisplayやCRTCathodeRayTube等のモニタにより構成され、制御部21から入力される表示信号の指示に従って、操作部23からの入力指示やデータ等を表示する。通信部25は、LANアダプタやモデムやTATerminalAdapter等を備え、通信ネットワークNTに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。診断用コンソール3の構成診断用コンソール3は、撮影用コンソール2から動態画像を取得し、取得した動態画像を表示して医師が読影診断するための動態画像処理装置である。診断用コンソール3は、図1に示すように、制御部31、記憶部32、操作部33、表示部34、通信部35を備えて構成され、各部はバス36により接続されている。制御部31は、CPU、RAM等により構成される。制御部31のCPUは、操作部33の操作に応じて、記憶部32に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してRAM内に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する画像解析処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール3各部の動作を集中制御する。記憶部32は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部32は、制御部31で画像解析処理を実行するための画像解析処理プログラムを始めとする各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部31は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。例えば、記憶部32は、操作部33により入力された表示態様の設定情報動態画像の解析結果の表示態様の設定情報を記憶している。操作部33は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部31に出力する。また、操作部33は、表示部34の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部31に出力する。本実施の形態において、操作部33は、後述する画像解析処理における解析結果の表示態様を設定可能に構成されている。表示態様としては、例えば、a解析結果の表示対象領域をユーザが選択するか、予め定められた領域自動とするかb換気についての解析結果のみを表示するか、換気とともに血流についての解析結果を表示するか、c追加情報として、肺野内の各小領域の解析結果を併せて静止画上に一覧表示するか否か、d追加情報として、波形の解析結果の動画表示を行うか否か、d複数の特徴量の中から何れの特徴量を解析対象とするか、等を設定可能に構成されている。表示部34は、LCDやCRT等のモニタにより構成され、制御部31から入力される表示信号の指示に従って、操作部33からの入力指示やデータ等を表示する。通信部35は、LANアダプタやモデムやTA等を備え、通信ネットワークNTに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。診断支援システム100の動作次に、上記診断支援システム100における動作について説明する。撮影装置1、撮影用コンソール2の動作まず、撮影装置1、撮影用コンソール2による撮影動作について説明する。図3に、撮影用コンソール2の制御部21において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部21と記憶部22に記憶されている撮影制御処理プログラムとの協働により実行される。まず、撮影技師により撮影用コンソール2の操作部23が操作され、撮影対象被写体Mの患者情報患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等の入力が行われるステップS1。次いで、放射線照射条件が記憶部22から読み出されて放射線照射制御装置12に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部22から読み出されて読取制御装置14に設定されるステップS2。ここで、フレームレートパルスレートとしては、人間の心拍周期を考慮して7.5フレーム/秒以上とすることが好ましい。次いで、操作部23の操作による放射線照射の指示が待機される。撮影技師は、撮影装置1において患者のポジショニング等の撮影準備を行う。具体的には、被写体M患者の背丈に応じて、図示しないフットスイッチにより、放射線検出器131が装着された検出器保持部132の高さを調整する。また、被写体Mに体動補正用のX線非透過マーカを2箇所以上ここでは、マーカM1、マーカM2の2箇所貼付する。また、安静呼吸時の動態画像を得るため、患者に楽にするよう指示する。撮影装置1においては、撮影技師の操作により検出器保持部132の高さが調整されると、測距センサSE1により床~放射線検出器131中央までの距離が取得され、読取制御装置14に出力される。読取制御装置14においては、測距センサSE1の出力値が高さ情報として放射線照射制御装置12に出力される。放射線照射制御装置12においては、測距センサSE2から出力される床~放射線源111の焦点位置までの距離の値が読取制御装置14から出力された値と同じになるように図示しない駆動機構が駆動され、放射線源保持部112の高さが調整される。被写体Mのポジショニングが終了すると、撮影技師は、撮影用コンソール2の操作部23により放射線照射指示を入力する。操作部23により放射線照射指示が入力されるとステップS3;YES、放射線照射制御装置12及び読取制御装置14に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始されるステップS4。即ち、放射線照射制御装置12に設定されたパルス間隔で放射線源111により放射線が照射され、放射線検出器131によりフレーム画像が取得される。動態撮影開始から予め定められた時間が経過すると、制御部21により放射線照射制御装置12及び読取制御装置14に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。なお、動態撮影開始から撮影動作停止までの時間は、複数の呼吸サイクルの動態を十分に撮影可能な時間である。撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール2に入力され、各フレーム画像に対して補正処理が行われるステップS5。ステップS5の補正処理においては、オフセット補正処理、ゲイン補正処理、欠陥画素補正処理の3つの補正処理が行われる。まず最初に、取得された各フレーム画像に対してオフセット補正処理が行われ、取得された各フレーム画像に重畳された暗電流に起因するオフセット値が除去される。オフセット補正処理では、例えば、取得した各フレーム画像の各画素値濃度値。以下、信号値というから、予め記憶されたオフセット補正係数を減算する処理が行われる。ここで、オフセット補正係数は、予め放射線非照射時に取得した複数のフレーム画像を平均化した画像である。次いで、ゲイン補正処理が行われ、各フレーム画像の各画素に対応する各検出素子の個体差や読み出しアンプのゲインムラによって生じる画素毎のばらつきが除去される。ゲイン補正処理では、例えば、オフセット補正後の各フレーム画像に、予め記憶されたゲイン補正係数を乗算する処理が行われる。ここで、ゲイン補正係数は、放射線検出器131に一様に放射線を照射した時に取得した複数のオフセット補正済みフレーム画像を平均化した画像と、このときの放射線照射条件で期待される出力信号値の関係から、補正後の各画素の信号値が一様となるように予め算出され、記憶された係数である。次いで、欠陥画素補正処理が行われ、周囲の画素と比較して感度が非線形な画素や、感度がない欠落画素が除去される。欠陥画素補正処理では、例えば、予め記憶された欠陥画素位置情報マップに従って、欠陥画素位置情報マップに登録された各欠陥画素において、欠陥画素の信号値をその近傍の欠陥でない画素の信号値の平均値で置き換える処理が行われる。ここで、欠陥画素位置情報マップは、放射線検出器131に一様に放射線を照射した時に取得したオフセット補正、ゲイン補正済みのフレーム画像から、予め複数の欠陥画素が認識され、その欠陥画素の位置が登録されたマップである。上記オフセット補正係数及びゲイン補正係数、欠陥画素位置情報マップは、ビニングやダイナミックレンジ等の収集モードに応じて、予め、それぞれ最適な値が記憶されており、それぞれの収集モードにおいて対応する最適な値が読み出されるようになっている。次いで、補正処理後の各フレーム画像と、撮影順を示す番号と対応付けて記憶部22に記憶されるとともにステップS6、表示部24に表示されるステップS7。ここで、各フレーム画像を記憶する直前に、各フレーム画像の各画素の信号値を真数から対数に変換する対数変換処理を行ってから記憶しても良い。撮影技師は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された撮影OKか、再撮影が必要撮影NGか、を判断する。そして、操作部23を操作して、判断結果を入力する。尚、撮影により取得された各フレーム画像は、全撮影の終了後に纏めて入力するようにしても良い。操作部23の所定の操作により撮影OKを示す判断結果が入力されるとステップS8;YES、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別IDや、患者情報、検査対象部位、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号、撮影日時等の情報が付帯され例えば、DICOM形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ、通信部25を介して診断用コンソール3に送信されるステップS9。そして、本処理は終了する。一方、操作部23の所定の操作により撮影NGを示す判断結果が入力されるとステップS8;NO、記憶部22に記憶された一連のフレーム画像が削除されステップS10、本処理は終了する。尚、このケースに於いては、再撮影が実行されることとなる。診断用コンソール3の動作次に、診断用コンソール3における動作について説明する。診断用コンソール3においては、通信部35を介して撮影用コンソール2から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部31と記憶部32に記憶されている画像解析処理プログラムとの協働により図4に示す画像解析処理が実行される。画像解析処理においては、まず、前処理が行われるステップS11。図5に、ステップS11において実行される前処理のフローチャートを示す。前処理は、制御部31と記憶部32に記憶されているプログラムとの協働により実行される。前処理においては、まず、対数変換処理が行われ、動態画像の各フレーム画像の各画素の信号値が真数から対数に変換されるステップS101。尚、対数変換済の信号が放射線検出器131や撮影用コンソール2から出力される場合には、当該ステップは省略される。次いで、時間変化信号濃度補正処理トレンド補正処理が行われ、各フレーム画像の直接X線領域の信号値が同じ値となるように補正されるステップS102。ステップS102においては、まず、撮影用コンソール2から入力された一連のフレーム画像の中から任意の基準フレーム画像を選択し、以下の式1により各フレーム画像の補正値を算出する。式1各フレーム画像の補正値=各フレーム画像の直接X線領域の平均信号値-基準フレーム画像の直接X線領域の平均信号値次いで、各フレーム画像において、画素毎に、信号値から式1により算出された補正値が減算される。次いで、各フレーム画像に対し、グリッド目除去処理が行われるステップS103。グリッド目除去処理は、散乱放射線を除去するために被写体M患者と放射線検出器131の間に設けられた散乱線除去グリッドのグリッド配列に起因する縞模様を除去する処理である。グリッド目除去処理は、公知の技術を用いて行うことができる。例えば、各フレーム画像に離散的フーリエ変換等の周波数変換処理を施した後、ローパスフィルタ処理を行ってグリッド像の周波数を含む高周波数領域を除去し、逆フーリエ変換処理を施すことにより行うことができる石田隆行著医用画像処理入門3.4X線画像のグリッドによる縦縞影の除去参照。尚、散乱線除去グリッドが移動グリッドの場合には、当該ステップは省略しても良い。次いで、各フレーム画像に対し、低周波数ムラ補正処理が実行されるステップS104。ここで、記憶部32には、ムラ補正データが予め記憶されている。ムラ補正データは、撮影装置1において被写体なしでX線を照射することにより取得された撮影画像に基づいて作成された、各画素の信号値の補正値が記憶されたデータである。低周波数ムラ補正処理では、記憶部32からムラ補正データが読み出され、各フレーム画像の各画素の信号値からその画素の補正値が差し引かれることにより、ムラ補正が行われる。次いで、各フレーム画像に対し、体動補正処理が行われるステップS105。体動補正処理では、全フレーム画像の2箇所のX線非透過マーカM1、M2の線分が一致するように、各フレーム画像が回転、平行移動され、位置合わせが行われる。前処理が終了すると、図4に戻り、画像解析表示処理が実行されるステップS12。図6は、図4のステップS12において実行される画像解析表示処理を示すフローチャートである。画像解析表示処理は、制御部31と記憶部32に記憶されているプログラムとの協働により実行される。なお、第2の実施の形態との区別のため、第1の実施の形態における画像解析表示処理を画像解析表示処理Aとする。まず、各フレーム画像から肺野領域の抽出が行われるステップS201。肺野領域の抽出方法は何れの方法であってもよい。例えば、一連のフレーム画像中の任意のフレーム画像ここでは、撮影順が一番最初のフレーム画像とする。の各画素の信号値のヒストグラムから判別分析によって閾値を求め、各フレーム画像においてこの閾値より高信号の領域を肺野領域候補として1次抽出する。次いで、1次抽出された肺野領域候補の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出すれば肺野領域の境界を抽出することができる。抽出された肺野領域の情報は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、各フレーム画像において、横隔膜の位置の検出が行われるステップS202。横隔膜は、その上下運動によって肺の呼吸運動を促すものである。図7に、1つの呼吸サイクル深呼吸時において撮影された複数の時間位相TT=t0~t6のフレーム画像を示す。図7に示すように、呼吸サイクルは、呼気期と吸気期により構成される。呼気期は、横隔膜が上がることによって肺から空気が排出され、図7に示すように肺野の領域が小さくなる。最大呼気位では、横隔膜の位置が最も高い状態となる。吸気期は、横隔膜が下がることにより肺に空気が取り込まれ、図7に示すように胸郭中の肺野の領域が大きくなる。最大吸気位では、横隔膜の位置が最も下がった状態となる。安静呼吸時においては肺野の面積の変化は図7に示す深呼吸時より小さいが、同様の動きとなる。安静呼気位にて、横隔膜の位置が最も高い状態となり、安静吸気位にて、横隔膜の位置が最も低い状態となる。ここで、図7からもわかるように、肺尖の上下位置は呼吸運動の影響をほとんど受けず、その位置がほとんど変わらないため、肺尖と横隔膜の垂直方向の距離は、横隔膜の上下方向の位置を表しているといえる。よって、動態画像の各フレーム画像の肺尖と横隔膜の垂直方向の距離を横隔膜の位置を示す情報として取得することができる。例えば、ステップS202においては、各フレーム画像について以下の処理が行われる。左右それぞれの肺野領域図8のRから肺尖及び横隔膜の基準位置P1、P2が特定される。例えば、肺尖の基準位置P1を肺野領域Rの最上端の位置と予め定義しておき、肺野領域Rにおける垂直方向の最も上方にある位置を抽出することによって肺尖の基準位置P1を特定する。また、横隔膜の基準位置P2を横隔膜のカーブC図8に点線で示すの垂直方向の平均位置と予め定義しておき、肺野領域Rから横隔膜のカーブCを抽出し、その垂直方向の平均位置を求め、求めた位置を横隔膜の基準位置P2として特定する。そして、特定された肺尖の基準位置P1と横隔膜の基準位置P2の垂直方向の位置Y座標の間の距離Dを算出する。算出された距離Dが横隔膜の位置を示す情報として取得され、制御部31のRAMに記憶される。次いで、胸郭の幅の算出が行われるステップS203。胸郭は、上部胸郭第2~第6肋骨上肋骨と下部胸郭第7~第10肋骨下肋骨により構成される。図9に示すように、上部胸郭は、吸気期に肋骨と胸骨を上方に引き上げ、胸郭の前後径を増す動きをする。下部胸郭は、吸気期に肋骨を外上方に引き上げ、胸郭の左右系を増す動きをする。呼気期は、これと逆の動きをする。ステップS203においては、各フレーム画像の上部胸郭と下部胸郭のそれぞれの幅を算出する。ステップS203における胸郭の幅の算出方法としては、例えば、肺尖から所定の高さにおける左右肺野領域の外側端の距離を、各フレーム画像における胸郭の幅上部胸郭の幅、下部胸郭の幅として算出する。肺尖からの所定の高さとしては、例えば、まず、安静吸気位もしくは安静呼気位のフレーム画像に対して、胸郭の幅の最大値を算出し、この最大値の関数として予め記憶部32に記憶された、上肋骨、下肋骨のそれぞれの肺尖からの距離を、算出された最大値をもとに記憶部から読み出し、読み出した肺尖からの距離に対して、胸郭の幅を算出しても良い。また、上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離は、性別、年齢、身長、体重等の患者情報にも依存するので、患者情報と、上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離とを対応付けて予め記憶部にテーブルとして記憶しておき、患者情報をもとに記憶部32から上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離を読み出し、読み出した肺尖からの距離に対して、胸郭の幅を算出しても良い。また、肋骨を認識し、所定の肋骨の位置における胸郭の幅を算出することとしても良い。所定の肋骨を認識する方法としては、例えば、以下の公知文献に記載の手法により、安静吸気位もしくは安静呼気位のフレーム画像に対して、まずRobinsonオペレータ等のエッジ抽出フィルタを用いてエッジ画像を生成し、次にエッジ画像から円弧形状を検出するハフ変換などを用いて肋骨らしい円弧形状線成分を見つけることで肋骨形状を抽出し、この抽出した肋骨を上から数えていくことにより、所定の肋骨を認識することができる。ハフ変換および線形状性を利用した胸部X線像の主要陰影の辺縁抽出電子情報通信学会論文誌DIIVolJ77DIINo7pp13751381。算出された胸郭の幅の情報は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、記憶部32に記憶されている表示態様の設定情報が読み出され、解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択することが設定されているか又は予め定められた領域とすることが設定されているかが判断されるステップS204。表示対象領域をユーザが選択することが設定されていると判断されるとステップS204;YES、処理はステップS205に移行する。表示対象領域を予め定められた領域とすることが設定されていると判断されるとステップS204;NO、処理はステップS210に移行する。ステップS205においては、各フレーム画像の肺野領域が複数の小領域に分割され、各フレーム画像の小領域が互いに対応付けられるステップS205。各フレーム画像間における小領域の位置の対応関係は、制御部31のRAMに記憶される。ここで、図7に示すように、呼吸運動によって肺野領域の各部分の位置は時間とともに変化する。すなわち、各フレーム画像間で肺野の同一部分を示す画素の位置はずれることになる。しかし、安静呼吸時に撮影された画像においては、図7に示す深呼吸時と比べて肺野の動きは小さく、後述する解析結果に大きな誤差を生じるほど肺野の同一部分に対する位置ズレはおきない。図11の画像D1は、安静呼気位安静呼吸時において横隔膜の位置が最も高くなったタイミングのフレーム画像である。図11の画像D2は、安静吸気位安静呼吸時において横隔膜の位置が最も低くなったタイミングのフレーム画像である。即ち、図11の画像D1とD2とは、呼吸1サイクルにおいて最も形状の差の大きいタイミングで撮影された画像である。しかし、図11の画像D1、D2間においては、最も位置ずれの大きい肺野領域の下部領域においても位置ずれはわずかであることがわかる画像D2のA11は画像D1のA1と同じ画素位置を示し、画像D2のA2は画像D1のA1と肺野における同一部分を描画した領域を示している。そこで、ステップS205における具体的な処理としては、まず、一連のフレーム画像の中から一のフレーム画像を基準画像として設定する。次いで、基準画像の抽出された肺野領域を複数の小領域例えば、0.2~4cmの矩形領域に分割する図10参照。次いで、他のフレーム画像の肺野領域を基準画像の各小領域と同じ画素位置の小領域放射線検出部131の同じ撮像素子から出力される信号値の領域に分割する。次いで、各フレーム画像間の同じ画素位置の各小領域を互いに対応付ける。この処理では、フレーム画像の小領域への分割及び対応付けを高速に行うことが可能となる。基準画像としては、安静呼気位のフレーム画像とすることが好ましい。安静呼気位では、安静呼吸時において横隔膜の位置が最も高くなる、即ち、肺野領域の面積が最も小さくなるので、基準画像の小領域を他のフレーム画像に対応付けたときに、小領域が他のフレーム画像の肺野外の領域に対応付けられることがないためである。安静呼気位の画像は、一連のフレーム画像の中から横隔膜の位置が最も高い位置にある画像を抽出することで取得することができる。上記実施例は、一連のフレーム画像のうちの一つのフレーム画像を基準画像と設定し、当該基準画像を用いて抽出された肺野領域に対応する放射線検出器131の画素群が、他のフレーム画像に於いても、肺野領域に係る放射線検出器131の画素群と見做し、放射線検出器131の画素単位に以後の演算処理を行う、いわゆる見做し方式である。これに対し、処理時間を要するものの解析精度をより高める方式として、いわゆるローカルマッチング処理及びワーピング処理を用い、一連のフレーム画像にわたる実際の肺野領域の精確な対応付けをはかることも可能である。撮影された動態画像が深呼吸時の画像である場合は、図12に示すように、肺野の同一の部分を示す画素位置が大幅にずれる。ここで、図12の画像D3は、深呼吸時の最大呼気位のフレーム画像であり、図12の画像D4は、深呼吸時の最大吸気位のフレーム画像である画像D4のA31は画像D3のA3と同じ画素位置を示し、画像D4のA4は画像D3のA3と肺野における同一部分を描画した領域を示している。そのため、安静呼吸時と同様に各フレーム画像における、基準画像の各小領域と同じ画素位置の領域をその小領域に対応する領域としてしまうと、後述する解析結果に位置ずれの信号値変化に起因する大きな誤差を生じ、診断に利用し得ないものとなる。そこで、このような場合においても、各フレーム画像間の対応点を抽出する対応点抽出処理ローカルマッチング処理及び非線形歪変換処理ワーピング処理を行って、肺野領域の同一部分が描画された領域を各フレーム画像間で対応付けることが好ましい。ローカルマッチング処理では、まず、撮影順が1番最初のフレーム画像から抽出した肺野領域を、例えば、例えば、0.2~4cm角の矩形からなる小領域に分割する。次いで、撮影順が1番のフレーム画像をF1、これと隣接するフレーム画像撮影順が隣接するフレーム画像即ち、時間的に隣接するフレーム画像。以下同様。をF2とし、F2に、F1の各小領域の探索領域を設定する。ここで、F2の探索領域は、F1における各小領域における中心点の座標をx,yとすると、同一の中心点x,yをもち、F1の小領域よりも縦横の幅が大きくなるように設定する例えば、1.5倍。そして、F1の各領域毎に、F2の探索範囲で最もマッチング度合いが高くなる領域を求めることで、F1の各小領域に対するF2上での対応位置を算出する。マッチング度合いとしては、最小二乗法や相互相関係数を指標に用いる。そして、F2の肺野領域をF1の各小領域の対応位置で分割する。次いで、F2を、新たにF1とみなし、撮影順がF2の次のフレーム画像を新たなF2とみなして、F1の各小領域におけるF2の対応位置を算出する。以上の処理を繰り返すことで、各フレーム画像の各小領域が隣接するフレーム画像のどの位置に対応するかが求まる。求めた処理結果は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、ワーピング処理が行われる。具体的には、撮影順が1番のフレーム画像をF1、これと撮影順が隣接する時間的に隣接するフレーム画像をF2とし、上記ローカルマッチング処理で算出された隣接するフレーム画像間の各小領域の対応位置に基づいて、各小領域毎にF1からF2へのシフトベクトルを算出する。次いで、算出されたシフトベクトルを多項式でフィッティングして、この多項式を用いて各小領域における各画素のシフトベクトルを算出する。そして、算出された各画素のシフトベクトルに基づいて、ワーピング処理を行い、F2の各小領域内の各画素の位置をF1のフレーム画像の対応する画素の位置にシフトする。次いで、ワーピング処理されたF2を、新たにF1とみなし、撮影順がF2の次のフレーム画像を新たなF2とみなして、上記処理を行う。以上の処理を撮影順の早い隣接フレーム画像間から順次繰り返すことで、全てのフレーム画像の各小領域の位置を撮影順が1のフレーム画像ローカルマッチング及びワーピング処理における基準画像に略一致させることが可能となる。各フレーム画像間における小領域の位置の対応関係は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、各フレーム画像において、各小領域内の画素の平均信号値が算出されるステップS206。平均化された画素信号値は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、横隔膜の位置、胸郭の幅、各小領域の平均信号値のそれぞれについて、時間変化を示す波形が作成されるステップS207。具体的には、横軸を撮影開始からの経過時間、縦軸を各値横隔膜の位置を示す値、胸郭の幅の値、又は画素の平均信号値とした座標平面を作成し、各フレーム画像の撮影開始からの経過時間及び算出された各値の点がプロットされることにより、各値の時間変化を示す波形が取得される。更に、各小領域の平均信号値の時間変化を時間方向のローパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.5Hzでフィルタリングすることで、換気量を示す信号値の時間変化換気量の時間変化を示す波形を取得することができる。また、各小領域の平均信号値の時間変化を時間方向のハイパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.7Hzでフィルタリングすることで、血流量を示す信号値の時間変化血流量の時間変化を示す波形を取得することができる。横隔膜の位置、胸郭の幅の時間変化は、肺野全体の動きを示す特徴量である。各小領域の平均信号値の時間変化をローパスフィルタ処理したものは、各小領域毎の動き換気を示す特徴量である。各小領域の平均信号値の時間変化をハイパスフィルタ処理したものは、各小領域毎の動き血流を示す特徴量である。そして、取得された波形が解析され、肺野全体の動き、及び各小領域の動きを示す特徴量時間変化以外の特徴量が更に算出されるステップS208。各小領域について算出される特徴量は、操作部33を介してユーザにより予め選択された特徴量が算出される。即ち、表示態様の設定情報に基づいて算出される。例えば、以下の1~5のうち、ユーザにより選択された特徴量が算出される。なお、呼吸1サイクルは、ここでは縦軸の値が極小値となるタイミングから次の極小値となるタイミングまでをさす。吸気期吸気時は、縦軸の値が極小から次に極大になるまでの期間をさす。呼気期呼気時は、縦軸の値が極大から次に極小になるまでの期間をさす。波形に複数の呼吸サイクルが含まれている場合は、何れか一つについての特徴量を算出してもよいし、複数サイクルのそれぞれにおいて特徴量を算出して平均化してもよい。ここで、図13は、一人の患者に正常系及び異常系が混在すると想定される場合に於ける各波形を模式的に示している。図13のAは、ある肺野領域における正常部分の小領域の換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の一例である。図13のBは、拘束性部分の小領域の換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の一例である。図13のCは、閉塞性部分の小領域の換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の一例である。図13のDは、横隔膜位置の時間変化を示す波形の一例である。1換気量の振幅換気量の振幅図13のA~CにAnで示すは、各小領域の換気量を示す指標である。換気量の振幅は、各小領域の上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおける最大信号値-最小信号値を算出することにより求めることができる。各小領域の換気量の振幅を算出することによって、局所的に換気機能が低下し、換気量が小さい換気が十分に行われていない部分を特定することが可能となる。例えば、図13のB、Cに示す波形を有する小領域のように、換気量の振幅が予め定められた閾値より小さい小領域は、局所的に換気機能が低下していると判断することができる。また、肺野全体において、各小領域の換気量の振幅のばらつきが大きい場合、局所的な換気機能低下部分が散在していると考えられる。この場合、例えば、ブラ、気腫化、気胸、無気肺、肺炎、肺水腫等の局所的換気障害の疑いがあると判断することができる。一方、肺野全体において、各小領域の換気量の振幅のばらつきが小さい場合であって、全体的に換気量の振幅が小さい場合には、一様に換気機能が低下していると考えることができる。この場合、間質性肺炎等の拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。2吸気時間に対する呼気時間の延長度合い吸気時間に対する呼気時間の延長度合い図13のCのt1/t2は、各小領域の呼気時の動きを示す指標である。吸気時間に対する呼気時間の延長度合いは、呼気時間/吸気時間によって算出することができる。呼気時間は、上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおいて信号値が最大値となった時点から最小値となった時点までの時間t2を算出することにより求めることができる。吸気時間は、上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおいて信号値が最小値となった時点から最大値となった時点までの時間t1を算出することにより求めることができる。または、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いは、吸気の最大微分値/呼気の最大微分値によっても算出することができる。吸気、呼気の最大微分値は、呼吸1サイクルにおいて、隣接するフレーム画像間撮影順が時間的に隣接するフレーム画像間。以下同様の対応する小領域毎に換気量を示す信号値の差分値を求め、吸気期、呼気期のそれぞれにおいてフレーム間差分値の絶対値が最大となる値を求めることにより得られる。閉塞性肺疾患では、特に呼気における末梢気道抵抗粘性抵抗が増加し、吸気時間に対して呼気時間が増大する。そのため、肺野全体的に、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いの値が大きくなる。一方、肺野全体において、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いのばらつきが大きい場合は、混合性肺疾患の疑いがあると考えられる。3吸気開始遅延時間吸気開始遅延時間図13のA~CにTで示すは、小領域毎の肺の硬さを示す指標である。吸気開始遅延時間は、次のように求めることができる。まず、横隔膜の位置肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形から、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となる安静呼気位のタイミング時刻を取得する。次いで、上記各小領域の換気量を示す信号値の時間変化を示す波形において、上記取得したタイミングと略同タイミングに得られる極小値を基準として、信号値とその基準との差分が予め定められた閾値th以上となったタイミング時刻を取得する。そして、上記取得した2つのタイミング間の時間を、吸気開始遅延時間Tとして算出する。閾値thは、小領域での平均信号値に対するノイズレベルをもとに一意に定められた信号値であり、ノイズによる信号変化が吸気開始時間と誤認識されない程度の大きさをもった信号値である。この閾値thは、信号値ではなく微分値傾きで定義してもよい。このとき、各小領域に対して、撮影順が隣接するフレーム画像間でのフレーム間差分値を微分値として算出し、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となるタイミングから対象とする小領域の平均信号値の微分値がこの閾値を超えたタイミングまでの時間を吸気遅延時間として算出する。肺が硬いと、吸気遅延時間Tが増大するので、吸気の開始の遅延時間Tを求めることによって弾性抵抗が増加し、局所的に肺が硬くなっている部分を特定することができる。吸気開始遅延時間が全体的に大きいと、間質性肺炎などの拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。吸気開始遅延時間が全体的に小さいと、肺が柔らかくなる閉塞性肺疾患の疑いがあると判断することができる。なお、呼気遅延算出時間を算出することとしてもよい。4吸気気流速度吸気気流速度は、各小領域の肺のやわらかさ肺コンプライアンスを示す指標である。吸気気流速度は、各小領域の上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形から吸気時の微分値の代表値を算出することにより求めることができる。具体的には、各小領域において、隣接するフレーム画像間の差分値を求め、吸気時における差分値の代表値を吸気気流速度として算出する。代表値としては、吸気時の微分値の最大値、又は、吸気時の微分値の平均値とすることができる。または、吸気開始直後の気流速度に焦点をあてて、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となる安静呼気位のタイミングから所定時間経過後の微分値を吸気気流速度としてもよい。肺が硬いと吸気時の気流速度が低下するので、吸気時の気流速度を求めることによって、弾性抵抗が増加し局所的に肺が硬くなっている部分を特定することができる。吸気時の気流速度が小さい部分は肺が硬い拘束性部分である。吸気時の気流速度が大きい部分は、肺がやわらかい閉塞性部分である。全体的に吸気時気流速度が小さいと、拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。全体的に吸気時気流速度が大きいと、閉塞性肺疾患の疑いがあると判断することができる。5血流の振幅血流の振幅は、各小領域の血流量を示す指標である。血流量の振幅は、各小領域の上記血流量を示す信号値の時間変化を示す波形の、心拍1サイクルにおける最大信号値-最小信号値を算出することにより求めることができる。各小領域の血流量の振幅を算出することによって、肺血流量が小さい部分を特定することが可能となる。肺野全体の特徴量としては、以下の6~8が算出される。6肋骨位置上肋骨、下肋骨横隔膜位置の移動量肋骨位置横隔膜位置の移動量は、胸式呼吸の度合い、胸郭の動きの制限度合いを示す指標である。上肋骨の移動量は、胸郭の幅の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける上肋骨の幅の最大値及び最小値を取得し、最大値-最小値差分を算出することにより求めることができる。同様に、下肋骨の移動量は、胸郭の幅の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける下肋骨の幅の最大値及び最小値を取得し、最大値-最小値差分を算出することにより求めることができる。横隔膜の移動量は、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける最大距離と最小距離を取得し、最大距離-最小距離を算出することにより求めることができる。上肋骨の移動量/横隔膜の移動量が大きい場合、即ち、横隔膜位置の移動量が少なく、上部胸式呼吸が優位である場合、横隔膜を使わずに呼吸をしている、即ち、重症な慢性換気障害の疑いがあると判断することができる。下肋骨の移動量が少ない場合には、慢性閉塞性肺疾患COPDの疑いがあると判断することができる。7呼吸数呼吸周期は、換気障害があるか否かを示す指標である。呼吸周期は、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形から呼吸周期を求め、呼吸周期の逆数から単位時間当たりの呼吸数を算出することができる。具体的には、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形における極小値から次の極小値までの時間間隔を呼吸周期として算出することができる。または、肺野全体の信号値を平均化し、肺野全体の信号値の時間変化を示す波形を求め、求めた波形における極小値から次の極小値までの時間間隔を呼吸周期として算出することができる。呼吸運動が正常であれば、呼吸数は15回前後12~18回/分である。この範囲を超えている場合、換気障害があると判断することができる。8鎖骨の移動量鎖骨の移動量は、呼吸補助筋の動きを示す指標である。鎖骨の移動量は、各フレーム画像から鎖骨領域を認識し、認識した鎖骨領域に基準点を設定し、その基準点の位置を追跡することで、鎖骨の移動量を算出することができる。鎖骨領域の認識は、例えば、まず、各フレーム画像に対して、Robinsonオペレータ等のエッジ抽出フィルタを用いてエッジ画像を生成し、エッジ画像から円弧形状を検出するハフ変換などを用いて肋骨らしい円弧形状線をみつけて肋骨形状を検出する。また、直線を検出するハフ変換などを用いて鎖骨らしい直線部分を見つけて鎖骨形状を検出する。この検出した鎖骨形状をもとに鎖骨領域を特定するハフ変換および線形状性を利用した胸部X線像の主要陰影の辺縁抽出電子情報通信学会論文誌DIIVolJ77DIINo7pp13751381参照。同様に、肩の移動量についても、呼吸補助筋の動きを示す指標として用いることができる。横隔膜の運動が十分でない場合、呼吸補助筋を使ってその動きを補おうとする。呼吸補助筋を使った呼吸の場合、鎖骨位置、肩位置の移動量が大きくなる。したがって、安静呼吸時に鎖骨位置、肩位置の移動量が大きい場合、呼吸補助筋を使って安静呼吸をしていると判断でき、重症な慢性換気障害の疑いがある判断することができる。特徴量の算出が終了すると、設定されている表示態様に基づいて、波形及び波形の解析結果が表示部34の画面上に表示されるステップS209。図14に、換気の解析結果の表示標準が設定されている場合にステップS209において表示部34に表示される表示画面341の一例を示す。ステップS209においては、まず、撮影された複数のフレーム画像のうちの一つのフレーム画像基準画像341aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形341bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形341cと、が表示される。横隔膜位置の時間変化を示す波形341b及び胸郭の幅の時間変化を示す波形341cを観察することにより、ユーザである医師は、例えば、胸式呼吸の度合い、胸郭の動きの制限度合いを把握し、肺野全体にわたる換気障害があるか否かを判定することができる。表示画面341において、基準画像341aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された領域における換気量を示す信号値の時間変化を示す波形341d、及び予め設定された特徴量の数値341eが表示される。なお、図14におけるXXは、何らかの数値が入っていることを示す図16、図17、図18についても同様。波形341d、特徴量の数値341eは、選択された領域についてのみ表示してもよいし、図14に示すように、選択された領域及びその領域と体軸対称の領域右が選択されたら左、左が選択されたら右の双方について表示してもよい。選択された領域についての波形341dを観察することにより、医師は局所的な換気機能の低下等があるか否かを把握することができる。また、この波形341dから算出された特徴量の数値341eを確認することで、波形から判定した換気障害についての確認を行うことが可能となる。また、選択された領域の波形を左右対称の領域の波形と比較して診断を行うことが可能となる。なお、医師による波形観察での換気障害の判定を容易にするために、記憶部32に正常な換気量の変化を示す波形正常例を予め記憶しておき、図15Aに示すように、正常例の波形を波形341dに並列表示させてもよい。また、正常例の波形との比較を行いやすくするために、図15Bに示すように正常例の波形の周期を患者の波形の周期に一致するよう時間軸方向に伸縮させて表示してもよい図16、図17、図18、図19、図21についても同様。また、上記の正常例の波形の代わりに、同一患者が過去に撮影した画像における、同じ領域に対する信号値の時間変化の波形を表示してもよい。図16に、換気と血流の解析結果の表示標準が設定されている場合にステップS209において表示部34に表示される表示画面342の一例を示す。ステップS209においては、まず、撮影されたフレーム画像基準画像342aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形342bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形342cと、が表示される。基準画像342aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された領域についての、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形342d、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形342e、及び予め設定された特徴量の数値342fが表示される。表示画面342は、上記表示画面341に血流量の信号値の時間変化を示す波形342e及びその特徴量が追加されたものであるので、上記表示画面341と同様の効果を奏することができる。更に、換気と血流の情報を同時に表示するので、医師が肺の病態をより精度良く把握することが可能となる。例えば、COPDでは気腫化が進行した部分やブラなどの局所的な換気異常部分にて、局所的な血流の変化のほうがより顕著に現れる場合もある。このような場合においても異常を見落とすことなく診断を行うことができる。また、血流のみに異常が現れる病変についても把握することが可能となる。例えば、血流が小さく換気が正常な場合は肺塞栓症の可能性あり、といった診断も可能となる。図17に、追加情報として肺野内の各小領域の解析結果の静止画上への一覧表示が設定されている場合に、ステップS209において表示部34に表示される表示画面343の一例を示す。ステップS209においては、まず、撮影されたフレーム画像基準画像343aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形343bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形343cと、各小領域についての換気量換気量及び血流量の波形の解析結果を示す静止画343d~343hが表示される。図17においては、波形の解析結果として、換気量、呼気時間の延長度合、吸気開始遅延時間、吸気時気流速度、血流量の特徴量の静止画表示が設定されている場合の表示の一例を示している。静止画343d~343hには、それぞれ各小領域の呼吸1サイクル毎の特徴量項目に示す特徴量の値を複数周期に渡って算出したものを平均化し、平均化された数値を予め記憶部32に記憶されている特徴量と表示時のパラメータ値との変換テーブルに基づいた表示用パラメータ値に変換し、変換したパラメータ値、例えば、色で各小領域を色づけした画像を上記基準画像にオーバーレイした静止画像が表示される。静止画343d~343hを表示することにより、医師は、各小領域毎の特徴量の値の大小の全体像を色により把握することができる。そして、例えば、換気の少ない箇所、血流の少ない箇所、呼気時間の遅延度合いの大きい箇所等、局所的な異常のある小領域を特定することができる。基準画像343aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された小領域についての、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形343i、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形343j、及び特徴量の数値343kが表示される。医師は、上述の静止画343d~343hを観察し、局所的に異常のある小領域が発見された場合、その小領域を基準画像343aにおいて選択することで、局所的に異常のある小領域の波形や特徴量の数値を確認することが可能となる。図18に、追加情報として波形の解析結果の動画表示が設定されている場合に、ステップS209において表示部34に表示される表示画面344の一例を示す。ステップS209においては、まず、撮影されたフレーム画像動画像344aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形344bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形344cと、換気量を示す信号値の波形の解析結果を示す動画344dと、血流量を示す信号値の波形の解析結果を示す動画344eと、動画再生経過時間を示すインジケータ344fと、動画の再生、コマ送り、一時停止、停止等を指示するための操作ボタン344gと、が表示される。動画344d、344eとしては、隣接するフレーム画像間の対応する小領域毎に換気量血流量を示す信号値の差分値を求め、求めたフレーム間差分値を予め記憶部32に記憶されている特徴量の大きさと色との変換テーブルに基づいて対応する色に変換し、変換した色で各小領域を色づけした画像を、原画像動画にオーバーレイして表示する。この表示により、呼吸サイクルと換気量及び血流量の関係呼吸サイクルにおける換気及び血流の変化を医師が観察することが可能となる。その結果、医師は生理学的挙動をもとに、病態異常か否か、重症度を把握することが可能となる。動画像344aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された小領域についての、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形344h、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形344i、及び特徴量の数値344jが表示される。医師は、上述の動画像344b、344c等を観察し、異常と思われる挙動をする領域が発見された場合、その小領域を動画像344aにおいて選択することで、局所的に異常な挙動の見られる小領域の波形や特徴量の数値を確認し、診断の参考にすることが可能となる。一方、ステップS204において、表示対象領域を予め定められた領域とすることが設定されていると判断されるとステップS204;NO、各フレーム画像の左右の肺野領域のそれぞれが上肺野、中肺野、下肺野の3つの小領域に分割されるステップS210。例えば、まず、基準画像の肺尖から横隔膜までの垂直方向の距離に基づいて、基準画像の肺野が3つの小領域に分割される。次いで、各フレーム画像において、基準画像における各領域の境界と同じ位置に境界が設定され、領域分割が行われる。次いで、各フレーム画像において、各小領域内の画素の平均信号値が算出されるステップS211。平均信号値は、制御部31のRAMに記憶される。次いで、横隔膜の位置、胸郭の幅、左右の上肺野、中肺野、下肺野の平均信号値、のそれぞれについて、時間変化を示す波形が作成されるステップS212。具体的には、横軸を撮影開始からの経過時間、縦軸をそれぞれの値横隔膜の位置、胸郭の幅、画素の平均信号値とした座標平面を作成し、各フレーム画像の撮影開始からの経過時間及び算出された各値の点をプロットすることにより、各値の時間変化を示す波形を取得する。更に、上肺野、中肺野、下肺野のそれぞれの平均信号値の時間変化を時間方向のローパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.5Hzでフィルタリングすることで、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形を取得する。次いで、上記作成された波形を表示する表示画面が表示部34に表示されるステップS213。図19に、ステップS213において表示部34に表示される表示画面345の一例を示す。図19に示すように、表示画面345には、上肺野、中肺野、下肺野の各領域の位置を示すフレーム画像基準画像345aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形345bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形345cと、上肺野、中肺野、下肺野のそれぞれの換気量を示す信号値の時間変化を示す波形345d~345fと、が表示される。波形345d~345fについては、それぞれ左右の肺野の波形が同じ座標空間上に表示される。横隔膜位置の時間変化を示す波形345b及び胸郭の幅の時間変化を示す波形345cを観察することにより、医師は胸式呼吸の度合い、胸郭の動きの制限度合いを把握し、例えば、胸式呼吸優位、COPD等の肺野全体にわたる換気障害があるか否かを診断することができる。また、左右の上肺野、中肺野、下肺野のそれぞれについて、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形345d~345fを観察することにより、局所的な換気機能の低下等があるか否かを把握することができる。なお、上肺野、中肺野、下肺野の各領域についての換気量を示す信号値の時間変化を示す波形とともに、片肺全体の平均信号値の時間変化を示す波形を表示することとしてもよい。これにより、医師が片肺全体の換気機能と、各領域の換気機能とを比較観察することができる。また、血流量を示す信号値の時間変化を算出し、この波形も併せて表示することとしてもよい。以上、画像解析表示処理について説明したが、各小領域の特徴量の値の分布や平均値から、自動的に被写体Mの肺全体としての病態を判定し、その結果を上記表示画面341~345に併せて表示することとしてもよい。例えば、肺野内小領域から取得された振幅の分散を算出し、分散が所定閾値より大きい場合、局所的な換気機能の低下部分が散在していると判定する。また、肺野内小領域から取得された振幅の平均値を算出し、算出した平均値が所定閾値より小さい場合、間質性肺炎等の拘束性肺疾患であると判定する。また、肺野内小領域の吸気遅延時間の平均値が所定閾値より大きい場合、間質性肺炎等の拘束性疾患であると判定する。肺野内小領域の吸気気流速度の平均値が所定閾値より小さい場合、間質性肺炎等の拘束性疾患であると判定する。上記の各所定の閾値は、上記の各所定閾値は、性別、年齢、身長、体重に依存するため、性別、年齢、身長、体重に応じた閾値を予めテーブルとして記憶部32に記憶しておき、図2のステップS1で入力された患者情報をもとに、対応する閾値を読み出し、病態判定に用いる。第2の実施の形態次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態においては、図4のステップS12で実行される画像解析表示処理の内容が第1の実施の形態と異なるので、以下、第2の実施の形態における画像解析表示処理画像解析表示処理Bについて説明する。図20は、図4のステップS12において制御部31により実行される画像解析表示処理Bのフローチャートである。画像解析表示処理Bは、制御部31と記憶部32に記憶されているプログラムとの協働により実行される。まず、各フレーム画像から肺野領域の抽出ステップS301、横隔膜の位置の検出ステップS302、胸郭の幅の算出が行われるステップS303。ステップS301~ステップS303の処理は、図6のステップS201~ステップS203で説明したものと同様であるので説明を援用する。次いで、各フレーム画像の肺野領域が複数の小領域に分割されるステップS304。ステップS304の処理は、ステップS206で説明したものと同様であるので説明を援用する。次いで、各フレーム画像において、各小領域内の画素の平均信号値が算出されるステップS305。次いで、横隔膜の位置、胸郭の幅、各小領域の平均信号値のそれぞれについて、時間変化を示す波形が作成されるステップS306。具体的には、横軸を撮影開始からの経過時間、縦軸をそれぞれの値横隔膜の位置、胸郭の幅、画素の平均信号値とした座標平面を作成し、各フレーム画像の撮影開始からの経過時間及び算出された値の点がプロットされることにより、各値の時間変化を示す波形が取得される。更に、各小領域の平均信号値の時間変化を時間方向のローパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.5Hzでフィルタリングすることで、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形を取得することができる。次いで、取得された波形が解析され、各小領域の動きを示す特徴量が算出されるステップS307。各小領域について算出される特徴量としては、ここでは、第1の実施の形態において説明した換気量の振幅、呼気時間の延長度合い、吸気開始遅延時間が算出される。次いで、ステップS307で算出された特徴量に基づいて、各小領域が異常の可能性があるか否かが判断されるステップS308。例えば、各小領域の換気量の振幅、呼気時間の延長度合い、吸気開始遅延時間の何れかの値が、1体軸対象の領域左右対称領域で乖離が大きい差分が予め定められた閾値以上である場合、若しくは2予め定められた閾値以上を越えた又は下回った場合に、その小領域は異常の可能性があると判断される。そして、表示部34に、異常の可能性の判定結果が表示されるステップS309。図21に、ステップS309において表示される表示画面346の一例を示す。図21に示すように、表示画面346には、異常の可能性があると判定された小領域を色付きの枠等で囲ったアノテーションが表示された基準画像346aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形346bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形346cと、異常と判断された小領域における換気量を示す信号値の時間変化を示す波形346d、346fと、が表示される。なお、図21においては、異常の可能性があると判定された小領域が2つ検出された場合を例としているが、異常の可能性があると判定された各小領域の数に応じた波形が表示される。このように、異常の可能性がある領域を自動的に判定し、その領域の位置及び換気量を示す信号値の時間変化を示す波形を表示するので、医師は、効率よく、異常の可能性がある領域の波形を確認することができる。同時に、医師の疾患の見落としを低減することが可能となる。なお、波形は換気量を示す信号値の時間変化の波形だけでなく、血流量を示す信号値の時間変化の波形図21の波形346e、波形346gを併せて表示することとしてもよい。この場合、ステップS306においては、各小領域の信号値の時間変化を時間方向のローパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.5Hzでフィルタリングするとともに、ハイパスフィルタ例えば、カットオフ周波数0.7Hzでフィルタリングすることで、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形を取得する。ステップS307においては、換気量の振幅、呼気時間の延長度合い、吸気開始遅延時間及び血流の振幅が算出される。ステップS308においては、各小領域の換気量の振幅、呼気時間の延長度合い、吸気開始遅延時間、血流の振幅の何れかの値が、1体軸対象の領域左右対称領域で乖離が大きい差分が予め定められた閾値以上である場合、若しくは2予め定められた閾値以上を越えた又は下回った場合に、その小領域は異常の可能性があると判断される。そして、ステップS309においては、図21に示すように、異常の可能性があると判定された領域の換気量を示す波形とともに、血流量を示す信号値の波形を併せて表示する。このように、換気と血流の情報を同時に表示することで、医師が肺の病態をより精度良く把握することが可能となる。例えば、COPDでは気腫化が進行した部分やブラなどの局所的な換気異常部分にて、局所的な血流の変化のほうがより顕著に現れる場合もある。このような場合においても異常を見落とすことなく診断を行うことができる。また、血流のみに異常が現れる病変についても把握することが可能となる。例えば、血流が小さく換気が正常な場合は肺塞栓症の可能性あり、といった診断も可能となる。また、算出した各特徴量を複合的に判断して異常の可能性があると判断した領域異常領域の病態症例名を推定し、推定される病態を表示画面346等に併せて表示することとしてもよい。また、病態と色との対応関係を予め記憶部32に記憶しておき、推定された病態に対応する色で基準画像346a上の異常領域を表示することとしてもよい。このようにすれば、医師に病態についてのより詳しい診断支援情報を提供することが可能となる。病態の推定は、例えば、上記ステップS307で算出された特徴量のそれぞれが予め定められた閾値を越えたか否かに基づいて、各特徴量を大、中、小、に分類し、各特徴量の分類の組み合わせに基づいて推定することができる。以下の例1~例2に、病態の推定基準の例を示す。例1換気量振幅:小、呼気時間の延長度合い:小、吸気開始遅延時間:大吸気時気流速度:小、血流量:小→拘束性部分例2換気量振幅:小、呼気時間の延長度合い:大、吸気開始遅延時間:小吸気時気流速度:大、血流量:小→閉塞性部分各小領域に対して異常判定を行う際の各特徴量の閾値としては、例えば、正常値をもとに算出した値を用いる。各小領域における振幅、遅延時間、気流速度、血流量は、正常な場合、肺底から上肺野に向かってトレンドがあり、上肺野ほど、振幅は小さく、遅延時間は大きく、気流速度は小さく、血流量は小さくなる。そこで、上記各特徴量に対して、肺底からの垂直位置trに応じた各特徴量の正常値を予め記憶しておく。また、ここでの正常値は、肺底からの垂直位置が略同じ複数の小領域の特徴量を水平方向に平均化した、平均値に対する正常値とする。さらに、各特徴量は、性別、年齢、身長、体重に依存するため、性別、年齢、身長、体重に応じて、肺底からの垂直位置に対する各特徴量の正常値を、予めテーブルとして記憶部32に記憶しておく。そして、図2のステップS1で入力された患者情報と、対象とする小領域の肺底からの垂直位置をもとに、対応する正常値を読み出し、例えば、対応する正常値±20の値を、異常判定の閾値として用いる。この性別、年齢、身長、体重に応じた正常値は、例えば、性別、年齢、身長、体重が異なる各グループに対して、複数の健常者のデータから、肺底からの垂直位置に対する各特徴量の平均値を算出し、この平均値を正常値として用いることができる。以上説明したように、本発明に係る診断支援システム100によれば、診断用コンソール3の制御部31は、撮影用コンソール2から送信された胸部の動態を示す複数のフレーム画像のそれぞれのフレーム画像から肺野領域を抽出し、当該抽出された肺野領域を複数の小領域に分割し、複数のフレーム画像間において分割された小領域を互いに対応付けて解析することにより、分割された小領域の動きを示す予め設定された特徴量を算出する。そして、操作部33により解析結果の表示対象となる領域が選択されると、選択された小領域についての特徴量を表示する。従って、医師であるユーザは、聴診器をあてるように肺野内の小領域を操作部33により選択していくことで、選択した小領域の動きを示す特徴量を取得することができる。このように、診断支援システム100によれば、診断に使用する情報を目視系に統一し、聴診器の経験の浅い医師であっても精度良い診断を行うことが可能なGUIを含むシステムを提供することができる。また、制御部31は、更に、肺野領域全体についての予め定められた特徴量を算出し、操作部33により選択された領域の動きを示す特徴量と、肺野領域全体の動きを示す特徴量を同時に表示部34に表示するので、肺野全体と選択した局所的な領域の双方についての診断に係る情報を一度に把握することが可能となる。また、制御部31は、各小領域の動きを示す一又は複数の特徴量を算出するので、医師は、選択した小領域についての一又は複数の特徴量を取得することが可能となる。また、表示部34に表示された静止画のフレーム画像上から操作部33により解析結果の表示対象となる一又は複数の小領域を選択可能な構成とすることで、ユーザは、聴診器をあてるのと同じように容易な操作で一又は複数の領域を選択してその領域の解析結果を表示させることが可能となる。また、表示部34に表示された動画から操作部33により解析結果の表示対象となる一又は複数の領域を選択可能な構成とすることで、ユーザは、動画を見て異常と思われる挙動をする一又は複数の小領域を容易に選択してその領域の解析結果を表示させることが可能となる。また、表示部34に、更に複数のフレーム画像のうちの一つを静止画表示し、そのフレーム画像の各小領域を算出された特徴量の値に応じた色で表示することで、ユーザは、各小領域における特徴量を一瞥して把握することが可能となり、肺野全体の中での局所的な異常個所を容易に把握することが可能となる。また、操作部33により選択された小領域の動きを示す特徴量として、換気量及び血流量の時間変化を波形として表示することで、選択された領域についての換気及び血流の時間変化をユーザが容易に把握することが可能となる。また、操作部33により肺野領域の一方の領域が選択された場合に、選択された領域の特徴量とともに、選択された領域と体軸対象の他方の肺野の領域の特徴量を同時に表示することで、左右の対象領域での特徴量の比較を容易に行うことができ、診断に有用な情報をユーザに提供することができる。また、算出される特徴量は、操作部33により複数のなかから予め選択可能に構成することで、ユーザが所望する特徴量を表示させることが可能となる。なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な診断支援システムの一例であり、これに限定されるものではない。例えば、上記実施の形態において、各小領域毎の換気量を示す波形として、縦軸を換気量を示す信号値、横軸を時間としてプロットしたグラフを表示したが、波形の表示方法はこれに限定されない。例えば、縦軸を気流速度に相当する信号値の微分値信号値/S、横軸を換気量を示す信号値としてプロットしたグラフを表示してもよい。これは、スパイロのフローボリューム曲線に相当するグラフであるため、医師はスパイロと同様な感覚で診断情報を読み取ることが可能となる。また、上記実施の形態においては、予め各小領域について解析を行って特徴量を算出しておき、操作部33により選択された小領域についての解析結果波形、特徴量の値を表示することとしたが、操作部33により選択された領域について解析を行って特徴量を算出することとしてもよい。また、上記実施の形態においては、横隔膜の位置の時間変化を示す波形及び胸郭の幅の時間変化を示す波形を肺野全体の動きを示す特徴量として表示することとしたが、これに限定されない。例えば、肺野全体の平均信号値の時間変化を示す波形、若しくは、左右それぞれの肺に対する平均信号値の時間変化を示す波形を肺野全体の動きを示す特徴量として表示してもよい。また、波形で表示する特徴量を操作部33を介してユーザが設定できることとしてもよい。また、上記実施の形態においては、各小領域について同一の種類の特徴量を算出することとして説明したが、小領域毎に異なる特徴量を算出することとしてもよい。また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、CDROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブも適用される。その他、診断支援システム100を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。なお、明細書、請求の範囲、図面及び要約を含む2010年8月27日に出願された日本特許出願No.2010-190240号の全ての開示は、そのまま本出願の一部に組み込まれる。"