"被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づいて前記被検体の内部の画像を再構成するX線CT装置において、前記画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、前記抽出された複数の領域候補各々の重心を計算するユニットと、前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備するX線CT装置。前記複数の閾値は、前記画像に関するCT値ごとの画素出現の頻度分布に基づいて決定される請求項1記載のX線CT装置。前記選択ユニットは、前記重心の変位量が所定量未満に収まる最大の領域を前記特定の領域として選択する請求項1記載のX線CT装置。X線画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、前記抽出された複数の領域候補各々の重心を計算するユニットと、前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備する画像処理装置。本発明の目的は、X線CT装置により得られた被検体内部のX線吸収分布画像を表示する場合に、高いX線減弱係数の物体の周辺に生じるボケを低減することにある。本実施形態に係るX線CT装置は、被検体に関する投影データを収集し、前記収集した投影データに基づいて前記被検体の内部の画像を再構成するX線CT装置において、前記画像から、複数の閾値に基づいて、順番に内包するサイズの異なる複数の領域候補を抽出するユニットと、前記抽出された複数の領域候補各々の重心を計算するユニットと、前記重心間の距離に基づいて、前記抽出された複数の領域候補から特定の領域を選択するユニットとを具備する。第1実施例以下、本発明の第1実施例について説明する。図1は、第1実施例に係るX線CT装置の構成図である。X線CT装置1は、被検体に関する投影データを収集するために構成された架台2、被検体Pを載せて移動させるための寝台3、X線CT装置の操作するための入力及び画像表示を行うための操作コンソールを備えている。架台1は、X線管5とX線検出器6を有する。X線管5とX線検出器6は、架台駆動装置7により回転駆動されるリング状の回転フレーム8に搭載される。寝台3は、被検体を載せる天板8、天板8を移動させるための天板駆動装置9を備えている。回転フレーム8はその中央部分に開口を有する。その開口に天板8に載置された被検体Pが挿入される。なお、回転フレーム8の回転中心軸をZ軸スライス方向軸、Z軸に直交する平面をXYの直交2軸で定義する。X線管5の陰極陽極間には高電圧発生器10から管電圧が印加される。X線管5のフィラメントには高電圧発生器10からフィラメント電流が供給される。管電圧の印加及びフィラメント電流の供給によりX線が発生される。X線検出器6には、1次元アレイ型検出器又は2次元アレイ型検出器マルチスライス型検出器ともいうが採用される。X線検出素子は例えば0.5mm×0.5mmの正方の受光面を有する。例えば916個のX線検出素子がチャンネル方向に配列される。この列がスライス方向に例えば40列並設されたものが2次元アレイ型検出器である。単一の列からなるものが1次元アレイ型検出器である。データ収集装置11は、一般的にDASdataacquisitionsystemと呼ばれている。データ収集装置11は、検出器6からチャンネルごとに出力される信号を電圧信号に変換し、増幅し、さらにディジタル信号に変換する。このデータ生データは架台外部の操作コンソール4に供給される。操作コンソール4の前処理部12は、データ収集装置11から出力されるデータ生データに対して感度補正等の補正処理を施して投影データを出力する。この投影データは再構成処理部13に送られる。再構成処理部13は、例えばヘリカルスキャン、コーンビームX線を使ったボリュームスキャン又はそれらの併用により収集された投影データに基づいて、画像データを再構成し、画像記憶部14に記憶する。画像処理部15は、画像記憶部14に記憶された画像データに基づいて表示画像を生成する。画像を表示するための条件の設定、関心領域の設定等は、操作者による入力装置16への入力に基づいて行われる。画像処理部の詳細は後述する。表示装置17は、画像処理部15で生成された画像を表示する。又、操作コンソール4のスキャン制御部18は、操作者の入力に基づいて、ヘリカルスキャン等のスキャンが行われるように、高圧発生装置10、架台駆動装置7、データ収集装置11、天板駆動装置9を制御する。尚、操作コンソール4は、専用ハードウェアで構成しても良いし、コンピュータを用いてソフトウェアで同様の機能を実現しても良い。図2は、図1の画像処理部15の構成を説明する図である。尚、図2のAは、画像処理対象の一例としての血管断面構造の模式図である。血管壁P1、ステントP2、造影剤血流部分P3、脂質P4を含んでいる。以下、このような実体の画像を処理した場合を例として説明する。画像処理部15は、関心領域設定画像抽出部19、高コントラスト抽出部20、コンボリューション部21、CT値スケーリング部22、減算器23、加算器24を備えている。関心領域設定画像抽出部19は、入力装置16への入力に基づいて関心領域を設定し、その関心領域の画像データを画像記憶部14から抽出して出力する。図2のBは、関心領域設定画像抽出部19により抽出された関心領域の画像を表している。高コントラスト抽出部20は、抽出部19により抽出された関心領域の画像から、X線減弱係数の非常に高い高コントラスト領域、つまり非常に高いCT値を有する画素群を抽出する。高コントラスト物質としては、治療のために被検体内に埋め込まれたステント等の金属性の器具、石灰化したカルシウム等がある。なお、後述するステント等を除外した低コントラスト画像における高コントラスト物質としては、ステント等ではなく、主に造影剤を対象としている。ステントと血管壁との間のCT値を有する造影剤が選択的に使用される。具体的な抽出処理としては、注目画素の値と、その注目画素周辺の複数画素の値の平均値との差分を求めることにより入力された画像の微分画像を求め、この微分画像に対してステントの辺縁に対応する閾値を用いて閾値処理を施すことにより、2値化画像を得る。この2値化画像は、高コントラスト物質が存在するであろう部分と、それ以外の部分で画素値が異なる画像となる。つまり、この2値化画像は、高コントラスト物質が存在するであろう位置の情報を含んだ画像以下、高コントラスト位置画像という。となる。図2のCは、この高コントラスト位置画像を表している。この微分2値化処理では、比較的少ない演算処理で容易に高コントラスト位置画像を得ることができる。コンボリューション部21は、高コントラスト位置画像に対して、当該X線コンピュータ断層撮影装置固有の点像強度分布関数PSF:pointspreadfunctionを畳み込み演算をする。PSFは、装置固有のボケ特性を定義する関数として伝達関数又はボケ関数とも呼ばれる。PSFは、検出器6の検出器ピッチ解像限界である例えば0.5mmより微小な例えばその1/10の径0.05mmを有するワイヤファントムをスキャンし、その投影データから再構成により得られたワイヤファントムに関する2次元画像ボケ画像のデータとして得られる。このPSFを高コントラスト位置画像に畳み込むことにより、高コントラスト対象をそれ単独でスキャンして取得したデータから再構成した画像、つまり高コントラスト対象とその周辺に現れるボケとを含んだ画像が得られる。CT値スケーリング部22は、コンボリューション部21から出力された画像ボケ画像を、CT値として特異でない値、つまりここでは造影剤としての標準的なCT値に従って規格化スケールする。この規格化処理は、後述する減算処理のための画素値のレベル合わせ処理である。図2のDは、CT値スケーリング部22から出力される画像以下、高コントラスト画像というを表している。減算部23は、減算処理を行い、関心領域の画像と高コントラスト画像の差分画像を求める。これにより、関心領域の画像から高コントラスト物質及びその周辺のボケ成分が低減された低コントラスト画像が得られる。この低コントラスト画像は、低い減弱係数の物質を表した画像である。図2のEは、この低コントラスト画像を表している。加算部24は、この低コントラスト画像に高コントラスト位置画像を加算することにより、高コントラスト物質の位置情報を加える。図2のFは、この出力画像を表している。この出力画像は、元の関心領域の画像から高コントラスト物質によるボケアーチファクトを低減した画像に、高コントラスト物質の位置情報を加えたものであり、後段の処理を経て表示装置17に表示される。この出力画像では、元の画像ではボケの影響により識別困難だった高コントラスト物質周辺の脂質が良好に観察可能である。このような第1実施例によれば、高コントラスト物質の周辺に生じるボケ成分を低減することができるため、高コントラスト物質周辺の物質を良好に観察できる。特に、心臓の冠状動脈のような3mmから5mmの径を有する細経血管にステントや石灰化がある場合において、その周辺の血管壁、脂質の蓄積状態、造影剤の状態等を良好に観察することが可能である。この第1実施例は種々変形して実施しても良い。例えば、上記実施例では、高コントラスト位置画像を加算したが、加算せずに低コントラスト画像のみの表示を行っても良い。又、高コントラスト物質の位置を示す色の異なるマークを重畳して表示するようにしても良い。さらに、上記実施例では、X線CT装置について説明したが、X線CT装置から出力された投影データ、CT画像等に基づいて画像の表示を行う医用画像処理装置で実施しても良い。さらに、上記実施例では2次元画像の処理について説明したが、複数の2次元画像に上述の処理を行うことにより3次元画像の処理を行うようにしても良い。さらに、上記実施例では画像の画素値がCT値である場合について説明したが、X線減弱係数を表すものであればCT値以外の値であっても良い。又、上記実施例では微分2値化処理により高コントラスト位置画像を求めたが、高コントラスト物質によるボケを表した伝達関数を画像に逆コンボリューションして高コントラスト位置画像を求める方法や、ステントの位置形状の情報を予め記憶しておきこの情報に基づいて位置情報を求める方法等を用いても良い。第2実施例以下、本発明の第2実施例について説明する。尚、第1実施例と同じ部分については説明を省略する。第2実施例は、画像中の類似物質が識別し易くなるようにクラスタリング処理により、自動的に分類を行うものである。理想的な条件下では、プラークや脂質は-100から50のCT値、血管壁は50から129のCT値、血流に含まれる造影剤は130-350のCT値を示すことが知られている。しかしながら、実際の検査においては、被検体の体格、ビームハードニング、再構成関数、物質のサイズ、関心領域外の物質の状態、造影剤の濃度等の影響を受けて、CT値が変動している。このため領域抽出領域分割を行う方法では、このようなCT値の変動に対応できず、良好に分類することができない。本実施例では、低コントラスト画像から、主にプラークに対応する領域A、主に血管壁に対応する領域B、主に造影剤に対応する領域Cを高精度に抽出する。図4は、第2実施例に係るX線CT装置1の構成図である。図4では、減算部23と加算部24の間にクラスタリング処理部25がある。このクラスタリング処理部25は、CT値に基づいて所定の複数の領域を求め、各領域が同一の輝度又は色で表示されるようにCT値の変換処理を行う。尚、本実施例では、CT値を3つの領域に分ける場合について説明するが、この領域の数は他の数でも良い。又、操作者の入力に応じて領域数を変更できるようにしても良い。図5は、クラスタリンク処理部25の構成図である。クラスタリング処理部25は、ヒストグラム生成部26、領域決定部27、CT値変換部28を備えている。ヒストグラム生成部26は、入力された低コントラスト画像のヒストグラムを求める。ヒストグラムは、CT値ごとの画素出現の頻度分布を表している。ここではCT値は-100から537間での範囲に分布している。領域決定部27は、低コントラスト画像から、図6に示すように、例えば3つの領域A,B,Cを抽出する。領域Aは主にプラークに対応する。領域Bは主に血管壁に対応する。領域Cは主に造影剤に対応する。図7は領域決定部27による低コントラスト画像から3つの領域A,B,Cを抽出する処理の手順を示している。まず、低コントラスト画像から血管壁領域Bを抽出するS11。操作者により指定された血管の略中心から放射状に複数の追跡線が設定される。各追跡線に沿ってCT値が追跡される。CT値の変動が比較的大きな位置、つまり所定値を超える微分値を示す2つの位置が血管壁の内点と外点として特定される。次に、低コントラスト画像からプラーク領域Aが抽出されるS12。血管壁の内側であって血管壁よりも低いCT値を有する画素群が、プラーク領域Aとして抽出される。次に、造影剤の領域Cが抽出されるS13-S19。まず、図8に例示するように、ヒストグラム上のCT値が分布する範囲図6では-100から537までの範囲が、k-means法により、N個のセグメントSEG1~SEGNに分割されるS13。CT値の最も高いセグメントを、SEG1とする。Nは最終的に分類される領域数nここではn=3を22超える整数に設定される。好ましくは、Nは最終的に分類される領域数nの2倍または3倍に設定される。mは処理変数である。mは1に初期化される。まず、図9に示すように、セグメントSEG1に対応する領域候補R1が低コントラスト画像から抽出されるS14。セグメントSEG1の最低値を閾値として領域R1が低コントラスト画像から抽出される。抽出された領域候補R1の重心位置B1が計算されるS15。S17において変数mが1つインクリメントされるS17。なお、S18において、拡散防止のための停止条件として、CTminsegm<CTmax/2が判断される。CTminsegmはセグメントmの最小値であり、CTmaxは低コントラスト画像の最大CT値である。つまり、セグメントmの最小値が低コントラスト画像の最大CT値の1/2未満のとき、領域拡大処理が停止される。S18でNoのとき、S19が実行される。S18でYesのとき、S14に戻る。図10に示すように、セグメントSEG1とセグメントSEG2とに対応する領域候補R2が低コントラスト画像から抽出されるS14。実際には、セグメントSEG2の最低値を閾値として領域候補R2が低コントラスト画像から抽出される。抽出された領域候補R2の重心位置B2が計算されるS15。この領域候補R2の重心位置B2と、一つ前の領域候補R1の重心位置B1との間の距離D2が計算され、所定の閾値Thと比較されるS16。S14~S18の処理は、重心位置の変位量Dmが閾値Thを超過するまでループされる。つまり、変数mのインクリメントに従って領域候補Rは少しずつ拡大される。領域候補Rの拡大に伴って重心Bは変位する。抽出対象が同じときは重心Bの変位量は比較的少ない。抽出対象が他の物質を含むように拡大したとき、重心Bの変位量は比較的大きくなる。つまり、抽出対象が造影剤であるときは、領域候補Rが拡大しても、重心位置はあまり変化しない。しかし、抽出対象に血管壁等が加わったとき、領域候補Rは飛躍的に大きくなり、重心位置も大きく変化する。重心位置が大きく変化するセグメントが探索される。m=3において、図11に示すように、領域候補R3の重心位置B3と、一つ前の領域候補R2の重心位置B2との間の距離D3が閾値Thを超過したときS16、一つ前の領域候補R2が造影剤の領域Cとして特定されるS19。つまり重心の変位量が閾値Th未満に収まる最大の領域候補R2が特定の領域Cとして選択される。このように領域拡大による重心位置の変位に着目することで、CT値変動要因の影響をあまり受けずに、造影剤の領域Cを高精度に抽出することができる。また、血管壁抽出についても同様に、CT値変化に着目することで、CT値変動要因の影響をあまり受けずに、血管壁の領域Bを高精度に抽出することができる。さらに、プラーク抽出についても同様に、血管壁内側という条件を設定することにより、CT値変動要因の影響をあまり受けずに、プラークの領域Aを高精度に抽出することができる。なお、領域決定部27は、このヒストグラムを、k-mean法を用いて3つの領域に分類するようにしてもよい。k-mean法により、各領域内のCT値の分散値が等しくなるように、各領域を決めるための閾値Thを求める。各領域内のCT値の分散値が等しくなるよう各領域を決めることにより、類似性の高い物質が同じ領域内に含まれやすくなる。図6は、本実施例により領域分けされた例を表しており、-100から537のCT値が3つの領域に分類されている。領域Aの範囲のCT値を持つ画素は主に脂質の部分に対応する。領域Bの範囲のCT値を持つ画素は主に血管壁の部分に対応する。領域Cの範囲のCT値を持つ画素は主にプラークの部分に対応する。CT値変換部28は、領域決定部27で抽出又は分類した3つの領域それぞれに含まれる画素のCT値を、予め設定された領域ごとの固有値に置き換える。それにより表示画像上で同じ領域部分が同一の輝度又は色で表示され、各領域が把握できる形態で表示される。このような本実施例によれば、CT値に応じて領域分けされた画像が表示されるため、被検体内部の組織、脂質、造影剤等の異なる物質を良好に把握できる画像を提供することができる。又、領域を決めるための閾値をヒストグラムに基づいて自動的に求めているため、CT値の変動がある場合でも良好に分類した画像を提供することができる。又、この実施例では、高コントラスト物質の周辺に生じるボケ成分アーチファクト成分を低減させてから、低コントラスト画像を対象としてクラスタリング処理を行っているため、高コントラスト物質周辺の物質を良好に観察できる。特に、心臓の冠状動脈のような3mmから5mmの径を有する細経血管にステントや石灰化がある場合において、その周辺の血管壁、脂質の蓄積状態、造影剤の状態等を良好に観察することが可能である。又、高コントラスト物質が含まれない画像に対してクラスタリング処理を行い、後から高コントラスト物質の情報を加えているため、低いCT値を有する部分の領域分けが良好にできる。尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施例に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。例えば、上記実施例では、k-mean法を用いて閾値を求めたが、群平均法、Ward法等の他のクラスタリング手法を用いて閾値を求めるようにしても良い。又、上記実施例では、高コントラスト物質及びその周辺のボケを除去した画像に対してクラスタリング処理を行ったが、このような処理をせず、関心領域の元画像に対して直接クラスタリング処理を行って表示画像を生成するようにしても良い。さらに上記実施例では、高コントラスト位置画像を加算したが、加算せずに低コントラスト画像のみの表示を行っても良い。又、高コントラスト物質の位置を示す色の異なるマークを重畳して表示するようにしても良い。さらに、上記実施例では、X線CT装置について説明したが、X線CT装置から出力された投影データCT画像等に基づいて画像の表示を行う医用画像処理装置で実施しても良い。さらに、上記実施例では、2次元画像の処理について説明したが、複数の2次元画像に上述の処理を行うことにより3次元画像の処理を行うようにしても良い。さらに、上記実施例では、画像の画素値がCT値である場合について説明したが、X線減弱係数を表すものであればCT値以外の値であっても良い。"