少なくとも2つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する段階と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する段階と、を有することを特徴とする映像処理方法。前記関心領域は、非正常組織であることを特徴とする請求項1に記載の映像処理方法。前記2つの物質は、正常組織の構成物質であることを特徴とする請求項2に記載の映像処理方法。前記全体厚を推定する段階は、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して得られる全体厚モデルを適用して遂行されることを特徴とする請求項1に記載の映像処理方法。前記全体厚モデルは、前記2つの物質のうちのいずれか1つの物質の密度をパラメータとして含むことを特徴とする請求項4に記載の映像処理方法。前記全体厚を推定する段階は、前記2つの物質の密度を推定する段階と、前記推定された2つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記2つの物質を分離する段階と、前記分離された2つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定する段階と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の映像処理方法。少なくとも2つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を備えることを特徴とする映像処理装置。前記関心領域は、非正常組織であることを特徴とする請求項7に記載の映像処理装置。前記2つの物質は、正常組織の構成物質であることを特徴とする請求項8に記載の映像処理装置。前記全体厚推定部は、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して得られる全体厚モデルを適用して全体厚を推定することを特徴とする請求項7に記載の映像処理装置。前記全体厚モデルは、前記2つの物質のうちのいずれか1つの物質の密度をパラメータとして含むことを特徴とする請求項10に記載の映像処理装置。前記全体厚推定部は、前記2つの物質の密度を推定し、該推定された2つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記2つの物質を分離し、該分離された2つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定することを特徴とする請求項7に記載の映像処理装置。少なくとも2つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局部領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を有する映像処理装置を具備することを特徴とする医療映像システム。前記所定被写体に少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線を照射して前記放射線映像を獲得する放射線映像撮影部を更に含むことを特徴とする請求項13に記載の医療映像システム。前記生成された診断映像を保存するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて保存する保存部を更に含むことを特徴とする請求項13に記載の医療映像システム。前記生成された診断映像を伝送するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて伝送する通信部を更に含むことを特徴とする請求項13に記載の医療映像システム。本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、複数個の物質が混在する多重エネルギー放射線映像から非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織からなる診断映像を得る映像処理方法及びその装置を提供することにある。また、本発明の目的は、この映像処理装置を用いた医療映像システムを提供することにある。上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による映像処理方法は、少なくとも2つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する段階と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する段階と、を有する。上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による映像処理装置は、少なくとも2つの物質からなる所定の被写体から得られる少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線映像から、前記被写体の全体厚を推定する全体厚推定部と、前記推定された全体厚と前記放射線映像での局所領域の厚みとを比較し、比較結果によって関心領域を抽出して診断映像を生成する診断映像生成部と、を備える。前記関心領域は、非正常組織であり、前記2つの物質は、正常組織の構成物質であり得る。前記全体厚の推定は、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントムを利用して得られる全体厚モデルを適用して遂行され得る。前記全体厚モデルは、前記2つの物質のうちのいずれか1つの物質の密度をパラメータとして含み得る。前記全体厚の推定は、前記2つの物質の密度を推定し、該推定された2つの物質の密度と各物質の減衰ベーシスとを利用して多重エネルギー放射線映像から前記2つの物質を分離し、該分離された2つの物質の厚みを加えて前記被写体の全体厚を推定し得る。上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による医療映像システムは、前記映像処理装置を具備する。前記医療映像システムは、前記所定被写体に少なくとも2つのエネルギー帯域の放射線を照射し、前記放射線映像を獲得する放射線映像撮影部を更に含むことができる。前記医療映像システムは、前記生成された診断映像を保存するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて保存する保存部を更に含むことができる。前記医療映像システムは、前記生成された診断映像を伝送するか、又は前記生成された診断映像から得られる診断情報を前記診断映像に対応させて伝送する通信部を更に含むことができる。本発明によれば、複数個の物質が混在する多重エネルギー放射線映像について、関心領域、例えば非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を強調処理して鮮明度が高い診断映像を得ることにより、1枚の放射線映像を使用しても診断の正確度を高めることができる。以下、本発明の映像処理方法及びその装置、並びにそれを用いた医療映像システムを実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。先ず、放射線映像、例えばX線映像に関して、入射強度incidentintensityと透過強度transmittedintensityとの関係について説明する。X線の透過度は、被写体の種類、密度、X線のエネルギー帯域によって異なり、入射強度と透過強度は、次の数式1のように示すことができる。ここで、IEは、透過強度、I0Eは、入射強度をそれぞれ示す。μEは、エネルギー帯域Eでの質量減衰係数massattenuationcoefficientを示し、ρは、被写体の密度を示し、xは、被写体の厚みを示す。上記数式1は、ランベルト-ベールの法則Beer-LambertLawとも呼ばれる。図1は、正常物質と非正常物質とのエネルギー帯域におけるX線減衰係数を示すグラフである。図1を参照すると、脂肪Fat組織、腺状Glandular組織、浸潤性乳管上皮癌IDC:infiltratingductalcarcinoma組織は、各エネルギー帯域におけるX線減衰係数がそれぞれ異なるということが分かる。一方、少なくとも2以上のエネルギー帯域の放射線、例えばX線を使用する場合、各エネルギー帯域の映像I1、I2、...、Inここで、nは、エネルギー帯域の数は、次の数式2のように示すことができる。ここで、wnは、エネルギー帯域nのX線入射強度、Ciは、であり、Cirは、各位置ベクトルrにおける物質密度投射映像materialdensityprojectionsをそれぞれ示す。上記数式2で、各エネルギー帯域の映像I1、I2、...、Inここで、nは、エネルギー帯域の数が得られる場合、各エネルギー帯域の映像から物質密度投射映像Ciを求めることにより、正常物質と非正常物質とを分離することができる。一方、人体の構成物質を仮定すると、人体構成物質の減衰ベーシスの数が2つ、即ち光電吸収photoelectricabsorption及びコンプトン散乱Comptonscatteringであるために、最大2つの物質が混合している場合、各物質を分離することができる。図2は、人体構成物質、例えば水waterの減衰ベーシスモデルを示グラフである。図2を参照すると、物理的モデルは、次の数式3のように示すことができる。一方、実験的モデルは、次の数式4のように示すことができる。上記数式3及び数式4において、は、エネルギー帯域Eでの位置ベクトルrの減衰係数、は、各組織の位置ベクトルrの長さ厚み、は、エネルギー帯域Eの光電吸収及びコンプトン散乱によるベーシス関数、即ち減衰係数、は、エネルギー帯域Eの水と骨との減衰係数をそれぞれ示す。一方、人体の臓器のうち、例えば乳房breastを構成する正常組織は、大きく見て、脂肪組織adiposetissueと腺状組織glandulartissueとから構成され、腫塊massのような非正常組織が混じっている場合、多重エネルギー放射線映像には、全3種類の物質が存在することになる。このような場合、人体構成物質の減衰ベーシスである光電吸収とコンプトン散乱とに、被写体の全体厚情報を含めることにより、3種類の物質を分離することが可能である。具体的には、人体構成物質の減衰ベーシスである光電吸収とコンプトン散乱とを利用する場合、エネルギー帯域Eにおける位置ベクトルrの減衰係数は、次の数式5のように示されることから、3種類の物質、例えば脂肪組織A、腺状組織G、癌組織のような非正常組織Cを分離することが難しい。ここで、は、各組織の厚みを示す比例定数であり、は、それぞれ脂肪組織A、腺状組織G、非正常組織Cの減衰係数を示す。α、βは、それぞれ比例定数を示し、fphEは、エネルギー帯域Eでの光電吸収によるベーシス関数、即ち減衰係数を示し、fCoEは、エネルギー帯域Eでのコンプトン散乱によるベーシス関数、即ち減衰係数を示す。一方、被写体の全体厚Tは、次の数式6のように示すことができる。上記のような被写体の全体厚Tを利用する場合、エネルギー帯域Eにおける位置ベクトルrの減衰係数は、次の数式7のように示すことができるため、3種類の物質の分離が可能になる。図3は、被写体の全体厚に関する情報を利用して3種類の物質を分離する方法を示す概念図である。この方法は、被写体、例えば圧縮乳房compressedbreastの全体厚が略一定であるというという事実を利用したものである。具体的には、腺状組織G及び脂肪組織Aのような正常物質の減衰ベーシスを利用し、放射線映像で腺状組織と脂肪組織とを分離する。分離された腺状組織と脂肪組織とを加えると、全体厚映像を得ることができる。即ち、全体厚映像は、正常物質の領域では、被写体、即ち乳房の全体厚と同一の厚さで表現される一方、非正常物質の領域では、正常物質の領域の厚みとは異なる厚さで表現される。図3を参照すると、脂肪組織A及び腺状組織Gからなる領域310と、脂肪組織A、腺状組織G、及び非正常組織である癌組織Cからなる領域320のグレースケールが、それぞれ強度330及び強度340で示される場合、脂肪組織A及び腺状組織Gの減衰ベーシスを利用し、グレースケール強度330及びグレースケール強度340から、それぞれ脂肪組織Aと腺状組織Gとを分離する。厚み350は、グレースケール強度330から分離した脂肪組織Aと腺状組織Gとを示し、厚み360は、グレースケール強度340から分離した脂肪組織Aと腺状組織Gとを示す。このように、分離された腺状組織と脂肪組織とを加えると、正常物質の領域310については乳房の全体厚と同一の厚み370になり、非正常物質の領域320については乳房の全体厚とは異なる厚み380になる。図4は、本発明の一実施形態による映像処理方法を示すフローチャートである。図4を参照すると、410段階で、所定の被写体から獲得した少なくとも2つのエネルギー帯域の多重エネルギー放射線映像を入力する。430段階で、多重エネルギー放射線映像に含まれる少なくとも2つの物質の密度を推定する。450段階で、推定された各物質の密度と当該物質の減衰ベーシスとを利用し、多重エネルギー放射線映像から2つの物質、例えば腺状組織と脂肪組織とを分離する。470段階で、分離された腺状組織と脂肪組織とを加え、被写体の全体厚を推定する。一方、図示していないが、470段階で推定された全体厚に関する情報を利用して被写体の均一度を測定し、測定された均一度に基づいて物質の密度のようなパラメータをアップデートし、430段階にフィードバックする。490段階で、推定された全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較し、腫塊mass或いは微細石灰化microcalcification組織のような非正常領域を抽出する。抽出された非正常領域を利用して診断映像を生成する。一方、上記430段階、450段階、及び470段階を全体厚モデルに置き換え、一定個数のパラメータを有する多項式で表現し、各パラメータを全体厚の均一性を最大化するように最適化することにより、全体厚映像を得ることもできる。この例で、一次線形多項式で表現された全体厚モデルは、次の数式8のように示すことができる。二次多項式で表現された全体厚モデルは、次の数式9のように示すことができる。上記数式8及び数式9において、IL及びIHは、それぞれ低いエネルギー帯域と高いエネルギー帯域との放射線映像を示し、a1、a2、a3、a4、a5、a6は、それぞれ最適化された比例定数を示す。図5は、総分散totalvariationを利用して乳房の全体厚の均一性を最大化する方法を示す図である。図5を参照すると、乳房の放射線映像510から総分散L1-normを最小化して一次多項式映像530で表現することにより、乳房の全体厚の均一性を最大化することができる。一方、被写体、即ち乳房の全体厚は、上記数式8及び数式9のように、多項式に近似化が可能である。この例で、多項式の次数が高いほど、近似正確度が上昇する一方、多数のパラメータを最適化しなければならないので、収斂能力が低下することがある。従って、近似正確度が高くありつつも、パラメータの数が少ない全体厚モデルを設定することが望ましい。このために、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用し、1つのパラメータを有する全体厚モデルを設定する。図6は、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して1つのパラメータを有する全体厚モデルを設定する方法を示す概念図である。図6を参照すると、被写体、例えば乳房の主要構成物質は、脂肪組織adiposetissueと腺状組織glandulartissueとであり、各組織の密度は、個人ごとに異なる。このような密度の差異を反映させることができる全体厚モデルを求めるためには、先ず、いずれか1つの物質、例えば腺状組織の平均基準密度を有する連続厚ファントム映像600を撮影し、各エネルギー帯域別ファントム映像Inと、これに対応する厚み映像Tmとを獲得する。次に、ファントム映像Inが、腺状組織の密度dが特定値、即ち平均基準密度rで得たものであると仮定し、これに対応する厚み映像T’mを獲得する。この例で、T’mは、Tm/rとして計算される。ファントム映像Inと厚み映像T’mとの近似多項式係数をP’とした場合、近似多項式係数P’は、腺状組織の密度dがrである部分で、実際に撮影したファントム映像と、ファントム映像に対応する厚み映像とを利用して得た多項式係数とほぼ一致する。従って、腺状組織の全ての密度について、ファントム映像を撮影する必要なしに、平均基準密度のファントム映像一枚で、腺状組織の任意密度での多項式係数を計算することができる。結果的に、密度dのような1つのパラメータを利用し、被写体の全体厚を表現することができ、被写体の全体厚は、数式8及び数式9の多項式モデルに適用することができる。即ち、被写体の全体厚をfxとすると、fx=数式8、又はfx=数式9で近似化することができる。図7は、本発明の一実施形態による医療映像システムを示すブロック図である。医療映像システムは、放射線映像撮影部710、映像処理部730、ディスプレイ部750、保存部770、及び通信部790を含む。この例で、医療映像システムは、映像処理部730のみで具現することもできる。即ち、放射線映像撮影部710、ディスプレイ部750、保存部770、及び通信部790は、オプションとして具備される。一方、映像処理部730は、少なくとも1つのプロセッサで具現される。図7を参照すると、放射線映像撮影部710は、少なくとも2以上の異なるエネルギー帯域の放射線を被写体に照射し、被写体の多重エネルギー放射線映像を撮影する。被写体の同一の組織に対して照射される放射線、例えばX線のエネルギー帯域が異なる場合、当該組織に吸収される程度が異なる。このような特性を利用し、2以上のエネルギー帯域のX線をそれぞれ当該組織に照射し、各エネルギー帯域別吸収特性が反映された多重エネルギー放射線映像を獲得する。一方、放射線映像撮影部710が、医療映像システムに含まれない場合には、外部から提供される多重エネルギー放射線映像が、映像処理部730に入力される。映像処理部730は、放射線映像撮影部710又は外部から提供される多重エネルギー放射線映像で、被写体の全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較して非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を含む診断映像を生成する。即ち、映像処理部730で生成された診断映像には正常組織が除去されている。一方、映像処理部730は、多重エネルギー放射線映像についてノイズ低減処理を行うか、或いは診断映像についてノイズ低減処理及び/又はコントラスト向上処理を行う。一方、映像処理部730は、映像判読機能を更に具備し、診断映像から必要とされる診断情報を得ることができる。ディスプレイ部750は、例えばモニタなどで具現され、映像処理部730で生成された放射線診断映像を表示するか、或いは診断情報を診断映像と共に表示する。保存部770は、例えばメモリなどで具現され、映像処理部730で生成された診断映像を保存するか、或いは映像処理部730で得られた診断情報を、診断映像に対応させて保存する。通信部790は、遠隔地に位置する他の医療映像システム又は病院の医師のような専門家に、映像処理部730で生成された放射線診断映像、或いは診断情報と結合された診断映像を、有線又は無線で伝送し、外部から提供される多重エネルギー放射線映像を受信して映像処理部730に入力する。特に、通信部790は、多重エネルギー放射線映像を送信した他の医療映像システム又は専門家に、放射線診断映像、或いは診断情報と結合された診断映像を有線又は無線で伝送することができる。一方、保存部770と通信部790は、映像判読及び検索機能を更に含めて、PACSpicturearchivingcommunicationsystemに一体化することができる。或いは、映像処理部730、保存部770、及び通信部790を、PACSに一体化することができる。一方、医療映像システムは、放射線、例えばX線を使用する全ての映像診断システムである。例えば、医療映像システム700は、人体における骨以外の軟組織だけで構成された胸筋の病変を鑑別するのに利用されるマンモグラフィmammography映像診断システムであってもよい。図8は、本発明の一実施形態による映像処理装置を示すブロック図である。映像処理装置730は、全体厚推定部810と、診断映像生成部830とを含む。この例で、全体厚推定部810と診断映像生成部830は、少なくとも1つのプロセッサで具現される。図8を参照すると、全体厚推定部810は、入力された多重エネルギー放射線映像から、被写体の全体厚を推定する。この例で、2つの物質の組み合わせを有する連続厚ファントム映像を利用して全体厚が推定され、2つの物質のうちのいずれか1つの物質の密度をパラメータとして有する全体厚モデルを、多重エネルギー放射線映像に適用することができる。診断映像生成部830は、全体厚推定部810で推定された被写体の全体厚と、多重エネルギー放射線映像の局所領域で算出された厚みとを比較し、比較結果によって、関心領域regionofinterest、例えば非正常組織を抽出し、抽出された非正常組織を含む診断映像を生成する。本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に、コンピュータ読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ROMread-onlymemory、RAMrandom-accessmemory、CDcompactdisc-ROM、磁気テープ、フロッピー登録商標ディスク、光データ保存装置などがあり、また搬送波を介した形態例えば、インターネットを介した送信形態で具現されるものも含む。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが保存されて実行され得る。上記説明で、多くの事項について具体的に記載しているが、それらは、発明の範囲を限定するものというより、実施形態の例示として解釈しなければならない。例えば、本発明が属する技術分野で当業者であるならば、本発明の実施形態で、多様に変形する可能性があるということを理解することができるであろう。従って、本発明の範囲は、説明した実施形態によって決められるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的思想によって決められなければならない。