X線管と、このX線管から照射されて被検者を通過したX線を検出するX線検出器と、前記X線管と前記X線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたX線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の3次元画像の画像データを得る3次元画像撮影工程と、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することにより、所定の管径を有する血管の三次元画像を抽出する血管抽出工程と、を備えたことを特徴とする診断用画像処理方法。請求項1に記載の診断用画像処理方法において、前記血管抽出工程においては、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の3次元画像を抽出する診断用画像処理方法。請求項2に記載の診断用画像処理方法において、前記ローパスフィルタはガウシアンフィルタであり、前記血管抽出工程においては、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の3次元画像を抽出する診断用画像処理方法。請求項2または請求項3に記載の診断用画像処理方法において、前記血管抽出工程において抽出された異なる管径を有する血管の3次元画像を、前記3次元画像撮影工程で得られた3次元画像から順次除去する血管画像除去工程をさらに備える診断用画像処理方法。X線管と、このX線管から照射されて被検者を通過したX線を検出するX線検出器と、前記X線管と前記X線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたX線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の3次元画像の画像データを得る3次元画像撮影工程と、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、分散値が大きなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が大きな血管の3次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が大きな血管の3次元画像を前記3次元画像撮影工程で得られた3次元画像から除去する第1血管除去工程と、前記第1血管除去工程においてその管径が大きな血管の3次元画像を除去した後の画像データに対して、分散値が小さなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が小さな血管の3次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が小さな血管の3次元画像を、前記第1血管除去工程においてその管径が大きな血管の3次元画像を除去した後の画像データから除去する第2血管除去工程と、を備えたことを特徴とする診断用画像処理方法。請求項1から請求項5のいずれかに記載の診断用画像処理方法において、前記3次元画像撮影工程においては、造影剤を用いたサブトラクション撮影を行う診断用画像処理方法。しかしながら、脳においては、様々な太さの血管が3次元空間的に複雑に走行しており、脳動脈瘤を抽出するための血管除去作業は非常に煩雑なものとなる。そのため、脳動脈瘤から血管を除去しきれなかったり、脳動脈瘤の一部を抽出できずに除去してしまったりして、脳動脈瘤の容積を正確に計測できない場合がある。また、脳動脈瘤を抽出するための血管の抽出、除去作業に極めて長い時間がかかるという問題も生ずる。この発明は上記課題を解決するためになされたものであり、被検者の血管を含む3次元画像の画像データから容易に血管を抽出することが可能な診断用画像処理方法を提供することを目的とする。請求項1に記載の発明は、X線管と、このX線管から照射されて被検者を通過したX線を検出するX線検出器と、前記X線管と前記X線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたX線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の3次元画像の画像データを得る3次元画像撮影工程と、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することにより、所定の管径を有する血管の三次元画像を抽出する血管抽出工程とを備えたことを特徴とする。請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記血管抽出工程においては、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の3次元画像を抽出する。請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の診断用画像処理方法において、前記ローパスフィルタはガウシアンフィルタであり、前記血管抽出工程においては、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、異なる管径を有する血管の3次元画像を抽出する。請求項4に記載の発明は、請求項2または請求項3に記載の発明において、前記血管抽出工程において抽出された異なる管径を有する血管の3次元画像を、前記3次元画像撮影工程で得られた3次元画像から順次除去する血管画像除去工程をさらに備える。請求項5に記載の発明は、X線管と、このX線管から照射されて被検者を通過したX線を検出するX線検出器と、前記X線管と前記X線検出器とを対向配置させた状態で保持する保持アームとを備えたX線撮影ユニットを、前記被検者を中心に回転させることにより、前記被検者の血管の3次元画像の画像データを得る3次元画像撮影工程と、前記3次元画像撮影工程で得た画像データに対して、分散値が大きなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が大きな血管の3次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が大きな血管の3次元画像を前記3次元画像撮影工程で得られた3次元画像から除去する第1血管除去工程と、前記第1血管除去工程においてその管径が大きな血管の3次元画像を除去した後の画像データに対して、分散値が小さなガウシアンフィルタを適用することにより、その管径が小さな血管の3次元画像を抽出するとともに、抽出されたその管径が小さな血管の3次元画像を、前記第1血管除去工程においてその管径が大きな血管の3次元画像を除去した後の画像データから除去する第2血管除去工程とを備えたことを特徴とする。請求項6に記載の発明は、請求項1から請求項5のいずれかに記載の発明において、前記3次元画像撮影工程においては、造影剤を用いたサブトラクション撮影を行う。請求項1に記載の発明によれば、除去したい血管の管径に対応するカットオフ周波数のローパスフィルタを適用することから、所定の管径を有する血管の三次元画像を容易に抽出することが可能となる。請求項2に記載の発明によれば、互いにカットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタを適用して異なる管径を有する血管の3次元画像を抽出することから、同程度の管径を有する血管をまとめて抽出することができる。このため、被検者の血管を含む3次元画像の画像データから迅速かつ容易に血管を抽出することが可能となる。請求項3に記載の発明によれば、ローパスフィルタとしてガウシアンフィルタを使用することから、その分散値を利用して平滑化レベルを調整することにより、互いに管径が異なる血管を容易の抽出することが可能となる。請求項4に記載の発明によれば、異なる管径を有する血管の3次元画像を3次元画像から順次除去することにより、被検者の血管を含む3次元画像の画像データから血管のみを容易に抽出することにより、瘤の3次元画像を正確に抽出することが可能となる。請求項5に記載の発明によれば、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、管径が大きな血管の3次元画像を除去した後に管径が小さな血管の3次元画像を除去することができる。これにより、被検者の血管の3次元画像の画像データから迅速かつ容易に血管を抽出することができ、瘤の3次元画像を正確に抽出することが可能となる。請求項6に記載の発明によれば、造影剤を用いたサブトラクション撮影を利用することにより、血管と瘤との認識を容易にして、血管と瘤との抽出をより容易に実行することが可能となる。以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。まず、この発明を適用するX線撮影装置の構成について説明する。図1は、この発明に係る診断用画像処理方法を適用するX線撮影装置の概要図である。このX線撮影装置は、X線管31と、このX線管31から照射されてテーブル19上に横たわった被検者を通過したX線を検出するX線検出器としてのフラットパネルディテクタ32と、これらのX線管31およびフラットパネルディテクタ32を支持するC型アーム33と、このC型アーム33をスライド可能に支持する支持部34と、この支持部34を旋回させる旋回部35と、この旋回部35を床面に対して立設した状態で支持する支持部36とを備える。C型アーム33には、円弧状の案内部37が形成されており、支持部34は、この案内部37と係合することにより、C型アーム33をスライド可能に支持している。そして、C型アーム33は、X線管31とフラットパネルディテクタ32とを、X線管31からフラットパネルディテクタ32に至るX線の軸線が、案内部37を形成する円弧の直径と一致する状態で支持している。また、旋回部35は、支持部34をC型アーム33等とともに、X線管31からフラットパネルディテクタ32に至るX線の軸線と直交する軸を中心に旋回させる。このような構成を有するX線撮影装置においては、旋回部35により、支持部34を介してC型アーム33をX線管31およびフラットパネルディテクタ32等とともに、テーブル19上に横たわった被検者の頭部を中心に旋回させる。そして、この状態において、X線管31から照射され被検者を通過したX線をフラットパネルディテクタ32で検出することにより、被検者の頭部をスキャンして、被検者の頭部の血管の3次元の画像データを得ることが可能となる。図2は、上述したX線撮影装置の主要な構成を示すブロック図である。このX線撮影装置は、装置全体を制御する制御部50を有する。この制御部50は、画像処理部51を備える。また、制御部50は、マウスやキーボードを備えた入力部55と、X線撮影による3次元画像や入力データ等を表示する表示部56とに接続されている。また、制御部50における画像処理部51は、ガウシアンフィルタを適用するためのガウシアンフィルタ部52と、画像を抽出するための画像抽出部53と、画像メモリ54とを有する。次に、以上のような構成を有するX線撮影装置により、被検者の頭部の血管の3次元画像から血管を抽出除去することにより、脳動脈瘤領域を抽出するこの発明に係る診断用画像処理方法について説明する。図3は、この発明に係る診断用画像処理方法を示すフローチャートである。また、図4および図5は、この発明に係る診断用画像処理方法の各工程における3次元画像を模式的に示す説明図である。最初に、X線撮影装置により、被検者の頭部に対して造影剤を用いたサブトラクション撮影を行うことにより、被検者の頭部の血管の3次元画像の画像データを得るステップS1このサブトラクション撮影は、造影剤を使用する前の被検者の頭部の3次元画像と、造影剤投入後の被検者の頭部の3次元画像とのサブトラクション差分処理を行うことにより、血管の3次元画像を鮮明に抽出する工程である。このときには、C型アーム33をX線管31およびフラットパネルディテクタ32等とともに、テーブル19上に横たわった被検者の頭部を中心に旋回させる。そして、この状態において、X線管31から照射され被検者を通過したX線をフラットパネルディテクタ32で検出することにより、被検者の頭部をスキャンして、被検者の頭部の血管の3次元の画像データボリュームデータを得る。この画像データは、画像メモリ54に保存される。図4aは、このときに表示部56に表示される血管の3次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が異なる多数の血管41、42、43が瘤44とともに表示されていることから、この画像から瘤44領域を抽出することは困難となっている。次に、図2に示すガウシアンフィルタ部52により、被検者の頭部の血管の3次元の画像データボリュームデータに対して、ガウシアンフィルタを適用するステップS2。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が大であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が大きな場合には、血管の3次元画像のボケ具合は大きくなる。これにより、図2に示す画像抽出部53により、その管径が大きな血管の3次元画像を抽出することができるステップS3。図4bは、このときに表示部56に表示される血管の3次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が大きな多数の血管41のみが表示されている。そして、オペレータが入力部55を操作することにより、この管径が大きな血管41を、画像から除去するステップS3。管径が大きな血管41を除去した後の画像データは、画像メモリ44に保存される。次に、図2に示すガウシアンフィルタ部52により、管径が大きな血管41を除去した後の血管の3次元の画像データボリュームデータに対して、再度、ガウシアンフィルタを適用するステップS5。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が中程度であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が中程度である場合には、血管の3次元画像のボケ具合は中程度となる。これにより、図2に示す画像抽出部53により、その管径が中程度の血管42の3次元画像を抽出することができるステップS6。図4bは、このときに表示部56に表示される血管の3次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が中程度の血管42と瘤44領域とが表示されている。そして、オペレータが入力部55を操作することにより、この管径が中程度の血管42を、画像から除去するステップS7。管径が中程度の血管42を除去した後の画像データは、画像メモリ44に保存される。次に、図2に示すガウシアンフィルタ部52により、管径が中程度の血管42を除去した後の血管の3次元の画像データボリュームデータに対して、再度、ガウシアンフィルタを適用するステップS8。このときのガウシアンフィルタにおける分散値は、その値が小であるものを適用する。ガウシアンフィルタの分散値が小さな場合には、血管の3次元画像のボケ具合は小さくなる。これにより、図2に示す画像抽出部53により、その管径が小さな血管43の3次元画像を抽出することができるステップS9。図5aは、このときに表示部56に表示される血管の3次元画像を模式的に示している。この図に示すように、画像中には、管径が小さな多数の血管43と瘤44領域とが表示されている。そして、オペレータが入力部55を操作することにより、この管径が小さな血管43を、画像から除去するステップS10。管径が小さな血管43を除去した後の画像データは、画像メモリ44に保存される。以上の工程を経ることにより、図5bに示すように、瘤44領域の画像のみを抽出して、画像メモリ54に記憶することができる。そして、抽出された瘤44領域の3次元画像を利用して、瘤44の容積を演算するステップS11。以上のように、この発明に係る診断用画像処理方法においては、互いに分散値が異なる複数のガウシアンフィルタを適用することにより、管径が異なる血管41、42、43の3次元画像を順次除去することが可能となる。このため、被検者の血管を含む3次元画像の画像データから、迅速かつ容易に血管を抽出することができ、瘤44の画像を正確に抽出することが可能となる。なお、上述した実施形態においては、血管の管径を、大、中、小と三段階にわけて抽出しているが、これは二段階であってもよく、また、四段階以上であってもよい。すなわち、血管を、その管径が大、小二段階以上の複数回の段階に分けて抽出することにより、血管の抽出作業を容易に実行することが可能となり、血管から瘤44領域を容易に抽出することが可能となる。また、瘤44領域を抽出するのではなく、所定の管径を有する血管のみを抽出したい場合には、上述した実施形態のように、血管の管径を複数段階にわけて検出しなくてもよい。この場合においては、抽出したい管径に対応した分散値を有するガウシアンフィルタを適用することにより、その管径を有する血管のみを抽出する構成としてもよい。例えば、上述した実施形態において、管径が小さな血管43のみを抽出したい場合においては、管径が小さな血管43に対応させて分散値が中程度のガウシアンフィルタを適用する。これにより、血管の3次元画像のボケ具合は中程度となり、管径が大きな血管41および管径が中程度の血管42を抽出することができる。そして、これらの管径が大きな血管41および管径が中程度の血管42を画像から除去することにより、管径が小さな血管43の画像のみを抽出することが可能となる。また、上述した実施形態においては、互いに分散値の異なるガウシアンフィルタを利用している。ガウシアンフィルタは、ガウス関数の分散値により平滑化レベルを調整可能であり、また、ガウス関数の特性上、分散値は血管の管径との関係が直感的にわかりやすいという利点を有する。しかしながら、ガウシアンフィルタ以外のローパスフィルタを利用することも可能である。この場合おいては、ガウシアンフィルタの分散値を変化させるかわりに、ローパスフィルタのカットオフ周波数を、必要な血管の管径に対応させて変更するようにすればよい。さらに、上述した実施形態においては、脳動脈瘤に対してコイル塞栓術を適用する場合において、瘤に詰めるべきコイルの量を計測するために瘤44の3次元画像を抽出している。しかしながら、例えば、下肢静脈瘤の抽出など、その他の瘤等を抽出する前段階として血管を抽出する場合に、本願発明を適用してもよい。