JP2010005109A

JP2010005109A - 画像生成装置、プログラム、および画像生成方法

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Publication number: JP2010005109A
Application number: JP2008167540A
Authority: JP
Inventors: Osamu Toyama; 修遠山; Takuya Kawano; 卓也川野
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 2008-06-26
Filing date: 2008-06-26
Publication date: 2010-01-14
Anticipated expiration: 2028-06-26
Also published as: JP5051025B2

Abstract

【課題】形状が変化する領域について、その領域以外に起因する変動成分を低減した画像を取得し、肺を適切に診断可能とする画像生成装置、プログラム、および画像生成方法を提供する。
【解決手段】肺野の形状が変化する状態を捉え、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化に起因する時間的な変動成分、および呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を含む動画像を取得し、動画像に含まれる１つの基準画像、および動画像から基準画像を除いた残余の複数の画像である対象画像について、基準画像の各注目領域に対応する領域である対応注目領域を各対象画像から検出する検出手段と、各注目領域に対応する対応注目領域の画素値の時間的な変化から高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する生成手段とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像生成技術に関する。

医療現場では、Ｘ線等を用いて内蔵や骨格等に含まれる患部を撮影することにより、各種検査や診断が行われている。そして、近年では、デジタル技術の適用により、Ｘ線等を用いて患部の動きを捉えた動画像を比較的容易に取得することが可能となっている。

そして、患部の動きを捉えて診断する事が有効な臓器としては、例えば、呼吸によって臓器の形状が大きく変化する肺等が挙げられる。例えば、肺は、疾病を伴う部分では拡大及び収縮の動きが著しく低下する傾向を示す。このため、医師は、肺の挙動を動画像を通じて認識することで、診断を行うことが可能となる。

また、患部の動きを解析する技術としては、時系列的に連続してＸ線を用いて撮影された複数の画像（Ｘ線画像）を利用して、時間的に隣り合うＸ線画像の差分（差分画像）を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。また、Ｘ線画像からノイズ成分を削除する技術も提案されている（例えば、非特許文献１）。

特開２００４−３１２４３４号公報 "Evaluation of Pulmonary Function Using Breathing Chest Radiography With a Dynamic Flat Panel Detector", Rie Tanaka et al., Investigative Radiology, vol.41(10)p735-745, October 2006.

しかしながら、上記特許文献１の技術では、肺を捉えた動画像に対して心臓の拍動に起因する血流の時間的な変化が重畳し、肺を捉えた動画像の局所的な明度が血流の変動に応じて変化するため、肺の特徴を他の特徴と区別して視認する事が困難となる。

また、上記非特許文献１の技術では、Ｘ線を用いて胸部を撮影した動画像（胸部Ｘ線動画像）中の各注目画素に関して、時間経過に対する画素値の変化に着目し、該注目画素における高周波成分を取り除くことで、血流による変動成分を削除しようとしている。

しかしながら、呼吸により、被写体の領域（肺野領域）は変動しているため、胸部Ｘ線動画像の複数フレームの同一画素に同じ肺野領域が現れる可能性は低い。このため、同一画素から単に高周波成分を取り除いた場合には、血流による変動成分だけでなく、他の変動成分すなわち呼吸による肺の変動成分も取り除かれてしまう傾向にある。すなわち、精度良く肺の特徴を他の特徴と区別して視認する事が困難となる。

このような問題は、Ｘ線を用いて肺を捉えた画像を取得する場合だけでなく、種々の技術を用いて、特定領域以外の要素による変動成分が特定領域の特徴に重畳する条件下で特定領域に係る画像を取得する場合一般に共通する。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、形状が変化する領域について、その領域以外に起因する変動成分を低減した画像を取得し、肺を適切に診断可能とするする技術を提供するを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、人間を含む動物の肺野の形状が変化する状態を捉え、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化に起因する時間的な変動成分、および呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を含む動画像を取得し、前記動画像に含まれる１つの基準画像、および前記動画像から前記基準画像を除いた残余の複数の画像である対象画像について、前記基準画像の各注目領域に対応する領域である対応注目領域を各前記対象画像から検出する検出手段と、各前記注目領域に対応する前記対応注目領域の画素値の時間的な変化から前記高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする画像生成装置である。

また請求項２の発明は、請求項１に記載の画像生成装置であって、前記検出手段は、前記基準画像のうち、血管を捉えた領域の中から前記注目領域を設定することを特徴とする。

また請求項３の発明は、請求項１に記載の画像生成装置であって、前記検出手段は、前記基準画像において前記肺野を捉えた第１画像領域に対し、各前記対象画像において前記肺野を捉えた第２画像領域が合致するように各前記第２画像領域を補正した後に、各前記第２画像領域のうち前記第１画像領域における各前記注目領域と位置関係が同じになる領域を各前記対応注目領域として検出することを特徴とする。

また請求項４の発明は、コンピュータによって実行されることによって、前記コンピュータを、請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像生成装置として機能させることを特徴とするプログラムである。

また請求項５の発明は、人間を含む動物の肺野の形状が変化する状態を捉え、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化に起因する時間的な変動成分、および呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を含む動画像を取得し、前記動画像に含まれる１つの基準画像、および前記動画像から前記基準画像を除いた残余の複数の画像である対象画像について、前記基準画像の各注目領域に対応する領域である対応注目領域を各前記対象画像から検出する検出工程と、各前記注目領域に対応する前記対応注目領域の画素値の時間的な変化から前記高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する生成工程と、を備えることを特徴とする画像生成方法である。

本発明によれば、呼吸サイクルによって形状が変化する肺について、画素値から呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を低減した動画像を取得することができるので、肺を適切に診断することが可能となる。

また請求項２に記載の発明によれば、肺野の中でも特に血流の影響が強い血管を捉えた領域から注目領域を設定するので、動画像から血流の影響による変動成分を高速に精度よく削除することができる。

請求項３に記載の発明によれば、基準画像と対象画像との肺野の形状を合致させるので、対象画像の対応注目領域を容易に検出することができる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜画像生成装置の全体構成＞
図１は、この発明を医療用画像撮影装置と協働して患者の肺の診断画像を生成可能な画像生成装置１および後述する画像生成装置５０に適用した各実施形態に共通の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、画像生成装置１は、制御部２、表示部３、操作部４、入力部５および、記憶部６をバスライン１０に接続した一般的なコンピュータの構成となっている。

制御部２は、例えばＣＰＵによって構成され、記憶部６に記憶される制御プログラムを実行することによって、画像生成装置１全体の動作を決定し、画像生成装置１全体に指令を与え、さらに後述する表示部３に表示の指示を出す。制御部２は、後述する各機能の実現手段として補正動画像を作成する。

表示部３は、例えば液晶表示ディスプレイ等によって構成され、制御部２で生成される動画像データなどを可視的に出力する。

操作部４は、キーボード、タッチパネルまたはマウス等から構成され、ユーザの各種操作にしたがって各種指令信号を制御部２に送信する。

入力部５は、画像データを入力する。入力部５は、医療用画像撮影装置を接続することによって、画像データをオンライン受信してもよく、さらに、ＤＶＤ等の可搬型の記憶媒体からのデータの読み取りや、スキャナによる読み取りによっても入力が可能である。あるいは、ネットワークで接続されたファイルサーバなどに撮影の対象である人物（撮影対象者）を撮影した画像を記憶しておき、記憶されている複数の画像データの中から該当する撮影対象者の画像データを検索して読み込むようにしてもよい。入力された画像データは、記憶部６に記憶される。

記憶部６は、例えば半導体メモリ、ハードディスクなどの記憶装置によって構成され制御部２で実行されるプログラム、プログラムを実行する際に必要な情報、入力部５から入力された動画像などの情報を記憶する。

医療用画像撮影装置は、例えば、Ｘ線撮影装置等によって構成され、撮影対象者の内蔵等に含まれる所定部位を撮影する。Ｘ線撮影装置は、撮影対象者にＸ線発生源から曝射して撮影を行う。曝射されたＸ線は、撮影対象者の胸部を透過して、強度分布が検出され、検出したＸ線をアナログ電気信号に変換し、更にＡ／Ｄ変換によってアナログ電気信号はデジタル信号に変換されて、複数の静止画の時系列からなる動画像としてＸ線撮影装置の記憶装置上に記憶される。該記憶装置に記憶された画像は必要に応じて入力部５に転送される。

下記の第１および第２の実施形態では、放射線画像としてＸ線画像を用いる。

＜第１実施形態＞
第１実施形態では、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化を捉えた動画像における肺野領域内の血管を捉えた画像領域の情報を基に、血流の影響を低減した画像を作成する画像生成装置を例に説明する。

図２は、画像生成装置１で実現される機能構成を示す図である。画像生成装置１は、動画像取得部１１、検出手段に相当する注目画素演算部１２、および生成手段に相当する変動成分低減部１３を備える。

動画像取得部１１は、入力部５から入力され、記憶部６に記憶された肺野領域を撮影した動画像を取得して、注目画素演算部１２に出力する。ここで取得される動画像とは、少なくとも１呼吸サイクルの肺野領域が撮影されたＸ線画像である。また、１呼吸サイクル(周期)とは１回の呼気モードと吸気モードが含まれる呼吸運動の周期であり、吸気モードとは息を吸い込んでゆくモードである。そして、呼気されるにつれて胸郭中での肺野の領域が大きくなり横隔膜が押し下げられる。呼気モードとは息を吐き出すモードであり、呼気されるにつれて肺野の領域が小さくなり横隔膜が上がってくる。

注目画素演算部１２は、動画像のある１枚を基準画像とし、この基準画像から血流の影響を受けていると考えられる血管を捉えた画像を作成し、この血管を捉えた領域の中から注目する画素である注目画素を順次に設定する。設定した注目画素は、変動成分低減部１３に出力される。

変動成分低減部１３は、動画像から基準画像を除いた残りの複数の画像である対象画像において、基準画像の各注目画素に対応する画素である対応注目画素の画素値の時間的な変化から高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する。

図３は、画像生成装置１が、補正動画像を生成する手順を示すフローチャートである。画像生成装置１は、基準画像のうち、血管を捉えた領域の中から注目画素を順次に設定し、各注目画素に対応する対応注目画素の画素値の時間的な変化から高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する。

ステップＳ１では動画像取得部１１が、ステップＳ２からステップＳ６までは注目画素演算部１２が、ステップＳ７からステップＳ９までは変動成分低減部１３が実行する。まず、画像生成装置１が、補正動画像生成の指示を受け、制御部５に伝達したとき、ステップＳ１に移る。

ステップＳ１で、動画像取得部１１が、呼吸中に肺野領域を撮影したＸ線動画像を取得し、注目画素演算部１２に出力してステップＳ２に移る。

ステップＳ２では、注目画素演算部１２は、入力された動画像の中から所定のルールにもとづいて基準画像を１枚選択してステップＳ３に移る。なお、所定のルールとしては、例えば動画像の所定番目（最初）のフレームを基準画像として選択するルールなどが挙げられる。

ステップＳ３では、注目画素演算部１２は、最初に肺野領域を決定するために、動画像から肺野の輪郭（肺野形状）を抽出する。肺野の輪郭抽出は、例えば特開昭６３−２４０８３２号公報、または、特開平２−２５０１８０公報に開示される方法を用いて行うことができる。

図４は、肺野の輪郭抽出を行った動画像の一部を示す図である。図の横軸は、呼吸サイクルにおける経過時間を示す。図４において、砂地ハッチングされた領域が肺野領域である。動画像を構成する全画像から肺野の輪郭が抽出された後、ステップＳ４に移る。

図３のステップＳ４では、ステップＳ２で選択された基準画像について、小さな領域ごとに平滑化フィルタを順次かけていくことにより、画像をぼかし、ぼかし基準画像を作成する。

図５は、ぼかし基準画像の例を示す図である。ぼかし基準画像を作成した後、ステップＳ５に移る。

図３のステップＳ５では、基準画像とぼかし基準画像とから、血管画像を作成する。肺野領域内で血管が存在しない位置の周辺は、Ｘ線が透過しやすいため、Ｘ線画像は黒く、すなわち、Ｘ線画像の画素値が高くなる。逆に血管が存在する位置は、Ｘ線が透過しにくいため、Ｘ線画像は白く、すなわち、Ｘ線画像の画素値が低くなる。なお、肺野領域内のある画素において、ある画素の周辺領域に血管が存在する場合に平滑化を行った場合、この画素は、もとの画素値より低くなり、血管が存在する画素は、もとの画素値より高くなる。逆に、ある画素の周辺領域に血管が存在しない場合、平滑化を行ったとしても、この画素の画素値は、もとの画素値と同様に高い状態が保たれる。したがって、肺野領域において、平滑化をかけた画像と、平滑化を行う前のオリジナルの画像との差分の絶対値を取った場合、血管が存在する領域は、差分の絶対値が高くなる傾向にある。

図６は、血管画像を作成する手順を示す図である。図６に示すように、基準画像とぼかし基準画像の肺野領域の差分の絶対値を求め、ある一定閾値を超える絶対値が現れた領域を示したものを血管画像とする。また血管画像を作成する手法として、非特許文献（清水昭伸、長谷川純一、鳥脇純一郎、“医用画像の計算機診断のための回転型２階差分フィルタの性質”電子情報通信学会 Vol.J78-D-2,29〜39,1995.）に示されるように、Ｍａｘ−ＤＤフィルタを用いて血管を抽出する手法を用いても良い。血管画像を作成した後、ステップＳ６に移る。

図３のステップＳ６では、血管画像中の画素である血管画素を中心としたテンプレートを基準画像から作成してテンプレートの中心画素を注目画素とし、基準画像以外の残りの動画像を構成する複数の対象画像の肺野領域内に対してテンプレートマッチングを行い、基準画像の各注目画素に対応する対応注目画素を各対象画像から検出する。

図７（ａ）〜（ｃ）は、肺野領域内で矩形のテンプレートと最も良く類似した領域（副領域）を探索し、対応注目画素が求められるようすを示す図である。図７（ａ）は血管画像、図７（ｂ）は基準画像、図７（ｃ）は対象画像を示す。図７（ａ）に示すように、血管画像には血管画素が表示されるが、図７（ｂ）に示すように、血管画素が存在する座標を中心としたテンプレートを基準画像から作成する。次に図７（ｃ）に示すように、動画像の中で基準画像以外の画像である各対象画像の肺野領域に対してテンプレートマッチングを行い、画素ごとの対応を取る。この際、基準画像の肺野領域内において、血管画素が存在しない座標に関しては血流による変動の影響は無いものとして、画素ごとの対応は取らない。副領域を探索した後、副領域の中心画素を対応注目画素とする。

ここで、ある副領域がテンプレートとどの程度類似しているかを評価する手段としては、相関相互法、ＳＳＤＡ法（Sequential Similarity Detection Algorithm）、フーリエ変換位相相関法などの手法を採用することができる。また、前記テンプレートの形状としては、矩形、円形、十字形などを用いることができるが、演算負担の軽減の面から矩形が好ましい。注目画素演算部１２が対応注目画素を検出し、変動成分低減部１３に出力した後、ステップＳ７に移る。

図３のステップＳ７では、変動成分低減部１３が肺野領域内の各注目画素および各対応注目画素において、それぞれ変動グラフを作成する。変動グラフとは、動画像の肺野領域の各注目画素及び各対応注目画素において、時間が経過した場合、画素値がどのように変化するかを示したグラフである。

図８は、肺野領域内にある注目画素および各対応注目画素について、それぞれ画素値の変動を示すグラフである変動グラフを作成した例を示す図である。図の横軸は、呼吸サイクルにおける経過時間を表し、グラフの縦軸は注目画素および対応注目画素の画素値を表す。変動グラフが作成されるとステップＳ８に移る。

図３のステップＳ８では、各変動グラフの高周波成分を削除する。高周波成分は、心拍の周波数に対応するもので、呼吸周波数の数倍〜数十倍の値をしめすが、図８の変動グラフにおいて、高周波成分を除去することで、血流によるノイズを低減した各画素の画素値を得る。高周波成分を除去する方法として、変動グラフに対して平滑化フィルタを適用する方法が考えられる。また、別の手法として、変動グラフに対してＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行うことによりパワースペクトルを求め、このパワースペクトルに対してローパスフィルタを適用することで、高周波成分を除去し、逆ＦＦＴを行う。各変動グラフの高周波成分を削除してステップＳ９に移る。

ステップＳ９では、対象画像の肺野領域内の各対応注目画素において、変動成分である高周波成分を低減した画素値をもとの各対応注目画素の位置に代入して、その変動成分の画素値と置き換え、変動成分を低減した対象画像を作成して終了する。

図９は、高周波成分除去後の変動グラフおよび高周波成分を低減した画素値を、もとの動画像に当てはめるようすを示す図である。グラフの縦軸は注目画素および対応注目画素の画素値を表し、横軸は、呼吸サイクルにおける経過時間を示す。

本実施形態においては、呼吸サイクルによって形状が変化する肺について、画素値から血流に起因する変動成分を低減した動画像を取得することができるので、肺を適切に診断することが可能となる。また、肺野領域内の血流の影響があると考えられる注目画素を設定し、当該注目画素に対応する対応注目画素に対して血流による変動成分を除去することによって、形状が変化する肺野について、血流に起因する変動成分を高速に精度良く取り除いた画像を取得可能となる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化を捉えた画像領域の情報を基に、基準画像の中で注目する画素である注目画素と、対象画像において、注目画素に対応する画素である対応注目画素とを対応させて、血流の影響を低減した動画像を作成するシステムを例に説明する。

図１０は、第２実施形態に係る画像生成装置５０で実現される機能構成を示す図である。画像生成装置５０は、動画像取得部２１、検出手段に相当する対応注目画素演算部２２、生成手段に相当する変動成分低減部２３を備える。

第２実施形態の機能構成の一部は、前述の図２と類似しており、異なる構成について説明し、同様の構成については説明を省略する。例えば動画像取得部２１の記憶部６に記憶された肺野領域を撮影した動画像を取得して、対応注目画素演算部２２に出力するまでの構成および動作は第１実施形態と同様である。

動画像取得部２１は、肺野領域を撮影した動画像を取得して、対応注目画素演算部２２に出力する。

対応注目画素演算部２２は、基準画像の肺野形状と動画像から基準画像を除いた残りの画像である各対象画像の肺野形状とを合致させ、各対象画像において、基準画像の注目画素と位置関係が同じになる画素を各対応注目画素として検出する。検出した対応注目画素は、変動成分低減部２３に出力する。

変動成分低減部２３は、各対象画像の対応注目画素の画素値の時間的な変化から高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する。

図１１は、画像生成装置５０が、補正動画像を生成する手順を示すフローチャートである。画像生成装置５０は、基準画像における肺野領域に対し、各対象画像における肺野領域が合致するように各対象画像を補正し、対象画像のうち、基準画像における注目画素と位置関係が同じになる領域を各対応注目画素として検出して、各注目画素に対応する対応注目画素の画素値の時間的な変化から高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する。

ステップＴ１では動画像取得部２１が、ステップＴ２からステップＴ６までは対応注目画素演算部２２が、ステップＴ７からステップＴ９までは変動成分低減部２３が実行する。まず、画像生成装置５０が、補正動画像生成の指示を受け、制御部５に伝達したとき、ステップＴ１に移る。

ステップＴ１で、図３のステップＳ１と同様に、動画像取得部２１が、呼吸中に肺野領域を撮影したＸ線動画像を取得し、対応注目画素演算部２２に出力してステップＴ２に移る。

ステップＴ２では、図３のステップＳ２と同様に、対応注目画素演算部２２は、入力された動画像の中から基準画像を１枚選択してステップＴ３に移る。

ステップＴ３では、図３のステップＳ３と同様に、対応注目画素演算部２２は、動画像から肺野の輪郭（肺野形状）を抽出する。肺野の輪郭が抽出された後、ステップＴ４に移る。

ステップＴ４では、基準画像の肺野領域に対し、各対象画像の肺野領域が合致するように各対象画像の肺野領域を補正する。

図１２は、対象画像の肺野形状が、基準画像の肺野形状に合致するように補正した画像を示す図である。この２つの画像の間のずれを補正する手法としては、種々の公知の手法を採用することができ、例えば、特公昭６１−１４５５３号公報、特開昭６３−２７８１８３号公報等に開示されるような公知の方法を採用することができる。

ここで、図１３から図１５は、基準画像の肺野領域と各対象画像の肺野領域とを合致させる方法を説明するための図である。

以下、一組の線分の変換を利用する手法について具体的に説明する。なお、ここでは、各フレーム画像の所定点（例えば左上の点）を基準点（例えば原点）とし、右方向をＸ軸方向とし、下方向をＹ軸方向とし、１画素毎に座標の値が１つずつ変化するものとする。

まず、図１３(ａ)，(ｂ)で模式的に示すように、補正の対象である対象画像の肺野領域及び該対象画像の肺野領域に対応する基準画像の肺野領域について、多数（例えば２００個程度）の特徴点（例えば、図１０では黒丸が付された点）がそれぞれ検出される。この特徴点としては、例えば、対象画像の肺野領域及び基準画像の肺野領域の輪郭の変曲点や尖鋭な点や所定の階調を有する点等が挙げられる。

次に、対象画像の肺野領域内の任意の点Ｘと、基準画像の肺野領域内の任意の点Ｘ'との対応関係が求められる。ここでは、対象画像の肺野領域内の全ての画素について点Ｘと点Ｘ'との対応関係が認識される。

ここで、図１４で示すように、上記の如く検出された対象画像の肺野領域の特徴点に含まれる２点Ｐ，Ｑと、上記の如く検出された基準画像の肺野領域の特徴点のうちの該２点Ｐ，Ｑに対応する２点Ｐ'，Ｑ'とに着目する。

図１５は、点Ｘと点Ｘ'の対応関係の求め方を説明するための図である。図１５(ａ)では、点Ｐ'から点Ｑ'へのベクトル（Ｐ'Ｑ'ベクトル）、線分Ｐ'Ｑ'から点Ｘ'への垂線と合致する点Ｃ'から点Ｘ'へのベクトル（Ｃ'Ｘ'ベクトル）、及び点Ｐ'から点Ｃ'へのベクトル（Ｐ'Ｃ'ベクトル）が示されている。一方、図１５(ｂ)では、点Ｐから点Ｑへのベクトル（ＰＱベクトル）、線分ＰＱから点Ｘへの垂線と合致する点Ｃから点Ｘへのベクトル（ＣＸベクトル）、及び点Ｐから点Ｃへのベクトル（ＰＣベクトル）が示されている。

ここで、２次元平面上で、Ｐ'Ｑ'ベクトルがＰＱベクトルに変換される場合に、Ｐ'Ｑ'ベクトルとＣ'Ｘ'ベクトルとＰ'Ｃ'ベクトルとの比と、ＰＱベクトルとＣＸベクトルとＰＣベクトルとの比が一定になるように、点Ｘ'が点Ｘに変換されるものとする。

このとき、点Ｘと点Ｘ'との間に下式(１)〜(３)の関係が成立する。

なお、ｕは線分ＰＣの長さを線分ＰＱの長さで割った（正規化した）スカラーを示し、ｖは直線ＰＱから点Ｘまでの距離を示し、Ｘ'は点Ｘ'の座標を示している。また、（Ｘ−Ｐ）は点Ｘの座標の値から点Ｐの座標の値を引いた座標の変化値すなわち点Ｐから点Ｘへのベクトル（ＰＸベクトル）を示し、（Ｑ−Ｐ）は点Ｑの座標の値から点Ｐの座標の値を引いた座標の変化値すなわちＰＱベクトルを示し、Ｐｅｒ（Ｑ−Ｐ）はＰＱベクトルに対して垂直で且つ大きさが等しくＣＸベクトルと同じ方向を向いたベクトルを示し、Ｐｅｒ（Ｑ'−Ｐ'）はＰ'Ｑ'ベクトルに対して垂直で且つ大きさが等しくＣ'Ｘ'ベクトルと同じ方向を向いたベクトルを示し、Ｐ'は点Ｐ'の座標を示している。

このため、上式(１)の右辺については、分子はＰＸベクトルとＰＱベクトルとの内積を示し、分母はＰＱベクトルの大きさの２乗（線分ＰＱの長さの２乗）を示している。上式(２)の右辺については、分子はＰＸベクトルとＰｅｒ（Ｑ−Ｐ）との内積を示し、分母はＰＱベクトルの大きさ（線分ＰＱの長さ）を示している。また、上式(３)の右辺第３項の分母はＰ'Ｑ'ベクトルの大きさ（線分ＰＱの長さ）を示している。

ここで、対象画像の肺野領域について、多数の特徴点のうちの任意の２点が点Ｐ，Ｑとされ、基準画像の肺野領域について、この２点Ｐ，Ｑに対応する２点が点Ｐ'，Ｑ'と設定される。そして、対象画像の肺野領域内の任意の１点Ｘに対して、点Ｘと点Ｘ'との関係が多数求められる。但し、各点Ｐ，Ｑ（及び点Ｐ'，Ｑ'）の設定に対して求められる点Ｘと点Ｘ'との関係は完全には一致しない。そこで、加重平均が用いられて、各点Ｘについて、下式(４)〜(６)で示すような点Ｘ'と点Ｘとの関係が求められる。なお、加重平均としては、例えば、ＰＱベクトルの大きさや、点Ｐ，Ｑの検出精度や、ＰＱベクトルと点Ｘとの位置関係等を考慮した重み付けを用いるようにすれば良い。

ここでは、点Ｐ，Ｑをｎ通り設定されるものとし、上式(４)〜(６)では、ｎ通りの点Ｐ，Ｑの組合せのうち、ｉ番目の点Ｐ，Ｑがそれぞれ点Ｐ_i，Ｑ_iと示されている。また、Ｘ'_iは、点Ｐ_iからＱ_iへのベクトル（Ｐ_iＱ_iベクトル）に対して、上式(３)により求められる座標である。更に、ａ，ｂ，ｐは定数であり、ａ，ｂ，ｐの値が適宜変更されることで、対象画像の肺野領域の変形の仕方が調整される。また、上式(４)については、Ｘ'は点Ｘ'の座標を示し、Ｘは点Ｘの座標を示し、ω_iは上式(５)，(６)で規定される重みを示し、（Ｘ'_i−Ｘ）は点Ｘから点Ｘ_i'へのベクトル（ＸＸ'_iベクトル）を示している。

上式(５)で示すように、重みω_iは、点Ｐ_iから点Ｑ_iへのベクトル（Ｐ_iＱ_iベクトル）のｂ乗を（ａ＋ＤＩＳＴ_i）で割ってｐ乗することで求められる。なお、上式(６)で示す条件、ｕ＜０は、点Ｘが線分ＰＱのＰ側の延長線に対する垂線の上に位置する条件であり、０≦ｕ≦１は、点Ｘが線分ＰＱの垂線の上に位置する条件であり、ｕ＜１は、点Ｘが線分ＰＱのＱ側の延長線に対する垂線の上に位置する条件である。

上式(４)で示すように、点Ｘの座標に対して、右辺第２項のＸＸ_i'ベクトルの加重平均が加算されることで、点Ｘに対応する点Ｘ'の座標が求まる。

そして、上式(１)〜(６)で求まる点Ｘと点Ｘ'との関係が、対象画像の肺野領域の全画素について求められると、対象画像の肺野領域が、基準画像の肺野領域に合致するように補正される。このような、２つの画像間のずれの補正は、画像領域の非線形の拡大及び縮小を行う画像処理であり、例えば、非線形のスケーリングを行う処理と称することができる。各対象画像の肺野領域を補正した後、ステップＴ５に移る。

次に、図１１のステップＴ５では、各対象画像領域のうち、基準画像領域における注目画素と位置関係が同じになる画素を各対応注目画素として検出して、変動成分低減部２３に出力した後、ステップＴ６に移る。

ステップＴ６では、図３のステップＳ７と同様に、変動成分低減部２３が対象画像の肺野領域内の各注目画素および各対応注目画素について、それぞれ変動グラフを作成する。図１６は、対象画像の肺野領域内の注目画素および各対応注目画素について変動グラフを作成した例を示す図である。図の横軸は、呼吸サイクルにおける経過時間を示す。

図１１のステップＴ７では、各変動グラフの高周波成分を削除する。本実施形態においても第１実施形態と同様、図１６の変動グラフにおける高周波成分を除去して、変動成分低減画像を作成する。

ステップＴ８では、対象画像の肺野領域内の各対応注目画素において、変動成分である高周波成分を低減した画素値をもとの各対応注目画素の位置に代入して、その変動成分の画素値と置き換え、変動成分を低減した対象画像を作成する。

図１７は、高周波成分除去後の変動グラフおよび高周波成分を低減した画素値を、もとの動画像に当てはめるようすを示す図である。図の横軸は、呼吸サイクルにおける経過時間を示す。

図１１のステップＴ９では、変形された対象画像の肺野形状をもとの肺野形状にもどして補正動画像として終了する。

図１８は、もとの肺野形状にもどして補正動画像を生成する様子を示す図である。もとの肺野形状に戻す方法としては、上述したような非線形のスケーリング処理を行う際に変形パラメータ（ａ，ｂ，ｐ）を保存しておき、このパラメータを基に、変形された対象画像の肺野形状を、もとの対象画像の肺野形状に戻す方法がある。また、変形された対象画像の肺野形状を、もとの対象画像の肺野形状に合致させるために再び非線形のスケーリング処理を適用する方法でも構わない。

以上のように、本実施形態においても、呼吸サイクルによって形状が変化する肺について、画素値から血流に起因する変動成分を低減した動画像を取得することができる。また、基準画像と対象画像との肺野の形状を合致させるので、対象画像の対応注目画素を容易に検出することができるとともに、血流に起因する変動成分を精度良く取り除いた画像を取得可能となる。

＜変形例＞
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。

例えば、上記実施形態では、画像生成装置がＸ線撮影装置から独立した構成である場合について説明したが、Ｘ線撮影装置そのものに設けたコンピュータによって画像生成装置の各手段を実現する構成でもよい。

上記実施形態では、画像処理の対象となった動画像が、Ｘ線を用いた人体の内部構造に係る透過像であったが、これに限られない。例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）などを用いて肺の内部構造をとらえた各種動画像であってもよい。

また、上記実施形態では、基準画像の注目領域および対象画像の対応注目領域は、画素を単位として処理を行っているが、複数の画素からなるひとまとまりの領域を単位として処理をおこなってもよい。

なお、上記実施形態ならびに変形例で説明した構成は、矛盾が生じない限り適宜一部の構成を入れ換えてもよい。

これらの変形例によっても、前記実施の形態と同様の効果を、達成することができる。

画像生成装置１，５０に適用した各実施形態に共通の構成を示すブロック図である。第１実施形態である画像生成装置１で実現される機能構成を示す図である。画像生成装置１が、補正動画像を生成する手順を示すフローチャートである。肺野の輪郭抽出を行った動画像の一部を示す図である。ぼかし基準画像の例を示す図である。血管画像を作成する手順を示す図である。対応注目画素が求められるようすを示す図である。肺野領域内にある注目画素および各対応注目画素について変動グラフを作成した例を示す図である。高周波成分除去後の変動グラフおよび高周波成分を低減した画素値を、もとの動画像に当てはめるようすを示す図である。第２実施形態である画像生成装置５０で実現される機能構成を示す図である。画像生成装置５０が、補正動画像を生成する手順を示すフローチャートである。対象画像の肺野形状が、基準画像の肺野形状に合致するように補正した画像を示す図である。基準画像の肺野領域と各対象画像の肺野領域とを合致させる方法を説明するための図である。基準画像の肺野領域と各対象画像の肺野領域とを合致させる方法を説明するための図である。点Ｘと点Ｘ'の対応関係の求め方を説明するための図である。対象画像の肺野領域内の注目画素および各対応注目画素について変動グラフを作成した例を示す図である。高周波成分除去後の変動グラフおよび高周波成分を低減した画素値を、もとの動画像に当てはめるようすを示す図である。もとの肺野形状にもどして補正動画像を生成する様子を示す図である。

符号の説明

１，５０画像生成装置
１１動画像取得部
１２注目画素演算部
１３変動成分低減部
２１動画像取得部
２２対応注目画素演算部
２３変動成分低減部

Claims

人間を含む動物の肺野の形状が変化する状態を捉え、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化に起因する時間的な変動成分、および呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を含む動画像を取得し、前記動画像に含まれる１つの基準画像、および前記動画像から前記基準画像を除いた残余の複数の画像である対象画像について、前記基準画像の各注目領域に対応する領域である対応注目領域を各前記対象画像から検出する検出手段と、
各前記注目領域に対応する前記対応注目領域の画素値の時間的な変化から前記高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする画像生成装置。
請求項１に記載の画像生成装置であって、
前記検出手段は、前記基準画像のうち、血管を捉えた領域の中から前記注目領域を設定することを特徴とする画像生成装置。
請求項１に記載の画像生成装置であって、
前記検出手段は、前記基準画像において前記肺野を捉えた第１画像領域に対し、各前記対象画像において前記肺野を捉えた第２画像領域が合致するように各前記第２画像領域を補正した後に、各前記第２画像領域のうち前記第１画像領域における各前記注目領域と位置関係が同じになる領域を各前記対応注目領域として検出することを特徴とする画像生成装置。
コンピュータによって実行されることによって、
前記コンピュータを、請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像生成装置として機能させることを特徴とするプログラム。
人間を含む動物の肺野の形状が変化する状態を捉え、呼吸サイクルに基づく肺野の形状変化に起因する時間的な変動成分、および呼吸サイクルよりも変動の周期が短い高周波成分を含む動画像を取得し、前記動画像に含まれる１つの基準画像、および前記動画像から前記基準画像を除いた残余の複数の画像である対象画像について、前記基準画像の各注目領域に対応する領域である対応注目領域を各前記対象画像から検出する検出工程と、
各前記注目領域に対応する前記対応注目領域の画素値の時間的な変化から前記高周波成分を低減する処理を行うことによって、補正動画像を生成する生成工程と、
を備えることを特徴とする画像生成方法。