JP2011055967A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】造影剤を注入して循環している間、造影剤の動きをより適切な輝度でコントラストが高く観察しやすい動画像とする。
【解決手段】複数の被写体の造影剤を注入する前の放射線撮影動画像において観察対象領域となる１つ以上の領域の代表画素値を算出する第１算出部と、造影剤を注入した後の造影剤領域の代表画素値を算出する第２算出部と、複数の被写体の放射線撮影動画像ごとに、１つ以上の領域の代表画素値と、造影剤領域の代表画素値とを画素値推定情報として記憶する記憶部と、現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の代表画素値に対応する画素値推定情報から、造影剤領域の代表画素値を推定する推定部と、現在観察対象領域となる１つ以上の領域の代表画素値と推定された造影剤領域の代表画素値とに対応する、放射線撮影動画像の各出力画素値を、予め定められた各画素値を通る階調曲線により放射線撮影動画像の出力画素値の階調変換処理を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は放射線撮影画像において、被写体への造影剤注入後の造影領域の画素値を推定して階調処理することによって、造影画像を最適な階調にする画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

Ｘ線撮影等の放射線撮影で、観察、診断したい血管や臓器等におけるＸ線吸収と、その周囲のＸ線吸収との差が小さい場合、Ｘ線吸収が大きい造影剤を観察、診断したい血管や臓器等に注入してからＸ線撮影を行う。これにより、得られる画像のコントラストを高めるといったＸ線造影撮影が行われている。このようなＸ線造影撮影によって得られた画像を最適な階調にするために、造影剤領域の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて階調変換を行う方法が特許文献１において開示されている。

特開2002-344806号公報

特許文献１に開示されている技術は、被写体へ造影剤を注入した後に静止画撮影を行って得られる造影静止画像の階調を最適にするものである。
ところが造影撮影の中でも、特に血管造影撮影のような撮影においては、造影剤注入後の静止画を観察診断するよりも、動画で撮影することによって造影剤が血管を循環していく様子を観察、診断する、ことが多い。

このような造影撮影による動画は、造影剤を注入して造影剤が循環している間は、階調曲線を変えずに固定の階調曲線を用いた階調変換を行い、造影剤の動きが安定かつ正確な階調の動画像とする必要がある。

このような階調変換のための固定階調曲線は観察、診断したい領域に造影剤が十分回った状態の画像を最適にする階調曲線が最も好ましい階調曲線である。

しかしながら、階調曲線は固定の階調曲線を用いる必要があるため、最も好ましい階調曲線を造影剤が注入される前に決定しなければならないが、注入前には観察、診断したい領域に造影剤が十分回った状態の画像を用いることができないという課題があった。

上記の課題に鑑み、本発明は、Ｘ線造影動画像撮影において、造影剤を注入して造影剤が循環している間、造影剤の動きを、より適切な輝度で、コントラストが高く観察しやすい動画像とすることを目的とする。

上記の目的を達成する本発明に係る画像処理装置は、
複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入する前の各放射線撮影動画像において、観察対象領域となる１つ以上の領域の代表画素値を算出する第１算出手段と、
前記複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入した後の各放射線撮影動画像において、前記造影剤が存在する領域である造影剤領域の代表画素値を算出する第２算出手段と、
前記複数の被写体の放射線撮影動画像ごとに、前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記造影剤領域の代表画素値とを対応づけて、造影後の代表画素値を推定するための画素値推定情報として記憶する記憶手段と、
現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の代表画素値を前記第１算出手段により算出し、該１つ以上の領域の代表画素値に対応する造影剤領域の代表画素値を、前記記憶手段に記憶された前記画素値推定情報から推定する推定手段と、
前記第１算出手段により算出された、現在観察対象領域となる前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記推定手段により推定された造影剤領域の代表画素値とに対応する、放射線撮影動画像の各出力画素値を、予め定められた各画素値に設定して、該各画素値を通る階調曲線により前記放射線撮影動画像の出力画素値の階調変換処理を行う変換手段と、
前記変換手段により階調変換処理された放射線撮影動画像を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、Ｘ線造影動画像撮影において、造影剤を注入して造影剤が循環している間、造影剤の動きを、より適切な輝度で、コントラストが高く観察しやすい動画像とすることができる。よって、Ｘ線造影動画像撮影による診断或いはＸ線動画撮影を行いながらの治療においてその精度が向上する。

造影後の特徴量を推定することにより階調曲線を決定して階調処理を行う処理の流れを説明する概念図。 ベイズ推定について説明する概念図。 テーブルによる推定について説明する概念図。 造影注入前後の画像及び画素値のヒストグラムを説明する概念図。 階調曲線の決定方法を説明する概念図。

（第１実施形態）
図１（ａ）を参照して、本発明の実施形態の概念について説明する。まず、既に撮影されて保存されている複数の被写体の多くの放射線動画像郡（例えば、Ｘ線造影動画像群）を用いて、造影後の画像特徴量（代表画素値）を推定する情報である、造影後画像特徴量推定情報（画素値推定情報）を求めて記憶する。そして、Ｘ線造影動画像撮影を行う際に、Ｘ線造影剤注入前或いはＸ線造影剤注入直後の撮影の最初の画像を得て、この画像と記憶しておいた造影後画像特徴量推定情報を用いて、Ｘ線造影後の画像の特徴量を推定する。この推定した特徴量を用いて階調曲線を作成し、以降の造影剤注入後に撮影された動画像に対して、この階調曲線による階調変換を行う。

図１（ｂ）を参照して、装置の主な機能構成について説明する。第１算出部１０１は、観察対象とする領域（例えば、肺野、脊椎等）の代表画素値を算出する。第２算出部１０２は、Ｘ線造影剤が存在する領域の代表画素値を算出する。第３算出部１０３は、Ｘ線造影剤が存在する造影剤領域の画素値の分布の分散を算出する。記憶部１０４は、各算出部により求めた代表画素値を、造影後の代表画素値を推定するための画素値推定情報として記憶する。記録部１０５は、観察対象とする領域の代表画素値に対し、Ｘ線造影剤が存在する領域の代表画素値が最も高い画素値を造影後画像特徴量推定部１０６により求めて、テーブル化して記録する。造影後画像特徴量推定部１０６は、観察対象とする領域の代表画素値と、画素値推定情報とから、Ｘ線造影剤が存在する造影剤領域の代表画素値を推定する。階調変換部１０７は、観察対象とする領域の代表画素値と、推定されたＸ線造影剤が存在する造影剤領域の代表画素値と、に対応する放射線動画像の各領域における出力画素値を、予め定める階調曲線を用いて変換する。出力部１０８は、階調変換処理されたＸ線撮影動画像を出力する。

そこで、特徴量（代表画素値）を推定して階調曲線を決定する方法について図２及び図５を参照して説明する。まず、Ｘ線造影剤を注入する前の画像について領域分割を行う。図２（ａ）に示されるように、Ｘ線造影剤を注入する前の画像では、領域分割によって肺野と脊椎を抽出している。抽出した領域の画素値のヒストグラムをとると、図２（ａ）のグラフ２０のように、第１領域である脊椎は、第１算出部により算出した第１画素値（m1）（代表画素値、例えば画素値の平均値）を中心とした分布になる。また、第２領域である肺野は、同様に第１算出部により算出した第２画素値（m2）（代表画素値、例えば画素値の平均値）を中心とした分布になる。これを画像全体のヒストグラムで見ると、図５（ａ）に示されるグラフ５０のように、山５０１が肺野の領域、その左隣の山５０２が脊椎の領域に対応している。このヒストグラムに対して、通常は肺野と脊椎の領域の中心画素値m1及びm2に対応する出力画素値が、それぞれ予め定められた値（図５のd1、d2）になるように階調曲線が決定される。このようにすればＸ線造影剤注入前の画像については、肺野、或いは脊椎といった臓器を予め決められた輝度に設定して診やすい画像とすることができる。なお、観察対象領域は１つ以上の領域であれば良く、上記のように第１領域及び第２領域に限られない。

しかしながら、造影撮影において重要なのは造影される部分であって、例えば血管造影撮影であれば造影された血管が最も診やすい画像となっている必要がある。Ｘ線造影剤注入後の画像の最適な階調曲線を決定する方法は、Ｘ線造影剤注入前の画像の場合と同様に、まず注入後の画像について領域分割を行う。図２（ａ）に示されるように、Ｘ線造影剤を注入した後の画像では領域分割によって肺野と脊椎とともに造影剤領域も抽出される。抽出された領域の画素値のヒストグラムをとると図２（ａ）に示されるグラフ２１のように、Ｘ線造影剤注入前の画像と同様に、肺野はm2（代表画素値、例えば画素値の平均値）を中心とした分布に、そして脊椎はm1（代表画素値、例えば画素値の平均値）を中心とした分布になる。さらに、これらに加えてＸ線造影剤領域は第２算出部により算出した第３画素値（n0）を中心とした分布となる。

これを画像全体のヒストグラムで見ると、図５（ｂ）に示されるグラフ５１のように、右側の山５０３が肺野の領域、その左隣の山５０４が脊椎の領域、そしてその左隣の山５０５がＸ線造影剤の領域にそれぞれ対応している。このようなヒストグラムに対して、肺野と脊椎の領域の画素値m1及びm2に対応する出力画素値がそれぞれ予め定められた値（図５（ｂ）の出力画素値d1、d2）になるようにする。また、Ｘ線造影剤の領域の画素値n0に対応する出力画素値が予め定められた値(図５（ｂ）のd0)になるようにする。そして、これらd0、d1、d2を通るように階調曲線を決定する。この時、d1とd2の間はＸ線造影剤注入前よりも狭くとるようにする。これによって、Ｘ線造影剤注入前の画像に比べて、肺野、或いは脊椎といった臓器にあまり大きなコントラストを与えず、かつＸ線造影領域を適切な輝度にして、診やすい画像とすることができるからである。

更には、図２（ａ）に示されるグラフ２１のように、Ｘ線造影領域は、n0を中心として幅を持った分布をしている。この分布の分散（或いは標準偏差）がn00からn01までの分布幅であるとする。図５（ｂ）に示されるグラフ５１のように、Ｘ線造影剤領域の画素値n0の代わりに分布幅の両端の画素値n00とn01が、それぞれ予め定められた値（図５（ｂ）の出力画素値d00とd01）となるように階調曲線を決定する。これにより、Ｘ線造影領域をより適切な輝度で、コントラストの高い診やすい画像とすることが可能となる。また、n0、n00、及びn01がそれぞれ予め定められた値となるように階調曲線を決定してもよい。

このようにすればＸ線造影剤注入後の最適な階調曲線を決定することができるが、Ｘ線造影前の時点ではＸ線造影剤注入後の画像はまだ得られていない。そのため、Ｘ線造影剤領域の画素値n0或いは分布幅n00、n01が未知であるため、最適な階調曲線を決定できない。そこで、Ｘ線造影剤注入前にこのＸ線造影剤領域の画素値n0或いは分布の幅n00、n01を推定することによって、階調曲線を決定し、造影撮影中決定した階調曲線のまま固定して階調変換処理を行う。ここで、第３算出部は、被写体に造影剤を注入した後の放射線撮影動画像において、造影剤が存在する造影剤領域の画素値の分布の分散を算出する。変換手段は、分散の幅を造影剤領域の代表画素値、例えば画素値の平均値からの分布幅として決定し、分布幅の両端の画素値に対応する、両端での出力画素値を、予め定められた各画素値に設定して、各画素値を通る階調曲線により階調変換処理を行う。次に、造影剤領域の画素値n0或いは分布の幅n00、n01を推定する方法について説明する。図１に示すように、既に撮影された画像を収集した画像群を用いてＸ線造影剤領域の推定情報を作成して、この作成したＸ線造影剤領域推定情報を用いてＸ線造影剤注入前の画像の輝度(画素値)情報からＸ線造影剤領域の画素値情報を推定する。

図２を参照して、いわゆるベイズ推定を用いて画素値n0或いは分布の幅n00、n01を推定する方法について説明する。まず、既に撮影されたＸ線造影剤注入前の画像を領域分割して脊椎領域、肺野領域を抽出する。この抽出した肺野領域、脊椎領域のヒストグラムをとってそれぞれの平均値をm1、m2とすると、脊椎領域はm1を中心とした分布、そして肺野領域はm2を中心とした分布になっている。次に同じ患者の検査において、Ｘ線造影剤注入後で診断上最も重要な画像、例えば血管にＸ線造影剤が十分に回りきった状態の画像を選び、この画像を領域分割して造影剤領域を抽出する。抽出したＸ線造影剤領域のヒストグラムをとって平均値をn0とすると、造影剤領域はn0を中心とした分布となっている。このようにしてＸ線造影剤注入前の画像における脊椎領域、肺野領域の中心画素値m1、m2及びＸ線造影剤注入後の画像におけるＸ線造影剤領域の中心画素値n0を収集し、各患者の検査画像について記憶しておく。

ここで、ベイズ推定はm1、m2からn0への事後確率を求めるものであり、

という式によって事後確率が求められる。より簡単には、m1、m2のどちらか一方の情報のみを用いて、

という式から事後確率を求めてもよい。

ここで、p(m1)、p(m2)、p(n0)はそれぞれ、m1、m2、n0の画素値が生起する確率である。これらは、収集した各患者の検査画像全てのm1、m2、n0それぞれのヒストグラムをとって、正規化して確率分布をとったものである。この時、検査画像が十分多く収集できていない場合には、ヒストグラムをとる際の画素値の幅を大きくすれば良い。

そして、p(m1|n0)はn0が生起した元での、m1が生起する確率である。同様にp(m1,m2|n0)は、n0が生起した元での、m1、m2が生起する確率である。これはn0毎に作成する。このようにして、p(m1)、p(m2)、p(n0)及びp(m1|n0)、p(m1,m2|n0)を、収集した各患者の検査画像から予め求めておき、造影後画像特徴量推定情報（画素値推定情報）として記憶しておく。

現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の画素値の平均値（m1、m2）を第１算出部により算出する。求めたm1、m2と一致する記憶部に記憶されたm1、m2に対応するn0をベイズ推定により求める。具体的には、実際にＸ線造影撮影が行われてＸ線造影剤注入前の画像が取得されたら、Ｘ線造影剤注入前の画像を領域分割して脊椎領域、肺野領域を抽出する（簡単化のため、脊椎領域のみであっても良い）。そして抽出した脊椎領域、肺野領域の画素値の平均値である第１画素値（m1）、第２画素値（m2）を求める（簡単化のため、m1のみであっても良い）。そしてm1、m2から、p(m1)、p(m2)、p(n0)及びp(m1|n0)、p(m1,m2|n0)を、第２算出部により算出した各被写体の放射線撮影画像全てのn0について求めて、(1)式を用いて事後確率を計算する。なお、簡単化のため、(2)式を用いても良い。そして、この事後確率が最も高いn0をＸ線造影剤領域の中心画素値n0とする。

ここで、全てのm1、m2に対して事後確率が最も高いn0を予め計算しておきテーブル化して記録しておけば、撮影時にはテーブル参照するだけで良く、毎回の計算を省略することができ、処理の効率化を図ることができる。

図３を参照して、上述したテーブル化の詳細について説明する。図３（ｂ）における造影後画像特徴量推定情報（画素値推定情報）が、Ｘ線造影領域の中心画素値（第３画素値）n0を求めるためのテーブルである。ここではまずテーブル３０１によって、m2をインデックスとしてm1のためのテーブル３０２を求め、次に求めたテーブル３０２によって、m1をインデックスにしてn0を求める構成である。テーブル３０１、テーブル３０２は、インデックスとなるm1、m2をクラス分類して作成する。最も詳細なテーブルの場合には画素値そのものとなる。

また、推定の精度をより高めるためには、脊椎領域、肺野領域の中心画素値m1、m2だけではなく、図３（ａ）に示されるような、中心画素値m1、m2分布の広がりの程度を示す分散(或いは標準偏差)σ1、σ2を含めてクラス分けする必要がある。そして、σ1、σ2を含めてクラス分けしたテーブル３０１、テーブル３０２を作成する。テーブル３０２の最終的なアウトプットも、Ｘ線造影剤領域の中心画素値n0だけではなく、その分散(或いは標準偏差)σ0及びそれらの平均値も含めるようにする。求めたσ0が、図５（ｂ）に示されるグラフ５１における、n01とn00との差になる。ここで、前述したように、図２（ａ）に示されるグラフ２１において、Ｘ線造影領域は、n0を中心として幅を持った分布をしている。この分布の分散（或いは標準偏差）がn00からn01までの幅となる。図５（ｂ）に示されるグラフ５１のように、Ｘ線造影剤領域の画素値n0の代わりにn00とn01が、それぞれ予め定められた値（図５（ｂ）のd00とd01）となるように階調曲線を決定する。これにより、Ｘ線造影領域をより適切な輝度で、コントラストの高い診やすい画像とすることが可能となる。また、記憶容量や処理時間を削減するためには、例えば脊椎領域の中心画素値m1のみをインデックスに用いるようにして、テーブル３０１そのものを無くし、テーブル３０２のみを用いるようにしてもよい。その場合、第１画素値がm1となり、第２画素値であるm2が無くなるため、繰り上がって第２画素値がn0となる。

更には、この第１画素値（m1）と第２画素値（n0）の関係を上述のようなテーブル化ではなく、近似関数を求めて関数化し、近似関数を用いてm1からn0を推定することもできる。関数としては、例えば以下に示すようなp次元多項式を用いて、

と表わしたものを用いる。そして、n0をy、m1をxとして、収集した各患者の検査画像全てについて求めたm1、n0を用いて(３)式のフィッティングを行う。この近似により、ａ_p、ａ_p-1、…、ａ₁、ａ₀を計算してm1からn0を求める関数を作成する。

Ｘ線造影撮影が行われて、Ｘ線造影剤注入前の画像が得られた場合、このＸ線造影剤注入前の画像を領域分割して脊椎領域を抽出しm1を求めたら、このm1を関数に代入してn0を求めることができる。

以上のようにしてＸ線造影剤注入後の画像の特徴量を推定することができ、造影撮影に適した階調曲線を決定してＸ線造影領域に最適な輝度、コントラストの動画像を作成することができる。

このような階調曲線のための特徴量領域或いはＸ線造影領域は、Ｘ線造影撮影を行う検査の種類によって異なることがある。そのような場合には検査毎にＸ線造影後画像特徴量推定情報を作成するようにすれば良い。

また、Ｘ線造影後画像の特徴量推定の精度を更に向上させるために、Ｘ線造影剤の濃度毎にＸ線造影剤注入後の画像特徴量推定情報（画素値推定情報）を作成すればよい。Ｘ線造影剤の濃度が異なれば、Ｘ線造影後のＸ線造影領域の画素値分布は異なるからである。

なお、本実施形態では、観察対象領域が造影剤領域を除いて１つの場合、又は２つの場合について説明したが、３つ以上であってもよい。その場合、３つ以上の観察領域の画素値から造影剤領域の画素値を本実施形態と同様の方法で推定することになる。また、本実施形態では、主にＸ線造影剤を用いる場合について説明してきたが、他の放射線造影撮影にも応用できる。

本実施形態に係る画像処理装置及び画像処理方法は、放射線造影動画像撮影において造影剤を注入して造影剤が循環している間、造影剤の動きを、推定した階調曲線を用いることで、より適切な輝度でコントラストの高い動画像とすることができる。よって、放射線造影動画像撮影による診断或いはＸ線動画撮影を行いながらの治療において、その精度が向上する。
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (11)

1. 複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入する前の各放射線撮影動画像において、観察対象領域となる１つ以上の領域の代表画素値を算出する第１算出手段と、
   前記複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入した後の各放射線撮影動画像において、前記造影剤が存在する領域である造影剤領域の代表画素値を算出する第２算出手段と、
   前記複数の被写体の放射線撮影動画像ごとに、前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記造影剤領域の代表画素値とを対応づけて、造影後の代表画素値を推定するための画素値推定情報として記憶する記憶手段と、
   現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の代表画素値を前記第１算出手段により算出し、該１つ以上の領域の代表画素値に対応する造影剤領域の代表画素値を、前記記憶手段に記憶された前記画素値推定情報から推定する推定手段と、
   前記第１算出手段により算出された、現在観察対象領域となる前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記推定手段により推定された造影剤領域の代表画素値とに対応する、放射線撮影動画像の各出力画素値を、予め定められた各画素値に設定して、該各画素値を通る階調曲線により前記放射線撮影動画像の出力画素値の階調変換処理を行う変換手段と、
   前記変換手段により階調変換処理された放射線撮影動画像を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記推定手段は、現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の代表画素値を前記第１算出手段により算出し、該１つ以上の領域の代表画素値と一致する、前記記憶手段に記憶された前記画素値推定情報である造影剤を注入する前の放射線撮影動画像から算出された１つ以上の領域の代表画素値に対して、造影剤を注入した後に前記造影剤領域の代表画素値が生起する確率が最も高くなる画素値を造影剤領域の代表画素値に設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記記憶手段に記憶された１つ以上の領域の代表画素値に対して、前記造影剤領域の代表画素値が生起する確率が最も高くなる画素値を予め求めてテーブル化して記録する記録手段を更に備え、
   前記記録手段に記録されたテーブルを参照することにより、前記１つ以上の領域の画素値に対して生起する確率が最も高い画素値を前記造影剤領域の代表画素値に設定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記１つ以上の領域が２つの領域である場合に、
   前記推定手段は、前記２つの領域を構成する、第１領域の代表画素値である第１画素値と、第２領域の代表画素値である第２画素値とに対して、前記造影剤領域の代表画素値である第３画素値が生起する確率を、
   前記第３画素値が生起した状態での前記第１画素値と前記第２画素値とが生起する確率と、前記第３画素値が生起する確率との積を、前記第１画素値が生起する確率と前記第２画素値が生起する確率との積で除したものとすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記１つ以上の領域が１つの領域である場合に、
   前記推定手段は、前記１つの領域である第１領域の代表画素値である第１画素値に対して、前記造影剤領域の代表画素値である第２画素値が生起する確率を、
   前記第２画素値が生起した状態での前記第１画素値が生起する確率と、前記第２画素値が生起する確率との積を、前記第１画素値が生起する確率で除したものとすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記１つ以上の領域が１つの領域である場合に、
   前記推定手段は、各被写体の放射線動画像ごとに算出した、全ての前記第１画素値と前記第２画素値との関係を関数で近似して、近似した関数を用いて前記第１画素値から前記第２画素値を推定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 被写体に造影剤を注入した後の放射線撮影動画像において、造影剤が存在する造影剤領域の画素値の分布の分散を算出する第３算出手段を更に備え、
   前記変換手段は、前記分散の幅を、前記造影剤領域の代表画素値からの分布幅として決定し、前記分布幅の両端の画素値に対応する、前記両端での出力画素値を、予め定められた各画素値に設定して、該各画素値を通る階調曲線により階調変換処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記代表画素値は、画素値の平均値であることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
9. 第１算出手段が、複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入する前の各放射線撮影動画像において、観察対象領域となる１つ以上の領域の代表画素値を算出する第１算出工程と、
   第２算出手段が、前記複数の被写体のそれぞれに造影剤を注入した後の各放射線撮影動画像において、前記造影剤が存在する領域である造影剤領域の代表画素値を算出する第２算出工程と、
   記憶手段が、前記複数の被写体の放射線撮影動画像ごとに、前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記造影剤領域の代表画素値とを対応づけて、造影後の代表画素値を推定するための画素値推定情報として記憶する記憶工程と、
   推定手段が、現在観察対象領域となる被写体の１つ以上の領域の代表画素値を前記第１算出工程により算出し、該１つ以上の領域の代表画素値に対応する造影剤領域の代表画素値を、前記記憶手段に記憶された前記画素値推定情報から推定する推定工程と、
   変換手段が、前記第１算出工程により算出された、現在観察対象領域となる前記１つ以上の領域の代表画素値と、前記推定工程により推定された造影剤領域の代表画素値とに対応する、放射線撮影動画像の各出力画素値を、予め定められた各画素値に設定して、該各画素値を通る階調曲線により前記放射線撮影動画像の出力画素値の階調変換処理を行う変換工程と、
   出力手段が、前記変換工程により階調変換処理された放射線撮影動画像を出力する出力工程と、
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
10. 前記代表画素値は、画素値の平均値であることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
11. 請求項９に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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