JP2017055984A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ること。【解決手段】複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置は、画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得部と、取得された領域に相当する画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定部と、分割サイズにより分割した画像データに対して、複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理部と、を備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、被検体の医用画像を生成する画像処理技術に関する。

医療分野を中心に用いられているＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置は、複数方向から放射線を被検体に照射し、測定された放射線測定データ（以下、単に測定データと称す）から画像再構成処理により、被検体内部の状態を表す断層像を構成する装置である。

断層像を得るための画像再構成処理方法として、例えば、逐次近似法は、再構成後の画像に含まれるノイズを低減できるため高画質の再構成画像を取得することができるが、計算負荷が高いという問題がある。

特許文献１には、演算処理の高速化を実現するための技術として、複数の演算ユニットを備えた医用画像診断装置に入力された画像データを演算ユニット数で等分割して、各演算ユニットの処理を並列に実行する技術が開示されている。

特開２０１１−７２８２７号公報

しかしながら、測定データには、空気層や寝台など演算負荷の少ない被検体部以外のデータや、演算負荷の多い被検体部のデータが含まれる。このため、入力された画像データを演算ユニット数により等分割して、複数の演算ユニットの処理を並列に行っても、処理対象となるデータによって各演算ユニットの処理時間にばらつきが発生し、複数の演算ユニットを並列に使用しても全体として高速に処理を実行できない場合が生じ得る。
そこで、上記課題を鑑み、本発明は、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能な画像処理技術を提供する。

本発明の一つの態様に係る画像処理装置は、複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置であって、
前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得手段と、
前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定手段と、
前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

第１実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図。 第１実施形態に係る画像処理部の構成を示す。 領域取得部の処理の流れを示す図。 放射線発生部と放射線検出部の回転角度を説明する模式図。 測定データの一例を示す図。 画像処理部の処理の流れを示すフローチャート。 画像データ内の被検体の領域を４つに分割した一例を示す図。 第２実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図。 第２実施形態に係る画像処理部の処理の流れを示す図。 複数の演算ユニットの処理性能比の一例を示す図。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。尚、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。

（第１実施形態）
＜画像処理システムの概略構成＞
本実施形態では、ＣＴ装置を用いて断層像を画像再構成処理により生成する場合に、本発明を適用する構成について説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図である。図１において、画像処理システムは、ＣＴ装置１１０、画像処理装置１２０、表示部１３０および入力部１４０を有する。

ＣＴ装置１１０は、筐体部として機能するガントリ１１１、放射線を照射する放射線発生部１１２、被検体Ｐを支持する支持部１１３、放射線を検出する放射線検出部１１４を備える。ここで、ガントリ１１１は、地面や床に固設された固定部と、固定部上に地面や床に対して鉛直方向に立置されたガントリ支持部と、ガントリ支持部に対して回動可能に設置された回転フレームとを備える。回転フレームは、放射線発生部１１２と、放射線検出部１１４とを対向させた状態で回転可能に保持する。

ＣＴ装置１１０は、放射線発生部１１２の放射線照射を制御する放射線制御部１１５、放射線発生部１１２および放射線検出部１１４を保持する回転フレームを回転駆動する装置駆動部１１６、放射線検出部１１４からデータを収集するデータ収集部１１７を更に備える。

尚、本実施形態において放射線とは、Ｘ線だけに限らず、放射性崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えば粒子線や宇宙線なども含まれるものとする。

放射線発生部１１２は、放射線制御部１１５の制御に基づき放射線を照射（出力）する。放射線発生部１１２から放射線が照射されると、放射線検出部１１４は、被検体Ｐを透過した放射線の強度（線量）を検出する。放射線検出部１１４は、複数列配置されている。放射線制御部１１５は、放射線発生部１１２に対して、所定の管電圧および管電流を印加し、放射線発生部１１２の放射線照射を制御する。放射線発生部１１２は、放射線制御部１１５の制御に基づいて、被検体Ｐに向けてコーンビーム型の放射線を照射する。本実施形態では、コーンビーム型の放射線とするが、放射線発生部１１２が照射する放射線はこの例に限定されず、例えば、パラレルビーム型やファンビーム型といった形状の放射線を用いてもよい。

装置駆動部１１６は、放射線発生部１１２および放射線検出部１１４を保持している回転フレームの回転駆動を制御する駆動制御部として機能する。装置駆動部１１６は、さらに、支持部１１３の平行移動あるいは回転移動も制御することが可能である。本実施形態では、放射線発生部１１２および放射線検出部１１４の回転方向は、図１で示すように時計回りとするが、回転方向はこの例に限定されず、反時計回りに回転することも可能である。

放射線検出部１１４は、被検体Ｐを透過した放射線の強度（線量）を検出し、その検出データを電気信号として出力する。データ収集部１１７は、放射線検出部１１４から出力された検出データを収集し、検出データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換、データ変換等の処理を行う。データ収集部１１７は、処理後のデータを、画像処理装置１２０の画像処理部１２２に出力する。データ収集部１１７から出力されるデータは、測定データと称し、その詳細については、後述する。

本実施形態の画像処理装置１２０は、複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行うことが可能であり、画像処理装置１２０は、制御部１２１と画像処理部１２２を有する。制御部１２１は、ＣＴ装置１１０の各部の制御や入力部１４０からの信号の受信、表示部１３０へのデータの出力、画像処理部１２２の制御を行う。制御部１２１は、前述した放射線制御部１１５に放射線の照射を制御するための制御信号、および、装置駆動部１１６に対して駆動制御のための制御信号を出力する。

画像処理部１２２は、データ収集部１１７から被検体Ｐの測定データを受け取り、放射線断層像を作成するため、画像再構成処理等の画像処理を実行する。この画像処理部１２２の具体的な処理については、後述する。

表示部１３０は、ＬＣＤやＣＲＴ等の任意のディスプレイ機器により構成されており、制御部１２１を介し、画像処理部１２２で処理された放射線断層像等の画像データを描画する。この表示部１３０で描画した放射線断層像は、例えば、医者等が読影するためなどに用いられる。

入力部１４０は、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力機器により構成されており、操作者（ユーザ）は、この入力部１４０を用いて、各部の制御、操作指示を行うことが可能である。

＜画像処理部１２２の概略構成＞
図２は、画像処理部１２２の構成を示す図である。画像処理部１２２は、画像生成条件受信部２０１および、画像データ取得部２０２、測定データ取得部２０３、領域取得部２０４、画像データ更新部２０５、分割サイズ決定部２０６、画像再構成処理部２０７、および再構成画像合成部２０８を備える。また、画像処理部１２２で処理された結果は、図１に示した制御部１２１を介して表示部１３０に出力され、表示部１３０は、制御部１２１による表示制御の下に放射線断層像（断層像）を表示する。すなわち、制御部１２１は、再構成画像合成部２０８により合成された断層像を表示部１３０に表示させる表示制御を行う。

画像生成条件受信部２０１は、画像を生成するための条件（画像生成条件）を制御部１２１から受信する。具体的には、画像生成条件受信部２０１は、出力用の画像サイズ（縦や横や奥行きサイズ）や各画素の初期値などの条件を制御部１２１から受信する。図１に示した入力部１４０を介して、操作者（ユーザ）が上述した条件を任意に設定する、あるいはデフォルト値の条件を設定すると、制御部１２１は、入力部１４０を介して設定された条件を画像生成条件受信部２０１へ送信する。

（画像データ取得部２０２・測定データ取得部２０３）
画像データは、３次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されているデータである。画像データ取得部２０２は画像データを取得する。例えば、画像データ取得部２０２は、画像生成条件受信部２０１で受信した画像生成条件に従い、初期画像データを生成（取得）することが可能である。

測定データは、ＣＴ装置において、被検体に複数方向から放射線を照射し、被検体を透過した後の放射線の強度を検出した検出データに基づいた２次元のデータである。測定データ取得部２０３は、測定データをＣＴ装置から取得する。例えば、測定データ取得部２０３は、図１に示したデータ収集部１１７から送信された測定データを受信し、測定データを格納する。ＣＴ装置１１０により、被検体Ｐに複数方向から放射線が照射されると、被検体Ｐを透過後の放射線は、放射線検出部１１４により検出され、検出データは電気信号として出力される。データ収集部１１７は、放射線検出部１１４から出力された検出データを処理し、測定データとして画像処理部１２２に出力する。データ収集部１１７から出力された測定データは、画像処理部１２２の測定データ取得部で受信され、格納される。

具体的には、前述したように、装置駆動部１１６により、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４は、被検体Ｐを軸（回転中心）に回転駆動する。放射線発生部１１２および放射線検出部１１４が回転することで、被検体Ｐに対して、様々な方向から放射線が照射され、照射された放射線の強度（線量）が放射線検出部１１４により検出される。放射線検出部１１４で検出された放射線の強度を示す検出データは、データ収集部１１７により収集され、データ収集部１１７は、増幅処理やＡ／Ｄ変換などのデータ変換処理を検出データに施した後に、処理後のデータを測定データとして出力する。検出データは、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４の回転角度毎に検出され、測定データは、検出データに対応して、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４の回転角度毎に取得される。

（領域取得部２０４）
領域取得部２０４は、回転角度毎の測定データを解析し、被検体以外の領域（非被検体部の領域）および被検体の領域（被検体部の領域）を抽出する。すなわち、領域取得部２０４は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域（被検体部の領域）と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）とを識別する領域判定を行う。

そして、領域取得部２０４は、抽出した被検体以外の領域（非被検体部の領域）が、画像データ取得部２０２で生成された初期画像データのうち、どの画素位置に相当するかの座標位置の計算を行う。

領域判定の結果、座標位置の計算結果に基づいて、領域取得部２０４は、画像データにおいて被検体を含む領域を取得する。具体的には、領域取得部２０４は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得する。この領域取得部２０４の具体的な処理については、後述する。領域取得部２０４は、測定データの解析結果を画像データ更新部２０５に出力する。尚、領域取得部２０４は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域（被検体部の領域）の画素数（総画素素）を取得した場合、解析結果を分割サイズ決定部２０６に出力することも可能である。

（画像データ更新部２０５）
画像データ更新部２０５は、画像データ（初期画像データ）と測定データの解析結果から画像データを更新する。画像データ更新部２０５は、被検体以外の領域に対応する画像データの初期画素値を予め定めた画素値に変更することにより画像データを更新する。すなわち、領域取得部２０４により抽出された被検体以外の領域（非被検体部の領域）の座標位置の画素値に対し、所定の値で画像データ（初期画像データ）を更新する。画像データ更新部２０５は、更新した画像データを分割サイズ決定部２０６に出力する。

（分割サイズ決定部２０６）
分割サイズ決定部２０６は、領域取得部２０４により取得された領域に相当する画像データの分割サイズを決定する。すなわち、分割サイズ決定部２０６は、被検体を含む領域の画素数に基づいて、領域に相当する画像データの分割サイズを決定する。分割サイズ決定部２０６は、画像データ更新部２０５により更新された画像データの分割サイズを決定することが可能である。分割サイズ決定部２０６は、画像データ中の非被検体部の領域を除いた被検体の領域（被検体部の領域）の総画素数を求め、各演算ユニットに振り分ける画像分割サイズを決定する。分割サイズ決定部２０６は、被検体を含む領域の画素数に基づいて、複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の演算量が均一になるように、分割サイズを決定する。

（画像再構成処理部２０７）
画像再構成処理部２０７は、複数の演算ユニットを有し、複数の演算ユニットを並列に動作させることにより、画像再構成処理を実行することが可能である。本実施形態では、複数の演算ユニットとして、演算ユニット２０７１から２０７４の４つの演算ユニットの構成例について説明するが、演算ユニット数はこの例に限定されるものではない。複数の演算ユニットは、ＧＰＵもしくはＣＰＵ上で動作する演算ユニットとして構成されている。

画像再構成処理部２０７は、各演算ユニットにおいて、分割サイズ決定部２０６で分割された画像データに基づいて画像再構成処理を実行する。すなわち、画像再構成処理部２０７は、分割サイズにより分割した画像データに対して、複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う。ここで、分割された画像データは、被検体の領域（被検体部の領域）に対応した画像データを、複数の演算ユニット数Ｎで分割することにより、画像データの分割サイズが決定されたものである。分割した画像データに、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素が含まれないようにすることで、各演算ユニットの負荷の平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。尚、本実施形態では、画像再構成処理として、逐次近似法による処理方法を用いる例を説明するが、断層像を得るための画像再構成処理方法は、この例に限定されず、他の方法に対しても同様に適用することは可能である。

（再構成画像合成部２０８）
再構成画像合成部２０８は、画像再構成処理部２０７の複数の演算ユニットにより計算された再構成画像を合成し、被検体の断層像を生成する。生成した再構成画像（断層像）は、制御部１２１を介し、ディスプレイ等の表示部１３０に出力する。尚、再構成画像合成部２０８は、生成した断層像を、表示部１３０等で表示するだけでなく、プリンタ等の出力機器を用い、紙やフィルム等に出力することも可能である。

このように、画像処理部１２２は、画像生成条件とＣＴ装置１１０で測定された測定データとを入力し、上述した各部で処理することで、被検体Ｐの断層像を得ることができる。

＜領域取得部２０４の処理フロー＞
図３は、画像処理部１２２における領域取得部２０４の処理の流れを示すフローチャートである。図３のフローチャートに従い、領域取得部２０４の具体的な処理について説明する。

まず、ステップＳ３０１において、領域取得部２０４は、画像データ取得部２０２で生成された画像データ（初期画像データ）を読み込む。ここで、領域取得部２０４により読み込まれる画像データは、３次元の画像データであり、３次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されているデータである。ステップＳ３０１の段階では、全ての座標位置の画素値には、所定の初期値で構成されている。

次に、ステップＳ３０２において、領域取得部２０４は、測定データ取得部２０３で受信された測定データを読み込む。測定データは、放射線検出部１１４の各検出素子で検出された放射線強度データに増幅処理やＡ／Ｄ変換などの変換処理が施された値と、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４の回転角度とによって表されている。

図４は、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４の回転角度を説明する模式図である。同図に示すように、放射線発生部１１２と放射線検出部１１４は被写体Ｐを中心に対向した状態で配置されている。回転角度は、被検体Ｐからみた放射線発生部１１２あるいは放射線検出部１１４の角度θで表す。より具体的には、放射線発生部１１２は最初に、θ＝０度（被検体Ｐの鉛直上方の位置）から放射線を照射し、被検体Ｐを透過した放射線強度を放射線検出部１１４で検出する。放射線検出部１１４は、回転角度θが０度から３６０度まで所定のピッチで、被検体Ｐを透過した放射線の強度を順次検出する。放射線検出部１１４により検出された検出データは、データ収集部１１７により収集され、データ収集部１１７は、増幅処理やＡ／Ｄ変換などのデータ変換処理を検出データに施した後に、処理後のデータを測定データとして出力する。測定データは、所定のピッチで検出される検出データに対応して取得される。

図５は、測定データの一例を示す図である。測定データは、２次元データであり、図５において、縦軸は回転角度θを示し、横軸はＸ方向の検出画素の位置（検出画素位置（ｉ））を示している。放射線検出部１１４の検出素子は、複数列配置された２次元センサ（例えば、Ｘ方向（５１２画素）×Ｙ方向（５１２画素）の検出素子を備えたセンサ）である。ステップＳ３０２では、２次元の測定データｍ（ｉ、θ）が、Ｙ方向の検出画素の位置に対応した検出画素数分、複数読み込まれる（測定データｍ１（ｉ、θ）５０１〜ｍ６（ｉ、θ）５０６）。図５に例示的に示す測定データのうち、参照番号５１０、５１１の領域は、被検体以外の領域（非被検体部の領域）を示しており、参照番号５１２の領域は、被検体の領域（被検体部の領域）を示している。図５からわかるように、被検体以外の領域および被検体の領域では、画素値の分布傾向が異なる。画素値の分布傾向の相違に基づいて、領域取得部２０４は、以下の処理で、閾値との比較により測定データにおける被検体以外の領域および被検体の領域の領域判定を行う。

次に、ステップＳ３０３において、領域取得部２０４は、ステップＳ３０２で読み込んだ、それぞれの測定データの各画素に対し、閾値処理を施す。領域取得部２０４は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域と被検体以外の領域とを識別することが可能である。そして、領域取得部２０４は、比較結果に基づいて、画像データにおける領域の画素数を取得することが可能である。

ステップＳ３０３では、測定データにおける注目画素に対し、閾値処理で２値に分けることで、被検体以外の領域（非被検体部の領域）であるか、被検体の領域（被検体部の領域）であるかの領域判定を行う。ステップＳ３０３からステップＳ３０５の処理において、領域取得部２０４は、複数の測定データの各画素について処理を行う。ステップＳ３０３の領域判定で、測定データｍ（ｉ、θ）における注目画素の値が閾値より大きい画素について、領域取得部２０４は、被検体の領域（被検体部の領域）の画素と判定し（Ｓ３０３−Ｎｏ）、処理をステップＳ３０６に進める。一方、ステップＳ３０３の領域判定で、測定データｍ（ｉ、θ）における注目画素の値が閾値以下の画素について、領域取得部２０４は、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素と判定し（Ｓ３０３−Ｙｅｓ）、領域取得部２０４は、処理をステップＳ３０４に進める。

ステップＳ３０４において、領域取得部２０４は、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素である注目画素がステップＳ３０１で読み込んだ画像データ（初期画像データ）のどの座標位置に相当するかの座標計算を行う（再構成点算出）。ここでは、公知の逆投影演算を行うことで、測定データにおける注目画素がステップＳ３０１で読み込んだ３次元の画像データのどの座標位置であるかを求めることができる。

ステップＳ３０５において、領域取得部２０４は、ステップＳ３０４で算出した３次元の座標位置（３次元の座標情報）と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素であること示す識別情報（フラグ）とを格納したテーブルとして保存する（非被検体部の座標データを保存）。領域取得部２０４は、ここで保存した３次元の座標情報と識別情報（フラグ）とで構成されるテーブルを、測定データの解析結果として画像データ更新部２０５へ送信する。

次に、ステップＳ３０６において、領域取得部２０４は、測定データ内の全画素について処理が終了したかの判定を行う。処理が終了していなければ（Ｓ３０６−Ｎｏ）、領域取得部２０４は、処理をステップＳ３０３に戻し、測定データ内の次の画素に対して、ステップＳ３０３以降の処理を同様に実行する。一方、ステップＳ３０６の判定で、測定データ内の全画素について、処理が終了していれば（Ｓ３０６−Ｙｅｓ）、領域取得部２０４は、処理をステップＳ３０７に進める。

ステップＳ３０７において、領域取得部２０４は、ステップＳ３０２で読み込んだ全ての測定データについて処理が終了したか判定を行う。全ての測定データについて処理が終了していなければ（Ｓ３０７−Ｎｏ）、領域取得部２０４は、処理をステップＳ３０３に戻し、次の測定データに対して、ステップＳ３０３以降の処理を同様に実行する。一方、ステップＳ３０７の判定で、全ての測定データについて処理が終了していれば（Ｓ３０７−Ｙｅｓ）、領域取得部２０４は、処理を終了する。

以上のように、領域取得部２０４は、ステップＳ３０２で読み込んだ全ての測定データに対し、ステップＳ３０３からステップＳ３０５の処理を実行することで、被検体以外の領域（非被検体部の領域）および被検体の領域（被検体部の領域）を抽出することができる。すなわち、領域取得部２０４は、測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域（被検体部の領域）と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）とを識別する領域判定を行うことができる。

尚、上述したように、被検体の領域（被検体部の領域）と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）との領域判定に、所定の閾値を用いたが、他の方法を用いても良い。例えば、注目画素の画素値と隣接画素の画素値との画素値差が所定の閾値内かどうかの判定を含め、ラベリング処理を行い、領域判定しても良い。

＜画像処理部１２２の処理フロー＞
図６は、画像処理部１２２の処理の流れを示すフローチャートである。図６のフローチャートに従い、画像処理部１２２の具体的な処理を説明する。

まず、ステップＳ６０１において、画像生成条件受信部２０１は、画像を生成するための条件（画像生成条件）を受信し、設定する。例えば、操作者（ユーザ）が、入力部１４０から条件を設定すると、設定された条件は制御部１２１を介して送信される。画像生成条件受信部２０１は、制御部１２１から送信された画像生成条件を読み込み、画像生成条件の設定を行う。ここでは、出力用の画像サイズとして、例えば、縦、横、奥行きのサイズを、５１２（画素）×５１２（画素）×５１２（画素）とした例を説明するが、この条件は例示的なものであり、操作者（ユーザ）は条件（画像生成条件）を任意に設定することが可能である。

次に、ステップＳ６０２において、画像データ取得部２０２は、ステップＳ６０１で設定した画像生成条件の画像サイズに基づき、初期画像データを生成する。初期画像データの各画素には、所定の初期値が設定されるが、本実施形態では、例えば、画素値範囲を８ビット（２５６値）、初期値を３２（画素値）とし、全画素に設定するものとする。

次に、ステップＳ６０３において、測定データ取得部２０３は、データ収集部１１７から送信された測定データを受信し、測定データを格納する。測定データは、図５で示したように、回転角度θと放射線検出部１１４の検出画素位置で表わされる２次元データである。

次に、ステップＳ６０４において、領域取得部２０４は、ステップＳ６０３で受信した測定データに対する閾値処理により、測定データの注目画素が被検体以外の領域（非被検体部の領域）であるか、被検体の領域（被検体部の領域）であるかの領域判定を行う。そして、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素である注目画素が画像データ（初期画像データ）のどの座標位置に相当するかの座標計算を行う。

次に、ステップＳ６０５において、画像データ更新部２０５は、画像データ（初期画像データ）と、初期画像データにおける被検体以外の領域の画素の座標位置（測定データの解析結果）から初期画像データを更新する。領域取得部２０４は、先のステップＳ６０４において、測定データの解析結果として、３次元の座標位置と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素であること示す識別情報（フラグ）とを格納したテーブルを、画像データ更新部２０５へ送信している。画像データ更新部２０５は、領域取得部２０４から送信されたテーブルの情報を参照して、３次元の画像データにおける被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素の座標位置を特定することができる。画像データ更新部２０５は、被検体以外の領域の画素の座標位置を特定すると、特定した座標位置における画素値を、所定の値に設定変更することで画像データを更新する。所定の値は任意に設定変更することが可能であるが、本実施形態では、所定の値を８ビットの０とする。

次に、ステップＳ６０６において、分割サイズ決定部２０６は、ステップＳ６０５で更新された画像データの中で、非被検体部の領域を除いた被検体の領域（被検体部の領域）の総画素数を算出する。本ステップにおいて、分割サイズ決定部２０６は、以下の（１）式で、画像データにおける被検体の領域の総画素数を求めることができる。

画像データは、３次元の画像データであり、３次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されている。Ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）は３次元の座標位置における画素値を示しており、ｘは横画素位置、ｙは縦画素位置、ｚは奥行き画素位置を示している。（ｘ、ｙ、ｚ）により３次元の座標位置を特定することができる。

初期画像データにおいては、全ての画素に対して画素値３２が設定されている。また、先のステップＳ６０５において、被検体以外の領域の画素に対しては、画素値０（ゼロ）に設定変更され、画像データが更新されている。このため、（１）式において、被検体以外の領域の画素に対しては、Ｇ（ｘ、ｙ、ｚ）／３２＝０（ゼロ）となる。また、被検体の領域（被検体部の領域）の画素に対しては、Ｇ（ｘ、ｙ、ｚ）／３２＝１となる。３次元の座標位置に設定されている画素値について（１）の演算処理を実行することにより、分割サイズ決定部２０６は、画像データにおける被検体の領域の総画素数を求めることができる。

尚、被検体の領域の総画素数の取得については、（１）式の演算に限定されるものではない。分割サイズ決定部２０６は、例えば、閾値処理（Ｓ３０３、Ｓ６０４）の際に、被検体の領域（被検体部の領域）の画素数をカウントすることで、画像データにおける被検体の領域の総画素数を取得することが可能である。あるいは、分割サイズ決定部２０６は、閾値処理（Ｓ３０３、Ｓ６０４）の際に、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素数をカウントしておき、３次元の画像データの全画素数から、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素数を除くことにより、画像データにおける被検体の領域の総画素数を取得することが可能である。

次に、ステップＳ６０７において、分割サイズ決定部２０６は、画像データの分割サイズを決定する。本実施形態では、４つの演算ユニットを備えているため、分割サイズ決定部２０６は、ステップＳ６０６で取得した被検体の領域（被検体部の領域）の総画素数を４分割する。すなわち、分割サイズ決定部２０６は、被検体の領域（被検体部の領域）に対応した画像データを、複数の演算ユニット数Ｎで分割することにより、画像データの分割サイズを決定することができる。被検体の領域（被検体部の領域）に対応した画像データを分割することで、各演算ユニットの負荷の平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

図７は、画像データ内の被検体の領域（被検体部の領域）を、演算ユニット数分、４つに分割した一例を示す図である。図７（ａ）は、３次元の画像データと、ステップＳ６０６で算出した被検体の領域（被検体部の領域）の画素を示している。図７（ｂ）は、図７（ａ）で示した被検体の領域（被検体部の領域）の画素を４つに分割した一例を示す図である。尚、ここでは、Ｚ軸方向に対して、被検体の領域（被検体部の領域）の画素を分割したが、分割方法は、他の方法でも良い。例えば、分割サイズ決定部２０６は、Ｘ軸やＹ軸方向に対して、被検体の領域（被検体部の領域）における画像データを分割してもよい。また、分割サイズ決定部２０６は、回転フレームの回転軸方向（被検体の体軸）に沿って、画像データを分割してもよい。

次に、ステップＳ６０８において、画像再構成処理部２０７は、演算ユニット２０７１から２０７４に対し、分割された画像データを入力し、画像再構成処理を行う。そして、再構成画像合成部２０８は、画像再構成処理部２０７により、各演算ユニットで計算された、分割された再構成画像（断層像）を合成し、被検体Ｐの断層像を生成する。

以上説明したように、ステップＳ６０１で読み込んだ画像生成条件とステップＳ６０３で読み込んだ測定データに対し、上述した処理を行うことで、画像再構成処理に有用となる画像データを効率的に分割することができる。これにより、各演算ユニットの負荷の平準化を図りつつ、各演算ユニットの並列処理により、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

尚、本実施形態では、画像生成条件受信部２０１が受信した画像生成条件に基づいて、画像データ取得部２０２が初期画像データを生成する構成を説明したが、本発明の趣旨はこの例に限定されるものではない。例えば、初期画像データを生成せずに、操作者（ユーザ）が予め生成した任意の画像データを初期画像データとして入力し、領域取得部２０４の解析に用いてもよい。また、測定データ取得部２０３では、ＣＴ装置１１０で測定した測定データを受信するようにしたが、予め測定した測定データを取得するようにしても良い。また、画像再構成処理部２０７における各演算ユニットはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）もしくはＣＰＵ（Central Processing Unit）上で動作するものとするが、使用する演算ユニットはこれらに限定されない。

（第２実施形態）
第２実施形態では、第１実施形態の処理に加えて、各演算ユニットの演算能力による違いを考慮した場合について、画像再構成画像（断層像）を高速に処理するための画像データ分割方法を説明する。尚、第２実施形態の画像処理システムの構成のうち、第１実施形態と同一の構成については、同じ符号を付して、説明を省略する。

図８は、第２実施形態に係る画像処理部１２２の構成を示す図である。第１実施形態で説明した図２のブロック図に対して、各演算ユニットの演算能力（演算速度）を計測する演算時間計測部８０１が内部構成に追加されている。また、画像処理部１２２の画像再構成処理部２０７は、複数の演算ユニットとして、４つの演算ユニット８０７１〜８０７４を有する。

演算時間計測部８０１は、複数の演算ユニットの処理時間を計測する。分割サイズ決定部２０６は、例えば、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素数と、被検体以外の領域（非被検体部の領域）に対する処理時間の計測結果とに基づいて、分割サイズを決定することが可能である。あるいは、分割サイズ決定部２０６は、被検体を含む領域の画素数と、被検体を含む領域に対する処理時間の計測結果とに基づいて、分割サイズを決定することが可能である。ここで、処理時間の計測に関し、演算時間計測部８０１は、画像再構成処理部２０７の処理に要する時間、または領域取得部２０４の処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの処理時間を計測することが可能である。画像再構成処理部２０７に関する処理の処理時間を計測した場合、演算時間計測部８０１は、画像再構成処理部２０７の処理の結果および処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得する。また、領域取得部２０４に関する処理の処理時間を計測した場合、演算時間計測部８０１は、領域取得部２０４の処理の結果および処理に要する時間に基づいて、複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得する。分割サイズ決定部２０６は、演算時間計測部８０１で取得された性能を示す情報に基づいて、複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の処理時間が均一になるように、分割サイズを決定する。

第２実施形態では、演算時間計測部８０１が、４つの演算ユニット８０７１から８０７４の演算能力（演算速度）を計測し、演算時間計測部８０１の計測結果は、領域取得部２０４に入力される。演算ユニットに演算速度のばらつきを考慮した上で、分割サイズ決定部２０６により、画像データの分割サイズを決定する。そして、画像再構成処理を各演算ユニットで並列処理することで、断層像を高速に得ることができる。

＜画像処理部１２２の処理フロー＞
図９は、第２実施形態に係る画像処理部１２２の処理の流れを示すフローチャートである。図９のフローチャートに従い、画像処理部１２２の具体的な処理を説明する。尚、ステップＳ６０１〜Ｓ６０３、Ｓ６０５、Ｓ６０６、およびステップＳ６０８の処理は第１実施形態で説明した図６の処理と同様のため、説明を省略する。

ステップＳ９０１において、領域取得部２０４は、ステップＳ６０３で読み込んだ複数の測定データを演算ユニット数分に分割する。領域取得部２０４は、例えば、読み込んだ測定データ数を５１２とすると、４つの演算ユニット数で分割して、演算ユニットに対応する測定データとして、１２８の測定データを取得する。

次に、ステップＳ９０２では、領域取得部２０４は、まず、ステップＳ９０１で分割した各測定データに対する閾値処理により、各測定データの注目画素が被検体以外の領域（非被検体部の領域）であるか、被検体の領域（被検体部の領域）であるかの領域判定を行う。そして、被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素である注目画素が画像データ（初期画像データ）のどの座標位置に相当するかの座標計算（座標計算処理）を行う。領域取得部２０４は、分割された各測定データに対する座標計算処理を、演算ユニット８０７１から８０７４を用いて実行する。演算ユニット８０７１から８０７４は、分割された各測定データに対して、注目画素が画像データのどの座標位置に相当するかの座標計算（座標計算処理）を並列に実行する。

次に、ステップＳ９０３において、演算時間計測部８０１は、ステップＳ９０２の処理にかかった各演算ユニットの演算時間を計測する。

次に、ステップＳ９０４において、演算時間計測部８０１は、ステップＳ９０２で処理をした被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素数（非被検体画素数）と、ステップＳ９０３で計測した各演算ユニットの演算時間の計測結果と、から各演算ユニットの処理性能比を取得する。尚、ステップＳ９０４では、演算の処理量として被検体以外の領域（非被検体部の領域）の画素数（非被検体画素数）と、演算時間の計測結果と、から各演算ユニットの処理性能比を取得する場合を説明しているが、本実施形態は、この例に限定されない。例えば、ステップＳ９０２の閾値処理に結果により取得した被検体の領域の画素について、座標計算（座標計算処理）を行い（Ｓ９０２）、演算時間計測部８０１は、ステップＳ９０２の処理にかかった各演算ユニットの演算時間を計測することも可能である（Ｓ９０３）。そして、ステップＳ９０４において、演算時間計測部８０１は、被検体を含む領域の画素数と、被検体を含む領域に対する各演算ユニットの演算時間の計測結果とから各演算ユニットの処理性能比を取得することも可能である。この場合、被検体の領域の画素数は、図１０における処理量に相当する。

図１０は、複数の演算ユニットの処理性能比の一例を示す図である。図１０に示す処理量１００１は、ステップＳ９０２で処理をした被検体以外の領域の画素数（非被検体画素数）を示している。また、処理時間１００２は、ステップＳ９０３で計測した各演算ユニットの演算時間の計測結果を示している。１画素あたりの処理時間１００３は、処理時間１００２を処理量１００１で除算した結果を示している。処理性能比１００４は、演算ユニット８０７２の１画素あたりの処理時間を１として正規化した場合の各演算ユニットの性能比を示している。ここで、演算ユニット８０７２は、４つの演算ユニットの中で、１画素あたりの処理時間が最も遅い（１画素あたりの処理を実行するために、最も長時間を要する）演算ユニットである。演算時間計測部８０１は、複数の演算ユニットのうち、処理能力の最も低い演算ユニット（図１０の場合は、演算ユニット８０７２）の処理能力を基準として処理性能比の正規化を行う。

図１０に示すように、演算ユニット８０７１の処理性能比は５．０であり、演算ユニット８０７１は、演算ユニット８０７２に比べ、５倍の処理能力があることがわかる。演算ユニット８０７３の処理性能比は１０．０であり、演算ユニット８０７３は、演算ユニット８０７２に比べ、１０倍の処理能力がある。また、演算ユニット８０７４の処理性能比は２．５であり、演算ユニット８０７４は、演算ユニット８０７２に比べ、２．５倍の処理能力があることがわかる。

ステップＳ９０５において、分割サイズ決定部２０６は、ステップＳ９０４で取得した処理性能比に基づき、画像データの分割サイズを決定する。演算ユニットの処理性能比に基づいて、画像データの分割サイズを決定することにより、各演算ユニットの演算速度のばらつきによる処理の遅延を低減することが可能になる。分割サイズ決定部２０６は、以下の（２）式を用いて、ステップＳ６０６で算出された被検体の領域（被検体部の領域）の総画素数から分割サイズを決定することが可能である。

（２）式において、Ｔは各演算ユニットに割り当てる画像データの総画素数であり、Ｓは各演算ユニットの処理性能比を示している。

本実施形態の構成によれば、各演算ユニットにおいて画像再構成処理にかかる処理時間を均一にすることができ、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。すなわち、演算ユニットの処理時間のばらつきを低減し、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

尚、第２実施形態では、上述したように、領域取得部２０４における座標計算（座標計算処理）を、複数の演算ユニットで並列処理をして、処理に要する演算時間（演算量）から各演算ユニットの処理性能比を取得したが、本実施形態の構成は、この例に限定されるものではない。例えば、ステップＳ３０３の処理における領域判定処理に適用することも可能である。具体的には、各測定データの注目画素が被検体以外の領域（非被検体部の領域）であるか、被検体の領域（被検体部の領域）であるかの領域判定処理を、演算ユニット８０７１から８０７４を用いて実行し、領域判定処理の実行結果に基づいて、図１０に示すような各演算ユニットの処理性能比を取得することも可能である。この場合においても各演算ユニットの処理性能比を取得することができる。この場合においても、取得した処理性能比を（２）式に適用することで、各演算ユニットの性能ばらつきを考慮した画像データの分割サイズを決定することが可能であり、各演算ユニットにおいて画像再構成処理にかかる処理時間を均一にすることができ、画像再構成処理の高速化を図ることが可能になる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

２０４：領域取得部、２０６：分割サイズ決定部、２０７：画像再構成処理部、２０８：再構成画像合成部、８０１：演算時間計測部

Claims (18)

1. 複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置であって、
   前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得手段と、
   前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定手段と、
   前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記領域取得手段は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、前記画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得し、
   前記分割サイズ決定手段は、前記領域の画素数に基づいて、前記領域に相当する前記画像データの分割サイズを決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. 前記複数の演算ユニットの処理時間を計測する演算時間計測手段を更に備え、
   前記分割サイズ決定手段は、前記被検体を含む領域の画素数と、前記領域に対する処理時間の計測結果とに基づいて、前記分割サイズを決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. 前記演算時間計測手段は、前記画像再構成処理手段の処理に要する時間、または前記領域取得手段の処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの処理時間を計測することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記演算時間計測手段は、前記画像再構成処理手段の処理の結果および前記処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記演算時間計測手段は、前記領域取得手段の処理の結果および前記処理に要する時間に基づいて、前記複数の演算ユニットの性能を示す情報を取得することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記分割サイズ決定手段は、前記性能を示す情報に基づいて、前記複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の処理時間が均一になるように、前記分割サイズを決定することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記分割サイズ決定手段は、前記被検体を含む領域の画素数に基づいて、前記複数の演算ユニットそれぞれにおける画像再構成処理の演算量が均一になるように、前記分割サイズを決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。
9. 前記領域取得手段は、前記測定データの注目画素の画素値と閾値との比較結果に基づいて、被検体の領域と被検体以外の領域とを識別することを特徴とする請求項２または８に記載の画像処理装置。
10. 前記領域取得手段は、前記比較結果に基づいて、前記画像データにおける前記領域の画素数を取得することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記被検体以外の領域に対応する前記画像データの初期画素値を予め定めた画素値に変更することにより前記画像データを更新する画像データ更新手段を更に備え、
    前記分割サイズ決定手段は、前記更新された画像データの分割サイズを決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記測定データをＣＴ装置から取得する測定データ取得手段を更に備え、
    前記測定データは、前記ＣＴ装置において、被検体に複数方向から放射線を照射し、前記被検体を透過した後の前記放射線の強度を検出した検出データに基づいた２次元のデータであることを特徴とする請求項２乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記画像データを取得する画像データ取得手段を更に備え、
    前記画像データは、３次元の座標位置と各座標位置の画素値とで構成されているデータであることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記複数の演算ユニットにより計算された再構成画像を合成し、前記被検体の断層像を生成する再構成画像合成手段と、
    前記断層像を表示手段に表示させる表示制御を行う制御手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記複数の演算ユニットは、ＧＰＵもしくはＣＰＵ上で動作する演算ユニットであることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
16. 複数の演算ユニットを使用して画像データの処理を並列に行う画像処理装置の画像処理方法であって、
    前記画像データにおいて被検体を含む領域を取得する領域取得工程と、
    前記取得された領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定する分割サイズ決定工程と、
    前記分割サイズにより分割した画像データに対して、前記複数の演算ユニットを用いて画像再構成処理を行う画像再構成処理工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
17. 前記領域取得工程は、測定データから被検体を含む領域を抽出した結果に基づいて、前記画像データにおける被検体を含む領域の画素数を取得し、
    前記分割サイズ決定工程は、前記領域の画素数に基づいて、前記領域に相当する前記画像データの分割サイズを決定することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
18. コンピュータを、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。