JP2017143953A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】 画像処理装置１００は、診断対象の画像データである診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための検索画素値範囲、検索領域を設定し、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて強調処理する代表画素値を算出する。そして代表画素値を基準として診断画像全体のコントラストを強調した強調画像を作成する。更に画像処理装置１００は、診断画像と強調画像との差分情報からコントラストを強調する領域である強調領域を算出し、強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に係り、詳細には、コントラストの小さい部位を効率よく診断するための画像処理に関する。

医用画像を用いた診断では、濃度差の小さい部位が診断対象となることがある。その場合、診断対象の臓器形状を正しく把握できなかったり、検出すべき病変を判別できない等の不都合が生じる。また、画像の作成条件によってはノイズや偽像（アーチファクト）の発生等により、更に正しい診断を行うことが困難になることがある。このような場合、診断対象となる組織の濃度のコントラストが大きくなるように、非線形の階調変換（例えば、ガンマ補正等）を行うことがある。このような処理を行うと診断対象となる組織の濃度のコントラストを大きくすることができるが、診断対象の組織と同等の濃度の画素が周辺に存在する場合は、診断対象以外の組織の画素値も変動することになり、効率的な診断の妨げになる。

特許文献１には、画像の局所領域毎に診断対象の構造（画素値分布）を解析し、画像処理の内容を動的に切り替える技術（適用型フィルタ処理）が記載されている。

特許４７０７４７１号公報

しかしながら、特許文献１の手法では診断対象の構造が明確でなければならず、コントラストの小さい領域では上述のように診断対象の構造を解析して行う処理を適用することは困難であった。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために第１の発明は、診断対象の画像データである診断画像を入力する診断画像入力部と、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定する検索画素値範囲設定部と、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定する検索領域設定部と、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出する代表画素値算出部と、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する強調画像作成部と、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出する強調領域算出部と、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する部分的強調画像作成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

第２の発明は、コンピュータを用いた画像処理方法であって、診断対象の画像データである診断画像を入力するステップと、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定するステップと、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定するステップと、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出するステップと、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成するステップと、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出するステップと、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。

本発明により、画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。

画像処理装置１００の全体構成を示す図 画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図 代表画素値を基準とする非線形階調変換の例を示す図 画像処理装置１００が実行する部分的強調画像作成処理の流れを説明するフローチャート 強調領域３７の算出手順の一例を示す図 検索画素値範囲の両端に強調除外範囲を設ける例を説明する図 検索領域内に含まれる検索画素値範囲内の画素の割合に基づき検索領域を強調領域から除外する例を説明する図 診断画像３１に設定する評価ブロックの例を示す図 評価ブロックのサイズについて説明する図 重みマップ３８について説明する図 図１０の重みマップ３８を使用した部分的強調画像３９の作成例を示す図 検査部位と検索画素値範囲とのデータセットである検索画素値範囲データ４１の一例を示す図 検索画素値範囲を設定するためのユーザインターフェースの一例を示す図 検索領域を体軸方向に連続する複数の画像に設定する例を示す図 補正値マップ４０の作成例を示す図 補正値マップ４０を用いた部分的強調画像３９の算出例を示す図 強調領域編集画面５１の一例を示す図 複数の条件から部分的強調画像を作成するための操作画面５５の例 条件テーブル５６の例を示す図 算出した部分的強調画像３９と診断画像３１との差分情報から強調領域３７Ａを算出する例について説明する図 本発明に係る画像処理装置の機能を組み込んだＸ線ＣＴ装置２を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用した画像処理システム１の構成について説明する。

図１に示すように、画像処理システム１は、画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１及び医用画像撮影装置１１２とを備える。

画像処理装置１００は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、表示装置１０７、入力装置１０９、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。

ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。

画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、診断部位のコントラストが強調され、非診断部位については元の画素値を維持した画像である部分的強調画像を作成する。部分的強調画像作成処理（図４参照）の詳細については後述する。

主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。ＲＯＭはコンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。

通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。

表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。

表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。

入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。

ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。

画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。

次に、図２を参照して画像処理装置１００の機能構成について説明する。
図２に示すように画像処理装置１００は、診断画像入力部２１、検索画素値範囲設定部２２、検索領域設定部２３、代表画素値算出部２４、強調画像作成部２５、強調領域算出部２６、及び部分的強調画像作成部２７を有する。

診断画像入力部２１は、記憶装置１０３や医用画像撮影装置１１２または画像データベース１１１から診断対象とする画像データを読み込み主メモリ１０２に保持する。画像データは、被検体をＸ線ＣＴ装置やＭＲ装置等を用いて撮影した複数の断層像である。以下、入力画像がＣＴ画像である場合を例として説明する。また、入力画像を診断画像と呼ぶ。

検索画素値範囲設定部２２は、後述する強調画像を作成する際の基準となる代表画素値を算出するために、診断画像上の代表画素値を検索するための画素値範囲（以下、検索画素値範囲という）を設定する。検索画素値範囲は、最小値、最大値の組み合わせとして設定される。適切な検索画素値範囲は、予め記憶装置１０３に登録しておいてもよいし、入力装置１０９を用いて操作者が任意の検索画素値範囲を入力してもよい。検索画素値範囲は、診断対象とする部位に応じて適切な画素値範囲が設定されることが望ましい。

検索領域設定部２３は、診断画像の代表画素値を検索するための領域を診断画像上に設定する。検索領域の形状やサイズは、予め画像処理装置１００の記憶装置１０３に登録しておいてもよいし、入力装置１０９を用いて操作者が任意の形状を入力してもよい。検索領域は、診断対象とする部位に応じて適切な形状及びサイズの領域が設定されることが望ましい。

代表画素値算出部２４は、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて診断画像から代表画素値を算出する。代表画素値算出部２４は、まず検索領域設定部２３により設定した検索領域内の画素であって、その画素値が検索画素値範囲設定部２２により設定した画素値範囲に含まれる画素を抽出する。抽出された複数の画素の画素値から検索領域を代表する画素値（代表画素値）を算出する。代表画素値を算出する方法は様々あるが、本実施形態では、一例として抽出された全ての画素の画素値の平均値を代表画素値とする。

強調画像作成部２５は、代表画素値算出部２４により算出された代表画素値を基準として診断画像のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する。例えば、非線形の関数を用いた階調変換（非線形階調変換）により代表画素値前後のコントラストを強調する。図３に非線形階調変換の一例を示す。図３に示すように、代表画素値の前後で画素値の差が大きくなるように、関数３を用いて階調変換を行う。強調画像作成部２５は、この階調変換を診断画像入力部２１により入力した診断画像の全ての画素に対して実行することにより強調画像を作成する。

強調領域算出部２６は、診断画像と強調画像とに基づきコントラストを強調する領域である強調領域を算出する。強調領域算出部２６は、診断画像と強調画像との差分を求め、差分値の変動の大きさに基づいて強調領域を算出する。強調領域の具体的な算出方法については後述する。

部分的強調画像作成部２７は、強調領域算出部２６により算出された強調領域のコントラストが強調された画像（部分的強調画像）を作成する。部分的強調画像の具体的な作成方法については後述する。

次に、第１の実施の形態の画像処理装置１００が実行する部分的強調画像生成処理の流れを図４のフローチャート、及び図５を参照して説明する。

画像処理装置１００のＣＰＵ１０１（診断画像入力部２１）は、記憶装置１０３または通信Ｉ／Ｆ１０４を介して接続される画像データベース１１１から処理対象とする診断画像３１を入力する（ステップＳ１０１）。

次に、ＣＰＵ１０１（検索画素値範囲設定部２２）は、ステップＳ１０５の強調画像作成処理の基準となる代表画素値を算出するために、まず検索対象とする画素値範囲（以下、検索画素値範囲という）を設定する（ステップＳ１０２）。検索画素値範囲は、画素値の最小値及び最大値の組み合わせとして予め画像処理装置１００の記憶装置１０３に登録されている値を使用する。或いは、入力装置１０９等を用いて操作者により入力された任意の検索画素値範囲を使用してもよい。検索画素値範囲は、例えば頭部であれば「３０〜４０」、胸部であれば「−７００〜−５００」等のように設定される。

次に、ＣＰＵ１０１（検索領域設定部２３）は、後述する強調画像作成処理の基準となる代表画素値を算出するために、診断画像上に適切な形状の検索領域を設定する（ステップＳ１０３）。検索領域の形状及びサイズは、予め画像処理装置１００の記憶装置１０３に登録しておいてもよいし、入力装置１０９等を用いて操作者が入力してもよい。また検索領域は、画像毎に設定してもよいし、体軸方向に連続する複数の画像に設定してもよい。

次に、ＣＰＵ１０１（代表画素値算出部２４）は、ステップＳ１０３で設定した検索領域から、その画素値がステップＳ１０２で設定した検索画素値範囲に含まれる画素を抽出する（ステップＳ１０４）。抽出された複数の画素から、その検索領域を代表する画素値（代表画素値）を算出する。代表画素値を算出する方法は様々あるが、本実施形態では一例として、抽出された全ての画素の画素値の平均値を代表画素値とする。

ＣＰＵ１０１（強調画像作成部２５）は、ステップＳ１０４で算出された代表画素値を基準値として、コントラストを強調した画像である強調画像を作成する（ステップＳ１０５）。本実施形態では、例えば図３に示すように、代表画素値の前後で画素値の差が大きくなるような非線形の関数３を用いて階調変換を行う。これにより代表画素値前後のコントラストを強調する。ＣＰＵ１０１はこの階調変換をステップＳ１０１で入力した診断画像の全ての画素に対して実行し、画像全体のコントラストが強調された強調画像を作成する。

ステップＳ１０１で入力した診断画像と、ステップＳ１０５で作成した強調画像を基に、ＣＰＵ１０１（強調領域算出部２６）は、最終的にコントラスト強調処理を適用する強調領域を算出する（ステップＳ１０６）。強調領域の算出方法の一例を、図５を参照して説明する。

図５（ａ）に示すように、診断画像３１には、コントラストが小さい診断部位３１ａと、診断部位３１ａと同程度の画素値を持つ非診断部位３１ｂとが含まれるものとする。本発明では、診断部位３１ａのコントラストを強調しつつも非診断部位３１ｂの画素値が変動しない「部分的強調画像」を作成することを目的としている。図５（ａ）の診断画像３１に対してステップＳ１０５の強調処理を施して得られた強調画像３３の概念図を図５（ｂ）に示す。図５（ｂ）に示す強調画像３３は、図５（ａ）の診断画像３１と比較して、診断部位３１ａ内の画素値の差（コントラスト）が強調される。また、診断部位３１ａの一部と非診断部位３１ｂの画素値は同程度であるので、強調処理の結果、非診断部位３１ｂの画素値も変動する。

ＣＰＵ１０１は、最終的に強調する領域である強調領域を算出するために、まず強調画像３３から診断画像３１を差し引いた差分画像３５を作成する。すると、図５（ｃ）に示すようにステップＳ１０５で実行した強調処理の効果に応じた差分画像３５が得られる。差分画像３５内の診断部位３１ａに相当する領域は、ステップＳ１０４で算出した代表画素値を基準として強調処理を実行しているため、正負の画素値が混在し、差分値のバラツキ（変動）が大きくなる。一方、非診断部位３１ｂに相当する領域は、正負どちらかの画素値に偏るため、差分値のバラツキ（変動）は小さくなる。この特性を利用して、ＣＰＵ１０１は差分値のバラツキ（変動）が大きい領域を強調領域３７と判定する。図５（ｄ）に示すように、強調領域３７が算出される。

ＣＰＵ１０１（部分的強調画像作成部２７）は、ステップＳ１０６で算出した強調領域３７に基づいて診断画像３１と強調画像３３とを合成し、診断部位３１ａのコントラストを強調した部分的強調画像を作成する（ステップＳ１０７）。

ＣＰＵ１０１は、作成した部分的強調画像を表示装置１０７に表示する（ステップＳ１０８）。操作者は、表示された部分的強調画像を参照しながら画像診断を実施することができる。

ＣＰＵ１０１は、上述したステップＳ１０１〜ステップＳ１０８の処理を診断部位３１ａの画像範囲（体軸方向の各画像）にわたって繰り返し実行する。ステップＳ１０４の代表画素値は、各々の画像に対して算出されるため、ステップＳ１０７で作成される部分的強調画像は各々の領域の画素値や組織形状が反映されたものとなる。

ここで、ステップＳ１０６の強調領域算出処理について追記する。
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０２で設定した検索画素値範囲とステップＳ１０４で算出した代表画素値との関係に基づいて強調領域を算出してもよい。図６にその概念を示す。

代表画素値は検索画素値範囲内の画素値を基に算出されるため、検索画素範囲内に存在する。しかしステップＳ１０３における検索領域の設定の仕方によっては画素値の偏りが発生し、代表画素値が検索画素値範囲の端部の値に近くなる場合がある。そのような状況では、検索画素値範囲内に診断対象となる画素が少ない領域がある。このことから、検索画素値範囲の端部近傍に強調除外範囲を設け、検索領域内の任意に設定した領域の代表画素値が強調除外範囲に存在する場合は、その領域を強調領域から除外するようにしてもよい。これにより、強調領域を効率的に求めることができる。

また、ステップＳ１０６の強調領域算出処理において、ＣＰＵ１０１は、検索領域内における検索画素値の割合から、強調領域を算出してもよい。図７にその概念を示す。

検索領域内には検索画素値範囲内の画素が含まれていることが期待されるが、例えば、検索領域の範囲が小さく、領域内の画素のほとんどが検索画素範囲に含まれる場合は、検索領域内の全ての画素が強調され、不自然な画像になる場合がある。逆に、検索領域の範囲が大きく、領域内に検索画素値範囲内の画素が少ない場合も、一部の領域のみが強調され不自然な画像になる場合がある。このことから、検索領域内の任意の領域における検索画素値範囲内の画素の割合を求め、その割合が任意の値以上、或いは値以下の場合は、その領域を強調領域から除外する。これにより、強調領域を効率的に求めることができる。

また、ステップＳ１０６の強調領域算出処理において、ＣＰＵ１０１は診断画像３１を例えばブロック状に分割し、分割された領域毎に強調領域か否かを判断してもよい。以下、分割された各領域を評価ブロックと呼ぶ。
例えば図８に示すように、５１２×５１２画素からなる診断画像３１の場合、３２×３２画素を評価ブロックとして、１６×１６ブロックに分割する。これらの評価ブロック毎に前述したような強調領域の判定（図６、図７の強調除外範囲に属するか否かの判定）を実行し、強調領域を算出する。

なお、強調領域判定のための評価ブロックのサイズは、診断対象とする部位毎に最適なサイズを設定することが望ましい。図９に示すように、強調領域判定のための評価ブロックは、サイズを小さくすると診断部位の周辺画素領域を詳細に評価可能であるが、広く分布する組織の判定が難しい。逆に、サイズを大きくすると、広く分布する組織の判定を行うことができるが、詳細な部位の評価が難しい。このことから、診断部位の形状や大きさに配慮して適切な評価ブロックのサイズを決定し、強調領域の算出を行うことが望ましい。

強調領域の算出を評価ブロック単位で行い、ステップＳ１０７で部分的強調画像を作成すると、評価ブロック毎に元の診断画像３１とコントラストを強調した強調画像３３とが切り替わり、不自然な部分的強調画像となることがある。そこで、評価ブロック毎の判定結果を診断画像３１の画素サイズに拡張し、診断画像と強調画像を滑らかに混合するための重みマップ３８として利用することが望ましい。

図１０に、重みマップ３８の作成例を示す。図１０（ａ）に示すように、評価ブロックのサイズを６４×６４画素、診断画像３１を５１２×５１２画素とする。まず、評価ブロック毎に非強調対象のブロックに「１．０」、強調対象のブロックに「０．０」の重み値を割り当てる。次に、診断画像３１の画素の位置毎に、隣接する評価ブロックの重み値を補間して連続する「０．０」〜「１．０」の重み値を割り当てる。以上の処理を行うことで、図１０（ｂ）に示すように５１２×５１２画素にそれぞれ重み値を割り当てた重みマップ３８が得られる。図１０（ｂ）の重みマップ３８の濃度値が重みの大きさを表している。

図１１に、図１０の重みマップ３８を使用した部分的強調画像３９の作成例を示す。
図１１に示すように、ＣＰＵ１０１は診断画像３１と強調画像３３とを混合して部分的強調画像３９を作成する。このとき、ＣＰＵ１０１は重みマップ３８から同じ画素位置に相当する重み値を参照し、診断画像３１と強調画像３３とを重み付け加算する。重みマップ３８を用いることにより、診断画像３１と強調画像３３との切り替えが目立たない自然な部分的強調画像３９を作成できる。

次に、ステップＳ１０２の検索画素値範囲の設定について追記する。上述したように、検査部位や組織によって最適な検索画素値範囲は異なる。そのため、最適な検索画素値範囲を検査部位と紐づけて画像処理装置１００内の記憶装置１０３に保持してもよい。図１２に、検査部位と検索画素値範囲とのデータセットである検索画素値範囲データ４１の一例を示す。図１２に示す検索画素値範囲データ４１には、頭部、胸部、腹部等の検査部位をキーとして、検索画素値範囲（下限値と上限値）が格納される。ステップＳ１０２の検索画素値範囲設定処理において、操作者が対象の検査部位を設定すると、ＣＰＵ１０１は、設定された検査部位をキーとして検索画素値範囲データ４１から検索画素値範囲を取得し、画像処理装置１００に設定する。これにより、検査部位に応じて最適な検索画素値範囲が設定される。

また、ステップＳ１０２の検索画素値範囲は、表示装置１０７に表示された診断画像３１を参照しながら操作者の操作によって設定してもよい。図１３は、検索画素値範囲を設定するためのユーザインターフェースの一例を示す図である。画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、図１３に示すように診断画像３１を表示装置１０７に表示する。操作者は入力装置１０９やマウス１０８等を用いて、表示された診断画像３１上のコントラストが小さく診断が困難な部位を指定する。この指定操作は、例えば図１３に示すように、診断画像３１の所望の診断部位の中でも画素値の大きい点Ｐ１と画素値が小さい点Ｐ２とを指定するといった操作とすればよい。ＣＰＵ１０１は、指定点Ｐ１を検索画素値範囲の上限値、指定点Ｐ２を検索画素値範囲の下限値として設定する。これにより、ユーザが画像上で実際にコントラスト（濃淡）を確認しながら検索画素値範囲を設定できる。なお、指定点は２点に限定されず、２点以上とすればよい。２点以上設定した場合は、指定した複数の点（画素）の画素値の最大値及び最小値を検索画素値範囲として設定するものとする。

ステップＳ１０３の検索領域の設定について追記する。
検索領域の設定を行う際、特定の画像に対して検索領域を設定すると、各々の画像位置（体軸方向位置）毎に代表画素値が算出されるため、代表画素値の体軸方向の連続性が損なわれる虞がある。そのため、図１４に示すように、検索領域を体軸方向に連続する複数の画像３１−１、３１−２、３１−３、３１−４、３１−５、…に設定してもよい。例えば体軸方向の「Ｚ」位置での画像３１−３の代表画素値を算出する場合、画像３１−３と体軸方向に隣接する画像３１−２、３１−４の各画像位置「Ｚ−１」〜「Ｚ＋１」を検索領域に設定して代表画素値を算出する。同様に、例えば体軸方向の「Ｚ−１」位置での代表画素値を算出する場合、体軸方向に隣接した画像位置「Ｚ−２」〜「Ｚ」を検索領域に設定して代表画素値を算出する。これにより体軸方向の連続性を損なうことなく、各画像の代表画素値を算出できる。

また、診断画像３１から診断対象部位を識別する処理を加え、識別された診断対象部位となる画像領域を検索領域として設定してもよい。診断対象部位を識別する処理は、例えばリージョングローイングやパターンマッチングといった公知の手法を用いればよい。

[第２の実施の形態]
第２の実施の形態の部分的強調画像作成処理について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置１００は、非診断領域３１ｂの強調効果を相殺して部分的強調画像３９を作成する。なお、第２の実施の形態の画像処理装置１００の構成及び処理全体の流れは第１の実施の形態と同様である。以下、第１の実施の形態と重複する説明を省略し、異なる点について説明する。また第１の実施の形態の画像処理装置１００と同一の各部には同一の符号を付して説明する。

図１５に示すように、まずＣＰＵ１０１は評価ブロック（図８参照）毎に診断画像３１と強調画像３３との差分平均値を算出する。強調処理の前後に変化のない部分は「差分なし」、正負どちらかの差分値に偏った評価ブロックほど差分平均値の絶対値が大きくなる。そこで、評価ブロックの差分平均値の絶対値が大きい評価ブロックは非診断部位３１ｂであると判断するものとする。算出した差分値は、コントラスト強調処理によって生じた差分値であるので、この値を強調画像３３の非診断部位３１ｂから差し引く補正を行えば、部分的強調画像３９を得ることができる。

ただし、上述の補正において、評価ブロック単位での減算による補正では、評価ブロック毎に補正値が切り替わるため不自然な部分的強調画像３９となる。そこで、図１０（ｂ）の重みマップ３８と同様に、評価ブロック毎の補正値を診断画像の画素サイズに拡張して補正値マップ４０を作成する。補正値マップ４０の濃度値が各画素の補正値を表している。

図１６に示すように、ＣＰＵ１０１は、補正値マップ４０の各画素の補正値を参照し、強調画像３３の対応する画素の画素値から差し引く。これにより、部分的強調画像３９が作成される。

このように、画像処理装置１００は、各評価ブロックでの診断画像３１と強調画像３３との差分情報を基に非診断領域３３の強調効果を相殺するようにして部分的強調画像３９を作成することが可能である。これにより部分的強調画像３９の作成手順を簡略に行えるようになる。

［第３の実施の形態］
本発明の第３の実施の形態として、強調領域の表示例とその編集操作について説明する。なお、第３の実施の形態の画像処理装置１００の構成及び全体の処理の流れは第１の実施の形態と同様である。以下、重複する説明を省略し、同一の各部には同一の符号を付して説明する。

ステップＳ１０６で算出する強調領域は、画像処理装置１００の記憶装置１０３に予め記憶されたパラメータ、或いは操作者により入力されたパラメータに基づいて決定されるが、必ずしも操作者の意図した領域が強調領域として算出されるとは限らない。これに対処するため、第３の実施の形態の画像処理装置１００は、操作者が強調領域を編集可能なユーザインターフェースを提供する。

図１７に、強調領域を編集するためのユーザインターフェースである強調領域編集画面５１の一例を示す。
ＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態の部分的強調画像作成処理により作成された部分的強調画像３９と、図４のステップＳ１０６の強調領域算出処理により算出された強調領域３７を示す画像とを重ね合わせた重畳画像５０を表示装置１０７に表示する。強調領域３７を部分的強調画像３９に重ねて表示することにより、操作者は所望の診断部位が強調領域３７として算出されているか確認することが可能となる。

更にＣＰＵ１０１は、マウス１０８やキーボード等の入力装置１０９を用いた強調領域３７の編集を受け付ける。すなわち、編集カーソル５２をマウス１０８や入力装置１０９等を用いて操作することにより、表示装置１０７に表示されている強調領域３７を部分的に削除したり、拡張したりする操作を受け付ける。ＣＰＵ１０１（部分的強調画像作成部２７）は、編集された強調領域３７を入力として、部分的強調画像３９を再度作成し、表示装置１０７に再描画する。

このように、第３の実施の形態の画像処理装置１００は、操作者による強調領域３７の編集を受け付け、編集された強調領域７に基づいて部分的強調画像３９を再度作成する。このため、操作者が意図する領域を強調領域３７として部分的強調画像３９を作成することが可能となる。

［第４の実施の形態］
検査部位に対して画素値が異なる複数の診断対象部位が存在する場合にも、本発明の部分的強調画像作成処理を適用することも可能である。本発明の第４の実施の形態として、診断対象部位が複数ある場合の部分的強調画像作成処理について説明する。なお、第４の実施の形態の画像処理装置１００の構成及び処理全体の流れは第１の実施の形態と同様である。以下、重複する説明を省略し、同一の各部には同一の符号を付して説明する。

例えば、頭部であれば、診断対象として、白質、灰白質境界、出血領域、虚血領域等がある。これらの領域はそれぞれ画素値が異なる。従って画像処理装置１００は、異なる条件で作成された複数の強調画像と強調領域とから１つの部分的強調画像５７を作成する。

図１８は、複数の条件を用いて部分的強調画像５７を作成するための操作画面５５の例を示す図である。ＣＰＵ１０１は、表示装置１０７に部分的強調画像の作成を指示するための条件テーブル５６と、部分的強調画像５７を表示する。
操作者は表示された部分的強調画像５７を診断しながら、条件テーブル５６のパラメータを修正可能とする。ＣＰＵ１０１は入力されたパラメータを基に部分的強調画像を作成する。

図１９は条件テーブル５６の例を示す図である。
図１９に示すように、条件テーブル５６は、強調対象とする部位毎にそれぞれ検索画素値範囲（下限値及び上限値）が定義されている。更に、どの部位を強調対象とするかを選択するための選択マーク入力欄５６ａが設けられている。選択マーク入力欄５６ａを入力装置１０９やマウス１０８等で指定することにより、複数の部位を選択することが可能となっている。

なお、図１８の操作画面では、検索画素値範囲を編集対象のパラメータとしているが、強調画像作成ステップ（ステップＳ１０２）における強調の度合いや、強調領域算出ステップ（ステップＳ１０７）で参照する評価領域サイズ等を編集対象のパラメータとしてもよい。
図１８、図１９の例では、強調対象部位として、部位Ａと部位Ｂとが強調対象として選択されている。条件テーブル５６で設定された条件に従って選択された各部位Ａ，Ｂがそれぞれ強調された部分的強調画像５７が作成され、表示装置１０７に表示される。

［第５の実施の形態］
上述した各実施形態では、診断画像３１と強調画像３３との差分情報に基づき強調領域３７を算出した（図５等参照）が、部分的強調画像３９と診断画像３１との差分情報から、部分的強調画像３９の強調領域３７を強調領域３７Ａに更新してもよい。図２０に一例を示す。

図２０に示すように、ＣＰＵ１０１（強調領域算出部２６）は、図３のステップＳ１０１で入力した診断画像３１と、図３のステップＳ１０７で作成した部分的強調画像３９とから差分画像３５Ａを作成する。図５に示した手順のように、強調画像３３を入力とした場合には、差分画像３５において非診断部位３１ｂの境界部に差分情報が残ることがあるが、本実施形態のように入力を部分的強調画像３９とすることで、既に強調領域外と判断された領域には診断画像３１との差分情報が含まれないため、その影響を除外することができる。したがって、強調領域３７が更新されて精度よく強調領域３７Ａを算出できる。

また、診断画像３１と部分的強調画像３９とを入力として強調領域３７Ａを更新する処理は、繰り返し実行することで強調領域の算出精度を向上できる。この場合、ＣＰＵ１０１は強調領域の面積や画素数を監視し、所定の条件を満たした場合に繰り返し処理を終了する等の制御を行う。

以上説明したように、第５の実施の形態の画像処理装置によれば、部分的強調画像３９と診断画像３１との差分情報から強調領域３７Ａを算出し、算出した強調領域３７Ａを強調した部分的強調画像を再作成する。これにより、精度よく強調領域３７Ａを算出できる。

［第６の実施の形態］
上述の各実施の形態で示した画像処理装置１００は、医用画像データを入力として処理するコンピュータ等を例として説明したが、上述の各実施の形態で説明した機能を医用画像診断装置の一部として組み込むものとしてもよい。例えば図２１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置２の画像処理装置１００Ａに上述の各実施の形態で説明した部分的強調画像作成機能を組み込むものとしてもよい。

画像処理装置１００Ａは、第１〜第５の実施の形態で説明した各機能を実現するための機能部として、診断画像入力部２１、検索画素値範囲設定部２２、検索領域設定部２３、代表画素値算出部２４、強調画像作成部２５、強調領域算出部２６、部分的強調画像作成部２７の他、Ｘ線ＣＴ画像再構成部２８を備える。

Ｘ線ＣＴ装置２は、Ｘ線源及びＸ線検出器を回転盤の対向する位置に配置したスキャナ１２０と、スキャナ１２０の開口部に被検体を挿入する寝台１２１とを備える。スキャナ１２０は、回転盤を回転させることにより寝台１２１に寝載した被検体の周囲の各方向からＸ線を被検体に照射し、被検体を透過したＸ線から被検体のＸ線減弱情報を収集し、画像処置装置１００Ａに送出する。

画像処理装置１００ＡのＸ線ＣＴ画像再構成部２８は、Ｘ線ＣＴ装置２のスキャナ１２０により測定した被検体のＸ線減弱情報を基に断層像を再構成する。
画像処理装置１００Ａは、Ｘ線ＣＴ画像再構成部２８により再構成された断層像を診断画像入力部２１に入力する診断画像として扱う。画像処理装置１００Ａは断層像のＣＴ値（ハンスフィールドユニット）を画素値として、第１〜第５の実施の形態で説明した部分的強調画像作成処理を実行する。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１・・・・・・・・・画像処理システム
１００、１００Ａ・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ１０１
１０２・・・・・・・主メモリ
１０３・・・・・・・記憶装置
１０４・・・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・・・表示装置
１０８・・・・・・・マウス
１０９・・・・・・・入力装置
１１０・・・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・・・画像データベース
１１２・・・・・・・医用画像撮影装置
１２０・・・・・・・スキャナ
１２１・・・・・・・寝台
２・・・・・・・・・Ｘ線ＣＴ装置
２１・・・・・・・・診断画像入力部
２２・・・・・・・・検索画素値範囲設定部
２３・・・・・・・・検索領域設定部
２４・・・・・・・・代表画素値算出部
２５・・・・・・・・強調画像作成部
２６・・・・・・・・強調領域算出部
２７・・・・・・・・部分的強調画像作成部
２８・・・・・・・・Ｘ線ＣＴ画像再構成部
３・・・・・・・・・非線形階調変換
３１・・・・・・・・診断画像
３１ａ・・・・・・・診断部位
３１ｂ・・・・・・・非診断部位
３３・・・・・・・・強調画像
３５、３５Ａ・・・・差分画像
３７、３７Ａ・・・・強調領域
３８・・・・・・・・重みマップ
３９・・・・・・・・部分的強調画像
４０・・・・・・・・補正値マップ
４１・・・・・・・・検索画素値範囲データ
５１・・・・・・・・強調領域編集画面
５２・・・・・・・・編集カーソル
５５・・・・・・・・操作画面
５６・・・・・・・・条件テーブル
５７・・・・・・・・部分的強調画像
Ａ、Ｂ・・・・・・・対象部位
Ｐ１、Ｐ２・・・・・指定点

Claims (18)

1. 診断対象の画像データである診断画像を入力する診断画像入力部と、
   前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定する検索画素値範囲設定部と、
   前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定する検索領域設定部と、
   設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出する代表画素値算出部と、
   算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する強調画像作成部と、
   前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出する強調領域算出部と、
   前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する部分的強調画像作成部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記強調領域算出部は、前記診断画像と前記強調画像との差分値を求め、差分値の変動の大きさに基づいて前記強調領域を算出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. 前記強調画像作成部は、前記代表画素値を基準として非線形階調変換を行うことで前記強調画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記強調領域算出部は、任意の領域における前記代表画素値が前記検索画素値範囲の端値から定められた範囲内にある場合、当該領域を前記強調領域から除外することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記強調領域算出部は、任意の領域における検索画素値範囲内の画素の割合が所定の値以上、或いは所定の値以下の場合は、当該領域を前記強調領域から除外することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記強調領域算出部は、前記診断画像及び前記強調画像を複数の評価ブロックに分割し、分割した評価ブロック毎に前記強調領域とするか否かを判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。
7. 検査部位毎の前記評価領域のサイズを定義したデータセットを格納する記憶部を備え、
   前記強調領域算出部は、操作者が選択した検査部位に応じた評価領域のサイズを前記データセットに基づいて決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記強調領域算出部は、評価ブロック毎に判定された強調領域に基づき強調の程度を示す重みマップを作成し、
   前記部分的強調画像作成部は、前記重みマップを基に前記診断画像と前記強調画像とを重み付け加算することで前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記検査部位毎の前記検査画素値範囲を定義したデータセットを格納する記憶部を更に備え、
   前記検査画素値範囲設定部は、操作者が選択した検査部位に対応する検索画素値範囲を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。
10. 前記診断画像を表示する診断画像表示部と、
    表示された診断画像上の任意の位置の画素値を取得する画素値取得部と、を更に備え、
    前記検索画素値範囲設定部は、取得した２点以上の画素値の最大値及び最小値を前記検索画素値範囲として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。
11. 前記検索領域設定部は、隣接する複数の画像を検索領域として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。
12. 前記強調領域算出部は、前記評価ブロック毎の差分平均値から補正値マップを作成し、
    前記部分的強調画像作成部は、前記強調画像に対して前記補正値マップの画素値を用いて補正を行うことで前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
13. 前記強調領域算出部によって算出した強調領域を前記部分的強調画像作成部により作成した部分的強調画像に重ねて表示することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
14. 表示された強調領域を編集する強調領域編集部を更に設け、
    前記部分的強調画像作成部は、編集された強調領域に基づいて部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記部分的強調画像作成部は、異なる条件で作成した複数の強調画像と強調領域を基に前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
16. 前記強調領域算出手段は、前記診断画像と前記部分的強調画像との差分値を求め、任意の領域における前記差分値の変動に基づいて前記強調領域を更新することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
17. 前記診断画像入力部は、Ｘ線ＣＴ装置で作成された断層像を入力し、
    前記検索画素値範囲設定部は、ＣＴ値を検索範囲として設定し、
    前記代表画素値算出部は、ＣＴ値を代表画素値として算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
18. コンピュータを用いた画像処理方法であって、
    診断対象の画像データである診断画像を入力するステップと、
    前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定するステップと、
    前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定するステップと、
    設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出するステップと、
    算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成するステップと、
    前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出するステップと、
    前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成するステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
    

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