JP2019080813A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 スラブ投影を行う際に、注目領域の視認性が低下する場合があった。【解決手段】 ３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影手段と、前記投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得手段と、前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理手段と、を備える。【選択図】 図３

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

医療の分野において、３次元ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像装置やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置など、被検体の高精細な３次元画像データを取得できる撮像装置（モダリティ）が開発されている。従来の単純Ｘ線画像に代表される２次元医用画像データと比較すると、３次元画像データでは読影すべき画像の枚数が多くなる。そのため、読影時間を大幅に増やすことなく被検体の３次元的な構造を一目で把握できるような画像表示方法が求められている。

被検体の３次元構造を１枚の２次元画像で把握するための表示方法として一般的なのは、最大値投影やボリュームレンダリングをはじめとする種々の投影表示である。例えば、投影表示では、病変などの注目領域を観察する際に、投影範囲を一定の厚み（スラブ厚）に限定する「スラブ投影」を行う場合がある。特許文献１には、このスラブ投影において、事前計算を用いることで投影計算に要する計算時間を短縮する技術が開示されている。また、特許文献２には、投影画像に対して画像処理を施すことで読影における視認性を向上させる技術が開示されている。

特開２０１４−３０６９３号公報 特開２０１６−７７７９５号公報

藤田，乳房撮影技術の現状と将来 ―乳房画像処理技術―，日本写真学会誌，６９巻１号：１６−２２，２００６． 中沢他，デジタルＸ線画像に対するダイナミックレンジ圧縮技術の開発，Ｋｏｎｉｃａ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ，９巻：３５−４０，１９９６．

しかしながら、特許文献１および２に開示されている技術では、スラブ投影を行う際に、注目領域の視認性が低下する場合があるという課題があった。

本発明の目的は、３次元画像データの２次元投影において、注目領域を視認性高く描出することである。

なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本明細書の開示の他の目的の１つとして位置付けることができる。

本発明に係る画像処理装置は、以下の構成を備える。すなわち、３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影手段と、前記投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得手段と、前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理手段と、とを備える。

本発明によれば、投影処理に係る第１のパラメータに基づいて取得される第２のパラメータを用いて第１の２次元画像データに画像処理を適用できるので、３次元画像データの２次元投影において、注目領域を視認性高く描出できる。

第１および第２の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 第１および第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。 第１の実施形態における全体の処理手順を示すフロー図である。 第１の実施形態における鮮鋭化処理のアルゴリズムを説明する模式図である。 第１の実施形態の変形例４におけるダイナミックレンジ圧縮処理のアルゴリズムを説明する模式図である。 第１の実施形態の変形例７における全体の処理手順を示すフロー図である。 第２の実施形態における全体の処理手順を示すフロー図である。 第２の実施形態の変形例２におけるスラブ厚算出のアルゴリズムを説明する模式図である。 第２の実施形態の変形例３における全体の処理手順を示すフロー図である。

以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置の好ましい実施形態について詳説する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。

＜第１の実施形態＞
本実施形態に係る画像処理装置は、２次元画像投影処理におけるスラブ厚に応じて、投影画像に対して適用する画像処理のパラメータを調整することで、注目領域の視認性を向上させる。本実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置を用いて乳房領域を撮像した３次元ＣＴ画像データ（以下、乳房ＣＴ画像と呼ぶ）を対象とする場合を例に挙げて説明する。乳房ＣＴ画像における注目領域とは、腫瘤領域を指すものとする。

なお、ここではＸ線ＣＴ装置によって被検体を撮像する場合を例に挙げて説明するが、本発明の適用対象はＸ線ＣＴ装置に限らない。ＭＲＩ装置、３次元超音波撮影装置、光音響トモグラフィ（ＰｈｏｔｏＡｃｏｕｓｔｉｃ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ／Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置といった、３次元画像を取得できる種々のモダリティの任意の一つを用いてもよい。

ここで、本実施形態の前提となる問題点について、具体的に述べる。乳房ＣＴ画像の読影では、公知の投影手法である総和値投影（Ｒａｙ Ｓｕｍｍａｔｉｏｎ投影法。以下、ＲａｙＳｕｍ投影と呼ぶ）を用いて、２次元投影画像データを算出して表示する。ＲａｙＳｕｍ投影とは、投影画像上のあるピクセルの濃度値を計算する際に、前記ピクセルへと至る投影経路上の濃度値を全て加算したものを、前記ピクセルの濃度値として割り当てる投影方法である。ＲａｙＳｕｍ投影を用いることで、注目領域である腫瘤領域の輪郭や周辺組織が腫瘤によって引き込まれている様子など、読影に必要な陰影を観察することができる。その一方で、スラブ厚を一定以上（乳房ＣＴ画像の場合、例えば５ｍｍ以上）に厚くすると、スラブ厚を厚くするほどコントラストが低く鮮鋭性の低い（すなわち、ボケた）画像となり、腫瘤領域を観察しづらくなるという問題点がある。

前述の問題点を解決するために、本実施形態では、投影画像に対して鮮鋭化処理を適用することで、注目領域の鮮鋭性を向上させるアプローチをとる。鮮鋭化処理としては、非特許文献１で開示されている公知手法である多重解像度鮮鋭化処理を用いる。鮮鋭化処理を行うことで、スラブ厚を大きな値に設定しても、輪郭や線状構造が強調された鮮鋭な画像を得ることができる。一方、投影を行わない場合（スラブ厚が０、すなわち画像スライスをそのまま表示する場合）やスラブ厚が薄い場合には、鮮鋭化処理を行うと、ノイズが強調された不自然な画像になるという問題がある。そこで、本実施形態では、投影なしの場合やスラブ厚が一定以下の場合には鮮鋭化処理の効果を弱め（または鮮鋭化処理を行わず）、スラブ厚が一定値よりも厚い場合には鮮鋭化処理の効果を強めることで、上述の問題点に対応する。

以下、図１乃至図４を用いて、本実施形態の構成及び処理を説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。なお、図１に示す画像処理装置１００のハードウェア構成はあくまで一例であり、これに限らない。

画像処理装置１００は、制御部１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、記憶部１０４、通信インタフェース（通信ＩＦ）１０５、表示制御部１０６を備える。これらのハードウェアは、システムバスに接続されている。また、画像処理装置１００には、操作部１１０と表示部１２０とが接続されている。いずれのハードウェアも、少なくとも１つ備えていればよい。

制御部１０１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサであり、システムバスに接続される各ハードウェアを統括的に制御する。ＲＯＭ１０２は、不揮発性のメモリなどにより構成され、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１０３は、揮発性のメモリなどにより構成され、制御部１０１の主メモリ、ワークエリア等として、各種情報をデータとして一時的に記憶するハードウェアである。記憶部１０４は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置である。通信ＩＦ１０５は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等であり、ネットワークを介して外部装置（例えば、データサーバ等）と画像処理装置１００との通信を実現する。表示制御部１０６は、表示部１２０に各種情報を表示させる制御部である。表示制御部１０６は、例えばグラフィックコントローラー（ＧＰＵ等）に相当する。なお、表示制御部１０６を備えず、表示制御部１０６の機能を制御部１０１が備える構成であってもよい。

操作部１１０は、キーボードやマウス、タッチパネルなどにより構成され、ユーザからの指示を画像処理装置１００に入力するための装置である。表示部１２０は、表示制御部１０６から指示された各種情報を表示するための表示装置（例えば、液晶ディスプレイ等）である。

本発明の画像処理装置１００が後述する各種処理を実行するために用いられる各種プログラム等は記憶部１０４に記録されており、必要に応じてＲＡＭ１０３にロードされることにより制御部１０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブルは記憶部１０４に格納されている。

図２は、本実施形態に係る画像処理システムのシステム構成及び画像処理装置１００の機能構成の一例を示す。なお、図２に示す各種構成はあくまで一例であり、これに限らない。同図に示すように、本実施形態における画像処理装置１００は、データサーバ２００および操作部１１０、そして表示部１２０と接続されている。

データサーバ２００が保持する画像は、Ｘ線ＣＴ装置を用いて、被検体を予め撮像して得られた３次元断層画像（ボリュームデータ、３次元画像データ、以下３次元画像という。）である。なお、３次元断層画像は２次元断層画像（２次元画像データ）の集合として構成されており、各２次元断層画像の位置および姿勢は、基準座標系（被検体を基準とした空間中の座標系）に変換した上でデータサーバ２００に保持されているものとする。基準座標系で表現された３次元画像は、画像取得部２１０を介して画像処理装置１００に入力される。

操作部１１０は、ユーザによるマウスやキーボードの操作入力を受け付けて、投影処理のパラメータを、パラメータ取得部２１１を介して画像投影部２１２および画像処理部２１３に入力する。

表示部１２０は、画像処理装置１００が生成する表示画像を表示する。表示画像とは、表示部１２０に表示可能な２次元画像であり、投影処理や画像処理によって生成される。また、表示部１２０には、ユーザからの指示を取得するためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）も表示される。

画像処理装置１００は、以下に説明する要素により構成されている。画像取得部２１０は、画像処理装置１００へと入力される３次元画像（原画像）を取得する。パラメータ取得部２１１は、操作部１１０が受け付けたユーザからの指示に応じて、投影処理のパラメータを取得する。画像投影部２１２は、パラメータ取得部２１１から投影処理のパラメータを取得し、このパラメータに基づいて前記原画像を投影し、２次元投影画像を算出する。すなわち、画像投影部２１２は、３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影手段の一例に相当する。画像処理部２１３は、パラメータ取得部２１１から投影処理のパラメータを取得し、このパラメータに基づいて画像処理のパラメータを算出する。そして、画像処理部２１３は、前記算出された画像処理のパラメータに基づいて前記２次元投影画像に画像処理を施して、処理済みの２次元投影画像を算出する。すなわち、画像処理部２１３は、投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得手段の一例に相当する。更に、画像処理部２１３は、前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理手段の一例に相当する。表示制御部１０６は、前記処理済みの２次元投影画像を、表示部１２０に表示させる制御を行う。

なお、前述した要素のうち、画像取得部２１０、パラメータ取得部２１１、画像投影部２１２、及び画像処理部２１３は、制御部１０１が記憶部１０４に記憶された各種プログラムを実行することにより実現する機能部である。また、画像処理装置１００が表示制御部１０６を備えていない場合には、表示制御部１０６も、制御部１０１が記憶部１０４に記憶された各種プログラムを実行することにより実現する機能部としてもよい。

また、上記機能構成はあくまで一例であり、複数の機能部が１つの機能部を構成するようにしてもよいし、いずれかの機能部が更に複数の機能部に分かれて構成されてもよい。

図３は、画像処理装置１００が行う全体の処理手順を示すフローチャートの一例である。

（Ｓ３０００） （３次元画像を取得）
ステップＳ３０００において、画像取得部２１０は、データサーバ２００から被検体の３次元画像を取得する。そして、取得した３次元画像を画像投影部２１２へと出力する。本実施形態では、画像取得部２１０がデータサーバ２００から３次元画像を取得するが、あらかじめ記憶部１０４に３次元画像が記憶されているのであれば、画像取得部２１０は記憶部１０４に記憶された３次元画像を取得してもよい。または、３次元画像を記録した記録媒体を画像処理装置１００が読み込むことで、３次元画像を取得してもよい。または、データサーバ２００に３次元画像を構成可能な２次元断層画像群を記憶しておき、画像取得部２１０がデータサーバ２００から２次元断層画像群を取得し、これらを用いて画像取得部２１０が３次元画像を生成してもよい。

（Ｓ３０１０） （スラブ投影パラメータを取得）
ステップＳ３０１０において、パラメータ取得部２１１は、ユーザからの指示に従って、スラブ投影のパラメータを取得する。本実施形態において、スラブ投影のパラメータ（以下、スラブ投影パラメータと呼ぶ）とは、投影方向ベクトル、投影範囲の厚み（スラブ厚、第１のパラメータ）、投影範囲の中心位置座標の３種類である。ただし本実施形態では、スラブ投影パラメータをこれら３種類とするが、これに限らない。

スラブ投影パラメータの取得方法の一例を示す。いま、ステップＳ３０００で取得した３次元画像のうち、ある１枚のスライス画像が表示部１２０に表示されているとする。このスライス画像を示す表示画像は、ユーザの指示に従って任意位置および角度の断面画像に変更できるものとする。ユーザは、スライスを移動させたり、拡大縮小を行ったり、回転させたりしながら、投影計算の中心となる位置を探す。そして、投影計算の中心となる位置が決まったら、表示部１２０に表示されているテキストボックスに、スラブ厚を入力する。例えば、３．０ｍｍといった値を入力する。この操作の結果、現在表示されている任意断面スライスにおけるスライスと直交する向きが投影方向ベクトルとして設定され、現在表示されている表示画像の中心位置が投影範囲の中心位置座標として設定される。更に、テキストボックスに入力された値がスラブ厚として設定される。これらの値がスラブ投影パラメータとして、画像処理装置１００へと入力される。

（Ｓ３０２０） （投影処理を実行）
ステップＳ３０２０において、画像投影部２１２は、ステップＳ３０１０で取得されたスラブ投影パラメータ（投影方向ベクトル、投影範囲の厚み（スラブ厚）、投影範囲の中心位置座標の３種類）を用いて画像投影処理を行い、投影画像を算出する。前述の通り、本実施形態においては、画像投影手法として、公知の投影手法であるＲａｙＳｕｍ投影を用いる。

スラブ厚を用いる場合のＲａｙＳｕｍ投影について説明する。３次元画像中の全領域を投影処理の算出対象とする通常の投影処理とは異なり、スラブ厚を用いる場合は、領域を限定した投影処理を行う。すなわち、スラブ投影パラメータの一つである「投影範囲の中心位置座標」を投影計算の起点として、スラブ投影方向ベクトルに沿った投影計算起点位置の前後の「±スラブ厚÷２」の範囲を投影処理の算出範囲とする。このようにすることで、投影処理の算出対象とする範囲を注目している範囲に限定することができる。

なお、ここでは、画像取得部２１０によって取得された３次元画像（原画像）に対して投影処理を行う場合を例に挙げて説明したが、投影処理に先立って、原画像に対してあらかじめ画像処理を適用しても良い。例えば、ノイズ除去や塊状構造強調処理を行ってもよい。このようにすることで、投影画像に対する画像処理では難しい、画像のノイズ改善や３次元塊状構造の強調を行うことが可能となる。

（Ｓ３０３０） （画像処理パラメータを算出）
ステップＳ３０３０において、画像処理部２１３は、ステップＳ３０１０で取得されたスラブ投影パラメータに基づいて、画像処理パラメータを算出する。本ステップで使用するのは、前述の３種類のスラブ投影パラメータのうちのスラブ厚である。

本ステップで算出される画像処理パラメータの説明に先立ち、本実施形態で適用される画像処理について簡単に述べる。詳細な説明は、ステップＳ３０４０で後述する。

本実施形態で適用される画像処理は、鮮鋭化処理である。鮮鋭化処理は、以下の式で表される。
＜数１＞
Ｉ’（ｘ，ｙ）＝Ｉ（ｘ，ｙ）＋α×Ｓ（ｘ，ｙ）

ここで数１は、投影画像中のある座標位置（ｘ，ｙ）における、鮮鋭化処理適用後の濃度値を表している。Ｉ（ｘ，ｙ）は変換前の投影画像の座標（ｘ，ｙ）における濃度値を表し、Ｓ（ｘ，ｙ）はエッジ成分画像の座標（ｘ，ｙ）における濃度値を表す。また、αはエッジ成分画像の重みづけ係数を表す。この式はすなわち、原画像に対して、エッジ成分画像を一定の重みαで足し合わせることを意味する。

本ステップにおいて算出の対象とするパラメータとは、数１におけるα（エッジ成分画像の重みづけ係数）である。本実施形態においては、スラブ厚が一定値（ここでは１０．０ｍｍ）より厚い場合はα＝１．５とし、一定値以下の場合はα＝０．０とする。すなわち、スラブ厚が一定値以下の場合は鮮鋭化を行わない。なお、本実施形態では、スラブ厚が一定値以下の場合はα＝０．０とするが、鮮鋭化処理によりノイズが強調された不自然な画像にならなければ、どのような値でもよい。例えば、α＝０．０００１のように限りなく０に近い値とし、鮮鋭化処理を行ってもよい。

本実施形態においては、鮮鋭化処理を適用するか否かが切り替わる閾値を１０．０ｍｍとしているが、この値は一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。また、鮮鋭化処理のパラメータ値（α＝１．５）も一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。

また、本実施形態においては、スラブ厚に応じて鮮鋭化処理を適用するか否かを切り替える場合を例に挙げて説明したが、スラブ厚に応じて鮮鋭化処理のパラメータ値を連続的に変化させる処理にすることができる。この場合、スラブ厚が一定値（例えば５．０ｍｍ）の場合はα＝０．０とし、別の一定値（例えば１５．０ｍｍ）の場合はα＝２．０とする。そしてこのパラメータの値を、スラブ厚５．０ｍｍから１５．０ｍｍの間で線形につなぐ値に設定する。このようにすることで、スラブ厚の増大に伴う投影画像における鮮鋭性の低下を、効果的に補正することができる。

（Ｓ３０４０） （画像処理を実行）
ステップＳ３０４０において、画像処理部２１３は、ステップＳ３０３０で算出された画像処理パラメータを用いて、ステップＳ３０２０で算出された投影画像に対して画像処理を適用する。

図４を用いて、本実施形態における画像処理を詳しく説明する。ステップＳ３０３０の説明で述べたとおり、本実施形態では、画像処理として鮮鋭化処理を適用する。これは、非特許文献１で開示されている多重解像度鮮鋭化処理を、本実施形態の適用対象である乳房ＣＴ画像に適応させたものである。本実施形態における鮮鋭化処理は、画像の解像度低減（４０１）、非鮮鋭画像への変換（４０２）、画像１から画像２を減算（４０３）、画像１に画像２を重みづけ加算（４０４）、そして原画像にエッジ成分画像を重みづけ加算（４０５）という、５種類の処理からなる。

ここで、ステップＳ３０３０の数１で示した処理は、原画像にエッジ成分画像を重みづけ加算（４０５）の処理に相当する。すなわち、ステップＳ３０３０において算出されるパラメータ（第２のパラメータ）は、エッジ成分画像の重みづけ加算処理における重みの値に相当する。

鮮鋭化処理の手順は、以下の通りである。まず、原画像に解像度低減処理（４０１）を適用して、各軸方向の解像度を半減させた画像を算出する。次に、前記解像度低減画像に対して、非鮮鋭画像への変換処理（４０２）を複数回適用することで、平滑度の異なる複数の非鮮鋭画像（ボケ画像）を生成する。この処理は、Ｂｉｎｏｍｉａｌフィルタ処理など公知の平滑化フィルタ処理を用いることで実現される。このようにして得られる平滑度が隣り合う（すなわち、平滑度が近い）非鮮鋭画像同士の差分を取る（４０３）ことで、細かさの異なるエッジ画像を得る。平滑度が小さい（すなわち、非鮮鋭画像への変換処理（４０２）の適用回数が少ない）画像同士の差分結果は高周波領域におけるエッジに対応し、平滑度が大きい画像同士の差分結果は低周波領域におけるエッジに対応する。その後、全てのエッジ成分画像を、重みづけ加算処理（４０４）によって足し合わせる。最後に、原画像に前記足し合わされたエッジ成分画像を重みづけ加算する（４０５）ことで、鮮鋭化された画像を得る。

本実施形態における鮮鋭化手法と非特許文献１で開示されている手法の相違点は、原画像の解像度低減処理（４０１）の有無である。これは、本実施形態で対象としている乳房ＣＴ画像のボクセルサイズが約０．１ｍｍ^３と小さいことに起因する。鮮鋭化処理によって強調することを期待するエッジは、比較的低周波の領域に存在している、しかしながら、原画像のままではボクセルサイズが小さいため、多段の平滑化処理によって低周波領域までをカバーするためには、段数または１段あたりの平滑化量を増やす必要がある。段数を増やすと計算量が増大し、画像観察時のレスポンスに悪影響を及ぼす恐れがあるため、本実施形態では、予め解像度を低減することで、計算量を増大させることなく１段あたりの平滑化量を増やす。

ここまでに説明した鮮鋭化処理においては、調整すべきパラメータとして、「段数をいくつにするか」および「各段のエッジ成分画像を足し合わせる際の重みをいくつに設定するか」が残されている。本実施形態においては、解像度の数を４、各段のエッジ画像を足し合わせる際の重みを、高周波側から順に、０．６，０．６，０．８，１．０とする。なお、これらの設定値はあくまで一例であり、被検体の特徴に応じて変更してもよい。また、原画像のボクセルサイズが比較的大きく、解像度変換を行わなくても低周波領域におけるエッジ成分を算出することが可能である場合は、解像度低減処理（４０１）は行わなくてもよい。

（Ｓ３０５０） （投影画像を出力）
ステップＳ３０５０において、表示制御部１０６は、ステップＳ３０４０で算出された画像処理済み投影画像を、表示部１２０に表示する制御を行う。

以上によって、画像処理装置１００の処理が実施される。

本実施形態によれば、ＲａｙＳｕｍ投影処理によってスラブ厚を厚くした場合であっても、ボケが補正された鮮鋭な投影画像を算出することができ、医師は容易に読影することができる。

＜第１の実施形態の変形例１＞
第１の実施形態では、投影表示におけるスラブ厚が一定値よりも厚い場合には画像処理（鮮鋭化処理）を行い、スラブ厚が一定値以下の場合には画像処理を行わない場合を例に挙げて説明した。一方、前記の構成以外にも、投影表示を行うか行わないかに応じて、画像処理を行うか行わないかを切り替える構成であってもよい。例えば、投影表示を行わない場合には画像処理を行わず、投影表示を行う場合には、スラブ厚に関わらず画像処理を行うようにしてもよい。この場合、画像中の輝度分布（テクスチャ）の特定のパターンを認識して、投影表示を行うか行わないかを判定することができる。例えば、乳房ＣＴ画像においては、周辺領域と比べて高輝度かつ輝度値のばらつきが小さい場合は、腫瘤領域の可能性が高いと考えられる。そこで、前記特徴を持った領域を観察する場合は投影表示を行うと判定し、それ以外の場合は投影表示を行わないと判定する。また、投影表示の有無に応じて画像処理の有無を切り替えるのではなく、ユーザの指示を取得して、画像処理の有無を切り替える構成であってもよい。

この場合には、画像処理を行うか行わないかの条件判定において、「画像処理を行った場合の方が投影画像の観察を行いやすいのはスラブ厚が何ｍｍ以上の場合である」といった類の事前知識が不要となる。そのため、被検体の種類に依存せずに本件の技術を適用可能になる。

以上の処理は、投影処理が実行される場合は画像処理を実行するという判定を行い、投影処理が実行されない場合は前記画像処理を実行しないという判定を行う判定手段、及び判定手段の判定結果に基づき前記画像処理を実行する画像処理手段の一例に相当する。

＜第１の実施形態の変形例２＞
第１の実施形態では、画像処理パラメータを算出するために用いる情報はスラブ厚のみである場合を例に挙げて説明した。一方、スラブ厚に加えて被検体の情報も考慮して画像処理パラメータを算出する構成であってもよい。例えば、乳房ＣＴ画像を用いる場合の例において、乳腺密度が高いか低いかという情報に応じて、画像処理のパラメータを調整してもよい。具体的には、乳腺密度が高い場合は、鮮鋭化処理の重みを乳腺密度が低い場合の例えば２倍にする。

この場合、スラブ厚だけでなく、被検体の特徴に応じて画像処理パラメータを調整することができるため、個々の画像により好適な画像処理を行うことができる。

＜第１の実施形態の変形例３＞
第１の実施形態では、スラブ厚のみを用いて画像処理パラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。また、第１の実施形態の変形例２では、スラブ厚と被検体情報の２つを用いて画像処理パラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。一方、両方の場合を必要に応じて切り替える構成であってもよい。例えば、ユーザの指示に応じて、スラブ厚のみに基づいて画像処理のパラメータを決定する処理（第１の実施形態）と、被検体の情報とスラブ厚とに基づいてパラメータを決定する処理（第１の実施形態の変形例２）とを切り替える。すなわち、取得された複数の第２のパラメータの中から少なくとも１つの第２のパラメータを選択する画像処理手段の一例に相当する。

この場合、被検体の画像を、他の被検体の画像や、同一の被検体を別の時刻に撮像した画像と比較して観察する場合には、スラブ厚のみに基づいて画像処理パラメータを決定することで、画像処理の条件を揃えて観察することができる。一方、１つの画像のみに注目して観察する場合には、スラブ厚と被検体情報の両方を考慮して画像処理パラメータを算出することで、好適な画像処理を行うことができる。このように、本変形例によれば、観察条件に合わせてより良い画像を提供できる。

＜第１の実施形態の変形例４＞
第１の実施形態では、画像処理部２１３が行う画像処理が鮮鋭化処理である場合を例に挙げて説明したが、それ以外の画像処理手法を用いてもよい。ここでは、非特許文献２で開示されている公知の手法である、ダイナミックレンジ圧縮を用いる場合を例に挙げて説明する。

ダイナミックレンジ圧縮は、画像の濃度値を変換することで、画像中の最も明るい濃度値と最も暗い濃度値の差（ダイナミックレンジ）を小さくする画像処理である。ダイナミックレンジ圧縮は、画像中の明るい領域における階調を保ったまま、画像中の暗い領域の視認性を向上させたい場合に有効である。例えば、濃度値が高い（すなわち、明るい）腫瘤領域と、濃度値が低い（すなわち、暗い）脂肪領域とが写っている画像があるとする。このとき、腫瘤領域内の階調を観察できるようにウィンドウ幅とウィンドウレベル（ＷＷ／ＷＬ）を調整すると、脂肪領域における濃度値の大部分はウィンドウレベルの下限値を割り込むため、黒くつぶれてしまう。このような場合にダイナミックレンジ圧縮を適用すると、低濃度領域を持ち上げ、高濃度領域を減弱させることができるため、腫瘤領域内の階調と脂肪領域内の階調を同時に観察することができる。

ここで、スラブ厚を変更することによって投影画像が変化すると、それに応じてダイナミックレンジ圧縮のパラメータ（第２のパラメータ）も変える必要がある。例えば、スラブ厚が薄い（５．０ｍｍ程度）場合はダイナミックレンジ圧縮を行わなくても、腫瘤内部の階調と脂肪領域の階調を同時に観察することができる。一方、スラブ厚が厚くなると（１５．０ｍｍ程度）、ＲａｙＳｕｍ投影によって濃度値が平均化されることで、腫瘤内部のコントラストが小さくなる。この小さいコントラストが視認できるようにＷＷ／ＷＬを調整すると脂肪領域が黒つぶれするため、ダイナミックレンジ圧縮が必要となる場合がある。なお、ダイナミックレンジ圧縮のパラメータが不適切だと、かえって視認性が低下する場合もある。そのため、本変形例では、スラブ厚に応じてダイナミックレンジ圧縮のパラメータを変化させる。

図５を用いて、ダイナミックレンジ圧縮のパラメータを説明する。ダイナミックレンジ圧縮は、図５に示す関数を用いて画像中の全ボクセルの濃度値を変換することで実現される。図５において、横軸ｘはダイナミックレンジ圧縮適用前の画像濃度値であり、縦軸ｙは濃度値補正量である。調整対象となるパラメータは、ＺＬ、ＺＨ、ａＬ、ａＨの４つである。ＺＬ、ＺＨは濃度値変換対象となる濃度値範囲を規定する閾値であり、ＺＬ以下の濃度値が持ち上げの対象となり、ＺＨ以上の濃度値が減弱の対象となる。ａＬ、ａＨは補正量を算出する一次関数の係数であり、ａＬが低濃度持ち上げ、ａＨが高濃度減弱に対応する。このように、これら４つのパラメータを調整することによって、ダイナミックレンジ圧縮の効果を変えることができる。

本変形例では、スラブ厚が一定値（１０．０ｍｍ）以下の場合はダイナミックレンジ圧縮を行わず（すなわち、ＺＬ、ＺＨ、ａＬ、ａＨのすべてが０）、スラブ厚が一定値よりも厚い場合は、ＺＬ＝−６００、ＺＨ＝−２００、ａＬ、ａＨ＝−０．５に設定する。なお、本変形例では、スラブ厚が一定値以下の場合はＺＬ、ＺＨ、ａＬ、ａＨのすべてを０とするが、ダイナミックレンジ圧縮により視認性が低下しなければ、どのような値でもよい。例えば、ＺＬ、ＺＨ、ａＬ、ａＨのすべてを０．０００１のように限りなく０に近い値とし、ダイナミックレンジ圧縮を行ってもよい。

ここではダイナミックレンジ圧縮処理を適用するかしないかが切り替わるスラブ厚を１０．０ｍｍとしているが、この値は一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。また、パラメータ値も一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。

また、ここでは、スラブ厚に応じてダイナミックレンジ圧縮処理を適用するかしないかを切り替える場合を例に挙げて説明したが、スラブ厚に応じてパラメータ値を連続的に変化させる処理にすることができる。この場合、スラブ厚が一定値（例えば５．０ｍｍ）の場合はａＬ、ａＨ＝−０．０とし、別の一定値（例えば１５．０ｍｍ）の場合はａＬ、ａＨ＝−０．５とする。そしてこのパラメータの値を、スラブ厚５．０ｍｍから１５．０ｍｍの間で線形につなぐ値に設定する。このようにすることで、スラブ厚の増大に伴う投影画像におけるコントラストの低下を、効果的に補正することができる。

本変形例を実施することで、スラブ厚を厚くした場合に、腫瘤内部の陰影が観察できるようにＷＬ／ＷＷを調整した場合であっても、ダイナミックレンジ圧縮のパラメータが適切に調整され、注目領域の観察のしやすさを維持することができる。

＜第１の実施形態の変形例５＞
第１の実施形態では、投影手法がＲａｙＳｕｍ投影であり、また、２次元画像処理が鮮鋭化処理である場合を例に挙げて説明した。しかし、第１の実施形態とは異なる投影方法または画像処理方法を用いる構成であってもよい。ここでは、投影手法として最大値投影（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＭＩＰ）を用いる場合を例にとり、好適な構成を述べる。

既に述べたとおり、ＲａｙＳｕｍ投影は、腫瘤領域の輪郭や周辺組織が腫瘤によって引き込まれている様子など、主に腫瘤領域の性状を観察する際に好適な投影方法である。それに対して、ＭＩＰは、孤立点群として分布する微小な高濃度領域（高濃度の孤立点領域）である、石灰化領域を強調表示する際に好適な投影方法である。

ＭＩＰを利用した石灰化領域の観察にもやはり、ＲａｙＳｕｍ投影の場合と同様に、スラブ厚の変化に伴って生じる課題点がある。スラブ厚が薄い（すなわち投影範囲が狭い）場合には、その投影範囲内に存在する石灰化領域の数が少ないため、被検体全体の石灰化領域を観察するためには、スライスを送って多くの枚数の画像を見る必要がある。ただし、石灰化領域以外の周辺領域とのコントラストは大きく、観察自体は行いやすい。一方、スラブ厚が厚い（すなわち投影範囲が広い場合）、より多くの石灰化領域を一度に表示できるものの、周辺領域とのコントラストの差が小さく、周辺組織に埋もれて見えるため、観察しづらくなる。

本変形例では、上記の課題を解決するため、画像処理として、石灰化領域強調処理を採用する。そして、スラブ厚に応じて、強調の度合いを変化させる。前述した通り、石灰化領域は、孤立点として存在する高濃度領域である。そのため、Ｈａｒｒｉｓオペレータ等の公知のコーナー検出手法を適用することで、石灰化領域を検出することができる。そして、検出された石灰化領域内の濃度値に一定の強調係数をかけることで、石灰化領域を強調した画像を生成する。この場合、前記の強調係数が、スラブ厚に応じて調整すべきパラメータである。

本変形例では、スラブ厚が一定値（例えば、１０．０ｍｍ）以下の場合は、石灰化領域強調を行わず（すなわち、前記強調係数を１．０とする）、スラブ厚が前記一定値よりも厚い場合は、石灰化領域強調を行う（すなわち、前記強調係数を２．０とする）。このようにして、ＭＩＰを行う際の画像処理パラメータの調整を実現する。なお、本変形例では、スラブ厚が一定値以下の場合は強調係数を１．０とするが、ＭＩＰにより石灰化領域が周辺組織に埋もれて見えなければ、どのような値でもよい。例えば、強調係数を１．０００１のように限りなく１．０に近い値とし、ＭＩＰを行ってもよい。

また、ここでは、投影手法がＭＩＰである場合を例に挙げて説明したが、投影手法として最小値投影（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＭｉｎＩＰ）を用いる構成をとることができる。ここでは、胸部３次元ＣＴ画像を用いる場合を例に挙げて説明する。ＭｉｎＩＰは、投影経路上の最小濃度値を投影画像に反映するため、胸部ＣＴ画像の場合、ＣＴ値が低い肺領域を観察するのに適した投影方法である。また、腫瘤領域は、周辺の正常領域よりもさらに低いＣＴ値で描出される。スラブ厚を厚くすると、ＭｉｎＩＰ画像において腫瘤領域と正常領域とのコントラストの差が小さくなる場合がある。この場合、まず塊状構造抽出フィルタ等の公知のフィルタを適用することで３次元画像（原画像）から腫瘤領域を抽出する。そして、スラブ厚が一定値（例えば１０．０ｍｍ）よりも厚い場合は、前記ＭｉｎＩＰ画像に対して、前記腫瘤領域におけるＣＴ値を減弱させる画像処理を行う。このようにして、ＭｉｎＩＰを行う場合の画像処理パラメータの調整を実現することができる。

＜第１の実施形態の変形例６＞
第１の実施形態および変形例１乃至５では、画像処理部２１３が行う画像処理が、鮮鋭化処理あるいはダイナミックレンジ圧縮処理といった、単一の画像処理である場合を例に挙げて説明したが、複数の画像処理を組み合わせる構成であってもよい。例えば、鮮鋭化処理を適用した後にダイナミックレンジ圧縮を適用する構成であってもよいし、その逆の順番であってもよい。この場合、投影画像におけるコントラストに基づいて画像処理の順序を決定（算出）することができる。画像処理前における投影画像のコントラストが高い場合、先に鮮鋭化処理を行うと、エッジ部分が過度に強調される可能性がある。このような場合、まずダイナミックレンジ圧縮処理を行うことで投影画像のコントラストを小さくしてから鮮鋭化処理を適用する。投影画像のコントラストは、例えば、Ｍｉｃｈｅｌｓｏｎコントラストといった公知のコントラスト算出手法を用いることで、定量的に算出可能である。そして、前記コントラスト値が一定値（例えば０．５）以上の場合は、ダイナミックレンジ圧縮処理を先に行い、一定値未満の場合は、鮮鋭化処理を先に行う。その後、前記順番で画像処理が適用された２次元画像（第３の２次元画像）を、表示部１２０に表示する制御を行う。このようにすることで、単一の画像処理だけでは実現できない効果的な補正を行うことができる。

＜第１の実施形態の変形例７＞
第１の実施形態および変形例１乃至６では、スラブ厚が薄い場合には、スラブ厚に基づいて画像処理が行われない画像処理パラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。一方、スラブ厚が薄い場合に、画像処理パラメータを算出せず、画像処理自体をスキップしてもよい。以下、図６を用いて本変形例を説明する。

図６は、本変形例において画像処理装置１００が行う全体の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ６０００からＳ６０２０、ステップＳ６０４０からＳ６０６０は、それぞれ図２のステップＳ３０００からＳ３０２０、ステップＳ３０３０からＳ３０５０の処理と同様であるため、説明を省略する。

（Ｓ６０３０） （スラブ投影パラメータ≧閾値？）
ステップＳ６０３０において、画像処理部２１３は、ステップＳ６０１０で取得されたスラブ投影パラメータが閾値より大きいか否かを判定する。具体的には、スラブ投影パラメータのうち、スラブ厚を示す値があらかじめ定められた閾値（例えば、１０．０ｍｍ）より大きいか否かを判定する。なお、第１の実施形態と同様に、閾値はあくまで一例であり、被検体や画像に応じた好適な値に変更することができる。

画像処理部２１３が、スラブ投影パラメータが閾値より大きいと判定した場合には、ステップＳ６０４０に処理を進め、第１の実施形態で前述した通り、画像処理パラメータを算出して、画像処理を実行する。一方、画像処理部２１３が、スラブ投影パラメータが閾値より大きいと判定しなかった場合、すなわちスラブ投影パラメータが閾値以下であると判定した場合には、ステップＳ６０４０及びＳ６０５０を実行せず、ステップＳ６０６０に処理を進める。

このようにすることで、スラブ厚が一定値以下の場合に、画像処理を実行させないような画像処理パラメータを算出せずとも、画像処理を実行させないように制御することができる。

＜第１の実施形態の変形例８＞
第１の実施形態および変形例１乃至７では、表示制御部１０６が、画像処理が行われた２次元画像を表示部１２０に表示させていた。この表示結果を確認したユーザが画像処理パラメータを指定して、画像処理部２１３が画像処理を再実行し、その再実行された結果を表示制御部１０６が表示部１２０に表示させてもよい。また、表示制御部１０６は、表示部１２０に、画像処理が実行された結果と画像処理が実行されなかった結果とをユーザからの指示に応じて切り替えて表示させてもよいし、並べて表示させてもよい。このようにすることで、スラブ厚等のパラメータに関わらず、ユーザに所望の画像処理結果を確認させることができる。

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、画像投影パラメータの一つであるスラブ厚に基づいて画像処理のパラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。一方、本実施形態に係る画像処理装置は、投影画像の表示モードに基づいて画像処理のパラメータを算出する。具体的には、投影画像を前後にスライス送りして観察する場合（スライス送り表示）と、画像中のある位置に３次元空間における視点位置の回転中心を置き、前記視点位置を回転させて観察する場合（回転表示）とで、画像処理パラメータを変える。適用する画像処理は、第１の実施形態と同様に、鮮鋭化処理であるとする。

スライス送り表示の場合と回転表示の場合とで画像処理パラメータを変えることの意味を、第１の実施形態の場合と同様に、乳房ＣＴ画像を対象とする場合を例に挙げて説明する。これは、読影において注目する構造や特徴が、投影画像表示モードによって異なることに起因する。投影画像をスライス送りするのは、細かい構造を詳細に観察する場合であり、スラブ厚を薄くして観察する。この場合に鮮鋭化処理を実行すると、コントラストが高すぎて観察しづらい画像となる。一方、投影画像を回転表示するのは、腫瘤領域といった注目領域の３次元的な形状を全体的に把握する場合である。この場合、全体的な形状を把握するためにスラブ厚を厚くする。このような場合は、鮮鋭化処理を行う方が、より観察しやすい画像を得ることができる。

本実施形態に係る画像処理装置１００のハードウェア構成、画像処理装置１００の機能構成及び画像処理システムのシステム構成は、第１の実施形態の場合（図１及び図２）と同じである。ただし、パラメータ取得部２１１および画像処理部２１３の処理内容が異なる。

パラメータ取得部２１１は、操作部１１０が受け付けたユーザからの指示に応じて、画像処理装置１００が必要とするパラメータを取得する。本実施形態では、第１の実施形態で取得されている、投影処理に係るパラメータに加え、投影画像の表示モードを示す情報をパラメータとして取得する。画像処理部２１３は、前記パラメータ取得部２１１によって取得された投影画像の表示モードを示す情報に基づいて、画像処理のパラメータを算出する。そして、前記算出されたパラメータに基づいて画像処理を行うことで、処理済みの投影画像を生成する。

図７は、本実施形態において画像処理装置１００が行う全体の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ７０００からＳ７０１０、ステップＳ７０３０、ステップＳ７０５０からＳ７０６０はそれぞれ、図３のステップＳ３０００からＳ３０１０、Ｓ３０２０、Ｓ３０４０からＳ３０５０の処理と同様であるため、説明を省略する。

（Ｓ７０２０） （投影画像表示モードを取得）
ステップＳ７０２０において、パラメータ取得部２１１は、操作部１１０を通じて入力されるユーザからの指示に基づいて、投影画像表示モードを示す情報を取得する。前述の通り、本実施形態において取得される情報が示す投影画像表示モードは、「スライス送り」あるいは「回転表示」のいずれかである。これらの表示モードは、例えば、表示部１２０に表示されるＧＵＩを用いて取得することができる。例えば、表示部１２０に、「スライス送り」「回転表示」と記載されたラジオボタンの組を表示し、ユーザがマウス等で選択した前記ラジオボタンが示す表示モードを取得する。

（Ｓ７０４０） （画像処理パラメータを算出）
ステップＳ７０４０において、画像処理部２１３は、ステップＳ７０２０で取得された情報が示す投影画像表示モードに基づいて、画像処理パラメータを算出する。本実施形態では、鮮鋭化処理のパラメータを算出する。投影画像表示モードが「スライス送り」の場合は、鮮鋭化処理を行わない（すなわち、鮮鋭化項の重みを０とする）。一方、投影画像表示モードが「回転表示」の場合は鮮鋭化処理を行う（すなわち、鮮鋭化項の重みを、第１の実施形態の場合と同様に１．５とする）。なお、投影画像表示モードが「スライス送り」の場合に、鮮鋭化項の重みを限りなく０に近い値とすることで、鮮鋭化処理を行ってもよい。すなわち、これらの処理は、表示モードが回転表示の場合は画像処理を実行するという判定を行い、表示モードがスライス送りの場合は前記画像処理を実行しないという判定を行う判定手段と、判定結果に基づき前記画像処理を実行する画像処理手段の一例に相当する。

以上によって、画像処理装置１００の処理が実施される。

本実施形態によれば、画像を観察する際の表示モードによって、好適な画像処理パラメータを算出することができ、読影が容易になるという効果がある。

＜第２の実施形態の変形例１＞
第２の実施形態では、投影画像表示モードとして、「スライス送り」と「回転表示」の２種類を用いる場合を例に挙げて説明したが、他の表示モードを用いる構成であってもよい。例えば、投影方向が、アキシャル、サジタル、コロナルのいずれかであるかに応じて、画像処理パラメータを切り替えてもよい。

この場合、画像処理部２１３は、前記投影方向に加えて、画像取得部２１０から被検体の３次元画像を取得する。そして前記投影方向で前記被検体の３次元画像を投影した場合における投影距離を算出する。そして、前記投影距離が一定値（例えば１０．０ｍｍ）よりも大きい場合は鮮鋭化処理を適用し、一定値より小さい場合は鮮鋭化処理を適用しない。投影距離が一定値と同じである場合は、鮮鋭化処理を適用してもよいし、適用しなくてもよい。このようにすることで、投影方向に応じた好適な画像表示を提供できる。

以上の処理は、表示方向における被検体の投影距離が一定値より大きい場合は画像処理を実行するという判定を行い、投影距離が一定値より小さい場合は前記画像処理を実行しないという判定を行う判定手段の一例に相当する。また、判定手段の判定結果に基づき前記画像処理を実行する画像処理手段の一例に相当する。

さらに、アキシャル、サジタル、コロナルの全ての投影方向を同時に表示するＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）表示において、表示画像毎に画像処理パラメータを変える構成にすることも可能である。この場合には、それぞれの投影方向に好適な表示画像を生成することができる。

＜第２の実施形態の変形例２＞
第２の実施形態においては、画像処理パラメータが投影画像表示モードによってのみ決まる場合を例に挙げて説明した。すなわち、同一の投影画像表示モードであれば、画像処理パラメータは同一であった。一方、表示モードが「回転表示」のときに、回転角度に応じて画像処理パラメータを変化させる構成とすることも可能である。以下、この場合の実施形態について具体的に述べる。

本変形例において、画像処理パラメータを算出するステップＳ７０４０の処理内容は、以下の通りである。まず、画像処理部２１３は、パラメータ取得部２１１から投影方向を取得する。そして、被検体の３次元画像と前記投影方向に基づいて、スラブ厚を算出する。スラブ厚の算出方法は、次の段落で詳しく述べる。そして、第１の実施形態におけるステップＳ３０３０と同じ方法を用いて、画像処理部２１３は、スラブ厚に基づいて画像処理パラメータを決定する。

投影方向を用いてスラブ厚を算出する方法を、図８を用いて説明する。図８（ａ）は、被検体画像を投影する場合のスラブ厚を表す模式図である。いま、注目部位（例えば、腫瘤領域）８０１を、矢印８００が示す方向に投影表示するとする。このとき、注目部位を必要十分に含むスラブ厚は、８０２で示す厚さである。そのため、この場合には、スラブ厚は８０２に示す厚さに設定する。次に、投影方向を変化させて、図８（ｂ）に示すように、矢印８１０で示す向きに投影を行うとする。ここで、被検体の注目部位８０１の角度は変化していないことに注意されたい。この場合、注目部位を必要十分に含むスラブ厚は、８１２で示す厚さである。すなわち、投影方向によって、注目部位を必要十分に含むスラブ厚が変化する。本変形例では、投影方向に応じて、注目領域を必要十分に含むスラブ厚を算出し、設定する。

この場合、投影方向に応じて、自動的に画像処理パラメータが算出される。現在観察している投影方向において、注目領域における投影長が長い（すなわち、厚い）場合には、算出されるスラブ厚も厚くなる。第１の実施形態におけるステップＳ３０３０の処理によると、スラブ厚が厚い場合には、画像処理（鮮鋭化処理）の効果が強くなる。一方、現在観察している投影方向において注目領域における投影長が短い（すなわち、薄い）場合には、算出されるスラブ厚も薄くなり、画像処理（鮮鋭化処理）の効果が弱くなる。画像投影アルゴリズムにＲａｙＳｕｍ投影を用いる場合には、投影長が長くなるほど画像はボケやすくなる傾向があるが、本変形例によって、投影長が長くなることによって生じるボケを、効果的に補正することが可能となる。

＜第２の実施形態の変形例３＞
第２の実施形態では、投影画像表示モードが「スライス送り」である場合には、画像処理が行われない画像処理パラメータを算出する場合を例に挙げて説明した。一方、投影画像表示モードが「スライス送り」である場合には、第１の実施形態の変形例７と同様に、画像処理パラメータを算出せず、画像処理自体をスキップしてもよい。以下、図９を用いて本変形例を説明する。

図９は、本変形例において画像処理装置１００が行う全体の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ９０００からＳ９０３０、ステップＳ９０５０からＳ９０７０は、それぞれ図７のステップＳ７０００からＳ７０３０、ステップＳ７０４０からＳ７０６０の処理と同様であるため、説明を省略する。

（Ｓ９０３０） （投影画像表示モード＝回転表示？）
ステップＳ９０３０において、画像処理部２１３は、ステップＳ９０２０で取得された投影画像表示モードを示す情報が「回転表示」であるか否か（「スライス送り」であるか）を判定する。画像処理部２１３が、投影画像表示モードを示す情報が「回転表示」であると判定した場合には、ステップＳ９０５０に処理を進め、第２の実施形態で前述した通り、画像処理パラメータを算出して、画像処理を実行する。一方、画像処理部２１３が、投影画像表示モードを示す情報が「回転表示」あると判定しなかった場合、すなわち投影画像表示モードを示す情報が「スライス送り」であると判定した場合には、ステップＳ９０７０に処理を進める。つまり、ステップＳ９０５０及びＳ９０６０は実行されない。

このようにすることで、投影画像表示モードが「スライス送り」の場合に、画像処理を実行させないような画像処理パラメータを算出せずとも、画像処理を実行させないように制御することができる。

＜その他の実施形態＞
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、画像処理装置の機能を分散させることで複数の機器から構成されるシステムに本発明を適用してもよいし、一つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明の機能および処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。また、本発明の範囲には、上述の実施例に示す機能および処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどとの協働で実施形態の機能が実現されてもよい。この場合には、ＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれて前述の実施形態の機能の一部或いは全てが実現されてもよい。なお本発明の範囲は上述した実施形態に限定されるものではない。

１００ 画像処理装置
１０１ 制御部
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 記憶部
１０５ 通信ＩＦ
１０６ 表示制御部
１１０ 操作部
１２０ 表示部
２００ データサーバ
２１０ 画像取得部
２１１ パラメータ取得部
２１２ 画像投影部
２１３ 画像処理部

Claims (23)

1. ３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影手段と、
   前記投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得手段と、
   前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像処理を実行するか否かを判定する判定手段
   を更に備え、
   前記判定手段は、前記投影処理が実行される場合は前記画像処理を実行するという判定を行い、前記投影処理が実行されない場合は前記画像処理を実行しないという判定を行い、
   前記画像処理手段は、前記判定手段の判定結果に基づき前記画像処理を実行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. 前記第１のパラメータは、少なくとも前記投影処理における投影方向の厚みを示す情報を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記取得手段は、前記第１のパラメータに基づいて複数の前記第２のパラメータを取得し、
   前記画像処理手段は、前記取得された前記複数の第２のパラメータの中から少なくとも１つの前記第２のパラメータを選択することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記投影処理は総和値投影であり、前記画像処理は前記第１の２次元画像データに前記第１の２次元画像データの高周波成分を重みづけ加算することで鮮鋭化を行う鮮鋭化処理であり、
   前記第２のパラメータは、前記高周波成分を加算する際の重みであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記投影処理は総和値投影であり、前記画像処理はダイナミックレンジ圧縮処理であり、
   前記第２のパラメータはダイナミックレンジ圧縮処理の対象となる濃度値範囲を表す閾値およびダイナミックレンジ圧縮処理の度合いを表す係数であり、
   前記投影処理における投影方向の厚みが厚いほどダイナミックレンジ圧縮処理の度合いを大きくすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記投影処理は最大値投影であり、前記画像処理は前記第１の２次元画像データにおける高濃度の孤立点領域を強調する処理であり、
   前記第２のパラメータは、前記高濃度の孤立点領域を強調する度合いを表す重みであり、
   前記投影処理における投影方向の厚みが厚いほど前記重みを大きくすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記画像処理手段は２種類以上の画像処理手法を有し、前記２種類以上の画像処理手法を適用する順番を取得し、前記順番に従い前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第３の２次元画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記投影処理に係るパラメータは、少なくとも２次元画像の表示モードを示す情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記画像処理を実行するか否かを判定する判定手段
    を更に備え、
    前記２次元画像の表示モードは、少なくともスライス送りと回転表示の２種類であり、
    前記判定手段は、前記表示モードが回転表示の場合は前記画像処理を実行するという判定を行い、前記表示モードがスライス送りの場合は前記画像処理を実行しないという判定を行い、
    前記画像処理手段は、前記判定手段の判定結果に基づき前記画像処理を実行することと特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記画像処理を実行するか否かを判定する判定手段
    を更に備え、
    前記画像処理手段は、少なくとも、アキシャル方向、サジタル方向、コロナル方向のいずれかの表示方向における前記投影処理の投影距離を算出し、
    前記判定手段は、前記表示方向における被検体の投影距離が一定値より大きい場合は前記画像処理を実行するという判定を行い、前記投影距離が一定値より小さい場合は前記画像処理を実行しないという判定を行い、
    前記画像処理手段は、前記判定手段の判定結果に基づき前記画像処理を実行すること
    を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
12. 前記第１のパラメータは被検体の注目領域の形状を示す情報を含み、
    前記取得手段は、前記注目領域の投影長を画像領域全体にわたって算出し、前記投影長を必要十分に含むように前記投影処理における投影方向の厚みを設定し、前記厚みに基づいて前記第２のパラメータ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。
13. ３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影ステップと、
    前記投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得ステップと、
    前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理ステップと、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
14. 画像処理装置を、
    ３次元画像データに対して投影処理を適用して第１の２次元画像データを生成する投影手段と、
    前記投影処理に係る第１のパラメータに基づいて、画像処理で用いる第２のパラメータを取得する取得手段と、
    前記第２のパラメータを用いて、前記第１の２次元画像データに対して前記画像処理を適用して第２の２次元画像データを生成する画像処理手段と、
    として機能させることを特徴とするプログラム。
15. ３次元画像データに対して投影処理を適用して２次元画像データを生成する投影手段と、
    前記投影処理に係るパラメータが所定の条件を満たす場合に、前記２次元画像データに対して画像処理を適用し、前記投影処理に係るパラメータが前記所定の条件を満たさない場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用しない画像処理手段と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
16. 前記投影処理に係るパラメータは、少なくとも、前記投影処理で投影する方向の厚さのパラメータを含み、
    前記画像処理手段は、前記厚さが所定の厚さより厚い場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用し、前記厚さが所定の厚さより薄い場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用しないことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記投影処理に係るパラメータに基づいて、前記画像処理に係るパラメータを取得する取得手段
    を更に備え、
    前記画像処理手段は、前記画像処理に係るパラメータを用いて、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用することを特徴とする請求項１５または１６に記載の画像処理装置。
18. 前記取得手段は、前記投影処理に係るパラメータが所定の条件を満たさない場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理が適用されない値を、前記画像処理に係るパラメータとして取得することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
19. 前記画像処理は、前記２次元画像データの高周波成分を重みづけ加算することで鮮鋭化を行う鮮鋭化処理であり、
    前記画像処理に係るパラメータは、前記高周波成分を加算する際の重みであることを特徴とする請求項１７または１８に記載の画像処理装置。
20. 前記投影処理は、総和値投影であることを特徴とする請求項１５乃至１９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
21. 前記投影処理に係るパラメータが所定の条件を満たす場合に、前記画像処理が適用された２次元画像データを表示部に表示させ、前記投影処理に係るパラメータが前記所定の条件を満たさない場合に、前記画像処理が適用されていない２次元画像データを前記表示部に表示させる表示制御手段
    を更に備えることを特徴とする請求項１５乃至２０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
22. ３次元画像データに対して投影処理を適用して２次元画像データを生成する投影ステップと、
    前記投影処理に係るパラメータが所定の条件を満たす場合に、前記２次元画像データに対して画像処理を適用し、前記投影処理に係るパラメータが前記所定の条件を満たさない場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用しない画像処理ステップと、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
23. 画像処理装置を、
    ３次元画像データに対して投影処理を適用して２次元画像データを生成する投影手段と、
    前記投影処理に係るパラメータが所定の条件を満たす場合に、前記２次元画像データに対して画像処理を適用し、前記投影処理に係るパラメータが前記所定の条件を満たさない場合に、前記２次元画像データに対して前記画像処理を適用しない画像処理手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。

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