JP2023129826A - 画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出すること。【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、取得部と、位置合わせ部と、抽出部と、集合演算部とを備える。取得部は、被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得する。位置合わせ部は、第１の医用画像に対して第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。抽出部と、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、位置合わせ処理後の第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。集合演算部は、第１の柱状領域と第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。【選択図】図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体に関する。

骨転移の骨関連事象リスクを把握するために、腫瘍の脊柱管内浸潤を可視化し、浸潤度合いを計測する技術が必要とされている。このためには、医用画像から正しい脊柱管領域を抽出し、それに基づいて浸潤を可視化し、浸潤度合いを計測する必要がある。

浸潤の経時的変化を可視化する際には、脊柱管領域内において現在画像と過去画像との位置合わせを行い、現在画像の画素値から過去画像の画素値を引き算した差分画像を用いる場合がある。また、浸潤度合いを計測する際には、脊柱管領域内における浸潤領域の占拠率を用いる場合がある。

グレースケールの医用画像（濃淡医用画像）を入力とし、モルフォロジー演算の一種である３次元Ｏｐｅｎｉｎｇ演算を使うことで柱状領域を抽出する技術が知られている。例えば、腹部Ｘ線ＣＴ画像を対象として、体軸（Ｚ軸）方向に広がりをもつ楕円体の構造要素を用いて３次元Ｏｐｅｎｉｎｇ演算を行い、得られた複数の領域のうち最大体積の領域を柱状領域として抽出する技術が知られている。この技術によって、脊柱管のように、管壁の所々に穴や隙間が開いている管の中の柱状領域を抽出することが可能である。

保田竜也 他、"腹部X線CT画像からの脊柱，肋骨，椎間板，脊椎の段階的認識"、J JSCAS vol.19 no.3 2017

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

実施形態に係る画像処理装置は、取得部と、位置合わせ部と、抽出部と、集合演算部とを備える。取得部は、被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得する。位置合わせ部は、前記第１の医用画像に対して前記第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。抽出部と、前記第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、前記位置合わせ処理後の前記第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。集合演算部は、前記第１の柱状領域と前記第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。

図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置の全行程を示すフローチャートである。 図３は、第１の実施形態に係る柱状領域の抽出処理の一例を説明するための図である。 図４Ａは、第１の実施形態に係る集合演算の例を示す図である。 図４Ｂは、第１の実施形態に係る集合演算の例を示す図である。 図４Ｃは、第１の実施形態に係る集合演算の例を示す図である。 図５は、変形例１に係る画像処理装置の全行程を示すフローチャートである。 図６は、変形例１に係る位置合わせ処理及び抽出処理の一例を説明するための図である。 図７は、第２の実施形態に係る画像処理装置の全行程を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体の実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係る画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体は、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。

（第１の実施形態）
本実施形態では、過去画像を現在画像に合わせて変形位置合わせを行い、変形位置合わせされた過去画像の柱状領域と現在画像の柱状領域との集合演算を行うことで演算済柱状領域を得る。特に、集合演算としてＡＮＤ演算を用いることで脊柱管本来の形に近い柱状領域を得ることが可能である。また、得られた演算済柱状領域を用いて入力画像の派生画像を得る。特に、対応する画素同士の差分演算を用いることで、脊柱管領域内の現在画像と変形位置合わせ後の過去画像との差分画像を得ることが可能である。

図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０の構成の一例を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、処理回路１１と、通信インターフェース１２と、記憶回路１３と、ディスプレイ１４と、入力インターフェース１５と、接続部１６とを有している。また、画像処理装置１０は、図示しないネットワークを介して、医用画像診断装置（モダリティ）や、医用画像保管装置、各部門システム等に通信可能に接続されている。

医用画像診断装置は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置や、Ｘ線診断装置などを含む。医用画像保管装置は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等によって実現され、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）に準拠した形式で医用画像を保管する。各部門システムは、病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）、放射線情報システム（ＲＩＳ：Radiology Information System）、診断レポートシステム、臨床検査情報システム（ＬＩＳ：Laboratory Information System）などの種々のシステムが含まれる。

処理回路１１は、入力インターフェース１５を介してユーザから受け付けた入力操作に応じて、制御機能１１ａと、位置合わせ機能１１ｂと、抽出機能１１ｃと、集合演算機能１１ｄと、画像生成機能１１ｅとを実行して、画像処理装置１０を制御する。ここで、制御機能１１ａは、取得機能の一例である。また、位置合わせ機能１１ｂは、位置合わせ部の一例である。また、抽出機能１１ｃは、抽出部の一例である。また、集合演算機能１１ｄは、集合演算部の一例である。また、画像生成機能１１ｅは、画像生成部の一例である。

制御機能１１ａは、入力インターフェース１５を介した操作に応じて、種々のＧＵＩ（Graphical User Interface）や、種々の表示情報を生成して、ディスプレイ１４に表示するように制御する。また、制御機能１１ａは、通信インターフェース１２を介して、図示しないネットワーク上の装置やシステムとの情報の送受信を制御する。具体的には、制御機能１１ａは、ネットワークに接続されたモダリティや、医用画像保管装置などから、３次元の医用画像（ボリュームデータ）を取得する。また、制御機能１１ａは、ネットワークに接続された各部門システムから被検体に関する情報を取得する。また、制御機能１１ａは、ネットワーク上の装置やシステムに処理結果を出力する。

例えば、制御機能１１ａは、被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得する。一例を挙げると、制御機能１１ａは、第２の医用画像として、第１の医用画像よりも過去に被検体から収集した医用画像を取得する。なお、制御機能１１ａによる処理については、後に詳述する。

位置合わせ機能１１ｂは、制御機能１１ａによって取得された３次元の医用画像を対象として、位置合わせ処理を実行する。具体的には、位置合わせ機能１１ｂは、第１の医用画像に対して第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。なお、位置合わせ機能１１ｂによる処理については、後に詳述する。

抽出機能１１ｃは、制御機能１１ａによって取得された３次元の医用画像を対象として、柱状領域の抽出処理を実行する。具体的には、抽出機能１１ｃは、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。例えば、抽出機能１１ｃは、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、位置合わせ処理後の第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。なお、抽出機能１１ｃによる処理については、後に詳述する。

集合演算機能１１ｄは、抽出機能１１ｃによって抽出された柱状領域を対象として集合演算を実行して、演算済柱状領域を取得する。具体的には、集合演算機能１１ｄは、第１の柱状領域と第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。なお、集合演算機能１１ｄによる処理については、後に詳述する。

画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域を用いて派生画像を生成する。具体的には、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域を用いて、第１の医用画像に基づく派生画像を生成する。例えば、画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像と第２の医用画像とから演算済柱状領域を用いた派生画像を生成する。一例を挙げると、画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像及び第２の医用画像における演算済柱状領域に対応する領域をそれぞれ特定し、特定した領域について第１の医用画像と第２の医用画像との差分処理を実行することで派生画像を生成する。なお、画像生成機能１１ｅによる処理については、後に詳述する。

上述した処理回路１１は、例えば、プロセッサによって実現される。その場合に、上述した各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１３に記憶される。そして、処理回路１１は、記憶回路１３に記憶された各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、処理回路１１は、各プログラムを読み出した状態で、図１に示した各処理機能を有することとなる。

なお、処理回路１１は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、処理回路１１が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。また、処理回路１１が有する各処理機能は、回路等のハードウェアとソフトウェアとの混合によって実現されても構わない。また、ここでは、各処理機能に対応するプログラムが単一の記憶回路１３に記憶される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、各処理機能に対応するプログラムが複数の記憶回路が分散して記憶され、処理回路１１が、各記憶回路から各プログラムを読み出して実行する構成としても構わない。

通信インターフェース１２は、画像処理装置１０と、ネットワークを介して接続された他の装置やシステムとの間で送受信される各種データの伝送及び通信を制御する。具体的には、通信インターフェース１２は、処理回路１１に接続されており、他の装置やシステムから受信したデータを処理回路１１に出力、又は、処理回路１１から出力されたデータを他の装置やシステムに送信する。例えば、通信インターフェース１２は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。

記憶回路１３は、各種データ及び各種プログラムを記憶する。具体的には、記憶回路１３は、処理回路１１に接続されており、処理回路１１から入力されたデータを記憶、又は、記憶しているデータを読み出して処理回路１１に出力する。例えば、記憶回路１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。

ディスプレイ１４は、各種情報及び各種データを表示する。具体的には、ディスプレイ３１４は、処理回路１１に接続されており、処理回路１１から出力された各種情報及び各種データを表示する。例えば、ディスプレイ１４は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ、タッチパネル等によって実現される。

入力インターフェース１５は、ユーザから各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力インターフェース１５は、処理回路１１に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換して処理回路１１に出力する。例えば、入力インターフェース１５は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力インターフェース、及び音声入力インターフェース等によって実現される。なお、本明細書において、入力インターフェース１５は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース１５の例に含まれる。

接続部１６は、処理回路１１と、通信インターフェース１２と、記憶回路１３と、ディスプレイ１４と、入力インターフェース１５とを接続するバス等である。

以上、画像処理装置１０の全体構成について説明した。かかる構成のもと、画像処理装置１０は、柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出することを可能にする。上述したように、脊柱管のような柱状領域を抽出する技術が知られている。しかしながら、脊柱管領域の抽出においては、溶骨性の骨転移等により脊柱管領域である柱状領域の形状が大きく崩れることがあるため、上記技術のような単一の医用画像に対する画像処理だけでは高精度な柱状領域抽出が出来ない場合がある。そこで、本実施形態に係る画像処理装置１０は、例えば、溶骨性の骨転移等により柱状領域の一部に欠損が生じている場合においても医用画像から柱状領域を高精度に抽出するができるように構成されている。以下、画像処理装置１０の詳細について説明する。

図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０の全工程を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、濃淡医用画像を入力して、抽出対象である高濃度領域に囲まれた低濃度の柱状領域を表す領域画像を出力する。また、画像処理装置１０は、得られた柱状領域を用いて入力画像（濃淡医用画像）の派生画像を出力する。ここで、濃淡医用画像と領域画像は、共に３次元のボリュームデータである。また、本実施形態では、濃淡医用画像はＸ線ＣＴ画像であり、高濃度領域は脊柱を構成する椎骨領域であり、低濃度の柱状領域は脊柱管内の脊髄領域を表す場合について説明する。なお、本説明では、脊柱管内の脊髄領域を脊柱管領域と表記する。また、領域画像は、領域内の画素値を１、領域外の画素値を０とする二値画像である。

例えば、図２に示すように、本実施形態では、制御機能１１ａは、第１の画像である現在画像Ｉ１として、ある被検体の直近のＸ線ＣＴ画像を取得する（ステップＳ１０１）。次に、制御機能１１ａは、第２の画像である過去画像Ｉ２として、同じ被検体の前回の撮影で収集されたＸ線ＣＴ画像を取得する（ステップＳ１０２）。この処理は、例えば、処理回路１１が、制御機能１１ａに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１の各画素と過去画像Ｉ２の各画素の位置の対応関係Ｖを算出（推定）して（ステップＳ１０３）、対応関係Ｖに基づいて過去画像Ｉ２における各画素が現在画像Ｉ１において対応する画素に合致するように過去画像Ｉ２を変形させる（ステップＳ１０４）。以下では、この過去画像Ｉ２の変形処理結果を過去画像Ｉ２’とする。この処理は、例えば、処理回路１１が、位置合わせ機能１１ｂに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、抽出機能１１ｃは、変形後の過去画像Ｉ２’から、高濃度領域に囲まれた低濃度の柱状領域Ｒ２’を抽出する（ステップＳ１０５）。同様に、抽出機能１１ｃは、現在画像Ｉ１から柱状領域Ｒ１を抽出する（ステップＳ１０６）。この処理は、例えば、処理回路１１が、抽出機能１１ｃに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’の間の集合演算を実行して、演算済柱状領域Ｒ３を取得して（ステップＳ１０７）、演算済柱状領域Ｒ３を出力する（ステップＳ１０８）。例えば、集合演算機能１１ｄは、演算済柱状領域Ｒ３を示す領域画像を記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。この処理は、例えば、処理回路１１が、集合演算機能１１ｄに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３を用いて、現在画像Ｉ１と変形位置合わせ後の過去画像Ｉ２’との間の演算を行い、派生画像Ｄを生成して（ステップＳ１０９）、派生画像Ｄを出力する（ステップＳ１１０）。例えば、画像生成機能１１ｅは、派生画像Ｄを記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。この処理は、例えば、処理回路１１が、画像生成機能１１ｅに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

以下、画像処理装置１０によって実行される各処理の詳細について説明する。

（医用画像の取得処理）
図２のステップＳ１０１及びＳ１０２において説明したように、制御機能１１ａは、入力インターフェース１５を介したボリュームデータの取得操作に応じて、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２を取得する。ここで、制御機能１１ａは、記憶回路１３に保存されている画像、或いは、ネットワーク上の他の装置に保存されている画像から、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２を取得することができる。

また、制御機能１１ａは、ステップＳ１０２において、前回の撮影で収集された画像以外の画像を過去画像Ｉ２として取得することができる。例えば、制御機能１１ａは、前回の撮影よりも前の撮影で収集された画像を過去画像Ｉ２として取得することができる。

また、制御機能１１ａは、過去画像Ｉ２（第２の医用画像）として、骨転移前の時期に被検体から収集した医用画像を取得することができる。かかる場合には、制御機能１１ａは、ＨＩＳに含まれる電子カルテから被検体の入院日を特定し、特定した日に近い撮影日のＸ線ＣＴ画像を骨転移の無い時期の画像として、ＰＡＣＳ等から取得する。あるいは、制御機能１１ａは、被検体から収集された各時期のＸ線ＣＴ画像に対して機械学習等による骨転移判定処理を実行することで、骨転移の無いＸ線ＣＴ画像を特定し、特定したＸ線ＣＴ画像を過去画像Ｉ２として取得する。

なお、ステップＳ１０２において、電子カルテからの情報の検索は、ＨＬ７（Ｈｅａｌｔｈ Ｌｅｖｅｌ ７）を用いたり、直接電子カルテのデータベースに対してＳＱＬを発行したりすることで実現可能である。また、ＰＡＣＳからの画像の取得は、ＤＩＣＯＭプロトコルを使うことで実現可能である。

（位置合わせ処理）
図２のステップＳ１０３及びＳ１０４において説明したように、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１の各画素と過去画像Ｉ２の各画素の位置の対応関係Ｖに基づいて、過去画像Ｉ２における各画素が現在画像Ｉ１において対応する画素に合致するように過去画像Ｉ２を変形させて、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２の位置合わせを行う。ここで、位置合わせ機能１１ｂは、既存の線形位置合わせアルゴリズムや、非線形位置合わせアルゴリズム、或いは、それらを組み合わせた手法を用いて、対応関係Ｖを算出（推定）することができる。

位置合わせ機能１１ｂは、上記した手法により現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２との位置の対応関係Ｖを算出し、算出した対応関係Ｖを用いて過去画像Ｉ２を変形させる。位置合わせ機能１１ｂは、上記した画像間の変形位置合わせにより、現在画像Ｉ１に含まれる特徴的な部位を示す特徴点と、過去画像Ｉ２に含まれる特徴的な部位を示す特徴点との位置を合わせることができる。

（柱状領域の抽出処理）
図２のステップＳ１０５及びＳ１０６において説明したように、抽出機能１１ｃは、現在画像Ｉ１と、位置合わせ処理後の過去画像Ｉ２’とから柱状領域をそれぞれ抽出する。図３は、第１の実施形態に係る柱状領域の抽出処理の一例を説明するための図である。ここで、図３では、柱状領域を抽出する前に実行される位置合わせ処理の例も含む。また、図３では、２次元の断面画像を用いて処理を説明しているが、実際には、抽出機能１１ｃは、ボリュームデータから３次元の柱状領域を抽出する。

例えば、図３に示すように、位置合わせ機能１１ｂが、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２との対応関係Ｖを算出して、算出した対応関係Ｖに基づいて過去画像Ｉ２を過去画像Ｉ２’に変形する。抽出機能１１ｃは、図３に示すように、現在画像Ｉ１における柱状領域Ｒ１を抽出する。また、抽出機能１１ｃは、変形後の過去画像Ｉ２’における柱状領域Ｒ２’を抽出する。ここで、溶骨性の骨転移等により柱状領域の形状に変化が生じている場合、抽出される柱状領域は、図３に示すように、形状の変化を含むものとなる。

なお、抽出機能１１ｃは、既存の種々の手法を用いて医用画像における柱状領域を抽出することができる。例えば、抽出機能１１ｃは、画像の二値化や、モルフォロジー演算、機械学習等を用いた領域抽出、或いは、それらを組み合わせた手法などを用いて柱状領域を抽出することができる。

（集合演算処理）
図２のステップＳ１０７及びＳ１０８において説明したように、集合演算機能１１ｄは、現在画像Ｉ１から抽出された柱状領域Ｒ１と、位置合わせ後の過去画像Ｉ２‘から抽出された柱状領域Ｒ２’との間の集合演算を実行することで演算済柱状領域Ｒ３を取得して、取得した演算済柱状領域Ｒ３を出力する。

図４Ａ～図４Ｃは、第１の実施形態に係る集合演算の例を示す図である。なお、図４Ａ～図４Ｃでは、２次元の断面画像を用いて処理を説明しているが、実際には、集合演算機能１１ｄは、３次元の柱状領域を対象に集合演算を実行する。例えば、集合演算機能１１ｄは、図４Ａに示すように、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’とのＯＲ演算（Ｒ１∪Ｒ２’）を実行することで、演算済柱状領域Ｒ３として領域４１を取得する。すなわち、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’とを重ね合わせた領域を取得する。この領域４１は、過去と現在の骨融解が起きた箇所を全て含んだ柱状領域を表している。

また、例えば、集合演算機能１１ｄは、図４Ｂに示すように、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’とのＡＮＤ演算（Ｒ１∩Ｒ２’）を実行することで、演算済柱状領域Ｒ３として領域４２を取得する。すなわち、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’の両方に含まれる領域を取得する。この領域４２は、骨融解部を除いた脊柱管本来の形に近い柱状領域を表している。

また、例えば、集合演算機能１１ｄは、図４Ｃに示すように、柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’との特殊な差分演算（Ｒ１－Ｒ１∩Ｒ２’）を実行することで、演算済柱状領域Ｒ３として領域４３を取得する。すなわち、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１にのみ含まれる領域を取得する。この領域４３は、現在画像内の骨融解部の領域を表している。

なお、図４Ａ～図４Ｃに示す例は、あくまでも一例であり、集合演算機能１１ｄは、これ以外にも柱状領域Ｒ１と柱状領域Ｒ２’との間の集合演算であれば、どのような演算でも実行することができる。例えば、集合演算機能１１ｄは、特殊な差分演算（Ｒ２’－Ｒ１∩Ｒ２’）を実行して、過去画像内の骨融解部の領域を取得することができる。

図４Ａ～図４Ｃに示すように、集合演算機能１１ｄは、演算済柱状領域Ｒ３（領域４１～領域４３）を取得すると、取得した演算済柱状領域Ｒ３を示す領域画像を、記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。すなわち、集合演算機能１１ｄは、現在画像Ｉ１又は変形後の過去画像Ｉ２’において演算済柱状領域Ｒ３に相当する領域内の画素値を１、領域外の画素値を０とした二値画像を生成して、生成した二値画像を出力する。

なお、集合演算機能１１ｄは、ＤＩＣＯＭプロトコルを用いることで、ＰＡＣＳへの領域画像の送信を実現することができる。また、制御機能１１ａは、生成された二値画像をディスプレイ１４に表示させることができる。

（派生画像の生成処理）
図２のステップＳ１０９及びＳ１１０において説明したように、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３を用いて、派生画像Ｄを生成して、生成した派生画像Ｄを出力する。例えば、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３の内側で現在画像Ｉ１と変形後の過去画像Ｉ２’とを差分することで、派生画像Ｄを生成する。かかる場合には、画像生成機能１１ｅは、例えば、演算済柱状領域Ｒ３（領域４１、領域４２、或いは、領域４３）を示す領域画像（二値画像）を取得する。そして、画像生成機能１１ｅは、取得した領域画像に基づいて、現在画像Ｉ１及び変形後の過去画像Ｉ２’における演算済柱状領域Ｒ３の位置を特定し、演算済柱状領域Ｒ３の内側に含まれる画素間で画素値の差分処理を実行することで派生画像Ｄを生成する。

なお、派生画像Ｄの生成に用いられる演算済柱状領域Ｒ３は、取得されたどの演算済柱状領域Ｒ３が用いられてもよい。また、１つの派生画像Ｄを生成する際に、１つの演算済柱状領域Ｒ３のみが用いられる場合でもよく、或いは、複数の領域がまとめて用いられる場合でもよい。

このように生成された派生画像Ｄを用いることで、例えば、腫瘍の脊柱管内浸潤の経時的変化を可視化することができ、浸潤度合いの計測を精度よく行うことを可能にする。

なお、上述した例では、派生画像Ｄを生成するために差分処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、その他の演算が用いられる場合でもよい。また、上述した例では、現在画像Ｉ１と変形後の過去画像Ｉ２’と演算済柱状領域Ｒ３とを用いて派生画像Ｄを生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、変形後の過去画像Ｉ２’を用いずに現在画像Ｉ１と演算済柱状領域Ｒ３のみを用いて派生画像Ｄを生成する場合でもよい。かかる場合には、例えば、画像生成機能１１ｅは、機械学習等を用いて、現在画像Ｉ１の演算済柱状領域Ｒ３内に存在する浸潤領域を示す派生画像を生成してもよい。

上述したように、画像生成機能１１ｅは、派生画像Ｄを生成すると、生成した派生画像Ｄを、記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。なお、画像生成機能１１ｅは、ＤＩＣＯＭプロトコルを用いることで、ＰＡＣＳへの派生画像Ｄの送信を実現することができる。また、制御機能１１ａは、生成された派生画像Ｄをディスプレイ１４に表示させることができる。

（変形例１）
上述した実施形態では、過去画像Ｉ２を過去画像Ｉ２’に変形した後に柱状領域Ｒ２’を抽出する場合について説明した。変形例１では、過去画像Ｉ２から柱状領域Ｒ２を抽出した後に、柱状領域Ｒ２を柱状領域Ｒ２’に変形する場合について説明する。すなわち、変形例１に係る抽出機能１１ｃは、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。変形例１に係る位置合わせ機能１１ｂは、第１の柱状領域に対して第２の柱状領域の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。変形例１に係る集合演算機能１１ｄは、第１の柱状領域と前記位置合わせ処理後の第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。

図５は、変形例１に係る画像処理装置１０の全行程を示すフローチャートである。ここで、図５のステップＳ２００で示した２つの処理（ステップＳ２０４及びＳ２０５）以外の処理は、図２の対応するステップの処理と同一である。すなわち、図５のステップＳ２０１からＳ２０３は、図２のステップＳ１０１からＳ１０３と同じ処理を行う。また、図５のステップＳ２０６からＳ２０８は、図２のステップＳ１０６からＳ１０８の処理と同じである。また、図５のステップ２０９は、図２のステップＳ１０４の処理と同じである。さらに、図５のステップＳ２１０からＳ２１１は、図２のステップＳ１０９からＳ１１０の処理と同じである。

変形例１に係る画像処理装置１０においては、位置合わせ機能１１ｂが現在画像Ｉ１の各画素と過去画像Ｉ２の各画素の位置の対応関係Ｖを算出（推定）すると（ステップＳ２０３）、抽出機能１１ｃが、過去画像Ｉ２から柱状領域Ｒ２を抽出する（ステップＳ２０４）。この処理は、例えば、処理回路１１が、抽出機能１１ｃに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、位置合わせ機能１１ｂは、対応関係Ｖを用いて、柱状領域Ｒ２における各画素が現在画像Ｉ１において対応する画素に合致するように柱状領域Ｒ２を変形した柱状領域Ｒ２’を取得する（ステップＳ２０５）。この処理は、例えば、処理回路１１が、位置合わせ機能１１ｂに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

（位置合わせ処理及び抽出処理）
図５のステップＳ２０４及びＳ２０５において説明したように、画像処理装置１０は、過去画像Ｉ２から柱状領域Ｒ２を抽出し、柱状領域Ｒ１に対して柱状領域Ｒ２の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。図６は、変形例１に係る位置合わせ処理及び抽出処理の一例を説明するための図である。なお、図６では、２次元の断面画像を用いて処理を説明しているが、実際には、位置合わせ機能１１ｂ及び抽出機能１１ｃは、３次元の領域を対象に、位置合わせ処理及び抽出処理を実行する。

例えば、図６に示すように、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２との対応関係Ｖを算出する。その後、抽出機能１１ｃは、図６に示すように、過去画像Ｉ２における柱状領域Ｒ２を抽出する。そして、位置合わせ機能１１ｂは、算出した対応関係Ｖに基づいて柱状領域Ｒ２を柱状領域Ｒ２’に変形する。また、抽出機能１１ｃは、図６に示すように、現在画像Ｉ１における柱状領域Ｒ１を抽出する。

（変形例２）
上述した実施形態では、第２の医用画像として単一の過去画像Ｉ２を用いる場合について説明した。変形例２では、第２の医用画像として複数の過去画像Ｉ２を用いる場合について説明する。かかる場合、画像処理装置１０は、過去画像Ｉ２を入れ替えながらステップＳ１０２からＳ１０７の手順を繰り返し実行する。その際、ステップＳ１０７の集合演算が、現在画像の柱状領域と複数個の過去画像の柱状領域との間の集合演算となる。

（医用画像の取得処理）
変形例２に係る制御機能１１ａは、第１の医用画像と、複数の第２の医用画像とを取得する。具体的には、制御機能１１ａは、医用画像の収集時の条件が異なる複数の過去画像を、第２の医用画像として取得する。例えば、制御機能１１ａは、直近のＸ線ＣＴ画像を現在画像Ｉ１として取得し、前回の撮影で収集されたＸ線ＣＴ画像を過去画像Ｉ２－１として取得し、前々回の撮影で収集されたＸ線ＣＴ画像を過去画像Ｉ２－２として取得する。

なお、制御機能１１ａは、医用画像の収集時の条件として、撮影日時、再構成関数の種類、管電圧・管電流の大きさ、造影剤の有無などを用いる。すなわち、制御機能１１ａは、上記したような撮影日時が異なる画像だけでなく、その他の条件が異なる複数の医用画像も過去画像として取得することができる。

（位置合わせ処理）
変形例２に係る位置合わせ機能１１ｂは、第１の医用画像と、複数の第２の医用画像との位置合わせ処理をそれぞれ実行する。例えば、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２－１の各画素の位置の対応関係Ｖ１を算出し、算出した対応関係Ｖ１を用いて過去画像Ｉ２－１を、過去画像Ｉ２’－１に変形させる。同様に、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１と過去画像Ｉ２－２の各画素の位置の対応関係Ｖ２を算出し、算出した対応関係Ｖ２を用いて過去画像Ｉ２－２を、過去画像Ｉ２’－２に変形させる。

（柱状領域の抽出処理）
変形例２に係る抽出機能１１ｃは、第１の医用画像と、複数の第２の医用画像とから柱状領域をそれぞれ抽出する。例えば、抽出機能１１ｃは、現在画像Ｉ１から柱状領域Ｒ１を抽出し、過去画像Ｉ２’－１から柱状領域Ｒ２’－１を抽出し、過去画像Ｉ２’－２から柱状領域Ｒ２’－２を抽出する。

（集合演算処理）
変形例２に係る集合演算機能１１ｄは、第１の医用画像に基づく第１の柱状領域と、複数の第２の医用画像に基づく複数の第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。例えば、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１と、柱状領域Ｒ２’－１と、柱状領域Ｒ２’－２との集合演算を実行して、演算済柱状領域を取得する。一例を挙げると、集合演算機能１１ｄは、柱状領域Ｒ１と、柱状領域Ｒ２’－１と、柱状領域Ｒ２’－２とのＡＮＤ演算を実行して、演算済柱状領域Ｒ３を取得する。

上述したように、変形例２に係る画像処理装置１０は、複数の過去画像を用いて演算済柱状領域を取得する。これにより、画像処理装置１０は、脊柱管本来の形により近い柱状領域を得ることができる。なお、画像処理装置１０は、変形例２において説明した処理と、変形例１において説明した処理とを合わせて実行することもできる。例えば、画像処理装置１０は、過去画像Ｉ２－１と過去画像Ｉ２－２とから柱状領域Ｒ２－１と柱状領域Ｒ２－２とをそれぞれ抽出し、抽出した各柱状領域を変形させることで、柱状領域Ｒ２’－１と柱状領域Ｒ２’－２とを取得する。そして、画像処理装置１０は、柱状領域Ｒ１と、柱状領域Ｒ２’－１と、柱状領域Ｒ２’－２との集合演算を実行して、演算済柱状領域Ｒ３を取得する。

上述したように、第１の実施形態によれば、制御機能１１ａは、被検体から収集した第１の医用画像（現在画像）と第２の医用画像（過去画像）とを取得する。位置合わせ機能１１ｂは、第１の医用画像に対して第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。抽出機能１１ｃは、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、位置合わせ処理後の第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。集合演算機能１１ｄは、第１の柱状領域と第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、正確な形状の柱状領域を抽出することができ、柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出することを可能にする。例えば、画像処理装置１０は、溶骨性の骨転移等により欠損が生じた柱状領域から脊柱管本来の形に近い柱状領域を抽出することができる。

また、第１の実施形態によれば、制御機能１１ａは、第２の医用画像として、第１の医用画像よりも過去に被検体から収集した医用画像を取得する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、柱状領域の形状の経時的な変化を考慮することができ、柱状領域を高精度に抽出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、制御機能１１ａは、第２の医用画像として、骨転移前の時期に被検体から収集した医用画像を取得する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、欠損が生じる前の脊柱管本来の形を用いて、医用画像から柱状領域を抽出することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域を用いて、第１の医用画像に基づく派生画像を生成する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、精度の高い派生画像を生成することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像と第２の医用画像とから演算済柱状領域を用いた派生画像を生成する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、柱状領域における経時的な変化を示す派生画像を生成することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像及び第２の医用画像における演算済柱状領域に対応する領域をそれぞれ特定し、特定した領域について第１の医用画像と第２の医用画像との差分処理を実行することで派生画像を生成する。したがって、第１の実施形態に係る画像処理装置１０は、柱状領域における経時的な変化を可視化した派生画像を生成することを可能にする。

また、変形例１によれば、制御機能１１ａは、被検体から収集した第１の医用画像（現在画像）と第２の医用画像（過去画像）とを取得する。抽出機能１１ｃは、第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する。位置合わせ機能１１ｂは、第１の柱状領域に対して第２の柱状領域の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する。集合演算機能１１ｄは、第１の柱状領域と位置合わせ後の第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。したがって、変形例１に係る画像処理装置１０は、正確な形状の柱状領域を抽出することができ、柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出することを可能にする。

また、変形例２によれば、制御機能１１ａは、第１の医用画像と、複数の前記第２の医用画像とを取得する。集合演算機能１１ｄは、第１の医用画像に基づく第１の柱状領域と、複数の第２の医用画像に基づく複数の第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する。したがって、変形例２に係る画像処理装置１０は、医用画像からの柱状領域の抽出をより高精度に実行することができ、脊柱管本来の形により近い柱状領域を得ることを可能にする。

（第２の実施形態）
本願に係る別の実施形態としては、演算済脊柱管領域を算出するのに用いた過去画像とは異なる条件の過去画像を用いて、現在画像との派生画像を生成する実施形態が考えられる。例えば、脊柱管領域を算出するためには、なるべく骨融解を起こしていない入院直後の過去画像を用いるのが相応しいが、脊柱管領域内の経時変化を見るためには、直近の過去画像を用いて現在画像との経時差分画像を算出する必要がある。このような場合に、本実施形態が有用である。また、経時差分画像以外の派生画像生成処理、例えば、現在画像上に経時差分情報を重畳した融合画像生成等においても本実施形態が有用である。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態と比較して、演算済柱状領域を取得した後の処理が異なる。具体的には、第２の実施形態に係る制御機能１１ａは、第２の医用画像とは異なる条件で被検体から収集された第３の医用画像を取得する。また、第２の実施形態に係る画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像と第３の医用画像とから演算済柱状領域を用いた派生画像を生成する。以下、これらを中心に説明する。

図７は、第２の実施形態に係る画像処理装置１０の全行程を示すフローチャートである。ここで、図７のステップＳ３００で示した処理は、図２のステップＳ１０１からＳ１０８、もしくは、図５のステップＳ２０１からＳ２０８と同じ処理である。

図７に示すように、演算済柱状領域Ｒ３が得られると、制御機能１１ａが、ステップＳ１０２またはＳ２０２に相当する処理で取得した第２の医用画像である過去画像Ｉ２とは異なる条件で撮影された第３の医用画像である派生用過去画像Ｉ３を取得する（ステップＳ３０９）。この処理は、例えば、処理回路１１が、制御機能１１ａに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、位置合わせ機能１１ｂは、現在画像Ｉ１の各画素と派生用過去画像Ｉ３の各画素の位置の対応関係Ｗを算出（推定）する（ステップＳ３１０）。そして、位置合わせ機能１１ｂは、対応関係Ｗに基づいて派生用過去画像Ｉ３における各画素が現在画像Ｉ１において対応する画素に合致するように派生用過去画像Ｉ３を変形させ、位置合わせした派生用過去画像Ｉ３’を取得する（ステップＳ３１１）。この処理は、例えば、処理回路１１が、位置合わせ機能１１ｂに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

次に、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３を用いて、現在画像Ｉ１と変形後の派生用過去画像Ｉ３’との間の演算を行い、派生画像Ｄを生成して（ステップＳ３１２）、派生画像Ｄを出力する（ステップＳ３１３）。例えば、画像生成機能１１ｅは、派生画像Ｄを記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。この処理は、例えば、処理回路１１が、画像生成機能１１ｅに対応するプログラムを記憶回路１３から呼び出して実行することにより実現される。

（医用画像の取得処理）
図７のステップＳ３０９において説明したように、制御機能１１ａは、入力インターフェース１５を介したボリュームデータの取得操作に応じて、派生用過去画像Ｉ３を取得する。ここで、制御機能１１ａは、記憶回路１３に保存されている画像、或いは、ネットワーク上の他の装置に保存されている画像から、派生用過去画像Ｉ３を取得することができる。

（位置合わせ処理）
図７のステップＳ３１０及びＳ３１１において、現在画像Ｉ１と派生用過去画像Ｉ３との位置合わせ処理を説明したが、この処理は、ステップＳ１０３及びＳ１０４と同様であるため、説明を省略する。

（派生画像の生成処理）
図７のステップＳ３１２及びＳ３１３において説明したように、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３を用いて、派生画像Ｄを生成して、生成した派生画像Ｄを出力する。例えば、画像生成機能１１ｅは、演算済柱状領域Ｒ３の内側で現在画像Ｉ１と変形後の派生用過去画像Ｉ３’とを差分することで、派生画像Ｄを生成する。なお、上述した例では、派生画像Ｄを生成するために差分処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、その他の演算が用いられる場合でもよい。

上述したように、画像生成機能１１ｅは、派生画像Ｄを生成すると、生成した派生画像Ｄを、記憶回路１３や、ネットワーク上の他の装置などに出力する。また、制御機能１１ａは、生成された派生画像Ｄをディスプレイ１４に表示させることができる。

なお、第２の実施形態における演算済柱状領域の取得は、第１の実施形態の変形例２において説明した複数の過去画像を用いる処理で行われる場合でもよい。この場合、骨融解の影響がより少ない柱状領域を取得することができることから、より適切な派生画像を得ることができる。

上述したように、第２の実施形態によれば、制御機能１１ａは、第２の医用画像とは異なる条件で被検体から収集された第３の医用画像を取得する。画像生成機能１１ｅは、第１の医用画像と第３の医用画像とから演算済柱状領域を用いた派生画像を生成する。したがって、第２の実施形態に係る画像処理装置１０は、柱状領域抽出に使う過去画像と派生画像算出に使う過去画像とが異なる場合であっても、得られた柱状領域を用いて入力画像の派生画像を効率的に得ることを可能にする。その結果、画像処理装置１０は、種々の解析を行うための派生画像を容易に生成することを可能にする。

（その他の実施形態）
上述した実施形態では、抽出対象の柱状領域を脊柱管領域とする場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、高濃度領域に囲まれた低濃度の柱状領域であれば、どのようなものを抽出対象とする場合であってもよい。例えば、四肢の長骨内の髄腔領域を抽出対象の柱状領域としても良い。また、濃淡を反転して、低濃度領域に囲まれた高濃度の柱状領域を抽出対象の柱状領域としても良い。

また、上述した実施形態では、医用画像としてＸ線ＣＴ画像を用いる場合を一例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、濃淡医用画像であればどのようなモダリティで収集された医用画像であってもよい。

また、上述した実施形態では、現在画像に対して過去画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、過去画像に対して現在画像の位置を合わせる位置合わせ処理（現在画像を変形させる処理）を実行する場合でもよい。すなわち、制御機能１１ａが、第１の医用画像として過去画像を取得し、第２の医用画像として現在画像を取得する場合でもよい。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(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、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース機器、撮像装置、Webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、上述した実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、又は、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。ここで、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合には、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。

ここで、プロセッサによって実行される画像処理プログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、この画像処理プログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、この画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、この画像処理プログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体から医用情報処理プログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

また、上述した実施形態において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上述した実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、柱状領域に欠損が生じている場合でも、医用画像から柱状領域を高精度に抽出することができる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 画像処理装置
１１ａ 制御機能
１１ｂ 位置合わせ機能
１１ｃ 抽出機能
１１ｄ 集合演算機能
１１ｅ 画像生成機能

Claims (15)

1. 被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得する取得部と、
   前記第１の医用画像に対して前記第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する位置合わせ部と、
   前記第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、前記位置合わせ処理後の前記第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する抽出部と、
   前記第１の柱状領域と前記第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する集合演算部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得する取得部と、
   前記第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、前記第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出する抽出部と、
   前記第１の柱状領域に対して前記第２の柱状領域の位置を合わせる位置合わせ処理を実行する位置合わせ部と、
   前記第１の柱状領域と前記位置合わせ処理後の前記第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する集合演算部と、
   を備える、画像処理装置。
3. 前記取得部は、前記第２の医用画像として、前記第１の医用画像よりも過去に前記被検体から収集した医用画像を取得する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記取得部は、前記第１の医用画像と、複数の前記第２の医用画像とを取得し、
   前記集合演算部は、前記第１の医用画像に基づく第１の柱状領域と、複数の前記第２の医用画像に基づく複数の第２の柱状領域との集合演算を実行して、前記演算済柱状領域を出力する、請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
5. 前記取得部は、前記第２の医用画像として、骨転移前の時期に前記被検体から収集した医用画像を取得する、請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記演算済柱状領域を用いて、前記第１の医用画像に基づく派生画像を生成する画像生成部をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
7. 前記画像生成部は、前記第１の医用画像と前記第２の医用画像とから前記演算済柱状領域を用いた前記派生画像を生成する、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記画像生成部は、前記第１の医用画像及び前記第２の医用画像における前記演算済柱状領域に対応する領域をそれぞれ特定し、特定した領域について前記第１の医用画像と前記第２の医用画像との差分処理を実行することで前記派生画像を生成する、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記取得部は、前記第２の医用画像とは異なる条件で前記被検体から収集された第３の医用画像を取得し、
   前記画像生成部は、前記第１の医用画像と前記第３の医用画像とから前記演算済柱状領域を用いた前記派生画像を生成する、請求項６に記載の画像処理装置。
10. 被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得し、
    前記第１の医用画像に対して前記第２の医用画像の位置を合わせる位置合わせ処理を実行し、
    前記第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、前記位置合わせ処理後の前記第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出し、
    前記第１の柱状領域と前記第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する、
    ことを含む、画像処理方法。
11. 請求項１０に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
12. 請求項１１に記載の画像処理プログラムを含む、記憶媒体。
13. 被検体から収集した第１の医用画像と第２の医用画像とを取得し、
    前記第１の医用画像から第１の柱状領域を抽出し、前記第２の医用画像から第２の柱状領域を抽出し、
    前記第１の柱状領域に対して前記第２の柱状領域の位置を合わせる位置合わせ処理を実行し、
    前記第１の柱状領域と前記位置合わせ処理後の前記第２の柱状領域との集合演算を実行して、演算済柱状領域を出力する、
    ことを含む、画像処理方法。
14. 請求項１３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
15. 請求項１４に記載の画像処理プログラムを含む、記憶媒体。

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