JP4317412B2 - 画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体の形態画像と機能画像とを重ね合わせる画像処理方法に係り、特に、Ｘ線ＣＴ（X-ray Computed Tomography）、磁気共鳴断層撮影機器（（magnetic resonance image）以下、ＭＲＩという）または超音波診断機器で撮像した形態画像と、陽電子放出型ＣＴ（（Positron Emission Computed Tomography）装置、以下、ＰＥＴ装置という）または単光子放出型ＣＴ（（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、以下、ＳＰＥＣＴ装置という）で撮影した機能画像とを重ね合わせるために用いる画像処理方法に関する。

ＰＥＴ装置は、悪性腫瘍の早期発見及び代謝機能の測定等に非常に有効な放射線診断機器として、今後普及が見込まれている。ＰＥＴ装置は、陽電子を核崩壊で放出する放射性核種を薬剤に標識して体内に投与し、体内で陽電子と電子が対消滅した際に放出される５１１ｋｅＶのエネルギーを有した一対のγ線を捕らえて映像化する放射線検査装置である。フッ素（Ｆ¹⁸）を標識したブドウ糖の類似体であるＦＤＧ（2-deoxy-2-fluoro-D-glucose）が保険薬剤として２００２年度から認可され、本格的なＰＥＴ装置が立ち上がると予想される。

ブドウ糖の類似体であるＦＤＧは、活発なエネルギー代謝を行う腫瘍に集積するため、ＰＥＴ装置撮影は腫瘍の判定、転移の有無、術後の評価等の有力な検査手段になる。ＰＥＴ装置画像は、Ｘ線ＣＴ画像またはＭＲＩ画像と違い、体や臓器の形状を写し出した形態画像ではなく、その性質上、細胞機能の活性度等を写し出した機能画像となる。そのため、ＰＥＴ装置画像の読影にはある程度の経験が必要となる。腫瘍の診断及び治療を正確に行おうとすれば、ＰＥＴ装置画像で得られた腫瘍の情報を形態画像に重ね合わせ、腫瘍の位置及び大きさ等を特定することが重要になる。例えば、放射線検査装置により腫瘍の治療を行う場合、これまではＸ線ＣＴ画像等の形態画像だけで腫瘍の位置及び大きさ等を判断し、治療及び術後の評価を行ってきた。これにＰＥＴ装置画像の情報を融合させれば、形態画像だけでは分からなかった腫瘍の広がり及び治療効果等を定量的に評価することが可能になる。このように、ＰＥＴ装置画像を他の形態画像と融合させて、診断及び治療の精度、効果を向上させようとする傾向は年々高まっている。

従来、医師がＸ線ＣＴ画像等の形態画像とＰＥＴ装置画像等の機能画像を目視して、医師の頭の中で重ね合わせた画像をイメージしながら診断したり、両方の画像を画像ソフトで表示させて、マニュアル操作で画像を移動させたり、回転させながら重ね合わせていた。

ＰＥＴ装置画像は腫瘍、肝臓、心臓等の代謝の活発な部分が際立って写るのに対し、Ｘ線ＣＴ画像は鮮明な骨とぼやけた臓器が混在して写る。これらの画像を直接数値的な手法を用いて重ね合わせるのは、画質の本質的な違いから一般的には困難である。

そこで、ＰＥＴ装置の撮影時に同時に撮影するトランスミッション画像を介した重ね合わせ手法が考案されている（例えば、特許文献１参照）。トランスミッション画像は被検者の体外でγ線源を回して透過してきたγ線を映像化したもので、ＰＥＴ装置画像の吸収補正に用いられる。従って、トランスミッション画像は画像が荒いが、Ｘ線ＣＴ画像と本質的に同じ形態画像である。トランスミッション画像とＰＥＴ装置画像とは基本的に同座標にあると考えられるので、トランスミッション画像とＸ線ＣＴ画像を用いて重ね合わせパラメータを求めれば、ＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像も同じパラメータで重ね合わせることができる。このように、ＰＥＴ装置画像との位置関係が明確な中間画像（トランスミッション画像）を介して、ＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像等の形態画像とを重ね合わせる手法を採用していた。
特許第３０２２７７３号公報（段落番号［００３７］、図２〜図４）

ところで、医師の目視により形態画像と機能画像を重ね合わせる手法は、医師の経験が頼りであり、そのときの医師の体調等の外的な要因で診断結果が変わることも考えられる。また、ＰＥＴ装置等の核医学画像の検査には、特殊な技術と経験が必要で、核医学の経験をもつ読影医師の数はそれ程多くはなく、自ずとそれらの医師への負担が重くなる。医療画像ソフトに画像データを読み込ませて画像を重ね合わせる場合、マニュアルで合わせる限りは医師が目視で重ね合わせるのと作業性の上で大差はなく、医師の負担軽減、診断精度及び診断効率の向上は、あまり望めない。

また、特許文献１に記載のように、トランスミッション画像を介して形態画像と機能画像を自動的に重ね合わせる場合には、トランスミッション画像を中間画像として読み込む必要があり、操作が煩わしく、重ね合わせのための計算時間も長くなる。

そこで、本発明は、ＰＥＴ装置等の核医学検査装置で撮影される機能画像と、Ｘ線ＣＴ等で撮影される形態画像とを、トランスミッション画像を介さずに重ね合わせることができるようにした画像処理方法を提供することを目的としている。

単純にＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像を比較して、自動的に数値計算により両者の画像を重ね合わせることは難しい。しかし、ＰＥＴ装置画像をよく観察すると、鮮明ではないが、体表の輪郭及び臓器の輪郭が判断できる。これは、静脈を通して注入された放射性薬剤が毛細血管を通り全身へ巡るためで、表皮付近の毛細血管が体表面として画像に写るためである。一方で、腫瘍や活発な代謝をしている臓器には薬剤が高濃度に集積するため、ＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像とを重ね合わせようとして比較すると、薬剤が高濃度に集積した部分が特異値的な画素値となって数値計算が巧くいかない。そこで、ＰＥＴ装置画像に微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施して表皮等の形態の情報を強調、変換又は付加すると共に、特異的に薬剤が集積している画素を均すような処理をして形態付きＰＥＴ装置画像を作成する。この形態付きＰＥＴ装置画像は、ＰＥＴ装置画像が有する情報に前記微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施すことにより自動的に計算で作成できるため、特許文献１のようにＰＥＴ装置の撮影とは別個にトランスミッション画像等の中間画像を撮影するような必要はない。そして、この形態付きＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像との位置関係を見つけ、この位置関係に基づきＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像とを重ね合わせる。

本発明により、形態画像と機能画像とを従来技術で述べたようなトランスミッション画像等の中間画像を介さずに位置合わせして重ね合わせることができ、検査時間、検査工程の短縮を図ることができ、医師等の負担を軽減することができる。

本発明の実施の形態に係る画像処理方法について、放射線検査装置であるＸ線ＣＴ及びＰＥＴ装置を用いた場合を例に挙げ、図１ないし図８の添付図面を参照して説明する。

図１は、被検体にＰＥＴ装置用の放射性薬剤を投与してから、Ｘ線ＣＴ撮影とＰＥＴ装置撮影を行い、その結果得られたＸ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像を情報端末装置で重ね合わせるまでの手順を示す説明図である。

Ｘ線ＣＴ１は、Ｘ線源から放射されたＸ線を特定の方向に所定時間の間、被検体２に照射し、体内を透過したＸ線を放射線検出器により検出する作業を繰り返し、複数の放射線検出器で検出されたＸ線の強度に基づいて被検体２の形態画像（図２参照）を得るものである。

ＰＥＴ装置３は、陽電子を核崩壊で放出する放射性薬剤（例えば１５０〜３７０ＭＢｑのＦＤＧ）を被検体２に静脈注射し、放射性薬剤が全身へ行き渡るまで４０〜６０分の安静後、全身のＰＥＴ装置撮影を行い、このときに被検体２内で陽電子と電子が対消滅した際に放出される５１１ｋｅＶのエネルギーを有した一対のγ線を放射線検出器で検出し、被検体２の機能画像を得るものである（図３参照）。なお、図１に示すように、Ｘ線ＣＴ１とＰＥＴ装置３は、別々に置かれている。Ｘ線ＣＴとＰＥＴ装置は、共通のベッド４を用いて並列に配置してもよい。

次に、Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像を位置合わせして重ね合わせるための情報端末装置５（図１参照）による画像処理方法について、図４の処理手順に従って説明する。

まず、Ｓ１において、Ｘ線ＣＴ１を用いて被検体２を撮像し、Ｘ線ＣＴ１のデータ処理装置Ａ（図示せず）でＸ線ＣＴ画像（形態画像）データを作成する。このＸ線ＣＴ画像データは、情報伝送線６により、情報端末装置５に伝えられる（Ｓ１）。この被検体２の形態画像は、図２に示すように鮮明な骨（例えば肋骨）とぼやけた臓器（図示せず）が混在して写る。また、ＰＥＴ装置３を用いて被検体２から放出されるガンマ線を検出し、ＰＥＴ装置３のデータ処理装置Ｂ（図示せず）は、そのガンマ線を基に得られる情報を用いてＰＥＴ装置画像（機能画像）データを作成する。このＰＥＴ画像データは、情報伝送線７により情報端末装置５に伝えられる（Ｓ１）。この被検体２の機能画像は、図３に示すように肝臓、心臓等の代謝の活発な部分が鮮明に写るのに対し、骨等は写らない。また、体表はぼやけて写る。

次に、Ｓ２において、Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像のサイズ、向きを合わせる。つまり、ＰＥＴ装置撮影では、腫瘍の撮影時に例えば（ｘ，ｙ）方向（図５（ｂ）参照）において１２８×１２８の画素数（ボクセル数）で撮影し、ｚ軸（体軸）方向に対してはほぼ全身を２００スライス以上で撮影するのが一般的である。一方、Ｘ線ＣＴ画像においては、全身を撮影するよりは、関心領域周辺を撮影することが多い。例えば（ｘ，ｙ）方向（図５（ａ）参照）において５１２×５１２の画素数（ボクセル）で撮影し、ｚ軸（体軸）方向に対して関心領域を数１０スライス程度で撮影する。このように、Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像のサイズ、向きが異なるので、これらを合わせる。例えば、Ｘ線ＣＴ画像は５１２×５１２の画素数であり、ＰＥＴ装置画像は１２８×１２８の画素数なので、ＰＥＴ装置画像の画素数を１６倍にすれば、Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像のサイズが一致する。

次に、Ｓ３において、Ｓ１で読み込んだＰＥＴ装置画像に画像処理を施すことにより、被検体２の形態的特徴が付加された形態付き機能画像である形態付きＰＥＴ装置画像を抽出する。ＰＥＴ装置画像は基本的に細胞の活性度等に応じた薬剤の集積分布を示す画像であって、直接、体や臓器の形状を写し出すものではないが、血管を通して運ばれる薬剤が体表面や臓器表面の輪郭を写し出している。その輪郭はＸ線ＣＴ像等の形態画像に比べると鮮明ではないが、原画像であるＰＥＴ装置画像を画像処理することにより強調したり、抽出したりすることが可能である。

例えば機能画像であるＰＥＴ装置画像に対して形態的特徴を見出すための輪郭線を抽出する輪郭抽出処理（エッジ処理）には幾つかの方法があり、その１つとして例えば微分フィルタ処理が挙げられる。ＰＥＴ装置画像において互いに隣り合う画素の値が急激に変化している所を関数値が大きく変化する部分と考えると、微分フィルタ処理が輪郭抽出処理に適用できる。微分演算には、１次微分（グラディエント）と２次微分（ラプラシアン）がある。画像情報を微分フィルタ処理することは、例えば、隣り合う画素値の勾配を求めるのと本質的に同じである。このような微分フィルタ処理によって演算を行うために、数多くの演算子（フィルタ）が考案されている。例えば、RobertsやSobelオペレータは代表的な１次微分演算子である。

この他にテンプレートマッチング処理により輪郭の抽出も考えられる。この方法は、形態の輪郭を表す幾つかのテンプレート（型紙）を用意しておき、画像の一部を比較して最も似たテンプレートを選び、輪郭線を抽出する方法である。この方法も幾つかのマッチング方法が考案されており、PrewittやHueckelは代表的な手法である。

この他にＰＥＴ装置画像から形態情報を見出す方法として、フーリエ変換手法等を用いて周波数変換処理して比べる手法や、互いに同一のＰＥＴ装置画像の位置を少しずらして画素値を差分することで輪郭を抽出する差分処理を用いた手法がある。また、ＰＥＴ装置画像の中である画素値だけを抽出するような二値化処理をする方法等が考えられる。この他にも、機能画像に隠れた形態情報を見出すと共に、放射性薬剤が高濃度集積した数値的に特異点となり得る部分の画素値を均すことができる画像処理であれば適用可能である。

このような画像処理の手法を用いてＰＥＴ装置画像のような機能画像に形態情報を付加することが可能である。輪郭抽出した後にはさらに細線化したり輪郭線を加工処理することにより鮮明な形態情報を作成することが可能になる。

次に、Ｓ４において、形態情報が付加された形態付きＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像とを数値的に直接比較して、両方の画像の位置関係を見つける。そのような画像の位置合わせは、両方の画像の画素値の差分を取って、その差が最小となるような重ね合わせパラメータを見つけ出すのが一般的である。

以下、その手法について具体的に説明する。
まず、図５（ａ）に示すように、形態付きＰＥＴ装置画像をｘｙ平面に投影すると共に、この投影した２次元ＰＥＴ装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にｚ軸方向で加算平均した平均画素値Ａ１，Ａ２，…Ａｉ，…Ａｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。また、図５（ｂ）に示すように、Ｘ線ＣＴ画像をｘｙ平面に投影すると共に、この投影した２次元Ｘ線ＣＴ投影画像の画素値を各ボクセル毎にｚ軸方向で加算平均した平均画素値Ｂ１，Ｂ２，…Ｂｉ，…Ｂｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。そして、例えば２次元ＰＥＴ装置投影画像を基準画像とし、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を移動画像として、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を画面上で移動させながら、２次元ＰＥＴ装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式１の値が最小となるようなｘ，ｙ方向の平行移動量ｘ，ｙとｚ軸回りの回転移動量αを最小自乗法により求める。後記式１の値が最小になるということは、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像と２次元ＰＥＴ装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。

続いて、図６（ａ）に示すように、形態付きＰＥＴ装置画像をｘｚ平面に投影すると共に、この投影した２次元ＰＥＴ装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にｙ軸方向で加算平均した平均画素値Ｃ１，Ｃ２，…Ｃｉ，…Ｃｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。また、図６（ｂ）に示すように、Ｘ線ＣＴ画像をｘｚ平面に投影すると共に、この投影した２次元Ｘ線ＣＴ投影画像の画素値を各ボクセル毎にｙ軸方向で加算平均した平均画素値Ｄ１，Ｄ２，…Ｄｉ，…Ｄｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。そして、例えば前記２次元ＰＥＴ装置投影画像を基準画像とし、前記２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を移動画像として、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を画面上で移動させながら、２次元ＰＥＴ装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式２の値が最小となるようなｚ方向の平行移動量ｚとｙ軸回りの回転移動量βを最小自乗法により求める。後記式２の値が最小になるということは、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像と２次元ＰＥＴ装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。

続いて、図７（ａ）に示すように、形態付きＰＥＴ装置画像をｙｚ平面に投影すると共に、この投影した２次元ＰＥＴ装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にｘ軸方向で加算平均した平均画素値Ｅ１，Ｅ２，…Ｅｉ，…Ｅｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。また、図７（ｂ）に示すように、Ｘ線ＣＴ画像をｙｚ平面に投影すると共に、この投影した２次元Ｘ線ＣＴ投影画像の画素値を各ボクセル毎にｘ軸方向で加算平均した平均画素値Ｆ１，Ｆ２，…Ｆｉ，…Ｆｎ（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。そして、例えば前記２次元ＰＥＴ装置投影画像を基準画像とし、前記２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を移動画像として、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像を画面上で移動させながら、２次元ＰＥＴ装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式３の値が最小となるようなｘ軸回りの回転移動量γを最小自乗法により求める。後記式３の値が最小になるということは、２次元Ｘ線ＣＴ投影画像と２次元ＰＥＴ装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。

次に、Ｓ５において、Ｓ４で求めたＸ線ＣＴ画像と形態付きＰＥＴ装置画像との位置関係、つまり平行移動量ｘ，ｙ，ｚ及び回転移動量α，β，γを用いて図８に示すように、情報端末装置５の画面上で図３に示すＰＥＴ装置画像を図２に示すＸ線ＣＴ画像に対して平行移動及び回転移動させながら両方の画像を位置合わせして重ね合わせる。この結果、例えば被検体２の腫瘍位置及び腫瘍の形状の正確な診断、治療予後効果の予測を支援することができる。

このように構成される本実施の形態では、以下のような効果を得ることができる。
（１） Ｘ線ＣＴ画像等の形態画像とＰＥＴ装置画像等の機能画像とをトランスミッション画像等の中間画像を介さずに位置合わせして重ね合わせることができ、検査時間、検査工程の短縮を図ることができ、医師等の負担を軽減することができる。

なお、本実施の形態では、Ｓ４において、形態付きＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像との差分が最小となるような移動変数を最小自乗法等を用いて求め、この移動変数によって両方の画像を位置合わせする場合を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、ＰＥＴ装置画像とＸ線ＣＴ画像を重ね合わせるために特徴的な臓器等を目印に重ね合わせる手法を用いる場合が考えられる。前記のように、輪郭を抽出した形態付きＰＥＴ装置画像から、ある特徴的な形状の臓器を抽出して、これを目印にＸ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像とを重ね合わせる。例えば、臓器を例に取れば、ＦＤＧによるＰＥＴ装置撮影では肝臓の生理的な代謝によりＦＤＧが集積して肝臓の形状が判別し易い。これをテンプレートとして重ね合わせの目印に使って、重ね合わせパラメータを求めることができる。肝臓のようなはっきりとした薬剤の集積が期待できる臓器では、輪郭抽出しない原画像でも形態画像を機能画像と直接比較することも考えられ、計算のプロセスをさらに短縮することができる。

また、本実施の形態では、機能画像を撮影する装置としてＰＥＴ装置を例に挙げたが、本発明はこれに限ることなく、例えば、ＳＰＥＣＴ装置を用いてもよい。

さらに、本実施の形態では、形態画像を撮影する装置としてＸ線ＣＴを用いる場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限ることなく、例えば、ＭＲＩ、超音波診断装置を用いてもよい。

本発明の実施の形態に係る画像処理装置において、被検体にＰＥＴ装置用の放射性薬剤を投与してから、Ｘ線ＣＴ撮影とＰＥＴ装置撮影を行い、その結果得られたＸ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像を情報端末装置で重ね合わせるまでの手順を示す説明図である。 本発明の実施の形態に用いるＸ線ＣＴを用いて撮影したＸ線ＣＴ画像である。 本発明の実施の形態に用いるＰＥＴ装置を用いて撮影したＰＥＴ装置画像である。 Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像を位置合わせして重ね合わせるための情報端末装置による画像処理方法を示すフローチャートである。 ｘｙ平面に投影した２次元投影画像を示す図で、（ａ）は２次元Ｘ線ＣＴ投影画像であり、（ｂ）は２次元ＰＥＴ装置投影画像である。 ｘｚ平面に投影した２次元投影画像を示す図で、（ａ）は２次元Ｘ線ＣＴ投影画像であり、（ｂ）は２次元ＰＥＴ装置投影画像である。 ｙｚ平面に投影した２次元投影画像を示す図で、（ａ）は２次元Ｘ線ＣＴ投影画像であり、（ｂ）は２次元ＰＥＴ装置投影画像である。 Ｘ線ＣＴ画像とＰＥＴ装置画像とを重ね合わせた画像である。

符号の説明

１ Ｘ線ＣＴ
２ 被検体
３ ＰＥＴ装置
５ 情報端末装置

Claims (12)

1. 生体の形態画像と前記生体の機能画像とを位置合わせして重ね合わせる画像処理方法であって、
   前記生体の形態画像と前記生体の機能画像の画像サイズを調整するステップと、
   前記機能画像が有する画像情報に基づいて前記生体の形態的特徴を見出す画像処理を行うステップと、
   前記画像処理により前記生体の形態的特徴が見出された形態付き機能画像と前記形態画像とを比較することにより前記形態付き機能画像と前記形態画像との位置関係を見つけるステップと、
   前記位置関係に基づき前記生体の機能画像と前記形態画像とを重ね合わせるステップとを備え、
   前記形態付き機能画像と前記形態画像との位置関係を見つけるステップは、
   前記形態付き機能画像をｘｙ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をｘｙ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、ｘｙ平面上における移動量を求めるステップと、
   前記形態付き機能画像をｘｚ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をｘｚ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、ｘｚ平面上における移動量を求めるステップと、
   前記形態付き機能画像をｙｚ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をｙｚ平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、ｙｚ平面上における移動量を求めるステップと、
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
2. 前記機能画像に基づいて前記形態付き機能画像を見出す画像処理は、輪郭抽出処理であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記輪郭抽出処理は、微分フィルタ処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記輪郭抽出処理は、テンプレートマッチング処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
5. 前記輪郭抽出処理は、周波数変換処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
6. 前記輪郭抽出処理は、差分処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
7. 前記輪郭抽出処理は、二値化処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
8. 前記機能画像は、ＰＥＴで撮影された画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
9. 前記機能画像は、ＳＰＥＣＴで撮影された画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
10. 前記形態画像は、Ｘ線ＣＴで撮影された画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
11. 前記形態画像は、ＭＲＩで撮影された画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
12. 前記形態画像は、超音波診断装置で撮影された画像であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。

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