JP4844560B2 - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は放射線画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置に関し、さらに詳しくは、診断等に適した放射線画像を得ることができる画像処理方法および画像処理装置に関する。

近年、放射線画像を直接デジタル画像として撮影できる装置が開発されている。たとえば、被写体に照射された放射線量を検出し、その検出量に対応して形成される放射線画像を電気信号として得る装置としては、輝尽性蛍光体を用いたディテクタを用いる方法が特開昭55-12429号公報、特開昭63-189853号公報など、多数開示されている。

このような装置では、シート状の基板に輝尽性蛍光体を塗布、あるいは蒸着等によって固着したディテクタに、いったん被写体を透過した放射線を照射して輝尽性蛍光体に放射線を吸収させる。

その後、この輝尽性蛍光体を光または熱エネルギ−で励起することにより、この輝尽性蛍光体が上記吸収によって蓄積している放射線エネルギ−を蛍光として放射させ、この蛍光を光電変換して画像信号を得るようにしている。

一方、照射された放射線の強度に応じた電荷を光導電層に生成し、生成された電荷を二次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積し、それら蓄積された電荷を取り出すことにより得られる放射線画像検出装置が提案されている。

このような放射線画像検出装置では、フラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）と呼ばれるものを使用している。この種のＦＰＤは、特開平9-90048号公報に記載されているように、照射された放射線強度に応じた蛍光を発する蛍光体と、蛍光体から発する蛍光を直接または縮小光学系を介して受光して光電変換を行うフォトダイオードやＣＣＤのような光電変換素子の組み合わせによって実現されるものが知られている。

また特開平6-342098号公報に記載されているように、照射された放射を直接電荷に変換するものも知られている。

これらの放射線画像検出装置では、取得した画像に対して、診断に適した画像となるよう、階調変換処理やエッジ強調処理などの各種の画像処理を行うことが一般的に行われている。

また、このようにして得られた画像データに基づく放射線画像を表示したり出力する場合、撮影条件の変動を受けることなく見やすい放射線画像となるような画像処理も行われている。

このため、放射線画像の所望の領域内の画像データの累積ヒストグラムを求めたのち、この累積ヒストグラムが所定の割合となるデータレベルを基準信号値と設定して画像処理を行うことが、以下の特許文献１に記載されている。

また、高信号値領域と低信号値領域の分布状態に基づいて、画像処理条件を定めて、適切な画像処理を行うことが、以下の特許文献２に記載されている。

さらに、同様な処理が以下の特許文献３や特許文献４にも記載されている。
特開平６−６１３２５号公報（第１頁、図１） 特開２０００−１５７５１８号公報（第１〜５頁、図４） 特開２００１−２３８８６８号公報（第１頁、図１） 特開平７−２７１９７２号公報（第１頁、図１）

ところで、放射線画像では、被写体の撮影部位によって高濃度領域（放射線透過量の大きい領域）と低濃度領域（放射線透過量の小さい領域）の割合が大きく異なる。また、被写体の状態、例えば患者の呼吸状態によって肺野内の濃度が著しく異なるものとされる。

このため、放射線画像の関心領域（ＲＯＩ）などの所望の領域内の画像データの累積ヒストグラムを求めたのち、この累積ヒストグラムが所定の割合となるデータレベルを基準信号値と設定して画像処理を行う場合（特開平６−６１３２５号公報）には、高濃度領域と低濃度領域の割合の違いによっては、診断等に適した見やすい放射線画像を得ることができない恐れがある。

例えば、基準信号値が所定の濃度となるように階調処理を行った場合、低濃度領域が支配的であるときには基準信号値が低い値となるので全体的に高濃度な画像となり、高濃度領域が支配的であるときには基準信号値が高い値となるので全体的に低濃度な画像となる。

しかし、例えば肋骨のような部位では上部肋骨部（高濃度領域の多い肺野部分が含まれる）や下部肋骨部（高濃度領域の少ない腹部部分が含まれる）を撮影して診断を行う場合でも、診断で必要とされる部分は高濃度領域と低濃度領域の両方にまたがっており、画像全体の濃度が低濃度あるいは高濃度に偏ることは、診断を行う上で好ましくない。

すなわち、従来は、画像処理のパラメータを決定するために様々な手法が提案されているが、その手法は画像内の特定領域（関心領域（ＲＯＩ）など）の信号値やヒストグラムから決定される信号値あるいはパラメータとして一意的に与えるなどのように決定されているため、得られる領域やパラメータが不適切な場合、診断を行うには不適切な画像となり、再調整が必要となる場合があった。

すなわち、従来技術においては、各被写体あるいは被写体の部位毎に、専用の処理や専用の関心領域を設定する必要があり、処理拡張性に難点があった。例えば、部位情報などの画像処理のパラメータが間違った場合には、この影響を受けてしまい、診断を行うには不適切な画像となってしまう問題を有していた。

又、画像内における関心領域を自動認識する場合に於いては、関心領域の認識精度に、診断対象部分の仕上がり濃度（処理後の濃度）が大きく依存する結果、誤った認識を行った時には、診断に使用できず、再調整が必要となる場合があった。

一般に、比較的規模の大きな施設では、専任の画像処理担当者をおき、当該担当者が、ＣＲ（Computed Radiography）撮影装置やＦＰＤ等で生成された各放射線画像に対し、一定の画像品質を満足しているか否か、すなわち診断に提供できる画像であるか否かのチェックを行っている。したがって、設定不良に起因する画質不良が発生していても、濃度・コントラスト等の修正処理を加えて上記一定の画像品質を満足するものとしてから、次工程である読影（診断）に提供するシステムが採用されている。

一方、開業医やクリニック等の小規模施設では、医師一人で、問診・撮影条件設定・画像処理・診断（読影）等の全てを行うことが多く、設定不良や自動部位認識不良等に起因する画質不良（診断に使用できない画像）が発生した場合には、上記大規模施設のような専任の画像処理担当者と同レベルの修正処理が行われることは期待できない。

従って、専任の画像処理担当者のいない小規模施設向けの画像処理としては、診断を行う上で高画質の画像を提供することも可能だが、画質不良が発生して再処理する確率が高い処理よりも、中庸品質ではあるが再処理が不要となるロバスト性の高い画像処理の方が好ましい。

本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、関心領域設定方式などにおけるロバスト性の低下を防止し、適切な条件で画像処理することが可能な画像処理方法および画像処理装置を実現することを目的とする。

すなわち、前記した課題の解決は、以下に列記する発明により解決される。

請求の範囲第１項に記載の発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、前記放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出する重要領域検出ステップと、前記重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成する重み画像生成ステップと、前記重み画像の重みと前記放射線画像の画素値とを乗算し、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップと、前記重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出する評価ステップと、前記シフト値を得る前記評価関数の最大値に対応する前記放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定する画像処理条件決定ステップと、前記画像処理条件に基づいて画像処理を実行する画像処理ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法である。

請求の範囲第２項に記載の発明は、前記画像処理ステップは、階調処理である、ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第３項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第４項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第５項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第６項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有し、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有し、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第７項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる軟部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法である。

請求の範囲第８項に記載の発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、前記放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出する重要領域検出手段と、前記重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成する重み画像生成手段と、前記重み画像の重みと前記放射線画像の画素値とを乗算し、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出する評価手段と、前記シフト値を得る前記評価関数の最大値に対応する前記放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、前記画像処理条件に基づいて画像処理を実行する画像処理手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。

請求の範囲第９項に記載の発明は、前記画像処理手段は、階調処理を画像処理として実行する、ことを特徴とする請求の範囲第８項に記載の画像処理装置である。

請求の範囲第１０項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置である。

請求の範囲第１１項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置である。

請求の範囲第１２項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置である。

請求の範囲第１３項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有し、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有し、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置である。

請求の範囲第１４項に記載の発明は、前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる軟部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置である。

この発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出し、この重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成し、この重み画像の重みと放射線画像の画素値とを乗算して重み付きヒストグラムを算出し、この重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出し、このようなシフト値を得る評価関数の最大値に対応する放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定し、画像処理条件に基づいて画像処理を実行する。

ここで、画像処理は、階調処理である。また、評価関数の評価特性の最大値を、放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有する。

また、ここで、評価関数の評価特性の最大値を、放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山となる部分を骨部の画素値より大きい画素値に有する。または、評価関数の評価特性の最大値を、放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に評価特性に緩やかな傾きを有する。または、評価関数の評価特性の最大値を、放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有し、該評価特性の別の山となる部分を骨部の画素値より大きい画素値に有し、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に評価特性に緩やかな傾きを有する。

このように、放射線画像に含まれる重要領域の画素に所定の重みを持たせて重み付きヒストグラムを算出し、この重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価した評価結果が最大となるシフト値を算出して、このようなシフト値を得る評価関数の最大値に対応する放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定しているため、重要領域で所定の処理結果が得られるようになり、関心領域設定方式などにおける専用の関心領域（ＲＯＩ）を設定する必要がなくなり、ロバスト性の高い、適切な条件の画像処理を実行することが可能になる。

本発明の一実施の形態例の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。 本発明の一実施の形態例の全体処理の流れを示すフローチャート図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。 本発明の実施の形態例における評価関数の一例を示す図である。

符号の説明

５ 被写体
３０ 放射線発生装置
４０ 放射線画像読取器
１００ 画像処理装置
１０１ 制御部
１１０ 画像データ生成部
１２０ 重要領域検出部
１３０ 重み画像生成部
１４０ ヒストグラム算出部
１５０ 評価部
１６０ 画像処理条件決定部
１７０ 画像処理部

以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態を詳細に説明する。

本発明の実施をするための最良の形態の画像処理方法および画像処理装置の好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。

なお、本実施例の形態例の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、画像処理方法の各ステップ，画像処理装置の各手段の処理手順に沿った機能ブロック図としての図１を示す。

以下、本実施の形態例の構成および動作について、図１のブロック図、図２のフローチャート、および、その他の説明図を参照しつつ詳細に説明する。なお、図１における各手段や各部は、画像形成装置の各手段や各部を示すだけでなく、画像処理方法の各ステップ、を示すものでもある。

［第一実施形態］
〈全体構成および処理の流れ〉
システム全体構成：
放射線発生装置３０、放射線画像読取器４０、画像処理装置１００が、図１に示されるように構成されている。

また、画像処理装置１００内部には、制御手段を構成する制御部１０１、画像データを生成する画像データ生成部１１０、画像データに含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出する重要領域検出部（重要領域検出手段）１２０、重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成する重み画像生成部（重み画像生成手段）１３０、重み画像の重みと放射線画像の画素値とを乗算し、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出するヒストグラム算出部（ヒストグラム算出手段）１４０、重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出する評価部（評価手段）１５０、以上のシフト値を得る評価関数の最大値に対応する放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定する画像処理条件決定部（画像処理条件決定手段）１６０、画像処理条件に基づいて画像処理を実行する画像処理部（画像処理手段）１７０が、図１に示すように構成される。

処理の流れ：
図１に示した画像処理システムで実行される処理の流れについて、図２を用いて説明する。なお、以下の処理の説明では、重要領域として骨部を基準にして処理を進める場合を具体例として説明を行う。
（１）制御部１０１は放射線画像撮影・読み取り、および、画像処理に伴う各種処理についての制御を行う（図示せず）。
（２）放射線発生装置３０からの放射線は被写体５を透過し、この被写体５を透過した放射線は放射線画像読取器４０により読み取られる。放射線画像読取器４０により読み取られた信号は、画像データ生成部１１０で画像データに変換される（ステップＳ１）。
（３）重要領域検出部１２０は、画像データに含まれる骨部エッジにより骨部を重要領域として検出する（ステップＳ２）。
（４）重み画像生成部１３０は、骨部が検出された画像データについて二値化処理を行い、所定の重み、たとえば、骨部の画素で値を１、骨部以外の画素では値を０とする重み画像を生成する（ステップＳ３）。
（５）ヒストグラム算出部１４０は、各画素について重み画像の重みと放射線画像の画素値とを乗算した上で、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出する（ステップＳ４）。
（６）評価部１５０は、重み付きヒストグラムを所定の評価関数（特徴量評価関数）により評価して評価結果を求め、この評価結果が最大となるシフト値（Ｓ値）を算出する（ステップＳ５）。
（７）画像処理条件決定部１６０は、以上のシフト値を得る評価関数の最大値に対応する画像データの画素値で所定の処理結果が得られるように階調処理の画像処理条件を決定する。ここで、画像処理が階調処理であれば、決定した画像処理条件に応じて階調処理用のＬＵＴを定める（ステップＳ６）。なお、画像処理が他の処理であれば、その処理に合わせた画像処理条件を定める。
（８）画像処理部１７０は、決定された画像処理条件、階調処理であればＬＵＴに基づいて画像処理を実行する（ステップＳ７）。

〈各手段、各ステップ、各ルーチンの詳細内容〉
以下、各手段、各ステップ、各ルーチンにおける詳細な処理手順・内容について説明する。

撮影・放射線画像入力：
制御部１０１では、まず、撮影部位または撮影方向等の情報をユーザインターフェースなどから取得することとしても良い。これらの情報は、ユーザが撮影部位等を特定することで行う。例えば、表示部とタッチパネルとを兼ね備えた当該画像処理装置１００のユーザインタフェース（図示せず）から、撮影部位が表示されたボタンを押すこと等により入力したり、骨部あるいは軟部を重要領域として検出するかを指定しても良い。磁気カード、バーコード、ＨＩＳ（病院内情報システム：ネットワークによる情報管理）等を利用しても行われる。

放射線発生装置３０は、画像処理装置１００内の制御部１０１と各種データの授受を行っている。なお、放射線発生装置３０が制御部１０１によって制御される場合と、放射線発生装置３０内の制御部（図示せず）と画像処理装置１００内の制御部１０１とが通信を行う場合とがある。

放射線発生装置３０から放射された放射線は、被写体５を通して放射線画像読取器４０の前面に装着されている撮像パネルに照射される。そして、放射線画像読取器４０では、被写体５を透過した放射線を検知して、画像信号として取得する。

具体的な構成例としては、輝尽性蛍光体プレートを用いたものとして、特開平１１-１４２９９８号公報や特開２００２-１５６７１６号公報に記載されたものがある。また、フラットパネルディテクタ（FPD）を入力装置として用いるものには、特開平６-３４２０９８号公報に記載された、検出したX線を直接電荷に変換し、画像信号として取得するものや、特開平９-９００４８号公報に記載された、検出したＸ線を一旦光に変換した後、その光を受光して電荷に変換する、間接方式のものがある。

なお、放射線画像読取器４０は、放射線画像を記録した銀塩フィルムにレーザ、蛍光灯等の光源からの光を照射し、この銀塩フィルムの透過光を光電変換して画像データを生成してもよい。また、放射線量子計数型検出器を用いて放射線エネルギーを直接電気信号に変換して画像データを生成する構成であってもよい。

被写体５の放射線画像を得る際には、放射線発生装置３０と放射線画像読取器４０の撮像パネルの間に被写体５が位置するものとされて、放射線発生装置３０から放射された放射線が被写体５に照射されると共に、被写体５を透過した放射線が撮像パネルに入射される。

そして、放射線画像読取器４０により読み取られた画像信号は画像データ生成部１１０送られ、画像データ生成部１１０で所定の画素数や階調ビット数の画像データに変換される。

（２）重要領域検出：
図２のステップＳ２で実行される重要領域検出処理について説明する。

重要領域検出部１２０は、重要領域が骨部である場合には、トップハット処理やスケルトン処理などの骨格化を行う各種画像処理によって、画像データに含まれる骨部エッジなどにより骨部を重要領域として検出する。

この場合、トップハット処理やスケルトン処理のほかに、ラプラシアンフィルタやソーベルフィルタなどによるエッジ検出手法を用いることも可能である。

なお、重要領域が軟部である場合には、初めに画像端部にあるエッジを検出することで照射野を認識し、その後に二値化と判別分析とで素抜け領域を抽出し、残りの領域から上述したように抽出した骨部領域を除くような画像処理によって、画像データに含まれる軟部を重要領域として検出する。

また、複数の手法を用いた場合には、複数の手法による結果を、ある重みに従って結合する。この場合、ニューラルネットワークに従って足し合わせ方を決定する手法も存在している。

なお、本実施の形態において、骨部とは、被写体５の骨を透過した放射線を検知した画像の領域のことをいい、軟部とは、被写体５の骨以外の組織や臓器を透過した放射線を検知した画像の領域のことをいう。一般に骨部は放射線の透過量が少なく、軟部は放射線の透過量が多いが、被写体の存在しない領域（いわゆる素抜け領域）よりは放射線の透過量が少ない。

（３）重み画像生成：
図２のステップＳ３で実行される重み画像生成処理について説明する。

重み画像生成部１３０は、重要領域検出部１２０によって骨部が検出された画像データについて二値化処理を行い、所定の重み、たとえば、骨部の各画素で値を１、骨部以外の各画素では値を０とする重み画像を生成する。なお、重要領域が軟部の場合には、軟部の各画素で値を１、軟部以外の各画素では値を０とする重み画像を生成する。

図３（ａ）は、図２のステップＳ２で入力された元となる放射線画像である。図３（ｂ）は、図２のステップＳ３において、重要領域検出部１２０によって骨部が検出された画像データについて、重み画像生成部１３０が二値化処理として、骨部の画素で値を１、骨部以外の画素では値を０とする重み画像を生成した様子を示している。

なお、複数の特徴量から最終的な重み画像を決定するには、ニューラルネットワークによる手法を用いることが可能である。この場合、教師画像として予め骨部，軟部，素抜け，照射野などに分割した画像を用意しておき、逆誤差伝播法などで最適化を行うことになる。

（４）ヒストグラム算出：
図２のステップＳ４で実行されるヒストグラム算出処理について説明する。

ヒストグラム算出部１４０は、各画素について、ステップＳ３で生成された重み画像の重みと、ステップＳ２で読み取られた、重み画像と対応する放射線画像の各画素の画素値とを乗算した乗算結果を得て、この乗算結果の値と出現頻度との重み付きヒストグラムを算出する。なお、この重み付きヒストグラムで、所定の出現頻度以下の部分はノイズなどの可能性があるので除去してもよい。

図４（ａ）は、図３（ｂ）に示したような骨部を重要領域とした重み画像を用いた場合の重み付きヒストグラムを生成した場合の一例である。ここでは、骨部に相当する画素値の範囲で出現頻度が大きくなっている。

（５）重要度算出：
図２のステップＳ５で実行される重要度算出処理について説明する。

評価部１５０は、以上の重み付きヒストグラムを所定の評価関数（特徴量評価関数）により評価して、評価結果及び評価結果が最大となるシフト値（Ｓ値）を算出する。

ここで、評価関数について説明する。

一般に、放射線画像は骨部領域の画像濃度を１．０付近となるように出力すると良好な画像となる場合が多い。これを達成するには例えば、画像内より骨部領域を抽出し、骨部領域を構成する画素値の平均を上記の１．０付近の濃度で出力するように画像処理するなどの方法が考えられる。

しかし、画像から骨部領域のみを正確に抽出しようとしても困難なことが多く、実際には骨部以外の他の領域もある程度含まれるのが普通である。また、他の領域を除外しようとすれば、画像処理に必要な骨部領域まで除外される可能性も増加し、画像処理結果が所望の処理結果から大きく離れる可能性もある。

そこで、画像処理のロバスト性を重視するために本実施の形態では、画像処理の基準となる画像の領域に、ある程度骨部領域以外、すなわち重要領域以外の領域を含むことを許容し、骨部領域を重点的に抽出するものである。そして、抽出した画像から得られたヒストグラムと評価関数を用いて、ロバスト性の高い画像処理条件（例えば、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）スライド量）の決定方法を与えるものである。

評価関数は、重要領域の抽出方法（画像内から骨部領域を抽出する方法）や、診断対象とする部位などにより、さまざまな形態が考えられるが、例えば、次のようにして与えることができる。

図１０は、画素値ｘを横軸としたときの、各種評価関数により算出される評価値を示した図である。シグモイド関数ｆ1（図１０（ａ））、正規分布ｆ２（図１０（ｂ））及び評価関数ｆ３（図１０（ｃ））はそれぞれ下記式で表せる。

ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｓ，ｔ，ｕ，ｋは定数（パラメータ）である。上記ｆ１、ｆ２、ｆ３を用いて、

といった評価関数を考える。

例えば、骨部領域のみを比較的容易に正確に抽出することが可能な場合は、ａ３＝０とすることにより、単峰性の正規分布のみになるので、図１０（ｂ）に示した評価関数のパラメータを変更した評価関数を得ることが可能である。

また、ａ１＝ａ２＝ａ３＝１として適したパラメータ、たとえば、下記のようなパラメータを用いることで図１０（ｄ）に示したような評価関数の評価特性を得ることができる。

ａ＝１５００
ｂ＝４００
ｃ＝０．５
ｓ＝１０００
ｔ＝２０００
ｕ＝０．９
ｋ＝３０００
これらのパラメータの決定は、例えば、ステップＳ２で入力された画像を観察しながら、試行錯誤的に決定することができる。例えば、低濃度な（透過放射線量が少ない）画像の比率が高い場合はｆ１の切片５１を調整し、低画素値での評価値を非常に小さい値にすることで階調処理後の画像濃度が低濃度になることを抑制することが可能となるようにパラメータを決定することができる。

また、パラメータの決定は、予め定められた目標となる画像に近づけるように決定することもできる。目標画像に近づける場合、診断に好適な画像濃度範囲に調整されたサンプル画像を用意し、１．予め定められた範囲内でパラメータ値を変更し、２．変更した各パラメータ値における処理済画像とサンプル画像との平均濃度差を算出し、３．当該平均濃度差が最小になるようなパラメータ値を最適なものとする方法でもよい。ここで、平均濃度差とはサンプル画像と各パラメータ値で画像処理された処理済画像、それぞれについ画像全体の信号値若しくは信号値に対応した画像濃度の平均値を算出し、それぞれ算出された平均値の差の絶対値を取ったものである。

ここで、図４（ｂ）は中央重点型の評価関数の特性の一例を示している。この中央重点型の評価関数は、中央部分Ｃの評価値の最大値が１．０であり、左右の周辺にいくにしたがって評価値が徐々に低下する特性になっている。そして、この評価関数は、評価関数の中心値Ｂをどの画素値の位置に置くか、左右にシフトさせることが可能に構成されている。

ここで、評価部１５０は、評価関数の中心値をある画素値の位置に置いて、評価関数の評価値と重み付きヒストグラムの出現頻度とを乗じることで評価結果を得る。そして、評価部１５０は、評価関数を所定量シフトさせ、評価関数の中心値を別な画素値の位置に置いて、評価関数の評価値と重み付きヒストグラムの出現頻度とを乗じることで評価結果を得る。このようにして、評価部１５０は、図４（ｃ）のｆａ、ｆｂ、ｆｃ、ｆｄに示した如く、評価関数の中心値をシフトさせて、複数の評価結果を得る。

ここで、評価値が最大となるシフトの量を、所定の画素値（例えば、画素値０）を基準としたシフト値（Ｓ値）として算出する。なお、このような評価関数による評価の場合、重み付きヒストグラムの重要領域の頻度の分布の形状にもよるが、重み付きヒストグラムの出現頻度のピークの部分と評価関数の中央部分とがほぼ一致した状態で評価値が最大となる。すなわち、重み付きヒストグラムの出現頻度のピークの画素値Ｅが、画素値０からのシフト値にほぼ該当する。

なお、骨部を評価関数により評価する場合には、濃度０．５〜１．５に相当する画素値の範囲内で評価関数をシフトさせることになる。よって、この範囲を外れた場合には何らかの異常があるとして処理を中断する。

また、軟部を評価関数により評価する場合には、濃度１．５〜２．５に相当する画素値の範囲内で評価関数をシフトさせることになる。よって、この範囲を外れた場合には何らかの異常があるとして処理を中断する。

（６）画像処理条件設定：
図２のステップＳ６で実行される画像処理条件の設定処理について説明する。

画像処理条件決定部１６０は、以上のシフト値を得る評価関数の最大値に対応する画像データの画素値を画像処理することで所定の処理結果が得られるように、階調処理の画像処理条件を決定する。

画像処理が階調処理であれば、上述したシフト値に該当する画素値を画像処理することで所望の信号値（濃度値、輝度値）を得られるような画像処理条件を決定し、その画像処理条件に応じて階調処理用のＬＵＴを定める。

たとえば、図４（ｄ）に示すように、ステップＳ５の処理で算出されたシフト値に該当する画素値（骨部領域の出現頻度ピークの画素値）で濃度Ｄ１（＝１．０）となるような画像処理条件を決定し、その画像処理条件に合致する特性のＬＵＴを定める。

骨部領域を重要領域として抽出・出力する場合、最大濃度が3.0で出力されるときにシフト値に該当する画素値では0.7〜1.3の濃度となるように画像処理するのがよい。また、ディスプレイなどの輝度表示に関する場合は、シフト値に該当する画素値では最大輝度の60〜80％で出力するように画像処理するのがよい。

また、軟部領域を抽出・出力する場合、最大濃度が3.0で出力されるときにシフト値に該当する画素値では1.5〜2.5とするように画像処理するのがよい。また、ディスプレイなどの輝度表示に関する場合は、シフト値に該当する画素値では最大輝度の15〜50％で出力するように画像処理するのがよい。

（７）画像処理：
図２のステップＳ７で実行される画像処理について説明する。

画像処理部１７０は、画像データ生成部１１０からの画像データについて、ステップＳ１乃至ステップＳ６の処理によって画像処理条件決定部１６０で決定された画像処理条件（パラメータ）にしたがって、画像処理を実行する。

具体的には、例えば階調処理においては、上記の評価関数により決定されたシフト値に従って定められたＬＵＴを使用して、画像データの各画素をＬＵＴによって変換する。このようにすることで、処理済み画像は与えられた評価関数、すなわち上記例では変換後の重要領域が所望の濃度値や輝度値になるように変換された画像となる。また、周波数強調処理やイコライゼーション処理においても同様に上記のような評価関数により決定した強調パラメータあるいは補正パラメータにより、処理が行われる。この処理済み画像データは、図示されない画像表示手段、各種外部機器、画像出力装置などに供給される。

〈実施形態により得られる効果〉
以上のように、この実施形態では、放射線画像に含まれる重要領域の画素に所定の重みを持たせて重み付きヒストグラムを算出し、この重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価した評価結果が最大となるシフト値を算出して、このようなシフト値を得る評価関数の最大値に対応する放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定しているため、重要領域で所定の処理結果が得られるようになり、関心領域設定方式などにおける専用の関心領域（ＲＯＩ）を設定する必要がなくなり、ロバスト性の高い、適切な条件の画像処理を実行することが可能になる。

［第二実施形態］
図４（ａ）に示した重み付きヒストグラムでは、図３（ｂ）などの骨部を重要領域とした重み画像について重み付きヒストグラムを生成した場合の一例であったが、実際には照射野の影響が重み付きヒストグラムに現れることもある。

図５（ａ）に示した重み付きヒストグラムは、骨部を重要領域としつつ、照射野の影響の現れた重み画像について重み付きヒストグラムを生成した場合の一例を示す。ここでは、骨部より小さい画素値に照射野の画素が大きな頻度で出現している。

このような場合に、図４（ｂ）と同じ中央重点型の評価関数によって評価値が最大になるような評価を行うと、図５（ｂ）のように、照射野のピークＰ１と骨部のピークＰ２の中間部分に、両方のピークが評価関数ｆの比較的山になっている部分にほぼ均等にかかるような状態になる。

このため、この状態で評価値が最大となるシフトの量をシフト値（Ｓ値）として算出すると、重み付きヒストグラムの骨部の出現頻度のピークＰ２の画素値Ｅ１が、評価関数のシフト値とは一致しなくなり、照射野の出現頻度に影響されて若干小さいシフト値となる（Ｅ２）。

この結果、画像処理条件決定部１６０は、以上のシフト値で所定の濃度Ｄ１（＝１．０）となるような画像処理条件を決定してしまい、その画像処理条件に合致する特性のＬＵＴを定める（図５（ｃ））。この場合、シフト値が小さいためＬＵＴの特性が左に寄っており、骨部の画素値は所定の濃度Ｄ１よりも大きな濃度Ｄ１’に変換されてしまう。すなわち、本来の重要領域で所定の処理結果が得らない状態になる。

一方、図６（ａ）に示した重み付きヒストグラムは、骨部を重要領域としつつ、放射線の素抜けの影響の現れた重み画像について重み付きヒストグラムを生成した場合の一例を示す。ここでは、骨部より大きい画素値に素抜けの画素が大きな頻度で出現している。

このような場合に、図４（ｂ）と同じ中央重点型の評価関数によって評価値が最大になるような評価を行うと、図６（ｂ）のように、素抜けのピークＰ３と骨部のピークＰ４の中間部分に、両方のピークが評価関数ｆの比較的山になっている部分にほぼ均等にかかるような状態になる。

このため、この状態で評価値が最大となるシフトの量をシフト値（Ｓ値）として算出すると、重み付きヒストグラムの骨部の出現頻度のピークＰ４の画素値Ｅ３が、評価関数ｆのシフト値Ｅ４とは一致しなくなり、素抜けの出現頻度に影響されて大きいシフト値となる（図６（ｂ））。

この結果、画像処理条件決定部１６０は、以上のシフト値で所定の濃度Ｄ１（＝１．０）となるような画像処理条件を決定してしまい、その画像処理条件に合致する特性のＬＵＴを定める（図６（ｃ））。この場合、シフト値が大きいためＬＵＴの特性が右に寄っており、骨部の画素値は所定の濃度Ｄ１よりも小さい濃度Ｄ１”に変換されてしまう。すなわち、本来の重要領域で所定の処理結果が得らない状態になる。

そこで、図４に示した中央重点型の評価関数ではなく、以下のように変形させた評価関数を用いることが望ましい。

（ａ）骨部と照射野：
評価関数の評価特性の最大値Ｃ２を、放射線画像に含まれる重要領域（骨部）の画素値の範囲内に有すると共に、評価特性の最大値となる画素値Ｅ５の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域（照射野による画素値近傍）Ｅ７に評価特性に緩やかな傾きを有する形状の特性にする。

この評価関数の形状を図７（ｂ）に示す。

このような形状の評価関数ｆｅとすることで、照射野によって評価関数のシフト値Ｅ５がずれることがなくなる。また、ヒストグラムに照射野が存在しなくても評価関数のシフト値がずれることはない（図７（ｃ））。

（ｂ）骨部と素抜け：
評価関数の評価特性の最大値Ｃ３を、放射線画像に含まれる重要領域（骨部）の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山Ｃ４となる部分を骨部の画素値より大きい画素値の領域（素抜けによる画素値近傍）Ｅ９に有する形状の特性にする。

この評価関数の形状を図８（ｂ）に示す。

このような形状の評価関数ｆｇとすることで、素抜けによって評価関数のシフト値Ｅ８がずれることがなくなる。また、ヒストグラムに素抜けが存在しなくても評価関数のシフト値がずれることはない（図８（ｃ））。

（ｃ）骨部と照射野と素抜け：
評価関数の評価特性の最大値Ｃ５を、放射線画像に含まれる重要領域（骨部）の画素値の範囲内に有すると共に、評価特性の最大値となる画素値Ｅ１１の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域（照射野による画素値近傍）Ｅ１２に評価特性に緩やかな傾きを有する形状の特性にし、さらに、該評価特性の別の山Ｃ６となる部分を骨部の画素値より大きい画素値の領域（素抜けによる画素値近傍）Ｅ１３に有する形状の特性にする。

この評価関数の形状を図９（ｂ）に示す。

このような形状の評価関数ｆｈとすることで、照射野によって評価関数のシフト値Ｅ１１がずれることがなくなる。また、ヒストグラムに照射野が存在しなくても評価関数のシフト値がずれることはない（図９（ｃ））。そして、このような形状の評価関数とすることで、素抜けによって評価関数のシフト値がずれることがなくなる。また、ヒストグラムに素抜けが存在しなくても評価関数のシフト値がずれることはない（図９（ｃ））。

すなわち、重要領域（骨部）で所定の処理結果が得られるようになり、関心領域設定方式などにおける専用の関心領域（ＲＯＩ）を設定する必要がなくなり、ロバスト（堅牢）性の高い、適切な条件の画像処理を実行することが可能になる。

（ｄ）骨部と、照射野あるいは素抜け以外：
以上の照射野あるいは素抜け以外の何らかの影響によりヒストグラムに大きな出現頻度の領域が生じる場合には、その画素値に合わせた形状の評価関数とすることで、以上の（ａ）（ｂ）（ｃ）の場合と同様に良好な結果を得ることが可能になる。

［その他の実施形態］
以上の実施形態では、骨部を重要領域として具体例を用いて説明してきたが、本実施形態を適用することで、軟部組織など他の重要領域で所望の画像処理を実行することも可能である。

Claims (14)

1. 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、
   前記放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出する重要領域検出ステップと、
   前記重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成する重み画像生成ステップと、
   前記重み画像の重みと前記放射線画像の画素値とを乗算し、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出するヒストグラム算出ステップと、
   前記重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出する評価ステップと、
   前記シフト値を得る前記評価関数の最大値に対応する前記放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定する画像処理条件決定ステップと、
   前記画像処理条件に基づいて画像処理を実行する画像処理ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記画像処理ステップは、階調処理を画像処理として実行する、ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理方法。
3. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法。
4. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法。
5. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、
   前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法。
6. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有し、
   該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有し、
   前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法。
7. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる軟部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の画像処理方法。
8. 被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、
   前記放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を重要領域として検出する重要領域検出手段と、
   前記重要領域の画素に所定の重みを持たせる重み画像を生成する重み画像生成手段と、
   前記重み画像の重みと前記放射線画像の画素値とを乗算し、この乗算結果により重み付きヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
   前記重み付きヒストグラムを所定の評価関数により評価し、評価結果が最大となるシフト値を算出する評価手段と、
   前記シフト値を得る前記評価関数の最大値に対応する前記放射線画像の画素値で所定の処理結果が得られるように画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段と、
   前記画像処理条件に基づいて画像処理を実行する画像処理手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
9. 前記画像処理手段は、階調処理を画像処理として実行する、ことを特徴とする請求の範囲第８項に記載の画像処理装置。
10. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置。
11. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置。
12. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有すると共に、
    前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置。
13. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる骨部の画素値の範囲内に有し、
    該評価特性の別の山となる部分を前記骨部の画素値より大きい画素値に有し、
    前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも大きい画素値の領域に比較して、前記評価特性の最大値となる画素値の近傍であって該画素値よりも小さい画素値の領域に前記評価特性に緩やかな傾きを有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置。
14. 前記評価関数の評価特性の最大値を、前記放射線画像に含まれる軟部の画素値の範囲内に有する、ことを特徴とする請求の範囲第８項または第９項に記載の画像処理装置。