JP4858963B2 - 医用画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、医用画像処理装置に係り、特に２枚以上の画像を位置合わせした後で接合・差分することにより新しい画像を作成する医用画像処理装置に関する。

被検体を体軸方向に２回撮影し、重複させて２枚を並べて接合して長尺画像を作成する場合、同じ部位を撮影した撮影時期が異なる２枚の写真の差分を取り、正常構造を消去することにより、経時的変化が抽出された差分画像を作成する場合等においては、長尺画像、差分画像等を作成する基となる２枚の写真を正確に位置合わせする必要がある。

しかし、画像を観察する作業者が目視で２枚の画像の位置を合わせる場合には、位置合わせに熟練が必要であるため、慣れていない作業者の場合には、位置合わせの精度が低く、正確な長尺画像又は差分画像が作成できない恐れがある。また、位置合わせが手作業であるために、時間がかかるという問題がある。

これに対応するために、特許文献１には、被検体を検出器に密着させた状態で検出器を体軸方向に動かすことで、被検体を複数回撮影し、その画像を結合することによって長尺画像を作成する技術が開示されている。
特開２００５-２７０２７７号公報

しかしながら、上記特許文献１では以下のような欠点があった。特許文献１では、被検体が動かないことを前提としているため、被検体が動いた場合には、被検体が動いた分だけ位置がずれた長尺画像が作成されてしまうという問題がある。また、被検体が動かない場合においても、検出器が体軸方向に動くことによる誤差が生じ、その誤差分だけ位置がずれた長尺画像が作成されてしまうという問題がある。また、位置ずれを修正する場合には、作業者が画像を確認しながら修正を行わなくてはならず、効率が低下するという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、自動的に高精度の位置合わせを行なうことで、効率よく長尺画像又は差分画像を作成する医用画像処理装置を提供することを目的とする。

前記課題を解決するために、請求項１に記載の医用画像処理装置は、被検体が撮影された第１の画像と、この第１の画像に撮影された前記被検体の部位と同じ部位が撮影された領域を含む第２の画像と、を取得する画像取得手段と、前記第１の画像において前記被検体の部位が撮影された領域と前記第２の画像において前記同じ部位が撮影された領域とを重複させる位置合わせ処理に用いるための、前記第１の画像上の第１の処理領域及び前記第２の画像上の第２の処理領域を抽出する処理領域抽出手段と、前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域内に撮影された部位の形状特徴量又は前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域の濃度値の少なくとも一つに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との第１の位置合わせ処理を行う第１の位置合わせ手段と、前記第１の位置合わせ手段によって位置合わせされた前記第１の画像と前記第２の画像とに基づいて第３の画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段によって作成された前記第３の画像を表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする。
また、請求項２に記載の医用画像処理装置は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記第１の画像において前記被検体の部位が撮影された領域を含む前記第１の画像上の第１の注目領域と、前記同じ部位が撮影された領域を含む前記第２の画像上の第２の注目領域と、を抽出する注目領域抽出手段と、前記第１の注目領域と前記第２の注目領域との相関を求め、この相関に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との第１の位置合わせ処理を行う第２の位置合わせ手段と、を更に備え、前記処理領域抽出手段は、前記第１の注目領域において前記第２の位置合わせ処理により前記第２の注目領域と重複した領域から、前記第１の注目領域よりも小さい領域からなる前記第１の処理領域を抽出すると共に、前記第２の注目領域において前記第２の位置合わせ処理により前記第１の注目領域と重複した領域から、前記第２の注目領域よりも小さい前記第２の処理領域を抽出し、前記第１の位置合わせ手段は、前記第２の位置合わせ処理を経て得られた前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域を用いて前記第１の位置合わせ処理を行う、ことを特徴とする。

請求項２に記載の医用画像処理装置によれば、まず、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された第１の画像と第２の画像とにそれぞれ第１の注目領域と第２の注目領域とを設定し、それらの相関に基づいて、第１の画像と第２の画像との大まかな位置合わせを行なう。その後、大まかな位置合わせが行なわれた部分から抽出された処理領域内において、形状特徴量又は濃度特徴量に基づいて第１の画像と第２の画像との局所的な位置合わせを行なう。

これにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。
また、請求項３に記載の医用画像処理装置は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、前記処理領域抽出手段は、前記第１の注目領域から複数の前記第１の処理領域を抽出するとともに、前記第２の注目領域における前記複数の第１の処理領域のそれぞれに対応する位置から、複数の前記第２の処理領域を抽出する、ことを特徴とする。
請求項４に記載の医用画像処理装置は、請求項３に記載の医用画像処理装置において、前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の処理領域毎に、当該第１の処理領域に対応する位置から抽出された前記第２の処理領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を移動距離として算出し、前記各第１の処理領域及び当該第１の処理領域に対応する第２の処理領域の組み合わせから得られた複数の移動距離のうち最も頻度が高いものを最多頻度移動距離として求め、前記最多頻度移動距離に応じて前記第１の画像に対して前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、ことを特徴とする。
請求項５に記載の医用画像処理装置は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、前記処理領域抽出手段は、一つの前記第１の処理領域と、当該第１の処理領域よりも大きく、前記第２の注目領域において前記第１の注目領域と重複した領域よりも小さい領域からなる前記第２の処理領域を抽出する、ことを特徴とする。
請求項６に記載の医用画像処理装置は、請求項５に記載の医用画像処理装置において、前記第１の位置合わせ手段は、前記第２の処理領域内において前記第１の処理領域の位置を一方向に沿ってずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を前記一方向に直交する方向に沿った位置における移動距離として算出し、前記第２の処理領域内の前記一方向に直交する方向に沿った各位置における移動距離のうち、最も頻度が高いものを最多頻度移動距離として求め、前記最多頻度移動距離に応じて前記第１の画像に対して前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、ことを特徴とする。
請求項７に記載の医用画像処理装置は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、前記第２の位置合わせ手段は、前記第１の注目領域に対する前記第２の注目領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の注目領域の濃度値と前記第２の注目領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の注目領域に対する前記第２の注目領域の距離を移動距離として算出し、前記移動距離に応じて前記第１の画像に対し前記第２の画像を移動させることにより、前記第２の位置合わせ処理を行う、ことを特徴とする。
請求項８に記載の医用画像処理装置は、請求項２に記載の医用画像処理装置において、前記注目領域抽出手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像において前記被検体の部位が撮影された領域を抽出するための閾値処理により抽出された領域のうち、最大面積を有する領域を計算対象領域とし、この計算対象領域の重心座標に基づいて前記第１の注目領域及び前記第２の注目領域を抽出する、ことを特徴とする。
請求項９に記載の医用画像処理装置は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を移動距離として算出し、前記移動距離に応じて前記第１の画像に対し前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、ことを特徴とする。

請求項１０に記載の医用画像処理装置は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記形状特徴量は、背骨の形状の連続性から求められた値であることを特徴としている。

請求項１０に記載の医用画像処理装置によれば、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された第１の画像と第２の画像とにそれぞれ第１の注目領域と第２の注目領域とを設定し、それらの相関に基づいて、第１の画像と第２の画像との大まかな位置合わせを行なう。その後、大まかな位置合わせが行なわれた部分から抽出された処理領域内において、背骨の形状の連続性に関する形状特徴量に基づいて第１の画像と第２の画像との局所的な位置合わせを行なう。
また、請求項１１に記載の医用画像処理装置は、請求項１０に記載の医用画像処理装置において、前記第１の位置合わせ手段は、前記第１画像及び前記第２画像の濃度値に基づいて、前記第１画像及び前記第２画像において前記背骨が撮影された領域の縦方向に沿った各位置における、横方向の前記背骨が撮影された領域の長さからなるレングスを求め、このレングスの前記縦方向に沿った変化を示す近似線を前記背骨の形状の連続性に関する値として用いる、ことを特徴とする。

これにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことで、容易に効率よく長尺画像を作成することができる。また、背骨の形状の連続性に関する形状特徴量、すなわち背骨を構成する脊椎の長さが、頭から足方向にいくにつれて同等もしくは長くなるという特徴を用いることで、体軸方向の位置合わせを精密に行なうことができる。

また、請求項１２に記載の医用画像処理装置は、請求項１乃至１１に記載の医用画像処理装置において、前記第１の画像及び前記第２の画像は、前記被検体の部位が重複するように撮影位置を前記被検体の体軸方向に沿って移動させて撮影された画像であり、前記画像作成手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像の前記被検体の重複した部位が撮影された領域を接合することにより、前記第３の画像としての長尺画像を作成する、または、前記第１の画像及び前記第２の画像は、前記被検体の同一部位を異なる時間に撮影した画像であり、前記画像作成手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像を差分処理することにより、前記第３の画像としての差分画像を作成する、ことを特徴とする。

これにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。また、複数個所毎に第３の注目領域及び第４の注目領域の相関を求め、求められた相関関係から最適な相関関係を求めることより、より精密な局所的な位置合わせを行なうことができる。

本発明によれば、自動的に高精度の位置合わせを行なうことで、効率よく長尺画像又は差分画像を作成する医用画像処理装置を提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面に基づいて説明する。

＜第１の実施の形態＞
本発明は、医用画像撮影装置２の一つであるＸ線装置によって、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚の画像を接合して長尺画像を作成するものである。

図１は、本発明に係る第１の実施の形態の医用画像処理装置全体の構成を示すハードウェア構成図である。

医用画像処理装置１０は、Ｘ線装置、Ｘ線ＣＴ装置等の被検体の画像を撮影する医用画像撮影装置２及び医用画像撮影装置２で撮影された被検体の画像が保存されている画像データベース４とＬＡＮ３等のネットワークによって接続される。

医用画像処理装置１０は、主として各構成要素の動作を制御する制御装置としての中央処理装置（ＣＰＵ）１１、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする主メモリ１２と、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、胸壁の厚さの測定等の処理が行われるためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等のモニタ１５と、位置入力装置としてのマウス１７、マウス１７の状態を検出してモニタ１５上のマウスポインタの位置やマウス１７の状態等の信号をＣＰＵ１１に出力するコントローラ１８と、作業者が指示を入力するためのキーボード１６と、上記各構成要素を接続するバス１９とから構成される。

ＣＰＵ１１は、上記プログラムを磁気ディスク１３から読み出して主メモリ１２にロードし、実行する。

なお、本実施例では、主メモリ１２以外の記憶装置として磁気ディスク１３が接続されているが、それ以外にハードディスクドライブ等が接続されていてもよい。

次に、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚の画像を接合し、長尺画像を作成する方法について説明する。

図２は、医用画像処理装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、このフローチャートに従って動作する。以下の処理は、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚以上の画像データが医用画像撮影装置２から医用画像処理装置１０へ読みこまれた後で開始される。なお、画像データベース４に保存されている被検体の体軸方向に沿って撮影された２枚以上の画像データが、画像データベース４から医用画像処理装置１０へ読みこまれた後で開始されるようにしてもよい。なお、医用画像処理装置１０に読みこまれた画像データは、一旦磁気ディスク１３に保存される。

まず、磁気ディスク１３に保存されている、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚の画像２０、２１と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１０）。付帯情報には、例えば、１枚目の画像を撮影した後で２枚目の画像を撮影するときにＸ線装置の検出器が移動した距離、２枚の画像２０、２１の重複領域の体軸方向の長さ、画像を撮影した日時の情報等が含まれている。

次に、読み出した２枚の画像２０、２１から、位置合わせ処理で用いる領域（計算対象領域）を抽出する処理が行われる（ステップＳ１２〜Ｓ１８）。

まず、閾値が決定される（ステップＳ１２）。この閾値は、位置合わせ処理で用いる領域が明確に分離されるような値があらかじめ設定されている。なお、Ｘ線撮影された画像の濃度範囲内における最多頻度を示す濃度を中央値として、その下限値、上限値を探索することにより、閾値を自動設定するようにしてもよい。

画像２０、２１にステップＳ１２で決定された閾値に基づいて閾値処理が行われることにより、二値化画像が作成される。（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４で作成された二値化画像に二次元ラベリング処理を行なうことにより、ラベル画像が作成される（ステップＳ１６）。

ステップＳ１６で作成されたラベル画像で、最大面積のラベル領域が計算対象領域として抽出される（ステップＳ１８）。

これにより、図３に示すように、計算対象領域３０が画像２０、２１に設定される。なお、本実施例では、脊椎が計算対象領域として処理される。

次に、画像２０、２１に対して、大まかな位置合わせが行われる（ステップＳ２０〜Ｓ２８）。以下、大まかな位置合わせについて説明する。

ステップＳ１８で抽出された計算対象領域３０の重心座標と、抽出領域の横幅が求められ（ステップＳ２０）、その結果を基に、図４（ａ）に示すように、計算対象領域３０の重心座標を中心にして、画像（下部画像）２０にテンプレート領域３１が設定される（ステップＳ２２）。なお、テンプレート領域３１の大きさは、計算対象領域３０の大きさに合わせてあらかじめ設定されている。

また、画像（上部画像）２１についても、図４（ｂ）に示すように、計算対象領域３０の重心座標を中心にして、画像２１に探索領域３２が設定される（ステップＳ２４）。なお、探索領域３２は、テンプレート領域３１の大きさよりやや大きめ（テンプレート領域３１の約１〜２倍であり、テンプレート領域３１の大きさに合わせてあらかじめ設定されている）に設定される。

その後、ステップＳ２２で設定されたテンプレート領域３１とステップＳ２４で設定された探索領域３２との間で、下記（１）式により、最も相関の高い場所における計算結果が、移動距離として算出される（ステップＳ２６）。

なお、相関を求める式は上記式（１）に限らず、式（２）に示す関数のような、その他のさまざまな評価関数を用いることができる。

そして、ステップＳ２６で求められた移動距離を用いて、画像２０、２１が移動される（ステップＳ２８）。

これにより、第１の注目領域、第２の注目領域であるテンプレート領域、探索領域により大まかな位置合わせが終了し、図５（ａ）に示すように、画像２０、２１が大まかに位置合わせされた画像２２が作成される。この段階で、横方向（体軸方向であるｙ方向に垂直なｘ方向）の位置合わせはほぼ終了している。

次に、画像２０、２１が大まかに位置合わせされた画像２２に対して、形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ）が行われる（ステップＳ３０〜Ｓ４８）。ここで、形状特徴とは、画像に示されている輪郭の形状の連続性のことを言う。本実施例では、背骨（脊椎）の形状の連続性に注目した位置合わせを意味する。以下、形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ）について説明する。

まず、図５（ａ）に示すように、位置合わせ処理を行なうための処理範囲３３が設定される（ステップＳ３０）。この処理範囲３３は、画像２０、２１が貼り合わされた部分である重複領域２２ａを含み、ｙ方向に所定の幅を持った範囲である。なお、処理範囲３３のｙ方向の幅は、以下に述べる処理が正確に行われるために必要な大きさであり、予め設定されている。

処理範囲３３の中のあるｙ方向の位置Ｙにおいて、ｘ方向の全ての画素Ｙ’の濃度が加算される（ステップＳ３２）。その結果、図５（ｂ）に示すように、Ｙにおける濃度値４１が算出される。

その後、ステップＳ３２で行われる濃度加算処理が、処理範囲３３全てに対して行われたかどうかが判定される（ステップＳ３４）。

処理範囲３３全てに対して濃度加算処理が行われていない場合（ステップＳ３４でＮＯの場合）は、ステップＳ３２へ戻り、再度濃度加算処理が行われる。

処理範囲３３全てに対して濃度加算処理が行われた場合（ステップＳ３４でＹＥＳの場合）は、図５（ｂ）に示すように、濃度値の折れ線４０が得られ、これを基に、注目部位（脊椎）のレングスが計測される（ステップＳ３６）。ここで、レングスとは、輪郭４２（折れ線４０の濃度値が高い部分）から輪郭４２までの距離、すなわち、脊椎の長さのことである。なお、輪郭４２と輪郭４２との距離が短い場合はレングスとして計測しない。

脊椎の端面は他の部分に比べて濃度が高いため、脊椎の端面を含む場合の加算値は他の部分の加算値より濃度値が高くなる。そのため、輪郭４２と輪郭４２とのｙ方向の幅４３α、４３β、４３γ、４３δは、それぞれ脊椎３４α、３４β、３４γ、３４δ（図５（ａ）参照）の長さを意味する。

なお、本実施例においては、説明のため、４個の脊椎に対してレングスを計測した場合について示したが、計測する脊椎の数はこれに限らない。

次に、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスが求められる（ステップＳ３８）。ここで、ｙ値とは、画像２２（図５（ａ）参照）の左上（ｘ軸とｙ軸との交点）を０としたときのｙ軸の値である。例えば、図５（ａ）、（ｂ）に示すように、脊椎３４αのｙ値は、その脊椎３４αのｙ方向の中央値ｙαであり、レングスは４３αである。同様に、処理範囲３３に含まれる全ての注目部位（脊椎）について上記処理を行うことにより、表１に示すような関係が求められる。

全ての注目部位（脊椎）について処理が終了したら、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスの相関をとることにより、計測したレングス変化が求められる（ステップＳ４０）。つまり、図６に示すように、縦方向（体軸方向）をｙ値、横軸をレングスとしたグラフに、表１の値をプロットし、それらを最小二乗法等により補間近似線で連結することで、計測したレングス変化を示す近似線５０（図６実線）が作成される。

その後、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスより理想的なレングス変化が求められる（ステップＳ４２）。レングス、すなわち脊椎の長さは、頭から足方向にいくにつれて同等もしくは長くなるという特徴がある。つまり、図６に示すように、縦軸をｙ値、横軸をレングスとしたグラフに上記表１の値をプロットし、そのプロットをできるだけ多く含んだ近似曲線であって、Ｙ値の増大と共にレングスが増大又は同等になるような近似直線が作成されることで、理想的なレングス変化を示す近似線５１（図６点線）が作成される。

これにより、レングス変化を示す近似線すなわち、背骨の形状の連続性に関する値が求められる。

計測したレングス変化を示す近似線５０及び理想的なレングス変化を示す近似線５１が作成されたら、計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致するかどうかが判断される（ステップＳ４４）。

計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致しない場合には、計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１との差（ずれ量）が計算され（ステップＳ４６）、そのずれ量がなくなるように、画像２０又は画像２１が移動される（ステップＳ４８）。例えば、図６においては、理想的なレングス変化を示す近似線５１にくらべて、計測したレングス変化を示す近似線５０のレングスが脊椎４３γ近辺で短くなる方向にずれているため、脊椎４３γがこのずれ量だけ長くなるように画像２０又は画像２１を移動させる。

計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致する場合には、画像２０と画像２１とが正確に位置合わせされていると判断されるため、形状特徴量を利用した位置合わせ処理を終了する。

これにより、形状特徴量を利用した局所的な位置合わせが終了し、画像２０、２１が横方向（体軸方向であるｙ方向に垂直なｘ方向）のみでなく縦方向（ｙ方向）の精密な位置合わせが終了される。

次に、画像２０、２１を貼り合わせた部分の濃度値補正処理（ステップＳ５０〜Ｓ５４）が行われる。以下、濃度値補正処理について説明する。

同条件で撮影を行った場合においても、一般的に画像２０と画像２１との濃度は異なっている。そのため、画像２０、２１の重複領域２２ａ（図５（ａ）参照）と重複領域２２ａでない領域２２ｂ、２２ｃとでは、濃度が不連続となるため、不自然な画像となってしまう。そこで、より滑らかに画像２０と画像２１とを接合するために、画像２０、２１の濃度値に基づいて重複領域２２ａの濃度合成処理が行われる必要がある。

貼り合わせ箇所からの注目するｙ方向の画素間の距離に応じて、図７に示すように、注目する画素の濃度値が式（３）によって算出される（ステップＳ５０）。

注目する画素の濃度値が算出されたら、画像２２の濃度値が、画像２２の左上の画素からｙ方向に補正され（ステップ５２）、この濃度値の補正が画像２２全体に対して行われたかどうかが判定される（ステップＳ５４）。そして、濃度補正処理が画像２２全体に対して行われたと判断されると、処理を終了する。

これにより、位置合わせが行なわれた画像２２に対して、濃度が補正され、画像２０、２１が滑らかに接合され、自然な長尺画像２３（図８（ａ）参照）が生成される。

長尺画像２３が作成されたら、表示メモリ１４を介してモニタ１５に表示される（ステップＳ５６）。モニタ１５には、画像２３の他に、作業者がキーボード１６、マウス１７などで操作することによって、画像２３を拡大、縮小したり、画像２３を移動させたりするための十字キー５６（図８（ｂ）参照）、カラー表示、白黒表示等のモード選択を行うためのモード画面５８（図８（ｃ）参照）、十字キー５６、モード画面５８等を操作するためカーソル５６等を表示させることができる。

本実施の形態によれば、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚の画像に対して設定された第１の注目領域であるテンプレート領域と第２の注目領域である探索領域との相関に基づいて、第１の画像と第２の画像との大まかな位置合わせを行ない、その結果をもとに精密な位置合わせをするため、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。

また、形状特徴量である背骨（脊椎）の形状の連続性から求められた値、すなわち、脊椎の長さが頭から足方向にいくにつれて同等もしくは長くなるという特徴から求められた値を用いることで、体軸方向の位置合わせを精密に行なうことができる。

また、位置合わせが行なわれた画像に対して、濃度補正されることで、２枚の画像が滑らかに接合され、その結果、自然な長尺画像（第３の画像）を生成することができる。自動的に長尺画像が生成されるため、容易に効率よく長尺画像が作成されることができる。

なお、本実施の形態では、２枚の画像を接合する方法について説明したが、３枚以上の場合においても、同様に処理することで画像の接合が可能である。

＜第２の実施の形態＞
上記第１の実施の形態の医用画像処理装置では、大まかに位置合わせされた２枚の画像に対して、形状特徴量に基づいて局所的な位置合わせが行なわれるが、局所的な位置合わせを行なう方法は、これに限定されるものではない。

本実施の形態の医用画像処理装置は、大まかに位置合わせされた２枚の画像に対して、複数個所の注目領域の相関によって局所的な位置合わせを行うものである。図９は、本発明に係る第２の実施の形態の医用画像処理装置１０ａの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図中、第１の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。

まず、磁気ディスク１３に保存されている２枚の画像２０、２１と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１０）。

次に、読み出した２枚の画像２０、２１から、位置合わせ処理で用いる領域（計算対象領域）を抽出する処理が行われる（ステップＳ１２〜Ｓ１８）。

次に、画像２０、２１に対して、大まかな位置合わせが行われる（ステップＳ２０〜Ｓ２８）。

なお、ステップＳ１０〜Ｓ２８の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

ステップＳ２０〜Ｓ２８に示す大まかな位置合わせが終了したら、大まかに位置合わせされた画像２０、２１に対して、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ）が行われる（ステップＳ６０〜Ｓ７６）。ここで、濃度特徴量とは、画像の濃度を閾値処理することで求められる特徴のことをいう。以下、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ）について説明する。

図１０（ａ−１）、（ａ−２）に示すように、ステップＳ２４において画像（上部画像）２１に設定された探索領域３２の内部に、テンプレート領域３５―ｎが設定される（ステップＳ６０）。

また、画像（下部画像）２０についても、図１０（ｂ−１）、（ｂ−２）に示すように、ステップＳ２２において画像（下部画像）２０に設定されたテンプレート領域３１の内部に、探索領域３６が設定される（ステップＳ６２）。

本実施例では、テンプレート領域３５−ｎの高さは約２０ｍｍであり、探索領域３６の高さは約４０ｍｍである。また、テンプレート領域３５−ｎ及び探索領域３６は脊椎と脊椎の間が含まれるように設定されている。

まず、ｎ＝１、すなわち図１０（ａ−２）、（ｂ−２）に示すように、テンプレート領域３５−１が探索領域３６の左端に位置するように、テンプレート領域３５−ｎが設定される（ステップＳ６４）。

その後、テンプレート領域３５−ｎを探索領域３６の範囲内で上下に動かす（ステップＳ６６）ことにより、テンプレート領域３５−ｎにおける移動距離が算出される（ステップＳ６８）。本実施例では、テンプレート領域３５−ｎの高さは約２０ｍｍであり、探索領域３６の高さは約４０ｍｍであることより、テンプレート領域３５−ｎは、探索領域３６の内部を上下に約２０ｍｍ移動することができる。なお、移動距離の算出は、ステップＳ２６と同様の方法を用いることができる。

そして、ｎ＝Ｎかが判断される（ステップＳ７２）。

ｎ＝Ｎで無い（ステップＳ７２でＮＯ）場合には、ｎ＝ｎ＋１に設定され（ステップＳ７０）、その後ステップＳ６６に戻り、テンプレート領域３５−ｎが再度設定される。例えば、ステップＳ６８でｎ＝１の場合には、図１０（ａ−２）、（ｂ−２）に示すように、テンプレート領域３５−１が探索領域３６の左端に位置しているが、ステップＳ７０でｎ＝２に設定されると、図１０（ａ−３）、（ｂ−３）に示すように、テンプレート領域３５−１の位置から１画素だけ右に移動した位置にテンプレート領域３５−２が設定される。

ｎ＝Ｎ（ステップＳ７２でＹＥＳ）の場合、すなわち、図１０（ａ−４）、（ｂ−４）に示すように、テンプレート領域３５−Ｎが探索領域３６の右端に位置している場合には、ステップＳ７２で求められた複数の移動距離の中で最も頻度の高い移動距離（最多頻度移動距離）が算出される（ステップＳ７４）。最多頻度移動距離の算出は、ステップＳ６８で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、その中で最も度数が多い階級の中央値を最多頻度移動距離として算出してもよいし、ステップＳ６８で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムの重心を計算し、その値を最多頻度移動距離として算出してもよい。

そして、ステップＳ７４で求められた最多頻度移動距離を用いて、画像２０、２１が移動される（ステップＳ７６）。

これにより、第３の注目領域、第４の注目領域であるテンプレート領域、探索領域により濃度特徴量を利用した位置合わせが終了し、画像２０、２１が局所的に位置合わせされ、横方向（体軸方向であるｙ方向に垂直なｘ方向）のみでなく縦方向（ｙ方向）の精密な位置合わせが終了される。

濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ）が終了したら、画像２０、２１を貼り合わせた部分の濃度値補正処理（ステップＳ５０〜Ｓ５４）、生成された長尺画像の表示（ステップＳ５６）。が行われる。なお、ステップＳ５０〜Ｓ５６の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

本実施の形態によれば、大まかな位置合わせが行なわれた部分から抽出された、複数の第３の注目領域であるテンプレート領域と、複数個所の第４の注目領域である探索領域との相関に基づいて、２枚の画像の局所的な位置合わせを行なうことにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。

また、あるテンプレート領域に対して探索領域との相関を求め、求められた複数個の相関関係（移動距離）から最適な相関関係を求めることより、２枚の画像のズレが１ｍｍ以下という、より精密な局所的な位置合わせを行なうことができる。

＜第３の実施の形態＞
上記第２の実施の形態の医用画像処理装置では、大まかに位置合わせされた２枚の画像に対して、テンプレート領域を探索領域の中で１画素ずつ動かしてその各々の場所で移動距離を測定し、その中の最多頻度移動距離を算出することで局所的な位置合わせを行なったが、局所的な位置合わせを行なう方法は、これに限定されるものではない。

本実施の形態の医用画像処理装置は、大まかに位置合わせされた２枚の画像に対してテンプレート領域及び探索領域をそれぞれ複数個所設定し、その各々において移動距離を測定し、その中の最多頻度移動距離を算出することで局所的な位置合わせを行うものである。図１１は、本発明に係る第２の実施の形態の医用画像処理装置１０ｂの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図中、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。

まず、磁気ディスク１３に保存されている２枚の画像２０、２１と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１０）。

次に、読み出した２枚の画像２０、２１から、位置合わせ処理で用いる領域（計算対象領域）を抽出する処理が行われる（ステップＳ１２〜Ｓ１８）。

次に、画像２０、２１に対して、大まかな位置合わせが行われる（ステップＳ２０〜Ｓ２８）。

なお、ステップＳ１０〜Ｓ２８の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

ステップＳ２０〜Ｓ２８に示す大まかな位置合わせが終了したら、大まかに位置合わせされた画像２０、２１に対して、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理２（局所的な位置合わせ）が行われる（ステップＳ８０〜Ｓ９０）。以下、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理２（局所的な位置合わせ）について説明する。

図１２（ａ−１）、（ａ−２）に示すように、ステップＳ２２において画像（下部画像）２０に設定されたテンプレート領域３１の内部に、複数のテンプレート領域３７が設定される（ステップＳ８０）。

また、画像（上部画像）２１についても、図１２（ｂ−１）、（ｂ−２）に示すように、ステップＳ２４において画像（上部画像）２１に設定された探索領域３２の内部の、テンプレート領域３７に対応する場所に、探索領域３８が設定される（ステップＳ８２）。

例えば、図１２（ａ−２）、（ｂ−２）に示すように、テンプレート領域３７−１に対しては、その対応する場所に探索領域３８−１が設定される。同様にして、テンプレート領域３７−１〜３７−９に対して探索領域３８−１〜３８−９が設定される。また、テンプレート領域３７−１〜３７−９及び探索領域３８−１〜３８−９は、ステップＳ２６で求められた移動距離を基に、テンプレート領域３１及び探索領域３２より小さい大きさに設定される。なお、図１２では、９個のテンプレート領域３７−１〜３７−９及び探索領域３８−１〜３８−９を設定したが、テンプレート領域３７及び探索領域３８は複数個であれば９個に限らない。

テンプレート領域３７及び探索領域３８の設定が終了したら、各々のテンプレート領域３７及び探索領域３８における移動距離が算出される（ステップＳ８４）。すなわち、テンプレート領域３７−１と探索領域３８−１とで移動距離が算出され、同様の方法で、テンプレート領域３７−１〜３７−９と探索領域３８−１〜３８−９との移動距離が算出される。なお、移動距離の算出は、ステップＳ２６と同様の方法を用いることができる。

その後、全てのテンプレート領域３７及び探索領域３８に対して移動距離が計算されたかが判断される（ステップＳ８６）。本実施例では、テンプレート領域３７及び探索領域３８が、テンプレート領域３７−１〜３７−９、探索領域３８−１〜３８−９と各９個設定されており、その９個全てに対して移動距離が算出されたかが判断される。

全てのテンプレート領域３７及び探索領域３８に対して移動距離が計算されていない場合には、ステップＳ８４へ戻り、再度移動距離の算出を行う。

全てのテンプレート領域３７及び探索領域３８に対して移動距離が計算された場合には、ステップＳ８６で求められた複数の移動距離の中で最も頻度の高い移動距離（最多頻度移動距離）が算出される（ステップＳ８８）。最多頻度移動距離の算出は、ステップＳ８６で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、その中で最も度数が多い階級の中央値を最多頻度移動距離として算出してもよいし、ステップＳ８６で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムの重心を計算し、その値を最多頻度移動距離として算出してもよい。

そして、ステップＳ８８で求められた最多頻度移動距離を用いて、画像２０、２１が移動される（ステップＳ９０）。

これにより、第３の注目領域、第４の注目領域であるテンプレート領域、探索領域により濃度特徴量を利用した位置合わせが終了し、画像２０、２１が局所的に位置合わせされ、横方向（体軸方向であるｙ方向に垂直なｘ方向）のみでなく縦方向（ｙ方向）の精密な位置合わせが終了される。

濃度特徴量を利用した位置合わせ処理２（局所的な位置合わせ）が終了したら、画像２０、２１を貼り合わせた部分の濃度値補正処理（ステップＳ５０〜Ｓ５４）、生成された長尺画像の表示（ステップＳ５６）。が行われる。なお、ステップＳ５０〜Ｓ５６の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

本実施の形態によれば、大まかな位置合わせが行なわれた部分から抽出された、複数の第３の注目領域であるテンプレート領域と、複数個所の第４の注目領域である探索領域との相関に基づいて、２枚の画像の局所的な位置合わせを行なうことにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。

＜第４の実施の形態＞
上記第１の実施の形態の医用画像処理装置では、濃度特徴量を利用した大まかな位置合わせの後で、形状特徴量を利用した局所的な位置合わせを行なったが、これに限定されるものではない。

本実施の形態の医用画像処理装置は、２通りの方法で局所的な位置合わせを行なって結果を比較するものである。図１３は、本発明に係る第４の実施の形態の医用画像処理装置１０ｃの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図中、第１の実施の形態、第２の実施の形態又は第３の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。

まず、磁気ディスク１３に保存されている２枚の画像２０、２１と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１０）。

次に、読み出した２枚の画像２０、２１から、位置合わせ処理で用いる領域（計算対象領域）を抽出する処理が行われる（ステップＳ１２〜Ｓ１８）。

次に、画像２０、２１に対して大まかな位置合わせが行われる（ステップＳ２０〜Ｓ２８）。

なお、ステップＳ１０〜Ｓ２８の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

画像２０、２１が大まかに位置合わせされたら、画像２０、２１が大まかに位置合わせされた画像２０、２２に対して、局所的な位置合わせが行われる（ステップＳ３０〜Ｓ９６）。以下、局所的な位置合わせについて説明する。

まずは、形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）が行われる（ステップＳ３０〜Ｓ４７）。

まず、位置合わせ処理を行なうための処理範囲３３が設定される（ステップＳ３０）。

処理範囲３３の中のあるｙ方向の位置Ｙにおいて、ｘ方向の全ての画素Ｙ’の濃度が加算され（ステップＳ３２）、この濃度加算処理が、処理範囲３３全てに対して行われたかどうかが判定される（ステップＳ３４）。

処理範囲３３全てに対して濃度加算処理が行われていない場合（ステップＳ３４でＮＯの場合）は、ステップＳ３２へ戻り、再度濃度加算処理が行われる。

処理範囲３３全てに対して濃度加算処理が行われた場合（ステップＳ３４でＹＥＳの場合）は、注目部位（脊椎）のレングスが計測される（ステップＳ３６）。

次に、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスが求められる（ステップＳ３８）。

全ての注目部位（脊椎）について処理が終了したら、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスの相関をとることにより、計測したレングス変化が求められる（ステップＳ４０）。

その後、注目部位（脊椎）のｙ値、レングスより理想的なレングス変化が求められる（ステップＳ４２）。

計測したレングス変化を示す近似線５０及び理想的なレングス変化を示す近似線５１が作成されたら、計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致するかどうかが判断される（ステップＳ４４）。

なお、ステップＳ３０〜Ｓ４４の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致しない場合には、計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１との差（ずれ量）が計算され、このずれ量（図６参照）が形状特徴量を利用した位置合わせでの移動量ｐと設定される（ステップＳ４７）。

計測したレングス変化を示す近似線５０と理想的なレングス変化を示す近似線５１とが一致する場合には、画像２０と画像２１とが正確に位置合わせされていると判断されるため、形状特徴量を利用した位置合わせでの移動量ｐが０に設定される。

これにより、ステップＳ３０〜Ｓ４７に示す形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）が終了される。

次に、大まかに位置合わせされた画像２０、２１に対して、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）が行われる（ステップＳ６０〜Ｓ７５）。

ステップＳ２４において画像（上部画像）２１に設定された探索領域３２の内部に、テンプレート領域３５―ｎが設定される（ステップＳ６０）。また、画像（下部画像）２０についても、ステップＳ２２において画像（下部画像）２０に設定されたテンプレート領域３１の内部に、探索領域３６が設定される（ステップＳ６２）。

テンプレート領域３５―ｎ及び探索領域３６が設定された後で、ｎ＝１に設定される（ステップＳ６４）。

その後、テンプレート領域３５−ｎを探索領域３６の範囲内で上下に動かす（ステップＳ６６）ことにより、テンプレート領域３５−ｎにおける移動距離が算出される（ステップＳ６８）。

そして、ｎ＝Ｎかが判断される（ステップＳ７２）。

ｎ＝Ｎで無い（ステップＳ７２でＮＯ）場合には、ｎ＝ｎ＋１に設定され（ステップＳ７０）、その後ステップＳ６６に戻り、テンプレート領域３５−ｎが再度設定される。

なお、ステップＳ６０〜Ｓ７０の処理は、第２の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

ｎ＝Ｎ（ステップＳ７２でＹＥＳ）の場合には、ステップＳ６８で求められた複数の移動距離の中で最も頻度の高い移動距離（最多頻度移動距離）が算出され、この最多頻度移動距離が形状特徴量を利用した位置合わせでの移動量ｑとして設定される（ステップＳ７５）。

なお、最多頻度移動距離の算出は、ステップＳ６８で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、その中で最も度数が多い階級の中央値を最多頻度移動距離として算出してもよいし、ステップＳ６８で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムの重心を計算し、その値を最多頻度移動距離として算出してもよい。

これにより、ステップＳ６０〜Ｓ７５に示す濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）が終了される。

形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）及び濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）が終了したら、ステップＳ４７で求められた形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）での移動量ｐと、ステップＳ７５で求められた濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）での移動量ｑとの差が、閾値（例えば１画素）以下であるかどうかが判断される（ステップＳ９２）。なお、その閾値は、所定の値があらかじめ設定されているが、作業者が変更することも可能である。

移動量ｐと移動量ｑとの差が閾値以下である場合（ステップＳ９２でＹＥＳの場合）には、移動量ｑが局所的な位置合わせにおける移動量と設定され（ステップＳ９４）、画像２０、２１が移動される（ステップＳ９６）。

移動量ｐと移動量ｑとの差が閾値以下でない場合（ステップＳ９２でＮＯの場合）には、ステップＳ２０へ戻り、再度大まかな位置合わせ、形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）及び濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）が行われる。なお、この場合に設定されるテンプレート領域、探索領域又は処理範囲は、１回目に行われる場合でのテンプレート領域、探索領域又は処理範囲より小さく設定される。

これにより、ステップＳ３０〜Ｓ９６に示す局所的な位置合わせが終了され、画像２０、２１が横方向（体軸方向であるｙ方向に垂直なｘ方向）のみでなく縦方向（ｙ方向）の精密な位置合わせが行われる。

なお、本実施の形態では、移動量ｐと移動量ｑとの差が閾値以下である場合において、移動量ｑを用いて画像２０、２１を移動させたが、これに限らず、移動量ｐを用いてもよいし、移動量ｐと移動量ｑとを比較して、どちらか小さい方を用いるようにしてもよい。

局所的な位置合わせが終了されたら、画像２０、２１を貼り合わせた部分の濃度値補正処理（ステップＳ５０〜Ｓ５４）が行われ、画像がモニタに表示される（ステップＳ５６）。なお、ステップＳ５０〜Ｓ５６の処理は、第１の実施の形態と同一であるため、詳細な説明は省略する。

本実施の形態によれば、形状特徴量を利用した位置合わせ処理（局所的な位置合わせ１）と、濃度特徴量を利用した位置合わせ処理１（局所的な位置合わせ２）との２通りの方法で局所的な位置合わせを行ない、それらの差が所定の閾値以下であるかどうかを確認することにより、より正確に、かつより確実に局所的な位置合わせを行なうことができる。

＜第５の実施の形態＞
上記第１の実施の形態の医用画像処理装置では、一部が重複するように撮影位置を被検体の体軸方向に移動させて撮影された２枚の画像に対して、まず大まかに位置合わせを行ない、その後局所的な位置合わせを行なうことによって正確に位置合わせを行なうものであるが、これに限定されるものではない。

本実施の形態の医用画像処理装置は、被検体の体軸方向に連続して撮影された断層像に対して、まず大まかに位置合わせを行ない、その後局所的な位置合わせを行なうことによって正確に位置合わせを行なうものである。図１４は、本発明に係る第５の実施の形態の医用画像処理装置１０ｄの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図中、第１の実施の形態と同一の部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。

以下の処理は、医用画像撮影装置２のひとつであるＸ線ＣＴ装置で撮影された被検体の断層像及び画像データベース４に保存されている過去に撮影された同じ被検体の断層像が、医用画像処理装置１０へ読みこまれた後で開始される。なお、撮影時期の異なる同じ被検体の断層像が画像データベース４から医用画像処理装置１０へ読みこまれた後で開始されるようにしてもよい。なお、医用画像処理装置１０に読みこまれた画像データは、一旦磁気ディスク１３に保存される。

最初に、異なる時期に撮影された２組の断層像Ｅｎ、Ｆｎ（ｎ＝１〜Ｎ、図１５参照）に対して、体軸方向の位置合わせ処理（大まかな位置合わせ２）が行われる（ステップＳ１００〜Ｓ１５２）。本実施例では、異なる時期に撮影された２組の断層像から気管支分岐部を特定し、過去に撮影された断層像の気管支分岐部と最近撮影された断層像の気管支分岐部との位置を一致させることによって、異なる時期に撮影された２組の断層像の体軸方向の位置を合わせる、という処理である。以下、大まかな位置合わせ２について説明する。

まず、過去に撮影された被検体の断層像（過去画像）Ｅｎ（ｎ＝１〜Ｎ、図１５（ａ）参照）に対して、体軸方向の位置合わせを行なうスライスを特定する処理を行う（ステップＳ１００〜Ｓ１２４）。

最初に、特徴領域抽出処理を行う（ステップＳ１００〜Ｓ１１４）。以下、特徴領域抽出処理について説明する。

磁気ディスク１３に保存されている、過去画像Ｅｎ（ｎ＝１〜Ｎ）と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１００）。付帯情報には、例えば、過去画像Ｅｎを撮影した撮影した日時の情報等が含まれている。

ｎ＝１に設定される（ステップＳ１０２）。すなわち、過去画像Ｅｎの先頭のスライスＥ１から処理が開始される。

その後、閾値が決定される（ステップＳ１０４）。この閾値は、位置合わせ処理で用いる領域が明確に分離されるような最適な値があらかじめ設定されている。なお、過去画像Ｅｎに含まれるＣＴ値の範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、その下限値、上限値を探索することにより、閾値を自動設定するようにしてもよい。

そして、ステップＳ１０４で決定された閾値に基づいて、過去画像Ｅｎに対して閾値処理が行われることにより、過去画像Ｅｎの二値化画像が作成される（ステップＳ１０６）。

ステップＳ１０６で作成された二値化画像に二次元ラベリング処理を行ない、最大面積のラベル領域を用いることにより体領域が作成される（ステップＳ１０８）。

ステップＳ１０８で作成された体領域と２値化処理した領域とを論理演算することにより、体領域内の空気領域が抽出される（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１１０で作成した空気領域に対して、体領域の中央付近にあり、孤立している領域を特徴領域として抽出する（ステップＳ１１２）。ここで、特徴領域とは気管、気管支領域である。

そして、ｎ＝Ｎであるか、すなわち過去画像Ｅｎの全てのスライスに対して、上記処理が終了したかが判断される（ステップＳ１１４）。

全てのスライスに対して特徴領域が抽出されていない場合（ステップＳ１１４でＮＯの場合）には、ｎ＝Ｎ＋１に設定（ステップＳ１１５）、した後で、ステップＳ１０４に戻る。すなわち、次のスライスＥｎに対して閾値設定（ステップＳ１０４）を行う。

全てのスライスに対して特徴領域が抽出されている場合（ステップＳ１１４でＹＥＳの場合）には、特徴領域抽出処理を終了する。

特徴領域抽出処理が終了したら、特徴領域に特徴があるスライス、すなわち特徴領域である気管支領域が分岐する気管支分岐部があるスライスを特定する（ステップＳ１１６〜Ｓ１２４）。

ｎ＝１に設定される（ステップＳ１１６）。すなわち、過去画像Ｅｎの先頭のスライスＥ１から処理が開始される。

特徴領域が１箇所であるかが判断される（ステップＳ１１８）。すなわち、そのスライスの中に気管支が１本含まれているかが判断される。

特徴領域が１箇所でない場合（ステップＳ１１８でＮＯ）の場合には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１１９）、ステップＳ１１８に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１１８）。

特徴領域が１箇所である場合（ステップＳ１１８でＹＥＳ）の場合には、スライスＥｎの特徴領域とスライスＥｎ＋１の特徴領域が連続しているかが判断される（ステップＳ１２０）。すなわち、スライスＥｎに含まれる気管支と、スライスＥｎ＋１に含まれる気管支が連続しているかが判断される。

スライスＥｎの特徴領域とスライスＥｎ＋１の特徴領域が連続していない場合（ステップＳ１２０でＮＯ）には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１１９）、ステップＳ１１８に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１１８）。

スライスＥｎの特徴領域とスライスＥｎ＋１の特徴領域が連続している場合（ステップＳ１２０でＹＥＳ）には、スライスＥｎ＋１の特徴領域が２箇所であるかが判断される（ステップＳ１２２）。すなわち、スライスＥｎで１本であったスライスがスライスＥｎ＋１において２本になっているかどうか、つまり、気管支が分岐している気管支分岐部であるかどうかが判断される。

スライスＥｎ＋１の特徴領域が２箇所でない場合（ステップＳ１２２でＮＯ）には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１１９）、ステップＳ１１８に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１１８）。

スライスＥｎ＋１の特徴領域が２箇所である場合（ステップＳ１２２でＹＥＳ）には、このスライスＥｎを過去画像における位置合わせを行なうスライスと特定する（ステップＳ１２４）。

これにより、過去画像Ｅｎにおいて、位置合わせを行なうスライス、すなわち、気管支分岐部を含むスライスが特定される。

過去画像Ｅｎに対して、体軸方向の位置合わせを行なうスライスを特定する処理が終了したら、最近撮影された被検体の断層像（現在画像）Ｆｎ（ｎ＝１〜Ｎ、図１５（ｂ）参照）に対して、体軸方向の位置合わせを行なうスライスを特定する処理を行う（ステップＳ１２６〜Ｓ１５０）。

最初に、特徴領域抽出処理を行う（ステップＳ１２６〜Ｓ１４０）。以下、特徴領域抽出処理について説明する。

磁気ディスク１３に保存されている、現在画像Ｆｎ（ｎ＝１〜Ｎ）と、画像に添付されている付帯情報とが主メモリ１２に読み込まれる（ステップＳ１２６）。付帯情報には、例えば、現在画像Ｆｎを撮影した撮影した日時の情報等が含まれている。

ｎ＝１に設定される（ステップＳ１２８）。すなわち、現在画像Ｆｎの先頭のスライスＦ１から処理が開始される。

その後、閾値が決定される（ステップＳ１３０）。この閾値は、位置合わせ処理で用いる領域が明確に分離されるような最適な値があらかじめ設定されている。なお、現在画像Ｆｎに含まれるＣＴ値の範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、その下限値、上限値を探索することにより、閾値を自動設定するようにしてもよい。

そして、ステップＳ１３０で決定された閾値に基づいて、現在画像Ｆｎに対して閾値処理が行われることにより、現在画像Ｆｎの二値化画像が作成される（ステップＳ１３２）。

ステップＳ１３２で作成された二値化画像に二次元ラベリング処理を行ない、最大面積のラベル領域を用いることにより体領域が作成される（ステップＳ１３４）。

ステップＳ１３４で作成された体領域と２値化処理した領域とを論理演算することにより、体領域内の空気領域が抽出される（ステップＳ１３６）。

ステップＳ１３６で作成した空気領域に対して、体領域の中央付近にあり、孤立している領域を特徴領域として抽出する（ステップＳ１３８）。ここで、特徴領域とは気管、気管支領域である。

そして、ｎ＝Ｎであるか、すなわち現在画像Ｆｎの全てのスライスに対して、上記処理が終了したかが判断される（ステップＳ１４０）。

全てのスライスに対して特徴領域が抽出されていない場合（ステップＳ１４０でＮＯの場合）には、ｎ＝Ｎ＋１に設定（ステップＳ１４１）、した後で、ステップＳ１３０に戻る。すなわち、次のスライスＦｎに対して閾値設定（ステップＳ１３０）を行う。

全てのスライスに対して特徴領域が抽出されている場合（ステップＳ１４０でＹＥＳの場合）には、特徴領域抽出処理を終了する。

特徴領域抽出処理が終了したら、特徴領域に特徴があるスライス、すなわち特徴領域である気管支領域が分岐する気管支分岐部があるスライスを特定する（ステップＳ１４２〜Ｓ１５０）。

ｎ＝１に設定される（ステップＳ１４２）。すなわち、現在画像Ｆｎの先頭のスライスＦ１から処理が開始される。

特徴領域が１箇所であるかが判断される（ステップＳ１４４）。すなわち、そのスライスの中に気管支が１本含まれているかが判断される。

特徴領域が１箇所でない場合（ステップＳ１４４でＮＯ）の場合には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１４５）、ステップＳ１４４に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１４４）。

特徴領域が１箇所である場合（ステップＳ１４４でＹＥＳ）の場合には、スライスＦｎの特徴領域とスライスＦｎ＋１の特徴領域が連続しているかが判断される（ステップＳ１４６）。すなわち、スライスＦｎに含まれる気管支と、スライスＦｎ＋１に含まれる気管支が連続しているかが判断される。

スライスＦｎの特徴領域とスライスＦｎ＋１の特徴領域が連続していない場合（ステップＳ１４６でＮＯ）には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１４５）、ステップＳ１４４に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１４４）。

スライスＦｎの特徴領域とスライスＦｎ＋１の特徴領域が連続している場合（ステップＳ１４６でＹＥＳ）には、スライスＦｎ＋１の特徴領域が２箇所であるかが判断される（ステップＳ１４８）。すなわち、スライスＦｎで１本であったスライスがスライスＦｎ＋１において２本になっているかどうか、つまり、気管支が分岐している気管支分岐部であるかどうかが判断される。

スライスＦｎ＋１の特徴領域が２箇所でない場合（ステップＳ１４８でＮＯ）には、ｎ＝ｎ＋１に設定し（ステップＳ１４５）、ステップＳ１４４に戻る。すなわち、次のスライスに進み、再度特徴領域が１箇所であるかの判断が行われる（ステップＳ１４４）。

スライスＦｎ＋１の特徴領域が２箇所である場合（ステップＳ１４８でＹＥＳ）には、このスライスＦｎを現在画像における位置合わせを行なうスライスと特定する（ステップＳ１５０）。

これにより、現在画像Ｆｎにおいて、位置合わせを行なうスライス、すなわち、気管支分岐部を含むスライスが特定される。

位置合わせを行なう過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとが特定されたら、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの体軸方向の位置合わせを行なう（ステップＳ１５２）。例えば、図１５に示すように、現在画像Ｆ１〜ＦＮにおいて、過去画像Ｅ３（胸部）に対応するスライスをＦ３とし、過去画像Ｅ２０（臀部）に対応するスライスをＦ２０とすることで、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの体軸方向のスライスの位置を合わせる。

これにより、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの体軸方向の位置合わせ処理（大まかな位置合わせ）が終了する。

過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの体軸方向の位置合わせ処理（大まかな位置合わせ２）が終了したら、濃度特徴量を利用して、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの局所的な位置合わせ（ステップＳ１５４〜Ｓ１８０）が行われる。本実施例では、異なる時期に撮影された２組の断層像の体軸方向の位置を合わせた状態において、臓器や血管などの構造物の位置を合わせるという処理である。以下、濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせ（濃度特徴量を利用した位置合わせ３）について説明する。

ｎ＝１に設定される（ステップＳ１５４）。すなわち、過去画像Ｅｎ及び現在画像Ｆｎの先頭のスライスＥ１、Ｆ１から処理が開始される。

まず、ステップＳ１０８及びステップＳ１３４（大まかな位置合わせ２）において抽出された体領域の大きさ及び傾きを用いて、画像サイズ（体領域の大きさ）を調整し、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎの体領域の大きさを一致させる（ステップＳ１５６）。過去と現在では、被検体の体型の変化等で体領域の大きさが一致しない場合がある。そのため、過去画像Ｅｎ又は現在画像Ｆｎを拡大・縮小させることにより、スライス毎に体領域の大きさを調整し、過去画像Ｅｎの体領域の大きさと現在画像Ｆｎの体領域の大きさとを大まかに一致させる。なお、画像の拡大・縮小は、様々な公知技術を使用できる。

その後、過去画像Ｅｎ及び現在画像Ｆｎの体領域を複数のブロックＢｉ（ｉ＝２〜Ｉ）に分割する（ステップＳ１５８）。例えば、図１６に示すように、過去画像Ｅｎ及び現在画像Ｆｎに対して、ステップＳ１１０及びステップＳ１３６（大まかな位置合わせ２）において抽出された空気領域を利用して、空気領域とそうでない領域との境界を含むようなブロックＢｉを設定する。このときブロックＢ１〜ＢＩによって体領域全体が覆われるようにする。

ｉ＝１に設定する（ステップＳ１６０）。

過去画像Ｅｎに対してステップＳ１５８で設定されたブロックＢｉに、複数のテンプレート領域６０が設定される（ステップＳ１６２）。図１６（ａ）に示すように、このテンプレート領域６０は、互いに重なり合わないように設定される。

同様に、現在画像Ｆｎに対してステップＳ１５８で設定されたブロックＢｉに、複数の探索領域６１が設定される（ステップＳ１６４）。図１６（ｂ）に示すように、この探索領域６１は、テンプレート領域６０に対応する位置に、互いに重なり合わないように設定される。

例えば、図１６に示すように、テンプレート領域６０−１に対しては、その対応する場所に探索領域６１−１が設定される。同様にして、テンプレート領域６０−１〜６０−９に対して探索領域６１−１〜６１−９が、互いに重ならないように設定される。なお、図１６では、９個のテンプレート領域６０−１〜６０−及び探索領域６１−１〜６１−９を設定したが、テンプレート領域６０及び探索領域６１は複数個であれば９個に限らない。

なお、本実施の形態では、過去画像Ｅｎにテンプレート領域６０を設定し、現在画像Ｆｎに探索領域６１を設定したが、これに限らず、過去画像Ｅｎに探索領域６１を設定し、現在画像Ｆｎにテンプレート領域６０を設定してもよい。

テンプレート領域６０及び探索領域６１の設定が終了したら、各々のテンプレート領域６０及び探索領域６１における移動距離が算出される（ステップＳ１６６）。すなわち、テンプレート領域６０−１と探索領域６１−１とで移動距離が算出され、同様の方法で、テンプレート領域６０−１〜６０−９と探索領域６１−１〜６１−９との移動距離が算出される。なお、移動距離の算出は、第１の実施の形態におけるステップＳ２６と同様の方法を用いることができる。

その後、全てのテンプレート領域６０及び探索領域６１に対して移動距離が計算されたかが判断される（ステップＳ１６８）。本実施例では、テンプレート領域６０及び探索領域６１が、テンプレート領域６０−１〜６０−９、探索領域６１−１〜６１−９と各９個設定されており、その９個全てに対して移動距離が算出されたかが判断される。

全てのテンプレート領域６０及び探索領域６１に対して移動距離が計算されていない場合には、ステップＳ１６６へ戻り、再度移動距離の算出を行う。

全てのテンプレート領域６０及び探索領域６１に対して移動距離が計算された場合には、ステップＳ１６６で求められた複数の移動距離の中で最も頻度の高い移動距離（最多頻度移動距離）が算出される（ステップＳ１７０）。最多頻度移動距離の算出は、ステップＳ１７０で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、その中で最も度数が多い階級の中央値を最多頻度移動距離として算出してもよいし、ステップＳ１７０で求められた複数の移動距離のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムの重心を計算し、その値を最多頻度移動距離として算出してもよい。

そして、ｉ＝Ｉかどうか、すなわち、全てのブロックＢ１〜ＢＩに対して最多頻度移動距離が算出されたかどうかが判断される（ステップＳ１７２）。

全てのブロックＢ１〜ＢＩに対して最多頻度移動距離が算出されていない場合（ステップＳ１７２でＮＯの場合）には、ｉ＝ｉ＋１に設定され（ステップＳ１７４）、その後ステップＳ１６２に戻る。すなわち、次のブロックＢｉ＋１に対して、テンプレート領域の設定が行われる。

全てのブロックＢ１〜ＢＩに対して最多頻度移動距離が算出されている場合（ステップＳ１７２でＹＥＳの場合）には、あるブロックＢｉにおいて算出された最多頻度移動距離をこのブロックＢｉにおける移動距離として、全てのブロックＢ１〜ＢＩをそのブロックＢ１〜ＢＩにおける移動距離だけ平行移動（局所画像変形処理）させる（ステップＳ１７６）。

これにより、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせが行われる。

そして、ｎ＝Ｎかどうか、すなわち全てのスライスに対して濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせ（ステップＳ１５６〜Ｓ１７６）が行われたかどうかが判断される（ステップＳ１７８）。

全てのスライスに対して濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせが行われていない場合（ステップＳ１７８でＮＯの場合）には、ｎ＝ｎ＋１に設定され（ステップＳ１８０）、その後ステップＳ１５６に戻る。すなわち、次のスライスＥｎ＋１、Ｆｎ＋１に対して、拡大・縮小処理が行われる。

全てのスライスに対して濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせが行われている場合（ステップＳ１７８でＹＥＳの場合）には、全てのスライスに対して濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせが終了しているため、濃度特徴量を利用した局所的な位置合わせ処理を終了する。

これにより、濃度特徴量を利用して、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの局所的な位置合わせが終了される。

過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの局所的な位置合わせが終了したら、過去画像Ｅｎと現在画像Ｆｎとの差分画像が作成される（ステップＳ１８２）。

本実施の形態によれば、被検体の体軸方向に連続して撮影された断層像である過去画像と現在画像とにそれぞれ含まれる注目領域（気管支分岐）の相関に基づいて、過去画像と現在画像とを体軸方向に大まかな位置合わせを行なった後で、大まかな位置合わせが行なわれた過去画像から抽出された複数個所の第３の注目領域であるテンプレート領域と、現在画像から抽出された複数個所の第４の注目領域である探索領域との相関に基づいて、過去画像と現在画像とを体軸方向と直交する方向に局所的な位置合わせを行なうことにより、自動的に高精度の位置合わせを行なうことができる。

なお、本実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置で撮影された断層像に対して位置合わせを行ない、差分画像を作成したが、これに限らず、図１７に示すように、Ｘ線ＣＴ装置で撮影された画像データから最大値投影によって体軸方向に平行な長尺画像を作成し、過去の長尺画像と現在の長尺画像とに対して位置合わせを行ない、差分画像を作成してもよい。

本発明が適用された医用画像処理装置の第１の実施の形態の全体構成を示す概略図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の計算領域を抽出する処理の説明図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の大まかな位置合わせの説明図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の形状特徴量を利用した位置合わせ（局所的な位置合わせ）の説明図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の形状特徴量を利用した位置合わせ（局所的な位置合わせ）の説明図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の濃度補正の説明図である。 上記医療画像装置の第１の実施の形態の表示の一例である。 本発明が適用された医用画像処理装置の第２の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。 上記医療画像装置の第３の実施の形態の濃度特徴量を利用した位置合わせ１（局所的な位置合わせ）の説明図である。 本発明が適用された医用画像処理装置の第３の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。 上記医療画像装置の第３の実施の形態の濃度特徴量を利用した位置合わせ２（局所的な位置合わせ）の説明図である。 本発明が適用された医用画像処理装置の第４の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明が適用された医用画像処理装置の第５の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。 上記医療画像装置の第５の実施の形態の大まかな位置合わせ２の説明図である。 上記医療画像装置の第５の実施の形態の濃度特徴量を利用した位置合わせ３（局所的な位置合わせ）の説明図である。 上記医療画像装置の第５の実施の形態の変形例の説明図である。

符号の説明

１０：医用画像処理装置、１５：モニタ、２０：下部画像、２１：上部画像、３１、３５、３７、６０：テンプレート領域、３２、３６、３８、６１：探索領域

Claims (12)

1. 被検体が撮影された第１の画像と、この第１の画像に撮影された前記被検体の部位と同じ部位が撮影された領域を含む第２の画像と、を取得する画像取得手段と、
   前記第１の画像において前記被検体の部位が撮影された領域と前記第２の画像において前記同じ部位が撮影された領域とを重複させる位置合わせ処理に用いるための、前記第１の画像上の第１の処理領域及び前記第２の画像上の第２の処理領域を抽出する処理領域抽出手段と、
   前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域内に撮影された部位の形状特徴量又は前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域の濃度値の少なくとも一つに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との第１の位置合わせ処理を行う第１の位置合わせ手段と、
   前記第１の位置合わせ手段によって位置合わせされた前記第１の画像と前記第２の画像とに基づいて第３の画像を作成する画像作成手段と、
   前記画像作成手段によって作成された前記第３の画像を表示する表示手段と、
   を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記第１の画像において前記被検体の部位が撮影された領域を含む前記第１の画像上の第１の注目領域と、前記同じ部位が撮影された領域を含む前記第２の画像上の第２の注目領域と、を抽出する注目領域抽出手段と、
   前記第１の注目領域と前記第２の注目領域との相関を求め、この相関に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との第１の位置合わせ処理を行う第２の位置合わせ手段と、を更に備え、
   前記処理領域抽出手段は、前記第１の注目領域において前記第２の位置合わせ処理により前記第２の注目領域と重複した領域から、前記第１の注目領域よりも小さい領域からなる前記第１の処理領域を抽出すると共に、前記第２の注目領域において前記第２の位置合わせ処理により前記第１の注目領域と重複した領域から、前記第２の注目領域よりも小さい前記第２の処理領域を抽出し、
   前記第１の位置合わせ手段は、前記第２の位置合わせ処理を経て得られた前記第１の処理領域及び前記第２の処理領域を用いて前記第１の位置合わせ処理を行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記処理領域抽出手段は、前記第１の注目領域から複数の前記第１の処理領域を抽出するとともに、前記第２の注目領域における前記複数の第１の処理領域のそれぞれに対応する位置から、複数の前記第２の処理領域を抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の処理領域毎に、当該第１の処理領域に対応する位置から抽出された前記第２の処理領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を移動距離として算出し、前記各第１の処理領域及び当該第１の処理領域に対応する第２の処理領域の組み合わせから得られた複数の移動距離のうち最も頻度が高いものを最多頻度移動距離として求め、前記最多頻度移動距離に応じて前記第１の画像に対して前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、
   ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記処理領域抽出手段は、一つの前記第１の処理領域と、当該第１の処理領域よりも大きく、前記第２の注目領域において前記第１の注目領域と重複した領域よりも小さい領域からなる前記第２の処理領域を抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
6. 前記第１の位置合わせ手段は、前記第２の処理領域内において前記第１の処理領域の位置を一方向に沿ってずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を前記一方向に直交する方向に沿った位置における移動距離として算出し、前記第２の処理領域内の前記一方向に直交する方向に沿った各位置における移動距離のうち、最も頻度が高いものを最多頻度移動距離として求め、前記最多頻度移動距離に応じて前記第１の画像に対して前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、
   ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第２の位置合わせ手段は、前記第１の注目領域に対する前記第２の注目領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の注目領域の濃度値と前記第２の注目領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の注目領域に対する前記第２の注目領域の距離を移動距離として算出し、前記移動距離に応じて前記第１の画像に対し前記第２の画像を移動させることにより、前記第２の位置合わせ処理を行う、
   ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
8. 前記注目領域抽出手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像において前記被検体の部位が撮影された領域を抽出するための閾値処理により抽出された領域のうち、最大面積を有する領域を計算対象領域とし、この計算対象領域の重心座標に基づいて前記第１の注目領域及び前記第２の注目領域を抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
9. 前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の位置をずらしながら、各位置における前記第１の処理領域の濃度値と前記第２の処理領域の濃度値との相関を求め、この相関が最も高い位置における前記第１の処理領域に対する前記第２の処理領域の距離を移動距離として算出し、前記移動距離に応じて前記第１の画像に対し前記第２の画像を移動させることにより、前記第１の位置合わせ処理を行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
10. 前記被検体の部位は、前記被検体の背骨であって、
    前記第１の位置合わせ手段は、前記背骨の形状の連続性から求められた値からなる形状特徴量に基づいて前記第１の位置合わせ処理を行う、
    ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
11. 前記第１の位置合わせ手段は、前記第１画像及び前記第２画像の濃度値に基づいて、前記第１画像及び前記第２画像において前記背骨が撮影された領域の縦方向に沿った各位置における、横方向の前記背骨が撮影された領域の長さからなるレングスを求め、このレングスの前記縦方向に沿った変化を示す近似線を前記背骨の形状の連続性に関する値として用いる、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置。
12. 前記第１の画像及び前記第２の画像は、前記被検体の部位が重複するように撮影位置を前記被検体の体軸方向に沿って移動させて撮影された画像であり、前記画像作成手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像の前記被検体の重複した部位が撮影された領域を接合することにより、前記第３の画像としての長尺画像を作成する、
    または、前記第１の画像及び前記第２の画像は、前記被検体の同一部位を異なる時間に撮影した画像であり、前記画像作成手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像を差分処理することにより、前記第３の画像としての差分画像を作成する、
    ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。

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