JP5215050B2

JP5215050B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP5215050B2
Application number: JP2008151813A
Authority: JP
Inventors: 卓弥坂口
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2008-06-10
Filing date: 2008-06-10
Publication date: 2013-06-19
Anticipated expiration: 2028-06-10
Also published as: JP2009297077A

Description

本発明は、連続的に収集された被検体に関する複数の投影画像のデータを処理する画像処理装置に関する。

現在、循環器用X線診断システムを用いて、造影剤で造影された心臓冠状動脈を撮像して、病変の診断が行なわれている。このようなシステムに搭載される、ECG gate表示やCoronary Treeといったアプリケーションでは、心臓の伸縮する動きに位置周期性があることを利用していたり、心臓の動きにほぼ静止している瞬間があることを利用している。

なお、本願に関連する公知文献としては、例えば次のようなものがある。
特開２００４−４１１号公報特開２００４−１２１８３４号公報特開２００４−３１３５１３号公報

ところが、上述したようなアプリケーションでは、現状では、位置周期として例えば心臓拡張中期のＲＲ８０％などに一律に設定されている。しかし厳密に言えば各々の患者によって個体差があるため、上記のような標準的な値が必ずしもすべての患者にとって最適な心位相になっているとは限らない。

本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、被検体の周期的に運動する部位の動きを表す指標を提供することができる画像処理装置を提供することを目的としている。

本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
本発明の第１の態様は、周期的に運動する部位に関する複数の周期にわたる複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、前記記憶された複数の投影画像のうち、略同一の位相に対応する複数の投影画像のデータをもとに単一の画像のデータを生成する画像生成部と、前記生成された単一の画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、前記生成された画像と同じ位相に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記部位の動きを表す指標を生成する指標生成部とを具備する。

また、本発明の第２の態様は、連続的に収集された周期的に運動する部位に関する複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、前記記憶された複数の投影画像のうち、収集時刻が連続的な複数の投影画像のデータをもとに単一の画像のデータを生成する画像生成部と、前記生成された単一の画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、前記生成された画像と同じ収集時刻に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記部位の動きを表す指標を生成する指標生成部とを具備するものである。

本発明の第３の態様は、周期的に運動する部位に関する複数の周期にわたる複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、前記記憶された複数の投影画像のうち、収集時刻が前記心拍周期に従って離散的な複数の投影画像のデータをもとに単一の画像のデータを生成する画像生成部と、前記生成された単一の画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、前記生成された画像と同じ時刻に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記心臓の動きを表す指標を生成する指標生成部とを具備するものである。

以上本発明によれば、周期的に運動する部位の動きを表す指標を提供することができる画像処理装置を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態について、本発明に係る画像処理装置がX線診断装置に適用された場合を例に挙げて、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本X線診断装置は、循環器用X線診断装置であって、ここでは造影された心臓冠状動脈の動画像を撮像するものとする。

図１に示すように、X線診断装置は、Ｃアーム装置５を有する。Ｃアーム装置５は、Ｃアーム１６と、Ｃアーム１６を直交３軸に関して回転自在に支持する床置き又は天井吊り支持機構と、回転駆動源とを有する。Ｃアーム１６の一端にはX線管１が取り付けられる。X線制御部４は、システム制御部９の制御に従って、X線管１からX線を発生するために、X線管１の電極間に管電圧を印加し、またX線管１の陰極フィラメントに加熱電流を供給する。Ｃアーム１６の他端にはX線検出器２が取り付けられる。X線管１とX線検出器２とは寝台３上の被検体Ｐを挟んで対向する。X線検出器２は、例えばイメージインテンシファイアとＴＶカメラとの組み合わせから構成される。または、X線検出器２は、マトリクス状に配列された半導体検出素子を有するフラットパネルディテクタ（ＦＰＤ：平面型X線検出器）で構成される。Ｃアーム移動制御部６は、システム制御部９の制御に従って、Ｃアーム１６を回転するためにその駆動源に電力を供給する。また寝台移動機構７は、システム制御部９の制御に従って、寝台３を移動するためにその駆動源に電力を供給する。

本X線診断装置では、被検体Ｐを計測して心電図を発生するために心電計１０が装備される。画像データ記憶部１１は、X線検出器２で発生された複数の投影画像に関するデータを、心電図からシステム制御部９により取得される心位相のデータを関連付けて記憶する。なお、心位相とは、心電図のＲ波から次のＲ波までの期間内の各時点を規定する尺度として定義され、典型的には、Ｒ波から次のＲ波までの期間を１００％に規格化し、当該期間内の各時点をパーセントの単位で表記する。つまり、ＲＲ０％とはＲ波が来た瞬間を示し、ＲＲ１００％とは次のＲ波が来た瞬間を示す。

複数の投影画像は、動画を構成し、例えば３０フレーム／秒、つまり１秒あたり３０枚を撮像する速度で、複数の心拍周期を、好ましくは少なくとも３心拍周期にわたって継続的に撮像される。複数の投影画像の撮像と並行して心電図が計測され、システム制御部９で特定された心位相（％）のデータとともに複数の投影画像のデータが、画像データ記憶部１１に記憶される。本実施形態では、画像データ記憶部１１には、造影された心臓冠状動脈を複数心拍にわたって連続的に撮像した複数フレームの投影画像が心電図データとともに記憶される。

操作部８は、ユーザからの各種指令をシステム制御部９に伝達するために設けられ、キーボード、マウス等の各種入力デバイスを有する。モニタ１３は、ＣＲＴ（cathode-ray tube）や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）等で構成される。

さらに、本実施形態では、心臓の周期的な動きを表す指標を提供するために、画像処理部１２を設ける。ここで、図２を参照して、心臓の位置周期性について説明する。図２の上図は、横軸に時間（フレーム）、縦軸に心臓の狭窄位置を３心拍にわたって表したものである。図２の下図は、上図における心拍ごとの心位相を重ねて表示したものである。平らな部分が動きの少ない時刻を示しており、この時刻を「静止心位相」と定義する。一方、すべての線が重なっている時刻があり、この時刻を「位置再現性の良い心位相」と定義する。つまり、心臓の伸縮運動の軌跡で同じ位置に繰り返しやすい心位相である。

画像処理部１２は、上記画像データ記憶部１１に記憶された投影画像に対して画像処理を行うことにより心臓の周期的な動きを表す指標を生成する。図３に、画像処理部１２の基本的な動作の手順を示す。画像処理部１２は、画像データ記憶部１１から投影画像を読み出し（ステップＳ１ａ）、予め決められた規則で複数のフレームを抜き出す（ステップＳ２ａ）。抜き出したフレームについて所定の閾値を超える画素値を有する画素（血管領域の画素）の画素数をカウントする（ステップＳ３ａ）。また、画像処理部１２は、上記ステップＳ２ａで抜き出したフレームを用いて単一の統合画像を生成し（ステップＳ４ａ）、この生成した統合画像について上記閾値を超える画素値を有する画素（統合画像上の血管領域の画素）の画素数をカウントする（ステップＳ５ａ）。画像処理部１２は、上記ステップＳ３ａ画素数とＳ５ａで求められた画素数との比を計算する（ステップＳ６ａ）。画像処理部１２は、上記計算された比の値を、心位相に対する動き量の関係を表す指標として提供する。

一般に、心臓血管を投影画像でみると、心臓血管は心拍によって収縮期には小さくなり、拡張期には大きくなる。つまり、収縮期と拡張期とで血管面積の占める画像領域は変化する。よって、血管の画素数をカウントする方式では収縮期では値が小さくなり、拡張期では値が大きくなるという傾向があり、この影響によって収縮期が最適心位相とされやすくなってしまい、正しく評価することができない。

例えば、図４において、左上が収縮期の元画像、右上が拡張期の元画像、左下が収縮期の統合画像、下行が拡張期の統合画像とする。もし動き量が同じだった場合、収縮期では斜線メッシュの画素数だけ統合画像で画素数が増えるが、拡張期では網掛メッシュ画素数だけ統合画像で画素数が増える。明らかに網掛メッシュのほうが画素数は多いので、同じだけ動いていても拡張期の方が動きが大きいという結果になってしまう。これに対し、本実施形態では心臓の動きの指標として、各々の心位相について元の血管面積に対する統合画像の血管面積の比R(p)を計算するので、収縮期でも拡張期でも同じ指標を求めることが可能となる。

以下、画像処理部１２の具体的な処理内容を各実施例にしたがって説明する。

（実施例１）
実施例１では、循環器用Ｘ線撮像システムで撮像した心臓冠状動脈の造影動画像から、最も位置再現性の良い心位相を定量的に検出する手法を説明する。

図５は、実施例１における画像処理部１２の動作の手順を示すフローチャートである。また、図６Ａおよび図６Ｂは、図５の動作を表した図である。
図５において、先ず、画像処理部１２は、画像データ記憶部１１に格納されている画像群を読み出す（ステップＳ１ｂ）。例えば、この画像群は120frames（30fps×4秒）からなるものとする。この画像群には付帯情報として心電図データが格納されている。画像処理部１２は、上記読み出した画像群から、心電図信号を元に、１心拍に１枚の画像を抜き出しこれを元画像A(p)とする（ステップＳ２ｂ）。ここでｐは心位相であり、0≦p＜100の値をとる。心位相０％とはＲ波と一致する瞬間であり、心位相１００％とは次のＲ波と一致する瞬間である。pを例えば5％ステップおきにした場合は、A0、A5、A10、…、A95という20種類の元画像Aが得られることになる。それぞれの画像A(p)には、例えば4frames（４心拍）からなる。

元画像A(p)には、心臓冠状動脈の他、肺や骨やその他の臓器も映っているため、それらを除去するために、必要に応じて背景差分処理を行う（ステップＳ３ｂ）。背景差分処理の例としては、後述する２つの方法があり、そのいずれか又は両方を組み合わせて実施することができる。第１の方法は、高周波成分のみを残し、低周波成分を差分するものである。具体的には、元画像Aのボケ画像を作成し、元画像Aから差分したものを高周波画像とする。この方法では横隔膜などの大きな低周波成分の背景構造体を除去することができる。第２の方法は、元画像A(p)のそれぞれから、血管造影前のフレームを差分する方法である。具体的には、同じ心位相で取得された時刻的に最も早い時刻のフレームを差分する。この方法では、動かない臓器である骨などを除去することができる。背景差分後の画像は、図６Ａ及び図６Ｂに示すように心臓冠状動脈が白く鮮明に表され、この画像を背景差分画像B(p)とする。背景差分画像B(p)はそれぞれ4framesからなる。

次に、画像処理部１２は、上記背景差分画像B(p)について閾値を超える画素値を有する画素の画素数をカウントする(ステップＳ４ｂ)。すなわち、画像上で心臓冠状動脈の占める領域の画素数を計数する。閾値の設定方法としては、例えば、所定値とする方法、画像のヒストグラムから計算する方法、画像の分散から計算する方法があり、いずれの方法でも良い。また、閾値はゼロとすることもできる。また、背景差分画像B(p)は、心位相ｐの各々について複数フレームの画像があるので、最大値を検出してこれをN_B(p)とする。また、代表的な１枚の画像を用いてその画素数をN_B(p)としてもよい。

次に、画像処理部１２は、最大値投影画像（MIP: Maximum Intensity Projection）を生成する(ステップＳ４ｂ)。ここでは、上述した背景差分処理がなされた画像にて説明する。背景差分処理後の画像では、血管部分は白く、背景は黒く表される。背景差分処理が行われていない画像では、血管部分は黒く、背景は白く表される。背景差分処理が行われていない画像で処理する場合は、以下の説明の白黒（もしくは最大最小）を反転させて読み替えるものとする。

背景差分画像B(p)は、複数フレーム（ここでは、4frames）があるので、それらの最大値画像（MIP）をとる。MIPのとりかたとして、全フレームのMIPをとる方法、又は指定するフレームのみのMIP画像を生成する方法（Slab MIP）がある。一般的には全フレームのMIPでよい。MIP後の画像をMIP画像C(p)とする。図６Ａおよび図６Ｂに示すように、MIP画像C(p)は、複数本の血管が重なって現れた画像となっている。MIP画像C(p)は、各々の心位相pに対して１枚生成される。

次に、画像処理部１２は、MIP画像C(p)について血管の画素数をカウントする（ステップＳ６ｂ）。前述したステップＳ４ｂの閾値と同一の値を用い、MIP画像C(p)から閾値を超える画素値を有する画素の画像数を計数し、これをN_C(p)とする。

画像処理部１２は、N_B(p)とN_C(p)の比を計算する（ステップＳ７ｂ）。比R(p)は、R(p)＝N_C(p)÷N_B(p)で求められ、各心位相ｐに対して１つの値である。ここで得られる比R(p)は心臓の動きを表す指標としての意味を持つ。例えば、抜き出した背景差分画像B(p)が２枚の画像であったとすると、この２枚の画像間で血管の動きがまったく無ければ、N_C＝N_Bとなり、比R(p)=1となる。この２枚の画像間で血管の動きが非常に大きければ、画像Cには血管が２本映っているように表され、N_C(p)はN_B(p)のほぼ２倍に相当し、比R(p)=2となる。つまり、比R(p)を参照することによって、動きの度合いがわかる。この実施例１では、比R(p)は1以上であり、経験的には非常に動きが小さい場合は１〜２の範囲に分布し、動きが大きい場合は２〜３程度に分布することが多い。さらに横隔膜の動きなどの外乱成分が入ってくる場合には３以上になることが多い。

上記述べたステップＳ２ｂ〜Ｓ７ｂまでの処理をすべての心位相ｐについて行う（ステップＳ８ｂ）。このようにして、心臓の動きを表す指標として、心位相ｐに対する比R(p)の関係を得る（ステップＳ９ｂ）。そして、心位相ｐに対する比R(p)の値をグラフに表示する（ステップＳ１０ｂ）。また、このグラフをもとに比R(p)を最も小さくする心位相ｐを検出する。この際、比R(p)にノイズがのっている場合が多いので、スプライン補間などの平滑化処理をした後に最も小さくする心位相ｐを検出しても良い。

図７に、実施例１の臨床例を示す。横軸に心位相（0〜100％）縦軸にR(p)の値を示したものである。この例では、心位相10％あるいは85％で最も位置再現性が悪く、RR45％で最も位置再現性が良いことがわかる。

上記処理により得られた心位相Pが「位置再現性の最も良い心位相」として出力される。例えば、上記得られた心位相Pに相当する画像群B(P)を用いて、画像群B(P)を画面に順次表示すれば心位相PでECG gateした表示となる。

以上述べたように実施例１では、心臓の動きを表す指標となる比R(p)を求めることができ、さらに、位置再現性の最も良い心位相を特定することができる。この性質を利用し、例えば最適な心位相Pおける比R(P)が2以下の場合は後続の処理を実行し、R(p)が２以上の場合は、後続の処理を実行せずに、投影画像の再撮像をオペレータに促したりするような利用も可能である。本手法によれば、息止め不良なども検知できる。

なお、実施例１では、統合画像としてMIP画像を生成した。一般のルーチンで撮像される血管造影画像は、例えば約4秒間の挙動が記録されることが多く、最初の１秒は造影剤が入っていない状態で撮像され、途中の2秒は血管が造影剤で濃く満たされている状態で撮像され、最後の1秒は造影剤が血管から抜けていく状態で撮像されることが多い。このような入力画像に対し、平均などの処理を施すと、造影剤の挙動状態に依存して、投影画像C(p)の値が変化してしまう。例えば平均処理を用いる場合には、造影剤注入前のフレーム数が多いと、平均化画像において血管の画素値が低くなってしまう。このため後段の画素数のカウントの際の閾値設定が極めて難しくなる。これに対しMIP処理とした場合は、造影剤が注入されていないフレームはMIP後画像に効果を及ぼさないため、造影されていないフレームが何枚あっても無関係である。このようにMIP処理は、循環器用X線システムで撮像される血管造影像に対し、高いロバスト性を保つことができ、特にX線画像の場合には有用である。

（実施例２）
実施例２では、循環器用Ｘ線撮像システムで撮像した心臓冠状動脈の造影動画像から、最も静止している心位相を定量的に検出する手法を説明する。
図８は、実施例２における画像処理部１２の動作の手順を示すフローチャートである。また、図９は、図８の動作を表した図である。

画像処理部１２は、画像データ記憶部１１に格納されている画像群を読み出す（ステップＳ１ｃ）。画像群には付帯情報として心電図データが格納されている。この画像群から、時刻的に隣接する2フレームを抜き出しこれを元画像A(p)とする。画像群がNフレームあった場合は、元画像A(p)は2フレームの画像がN-1個できることになる（ステップＳ２ｃ）。

次に、画像処理部１２は、元画像A(p)に対し必要に応じて背景差分処理をする（ステップＳ３ｃ）。背景差分処理の手法は上記実施例１に記載した方法を用いる。背景差分後の画像を背景差分画像B(p)とする。背景差分画像B(p)について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の画素数をカウントする（ステップＳ４ｃ）。閾値の設定手法は実施例１に記載の方法を用いる。背景差分画像B(p)からカウントされた画素数をN_B(p)とする。

背景差分画像B(p)について、MIP画像を作成する（ステップＳ５ｃ）。画像B(p)は各々２フレームの画像であるので、２つの画像のMIPをとる。MIP後の画像をMIP画像C(p)とする。そして、MIP画像C(p)について、上記閾値を超える画素値を有する画素の画素数をカウントする（ステップＳ６ｃ）。ここで、カウントされた画素数をN_C(p)とする。次に、N_B(p)とN_C(p)の比R(p)を計算する（ステップＳ７ｃ）。比R(p)＝N_C(p)÷N_B(p)で求める。

ここまでのステップＳ２ｃ〜Ｓ７ｃの処理をすべてのフレームについて行う（ステップＳ８ｃ）。各フレームでの心位相はわかっているので、各々の心位相ｐに対する比R(p)の関係が得られる（ステップＳ９ｃ）。図１０に示すように、実施例１では、抜き出すフレーム数が常に２枚のため、比R(p)は１〜２の範囲に必ず分布する。また、複数心拍分のデータがある場合には、心拍ごとに関係を得ることができる。この場合、最終的に複数個のデータを平均するなどして平滑化して、ひとつのデータにしてもよい（ステップＳ１０ｃ）。

以下、アプリケーションより必要に応じて、心位相ｐに対する比R(p)の関係をグラフ表示する（ステップＳ１１ｃ）。また、R(p)を最も小さくする心位相Pを検出し、この心位相Pを「静止心位相」として出力する（ステップＳ１１ｃ）。

なお、実施例２では、時刻的に隣接する2フレームを抜き出すとしたが、2フレームに限定されるものではなく、3フレームや4フレームにしても良い。

（実施例３）
実施例３は、上述した実施例１と実施例２とを組み合わせたもので、静止心位相であって、かつ位置再現性の良い心位相（以下、位置再現性の良い静止心位相とする。）を定量的に検出する手法を説明する。
図１１は、実施例３における画像処理部１２の動作の手順を示すフローチャートである。また、図１２は、図１１の動作を表した図である。

画像処理部１２は、画像データ記憶部１１に格納されている画像群を読み出す（ステップＳ１ｄ）。画像群には付帯情報として心電図データが格納されている。この画像群から、心拍毎に同一の心位相pで、あるWindow幅の中に納まるフレームを抜き出しこれを元画像A(p)とする（ステップＳ２ｄ）。Window幅は任意に設定可能であり例えば100msecと設定する。pを例えば5%ステップおきにした場合は、A0、A5、A10、…、A95という20種類の元画像A(p)が生成されることになる。それぞれの元画像A(p)中の枚数はwindow幅に依存する。例えば30fps（33msec間隔）で5心拍収集したデータに対してWindow幅を66msecとした場合は、各心拍においてwindow内に入る画像は約２枚であり、よって2枚×5心拍＝10枚の画像が元画像A(p)の枚数となる。

次に、画像処理部１２は、元画像A(p)に対し背景差分処理をする（ステップＳ３ｄ）。この手法は必要に応じて行われるもので、実施例１に記載の方法と同一よい。背景差分後の画像群を背景差分画像B(p)とする。背景差分画像B(p)について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の画素数をカウントする（ステップＳ４ｄ）。閾値の設定手法は実施例１に記載の方法を用いる。背景差分画像B(p)には複数枚の画像があるので、各背景差分画像B(p)からカウントされた画素数の最大値を検出してこれをN_B(p)とする
画像処理部１２は、背景差分画像B(p)をもとにMIP画像を生成する（ステップＳ５ｄ）。背景差分画像B(p)には複数のフレームがあるので、それらの最大値画像（MIP）をとる。MIP後の画像を画像C(p)とする。MIP画像C(p)は、複数本の血管が重なって見える画像となっている。MIP画像C(p)は、心位相ｐそれぞれに対し１枚の画像である。さらに、生成されたMIP画像C(p)について所定の閾値を超える画素値を有する画素の画素数をカウントする（ステップＳ６ｄ）。カウントされた画素数をN_C(p)とする。

次に、画像処理部１２は、NC(p)とND(p)の比を計算する（ステップＳ７ｄ）。比R(p)＝ND(p)÷NC(p)で求める。比R(p)は、心位相ｐそれぞれに対し１つの値である。

ここまでのステップＳ２ｄ〜Ｓ７ｄの処理をすべての心位相ｐについて行う（ステップＳ８ｄ）。こうして、各々の心位相ｐに対する比R(p)の関係が得られる（ステップＳ９ｄ）。

以下、アプリケーションより必要に応じて、心位相ｐに対する比R(p)の関係をグラフ表示する（ステップＳ１０ｄ）。また、R(p)を最も小さくする心位相Pを検出し、こうして得られた心位相を「位置再現性の良い静止心位相」として出力する（ステップＳ１１ｄ）。例えば、こうして得られた心位相Pに対応する元画像A(P)を用いて、三次元再構成処理を行う。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。具体的な変形例としては、例えば次のようなものがある。

（変形例１）
上記実施例１〜３はすべて造影された心臓冠状動脈の動画像について述べたが、ここでは、本実施形態を心臓冠状動脈の非造影画像に拡張して適用する手法について述べる。

図１３に変形例１の画像処理部１２の動作の手順を示す。例えば、対象画像として、図１４（ａ）に示すような冠状動脈にガイドワイヤ（以下ワイヤと記述）が挿入されている画像を用いる。この画像においては直径0.014inchと細い物体が見えている。よって、上記実施例１〜３のように処理すると、わずかに動きがあっただけでもワイヤ面積が２倍に見えて、大きな動きがあった場合でもワイヤ面積は２倍に見えてしまう。これでは動きの程度を検出することができない。

そこで、処理する前の元画像について、図１４（ｂ）に示すようにワイヤの幅を例えば血管程度の太さまで太くしておく。具体的には、図１３に示すように、元画像を読み出した後に、「太線化処理（ステップＳ２ｅ）」の処理を追加する。こうすることにより、ガイドワイヤであっても血管のように太く見えることから、後続ステップは実施例１〜３と同じ処理で所望の結果を得ることができる。

（変形例２）
変形例１では非造影画像で血管にガイドワイヤが挿入されている場合について述べたが、ここでは、本実施形態を、非造影画像で血管にガイドワイヤなどが挿入されていない画像に拡張して適用する手法について述べる。

対象画像としては、心臓が撮像された画像を用い、図１５に示すように、血管の代わりに心臓のエッジを用いる。画像処理部１２は、画像データ記憶部１１に格納されている画像群から、心電図信号を元に画像を抜き出しこれを画像群A(p)とする。以下は画像群A(p)が２枚の画像で構成されている場合について説明する。

画像処理部１２は、所定の閾値より高い輝度値を有する画素数をカウントする。この時の閾値はヒストグラム等を用いて、肺領域とその他の領域を区別できる閾値を用いる。これにより肺野の面積がカウントされる。画像群A(p)は複数枚あるので、それぞれの画像でカウントされた値を平均し、N_A(p)とする。次にSUB画像を作成する。画像A(p)は２フレームの画像群であるので、２つの画像の自然対数差分をとり、SUB画像をD(p)とする。次に、上記閾値にしたがってSUB画像D(p)の明るい画素数をカウントし、カウントされた画素数をN_D(p)とする。そして、N_A(p)とN_D(p)の比R(p)を、比R(p)＝N_D(p)÷N_A(p)により計算する。

本手法によれば、画像間の差が大きい場合は、画像D(p)での明るい画素数が多くなり、よって比R(p)の値は大きくなる。画像間の差が小さい場合は、画像D(p)での明るい画素数は少なくなり、よって比R(p)の値は小さくなる。このようにすれば、非造影画像で血管にガイドワイヤなどが挿入されていない画像であっても、上記同様の処理で所望の結果を得ることができる。

（変形例３）
実施例１では、抽出した画像群C(p)のすべてのフレームのMIP画像を作成した。変形例では全フレームではなく、隣接フレーム（隣接心拍）についてMIPをとる手法について述べる。

図１６に示すように、第k心拍のB(p)と第k+1心拍のB(p)とのそれぞれの血管領域の画素数をカウントし、大きい値をN_B(p)とする。第k心拍のB(p)と第k+1心拍のB(p)とのMIP画像を作成し、これをC(p)とし、C(p)の血管領域の画素数をカウントしN_C(p)とする。N_B(p)とN_C(p)の比を計算する。

これをすべての心位相で計算すると、１心拍につき１つのグラフが示される。また、これを全心拍分計算すると、複数のグラフが示される。結果は、そのまま全心拍のデータを表示してもよいし、それらの平均値を取得してもよいし、あるいはそれらの最大値を表示するようにしてもよい。

（変形例４）
実施例１及び実施例３において、ある心位相について１心拍に１枚の画像を抽出後、抽出画像間で動き補正をおこなう。動き補正された画像群に対し、本実施形態を適応し、最も動きの小さい位相を選択するようにしてもよい。

（変形例５）
実施例１〜３では、画像のすべての領域を計算領域とした。例えば元画像が512×512の場合は、512×512のすべてを計算対象としたが、これに限定されるものではなく、一部の画像領域で計算してもよい。例えば、画像の上半分の512×256のみで計算してもよい。例えば心臓の場合は、画像上半分を用いれば、横隔膜の動きの影響を低減できるなどのメリットも生まれる。これによりユーザは特に関心のある領域について位置再現性の良い心位相や静止心位相を算出することができる。

（追加例１）
実施例１〜３は、略リアルタイムに計算して表示させることも可能である。本手法では、時刻的に過去のフレームに対する現在のフレームの動き量を計算している。よって現在のフレームが得られ次第、計算を開始することにより、略リアルタイムに結果をグラフ表示することが可能である。具体的な例として以下に実施例１へ適用するケースについて説明する。

図１７に示すように、収集された投影画像の第１フレームは心位相70%付近にあったものとする。第１心拍目の画像からはまだグラフを描くことはできない。第２心拍目に入り、心位相70%付近の画像が収集された瞬間に処理を開始する。第１心拍目のRR70%付近の画像と、第２心拍目のRR70%付近の画像の２枚の画像から、実施例１を実行し、比R（70）を得る。得られたらグラフにプロットする。図１７中１７１に示すように、この時点においてグラフには点しか描かれていない。

次に、画像収集が続けられ、先ほどの次のフレームが収集される。このフレームの心位相はRR75%付近であったとする。画像処理は、第１心拍目のRR75%付近の画像と、第２心拍目のRR75%付近の画像の２枚の画像から、実施例１を実行し、比R（75）を得る。得られたら先ほどのグラフにプロットする。図１７中１７２に示すように、この時点においてグラフには２点がプロットされている。又、両者を結ぶ線を描いておいても良い。上記処理を順次実行することにより、グラフには略リアルタイムにプロットされる点が増えていく。本追加例を用いれば、例えば術者は手術中に略リアルタイムでプロットを見ることができ、すぐに手術方針の選択に活かすことができる。

（追加例２）
さらに、不整脈がある場合や寝台移動中の投影画像を除外することで、指標の精度を高めることができる。例えば、実施例１〜３において、心電図において不整脈があると判断された場合は、その不整脈を含む心拍からは画像を抜き出さないこととする。これにより、異常ケースを除いて評価することが可能である。また、実施例１〜３において、撮像データ中に寝台移動が検知された場合には、そのデータは使わないで処理することとする。寝台移動はオペレータの人為的なものであるので、その間に撮像された画像は除くことが好ましい。寝台位置は寝台移動機構７からシステム制御部９により取得できるので投影画像に関連付けて記憶しておけば良い。

（追加例３）
実施例３においてはwindow幅をある値に固定した場合について述べた。追加例として、図１８に示すように、このwindow幅を順番に変えていき（広げていって）、その変化の具合をグラフに表示するようにしても良い。このようにすると、window幅を広げていった場合に、どの程度まで指標の信頼度が保てるか知ることができる。図１８の例では、window幅を33msec、66msec、99msec、123msecと広げた場合に、123msecになると精度が落ちることがわかる。

（追加例４）
上記各実施例によって検出された位置再現性の良い心位相や静止心位相を用い、１心拍に１枚の画像を抽出し、抽出された画像を加算平均する。これにより画質が向上する。

（追加例５）
上記各実施例によって検出された位置再現性の良い心位相や静止心位相を用い、１心拍に１枚の画像を抽出し、抽出された画像をMIPする。これにより画質が向上する。これは特に血管の画像を良くしたい場合に用いられる。

さらに、以下のような代替手法を適用することができる。
実施例１〜３では統合画像作成手法として、MIP画像を用いるものとした。画像が白黒反転している場合は最小値投影画像（MinIP：minimum intensity projection）を用いる。本手法では、MIPもしくはMinIPが好適であると考えられるが、その他にも、平均画像（average）、差分画像（subtraction）、中間値画像（median）でも良い。事例によっては、averageやsubtractionのほうが良い場合も出てくるであろう。

上記実施例１〜３における表示として、心位相pに対する比R(p)の値をグラフで表示する例を示した。ここでは、図１９に示すように、実施例１及び２を組み合わせて表示する手法を提案する。第１に実施例１の処理をおこないグラフ１９１を得る。第２に実施例２の処理をおこないグラフ１９２を得る。モニタ１３にはグラフ１９１とグラフ１９２を縦に並べて表示する。この表示方法によれば、「位置周期性の良い心位相」と「静止心位相」を一覧して確認することができる。もちろん、実施例３も組み合わせて、３つを並べて表示しても良い。

また、上記実施例２では、心拍ごとに心位相pと比R(p)との関係が得られる。そこでグラフ表示においては、図２０に示すように、すべての関係をグラフ表示する方法（図２０（ａ））、代表値（平均値）のみをグラフ表示する方法（図２０（ｂ））、すべての関係と代表値（平均値）をグラフ表示する方法（図２０（ｃ））、のいずれでも良い。

また、本実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。

上記実施形態においては、上記実施形態は、循環器用X線画像を説明に用いたが、X線画像に限らず、CT画像、MRI画像、超音波画像など他のシステムで収集された医用画像への拡張も可能である。例えば256CTでは、面検出器を有しているので、回転させずに固定させた状態で画像収集すれば、そのままで本実施形態がそのまま適用可能である。

また、例えば64CTや256CTなどのある程度の面を有した検出器であれば、スキャノ画像を用いることにより、１回転につき１回はある同じ角度からの撮像となるため、その同じ角度からの画像を集めてきて、本実施形態を実行すれば、所望の結果が得られる。（なお、スキャノとはCTメーカによって、scan projection radiograph、topogram、scanogram (スキャノグラム), surview、pilot scan、 scout view などと呼ばれる。）スキャノは本撮像前にほぼ必ず実行するものであるので、スキャノ画像を用いて最適心位相を計算し、本撮像に適応すれば、被曝量を増加させない。ECG modulationなどの最新技術を使うことも容易になる。

また、心電図信号は必ずしも必須ではなく、心位相に代えて他の周期的な生体運動（例えば呼吸運動）の位相を用いることもできる。

上記実施形態では、画像処理装置は、X線診断装置と一体化した構成として説明したが、画像データ記憶部１１、画像処理部１２、及びモニタ１３を備えた画像処理装置として、別個に独立した構成とすることもできる。

また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明に係る画像処理装置を備えたX線診断装置の一実施形態を示す図。心臓の位置周期性を説明するための図。画像処理部の基本的な動作の手順を示すフローチャート。収縮期と拡張期における心臓血管画像の一例を示す図。実施例１における画像処理部の動作の手順を示すフローチャート。図５の動作を示す図。図５の動作を示す図。実施例１の臨床例を示す図。実施例２における画像処理部の動作の手順を示すフローチャート。図８の動作を例示した図。実施例２の臨床例を示す図。実施例３における画像処理部の動作の手順を示すフローチャート。図１１の動作を示す図。変形例１における画像処理部の動作の手順を示すフローチャート。太線化処理を示す図。変形例２の動作を示す図。変形例３の動作を示す図。追加例１の動作を示す図。追加例３におけるグラフ表示の一例を示す図。実施例１及び実施例２におけるグラフ表示の一例を示す図。実施例２におけるグラフ表示の一例を示す図。

符号の説明

１…X線管、２…X線検出器、３…寝台、４…X線制御部、５…Ｃアーム装置、６…Ｃアーム移動機構、７…寝台移動機構、８…操作部、９…システム制御部、１０…心電計、１１…画像データ記憶部、１２…画像処理部、１３…モニタ。

Claims

周期的に運動する部位に関する複数の周期にわたる複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、
前記記憶された複数の投影画像のうち、略同一の位相に対応する複数の投影画像のデータをもとに最大値投影画像又は最小値投影画像のデータを生成する画像生成部と、
前記画像生成部で生成された画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、
前記画像生成部で生成された画像と同じ位相に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、
前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記部位の動きを表す指標を生成する指標生成部と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
連続的に収集された周期的に運動する部位に関する複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、
前記記憶された複数の投影画像のうち、収集時刻が連続的な複数の投影画像のデータをもとに最大値投影画像又は最小値投影画像のデータを生成する画像生成部と、
前記画像生成部で生成された画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、
前記画像生成部で生成された画像と同じ収集時刻に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、
前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記部位の動きを表す指標を生成する指標生成部と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
周期的に運動する部位に関する複数の周期にわたる複数の投影画像のデータを記憶する記憶部と、
前記記憶された複数の投影画像のうち、収集時刻が前記心拍周期に従って離散的な複数の投影画像のデータをもとに最大値投影画像又は最小値投影画像のデータを生成する画像生成部と、
前記画像生成部で生成された画像について、所定の閾値を超える画素値を有する画素の第１画素数を計数する第１計数部と、
前記画像生成部で生成された画像と同じ時刻に対応する投影画像について、前記閾値を超える画素値を有する画素の第２画素数を計数する第２計数部と、
前記第１画素数と前記第２画素数とに基づいて前記心臓の動きを表す指標を生成する指標生成部と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
前記指標は、前記第１画素数と前記第２画素数との比であ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。
前記生成された指標と位相との関係をグラフで表示する表示部をさらに具備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。