JP5459930B2 - 放射線画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線等の放射線撮影により得られた画像に対して、目的の画質を得るために周波数処理を施す放射線画像処理装置に関するものである。

近年のデジタル技術の進歩により、放射線画像をデジタル画像信号で取得し、このデジタル画像信号に対して周波数処理、階調周波数等の画像処理を施し、ディスプレイに表示、或いはプリンタに出力することが行われている。

ところで、周波数処理技術として、画像を複数の周波数帯の周波数係数に分解し、周波数帯毎に画像処理を行うことが、例えば特許文献１に開示されている。具体的には、画像信号を複数の周波数帯の信号に分解し、分解した各周波数係数に対してそれぞれ対応する重み係数を乗算することで、鮮鋭化処理等を行っている。

図１１は画像を周波数帯ＬＶ毎に分解した場合のレスポンス特性を示すグラフ図であり、横軸は周波数、縦軸は周波数帯ＬＶ毎のレスポンス特性を示している。レスポンス特性とは周波数処理前後における周波数毎の周波数成分の変化率を云う。

例えば、図１２においてレスポンス特性が１．０の場合は、その周波数帯ＬＶの周波数成分は周波数処理の前後で変化しないことを示し、１．０以上の場合はその周波数成分の値が周波数処理前より大きくなることを示している。逆に、１．０以下の場合は、その周波数成分の値が周波数処理前よりも小さくなることを示している。

ここで、図１１に示すように分解された画像信号に対して逆変換を行えば、全周波数帯のレスポンス値は１となる。つまり、周波数処理前後で画像信号が変化しないが、各周波数係数に対して任意の重み係数を乗算して逆変換を行えば、自在にレスポンス特性を変更することができ、周波数処理における鮮鋭化或いは平滑化を行うことができる。

特開２００２−２０９１１３号公報

本発明の目的は、関心領域を指定し、関心領域内に合った周波数特性を用いて画像全体を処理することで、操作者が意図する画質を得ることを可能とする放射線画像処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る放射線画像処理装置は、被写体を撮像した放射線画像上における少なくとも前記被写体領域を含む関心領域の指定を検出し、前記放射線画像における前記指定された関心領域の画像を各周波数成分画像に分解する周波数成分分解手段と、
前記各周波数成分画像の統計的指標値と予め得られた統計的指標値を比較することで周波数処理パラメータとしての各周波数成分画像の重み付けパラメータを設定する設定手段と、
該設定手段により設定した重み付けパラメータで前記各周波数画像を足し合わせる周波数処理をする周波数処理手段と、を有し、前記予め得られた統計的指標値は、前記関心領域外の領域を含む前記放射線画像における各周波数成分画像の統計的指標値であることを特徴とする。

本発明に係る放射線画像処理装置によれば、それぞれの細かい要求に沿った周波数処理の指示を簡潔に行うことができ、放射線検査、診断を効率的に行うことができる。また、周波数処理の設定が、周波数の概念を知らない操作者にも利用可能となる。

本発明を図示の実施形態に基づいて詳細に説明する。
図１は本実施形態のＸ線画像処理装置１のブロック回路構成図であり、Ｘ線画像処理装置１は撮影された画像をモニタ上に出力する際の効果的な画像処理機能を有する。Ｘ線発生回路２と二次元Ｘ線センサ３との間に、人体などの被写体Ｐが配置され、Ｘ線発生回路２及び二次元Ｘ線センサ３はデータ収集回路４に接続されている。データ収集回路４は前処理回路５に接続され、更に前処理回路５はＣＰＵバス６に接続されている。ＣＰＵバス６には、ＣＰＵ７、ＲＡＭなどのメインメモリ８、入力装置である操作パネル９、表示器１０、関心領域解析回路１１、周波数処理パラメータ算出回路１２が接続されている。更に、ＣＰＵバス６には、分解方法設定回路１３、周波数成分分解回路１４、復元回路１５、階調処理回路１６、記憶装置１７が接続されている。そのうちの分解方法設定回路１３〜階調処理回路１６により画像処理回路１８が構成され、更にそのうちの分解方法設定回路１３〜復元回路１５により周波数処理回路１９が構成されている。

このようなＸ線画像処理装置１において、メインメモリ８はＣＰＵ７での処理に必要な各種のデータなどを記憶すると共に、ＣＰＵ７のワーキングメモリとして機能する。ＣＰＵ７はメインメモリ８を用いて、操作パネル９からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。

操作パネル９を介してユーザから撮影指示の入力が検出されると、この撮影指示はＣＰＵ７によりデータ収集回路４に伝えられる。データ収集回路４は撮影指示を受けると、Ｘ線発生回路２及び二次元Ｘ線センサ３を制御してＸ線撮影を実行する。Ｘ線撮影では、先ずＸ線発生回路２が被写体Ｐに対してＸ線ビームＸを放射し、Ｘ線発生回路２から放射されたＸ線ビームＸは、被写体Ｐを減衰しながら透過して二次元Ｘ線センサ３に到達する。そして、二次元Ｘ線センサ３によりＸ線画像信号が出力される。本実施例では、被写体Ｐは人体であるので、二次元Ｘ線センサ３から出力されるＸ線画像は人体画像となる。

データ収集回路４は二次元Ｘ線センサ３から出力されたＸ線画像信号を所定のデジタル信号に変換して、Ｘ線画像データとして前処理回路５に供給する。前処理回路５はデータ収集回路４からの信号つまりＸ線画像データに対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路５で前処理が行われたＸ線画像データは原画像データとして、ＣＰＵ７の制御によりＣＰＵバス６を介して、メインメモリ８、表示器１０、画像処理回路１８に転送される。

ここで、表示器１０に最初に転送された画像を、便宜的にプレビュー画像と呼ぶ。従来のフィルム撮影型Ｘ線撮影装置と異なり、本実施形態におけるＸ線画像処理装置１では、このプレビュー画像の表示により、ユーザによってＸ線画像の確認が早くできる。このようなプレビュー画像は、Ｘ線撮影が指示通りになされたかどうかを確認する役割を担っている。本実施形態では、このプレビュー画像上の関心領域を指定することによって、後で行う周波数処理を操作者は指示することができる。このとき、画像表示される場所は必ずしも単独の表示器１０である必要はなく、例えば表示器１０は操作パネル９上にあり、画像上で関心領域操作パネル９を用いて関心領域を指示できることが望ましい。

指定された関心領域における画像を、関心領域解析回路１１において後述する方法により解析を行い、得られた解析結果を基に、周波数処理回路１９に入力するための周波数処理パラメータを算出する。周波数処理パラメータ算出回路１２において、周波数処理を行うための重み付け係数を算出する。

周波数処理回路１９は診断に必要な周波数帯を強調することによって、画像情報の中から、関心周波数の情報を人間の視覚に合うように変更する周波数処理を行う。一方、階調処理回路１６は関心濃度の情報の濃淡を、人間の視覚に合うように調整する階調処理を行う。本実施形態では、周波数処理回路１９への入力手段として、撮影された画像中の関心領域を、操作パネル９を用いて指定することで入力を行う。

図２は本実施形態によるＸ線画像処理装置１の動作処理フローチャート図である。先ず、ステップＳ１０１で、ＣＰＵ７の制御により被写体Ｐの撮影が実行されると、その撮影原画像は前処理回路５を経て、表示器１０及び画像処理回路１８に転送される。
ステップＳ１０２において、撮影された画像はその照射野や撮影線量、被写体Ｐの位置などから、再撮影有無の必要性を判定するため、ＣＰＵ７は前処理回路５によって間引き処理された画像を迅速に表示器１０に表示させる。

次に、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ７は操作者により操作パネルを用いて指定された表示器１０に表示された画像中の関心領域を検出する。ここで指定される関心領域はその位置だけでなく、大きさも指定する必要がある。しかし、操作の簡素化を図るため、領域の大きさをデフォルト値として設定しておくことが好適である。このステップＳ１０３では、位置と大きさを指定後に表示できるようにしておき、指示と異なっていれば変更が可能になっている。なお、関心領域は周波数処理を行うためのものであるため、複数指定してもよい。

ステップＳ１０４において、関心領域解析回路１１が関心領域の解析処理を行う。ステップＳ１０５において、周波数処理パラメータ算出回路１２が周波数処理パラメータの算出処理を行う。関心領域内の画像の周波数情報を解析することが好適であるが、他の方法で周波数処理パラメータの算出処理を行ってもよい。例えば、関心領域から先ず部位情報を認識し、得られた部位情報から、予め記憶装置１７に記憶されている該当部位に適した周波数処理パラメータを出力することもできる。また、患者情報があれば同一の患者の過去の周波数処理パラメータを出力することや、撮影時に選択する部位ボタンを入力としてもよい。つまり、関心領域解析回路１１には各データベースとの照合による出力も含んでいる。

次に、ステップＳ１０６において、周波数成分分解回路１４により周波数処理が行われる。更に、復元回路１５は前ステップＳ１０５で算出された周波数処理パラメータを用いて、周波数成分分解回路１４で分解された周波数成分画像を合成する。ステップＳ１０７で合成された画像は、階調処理回路１６によって階調処理がなされた後に表示器１０に表示される。

図３は表示器１０の表示画面であり、関心領域として肺の中の血管部を選択したい場合を想定している。ユーザは操作パネル９を用いて、表示器１０の画面に表示される画像中の関心領域を指定する。また、例えば胸の肋骨等を見る場合には、画像中の該当領域の位置Ａ、Ｂ、Ｃ等を操作パネル９上のポインティングデバイス又は操作パネル９に接続されたマウス等で指定する。従来では周波数処理の入力として、強調周波数帯と強調度を入力していたが、この従来の入力方法では前述のように周波数のグラフ図と、処理後の画像を交互に繰り返し、見る作業が必要である。

また、入力する関心領域の位置と大きさは、事前に同一撮影装置で撮影された同一部位の領域時に指定した過去画像と同一にしてもよい。また、関心領域の位置のデフォルトとして、二次元Ｘ線センサ３の画像有効エリアの中心又はＸ線照射野エリアの中心である撮影画像中の中心領域を関心領域とすることもできる。ただし、中心領域を用いる場合には、様々な部位を透過した様々な形状のＸ線の照射野エリアを、正しく知らなければならないため、過去画像と同一とすることが好適である。

図４はダウンサンプリング等によって分割された各画像の解析処理の説明図である。（ａ）は横軸を低周波から高周波に並べたＬ１〜Ｌ４の周波数帯とし、縦軸は解析値を表している。得られた各周波数帯Ｌｎのヒストグラムをとると、横軸を係数、縦軸を頻度とし、図４（ｂ）〜（ｅ）のように表すことができる。

図４（ｂ）〜（ｅ）における係数とは、各画像における画素値に相当するものである。このヒストグラムから概念的にも分かるように、各周波数帯の画像の分散値σ_Lnをとることによって、各周波数帯の画像の情報量が反映された１つの指標となる。情報量が全くない周波数の画像は殆ど均一となり、Ｘ線量子ノイズによるランダムな変動が画像中に示されるのに対して、情報量が多い周波数の画像は、分散値σ_Lnの値が大きくなるためである。

本実施形態では、各周波数帯Ｌｎから得られた画像中における分散値σ_Lnの値を、各周波数帯Ｌｎの画像において行う。そして、図４（ａ）に示すように、横軸に空間周波数、縦軸に得られた分散値σ_Lnの値を基にした重み付け係数をとる。このグラフ図は周波数処理パラメータ算出回路１２の出力の１つとなる。次に、この分散値σ_Lnを基にした周波数処理の各パラメータに変換して、最終的な周波数処理用の設定パラメータとする。

表１は最終的な周波数処理用のパラメータの出力例を示し、各周波数帯Ｌｎ毎の重み係数が示されている。重み係数が全て１のとき、周波数処理後の画像は周波数処理前の画像と同一になる。

表１
周波数帯Ｌｎ 重み係数
１ ０．６６３３
２ １．２９２１
３ １．４２２７
４ １．２７３９
５ １．０８８６
６ １．０８１９
７ １．０１４０
８ １．０２６３
９ ０．９９９７
１０ １．００８７

なお実施形態においては、各周波数画像における解析値として分散値σ_Lnを用いたが、この分散値σ_Lnに限定するわけではない。例えば、図４（ｂ）〜（ｅ）における最頻値を示す係数であってもよいし、中間値を示す係数であってもよいことは云うまでもない。複数の周波数帯Ｌｎの情報を用いて、関心領域と関心領域以外の領域の解析結果を比較することがこの解析処理の特長である。

図５は図２のステップＳ１０４〜Ｓ１０６に示すＸ線画像処理装置１の処理の詳細なフローチャート図である。

図５のステップＳ１０４における関心領域解析処理では、関心領域解析回路１１は関心領域の解析処理を行う。関心領域の解析処理は、画像の周波数成分分解方法を設定するステップＳ１０４１、周波数帯毎の画像成分を解析するステップＳ１０４２、関心領域の周波数毎の画像成分を解析するステップＳ１０４３から成る。

ステップＳ１０４１において、画像の分解方法の設定処理が行われる。具体的には、分解方法設定回路１３が画像の周波数成分分解方法及びフィルタを選択する。本実施形態では、ウェーブレット変換による分解とラプラシアンピラミッドの分解の何れかをユーザが任意に選択可能である。

ステップＳ１０４２において、前ステップＳ１０４１の分解方法設定回路１３で設定した分解方法によって、周波数成分分解回路１４は画像の周波数分解を行う。ユーザ選択の検出結果に対応する分解方法により処理を行う。ウェーブレット変換が選択された場合に、周波数成分分解回路１４は遅延素子及びダウンサンプラの組み合わせにより、入力画像信号が偶数アドレス及び奇数アドレスの信号に分離する。そして、周波数成分分解回路１４は分離した画像信号に対して２つのフィルタｐ、ｕによりフィルタ処理を実行する。

図６はウェーブレット変換の説明図であり、（ａ）のｓ、ｄはそれぞれ１次元の画像信号に対して１レベルの分解を行った際のローパス係数及びハイパス係数を表しており、次式により計算される。ただし、ｘ（ｎ）は変換対象となる画像信号である。
d(n)＝x(2n+1)−floor[{x(2n)+x(2n+2)}/2] ・・・（１）
s(n)＝x(2n)＋floor[{d(n-1)+d(n)}/4] ・・・（２）

以上の処理により、画像信号に対する１次元の離散ウェーブレット変換処理が行われる。２次元の離散ウェーブレット変換は、１次元の変換を画像の水平・垂直方向に対して順次に行うものであり、その詳細は公知であるので、ここでは説明を省略する。

図６（ｂ）は二次元の変換処理により得られる２レベルの周波数係数群の構成例であり、画像信号は異なる周波数帯域の周波数係数ＨＨ１、ＨＬ１、ＬＨ１、・・・、ＬＬに分解される。（ｂ）において、ＨＨ１、ＨＬ１、ＬＨ１、・・・、ＬＬ等（以下サブバンドと呼ぶ）は、周波数帯毎の周波数係数を示している。

また、分解方法設定回路１３において、ラプラシアンのピラミッドの分解が選択された場合に、周波数成分分解回路１４は入力された画像信号をラプラシアンピラミッドによって周波数分解する。図７はラプラシアンピラミッドの分解の説明図である。図７（ａ）のｇ及びｂは、それぞれ１レベルの分解を行った際の画像の低解像度近似画像及び高周波成分係数を表しており、低解像度近似画像ｇは画像信号ｘをローパスフィルタによりフィルタ処理され、ダウンサンプリングして得られる。

また、高周波成分係数ｂは画像信号ｘと低解像度近似画像ｇをアップサンプリングし、更にローパスフィルタによりフィルタ処理した画像との差分を求めることにより得られる。ローパスフィルタは例えば図７（ｂ）に示すようなフィルタであり、ラプラシアンピラミッドはこの処理を低解像度近似画像ｇに対して繰り返し行うことにより、各周波数帯の画像成分を得る。

図５に戻り、ステップＳ１０４３において、関心領域解析回路１１は、得られた関心領域の周波数毎の画像成分を解析する。そして、図４で説明したように、各周波数画像から分散値σ_Lnなどの統計的指標を算出する。

図５のステップＳ１０５の周波数処理パラメータ算出処理では、周波数処理パラメータ算出回路１２は周波数処理パラメータの算出処理を行う。具体的には、ステップＳ１０５１の周波数毎の画像成分の解析結果を画像全体と関心領域の間で比較する処理と、ステップＳ１０５２の各周波数帯における周波数処理の重み付け係数を決定する処理が行われる。

先ず、ステップＳ１０５１において、周波数処理パラメータ算出回路１２は、ステップＳ１０４３において得られた統計的指標値を、画像全体と関心領域の間で比較することによって、関心領域の周波数特性を把握する。更に、周波数処理パラメータ算出回路１２は関心領域解析回路１１で解析された結果を基に、周波数処理を行うためのパラメータを算出する。周波数処理パラメータ算出回路１２は周波数成分分解回路１４で分解された画像信号をメインメモリ８から読み込み、最終的な各周波数成分画像における分散値等の統計的指標値を、画像全体と関心領域の間で比較することによって得る。

次に、ステップＳ１０５２において、周波数処理パラメータ算出回路１２は、各周波数帯における周波数処理の重み付け係数を決定する。具体的には、前ステップＳ１０５１で得られた指標値を基に、関心領域の値が画像全体と比較して、相違のある周波数帯における周波数処理パラメータの重み付けを変えて出力する。周波数処理パラメータ算出回路１２は、当然に関心領域において、情報量の多い周波数帯の画像情報の重み付けを大きくして出力する。

図５のステップＳ１０６の周波数処理では、ステップＳ１０６１で、周波数成分分解回路１４は得られた周波数処理パラメータを基に周波数処理を行う。周波数成分分解回路１４はパラメータ算出回路１２で算出された各レベルの重み係数を各レベルの周波数係数に乗算する。

ステップＳ１０６２において、復元回路１５は前ステップＳ１０６１で得られた周波数処理パラメータで得られた重み付け処理された各周波数成分画像の合成処理、つまり周波数成分分解回路１４で行われた処理の逆変換を行う。例えば、周波数成分分解回路１４において離散ウェーブレット変換が行われた場合に、図６（ｃ）に示す逆離散ウェーブレット変換を行う。入力された周波数係数はｕ、ｐの２つのフィルタ処理を施され、アップサンプリングされた後に重ね合わされて、画像信号ｘ’が出力される。これらの処理は次式により行われる。
x'(2＊n)＝s'(n)−floor[{d'(n-1)＋d’(n)}/4] ・・・（３）
x'(2＊n＋1)＝d'(n)＋floor[{x'(2＊n)＋x'(2＊n＋2)}／2] ・・・（４）

以上の処理により、変換係数に対する１次元の逆離散ウェーブレット変換処理が行われる。２次元の逆離散ウェーブレット変換は１次元の逆変換を画像の水平・垂直方向に対して順次に行うものであり、その詳細は公知である。

また、周波数成分分解回路１４においてラプラシアンピラミッドの分解が行われた場合に、図７（ｃ）に示すラプラシアンピラミッドの逆変換を行う。入力された高周波成分係数ｂと低解像度近似画像ｇをアップサンプリングし、ローパスフィルタによりフィルタ処理をしたものを重ね合わせることにより画像信号ｘ’が出力される。この処理を各レベルに対して繰り返し行うことで、画像を復号することができ、その詳細は公知である。

なお、図８は関心領域に対応する部位情報を抽出する際のＸ線画像処理装置１の動作処理フローチャート図である。図８において、ＣＰＵ７は操作パネルを介して入力された関心領域の指定を検出する（Ｓ２０１）。更に、ＣＰＵ７は指定された関心領域に対応する部位情報を抽出する（Ｓ２０２）。そして、ＣＰＵ７は記憶装置１７に記憶された変換テーブルに従って、その該当部位の診断に必要な周波数帯に対応する周波数処理パラメータを設定値として抽出する（Ｓ２０３）。そして、ステップＳ１０６の周波数処理が実行される。

また図９に示すフローチャート図に示すように、関心領域を指定した後に該当領域から対応する部位情報を認識し、部位情報に加え、その該当部位の過去の診断情報と患者情報を統合処理する（ステップＳ３０３）。更に、記憶装置１７に記憶された変換テーブルに従って、その該当部位の診断に必要な周波数帯に対応する周波数処理パラメータを設定値として抽出（ステップＳ３０４）してもよい。

或いは、図１０のフローチャート図に示すように、関心領域の指定を検出した後に過去の変換処理テーブルログを用いて該当領域で特定した周波数帯を選択し（ステップＳ４０３）、過去画像と同一周波数帯を周波数処理パラメータとして用いてもよい。

この場合に、関心領域指定手段は撮影部位指定ボタンとほぼ同じ意味となる。しかし、画像中の領域を指定することで、各撮影部位の名称が必要なく、画像処理を施すことができるため、使い勝手が向上する。

本実施形態によって、周波数処理の指示方法が、撮影画像やプレビュー画像中から可能になるために、例えばそれぞれの細かい要求に沿った周波数処理の指示を簡潔に行うことができる。このため、各種のＸ線撮影装置においてＸ線の検査、診断を効率的に行うことができ、また周波数処理の設定が周波数の概念を知らない操作者にも利用可能となり、周波数処理を目的依存で操作者が指示できるようになる。

本発明は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、コンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成されることは云うまでもない。この場合に、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータがプログラムコードを読み出し実行することにより、前述した実施形態の機能を実現するだけでなく、プログラムコードの指示に基づいて、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）を用いることができる。このＯＳにより実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明の実施形態に含まれる。

更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後に、そのプログラムコードの指示により処理を行ってもよい。また機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明の実施形態に含まれることは云うまでもない。

Ｘ線画像処理装置のブロック回路構成図である。 動作フローチャート図である。 表示器の表示画面である。 解析処理の説明図である。 動作フローチャート図である。 ウェーブレット変換の説明図である。 ラプラシアンピラミッドの説明図である。 動作フローチャート図である。 動作フローチャート図である。 動作フローチャート図である。 周波数帯毎に分解したレスポンス特性のグラフ図である。 復元後のレスポンス特性のグラフ図である。

符号の説明

１ Ｘ線画像処理装置
２ Ｘ線発生回路
３ 二次元Ｘ線センサ
４ データ収集回路
５ 前処理回路
６ ＣＰＵバス
７ ＣＰＵ
８ メインメモリ
９ 操作パネル
１０ 表示器
１１ 関心領域解析回路
１２ 周波数処理パラメータ算出回路
１３ 分解方法設定回路
１４ 周波数成分分解回路
１５ 復元回路
１６ 階調処理回路
１７ 記憶装置
１８ 画像処理回路
１９ 周波数処理回路

Claims (6)

1. 被写体を撮像した放射線画像上における少なくとも前記被写体領域を含む関心領域の指定を検出し、前記放射線画像における前記指定された関心領域の画像を各周波数成分画像に分解する周波数成分分解手段と、
   前記各周波数成分画像の統計的指標値と予め得られた統計的指標値を比較することで周波数処理パラメータとしての各周波数成分画像の重み付けパラメータを設定する設定手段と、
   該設定手段により設定した重み付けパラメータで前記各周波数画像を足し合わせる周波数処理をする周波数処理手段と、を有し、前記予め得られた統計的指標値は、前記関心領域外の領域を含む前記放射線画像における各周波数成分画像の統計的指標値であることを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 前記設定手段により前記放射線画像の中心領域を前記関心領域として指定することを特徴とする請求項１に記載の放射線画像処理装置。
3. 前記統計的指標値は、分散値、中間値、最頻値の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線画像処理装置。
4. 前記関心領域の画像から得られた前記分散値と前記予め得られた分散値とを比較した値に応じて、対応する周波数成分画像の重みづけの大きさを変更することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の放射線画像処理装置。
5. 前記周波数成分分解手段はウエーブレット変換、ラプラシアン変換のいずれかで前記各周波数成分画像に分解する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の放射線画像処理装置。
6. 被写体を撮像した放射線画像上における少なくとも前記被写体領域を含む関心領域の指定を検出し、前記放射線画像における前記指定された関心領域の画像を各周波数成分画像に分解する周波数成分分解工程と、
   前記各周波数成分画像の統計的指標値と予め得られた統計的指標値を比較することで、周波数処理パラメータとしての各周波数成分画像の重み付けパラメータで前記各周波数画像を足し合わせる周波数処理をする周波数処理工程と、
   を有し、前記予め得られた統計的指標値は、前記関心領域外の領域を含む前記放射線画像における各周波数成分画像の統計的指標値であることを特徴とする放射線画像処理方法。

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