JP5510619B1 - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

画像処理装置３では、動画像に基づく時間的に連続した第１〜第ｎのフレーム画像（ｎは２以上の整数）を順次受け、テンプレートを用いて、肺野領域を粗く抽出して粗抽出処理を行うことで、第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの粗抽出領域を順次決定する粗抽出決定部１３０と、第１〜第ｎの粗抽出領域から肺野領域の精密抽出処理を行うことで、第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの精密抽出領域を順次決定する精密抽出決定部１４０とを備え、第ｉのフレーム画像（２≦ｉ≦ｎの何れかの整数）の粗抽出処理で用いられるテンプレートが第（ｉ−１）のフレーム画像の粗抽出処理結果又は精密抽出処理結果に基づいて動的に変更される。これにより、動画像から対象領域を抽出する際、効率的に抽出精度の向上を実現する。

Description

本発明は、人体または動物の所定部位が撮影された動態画像において、対象領域を抽出する画像処理装置に関する。

医療現場では、Ｘ線等を用いて内臓や骨格等に含まれる患部を撮影することにより、各種検査や診断が行われている。そして、近年では、デジタル技術の適用により、Ｘ線等を用いて患部の動きを捉えた動態画像を比較的容易に取得することが可能となっている。

そこでは、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサを利用し、対象部位を含む被写体領域に対し動態画像を撮影できるため、従来のＸ線撮影による静止画撮影及び診断では実施できなかった対象部位などの動き解析による診断を実施することが可能になってきた。

動態画像を用いた医療診断において、対象部位の動き解析や診断を実施するためには、対象部位の領域を精度良く抽出することが望まれる。

ところで、静止画像において対象領域を抽出する手法としては、下記のような手法が挙げられる。例えば、特許文献１及び特許文献２が開示する技術では、２値化処理やラベリング処理のような手法が提案されている。

また、特許文献３が開示する放射線画像撮影装置では、入力画像をアフィン変換してモデル画像とテンプレートマッチを行い、テンプレートとの対応点をアフィン変換した画像にマークした後に、画像を逆アフィン変換することで、単純にテンプレートを使用した場合より安定して胸郭部の検出が可能となる。

さらに、特許文献４が開示する肺領域のための２次元の統計的形状モデルを自動構成するための方法では、撮影画像から肺領域の形状標本を抽出し、形状アライメントアルゴリズムを用いることによって、全ての形状標本を所定のテンプレート形状に可能な限り近づけて位置合わせし、位置合わせされた形状標本を用いて主成分分析によって肺領域の統計的モデル形状を生成する。

特開平０９−０３５０４３号公報 特開平１１−１５１２３２号公報 特開２００４−８１４２４号公報 特開２００４−１８８２０１号公報

しかしながら、動態画像に上記特許文献１−４の従来技術を適用し、対象領域（肺野領域）を抽出する場合においては、下記のような問題がある。すなわち、動態画像は低線量であるがためにノイズが多く画像が不鮮明画像であるため、上記特許文献１及び２の技術では、精度良く対象領域の抽出を行うことは困難である。

また、上記特許文献３及び４に開示されたテンプレートを用いた抽出方法においても、動態画像では対象部位の形状が時間方向にも変化することにより精度良く抽出することが困難である。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、動態画像から対象領域を抽出する際、効率的に抽出精度の向上を実現する画像処理技術を提供することを目的とする。

本発明の１側面による画像生成装置は、人体または動物の所定部位がＸ線撮影された動画像を取得する動画像取得部と、前記動画像に基づく時間的に連続した第１〜第ｎのフレーム画像（ｎは２以上の整数）を順次受け、テンプレートを用いて、前記所定部位を含む領域の粗抽出処理を行うことで、前記第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの粗抽出領域を順次決定する粗抽出決定部と、前記第１〜第ｎの粗抽出領域から前記所定部位の精密抽出処理を行うことで、前記第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの精密抽出領域を順次決定する精密抽出決定部と、を備え、第ｉのフレーム画像（２≦ｉ≦ｎの何れかの整数）の粗抽出処理で用いられるテンプレートが第（ｉ−１）のフレーム画像の粗抽出処理結果又は精密抽出処理結果に基づいて動的に変更される。

本発明の他の側面による画像生成装置は、人体または動物の所定部位がＸ線撮影された画像に対して、テンプレートマッチング処理を用いて当該所定部位を抽出する抽出処理機能を備え、前記テンプレートマッチング処理に用いるテンプレートは、各々が前記所定部位を決定可能な複数枚の部分テンプレートの組合せを含むことを特徴とする。

本発明によれば、動態画像から対象領域を抽出するに際して、効率的に抽出精度の向上を実現することができる。

図１は各実施形態に係る放射線動態画像撮影システムの全体構成を示すブロック図である。 図２は第１実施形態に係る画像処理装置３の機能構成を示すブロック図である。 図３は放射線動態画像撮影によって撮影した動態画像を例示する図である。 図４はフレーム画像Ｇ０の特徴を説明する図である。 図５は画像補正部１２０の処理内容を説明する図である。 図６は画像補正部１２０の処理内容を説明する図である。 図７は画像補正部１２０の処理内容を説明する図である。 図８は画像補正部１２０の処理内容を説明する図である。 図９は入力画像ＩＧ０と粗抽出画像ＩＧ１とを示す模式図である。 図１０は肺野の形状や大きさを考慮したテンプレートの一覧を示す模式図である。 図１１は横隔膜及び心臓の形状や大きさの個人差を例示する模式図である。 図１２は精密抽出処理が苦手とする領域を例示する模式図である。 図１３は横隔膜テンプレートを例示する模式図である。 図１４は横隔膜テンプレートを生成する模式図である。 図１５は左右の肺野における高さの違いを説明する模式図である。 図１６は左横隔膜及び右横隔膜テンプレートを生成する模式図である。 図１７は２段階テンプレートマッチングを説明する模式図である。 図１８は心臓テンプレートを生成する模式図である。 図１９は心臓テンプレートマッチングを説明する模式図である。 図２０は肺尖部テンプレートを生成する模式図である。 図２１は肺尖部テンプレートマッチングを説明する模式図である。 図２２は大動脈弓を抽出する目的を説明する模式図である。 図２３は大動脈弓の個人差を例示する模式図である。 図２４は大動脈弓テンプレートを生成する模式図である。 図２５は大動脈弓が不鮮明な場合を例示する模式図である。 図２６は大動脈弓テンプレートマッチングを説明する模式図である。 図２７は粗抽出処理における初期値設定を行うための前処理を説明する模式図である。 図２８はテンプレートマッチングによる粗抽出処理を説明する模式図である。 図２９は入力画像ＩＧ０と粗抽出画像ＩＧ１と精密抽出画像ＩＧ２とを示す模式図である。 図３０は後処理部１５０の処理結果を説明する図である。 図３１は第１実施形態において実現される画像処理装置３の基本動作を説明するフローチャートである。 図３２は第１実施形態に係る全体処理を説明する模式図である。 図３３は第２実施形態に係る画像処理装置３Ａの機能構成を示すブロック図である。 図３４は時間変化テンプレート群について説明する模式図である。 図３５は第２実施形態において実現される画像処理装置３Ａの基本動作を説明するフローチャートである。 図３６は第３実施形態に係る画像処理装置３Ｂの機能構成を示すブロック図である。 図３７はフレーム間時間変化情報に基づいて粗抽出領域の肺野未確定領域を可変に設定することを説明する模式図である。 図３８は第３実施形態において実現される画像処理装置３Ｂの基本動作を説明するフローチャートである。 図３９は第４実施形態に係る画像処理装置３Ｄの機能構成を示すブロック図である。 図４０は第４実施形態において実現される画像処理装置３Ｄの基本動作を説明するフローチャートである。

＜１．第１実施形態＞
本発明の第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムについて以下説明する。

＜１−１．放射線動態画像撮影システムの全体構成＞
第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムは、人体または動物の身体を被写体として、被写体の放射線画像の撮影を行い、撮影された放射線画像から対象部位（所定部位）の抽出を行う。以下の各実施形態では、対象部位を肺野領域として説明する。

図１は、第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、放射線動態画像撮影システム１００は、撮影装置１と、撮影制御装置２（撮影用コンソール）と、画像生成装置３（診断用コンソール）と、心電計４とを備える。撮影装置１及び心電計４と、撮影制御装置２とが通信ケーブル等により接続され、撮影制御装置２と、画像生成装置３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。放射線動態画像撮影システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ規格に則って行われる。

＜１−１−１．撮影装置１の構成＞
撮影装置１は、例えば、Ｘ線撮影装置等によって構成され、呼吸に伴う被写体Ｍの胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、被写体Ｍの胸部に対し、Ｘ線等の放射線を繰り返して照射しつつ、時間順次に複数の画像を取得することにより行う。この連続撮影により得られた一連の画像を動態画像（動画像）と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。

図１に示すように、撮影装置１は、照射部（放射線源）１１と、放射線照射制御装置１２と、撮像部（放射線検出部）１３と、読取制御装置１４と、サイクル検出センサ１５と、サイクル検出装置１６とを備えて構成されている。

照射部１１は、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。図示例は人体用のシステムであり、被写体Ｍは検査対象者に相当する。以下では被写体Ｍを「被検者」とも呼ぶ。

放射線照射制御装置１２は、撮影制御装置２に接続されており、撮影制御装置２から入力された放射線照射条件に基づいて照射部１１を制御して放射線撮影を行う。

撮像部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサにより構成され、照射部１１から照射されて被検者Ｍを透過した放射線を電気信号（画像情報）に変換する。

読取制御装置１４は、撮影制御装置２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影制御装置２から入力された画像読取条件に基づいて撮像部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、撮像部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。そして、読取制御装置１４は、取得した画像データ（フレーム画像）を撮影制御装置２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、連続撮影において、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルスレートと一致している。

ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４とは互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。

サイクル検出装置１６は、被写体Ｍの呼吸サイクルを検出してサイクル情報を撮影制御装置２の制御部２１に出力する。また、サイクル検出装置１６は、例えばレーザー照射によって被写体Ｍの胸部の動き（被写体Ｍの呼吸サイクル）を検出するサイクル検出センサ１５と、サイクル検出センサ１５により検出された呼吸サイクルの時間を測定し制御部２１に出力する計時部（不図示）とを備える。

＜１−１−２．撮影制御装置２の構成＞
撮影制御装置２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。

図１に示すように、撮影制御装置２は、制御部２１と、記憶部２２と、操作部２３と、表示部２４と、通信部２５とを備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影制御装置２各部の動作や、撮影装置１の動作を集中制御する。

記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムによる処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。

操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスとを備えて構成され、キーボードに対するキー操作、マウス操作、あるいは、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。

表示部２４は、カラーＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。

通信部２５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。

＜１−１−３．画像処理装置３の構成＞
画像処理装置３は、撮像装置１から送信された動態画像を、撮影制御装置２を介して取得し、医師等が読影診断するための画像を表示する。

図１に示すように、画像処理装置３は、制御部３１と、記憶部３２と、操作部３３と、表示部３４と、通信部３５とを備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、画像処理装置３各部の動作を集中制御する（詳細は後述する）。

記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で実行される各種プログラムやプログラムによる処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部３２は、後述する画像生成処理を実行するための画像生成処理プログラムを記憶している。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。

操作部３３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作、あるいは、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。

表示部３４は、カラーＬＣＤ等のモニタにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、操作部３３からの入力指示、データ、及び、後述する表示用画像を表示する。

通信部３５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。

＜１−１−４．心電計４の構成＞
図１では心電計４は被検者Ｍとは離れて示されているが、実際には心電計４の各電極端子は被検者Ｍに装着されており、被検者Ｍの心電波形をデジタル信号として出力する。

図１に示すように、心電計４は、位相検出部４１を備えて構成され、位相検出部４１は、制御部２１のＣＰＵからの制御信号に応答して、撮影装置１による撮影動作を同期させるための基礎情報として、被写体Ｍの心拍の位相を検出する。

＜１−２．第１実施形態＞
本発明の第１実施形態における放射線動態画像撮影システム１００の画像処理装置３は、被検者Ｍの肺野領域の少なくとも一部の動き量を考慮して、肺野領域の抽出処理を行う。

以下では、画像処理装置３で実現される機能的な構成について説明する。

＜１−２−１．画像処理装置３の機能構成＞
図２は、放射線動態画像撮影システム１００における画像処理装置３において、ＣＰＵ等が各種プログラムに従って動作することにより制御部３１で実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。この実施形態の画像処理装置３は、主として心臓および両肺を含む胸部が撮影された動態画像を使用する。

制御部３１は、主に、動画像取得部１１０と、画像補正部１２０と、粗抽出決定部１３０と、精密抽出決定部１４０と、後処理部１５０と、粗抽出処理内容制御部１６０と、対象部位抽出部１７０と、から構成される。

以下では、図２で示されたような制御部３１の機能的な構成が、あらかじめインストールされたプログラムの実行によって実現されるものとして説明するが、専用のハードウエア構成で実現されても良い。

以降、動画像取得部１１０、画像補正部１２０、粗抽出決定部１３０、精密抽出決定部１４０、後処理部１５０、粗抽出処理内容制御部１６０、対象部位抽出部１７０が行う各処理についての具体的内容を、図２を参照しながら順次説明する。

＜１−２−１−１．動画像取得部１１０＞
動画像取得部１１０では、撮像装置１の読取制御装置１４によって撮影された人体または動物の肺野領域（所定部位）が撮影された動画像を取得する。すなわち、動画像は、肺野領域の物理的状態が時間変化する状態を捉えている。ここでいう「物理的状態」という用語は、肺野領域の幾何学的形状を指すほか、血流の濃度（血流の有無）などをも包含した意味で用いている。

なお、図２は、撮像装置１と画像処理装置３との間に、撮影制御装置２が介在し、撮影制御装置２の記憶部２２に記憶された検出データが通信部２５を介して、画像処理装置３，３’，３”の通信部３５に出力される。

図３は、呼吸に伴う被検者Ｍの胸部の動態に対し、放射線動態画像撮影によって撮影した動画像を例示する図である。図３で示されるように、動画像取得部１１０により取得されたフレーム画像Ｇ０（１）〜Ｇ０（１０）は、呼吸サイクルの１周期を一定の撮影タイミングで連続撮影されたものである。具体的には、時刻 ｔ＝ｔ1, ｔ2, ｔ3, …, ｔ10 の撮影タイミングにおいて撮影された画像が、フレーム画像Ｇ０（１），Ｇ０（２），Ｇ０（３），…，Ｇ０（１０）にそれぞれ対応している。

本実施形態の放射線動態画像撮影システム１００では、肺野内の換気状態や血流状態を診断する目的で肺野内の動態機能データを定量的に解析するために、造影剤無しで放射線動画像（図３参照）の取得が可能である。

この放射線動画像に含まれるフレーム画像Ｇ０の精細な解析を行うためには、まず、肺野の領域を正確に抽出し、肺野内を詳細に解析することが望まれる。取得したフレーム画像Ｇ０の特徴としては、以下の問題がある。まず、（i）胸部の静止画撮影と比較して数枚分の被曝量であるというように低線量であるため、ノイズが多く不鮮明である。また、（ii）被写体は非健常者が中心であるため、異状が多く局所的な形状が様々である。さらに、（iii）動画が対象であるため、時間方向のバラつきが発生する。

そこで、本実施形態の以下の工程では、動画像から肺野領域（対象部位）を抽出する際、強調処理による画像補正を行った後、テンプレートマッチングで大まかに抽出（粗抽出）する処理を実施し、抽出された候補領域に対し、詳細に解析（精密抽出）することで、効率的に抽出精度の向上を実現するようにする。

＜１−２−１−２．画像補正部１２０＞
画像補正部１２０では、動画像取得部１１０において取得される動画像におけるフレーム画像Ｇ０に対して補正処理を実施することで、補正後のフレーム画像ＩＧ０を粗抽出決定部１３０に出力する（図２参照）。

図４は、フレーム画像Ｇ０の特徴を説明する図である。図４（ａ）はフレーム画像Ｇ０の一例を示す。図４（ｂ）はフレーム画像Ｇ０の背景領域Ｒ１（図４（ａ）参照）における濃淡値（横軸）に対して、その頻度（％）（縦軸）を示すヒストグラムである。図４（ｃ）はフレーム画像Ｇ０のプロファイル領域Ｒ２（図４（ａ）参照）の縦方向の座標（横軸）に対して、濃淡値（縦軸）を示すグラフである。

フレーム画像Ｇ０には、以下のような特徴がある。すなわち、(１) 図４（ｂ）で示されるように、対象物が何も存在しない背景領域Ｒ１においても、ノイズが多く存在しており、一般的な静止画像に比べ画像全体でノイズが多い。このため、画像全体（肺野内全体）においてＳ／Ｎ比が悪くなる傾向にある。(２) 図４（ｃ）で示されるように、肺野内には、余分な情報（肋骨・血管といった構造物）が存在し、その肺野内の構造物にバラツキがある。このような構造物のため、エッジが不鮮明となると、肺野領域の抽出処理に影響を与える。(３) 肋横角領域（横隔膜の両端の領域）においては、肋横角付近の濃淡値が、肺野内よりも肺野外の周辺部の濃淡値に近く、また、心臓領域においては、心臓領域と肺野の境界が不鮮明であり、胸郭領域においては、胸郭付近の肺野内外の濃淡値の差が小さくなる。

そこで、これらの問題点を軽減する為に、上記ノイズを削減し、且つ、肺野内の構造物の影響を軽減するような処理として、肺野領域を明瞭にするいわゆる「強調処理」を実施する。

図５は、画像補正部１２０において実施する強調処理方法を説明する図である。図５（ａ）はフレーム画像Ｇ０を示し、図５（ｂ）はこのフレーム画像Ｇ０に対してノイズ削減処理を施した後のフレーム画像Ｇ１を示す。そして、図５（ｃ）はフレーム画像Ｇ１の所定の領域に対してエリア内強調処理を施した後のフレーム画像Ｇ２を示す。図５（ｄ）はフレーム画像Ｇ２の全体領域に対して全体強調処理を施した後のフレーム画像ＩＧ０を示す。また、図５（ｂ）〜図５（ｄ）の下段にはそれぞれ、横軸を肺野領域における濃淡値とし、縦軸をその頻度（％）とするヒストグラムを示している。

以下では、画像補正部１２０が行う工程について順次説明する。

＜１−２−１−２−１．ノイズ削減処理＞
画像補正部１２０が最初に行う工程は、画像全体に存在するノイズを削減する目的としてノイズ削減処理を実施する。ノイズ削減処理として、例えば、フレーム画像Ｇ０からフレーム画像Ｇ１に縮小する縮小処理（図５（ａ）から図５（ｂ）の処理）や平均値フィルタをかける処理等が挙げられる。例えば、縮小処理を実施する場合、その縮小方法は、選択エリア内の平均の画素値（濃淡値）を用いて縮小してもよく、または、選択エリア内の最大の画素値を選択して縮小するようにしても良い。この縮小処理においては、典型的には、複数画素を含む選択エリアを単一の画素値で表現することで画像の縮小を行う。

図６は、選択エリア内の最大の画素値を選択して縮小する処理内容を説明する図である。図６（ａ）はフレーム画像Ｇ０及び選択エリアＲ３を示す図であり、図６（ｂ）はフレーム画像Ｇ０の選択エリアＲ３の拡大図であり、選択エリアＲ３内の最大の画素値Ｐｍを示す図である。なお、選択エリアＲ３は、わかりやすさのために実際よりも大きく図示している。図６（ｃ）はフレーム画像Ｇ０及びエリアＲ４を示す図であり、図６（ｄ）はフレーム画像Ｇ０のエリアＲ４の拡大図であり、図６（ｅ）は縮小処理後のフレーム画像Ｇ１のエリアＲ４を示す拡大図である。

図６で示されるように、最大の画素値Ｐｍを選択エリアＲ３の代表値として選択して縮小処理を行うことにより、肺野内の最小値側の画素値（すなわち、ノイズ）を削減することができる。このため、肺野内の濃度を強調可能にし、肺野内のノイズの影響を低減できる効果を奏する（図６（ｄ）及び図６（ｅ）参照）。なお、最大の画素値Ｐｍ側のノイズが拡大される場合は、スムージングを実施するようにしても良い。

＜１−２−１−２−２．エリア内強調処理＞
続いて、画像補正部１２０は、肺野内の構造物の影響を低減するために、エリア内強調処理（図５（ｂ）から図５（ｃ）の処理）を実施する。具体的に、エリア内強調処理の方法としては、予め定められた固定の範囲に対してヒストグラムの強調処理を実施しても良いが、よりロバスト性を求めるためには、入力画像（フレーム画像Ｇ１）のプロファイルの特性に応じて強調処理を行うべき矩形範囲を変更しても良い。

図７は、エリア内強調処理における矩形範囲の選択方法の一例を説明する図である。図７で示されるように、縦方向のプロファイルは、フレーム画像Ｇ１のＹ座標に対する累積濃淡値を示し、横方向のプロファイルは、フレーム画像Ｇ１のＸ座標に対する累積濃淡値を示す。それぞれのプロファイルにおける変化点Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｙ１，Ｐｙ２を抽出し、これらの変化点Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｙ１，ｐｙ２により矩形範囲Ｒ５を決定することができる。

このエリア内強調処理においては、矩形範囲Ｒ５に関して、画素値（濃淡値）の大きい側（白い側）を持ち上げるような強調処理を実施する。

＜１−２−１−２−３．全体強調処理＞
画像補正部１２０の最後の工程として、肺野内の構造物の影響を低減するために、画像全体の強調処理（図５（ｃ）から図５（ｄ）の処理）を実施する。

例えば、固定の閾値を設け、その閾値により強調処理を実施する。図８は、全体強調処理の一例を説明する図であり、図８（ａ）はフレーム画像Ｇ２とヒストグラム（図５（ｃ）と同様）を示し、図８（ｂ）は補正後のフレーム画像ＩＧ０とヒストグラム（図５（ｄ）と同様）を示す。図８では、白の画素値を固定の閾値として強調処理を実施した場合の結果であり、図８（ａ）のフレーム画像Ｇ２では、肺野領域を含め全体的に黒の領域が多かったのに対し、全体強調処理を施した図８（ｂ）の補正後のフレーム画像ＩＧ０では、肺野領域を含め全体的に白の領域が強調されていることがわかる。また、図８（ｂ）のヒストグラムにおいても、横軸の濃淡値が小さい黒側の頻度が図８（ａ）のヒストグラムに比べて減少している様子が見て取れる。

このような固定の閾値により全体強調処理を実施する方法だけでなく、別の方法により閾値を設定しても良い。例えば、フレーム画像Ｇ２全体の累積ヒストグラムを算出し、その累積率から閾値を決定してもよいし、また、算出した累積ヒストグラムに加え、上記で設定したエリアＲ５（図７参照）の面積に基づいて累積率の閾値を変動させる方法により実施してもよい。

＜１−２−１−３．粗抽出決定部１３０＞
粗抽出決定部１３０では、動画像に基づく時間的に連続した第１〜第ｎのフレーム画像（ｎは２以上の整数）を順次受け、テンプレートを用いて、肺野領域の粗抽出処理を行うことで、第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの粗抽出領域を順次決定する。また、粗抽出決定部１３０は、第ｉのフレーム画像の粗抽出処理で用いられるテンプレートを第（ｉ−１）の精密抽出領域（詳細は後述）の少なくとも一部を用いて設定する。

本実施形態では、第１〜第ｎのフレーム画像として、画像補正部１２０において補正されたフレーム画像ＩＧ０を用いる。粗抽出決定部１３０における粗抽出処理は、先見的知識を用いて巨視的に捉えることで、大外れをなくす処理であり、部位候補位置をモデルベースの手法の１つであるテンプレートマッチングにより実施する。

図９は、粗抽出決定部１３０における粗抽出処理について説明する図であり、図９（ａ）は入力画像であるフレーム画像ＩＧ０を示し、図９（ｂ）は出力画像である粗抽出画像ＩＧ１を示す。すなわち、粗抽出決定部１３０は、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）〜第ｎのフレーム画像ＩＧ０（ｎ）に対して、第１の粗抽出画像ＩＧ１（１）〜第ｎの粗抽出画像ＩＧ１（ｎ）の出力画像を順次出力する。ここで、第１〜第ｎの粗抽出画像ＩＧ１（１）〜ＩＧ１（ｎ）においては、第１〜第ｎの粗抽出領域は、それぞれ、図９（ｂ）で示されるように、肺野領域の内部であることが確定された領域の情報を含む肺野内確定領域（所定部位内確定領域）ＲＩと、肺野領域の外部であることが確定された領域の情報を含む肺野外確定領域（所定部位外確定領域）ＲＯと、肺野領域の内部または外部であることが未確定である領域の情報を含む肺野未確定領域（所定部位未確定領域）ＲＵとが決定される。

このように、粗抽出処理は、次工程の精密抽出決定部１４０にて実施する精密抽出処理を行うにあたり、肺野内確定領域ＲＩと肺野外確定領域ＲＯとを事前に決定することで、精密抽出処理を行うべき領域を肺野未確定領域ＲＵに限定することを目的として実施する。

粗抽出処理によって適切に肺野未確定領域ＲＵを設定することにより、次工程の精密抽出処理を比較的短時間で行い、かつ、より正確な精密抽出領域を決定することを可能にする。

図１０は、粗抽出処理で用いられる肺野の形状や大きさを考慮したテンプレートの一覧を示す模式図である。また、図１１は、横隔膜及び心臓の形状や大きさの個人差を例示する模式図であり、図１２は、精密抽出処理が苦手とする領域を例示する模式図である。本実施形態で抽出する肺野領域は、入力画像ＩＧ０において、次のような特徴を有する。

すなわち、(I)肺野全体としては、肺野の縦サイズが人によって大きく異なり（図１１（ａ）〜図１１（ｃ）参照）、肺野内部に境界候補が多く存在する。(II)横隔膜としては、左右位置のバリエーションが多く、心臓幅によって、横隔膜の見え幅が異なる（図１１（ｄ）〜図１１（ｆ）参照）。(III)心臓の領域（図１２（ｂ）の領域Ｒ７）においては、境界が不鮮明であり、鎖骨や肋骨等の領域（図１２（ａ）の領域Ｒ６）においては、エッジの強い部分を肺野境界(肺尖部)と誤認する恐れがある。(IV)肋横角においては、境界が不鮮明で体表との距離が近く、(V)大動脈においては、人それぞれによる形状が異なる。

このような特徴があることから、本実施形態では、単純に肺野全体のテンプレート処理により抽出するのではなく、図１０で示されるように、各主要な部分毎にテンプレートマッチング処理を実施し、テンプレートと対象部位との形状違いや上述の肺野領域の特徴（図１１及び図１２参照）を考慮して、複数のテンプレートで巨視的な形状を捉える。このため、本実施形態におけるテンプレートは、肺野領域の複数の位置に対応して分割された複数のテンプレートからなる。

本実施形態における第１〜第ｎのフレーム画像ＩＧ０で用いる第１〜第ｎのテンプレートは、それぞれ、領域Ｓ１，Ｓ２Ｒ，Ｓ２Ｌにおける横隔膜の形状を各々表現した横隔膜テンプレートＴ１，Ｔ２Ｒ，Ｔ２Ｌ（図１０（ａ）及び図１０（ｂ）参照）と、領域Ｓ３における心臓の形状を表現した心臓テンプレートＴ３（図１０（ｃ）参照）と、領域Ｓ４Ｒ，Ｓ４Ｌにおける肺尖部の形状を各々表現した肺尖部テンプレートＴ４Ｒ，Ｔ４Ｌ（図１０（ｄ）参照）と、領域Ｓ５における大動脈弓の形状を表現した大動脈弓テンプレートＴ５（図１０（ｅ）参照）と、の組合せで肺野領域の巨視的な形状を捉える。なお、これらのテンプレートは、記憶部３２に格納されている。

なお、テンプレートマッチング処理を行う順番は、横隔膜テンプレートＴ１、横隔膜テンプレートＴ２Ｒ，Ｔ２Ｌまたは肺尖部テンプレート４Ｒ，Ｔ４Ｌ、心臓テンプレートＴ３または大動脈弓テンプレートＴ５の順番にてマッチングさせることが好ましい。これより、肺野領域の抽出をより正確に行うことが可能となる。

具体的な各部位のテンプレート及び粗抽出処理を部位毎に、以下説明する。

＜１−２−１−３−１．横隔膜における粗抽出処理＞
横隔膜の位置及び形状の特徴としては、肺野や心臓の大きさが人によって異なるため、横隔膜の形状が異なるとともに、横隔膜の位置が左右で異なるという課題がある。そこで、本実施形態では、横隔膜の形状の差異に対して、縦横変倍の複数のテンプレートを用いることで対応する。この縦横変倍の複数のテンプレートとは、複数のテンプレートのそれぞれを用いてテンプレートマッチングを行う際に、各テンプレートの縦方向と横方向との倍率をそれぞれ独立に変化させて使用できるテンプレートを意味する。横隔膜の左右の位置関係については、左右独立のテンプレートを用いることで対応を行う。そして、横隔膜のテンプレートマッチングにおいて、粗抽出決定部１３０が、縦横変倍の複数のテンプレート及び左右独立のテンプレートを用いて、順次にそれぞれマッチングさせることで、テンプレートマッチング処理を行う（以下「２段階テンプレートマッチング」と称する）。

＜１−２−１−３−１−１．縦横変倍の複数テンプレートの生成方法＞
図１３は、本実施形態で予め準備する縦横変倍の複数のテンプレートを例示する図である。図１３（ａ）〜図１３（ｄ）はサンプル画像ＳＧであり、図１３（ｅ）〜図１３（ｈ）は図１３（ａ）〜図１３（ｄ）のサンプル画像ＳＧの横隔膜の形状を各々表現した横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４を模式的に示す図である。

図１３で示されるように、横隔膜の形状にはかなりの個人差があり、とりわけ心臓の大きさにより横隔膜の形状が異なる。したがって、多数のサンプル画像ＳＧの分類を行うことにより複数のテンプレートを作成する。作成ポイントとしては、心臓の大きさによりサンプル画像ＳＧを分類し、複数のテンプレートを作成する。

図１４は、４種類の縦横変倍のテンプレートを生成する方法の一例を説明する概念図である。図１４で示されるように、まず、サンプル画像ＳＧの横隔膜を含む領域Ｓ１を指定し（図１４（ａ）参照）、指定した領域Ｓ１を手動で切り出す（図１４（ｂ）参照）。同様に、多数（例えば１００枚）のサンプル画像ＳＧ（図１４（ｃ）参照）に関しても、指定した領域Ｓ１を手動で各々切り出す（図１４（ｄ）参照）。このようにして切り出された領域Ｓ１を４種類にグループ分けし、種類毎の平均画像（切り出し画像の平均により得られる画像）により４種類の横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４を生成する（図１４（ｅ）参照）。これら４種類の横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４のそれぞれは、テンプレートマッチングの際には、その縦方向と横方向の倍率を変化させつつ使用される。例えば、縦方向及び横方向のそれぞれについて４段階に倍率を変化させれば、４種類×縦方向倍率４段階×横方向倍率４段階の６４種類のテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行うことになる。

＜１−２−１−３−１−２．左右独立のテンプレートの生成方法＞
図１５は左右の肺野における高さの違いを説明する模式図である。図１５で示されるように、左右肺の高さに違いがある場合もあることから、上記の横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４だけでは、正確に横隔膜の位置を特定することが困難な場合がある。

そこで、本実施形態では、左右別々の横隔膜テンプレートを作成する。この時の作成ポイントとしては、肺野の大きさが異なることを考慮し、切り出した横隔膜に対し、正規化処理により大きさを統一したものを作成する。

図１６は左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートを生成する方法の一例を説明する概念図である。図１６で示されるように、まず、サンプル画像ＳＧの横隔膜を含む左側領域Ｓ２Ｌ及び右側領域Ｓ２Ｒを指定し（図１６（ａ）参照）、指定した左側領域Ｓ２Ｌ及び右側領域Ｓ２Ｒを手動で切り出す（図１６（ｂ）参照）。同様に、図１６（ｃ）で示される多数（例えば１００枚）のサンプル画像ＳＧに関して、指定した左側領域Ｓ２Ｌ及び右側領域Ｓ２Ｒを手動で各々切り出す（図１６（ｄ）参照）。このようにして切り出された左側領域Ｓ２Ｌを４種類にグループ分けし、種類毎の平均画像により横隔膜テンプレートＴ２Ｌ１〜Ｔ２Ｌ４を生成する（図１６（ｅ）参照）。同様に、切り出された右側領域Ｓ２Ｒを４種類にグループ分けし、種類毎の平均画像により横隔膜テンプレートＴ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４を生成する。

＜１−２−１−３−１−３．２段階テンプレートマッチング＞
粗抽出決定部１３０では、横隔膜のテンプレートマッチングにおいて、横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４及び横隔膜テンプレートＴ２Ｌ１〜Ｔ２Ｌ４，Ｔ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４を用いて、フレーム画像ＩＧ０の横隔膜領域に対して２段階のテンプレートマッチングを行う。

図１７は、２段階テンプレートマッチングを説明する模式図である。この２段階テンプレートマッチングでは、上述したように、図１７（ａ）の４つの横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４と、図１７（ｂ）の左右独立の横隔膜テンプレートＴ２Ｌ１〜Ｔ２Ｌ４及びＴ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４とが用いられる。まず、フレーム画像ＩＧ０に対して横隔膜テンプレートＴ１（Ｔ１１〜Ｔ１４）を用いて第１のテンプレートマッチングを行う。この第１のテンプレートマッチングでは、４種類の横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４のそれぞれを用いて、その縦方向と横方向の倍率を変化させつつマッチング処理を行い、フレーム画像ＩＧ０の横隔膜領域と最も一致度が高い横隔膜テンプレートＴ１（Ｔ１１〜Ｔ１４のいずれか）と縦横倍率とが特定される。この最も一致度が高い状態（テンプレート一致結果）において、横隔膜テンプレートＴ１によって中心ラインＣＬが特定され（テンプレートＴ１の中心線となる）、当該中心ラインＣＬで左右の肺野の切り分けを行う（図１７（ｃ）参照）。そして、切り分けられた左右の探索領域をベースにして、横隔膜テンプレートＴ２Ｌ（Ｔ２Ｌ１〜Ｔ２Ｌ４）及びＴ２Ｒ（Ｔ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４）を用いて、第２のテンプレートマッチングを行う（図１７（ｄ）参照）。図１５で示されるような左右の肺野の高さが異なる場合は、第１のテンプレートマッチングだけでは精度が低いが、このような第２のテンプレートマッチングを活用することで一致度が高くなる。

このように実施した２段階のテンプレートマッチングの結果に基づいて、横隔膜領域に対して、肺野内確定領域ＲＩと肺野外確定領域ＲＯと肺野未確定領域ＲＵとの切り分けを行う。

＜１−２−１−３−２．心臓における粗抽出処理＞
心臓の位置及び形状の特徴としては、心拍が呼吸とは異なる時間的変化となるため、上述の横隔膜テンプレートだけでは十分な一致度が得られるとは限らない。したがって、本実施形態では、横隔膜テンプレートとは別に心臓テンプレートを予め準備する。

＜１−２−１−３−２−１．心臓テンプレートの生成方法＞
本実施形態の粗抽出処理で予め準備する心臓テンプレートは、横隔膜の場合と同様に、多数のサンプル画像ＳＧをパターンによって分類分けすることにより生成する。スケールは、変倍にしても良いが、上記横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４によるテンプレートマッチングで算出された倍率サイズを活用しても良い。

図１８は、心臓テンプレートを生成する方法の一例を説明する概念図である。図１８で示されるように、まず、サンプル画像ＳＧの心臓を含む領域Ｓ３を指定し（図１８（ａ）参照）、指定した領域Ｓ３を手動で切り出す（図１８（ｂ）参照）。同様に、図１８（ｃ）で示される多数（例えば１００枚）のサンプル画像ＳＧに関しても、指定した領域Ｓ３を手動で各々切り出す（図１８（ｄ）参照）。このようにして切り出された領域Ｓ３を４種類にグループ分けし、種類毎の平均画像により、４つの心臓テンプレートＴ３１〜Ｔ３４を生成する（図１８（ｅ）参照）。

＜１−２−１−３−２−２．心臓テンプレートマッチング＞
図１９は、心臓テンプレートＴ３（Ｔ３１〜Ｔ３４）によるテンプレートマッチング方法を説明する模式図である。図１９で示されるように、心臓テンプレートマッチングの方法は、まず、上記の横隔膜テンプレートＴ１，Ｔ２Ｌ，Ｔ２Ｒを用いてマッチングを行った後（図１７（ｃ）及び図１７（ｄ）参照）、横隔膜テンプレートＴ２Ｌによって抽出された左肺の横隔膜位置の情報をベースに、心臓テンプレートＴ３（Ｔ３１〜Ｔ３４）（図１８（ｅ）参照）を用いて心臓の位置及び形状を探索する。具体的には、横隔膜テンプレートＴ２Ｌによって特定された横隔膜の位置に対し、オフセットを加えた範囲ＳＲに対して心臓テンプレートＴ３によるテンプレートマッチングを行う。つまり、横隔膜の探索結果とリンクした形で行うことで、より位置関係を精度よく抽出することができる。

＜１−２−１−３−３．肺尖部における粗抽出処理＞
肺尖部の位置及び形状の特徴としては、鎖骨や肋骨等のエッジの強い部分の影響を受けやすい傾向があるため、本実施形態では、鎖骨を含むように、肺尖部のテンプレートを予め準備する。

＜１−２−１−３−３−１．肺尖部テンプレートの生成方法＞
本実施形態の粗抽出処理で予め準備する肺尖部テンプレートは、左側領域と右側領域の２つのテンプレートを含む。なお、大きさの違いに関しては、テンプレートの縦横変倍で対応することができる。また、この領域で最も個人差のある鎖骨の傾きを考慮して複数のパターンのテンプレートを生成するようにしてもよい。

図２０は、肺尖部テンプレートを生成する方法の一例を説明する概念図である。図２０で示されるように、まず、サンプル画像ＳＧの肺尖部を含む左側領域Ｓ４Ｌ及び右側領域Ｓ４Ｒを指定し（図２０（ａ）参照）、指定した左側領域Ｓ４Ｌ及び右側領域Ｓ４Ｒを手動で切り出す（図２０（ｂ）参照）。同様に、図２０（ｃ）で示される多数のサンプル画像ＳＧに対しても同様に、指定した左側領域Ｓ４Ｌ及び右側領域Ｓ４Ｒを手動で各々切り出す（図２０（ｄ）参照）。このようにして切り出された左側領域Ｓ４Ｌの所定枚数（例えば５０枚）の平均画像により肺尖部テンプレートＴ４Ｌを生成し、右側領域Ｓ４Ｒの所定枚数（例えば５０枚）の平均画像により肺尖部テンプレートＴ４Ｒを生成する（図２０（ｅ）参照）。

＜１−２−１−３−３−２．肺尖部テンプレートマッチング＞
図２１は、肺尖部テンプレートＴ４Ｌ及びＴ４Ｒによるテンプレートマッチング方法を説明する模式図である。図２１で示されるように、肺尖部テンプレートマッチング方法は、まず、上記の横隔膜テンプレートＴ１，Ｔ２Ｌ，Ｔ２Ｒを用いてマッチングを行った後（図１７（ｃ）及び図１７（ｄ）参照）、横隔膜テンプレートＴ２Ｌ，Ｔ２Ｒで抽出された左右横隔膜位置情報をベースに、肺尖部テンプレートＴ４Ｌ及びＴ４Ｒを用いて肺尖部の位置及び形状を探索する。具体的には、横隔膜テンプレートＴ２Ｌ，Ｔ２Ｒによって特定された左右横隔膜位置より上部に、肺尖部テンプレートＴ４Ｌによる探索領域ＳＲＬ及び肺尖部テンプレートＴ４Ｒによる探索領域ＳＲＲを設け、肺尖部テンプレートＴ４Ｌ及びＴ４Ｒを用いてテンプレートマッチングを行う。また左右の位置関係も横隔膜の位置関係により限定することで、より効率的に精度の高いマッチングを行うことができる。

＜１−２−１−３−４．大動脈弓における粗抽出処理＞
肺野領域の抽出時に、大動脈弓が肺野内に含まれると、血流が多く流れていることから肺野内の血流の信号値に影響を与えるため、血流解析に悪影響を与える可能性が高い。

図２２は大動脈弓を抽出する目的を説明する模式図であり、フレーム画像ＩＧ０と大動脈弓が含まれる領域Ｓ５を示す。図２２で示されるように、大動脈弓の上部Ｐ５にエッジが立っていることが多くあり、肺野抽出の精度に大きく影響を与える可能性がある。そこで、本実施形態では、大動脈弓が肺野内に含まれないようにするため、大動脈弓テンプレートを用いてテンプレートマッチングにより肺野外の領域として設定する。

＜１−２−１−３−４−１．大動脈弓テンプレートの生成方法＞
図２３は大動脈弓の個人差を例示する模式図である。図２３で示されるように、大動脈弓の位置及び形状は、人それぞれにより異なる傾向がある。そこで、本実施形態の粗抽出処理で予め準備する大動脈弓テンプレートを用いて大動脈弓の抽出を行う。この大動脈弓テンプレートにおいても、スケールを変えたり、複数パターンを用意してもよい。

図２４は、大動脈弓テンプレートを生成する方法の一例を説明する概念図である。図２４で示されるように、まず、サンプル画像ＳＧの大動脈弓を含む領域Ｓ５を指定し（図２４（ａ）参照）、指定した領域Ｓ５を手動で切り出す（図２４（ｂ）参照）。同様に、図２４（ｃ）で示される多数（例えば１００枚）のサンプル画像ＳＧに対しても同様に、指定した領域Ｓ５を手動で各々切り出す（図２４（ｄ）参照）。このようにして切り出された領域Ｓ５の平均画像により大動脈弓テンプレートＴ５を生成する（図２４（ｅ）参照）。

＜１−２−１−３−４−２．大動脈弓テンプレートマッチング＞
図２５は、大動脈弓テンプレートＴ５によるテンプレートマッチング方法を説明する模式図である。図２５で示されるように、大動脈弓テンプレートマッチング方法は、まず、上記の横隔膜テンプレートＴ１，Ｔ２Ｌ，Ｔ２Ｒ及び肺尖部テンプレートＴ４Ｌ，Ｔ４Ｒを用いてマッチングを行った後（図１７および図２１参照）、肺尖部テンプレートＴ４Ｌで抽出された左肺尖部位置情報をベースに、大動脈弓テンプレートＴ５を用いて大動脈弓の位置及び形状を探索する。具体的には、肺尖部テンプレートＴ４Ｌによって特定された左肺尖部の位置に対し、オフセットを加えた範囲ＳＲＬ２に対して大動脈弓テンプレートＴ５を用いてテンプレートマッチングを行う。

一方、大動脈弓を抽出しない場合もあり得る。図２６は大動脈弓が不鮮明な場合を例示する模式図であり、領域Ｓ５ａは大動脈弓が含まれると予想される領域を示している。図２６で示されるように、人により大動脈弓が不鮮明な場合や、または背骨付近に隠れてしまい存在が見られない場合がある。このような大動脈弓が見当たらない場合があるため、大動脈弓テンプレートマッチングは必ずしも実施しなくともよい。なお、大動脈弓の抽出可否の判定は、相関値などの結果により判定を行うことができる。

＜１−２−１−３−５．粗抽出処理の全体の流れ＞
図９で示したように、粗抽出決定部１３０による粗抽出処理は、精密抽出決定部１４０にて実施する精密抽出処理を行うために必要な情報である、肺野内確定領域ＲＩ、肺野外確定領域ＲＯ、及び、肺野未確定領域ＲＵ（以下、これらの情報の総称を「（精密抽出処理の）初期値」と呼ぶ。）を与えるために実施している処理である。したがって、粗抽出決定部１３０における最終のアウトプットは、精密抽出処理に初期値を与えることになる。

図２７は、粗抽出処理を行うために事前に行われている前処理を説明する模式図であり、図２８は、粗抽出処理の全体の流れを説明する模式図である。

図２７で示されるように、まず、各テンプレートにおいて予め正解データＡＳが生成されている（図２７（ａ）参照）。この正解データＡＳは、肺野内であるか肺野外であるかを示すデータであり、図２７（ａ）ではそれぞれ白と黒で示されている。各部位のテンプレート（例えば、テンプレートＴ４Ｒ，Ｔ４Ｌ，Ｔ２Ｒ，Ｔ２Ｌ）ごとにそれぞれ正解データＡＳ−１，ＡＳ−２，ＡＳ−３，ＡＳ−４が存在する（図２７（ｂ）及び図２７（ｃ）参照）。例えば、テンプレートＴ２Ｒの場合は、図１６で示されるように４種類のテンプレートＴ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４に対して正解データが４種類それぞれ存在するため、これらの４種類の正解データの間の相関を計算する。このようにして、テンプレート毎の相関値を積算して平均した累積率画像ＡＳ’が生成される（図２７（ｄ）参照）。例えば、テンプレートＴ２Ｒに対応した累積率画像ＡＳ’−４は、４種類の正解データが反映されたものとなっており、白で示される領域はいずれの正解データにおいても肺野内であり（確率としては１００％）、黒で示される領域はいずれの正解データにおいても肺野外であり（確率としては０％）、グレーで示された領域は肺野内であるか肺野外であるかの確率が０％と１００％の間にあることになる。そこで、図２７（ｅ）では、テンプレートＴ４Ｒを用いたテンプレートマッチングにより粗抽出処理を行った場合の結果としての相関分布画像ＣＲを示す。具体的には、図２７（ｅ）の左の相関分布画像ＣＲ１は、正解データとの相関が最も低い場合、すなわちテンプレートマッチングの一致度が最も低い場合に採用され、累積率画像ＡＳ’−１におけるグレーの領域の全部を肺野未確定領域ＲＵとしている。図２７（ｅ）の右の相関分布画像ＣＲ３は、正解データとの相関が最も高い場合、すなわちテンプレートマッチングの一致度が最も高い場合に採用され、累積率画像ＡＳ’−１におけるグレーの領域の大部分を肺野内確定領域ＲＩとし、肺野未確定領域ＲＵを狭くしている。図２７（ｅ）の中央の相関分布画像ＣＲ２は、両者の中間の相関の場合、すなわちテンプレートマッチングの一致度が中間値である場合に採用され、肺野未確定領域ＲＵの大きさも中間の値となる。

以上の図２７で得られた前処理の結果は、図２８の粗抽出処理において、粗抽出決定部１３０で出力される肺野内確定領域ＲＩ、肺野外確定領域ＲＯ、及び、肺野未確定領域ＲＵの設定に用いられる。

図２８で示されるように、フレーム画像ＩＧ０（図２８（ａ）参照）に対して、例えば、横隔膜の粗抽出処理を行う際、横隔膜テンプレートＴ１１〜Ｔ１４，Ｔ２Ｒ１〜Ｔ２Ｒ４，Ｔ２Ｌ１〜Ｔ２Ｌ４（図２８（ｂ）及び図２８（ｃ）参照）を用いて、上述したように２段階のテンプレートマッチングを行う（図２８（ｄ）参照）。そして、そのテンプレートマッチングの結果に基づいて、横隔膜領域の粗抽出画像ＩＧ１’が得られる（図２８（ｅ）参照）。他の部位についても、同様の処理を行うことで全体の粗抽出画像ＩＧ１が生成され（図２８（ｆ）参照）、精密抽出処理への入力画像とされる。すなわち、粗抽出決定部１３０が粗抽出画像ＩＧ１を精密抽出決定部１４０へ出力する。

＜１−２−１−４．精密抽出決定部１４０＞
精密抽出決定部１４０では、第１〜第ｎの粗抽出領域から肺野領域の精密抽出処理を行うことで、第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの精密抽出領域を順次決定する。精密抽出決定部１４０による精密抽出処理は、肺野未確定領域ＲＵが肺野領域の内部であるか、外部であるかを決定する処理である。

図２９は精密抽出決定部１４０における精密抽出処理について説明する図である。図２９（ａ）は粗抽出決定部１３０に対する入力画像ＩＧ０であり、図２９（ｂ）は粗抽出決定部１３０から出力された粗抽出画像ＩＧ１であり、これは精密抽出決定部１４０に対する入力画像に相当する。また、図２９（ｃ）は精密抽出決定部１４０から出力された精密抽出画像ＩＧ２である。

すなわち、精密抽出決定部１４０は、粗抽出決定部１３０から順次出力された第１の粗抽出画像ＩＧ１（１）〜第ｎの粗抽出画像ＩＧ１（ｎ）（図２９（ｂ）参照）を入力画像として精密抽出処理を行い、その結果として第１の精密抽出画像ＩＧ２（１）〜第ｎの精密抽出画像ＩＧ２（ｎ）を順次出力する（図２９（ｃ）参照）。ここで、第１〜第ｎの精密抽出画像ＩＧ２（１）〜ＩＧ２（ｎ）のそれぞれにおいては、第１〜第ｎの精密抽出領域として、図２９（ｃ）で示されるような肺野領域ＲＡ０が決定される。

精密抽出決定部１４０では、形状に依存しない抽出技術により肺野領域ＲＡ０を抽出（決定）する。抽出技術においては、次のような手法であればいずれのような手法を用いても良い。

＜１−２−１−４−１．エッジを情報として抽出する手法＞
画像から肺野領域（対象物）の輪郭を抽出するためにエッジを情報とする抽出手法として、レベルセット（Level set）、スネーク（Snakes）（例えば、" Snakes: Active contour models,”, M.Kass, A.Witkin, and D.Terzopoulos, International Journal of Computer Vision, Vol.1, No.4, pp.321-331, 1988.等参照）といった動的輪郭モデル（Active Contour Model）を用いた手法が知られている。動的輪郭モデルとは、所定の変形傾向に沿って変形を繰り返す曲線（動的曲線）によって、肺野領域の輪郭を動的に抽出する手法である。動的曲線の変形傾向は、曲線の状態を定量的に評価した値である「動的曲線のエネルギー」によって規定される。この「動的曲線のエネルギー」は、動的曲線が肺野領域の輪郭を抽出した時点で最小となるように予め定義される。したがって、動的曲線のエネルギーが最小となるように動的曲線を変形させてゆき、エネルギーが最小となる安定状態を見つけることによって、肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０（図２９（ｃ）参照）を抽出することができる。

＜１−２−１−４−２．領域を情報として抽出する手法＞
画像から肺野領域（対象物）の輪郭を抽出するために領域を情報とする抽出手法として、領域拡張法（Region growing）などが挙げられる。領域拡張法では、２値化画像を用いて始点となるボクセルを決定し、２値化処理前の処理対象画像においてその始点と決定されたボクセルの近傍ボクセルを調べ、ある判定条件を満たす近傍ボクセルを肺野領域と判断する。そして、この肺野領域と判断された近傍ボクセルについても上記と同様の処理を繰り返す。このように、領域を拡張しながら判定条件を満たすボクセルを順次抽出することにより、肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０を抽出することができる。

＜１−２−１−４−３．エッジと領域とを情報として抽出する手法＞
画像から肺野領域（対象物）の輪郭を抽出するためにエッジと領域とを情報とする抽出手法として、グラフカット（Graph Cut）（例えば、”Fast Apporoximate Energy Minimization via Graph Cuts.”，Y.Boykov,O. Veksler,R. Zabih. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23:1222-1239:2001.等参照）などが挙げられる。グラフカット法では、マルコフ確率場（Markov Random Field: MRF）などの確率モデルの最大事後確率推定問題として定式化してエネルギー最小化問題として効率的に解く方法であり、エネルギーを比較的効率良く最小化することにより、肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０を抽出することができる。

＜１−２−１−５．後処理部１５０＞
後処理部１５０では、第１の精密抽出画像ＩＧ２（１）〜第ｎの精密抽出画像ＩＧ２（ｎ）における不安定な精密抽出結果や抽出失敗に対し、モデル知識を使うことで、解析に必要な肺野に整形する。すなわち、不安定な精密抽出結果や抽出失敗した位置を精密抽出の結果から算出し補正を行う。補正方法としては、予め決定しておいた次元の関数フィッティングのパラメータにより、空間滑らか（平均化）処理や、心拍や呼吸による動き方向以外の情報に対してスムージングを実施することが可能である。なお、この後処理部１５０による処理は省略することも可能である。

図３０は後処理部１５０の処理結果を説明する図であり、図２９（ｃ）で示される肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０に対して実施されている。図３０で示されるように、後処理部１５０の処理による精密抽出画像ＩＧ３は、精密抽出画像ＩＧ２の肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０（図２９参照）と比較して、肺野領域ＲＡの輪郭部ＳＭ（図３０参照）が平滑化されている様子がわかる。この処理により、精度の安定化や抽出失敗の補正を行う。

＜１−２−１−６．粗抽出処理内容制御部１６０＞
粗抽出処理内容制御部１６０は、粗抽出決定部１３０による粗抽出処理の内容を制御する。すなわち、粗抽出処理内容制御部１６０によって、第ｉのフレーム画像（２≦ｉ≦ｎの何れかの整数）の粗抽出処理で用いられるテンプレートが第（ｉ−１）のフレーム画像の精密抽出処理結果に基づいて動的に変更される。

具体的には、最初の（１フレーム目の）フレーム画像ＩＧ０（１）に関しては、上述の通り予め準備されたテンプレートを用いて粗抽出処理を行う一方、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）以降に関しては、直前の精密抽出処理の結果を用いてテンプレートの変更を行うように制御を行う。

本実施形態においては、第ｉ（２≦ｉ≦ｎの何れかの整数）の粗抽出領域の決定に関し、その際に用いるテンプレート（以下「第ｉのテンプレート」という）として、第（ｉ−１）の精密抽出領域（すなわち、第（ｉ−１）の精密抽出画像ＩＧ３における肺野領域ＲＡ）の一部（以下「第１領域」という）を切り出して用いる。

すなわち、粗抽出処理内容制御部１６０は、第ｉのテンプレートのうち第１領域のテンプレートに関しては、第（ｉ−１）の精密抽出画像ＩＧ３の一部である第１領域（図３２（ｃ）参照）を切り出して用いるように粗抽出決定部１３０を制御する。なお、第ｉのテンプレートのうち第１領域以外のテンプレートに関しては、上述の通り予め準備されたテンプレート（第１のフレーム画像ＩＧ０（１）での粗抽出処理に用いたテンプレート：以下「第１のテンプレート」という）を用いればよい。

第１領域としては、例えば、肺尖部、大動脈弓、横隔膜、心臓等の上述のテンプレートと対応する領域が挙げられ、第１領域としては第（ｉ−１）のフレーム画像ＩＧ０と第ｉのフレーム画像ＩＧ０との間で変化量が小さい領域（例えば肺尖部）を用いた方が効果は大きいが、いずれの領域であっても構わない。

ここで第１領域のテンプレートは、第（ｉ−１）の精密抽出画像ＩＧ３から第１領域のテンプレートと対応する領域の画像をそのまま切り出したものである。すなわち、第１領域のテンプレートは、フレーム画像ＩＧ０（ｉ−１）において精密抽出処理を行った結果として第１領域として位置が特定された領域の画像を含み、対応する精密抽出結果（図３０の輪郭部ＳＭに相当）を有する。この精密抽出結果（輪郭部ＳＭ）は、テンプレートの正解データＡＳ（図２７参照）に相当するものとして扱われ、その輪郭部ＳＭを基準とした所定の範囲の領域を肺野未確定領域ＲＵの候補領域（図２７（ｄ）におけるグレーの領域に相当）とすることができる。このようにして、第１領域のテンプレートは、予め準備された第１のテンプレートと同様に用いることができる。

＜１−２−１−７．対象部位抽出部１７０＞
対象部位抽出部１７０では、後処理部１５０において後処理を実施した第１の精密抽出画像ＩＧ３（１）〜第ｎの精密抽出画像ＩＧ３（ｎ）から肺野領域ＲＡを抽出し、記憶部３２へ記憶する。なお、ここでの肺野領域ＲＡの抽出とは、画像を切り出して別の画像として保存することだけでなく、画像における肺野領域ＲＡの位置や形状が認識できるデータが保存されることを含む。例えば、抽出された肺野領域ＲＡのデータに基づいて、全体画像の上に領域ＲＡの輪郭を表示することができる。

＜１−２−２．画像処理装置３の基本動作＞
図３１は、第１実施形態に係る画像処理装置３において実現される基本動作を説明するフローチャートであり、図３２は、横隔膜領域に対する抽出処理の流れを示す概念図である。以下では、上述の第１領域として、横隔膜の領域（左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートの領域）を採用した場合について説明する。

図３１に示すように、まず、ステップＳＡ１において、制御部３１の動画像取得部１１０が、撮像装置１の読取制御装置１４によって撮影された動画像を、撮影制御装置２を介して取得する。

ステップＳＡ２では、画像補正部１２０が、ステップＳＡ１において取得された動画像における第１のフレーム画像Ｇ０に対して、強調処理による画像補正を実施することで、第１のフレーム画像ＩＧ０を生成し、粗抽出決定部１３０に出力する（図５及び図３２（ａ）参照）。

ステップＳＡ３では、粗抽出決定部１３０が、ステップＳＡ２において補正されたフレーム画像ＩＧ０に対して、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）の場合は、予め準備された第１のテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行い（例えば、横隔膜領域に対しては図３２（ｂ）参照）、粗抽出領域を決定し、粗抽出画像ＩＧ１を精密抽出決定部１４０に出力する（図９、図２８参照）。

ステップＳＡ４では、精密抽出決定部１４０が、ステップＳＡ３において決定された粗抽出画像ＩＧ１を用いて、精密抽出領域（肺野領域ＲＡ）を決定し、精密抽出画像ＩＧ２を後処理部１５０に出力する（図２９参照）。

ステップＳＡ５では、後処理部１５０が、ステップＳＡ４において決定された精密抽出画像ＩＧ２における肺野領域ＲＡ０の輪郭部ＳＭ０に対して後処理を実施し、精密抽出画像ＩＧ３を生成する（図３０参照）。

ステップＳＡ６では、対象部位抽出部１７０が、ステップＳＡ５において後処理された精密抽出画像ＩＧ３の肺野領域ＲＡを対象領域として抽出し、記憶部３２へ記憶する。

ステップＳＡ７では、制御部３１が、全てのフレーム画像において肺野領域ＲＡを抽出したか否かを判定し、未処理がある場合にはステップＳＡ８に移り、未処理がない場合には本動作フローが終了される。

ステップＳＡ８では、粗抽出処理内容制御部１６０が、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）以降に関して、直前の精密抽出処理の結果を用いてテンプレートの変更を行うように制御を行う。具体的には、ステップＳＡ３で用いるテンプレートとして、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートに関しては、第１の精密抽出画像ＩＧ３の一部である横隔膜領域を用い（図３２（ｃ）参照）、それら以外のテンプレートに関しては、第１のテンプレートと同じテンプレートを用いるように粗抽出決定部１３０を制御する。

そして、ステップＳＡ３においては、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）の粗抽出領域を決定する際には、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）に対して、ステップＳＡ８で設定したテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行う。

その後、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）に対して、ステップＳＡ４〜ステップＳＡ８の処理を行い、ステップＳＡ３〜ステップＳＡ８のループが第ｎのフレーム画像ＩＧ０（ｎ）までの処理に対して行われる。

このように、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域ＲＡを抽出するまで、ステップＳＡ３〜ステップＳＡ８の工程が繰り返され、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域を抽出した後、本動作フローが終了される。

以上のように第１実施形態に係る画像処理装置３では、最初のフレーム画像に関しては予め準備されたテンプレートを用いて粗抽出処理を行う一方、第２のフレーム画像以降に関しては、直前の精密抽出処理の結果を用いてテンプレートの変更を行う。このため、第２のフレーム画像以降の粗抽出処理に関しては、必要最小限のテンプレートを用いて、第ｉの粗抽出領域をより適格に決定できるため、肺野領域ＲＡの抽出精度の向上を効率的に実現することが可能となる。これにより、肺野内の換気状態や血流状態を正確に診断することが可能となる。

さらに、肺野領域を抽出するためのテンプレートとして、横隔膜の形状を表現した横隔膜テンプレートと、心臓の形状を表現した心臓テンプレートと、肺尖部の形状を表現した肺尖部テンプレートと、大動脈弓の形状を表現した大動脈弓テンプレートとの複数の分割されたテンプレートの組合せを用いるため、粗抽出領域の決定をより正確に効率的に行うことが可能となる。

＜２．第２実施形態＞
上述の第１実施形態では第ｉのテンプレートとして第（ｉ−１）の精密抽出領域の一部を用いたが、第２実施形態では、この第ｉのテンプレートが第１実施形態とは異なる。具体的には、第（ｉ−１）の精密抽出領域の一部を切り出して用いる代わりに、第（ｉ−１）の粗抽出処理の結果に基づいて、予め準備された時系列に並ぶ時間変化テンプレート群の中から１つまたは２つを選択して用いることにする。

ここでいう時間変化テンプレート群とは、肺野領域の周期的な変化に対応して時系列に並ぶ複数のテンプレートをいう。

＜２−１．粗抽出決定部１３０Ａ＞
粗抽出決定部１３０Ａでは、第（ｉ−１）の粗抽出処理で特定された時間変化テンプレート群の中の１つに基づいて、第ｉのフレーム画像の粗抽出処理で用いられるテンプレートを時間変化テンプレート群の中から選択する。

すなわち、粗抽出決定部１３０Ａは、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）に対しては、第１実施形態と同様、予め準備された第１のテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行い、第１の粗抽出画像ＩＧ１（１）を出力する。この際に用いられるテンプレートとしては、上述したように、３種類の横隔膜テンプレートと、心臓テンプレートと、肺尖部テンプレートと、大動脈弓テンプレートである。但し、この第２実施形態では、これらのうち、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートについて、肺野領域の周期的な変化（呼吸による変化）の半周期以上に対応する複数枚のテンプレートを含む時間変化テンプレート群が準備されている（図３４参照）。したがって、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）に対する粗抽出処理においては、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートのそれぞれについて、時間変化テンプレート群の中から最も一致度が高いテンプレートが１つ決定されることになる。

本実施形態では、この第１のフレーム画像ＩＧ０（１）での粗抽出処理の結果を利用して、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）の粗抽出処理に利用する左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートを時間変化テンプレート群の中から選択して用いる。具体的には、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートのそれぞれについて、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）の粗抽出処理では、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）での粗抽出処理で決定された最も一致度が高いテンプレートに関して、時系列で前と後に位置する一対の（２つの）テンプレートを選択して用いる。そして、第３のフレーム画像ＩＧ０（３）の粗抽出処理では、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）での粗抽出処理で決定された最も一致度が高いテンプレートに関して、時系列で前又は後に位置する１つのテンプレートを選択して用いることができる。この場合、時系列で前に位置するテンプレートを選択するか後に位置するテンプレートを選択するかは、第１のフレーム画像の粗抽出処理と第２のフレーム画像の粗抽出処理とで特定されたテンプレートの時間方向の位置関係から判断することができる。

したがって、粗抽出決定部１３０Ａは、肺野領域の一部である第２領域の時間変化を考慮した時間変化テンプレート群の中から、第ｉの粗抽出領域の決定に関し、その際に用いるテンプレートを可変設定する。ここで第２領域とは、以上の説明では左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートの領域である。なお、第２領域としては、フレーム画像間で変化が大きいと判断される領域に設定した場合であっても、時系列に並ぶ複数のテンプレートを用いるために容易に対応することができる。なお、この第２領域に関して、第１実施形態と第２実施形態とが択一的に用いられる場合には、第２領域は第１領域と同じ領域でよく、第１実施形態と第２実施形態とが併用される場合には、第２領域は第１領域とは異なる領域とされる。

図３４は、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートの時間変化テンプレート群を例示する模式図である。図３４で示されるように、４種類の左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートについて、それぞれ時間（時系列）方向ｔに半周期以上の変化を表現した複数枚のテンプレートからなる時間変化テンプレート群ＴＧ１〜ＴＧ４が、記憶部３２に予め記憶されている。この時間変化テンプレート群ＴＧとしては、各々、フレーム画像ＩＧ０のフレームレートに対応して、横隔膜の動き量が反映された複数枚のテンプレートを準備する。

＜２−２．画像処理装置３Ａの基本動作＞
続いて、図３５は、第２実施形態に係る画像処理装置３Ａの動作フローを例示した図である。

まず、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）に関して、第１実施形態と同様の工程として、ステップＳＴ１〜ステップＳＴ７を実行する。なお、ステップＳＴ３の粗抽出処理では、上述したように、少なくとも１種類の時間変化テンプレート群ＴＧが用いられる。ステップＳＴ８にて、粗抽出処理内容制御部１６０Ａが、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）に関して、直前の粗抽出処理の結果を用いてテンプレートの変更（選択）を行うように制御を行う。具体的には、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートに関して、直前の粗抽出処理において最も一致度が高いと判断されたテンプレートの時系列方向の前後に位置するテンプレート（一対）を時間変化テンプレート群ＴＧの中から選択し、これらをテンプレートマッチングに用いるように制御する。また、第３のフレーム画像ＩＧ０（３）以降については、左側横隔膜及び右側横隔膜テンプレートに関して、直前の粗抽出処理において最も一致度が高いと判断されたテンプレートの時系列方向の前または後に位置するテンプレート（１つ）を時間変化テンプレート群ＴＧの中から選択し、これらをテンプレートマッチングに用いるように制御する。

そして、ステップＳＴ３〜ステップＳＴ８のループが第ｎのフレーム画像ＩＧ０の処理に対してまで繰り返される。

このように、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域ＲＡを抽出するまで、ステップＳＴ３〜ステップＳＴ８の工程が繰り返され、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域ＲＡを抽出した後、本動作フローが終了される。

以上のように第２実施形態に係る画像処理装置３Ａでは、少なくとも１つの時間変化テンプレート群ＴＧを用い、第（ｉ−１）の粗抽出処理の結果として特定されたテンプレートから、第ｉのテンプレートを時間変化テンプレート群の中から選択するようにしたため、全体の処理時間の短縮が図れる。また、抽出精度が一般的に低いとされる時間変化の大きい領域においても、効率的に抽出精度をさらに向上させることが可能となる。

＜３．第３実施形態＞
図３６は、本発明の第３実施形態として構成された画像処理装置３Ｂで用いられる制御部３１Ｂの機能構成を示す図である。この制御部３１Ｂは、第１実施形態の画像処理装置３における制御部３１または第２実施形態の画像処理装置３Ａにおける制御部３１Ａ（図２参照）の代替として使用される。第１または第２実施形態と異なる点は、粗抽出決定部１３０Ｂがフレーム間時間変化算出部１３５を備える点である。なお、残余の構成は画像処理装置３と同様である。

＜３−１．フレーム間時間変化算出部１３５＞
フレーム間時間変化算出部１３５は、第（ｉ−１）の粗抽出領域及び第ｉの粗抽出領域の決定時に用いた第（ｉ−１）のテンプレートと第ｉのテンプレートとのテンプレートマッチングにおける位置変化に基づき、肺野領域の一部である第１領域における時間変動量をフレーム間時間変化情報（時間変化情報）として算出する。そして、粗抽出決定部１３０Ｂは、当該フレーム間時間変化情報に基づいて第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定して第ｉの粗抽出領域を決定する。

図３７は、粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵの設定方法について説明する模式図である。図３７（ａ）は、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）と第２のフレーム画像ＩＧ０（２）とを比較した場合、第２のフレーム画像ＩＧ０（２）では、横隔膜が矢印Ａ４の方向で動き、また心臓が矢印Ａ５の方向で動くことを示す図である。図３７（ｂ）は、第１のフレーム画像ＩＧ０（１）及び第１の粗抽出画像ＩＧ１（１）それぞれに対する心臓の領域Ｓ３の拡大図であり、図３７（ｃ）は、第１の精密抽出画像ＩＧ３（１）に対する心臓の領域Ｓ３の拡大図である。

続いて、図３７（ｄ）及び図３７（ｅ）は、粗抽出決定部１３０Ｂが、図３７（ｃ）の第１の精密抽出画像ＩＧ３（１）の心臓領域及びその近傍領域をテンプレートとして用いて得られる第２の粗抽出画像ＩＧ１（２）の心臓領域Ｓ３を示す図である。ここで、図３７（ｄ）は図３７（ｅ）の各領域を説明する図であり、領域５０が肺野内確定領域ＲＩであり、領域５３が肺野外確定領域ＲＯである。また、領域５１及び領域５２ともに肺野未確定領域ＲＵであるが、その内訳は、領域５１が固定の肺野未確定領域ＲＵ１に相当し、領域５２がフレーム間時間変化算出部１３５にて算出されたフレーム間時間変化情報に基づき可変設定される肺野未確定領域ＲＵ２に相当する。

具体的に、図３７（ｄ）の領域５２（肺野未確定領域ＲＵ２）は、粗抽出決定部１３０Ｂが心臓領域Ｓ３において、第１の粗抽出領域を決定するために実施したテンプレートマッチング処理後の第１のテンプレートの位置と、第２の粗抽出領域を決定するために実施したテンプレートマッチング処理後の第２のテンプレートの位置との位置変化に基づく時間変動量を考慮して設定された領域である。

図３７（ｆ）は、第２の粗抽出画像ＩＧ１（２）の全体像を示す図である。ここで、時間変化情報を心拍情報とするだけでなく、時間変化情報を呼吸情報としてもよい。すなわち、第２領域を、心臓だけではなく同じく時間変動量が大きいと予想される横隔膜においても設定した場合には、図３７（ｄ）と同様の処理が、横隔膜領域においても採られる。このため、図３７（ｆ）で示されるように、心臓および横隔膜の近傍領域ＷＡは肺野未確定領域ＲＵが他の部位と比較して広く採られる。

図３７（ｇ）は、第ｉの粗抽出画像ＩＧ１（ｉ）の心臓領域Ｓ３における肺野未確定領域ＲＵの設定方法を示した図である。図３７（ｇ）で示されるように、図３７（ｄ）と同様に肺野未確定領域ＲＵ１は不動（固定）の領域であるが、心臓が矢印Ａ６のように左右の両方向に移動するため、肺野未確定領域ＲＵ２の設定方法が各フレーム毎に変わる。すなわち、心臓領域Ｓ３における第（ｉ−１）のテンプレートと第ｉのテンプレートとのテンプレートマッチングにおける位置変化が左方向に移動する場合は、肺野未確定領域ＲＵ２は領域ＲＵ２１と領域Ｒ２２との両方の領域で設定されるのに対し、右方向に移動する場合は、肺野未確定領域ＲＵ２は領域ＲＵ２１の領域で設定される。

このように、各部位の動き得る量に応じて、第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを設定する。すなわち、大きく移動する可能性のある領域は肺野未確定領域ＲＵを広くし、あまり動かない領域は肺野未確定領域ＲＵを狭くすることで対応する。

また、肺野未確定領域ＲＵの設定方法としては、粗抽出処理内容制御部１６０Ｂが、記憶部３２に記憶された変動小領域と変動大領域とに分けて第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを設定するように粗抽出決定部１３０Ｂに指令を与える方法を採用しても良い。ここで、記憶部３２では、肺野領域の一部を決定可能であり、時間方向の変動面積が少ない領域である変動小領域と、肺野領域の他の一部を決定可能であり、時間方向の変動面積が大きい領域である変動大領域と、を予め記憶する。

すなわち、変動小領域は、前述の第１領域を具体化した表現であり、第（ｉ−１）のフレーム画像ＩＧ０と第ｉ（ｉ≧２）のフレーム画像ＩＧ０との画像間で時間変化が小さいと想定される領域として記憶される。一方、変動大領域は、前述の第２領域を具体化した表現であり、第（ｉ−１）のフレーム画像ＩＧ０と第ｉのフレーム画像ＩＧ０との画像間で時間変化が大きいと判断される領域として記憶される。

このように、変動小領域と変動大領域とに分けて第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを設定することにより、肺野領域の抽出精度がより向上する。

また、変動大領域を、横隔膜領域及び心臓領域として設定することにより、第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵの設定において、相対的に時間変動量の大きい横隔膜領域および心臓領域を、変動小領域の領域よりも広く設定することが可能となる。すなわち、時間変動量の大きい横隔膜領域及び心臓領域に特化した重み付けを施しているため、より適切に肺野未確定領域ＲＵが設定された第ｉの粗抽出領域を決定することができる。

＜３−２．画像処理装置３Ｂの基本動作＞
続いて、図３８は、第３実施形態に係る画像処理装置３Ｂの動作フローを例示した図である。このうち、ステップＳＳ１，ＳＳ２，ＳＳ４〜ＳＳ８は図３１のステップＳＡ１，ＳＡ２，ＳＡ４〜ＳＡ８と同様であるため、その説明は省略する。以下では、第１領域を心臓の領域に設定した場合について説明する。

この第３実施形態では、第１実施形態では存在しなかったフレーム間時間変化算出部１３５が付加されたことで、下記の工程が加わる。

すなわち、第１実施形態と同様の工程として、ステップＳＳ１〜ステップＳＳ２を経て、図３８で示されるように、ステップＳＳ３にて、ステップＳＡ３と同様の工程を行うが、以下の点が付加される。すなわち、フレーム間時間変化算出部１３５が、心臓領域においては、第２のフレーム画像ＩＧ０以降、第（ｉ−１）の粗抽出領域及び第ｉの粗抽出領域の決定時に用いた第（ｉ−１）のテンプレートと第ｉのテンプレートとのテンプレートマッチングにおける位置変化に基づき時間変動量をフレーム間時間変化情報として算出する。そして、粗抽出決定部１３０Ｂが、心臓領域においては、粗抽出決定部１３０と同様の処理に加えて、当該フレーム間時間変化情報をも考慮して第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定して第ｉの粗抽出領域を決定する。

続いて、第１実施形態と同様の工程として、ステップＳＳ４〜ステップＳＳ７を経て、ステップＳＳ８にて、ステップＳＡ８またはステップＳＴ８と同様の工程を行った後、ステップＳＳ３に移る。そして、ステップＳＳ３〜ステップＳＳ８のループが第ｎのフレーム画像ＩＧ０の処理に対してまで繰り返される。

このように、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域ＲＡを抽出するまで、ステップＳＳ３〜ステップＳＳ８の工程が繰り返され、全てのフレーム画像において肺野領域ＲＡを抽出した後、本動作フローが終了される。

以上のように画像処理装置３Ｂでは、フレーム間時間変化情報に基づいて第ｉの粗抽出領域の肺野未確定領域ＲＵを設定することにより、肺野未確定領域ＲＵを肺野領域ＲＡの時間変化に適合させて設定することができる。

＜４．第４実施形態＞
図３９は、本発明の第４実施形態として構成された画像処理装置３Ｄで用いられる制御部３１Ｄの機能構成を示す図である。この制御部３１Ｄは、第１実施形態の画像処理装置３における制御部３１の代替として使用される。第１実施形態と異なる点は、時間変化検出部１２５をさらに備え、粗抽出処理内容制御部１６０Ｄが変更されるとともに、粗抽出決定部１３０Ｄが変更される点である。なお、残余の構成は画像処理装置３と同様である。

＜４−１．時間変化検出部１２５＞
時間変化検出部１２５では、肺野領域の周期的な時間変化を検出して時間変化情報を取得する。ここでいう時間変化情報は、肺野領域の周期的な時間変化であり、呼吸周期変化および心拍周期変化を指している。

このように、制御部３１Ｄが時間変化検出部１２５を備えるため、粗抽出処理内容制御部１６０Ｄが、時間変化検出部１２５にて取得した呼吸周期変化に基づき肺野における横隔膜領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定し、また、時間変化検出部１２５，１２５’にて取得した心拍周期変化に基づき肺野における心臓領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定するように粗抽出決定部１３０Ｄに指令を与える。

以下では、心拍周期変化及び呼吸周期変化についての算出方法を説明する。

心拍情報検出方法として、図３９で示されるように時間変化検出部１２５では、心電計４の位相検出部４１から取得された結果を用いる。すなわち、時間変化検出部１２５は、外部より心拍周期変化が取得されるように構成される。図４３は、被検者Ｍの心電図波形の１周期を例示する図である。なお、図４３では、横軸が時刻、縦軸が電気信号の大きさ（電圧）を示しており、いわゆるＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波及びＵ波の形状をそれぞれ示す曲線Ｐｐ，Ｑｐ，Ｒｐ，Ｓｐ，Ｔｐ及びＵｐを含む電気信号の変化を示す曲線が示されている。

そこで、時間変化検出部１２５では、位相検出部４１から取得された検出結果に基づいて、上記の点（Ｐｐ，Ｑｐ，Ｒｐ，Ｓｐ，Ｔｐ及びＵｐ）を検出することで、心拍周期変化を取得する。

なお、位相検出部４１による検出動作は撮像装置１による撮像動作と同期して行われる（図１参照）。

このように、時間変化検出部１２５では、外部より心拍周期変化が取得されることにより、心臓の周期的な時間変化を自動的に取得することが可能となる。

また、その他の心拍情報検出方法として、心電計に代えて、各フレーム画像から、心臓の横幅を検出することで、心拍周期を検出するようにしてもよい。具体的に、心臓の横幅を検出する手法としては、例えば、心臓の輪郭を検出して行う手法等が挙げられる。そして、この心臓の輪郭を検出する手法としては、種々の公知の手法を採用することができ、例えば、心臓の形状を示すモデル（心臓モデル）を用いて、Ｘ線画像中の特徴点と、心臓モデルの特徴点とを合わせて行くことで、心臓の輪郭を検出する手法（例えば、"Image feature analysis and computer-aided diagnosis in digital radiography: Automated analysis of sizes of heart and lung in chest images", Nobuyuki Nakamori et al., Medical Physics, Volume 17, Issue 3, May,1990, pp.342-350.等参照）等を採用することができる。

呼吸情報検出方法としては、別機器による計測結果を用いる（図３９参照）。すなわち、時間変化検出部１２５は、外部より呼吸周期が設定可能に構成される。別機器により計測する方法としては、例えば、特許第3793102号に記載されているような装置を用いることができる。また、レーザー光とＣＣＤカメラで構成されたセンサによるモニタリングにより実施する手法（例えば、"FG視覚センサを用いた就寝者の呼吸モニタリングに関する検討",青木 広宙,中島 真人,電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集 2001年.情報・システムソサイエティ大会講演論文集, 320-321, 2001-08-29.等参照）等を採用することもできる。

なお、本実施形態では、図３９で示される時間変化検出部１２５のように、サイクル検出装置１６のサイクル検出部１５が利用可能である。

このように、時間変化検出部１２５では、外部より呼吸周期が取得されることにより、横隔膜の周期的な時間変化を自動的に取得可能である。

＜４−２．画像処理装置３Ｄの基本動作＞
続いて、図４０は、第４実施形態に係る画像処理装置３Ｄの動作フローを例示した図である。このうち、ステップＳＰ２〜ＳＰ７は図３１のステップＳＡ２〜ＳＡ７と同様であるため、その説明は省略する。

この第４実施形態に係る画像処理装置３Ｄでは、第１実施形態では存在しなかった時間変化検出部１２５が付加されたことで、下記の工程が加わる。

すなわち、図４０で示されるように、ステップＳＰ１では、動画像取得部１１０が、撮像装置１の読取制御装置１４によって撮影された動画像を、撮影制御装置２を介して取得するとともに、時間変化検出部１２５が、撮像装置１のサイクル検出部１５から呼吸周期変化を取得し、心電計４の位相検出部４１から心拍周期変化を取得する。

そして、第１実施形態と同様の工程として、ステップＳＰ２〜ステップＳＰ７を経て、ステップＳＰ８にて、ステップＳＡ８またはステップＳＴ８と同様の工程を行うが、以下の点が付加される。すなわち、粗抽出処理内容制御部１６０Ｄが、時間変化検出部１２５にて取得した呼吸周期変化に基づき肺野における横隔膜領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定し、また、時間変化検出部１２５にて取得した心拍周期変化に基づき肺野における心臓領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを可変に設定するように粗抽出決定部１３０Ｄに指令を与え、ステップＳＰ３に移る。

そして、ステップＳＰ３では、ステップＳＡ３の工程内容に加え、粗抽出決定部１３０Ｄが当該指令に従って肺野未確定領域ＲＵを決定する。そして、ステップＳＰ３〜ステップＳＰ８のループが第ｎのフレーム画像ＩＧ０の処理に対してまで繰り返される。

このように、全てのフレーム画像ＩＧ０において肺野領域ＲＡを抽出するまで、ステップＳＥ３〜ステップＳＥ８の工程が繰り返され、全てのフレーム画像において肺野領域ＲＡを抽出した後、本動作フローが終了される。

以上のように画像処理装置３Ｄでは、呼吸周期変化に基づき肺野における横隔膜領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを設定し、心拍周期変化に基づき肺野における心臓領域近傍の肺野未確定領域ＲＵを設定する。すなわち、時間変動量の大きい横隔膜領域及び心臓領域に特化した重み付けを施しているため、より適切に肺野未確定領域ＲＵが設定された第ｉの粗抽出領域を決定することができる。

＜５．変形例＞
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

※ 本実施形態では、画像処理装置３，３Ａ，３Ｂ，３Ｄを個別に実施されるように各実施形態に分けて記載したが、これらの個別機能は、互いに矛盾しない限り、相互に組み合わせてもよい。

※ 肺野未確定領域ＲＵの幅の設定は固定値でもよい。例えば、第３実施形態のフレーム間時間変化算出部１３５がテンプレートマッチングにおける位置変化に基づき算出したフレーム間時間変化情報を一旦決めると、次フレーム画像からはその幅を自動設定しても良い。

※ この発明では、身体の撮影対象となる部分のうち、物理的状態が周期的に時間変化する肺野領域を抽出対象としたが、それは、肺野領域だけでなく、蠕動などの不随意運動を行う他の臓器であってもよく、また、筋肉や関節などの随意運動を行う部位であってもよい。

※ 被写体は、人体だけでなく、動物の身体であってもよい。

１ 撮影装置
２ 撮影制御装置
３，３Ａ，３Ｂ，３Ｄ 画像処理装置
４ 心電計
３１，３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｄ 制御部
４１ 位相検出部
１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｄ 放射線動態画像撮影システム
１１０ 動画像取得部
１２０ 画像補正部
１２５，１２５’ 時間変化検出部
１３０，１３０Ａ，１３０Ｂ，１３０Ｄ 粗抽出決定部
１３５ フレーム間時間変化算出部
１４０ 精密抽出決定部
１５０ 後処理部
１６０，１６０Ａ，１６０Ｂ，１６０Ｄ 粗抽出処理内容制御部
１７０ 対象部位抽出部
ＲＩ 肺野内確定領域
ＲＯ 肺野外確定領域
ＲＵ 肺野未確定領域
ＩＧ０ フレーム画像
ＩＧ１ 粗抽出画像
ＩＧ２，ＩＧ３ 精密抽出画像
Ｍ 被写体（被検者）

Claims (12)

1. 人体または動物の所定部位がＸ線撮影された動画像を取得する動画像取得部と、
   前記動画像に基づく時間的に連続した第１〜第ｎのフレーム画像（ｎは２以上の整数）を順次受け、テンプレートを用いて、前記所定部位を含む領域の粗抽出処理を行うことで、前記第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの粗抽出領域を順次決定する粗抽出決定部と、
   前記第１〜第ｎの粗抽出領域から前記所定部位の精密抽出処理を行うことで、前記第１〜第ｎのフレーム画像における第１〜第ｎの精密抽出領域を順次決定する精密抽出決定部と、
   を備え、
   第ｉのフレーム画像（２≦ｉ≦ｎの何れかの整数）の粗抽出処理で用いられるテンプレートが第（ｉ−１）のフレーム画像の粗抽出処理結果又は精密抽出処理結果に基づいて動的に変更されることを特徴とする、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記粗抽出決定部は、
   第ｉのフレーム画像の粗抽出処理で用いられるテンプレートを第（ｉ−１）の精密抽出領域の少なくとも一部を用いて設定することを特徴とする、画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記テンプレートは、
   前記所定部位の周期的な変化に対応して時系列に並ぶ複数のテンプレートを含む時間変化テンプレート群を含み、
   前記粗抽出決定部は、
   第（ｉ−１）の粗抽出処理で特定された前記時間変化テンプレート群の中の１つに基づいて、第ｉのフレーム画像の粗抽出処理で用いられるテンプレートを前記時間変化テンプレート群の中から選択することを特徴とする、画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
   前記粗抽出決定部は、前記粗抽出処理として、
   前記所定部位の内部であることが確定された所定部位内確定領域と、
   前記所定部位の外部であることが確定された所定部位外確定領域と、
   前記所定部位の内部または外部であることが未確定な所定部位未確定領域と、を特定し、
   前記精密抽出決定部は、前記精密抽出処理として、
   前記所定部位未確定領域が前記所定部位の内部であるか外部であるかを決定することを特徴とする、画像処理装置。
5. 請求項４に記載の画像処理装置であって、
   前記粗抽出決定部は、
   前記所定部位の一部の時間変化を示す時間変化情報に基づいて前記所定部位未確定領域を変化させることを特徴とする、画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記時間変化情報は、
   前記第（ｉ−１）の粗抽出領域及び前記第ｉの粗抽出領域の決定時に用いたテンプレートマッチングにおける位置変化に基づいて算出されることを特徴とする、画像処理装置。
7. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記所定部位は、肺野領域であって、
   前記時間変化情報は、呼吸情報であることを特徴とする、画像処理装置。
8. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記所定部位は、肺野領域であって、
   前記時間変化情報は、心拍情報であることを特徴とする、画像処理装置。
9. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
   前記所定部位は、
   肺野領域であることを特徴とする、画像処理装置。
10. 請求項９に記載の画像処理装置であって、
    前記テンプレートは、肺野領域の複数の位置に対応して分割された複数のテンプレートを含むことを特徴とする、画像処理装置。
11. 人体または動物の所定部位がＸ線撮影された画像に対して、テンプレートマッチング処理を用いて当該所定部位を抽出する抽出処理機能を備え、
    前記テンプレートマッチング処理に用いるテンプレートは、
    各々が前記所定部位を決定可能な複数枚の部分テンプレートの組合せを含むことを特徴とする、画像処理装置。
12. 請求項１１に記載の画像処理装置であって、
    前記所定部位は肺野領域を含み、
    前記テンプレートは、
    横隔膜の形状を表現した横隔膜テンプレートと、
    心臓の形状を表現した心臓テンプレートと、
    肺尖部の形状を表現した肺尖部テンプレートと、
    大動脈弓の形状を表現した大動脈弓テンプレートと、の組合せを含み、
    前記テンプレートマッチング処理は、
    前記横隔膜テンプレート、前記肺尖部テンプレート、前記心臓テンプレートまたは前記大動脈弓テンプレートの順番にてマッチングさせることを特徴とする、画像処理装置。

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