JP5579639B2 - 画像処理装置およびプログラム並びに画像診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像の空間分解能を向上させる画像処理装置およびプログラム（program）並びに画像診断装置に関する。

従来、多くのＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置では、撮影により収集された投影データ（data）に対して、再構成関数とたたみ込み演算を行い、逆投影処理してＸ線ＣＴ画像を再構成している。

Ｘ線ＣＴ画像の画質は、画像再構成に用いる再構成関数の特性に依存する。そこで、Ｘ線ＣＴ装置では、再構成される画像の画質がそれぞれ異なる複数種類の再構成関数を用意し、ユーザ（user）に提供している。例えば、高周波成分が比較的強く現れるように調整された高空間分解能寄りの肺野用関数、高周波成分が比較的弱く現れるように調整された低ノイズ（noise）寄りの軟部用関数、これらの中間的な性質を持つ標準関数等が用意される。ユーザは、これらの再構成関数を、診断の目的や観察する部位等に応じて使い分けている（例えば特許文献１、段落［００２１］，［００２９］〜［００３０］等参照）。

特開２００４−０７３４３２号公報

ところで、再構成関数を用いて画像を再構成する場合、再構成画像における空間分解能とノイズレベル（noise level）とは、互いにトレードオフ（trade off）の関係にある。そのため、空間分解能を最大限に高めようとして、高周波成分が極めて強く現れるような再構成関数を用いると、ノイズの増大が激しくなり、実用に耐えない画像になってしまうことがある。

このようなことから、従来用意されている再構成関数は、実用に耐え得る範囲内で空間分解能とノイズレベルとのバランス（valance）が調整されている。そのため、最も高空間分解能寄りの再構成関数であっても、投影データが潜在的に持っている空間分解能を最大限に引き出せていない。

一方、被検体の部位の中でも非常に細かい構造を持つ部位、例えば耳小骨などでは、より高い空間分解能が望まれており、さらなる高空間分解能化の余地が残されている。ただし、やみくもに空間分解能の向上を追及して、高周波成分が強く現れるように調整された再構成関数を用いると、高い空間分解能をそれほど必要としない領域、例えば軟部組織領域に対しては、ノイズを不必要に増加させてしまうことになり、好ましくない。

このような事情により、ノイズを不必要に増加させることなく、高い空間分解能が望まれる領域に対しては空間分解能をより向上させることができる処理が望まれている。

第１の観点の発明は、画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキ（variance）の指標値を算出する算出手段と、前記取得された代表画素値および前記算出された指標値に応じて強調度を決定する第１の強調度決定手段と、該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段とを備えている画像処理装置を提供する。

第２の観点の発明は、前記第１の強調度決定手段が、バラツキの指標値と強調度との関係を表しており、前記注目領域に対応する代表画素値によって異なる第１の関係に基づいて、前記算出された指標値に対応する強調度を特定する上記第１の観点の画像処理装置を提供する。

なお、「代表画素値によって異なる第１の関係」は、代表画素値によって変化するように定められた関係を意味しており、一部において、複数の異なる代表画素値と同一の関係とが対応付けられているような場合を含むものである。

第３の観点の発明は、前記第１の関係において、第１の範囲に含まれるバラツキの指標値と第１の強調度とが対応しており、前記第１の範囲より値が大きい第２の範囲に含まれるバラツキの指標値と前記第１の強調度より小さい第２の強調度とが対応しており、前記第２の範囲より値が大きい第３の範囲に含まれるバラツキの指標値と前記第２の強調度より大きい第３の強調度とが対応している上記第２の観点の画像処理装置を提供する。

第４の観点の発明は、前記第２の範囲が、アーチファクト（artifact）の存在に対応するバラツキの指標値の範囲である上記第３の観点の画像処理装置を提供する。

第５の観点の発明は、前記取得された代表画素値に応じて強調度を決定する第２の強調度決定手段をさらに備えており、前記画像処理手段が、前記第２の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う上記第１の観点から第４の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第６の観点の発明は、前記第２の強調度決定手段が、前記注目領域に対応する代表画素値と強調度との関係を表している第２の関係に基づいて、前記取得された代表画素値に対応する強調度を特定する上記第５の観点の画像処理装置を提供する。

第７の観点の発明は、前記第２の関係において、第４の範囲に含まれる代表画素値と第４の強調度とが対応しており、前記第４の範囲より値が大きい第５の範囲に含まれる代表画素値と前記第４の強調度より大きい第５の強調度とが対応しており、前記第５の範囲より値が大きい第６の範囲に含まれる代表画素値と前記第５の強調度より小さい第６の強調度とが対応しており、前記第６の範囲より値が大きい第７の範囲に含まれる代表画素値と前記第６の強調度より大きい第７の強調度とが対応している上記第６の観点の画像処理装置を提供する。

第８の観点の発明は、前記第４の範囲が、空気の存在に対応する画素値の範囲であり、前記第６の範囲が、軟部組織の存在に対応する画素値の範囲である上記第７の観点の画像処理装置を提供する。

第９の観点の発明は、前記画像が、Ｘ線ＣＴ画像であり、前記第２の強調度決定手段が、前記Ｘ線ＣＴ画像の再構成に用いた再構成関数によって異なる前記第２の関係に基づいて、強調度を決定する上記第６の観点から第８の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

なお、「再構成関数によって異なる前記第２の関係」は、再構成関数によって変化するように定められた関係を意味しており、一部において、複数の異なる再構成関数と同一の関係とが対応付けられているような場合を含むものである。

第１０の観点の発明は、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域に対するエッジ（edge）検出処理によりエッジが検出された場合よりも、該エッジ検出処理によりエッジが検出されなかった場合の方がより大きな値を取るように、強調度を決定する第３の強調度決定手段をさらに備えており、前記画像処理手段が、前記第３の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う上記第１の観点から第９の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１１の観点の発明は、前記エッジ検出処理が、前記注目領域の近傍領域における画素のうち、その画素値と前記注目領域に対応する代表画素値との差が所定の閾値以上である画素の数が一定数以上ある場合に、エッジが検出されたと判定する処理である上記第１０の観点の画像処理装置を提供する。

第１２の観点の発明は、前記画像が、Ｘ線ＣＴ画像であり、前記Ｘ線ＣＴ画像の再構成中心から前記注目領域までの距離が大きいほど、大きな値を取るように、強調度を決定する第４の強調度決定手段をさらに備えており、前記画像処理手段が、前記第４の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う上記第１の観点から第１１の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１３の観点の発明は、前記画像処理手段が、決定された複数の前記強調度を乗算、加算、または重み付け加算して得られる強調度により、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う上記第５の観点から第１２の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１４の観点の発明は、前記高周波強調処理が、鮮鋭化フィルタ（filter）処理である上記第１の観点から第１３の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１５の観点の発明は、前記注目領域に対応する代表画素値が、前記注目領域の中心画素の画素値、または、前記注目領域もしくは該注目領域およびその近傍領域における画素値の平均値または重み付け平均値である上記第１の観点から第１４の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１６の観点の発明は、前記バラツキの指標値が、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値の分散または標準偏差である上記第１の観点から第１５の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１７の観点の発明は、コンピュータ（computer）を、画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの指標値を算出する算出手段と、前記取得された代表画素値および前記算出された指標値に応じて、強調度を決定する第１の強調度決定手段と、該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段として機能させるためのプログラムを提供する。

第１８の観点の発明は、画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの指標値を算出する算出手段と、前記取得された代表画素値および前記算出された指標値に応じて、強調度を決定する第１の強調度決定手段と、該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段とを備えている画像診断装置を提供する。

第１９の観点の発明は、Ｘ線ＣＴ撮影を行って画像を再構成する上記第１８の観点の画像診断装置を提供する。

上記観点の発明によれば、ノイズを不必要に増加させることなく、高い空間分解能が望まれる領域に対して空間分解能を向上させることができる。

本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を概略的に示す図である。 ガントリ（gantry）を側面から見たときの図である。 本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における適応型高周波強調処理に関わる部分の機能ブロック（block）図である。 本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置における適応型高周波強調処理のフローチャート（flowchart）である。 バラツキ指標値と強調係数との対応関係を表す第１の関係の一例を示す図である。 注目領域の代表的な画素値と強調係数との対応関係を表す第２の関係の一例を示す図である。 エッジ検出処理の一例を示す。 アイソセンタ（iso-center）から注目領域までの距離と強調係数との対応関係の一例を示す図である。 本実施形態による適応型高周波強調処理を耳小骨のＸ線ＣＴ画像に適用したときのサンプル（sample）画像を示す図である。

以下、発明の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を概略的に示す図である。

図１に示すように、本Ｘ線ＣＴ装置は、ガントリ２、撮影テーブル（table）４、および操作コンソール（console）６を備えている。ガントリ２は、Ｘ線管２０を有している。Ｘ線管２０から放射されたＸ線（不図示）は、アパーチャ（aperture）２２により、例えば扇状のファンビーム（fan
beam）やコーンビーム（cone beam）などのＸ線ビームとなるように成形され、Ｘ線検出器２４に照射される。

Ｘ線検出器２４は、扇状のＸ線ビームの広がり方向（チャネル（channel）方向という）および厚み方向（列方向という）に、２次元的に配列された複数のＸ線検出素子を有している。

Ｘ線検出器２４にはデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６は、Ｘ線検出器２４の個々のＸ線検出素子による検出データを投影データとして収集する。Ｘ線管２０からのＸ線の照射は、Ｘ線コントローラ（controller）２８によって制御される。なお、Ｘ線管２０とＸ線コントローラ２８との接続関係については図示を省略している。

Ｘ線コントローラ２８がＸ線管２０に供給する管電圧および管電流に関するデータが、データ収集部２６によって収集される。なお、Ｘ線コントローラ２８とデータ収集部２６との接続関係については図示を省略している。

アパーチャ（aperture）２２は、アパーチャコントローラ（aperture
controller）３０によって制御される。なお、アパーチャ２２とアパーチャコントローラ３０との接続関係については図示を省略している。

以上のＸ線管２０からアパーチャコントローラ３０までのものが、ガントリ２の回転部３４に搭載されている。回転部３４の回転は、回転コントローラ３６によって制御される。なお、回転部３４と回転コントローラ３６との接続関係については図示を省略している。

撮影テーブル４は、図示しない被検体をガントリ２のＸ線照射空間に搬入および搬出するようになっている。

操作コンソール６は、中央処理装置６０を有している。中央処理装置６０は、例えばコンピュータ等によって構成されている。中央処理装置６０には、制御インタフェース（interface）６２が接続されている。制御インタフェース６２には、ガントリ２と撮影テーブル４が接続されている。中央処理装置６０は、制御インタフェース６２を通じてガントリ２および撮影テーブル４を制御する。

ガントリ２内のデータ収集部２６、Ｘ線コントローラ２８、アパーチャコントローラ３０および回転コントローラ３６が、制御インタフェース６２を通じて制御される。なお、それら各部と制御インタフェース６２との個別の接続については図示を省略している。

中央処理装置６０には、また、データ収集バッファ（buffer）６４が接続されている。データ収集バッファ６４には、ガントリ２のデータ収集部２６が接続されている。データ収集部２６で収集されたデータが、データ収集バッファ６４を通じて中央処理装置６０に入力される。

中央処理装置６０は、操作者による操作に応じて本スキャン（scan）のスキャン計画処理を行う。また、データ収集バッファ６４を通じて収集した複数ビュー（view）の投影データを用いて画像再構成を行う。画像再構成には、例えばフィルタード・バックプロジェクション（filtered
back projection）法による３次元画像再構成処理等が用いられる。操作者は、観察部位や目的に合わせて画像再構成に用いる再構成関数、いわゆるカーネル（kernel）を選択することができる。再構成関数としては、標準関数、軟部用関数、高解像度関数などが用意されている。

中央処理装置６０は、また、再構成画像であるＸ線ＣＴ画像の空間分解能を改善するために、適応型高周波強調処理を行う。

中央処理装置６０には、また、記憶装置６６が接続されている。記憶装置６６は、各種のデータや再構成画像および本Ｘ線ＣＴ装置の機能を実現するためのプログラム等を記憶している。

中央処理装置６０には、また、表示装置６８と入力装置７０がそれぞれ接続されている。表示装置６８は、中央処理装置６０から出力される再構成画像やその他の情報を表示する。入力装置７０は、操作者によって操作され、各種の指示や情報等を中央処理装置６０に入力する。操作者は、表示装置６８および入力装置７０を使用してインタラクティブ（interactive）に本Ｘ線ＣＴ装置を操作する。

図２は、ガントリを側面から見たときの図である。図２に示すように、Ｘ線管２０から放射されたＸ線は、アパーチャ２２により扇状のＸ線ビーム４００となるように成形され、Ｘ線検出器２４に照射されるようになっている。このようなＸ線ビーム４００の扇面に体軸を交差させて、撮影テーブル４に載置された被検体８がＸ線照射空間に搬入される。

Ｘ線照射空間は、ガントリ２の筒状構造の内側空間に形成される。Ｘ線ビーム４００によってスライス（slice）された被検体８の像が、Ｘ線検出器２４に投影される。Ｘ線検出器２４によって、被検体８を透過したＸ線が検出される。被検体８に照射するＸ線ビーム４００の厚みｔｈは、アパーチャ２２のアパーチャの開度により調節される。

Ｘ線管２０、アパーチャ２２およびＸ線検出器２４は、それらの相互関係を保ったまま被検体８の体軸の周りを回転する。１スキャン当たり複数のビュー、例えば１０００ビュー程度の投影データが収集される。投影データの収集は、Ｘ線検出器２４−データ収集部２６−データ収集バッファ６４の系統によって行われる。

データ収集バッファ６４に収集された投影データに基づいて、中央処理装置６０により断層像の画像再構成が行われる。

なお、ここでは、図２に示すように、被検体８の体軸方向、すなわち撮影テーブル４の被検体８の搬送方向をｚ方向とする。また、鉛直方向をｙ方向、ｙ方向およびｚ方向に直交する水平方向をｘ方向とする。

これより、本実施形態によるＸ線ＣＴ画像の適応型高周波強調処理について説明する。

図３は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置におけるＸ線ＣＴ画像の適応型高周波強調処理に関わる部分の機能ブロック図である。また、図４は、本実施形態によるＸ線ＣＴ画像の適応型高周波強調処理のフローチャートである。

図３に示すように、本Ｘ線ＣＴ装置は、画像取得部６０１、画素値取得部６０２、バラツキ指標値算出部６０３、第１強調係数決定部６０４、第２強調係数決定部６０５、エッジ検出部６０６、第３強調係数決定部６０７、距離測定部６０８、第４強調係数決定部６０９、画像処理部６１０、および制御部６１１を備えている。

第１強調係数決定部６０４は、第１関係決定部６０４１および第１係数特定部６０４２を備えている。第２強調係数決定部６０５は、第２関係決定部６０５１および第２係数特定部６０５２を備えている。画像処理部６１０は、強調度決定部６１０１および高周波強調処理部６１０２を備えている。

なお、記憶装置６６には、既に収集された投影データが記憶されているものとする。

ステップ（step）Ｓ１では、画像取得部６０１が、再構成画像であるＸ線ＣＴ画像Ｇを取得する。ここでは、画像取得部６０１が、記憶装置６６から投影データＰを読み出し、この投影データＰに基づいて、ユーザによって選択された再構成関数を用いて画像再構成を行うことにより取得する。再構成関数は、再構成画像における空間分解能とノイズレベルとのバランスが異なる複数種類の再構成関数を考えることができる。例えば、高空間分解能寄りである肺野用関数、低ノイズレベル寄りである軟部用関数、これらの中間的な性質を持つ標準関数等が挙げられる。

ステップＳ２では、制御部６１１が、Ｘ線ＣＴ画像Ｇにおいて１または複数の画素を含む注目領域を設定し、画素値取得部６０２が、その注目領域に対応する代表画素値Ｃを取得する。

この注目領域に対応する代表画素値Ｃにより、注目領域が、空気、肺、縦隔／肝臓、骨／造影血管などのいずれの組織であるかを大まかに弁別することができる。

注目領域に対応する代表画素値Ｃとしては、例えば、注目領域の中心画素の画素値、注目領域もしくは注目領域およびその近傍領域における画素値の平均値または重み付け平均値などを考えることができる。ここでは、注目領域を１画素分の領域とし、これを注目画素と呼ぶことにする。また、注目領域に対応する代表画素値を、注目画素およびその縦横斜めの８近傍画素における画素値の平均値とする。これにより、注目領域が表す部位に係る画素値の情報を、ノイズの影響を抑えながら得ることができる。

ステップＳ３では、バラツキ指標値算出部６０３が、注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの程度を表す指標値（以下、バラツキ指標値という）Ｖを算出する。

このバラツキ指標値Ｖにより、注目領域の構造の細かさやノイズレベルなどを知ることができ、例えば、注目領域が、（１）縦隔／肝臓などの軟部領域、（２）ストリークなどのアーチファクト、（３）肺／骨／造影血管などのいわゆる高コントラスト（contrast）領域、のいずれであるかを大まかに把握することができる。

バラツキ指標値Ｖとしては、例えば、注目領域または注目領域およびその近傍領域における画素値の分散または標準偏差などを考えることができる。ここでは、バラツキ指標値Ｖを、注目画素を中心とする所定のマトリクス（matrix）領域、例えば５×５画素の領域における画素値の標準偏差とする。

ステップＳ４では、第１関係決定部６０４１が、ステップＳ２で取得された代表画素値Ｃに基づいて、バラツキ指標値Ｖと強調係数Ｈ１との関係を表す第１の関係Ｔ１を決定する。なお、第１の関係Ｔ１およびその決定方法についての詳細は後述する。

ステップＳ５では、第１係数特定部６０４２が、ステップＳ４で決定された第１の関係Ｔ１を参照して、ステップＳ３で算出されたバラツキ指標値Ｖに対応した強調係数Ｈ１を特定する。

ここで、強調係数とは、注目領域に対して行う高周波強調処理の強調度を定めるのに用いる係数である。強調係数は、その値が大きいと、強調度を相対的に大きくするように働き、その値が小さいと、強調度を相対的に小さくするように働く。

なお、第１の関係Ｔ１の決定方法としては、例えば、注目領域に対応する代表画素値Ｃとして取り得る値を複数の範囲に分け、その範囲ごとに第１の関係Ｔ１の候補をそれぞれ対応付けして記憶させておき、ステップＳ２で取得された代表画素値Ｃに対応する候補の第１の関係Ｔ１を特定する方法が考えられる。また例えば、注目領域に対応する代表画素値Ｃをパラメータ（parameter）とする所定の関数を用意しておき、その関数に、ステップＳ２で取得された代表画素値Ｃを入力して第１の関係Ｔ１を導出するようにしてもよい。

図５に第１の関係の一例を示す。

この例による第１の関係Ｔ１においては、図５に示すように、バラツキ指標値Ｖが比較的低い第１の範囲Ｒ１にある場合には、注目領域がフラット（flat）に近い構造上にある可能性が高いので、空間分解能向上とノイズ抑制とが半々になるようバランスをとって、強調係数Ｈ１を中間レベルの０．５程度（第１の強調係数）にしている。バラツキ指標値Ｖが中程度となる第２の範囲Ｒ２にある場合には、注目領域はストリークアーチファクト（streak
artifact）上にある可能性が高いので、そのアーチファクトを強調させないように、強調係数Ｈ１を最小レベルの０付近（第２の強調係数）まで下げている。また、バラツキ指標値Ｖが比較的高い第３の範囲Ｒ３にある場合には、注目領域は細かい構造上にある可能性が高いので、その構造が把握できるように、強調係数Ｈ１を最大レベルの１付近（第３の強調係数）まで上げている。

すなわち、第１の範囲Ｒ１に含まれるバラツキ指標値Ｖと、第１の強調係数とが対応している。また、第１の範囲Ｒ１より値が大きい第２の範囲Ｒ２に含まれるバラツキ指標値Ｖと、第１の強調係数より小さい第２の強調係数とが対応している。また、第２の範囲Ｒ２より値が大きい第３の範囲Ｒ３に含まれるバラツキ指標値Ｖと、第２の強調係数より大きい第３の強調係数とが対応している。

ところで、ここで、再構成画像の各領域に対して要求される空間分解能とノイズとのバランスについて考えてみることにする。

一般的に、再構成画像の各領域に対して要求される空間分解能とノイズとのバランスは、画素値のバラツキがたとえ同じ程度であったとしても、その領域の部位の種類によって異なる。例えば、軟部領域では相対的にノイズ抑制が優先され、骨部領域では相対的に高空間分解能が優先される。

本例では、注目領域に対応する代表画素値Ｃに基づいて第１の関係Ｔ１を決定するようにしているので、まず、注目領域に対応する代表画素値Ｃから、その注目領域の部位の種類をある程度予測することができる。そして、その予測される部位に適した形で、注目領域付近における画素値のバラツキの程度から、その注目領域に適した空間分解能とノイズとのバランスが得られるような強調係数Ｈ１を導くことができる。

これにより、注目領域に適した空間分解能とノイズとのバランスについて、部位の種類と画素値のバラツキとの組合せから生じる、複雑でデリケートな要求に応えることができる。

ステップＳ６では、第２関係決定部６０５１が、画像再構成に用いた再構成関数に応じて、注目領域に対応する代表画素値Ｃと強調係数Ｈ２との関係を表す第２の関係Ｔ２を決定する。

ステップＳ７では、第２係数特定部６０５２が、ステップＳ６で決定された第２の関係Ｔ２を参照して、ステップＳ２で取得された代表画素値Ｃに対応する強調係数Ｈ２を特定する。

なお、第２の関係Ｔ２の決定方法としては、例えば、再構成関数の種類ごとに第２の関係Ｔ２の候補をそれぞれ対応付けして記憶させておき、Ｘ線ＣＴ画像Ｇの画像再構成に実際に用いられた再構成関数に対応する候補の第２の関係Ｔ２を特定する方法が考えられる。

図６に第２の関係の一例を示す。

この例による第２の関係Ｔ２においては、図６に示すように、注目領域に対応する代表画素値Ｃが、最も値が小さい第４の範囲Ｒ１にある場合には、注目領域は空気である可能性が高いので、ノイズを増加させないよう、強調係数Ｈ２を最小レベルの０付近（第４の強調係数）まで下げている。注目領域に対応する代表画素値Ｃが、次に値が小さい第５の範囲Ｒ５にある場合には、注目領域は肺である可能性が高いので、石灰化などの微小点が把握できるように、強調係数Ｈ２を最大レベルの１付近（第５の強調係数）まで上げている。注目領域に対応する代表画素値Ｃが、次に値が小さい第６の範囲Ｒ６にある場合には、注目領域は縦隔、肝臓などである可能性が高いので、ノイズを増加させないよう、強調係数Ｈ２を最小レベルの０付近（第６の強調係数）まで下げている。また、注目領域に対応する代表画素値Ｃが、次に値が小さい第７の範囲Ｒ７にある場合には、注目領域は骨、造影血管などである可能性が高いので、耳小骨や血管内の石灰化など細かい構造が把握できるように、強調係数Ｈ２を最大レベルの１付近（第７の強調係数）まで上げている。

すなわち、第４の範囲Ｒ４に含まれる画素値と、第４の強調係数とが対応している。また、第４の範囲Ｒ４より値が大きい第５の範囲Ｒ５に含まれる画素値と、第４の強調係数より大きい第５の強調係数とが対応している。また、第５の範囲Ｒ５より値が大きい第６の範囲Ｒ６に含まれる画素値と、第５の強調係数より小さい第６の強調係数とが対応している。また、第６の範囲Ｒ６より値が大きい第７の範囲Ｒ７に含まれる画素値と、第６の強調係数より大きい第７の強調係数とが対応している。

ところで、再構成画像における空間分解能とノイズの状態は、画像再構成に用いる再構成関数によって大きく異なる。本例では、第２の関係Ｔ２を画像再構成に用いた再構成関数に依存して変えているので、この状態の違いを考慮して、参照する第２の関係Ｔ２を定めることができる。

ステップＳ８では、エッジ検出部６０６が、注目領域およびその近傍領域におけるエッジ検出処理を行う。

ステップＳ９では、第３強調係数決定部６０７が、エッジ検出処理によりエッジが検出された場合よりも、エッジが検出されなかった場合の方が、値が大きくなるように、強調係数Ｈ３を決定する。

これにより、画素値が急激に変化するエッジ部分での強調のし過ぎによるオーバーシュート（overshoot）またはアンダーシュート（undershoot）の発生を防ぐことが可能な強調係数Ｈ３を導出することができる。

図７に、エッジ検出処理の一例を示す。エッジ検出処理としては、例えば、図７に示すように、注目画素を中心とする所定のマトリクス領域、例えば５×５画素の領域において、所定方向での画素値の変化を見たとき、隣接する画素同士の画素値の差が所定の閾値以上であれば、エッジが検出されたと判定する処理が考えられる。また例えば、注目画素を中心とする所定のマトリクス領域に含まれる画素のうち、注目画素との画素値の差が所定の閾値以上である画素の数が一定数以上ある場合に、エッジが検出されたと判定する処理が考えられる。

ステップＳ１０では、距離測定部６０８が、再構成画像における再構成中心すなわちアイソセンタから注目領域までの距離Ｄを測定する。

ステップＳ１１では、第４の強調係数決定部６０９が、ステップＳ１０で測定された距離Ｄが大きいほど値が大きくなるよう、強調係数Ｈ４を決定する。

図８に、アイソセンタから注目領域までの距離Ｄと強調係数Ｈ４との関係の一例を示す。この例では、その距離Ｄが０〜２０ｃｍの範囲では強調係数Ｈ４は０であり、その距離Ｄが２０ｃｍ〜４５ｃｍの範囲では強調係数Ｈ４は徐々に増加し、その距離Ｄが４５ｃｍ以上では強調係数Ｈ４は１になっている。

再構成画像であるＸ線ＣＴ画像Ｇにおいては、アイソセンタから離れるほど空間分解能が低くなることが知られているが、これにより、再構成画像の周辺部における空間分解能の低下を抑えることが可能な強調係数を導出することができる。

ステップＳ１２では、強調度決定部６１１が、決定されたすべての強調係数Ｈ１〜Ｈ４を乗算、加算または重み付け加算等することにより、強調度ＨＡを決定する。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２で決定された強調度ＨＡにより、注目領域に対する高周波強調処理を行う。

高周波強調処理としては、例えば、従来公知である、重み係数マトリスクを用いる鮮鋭化フィルタ処理を考えることができる。

これにより、各強調係数がそれぞれ担持する空間分解能およびノイズに対する補正効果が反映された高周波強調処理が、注目領域に対して行われる。

ステップＳ１４では、制御部６１３が、注目領域として設定すべき領域が他にあるか否かを判定する。ある場合には、ステップＳ２に戻り、新たな注目領域を設定し、処理を続ける。ない場合には、処理を終了する。

図９に、本実施形態による適応型高周波強調処理を耳小骨のＸ線ＣＴ画像に適用したときのサンプル画像を示す。左の画像が原画像Ｇ、中央の画像が処理済画像Ｇ′、右の画像が処理済画像と原画像との差分画像（Ｇ′−Ｇ）である。処理済画像Ｇ′では、骨部の高コントラスト領域に対しては、高周波成分の強調が十分に成されて高い空間分解能が得られているが、軟部領域や骨部の比較的フラットな構造を持つ領域に対しては、高周波成分の強調がほとんど成されておらず、ノイズの増加が抑えられていることが分かる。

以上、本実施形態によれば、注目領域に係る画素値とそのバラツキ程度の両方による組合せの条件に応じて、注目領域に対して行う高周波強調処理の強調度を変えることができる。

そのため、まず、注目領域の部位の種類および構造の状態を細かく弁別することが可能になる。例えば、注目領域に対して、空気や肺などの弁別に加え、軟部領域や骨部／造影血管領域のそれぞれにおける細かい構造、比較的フラット（flat）である構造、アーチファクトらしき構造などの細かい弁別が可能になる。

そして、その弁別結果に応じた適切な強調度で注目領域に対する高周波強調処理を行うことができる。例えば、注目領域が、画素値から判断すると骨部領域であるが、画素値のバラツキ程度から判断すると比較的フラットな構造を有している、と考えられる場合に、高周波成分を強調しないでノイズ増加を抑制する、といったことができる。また例えば、アーチファクトと考えられる領域の画素値のバラツキ程度が、物質あるいは部位の種類によって変化するような場合であっても、注目領域がアーチファクト領域であるかを的確に判断し、アーチファクト領域であれば、高周波成分を強調させないでノイズの増加を抑える、といったこともできる。

その結果、再構成画像において、ノイズ抑制が優先されるべき領域に対しては、高周波成分を強調させずに、不要なノイズの増加を抑える一方、真に高空間分解能が望まれる領域に対しては、高周波成分を強調して、空間分解能を向上させることができる。

本実施形態による特徴は、このようなデリケート（delicate）な補正を可能にした点にあり、従来の手法では得られないものである。例えば、画素値のみに応じて決定した強調係数と、画素値のバラツキ指標値のみに応じて決定した強調係数とを組み合わせて、新たな強調係数を生成しようとしても、それぞれ別の観点で決定した強調係数同士が、反発し合うこともあり、上記のようなデリケートな補正を行うことは難しい。

なお、発明の実施形態は、上記の実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の追加・変更等が可能である。

例えば、強調係数を決定する処理の組合せや順番は、上記の実施形態に限定されず、幾つかの観点による処理を省略したり、別の観点による処理を追加したり、順番を入れ換えたりしてもよい。また、強調係数を決定する処理の具体的な内容も、上記の実施形態に限定されない。

また例えば、上記実施形態では、各強調係数を統合して１つの強調度を求め、その強調度による高周波強調処理を行っているが、強調係数ごとに、その強調係数による高周波強調処理を順次行うようにしてもよい。

また、上記の画像処理に関わる機能ブロックを有している画像処理装置、コンピュータをこのような画像処理装置として機能させるためのプログラム、このような画像処理装置を備えている他の画像診断装置もまた発明の実施形態の一例である。当該画像診断装置としては、例えば、ＰＥＴ−ＣＴ装置、Ａｎｇｉｏ−ＣＴ装置、ＣＴ機能付き放射線治療装置などが考えられる。

２ ガントリ
４ 撮影テーブル
６ 操作コンソール
８ 被検体
２０ Ｘ線管
２２ アパーチャ
２４ Ｘ線検出器
２５ コリメータ板
２６ データ収集部
２８ Ｘ線コントローラ
３０ アパーチャコントローラ
３４ 回転部
３６ 回転コントローラ
６０ 中央処理装置
６２ 制御インタフェース
６４ データ収集バッファ
６６ 記憶装置
６８ 表示装置
７０ 入力装置
４００ Ｘ線ビーム
６０１ 画像取得部
６０２ 画素値取得部
６０３ バラツキ指標値算出部
６０４ 第１強調係数決定部
６０４１ 第１関係決定部
６０４２ 第１係数特定部
６０５ 第２強調係数決定部
６０５１ 第２関係決定部
６０５２ 第２係数特定部
６０６ エッジ検出部
６０７ 第３強調係数決定部
６０８ 距離測定部
６０９ 第４強調係数決定部
６１０ 画像処理部
６１０１ 強調度決定部
６１０２ 高周波強調処理部

Claims (19)

1. 画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、
   前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの指標値を算出する算出手段と、
   前記バラツキの指標値と強調度との関係を示す第一の関係であって、画素値を組織に対応して分別した画素値の範囲に対して異なる関係を有する第一の関係に基づいて、前記取得された代表画素値および算出された指標値により強調度を決定する第１の強調度決定手段と、
   
   該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段とを備えている画像処理装置。
   
2. 前記第１の関係において、第１の範囲に含まれるバラツキの指標値と第１の強調度とが対応しており、前記第１の範囲より値が大きい第２の範囲に含まれるバラツキの指標値と前記第１の強調度より小さい第２の強調度とが対応しており、前記第２の範囲より値が大きい第３の範囲に含まれるバラツキの指標値と前記第２の強調度より大きい第３の強調度とが対応している請求項１に記載の画像処理装置。
   
3. 前記第２の範囲は、アーチファクトの存在に対応するバラツキの指標値の範囲である請求項２に記載の画像処理装置。
4. 第１の強調度決定手段により決定された強調度と他の手段により決定された強調度とに基づき、前記注目領域に対する高周波強調処理を行うための強調度を決定する強調度決定手段をさらに備え、
   
   前記画像処理手段は、前記強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
   
5. 前記取得された代表画素値に応じて、強調度を決定する第２の強調度決定手段をさらに備えており、
   前記強調度決定手段は、前記第１の強調度決定手段により決定された強調度と前記第２の強調度決定手段により決定された強調度とに基づき、前記注目領域に対する高周波強調処理を行うための強調度を決定するものである請求項４に記載の画像処理装置。
   
6. 前記第２の強調度決定手段は、
   前記注目領域に対応する代表画素値と強調度との関係を表している第２の関係に基づいて、前記取得された代表画素値に対応する強調度を特定する請求項５に記載の画像処理装置。
   
7. 前記第２の関係において、第４の範囲に含まれる代表画素値と第４の強調度とが対応しており、前記第４の範囲より値が大きい第５の範囲に含まれる代表画素値と前記第４の強調度より大きい第５の強調度とが対応しており、前記第５の範囲より値が大きい第６の範囲に含まれる代表画素値と前記第５の強調度より小さい第６の強調度とが対応しており、前記第６の範囲より値が大きい第７の範囲に含まれる代表画素値と前記第６の強調度より大きい第７の強調度とが対応している請求項６に記載の画像処理装置。
   
8. 前記第４の範囲は、空気の存在に対応する画素値の範囲であり、前記第６の範囲は、軟部組織の存在に対応する画素値の範囲である請求項７に記載の画像処理装置。
   
9. 前記画像は、Ｘ線ＣＴ画像であり、
   前記第２の強調度決定手段は、
   前記Ｘ線ＣＴ画像の再構成に用いた再構成関数によって異なる前記第２の関係に基づいて、強調度を決定する請求項６から請求項８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
   
10. 前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域に対するエッジ検出処理によりエッジが検出された場合よりも、該エッジ検出処理によりエッジが検出されなかった場合の方がより大きな値を取るように、強調度を決定する第３の強調度決定手段をさらに備えており、
    
    前記強調度決定手段は、前記第１の強調度決定手段により決定された強調度と前記第３の強調度決定手段により決定された強調度とに基づき、前記注目領域に対する高周波強調処理を行うための強調度を決定するものである請求項４に記載の画像処理装置。
    
11. 前記エッジ検出処理は、前記注目領域の近傍領域における画素のうち、その画素値と前記注目領域に対応する代表画素値との差が所定の閾値以上である画素の数が一定数以上ある場合に、エッジが検出されたと判定する処理である請求項１０に記載の画像処理装置。
    
12. 前記画像は、Ｘ線ＣＴ画像であり、
    前記Ｘ線ＣＴ画像の再構成中心から前記注目領域までの距離が大きいほど、大きな値を取るように、強調度を決定する第４の強調度決定手段をさらに備えており、
    
    前記強調度決定手段は、前記第１の強調度決定手段により決定された強調度と前記第４の強調度決定手段により決定された強調度とに基づき、前記注目領域に対する高周波強調処理を行うための強調度を決定するものである請求項４に記載の画像処理装置。
    
13. 前記強調度決定手段は、決定された複数の前記強調度を乗算、加算、または重み付け加算して前記注目領域に対する高周波強調処理を行うための強調度を決定するものである請求項４から請求項１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
    
14. 前記高周波強調処理は、鮮鋭化フィルタ処理である請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
15. 前記注目領域に対応する代表画素値は、前記注目領域の中心画素の画素値、または、前記注目領域もしくは該注目領域およびその近傍領域における画素値の平均値または重み付け平均値である請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
    
16. 前記バラツキの指標値は、前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値の分散または標準偏差である請求項１から請求項１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
    
17. コンピュータを、
    画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、
    前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの指標値を算出する算出手段と、
    前記バラツキの指標値と強調度との関係を示す第一の関係であって、画素値を組織に対応して分別した画素値の範囲に対して異なる関係を有する第一の関係に基づいて、前記取得された代表画素値および算出された指標値により強調度を決定する第１の強調度決定手段と、
    
    該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段として機能させるためのプログラム。
    
18. 画像における注目領域に対応する代表画素値を取得する取得手段と、
    前記注目領域または該注目領域およびその近傍領域における画素値のバラツキの指標値を算出する算出手段と、
    前記バラツキの指標値と強調度との関係を示す第一の関係であって、画素値を組織に対応して分別した画素値の範囲に対して異なる関係を有する第一の関係に基づいて、前記取得された代表画素値および算出された指標値により強調度を決定する第１の強調度決定手段と、
    
    該第１の強調度決定手段により決定された強調度に基づいて、前記注目領域に対する高周波強調処理を行う画像処理手段とを備えている画像診断装置。
    
19. Ｘ線ＣＴ撮影を行って画像を再構成する請求項１８に記載の画像診断装置。