JP5597517B2 - 医用画像処理装置、医用画像撮影装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像撮影装置、及び医用画像処理プログラムに関する。

Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像撮影装置によって生成された医用画像データの画質を向上させるために、医用画像データのノイズレベルを求める場合がある。例えば、医用画像データにおいて各画素の画素値の差が比較的少ない領域に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、その関心領域（ＲＯＩ）内の画像データを対象にしてノイズレベルを求める。この場合、操作者が関心領域（ＲＯＩ）の設定位置を指定する。

特開平８−３０８８２７号公報 特開２００７−１７５１９４号公報 特開２００４−５３０号公報

しかしながら関心領域（ＲＯＩ）を設定する場合、その設定のための操作を操作者が行う必要があり、その操作が煩雑になる場合がある。また、ノイズレベルを求めるための十分なデータ数を確保するためには、各画素の画素値の差が比較的少ない領域に関心領域（ＲＯＩ）を設定する必要がある。しかしながら、被検体において細かな構造体が多い領域では各画素の画素値がばらつくため、その場合には、関心領域（ＲＯＩ）を設定してデータ数を確保することが困難である。

この実施形態は、医用画像データのノイズを推定することが可能な医用画像処理装置、医用画像撮影装置、及び医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。

この実施形態に係る医用画像処理装置は、差分算出手段と、除去手段と、第１の統計処理手段と、推定手段と、を有する。差分算出手段は、撮影された位置が異なる複数の医用画像データを受けて、複数の医用画像データ間の差分を求めることにより差分を表す差分画像データを生成する。除去手段は、差分画像データから構造物に相当する領域を除去する。第１の統計処理手段は、構造物に相当する領域が除去された差分画像データの各画素の画素値の第１の標準偏差を求める。推定手段は、医用画像データの各画素の画素値の第２の標準偏差を第１の標準偏差に基づいて推定する。

第１実施形態に係る医用画像処理装置のブロック図である。 医用画像と差分画像とを模式的に示す図である。 医用画像の標準偏差ＳＤと差分画像の標準偏差ＳＤとを示すグラフである。 医用画像のＳＤマップと差分画像のＳＤマップとを模式的に示す図である。 差分画像のＳＤマップから作成されたヒストグラムを示す図である。 第１実施形態に係る医用画像処理装置による第１の動作を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る医用画像処理装置による第２の動作を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る医用画像処理装置による第３の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る医用画像処理装置のブロック図である。 投影データ、差分投影データ、及び標準偏差ＳＤのグラフを模式的に示す図である。 投影データ、差分投影データ、及びＳＤマップを模式的に示す図である。 サイノグラムを模式的に示す図である。

［第１の実施の形態］
図１を参照して、第１実施形態に係る医用画像処理装置について説明する。図１は、第１実施形態に係る医用画像処理装置のブロック図である。第１実施形態に係る医用画像処理装置１は、例えば医用画像撮影装置９０に接続されている。

（医用画像撮影装置９０）
医用画像撮影装置９０には、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置や超音波診断装置などの撮影装置が用いられる。医用画像撮影装置９０は、被検体を撮影することにより医用画像データを生成する。例えば医用画像撮影装置９０は、被検体の異なる複数の位置で撮影することにより、撮影された位置が異なる複数の医用画像データを生成する。これにより、医用画像撮影装置９０は被検体の３次元領域を撮影する。医用画像撮影装置９０が「撮影手段」の一例に相当する。

この実施形態では一例として、医用画像撮影装置９０としてＸ線ＣＴ装置を用いた場合について説明する。Ｘ線ＣＴ装置は、被検体を間にして対向して配置されたＸ線管球とＸ線検出器とを有する。Ｘ線ＣＴ装置は、Ｘ線管球とＸ線検出器とを被検体の周囲で回転させながらＸ線管球からＸ線を曝射し、被検体を透過したＸ線をＸ線検出器で検出する。Ｘ線検出器によって検出されたデータをデータ収集装置（ＤＡＳ）にて投影データとして収集し、収集された投影データによって被検体の医用画像データを再構成する。被検体に対するある角度において、Ｘ線検出器で検出された検出データの集合をビュー（ｖｉｅｗ）と称する。例えば、回転方向に１°ごとに１ビューの投影データを収集する場合には、Ｘ線管球とＸ線検出器とを１回転させて３６０ビューの投影データを収集し、３６０ビューの投影データを用いて医用画像データを再構成する。以下、被検体の体軸方向を「スライス方向」と称する場合があり、体軸方向の位置を「スライス位置」と称する場合がある。また、Ｘ線管球及びＸ線検出器の回転方向を「ビュー方向」と称する場合がある。また、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸で規定される３次元直交座標系を定義する。被検体の体軸方向（スライス方向）をＺ軸方向とする。各スライス位置において体軸方向に直交する各断面内の位置は、Ｘ軸及びＹ軸によって規定される。

例えばＸ線ＣＴ装置は、被検体の体軸方向（スライス方向）に沿って複数のスライス位置で撮影することにより、複数のスライス位置のそれぞれにおいて複数ビューの２次元の投影データを収集する。Ｘ線ＣＴ装置は、各スライス位置における複数ビューの２次元の投影データに基づいて、各スライス位置におけるＣＴ画像データを再構成する。複数のＣＴ画像データによって構成されるボリュームデータは、医用画像撮影装置９０から医用画像処理装置１に出力される。

また、Ｘ線ＣＴ装置は、スライス方向に複数の検出素子を備えた２次元のＸ線検出器（多列化検出器）を用いることにより、スライス方向に幅を有する３次元の撮影領域を撮影し、その撮影によってスライス方向に幅を有する３次元の投影データを収集してもよい。Ｘ線ＣＴ装置は、複数ビューの３次元の投影データに基づいてボリュームデータを生成することができる。複数ビューの３次元の投影データによって構成されるボリュームデータは、医用画像撮影装置９０から医用画像処理装置１に出力される。

以下の説明では、「投影データ」は、２次元の投影データであってもよいし、３次元の投影データであってもよい。

（医用画像処理装置１）
第１実施形態に係る医用画像処理装置１は、画像記憶部２と、画像処理部３と、画像生成部４と、表示部５と、操作部６と、を有する。

（画像記憶部２）
画像記憶部２は、医用画像撮影装置９０から出力された医用画像データを記憶する。例えば、画像記憶部２は、複数のＣＴ画像データによって構成されるボリュームデータを記憶する。また、画像記憶部２は、医用画像撮影装置９０から出力された複数ビューの投影データを記憶してもよい。

（画像処理部３）
画像処理部３は、差分算出部３１と、除去部３２と、第１の統計処理部３３と、推定部３４と、第２の統計処理部３５と、ノイズ処理部３６と、判断部３７と、を有する。画像処理部３は、医用画像データの各画素の画素値のばらつきである標準偏差（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ：ＳＤ）を求める。一例として、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データの各画素の画素値の標準偏差ＳＤを求める場合について説明する。

（差分算出部３１）
差分算出部３１は、撮影されたスライス位置が互いに異なる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込み、スライス位置が互いに隣り合う２つＣＴ画像データ間の差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。差分算出部３１は、輝度などの画素値の差分を画素（ｘ、ｙ）ごとに求める。差分算出部３１は、１つの第１の差分画像データを生成してもよいし、複数の第１の差分画像データを生成してもよい。差分算出部３１は、第１の差分画像データを除去部３２と第２の統計処理部３５とに出力する。スライス位置（Ｚ軸方向の位置）は、操作者が操作部６を用いて指定すればよい。例えば操作者が操作部６を用いてＺ軸方向の所望の領域を指定すると、所望の領域の位置を示す座標情報（Ｚ軸方向の座標情報）が操作部６から画像処理部３に出力される。差分算出部３１は、操作部６によって指定された所望の領域に含まれる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込み、スライス位置が互いに隣り合う２つのＣＴ画像データ間の差分を求める。一例として、操作者が操作部６を用いてスライス位置（ｚ１）を指定すると、スライス位置（ｚ１）の座標情報が操作部６から画像処理部３に出力される。差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データと、スライス位置（ｚ１）の隣のスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとを画像記憶部２から読み込む。そして、差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データとスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとの差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。

（除去部３２）
除去部３２は、第１の差分画像データに閾値処理を施すことにより、第１の差分画像データから構造物に相当する領域を除去する。例えば除去部３２は、第１の差分画像データにおいて画素値が所定範囲内に含まれる領域を残し、画素値が所定範囲以外の領域を除去する。すなわち、除去部３２は、画素値が所定範囲の上限の閾値より大きい領域、及び、画素値が所定範囲の下限の閾値より小さい領域を、被検体の構造物であるとして第１の差分画像データから除去する。例えば、除去部３２は、構造物に相当する領域の画素値を一定の画素値に置き換えてもよいし、第１の差分画像データから削除してもよいし、周囲の画素値に置き換えてもよい。構造物に相当する領域が除去された第１の差分画像データを、「第２の差分画像データ」と称する場合がある。除去部３２は、第２の差分画像データを第１の統計処理部３３に出力する。

図２を参照して、除去部３２の処理について説明する。図２は、医用画像と差分画像とを模式的に示す図である。図２には、ＣＴ画像１００と差分画像２００とが示されている。差分画像２００が第１の差分画像の一例である。ＣＴ画像１００は、体軸方向（スライス方向）のあるスライス位置（ｚ１）における画像である。ＣＴ画像１００には、被検体の像１１０や寝台の像１２０などが表されている。ＣＴ画像１００には、画素値の分布が一様とならずに各画素の画素値がばらつく領域１１１が表されている。差分画像２００は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像１００と、スライス位置（ｚ１）の隣のスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像との差分を表す画像である。差分画像２００には、構造物に相当する像２１０が表されている。除去部３２は、差分画像２００において画素値が所定範囲以外となる像２１０を除去する。例えば除去部３２は、像２１０の画素値を一定の画素値に置き換えてもよいし、差分画像２００から削除してもよいし、周囲の画素値に置き換えてもよい。除去部３２は、構造物に相当する像２１０が除去された第２の差分画像データを、第１の統計処理部３３に出力する。

（第１の統計処理部３３）
第１の統計処理部３３は、構造物に相当する領域が除去された第２の差分画像データの各画素の画素値のばらつきである標準偏差ＳＤを求める。以下、第２の差分画像データの標準偏差ＳＤを、「第１の標準偏差ＳＤ」と称する場合がある。第１の統計処理部３３は、第１の標準偏差ＳＤを推定部３４に出力する。

（推定部３４）
推定部３４は、第１の標準偏差ＳＤに基づいて、ＣＴ画像データの各画素の画素値のばらつきである標準偏差ＳＤを推定する。以下、ＣＴ画像データの標準偏差ＳＤを、「第２の標準偏差ＳＤ」と称する場合がある。推定部３４は、第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤとの関係を表すノイズモデルを用いて、第１の標準偏差ＳＤから第２の標準偏差ＳＤを推定する。図３を参照して、ノイズモデルについて説明する。図３は、医用画像の標準偏差と差分画像の標準偏差とを示すグラフである。図３において、横軸はスライス位置を示し、縦軸は標準偏差ＳＤを示す。グラフ３１０は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを示している。グラフ３１０が示す第２の標準偏差ＳＤは、シミュレーションによって求められた値である。シミュレーションには、Ｘ線ＣＴ装置による撮影条件とＣＴ画像データの再構成条件とがパラメータとして用いられる。撮影条件及び再構成条件には、例えば、Ｘ線管球に供給する管電圧及び管電流、スライス厚、スライス位置、並びに体軸方向（スライス方向）に配列された複数のＸ線検出器の列数などが含まれる。グラフ３２０は、第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤを示している。スライス位置によって、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤと第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとが変化している。グラフ３１０とグラフ３２０とに基づいて、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤと第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとの比をスライス位置ごとに求めることができる。
以下の式（１）に、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤと第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとの関係を示す。
式（１）：ＳＤ_ＯＲＧ（ｚ）＝Ｒａｔｉｏ（ｚ）×ＳＤ_ｄｚ（ｚ）
ＳＤ_ＯＲＧ（ｚ）は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤである。
ＳＤ_ｄｚ（ｚ）は、第２の差分画像データの第１の標準偏差ＳＤである。
Ｒａｔｉｏ（ｚ）は、グラフ３１０とグラフ３２０とに基づいてスライス位置ごとに求められた標準偏差ＳＤの比である。標準偏差ＳＤの比Ｒａｔｉｏ（ｚ）は予め求められて、図示しない記憶部に予め記憶されている。なお、標準偏差ＳＤの比Ｒａｔｉｏ（ｚ）が「推定係数」の一例に相当する。
推定部３４は、第１の標準偏差ＳＤと式（１）とに基づいてＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。一例として、推定部３４は、式（１）に従って位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。

推定部３４は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示部５に出力してもよい。この場合、表示部５は、推定部３４によって求められた、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示する。

（第２の統計処理部３５）
第２の統計処理部３５は、いわゆる差分マップ法によって第１の差分画像データのＳＤマップを生成する。例えば、第２の統計処理部３５は、第１の差分画像データの所定領域内の各画素の画素値の標準偏差ＳＤ（「第３の標準偏差」と称する）を求め、その所定領域を第１の差分画像データの全体に移動して各箇所における標準偏差ＳＤ（第３の標準偏差）を求めて、第３の標準偏差の分布を表すＳＤマップを生成する。一例として、第２の統計処理部３５は、第１の差分画像データにおいて（１１×１１）画素領域内の画素値の標準偏差ＳＤ（第３の標準偏差）を求め、（１１×１１）画素領域を第１の差分画像データの全体に移動して各箇所における標準偏差ＳＤ（第３の標準偏差）を求めて、第３の標準偏差ＳＤの分布を表すＳＤマップを生成する。第２の統計処理部３５は、第１の差分画像データのＳＤマップを除去部３２に出力する。

除去部３２は、第１の差分画像データのＳＤマップに閾値処理を施すことにより、ＳＤマップから構造物に相当する領域を除去する。例えば除去部３２は、第１の差分画像データのＳＤマップにおいて第３の標準偏差が所定範囲内に含まれる領域を残し、第３の標準偏差が所定範囲以外の領域を除去する。すなわち、除去部３２は、第３の標準偏差が所定範囲の上限の閾値より大きい領域、及び、第３の標準偏差が所定範囲の下限の閾値より小さい領域を、被検体の構造物であるとして第１の差分画像データのＳＤマップから除去する。

図４を参照して、ＳＤマップについて説明する。図４は、医用画像のＳＤマップと差分画像のＳＤマップとを模式的に示す図である。図４には、ＣＴ画像データのＳＤマップ４００と、第１の差分画像データのＳＤマップ５００とが示されている。ＳＤマップ４００は、あるスライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データのＳＤマップである。ＳＤマップ４００には、被検体に起因する像４１０などが表されている。このように、ＣＴ画像データのＳＤマップ４００には、標準偏差ＳＤの分布が一様とならずに標準偏差ＳＤがばらつく像４１０が表されている。第１の差分画像データのＳＤマップ５００は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像とスライス位置（ｚ１）の隣のスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像との差分のＳＤマップである。ＳＤマップ５００には、構造物に相当する像５１０が表されている。除去部３２は、ＳＤマップ５００において標準偏差ＳＤが所定範囲以外となる像５１０を除去する。例えば除去部３２は、像５１０の値を一定の値に置き換えてもよいし、ＳＤマップ５００から削除してもよいし、周囲の値に置き換えてもよい。除去部３２は、構造物に相当する像５１０が除去されたＳＤマップを、第１の統計処理部３３に出力する。

第１の統計処理部３３は、構造物に相当する領域が除去されたＳＤマップに基づいて、差分画像データの第１の標準偏差ＳＤを求める。例えば第１の統計処理部３３は、ＳＤマップにおける標準偏差ＳＤの頻度を表すヒストグラムを作成し、そのヒストグラムに基づいて差分画像データの第１の標準偏差ＳＤを求める。図５に、ヒストグラムを示す。図５において、横軸はＳＤマップにおける標準偏差ＳＤであり、縦軸は標準偏差ＳＤの頻度である。第１の統計処理部３３は、ヒストグラムから統計値を求め、その統計値を差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとする。例えば、第１の統計処理部３３は、図５に示すように、ヒストグラムの最頻値を求め、その最頻値を第１の標準偏差ＳＤとする。または、第１の統計処理部３３は、ヒストグラムの中央値、重心値、又は平均値を求め、それらのうちいずれかを第１の標準偏差ＳＤとしてもよい。第１の統計処理部３３は、第１の標準偏差ＳＤを推定部３４に出力する。また、第１の統計処理部３３は、ヒストグラムの有効範囲を限定して統計値を求めてもよい。例えば、第１の統計処理部３３は、ヒストグラムの上限及び下限の５％の部分を除外して統計値を求めてもよい。

推定部３４は、上述した式（１）に従ってスライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。

（ノイズ処理部３６）
ノイズ処理部３６は、複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込み、複数のＣＴ画像データにノイズ低減処理を施す。例えば、ノイズ処理部３６は、ローパスフィルタ（Ｌｏｗ−ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ：ＬＰＦ）を用いて、ＣＴ画像データにノイズ低減処理を施す。ノイズ処理部３６は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを差分算出部３１に出力する。

差分算出部３１、除去部３２、第１の統計処理部３３、推定部３４、及び第２の統計処理部３５は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを対象にして、上述した処理を実行する。そのことにより、推定部３４は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求め、第２の標準偏差ＳＤを判断部３７に出力する。

（判断部３７）
判断部３７は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤに基づいてノイズ低減処理を行うか否かを判断する。例えば、判断部３７は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤが予め設定された閾値以上となる場合には、ノイズ低減処理を行うと判断し、第２の標準偏差ＳＤが閾値未満となる場合には、ノイズ低減処理を行わないと判断する。判断部３７は、判断結果を示す情報をノイズ処理部３６に出力する。

ノイズ低減処理を行うと判断された場合には、ノイズ処理部３６は、ＣＴ画像データにノイズ低減処理を再度施す。ノイズ低減処理を行わないと判断された場合には、ノイズ処理部３６はノイズ低減処理を行わない。

（画像生成部４）
画像生成部４は、ボリュームデータにボリュームレンダリングを施すことにより、組織の形状を立体的に表す３次元画像データを生成する。また、画像生成部４は、ボリュームデータにＭＰＲ（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）処理を施すことにより、任意の断面における画像データ（ＭＰＲ画像データ）を生成してもよい。また、画像生成部４は、複数ビューの投影データに基づいて３次元画像データなどの医用画像データを再構成してもよい。

（表示部５、操作部６）
表示部５は、ＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタで構成されている。表示部５は、画像処理部３によって求められた標準偏差ＳＤを表示する。表示部５は、画像生成部４によって生成された３次元画像やＭＰＲ画像を表示してもよい。操作部６は、キーボードやマウスなどの入力装置で構成されている。

画像処理部３及び画像生成部４のそれぞれの機能は、プログラムによって実行されてもよい。一例として、画像処理部３及び画像生成部４はそれぞれ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、又はＡＳＩＣなどの図示しない処理装置と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はＨＤＤなどの図示しない記憶装置とによって構成されていてもよい。記憶装置には、画像処理部３の機能を実行するための画像処理プログラムと、画像生成部４の機能を実行するための画像生成プログラムとが記憶されている。画像処理プログラムには、差分算出部３１の機能を実行するための差分算出プログラムと、除去部３２の機能を実行するための除去プログラムと、第１の統計処理部３３の機能を実行するための第１の統計処理プログラムと、推定部３４の機能を実行するための推定プログラムとが含まれる。また、画像処理プログラムには、第２の統計処理部３５の機能を実行するための第２の統計処理プログラムが含まれていてもよい。さらに、画像処理プログラムには、ノイズ処理部３６の機能を実行するためのノイズ処理プログラムと判断部３７の機能を実行するための判断プログラムとが含まれていてもよい。ＣＰＵなどの処理装置が、記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより、各部の機能を実行する。画像処理プログラムが「医用画像処理プログラム」の一例に相当する。

（動作）
図６から図８を参照して、第１実施形態に係る医用画像処理装置１による動作について説明する。医用画像処理装置１は、それぞれ異なる第１の動作、第２の動作、及び第３の動作のいずれかを実行する。

（第１の動作）
図６のフローチャートを参照して、第１の動作について説明する。

（ステップＳ０１）
まず、差分算出部３１が、撮影されたスライス位置が異なる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込む。例えば操作者が操作部６を用いてスライス位置（ｚ１）を指定すると、スライス位置（ｚ１）を示す座標情報が操作部６から差分算出部３１に出力される。差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データと、スライス位置（ｚ１）の隣のスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとを画像記憶部２から読み込む。

（ステップＳ０２）
差分算出部３１は、スライス位置が互いに隣り合う複数のＣＴ画像データ間の差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。一例として、差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データとスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとの差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。

（ステップＳ０３）
除去部３２は、第１の差分画像データに閾値処理を施すことにより、第１の差分画像データから構造物に相当する領域を除去する。構造物に相当する領域が除去された第１の差分画像データを、「第２の差分画像データ」と称する。

（ステップＳ０４）
第１の統計処理部３３は、第２の差分画像データの各画素の画素値のばらつきである第１の標準偏差ＳＤを求める。

（ステップＳ０５）
推定部３４は、第１の標準偏差ＳＤに基づいて、ＣＴ画像データの各画素の画素値のばらつきである第２の標準偏差ＳＤを求める。具体的には、推定部３４は、上記の式（１）に従ってスライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。

推定部３４は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示部５に出力する。表示部５は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示する。

以上のように、互いに隣り合う２つのＣＴ画像データ間の差分を求めることにより、画素値の分布が一様とならずに各画素の画素値がばらつく領域が、ＣＴ画像データよりも少ない差分画像データが得られる。差分画像データにおいては画素値の分布が一様とならない領域が少ないため、構造物に相当する領域を差分画像データから容易に除去することが可能となる。その結果、差分画像データにおいてはより広い領域において画素値の分布が一様となり、ノイズレベルを求めるための十分なデータ数を確保することが可能となる。そして、ノイズモデルを用いて差分画像データの第１の標準偏差ＳＤからＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを推定することにより、関心領域（ＲＯＩ）を操作者が設定しなくても、ＣＴ画像データのノイズレベルを求めることが可能となる。

（第２の動作）
図７のフローチャートを参照して、第２の動作について説明する。

（ステップＳ１０）
まず、差分算出部３１が、撮影されたスライス位置が異なる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込む。例えば操作者が操作部６を用いてスライス位置（ｚ１）を指定すると、スライス位置（ｚ１）を示す座標情報が操作部６から差分算出部３１に出力される。差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データと、スライス位置（ｚ１）の隣のスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとを画像記憶部２から読み込む。

（ステップＳ１１）
差分算出部３１は、スライス位置が互いに隣り合う複数のＣＴ画像データ間の差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。一例として、差分算出部３１は、スライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データとスライス位置（ｚ２）におけるＣＴ画像データとの差分を求めることにより、第１の差分画像データを生成する。

（ステップＳ１２）
第２の統計処理部３５は、いわゆる差分マップ法によって第１の差分画像データのＳＤマップを生成する。

（ステップＳ１３）
除去部３２は、第１の差分画像データのＳＤマップに閾値処理を施すことにより、ＳＤマップから構造物に相当する領域を除去する。

（ステップＳ１４）
第１の統計処理部３３は、構造物に相当する領域が除去されたＳＤマップにおける標準偏差ＳＤの頻度を表すヒストグラムを作成する。

（ステップＳ１５）
第１の統計処理部３３は、ＳＤマップのヒストグラムから統計値を求める。例えば、第１の統計処理部３３は、ヒストグラムの最頻値、中央値、重心値、又は平均値を、統計値として求める。

（ステップＳ１６）
第１の統計処理部３３は、統計値を差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとする。例えば、第１の統計処理部３３は、ヒストグラムの最頻値、中央値、重心値、及び平均値のうちのいずれかを、差分画像データの第１の標準偏差ＳＤとする。

（ステップＳ１７）
推定部３４は、上述した式（１）に従ってスライス位置（ｚ１）におけるＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。

推定部３４は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示部５に出力する。表示部５は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを表示する。

以上のように、互いに隣り合う２つのＣＴ画像データ間の差分を求めることにより、標準偏差ＳＤの分布が一様とならずに標準偏差ＳＤがばらつく領域が、ＣＴ画像データのＳＤマップよりも少ない差分画像データのＳＤマップが得られる。差分画像データのＳＤマップにおいては標準偏差ＳＤの分布が一様とならない領域が少ないため、構造物に相当する領域を差分画像データのＳＤマップから容易に除去することが可能となる。その結果、差分画像データのＳＤマップにおいてはより広い領域において標準偏差ＳＤの分布が一様となり、ノイズレベルを求めるための十分なデータ数を確保することが可能となる。そして、ノイズモデルを用いて差分画像データの第１の標準偏差ＳＤからＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを推定することにより、関心領域（ＲＯＩ）を操作者が設定しなくても、ＣＴ画像データのノイズレベルを求めることが可能となる。

（第３の動作）
図８のフローチャートを参照して、第３の動作について説明する。

（ステップＳ２０）
まず、ノイズ処理部３６が、撮影されたスライス位置が異なる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込む。例えば、操作者が操作部６を用いてＺ軸方向の所望の領域を指定すると、所望の領域の位置を示す座標情報（Ｚ軸方向の座標情報）が操作部６から画像処理部３に出力される。ノイズ処理部３６は、操作部６によって指定された所望の領域に含まれる複数のＣＴ画像データを画像記憶部２から読み込む。

（ステップＳ２１）
ノイズ処理部３６は、操作部６によって指定された所望の領域に含まれる複数のＣＴ画像データに、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を用いてノイズ低減処理を施す。

（ステップＳ２２）
差分算出部３１、除去部３２、第１の統計処理部３３、及び推定部３４は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを対象にして、上述した第１の動作を実行する。または、差分算出部３１、除去部３２、第１の統計処理部３３、推定部３４、及び第２の統計処理部３５は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを対象にして、上述した第２の動作を実行してもよい。第１の動作又は第２の動作が実行されることにより、推定部３４は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。

（ステップＳ２３）
判断部３７は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤに基づいてノイズ低減処理を行うか否かを判断する。例えば、判断部３７は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤが閾値以上となる場合には、ノイズ低減処理を行うと判断する（ステップＳ２３、ＹＥＳ）。一方、判断部３７は、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤが閾値未満となる場合には、ノイズ低減処理を行わないと判断する（ステップＳ２３、ＮＯ）。

ノイズ低減処理を行うと判断された場合には（ステップＳ２３、ＹＥＳ）、ステップＳ２１及びステップＳ２２の処理を繰り返し実行する。すなわち、所望の領域に含まれる複数のＣＴ画像データにノイズ低減処理を再度施し（ステップＳ２１）、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを対象にして第１の動作又は第２の動作を実行することにより、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤを求める。そして、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤが閾値未満となるまで、ステップＳ２１及びステップＳ２２の処理を繰り返し実行する。

（ステップＳ２４）
ノイズ低減処理を行わないと判断された場合には（ステップＳ２３、ＮＯ）、画像処理部３は、ノイズ低減処理が施されたＣＴ画像データを出力する（ステップＳ２４）。例えば、画像処理部３は、ノイズ低減処理が施された複数のＣＴ画像データを画像生成部４に出力する。画像生成部４は、複数のＣＴ画像データに基づいて３次元画像データやＭＰＲ画像データを生成してもよい。

以上のように、ＣＴ画像データの第２の標準偏差ＳＤに基づいてノイズ低減処理の実行の有無を判断することにより、第２の標準偏差ＳＤが閾値未満に達した時点で、ノイズ低減処理を自動的に止めることが可能となる。

第１実施形態に係る医用画像処理装置１は、第１の動作、第２の動作、及び第３の動作のうちいずれの動作を実行してもよい。例えば操作者が操作部６を用いて、第１の動作、第２の動作、及び第３の動作のうちの所望の動作を指定すると、医用画像処理装置１が、指定された動作を実行するようにしてもよい。第１の動作のみを実行するのであれば、医用画像処理装置１は、第２の統計処理部３５、ノイズ処理部３６、及び判断部３７を備えていなくてもよい。また、第２の動作のみを実行するのであれば、医用画像処理装置１は、ノイズ処理部３６及び判断部３７を備えていなくてもよい。

なお、医用画像撮影装置９０が医用画像処理装置１Ａの機能を備えていてもよい。

［第２の実施の形態］
図９を参照して、第２実施形態に係る医用画像処理装置について説明する。図９は、第２実施形態に係る医用画像処理装置のブロック図である。第２実施形態に係る医用画像処理装置１Ａは、第１実施形態と同様に医用画像撮影装置９０に接続されている。

（医用画像処理装置１Ａ）
第２実施形態に係る医用画像処理装置１Ａは、画像記憶部２と、画像処理部３Ａと、画像生成部４と、表示部５と、操作部６と、を有する。

（画像処理部３Ａ）
画像処理部３Ａは、差分算出部３１Ａと、第１の統計処理部３３Ａと、第２の統計処理部３５Ａと、ノイズ処理部３６Ａと、を有する。

（画像記憶部２）
画像記憶部２は、医用画像撮影装置９０によって収集された複数ビューの投影データを記憶する。画像記憶部２は、２次元の投影データを記憶してもよいし、３次元の投影データを記憶してもよい。

（差分算出部３１Ａ）
差分算出部３１Ａは、ビュー方向の角度が互いに異なる複数ビューの投影データを画像記憶部２から読み込み、ビュー方向の角度が互いに隣り合う２つの投影データ間の差分を求めることにより、複数の差分投影データを生成する。例えば差分算出部３１は、１２００ビューの投影データを対象にして、ビュー方向の角度が互に隣り合う２つの投影データ間の差分を求める。これにより、差分算出部３１Ａは、１２００ビュー分の差分投影データを生成する。差分算出部３１Ａは、差分投影データを第１の統計処理部３３Ａと第２の統計処理部３５Ａとに出力する。なお、投影データが「医用画像データ」の一例に相当する。

（第１の統計処理部３３Ａ）
第１の統計処理部３３Ａは、差分投影データの各画素の画素値のばらつきである標準偏差ＳＤを求める。例えば１２００ビューの投影データを対象とする場合、第１の統計処理部３３Ａは、１２００ビュー分の標準偏差ＳＤを求める。第１の統計処理部３３Ａは、複数ビューの標準偏差ＳＤのグラフを作成してもよい。第１の統計処理部３３Ａは、差分投影データの標準偏差ＳＤをノイズ処理部３６Ａと選択部３８とに出力する。

図１０を参照して、具体例について説明する。図１０は、投影データ、差分投影データ、及び標準偏差ＳＤのグラフを模式的に示す図である。差分算出部３１Ａは、あるビュー（φ１）における投影データ６１０と、ビュー（φ１）の隣のビュー（φ２）における投影データ６１１との差分を求めることにより、差分投影データ６２０を生成する。また、差分算出部３１Ａは、別のビュー（φ３）における投影データ６１２と、ビュー（φ３）の隣のビュー（φ４）における投影データ６１３との差分を求めることにより、差分投影データ６２１を生成する。第１の統計処理部３３Ａは、差分投影データ６２０、６２１の標準偏差ＳＤを求める。例えば１２００ビューの投影データを対象とする場合、差分算出部３１Ａは、１２００ビュー分の差分投影データを生成し、第１の統計処理部３３Ａは、１２００ビュー分の標準偏差ＳＤを求める。図１０に示すグラフ６３０は、１２００ビュー分の標準偏差ＳＤを示すグラフである。

（ノイズ処理部３６Ａ）
ノイズ処理部３６Ａは、差分投影データの標準偏差ＳＤが予め設定された閾値以上となる投影データにノイズ低減処理を施す。第１実施形態と同様に、ノイズ処理部３６Ａは、ローパスフィルタＬＰＦを用いて、投影データにノイズ低減処理を施せばよい。

ノイズ処理部３６Ａによる処理が終了すると、画像処理部３Ａは、複数ビューの投影データを画像生成部４に出力する。すなわち、画像処理部３Ａは、ノイズ低減処理が施された投影データを含む複数ビューの投影データを画像生成部４に出力する。画像生成部４は、複数ビューの投影データに基づいて３次元画像データなどの医用画像データを再構成する。

以上のように、差分投影データの標準偏差ＳＤが閾値以上となる投影データにノイズ低減処理を施すことにより、ノイズ低減処理によるデータの質の劣化を極力抑えつつ、ノイズを低減することが可能となる。すなわち、すべての投影データにノイズ低減処理を施すと、データ全体の質が劣化してしまうが、差分投影データの標準偏差ＳＤが閾値以上となりノイズレベルが比較的高い投影データのみにノイズ低減処理を施すことにより、データの質の劣化を極力抑えつつ、ノイズを低減することが可能となる。

（第２の統計処理部３５Ａ）
第２の統計処理部３５Ａは、いわゆる差分マップ法によって差分投影データのＳＤマップを生成する。第１実施形態と同様に、第２の統計処理部３５Ａは、差分投影データの所定領域内の各画素の画素値の標準偏差ＳＤを求め、その所定領域を差分投影データの全体に移動して各箇所における標準偏差ＳＤを求めて、標準偏差ＳＤの分布を表すＳＤマップを生成する。第２の統計処理部３５Ａは、ＳＤマップをノイズ処理部３６Ａに出力する。

ノイズ処理部３６Ａは、差分投影データのＳＤマップにおいて標準偏差ＳＤが予め設定された閾値以上となる領域を特定する。そして、ノイズ処理部３６Ａは、標準偏差ＳＤが閾値以上となる領域の投影データにノイズ低減処理を施す。

図１１を参照して、具体例について説明する。図１１は、投影データ、差分投影データ、及びＳＤマップを模式的に示す図である。差分算出部３１Ａは、あるビュー（φ１）における投影データ７１０と、ビュー（φ１）の隣のビュー（φ２）における投影データ７１１との差分を求めることにより、差分投影データ７２０を生成する。第２の統計処理部３５Ａは、差分投影データ７２０のＳＤマップ７３０を生成する。そして、ノイズ処理部３６Ａは、ＳＤマップ７３０において標準偏差ＳＤが予め設定された閾値以上となる領域７３１を特定する。そして、ノイズ処理部３６Ａは、領域７３１の投影データにノイズ低減処理を施す。例えば１２００ビューの投影データを対象とする場合、差分算出部３１Ａは１２００ビュー分の差分投影データを生成し、第２の統計処理部３５Ａは１２００ビュー分のＳＤマップを生成する。そして、ノイズ処理部３６Ａは、１２００ビューの投影データのうち標準偏差ＳＤが閾値以上となる領域の投影データにノイズ低減処理を施す。

ノイズ処理部３６Ａによる処理が終了すると、画像処理部３Ａは、複数ビューの投影データを画像生成部４に出力する。すなわち、画像処理部３Ａは、ノイズ低減処理が施された投影データを含む複数ビューの投影データを画像生成部４に出力する。画像生成部４は、複数ビューの投影データに基づいて３次元画像データなどの医用画像データを再構成する。

以上のように、ＳＤマップにおいて標準偏差ＳＤが閾値以上となる領域の投影データにノイズ低減処理を施すことにより、ノイズ低減処理によるデータの質の劣化を極力抑えつつ、ノイズを低減することが可能となる。すなわち、ＳＤマップにおいて標準偏差ＳＤが閾値以上となりノイズレベルが比較的高い領域の投影データのみにノイズ低減処理を施すことにより、データの質の劣化を極力抑えつつ、ノイズを低減することが可能となる。

なお、第１の統計処理部３３Ａ又は第２の統計処理部３５Ａが、「統計処理手段」の一例に相当する。

（選択部３８）
選択部３８は、差分投影データの標準偏差ＳＤが予め設定された閾値以上となる投影データを選択し、画像生成部４による再構成を行わないように設定する。例えば、選択部３８は、差分投影データの標準偏差ＳＤが閾値以上となる投影データにフラグを設ける。画像処理部３Ａは、複数ビューの投影データを画像生成部４に出力する。画像生成部４は、フラグが設けられた投影データを除いた複数ビューの投影データに基づいて、３次元画像データなどの医用画像データを再構成する。または、画像処理部３Ａは、差分画像データの標準偏差ＳＤが閾値以上となる投影データを除いて、複数ビューの投影データを画像生成部４に出力してもよい。この場合、画像生成部４は、画像処理部３Ａから出力された複数ビューの投影データに基づいて、３次元画像データなどの医用画像データを再構成する。なお、再構成によって得られた医用画像データが「別の医用画像データ」の一例に相当する。

図１２を参照して、選択部３８の処理の概念について説明する。図１２は、サイノグラムを模式的に示す図である。図１２において、縦軸はビュー方向を示し、横軸はチャンネル方向を示している。画像８００は、Ｘ線ＣＴ装置によって得られるサイノグラムである。投影データ８１０は、差分投影データの標準偏差ＳＤが閾値以上となるデータである。画像生成部４は、投影データ８１０を除いた複数ビューの投影データに基づいて、３次元画像データなどの医用画像データを再構成する。

以上のように、差分投影データの標準偏差ＳＤが閾値以上となりノイズレベルが比較的高い投影データを除いて、医用画像データを再構成することにより、再構成により得られた医用画像データの画質を向上させることが可能となる。

画像処理部３Ａの機能は、プログラムによって実行されてもよい。一例として、画像処理部３Ａは、ＣＰＵ、ＧＰＵ、又はＡＳＩＣなどの図示しない処理装置と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はＨＤＤなどの図示しない記憶装置とによって構成されていてもよい。記憶装置には、差分算出部３１Ａの機能を実行するための差分算出プログラムと、第１の統計処理部３３Ａの機能を実行するための第１の統計処理プログラムと、第２の統計処理部３５Ａの機能を実行するための第２の統計処理プログラムと、ノイズ処理部３６Ａの機能を実行するためのノイズ処理プログラムと、選択部３８の機能を実行するための選択プログラムとが記憶されている。ＣＰＵなどの処理装置が、記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより、各部の機能を実行する。

医用画像処理装置１Ａは、第１の統計処理部３３Ａとノイズ処理部３６Ａとによって処理を行う場合には、第２の統計処理部３５Ａと選択部３８とを備えていなくてもよい。また、医用画像処理装置１Ａは、第２の統計処理部３５Ａとノイズ処理部３６Ａとによって処理を行う場合には、第１の統計処理部３３Ａと選択部３８とを備えていなくてもよい。また、医用画像処理装置１Ａは、第１の統計処理部３３Ａと選択部３８とによって処理を行う場合には、第２の統計処理部３５Ａとノイズ処理部３６Ａとを備えていなくてもよい。

なお、医用画像撮影装置９０が医用画像処理装置１Ａの機能を備えていてもよい。

この発明の実施形態を説明したが、上記の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、１Ａ 医用画像処理装置
２ 画像記憶部
３、３Ａ 画像処理部
４ 画像生成部
５ 表示部
６ 操作部
３１、３１Ａ 差分算出部
３２ 除去部
３３、３３Ａ 第１の統計処理部
３４ 推定部
３５、３５Ａ 第２の統計処理部
３６、３６Ａ ノイズ処理部
３７ 判断部
３８ 選択部

Claims (10)

1. 撮影された位置が異なる複数の医用画像データを受けて、前記複数の医用画像データ間の差分を求めることにより前記差分を表す差分画像データを生成する差分算出手段と、
   前記差分画像データから構造物に相当する領域を除去する除去手段と、
   前記構造物に相当する領域が除去された前記差分画像データの各画素の画素値の第１の標準偏差を求める第１の統計処理手段と、
   前記医用画像データの各画素の画素値の第２の標準偏差を前記第１の標準偏差に基づいて推定する推定手段と、
   を有する医用画像処理装置。
2. 前記差分画像データの所定領域内の各画素の画素値の第３の標準偏差を求め、前記所定領域を前記差分画像データ全体に移動して各箇所における前記第３の標準偏差を求めて、前記第３の標準偏差の分布を表すＳＤマップを生成する第２の統計処理手段を更に有し、
   前記除去手段が、前記ＳＤマップから前記構造物に相当する領域を除去し、
   前記第１の統計処理手段が、前記構造物に相当する領域が除去された前記ＳＤマップに基づいて前記第１の標準偏差を求める、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記第１の統計処理手段が、前記構造物に相当する領域が除去された前記ＳＤマップにおける前記第３の標準偏差の頻度を表すヒストグラムを求め、前記ヒストグラムから前記第１の標準偏差を求める、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記複数の医用画像データが、Ｘ線ＣＴ装置によって生成された画像データであり、
   前記推定手段が、前記Ｘ線ＣＴ装置による撮影条件及び前記医用画像データの再構成条件に基づいて予め求められた推定係数と、前記第１の標準偏差とに基づいて、前記第２の標準偏差を推定する、
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
5. 前記第２の標準偏差に基づいてノイズ低減処理を行うか否かを判断する判断手段と、
   前記ノイズ低減処理を行うと判断された場合に、前記医用画像データに前記ノイズ低減処理を施すノイズ処理手段と、
   を更に有する、
   請求項１から請求項４のいずれかに記載の医用画像処理装置。
6. 撮影された位置が異なる複数の医用画像データを受けて、前記複数の医用画像データ間の差分を求めることにより前記差分を表す差分画像データを生成する差分算出手段と、
   前記差分画像データの各画素の画素値の標準偏差を求める統計処理手段と、
   前記標準偏差が予め設定された閾値以上となる前記医用画像データにノイズ低減処理を施すノイズ処理手段と、
   を有する医用画像処理装置。
7. 前記統計処理手段が、前記差分画像データの所定領域内の各画素の画素値の標準偏差を求め、前記所定領域を前記差分画像データ全体に移動して各箇所における前記標準偏差を求めて、前記標準偏差の分布を表すＳＤマップを生成し、
   前記ノイズ処理手段が、前記ＳＤマップにおいて前記標準偏差が予め設定された閾値以上となる領域を特定し、前記特定された領域の前記医用画像データに前記ノイズ低減処理を施す、
   請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記標準偏差が予め設定された閾値以上となる前記医用画像データを除いた前記複数の医用画像データに再構成処理を施すことにより、別の医用画像データを生成する画像生成手段を、更に有する、
   請求項６に記載の医用画像処理装置。
9. 被検体の複数の位置で撮影することにより、撮影された位置が異なる複数の医用画像データを生成する撮影手段と、
   前記複数の医用画像データ間の差分を求めることにより前記差分を表す差分画像データを生成する差分算出手段と、
   前記差分画像データから構造物に相当する領域を除去する除去手段と、
   前記構造物に相当する領域が除去された前記差分画像データの各画素の画素値の第１の標準偏差を求める第１の統計処理手段と、
   前記医用画像データの各画素の画素値の第２の標準偏差を前記第１の標準偏差に基づいて推定する推定手段と、
   を有する医用画像撮影装置。
10. コンピュータに、
    撮影された位置が異なる複数の医用画像データを受けて、前記複数の医用画像データ間の差分を求めることにより前記差分を表す差分画像データを生成する差分算出機能と、
    前記差分画像データから構造物に相当する領域を除去する除去機能と、
    前記構造物に相当する領域が除去された前記差分画像データの各画素の画素値の第１の標準偏差を求める第１の統計処理機能と、
    前記医用画像データの各画素の画素値の第２の標準偏差を前記第１の標準偏差に基づいて推定する推定機能と、
    を実行させる医用画像処理プログラム。

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