JP6080766B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、同一の対象の同一の撮像部位を、異なるタイミングにおいて撮像して得られた複数の平面画像から、その部位の経時的変化を評価するための処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。

近年、Ｘ線を用いた物体の内部の構造の画像化は、半導体などの物の製造現場、パイプラインなどの建設現場、空港の手荷物検査、医療現場など、多くの分野で行われている。この中でも、特に、Ｘ線撮像装置やＸ線ＣＴなどの医用モダリティを用いて被検体の内部の断面の画像を得ることは、医療の研究や治療の現場では今や必須の診断法の一つになっている。

この医療におけるＸ線診断の場合、診断対象である患者の撮像部位が時間的にどのように変化しているかということを知ることは非常に重要である。勿論、材料には時間の経過に伴う劣化があるので、そのような経時的変化の観察は患者に限ったことではない。

この経時的変化の情報を得る一つのアルゴリズムとして、非特許文献１に示されている位相限定相関法を用いるサブトラクション法がある。このサブトラクション法を実施する場合、異なる時間に撮像された同一被検体の同一部位の２つの２次元又は３次元の画像のうちの一方の画像上で２つ又は３つの特異な位置を指定する。次に、この指定された位置に相当する、もう一方の２次元又は３次元の画像上の位置を、最も強い位相相関を求めることにより、特定する。このように指定及び特定された両画像の位置を互いに合わせるための移動ベクトル（拡大・縮小、回転、平行移動を示すベクトル）を位置毎に求める。この移動ベクトルを使って、一方の画像を他方の画像に位置合わせを行い、両画像の画素毎の差分を採る。これにより、両画像から被検体の撮像部位の経時的な変化を求めることができる。

この位相限定相関法を用いるサブトラクション法は、例えば、本出願人の過去の出願に係る装置において既に使用されている（特許文献１を参照）。

ＷＯ ２０１１０１６５０８ Ａ１

「位相限定相関法を用いた掌紋認証アルゴリズム、伊藤 康一 ほか、画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２００６）、２００６年７月」

しかしながら、位相相関限定法を用いたサブトラクション法の場合、位相相関量の演算、移動ベクトルの演算、その移動ベクトルを用いた画像の移動、及び差分という演算が必要なるので、演算量が非常に多くなる。このため、演算を担うコンピュータ能力も高いものが要求されることから、実際の医療等の現場では使い難いという問題があった。また歯科Ｘ線口内撮影のような比較的小さな領域の画像に対しては、演算上の計算量ならびに精度からも適切であるが、更に歯列全域をカバーする歯科用パノラマ画像のような場合は、演算量が膨大になり不適である。

かかる問題は特に、歯科治療の現場で、Ｘ線透過データをトモシンセシス法の下で疑似３次元的に再構成して得るパノラマ画像（つまり、歯列に沿って湾曲した２次元断面の画像）の場合にも顕著であった。この歯科治療の分野では、そのような経時的な変化を観察することが、スクリーニングなどの予防的な診察からインプラント治療まで幅広く要求されている。しかしながら、演算量が多いということは、経時変化の情報を得るまでに時間がかかる。これに間に合うようにコンピュータの演算能力を上げるということも装置の製造コスト面で難がある。

さらに、歯科治療の分野では、拡大率が定まらないことや、画像のボケは患者の位置付けや歯列の個体差などで生じることから、同一の患者の同一の歯列の経時的な変化を従来のパノラマ画像を用いて読影することは到底できる話ではないとも言われている。かかる経時的な変化を観察しようとすれば、時間を置いて複数回の撮像を行う必要がある。例えば、う蝕の変化やインプラント治療の場合など、治療前後にそれぞれ撮像する必要がある。その撮像の度に位置決めされる同一患者の口腔部の空間的な位置は少しずれることが一般的である。これは操作者による位置決めのずれなどに依存する。しかしながら、従来では、パノラマ画像を用いて、そのような時間的な変化を読影することは上記の理由で殆ど不可能であった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、ＣＰＵなどのハードウェアに要求される演算能力はより少なくて済みながらも、撮像対象の同一の撮像部位の時間的な変化に関する情報を提供することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを、その目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明によれば、Ｘ線撮影装置によって、Ｘ線が被検体に照射され、当該被検体を透過した前記Ｘ線の透過量を示すデータが検出され、且つ、このデータに基づいて作成された、２つの時点の２枚の平面画像Ａ，Ｂの間の差異情報を得る画像処理装置が提供される。この画像処理装置は、前記２つの平面画像Ａ，Ｂの両者において夫々指定した位置から決定される曲線に基づいて当該２つの平面画像Ａ，Ｂそれぞれの全体を、同平面画像Ａ，Ｂ上にそれぞれ設定した前記対応点が直線を成しかつ水平方向で一致するようにその直線上での位置ごとの伸縮率を変えながらレジストレーション処理した２枚の平面画像ｆａ，ｇｂをそれぞれ作成する第１のレジストレーション手段と、前記第１のレジストレーション手段により作成された前記一方の平面画像ｆａを成す複数の局所領域が、夫々、前記他方の平面画像ｇｂのどの領域にマッチングするのか当該他方の平面画像ｇｂを探索するとともに、当該マッチングした領域の画像を再配置した平面画像ｈｂを作成する第２のレジストレーション手段と、この第２のレジストレーション手段により作成された平面画像ｈｂと前記第１のレジストレーション手段で作成された前記一方の平面画像ｆａとの間で差異情報を演算する差異演算手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、ＣＰＵなどのハードウェアに要求される演算能力はより少なくて済みながらも、撮像対象の同一の撮像部位の時間的な変化に関する情報を提供することができる。

添付図面において、
図１は、本発明の第１の実施形態に係る、画像処理装置を機能的に一体に搭載したＸ線によるパノラマ撮像装置の構成の一部の概略を示す斜視図、 図２は、パノラマ撮像装置に搭載される検出器の概要を説明する図、 図３は、検出器の電気的な構成を示すブロック図、 図４は、入射するＸ線パルスとエネルギ弁別のためのエネルギ閾値との関係を説明する図、 図５は、入射するＸ線のエネルギ分布、光子計数値、及びエネルギ領域の関係を説明する図、 図６は、パノラマ撮像装置のコンソールの電気的な構成を示すブロック図、 図７は、サブトラクション処理の概要を示すフローチャート、 図８は、サブトラクション処理の対象となる、撮像時期の異なる２つの３Ｄオートフォーカス画像を示す図、 図９は、２つの３Ｄオートフォーカス画像から作成された２つの平面画像を示す図、 図１０は、一方の平面画像に制御点としての複数の点をプロットした状態を説明する図、 図１１は、上記一方の平面画像にプロットした点をスムーズに結ぶ曲線を設定した状態を示す図、 図１２は、スケーリングに使用する伸縮率の、横軸上の位置毎の変化を示す曲線図、 図１３は、前記一方の平面画像に設定した曲線上の各位置に設定する法線を説明する図、 図１４は、上記法線に沿った画素を横方向に直線に配置して作成し且つ縦横の伸縮率を相互に合わせた２つの平面画像の図、 図１５は、上記直線配置された２つの平面画像の一方をＲＯＩで分割した様子を示す図。 図１６は、上記直線配置された２つの平面画像の他方における上記ＲＯＩにマッチングした領域を説明する図、 図１７は、上記他方の平面画像（直線配置済）におけるマッチング領域の再配置を説明する図、 図１８は、差異情報として差分情報を表す差分画像を模式的に説明する図、 図１９は、第１の変形例に係る大局的レジストレーションにおける大、中、小のＲＯＩを用いた処理を説明するフローチャート、 図２０は、第１の変形例における大、中、小のＲＯＩの設定及び当該ＲＯＩに相当する領域の探索を説明する図、 図２１は、第３の変形例に係る、直線型の差分画像から湾曲型の差分画像への再配置を説明するフローチャート、 図２２は、第３の変形例に係る、湾曲型の差分画像を模式的に説明する図、 図２３は、第５の変形例に係る画像処理の概要を説明するフローチャート。 図２４は、第６の変形例に係る画像処理の概要を説明するフローチャート、 図２５は、第７の変形例に係る画像処理の概要を説明するフローチャート、 図２６は、第７の変形例に係る画像処理を説明する図、 図２７は、本発明の第２の実施形態に係る、大局的レジストレーションの一部を説明するフローチャート、 図２８は、第２の実施形態に係る画像処理を説明する図、である。

以下、添付図面を参照して、本発明の画像処理装置に係る各種の実施形態及びその変形例を説明する。

本実施形態では、かかる画像処理装置は、Ｘ線を用いた歯科用のパノラマ撮像装置の中で機能的に一体に実施されているので、以下、このパノラマ撮像装置を詳述する。

（第１の実施形態）
図１〜図１８を参照して、第１の実施形態に係る画像処理装置及び画像処理方法を説明する。
なお、本発明に係る画像処理装置は必ずしもそのような撮像装置と機能的に一体化する必要はない。例えば、画像処置装置は撮像装置とは別体のコンピュータとして存在していてもよい。このコンピュータが本発明に係る画像処理を専用に行うものであってもよいし、他の処理の実行と兼用するものであってもよい。そのようなコンピュータに撮像装置によって撮像された、撮像対象の同一部位について異なる時間に撮像された複数の画像が与えられ、この複数の画像に本発明に係る画像処理を施すようになっていればよい。また、以下の実施形態では、２つの画像間の差異情報として差分（サブトラクション）情報を得るようにしているが、これはあくまで一例であり、病状の変化などに伴う「違い」が得られる情報であればよい。なお、後述するレジストレーションされた画像を有効に利用する形態も説明される。

図１に、本第１の実施形態に係る画像処置機能を有するパノラマ撮像装置１の概要を示す。

このパノラマ撮像装置１は、被験者Ｐの顎部をＸ線でスキャンし、そのデジタル量のＸ線透過データから顎部に在る３次元構造の歯列の実際の位置及び形状を同定した３Ｄ（３次元）画像（後述する３Ｄオートフォーカス画像）を提供する。特に、パノラマ撮像装置１は、時系列的に異なる複数の撮影時期（例えば２カ月空けた２つの撮影時期）に撮像した複数（例えば２つ）の３Ｄオートフォーカス画像の相互間の経時変化を表す情報を提供することを、基本性能とする。なお、３Ｄオートフォーカス画像を得る過程でトモシンセシス法（tomosynthesis）を用い、また、かかる経時変化の情報を得る過程で、本発明に係る画像処理法を実施する。

（実施形態）
図１〜図１８を参照して、本発明に係る画像処理及び画像処理方法を機能的に一体に搭載及び実行するパノラマ撮像装置の好適な実施形態を説明する。

図１に、パノラマ撮像装置１の概要を示す。このパノラマ撮像装置１は、被検体Ｐからデータを収集するガントリ（データ収集装置）２と、収集したデータを処理して画像などを作成するとともにガントリ２の動作を制御するコンソール３とを備える。

ガントリ２は、支柱１１を備える。この支柱が伸びる長手方向を縦方向（又は上下方向：Ｚ軸方向）と呼び、この縦方向に直交する方向を横方向（ＸＹ面に沿った方向）と呼ぶ。支柱１１には、略コ字状を成す上下動アームユニット１２が縦方向に移動可能に備えられる。

上下動アームユニット１２には、回転軸１３Ｄを介して回転アームユニット１３が垂下され、この回転軸１３ＤによりＺ軸方向の周りに回転可能である。この回動アームユニット１３は、下向きで略コ字状を成す横アーム１３Ａと、この横アーム１３Ａの両端のそれぞれから下向きに伸びる線源側縦アーム１３Ｂ及び検出側縦アーム１３Ｃとを備える。回転軸１３Ｄは、図示しない電動モータなどの駆動機構の出力を利用した軸である。図中、符号１４は被験者Ｐの顎を載せるチンレストを示す。

線源側アーム１３Ｂの下端部にはＸ線管２１が設置され、このＸ線管２１から例えばパルスＸ線として曝射されたＸ線は、同下端部に設けられたコリメータ（図示せず）でコリメートされた後、被験者Ｐの顎部を透過して検出側縦アーム１３Ｃに伝播する（仮想線を参照）。検出側縦アーム１３Ｃの下端部には、Ｘ線入射窓Ｗ（例えば、横５．０ｍｍ×縦１４５ｍｍ）を有したＸ線検出器２２（以下、検出器と呼ぶ）が設置される。なお、検出器２２の検出面のサイズは、例えば横６．４ｍｍ×縦１５０ｍｍ）である。

この検出器２２は、図２に示すように、Ｘ線撮像素子を２次元に配列した複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｎを有し、この複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｎの全体で検出部分が構成される。複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｍは互いに独立したブロックとして作成され、それらを基板（図示せず）上に所定形状（例えば矩形状）に実装して検出器２２の全体が作成される。個々の検出モジュールＢ１（〜Ｂｍ）はＸ線を直接、電気パルス信号に変換する半導体材料で作成される。このため、検出器２２は、半導体による直接変換方式の光子計数型Ｘ線検出器である。

この検出器２２は、上述したように、複数の検出モジュールＢ１〜Ｂｍの集合体として形成され、その全体として、２次元に配列された収集画素Ｓｎ（ｎ＝１〜Ｎ：画素数Ｎは例えば５０ｘ１４５０画素）を有する（図２参照）。各収集画素Ｓｎのサイズは、例えば２００μｍ×２００μｍである。

このため、検出器２２は、入射Ｘ線に応じた光子（フォトン）を、検出器２２の検出面を構成する画素（収集画素）Ｓｎ（ｎ＝１〜Ｎ）毎に計数して、その計数値を反映させた電気量のデータを例えば３００ｆｐｓの高いフレームレートで出力する。このデータはフレームデータとも呼ばれる。

この複数の収集画素Ｓｎそれぞれは、テルル化カドミウム半導体（ＣｄＴｅ半導体）、カドミュームジンクテルライド半導体（ＣｄＺｎＴｅ半導体）、シリコン半導体（Ｓｉ半導体）、ＣｓＩなどのシンチレータに、光電変換器をＣ−ＭＯＳなどの半導体セル（センサ）Ｃにより構成される。この半導体セルＣは、それぞれ、入射するＸ線を検出して、そのエネルギ値に応じたパルス電気信号を出力する。つまり、検出器２２は、半導体セルＣの複数が２次元に配列されたセル群を備え、その半導体セルＣのそれぞれ、すなわち、２次元配列の複数の収集画素Ｓｎそれぞれの出力側にデータ収集回路５１ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が備えられている。ここで、収集画素Ｓｎのそれぞれ、すなわち半導体セルＣのそれぞれから各データ収集回路５１_１（〜５１_Ｎ）に至る経路を必要に応じて、収集チャンネルＣＮｎ（ｎ＝１〜Ｎ）と呼ぶ。

なお、この半導体セルＳの群の構造は、特開２０００−６９３６９号公報、特開２００４−３２５１８３号公報、特開２００６−１０１９２６号公報によっても知られている。

ところで、前述した各収集画素Ｓｎのサイズ（２００μｍ×２００μｍ）は、Ｘ線を光子（粒子）として検出することが可能な十分小さい値になっている。本実施形態において、Ｘ線をその粒子として検出可能なサイズとは、「放射線（例えばＸ線）粒子が同一位置又はその近傍に複数個連続して入射したときの各入射に応答した電気パルス信号間の重畳現象（パイルアップとも呼ばれる）の発生を実質的に無視可能な又はその量が予測可能なサイズ」であると定義される。この重畳現象が発生すると、Ｘ線粒子の「入射数対実際の計測数」の特性にＸ線粒子の数え落とし（パイルアップカウントロスとも呼ばれる）が発生する。このため、Ｘ線検出器１２に形成する収集画素Ｓｎのサイズは、この数え落としが発生しない又は実質的に発生しないとみなせる大きさに、又は、数え落し量が推定できる程度に設定されている。この検出器２２の特徴は、Ｘ線パルスの数が正確に計測できることである。そのため、本発明の目的であるサブトラクションを行うことで、Ｘ線吸収の変化量の絶対値を計測できることになる。

続いて、図３を用いて、検出器２２に電気的に繋がる回路を説明する。複数のデータ収集回路５１ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）のそれぞれは、各半導体セルＣから出力されたアナログ量の電気信号を受けるチャージアンプ５２を有し、このチャージアンプ５２の後段に、波形整形回路５３、多段の比較器５４_１〜５４_ｉ（ここではｉ＝３）、エネルギ領域振分け回路５５、多段のカウンタ５６_１〜５６_ｉ（ここではｉ＝３）、多段のＤ／Ａ変換器５７_１〜５７_ｉ（ここではｉ＝３）、ラッチ回路５８、及びシリアル変換器５９を備える。

各チャージアンプ５２は、各半導体セルＳの各集電電極に接続され、Ｘ線粒子の入射に応答して集電される電荷をチャージアップして電気量のパルス信号として出力する。このチャージアンプ５２の出力端は、ゲイン及びオフセットが調整可能な波形整形回路５３に接続されており、検知したパルス信号の波形を、予め調整されているゲイン及びオフセットで処理して波形整形する。この波形整形回路５３のゲイン及びオフセットは、半導体セルＣから成る収集画素Ｓｎ毎の電荷チャージ特性に対する不均一性と各回路特性のバラツキを考慮して、キャリブレーションされる。これにより、不均一性を排除した波形整形信号の出力とそれに対する相対的な閾値の設定精度とを上げることができる。この結果、各収集画素Ｓｎに対応した、即ち、各収集チャンネルＣＮｎの波形整形回路５３から出力された波形整形済みのパルス信号は実質的に入射するＸ線粒子のエネルギ値を反映した特性を有する。したがって、収集チャンネルＣＮｎ間のばらつきは大幅に改善される。

この波形整形回路５３の出力端は、複数の比較器５４_１〜５４_３の比較入力端にそれぞれ接続されている。この複数の比較器５４_１〜５４_３それぞれの基準入力端には、図４に示す如くそれぞれ値が異なるアナログ量の閾値ｔｈ_ｉ（ここではｉ＝１〜３）が印加されている。これにより、１つのパルス信号を異なるアナログ量閾値ｔｈ_１〜ｔｈ_３に各別に比較することができる。この比較の理由は、入射したＸ線粒子のエネルギ値が、事前に複数に分けて設定したエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３のうちのどの領域に入るのか（弁別）について調べるためである。パルス信号の波高値（つまり、入射するＸ線粒子のエネルギ値を表す）がアナログ量閾値ｔｈ_１〜ｔｈ_３のどの値を超えているかについて判断される。これにより、弁別されるエネルギ領域が異なる。なお、最も低いアナログ量閾値ｔｈ_１は、通常、外乱や、半導体セルＳ、チャージアンプ４２などの回路に起因するノイズ、或いは、画像化に必要のない低エネルギの放射線を検出しないようにするための閾値として設定される。また、閾値の数、すなわち比較器の数は、必ずしも３個に限定されず、上記アナログ量閾値ｔｈ_１の分を含めて１個であってもよいし、２個以上の何個であってもよい。

上述したアナログ量閾値ｔｈ_１〜ｔｈ_３は、具体的には、コンソール３のキャリブレーション演算器３８からインターフェース３２を介してデジタル値で収集画素Ｓｎ毎、即ち収集チャンネル毎に与えられる。このため、比較器５４_１〜５４_３それぞれの基準入力端は４つのＤ／Ａ変換器５７_１〜５７_３の出力端にそれぞれ接続されている。このＤ／Ａ変換器５７_１〜５７_３はラッチ回路５８を介して閾値受信端Ｔ_１（〜Ｔ_Ｎ）に接続され、この閾値受信端Ｔ_１（〜Ｔ_Ｎ）がコンソール３のインターフェース３２に接続されている。

ラッチ回路５８は、撮像時に、閾値付与器４０からインターフェース３１及び閾値受信端Ｔ_１（〜Ｔ_Ｎ）を介して与えられたデジタル量の閾値ｔｈ_１´〜ｔｈ_３´をラッチし、対応するＤ／Ａ変換器Ｄ／Ａ変換器５７_１〜５７_３にそれぞれ出力される。このため、Ｄ／Ａ変換器５７_１〜５７_３は指令されたアナログ量の閾値ｔｈ_１〜ｔｈ_３を電圧量として比較器５４_１〜５４_３それぞれに与えることができる。各収集チャンネルＣＮｎは、Ｄ／Ａ変換器５７ｉ（ｉ＝１〜３）から比較器５４ｉ（ｉ＝１〜３）を介してカウンタ５５ｉ（ｉ＝１〜３）に至る１つ又は複数の回路系につながっている。この回路系を「弁別回路」ＤＳ_ｉ（ｉ＝１〜３）と呼ぶ。

図５に、このアナログ量閾値ｔｈ_ｉ（ｉ＝１〜３）に相当するエネルギ閾値ＴＨ_ｉ（ｉ＝１〜３）の設定例を示す。このエネルギ閾値ＴＨ_ｉは勿論、離散的に設定されるとともに、ユーザが任意に設定可能な弁別値である。

アナログ量閾値ｔｈ_ｉは、各弁別回路ＤＳ_ｉにおいて比較器５４ｉに与えるアナログ電圧であり、エネルギ閾値ＴＨ_ｉはエネルギスペクトラムのＸ線エネルギ（keV）を弁別するアナログ値である。図５に示す波形は、Ｘ線管球から曝射されるＸ線のエネルギの連続スペクトルの一例を示す。なお、縦軸の計数値（カウント）は横軸のエネルギ値に相当するフォトンの発生頻度に比例する量であり、横軸のエネルギ値はＸ線管２１の管電圧に依存する量である。このスペクトルに対して、第１のアナログ量閾値ｔｈ_１を、Ｘ線粒子数を計数不要領域（計測に意味のあるＸ線情報がなくかつ回路ノイズが混在する領域）と低目のエネルギ領域ＥＲ１とを弁別可能なエネルギ閾値ＴＨ１に対応して設定する。また、第２、及び第３のアナログ量閾値ｔｈ_２、及びｔｈ_３を、第１のエネルギ閾値ＴＨ_１より高い値となる、第２、及び第３のエネルギ閾値ＴＨ_２，及びＴＨ_３を順に供するように設定している。これにより、エネルギのスペクトル波形の特性や設計値に基づいた適宜な弁別点が規定され、エネルギ領域ＥＲ２、ＥＲ３が設定される。

また、これらのエネルギ閾値ＴＨ_ｉは、基準となる一つ以上の被写体を想定し、エネルギ領域毎の所定時間の計数値が概略一定になるように決定される。

このため、比較器５４_１〜５４_３の出力端は、図３に示すように、エネルギ領域振分け回路５５に接続されている。このエネルギ領域振分け回路５５は、複数の比較器５４_１〜５４_３の出力、すなわち、検出したＸ線粒子のエネルギ値に相当するパルス電圧とアナログ量閾値ｔｈ_１（〜ｔｈ_３）との比較結果を解読し、そのエネルギ値がどのエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３に分類されるかという振分けを行う。エネルギ領域振分け回路５５は、カウンタ５６_１〜５６_３の何れかに弁別結果に応じたパルス信号を送る。例えば、エネルギ領域ＥＲ１に弁別される事象があれば、１段目のカウンタ５６_１にパルス信号を送る。エネルギ領域ＥＲ２に弁別される事象があれば、２段目のカウンタ５６_２にパルス信号を送る。エネルギ領域ＥＲ３についても同様である。

このため、カウンタ５６_１〜５６_４のそれぞれは、エネルギ領域振分け回路５５からパルス信号が入力される度にカウントアップする。これにより、担当するエネルギ領域に弁別されるエネルギ値のＸ線粒子数を一定時間毎の累積値として計測することができる。なお、カウンタ５６_１〜５６_４にはコンソール３のコントローラ３３からスタート・ストップ端子Ｔ２を介して起動及び停止の信号が与えられる。一定時間の計測は、カウンタ自身が有するリセット回路を使って外部から管理される。

このようにして、リセットされるまでの一定時間の間に、複数のカウンタ５６_１〜５６_３により、検出器１２に入射したＸ線の粒子数が、収集画素Ｓｎ毎に且つエネルギ領域毎に計測される。このＸ線粒子数の計数値は、カウンタ５６_１〜５６_３のそれぞれからデジタル量の計数データとして並列に出力された後、シリアル変換器５９によりシリアルフォーマットに変換される。このシリアル変換器５９_１は残り全ての収集チャンネルのシリアル変換器５９_２〜５９_Ｎとシリアルに接続されている。このため、全てのデジタル量の計数データは、最後のチャンネルのシリアル変換器５９_Ｎからシリアルに出力され、送信端Ｔ３を介してコンソール３に送られる。コンソール３では、インターフェース３１がそれらの計数データを受信して第１の記憶部３４に格納する。

そこで、画像プロセッサ３５は、入力器３７からの操作者の指令に応じて、第１の記憶部３４に格納されている計数データを読み出し、この計数データを用いて画像、例えば歯列に沿ったある断面のＸ線透過画像（パノラマ画像）を例えばトモシンセシス法の元で再構成する。各収集画素Ｓｎから複数のエネルギ領域ＥＲ１〜ＥＲ３の計数データが得られている。このため、このパノラマ画像の再構成において、画像プロセッサ３５は、例えば高いエネルギ値の計数データほど高い重み付けを施し、これを相互に加算する。これにより、収集画素Ｓｎ毎に、収集されたデータが作成される。これにより、全収集画素Ｓｎから収集したＸ線スキャンに伴うデータが揃うので、これらの収集データをトモシンセシス法で処理してパノラマ画像を再構成する。このパノラマ画像は例えば表示器３６で表示される。勿論、重み付けを施さずにパノラマ画像を再構成してもよい。

なお、重み付け処理の仕方にも各種の方式がある。上述のように、高いエネルギ領域の計数データを強調する重み付け処理にすれば、ビームハードニングに因るアーチファクトを抑制することができる。また、軟部組織のコントラスト改善を目的として低いエネルギ領域を強調するように重み付けをすることもできる。ビームハードニングに因るアーチファクト抑制及び軟部組織のコントラスト改善を目的としてその両方の領域を共に強調するという重み付けをすることもできる。

また、歯科用パノラマ装置の宿命である前歯部の陰影として重畳される頚椎の映り込みなども、前歯部の再構成時に高エネルギ領域の計数データを強調する重み付けをすれば、幾分なりとも頚椎の映り込みは軽減可能である。また、同じような重み付け処理は、側方歯の歯列重なりを軽減する、いわゆる直交撮影時における、反対側の顎の写り込みを軽減する際にも使える。さらに、下顎管などを少しでもコントラスト良く見たいような場合、低エネルギの計数データを強調する重み付けをして再構成することで、より鮮明な画像化が可能である。

なお、本実施例では、上述したＮ個の収集画素Ｓｎに対応した半導体セルＳ及びデータ収集回路５１ｎはＡＳＩＣによりＣＭＯＳで一体に構成されている。勿論、このデータ収集回路５１ｎは、半導体セルＳの群とは互いに別体の回路又はデバイスとして構成してもよい。

コンソール３は、図６に示すように、信号の入出力を担うインターフェース（Ｉ／Ｆ）３１を備え、このインターフェース３１にバス３２を介して通信可能に接続されたコントローラ３３、第１の記憶部３４、画像プロセッサ３５、表示器３６、入力器３７、キャリブレーション演算器３８、第２の記憶部３９、ＲＯＭ４０、及び閾値付与器４１を備えている。

コントローラ３３は、ＲＯＭ４０に予め与えられたプログラムに沿ってガントリ２の駆動を制御する。この制御には、Ｘ線管２１に高電圧を供給する高電圧発生装置４２への指令値の送出、及び、キャリブレーション演算器３８への駆動指令も含まれる。第１の記憶部３４は、ガントリ２からインターフェース３１を介して送られてきたフレームデータを保管する。

画像プロセッサ３５は、コントローラ３３の管理の下に、ＲＯＭ４０に予め与えられたプログラムに基づいて、各種の処理を実行する。この処理には、フレームデータに公知のシフト・アンド・アッド（shift and add）と呼ばれる演算法に基づくトモシンセシス法を実行する処理が含まれる。

この処理により、検出器２２から出力されるエネルギ領域別に収集したＸ線フォトン数のカウント値に基づくフレームデータを使って、被験者Ｐの口腔部の、例えば歯列を通る馬蹄形の断面のパノラマ画像が断層像として作成される。この馬蹄形の断面は、擬似３次元断面でもある。つまり、断面自体は２次元だが、この２次元断面が３次元的に位置するからである。

本実施形態にあっては、このパノラマ画像はＷＯ２０１１０１３７７１号公報に開示されている、所望の擬似３次元断面に沿ったパノラマ画像を自動的に最適焦点化する、所謂、オートフォーカスの手法により再構成される。この所望断面は、例えば、予め歯列に設定した標準的なサイズの断面であってもよいし、この標準的な断面からその位置を歯列の奥行き方向において前進又は後退させた位置の断面であってもよい。また、オブリークな断面であってもよい。

また、画像プロセッサ３５により実行される処理には、異なる時間に撮像された例えば２枚のパノラマ画像の時系列的な変化の情報を得る処理（サブトラクション処理）含まれる。

表示器３６は、トモシンセシス法により作成されるパノラマ画像、及び、サブトラクション処理により取得される変化情報を表示する。また表示器３６は、ガントリ２の動作状況を示す情報及び入力器３７を介して与えられるオペレータの操作情報の表示も担う。入力器３７は、オペレータが撮像に必要な情報をシステムに与えるために使用される。

また、キャリブレーション演算器３８は、データ収集回路で収集画素Ｓｎ毎のエネルギ弁別回路毎に与える、エネルギ弁別のためのデジタル量の閾値をキャリブレーションする。第２の記憶部３９は、キャリブレーションにより収集画素毎、及び、エネルギ弁別回路毎に生成された閾値の値を記憶する。

閾値付与器４１は、撮像時に第２の記憶部３９に格納されているデジタル量の閾値を収集画素毎に且つ弁別回路毎に呼び出して、その閾値を指令値としてインターフェース３１を介して検出器２２に送信する。この処理を実行するため、閾値付与器４１はＲＯＭ４０に予め格納されたプログラムを実行する。

コントローラ３３、画像プロセッサ３５、キャリブレーション演算器３８、及び閾値付与器４１は、夫々、与えられたプログラムで稼動するＣＰＵ（中央処理装置）を備えている。それらのプログラムは、ＲＯＭ４０に事前に格納されている。

次に、本実施形態において画像プロセッサ３５により実行されるサブトラクション処理を図７に示す手順に沿って説明する。

いま、第１の記憶部３４には、異なる時期ｔ１、ｔ２において撮像された擬似３次元のパノラマ画像ＩＭ_Ａ、ＩＭ_Ｂが格納されている。この異なる時期ｔ１、ｔ２には例えば治療前後の例えば２週間の時間差があるものとする。また、パノラマ画像ＩＭ_Ａ、ＩＭ_Ｂは、例えば図８に模式的に示されるように、同一患者の歯列に沿ったある同一断面の擬似３次元画像である。

そこで、画像プロセッサ３５により、図７のステップＳ１にて、それらの擬似３次元のパノラマ画像ＩＭ_Ａ、ＩＭ_Ｂのデータが読み出される。この読み出されたパノラマ画像ＩＭ_Ａ、ＩＭ_Ｂのデータは、ステップＳ２にて、歯列の基準断層面Ｓrefに沿った画像に再投影された後、２次元の平面画像Ａ，Ｂに展開される。

次いで、画像プロセッサ３５により、平面画像Ａ，Ｂのデータは、大局的レジストレーション（ステップＳ３）及び局所的レジストレーション（ステップＳ４）という２段階のレジストレーションに付される。このレジストレーションは、空間変換を利用して両法の平面画像Ａ，Ｂを位置的に揃える、ことを意味する。このレジストレーションにより平面画像Ａ，Ｂの画像データがレジストレーションされた画像データに変換され且つ位置合わせされた画像ｆａ，ｈｂにそれぞれ変換される。このレジストレーションされた画像ｆａ，ｈｂの差分データが演算されるとともに（ステップＳ５）、表示器３６に表示される（ステップＳ６）。この一連のステップＳ３〜Ｓ６により、同一患者の顎部が時期ｔ１、ｔ２の間にどのような変化を呈しているか、その時系列的な変化を示す情報が画像化される。

以下、ステップＳ３〜Ｓ６の処理を詳述する。

（大局的レジストレーション）
レジストレーションを最初から緻密に行うことは演算量や精度の点で実用的ではない。このため、大局的レジストレーションにより、最初に、平面画像Ａ，Ｂを粗くレジストレーションし、その後の局所的レジストレーションで緻密に両画像の位置を揃えるようにしている。大局的レジストレーションは、画像プロセッサ３５により、以下のステップＳ３_１〜Ｓ３_６（図７参照）の下に実行される。

ステップＳ３_１： ステップＳ３２次元平面画像Ａ，Ｂそれぞれに対し、オペレータがマウスなどの入力器３７を用いて、例えば５つの点（以下、制御点と呼ぶ）ａ_０（ｘ_ａｏ，ｙ_ａ０），ａ_１（ｘ_ａ１，ｙ_ａ１），ａ_２（ｘ_ａ２，ｙ_ａ２），ａ_３（ｘ_ａ３，ｙ_ａ３），ａ_４（ｘ_ａ４，ｙ_ａ４），をプロットする。この制御点は図１０に示すように、一例として、上下の歯の並びの間の湾曲した部分に沿って等間隔に設定される。なお、図１０には一方の平面画像Ｂのみに対して制御点をプロットしている様子を示すが、他方の平面画像Ａにも同様に５つの制御点がプロットされる。

ステップＳ３_２： 次いで、制御点ａ_０（ｘ_ａｏ，ｙ_ａ０），ａ_１（ｘ_ａ１，ｙ_ａ１），ａ_２（ｘ_ａ２，ｙ_ａ２），ａ_３（ｘ_ａ３，ｙ_ａ３），ａ_４（ｘ_ａ４，ｙ_ａ４）を結ぶ湾曲線Ｃ（ｘ、ｙ）をラグランジェ方程式によりｘ_ａｏ＜ｘ＜ｘ_ａ４の範囲で演算する（図１１参照）。

ステップＳ３_３： 次いで、平面画像ｆａ上の制御点にａ_０〜ａ_４それぞれについて、各制御点ａ_０（〜ａ_４）から次の制御点ａ_１（〜ａ_４）までの湾曲した線分（幅）を基準値１とし、この基準値１に対する平面画像ｆｂのそれがどのような縮尺率になっているかを演算する。この結果、図１２に黒丸で示すような縮尺率の離散点が求められるので、この離散点を結ぶ曲線をラグランジェ曲線で近似する。この近似曲線は、その横軸方向の位置ｉが平面画像Ｂの横軸（ｘ軸）方向における各位置（画素後）の、平面画像Ａに対する縮尺率を表している。このため、この近似曲線から求められる横軸方向の画素毎の縮尺率が求められ、記憶される。

ステップＳ３_４： 次いで、求めた曲線Ｃ(ｘ，ｙ)に直交する複数の法線Ｎ（ｘ）がそれぞれ演算される（図１３参照）。法線の長さは例えば制御点の上側に５０ピクセル（画素）、下側に４００ピクセル（画素）を持つ。法線Ｎ（ｘ）は、
Ｎ（ｘ）＝[f(x,y₀),f(x,y₁),…,f(x,y_m-1)],
ただし、ｙ_０〜ｙ_ｍ−１：法線上のｙ座標の値、ｘ_ａ０＜ｘ＜ｘ_ａ４
である。

ステップＳ３_５： 次いで、求めた複数の法線Ｎ（ｘ）が横方向、すなわちｘ軸方向に一直線にマッピングする。この結果、一方の平面画像Ａに対する大局的レジストレーション後の平面画像ｆａ：
ｆａ＝［Ｎ（ｘａ０）Ｎ（ｘａ１＋１）…Ｎ（ｘ_ａ４）］
が得られる（図１４参照）。なお、他方の平面画像Ｂについても同様に大局的レジストレーションが実行され、平面画像ｆｂが同様に得られる（図１４参照）。

ステップＳ３_６： さらに、既に求めている位置毎の縮尺率に合わせて、一方の平面画像ｆｂをその横軸（ｘ軸）方向で伸縮させる。

ステップＳ３_７： 横軸方向に伸縮させた平面画像ｆｂを位置毎の縮尺率で縦軸（ｙ軸）方向にも伸縮させる。このステップＳ３_６、Ｓ３_７の処理を経て、平面画像ｆｂが縮尺調整されて、最終的な大局的レジストレーションが施された平面画像ｇｂが生成される（図１４参照）。

（局所的レジストレーション）
さらに、大局的レジストレーションに続いて、局所的レジストレーションが実行される。この局所的レジストレーションは、大局的レジストレーション後の一方の平面画像ｆａと縦横の縮尺調整を含む大局的レジストレーション後の他方の平面画像ｇｂとの間で実行される。この局所的レジストレーションも画像プロセッサ３５により実行されるもので、その詳細をステップＳ４_１〜ステップＳ４_３（図７参照）に示す。

ステップＳ４_１：まず、画像プロセッサ３５は、オペレータとの間のインターラクティブな操作に応じて、一方の平面画像ｆａにメッシュα（ｕ，ｖ）（例えばｕ＝１，２，…、１５；ｖ＝１，３，３）が区切り、この各メッシュα（ｕ，ｖ）を固定ＲＯＩとして設定するとともに（図１５参照）、各ＲＯＩの特定の位置を基準点として記憶しておく。この基準点は例えば３行のＲＯＩ列に対して、１行目のＲＯＩについては上端中央の点、２行目のＲＯＩについてはＲＯＩの中心点、及び３行目のＲＯＩについては下端中央の点の位置である（図１７（Ａ）参照）。

ステップＳ４_２：次いで、画像プロセッサ３５により、一方の平面画像ｆａに設定した各ＲＯＩが他方の平面画像ｇｂのどの位置（領域）に対応するか、その平面画像ｇｂに設定した探索領域の中を移動しながら正規化相互相関（ＺＮＣＣ:Zero-mean Normalized Cross-Correlation）Ｒ_ＺＮＣＣを繰返し演算する（図１６参照）。この正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣは次式により求められる。

ただし、この式において、Ｎ＝テンプレートの高さ、Ｍ＝テンプレートの幅である。

この正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣは−１〜＋１の範囲の値を採り、Ｒ_ＺＮＣＣ＝１のとき、一方の平面画像ｆａに設定したＲＯＩの画像と他方の平面画像ｇｂ上で探索した領域の画像とが完全に一致していることを意味する。

なお、対応する位置を見つける際に正規化相互相関を用いないで、位相限定相関などの基本的な２次元画像のレジストレーション手法を活用して対応点を求めることも、演算量が増えるものの、可能である。

他方の平面画像ｇに設定する探索領域は、一方の平面画像ｆａに設定するＲＯＩ毎に、そのＲＯＩに対応する領域が存在する可能性が高いエリアとして設定される。これは他方の平面画像ｇの全体を探索する場合には演算量が増えるので、これを抑制するために一定サイズの探索領域が設定される。例えば、ＲＯＩのサイズが１００×１１０画素であるとすると、探索領域のサイズは１６０×１９０画素である。これらＲＯＩ及び探索領域のサイズは、対象とする画像の内容によって決めればよい。

このステップにおいて、一方の平面画像ｆａ上のＲＯＩ毎に正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣの値が最も高い領域が決まり、その一方の平面画像ｆａ上で設定していた基準点に対応する点が他方の平面画像ｇｂに設定される。この設定が各ＲＯＩに対して繰り返される。これを例えば図１７（Ｂ）の黒丸で示す。

この正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣの値＝一定値以上（例えば０．９以上）一定値以上であれば、そのＲＯＩと探索領域内の今回演算した領域（ＲＯＩと同一サイズの領域）とが十分にマッチングしているものと看做すことができる。

これに対し、Ｒ_ＺＮＣＣ＝一定値未満であれば、相関の度合いが低過ぎてマッチングが十分でないと判断される。この場合、画像プロセッサ３５は、その設定した領域は無効であると判断し、有効な両隣の領域の移動量を一次補間して、その無効と判断された領域の平面画像ｇｂ上の位置情報を得る。

ステップＳ４_３：次いで、画像プロセッサ３５により、他方の平面画像ｇｂ上で見つけられ対応点に基づいて、画素値の整列、すなわち再配置が行われる。これにより、図１７（Ｃ）に示すように、再配置された平面画像ｈｂが生成される。

（差分情報の取得・表示）
上述のようにレジストレーションが終わると、ステップＳ５にて、画像プロセッサ３５により、差分データＤ(i,j)が
Ｄ(i,j)＝log{Ａｒ(i,j)／Ｂｒ(i,j)}
に基づいて演算される。ここで、Ａｒ(i,j)は一方の平面画像ｆａの各画素値を示し、Ｂｒ(i,j)は他方の平面画像ｈｂの各画素値を示す。

さらに、この差分データＤ(i,j)に基づく差分画像Ｃが表示器３６により表示される。この表示例を図１８に示す。同図に示すように、差分画像Ｃは、撮像時期ｔ１〜ｔ２の間に変化した情報Ｔaを描出する。

以上、本実施形態に係るパノラマ撮像装置によれば、ＣＰＵなどのハードウェアに要求される演算能力はより少なくて済みながらも、撮像対象の同一の撮像部位の時間的な変化に関する情報を提供することができる。

具体的には、う蝕や歯槽膿漏の経時的な変化を評価することができる。インプラント治療の埋設物の埋設跡の経時的な変化を追跡できる。さらに、歯根部の病巣を感度良く描出できる。さらに、歯列を支える骨の侵食の具合を感度良く、かつ定量的に把握することができる。一方、従来のパノラマ画像の欠点であった側方歯の重なり部分のう蝕などをも検出することができるし、そのう蝕などの病変が重なり部分のどちらの歯に存在しているかという情報をも、オートフォーカスを行う際に用いた断層位置情報により提供することができる。

この差分処理は、医師や検査技師にとって診断上極めて有効な情報を与える。例えば、装置と読影者との間ではインターラクティブに読影を進めることができる。このため、現時点の治療のみならず、歯の定期健康診断など予防医学の面でも果たす役割は大きい。

（変形例）
本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法は、必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、以下に記した変形例のように、様々な形態に展開することができる。

（第１の変形例）
第１の変形例は、前述した局所的レジストレーションにおけるステップＳ４_２にて演算する正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣの対象領域の設定の仕方に関する。この例を図１９〜図２０を参照して説明する。

画像プロセッサ３５は、画素サイズが異なる３種類の大中小のＲＯＩ：ＲＯＩ_Ｌ、ＲＯＩ_Ｍ，ＲＯＩ_Ｓを用いて図１９に示すように３段階の絞込み型の探索を行う。大ＲＯＩ_Ｌは画素サイズが例えば１００×１１０画素であり、中ＲＯＩ_Ｍは画素サイズが例えば５０×５５画素であり、小ＲＯＩ_Ｓは画素サイズが例えば２５×２８画素である。

まず、大きなＲＯＩ_Ｌを用いて一方の平面画像ｆａを分割する。その上で、他方の平面画像ｇｂにそのＲＯＩ_Ｌに応じた領域を設定しながら、前述した正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣに依るマッチングが最も良い領域を探索する（ステップＳ４Ａ）。この探索を一方の平面画像ｆａを分割した複数のＲＯＩ_Ｌそれぞれについて実行する。この探索時に、平面画像ｇｂ上で探索領域を限定してもよい。

次いで、画像プロセッサ３５は、中ＲＯＩ_Ｍを用いて一方の平面画像ｆａを分割する。その上で、他方の平面画像ｇｂ上であって、上記大ＲＯＩ_Ｌにより最もマッチングが良いとして探索された領域の近傍（その領域の内側、端部、或いは端部を超えた部分）でそのＲＯＩ_Ｍに応じた領域を設定しながら、前述した正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣに依るマッチングが最も良い領域を探索する（ステップＳ４Ｂ）。この探索を一方の平面画像ｆａを分割した複数のＲＯＩ_Ｍそれぞれについて実行する。

次いで、画像プロセッサ３５は、小ＲＯＩ_Ｓを用いて一方の平面画像ｆａを分割する。その上で、他方の平面画像ｇｂ上であって、上記中ＲＯＩ_Ｍにより最もマッチングが良いとして探索された領域の近傍（その領域の内側、端部、或いは端部を超えた部分）でそのＲＯＩ_Ｓに応じた領域を設定しながら、前述した正規化相互相関Ｒ_ＺＮＣＣに依るマッチングが最も良い領域を探索する（ステップＳ４Ｃ）。この探索を一方の平面画像ｆａを分割した複数のＲＯＩ_Ｓそれぞれについて実行する。

この結果、ステップＳ４Ｃにおいて小ＲＯＩＳで探索された領域に基づいて、一方の平面画像ｆａ上で設定していた基準点に対応する点が他方の平面画像ｇｂに設定される。この後の処理は前述したものと同様である。

この第１の変形例の場合も、前述した実施形態の画像処理と同等の作用効果を得ることができる。加えて、ＲＯＩのサイズを徐々に小さくしてマッチング度の高い領域を絞り込むため、比較対象の２つの平面画像の間のマッチングの精度をより一層向上させる。

なお、ＲＯＩのサイズ変更は、大ＲＯＩ及び小ＲＯＩの２種類を使うものでもよいし、４種類以上のサイズのＲＯＩを使用してもよい。

（第２の変形例）
第２の変形例は、経時的な変化情報を抽出する対象となるパノラマ画像の数に関する。前述した実施形態では、３Ｄオートフォーカス画像の経時的な変化を抽出する対象を２つの３Ｄオートフォーカス画像としたが、異なる３つの時期に撮像された３つ以上の３Ｄオートフォーカス画像を対象としてもよい。その場合には、最初に第１、第２の３Ｄオートフォーカス画像間で経時変化を抽出し、次いで、第２、第３の３Ｄオートフォーカス画像間で経時変化を抽出する。これにより、撮像時期が第２、第３の時期への変化する経時変化情報が得られる。

（第３の変形例）
第３の変形例は、変化情報を含む画像の提示の仕方に関する。

歯科医は、通常、図１０に示すように、歯列が湾曲して描出されるパノラマ画像を見ながら読影することが多い。つまり、そのような湾曲した歯列のパノラマ画像の読影に一番慣れているとも言える。

そこで、画像プロセッサ３５は、歯科医が歯列直線型の差分画像Ｃから歯列湾曲型の差分画像Ｃcurveを希望する場合（図２１、ステップＳ２１）、前記対応点の位置関係の情報に基づいて、歯列直線型の差分画像Ｃの画素データを歯列湾曲型の差分画像Ｃcurveの画素データに逆配置する（ステップＳ２２）。さらに、この差分画像Ｃcurveを図２２に示すように表示器３６に表示する（ステップＳ２３）。

これにより、歯科医は見慣れた歯列湾曲型の画像を見て読影をすることができるので、歯科医の労力軽減に繋がる。

また、見方を変えれば、歯列直線型の画像に変換する行為、ならびに、レジストレーションを正確に行う行為は、個人別に歯列を毎回正規化して配置することを意味し、別の視点で画像の特徴を抽出する際も、その抽出アルゴリズムを簡素化出来る可能性があり、応用範囲が広いと言える。

（第４の変形例）
また、前述した実施形態によれば、差分による変化情報を抽出する対象である２つの３Ｄオートフォーカス画像ＩＭ_Ａ，ＩＭ_Ｂはそのまま前述したようにサブトラクション処理に付した。しかし、第４の変形例として、サブトラクション処理の前処理として、２つの３Ｄオートフォーカス画像ＩＭ_Ａ，ＩＭ_Ｂを３Ｄ空間で事前に粗く位置合わせをし、この後、サブトラクション処理に付してもよい。

（第５の変形例）
また、第５の変形例として、前述の画像装置及び画像処理方法を、レジストレーションだけで実施するように変形させてもよい。つまり、前述した実施形態の例で言えば、画像プロセッサ３５が行う図７の手順において、ステップＳ５の処理を実行しないで、その前までのレジストレーション、つまり正規化した２枚の平面画像ｆａ及び平面画像ｇｂを得ることである。これにより得られた、レジストレーションされた画像（２枚の平面画像ｆａ及び平面画像ｇｂの何れか一方または両方）を例えば表示器３６に表示させる（図２３、ステップＳ１０）。なお、図２３においてステップＳ１〜Ｓ４は図７のものと同一の処理である。

（第６の変形例）
さらに、第６の変形例を図２４に示す。前述したレジストレーションを繰り返すことで、２枚以上の平面画像を得ることができ、それらの平面画像の差異情報から歯列の歯周病の検出なども可能になる。レジストレーションにより複数の平面画像の位置は互いに高精度に正規化されているので、それらの画像の同一位置に設定したＲＯＩは被検体の同一部位を高精度に指し示している。このため、それらの複数のＲＯＩの部位の相互間で、相関値、Ｘ線光子数（カウント値）の変化情報、ビームハードニングの変化情報などを、差異情報として容易に得る（図２４、ステップＳ２０）。この差異情報は例えば表示器３６を介して読影者に提示される（図２４、ステップＳ２１）。なお、図２４においてステップＳ１〜Ｓ４は図７のものと同一の処理である。
この差異情報から病状の変化を知ることができる。つまり、本発明で言う、レジストレーション後の差異情報には、前述した差分に限られず、様々な変化情報が含まれる。

（第７の変形例）
第７の変形例を図２５及び図２６に示す。この変形例は、本発明に係るレジストレーションに依る正規化の効果を有効に利用する一つの手法に関する。具体的には、歯の輪郭をより鮮明に抽出して、その輪郭部分により正確にＲＯＩ（関心領域）を設定する手法である。

歯の輪郭部分に発生する代表的な炎症として歯周病（歯肉炎、歯周炎）が知られている。歯周病はかなり進行している場合、目視観察や従来のパノラマ撮影でも判る。しかし、歯肉炎になりそうかどうかという炎症発生以前の状態を見極めることは、歯槽骨や歯根膜の内部物質の状態が判らない限り、かなり難しい。つまり、歯のセメント質、歯根膜、歯肉、歯槽骨を構成している物質の同化具合を見極めることが必要である。そのためには、より高精度にそれらの部分にそれぞれＲＯＩを設定し、その各ＲＯＩ内の局所的な物質を同定することが求められる。通常、パノラマ画像における歯と歯肉（歯槽骨）との境界部分は目視では判り難い。

そこで、本変形例では、前述のレジストレーションされた画像を使って、上述した境界部分をより鮮明化させる。これにより、例えば歯周病の予知及び検出のために、ＲＯＩをより高精度に設定することができるようにする。

図２５に示すフローチャートは画像プロセッサ３５により実行されるもので、ステップＳ１〜Ｓ４までの処理は図７のものと同一である。レジストレーションが終わると、画像プロセッサ３５は２枚の平面画像ｆａ，ｈｂのうちの一方の画像（図２６（Ａ）参照）に対してＲＯＩ設定のための前処理を行う（ステップＳ３０）。具体的には、図２６（Ｂ）に示すように、歯根膜の厚さ程度（例えば５００μｍ）に相当する分だけ画素（例えば３画素）を左右何れかにずらして画素値を差分する。これにより歯の輪郭が明瞭になる（図２６（Ｃ）参照）。

この状態で、読影者は歯の輪郭部分に例えば３つの矩形状のＲＯＩ：ＲＯＩｎ１，ＲＯＩｎ２，ＲＯＩｎ３を設定する(ステップＳ３１:図２６（Ｄ）参照）。このとき、歯の輪郭はより明瞭になっているので、歯肉（歯槽骨）、歯根膜、セメント質それぞれの部分にＲＯＩ：ＲＯＩｎ１，ＲＯＩｎ２，ＲＯＩｎ３を位置精度良く設定することができる。

次に、このＲＯＩの部分の物質を同定する（ステップＳ３２）。この同定は公知の手法を用いてもよい。また、物質のＸ線に対する吸収情報と物質によるＸ線のビームハードニング情報とから成る散布図を用いてもよい。

この変形例によれば、歯周病などの炎症を早期に予知及び検出するためのＲＯＩの位置をより高精度に設定できるので、かかる予知及び検出の精度も上がる。また、本発明に係るレジストレーションをより有効に活用できる。
なお、上述した第１〜第７の変形例は互いに適宜に組み合わせて実施することができる。

（第２の実施形態）
次に、図２７及び図２８を参照して、本発明の第２の実施形態を説明する。本実施形態において、第１の実施形態に記載のものと同一又は同等の構成要素及び処理には同一符号を用いて、その説明を省略する。
この第２の実施形態に係る画像処理は、第１の実施形態で説明した大局的レジストレーションをより高精度に行うものである。そのため、本実施形態に係る大局的レジストレーションは、前述した複数の制御点ａ_０〜ａ_４に加えて、複数の補助点を使用することを特徴とする。

図２７に示すように、画像プロセッサ３５は、その大局的レジストレーションにおいて、オペレータとの間でインターラクティブに歯列に沿った５つの制御点ａ_０〜ａ_４に加えて、４つの補助点α_１〜α_４を設定する（ステップＳ４０：図２８（Ａ）参照）。

このうち、５つの制御点ａ_０〜ａ_４は上下の歯列の間であって、かつ、上側の歯列の指定された歯それぞれの下端部の幅方向のほぼ中心部に置かれる。この５つの制御点ａ_０〜ａ_４のうち、両端の制御点ａ_０、ａ_４は前から７番目又は８番目の左右の第三大臼歯それぞれの下端中央に設定される。これに対応して、補助点α_１〜α_４のうち、両端の補助点α_１、α_４も第三大臼歯の根本部に設定される。

また、５つの制御点ａ_０〜ａ_４のうち、左右それぞれの２番目の２つの制御点ａ_２、ａ_３は前から３番目の左右の犬歯に対して同様に設定される。４つの補助点α_１〜α_４のうちの真ん中の２つの補助点α_２、α_３も犬歯に対して同様に設定される。５つの制御点ａ_０〜ａ_４のうちの真ん中の制御点ａ_２は、歯列のほぼ中央に設定される。

ここで、補助点を使用する理由は、通常、奥歯の歪は前歯のそれよりも大きいので、奥歯のレジストレーションをより正確に行うことで、全体のレジストレーションの精度を上げるためである。このため、両端の制御点ａ_０、ａ_４及び補助点α_１、α_４は一番奥の歯に設定すればよいのであって、第三大臼歯が無い場合には第二大臼歯であってもよい。これが無い場合には第一大臼歯であってもよい。また、４つの補助点α_１〜α_４のうち、補助点を設定する意味合いから、奥歯に設定する左右両端の補助点α_１、α_４の設定は不可欠である。しかし、場合によっては、犬歯に設定する中央部の２つの補助点α_２、α_３は設定しなくてもよい。なお、補助点と制御点のペアは同一の歯に設定することが望ましい。

次に、画像プロセッサ３５は、第１の実施形態における処理と同様に、５つの制御点ａ_０〜ａ_４が描く湾曲線をラグランジュ曲線によって近似し（図２８（Ｂ）参照）、その湾曲線が直線化されるように（図２８（Ｃ）参照）画素を移動させることで画像を変形させる（ステップＳ４１）。次いで、画像プロセッサ３５は、点α_１´、α_２´、α_３´及びα_４´で示す如く、近似された直線Ｌｓｔと点ａ_０，α_１を結ぶ直線Ｌｎ１，点ａ_１，α_２を結ぶ直線Ｌｎ２，点ａ_３，α_３を結ぶ直線Ｌｎ３，及び、点ａ_４，α_４を結ぶ直線Ｌｎ４とがそれぞれ直交するように（図２８（Ｃ）参照）、画素を移動させることで画像を変形させる（ステップＳ４２）。なお、上述した画像変形の処理において、制御点及び補助点以外の各点（画素）の移動量及び移動方向、それらの制御点及び補助点の移動に伴う移動量から内挿によって決められる。

上述した処理を経た各平面画像Ａ（Ｂ）は、第１の実施例で説明したと同様に縮尺率に応じて処理に付され（ステップＳ３_３〜Ｓ３_７）、差分画像が生成される。なお、この第２の実施形態におけるステップＳ３_３〜Ｓ３_６で対象とする線は、既に真っ直ぐに変形された直線Ｌｓｔである（図２８（Ｃ）参照）。
勿論、下側の歯列を中心に観察する場合は、下側の歯の根元部に前述したと同様に設定される。

その他の構成及び処理は第１の実施形態のものと同一又は同等である。このため、この実施形態によれば、第１の実施形態で得られた作用効果のほか、補助点α_１〜α_４（又は補助点α_１、α_４）を使用することによる独特の作用効果も得られる。つまり、制御点ａ_０〜ａ_４だけを使用する場合に比べて、左右の歯の先端から根本部まで精度良く位置合わせをすることができる。したがって、レジストレーションの位置精度も更に向上し、差分情報の信頼性もより一層高まる。

なお、上述した実施形態及び変形では、処理の対象が歯列である場合を説明したが、そのような対象は顎部の他の部位であってもよい。また、そのような対象は、被検体の間節など、他の部位であってもよい。

１ 画像処理装置を機能的に一体に搭載した歯科用のパノラマ撮像装置
３ コンソール
３１ Ｘ線管
３２ 検出器
３３ コントローラ
３４ 第１の記憶部
３５ 画像プロセッサ
３６ 表示器
３７ 入力器
４０ ＲＯＭ

Claims (10)

1. Ｘ線撮影装置によって、Ｘ線が被検体に照射され、当該被検体を透過した前記Ｘ線の透過量を示すデータが検出され、且つ、このデータに基づいて作成された、２つの時点の２枚の平面画像Ａ，Ｂの間の差異情報を得る画像処理装置において、
   前記２つの平面画像Ａ，Ｂの両者において夫々指定した位置から決定される曲線に基づいて当該２つの平面画像Ａ，Ｂそれぞれの全体を、同平面画像Ａ，Ｂ上にそれぞれ設定した前記対応点が直線を成しかつ水平方向で一致するようにその直線上での位置ごとの伸縮率を変えながらレジストレーション処理した２枚の平面画像ｆａ，ｇｂをそれぞれ作成する第１のレジストレーション手段と、
   前記第１のレジストレーション手段により作成された前記一方の平面画像ｆａを成す複数の局所領域が、夫々、前記他方の平面画像ｇｂのどの領域にマッチングするのか当該他方の平面画像ｇｂを探索するとともに、当該マッチングした領域の画像を再配置した平面画像ｈｂを作成する第２のレジストレーション手段と、
   この第２のレジストレーション手段により作成された平面画像ｈｂと前記第１のレジストレーション手段で作成された前記一方の平面画像ｆａとの間で差異情報を演算する差異演算手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１のレジストレーション手段は、
   前記２枚の平面画像Ａ，Ｂの両者において夫々、オペレータとの間でインターラクティブに前記位置を複数、指定する位置指定手段と、
   この位置指定手段を介して指定された前記複数の位置を結ぶ前記曲線を決定する曲線決定手段と、
   この曲線決定手段により決定された前記曲線上の複数の位置において当該曲線に直交する複数の法線を演算する法線演算手段と、
   この法線演算手段により演算された前記複数の法線を直線上に伸縮率を変えながら並べる直線化手段と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１のレジストレーション手段は、前記２枚の平面画像ｆａ，ｆｂのうちの一方の平面画像ｆｂの横軸方向の位置毎の縦軸方向の大きさを、他方の平面画像ｆａの横軸方向の位置毎の縦軸方向の大きさに合わせるスケーリングを行って縦軸方向の大きさが調整された前記他方の平面画像ｇｂを得るスケーリング手段を含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記第２のレジストレーション手段は、前記一方の平面画像ｆａを画素サイズの異なる複数種のＲＯＩで順次分割し、当該一方の平面画像ｆａ上の当該複数種のＲＯＩが前記他方の平面画像ｇｂ上のどの局所部分にマッチングするか、当該ＲＯＩで分割された領域毎に且つ当該ＲＯＩの種類毎に、探索する手段である、ことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記差異演算手段により演算された前記差異情報をモニタに表示する第１の表示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記差異演算手段により演算された前記差異情報を、前記第１のレジストレーション手段によりレジストレーションされる前の平面画像Ａ，Ｂが呈していた座標系に変換する差異情報変換手段と、
   この差異情報変換手段により変換された前記差異情報をモニタに表示させる第２の表示手段と、を備えたことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記第２の表示手段は、前記２枚の平面画像Ａ，Ｂの何れか一方又は両方に重畳して前記モニタに表示する手段である、ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記Ｘ線撮影装置は、
   前記Ｘ線を放出する放射線放出源と、
   前記Ｘ線が入射したときに当該Ｘ線に対応したデジタル電気量の２次元データをフレーム単位で出力するＸ線検出器と、
   前記Ｘ線放出源と前記Ｘ線検出器の対、当該Ｘ線検出器、又は、対象物の何れか一方を他方に対して移動させる移動手段と、
   前記移動手段により前記Ｘ線放出源と前記Ｘ線検出器の対、当該Ｘ線検出器、又は、前記対象物の何れか一方を他方に対して相対的に移動させている間に、前記Ｘ線検出器から出力される前記データをフレーム単位で収集するデータ収集手段と、
   前記データ収集手段により前記２つの時点において同一対象の同一撮像部位に対して収集された前記データを用いて、前記対象物の撮像部位の焦点を最適化し、かつ、当該撮像部位の実際の位置及び形状を反映させた３次元最適焦点画像から所望の同一断面について前記２つの時点毎に前記平面画像をそれぞれ作成する画像作成手段と、を備えた、
   ことを特徴とする請求項１〜７の何れか一方に記載の画像処理装置。
9. 前記Ｘ線検出器は、前記Ｘ線が有するエネルギを予め定めた複数のエネルギ領域別に、且つ、当該Ｘ線を粒子として検出する光子計数型の検出器である、ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. Ｘ線撮影装置によって、Ｘ線が被検体に照射され、当該被検体を透過した前記Ｘ線の透過量を示すデータが検出され、且つ、このデータに基づいて作成された、２つの時点の２枚の平面画像Ａ，Ｂの間の差異情報を得る画像処理方法において、
    前記２つの平面画像Ａ，Ｂの両者において夫々指定した位置から決定される曲線に基づいて当該２つの平面画像Ａ，Ｂそれぞれの全体を、同平面画像Ａ，Ｂ上にそれぞれ設定した前記対応点が直線を成しかつ水平方向で一致するように直線上での位置ごとの伸縮率を変えながらレジストレーション処理した２枚の平面画像ｆａ，ｇｂをそれぞれ作成し、
    この作成された前記一方の平面画像ｆａを成す複数の局所領域が、夫々、前記他方の平面画像ｇｂのどの領域にマッチングするのか当該他方の平面画像ｇｂを探索するとともに、当該マッチングした領域の画像を再配置した平面画像ｈｂを作成し、
    この作成された平面画像ｈｂと前記作成された前記一方の平面画像ｆａとの間で差異情報を演算し、
    この差異情報を提示する、
    ことを特徴とする画像処理方法。

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