JP6361435B2 - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。

胸部のＸ線画像においては、診断対象となる肺野だけでなく、それを覆う肋骨、鎖骨、肩甲骨、椎骨等の構造物が同時に写り込んでしまう。これらは、肺野の診断の妨げとなる。

そこで、例えば、特許文献１には、胸部動態画像の複数のフレーム画像のそれぞれから肋骨、鎖骨等の構造物を抽出し、抽出した構造物による空間的な信号変化を減弱することが記載されている。

また、特許文献２には、肺野部動態画像に写り込んだ骨部の画像成分を低減させるため、複数の異なるエネルギーの放射線を用いて撮影を行い、得られた画像間で演算を行うことにより、骨部組織の画像成分が低減された画像を得る技術が記載されている。

また、特許文献３には、予め、胸部の単純Ｘ線画像(静止画像)と、骨部が強調された教師用画像をニューラルネットワークを用いて学習させて教師学習済みフィルターを作成しておき、その後、放射線撮影で得られた胸部の単純Ｘ線画像を上記教師学習済フィルターに入力することにより骨部が強調された画像を得ることが記載されている。さらに、放射線撮影で得られた胸部の単純Ｘ線画像からこの骨部が強調された画像を減算することで骨部が減弱された画像を得ることが記載されている。

また、特許文献４には、胸部の単純Ｘ線画像（静止画像）に対する肋骨減弱処理において、肋骨モデル(肺全体モデル、個々の肋骨モデル)を用いて、骨の大体の位置を推定することにより、肋骨一本だけの認識ミスを防ぐことが記載されている。

特開２０１２−２９７号公報 特開２００３−２９８９３９号公報 米国特許出願公開第２００５／０１００２０８号明細書 米国特許出願公開第２０１４／００７９３０９号明細書

しかしながら、所定部位の動態を示す動態画像や、現在取得した画像と過去に取得した画像との比較等の、同一被検者の同一部位に対して、略同一のエネルギー、すなわち、略同一の管電圧のＸ線を照射して撮影した複数枚の画像が時系列順に並べられた画像群に対して肋骨や鎖骨等の所定の構造物を減弱する場合において、特許文献１に記載のように、各フレーム画像毎に別々に構造物抽出処理や構造物による空間的な信号変化を減弱(減算)する処理を行うとすると、複数枚から成る時系列画像群中の各フレーム画像で構造物による空間的な信号変化の減弱具合が異なってしまうという問題があった。

例えば、胸部の動態画像において、減弱する対象の骨を肋骨、鎖骨とした場合の骨部減弱処理において、例えば、或るフレーム画像で或る肋骨１本の抽出に失敗して減弱できず、一方、その前後のフレーム画像では、その肋骨の抽出・減弱に成功している場合、それらの肋骨を減弱したフレーム画像群を動画表示、もしくは、フレーム間差分処理にてフレーム間の差異を抽出しようとすると、抽出に失敗した肋骨部分のフレーム間の濃度変化が大きくなり、本来減弱したいはずの肋骨が強調されて却ってより目立ってしまうという問題が起こっていた。

一方、特許文献２に記載の技術は、骨部等を精度良く抽出できるが、異なるエネルギーのＸ線を短時間で切り替えて照射する機構が必要となるため、撮影装置のコストが高くなるという問題がある。

また、特許文献３に記載の技術は、単純Ｘ線画像に対する技術であるため、動態画像中の各フレーム画像で構造物による空間的な信号変化の減弱具合が異なってしまうという上記の問題点は解決できない。仮に、特許文献３に記載の技術を用いて動態画像に対して骨部の減弱を精度良く行うには、呼吸の各位相の画像毎に教師学習済みフィルターを用意しておき、動態画像の各フレーム画像の呼吸位相を判別し、各位相毎の教師学習済みフィルターを適用しなければならず、煩雑となる。

また、特許文献４に記載の技術は、肋骨モデル(肺全体モデル、 個々の肋骨モデル)を用いるものであるが、肋骨の状態は各個人でそれぞれ異なる。また、胸部単純Ｘ画像の肺野内には骨(肋骨/鎖骨)以外にも血管や気管、病変等の組織が写っており、これらのサイズ、位置が各個人でそれぞれ異なる。そのため、一律な標準的肋骨モデルを各個人の全ての肋骨に当てはめることは不可能である。また、撮影時の患者のポジショニングは、撮影者、患者に依存し、各撮影毎に異なるとともに、撮影装置や適用されている画像処理によっても画像に差異が生じるため、位置、サイズ、濃度勾配といった肋骨の特徴が肋骨モデルから逸脱することも少なくなく、肋骨モデルによって肋骨の認識ミスを完全に防ぐことは不可能である。

本発明の課題は、複雑な装置構成とすることなく、同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対し、所定の構造物による空間的な信号変化を精度良く減弱できるようにすることである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の画像処理装置は、
同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
前記構造物減弱手段は、
前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を抽出する抽出手段と、
前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段による抽出結果を前記Ｘ線画像群中の当該画像とは別の画像についての抽出結果と照合し、その照合結果に基づいて、当該画像の抽出結果を修正する照合手段と、
前記照合手段による処理後の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
を備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記照合手段により前記抽出手段による抽出結果の修正が行われた画像に対し、前記修正された抽出結果に基づいて前記所定構造物の領域の抽出をし直す再抽出手段を備える。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像についての前記抽出手段による抽出結果を、当該Ｘ線画像群中で時系列が連続する複数枚の画像についての抽出結果と照合する。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記Ｘ線画像群中で時系列が連続する複数枚の画像は、当該画像より前に撮影した画像と当該画像より後に撮影した画像とを含む。

請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の発明において、
前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像について、画素毎又は複数の画素からなる小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像のうち所定数以上において当該画素又は当該小領域が前記所定構造物の領域として抽出されたか否かを判定し、その判定結果と、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果とが異なる場合に、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果を前記判定結果と同一の結果に修正する。

請求項６に記載の発明は、請求項３又は４に記載の発明において、
前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段により前記所定構造物の領域として抽出された画素又は小領域に所定の数値を割り当て、前記抽出手段により前記所定構造物の領域として抽出されなかった画素又は小領域に０を割り当て、各画像の画素毎又は小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像に割り当てられた数値を加算し、加算した結果が所定の閾値以上である画素又は小領域を前記所定構造物の領域と判定し、その判定結果と、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果とが異なる場合に、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果を前記判定結果と同一の結果に修正する。

請求項７記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記照合手段は、前記各画像の画素毎又は複数の画素からなる小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像に割り当てられた数値を加算する際に、当該画像及び当該画像に連続する複数の画像のそれぞれに重み付け係数を付与し、前記割り当てられた数値に前記付与された重み付け係数を乗算した値を加算した結果が所定の閾値以上である画素又は小領域を前記所定構造物の領域と判定する。

請求項８記載の発明は、請求項７に記載の発明において、
前記Ｘ線画像群の被写体部位は、胸部であり、
前記Ｘ線画像群中の各画像の呼吸位相を認識する認識手段を備え、
前記照合手段は、前記照合の対象となる画像の呼吸位相に基づいて、当該照合対象の画像及び当該画像との照合に用いる画像に割り当てる重み付け係数を変更する。

請求項９に記載の発明は、請求項１〜８の何れか一項に記載の発明において、
前記Ｘ線画像群の被写体部位は、胸部であり、
前記Ｘ線画像群中の各画像の呼吸位相を認識する認識手段を備え、
前記照合手段は、前記照合の対象となる画像の呼吸位相に基づいて、当該画像との照合に用いる画像の数を変更する。

請求項１０に記載の発明は、
同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
前記構造物減弱手段は、
前記Ｘ線画像群中の何れか一以上の画像から前記所定構造物の領域を抽出する第一の抽出手段と、
前記第一の抽出手段により抽出された前記所定構造物の領域を参照して、前記Ｘ線画像群中の前記第一の抽出手段による抽出対象となっていない他の画像から前記所定構造物の領域を抽出する第二の抽出手段と、
前記所定構造物の領域の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
を備える。

請求項１１に記載の発明は、
同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
前記構造物減弱手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像における前記所定構造物の空間的信号変化の減弱処理後に、前記Ｘ線画像群中の各画像における前記所定構造物の空間的信号変化の減弱結果を当該画像とは別の画像の減弱結果と照合し、照合の結果、前記別の画像と比べて前記所定構造物の空間的信号変化の減弱度合いが低い場合に、その画像の前記所定構造物の空間的信号変化の減弱処理をやり直す。

請求項１２に記載の発明は、
同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
前記構造物減弱手段は、
前記Ｘ線画像群中の各画像に対し、当該画像の前記所定構造物による空間的信号変化を減弱するために用いる前記所定構造物の濃度プロファイルを作成する濃度プロファイル作成手段と、
前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該濃度プロファイルを用いた減弱処理を行う前に、当該画像の濃度プロファイルと、少なくとも一枚の当該画像とは別の画像の濃度プロファイルに基づいて補正する濃度プロファイル補正手段と、
を備える。
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、
前記濃度プロファイル補正手段は、前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該画像の濃度プロファイルと、時系列順が当該画像の前後の複数の画像の濃度プロファイルとに基づいて補正する。
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、
前記濃度プロファイル補正手段は、前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該画像の濃度プロファイルと、時系列順が当該画像の前後の複数の画像の濃度プロファイルの中央値とに基づいて補正する。

請求項１５に記載の発明は、請求項１〜１４の何れか一項に記載の発明において、
前記Ｘ線画像群は、被写体部位の動態を示す複数のフレーム画像である。

請求項１６に記載の発明は、請求項１〜１４の何れか一項に記載の発明において、
前記Ｘ線画像群は、同一被写体の同一部位を、一定期間以上経て撮影された少なくとも２枚以上の画像である。

請求項１７に記載の発明のプログラムは、
同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する画像処理装置に用いられるコンピューターを、
前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を抽出する抽出手段と、
前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段による抽出結果を前記Ｘ線画像群中の当該画像とは別の画像についての抽出結果と照合し、その照合結果に基づいて、当該画像の抽出結果を修正する照合手段と、
前記照合手段による処理後の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
を備える構造物減弱手段、
として機能させる。

本発明によれば、複雑な装置構成とすることなく、同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対し、所定の構造物による空間的な信号変化を精度良く減弱することが可能となる。

本発明の実施の形態における動態画像診断支援システムの全体構成を示す図である。 図１の撮影用コンソールの制御部により実行される撮影制御処理を示すフローチャートである。 図１の診断用コンソールの制御部により実行される骨部減弱処理を示すフローチャートである。 図３のステップＳ２３の処理概要を模式的に示す図である。 図３のステップＳ２３の具体的な照合、修正方法の一例を模式的に示す図である。 抽出した骨部領域の太線化を模式的に示す図である。 骨部抽出結果の照合、修正の他の方法の一例を示す図である。 濃度プロファイルの照合及び修正の一例を示す図である。 骨部減弱度合いが乏しいフレームの判定方法の一例を示す図である。

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明に係る第１の実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。

〔動態画像診断支援システム１００の構成〕
まず、構成を説明する。
図１に、本実施の形態における動態画像診断支援システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、動態画像診断支援システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール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。動態画像診断支援システム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に則って行われる。

〔撮影装置１の構成〕
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性（サイクル）を持つ胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、被検者の胸部に対し、放射線（Ｘ線）撮影を連続的に複数回行って、時系列順に並べられた複数の画像を取得（即ち、連続撮影）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。
撮影装置１は、図１に示すように、放射線源１１、放射線照射制御装置１２、放射線検出部１３、読取制御装置１４等を備えて構成されている。

放射線源１１は、被写体Ｍを挟んで放射線検出部１３と対向する位置に配置され、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。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、連続照射時のパルスレート、パルス幅、パルス間隔、撮影開始／終了タイミング、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、フィルター種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、連続撮影において、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。

放射線検出部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の画素がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部により構成されている。

読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部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、放射線検出部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。この画像データがフレーム画像である。そして、読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール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、パルス間隔と一致している。

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。

〔撮影用コンソール２の構成〕
撮影用コンソール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。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５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）、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、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り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ー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り処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図２に示す撮影制御処理を実行するための撮影制御処理プログラムを記憶している。また、記憶部２２は、検査対象部位に対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。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２１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により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、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、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、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アダプターやモデムや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。

〔診断用コンソール３の構成〕
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像を表示して医師が読影診断するための画像処理装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５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、後述する骨部減弱処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３各部の動作を集中制御する。制御部３１は、骨部減弱処理を実行することにより、構造物減弱手段、抽出手段、照合手段、減弱手段、再抽出手段、認識手段、濃度プロファイル作成手段、濃度プロファイル照合手段として機能する。

記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリー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、骨部減弱処理を実行するためのプログラムを始めとする各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。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により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、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、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニターにより構成され、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からの入力指示やデータ等を表示する。

通信部３５は、ＬＡＮアダプターやモデムや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。

〔動態画像診断支援システム１００の動作〕
次に、上記動態画像診断支援システム１００における動作について説明する。

（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されている撮影制御処理プログラムとの協働により実行される。

まず、撮影技師により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、撮影対象（被写体Ｍ）の患者情報（患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等）の入力が行われる（ステップＳ１）。

次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。

次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機される（ステップＳ３）。この間、撮影技師は患者のポジショニングを行う。具体的には、被写体Ｍの胸部正面（又は背面又は側面）が放射線源１１に対向するように被写体Ｍを配置する。ポジショニングが終了すると、撮影技師は操作部２３を操作して放射線照射を指示する。

操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ４）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。動態撮影開始から予め定められた時間が経過すると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。なお、動態撮影では、略同一のエネルギー、すなわち、略同一の管電圧のＸ線を複数回照射して、複数のフレーム画像を取得する。

撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ５）、表示部２４に表示される（ステップＳ６）。撮影技師は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。

操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査対象部位、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ８）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ９）、本処理は終了する。

（診断用コンソール３の動作）
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、骨部減弱処理が実行される。
図３に、骨部減弱処理のフローチャートを示す。骨部減弱処理は、制御部３１と記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

骨部減弱処理においては、まず、各フレーム画像について、肺野領域の抽出が行われ（ステップＳ２１）、次いで、抽出された肺野領域から骨部抽出が行われる（ステップＳ２２）。

ステップＳ２１における肺野領域の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、フレーム画像の各画素の信号値（濃度値）のヒストグラムから判別分析によって閾値を求め、この閾値より高信号の領域を肺野領域候補として１次抽出する。次いで、１次抽出された肺野領域候補の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出すれば肺野領域の境界を抽出することができる。

ステップＳ２２の骨部抽出処理においては、例えば、特許文献４に記載の技術を用いることができる。
まず、（１）フレーム画像から骨部候補領域の抽出を行う。骨部候補領域の抽出は、例えば、予め用意した肋骨テンプレート、鎖骨テンプレートとのテンプレートマッチングや、エッジ検出、エッジ検出後にカーブフィッティング関数を当てはめる等の手法により行うことができる。
次いで、（２）骨部候補領域が骨部領域か否かを精査して、骨部領域であるか否かを示すラベル付けを行う。例えば、肋骨や鎖骨等の骨の構造の前知識に基づき、位置、形状、サイズ、濃度勾配、方向、等の特徴をもとに、抽出した骨部候補領域が骨部領域か否かの精査を行い、過剰抽出されている部分を判別して骨部候補領域から取り除くとともに、モルフォロジー処理等によって骨部候補領域の境界に平坦化を行った後で、１本１本の肋骨、鎖骨に対応する領域毎に、骨部領域として画素をグルーピングしてラベル付けする。ラベル付けでは、例えば、骨部領域の画素には所定値（ここでは、１とする）、非骨部領域の画素には０を設定する。さらに、領域成長法を用いて、各肋骨、鎖骨１本１本に対応する骨部領域の延伸、もしくは、分離している小骨部領域の結合を行っても良い。ここでは、骨部抽出処理として、画像処理にて骨部領域を自動的に抽出する手法を説明したが、これに限らず、ユーザーが診断用コンソール３の表示部３４に表示された各フレーム画像を確認し、操作部３３にて手動で骨部領域を入力してもよい。もしくは、骨部抽出処理として、まず画像処理にて各フレーム画像の骨部候補領域を自動的に抽出し、次にユーザーが診断用コンソール３の表示部３４に表示された各フレーム画像の骨部候補領域を確認し、ユーザーが操作部３３にて手動で骨部候補領域を修正し、各フレーム画像の骨部領域を決定する構成であっても良い。

ここで、各フレーム画像においてラベル付けした結果（骨部抽出結果）を、標準患者の標準的骨部モデルと照合させることにより、各フレーム画像に対して抽出ミスした骨部部分を特定し、特定した抽出ミス部分において、再度、上記（１）の骨部候補領域抽出及び（２）のラベル付けをやり直しても良い。標準的骨部モデルと照合させなくとも、例えば肋骨の場合は、垂直方向（上下方向）における肋骨の間隔はおよそ周期的であるため、肋骨の間隔を用いて抽出ミスした肋骨部分を特定してもよい。例えば、各フレーム画像における片肺の或る水平位置（例えば、水平方向（左右方向）中央等）において各肋骨に対応する骨部領域の垂直方向の中央位置の座標を抽出し、各肋骨に対応する骨部領域の中央位置の間隔を算出する。その間隔が所定閾値より大きい場合、もしくは、他の間隔に対し有意に大きい場合は、その部分に肋骨の抽出ミスがあるとして、当該部分において、骨部候補領域抽出、骨部ラベル付け処理をやり直しても良い。このように骨部抽出処理内で、骨部候補領域抽出、骨部ラベル付け処理を繰り返すことにより、各個々のフレーム画像における、骨部抽出精度を向上させることができる。

ここで、各フレーム画像に骨部抽出処理を適用する際は、撮影で収集されたフレーム画像データに対して、階調処理等のコントラスト強調処理や空間的なフィルター処理を前処理として適用してもよい。もしくは、隣接する前フレーム画像とのフレーム間差分画像を各フレーム画像個別に骨部抽出処理を適用する際の補足情報として用いてもよい。呼吸下の動態画像においては、隣接する前フレーム画像とのフレーム間差分によって、骨部の移動により骨部のエッジが強調された画像が得られるため、例えば、フレーム間差分画像の所定閾値以上の部分を抽出することで、骨部領域を粗抽出することができ、この粗抽出した骨部領域に基づいて、パターン認識等により詳細な骨部位置検出を行うことで、骨部の抽出精度を向上させることが可能となる。

各フレーム画像における骨部抽出が終了すると、各フレーム画像毎に、そのフレーム画像の前後の複数のフレーム画像を用いた骨部抽出結果の照合及び修正が行われる（ステップＳ２３）。なお、以下の説明において、前後のフレーム画像又は前後の複数のフレーム画像とは、注目する（処理対象の）フレーム画像（注目フレーム画像）の前後に連続する（撮影順が注目フレーム画像の前後に連続する）複数のフレーム画像を指す。

例えば、或る注目フレーム画像の各画素について、注目フレーム画像を基点としてそれより前（撮影順番が前）の連続するｍ枚のフレーム画像(ｍは正の整数)と、それより後（撮影順番が後）の連続するｎ枚のフレーム画像(ｎは正の整数)と、当該注目フレーム画像と、からなるｍ+ｎ+１枚のフレーム画像の対応する画素の骨部抽出結果（ラベル付け）を照合し、所定数以上の（例えば、過半数）の画像の骨部抽出結果が骨部領域となっていると判定されていれば、注目フレーム画像の骨部抽出結果に依らず、その注目フレーム画像の当該画素は、骨部領域とみなす。そして、注目フレーム画像の当該画素の骨部抽出結果が非骨部領域であれば、ラベル付けを骨部領域に修正する。
同様に、もし、ｍ+ｎ+１枚のフレーム画像のうち所定数以上の画像にて、その画素が非骨部領域となっていると判定されれば、その注目フレーム画像の当該画素は、非骨部領域とみなす。そして、注目フレーム画像の当該画素の骨部抽出結果が骨部領域であれば、ラベル付けを非骨部領域に修正する。

図４に、ステップＳ２３の処理を模式的に示す。図４においては、ｍ＝１、ｎ＝２とした例を示している。図４に示すように、注目フレーム画像においては、一本の肋骨に対応する骨部領域が抽出ミスにより抽出されていないが、注目フレーム画像の前の１枚と後ろの２枚の骨部抽出結果と照合し、修正することによって、抽出ミスにより抽出されなかった骨部を抽出することができる。このように、ステップＳ２３の処理を実行することで、隣接するフレーム画像間で骨部抽出の結果が異なることを低減することができる。また、複数のフレーム画像の抽出結果に基づいて骨部領域であるか否かを判定しているため、各フレーム画像でのみ骨部抽出した場合に比べ、骨部抽出の抽出精度が向上する。

なお、抽出精度を向上させるためには、ｍ+ｎ+１≧３であることが好ましい。
また、複数のフレーム画像による骨部抽出結果の照合、修正方法としては、例えば、図５に示すように、照合する各画像（ｍ+ｎ+１枚のフレーム画像）の各画素毎にラベル付けした骨部抽出結果を、各画素毎にｍ+ｎ+１枚のフレーム画像で加算し、加算した値が予め定められた所定閾値以上の画素のみを骨部領域と判定して再度ラベル付けすることとしてもよい。図５は、ｍ＝ｎ＝１の場合を示している。

また、呼吸下で撮影された動態画像の場合は、各画素毎に、ｍ+ｎ+１枚のフレーム画像のラベル付けされた骨部領域の抽出結果を加算し、加算した結果が所定閾値以上の画素を骨部領域として再ラベル付けした場合、再ラベル付けした各肋骨、鎖骨1本1本に対応する骨部領域の幅は、呼吸により骨部が移動するため当初の各画像毎に抽出した骨部領域の幅よりも、小さくなる(細くなる)ことが起こりうる。そこで、図６に示すように、モルフォロジー等の処理により各肋骨、鎖骨1本1本に対応する骨部領域に太線化処理を適用することで、抽出した骨部領域における領域としての抽出誤差を、小さく抑えることが可能となる。

また、骨部抽出結果の照合及び修正の他の方法として、以下の方法を用いてもよい。
図７に示すように、各フレーム画像のみで抽出した各肋骨、鎖骨1本1本に対応する骨部領域に対して、まず、モルフォロジーによる細線化処理を適用するか、もしくは、垂直方向の中心線を求めることで、抽出した各肋骨、鎖骨1本1本に対応する骨部領域を、画像の垂直方向に所定の画素数(例えば１画素)の幅を持つ線で表現する。次に、線上の画素を１に、それ以外の画素を０にラベル付けした後で、各画素毎に、ｍ+ｎ+１枚のフレーム画像で加算した画像を作成する。図７は、ｍ＝１、ｎ＝１として、注目フレーム画像と隣接するフレーム画像の３つのフレーム画像のラベル付けした値を加算した結果を模式的に示している（各フレーム画像のラベル付けを黒、斜線、白の３つの異なる態様で示している）。そして、作成した画像内で、図７に示すように、各列毎に、垂直方向に(上から下方向に)、１画素×ｋ画素の小ブロックをスキャンしていき、ブロック内の合計値が予め定められた所定閾値以上となる小ブロックを、骨部領域として再度ラベル付けする。小ブロックの縦方向のサイズであるｋ画素は、呼吸による骨部の移動量をもとに決定することが好ましい。本手法によれば、呼吸に伴う骨部の移動によるフレーム間での骨部のズレも考慮して、複数のフレーム画像での骨部抽出結果を照合し、骨部領域を抽出することが可能となる。また、再ラベル付けした骨部領域に対して、必要に応じて、モルフォロジー等の処理を適用し、太線化による領域拡大を行っても良い。

また、上記のように各フレーム画像での各画素、もしくは、各小ブロックでの骨部抽出結果の情報(α1〜αm+n+1)を、骨部領域＝１、非骨部領域＝０でラベル付けし、さらに、ｍ+ｎ+１枚のフレーム画像の各フレーム画像に対して、積算した値が１となるような重み付け係数β(β1〜βm+n+1)を割り振り、α1〜αm+n+1とβ1〜βm+n+1との内積S（下記の式１）を注目フレーム画像に対する当該領域の骨部有無を表す指標値と定義してもよい。そして、Sの値が予め定められた所定の閾値を超えた場合のみ、その注目フレーム画像の当該画素もしくは当該小ブロックを骨部領域と判定し、注目フレーム画像の当該領域の骨部抽出結果を骨部領域＝１のラベルに置き変えてもよい。
S＝α1×β1＋α2×β2＋・・・・＋αm+n+1×βm+n+1 （式１）

ここで、各フレーム画像毎の骨部抽出処理において骨部領域の過抽出よりも未抽出の方が起こり得る可能性が高い特性があれば、上記指標値Sをもとにした判定結果が骨部領域と判定されやすくするために、上記手順における閾値を０に近い値に設定し、骨部領域の未抽出よりも、過抽出の方が起こり得る可能性が高い特性があれば、指標値Sをもとにした判定結果が非骨部領域と判定されやすくするために、上記手順における閾値を１に近い値に設定することとしてもよい。

また、フレーム画像毎に、骨部抽出結果を照合する前後のフレーム画像数、並びに、上記の各フレームの重み付け係数βを変更することとしても良い。例えば、呼吸下で撮影された動態画像においては、横隔膜のエッジを抽出、追跡することにより、各フレーム画像の呼吸状態すなわち、呼吸サイクルにおける位相（呼吸位相）を認識する。そして、吸気から呼気、呼気から吸気等の、隣接するフレーム画像間での横隔膜の移動量が小さい位相のフレーム画像においては、照合する前後のフレーム画像数を増やす、もしくは、重み付け係数βをほぼ一律な値とし、移動平均に近くなるような係数値を設定する。吸気期もしくは呼気期の中央の位相のように、横隔膜の移動量が大きい位相のフレーム画像においては、照合する前後のフレーム数を減らす、もしくは、重み付け係数βを自身のフレーム画像（注目フレーム画像）に大きい値を割り当て、よりフレームが遠ざかるにつれ小さくなるように設定する。

このように、横隔膜の移動量が小さい位相のフレーム画像では、より多くの前後のフレーム画像が影響するようにし、逆に、横隔膜の移動量が大きい位相のフレーム画像では、時間的に近接した前後のフレーム画像しか影響しないようにすることで、呼吸に伴う各フレーム間での骨部の移動によって、前後のフレーム画像での骨部抽出結果の照合が逆に悪影響を及ぼすことを防ぎ、骨部抽出精度をより向上させることができる。
ここで各フレーム画像の呼吸位相は、撮影装置に別途備え付けられた、図示しない呼吸フローセンサー等のセンサーの出力値をもとに認識することとしてもよい。

また、動態画像全体、もしくは、動態画像の各フレーム画像に対し、撮影時に照射されたＸ線の照射量の情報（線量情報）が付帯されている場合においては、付帯された線量情報をもとに、骨部抽出結果を照合する前後のフレーム画像数、並びに、上記の各フレーム画像の重み付け係数βを変更することとしても良い。例えば、各フレーム画像撮影時のＸ線照射量が小さいほどノイズが多い画像となり、骨部抽出にミスを生じやすくなるため、付帯された線量情報の値が小さいほど照合する前後のフレーム画像数を増やす、もしくは、重み付け係数βをほぼ一律な値とし、移動平均に近くなるような係数値を設定するようにしてもよい。これにより、Ｘ線照射量が小さいときでも、より多くの前後のフレーム画像の骨部抽出結果に基づいて骨部抽出結果を修正することとなるため、骨部抽出精度を向上させることができる。

なお、各フレーム画像毎に、その前後の複数のフレーム画像を用いて骨部抽出結果の照合、修正を行う際には、注目フレーム画像の肺野領域(胸郭)に、それより前のｍフレーム及びそれより後のｎフレームの肺野領域(胸郭)が一致するように変形ならびに位置合わせしてから、照合、修正を行うことが好ましい。位置合わせの手法としては、例えば、ローカルマッチング処理及びワーピング処理を用いることができる。これにより、呼吸の影響を小さく抑えることができ、前後の複数のフレームの骨部抽出結果をもとに、より精度良く、当該注目フレームの骨部領域を抽出することが可能となる。

また、上記説明においては、照合の結果、骨部抽出結果が前後の複数フレーム画像と異なると判定された領域については骨部抽出結果を修正することとしたが、照合結果に基づいてステップＳ２２の処理をやり直してもよい。例えば、再ラベル付けした骨部領域に基づいて、パラメーターを変更して骨部候補領域の抽出処理をやり直し、得られた骨部候補領域について、骨部領域か否かの精査を行い、骨部領域か否かのラベル付け、骨部抽出結果の照合を行う。骨部候補抽出処理をやり直す際には、例えば、上記の骨部抽出結果の照合において再ラベル付けした骨部領域をもとに作成した肋骨テンプレート、鎖骨テンプレートでテンプレーマッチングを行ってもよいし、再ラベル付けした骨部領域に沿って、もしくは、その近傍領域でエッジ抽出を行うこととしてもよい。そして、やり直した骨部抽出結果に基づいて、後段の骨部減弱処理を行う。これにより、骨部抽出結果の修正をそのまま適用するのではなく、修正に基づいて注目フレーム画像から実際に抽出された領域を骨部抽出結果とするので、より注目フレーム画像の情報に基づいた抽出を行うことができる。例えば、動態画像ではなく、同一被検者の同一部位についての現在のＸ線画像と過去のＸ線画像からなる画像群から骨部領域を抽出して減弱する場合には、注目フレーム画像の骨部抽出結果と他のフレーム画像の骨部抽出結果が異なる場合もあり得るため、再ラベル付けした修正結果に基づいて骨部候補領域の抽出処理をやり直すことが好ましい。

また、上記説明においては、骨部抽出後に骨部抽出結果の照合を行うこととしたが、骨部候補領域の抽出後、前後の複数のフレーム画像の骨部候補領域抽出処理の結果を照合し、照合の結果、骨部候補領域の抽出結果が前後の複数フレーム画像と異なると判定された場合、骨部候補領域抽出処理をやり直すこととしてもよい。ただし、骨部候補抽出処理では、まだ骨部構造の特徴をもとにした骨部領域か否かの精査が行われておらず、骨部領域の過抽出等の抽出ミス領域が多く含まれる。そのため、注目フレーム画像の骨部候補領域の抽出結果を前後の複数のフレーム画像の骨部候補領域抽出結果と照合することで、例えば骨部領域の過抽出領域に反応してしまい、場合によっては抽出ミス領域が増えることも生じ得る。よって、前述のとおり、前後の複数のフレーム画像との照合は、骨部領域のラベル付け後の、骨部領域か否かの精査が行われた後の骨部抽出結果に対して行うことが好ましい。

ステップＳ２３の骨部抽出結果の照合及び修正が終了すると、骨部抽出結果に基づいて、骨部領域の濃度減算が行われる（ステップＳ２４）。具体的には、各フレーム画像毎に、骨部抽出結果に基づいて骨部領域を特定し、特定した各肋骨、鎖骨１本１本に対応する骨部領域に対して骨部断面の濃度プロファイルを作成する。そして、作成した濃度プロファイルにローパスフィルターを適用してノイズ等の空間的な高周波成分を除去し、ノイズ等を除去した濃度プロファイルの値をもとのフレーム画像から減算する。これにより、骨部による濃度変化（空間的信号変化）を減弱した画像を得ることができる。
以上のように、各フレーム画像に対し、自身のフレーム画像だけでなく、別のフレーム画像を１〜複数枚用いて骨部抽出結果の照合及び修正を行い、照合及び修正後の骨部領域に基づいて骨部の信号成分（肋骨、鎖骨等の骨部による空間的信号変化）を減弱する処理を施すことで、骨部領域をより精度良く減弱することができる。その結果、動態画像中で、或るフレーム画像で、肋骨、鎖骨が１本だけ減弱されず、逆に、肋骨、鎖骨を強調しまうという問題の発生を抑えることができる。
ここで、肋骨、鎖骨１本１本に対応する骨部断面の濃度プロファイルは、図８に示すように、骨部断面の濃度変化を、横軸をフレーム画像における垂直方向の位置、縦軸を濃度値（信号値）としてプロットしたものである。

また、骨部断面の濃度プロファイルをフレーム画像から減算する前に、そのフレーム画像の前後の複数のフレーム画像について作成された濃度プロファイルと照合し、減算する値を、前後の複数のフレーム画像で略一致するように修正しておくことが好ましい。

例えば、 注目フレーム画像の各画素で、骨部断面の濃度プロファイルの値と、前後の複数のフレーム画像の当該画素の濃度プロファイルから求めた代表値(例えば、中央値)、もしくは、隣接するフレーム画像(直前か直後のフレーム画像)の濃度プロファイルの値とを比較し、所定閾値以上の差があれば、比較した値（代表値）に置き換える等により、当該注目フレーム画像の濃度プロファイルを修正する。もしくは、図８に示すように、注目フレーム画像の水平方向の或る位置での骨部断面の濃度プロファイルの波形と同一位置において、前後の複数のフレーム画像の濃度プロファイルの代表値から求めた波形(例えば、各濃度プロファイルの中央値から作成した波形)、もしくは、隣接するフレーム画像(直前か直後のフレーム画像)の濃度プロファイルの波形と相関等（例えば、相互相関係数等）を求めることで波形の一致度を評価し、一致度（相関値）が所定閾値より低い場合は、比較した波形に置き換える等により、注目フレーム画像の水平方向の各位置における濃度プロファイル全体を修正しても良い。

これにより、骨部濃度減算処理において元のフレーム画像に対して減算する濃度プロファイルの値が前後複数フレームと略一致するため、骨部減弱処理後の画像が、前後の複数のフレーム画像と極端に異なることを抑えることができ、例えば、隣接するフレーム画像等の異なるフレーム画像間で、対応する各画素、もしくは、各領域に対して差分値を算出する際に、骨部減弱処理の各フレーム画像毎のばらつきによる影響をなくし、より呼吸による肺野内の変化のみを抽出することが可能となる。

或いは、注目フレーム画像の或る水平方向の位置での骨部断面の濃度プロファイルの波形の積算値が、前述のように同一位置における前後の複数のフレーム画像の濃度プロファイルの代表値から求めた波形の積算値、もしくは、隣接するフレーム画像(直前か直後のフレーム画像)の濃度プロファイル波形の積算値と一致するように、注目フレーム画像の当該位置における骨部断面の濃度プロファイルの各値に同じ定数を乗じて、濃度プロファイルを調整しても良い。ここで、積算値は、或る位置での骨部断面の濃度プロファイル波形に対してだけではなく、肋骨一本分の骨部領域の全濃度プロファイルに対する積算値、各片肺領域を上下方向に３分割した各領域に対する全濃度プロファイルに対する積算値、もしくは、片肺又は全肺野領域に対する全濃度プロファイルに対する積算値としても良く、対応する領域の全濃度プロファイルの積算値が一致するように、注目フレーム画像の当該領域における全濃度プロファイルの値に同じ定数を乗じることで、濃度プロファイル値を調整しても良い。

これにより、骨部濃度減算処理において元のフレーム画像に対して減算する濃度プロファイルの値の積算値が、前後の複数のフレーム画像のものと略一致するため、骨部減弱処理後の画像が前後の複数のフレームと極端に異なることを抑えることができ、例えば隣接フレーム等の異なるフレームの間で、対応する各画素、もしくは、各領域に対して差分値を算出する際に、骨部減弱処理の各フレーム毎のばらつきによる影響をなくし、より呼吸による肺野内の変化のみを抽出することが可能となる。

また、画像群の各フレーム画像に対して骨部減弱処理を適用した後に、各フレーム画像について前後の複数のフレーム画像と骨部減弱処理後の画像を照合し、骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像を抽出し、骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像が抽出できた場合に、抽出した当該フレーム画像のみ、もしくは、画像群全体の骨部減弱処理をやり直すようにしても良い。例えば、骨部減弱処理後の画像に対し、肺野内の或る水平位置、例えば、片肺の幅に対して中央や、外側から１／４等の位置において、肺野内の垂直方向の濃度プロファイルを算出する。そして、濃度プロファイルの変動が、前後の複数のフレーム画像に比較して大きい場合は、骨部減弱度合いが乏しいと判定し、骨部減弱処理をやり直す。

骨部減弱度合いが乏しいフレームの判定方法としては、例えば、肋骨を対象とした場合は、図９（ａ）〜（ｃ）に示すように、各フレーム画像の濃度プロファイルに対して、空間方向でのバンドパスフィルターを施し、筋肉や脂肪等による低周波な濃度勾配や、その他の高周波なノイズ成分を除去することで、垂直方向での略肋骨周期に対する濃度変動成分を抽出する。フィルタリング後の濃度変化を、前後の複数のフレーム画像で比較し、濃度変化量（図９（ｂ）、（ｃ）に矢印で示す）が他のフレーム画像と比較して著しく大きい（例えば、濃度変化量が前後の複数のフレーム画像の平均よりも所定の閾値以上大きい）フレーム画像を骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像（他と比べて骨部減弱度合いが低いフレーム画像）と判定する。もしくは、フィルタリング後の濃度変化を、垂直方向の略同一位置にて、複数フレーム画像間で比較することで、所定の位置の骨部領域に特定して、骨部減弱度合いが乏しいか否かを判定することもできる。
また、骨部減弱処理後の画像では、特定のフレーム画像でのみ、突然、骨部減弱度合いが乏しくなり、フレーム画像間の濃度変化が大きくなることが起こり得る。そのため、骨部減弱処理後の画像に対して隣接フレーム画像間での差分画像を生成し、前後の複数フレーム画像に対する隣接フレーム間差分画像において、差分値が所定の閾値を超えた領域を抽出し、骨部減弱度合いが乏しい領域と判定してもよい。

骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像を抽出した場合で、さらに、或るフレーム画像内で骨部減弱度合いが乏しい領域を特定できている場合は、当該領域において、前述のように、骨部抽出処理をやり直す。或いは、骨部濃度減算処理で減算する骨部断面の濃度プロファイルが正常に生成できていないことも起こり得るため、骨部抽出結果は変更せず、骨部濃度減算処理において、例えば、骨部断面の濃度プロファイルを算出する際のローパスフィルターのパラメーターを変えてプロファイルを作成し直したり、近接する前後のフレーム画像において当該領域の骨部濃度減算に使用した濃度プロファイルを代用したりすることにより骨部濃度減算処理のみをやり直すこととしても良い。このように、各フレーム画像について前後の複数のフレーム画像と骨部減弱処理後の画像を照合し、前後の複数のフレーム画像に比較して骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像に対して、骨部減弱処理をやり直すことで、単に各フレーム画像で別々に一律な標準的骨部モデルを当てはめる等の手法で骨部減弱処理を行う場合に比べ、前後の複数フレームで整合するように骨部領域をより精度良く減弱することができる。

なお、各フレーム画像について、その前後の複数のフレーム画像で骨部減弱処理後の画像の照合を行う際は、照合する複数のフレーム画像の肺野領域(胸郭)が、全て一致するように変形ならびに位置合わせしてから、照合を行うことが好ましい。これにより、呼吸の影響を小さく抑えることができ、前後の複数フレーム画像の骨部減弱処理後の画像に基づいて、より精度良く、骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像を抽出することができる。

骨部減弱処理により骨部が減弱された胸部動態画像は、制御部３１により表示部３４に動画表示される。或いは、隣接するフレーム画像間でフレーム間差分処理が行われ、得られたフレーム間差分画像が表示部３４に表示される。なお、フレーム間差分処理を行う前には、差分を取る画像間で肺野領域(胸郭)もしくは肺血管が一致するように変形ならびに位置合わせしておくことが好ましい。呼吸下においては肺血管と肋骨、鎖骨は動きの方向は異なるため、画像上の肋骨、鎖骨の陰影はとくに肺血管での位置合わせの妨げとなるが、本手法によれば、複数枚の画像が時系列順に並べられた画像群の肋骨、鎖骨等の骨部領域が精度良く減弱されているため、画像群中のフレーム画像に対して肺血管が一致するように変形ならびに位置合わせを精度良く行うことが可能となる。また、過去の動態画像と現在の動態画像の両方に対して本手法による骨部減弱処理を適用し、両動態画像に対して例えば順番が同一もしくは位相が略同一である等の対応するフレーム画像のペアを順次抽出し、抽出したフレーム画像で構成された２つの動態画像をそのまま並べて表示するかもしくは各動態画像に隣接するフレーム画像間でのフレーム間差分処理を施して得られた動態画像を並べて表示してもよい。このように、骨部領域が精度良く減弱された２つの動態画像を並べて表示することで、呼吸による肺野内の変化のみを抽出した動態画像を比較することができ、両動態画像の呼吸変化の差異をより精度良く検知することが可能となる。

以上説明したように、本実施形態における骨部減弱処理では、各フレーム画像に対し、自身のフレーム画像だけでなく、別のフレーム画像を１〜複数枚用いて、骨部抽出結果、フレーム画像から減算する骨部断面の濃度プロファイル、骨部減弱処理後の画像等の照合を行い、その照合結果をもとに、骨部抽出結果の修正もしくはパラメーターを変更しての骨部抽出処理の再処理、フレーム画像から減算する骨部断面の濃度プロファイルの作成し直し、骨部減弱処理のやり直し等を行うことで、骨部領域をより精度良く減弱することができる。その結果、複数枚の画像が時系列順に並べられた画像群において、或るフレーム画像で、肋骨、鎖骨が１本だけ減弱されず、逆に、肋骨、鎖骨を強調しまうという問題の発生を抑えることができる。
本実施形態における骨部減弱処理により、骨部領域が精度良く減弱されるため、骨部減弱後の画像群を表示もしくは解析処理することで、より呼吸による肺野内の変化のみを抽出することが可能となる。

なお、特許文献３に記載のように、各フレーム画像に対して、教師学習済フィルターにて骨部が強調された画像を得て、これを元の画像から減算することにより骨部減弱画像を得る場合においては、前述のように、骨部減弱後の各フレーム画像に対し、自身のフレーム画像だけでなく、別のフレーム画像を１〜複数枚用いて骨部減弱処理後の画像を照合し、骨部減弱度合いが乏しいフレーム画像の抽出を行い、抽出された当該フレーム画像のみ、もしくは、動態画像の画像群全体に対して、異なる教師学習済みフィルターを用いて骨部減弱処理をやり直すことで、骨部減弱処理後の画像が前後の複数のフレームと極端に異なることを抑えることができ、例えば隣接フレーム等の異なるフレームの間で、対応する各画素、もしくは、各領域に対して差分値を算出する際に、骨部減弱処理の各フレーム毎のばらつきによる影響をなくし、より呼吸による肺野内の変化のみを抽出することが可能となる。

また、上記実施形態においては、骨部による空間的な信号変化を精度良く減弱するための好ましい例として、各フレーム画像に対し、自身のフレーム画像だけでなく、別のフレーム画像を１〜複数枚用いて、必ず骨部抽出結果の照合を行うこととして説明したが、フレーム画像から減算する骨部断面の濃度プロファイルの照合又は骨部減弱処理後の画像の照合の何れかのみを行う場合であっても、骨部による空間的な信号変化の減弱精度を向上させることができる。

［第２の実施形態］
以下、本発明の第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態における構成は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。第２の実施形態においては、図３のステップＳ２２の骨部抽出処理が第１の実施形態と異なるので、以下、第２の実施形態における骨部抽出処理について説明する。また、第２の実施形態では、ステップＳ２３の照合は省略することが可能である。その他の動態画像診断支援システム１００を構成する各装置の動作については、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。

第２の実施形態における骨部抽出処理は、以下の（ａ）、（ｂ）の手順で行われる。
（ａ）まず、収集した動態画像の最初のｋ枚(ｋ=１〜数フレーム)のフレーム画像にだけ、各フレーム画像で個別に、完全な骨部抽出処理を適用する（第一抽出手段）。完全な骨部抽出処理とは、例えば、図３のステップＳ２２で説明した骨部抽出処理である。このとき、ｋ＞１の場合、前述のように、最初のｋ枚のフレーム画像の骨部抽出処理結果を照合して、最初のｋ枚のフレーム画像のそれぞれの骨部抽出結果を修正することが好ましい。

（ｂ）ｋ＋１番目以降の各フレーム画像に対する骨部抽出処理では、随時、ｋ枚のフレーム画像の骨部抽出結果をもとに、簡易な画像処理により骨部抽出処理を行う（第二抽出手段）。

簡易な骨部抽出処理としては、例えば、直前のフレーム画像で抽出した骨部領域に基づいて、その領域境界部分の周辺数画素でのみ、骨部の空間的なエッジ(勾配)を探索することにより骨部候補領域を抽出する。これにより、処理演算量を減らし、高速で処理することが可能となる。また、精度良く骨部の空間的なエッジを抽出する方法の一例として、動的輪郭抽出法を用いる方法がある。これは、直前のフレーム画像で抽出した骨部領域の座標を初期位置とし、骨部の形状と画像上のエッジ特徴を評価関数として、複数回の輪郭抽出を施行する手法であり、これにより骨部の輪郭を精度良く捉えることができる。また、この動的輪郭抽出法を用いることにより、対象とする骨部の形状の変化や位置の変化に柔軟に対応できるため、フレーム画像間の変化が大きな画像間でも利用可能である。例えば、一定期間以上を経て撮影された２枚以上のフレーム画像に対して、上述の骨部減弱処理を適用し、骨部減弱後のフレーム画像間で差分をとり、その差異を抽出する場合に対して特に有効である。
さらに簡易化する場合は、例えば、撮影した画像が胸部の呼吸状態の動態画像の場合、肋骨、鎖骨は、吸気時に上方向、呼気時に下方向に移動するので、各フレーム画像において、吸気又は呼気の何れのタイミングであるかを判定し、直前のフレーム画像で抽出した骨部領域に対して、吸気時の場合は上方向にのみエッジを探索、呼気時の場合は下方向のみエッジを探索することとしてもよい。

吸気又は呼気のタイミング判定は、直前のフレーム画像に対して横隔膜が移動する方向、もしくは、肺野領域の濃度変化が増えているか減っているかで判定できる。横隔膜が移動する方向では、横隔膜が下方向に動けば吸気、上方向に動けば呼気と判定できる。肺野領域の濃度変化では、濃度が増加すれば吸気、減少すれば呼気と判定することができる。横隔膜は濃度勾配が大きいため、横隔膜のエッジを検出することで、当該フレーム画像が吸気か呼気かを容易に認識することができる。また、肺野領域は胸郭のエッジを検出することで認識可能であるが、肺野領域を認識しなくても、例えば、画像中央部の固定領域の濃度が増加しているか又は減少しているかによって吸気、呼気のタイミングは判定可能となる。

または、胸部の動態画像の場合、各フレーム画像は、照射線量が少なく、ノイズが多い画像なので、まず、最初のｋ枚のフレーム画像を重ね合わせて合成し、合成した画像に対して、完全な骨部抽出処理を適用することとしてもよい。そして、得られた骨部抽出結果をもとに、１番目のフレーム画像を、簡易な画像処理にて骨部抽出を行い、以降のフレーム画像は、随時、直前のフレーム画像の骨部抽出結果をもとに、簡易な画像処理にて、骨部抽出処理を行うこととしても良い。

このように、直前のフレーム画像の骨部抽出結果を参照して、順次各フレーム画像を処理していくことで、前後の隣接フレーム画像で、或る領域の骨部抽出結果が異なるという問題の発生を抑えることができる。また、各フレーム画像の骨部抽出処理を簡易化することで、骨部抽出処理の処理速度を速めることが可能となる。骨部抽出処理の処理速度を速めることにより、当該フレーム画像を撮影してから、各当該フレーム画像に対して骨部減弱処理を適用し、骨部減弱処理後の動態画像を、表示もしくは解析処理に適用するまでの時間間隔を短縮することができ、ユーザーへの画像出力のリアルタイム性を高めることが可能となる。

以上第１及び第２の実施形態について説明したが、上記実施形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。

例えば、上記実施形態において画素単位に行った処理は、複数画素からなる小領域単位で行うこととしてもよい。

また、例えば、上記実施形態においては、撮影する部位を胸部とした場合を例にとり説明したが、その他の部位としてもよい。また、上記実施形態においては、減弱する所定構造物を肋骨、鎖骨とした場合を例にとり説明したが、これに限定されず、例えば、肩甲骨、椎骨等の他の骨や、血管等としてもよい。

また、上記実施形態の骨部減弱処理においては、胸部の動態画像において構造物による空間的な信号変化を減弱する場合を例にとり説明したが、上記の骨部減弱処理は、同一被検者の同一部位について、一定期間以上経て、略同一のエネルギー、すなわち、略同一の管電圧のＸ線を照射して撮影された現在のＸ線画像と過去のＸ線画像からなる画像群から構造物による空間的な信号変化を減弱する場合においても適用することができる。
また、上記実施形態においては、ＦＰＤ等の放射線検出器で取得したＸ線画像を例にとり説明したが、ＣＴ画像や、シンチグラフィー画像、ＰＥＴ画像においても、本発明を適用することができる。

また、上記実施形態においては、撮影用コンソール２と診断用コンソール３はネットワークで接続された構成として説明したが、撮影用コンソール２と診断用コンソール３は一体化した構成とし、撮影用コンソール２に診断用コンソール３の機能があってもよい。或いは、診断用コンソール３は、例えばクラウド上のリソースである等、撮影用コンソール２とは遠く離れた別の場所に置かれた構成であってもよい。

また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。

その他、動態画像診断支援システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１００ 動態画像診断支援システム
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス

Claims (17)

1. 同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
   前記構造物減弱手段は、
   前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を抽出する抽出手段と、
   前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段による抽出結果を前記Ｘ線画像群中の当該画像とは別の画像についての抽出結果と照合し、その照合結果に基づいて、当該画像の抽出結果を修正する照合手段と、
   前記照合手段による処理後の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記照合手段により前記抽出手段による抽出結果の修正が行われた画像に対し、前記修正された抽出結果に基づいて前記所定構造物の領域の抽出をし直す再抽出手段を備える請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像についての前記抽出手段による抽出結果を、当該Ｘ線画像群中で時系列が連続する複数枚の画像についての抽出結果と照合する請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記Ｘ線画像群中で時系列が連続する複数枚の画像は、当該画像より前に撮影した画像と当該画像より後に撮影した画像とを含む、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像について、画素毎又は複数の画素からなる小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像のうち所定数以上において当該画素又は当該小領域が前記所定構造物の領域として抽出されたか否かを判定し、その判定結果と、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果とが異なる場合に、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果を前記判定結果と同一の結果に修正する請求項３又は４に記載の画像処理装置。
6. 前記照合手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段により前記所定構造物の領域として抽出された画素又は小領域に所定の数値を割り当て、前記抽出手段により前記所定構造物の領域として抽出されなかった画素又は小領域に０を割り当て、各画像の画素毎又は小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像に割り当てられた数値を加算し、加算した結果が所定の閾値以上である画素又は小領域を前記所定構造物の領域と判定し、その判定結果と、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果とが異なる場合に、当該画像の当該画素又は当該小領域における抽出結果を前記判定結果と同一の結果に修正する請求項３又は４に記載の画像処理装置。
7. 前記照合手段は、前記各画像の画素毎又は複数の画素からなる小領域毎に、当該画像及び当該画像に時系列が連続する複数の画像に割り当てられた数値を加算する際に、当該画像及び当該画像に連続する複数の画像のそれぞれに重み付け係数を付与し、前記割り当てられた数値に前記付与された重み付け係数を乗算した値を加算した結果が所定の閾値以上である画素又は小領域を前記所定構造物の領域と判定する請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記Ｘ線画像群の被写体部位は、胸部であり、
   前記Ｘ線画像群中の各画像の呼吸位相を認識する認識手段を備え、
   前記照合手段は、前記照合の対象となる画像の呼吸位相に基づいて、当該照合対象の画像及び当該画像との照合に用いる画像に割り当てる重み付け係数を変更する請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記Ｘ線画像群の被写体部位は、胸部であり、
   前記Ｘ線画像群中の各画像の呼吸位相を認識する認識手段を備え、
   前記照合手段は、前記照合の対象となる画像の呼吸位相に基づいて、当該画像との照合に用いる画像の数を変更する請求項１〜８の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
    前記構造物減弱手段は、
    前記Ｘ線画像群中の何れか一以上の画像から前記所定構造物の領域を抽出する第一の抽出手段と、
    前記第一の抽出手段により抽出された前記所定構造物の領域を参照して、前記Ｘ線画像群中の前記第一の抽出手段による抽出対象となっていない他の画像から前記所定構造物の領域を抽出する第二の抽出手段と、
    前記所定構造物の領域の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
    を備える画像処理装置。
11. 同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
    前記構造物減弱手段は、前記Ｘ線画像群中の各画像における前記所定構造物の空間的信号変化の減弱処理後に、前記Ｘ線画像群中の各画像における前記所定構造物の空間的信号変化の減弱結果を当該画像とは別の画像の減弱結果と照合し、照合の結果、前記別の画像と比べて前記所定構造物の空間的信号変化の減弱度合いが低い場合に、その画像の前記所定構造物の空間的信号変化の減弱処理をやり直す画像処理装置。
12. 同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する構造物減弱手段を備えた画像処理装置において、
    前記構造物減弱手段は、
    前記Ｘ線画像群中の各画像に対し、当該画像の前記所定構造物による空間的信号変化を減弱するために用いる前記所定構造物の濃度プロファイルを作成する濃度プロファイル作成手段と、
    前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該濃度プロファイルを用いた減弱処理を行う前に、当該画像の濃度プロファイルと、少なくとも一枚の当該画像とは別の画像の濃度プロファイルに基づいて補正する濃度プロファイル補正手段と、
    を備える画像処理装置。
13. 前記濃度プロファイル補正手段は、前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該画像の濃度プロファイルと、時系列順が当該画像の前後の複数の画像の濃度プロファイルとに基づいて補正する請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記濃度プロファイル補正手段は、前記作成された各画像の濃度プロファイルを、当該画像の濃度プロファイルと、時系列順が当該画像の前後の複数の画像の濃度プロファイルの中央値とに基づいて補正する請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記Ｘ線画像群は、被写体部位の動態を示す複数のフレーム画像である請求項１〜１４の何れか一項に記載の画像処理装置。
16. 前記Ｘ線画像群は、同一被写体の同一部位を、一定期間以上経て撮影された少なくとも２枚以上の画像である請求項１〜１４の何れか一項に記載の画像処理装置。
17. 同一被検者の同一部位を複数回Ｘ線撮影することで得られた複数枚の画像が時系列順に並べられたＸ線画像群に対して、所定構造物による空間的信号変化を減弱する画像処理装置に用いられるコンピューターを、
    前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を抽出する抽出手段と、
    前記Ｘ線画像群中の各画像について、前記抽出手段による抽出結果を前記Ｘ線画像群中の当該画像とは別の画像についての抽出結果と照合し、その照合結果に基づいて、当該画像の抽出結果を修正する照合手段と、
    前記照合手段による処理後の抽出結果に基づいて、前記Ｘ線画像群中の各画像から前記所定構造物の領域を特定し、当該領域における空間的信号変化を減弱する減弱手段と、
    を備える構造物減弱手段、
    として機能させるためのプログラム。