JP7438834B2 - 医用画像処理装置、ｘ線診断装置及びプログラム - Google Patents

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、Ｘ線診断装置及びプログラムに関する。

造影剤の注入前に収集したマスク画像と、造影剤の注入後に収集した造影画像との間で位置合わせ処理及びサブトラクション処理を実行し、造影画像から背景を消去して血管を抽出した血管画像を表示するＸ線診断装置が知られている。このような血管画像は、ＤＳＡ画像と呼ばれており、血管の狭窄位置や状態の観察に用いられる。なお、ＤＳＡは、Digital Subtraction Angiographyの略語である。造影画像はコントラスト画像ともいう。

また、観察後の血管内治療では、被検体をＸ線診断装置により透視撮像し、カテーテルやガイドワイヤ等のデバイスを被検体の血管に挿入し、透視撮像中に得られた透視画像（ライブ画像）を医師が見ながら動脈瘤等の治療部位までデバイスを進める。このとき、Ｘ線診断装置により、直前に生成した血管画像とライブ画像との間で位置合わせ処理を行い、血管画像及びライブ画像を重畳表示する透視ロードマップという手法が広く用いられている。この種の透視ロードマップでは、ライブ画像から骨などの背景を消去してもよく、消去しなくてもよい。透視ロードマップのうち、ライブ画像から背景を消去して血管画像やデバイスを表示する手法を透視サブトラクションとも呼び、血管画像やデバイスに加えて背景をさらに表示する手法を透視ランドマークともいう。また、このような血管画像や透視ロードマップなどを生成する際に、２つの画像間の位置合わせ処理を自動的に行う技術としてオートピクセルシフト（ＡＰＳ）が用いられる。

このようなオートピクセルシフト技術は、通常は特に問題ないが、本発明者の検討によれば、透視撮像中にデバイスが動くために位置合わせ処理に誤動作が生じる場合がある点で改良の余地がある。例えば、透視撮像中にデバイスが進行して骨等のエッジに重なるとき、ライブ画像内のデバイスと骨等のエッジとが干渉し、画像間の位置合わせ処理に誤動作が生じる場合がある。あるいは、ライブ画像内の背景を消去するためのマスク画像内にデバイスがあるときには、マスク画像とライブ画像との間で異なる位置のデバイス同士が干渉し、画像間の位置合わせ処理に誤動作が生じる場合がある。なお、位置合わせ処理に誤動作が生じると、２つの画像の背景を相殺できず、位置合わせ処理後の画像演算により生成された血管画像又は透視ロードマップ画像において、アーチファクトが現れることとなる。

特開２０１１－２４５１５８号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、透視撮像中にデバイスが動くことによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用画像処理装置は、領域特定部及び位置合わせ処理部を備える。前記領域特定部は、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第２Ｘ線画像において前記デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する。前記位置合わせ処理部は、前記特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する。

図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置及び医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係るメモリの一例を説明するための模式図である。 図４は、第１の実施形態に係るメモリに記憶される各画像などを説明するための模式図である。 図５は、第１の実施形態に係る学習済みモデルを説明するための模式図である。 図６は、第１の実施形態に係る学習済みモデルの入出力の一例を説明するための模式図である。 図７は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。 図８は、第１の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図９は、第１の実施形態における透視サブトラクション画像の生成過程を説明するための模式図である。 図１０は、第１の実施形態の変形例における動作を説明するためのフローチャートである。 図１１は、第１の実施形態の変形例における透視ランドマーク画像の生成過程を説明するための模式図である。 図１２は、第２の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図１３は、第２の実施形態における透視サブトラクション画像の生成過程を説明するための模式図である。 図１４は、第２の実施形態の変形例における動作を説明するためのフローチャートである。 図１５は、第２の実施形態の変形例における透視ランドマーク画像の生成過程を説明するための模式図である。 図１６は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の処理回路の構成を示すブロック図である。 図１７は、第３の実施形態に係るＸ線診断装置の処理回路の構成を示すブロック図である。 図１８は、第３の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図１９は、第３の実施形態の作用効果を説明するための模式図である。 図２０は、第３の実施形態に対する比較例の作用効果を説明するための模式図である。 図２１は、第３の実施形態の変形例におけるデバイス候補領域の設定例を説明するための模式図である。 図２２は、第３の実施形態の変形例におけるデバイス候補領域の他の設定例を説明するための模式図である。 図２３は、第３の実施形態の変形例における動作を説明するためのフローチャートである。 図２４は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の処理回路の構成を示すブロック図である。 図２５は、第４の実施形態に係るＸ線診断装置の処理回路の構成を示すブロック図である。 図２６は、第４の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図２７は、第４の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図２８は、第４の実施形態における作用効果を説明するための模式図である。 図２９は、第４の実施形態の変形例における動作を説明するための模式図である。 図３０は、第４の実施形態の他の変形例における動作を説明するための模式図である。 図３１は、第５の実施形態における複数の移動方向を説明するための模式図である。 図３２は、第５の実施形態に係る良好な位置合わせの場合と、良好でない位置合わせの場合とを説明するための模式図である。 図３３は、第５の実施形態に係るデバイス候補領域の一例を説明するための模式図である。 図３４は、第５の実施形態に係るデバイス候補領域の他の例を説明するための模式図である。 図３５は、第５の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図３６は、第５の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図３７は、第５の実施形態における動作の第１変形例を説明するための模式図である。 図３８は、第５の実施形態における動作の第２変形例を説明するための模式図である。 図３９は、第６の実施形態に係るデバイス候補領域の外の偏差量を説明するための模式図である。 図４０は、第６の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図４１は、第７の実施形態におけるＦＯＶを説明するための模式図である。 図４２は、第７の実施形態におけるＦＯＶ内のデバイス候補領域を説明するための模式図である。 図４３は、第７の実施形態におけるデバイス候補領域内の偏差量を説明するための模式図である。 図４４は、第７の実施形態における動作を説明するための模式図である。 図４５は、第７の実施形態における動作を説明するための模式図である。

以下、図面を参照して各実施形態について説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置及び医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成を示すブロック図であり、図２は、Ｘ線診断装置の構成を示すブロック図である。図３及び図４は、メモリ及び各画像を説明するための模式図である。図５及び図６は、学習済みモデル及びその入出力の一例を説明するための模式図である。図７は、医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示す医用画像処理システムは、互いにネットワークＮｗを介して通信可能なＸ線診断装置１及び医用画像処理装置９０を備えている。

ここで、Ｘ線診断装置１は、撮像装置１０、インジェクタ４０、寝台装置５０及びコンソール装置７０を備えている。撮像装置１０は、高電圧発生装置１１、Ｘ線発生部１２、Ｘ線検出器１３、Ｃアーム１４、状態検出器１４１及びＣアーム駆動装置１４２を備えている。

高電圧発生装置１１は、Ｘ線管の陰極から発生する熱電子を加速するために、陽極と陰極の間に印加する高電圧を発生させてＸ線管へ出力する。

Ｘ線発生部１２は、被検体Ｐに対してＸ線を照射するＸ線管と、Ｘ線の照射野を限定したり、照射野のうちの一部についてＸ線を減衰させたりする機能を有するＸ線絞りとを備えている。

Ｘ線管は、Ｘ線を発生する。具体的には、Ｘ線管は、熱電子を発生する陰極と、陰極から飛翔する熱電子を受けてＸ線を発生する陽極とを保持する真空管である。例えば、Ｘ線管には回転する陽極に熱電子を照射することでＸ線を発生させる回転陽極型のＸ線管がある。Ｘ線管は高圧ケーブルを介して高電圧発生装置１１に接続されている。陰極と陽極との間には、高電圧発生装置１１により管電圧が印加される。管電圧の印加により陰極から陽極に向けて熱電子が飛翔する。陰極から陽極に向けて熱電子が飛翔することにより管電流が流れる。高電圧発生装置１１からの高電圧の印加及びフィラメント電流の供給により、陰極から陽極に向けて熱電子が飛翔し、熱電子が陽極に衝突することによりＸ線が発生される。

Ｘ線絞りは、Ｘ線管とＸ線検出器１３の間に位置し、一般的には、絞り羽根、付加フィルタ及び補償フィルタを備えている。Ｘ線絞りは、開口領域外のＸ線を遮蔽することにより、Ｘ線管が発生したＸ線を、被検体Ｐの関心領域にのみ照射されるように絞り込む。例えば、Ｘ線絞りは４枚の鉛板からなる絞り羽根を有し、これらの絞り羽根をスライドさせることで、Ｘ線の遮蔽される領域を任意のサイズに調節する。Ｘ線絞りの絞り羽根は、操作者が入力インタフェース７３から入力した関心領域に応じて、図示しない駆動装置により駆動される。また、Ｘ線絞りは、Ｘ線の総ろ過を調整するための付加フィルタがスリットから挿入可能となっている。また、Ｘ線絞りは、Ｘ線検査時に使用される鉛マスクや補償フィルタがアクセサリ挿入口から挿入可能となっている。なお、補償フィルタは、照射Ｘ線量を減衰或いは低減させる機能を有するＲＯＩ（Region Of Interest）フィルタを含んでもよい。

Ｘ線検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する。このようなＸ線検出器１３としては、Ｘ線を直接電荷に変換するものと、光に変換した後、電荷に変換するものとが使用可能であり、ここでは前者を例に説明するが後者であっても構わない。すなわち、Ｘ線検出器１３は、例えば、被検体Ｐを透過したＸ線を電荷に変換して蓄積する平面状のＦＰＤ（Flat Panel Detector）と、このＦＰＤに蓄積された電荷を読み出すための駆動パルスを生成するゲートドライバとを備えている。ＦＰＤは微小な検出素子を列方向及びライン方向に２次元的に配列して構成される。各々の検出素子はＸ線を感知し、入射Ｘ線量に応じて電荷を生成する光電膜と、この光電膜に発生した電荷を蓄積する電荷蓄積コンデンサと、電荷蓄積コンデンサに蓄積された電荷を所定のタイミングで出力するＴＦＴ（薄膜トランジスタ）を備えている。蓄積された電荷はゲートドライバが供給する駆動パルスによって順次読み出される。

Ｘ線検出器１３の後段には、図示しない投影データ生成回路及び投影データ記憶回路を備える。投影データ生成回路は、ＦＰＤから行単位あるいは列単位でパラレルに読み出された電荷を電圧に変換する電荷・電圧変換器と、この電荷・電圧変換器の出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デジタル変換されたパラレル信号を時系列的なシリアル信号に変換するパラレル・シリアル変換器を備えている。投影データ生成回路は、このシリアル信号を時系列的な投影データとして投影データ記憶回路に供給する。投影データ記憶回路は、投影データ生成回路から供給される時系列的な投影データを順次保存して２次元投影データを生成する。この２次元投影データは、メモリ７１に保存される。

Ｃアーム１４は、Ｘ線発生部１２とＸ線検出器１３とを被検体Ｐ及び天板５３を挟んで対向するように保持することで、天板５３上の被検体ＰのＸ線撮影を行うことができる構成を有する。以下の説明では、天井吊りタイプのＣアームを例に挙げて述べるが、これに限らず、例えば、床置きタイプのＣアームであってもよい。

具体的にはＣアーム１４は、天板５３の長軸方向及び短軸方向に沿って移動可能となっている。また、Ｃアーム１４は、保持部を介して支持アームに支持されている。支持アームは、略円弧形状を有し、天井に設けられたレールに対する移動機構に基端が取り付けられている。Ｃアーム１４は、天板５３に垂直なＹ方向と、天板５３の長軸方向に沿ったＺ方向との両者に直交するＸ方向の軸を中心に回転可能に保持部に保持されている。また、Ｃアーム１４は、Ｚ方向の軸を中心とした略円弧形状を有し、略円弧形状に沿ってスライド動作可能に保持部に保持されている。すなわち、Ｃアーム１４は、Ｚ方向の軸を回転中心としたスライド動作を行うことができる。また、Ｃアーム１４は、保持部を中心としてＸ方向の軸を中心とした回転動作（以下、「主回転動作」と称する。）をすることができ、スライドとこの回転の組み合わせにより様々な角度方向からＸ線画像を観察することを可能とする。さらに、Ｃアーム１４は、Ｙ方向の軸を中心にも回転することができ、これにより、例えば、上述のスライド動作の回転中心軸をＸ方向とすることができる。なお、Ｘ線発生部１２のＸ線焦点と、Ｘ線検出器１３の検出面中心とを通る撮影軸は、スライド動作の回転中心軸と、主回転動作の回転中心軸とに一点で交差するように設計されている。当該交点は、一般的には、アイソセンタと呼ばれている。アイソセンタは、Ｃアーム１４が上述のスライド動作や主回転動作をしても変位しない。このため、アイソセンタに関心部位が位置した場合、Ｃアーム１４のスライド動作又は主回転動作により得られた医用画像の動画像において、関心部位の観察が容易になる。

このようなＣアーム１４は、レール下の支持アーム、Ｘ方向の軸、Ｙ方向の軸及びＺ方向の軸に係る動作を実現するための複数の動力源が該当する適当な箇所に備えられている。これらの動力源はＣアーム駆動装置１４２を構成する。Ｃアーム駆動装置１４２は、駆動制御機能７４２からの駆動信号を読み込んでＣアーム１４をスライド運動、回転運動、直線運動させる。さらに、Ｃアーム１４には、その角度または姿勢や位置の情報を検出する状態検出器１４１がそれぞれ備えられている。状態検出器１４１は、例えば回転角や移動量を検出するポテンショメータや、位置検出センサであるエンコーダ等で構成される。エンコーダとしては、例えば磁気方式、刷子式、あるいは光電式等の、いわゆるアブソリュートエンコーダが使用可能となっている。また、状態検出器１４１としては、回転変位をデジタル信号として出力するロータリエンコーダあるいは直線変位をデジタル信号として出力するリニアエンコーダなど、様々な種類の位置検出機構が適宜、使用可能となっている。

インジェクタ４０は、被検体Ｐの造影血管Ｘ線画像を撮影する際に、撮影制御機能７４３から通信された注入量及び注入速度に応じて、被検体Ｐに造影剤を注入する。

寝台装置５０は、被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台５１と、寝台駆動装置５２と、天板５３と、支持フレーム５４とを備えている。

基台５１は、床面に設置され、支持フレーム５４を鉛直方向（Ｙ方向）に移動可能に支持する筐体である。

寝台駆動装置５２は、寝台装置５０の筐体内に収容され、被検体Ｐが載置された天板５３を天板５３の長手方向（Ｚ方向）に移動するモータあるいはアクチュエータを含んでいる。寝台駆動装置５２は、駆動制御機能７４２からの駆動信号を読み込んで、天板５３を床面に対して水平方向や垂直方向に移動させる。

天板５３は、支持フレーム５４の上面に設けられ、被検体Ｐが載置される板である。

支持フレーム５４は、被検体Ｐが載置される天板５３を移動可能に支持する。詳しくは、支持フレーム５４は、基台５１の上部に設けられ、天板５３をその長手方向に沿ってスライド可能に支持する。

コンソール装置７０は、メモリ７１、ディスプレイ７２、入力インタフェース７３、処理回路７４及びネットワークインタフェース７６を備えている。

メモリ７１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び画像メモリなど電気的情報を記録するメモリ本体と、それらメモリ本体に付随するメモリコントローラやメモリインタフェースなどの周辺回路とを備えている。メモリ７１は、例えば、処理回路７４に実行されるプログラムと、Ｘ線検出器１３から受けた検出データ（投影データ）、処理回路７４により生成された医用画像、処理回路７４の処理に用いるデータ、各種テーブル、処理途中のデータ及び処理後のデータ等が記憶される。医用画像としては、例えば図３及び図４に示すように、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ、血管画像Ｄｓａ、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）などがある。なお、符号“（ｔ）”は、当該画像が時間ｔ毎のフレーム画像であり、時系列に沿って撮像された時系列画像であることを表す。また、医用画像としては、図示した頭部の医用画像に限らず、デバイスが挿入される血管を有する任意の部位の医用画像が、適宜、使用可能となっている。但し、本明細書中では、頭部の医用画像を例に挙げて述べる。

ここで、マスク画像Ｍｋは、手技前の被検体の治療部位に対し、造影剤を注入していない状態、あるいは造影剤が流れ去った状態で撮影を行って得られる非造影のＸ線画像である。このマスク画像Ｍｋには被検体の骨などの背景が写りこむこととなる。

造影画像Ｃｎは、手技前の被検体の治療部位に対し、造影剤が注入された状態で撮影を行って得られるＸ線画像である。Ｘ線管より照射されたＸ線は被検体の血管内に存在する造影剤を透過することでその強度を大きく変化させて、Ｘ線検出器１３に入射する。従って、造影画像Ｃｎには、被検体の骨などの背景に加えて被検体の血管が写りこむこととなる。

血管画像Ｄｓａは、造影画像Ｃｎとマスク画像Ｍｋとの位置合わせ処理及びサブトラクション処理を行うことで得られるＸ線画像である。処理回路７４が造影画像Ｃｎとマスク画像Ｍｋとのサブトラクション処理（画像演算）を行うと、造影画像Ｃｎとマスク画像Ｍｋとに共通して写りこんだ骨などの背景が消え、その一方で造影画像Ｃｎにのみ写りこんだ血管が現れることとなる。従って、サブトラクション処理により得られる血管画像Ｄｓａには、造影画像Ｃｎ中の血管のみが抽出されて写りこむこととなる。この血管画像Ｄｓａは、ＤＳＡ画像と呼んでもよい。ＤＳＡは、前述した通り、Digital Subtraction Angiographyの略語である。

ライブ画像Ｌｖ（ｔ）は、手技中の被検体の治療部位に対し、カテーテル、コイル又はガイドワイヤなどの種々の治療用若しくは検査用のデバイスを挿入した状態で透視撮像を行って得られるＸ線画像である。Ｘ線管より照射されたＸ線はデバイスを透過することでその強度を大きく変化させて、Ｘ線検出器１３へと入射する。従って、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）には、被検体の骨などの背景に加えて被検体内に挿入されたデバイスが写りこむこととなる。このようなライブ画像Ｌｖ（ｔ）は、リアルタイムに生成及び表示される。ここで、「リアルタイム」の用語は、厳密に、撮像された瞬間に生成及び表示する処理を意味するのではなく、処理回路７４及びディスプレイ７２により順次、生成及び表示されることを意味する。

デバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）とマスク画像Ｍｋとの位置合わせ処理及びサブトラクション処理を行うことで得られるＸ線画像である。処理回路７４がライブ画像Ｌｖ（ｔ）とマスク画像Ｍｋとのサブトラクション処理（画像演算）を行うと、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）とマスク画像Ｍｋとに共通して写りこんだ骨などの背景が消え、その一方でライブ画像Ｌｖ（ｔ）にのみ写りこんだデバイスが現れることとなる。従って、サブトラクション処理により得られるデバイス画像Ｄｖ（ｔ）には、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）中のデバイスのみが抽出されて写りこむこととなる。このようなデバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、リアルタイムに生成される。ここで、「リアルタイム」の用語は、厳密に、撮像された瞬間に生成及び表示する処理を意味するのではなく、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が順次、生成される処理に続いて、順次、生成されることを意味する。

透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）は、血管画像Ｄｓａとデバイス画像Ｄｖ（ｔ）との位置合わせ処理及び加算処理を行うことで得られるＸ線画像である。処理回路７４が血管画像Ｄｓａとデバイス画像Ｄｖ（ｔ）との加算処理（画像演算）を行うと、造影画像Ｃｎに抽出された血管と、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）に抽出されたデバイスとの重畳画像が現れることとなる。手技を行う医師は、リアルタイムに生成及び表示される動画として透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）により、血管とデバイスとの位置関係を確認しながら手技を行う。ここで、「リアルタイム」の用語は、厳密に、撮像された瞬間に生成及び表示する処理を意味するのではなく、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）が順次、生成される処理に続いて、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）が順次、生成及び表示される処理を意味する。なお、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）は、これに限らず、造影画像Ｃｎとライブ画像Ｌｖ（ｔ）とのサブトラクション処理を行うことでリアルタイムに生成してもよい。ここでいう「リアルタイム」の用語も同様に、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が順次、生成される処理に続いて、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）が順次、生成及び表示される処理を意味する。

透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）は、血管画像Ｄｓａとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との位置合わせ処理及び加算処理を行うことで得られるＸ線画像である。処理回路７４が血管画像Ｄｓａとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との加算処理（画像演算）を行うと、血管画像Ｄｓａに抽出された血管と、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に写り込んだ背景及びデバイスとの重畳画像が現れることとなる。手技を行う医師は、リアルタイムに生成及び表示される動画として透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）により、背景内の血管とデバイスとの位置関係を確認しながら手技を行う。ここで、「リアルタイム」の用語は、厳密に、撮像された瞬間に生成及び表示する処理を意味するのではなく、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が順次、生成される処理に続いて、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）が順次、生成及び表示される処理を意味する。

これに加え、メモリ７１は、学習済みモデルＭｄやデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）を記憶してもよい。メモリ７１は、例えば、Ｘ線診断装置１の工場出荷前に予め学習済みモデルＭｄを記憶してもよく、あるいはＸ線診断装置１の工場出荷後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデルＭｄを記憶してもよい。このことは、以下の各実施形態でも同様である。学習済みモデルＭｄは、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像上のデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられている。特定結果としては、図４乃至図６に一例を示すように、マスク画像Ｍｋ等の第１Ｘ線画像に位置合わせされる第２Ｘ線画像であるライブ画像Ｌｖ（ｔ）の画素毎に、デバイス領域の指標値（以下、スコアともいう）を示すデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）が使用可能となっている。このスコアは、デバイスらしさ（形状、Ｘ線吸収度合い）を０乃至１の範囲で示す値としてもよい。デバイス領域は、スコアが０以外の領域として特定してもよく、スコアが基準値以上の領域として特定してもよい。基準値としては、例えば、０．１乃至１の範囲の任意の値が適宜、使用可能となっている。あるいは、スコアは、０又は１の二値とし、特定したデバイス領域を１又は０で示してもよい。なお、図６の右下方に示すデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）とデバイス画像Ｄｖ（ｔ）との重畳画像は、特定結果の理解を容易にするための模式図であり、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）の画素サイズには対応していない。また、デバイス領域の特定結果としては、これに限らず、デバイス領域を示す座標値の一覧としてもよく、デバイス領域を示す画像としてもよい。

このような学習済みモデルＭｄは、学習用データに基づいて、機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、学習済みの機械学習モデルである学習済みモデルとして作成可能となっている。ここで、学習用データは、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像を入力データとし、当該Ｘ線画像上のデバイス領域の特定結果を出力データとした、入力データと出力データとの組である。機械学習モデルは、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像を入力とし、当該Ｘ線画像上のデバイス領域の特定結果を出力する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る機械学習モデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であっても良いが、多層のネットワークモデル（以下、多層化ネットワークと呼ぶ）であるとする。多層化ネットワークを用いる学習済みモデルＭｄは、Ｘ線画像を入力する入力層と、当該Ｘ線画像上のデバイス領域を特定した結果を出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層とを有する。当該学習済みモデルＭｄは、人工知能ソフトウエアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。このような多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）を用いている。ＤＮＮとしては、例えば、動画に対して再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）を用いてもよく、静止画に対して畳込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）を用いてもよい。ＲＮＮは、長・短期記憶（Long Short-Term Memory：ＬＳＴＭ）を含んでもよい。以上の当該多層化ネットワークに関する説明は、以下の全ての機械学習モデル及び学習済みモデルにも該当する。

プログラムは、例えば、コンピュータに、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定する領域特定機能、当該特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、当該位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理機能、を実現させる。補足すると、このようなプログラムとしては、例えば、予めネットワーク又は非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体Ｍ１からコンピュータにインストールされ、医用画像処理装置７７の各機能を当該コンピュータに実現させるプログラムが用いられる。なお、本明細書中、医用画像処理装置７７の各機能は、コンピュータ実装方法（computer implemented method）又は医用画像処理方法として実現してもよい。メモリ７１は、記憶部の一例である。

ディスプレイ７２は、医用画像などといった各種の情報を表示するディスプレイ本体と、ディスプレイ本体に表示用の信号を供給する内部回路、ディスプレイ本体と内部回路とをつなぐコネクタやケーブルなどの周辺回路から構成されている。内部回路は、処理回路７４から供給される画像データに被検体情報や投影データ生成条件等の付帯情報を重畳して表示データを生成し、得られた表示データに対しＤ／Ａ変換とＴＶフォーマット変換を行なってディスプレイ本体に表示する。例えば、ディスプレイ７２は、処理回路７４によって生成された医用画像や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。例えば、ディスプレイ７２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイである。また、ディスプレイ７２は、表示部の一例である。また、ディスプレイ７２は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置７０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。ディスプレイ７２は表示部の一例である。

入力インタフェース７３は、被検体情報の入力、Ｘ線条件の設定、各種コマンド信号の入力等を行う。被検体情報は、例えば、被検体ＩＤ、被検体名、生年月日、年齢、体重、性別、検査部位等を含んでいる。なお、被検体情報は、被検体の身長を含んでもよい。入力インタフェース７３は、例えば、Ｃアーム１４の移動指示、関心領域（ＲＯＩ）の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、及び表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチパネルディスプレイ等によって実現される。入力インタフェース７３は、処理回路７４に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し、処理回路７４へと出力する。また、入力インタフェース７３は、コンソール装置７０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、本明細書において入力インタフェース７３はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路７４へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース７３の例に含まれる。

処理回路７４は、メモリ７１内のプログラムを呼び出し実行することにより、プログラムに対応するシステム制御機能７４１、駆動制御機能７４２、撮影制御機能７４３、画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７を実現するプロセッサである。なお、図２においては単一の処理回路７４にてシステム制御機能７４１、駆動制御機能７４２、撮影制御機能７４３、画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するものとしても構わない。また、システム制御機能７４１、駆動制御機能７４２、撮影制御機能７４３、画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７は、それぞれシステム制御回路、駆動制御回路、撮影制御回路、画像処理回路、領域特定回路、位置合わせ処理回路及び表示制御回路と呼んでもよく、個別のハードウェア回路として実装してもよい。

システム制御機能７４１は、例えば、入力インタフェース７３から入力された操作者によるコマンド信号、及び各種初期設定条件等の情報を一旦記憶した後、これらの情報を処理回路７４の各処理機能に送信する。

駆動制御機能７４２は、例えば、入力インタフェース７３から入力されたＣアーム１４及び天板５３の駆動に関する情報を用いて、Ｃアーム駆動装置１４２及び寝台駆動装置５２の制御を行う。例えば、駆動制御機能７４２は、撮像装置１０の移動や回転、及び寝台装置５０の移動やチルトなどを制御する。

撮影制御機能７４３は、例えば、システム制御機能７４１からの情報を読み込んで、高電圧発生装置１１における管電圧、管電流、照射時間などのＸ線条件の制御を行う。Ｘ線条件は、管電流と照射時間の積（ｍＡＳ）を含んでもよい。

画像処理機能７４４は、例えば、メモリ７１内の投影データに対してフィルタリング処理等の画像処理を行ってＸ線画像データを生成し、Ｘ線画像データをメモリ７１に保存する。投影データから生成されるＸ線画像データとしては、例えば、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）などの医用画像データがある。更に、画像処理機能７４４は、得られた複数のＸ線画像データの間の位置合わせ処理（ＡＰＳ）や画像演算（加算処理、サブトラクション処理）等を行ない、得られたＸ線画像データをメモリ７１に保存する。位置合わせ処理としては、２つの画像の少なくとも一方を回転、歪み及び移動させることにより、当該２つの画像の重なり合いを最大（又は差分を最小）にするオートピクセルシフト（ＡＰＳ）を用いている。なお、オートピクセルシフトの方向及び距離の算出は、例えば、以下の処理によって実現することができる。例えば、マスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）の各画素について差分の二乗値あるいは絶対値を算出し、二乗値の各々の和を指標値とする。そして、マスク画像Ｍｋに対して所定量のピクセルシフト処理を施し、ピクセルシフト処理の施されたマスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で再び指標値を算出する。ピクセルシフト処理の方向及び距離を種々の値に変化させながらこの指標値の算出を行い、指標値が最小となる方向及び距離を求める。この指標値が最小となる位置が、マスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との重なりあいが最大となる位置とみなすことができる。なお、本実施形態においては先述の指標値を用いてピクセルシフト処理の方向及び距離を算出する例について述べるが、ピクセルシフト処理の方向及び距離を算出する方法はこれに限られない。例えばマスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）中に共通して写りこんだ特徴点を検出し、この特徴点同士の位置関係を算出することでピクセルシフト処理の方向及び距離を算出しても構わない。但し、この場合の特徴点には、挿入された状態のデバイスを用いない。また、位置合わせ処理や画像演算により生成されるＸ線画像データとしては、例えば、血管画像Ｄｓａ、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）などの医用画像データがある。すなわち、画像処理機能７４４は、位置合わせ処理機能７４６により実行された位置合わせ処理の後、画像演算を実行することにより、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）である第２Ｘ線画像に基づく透視ロードマップ画像を生成してもよい。透視ロードマップ画像としては、例えば、前述した透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）が適宜、使用可能となっている。画像処理機能７４４は、画像生成部の一例である。

領域特定機能７４５は、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定する。ここで、第１Ｘ線画像は、例えばマスク画像Ｍｋであり、第２Ｘ線画像は、例えばライブ画像Ｌｖ（ｔ）である。なお、特定されたデバイス領域は、第２Ｘ線画像内でデバイスが写り込んだ部分を含んでおり、当該Ｘ線画像全体よりも小さい領域である。特定されたデバイス領域は、特定領域、部分領域、小領域又は関心領域などのように読み替えてもよい。ここで、領域特定機能７４５は、デバイス領域を特定する際に、例えば、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法、（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法、又は（ｉｉｉ）閾値を用いる手法、といった任意の手法を用いることが可能である。なお、（ｉ）～（ｉｉｉ）の各々の手法は一例であり、領域特定機能７４５が用いる手法は、（ｉ）～（ｉｉｉ）のいずれの手法にも限定されない。また、（ｉ）～（ｉｉｉ）の各々の手法は互いに組み合わせて用いてもよい。

ここで、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法の場合、Ｘ線診断装置１では、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルＭｄが記憶されたメモリ７１を備えている。領域特定機能７４５は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像及び当該学習済みモデルＭｄに基づいて、当該最新のＸ線画像におけるデバイス領域を特定する。なお、本明細書中、「最新のＸ線画像」という用語は、「更新直後のＸ線画像」と読み替えてもよく、詳しくは「最新」という用語は、「更新直後」と読み替えてもよい。なお、本実施形態では、最新のライブ画像Ｌｖ（ｔ）が最新のＸ線画像に相当する。また、第２の実施形態では、更新直後のマスク画像Ｍｋ_ｄｖ及び最新のライブ画像Ｌｖ（ｔ）がそれぞれ最新のＸ線画像に相当する。

（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法の場合、Ｘ線診断装置１では、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像の各々に重畳可能な血管画像Ｄｓａを記憶するメモリ７１を備えている。ここで、領域特定機能７４５は、次の（ｉｉ－ａ）～（ｉｉ－ｄ）のいずれの機能を実現してもよい。

（ｉｉ－ａ）血管画像Ｄｓａ内の血管領域を幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定する機能。例えば、デバイスを検出する処理は、前記拡張血管領域及び前記最新のＸ線画像を上記（ｉ）の学習済みモデルＭｄに入力することで、実行してもよい。この場合、上記（ｉ），（ｉｉ）の手法を組み合わせて用いている。

（ｉｉ－ｂ）血管画像Ｄｓａ内の血管領域又は当該血管領域を幅方向に拡張した血管領域のうち、基準幅よりも太い血管領域に基づいて、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定する機能。また例えば、デバイスを検出する処理は、前記基準幅よりも太い血管領域及び前記最新のＸ線画像を上記（ｉ）の学習済みモデルＭｄに入力することで、実行してもよい。この場合、上記（ｉ），（ｉｉ）の手法を組み合わせて用いている。

（ｉｉ－ｃ）上記（ｉｉ－ｂ）の機能において、基準幅よりも太い血管領域に代えて、指定された範囲の血管領域を用いる機能。

（ｉｉ－ｄ）上記（ｉｉ－ｂ）の機能において、基準幅よりも太い血管領域に代えて、治療部位に至る経路の血管領域を用いる機能。

（ｉｉｉ）閾値を用いる手法の場合、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像から、閾値以下の領域をデバイス領域として特定する機能。

なお、領域特定機能７４５は、前述した第２Ｘ線画像におけるデバイス領域の特定に加え、デバイスが挿入された状態で撮像された第１Ｘ線画像においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定してもよい。第１Ｘ線画像においても、デバイス領域に関する説明は、前述した通りである。また、第１Ｘ線画像においても、領域特定機能７４５は、前述同様に、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法、（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法、又は（ｉｉｉ）閾値を用いる手法、といった任意の手法を用いることが可能である。また、領域特定機能７４５が用いる手法は、前述同様に、（ｉ）～（ｉｉｉ）のいずれにも限定されない。領域特定機能７４５は、領域特定部の一例である。

位置合わせ処理機能７４６は、領域特定機能７４５により特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、画像処理機能７４４による位置合わせ処理を実行する。

ここで、位置合わせ処理としては、例えば、第１の方式又は第２の方式が使用可能である。第１の方式は、デバイス領域が特定されたＸ線画像に第１処理又は第２処理を施す処理と、第１処理又は第２処理が施されたＸ線画像を用いて第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。

第２の方式は、第１処理又は第２処理を用いて、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。

第１処理及び第２処理は、位置合わせ処理の前段（例、第１の方式における入力画像の加工、又は第２の方式における指標値の算出）に用いられる処理であり、後段の画像を移動させる処理とその後の画像演算には用いられない。すなわち、位置合わせ処理の後段における画像を移動させる処理とその後の画像演算には、第１処理及び第２処理のいずれも施していないマスク画像やライブ画像などが用いられる。

ここで、第１処理及び第２処理としては、（Ａ）デバイス領域を含む入力画像を加工する処理か、又は（Ｂ）デバイス領域の画素値に関してズレ量の指標値の計算を変形した処理とが適宜、使用可能となっている。なお、上記（Ａ）の入力画像を加工する処理の場合、ズレ量の指標値の計算は変形しない。すなわち、上記（Ａ）の場合、画像間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて画像を移動させる処理には、既存のＡＰＳを使用できる。入力画像としては、マスク画像及びライブ画像のうち、デバイス領域を特定された画像が適宜、使用可能となっている。また、上記（Ｂ）のズレ量の指標値の計算を変形した処理の場合、入力画像は加工しない。

上記（Ａ）の場合、第１処理としては、入力画像からデバイスを消去する処理（デバイス領域を背景領域にする処理）が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ａ）の第１処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像から当該デバイス領域内のデバイスを消去する画像処理である。上記（Ａ）の第１処理としては、例えば、（ａ１１）入力画像内のデバイス領域の画素値を当該デバイス領域の周辺画素の画素値で置換する処理か、又は（ａ１２）入力画像のデバイス領域の画素値を、マスク画像の対応する領域の画素値で置換する処理が適宜、使用可能となっている。

また、上記（Ａ）の場合、第２処理としては、入力画像内のデバイスをぼかす処理が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ａ）の第２処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像において当該デバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理である。上記（Ａ）の第２処理としては、例えば、（ａ２１）入力画像内のデバイス領域の画素値を当該デバイス領域の周辺画素の画素値に一定の割合で近づける処理か、又は（ａ２２）入力画像のデバイス領域の画素値を、マスク画像の対応する領域の画素値に一定の割合で近づける処理が適宜、使用可能となっている。

一方、上記（Ｂ）の場合、第１処理としては、当該特定したデバイス領域の画素値を２つの画像間のズレ量の指標値の算出に使用しない処理が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ｂ）の第１処理は、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値を除外する処理である。なお、指標値の計算としては、２つの画像の各画素について差分の二乗値を算出し、二乗値の各々の和をズレ量の指標値とする際に、各画素の差分の二乗値には係数を乗じても乗じなくてもよい。いずれにしても、上記（Ｂ）の第１処理としては、デバイス領域の画素値をズレ量の計算に使用しないので、デバイス領域を除外できる。

また、上記（Ｂ）の第２処理は、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値の寄与を低減する処理である。上記（Ｂ）の第２処理としては、例えば、前述した２つの画像の各画素について差分の二乗値を算出し、二乗値の各々の和を指標値とする際に、デバイス領域に対応する各画素の差分の二乗値の係数ｋを０＜ｋ＜１の範囲にする処理が使用可能となっている。また、指標値が差分の絶対値の和の場合には、デバイス領域に対応する当該絶対値の係数ｋを０＜ｋ＜１の範囲にすればよい。係数ｋとしては、１つの値を用いてもよく、デバイス領域スコアＳｃ（ｔ）の当該画素に対応するスコアに応じた値を用いてもよい。「係数」は、例えば「重み」又は「重み値」と読み替えてもよい。「第２処理」は、例えば「重み付け」又は「重み付け処理」と読み替えてもよい。なお、上記（Ｂ）の第２処理を変形して係数ｋをｋ＝０とし、デバイス領域の寄与を最低に減らすと、上記（Ｂ）の第１処理でデバイス領域を除外した場合と同等の効果が得られる。すなわち、上記（Ｂ）の第２処理は、上記（Ｂ）の第１処理を含むように変形してもよい。位置合わせ処理機能７４６は、位置合わせ処理部の一例である。

表示制御機能７４７は、メモリ７１内の医用画像データなどの表示データをディスプレイ７２に表示する制御などを行う。例えば、表示制御機能７４７は、システム制御機能７４１からの信号を読み込んで、メモリ７１から所望の医用画像データを取得してディスプレイ７２に表示する制御などを行う。表示制御機能７４７は、表示制御部の一例である。

ネットワークインタフェース７６は、コンソール装置７０をネットワークＮｗに接続して医用画像処理装置９０等の他の装置と通信するための回路である。ネットワークインタフェース７６としては、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）が使用可能となっている。以下の説明では、他の装置との通信にネットワークインタフェース７６が介在する旨の記載を省略する。

これらメモリ７１、ディスプレイ７２、入力インタフェース７３、処理回路７４の画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７は、医用画像処理装置７７を構成している。これに伴い、メモリ７１、ディスプレイ７２、入力インタフェース７３、処理回路７４の画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７に関する説明は、Ｘ線診断装置１及び医用画像処理装置７７の各々の説明となっている。医用画像処理装置７７は、Ｘ線診断装置１に内蔵されてもよく、Ｘ線診断装置１とは別の装置として、Ｘ線診断装置１の外部に設けてもよい。

一方、医用画像処理装置９０は、図７に示すように、メモリ９１、ディスプレイ９２、入力インタフェース９３、処理回路９４及びネットワークインタフェース９６を備えている。

メモリ９１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ及び画像メモリなど電気的情報を記録するメモリ本体と、それらメモリ本体に付随するメモリコントローラやメモリインタフェースなどの周辺回路とを備えている。メモリ９１は、例えば、処理回路９４に実行されるプログラム、処理回路９４により生成された医用画像、処理回路９４の処理に用いるデータ、各種テーブル、処理途中のデータ及び処理後のデータ等が記憶される。医用画像としては、例えば図３及び図４に示したように、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ、血管画像Ｄｓａ、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）などがある。各画像の説明は、前述した通りである。

これに加え、メモリ９１は、学習済みモデルＭｄやデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）を記憶してもよい。学習済みモデルＭｄやデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）の説明は、前述した通りである。例えば、学習済みモデルＭｄは、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像上のデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられている。特定結果としては、図４乃至図６に一例を示したように、第２Ｘ線画像であるライブ画像Ｌｖ（ｔ）の画素毎に、デバイス領域の指標値（スコアともいう）を示すデバイス領域スコアＳｃ（ｔ）が使用可能となっている。プログラムは、例えば、コンピュータに、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定する領域特定機能、当該特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、当該位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理機能、を実現させる。補足すると、このようなプログラムとしては、例えば、予めネットワーク又は非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体Ｍ２からコンピュータにインストールされ、医用画像処理装置９０の各機能を当該コンピュータに実現させるプログラムが用いられる。なお、本明細書中、医用画像処理装置７７の各機能は、コンピュータ実装方法（computer implemented method）又は医用画像処理方法として実現してもよい。メモリ９１は、記憶部の一例である。

ディスプレイ９２は、医用画像などといった各種の情報を表示するディスプレイ本体と、ディスプレイ本体に表示用の信号を供給する内部回路、ディスプレイ本体と内部回路とをつなぐコネクタやケーブルなどの周辺回路から構成されている。内部回路は、処理回路９４から供給される画像データに被検体情報や投影データ生成条件等の付帯情報を重畳して表示データを生成し、得られた表示データに対しＤ／Ａ変換とＴＶフォーマット変換を行なってディスプレイ本体に表示する。例えば、ディスプレイ９２は、処理回路９４によって強調された医用画像や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ等を出力する。例えば、ディスプレイ９２は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイである。また、ディスプレイ９２は、表示部の一例である。また、ディスプレイ９２は、デスクトップ型でもよいし、医用画像処理装置９０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。ディスプレイ９２は表示部の一例である。

入力インタフェース９３は、被検体情報の入力、各種コマンド信号の入力等を行う。被検体情報は、例えば、被検体ＩＤ、被検体名、生年月日、年齢、体重、性別、検査部位等を含んでいる。なお、被検体情報は、被検体の身長を含んでもよい。入力インタフェース９３は、例えば、機械学習や画像処理といった医用画像処理に関する指示、関心領域（ＲＯＩ）の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、及び表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチパネルディスプレイ等によって実現される。入力インタフェース９３は、処理回路９４に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し、処理回路９４へと出力する。また、入力インタフェース９３は、医用画像処理装置９０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、本明細書において入力インタフェース９３はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路９４へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース９３の例に含まれる。

処理回路９４は、メモリ９１内のプログラムを呼び出し実行することにより、プログラムに対応する画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７を実現するプロセッサである。なお、図７においては単一の処理回路９４にて画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するものとしても構わない。また、画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７は、それぞれ画像処理回路、領域特定回路、位置合わせ処理回路及び表示制御回路と呼んでもよく、個別のハードウェア回路として実装してもよい。また、医用画像処理装置９０内の画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７は、Ｘ線診断装置１内の画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７と同様の機能である。このため、以下の画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７に関する説明は、適宜、重複する部分などを省略して述べる。

画像処理機能９４４は、例えば、Ｘ線診断装置１から受信したＸ線画像データをメモリ９１に保存する。受信するＸ線画像データとしては、例えば、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）などの医用画像データがある。更に、画像処理機能９４４は、メモリ９１内の複数のＸ線画像データの間の位置合わせ処理（ＡＰＳ）や画像演算（加算処理、サブトラクション処理）等を行ない、得られたＸ線画像データをメモリ９１に保存する。位置合わせ処理としては、前述したオートピクセルシフト（ＡＰＳ）を用いている。なお、オートピクセルシフトの方向及び距離の算出は、例えば、前述した処理によって実現することができる。また同様に、位置合わせ処理や画像演算により生成されるＸ線画像データとしては、例えば、血管画像Ｄｓａ、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）などの医用画像データがある。すなわち、画像処理機能９４４は、位置合わせ処理機能９４６により実行された位置合わせ処理の後、画像演算を実行することにより、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）である第２Ｘ線画像に基づく透視ロードマップ画像を生成してもよい。透視ロードマップ画像としては、例えば、前述した透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及び透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）が適宜、使用可能となっている。画像処理機能９４４は、画像生成部の一例である。

領域特定機能９４５は、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定する。ここで、第１Ｘ線画像は、例えばマスク画像Ｍｋであり、第２Ｘ線画像は、例えばライブ画像Ｌｖ（ｔ）である。なお、特定されたデバイス領域に関する説明は、前述した通りである。領域特定機能９４５は、前述同様に、デバイス領域を特定する際に、例えば、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法、（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法、又は（ｉｉｉ）閾値を用いる手法、といった任意の手法を用いることが可能である。また同様に、領域特定機能９４５が用いる手法は、（ｉ）～（ｉｉｉ）のいずれの手法にも限定されない。

ここで、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法の場合、Ｘ線診断装置１では、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルＭｄが記憶されたメモリ９１を備えている。領域特定機能９４５は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像及び当該学習済みモデルＭｄに基づいて、当該最新のＸ線画像におけるデバイス領域を特定する。

（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法の場合、Ｘ線診断装置１では、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像の各々に重畳可能な血管画像Ｄｓａを記憶するメモリ９１を備えている。ここで、領域特定機能９４５は、次の（ｉｉ－ａ）～（ｉｉ－ｄ）のいずれの機能を実現してもよい。

（ｉｉ－ａ）血管画像Ｄｓａ内の血管領域を幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定する機能。

（ｉｉ－ｂ）血管画像Ｄｓａ内の血管領域又は当該血管領域を幅方向に拡張した血管領域のうち、基準幅よりも太い血管領域に基づいて、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定する機能。

（ｉｉ－ｃ）上記（ｉｉ－ｂ）の機能において、基準幅よりも太い血管領域に代えて、指定された範囲の血管領域を用いる機能。

（ｉｉ－ｄ）上記（ｉｉ－ｂ）の機能において、基準幅よりも太い血管領域に代えて、治療部位に至る経路の血管領域を用いる機能。

（ｉｉｉ）閾値を用いる手法の場合、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像から、閾値以下の領域をデバイス領域として特定する機能。

なお、領域特定機能９４５は、前述した第２Ｘ線画像におけるデバイス領域の特定に加え、デバイスが挿入された状態で撮像された第１Ｘ線画像においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定してもよい。第１Ｘ線画像においても、デバイス領域に関する説明は、前述した通りである。また、第１Ｘ線画像においても、領域特定機能９４５は、前述同様に、（ｉ）学習済みモデルＭｄを用いる手法、（ｉｉ）血管画像Ｄｓａを用いる手法、又は（ｉｉｉ）閾値を用いる手法、といった任意の手法を用いることが可能である。また、領域特定機能９４５が用いる手法は、前述同様に、（ｉ）～（ｉｉｉ）のいずれにも限定されない。領域特定機能９４５は、領域特定部の一例である。

位置合わせ処理機能９４６は、領域特定機能９４５により特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、画像処理機能９４４による位置合わせ処理を実行する。

ここで、位置合わせ処理としては、前述同様に、第１の方式又は第２の方式が使用可能である。第１の方式は、デバイス領域が特定されたＸ線画像に第１処理又は第２処理を施す処理と、第１処理又は第２処理が施されたＸ線画像を用いて第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。

第２の方式は、第１処理又は第２処理を用いて、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。

第１処理及び第２処理は、位置合わせ処理の前段（例、第１の方式における入力画像の加工、又は第２の方式における指標値の算出）に用いられる処理であり、後段の画像を移動させる処理とその後の画像演算には用いられない。すなわち、位置合わせ処理の後段における画像を移動させる処理とその後の画像演算には、第１処理及び第２処理のいずれも施していないマスク画像やライブ画像などが用いられる。

ここで、第１処理及び第２処理としては、（Ａ）デバイス領域を含む入力画像を加工する処理か、又は（Ｂ）デバイス領域の画素値に関してズレ量の指標値の計算を変形した処理とが適宜、使用可能となっている。なお、上記（Ａ）の入力画像を加工する処理の場合、ズレ量の指標値の計算は変形しない。すなわち、上記（Ａ）の場合、画像間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて画像を移動させる処理には、既存のＡＰＳを使用できる。入力画像としては、マスク画像及びライブ画像のうち、デバイス領域を特定された画像が適宜、使用可能となっている。また、上記（Ｂ）のズレ量の指標値の計算を変形した処理の場合、入力画像は加工しない。

上記（Ａ）の場合、第１処理としては、入力画像からデバイスを消去する処理（デバイス領域を背景領域にする処理）が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ａ）の第１処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像から当該デバイス領域内のデバイスを消去する画像処理である。上記（Ａ）の第１処理としては、例えば、（ａ１１）入力画像内のデバイス領域の画素値を当該デバイス領域の周辺画素の画素値で置換する処理か、又は（ａ１２）入力画像のデバイス領域の画素値を、マスク画像の対応する領域の画素値で置換する処理が適宜、使用可能となっている。

また、上記（Ａ）の場合、第２処理としては、入力画像内のデバイスをぼかす処理（デバイス領域を薄くする処理、デバイス領域を半透明化する処理）が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ａ）の第２処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像において当該デバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理である。上記（Ａ）の第２処理としては、例えば、（ａ２１）入力画像内のデバイス領域の画素値を当該デバイス領域の周辺画素の画素値に一定の割合で近づける処理か、又は（ａ２２）入力画像のデバイス領域の画素値を、マスク画像の対応する領域の画素値に一定の割合で近づける処理が適宜、使用可能となっている。

一方、上記（Ｂ）の場合、第１処理としては、当該特定したデバイス領域の画素値を２つの画像間のズレ量の指標値の算出に使用しない処理が使用可能となっている。詳しくは、上記（Ｂ）の第１処理は、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値を除外する処理である。なお、指標値の計算としては、２つの画像の各画素について差分の二乗値を算出し、二乗値の各々の和をズレ量の指標値とする際に、各画素の差分の二乗値には係数を乗じても乗じなくてもよい。いずれにしても、上記（Ｂ）の第１処理としては、デバイス領域の画素値をズレ量の計算に使用しないので、デバイス領域を除外できる。

また、上記（Ｂ）の第２処理は、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値の寄与を低減する処理である。上記（Ｂ）の第２処理としては、例えば、前述した２つの画像の各画素について差分の二乗値を算出し、二乗値の各々の和を指標値とする際に、デバイス領域に対応する各画素の差分の二乗値の係数ｋを０＜ｋ＜１の範囲にする処理が使用可能となっている。また、指標値が差分の絶対値の和の場合には、デバイス領域に対応する当該絶対値の係数ｋを０＜ｋ＜１の範囲にすればよい。係数ｋとしては、１つの値を用いてもよく、デバイス領域スコアＳｃ（ｔ）の当該画素に対応するスコアに応じた値を用いてもよい。「係数」及び「第２処理」の用語は、前述同様に、それぞれ他の用語に読み替えてもよい。なお、上記（Ｂ）の第２処理を変形して係数ｋをｋ＝０とし、デバイス領域の寄与を最低に減らすと、上記（Ｂ）の第１処理でデバイス領域を除外した場合と同等の効果が得られる。すなわち、上記（Ｂ）の第２処理は、第１処理を含むように変形してもよい。位置合わせ処理機能９４６は、位置合わせ処理部の一例である。

表示制御機能９４７は、メモリ９１内の医用画像データなどの表示データをディスプレイ９２に表示する制御などを行う。例えば、表示制御機能９４７は、入力インタフェース９３からの信号を読み込んで、メモリ９１から所望の医用画像データを取得してディスプレイ９２に表示する制御などを行う。表示制御機能９４７は、表示制御部の一例である。

ネットワークインタフェース９６は、医用画像処理装置９０をネットワークＮｗに接続してＸ線診断装置１等の他の装置と通信するための回路である。ネットワークインタフェース９６としては、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）が使用可能となっている。以下の説明では、他の装置との通信にネットワークインタフェース９６が介在する旨の記載を省略する。

なお、医用画像処理装置９０内の画像処理機能９４４、領域特定機能９４５、位置合わせ処理機能９４６及び表示制御機能９４７は、Ｘ線診断装置１内の画像処理機能７４４、領域特定機能７４５、位置合わせ処理機能７４６及び表示制御機能７４７と同様の機能である。すなわち、医用画像処理システムとしては、医用画像処理装置９０内の各機能、又はＸ線診断装置１内の各機能、のいずれかの動作が実行される。

次に、以上のように構成された医用画像処理システムの動作について図８のフローチャート及び図９の模式図を用いて説明する。なお、Ｘ線診断装置１の処理回路７４、及び医用画像処理装置９０の処理回路９４は、画像処理機能、領域特定機能、位置合わせ処理機能及び表示制御機能に関し、ほぼ同様の動作を実行する。これに伴い、重複した文言の繰り返しを避けて理解を容易にする観点から、以下の説明では、当該各機能の動作について、医用画像処理装置９０の処理回路９４を代表例に挙げて述べる。このような代表例の説明は、適宜、装置名及び参照符号などを読み替えることにより、Ｘ線診断装置１の処理回路７４の動作の説明に適用することができる。このことは、以下の各実施形態及び各変形例でも同様である。また、医用画像処理装置９０のメモリ９１は、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像上のデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルＭｄを記憶した状態であるとする。

ステップＳＴ１０において、医用画像処理装置９０は、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ及び血管画像Ｄｓａを取得し、マスク画像Ｍｋ、造影画像Ｃｎ及び血管画像Ｄｓａをメモリ９１に保存する。このようなステップＳＴ１０においては、例えば、ステップＳＴ１１～ＳＴ１３の処理が実行される。

ステップＳＴ１１において、Ｘ線診断装置１の処理回路７４は、操作者による入力インタフェース７３の操作に応じて、撮像装置１０を制御し、Ｘ線透視撮像を開始する。これにより、例えば、被検体Ｐの頭部のＸ線画像が動画として得られる。このＸ線画像は、Ｘ線透視撮像中、Ｘ線診断装置１から医用画像処理装置９０に送信されるライブ画像Ｌｖ（ｔ）に相当する。但し、この時点では、被検体にデバイスを挿入しておらず、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）にはデバイスが写り込まない。医用画像処理装置９０の処理回路９４は、受信したライブ画像Ｌｖ（ｔ）をメモリ９１に保存する一方、ディスプレイ９２に表示させる。このとき、Ｘ線診断装置１の処理回路７４は、操作者による入力インタフェース７３の操作に応じて、撮像装置１０を制御し、血管に造影剤が流れていない状態でマスク画像Ｍｋを撮影する。このマスク画像Ｍｋは、Ｘ線診断装置１から医用画像処理装置９０に送信される。医用画像処理装置９０の処理回路９４は、受信したマスク画像Ｍｋをメモリ９１に保存する。

ステップＳＴ１１の後、ステップＳＴ１２において、インジェクタ４０からカテーテルを通して血管に造影剤を注入した状態で、造影画像Ｃｎを撮影する。この造影画像Ｃｎは、Ｘ線診断装置１から医用画像処理装置９０に送信される。医用画像処理装置９０の処理回路９４は、受信した造影画像Ｃｎをメモリ９１に保存する。なお、ステップＳＴ１１，ＳＴ１２は、逆の順序で行ってもよい。

ステップＳＴ１２の後、ステップＳＴ１３において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋと造影画像Ｃｎとの位置合わせ処理（ＡＰＳ）及び画像演算（サブトラクション処理）を実行して血管画像Ｄｓａを生成する。この血管画像Ｄｓａは、メモリ９１に保存される。このようなステップＳＴ１１～ＳＴ１３の実行により、ステップＳＴ１０が終了する。

ステップＳＴ１０の終了後、被検体の血管にデバイスが挿入されて手技が開始される。これに伴い、ステップＳＴ２０において、医用画像処理装置９０は、マスク画像Ｍｋ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）からデバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）をメモリ９１に保存する。このようなステップＳＴ２０においては、例えば、ステップＳＴ２１～ＳＴ２５の処理が実行される。

ステップＳＴ２１において、処理回路９４は、メモリ９１内のマスク画像Ｍｋを読み出す。

ステップＳＴ２１の終了後、ステップＳＴ２２において、処理回路９４は、デバイスが挿入された状態で撮像されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）をＸ線診断装置１から取得し、当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）をメモリ９１に保存する一方、ディスプレイ９２に表示させる。ここで、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）は、例えば図９の右上に示すように、血管に挿入されたデバイスと、骨のエッジとが重なる状態で撮像されている。

ステップＳＴ２２の終了後、ステップＳＴ２３において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間の位置合わせ処理に先行して、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）においてデバイスを含むデバイス領域を特定する。例えば、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）とのうちの最新のライブ画像Ｌｖ（ｔ）及び学習済みモデルＭｄに基づいて、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）におけるデバイス領域を特定してもよい。あるいは、処理回路９４は、メモリ９１から読み出した血管画像Ｄｓａ内の血管領域を幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定してもよい。またあるいは、処理回路９４は、血管画像Ｄｓａ内の血管領域又は当該血管領域を幅方向に拡張した血管領域のうち、基準幅よりも太い血管領域に基づいて、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定してもよい。このとき、処理回路９４は、基準幅よりも太い血管領域に代えて、指定された範囲の血管領域を用いてもよい。または処理回路９４は、基準幅よりも太い血管領域に代えて、動脈瘤などの治療部位に至る経路の血管領域を用いてもよい。またあるいは、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）から、閾値以下の領域をデバイス領域として特定してもよい。いずれにしても、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）内のデバイス領域が特定される。

ステップＳＴ２３の終了後、ステップＳＴ２４～ＳＴ２５において、処理回路９４は、特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、位置合わせ処理（ＡＰＳ又は変形したＡＰＳ）を実行する。ここでは、画像を加工する第１方式の位置合わせ処理を実行する場合を例に挙げて述べる。

例えば、ステップＳＴ２４において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像に第１処理又は第２処理を施す。第１処理は、Ｘ線画像からデバイス領域内のデバイスを消去する画像処理であり、第２処理は、Ｘ線画像においてデバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理である。

また、ステップＳＴ２４の後、ステップＳＴ２５において、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）からデバイス領域を除外又は低減した画像とマスク画像Ｍｋとのズレ量の指標値を算出し、算出した指標値を最小にするようにライブ画像Ｌｖ（ｔ）又はマスク画像Ｍｋを移動させる処理（ＡＰＳ）を実行する。しかる後、処理回路９４は、例えば、移動させたマスク画像Ｍｋ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（サブトラクション処理）を実行し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成する。このようなステップＳＴ２１～ＳＴ２５の実行により、ステップＳＴ２０が終了する。

ステップＳＴ２０の終了後、ステップＳＴ３０において、処理回路９４は、ステップＳＴ１０で生成した血管画像Ｄｓａと、ステップＳＴ２０で生成したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）との間で位置合わせ処理（ＡＰＳ）及び画像演算（加算処理）を実行する。これにより、処理回路９４は、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）を生成し、当該透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）をディスプレイ９２に表示させる。このため、医師は、リアルタイムに表示された透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）を視認しながらデバイスを進行させ、血管の治療部位を治療することができる。なお、リアルタイムでの表示は、厳密に、撮像された瞬間に表示する処理を意味するのではなく、Ｘ線診断装置１側でライブ画像Ｌｖ（ｔ）が順次取得される処理に並行して、医用画像処理装置９０側で当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）から生成された透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）とが順次表示される処理を意味する。

ステップＳＴ３０の後、ステップＳＴ４０において、処理回路９４は、撮像終了の指示が入力されたか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ２２に戻り、ステップＳＴ２２乃至ＳＴ４０の処理を継続する。また、判定の結果、撮像終了の指示が入力されたときには、処理を終了する。

上述したように第１の実施形態によれば、第１Ｘ線画像（マスク画像Ｍｋ）と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像（ライブ画像Ｌｖ（ｔ））との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定する。また、特定したデバイス領域を除外する第１処理、又は当該デバイス領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、当該位置合わせ処理を実行する。このように、デバイス領域を除外し又はデバイス領域の寄与を低減して位置合わせ処理を実行する構成により、透視撮像中にデバイスが動くことによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。また、マスク画像Ｍｋ内の骨等のエッジと、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）内のデバイス及び骨等のエッジとが干渉することによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。

また、第１の実施形態によれば、第１処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像から当該デバイス領域内のデバイスを消去する画像処理である。第２処理は、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうち、デバイス領域が特定されたＸ線画像において当該デバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理である。位置合わせ処理は、デバイス領域が特定されたＸ線画像に第１処理又は第２処理を施す処理と、第１処理又は第２処理が施されたＸ線画像を用いて第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。この場合、第１処理又は第２処理によりＸ線画像を加工した後、既存のＡＰＳを利用することができる。

なお、第１の実施形態によれば、このようなＸ線画像に第１処理又は第２処理を施す第１方式に代えて、指標値を算出する処理を変形する第２方式を用いてもよい。第２方式の場合、第１処理は、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値を除外する処理である。第２処理は、指標値を算出する処理から、当該特定されたデバイス領域の画素値の寄与を低減する処理である。位置合わせ処理は、第１処理又は第２処理を用いて、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる。指標値を算出する処理の変形に伴い、図８及び図９のステップＳＴ２５における「ＡＰＳ」を「変形したＡＰＳ」と読み替える。このような第２方式の位置合わせ処理の場合、第１方式における既存のＡＰＳを利用できる効果を除き、前述した位置合わせ処理の誤動作を低減できる効果を得ることができる。

また、第１の実施形態によれば、デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルが記憶されてもよい。また、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像及び学習済みモデルに基づいて、最新のＸ線画像におけるデバイス領域を特定してもよい。この場合、学習済みモデルを用いてデバイス領域を特定することから、容易にデバイス領域を特定することができる。

また、第１の実施形態によれば、第１Ｘ線画像（マスク画像Ｍｋ）及び第２Ｘ線画像（ライブ画像Ｌｖ（ｔ））の各々に重畳可能な血管画像を記憶してもよい。また、当該血管画像内の血管領域を幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定してもよい。この場合、挿入されたデバイスにより血管の位置が少し変わっても、幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、デバイス領域を特定することができる。

また、第１の実施形態によれば、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像の各々に重畳可能な血管画像を記憶してもよい。また、当該血管画像内の血管領域又は当該血管領域を幅方向に拡張した血管領域のうち、基準幅よりも太い血管領域に基づいて、最新のＸ線画像からデバイスを検出する処理を実行することにより、デバイス領域を特定してもよい。この場合、基準幅以下の末梢血管領域（無関係の血管領域）を除き、基準幅よりも太い血管領域からデバイスを検出できるので、デバイス領域を特定する処理の負荷を軽減することができる。

また、第１の実施形態によれば、当該基準幅よりも太い血管領域に代えて、指定された範囲の血管領域を用いてもよい。この場合、指定されない範囲の血管領域（無関係の血管領域）を除外し、指定された範囲の血管領域からデバイスを検出できるので、デバイス領域を特定する処理の負荷を軽減することができる。

また、第１の実施形態によれば、当該基準幅よりも太い血管領域に代えて、治療部位に至る経路の血管領域を用いていもよい。この場合、治療部位に至る経路から外れた血管領域（無関係の血管領域）を除外し、治療部位に至る経路の血管領域からデバイスを検出できるので、より一層、デバイス領域を特定する処理の負荷を軽減することができる。

また、第１の実施形態によれば、最新のＸ線画像から、閾値以下の領域をデバイス領域として特定してもよい。この場合、閾値以下か否かを判定する単純な処理でデバイス領域を特定することができる。

また、第１の実施形態によれば、特定された位置合わせ処理と画像演算を実行することにより、第２Ｘ線画像（ライブ画像Ｌｖ（ｔ））に基づく透視ロードマップ画像（透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ））を生成してもよい。この場合、前述した誤動作が低減された位置合わせ処理を用いるため、アーチファクトの発生を抑制しつつ、透視ロードマップ画像を生成することができる。

（変形例）
次に、第１の実施形態の変形例について説明する。以下の説明は、前述した図面と同一部分については同一符号を付してその詳しい説明を省略し、主に、異なる部分について述べる。このことは、以下の各実施形態及び変形例についても同様である。

第１の実施形態は、透視ロードマップ画像のうち、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）を生成していた。これに対し、第１の実施形態の変形例は、図１０及び図１１に示すように、透視ロードマップ画像のうち、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。

これに伴い、処理回路９４の画像処理機能９４４は、前述したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成せず、血管画像Ｄｓａにピクセルシフト処理を施して得られた血管画像Ｄｓａ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）とを画像演算（加算処理）する。これにより、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。
他の構成は、第１の実施形態と同様である。

以上のような構成によれば、図１０及び図１１に示すように、前述同様に、ステップＳＴ１０が実行され、血管画像Ｄｓａが生成される。

ステップＳＴ１０の終了後、前述したステップＳＴ２０及びＳＴ３０に代えて、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成するためのステップＳＴ２０Ｌｍが実行される。ステップＳＴ２０Ｌｍにおいては、前述したステップＳＴ２１～ＳＴ２４が実行された後、前述したステップＳＴ２５及びＳＴ３０に代えて、ステップＳＴ２６が実行される。ステップＳＴ２６において、処理回路９４は、位置合わせ処理（ＡＰＳ）と画像演算を実行することにより、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく透視ロードマップ画像を生成する。具体的には例えば、ステップＳＴ２６において、処理回路９４は、ステップＳＴ２４で第１処理又は第２処理を施したライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、マスク画像Ｍｋとのズレ量の指標値を算出し、算出した指標値を最小にするようにライブ画像Ｌｖ（ｔ）又はステップＳＴ１３で生成された血管画像Ｄｓａを移動させる位置合わせ処理（ＡＰＳ）を実行する。また、処理回路９４は、例えば、移動させた血管画像Ｄｓａ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（加算処理）を実行し、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。

しかる後、処理回路９４は、当該透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）をディスプレイ９２に表示させる。このため、医師は、リアルタイムに表示された透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）を視認しながらデバイスを進行させ、血管の治療部位を治療することができる。なお、リアルタイムでの表示は、厳密に、撮像された瞬間に表示する処理を意味するのではなく、Ｘ線診断装置１側でライブ画像Ｌｖ（ｔ）が順次取得される処理に並行して、医用画像処理装置９０側で当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）から生成された透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）とが順次表示される処理を意味する。

このようなステップＳＴ２１～ＳＴ２４，ＳＴ２６の実行により、ステップＳＴ２０Ｌｍが終了する。

ステップＳＴ２０Ｌｍの終了後、ステップＳＴ４０において、処理回路９４は、撮像終了の指示が入力されたか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ２２に戻り、ステップＳＴ２２乃至ＳＴ４０の処理を継続する。また、判定の結果、撮像終了の指示が入力されたときには、処理を終了する。

従って、第１の実施形態の変形例によれば、第１方式の位置合わせ処理と画像演算を実行することにより、第２Ｘ線画像（ライブ画像Ｌｖ（ｔ））に基づく透視ロードマップ画像（透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ））を生成することができる。これに加え、ステップＳＴ１０、ＳＴ２１～ＳＴ２４を第１の実施形態と同様に実行するので、第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。

なお、この変形例においても前述同様に、第１方式の位置合わせ処理に代えて、第２方式の位置合わせ処理を実行することができる。この場合、前述同様に、図１０及び図１１のステップＳＴ２６における「ＡＰＳ」を「変形したＡＰＳ」と読み替える。このような第２方式の位置合わせ処理の場合、第１方式における既存のＡＰＳを利用できる効果を除き、この変形例と同様の効果を得ることができる。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に位置合わせ処理されるマスク画像Ｍｋを更新する場合を含む形態である。第２の実施形態は、例えば、マスク画像Ｍｋを用いた血管画像Ｄｓａの生成後、被検体Ｐの体動などにより、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）の背景がマスク画像Ｍｋの背景で相殺できなくなった場合に適している。この場合、更新されたマスク画像Ｍｋ_ｄｖは、更新時のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と同一画像であり、デバイスが写り込んでいる。なお、その後のライブ画像Ｌｖ（ｔ）は、デバイスの進行に応じて、マスク画像Ｍｋ_ｄｖとは異なる画像となる。

これに伴い、処理回路９４の領域特定機能９４５は、前述したライブ画像Ｌｖ（ｔ）におけるデバイス領域の特定に加え、デバイスが挿入された状態で撮像されたマスク画像Ｍｋ_ｄｖにおいても当該デバイスを含むデバイス領域を特定する。

位置合わせ処理機能９４６は、領域特定機能９４５により特定した２つのデバイス領域において、前述した第１処理又は第２処理を用いることにより、画像処理機能９４４による位置合わせ処理を実行する。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

次に、第２の実施形態における動作について図１２のフローチャート及び図１３の模式図を用いて説明する。

いま、前述同様に、ステップＳＴ１０が実行され、血管画像Ｄｓａが生成される。

ステップＳＴ１０の終了後、マスク画像Ｍｋの更新を含むステップＳＴ２０が実行される。ステップＳＴ２０においては、前述したステップＳＴ２１とは異なるステップＳＴ２１ｋと、前述同様のステップＳＴ２２～ＳＴ２５が実行される。ステップＳＴ２１ｋは、ステップＳＴ２１ｋ１～ＳＴ２１ｋ４を含んでいる。

ステップＳＴ２１ｋ１において、処理回路９４は、メモリ９１内のマスク画像Ｍｋを読み出す。

ステップＳＴ２１ｋ１の終了後、ステップＳＴ２１ｋ２において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋを更新するか否かを判定する（なお、マスク画像Ｍｋをマスク画像Ｍｋ_ｄｖに更新後に再度判定する場合には、更新後のマスク画像Ｍｋ_ｄｖについて判定する。）。この判定は、マスク画像Ｍｋがライブ画像Ｌｖ（ｔ）の背景を消去できるか否かに対応する。このため、ステップＳＴ２１ｋ２の判定としては、例えば、以下のような判定（ａ）～（ｃ）が適宜、使用可能となっている。（ａ）前回のステップＳＴ２４で用いた画像間の差分に基づく指標値が閾値以下か否かの判定。（ｂ）被検体Ｐの体動をセンサ（図示せず）が検出したか否かの判定。（ｃ）前回のステップＳＴ２５で生成したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）又は前回のステップＳＴ３０で生成した透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）にアーチファクトがあるか否かの判定。いずれにしても、ステップＳＴ２１ｋ２の判定の結果、否の場合にはステップＳＴ２２に移行し、マスク画像Ｍｋを更新する場合には、ステップＳＴ２１ｋ３に移行する。以下の例では、更新する場合を述べる。

ステップＳＴ２１ｋ２の終了後、ステップＳＴ２１ｋ３において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋを更新する。具体的には、Ｘ線診断装置１の処理回路７４は、操作者による入力インタフェース７３の操作に応じて、撮像装置１０を制御し、血管にデバイスが挿入された状態でマスク画像Ｍｋ_ｄｖを撮影する。このマスク画像Ｍｋ_ｄｖは、Ｘ線診断装置１から医用画像処理装置９０に送信される。医用画像処理装置９０の処理回路９４は、受信したマスク画像Ｍｋ_ｄｖをメモリ９１に保存する。これにより、現在のマスク画像Ｍｋが新たなマスク画像Ｍｋ_ｄｖに更新される。更新後のマスク画像Ｍｋ_ｄｖは、デバイスが写り込んでいる。次回以降、更新後のマスク画像Ｍｋ_ｄｖを新たなマスク画像Ｍｋ_ｄｖに更新する場合も同様である。

ステップＳＴ２１ｋ３の終了後、ステップＳＴ２１ｋ４において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋ_ｄｖとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間の位置合わせ処理に先行して、マスク画像Ｍｋ_ｄｖにおいてデバイスを含むデバイス領域を特定する。デバイス領域の特定方法としては、前述したステップＳＴ２３と同様の様々な手法が使用可能となっている。例えば、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋ_ｄｖ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）のうちの最新のマスク画像Ｍｋ_ｄｖ及び学習済みモデルＭｄに基づいて、当該最新のマスク画像Ｍｋ_ｄｖにおけるデバイス領域を特定してもよい。なお、「最新の」という用語は、「更新直後の」と読み替えてもよい。あるいは、ステップＳＴ２３に述べた他の手法を用いて、デバイス領域を特定してもよい。いずれにしても、このようなステップＳＴ２１ｋ１～ＳＴ２１ｋ４の実行により、ステップＳＴ２１ｋが終了する。

ステップＳＴ２１ｋの終了後、前述同様にステップＳＴ２２～ＳＴ２５が実行される。但し、ステップＳＴ２４～ＳＴ２５においては、処理回路９４は、特定した２つのデバイス領域において、前述した第１処理又は第２処理を用いることにより、位置合わせ処理（ＡＰＳ）を実行する。例えば、ステップＳＴ２４において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）の両者に第１処理又は第２処理を施す。また、ステップＳＴ２５においては、処理回路９４は、第１処理又は第２処理を施したマスク画像Ｍｋ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）の間のズレ量の指標値を算出し、算出した指標値を最小にするようにライブ画像Ｌｖ（ｔ）又はマスク画像Ｍｋを移動させる処理（ＡＰＳ）を実行する。しかる後、処理回路９４は、例えば、移動させたマスク画像Ｍｋ_ｄｖ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（サブトラクション処理）を実行し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成する。このようなステップＳＴ２１ｋ～ＳＴ２５の実行により、ステップＳＴ２０が終了する。

ステップＳＴ２０の終了後、前述同様にステップＳＴ３０～ＳＴ４０が実行される。ステップＳＴ４０において、処理回路９４は、撮像終了の指示が入力されたか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ２１ｋ２に戻り、ステップＳＴ２１ｋ２乃至ＳＴ４０の処理を継続する。また、ステップＳＴ４０の判定の結果、撮像終了の指示が入力されたときには、処理を終了する。

上述したように第２の実施形態によれば、デバイスが挿入された状態で撮像された第１Ｘ線画像（マスク画像Ｍｋ_ｄｖ）においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定する。また、特定した２つのデバイス領域について、前述した第１処理又は第２処理を用いることにより、位置合わせ処理を実行する。これにより、第１の実施形態の効果に加え、デバイスが挿入された状態で撮像されたマスク画像Ｍｋ_ｄｖを、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）との位置合わせ処理に用いる場合であっても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、マスク画像Ｍｋ_ｄｖ内のある位置のデバイスと、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）内の当該ある位置から進行した位置のデバイスとが干渉することによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。これに加え、ステップＳＴ１０、ＳＴ２２～ＳＴ２４を第１の実施形態と同様に実行するので、第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。

また、第２の実施形態は、第１の実施形態と同様に、第１方式の位置合わせ処理に代えて、第２方式の位置合わせ処理を実行してもよい。この場合、前述同様に、図１２及び図１３のステップＳＴ２５における「ＡＰＳ」を「変形したＡＰＳ」と読み替える。このような第２方式の位置合わせ処理の場合、第１方式における既存のＡＰＳを利用できる効果を除き、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

（変形例）
次に、第２の実施形態の変形例について説明する。第２の実施形態は、透視ロードマップ画像のうち、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）を生成していた。これに対し、第２の実施形態の変形例は、図１４及び図１５に示すように、透視ロードマップ画像のうち、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。

これに伴い、処理回路９４の画像処理機能９４４は、前述したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成せず、血管画像Ｄｓａにピクセルシフト処理を施して得られた血管画像Ｄｓａ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）とを画像演算（加算処理）する。これにより、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。
他の構成は、第２の実施形態と同様である。

以上のような構成によれば、図１４及び図１５に示すように、前述同様に、ステップＳＴ１０が実行され、血管画像Ｄｓａが生成される。

ステップＳＴ１０の終了後、前述したステップＳＴ２０及びＳＴ３０に代えて、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成するためのステップＳＴ２０Ｌｍが実行される。ステップＳＴ２０Ｌｍにおいては、前述したステップＳＴ２１ｋ～ＳＴ２４が実行された後、前述したステップＳＴ２５及びＳＴ３０に代えて、ステップＳＴ２６が実行される。ステップＳＴ２６において、処理回路９４は、位置合わせ処理（ＡＰＳ）と画像演算を実行することにより、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく透視ロードマップ画像を生成する。具体的には例えば、ステップＳＴ２６において、処理回路９４は、ステップＳＴ２４で第１処理又は第２処理を施したライブ画像Ｌｖ（ｔ）及びマスク画像の両者間のズレ量の指標値を算出し、当該指標値を最小にするようにライブ画像Ｌｖ（ｔ）又はステップＳＴ１３で生成された血管画像Ｄｓａを移動させる位置合わせ処理（ＡＰＳ）を実行する。また、処理回路９４は、例えば、移動させた血管画像Ｄｓａ_ｐｓとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（加算処理）を実行し、透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。

しかる後、処理回路９４は、当該透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）をディスプレイ９２に表示させる。このため、医師は、リアルタイムに表示された透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）を視認しながらデバイスを進行させ、血管の治療部位を治療することができる。なお、リアルタイムでの表示は、前述同様に、医用画像処理装置９０側で当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、当該ライブ画像Ｌｖ（ｔ）から生成された透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ）とが順次表示される処理を意味する。

このようなステップＳＴ２１ｋ～ＳＴ２４，ＳＴ２６の実行により、ステップＳＴ２０Ｌｍが終了する。

ステップＳＴ２０Ｌｍの終了後、前述同様にステップＳＴ４０が実行される。

従って、第２の実施形態の変形例によれば、第１方式の位置合わせ処理と画像演算を実行することにより、第２Ｘ線画像（ライブ画像Ｌｖ（ｔ））に基づく透視ロードマップ画像（透視ランドマーク画像Ｌｍ（ｔ））を生成することができる。これに加え、ステップＳＴ１０、ＳＴ２１ｋ～ＳＴ２４を第２の実施形態と同様に実行するので、第２の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。

なお、この変形例においても前述同様に、第１方式の位置合わせ処理に代えて、第２方式の位置合わせ処理を実行することができる。この場合、前述同様に、図１４及び図１５のステップＳＴ２６における「ＡＰＳ」を「変形したＡＰＳ」と読み替える。このような第２方式の位置合わせ処理の場合、第１方式における既存のＡＰＳを利用できる効果を除き、この変形例と同様の効果を得ることができる。

また、上記各実施形態及び各変形例は、デバイス領域に代えて、デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を用いてもよい。ここで、デバイス候補領域は、デバイスを含んでいそうな領域であり、デバイス領域自体でもよい。これに伴い、処理回路７４，９４は、領域特定機能７４５，９４５により、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定してもよい。また、処理回路７４，９４は、位置合わせ処理機能７４６，９４６により、特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、位置合わせ処理を実行してもよい。これらの場合、処理回路７４，９４は、領域特定機能７４５，９４５により、第２Ｘ線画像に対してデバイスが描出されたデバイス領域を検出し、当該検出されたデバイス領域を当該デバイス候補領域としてもよい。このようなデバイス候補領域は、以下の各実施形態及び各変形例でも同様に使用可能となっている。

＜第３の実施形態＞
第３の実施形態は、第２Ｘ線画像としてのライブ画像Ｌｖ（ｔ）のフレーム間における動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定する形態である。第３の実施形態は、デバイスの進行に応じて、デバイス候補領域を更新する場合に適している。

これに伴い、処理回路９４の領域特定機能９４５は、図１６に示すように、動き検出機能９４５ａ及び判定機能９４５ｂを含んでいる。

処理回路９４の動き検出機能９４５ａは、第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの情報を検出する。ここで、動き検出機能９４５ａとしては、第２Ｘ線画像のフレーム毎に動き検出／判定をしなくてもよい。また、動き検出／判定のタイミングは固定でもよく、可変でもよい。また、動き検出／判定のタイミングは、撮影／透視条件に関連付けたテーブルを設けてもよい。例えば、１５[fps]の撮影／透視条件と、ｎフレーム毎のタイミングとを関連付けたテーブルを設けてもよい。この場合、動き検出機能９４５ａは、当該テーブルを参照し、撮影／透視条件に応じたタイミングで動き検出／判定を実行可能である。また、動き検出機能９４５ａは、既に全フレームの収集が完了している状態から、ポストプロセスで同様の処理を行ってもよい。すなわち、動き検出機能９４５ａは、リアルタイムで適用しなかった場合や、新たにデバイス候補領域を特定し、全フレームの収集後に再計算を行う場合に用いてもよい。

動き検出機能９４５ａとしては、例えば、テンプレートマッチング、ブロックマッチング、差分法、オプティカルフロー又は背景推定などといった任意の動画像解析手法を、動きの検出に用いてもよい。

動きの情報としては、移動量を用いてもよく、移動量に加え、ｘ、ｙ、θなどの方向を含めた多次元ベクトルを用いてもよい。また、動きの情報は、検出された移動量が下限値以下の値、又は上限値以上の値の場合には、誤判定を避けるために破棄してもよい。

動き検出機能９４５ａは、現在フレーム（入力画像）から検出した動きの情報（移動量、ベクトル）をメモリ９１に保存してもよい。当該動きの情報は、メモリ内に累積され、次フレーム以降に判定機能９４５ｂで使用してもよい。

処理回路９４の判定機能９４５ｂは、当該動きの情報に基づいてデバイス候補領域を特定（判定）する。判定機能９４５ｂは、例えば、第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの空間的な分布に基づいてデバイス候補領域を特定（判定）してもよい。また例えば、判定機能９４５ｂは、当該動きの空間的な分布のうち、デバイスに対応して局所的に分布する当該動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定（判定）してもよい。

ここで、デバイス候補領域の判定条件は、ＦＯＶや撮影条件によって異なるものとしてもよい。ＦＯＶは、「field of view」の略語である。デバイス候補領域の判定条件としては、例えば、以下の（ｉ）～（ｉｉｉ）が適宜、使用可能となっている。なお、判定領域は、第２Ｘ線画像内の部分領域（局所領域）を意味する。

（ｉ）移動量
・判定領域の移動量が、画像全体の移動量の平均値より大きい旨の条件。デバイスが動いた場合には、画像内で局所的に移動が生じる。なお、画像全体で動きがあった場合には、体動や寝台移動が生じている。

（ｉｉ）ベクトル解析
・移動量と移動方向とを含むベクトルの分布に基づき、画像全体のベクトルとは異なる成分が分布している旨の条件。ここで、画像全体のベクトルは、被検体の体動があった場合、被検体内にデバイスが存在することから、体動のベクトル成分を含んでいる。また、画像全体のベクトルと異なる成分が分布している領域にはデバイスが存在する可能性がある。このため、ベクトルの解析には、主成分分析や多変量解析、統計分析などの統計的な手法が適宜、使用可能となっている。

なお、過去の動きの情報（ベクトルの分布傾向等）を累積して、判定（体動との区別）に使用してもよい。例えば、身体の動きの情報（主にシングルベクタ）は、呼吸や心拍に対応する場合、周期的傾向がある。また、デバイスの動きの情報（マルチベクタ）は、デバイスが様々な方向に動くため、周期的傾向がない。

また例えば、バイタル（呼吸、心拍）信号から解析した周期性に基づき、同じ位相の過去フレームからそれぞれ取得された、動きの情報と、デバイス候補領域とをメモリ９１から読み出して判定に使用してもよい。

（ｉｉｉ）画素値
・判定領域の平均画素値が閾値以下である旨の条件。
・判定領域とその周囲とのコントラストが閾値以上である旨の条件。
・判定領域の画素値の分散が閾値以上である旨の条件。（分散が閾値未満の領域は、一様な領域であり、背景部の可能性が高い。）
なお、以上の（ｉ）～（ｉｉｉ）のいずれかにより特定（判定）されるデバイス候補領域には、画素数に制限を設けてもよい。これは、第２Ｘ線画像に占めるデバイス候補領域の割合が大きくなると、位置合わせに用いられる画素数が相対的に減少し、位置合わせの精度が低下する可能性があるためである。

処理回路９４の位置合わせ処理機能９４６は、ＲＯＩ設定機能９４６ａ、推定機能９４６ｂ及び補正機能９４６ｃを含んでいる。

処理回路９４のＲＯＩ設定機能９４６ａは、特定されたデバイス候補領域を除外して位置合わせの関心領域（ＲＯＩ）を設定し、又は関心領域内でズレ量の指標値を計算するときのデバイス候補領域の重みを下げることで寄与を低減する。ここで、関心領域は、第２Ｘ線画像の一部又は全体のいずれでもよい。また、重みは、動き検出の移動量（ｘ，ｙ，θ）の成分比により割り当ててもよい。

また前述同様に、関心領域に占めるデバイス候補領域の割合が大きくなると、位置合わせに使用される画素数が相対的に減少し、位置合わせの精度が低下する可能性があるため、関心領域内のデバイス候補領域の画素数には制限を設けてもよい。

処理回路９４の推定機能９４６ｂは、関心領域において、第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出（推定）する。

処理回路９４の補正機能９４６ｃは、当該算出した指標値に基づいて第１Ｘ線画像又は第２Ｘ線画像を移動（補正）させる。

また前述同様に、医用画像処理装置９０の処理回路９４内の動き検出機能９４５ａ、判定機能９４５ｂ、ＲＯＩ設定機能９４６ａ、推定機能９４６ｂ及び補正機能９４６ｃは、図１７に示す如き、Ｘ線診断装置１の処理回路７４内の動き検出機能７４５ａ、判定機能７４５ｂ、ＲＯＩ設定機能７４６ａ、推定機能７４６ｂ及び補正機能７４６ｃと同様の機能である。すなわち、医用画像処理システムとしては、医用画像処理装置９０内の各機能、又はＸ線診断装置１内の各機能、のいずれかの動作が実行される。動作の説明は、前述同様に、医用画像処理装置９０の処理回路９４を例に挙げて述べる。

他の構成は、第１又は第２の実施形態と同様である。

次に、第３の実施形態における動作について図１８のフローチャート並びに図１９及び図２０の模式図を用いて説明する。

いま、前述同様に、ステップＳＴ１０、ＳＴ２１及びＳＴ２２が実行され、マスク画像Ｍｋが読み出されると共に、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が取得される。

ステップＳＴ２２の終了後、動き検出を用いたステップＳＴ２３が実行される。ステップＳＴ２３においては、前述したステップＳＴ２３の一具体例として、ステップＳＴ２３ｄ１乃至ＳＴ２３ｄ３が実行される。

ステップＳＴ２３ｄ１において、処理回路９４は、動き検出を実行するか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ２４に移行する。一方、動き検出を実行する場合には、ステップＳＴ２３ｄ２に移行する。この判定は、例えば、操作者による入力インタフェース９３の操作に応じて、メモリ９１内に動き検出の実行可否を示すフラグを設定しておき、処理回路９４が当該フラグを参照することで実行可能となっている。

ステップＳＴ２３ｄ１の終了後、ステップＳＴ２３ｄ２において、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）のフレーム間で動き検出を実行し、当該動きの情報を得る。

ステップＳＴ２３ｄ２の終了後、ステップＳＴ２３ｄ３において、処理回路９４は、当該動きの情報に基づいてデバイス候補領域を特定する。処理回路９４は、例えば、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）のフレーム間における動きの空間的な分布に基づいてデバイス候補領域を特定してもよい。また例えば、処理回路９４は、当該動きの空間的な分布のうち、デバイスに対応して局所的に分布する当該動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定してもよい。このようなステップＳＴ２３ｄ１～ＳＴ２３ｄ３の実行により、動き検出を用いたステップＳＴ２３が終了する。

ステップＳＴ２３の終了後、ステップＳＴ２４の一具体例として、ステップＳＴ２４ｄ１が実行される。ステップＳＴ２４ｄ１において、処理回路９４は、特定されたデバイス候補領域を除外して位置合わせの関心領域（ＲＯＩ）を設定する。あるいは、処理回路９４は、関心領域内でズレ量の指標値を算出するときのデバイス候補領域の重みを下げてもよい。このようなステップＳＴ２４ｄ１の実行により、ステップＳＴ２４が終了する。

ステップＳＴ２４の終了後、ステップＳＴ２５の一具体例として、ステップＳＴ２５ｄ１及びＳＴ２５ｄ２が実行される。

ステップＳＴ２５ｄ１において、処理回路９４は、関心領域において、マスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間のズレ量の指標値を推定する。

ステップＳＴ２５ｄ１の終了後、ステップＳＴ２５ｄ２において、処理回路９４は、当該推定した指標値に基づいて、当該指標値を最小にするように、マスク画像Ｍｋ又はライブ画像Ｌｖ（ｔ）を移動させる処理（ＡＰＳ）を実行する。しかる後、処理回路９４は、例えば、移動させたマスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（サブトラクション処理）を実行し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成する。このようなステップＳＴ２５ｄ１～ＳＴ２５ｄ２の実行により、ステップＳＴ２５が終了する。

ステップＳＴ２５の終了後、前述同様にステップＳＴ３０～ＳＴ４０が実行される。

上述したように第３の実施形態によれば、第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの情報に基づいてデバイス候補領域を特定する。これにより、デバイス全体を囲むデバイス候補領域ではなく、図１９に示すように、デバイスの動いた部分を囲むデバイス候補領域Ｄｃａを特定するので、位置合わせの前に除外又は寄与を低減するデバイス候補領域Ｄｃａが小さくて済む。従って、第１又は第２の実施形態の効果に加え、位置合わせの精度の向上を図ることができる。なお、第１又は第２の実施形態の効果としては、例えば、以下の（３ａ）～（３ｃ）が挙げられる。（３ａ）動くデバイスの位置に合わせるようにマスク画像Ｍｋの位置がずれる現象を抑制できるため、ＡＰＳの誤動作を低減できる。（３ｂ）差分画像を算出する前のＡＰＳの位置ズレ（ミスレジストレーション）による視認性の低下を防ぐことができ、安全に手技を進めることができる。なお、位置ズレ状態で算出されたデバイス画像Ｄｖ（ｔ）を比較例として図２０に示す。比較例のデバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、図１９に示したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）に比べ、視認性が低い。（３ｃ）視認性の低下を防げるため、手技の進行を妨げるストレスを低減できる。

また、第３の実施形態によれば、第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの空間的な分布に基づいてデバイス候補領域を特定してもよい。例えば、広い範囲で空間的に分布する体動や寝台移動の動きの情報と、狭い範囲で空間的に分布するデバイスの動きの情報とを区別することができる。従って、狭い範囲に分布する動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定することができる
また、第３の実施形態によれば、当該動きの空間的な分布のうち、当該デバイスに対応して局所的に分布する動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定してもよい。例えば、デバイスに対応する局所領域に分布する動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定することができる。デバイスに対応する局所領域は、例えば、予め設定したデバイス候補領域としてもよい。これについては、以下の変形例に具体的に述べる。

（変形例）
次に、第３の実施形態の変形例について説明する。第３の実施形態は、第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの情報に基づいてデバイス候補領域を特定していた。これに対し、第３の実施形態の変形例は、動きの情報と、予め設定されたデバイス候補領域とに基づいて、デバイス候補領域を特定する。

補足すると、処理回路９４の判定機能９４５ｂは、予め設定されたデバイス候補領域がある場合には、動き検出機能９４５ａで検出された動きの情報と、予め設定されたデバイス候補領域とを比較することにより、デバイス候補領域を特定する。なお、判定機能９４５ｂは、当該比較した結果、両者の位置が大きく異なる場合には動きの情報をデバイス候補領域から除外してもよく、あるいは、後段のＲＯＩ設定処理で、動きの情報に対応する画素値の重みを落としてもよい。

なお、デバイス候補領域の設定方法としては、例えば、線状陰影、画像レベル等から決定される設定方法を予め定めておいてもよい。

また、透視ロードマップ画像の場合には、予め生成した血管画像Ｄｓａを選択するため、この血管画像Ｄｓａの血管領域を、デバイス候補領域として用いてもよい。

また、ユーザが、予め任意のデバイス候補領域を設定してもよい。

いずれにしても、デバイス候補領域の大きさは、血管像の幅より太い幅で設定してもよく、そのための余裕分を有していてもよい。例えば、血管像に基づくデバイス候補領域は、デバイスによる血管の変形分を含む幅で設定することが好ましい。

また、局所的に存在するデバイスを仮定し、血管領域をデバイス候補領域として用いる場合には、血管領域に占めるデバイスの割合で、デバイス候補領域内にデバイスが存在するか否かの閾値を設定してもよい。

同じマスク画像Ｍｋを使用、又は同じ幾何学的位置（寝台の座標や、撮影角度などの幾何学的な情報）を使用して透視ロードマップを行う場合には、過去に収集したデバイス候補領域を参照してもよい。

血管領域内にのみデバイスが存在する場合には、選択した血管画像Ｄｓａから求めたデバイス候補領域のみを、関心領域に反映させる対象として特定してもよい。

これに伴い、処理回路９４の画像処理機能９４４は、手動又は自動で、Ｘ線画像にデバイス候補領域を予め設定し、当該デバイス候補領域が設定されたＸ線画像をメモリ９１に保存する。例えば、画像処理機能９４４は、局所的な動きのある領域を含む領域をデバイス候補領域として設定してもよい。また例えば、画像処理機能９４４は、図２１に示すように、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）の閾値以下の領域をデバイス候補領域Ｄｃａとして設定してもよい。また例えば、画像処理機能９４４は、図２２に示すように、血管画像Ｄｓａの血管像に重畳して当該血管像よりも太い線状領域をデバイス候補領域Ｄｃａとして設定してもよい。

他の構成は、第３の実施形態と同様である。

以上のような構成によれば、図２３に示すように、前述同様に、ステップＳＴ１０～ＳＴ２３ｄ２が実行され、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）のフレーム間における動きの情報が得られる。

ステップＳＴ２３ｄ２の終了後、ステップＳＴ２３ｄ３－１において、処理回路９４は、予め設定したデバイス候補領域に基づいて、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に当該デバイス候補領域があるか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ２４に移行する。一方、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に当該デバイス候補領域がある場合には、ステップＳＴ２３ｄ－２に移行する。

ステップＳＴ２３ｄ３－２において、処理回路９４は、検出された動きの情報と、予め設定されたデバイス候補領域とを比較する。

ステップＳＴ２３ｄ３－２の終了後、ステップＳＴ２３ｄ３－３において、処理回路９４は、検出された動きの情報がフレーム間の局所的な動きを示し、且つ当該動きの情報の位置がデバイス候補領域に重なるとき、当該デバイス候補領域を、位置合わせ用のデバイス候補領域として特定する。これにより、動き検出と、予め設定されたデバイス候補領域とを用いたステップＳＴ２３が終了する。

ステップＳＴ２３の終了後、前述同様に、ステップＳＴ２５以降の処理が実行される。

上述したように第３の実施形態の変形例によれば、第２Ｘ線画像のフレーム間の動きの空間的な分布のうち、デバイスに対応して局所的に分布する動きの情報に基づいて、デバイス候補領域を特定する。具体的には例えば、動きの情報と、予め設定されたデバイス候補領域とに基づいて、デバイス候補領域を特定している。従って、予め設定されたデバイス候補領域を用いることから、デバイス以外の局所的な動きを無視して、デバイス候補領域を特定することができる。

また、第３の実施形態の変形例によれば、局所的な動きのある領域を含む領域をデバイス候補領域として設定してもよい。この場合、より正確に、デバイス候補領域を特定することを期待できる。

＜第４の実施形態＞
第４の実施形態は、デバイス候補領域を特定する処理に代えて、画像処理を行うことにより、位置合わせにおけるデバイスの影響をなくすか低減する形態である。第４の実施形態は、デバイス候補領域を特定する処理が不要な点で好ましい。

これに伴い、図２４に示すように、処理回路９４から領域特定機能９４５が省略されている。また、画像処理機能９４４は、変換機能９４４ａを含んでいる。

処理回路９４の変換機能９４４ａは、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第１Ｘ線画像及び当該第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行う。なお、線状の像は、デバイスに対応する像を含んでいる。また、線状の像を消去し又は減弱させる画像処理としては、例えば、モルフォロジー変換が使用可能となっている。モルフォロジー変換としては、例えば最大値フィルタを施すことにより、最大値より低い画素値の領域を収縮させる収縮処理（Erosion）が使用可能となっている。但し、モルフォロジー変換は、これに限らず、収縮処理の後に他の画像処理を施してもよい。また、変換機能９４４ａは、第２Ｘ線画像の視野に応じて、当該画像処理を制御してもよい。例えば、変換機能９４４ａは、第２Ｘ線画像の視野に応じて、モルフォロジー変換のフィルタサイズを変更してもよい。あるいは、変換機能９４４ａは、撮像に関する条件（ＳＩＤ、ＦＯＶ、画素サイズ）に応じて、当該フィルタサイズを変更してもよい。ＳＩＤは、「source image distance」の略語である。画素サイズは、Ｘ線画像における１画素の大きさである。また例えば、変換機能９４４ａは、撮像に関する条件に応じてＸ線画像内のデバイスが拡大されたとき、フィルタサイズを大きい値に変更してもよい。変換機能９４４ａは画像処理部の一例である。

処理回路９４の位置合わせ処理機能９４６は、当該画像処理を行った第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像に基づいて、当該位置合わせ処理を実行する。例えば、位置合わせ処理機能９４６は、当該画像処理が施された第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間のズレの指標値に基づいて、当該画像処理を施す前の第１Ｘ線画像と第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理を実行する。

また前述同様に、医用画像処理装置９０の処理回路９４内の変換機能９４４ａ、ＲＯＩ設定機能９４６ａ、推定機能９４６ｂ及び補正機能９４６ｃは、図２５に示す如き、Ｘ線診断装置１の処理回路７４内の変換機能７４４ａ、ＲＯＩ設定機能７４６ａ、推定機能７４６ｂ及び補正機能７４６ｃと同様の機能である。すなわち、医用画像処理システムとしては、医用画像処理装置９０内の各機能、又はＸ線診断装置１内の各機能、のいずれかの動作が実行される。動作の説明は、前述同様に、医用画像処理装置９０の処理回路９４を例に挙げて述べる。

他の構成は、第３の実施形態と同様である。

次に、第４の実施形態における動作について図２６のフローチャート並びに図２７及び図２８の模式図を用いて説明する。

いま、前述同様に、ステップＳＴ１０、ＳＴ２１及びＳＴ２２が実行され、マスク画像Ｍｋが読み出されると共に、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が取得される。

ステップＳＴ２２の終了後、画像処理としてモルフォロジー変換を用いたステップＳＴ_ｍｐが実行される。ステップＳＴ_ｍｐにおいては、ステップＳＴ_ｍｐ１及びＳＴ_ｍｐ２が実行される。

ステップＳＴ_ｍｐ１において、処理回路９４は、モルフォロジー変換を実行するか否かを判定し、否の場合にはステップＳＴ_ｒに移行する。一方、モルフォロジー変換を実行する場合には、ステップＳＴ_ｍｐ２に移行する。この判定は、例えば、操作者による入力インタフェース９３の操作に応じて、メモリ９１内にモルフォロジー変換の実行可否を示すフラグを設定しておき、処理回路９４が当該フラグを参照することで実行可能となっている。

ステップＳＴ_ｍｐ１の終了後、ステップＳＴ_ｍｐ２において、処理回路９４は、マスク画像Ｍｋ_ｄｖ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）に対してモルフォロジー変換を実行する。このモルフォロジー変換により、マスク画像Ｍｋ_ｄｖ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）の各々から線状の像が消去又は減弱される。これは、図２７及び図２８中の「デバイス減弱処理」に対応する。このようなステップＳＴ_ｍｐ１～ＳＴ_ｍｐ２の実行により、画像処理としてモルフォロジー変換を用いたステップＳＴ_ｍｐが終了する。

ステップＳＴ_ｍｐの終了後、ステップＳＴ_ｒにおいて、処理回路９４は、モルフォロジー変換後のライブ画像Ｌｖ（ｔ）に対して位置合わせの関心領域（ＲＯＩ）を設定する。このとき、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）だけでなく、マスク画像Ｍｋ_ｄｖにも同様の関心領域（ＲＯＩ）を設定してもよい。本実施形態では、処理回路９４は、モルフォロジー変換後のマスク画像Ｍｋ_ｄｖに対して位置合わせの関心領域（ＲＯＩ）を設定する。

ステップＳＴ_ｒの終了後、前述同様に、ステップＳＴ２５ｄ１及びＳＴ２５ｄ２からなるステップＳＴ２５が実行される。

ステップＳＴ２５ｄ１において、処理回路９４は、関心領域において、モルフォロジー変換後のマスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間のズレ量の指標値を推定する。本実施形態では、マスク画像Ｍｋ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）の双方の関心領域（ＲＯＩ）内の画像に基づいて、ズレ量の指標値を推定（計算）する。これは、図２７中の「ＰＳ計算」に対応する。「ＰＳ」は「pixel shift」の略語である。

ステップＳＴ２５ｄ１の終了後、ステップＳＴ２５ｄ２において、処理回路９４は、当該推定した指標値に基づいて、当該指標値を最小にするように、マスク画像Ｍｋ_ｄｖ又はライブ画像Ｌｖ（ｔ）を移動させる処理（ＰＳ処理）を実行する。なお、ＰＳ処理の対象は、モルフォロジー変換前の画像である。また、ＰＳ計算からＰＳ処理までの一連の処理は「ＡＰＳ」ともいう。「ＡＰＳ」は「auto pixel shift」の略語である。しかる後、処理回路９４は、例えば、移動させたマスク画像Ｍｋとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（サブトラクション処理）を実行し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成する。このような本実施形態のデバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、図２８の右下側に示すように、背景が相殺されており、デバイスを視認し易い画像となっている。一方、モルフォロジー変換のない比較例のデバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、図２８の左下側に示すように、アーチファクトが現れており、デバイスを視認しにくい画像となっている。以上のステップＳＴ２５ｄ１～ＳＴ２５ｄ２の実行により、ステップＳＴ２５が終了する。

ステップＳＴ２５の終了後、前述同様にステップＳＴ３０～ＳＴ４０が実行される。

上述したように第４の実施形態によれば、第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第１Ｘ線画像及び当該第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行う。当該画像処理を行った当該第１Ｘ線画像及び当該第２Ｘ線画像に基づいて、位置合わせ処理を実行する。従って、デバイス候補領域を特定することなく、第１～第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。補足すると、第４の実施形態によれば、線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行うことにより、透視撮像中にデバイスが動くことによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。

また、第４の実施形態によれば、第２Ｘ線画像の視野に応じて、当該画像処理を制御してもよい。この場合、第２Ｘ線画像の視野に応じてフィルタサイズを増加又は縮小することにより、拡大又は縮小された線状の像を消去し又は減弱することができる。すなわち、第２Ｘ線画像の視野を変えた場合でも、透視撮像中にデバイスが動くことによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。

（変形例）
次に、第４の実施形態の変形例について説明する。第４の実施形態は、画像間の位置合わせ処理に先行して、画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理をしていた。また、第４の実施形態は、線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を、第２Ｘ線画像の視野に応じて制御可能としていた。これに対し、第４の実施形態の変形例は、線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を、操作者の操作に応じて制御する。

これに伴い、処理回路９４の変換機能９４４ａは、入力インタフェース９３の操作に応じて、第１Ｘ線画像及び第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を制御する。入力インタフェース９３の操作は、例えば、画面内のスライドバーといったＧＵＩの操作でもよく、キーボード又はマウスといったハードウェア装置の操作でもよい。当該画像処理の制御は、例えば、モルフォロジー変換のフィルタサイズを変更する制御である。

ディスプレイ９２は、画像処理の前後でそれぞれライブ画像Ｌｖ（ｔ）を表示する。なお、医用画像処理装置９０の処理回路９４及びディスプレイ９２等の説明は、前述同様に、Ｘ線診断装置１の処理回路７４及びディスプレイ７２等の説明に読み替え可能となっている。

他の構成は、第４の実施形態と同様である。

以上のような構成において、図２９の左上側に示すように、ディスプレイ９２が、モルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、位置ズレのあるデバイス画像Ｄｖ（ｔ）と、モルフォロジー変換を制御するためのスライドバーｓｂとを表示していたとする。

この状態で、入力インタフェース９３の操作により、図２９の左下側に示すように、図示しないマウスを押圧した状態でスライドバーｓｂを右方向に移動させたとする。このとき、ディスプレイ９２には、画像処理前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）に代えて、スライドバーｓｂの位置に応じたフィルタサイズでモルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）が表示される。操作者は、モルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）を視認しながら、スライドバーｓｂの調整により、モルフォロジー変換のフィルタサイズを制御する。これに伴い、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、位置ズレが解消され、視認し易い画像となる。

しかる後、入力インタフェース９３の操作により、図２９の右上側に示すように、図示しないマウスの押圧を解除し、スライドバーｓｂを停止させたとする。このとき、ディスプレイ９２には、モルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）に代えて、モルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）が表示される。表示中のデバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、前述した通り、視認し易い画像となっている。

すなわち、ディスプレイ９２は、通常時にはモルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）を表示し、スライドバーｓｂの操作時にはモルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）を表示する。これにより、１つのディスプレイ９２を用い、モルフォロジー変換を調整することができる。

上述したように第４の実施形態の変形例によれば、線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を、操作者の操作に応じて制御する。従って、操作者の操作に応じて、画像間の位置合わせ処理に生じる誤動作の程度を細かく調整することができる。

なお、第４の実施形態の変形例は、１つのディスプレイ９２を用い、通常時と操作時との間でライブ画像Ｌｖ（ｔ）を切り替え表示していた。しかしながら、第４の実施形態の変形例は、これに限らず、複数のディスプレイ９２を用いてもよい。例えば図３０に示すように、本変形例は、手技などの通常時に参照するディスプレイ９２と、モルフォロジー変換の調整時に参照する別ディスプレイ９２ａとを用いてもよい。ここで、ディスプレイ９２は、例えば、常にモルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）とを表示する。別ディスプレイ９２ａは、例えば、常にモルフォロジー変換後のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）と、スライドバーｓｂとを表示する。なお、ディスプレイ９２，９２ａは、互いに同一のデバイス画像Ｄｖ（ｔ）を表示する。

このような構成において、図３０の上半分の左側に示すように、ディスプレイ９２が、モルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、位置ズレのあるデバイス画像Ｄｖ（ｔ）とを表示していたとする。同様に、図３０の上半分の右側に示すように、別ディスプレイ９２ａが、モルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）と、位置ズレのあるデバイス画像Ｄｖ（ｔ）と、スライドバーｓｂとを表示していたとする。

この状態で、入力インタフェース９３の操作により、図３０の右下側に示すように、図示しないマウスを押圧した状態でスライドバーｓｂを右方向に移動させたとする。このとき、別ディスプレイ９２ａには、スライドバーｓｂの位置に応じたフィルタサイズでモルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）が表示される。操作者は、モルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）を視認しながら、スライドバーｓｂの調整により、モルフォロジー変換のフィルタサイズを制御する。これに伴い、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）は、位置ズレが解消され、視認し易い画像となる。一方、ディスプレイ９２には、図３０の左下側に示すように、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）が継続して表示され、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）が別ディスプレイ９２ａに連動して表示される。

すなわち、ディスプレイ９２は、常にモルフォロジー変換前のライブ画像Ｌｖ（ｔ）を表示する。別ディスプレイ９２ａは、常にモルフォロジー変換されたライブ画像Ｌｖ（ｔ）を表示する。このように、第４の実施形態の変形例は、２つのディスプレイ９２，９２ａを用いた場合でも、モルフォロジー変換を調整することができる。

＜第５の実施形態＞
第５の実施形態は、第２Ｘ線画像に対応する血管画像に基づいてデバイス候補領域を特定する形態である。

詳しくは、透視撮像中、図３１に示すように、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）における被検体Ｐの体動の方向ｄ_ｐと、被検体Ｐに挿入されたデバイスの移動方向ｄ_ｄｖとが異なる場合が多い。このため、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）とマスク画像Ｍｋ_ｄｖとの間の位置合わせ処理に誤動作が生じる場合がある。なお、良好な位置合わせの場合、図３２の（ａ）に示すように、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）において、デバイスと造影血管とが重なっている。これに対し、良好でない位置合わせの場合、図３２の（ｂ）に示すように、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）において、デバイスと造影血管とがズレており、且つアーチファクトが現れている。

これに対し、第５の実施形態では、処理回路９４の領域特定機能９４５が、第２Ｘ線画像に対応する血管画像に基づいてデバイス候補領域を特定する。具体的には例えば、領域特定機能９４５は、当該血管画像Ｄｓａ内の血管領域の少なくとも一部を幅方向に拡張した領域をデバイス候補領域Ｄｃａとして特定する。例えば図３３に示すように、血管領域の全部を幅方向に拡張した領域をデバイス候補領域Ｄｃａとしてもよい。あるいは図３４に示すように、血管領域の一部を幅方向に拡張した領域をデバイス候補領域Ｄｃａとしてもよい。このような幅方向への拡張には、モルフォロジー変換等による膨張処理(dilation)を用いても良い。拡張するサイズは、固定値、手動で調整した値、又は、人体サイズや血管径に連動した値、のいずれとしてもよい。また、デバイス候補領域Ｄｃａが大きすぎると、位置合わせ処理の精度が低下する可能性があるので、図３４に示したように、元となる血管領域を限定してもよい。限定する方法としては、例えば、デバイスが存在する範囲に絞りたい観点から、次の（ｉ）～（ｉｖ）等が適宜、使用可能となっている。

（ｉ）ある関心領域内のみ（任意領域、矩形、円形・・・）に限定する方法。

（ｉｉ）ある血管径の範囲内のみに限定する方法。この方法によれば、デバイスが通過する範囲に限定可能となっている。

（ｉｉｉ）造影剤の、ある到達時間の範囲内のみに限定する方法。この方法には、例えば、パラメトリックイメージング（ＰＩ）におけるＴＴＰ（time to peak）やＴＴＡ（time to arrival）といったパラメータを用いてもよい。ＰＩは、血管造影時の１画素毎の時間濃度曲線から、造影剤の到達時間や平均通過時間といったパラメータの値を算出し、パラメータの値をカラースケール又はグレースケールにより画像化して表示する技術である。時間濃度曲線は、横軸が時間、縦軸が造影剤濃度を示し、造影剤濃度（画素値）の時間変化を表す曲線である。ここで、ＴＴＰは、造影剤濃度がピークに到達するまでの時間を示す。ＴＴＡは、時間濃度曲線において、造影剤濃度が閾値ＴＨを最初に超えた時相（時刻）であり、造影剤の到達時間を示す。閾値ＴＨとしては、例えば、ピーク値の３０～６０％の範囲内の任意の値が使用可能である。このような方法によれば、時相が後の毛細血管領域を避けることが可能である。

（ｉｖ）造影血管の芯線を抽出し、画面内の最初の位置からの、ある距離範囲内のみに限定する方法。

位置合わせ処理機能９４６は、前述同様に、特定したデバイス候補領域Ｄｃａを除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域Ｄｃａの寄与を低減する第２処理を用いることにより、位置合わせ処理を実行する。

以上のような構成によれば、処理回路９４は、図３５に示すように、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に対応する血管画像Ｄｓａに基づいてデバイス候補領域Ｄｃａを特定する。具体的には例えば、処理回路９４は、当該血管画像Ｄｓａ内の血管領域の少なくとも一部を幅方向に拡張した領域をデバイス候補領域Ｄｃａとして特定する。

続いて、処理回路９４は、特定したデバイス候補領域Ｄｃａについて、マスク画像Ｍｋ－ｄｖ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）内の対応する領域に第１処理又は第２処理を施す。第１処理は、前述同様に、領域内の画素値を除外する処理である。第２処理は、前述同様に、領域内の画素値の寄与を低減する処理である。

しかる後、ステップＳＴ５１において、処理回路９４は、第１処理又は第２処理を施したマスク画像Ｍｋ－ｄｖとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間のズレ量の指標値を算出する。

ステップＳＴ５１の終了後、図３６に示すように、ステップＳＴ５２において、処理回路９４は、算出した指標値に基づいて、血管画像Ｄｓａを移動させ、位置合わせ処理を実行する。

ステップＳＴ５２の終了後、ステップＳＴ５３において、処理回路９４は、算出した指標値に基づいて、マスク画像Ｍｋ－ｄｖを移動させ、位置合わせ処理を実行する。

ステップＳＴ５３の終了後、ステップＳＴ５４において、処理回路９４は、移動させたマスク画像Ｍｋ－ｄｖと、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（サブトラクション処理）を実行し、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）を生成する。

ステップＳＴ５４の終了後、ステップＳＴ５５において、処理回路９４は、移動させた血管画像Ｄｓａと、生成したデバイス画像Ｄｖ（ｔ）との間で画像演算（加算処理）を実行し、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）を生成する。このようなステップＳＴ５１～ＳＴ５５の実行により、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく画像を生成するステップＳＴ５０が終了する。

上述したように第５の実施形態によれば、第２Ｘ線画像に対応する血管画像に基づいてデバイス候補領域を特定する。従って、血管画像の血管領域にはデバイスが挿入されることから、デバイス候補領域を高い精度で特定することができる。

また、第５の実施形態によれば、当該血管画像内の血管領域の少なくとも一部を幅方向に拡張した領域をデバイス候補領域として特定してもよい。この場合、血管領域を中心とした太い幅の領域の中で、デバイスがより高い可能性で存在する領域をデバイス候補領域として特定できる。すなわち、デバイス候補領域をより高い精度で特定することができる。

（第１変形例）
第５の実施形態の第１変形例は、図３７に示すように、前述したステップＳＴ５３，ＳＴ５４を省略している。第１変形例によれば、処理回路９４は、ステップＳＴ５２で移動させた血管画像Ｄｓａと、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間で画像演算（加算処理）を実行し、透視ロードマップ画像Ｌｍ（ｔ）を生成する。このようなステップＳＴ５１、ＳＴ５２及びＳＴ５５の実行により、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく画像を生成するステップＳＴ５０が終了する。

以上のような第１変形例としても、ズレ量の指標値を算出するステップＳＴ５１までの処理が第５の実施形態と共通するので、第５の実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第２変形例）
第５の実施形態の第２変形例は、図３８に示すように、ステップＳＴ５２で移動させた血管画像Ｄｓａ_ｐｓをメモリ９１に保存し、当該血管画像Ｄｓａ_ｐｓに基づいて、新たにデバイス候補領域Ｄｃａを特定する。第２変形例によれば、血管画像Ｄｓａ_ｐｓの移動に応じて、デバイス候補領域Ｄｃａを特定し直すことにより、デバイス候補領域Ｄｃａからデバイスがはみ出ることを防止できる。

＜第６の実施形態＞
第６の実施形態は、図３９に示すように、血管領域Ｂｖを拡張したデバイス候補領域Ｄｃａ内にデバイスＤｖが存在することを利用し、デバイス候補領域Ｄｃａ外の偏差量等を演算する形態である。デバイス候補領域Ｄｃａ外の偏差量は、少ないほど位置合わせ処理が良好であることから、位置合わせ処理の評価の指標として用いてもよい。あるいは、デバイス候補領域Ｄｃａ外の偏差量は、閾値以下が好ましいことから、位置合わせ処理における画像の移動制御に用いてもよい。

これに伴い、処理回路９４の位置合わせ機能９４６は、第２Ｘ線画像内でデバイス候補領域の外にある外部領域と、当該外部領域に対応する第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が閾値以下になるように、位置合わせ処理を実行する。

他の構成は、第５の実施形態と同様である。

以上のような構成によれば、図４０に示すように、処理回路９４は、前述同様に、特定したデバイス候補領域Ｄｃａについて、マスク画像Ｍｋ－ｄｖ及びライブ画像Ｌｖ（ｔ）内の対応する領域に第１処理又は第２処理を施す。

しかる後、前述同様にステップＳＴ５１が実行され、第１処理又は第２処理を施したマスク画像Ｍｋ－ｄｖとライブ画像Ｌｖ（ｔ）との間のズレ量の指標値が算出される。

ステップＳＴ５１の終了後、ステップＳＴ５１－２において、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）内でデバイス候補領域Ｄｃａの外にある外部領域と、当該外部領域に対応するマスク画像Ｍｋ－ｄｖ内の部分領域との間の偏差量を演算する。

ステップＳＴ５１－２の終了後、ステップＳＴ５２において、処理回路９４は、当該偏差量が閾値以下になるように、且つ当該指標値を最小にするように、血管画像Ｄｓａを移動させて位置合わせ処理を実行する。なお、これに限らず、偏差量を移動の制御に用いず、偏差量を評価の指標に換算して出力してもよい。評価の指標としては、例えば、偏差量を所定範囲毎に区切り、小さい偏差量の範囲を高い良好度として表す指標が利用可能となっている。このように、偏差量を評価の指標としてもよいことは、次のステップＳＴ５３でも同様である。

ステップＳＴ５２の終了後、ステップＳＴ５３において、処理回路９４は、当該偏差量が閾値以下になるように、且つ当該指標値を最小にするように、マスク画像Ｍｋ－ｄｖを移動させて位置合わせ処理を実行する。

ステップＳＴ５３の終了後、前述同様にステップＳＴ５４～ＳＴ５５が実行され、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）及び透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）が順次、生成される。このようなステップＳＴ５１～ＳＴ５５の実行により、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく画像を生成するステップＳＴ５０が終了する。

上述したように第６の実施形態によれば、第２Ｘ線画像内でデバイス候補領域の外にある外部領域と、当該外部領域に対応する第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が閾値以下になるように、位置合わせ処理を実行する。従って、デバイス候補領域の外にデバイスが位置しないように位置合わせ処理を実行することにより、位置合わせ処理の誤動作を低減させることができる。

＜第７の実施形態＞
第７の実施形態は、ズームに応じてデバイス候補領域が拡大され、デバイス候補領域の外の領域が相対的に縮小して位置合わせ処理が困難になる状況を考慮し、視野サイズが小さいときには、別の方法で位置合わせ処理を実行する形態である。

まず前提として、デバイス候補領域のない場合を補足する。例えば、図４１に示すように、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）のズームに応じて、小さいＦＯＶの領域が拡大された場合、領域によっては、位置ズレの指標値が小さく、位置合わせ処理が困難な状況となる。また、小さいＦＯＶの領域が拡大されているため、位置ズレによる変動量が大きい。

続いて、デバイス候補領域のある場合を補足する。例えば、図４２に示すように、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）のズームに応じてデバイス候補領域Ｄｃａが拡大されると、デバイス候補領域Ｄｃａの外の領域が相対的に縮小する。すなわち、デバイス候補領域Ｄｃａの外の領域は、デバイス候補領域Ｄｃａの拡大前には８割以上を占めるのに対し、デバイス候補領域Ｄｃａの拡大後には５割以下となる。従って、図４２の右側に示す如き、拡大後の場合、デバイス候補領域Ｄｃａの外の領域を用いる位置合わせ処理が困難となる。

これに対し、第７の実施形態では、視野サイズが小さいときには、前述した第１処理及び第２処理を用いずに、別の方法で位置合わせ処理を実行する。

具体的には、処理回路９４の位置合わせ処理機能９４６は、第２Ｘ線画像の視野サイズが閾値以下のときには、第１処理及び第２処理を用いずに、第２Ｘ線画像の視野内のデバイス候補領域と、当該視野内のデバイス候補領域に対応する第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が最大になるように、位置合わせ処理を実行する。なお、当該偏差量が大きい場合には、図４３の（ａ）に示すように、デバイス候補領域Ｄｃａ内にデバイスＤｖが位置している。これに対し、当該偏差量が小さい場合には、図４３の（ｂ）に示すように、デバイス候補領域ＤｃａからデバイスＤｖの一部が出ている。従って、位置合わせ処理機能９４６は、当該偏差量を最大にして、デバイス候補領域Ｄｃａ内にデバイスＤｖが位置するように、位置合わせ処理を実行する。

他の構成は、第５の実施形態と同様である。

以上のような構成によれば、視野サイズが閾値を超えるときには、図４４に示すように、処理回路９４は、前述同様に第１処理又は第２処理を用いてステップＳＴ５１を実行する。しかる後、ステップＳＴ５２～ＳＴ５５を実行し、透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）を生成する。

一方、視野サイズが閾値以下のときには、図４５に示すように、処理回路９４は、第１処理、第２処理及びステップＳＴ５０を実行せず、ステップＳＴ５１－３を実行する。ステップＳＴ５１－３において、処理回路９４は、ライブ画像Ｌｖ（ｔ）の視野内のデバイス候補領域Ｄｃａと、当該視野内のデバイス候補領域Ｄｃａに対応するマスク画像Ｍｋ内の部分領域との間の偏差量を演算する。

ステップＳＴ５１－３の終了後、ステップＳＴ５２において、処理回路９４は、当該偏差量が最大になるように、血管画像Ｄｓａを移動させ、位置合わせ処理を実行する。

ステップＳＴ５２の終了後、ステップＳＴ５３において、処理回路９４は、当該偏差量が最大になるように、マスク画像Ｍｋを移動させ、位置合わせ処理を実行する。

ステップＳＴ５３の終了後、前述同様にステップＳＴ５４～ＳＴ５５が実行され、デバイス画像Ｄｖ（ｔ）及び透視サブトラクション画像Ｆｓ（ｔ）が順次、生成される。このようなステップＳＴ５１～ＳＴ５５の実行により、小さい視野サイズのライブ画像Ｌｖ（ｔ）に基づく画像を生成するステップＳＴ５０が終了する。

上述したように第７の実施形態によれば、第２Ｘ線画像の視野サイズが閾値以下のときには、第１処理及び第２処理を用いずに、当該第２Ｘ線画像の視野内のデバイス候補領域と、当該視野内のデバイス候補領域に対応する第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が最大になるように、位置合わせ処理を実行する。従って、視野サイズが閾値以下のときでも、位置合わせ処理の誤動作を低減させることができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、当該第２Ｘ線画像において当該デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する。また、特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、当該位置合わせ処理を実行する。これにより、透視撮像中にデバイスが動くことによる画像間の位置合わせ処理の誤動作を低減することができる。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、図２又は図７における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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は意図していない。これら実施形態は、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同様に、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。

以上の実施形態に関し、発明の一側面及び選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１ａ）第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第２Ｘ線画像において前記デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する領域特定部と、
前記特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理部と、
を備えた医用画像処理装置。
（付記１ｂ）前記領域特定部及び前記位置合わせ処理部は、処理回路として実施してもよい。
（付記１ｃ）前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像に対して前記デバイスが描出されたデバイス領域を検出してもよく、前記検出されたデバイス領域を前記デバイス候補領域としてもよい。
（付記１ｄ）前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像に対応する血管画像に基づいて前記デバイス候補領域を特定してもよい。
（付記１ｅ）前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの情報に基づいて前記デバイス候補領域を特定してもよい。
（付記２ａ）前記領域特定部は、前記デバイスが挿入された状態で撮像された前記第１Ｘ線画像においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定してもよい。
（付記２ｂ）前記位置合わせ処理部は、前記特定した２つのデバイス領域について、前記第１処理又は前記第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行してもよい。
（付記３ａ）前記第１処理は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうち、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像から当該デバイス領域内のデバイスを消去する画像処理でもよい。
（付記３ｂ）前記位置合わせ処理は、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像に前記第１処理を施す処理と、前記第１処理が施されたＸ線画像を用いて前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでもよい。
（付記４ａ）前記第２処理は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうち、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像において当該デバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理でもよい。
（付記４ｂ）前記位置合わせ処理は、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像に前記第２処理を施す処理と、前記第２処理が施されたＸ線画像を用いて前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでもよい。
（付記５ａ）前記第１処理は、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、前記特定されたデバイス領域の画素値を除外する処理でもよい。
（付記５ｂ）前記位置合わせ処理は、前記第１処理を用いて、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでもよい。
（付記６ａ）前記第２処理は、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、前記特定されたデバイス領域の画素値の寄与を低減する処理でもよい。
（付記６ｂ）前記位置合わせ処理は、前記第２処理を用いて、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでもよい。
（付記７ａ）デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルが記憶された記憶部を更に備えてもよい。
（付記７ｂ）前記領域特定部は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像及び前記学習済みモデルに基づいて、前記最新のＸ線画像における前記デバイス領域を特定してもよい。
（付記８ａ）前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像の各々に重畳可能な血管画像を記憶する記憶部を更に備えてもよい。
（付記８ｂ）前記領域特定部は、前記血管画像内の血管領域を幅方向に拡張した拡張血管領域に基づいて、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像から前記デバイスを検出する処理を実行することにより、前記デバイス領域を特定してもよい。
（付記９ａ）前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像の各々に重畳可能な血管画像を記憶する記憶部を更に備えてもよい。
（付記９ｂ）前記領域特定部は、前記血管画像内の血管領域又は当該血管領域を幅方向に拡張した血管領域のうち、基準幅よりも太い血管領域に基づいて、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像から前記デバイスを検出する処理を実行することにより、前記デバイス領域を特定してもよい。
（付記１０）前記基準幅よりも太い血管領域に代えて、指定された範囲の血管領域を用いてもよい。
（付記１１）前記基準幅よりも太い血管領域に代えて、治療部位に至る経路の血管領域を用いてもよい。
（付記１２）前記領域特定部は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像から、閾値以下の領域を前記デバイス領域として特定してもよい。
（付記１３）前記領域特定部は、前記血管画像内の血管領域を幅方向に拡張した領域を前記デバイス候補領域として特定してもよい。
（付記１４）前記位置合わせ処理部は、前記第２Ｘ線画像内で前記デバイス候補領域の外にある外部領域と、当該外部領域に対応する前記第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が閾値以下になるように、前記位置合わせ処理を実行してもよい。
（付記１５）前記位置合わせ処理部は、前記第２Ｘ線画像の視野サイズが閾値以下のときには、前記第１処理及び前記第２処理を用いずに、前記第２Ｘ線画像の視野内の前記デバイス候補領域と、当該視野内の前記デバイス候補領域に対応する前記第１Ｘ線画像内の部分領域との間の偏差量を演算し、当該偏差量が最大になるように、前記位置合わせ処理を実行してもよい。
（付記１６）前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像のフレーム間における動きの空間的な分布に基づいて前記デバイス候補領域を特定してもよい。
（付記１７）前記領域特定部は、前記動きの空間的な分布のうち、前記デバイスに対応して局所的に分布する前記動きの情報に基づいて、前記デバイス候補領域を特定してもよい。
（付記１８）前記領域特定部は、局所的な動きのある領域を含む領域をデバイス候補領域として設定してもよい。
（付記１９ａ）前記特定された位置合わせ処理と画像演算を実行することにより、前記第２Ｘ線画像に基づく透視ロードマップ画像を生成する画像生成部を更に備えてもよい。
（付記１９ｂ）前記画像生成部は、前記処理回路として実施してもよい。
（付記２０ａ）第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行う画像処理部と、
前記画像処理を行った前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に基づいて、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理部と
を備えた医用画像処理装置。
（付記２０ｂ）前記画像処理部及び前記位置合わせ処理部は、処理回路として実施してもよい。
（付記２０ｃ）前記画像処理部は、前記第２Ｘ線画像の視野に応じて、前記画像処理を制御してもよい。
（付記２１）上記の医用画像処理装置の各構成を備えるＸ線診断装置。
（付記２２）上記の医用画像処理装置の各構成を実行するコンピュータ実装方法。
（付記２３ａ）上記の医用画像処理装置の各構成をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記２３ｂ）上記の医用画像処理装置の各構成をコンピュータのプロセッサに実行させるプログラム。
（付記２４）上記のプログラムを記憶した非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

１ Ｘ線診断装置
１０ 撮像装置
１１ 高電圧発生装置
１２ Ｘ線発生部
１３ Ｘ線検出器
１４ Ｃアーム
１４１ 状態検出器
１４２ Ｃアーム駆動装置
４０ インジェクタ
５０ 寝台装置
５１ 基台
５２ 寝台駆動装置
５３ 天板
５４ 支持フレーム
７０ コンソール装置
７１，９１ メモリ
７２，９２ ディスプレイ
７３，９３ 入力インタフェース
７４，９４ 処理回路
７４１ システム制御機能
７４２ 駆動制御機能
７４３ 撮影制御機能
７４４，９４４ 画像処理機能
７４５，９４５ 領域特定機能
７４６，９４６ 位置合わせ処理機能
７４７，９４７ 表示制御機能
７６，９６ ネットワークインタフェース
７７，９０ 医用画像処理装置
Ｍｄ 学習済みモデル
Ｍｋ，Ｍｋ＿ｄｖ，Ｍｋ＿ｐｓ マスク画像
Ｃｎ 造影画像
Ｄｓａ，Ｄｓａ＿ｐｓ 血管画像
Ｌｖ（ｔ） ライブ画像
Ｄｖ（ｔ） デバイス画像
Ｆｓ（ｔ） 透視サブトラクション画像
Ｌｍ（ｔ） 透視ランドマーク画像
Ｓｃ（ｔ） デバイス領域スコア

Claims (14)

1. 第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第２Ｘ線画像において前記デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する領域特定部と、
   前記特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理部と、
   を備え、
   前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像に対して前記デバイスが描出されたデバイス領域を検出し、前記検出されたデバイス領域を前記デバイス候補領域とし、
   前記領域特定部は、前記デバイスが挿入された状態で撮像された前記第１Ｘ線画像においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、
   前記位置合わせ処理部は、前記特定した２つのデバイス領域について、前記第１処理又は前記第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する、医用画像処理装置。
2. 前記第１処理は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうち、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像から当該デバイス領域内のデバイスを消去する画像処理であり、
   前記位置合わせ処理は、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像に前記第１処理を施す処理と、前記第１処理が施されたＸ線画像を用いて前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる、請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記第２処理は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうち、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像において当該デバイス領域内のデバイスをぼかす画像処理であり、
   前記位置合わせ処理は、前記デバイス領域が特定されたＸ線画像に前記第２処理を施す処理と、前記第２処理が施されたＸ線画像を用いて前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる、請求項１に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第１処理は、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、前記特定されたデバイス領域の画素値を除外する処理であり、
   前記位置合わせ処理は、前記第１処理を用いて、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる、請求項１に記載の医用画像処理装置。
5. 前記第２処理は、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理から、前記特定されたデバイス領域の画素値の寄与を低減する処理であり、
   前記位置合わせ処理は、前記第２処理を用いて、前記第１Ｘ線画像と前記第２Ｘ線画像との間のズレ量の指標値を算出する処理と、当該算出した指標値に基づいて前記第１Ｘ線画像又は前記第２Ｘ線画像を移動させる処理とを含んでいる、請求項１に記載の医用画像処理装置。
6. デバイスが挿入された状態で撮像されたＸ線画像に基づいて、当該Ｘ線画像において当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、特定結果を出力するように機能付けられた学習済みモデルが記憶された記憶部を更に備え、
   前記領域特定部は、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像のうちの最新のＸ線画像及び前記学習済みモデルに基づいて、前記最新のＸ線画像における前記デバイス領域を特定する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
7. 第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第２Ｘ線画像において前記デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する領域特定部と、
   前記特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理部と、
   を備え、
   前記領域特定部は、前記第２Ｘ線画像に対応する血管画像に基づいて前記デバイス候補領域を特定し、
   前記領域特定部は、前記血管画像内の血管領域を幅方向に拡張した領域を前記デバイス候補領域として特定する、医用画像処理装置。
8. 前記位置合わせ処理と画像演算を実行することにより、前記第２Ｘ線画像に基づく透視ロードマップ画像を生成する画像生成部を更に備えた、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
9. 請求項１乃至８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置を備えたＸ線診断装置。
10. コンピュータに、
    第１Ｘ線画像と、デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第２Ｘ線画像において前記デバイスが描出された領域の候補であるデバイス候補領域を特定する領域特定機能、
    前記特定したデバイス候補領域を除外する第１処理、又は当該デバイス候補領域の寄与を低減する第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理機能、
    を実現させるためのプログラムであって、
    前記領域特定機能は、前記第２Ｘ線画像に対して前記デバイスが描出されたデバイス領域を検出し、前記検出されたデバイス領域を前記デバイス候補領域とし、
    前記領域特定機能は、前記デバイスが挿入された状態で撮像された前記第１Ｘ線画像においても当該デバイスを含むデバイス領域を特定し、
    前記位置合わせ処理機能は、前記特定した２つのデバイス領域について、前記第１処理又は前記第２処理を用いることにより、前記位置合わせ処理を実行する、プログラム。
11. デバイスが挿入された状態で撮像された第１Ｘ線画像と、前記デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行う画像処理部と、
    前記画像処理を行った前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に基づいて、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理部と、
    を備えた医用画像処理装置。
12. 前記画像処理部は、前記第２Ｘ線画像の視野に応じて、前記画像処理を制御する、請求項１１に記載の医用画像処理装置。
13. 請求項１１又は１２に記載の医用画像処理装置を備えたＸ線診断装置。
14. コンピュータに、
    デバイスが挿入された状態で撮像された第１Ｘ線画像と、前記デバイスが挿入された状態で撮像された第２Ｘ線画像との間の位置合わせ処理に先行して、前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に対して線状の像を消去し又は減弱させる画像処理を行う画像処理機能、及び
    前記画像処理を行った前記第１Ｘ線画像及び前記第２Ｘ線画像に基づいて、前記位置合わせ処理を実行する位置合わせ処理機能、
    を実現させるためのプログラム。