JPWO2014192505A1 - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

本発明は、診断対象となる身体の動態画像における解析値と複数の身体から算出された統計値との差異を一見して把握することが可能な画像処理技術を提供することを目的とする。そして、本発明である画像処理装置（３）は、基準動態画像を構成する複数のフレーム画像（ＳＩ）に対して画像解析処理を行い、全体解析値（ＡＮ）を得る画像解析部（３００）と、全体解析値（ＡＮ）を用いて診断領域（ＡＲ）に対して統計解析処理を行うことで、第１の解析値（ＡＮｓ）を得る統計解析部（５００）と、参照用統計値（ＳＶ）を出力する参照用統計値生成部（５５０）と、第１の解析値（ＡＮｓ）と参照用統計値（ＳＶ）とを合わせて表示する表示部（３４）とを備える。

Description

本発明は、人体または動物の身体が撮影された動態画像の画像処理技術に関する。

医療現場では、Ｘ線等を用いて内臓や骨格等に含まれる患部を撮影することにより、各種検査や診断が行われている。そして、近年では、デジタル技術の適用により、Ｘ線等を用いて患部の動きを捉えた動態画像（複数のフレーム画像から構成される画像群）を比較的容易に取得することが可能となっている。

そこでは、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサを利用し、診断対象領域を含む被写体領域に対し動態画像を撮影できるため、従来のＸ線撮影による静止画撮影及び診断では実施できなかった診断対象領域などの動き解析に起因する病理解析や診断を実施する試みがなされている。例えば、Ｘ線胸部における動態解析では、肺野内の各位置に対する肺野内輝度変化を用いることで対象領域の機能状態を把握し、医師などのユーザの診断／治療を支援（Ｘ線動態画像用ＣＡＤ）する検討も実施されている。

例えば、特許文献１が開示する技術では、複数の診断画像を並べて表示し、操作の同期をとることで、比較を容易にする画像処理装置が開示されている。

また、特許文献２が開示する技術では、産婦人科において胎児の各部位を計測し、胎児の成長度合いや正常または異常の有無を判断する際に、標準となる統計値を生成し、その統計値および計測値を超音波画像とともに表示する技術が開示されている。

特開２０１１−８３６１９号公報 特開平６−１４２１００号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術では、あくまで診断対象者自身の現在と過去との比較しか行うことができず、診断対象者以外の比較、例えば、健常者のバラツキ度合いを考慮した比較等を行うことができない。

一方、上記特許文献２の技術においては、診断対象者以外の比較を、統計値を介して行うことができるが、超音波画像は静止画像として撮影されたものであり、動態画像を構成するフレーム画像に基づいて解析された解析値とそれに対応する統計値とを比較することはできない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、診断対象となる身体の動態画像における解析値と該身体とは異なる複数の身体から算出された統計値との差異を一見して把握することが可能な画像処理技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、この発明に係る請求項１記載の画像処理装置は、人体または動物の対象物の身体内部における対象領域の物理的状態が周期的に変化する動態周期の状態を時間方向に順次に撮影された基準動態画像を取得する基準動態画像取得手段と、前記基準動態画像を構成する複数のフレーム画像に対して画像解析処理を行うことで、前記対象領域全体における全体解析値を得る画像解析手段と、前記全体解析値を用いて前記対象領域の全体または一部の診断領域に対して統計解析処理を行うことで、前記診断領域を代表する第１の解析値を得る統計解析手段と、生成指示情報に基づき、過去の複数の対象物の参照動態画像を用いて算出された参照用統計値を出力する参照用統計値生成手段と、前記第１の解析値と、前記第１の解析値と比較すべき前記参照用統計値とを合わせて表示する表示手段とを備える。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載の画像処理装置であって、前記対象領域から前記診断領域を設定する領域設定処理を行う領域設定手段、を更に備え、前記統計解析手段は、前記全体解析値のうち前記領域設定処理にて設定された前記診断領域に対して選択的に前記統計解析処理を行うことで、前記第１の解析値を得る。

また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、前記表示手段は、前記全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理、を更に行い、前記全体解析画像は、前記複数のフレーム画像に基づいて静止画像として構成される解析静止画像、を含む。

また、請求項４の発明は、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、前記表示手段は、前記全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理、を更に行い、前記全体解析画像は、前記複数のフレーム画像に基づいて動態画像として構成される解析動態画像、を含む。

また、請求項５の発明は、請求項４に記載の画像処理装置であって、前記第１の解析値は、前記複数のフレーム画像に基づいて算出される複数の第１の解析値を含み、前記表示手段は、前記複数の第１の解析値を前記複数のフレーム画像の撮影時間に対応して順次表示し、前記解析動態画像と前記複数の第１の解析値とを時間的に関連づけて表示する処理、を更に行う。

また、請求項６の発明は、請求項５に記載の画像処理装置であって、前記表示手段は、前記複数の第１の解析値を前記撮影時間方向にプロットしたグラフを表示する処理、を更に行い、前記グラフは、前記解析動態画像と時間的に関連づけられている。

また、請求項７の発明は、請求項１ないし請求項６のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、前記参照用統計値は、前記複数の対象物の固有の情報を示す撮影対象パラメータ、前記複数の対象物の疾病の有無及び疾病の状態を示す疾病情報パラメータ、前記参照動態画像が撮影された撮影環境を示す撮影環境パラメータ、及び、前記参照動態画像が撮影された前記対象物の呼吸状態を示す呼吸状態パラメータのうち、少なくとも１つのパラメータを母数として分類された後の統計値を含む。

また、請求項８の発明は、請求項１ないし請求項７のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、前記画像解析処理は、前記複数のフレーム画像間の対応画素における輝度変化値、前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域のサイズを示す距離、前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域内の特定の位置座標、前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域の面積、及び、前記複数のフレーム画像間で対応する前記特定の位置の移動量のうち少なくとも何れか１つを算出する処理を含む。

また、請求項９の発明は、請求項１ないし請求項８のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、前記参照用統計値は、前記過去の複数の対象物の参照動態画像に対して、前記画像解析処理及び前記統計解析処理と同様の処理を行って得られた複数の第２の解析値における、平均値、最大値、最小値、前記最大値と前記最小値との範囲、及び、バラツキ度合い、のうち少なくとも何れか１つの値を含む。

また、請求項１０の発明は、請求項１ないし請求項９のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、前記対象領域は肺野領域を含む。

また、請求項１１の発明は、請求項１ないし請求項１０のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、前記生成指示情報は、診断領域、画像解析情報、統計解析情報、及びパラメータ情報の少なくともひとつである。

また、請求項１２の発明は、画像処理装置に含まれるコンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項１１のうち、いずれか１項記載の画像処理装置として機能させるプログラムである。

請求項１ないし請求項１１に記載の画像処理装置によれば、基準動態画像を構成する複数のフレーム画像に対して画像解析処理を行うことで得られる全体解析値に対して統計解析処理をすることで、第１の解析値を得、該第１の解析値と、該第１の解析値と比較すべき参照用統計値とを合わせて表示する。すなわち、現在診断対象とする対象物の身体の第１の解析値と、当該対象物以外の過去の複数の対象物の参照動態画像を用いて算出された参照用統計値と、を同時に表示することが可能となる。これにより、過去の複数の対象物から算出された参照用統計値との差異を一見して把握することができるため、医師等のユーザにとっての診断支援情報となり得る。このため、診断時間の短縮化が図れ、動態診断を適切かつ効率的に行うことが可能となる。

請求項２の発明によれば、対象領域から診断領域を設定する領域設定処理を行う。これにより、ユーザは所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域として設定することができる。

また、統計解析手段は、全体解析値のうち領域設定処理にて設定された診断領域に対して選択的に統計解析処理を行うことで、第１の解析値を得る。すなわち、診断領域の第１の解析値と診断領域の参照用統計値とを得ることが可能となる。例えば、画像解析処理を行った対象領域の一部の領域だけに異常がある場合、その異常のある領域を診断領域として設定することで、診断に有効な第１の解析値が得られると同時に、その異常のある領域に特化した参照用統計値が得られる。つまり、第１の解析値及び参照用統計値は設定される領域により変動する値であるため、診断領域を絞り込むことで、診断に適切且つ有意な情報を得ることが可能となる。

請求項３の発明によれば、表示手段は、全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理を更に行い、全体解析画像は、複数のフレーム画像に基づいて静止画像として構成される解析静止画像を含む。これにより、ユーザは解析静止画像を見ながら所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域として設定することができる。

また、解析静止画像と診断用画像とを同時に視認するようにすれば、第１の解析値と参照用統計値とを比較すると同時に、解析静止画像上でも異常等を確認することができる。

請求項４の発明によれば、表示手段は、全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理を更に行い、全体解析画像は、複数のフレーム画像に基づいて動態画像として構成される解析動態画像を含む。これにより、ユーザは解析動態画像を見ながら所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域として設定することができる。

また、解析動態画像と診断用画像とを同時に視認するようにすれば、複数の第１の解析値と参照用統計値とを比較すると同時に、解析動態画像上でも異常等を確認することができる。

請求項５の発明によれば、表示手段は、複数の第１の解析値を複数のフレーム画像の撮影時間に対応して順次表示し、解析動態画像と複数の第１の解析値とを時間的に関連づけて表示する処理を更に行う。すなわち、解析動態画像が時々刻々と変化することに同期して第１の解析値の表示も変化させて表示することが可能となる。これにより、どの時間帯で異常が発生しどの時間帯で異常が消失するのか（正常になるのか）等を、時間軸を入れて診断することが可能となる。

このため、フレーム画像上における２次元空間の時間変化を参照用統計値と比較しながら視覚的に捉えることが可能となる。

請求項６の発明によれば、表示手段は、複数の第１の解析値を撮影時間方向にプロットしたグラフを表示する処理を更に行い、当該グラフは、解析動態画像と時間的に関連づけられている。例えば、現在表示されている解析動態画像のフレーム画像がわかるような表示をグラフ上にするようにすれば、解析動態画像及び第１の解析値の表示が時々刻々と変化することに同期して、現在表示されているフレーム画像がグラフ上においてどの位置（時刻）に該当するのかを一見して把握することが可能となる。これにより、異常のある時刻を、グラフを通して確認することが可能となる。

請求項７の発明によれば、参照用統計値は、撮影対象パラメータ、疾病情報パラメータ、撮影環境パラメータ、及び、呼吸状態パラメータのうち、少なくとも１つのパラメータを母数として分類された後の統計値を含む。すなわち、上記４つのパラメータのうち何れか１つ、または、これらの組合せにより、母数を様々に変更して算出された複数パターンの統計値の中から、診断目的に応じて、適切な参照用統計値を選択して表示することができる。あるいは、診断目的に応じて、上記４つのパラメータのうち何れか１つ、または、これらの組合せにより、母数を変更して参照用統計値を算出して表示することができる。例えば、診断対象とする対象物が健常者である場合、参照用統計値は複数の対象物となる複数の健常者を母数として計算される統計値を採用する一方、診断対象とする対象物が特定の疾病の患者である場合、参照用統計値は複数の対象物となる複数の当該特定の疾病の患者を母数として計算される統計値を採用することが可能となる。このように、診断の目的に応じて参照用統計値の母数を変更することが可能となる。

請求項８の発明によれば、画像解析処理が、輝度変化値、対象領域のサイズを示す距離、特定の位置座標、対象領域の面積、及び、特定の位置の移動量のうち少なくとも何れか１つを算出する処理を含む。これにより、診断に応じて異なる第１の解析値を算出することや、複数種の第１の解析値を算出することで様々な角度から総合的に対象領域を診断することが可能となる。このように、ユーザにとって有効な診断支援情報を提供することが可能となる。

請求項９の発明によれば、参照用統計値は、過去の複数の対象物の参照動態画像に対して、画像解析処理及び統計解析処理と同様の処理を行って得られた複数の第２の解析値における、平均値、最大値、最小値、最大値と最小値との範囲、及び、バラツキ度合い、のうち少なくとも何れか１つの値であることにより、第１の値と比較する際、対象領域が正常か否かの判断を効率的に行うことが可能となる。これにより、ユーザにとって有効な診断支援情報を提供することが可能となる。

請求項１０の発明によれば、対象領域は肺野領域であることにより、肺野領域において異常か否かといった診断を参照用統計値と比較しながら動態診断を行うことができる。これにより、肺野領域における異常のある領域を効率的に判断することができ、動態診断に要する時間の短縮化が図れ、適切且つ効率的に行うことが可能となる。

請求項１１の発明によれば、生成指示情報である、診断領域、画像解析情報、統計解析情報、及びパラメータ情報の少なくともひとつの条件に見合った参照用統計値を得ることができる。

請求項１２の発明によれば、請求項１から請求項１０に記載の発明と同じ効果を得ることができる。

この発明の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システム１００の全体構成を示す図である。 第１実施形態に係る画像処理装置３の機能構成を示すブロック図である。 放射線動態画像撮影によって撮影した動態画像を例示する図である。 画像解析処理について説明する模式図である。 画像解析処理について説明する模式図である。 呼吸振動値の波形データを時系列で示した呼吸位相と撮影タイミングとを合わせて示した模式図である。 領域設定処理について説明する模式図である。 データベース５１における階層化された参照用統計値の一例を示す概念図である。 表示画像生成処理によって生成された画像について説明する模式図である。 第１実施形態において実現される画像処理装置３の基本動作を説明するフローチャートである。 第２実施形態における表示画像生成処理について説明する模式図である。 第３実施形態に係る画像処理装置３Ａの機能構成を示すブロック図である。 第３実施形態において実現される画像処理装置３Ａの基本動作を説明するフローチャートである。 複数種の第１の解析値に対して切り替え可能とする表示方法の一例について説明する模式図である。

＜１．第１実施形態＞
本発明の第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムについて以下説明する。

＜１−１．放射線動態画像撮影システムの全体構成＞
第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムは、人体または動物の身体を被写体として、被写体の対象領域の物理的状態が周期的に時間変化する状況に対して放射線画像の撮影を行う。

図１は、第１実施形態に係る放射線動態画像撮影システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、放射線動態画像撮影システム１００は、撮影装置１と、撮影制御装置２（撮影用コンソール）と、画像処理装置３（診断用コンソール）とを備える。撮影装置１と、撮影制御装置２とが通信ケーブル等により接続され、撮影制御装置２と、画像処理装置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。放射線動態画像撮影システム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規格に則って行われる。

＜１−１−１．撮影装置１の構成＞
撮影装置１は、例えば、Ｘ線撮影装置等によって構成され、呼吸に伴う被写体Ｍの胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、被写体Ｍの胸部に対し、Ｘ線等の放射線を繰り返して照射しつつ、時間順次に複数の画像を取得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。

図１に示すように、撮影装置１は、照射部（放射線源）１１と、放射線照射制御装置１２と、撮像部（放射線検出部）１３と、読取制御装置１４とを備えて構成されている。

照射部１１は、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。図示例は人体用のシステムであり、被写体Ｍは検査対象者に相当する。以下では被写体Ｍを「被検者」とも呼ぶ。

放射線照射制御装置１２は、撮影制御装置２に接続されており、撮影制御装置２から入力された放射線照射条件に基づいて照射部１１を制御して放射線撮影を行う。

撮像部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサにより構成され、照射部１１から照射されて被検者Ｍを透過した放射線を電気信号（画像情報）に変換する。

読取制御装置１４は、撮影制御装置２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影制御装置２から入力された画像読取条件に基づいて撮像部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、撮像部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。そして、読取制御装置１４は、取得した画像データ（フレーム画像）を撮影制御装置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とは互いに接続され、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。

＜１−１−２．撮影制御装置２の構成＞
撮影制御装置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。

図１に示すように、撮影制御装置２は、制御部２１と、記憶部２２と、操作部２３と、表示部２４と、通信部２５とを備えて構成され、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）や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、撮影制御装置２各部の動作や、撮影装置１の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、或いは処理結果等のデータを記憶する。

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とを備えて構成され、キーボードに対するキー操作、マウス操作、あるいは、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、カラーＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタにより構成され、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。

＜１−１−３．画像処理装置３の構成＞
画像処理装置３は、撮像装置１から送信された動態画像を、撮影制御装置２を介して取得し、医師等が読影診断するための画像を表示する。

図１に示すように、画像処理装置３は、制御部３１と、記憶部３２と、操作部３３と、表示部３４と、通信部３５と、解析部３６とを備えて構成され、各部はバス３７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各種処理を実行し、画像処理装置３各部の動作を集中制御する（詳細は後述する）。

記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリ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、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部３２は、後述する画像処理を実行するための画像処理プログラムを記憶している。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、あるいは、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、カラーＬＣＤ等のモニタにより構成され、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、データ、及び、後述する表示用画像を表示する。

通信部３５は、ＬＡＮアダプタやモデムや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。

＜１−２．情報蓄積装置５の構成＞
図１に示すように、情報蓄積装置５は、例えばパーソナル・コンピュータまたはワークステーションを用いたデータベースサーバからなり、データベース（参照用統計値記憶部）５１を備えて構成され、制御部３１とはバス３６を介してデータの送受信を行う。データベース５１には、想定される撮影情報等を考慮した参照用統計値の集合体が予め記憶されている（詳細は後述する）。

以下では、第１実施形態における画像処理装置３の詳細について説明する。

＜１−３．動態診断を行う際の課題＞
この実施形態における画像処理装置３の詳細を説明する前提として、動態診断を行う際における問題点について説明しておく。

Ｘ線動態画像を用いた肺機能診断において、動態画像の輝度変動をもとに解析をした結果を診断する際、医者等のユーザからは「健常者においてもバラツキがあり、どれだけの輝度変動があれば正常なのかがわかりにくい」という意見が存在する。すなわち、動態診断で表示される画面には、診断対象となる患者の解析画像のみが表示されるため、他者との比較ができない。

そこで、本発明では、診断用途に見合った複数の被検者（例えば、複数人の健常者、特定の疾病の患者等）のＸ線動態画像から、予め解析結果の統計値を算出しておき、その統計値を診断対象となる被検者Ｍの解析結果と共に表示することを目的とする。

＜１−４．画像処理装置３の具体的構成＞
本発明の第１実施形態における放射線動態画像撮影システム１００の画像処理装置３は、診断対象となる身体の解析値と該身体とは異なる複数の身体から算出された統計値との差異を表示することにより、動態診断の診断時間の短縮化を図ることが可能となる。

以下では、画像処理装置３で実現される機能的な構成について説明する。

＜１−４−１．画像処理装置３の機能構成＞
図２は、放射線動態画像撮影システム１００における画像処理装置３において、ＣＰＵ等が各種プログラムに従って動作することにより制御部３１で実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。なお、この実施形態の画像処理装置３は、主として心臓および両肺を含む胸部が撮影された動態画像を使用する。

制御部３１では、主に、基準動態画像取得部２００と、画像解析部３００と、領域設定部４００と、統計解析部５００と、表示画像生成部６００と、から構成される。また、制御部３１はバス３６を介して参照用統計値生成部５５０（上述した参照用統計値記憶部５１を有する情報蓄積装置５に相当）とデータの送受信を行う。

以下では、図３で示されたような制御部３１の機能的な構成が、あらかじめインストールされたプログラムの実行によって、実現されるものとして説明するが、専用のハードウエア構成で実現されても良い。

以降、基準動態画像取得部２００、画像解析部３００、領域設定部４００、統計解析部５００、情報蓄積装置５、及び、表示画像生成部６００が行う各処理についての具体的内容を、図２を参照しながら順次説明する。

＜１−４−１−１．基準動態画像取得部２００＞
基準動態画像取得部２００では、撮像装置１の読取制御装置１４によって撮影された被検者Ｍの身体内部における対象領域の物理的状態が周期的に変化する動態周期の状態を時間方向に順次に撮影された複数のフレーム画像から構成される基準動態画像を取得する。本実施形態における対象領域とは、肺野領域を想定する。すなわち、図２で示されるように、撮像装置１と画像処理装置３との間に、撮影制御装置２が介在し、撮影制御装置２の記憶部２２に記憶された検出データ（複数のフレーム画像ＳＩ）が通信部２５を介して、画像処理装置３の通信部３５に出力される。

図３は、呼吸に伴う被検者Ｍの胸部の動態に対し、放射線動態画像撮影によって撮影した基準動態画像を例示する図である。図３で示されるように、基準動態画像取得部２００により取得されたフレーム画像Ｓ１〜Ｓ１０（ＳＩ）は、呼吸サイクルの１周期を一定の撮影タイミングで連続撮影されたものである。具体的には、時刻 ｔ＝ｔ1, ｔ2, ｔ3, …, ｔ10 の撮影タイミングにおいて撮影された画像が、フレーム画像Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…，Ｓ１０にそれぞれ対応している。

＜１−４−１−２．画像解析部３００＞
画像解析部３００では、基準動態画像を構成する複数のフレーム画像ＳＩに対して画像解析処理を行うことで、肺野領域全体における全体解析値ＡＮを得る。ここでいう画像解析処理とは、（ｉ）複数のフレーム画像ＳＩ間の対応画素における輝度変化値、（ｉｉ）複数のフレーム画像ＳＩ毎における肺野領域のサイズを示す距離、（ｉｉｉ）複数のフレーム画像ＳＩ毎における肺野領域内の特定の位置座標、（ｉｖ）複数のフレーム画像ＳＩ毎における肺野領域の面積、及び、（ｖ）複数のフレーム画像ＳＩ間で対応する特定の位置の移動量のうち、少なくとも何れか１つを算出する処理である。なお、（ｉ）〜（ｖ）を、以下では、「画像解析情報ＩＦ１」と称する。

以下では、画像解析処理が、（ｉ）の輝度変化値、（ｉｉ）の肺野領域のサイズ、（ｉｖ）の肺野領域の面積を算出する場合を例にして説明する。図４及び図５は、画像解析処理について説明する模式図である。

まず、図４では画像解析処理が（ｉ）の輝度変化値を算出し、肺野領域全体における全体解析値ＡＮを得る場合について例示する。

図４（ａ）の左側の図では、図３のｔ＝ｔ１におけるフレーム画像Ｓ１とｔ＝ｔ２におけるフレーム画像Ｓ２との対応画素間の差分を採った差分画像Ｓ１’（ＳＩ’）を示し、図４（ａ）の中央の図では、図３のｔ＝ｔ２におけるフレーム画像Ｓ２とｔ＝ｔ３におけるフレーム画像Ｓ３との対応画素間の差分を採った差分画像Ｓ２’（ＳＩ’）を示し、図４（ａ）の右側の図では、図３のｔ＝ｔ３におけるフレーム画像Ｓ３とｔ＝ｔ４におけるフレーム画像Ｓ４との対応画素間の差分を採った差分画像Ｓ３’（ＳＩ’）を示す。ここでは、差分画像ＳＩ’は３枚のみ説明したが、画像解析処理は基準動態画像を構成する全てのフレーム画像ＳＩに同様の差分処理を施すことになる。

なお、本実施形態では差分画像ＳＩ’とは、説明の便宜上表現しており、実際は画像として生成する必要はなく、各フレーム画像ＳＩ間の差分値のみが必要となる。そして、この差分値が輝度変化値に相当する。

図４（ｂ）では、各差分画像ＳＩ’における対応画素間の輝度変化値の中で、最大値をとる輝度変化値を画素単位に抽出してプロットした画像であり、後述の表示画像生成処理が生成する全体解析画像（解析静止画像）ＩＧ１に相当する（詳細は後述する）。すなわち、画像解析部３００では、画像解析処理が算出した対応画素間の輝度変化値のうち最大値を抽出する処理を肺野領域全体において行うことで、全体解析値ＡＮとして得、後述の表示画像生成部６００に出力する。

なお、図４（ｂ）では、対応画素間の輝度変化値のうち最大値を抽出することにより全体解析値ＡＮを説明したが、これに限られず、例えば、対応画素の輝度変化値の合計値、対応画素の輝度変化値の平均値、対応画素間の輝度変化値のうちの最小値、対応画素間の輝度変化値のうちの中央値等のいずれかの値であってもよい。

次に、図５（ａ）及び図５（ｂ）では画像解析処理が（ｉｖ）の肺野領域の面積を算出する場合について例示する。図５（ａ）及び図５（ｂ）で示されるように、肺野部の輪郭抽出を行い、輪郭に囲まれた領域の画素数を肺野部の面積として定義することが可能である。ここで、肺野部の抽出は、図５（ａ）で示すように、左右ごとに抽出しても、図５（ｂ）で示すように、心臓や脊椎の領域を含んだ輪郭として抽出してもよい。本抽出方法としては、従来技術（例えば、“Image feature analysis and computer-aided diagnosis: Accurate determination of ribcage boundary in chest radiographs”, Xin-Wei Xu and Kunio Doi, Medical Physics, Volume 22(5), May 1995, pp.617-626.等参照）等を採用することができる。

図５（ｃ）及び図５（ｄ）では画像解析処理が（ｉｉ）の肺野領域のサイズを示す距離（肺野領域の特徴点間の距離）を算出する場合について例示する。図５（ｃ）及び図５（ｄ）で示されるように、画像解析処理は、複数のフレーム画像ＳＩ毎に、肺野領域の特徴点間の距離を算出する。すなわち、肺野部の抽出を上記方法と同様に実施し（図５（ａ）及び図５（ｂ）参照）、抽出された領域から、特徴点２点を求め、その２点間の距離を求めることで肺野領域のサイズを示す距離として検出する。

図５（ｃ）及び図５（ｄ）は、図５（ａ）の肺野部の輪郭ＯＬを採用した場合における肺野領域の特徴点の位置を例示した図である。肺領域の上端ＬＴから下端ＬＢまでの長さ（肺野長）の変化を算出する場合、図５（ｃ）では、肺尖部を肺領域の上端ＬＴとし、肺尖部から体軸方向におろした直線と横隔膜との交点を肺領域の下端ＬＢとして抽出した例であり、図５（ｄ）では、肺尖部を肺領域の上端ＬＴとし、肋横角を肺領域の下端ＬＢとして抽出した例である。

そして、図６は、画像解析処理により算出された肺野領域の面積値あるいは特徴点間距離といった特徴量を時系列で示した呼吸位相ＰＨの模式図であり、撮影タイミングＴＭ毎に時間方向にモニタリングした結果となる。図６で示されるように、呼吸の周期（呼吸サイクル）の１周期ＰＣは、吸気と呼気とから構成され、１回の呼気と１回の吸気からなる。吸気では、横隔膜が下がって息が吸い込まれるに連れて胸郭中の肺野の領域が大きくなる。息を最大限に吸い込んだとき（吸気と呼気の変換点）が最大吸気時Ｂ１である。呼気では、横隔膜が上がって息が吐き出されるに連れて肺野の領域が小さくなるが、息を最大限に排出したとき（呼気と吸気の変換点）が最大呼気時Ｂ２となる。

＜１−４−１−３．領域設定部４００＞
領域設定部４００では、肺野領域から診断領域ＡＲを設定する領域設定処理を行う（図２参照）。領域設定処理の一例として、操作部３３により入力された設定情報に基づき設定する方法がある。すなわち、操作部３３により入力された設定情報とは、肺野領域の一部を診断領域ＡＲとして指示する設定情報をいい、ユーザが後述の全体解析画像ＩＧ１を見ながら操作部３３を介して操作入力する。ユーザによって指定する方法は、矩形指定、楕円指定、フリーハンドでの指定など、どのよう方法を採用しても良い。

また、ユーザが指定する以外の他の領域設定処理の例として、注目する診断領域ＡＲに関して、肺野の構造などの情報から得られた領域として予め用意された領域を用いることもできる。その診断領域ＡＲの候補としては、例えば、「肺野全体」、「右肺野または左肺野」、「上葉、中葉、下葉（右肺野の場合）」、「上葉、下葉（左肺野の場合）」、「肺野を重力方向に等分割した領域」、「肺門からの距離で算出された領域」等が挙げられるが、これらの候補はあくまで例示であり、これらに限られない。

以下では、注目する診断領域ＡＲとして、「上葉、中葉、下葉（右肺野の場合）」、「肺野を重力方向に等分割した領域」及び「肺門からの距離で算出された領域」を例にして説明する。

図７は、領域設定処理について説明する模式図であり、診断領域ＡＲの候補として、図７（ａ）では「上葉、中葉、下葉（右肺野の場合）」とした場合、図７（ｂ）では「肺野を重力方向に等分割した領域」とした場合、及び、図７（ｃ）では「肺門からの距離で算出された領域」とした場合についてそれぞれ説明する模式図である。

なお、図７（ａ）〜図７（ｃ）では全体解析画像ＩＧ１を説明の便宜上示しているが、領域設定処理として予め用意された領域を用いる場合は、表示部３４に全体解析画像ＩＧ１は表示されない。

図７（ａ）で示されるように、全体解析画像ＩＧ１の右肺領域を上葉ＡＲ１ａ、中葉ＡＲ２ａ、下葉ＡＲ３ａに分類し、診断領域ＡＲの設定をすることが可能となる。すなわち、これらの標準モデルを準備しておき、標準モデルを変形して照合させることで設定することが可能となる。

図７（ｂ）で示されるように、全体解析画像ＩＧ１の右肺領域全体を重力方向に領域ＡＲ１ｂ、領域ＡＲ２ｂ、領域ＡＲ３ｂと３等分して分類し、診断領域の設定をすることが可能となる。すなわち、右肺領域全体の重力方向の距離を、肺尖部から横隔膜までの距離として、距離ｄ１、距離ｄ２、距離ｄ３をそれぞれ等しくなるように（ｄ１＝ｄ２＝ｄ３）設定している。このように、重力方向に沿って領域を分割する理由は、重力により肺胞の大きさが異なることに伴い、領域ＡＲ１ｂ〜領域ＡＲ３ｂ間で輝度値が変わることに起因する。なお、ここでは右肺領域全体の重力方向の距離を、肺尖部から横隔膜までの距離と定義したが、これに限られず、他の距離で定義しても良い。

図７（ｃ）で示されるように、全体解析画像ＩＧ１の右肺領域の肺門をまず検出し、肺門からの距離を算出することで、その距離に応じて領域ＡＲ１ｃ、領域ＡＲ２ｃ、領域ＡＲ３ｃに分類し、診断領域ＡＲの設定をすることが可能となる。肺門の検出としては、例えば、図７（ａ）と同様に、標準モデルを準備しておき、標準モデルを変形して照合させることで検出することが可能となる。この設定方法では、主に血流解析を想定する場合に効果的である。

領域設定処理は、上記のような、ユーザが指定する方法や予め用意した領域による領域設定方法以外に、被検者Ｍに対して過去に設定した診断領域を記憶部３２に保持しておき、その診断領域ＡＲを再度活用する方法を採用しても良い。

なお、診断領域ＡＲを「領域」として扱ったが、これが領域ではなく「点」として扱うことも可能である。点である場合も、領域である領域と同様に、肺野の構造などの情報から得られた点（例えば、肺尖部から一定距離下部の点、横隔膜から一定距離上部の点など）として設定してもよいし、ユーザによって指定してもよい。

＜１−４−１−４．統計解析部５００＞
統計解析部５００では、全体解析値ＡＮを用いて肺野領域の全体または一部の診断領域ＡＲに対して統計解析処理を行うことで、診断領域ＡＲを代表する第１の解析値ＡＮｓを得る。本実施形態では、領域設定部４００が領域設定処理にて設定された診断領域ＡＲを統計解析部５００に出力するので、統計解析部５００は、全体解析値ＡＮのうち領域設定処理にて設定された診断領域ＡＲに対して選択的に統計解析処理を行うことで、第１の解析値ＡＮｓを得る（図２参照）。

ここでいう統計解析処理とは、診断領域ＡＲ内における全体解析値ＡＮの平均値、合計値、最大値、最小値、中央値等の何れかを算出する処理をいう。したがって、統計解析部５００は、診断領域ＡＲ内における全体解析値ＡＮの平均値、合計値、最大値、最小値、中央値等（以下では、これらを「統計解析情報ＩＦ２」と称する）の何れかを診断領域ＡＲを代表する第１の解析値ＡＮｓとして得る。

そして、図２で示されるように、統計解析部５００が、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２及び後述のパラメータ情報ＩＦ３を情報蓄積装置５に出力する（図２参照）。

＜１−４−１−５．情報蓄積装置５＞
情報蓄積装置５では、少なくとも診断情報を含む生成指示情報に基づき参照用統計値ＳＶを出力する。また、生成指示情報ＩＦとは、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２及び後述のパラメータ情報ＩＦ３を総称していう。

ここでいう参照用統計値ＳＶとは、過去の複数の被検者の参照動態画像に対して、上記と同様の画像解析処理及び統計解析処理を行って得られる複数の第２の解析値に基づいて算出された、第１の解析値ＡＮｓの良否を判断することを主目的とした統計値である。例えば、第１の解析値ＡＮｓが対応画素の輝度変化値の平均値である場合、複数の第２の解析値は過去の複数の被験者における対応画素の複数の輝度変化値の平均値となる。なお、参照用統計値ＳＶとの比較により第１の解析値ＡＮｓが不良（否）と判定された場合においても、参照用統計値ＳＶと第１の解析値ＡＮｓとの差異の度合により、健常者の値からどの程度離れているかを認識することができる。

また、参照用統計値ＳＶは、複数の第２の解析値を用いて得られる、平均値、最大値、最小値、該最大値と該最小値との範囲、及び、バラツキ度合い（標準偏差、分散値など）、のうち少なくとも何れか１つの統計値をいう。なお、参照動態画像における過去の「複数の被検者」とは、現在診断対象としている被検者Ｍ以外の第三者を指す。

そして、情報蓄積装置５は、統計解析部５００から、生成指示情報ＩＦ（診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２及び後述のパラメータ情報ＩＦ３）が入力されることで（図２参照）、これらの条件に見合った参照用統計値ＳＶを生成する。すなわち、参照用統計値ＳＶは、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２、及び、後述のパラメータ情報ＩＦ３の条件に応じて切り替えることが可能である。

以下では、生成指示情報ＩＦのうち、パラメータ情報ＩＦ３について説明する。すなわち、パラメータ情報ＩＦ３に関していえば、複数の被検者の固有の情報を示す「撮影対象パラメータＩＯ」、複数の被検者の疾病の有無及び疾病の状態を示す「疾病情報パラメータＩＳ」、参照動態画像が撮影された撮影環境を示す「撮影環境パラメータＩＥ」、及び、参照動態画像が撮影された被検者の呼吸状態を示す「呼吸状態パラメータＩＢ」のうち、少なくとも１つのパラメータを母数として分類することを指示する情報である。なお、パラメータ毎には更に細かく次のような観点で分類される。

すなわち、「撮影対象パラメータＩＯ」では、性別、年齢、体型・体厚等に分類され、「疾病情報パラメータＩＳ」では、健常者、特定の疾病の患者（例えば、ＣＯＰＤ患者等）、疾病の重症度等に分類され、「撮影環境パラメータＩＥ」では、管電圧、管電流、撮影時間、線量、撮影距離、撮影向きＰ−Ａ（後前像）またはＡ−Ｐ（前後像）、撮影時の体位（立位、臥位[仰臥位、側臥位、伏臥位]）等に分類され、「呼吸状態パラメータＩＢ」では、呼気、吸気、息止め等に分類される。ここで、呼気、吸気等の呼吸状態については、例えば、上述の図６のような方法で動態画像から取得することが可能である。

なお、母数の候補としては、上述したパラメータＩＯ，ＩＳ，ＩＥ，ＩＢに限られるものではなく、他のパラメータを設けても良い。また、これらのパラメータの組み合わせで、さまざまなパターンの母数で参照用統計値ＳＶを生成することが可能となる。

このように、参照用統計値ＳＶは、診断情報に応じて母数を変更して生成することが好ましい。どのパラメータを用いて参照用統計値ＳＶを生成するかは、統計解析部５００がパラメータ情報ＩＦ３を情報蓄積装置５に出力することで指定することができる（図２参照）。すなわち、パラメータ情報ＩＦ３とは、上述したパラメータＩＯ，ＩＳ，ＩＥ，ＩＢの何れか、または、これらの組合せでもって指定する。なお、パラメータ情報ＩＦ３の入力方法は、図２で示すように、操作部３３を介してユーザが直接指定するようにしてもよいし、例えば、撮像制御装置２から自動的に出力されるような構成等を採用してもよい。

＜１−４−１−５−１．参照用統計値記憶部（データベース）５１＞
続いて、参照用統計値記憶部（データベース）５１について説明する。データベース５１では、例えば、本実施形態に係る参照用統計値ＳＶが診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２、及び、パラメータ情報ＩＦ３に基づいてグループ分け可能な態様で格納されている。すなわち、データベース５１は、統計解析部５００から入力される生成指示情報ＩＦで指示される属性に対応させて参照用統計値ＳＶの集合体を格納しており、生成指示情報ＩＦに合致した参照用統計値ＳＶが出力可能である。すなわち、参照用統計値ＳＶの集合体には、属性情報が予め付されて、例えば、グループ別にデータベース５１にて格納されている。ここでいう属性情報とは、例えば、パラメータ情報ＩＦ３の撮影対象パラメータＩＯの場合であれば、性別、年齢、体重、身長、体型・体厚等に関係する情報をいう。

以下、データベース５１の概念構造を説明するにあたって、生成指示情報ＩＦのうち、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１及び統計解析情報ＩＦ２の情報は固定の下、パラメータ情報ＩＦ３の概念構造に特化して説明するが、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２についても同様の概念構造をとる。したがって、ここでのデータベース５１の概念構造は、参照用統計値ＳＶの集合体が撮影対象パラメータＩＯ、疾病情報パラメータＩＳ、撮影環境パラメータＩＥ、呼吸状態パラメータＩＢに基づいて例えば、グループ分けされて格納されている。

また、撮影対象パラメータＩＯを「性別」、疾病情報パラメータＩＳを「健常者または非健常者」、撮影環境パラメータＩＥを「撮影向きＰ−Ａ（後前像）またはＡ−Ｐ（前後像）」、呼吸状態パラメータＩＢを「呼気または吸気」とした場合の最も簡略化された例を用いて説明する。

図８は、データベース５１における階層化されたパラメータ情報の一例を示す概念図である。なお、図８では、生成指示情報ＩＦとして、診断領域ＡＲは右肺野とし、画像解析情報ＩＦ１は輝度変化値とし、統計解析情報ＩＦ２は平均値とする前提の下、パラメータ情報ＩＦ３の階層に特化して説明する。

図８で示されるように、撮影対象パラメータＩＯの「男性ＩＯ１または女性ＩＯ２」、疾病情報パラメータＩＳの「健常者ＩＳ１または非健常者ＩＳ２」、撮影環境パラメータＩＥの「後前像ＩＥ１または前後像ＩＥ２」のうち、最も上位概念に位置するのは、撮影環境パラメータＩＥの「撮影の向き」であるため、まず、「後前像」及び「前後像」の２つのパラメータ情報ＩＥ１，ＩＥ２に大別され、各々参照用統計値ＳＶがグループ化され格納（蓄積）されている。次に、撮影対象パラメータＩＯの「性別」は疾病情報パラメータＩＳの「健常者または非健常者」より上位概念であるため、「男性」「女性」の２つのパラメータ情報ＩＯ１，ＩＯ２の参照用統計値ＳＶがパラメータ情報ＩＥ１，ＩＥ２に各々格納される。そして、疾病情報パラメータＩＳの「健常者または非健常者」は呼吸状態パラメータＩＢの「呼気または吸気」より上位概念であるため、「健常者」及び「非健常者」の２つのパラメータ情報ＩＳ１，ＩＳ２の参照用統計値ＳＶがパラメータ情報ＩＯ１，ＩＯ２に各々格納される。さらに、「呼気」及び「吸気」の２つのパラメータ情報ＩＢ１，ＩＢ２の参照統計値ＳＶがパラメータ情報ＩＳ１，ＩＳ２に各々格納される。

したがって、生成指示情報ＩＦとして、診断領域ＡＲは右肺野とし、画像解析情報ＩＦ１は輝度変化値とし、統計解析情報ＩＦ２は平均値とする前提の下、パラメータ情報ＩＦ３を、例えば、撮影対象パラメータＩＯが「男性ＩＯ１」、疾病情報パラメータＩＳが「非健常者ＩＳ２」、撮影環境パラメータＩＥが「後前像ＩＥ１」、呼吸状態パラメータＩＢが「呼気ＩＢ１」とする場合のパラメータ情報は、図８で示されるパラメータ情報ＩＦ３０に該当する。

なお、ここではパラメータ情報ＩＦ３における最も簡略化された概念構造の一例について説明したが、実際は撮影対象パラメータＩＯ、疾病情報パラメータＩＳ、撮影環境パラメータＩＥ、呼吸状態パラメータＩＢがそれぞれ複数の属性情報から構成される。また、ここでは、最も上位概念を撮影環境パラメータＩＥ、最も下位概念を呼吸状態パラメータＩＢとしたが、これに限られず、属性情報の組合せにより様々に変動することになる。

加えて、データベース５１は、パラメータ情報ＩＦ３だけでなく、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１，統計解析情報ＩＦ２の属性情報の組合せもあるため、実際のデータベース５１はかなり複雑な構造となる。

なお、上述したグループ化を行うことなく、データベース５１において、生成指示情報ＩＦ（ＩＦ１〜ＩＦ３）で指示される各情報に属性を持たせた態様で参照用統計値ＳＶの集合体を格納しておき、以下の統計処理機能を情報蓄積装置５に持たせる態様も考えられる。すなわち、情報蓄積装置５は、データベース５１に格納された参照用統計値ＳＶの集合体のうち、生成指示情報ＩＦで指示される情報に合致した情報のみを統計処理の母数となる情報とし、統計処理を実行し、画像解析情報ＩＦ１及び統計解析情報ＩＦ２によって指示される、第１の解析値ＡＮｓの統計解析種別と比較すべき参照用統計値ＳＶを出力するようにしても良い。

＜１−４−１−６．表示画像生成部６００、表示部３４＞
表示画像生成部６００では、第１の解析値ＡＮｓと、第１の解析値ＡＮｓと比較すべき参照用統計値ＳＶとを合わせて表示するように診断用画像ＩＧ２を生成する表示画像生成処理を行う。そして、表示部３４では、診断用画像ＩＧ２を表示する処理を行う。すなわち、表示部３４では、第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶとが比較可能に合わせて表示される。

加えて、領域設定処理として、ユーザが全体解析画像ＩＧ１を見て診断領域ＡＲを設定する場合は、表示画像生成処理は、全体解析値ＡＮに基づく全体解析画像ＩＧ１を生成する処理を更に行い、表示部３４は、統計解析処理を行う前に全体解析画像ＩＧ１を表示する処理を行う。

本実施形態における全体解析画像ＩＧ１は、図４（ｂ）で示されるように、複数のフレーム画像ＳＧ（画像解析処理が輝度変化値の場合、詳しくは差分画像ＳＧ’）に基づいて静止画像として構成される解析静止画像である。

図９は、表示画像生成処理によって生成された全体解析画像ＩＧ１及び診断用画像ＩＧ２が表示部３４に表示されたことを説明する模式図である。図９（ａ）では全体解析画像（解析静止画像）ＩＧ１を示し、図９（ｂ）では参照用統計値ＳＶと第１の解析値ＡＮｓとを数値として表示した診断用画像ＩＧ２１（ＩＧ２）を示し、図９（ｃ）では参照用統計値ＳＶと現在及び過去の第１の解析値ＡＮｓとをグラフ化して表示した診断用画像ＩＧ２２（ＩＧ２）である。また、ここでは、統計解析部５００が、生成指示情報ＩＦとして、診断領域ＡＲを右肺野の上葉（図９（ａ）参照）、画像解析情報ＩＦ１を輝度変化値、統計解析情報ＩＦ２を平均値、及び、パラメータ情報ＩＦ３を撮影対象パラメータＩＯにおける「健常者」という条件を情報蓄積装置５に与え、情報蓄積装置５がこれらの条件に見合った参照用統計値ＳＶを表示画像生成処理に返した場合を想定する。

図９（ａ）で示されるように、解析静止画像ＩＧ１に対して診断領域ＡＲとして、右肺野の上葉を設定した結果である。設定された診断領域ＡＲは、解析静止画像ＩＧ１の表示の邪魔をしないような形で画像上に表示される。

図９（ｂ）で示されるように、診断用画像ＩＧ２１における第１の解析値ＡＮｓに相当する「２．３」は、全体解析値ＡＮ（輝度変化値）のうち診断領域ＡＲ（図９（ａ）参照）の平均値である。一方、参照用統計値ＳＶに相当する「３．５〜７．７（平均：５．６）」のうち「５．６」は、複数の健常者を対象として各々算出された診断領域ＡＲの輝度変化値の平均値を用いて、それらの平均値の平均をとった数値であり、「３．５〜７．７」は、当該各々算出された輝度変化値の平均値の最大値と最小値との数値を示す。このように、複数の健常者を母数とする参照用統計値ＳＶと現在診断対象とする被検者Ｍの第１の解析値ＡＮｓとあわせて表示することで、一目で健常者との比較ができ、被検者Ｍの状態を把握する診断支援情報となる。なお、このように、第１の解析値ＡＮｓを数値で表示した場合、第１の解析値ＡＮｓが健常者の参照用統計値ＳＶの平均値の最大値〜平均値の最小値の間にあった場合は、青色表示、そうでなかった場合は赤色表示といった具合に、表示色を変えてもよい。

また、診断用画像ＩＧ２は、図９（ｂ）で示されるように数値として表示された診断用画像ＩＧ２１でも、図９（ｃ）で示されるように、グラフとして表示された診断用画像ＩＧ２２であってもよい。それに合わせて、今回解析された第１の解析値ＡＶｓの数値及び参照用統計値ＳＶも表示され、健常者と比較してどういう値になっているかが一目でわかる状態になる。また、図９（ｃ）で示されるように、過去の被検者Ｍの解析結果の保持機能を持たせることにより、第１の解析値ＡＮｓは、今回の結果だけでなく、その診断対象である被検者Ｍの前回の第１の解析値ＡＮｓＰ１、前々回の第１の解析値ＡＮｓＰ２というように過去の結果も参照用統計値ＳＶとともにあわせて表示してもよい。図９（ｃ）の場合では、前々回の第１の解析値ＡＮｓＰ２、前回の第１の解析値ＡＮｓＰ１、今回の第１の解析値ＡＮｓの順で、健常者の参照用統計値ＳＶに近づいているため、回復に向かっている様子がみてとれる。このようにすることで、過去からの経過（良くなったのか、悪くなったのか）が一目で把握することが可能となる。

一方、パラメータ情報ＩＦ３を撮影対象パラメータＩＯにおける「ＣＯＰＤ患者」のような特定の疾病の患者を母数として参照用統計値ＳＶを生成した場合には、その参照用統計値ＳＶと第１の解析値ＡＮｓとをあわせて表示することで、一目でその疾病患者との比較ができる状態になる。すなわち、第１の解析値ＡＮｓがＣＯＰＤ患者の参照用統計値ＳＶのＣＯＰＤを認定する範囲内に入っている場合は、被検者ＭはＣＯＰＤを患っている可能性が示唆されることになる。

前述したように、情報蓄積装置５は、生成指示情報ＩＦで指示される情報に合致した情報のみを統計処理の母数とした参照用統計値ＳＶを出力していている。ただし、パラメータ情報ＩＦ３や診断領域ＡＲの条件に見合った属性情報がデータベース５１に存在しないとき、存在する属性情報を用いて正規化を行うことで条件に見合った参照用統計値ＳＶを生成することも可能である。

例えば、現在診断対象とする被検者Ｍの情報として体厚のみを有し、体厚を条件に参照用統計値ＳＶを生成したいが、データベース５１に撮影対象パラメータＩＯの属性情報として体重と身長とはあるが体厚がない場合には、上記で言う正規化を行う。すなわち、情報蓄積装置５が、撮影対象パラメータＩＯの属性情報である体重と身長とに基づいて体厚を新たに算出し、被検者Ｍの体厚とを照合することで、条件に見合った体重と身長をもつ参照用統計値ＳＶをデータベース５１に格納された参照用統計値ＳＶの集合体から出力することが可能となる。

このように、該当する属性情報がデータベース５１に存在しなくとも、何らかの算出処理（正規化）を施すことで、情報蓄積装置５が、該当する属性情報を導けるようにしてもよい。

＜１−５．画像処理装置３の基本動作＞
図１０は、本実施形態に係る画像処理装置３において実現される基本動作を説明するフローチャートである。なお、既に各部の個別機能の説明は行ったため（図２参照）、ここでは全体の流れのみ説明する。

図１０に示すように、まず、ステップＳ１において、制御部３１の基準動態画像取得部２００が、撮像装置１の読取制御装置１４によって撮影された基準動態画像（複数のフレーム画像ＳＩ）を、撮影制御装置２を介して取得する（図３参照）。

ステップＳ２では、画像解析部３００が、ステップＳ１において取得した複数のフレーム画像ＳＩに対して画像解析処理を行い、全体解析値ＡＮを得る（図４参照）。

ステップＳ３では、表示画像生成部６００が、ステップＳ２で得た全体解析値ＡＮに基づいて全体解析画像（解析静止画像）ＩＧ１を生成する。

ステップＳ４では、表示部３４が、ステップＳ３で生成した解析静止画像ＩＧ１を表示する（図９（ａ）参照）。

ステップＳ５では、ステップＳ４で表示した解析静止画像ＩＧ１に対して、ユーザが操作部３３を介して診断領域ＡＲを指定することで（図９（ａ）参照）、領域設定部４００が領域設定処理を行う。

ステップＳ６では、統計解析部５００が、ステップＳ５で設定された診断領域ＡＲに対して選択的に統計解析処理を行うことで、第１の解析値ＡＮｓを得るとともに、生成指示情報ＩＦ（診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１、統計解析情報ＩＦ２及びパラメータ情報ＩＦ３）を情報蓄積装置５に出力する（図２参照）。

ステップＳ７では、情報蓄積装置５が、ステップＳ６で出力された生成指示情報ＩＦを受けて、データベース５１に格納された参照用統計値ＳＶの集合体から生成指示情報ＩＦの条件に見合った参照用統計値ＳＶを生成する。

ステップＳ８では、表示画像生成部６００が、ステップＳ６で得られた第１の解析値ＡＮｓ及びステップ７で得られた参照用統計値ＳＶを合わせて表示するように診断用画像ＩＧ２を生成する（図９（ｂ）及び図９（ｃ）参照）。

なお、診断用画像ＩＧ２は図９（ｂ）で示されるように数値として生成されても、図９（ｃ）で示されるようにグラフとして生成されてもよい。

最後に、ステップＳ９において、表示画像生成部６００が、ステップＳ８にて生成した診断用画像ＩＧ２を表示部３４にて出力し（図９（ｂ）及び図９（ｃ）参照）、本動作フローが終了される。

以上のように第１実施形態に係る画像処理装置３では、基準動態画像を構成する複数のフレーム画像ＳＩに対して画像解析処理を行うことで得られる全体解析値ＡＮに対して統計解析処理をすることで、第１の解析値ＡＮｓを得、該第１の解析値ＡＮｓと、該第１の解析値ＡＮｓと比較すべき参照用統計値ＳＶとを合わせて表示する。すなわち、現在診断対象とする被検者Ｍ（対象物）の身体の第１の解析値ＡＮｓと、当該被検者Ｍ以外の過去の複数の被検者の参照動態画像を用いて算出された参照用統計値ＳＶと、を同時に表示することが可能となる。これにより、過去の複数の被検者から算出された参照統計値ＳＶとの差異を一見して把握することができるため、医師等のユーザにとっての診断支援情報となり得る。このため、診断時間の短縮化が図れ、動態診断を適切かつ効率的に行うことが可能となる。

また、肺野領域から診断領域ＡＲを設定する領域設定処理を行う。これにより、ユーザは所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域ＡＲとして設定することができる。また、統計解析部５００は、全体解析値ＡＮのうち領域設定処理にて設定された診断領域ＡＲに対して選択的に統計解析処理を行うことで、第１の解析値ＡＮｓを得る。すなわち、診断領域ＡＲの第１の解析値ＡＮｓと診断領域ＡＲの参照用統計値ＳＶとを得ることが可能となる。例えば、画像解析処理を行った肺野領域の一部の領域だけに異常がある場合、その異常のある領域を診断領域ＡＲとして設定することで、診断に有効な第１の解析値ＡＮｓが得られると同時に、その異常のある領域に特化した参照用統計値ＳＶが得られる。つまり、第１の解析値ＡＮｓ及び参照用統計値ＳＶは設定される領域により変動する値であるため、診断領域ＡＲを絞り込むことで、診断に適切且つ有意な情報を得ることが可能となる。

また、表示部３４は、全体解析値ＡＮに基づく全体解析画像を表示する処理を更に行い、全体解析画像は、複数のフレーム画像ＳＩに基づいて静止画像として構成される解析静止画像ＩＧ１である。これにより、ユーザは解析静止画像ＩＧ１を見ながら所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域ＡＲとして設定することができる。また、解析静止画像ＩＧ１と診断用画像ＩＧ２とを同時に視認するようにすれば、第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶとを比較すると同時に、解析静止画像ＩＧ１上でも異常等を確認することができる。

また、参照用統計値ＳＶは、パラメータ情報ＩＦ３である、撮影対象パラメータＩＯ、疾病情報パラメータＩＳ、撮影環境パラメータＩＥ、及び、呼吸状態パラメータＩＢのうち、少なくとも１つのパラメータを母数として分類された後の統計値を含む。すなわち、上記４つのパラメータのうち何れか１つ、または、これらの組合せにより、母数を様々に変更して算出された複数パターンの統計値の中から、診断目的に応じて、適切な参照用統計値ＳＶを選択して表示することができる。例えば、診断対象とする対象物が健常者である場合、参照用統計値ＳＶは複数の健常者を母数として計算される統計値を採用する一方、診断対象とする特定の疾病の患者である場合、参照用統計値ＳＶは複数の当該特定の疾病の患者を母数として計算される統計値を採用することが可能となる。このように、診断の目的に応じて参照用統計値ＳＶの母数を変更することが可能となる。

また、画像解析処理が、輝度変化値、対象領域のサイズを示す距離、特定の位置座標、対象領域の面積、及び、特定の位置の移動量のうち何れか１つの処理を行う。すなわち、第１の解析値ＡＮｓと同様に、第２の解析値及び参照用統計値ＳＶにおいても上記の値として算出されることになる。これにより、診断に応じて異なる第１の解析値ＡＮｓを算出することが可能となる。このように、ユーザにとって有効な診断支援情報を提供することが可能となる。

また、参照用統計値ＳＶは、過去の複数の被検者の参照動態画像に対して、画像解析処理及び統計解析処理と同様の処理を行って得られた複数の第２の解析値における、平均値、最大値、最小値、最大値と最小値との範囲、及び、バラツキ度合い、のうち少なくとも何れか１つの値であることにより、第１の値ＡＮｓと比較する際、肺野領域が正常か否かの判断を効率的に行うことが可能となる。これにより、ユーザにとって有効な診断支援情報を提供することが可能となる。

更に、対象領域は肺野領域であることにより、肺野領域において異常か否かといった診断を参照用統計値ＳＶと比較しながら動態診断を行うことができる。これにより、肺野領域における異常のある領域を効率的に判断することができ、動態診断に要する時間の短縮化が図れ、適切且つ効率的に行うことが可能となる。

＜２．第２実施形態＞
本発明の第２実施形態における画像処理装置３’は、第１実施形態の画像処理装置３のうち、全体解析画像ＩＧ１が動態画像として構成されるため、領域設定部４００’、統計解析部５００’、参照用統計値生成部５５０’、表示画像生成部６００’（不図示）に以下で説明するように変更される。なお、残余の構成は画像処理装置３と同様である。

図１１は、表示画像生成部６００’（表示画像生成処理）が生成した全体解析画像ＩＧ１’（図１１（ａ））及び診断用画像ＩＧ２１’〜ＩＧ２３’（ＩＧ２’）（図１１（ｂ）及び図１１（ｃ））を示す模式図である。なお、図１１では、全体解析値ＡＮ、第１の解析値ＡＮｓ及び参照用統計値ＳＶは輝度変化値の場合を想定し、図１１（ｃ）の診断用画像ＩＧ２２’のグラフは第１の解析値ＡＮｓを示し、診断用画像ＩＧ２３’のグラフは参照用統計値ＳＶを示し、両者の縦軸は、輝度変化値を示す。そして診断用画像ＩＧ２２’のグラフの横軸は撮影時刻を示す。

以下では、図１１を参照して第１実施形態の各機能と異なる部分のみを説明する。

＜２−１．領域設定部４００’、表示画像生成部６００’＞
まず、画像解析部３００と同様の画像解析処理を行うことで、肺野領域全体における全体解析値ＡＮを得るが、表示画像生成部６００’では、全体解析画像ＩＧ１’を、複数のフレーム画像ＳＩに基づいて動態画像として構成される解析動態画像を生成する。すなわち、表示画像生成処理は、全体解析値ＡＮに基づく解析動態画像ＩＧ１（全体解析画像）を生成する処理を行い、表示部３４は、統計解析処理を行う前に解析動態画像ＩＧ１を表示する処理を行う。

また、領域設定部４００’では、解析動態画像ＩＧ１’を構成するフレーム画像毎に領域設定処理が行われる。なお、解析動態画像ＩＧ１’を構成するフレーム画像とは、全体解析値ＡＮが上記の（ｉ）輝度変化値、及び、（ｖ）特定の位置の移動量である場合は上記の差分画像ＳＩ’を指し（図４参照）、全体解析値ＡＮが上記の（ｉｉ）肺野領域のサイズを示す距離、（ｉｉｉ）特定の位置座標、及び、（ｉｖ）肺野領域の面積である場合は上記のフレーム画像ＳＩを指す（例えば、図５参照）。

ここで、ユーザが操作部３３を介して診断領域ＡＲを指定する場合は、解析動態画像ＩＧ１’を構成するフレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）毎に逐次指定してもよいが、例えば、解析動態画像ＩＧ１’を構成する最初のフレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）に対してのみユーザが指定し、残余のフレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）においては自動的に診断領域ＡＲを設定する方法を採用すれば効率的である。

ただし、フレーム画像ＳＩ毎に肺野領域の形も変化する。それに応じて、全体解析画像ＩＧ１上の診断領域ＡＲの表示も変化する。したがって、例えば、呼吸の状態変化や心拍の影響に応じて肺野領域の形が変化し、その診断領域ＡＲの範囲に応じた第１の解析値ＡＮｓが得られることになる。このように、診断領域ＡＲを正確に設定する必要がある。そこで、診断領域ＡＲを設定するために、例えば、肺野領域の動きを各フレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）間で追跡して対応づけることで、診断領域ＡＲを自動的に得ることができる。各フレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）間で追跡して対応づける方法として、例えば、既存の方法である対応点探索処理等を採用することができる。

＜２−２．統計解析部５００’、参照用統計値生成部５５０’＞
また、統計解析部５００’では、解析動態画像ＩＧ１’を構成するフレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）毎に設定された診断領域ＡＲに対してそれぞれ統計解析処理が行われる。すなわち、第１の解析値ＡＮｓは、複数のフレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）に基づいて算出される複数の第１の解析値であり、フレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）毎に得られる。また、統計解析部５００’が、生成指示情報ＩＦを参照用統計値生成部５５０’に出力する。

複数の第１の解析値ＡＮｓとして、例えば、複数のフレーム画像それぞれの診断領域ＡＲ内における輝度変化値の平均値である、複数の輝度変化値等が考えられる。

そして、参照用統計値生成部５５０’では、統計解析部５００’から、生成指示情報ＩＦが入力されることで、これらの条件に見合った参照用統計値ＳＶを生成する。ここで、参照用統計値ＳＶに関しては、第１の実施形態と同様に、単一の統計値とする。すなわち、第２の解析値は、参照動態画像を構成する全てのフレーム画像を用いて得られる単一の値であり、第１の解析値ＡＮｓのように、フレーム画像毎に算出される複数の値ではない。

＜２−３．表示画像生成部６００’＞
続いて、表示画像生成部６００’が、該複数の第１の解析値ＡＮｓと、参照用統計値生成部５５０’から生成された参照用統計値ＳＶとを合わせて表示するように診断用画像ＩＧ２’（ＩＧ２１’〜ＩＧ２３’）を生成する表示画像生成処理を行う。

そして、表示画像生成処理は、複数の第１の解析値ＡＮｓを複数のフレーム画像ＳＩの撮影時間に対応して順次表示するようにし、解析動態画像ＩＧ１’（図１１（ａ）参照）と複数の第１の解析値ＡＮｓ（図１１（ｂ）参照）とを時間的に関連づけて表示するように診断用画像ＩＧ２’を生成する処理を行う。これは、画像解析部３００’から出力される全体解析値ＡＮと、統計解析部５００’から出力される第１の解析値ＡＮｓとが、時間的に関連しあって（時間的情報を保持して）、表示画像生成部６００’に出力されることにより実現可能となる。

また、表示画像生成処理は、複数の第１の解析値ＡＮｓを撮影時間方向にプロットしたグラフ（診断用画像ＩＧ２２’）を生成する処理を更に行う（図１１（ｃ）参照）。すなわち、診断用画像ＩＧ２２’とは、第１の解析値ＡＮｓの時間変化を示すグラフであり、該グラフは、解析動態画像ＩＧ１’と時間的に関連づけられる（図１１（ａ）及び図１１（ｃ）参照）。なお、診断用画像ＩＧ２２’のグラフ上には、現在表示されている解析動態画像の表示フレームと対応がわかるように点Ｐ１がプロットされる。これにより、その点Ｐ１と、診断用画像ＩＧ２３’の健常者の参照用統計値ＳＶとを比較することで、一目で健常者との比較が可能になっている。

最後に、表示画像生成部６００’が、診断用画像ＩＧ２’（ＩＧ２１’〜ＩＧ２３’）を表示部３４にて出力し、診断用画像ＩＧ２’を表示部３４に表示する。

このようにすることで、図１１（ａ）で示される解析動態画像ＩＧ１’の再生表示が時々刻々変化するとともに、図１１（ｂ）で示される診断用画像ＩＧ２１’の第１の解析値ＡＮｓ、及び、図１１（ｃ）で示される診断用画像ＩＧ２２’のグラフ上の第１の解析値ＡＮｓがそれと同期して変化する表示となる。なお、参照用統計値ＳＶに関しては、第１実施形態と同様に、単一の統計値であるため、診断用画像ＩＧ２１，ＩＧ２２上では不動となる（図１１（ｂ）及び図１１（ｃ）参照）。

以上のように第２実施形態に係る画像処理装置３’では、表示部３４は、全体解析値ＡＮに基づく全体解析画像を表示する処理を更に行い、全体解析画像は、複数のフレーム画像に基づいて動態画像として構成される解析動態画像ＩＧ１’である。これにより、ユーザは解析動態画像ＩＧ１’を見ながら所望の領域（例えば、異常のある領域等）を診断領域ＡＲとして設定することができる。また、解析動態画像ＩＧ１’と診断用画像ＩＧ２’とを同時に視認するようにすれば、複数の第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶとを比較すると同時に、解析動態画像ＩＧ１’上でも異常等を確認することができる。

また、表示部３４は、複数の第１の解析値ＡＮｓを複数のフレーム画像の撮影時間に対応して順次表示し、解析動態画像ＩＧ１’と複数の第１の解析値ＡＮｓとを時間的に関連づけて表示する処理を更に行う。すなわち、解析動態画像ＩＧ１’が時々刻々と変化することに同期して第１の解析値ＡＮｓの表示も変化させて表示することが可能となる。これにより、どの時間帯で異常が発生しどの時間帯で異常が消失するのか（正常になるのか）等を、時間軸を入れて診断することが可能となる。このため、フレーム画像上における２次元空間の時間変化を参照用統計値ＳＶと比較しながら視覚的に捉えることが可能となる。

更に、表示部３４は、複数の第１の解析値ＡＮｓを撮影時間方向にプロットしたグラフを表示する処理を更に行い、当該グラフは、解析動態画像ＩＧ１’と時間的に関連づけられている。例えば、現在表示されている解析動態画像ＩＧ１’のフレーム画像がわかるような表示をグラフ上にするようにすれば（例えば、図１１（ｃ）の点Ｐ等）、解析動態画像ＩＧ１’及び第１の解析値ＡＮｓの表示が時々刻々と変化することに同期して、現在表示されているフレーム画像がグラフ上においてどの位置（時刻）に該当するのかを一見して把握することが可能となる。これにより、異常のある時刻を、グラフを通して確認することが可能となる。

＜２−４．第２実施形態の変形例＞
上記の第２実施形態では、参照用統計値ＳＶを単一の統計値とし、診断用画像ＩＧ２１’，ＩＧ２３’上で不動としたが、時々刻々動くように表示してもよい。

ただし、第２実施形態の変形例の構成では、第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶとが同期が取れる場合を想定するため、参照用統計値ＳＶは、複数の第１の解析値ＡＮｓに対応する複数の参照用統計値ＳＶとしてデータベース５１に保持されていることが前提となる。

このような状況下で、統計解析部５００’が、例えば、フレーム画像ＳＩ（または差分画像ＳＩ’）毎に、生成指示情報ＩＦを参照用統計値生成部５５０に順次出力する。そして、参照用統計値生成部５５０’が、統計解析部５００’から、生成指示情報ＩＦが順次入力されることで、これらの条件に見合った複数の参照用統計値ＳＶを順次生成し、表示画像生成部６００’に出力する。そして、表示画像生成処理は、複数の参照用統計値ＳＶを複数の第１の解析値ＡＮｓに対応させて順次表示するように診断用画像ＩＧ２１’〜ＩＧ２３’（ＩＧ２’）を生成する処理を行う。

このようにすることで、図１１（ａ）で示される解析動態画像ＩＧ１’の再生表示が時々刻々変化するとともに、図１１（ｂ）で示される診断用画像ＩＧ２１’の第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶ、及び、図１１（ｃ）で示される診断用画像ＩＧ２２’のグラフ上の第１の解析値ＡＮｓと診断用画像ＩＧ２３’の参照用統計値ＳＶとがそれぞれ同期して変化する表示となる。

以上のように第２実施形態の変形例に係る画像処理装置では、表示画像生成処理は、複数の参照用統計値ＳＶを複数の第１の解析値ＡＮｓに対応させて順次表示するように診断用画像ＩＧ２’を生成する処理を行う。すなわち、解析動態画像ＩＧ１’と第１の解析値ＡＮｓと参照用統計値ＳＶとを時間的に関連付けて表示することが可能となる。したがって、解析動態画像ＩＧ１’が時々刻々と変化することに同期して第１の解析値ＡＮｓの表示のみならず、参照用統計値ＳＶをも変化させて表示することが可能となる。これにより、撮影時刻毎に変化する参照用統計値ＳＶとの比較を行うことができるため、より詳細な動態診断を行うことが可能となる。

＜３．第３実施形態＞
図１２は、本発明の第３実施形態として構成された画像処理装置３Ａで用いられる制御部３１Ａの機能構成を示す図である。この制御部３１Ａは、第１実施形態の画像処理装置３における制御部３１（図２参照）の代替として使用される。第１実施形態と異なる点は、参照用統計値生成部５５０Ａに変更されることに伴い、情報蓄積装置５Ａが参照動態画像記憶部５１Ａを備え、制御部３１Ａが参照用統計値算出部５６０を更に備える点である。なお、残余の構成は画像処理装置３と同様である。

＜３−１．参照用統計値生成部５５０Ａ＞
第３実施形態における参照用統計値生成部５５０Ａは、参照動態画像記憶部５１Ａと参照用統計値算出部５６０とから構成される。

情報蓄積装置５Ａでは、統計解析部５００から、生成指示情報ＩＦが入力されることで（図１２参照）、パラメータ情報ＩＦ３に基づき、データベース５１Ａからパラメータ情報ＩＦ３に見合った複数の参照動態画像ＲＩを参照用統計値算出部５６０に出力する。

そして、参照用統計値算出部５６０では、参照動態画像記憶部５１Ａから入力された複数の参照動態画像ＲＩと、統計値解析部５００から入力された診断領域ＡＲ，画像解析情報ＩＦ１及び統計解析情報ＩＦ２を用いて、第１の解析値ＡＮｓを得るためと同様の画像解析処理及び統計解析処理を行うことで、第１の解析値ＡＮｓと比較すべき参照用統計値ＳＶを算出し生成する。

＜３−２．画像処理装置３Ａの基本動作＞
続いて、図１３は、第３実施形態に係る画像処理装置３Ａの動作フローを例示した図である。なお、図１３のうち、ステップＳＡ１〜ＳＡ６，ＳＡ９，ＳＡ１０は図１０のステップＳ１〜Ｓ６，Ｓ８，Ｓ９と同様であるため、その説明は省略する。

この第３実施形態では、参照用統計値生成部５５０（情報蓄積装置５）が参照用統計値生成部５５０Ａ（情報蓄積装置５Ａと参照用統計値算出部５６０）に置換されたことで、参照動態画像記憶部５１Ａに変更されるとともに、第１実施形態では存在しなかった参照用統計値算出部５６０が付加されたことにより、下記の工程のみが変更される。

すなわち、第１実施形態と同様の工程として、ステップＳＡ１〜ＳＡ６を経て、図１３で示されるように、ステップＳＡ７にて、参照動態画像記憶部５１Ａが、ステップＳＡ６にて入力されたパラメータ情報ＩＦ３に基づき、パラメータ情報ＩＦ３に合致した参照動態画像ＲＩを参照用統計値算出部５５０Ａに出力するとともに、統計値解析部５００から、診断領域ＡＲと、画像解析情報ＩＦ１と、統計解析情報ＩＦ２が参照用統計値算出部５６０に入力される（図１２参照）。

そして、ステップＳＡ８では、参照用統計値算出部５６０が、ステップＳＡ７にて入力された参照動態画像ＲＩ、診断領域ＡＲ、画像解析情報ＩＦ１、及び、統計解析情報ＩＦ２を用いて、第１の解析値ＡＮｓを得るためと同様の画像解析処理及び統計解析処理を行うことで、参照用統計値ＳＶを算出し、表示画像生成部６００に参照用統計値ＳＶを出力する（図１２参照）。そして、残余の工程は第１実施形態と同様となる。

以上のように第３実施形態に係る画像処理装置３Ａでは、診断目的に応じて、参照用統計値ＳＶは、パラメータ情報ＩＦ３に基づき参照動態画像ＲＩの母数を変更して参照用統計値算出部５６０より参照用統計値ＳＶを算出して表示させることができる。例えば、診断対象が健常者である場合、参照用統計値ＳＶは複数の健常者の参照動態画像ＲＩを母数として統計値を計算する一方、診断対象が特定の疾病の患者である場合、参照用統計値ＳＶは複数の当該特定の疾病の患者を母数として統計値を計算することが可能となる。このように、診断の目的に応じて参照用統計値ＳＶの算出用の参照用動態画像ＲＩの母数を変更することが可能となる。

また、第３実施形態に係る画像処理装置３Ａでは、全体解析画像が解析静止画像ＩＧ１から構成される場合の第１実施形態の構成をベースに変更した場合を説明したが、全体解析画像が解析動態画像ＩＧ１’から構成される場合の第２実施形態の構成をベースに変更してもよい。

＜４．変形例＞
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

※ 本実施形態では、画像処理装置３，３’，３Ａを個別に実施されるように各実施形態に分けて記載したが、これらの個別機能は、互いに矛盾しない限り、相互に組み合わせてもよい。

※ 本実施形態に係る画像処理装置３，３’，３Ａでは、１種類の第１の解析値ＡＮｓ及び１種類の参照用統計値ＳＶを算出する場合を想定して説明したが、複数種の第１の解析値ＡＮｓ及び複数種の参照用統計値ＳＶを算出するように構成されてもよい。

以下では、ユーザの用途に応じて、複数種第１の解析値ＡＮｓを算出し、各第１の解析値ＡＮｓの表示方法を切り替えることを可能にすることを説明する。

図１４は、表示画像生成処理が生成した部分診断用画像ＩＧ２２Ｂ（図１４（ａ））及び部分診断用画像ＩＧ２３Ｂ（図１４（ｂ））からなる診断用画像ＩＧ２Ｂを示す模式図である。なお、図１４では参照用統計値ＳＶは健常者を対象として得られた統計値であり、部分診断用画像ＩＧ２３Ｂ内に示されており、図１４（ａ）の部分診断用画像ＩＧ２２Ｂのグラフの縦軸は上記（ｉｖ）の肺野領域の面積であり、横軸は撮影時刻を示す。また、図１４（ｂ）の部分診断用画像ＩＧ２３Ｂのグラフの縦軸は上記（ｉ）の輝度変化値を示す。

図１４の例における画像解析処理では、上記（ｉ）の輝度変化値及び（ｉｖ）の肺野領域の面積の２種類が行われ、画像解析処理は、肺野領域の面積の全体解析値ＡＮ１と輝度変化値の全体解析値ＡＮ２とを得ている。

また、統計解析処理では、全体解析値ＡＮ１，ＡＮ２のうち領域設定処理にて設定された診断領域ＡＲに対して選択的に統計解析処理をそれぞれ行うことで、２種の第１の解析値ＡＮｓ１，ＡＮｓ２をそれぞれ得ている。ここでいう第１の解析値ＡＮｓ１は肺野領域の面積に相当し、第１の解析値ＡＮｓ２は輝度変化値に相当する。

そして、例えば、ユーザからの操作部３３を介した指示の下、表示画像生成処理では、肺野領域の面積に相当する第１の解析値ＡＮｓ１を部分診断用画像ＩＧ２２Ｂのグラフとして表示するように処理し、輝度変化値に相当する第１の解析値ＡＮｓ２を部分診断用画像ＩＧ２３Ｂのプロットとして最終的に表示するように処理している。

このようにすることで、部分診断用画像ＩＧ２２Ｂのグラフが、部分診断用画像ＩＧ２３Ｂの健常者の参照用統計値ＳＶと異なる場合（図１４（ａ）では、部分診断用画像ＩＧ２２Ｂのグラフが肺野の面積すなわち第１の解析値ＡＮｓ１で、部分診断用画像ＩＧ２３Ｂの健常者の参照用統計値ＳＶが輝度変化値であり、当初は第１の解析値ＡＮｓ２を省略したような場合）であっても、第１の解析値ＡＮｓを参照用統計値ＳＶと比較可能な解析値（図１４（ｂ）では、第１の解析値ＡＮｓ１の点Ｐ１を別途健常者の参照用統計値ＳＶと比較可能な輝度変化値すなわち第１の解析値ＡＮｓ２の点Ｐ２として部分診断用画像ＩＧ２３Ｂに含ませる）として表示方法を切り替えることが可能になる。

以上のように、画像解析処理が、輝度変化値、対象領域のサイズを示す距離、特定の位置座標、対象領域の面積、及び、特定の位置の移動量のうち、複数種の処理を行うことで、複数種の第１の解析値ＡＮｓを算出することができる。これにより、様々な角度から総合的に肺野領域を診断することが可能となる。このように、ユーザにとって有効な診断支援情報を提供することが可能となる。

※ 本実施形態に係る画像処理装置３，３’，３Ａでは、領域設定部４００を備えて構成されたが、領域設定部４００を備えない構成であってもよい。すなわち、統計解析部５００は、全体解析値ＡＮのうち領域設定処理にて設定された診断領域ＡＲに対して選択的に統計解析処理を行い第１の解析値ＡＮｓを得たが、領域設定部４００を備えない場合には、診断領域ＡＲを解析した全領域（全体解析値ＡＮ）とすること等で統計解析処理を行い第１の解析値ＡＮｓを得ることが可能となる。

※ 被写体（対象物）Ｍは、人体だけでなく、動物の身体であってもよい。

この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１ 撮影装置
２ 撮影制御装置
３，３’，３Ａ 画像処理装置
３１，３１Ａ 制御部
３４ 表示部
１００ 放射線動態画像撮影システム
２００ 動態画像取得部
３００ 画像解析部
４００ 領域設定部
５００ 統計解析部
５５０，５５０Ａ 参照用統計値生成部
６００ 表示画像生成部
Ｍ 被写体（被検者）
ＳＩ フレーム画像
ＳＩ’ 差分画像
ＩＦ 生成指示情報
ＩＦ１ 画像解析情報
ＩＦ２ 統計解析情報
ＩＦ３ パラメータ情報
ＡＲ 診断領域
ＡＮ 全体解析値
ＡＮｓ 第１の解析値
ＳＶ 参照用統計値
ＩＧ１ 全体解析画像、解析静止画像、解析動態画像
ＩＧ２ 診断用画像

Claims (12)

1. 人体または動物の対象物の身体内部における対象領域の物理的状態が周期的に変化する動態周期の状態を時間方向に順次に撮影された基準動態画像を取得する基準動態画像取得手段と、
   前記基準動態画像を構成する複数のフレーム画像に対して画像解析処理を行うことで、前記対象領域全体における全体解析値を得る画像解析手段と、
   前記全体解析値を用いて前記対象領域の全体または一部の診断領域に対して統計解析処理を行うことで、前記診断領域を代表する第１の解析値を得る統計解析手段と、
   生成指示情報に基づき、過去の複数の対象物の参照動態画像を用いて算出された参照用統計値を出力する参照用統計値生成手段と、
   前記第１の解析値と、前記第１の解析値と比較すべき前記参照用統計値とを合わせて表示する表示手段と、
   を備える、
   画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記対象領域から前記診断領域を設定する領域設定処理を行う領域設定手段、
   を更に備え、
   前記統計解析手段は、
   前記全体解析値のうち前記領域設定処理にて設定された前記診断領域に対して選択的に前記統計解析処理を行うことで、前記第１の解析値を得る、
   画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記表示手段は、
   前記全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理、
   を更に行い、
   前記全体解析画像は、
   前記複数のフレーム画像に基づいて静止画像として構成される解析静止画像、
   を含む、
   画像処理装置。
4. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記表示手段は、
   前記全体解析値に基づく全体解析画像を表示する処理、
   を更に行い、
   前記全体解析画像は、
   前記複数のフレーム画像に基づいて動態画像として構成される解析動態画像、
   を含む、
   画像処理装置。
5. 請求項４に記載の画像処理装置であって、
   前記第１の解析値は、前記複数のフレーム画像に基づいて算出される複数の第１の解析値を含み、
   前記表示手段は、
   前記複数の第１の解析値を前記複数のフレーム画像の撮影時間に対応して順次表示し、前記解析動態画像と前記複数の第１の解析値とを時間的に関連づけて表示する処理、
   を更に行う、
   画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記表示手段は、
   前記複数の第１の解析値を前記撮影時間方向にプロットしたグラフを表示する処理、
   を更に行い、
   前記グラフは、前記解析動態画像と時間的に関連づけられている、
   画像処理装置。
7. 請求項１ないし請求項６のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、
   前記参照用統計値は、
   前記複数の対象物の固有の情報を示す撮影対象パラメータ、
   前記複数の対象物の疾病の有無及び疾病の状態を示す疾病情報パラメータ、
   前記参照動態画像が撮影された撮影環境を示す撮影環境パラメータ、及び、
   前記参照動態画像が撮影された前記対象物の呼吸状態を示す呼吸状態パラメータ
   のうち、少なくとも１つのパラメータを母数として分類された後の統計値を含む、
   画像処理装置。
8. 請求項１ないし請求項７のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、
   前記画像解析処理は、
   前記複数のフレーム画像間の対応画素における輝度変化値、
   前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域のサイズを示す距離、
   前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域内の特定の位置座標、
   前記複数のフレーム画像毎における前記対象領域の面積、及び、
   前記複数のフレーム画像間で対応する前記特定の位置の移動量
   のうち少なくとも何れか１つを算出する処理を含む、
   画像処理装置。
9. 請求項１ないし請求項８のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、
   前記参照用統計値は、
   前記過去の複数の対象物の参照動態画像に対して、前記画像解析処理及び前記統計解析処理と同様の処理を行って得られた複数の第２の解析値における、
   平均値、最大値、最小値、前記最大値と前記最小値との範囲、及び、バラツキ度合い、のうち少なくとも何れか１つの値を含む、
   画像処理装置。
10. 請求項１ないし請求項９のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、
    前記対象領域は肺野領域を含む、
    画像処理装置。
11. 請求項１ないし請求項１０のうち、いずれか１項記載の画像処理装置であって、
    前記生成指示情報は、診断領域、画像解析情報、統計解析情報、及びパラメータ情報の少なくともひとつである、
    画像処理装置。
12. 画像処理装置に含まれるコンピュータによって実行されることにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項１１のうち、いずれか１項記載の画像処理装置として機能させるプログラム。

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