WO2015174206A1 - 画像診断装置及び階調情報設定方法 - Google Patents

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WO2015174206A1
WO2015174206A1 PCT/JP2015/061793 JP2015061793W WO2015174206A1 WO 2015174206 A1 WO2015174206 A1 WO 2015174206A1 JP 2015061793 W JP2015061793 W JP 2015061793W WO 2015174206 A1 WO2015174206 A1 WO 2015174206A1
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WO
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point
image
histogram
subject
region
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/061793
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
忍 竹之内
鈴木　克己
Original Assignee
株式会社 日立メディコ
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Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 日立メディコ filed Critical 株式会社 日立メディコ
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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis

Definitions

  • the present invention relates to an image diagnostic apparatus and a gradation information setting method, and more particularly to a gradation information setting technique for displaying a radiographic image with an appropriate density value and contrast.
  • the digital image data generated by such a flat detector is subjected to density normalization processing, frequency processing, and the like every time it is photographed, and recorded in an image memory.
  • a curve called display ⁇ (hereinafter referred to as ⁇ curve) necessary for the gradation conversion process is created by the image processing apparatus.
  • the obtained ⁇ curve is set in a look-up table (hereinafter referred to as LUT) that performs gradation conversion, and image data subjected to gradation conversion by the LUT is displayed on the display device.
  • LUT look-up table
  • a ⁇ curve is created to adjust the contrast and density of the entire image.
  • Patent Document 1 describes that a histogram relating to the density value of an image is created and the shape of the ⁇ curve is adjusted using the minimum and maximum values as control points.
  • Patent Document 1 uses the minimum and maximum values of the histogram of density values as control points, it is possible to adjust the contrast and density of the entire image, but for density adjustment of a specific region of interest. Not suitable. Depending on the surgeon, there is a demand to display only the most desired region (region of interest) with optimal contrast. On the other hand, if a ⁇ curve is created by focusing only on the region of interest, white crushing (low density side) or black crushing (high density side) may occur in a region other than the region of interest. This is not preferable because the information amount of the entire image is reduced.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide an image diagnosis capable of displaying a desired region with a desired contrast and density while maintaining the amount of image information.
  • An apparatus and a gradation information setting method are provided.
  • the present invention provides an X-ray source that irradiates a subject with X-rays, an X-ray detector that is disposed opposite to the X-ray source and detects transmitted X-rays of the subject, and the X-rays
  • An image processing device that generates image data based on transmitted X-rays output from a detector, a storage device that stores image data generated by the image processing device, and image data to be processed from the storage device Obtained and extracted by a subject region extraction unit that extracts a subject region from the acquired image data, a histogram calculation unit that calculates a histogram regarding pixel values of a subject region image obtained by the subject region extraction unit, and a calculation by the histogram calculation unit
  • a separation point calculation unit for calculating a separation point of the subject composition based on the histogram, and gradation information for displaying the image data using the separation point as a control point
  • a display control unit for converting the gradation of the image data to be
  • the image processing device acquires transmitted X-rays of a subject, generates image data based on the acquired transmitted X-rays, and stores the image data in a storage device, and the image processing device stores image data to be processed.
  • a step of extracting from the storage device and extracting a subject area from the acquired image data a step of calculating an image processing device by the image processing device to calculate a pixel value of the subject region image from which the subject region has been extracted; Calculating a separation point of the subject composition based on the histogram, a step in which the image processing apparatus sets gradation information when displaying the image data with the separation point as a control point, and an image processing apparatus
  • an image diagnostic apparatus and a gradation information setting method capable of displaying a desired region with a desired contrast and density while maintaining an information amount of an image.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a diagnostic imaging apparatus 1 according to the present invention.
  • Flow chart showing the overall flow of X-ray image display processing Flow chart showing the procedure of display gradation processing Flow chart showing the procedure of subject area extraction processing
  • Example of X-ray aperture removed image 32 (a) Example of X-ray aperture removed image 32, (b) Example of histogram 6 of X-ray aperture removed image 32, (c) Example of high-luminance region removed image 33 Flow chart showing the procedure of metal removal process (a) Example of high-frequency image 35, (b) Image 36 in which metal region is extracted by expansion processing after removing noise from high-frequency image 35 Flow chart showing the procedure of separation point calculation processing (a) Chest subject region image (chest image) 37 example, (b) Histogram 61 of chest image 37 in (a) (a) Example of bone region subject region image (bone image) 38, (b) Histogram 62 of bone image 38 in (a) Setting example of ⁇ curve 71 based on histogram 61 Example of setting ⁇ curve 72 based on histogram 62 Example of operation screen 8 which is a user interface
  • An image diagnostic apparatus includes an X-ray source that irradiates a subject with X-rays, an X-ray detector that is disposed opposite to the X-ray source and detects transmitted X-rays of the subject, and the X-ray detector
  • An image processing device that generates image data based on transmitted X-rays that are output, a storage device that stores image data generated by the image processing device, and image data to be processed are acquired from the storage device,
  • a subject region extraction unit that extracts a subject region from the acquired image data, a histogram calculation unit that calculates a histogram relating to pixel values of a subject region image obtained by the subject region extraction unit, and a histogram calculated by the histogram calculation unit
  • a separation point calculation unit for calculating a separation point of the subject composition based on the image data, and a gradation setting for setting gradation information when displaying the image data using the separation point as a control point.
  • a display control unit that performs gradation conversion
  • the separation point calculation unit is configured to calculate the separation point based on the slope and the most frequent point of the histogram.
  • the separation point calculation unit obtains a mode point of the histogram, and a slope start point which is an absolute value of a slope between the mode point and the start point of the histogram, and a slope between the mode point and the end point of the histogram.
  • the slope end point which is an absolute value of each, is obtained, the slope start point is compared with the slope end point, and if the slope end point is greater, the slope of the histogram at each point between the slope start point and the mode point
  • the separation point is the point having the smallest value among the absolute values of the slopes, and when the slope start point is larger, the absolute value of the histogram slope at each point between the mode point and the slope end point is the largest.
  • a point having a small value is defined as a separation point.
  • the gradation setting unit sets the gradation information using the start point and end point of the histogram as control points in addition to the separation points.
  • the gradation setting unit further sets the gradation information using the bit minimum value and the bit maximum value as control points.
  • the gradation setting unit sets the gradation information so as to form a curve by approximate interpolation.
  • the apparatus further includes a metal removal processing unit that removes a metal region from the subject region, and the histogram calculation unit calculates the histogram for the subject region image from which the metal region has been removed by the metal removal processing unit.
  • the metal removal processing unit includes a process of determining whether or not the metal is a metal based on a standard deviation of density values of each region included in the image data.
  • a user interface for displaying the ⁇ curve as the gradation information and an operation unit for changing the position of the control point in the ⁇ curve is further provided.
  • an image processing device acquires transmitted X-rays of a subject, generates image data based on the acquired transmitted X-rays, and stores the image data in a storage device; Acquiring image data to be processed from the storage device, extracting a subject area from the acquired image data, and the image processing apparatus includes a histogram relating to pixel values of a subject area image from which the subject area has been extracted.
  • the diagnostic imaging apparatus 1 is a general X-ray imaging apparatus that shoots an X-ray image that is a still image by irradiating a subject with X-rays, and an X-ray fluoroscopic imaging apparatus that obtains a moving image. Applicable.
  • a general X-ray imaging apparatus will be described as an example of the image diagnostic apparatus 1 according to the present invention.
  • the diagnostic imaging apparatus 1 controls an imaging system having an X-ray source 2 and an X-ray detector 5 disposed opposite to the X-ray source 2 via a subject 3, and controls the imaging system.
  • a console 10 that performs processing such as image creation and display based on transmission X-ray data acquired in the system, and a top board 4 on which a subject is placed are provided.
  • the X-ray source 2 includes an X-ray tube, a high voltage generator, and an X-ray diaphragm 2b.
  • the X-ray source 2 is supplied with power from the high voltage generator and generates a predetermined dose of X-rays from the X-ray tube.
  • the operation of the X-ray source 2 is controlled according to an X-ray control signal transmitted from the control device 11.
  • the X-ray diaphragm 2b has a plurality of X-ray shielding plates that shield X-rays generated from the X-ray tube.
  • the X-ray diaphragm 2b forms an X-ray irradiation region by moving a plurality of X-ray shielding plates according to a control signal from the control device 11.
  • the X-ray detector 5 is a flat panel detector (FPD), an image intensifier (I.I) or the like, detects X-rays emitted from the X-ray source 2 and transmitted through the subject 3, and the X-ray intensity thereof.
  • the electric signal corresponding to is output to the image processing device 12 of the console 4.
  • the console 10 includes a control device 11, an image processing device 12, a storage device 13, a display device 14, and an input device 15.
  • the control device 11 includes a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and the like.
  • the control device 11 controls the operation of X-ray irradiation based on the input signal input from the input device 15, detects X-rays transmitted through the subject 3 (hereinafter abbreviated as “transmitted X-ray”), and collects data. Control of the operation, control of the movement operation of the position of the top 4 or the position of the X-ray source 2 are performed.
  • the image processing device 12 acquires an electrical signal (transmitted X-ray data) corresponding to the transmitted X-ray transmitted from the X-ray detector 5.
  • the image processing device 12 generates an X-ray image of the subject 3 based on the acquired transmission X-ray data, and stores it in the storage device 13.
  • the image processing apparatus 12 executes gradation information setting processing that is processing for adjusting the display state of the generated X-ray image (hereinafter simply referred to as “image”). Details of the gradation information setting process will be described later.
  • the storage device 13 stores transmission X-ray data (low data) obtained by imaging, an image generated by the image processing device 12, or a diagnostic image generated at a gradation set in gradation information setting processing described later.
  • transmission X-ray data low data
  • the storage device 13 stores a program relating to photographing operation / perspective operation, various photographing conditions, a program and data necessary for gradation information setting processing described later, and the like.
  • the display device 14 is configured by a CRT, a liquid crystal panel, or the like, and displays an image generated by the image processing device 12, a diagnostic image, display data input from the control device 11, and the like.
  • the input device 15 is an input device such as a keyboard or a mouse, for example, and inputs various instructions and information input by the operator. The operator performs operations interactively using external devices such as the display device 14 and the input device 15.
  • the input device 15 may be a touch panel configured integrally with the display screen of the display device 14.
  • the diagnostic imaging apparatus 1 includes an image generation unit 20, an image data acquisition unit 21, a subject area extraction unit 22, a histogram calculation unit 23, a separation point calculation unit 24, gradations, as a functional configuration related to gradation settings.
  • a setting unit 25 and a display control unit 26 are included. These units may be provided as functions of the image processing device 12 as shown in FIG. 1, or a part or all of them may be provided in the control device 11.
  • the image generation unit 20 generates an X-ray image of the subject 3 based on the transmitted X-ray data sent from the X-ray detector 5.
  • the generated image is stored in the storage device 13.
  • the image data acquisition unit 21 acquires an image to be processed from the storage device 13.
  • the subject area extraction unit 22 extracts a subject area from the image data acquired by the image data acquisition unit 21, and creates a subject area image.
  • the subject region extraction unit 22 extracts and removes the X-ray aperture region and the X-ray region directly from the image data. Further, a metal region included in the subject region is detected and removed to create a subject region image. Details of the X-ray aperture extraction processing, direct X-ray region extraction processing, and metal removal processing will be described later.
  • the histogram calculation unit 23 calculates a histogram related to the pixel value of the subject area image created by the subject area extraction unit 22.
  • the histogram relating to pixel values is data in which the horizontal axis represents pixel values and the vertical axis represents frequency.
  • a histogram relating to pixel values is simply referred to as a histogram.
  • the histogram calculator 23 notifies the separation point calculator 24 of the calculated histogram.
  • the separation point calculation unit 24 calculates the separation point of the subject composition based on the histogram calculated by the histogram calculation unit 23.
  • the separation point of the subject composition is a representative pixel value for distinguishing different tissues on the image, such as a bone and skin, a lung field and a mediastinum, or the like. Details of the separation point calculation will be described later.
  • the gradation setting unit 25 sets gradation information by including the separation point calculated by the separation point calculation unit 24 as a control point.
  • the gradation information is specifically called a ⁇ curve necessary for gradation conversion of image data.
  • the ⁇ curve is a curve that defines an output pixel value with respect to an input pixel value.
  • the ⁇ curve is set in a lookup table (hereinafter referred to as LUT) that performs gradation conversion.
  • the display control unit 26 displays the image data subjected to gradation conversion by the LUT on the display device 14.
  • the image processing device 12 performs basic correction processing (dark current correction, sensitivity correction, defect correction) on the image data generated from the transmitted X-ray data acquired from the X-ray detector 5 (step S101). . Further, after performing density normalization processing (step S102) for normalizing the density value of image data, frequency processing (step S103) for performing compression and enhancement processing for each image frequency, display gradation processing is executed. (Step S104).
  • step S104 The display gradation processing in step S104 will be described with reference to FIG.
  • the image processing apparatus 12 extracts a subject area from the image data to be processed (step S201).
  • the image processing apparatus 12 extracts and removes the X-ray aperture area and the direct X-ray area from the image.
  • Fig. 4 shows an example of the procedure for subject area extraction processing.
  • the image processing apparatus 12 first extracts an X-ray aperture region from the image.
  • the image processing device 12 creates a high-frequency component image 30 of the image (step S301; see FIG. 5 (a)), and performs a Hough transform (linear voting) on the direction of the diaphragm side based on the high-frequency component image 30.
  • a straight line candidate is detected (step S302; FIG. 5 (b)).
  • the image processing apparatus 12 determines whether the line candidate is an object in the subject 3 or an area indicating the X-ray aperture 2b on the condition that the line candidate is located outside the line candidate obtained in step S302 (step S302).
  • S303 The black frame region of the image 32 shown in FIG. 5 (c) is a region removed from the image 30 as an X-ray aperture region.
  • the image processing apparatus 12 directly extracts an X-ray region.
  • the image processing apparatus 12 creates an image 32 in which the X-ray aperture region is removed from the image 30 to be processed by the processing in steps S301 to S303 (step S304; FIG. 6 (a)).
  • the image processing apparatus 12 calculates a histogram 6 relating to pixel values for the image 32 from which the X-ray aperture region has been removed (step S305; see FIG. 6 (b)). Based on the histogram 6 calculated in step S305, the image processing device 12 performs threshold determination processing using a predetermined luminance value as a threshold (step S306), and removes the high luminance value region (step S307).
  • an area such as air outside the subject area is removed as in the image 33 shown in FIG. 6C, and only the subject area remains.
  • the image processing apparatus 12 determines whether or not the extracted subject area includes metal (step S202). If metal is included (step S202; Yes), a metal removal process is executed (step S203).
  • step S203 The metal removal process in step S203 will be described with reference to FIGS.
  • the image processing apparatus 12 creates a subject area image 33 obtained by removing the X-ray aperture and the straight X-ray area from the image, for example, according to the procedure shown in FIG. 4 (step S401; see FIG. 6C). Further, the image processing device 12 creates a high frequency image 35 in which high frequency components of the subject region image 33 are extracted (step S402).
  • FIG. 8A shows a metal region included in the subject region image 33 and a high-frequency image 35 around it.
  • the image processing device 12 removes a weak signal component (noise component) from the high-frequency image 35 created by the processing in step S402 (step S403), and performs expansion processing for amplifying the object (step S404).
  • the thin line portion of the high-frequency image 35 created in step S402 is expanded according to a predetermined condition.
  • the image processing device 12 acquires the standard deviation of each region obtained by the expansion processing and performs threshold processing (step S405). If the standard deviation is small, the region is the metal region 36A, and if the standard deviation is large, it is determined that the region is not a metal region (step S406). Through the above processing, the metal region 36A existing in the subject region is obtained.
  • the pixel value of the pixel corresponding to the metal region 36A is not used for the calculation of the histogram in the histogram calculation process (step S204 in FIG. 3) described later.
  • the image processing device 12 calculates a histogram relating to the pixel value of the image from which the subject area has been extracted by the processing of step S201 to step S203 and the metal area has been removed (step S204).
  • the image processing device 12 calculates the separation point of the subject composition based on the histogram calculated in step S204 (step S205).
  • the separation point is a boundary value for distinguishing different parts existing in the image, such as distinguishing the lung field region from the mediastinum region or distinguishing the bone region from the skin region.
  • the calculated separation point is referred to as a control point when setting the ⁇ curve.
  • the image processing device 12 calculates a histogram related to pixel values for an image from which the subject region has been extracted and the metal region has been removed (step S501). Further, the most frequent point of the created histogram is obtained (step S502).
  • FIG. 10 (a) is an object region image 37 with the metal removed from the chest.
  • this is referred to as a chest image 37.
  • the horizontal axis of the histogram 61 is the pixel value, and the vertical axis is the frequency.
  • the image processing apparatus 12 smoothes the histogram 61, obtains the most frequent point 61c, which is the point with the highest frequency, and obtains a pixel value (most frequent value) corresponding to the most frequent point 61c (step S502). Further, the image processing apparatus 12 determines the separation point 61d based on the mode 61c obtained in step S502 and the slope of each pixel value in the histogram 61 (step S503).
  • the image processing apparatus 12 calculates the “slope start point” that is the absolute value of the slope between the mode 61c of the histogram 61 and the start point 61a of the histogram 61, and the mode. “Inclination end point” which is an absolute value of the inclination between 61c and the end point 61b of the histogram 61 is obtained. Then, the slope start point and the slope end point are compared, and if the slope end point is larger, the point that takes the smallest value among the absolute values of the slope of the histogram 61 at each point between the start point 61a and the mode 61c Is the separation point.
  • the separation point 61d is the point having the smallest value among the absolute values of the slope of the histogram 61 at each point between the mode 61c and the end point 61b.
  • the mediastinum region shows a larger average pixel value. Therefore, when the “slope end point” of the histogram 61 is larger, the mode 61c is in the mediastinum region, and when the “slope start point” is larger, the mode 61c is in the lung field region.
  • the most frequent point is in the mediastinum region (when the slope end point is larger)
  • the absolute value of the slope in the histogram from the start point to the most frequent point is calculated, and the point with the smaller slope is calculated.
  • the absolute value of the inclination in the histogram from the most frequent point to the end point is calculated, and the point with the smaller inclination is calculated.
  • a point having a small slope of the histogram is a separation point 61d between the lung field region and the mediastinum region.
  • a histogram 62 shown in FIG. 11 (b) is obtained from the metal-removed subject region image 38 in FIG. 11 (a).
  • the image processing device 12 (separation point calculation unit 24) is configured to obtain an “inclination start point” that is an absolute value of an inclination between the mode 62c of the histogram 62 and the start point 62a of the histogram 62, and an end point of the mode 62c and the histogram 62.
  • the absolute value of the inclination in the histogram from the start point 62a to the most frequent point 62c is calculated, and the point with the smaller inclination is set as the separation point 62d.
  • the most frequent point 62c is in the skin region (when the inclination start point is larger)
  • the absolute value of the inclination in the histogram from the most frequent point 62c to the end point 62b is calculated, and a point with a smaller inclination is calculated.
  • a point with a small inclination is a separation point 62d between the bone region and the skin region.
  • the image processing apparatus 12 creates a ⁇ curve using the calculated separation points as control points (step S206 in FIG. 3).
  • FIG. 12 shows an example of creating a ⁇ curve in the chest image 37.
  • 12A is a histogram 61 for the subject region of the chest image 37
  • FIG. 12B is an example of the ⁇ curve 71.
  • FIG. The horizontal axis of the histogram 61 in FIG. 12 (a) and the horizontal axis of the ⁇ curve 71 in FIG. 12 (b) coincide with each other to indicate pixel values.
  • the shape of the ⁇ curve 71 is adjusted with the separation point 61d as the control points 7b, 7d, and 7c, respectively.
  • the control point corresponding to the separation point 61d is increased so that the slope between the control point 7b corresponding to the start point 61a and the control point 7c corresponding to the separation point 61d is increased.
  • Set the 7c position output value. In this way, by making the output value of the separation point adjustable, a desired contrast can be given to a desired region of the subject region.
  • the point 7a (bit minimum value “0”) corresponding to the minimum value of the entire histogram and the point 7e (bit maximum value. For example, corresponding to the maximum value) , “255”, etc.) as control points, the density range and contrast of the entire image can be freely adjusted.
  • FIG. 13 shows an example of creating a ⁇ curve in the bone image 38.
  • FIG. 13A is a histogram 62 for the subject region
  • FIG. 13B is an example of the ⁇ curve 72.
  • the horizontal axis of the histogram 62 in FIG. 13 (a) coincides with the horizontal axis of the ⁇ curve 72 in FIG. 13 (b) to indicate pixel values.
  • the shape of the ⁇ curve 72 is adjusted with the separation point 62d as the control points 7b, 7d, and 7c, respectively.
  • the output value of the separation point 7c is set so that the slope between the separation point 7c and the end point 7d is increased. In this way, by making the output value of the separation point adjustable, a desired contrast can be given to a desired region of the subject region.
  • the point 7a corresponding to the minimum value of the entire histogram and the point 7e corresponding to the maximum value are added to the control points, so that the density range and contrast of the entire image Can be adjusted freely.
  • the ⁇ curves 71 and 72 have a smooth curve shape by approximately interpolating the control points 7a to 7e.
  • the output width (width in the vertical axis direction) of the start point 7b and end point 7d of the histogram can be expanded from the bit maximum width (from the bit minimum value point 7a to the output width of the bit maximum value point 7e).
  • the image processing device 12 executes gradation conversion processing using the ⁇ curve for the image 30 to be processed (step S207 in FIG. 3), and the gradation value is adjusted. Create diagnostic images.
  • the image processing device 12 stores the created diagnostic image in the storage device 13 separately from the raw data (original image data 30) and sends it to the control device 11.
  • the control device 11 displays the diagnostic image with the adjusted gradation on the display device.
  • FIG. 14 shows an example of an operation screen 8 (user interface) suitable for the present embodiment.
  • a ⁇ curve display area 81 and operation button groups 82 to 85 are provided.
  • the operation buttons 82 and 83 are buttons for adjusting the region of interest contrast, and the output value of the separation point 7c is changed to “+” (large) and “ ⁇ ” (small), respectively.
  • the operation buttons 84 and 85 are buttons for adjusting the overall contrast of the image, and the widths of the output values of the start point 7b and the end point 7d are changed to “+” (wide) and “ ⁇ ” (narrow), respectively.
  • the image for which the gradation value is being adjusted may be displayed in the operation screen 8. In this case, it is desirable that an image whose gradation is adjusted in real time is displayed in the image display area 86 as the shape of the ⁇ curve is changed.
  • the user interface is not limited to the example of the operation screen 8 in FIG.
  • the output values of the control points 7a to 7e may be adjusted by dragging each control point of the ⁇ curve with a mouse or the like.
  • a histogram of the original image may be displayed together with the ⁇ curve. For example, as shown in FIG. 12 and FIG. 13, if the input pixel value of the ⁇ curve and the pixel value (horizontal axis) of the histogram are displayed in agreement, each feature point (start point, end point, separation point, etc.) of the histogram and ⁇ The relationship with the control points of the curve can be displayed in an easy-to-understand manner for the operator.
  • a histogram is calculated for a subject region of an image
  • a separation point of the subject composition is calculated based on the characteristics of the shape of the histogram
  • the calculated separation point Are included in the control points of the ⁇ curve. Therefore, it is possible to give a desired contrast to a desired area of the subject area.
  • the image processing device 12 obtains the separation point of the subject composition (the boundary between the low density region and the high density region) based on the histogram, it is not necessary for the operator to set the boundary (separation point).
  • a ⁇ curve can be set for.
  • control points are the separation points of the histogram, and the control points are 3 points including the start and end points of the histogram, or 5 points including the bit maximum and minimum values, not only the density value and contrast of the region of interest. It is possible to prevent the occurrence of white crushing (low density side) and black crushing (high density side) in a subject area other than the region of interest. This makes it possible to appropriately adjust the contrast of the region of interest without reducing the amount of image information.
  • the suitable image diagnostic apparatus of this invention was demonstrated, this invention is not limited to the above-mentioned embodiment.
  • an example of an image obtained by general imaging has been described, but the present invention can also be applied to a case of fluoroscopy.
  • fluoroscopy if the same gradation processing as that of the above-described embodiment is applied to the image of each frame, an image in which a desired region is expressed with a desired grayscale can be displayed even in fluoroscopy.
  • those skilled in the art can come up with various changes and modifications within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. It is understood.

Abstract

　画像の情報量を保ちながら、所望の領域を所望のコントラスト及び濃度で表示することが可能な画像診断装置及び階調情報設定方法を提供するために、画像診断装置1の画像処理装置12は、処理対象とする画像から被写体領域を抽出した被写体領域画像について画素値に関するヒストグラムを算出し、ヒストグラムの形状の特徴(最頻点及び傾き)に基づいて被写体組成の分離点を算出し、算出した分離点に対応する画素値を、階調情報であるγカーブの制御点に含め、このように画像の画素値ヒストグラムに基づいて被写体の低濃度領域と高濃度領域との境界(分離点)を求め、その分離点を制御点とするため、被写体領域の所望の領域に所望のコントラストを与えることが可能となる。

Description

画像診断装置及び階調情報設定方法
　本発明は画像診断装置及び階調情報設定方法に係り、特に、放射線画像を適切な濃度値及びコントラストで表示するための階調情報の設定技術に関する。
　従来、対象物にX線等の放射線を照射し、対象物を透過した放射線の強度分布を検出して対象物の放射線画像を得る装置が利用されている。このような撮影の一般的な方法としては、X線に対するフィルム/スクリーン法が挙げられる。近年では、デジタル技術の進歩により、放射線画像を電気信号に変換し、この電気信号を画像処理した後に、可視画像としてディスプレイ等に表示することで高画質の放射線画像を得る技術が提案されている。また、半導体プロセス技術の進歩に伴い、平面検出器を使用して同様に放射線画像を撮影する装置が開発されている。これらの装置は、従来の感光性フィルムを用いる放射線装置と比較して、非常に広いダイナミックレンジを有しており、放射線の露光量の変動に影響されない放射線画像を得ることができるという実利的な利点を有している。
　このような平面検出器で生成されたデジタル画像データは、撮影毎に濃度正規化処理や周波数処理等が施され、画像メモリに記録される。記録された画像を表示媒体に表示する際は、階調変換処理に必要な表示γと呼ばれる曲線(以下、γカーブという)が画像処理装置にて作成される。得られたγカーブは階調変換を行うルックアップテーブル(以下、LUTと呼ぶ)にセットされて、LUTで階調変換された画像データが表示装置に表示される。このように、表示の階調変換を行う場合、画像全体のコントラストや濃度を調整するためにγカーブが作成される。例えば、特許文献1には、画像の濃度値に関するヒストグラムを作成し、その最小値と最大値を制御点としてγカーブの形状を調整することが記載されている。
特開平6-130520号公報
　しかしながら、特許文献1の方法では、濃度値のヒストグラムの最小値と最大値を制御点としているため、画像全体のコントラストや濃度を調整することはできるが、特定の関心領域についての濃度調整には適していない。術者によっては、最も観察したい領域(関心領域)のみ最適なコントラストで表示したいという要求がある。一方で、関心領域だけに着目してγカーブを作成すると、関心領域以外の領域に白つぶれ(低濃度側)や黒つぶれ(高濃度側)が生じてしまうこともある。これでは画像全体の情報量が削減することとなり好ましくない。
　本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、画像の情報量を保ちながら、所望の領域を所望のコントラスト及び濃度で表示することが可能な画像診断装置及び階調情報設定方法を提供することである。
　前述した目的を達成するために本発明は、被写体にX線を照射するX線源と、前記X線源に対向配置され前記被写体の透過X線を検出するX線検出器と、前記X線検出器より出力される透過X線に基づいて画像データを生成する画像処理装置と、前記画像処理装置により生成された画像データを記憶する記憶装置と、処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出する被写体領域抽出部と、前記被写体領域抽出部により得られた被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部により算出されたヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出する分離点算出部と、前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定する階調設定部と、前記階調設定部により設定された階調情報に基づいて処理対象とする前記画像データを階調変換し、表示装置に表示する表示制御部と、を備えることを特徴とする画像診断装置である。
　また、画像処理装置が、被写体の透過X線を取得し、取得した透過X線に基づいて画像データを生成し、記憶装置に記憶するステップと、画像処理装置が、処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出するステップと、画像処理装置が、前記被写体領域が抽出された被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するステップと、画像処理装置が、前記ヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出するステップと、画像処理装置が、前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定するステップと、画像処理装置が、前記階調情報に基づいて前記処理対象とする画像データを階調変換し、表示装置に表示するステップと、を含むことを特徴とする階調情報設定方法である。
　本発明により、画像の情報量を保ちながら、所望の領域を所望のコントラスト及び濃度で表示することが可能な画像診断装置及び階調情報設定方法を提供できる。
本発明に係る画像診断装置1の全体構成図 X線画像表示処理全体の流れを示すフローチャート 表示階調処理の手順を示すフローチャート 被写体領域抽出処理の手順を示すフローチャート X線絞り除去処理の各段階で使用する画像の例を示す図。(a)高周波成分画像30の一例、(b)ハフ変換により直線を検出した画像31の一例、(c)X線絞りを除去した画像(X線絞り除去画像32)の一例 直接X線領域抽出処理の各段階で使用する画像の例を示す図。(a)X線絞り除去画像32の一例、(b)X線絞り除去画像32のヒストグラム6の例、(c)高輝度領域除去画像33の一例 金属除去処理の手順を示すフローチャート (a)高周波画像35の例、(b)高周波画像35をノイズ除去後、膨張処理により金属領域を抽出した画像36 分離点算出処理の手順を示すフローチャート (a)胸部の被写体領域画像(胸部画像)37の例、(b)(a)の胸部画像37のヒストグラム61 (a)骨部の被写体領域画像(骨画像)38の例、(b)(a)の被骨画像38のヒストグラム62 ヒストグラム61に基づくγカーブ71の設定例 ヒストグラム62に基づくγカーブ72の設定例 ユーザインターフェースである操作画面8の一例
　本発明に係る画像診断装置は、被写体にX線を照射するX線源と、前記X線源に対向配置され前記被写体の透過X線を検出するX線検出器と、前記X線検出器より出力される透過X線に基づいて画像データを生成する画像処理装置と、前記画像処理装置により生成された画像データを記憶する記憶装置と、処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出する被写体領域抽出部と、前記被写体領域抽出部により得られた被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部により算出されたヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出する分離点算出部と、前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定する階調設定部と、前記階調設定部により設定された階調情報に基づいて処理対象とする前記画像データを階調変換し、表示装置に表示する表示制御部と、を備えることを特徴とする。
　また、前記分離点算出部は、前記ヒストグラムの傾き及び最頻点に基づいて前記分離点を算出するように構成される。
　また、前記分離点算出部は、前記ヒストグラムの最頻点を求め、前記最頻点と前記ヒストグラムの始点との傾きの絶対値である傾き始点及び前記最頻点と前記ヒストグラムの終点との傾きの絶対値である傾き終点をそれぞれ求め、前記傾き始点と傾き終点とを比較し、前記傾き終点の方が大きい場合は前記傾き始点から前記最頻点までの間の各点における前記ヒストグラムの傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点とし、前記傾き始点の方が大きい場合は前記最頻点から前記傾き終点までの間の各点における前記ヒストグラムの傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点とする。
　また、前記階調設定部は、前記分離点に加え更に前記ヒストグラムの始点及び終点を制御点として前記階調情報を設定する。
　また、前記階調設定部は、更にビット最小値及びビット最大値を制御点として前記階調情報を設定する。
　また、前記階調設定部は、近似補間によって曲線となるように前記階調情報を設定する。
　また、前記被写体領域から金属領域を除去する金属除去処理部を更に備え、前記ヒストグラム算出部は、前記金属除去処理部により金属領域が除去された被写体領域画像について前記ヒストグラムを算出する。
　また、前記金属除去処理部は、前記画像データに含まれる各領域の濃度値の標準偏差に基づいて金属であるか否かを判別する処理を含む。
　また、前記階調情報であるγカーブと、前記γカーブにおける前記制御点の位置を変更するための操作部とを表示するユーザインターフェースを更に備える。
　本発明に係る階調情報設定方法は、画像処理装置が、被写体の透過X線を取得し、取得した透過X線に基づいて画像データを生成し、記憶装置に記憶するステップと、画像処理装置が、処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出するステップと、画像処理装置が、前記被写体領域が抽出された被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するステップと、画像処理装置が、前記ヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出するステップと、画像処理装置が、前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定するステップと、画像処理装置が、前記階調情報に基づいて前記処理対象とする画像データを階調変換し、表示装置に表示するステップと、を含む。
　以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態についてより詳細に説明する。
　まず、図1を参照して画像診断装置1の全体構成について説明する。
　なお、本発明に係る画像診断装置1は、被写体にX線を照射して静止画であるX線画像を撮影する一般X線撮影装置、及び動画像を得るX線透視撮影装置のいずれにも適用できる。以下の説明では、本発明に係る画像診断装置1の一例として一般X線撮影装置について説明する。
　図1に示すように、画像診断装置1は、X線源2及びX線源2に被写体3を介して対向配置されたX線検出器5を有する撮影系と、撮影系を制御するとともに撮影系において取得した透過X線データに基づいて画像の作成、表示等の処理を行う操作卓10と、被写体を載置する天板4とを備える。
　X線源2は、X線管球、高電圧発生装置、及びX線絞り2bを備える。X線源2は高電圧発生装置から電力供給を受けてX線管球から所定の線量のX線を発生させる。X線源2の動作は制御装置11から送信されるX線制御信号に従って制御される。X線絞り2bは、X線管球から発生したX線を遮蔽するX線遮蔽板を複数有する。X線絞り2bは制御装置11からの制御信号に従って複数のX線遮蔽板を移動させることでX線照射領域を形成する。
　X線検出器5は、フラットパネルディテクタ(FPD)やイメージ・インテンシファイア(I．I)等であり、X線源2から照射され被写体3を透過したX線を検出し、そのX線強度に応じた電気信号を操作卓4の画像処理装置12に出力する。
　操作卓10は、制御装置11、画像処理装置12、記憶装置13、表示装置14、及び入力装置15を備える。
　制御装置11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。制御装置11は、入力装置15から入力された入力信号に基づいてX線照射の動作制御を行ったり、被写体3を透過したX線(以下「透過X線」と略記する)の検出及びデータ収集動作の制御を行ったり、天板4の位置またはX線源2の位置の移動動作の制御等を行う。
　画像処理装置12は、X線検出器5から送られる透過X線に対応する電気信号(透過X線データ)を取得する。画像処理装置12は、取得した透過X線データに基づいて被写体3のX線画像を生成し、記憶装置13に記憶する。
　また画像処理装置12は、生成されたX線画像(以下、単に「画像」と呼ぶ)の表示状態を調整する処理である階調情報設定処理を実行する。階調情報設定処理の詳細については後述する。
　記憶装置13は、撮影により得た透過X線データ(ローデータ)や画像処理装置12により生成された画像、或いは後述する階調情報設定処理において設定された階調で生成された診断用画像を記憶する。また、記憶装置13は、撮影動作・透視動作に関するプログラムや各種撮影条件、及び後述する階調情報設定処理等に必要なプログラム及びデータ等を記憶する。
　表示装置14は、CRTや液晶パネル等により構成され、画像処理装置12で生成された画像や診断用画像、制御装置11から入力される表示データ等を表示する。
　入力装置15は、例えば、キーボードやマウス等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報を入力する。操作者は、表示装置14及び入力装置15等の外部機器を使用して対話的に操作を行う。なお、入力装置15は、表示装置14の表示画面と一体的に構成されたタッチパネル等としてもよい。
　次に、画像診断装置1の機能構成について説明する。
　図1に示すように画像診断装置1は、階調設定に関する機能構成として、画像生成部20、画像データ取得部21、被写体領域抽出部22、ヒストグラム算出部23、分離点算出部24、階調設定部25、及び表示制御部26を有する。これらの各部は、図1に示すように画像処理装置12の機能として設けられるものとしてもよいし、その一部または全部が制御装置11に設けられてもよい。
　画像生成部20は、X線検出器5から送られる透過X線データに基づいて被写体3のX線画像を生成する。生成された画像は記憶装置13に記憶される。
　画像データ取得部21は、処理対象とする画像を記憶装置13から取得する。
　被写体領域抽出部22は、画像データ取得部21により取得した画像データから被写体領域を抽出し、被写体領域画像を作成する。例えば、被写体領域抽出部22は画像データからX線絞り領域と直接X線領域を抽出し、取り除く。更に、被写体領域に含まれる金属領域を検出し、除去することにより、被写体領域画像を作成する。X線絞り抽出処理、直接X線領域抽出処理、及び金属除去処理の詳細については後述する。
　ヒストグラム算出部23は、被写体領域抽出部22により作成された被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出する。画素値に関するヒストグラムとは、横軸を画素値、縦軸を頻度で表したデータである。以下、画素値に関するヒストグラムを単にヒストグラムという。ヒストグラム算出部23は、算出したヒストグラムを分離点算出部24に通知する。
　分離点算出部24は、ヒストグラム算出部23により算出されたヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出する。被写体組成の分離点とは、例えば、骨部と皮膚や、肺野と縦隔部等のように異なる組織を画像上で区別するための代表画素値である。分離点の算出についての詳細は後述する。
　階調設定部25は、分離点算出部24により算出された分離点を制御点に含めて階調情報を設定する。階調情報とは、具体的には、画像データを階調変換する際に必要なγカーブと呼ばれるものである。γカーブは、入力画素値に対する出力画素値を定義した曲線である。γカーブは階調変換を行うルックアップテーブル(以下、LUT)にセットされる。
　表示制御部26は、LUTで階調変換された画像データを表示装置14に表示する。
　次に、図2を参照して、画像処理装置12が実行する階調情報設定処理について説明する。
　画像処理装置12は、X線検出器5から取得した透過X線データにより生成された画像データに対して、基本的な補正処理(暗電流補正、感度補正、欠陥補正)を施す(ステップS101)。また、画像データの濃度値を正規化する濃度正規化処理(ステップS102)や、画像の周波数毎に圧縮、強調処理を行う周波数処理(ステップS103)等を施した後に表示階調処理を実行する(ステップS104)。
　図3を参照してステップS104の表示階調処理について説明する。
　表示階調処理において、画像処理装置12は、処理対象とする画像データから被写体領域を抽出する(ステップS201)。ステップS201の被写体領域抽出処理において、画像処理装置12は画像からX線絞り領域及び直接X線領域を抽出し、除去する。
　図4に被写体領域抽出処理の手順の一例を示す。図4に示すように、画像処理装置12は、まず画像からX線絞り領域を抽出する。画像処理装置12は、画像の高周波成分画像30を作成し(ステップS301；図5(a)参照)、高周波成分画像30をもとに絞り辺の方向に対してハフ変換(直線投票)を行い、直線候補を検出する(ステップS302；図5(b))。また画像処理装置12は、ステップS302で得た直線候補より外側に隣接することを条件に、直線候補が被写体3内のオブジェクトであるのかX線絞り2bを示す領域であるのかを判定する(ステップS303)。図5(c)に示す画像32の黒枠領域はX線絞り領域として画像30から除去された領域である。
　次に、画像処理装置12は直接X線領域を抽出する。まず画像処理装置12はステップS301～ステップS303の処理により、処理対象とする画像30からX線絞り領域を除去した画像32を作成する(ステップS304；図6(a))。画像処理装置12はX線絞り領域を除去した画像32について、画素値に関するヒストグラム6を算出する(ステップS305；図6(b)参照)。画像処理装置12はステップS305で算出したヒストグラム6に基づいて所定の輝度値を閾値として閾値判定処理を行い(ステップS306)、高輝度値領域を取り除く(ステップS307)。ステップS304～ステップS307の処理により、図6(c)に示す画像33のように被写体領域の外側のエア等の領域が除去され、被写体領域だけが残る。
　図3の説明に戻る。
　ステップS201の処理により処理対象とする画像30から被写体領域が抽出されると、画像処理装置12は抽出した被写体領域内に金属が含まれるか否かを判定する(ステップS202)。金属が含まれる場合は(ステップS202；Yes)、金属除去処理を実行する(ステップS203)。
　ステップS203の金属除去処理について、図7及び図8を参照して説明する。
　画像処理装置12は、例えば図4に示す手順で、画像からX線絞りと直線X線領域を除いた被写体領域画像33を作成する(ステップS401；図6(c)参照)。更に画像処理装置12は、被写体領域画像33の高周波成分を抽出した高周波画像35を作成する(ステップS402)。図8(a)は被写体領域画像33に含まれる金属領域とその周辺の高周波画像35を示している。画像処理装置12は、ステップS402の処理により作成された高周波画像35から弱い信号成分(ノイズ成分)を除去し(ステップS403)、オブジェクトを増幅させる膨張処理を行う(ステップS404)。膨張処理では、ステップS402で作成された高周波画像35の細線部が所定の条件に従って拡張される。画像処理装置12は、膨張処理で得られた各領域の標準偏差を取得して閾値処理を行う(ステップS405)。標準偏差が小さければその領域は金属領域36Aであり、標準偏差が大きければ金属領域でないと判定する(ステップS406)。以上の処理により、被写体領域内に存在する金属領域36Aを求める。
　金属領域36Aに該当する画素の画素値は後述するヒストグラム算出処理(図3のステップS204)においてヒストグラムの算出に用いないこととする。
　図3の説明に戻る。
　ステップS201～ステップS203の処理により被写体領域が抽出され、金属領域が除去された画像について、画像処理装置12は画素値に関するヒストグラムを算出する(ステップS204)。画像処理装置12は、ステップS204で算出したヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出する(ステップS205)。分離点は、例えば肺野領域と縦隔領域を区別したり、或いは骨領域と皮膚領域を区別する等、画像内に存在する異なる部位を区別するための境界値である。算出された分離点は、γカーブ設定時に制御点として参照される。
　ここで、分離点の算出方法について、図9を参照して説明する。
　画像処理装置12(分離点算出部24)は、上述したように、被写体領域が抽出され、金属領域が除去された画像について、画素値に関するヒストグラムを算出する(ステップS501)。また、作成したヒストグラムの最頻点を求める(ステップS502)。
　図10(a)は胸部の金属除去済み被写体領域画像37である。以下、胸部画像37と呼ぶ。図10(a)の胸部画像37から、図10(b)に示すヒストグラム61が求められるものとする。ヒストグラム61の横軸は画素値、縦軸は頻度である。画像処理装置12は、ヒストグラム61を平滑化し、頻度が最も大きい点である最頻点61cを求め、最頻点61cに対応する画素値(最頻度値)を求める(ステップS502)。更に、画像処理装置12は、ステップS502で求めた最頻点61cとヒストグラム61の各画素値における傾きとに基づいて分離点61dを決定する(ステップS503)。
　より具体的には、画像処理装置12(分離点算出部24)は、ヒストグラム61の最頻点61cとヒストグラム61の始点61aとの傾きの絶対値である「傾き始点」、及び、最頻点61cとヒストグラム61の終点61bとの傾きの絶対値である「傾き終点」をそれぞれ求める。そして、傾き始点と傾き終点とを比較し、傾き終点の方が大きい場合は、始点61aから最頻点61cまでの間の各点におけるヒストグラム61の傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点とする。
　傾き始点の方が大きい場合は、最頻点61cから終点61bまでの間の各点におけるヒストグラム61の傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点61dとする。
　図10の胸部画像37を例に説明する。縦隔領域と肺野領域では、縦隔領域の方が平均的に大きな画素値を示す。したがって、ヒストグラム61の「傾き終点」の方が大きい場合は最頻点61cは縦隔領域にあり、「傾き始点」の方が大きければ最頻点61cは肺野領域にある。最頻点が縦隔領域にある場合(傾き終点の方が大きい場合)、始点から最頻点のヒストグラムにおける傾きの絶対値を算出し、傾きが小さい点を算出する。最頻点が肺野領域にある場合(傾き始点の方が大きい場合)、最頻点から終点のヒストグラムにおける傾きの絶対値を算出し、傾きが小さい点を算出する。ヒストグラムの傾きが小さい点が肺野領域と縦隔領域との分離点61dとなる。
　図11の骨画像38についても同様に、図11(a)の金属除去済み被写体領域画像38から、図11(b)に示すヒストグラム62が求められる。
　画像処理装置12(分離点算出部24)は、ヒストグラム62の最頻点62cとヒストグラム62の始点62aとの傾きの絶対値である「傾き始点」、及び、最頻点62cとヒストグラム62の終点62bとの傾きの絶対値である「傾き終点」をそれぞれ求める。ヒストグラム62の「傾き終点」の方が大きければ最頻点62cは骨領域にあり、「傾き始点」の方が大きければ最頻点62cは皮膚領域にある。最頻点62cが骨領域にある場合(傾き終点の方が大きい場合)、始点62aから最頻点62cのヒストグラムにおける傾きの絶対値を算出し、傾きが小さい点を分離点62dとする。最頻点62cが皮膚領域にある場合(傾き始点の方が大きい場合)、最頻点62cから終点62bのヒストグラムにおける傾きの絶対値を算出し、傾きが小さい点を算出する。傾きが小さい点が骨領域と皮膚領域との分離点62dとなる。
　図3の説明に戻る。
　図9～図11に示すような手法でヒストグラムの分離点を算出すると、画像処理装置12は、算出した分離点を制御点としてγカーブを作成する(図3のステップS206)。
　図12に胸部画像37におけるγカーブ作成例を示す。図12(a)は胸部画像37の被写体領域についてのヒストグラム61であり、図12(b)はγカーブ71の一例である。図12(a)のヒストグラム61の横軸と図12(b)のγカーブ71の横軸は一致し、画素値を示している。
　図12に示すように、ヒストグラム61の始点61a及び終点61bの他、分離点61dをそれぞれ制御点7b、7d、7cとしてγカーブ71の形状が調整される。例えば、肺野領域のコントラストを大きくするためには、始点61aに対応する制御点7bと分離点61dに対応する制御点7cとの間の傾きが大きくなるように分離点61dに対応する制御点7cの位置(出力値)を設定する。このように、分離点の出力値を調整可能とすることで被写体領域の所望の領域に所望のコントラストを与えることができる。ヒストグラム61の始点61a、終点61b、及び分離点61dの他、更に、ヒストグラム全体の最小値に対応する点7a(ビット最小値「0」)及び最大値に対応する点7e(ビット最大値。例えば、「255」等)を加えた5点を制御点とすれば、画像全体の濃度範囲やコントラストを自在に調整できる。
　図13に骨画像38におけるγカーブ作成例を示す。図13(a)は被写体領域についてのヒストグラム62であり、図13(b)はγカーブ72の一例である。図13(a)のヒストグラム62の横軸と図13(b)のγカーブ72の横軸は一致し画素値を示している。
　図13に示すように、ヒストグラム62の始点62a及び終点62bの他、分離点62dをそれぞれ制御点7b、7d、7cとしてγカーブ72の形状が調整される。例えば、骨領域のコントラストを大きくするためには、分離点7cと終点7dとの間の傾きが大きくなるように分離点7cの出力値を設定する。このように、分離点の出力値を調整可能とすることで被写体領域の所望の領域に所望のコントラストを与えることができる。ヒストグラム62の始点61a、終点62b、及び分離点62dの他、更に、ヒストグラム全体の最小値に対応する点7a及び最大値に対応する点7eを制御点に加えれば、画像全体の濃度範囲やコントラストを自在に調整できる。
　なお、図12及び図13の例において、γカーブ71，72の形状は、各制御点7a～7eを近似補間することで滑らかな曲線形状とすることが望ましい。
　また、ヒストグラムの始点7bと終点7dとの出力幅(縦軸方向の幅)はビット最大幅(ビット最小値点7aからビット最大値点7eの出力幅まで拡大可能である。
　図3の説明に戻る。
　γカーブが作成されると、画像処理装置12は、処理対象とする画像30に対してγカーブを用いた階調変換処理を実行し(図3のステップS207)、階調値が調整された診断用画像を作成する。画像処理装置12は、作成した診断用画像をローデータ(元の画像データ30)とは別に記憶装置13に記憶するとともに、制御装置11に送る。制御装置11は、階調が調整された診断用画像を表示装置14に表示する。
　図14に、本実施の形態に好適な操作画面8(ユーザインターフェース)の一例を示す。
　図14に示す操作画面8には、γカーブ表示領域81及び操作ボタン群82～85が設けられる。操作ボタン82，83は関心領域コントラストを調整するボタンであり、分離点7cの出力値がそれぞれ「＋」(大)、「-」(小)に変更される。操作ボタン84，85は画像全体コントラストを調整するボタンであり、始点7b及び終点7dの出力値の幅がそれぞれ「＋」(広く)、「-」(狭く)に変更される。また、階調値調整中の画像を操作画面8内に表示するようにしてもよい。この場合、γカーブの形状の変更に伴って、リアルタイムに階調が調整された画像が画像表示領域86内に表示されることが望ましい。
　なお、ユーザインターフェースは図14の操作画面8の例に限定されない。例えば、γカーブの各制御点をマウス等でドラッグ操作することにより、制御点7a～7eの出力値を調整できるようにしてもよい。また、γカーブとともに元画像のヒストグラムを表示するようにしてもよい。例えば図12や図13に示すように、γカーブの入力画素値とヒストグラムの画素値(横軸)を一致させて表示すれば、ヒストグラムの各特徴点(始点、終点、分離点等)とγカーブの制御点との関係が操作者にとって分かりやすく表示できる。
　以上説明したように、本実施の形態の画像診断装置1によれば、画像の被写体領域についてヒストグラムを算出し、ヒストグラムの形状の特徴に基づいて被写体組成の分離点を算出し、算出した分離点の画素値をγカーブの制御点に含める。したがって、被写体領域の所望の領域に所望のコントラストを与えることが可能となる。また、画像処理装置12がヒストグラムに基づいて被写体の組成の分離点(低濃度領域と高濃度領域との境界)を求めるため、操作者はその境界(分離点)を設定する必要もなく、容易にγカーブを設定できる。ヒストグラムの分離点を制御点とするとともに、ヒストグラムの始点及び終点を含む3点、或いはビット最大値及び最小値を含む5点を制御点とするため、関心領域の濃度値やコントラストのみならず、関心領域以外の被写体領域での白つぶれ(低濃度側)や黒つぶれ(高濃度側)の発生を防ぐことができる。これにより画像の情報量を削減することなく、関心領域のコントラストを適切に調整可能となる。
　以上、各実施の形態において、本発明の好適な画像診断装置について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の実施の形態では、一般撮影で得られた画像について例示したが、透視の場合にも適用可能である。透視の場合は各フレームの画像に対して、それぞれ上述の実施形態と同様の階調処理を適用すれば、透視においても所望の領域を所望の階調で表した画像を表示できる。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
　1　画像診断装置、2　X線源、3　被写体、4　寝台天板、5　X線検出器、10　操作卓、11　制御装置、12　画像処理装置、13　記憶装置、14　表示装置、15　入力装置、20　画像生成部、21　画像データ取得部、22　被写体領域抽出部、23　ヒストグラム算出部、24　分離点算出部、25　階調設定部、26　表示制御部、61，62　ヒストグラム、61a　ヒストグラム始点、61b　ヒストグラム終点、61c　最頻点、61d　分離点、71，72　γカーブ、7a　制御点(ビット最小値)、7b　制御点(ヒストグラム始点)、7c　制御点(分離点)、7d　制御点(ヒストグラム終点)、7e　制御点(ビット最大値)、8　操作画面(ユーザインターフェース)

Claims (10)

  1. 　被写体にX線を照射するX線源と、
    　前記X線源に対向配置され前記被写体の透過X線を検出するX線検出器と、
    　前記X線検出器より出力される透過X線に基づいて画像データを生成する画像処理装置と、
    　前記画像処理装置により生成された画像データを記憶する記憶装置と、
    　処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出する被写体領域抽出部と、
    　前記被写体領域抽出部により得られた被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、
    　前記ヒストグラム算出部により算出されたヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出する分離点算出部と、
    　前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定する階調設定部と、
    　前記階調設定部により設定された階調情報に基づいて処理対象とする前記画像データを階調変換し、表示装置に表示する表示制御部と、
    　を備えることを特徴とする画像診断装置。
  2. 　前記分離点算出部は、前記ヒストグラムの傾き及び最頻点に基づいて前記分離点を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。
  3. 　前記分離点算出部は、前記ヒストグラムの最頻点を求め、前記最頻点と前記ヒストグラムの始点との傾きの絶対値である傾き始点及び前記最頻点と前記ヒストグラムの終点との傾きの絶対値である傾き終点をそれぞれ求め、前記傾き始点と傾き終点とを比較し、前記傾き終点の方が大きい場合は前記傾き始点から前記最頻点までの間の各点における前記ヒストグラムの傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点とし、前記傾き始点の方が大きい場合は前記最頻点から前記傾き終点までの間の各点における前記ヒストグラムの傾きの絶対値のうち最も小さい値をとる点を分離点とすることを特徴とする請求項2に記載の画像診断装置。
  4. 　前記階調設定部は、前記分離点に加え更に前記ヒストグラムの始点及び終点を制御点として前記階調情報を設定することを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。
  5. 　前記階調設定部は、更にビット最小値及びビット最大値を制御点として前記階調情報を設定することを特徴とする請求項4に記載の画像診断装置。
  6. 　前記階調設定部は、近似補間によって曲線となるように前記階調情報を設定することを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。
  7. 　前記被写体領域から金属領域を除去する金属除去処理部を更に備え、
    　前記ヒストグラム算出部は、前記金属除去処理部により金属領域が除去された被写体領域画像について前記ヒストグラムを算出することを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。
  8. 　前記金属除去処理部は、前記画像データに含まれる各領域の濃度値の標準偏差に基づいて金属であるか否かを判別する処理を含むことを特徴とする請求項7に記載の画像診断装置。
  9. 　前記階調情報であるγカーブと、前記γカーブにおける前記制御点の位置を変更するための操作部とを表示するユーザインターフェースを更に備えることを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。
  10. 　画像処理装置が、被写体の透過X線を取得し、取得した透過X線に基づいて画像データを生成し、記憶装置に記憶するステップと、
    　画像処理装置が、処理対象とする画像データを前記記憶装置から取得し、取得した画像データから被写体領域を抽出するステップと、
    　画像処理装置が、前記被写体領域が抽出された被写体領域画像の画素値に関するヒストグラムを算出するステップと、
    　画像処理装置が、前記ヒストグラムに基づいて被写体組成の分離点を算出するステップと、
    　画像処理装置が、前記分離点を制御点として前記画像データを表示する際の階調情報を設定するステップと、
    　画像処理装置が、前記階調情報に基づいて前記処理対象とする画像データを階調変換し、表示装置に表示するステップと、
    　を含むことを特徴とする階調情報設定方法。
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