JP6071444B2 - 画像処理装置及びその作動方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィーで得られた画像に対する強調処理に関するものである。

近年のディジタル技術の進歩により、医療の分野でも画像にディジタル処理を施すことが一般的になっている。従来のＸ線診断用のフィルムを用いたＸ線撮像に代わり、Ｘ線画像をディジタル画像として出力する２次元Ｘ線センサの普及も進み、２次元Ｘ線センサが出力するディジタル画像へのエッジ強調処理等、ディジタル画像処理の重要性は高い。

このディジタル画像処理の好適な適用例としては、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィー（以下、ＤＳＡ像）を取得するＤＳＡ処理が挙げられる。ＤＳＡ像は、被写体への造影剤流入の前後で画像を取得し、造影剤流入後の画像（以下、ライブ像）から造影剤流入前の画像（以下、マスク像）を減算して得られる画像である。ライブ像からマスク像の減算処理は、診断上の関心領域である血管領域を造影剤流入による画像間の変化領域として保持し、それ以外の不要な領域を背景領域として取り除き、均一な領域として表現する。これにより、生成されるＤＳＡ像は、血管領域の観察が、その他の被写体構造に影響なく行えるため、診断上有用な画像である。

ＤＳＡ像の診断上の利用目的は造影された血管像の明瞭な描出にある。ライブ像からマスク像を減算することによって得られるサブトラクション像において上記目的は既に達成されているともいえる。しかし、一般にＸ線画像処理として用いられる強調処理をサブトラクション像へ適用し、造影された血管領域のエッジをさらに強調すれば、より診断に適した画像が得られる。

強調処理の一例として、ここでは画像を異なる周波数を表す複数の帯域制限画像に分解し、帯域制限画像毎に異なる調整を行った後、合成することで一枚の強調画像を生成する周波数強調処理を説明する。

画像を複数の帯域制限画像へ分解する方法としては、ラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換、アンシャープマスク等の様々な手法がある。例えば、アンシャープマスクを用いた場合、原画像をＳｏｒｇ、ボケ画像をＳｕｓとすると、帯域制限画像Ｈは、次の式で表すことができる。

ここで、（ｘ，ｙ）は画像の画素を表し、Ｈ（ｘ，ｙ）、Ｓｏｒｇ（ｘ，ｙ）、Ｓｕｓ（ｘ，ｙ）はそれぞれ画素値を表す。

上式は、原画像から一つの帯域制限画像を生成する場合である。異なる周波数を表す複数の帯域成分画像を生成する方法は、次のようになる。異なる周波数をレベルｌｖで表し、高周波（ｌｖ＝１）から低周波（ｌｖ＝ｌｖＭａｘ）までの周波数の異なる複数の帯域制限画像を｛Ｈ_lv｜ｌｖ＝１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝とする。この時、任意のレベルｌｖの帯域制限画像Ｈ_lvは、次の式で表すことができる。

ここで、｛Ｓｕｓ_lv｜ｌｖ＝０，１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝は、周波数の異なる複数のボケ画像であり、ｌｖ＝０のボケ画像Ｓｕｓ０は原画像Ｓｏｒｇである。

式２から原画像Ｓｏｒｇと帯域制限画像Ｈ_lvの関係は、次の式で表すことができる。

この式は、分解された帯域制限画像Ｈ_lv（以下、高周波画像）を全てと、最も低い周波数を持つボケ画像Ｓｕｓ_lvMax（以下、低周波画像）とを加算することで原画像Ｓｏｒｇを再構成できることを表している。

以上の関係より、周波数強調処理は、高周波画像への強調度を与える係数｛α_lv｜ｌｖ＝１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝を用いて、次の式で表すことができる。

ここで、Ｓｅｎｈは周波数強調処理がなされた画像である。強調係数α_lvを全てのレベルにおいて１とすると、式３より、Ｓｅｎｈは原画像Ｓｏｒｇと等しくなる。強調係数α_lvを１より大きくすることで対応する高周波画像が強調され、１より小さくすると高周波画像が抑制される。つまり、ユーザは、周波数レベルｌｖ毎に異なる強調係数α_lvの値を設定することで、好みに応じた、様々な周波数強調あるいは抑制を行った画像を作成できる。

しかし、強調係数α_lvによれば、レベル毎の調整は可能であっても、同じ周波数成分においては一律に強調あるいは抑制を行うことになる。つまり、強調対象であるエッジ成分と抑制対象であるノイズ成分を切り分けることができないという課題がある。

この課題に対し、特許文献１には高周波画像からエッジ成分のみを検出し、強調することでエッジのみの強調効果を得る手法が開示されている。また、特許文献２にはＤＳＡ像の血管領域とそれ以外の領域を明確に区別するために、サブトラクション像の部位毎に所定値との閾値処理を行い、その結果に基づいて関心領域である血管領域のみを分離して強調表示する手法が開示されている。

特開平０９−２４８２９１号公報 特公平０４−０３０７８６号公報

上述したような強調処理をＤＳＡ像に適用すると、次のような問題が生じる。

ＤＳＡ像は、造影領域のコントラストを高めるため、ライブ像からマスク像を差分し、被写体構造を取り除いたサブトラクション像である。

一般に、Ｘ線画像における低画素値領域は、被写体構造の厚い領域に対応する。この被写体構造の厚い領域に対してはセンサへのＸ線到達線量が少ないため、低画素値領域は、ＳＮ比が低いノイズ成分が支配的な領域である。画像間差分処理は、臨床上不要な被写体構造を取り除くが、このような低画素値領域上のノイズ成分はサブトラクション像上に残されてしまう。

従って、ＤＳＡ像に対して強調処理を適用すると、画像間差分処理前の低画素値領域に対応するサブトラクション像上のノイズが、強調処理によってさらに強調され、視認性を著しく損なう。

これに対し、エッジ成分のみを検出して強調処理を行うものである特許文献１に記載されている手法は、特に、ＤＳＡ像を対象としていないため、サブトラクション像上のノイズを考慮した強調処理を行うことができない。また、特許文献２に記載されている手法は、ＤＳＡ像を対象とし、関心領域である血管領域のみを分離して強調表示を行うものであるが、上述した画像間差分処理前の画素値に依存するノイズの考慮はなされていない。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、画像間差分処理前の画素値依存のノイズを考慮し、サブトラクション像への強調処理を適応的に行い、高画質のサブトラクション像を生成する画像処理技術を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、
放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置であって、
造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
前記ライブ像におけるエッジ情報に応じて、前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
を備える。

本発明によれば、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィで得られた画像への強調処理を、画像間差分処理前のライブ像の情報を用いることで、画素値依存のノイズを考慮し、適応的に強調、抑制を行うことが可能となる。

また、本発明によれば、デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィで得られた画像への強調処理を、画像間差分前のマスク像の情報を記憶して用いることで、画素値依存のノイズを考慮し、適応的に強調、抑制を比較的高速に行うことが可能となる。

実施形態１のＸ線画像処理装置の構成を説明する図である。 実施形態１の処理を示すフローチャートである。 実施形態２のＸ線画像処理装置の構成を説明する図である。 実施形態２の処理を示すフローチャートである。 実施形態２のエッジ検出処理の詳細を示すフローチャートである。 実施形態３のＸ線画像処理装置の構成を説明する図である。 実施形態３の処理を示すフローチャートである。 本発明を実現可能なコンピュータシステムの一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。

＜実施形態１＞
実施形態１にかかる放射線画像処理装置であるＸ線画像処理装置を、図１を参照して説明する。

Ｘ線画像処理装置１００は、毎秒３〜３０パルスの放射線としてＸ線パルスを発生することが可能なＸ線発生部１０１と、被写体１０２を透過したＸ線１０３を受けてＸ線パルスに同期した動画像をＸ線画像（放射線画像）として撮像する２次元Ｘ線センサ１０４を有する。２次元Ｘ線センサ１０４は、Ｘ線照射された被写体１０２の動画像を撮像する撮像部として機能する。

Ｘ線画像処理装置１００は、２次元Ｘ線センサ１０４が異なる時間で撮像した動画像の各フレームに対し、前処理を行う前処理部１０５を有する。

Ｘ線画像処理装置１００は、前処理した動画像の少なくとも１フレームを造影剤流入前のマスク像として記憶する画像記憶部１０６を有する。マスク像として記憶するフレームは、例えば、動画像撮像開始直後のフレームや、造影剤の流入を動画像から検出して自動取得した造影剤流入の直前フレーム、あるいは操作者が造影剤流入開始時に記憶タイミングを指示して選択したフレームである。また、複数のフレームを記憶しておき、マスク像として用いるフレームを適宜選択するか、あるいは複数のフレームを合成したものでも良い。

Ｘ線画像処理装置１００は、前処理部１０５が出力する造影剤流入後のフレーム（以下、ライブ像）から、画像記憶部１０６が記憶するマスク像を減算し、サブトラクション像として出力する画像間差分処理部１０７を有する。また、Ｘ線画像処理装置１００は、サブトラクション像に対する強調度（強調処理の度合い）を設定する強調度設定部１０８を有する。

Ｘ線画像処理装置１００は、前処理部１０５が出力するライブ像から、画素値が強調度設定部１０８で設定する強調度への補正値を表す強調補正画像を生成する強調補正値算出部１０９を有する。また、Ｘ線画像処理装置１００は、強調度と強調補正画像に基づいてサブトラクション像に強調処理を行い、強調サブトラクション像を生成する強調処理部１１０を有する。更に、Ｘ線画像処理装置１００は、強調処理部１１０が出力する強調サブトラクション像をＤＳＡ像として表示する画像表示部１１１を有する。

実施形態１における、強調度設定部１０８、強調補正値算出部１０９及び強調処理部１１０の動作を、図２に示すフローチャートを用いてさらに説明する。

ステップＳ２０１において、ユーザは強調度設定部１０８により、サブトラクション像に対する強調度αを設定する。ここで、一般に強調度は、ユーザが所望とする強調サブトラクション像が得られるように画像表示部１１１に表示されるＤＳＡ像を確認しながら設定するものである。尚、強調度は、撮像（撮影）毎に異なる値を設定できるようにしても良い。あるいは、データベース（不図示）にＸ線撮像条件や撮像部位、撮像手技等の複数種類の撮像条件毎の強調度を予め設定しておき、撮像時に指定される撮像条件に対応する強調度を読み出して設定するものであっても良い。

ステップＳ２０２において、Ｘ線画像処理装置１００は、前処理部１０５が出力するライブ像を強調補正値算出部１０９に入力し、そのライブ像から、強調補正値算出部１０９は強調補正画像Ｃを出力する。

特に、実施形態１では、ライブ像から画素毎にノイズ量の推定に基づく強調補正値を算出した結果を、画素値とする強調補正画像とする方法について説明する。

Ｘ線画像上のランダムノイズをσ²とする。理論的にはＸ線画像上のランダムノイズσ²は、２次元Ｘ線センサ１０４への入射Ｘ線量に比例する量子ノイズσ_Q ²と、入射Ｘ線量に依存しないシステムノイズσ_S ²からなる。ここで、入射Ｘ線量に比例する画像の画素値をＶとし、画素値Ｖを入射Ｘ線量相当の値に変換するための係数をＧとする。量子ノイズσ_Q ²と、システムノイズσ_S ²との間に相関が無いことを仮定すれば、Ｘ線画像上のランダムノイズの分散σ²は、次の式で表すことができる。

上記式の量子ノイズσ_Q ²、システムノイズσ_S ²、ゲイン係数Ｇのパラメータは、撮像過程で一意に決まる値であり、事前に算出することが可能である。

ライブ像の画素（ｘ，ｙ）において、（ｘ，ｙ）を中心とするｎ×ｎ画素から平均画素値Ｖを算出することで、画素毎の平均画素値Ｖ_x,yに対応する理論的なノイズ量σ²（Ｖ_x,y）推定することができる。

一方、ライブ像の画素（ｘ，ｙ）において、（ｘ，ｙ）を中心とする任意のｎ×ｎ画素の分散値σ_x,y ²を算出する。算出に用いたｎ×ｎ画素がエッジを含んでいない場合、分散値σ_x,y ²は理論的なノイズ量σ²（Ｖ_x,y）以下の値を取る。一方、エッジを含んでいる場合、分散値σ_x,y ²は理論的なノイズ量σ²（Ｖ_x,y）より大きくなる。このことを利用して、画素毎の強調補正値Ｃ（ｘ，ｙ）を次の式で表す。

この強調補正値Ｃ（ｘ，ｙ）は、画素（ｘ，ｙ）を中心とする任意のｎ×ｎ画素がエッジを含んでいる場合は「１」、ノイズのみである場合は「０」となる。強調補正画像Ｃは、ライブ像の全ての画素（ｘ，ｙ）について強調補正値を算出し、画素（ｘ，ｙ）の画素値とすることで、ライブ像と同じ画像サイズの二値画像として生成される。

ステップＳ２０３において、Ｘ線画像処理装置１００は、サブトラクション像と、強調度α、強調補正画像Ｃを強調処理部１１０に入力し、強調サブトラクション像Ｓｅｎｈを生成し、処理を終了する。強調処理は様々な手法が考えられるが、すでに説明したアンシャープマスクを用いる場合を以下に説明する。

サブトラクション像をＳｏｒｇとして、式２を用いて、周波数分解処理により生成される高周波画像を｛Ｈ_lv｜ｌｖ＝１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝、低周波画像をＳｕｓ_lvMaxとする。この時、強調サブトラクション像Ｓｅｎｈは、式４に強調補正画像Ｃを加えた次の式で表すことができる。

以上の説明では、ステップＳ２０１において、ユーザは強調度設定部１０８により、サブトラクション像に対する強調度αを設定するものとしている。これは、式７において高周波画像を１枚だけ生成するレベルｌｖ＝１の場合に対応する。強調処理として周波数強調処理を用いる場合、レベルｌｖには必要に応じて１より大きな値ｌｖＭａｘを設定する。この場合、強調度αの値は、好ましくは、レベルｌｖ毎に異なる値を設定する。従って、強調度設定部１０８では強調度をα_lvとし、ユーザがｌｖ＝１からｌｖ＝ｌｖＭａｘまで設定できるように構成すればよい。また、ｌｖＭａｘの値をユーザが定め、それに応じて周波数分解のレベルを定める構成にしても良い。

また、式７は、高周波画像｛Ｈ_lv｜ｌｖ＝１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝全てに共通の強調補正画像Ｃを用いる構成であるが、強調補正画像Ｃも周波数毎に算出するように構成しても良い。その場合、ライブ画像から周波数の異なる複数のボケ画像、｛Ｓｕｓ_lv｜ｌｖ＝１，１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝を算出し、式６による強調補正値の算出をレベル毎に行い、強調補正画像｛Ｃ_lv｜ｌｖ＝１，１，２，．．．，ｌｖＭａｘ｝を生成する。この時、強調サブトラクション像Ｓｅｎｈは、次の式で表すことができる。

また、上述の説明においては、強調補正値Ｃ（ｘ，ｙ）を二値画像としているが、これを多値画像とし、次の式で表しても良い。

上式では、画素（ｘ，ｙ）を中心とする任意のｎ×ｎ画素の分散値σ_x,y ²が、理論的なノイズ量σ²（Ｖ_x,y）より大きい場合、強調補正値は１以上の値を取る。従って、式７あるいは式８を従うと、画素（ｘ，ｙ）の値は強調される。逆に、分散値σ_x,y ²が、理論的なノイズ量σ²（Ｖ_x,y）より小さい場合、強調補正値は１より小さい値を取る。従って、式７あるいは式８に従うと、画素（ｘ，ｙ）の値は抑制される。すなわち、強調補正値をエッジとノイズを明確に切り分けず、エッジらしさあるいはノイズらしさの指標として表すことが可能となる。

実施形態１では、高周波画像Ｈはサブトラクション像から生成される。従って、高周波画像Ｈには、臨床上の注目領域となる血管エッジ情報が含まれる一方、臨床上の不要な被写体構造は画像間差分処理により失われている。しかし、特に、厚い被写体構造が撮像された領域における放射線量依存のノイズは残されている。つまり、高周波画像Ｈは、臨床上の注目領域である血管エッジと低線量領域のノイズとを高い画素値で表す画像である。

一方、強調補正画像Ｃはライブ像から生成される。強調補正画像Ｃは、放射線量依存のノイズ量を推定することでエッジ情報とノイズを切り分ける一方、画像間差分処理により失われるべき不要な被写体構造のエッジを含んでいる。つまり、強調補正画像Ｃでは、臨床上の注目領域であるかどうかに関係なく、エッジ領域が１（または１以上の値）、それ以外が０（または１より小さい値）で表される。

従って、式７または式８に従うと、高周波画像Ｈに含まれる臨床上の注目領域である血管エッジに関しては、強調補正画像Ｃにおいてもエッジであり、１以上の値が乗算されるため画素値が保存あるいは強調される。一方、高周波画像Ｈに含まれるノイズに関しては、強調補正画像Ｃにおいてエッジ以外のノイズであり、１より小さい値が乗算されるため画素値が抑制あるいはゼロになる。さらに、強調補正画像Ｃに含まれる臨床上の不要な領域のエッジは、帯域制限画像Ｈにおいて小さな値となるため、乗算されることで抑制される。さらに周波数毎の強調度α_lvを乗ずることで、帯域制限画像毎の調整（周波数強調あるいは周波数抑制）がなされる。

以上説明したように、実施形態１によれば、サブトラクション像へユーザが設定した強調度による強調処理を行う際、ライブ像から放射線量依存のノイズを考慮した強調補正値を算出して用いる。これにより、サブトラクション像への強調処理を、適応的に行うことが可能となる。

＜実施形態２＞
実施形態２にかかるＸ線画像処理装置を、図３を参照して説明する。

Ｘ線画像処理装置３００は、実施形態１と同様に、Ｘ線発生部１０１、２次元Ｘ線センサ１０４、前処理部１０５、画像記憶部１０６、画像間差分処理部１０７、画像表示部１１１を有する。また、Ｘ線画像処理装置３００は、サブトラクション像に対する強調度を設定する強調度設定部１０８、強調度への補正値（補正係数）を表す強調補正画像を生成する強調補正値算出部１０９を有する。以上は、実施形態１に示したものと同様であることから、ここでは説明を省略する。

Ｘ線画像処理装置３００は、前処理部１０５が出力するサブトラクション像から、エッジの検出を行うことでエッジ情報を画素値で表現するエッジ画像を生成するエッジ検出部３０１を有する。また、Ｘ線画像処理装置３００は、強調度、強調補正画像に加え、エッジ画像に基づいてサブトラクション像に強調処理を行い、強調サブトラクション像を生成する強調処理部３０２を有する。

実施形態２における、強調度設定部１０８、エッジ検出部３０１、強調補正値算出部１０９及び強調処理部３０２の動作を、図４に示すフローチャートを用いてさらに説明する。尚、一部の処理は、実施形態１の図２のフローチャートを用いて説明した内容と重複するため、ここでは異なるフローのみより詳細に記述する。

ステップＳ４０１において、ユーザは強調度設定部１０８により、サブトラクション像に対する強調度αを設定する。実施形態１で説明した通り、強調処理として周波数強調処理を用いる場合、ｌｖ＝１からｌｖ＝ｌｖＭａｘまでの複数の周波数に対応するα_lvを設定しても良い。

ステップＳ４０２において、Ｘ線画像処理装置３００は、前処理部１０５が出力するライブ像を強調補正値算出部１０９に入力し、そのライブ像から、強調補正値算出部１０９は強調補正画像Ｃを出力する。

ステップＳ４０３において、Ｘ線画像処理装置３００は、サブトラクション像をエッジ検出部３０１に入力し、エッジ画像Ｅを生成する。

ステップＳ４０４において、Ｘ線画像処理装置３００は、サブトラクション像と、エッジ画像Ｅと、強調度α、強調補正画像Ｃを強調処理部３０２に入力し、強調サブトラクション像Ｓｅｎｈを生成し、処理を終了する。強調サブトラクション像Ｓｅｎｈは、式７もしくは式８にエッジ画像Ｅを加えた次の式で表すことができる。

ここで、α、Ｃ、Ｅ、Ｈの添え字ｌｖは、実施形態１の説明と同様に周波数を表す。特に、Ｃ、Ｅに関しては、ｌｖを１として１枚の画像としても良いし、それぞれライブ像、サブトラクション像から周波数の異なる複数のボケ画像を求め、それから強調補正値あるいはエッジを検出しても良い。

ここで、ステップＳ４０３におけるエッジ画像Ｅの生成は、様々な方法が適用できる。ここではその一例として、キャニーエッジ検出手法を用いた場合のエッジ検出部３０１の動作を図５に示すフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ５０１において、エッジ検出部３０１は、入力されるサブトラクション像にガウシアンフィルタによるノイズ低減処理を行い、ノイズ低減画像Ｎを生成する。

ステップＳ５０２において、エッジ検出部３０１は、ノイズ低減画像Ｎに一次微分処理を水平方向と垂直方向それぞれに行い、水平方向微分画像ＤＸと垂直方向微分画像ＤＹを生成する。一次微分処理では、例えば、Ｒｏｂｅｒｔｓ， Ｐｒｅｗｉｔｔ， Ｓｏｂｅｌオペレータ等のエッジ検出オペレータを用いる。水平方向微分画像ＤＸと垂直方向微分画像ＤＹは、各画素の値がそれぞれ水平方向、垂直方向に関する勾配の強度と方向の情報を有する画像である。

ステップＳ５０３において、エッジ検出部３０１は、水平方向微分画像ＤＸと垂直方向微分画像ＤＹから次式により勾配強度画像ＭＡＧと勾配方向画像ＴＨＥＴＡを算出する。

勾配強度画像ＭＡＧは、各画素の値が勾配の強度を表す画像である。また、勾配方向画像ＴＨＥＴＡは、各画素の値が、例えばノイズ低減画像Ｎにおいて水平方向に画素値が大きくなる画素を０、垂直方向に画素値が大きくなる画素をπ／２として−π／２以上π／２未満の値で勾配の方向を表す画像である。

ステップＳ５０４において、エッジ検出部３０１は、勾配強度画像ＭＡＧと勾配方向画像ＴＨＥＴＡに基づく非極大点抑制処理を行い、エッジ情報としてエッジ候補画像Ｅを出力する。エッジ候補画像Ｅは、ノイズ低減画像の局所的な極大エッジ画素を１、それ以外の画素を０で表した２値画像である。非極大点抑制処理では、注目画素（ｘ，ｙ）に対する二つの隣接画素を勾配方向画像ＴＨＥＴＡ（ｘ，ｙ）に基づいて選択する。そして、注目画素（ｘ，ｙ）の勾配強度画像ＭＡＧ（ｘ，ｙ）が二つの隣接画素の値よりも大きい場合、注目画素（ｘ，ｙ）を局所的な極大エッジ画素とみなしてＥ（ｘ，ｙ）＝１とする。 具体的な例を以下に示す。

勾配方向画像ＴＨＥＴＡ（ｘ，ｙ）が−π／８以上π／８未満の時、水平方向の二つの画素を隣接画素として、次の式によりＥ（ｘ，ｙ）を定める。

勾配方向画像ＴＨＥＴＡ（ｘ，ｙ）がπ／８以上３π／８未満の時、斜め方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（ｘ，ｙ）を定める。

勾配方向画像ＴＨＥＴＡ（ｘ，ｙ）が３π／８以上π／２未満または−π／２以上−３π／８未満の時、垂直方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（ｘ，ｙ）を定める。

勾配方向画像ＴＨＥＴＡ（ｘ，ｙ）が−３π／８以上−π／８未満の時、斜め方向の二つの画素を隣接画素として次の式によりＥ（ｘ，ｙ）を定める。

ステップＳ５０５において、エッジ検出部３０１は、エッジ候補画像Ｅに対し、勾配強度画像ＭＡＧと二つの閾値Ｔｌｏｗ、Ｔｈｉｇｈ（Ｔｌｏｗ＜Ｔｈｉｇｈ）に基づく閾値処理を行い、弱エッジ画像Ｅｌｏｗと強エッジ画像Ｅｈｉｇｈを出力する。弱エッジ画像Ｅｌｏｗは、エッジ候補画像Ｅ（ｘ，ｙ）＝１である全ての画素（ｘ，ｙ）について勾配強度画像ＭＡＧ（ｘ，ｙ）とＴｌｏｗの値を比較し、ＭＡＧ（ｘ，ｙ）＞Ｔｌｏｗの画素の値を１、それ以外を０とした２値画像である。強エッジ画像Ｅｈｉｇｈは、エッジ候補画像Ｅ（ｘ，ｙ）＝１である全ての画素（ｘ，ｙ）について勾配強度画像ＭＡＧ（ｘ，ｙ）とＴｈｉｇｈを比較し、ＭＡＧ（ｘ，ｙ）＞Ｔｈｉｇｈである画素の値を１、それ以外を０とした２値画像である。

ステップＳ５０６において、エッジ検出部３０１は、弱エッジ画像Ｅｌｏｗと強エッジ画像Ｅｈｉｇｈに基づくエッジ追跡処理を行い、エッジ画像ＨＥを出力する。エッジ追跡処理は、弱エッジ画像Ｅｌｏｗ（ｘ，ｙ）＝１である画素（ｘ，ｙ）の連結成分が、強エッジ画像Ｅｈｉｇｈ（ｘ，ｙ）＝１の画素（ｘ，ｙ）を含む場合、その連結成分を構成する全ての画素（ｘ，ｙ）をエッジ画素と見なし、Ｅ（ｘ，ｙ）＝１とする。それ以外の画素（ｘ，ｙ）は非エッジ画素であり、Ｅ（ｘ，ｙ）＝０とする。以上の処理にて取得したエッジ画像Ｅを、サブトラクション像に対するキャニーエッジ検出手法の結果Ｅとして出力し、キャニーエッジ検出処理を終了する。

尚、このエッジ検出処理は、サブトラクション像から生成した高周波画像Ｈ_lvに対して適用しても良い。この場合、ｌｖ＝０からｌｖ＝ｌｖＭａｘの高周波画像Ｈ_lvそれぞれにエッジ検出を行い、結果をＥ_ｌｖとして出力する。

実施形態２のエッジ検出対象は、臨床上有用な画像情報である造影血管領域のエッジであり、造影剤の流入状況によってそのエッジの特性が変動する。

従って、上述のエッジ検出処理において、例えば、造影剤流入開始からの時間によって上述のノイズ低減処理や一次微分処理に用いるオペレータを適応的に切り替えても良い。また、撮像時のフレームレートが高い場合は、処理速度の向上のためノイズ低減処理や閾値処理、エッジ追跡処理の一部を省略、あるいは比較的簡易な処理への置き換えを行っても良い。例えば、エッジ検出処理の他の例としては２次微分処理に基づくゼロ交差を検出するゼロ交差法がある。

以上説明したように、実施形態２によれば、サブトラクション像からエッジ画像Ｅを生成する。エッジ画像Ｅは、サブトラクション像だけでは考慮されない、エッジの強度、方向、連結性等の情報を用いてエッジを抽出した画像である。これを周波数強調処理の式に加えることで、実施形態２では、さらに高精度に適応的なエッジへの強調、ノイズの抑制を行うことが可能となる。

＜実施形態３＞
実施形態３にかかるＸ線画像処理装置を、図６を参照して説明する。

Ｘ線画像処理装置６００は、実施形態１、実施形態２と同様に、Ｘ線発生部１０１、２次元Ｘ線センサ１０４、前処理部１０５、画像記憶部１０６、画像間差分処理部１０７、画像表示部１１１を有する。また、Ｘ線画像処理装置６００は、サブトラクション像に対する強調度を設定する強調度設定部１０８を有する。以上は、実施形態１、実施形態２に示したものと同様であることから、ここでは説明を省略する。

Ｘ線画像処理装置６００は、画像記憶部１０６が記憶するマスク像から、画素値が強調度設定部１０８で設定する強調度への補正値（補正係数）を表す強調補正画像を生成する強調補正値算出部６０１を有する。

Ｘ線画像処理装置６００は、強調補正値算出部６０１が出力する強調補正画像を少なくとも１フレーム分記憶する強調補正値記憶部６０２を有する。また、Ｘ線画像処理装置６００は、強調度と強調補正値記憶部６０２が記憶する強調補正画像に基づいてサブトラクション像に強調処理を行い、強調サブトラクション像を生成する強調処理部６０３を有する。

実施形態３における、強調度設定部１０８、強調補正値算出部６０１、強調補正値記憶部６０２及び強調処理部６０３の動作を、図７に示すフローチャートを用いてさらに説明する。尚、一部の処理は、実施形態１の図２のフローチャート、実施形態２の図４のフローチャートを用いて説明した内容と重複するため、ここでは異なるフローのみより詳細に記述する。

ステップＳ７０１において、ユーザは強調度設定部１０８により、サブトラクション像に対する強調度αを設定する。実施形態１で説明した通り、強調処理として周波数強調処理を用いる場合、ｌｖ＝１からｌｖ＝ｌｖＭａｘまでの複数の周波数に対応するα_lvを設定しても良い。

ステップＳ７０２において、Ｘ線画像処理装置６００は、画像記憶部１０６が出力するマスク像を強調補正値算出部６０１に入力し、そのマスク像から、強調補正値算出部６０１は強調補正画像Ｃを出力する。

ステップＳ７０３において、Ｘ線画像処理装置６００は、強調補正値算出部６０１が出力した強調補正画像Ｃを、強調補正値記憶部６０２に記憶する。

ステップＳ７０４において、Ｘ線画像処理装置６００は、サブトラクション像と、強調度α、強調補正画像Ｃを強調処理部６０３に入力し、強調サブトラクション像Ｓｅｎｈを生成し、処理を終了する。ここで、強調補正画像Ｃは強調補正値記憶部６０２に記憶されたものを読み出して用いる。強調サブトラクション像Ｓｅｎｈは、式７もしくは式８と同様の式で表すことができる。

ここで、ステップＳ７０２における強調補正値算出部６０１は、実施形態１、実施形態２と異なり、マスク像を入力として、例えば、次に示す式により強調補正画像Ｃを生成する。

上式では、画素（ｘ，ｙ）を中心とする任意のｎ×ｎ画素の平均値に所定の係数ｋを乗算したものを、画素（ｘ，ｙ）における強度補正値Ｃ（ｘ，ｙ）としている。この強度補正画像Ｃを用いれば、式７により算出される強調サブトラクション像Ｓｅｎｈには、マスク像の画素値に比例する強調あるいは抑制を行うことができる。

一般に、Ｘ線画像では画素値の低い（すなわち入射するＸ線量の低い）領域は、ノイズが多くＳＮ比が低い領域である。従って、係数ｋを、ＳＮ比が低いマスク像の低画素値領域においてはＣ＜１となるように定めることで、サブトラクション像への抑制効果を生じさせることができる。

実施形態３では、実施形態１、実施形態２とは異なり、強調補正値の算出にマスク像を用いる。マスク像はライブ像とは異なり、造影剤流入前の画像であるため、血管領域のエッジを抽出して強調補正値とすることはできない。一方、一般にＤＳＡ像の作成において、マスク像は一度作成して画像記憶部に保存し、以降更新しないものである。そのため、マスク像から生成した強調補正画像Ｃを強調補正値記憶部６０２に保存しておけば、以降の処理では、保存した強調補正画像Ｃを読み出して用いることができる。

以上説明したように、実施形態３によれば、強調サブトラクション像の生成を実施形態１、実施形態２に示す構成より高速に行うことができ、特に、高フレームレートを要する画像処理装置において有効である。
（情報処理装置について）
ここで、図１、図３、及び図６に示す各構成要素は専用のハードウェアにより構成しても良いが、ハードウェアの機能構成をソフトウェアにより実現することも可能である。この場合、図１、図３、及び図６に示す各構成要素の機能は、情報処理装置にソフトウェアをインストールし、ソフトウェアの実行による画像処理方法を情報処理装置の演算機能を利用して実現することができる。ソフトウェアの実行により、例えば、２次元Ｘ線センサ１０４が出力する動画像の各フレームに対して前処理を行って造影剤流入前後のマスク像及びライブ像を取得し、画像間差分処理にてサブトラクション像が取得される。そして、サブトラクション像の周波数分解処理、エッジ検出処理、マスク像あるいはライブ像から強調補正値算出処理、その結果を用いた強調処理工程が実行される。

図８は、情報処理装置のハードウェア構成、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０００は、撮像装置２０００と接続しており、互いにデータ通信が可能な構成となっている。

ＣＰＵ１０１０は、ＲＡＭ１０２０やＲＯＭ１０３０に格納されているプログラムやデータを用いて情報処理装置１０００全体的な制御を行うとともに、プログラムの実行により予め定められた画像処理に関する演算処理を実行することが可能である。

ＲＡＭ１０２０は、光磁気ディスク１０６０やハードディスク１０５０からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するためのエリアを備える。更に、ＲＡＭ１０２０は、撮像装置２０００から取得したマスク像及びライブ像、サブトラクション像等の画像データを一時的に記憶するためのエリアを備える。また、ＲＡＭ１０２０は、ＣＰＵ１０１０が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアも備える。ＲＯＭ１０３０は、情報処理装置１０００の設定データやブートプログラム等を格納する。

ハードディスク１０５０は、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、図１、図３及び図６に示す各構成要素が行う各処理をコンピュータが備えるＣＰＵ１０１０に実行させるためのプログラムやデータを保持している。そして、これらはＣＰＵ１０１０による制御に従って適宜、ＲＡＭ１０２０にロードされ、ＣＰＵ１０１０（コンピュータ）による処理対象となる。また、マスク像及びライブ像、サブトラクション像のデータをこのハードディスク１０５０に保存することも可能である。

光磁気ディスク１０６０は、情報記憶媒体としての一例であり、ハードディスク１０５０に保存されているプログラムやデータの一部若しくは全部をこの光磁気ディスク１０６０に格納することが可能である。

マウス１０７０、キーボード１０８０は、情報処理装置１０００の操作者が操作することで、強調度設定部１０８による周波数毎の強調度の設定等、各種の指示をＣＰＵ１０１０に対して入力することができる。

プリンタ１０９０は、画像表示部１１１に表示された画像を記録媒体上に印刷出力することが可能である。

表示装置１１００は、ＣＲＴや液晶画面等により構成されており、ＣＰＵ１０１０による処理結果を画像や文字等で表示することが可能である。例えば、図１、２に示す各構成要素により処理され、最終的に画像表示部１１１から出力された画像を表示することが可能である。この場合、画像表示部１１１は、表示装置１１００に画像を表示するための表示制御手段として機能する。バス１０４０は、情報処理装置１０００内の各構成要素を接続し、各構成要素の間でデータの送受信を行うことを可能にする。
（撮像装置２０００について）
次に、撮像装置２０００について説明する。撮像装置２０００は、例えば、Ｘ線透視装置のような、造影剤流入中の動画像を撮像することが可能であり、撮像された画像データは情報処理装置１０００に送信される。尚、画像データは複数をまとめて情報処理装置１０００に送信するようにしても良いし、撮像の都度、順次、画像データの送信を行うようにしてもよい。

尚、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (20)

1. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置であって、
   造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
   前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
   前記ライブ像におけるエッジ情報に応じて、前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
   前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置であって、
   造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
   前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
   前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を、前記マスク像のＳＮ比に基づいて算出する算出手段と、
   前記強調補正値を記憶する記憶手段と、
   前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 前記サブトラクション像からエッジを検出する検出手段を更に備え、
   前記処理手段は、前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出手段で検出した前記エッジに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記処理手段は、
   前記サブトラクション像を複数の帯域制限画像に分解し、
   前記強調度と前記強調補正値に基づいて、前記複数の帯域制限画像毎の周波数強調あるいは周波数抑制のいずれかの調整を行い、
   前記調整が行われた複数の帯域制限画像から、前記サブトラクション像に強調処理を行ったサブトラクション像を生成する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
5. 前記処理手段は、
   前記サブトラクション像を複数の帯域制限画像に分解し、
   前記強調度と、前記強調補正値と、及び前記エッジに基づいて前記複数の帯域制限画像毎の周波数強調あるいは周波数抑制のいずれかの調整を行い、
   前記調整が行われた複数の帯域制限画像から、前記サブトラクション像に強調処理を行ったサブトラクション像を生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記処理手段は、
   前記サブトラクション像を複数の帯域制限画像に分解し、
   前記複数の帯域制限画像から帯域制限画像毎のエッジを検出し、
   前記強調度と、前記強調補正値と、前記帯域制限画像毎のエッジに基づいて前記複数の帯域制限画像毎の周波数強調あるいは周波数抑制のいずれかの調整を行い、
   前記調整が行われた複数の帯域制限画像から、前記サブトラクション像に強調処理を行ったサブトラクション像を生成する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
7. 前記設定手段は、前記強調度を前記複数の帯域制限画像毎に設定する
   ことを特徴とする請求項４乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記設定手段は、複数種類の撮像条件毎の強調度を予め記憶したデータベースから、撮像条件の指定に応じて、対応する強調度を読み出して、設定する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記算出手段は、前記被写体に照射する放射線量から推定されるノイズ量に基づいて、前記強調補正値を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記算出手段は、前記被写体に照射する放射線量から推定されるノイズ量と、前記ライブ像から算出される画素の分散値との比較により、前記強調補正値を算出する
    ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出手段と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出手段で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
12. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出手段と、
    前記強調補正値を記憶する記憶手段と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出手段で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
13. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の作動方法であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理工程と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定工程と、
    前記ライブ像におけるエッジ情報に応じて、前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出工程と、
    前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の作動方法。
14. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の作動方法であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理工程と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定工程と、
    前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を、前記マスク像のＳＮ比に基づいて算出する算出工程と、
    前記強調補正値を記憶媒体に記憶する記憶工程と、
    前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の作動方法。
15. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の作動方法であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理工程と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定工程と、
    前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出工程と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出工程と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出工程で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の作動方法。
16. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の作動方法であって、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理工程と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定工程と、
    前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出工程と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出工程と、
    前記強調補正値を記憶する記憶工程と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出工程で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理工程と
    を備えることを特徴とする画像処理装置の作動方法。
17. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記ライブ像におけるエッジ情報に応じて、前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
    前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    して機能させることを特徴とするプログラム。
18. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を、前記マスク像のＳＮ比に基づいて算出する算出手段と、
    前記強調補正値を記憶する記憶手段と、
    前記強調度と前記強調補正値に基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    して機能させることを特徴とするプログラム。
19. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記ライブ像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出手段と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出手段で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    して機能させることを特徴とするプログラム。
20. 放射線が照射された被写体を撮像することで放射線画像を生成する画像処理装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    造影剤流入前の被写体を撮像した放射線画像であるマスク像と、造影剤流入後の前記被写体を撮像した放射線画像であるライブ像との間で差分処理を行うことでサブトラクション像を生成する差分処理手段と、
    前記サブトラクション像に対する強調処理の度合いである強調度を設定する設定手段と、
    前記マスク像から前記強調度に対する補正値である強調補正値を算出する算出手段と、
    前記サブトラクション像からエッジを検出する検出手段と、
    前記強調補正値を記憶する記憶手段と、
    前記強調度と、前記強調補正値と、前記検出手段で検出した前記エッジとに基づき、前記サブトラクション像に強調処理を行う処理手段と
    して機能させることを特徴とするプログラム。

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