JP6716197B2

JP6716197B2 - 画像処理装置およびｘ線診断装置

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Description

この発明の実施形態は、画像のノイズの低減にかかる画像処理装置およびＸ線診断装置に関する。

医療機関等において、医用画像診断装置により被検体内の組織の情報が取得される。さらに医用画像診断装置は、取得された組織の情報を画像化して、例えば、透視画像、断層画像、血流画像等の医用画像を生成する。医療機関では、この医用画像が用いられて検査や診断が行われる。

医用画像診断装置としては、Ｘ線ＣＴ（Ｘ-ｒａｙＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ）装置、超音波診断（Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ）装置、Ｘ線診断装置等が挙げられる。このような種々の医用画像診断装置により得られた検出データに対し、医用画像を生成するための様々な画像処理が行われる。画像処理により、医用画像において血流や造影剤流等の描出が行われる。あるいは画像処理により病変部の抽出や臓器等の輪郭抽出等が行われる。

また画像処理の例として、ノイズ抑制技術、特徴抽出技術、パターン認識技術等が用いられる。これらの技術は、単独で、または適宜組み合わせて利用される。なお、画像に含まれるランダムなノイズを低減する技術により、被検体内における任意に定められた領域または部位につき、画像においてより鮮明に再現される。

また、医用画像診断装置には対象物の２次元的な領域の情報を取得する場合と、３次元的な領域の情報を取得する場合がある。このように取得された２次元領域あるいは３次元領域の情報に基づき、平面データあるいはボリュームデータが生成される。平面データは、ピクセル（画素）が２次元的に配列され、ボリュームデータは、ボクセル（画素）が３次元的に配列されて構成される。平面データ及びボリュームデータの各ピクセル、ボクセルには当該領域における物体の密度や濃度を示す情報（画素値等）が割り当てられる。

しかしながら、従来のノイズ低減技術の一例として、いわゆる「平滑化」が知られている。ここでは平面データに対する処理を示す。この平滑化とは、ある画素（ｉ，ｊ）について入力値ｆ（ｉ，ｊ）があったときに、この画素（ｉ，ｊ）の周囲の画素が示す濃度の平均を、当該画素（ｉ，ｊ）についての出力値ｇ（ｉ，ｊ）とする処理を示す。この周囲の画素として、上記画素（ｉ，ｊ）の近傍のｎ×ｎ画素が用いられるとすれば、出力値ｇ（ｉ，ｊ）は、下記式（１）として求められる。

ただし、上記式（１）におけるａ，ｂ，ｃ，ｄは、平均をとる周囲の画素の座標である。また、これらは整数である。また、上記式（１）における１／（ｂ−ａ＋１）（ｄ−ｃ＋１）は、平均対象の画素の総数である。

しかしながら、このようなノイズ低減処理を単純に適用することにより、いわゆる「エッジぼけ」が発生する場合がある。エッジぼけにより、画像の空間分解能が損なわれ、画像の全体がぼやけた感じになってしまう。細密な血管構造を対象とする医用画像にノイズ低減処理をする場合、上記式（１）によるノイズ低減処理によれば、血管構造以外の画素も含めて平均化（平滑化）が行われる。すなわち、ノイズは抑制されるにしても、血管構造を表すコントラストも平滑化によって低下してしまう。その結果、細密な血管構造が示されるはずの医用画像においてその描写が困難になる場合がある。

そこで、上記のような周囲の画素の単純平均化を行うノイズ低減処理に対し、さらにその周囲の画素間の類似度を基に重み付けして重み付け平均を行うこともある。この画像処理装置は、その算出された類似度に応じて、その画素と周辺画素との重み付き平均を求める。またその画像処理装置では、重み付き平均をその画素の画素値とする（例えば、特許文献１）。その画像処理装置では、ノイズを抑制するだけでなく、上述の画像のぼけを抑えることができる。
あるいは、画像処理装置では、ピクセル情報を拡散してノイズ低減処理を行う。このとき、エッジぼけを防止するため、拡散の程度は当該ピクセルがエッジ情報に含まれるかどうかによって決定される。この処理は、非等方性拡散フィルタ（Anisotropic Diffusion Filter）と呼ばれている。

また、画像処理装置においてはボリュームデータに対してノイズ低減処理が行われている。このような画像処理装置では、例えば、ボリュームデータに３次元的なノイズ低減処理を施す方法と、ボリュームデータの任意の断面に対しノイズ低減処理（２次元ノイズ低減処理）をする方法とがある。

特開２００８−１６１６９３号公報

被検体の部位や器官ごとに、その形状および性質が異なる傾向がある。注目部位を示す画素と周辺画素との類似度が高い場合、上記のように周辺画素の画素値を利用してノイズ低減処理が行われることによりノイズを低減させ、画像における注目部位等の視認性を向上させることができる。これに対し、当該類似度が低い場合、上記のように周辺画素の画素値を利用してノイズ低減処理が行われることにより、画像における重要な領域について観察を困難にしてしまう状況が生じうる。

例えば、被検体に複数の血管を含み、かつそれら血管の走行方向が概ね同じである部位がある。ボリュームデータにその部位が含まれる場合、概ね血管の走行方向に沿った断面と、当該走行方向と概ね直交する断面とが存在する。なお、以下において、「走行方向に沿う」と記載したとき、走行方向に概ね沿うことを示すことがある。同様に「走行方向と直交する」記載したとき、概ね直交することを示すことがある。血管の走行方向に沿った断面については、血管の走行方向に沿って、血管を示す画素が多く存在する。したがって、その断面についてノイズ低減処理が行われた場合、ノイズ低減および画像における注目部位等の視認性の向上を図ることができる。

これに対し、当該ボリュームデータにおけるその血管の走行方向と直交する断面については、血管を示す画素の周辺に血管を示す画素が少ない。血管の走行方向と直交する断面において血管を示す領域は、血管の直径分の大きさ程度であるためである。したがって、このような断面についてノイズ低減処理が行われると、血管を示す画素の周囲に類似度の高い画素が少ないため、注目部位等の視認性が低下するおそれもある。

注目対象の視認性が低下する例として、細い血管を含むボリュームデータに対し、その血管の走行方向と直交する方向にノイズ低減処理が施された場合が挙げられる。当該方向の断面においては、血管を示す領域は狭い傾向がある。したがって、血管を示す画素の周囲には類似度の高い画素が少ない。つまり、周辺画素を用いたノイズ低減処理を行うと、血管部分の分解能の低下や、血管部分の消失が生じるおそれがある。このようにノイズ低減処理により、画像の閲覧者にとって血管の領域の視認が困難となる場合が生じうる。

本実施形態は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ノイズ低減処理による弊害を防止することができる画像処理装置を提供することにある。

実施形態にかかる画像処理装置は、同定部と、算出部と、画像処理部とを備える。同定部は、医用画像データに含まれた注目対象を示す部分を同定する。算出部は、同定した部分の互いに方向が異なる複数の断面への投影に基づいて、複数の断面のうち注目対象の走行方向に対応する断面を求める。画像処理部は、求められた断面にノイズ低減処理を施す。

第１実施形態にかかる画像処理装置の概略構成を示すブロック図。第１実施形態にかかる画像処理装置の処理の概略を説明するための概念図。周辺画素の範囲の概念を示す概略図。第１実施形態の画像処理装置におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャート。第１実施形態の画像処理装置におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャート。第２実施形態にかかるＸ線診断装置の概略構成を示すブロック図。時間変化にともなって取得された各フレームの関係を示す概略図。時間変化にともなって取得された各フレームの関係を示す概略図。第２実施形態の画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。第３実施形態の画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。第３実施形態の画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。第４実施形態の画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。第４実施形態の画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。変形例にかかる画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。変形例にかかる画像処理装置の一連の動作を表すフローチャート。

図１〜図１４を参照して、第１実施形態〜第４実施形態にかかる画像処理装置について説明する。

［第１実施形態］
第１実施形態にかかる画像処理装置の構成につき、図１〜図３を参照して説明する。図１は、第１実施形態にかかる画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。第１実施形態にかかる画像処理装置１について、医用画像ワークステーションを一例として説明する。第１実施形態において、画像処理装置１は医用画像データにおける所定の部位（器官等）を同定する。以下の説明では、画像処理装置１が、医用画像データとしてのボリュームデータから、小径の血管を当該所定の部位として同定する例について説明する（下記、「同定部７Ａ」参照）。また画像処理装置１は、小径の血管をボリュームデータにおける直交３断面に投影する。また画像処理装置１は血管が投影された直交３断面のうち、エネルギーが最小となる面を、小径の血管の走行方向に対応する断面として求める（下記、「算出部７Ｂ」参照）。また、画像処理装置１は、求めた面に沿うように、ボリュームデータに対してノイズ低減処理を行う（下記、「画像処理部８」参照）。

なお、第１実施形態においては、あらかじめ医用画像診断装置２０Ａ〜医用画像診断装置２０Ｃのいずれかにより生成され、画像保管装置３０に保管されたボリュームデータが、画像処理装置１により取得される。ただし、画像処理装置の構成の他の例として、後述の第２実施形態のように、被検体の体内組織の情報の収集、再構成処理、ボリュームデータの生成を行う医用画像診断装置（図６参照）に含まれるものであってもよい。

（画像処理装置と外部装置の概略構成）
図１に示すように、第１実施形態の画像処理装置１は、主制御部２、送受信部３、表示部４、操作部５、記憶部６、断面特定部７および画像処理部８を有する。また、ネットワークを介して、画像処理装置１と複数の医用画像診断装置２０Ａ、医用画像診断装置２０Ｂ、医用画像診断装置２０Ｃ…医用画像診断装置２０ｎが接続されている。さらに画像処理装置１は、ネットワークを介して画像保管装置３０に接続されている。画像処理装置１は、主制御部２の指示信号により送受信部３を介して画像保管装置３０等からボリュームデータを取得する。なお、図１においては一例として医用画像診断装置２０Ａ、医用画像診断装置２０Ｂ、医用画像診断装置２０Ｃおよび画像保管装置３０がネットワークに接続されているが、各装置の数は任意に設定することが可能である。なお、以下の例において、医用画像診断装置２０Ａ等は被検体の体内組織の情報の収集等を行う。医用画像診断装置は、例えば、Ｘ線画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置等である。

また、画像保管装置３０は、例えばＰＡＣＳ（ＰｉｃｔｕｒｅＡｒｃｈｉｖｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）によるものである。例えば画像保管装置３０は、画像データベースを有する画像管理装置である。画像管理装置はプログラムにより、画像データベースの医用画像データを管理する。他の例として画像保管装置３０はネットワークアタッチドストレージ（ＮＡＳ；ＮｅｔｗｏｒｋＡｔｔａｃｈｅｄＳｔｏｒａｇｅ）等の医用画像データを記憶するファイルサーバとしてもよい。

＜制御部＞
主制御部２は、画像処理装置１の各部の制御を行う。例えば主制御部２は、ボリュームデータの解析用ソフトウェアと、ボリュームデータをメインメモリに送り、以下に説明するノイズ低減に関する一連の処理を各部に行わせる。また、主制御部２は操作部５からの操作信号を受け、画像保管装置３０からボリュームデータの取得要求を実行する。また主制御部２は、表示部４による医用画像の表示にかかる制御を行う。

＜送受信部＞
送受信部３は、医用画像診断装置２０Ａ、医用画像診断装置２０Ｂ、医用画像診断装置２０Ｃまたは画像保管装置３０との間で、ボリュームデータをやり取りするためのインターフェースである。

＜表示部＞
表示部４は、任意の表示デバイス（ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＯＥＬＤ、ＦＥＤ等）によって構成される。表示部４は、主制御部２の制御を受けて各種の画面や画像（Ｘ線画像等）を表示する。

＜操作部＞
操作部５は、キーボード、マウス、トラックボール、ジョイスティック、コントロールパネル等の任意の形態の操作デバイスや入力デバイスによって構成される。実施された操作に基づいて操作部５が出力する操作信号は主制御部２に送られ、主制御部２はこの操作内容に対応する制御や演算を実行する。

＜記憶部＞
記憶部６には、任意の記憶媒体（ＨＤＤやＳＳＤ等）が用いられる。記憶部６には上記の解析用のソフトウェアや画像保管装置３０等から受けたボリュームデータ、その他、画像処理装置１の各機能を実行するためのプログラム等が記憶される。なお、記憶部６がボリュームデータを記憶せず、ボリュームデータが主制御部２のメインメモリ等に一時的に記憶される構成であってもよい。

＜断面特定部７＞
断面特定部７は、注目対象となる部位（器官等）を同定する同定部７Ａと、同定された部位が示す画素の走行方向に対応する断面を求める算出部７Ｂとを有する。次に、同定部７Ａおよび算出部７Ｂについて説明する。

＜同定部７Ａ＞
《小径部位の特定−概要》
まず同定部７Ａの一連の処理の概要を説明する。主制御部２によりメインメモリにボリュームデータと解析用ソフトウェアが送られると、同定部７Ａは対象部位における狭い領域を特定する。対象部位が血管である場合、同定部７Ａは血管の小径部分を特定する。一例として同定部７Ａは、ボリュームデータを縮小し、その後拡大する。

以下、断面特定処理の対象である、狭い領域を有する部位の同定にかかる処理につき、図２および図３を参照して説明する。図２は、第１実施形態にかかる画像処理装置１の処理の概略を説明するための概念図である。図３は、周辺画素の範囲の概念を示す概略図である。なお、当該処理の説明の前提として、図２に示される各ボリュームデータ（Ｖ１〜Ｖ３）と、ボリュームデータに含まれる血管領域（Ｒ１、Ｒ２）について説明する。

図２には、穿通枝等の小血管領域Ｒ１と、動静脈領域Ｒ２とを含む、処理前ボリュームデータＶ１が概念的に示されている。小血管領域Ｒ１は、複数の連結領域の集合である。また、通常、動脈領域と静脈領域とは、連結していないが、図２においては説明の簡略化のため、まとめて１つの符号で表されている。

また図２には、縮小処理（例えばエロージョン；ｅｒｏｓｉｏｎ）により小血管領域Ｒ１が除去された処理後ボリュームデータＶ２が概念的に示されている。また図２には、処理前ボリュームデータＶ１と処理後ボリュームデータＶ２との差分を示す差分ボリュームデータＶ３が示されている。なお、図２に示された同定部７Ａによる小径の血管の同定処理は、一例である。

《小径血管等の特定−縮小処理》
図２に示すように同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１について縮小処理を行うことにより、小径の血管が除去された縮小ボリュームデータＶ１ｅを生成する。すなわち、処理前ボリュームデータＶ１において、小血管領域Ｒ１を構成する複数の連結領域のそれぞれは、動静脈領域Ｒ２の径に比して微小である。したがって、同定部７Ａが処理前ボリュームデータＶ１を縮小すると、微小なデータである小血管領域Ｒ１は、他の画素により除去される。

具体例として、処理前ボリュームデータＶ１がＸ，Ｙ，Ｚ方向に５１２×５１２×５１２のボクセルで構成されている場合を挙げる。この例において、同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１における２×２×２のボクセル群を平均化した上で、縮小後のボリュームデータにおける１のボクセルとする。なお、この平均化処理は一例である。この処理によって、処理前ボリュームデータＶ１は、２５６×２５６×２５６に縮小される。このとき平均化するボクセル群の範囲は２×２×２に限らず、処理前ボリュームデータＶ１に含まれるボクセル数や、特定しようとする血管等のサイズに応じて設定することが可能である。上記解析用ソフトウェアあるいは操作者の指定により、ボリュームデータが示す被検体の領域に応じてこの範囲が変更されてもよい。

上記において、縮小処理は１回行われているが、同定部７Ａは２回以上縮小処理を行ってもよい。すなわち同定部７Ａは、５１２×５１２×５１２の処理前ボリュームデータＶ１を２５６×２５６×２５６に縮小した後、さらに１２８×１２８×１２８に縮小してもよい。このように複数回にわたり縮小処理が行われることにより、１回目の縮小処理により除去されなかった所定の径を有する血管を、２回目以降の縮小処理によって除去することが可能である。例えば縮小処理の回数の増加は操作によって行われる。このようにして、同定部７Ａは、２回以上縮小処理を行うことにより、除去しようとする血管の太さを調整することができる。

《小径血管等の特定−拡大処理》
同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１と縮小ボリュームデータＶ１ｅに基づいて小血管領域Ｒ１を含まない拡大処理後のボリュームデータＶ２を得る。具体例として、同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１のボクセルにおける血管レベル以上の値を示すボクセルについて、該当する縮小ボリュームデータＶ１ｅにおける対応位置を同定する。また縮小ボリュームデータＶ１ｅのうち、同定したボクセルあるいはその周囲の２６近傍のボクセル（図３参照）の中に一つも血管レベル以上の値を示すボクセルがなければ、同定部７Ａは、縮小ボリュームデータＶ１ｅにおいて同定された位置のボクセルの値を処理後のボリュームデータＶ２のボクセルの値とする。血管レベル以上の値を示すボクセルが存在する場合は処理前ボリュームデータＶ１のボクセル値を処理後のボリュームデータＶ２のボクセル値とする。この処理を処理後のボリュームデータＶ２の全てのボクセルについて実行する。

《小径血管等の特定−血管の同定》
同定部７Ａは、縮小前の処理前ボリュームデータＶ１および処理後ボリュームデータＶ２に対し、閾値処理を行うことにより、これらのデータから血管をそれぞれ抽出する。

《小径部位の特定−サブトラクション処理》
さらに同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１から抽出した小血管領域Ｒ１および動静脈領域Ｒ２と、処理後ボリュームデータＶ２から抽出した動静脈領域Ｒ２とのサブトラクション処理を行う。この処理により、小血管領域Ｒ１が抽出された差分ボリュームデータＶ３が生成される。以上のように、同定部７Ａは、ボリュームデータから小径の血管を抽出する。上記ではボクセル値に閾値処理を行うことで血管を抽出する例を説明したが、血管の連続性及びボクセル値を元に血管を抽出する構成であってもよい。

＜算出部７Ｂ＞
算出部７Ｂの一連の処理の概要について説明する。同定部７Ａにより小径の血管等、狭い領域を有する部位の同定が行われると、算出部７Ｂは、次のようにノイズ低減処理を適用する断面を同定する。

《所定断面に投影》
まず算出部７Ｂは、同定した小径の血管を、ボリュームデータにおいて互いに方向が異なる複数の断面に投影させる。この複数の断面としては、例えば直交３断面が挙げられる。算出部７Ｂが血管を投影する対象の複数の断面としては、直交３断面に限られないが、説明の便宜上、以下においては直交３断面の例において説明する。

なお、直交３断面は、例えばアキシャル面、コロナル面、サジタル面である。人の組織を示すボリュームデータであれば、アキシャル面は体軸方向に直交する断面である。コロナル面は、体軸方向に平行であって、人体を前後方向に（背面側と正面側に）分割するような断面である。サジタル面は人体を左右方向に分割するような断面であって、アキシャル面およびコロナル面とそれぞれ直交する。

《断面のエネルギーの算出》
次に、算出部７Ｂは直交３断面における小径の血管部分のエネルギーを求める。一例として、算出部７Ｂは、下記式（２）によりエネルギーを求める。なお、ｐ（ｕ，ｖ）は小径の血管部分の各断面への投影を示し、（ｕ，ｖ）は断面上の位置を示す

算出部７Ｂは、各断面におけるエネルギーを比較する。この比較により、断面のエネルギーの大小が求められる。ここで、当該比較の前段階において同定部７Ａにより小径の血管が抽出されているので、直交３断面には小径の血管が投影されていることになる。また頭部を対象とするボリュームデータであれば、アキシャル面は、抽出された穿通枝のような小径の血管の走行方向に対し、実質的に直交する。したがって、アキシャル面に投影された小径の血管部分のエネルギーは大きくなる。

そこで、小径の血管の走行方向と直交する断面にノイズ低減処理を行わないようにするため、この実施形態の算出部７Ｂは、エネルギーを求めた対象の各断面のうち、エネルギーが最小である断面を特定する。

《断面の面積の算出》
画像処理装置１における算出部７Ｂは、上記のように複数断面それぞれのエネルギーを算出する構成に限られない。例えば算出部７Ｂは直交３断面に投影された小径の血管の面積をそれぞれ求める構成であってもよい。また頭部を対象とするボリュームデータであれば、アキシャル面は、抽出された穿通枝のような小径の血管の走行方向に対し、実質的に直交する。したがって、アキシャル面に投影された小径の血管部分の面積は小さい傾向にある。そこで、小径の血管の走行方向と直交する断面にノイズ低減処理を行わないようにするため、この変形例にかかる算出部７Ｂは、血管の面積を求めた対象の各断面のうち、面積が最大である断面を特定する。

＜画像処理部８＞
画像処理部８は、算出部７Ｂが特定した断面（方向）をノイズ低減処理の対象として決定する。さらに画像処理部８は決定した断面に、上記数式（１）により説明した平滑化によるノイズ低減処理を行う。あるいは画像処理部８は、例えばコヒーレントフィルタを用いてノイズ低減処理として行う。コヒーレントフィルタの概要について次に記載する。

画像処理部８は、対象の断面における画素（「対象画素」とする）ごとに、周辺画素と似ているかどうかの適合度を設定に応じて求める。さらに画像処理部８は、求めた適合度合いによりコヒーレントフィルタのフィルタ係数を変化させる。例えば画像処理部８は、求めた適合度合いが高くなればなるほど、フィルタ係数を大きくしていく。同様に画像処理部８は、求めた適合度合いが低ければ低いほどフィルタ係数を小さくしていく。なお、直交３断面それぞれが５１２×５１２の画素により構成されている場合、対象画素に対する周辺画素の範囲の例は１１×１１である。さらに以下において、本例におけるコヒーレントフィルタの概念について説明する。

画像処理部８は、対象の断面を構成する画素ごとの画素値（ベクトル値またはスカラー値）と、他の画素の画素値（「周辺画素」とする）間の適合度を定量化する。また、画像処理部８は、定量化された対象画素と周辺画素の適合度の大小を、閾値処理により求める。あるいは当該適合度があらかじめ設定された複数段階の数値範囲に属するかの判断を行う。また、画像処理部８は、周辺画素の画素値を対象画素の画素値として利用する。このとき画像処理部８は、当該適合度が大きい場合には、当該周辺画素の寄与度を大きくする。同様に、当該適合度が小さい場合には、当該周辺画素の寄与度を小さくする。他の例において、画像処理部８は、適合度の属する範囲に応じて当該周辺画素の寄与度を決定する。

具体例として画像処理部８は、対象画素と周辺画素の適合度の関数である重み関数を、各周辺画素の画素値のそれぞれについて求められた適合度に作用させる。画像処理部８は、それにより各周辺画素の画素値の重みを決定する。また画像処理部８は、この重みを用いた周辺画素について画素値の重み付き平均を算出する。それにより、画像処理部８は、対象画素と周辺画素との適合度が大きい場合には、周辺画素の重みを大きくする。このようにして画像処理部８は、周辺画素の画素値の重み付き平均における寄与度を大きくして対象画素の画素値を構成する。同様に適合度が小さい場合には重みを小さくすることで、画像処理部８は、周辺画素の画素値の重み付き平均における寄与を小さくして対象画素の画素値を構成する。このような処理によれば、対象画素と「類似する」と判定される周辺画素を重視して対象画素の画素値を構成することになる。その結果、空間分解能の低下が抑制される。なお、一例において重み関数は、適合度に関する非負の単調増加関数である。

本実施形態においては、一の画素値および他の画素値をそれぞれ構成するスカラー値に対し、統計的検定を適用した結果求められる危険率に基づいて、適合度を定量化し得るように構成されてもよい。なお、ここにいう「統計的検定」としては、例えば、「χ二乗検定（Chi-squared test）」等を考えることができる。また一般に、ここで導入された危険率と適合度との関係は、特に、一方が増えれば他方が減るという場合を含む。すなわち、新たな画素値を構成する際に、危険率が大きく（適合度が小さく）なれば、他の画素に対する重みが小さくなる（構成すべき新たな画素値に対する寄与が小さくなる）。また危険率が小さく（適合度が大きく）なれば、他の画素に対する重みが大きくなる（構成すべき新たな画素値に対する寄与が大きくなる）、という場合である。

また、統計的検定において「統計的に有意な差がない（＝適合度が大きい）」と判断された場合は、類似である可能性が高いと判断される。これに対し、統計的検定において「統計的に有意な差がある（＝適合度が小さい）」と判断された場合は、類似度が低いと判断される。

上記においてはコヒーレントフィルタの例を説明したが、画像処理部８としては、非等方性拡散フィルタ（Anisotropic Diffusion Filter）によるノイズ低減処理を行う構成とすることも可能である。非等方性拡散フィルタとしては、例えば適応加重非等方拡散（Adaptively Weighted Anisotropic Diffusion；AWAD）処理を用いることが可能である。適応加重非等方拡散処理は、様々なサイズの関連性のある生体組織の構造、またはこの構造の周囲のエッジを維持し、かつノイズを低減する点で有効である。

（動作）
次に図４および図５を参照して第１実施形態の画像処理装置１の動作の概要について説明する。図４および図５は、第１実施形態の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。

＜ステップ０１＞
医師等の操作者は、画像処理装置１の操作部５により、ボリュームデータを識別するための識別情報等を入力する。識別情報は、画像ＩＤ、患者ＩＤ、検査ＩＤ等である。主制御部２は、送受信部３を介し、対象のボリュームデータを記憶する外部装置（画像保管装置３０等）に、入力された識別情報等を送る。画像保管装置３０等の外部装置は、識別情報を受けて対応するボリュームデータを画像処理装置１に送る。画像処理装置１の主制御部２は、当該ボリュームデータを記憶部６等に一旦記憶させる。

＜ステップ０２＞
主制御部２により、Ｓ０１で一旦記憶させたボリュームデータおよび解析用ソフトウェアがメインメモリに送られる。解析用ソフトウェアにより、同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１について縮小処理を行い、小径の血管が除去された処理前ボリュームデータＶ１を生成する。

＜ステップ０３＞
さらに同定部７Ａは、縮小された処理前ボリュームデータＶ１について拡大処理を行い、小血管領域Ｒ１が除去された状態の処理後ボリュームデータＶ２を生成する（図２参照）。

＜ステップ０４＞
処理後ボリュームデータＶ２が生成されると（Ｓ０３）、同定部７Ａは、例えば画素値等に基づく閾値処理を行うことにより、各ボリュームデータ（Ｖ１，Ｖ２）における血管等を同定する。血管を示すボクセルが同定されることにより、処理前ボリュームデータＶ１および処理後ボリュームデータＶ２における血管が特定される。

＜ステップ０５＞
さらに同定部７Ａは、縮小前の処理前ボリュームデータＶ１から抽出した小血管領域Ｒ１および動静脈領域Ｒ２と、処理後ボリュームデータＶ２から抽出した動静脈領域Ｒ２とのサブトラクション処理を行う。この処理により、差分ボリュームデータＶ３が生成される。同定部７Ａは、この処理によりボリュームデータから小径の血管を抽出する。

＜ステップ０６＞
同定部７Ａにより小径の血管の抽出が行われると（Ｓ０５）、算出部７Ｂは、当該小径の血管を、ボリュームデータにおけるアキシャル面、コロナル面およびサジタル面に投影させる。

＜ステップ０７＞
直交３断面に小径の血管が投影されると（Ｓ０６）、算出部７Ｂは当該各断面小径の血管部分のエネルギーを求める。

＜ステップ０８＞
次に、算出部７Ｂは、各断面における小径の血管部分それぞれのエネルギーを比較する。この処理により算出部７Ｂは、エネルギーを求めた対象の各断面のうち、エネルギーが最小である断面を特定する。

＜ステップ０９＞
画像処理部８は、算出部７Ｂが特定した断面をノイズ低減処理の対象として決定する。さらに画像処理部８は、決定した断面に上記ノイズ低減処理を行う。

なお、上記動作に限らず、同定部７Ａにより複数回にわたり縮小処理が行われる構成でもよい。この処理により、１回目の縮小処理で除去されなかった所定の径を有する血管を、２回目以降の縮小処理によって除去することで、除去しようとする血管の太さを調整することができる。

また、Ｓ０２およびＳ０３の処理と、Ｓ０４の処理の順序は逆であってもよい。すなわち、処理前ボリュームデータＶ１に対して、閾値処理により血管等が同定された後、Ｓ０２およびＳ０３の処理が行われてもよい。

（作用・効果）
以上説明した本実施形態にかかる画像処理装置１の作用および効果について説明する。

本実施形態にかかる画像処理装置１は、狭小な領域を有する注目対象（小径の血管等）を含むボリュームデータにおいて、当該注目対象を特定する。また画像処理装置１は、その注目対象をボリュームデータにおいて方向が異なる複数の断面に投影させる。また画像処理装置１は血管が投影された断面のうち、エネルギーが最小となる面（または対象部分の面積が最大となる面）を求める。また、画像処理装置１は、その面を、小径の血管の走行方向に対応する断面として求める。また、画像処理装置１は、その面に沿ってノイズ低減処理を行う。

このような構成によれば、周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。その結果、当該ノイズ低減処理後のボリュームデータに基づく画像において、注目対象の視認性が低下する事態を防止することが可能である。

また、第１実施形態にかかる画像処理装置１は、医用画像データの縮小処理によって、小径の血管等、狭小な領域を特定する構成である。このような構成によれば、当該特定に要する演算処理を簡易化し、ＣＰＵ等の演算処理装置へのロードが高くなることを防止することができる。ＣＰＵ等の演算処理装置へのロードを抑制することにより、緊急時において、注目領域の画像の表示が遅くなる事態を回避することが可能である。例えば緊急時に医用画像診断装置を操作する操作者が撮影部位の選択のための時間、または部位ごとの検査プログラム等を設定する時間を確保できない場合がある。その場合にも、画像処理装置１は迅速に医用画像データにノイズ低減処理を行いつつ、医用画像データにおける小径部位の視認性の低下を防止することが可能である。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態にかかる画像処理装置１について説明する。図６は、第２実施形態にかかるＸ線診断装置１００の構成の概要を示す概略ブロック図である。図７Ａおよび図７Ｂは、時間変化にともなって取得されたフレームｔ_１〜ｔ_ｎの関係を示す概略図である。図７Ａは、頭部を対象とした画像群であり、図７Ｂは、腹部を対象とした画像群である。

上記第１実施形態においては、画像処理装置１は、医用画像データとしてボリュームデータにおける対象部位に含まれた小径領域を特定する構成である。これに対し、第２実施形態によれば、ノイズ低減処理を行う対象が動画像であってもよい。なお、第２実施形態にかかる画像処理装置１において、主制御部２、送受信部３、表示部４、操作部５および記憶部６の構成については、第１実施形態と同様であるため説明を割愛する。

＜概要＞
第２実施形態の概要について説明する。画像処理装置１の同定部７Ａは、時間変化に応じて生成された複数のフレーム群（Ｘ線動画像等）の各フレームにおける小径領域をそれぞれ特定する。複数のフレーム群については、図７Ａおよび図７Ｂのｔ_１〜ｔ_ｎに概略を例示する。

この第２実施形態の医用画像データは、例えば被検体の同一部位を連続的、または断続的にスキャンすることにより取得されたものである。また、医用画像データにおけるフレームｔ_１〜ｔ_ｎはそれぞれ２次元画像である。第１実施形態で説明したようにボリュームデータの場合は、ある時点における方向が異なる複数の断面を定義することができる。これに対し、時間変化に応じて取得された複数の２次元画像を含んで構成される動画像等においては、方向が異なる複数の断面を定義できない。したがって、この第２実施形態においては、フレーム面、フレーム横軸（図７Ａおよび図７ＢのＸ方向）と時間軸、およびフレーム縦軸（図７Ａおよび図７ＢのＹ方向）と時間軸を３断面と考える。

第２実施形態における画像処理装置１は、フレームｔ_１〜ｔ_ｎにおける小径領域を有する注目対象（小径の血管あるいはガイドワイヤーなどのデバイス等）を抽出する。さらに、画像処理装置１は、注目対象等をフレーム横軸、縦軸に投影し、投影データのエネルギー（または対象部分の面積）を求める。画像処理装置１は、求めた値の対比の結果に基づいてノイズ低減処理の制御を行う。例えば、画像処理装置１は、複数断面にノイズ低減処理を行う場合、ノイズ低減処理を行う断面及びその順番を決定する。

なお第２実施形態の画像処理装置１は、例えばＸ線診断装置のような医用画像診断装置に含まれていてもよい。以下、図６を参照して、画像処理装置１がＸ線診断装置１００に含まれたものとして説明する。Ｘ線診断装置１００において例えば被検体の観察対象部位を固定して透視が行われる。透視の結果、被検体の観察対象を透過したＸ線が検出され、生成部１０２により、所定の時間軸において異なる時相のＸ線動画像を構成するフレームｔ_１〜ｔ_ｎが生成される。

生成部１０２は、生成したフレームを送受信部３に送る。主制御部２は送受信部３に送られたフレームを断面特定部７に送る。

＜同定部７Ａ＞
《小径部位の特定》
図７Ａおよび図７Ｂに示すように、第２実施形態では、対象がボリュームデータでなく、時間変化に応じて取得された複数のフレーム群（ｔ_１〜ｔ_ｎ）である。したがって、同定部７Ａは、フレームｔ_１〜ｔ_ｎそれぞれにおいて小径部位（小径の血管あるいはガイドワイヤーなどのデバイス等）の特定にかかる処理を行う。例えば同定部７Ａは、フレームが生成されることに対応してこの処理を行う。なお、第２実施形態における小径部位の特定にかかる処理は、第１実施形態における処理が２次元的に行われるものとする（縮小処理等）。

《血管の抽出》
第２実施形態において、同定部７Ａは第１実施形態と同様に閾値処理を行うことにより、血管を抽出する。ただし、第２実施形態において必ずしも第１実施形態と同様の処理によって血管の抽出を行う必要はない。例えば、同定部７Ａは、ＤＳＡ（ＤｉｇｉｔａｌＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎＡｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）を用いて血管の抽出を行ってもよい。

例えば同定部７Ａは、非造影のＸ線画像（マスク像）と造影後のＸ線画像（コントラスト像）とのサブトラクション処理を行なう。これによって、ＤＳＡ（血管造影）画像が生成される。観察対象部位が心臓部位であれば、Ｘ線診断装置１００は外部装置（心電計）等から心電波形を取得し、その心電波形に基づき所定の心時相で心電同期スキャンを行う。その結果、Ｘ線動画像を構成する複数のＸ線画像のフレームｔ_１〜ｔ_ｎが生成される。なお、マスク画像がない心臓のＸ線動画像の場合、同定部７Ａは、ぼけ画像をマスク画像としてサブトラクション処理してもよい。すなわち、同定部７Ａは、生成部１０２により生成されたＸ線画像のフレームに対し、例えば５×５で平均化し、Ｘ線画像のぼけ画像を作成する。さらに同定部７Ａは、ぼけ画像と元の画像をサブトラクション処理する。これにより同定部７Ａは、血管が抽出された画像を生成する。

このように第２実施形態では、同定部７Ａによるサブトラクション処理の結果、血管の抽出が行われてもよい。

《エネルギーの算出》
Ｘ線画像のフレームについて小径の血管が抽出されると、算出部７Ｂは、小径の血管を３断面に投影し、投影データにおける小径の血管部分のエネルギーを求める。エネルギーの求め方は第１実施形態と同様である。

《面積の算出》
第２実施形態における算出部７Ｂは、上記のように投影データのエネルギーを算出する構成に限られない。すなわち、第１実施形態と同様に、算出部７Ｂにより投影データにおける小径の血管の面積を求める構成であってもよい。面積の求め方は第１実施形態と同様である。

＜画像処理部８＞
画像処理部８は、Ｘ線画像のフレームについて求めたエネルギーに基づき、当該フレームに対するノイズ低減処理にかかる制御を行う。例えば画像処理部８は、３断面への投影方向において、それぞれ求められたエネルギーまたは求められた面積を対比する。画像処理部８は、対比の結果に応じてノイズ低減処理にかかる制御を行う。画像処理部８は、対比の結果に基づいて３断面の順番を特定する。

《制御例１》
画像処理部８は、先ずはエネルギーが最も低い断面に対しノイズ低減処理を行う。なお、ノイズ低減処理は、第１実施形態と同様であってもよい。

《制御例２》
画像処理部８は、求められたエネルギーまたは面積の値に応じて、次にノイズ低減処理を行う断面を決定し、その断面にしたがってノイズ低減処理を行う。

《リアルタイム画像のノイズ低減処理》
次に、第２実施形態におけるリアルタイム画像に対するノイズ低減処理ついて図７Ａおよび図７Ｂを参照して説明する。

後処理におけるノイズ低減処理では予め生成された異なる時相のＸ線画像の複数のフレームｔ_１〜ｔ₁₀についてノイズ低減処理が適用される。この適用においては、時間軸をボリュームデータの３軸における１軸であるように仮定する以外は第１実施形態と全く同じ処理が行われる。

一方、リアルタイム画像に対するノイズ低減処理を、時間軸を含む断面に適用する処理について、図７Ａおよび図７Ｂの例において説明すると次のようになる。すなわち、ｔ_１１のフレームに対して適合度の探索範囲を１１×１１としてノイズ低減処理が行われる場合は、処理対象のフレーム及びそれより前に取得されたフレームｔ_１〜ｔ_１１を用いてノイズ低減処理が行われる。

ここでリアルタイム画像に対するノイズ低減処理とリアルタイム画像以外に対するノイズ低減処理の違いを明確にするため、適合度を算出する領域と適合度の探索範囲について比較する。リアルタイムで表示するＸ線画像以外へノイズ低減処理を適用する場合、適合度は、時系列順に取得された各フレームにおける対象のピクセルあるいはボクセルを中心とする、例えば３×３の領域について算出される。適合度の探索範囲は、対象のピクセルあるいはボクセルを中心とする、例えば１１×１１の領域である。これに対し、リアルタイムで表示するＸ線画像に対して時間軸を含む断面にノイズ低減処理が適用される場合は次のとおりである。すなわち対象のピクセルとその隣接するピクセル（フレーム縦軸方向へのノイズ低減処理の場合は上下のピクセル）とを、ｔ_９〜ｔ_１１まで集めた３Ｘ３の領域について、適合度が算出される。適合度の探索範囲は、対象のピクセルを中心とした隣接する５ピクセル（フレーム縦軸方向へのノイズ低減処理の場合は上下の５ピクセル）をｔ_１〜ｔ_１１まで集めた１１Ｘ１１の領域となる。

（動作）
次に図８を参照して第２実施形態の画像処理装置１の動作の概要について説明する。図８は、第２実施形態の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。

＜ステップ１１＞
Ｘ線診断装置１００において被検体の同一部位を連続的、または断続的にスキャンすることにより、生成部１０２はＸ線動画像を構成するフレームを生成する。生成部１０２は生成したフレームを送受信部３に送る。主制御部２は送受信部３に送られたフレームを断面特定部７に送る。

＜ステップ１２〜１４＞
第１実施形態のＳ０２〜Ｓ０４と同様に、同定部７Ａは、小径部位（小径の血管等）の特定にかかる処理を行う。なお、次のＳ１５において、ＤＳＡにより血管が抽出される場合は、Ｓ１４の血管の特定処理は行われなくてもよい。

＜ステップ１５＞
同定部７Ａは、第１実施形態のＳ０２と同様の閾値処理またはＤＳＡを用いて血管の抽出を行う。

＜ステップ１６＞
同定部７Ａにより小径の血管の抽出が行われると、算出部７Ｂは小径の血管を３断面に投影し、その投影データのエネルギーまたは面積を求める。

＜ステップ１７＞
次に、算出部７Ｂにより算出された投影データのエネルギーまたは面積に基づいて、画像処理部８は、上記制御例１〜２、あるいは１〜３のいずれかによるノイズ低減処理を行う。

（作用・効果）
以上説明した本実施形態にかかるＸ線診断装置１００および画像処理装置１の作用および効果について説明する。

本実施形態にかかる画像処理装置１によれば、小径の血管等の狭小な領域を有する注目対象を含むＸ線動画像の各フレームにおいて、当該注目対象を特定する。また画像処理装置１は、小径の血管等の投影データのエネルギー（または対象部分の面積）を求める。画像処理装置１は、求めた値に基づいてノイズ低減処理の制御を行う。

このような構成によれば、周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。その結果、当該ノイズ低減処理後のＸ線画像において、注目対象の視認性が低下する事態を防止することが可能である。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態にかかる画像処理装置１について説明する。第１実施形態および第２実施形態では、狭小な領域を有する注目対象を抽出するために、医用画像データの縮小処理が行われる。これに対し、第３実施形態において画像処理装置１は、注目領域の探索および細線化処理等により、血管をトラッキングしながら、血管の径を求める。さらに画像処理装置１は、求めた径を閾値と比較し、閾値以下である径を有する部分を特定する。このようにして第３実施形態では、小径の血管が特定される。

＜同定部７Ａ＞
《血管の同定》
同定部７Ａは、ボリュームデータまたはＸ線動画像のフレーム画像に対し、閾値処理を行うことにより、これらのデータから血管を抽出する。この抽出は例えば次のように行われる。

同定部７Ａは、ボリュームデータを受け、例えば画素値や透明度等に基づいて、各ボリュームデータ内の血管等を同定する。具体例として、同定部７Ａは、記憶部６等から、各ボリュームデータにおいて血管等に相当する画素値/透明度等の閾値や設定範囲を読み出す。また同定部７Ａは、その情報を基準に当該同定を行ってもよい。同定部７Ａによって、血管を示すボクセルが同定されることにより、ボリュームデータにおける血管の全体像が特定される。

あるいは、同定部７Ａは、Ｘ線動画像を構成するＸ線画像のフレームを受け、フレームにおいて血管等に相当する画素値や輝度等の閾値または設定範囲を記憶部６等から読み出す。また同定部７Ａは、その情報を基準に、フレームにおける血管等を同定する。同定部７Ａによる当該処理により、フレームにおける血管の全体像が特定される。同定部７ＡはＤＳＡにより、フレームにおける血管の全体像を特定してもよい。

《トラッキング》
同定部７Ａは、血管領域の探索および細線化処理を行うことにより、特定した血管のツリー構造を求める。具体例として、操作者が血管のツリー構造の起点を指定するか、あるいは血管の全体のうちのいずれかの端部を同定部７Ａが特定する。さらに同定部７Ａは、当該起点または端部（根；ルート）を始点として、血管にあたる領域を段階的に拡張していきつつ細線化処理によって血管の芯線を求める。また同定部７Ａは、血管にあたる領域を段階的に拡張していきつつ分岐（節；ノード）があるか判断する。分岐があると判断された場合、同定部７Ａは、分岐点からそれぞれ派生する血管（枝；ブランチ）について同様の処理を行う。同定部７Ａは血管にあたる領域の拡張をしていく過程で分岐がなく、拡張ができなくなった時点で、その血管を末端の血管（葉；リーフ）と判断する。同定部７Ａは、末端の血管の先端まで領域を拡張したら、上記トラッキング処理を終了する。

＜算出部７Ｂ＞
《血管径の算出》
算出部７Ｂは、同定部７Ａが特定したボリュームデータ等における血管領域のツリー構造を拡張していく処理にともない、血管の径を求める。例えば算出部７Ｂは、細線化処理で求められた芯線に直交する方向の長さを血管径として求める。

《小径部位の特定》
算出部７Ｂは、求めた血管径をあらかじめ設定された閾値と比較する。閾値は、ノイズ低減処理においてノイズとして除去される傾向のあるサイズ（ピクセル/ボクセルの範囲）を基準にあらかじめ設定される。さらに算出部７Ｂは閾値との比較において閾値以下となった血管を特定する。特定される範囲は、例えば血管のツリー構造における分岐から分岐までの間、あるいは分岐から末端までの間である。

《ボリュームデータの場合》
上記処理の対象がボリュームデータである場合、算出部７Ｂは第１実施形態と同様の処理を行う。すなわち算出部７Ｂは、同定した小径の血管を、ボリュームデータにおいて互いに方向が異なる複数の断面（直交３断面等）に投影する。次に、算出部７Ｂは複数の断面における各投影画像のエネルギーまたは面積を求め、これら投影画像について求められた値を比較する。画像処理部８は、算出部７Ｂによる比較結果に基づいて、複数断面のうち、ノイズ低減処理を行う断面を特定する。画像処理部８は特定した断面にノイズ低減処理を行う。

《Ｘ線動画像の場合》
上記処理の対象がＸ線動画像である場合、算出部７Ｂは第２実施形態と同様の処理を行う。すなわち算出部７Ｂは、フレームｔ_１〜ｔ_ｎにおける投影データのエネルギーまたは面積を求める。算出部７Ｂは求められた値を比較する。画像処理部８は、算出部７Ｂによる比較結果に基づいて、ノイズ低減処理の制御を行う。

（動作）
次に図９および図１０を参照して第３実施形態の画像処理装置１の動作の概要について説明する。図９および図１０は、第３実施形態の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。

＜ステップ２１＞
画像処理装置１は、画像保管装置３０またはＸ線診断装置１００等から医用画像データ（ボリュームデータまたはＸ線動画像等）を取得する。主制御部２は送受信部３に送られた医用画像データを断面特定部７に送る。なお、Ｓ２２以降については、対象となる医用画像データがボリュームデータである場合について説明する。

＜ステップ２２＞
同定部７Ａは、ボリュームデータを受け、例えば画素値や透明度等に基づいて、各ボリュームデータ内の血管等を同定する。血管に相当するボクセルが同定されることにより、ボリュームデータにおける血管の全体像が特定される。

＜ステップ２３＞
操作者が血管のツリー構造の起点を指定するか、あるいは血管の全体のうちのいずれかの端部を同定部７Ａが特定すると、同定部７Ａは、当該起点または端部を始点として、血管にあたる領域を段階的に拡張する。

＜ステップ２４＞
同定部７Ａは、当該領域拡張にともない、細線化処理によって血管の芯線を求める。

＜ステップ２５＞
算出部７Ｂは、同定部７Ａによる細線化処理で求められた芯線に直交する方向の長さを血管径として求める。

＜ステップ２６＞
算出部７Ｂは、血管のツリー構造における分岐から分岐までの間、あるいは分岐から末端までの間等、所定範囲において求めた血管径をあらかじめ設定された閾値と比較する。さらに算出部７Ｂは閾値との比較において閾値以下となった血管を小径部位として特定する。

＜ステップ２７＞
同定部７Ａは、血管にあたる領域を段階的に拡張していきつつ、分岐があるかの判断および領域拡張の可否を判断する。分岐があるとの判断、または領域拡張が可能であると判断された場合（Ｓ２７；Ｎｏ）、同定部７Ａは、分岐点からそれぞれ派生する血管について同様の処理（Ｓ２３〜Ｓ２６）を行う。同定部７Ａは血管にあたる領域の拡張をしていく過程で分岐がなく、かつ拡張ができなくなった時点（Ｓ２７；Ｙｅｓ）で、トラッキング処理（Ｓ２３〜Ｓ２７）を終了し、Ｓ２８に進む。

＜ステップ２８＞
同定部７Ａにより小径の血管の特定（Ｓ２６等）が行われトラッキング処理が終了すると（Ｓ２７；Ｙｅｓ）、算出部７Ｂは、当該小径の血管を、ボリュームデータにおけるアキシャル面、コロナル面およびサジタル面に投影する。

＜ステップ２９〜３１＞
Ｓ２９における複数断面それぞれのエネルギーの算出は、第１実施形態のＳ０７と同様である。Ｓ３０における各断面のエネルギーの比較による、ノイズ低減処理の対象の断面の特定は、第１実施形態のＳ０８と同様である。Ｓ３１における、特定した断面へのノイズ低減処理については第１実施形態のＳ０９と同様である。

本実施形態にかかる画像処理装置１によれば、注目領域（以下、「小径の血管」と記載。）の探索とおよび細線化処理等により、血管をトラッキングしながら、血管の径を求める。さらに画像処理装置１は、求めた径を閾値と比較し、閾値以下である径を有する部分を特定する。このようにして第３実施形態では、小径の血管が特定される。

また第３実施形態の画像処理装置１によれば小径の血管をボリュームデータにおいて方向が異なる複数の断面に投影する。また画像処理装置１は血管が投影された断面のうち、エネルギーが最小となる面または対象部分の面積が最大となる面を求める。また、画像処理装置１は、その面を、小径の血管の走行方向に対応する断面とし、その面に沿ってノイズ低減処理を行う。

また第３実施形態の他の例における画像処理装置１は、小径の血管等の投影データのエネルギー（または対象部分の面積）を求め、比較する。画像処理装置１は、求めた値の対比の結果に基づいてノイズ低減処理の制御を行う。

また、第３実施形態にかかる画像処理装置１は、注目領域のトラッキングによって、小径の血管等、狭小な領域を特定する構成である。このような構成によれば、注目領域の特定の精度を向上させることが可能である。その結果、医用画像データにおいて注目対象の視認性が低下する事態をさらに防止することが可能である。

［第４実施形態］
次に、第４実施形態にかかる画像処理装置１について説明する。第１実施形態および第３実施形態では、ノイズ低減処理が適用されるボリュームデータの断面を定めるにあたり、小径の血管の抽出、互いに方向が異なる複数断面への投影、およびエネルギー（または面積）の算出が行われる。これに対し、第４実施形態において画像処理装置１は、抽出された小径の血管について、所定間隔ごとに単位ベクトルとして走行方向を求める。さらに画像処理装置１は、算出した単位ベクトルの総和を求める。画像処理装置１は、この総和に基づいて血管の走行方向を同定する。

＜同定部７Ａ＞
《小径部位の特定》
第１実施形態と同様に、同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１の縮小等により小血管領域Ｒ１を除去して処理後ボリュームデータＶ２を作成する（図２参照）。また、同定部７Ａは、縮小前の処理前ボリュームデータＶ１および処理後ボリュームデータＶ２に対し、第１実施形態と同様に閾値処理を行う。この閾値処理により、これらのデータから血管（小血管領域Ｒ１・動静脈領域Ｒ２）をそれぞれ抽出する。

さらに同定部７Ａは、処理前ボリュームデータＶ１から抽出した小血管領域Ｒ１および動静脈領域Ｒ２と、処理後ボリュームデータＶ２から抽出した動静脈領域Ｒ２とのサブトラクション処理を行う。この処理により、小血管領域Ｒ１が抽出される。以上のように、同定部７Ａは、ボリュームデータから小径の血管を抽出する。

ただし、第４実施形態は、上記構成に限られない。例えば、第３実施形態のように、注目領域のトラッキングによって、小径の血管等、狭小な領域が特定されてもよい。

＜算出部７Ｂ＞
《所定区間のベクトルの算出》
算出部７Ｂは、抽出された小径の血管における所定区間ごとに、単位ベクトルを求める。所定区間とは、走行方向の算出として必要な複数ボクセル分に相当する。この複数ボクセルとは、例えば３〜５ボクセル程度である。なお、所定区間ごとにベクトルを求めるのは、次のような理由による。単位ベクトルの算出を１ボクセルごとに行うと、ノイズの影響により血管の走行方向の特定に支障をきたすおそれがあるためである。また、単位ベクトルとしたのは、走行方向の特定のためには血管の所定区間の方向の成分だけ求めればよいためである。単位ベクトルを算出する構成とすれば算出処理が簡易化される。算出部７Ｂは、血管の起点（例えばボリュームデータにおける動静脈の端部）から小径の血管の末端まで、所定区間の単位ベクトルの算出を繰り返す。

《ベクトルの総和の算出》
算出部７Ｂは、特定された小径の血管の全域について単位ベクトルの算出が完了すると、それぞれの区間における単位ベクトルの総和を求める。

《断面の特定》
算出部７Ｂは、単位ベクトルの総和を求めると、最大要素と２番目の要素を特定する。さらに算出部７Ｂは、（ｕｘ，ｕｙ，ｕｚ）で、最大要素と２番目の要素に対応した断面を同定する。例えば総和が、（ｕｘ，ｕｙ，ｕｚ）で｜ｕｘ｜＞｜ｕｙ｜＞｜ｕｚ｜とすると、ボリュームデータにおけるｘｙ断面が同定される。

なお、上述の第４実施形態では、所定区間ごとに単位ベクトルが単純に加算される構成であるが、例えば血管径に応じてベクトルの大きさが調整される構成であってもよい。第１の例として算出部７Ｂが、血管径の逆数を単位ベクトルにかける構成が挙げられる。このような構成によれば、より細い血管のベクトルが大きくなるため、より細い血管を重視した断面の同定が可能となる。

第２の例として算出部７Ｂは、同定部７Ａにより同定された血管に相当する画素に基づいて血管径をそれぞれ求める。算出部７Ｂは、さらに血管径に基づいてベクトルを求める区間の長さを変更してもよい。

＜画像処理部８＞
画像処理部８は、同定した断面と最も近い角度を有するアキシャル面、コロナル面またはサジタル面を特定する。特定の例として、画像処理部８は、例えば特定した断面の法線単位ベクトル（a normal unit vector）と、アキシャル面、コロナル面またはサジタル面の法線単位ベクトルとの内積を計算する。また、画像処理部８は、アキシャル面、コロナル面またはサジタル面のうち、計算した内積が最も大きい面をノイズ低減処理にかかる対象とする。

他の例として画像処理部８は、内積を計算する代わりに算出部７Ｂが同定した断面と、アキシャル面、コロナル面またはサジタル面のとのなす角を計算しても良い。この場合、画像処理部８は、アキシャル面、コロナル面またはサジタル面のうち、それぞれの面同士によってなされる角が最も小さい面をノイズ低減処理の対象とする。なお、これら角度は、それぞれ鋭角となる方が選択される。

（動作）
次に図１１および図１２を参照して第４実施形態の画像処理装置１の動作の概要について説明する。図１１および図１２は、第４実施形態の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。

＜ステップ４１〜４５＞
Ｓ４１におけるボリュームデータの取得にかかる処理は、第１実施形態のＳ０１と同様である。Ｓ４２における縮小処理等による処理前ボリュームデータＶ１からの小血管領域Ｒ１の除去については、第１実施形態のＳ０２と同様である。Ｓ４３における処理後ボリュームデータＶ２の生成については、第１実施形態のＳ０３と同様である。Ｓ４４における血管部分の特定については、第１実施形態のＳ０４と同様である。Ｓ４５におけるサブトラクション処理による小径の血管の抽出については、第１実施形態のＳ０５と同様である。

＜ステップ４６＞
算出部７Ｂは、ボリュームデータから抽出された小径の血管における所定区間ごとに、単位ベクトルを求める。

＜ステップ４７＞
算出部７Ｂは、抽出された血管の起点の位置から小径の血管の末端の位置まで、所定区間の単位ベクトルの算出を継続する。算出部７Ｂは、小径の血管の全てに対して単位ベクトルの算出が完了したかについて判断する。判断の結果、単位ベクトルの算出が完了していなければ（Ｓ４７；Ｎｏ）、算出部７Ｂは、Ｓ４６〜Ｓ４７の処理を繰り返す。

＜ステップ４８＞
算出部７Ｂは、特定された小径の血管の全域について単位ベクトルの算出が完了すると（Ｓ４７；Ｙｅｓ）、それぞれの区間における単位ベクトルの総和を求める。

＜ステップ４９＞
算出部７Ｂは、単位ベクトルの総和を求めると、最大要素と２番目の要素を特定する。さらに算出部７Ｂは、最大要素と２番目の要素に対応した断面を同定する。

＜ステップ５０＞
画像処理部８は、算出部７Ｂにより同定した断面（Ｓ４９）と最も近い角度を有するアキシャル面、コロナル面またはサジタル面を特定する。

＜ステップ５１＞
画像処理部８は、Ｓ５１で特定したアキシャル面、コロナル面またはサジタル面にノイズ低減処理を施す。

第４実施形態にかかる画像処理装置１によれば、抽出された小径の血管について、所定間隔ごとに単位ベクトルとして算出することにより走行方向を求める。さらに画像処理装置１は、算出した単位ベクトルの総和を求める。画像処理装置１は、この総和に基づいて血管の走行方向を同定する。

また第４実施形態の画像処理装置１は、単位ベクトルの総和を求めると、最大要素と２番目の要素に対応した断面を同定する。また、画像処理装置１は、直交３断面のうち、当該同定した断面に最も近い面にノイズ低減処理を行う。

また、第４実施形態にかかる画像処理装置１は、抽出された狭小な領域（小径の血管等）において、所定区間ごとに単位ベクトルを求め、求めた結果に基づいて走行方向を算出する。構成である。このような構成によれば、注目領域の走行方向の特定の精度を向上させることが可能である。その結果、医用画像データにおいて注目対象の視認性が低下する事態をさらに防止することが可能である。

［変形例］
上記説明した第１実施形態〜第４実施形態の変形例について説明する。

（変形例１）
第３実施形態にかかる画像処理装置１によれば、小径の血管の探索とおよび細線化処理等により、血管をトラッキングしながら、血管の径を求める。さらに画像処理装置１は、求めた径を閾値と比較し、閾値以下である径を有する部分を特定する。しかしながら、画像処理装置１は例えば次のように小径の血管の走行方向を求めてもよい。

同定部７Ａは、第３実施形態と同様に、小径の血管の探索とおよび細線化処理を行う。これにより血管の芯線が特定される。算出部７Ｂは、同定部７Ａが血管の芯線を特定することに応じて、特定された血管の芯線の単位ベクトルを求める。さらに算出部７Ｂは、第４実施形態と同様に、求めた単位ベクトルの例えば総和を求める。算出部７Ｂは、この総和に基づいて小径の血管の走行方向を求める。

この変形例１においても周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。

（変形例２）
第１実施形態、第３実施形態および第４実施形態では、画像処理装置１により、一断面にのみノイズ低減処理を適用する構成について説明している。ただし、これら実施形態において、ノイズ低減処理が複数断面に適用される構成であってもよい。例えば第１実施形態において、直交３断面に順番にノイズ低減処理をする構成が挙げられる。

＜第１実施形態、第３実施形態の場合＞
算出部７Ｂは直交３断面における各投影画像のエネルギーを求める。さらに算出部７Ｂは、各断面における投影画像のエネルギーを比較する。算出部７Ｂによる比較の結果、画像処理部８は、直交３断面において、エネルギーが最小になる断面、２番目の断面、最大の断面をそれぞれ特定し、特定した順番にノイズ低減処理を施す。

また、３断面でなく、２断面にノイズ低減処理をかける場合、画像処理部８は、エネルギーが最小になる断面、２番目の断面をそれぞれ特定し、特定した順番にノイズ低減処理を施す。

＜第４実施形態の場合＞
算出部７Ｂは、抽出された小径の血管において所定区間ごとに単位ベクトルを求める。また算出部７Ｂは、区間ごとに求められた単位ベクトルの総和を求める。画像処理部８は、単位ベクトルの総和が求められたら、最大要素と２番目の要素を特定する。画像処理部８は、最大要素と２番目の要素に対応した断面に最初にノイズ低減処理を施す。次に、画像処理部８は、最大要素と３番目の要素に対応した断面にノイズ低減処理を施す。画像処理部８は最後に、２番目の要素と３番目の要素に対応した断面にノイズ低減処理を施す。

また、３断面でなく、２断面にノイズ低減処理を施す場合、画像処理部８は、ノイズ低減処理を施す順番について、最大要素と２番目の要素に対応した断面を最初とし、最大要素と３番目の要素に対応した断面を２番目とする。

この変形例２においても周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。

（変形例３）
上記実施形態では、狭小な領域を有する注目対象を血管として説明した。しかしながら、上記実施形態の注目対象は、ガイドワイヤー、カテーテル、ステント、神経などでもよい。ここで、注目対象がガイドワイヤーである例について説明する。

第２実施形態のように、同定部７Ａは、リアルタイムに収集されたカテーテルやガイドワイヤーを含む画像と、一定期間前に収集された画像とのサブトラクションを行なう。これによって、カテーテルやガイドワイヤーの最新の動きを示す領域が連続的に抽出される。またカテーテルやガイドワイヤーの最新の動きを示す領域が注目されたデータに対し、第２実施形態のように、ノイズ低減処理にかかる制御を行う。このような構成によれば、画像処理装置１はガイドワイヤーの変位に応じてノイズ低減にかかる制御を実行可能である。例えば画像処理装置１は、被検体に挿入されたガイドワイヤーの向きに応じて、自動的にかつリアルタイムにノイズ低減処理フィルタを変更することが可能である。

この変形例３においても周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。

（変形例４）
上記実施形態では、画像処理装置１にあらかじめ記憶された解析プログラム等により、同定部７Ａ、算出部７Ｂおよび画像処理部８が、ノイズ低減処理を施す断面を決めている。ただし、上記実施形態はこのような構成に限られない。例えば、あらかじめ設定された検査プログラムや検査プロトコルなどにおいて、予めノイズ低減処理を施す断面が定められていてもよい。検査プログラムは、例えば頭部検査、腹部検査、緊急時検査等、用途や検査部位に応じてあらかじめ設定される。

同様に、変形例２においては、画像処理装置１にあらかじめ記憶された解析プログラム等により、同定部７Ａ、算出部７Ｂおよび画像処理部８が、直交３断面に対し、ノイズ低減処理を施す順番を決めている。ただし、上記変形例２はこのような構成に限られない。例えば、あらかじめ設定された検査プログラムや検査プロトコルなどにおいて、あらかじめ直交３断面に対し、ノイズ低減処理を施す順番が定められていてもよい。

変形例４における検査プログラムや検査プロトコルにおいて、ノイズ低減処理を施す断面およびその順番は、注目対象（血管等）の走行方向に基づいて設定される。

この変形例４においても周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。

（変形例５）
上記実施形態では、画像処理装置１が、画像データ全体における注目対象が示す画素群の走行方向を求め、ノイズ低減処理を施す断面を決めている。ただし、上記実施形態はこのような構成に限られない。例えば、画像処理装置１は、画像データ全体でなく、画像データの部分領域ごとに注目対象（管状構造等）の方向を求めてもよい。さらに画像処理装置１は、当該部分領域ごとに求められた走行方向に応じてノイズ低減処理を施す断面を定める。

この変形例５について、図１３を参照して説明する。図１３は、変形例５の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。変形例５における画像処理装置１の概要としては、次の通りである。まずボクセルごとに血管に相当するか判断する。さらに画像処理装置１は、判断対象のボクセルが血管である場合は、そのボクセルを含む部分領域（例えば微小領域）において、血管を示すボクセルを３断面に投影する。さらに画像処理装置１は、３断面のうち、エネルギーが最低となる断面についてノイズ低減処理を行う。この変形例における画像処理装置１は、隣接ボクセルに移動し、これら一連の処理を繰り返す。

＜ステップ６１＞
Ｓ６１におけるボリュームデータの取得にかかる処理は、第１実施形態のＳ０１と同様である。

＜ステップ６２＞
同定部７Ａは、ボリュームデータにおいて一連の処理の起点となる所定のボクセル位置をセットする。

＜ステップ６３＞
同定部７Ａは、上記一連の処理の起点となる所定のボクセルから順番に各ボクセルについて、血管を示すボクセルであるか判断する。例えば、同定部７Ａは、あらかじめ設定された起点のボクセル、ｉ＝０，ｊ＝０，ｋ＝０について、その画素値等を取得し、既定の閾値と比較する。

＜ステップ６４＞
さらに同定部７Ａは、当該判断対象のボクセルにより示される画素値等が血管レベルを超えているか判断する。

＜ステップ６５＞
同定部７Ａは、当該各ボクセルにより示される画素値等が血管レベルを超えていると判断した場合（Ｓ６４；Ｙｅｓ）、そのボクセルを含む部分領域（７X７X７）において互いに直交する３断面に投影する。直交３断面それぞれは、例えばボリュームデータにおけるアキシャル面、コロナル面およびサジタル面である。

＜ステップ６６〜６８−１＞
Ｓ６６における複数断面それぞれのエネルギーの算出は、第１実施形態のＳ０７と概ね同様である。Ｓ６７における各断面のエネルギーの比較による、ノイズ低減処理の対象の断面の特定は、第１実施形態のＳ０８と概ね同様である。Ｓ６８−１における、特定した断面へのノイズ低減処理については第１実施形態のＳ０９と概ね同様である。ただし、これらＳ６６〜６８−１の処理は、ボリュームデータにおける処理対象の部分領域ごとにおいて行われる点で他の実施形態と異なる。

＜ステップ６８−２＞
同定部７Ａは、当該各ボクセルにより示される画素値等が血管レベルを超えず、判断対象のボクセルが血管に相当するものでないと判断した場合（Ｓ６４；Ｎｏ）、３次元的なノイズ低減処理のようなインテンシブノイズリダクションを行う。

＜ステップ６９＞
Ｓ６８−１あるいはＳ６８−２におけるノイズ低減処理が行われると、同定部７Ａは、判断対象のボクセルに対す隣接するボクセルがあるか判断する。隣接するボクセルがあると判断された場合（Ｓ６９；Ｙｅｓ）、同定部７Ａは、その隣接するボクセルについてＳ６３〜Ｓ６８の処理を行う。

隣接するボクセルがないと判断された場合（Ｓ６９；Ｎｏ）、画像処理装置１は、ノイズ低減処理に関する上記一連の処理を終了する。

上記変形例５によれば、ボリュームデータの部分領域ごとに注目対象（血管等）の有無を判定する。そして注目対象がある場合は、その走行方向を求める。したがって、より詳細に注目対象の走行方向に応じたノイズ低減処理を行うことになる。その結果、ノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失をより有効に回避することが可能である。

また、変形例５において直交３断面におけるエネルギーが最小となる断面以外にも、ノイズ低減処理を行う構成であってもよい。このような構成の場合において、さらに直交３断面に対するノイズ低減処理の回数が求められる構成であってもよい。例として、直交３断面のうち、注目対象が示す画素群の走行方向に最も沿う断面としてｘｙ断面が特定され、当該走行方向と概ね直交する断面としてｘｚ断面が特定された場合を挙げる。この場合、画像処理装置１は、例えばノイズ低減処理の回数を、ｘｙ断面に対して２回と設定する。また画像処理装置１は、ノイズ低減処理の回数をｙｚ断面に対して１回と設定する。さらに画像処理装置１は、ｘｚ断面に対してノイズ低減処理を行わない。

（変形例６）
上記変形例５では、画像処理装置１が、画像データの部分領域ごとに、注目対象が示す画素群の走行方向を求めるにあたり、直交３断面のエネルギーを算出する構成であった。ただし、画像処理装置１はこのような構成に限られない。例えば、画像処理装置１は、部分領域におけるノイズ低減処理の適用断面をトラッキング（トレース）によって行う構成であってもよい。この変形例６について、図１４を参照して説明する。図１４は、変形例６の画像処理装置１におけるノイズ低減処理の一連の動作を表すフローチャートである。

＜ステップ７１〜７４＞
Ｓ７１におけるボリュームデータの取得にかかる処理は、第１実施形態のＳ０１と同様である。Ｓ７２におけるボクセル位置を起点にセットする処理は、変形例５のＳ６２と同様である。Ｓ７３における画素値等と閾値等の比較処理は、変形例５のＳ６３と同様である。Ｓ７４における血管を示すボクセルであるかの判断は、変形例５のＳ６４と同様である。

＜ステップ７５＞
同定部７Ａにより、当該起点のボクセルにより示される画素値等が血管レベルを超えていると判断された場合（Ｓ７４；Ｙｅｓ）、算出部７Ｂは、そのボクセルを含む部分領域（７X７X７）において注目対象のトラッキングを行う。具体的には第３実施形態のＳ２３，Ｓ２４の処理と同様の処理を行う。

＜ステップ７６＞
算出部７Ｂは、血管等、注目対象のトラッキングにより求められた芯線の走行方向を求めることにより血管等、注目対象が示す画素群の走行方向を求める。具体例として、算出部７Ｂが第４実施形態のＳ４６〜Ｓ４８の処理と同様の処理を行う。

＜ステップ７７＞
算出部７Ｂは、上記トラッキングにより求められた走行方向に基づきノイズ低減処理を行う対象の断面を求める。具体例として、算出部７Ｂが第４実施形態のＳ４９の処理と同様の処理を行う。例えば算出部７Ｂは、求められた走行方向と最も近い角度を有するアキシャル面、コロナル面またはサジタル面を特定する。

＜ステップ７８−１＞
画像処理部８は、ボリュームデータにおける部分領域に対し、Ｓ７７で特定した断面（アキシャル面、コロナル面またはサジタル面等）にノイズ低減処理を施す。

＜ステップ７８−２＞
同定部７Ａは、当該起点のボクセルにより示される画素値等が血管レベルを超えず、判断対象のボクセルが血管に相当するものでないと判断した場合（Ｓ７４；Ｎｏ）、３次元的なノイズ低減処理のようなインテンシブノイズリダクションを行う。

＜ステップ７９＞
Ｓ７８−１あるいはＳ７８−２におけるノイズ低減処理が行われると、同定部７Ａは、判断対象のボクセルに対す隣接するボクセルがあるか判断する。この処理は変形例５のＳ６９と同様である。

上記変形例６によれば、ボリュームデータの部分領域ごとに注目対象（血管等）の走行方向を求める。したがって、より詳細に注目対象の走行方向に応じたノイズ低減処理を行うことになる。その結果、ノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失をより有効に回避することが可能である。

また、変形例６において直交３断面におけるエネルギーが最小となる断面以外にも、ノイズ低減処理を行う構成であってもよい。このような構成の場合において、さらに直交３断面に対するノイズ低減処理の回数が求められる構成であってもよい。例として、直交３断面のうち、注目対象が示す画素群の走行方向に最も沿う断面としてｘｙ断面が特定され、当該走行方向と概ね直交する断面としてｘｚ断面が特定された場合を挙げる。この場合、画像処理装置１は、例えばノイズ低減処理の回数を、ｘｙ断面に対して２回と設定する。また画像処理装置１は、ノイズ低減処理の回数をｙｚ断面に対して１回と設定する。さらに画像処理装置１は、ｘｚ断面に対してノイズ低減処理を行わない。

（作用・効果）
以上説明した第１実施形態〜第４実施形態およびその変形例によれば、注目対象の走行方向等に基づいて、ノイズ低減処理を施す断面またはノイズ低減処理を施す順番が設定される。したがって、周辺画素を用いたノイズ低減処理による、注目対象の分解能の低下や、注目対象の消失を回避することが可能である。その結果、当該ノイズ低減処理後のボリュームデータに基づく画像において、注目対象の視認性が低下する事態を防止することが可能である。

一例として、頭部を対象とするボリュームデータに対しノイズ低減処理を行う場合がある。頭部の血管のうち、穿通枝等の小径の血管の走行方向は、おおよそ体軸方向に沿っている。したがって、頭部のボリュームデータにおいて、穿通枝等の血管を示すボクセルは、体軸方向に沿って隣接して類似する傾向がある。また、穿通枝等は径が小さいため、被検体の体幅方向または体前後方向（胸から背へ向かう方向）に沿って隣接するボクセルが互いに類似しない傾向がある。

以上説明した第１実施形態〜第４実施形態およびその変形例によれば、穿通枝の走行方向等に基づいて、ノイズ低減処理を施す断面がサジタル方向またはコロナル方向に特定される。あるいはノイズ低減処理を施す順番としてサジタル方向およびコロナル方向のうち、一方が１番目、他方が２番目に設定される。したがって、周辺画素を用いたノイズ低減処理による、穿通枝の消失を回避することが可能である。

この発明の実施形態を説明したが、上記の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１画像処理装置
２主制御部
７断面特定部
７Ａ同定部
７Ｂ算出部
８画像処理部
３０画像保管装置
１００Ｘ線診断装置
１０２生成部
Ｒ１小血管領域
Ｒ２動静脈領域
Ｖ１処理前ボリュームデータ
Ｖ１ｅ縮小ボリュームデータ
Ｖ２処理後ボリュームデータ
Ｖ３差分ボリュームデータ

Claims

医用画像データに含まれた注目対象を示す部分を同定する同定部と、
前記同定した部分の互いに方向が異なる複数の断面への投影に基づいて、前記複数の断面のうち、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める算出部と、
前記求められた断面にノイズ低減処理を施す画像処理部と、を備えること
を特徴とする画像処理装置。
前記同定部は、前記医用画像データから、前記注目対象として血管に相当する部分を同定すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記算出部は、前記血管に相当する部分とあらかじめ設定された径とを比較し、前記血管に相当する部分のうち、当該径より小径の部分を特定し、特定した当該部分の走行方向を求めること、
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記同定部は、
前記注目対象としての血管のうち、小径の血管を消失させるように前記医用画像データを縮小し、
前記小径の血管が消失された画像と、該画像の元画像との差分を求めることにより前記小径の血管を求めること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記同定部は、
前記医用画像データから前記注目対象としての血管を特定し、該血管それぞれの径を求め、
求めた各血管における径のうち、閾値以下の径である小径の血管を特定すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記画像処理部は、
前記ノイズ低減処理の対象画素の画素値と、その周辺画素の画素値との適合度を求め、
前記対象画素と前記周辺画素それぞれとの適合度に応じ、前記周辺画素それぞれの重みを決め、
前記重みにより前記周辺画素の重み付き平均を求め、
前記対象画素の画素値を、前記適合度と前記重み付き平均に基づき求めること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記医用画像データは、該医用画像データを取得するための検査プログラムに基づいて取得され、
前記算出部は、前記検査プログラムに対応して、ノイズ低減処理を施す断面を変更すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
医用画像データから注目対象として血管に相当する部分を同定する同定部と、
同定した部分に基づいて、前記医用画像データにおける、前記血管に相当する部分が投影された直交３断面それぞれのエネルギーまたは前記血管に相当する部分の面積を求める算出部と、
前記各断面のエネルギーまたは面積に基づいて、前記医用画像データに対するノイズ低減処理を施す断面を同定する処理部とを備えること、
を特徴とする画像処理装置。
医用画像データを生成する生成部と、
前記医用画像データに含まれた注目対象を示す部分を同定する同定部と、
前記同定した部分の互いに方向が異なる複数の断面への投影に基づいて、前記複数の断面のうち、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める算出部と、
前記求められた断面にノイズ低減処理を施す画像処理部とを備えること、
を特徴とするＸ線診断装置。
前記算出部は、前記同定した部分の互いに方向が異なる前記複数の断面への投影における、エネルギーまたは前記同定した部分の面積に基づいて、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める、請求項１から７のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
医用画像データに含まれた注目対象として血管に相当する部分を同定する同定部と、
前記医用画像データにおいて、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める算出部と、
前記求められた断面にノイズ低減処理を施す画像処理部と、を備え、
前記算出部は、前記同定部により同定された前記血管について所定の区間ごとにベクトルを求め、さらに当該区間ごとの前記ベクトルの総和を求めることにより前記断面を同定すること、
を特徴とする画像処理装置。
医用画像データに含まれた注目対象として血管に相当する部分を同定する同定部と、
前記医用画像データにおいて、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める算出部と、
前記求められた断面にノイズ低減処理を施す画像処理部と、を備え、
前記算出部は、前記同定部により同定された前記血管について所定の区間ごとに単位ベクトルを求め、さらに当該区間ごとの前記単位ベクトルの総和を求めることにより前記断面を同定すること、
を特徴とする画像処理装置。
医用画像データに含まれた注目対象として血管に相当する部分を同定する同定部と、
前記医用画像データにおいて、前記注目対象の走行方向に対応する断面を求める算出部と、
前記求められた断面にノイズ低減処理を施す画像処理部と、を備え、
前記算出部は、前記同定部により同定された前記血管について所定の区間ごとにベクトルを求め、さらに当該区間ごとの前記ベクトルの総和を求めることにより前記断面を同定し、同定された前記血管を示す部分に基づいて血管径をそれぞれ求め、さらに前記血管径に基づいて前記ベクトルを求める区間の長さを変更すること、
を特徴とする画像処理装置。