JP2000342558A

JP2000342558A - 画像の位置合わせ処理装置及び画像間演算処理装置

Info

Publication number: JP2000342558A
Application number: JP11157821A
Authority: JP
Inventors: Akiko Yanagida; 亜紀子柳田
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 1999-06-04
Filing date: 1999-06-04
Publication date: 2000-12-12

Abstract

(57)【要約】【課題】人体の放射線画像の間で相対的に大きな位置ず
れがあっても、精度良く位置合わせする処理を、効率的
かつ安定的に自動処理できる。【解決手段】共通の被写体を含む複数の画像間で位置合
わせ処理を行う画像の位置合わせ処理装置１であって、
複数の画像のうち少なくとも一つの画像内に複数の部分
領域を設定する部分領域設定手段２と、設定された部分
領域毎に、他の画像内の対応する領域との間の類似度を
決定する部分領域類似度決定手段３と、決定された部分
領域類似度を、各部分領域に対して設定された重み係数
を用いて重み付け加算することにより、全体領域類似度
を決定する全体領域類似度決定手段４と、決定された全
体領域類似度に基づいて、一方の画像を他の画像に位置
合わせするための画像変換条件を決定する画像変換条件
決定手段６と、決定された画像変換条件に基づいて画像
変換を行うことにより、画像の位置合わせを行う画像変
換手段７を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像の位置合わ
せ処理装置及び画像間演算処理装置に関し、特に、複数
の画像間における被写体の相対的な位置ずれを精度良く
かつ効率良く合わせる技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、Ｘ線画像のような放射線画像
は、病気診断用等に多く用いられており、このＸ線画像
を得るために、被写体を透過したＸ線を蛍光体層（蛍光
スクリーン）に照射し、これにより可視光を生じさせて
この可視光を通常の写真と同様に銀塩を使用したフィル
ムに照射して現像した、所謂、放射線写真が従来から多
く利用されている。

【０００３】しかし、近年、銀塩を塗布したフィルムを
使用しないで、蛍光体層から直接画像を取り出す方法が
工夫されるようになってきている。この方法としては、
被写体を透過した放射線を蛍光体に吸収せしめ、しかる
後、この蛍光体を例えば光又は熱エネルギーで励起する
ことによりこの蛍光体が上記吸収により蓄積している放
照射エネルギーを蛍光として放射せしめ、この蛍光を光
電変換し、更にＡ／Ｄ変換してディジタル画像信号を得
る方法がある（米国特許３，８５９，５２７号、特開昭
５５−１２１４４号公報等参照）。

【０００４】このようにして得られた放射線画像信号
は、そのままの状態で、或いは画像処理を施されて銀塩
フィルム、ＣＲＴ等に出力されて可視化される。また、
放射線画像を記録した銀塩フィルムに、レーザ・蛍光灯
等の光源からの光を照射して、銀塩フィルムの透過光を
得て、かかる透過光を光電変換して放射線画像信号を得
る方法もある。

【０００５】一方、従来から、共通の被写体部分を含む
複数の画像間で、テンプレートマッチング法に基づい
て、被写体の相対的な位置ずれを合わせる位置合わせ処
理が公知となっている。即ち、検出しようとする対象を
表すテンプレートｔ（ｘ，ｙ）を画像ｆ（ｘ，ｙ）中の
点（ｉ，ｊ）にその中心が重なるようにし、ｔ（ｘ，
ｙ）とそれと重なる画像の部分パターンとの類似度を測
り、その値を点（ｉ，ｊ）に対象が存在する確からしさ
とする方法である。対象物の位置を求めるには、この操
作を画像のすべての点に対して施し、類似度が最大とな
る位置を求めたり、類似度がある閥値を超える位置を探
したりするものがある（コンピュータ画像処理入門日
本工業技術センター編平成３年４月１日第１版第９刷
第１４９頁参照）。

【０００６】ここで、共通の被写体部分を含む２枚の画
像を用い、一方の画像から切り出した部分画像をテンプ
レートｔ、他方の画像を画像ｆと見なして上記処理を行
うことにより、２枚の画像間の位置合わせを行うことが
できる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、２枚の画像
の位置合わせ手法としてのテンプレートマッチング法
は、画像全体に対して小さいテンプレートを用いた場合
には、人体のＸ線画像のような複雑な画像の全体を精度
良く位置合わせすることが困難である。

【０００８】また、例えば異なる時期に撮影された同一
患者の２枚の胸部画像間では、診断の対象となる病理的
変化以外にも、種々の変化が含まれ、一般に胸部Ｘ線画
像の胸郭外の領域には、肩当て具やｌＤ情報ラベルなど
人体以外の物体の写り込みがあり、また被検者の腕の姿
勢も一定しないため画像情報の再現性はきわめて低い
が、画像全体に対して大きいテンプレートを用いると、
それらの再現性の低い領域がテンプレートに含まれ、位
置合わせ誤差が大きくなるという問題もあった。

【０００９】この発明は前記問題点に鑑みなされたもの
であり、人体の放射線画像の間で相対的に大きな位置ず
れがあっても、精度良く位置合わせする処理を、効率的
かつ安定的に自動処理できるようにする画像の位置合わ
せ処理装置及び画像間処理装置を提供することを目的と
する。

【００１０】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、この発明は、以下のように構成した。

【００１１】請求項１に記載の発明は、『共通の被写体
を含む複数の画像間で位置合わせ処理を行う画像の位置
合わせ処理装置であって、前記複数の画像のうち少なく
とも一つの画像内に複数の部分領域を設定する部分領域
設定手段と、設定された部分領域毎に、他の画像内の対
応する領域との間の類似度を決定する部分領域類似度決
定手段と、決定された部分領域類似度を、各部分領域に
対して設定された重み係数を用いて重み付け加算するこ
とにより、全体領域類似度を決定する全体領域類似度決
定手段と、決定された全体領域類似度に基づいて、一方
の画像を他の画像に位置合わせするための画像変換条件
を決定する画像変換条件決定手段と、決定された画像変
換条件に基づいて画像変換を行うことにより、画像の位
置合わせを行う画像変換手段を有することを特徴とする
画像の位置合わせ処理装置。』である。

【００１２】この請求項１に記載の発明によれば、複数
の画像のうち少なくとも一つの画像内に複数の部分領域
を設定し、この設定された部分領域毎に、他の画像内の
対応する領域との間の類似度を決定し、決定された部分
領域類似度を、各部分領域に対して設定された重み係数
を用いて重み付け加算することにより、全体領域類似度
を決定し、決定された全体領域類似度に基づいて、一方
の画像を他の画像に位置合わせするための画像変換条件
を決定し、決定された画像変換条件に基づいて画像変換
を行うことにより、人体の放射線画像の間で相対的に位
置ずれがあっても、精度良く位置合わせする処理を、効
率的かつ安定的に自動処理できる。

【００１３】請求項２に記載の発明は、『前記共通の被
写体が人体の一部であり、前記複数の画像のうち少なく
とも一つの画像から人体の解剖学的構造を抽出する解剖
学的構造抽出手段を有し、前記部分領域設定手段は、前
記解剖学的構造抽出手段における抽出結果に基づいて前
記複数の部分領域を設定することを特徴とする請求項１
に記載の画像の位置合わせ処理装置。』である。

【００１４】この請求項２に記載の発明によれば、共通
の被写体が人体の一部であり、複数の画像のうち少なく
とも一つの画像から人体の解剖学的構造を抽出し、抽出
結果に基づいて複数の部分領域を設定することにより、
人体の放射線画像の間で相対的に位置ずれがあっても、
精度良く位置合わせする処理を、効率的かつ安定的に自
動処理できる。

【００１５】請求項３に記載の発明は、『前記複数の画
像のうち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定する
注目位置指定手段を有し、指定された注目位置に基づい
て前記複数の部分領域を設定することを特徴とする請求
項１または請求項２に記載の画像の位置合わせ処理装
置。』である。

【００１６】この請求項３に記載の発明によれば、複数
の画像のうち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定
し、指定された注目位置に基づいて複数の部分領域を設
定するから、注目位置に着目することでよりずれを精度
良く位置合わせすることができる。

【００１７】請求項４に記載の発明は、『前記複数の画
像のうち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定する
注目位置指定手段を有し、前記複数の部分領域のうち、
指定された注目位置を含む部分領域に対応する重み係数
が、他の部分領域に対応する重み係数よりも大きくなる
ように前記重み係数を設定することを特徴とする請求項
１乃至請求項３のいずれか１項に記載の画像の位置合わ
せ処理装置。』である。

【００１８】この請求項４に記載の発明によれば、複数
の画像のうち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定
し、複数の部分領域のうち、指定された注目位置を含む
部分領域に対応する重み係数が、他の部分領域に対応す
る重み係数よりも大きくなるように重み係数を設定する
ことで、注目位置に着目して位置ずれをより精度良く位
置合わせすることができる。

【００１９】請求項５に記載の発明は、『前記画像変換
手段は、前記決定された画像変換条件に基づいて画像変
換を行うことにより、画像の位置合わせを行う粗位置合
わせの後に、精位置合わせの２段階の画像の位置合わせ
を行なうことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいず
れか１項に記載の画像の位置合わせ処理装置。』であ
る。

【００２０】この請求項５に記載の発明によれば、粗位
置合わせの後に、精位置合わせの２段階の画像の位置合
わせを行なうことで、比較的短い処理時間で位置合わせ
精度を向上することができる。

【００２１】請求項６に記載の発明は、『請求項１乃至
請求項５のいずれか１項に記載の画像の位置合わせ処理
装置で位置合わせが行われた複数の画像を同時に表示す
る画像表示手段を有することを特徴とする画像の位置合
わせ処理装置。』である。

【００２２】この請求項６に記載の発明によれば、画像
の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画
像を同時に表示するから、位置ずれのない画像により比
較読影に基づく診断を容易にかつ正確で、しかも迅速に
行うことができる。

【００２３】請求項７に記載の発明は、『請求項１乃至
請求項５のいずれか１項に記載の画像の位置合わせ処理
装置で位置合わせが行われた複数の画像間で演算を行う
画像間演算手段を有することを特徴とする画像間演算処
理装置。』である。

【００２４】この請求項７に記載の発明によれば、画像
の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画
像間で演算を行うから、演算負担を軽減しつつ、細かな
位置合わせの精度が確保される。

【００２５】請求項８に記載の発明は、『請求項１乃至
請求項５のいずれか１項に記載の画像の位置合わせ処理
装置で位置合わせが行われた複数の画像間で演算を行う
画像間演算手段と、位置合わせが行われた複数の画像ま
たは画像間演算により生成された演算処理画像を表示す
る画像表示手段を有することを特徴とする画像間演算処
理装置。』である。

【００２６】この請求項８に記載の発明によれば、位置
合わせが行われた複数の画像または画像間演算により生
成された演算処理画像を表示するから、位置ずれのない
画像により比較読影や画像間演算結果に基づく診断を容
易にかつ正確で、しかも迅速に行うことができる。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、この発明の画像の位置合わ
せ処理装置及び画像間演算処理装置の実施の形態を図面
に基づいて説明するが、この実施の形態に限定されるも
のではない。

【００２８】図１は画像の位置合わせ処理装置の概略構
成図である。この画像の位置合わせ処理装置１は、共通
の被写体を含む複数の画像間で位置合わせ処理を行う画
像の位置合わせを行なう画像間演算処理装置でもある。
この画像の位置合わせ処理装置１には、部分領域設定手
段２、部分領域類似度決定手段３、全体領域類似度決定
手段４、重み係数記憶手段５、画像変換条件決定手段
６、画像変換手段７、画像記憶手段８、画像表示制御手
段９及び画像表示手段１０が備えられている。

【００２９】部分領域設定手段２では、複数の画像のう
ち少なくとも一つの画像内、この実施の形態では画像デ
ータ１から得られる画像内に複数の部分領域を設定す
る。部分領域類似度決定手段３では、設定された部分領
域毎に、他の画像内、この実施の形態では画像データ２
から得られる画像内の対応する領域との間の類似度を決
定し、全体領域類似度決定手段４では、決定された部分
領域類似度を、各部分領域に対して設定された重み係数
を用いて重み付け加算することにより、全体領域類似度
を決定する。重み係数は重み係数記憶手段５に予め記憶
されている。画像変換条件決定手段６では、決定された
全体領域類似度に基づいて、一方の画像を他の画像に位
置合わせするための画像変換条件を決定し、画像変換手
段７では決定された画像変換条件に基づいて画像変換を
行うことにより、画像の位置合わせを行う。

【００３０】また、この実施の形態では、画像変換手段
７が決定された画像変換条件に基づいて画像変換を行う
ことにより、画像の位置合わせを行う粗位置合わせの後
に、精位置合わせの２段階の画像の位置合わせを行なう
ことができ、比較的短い処理時間で位置合わせ精度を向
上することができる。

【００３１】画像記憶手段８には、画像データ２から得
られる画像と決定された画像変換条件に基づいて画像変
換を行うことにより位置合わせされた画像とが記憶さ
れ、画像表示制御手段９による制御に基づいて画像表示
手段１０に表示される。

【００３２】このように複数の画像のうち少なくとも一
つの画像内に複数の部分領域を設定し、この設定された
部分領域毎に、他の画像内の対応する領域との間の類似
度を決定し、決定された部分領域類似度を、各部分領域
に対して設定された重み係数を用いて重み付け加算する
ことにより、全体領域類似度を決定し、決定された全体
領域類似度に基づいて、一方の画像を他の画像に位置合
わせするための画像変換条件を決定し、決定された画像
変換条件に基づいて画像変換を行うことにより、人体の
放射線画像の間で相対的に位置ずれがあっても、かかる
位置ずれを精度良く位置合わせする処理を、効率的かつ
安定的に自動処理できる。

【００３３】ここで、画像データ１及び画像データ２の
入力は、例えば放射線画像の撮影が通常Ｘ線フィルムを
用いて行われる。これらのＸ線写真をこの実施の形態の
画像の位置合わせ処理装置に入力するためには、レーザ
ディジタイザを用いている。これは、フィルム上をレー
ザビームで走査し、透過した光量を測定し、その値をア
ナログディジタル変換することにより、ディジタル画像
データとして入力するものである。

【００３４】画像の入力には、ＣＣＤなどの光センサを
用いる装置を使用することも可能である。またフィルム
を読み取るのではなく、特開昭５５−１２４２９号公報
に記載されているような、蓄積性蛍光体を用いたディジ
タル画像を直接出力することのできる撮影装置を接続す
ることも可能である。この場合にはフィルムが不要にな
り、コストダウンを図ることができる。

【００３５】また、２次元的に配列された複数の検出素
子によりＸ線画像を撮像して電気信号として出力するフ
ラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）から得たＸ線画像を
入力することもできる。例えば、特開平６−３４２０９
８号公報に記載されているように、照射されたＸ線の強
度に応じた電荷を生成する光導電層と、生成された電荷
を２次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積する方
式が用いられる。また、特開平９−９００４８号公報に
記載されているように、Ｘ線を増感紙等の蛍光体層に吸
収させて蛍光を発生させ、その蛍光の強度を画素毎に設
けたフォトダイオード等の光検出器で検知する方式も用
いられる。蛍光の検知手段としては他にＣＣＤやＣ−Ｍ
ＯＳセンサを用いる方法もある。また、Ｘ線の照射によ
り可視光を発するＸ線シンチレータと、レンズアレイ及
び各々のレンズに対応するエリアセンサとを組み合わせ
た構成も用いられる。

【００３６】この画像の位置合わせ処理装置は、例え
ば、異なる時期に撮影された同一患者の２枚の胸部Ｘ線
画像（時系列胸部画像）間の位置合わせに使用すること
により、撮影条件の変動や被写体の体形の影響を受けに
くい高精度の位置合わせ処理を実現することができる。
以下において、２枚の胸部Ｘ線画像（過去画像及び現在
画像）を対象として、診断上最も重要な肺野に相当する
画像部分に重点をおくと同時に、病理と関係のない背景
部分や呼吸・心拍等に基づく変化を生じやすい画像部分
は重みを小さくするような重み付きテンプレートマッチ
ング法を用いた、この発明に基づく画像の位置合わせ処
理を説明する。

【００３７】例えば、同一患者の時系列胸部画像間にみ
られる変化は、診断の対象となる病理的変化以外にも、
種々の変化が含まれている。一般に胸部Ｘ線画像の胸郭
外の領域には、肩当て具やＩＤ情報ラベル等人体以外の
物体の写り込みがあり、また被検者の腕の姿勢も一定し
ないため、画像情報の再現性はきわめて低い。胸郭内に
注目すると、被検者の吸気状態による横隔膜高さの変化
及び心拍位相による心臓の幅の変化は頻繁に起こりう
る。また、被検者の腕の上げ方による鎖骨角度の変化も
観察される場合がある。

【００３８】以上の知見から、下記（ｉ）〜（ｉｖ）の
観点に基づいて、図５に示すように胸部画像を部分領域
Ａ₁〜Ａ₅に分割する。

【００３９】(i)病理的変化以外にはほとんど変化がな
い領域：中肺部（部分領域Ａ₁） (ii)部分的に変化がありうる領域：上肺部（部分領域Ａ
₂）、下肺辺縁部（部分領域Ａ₃） (iii)多くの場合で変化がある領域：下肺縦隔付近（部
分領域Ａ₄） (iv)ほとんど再現性のない領域：胸郭外（部分領域
Ａ₅）部分領域の定め方は、肺野輪郭線Ｒを左・右・上方向に
所定幅拡げた曲線Ｒ’、及び肺野輪郭線の下端を結ぶ直
線Ｂを描き、Ｒ’とＢに囲まれる閉曲線の外側を部分領
域Ａ₅とする。ここで肺野輪郭線Ｒは、後述する解剖学
的構造の抽出手段を用いて自動的に決定するか、または
ユーザが手動で指定してもよい。

【００４０】Ｒ’の上端ラインＴとＢとの間を上から１
／５及び２／３のところで水平方向に分割し、Ｒ’に囲
まれる最も上の部分領域をＡ₂、その下の部分領域をＡ
１とする。さらにＡ₁の下の部分を、Ｒ’に左右から挟
まれる区間の左から１／４及び３／４のカラムで３分割
し、中央の部分領域をＡ₄、その両側の部分領域をＡ₃と
する。

【００４１】次に、位置合わせへの寄与率が大きい方か
ら上記分類(i)、(ii)、(iii)、(iv)の順に小さくなるよ
うな重み付けを施した重み付きテンプレートマッチング
法により、画像の位置合わせを行う。

【００４２】過去画像をテンプレートとし、現在画像を
参照画像として、テンプレートの平行移動及び回転によ
るテンプレートマッチングを行う。ここで、マッチング
の良否の指標となる類似度Ｓを、式１により定義する。

【００４３】

【式１】

【００４４】ここで、Ｃ_iはテンプレート内の部分領域
Ａ_i（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）とそれに対応する参照
画像内の領域Ｂ_iとの間の規格化相互相関値を表す。Ｗ_i
は領域Ａ_iに割り当てられた重み係数であり、ｗ_i（ｉ＝
ｌ，２，・・・，Ｎ）の総和は１．０である。この実施
の形態では領域の分割数Ｎを５とし、重み係数ｗ_iはそ
れぞれｗ₁＝０．４４５、ｗ₂＝０．２２２、ｗ₃＝０．
２２２、ｗ₄＝０．１１１，ｗ₅＝０とした。規格化相互
相関値は、Ａ_i中のｊ番目の画素の画素値をＡ_i（ｊ），
それに対応するＢ_i中のｊ番目の画素の画素値をＢ
_i（ｊ）と表した場合に、式２で示される。

【００４５】

【式２】

【００４６】このように、各領域内の画素値の平均値ｍ
_Ai、ｍ_Bi及び標準偏差σ_Ai，σ_BIを用いて規格化した相
互相関値を用いることにより、２枚のＸ線画像間での露
光条件の差に起因する平均濃度や階調の違いに影響を受
けることなくマッチングを行うことができる。

【００４７】前記Ｓが最大値をとる場合のテンプレート
の平行移動量及び回転量に基づき、過去画像全体の平行
移動及び回転を行ない、画像の位置合わせを行なう。

【００４８】また、部分領域類似度は、前記した規格化
相互相関値に限らない。例えば、通常の相互相関値、あ
るいは、フーリエ変換の位相項の相関値（Ｍｅｄｉｃａ
ｌＩｍａｇｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．
７，ｐｐ１７５−１７６，１９８９）を部分領域類似度
としてもよい。

【００４９】また、この実施の形態では、画像変換が平
行移動及び回転で行なわれるが、これに限らず、画像変
換は、回転、拡大・縮小、平行移動の組み合わせからな
る線型変換を用いてもよい。変換前のｘ，ｙ座標を
（ｘ，ｙ）、変換後のｘ，ｙ座標を（ｘ’，ｙ’）、係
数をａ_ij、ｂ_ijとすると、２次元画像の線型変換は、式
３として表される。

【００５０】

【式３】

【００５１】ここで式３における係数ａ_ij、ｂ_ijを決定
するには、以下に示す方法を用いる。ａ_ij、ｂ_ijの値を
所定の範囲で少しづつ変化させながら、その都度、式３
に基づいて過去画像に画像変換を施し、その変換画像を
テンプレートとし現在画像を参照画像として、前述の類
似度Ｓを計算する。Ｓが最大値をとる場合の係数ａ_ij、
ｂ_ijの組み合わせを、位置合わせのための画像変換条件
として確定する。

【００５２】また、ここで、前記画像変換においては、
非線型変換を用いてもよい。即ち、非線型変換では、画
像を歪ませることが可能であるから、人体の複雑な位置
ずれを精度良く位置合わせすることが可能である。２次
元画像の非線型変換は、例えば変換前の座標を（ｘ，
ｙ）、変換後の座標を（ｘ’，ｙ’）とすると、以下の
式４に示される２次元多項式変換で表される。

【００５３】

【式４】

【００５４】ここで、多項式の次数ｎとしては、２以上
６以下が好ましい。式４における係数ａ_ij、ｂ_ijは、線
型変換の場合と同様に決定されるこのように複数の画像のうち少なくとも一つの画像内に
複数の部分領域を設定し、この設定された部分領域毎
に、他の画像内の対応する領域との間の類似度を決定
し、決定された部分領域類似度を、各部分領域に対して
設定された重み係数を用いて重み付け加算することによ
り、全体領域類似度を決定し、決定された全体領域類似
度に基づいて、一方の画像を他の画像に位置合わせする
ための画像変換条件を決定し、決定された画像変換条件
に基づいて画像変換を行うことにより、胸部画像におい
て、画像間で相対的に位置ずれがあっても、診断上重要
な肺野の構造を精度良く位置合わせする処理を、効率的
かつ安定的に自動処理できる。

【００５５】また、この実施の形態では、前記した決定
された画像変換条件に基づいて画像変換を行うことによ
り、画像の位置合わせを行う粗位置合わせの後に、精位
置合わせの２段階の画像の位置合わせを行なう。

【００５６】次に、粗位置合わせの後で行われる精位置
合わせ処理について説明する。精位置合わせ処理におい
ては、画像全体の大まかな位置合わせを行う粗位置合わ
せ処理を施した画像データに基づき、画像間における共
通の被写体部分の構造を相対的により精細に合わせるよ
うに、画像変換を行うか、或いは、画像変換を表す式、
係数等を決定する。

【００５７】ここで、粗位置合わせと精位置合わせから
なる２段階の画像の位置合わせを行う場合には、粗位置
合わせの段階では平均化間引き処理等により画素数を低
減した縮小画像を用いることが、計算量が少なく処理速
度が速いので好ましい。また、粗位置合わせの段階で用
いる画像は、平均化フィルタやメジアンフィルタ、ガウ
シアンフィルタ等を用いて平滑化処理した画像であって
もよい。これは、粗位置合わせにおいては画像の大局的
な特徴すなわち低空間周波数成分のみを用いて合わせら
れればよく、縮小画像や平滑化画像で十分な精度が得ら
れるからである。

【００５８】また、粗位置合わせにおける画像変換とし
ては線形変換、または平行移動と回転の組み合わせによ
る変換を用いることが好ましい。これは、粗位置合わせ
においては画像内の大きな構造物を大まかに合わせられ
ればよく、これらの画像変換を用いることにより、計算
量を低減し処理速度を向上できるからである。一方、精
位置合わせにおける画像変換としては、非線形変換を用
いることが好ましい。すなわち、非線形変換では、画像
を歪ませることが可能であるから、粗位置合わせで完全
に合わせられなかった局所的なずれを補正し、人体の複
雑な位置ずれを精度良く位置合わせすることが可能であ
る。

【００５９】２次元画像の非線型変換は、例えば変換前
の座標を（ｘ，ｙ）、変換後の座標を（ｘ’，ｙ’）と
すると、前記式４に示される２次元多項式変換で表され
る。ここで、多項式の次数ｎとしては、４以上１０以下
が好ましい。また、胸部のように略左右対称な人体部分
では、人体構造の位置ずれも略対称であることから、多
項式の次数ｎが偶数である偶関数を用いることが好まし
い。

【００６０】また、非線型変換における係数（式４にお
けるａ_ij、ｂ_ij）の決定においては、複数の点において
それそれローカルマッチングの手法を用いて求めた複数
の移動量を総合することにより定めると良い。ローカル
マッチングとは、一方の画像内に微小な関心領域を選択
し、この関心領域内の構造に基づいて、他方の画像内の
対応する位置の近傍で最も良く構造が一致する領域を探
索し、探索結果に基づいて、関心領域の中心点に対応す
る移動量を求めるものである。

【００６１】画像変換条件が前記式４の２次元多項式で
表される場合、非線形変換における係数の決定の具体的
な方法として、多数の関心領域のローカルマッチングに
より求めた（ｘ’，ｙ’）を標本値として、最小二乗法
等を用いた近似を行うことにより係数ａ_ij、ｂ_ijを定め
る。近似はｘ方向とｙ方向とで独立に行ってもよいし、
２次元平面内の距離を用いて行ってもよい。

【００６２】別の方法として、ローカルマッチングによ
り求めた（ｘ’，ｙ’）を標本値として、公知の直線補
間やスプライン補間等の補間処理により標本間を埋める
ことにより、全ての座標位置に対する（ｘ’，ｙ’）の
値を決定する。このような２種類の方法を併用し、２つ
の結果を総合して最終的な画像変換条件を定めてもよ
い。

【００６３】また、ローカルマッチングに基づく精位置
合わせ処理を２回以上繰り返して実行することにより、
より精細な位置合わせを行う構成としても良い。この場
合、ローカルマッチング用の関心領域の大きさや設定位
置、画像変換式の次数や係数決定方法などは、２回以上
の精位置合わせ処理において常に同一としてもよいし、
１回毎に異なるものを用いてもよい。

【００６４】ローカルマッチングに基づく精位置合わせ
処理の具体例として、胸部放射線画像においては、肺野
領域の輪郭を抽出し、現在画像と過去画像それぞれにつ
いて画像の肺野領域全体にわたって多数の点をマトリッ
クス的に配置する。次いで、それぞれの点を中心とし
て、一定の大きさの関心領域を設定する。このとき、一
方の画像における関心領域の大きさを、他方の画像の関
心領域の大きさに比べて大きく設定し、小さい方の関心
領域をテンプレート、大きい方の関心領域をサーチ領域
と呼ぶ。関心領域の形状としては、正方形やそれ以外の
矩形、円形、十字形などを用いることができる。

【００６５】そして、図６に示すように、対応する位置
にあるテンプレートとサーチ領域とのペアを用いて、サ
ーチ領域に含まれる、テンプレートＴと同形の副領域を
少しずつ移動しながら、その中でテンプレートＴと最も
良く類似した副領域Ｔ’を探索する。副領域Ｔ’が探索
されると、中心座標（ｘ’，ｙ’）に基づいてテンプレ
ートＴの中心座標（ｘ，ｙ）に対する移動量Δｘ及びΔ
ｙを、ｘ’＝ｘ＋Δｙ、ｙ’＝ｙ＋Δｙなる関係に基づ
いて計算する。ここで、ある副領域がテンプレートとど
の程度類似しているか（類似度）を評価する手段として
は公知の、ＳＳＤＡ法、相互相関法、フーリエ変換位相
相関法等を使用することができる。

【００６６】複数のテンプレートについて決定された移
動量Δｘ及びΔｙの分布に基づいて、式４に示すような
ｎ次の多項式で表される画像変換式が決定され、かかる
変換式に基づいて一方の画像の変換を行うことにより、
画像の位置合わせを実行する。

【００６７】移動量Δｘ及びΔｙの分布から式４のｎ次
多項式の係数を決定する際には、ローカルマッチングを
行った全てのテンプレートの中心点に対する移動量の値
を使用しても良いが、下記に示すようにマッチングの比
較的劣るテンプレートから得られた値を除外することが
好ましい。

【００６８】例えば２枚の時系列画像において、一方の
画像のみの一部にペースメーカー等の医療器具による特
異な陰影が存在する場合、この特異な陰影を含むテンプ
レートにおいては、他方の画像にそれに相当する陰影が
どこにも存在しないため、得られた移動量は信頼性の低
い値となり、かつ、そのときの類似度は低くなる。この
ような値が多項式近似または補間処理のためのデータに
混在していると、近傍のデータに悪影響を与え、結果と
して位置合わせ精度が低下する。そこで、このようなマ
ッチングの悪い移動量を認識して、多項式近似または補
間処理の計算から除外するようにすることが好ましい。

【００６９】マッチングの劣る移動量を認識するには、
例えば移動量の得られたときの類似度が所定の闘値より
も小さいものを選べば良い。或いは、隣接するテンプレ
ートから得られた移動量と比較して、その値が特異に大
きいか又は小さいものを選んでも良い。また、移動量の
多項式近似の計算への寄与度を０以上１以下の値で表さ
れる重み係数として定義し、類似度に応じて重み付けを
行っても良い。例えば類似度として相互相関値を使用し
た場合、相互相関値が大きくなるに従って重み係数が大
きくなるように予め定めておくことが好ましい。相互相
関値と重み係数との関係の例を図７に示す。

【００７０】また、マッチングの劣る移動量を認識する
ための別の方法として、移動量Δｘ及びΔｙをベクトル
要素として有する２次元平面内の移動ベクトル（Δｘ，
Δｙ）を全てのテンプレート中心点に対して定義し、ベ
クトルの長さまたは方向に基づいて認識してもよい。例
えば、隣接するテンプレートから得られた移動ベクトル
と比較して、その長さまたは方向が大きく異なっている
ものを選んでもよい。また、画像の全体または一部分に
含まれる複数のテンプレート中心点に対する移動ベクト
ルの方向（角度）を統計的に解析することにより、平均
の角度からある程度以上かけ離れた角度をもつものを選
んでもよい。

【００７１】ところで、ローカルマッチングにおけるテ
ンプレートの大きさをあまり小さくすると、位置合わせ
の精度が悪化することになる一方、テンプレートの大き
さをあまり大きくすると、演算時間が長引くことになっ
てしまうので、位置合わせ精度と演算時間との兼ね合い
でテンプレートの大きさを決定することが望まれ、例え
ば実効画素サイズが０．７ｍｍの場合には、テンプレー
トの領域の一辺の大きさは、５〜５０ｍｍが好ましく１
５〜４０ｍｍとすることがより好ましい。同様に、サー
チ領域の大きさをあまり小さくすると、位置合わせ精度
が低下する一方、サーチ領域の大きさをあまり大きくす
ると、演算時間が増大する上に経時的な変化部分までも
位置合わせしてしまう可能性があるので、テンプレート
の大きさに対して、１０〜４０ｍｍ程度だけ大きなサイ
ズとすることが好ましい。また、隣合うテンプレートの
中心点間の距離をあまり小さくすると、テンプレートの
総数が大きくなるので演算時間が増大する一方、中心点
間の距離をあまり大きくすると位置合わせ精度が低下す
るので、距離は、５〜５０ｍｍとすることが好ましい。
なお、隣合うテンプレート同士は、重なり合っても良
い。また、粗位置合わせ処理において、位置合わせが平
行移動と回転との組み合わせで行われる場合には、精位
置合わせ処理におけるローカルマッチングでは、サーチ
領域内での副領域の平行移動のみによる探索を行わせる
ことが好ましい。かかる構成とすれば、画像全体の回転
ずれを１段階の処理で補正できることになり、処理速度
を早めることができる。

【００７２】このように、この発明のローカルマッチン
グ処理では、粗位置合わせにおいて画像全体の大まかな
位置合わせが済んでいるため、精位置合わせ処理におい
ては局所的なわずかな歪みを補正するのみでよく、サー
チ領域の大きさをある程度の範囲に限定し、かつ平行移
動のみによる探索を行うことで、２段階の位置合わせ処
埋を行うにも関わらず比較的短い処埋時間で極めて精度
の高い位置合わせが可能である。

【００７３】図２は画像の位置合わせ処理装置の概略構
成図である。この実施の形態の画像の位置合わせ処理装
置１は、図１の画像の位置合わせ処理装置と同じ構成
は、同じ符号を付して説明を省略するが、この実施の形
態では、共通の被写体が人体の一部であり、複数の画像
のうち少なくとも一つの画像から人体の解剖学的構造を
抽出する解剖学的構造抽出手段２０を有し、部分領域設
定手段１２は、解剖学的構造抽出手段２０における抽出
結果に基づいて複数の部分領域を設定する。

【００７４】このように共通の被写体が人体の一部であ
り、複数の画像のうち少なくとも一つの画像から人体の
解剖学的構造を抽出し、抽出結果に基づいて複数の部分
領域を設定することにより、人体の放射線画像の間で相
対的に位置ずれがあっても、精度良く位置合わせする処
理を、効率的かつ安定的に自動処理できる。

【００７５】ここで、解剖学的構造の抽出（解剖学的構
造抽出手段）について説明する。人体を透過した放射線
の透過量に対応して形成される放射線画像の場合、人体
の解剖学的構造に対応して信号レベルが局所的に変化す
るため、画像信号の解析によって解剖学的構造を抽出す
ることができる。

【００７６】例えば、図８に示す***放射線画像におい
ては、スキンラインＬ１の検出が行なわれ、スキンライ
ンＬ１の点のうち最も画像右端に近い点として認識され
る乳頭位置Ｐ１の検出を行ない、乳頭を中心とした同心
円に基づき部分領域Ａ₁、Ａ₂、Ａ₃を設定する。この乳
房画像からのスキンライン検出手法は、引用文献医用画
像情報学会雑誌，Ｖｏｌ．１４，ｐｐ．１０４−１１
３，１９９７２の記載が参照される。

【００７７】また、胸部放射線画像における肺野部の輸
郭抽出は、例えば特開昭６３−２４０８３２号公報に開
示される方法を用いて行える。具体的には、画像データ
の１つの行又は列についてのみ注目し、その１次元の画
像データ列の中で前後のデータとの関係が予め定めた特
定のパターンとなる点を、その行或いは列における輪郭
点とし、必要な範囲の行或いは列について前記輪郭点を
求めてそれらの点を結んだ線を肺野の輪郭とするもので
あり、特定のパターンとしては極小となる点、傾きが最
大となる点、傾きが最小となる点等を用いる。

【００７８】また、胸部放射線画像において肺野を含む
矩形領域を抽出する方法としては、例えば特開平３−２
１８５７８号公報に開示されるような方法がある。具体
的には、画像の縦方向についてプロジェクション値（画
像データの一方向の累積値）を求める。そして、プロジ
ェクション値が最小値となる点を正中線とし、この正中
線から外側に向けて移動しながらプロジェクション値と
所定の闘値とを比較して、プロジェクション値が最初に
闘値以下になった左右それぞれの点を、肺野の左端及び
右端として決定する。同様に画像の横方向についてもプ
ロジェクション値を求めて、肺野の上端及び下端を決定
する。

【００７９】また、胸部放射線画像において肺野輪郭や
肋骨位置を抽出する方法としては、特開平２−２５０１
８０号公報に開示されるようなものがある。このもの
は、縦横のプロファイル情報に基づいて肺野輪郭や肋骨
位置を抽出するものであり、特に肋骨の抽出において
は、背景部分の影響を多項式近似により排除する構成と
なっている。

【００８０】一方、腹部の放射線画像において、解剖学
的構造として腰椎，腸骨，骨盤などの骨部を抽出する方
法としては、特開平４−３４１２４６号公報に開示され
る方法がある。例えば、腹部放射線画像において腸骨部
を抽出するには、画像の横方向における信号変化を示す
プロファイルを作成し、かかるプロファイルにおいて極
小値をとる部位の個数・位置に基づいて、腸骨部を囲む
上下２つの線分を求めて、腸骨部領域を抽出する。ま
た、骨部と骨以外の部分との境界信号値をヒストグラム
等から求めて、かかる境界信号を闘値として画像信号の
２値化を行うことで、腰椎，腸骨，骨盤などの骨部領域
とそれ以外の領域とに区分して骨部領域を抽出すること
が可能である。

【００８１】図３は画像の位置合わせ処理装置の概略構
成図である。この実施の形態の画像の位置合わせ処理装
置１は、図１の画像の位置合わせ処理装置と同じ構成
は、同じ符号を付して説明を省略するが、この実施の形
態では、複数の画像のうち少なくとも一つの画像内に注
目位置を指定する注目位置指定手段３０を有し、指定さ
れた注目位置に基づいて複数の部分領域を設定する。ま
た、複数の部分領域のうち、指定された注目位置を含む
部分領域に対応する重み係数が、他の部分領域に対応す
る重み係数よりも大きくなるように重み係数を設定す
る。

【００８２】この実施の形態の注目位置の指定は、図９
に示すように、画像表示手段１０に表示された画像を観
察しながら、ユーザがマウス等のポインティングデバイ
スを用いて注目位置Ｐ２を指定し、この注目位置Ｐ２を
中心に、部分領域Ａ₁、Ａ₂、Ａ₃を決定し、重み係数を
Ｗ₁＞Ｗ₂＞Ｗ₃となるように定める。重み係数は、例え
ばＷ₁＝０．７、Ｗ₂＝０．３、Ｗ₃＝０に設定される。

【００８３】このように複数の画像のうち少なくとも一
つの画像内に注目位置を指定し、指定された注目位置に
基づいて複数の部分領域を設定するから、注目位置の位
置ずれを精度良く位置合わせする処理を、効率的かつ安
定的に自動処理できる。

【００８４】また、指定された注目位置を含む部分領域
に対応する重み係数が、他の部分領域に対応する重み係
数よりも大きくなるように重み係数を設定することで、
注目位置の位置ずれを精度良く位置合わせする処理を、
効率的かつ安定的に自動処理できる。

【００８５】図１乃至図４の実施の形態の画像の位置合
わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画像を同時
に表示する画像表示手段１０を有し、図１０に示すよう
に表示される。

【００８６】画像表示制御手段９においては、予め指定
された表示フォーマットに従って画像を表示すべく、画
像表示手段１０に出力する画像データの加工を行う。前
記画像データの加工には、画像を指定された表示サイズ
に適合させるための拡大／縮小処理や、画像の階調を表
示装置の輝度特性に適合させるためのウィンドウ処理な
どの階調変換も含まれる。

【００８７】画像表示手段としては、ＣＲＴ、液晶ディ
スプレイ、プラズマディスプレイなどの公知の画像表示
手段を用いることができ、中でも医療画像専用の高精細
高輝度のＣＲＴまたは液晶ディスプレイが最も好まし
く、さらに表示画素数が約１０００×１０００以上であ
る高精細ディスプレイが好ましい。

【００８８】図１０（ａ）は異なる時期に撮影された同
―患者の胸部Ｘ線画像を並べて表示し、図１０（ｂ）は
異なる時期に撮影された同一患者の同一方向の***Ｘ線
画像を並べて表示し、図１０（ｃ）は同一検査で撮影さ
れた同一患者の左と右の***Ｘ線画像を並べて表示した
例を示す。この図１０（ｃ）の場合は、右と左の画像で
乳頭方向が逆を向いているので、いずれかの画像を左右
反転し、この発明の位置合わせを行ない、左右反転を元
に戻すという手順で行う。

【００８９】このように画像の位置合わせ処理装置で位
置合わせが行われた複数の画像を同時に表示するから、
読影医師が同一患者の過去の画像と現在の画像を対比し
ながら読影する場合（比較読影）や、同一患者の左右乳
房を対比しながら読影を行う場合に、対応する画像部分
同士の比較検討を容易にかつ正確で、しかも迅速に行う
ことができる。これにより、例えば表示された２画像の
うちの一方の画像のみに存在する病変陰影Ｘを、より精
度良く検出することが可能になる。また、例えば過去画
像と現在画像の間で病状が進行したり改善された病変陰
影の診断を、より正確に行うことが可能になる。

【００９０】また、図４の実施の形態の画像の位置合わ
せ処理装置は、位置合わせが行われた複数の画像間で演
算を行う画像間演算手段４０を有し、画像の位置合わせ
処理装置で位置合わせが行われた複数の画像間で演算を
行う。

【００９１】画像間演算手段４０に示される画像間演算
（差分処理）に演算情報として与えられ、時系列画像間
において同一の解剖学的構造に対応する画像部分を位置
合わせして差分処理が行われ、経時変化のない正常構造
部分を打ち消して経時変化部分を選択的に強調した差分
画像（時系列処理画像）が生成される。

【００９２】なお、粗位置合わせと精位置合わせからな
る２段階の画像の位置合わせを行う場合には、粗位置合
わせ処理によって得た位置合わせ情報に基づいて少なく
とも一方の時系列画像を画像変換し、かかる画像変換が
施された時系列画像間で精位置合わせ処理を実行させて
も良いし、粗位置合わせ処理によって位置合わせ情報を
得た後、画像データの画像変換を行った変換画像を生成
せずに、粗位置合わせ情報と原画像データとに基づいて
精位置合わせ処理が実行されるようにしても良い。同様
に、精位置合わせ処理によって得た位置合わせ情報に基
づいて少なくとも一方の時系列画像を画像変換し、かか
る画像変換が施された時系列画像に基づいて画像間演算
（差分処理）を行わせても良いし、画像データの画像変
換を行った変換画像を生成せずに、精位置合わせ情報と
原画像データとに基づいて画像間演算を行わせるように
しても良い。

【００９３】例えば、変形前の過去画像及び変形後の過
去画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値を、それぞれＳ
_p（ｘ，ｙ）及びＳ_pw（ｘ，ｙ）と表すと、Ｓ_pw（ｘ，
ｙ）は式５により定められる．

【００９４】

【式５】

【００９５】ここでΔｘ及びΔｙは、座標（ｘ、ｙ）に
対する移動量を表す。ここで、（ｘ＋Δｘ）または（ｙ
＋Δｙ）が非整数の場合には、最近傍４画素の画素値を
用いた直線補間により仮想的な画素値を決定する。最後
に、変形後の過去画像と現在画像との間で、対応する画
素の画素値間の差分をとることにより、差分画像を得
る。

【００９６】この発明において、位置合わせ処理を行う
前に、画像全体の濃度・階調を標準的な濃度・階調特性
に合わせる濃度・階調補正処理を行わせるようにしても
よい。具体的には、米国特許５２２４１７７号に開示さ
れるような濃度・階調補正処理を用いることができる。
また、画像を複数の小領域に分割し、対応する小領域内
の画素値の統計値が等しくなるように一方の画像の画素
値を補正する方法を用してもよい。前記統計量として
は、平均値、分散値等が用いられる。また、位置合わせ
処理を行う前に、特定の空間周波数成分を強調または減
弱する周波数強調処埋を行わせるようにしてもよい。こ
れにより、前記強調された周波数成分または減弱されな
かった周波数成分を含む構造に着目した位置合わせ処理
を行うことができる。また、位置合わせ処理を行う前
に、エッジ強調を用いて肋骨あるいは肺紋理など特定の
構造物を強調する画像処理を行わせるようにしてもよい
（日本放射線技術学会雑誌５５巻１号、ｐｐ．б０―б
８・１９９９）。

【００９７】また、この発明における画像間演算により
生成された演算処理画像に対して、濃度・階調を変更す
る階調処理や、特定の空間周波数成分を強調または減弱
する周波数強調処理を施してもよい。また、画像間演算
により生成された演算処理画像内で、例えば胸部画像に
おける胸郭外の画像部分のように、読影診断に必要とさ
れない画像部分をマスキングまたはトリミングする処理
を施してもよい。

【００９８】なお、前記実施例では、異なる時期に撮影
された同一患者の放射線画像間における差分処理を行う
画像間演算の例を示したが、これに限定するものではな
く、例えば造影剤注入により特定構造物が強調された放
射線画像から、造影剤が注入されていない放射線画像を
減算することによって前記特定構造物を抽出する画像間
演算処理や、同一の被写体に対して異なるエネルギー分
布を有する放射線を照射し、あるいは被写体透過後の放
射線をエネルギー分布を変えて二つの放射線検出手段に
照射して、その後この二つの放射線画像の画像信号間で
適当な重み付けをしたうえで減算処埋を行って特定構造
物を抽出するエネルギーサブトラクション処理に応用し
てもよい。

【００９９】画像表示手段１０では、位置合わせが行わ
れた複数の画像または画像間演算により生成された演算
処理画像を表示する。この表示は、図１１に示すように
異なる時期に撮影された同一患者の胸部Ｘ線画像Ｃ１，
Ｃ２と、それらの差分画像Ｃ３を並べて表示する。

【０１００】この差分画像Ｃ３では、位置合わせが行わ
れたＣ１とＣ２の間で差分を計算しているため、Ｃ１と
Ｃ２間で変化のない骨や血管等の胸部の正常構造部分が
打ち消されるとともに新たに発生した病変陰影Ｘが強調
されるので、読影医師が病変陰影をより精度良く検出す
ることが可能になる。また、例えばＣ１とＣ２の間で病
状が進行したり改善された病変陰影の診断を、より正確
に行うことが可能になり、変化量の定量的診断の助けと
なる。

【０１０１】なお、図１０及び図１１においては、同一
表示画面上に複数の画像を同時に表示する例を示した
が、複数の表示画面から成る画像表示手段を有する構成
としてもよい。例えば表示画面１と表示画面２の二つの
表示画面を有する画像表示手段であって、図１１におけ
るＣ１とＣ２が表示画面１に並べて表示され、Ｃ３が表
示画面２に表示されるような構成であってもよい。

【０１０２】一般に、画像の画素数と表示画面における
表示可能な領域の画素数とが一致しない場合には画像の
拡大／縮小処理が行われるが、表示される画像のうち、
位置合わせ処理の適用される複数の画像の全てについ
て、画像に含まれる被写体の大きさが実質的に等しくな
るように（実物大の人体に対する拡大／縮小率が画像間
で同一になるように）拡大／縮小率を決定することが好
ましい。一方、図１１における差分画像のように画像間
演算により生成された演算処理画像は、位置合わせ処理
の適用される複数の画像と同一の大きさで表示される必
要はなく、例えば差分画像のみが２枚の原画像より小さ
くなるように拡大／縮小率を決定する構成としてもよ
い。これは、差分画像のような演算処理画像は読影診断
の参考にする目的で表示されるものであって、最終的な
診断は原画像の観察に基づいて行われるためである。

【０１０３】画像表示手段１０の表示画面には、画像と
共に患者情報、検査情報、所見情報等を表示する構成と
してもよい。画像表示手段１０の他に、画像のハードコ
ピー出力を行う外部機器を接続することにより、本発明
における位置合わせが行われた複数の画像または画像間
演算により生成された演算処理画像のハードコピーを得
られる構成としてもよい。例えば、出力インタフェース
を介して、画像データがレーザーイメージャとよばれる
走査型レーザ露光装置に出力される。この走査型レーザ
露光装置では、画像データに基づいてレーザビーム強度
を変調し、従来のハロゲン化銀写真感光材料や熱現像ハ
ロゲン化銀写真感光材に露光した後、適切な現像処理を
行うことによって画像のハードコピーが得られるもので
ある。また、インクジェットプリンタやサーマルプリン
タ等により画像のハードコピーを得る構成としてもよ
い。画像のハードコピーには、画像と共に患者情報、検
査情報、所見情報等を出力する構成とすることが好まし
い。

【０１０４】

【発明の効果】前記したように、請求項１に記載の発明
では、決定された全体領域類似度に基づいて、一方の画
像を他の画像に位置合わせするための画像変換条件を決
定し、決定された画像変換条件に基づいて画像変換を行
うことにより、人体の放射線画像の間で相対的に位置ず
れがあっても、精度良く位置合わせする処理を、効率的
かつ安定的に自動処理できる。

【０１０５】請求項２に記載の発明では、共通の被写体
が人体の一部であり、複数の画像のうち少なくとも一つ
の画像から人体の解剖学的構造を抽出し、抽出結果に基
づいて複数の部分領域を設定することにより、人体の放
射線画像の間で相対的に位置ずれがあっても、精度良く
位置合わせする処理を、効率的かつ安定的に自動処理で
きる。

【０１０６】請求項３に記載の発明では、複数の画像の
うち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定し、指定
された注目位置に基づいて複数の部分領域を設定するか
ら、注目位置に着目することでよりずれを精度良く位置
合わせすることができる。

【０１０７】請求項４に記載の発明では、複数の画像の
うち少なくとも一つの画像内に注目位置を指定し、複数
の部分領域のうち、指定された注目位置を含む部分領域
に対応する重み係数が、他の部分領域に対応する重み係
数よりも大きくなるように重み係数を設定することで、
注目位置に着目して位置ずれをより精度良く位置合わせ
することができる。

【０１０８】請求項５に記載の発明では、粗位置合わせ
の後に、精位置合わせの２段階の画像の位置合わせを行
なうことで、比較的短い処理時間で位置合わせ精度を向
上することができる。

【０１０９】請求項６に記載の発明では、画像の位置合
わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画像を同時
に表示するから、位置ずれのない画像により比較読影に
基づく診断を容易にかつ正確で、しかも迅速に行うこと
ができる。

【０１１０】請求項７に記載の発明では、画像の位置合
わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画像間で演
算を行うから、演算負担を軽減しつつ、細かな位置合わ
せの精度が確保される。

【０１１１】請求項８に記載の発明では、位置合わせが
行われた複数の画像または画像間演算により生成された
演算処理画像を表示するから、位置ずれのない画像によ
り比較読影や画像間演算結果に基づく診断を容易にかつ
正確で、しかも迅速に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】画像の位置合わせ処理装置の概略構成図であ
る。

【図２】画像の位置合わせ処理装置の他の実施の形態の
概略構成図である。

【図３】画像の位置合わせ処理装置の他の実施の形態の
概略構成図である。

【図４】画像の位置合わせ処理装置の他の実施の形態の
概略構成図である。

【図５】重み付きテンプレートマッチング法を説明する
図である。

【図６】ローカルマッチングで用いるテンプレート及び
サーチ領域の様子を示す図である。

【図７】相互相関値と重み係数との関係を示す線図であ
る。

【図８】***放射線画像のスキンラインの検出と部分領
域の設定を説明する図である。

【図９】部分領域の設定を説明する図である。

【図１０】異なる時期に撮影された同―患者の胸部Ｘ線
画像を並べて表示する図である。

【図１１】異なる時期に撮影された同一患者の胸部Ｘ線
画像と、それらの差分画像を並べて表示する図である。

【符号の説明】

１画像の位置合わせ処理装置２部分領域設定手段３部分領域類似度決定手段４全体領域類似度決定手段５重み係数記憶手段６画像変換条件決定手段７画像変換手段８画像記憶手段９画像表示制御手段１０画像表示手段２０解剖学的構造抽出手段３０注目位置指定手段４０画像間演算手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】共通の被写体を含む複数の画像間で位置合
わせ処理を行う画像の位置合わせ処理装置であって、前記複数の画像のうち少なくとも一つの画像内に複数の
部分領域を設定する部分領域設定手段と、設定された部分領域毎に、他の画像内の対応する領域と
の間の類似度を決定する部分領域類似度決定手段と、決定された部分領域類似度を、各部分領域に対して設定
された重み係数を用いて重み付け加算することにより、
全体領域類似度を決定する全体領域類似度決定手段と、決定された全体領域類似度に基づいて、一方の画像を他
の画像に位置合わせするための画像変換条件を決定する
画像変換条件決定手段と、決定された画像変換条件に基づいて画像変換を行うこと
により、画像の位置合わせを行う画像変換手段を有する
ことを特徴とする画像の位置合わせ処理装置。
【請求項２】前記共通の被写体が人体の一部であり、前記複数の画像のうち少なくとも一つの画像から人体の
解剖学的構造を抽出する解剖学的構造抽出手段を有し、前記部分領域設定手段は、前記解剖学的構造抽出手段に
おける抽出結果に基づいて前記複数の部分領域を設定す
ることを特徴とする請求項１に記載の画像の位置合わせ
処理装置。
【請求項３】前記複数の画像のうち少なくとも一つの画
像内に注目位置を指定する注目位置指定手段を有し、指定された注目位置に基づいて前記複数の部分領域を設
定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載
の画像の位置合わせ処理装置。
【請求項４】前記複数の画像のうち少なくとも一つの画
像内に注目位置を指定する注目位置指定手段を有し、前記複数の部分領域のうち、指定された注目位置を含む
部分領域に対応する重み係数が、他の部分領域に対応す
る重み係数よりも大きくなるように前記重み係数を設定
することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか
１項に記載の画像の位置合わせ処理装置。
【請求項５】前記画像変換手段は、前記決定された画像
変換条件に基づいて画像変換を行うことにより、画像の
位置合わせを行う粗位置合わせの後に、精位置合わせの
２段階の画像の位置合わせを行なうことを特徴とする請
求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像の位置
合わせ処理装置。
【請求項６】請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記
載の画像の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた
複数の画像を同時に表示する画像表示手段を有すること
を特徴とする画像の位置合わせ処理装置。
【請求項７】請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記
載の画像の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた
複数の画像間で演算を行う画像間演算手段を有すること
を特徴とする画像間演算処理装置。
【請求項８】請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記
載の画像の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた
複数の画像間で演算を行う画像間演算手段と、位置合わせが行われた複数の画像または画像間演算によ
り生成された演算処理画像を表示する画像表示手段を有
することを特徴とする画像間演算処理装置。