JP2014064606A - Image processing device and method for generating time-lapse difference image - Google Patents

Image processing device and method for generating time-lapse difference image Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing device capable of acquiring a time-lapse difference image with little noise in such an order as reducing a burden of a patient, and to provide a method for generating the time-lapse difference image.SOLUTION: In an initial time schedule of a follow-up, the image processing device generates, using data of an initial CT image G, a virtual radiographic image, a location of an organ of which matches that of an actual radiographic image. A normalization coefficient is calculated such that concentration distributions of the actual radiographic image and the virtual radiographic image match with each other. When the follow-up is performed at a later date, the image processing device acquires a latest actual radiographic image A, and generates a virtual radiographic image a, the location of the organ of which matches that of the actual radiographic image A, using data of the initial CT image G. Further, the image processing device acquires a normalized virtual radiographic image B, the concentration value of which is corrected by applying the normalization coefficient. The image processing device acquires a difference between the actual radiographic image Aand the normalized virtual radiographic image Band outputs it as a time-lapse difference image.

Description

本発明は、画像処理装置及び経時差分画像生成方法に関し、詳細には、医用画像の経時差分に関する。   The present invention relates to an image processing apparatus and a temporal difference image generation method, and more particularly to a temporal difference of a medical image.

従来から、肺がんをはじめとする進行性の疾患を対象とした検診は、胸部Ｘ線撮影（レントゲン撮影）により定期的に行われてきた。また、集団検診における有病正診率の改善を目的として、コンピュータを用いて医用画像に含まれる偽陽性の部位を検出し、出力するコンピュータ支援診断システム（ＣＡＤ；ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）が提案されている。ＣＡＤでは、異なる日時で撮影した医用画像間で差分をとり、両画像の違いを強調表示した経時差分画像を生成する経時差分法のアルゴリズムも開発されている。   Conventionally, screening for progressive diseases such as lung cancer has been performed regularly by chest X-ray imaging (X-ray imaging). In addition, for the purpose of improving the prevalence of prevalence in mass screening, a computer-aided diagnosis system (CAD) that detects and outputs false positive parts included in medical images using a computer has been proposed. Yes. In CAD, an algorithm of a temporal difference method has been developed that takes a difference between medical images taken at different dates and generates a temporal difference image that highlights the difference between the two images.

しかしながら、異なる日時でのレントゲン撮影では、毎回被検者の姿勢が異なっていたり、撮影角度が異なっていることがある。この場合はレントゲン画像上での臓器の配置が異なってしまう。光源の角度が異なる場合には、その都度、画像上の臓器の位置関係が変わり、極端な場合には、骨の配置が入れ替わってしまうこともある。また、レントゲン画像は、被検体の内部構造が２次元平面に投影された２次元のデータしか持たず、臓器等の配置に関する情報量が少ない。そのため、経時差分を行う際に、コンピュータを用いて差分するレントゲン画像間で位置合わせ処理を行っても、修正しきれず、差分結果はノイズが多いものであった。   However, in X-ray imaging at different dates and times, the posture of the subject may be different or the imaging angle may be different every time. In this case, the arrangement of organs on the X-ray image is different. When the angle of the light source is different, the positional relationship between the organs on the image changes each time, and in extreme cases, the arrangement of bones may be switched. Further, the X-ray image has only two-dimensional data in which the internal structure of the subject is projected on a two-dimensional plane, and the amount of information relating to the arrangement of organs and the like is small. For this reason, when performing the temporal difference, even if the alignment process is performed between the X-ray images that are different using a computer, the correction cannot be completed, and the difference result is noisy.

一方、Ｘ線ＣＴ装置を用いた検査では、被検体内部の情報を３次元的に得ることができる。そのため、上述のＣＡＤにおいても、偽陽性の検出率が向上している。こうした背景から、病変部の経過観察を行う場合に、ＣＴ検査を繰り返し行うことが増えている。しかし、ＣＴ検査はレントゲン撮影と比較して被曝量が依然として多く、患者にとって負担が大きいという問題があった。   On the other hand, in an examination using an X-ray CT apparatus, information inside the subject can be obtained three-dimensionally. Therefore, the false positive detection rate is improved also in the above-mentioned CAD. Against this background, the number of repeated CT examinations is increasing when a lesion is followed up. However, the CT examination has a problem that the exposure dose is still large compared with the X-ray photography, and the burden on the patient is large.

ところで、Ｘ線透過画像（レントゲン画像）とＣＴ画像との間で、位置合わせを行う手法が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載される医用画像処理装置は、ＣＴ画像からＸ線透過画像と同一撮影方向の仮想Ｘ線画像を生成し、更にアフィン変換を用いて、Ｘ線透過画像と生成した仮想Ｘ線画像との位置合わせを行う。   Incidentally, Patent Document 1 discloses a technique for performing alignment between an X-ray transmission image (X-ray image) and a CT image. The medical image processing apparatus described in Patent Literature 1 generates a virtual X-ray image in the same imaging direction as the X-ray transmission image from the CT image, and further uses the affine transformation to generate the X-ray transmission image and the generated virtual X-ray. Align with the image.

特開２０１１−２３９７９６号公報JP 2011-239796 A

しかしながら、Ｘ線透過画像と生成した仮想Ｘ線画像との位置合わせに関し、特許文献１には上述したようにアフィン変換による変形の例が開示されているだけである。アフィン変換は、位置合わせを行う２つの画像についてそれぞれ複数の対応点を設定し、設定された対応点がそれぞれ一致するように、一方の画像を変形させるものである。したがって、上述したように骨等の臓器の配置が入れ替わってしまうような場合には、修正することができない。また、同一対象であっても、撮影機器が異なったり、撮影条件、画像生成の条件が異なれば、得られる画像の濃度に違いが生じてしまう。このため、特許文献１に記載されるような位置合わせを行って、２画像間の差分をとったとしても依然として差分画像にノイズが多く発生してしまうこととなる。   However, regarding the alignment between the X-ray transmission image and the generated virtual X-ray image, Patent Document 1 only discloses an example of deformation by affine transformation as described above. In the affine transformation, a plurality of corresponding points are set for two images to be aligned, and one image is deformed so that the set corresponding points match each other. Therefore, it cannot be corrected when the arrangement of organs such as bones is changed as described above. Even for the same target, if the photographing device is different, or the photographing condition and the image generation condition are different, the density of the obtained image is different. For this reason, even if alignment as described in Patent Document 1 is performed and a difference between two images is obtained, a lot of noise still occurs in the difference image.

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、患者にとって負担が少ない手順で、かつ、ノイズの少ない経時差分画像を得ることが可能な画像処理装置及び経時差分画像生成方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and provides an image processing apparatus and a temporal difference image generation method capable of obtaining a temporal difference image with less burden on the patient and with less noise. The purpose is to do.

前述した目的を達成するために、第１の発明は、経過観察の初期に撮影された初期ＣＴ画像を記憶する記憶手段と、実際のＸ線撮影により得た実レントゲン画像を取得する実レントゲン画像取得手段と、観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記記憶手段に記憶されている初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて仮想レントゲン画像を生成する仮想レントゲン画像生成手段と、前記仮想レントゲン画像の濃度分布と、前記実レントゲン画像の濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出する規格化係数算出手段と、前記仮想レントゲン画像の濃度分布を前記規格化係数により規格化した規格化仮想レントゲンを生成する規格化仮想レントゲン画像生成手段と、前記規格化仮想レントゲン画像と最新の実レントゲン画像との差分をとることにより経時差分画像を生成し、出力する経時差分画像出力手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。   In order to achieve the above-mentioned object, the first invention is a storage means for storing an initial CT image taken at the initial stage of follow-up observation, and an actual X-ray image for obtaining an actual X-ray image obtained by actual X-ray imaging. An initial CT image corrected by correcting the initial CT image stored in the storage means so as to obtain a virtual X-ray image in which the position and size of the organ intended for observation and the actual X-ray image are obtained. A normal X-ray image generation means for generating a virtual X-ray image using the standardization, and a normalization that calculates a normalization coefficient of the density value so that the density distribution of the virtual X-ray image and the density distribution of the real X-ray image coincide with each other A coefficient calculation means, and a normalized virtual rent that generates a normalized virtual X-ray having the density distribution of the virtual X-ray image normalized by the normalization coefficient Image processing means, and a time difference image output means for generating and outputting a time difference image by taking a difference between the normalized virtual X-ray image and the latest real X-ray image. Device.

第２の発明は、経過観察の初期の日程において、Ｘ線ＣＴ装置により撮影された初期ＣＴ画像を取得して記憶するとともに、実際のＸ線撮影により初期実レントゲン画像を取得するステップと、観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記初期実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて初期仮想レントゲン画像を生成するステップと、前記初期仮想レントゲン画像の濃度分布と、前記初期実レントゲン画像の濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出し、保持するステップと、を含む処理を行い、前記初期の日程より後の日程において、実際のＸ線撮影により経過観察用の実レントゲン画像を取得するステップと、観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記経過観察用の実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、記憶されている前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて経過観察用仮想レントゲン画像を生成するステップと、前記経過観察用仮想レントゲン画像の濃度分布を前記初期の日程で算出した規格化係数により規格化し、規格化仮想レントゲンを得るステップと、前記規格化仮想レントゲン画像と前記経過観察用実レントゲン画像とを差分し、経時差分画像を生成し、出力するステップと、を含む処理を行うことを特徴とする経時差分画像生成方法である。   The second invention acquires and stores an initial CT image captured by an X-ray CT apparatus in an initial schedule of follow-up observation, and acquires an initial actual X-ray image by actual X-ray imaging, Correcting the initial CT image so as to obtain a virtual X-ray image having a target organ position and size that matches the initial actual X-ray image, and generating an initial virtual X-ray image using the corrected initial CT image And a step of calculating and holding a density value normalization coefficient so that the density distribution of the initial virtual X-ray image and the density distribution of the initial real X-ray image coincide with each other. The actual X-ray image for the follow-up observation by the actual X-ray, and the position of the organ to be observed. And the stored initial CT image is corrected so that a virtual X-ray image whose size matches the actual X-ray image for follow-up observation can be obtained, and the virtual X-ray image for follow-up observation is obtained using the corrected initial CT image. Normalizing the density distribution of the follow-up virtual X-ray image by the normalization coefficient calculated in the initial schedule to obtain a standardized virtual X-ray; the standardized virtual X-ray image and the follow-up observation A time-difference image generation method characterized by performing a process including a step of generating a time-difference image and outputting a difference from an actual X-ray image.

第３の発明は、経過観察の初期の日程において、Ｘ線ＣＴ装置により撮影された初期ＣＴ画像を取得して記憶し、前記初期の日程より後の日程において、実際のＸ線撮影により経過観察用の実レントゲン画像を取得するステップと、観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記経過観察用の実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて経過観察用仮想レントゲン画像を生成するステップと、前記経過観察用仮想レントゲン画像の平均的濃度分布と、前記経過観察用の実レントゲン画像の平均的濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出し、保持するステップと、前記経過観察用仮想レントゲン画像の濃度分布を前記規格化係数により規格化し、規格化仮想レントゲンを得るステップと、前記規格化仮想レントゲン画像と前記経過観察用実レントゲン画像とを差分し、経時差分画像を生成し、出力するステップと、を含む処理を行うことを特徴とする経時差分画像生成方法である。   According to a third aspect of the present invention, an initial CT image photographed by an X-ray CT apparatus is acquired and stored in an initial schedule of follow-up observation, and follow-up observation is performed by actual X-ray photography in a schedule after the initial schedule. Acquiring an actual X-ray image, and correcting and correcting the initial CT image so that a virtual X-ray image can be obtained in which the position and size of the target organ for observation match the actual X-ray image for follow-up observation The step of generating a virtual X-ray image for follow-up observation using the initial CT image, the average density distribution of the virtual X-ray image for follow-up observation, and the average density distribution of the real X-ray image for follow-up observation match. Calculating and holding a density value normalization coefficient, and normalizing the density distribution of the follow-up virtual X-ray image by the normalization coefficient A step of obtaining a standardized virtual X-ray, and a step of subtracting the standardized virtual X-ray image and the actual X-ray image for follow-up observation to generate and output a time-difference image. It is a time difference image generation method.

本発明の画像処理装置及び経時差分画像生成方法により、患者にとって負担が少ない手順で、かつ、ノイズの少ない経時差分画像を得ることが可能となる。   According to the image processing apparatus and the temporal difference image generation method of the present invention, it is possible to obtain a temporal difference image with less noise and a procedure with less burden on the patient.

画像処理装置１００の全体構成を示す図The figure which shows the whole structure of the image processing apparatus 100 本発明に係る画像処理装置１００が実行する規格化係数算出処理の流れを説明するフローチャートThe flowchart explaining the flow of the normalization coefficient calculation process which the image processing apparatus 100 which concerns on this invention performs. 規格化係数算出処理の概要を示す図Diagram showing the outline of the normalization coefficient calculation process 仮想光源について説明する図Diagram explaining virtual light source 規格化係数を算出する際に設定される画素範囲について説明する図The figure explaining the pixel range set when calculating a normalization coefficient 本発明に係る画像処理装置１００が実行する経時差分画像生成処理の流れを説明するフローチャートThe flowchart explaining the flow of the time difference image generation processing which the image processing apparatus 100 which concerns on this invention performs. 経過観察の際に行われる経時差分画像生成処理の概要を示す図The figure which shows the outline | summary of the time difference image generation process performed in the case of follow-up 第２の実施の形態において、初期日程で行われる処理を説明するフローチャートIn the second embodiment, a flowchart for explaining processing performed in the initial schedule 第２の実施の形態において、経過観察の際に行われる経時差分画像生成処理を説明するフローチャートFlowchart for explaining temporal difference image generation processing performed during follow-up observation in the second embodiment

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用した画像処理システム１の構成について説明する。 [First Embodiment]
First, the configuration of an image processing system 1 to which the image processing apparatus 100 of the present invention is applied will be described with reference to FIG.

図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を有する画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１と、医用画像撮影装置１１２とを備える。   As shown in FIG. 1, an image processing system 1 includes an image processing apparatus 100 having a display device 107 and an input device 109, an image database 111 connected to the image processing apparatus 100 via a network 110, and a medical image photographing apparatus. 112.

画像処理装置１００は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。例えば、病院等に設置される医用画像処理装置を含む。
画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。 The image processing apparatus 100 is a computer that performs processing such as image generation and image analysis. For example, a medical image processing apparatus installed in a hospital or the like is included.
As shown in FIG. 1, the image processing apparatus 100 includes an external device such as a CPU (Central Processing Unit) 101, a main memory 102, a storage device 103, a communication interface (communication I / F) 104, a display memory 105, and a mouse 108. Interface (I / F) 106, and each unit is connected via a bus 113.

ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。   The CPU 101 calls a program stored in the main memory 102 or the storage device 103 to the work memory area on the RAM of the main memory 102 and executes the program, drives and controls each unit connected via the bus 113, and the image processing apparatus Various processes performed by 100 are realized.

また、ＣＰＵ１０１は、経過観察の初期日程において、後述する規格化係数算出処理（図２、図３参照）を実行する。すなわち、経過観察の初期のある起点日に撮影された初期ＣＴ画像Ｇと実際のレントゲン画像（実レントゲン画像Ａ１）とを取得し（起点日は必ずしも同日でなくてもよく、近い日時であればよい）、初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて、臓器の位置及びサイズが実レントゲン画像Ａ１と一致するような仮想レントゲン画像ａ１を生成する。また、ＣＰＵ１０１は、実レントゲン画像Ａ１と仮想レントゲン画像ａ１との濃度分布が一致するように規格化係数を算出して、主メモリ１０２または記憶装置１０３に記憶しておく。後日、経過観察を行う際は、ＣＰＵ１０１は、経時差分画像生成処理（図６参照）を実行する。差分画像生成処理において、ＣＰＵ１０１は、経過観察用に撮影された最新の実レントゲン画像（経過観察用実レントゲン画像）Ａｎを取得し、初期において撮影されたＣＴ画像Ｇのデータを用いて、臓器の位置及びサイズが経過観察用実レントゲン画像Ａｎと一致するような経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを生成する。更に、上述の規格化係数算出処理により算出された規格化係数を経過観察用仮想レントゲン画像ａｎに適用して濃度値を補正し、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを得る。そして、経過観察用実レントゲン画像Ａｎと規格化仮想レントゲン画像Ｂｎとの差分をとり、差分結果を強調する等の処理を施して、経時差分画像を得て出力する。
各処理の詳細については後述する。 Further, the CPU 101 executes a normalization coefficient calculation process (see FIGS. 2 and 3) described later in the initial schedule of follow-up observation. That is, the initial CT image G and the actual X-ray image (actual X-ray image A 1 ) taken on the starting date of the initial follow-up observation are acquired (the starting date does not necessarily have to be the same day, but may be a close date and time. In other words, using the data of the initial CT image G, a virtual X-ray image a 1 in which the position and size of the organ matches the actual X-ray image A 1 is generated. Further, the CPU 101 calculates a normalization coefficient so that the density distributions of the real X-ray image A 1 and the virtual X-ray image a 1 coincide with each other, and stores them in the main memory 102 or the storage device 103. When performing follow-up observation at a later date, the CPU 101 executes a temporal difference image generation process (see FIG. 6). In the difference image generation processing, CPU 101 obtains the latest actual X-ray image (actual X-ray image for observation) A n taken for observation, using the data of the photographed CT image G in the initial, organ generating a virtual X-ray images a n for observation such as the position and size matches an actual X-ray image a n for observation. Furthermore, to correct the density values by applying the normalization coefficient calculation process observation for virtual X-ray images a n normalization coefficient calculated by the above, obtaining a normalized virtual X-ray images B n. Then, the difference between the follow-up observation real X-ray image An and the standardized virtual X-ray image B n is obtained, and processing such as enhancing the difference result is performed to obtain and output a temporal difference image.
Details of each process will be described later.

主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークメモリ領域を備える。   The main memory 102 includes a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. The ROM permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like. The RAM temporarily stores programs, data, and the like loaded from the ROM, the storage device 103, and the like, and includes a work memory area used by the CPU 101 for performing various processes.

記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。   The storage device 103 is a storage device that reads and writes data to and from an HDD (hard disk drive) and other recording media, and stores a program executed by the CPU 101, data necessary for program execution, an OS (operating system), and the like. . As for the program, a control program corresponding to the OS and an application program are stored. Each of these program codes is read by the CPU 101 as necessary, transferred to the RAM of the main memory 102, and executed as various means.

通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。 The communication I / F 104 includes a communication control device, a communication port, and the like, and mediates communication between the image processing apparatus 100 and the network 110. The communication I / F 104 controls communication with the image database 111, another computer, or a medical image photographing apparatus 112 such as an X-ray CT apparatus or an MRI apparatus via the network 110.
The I / F 106 is a port for connecting a peripheral device, and transmits / receives data to / from the peripheral device. For example, a pointing device such as a mouse 108 or a stylus pen may be connected via the I / F 106.

表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。   The display memory 105 is a buffer that temporarily accumulates display data input from the CPU 101. The accumulated display data is output to the display device 107 at a predetermined timing.

表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。   The display device 107 includes a display device such as a liquid crystal panel and a CRT monitor, and a logic circuit for executing display processing in cooperation with the display device, and is connected to the CPU 101 via the display memory 105. The display device 107 displays display data stored in the display memory 105 under the control of the CPU 101.

入力装置１０９は、例えば、キーボード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ＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。   The input device 109 is an input device such as a keyboard, for example, and outputs various instructions and information input by the operator to the CPU 101. The operator interactively operates the image processing apparatus 100 using external devices such as the display device 107, the input device 109, and the mouse 108.

ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。   The network 110 includes various communication networks such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), an intranet, and the Internet, and connects the image database 111, a server, other information devices, and the like to the image processing apparatus 100. Mediate.

画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。   The image database 111 accumulates and stores image data photographed by the medical image photographing device 112. In the image processing system 1 shown in FIG. 1, the image database 111 is connected to the image processing apparatus 100 via the network 110, but the image database 111 is provided in, for example, the storage device 103 in the image processing apparatus 100. May be.

次に、図２〜図７を参照して、画像処理装置１００の動作について説明する。
本実施の形態では、まず、経過観察を開始する起点日にＣＴ撮影及びレントゲン撮影を行い、これらの画像を使用して図２に示す規格化係数算出処理を行う。ＣＴ撮影及びレントゲン撮影の実施日は必ずしも同日とする必要はなく、近い日時であればよい。また、本実施の形態では、肺がんの経過観察を例とし、撮影対象とする部位は胸部とするが、本発明に係る規格化係数算出及び経時差分画像生成処理はその他の部位の検査にも適用できる。 Next, the operation of the image processing apparatus 100 will be described with reference to FIGS.
In the present embodiment, first, CT imaging and X-ray imaging are performed on the starting point for starting follow-up observation, and normalization coefficient calculation processing shown in FIG. 2 is performed using these images. The dates of CT imaging and X-ray imaging need not be the same day, but may be close dates. In this embodiment, the follow-up of lung cancer is taken as an example, and the region to be imaged is the chest, but the normalization coefficient calculation and the temporal difference image generation processing according to the present invention are also applied to the examination of other regions. it can.

まず、起点日に実行する規格化係数算出処理について、図２〜図５を参照して説明する。
画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図２の規格化係数算出処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。なお、規格化係数算出処理の実行開始に際して、処理対象とする画像データ（ＣＴ画像や実レントゲン画像）は画像データベース１１１等からネットワーク１１０及び通信Ｉ／Ｆ１０４を介して取り込まれ、画像処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されているものとする。 First, the normalization coefficient calculation process performed on the starting date will be described with reference to FIGS.
The CPU 101 of the image processing apparatus 100 reads the program and data related to the normalization coefficient calculation process of FIG. 2 from the main memory 102, and executes the process based on the program and data. Note that when the execution of the normalization coefficient calculation process is started, image data (CT image or actual X-ray image) to be processed is fetched from the image database 111 or the like via the network 110 and the communication I / F 104, and the image processing apparatus 100 Assume that it is stored in the storage device 103.

画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、起点日に撮影されたＣＴ画像（以下、初期ＣＴ画像Ｇという）と、実レントゲン画像（以下、初期実レントゲン画像Ａ１という）を記憶装置１０３から取得する（ステップＳ１０１、ステップＳ２０１；図３（ａ））。 CPU101 of the image processing apparatus 100, CT image (hereinafter, initial as CT images G) taken as a starting point date and the actual X-ray image (hereinafter, referred to as initial actual X-ray image A 1) to obtain from the storage device 103 (step S101, step S201; FIG. 3 (a)).

次に、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、初期ＣＴ画像Ｇから主要臓器を抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、肺がんの検査を目的とする場合は、骨と肺野を抽出する。臓器の抽出処理は、従来行われている公知の方法を用いればよい。   Next, the CPU 101 of the image processing apparatus 100 extracts main organs from the initial CT image G (step S102). For example, for the purpose of examining lung cancer, bones and lung fields are extracted. The organ extraction process may be performed using a publicly known method.

次に、ＣＰＵ１０１は、観察対象とする臓器の位置、サイズ、及び投影方向が初期実レントゲン画像Ａ１と一致するように、投影面２０及び仮想光源を決定し、初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて初期仮想レントゲン画像ａ１を生成する。 Next, CPU 101, the position of the organ to be observed is, the size, and so that the projection direction coincides with the initial actual X-ray image A 1, to determine the projection plane 20 and a virtual light source, using the data of the initial CT image G generating an initial virtual radiographs a 1 Te.

すなわち、ＣＰＵ１０１は、まず、初期実レントゲン画像Ａ１と同一の投影方向及びサイズとなるように、投影面２０に対する光線方向や縮尺等を求め、仮想光源位置を決定する（ステップＳ１０３）。
図４は、仮想光源ｐ１、ｐ２の位置と、ＣＴ画像に基づいて投影面２０上に投影される画像（仮想レントゲン画像）について説明する図である。
図４に示すように、初期ＣＴ画像Ｇと投影面２０とが同じ位置関係にある場合であっても、仮想光源ｐ１（ｐ２）の位置が異なれば、異なる仮想レントゲン画像ａｎが得られる。したがって、図２のステップＳ１０３の処理では、ＣＰＵ１０１は、初期実レントゲン画像Ａ１と投影角度やサイズ（縮尺）が一致するように、仮想光源の位置を決定する。 That, CPU 101, first, as an initial actual X-ray image A 1 and the same projection direction and size, determine the beam direction and scale, etc. relative to the projection plane 20, to determine a virtual light source position (step S103).
FIG. 4 is a diagram illustrating the positions of the virtual light sources p1 and p2 and an image (virtual X-ray image) projected on the projection surface 20 based on the CT image.
As shown in FIG. 4, even if the initial CT image G and the projection plane 20 are in the same positional relationship, different position of the virtual light source p1 (p2), different virtual X-ray images a n is obtained. Therefore, in the process of step S103 in FIG. 2, CPU 101, as the initial actual X-ray image A 1 and the projection angle and size (scale) match, to determine the position of the virtual light source.

図２の説明に戻る。
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０３で決定した仮想光源位置から投影面２０に対して初期ＣＴ画像Ｇを投影する処理を行い、投影後の画像における対象臓器の位置やサイズが初期実レントゲン画像Ａ１における対象臓器の位置やサイズに一致するように、初期ＣＴ画像Ｇの各断層像上で臓器位置を補正する（ステップＳ１０４；図３（ｂ））。これは、例えば、ＣＴ撮影時とレントゲン撮影時の姿勢や呼吸等により生じた臓器位置の不一致を補正するものである。すなわち、画像全体を変形するものではなく、ステップＳ１０２で抽出した各臓器を個別に移動したり、位置を入れ替えたり、必要に応じて縮小または拡大したりするものである。 Returning to the description of FIG.
Next, CPU 101 performs a process of projecting the initial CT image G relative to the projection plane 20 from the virtual source position determined in step S103, the initial position and size of the target organ in the projected image the actual X-ray image A 1 The organ position is corrected on each tomographic image of the initial CT image G so as to match the position and size of the target organ in (Step S104; FIG. 3B). This corrects, for example, inconsistencies in organ positions caused by posture, breathing, and the like during CT imaging and X-ray imaging. That is, the entire image is not deformed, but each organ extracted in step S102 is individually moved, its position is changed, or it is reduced or enlarged as necessary.

初期ＣＴ画像Ｇからは臓器の３次元的な位置データが得られているため、このように臓器の位置を自在に修正することができる。初期実レントゲン画像Ａ１に合わせて臓器位置が補正されたＣＴ画像をｇ１とする。 Since three-dimensional position data of the organ is obtained from the initial CT image G, the position of the organ can be freely corrected in this way. A CT image organ position is corrected in accordance with the initial actual X-ray image A 1 and g 1.

その後、ＣＰＵ１０１は、各臓器に適切な吸収係数を割り当て、初期仮想レントゲン画像ａ１を生成する（ステップＳ１０５；図３（ｃ））。ここで使用する吸収係数は、各臓器に割り当てられる一般的な吸収係数を使用すればよい。
なお、原則的に、仮想レントゲン画像の画素サイズと実レントゲン画像の画素サイズとは、同じサイズになるようにする。仮想光線の位置や縮尺によって一致しない場合は一致するように補間する。この画素サイズの補間はステップＳ１０３〜ステップＳ１０４のいずれかのステップで行われるものとしてもよいし、後述する差分画像生成処理における画像の差分の際（図６のステップＳ３０６等）に行うようにしてもよい。 Thereafter, CPU 101 assigns the appropriate absorption coefficient in each organ, to generate an initial virtual radiographs a 1 (step S105; Figure 3 (c)). The absorption coefficient used here may be a general absorption coefficient assigned to each organ.
In principle, the pixel size of the virtual X-ray image and the pixel size of the actual X-ray image are set to the same size. If they do not match due to the position and scale of the virtual ray, interpolation is performed so that they match. The interpolation of the pixel size may be performed in any one of steps S103 to S104, or may be performed at the time of image difference (step S306 in FIG. 6 and the like) in the difference image generation process described later. Also good.

次に、ＣＰＵ１０１は、仮想レントゲン画像ａ１と実レントゲン画像Ａ１との差分を求め、差分値が所定値より小さければ（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、臓器位置が一致したとみなして、次の処理へ進む。仮想レントゲン画像ａ１と実レントゲン画像Ａ１との差分が所定値以上であれば（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、臓器位置が一致していないものとみなし、仮想光線の位置や縮尺、臓器位置の移動等に関する各種パラメータを変更してステップＳ１０３〜ステップＳ１０５の処理を繰り返し実行する。
このようにして、初期ＣＴ画像Ｇと初期実レントゲン画像Ａ１に基づいて、初期仮想レントゲン画像ａ１を得る。 Next, the CPU 101 obtains a difference between the virtual X-ray image a 1 and the real X-ray image A 1, and if the difference value is smaller than a predetermined value (Step S106; Yes), it is considered that the organ position matches and the next processing is performed. Proceed to If the difference between the virtual X-ray image a 1 and the actual X-ray image A 1 is equal to or greater than a predetermined value (step S106; No), considers the organ position does not match, the position and scale of the virtual ray, movement of the organ position Various parameters relating to the above are changed, and the processing of step S103 to step S105 is repeatedly executed.
Thus, the initial virtual X-ray image a 1 is obtained based on the initial CT image G and the initial real X-ray image A 1 .

仮想レントゲン画像ａ１と実レントゲン画像Ａ１との差分が小さく、両画像ａ１、Ａ１の臓器位置が一致したとみなされると、次に、ＣＰＵ１０１は、実レントゲン画像Ａ１の濃度分布と仮想レントゲン画像ａ１の濃度分布とが同じになるように規格化係数を算出し（ステップＳ１０７；図３（ｄ））、規格化係数を主メモリ１０２または記憶装置１０３に記憶する。 Small difference between the virtual X-ray image a 1 and the actual X-ray image A 1 is the organ positions of both images a 1, A 1 is considered a match, then, CPU 101 includes a density distribution of the actual X-ray image A 1 A normalization coefficient is calculated so that the density distribution of the virtual X-ray image a 1 is the same (step S 107; FIG. 3D), and the normalization coefficient is stored in the main memory 102 or the storage device 103.

ここで、規格化係数とは、仮想レントゲン画像と、実レントゲン画像との濃度値を一致させるために用いる係数である。
例えば、入力画像Ｘ（仮想レントゲン画像ａ１）に対して、規格化後画像Ｙ（実レントゲン画像Ａ１）を得る場合に用いる関数を、以下の式（１）と仮定した場合は、規格化係数としてａ及びｂを用いる。 Here, the normalization coefficient is a coefficient used for matching the density values of the virtual X-ray image and the actual X-ray image.
For example, the input image X (virtual radiographs a 1), if the function used in the case of obtaining a post-normalization image Y (actual X-ray image A 1), it was assumed that the following equation (1) is normalized A and b are used as coefficients.

Ｙ＝ａＸ＋ｂ ・・・（１）       Y = aX + b (1)

また、規格化係数は、仮想レントゲン画像及び実レントゲン画像の２画像間の対応する１画素毎に求めるようにしてもよいし、所定の広さを有する画素範囲毎に求めるようにしてもよい。
１画素毎に規格化係数を求める場合には、仮想レントゲン画像ａ１の各画素がそれぞれ実レントゲン画像Ａ１の対応する画素と同じ濃度値を持つようになる。したがって、後述する経時差分画像生成処理において、最新のレントゲン画像を初期に得た基準（初期実レントゲン画像の濃度値）と比較したい場合等に好適である。 Further, the normalization coefficient may be obtained for each corresponding pixel between the two images of the virtual X-ray image and the actual X-ray image, or may be obtained for each pixel range having a predetermined width.
When obtaining the normalization coefficient for each pixel, each pixel of the virtual X-ray image a 1 has the same density value as the corresponding pixel of the actual X-ray image A 1 . Therefore, it is suitable for the case where it is desired to compare the latest X-ray image with the reference obtained initially (density value of the initial actual X-ray image) in the temporal difference image generation processing described later.

また、所定の広さを有する画素範囲毎に規格化係数を求める場合には、ＣＰＵ１０１は、例えば図５（ａ）、図５（ｂ）に示すように、仮想レントゲン画像ａ１及び実レントゲン画像Ａ１を複数の画素範囲に分割し、各画素範囲における画素値の平均値を求め、２画像間の対応する画素範囲同士で画素値の平均値が一致するように規格化係数を算出する。また、画素範囲は図５（ｃ）に示すように、画像全体としてもよい。 Further, when finding the normalization factor for each pixel range with a predetermined size, CPU 101, for example FIG. 5 (a), the as shown in FIG. 5 (b), the virtual X-ray images a 1 and the actual X-ray image A 1 is divided into a plurality of pixel ranges, an average value of pixel values in each pixel range is obtained, and a normalization coefficient is calculated so that the average values of the pixel values match between corresponding pixel ranges between two images. Further, the pixel range may be the entire image as shown in FIG.

所定の広さの画素範囲毎に規格化係数を求める場合は、２画像Ａ１、ａ１間で濃淡の度合いを合わせることができる。例えば、画像に病変部が含まれる場合はそのまま反映させずに、所定の広さの画素範囲で平均化することができる。そのため、画素範囲の広さは、想定される病変部の大きさより大きく設定されることが望ましい。
また、この画素範囲の広さは、操作者が自在に設定できるようにすることが望ましい。その場合、例えば、図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すような画素範囲を示す枠を表示画面に図示し、操作者が選択できるようにしてもよい。 When obtaining a normalization coefficient for each pixel range of a predetermined width, the degree of shading can be matched between the two images A 1 and a 1 . For example, when a lesion part is included in an image, it can be averaged over a pixel range of a predetermined width without reflecting it as it is. For this reason, it is desirable that the width of the pixel range is set larger than the size of the assumed lesion.
Further, it is desirable that the width of the pixel range can be freely set by the operator. In this case, for example, a frame indicating a pixel range as shown in FIGS. 5A, 5B, and 5C may be shown on the display screen so that the operator can select it.

ステップＳ１０７の処理によって規格化係数を算出すると、ＣＰＵ１０１は、算出した規格化係数を主メモリ１０２または記憶装置１０３に記憶し、図２に示す規格化係数算出処理を終了する。   When the normalization coefficient is calculated by the process of step S107, the CPU 101 stores the calculated normalization coefficient in the main memory 102 or the storage device 103, and ends the normalization coefficient calculation process shown in FIG.

上述の規格化係数算出処理で算出された規格化係数は、後日、経時差分画像を演算する際に利用される。   The normalization coefficient calculated by the above-described normalization coefficient calculation process is used when calculating the temporal difference image at a later date.

次に、図６〜図７を参照して、上述の初期の日程より後の日程における経過観察を行う際の処理（経時差分画像生成処理）について説明する。   Next, with reference to FIG. 6 to FIG. 7, processing (temporal difference image generation processing) when performing follow-up observation on a schedule after the above-described initial schedule will be described.

画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、起点日より後の日であって、経過観察用の実レントゲン画像Ａｎ（ｎ＝２、３、４、・・・）が撮影された後に、主メモリ１０２から図６の経時差分画像生成処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。 The CPU 101 of the image processing apparatus 100 is a day after the starting date, and after the real X-ray image A n (n = 2, 3, 4,. The program and data related to the temporal difference image generation processing in FIG. 6 are read, and processing is executed based on the program and data.

経時差分画像生成処理において、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、まず、最新（ｎ番目）の経過観察用の実レントゲン画像Ａｎを取得する（ステップＳ３０１、図７の実レントゲン画像Ａｎ）。 In temporal subtraction image generating process, CPU 101 of the image processing apparatus 100 first acquires an actual X-ray image A n for observation of the latest (n-th) (step S301, the actual X-ray image A n in FIG. 7).

そして、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、観察対象とする臓器の位置、サイズ、及び投影方向が経過観察用実レントゲン画像Ａｎと一致するように、投影面２０及び仮想光源を決定し、初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを生成する。 Then, CPU 101 of the image processing apparatus 100, the position of the organ to be observed is, the size, and so that the projection direction is coincident with the actual X-ray image A n for observation, to determine the projection plane 20 and a virtual light source, initial CT generating an elapsed observation virtual X-ray images a n by using the data of the image G.

すなわち、ＣＰＵ１０１は、初期ＣＴ画像Ｇを記憶装置１０３から取得し、まず、実レントゲン画像Ａｎに合わせて光線方向や縮尺、仮想光源位置を求める（ステップＳ３０２）。この仮想光源位置の決定の考え方や方法については、上述の規格化係数算出処理のステップＳ１０３や図４の説明と同様である。 That, CPU 101 is initialized CT image G acquired from the storage device 103, first, the beam direction and scale in accordance with the actual X-ray image A n, obtains a virtual light source position (step S302). The concept and method of determining the virtual light source position are the same as those in step S103 of the above-described normalization coefficient calculation process and FIG.

次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２で求めた仮想光源位置から投影面２０に初期ＣＴ画像Ｇを投影する処理を行い、投影後の画像における対象臓器の位置やサイズが経過観察用実レントゲン画像Ａｎにおける対象臓器の位置やサイズに一致するように、初期ＣＴ画像Ｇの各断層像上で臓器位置を補正する。また、ＣＰＵ１０１は、各臓器に適切な吸収係数を割り当て、経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを得る（ステップＳ３０３；図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ））。
ステップＳ３０３における臓器位置の補正の考え方や方法については、上述の規格化係数算出処理のステップＳ１０４と同様である。図７において、実レントゲン画像Ａｎに合わせて臓器位置が補正されたＣＴ画像をｇｎとする。また、仮想レントゲン画像ａｎを得る際に臓器に割りあてる吸収係数等は上述の規格化係数算出処理のステップＳ１０５と同様である。
なお、図２のステップＳ１０２においてＣＴ画像Ｇから主要臓器の抽出処理がすでに行われているため、図６のステップＳ３０３における臓器位置の補正や吸収係数の割り当てを行う際は、この臓器抽出データを利用して行えばよい。 Next, CPU 101 performs a process of projecting the initial CT image G on the projection plane 20 from the virtual source position determined in step S302, the actual X-ray image A n for position and size observation of the target organ in the projected image The organ position is corrected on each tomographic image of the initial CT image G so as to match the position and size of the target organ in FIG. Further, CPU 101 assigns the appropriate absorption coefficient in each organ, to obtain a virtual X-ray images a n for observation (step S303; Fig. 7 (a), (b) , (c)).
The concept and method for correcting the organ position in step S303 are the same as in step S104 of the normalization coefficient calculation process described above. 7, the CT image combined with organ position is corrected to the actual X-ray image A n and g n. Also, like the absorption coefficient to assign to the organ in obtaining a virtual X-ray images a n is the same as step S105 of the normalization coefficient calculation process described above.
Since extraction processing of main organs from the CT image G has already been performed in step S102 of FIG. 2, when organ position correction or absorption coefficient allocation in step S303 of FIG. Use it.

次に、ＣＰＵ１０１は、仮想レントゲン画像ａｎと実レントゲン画像Ａｎとの差分を求め、差分値が所定値より小さければ（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）、臓器位置が一致したとみなして、次の処理へ進む。仮想レントゲン画像ａｎと実レントゲン画像Ａｎとの差分が所定値以上であれば（ステップＳ３０４；Ｎｏ）、臓器位置が一致していないものとみなし、仮想光線の位置や縮尺、臓器位置の移動等に関する各種パラメータを変更してステップＳ３０２〜ステップＳ３０３の処理を繰り返し実行する。 Next, CPU 101 is a virtual X-ray determined image a n and the difference between the actual X-ray image A n, the difference value is smaller than the predetermined value; regarded as (step S304 Yes), the organ position match, the next processing Proceed to If the difference between the virtual X-ray images a n and the actual X-ray image A n is equal to or greater than a predetermined value (step S304; No), considers the organ position does not match, the position and scale of the virtual ray, movement of the organ position Various parameters relating to the above are changed, and the processing of step S302 to step S303 is repeatedly executed.

仮想レントゲン画像ａｎと実レントゲン画像Ａｎとの差分が小さく、臓器位置が一致したとみなされると、次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３で求めた仮想レントゲン画像ａｎを、規格化係数算出処理で算出された規格化係数で補正し、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを得る（ステップＳ３０５；図７（ｄ）、（ｅ））。 Small difference between the virtual X-ray images a n and the actual X-ray image A n is, when considered organ position match, then, CPU 101 is a virtual X-ray images a n obtained in step S303, normalization coefficient calculation process The normalized virtual X-ray image Bn is obtained by correcting with the normalization coefficient calculated in (Step S305; FIGS. 7D and 7E).

図７（ｅ）に示すように、この段階で、規格化後の仮想レントゲン画像（規格化仮想レントゲン画像）Ｂｎは、臓器のサイズや位置に関しては、経過観察用の実レントゲン画像Ａｎと一致することとなる。また、濃度値に関しては、規格化係数３０（３０ａ、３０ｂ）を求めたときの実レントゲン画像（すなわち、起点日の実レントゲン画像Ａ１）の濃度分布と類似した濃度値となる。 As shown in FIG. 7E, at this stage, the normalized virtual X-ray image (normalized virtual X-ray image) B n is related to the actual X-ray image A n for follow-up with respect to the size and position of the organ. Will match. Further, regarding the density value, the density value is similar to the density distribution of the actual X-ray image (that is, the actual X-ray image A1 on the starting point) when the normalization coefficient 30 (30a, 30b) is obtained.

ＣＰＵ１０１は、経過観察用の実レントゲン画像Ａｎから規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを減算し（ステップＳ３０６）、減算結果を定数倍して経時差分画像５０を生成し、記憶装置１０３に記憶すると共に、表示装置１０７に表示する（ステップＳ３０７；図７（ｆ））。減算結果を定数倍する理由は、差分を強調し、病変部の変化を見やすくするためである。 With CPU101 from the actual X-ray image A n for observation by subtracting the normalized virtual X-ray images B n (step S306), generates a temporal subtraction image 50 by a constant multiple of the subtraction result is stored in the storage device 103 Is displayed on the display device 107 (step S307; FIG. 7F). The reason for multiplying the subtraction result by a constant is to emphasize the difference and make it easy to see the change in the lesion.

図７（ｆ）に示すように、経時差分画像５０は、起点日から経過観察日の間で変化した部位５１が強調表示されているようになる。臓器位置は、比較対象とする実レントゲン画像Ａｎと一致させているため異なる日程でのレントゲン撮影における被検者の姿勢の違いや投影角度、縮尺、視点位置等の差が、ＣＴ画像のデータを用いて補正され、更に、濃度分布に関しても、規格化係数を用いて調整されるため、病変部以外の部位での差分は小さくなる。そのため、経時差分画像のノイズを抑えることができる。 As shown in FIG. 7 (f), the time-difference image 50 is highlighted with a portion 51 that has changed between the starting date and the follow-up observation date. Organ location, differences and projection angle of the subject's posture in the X-ray imaging at different dates since the match the actual X-ray image A n to be compared, scale, the difference in such viewpoint position data of the CT image Since the density distribution is also adjusted using the normalization coefficient, the difference at the site other than the lesioned portion is reduced. Therefore, it is possible to suppress noise in the temporal difference image.

また、上述の濃度値の規格化は、仮想レントゲン画像ａｎを生成した後に行われるものとして説明したが、規格化のタイミングはこれに限定されない。例えば、視点や臓器の位置を修正するタイミングで行うものとしてもよいし、実レントゲン画像と仮想レントゲン画像とを差分するタイミングで行うものとしてもよい。 Moreover, standardization of the concentration values mentioned above has been described as being performed after generating the virtual x-ray image a n, not the timing of normalization is not limited thereto. For example, it may be performed at the timing of correcting the viewpoint or the position of the organ, or may be performed at the timing of difference between the actual X-ray image and the virtual X-ray image.

以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理装置１００は、経過観察の初期の段階で撮影された初期ＣＴ画像Ｇ及び初期実レントゲン画像Ａ１を取得し、初期ＣＴ画像Ｇのデータを使用して、観察目的とする臓器の位置及びサイズが上述の実レントゲン画像Ａ１と一致するような仮想レントゲン画像ａ１を生成する。そして、仮想レントゲン画像ａ１の濃度分布が実レントゲン画像Ａ１の濃度分布と一致するように、濃度値の規格化係数を算出し、記憶装置１０３に保持しておく。その後、経過観察を行う際は、ＣＴ撮影を行わず、レントゲン撮影のみを行う。画像処理装置１００は、経過観察用実レントゲン画像Ａｎを取得すると、初期ＣＴ画像Ｇのデータを使用して、経過観察用実レントゲン画像Ａｎと臓器位置やサイズが合うように経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを生成する。そして、経過観察用仮想レントゲン画像ａｎに対し、上述の規格化係数を適用して濃度値を補正し、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを得る。その後、画像処理装置１００は、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎと経過観察用実レントゲン画像Ａｎとの差分を求め、差分を強調するように処理し、経時差分画像を出力する。
これにより、３次元のデータを持つＣＴ画像を用いて臓器位置等を自在に位置合わせできるようになり、かつ、仮想レントゲン画像と実レントゲン画像との濃度差も規格化係数によって補正されるため、経時差分画像のノイズを少なくすることができる。また、初期ＣＴ画像Ｇを、経過観察の後の日程でも利用できるため、ＣＴ検査の回数を減らすことができ、患者の負担を軽減できる。 As described above, the image processing apparatus 100 according to the first embodiment acquires the initial CT image G and the initial actual X-ray image A 1 that are captured in the initial stage of follow-up observation, and the data of the initial CT image G. Is used to generate a virtual X-ray image a 1 such that the position and size of the organ to be observed coincides with the real X-ray image A 1 described above. Then, the density value normalization coefficient is calculated and stored in the storage device 103 so that the density distribution of the virtual X-ray image a 1 matches the density distribution of the actual X-ray image A 1 . Thereafter, when performing follow-up observation, CT imaging is not performed, but only X-ray imaging is performed. The image processing apparatus 100 acquires the elapsed observation actual X-ray image A n, initial CT data of the image G using, hypothetical observation such that the actual X-ray image A n and organ position and size for observation fits generating a radiographic image a n. Then, with respect to a virtual X-ray images a n for observation, to correct the density values by applying a normalization factor mentioned above, to obtain a normalized virtual X-ray images B n. Thereafter, the image processing apparatus 100 obtains a difference between the standardized virtual X-ray image Bn and the follow-up observation real X-ray image An , performs processing so as to emphasize the difference, and outputs a time-difference image.
As a result, the organ position and the like can be freely aligned using a CT image having three-dimensional data, and the density difference between the virtual X-ray image and the actual X-ray image is also corrected by the normalization coefficient. The noise of the time difference image can be reduced. In addition, since the initial CT image G can be used in the schedule after the follow-up observation, the number of CT examinations can be reduced and the burden on the patient can be reduced.

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第１の実施の形態では、規格化係数は、初期に得られた仮想レントゲン画像ａ１と実レントゲン画像Ａ１との濃度値が一致するように生成され、この初期に算出された規格化係数を用いて最新の仮想レントゲン画像ａｎの濃度値が規格化され、最新の実レントゲン画像Ａｎと比較されるものであった。
第２の実施の形態では、最新の実レントゲン画像Ａｎと臓器の位置やサイズが合うように初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて最新の仮想レントゲン画像ａｎを生成し、この最新の仮想レントゲン画像ａｎの濃度分布が最新の実レントゲン画像Ａｎの濃度分布と合うように規格化係数を算出し、最新の仮想レントゲン画像ａｎを規格化する。 [Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
In the first embodiment, the normalization coefficient is generated so that the density values of the virtual X-ray image a 1 obtained initially and the actual X-ray image A 1 coincide with each other, and the normalization coefficient calculated in the initial stage is generated. the concentration values of the latest virtual radiographs a n is normalized, were those to be compared with the latest actual X-ray image a n using.
In the second embodiment, generates the latest virtual radiographs a n using the data of the initial CT image G so that the position and size of the latest actual X-ray image A n and organ fit, this latest virtual roentgen density distribution of the image a n calculates the normalized coefficients to match the density distribution of the latest actual X-ray image a n, to normalize the latest virtual radiographs a n.

以下、図８〜図９を参照して、第２の実施の形態に係る画像処理装置１００の動作を説明する。
図８は、第２の実施の形態の画像処理装置１００が経過観察の初期日程で実行する処理の流れを説明するフローチャートであり、図９は、初期日程より後に実行する処理の流れを説明するフローチャートである。なお、第２の実施の形態の画像処理装置１００のハードウエア構成は、第１の実施の形態と同様であるため、重複する説明を省略し、同一の各部は同一の符号を付して説明する。また、処理の各段階で取り扱う各画像等に関しても、同一の意味の画像には、同一の符号を付して説明する。 The operation of the image processing apparatus 100 according to the second embodiment will be described below with reference to FIGS.
FIG. 8 is a flowchart for explaining the flow of processing executed by the image processing apparatus 100 according to the second embodiment on the initial schedule of follow-up observation, and FIG. 9 explains the flow of processing executed after the initial schedule. It is a flowchart. Note that the hardware configuration of the image processing apparatus 100 of the second embodiment is the same as that of the first embodiment, and therefore, redundant description is omitted, and the same components are denoted by the same reference numerals. To do. Also, with regard to each image and the like handled at each stage of processing, the same sign is assigned to an image having the same meaning.

第２の実施の形態の画像処理装置１００は、経過観察の初期日程において、少なくとも初期ＣＴ画像Ｇを取得する（ステップＳ４０１）。また、初期ＣＴ画像Ｇから、主要臓器を抽出する処理を行って（ステップＳ４０２）、その結果を記憶装置１０３に記憶しておく。   The image processing apparatus 100 according to the second embodiment acquires at least the initial CT image G in the initial schedule of follow-up observation (step S401). Further, the main CT is extracted from the initial CT image G (step S402), and the result is stored in the storage device 103.

後日、経過観察を行う際は、画像処理装置１００は、図９に示す経時差分画像生成処理を実行する。
図９に示すように、まず、ＣＰＵ１０１は、経過観察用の最新のレントゲン画像（経過観察用実レントゲン画像Ａｎ（ｎ＝２、３、４、・・・））を取得する（ステップＳ５０１）。 At a later date, when performing follow-up observation, the image processing apparatus 100 executes a temporal difference image generation process shown in FIG.
As shown in FIG. 9, first, the CPU 101 acquires the latest X-ray image for follow-up observation (actual X-ray image for follow-up observation A n (n = 2, 3, 4,...)) (Step S501). .

次に、ＣＰＵ１０１は、観察対象とする臓器の位置、サイズ、及び投影方向が最新の経過観察用実レントゲン画像Ａｎと一致するように、投影面２０及び仮想光源を決定し、初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを生成する。 Next, CPU 101, the position of the organ to be observed is, the size, and so that the projection direction is coincident with the actual X-ray image A n for the latest follow-up, to determine the projection plane 20 and a virtual light source, initial CT image G generating a virtual X-ray images a n for observation using data.

すなわち、ＣＰＵ１０１は、初期ＣＴ画像Ｇを記憶装置１０３から取得し、まず、実レントゲン画像Ａｎに合わせて光線方向や縮尺、仮想光源位置を求める（ステップＳ５０２）。この仮想光源位置の決定の考え方や方法については、第１の実施の形態の図２のステップＳ１０３や図４の説明と同様である。 That, CPU 101 is initialized CT image G acquired from the storage device 103, first, the beam direction and scale in accordance with the actual X-ray image A n, obtains a virtual light source position (step S502). The concept and method for determining the virtual light source position are the same as those described in step S103 in FIG. 2 and FIG. 4 in the first embodiment.

次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５０２で求めた仮想光源位置から投影面２０に対して初期ＣＴ画像Ｇを投影する処理を行い、投影後の画像における対象臓器の位置やサイズが経過観察用実レントゲン画像Ａｎにおける対象臓器の位置やサイズに一致するように、初期ＣＴ画像Ｇの各断層像上で臓器位置を補正する。また、ＣＰＵ１０１は、各臓器に適切な吸収係数を割り当て、経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを得る（ステップＳ５０３）。ステップＳ５０３における臓器位置の補正の考え方や方法については、第１の実施の形態と同様である。 Next, the CPU 101 performs a process of projecting the initial CT image G onto the projection plane 20 from the virtual light source position obtained in step S502, and the position and size of the target organ in the projected image are the actual X-ray images for follow-up observation. to match the position and size of the target organ in a n, to correct the organ positions on each tomographic image of an initial CT image G. Further, CPU 101 assigns the appropriate absorption coefficient in each organ, to obtain a virtual X-ray images a n for observation (step S503). The concept and method for correcting the organ position in step S503 is the same as in the first embodiment.

次に、ＣＰＵ１０１は、経過観察用仮想レントゲン画像ａｎと経過観察用実レントゲン画像Ａｎとの差分を求め、差分値が所定値より小さければ（ステップＳ５０４；Ｙｅｓ）、臓器位置が一致したとみなして、次の処理へ進む。仮想レントゲン画像ａｎと実レントゲン画像Ａｎとの差分が所定値以上であれば（ステップＳ５０４；Ｎｏ）、臓器位置が一致していないものとみなし、パラメータを変更してステップＳ５０２〜ステップＳ５０３の臓器位置の補正処理を繰り返し実行する。
このようにして、初期ＣＴ画像Ｇのデータを用いて、経過観察用実レントゲン画像Ａｎと臓器の位置が位置合わせされた経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを得る。 Then, CPU 101 obtains a difference between the elapsed observation actual X-ray image A n and observation virtual X-ray images a n, if the difference value is smaller than the predetermined value (step S504; Yes), the organ position matches Considering this, the process proceeds to the next process. If the difference between the virtual X-ray images a n and the actual X-ray image A n is equal to or larger than a predetermined value (step S504; No), it considers the organ position does not match, in step S502~ step S503 to change the parameters Repeat the organ position correction process.
In this way, by using the data of the initial CT image G, the position of observation for the actual X-ray image A n and organs obtain a virtual X-ray images a n for observation in alignment.

経過観察用仮想レントゲン画像ａｎと経過観察用実レントゲン画像Ａｎとの差分が小さく、両画像ａｎ、Ａｎの臓器位置が一致したとみなされると、次に、ＣＰＵ１０１は、経過観察用実レントゲン画像Ａｎの平均的な濃度分布と経過観察用仮想レントゲン画像ａｎの平均的な濃度分布とが同じになるように、規格化係数を算出し（ステップＳ５０５）、規格化係数を主メモリ１０２または記憶装置１０３に記憶する。 Surveillance virtual X-ray images a n and the difference between the actual X-ray image A n for observation is small, the images a n, when considered organ position of A n are identical, then, CPU 101 is for observation as the average density distribution of the actual X-ray image a n average concentration distribution and observation virtual X-ray images a n of the same, to calculate the normalized coefficients (step S505), the main normalization coefficients Store in the memory 102 or the storage device 103.

平均的な濃度分布を一致させる理由は、もし画素毎の濃度分布を一致させるようにして規格化係数を算出する場合には、実レントゲン画像に病変部が含まれている場合に、その病変部の濃度値が仮想レントゲン画像にそのまま反映されてしまうからである。したがって、画像全体、或いは所定の広さを有する画素範囲毎に濃度値の平均を規格化する。すなわち、図５に示すように、ＣＰＵ１０１は、経過観察用実レントゲン画像Ａｎと経過観察用仮想レントゲン画像ａｎについて、それぞれ所定の広さを有する画素範囲毎に分割し（図５（ａ）、図５（ｂ））、分割された画素範囲毎に画素値の平均値を求め、対応する画素範囲における濃度値の平均値に基づいて規格化係数を求める。画素範囲の広さは、想定される病変部の大きさより広い範囲とすることが望ましい。また、骨領域、肺領域、軟部組織、空気というように、臓器毎に規格化係数を求めるようにしてもよい。 The reason for matching the average density distribution is that if the normalization coefficient is calculated so that the density distribution for each pixel matches, the lesion area is included in the actual X-ray image. This is because the density value is directly reflected in the virtual X-ray image. Therefore, the average density value is normalized for the entire image or for each pixel range having a predetermined width. That is, as shown in FIG. 5, CPU 101, for virtual X-ray images for observation and the actual X-ray image A n for observation a n, respectively divided for each pixel range having a predetermined size (FIGS. 5 (a) 5B), the average value of the pixel values is obtained for each divided pixel range, and the normalization coefficient is obtained based on the average value of the density values in the corresponding pixel range. The width of the pixel range is preferably wider than the assumed size of the lesioned part. Further, a normalization factor may be obtained for each organ such as a bone region, a lung region, a soft tissue, and air.

ステップＳ５０５の処理によって規格化係数を算出すると、ＣＰＵ１０１は、その規格化係数で経過観察用仮想レントゲン画像ａｎを補正し、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを得る（ステップＳ５０６）。 Calculating the normalization factor by the processing in step S505, CPU 101 corrects the virtual X-ray images a n for observation by the normalization factor to obtain a normalized virtual X-ray images B n (step S506).

この段階で、規格化後の仮想レントゲン画像（規格化仮想レントゲン画像）Ｂｎは、臓器のサイズ、位置、及び濃度分布に関して、経過観察用の実レントゲン画像Ａｎとほぼ一致することとなる。 At this stage, the virtual X-ray images (normalized virtual X-ray images) B n after normalization, the size of the organ, the position, and with respect to the concentration distribution, and that substantially matches the actual radiographic image A n for observation.

ＣＰＵ１０１は、経過観察用の実レントゲン画像Ａｎから規格化仮想レントゲン画像Ｂｎを減算し（ステップＳ５０７）、減算結果を定数倍した経時差分画像を生成して記憶装置１０３に記憶すると共に、表示装置１０７に表示する（ステップＳ５０８）。 CPU101 from the actual X-ray image A n for observation by subtracting the normalized virtual X-ray images B n (step S507), and stores generated in the storage device 103 the temporal subtraction image multiplied by a constant a subtraction result, a display The information is displayed on the device 107 (step S508).

以上のように、第２の実施の形態では、臓器の位置やサイズが最新の実レントゲン画像Ａｎに合うように位置合わせされた仮想レントゲン画像ａｎが生成され、更にその濃度分布が最新の実レントゲン画像Ａｎの濃度分布と合うように規格化係数を算出し、この規格化係数に基づいて最新の仮想レントゲン画像ａｎを規格化する。
これにより、規格化仮想レントゲン画像Ｂｎの濃度分布は、最新の実レントゲン画像Ａｎの濃度分布に近くなるため、経時差分画像のノイズを減らすことができる。また、規格化係数は画素範囲毎の平均的な濃度分布に基づいて求められるため、実レントゲン画像Ａｎと規格化仮想レントゲン画像Ｂｎとで差分をとった場合に、病変部まで差分されることを防ぐことができる。 As described above, in the second embodiment, the position and size of the organ is a virtual X-ray images a n which is aligned to match the latest actual X-ray image A n is generated, further the concentration distribution date normalization coefficient to match the density distribution of the actual X-ray image a n is calculated and normalized the latest virtual radiographs a n on the basis of the normalization coefficient.
Thereby, since the density distribution of the normalized virtual X-ray image Bn is close to the density distribution of the latest real X-ray image An , the noise of the temporal difference image can be reduced. In addition, since the normalization coefficient is obtained based on the average density distribution for each pixel range, when the difference is obtained between the actual X-ray image An and the standardized virtual X-ray image Bn , the difference is obtained up to the lesion. Can be prevented.

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、濃度値の規格化は、臓器位置の補正後に行われるものとしたが、経時差分画像生成処理（図６、図９）のどの段階で行われてもよい。つまり、例えば、図６のステップＳ３０３や図９のステップＳ５０３の初期ＣＴ画像Ｇにおける臓器位置の補正の際に、濃度値を規格化するようにしてもよい。或いは、図６のステップＳ３０６や図９のステップＳ５０７のように、実レントゲン画像と仮想レントゲン画像の減算時に濃度値を規格化するようにしてもよい。   The preferred embodiments of the image processing apparatus according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. For example, the normalization of the density value is performed after the correction of the organ position, but may be performed at any stage of the temporal difference image generation processing (FIGS. 6 and 9). That is, for example, the density value may be normalized when correcting the organ position in the initial CT image G in step S303 in FIG. 6 or step S503 in FIG. Alternatively, the density value may be normalized when subtracting the actual X-ray image and the virtual X-ray image as in Step S306 in FIG. 6 or Step S507 in FIG.

また、規格化係数を算出するタイミングは、第１の実施の形態では、初期の段階とし、第２の実施の形態では、最新の実レントゲン画像を得た後、経過観察を行う際としたが、例えば、最新の実レントゲン画像Ａｎを得た際に算出した規格化係数を記憶しておき、次回以降の経過観察の際（実レントゲン画像Ａｎ＋１を得たとき）に利用してもよい。また、数回おきに規格化係数を算出して更新保持しておき、近いタイミングで算出された規格化係数を用いて最新の仮想レントゲン画像Ａｎの濃度を規格化するようにしてもよい。 In addition, the timing for calculating the normalization coefficient is the initial stage in the first embodiment, and in the second embodiment, after the latest real X-ray image is obtained, the follow-up observation is performed. For example, the normalization coefficient calculated when the latest real X-ray image An is obtained may be stored and used for the subsequent follow-up observation (when the real X-ray image An + 1 is obtained). . Alternatively, it is calculated to update preserving normalization coefficients every few times, may be standardized concentrations of the latest virtual X-ray images A n using normalization coefficients calculated in close timing.

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、各種の変更例又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。   In addition, it is obvious that those skilled in the art can arrive at various changes or 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.

１・・・・・画像処理システム
１００・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・ＣＰＵ
１０２・・・・・主メモリ
１０３・・・・・記憶装置
１０４・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・表示装置
１０８・・・・・マウス
１０９・・・・・入力装置
１１０・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・画像データベース
１１２・・・・・医用画像撮影装置
１１３・・・・・バス
２０・・・・・・投影面
ｐ１、ｐ２・・・仮想光源
Ｇ・・・・・・・初期ＣＴ画像
Ａ１・・・・・・初期実レントゲン画像
Ａｎ・・・・・・経過観察用実レントゲン画像
ａ１・・・・・・初期仮想レントゲン画像
ａｎ・・・・・・経過観察用仮想レントゲン画像
Ｂｎ・・・・・・規格化仮想レントゲン画像
３０ａ、３０ｂ・・・・・・規格化係数ａ、ｂを濃淡で表した画像
５０・・・・・・経時差分画像
５１・・・・・・病変部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image processing system 100 ... Image processing apparatus 101 ... CPU
102... Main memory 103... Storage device 104 .. Communication I / F
105 ... Display memory 106 ... I / F
107... Display device 108 Mouse 109 Input device 110 Network 111 Image database 112 Medical imaging device 113 ··· Bus 20 ··· Projection planes p1 and p2 ··· Virtual light source G ······· Initial CT image A 1 ····· Initial real X-ray image An ... real X-ray image for follow-up observation a 1 ... initial virtual X-ray image a n ... virtual X-ray picture B n for follow-up observation ... normalized virtual X-ray image 30a, 30b ······ Image 50 showing normalized coefficients a and b in shades ··· Time difference image 51 ··· Lesions

Claims (6)

経過観察の初期に撮影された初期ＣＴ画像を記憶する記憶手段と、
実際のＸ線撮影により得た実レントゲン画像を取得する実レントゲン画像取得手段と、
観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記記憶手段に記憶されている初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて仮想レントゲン画像を生成する仮想レントゲン画像生成手段と、
前記仮想レントゲン画像の濃度分布と、前記実レントゲン画像の濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出する規格化係数算出手段と、
前記仮想レントゲン画像の濃度分布を前記規格化係数により規格化した規格化仮想レントゲンを生成する規格化仮想レントゲン画像生成手段と、
前記規格化仮想レントゲン画像と最新の実レントゲン画像との差分をとることにより経時差分画像を生成し、出力する経時差分画像出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 Storage means for storing an initial CT image taken in the early stage of follow-up;
An actual X-ray image acquisition means for acquiring an actual X-ray image obtained by actual X-ray imaging;
The initial CT image stored in the storage means is corrected so as to obtain a virtual X-ray image in which the position and size of the organ to be observed matches the actual X-ray image, and the virtual CT image is corrected using the corrected initial CT image. Virtual X-ray image generation means for generating X-ray images;
A normalization coefficient calculating means for calculating a normalization coefficient of the density value so that the density distribution of the virtual X-ray image and the density distribution of the actual X-ray image match.
Normalized virtual X-ray image generation means for generating a normalized virtual X-ray that standardizes the density distribution of the virtual X-ray image by the normalization coefficient;
A temporal difference image output means for generating and outputting a temporal difference image by taking the difference between the normalized virtual X-ray image and the latest real X-ray image;
An image processing apparatus comprising: 前記規格化係数算出手段は、経過観察の初期の日程において得られた初期実レントゲン画像と前記初期ＣＴ画像に基づいて生成される初期仮想レントゲン画像とを用いて、初期の日程における規格化係数を算出し、
前記仮想レントゲン画像生成手段は、最新の実レントゲン画像と画像のサイズ及び位置が一致するように前記初期ＣＴ画像を用いて最新の仮想レントゲン画像を生成し、前記規格化仮想レントゲン画像生成手段は、前記最新の仮想レントゲン画像に対して、前記初期の日程における規格化係数を適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The normalization coefficient calculation means uses the initial real X-ray image obtained in the initial schedule of follow-up observation and the initial virtual X-ray image generated based on the initial CT image, and calculates the normalization coefficient in the initial schedule. Calculate
The virtual X-ray image generation unit generates the latest virtual X-ray image using the initial CT image so that the size and position of the image match the latest real X-ray image, and the normalized virtual X-ray image generation unit includes: The image processing apparatus according to claim 1, wherein a normalization coefficient in the initial schedule is applied to the latest virtual X-ray image. 前記仮想レントゲン画像生成手段は、最新の実レントゲン画像と画像のサイズ及び位置が一致するように前記初期ＣＴ画像を用いて最新の仮想レントゲン画像を生成し、
前記規格化係数算出手段は、最新の実レントゲン画像と前記最新の仮想レントゲン画像とを用いて、最新の規格化係数を算出し、
前記規格化仮想レントゲン画像生成手段は、前記最新の仮想レントゲン画像に対して、前記最新の規格化係数を適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The virtual X-ray image generation means generates the latest virtual X-ray image using the initial CT image so that the size and position of the image match the latest real X-ray image,
The normalization coefficient calculation means calculates the latest normalization coefficient using the latest real X-ray image and the latest virtual X-ray image,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the standardized virtual X-ray image generation unit applies the latest standardized coefficient to the latest virtual X-ray image. 前記規格化係数算出手段は、前記仮想レントゲン画像及び前記実レントゲン画像における所定の広さを有する画素範囲内の画素値の平均値に基づいて、前記規格化係数を算出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。   The normalization coefficient calculation means calculates the normalization coefficient based on an average value of pixel values within a pixel range having a predetermined width in the virtual X-ray image and the real X-ray image. The image processing apparatus according to claim 1. 経過観察の初期の日程において、
Ｘ線ＣＴ装置により撮影された初期ＣＴ画像を取得して記憶するとともに、実際のＸ線撮影により初期実レントゲン画像を取得するステップと、
観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記初期実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて初期仮想レントゲン画像を生成するステップと、
前記初期仮想レントゲン画像の濃度分布と、前記初期実レントゲン画像の濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出し、保持するステップと、を含む処理を行い、
前記初期の日程より後の日程において、
実際のＸ線撮影により経過観察用の実レントゲン画像を取得するステップと、
観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記経過観察用の実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、記憶されている前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて経過観察用仮想レントゲン画像を生成するステップと、
前記経過観察用仮想レントゲン画像の濃度分布を前記初期の日程で算出した規格化係数により規格化し、規格化仮想レントゲンを得るステップと、
前記規格化仮想レントゲン画像と前記経過観察用実レントゲン画像とを差分し、経時差分画像を生成し、出力するステップと、
を含む処理を行うことを特徴とする経時差分画像生成方法。 In the initial schedule of follow-up,
Acquiring and storing an initial CT image captured by an X-ray CT apparatus and acquiring an initial actual X-ray image by actual X-ray imaging;
The initial CT image is corrected so as to obtain a virtual X-ray image in which the position and size of an organ to be observed coincides with the initial actual X-ray image, and an initial virtual X-ray image is generated using the corrected initial CT image. Steps,
Calculating a density value normalization coefficient so that the density distribution of the initial virtual X-ray image and the density distribution of the initial real X-ray image coincide with each other, and performing a process including:
In the schedule after the initial schedule,
Obtaining an actual X-ray image for follow-up observation by actual X-ray imaging;
Using the corrected initial CT image, the stored initial CT image is corrected so that a virtual X-ray image in which the position and size of the organ to be observed matches the actual X-ray image for follow-up observation can be obtained. Generating a virtual X-ray image for follow-up;
Normalizing the density distribution of the follow-up virtual X-ray image with the normalization coefficient calculated in the initial schedule to obtain a normalized virtual X-ray;
Subtracting the normalized virtual X-ray image from the actual X-ray image for follow-up observation, generating a time-difference image, and outputting,
A time-difference image generation method characterized by performing processing including: 経過観察の初期の日程において、
Ｘ線ＣＴ装置により撮影された初期ＣＴ画像を取得して記憶し、
前記初期の日程より後の日程において、
実際のＸ線撮影により経過観察用の実レントゲン画像を取得するステップと、
観察目的とする臓器の位置及びサイズが前記経過観察用の実レントゲン画像と一致する仮想レントゲン画像を得られるように、前記初期ＣＴ画像を補正し、補正した初期ＣＴ画像を用いて経過観察用仮想レントゲン画像を生成するステップと、
前記経過観察用仮想レントゲン画像の平均的濃度分布と、前記経過観察用の実レントゲン画像の平均的濃度分布とが一致するように、濃度値の規格化係数を算出し、保持するステップと、
前記経過観察用仮想レントゲン画像の濃度分布を前記規格化係数により規格化し、規格化仮想レントゲンを得るステップと、
前記規格化仮想レントゲン画像と前記経過観察用実レントゲン画像とを差分し、経時差分画像を生成し、出力するステップと、
を含む処理を行うことを特徴とする経時差分画像生成方法。 In the initial schedule of follow-up,
Acquiring and storing an initial CT image taken by an X-ray CT apparatus;
In the schedule after the initial schedule,
Obtaining an actual X-ray image for follow-up observation by actual X-ray imaging;
The initial CT image is corrected so as to obtain a virtual X-ray image in which the position and size of the organ to be observed coincides with the actual X-ray image for follow-up observation, and the follow-up virtual image is used using the corrected initial CT image. Generating an X-ray image;
Calculating and holding a normalization coefficient of the density value so that the average density distribution of the virtual X-ray image for follow-up observation and the average density distribution of the real X-ray image for follow-up observation coincide with each other;
Normalizing a density distribution of the follow-up virtual X-ray image by the normalization coefficient to obtain a standardized virtual X-ray;
Subtracting the normalized virtual X-ray image from the actual X-ray image for follow-up observation, generating a time-difference image, and outputting,
A time-difference image generation method characterized by performing processing including:
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