JP2022023564A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動きのある対象物を撮影した画像間で画素の対応付けを高精度に行うための技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置が、動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより第１の画像および第２の画像を取得する画像取得部と、前記第１の画像と前記第２の画像との位置合わせ処理を行う画像処理部と、を有する。前記画像処理部は、前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

医療現場では、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置などの医用画像撮影装置により、患者が撮像されている。そして撮像された医用画像を詳細に観察することで、患者の体内における様々な種類の臓器の解剖学的構造やその機能情報を得て、その情報を診断や治療に活用している。

人体を構成する様々な種類の臓器の中には、周囲の組織に対して相対的に動く臓器がある。例えば、肺は呼吸運動によって動くし、心臓は血液を体内に循環させるために動く。そして、同じ臓器であってもその構造や病変の有無等により、臓器内または表面上の位置（以下、臓器内位置と称する）によって、周囲の組織に対する相対的な動き（移動の方向や移動の量）が異なることが知られている。ここで、医用画像から、対象とする臓器の臓器内位置による移動の方向や移動の量（以下、移動情報と称する）の違いを可視化（すなわち移動の方向や量の分布を可視化）したいというユーザ（医師等）の要望がある。異常な動きを有する臓器内位置を認識し、疾患や病変の発見に役立てるためである。例えば、肺の表面の各位置における肺の呼吸運動による移動情報を可視化することで、肺の表面における胸膜との癒着位置を医用画像から特定したいという要望がある。

特許文献１では、肺を撮像した時系列の３次元画像（ボリュームデータ）に対して画像間の位置合わせを行い、肺の表面における胸膜の癒着と関連の深い、呼吸運動による表面位置の滑り量を算出する技術が開示されている。

特開２０１６－６７８３２号公報

動きのある臓器を異なるタイミングで撮影した医用画像においては、画像ごとに臓器の濃度値（画素値）が変動する可能性がある。臓器の状態によって組織内に含まれる空気や血液の量が変化したり、時間的な経過によって造影条件（例えば、造影剤の有無や造影剤の血中濃度の違いなど）が変化したりするからである。そのような濃度値の変動（相違）は、画像間の位置合わせ（すなわち画素同士の対応付け）の失敗や精度低下の原因となり得るため、問題である。特に、画素の濃度値の類似度に基づいて画像間の画素の対応付けを行うアルゴリズムの場合は、その問題が顕著となる。

本発明は、上記実情に鑑みなされたものであって、動きのある対象物を撮影した画像間で画素の対応付けを高精度に行うための技術を提供することを目的とする。

本開示は、動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより第１の画像および第２の画像を取得する画像取得部と、前記第１の画像と前記第２の画像との位置合わせ処理を行う画像処理部と、を有し、前記画像処理部は、前記第１の画像における前記対象
物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得することを特徴とする情報処理装置を含む。

本開示は、動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより第１の画像および第２の画像を取得するステップと、前記第１の画像と前記第２の画像との位置合わせ処理を行うステップと、を有し、前記位置合わせ処理において、前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得することを特徴とする情報処理方法を含む。

本開示は、上記情報処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。

本発明によれば、動きのある対象物を撮影した画像間で画素の対応付けを高精度に行うことができる。

第一実施形態に係る情報処理システムの機器構成を示す図である。 第一実施形態における全体の処理手順を示すフロー図である。 被検体の３ＤＣＴデータを説明する図である。 第二実施形態における全体の処理手順を示すフロー図である。 図４のステップＳ２０４０の処理手順を示すフロー図である。 第三実施形態における全体の処理手順を示すフロー図である。

以下、添付図面に従って本明細書に開示の情報処理装置の好ましい実施形態について詳説する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本明細書に開示の情報処理装置の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。また、本明細書の開示は下記実施形態に限定されるものではなく、本明細書の開示の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、それらを本明細書の開示の範囲から除外するものではない。即ち、後述する実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本明細書に開示の実施形態に含まれるものである。

本明細書では、「画像」の語を「２次元画像」と「３次元画像（ボリュームデータとも呼ばれる）」の両方を包含する概念として用いる。また、撮影時刻が異なる複数の画像で構成された時系列データ（複数の２次元画像の組または複数の３次元画像の組）を「画像」と呼ぶ場合もある。また、「画素」の語を、２次元画像を構成する最小要素と、３次元画像を構成する最小要素（ボクセルとも呼ばれる）の両方を包含する概念として用いる。

［第一実施形態］
本発明の第一実施形態に係る情報処理システムは、医療機関における医師や技師などのユーザに対して、検査対象である被検体の胸膜の癒着状態の把握、診断を支援する機能を提供する。具体的には、肺の移動情報として、被検体の肺の運動に関する特徴量の一種である胸膜の滑り状態を容易に視認できる観察画像を生成する機能を提供する。より具体的には、呼吸により運動する被検体の肺を撮影した時系列の３ＤＣＴデータ（４ＤＣＴデー
タ、４次元ＣＴ画像）から、該被検体の肺の胸膜部分（肺輪郭部分）の動きを計測し、該部分の滑り状態を滑り量マップとして視覚化する。なお、「滑り」とは、動きのある対象物（肺など）とその周囲領域との相対的な移動であり、「滑り量マップ」は、対象物の領域と周囲領域の間（境界）の滑り量の分布を表す情報である。

ところで、肺のように動きのある対象物を異なるタイミングで撮影して得た時系列データにおいては、対象物の濃度値（輝度値、画素値）が画像間で変動し得る。例えば、肺の場合であれば、被検体の呼吸状態（主に換気量）に依存して、肺野内の濃度値に違いがでる。濃度値の違いは画像間の位置合わせ処理の失敗や精度低下を招く可能性があるため、本実施形態では、画像間の対象物の濃度値の違いを補正したうえで位置合わせ処理を行う。具体的には、２つの画像の間での対象物領域の画素値の統計量の差が小さくなるように、一方または両方の画像の画素値を変換（補正）し、変換された画素値に基づいて２つの画像の間での対象物領域内の画素の対応関係を取得する、という処理を行う。これにより、動きのある対象物を撮影した画像間で画素の対応付けを高精度に行うことができる。

図１は、本発明の一実施の形態に係わる情報処理システムの全体構成を示す図である。情報処理システムは、情報処理装置１０、検査画像データベース３０、検査画像撮影装置４０を含み、これらの装置は、通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。本実施形態においては、通信手段はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）５０で構成されるが、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。また、通信手段の接続方法は有線接続であってもよいし、無線接続であってもよい。

検査画像データベース３０は、複数の患者に関する複数の検査画像とその付帯情報を保持する。検査画像とは、例えばＣＴやＭＲＩ等の画像診断装置で撮影した医用画像であり、２次元画像や３次元画像、または３次元画像の動画像である４次元画像などが対象となりうる。また、各画像はモノクロームやカラーなどの様々な様態の画像が対象となりうる。本実施形態における検査画像データベース３０は、被検体の肺を撮影した４ＤＣＴデータを保持する。検査画像データベース３０は、検査画像の付帯情報として、患者名（患者ＩＤ）や検査日情報（検査画像を撮影した日付）、検査画像の撮影モダリティ名などを保持する。また、各々の検査画像およびその付帯情報には、他との識別を可能にするために、固有の番号（検査画像ＩＤ）が付され、それに基づいて情報処理装置１０による情報の読み出しが行える。

情報処理装置１０は、検査画像データベース３０が保持する情報を、ＬＡＮ５０を介して取得する。検査画像取得部１００は、検査画像撮影装置４０が撮影し、検査画像データベース３０が保持している被検体の検査画像を取得する。領域抽出部１１０は、検査画像取得部１００が取得する検査画像を解析し、被検体の肺領域を抽出する。平均濃度値算出部１２０は、検査画像取得部１００が取得する検査画像と、領域抽出部１１０が抽出する被検体の肺領域に基づいて、被検体の肺領域における検査画像の濃度値（画素値）の統計量として平均値を算出する。濃度値補正部１３０は、平均濃度値算出部１２０が算出する被検体の肺領域の濃度値の平均値に基づいて、検査画像取得部１００が取得する検査画像の濃度値を補正した補正画像を算出する。変位場算出部１４０は、検査画像取得部１００が取得する検査画像および、濃度値補正部１３０が算出する補正画像に基づいて、被検体の呼吸による変位場を算出する。マップ生成部１５０は、領域抽出部１１０が算出する被検体の肺領域および変位場算出部１４０が算出する被検体の変位場に基づいて、被検体の呼吸による肺輪郭の滑り量のマップを生成する。表示制御部１６０は、マップ生成部１５０が算出する滑り量マップを表示装置６０に表示するための制御を行う。本実施形態では、検査画像取得部１００によって、対象物の画像を取得する画像取得部が構成されている。また、領域抽出部１１０、平均濃度値算出部１２０、濃度値補正部１３０、変位場算出部１４０、マップ生成部１５０によって、画像の位置合わせ処理等を行う画像処理部が構
成されている。

情報処理装置１０は、プロセッサ（ＣＰＵ、ＧＰＵなど）、メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭなど）、ストレージ（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）、通信ＩＦ、入出力ＩＦなどを備えるコンピュータにより構成することができる。その場合、図１に示される各部の機能は、ストレージに格納されたプログラムをプロセッサが読み込み、実行することによって、実現される。なお、図１に示す情報処理システムの構成はあくまで一例である。例えば、情報処理装置１０が不図示の記憶部を有し、検査画像データベース３０の機能を具備しても良い。また、情報処理装置１０は、汎用のコンピュータ（パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータなど）で構成してもよいし、専用のコンピュータで構成してもよい。また、ＣＴ装置やＭＲＩ装置などのイメージングシステムが具備するコンピュータ（コンソールとも呼ばれる）に必要な機能を実装することによって、図１の情報処理システムを実現してもよい。

次に図２を用いて、本実施形態における情報処理装置１０による全体の処理手順を詳細に説明する。また、以下では、例として、検査画像として時系列の３ＤＣＴデータ（４ＤＣＴデータ、４次元ＣＴ画像）を用いる場合を例として説明するが、本発明の実施はこれに限定されるものではない。動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより得られた複数の画像であればよい。例えば、異なる呼吸時相で被検体の肺を撮影した複数の３次元画像（ボリュームデータ）であれば、一回の検査で撮像した時系列画像（動画像）でなくてもよい。また、ＣＴ画像ではなく、ＭＲＩ画像であってもよいし、超音波画像であってもよい。

（ステップＳ１０００）：４ＤＣＴデータの取得
ステップＳ１０００において、検査画像取得部１００は、検査画像データベース３０から被検体の肺を撮影した４ＤＣＴデータを取得する。本実施形態における４ＤＣＴデータとは、時系列の３次元ボリュームデータであり、被検体の呼吸による動態を撮影したデータである。より具体的には被検体の吸気位（例えば最大吸気位）と呼気位（例えば最大呼気位）を含む２時相以上の複数の３ＤＣＴデータで構成される４ＤＣＴデータを取得する。本実施形態では具体例として、３時相の３ＤＣＴデータを取得する場合を例として説明する。ここでは各時相の３ＤＣＴデータをＩ＿ｔ（１≦ｔ≦３）と表す。また、本実施形態の説明では、各３ＤＣＴデータをＩ＿ｔ（ｘ，ｙ，ｚ）と画像内の位置を引数とし、当該位置の画素値を返す関数としても表記する。また、本実施形態では、吸気位の３ＤＣＴデータがＩ＿１、呼気位の３ＤＣＴデータがＩ＿３、その中間の時相の３ＤＣＴデータがＩ＿２である場合を例として説明する。

図３Ａ～図３Ｃは、本実施形態において検査画像取得部１００が取得する３時相の３ＤＣＴデータを概念的に示す図である。図３Ａの画像２００は３ＤＣＴデータＩ＿１のコロナル断面の画像であり、対象部位である肺野２０２の輪郭２０４が描出されている。図３Ｂの画像２１０は３ＤＣＴデータＩ＿２のコロナル断面の画像、図３Ｃの画像２２０は３ＤＣＴデータＩ＿３のコロナル断面の画像である。各画像の肺野２０２、２１２、２２２は、夫々の画像を撮影した時点での被検体の呼吸状態の違いにより画像の濃度値が異なる。なお図３Ａ～図３Ｃは、白に近いほど高い濃度値を示すものとする。すなわち、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１の肺野２０２に比べて、呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３の肺野２２２は濃度値が高くなっている。またその間の呼吸状態である３ＤＣＴデータＩ＿２の肺野２１２は、肺野２０２と肺野２２２の濃度値の間の値となっている。

なお、本実施形態では、上述のように吸気位と呼気位の２時相を含む３時相の３ＤＣＴデータを使用する場合を例として説明するが、本発明の実施はこれに限らない。被検体の呼吸による肺野の運動が捉えられるのであれば、他の呼吸状態の時相の３ＤＣＴデータを
使用しても良い。ここで、呼吸周期よりも十分に早い周期で撮影を行い、得られた複数の画像の中から所望の呼吸時相の画像を処理対象画像として抽出してもよい。また、ユーザによる操作を受け付け、それにより処理対象画像を選択してもよい。あるいは、患者の呼吸と同期させて、所望の呼吸時相のタイミングで撮影を行ってもよい。またＭＲＩや超音波画像などの他のモダリティで撮影した時系列画像を取得する場合も、本発明の一実施形態となりうる。

（ステップＳ１０１０）：肺野領域抽出
ステップＳ１０１０において領域抽出部１１０は、ステップＳ１０００で取得した複数の３ＤＣＴデータの夫々について、肺野領域を抽出する処理を実行する。３ＤＣＴデータから肺野の領域を抽出する処理は公知の画像処理手法を用いて実現できる。例えば、画素値に任意の閾値処理を施す手法でもよいし、グラフカット法をはじめとする既知のセグメンテーション手法を用いてもよい。また、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇなどのニューラルネットワークを利用したセグメンテーション（セマンティック・セグメンテーション）手法を用いてもよい。また、不図示の図形描画ソフトを用いて、ユーザが手動で肺の領域を抽出してもよいし、公知の画像処理手法で抽出した肺の領域をユーザが手動で修正した領域でもよい。本実施形態では、画素値に任意の閾値処理を施す手法を用いて、ステップＳ１０００で取得した全ての時相の３ＤＣＴデータについて肺野領域を抽出する。具体的には、画素値が所定の閾値範囲内にあるか否かで３ＤＣＴデータ内の全画素を二値化した後、孤立点除去や平滑化などの後処理を行い、肺野領域を抽出する。そして、各時相の肺野領域の抽出結果を、マスク画像Ｍ＿ｔ（１≦ｔ≦３）として算出する。マスク画像Ｍ＿ｔは、３ＤＣＴデータのＩ＿ｔ（１≦ｔ≦３）の夫々に関する肺野領域を表す情報であり、３ＤＣＴデータの対応する位置が肺野である場合には画素値が１、それ以外の場合には画素値が０となるデータである。なお、本実施形態の説明では、マスク画像Ｍ＿ｔをＭ＿ｔ（ｘ，ｙ，ｚ）と画像内の画素位置を引数とし、当該位置の画素値、すなわち当該位置が肺野の領域であるか否かの値を返す関数としても表記する。本実施形態では、Ｍ＿ｔは３ＤＣＴデータＩ＿ｔと同程度に離散化されたボリュームデータとして保持する。

なお、上記の説明では、３ＤＣＴデータの肺野領域の抽出結果としてマスク画像を算出する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、肺野内の画素の集合を算出しても良いし、それらを囲む輪郭位置の座標値を算出するようにしても良い。

（ステップＳ１０２０）：平均濃度値算出
ステップＳ１０２０において平均濃度値算出部１２０は、ステップＳ１０００で取得した複数の３ＤＣＴデータの夫々について、ステップＳ１０１０で抽出した肺野内の領域における平均濃度値を算出する処理を実行する。具体的には、式（１）に示す演算を複数の３ＤＣＴデータの夫々について実行する。式（１）において、Ωは、３ＤＣＴデータの画像全体（全画素）を表す。Ｃ＿ａｖｅ＿ｔは、３ＤＣＴデータＩ＿ｔの平均濃度値である。

以上の処理では、各時相の３ＤＣＴデータの肺野内の画素の統計量として、平均濃度値を算出する場合を例として説明したが、統計量は平均濃度値に限らず、肺野内の画素群の画素値から取得ないし計算される代表値であれば何を用いてもよい。例えば、各時相の３ＤＣＴデータの肺野内の画素の最頻値や中央値や最大値や最小値などを算出するようにし
ても良い。また、これらの値を肺野内の領域だけから算出する場合に限らず、各時相の３ＤＣＴデータ全体の平均濃度値を算出するようにしても良い。逆に、肺野内の全画素の統計量ではなく、一部の画素の統計量を算出してもよい。

（ステップＳ１０３０）：濃度値補正
ステップＳ１０３０において濃度値補正部１３０は、ステップＳ１０００で取得した複数の３ＤＣＴデータの夫々について、ステップＳ１０２０で取得した各３ＤＣＴデータにおける肺野内の平均濃度値に基づいて濃度値を補正（変換）する処理を実行する。より具体的には、全ての３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値が、基準とする時相（例えば、吸気位）の３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値と同一となるように、各時相の３ＤＣＴデータ全体の濃度値に対して式（２）に示す補正処理を行う。式（２）において、Ｃ＿ａｖｅ＿１は基準時相（例えば、吸気位）の平均濃度値であり、Ｃ＿ａｖｅ＿ｔは補正前の３ＤＣＴデータＩ＿ｔの平均濃度値であり、Ｉ’＿ｔは補正後の３ＤＣＴデータである。

式（２）の処理によって、Ｉ＿ｔ（第１の画像）における肺野領域（第１対象物領域）とＩ＿１（第２の画像）における肺野領域（第２対象物領域）との間の画素値の統計量の差が小さくなるように、Ｉ＿ｔの画素値が変換される。この変換された画像Ｉ’＿ｔが、画像間の肺野領域の画素の位置合わせ（画素の対応関係の取得）に利用される。

なお、基準とした時相（吸気位）の３ＤＣＴデータは式（２）の処理は行わずにＩ’＿１＝Ｉ＿１とすることができる。また、上記では、各時相の３ＤＣＴデータ全体の濃度値を補正する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、前記各時相の３ＤＣＴデータの肺野内の画素だけを上記同様の方法で補正するようにしても良い。また、基準とする時相は吸気位でなくてもよい。

上記の説明では、基準とする時相を設けて、各時相の３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値が、基準とする時相の３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値と同一となるように補正を行う場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、基準とする時相を設けず、各時相の３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値があらかじめ設定した所定の基準濃度値Ｃｒｅｆに揃うように、全ての時相の３ＤＣＴデータを補正しても良い。その場合、式（２）のＣ＿ａｖｅ＿１には、基準濃度値Ｃｒｅｆを代入すればよい。

（ステップＳ１０４０）：肺野内の画像間位置合わせ
ステップＳ１０４０において、変位場算出部１４０は、濃度値補正後の複数の３ＤＣＴデータＩ’＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づいて、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１と呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３との間の肺野内の位置合わせ処理を実行する。本実施形態ではＩ’＿１とＩ’＿２の間の位置合わせとＩ’＿２とＩ’＿３の間の位置合わせを夫々実行し、それらの結果を統合することで、Ｉ’＿１とＩ’＿３の間の位置合わせ結果を得る。このように、吸気位の画像と呼気位の画像の間の位置合わせを直接計算するのではなく、中間の状態（時相）の画像を用いて間接的に計算することは、位置合わせの精度向上に有利である。すなわち、吸気位と呼気位の間では肺の移動量（位置の違い）が大きいため、画素同士の対応関係を把握することが困難であったり、対応画素の探索に失敗する可能性が高まる。その点、中間状態の画像を間に挟むことにより、移動量（位置の違い）が比較的小さい画像同士の位置合わせ処理になるため、位置合わせの容易化並びに精度向上を図ることができる。なお、中間状態の画像の数を増やすほど位置合わせは容易になるが、逆に処理時間の増大を招くため、精度と処理時間のバランスを考慮して、中間状態の画像の数を決定するとよい。

位置合わせ処理の結果として、変位場算出部１４０は、変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。複数の変位場を統合する方法は公知のいずれの方法を用いても良い。Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）は、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１における肺野内の任意の三次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）を、それに対応する呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３における三次元位置（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に変換するための変位量を算出する関数である。すなわち、変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）は、２つの画像の間での対象物領域（肺野領域）内の画素の対応関係を表すものである。

なお、上記のI’_１とI’_２との間の位置合わせ、およびI’_２とI’_３との間の位置合わせは、公知のいずれの画像間位置合わせ方法を用いて実行しても良い。２つの画像の間の位置合わせ方法には、例えば、画素値（濃度値）の類似度に基づいて画素の対応付けを行う方法、エッジやテクスチャに基づいて領域の対応付けを行う方法など、様々な方法がある。本実施形態では、画素値（濃度値）の類似度に基づいて画素の対応付けを行う方法を採用する。高速な処理が可能だからである。例えば、第１の画像と第２の画像の位置合わせを行う場合であれば、第１の画像の肺野領域に変形を加え、第２の画像と変形後の第１の画像の間の画素値（濃度値）の類似度を評価する、という処理を繰り返し、最も類似度が高くなる最適解を見つければよい。この方法において、３次元領域の変形は例えばＦＦＤ（Ｆｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を用いて表現することができ、画素値（濃度値）の類似度はＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）などで評価すればよい。

なお、この位置合わせを行う際には、描出される肺野内の画像特徴を強調する画像処理を各画像に施し、その結果を用いて位置合わせするのが望ましい。例えば、肺野に含まれる空気や実質組織の濃度値の違い、すなわち肺野内の画像特徴を強調されるようにウィンドウ変換を行うようにしても良い。ウィンドウ変換とは、元画像のレンジの一部分のみを抽出し所定の濃度分解能に変換する処理である。抽出する範囲（ウィンドウと呼ばれる）の中心（ウィンドウレベル）と広さ（ウィンドウ幅）を変えることで、元画像中の所望の画像特徴を強調することができる。医用画像のように幅広いレンジの画像（例えば１０～１６ビットの画像）から表示用の画像（例えば８ビットの画像）を生成する場面などに利用される。

例えば、空気を－１０００、水を０とする一般的なＣＴデータの場合、ウィンドウ中心の濃度値を－７００、ウィンドウ幅を１０００などに設定することで肺野内の画像特徴を強調することができる。本実施形態では、このようなウィンドウ変換を行うことで肺野内の画像特徴を強調した画像を生成し、その画像に対して位置合わせ処理を行う。これにより、肺野内の位置合わせの精度向上を図ることができる。

なお、前記のウィンドウ変換の設定は、予め所定の設定を情報処理装置１０が保持するようにしても良いし、ユーザによる操作によって設定が行えるようにしても良い。また、ステップＳ１０００で取得した３ＤＣＴデータや、検査画像データベース３０が保持する付帯情報に基づいて設定するようにしても良い。

なお、上記の説明では、ステップＳ１０３０で各３ＤＣＴデータの濃度値の補正処理を行い、ステップＳ１０４０でウィンドウ変換を行う場合を例として説明したが、これらの処理を統合した処理をステップＳ１０４０で実行するようにしても良い。すなわち、ステップＳ１０３０の処理を省略し、ステップＳ１０４０で実行するウィンドウ変換のウィンドウ中心を、各３ＤＣＴデータの夫々に関して変更して設定するようにできる。具体的には、Ｃ＿ａｖｅ＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づき、各３ＤＣＴデータの肺野内の濃度値が同一となるようにウィンドウ中心を設定するようにできる。

（ステップＳ１０５０）：肺野外の画像間位置合わせ
ステップＳ１０５０において、変位場算出部１４０は、ステップＳ１０００で取得した複数の３ＤＣＴデータＩ＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づいて、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１と呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３との間の肺野外の位置合わせ処理を実行する。肺野外とは、肺野（対象物領域）の周囲の領域である。本実施形態では、Ｉ＿１とＩ＿２の間の位置合わせとＩ＿２とＩ＿３の間の位置合わせを夫々実行し、それらの結果を統合することで、Ｉ＿１とＩ＿３の間の位置合わせ結果を得る。具体的な処理方法はステップＳ１０４０で説明した方法と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。なお、肺野外の画素は呼吸による濃度値の変化が小さいため、画素値を変換する前の３ＤＣＴデータを用いるとよい。

以上の処理により、変位場算出部１４０は、変位場Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）は、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１における被検体の肺野外の任意の三次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）を、それに対応する呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３における三次元位置（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に変換する変位量を算出する関数である。すなわち、変位場Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）は、２つの画像の間での周囲領域内の画素の対応関係を表すものである。

なお、上記のＩ＿１とＩ＿２との間の位置合わせ、およびＩ＿２とＩ＿３との間の位置合わせは公知のいずれの画像間位置合わせ方法を用いて実行しても良い。肺野領域の位置合わせ処理で例示したものと同じ方法を用いてもよい。なお、この位置合わせを行う際に、各画像に描出される肺野外の画像特徴を強調する画像処理を施し、その結果を用いて位置合わせするのが望ましい。例えば、肺野周辺の組織の濃度値の違い、すなわち肺野外の画像特徴が強調されるようにウィンドウ変換を行うようにしても良い。ウィンドウ中心の濃度値を０、ウィンドウ幅を４００などに設定することで肺野外の軟部組織の画像特徴を強調することができる。これ以外にもウィンドウ中心の濃度値を２００、ウィンドウ幅を２０００などに設定することで肺野外の骨の画像特徴を強調することができる。本実施形態では、上記に例示したウィンドウ変換を行うことで肺野外の画像特徴を強調した画像を生成し、その画像に対して位置合わせ処理を行う。

なお、前記のウィンドウ変換の設定は予め所定の設定を情報処理装置１０が保持するようにしても良いし、ユーザによる操作によって設定が行えるようにしても良い。また、ステップＳ１０００で取得した３ＤＣＴデータや、検査画像データベース３０が保持する付帯情報に基づいて設定するようにしても良い。

なお、以上の説明では、３ＤＣＴデータＩ＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づき、肺野外の画像特徴を強調した画像を生成して、変位場Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、ステップＳ１０４０と同様に濃度値変換後の３ＤＣＴデータＩ’＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づき、肺野外の画像特徴を強調した画像を生成して、変位場Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出するようにしても良い。

（ステップＳ１０６０）：滑り量マップの算出
ステップＳ１０６０において、マップ生成部１５０は、被検体の肺表面（肺輪郭）上での呼吸による滑り量のマップを生成する処理を実行する。この処理は、ステップＳ１０１０で算出した吸気位の肺野マスク画像Ｍ＿１、ステップＳ１０４０で算出した変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）、および、ステップＳ１０５０で算出した変位場Ｄ＿ｏｕｔｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて実行する。より具体的には、特許文献１に記載の方法により実施することができる。すなわち、肺野マスク画像Ｍ＿１の輪郭部分におけるＤ＿ｏｕｔ
ｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）とＤ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）の二つの変位場の違いを算出し、それを３次元のマップである滑り量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）として生成する。本実施形態では、滑り量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）は吸気位の３ＤＣＴデータの画像座標系での位置を引数として、当該位置における滑り量を返す関数である。より具体的には３ＤＣＴデータと同程度に離散化されたボリュームデータとして保持する。マップ生成部１５０は、必要に応じて、生成した滑り量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）を、不図示の記憶部、あるいは、検査画像データベース３０に、被検体の検査画像と対応付けて保存する処理を行う。

（ステップＳ１０７０）：滑り量マップの表示
ステップＳ１０７０において、表示制御部１６０は、ステップＳ１０６０で算出した滑り量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）を表示装置６０に表示させるための制御を行う。具体的には滑り量マップを観察するための画像（観察画像）を生成し、その画像を表示装置６０に表示させるように制御を行う。観察画像は、例えば、被検体の３次元の肺野輪郭形状上に、滑り量マップをグレースケールやカラーマップなどで階調変換したサーフェースレンダリング画像として生成するようにできる。なお、上述の方法は本発明の一例に過ぎず、如何なる方法で滑り量マップを表示しても、または表示自体を行わなくても、本発明の一実施形態となりうる。

以上に説明した方法により、本実施形態おける情報処理装置１０の処理が実行される。これによれば、呼吸状態の異なる３ＤＣＴデータ間の位置合わせを高い精度で実行できるため、被検体の胸膜の癒着状態の把握、診断の支援に有効な滑り量マップをユーザに提供できる。

（変形例１－１）：体積変化による濃度値補正をさらに加えた変形例
第一実施形態のステップＳ１０４０の説明では、画素値変換後の画像Ｉ’＿ｔを用いて肺野内の位置合わせを実行する具体的な一例について説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、第一実施形態で説明したＳ１０４０の処理を実行した後に、その処理結果である変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）をさらに修正する処理を実行するようにできる。例えば、前記処理により算出した変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、肺野内の局所的な体積変化を算出し、それに基づいて肺野内の各位置の画素値をさらに補正する。具体的には局所的に体積が膨張する部分の濃度値を低くし、逆に局所的に体積が収縮する部分の濃度値を高くするようにできる。そして、その補正した画像に基づいて、さらに位置合わせ処理を実行することで変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を修正するようにしても良い。また、この処理により修正された変位場に基づいて、さらに上記同様の処理を繰り返して変位場を修正するようにしても良い。これによれば、第一実施形態で説明した肺野内の位置合わせに加え、さらに被検体の肺野領域の局所的な体積変化を推定し、それに基づいた濃度値補正を行うことができるため、より高精度な位置合わせが行える効果がある。

（変形例１－２）：画素値補正方法のバリエーション
本発明の第一実施形態では、ステップＳ１０２０で複数の３ＤＣＴデータの夫々の肺野の平均濃度値を算出し、ステップＳ１０３０では、その差異を吸収するように、各画像の濃度値をシフトさせる補正を行う場合を例として説明した。しかし、本発明の実施はこれに限らない。例えば、ステップＳ１０２０では、各３ＤＣＴデータについて、肺野の平均濃度値Ｃ＿ａｖｅ＿ｔに加えて濃度値の分散Ｃ＿ｄｉｖ＿ｔも算出するようにできる。この場合、ステップＳ１０３０では全ての３ＤＣＴデータの肺野の平均濃度値と濃度値の分散が、吸気位のそれらと同一になるように、濃度値を線形変換（シフトおよびスケーリング）により補正する処理を実行するようにしても良い。なお、平均値と分散値を所望の値に一致させるための線形変換は公知の方法により実施できる。以上の方法によれば、各時相の３ＤＣＴデータについて、平均濃度値だけでなく、濃度値の分散についても吸気位の
３ＤＣＴデータと一致させることができるため、より吸気位の３ＤＣＴデータに近似した画像に補正することができる。これにより、肺野内の位置合わせをより正確に実行できる効果がある。

また濃度値の補正の方法は上記の方法に限らない。例えば、各３ＤＣＴデータについて、肺野内の平均濃度値を吸気位の３ＤＣＴデータの肺野内の平均濃度値と一致させつつ、空気領域を表す濃度値（一般的なＣＴデータの場合は－１０００）を変化させないように、濃度値を線形変換するようにしても良い。

本発明の実施は、上記のように補正対象の領域に対して一様な線形変換によって濃度値の補正を行う場合に限らない。例えば、肺野内の各画素の濃度値に基づいて当該画素の空気・組織実質の混合比率を推定し、空気の含有比率に応じて濃度値の補正の大きさを変えるようにしても良い。これにより、実際の被検体の肺における呼吸に伴う局所的な換気量の変化を反映した補正が行える効果がある。

また、上記の方法以外にも、ステップＳ１０１０で算出した各３ＤＣＴデータの肺野領域の体積の違いに基づいて濃度値の補正を行うようにしても良い。例えば、吸気位の３ＤＣＴデータにおける肺野の体積と、補正対象とする３ＤＣＴデータの肺野の体積との差異が大きいほど、濃度値の補正量を大きくするようにできる。この方法によれば、呼吸による被検体の肺野の空気の排出によって体積が減少するに従い、肺野内での実質組織の含有比率が高くなるという現象を反映した、より高精度な濃度値の補正が行える効果がある。また濃度値の補正方法は上記の方法に限らない。例えば、肺野をさらに複数の部分領域に分割し、分割した部分領域毎に異なる補正を行うようにしても良い。例えば、肺を構成する複数の肺葉の夫々を部分領域として分割し、それぞれの肺葉毎に濃度値の平均を算出し、その平均値に基づいて統合肺野の濃度値を補正するようにしても良い。あるいは、左右の肺の夫々を部分領域として分割して前記同様の補正を行うようにしても良い。これによれば、肺葉毎や左右肺毎の換気量の違いを考慮した精度の高い補正が行える効果がある。

（変形例１－３）：２時相の場合、または４時相以上の場合
本発明の第一実施形態では、ステップＳ１０００で３時相の３ＤＣＴデータを取得する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、ステップＳ１０００では吸気位と呼気位の２時相の３ＤＣＴデータだけを取得するようにしても良い。この場合、ステップＳ１０３０の処理では、吸気位と呼気位の３ＤＣＴデータの濃度値を補正する。そして、ステップＳ１０４０では、それらの画像間の位置合わせにより、吸気位と呼気位の間の肺野内の変位場を算出する。また、ステップＳ１０５０では、ステップ１０００で取得した２時相の３ＤＣＴデータ間の位置合わせにより肺野外の変位場を算出する。以上に説明した方法により２時相の３ＤＣＴデータを入力とした場合の処理が実施される。

また、本発明の実施は上記の方法に限らず、ステップＳ１０００で４時相以上の３ＤＣＴデータを取得するようにしても良い。この場合でも第一実施形態と同様の処理で被検体の滑り量マップを算出することができる。

［第二実施形態］
本発明の第二実施形態について説明する。第一実施形態では、濃度値を補正した画像を生成し、その画像を用いて肺野内の位置合わせ処理を実行する場合を例として説明した。しかし、本発明の実施はこれに限らない。第二実施形態では、濃度値を補正した画像を生成するのではなく、肺野内の位置合わせ処理の中で画素単位での濃度値補正を行う場合を例として説明する。

本発明の第二実施形態に係る情報処理システムの全体構成は第一実施形態の情報処理システムの全体構成の説明として示した図１と同様である。ここでは詳細な説明は省略する。

図４を用いて、本実施形態における情報処理装置１０による全体の処理手順を詳細に説明する。

（ステップＳ２０００）から（ステップＳ２０２０）
ステップＳ２０００からステップＳ２０２０は、第一実施形態のステップＳ１０００からステップＳ１０２０と同様の処理を行う。ここでは詳細な説明は省略する。

（ステップＳ２０４０）
ステップＳ２０４０において、変位場算出部１４０は、ステップＳ２０００で取得した複数の３ＤＣＴデータＩ＿ｔ（１≦ｔ≦３）に基づいて、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１と呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３との間の肺野内の位置合わせ処理を実行する。本実施形態ではＩ＿１とＩ＿２の間の位置合わせとＩ＿２とＩ＿３の間の位置合わせを夫々実行し、それらの結果を統合することで、Ｉ＿１とＩ＿３の間の位置合わせ結果を得る。上記の処理結果として変位場算出部１４０は、変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。複数の変位場を統合する方法は公知のいずれの方法を用いても良い。ここで、Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）は、吸気位の３ＤＣＴデータＩ＿１における被検体の肺野内の任意の三次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）を、それに対応する呼気位の３ＤＣＴデータＩ＿３における三次元位置（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に変換する座標変換関数である。

本実施形態では上記のＩ＿１とＩ＿２との間の位置合わせ、およびＩ＿２とＩ＿３との間の位置合わせ処理をＦＦＤ（Ｆｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）法を用いて行う場合を例として説明する。ただし、本発明の実施はこれに限らず、例えばＬＤＤＭＭ（ｌａｒｇｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｅｏｍｏｒｐｈｉｃ ｍｅｔｒｉｃ
ｍａｐｐｉｎｇ）法など他の変形位置合わせ手法を用いても良い。

本処理について、図５の処理フローに沿って詳しく説明する。なお、以下の説明ではＩ＿１とＩ＿２の間の位置合わせ結果として変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する例について説明する。なお、ステップＳ２０４０が実行するＩ＿２とＩ＿３との間の位置合わせ処理も、以下に詳述する処理と同様にして実行できる。

（ステップＳ２０４００）：初期化
ステップＳ２０４００において、変位場算出部１４０は、変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）を初期化する処理を実行する。具体的にはＦＦＤの全ての制御点の制御量をゼロベクトルに初期化する。なお、本実施例では、ＦＦＤの制御点の数をＮ個とし、それぞれの制御点に３次元の制御量パラメータを設定する場合を例として説明する。すなわち、全体で３Ｎ個の制御量パラメータにより変位場を表現する場合を例として説明する。本実施形態では制御量パラメータをＶと表記する。ここで、ＶはＦＦＤの制御量を格納する３Ｎ次元のベクトル形式のデータである。また本ステップにおいて変位場算出部１４０は、Ｉ＿１とＩ＿２の間の画像類似度を算出する処理を実行する。画像類似度の算出方法は公知のいずれの方法を用いても良いが、本実施形態では一例として式（３）に示すＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）により画像類似度Ｅ＿ｏｒｇを算出するものとする。

式（３）において、「＋Ｃ＿ａｖｅ＿１－Ｃ＿ａｖｅ＿２」の部分が、３ＤＣＴデータＩ＿１とＩ＿２の間の濃度値を揃えるための濃度値補正項である。このように本実施形態の位置合わせ処理では、画像間の類似度を算出する計算の中で、画素ごとの濃度値補正を同時に行う。なお、Ｗは、画像のウィンドウ変換の関数である。本実施形態では、肺野内の画像特徴を強調して画像類似度を算出するために、肺野に含まれる空気や実質組織の濃度値の違い、すなわち肺野内の画像特徴を強調されるウィンドウ変換を行う。一例としてウィンドウ中心の濃度値を－７００、ウィンドウ幅を１０００とした場合の変換を行う。

以下ステップＳ２０４０１からステップＳ２０４０５までの処理を繰り返して実行する。

（ステップＳ２０４０１）：制御点インデックスiの初期化
ステップＳ２０４０１において変位場算出部１４０は、ステップＳ２０４０３からステップＳ２０４０４までの処理の対象とする制御点のインデックス値iを１に初期化する。

（ステップＳ２０４０３）：制御量変動後の類似度の算出
ステップＳ２０４０３において変位場算出部１４０はインデックスｉの制御点の制御量を微小に変動させた場合の変位場を算出する。そして算出した変位場に基づいてＩ＿１とＩ＿２との間の画像類似度を算出する。

具体的には、まず、制御量パラメータＶのｉ番目の次元の要素値を微小に変動させた変動後の制御量パラメータＶ’＿ｉを生成する。ここでは、δだけパラメータ値を増加させる変動を与える。

次に変位場算出部１４０は、前記変動を与えた制御量パラメータＶ’＿ｉに基づいて変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２＿ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。この処理はＦＦＤ法を用いた公知の方法と同様であるため、詳細な説明は省略する。

さらに変位場算出部１４０は、前述の方法で算出した変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２＿ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて３ＤＣＴデータＩ＿２を変形させた場合のＩ＿１との間の類似度を算出する。具体的には、式（４）の処理により画像類似度Ｅ＿ｉを算出する。

なお、ｄｘ＿ｉは、Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２＿ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）のｘ軸方向の変位量を表す。同様にｄｙ＿ｉはｙ軸方向の変位量、ｄｚ＿ｉはｚ軸方向の変位量を表す。濃度値補正項およびウィンドウ変換の効果については、式（３）で述べたものと同様である。

以上の処理により、ｉ番目の制御量パラメータを変動させた場合の画像類似度Ｅ＿ｉが算出される。

（ステップＳ２０４０４）：インデックスのインクリメント
ステップＳ２０４０４において変位場算出部１４０は、制御量パラメータのインデックス値ｉをインクリメントする処理を実行する。

（ステップＳ２０４０５）：判定（ｉ＞３Ｎ）
ステップＳ２０４０５において変位場算出部１４０は、制御量パラメータのインデックス値ｉが制御量パラメータの総数３Ｎを超えたか否かを判定する。もし超えた場合には処理をステップＳ２０４０６に進め、そうでない場合には処理をステップＳ２０４０３に戻す。

以上に説明したステップＳ２０４０３からステップＳ２０４０５までの処理により、制御量パラメータＶの全ての次元の要素値を変動させた場合の画像類似度Ｅ＿ｉ（１≦ｉ≦３Ｎ）が求められる。

（ステップＳ２０４０６）：変位場の更新
ステップＳ２０４０６において変位場算出部１４０は、画像類似度Ｅ＿ｏｒｇおよびＥ＿ｉ（１≦ｉ≦３Ｎ）に基づいて変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）を更新する処理を実行する。具体的には、画像類似度Ｅ＿ｏｒｇおよびＥ＿ｉ（１≦ｉ≦３Ｎ）に基づいて制御量パラメータＶを更新し、それに基づいて変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）を更新する処理を実行する。

画像類似度Ｅ＿ｏｒｇおよびＥ＿ｉ（１≦ｉ≦３Ｎ）に基づく制御量パラメータＶの更新は、例えば最急降下法により行うことができる。すなわち、制御量パラメータＶを構成する３Ｎ個の各要素の値の変動に対する画像類似度の変動量Ｅ＿ｉ－Ｅ＿ｏｒｇを求め、その大きさに比例して制御量パラメータＶの各要素の値を補正する。そして、補正後の制御量パラメータＶに基づいてＤ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）を更新する。

（ステップＳ２０４０７）：変位場更新後の類似度算出
ステップＳ２０４０７において変位場算出部１４０は、ステップＳ２０４０６で修正された変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ１２（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、Ｉ＿１とＩ＿２との間の画像類似度を算出し、Ｅ＿ｏｒｇを更新する処理を実行する。画像類似度の算出方法は式（３）に示す計算方法と同様であり、詳細な説明は省略する。

（ステップＳ２０４０８）：収束判定
ステップＳ２０４０８において変位場算出部１４０は、ステップＳ２０４０７で算出した類似度に基づいて、ステップＳ２０４０の処理を終了するか否かの判定を行う。具体的には、画像類似度Ｅ＿ｏｒｇが所定の閾値よりも大きい場合にはステップＳ２０４０の処理を終了し、そうでない場合には処理をステップＳ２０４０１に戻す。

以上に説明したステップＳ２０４００からステップＳ２０４０８の処理により、ステップＳ２０４０の処理が実行される。

次に情報処理装置１０はステップＳ２０５０からステップＳ２０７０の処理として、第一実施形態のステップＳ１０５０からステップＳ１０７０と同様の処理を実行する。詳細な説明は省略する。

以上の処理により、本発明の第二実施形態における処理が実行される。この方法によれば、第一実施形態と比べて濃度値補正後の画像Ｉ’＿ｔを生成して不図示のメモリに保持する必要がないため、より効率的に位置合わせ処理を実施できる効果がある。

（変形例２－１）
本実施形態の説明では、ステップＳ２０４００において画像類似度Ｅ＿ｏｒｇの算出方法の一例として、式（３）に示すように、Ｉ＿１の画素値と濃度値補正後のＩ＿２の画素値とを同一のウィンドウ変換関数Ｗで変換する場合を例として説明した。しかし、本発明の実施はこれに限らない。例えば、式（５）に示すようにＩ＿１の画素値とＩ＿２の画素値とを、異なるウィンドウ変換関数を用いて変換するようにしても良い。例えば、Ｉ＿１用のウィンドウ変換関数Ｗ＿１のウィンドウ中心をＣ＿ａｖｅ＿１とし、Ｉ＿２用のウィンドウ変換関数Ｗ＿２のウィンドウ中心をＣ＿ａｖｅ＿２に夫々設定しても良い。また、Ｗ＿１のウィンドウ幅をＩ＿１の肺野内部の濃度値の分散に基づいて設定し、Ｗ＿２のウィンドウ幅をＩ＿２の肺野内部の濃度値の分散に基づいて設定するようにしても良い。

また、ステップＳ２０４０３において画像類似度Ｅ＿ｉの算出方法の一例として式（４）に示す計算を行う場合を例として説明したが、式（５）と同様に、ウィンドウ変換関数Ｗ＿１およびＷ＿２を用いる式（６）の計算によりＥ＿ｉを算出してもよい。

以上に説明した方法によれば、Ｉ＿１およびＩ＿２の夫々に肺野の内部の濃度値の分布の違いに応じたウィンドウ変換が行われるため、ステップＳ２０４０の処理として、より精度の高い位置合わせが行える効果がある。

［第三実施形態］
本発明の第三実施形態について説明する。本実施形態は、肺の移動情報として、被検体の肺の滑り量マップを生成する第一実施形態とは異なり、肺の移動情報として、被検体の肺の動き量マップを生成する。

本実施形態に係る情報処理システムの全体構成は第一実施形態の情報処理システムの全体構成の説明として示した図１と同様である。ここでは詳細な説明は省略する。

図６を用いて、本実施形態における情報処理装置１０による全体の処理手順を詳細に説明する。

（ステップＳ３０００）から（ステップＳ３０４０）
ステップＳ３０００からステップＳ３０４０において情報処理装置１０は、第一実施形態の情報処理装置が実行するステップＳ１０００からステップＳ１０４０と同様の処理を実行する。ここでは詳細な説明は省略する。

（ステップＳ３０６０）
ステップＳ３０６０において、マップ生成部１５０は、被検体の肺表面（肺輪郭）上での呼吸による動き量のマップを生成する処理を実行する。この処理は、ステップＳ３０１０で算出した吸気位の肺野マスク画像Ｍ＿１、ステップＳ３０４０で算出した変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて実行する。より具体的には、肺野マスク画像Ｍ＿１の輪郭部分における変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）の変位量を算出し、それを３次元のマップである動き量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）として生成する。本実施形態では、動き量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）は吸気位の３ＤＣＴデータの画像座標系での位置を引数として、当該位置における動き量を返す関数である。より具体的には、３ＤＣＴデータと同程度に離散化されたボリュームデータとして保持する。この動き量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）は、２つの時相（状態）の間での肺の動き量の分布を表すものである。マップ生成部１５０は、必要に応じて、生成した動き量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）を、不図示の記憶部、あるいは、検査画像データベース３０に、被検体の検査画像と対応付けて保存する処理を行う。

（ステップＳ３０７０）
ステップＳ３０７０において表示制御部１６０は、ステップＳ３０６０で算出した動き量マップＳ（ｘ，ｙ，ｚ）を表示装置６０に表示させるための制御を行う。具体的な制御方法は、第一実施形態のステップＳ１０７０で説明した滑り量マップの表示制御と同様にして行うことができる。詳細な説明は省略する。

以上に説明した方法により、本実施形態の情報処理装置１０の処理が実行される。これによれば、呼吸状態の異なる３ＤＣＴデータ間の位置合わせを高い精度で実行できるため、被検体の胸膜の癒着状態の把握、診断の支援に有効な動き量マップをユーザに提供できる。

（変形例３－１）
本実施形態の説明では、ステップＳ３０６０において動き量マップを生成する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、ステップＳ３０６０の処理として肺の換気量マップを算出するようにしても良い。この場合、ステップＳ３０４０で算出した肺野内の変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて肺野内の各位置での体積の変化量の大小を可視化するようにしても良い。例えば、吸気位から呼気位への変位を表す変位場Ｄ＿ｉｎｎｅｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する本実施では、正常な肺機能を有する被検体であれば、肺野内における変位量は体積が大きく収縮する変位となる。これに対し、局所的な体積の収縮が小さい場合などには、当該箇所の肺の換気機能の障害が疑われる。本発明の実施の一例としては、そのような個所の存在をユーザが視認できるように、肺野内の変位場から局所的な体積の変化の状態を可視化する画像を生成してもよい。

また、異なる呼吸時相で撮像した肺の３次元画像間の位置合わせを行ういずれの目的に対しても、ステップＳ３０００からステップＳ３０４０までの処理を実施することができる。これによると、呼吸時相の違いによる肺野内の濃度値の変化に起因する位置合わせの誤差を軽減した、正確な位置合わせを行うことができる。

［その他の実施形態］
上述した実施形態は本発明の一例にすぎず、本発明の構成および範囲は上述した実施形態に限定されるものではない。複数の実施形態の処理を組み合せてもよいし、複数の変形例の処理を組み合わせてもよい。

上述した実施形態では、肺野の画像の位置合わせに本発明を適用した場合の処理例を説明したが、本発明の適用対象は肺野の画像に限られず、動きがあり且つ画像の濃度値が変動し得る対象物であれば、本発明の位置合わせ処理を好ましく適用できる。例えば、造影条件の異なる心臓の画像の位置合わせに本発明を適用することができる。具体的には、造
影をした状態（造影剤を導入した状態）の心臓を撮影した画像と、同部位を非造影で（造影剤を導入しない状態で）撮影した画像との間の位置合わせに関して、本発明を適用してもよい。また、造影剤の血中濃度が所定値より高い状態の心臓を撮影した画像と、造影剤の血中濃度が所定値より低い状態の心臓を撮影した画像との位置合わせに関して、本発明を適用してもよい。また、肺や心臓以外の臓器の画像に対して本発明を適用してもよい。

また、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェイス機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、１つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。すなわち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

１０：情報処理装置
１００：検査画像取得部
１１０：領域抽出部
１２０：平均濃度値算出部
１３０：濃度値補正部
１４０：変位場算出部
１５０：マップ生成部

Claims (15)

1. 動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより第１の画像および第２の画像を取得する画像取得部と、
   前記第１の画像と前記第２の画像との位置合わせ処理を行う画像処理部と、を有し、
   前記画像処理部は、
   前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、
   変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記画像処理部は、さらに、
   前記対象物の周囲の領域である周囲領域について、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記周囲領域内の画素の対応関係を取得し、
   前記対象物の領域内の画素の対応関係と前記周囲領域内の画素の対応関係とに基づいて、前記対象物の領域と前記周囲領域の間の滑り量の分布を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記画像処理部は、画素値を変換する前の前記第１の画像および前記第２の画像を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記周囲領域内の画素の対応関係を取得する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記画像処理部は、さらに、
   前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係に基づいて、前記第１の画像の状態と前記第２の画像の状態の間での前記対象物の動き量の分布を取得する
   ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記画像処理部は、前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなり、かつ、前記対象物の領域内の画像特徴が強調されるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換する
   ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記画像処理部は、
   前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、さらに、
   変換後の前記第１の画像および／または前記第２の画像に対し、所定のウィンドウを用いたウィンドウ変換を行う
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記画像処理部は、
   前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量に基づいて設定した第１のウィンドウを用いて、前記第１の画像に対するウィンドウ変換を行うと共に、
   前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量に基づいて設定した第２のウィンドウを用いて、前記第２の画像に対するウィンドウ変換を行う
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記画像取得部は、前記第１の画像と前記第２の画像の間の状態で撮影された中間状態の画像を取得し、
   前記画像処理部は、
   前記中間状態の画像、前記第１の画像、および前記第２の画像の間での前記対象物の領域の画素値の統計量の差が小さくなるように、前記中間状態の画像、前記第１の画像、および前記第２の画像のうち少なくとも２つの画像の画素値を変換し、
   変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記中間状態の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係である第１の対応関係と、前記中間状態の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係である第２の対応関係とを取得し、
   前記第１の対応関係と前記第２の対応関係を統合することにより、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を生成する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記画像処理部は、
   前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得した後、
   前記対応関係に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の体積変化を算出し、
   前記対象物の体積変化に基づいて、前記第１の画像および／または前記第２の画像の変換後の画素値を補正し、
   補正された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を修正する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記画像処理部は、画素値の類似度に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像の間の画素の対応付けを行う
    ことを特徴とする請求項１～９のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記対象物は肺であり、前記第１の画像および前記第２の画像は異なる呼吸時相で撮影された画像である
    ことを特徴とする請求項１～１０のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記第１の画像および前記第２の画像は異なる造影条件で撮影された画像である
    ことを特徴とする請求項１～１０のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 前記第１の画像および前記第２の画像はＣＴデータである
    ことを特徴とする請求項１～１２のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 動きのある対象物を異なるタイミングで撮影することにより第１の画像および第２の画像を取得するステップと、
    前記第１の画像と前記第２の画像との位置合わせ処理を行うステップと、を有し、
    前記位置合わせ処理において、
    前記第１の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量と前記第２の画像における前記対象物の領域の画素値の統計量との差が小さくなるように、前記第１の画像および／または前記第２の画像の画素値を変換し、
    変換された画素値に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の間での前記対象物の領域内の画素の対応関係を取得する
    ことを特徴とする情報処理方法。
15. 請求項１４に記載の情報処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。

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