JP4662852B2 - 画像処理方法、画像処理装置、医用画像診断支援システム、及び時間軸方向フィルタリング方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理装置、医用画像診断支援システム、及び時間軸方向フィルタリング方法に係り、特に、Ｘ線ＣＴ(computed tomography）装置、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）装置、及びＵＳ（ultrasound）撮影装置に代表される医用画像撮影装置で取得した画像データに基づいて特定の表示を行なうために、画像データに含まれる画素を抽出したり再配列したりすることができる画像処理方法、画像処理装置、医用画像診断支援システム、及び時間軸方向フィルタリング方法に関する。

造影剤を使用した血管撮影は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＵＳ装置等で行われている。

Ｘ線ＣＴ装置を用いて造影剤を用いた血管撮影を行うことはＣＴＡ(computed tomography angiography)と呼ばれ、ＭＲＩ装置を用いて造影剤を用いた血管撮影を行うことはＭＲＡ(magnetic resonance imaging angiography) と呼ばれている。

特許文献１は、この応用として、造影画像表示によって造影剤流入の経時表示を行なう造影画像表示方法を開示している。この方法は、造影血管のみを抽出するために、DigitalSubtraction Angiography (以下「ＤＳＡ」という。)方法を使用する。このＤＳＡは、造影前と造影後との画像を撮影して差分を表示する方法である。特許文献１に開示された造影画像表示方法は、ある断面を通過する造影剤像をＤＳＡにより所定時間ごとに求め、これら造影剤像を経時的に並べて、その断面における造影剤像の時間推移を表示する。造影剤像は、造影剤の量を表すので、その断面における造影剤量の時間推移が得られる。

しかし、この造影画像表示方法は、断面における造影剤の量を確認することはできるが、造影された血管などの空間的３次元画像を表示することはできない。
特開平１１−１３７５５２号公報

発明が解決しようとする課題は、時系列に沿って撮影された画像データに基づいて所望する画像、例えば、造影された血管の全体像を空間的３次元画像として表示することである。

また、造影剤の量を従来と変えることなく、撮影のタイミングや撮影位置の誤差や造影剤の血管内の濃度値に起因する不均一なムラが生じない造影血管の表示画像を提供し、撮影のやり直しによる被検体の被曝量の増大を防ぐことである。

更に、特定領域を抽出する場合に、演算の所要時間をより短くし、かつ、操作者の個人差による領域の抽出精度のばらつきをなくすことである。

本発明は、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程と、前記時間軸方向抽出工程により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法に係る。

本発明における「２次元又は３次元画像」とは、位置座標を２座標または３座標を用いて表した画像をいう。

また本発明における「２次元画像」には、特定断面を撮影した断面像の他、被検体を撮影して得られた３次元画像データを投影して得られた２次元投影画像を含む。

また本発明における「画素を抽出する」とは、所定時間内のある時刻における画素を特定するためのデータを抽出することであり、画素座標位置毎に時系列に並んだ全画素の中から、ある時刻における画素を特定するために画素座標位置及び時間座標を抽出したり、ある時刻を指定するデータのみを抽出したり、ある時刻における画素に対応した画素値を時間軸方向抽出したりすることを含む。

また本発明に係る「時間軸方向フィルタ」とは、時系列に並んだ画像データまたは画素に対し、時間軸方向に所定の作用を生じさせるための処理を行なうものであり、例えば時系列に並んだ画像データから時間軸方向で最大値、最小値等の所定の条件を満たす画素を抽出する時間軸方向抽出と、時系列に並んだ画像データに対して時間軸方向に重み付けを行う時間軸方向重み付けとがある。時間軸方向重み付けには、例えば撮影した所定時間のうち中央時刻付近に撮影された画像データの重みを大きくしたり、撮影開始時刻及び撮影終了時刻に撮影された画像データの重みを小さくしたりするものがある。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって造影剤を注入された被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに基づいて時系列に並んだ３次元画像を再構成する画像再構成工程と、前記時系列に並んだ３次元画像を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記造影剤による造影像が最も鮮明な最大値画素と、前記造影剤が残存していないかあるいはほとんど残っていない最小値画素と、を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程と、前記最大値画素に基づいて造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記最小値画素に基づいて前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、を構成する構成工程と、前記造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、の差分演算を行なう差分演算工程と、前記差分演算の結果に基づいて差分画像を作成する差分画像作成工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して時間軸方向フィルタ処理を行い、前記時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行う時間軸方向フィルタリング工程と、前記時間軸方向フィルタリング工程により時間軸方向フィルタ処理をされた前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記所定時間内の第一時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、前記所定時間内の第二時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、の変化量を算出する算出工程と、前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記第一時刻から前記第二時刻までの画素値の平均値を算出する工程と、前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素の画素値は前記平均値であり、前記変化量が所定値よりも大きい領域に含まれる各画素の画素値は前記画像データの画素値である加工画像を作成する工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から所定の条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、前記時間軸方向抽出手段により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって造影剤を注入された被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに基づいて時系列に並んだ３次元画像を再構成する画像再構成手段と、前記時系列に並んだ３次元画像を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記造影剤による造影像が最も鮮明な最大値画素と、前記造影剤が残存していないかあるいはほとんど残っていない最小値画素と、を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、前記最大値画素に基づいて造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記最小値画素に基づいて前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、を構成する構成手段と、前記造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、の差分演算を行なう差分演算手段と、前記差分演算の結果に基づいて差分画像を作成する差分画像作成手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して時間軸方向フィルタ処理を行い、前記時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行う時間軸方向フィルタリング手段と、前記時間軸方向フィルタリング手段により時間軸方向フィルタ処理をされた前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記所定時間内の第一時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、前記所定時間内の第二時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、の変化量を算出する算出手段と、前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記第一時刻から前記第二時刻までの画素値の平均値を算出する手段と、前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素の画素値は前記平均値であり、前記変化量が所定値よりも大きい領域に含まれる各画素の画素値は前記画像データの画素値である加工画像を作成する手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置に係る。

また、所定時間にわたって被検体を撮影することにより、時系列に並んだ画像データを取得する医用画像撮影装置と、前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する演算装置と、前記演算装置が作成した画像を表示する表示装置と、を備えた医用画像診断支援システムにおいて、前記演算装置は、前記時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から所定の条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、前記時間軸方向抽出手段により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、を備え、前記表示装置は、前記構成手段が構成した２次元又は３次元画像を表示する、ことを特徴とする医用画像診断支援システムに係る。

また、所定時間にわたって被検体を撮影することにより、時系列に並んだ画像データを取得する医用画像撮影装置と、前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する演算装置と、前記演算装置が作成した画像を表示する表示装置と、を備えた医用画像診断支援システムにおいて、前記演算装置は、医用画像撮影装置により所定時間にわたって造影剤を注入された被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに基づいて時系列に並んだ３次元画像を再構成する画像再構成手段と、前記時系列に並んだ３次元画像を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記造影剤による造影像が最も鮮明な最大値画素と、前記造影剤が残存していないかあるいはほとんど残っていない最小値画素と、を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、前記最大値画素に基づいて造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記最小値画素に基づいて前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、を構成する構成手段と、前記造影剤による造影像が最も鮮明な２次元又は３次元画像と、前記造影剤が残存しないかあるいはほとんど残っていない２次元又は３次元画像と、の差分演算を行なう差分演算手段と、前記差分演算の結果に基づいて差分画像を作成する差分画像作成手段と、を備え、前記表示装置は、前記差分画像作成手段が作成した差分画像を表示する、ことを特徴とする医用画像診断支援システムに係る。

また、所定時間にわたって被検体を撮影することにより、時系列に並んだ画像データを取得する医用画像撮影装置と、前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する演算装置と、前記演算装置が作成した画像を表示する表示装置と、を備えた医用画像診断支援システムにおいて、前記演算装置は、前記時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して時間軸方向フィルタ処理を行い、前記時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行う時間軸方向フィルタリング手段と、前記時間軸方向フィルタリング手段により時間軸方向フィルタ処理をされた前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、を備え、前記表示装置は、前記構成手段が構成した２次元又は３次元画像を表示する、ことを特徴とする医用画像診断支援システムに係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して時間軸方向フィルタ処理を行い、前記時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行なう時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法に係る。

また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程であって、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、時間軸方向にフィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法に係る。
また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データの画素値と、の加算平均値を算出し、前記加算平均値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリングに係る。
また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データの画素値と、に対して所定の重み係数を乗算処理し、乗算処理後の画素値に基づいて加重加算平均値を算出し、前記加重加算平均値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法に係る。
また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間内に含まれる全画素を画素値の大きさ順に並べた場合に、中央値となる画素値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法に係る。
また、医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における画像データに含まれる画素の画素値に所定の正の重み係数を乗算処理し、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データに含まれる画素の画素値及び前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データに含まれる画素の画素値に所定の負の重み係数を乗算処理し、前記所定の正の重み係数を乗算処理した前記注目時刻における画像値と、前記負の重み係数を乗算処理した前記近接時刻よりも前の時刻における画素値及び前記近接時刻よりも後の時刻における画素値と、を加算した加算値を算出し、前記加算値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法に係る。

本発明によれば、時系列に沿って撮影された画像データのうち、造影剤が好適に存在している部位を時間軸方向に抽出して、その部位の画像を合成することにより、造影剤が経由した軌跡を広範囲にわたり明瞭に描出することができる。そのため、撮影における造影効果の時間的推移の影響を低減し、また使用する造影剤量を低減したまま造影画像の明瞭化及び広範囲化を図ることができる。

また、本発明によれば、経時的な画素値のゆらぎを低減するように、２次元または３次元画像内のある画素値の時間軸方向変化を加工して時間軸方向フィルタ関数を作成することができる。この時間軸方向フィルタ関数を画素値の時間的変化が実質的にない画像上の領域に適用することにより、濃度分解能及び空間分解能を低下させることなく、ノイズの影響を低減することができる。

また、本発明によれば、経時的な２次元または３次元画像の中から、造影剤に最もよく染まっている画像と造影剤の入っていない画像との差分から造影剤が入っている部分だけを抽出することができる。そのため、周辺臓器に囲まれた特定臓器のみを抽出するにあたり、短い演算時間で簡単な操作により、操作者の能力の個人差による領域の抽出精度のばらつきをなくし、所望の領域を正確に抽出することができる。また、造影剤の量を従来と変えることなく、撮影のタイミングや撮影位置の誤差や造影剤の濃度値に起因する不均一なムラが生じない造影像の表示画像を提供し、再度の撮影による被曝量の増大及びコストアップを防ぐことができる。

また、本発明によれば、時間軸方向フィルタ関数によりノイズ量を低減しながら、動態部に色などをつけて表示することにより動態部の様子を把握しやすくすることができる。そのため、動態下にある機能情報の評価を容易化する画像処理技術を提供することができる。

図１(a)は、本発明の一実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の全体構成図である。 図１(b)は、本発明の一実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の内部構成を示すための機能毎に分解したブロック図である。 図２(a)は、本発明の一実施の形態によるＭＲＩ装置の全体構成図である。 図２(b)は、本発明の一実施の形態によるＭＲＩ装置の内部構成を示すための機能毎に分解したブロック図である。 図３は、造影剤が注入された血管内においてその画素値が経時間的に変動し、そこから最大値画像を作成する様子を示した概念図である。 図４は、造影剤が注入された血管内においてその画素値が経時間的に変動し、そこから最小値画像を作成する様子を示した概念図である。 図５は、３次元画像データにおいて、画素値が経時的に最大値となる画像の取得方法を示した概念図である。 図６は、２次元画像データにおいて、画素値が経時的に最大値となる画像の取得方法を示した概念図である。 図７は、３次元画像データに時間軸方向のフィルタ処理を行なう工程を示す概念図である。 図８は、３次元画像データに対して時間軸方向のフィルタ処理を行なう様子を示した概念図である。 図９(a)は、加算平均時間軸方向フィルタの一例を示す概念図である。 図９(b)は、加重加算平均時間軸方向フィルタの一例を示す概念図である。 図９(c)は、メディアン時間軸方向フィルタの一例を示す概念図である。 図９(d)は、微分時間軸方向フィルタの一例を示す概念図である。 図９(e)は、高域強調時間軸方向フィルタの一例を示す概念図である。 図１０は、２次元画像データに対して時間軸方向のフィルタ処理を行なう様子を示した概念図である。 図１１(a)は、対象物の動きによって画素値が経時的に変化するシネ表示の一例を示す概念図である。 図１１(b)は、対象物に注入した造影剤の濃度値が経時的に変化するシネ表示の一例を示す概念図である。 図１２は、本発明に係わる造影血管や造影臓器内の造影血流の外殻を抽出するための工程を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の一実施の形態による差分画像の作成処理を示すフローチャートであり、ＭＩＰ法を用いて生成した２次元投影画像データに時間軸方向のフィルタ処理をかけて複数の画像を作成し、それらの画像を差分した差分画像を作成する一例を示す。 図１４は、本発明の一実施の形態による医用画像診断支援システムの全体構成図である。

符号の説明

１ Ｘ線ＣＴ装置
２ 被検体
３ 医用画像撮影装置
４ ＭＲＩ装置
５ ネットワーク
６ 画像ＤＢ
１０ スキャナ
５１ 造影血管
５２ 造影剤
５３ 最大値画像
５４ 最小値画像
６１ 時刻ｔ１における３次元画像データ
６２ 時刻ｔ２における３次元画像データ
６３ 時刻ｔ３における３次元画像データ
６４ 時刻ｔｎにおける３次元画像データ
６５ 時刻ｔ１からｔｎまでの最大値画素を集めた３次元画像データ
７１ 時刻ｔ１における２次元画像データ
７２ 時刻ｔ２における２次元画像データ
７３ 時刻ｔ３における２次元画像データ
７４ 時刻ｔｎにおける２次元画像データ
７５ 時刻ｔ１からｔｎまでの最大値画素を集めた２次元画像データ
８１ ３次元画像データ
８２ フィルタ処理
８３ フィルタ処理後の画像データ
９１ 時刻ｔ１における３次元画像データ
９２ 時刻ｔ２における３次元画像データ
９３ 時刻ｔ３における３次元画像データ
９４ 時刻ｔｎにおける３次元画像データ
９５ 時間軸方向重み付けフィルタ処理後の３次元画像データ
９６ 時間軸方向重み付けフィルタ
１０１ 時刻ｔ１における２次元画像データ
１０２ 時刻ｔ２における２次元画像データ
１０３ 時刻ｔ３における２次元画像データ
１０４ 時刻ｔｎにおける２次元画像データ
１０５ 時間軸方向重み付けフィルタ処理後の２次元画像データ
１０６ 時間軸方向重み付けフィルタ

以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。

図１(a)は、本発明の一実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の全体構成図であり、図１(b)は、本発明の一実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の内部構成を機能毎に分解したブロック図である。

図１(a)、図１(b)のＸ線ＣＴ装置１は、主に、スキャナ１０と操作ユニット３０とを電源・信号線３３により互いに接続することにより構成される。

スキャナ１０は、Ｘ線発生装置１１、高圧スイッチングユニット１１１、高電圧発生装置１１２、Ｘ線制御装置１１３等で構成したＸ線源と、被検体２を載置する寝台２０と、被検体２を挟んでＸ線源に対向したＸ線検出器１２と、Ｘ線検出器１２で検出したＸ線を電流に変換して増幅し投影データ信号として演算装置３１に出力するプリアンプ１２１とを備える。またスキャナ１０は、Ｘ線源と被検体２との間に配置されてＸ線を制限するコリメータ１３およびコリメータ制御装置１３１によって構成された制限手段を備える。

更に、被検体２の外周に位置するスキャナ１０を周方向に回転する駆動装置１４と、スキャナ制御装置１５と、これらを制御する中央制御装置１６とを備える。

操作者が、マウス等のポインティングデバイスやキーボードからなる入力装置３２２により撮影条件、例えば寝台移動速度、管電流値、管電圧値、スライス位置、また再構成条件（再構成高画質モード、再構成高速モード、再構成間隔、再構成ＦＯＶ、画像サイズなど）を入力すると、中央制御装置１６は、その撮影条件に基づいて撮影に必要な制御信号をＸ線制御装置１１３、寝台制御装置２１およびスキャナ制御装置１５に送る。そして、Ｘ線ＣＴ装置１は、撮影スタート信号を受けて撮影を開始する。撮影を開始すると、Ｘ線制御装置１１３により高電圧発生装置１１２に制御信号が送られ、高圧スイッチングユニット１１１を介して高電圧がＸ線発生装置１１に印加される。そして、Ｘ線発生装置１１は、Ｘ線を被検体２に照射する。

これと同時に、スキャナ制御装置１５は、駆動装置１４に制御信号を送る。これにより、Ｘ線発生装置１１、Ｘ線検出器１２、およびプリアンプ１２１などが被検体２の外周を周方向に回転する。

一方、寝台制御装置２１は、被検体２を乗せた寝台２０を、ダイナミックスキャン時には静止状態、ヘリカルスキャン時にはＸ線発生装置１１等の周軸方向に平行移動させる。このとき平行移動する寝台２０の移動速度は、寝台移動計測装置２２によって計測されて演算装置３１に入力される。また、透視（被検体２の平面透視像を撮影する）場合には、Ｘ線発生装置１１、Ｘ線検出器１２、およびプリアンプ１２１等を静止させた状態で、寝台２０のみが周軸方向に平行移動する。

Ｘ線発生装置１１から照射されたＸ線は、コリメータ１３等の制限手段により照射領域を制限される。そして、被検体２を透過したＸ線は、Ｘ線検出器１２により検出される。Ｘ線検出器１２で検出されたＸ線は、電流に変換された後、プリアンプ１２１で増幅され、投影データ信号として演算装置３１に入力される。

操作ユニット３０は、画像再構成処理を行ったり、その他の画像処理を行なったりする演算装置３１と、マウスなどのポインティングデバイスやキーボードからなる入力装置３２２及びＣＲＴ等の表示装置３２１を備えた入出力装置３２とを備える。

演算装置３１は、画像再構成処理を行う再構成演算装置３１１と、その他の画像処理を行なったりする画像処理装置３２２と、必要なデータを記憶する記憶装置３１３とを備える。

再構成演算装置 ３１１は、演算装置３１に入力された投影データ信号に基づいて再構成処理を行い、再構成画像を生成する。画像処理装置３１２は、再構成画像に画像処理を行ない、画像処理した再構成画像を記憶装置３１３に格納すると共に、表示装置３２１にＣＴ画像として表示する。

近年の高性能Ｘ線ＣＴ装置は、高い時間分解能および／または高い空間分解能の画像を短時間に取得するために、１度に撮影可能な撮影範囲の拡大、スキャン速度の向上、体軸分解能の向上、および時間分解能の向上が図られている。このような性能向上により時系列に並んだ３次元画像データ、すなわち、３次元の空間座標に時間座標を加えた４座標により表される画像データを取得することができる。

また、ヨードなどの造影剤を被検体２に注入し、検査部位にそれが到達するタイミングで撮影を行うことにより、検査部位のコントラストが高い画像を得ることができる。

次に、図２に基づいて、本発明の一実施の形態によるＭＲＩ装置について説明する。図２(a)は、本発明の一実施の形態によるＭＲＩ装置の全体構成図、図２(b)は、本発明の一実施の形態によるＭＲＩ装置の内部構成を示すための機能毎に分解したブロック図ある。

図２のＭＲＩ装置４は、垂直磁場方式(開放型)のＭＲＩ装置であるが、その他の型、例えばトンネル型のＭＲＩ装置でもよい。

ＭＲＩ装置４は、静磁場内に配置した被検体２に振動する磁場(電磁波)を与えることにより、核磁気共鳴(ＮＭＲ)をさせる。そして、共鳴信号を検出コイル（ＲＦコイル)により電気信号として検出し、これを投影データとして再構成することにより被検体２内部を非破壊的に画像化する。

ＭＲＩ装置４は、ガントリー４０、ガントリー４０内の各種装置を駆動する電源や制御する各種制御装置を収納した筐体４１、上記被検体２を載置する寝台５０、および受信したＮＭＲ信号を処理して被検体２の断層画像を再構成する操作ユニット６０からなる。ガントリー４０と筐体４１とは電源・信号線７０により接続される。同様に、操作ユニット６０と筐体４１とは、電源・信号線７０により接続される。

ガントリー４０と寝台５０とは、図示しない高周波電磁波と静磁場とを遮蔽するシールドルーム内に配置される。又、筐体４１と操作ユニット６０とは、シールドルーム外に配置される。

次に、図２(b)に基づいて、ＭＲＩ装置４の構成をより詳細に説明する。
ＭＲＩ装置４は、静磁場発生系４２と、磁場勾配発生系４３と、シーケンサ４４と、送信系４５と、受信系４６と、操作部を含む信号処理系４７と、中央処理装置（ＣＰＵ）４８とを備える。

静磁場発生系４２は、被検体２の周りに、被検体２の体軸方向または体軸と直交する方向に均一な静磁場を発生させるためのものである。静磁場発生系４２は、被検体２の周りのある広がりをもった空間に、永久磁石方式または常電導方式あるいは超電導方式の磁場発生手段を配置して構成される。

磁場勾配発生系４３は、Ｘ，Ｙ，Ｚの三軸方向に巻かれた二つの傾斜磁場コイル４９と、それぞれの傾斜磁場コイル４９を駆動する傾斜磁場電源４９１により構成される。後述のシーケンサ４４からの命令に従ってそれぞれの傾斜磁場コイル４９の傾斜磁場電源４９１を駆動することにより、Ｘ，Ｙ，Ｚの三軸方向の傾斜磁場ＧＸ，ＧＹ，ＧＺが被検体２に印加される。この傾斜磁場の加え方により、被検体２に対するスライス面が設定される。

シーケンサ４４は、被検体２の生体組織を構成する原子の原子核に核磁気共鳴を起こさせる高周波磁場パルスを、ある所定のパルスシーケンスで繰り返し印加する。シーケンサ４４は、ＣＰＵ４８の制御で動作し、被検体２の断層像のデータ収集に必要な種々の命令を、送信系４５、磁場勾配発生系４３、及び受信系４６に送る。

送信系４５は、シーケンサ４４から送り出される高周波パルスにより、被検体２の生体組織を構成する原子の原子核に核磁気共鳴を起こさせるための高周波磁場を照射するためのものである。送信系４５は、高周波発振器４５１と、変調器４５２と、高周波増幅器４５３と、送信側の高周波コイル４５４とを備える。そして、高周波発振器４５１から出力された高周波パルスは、シーケンサ４４の命令にしたがって変調器４５２で振幅変調される。この振幅変調された高周波パルスは、高周波増幅器４５３で増幅された後、被検体２に近接して配置された高周波コイル４５４に供給される。これにより、電磁波が被検体２に照射される。

受信系４６は、被検体２の生体組織の原子核の核磁気共鳴により放出されるエコー信号（ＮＭＲ信号）を検出するためものである。受信側の高周波コイル４６４と、増幅器４６５と、直交位相検波器４６６と、Ａ／Ｄ変換器４６７とにより構成される。そして、送信側の高周波コイル４５４から照射された電磁波による被検体２の応答の電磁波（ＮＭＲ信号）は、被検体２に近接して配置された高周波コイル４６４により検出される。検出されたＮＭＲ信号は、増幅器４６５及び直交位相検波器４６６を介してＡ／Ｄ変換器４６７に入力されて、デジタル信号に変換される。さらに、直交位相検波器４６６は、検出されたＮＭＲ信号を、シーケンサ４４からの命令によるタイミングでサンプリングされた二系列の収集データにする。その収集データは、信号処理系４７に送られる。

信号処理系４７は、ＣＰＵ４８と、磁気ディスク４７１及び光ディスク４７２等の記録装置と、ＣＲＴ等のディスプレイ４７３と、マウス４７４等のポインティングデバイス及びそのコントローラと、キーボード４７５等の入力装置とを備える。ＣＰＵ４８は、フーリエ変換、補正係数計算像再構成等の処理を行い、任意断面の信号強度分布あるいは複数の信号に基づいて適当な演算を行うことにより得られた分布を画像化することにより断層像を生成する。ディスプレイ４７３は、その断層像を表示する。

このようなＭＲＩ装置４においても、近年の性能向上により、例えば１.５Ｔ(テスラ)などの高磁場機が登場し、実用レベルのノイズで高時間分解能な４次元画像データを取得できるようになってきている。

ＭＲＩ装置４においても、造影剤を使用することにより、検査部位のコントラストの高い画像を得ることができる。

[実施例１]
次に図３乃至５に基づいて、本発明による第一の実施の形態について説明する。図３は、造影剤が注入された血管内においてその画素値が経時間的に変動し、そこから最大値画像を作成する様子を示した概念図である。図４は、造影剤が注入された血管内においてその画素値が経時間的に変動し、そこから最小値画像を作成する様子を示した概念図である。図５は、画素値が経時間的に最大値ＭＸＩとなる画像の取得方法を示した概念図である。

図３から５までは、本発明による第一の実施の形態を示し、時系列に並んだ３次元画像データにおける最大値画像５３と最小値画像５４とを作成する工程を示している。

図１のＸ線ＣＴ装置１による画像データ又は図２のＭＲＩ装置４により時系列に沿って撮影された画像データに基づいて再構成された被検体２の所定範囲の２次元画像（断面像）データ又は３次元画像データのうち、所定の範囲を関心領域に設定する。関心領域の設定は、表示装置３２１又は４７３に表示された再構成画像のうち、所定の領域をマウス３２２又は４７４によりドラッグして範囲指定することにより行う。

実施例１では、再構成画像に含まれる関心領域を構成する画素に基づいて画像処理を行なうが、再構成画像の全部領域を構成する画素に基づいて画像処理を行なっても良い。また、再構成画像に代えて、Ｘ線撮影装置が撮影した投影画像を用いても良い。

図３乃至図４は、関心領域として設定された領域に含まれる血管を示す。また図５の画像データは、上記の関心領域を構成する画像データであり、画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)は、関心領域に含まれる画素の座標を示す。
図３及び図４において、５１は造影血管を、５２は造影剤を示す。造影血管５１は、Ｘ線ＣＴ装置１又はＭＲＩ装置４が撮影して得た画像データに基づいて再構成した３次元画像である。

また、図３及び図４において、５１１から５１８までは造影剤注入後の所定時間経過毎の造影血管を示す。図３及び図４において、５１１は時刻ｔ１における造影血管５１を、５１２は時刻ｔ２における造影血管５１を示す。他の造影血管５１３乃至５１８も同様であり、５１８は時刻ｔｎにおける造影血管５１を示す。図３及び図４は、造影剤５２を注入した造影血管５１の画素値が変動する様子を、濃淡により示す。最大値画像５３は、本発明を適用した結果得られる画像であって、造影剤が充分に入った造影血管、すなわち造影像が最も鮮明な３次元画像である。また図４の最小値画像５４は、同様に本発明を適用した結果得られる画像であって、造影剤が入っていない造影血管、すなわち造影剤による造影像が写っていない３次元画像である。

ここで造影剤５２注入後の経過時間は、ｔ１＜ｔ２＜．．．＜ｔｎの関係にある。

時刻ｔ１からｔｎへの時間経過に伴い、血管中の造影剤５２は、図中上から下のほうに移動しているため、造影血管５１の画素値が最大となる位置も移動する。このため、ある時刻における造影血管５１の画像には、５１２から５１７のいずれかのように、造影ムラが濃淡の違いという形で表示される。

図３では、造影血管５１を構成する全画素について、画素座標位置毎に、時刻ｔ１から時刻ｔｎまでの間で画素値が最大値である画素を時間軸方向抽出する。そして、時間軸方向抽出した画素を集約し、最大値画像５３を取得する。

最大値画像の取得について図５をもとに説明する。

図５中、６１から６４までは、時系列に並んだ３次元画像データである。各３次元画像データは、ある時刻における同じ画素座標位置に相当する画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を含む。別の言い方をすれば、画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)の集合が３次元画像データ６１から６４である。

各画素は、位置的な３次元座標に時間座標を加えた４次元座標で表される。

たとえば画像データ６４内のＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔｎ)のうち、Ｘ，Ｙ，Ｚは３次元の位置的な座標を示し、ｔｎは造影剤注入後の経過時間を示す。

図１及び図２に示す医用画像撮影装置を稼動して、被検体２の撮影を開始する。撮影を開始後、造影剤５２を被検体２の血管に注入する。

ここで、３次元画像データ６５内のＭＸＩ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１)は、求めようとする最大値画素である。

数１式は、時系列に並んだ３次元画像データの各画素について、画素座標位置毎に所定時間、すなわち時刻ｔ１から時刻ｔｎまでの画素値のうち最大値に該当する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向の関数である。

図５に示すように、空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における初期の最大値画素は、時刻ｔ１における画素値、ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＝Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ１)としておく。
この時点では、まだ撮影範囲内に造影剤５２は到達していない。

その後、徐徐に造影剤５２が撮影範囲内に流入してくる。たとえば、時間の経過に伴って３次元画像データの画素値がもし、ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＜Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ)となればＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＝Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ)として最大値画素を置き換える。

Ｘ，Ｙ，Ｚの座標で決まる画素座標位置毎に、開始時刻ｔ１から最終時刻ｔｎまでのデータを順次最大値画素と比較することにより、画素値が経時的に最大値となる画像ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を取得する。

これにより、各画素座標位置についての時間軸方向における最大値が求められ、これらを３次元の各画素座標位置に並べると最大値画像５３が完成する。

この方法を造影血管５１に適用することにより、造影剤５２の抜けによるムラがない鮮明な造影血管５１全体の画像が得られる。

次に、画素毎に時間軸方向に画素値が最小値である最小値画像５４を作成する方法を説明する。

図３及び図５で示した処理と同様にして、空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における初期の最小値画素は、時刻ｔ１における画素値、ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＝Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ１)としておく。そして、時刻ｔ２、…、ｔｎの画素値と順次比較する。その結果、ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＜Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ)であれば、ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)＝Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ)とする。この処理を、画素毎に、最終時刻ｔｎの３次元画像データまで繰り返すことによって最小値画素を集める。

これら最小値画素を３次元の各画素座標位置に並べると最小値画像５４が得られる。

この方法を造影血管に適用すれば、ムラがない鮮明な非造影血管の全貌の画像が得られる。

また、時間軸方向に窓関数を適用して時間軸方向重み付けを行うことにより、ある時間区間の画素を切り出すことが可能となる。
造影剤５２は動脈と静脈とでは流入する時刻が異なるため、時間区間の画素切り出しにより静脈を除外して動脈だけ抽出することができる。すなわち、造影剤の進入時間差などの時間的違いを利用して、抽出部位を限定できる。

次に最大値画像５３と最小値画像５４との差分を取ることについて説明する。差分は必ず取らなくてはならないものではなく、上記最大値画像５３と最小値画像５４とをそのまま使用してもよい。なお簡単のため、本実施の形態では、対象物が不動なものとして説明する。

３次元座標(Ｘ，Ｙ，Ｚ)で決まる画素座標位置ごとに、上記最大値画像５３と最小値画像５４との対応画素同士を引き算することにより、撮影範囲内の造影剤５２が濃淡の変化なしに描出される。

この描出された造影剤５２の分布(像)血流量と血流路(血管腔)とは同じ形状であるため、血流路(血管腔)の正確な評価が可能となる。

既述のとおり従来技術では、閾値やリージョングローイングで血流以外の部分を取り除いて表示するため閾値の設定によって結果が異なり正確な描出が困難であったのに対して、本実施の形態によれば、閾値の設定及びリージョングローイングのような複雑な計算をしなくても、単純な減算によって造影剤５２の経路すなわち血流路(血管腔)の形状などを正確に描出できる。

なお、もし撮影の対象物が動いている場合には、各時刻において対象物の位置の関連づけを行い、関連しあう画素間で処理を行う。対象物が動いている場合に位置の関連付けを行う方法として、例えば、画素値、重心、空間周波数差分値、又は微分値などの特徴量を抽出し、特徴量を基に画像の回転、変形、移動などのアフィン変換処理を行い、画像位置が同じ画像マトリクス位置において相互に関連しあうようにする方法がある。これにより、対象物が動いていても造影剤５２の経路と形状とを把握可能となり、たとえば心臓冠動脈の血流評価が可能となる。

［実施例２］
上記の実施例１においては、３次元の画素座標位置Ｉ（Ｘ,Ｙ,Ｚ）に時刻データを加えた４次元座標からなる画像データＩ（Ｘ,Ｙ,Ｚ,ｔｎ）を用いて造影血管像を作成したが、２次元の画素座標位置Ｉ（Ｘ,Ｙ）に時刻データを加えた３次元座標からなる画像データＩ（Ｘ,Ｙ,ｔｎ）を用いて造影血管像を作成してもよい。

図６の７１から７４は、時系列に並んだ２次元画像データである。７１は時刻ｔ１における２次元画像データ、７２は時刻ｔ１における２次元画像データを示し、７４は時刻ｔｎにおける２次元画像データである。

２次元画像データ７５は、求めようとする最大値画像である。

数２式は、時系列に並んだ２次元画像データの各画素について、画素座標位置毎に所定時間、すなわち時刻ｔ１から時刻ｔｎまでの画素値のうち最大値に該当する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向の関数である。

図６に示すように、平面座標（Ｘ、Ｙ）における初期の最大値画素は、時刻ｔ１における画素、ＭＸＩ(Ｘ,Ｙ)= Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ１)とする。そして、時間の経過に伴って２次元画像データの画素値が、ＭＸＩ(Ｘ,Ｙ)＜Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ)となると、最大値画素をＭＸＩ(Ｘ,Ｙ)＝Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ)に置き換える。各画素について、時刻ｔ１からｔｎまでの画素の中から、最大値画素を時間軸方向抽出し、これらの最大値画素を２次元の各座標に並べることにより、最大値画像が完成する。

同様に、平面座標（Ｘ、Ｙ）における初期の最小値画素は、時刻ｔ１における画素は、ＭＮＩ(Ｘ,Ｙ)= Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ１)とする。そして、時間の経過に伴って２次元画像の画素値が、ＭＮＩ(Ｘ,Ｙ)＞Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ)となると、最小値画素をＭＮＩ(Ｘ,Ｙ)＝Ｉ(Ｘ,Ｙ,ｔ)に置き換える。各画素について、時刻ｔ１からｔｎまでの画素の中から、最小値画素を時間軸方向抽出し、これらの最小値画素を２次元の各座標に並べることにより、最小値画像が完成する。

［実施例３］
実施例３は、時系列に並んだ３次元画像データに対して、時間軸方向にフィルタ処理を行う。

この時間軸方向のフィルタにより、ノイズ量に対して空間分解能と時間分解能とを任意に調整した画像を得ることができる。またさらに、時間軸方向に沿った濃度値の変化量を視覚化することもできる。

図７から図９に基づいて本実施の形態を説明する。図７は、時系列に並んだ３次元画像データに対して、時間軸方向に沿ってフィルタ(時間軸方向フィルタカーネル)処理を行なうことを示す概念図である。

図７の８１は、時間座標及び空間座標により特定できる画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ，ｔ)を示す。８２は、時間軸方向フィルタ処理を示す。８３は８１の画素に時間軸方向フィルタ処理をして得られた時間軸方向フィルタ関数を示す。時間軸方向の情報を使用して統合するため、fＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)空間座標に取りまとめられる。

また、図８においては、異なる時相における３次元画像データの対応する画素に対して時間軸方向フィルタ処理が行われる。その結果得られた時間軸方向フィルタ結果を集約する(ここでは加算する)ことにより、fＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)が得られる。図８中、９１から９４は、時系列に並んだ３次元画像データである。それぞれの３次元画像データは、同じ画素座標位置に相当する画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を含む。別の言い方をすれば、画素Ｉ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)の集合が３次元画像データ９１から９４である。

ここで画素は、空間位置的な３次元座標に時間座標を加えた４次元座標で表わされている。

たとえば画像データ９４内のＩ(Ｘ,Ｙ，Ｚ，ｔｎ)のうち、Ｘ，Ｙ，Ｚは３次元の位置的な座標を示し、ｔｎは造影剤注入後の経過時間を示す。
数３式は、時系列に並んだ３次元画像データの各画素について、画素座標位置毎に所定時間、すなわち時刻ｔ１から時刻ｔｎまでの画素値に対し、時間軸方向に沿って時間軸方向フィルタ（時間軸方向フィルタカーネル）処理を行なう関数であり、f(ｔ)が時間軸方向フィルタ(時間軸方向フィルタカーネル)である。

図１及び図２に示す医用画像撮影装置を稼動して被検体２の撮影を開始する。開始後、造影剤５２を被検体２に注入する。

ここで、３次元画像データ９５内のfＩ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１) が、画素座標位置Ｉ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１)に対する時間軸方向フィルタ処理結果を集約した画素である。

ここで、仮に注目画素をＩ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１，ｔ１)からＩ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１，ｔｎ)までとする。これらは注目画素Ｉ(Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１)が経時的にｔ１からｔｎまで並んだものである。この配列にたとえば台形形状の時間軸方向フィルタ９６を適用し加算すると時間軸方向フィルタ結果fＩが得られ、これを集めると画像表示できる。

ここでは、実空間上での畳み込み処理によって時間軸方向フィルタ処理を行う方法を用いるが、フーリエ変換を用いて周波数空間上で時間軸方向フィルタ処理を行う方法などの数学的に等価な他の方法も適用可能である。

次に時間軸方向フィルタの種類とその本発明における作り方とその効果とを図９に基づいてそれぞれ説明する。図９中、Ｎは注目時刻を示す。注目時刻とは結果的に画像化したい時相をいう。

(１)加算平均時間軸方向フィルタ
前記時間軸方向フィルタ関数として、加算平均時間軸方向フィルタを使用することで、空間分解能を低下させることなく、時間的な画素値のゆらぎを低減した画像の取得、すなわち、ノイズを低減した画像を取得することが可能となる。この場合、注目時刻Ｎの注目画素を中心として、時間軸方向に図９-(a)に示すような時間軸方向フィルタを重畳する。言い換えれば、注目時刻Ｎの前後のデータを加算平均するような時間軸方向フィルタ処理結果を表示画素として得て画像化する。こうして得られた画像はゆらぎノイズが少ないものになる。

(２)加重加算時間軸方向フィルタ
前記時間軸方向フィルタ関数として、加重加算時間軸方向フィルタを使用することで、加算平均時間軸方向フィルタと同様に、空間分解能を低下することなく、時間的な画素値のゆらぎを低減した画像の取得、すなわち、ノイズ低減した画像の取得が可能となる。この場合、図９-(b)に示すように注目時刻位置の寄与率が高くなるような台形状の重みを同一位置の異なる時間データに乗算した時間軸方向フィルタ処理結果を加算したものを集めて画像化する。こうして得られた画像はゆらぎノイズの少ないものとなる。

(３)メディアン時間軸方向フィルタ
このメディアン時間軸方向フィルタは、各画素座標位置を代表する画素値として、図９-（ｃ）のように特定時間範囲ｔaからｔbまでの画素を画素値の大きさの順に並べたときに中央に来る画素値を取得する時間軸方向フィルタである。

このメディアン時間軸方向フィルタを使用することで、加算平均時間軸方向フィルタや加重加算時間軸方向フィルタと同様に、空間分解能を低下することなく、時間的な画素値のゆらぎを低減した画像の取得、すなわち、ノイズ低減した画像の取得が可能となる。メディアン時間軸方向フィルタは、加算平均時間軸方向フィルタ及び加重加算時間軸方向フィルタに比較してスパイク状の(粒状性の高い)ノイズをより効果的に低減することができる。こうして得られた画像は、特にスパイク状のゆらぎノイズの少ないものとなる。

なお、メディアン時間軸方向フィルタでは、特定時間範囲ｔaからｔbまでを画素値の大きさの順に並べたときに中央に来る画素値を出力したが、出力値を例えば大きいものから２番目などと指定することにより時系列に並んだ各画素に対する画素値のうちの任意の画素値を出力することもできる。

(４)微分時間軸方向フィルタ
前記時間軸方向フィルタ関数として、微分時間軸方向フィルタを使用することで、時相間の対象物体の変動量を画像化(視覚化)することができる。この場合、図９-(d)に示すように、注目時刻Ｎをはさむ近接時刻データの差分値を時間軸方向フィルタ処理結果として画像化する。

(５)高域強調時間軸方向フィルタ
前記時間軸方向フィルタ関数として、高域強調時間軸方向フィルタを使用することにより、実効的な時間分解能を向上した画像を得ることが可能となる。

この場合、図９-(e)に示すように注目時刻Ｎに高い重み（正の重み）を乗算し、近接データに負の重みを乗算しそれらの加算値を時間軸方向フィルタ処理結果として画像化する。

(６)高次時間軸方向フィルタ
前記時間軸方向フィルタには、複数の時間軸方向フィルタを組み合わせた高次時間軸方向フィルタを適用することも可能である。また、公知のフィルタ処理と共に窓関数を適用することで、任意の時間帯における処理結果を得てもよい。たとえば、時間軸方向類似度フィルタとメディアン時間軸方向フィルタとを組み合わせることで高度なノイズ低減が可能である。注目時刻Ｎを挟む特定時間範囲において注目時刻の画素値により近いデータを複数点時間軸方向抽出し、それらの中間値を時間軸方向フィルタ処理結果として画像化する
(７)時間軸方向類似度フィルタ
注目時刻Ｎを挟む特定時間範囲ｔaからｔbまでの間で、注目時刻位置の画素値により近い複数点のデータを加算平均した値を時間軸方向フィルタ処理結果として画像化する。このとき、加算平均するデータ数は時間軸方向フィルタサイズに依存する任意の数である。

以上のように経時方向のフィルタを適用することで、ノイズ低減をすることが可能となる。時間軸方向フィルタ適用は画像の関心領域ごとであってもよいし画像全体であってもよい。

［実施例４］
上記実施例３においては、３次元の空間座標に時間座標を加えた４次元座標からなる画像データに基づいて時間軸方向フィルタ処理を行なった。しかし、２次元の空間座標に時間座標を加えた３次元座標からなる画像データに基づいて時間軸方向フィルタ処理を行なっても良い。

図１０は、時系列に並んだ２次元画像データ１０１，１０２，１０３，１０４の各画素に対して、例えば台形状の時間軸方向フィルタ１０６を適用し、時間軸方向フィルタ処理後の画像１０５を得る。図１０の２次元画像１０１，１０２，１０３，１０４は、２次元の空間座標（Ｘ,Ｙ）に時間座標ｔを加えた３次元座標Ｉ（Ｘ,Ｙ,ｔ）により表わされる。そして、上記実施の形態と同様に、時間軸方向に沿ってフィルタ処理を行ない、時刻データを含む３次座標で表された画像データ１０５が時間軸方向フィルタ結果fＩとして得られる。

数４式は、上記台形状の時間軸方向フィルタ１０６であって、時刻ｔ１から時刻ｔｎまでの画素値に対し、時間軸方向に沿って例えば台形状の時間軸方向フィルタ１０６を適用する時間軸方向フィルタ（時間軸方向フィルタカーネル）処理を行なう関数であり、f(ｔ)が時間軸方向フィルタ(時間軸方向フィルタカーネル)である。

[実施例５]
図１１に基づいて、実施例５について説明する。

実施例５は、動きのあるものを含む２次元画像が経時的に表示される場合に発生するノイズを除去することにより、鮮明な画像が供給される。

図１１(a)及び図１１ (b)の画像２０１から画像２０４は、シネ表示された画像であって、この順に時間が経過している。同様に画像２０５から画像２０８もシネ表示された画像であって、この順に時間が経過している。
２００１は領域１を、２００２は領域２を、２００３は領域３、２００４は領域１を、２００５は領域２をそれぞれ示す。

図１１(a)及び図１１ (b)は、本発明に係る時間座標を含む３次元以上の画像データにおける時刻ｔの画素値と時刻ｔ＋Δｔの画素値とを差分して得られた変化量が所定の閾値以下である領域に関して、時刻ｔから時刻ｔ＋Δｔにわたり画素値の平均値を取得する行程を示す図である。図１１-(a)は、対象物の動きによって画素値が経時的に変化する場合を例示し、画像２０１から画像２０４まで動きによる画素値の変化のない(閾値Ｔより小さい)領域２００１、動きにより画素値が変化する領域２００２、および領域２００３(閾値Ｔ以上)から構成される。この場合、領域２００１に対して加算平均、またはノイズを低減する時間軸方向フィルタ処理を適用することで動きに対して影響を与えず全体としてノイズを低減することができる。

また画素値と、色度値、彩度値、明度値のうち少なくとも一つとを対応付けてもよい。

図１１(b)は、対象物内に注入した造影剤の濃度値が経時的に変化する場合を示す。画像２０５から画像２０８までは、造影剤による濃度値の変化のない領域２００４(閾値Ｔより小さい)と、造影剤により濃度値が変化する領域２００５(閾値Ｔ以上)とにより構成される。この場合、領域２００４に対して加算平均またはノイズを低減する時間軸方向フィルタ処理を適用することにより、造影剤による濃度値の変化(造影剤の広がり)に影響を与えることなく、全体としてノイズを低減することができる。この場合も、画素値と、色度値、彩度値、明度値のうち少なくとも一つとを対応付けてもよい。

このように、時間軸方向に変化を伴うデータにおいて画素値の変化量が小さい場合は、その変化の原因が、変化量内の動き成分よりもノイズ成分(ゆらぎ)であると仮定できる。このように動き成分が小さい領域間で加算平均やノイズ低減(平滑化)時間軸方向フィルタリングを行うことにより、時間軸方向にノイズ成分を集中して除去した画像が得られる。

ただし、造影剤による濃度変動がある場合、濃度変動領域は高画素値信号を示すため、ノイズの影響は無視できる場合が多い。そのため、全体としてノイズの影響が問題とならなくなる。しかし、ノイズの影響が小さいところでさらにノイズ低減をできるため、ほぼ完全な画像が得られる。

［実施例６］
図１２は、本発明による造影血管および造影臓器を抽出する手順（アルゴリズム）を示すフローチャートである。

以下、図１２の各ステップに沿って説明する。

まず、ステップＳ１２０１で開始する。

ステップＳ１２０２では、経時的に各画素の画素値が変化する画像データにおいて、時間軸方向に画素の画素値が最大値を示す最大値画素ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を各画素座標位置において時間軸方向抽出する。この最大値画素は、造影剤の効果が最も高い時相時の画素値である。続いて、ステップＳ１２０３では、画像データに対し時間軸方向に画素の画素値が最小値を示す最小値画素ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を時間軸方向抽出する。又は、時間軸方向フィルタ処理によって画素の画素値が小さい画素を時間軸方向抽出する。ここでいう画素値が小さい画素は、造影剤の効果が最も小さい時相時の画素値に一致する。

これら最大値画素ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)と最小値画素ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)とは、たとえば第一の実施の形態で説明した方法により取得可能である。

次にステップＳ１２０４で、これら２者の画素値の差ＭＸＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)−ＭＮＩ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)を利用して差分することで、造影血管を取得することができる。ここで、処理速度を重視すると、最大値画像及び最小値画像を抽出し後、差分するのが望ましいが、ノイズを含む画像間の差分処理では、ノイズ量が増大する傾向にある。

そのため、ノイズを勘案した画質の高さを重視する場合には、時間軸方向フィルタ処理より抽出した比較的画素値の大きい画像と、時間軸方向フィルタ処理より時間軸方向抽出した比較的画素値の小さい画像と、を差分するとよい。

なお、時間軸方向フィルタ処理によっても造影血管の時間軸方向抽出時にノイズが抽出され問題となる場合には、差分処理後に閾値処理や時間軸方向フィルタ処理を用いてノイズ成分を低減もしくは除去する。

また、時系列に並んだ画像データに含まれる画素座標位置毎に最大画素値を時間軸方向抽出する時間軸方向フィルタと、時間軸方向にノイズを除去する時間軸方向フィルタとをかけて、ノイズを除去した最大値画像を生成してもよい。同様に、時系列に並んだ画像データに含まれる画素座標位置毎に最小画素値を時間軸方向抽出する時間軸方向フィルタと、時間軸方向にノイズを除去する時間軸方向フィルタとをかけて、ノイズを除去した最小値画像を生成してもよい。そして、最大値画像と最小値画像とを差分処理することにより差分画像を作成しても良い。

さらに、時間軸方向の窓関数を使用することで、動脈と静脈の分離などを行なうことも可能である。

[実施例７]
図１３に基づいて、ＭＩＰ（Maximun Intensity Projection）法を用いて生成した複数の２次元投影画像データを差分する方法について説明する。図１３は、本発明の一実施の形態による差分画像の作成処理を示す概念図であり、ＭＩＰ法を用いて生成した２次元投影画像データに時間軸方向のフィルタ処理をかけて複数の画像を作成し、それらの画像を差分した差分画像を作成する一例を示すフローチャートである。

以下、図１３の各ステップ順に沿って説明する。

ステップＳ１３０１で開始する。

ステップＳ１３０２において、Ｘ線ＣＴ装置１やＭＲＩ装置４が撮影して得た時系列に並んだ画像データ（スライスデータ）に含まれる第一のＣＴ値、例えば最も低いＣＴ値に該当するデータだけを２次元に展開して時系列に並んだ２次元投影データを生成する。

ステップＳ１３０３において、ステップＳ１３０２で作成した時系列に並んだ２次元投影データを構成する各画素について、画素座標位置毎に時間軸方向にフィルタ処理を行い、時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行なう。その時間軸方向重み付けを行なった画像データに基づいて第一画像を作成する。

ステップＳ１３０４において、時系列に並んだ画像データ（スライスデータ）に含まれる第二のＣＴ値、例えば最も高いＣＴ値に該当するデータだけを２次元に展開して時系列に並んだ２次元投影データを生成する。

ステップＳ１３０５において、ステップＳ１３０４で作成した時系列に並んだ２次元投影データを構成する各画素について、画素座標位置毎に時間軸方向にフィルタ処理を行い、時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行なう。その時間軸方向重み付けを行なった画像データに基づいて第二画像を作成する。

そして、ステップＳ１３０７において終了する。

ステップＳ１３０６において、第一画像と第二画像との差分画像を生成する。
これにより、時間軸方向フィルタ処理より時間軸方向抽出した比較的画素値の大きい画像と、時間軸方向フィルタ処理より時間軸方向抽出した比較的画素値の小さい画像と、を抽出してから差分し、ノイズを勘案した画質の高い画像を提供することができる。

また、時間軸方向重み付けを行った２次元投影データに対して、ノイズを除去するための時間軸方向フィルタをかけて第一画像及び第二画像を生成してもよい。

以上、本発明の様々な実施例に関する以上の記述から、本発明の目的が達成されることは明らかである。ここまで本発明を詳細に記述および図示したが、これらは例示を意図したものであって、本発明はこれら実施の形態に限定されるものではない。さらに、本発明は造影血管の描出に限定されず、造影剤の組織への広がり具合の評価など経時的に画素の画素値が変化する領域を有する画像に対して種々の目的で適用することができる。

また、上記実施例は、Ｘ線ＣＴ装置１やＭＲＩ装置４が撮影して得た画像データに基づいて３次元画像を再構成し、その３次元画像に含まれる関心領域について画像処理を行なった。しかし、関心領域を設定せずに、画像データにより設定される画像の全領域についても同様の画像処理を行なうことができる。

また、上記実施例では、Ｘ線ＣＴ装置１やＭＲＩ装置４を用いて説明しているが、その他の医用画像撮影装置、例えばＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置、ガンマカメラのように陽電子、ガンマ線を用いたＣＴ装置、中性子線や光を用いたＣＴ装置、超音波診断装置、ＤＳＡ装置、Ｘ線撮影装置、など被検体の画像データを取得可能な装置にも適用可能である。

また、上記実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置１及びＭＲＩ装置４は、電源・信号線３３及び電源・信号線７０を介して接続された操作ユニット３０及び操作ユニット６０に備えられた演算装置３１及びＣＰＵ４８により画像処理を行なった。しかし、例えば図１４に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１、ＭＲＩ装置４、又はその他の医用画像撮影装置３が、ネットワーク５を介して画像処理装置、例えば演算装置３１や操作ユニット６０と接続された医用画像診断支援システムにおいても本発明を適用することができる。この場合、Ｘ線ＣＴ装置１、ＭＲＩ装置４、又はその他の医用画像撮影装置３が撮影した画像データは、ネットワーク５を介して画像処理装置、例えば演算装置３１や操作ユニット６０に入力される。そして、画像処理装置、例えば演算装置３１や操作ユニット６０は、入力された画像データに基づいて本発明に係る画像処理を行う。

また、ネットワーク５に接続された画像データを格納するための画像データベース（画像ＤＢ）６に、Ｘ線ＣＴ装置１、ＭＲＩ装置４、又はその他の医用画像撮影装置３が撮影した画像データを格納してもよい。そして、画像処理装置は、画像ＤＢ６から画像データを取得し、取得した画像データに基づいて画像処理を行なっても良い。

また、画像処理装置は、画像処理装置に接続された記憶装置、例えばＦＤＤ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブ等から読み出した画像データに基づいて上記実施例と同様の画像処理を行なってもよい。

また、本実施の形態で示した各実施の形態は、それぞれ単体で使用するに限らず、組み合わせて使用することが可能で、その場合特に高い効果を発揮する。

以上説明したように本発明によれば、医用画像撮影装置により時系列に沿って撮影された画像データに基づいて、所望する画像、例えば時間軸方向にノイズが低減された画像、造影された血管などの空間的３次元画像、を表示する用途に適用できる。また、画像データから特定領域を抽出する用途にも適用できる。

Claims (17)

1. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
   前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程と、
   前記時間軸方向抽出工程により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記画像データに基づいて、前記被検体の２次元又は３次元範囲に対応する２次元又は３次元画像を再構成する画像再構成工程と、
   前記２次元又は３次元画像について、少なくとも一つの関心領域を設定する関心領域設定工程と、を更に含み、
   前記時間軸方向抽出工程は、前記関心領域を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記条件に合致する画素を時間軸方向抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記時間軸方向抽出工程は、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、時間軸方向に所定のフィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素を取得する時間軸方向フィルタ処理を含む、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
4. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
   前記所定時間内の第一時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、前記所定時間内の第二時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、の変化量を算出する算出工程と、
   前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記第一時刻から前記第二時刻までの画素値の平均値を算出する工程と、
   前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素の画素値は前記平均値であり、前記変化量が所定値よりも大きい領域に含まれる各画素の画素値は前記画像データの画素値である加工画像を作成する工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
5. 前記画像データに含まれる各画素は、画素値と、色度値、彩度値、明度値のうちの少なくとも一つと、を対応付けられる、
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、
   前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、
   前記時間軸方向抽出手段により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
7. 前記画像データに基づいて、前記被検体の２次元又は３次元範囲に対応する２次元又は３次元画像を再構成する画像再構成手段と、
   前記２次元又は３次元画像について、少なくとも一つの関心領域を設定する関心領域設定手段と、を更に含み、
   前記時間軸方向抽出手段は、前記関心領域を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記条件に合致する画素を時間軸方向抽出する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影して得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、
   前記所定時間内の第一時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、前記所定時間内の第二時刻における前記画像データに含まれる各画素の画素値と、の変化量を算出する算出手段と、
   前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記第一時刻から前記第二時刻までの画素値の平均値を算出する手段と、
   前記変化量が所定値以下である領域に含まれる各画素の画素値は前記平均値であり、前記変化量が所定値よりも大きい領域に含まれる各画素の画素値は前記画像データの画素値である加工画像を作成する手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. 所定時間にわたって被検体を撮影することにより、時系列に並んだ画像データを取得する医用画像撮影装置と、
   前記画像データに基づいて２次元又は３次元画像を構成する演算装置と、
   前記演算装置が作成した画像を表示する表示装置と、
   を備えた医用画像診断支援システムにおいて、
   前記演算装置は、
   前記時系列に並んだ画像データが入力される入力手段と、
   前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出手段と、
   前記時間軸方向抽出手段により時間軸方向抽出された画素に基づいて２次元又は３次元画像を構成する構成手段と、
   を備え、
   前記表示装置は、前記構成手段が構成した２次元又は３次元画像を表示する、
   ことを特徴とする医用画像診断支援システム。
10. 前記画像データに基づいて、前記被検体の２次元又は３次元範囲に対応する２次元又は３次元画像を再構成する画像再構成手段と、
    前記２次元又は３次元画像について、少なくとも一つの関心領域を設定する関心領域設定手段と、を更に含み、
    前記時間軸方向抽出手段は、前記関心領域を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記条件に合致する画素を時間軸方向抽出する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の医用画像診断支援システム。
11. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して時間軸方向フィルタ処理を行い、前記時系列に沿って所定の時間軸方向重み付けを行なう時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。
12. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から、前記各画素座標位置における前記時系列に並んだ各画素に対応する画素値のうちの任意の画素値に相当する画素を時間軸方向抽出するという条件に合致する画素を時間軸方向抽出する時間軸方向抽出工程であって、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、時間軸方向にフィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。
13. 前記画像データに基づいて、前記被検体の２次元又は３次元範囲に対応する２次元又は３次元画像を再構成する画像再構成工程と、
    前記２次元又は３次元画像について、少なくとも一つの関心領域を設定する関心領域設定工程と、を更に含み、
    前記時間軸方向抽出工程は、前記関心領域を構成する各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素の中から前記条件に合致する画素を時間軸方向抽出する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の時間軸方向フィルタリング方法。
14. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データの画素値と、の加算平均値を算出し、前記加算平均値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。
15. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データの画素値と、前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データの画素値と、に対して所定の重み係数を乗算処理し、乗算処理後の画素値に基づいて加重加算平均値を算出し、前記加重加算平均値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。
16. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間内に含まれる全画素を画素値の大きさ順に並べた場合に、中央値となる画素値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。
17. 医用画像撮影装置により所定時間にわたって被検体を撮影することにより得られた時系列に並んだ画像データが入力される入力工程と、
    前記画像データに含まれる各画素について、画素座標位置毎に前記時系列に並んだ全画素に対して、前記所定時間に含まれる注目時刻における画像データに含まれる画素の画素値に所定の正の重み係数を乗算処理し、前記注目時刻よりも前の時刻における前記画像データに含まれる画素の画素値及び前記注目時刻よりも後の時刻における前記画像データに含まれる画素の画素値に所定の負の重み係数を乗算処理し、前記所定の正の重み係数を乗算処理した前記注目時刻における画像値と、前記負の重み係数を乗算処理した前記近接時刻よりも前の時刻における画素値及び前記近接時刻よりも後の時刻における画素値と、を加算した加算値を算出し、前記加算値を時間軸方向フィルタ処理結果として出力する時間軸方向フィルタ処理を行い、各画素座標位置を代表する画素値を取得する時間軸方向フィルタリング工程と、
    を含むことを特徴とする時間軸方向フィルタリング方法。

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