JP5227244B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置に関し、特に画質を向上させる技術に関する。

例えばＸ線ＣＴ装置などにより得られる断層画像はノイズ成分を含む場合がある。一般的に、高周波のノイズ成分は、例えば断層画像の画像データに対して平滑化フィルタなどを適用して除去することができる。しかし、単純に断層画像の全域を平滑化してしまうと組織などのエッジ部分も平滑化されて組織などを不鮮明にする可能性がある。

こうした事情から、組織などを不鮮明にすることなくノイズ成分を除去できることが望まれていた。これを実現する１つの技術が特許文献１に記載されている。特許文献１には、互いに異なる２つの平滑化フィルタを原画像に適用して２つの出力画像を得て、これら２つの出力画像の差分画像に基づいて重み付け係数を演算し、その重み付け係数を用いて原画像と平滑化画像とを相互に重み付け加算する旨の技術が提案されている。

特開２００４−２４６６２５号公報

本願発明者は、特許文献１に記載された技術とは異なる原理に注目して、断層画像等の画質を向上させる技術について研究開発を重ねてきた。

本発明は、その研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、画像内において組織などを不鮮明にすることなく比較的簡易にノイズ成分などを除去することにある。

上記目的を達成するために、本発明の好適な態様の画像処理装置は、被検体の画像内において画素間の画素値の変化量に基づいて組織のエッジを検出するエッジ検出部と、検出されたエッジを避けつつ前記画像内を平滑化処理する平滑化処理部と、を有し、前記エッジ検出部は、画素の均一性を示す基準値に基づいて設定される前記変化量の判定式を利用して組織のエッジを検出する、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記基準値は、均一参照体から得られる画素に基づいて設定されることを特徴とする。望ましい態様において、前記均一参照体は、被検体を支える固定部材であることを特徴とする。望ましい態様において、前記固定部材は、樹脂により形成されることを特徴とする。

望ましい態様において、前記基準値は、均一参照体に対応した複数の画素値に関する標準偏差と平均値とに基づいて決定される変動係数であることを特徴とする。

望ましい態様において、前記変動係数と対象画素の画素値と比較画素の画素値とエッジ認識倍数とに基づいて前記変化量の判定式が決定されることを特徴とする。

望ましい態様において、前記画像は、Ｘ線ＣＴ装置により得られるＸ線ＣＴ画像であり、前記画素値は、線吸収係数である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記画像は、ＤＸＡ装置により得られる画像である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記ＤＸＡ装置により得られる画像の画素値は、Ｘ線計数率である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記基準値は、Ｘ線計数率の標準偏差である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記Ｘ線計数率の標準偏差とエッジ認識倍数とに基づいて前記変化量の判定式が決定される、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記ＤＸＡ装置により得られる画像の画素値は、Ｘ線減衰量である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記基準値は、Ｘ線減衰量の標準偏差である、ことを特徴とする。

望ましい態様において、前記Ｘ線減衰量の標準偏差とエッジ認識倍数とに基づいて前記変化量の判定式が決定される、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様のプログラムは、被検体の画像内において画素間の画素値の変化量に基づいて組織のエッジを検出する機能であって、画素の均一性を示す基準値に基づいて設定される前記変化量の判定式を利用して組織のエッジを検出するエッジ検出機能と、検出されたエッジを避けつつ前記画像内を平滑化処理する平滑化処理機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。

上記態様のプログラムは、例えば、ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶され、これらの記憶媒体を介してコンピュータに読み込まれる。あるいは、ネットワークなどを介してプログラムがコンピュータに提供されてもよい。

本発明により、画像内において組織などを不鮮明にすることなく比較的簡易にノイズ成分などを除去することが可能になる。

本発明に係る画像処理装置を利用した画像処理システムを示す図である。 画像処理装置において処理される画像例を示す図である。 断層画像内におけるＸ軸上の線吸収係数を示す図である。 エッジ検出部により検出されるエッジを説明するための図である。 本実施形態における平滑化処理を説明するための図である。 本発明の別の好適な実施形態を説明するための図である。 骨密度画像を説明するための図である。 Ｘ線検出素子を介して得られるＸ線計数率を説明するための図である。 図６のエッジ検出部により検出されるエッジを説明するための図である。 図６の平滑化処理部による平滑化処理を説明するための図である。

図１は、本発明の好適な実施形態を説明するための図であり、図１には、本発明に係る画像処理装置を利用した画像処理システムが示されている。図１に示すシステムは、Ｘ線ＣＴ装置２０および画像処理装置１０で構成されている。

Ｘ線ＣＴ装置２０としては、公知の装置を用いることができる。Ｘ線ＣＴ装置２０は、例えばマウスなどの動物の被検体に対して、Ｘ線ビームを照射するＸ線発生器や被検体を透過したＸ線ビームを検出するＸ線検出器などを備えている。そして、必要に応じてＸ線ビームまたは被検体を回転させるなどして、被検体の断層画像を形成する。形成された断層画像（画像データ）は、画像処理装置１０へ出力される。

画像処理装置１０は、ＣＰＵやメモリやハードディスクなどのハードウェアと、動作制御用のプログラムなどのソフトウェアとによって構成される。図１には、そのハードウェアとソフトウェアとが協働して実現する代表的な機能が示されている。つまり、画像処理装置１０は、エッジ検出部１２、平滑化処理部１４、表示部１６などを有している。もちろん、エッジ検出部１２や平滑化処理部１４などの機能に対応したプログラムを用いて、一般的なコンピュータを画像処理装置１０として動作させてもよい。

本実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置２０により得られた断層画像が画像処理装置１０により処理され、断層画像内において組織などを不鮮明にすることなく比較的簡易にノイズ成分などが除去される。そこで、画像処理装置１０内の各機能を以下に詳述する。なお、図１に示した部分（構成）については、以下の説明においても図１の符号を利用する。

図２は、画像処理装置１０において処理される画像例を示す図である。図２に示す断層画像１００は、Ｘ線ＣＴ装置２０により被検体（例えばマウスなどの動物）１１０を撮影して得られるＸ線ＣＴ画像を模式化したものである。断層画像１００内には、被検体１１０の断面が映し出されており、骨１１２などの組織が含まれている。

被検体１１０は、例えば円筒形状の固定具１２０内に収められた状態でＸ線ＣＴ装置２０により測定（撮影）される。そのため、図２の断層画像１００内には、円筒形状の固定具１２０の断面も含まれている。

本実施形態では、まず、画像処理装置１０のエッジ検出部１２により、断層画像１００内において画素間の画素値の変化量に基づいて組織のエッジが検出される。エッジ検出部１２は、断層画像１００内のＸ軸に沿ってエッジを検出する。

図３は、断層画像内におけるＸ軸上の線吸収係数を示す図である。図３の横軸は、図２の断層画像１００内の破線で示すＸ軸に対応しており、図３の縦軸には、Ｘ軸上の各画素の画素値である線吸収係数が示されている。なお、線吸収係数は、ＣＴ値と互いに比例関係にあり、比較的容易な変換式により互いに変換可能である。

断層画像（図２の符号１００）内のＸ軸（図２の破線）上には、固定具１２０と、固定具１２０内に収容された被検体１１０と、被検体１１０内の骨１１２が含まれている。そのため、Ｘ軸上の画像として、図３に示すように、固定具１２０の画像部分、被検体１１０の画像部分、骨１１２の画像部分が含まれている。

エッジ検出部１２は、固定具１２０に対応した複数の画素（固定具１２０のエッジ部分の画素を除くことが望ましい）に基づいて、画素の均一性を示す基準値を設定する。そのため、固定具１２０は、比較的均一な物質で形成されることが望ましく、さらに軟部組織に近い素材であることが望ましい。固定具１２０として好適な素材の一例は樹脂である。

エッジ検出部１２は、予め位置や厚さがわかっている固定具１２０に対応した複数の画素から、画素の均一性を示す基準値として、線吸収係数の変動係数ＣＶを算出する。変動係数ＣＶは、固定具１２０の線吸収係数の標準偏差ＳＤ（例えば１ｃｍあたりの標準偏差）と、固定具１２０の線吸収係数の平均値ＡＶ（例えば１ｃｍあたりの平均値）と、に基づいて、例えば「ＣＶ＝ＳＤ／ＡＶ×１００」と算出される。

そして、エッジ検出部１２は、変動係数ＣＶに基づいて設定される判定式を利用して、Ｘ軸上における画素間の線吸収係数の変化量から組織のエッジを検出する。判定式は、例えば、｜μ_x−μ_x’｜＞ＭＵＬ×ＣＶ／１００×μ_xである。μ_xは、判定対象となる対象画素の線吸収係数であり、Ｘ軸上の座標ｘに位置する画素の線吸収係数である。μ_x’は、比較対象となる比較画素の線吸収係数であり、Ｘ軸上の座標ｘ´に位置する画素の線吸収係数である。なお、座標ｘ´は座標ｘの近隣でありｘ´＝ｘ−Ｎ，ｘ−Ｎ＋１，．．．，ｘ＋Ｎ−１，ｘ＋Ｎの関係を満たすことが望ましい。Ｎは例えば１に設定されるが画像の状態に応じてＮの値が変更されてもよい。例えば、比較的ぼけた画像の場合にはＮが２以上に設定される。また上記判定式内におけるＭＵＬはエッジ認識倍数であり、統計的には±２ＳＤ以内に９６パーセントのデータが含まれるので、ＭＵＬは２に設定されることが望ましい。ちなみに、上記判定式に換えて、｜μ_x−μ_x’｜＞ＭＵＬ×ＳＤ×μ_xを利用してもよい。

エッジ検出部１２は、図３のＸ軸上において、対象画素の座標ｘを移動させつつ各座標ごとに上記判定式を用いてエッジを検出する。エッジ検出部１２は、例えば、Ｘ軸上の原点ＯからＸ軸上の最大値まで、つまり断層画像（図２の符号１００）の一端から他端まで、対象画素の座標ｘを移動させ、Ｘ軸上の全ての座標において各座標ごとに上記判定式を適用して、上記判定式を満たす座標ｘを組織のエッジとして検出する。

図４は、エッジ検出部１２により検出されるエッジを説明するための図である。前述の判定式を満たす座標ｘを組織のエッジとして検出することにより、Ｘ軸上に沿って線吸収係数が著しく変化する部分が検出される。つまり図４に示すように、エッジＥｄとして、線吸収係数がほぼ０となる空気と被検体１１０との境界部分（被検体１１０の表皮部分）や、被検体１１０内の骨１１２と軟部組織の境界部分や、固定具１２０と空気の境界部分が検出される。なお、前述の判定式を満たす座標ｘとその近傍の数画素までをエッジＥｄ領域として検出してもよい。

こうして、エッジ検出部１２によりエッジＥｄが検出されると、平滑化処理部１４が断層画像内を平滑化処理する。その際、平滑化処理部１４は、検出されたエッジＥｄを避けつつ断層画像内を平滑化処理する。

図５は、本実施形態における平滑化処理を説明するための図である。平滑化処理部１４は、図４に示すＸ軸上において、エッジＥｄ以外の部分を処理対象として平滑化処理を実行する。これにより、図５に示すように、エッジＥｄ以外の部分において高周波成分（主にノイズ成分）が取り除かれて画素値（線吸収係数）の変化が滑らかになる。なお、平滑化処理（スムージング処理）としては、比較的単純な移動平均処理でもよいしメディアン（フィルタ）を利用した処理などでもよい。

画像処理装置１０は、図２の断層画像１００内において、Ｘ軸に対して垂直なＹ軸方向に沿ってＸ軸を移動させつつ、断層画像１００内の全域において、図４と図５を利用して説明したエッジ検出処理と平滑化処理を実行する。これにより、断層画像１００内の全域において、組織などのエッジを残したまま平滑化処理が実行され、組織などの境界を不鮮明にすることなく、高い画像分解能を維持したまま、高周波のノイズ成分などを除去することが可能になる。そして、平滑化処理された断層画像が表示部１６に表示される。

なお、同一の被検体から連続的に得られる複数の断層画像を用いて三次元画像を形成する場合には、各断層画像に対して、図４と図５を利用して説明した処理を実行することにより、三次元画像に対しても本実施形態のエッジ検出処理と平滑化処理を適用することが可能になる。

本実施形態においては、固定具１２０（図２など）から実際に得られる線吸収係数を用いて線吸収係数の変動係数ＣＶを算出しているため、例えば管電圧やスキャン速度などの撮影条件や被検体のサイズなどの条件が異なる場合においても、条件の相違を反映させた変動係数ＣＶが設定され、異なる条件下においても比較的安定したエッジ検出処理が可能となる。

図６は、本発明の別の好適な実施形態を説明するための図であり、図６には、本発明に係る画像処理装置を利用した画像処理システムが示されている。図６に示すシステムは、ＤＸＡ装置３０および画像処理装置１０で構成されている。

ＤＸＡ装置３０は、ＤＸＡ法（二重エネルギーＸ線吸収測定法）を利用した装置であり、例えば骨密度（骨塩量）画像や体脂肪率画像を形成する公知の装置である。ＤＸＡ装置３０は、被検体に対してＸ線を照射するＸ線発生器と被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器などを備えている。そして、Ｘ線発生器とＸ線検出器を利用して得られるデータに基づいて被検体の骨密度画像などを形成する。形成された骨密度画像（画像データ）は画像処理装置１０へ出力される。

画像処理装置１０は、ＣＰＵやメモリやハードディスクなどのハードウェアと、動作制御用のプログラムなどのソフトウェアとによって構成される。図６には、そのハードウェアとソフトウェアとが協働して実現する代表的な機能が示されている。つまり、画像処理装置１０は、エッジ検出部１２、平滑化処理部１４、表示部１６などを有している。もちろん、エッジ検出部１２や平滑化処理部１４などの機能に対応したプログラムを用いて、一般的なコンピュータを画像処理装置１０として動作させてもよい。

本実施形態では、ＤＸＡ装置３０により得られた骨密度画像が画像処理装置１０により処理され、骨密度画像内において組織などのエッジを維持しつつ比較的簡易にノイズ成分などが除去される。そこで、画像処理装置１０内の各機能を以下に詳述する。なお、図６に示した部分（構成）については、以下の説明においても図６の符号を利用する。

図７は、骨密度画像２００を説明するための図である。図７に示す骨密度画像２００はＤＸＡ装置３０により被検体（例えば人体など）を撮影して得られる骨密度画像を模式化したものであり、骨２１２などの組織の画像が含まれている。

図６を利用して説明したように、ＤＸＡ装置３０は、Ｘ線発生器とＸ線検出器を備えている。図７に示す１次元検出器３２は、ＤＸＡ装置３０が備えるＸ線検出器であり、１チャンネル（１ｃｈ）からＭチャンネル（Ｍｃｈ）までの直線状に配列されたＭ個のＸ線検出素子によって構成されている。

骨密度画像２００を形成する際には、被検体を間に挟んで対向して配置されたＸ線発生器と１次元検出器３２が、互いの相対的な位置関係を固定しつつ、図７に示すＸ軸方向に沿って移動する（走査される）。その移動（走査）の過程において、１次元検出器３２が備える各Ｘ線検出素子ごとにＸ線計数率が計数される。これにより、各Ｘ線検出素子ごとにＸ軸上の各位置（各画素）に対応したＸ線計数率が計数され、Ｙ軸方向に沿って配列された複数のＸ線検出素子を介してＸＹ平面内の複数の画素の各々に対応したＸ線計数率が収集され、骨密度画像２００が形成される。

図８は、Ｘ線検出素子を介して得られるＸ線計数率を説明するための図であり、骨密度画像内のＸ軸方向に沿ったＸ線計数率を示している。図８の横軸は、図７の骨密度画像２００内の破線で示すＸ軸に対応しており、図８の縦軸には、Ｘ軸上の各画素の画素値に対応するＸ線計数率が示されている。

例えば、図７において破線の位置（Ｙ軸上の位置）に対応するチャンネルのＸ線検出素子が破線に沿って走査されつつＸ線計数率を計数することにより、図８に示すＸ線計数率のプロファイルが得られる。図７の骨密度画像２００内には被検体と被検体内の骨２１２が含まれている。そのため、図７の破線で示すＸ軸上において、図８に示すように、被検体２１０の部分とその内部にある骨２１２の部分を含んだＸ線計数率のプロファイルが得られる。

エッジ検出部１２（図６）は、Ｘ線計数率のプロファイルから、組織のエッジを検出する。その検出にあたって、Ｘ線計数率に基づいて、画素の均一性を示す基準値が設定される。エッジ検出部１２は、その基準値として、Ｘ線計数率の標準偏差を算出する。

各Ｘ線検出素子は、Ｘ軸方向に沿った走査の過程において、サンプリングインターバルＳごとにＸ線計数率ＣＰＳを計数する。そこで、Ｘ線計数率ＣＰＳの理論的な標準偏差ＴＳＤを次式に基づいて算出する。

例えば、図８のプロファイルを形成するＸ線検出素子が任意の時刻のサンプリングインターバルＳにおいて計数したＸ線計数率ＣＰＳに基づいて、数１式から、そのＸ線検出素子に対応したＴＳＤが算出される。エッジ検出部１２は、標準偏差ＴＳＤに基づいて設定される判定式を利用して、Ｘ軸上における画素間のＸ線計数率の変化量から組織のエッジを検出する。判定式は、数１式により得られる標準偏差ＴＳＤとエッジ認識倍数ＭＵＬとに基づいて、例えば次式のように定義される。

数２式において、ＣＰＳ_xは、判定対象となる対象画素のＸ線計数率であり、Ｘ軸上の座標ｘに位置する画素のＸ線計数率である。ＣＰＳ_x’は、比較対象となる比較画素のＸ線計数率であり、Ｘ軸上の座標ｘ´に位置する画素のＸ線計数率である。なお、座標ｘ´は座標ｘの近隣でありｘ´＝ｘ−Ｎ，ｘ−Ｎ＋１，．．．，ｘ＋Ｎ−１，ｘ＋Ｎの関係を満たすことが望ましい。Ｎは例えば１に設定されるが画像の状態に応じてＮの値が変更されてもよい。例えば、比較的ぼけた画像の場合にはＮが２以上に設定される。また数２式におけるエッジ認識倍数ＭＵＬは、例えば統計的な評価に基づいて決定され、ＭＵＬ＝２などに設定される。なお、ＭＵＬが４〜５程度に設定されてもよい。

エッジ検出部１２は、図８のＸ軸上において、対象画素の座標ｘを移動させつつ各座標ごとに数２式の判定式を用いてエッジを検出する。エッジ検出部１２は、例えば、Ｘ軸上の原点ＯからＸ軸上の最大値まで、つまり骨密度画像（図７の符号２００）の一端から他端まで、対象画素の座標ｘを移動させ、Ｘ軸上の全ての座標において各座標ごとに上記判定式を適用して、上記判定式を満たす座標ｘを組織のエッジとして検出する。

図９は、図６のエッジ検出部１２により検出されるエッジを説明するための図である。数２式の判定式を満たす座標ｘを組織のエッジとして検出することにより、図８のＸ軸上に沿ってＸ線計数率が著しく変化する部分が検出される。つまり図９に示すように、エッジＥｄとして、被検体２１０内の骨２１２と軟部組織の境界部分などが検出される。なお、数２式の判定式を満たす座標ｘとその近傍の数画素までをエッジＥｄ領域として検出してもよい。

こうして、エッジ検出部１２（図６）によりエッジＥｄが検出されると、平滑化処理部１４（図６）が骨密度画像内を平滑化処理する。その際、平滑化処理部１４は、検出されたエッジＥｄを避けつつ骨密度画像内を平滑化処理する。

図１０は、図６の平滑化処理部１４による平滑化処理を説明するための図である。平滑化処理部１４は、図９に示すＸ軸上において、エッジＥｄ以外の部分を処理対象として平滑化処理を実行する。これにより、図１０に示すように、エッジＥｄ以外の部分において高周波成分（主にノイズ成分）が取り除かれて画素値（Ｘ線計数率）の変化が滑らかになる。なお、平滑化処理（スムージング処理）としては、比較的単純な移動平均処理でもよいしメディアン（フィルタ）を利用した処理などでもよい。

画像処理装置１０（図６）は、図７に示すＭ個の全てのＸ線検出素子の各々から得られるＸ線計数率のプロファイル（図８）について、図９と図１０を利用して説明したエッジ検出処理と平滑化処理を実行する。これにより、図７の骨密度画像２００内の全域において、骨などのエッジを残したまま平滑化処理が実行され、骨などの境界を不鮮明にすることなく、高い画像分解能を維持したまま、高周波のノイズ成分などを除去することが可能になる。そして、平滑化処理された骨密度画像２００に基づいて、骨密度（骨塩量）などが算出される。また、骨密度画像２００に対応した表示画像が表示部１６（図６）に表示されてもよい。

なお、Ｘ線計数率の変化量に換えて、Ｘ線減衰量の変化量に基づいて組織のエッジを判定してもよい。この場合においては、画素の均一性を示す基準値として、Ｘ線減衰量の標準偏差が算出される。エアバリュー計数率ＣＰＳ０が比較的長い時間測定され、ばらつきが無いと仮定すると、Ｘ線減衰量の理論的な標準偏差ＴＡが次式により算出される。

数３式において、ＣＰＳ_xは、判定対象となる対象画素のＸ線計数率であり、Ｘ軸上の座標ｘに位置する画素のＸ線計数率である。また、ＴＳＤは、数１式により算出されるＸ線計数率の理論的な標準偏差である。

Ｘ線減衰量の変化量に基づいて組織のエッジを判定する場合、エッジ検出部１２（図６）は、Ｘ線減衰量の標準偏差ＴＡとエッジ認識倍数ＭＵＬとに基づいて定義される次式の判定式を利用する。

数４式において、Ａ_xは、判定対象となる対象画素のＸ線減衰量であり、Ｘ軸上の座標ｘに位置する画素のＸ線計数率ＣＰＳ_xとエアバリュー計数率ＣＰＳ０に基づいて算出される。Ａ_x’は、比較対象となる比較画素のＸ線減衰量であり、Ｘ軸上の座標ｘ´に位置する画素のＸ線計数率ＣＰＳ_x’とエアバリュー計数率ＣＰＳ０に基づいて算出される。なお座標ｘ´は座標ｘの近隣でありｘ´＝ｘ−Ｎ，ｘ−Ｎ＋１，．．．，ｘ＋Ｎ−１，ｘ＋Ｎの関係を満たすことが望ましい。Ｎは例えば１に設定されるが画像の状態に応じてＮの値が変更されてもよい。例えば、比較的ぼけた画像の場合にはＮが２以上に設定される。また数４式におけるエッジ認識倍数ＭＵＬは、例えば統計的な評価に基づいて決定され、ＭＵＬ＝２などに設定される。なお、ＭＵＬが４〜５程度に設定されてもよい。

エッジ検出部１２（図６）は、図８のＸ軸上において、対象画素の座標ｘを移動させつつ各座標ごとに、数２式に換えて数４式の判定式を用いてエッジを検出してもよい。さらに、エッジ検出部１２（図６）は、数４式に換えて次式を利用してエッジを検出してもよい。

上述した実施形態によれば、理論的な標準偏差であるＴＳＤやＴＡに基づいてエッジが判定されるため、管電圧の大きさや走査速度などの撮影条件や被検体のサイズなどが変化する場合においても、その変化に伴う大きな影響を受けることなく、比較的安定したエッジの判定が可能になる。

なお、ＤＸＡ法（二重エネルギーＸ線吸収測定法）においては、低管電圧と高管電圧の二種類の管電圧の各々について測定を行うため、例えば、低管電圧により得られる画像に対して上述したエッジ検出処理と平滑化処理を施し、さらに、高管電圧により得られる画像に対して上述したエッジ検出処理と平滑化処理を施すようにしてもよい。なお、低管電圧により得られる画像の方が比較的ノイズを多く含むため、例えば、低管電圧により得られる画像のみに上述したエッジ検出処理と平滑化処理を施し、高管電圧により得られる画像に対する処理を省略してもよい。

以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。例えば、Ｘ線ＣＴ装置により得られる断層画像に換えて、超音波診断装置などの他の装置から得られる断層画像を処理対象としてもよい。

１０ 画像処理装置、１２ エッジ検出部、１４ 平滑化処理部、１６ 表示部。

Claims (6)

1. 被検体とその被検体を支える固定部材とを含んだ断層画像内において、一次元の軸上に並ぶ対象画素とその近傍の比較画素との間の画素値の変化量に基づいて組織のエッジを検出するエッジ検出部と、
   検出されたエッジを避けつつ前記断層画像内を平滑化処理する平滑化処理部と、
   を有し、
   前記エッジ検出部は、前記固定部材に対応した複数の画素に基づいて画素の均一性を示す基準値を設定し、その基準値に基づいて設定される前記変化量の判定式を利用して、前記一次元の軸上において対象画素の座標を移動させ、各座標ごとに前記判定式を適用してその座標の対象画素が組織のエッジかどうかを判定することにより、組織のエッジを検出する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記固定部材は、樹脂により形成される、
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の画像処理装置において、
   前記基準値は、前記固定部材に対応した複数の画素値に関する標準偏差と平均値とに基づいて決定される変動係数である、
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３に記載の画像処理装置において、
   前記変動係数と対象画素の画素値と比較画素の画素値とエッジ認識倍数とに基づいて前記変化量の判定式が決定される、
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
   前記画像は、Ｘ線ＣＴ装置により得られるＸ線ＣＴ画像であり、
   前記画素値は、線吸収係数である、
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 被検体とその被検体を支える固定部材とを含んだ断層画像内において、一次元の軸上に並ぶ対象画素とその近傍の比較画素との間の画素値の変化量に基づいて組織のエッジを検出する機能であって、前記固定部材に対応した複数の画素に基づいて画素の均一性を示す基準値を設定し、その基準値に基づいて設定される前記変化量の判定式を利用して、前記一次元の軸上において対象画素の座標を移動させ、各座標ごとに前記判定式を適用してその座標の対象画素が組織のエッジかどうかを判定することにより、組織のエッジを検出するエッジ検出機能と、
   検出されたエッジを避けつつ前記画像内を平滑化処理する平滑化処理機能と、
   をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。

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