JP5228048B2 - 画像処理装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、医用画像処理プログラムに用いるパラメータの推奨最適値を、ボリュームデータから自動計算する技術に関するものである。

X線CT(X-ray Computed Tomography)やMRI(Magnetic Resonance Imaging)等で撮像されたボリュームデータを用いた診断においては、3次元情報を有するボリュームデータに対して、複数の医用画像処理アルゴリズムを用いて可視化処理 を行い、診断の補助とする場合がある。また撮像シーケンスが部位によって別のものが設定されている場合、状況によっては実際の部位とは違う部位のものとして設定されている撮像パラメータを用いて撮影したい場合もあり、その場合撮像段階では、別の部位としてデータを撮像することもある。しかしその後の画像処理のシーケンスでは実際の部位に調整されたパラメータやアルゴリズムを用いる必要があれば、その段階で入力データに含まれる実際の部位を識別し、画像処理を始める必要がある。

ここで用いる医用画像処理アルゴリズムは、入力ボリュームデータから必要な組織だけを抽出して表示したり、エッジを強調して表示したりするなど、場合に応じて複数の方法が存在する。ここで、できるだけ多くの処理を自動で行うとしても、診断の信頼性や安全性の点から考えても、最終的に医師や技師による確認や手作業による修正は必要不可欠なものであり、この手動修正の部分が多いほど、医師や技師にかかる負担やコストは高くなる。できるだけこの手動修正による負担を軽減するためには、自動処理部分を可能な限り高速、高精度に行う必要がある。

上記のような医用画像処理アルゴリズムには、複数のパラメータが必要とされることがほとんどであるが、このパラメータの最適値は、データによって異なることが多い。その主な原因の一つとして、入力ボリュームデータがどの部位を撮像したものであるかによって、ボリュームデータ内に存在する組織の種類や量、形が異なることが多いということが挙げられる。このことから、できるだけ高精度に自動処理を行うためには、そのボリュームデータがどの部位を撮像したものであるかを識別する部位識別を、自動で行う必要がある。またここで、場合に応じて異なる医用画像処理アルゴリズムを適用することを考えると、そのアルゴリズムによって識別が必要な部位の精度や範囲は異なる場合が多い。

入力3次元ボリュームデータに存在する部位を自動的に識別し表示する技術は、特許文献1等に記載されている。

特開2008-6187号公報

特許文献１の画像処理技術では、前述のように部位識別を前処理として用いることを考えると、識別が必要な部位の精度や範囲は異なるため、後に用いる医用画像処理アルゴリズムによって別の基準で部位識別を行う必要がある。

特定した部位の情報を医用画像処理プログラムに利用することを考えた場合、特定が必要な部位や、識別の精度、また部位の定義が異なる。例えば必要とされる識別の精度よりも高い精度で部位を識別していた場合でも、計算後に部位の範囲を変更することで必要な情報を得ることは可能だが、必要以上の制度で計算をしている分、不必要な計算を行っていることになり、その計算時間も長くなる。しかし医用画像処理プログラムは従来処理時間が長くかかるものとされており、その前処理として部位識別アルゴリズムを用いる場合には、不必要な計算は可能な限り避け、できるだけ短時間で実行できるようにする必要がある。医用画像装置のハードウェア面での進歩によってより大容量の医用画像データを処理する必要に迫られている昨今では、この傾向はより顕著になっているといえる。

そこで本発明が解決しようとする課題は、識別する部位の取捨選択や部位の範囲の変更を可能にし、後に行う画像処理に適した対象の部位の識別を自動で行う、画像処理の前処理として利用可能な画像処理装置、処理方法、及び処理プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために本発明は、複数の医用画像処理プログラムに必要な部位識別の情報と、各医用画像処理プログラムに必要なパラメータに関する情報を事前に登録しておき、前処理として部位識別を行う際に、その情報を用いて最適な部位識別を行い、識別した入力ボリュームデータに関する部位情報から、後に利用する医用画像処理プログラムに用いる可変パラメータの値の推定最適値を提示する。

そのため、本発明は、予め用意された識別部位定義表に記載される複数のアルゴリズムに対応する必要部位および部位定義および識別アルゴリズムから、指定されたアルゴリズムに適した必要部位および部位定義および識別アルゴリズムを選択し、ボリュームデータと対象の部位を関連付け、対象の部位に対応付けたボリュームデータの情報を、ボリュームデータ部位対応表に反映させ、ボリュームデータ部位対応表から得られるボリュームーデータに関連付けられた対象の部位情報と、予め用意されたパラメータ算出アルゴリズムとを入力とし、画像処理アルゴリズムに必要なパラメータを算出し、算出されたパラメータ値を、ボリュームデータパラメータ対応表に反映させ、算出されたパラメータを用いて入力されたアルゴリズムを実行し、アルゴリズムの実行結果を出力装置に表示し、表示された実行結果と同じ画面内にパラメータを表示することを特徴とする。

また、本発明は、画像処理アルゴリズムの識別情報と、画像処理アルゴリズムに必要な撮影対象の部位の識別情報と、各部位の撮影対象中の範囲を定義した定義情報と、各部位を識別するための条件との対応を記憶しておき、画像処理アルゴリズムを指定された場合に、指定された画像処理アルゴリズムに対応する条件を記憶装置から検索し、条件を用いて、撮影対象の各画像から部位を特定し、画像と部位との対応を記憶装置に格納する。そして、異なる画像処理アルゴリズム間で部位の一部が同一であっても、その同一の部位に対する条件が異なることを特徴とする。

本発明によれば、画像処理プログラムの前処理として部位識別を自動で行った場合に、後に利用する医用画像処理プログラムに適したパラメータを短時間で表示することができる。よって、識別する部位の取捨選択や部位の範囲の変更を可能にし、後に行う画像処理に適した対象の部位の識別を自動で行うことができる。

実施例の画像処理部の全体のシステム構成図である。 複数の画像処理アルゴリズムと、各アルゴリズムに必要な部位と部位定義、および識別アルゴリズムを対応付ける識別部位定義表である。 識別部位定義表に定義される、人体の部位定義の情報を図示した図である。 自動部位識別部11における、部位識別処理の流れである。 必要部位と、ボリュームデータ内の開始および終了スライスを対応付けた、ボリュームデータ部位対応表である。 複数の画像処理アルゴリズムと、それぞれのアルゴリズムに対応する複数の必要部位、また各必要部位に対する必要パラメータ名とパラメータ算出アルゴリズムを示すパラメータ算出表である。 選択された画像処理アルゴリズムにおける各必要部位に対して必要な必要パラメータ名とパラメータ値の対応を示すボリュームデータパラメータ対応表である。

以下に、図を用いて実施の形態について説明する。

図1は、画像処理部10の一実施例のシステム構成図である。実施例のシステムは、コンピュータ２３と、コンピュータ２３に接続された外部記憶装置２０（例えば、ハードディスク）と、コンピュータ２３に接続された入力装置２１（例えば、キーボード、マウス、インタフェース）と、コンピュータ２３に接続されたモニタ２２（例えば、液晶モニタ）とを備える。コンピュータ２３は、画像処理部１０（例えば、ＣＰＵ）と、内部メモリ３０と、これらを接続するバスを備える。画像処理部１０は、内部メモリ３０上に展開されたプログラムに従って動作することにより、自動部位識別部１１、パラメータ算出部１２、画像処理アルゴリズム実行部１３の機能を果たす。

まず、外部記憶装置20に記憶されているボリュームデータが、入力装置21からの指示に従って内部メモリ30へ転送される。更に、同じく外部記憶装置20に記憶されている識別部位定義表が入力装置21からの指示に従って内部メモリ30へ転送され、画像処理部10内の自動部位識別部11は、入力ボリュームデータと識別部位定義表を参照し、部位識別処理を行う。

図2に、識別部位定義表40を例として示す。識別部位定義表40には、医用画像処理アルゴリズムの識別情報と、医用画像処理アルゴリズムに必要な必要部位の識別情報と、その必要部位の範囲を定義した定義情報と、必要部位を識別するための識別アルゴリズムの識別情報が格納される。

識別部位定義表40に記憶される必要部位は、画像処理アルゴリズムの内容によってその数や細かさが異なる。基本的には頭部−頚部−胸腹部−腰部−脚部のように認識することが一般的であるが、例えば、画像処理アルゴリズムにおいて身体の上下のみが判別できれば良い場合は、頭部もしくは脚部のみを認識できればよい。また別の画像処理アルゴリズムにおいては、膝関節や足首関節等の関節のレベルまでを別のものとして識別すべき場合もあり、その場合は脚ではなく、大腿部-膝-下腿部-足首-足のように記憶されている。

また、識別部位定義表40において同じ識別部位が記憶されていても、部位定義は異なることもある。例えば、部位a_1と部位b_1が同じ「脚」であっても、定義a_1においては股関節からつま先までを脚と定義し、定義b_1では骨盤部からつま先までを脚と定義している場合もある。骨盤部を脚として認識する場合の画像処理アルゴリズムの例として、例えば血管抽出アルゴリズムが挙げられる。腹部からつま先までの血管を考えると、腹部から太い1本の動脈が続いているが、この血管は骨盤の上部で分岐し、左右の脚に分かれていく。この場合は血管に注目しているので、血管が分岐する地点を部位の境界と考えるべきであり、骨盤部を境に部位が別のものであると認識する必要がある。一方、骨に注目した場合には、骨盤と大腿部は別のものとして識別する必要があるため、股関節から下を脚と定義することになる。

識別部位定義表40に記憶される識別アルゴリズムには各必要部位に応じた識別条件が記録されており、これも同じ部位に対する識別条件であっても、条件が異なる場合もある。

例えば、胸部と腹部を別の部位として認識する場合のアルゴリズム1と、胸腹部として1つの部位として認識する場合のアルゴリズム2を仮定する。胸腹部の特徴としては、スライス（画像）内における身体の領域がひとつの領域となり、かつその形状が横に広い楕円となることが挙げられる。更にその中の胸部の特徴としては、肋骨が存在するという特徴、腹部の特徴としては、身体の断面の中心に近い部分に脊椎が存在するという特徴が挙げられる。アルゴリズム1の場合、ピクセル値が高い骨が楕円状に分散していることを識別条件とし、腹部は骨の領域の大きさと、空気層以外の身体の領域の中での骨の領域の位置を識別条件とすることができる。一方アルゴリズム2においては、身体の領域がスライス内で1領域となり、その形状が横に広い楕円となることを識別条件とすることができる。

このように腹部と胸部を別に識別する場合と、胸腹部として1つの領域に識別する場合とを比較すると、胸腹部を1つの領域として識別する場合の方が計算する統計値の種類も少なく、計算も少なくてよいことがわかる。1つの領域として識別すれば十分な場合に、胸部と腹部を別のものとして識別して合成するよりも、計算時間は短くて済むと言える。

また、識別アルゴリズムには識別条件だけでなく、識別する順やそのアルゴリズムも記憶されている。例として、図3に示すように、必要部位が頭部、頚部、胸腹部、骨盤部、脚部である場合について説明する。図4には、自動部位識別部11における部位識別処理フロー50を示した。

まず、ボリュームデータ、識別部位定義表40から得られた必要部位、識別アルゴリズムが入力として与えられる。

入力された識別アルゴリズムに従って、必要な統計値をボリュームデータから算出する。必要な統計値は例えば、スライス内のピクセル値の平均、ある閾値以上のピクセル値の数、ある閾値以上のピクセル値を持つピクセルと中心からの距離、ある閾値以上のピクセル値の形成する連結領域の輪郭の形状などの、ボリュームデータから算出される値であり、これも識別アルゴリズムに記載があるものとする。

識別の順序としては、ここでは最初に脚部、頭部を先に識別し、その後に骨盤部、頚部を識別するという識別アルゴリズムが与えられたことを仮定する。

まずボリュームデータのスライスを一枚目から探索し、脚部の識別条件に合致するスライスを脚部と識別し、それ以外のスライスの中で、頭部の識別条件に合致するスライスを頭部と識別する。スライスには、スライスを取得した順に、番号を付与しておく。スライスを一枚ずつ判定し、ボリュームデータの全スライスに対して検索が終了した時点で、脚部、頭部の識別を終了する。
次に、頭部、脚部のどちらでもないと判断されたスライスを更に識別するため、もう一度一枚目から探索を行う。頭部、脚部と識別されたスライス以外の全てのスライスの中で、脚部の上部に位置し、骨盤の識別条件を満たすものを骨盤と識別し、頭部の下部に位置し、頚部の識別条件を満たすものを頚部と識別する。

この検索の結果、頭部、頚部、骨盤部、脚部のどれでもないと判断されたスライスを、ここでは胸腹部と識別する。

ここで、統計値を計算する際に、スライス一枚一枚ではなく、ボリュームデータの分解能などの情報から設定される数値を用いて数枚おきに計算したり、また1スライス内でも全ピクセルではなく、数ピクセルおきに計算を行ったりすることで、計算時間を短縮することもできる。このように飛び飛びに計算した場合、それに応じて識別アルゴリズム実行中も、とびとびに検索する必要がある。

また、統計値を計算した後に、ある一定のスライス枚数の移動平均をとり、この移動平均の値を識別アルゴリズムに使うこともできる。この場合、数スライスのアーチファクトによ誤識別してしまう可能性が低くなり、識別精度を高めることが期待できる。

この他にも識別精度を高めるためには、一通り全スライスを識別した後に、撮影対象の人体の部位に関する知識を用いて識別部位を確かめることができる。例えば、人体の部位は上から、頭部−頚部−胸腹部−骨盤部−脚部の順に並んでいるという情報を、外部記憶装置20から内部メモリ30を通して得、識別結果がこれに即しているかどうかを判定する。順が逆になっている場合には識別条件を調整するなどして、もう一度識別アルゴリズムを実行することもできる。

このように識別された部位情報を、図5に示すようなボリュームデータ部位対応表に記録する。記録する情報としては、ボリュームデータ内で、その部位に該当すると識別されたスライスの範囲を、開始スライス番号と終了スライス番号で指定する。ボリュームデータ部位対応表は、内部メモリ30に格納され、必要に応じて、内部メモリ30から外部記憶装置20に格納される。

パラメータ算出部12では、内部メモリ30内に格納されたパラメータ算出表の他に、ボリュームデータ、ボリュームデータ部位対応表を入力とする。パラメータ算出表70の例を図6に示す。パラメータ算出表70には、医用画像処理アルゴリズムの識別情報と必要部位の識別情報以外に、必要部位に必要なパラメータおよびそのパラメータを算出するためのアルゴリズムの識別情報も格納する。パラメータ算出表70には識別部位定義表40と同様に必要部位が記憶され、この必要部位それぞれに複数の必要パラメータが記憶されている。

パラメータ算出アルゴリズムとしては、例えば当該部位のボリュームデータのピクセル値をパラメータとする場合や、または予め定められた値をパラメータとして設定する場合などもある。

画像処理アルゴリズムによっては、異なる部位にも同じアルゴリズムを適用するが、パラメータの値だけ異なるというものや、部位ごとに異なる処理アルゴリズムを適用するものもある。前者の場合には必要パラメータは異なる部位でも同じになるが、パラメータ算出アルゴリズムは部位によって異なるアルゴリズムとなる場合もある。後者の場合には、部位によって必要パラメータの内容も数も異なることもあり、その算出アルゴリズムも勿論異なることが多い。

こうして各パラメータ算出アルゴリズムを用いて算出されたパラメータを、図7に示すようなボリュームデータパラメータ対応表80に記憶する。

画像処理アルゴリズム実行部では、ボリュームデータパラメータ対応表80、入力ボリュームデータを用いて、事前に指定された画像処理アルゴリズムを実行する。更にその結果をモニタ22へ出力すると同時に、ボリュームデータ部位対応表60を参照し、識別した必要部位の情報をボリュームデータに関連付けた形で表示する。更にボリュームデータパラメータ対応表80を参照し、算出したパラメータを推定最適値としてモニタ22の同じ画面内に出力する。

ユーザが画像処理結果や部位の情報を確認した結果、画像処理結果に誤りがあり、その原因が部位識別にあると判断した場合には、部位の範囲を変更することができる。ユーザによって変更された部位の情報は入力装置21を介してボリュームデータ部位対応表60に反映され、パラメータ算出部12はボリュームデータ部位対応表60とパラメータ算出表70を用いて再度最適パラメータを算出する。そしてその結果をボリュームデータパラメータ対応表80に反映させ、画像処理アルゴリズム実行部13にて画像処理アルゴリズムが実行され、新しい処理結果がモニタ22の出力へ反映される。この操作は、ユーザが結果を確認し、部位識別が原因の誤りではないと判断するまで繰り返し行うことができる。

また、ユーザはパラメータの値を直接変更することもできる。部位識別の場合と同様、変更したパラメータの値は、入力装置21を介してボリュームデータパラメータ対応表80に反映され、画像処理アルゴリズム実行部13は、ボリュームデータパラメータ対応表80を用いて画像処理アルゴリズムを再度実行し、新しい処理結果をモニタ22の出力へと反映させる。この操作に関しても、繰り返し行うことが可能である。

10‥画像処理部、11‥自動部位識別部、12‥パラメータ算出部、13‥画像処理アルゴリズム実行部、20‥外部記憶装置、21‥入力装置、22‥モニタ、23‥コンピュータ、30‥内部メモリ、40‥識別部位定義表、50‥部位識別処理フロー、60‥ボリュームデータ部位対応表、70‥パラメータ算出表、80‥ボリュームデータパラメータ対応表。

Claims (14)

1. 複数の部位が存在する1つのボリュームデータについて、特定の画像処理アルゴリズムを適用する画像処理装置であって、
   自動部位識別部と、
   パラメータ算出部と、
   画像処理アルゴリズム実行部とを備え、
   前記自動部位識別部は、予め用意された識別部位定義表に記載される複数のアルゴリズムに対応する必要部位および部位定義および識別アルゴリズムから、指定されたアルゴリズムに適した必要部位および部位定義および識別アルゴリズムを選択し、ボリュームデータの情報と対象の部位情報を関連付ける定義基準識別部と、前記定義基準識別部において対象の部位情報に対応付けたボリュームデータの情報を、ボリュームデータ部位対応表に反映させる部位情報反映部とを有し、
   前記パラメータ算出部は、前記ボリュームデータ部位対応表から得られるボリュームデータの情報に関連付けられた対象の部位情報と、予め用意されたパラメータ算出アルゴリズムとを入力とし、画像処理アルゴリズムに必要なパラメータを算出する部位基準パラメータ算出部と、前記部位基準パラメータ算出部において算出されたパラメータを、ボリュームデータパラメータ対応表に反映させるパラメータ反映部とを有し、
   前記画像処理アルゴリズム実行部は、前記パラメータ算出部で算出されたパラメータを用いて入力されたアルゴリズムを実行する実行部と、アルゴリズムの実行結果を出力装置に表示する結果出力部と、前記結果出力部で表示された実行結果と同じ画面内に前記パラメータ算出部で算出されたパラメータを表示するパラメータ表示部とを有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であって、
   前記部位情報反映部は、入力装置を介して受信されるボリュームデータの情報に関連付けられた対象の部位情報を、前記ボリュームデータ部位対応表に反映させる入力部位利用部を有することを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項1に記載の画像処理装置であって、
   前記定義基準識別部は、前記識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、全てのピクセルもしくは複数ピクセルおきに、またスライス一枚一枚もしくは複数枚おきにボリュームデータの情報を識別し、識別した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付ける間引き識別部を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項1に記載の画像処理装置であって、
   前記定義基準識別部は、前記識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、一旦算出した統計値の移動平均値を利用してボリュームデータの情報を識別し、識別した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付ける移動平均識別部を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項1に記載の画像処理装置であって、
   前記定義基準識別部は、前記識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、一通りボリュームデータの情報を検索して、一旦、検索した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付けた後に、予め登録してある生理学的な知識に基づく基準により、識別結果を検査・修正する識別結果テスト部を有することを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項1に記載の画像処理装置であって、
   前記パラメータ反映部は、入力装置を介して受信される、画像処理アルゴリズムに必要な各パラメータを、前記ボリュームデータパラメータ対応表に反映させる入力パラメータ利用部を有することを特徴とする画像処理装置。
7. 複数の部位が存在する1つのボリュームデータについて、特定の画像処理アルゴリズムを適用する画像処理方法であって、
   自動部位識別ステップと、
   パラメータ算出ステップと、
   画像処理アルゴリズム実行ステップとを備え、
   前記自動部位識別ステップは、予め用意された識別部位定義表に記載される複数のアルゴリズムに対応する必要部位および部位定義および識別アルゴリズムから、指定されたアルゴリズムに適した必要部位および部位定義および識別アルゴリズムを選択し、ボリュームデータの情報と対象の部位情報を関連付ける定義基準識別ステップと、前記定義基準識別ステップにおいて対象の部位情報に対応付けたボリュームデータの情報を、ボリュームデータ部位対応表に反映させる部位情報反映ステップとを有し、
   前記パラメータ算出ステップは、ボリュームデータ部位対応表から得られるボリュームデータの情報に関連付けられた対象の部位情報と、予め用意されたパラメータ算出アルゴリズムとを入力とし、画像処理アルゴリズムに必要なパラメータを算出する部位基準パラメータ算出ステップと、前記部位基準パラメータ算出ステップにおいて算出されたパラメータを、ボリュームデータパラメータ対応表に反映させるパラメータ反映ステップとを有し、
   前記画像処理アルゴリズム実行ステップは、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを用いて入力されたアルゴリズムを実行する実行ステップと、アルゴリズムの実行結果を出力装置に表示する結果出力ステップと、前記結果出力ステップで表示された実行結果と同じ画面内に前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを表示するパラメータ表示ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
8. 請求項7に記載の画像処理方法であって、
   前記部位情報反映ステップは、入力装置を介して受信されるボリュームデータの情報に関連付けられた対象の部位情報を、前記ボリュームデータ部位対応表に反映させる入力部位利用ステップを有することを特徴とする画像処理方法。
9. 請求項7に記載の画像処理方法であって、
   前記定義基準識別ステップは、前記識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、全てのピクセルもしくは複数ピクセルおきに、またスライス一枚一枚もしくは複数枚おきにボリュームデータの情報を識別し、識別した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付ける間引き識別ステップを有することを特徴とする画像処理方法。
10. 請求項7に記載の画像処理方法であって、
    前記定義基準識別ステップは、前記識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、一旦算出した統計値の移動平均値を利用してボリュームデータの情報を識別し、識別した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付ける移動平均識別ステップを有することを特徴とする画像処理方法。
11. 請求項7に記載の画像処理方法であって
    前記定義基準識別ステップは、識別部位定義表に記載される識別アルゴリズムに従って、一通りボリュームデータの情報を検索して、一旦、検索した前記ボリュームデータの情報を対象の部位情報に対応付けた後に、予め登録してある生理学的な知識に基づく基準により、識別結果を検査・修正する識別結果テストステップを有することを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項7に記載の画像処理方法であって、
    前記パラメータ反映ステップは、入力装置を介して受信される、画像処理アルゴリズムに必要な各パラメータを、前記ボリュームデータパラメータ対応表に反映させる入力パラメータ利用ステップを有することを特徴とする画像処理方法。
13. 処理装置と記憶装置とを備えた画像処理装置において、
    前記記憶装置は、画像処理アルゴリズムの識別情報と、前記画像処理アルゴリズムに必要な撮影対象の部位の識別情報と、各部位の撮影対象中の範囲を定義した定義情報と、各部位を識別するための条件との対応を記憶しており、
    前記処理装置は、画像処理アルゴリズムを指定された場合に、指定された画像処理アルゴリズムに対応する条件を前記記憶装置から検索し、前記条件を用いて、撮影対象の各画像から部位を特定し、画像と部位との対応を前記記憶装置に格納し、
    異なる画像処理アルゴリズム間で部位の一部が同一であっても、その同一の部位に対する前記条件が異なることを特徴とする画像処理装置。
14. 処理装置と記憶装置とを備えたコンピュータによって実行される画像処理方法において、
    前記記憶装置が、画像処理アルゴリズムの識別情報と、前記画像処理アルゴリズムに必要な撮影対象の部位の識別情報と、各部位の撮影対象中の範囲を定義した定義情報と、各部位を識別するための条件との対応を記憶しており、
    前記処理装置が、画像処理アルゴリズムを指定された場合に、指定された画像処理アルゴリズムに対応する条件を前記記憶装置から検索し、
    前記処理装置が、前記条件を用いて、撮影対象の各画像から部位を特定し、画像と部位との対応を前記記憶装置に格納し、
    異なる画像処理アルゴリズム間で部位の一部が同一であっても、その同一の部位に対する前記条件が異なることを特徴とする画像処理方法。

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