JP5662962B2 - 画像処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、方法及びプログラムに関する。

近時、医療分野において、画像診断の再現性を高くするため、異なる条件で撮影・取得された画像同士の見えを略一致させる画像処理技術が種々提案されている。

特許文献１では、対象領域の特徴量（例えばヒストグラム）を作成し、当該特徴量及び基準特徴量（以下、基準データともいう。）の関係から、画像の濃度分布を正規化する方法及び装置が提案されている。これにより、機種毎や各種設定によりそれぞれ異なる機種間の濃度分布を基準に近似できることが記載されている。

特開２００４−９７３３１号公報

ところで、断面画像の場合、断面方向（アキシャル等）及び断面位置の組み合わせに応じて、撮影部位の形状及び位置が変化する。すなわち、各断面画像に適した濃度分布は、画像処理条件（再構成条件）に応じてそれぞれ異なっている。

しかしながら、特許文献１に係る方法等では、断面方向及び断面位置の組み合わせに応じた基準データを予め用意する必要があり、データの管理が極めて煩雑になる問題があった。しかも、撮影時点が異なる複数の入力画像（いわゆる経時画像）同士の比較を行う際にも、この基準データが必要であった。

本発明は上記した問題を解決するためになされたもので、濃度分布を調整するためのデータを画像処理条件毎に用意することなく、撮影時点が異なる複数の入力画像同士の見えを簡便に調整可能な画像処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する領域抽出部と、前記領域抽出部により抽出された前記前景領域内での画素値の分布に関する統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する統計量算出部と、撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記領域抽出部及び前記統計量算出部による処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、前記複数の入力画像間の画素値を補正する画像補正部とを有することを特徴とする。

このように、前景領域内での画素値の分布に関する前景統計量を算出するとともに、背景領域内での画素値の分布に関する背景統計量を算出する統計量算出部と、撮影時点が異なる複数の入力画像に対して得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、前記複数の入力画像間の画素値を補正する画像補正部とを設けたので、濃度分布を調整するためのデータを画像処理条件毎に用意することなく、撮影時点が異なる複数の入力画像同士の見えを簡便に調整できる。

また、前記画像補正部は、補正の前後にわたって、前記複数の入力画像間における画素値の差分の分布に関する標準偏差が小さくなるように補正することが好ましい。これにより、複数の入力画像同士の見えを近づけることができる。

さらに、前記画像補正部は、前記複数の入力画像のうち少なくとも１つの入力画像に対して前処理を施すことで、前記複数の入力画像間の画素値を補正することが好ましい。

さらに、前記画像補正部は、前記複数の入力画像のうち少なくとも１つの入力画像に対する表示プロトコルを決定することで、前記複数の入力画像間の画素値を補正することが好ましい。

さらに、前記領域抽出部は、前記複数の入力画像に共通して含まれる共通部位の中から前記前景領域及び前記背景領域をそれぞれ抽出することが好ましい。

さらに、前記領域抽出部は、前記前景領域を囲繞する環状の領域を前記背景領域として抽出することが好ましい。等方的な形状を有する背景領域を抽出するので、前景領域の異方性及び向きにかかわらず背景領域の形状が一定になり、背景統計量の算出結果が安定する。

さらに、前記統計量算出部は、平均値、最頻値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかの統計量を、前記前景統計量及び／又は前記背景統計量として算出することが好ましい。

本発明に係る画像処理方法は、入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する抽出ステップと、抽出された前記前景領域内での画素値の分布に関する統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する算出ステップと、撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記抽出ステップ及び前記算出ステップによる処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、前記複数の入力画像間の画素値を補正する補正ステップとを備えることを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する領域抽出部、前記領域抽出部により抽出された前記前景領域内での画素値の分布に基づく統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する統計量算出部、撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記領域抽出部及び前記統計量算出部による処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、前記複数の入力画像間の画素値を補正する画像補正部として機能させることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置、方法及びプログラムによれば、前景領域内での画素値の分布に関する前景統計量を算出するとともに、背景領域内での画素値の分布に関する背景統計量を算出し、撮影時点が異なる複数の入力画像に対して得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、前記複数の入力画像間の画素値を補正するようにしたので、濃度分布を調整するためのデータを画像処理条件毎に用意することなく、撮影時点が異なる複数の入力画像同士の見えを簡便に調整できる。

本実施の形態に係る画像処理装置の電気的な概略ブロック図である。 図１に示す画像処理装置の動作説明に供されるフローチャートである。 図３Ａは、肝腫瘍を含む第１入力画像を可視化した模式図である。図３Ｂは、図３ＡのＡ−Ａ’線に沿った輝度プロファイルを表す図である。 図４Ａは、図３Ａの第１入力画像の中から関心領域を指定する一手法を示す概略説明図である。図４Ｂは、図３Ａの第１入力画像の中から前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する一手法を示す概略説明図である。 図５Ａは、図４Ｂの前景領域内における画素値ヒストグラムである。図５Ｂは、図４Ｂの背景領域内における画素値ヒストグラムである。 経時画像群における輝度プロファイルを表す図である。 経時画像群の比較表示の一形態を示す画像図である。

以下、本発明に係る画像処理方法について、これを実施する画像処理装置及びプログラムとの関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して説明する。

［画像処理装置の構成］
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置１０の電気的な概略ブロック図である。画像処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１２、表示制御部１４、表示部１６、入力部１８、メモリ２０（記憶媒体）、及び制御部２２を備えている。

通信Ｉ／Ｆ１２は、外部装置からの電気信号を送受信するインターフェースである。例えば、画像処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１２を介して、画像サーバ２４で保存・管理された医用画像を取得する。この医用画像は、二次元画像又は三次元画像のいずれでもよく、具体的には、放射線画像（いわゆる放射線単純画像）、Ｘ線ＣＴ画像（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、超音波（ＵＳ；ultrasound）画像、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像等であってもよい。

表示制御部１４は、制御部２２の制御に従って、表示部１６を駆動制御する制御回路である。表示制御部１４が、図示しないＩ／Ｆを介して、表示制御信号を表示部１６に出力することで、表示部１６が駆動する。これにより、表示部１６は、ウィンドウ１００（図７参照）を含む各種画像を表示することができる。

メモリ２０は、制御部２２が各構成要素を制御するのに必要なプログラム及びデータ等を記憶している。メモリ２０は、不揮発性のメモリ、ハードディスク等の記憶媒体であってよい。本図例では、第１入力画像２６、第２入力画像２８がそれぞれ図示されている。以下、同一の被写体を異なる時点で撮影して得られた複数の画像（本図例では２つの画像；第１入力画像２６、第２入力画像２８）を総称して経時画像群３０という。

制御部２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の情報演算装置によって構成されている。制御部２２は、メモリ２０に格納されたプログラムを読み出し実行することで、領域抽出部３２、統計量算出部３４、診断画像作成部３６、及び画像補正部３８として機能する。

領域抽出部３２は、第１入力画像２６等の中から、前景領域６４及び背景領域６０（図４Ｂ参照）をそれぞれ抽出する。一般的には、前景領域６４は、背景領域６０に囲繞され、互いに重ならない位置関係下にある。例えば、医用画像において、前景領域６４は病変部位（より詳細には肝腫瘍、プラーク）に相当し、背景領域６０は組織（より詳細には肝臓、血管）に相当する。

統計量算出部３４は、領域抽出部３２により抽出された各画像領域内での画素値の分布に関する統計量を算出する。ここで、統計量は、統計学的手法を用いて算出される量であり、例えば、平均値、最頻値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかであってもよい。抽出された画像領域が前景領域６４である場合、統計量算出部３４は、統計量としての前景統計量Ｖｆを算出する。抽出された画像領域が背景領域６０である場合、統計量算出部３４は、統計量としての背景統計量Ｖｂを算出する。

診断画像作成部３６は、経時画像群３０に対して所望の画像処理を適宜施すことで、診断に供される診断画像を作成する。画像処理として、具体的には、階調処理、空間周波数変調処理、ノイズ除去処理、差分処理等を含む、入力画像間の差異を可視化・強調する各種処理を施してもよい。また、必要に応じて、診断画像作成部３６は、寸法・形状の計測処理やＣＡＤ（コンピュータ支援診断・検出）処理を実行してもよい。

画像補正部３８は、第１入力画像２６及び第２入力画像２８に対して、領域抽出部３２及び統計量算出部３４による処理を順次施すことで得た各統計量に基づいて、経時画像群３０間の画素値を補正する。画像補正部３８は、具体的には、診断画像作成部３６による診断画像の作成前において経時画像群３０に対して前処理を施す前処理部４０、又は、診断画像作成部３６による診断画像の作成後において経時画像群３０の表示プロトコルを決定する表示プロトコル決定部４２として機能する。

入力部１８は、マウス、トラックボール、キーボード等の種々の入力デバイスで構成される。入力部１８は、第１入力画像２６内に存在する、腫瘍領域５２（図４Ａ参照）を少なくとも含む関心領域５４（同図参照）を指定する関心領域指定部４４として機能する。

［画像処理装置の動作］
本実施の形態に係る画像処理装置１０は、以上のように構成される。続いて、画像処理装置１０の動作について、図２のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。

ステップＳ１において、画像処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１２を介して経時画像群３０を入力する。具体的には、画像処理装置１０は、画像サーバ２４に保存・管理された医用画像であって、同一の被写体を撮影して得た経時画像群３０を取得する。そして、制御部２２は、外部から取得した経時画像群３０をメモリ２０に一時的に格納させる。

ステップＳ２において、制御部２２は、ステップＳ１で入力された経時画像群３０の中から、本演算に供される入力画像を１つ選択する。制御部２２は、本フローチャートにおいて未選択である入力画像（例えば、第１入力画像２６）を選択したとする。

図３Ａは、肝腫瘍を含む第１入力画像２６を可視化した模式図である。第１入力画像２６上には、被写体が備える肝臓の投影像としての肝臓領域５０、及び、肝腫瘍の投影像としての腫瘍領域５２が描写されている。

図３Ｂは、図３ＡのＡ−Ａ’線に沿った輝度プロファイルＰ１を表す図である。ここで、Ａ、Ａ’は、肝腫瘍の輪郭上の点である。本図に示すように、肝臓領域５０における輝度は相対的に高くなり、腫瘍領域５２における輝度は相対的に低くなる。以下、ユーザとしての医師又は技師は、この肝腫瘍に注目し、時間経過に伴う腫瘍領域５２の形状変化について観察する。

ステップＳ３において、関心領域指定部４４は、第１入力画像２６の中から、腫瘍領域５２を少なくとも含む関心領域５４を指定する。以下、表示部１６を介したユーザ・インターフェース技術を用いて、関心領域５４を指定する方法について例示する。

図４Ａに示すように、表示部１６（図１参照）に表示された第１入力画像２６上には、入力部１８の操作に応じて移動自在なカーソル５６が重ねて配置されている。始点５８ｓから終点５８ｅまでのドラッグ操作に応じて、関心領域指定部４４は、始点５８ａ及び終点５８ｅをそれぞれ頂点とした、矩形状の関心領域５４（破線で図示する。）を指定する。

なお、関心領域５４の指定方法は本図例に限られず、種々の形態を採ってもよい。例えば、関心領域５４の形状は矩形の他、円形、楕円形、多角形等であってもよい。より具体的には、関心領域指定部４４は、始点５８ａ及び終点５８ｅを結ぶ線分を長軸又は短軸とした、楕円形状の関心領域５４を指定してもよい。また、腫瘍領域５２の境界をなぞる等のアノテーション機能を利用し、関心領域５４をマニュアル操作で指定可能に設けてもよい。

ステップＳ４において、領域抽出部３２は、ステップＳ３で指定された関心領域５４に基づいて、第１入力画像２６の中から、肝臓領域５０の一部に対応する背景領域６０を抽出する。

図４Ｂに示すように、抽出に先立ち、領域抽出部３２は、腫瘍領域５２内に存在する基準位置６２（十字マークで示した位置）を決定する。この基準位置６２は、例えば、関心領域５４（図４Ａ参照）の重心であってもよいし、公知の画像処理手法を用いて仮決めした腫瘍領域５２の重心であってもよい。

そして、領域抽出部３２は、基準位置６２を中心とする環状の領域を、背景領域６０として抽出する。この背景領域６０は、腫瘍領域５２から十分に近く、かつ重ならない位置にあることが好ましい。このように、領域抽出部３２は、前景領域６４（腫瘍領域５２）を囲繞する環状の領域、すなわち等方的な形状を有する背景領域６０を抽出するので、腫瘍領域５２の異方性及び向きにかかわらず、背景領域６０の形状が一定になる。これにより、後述する背景統計量Ｖｂの算出結果が安定する。

ステップＳ５において、領域抽出部３２は、ステップＳ４で抽出された背景領域６０との関係に基づいて、第１入力画像２６の中から、腫瘍領域５２に対応する前景領域６４を抽出する。その結果、領域抽出部３２は、太線で図示する輪郭部６６に囲繞された閉領域を、前景領域６４として抽出したとする。

なお、輪郭の決定手法として、公知のアルゴリズムを種々適用できる。例えば、腫瘍領域５２を含む関心領域５４に対して、２値化処理及びラベリング処理を順次施すことで前景領域６４を抽出してもよい。あるいは、入力値を「輝度プロファイルＰ１」とし、出力値を「輪郭部６６の属否情報」とする評価関数を機械学習により作成しておき、実際に得られた第１入力画像２６にこの評価関数を適用することで、腫瘍領域５２の輪郭部６６を決定してもよい（詳細は、特開２００７−３０７３５８号公報参照）。

ステップＳ６において、統計量算出部３４は、ステップＳ４で抽出された背景領域６０、及び、ステップＳ５で抽出された前景領域６４から、各画像領域内での画素値の分布に関する統計量をそれぞれ算出する。

図５Ａは、図４Ｂの前景領域６４内における画素値ヒストグラムである。本グラフは、Ｖｆの画素値をピークとした分布特性を有している。ここで、統計量算出部３４は、最頻値であるＶｆを前景統計量として算出する。

図５Ｂは、図４Ｂの背景領域６０内における画素値ヒストグラムである。本グラフは、Ｖｂの画素値をピークとした分布特性を有している。ここで、統計量算出部３４は、最頻値であるＶｂを背景統計量として算出する。

ここで、統計量算出部３４は、領域の属性にかかわらず共通する規則（例えば最頻値）に従って統計量を算出しているが、領域の属性（前景領域６４又は背景領域６０）に応じて異なる統計量を算出してもよい。また、この統計量は画素値の典型値又は代表値であればよく、最頻値以外では、平均値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかの統計量であってもよい。

ステップＳ７において、制御部２２は、すべての入力画像において統計量（具体的には、前景統計量Ｖｆ及び背景統計量Ｖｂ）を算出したか否かを判別する。算出していないと判別された場合、ステップＳ２に戻り、未だ選択されていない入力画像に対して、ステップＳ３〜Ｓ６を順次繰り返す。すなわち、第２入力画像２８に対して、第１入力画像２６と同様の演算処理を行う。

再度のステップＳ３において、関心領域指定部４４は、経時画像群３０に共通する部位（以下、共通部位）を少なくとも含む関心領域５４を指定する。本実施の形態では、関心領域指定部４４は、第１入力画像２６での指定結果に連動し、第２入力画像２８の中の対応領域を関心領域５４として指定する。

そして、再度のステップＳ４及びＳ５において、領域抽出部３２は、第２入力画像２８の中から、腫瘍領域５２を囲繞する背景領域６０、及び、輪郭部６６に囲繞された前景領域６４をそれぞれ抽出する。

すべての入力画像において統計量が算出されたと判別された場合、次のステップ（Ｓ８）に進む。第１入力画像２６から算出された前景統計量Ｖｆの値はＶｆ１であったとし、第１入力画像２６から算出された背景統計量Ｖｂの値はＶｂ１であったとする。また、第２入力画像２８から算出された前景統計量Ｖｆの値はＶｆ２であったとし、第２入力画像２８から算出された背景統計量Ｖｂの値はＶｂ２であったとする。

［適用例］
続いて、本画像処理方法の適用例について、図６及び図７を参照しながら説明する。同一の被写体における同一部位を撮影した各画像は、原理的には同一の画像である。この場合、Ｖｆ１＝Ｖｆ２、かつ、Ｖｂ１＝Ｖｂ２の関係を満たす。

しかし、造影剤を利用した撮影の例では、造影剤の投入後からの経過時間に応じて、画像のコントラストが変動することがある。これにより、第１入力画像２６及び第２入力画像２８の間の画像の見えが異なってしまう。

そこで、図２のステップＳ８において、画像補正部３８は、ステップＳ６で順次算出された各前景統計量Ｖｆ（値はＶｆ１、Ｖｆ２）及び各背景統計量Ｖｂ（値はＶｂ１、Ｖｂ２）に基づいて、経時画像群３０間の画素値を補正する。本適用例では、コントラストが高い側の入力画像を、コントラストが低い側の入力画像に合わせる処理を実行する。以下、２つの適用例について詳細に説明する。

（第１適用例）
第１適用例において、画像補正部３８（前処理部４０）は、経時画像群３０のうち少なくとも１つの入力画像に対して前処理を施すことで、経時画像群３０間の画素値を補正する。以下、所定部位でのコントラストが｜Ｖｂ−Ｖｆ｜で表現されることを前提に説明するが、その他の定義（例えば、｜（Ｖｂ−Ｖｆ）／（Ｖｂ＋Ｖｆ）｜）であってもよい。

｜Ｖｂ１−Ｖｆ１｜≧｜Ｖｂ２−Ｖｆ２｜を満たす場合、前処理部４０は、第１入力画像２６のコントラストを第２入力画像２８のコントラストに合わせる階調処理を行う。具体的には、次の（１）式に従って、第１入力画像２６内にある全部又は一部の画素の画素値Ｖｏｒｇを画素値Ｖｎｅｗに補正する。
Ｖｎｅｗ＝Ｖｆ２＋（Ｖｏｒｇ−Ｖｆ１）×（Ｖｂ２−Ｖｆ２）／（Ｖｂ１−Ｖｆ１） ‥（１）

一方、｜Ｖｂ１−Ｖｆ１｜＜｜Ｖｂ２−Ｖｆ２｜を満たす場合、前処理部４０は、第２入力画像２８のコントラストを第１入力画像２６のコントラストに合わせる階調処理を行う。具体的には、次の（２）式に従って、第２入力画像２８内の画素値Ｖｏｒｇを画素値Ｖｎｅｗに補正する。
Ｖｎｅｗ＝Ｖｆ１＋（Ｖｏｒｇ−Ｖｆ２）×（Ｖｂ１−Ｖｆ１）／（Ｖｂ２−Ｖｆ２） ‥（２）

図６は、経時画像群３０における輝度プロファイルを表す図である。実線で示すＰ１は、第１入力画像２６における輝度プロファイル（図３Ｂ参照）を表す。破線で示すＰ２は、第２入力画像２８における輝度プロファイルを表す。

この場合、｜Ｖｂ１−Ｖｆ１｜＜｜Ｖｂ２−Ｖｆ２｜を満たすので、前処理部４０は、第２入力画像２８のコントラストを第１入力画像２６のコントラストに合わせる階調処理を行う。この結果、輝度プロファイルＰ２は、輝度プロファイルＰ１に近づく。換言すれば、補正の前後にわたって、経時画像群３０間における画素値の差分の分布に関する標準偏差が小さくされている。

その後、診断画像作成部３６は、前処理部４０により前処理された経時画像群３０に対して、所望の画像処理を施すことで診断画像を作成する。この場合、各入力画像間のコントラストが適切に調整されているので、両者の差異を抽出・強調する各種画像処理の効果を飛躍的に向上させることができる。

（第２適用例）
第２適用例において、画像補正部３８（表示プロトコル決定部４２）は、経時画像群３０のうち少なくとも１つの入力画像に対する表示プロトコルを決定することで、経時画像群３０間の画素値を補正する。ここで、表示プロトコルとは、カラーテンプレート、階調処理・強調処理のパラメータ、ウィンドウ幅（Window Width；以下「ＷＷ」と表記する。）、ウィンドウレベル（Window Level；以下「ＷＬ」と表記する。）及び表示シーケンス等の表示条件を意味する。

｜Ｖｂ１−Ｖｆ１｜≧｜Ｖｂ２−Ｖｆ２｜を満たす場合、表示プロトコル決定部４２は、第１入力画像２６のコントラストを第２入力画像２８のコントラストに合わせる表示プロトコル（ＷＷ／ＷＬ）を決定する。具体的には、表示プロトコル決定部４２は、次の（３）式に従って、第２入力画像２８に応じたＷＷ２を補正することで、第１入力画像２６に応じたＷＷ１を決定する。
ＷＷ１＝ＷＷ２×（Ｖｂ２−Ｖｆ２）／（Ｖｂ１−Ｖｆ１） ‥（３）

また、表示プロトコル決定部４２は、次の（４）式に従って、第２入力画像２８に応じたＷＬ２を補正することで、第１入力画像２６に応じたＷＬ１を決定する。
ＷＬ１＝ＷＬ２−Ｖｆ２＋Ｖｆ１ ‥（４）

一方、｜Ｖｂ１−Ｖｆ１｜＜｜Ｖｂ２−Ｖｆ２｜を満たす場合、表示プロトコル決定部４２は、第２入力画像２８のコントラストを第１入力画像２６のコントラストに合わせる表示プロトコル（ＷＷ／ＷＬ）を決定する。具体的には、表示プロトコル決定部４２は、次の（５）式に従って、第１入力画像２６に応じたＷＷ１を補正することで、第２入力画像２８に応じたＷＷ２を決定する。
ＷＷ２＝ＷＷ１×（Ｖｂ１−Ｖｆ１）／（Ｖｂ２−Ｖｆ２） ‥（５）

また、表示プロトコル決定部４２は、次の（６）式に従って、第１入力画像２６に応じたＷＬ１を補正することで、第２入力画像２８に応じたＷＬ２を決定する。
ＷＬ２＝ＷＬ１−Ｖｆ１＋Ｖｆ２ ‥（６）

その後、制御部２２は、診断画像作成部３６により作成された診断画像及び表示プロトコル決定部４２により決定された表示プロトコル（ＷＷ／ＷＬ）を用いて表示データを作成した後、該表示データを表示制御部１４に供給する。そして、表示制御部１４は、ウィンドウ１００を表示部１６に表示させる。

図７は、経時画像群３０の比較表示の一形態を示す画像図である。ウィンドウ１００上には、２つの表示フレーム１０２、１０４がそれぞれ配されている。左側の表示フレーム１０２には直近の画像（例えば、第１入力画像２６）が表示され、右側の表示フレーム１０４には約１年前の画像（例えば、第２入力画像２８）が表示されている。また、表示フレーム１０２、１０４の下方には、ツールアイコン１０６及びサムネイル画像１０８が配されている。ツールアイコン１０６は、表示フレーム１０２、１０４の表示形態を変更するためのアイコンである。また、サムネイル画像１０８は、第１入力画像２６全体の範囲と、各表示フレーム１０２、１０４の表示範囲との位置関係を示す画像である。

医師又は技師は、表示部１６に並べて表示された現在画像及び過去画像を比較しながら読影できる。この場合、各出力画像間のコントラストが適切に調整されているので、診断性能を飛躍的に向上させることができる。

なお、上記した各適用例では、コントラストが高い側の入力画像を、コントラストが低い側の入力画像に合わせるようにしたが、この手法に限られない。例えば、コントラストが低い側の入力画像を、コントラストが高い側の入力画像に合わせてもよいし、両者のコントラストの間のいずれかの値（例えば、平均値）に合わせてもよい。また、３つ以上の入力画像間のコントラストを調整する場合も同様である。

以上のように、前景領域６４内での画素値の分布に関する前景統計量Ｖｆを算出するとともに、背景領域６０内での画素値の分布に関する背景統計量Ｖｂを算出する統計量算出部３４と、撮影時点が異なる複数の入力画像（経時画像群３０）に対して得た各前景統計量Ｖｆ及び各背景統計量Ｖｂに基づいて、経時画像群３０間の画素値を補正する画像補正部３８とを設けたので、濃度分布を調整するためのデータを画像処理条件毎に用意することなく、撮影時点が異なる経時画像群３０同士の見えを簡便に調整できる。

特に、補正の前後にわたって、経時画像群３０間における画素値の差分の分布に関する標準偏差を小さくすることで、経時画像群３０同士の見えを近づけることができる。

なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。例えば、第１及び第２適用例の各処理形態を適宜組み合わせてもよい。また、本実施の形態では、医用画像に対して画像処理を行う具体例について説明したが、本発明は、医用以外の他の用途にも適用可能である。

１０…画像処理装置 １６…表示部
１８…入力部 ２０…メモリ
２２…制御部 ２６…第１入力画像
２８…第２入力画像 ３０…経時画像群
３２…領域抽出部 ３４…統計量算出部
３６…診断画像作成部 ３８…画像補正部
４０…前処理部 ４２…表示プロトコル決定部
４４…関心領域指定部 ５０…肝臓領域
５２…腫瘍領域 ５４…関心領域
６０…背景領域 ６４…前景領域
Ｖｂ…背景統計量 Ｖｆ…前景統計量

Claims (8)

1. 入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する領域抽出部と、
   前記領域抽出部により抽出された前記前景領域内での画素値の分布に関する統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する統計量算出部と、
   撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記領域抽出部及び前記統計量算出部による処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、少なくとも１つの前記入力画像のコントラストを調整することで、複数の前記入力画像間の画素値の差分を補正する画像補正部と
   を有し、
   前記統計量算出部は、平均値、最頻値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかの統計量を、前記前景統計量及び／又は前記背景統計量として算出する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置において、
   前記画像補正部は、補正の前後にわたって、複数の前記入力画像間における画素値の差分の分布に関する標準偏差が小さくなるように補正することを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の画像処理装置において、
   前記画像補正部は、複数の前記入力画像のうち少なくとも１つの前記入力画像に対して前処理を施すことで、複数の前記入力画像間の画素値の差分を補正することを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
   前記画像補正部は、複数の前記入力画像のうち少なくとも１つの前記入力画像に対する表示プロトコルを決定することで、複数の前記入力画像間の画素値の差分を補正し、
   前記表示プロトコルには、カラーテンプレート、階調処理パラメータ、強調処理パラメータ、ウィンドウ幅、ウィンドウレベル及び表示シーケンスのうち少なくとも１つが含まれる
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
   前記領域抽出部は、複数の前記入力画像に共通して含まれる共通部位の中から前記前景領域及び前記背景領域をそれぞれ抽出することを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
   前記領域抽出部は、前記前景領域を囲繞する環状の領域を前記背景領域として抽出することを特徴とする画像処理装置。
7. 入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する抽出ステップと、
   抽出された前記前景領域内での画素値の分布に関する統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する算出ステップと、
   撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記抽出ステップ及び前記算出ステップによる処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、少なくとも１つの前記入力画像のコントラストを調整することで、複数の前記入力画像間の画素値の差分を補正する補正ステップと
   をコンピュータに実行させ、
   前記算出ステップでは、平均値、最頻値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかの統計量を、前記前景統計量及び／又は前記背景統計量として算出する
   ことを特徴とする画像処理方法。
8. コンピュータを、
   入力画像の中から、互いに重ならない前景領域及び背景領域をそれぞれ抽出する領域抽出部、
   前記領域抽出部により抽出された前記前景領域内での画素値の分布に基づく統計量である前景統計量を算出するとともに、前記背景領域内での画素値の分布に関する統計量である背景統計量を算出する統計量算出部、
   撮影時点が異なる複数の入力画像に対して、前記領域抽出部及び前記統計量算出部による処理を順次施すことで得た各前記前景統計量及び各前記背景統計量に基づいて、少なくとも１つの前記入力画像のコントラストを調整することで、複数の前記入力画像間の画素値の差分を補正する画像補正部
   として機能させ、
   前記統計量算出部は、平均値、最頻値、中央値、最大値、及び最小値のうちのいずれかの統計量を、前記前景統計量及び／又は前記背景統計量として算出する
   ことを特徴とするプログラム。

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