JPH08103439A - 画像の位置合わせ処理装置及び画像間処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】時系列画像間における被写体の相対的な位置ず
れを、簡便かつ高精度に位置合わせ処理する。 【構成】２つの時系列画像それぞれについて、肺や脊椎
などの解剖学的構造を抽出する（Ｓ１，Ｓ２）。そし
て、前記抽出された解剖学的構造に基づいて線型変換に
より大まかな位置合わせを行う（Ｓ３）。次いで、画像
の複雑な歪みにも対応できる非線型変換によって、より
精細な位置合わせ処理を行う（Ｓ４）。前記精位置合わ
せ処理後は、両画像間で差分処理を行って、経時変化部
分を選択的に強調した画像を得る（Ｓ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像の位置合わせ処理装
置及び画像間処理装置に関し、特に、複数の画像間にお
ける被写体の相対的な位置ずれを精度良くかつ効率良く
合わせる技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｘ線画像のような放射線画像は、病気診
断用などに多く用いられており、このＸ線画像を得るた
めに、被写体を透過したＸ線を蛍光体層（蛍光スクリー
ン）に照射し、これにより可視光を生じさせてこの可視
光を通常の写真と同様に銀塩を使用したフィルムに照射
して現像した、所謂、放射線写真が従来から多く利用さ
れている。

【０００３】しかし、近年、銀塩を塗布したフィルムを
使用しないで、蛍光体層から直接画像を取り出す方法が
工夫されるようになってきている。この方法としては、
被写体を透過した放射線を蛍光体に吸収せしめ、しかる
後、この蛍光体を例えば光又は熱エネルギーで励起する
ことによりこの蛍光体が上記吸収により蓄積している放
射線エネルギーを蛍光として放射せしめ、この蛍光を光
電変換し、更にＡ／Ｄ変換してディジタル画像信号を得
る方法がある（米国特許3,859,527 号，特開昭55−1214
4 号公報等参照）。

【０００４】このようにして得られた放射線画像信号
は、そのままの状態で、或いは画像処理を施されて銀塩
フィルム，ＣＲＴ等に出力されて可視化される。また、
放射線画像を記録した銀塩フィルムに、レーザ・蛍光灯
などの光源からの光を照射して、銀塩フィルムの透過光
を得て、かかる透過光を光電変換して放射線画像信号を
得る方法もある。

【０００５】一方、従来から、共通の被写体部分を含む
画像間で、被写体の相対的な位置ずれを合わせる位置合
わせ処理が公知となっている。即ち、共通の被写体部分
を含む複数の画像間で例えば差分処理を行って、特定構
造物や経時変化部分を強調した画像を抽出するには、前
記差分処理に先立って、画像間における被写体の相対的
な位置ずれを合わせる処理が必要になるものであり、か
かる位置合わせ処理としては、従来、特公昭６１−１４
５５３号公報や特開昭６３−２７８１８３号公報に開示
されるようなものがあった。

【０００６】前記特公昭６１−１４５５３号公報に開示
される位置合わせ処理は、２枚の画像の相互に対応する
部分領域間の位置ずれを線型近似してそれぞれ求めた
後、これら各対応部分領域毎に求められた位置ずれ量か
ら前記２枚の画像間の非線型な位置ずれに対する補正関
数の係数を求める構成となっている。また、前記特開昭
６３−２７８１８３号公報に開示される位置合わせ処理
は、外部入力したパラメータに基づいて大まかな位置合
わせを行った後、対応する領域毎に相互相関法によりず
れ量を算出して歪み補正を行う構成となっている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、特に共通の
被写体部分を含み相互に異なる時刻に撮影された画像
（以下、時系列画像という）間での位置合わせを行う場
合には、撮影時のポジショニングや放射線入射方向の差
異などに起因する比較的大きな位置ずれが生じる可能性
がある。

【０００８】ここで、前記特公昭６１−１４５５３号公
報に開示される位置合わせ処理においては、２枚の画像
の相互に対応する部分領域間で位置ずれを検出する構成
であるから、前述のように、画像間における相対的な位
置ずれ量が大きい場合には、対応する部分領域の中に共
通の画像部分が含まれなくなって、実質的に位置合わせ
が行えなくなってしまう可能性がある。

【０００９】これに対し、前記特開昭６３−２７８１８
３号公報に開示される位置合わせ処理においては、前述
のように時系列画像間で大きな位置ずれがあっても、こ
れを外部入力パラメータによって大まかに位置合わせす
ることが可能である。しかしながら、上記のように外部
入力を必要とする構成では、自動処理が不可能で効率が
低いという問題があり、また、パラメータの入力ミスに
よって位置合わせ処理を失敗する可能性があるという問
題があった。更に、位置合わせ処理毎に大まかな位置合
わせ情報を外部入力させる構成では、位置合わせ処理の
再現性がないという問題もあった。

【００１０】本発明は上記問題点に鑑みなされたもので
あり、人体の放射線画像の間で相対的に大きな位置ずれ
があっても、かかる位置ずれを精度良く位置合わせする
処理を、効率的かつ安定的に自動処理できるようにする
ことを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】そのため請求項１の発明
にかかる画像の位置合わせ処理装置は、人体の一部であ
る共通の被写体部分を含む複数の画像間で位置合わせ処
理を行うものであり、解剖学的構造抽出手段により前記
複数の画像それぞれから人体の解剖学的構造を抽出する
処理を行う。そして、粗位置合わせ処理手段は、前記解
剖学的構造の抽出結果に基づいて、前記複数の画像間に
おける前記解剖的構造の相対的な位置ずれを大まかに位
置合わせする。

【００１２】更に、精位置合わせ処理手段は、粗位置合
わせ処理手段で位置合わせが行われた前記複数の画像そ
れぞれの画像データに基づき、前記複数の画像間の相対
的な位置ずれを細かく位置合わせする。請求項２の発明
にかかる画像の位置合わせ処理装置では、前記粗位置合
わせ処理手段における位置合わせ処理が画像の線型変換
を用いて表される一方、前記精位置合わせ処理手段にお
ける位置合わせ処理が画像の非線型変換を用いて表され
るものとした。

【００１３】請求項３の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置では、前記解剖学的構造抽出手段，粗位置合わ
せ処理手段，精位置合わせ処理手段のうちの少なくとも
１つの手段が、画像の画素数を減少させた縮小画像を用
いて抽出処理や位置合わせ処理を行うものとし、かつ、
前記精位置合わせ処理手段に比して前記粗位置合わせ処
理手段における画像の縮小度合いが同等又は大きくなる
ようにした。

【００１４】請求項４の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置では、前記複数の画像における共通の被写体部
分が脊椎を含む人体部分である場合に、前記解剖学的構
造抽出手段が、解剖学的構造として少なくとも前記脊椎
の位置を抽出する構成とした。請求項５の発明にかかる
画像の位置合わせ処理装置では、前記複数の画像におけ
る共通の被写体部分が肺を含む人体部分である場合に、
前記解剖学的構造抽出手段が、解剖学的構造として少な
くとも前記肺の位置を抽出する構成とした。

【００１５】請求項６の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置では、前記粗位置合わせ処理手段における位置
合わせ処理が画像の線型変換を用いて表されるものと
し、かつ、前記粗位置合わせ処理手段が、前記抽出され
た解剖学的構造の座標データ及び／又は解剖学的構造部
分の画像データに基づいて、前記粗位置合わせ処理にお
ける回転量、平行移動量、拡大・縮小率のうちの少なく
とも１つを決定する構成とした。

【００１６】請求項７の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置では、前記複数の画像における共通の被写体部
分が脊椎及び肺を含む人体部分である場合に、前記解剖
学的構造抽出手段が、前記脊椎及び肺の位置をそれぞれ
に解剖学的構造として抽出するものとする。更に、前記
粗位置合わせ処理手段における位置合わせ処理が画像の
線型変換を用いて表され、かつ、該粗位置合わせ処理手
段が、脊椎の抽出結果に基づいて設定した位置合わせ情
報と、肺の抽出結果に基づいて設定した位置合わせ情報
との組み合わせを、粗位置合わせ処理における位置合わ
せ情報とする構成とした。

【００１７】請求項８の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置では、前記複数の画像を、同一人体を相互に異
なる時刻に撮影した複数の時系列画像とした。請求項９
の発明にかかる画像の位置合わせ処理装置では、前記複
数の画像を、同一人体を相互に異なる検査において撮影
した複数の時系列画像とした。請求項10の発明にかかる
画像間演算処理装置は、上記請求項１〜８のいずれか１
つに記載の画像の位置合わせ処理装置で位置合わせが行
われた複数の画像間で演算を行う画像間演算手段を有し
て構成される。

【００１８】

【作用】請求項１の発明にかかる画像の位置合わせ処理
装置によると、まず、複数の画像毎に解剖学的構造（例
えば脊椎，肺など）が抽出され、かかる抽出結果に基づ
いて前記抽出された解剖学的構造の位置を大まかに合わ
せるような位置合わせが行われる。ここで、前記解剖学
的構造の位置を対比して位置合わせが行われるので、比
較的大きな位置ずれがあっても、これを大まかに合わせ
る処理が可能である。

【００１９】上記のように大まかな位置合わせが行われ
ると、続いて画像データに基づく細かな位置合わせが行
われるが、予め大まかな位置合わせが行われており、位
置ずれ量は十分に小さいから、比較的簡便に高精度な位
置合わせが可能となる。請求項２の発明にかかる画像の
位置合わせ処理装置によると、大まかな位置合わせは演
算が簡単な線型変換が用いられるが、続いて行われる細
かな位置合わせにおいては、画像の複雑な歪みにも対応
できる非線型変換が用いられ、精度の高い位置合わせが
行える。

【００２０】請求項３の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、解剖学的構造の抽出や位置合わせ処
理において、画素数を減少させた縮小画像を用いること
で、演算負担を軽減し、また、大まかな位置合わせと細
かな位置合わせとでは、少なくとも細かな位置合わせに
おける縮小度合いの方が大きくなることがないようにし
て、演算負担を軽減しつつ、細かな位置合わせの精度が
確保されるようにした。

【００２１】請求項４の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、形状変化の比較的少ない脊椎を含む
人体部分が被写体とされる場合に、少なくとも脊椎を解
剖学的構造として抽出して大まかな位置合わせ処理を行
わせ、画像間で脊椎の位置が略一致するように位置合わ
せ処理される。請求項５の発明にかかる画像の位置合わ
せ処理装置によると、形状変化の比較的少ない肺を含む
人体部分が被写体とされる場合に、少なくとも肺を解剖
学的構造として抽出して大まかな位置合わせ処理を行わ
せ、画像間で肺の位置が略一致するように位置合わせ処
理される。

【００２２】請求項６の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、抽出された解剖学的構造の座標デー
タや解剖学的構造部分の画像データに基づく大まかな位
置合わせにおいて、位置合わせの情報が回転量、平行移
動量、拡大・縮小率のうちの少なくとも１つで表される
線型変換を用いて行われる。請求項７の発明にかかる画
像の位置合わせ処理装置によると、胸部放射線画像のよ
うに肺と脊椎との両方を含む被写体部分である場合に、
前記肺及び脊椎の両方を抽出させ、脊椎の抽出結果に基
づいて位置合わせ情報を設定すると共に、肺の抽出結果
に基づいても位置合わせ情報を設定し、これらの位置合
わせ情報の組み合わせとして最終的な粗位置合わせ処理
が行われる。

【００２３】請求項８の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、位置合わせ処理の対象画像を、同一
人体を相互に異なる時刻に撮影した複数の時系列画像と
し、異なる時刻に撮影されることによる被写体のポジシ
ョニングや放射線入射方向の差異に起因する位置ずれを
合わせる処理が行われるようにした。請求項９の発明に
かかる画像の位置合わせ処理装置によると、位置合わせ
処理の対象画像を、同一人体を相互に異なる検査におい
て撮影した複数の時系列画像とし、異なる検査で得られ
た放射線画像（例えば異なる年度の定期検診で撮影され
た胸部放射線画像）は、特に大きな位置ずれが存在する
確率が高いが、かかる画像においても、解剖学的構造の
抽出結果に基づく粗位置合わせでおおまかな位置合わせ
が可能である。

【００２４】請求項10の発明にかかる画像間処理装置に
よると、上記のように解剖学的構造の抽出に基づく大ま
かな位置合わせ及び該大まかな位置合わせ後の細かな位
置合わせ処理によって位置合わせが行われた画像間で演
算を行い、例えば差分処理により特定構造物や経時変化
部分を強調した画像を得る。

【００２５】

【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。本発明の
実施例におけるシステム構成を図１に示す。尚、図１に
示すシステムは、本発明にかかる画像の位置合わせ処理
装置及び画像間処理装置を含んで構成されるものとす
る。

【００２６】図１において、画像記憶部１（記憶装置）
は、医療診断用としてＸ線撮影された放射線画像（例え
ば定期検診で撮影された人体の胸部放射線画像など）の
ディジタル画像データを複数格納するものであり、光磁
気ディスク等から構成される。前記放射線画像データ
は、放射線画像を記録した銀塩フィルムに、レーザ・蛍
光灯などの光源からの光を照射して、銀塩フィルムの透
過光を得て、かかる透過光を光電変換してディジタル化
したもの、或いは、被写体を透過した放射線を蛍光体に
吸収せしめ、その後、この蛍光体を例えば光又は熱エネ
ルギーで励起することによりこの蛍光体が上記吸収によ
り蓄積している放射線エネルギーを蛍光として放射せし
め、この蛍光を光電変換してディジタル化したものであ
っても良い。

【００２７】また、前記画像記憶部１とは別に、画像情
報記憶部２が設けられており、この画像情報記憶部２に
は、画像記憶部１に記憶されている各画像についての各
種情報として、例えば撮影日時，撮影部位，撮影条件，
画像処理条件，被検者等について情報を記憶させること
ができるようになっている。前記画像記憶部１に記憶さ
れた画像データと前記画像情報記憶部２に記憶された各
種の付随的な情報とは、画像管理部３によって照合され
て読み出されるようになっている。但し、画像情報記憶
部２を省略し、画像データと各画像に対応する各種情報
とを対にして画像記憶部１に記憶させる構成であっても
良い。

【００２８】前記画像記憶部１及び画像情報記憶部２の
記憶データは、操作卓４によって読み出し画像を任意に
選択することで、前記画像管理部３によって随時読み出
されるようになっており、読み出された画像データは、
必要に応じて画像処理部５における画像処理を経た後、
放射線画像の読影を行わせるべく、画像表示ユニットＡ
の画像表示部６に表示される。

【００２９】従って、放射線フィルムをシャウカステン
を用いて読影を行う場合に行われるような、目的フィル
ムを探し出し、これをシャウカステンに掛けるといった
作業が必要でなく、効率の良い読影作業が可能である。
前記画像表示ユニットＡは、前記画像表示部６の他に、
画像メモリ７，表示制御部８を備えて構成される。前記
画像表示部６としては、ＣＲＴ，プラズマディスプレ
ィ，液晶ディスプレィ等が用いられるが、階調表現性能
の点からＣＲＴを用いることが好ましく、更に、医療用
高精細ＣＲＴとして知られる走査線1000本系以上のＣＲ
Ｔを用いることがより好ましい。

【００３０】前記画像記憶部１から読み出された画像デ
ータ（又は、読み出し後に画像処理が施された画像デー
タ）は、画像表示ユニットＡの画像メモリ７に記憶さ
れ、該画像メモリ７に記憶された画像データが、表示制
御部８によって制御されて画像表示部６に表示される。
前記表示制御部８は、操作卓４を介して行われる表示フ
ォーマットの指示に従って表示画像を制御する。

【００３１】画像処理を経た後の画像データを、画像記
憶部に蓄積しておき、読影次に順次読み出して画像表示
部に表示する構成としても良い。また、画像処理を経た
画像をレーザーフィルムプリンタ等の画像出力装置によ
りハードコピーとして出力しても良い。ところで、例え
ば年度の異なる定期検診（検査）などによって定期的に
胸部Ｘ線撮影などを行っている被検者については、被検
者毎の経時的な画像系列ができ上がる。

【００３２】そして、このようにして異なる時期に撮影
された同一被検者の同一部分の複数の画像（時系列画
像）間で差分処理を行うことにより、被検者の経時変化
部分を選択的に強調することができ、以て、前記差分画
像（前記差分処理によって生成された画像。以下同様）
の観察によって経時変化部分、即ち、新たに発生した病
変や病状の変化した病変の検出を容易に行えるようにな
る。

【００３３】そこで、本実施例では、前記時系列画像に
ついて前記差分処理を行って、かかる差分画像（時系列
処理画像）を画像表示部６に表示させることで、医師等
の読影者が被検者の経時変化を容易に確認できるよう構
成されている。ここで、前記時系列画像間における差分
処理においては、予め共通する被写体部分の位置合わせ
を行うことが必要となる。即ち、撮影時における被写体
のポジショニングやＸ線入射方向の差異に起因する相対
的な位置ずれが時系列画像間に生じるため、差分処理に
よって変化のない正常構造部分を打ち消して経時変化部
分を選択的に強調するには、差分処理に先立って同一の
解剖学的構造に対応する画像部分を重ね合わせることが
必要である。時系列画像の中でも、特に年度の異なる定
期検診などの相互に異なる検査で得られた放射線画像間
においては、大きな位置ずれが存在する確率が高く、前
記位置合わせ処理が必須となる。

【００３４】そこで、本実施例では、図２のフローチャ
ートに示すようにして位置合わせ処理及び画像間演算処
理（差分処理）が行われる。図２のフローチャートにお
いて、まず、２つの時系列画像（１），（２）それぞれ
について、解剖学的構造の抽出を行わせる（Ｓ１，Ｓ
２：解剖学的構造抽出手段）。

【００３５】本実施例では、時系列画像を、同一被検者
の胸部放射線画像とし、前記胸部放射線画像に被写体部
分として共通に含まれる脊椎と肺との少なくとも一方を
前記解剖学的構造として抽出させる。尚、前記脊椎及び
肺は、経時的な形状変化が比較的少なく、後述する位置
合わせ処理における処理精度を維持できる。但し、被写
体の解剖学的構造を、前記肺又は脊椎に限定するもので
はない。

【００３６】時系列画像（１），（２）それぞれについ
て解剖学的構造の抽出を行うと、次に、前記抽出結果に
基づいて相対的な位置ずれを大まかに合わせる粗位置合
わせ処理が行われる（Ｓ３：粗位置合わせ処理手段）。
粗位置合わせ処理が終了すると、続いて前記粗位置合わ
せよりも精細に位置合わせを行う精位置合わせ処理が行
われ（Ｓ４：精位置合わせ処理手段）、かかる精位置合
わせ処理で得られた位置合わせ情報が、Ｓ５（画像間演
算手段）に示される画像間演算（差分処理）に演算情報
として与えられ、時系列画像間において同一の解剖学的
構造に対応する画像部分を位置合わせして差分処理が行
われ、経時変化のない正常構造部分を打ち消して経時変
化部分を選択的に強調した差分画像（時系列処理画像）
が生成される。

【００３７】尚、粗位置合わせ処理によって得た位置合
わせ情報に基づいて少なくとも一方の時系列画像を座標
変換し、かかる座標変換が施された時系列画像間で精位
置合わせ処理を実行させても良いし、前記粗位置合わせ
処理によって位置合わせ情報を得た後、画像データの座
標変換を行った変換画像を生成せずに、前記粗位置合わ
せ情報と原画像データとに基づいて精位置合わせ処理が
実行されるようにしても良い。

【００３８】同様に、精位置合わせ処理によって得た位
置合わせ情報に基づいて少なくとも一方の時系列画像を
座標変換し、かかる座標変換が施された時系列画像に基
づいて画像間演算（差分処理）を行わせても良いし、画
像データの座標変換を行った変換画像を生成せずに、精
位置合わせ情報と原画像データとに基づいて画像間演算
を行わせるようにしても良い。

【００３９】ここで、前記図２のフローチャートに示し
た各処理について詳述する。まず、Ｓ１，Ｓ２における
解剖学的構造の抽出（解剖学的構造抽出手段）について
説明する。人体を透過した放射線の透過量に対応して形
成される放射線画像の場合、人体の解剖学的構造に対応
して信号レベルが局所的に変化するため、画像信号の解
析によって解剖学的構造を抽出することができる。

【００４０】特に、胸部放射線画像においては、解剖学
的構造としての肺及び脊椎は、経時的な形状変化が比較
的少なく、位置合わせ処理の対象物として好ましく、肺
と脊椎との少なくとも一方を抽出させる。肺の構造の中
でも特に肺野輪郭を形作る骨性胸壁は経時的な形状変化
が極めて小さいので、位置合わせ処理の対象物として肺
野輪郭を抽出することが特に好ましい。

【００４１】前記胸部放射線画像における肺野部の輪郭
抽出は、例えば特開昭６３−２４０８３２号公報に開示
される方法を用いて行える。具体的には、画像データの
１つの行又は列についてのみ注目し、その１次元の画像
データ列の中で前後のデータとの関係が予め定めた特定
のパターンとなる点を、その行或いは列における輪郭点
とし、必要な範囲の行或いは列について前記輪郭点を求
めてそれらの点を結んだ線を肺野の輪郭とするものであ
り、前記特定のパターンとしては極小となる点，傾きが
最大となる点，傾きが最小となる点などを用いる。

【００４２】また、前記胸部放射線画像において肺野を
含む矩形領域を抽出する方法としては、例えば特開平３
−２１８５７８号公報に開示されるような方法がある。
具体的には、画像の縦方向についてプロジェクション値
（画像データの一方向の累積値）を求める。そして、前
記プロジェクション値が最小値となる点を正中線とし、
該正中線から外側に向けて移動しながらプロジェクショ
ン値と所定の閾値とを比較して、プロジェクション値が
最初に閾値以下になった左右それぞれの点を、肺野の左
端及び右端として決定する。同様に画像の横方向につい
てもプロジェクション値を求めて、肺野の上端及び下端
を決定する。

【００４３】また、胸部放射線画像において肺野輪郭や
肋骨位置を抽出する方法としては、特開平２−２５０１
８０号公報に開示されるようなものがある。このもの
は、縦横のプロファイル情報に基づいて肺野輪郭や肋骨
位置を抽出するものであり、特に肋骨の抽出において
は、背景部分の影響を多項式近似により排除する構成と
なっている。

【００４４】一方、腹部の放射線画像において、解剖学
的構造として腰椎，腸骨，骨盤などの骨部を抽出する方
法としては、特開平４−３４１２４６号公報に開示され
る方法がある。例えば、腹部放射線画像において腸骨部
を抽出するには、画像の横方向における信号変化を示す
プロファイルを作成し、かかるプロファイルにおいて極
小値をとる部位の個数・位置に基づいて、腸骨部を囲む
上下２つの線分を求めて、腸骨部領域を抽出する。ま
た、骨部と骨以外の部分との境界信号値をヒストグラム
等から求めて、かかる境界信号を閾値として画像信号の
２値化を行うことで、腰椎，腸骨，骨盤などの骨部領域
とそれ以外の領域とに区分して骨部領域を抽出すること
が可能である。

【００４５】尚、上記に示す解剖学的構造の抽出方法に
限定されるものではなく、公知の種々の抽出方法を用い
ることができることは明らかである。解剖学的構造の抽
出結果は、代表点の座標，代表直線又は曲線を表す式又
は座標群，領域の輪郭線を表す式又は座標群などによっ
て表され、例えば胸部放射線画像において肺を解剖学的
構造として抽出する場合には、図３に示すように、肺野
の輪郭，両肺を含む矩形，左右それぞれの肺を含む２つ
の矩形として抽出結果を得る一方、脊椎を解剖学的構造
として抽出する場合には、図３に示すように、脊椎線を
直線近似したり、或いは曲線近似して抽出結果とする。

【００４６】上記のようにして、共通の被写体部分を含
む複数の画像それぞれにおいて、共通する解剖学的構造
を抽出すると、該抽出結果に基づいて複数の画像の解剖
学的構造の位置を大まかに合わせるように、少なくとも
１つの画像を座標変換するか、或いは、該粗位置合わせ
における座標変換を表す式，係数等を決定する。即ち、
複数画像中の１画像を基準画像として設定し、かかる基
準画像における解剖学的構造（例えば肺，脊椎など）の
位置に、他の画像の同じ解剖学的構造の位置が一致する
ように大まかな位置合わせを行う（粗位置合わせ処理手
段）。

【００４７】前記座標変換は、回転，拡大・縮小，平行
移動の組み合わせからなる線型変換を用いることが、計
算量が少なく処理速度が速いので好ましく、変換前の
ｘ，ｙ座標を（ｘ，ｙ）、変換後のｘ，ｙ座標を
（ｘ’，ｙ’）、係数をａ_ij，ｂ_ijとすると、２次元画
像の線型変換は、

【００４８】

【数１】

【００４９】として表される。前記数１における係数ａ
_ij，ｂ_ijは、変換前及び変換後の座標値の組みを用いて
定められる多元１次方程式を解くことにより求めても良
いし、前記回転，拡大・縮小，平行移動量等の量から導
いても良い。具体的には、例えば脊椎を直線近似によっ
て抽出した場合には、該脊椎を示す直線が重なるよう
に、一方の画像の回転角と平行移動量との少なくとも一
方を決定する。

【００５０】また、脊椎を曲線近似によって抽出した場
合には、該脊椎を示す曲線が重なるように、一方の画像
の回転角，拡大・縮小率，平行移動量のうちの少なくと
も１つを決定する。更に、肺野を含む矩形領域を抽出し
た場合には、矩形の上辺及び左右辺が重なるように、一
方の画像の回転角，拡大・縮小率，平行移動量のうちの
少なくとも１つを決定する。肺の場合には、呼吸によっ
てその下端部分が上下するのに対し、肺の上端は動きが
少ないので、上記のように、上下方向の位置合わせには
肺野を含む矩形領域の上辺を用いることが好ましい。

【００５１】また、肺野の輪郭線を抽出した場合には、
輪郭線又はその一部が重なるように、一方の画像の回転
角，拡大・縮小率，平行移動量のうちの少なくとも１つ
を決定する。具体的には、一方の画像の輪郭線と他方の
画像の輪郭線との間の距離の総和（面積）が最小になる
ように座標変換の特性を決定したり、プロクラステス手
法（Med.Phys.19,329-334(1992) 参照) を使用して輪郭
曲線を合わせるようにしても良い。

【００５２】また、肺野（解剖学的構造）の輪郭線で囲
まれる領域の画像データを用いて、ＳＳＤＡ法（Sequen
tial Similarity Detection Algorithm)，相互相関法，
フーリエ変換位相相関法等を用いて、回転角，拡大・縮
小率，平行移動量のうちの少なくとも１つを決定する構
成としても良い。前記領域は、肺野に加えて縦隔（脊椎
及び心臓部分）を含む領域であっても良い。

【００５３】前記ＳＳＤＡ法とは、対応する画素間の画
像データの差の絶対値の総和が最小になるところを探索
する方法であり、相互相関法とは、相互相関値が最大と
なるところを探索する方法であり、位相相関法とは、フ
ーリエ変換の位相項の相関値が最大になるところを探索
する方法である。上記のようにＳＳＤＡ法、相互相関
法，フーリエ変換位相相関法等を用いる場合に、肺野の
外側の画像データは腕や撮影補助器具等の影響による変
化が大きいので、位置合わせに用いることは好ましくな
く、上記のように肺野領域内（縦隔を含んでも良い）の
画像データを用いることが好ましい。

【００５４】また、胸部放射線画像において、解剖学的
構造として脊椎と肺野との両方を抽出する場合には、脊
椎に基づいて決定した位置合わせ情報と、肺野に基づい
て決定した位置合わせ情報とを組み合わせて、位置合わ
せを行わせると良い。具体的な組み合わせの例として
は、以下に示す（１）〜（３）の構成例が好ましい。

【００５５】（１）直線近似された脊椎線に基づいて回
転角及び／又は左右方向の平行移動量を決定する一方、
肺野を含む矩形領域の上辺に基づいて上下方向の平行移
動量を決定し、これらを組み合わせる構成 （２）直線近似された脊椎線に基づいて回転角を決定す
る一方、肺野輪郭線の外側の部分に基づいて平行移動
量，拡大・縮小率を決定し、これらを組み合わせる構成 （３）直線近似された脊椎線に基づいて回転角を決定す
る一方、肺野輪郭線で囲まれる領域内の画像データに基
づき相互相関法で平行移動量を決定し、これらを組み合
わせる構成 また、解剖学的構造に基づく位置合わせ処理（粗位置合
わせ処理）が行われた後に、より細かな位置合わせ処理
（精位置合わせ処理）が行われるから、解剖学的構造の
抽出及び粗位置合わせ処理においては、原画像の画素数
を間引き或いは平均化処理によって減少させた縮小画像
を用いることが、処理速度を向上させる上で好ましい。
更に、粗位置合わせ処理後に行われる精位置合わせ処理
においても縮小画像を用いても良いが、精位置合わせ処
理における精度を確保しつつ粗位置合わせ処理の演算を
簡略化するために、精位置合わせ処理に比して粗位置合
わせ処理における画像の縮小度合いを同等又は大きくす
ることが好ましい。同様に、精位置合わせ処理の後に行
われる画像間演算（差分処理）においても、縮小画像を
用いても良いが、画像間演算における画像の縮小度合い
は、精位置合わせ処理における縮小度合いと同等か或い
はより小さくすることが好ましい。

【００５６】例えば、原画像の実効画素サイズ（被写体
である人体の大きさと同一の尺度で表した画素ピッチ）
が0.2mm 程度である場合、おおまかな位置合わせ処理に
使用される画像の実効画素サイズは0.4 〜６mmが好まし
く、細かな位置合わせ処理に使用される画像の実効画素
サイズは0.2 〜３mmが好ましく、画像間演算処理に使用
される画像の実効画素サイズは0.2 〜１mmが好ましい。

【００５７】ところで、上記のように解剖学的構造を抽
出し、該抽出した解剖学的構造の位置を合わせるように
行われる粗位置合わせ処理では、２画像間において大き
な位置ずれが発生していても、構造物の抽出によって位
置合わせすべき対象が予め明らかになっているから、か
かる位置ずれを検出することが容易であり、大きな位置
ずれがあっても位置合わせが可能である。また、大まか
な位置合わせを外部入力パメラータを用いずに行うか
ら、パラメータ入力の煩雑さがなく自動処理が可能で、
また、入力ミスによる処理の失敗がなく、更に、同じ画
像を処理対象とするものであれば一定の結果が得られる
という再現性を有する。

【００５８】尚、前記解剖学的構造に基づく粗位置合わ
せ処理において、画像を複数領域に分割し、各領域毎に
独立に粗位置合わせを行っても良い。具体的には、胸部
放射線画像において左右の肺の輪郭線を抽出し、右肺野
輪郭線，左肺野輪郭線に基づいて、画像の右領域，左領
域をそれぞれに独立に粗位置合わせする（左右領域それ
ぞれについて位置合わせ情報を決定する）。

【００５９】次に、前記粗位置合わせの後で行われる精
位置合わせ処理（精位置合わせ処理手段）について説明
する。精位置合わせ処理においては、粗位置合わせ処理
を施した画像データ又は粗位置合わせ処理における位置
合わせ情報に基づき、画像間における共通の被写体部分
の構造を相対的により精細に合わせるように、少なくと
も１つの画像について座標変換を行うか、或いは、座標
変換を表す式，係数等を決定する。

【００６０】ここで、前記座標変換においては、非線型
変換を用いることが好ましい。即ち、非線型変換では、
画像を歪ませることが可能であるから、人体の複雑な位
置ずれを精度良く位置合わせすることが可能である。２
次元画像の非線型変換は、例えば変換前の座標を（ｘ，
ｙ）、変換後の座標を（ｘ’，ｙ’）とすると、以下の
数２に示される２次元多項式変換で表される。

【００６１】

【数２】

【００６２】ここで、多項式の次数ｎとしては、４以上
10以下が好ましい。また、非線型変換における係数（数
２におけるａ_ij，ｂ_ij）の決定においては、複数の点に
おいてそれぞれローカルマッチングの手法を用いて求め
た複数の移動量を総合することにより定めると良い。前
記ローカルマッチングとは、画像の大きさよりも小さい
部分領域を選択し、該部分領域内の特徴に基づいて該領
域の中心点に対応する移動量を求めるものである。

【００６３】例えば胸部放射線画像においては、肺野領
域の輪郭を抽出し、複数の画像それぞれについて画像の
肺野領域全体にわたって多数の点をマトリックス的に配
置する。次いで、それぞれの点を中心として、一定の大
きさの部分領域を設定する。このとき、座標変換を行う
画像における部分領域の大きさを、基準画像（座標変換
を行わない画像）の部分領域の大きさに比べて大きく設
定し、小さい方の部分領域をテンプレート、大きい方の
部分領域をサーチ領域と呼ぶ。

【００６４】そして、図４に示すように、肺野内でおお
よそ対応する位置にあるテンプレートとサーチ領域との
ペアを用いて、サーチ領域に含まれる、テンプレートＡ
と同形の副領域を少しずつ移動しながら、その中でテン
プレートＡと最も良く類似した副領域Ｂを探索する。副
領域Ｂが探索されると、中心座標に基づいてテンプレー
トＡの中心座標に対する移動量を計算する。ここで、あ
る副領域がテンプレートとどの程度類似しているか（類
似度）を評価する手段としては、前述したＳＳＤＡ法，
相互相関法，フーリエ変換位相相関法などを使用するこ
とができる。

【００６５】複数のテンプレートについて決定された移
動量Δｘ及びΔｙの分布に基づいて、数２に示すような
ｎ次の多項式で表される座標変換式が決定され、かかる
変換式に基づいて一方の画像の変換を行うか、或いは、
前記座標変換式又は係数の情報を精位置合わせ情報とし
て、画像間演算処理に与え、差分処理などの画像間演算
を行うときに、前記精位置合わせ情報に基づいて対応画
素を決定して差分処理を行わせる。

【００６６】前記移動量Δｘ及びΔｙの分布から前記ｎ
次多項式の係数を決定するには、最小二乗法などの多項
式近似手法を用いることができる。多項式近似の際に、
ローカルマッチングを行った全てのテンプレートの中心
点に対する移動量の値を使用しても良いが、下記に示す
ようにマッチングの比較的劣るテンプレートから得られ
た値を除外することが好ましい。

【００６７】例えば２枚の時系列画像において、一方の
画像のみの一部にペースメーカーなどの医療器具による
特異な陰影が存在する場合、該特異な陰影を含むテンプ
レートにおいては、他方の画像にそれに相当する陰影が
どこにも存在しないため、得られた移動量は信頼性の低
い値となり、かつ、そのときの類似度は低くなる。この
ような値が多項式近似のためのデータに混在している
と、近傍のデータに悪影響を与え、結果として位置合わ
せ精度が低下する。そこで、このようなマッチングの悪
い移動量を認識して、多項式近似の計算から除外するよ
うにすることが好ましい。

【００６８】前記マッチングの劣る移動量を認識するに
は、例えば該緯度を量の得られたときの類似度が所定の
閾値よりも小さいものを選べば良い。或いは、隣接する
テンプレートから得られた移動量と比較して、その値が
特異に大きいか又は小さいものを選んでも良い。また、
移動量の多項式近似の計算への寄与度を０以上１以下の
値で表されるお重み係数として定義し、前記類似度に応
じて重み付けを行っても良い。例えば前記類似度として
相互相関値を使用した場合、相互相関値が大きくなるに
従って前記重み係数が大きくなるように予め定めておく
ことが好ましい。相互相関値と重み係数との関係の例を
図５に示す。

【００６９】ところで、テンプレートの大きさをあまり
小さくすると、位置合わせの精度が悪化することになる
一方、テンプレートの大きさをあまり大きくすると、演
算時間が長引くことになってしまうので、位置合わせ精
度と演算時間との兼ね合いでテンプレートの大きさを決
定することが望まれ、例えば実効画素サイズが0.7mmの
場合には、前記テンプレートの領域の一辺の大きさは、
５〜50mmが好ましく、15〜40mmとすることがより好まし
い。同様に、サーチ領域の大きさをあまり小さくする
と、位置合わせ精度が低下する一方、サーチ領域の大き
さをあまり大きくすると、演算時間が増大する上に経時
的な変化部分までも位置合わせしてしまう可能性がある
ので、前記テンプレートの大きさに対して、10〜40mm程
度だけ大きなサイズとすることが好ましい。また、隣合
うテンプレートの中心点間の距離をあまり小さくする
と、テンプレートの総数が大きくなるので演算時間が増
大する一方、中心点間の距離をあまり大きくすると位置
合わせ精度が低下するので、前記距離は、５〜50mmとす
ることが好ましい。尚、隣合うテンプレート同士は、重
なり合っても良い。

【００７０】また、粗位置合わせ処理において、位置合
わせが平行移動量と回転角との組み合わせで行われる場
合には、前記精位置合わせ処理におけるローカルマッチ
ングでは、サーチ領域内での副領域の平行移動のみによ
る探索を行わせることが好ましい。かかる構成とすれ
ば、画像全体の回転ずれを１段階の処理で補正できるこ
とになり、処理速度を早めることができる。

【００７１】更に、上記ローカルマッチングの手法を粗
位置合わせ処理に用いても良く、例えば胸部放射線画像
において、抽出した肺の輪郭線上での比較的少数の代表
点を中心にテンプレート及びサーチ領域を設定し、線型
変換で表される座標変換式を決定する構成としても良
い。ここで、前述のように、非線型変換による精位置合
わせ処理の前に、前記解剖学的構造の抽出に基づく粗位
置合わせ処理が行われているから、精位置合わせ処理に
おける位置ずれ補正量は十分に小さくなり、精位置合わ
せ処理のみで位置合わせを行わせる場合に比べて処理速
度を速くできる。また、前記粗位置合わせによって予め
位置ずれ量を十分に小さくできるから、特にサーチ領域
のサイズを小さくしてもサーチ領域内でテンプレートと
類似した副領域を確実に探索でき、これによっても処理
速度の短縮を図れる。

【００７２】精位置合わせ処理が終了すると、２つの時
系列画像間で位置合わせされた対応する画素間で画像デ
ータの差分をとる差分処理（画像間演算手段）を実行
し、経時的な差分画像（時系列処理画像）を得る。ここ
で、前記差分処理の後に、所定のオフセット値を加える
処理や階調処理などの後処理を施して、最終的に時系列
画像に基づいて得られた差分画像を設定することが好ま
しい。

【００７３】また、粗位置合わせ処理及び精位置合わせ
処理からなる位置合わせ処理の直前（又は直後）に、画
像全体の濃度・階調を標準的な濃度・階調特性に合わせ
る濃度・階調補正処理を行わせるようにしても良い。具
体的には、米国特許5224177号に開示されるような濃度
・階調補正処理を用いることができる。また、画像を複
数の小領域に分割し、対応する小領域内の画素値の統計
値が等しくなるように一方の画像の画素値を補正する方
法を用いても良い。前記統計量としては、平均値，分散
値等が用いられる。

【００７４】また、精位置合わせ処理後に差分処理する
際に、画像間で共通しない被写体部分があり、差分画像
の周辺部にかかる非共通被写体部分が含まれる場合に
は、差分画像の観察に前記非共通被写体部分の画像は不
要であるので、該不要部分をマスキング又はトリミング
する処理を施すことが好ましい。前記差分画像は、経時
変化のない正常構造部分を打ち消し、経時変化した部分
を選択的に強調する画像であるから、かかる差分画像を
画像表示部６に表示させて医師等に提示することで、経
時変化部分の確認を容易にし、以て、診断精度を向上さ
せることができる。

【００７５】尚、上記実施例では、時系列画像間におけ
る差分処理に先立って、粗位置合わせ処理及び精位置合
わせ処理からなる位置合わせ処理を行わせる構成とした
が、異なった条件で撮影した２つの放射線画像間で差分
処理（減算処理）し、放射線画像中の特定構造物を抽出
させる画像間演算処理に先立って、上記実施例に示した
位置合わせ処理を適用しても良い。

【００７６】前記異なった条件で撮影した２つの放射線
画像間で差分処理を行う画像処理の例としては、造影剤
注入により特定構造物が強調された放射線画像から、造
影剤が注入されていない放射線画像を引算することによ
って、前記特定構造物を抽出する画像間演算処理や、同
一の被写体に対して異なるエネルギー分布を有する放射
線を照射し、或いは、被写体透過後の放射線をエネルギ
ー分布を変えて２つの放射線検出手段に照射して、それ
により特定の構造物が異なる画像を２つの放射線画像間
に存在せしめ、その後この２つの放射線画像の画像信号
間で適当な重み付けをした上で引算を行って、特定構造
物の画像を抽出する画像間演算処理がある。

【００７７】

【発明の効果】以上説明したように請求項１の発明にか
かる画像の位置合わせ処理装置によると、解剖学的構造
の抽出結果に基づく粗位置合わせによって大規模な位置
ずれがあっても位置合わせが行える一方、該粗位置合わ
せの後で精位置合わせ処理を行わせるから、精位置合わ
せ処理における補正量が小さくなり、位置合わせ処理の
処理速度を速めることができるという効果がある。

【００７８】請求項２の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、線型変換によって大まかな位置合わ
せが行われる一方、非線型変換によって精細な位置合わ
せを行わせるので、画像の複雑な歪みにも対応でき、精
度の高い位置合わせが可能であるという効果がある。請
求項３の発明にかかる画像の位置合わせ処理装置による
と、画素数を減少させた縮小画像を用いた位置合わせ処
理によって、細かな位置合わせの精度を確保しつつ演算
負担を軽減できるという効果がある。

【００７９】請求項４の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、脊椎を含む人体部分が被写体とされ
る場合に、形状変化の比較的少ない前記脊椎を解剖学的
構造として抽出して粗位置合わせ処理を行わせるので、
高い位置合わせ精度を確保できるという効果がある。請
求項５の発明にかかる画像の位置合わせ処理装置による
と、肺を含む人体部分が被写体とされる場合に、形状変
化の比較的少ない前記肺を解剖学的構造として抽出して
粗位置合わせ処理を行わせるので、高い位置合わせ精度
を確保できるという効果がある。

【００８０】請求項６の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、解剖学的構造の抽出結果に基づく粗
位置合わせ処理において、回転，平行移動，拡大・縮小
の組み合わせからなる被写体部分の相対的な位置ずれを
大まかに位置合わせすることができるという効果があ
る。請求項７の発明にかかる画像の位置合わせ処理装置
によると、肺と脊椎とを含む胸部放射線画像において、
肺の抽出結果に基づく位置合わせ情報と、脊椎の抽出結
果に基づく位置合わせ情報とを組み合わせるので、形状
変化の比較的少ない肺及び脊椎に基づいて被写体部分の
位置ずれを高精度に位置合わせすることができるという
効果がある。

【００８１】請求項８の発明にかかる画像の位置合わせ
処理装置によると、位置合わせ処理の対象画像が、同一
人体を相互に異なる時刻に撮影した複数の時系列画像で
あるので、異なる時刻に撮影されることによる被写体の
ポジショニングや放射線入射方向の差異に起因する位置
ずれを合わせることができるという効果がある。請求項
９の発明にかかる画像の位置合わせ処理装置によると、
例えば異なる年度の定期検診で撮影された胸部放射線画
像などの同一人体を相互に異なる検査において撮影した
複数の時系列画像では、特に大きな位置ずれが存在する
確率が高いが、かかる画像においても、解剖学的構造の
抽出結果に基づく粗位置合わせでおおまかな位置合わせ
が可能であるので、位置合わせ処理の効率向上及び安定
性向上の効果が大きいという効果がある。

【００８２】請求項10の発明にかかる画像間処理装置に
よると、粗位置合わせ処理及び精位置合わせ処理によっ
て高精度に位置合わせが行われ画像間で演算を行わせる
ので、例えば差分処理により特定構造物や経時変化部分
の強調した画像を精度良く得られるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のシステム構成図。

【図２】実施例における位置合わせ処理及び差分処理の
様子を示すフローチャート。

【図３】胸部放射線画像における解剖学的構造の抽出例
を示す図。

【図４】ローカルマッチングで用いるテンプレート及び
サーチ領域の様子を示す図。

【図５】相互相関値と重み係数との関係を示す線図。

【符号の説明】

１ 画像記憶部 ２ 画像情報記憶部 ３ 画像管理部 ４ 操作卓 ５ 画像処理部 ６ 画像表示部 ７ 画像メモリ ８ 表示制御部 Ａ 画像表示ユニット

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/00 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０ Ｐ

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】人体の一部である共通の被写体部分を含む
   複数の画像間で位置合わせ処理を行う画像の位置合わせ
   処理装置であって、 前記複数の画像それぞれから人体の解剖学的構造を抽出
   する処理を行う解剖学的構造抽出手段と、 該解剖学的構造抽出手段における抽出結果に基づき、前
   記複数の画像間における前記解剖的構造の相対的な位置
   ずれを大まかに位置合わせする粗位置合わせ処理手段
   と、 該粗位置合わせ処理手段で位置合わせが行われた前記複
   数の画像それぞれの画像データに基づき、前記複数の画
   像間の相対的な位置ずれを細かく位置合わせする精位置
   合わせ処理手段と、 を有することを特徴とする画像の位置合わせ処理装置。
2. 【請求項２】前記粗位置合わせ処理手段における位置合
   わせ処理が画像の線型変換を用いて表され、前記精位置
   合わせ処理手段における位置合わせ処理が画像の非線型
   変換を用いて表されることを特徴とする請求項１記載の
   画像の位置合わせ処理装置。
3. 【請求項３】前記解剖学的構造抽出手段，粗位置合わせ
   処理手段，精位置合わせ処理手段のうちの少なくとも１
   つが画像の画素数を減少させた縮小画像を用いて処理を
   行う構成であり、かつ、前記精位置合わせ処理手段に比
   して前記粗位置合わせ処理手段における画像の縮小度合
   いが同等又は大きいことを特徴とする請求項１又は２に
   記載の画像の位置合わせ処理装置。
4. 【請求項４】前記複数の画像における共通の被写体部分
   が脊椎を含む人体部分であり、前記解剖学的構造抽出手
   段が、解剖学的構造として少なくとも前記脊椎の位置を
   抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つ
   に記載の画像の位置合わせ処理装置。
5. 【請求項５】前記複数の画像における共通の被写体部分
   が肺を含む人体部分であり、前記解剖学的構造抽出手段
   が、解剖学的構造として少なくとも前記肺の位置を抽出
   することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記
   載の画像の位置合わせ処理装置。
6. 【請求項６】前記粗位置合わせ処理手段における位置合
   わせ処理が画像の線型変換を用いて表され、かつ、前記
   粗位置合わせ処理手段が、前記解剖学的構造抽出手段で
   抽出された解剖学的構造の座標データ及び／又は解剖学
   的構造部分の画像データに基づいて、粗位置合わせ処理
   における回転量、平行移動量、拡大・縮小率のうちの少
   なくとも１つを決定することを特徴とする請求項１〜５
   のいずれか１つに記載の画像の位置合わせ処理装置。
7. 【請求項７】前記複数の画像における共通の被写体部分
   が脊椎及び肺を含む人体部分であり、前記解剖学的構造
   抽出手段が、解剖学的構造として前記脊椎及び肺の位置
   をそれぞれに抽出する一方、前記粗位置合わせ処理手段
   における位置合わせ処理が画像の線型変換を用いて表さ
   れ、かつ、前記粗位置合わせ処理手段が、脊椎の抽出結
   果に基づいて設定した位置合わせ情報と、肺の抽出結果
   に基づいて設定した位置合わせ情報との組み合わせを、
   粗位置合わせ処理における位置合わせ情報とすることを
   特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像の
   位置合わせ処理装置。
8. 【請求項８】前記複数の画像が、同一人体を相互に異な
   る時刻に撮影した複数の時系列画像であることを特徴と
   する請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像の位置合
   わせ処理装置。
9. 【請求項９】前記複数の画像が、同一人体を相互に異な
   る検査において撮影した複数の時系列画像であることを
   特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像の
   位置合わせ処理装置。
10. 【請求項10】請求項１〜９のいずれか１つに記載の画像
    の位置合わせ処理装置で位置合わせが行われた複数の画
    像間で演算を行う画像間演算手段を有することを特徴と
    する画像間演算処理装置。