JP2005198330A - 画像診断装置、画像処理方法、画像処理装置及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の目的は、被検体に造影剤を注入し、その注入前後の画像間でサブトラクション処理を行う際に生じる、被検体の体動に起因する位置ズレアーチファクトを軽減することにある。
【解決手段】造影剤を血管に注入してコントラストの増強された血管動画像を観察する画像診断装置において、複数のサブトラクション方法を有し、撮影プログラム毎にサブトラクション方法を選択的に指定することが可能に構成されていることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検体に造影剤を注入し、その注入前後の画像間でサブトラクション処理を行う画像診断装置、画像処理方法、画像処理装置、記憶媒体に関する。

造影剤の注入前に収集した画像（低コントラスト画像）と、造影剤の注入後に収集した血管コントラストが増強された画像（高コントラスト画像）との間でサブトラクション処理を行い、そのサブトラクション像を用いて行う診断は、例えば血管の狭窄位置や状態を観察するのに非常に有用であり、以前から使用されている。

このサブトラクション処理は周知の通り、サブトラクション処理に供する画像間で位置や濃度の変化がない構造物は消去され、位置や濃度の変化のあった構造物は残存するものである。したがって、造影前後のタイミングに取得された各画像間でサブトラクション処理を行う際にこれらタイミングの間で被検体の体動がなければ、造影前後で濃度変化が生じる血管のみが抽出されることになるので、背景構造物に影響を受けることなしに血管狭窄等の観察を行い得る。

しかしながら、これらタイミングの間で被検体の心拍や呼吸或いは咳などによって体動が生じた場合、被検体の構造物に位置の変化が生じてしまう。このタイミングでサブトラクション処理が行われると、造影された血管が映出されるのはもちろんであるが、位置の変化が生じた他の構造物も映出されてしまう。以降、この構造物によるものをアーチファクトと称する。実際の臨床の場面では、時々咳が止まらなくなる被検体もあり、その場合、横隔膜の移動によるアーチファクトが生じてしまい診断に支障をきたしていた。このような体動によるアーチファクトを除去する方法としては、例えば以下に示す技術が知られている。

特開２００１−４５３７４号公報には、高コントラスト画像各々に対して、心拍や呼吸が同じ周期の低コントラスト画像をマスク像として選択する発明が記載されている。また、特開平８−３１７２８７号公報には、指標をマスク像及びコントラスト像に定位させ、画像シフトを行ってマスク像及びコントラスト像間の位置あわせをする発明が記載されている。

しかし、前者の特開２００１−４５３７４号公報に記載の発明は、心拍又は呼吸に伴う体動による位置ズレの低減に関してはある程度、効果的であるが、それらの複合的な体動、また心拍や呼吸以外の体動による位置ズレの低減に関しては、効果的とはいえない。また、後者の特開平８−３１７２８７号公報に記載の発明は、体動による臓器等の平行移動による位置ズレの低減に関してはある程度、効果的であるが、サイズや形状の変位による位置ズレの低減に関しては、効果的とはいえない。
特開２００１−４５３７４号公報 特開平８−３１７２８７号公報

本発明の目的は、被検体に造影剤を注入し、その注入前後の画像間でサブトラクション処理を行う際に生じる、被検体の体動に起因する位置ズレアーチファクトを軽減することにある。

本発明の第１局面による画像診断装置は、造影剤を血管に注入してコントラストの増強された血管動画像を観察する画像診断装置において、複数のサブトラクション方法を有し、撮影プログラム毎にサブトラクション方法を選択的に指定することが可能に構成されている。
本発明の第２局面による画像診断装置は、被検体への造影剤の注入の前後にわたって複数の画像を連続的に収集する手段と、前記複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する画像区分手段と、前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択するマスク選択手段と、前記サブトラクション演算された第２画像から、それぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像を、サブトラクション演算する手段とを具備する。
本発明の第３局面による画像処理方法は、被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分し、前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算し、前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択し、前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算する。
本発明の第４局面による画像処理装置は、被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する手段と、前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択する手段と、前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算する手段とを具備する。
本発明の第５局面による記憶媒体は、コンピュータに演算させるためのプログラムコードを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムコードは、被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する手段と、前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択する手段と、前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算する手段とを具備する。

本発明によれば、被検体に造影剤を注入し、その注入前後の画像間でサブトラクション処理を行う際に生じる被検体の体動に起因する位置ズレアーチファクトを軽減することができる。

以下、図面を参照して本発明を好ましい実施形態により説明する。なお、本発明は造影画像を収集可能な画像診断装置を含んでいる。この種の画像診断装置としては、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング装置、さらにＰＥＴ，ＳＰＥＣＴが含まれ、そのいずれでも本発明に適用可能である。以下では、Ｘ線診断装置を例に説明する。

図１は本実施形態に係るＸ線診断装置の構成を示している。画像収集部２は、寝台に載置された被検体Ｐを挟んで対向配置されたＸ線管１とＸ線検出器３とを有する。Ｘ線検出器３は、シンチレータとフォトダイオードアレイとを有するフラットパネルデテクタ（ＦＰＤ）が採用される。しかし、Ｘ線検出器３は、イメージインテンシファイアとＴＶカメラとの組み合わせが採用されても良い。インジェクタ５は、被検体Ｐに造影剤を自動注入するための装置である。造影剤が被検体Ｐに注入された時、トリガ信号又はその注入時刻を表す信号が、インジェクタインタフェース１１を介して画像処理ユニット７に供給される。Ｘ線検出器３から出力されるアナログの映像信号は、アナログディジタル変換器１３から画像処理装置７に供給される。画像処理装置７は、これらインジェクタインタフェース１１、アナログディジタル変換器１３とともに、ＣＰＵ９、画像データや各種制御データ等を記憶する記憶装置１５、コンソール（操作卓）１７、マスク選択部１９、サブトラクション処理部２１、ディジタルアナログ変換器２３、ディスプレイ２５から構成される。

マスク選択部１９は、本実施形態で特徴的な構成要素の一であり、その主な機能は、造影剤注入後に収集した造影効果の比較的高い複数の高コントラスト画像各々に対して、造影剤注入前に収集した造影効果の無い又は比較的低い複数の低コントラスト画像から最適な１枚をマスク画像として選択することにある。その選択基準としては、高コントラスト画像との間で、ある特定の低コントラスト画像を基準としてその画像に対する被検体Ｐの体動に起因する画像上での位置ズレが最も類似している低コントラスト画像をマスク画像として、複数の低コントラスト画像の中から選択することである。その基準により、サブトラクション画像上に、被検体Ｐの体動に起因する画像上での位置ズレに起因するアーチファクト（位置ズレによるサブトラクション演算残差によリ生じる偽像）の低減を実現し得る。

以下、このマスク選択を中心に本実施形態の動作について詳細に説明する。図２は、当該動作の画像処理の流れを示すフローチャートである。画像処理に先立って画像収集が行われる。撮影にあたっては、インジェクタ５に造影剤が充填され、被検体Ｐに注入可能な状態にセットされる。その後、操作者（撮影技師）からの撮影開始指示をトリガとして撮影が開始される。撮影は、図３（ａ）、図３（ｂ）に示すように、例えば、１５フレーム／秒又は３０フレーム／秒を実現する一定周期で連続的に繰り返され、それに伴って画像データが連続的に収集される。連続的に収集された画像データは、ＣＰＵ９の制御のもとで、それぞれの撮影時刻又は撮影開始からの経過時間（タイムコード）が関連付けられて、記憶装置１５に記憶される。この撮影期間中、予定したタイミング又は操作者が指示したタイミングで、インジェクタ５から被検体Ｐへの造影剤の注入が開始される。造影剤の注入開始に同期してインジェクタ５から画像処理装置７にトリガ信号が供給される。

ＣＰＵ９は、インジェクタ５からトリガ信号が供給された時刻に基づいて、記憶装置１５に記憶された複数枚の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の低コントラスト画像ＬＣi と、造影効果の比較的高い複数の高コントラスト画像ＨＣj とに区分する（Ｓ１）。具体的には、インジェクタ５からトリガ信号が供給された時刻、つまり造影剤の注入が開始された時刻から、所定の遅れ時間が経過した時刻を境界に、当該時刻前に収集された画像を低コントラスト画像ＬＣi に分類し、当該時刻後に収集された画像を高コントラスト画像ＨＣj に分類する。低コントラスト画像ＬＣi の枚数は「ｎ」、高コントラスト画像ＨＣj の枚数は「ｍ」と仮定する。上記遅れ時間は、操作者により、注入部位から撮影部位へ造影剤が流れるのに要する時間が推定され、その時間に設定される。

なお、操作者による目視確認のもとで手動により指定された画像を境界としてその前後で区分するようにしてもよい。目視確認のために、ＣＰＵ９の制御により、複数の画像が、撮影時間軸に沿った配列でディスプレイ２５に一覧表示され、又は動画として再生される。

次に、マスク選択部１９によるマスク画像の選択処理Ｓ２〜Ｓ７が行われる。まず、Ｓ２では、複数の低コントラスト画像ＬＣi の中から、他の低コントラスト画像ＬＣi に対する位置ズレが最も大きい低コントラスト画像ＬＣi が、ダミーマスク画像として選択される。ここでは、低コントラスト画像ＬＣi の各々について、他の（ｎ−１）枚の低コントラスト画像（ＬＣi ）との間のプラス極性のサブトラクション演算残差（＋）を示す画素の数の総和を求め、その総和が最も多い低コントラスト画像（ＬＣk ）を、ダミーマスク画像として選択する。

図４は、ダミーマスク画像選択処理の詳細な手順を示している。図５にはその補足説明図を示している。図４において、処理変数Ｎは、注目される低コントラスト画像ＬＣi の移動を表す変数であり、Ｍは、上記他の低コントラスト画像ＬＣi の移動を表す変数として定義される。まず、Ｎが１に初期化され（Ｓ１−１）、また、Ｍが１に、また総和変数ＰＰＮ（Ｎ）が０にそれぞれ初期化される（Ｓ１−２）。低コントラスト画像ＬＣM から、低コントラスト画像ＬＣN がサブトラクション（サブトラクション演算）される（Ｓ１−３）。そのサブトラクション画像ＬＣＳM 上に対して、注目画素がフレーム内の始点に設定され（Ｓ１−４）、その注目画素の画素値がしきい値Ｔｈと比較される（Ｓ１−５）。しきい値Ｔｈは、例えば０に初期的に設定されるが、操作者の指示に従って０以上の任意の値に変更されることができる。注目画素の画素値がしきい値Ｔｈを超過しているとき、つまり注目画素の画素値がプラス極性を示しているとき、総和変数ＰＰＮ（Ｎ）に１が加算される（Ｓ１−６）。注目画素の画素値がしきい値Ｔｈ以下のとき、つまり注目画素の画素値がゼロ又はマイナス極性を示しているとき、注目画素が次の位置に移動される（Ｓ１ー８）。このＳ１−５乃至Ｓ１−８のループは、注目画素がフレーム内の終点に達するまで（Ｓ１−６）繰り返される。このＳ１−５乃至Ｓ１−８のループの繰り返しにより、対象画像ＬＣM に対する注目画像ＬＣN の位置ズレによりサブトラクション演算残差が生じ、しかも、その残差がプラス極性（＋）を示している画素の数がカウントされる。

ここで、プラス極性（＋）のサブトラクション演算残差を示す画素が持つ意味について説明する。図６（ａ）には、低コントラスト画像ＬＣi どうしのサブトラクションを示し、図６（ｂ）には、高コントラスト画像ＨＣj から低コントラスト画像ＬＣi をサブトラクションした例を示している。周知のとおり、Ｘ線診断装置では、Ｘ線減衰の多いパス上の画素では、低い画素値を示し、Ｘ線減衰の少ないパス上の画素では、逆に高い画素値を示す。図６（ａ）において、呼吸等の体動により臓器や横隔膜等の構造物が移動した場合、サブトラクション処理後は、その移動前後で臓器が重なった部分では原理的にゼロ値又はその近似値を示し、ずれた部分ではその移動の向きに応じてプラス極性（＋）とマイナス極性（−）を示す。一方、図６（ｂ）に示すように、造影剤流入により、画素値が低下した部分の画素では、ＨＣj−ＬＣjとのサブトラクションを行った場合は、必ずマイナス極性（−）を示す。従って、サブトラクション後にプラス極性（＋）を示す画素は、造影剤により濃度変化を起こした画素を除外して、臓器や組織の位置ズレを起こした画素であると認識することが可能となる。従って詳細は後述するが、各高コントラスト画像ＨＣj に対して、複数の低コントラスト画像ＬＣi の中から個々にマスク画像を選択するのは、位置ズレの程度の類似性を表す一致度という指標を用いて行うが、その一致度に対する造影剤の影響を極力除外して、その一致度の信頼性を向上させることが可能となる。

図４に戻り、注目画素がフレーム内の終点に達したとき（Ｓ１−７）、変数Ｍが１だけインクリメントされ（Ｓ１−１０）、Ｓ１−３のステップに帰還し、同じ注目画像ＬＣN に対して次の画像ＬＣM とサブトラクションされ（Ｓ１−３）、このサブトラクション画像ＬＣＳM に対して、Ｓ１−５乃至Ｓ１−８のループが繰り返される。それにより、当該次の画像ＬＣM とサブトラクション画像ＬＣＳM 上のプラス極性を示す画素の数が、総和ＰＰＮ（Ｎ）に累積される。

このようにＳ１−３乃至Ｓ１−１０のループが、Ｍ＝ｎに達するまで繰り返され、それにより注目画像ＬＣN に対する他の複数の低コントラスト画像ＬＣi とのプラス極性の位置ズレを起こした画素の数の総和ＰＰＮ（Ｎ）が、注目画像に対応するダミーマスク画像選択のためのパラメータとして求められる。

Ｓ１−９でＭ＝ｎに達したとき、注目画像ＬＣN を決める変数Ｎが１だけインクリメントされ、注目画像が移動される（Ｓ１−１２）。移動された次の注目画像に対して同様に、Ｓ１−３乃至Ｓ１−１０のループにより総和ＰＰＮ（Ｎ）が計算される。Ｓ１−１１でＮ＝ｎ、つまり複数の低コントラスト画像ＬＣi に対してそれぞれプラス画素の総和ＰＰＮ（Ｎ）の計算が完了したとき、複数の低コントラスト画像ＬＣi に対してそれぞれ求められたプラス画素の総和ＰＰＮ（Ｎ）同士が比較され、最大値を示す総和ＰＰＮ（Ｎ）が選択され、その選択された最大値を示す総和ＰＰＮ（Ｎ）に対応する注目画像ＬＣi が、ダミーマスク画像ＬＣk として設定される（Ｓ１−１３）。

このような選択処理により、ダミーマスク画像ＬＣk は、他の低コントラスト画像ＬＣi との間での位置ズレの程度が最も大きい低コントラスト画像ＬＣi としての性質を持つ。この性質は、後述する正規マスク画像を選択する際に用いられる「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」のレンジを拡大して、正規マスク画像の選択性能を向上させることができる。

なお、ダミーマスク画像ＬＣk の選択は、上述のように正規マスク画像の選択性能の向上を実現する目的で行われる処理であるが、この正規マスク画像の選択性能は若干低下するものの、ダミーマスク画像ＬＣk の選択処理を行わないで、デフォルトのダミーマスク画像ＬＣi を例えば第１フレームの低コントラスト画像ＬＣ1 に固定させるようにしてもよい。

図２に戻り、ダミーマスク画像ＬＣk が決まった後、「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」を計算する範囲（関心領域ＲＯＩという）を、被検体の体動が比較的大きい領域に、設定する処理が行われる（Ｓ３）。なお、計算範囲を、関心領域ＲＯＩに限定するのは、「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」の計算処理の工数を減らして処理効率を高め、さらに一致度の信頼性を高める目的で行われるもので、必須の処理ではなく、「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」の計算処理の工数を減らす必要性が低ければ、さらに一致度の信頼性を向上させる必要性が低いのであれば、計算範囲を関心領域ＲＯＩに限定する必要はない。

Ｓ３では、低コントラスト画像ＬＣi から、ダミーマスク画像ＬＣk をサブトラクションし、そのサブトラクション画像ＬＣＳi からプラス極性のサブトラクション演算残差を示す画素の群で関心領域ＲＯＩを設定する。

図７には、関心領域ＲＯＩの設定処理ルーチンが示されている。図８にはその補足説明図を示している。図７において、処理変数Ｎは、低コントラスト画像ＬＣi の移動を表す変数として定義される。まず、Ｎが１に初期化される（Ｓ２−１）。低コントラスト画像ＬＣN から、ダミーマスク画像ＬＣk がサブトラクション（サブトラクション演算）される（Ｓ２−２）。そのサブトラクション画像ＬＣＳN 上に対して、注目画素がフレーム内の始点に設定され（Ｓ２−３）、その注目画素の画素値がしきい値Ｔｈと比較される（Ｓ２−４）。しきい値Ｔｈは、例えば０に初期的に設定されるが、操作者の指示に従って０以上の任意の値に変更されることができる。注目画素の画素値がしきい値Ｔｈを超過しているとき、つまり注目画素の画素値がプラス極性のサブトラクション演算残差を示しているとき、その画素の画素位置がＲＯＩテーブルに追加される（Ｓ２−４）。注目画素の画素値がしきい値Ｔｈ以下のとき、つまり注目画素が背景レベル若しくは血管レベルを示しているとき、注目画素が次の位置に移動される（Ｓ２−７）。このＳ２−４乃至Ｓ２−７のループは、注目画素がフレーム内の終点に達するまで（Ｓ２−６）繰り返される。このＳ２−４乃至Ｓ２−７のループの繰り返しにより、対象画像ＬＣN に対するダミーマスク画像ＬＣk の位置ズレによりサブトラクション演算残差が生じ、しかも、その残差がプラス極性（＋）を示している複数の画素の位置情報がＲＯＩテーブルに記憶される。

なお、一般的にサブトラクションを行うと、血管レベルはマイナス極性に、背景レベルで且つアーチファクトが現れていないところはゼロになる。しかし、ノイズの影響で背景レベルでも、ある程度のプラス極性を持つものが存在する。そこで、しきい値Ｔｈは、このノイズの影響を考慮し、ノイズレベル程度の値に設定する。これにより、しきい値Ｔｈ以上のデータは、ほぼアーチファクト領域ということができる。

Ｓ２−８でＮ＝ｎに達していないとき、対象画像ＬＣN を決める変数Ｎが１だけインクリメントされ、対象画像が移動され（Ｓ２−９）、Ｓ２−２のステップに帰還し、次の対象画像ＬＣN からダミーマスク画像ＬＣk がサブトラクションされ（Ｓ２−２）、このサブトラクション画像ＬＣＳN に対して、Ｓ２−４乃至Ｓ２−７のループが繰り返される。それにより、ダミーマスク画像ＬＣk が他の複数の低コントラスト画像ＬＣi に対してプラス極性の位置ズレを起こした全ての画素が関心領域ＲＯＩとして設定される。

なお、関心領域ＲＯＩはコンソール１７を介して操作者により手動で指定された範囲に設定するようにしてもよい。そのために、図９に示すように、ＣＰＵ９の制御のもとで、低コントラスト画像ＬＣi 各々からダミーマスク画像ＬＣk がサブトラクションされ、得られた（ｎ−１）枚の低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳi が一覧で又はページ送りで順に表示される。それら表示画像を観察し、アーチファクトが最も顕著に現れている画像を見定め、その表示画像上に操作者の指示に従って長方形又は楕円形の１又は複数の図形が配置され、その又はそれらの図形に限定された閉じた領域に関心領域ＲＯＩが設定される。なお、図９では２つの関心領域ＲＯＩ１，ＲＯＩ２が設定された例を示している。

図２に戻り、関心領域ＲＯＩが設定された後、上記「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」を計算する処理が開始される。まず、図１０に示すように、Ｓ４において、低コントラスト画像ＬＣi と高コントラスト画像ＨＣj 各々から、ダミーマスク画像ＬＣk がサブトラクションされ、ｎ枚の低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳi と、ｍ枚の高コントラストサブトラクション画像ＨＣＳj とが生成される。次に、高コントラストサブトラクション画像ＨＣＳj ごとに、ｎ枚の低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳi に対して個別に「位置ズレの程度の類似性を表す一致度」が関心領域ＲＯＩに限局して計算される（Ｓ５）。そして一致度に基づいて、位置ズレの程度の類似性が最も高い低コントラスト画像ＬＣi のいずれか一が、高コントラスト画像ＨＣj の各々に対して対応付けられる（Ｓ６）。一致度は、上述したように、低コントラスト画像ＬＣi と高コントラスト画像ＨＣj との間に存在する位置ズレの程度がどの程度の類似しているかを数量化して示す指標であり、低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳi と、高コントラストサブトラクション画像ＨＣＳj との同じ位置の画素同士の画素値の比較情報（例えば画素値の差異の総和）に基づいて計算される。計算方法にもよるが、ここでは、一致度が低いとき、その低コントラスト画像ＬＣi と高コントラスト画像ＨＣj との間の位置ズレの程度は非常に類似しており、逆に、一致度が高いとき、その低コントラスト画像ＬＣi と高コントラスト画像ＨＣj との間の位置ズレの程度はあまり類似していないことを表すものとしている。

図１１には、Ｓ５乃至Ｓ６の処理の詳細な手順を示している。この処理では、注目画像を高コントラスト画像ＨＣj として、注目画像に対してｎ枚の低コントラスト画像ＬＣi に対する一致度を個別に計算し、最も低い一致度を示す低コントラスト画像ＬＣi を、注目画像に対する正規のマスク画像として選択し、この選択処理を注目画像を移動しながら繰り返すものであり、図１１において、処理変数Ｎは、注目画像の移動変数として定義され、処理変数Ｍは、一致度計算の対象とされる低コントラスト画像ＬＣi の移動変数として定義される。

まず、Ｓ３−１において、変数Ｎが１に初期化される。次に、変数Ｍが１に初期化され（Ｓ３−２）、また一致度を求める際の中間値ＤＡＴＡ（Ｍ）が０に初期化される（Ｓ３−３）。続いて、注目画素が関心領域ＲＯＩ内の始点に設定され（Ｓ３−４）、その位置で、高コントラストサブトラクション画像ＨＣＳN 上と低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳM との間で画素値がサブトラクション演算され、その差異の二乗が中間値ＤＡＴＡ（Ｍ）に加算される（Ｓ３−５）。そして、注目画素が次の位置に移動され（Ｓ３−７）、Ｓ３−５乃至Ｓ３−７のループが、注目画素が関心領域ＲＯＩ内の終点に達するまで（Ｓ３−６）繰り返される。このＳ３−５乃至Ｓ３−７のループの繰り返しにより、対象画像ＬＣＳM と注目画像ＨＣN との間の画素値の差異の二乗が関心領域ＲＯＩ内で総和された値として中間値ＤＡＴＡ（Ｍ）が求められる。注目画素がＲＯＩ内の終点に達したとき（Ｓ３−６）、中間値ＤＡＴＡ（Ｍ）がＲＯＩ内の画素数Ｄで割り算され、その割り算値の平方根が計算される（Ｓ３−８）。この平方根値、つまりＳ３−５とＳ３−８との処理により得られるＲＭＳＥ（Root Mean Square Error：差の二乗平均平方根値）が、注目画像ＨＣN に対する対象画像ＬＣM の位置ズレ程度の類似性を示す一致度ＣＯＲ（Ｍ）として保持される。

そして、変数Ｍが１だけインクリメントされ（Ｓ３−１０）、Ｓ３−３のステップに帰還しＤＡＴＡ（Ｍ）とＣＯＲ（Ｍ）とが０に初期化され、Ｓ３−４乃至Ｓ３−８の処理を経て、同じ注目画像ＬＣN と次の対象画像ＬＣM との間の一致度が、計算される（Ｓ３−８）。

Ｓ３−４乃至Ｓ３−１０のループが、Ｓ３−９でＭ＝ｎに達するまで繰り返される。それにより注目画像ＨＣN に対する複数の低コントラスト画像ＬＣi おのおのに対する一致度ＣＯＲが計算され、図１２に示すように、その中の最小の一致度ＣＯＲに対応する１枚の低コントラスト画像ＬＣi が、当該注目画像ＨＣN に対する正規のマスク画像として選択される（Ｓ３−１１）。

そして、注目画像ＨＣN を決める変数Ｎが１だけインクリメントされ、注目画像ＨＣN が移動される（Ｓ２−１３）。移動された次の注目画像に対して同様に、Ｓ３−１乃至Ｓ３−１１の処理により、移動した次の注目画像ＨＣN に対して、正規のマスク画像が複数の低コントラスト画像ＬＣi から選択される。この処理がＳ３−１２で、Ｎ＝ｍに達するまで繰り返される。それにより、それぞれ被検体の体動による画像上での臓器の位置ズレの程度が最も類似した低コントラスト画像ＬＣi がマスク画像が、各高コントラスト画像ＨＣj に対して個々に選択される。

図２に戻り、Ｓ７において、高コントラスト画像ＨＣj から、それぞれ正規のマスク画像として選択された低コントラスト画像ＬＣi がサブトラクション処理部２１でサブトラクションされる（図１３参照）。

このようにそれぞれ被検体の体動による画像上での臓器の位置ズレの程度が最も類似した低コントラスト画像ＬＣi がマスク画像が、各高コントラスト画像ＨＣj に対して個々に選択されるので、図１４（ａ）に示すように、被検体の体動による画像上での臓器の位置ズレの程度が相違することにより残留していたアーチファクトが、図１４（ｂ）に示すように、低減され得る。

なお、上述では、図２のＳ７で最終処理として、高コントラスト画像とそれぞれマスク画像として選択された低コントラスト画像をサブトラクションするように説明したが、高コントラストサブトラクション画像から、それぞれマスク画像として選択された低コントラストサブトラクション画像をサブトラクションするようにしてもよい。この場合、高コントラストサブトラクション画像に残留している位置ズレによるアーチファクトが、低コントラストサブトラクション画像に残留している位置ズレによるアーチファクトにより相殺されることになる。

また、一致度ＣＯＲとしては、図１５のＳ３−１４に示すように、高コントラストサブトラクション画像ＨＣN と低コントラストサブトラクション画像ＬＣM との差異の絶対値の総和として求めてもよい。また、一致度ＣＯＲを計算する範囲を、図１６のＳ３−１５に示すように、関心領域内であって、高コントラストサブトラクション画像ＨＣN の画素値が、臓器の位置ズレを示すプラス極性（＋）を示す画素に限定しても良い。

また、高コントラストサブトラクション画像ＨＣＳN に対してしきい値Ｔｈと比較し（Ｓ３−１７）、しきい値Ｔｈより高い画素には固定値“１”を割り当て（Ｓ３−１８）、しきい値Ｔｈと等価又はしきい値Ｔｈより低い画素には固定値“０”を割り当て（Ｓ３−１９）、同様に、低コントラストサブトラクション画像ＬＣＳM に対してしきい値Ｔｈと比較し（Ｓ３−２０）、しきい値Ｔｈより高い画素には固定値“１”を割り当て（Ｓ３−２１）、しきい値Ｔｈと等価又はしきい値Ｔｈより低い画素には固定値“０”を割り当て（Ｓ３−２２）、その割り当てられた画素の固定値の差異から一致度ＣＯＲ（Ｍ）を計算する（Ｓ３−１４）ようにしてもよい。

また、造影剤を血管に注入してコントラストの増強された血管動画像を観察するＸ線診断装置において、複数のサブトラクション方法を有している場合、撮影プログラム毎にサブトラクション方法を選択的に指定するようにしてもよい。複数のサブトラクション方法には、心電波形の位相が略一致したフレーム同士をサブトラクションする心電同期サブトラクション方法が含まれており、心電同期サブトラクション方法が選択されていて、且つ、心電波形の入力信号がない場合には、心電波形の入力信号がない旨のワーニングメッセージを表示する。ワーニングメッセージが表示された際、心電波形の入力信号が入ったことを確認するまで、または別の撮影プログラムが選択されるまで、若しくは別のサブトラクション方法が選択されるまでＸ線を曝射しないよう制御することが望ましい。また、ワーニングメッセージが表示された際、心電波形の入力信号が入ったことを確認するまで、または別の撮影プログラムが選択されるまで、若しくは別のサブトラクション方法が選択されるまでに一定時間を経過した場合、自動的にデフォルトのサブトラクション方法が選択されるようにしてもよい。また、複数のサブトラクション方法には、上述した被検体の体動が比較的大きい領域内で造影効果が比較的低い低コントラスト画像群と造影効果が比較的高い高コントラスト画像群との間で画素値を比較して最適なサブトラクションペアを決定する方法が含まれ、この方法が選択されている場合、造影効果が比較的低い画像群と造影効果が比較的高い画像群との境界フレームと関心領域との両方、又はどちらか一方をプリセットできるようにすることが望ましい。仮に、関心領域のプリセットデータがない場合、被検体の体動が比較的大きい領域が自動的に同定されるべきである。また、境界フレームのプリセットデータがない場合、造影剤注入時刻から所定の遅れ時間を経過した時刻に基づいて境界フレームを同定すべきである。さらに、境界フレーム及び造影剤からの遅れ時間に関するのプリセットデータが共にない場合、境界フレームを同定できない旨のワーニングメッセージが表示される。

（変形例）
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されてもよい。

本発明の実施形態に係る画像診断装置（Ｘ線診断装置）の構成を示す図。 本実施形態の動作を示すフローチャート。 図２のＳ１に関する補足説明図。 図２のＳ２の詳細な動作を示すフローチャート。 図４においてＮ＝１の場合の動作の補足説明図。 図４のＳ１−５においてプラス極性の画素値（画素値＞０）の画素が持つ特性に関する補足説明図。 図２のＳ４の詳細な動作を示すフローチャート。 図７の動作の補足説明図。 本実施形態において、関心領域ＲＯＩを手動設定する場合の操作画面の例を示す図。 図２のＳ５の補足説明図。 図２のＳ６〜Ｓ７の詳細な動作を示すフローチャート。 図１１においてＮ＝１の場合の動作の補足説明図。 図２のＳ８の補足説明図。 本実施形態によるマスク選択を通して生成したサブトラクション画像を従来のサブトラクション画像と比較して示す図。 図２のＳ６〜Ｓ７の他の動作を示すフローチャート。 図２のＳ６〜Ｓ７のさらに他の動作を示すフローチャート。 図２のＳ６〜Ｓ７のさらに他の動作を示すフローチャート。

符号の説明

１…Ｘ線管、３…フラットパネルデテクタ、５…インジェクタ、７…画像処理装置、９…ＣＰＵ、１１…インジェクタインタフェース、１３…アナログディジタル変換器（ＡＤＣ）、１５…記憶装置、１７…コンソール（操作卓）、１９…マスク選択部、２１…サブトラクション処理部、２３…ディジタルアナログ変換器（ＤＡＣ）、２５…ディスプレイ。

Claims (12)

1. 造影剤を血管に注入してコントラストの増強された血管動画像を観察する画像診断装置において、複数のサブトラクション方法を有し、撮影プログラム毎にサブトラクション方法を選択的に指定することが可能に構成されていることを特徴とする画像診断装置。
2. 前記複数のサブトラクション方法には、心電波形の位相が略一致したフレーム同士をサブトラクションする心電同期サブトラクション方法が含まれており、前記心電同期サブトラクション方法が選択されていて、且つ、心電波形の入力信号がない場合には、前記心電波形の入力信号がない旨のワーニングメッセージを表示することを特徴とする請求項１記載の画像診断装置。
3. 前記ワーニングメッセージが表示された際、前記心電波形の入力信号が入ったことを確認するまで、または別の撮影プログラムが選択されるまで、若しくは別のサブトラクション方法が選択されるまでＸ線を曝射しないことを特徴とする請求項２記載の画像診断装置。
4. 前記ワーニングメッセージが表示された際、前記心電波形の入力信号が入ったことを確認するまで、または別の撮影プログラムが選択されるまで、若しくは別のサブトラクション方法が選択されるまでに一定時間を経過した場合、自動的にデフォルトのサブトラクション方法が選択されることを特徴とする請求項２記載の画像診断装置。
5. 前記複数のサブトラクション方法には、前記被検体の体動によるアーチファクトが発生している領域内で造影効果が比較的低い画像群と造影効果が比較的高い画像群との間で画素値を比較して最適なサブトラクションペアを決定する方法が含まれ、この方法が選択されている場合、造影効果が比較的低い画像群と造影効果が比較的高い画像群との境界フレームと関心領域との両方、又はどちらか一方をプリセットできることを特徴とする請求項１記載の画像診断装置。
6. 前記関心領域のプリセットデータがない場合、前記被検体の体動によるアーチファクトが発生している領域が自動的に同定されることを特徴とする請求項５記載の画像診断装置。
7. 前記境界フレームのプリセットデータがない場合、造影剤注入時刻から所定の遅れ時間を経過した時刻に基づいて前記境界フレームを同定することを特徴とする請求項５記載の画像診断装置。
8. 前記境界フレーム及び造影剤からの遅れ時間に関するのプリセットデータが共にない場合、境界フレームを同定できない旨のワーニングメッセージを表示することを特徴とする請求項７記載の画像診断装置。
9. 被検体への造影剤の注入の前後にわたって複数の画像を連続的に収集する手段と、
   前記複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する画像区分手段と、
   前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、
   前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択するマスク選択手段と、
   前記サブトラクション演算された第２画像から、それぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像を、サブトラクション演算する手段とを具備することを特徴とする画像診断装置。
10. 被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分し、
    前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算し、
    前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択し、
    前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算することを特徴とする画像処理方法。
11. 被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する手段と、
    前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、
    前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択する手段と、
    前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算する手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
12. コンピュータに演算させるためのプログラムコードを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムコードは、
    被検体への造影剤の注入の前後にわたって連続的に収集された複数の画像を、造影効果の無い又は比較的低い複数の第１画像と、血管造影効果の比較的高い複数の第２画像とに区分する手段と、
    前記複数の第１画像及び前記複数の第２画像それぞれから特定の第１画像をサブトラクション演算する手段と、
    前記特定の第１画像に対する前記被検体の体動に起因する画像上での位置ズレの類似性を示す一致度に基づいて、前記サブトラクション演算された第１画像の中の一をマスク画像として前記サブトラクション演算された第２画像ごとに選択する手段と、
    前記サブトラクション演算された第２画像とそれぞれマスク画像として選択された前記サブトラクション演算された第１画像とでサブトラクション演算する手段とを具備することを特徴とする記憶媒体。

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