JP2019000170A - 画像処理装置、ｘ線診断装置、及び、画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】３次元医用画像データに基づいて、補助図形が重畳された診断容易な２次元画像を生成する。【解決手段】画像処理装置は、３次元医用画像データを取得する取得部と、前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定する指定部と、前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定する座標設定部と、前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成する合成画像生成部と、前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、Ｘ線診断装置、及び、画像処理方法に関する。

被検体にＸ線を照射し、被検体を透過したＸ線を検出することによりＸ線撮像を行うＸ線診断装置が広く医用分野で使用されている。このＸ線診断装置の撮影法の１つとして、トモシンセシス撮影がある。このトモシンセシス撮影は、被検体をＸ線管球とＸ線検出器の間に位置させて、Ｘ線管球とＸ線検出器とが対向配置されたＸ線診断装置を用いて、Ｘ線管球やＸ線検出部を移動させながら、被検体に対して複数回のＸ線撮像を行う撮影法である。複数回のＸ線撮像により得られた複数枚の投影データに対して、画像再構成という画像処理を施すことにより、被検体の関心領域を含む３次元医用画像データが生成される。

このトモシンセシス撮影により得られた３次元医用画像データは、これまでの２次元データと異なり３次元の情報が得られるため、厚さ方向の情報を含んでいる。これにより、従来見えにくかった骨や病変を読影できるようになり、結果として、骨や病変の異常を見つけやすくなるという利点がある。このため、現在、Ｘ線診断装置を用いたトモシンセシス撮影が、臨床の現場で広まりつつある。

しかし、大腿骨頭や仙骨などの骨を側面からトモシンセシス撮影で撮影することにより、骨の視認性は向上させることができるが、大腿骨頭や仙骨はそれぞれが異なるスライスの画像に描画されることになるため、測定結果を記録として残そうとする場合、従来の２次元の画像のように、１枚の画像とすることができない。このため、撮影画像などを記録として残そうする場合、その作業が煩雑であるという問題があった。

また、大腿骨頭や仙骨などの骨は、種々の補助画像を用いて、骨の間の角度を測定したり、距離を測定したりすることが、診断の一環として行われている。このため、トモシンセシス撮影で得られた３次元医用画像データからも、これらの骨の角度や距離を煩雑な作業をせずに測定する方法が望まれていた。

特開２００９−２３２９８２号公報

本実施形態の目的は、３次元医用画像データに基づいて、補助図形が重畳された診断容易な２次元画像を生成する、画像処理装置、Ｘ線診断装置、及び、画像処理方法を提供することである。

本実施形態に係る画像処理装置は、３次元医用画像データを取得する取得部と、前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定する指定部と、前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定する座標設定部と、前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成する合成画像生成部と、前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、を備える。

本実施形態に係るＸ線診断装置は、Ｘ線撮像により生成された３次元医用画像データを取得する取得部と、前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定する指定部と、前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定する座標設定部と、前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成する合成画像生成部と、前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、を備える。

本実施形態に係る画像処理方法は、３次元医用画像データを取得するステップと、前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定するステップと、前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定するステップと、前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成するステップと、前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成するステップと、を備える。

本実施形態に係るＸ線診断装置の全体構成を説明するブロック図。 図１のＸ線診断装置で生成されるトモシンセシス画像のデータ構成を説明する図。 第１実施形態に係るＸ線診断装置で実行される診断画像生成処理を説明するフローチャートを示す図。 図１のディスプレイと入力回路の一例であるマウスとを示す図。 第１スライスの画像において、大腿骨頭の中心を設定した状態の画像を示す図。 第２スライスの画像において、仙骨の上端中心を設定した状態の画像を示す図。 第２スライスの画像において、仙骨椎体の位置を説明する画像を示す図。 第２スライスの画像において、仙骨椎体の線と水平線ＨＬとのなす角度を説明する画像を示す図。 合成画像に補助図形を重畳した重畳画像を説明する画像を示す図。 図１のディスプレイに表示された重畳画像の一例を示す図。 第２実施形態に係るＸ線診断装置で実行される診断画像生成処理を説明するフローチャートを示す図。 第１スライスの画像において、右側の大腿骨頭の中心を設定した状態の画像を示す図。 第３スライスの画像において、左側の大腿骨頭の中心を設定した状態の画像を示す図。 第３実施形態に係るＸ線診断装置で実行される診断画像生成処理を説明するフローチャートを示す図。 第１スライスの画像において、大腿骨頭の中心を含む所定の領域に第２重み付け係数を設定し、その他の領域に第１重み付け係数を設定する処理を説明するための画像を示す図。 第２スライスの画像において、仙骨の上端中心を含む所定の領域に第２重み付け係数を設定し、その他の領域に第１重み付け係数を設定する処理を説明するための画像を示す図。

以下、図面を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置、Ｘ線診断装置、及び、画像処理方法を説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行うこととする。

〔第１実施形態〕
図１は、第１実施形態に係るＸ線診断装置１の全体構成を説明する図である。この図１に示すＸ線診断装置１は、本実施形態における画像処理装置を備える医用装置の一例であり、一般撮影装置等、様々なＸ線診断装置に、本実施形態に係る画像処理装置は適用可能である。

より具体的には、Ｘ線診断装置１は、支持台１０と、Ｘ線管１２と、Ｘ線検出器１４と、画像取得回路１６と、Ｘ線制御回路２０と、機構制御回路２２と、処理回路２４と、ディスプレイ３０と、入力回路３２と、記憶回路３４と、備えて構成されている。

支持台１０には、横たわった状態の被検体Ｐが支持される。本実施形態に係るＸ線診断装置１では、被検体Ｐは仰向けに支持台１０上に横たわり、被検体Ｐの全身がＸ線による撮影可能に構成されている。

Ｘ線管１２には、Ｘ線制御回路２０の制御の下、高電圧発生器から高電圧とフィラメント電流とが供給され、これらに基づいて、Ｘ線を発生する。Ｘ線管１２はＸ線検出器１４とともに、機構制御回路２２の制御に基づいて、被検体Ｐの頭部から足部までの全身のＸ線撮影を行うことが可能である。このような撮影を、Ｘ線長尺撮影という。

Ｘ線検出器１４は、例えば、２次元に配列された複数の画素を有する平面検出器（ＦＰＤ：Flat Panel Detector）から構成されており、各画素は、被検体Ｐを透過したＸ線管１２からのＸ線を検出し、この検出されたＸ線を電気信号に変換する。この電気信号は、画像取得回路１６に出力される。

画像取得回路１６は、図示しないアナログデジタル変換器（Analog Digital Converter）にて、Ｘ線検出器１４から入力されたアナログ信号である電気信号を、デジタルデータに変換して、投影データを生成する。本実施形態においては、投影データは、被検体Ｐを撮像することにより得られた２次元の画像である。機構制御回路２２の制御によりＸ線管１２とＸ線検出器１４とが互いに向かい合った状態で、被検体Ｐの頭部から足部まで移動することにより、複数の投影データが順次生成される。この生成された複数の投影データは、随時、処理回路２４に出力される。

Ｘ線制御回路２０は、処理回路２４からの制御指示に基づいて、Ｘ線管１２の制御を行い、Ｘ線条件に応じた高電圧とフィラメント電流とを発生させて、Ｘ線管１２にＸ線を発生させる。

機構制御回路２２は、処理回路２４からの制御指示に基づいて、Ｘ線管１２とＸ線検出器１４の移動機構の制御を行い、被検体Ｐの頭部から足部までＸ線を照射して、複数の投影データを生成する。

処理回路２４は、このＸ線診断装置１の全体的な制御を行う制御回路であり、また、各種の演算を行う演算回路でもある。例えば、本実施形態に係る処理回路２４は、再構成機能２４ａと、取得機能２４ｂと、指定機能２４ｃと、座標設定機能２４ｄと、合成画像生成機能２４ｅと、重畳画像生成機能２４ｆと、算出機能２４ｇと、表示機能２４ｈとを有する。取得機能２４ｂは本実施形態における取得部に相当しており、指定機能２４ｃは本実施形態における指定部に相当しており、座標設定機能２４ｄは本実施形態における座標設定部に相当しており、合成画像生成機能２４ｅは本実施形態における合成画像生成部に相当しており、重畳画像生成機能２４ｆは本実施形態における重畳画像生成部に相当しており、算出機能２４ｇは本実施形態における算出部に相当しており、表示機能２４ｈは本実施形態における表示部に相当している。

図１における実施形態では、再構成機能２４ａと、取得機能２４ｂと、指定機能２４ｃと、座標設定機能２４ｄと、合成画像生成機能２４ｅと、重畳画像生成機能２４ｆと、算出機能２４ｇと、表示機能２４ｈにて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路３４に格納されている。処理回路２４はプログラムを記憶回路３４から読み出し、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路は、図１の処理回路２４内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一の処理回路２４にて、再構成機能２４ａと、取得機能２４ｂと、指定機能２４ｃと、座標設定機能２４ｄと、合成画像生成機能２４ｅと、重畳画像生成機能２４ｆと、算出機能２４ｇと、表示機能２４ｈとが実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路２４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものとしても構わない。

再構成機能２４ａは、画像取得回路１６からの複数の投影データを取得し、画像再構成という画像処理を施して、トモシンセシス画像を生成し、記憶回路３４に格納する。このトモシンセシス画像は、複数のスライスの画像から構成されており、本実施形態では、被検体Ｐにおける垂直方向の１枚の断層撮影画像が、１つのスライスを構成している。つまり、複数の断層撮影画像の集合として、トモシンセシス画像は構成されている。

図２は、本実施形態に係るトモシンセシス画像ＴＳの構成を説明する概念図である。この図２に示すように、トモシンセシス画像ＴＳは、略平行な複数のスライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）を含んで構成されている。本実施形態においては、１枚のスライスＳＬ（Ｘ）の画像は、被検体Ｐの垂直方向の断層撮影画像であり、スライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）により、被検体Ｐの全身の３次元の画像データが構成されている。ここでは、１枚のスライスの画像は、図２のＸ方向及びＹ方向に延びる平面に関する画像であり、各スライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）がＺ方向に並んで、３次元のデータ構造を実現している。但し、データ構造は、これに限るものではなく、例えば、１枚のスライスの画像を、図２のＸ方向及びＺ方向に延びる平面の画像とし、各スライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）がＹ方向に並んでいるデータ構造であってもよい。いずれのデータ構造でも、本実施形態においては、例えば、数十枚から数百枚のスライスで、３次元の画像データが構成されている。

詳しくは後述するが、図１に示す処理回路２４の取得機能２４ｂは、複数のスライスを含んで構成された３次元医用画像データであるトモシンセシス画像のデータを、記憶回路３４から取得する機能を有する。指定機能２４ｃは、例えば、ユーザの指定等に基づいて、トモシンセシス画像に含まれている複数のスライスの中から、第１スライスと第２スライスとを指定する機能を有する。座標設定機能２４ｄは、例えば、ユーザの指定等に基づいて、第１スライスの画像上において第１座標を設定し、第２スライスの画像上において第２座標を設定する機能を有する。合成画像生成機能２４ｅは、第１スライスと第２スライスとを含む領域の３次元医用画像データであるトモシンセシス画像に基づいて、２次元の合成画像を生成する機能を有する。重畳画像生成機能２４ｆは、第１座標と第２座標とのうち少なくとも一方に基づく直線や曲線などの補助図形を作成し、この補助図形を合成画像に重畳した重畳画像を生成する機能を有する。算出機能２４ｇは、補助図形に基づく角度や長さなどの幾何パラメータを算出する機能を有する。表示機能２４ｈは、重畳画像と幾何パラメータとを併せてディスプレイ３０に表示する機能を有する。

ディスプレイ３０は、各種の画像や情報を表示する。例えば、ディスプレイ３０は、処理回路２４によって生成された医用画像（Ｘ線画像）や、操作者からの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。特に本実施形態においては、処理回路２４で生成されたトモシンセシス画像を表示する。本実施形態においては、ディスプレイ３０は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等によって構成される。

入力回路３２は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２４に出力する。例えば、入力回路３２は、投影データを収集する際の収集条件や、投影データを再構成する際の再構成条件、Ｘ線画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。例えば、入力回路３２は、マウスやキーボード、トラックボール、手動スイッチ、フットスイッチ、ボタン、ジョイスティック等により実現される。

記憶回路３４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。記憶回路３４は、例えば、投影データや再構成画像データを記憶する。本実施形態においては、特に、画像取得回路１６からの複数の投影データを画像再構成という画像処理を施した、トモシンセシス画像が格納される。

上述したように、本実施形態においては、処理回路２４は、例えば、プロセッサにより構成される。ここで、プロセッサという文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路３４に保存されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。なお、記憶回路３４にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成して構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサは、プロセッサ単一の回路として構成されている場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて、１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合して、その機能を実現するようにしてもよい。

なお、本実施形態に係るＸ線診断装置１においては、処理回路２４と、ディスプレイ３０と、入力回路３２と、記憶回路３４とにより、画像処理装置４０が構成されている。この画像処理装置４０は、１つの筐体に格納されていてもよいし、複数の筐体に分散して格納されていてもよい。また、画像処理装置４０は、Ｘ線診断装置１と一体に構成されていてもよいし、Ｘ線診断装置１とは別体に構成されていてもよい。

次に、図３に基づいて、本実施形態に係るＸ線診断装置１で実行される診断画像生成処理について説明する。この図３に示す診断画像生成処理は、記憶回路３４に格納されている診断画像生成処理プログラムを処理回路２４が読み込んで実行することにより、実現される処理である。

図３に示すように、まず、Ｘ線診断装置１は、トモシンセシス画像を生成するための投影データの収集を行う（ステップＳ１０）。この投影データの収集処理は、処理回路２４の制御の下、画像取得回路１６で実行される処理である。

例えば、ユーザは、入力回路３２に設けられている操作部のフットスイッチやジョイスティックを操作し、Ｘ線制御回路２０や機構制御回路２２にＸ線撮像と投影データの収集の指示を入力する。本実施形態においては、ユーザが入力回路３２のフットスイッチを操作すると、その制御信号は、処理回路２４を介してＸ線制御回路２０に入力され、Ｘ線制御回路２０は、その制御信号に基づいて、Ｘ線管１２からＸ線を発生させる。一方、ユーザが入力回路３２のジョイスティックを操作すると、その制御信号は、処理回路２４を介して機構制御回路２２に入力され、機構制御回路２２は、その制御信号に基づいて、Ｘ線管１２を移動したり、Ｘ線検出器１４を移動したりする。また、機構制御回路２２は、Ｘ線管１２やＸ線検出器１４の位置及び角度を検出し、これら位置に関する情報及び角度に関する情報を、処理回路２４に入力する。

これらＸ線制御回路２０と機構制御回路２２の制御の下、被検体Ｐを透過したＸ線は、Ｘ線検出器１４で検出される。検出されたＸ線は、画像取得回路１６でデジタル信号に変換され、投影データが収集される。収集された投影データは、処理回路２４に送信される。処理回路２４は、送信された投影データを、一旦、位置情報や角度情報とともに、記憶回路３４に格納する。但し、処理回路２４は、送信された投影データを記憶回路３４に格納することなく、これに続くトモシンセシス画像の生成（ステップＳ１２）を行ってもよい。

次に、Ｘ線診断装置１は、トモシンセシス画像の生成を行う（ステップＳ１２）。このトモシンセシス画像の生成は、処理回路２４における再構成機能２４ａにより実現される。具体的には、処理回路２４は、記憶回路３４から投影データを取得し、この投影データに対して画像再構成処理を行うことにより、トモシンセシス画像のデータを生成する。画像再構成処理にあたっては、既存のFiltered Back ProjectionやIterative Reconstructionなどの画像再構成アルゴリズムが用いられる。生成されたトモシンセシス画像のデータは、記憶回路３４に格納される。但し、処理回路２４は、生成されたトモシンセシス画像のデータを、記憶回路３４に格納することなく、後述するスライスを指定する処理（ステップＳ１６）を行ってもよい。

次に、Ｘ線診断装置１は、トモシンセシス画像のデータを取得する処理を行う（ステップＳ１４）。このトモシンセシス画像のデータを取得する処理は、処理回路２４における取得機能２４ｂにより実現される。具体的には、処理回路２４は、記憶回路３４からトモシンセシス画像のデータを読み出して取得する。なお、処理回路２４は、トモシンセシス画像のデータを、記憶回路３４から取得するのではなく、上述したトモシンセシス画像のデータの生成処理（ステップＳ１２）から直接取得することも可能である。

次に、Ｘ線診断装置１は、複数のスライスを含んで構成されているトモシンセシス画像のデータから、２枚のスライスを指定する処理を行うとともに（ステップＳ１６）、それぞれのスライスで座標を設定する処理を行う（ステップＳ１８）。２枚のスライスを指定する処理は、処理回路２４における指定機能２４ｃにより実現され、それぞれのスライスに座標を設定する機能は、処理回路２４における座標設定機能２４ｄにより実現される。

具体的には、本実施形態においては、図２に示したように、トモシンセシス画像のデータは、例えば数十から数百枚のスライスから構成されている。これらのスライスの中から、処理回路２４は、ユーザに１枚のスライスを指定させて第１スライスとし、その第１スライスの画像上における１つの座標である第１座標を設定させる。また、処理回路２４は、ユーザにもう１枚のスライスを指定させて第２スライスとし、その第２スライスの画像上における１つの座標である第２座標を指定させる。本実施形態においては、例えば、第１スライスの第１座標が大腿骨頭の中心位置であり、第２スライスの第２座標が仙骨の上端中心位置である。

スライスの指定の仕方、及び、座標の設定の手法には、種々のものが考えられる。図４は、本実施形態に係るＸ線診断装置１におけるスライスの指定及び座標の設定の手法の一例を説明するための図である。

この図４に示すように、例えば、ディスプレイ３０には、複数のスライスの画像が、画像表示領域Ｒ１に、スライスＳＬ（１）からスライスＳＬ（ｎ）まで順次表示されて、動画のように再生される。ユーザは、入力回路３２の一例であるマウス３２ａを操作し、ポインタ３２ｂをディスプレイ３０上で移動させ、動画再生の停止ボタン３２ｃ、動画再生ボタン３２ｄ、動画逆送りボタン３２ｅを操作する。例えば、ユーザは、画像表示領域Ｒ１に動画を再生している状態において、大腿骨頭が最もよく観察できると判断したスライスが表示されたタイミングで、ポインタ３２ｂを停止ボタン３２ｃ上に移動し、マウス３２ａの左ボタンＬＢをクリックする。これにより、動画再生がそのタイミングで停止し、停止した際に表示されたスライスの画像が、大腿骨頭の表示された第１スライスとして指定される。

続いて、ユーザは、大腿骨頭が表示されたスライスの画像で、大腿骨頭の中心をクリックする。すなわち、スライスの画像が静止画として表示された画像表示領域Ｒ１において、マウス３２ａを操作することにより、ポインタ３２ｂを移動させ、ポインタ３２ｂを大腿骨頭の中心に位置させる。この状態で、マウス３２ａの左ボタンＬＢをクリックすることにより、大腿骨頭の中心が第１座標として設定される。

図５は、第１スライスとして大腿骨頭の画像が指定され、その大腿骨頭の画像上で、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１が設定された状態を示している。この図５から分かるように、ユーザは、大腿骨頭が表示されている第１スライスの画像から、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１の位置にポインタ３２ｂを移動し、マウス３２ａの左ボタンＬＢをクリックすることにより、中心ＣＴＬ１の座標を第１座標として設定する。

続いて、ユーザは、動画再生ボタン３２ｄをクリックして動画再生を再開し、同様の手法で、仙骨が最もよく観察できると判断したスライスを第２スライスとして指定し、この第２スライスの画像上において、仙骨の上端中心をクリックすることにより、第２座標を設定する。

図６は、第２スライスとして仙骨の画像が指定され、その仙骨の画像上で、仙骨の上端中心ＣＴＬ２が設定された状態を示している。この図６から分かるように、ユーザは、仙骨が表示されている第２スライスの画像から、仙骨の上端における中心ＣＴＬ２の位置にポインタ３２ｂを移動し、マウス３２ａの左ボタンＬＢをクリックすることにより、中心ＣＴＬ２の座標を第２座標として設定する。なお、本実施形態では、マウス３２ａの操作において、左ボタンＬＢを決定ボタンとして利用したが、左ボタンＬＢの代わりに、右ボタンＲＢを決定ボタンとして利用するようにしてもよい。

以上の操作により、ユーザは、第１スライスを指定し、この指定された第１スライスに第１座標を設定し、第２スライスを指定し、この指定した第２スライスに第２座標を設定することができる。本実施形態においては、何枚目のスライスであるかという情報をＺ座標とし、スライス画像上のどの位置であるかという情報をＸ座標、Ｙ座標として、情報を保持する。つまり、本実施形態においては、ステップＳ１６とステップＳ１８により、ユーザは、２組のＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標を指定することとなる。

なお、第１スライス及び第２スライスの指定の手法や、第１座標及び第２座標の設定の手法は、上述の例に限られるものではない。例えば、図４のディスプレイ３０における画像表示領域Ｒ１に、複数のスライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）の画像を表示する際に、ユーザは、マウス３２ａのホイールボタンＷＨを回転させ、そのホイールボタンＷＨの回転に追従して、スライスの画像が順次シフトするようにしてもよい。例えば、ホイールボタンＷＨを前方向に回転させると、画像表示領域Ｒ１に表示されるスライスの番号が順次増大し、逆に、ホイールボタンＷＨを後方向に回転させると、画像表示領域Ｒ１に表示されるスライスの番号が順次減少するようにすればよい。無論、ホイールボタンＷＨの回転方向を逆にしてもよい。すなわち、ホイールボタンＷＨを後方向に回転させると、画像表示領域Ｒ１に表示されるスライスの番号が順次増大し、逆に、ホイールボタンＷＨを前方向に回転させると、画像表示領域Ｒ１に表示されるスライスの番号が順次減少するようにしてもよい。

この場合、ユーザは、大腿骨頭が最もよく観察できると判断したスライスでホイールボタンＷＨの回転を止めて、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１をクリックすることにより、第１スライスの指定と、第１座標の設定の両方を行ったこととなる。同様に、仙骨が最もよく観察できると判断したスライスでホイールボタンＷＨの回転を止めて、仙骨の上端中心ＣＴＬ２をクリックすることにより、第２スライスの指定と、第２座標の設定の両方を行ったことになる。

さらには、ユーザがマニュアルでスライスを指定し、座標を設定するのではなく、Ｘ線診断装置１が画像解析により、自動的に、スライスを指定し、座標を設定するようにしてもよい。すなわち、Ｘ線診断装置１が複数のスライスを含むトモシンセシス画像の画像解析を行い、最も大腿骨頭がよく観察できる画像をシステム的に第１スライスと指定し、その中心ＣＴＬ１を第１座標と設定するとともに、最も仙骨がよく観察できる画像をシステム的に第２スライスと指定し、その上端中心ＣＴＬ２を第２座標と設定するようにしてもよい。すなわち、Ｘ線診断装置１がトモシンセシス画像の全体的なデータ解析を行うことにより、大腿骨頭の観察に適した画像をシステム的に第１スライスと指定し、仙骨の観察に適した画像をシステム的に第２スライスと指定した上で、さらに第１スライスと第２スライスの画像解析を行い、第１スライスにおける大腿骨頭の中心をシステム的に第１座標と設定し、仙骨の上端中心をシステム的に第２座標と設定するようにしてもよい。

なお、第１スライスの画像に設定される第１座標の単位や、第２スライスの画像に設定される第２座標の単位は、画像の画素と一致していてもよいし、異なっていてもよい。画素と座標の単位が一致する場合には、１画素に対して１座標が割り当てられることとなる。画素と座標の単位が異なる例としては、スライスの画像における２×２画素で定義される四方の領域毎に、座標の設定が行われるような場合が想定される。これらの座標と画素の対応関係は、画像上の画素密度や設定する座標空間の大きさ等により、任意に設定される。

次に、図３に示すように、Ｘ線診断装置１は、２枚のスライスの画像に基づいて、測定値の算出を行う（ステップＳ２０）。この測定値を算出する処理は、処理回路２４における算出機能２４ｇにより実現される。本実施形態においては、まず、処理回路２４は、第２スライスの画像を用いて、仙骨椎体の線を検出する。

図７は、第２スライスの画像において、仙骨椎体ＴＴ１の線を検出する処理を説明する図である。この仙骨椎体ＴＴ１の線を検出するために、処理回路２４は、第２スライスの画像における第２座標の周辺の画像を切り出し、この切り出した画像に対して、微分処理、閾値処理、ハフ変換処理、ピーク検出処理、ピークのみでハフ逆変換処理を施すことにより、仙骨椎体ＴＴ１の線を検出する。

図８は、第２スライスの画像において、仙骨椎体ＴＴ１の線ＬＮ１を検出して、その線ＬＮ１を描画した状態の一例を示す図である。この図８に示すように、仙骨椎体ＴＴ１の線ＬＮ１は、仙骨椎体ＴＴ１の角度により定義される線である。そして、本実施形態においては、処理回路２４における算出機能２４ｇは、この仙骨椎体ＴＴ１の線ＬＮ１と、水平線ＨＬとの間のなす角度ＳＳを算出する。

次に、処理回路２４における算出機能２４ｇは、角度ＰＴの算出を行う。図９は、角度ＰＴの算出を説明するための図である。すなわち、処理回路２４は、第１スライスの画像における大腿骨頭の中心ＣＴＬ１のＸ座標、Ｙ座標と、第２スライスの仙骨の上端中心ＣＴＬ２のＸ座標、Ｙ座標を結ぶ補助線ＬＮ２を算出する。そして、この補助線ＬＮ２と、垂線ＶＬとの間のなす角度ＰＴを算出する。なお、この補助線ＬＮ２が、本実施形態における第１補助線に相当する。

次に、処理回路２４における算出機能２４ｇは、図９に示す角度ＰＩの算出を行う。すなわち、処理回路２４は、仙骨椎体ＴＴ１の線ＬＮ１と垂直をなす補助線ＬＮ３を算出する。そして、この補助線ＬＮ３と、補助線ＬＮ２の間のなす角度ＰＩを算出する。換言すれば、角度ＰＩは、仙骨椎体ＴＴ１の線ＬＮ１と垂直な補助線ＬＮ３と、仙骨の上端中心ＣＴＬ２と大腿骨頭の中心ＣＴＬ１とを結ぶ補助線ＬＮ２との角度であり、処理回路２４は、この角度ＰＩを算出する。なお、この補助線ＬＮ３が、本実施形態における第２補助線に相当する。

次に、図３に示すように、Ｘ線診断装置１は、合成画像を生成する処理を行う（ステップＳ２２）。この合成画像を生成する処理は、処理回路２４における合成画像生成機能２４ｅにより実現される。

本実施形態においては、処理回路２４は、例えば、第１スライスの画像と第２スライスの画像とを合成して、合成画像を生成する。具体的には、第１スライスの画像の画素値と第２スライスの画像の画素値の平均を算出し、合成画像を生成する。生成した合成画像は、記憶回路３４に一旦格納してもよいし、記憶回路３４に格納することなく、これに続く重畳画像を生成する処理（ステップＳ２４）を実行するようにしてもよい。

或いは、合成画像の生成は、第１スライスを含む第１スライス近傍のスライスの画像と、第２スライスを含む第２スライス近傍のスライスの画像とを、合成するようにしてもよい。この場合、例えば、図２のトモシンセシス画像のデータ構造において、第１スライスをスライスＳＬ（ｘ）とし、前後２枚の合計５枚のスライスＳＬ（Ｘ−２）〜ＳＬ（Ｘ＋２）を合成する場合には、各スライスを同じ重み付け係数を設定した上で、重み付け平均をして画像を合成してもよいし、異なる重み付け係数を設定した上で、重み付け平均をして画像を合成してもよい。異なる重み付け係数で画像を合成する場合は、例えば、スライスＳＬ（Ｘ−２）とスライスＳＬ（Ｘ＋２）をそれぞれ０．１の重み付け係数とし、スライスＳＬ（Ｘ−１）とスライスＳＬ（Ｘ＋１）をそれぞれ０．２の重み付け係数とし、スライスＳＬ（Ｘ）を０．４の重み付け係数とすることができる。無論、重み付け係数を設定して、合成画像を生成するにあたり用いるスライスの枚数は任意である。

さらには、すべてのスライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）について重み付け係数を設定して、すべてのスライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）の画像を合成することも可能である。例えば、スライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）のうち、第１スライスＳＬ（Ｘ１）と第２スライス（Ｘ２）の重み付け係数をそれぞれ０．３とし、残りのスライスに残余の重み付け０．４を均等に割り振るような重み付け係数を設定することもできる。すなわち、本実施形態においては、スライスＳＬ（１）〜ＳＬ（ｎ）から構成されたトモシンセシス画像のデータにおいて、処理回路２４における合成画像生成機能２４ｅは、第１スライスと第２スライスを含む領域のトモシンセシス画像のデータに基づいて、２次元の画像を合成することにより、合成画像を生成することができる。なお、このステップＳ２２で設定される重み付け係数が、本実施形態における第１重み付け係数に相当する。

次に、図３に示すように、Ｘ線診断装置１は、ステップＳ２０の測定値の算出に用いた補助線などの補助図形を、ステップＳ２２で生成した合成画像に重畳して、重畳画像を生成する（ステップＳ２４）。この補助図形を合成画像に重畳して重畳画像を生成する処理は、処理回路２４における重畳画像生成機能２４ｆにより実現される。

上述した図９の画像を例に説明すると、合成画像に、仙骨椎体の線ＬＮ１と、補助線ＬＮ２、ＬＮ３と、水平線ＨＬと、垂線ＶＬとを、重畳して重畳画像を生成する。どのような補助図形を合成画像に重畳するのかは任意であるが、ユーザが合成画像に基づいて診断するのを助けるような画像を合成画像に重畳する。換言すれば、処理回路２４は、第１座標と第２座標とのうちの少なくとも一方に基づいて、診断に有益な補助図形を生成し、生成した補助図形を合成画像に重畳する。

ステップＳ２４で生成された重畳画像は、記憶回路３４に記録保持用に一旦格納されてもよいし、記憶回路３４に格納されることなく、これに続く重畳画像の表示処理（ステップＳ２６）で、そのまま表示されてもよい。重畳画像を記憶回路３４に格納する際には、第１座標や第２座標のＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標の値を付随情報として重畳画像とともに格納することもでき、さらには、ステップＳ２０で算出した角度ＳＳ、角度ＰＴ、及び、角度ＰＩなどの測定値も付随情報として重畳画像とともに格納することもできる。どのような情報を付随情報として格納するのかは任意であるが、後にユーザが、格納されている重畳画像を用いて診断を行う際に有用な情報を付随的に格納すればよい。

次に、Ｘ線診断装置１は、ステップＳ２４で生成した重畳画像の表示を行う（ステップＳ２６）。この重畳画像を表示する処理は、処理回路２４における表示機能２４ｈにより実現される。

図１０は、本実施形態に係るＸ線診断装置１のディスプレイ３０に表示される重畳画像の例を示す図である。この図１０に示すように、本実施形態においては、トモシンセシス画像のデータに基づいて生成された合成画像に、補助図形の一例である仙骨椎体の線ＬＮ１と、補助線ＬＮ２、ＬＮ３と、水平線ＨＬと、垂線ＶＬとが重ねて表示される。また、幾何パラメータとして、角度ＳＳ＝３１°、角度ＰＴ＝１５°、角度ＰＩ＝４２°とが表示される。

なお、これらの角度は、幾何パラメータの一例であり、ユーザが合成画像に基づいて診断を行う上で有用な幾何パラメータを重畳画像と併せて表示することが可能である。このため、幾何パラメータの表示の態様は、重畳画像に重ねて表示するのではなく、例えば、重畳画像の外側の領域に、数値リストとして表示することも可能である。さらには、この幾何パラメータの表示は、必ずしも必要なものではなく、表示しないようにすることも可能である。

さらには、処理回路２４が幾何パラメータとして表示する情報は、ステップＳ２０で算出した測定値に限られるものではなく、他の情報を幾何パラメータとして表示するようにしてもよい。例えば、ユーザが、表示された重畳画像に基づいて独自に算出した数値をＸ線診断装置１に入力したような場合には、その入力した数値を幾何パラメータとして重畳画像と併せて表示するようにしてもよい。

この重畳画像の表示処理（ステップＳ２６）により、本実施形態に係る診断画像生成処理は終了する。このため、ユーザは、診断に必要な診断画像が得られていないと判断した場合には、再度、入力回路３２に設けられている操作部を操作し、Ｘ線撮像と撮影データの収集を指示することもできる。一方、診断に必要な診断画像が得られたと判断した場合には、次の被検体Ｐの撮像準備にかかることができる。

以上のように、本実施形態に係るＸ線診断装置１によれば、複数のスライスを含む３次元医用画像データであるトモシンセシス画像のデータに基づいて、第１スライスと第２スライスを指定し、これら第１スライスと第２スライスとを含む領域のトモシンセシス画像のデータに基づいて合成画像を生成するとともに、診断に必要な補助図形を合成画像に重畳した重畳画像を生成することとした。このため、大腿骨頭と仙骨のような異なるスライスに含まれる３次元の画像データを２次元の画像データとして診断容易な状態で生成することができる。このため、撮影記録として画像を容易に保存できるようになる。

また、合成画像に補助図形が重畳した重畳画像を得ることができるので、ユーザは、補助図形に基づいて、診断をより容易に行うことができる。すなわち、重畳画像に表示された仙骨椎体の線ＬＮ１と、補助線ＬＮ２、ＬＮ３と、水平線ＨＬと、垂線ＶＬに基づいて、角度ＳＳ、角度ＰＴ、角度ＰＩを、視覚的に容易に把握することができる。

なお、上述したステップＳ１８の座標を設定する処理では、マウス３２ａのポインタ３２ｂの位置により、第１座標及び第２座標を設定したが、線分等の補助図形を用いて、第１座標及び第２座標を設定するようにしてもよい。例えば、図９の画像において、処理回路２４における座標設定機能２４ｄは、ユーザに、仙骨椎体の線ＬＮ１と、この線ＬＮ１に対する垂線である補助線ＬＮ３とを、画面上に描画させることにより、第２座標におけるＸ座標及びＹ座標を設定するようにしてもよい。この場合、線ＬＮ１と補助線ＬＮ３の交点が、第２座標のＸ座標及びＹ座標に設定される。

〔第２実施形態〕
上述した第１実施形態においては、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１を設定するためのポインティングは１回だけ行うこととしたが、大腿骨頭は左右両側にあることから、第２実施形態においては、右側の大腿骨頭の中心と、左側の大腿骨頭の中心のそれぞれを、ポインティングすることにより、左右の大腿骨頭の中心座標を揃えることができなかった場合でも、適正な合成画像及び重畳画像が生成されるようにしたものである。以下、第１実施形態と異なる部分を説明する。

図１１は、第２実施形態に係る診断画像生成処理を説明するためのフローチャートを示す図であり、上述した第１実施形態における図３に対応する図である。この図１１に示すように、本実施形態に係る診断画像生成処理は、ステップＳ１６Ａ乃至ステップＳ２２Ａが、上述した第１実施形態のステップＳ１６乃至ステップＳ２２と異なる。

図１１に示すように、本実施形態における、ステップＳ１６Ａのスライスを指定する処理と、ステップＳ１８Ａの座標を設定する処理では、処理回路２４の指定機能２４ｃと座標設定機能２４ｄは、ユーザに、第１スライスを指定させ、第１座標として、右側の大腿骨頭の中心を設定させ、第２スライスを指定させ、第２座標として、仙骨の上端中心を設定させ、第３スライスを指定させ、左側の大腿骨頭の中心を設定させる（ステップＳ１６Ａ、ステップＳ１８Ａ）。

図１２は、ユーザが、第１スライスで、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒを設定した状態の画像の一例を示す図であり、図１３は、第３スライスで、左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌを設定した状態の画像の一例を示す図である。右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒが第１座標となり、左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌが第３座標となる。なお、上述したように、第１スライス及び第３スライスの指定手法や、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒと左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌの設定手法に、種々の態様があることは、第１実施形態で述べた通りである。また、第２スライスにおける第２座標の設定手法は、上述した第１実施形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。また、第１実施形態で述べたように、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒと左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌとを、ユーザが設定するのではなく、指定機能２４ｃと座標設定機能２４ｄが画像解析によりシステム的に設定可能なのも、上述した通りである。

次に、図１１に示すように、ステップＳ２０Ａにおいては、処理回路２４の算出機能２４ｇは、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒの座標と、左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌの座標の平均値を算出して、これら大腿骨頭の中心ＣＴＬ１とする。すなわち、第１座標と第３座標の平均を求めて、これを大腿骨頭の中心ＣＴＬ１として、上述した第１実施形態と同様に測定値を算出する。具体的な数式としては、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１のＸ座標＝（Ｘ１＋Ｘ３）／２、Ｙ座標＝（Ｙ１＋Ｙ３）／２により、算出することができる。そして、処理回路２４は、この算出された大腿骨頭の中心ＣＴＬ１を用いて、第１実施形態と同様に、補助図形である仙骨椎体の線ＬＮ１と、補助線ＬＮ２、ＬＮ３と、水平線ＨＬと、垂線ＶＬとを生成し、角度ＳＳ、角度ＰＴ、角度ＰＩとを算出する。

なお、第２実施形態においては、第１座標と第３座標の平均値を算出して、この算出した平均値の座標に基づいて、測定値を算出することとしたが、必要であれば、第３座標をさらに用いて、測定値を算出し、補助図形を生成するようにしてもよい。或いは、第２座標と第３座標の平均値を算出して、この算出した平均値の座標に基づいて、測定値を算出し、補助図形を生成するようにしてもよい。すなわち、第１座標、第２座標、及び、第３座標のうちの少なくとも２つの平均値を算出して、この算出した平均値の座標を用いて、幾何パラメータである測定値を算出し、補助図形を生成するようにしてもよい。

次に、図１１に示すように、ステップＳ２２Ａにおいては、第１スライスと第２スライスと第３スライスの３枚のスライスを含む領域のトモシンセシス画像のデータに基づいて、合成画像を生成する。例えば、第１スライスの画像の重み付け係数を１／３とし、第２スライスの画像の重み付け係数を１／３とし、第３スライスの画像の重み付け係数を１／３として、合成画像を生成する。無論、第１実施形態で述べたように、これらのスライスの重み付け係数は、異なっていてもよい。また、合成画像の生成手法に種々の態様があることも、上述した第１実施形態と同様である。なお、このステップＳ２２Ａで設定される重み付け係数が、本実施形態における第１重み付け係数に相当する。

これらステップＳ１６Ａ〜ステップＳ２２Ａの処理以外は、上述した第１実施形態と同様であり、そのハードウェア構成も、上述した図１と同様である。

以上のように、本実施形態に係るＸ線診断装置１によれば、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒの座標である第１座標の設定と、左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌの座標である第３座標の設定とを、個別に行うこととしたので、トモシンセシス画像のデータを生成するための撮影の際に、右側の大腿骨頭と左側の大腿骨頭とがずれてしまった場合でも、診断に必要となる適正な合成画像を生成することができる。

また、右側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｒの座標と左側の大腿骨頭の中心ＣＴＬ１Ｌの座標との平均値を用いて、幾何パラメータである測定値を算出し、補助図形を生成することとしたので、右側の大腿骨頭と左側の大腿骨頭とがずれてしまった場合でも、診断に必要な幾何パラメータである測定値を十分な精度で算出することができ、補助図形を合成画像に適正に重畳させて重畳画像を生成することができる。

〔第３実施形態〕
上述した第１実施形態及び第２実施形態においては、スライス毎に重み付け係数を設定していたが、第３実施形態においては、１枚のスライスであっても、ポインティングした座標の近傍における画像の重み付け係数を、他の領域における画像の重み付け係数と変えることにより、より診断容易な合成画像を生成しようとするものである。以下においては、第１実施形態の変形例として第３実施形態を説明するが、第２実施形態においても、同じ変形例を適用できることは明らかである。

図１４は、第３実施形態に係る診断画像生成処理を説明するためのフローチャートを示す図であり、上述した第１実施形態における図３に対応する図である。この図１４に示すように、本実施形態に係る診断画像生成処理は、ステップＳ２２Ｂが、上述した第１実施形態のステップＳ２２と異なる。

図１４に示すように、ステップＳ２２Ｂの合成画像を生成する処理では、処理回路２４における合成画像生成機能２４ｅは、第１スライスの画像における第１座標の近傍の領域の第２重み付け係数を、第１スライスの画像における他の領域の重み付け係数である第１重み付け係数よりも、大きく設定して重み付け平均をし、大腿骨頭の近傍の画像を強調させる。また、第２スライスの画像における第２座標の近傍の第２重み付け係数を、第２スライスの画像における他の領域の重み付け係数である第１重み付け係数よりも、大きく設定して重み付け平均をし、仙骨椎体の近傍の画像を強調させる。換言すれば、本実施形態においては、重み付け係数の設定は、スライス単位だけではなく、特定のスライスの位置に基づいても行う。

図１５は、第１スライスの画像に設定する第１重み付け係数と第２重み付け係数を説明する画像の一例を示す図であり、図１６は、第２スライスの画像に設定する第１重み付け係数と第２重み付け係数を説明する画像の一例を示す図である。この図１５に示すように、第１スライスにおいては、大腿骨頭の中心ＣＴＬ１の第１座標を含む所定の領域Ｒ１１には、第２重み付け係数が設定され、第１スライスの画像における領域Ｒ１１以外の領域である領域Ｒ１２には、第１重み付け係数が設定される。第２重み付け係数は第１重み付け係数よりも大きいため、大腿骨頭の周辺がわかりやすく強調された合成画像を得ることができる。

同様に、図１６に示すように、第２スライスにおいては、仙骨の上端中心ＣＴＬ２の第２座標を含む所定の領域Ｒ２１には、第２重み付け係数が設定され、第２スライスの画像における領域Ｒ２１以外の領域である領域Ｒ２２には、第１重み付け係数が設定される。第２重み付け係数は第１重み付け係数よりも大きいため、仙骨椎体の周辺がわかりやすく強調された合成画像を得ることができる。

例えば、本実施形態における合成画像の生成処理では、第１スライスの画像における領域Ｒ１２に０．５の第１重み付け係数を設定し、第２スライスの画像における領域Ｒ２２に０．５の第１重み付け係数を設定して、合成画像を生成するが、第１スライスの第１座標を含む所定の領域Ｒ１１には、０．７の第２重み付け係数を設定し、第２スライスの第２座標を含む所定の領域Ｒ２１には、０．７の第２重み付け係数を設定する。これにより、第１座標及び第２座標の近傍が強調された合成画像を生成することができ、合成画像による診断を容易化することができる。

ここで、第１座標を含む所定の領域Ｒ１１とは、ステップＳ１８で設定された第１座標を含む所定範囲の領域という意味であり、例えば、座標（Ｘ−１０，Ｙ−１０）から座標（Ｘ＋１０，Ｙ＋１０）の範囲のような定義が可能である。所定の領域Ｒ１１の大きさや形は任意であるが、本実施形態においては、大腿骨頭の大きさや形を考慮して定めることができる。これらの点は、第２座標を含む所定の領域Ｒ２１についても同様であり、所定の領域Ｒ２１の大きさや形は、仙骨椎体の大きさや形を考慮して定めることができる。また、領域Ｒ１１と領域Ｒ２１は、必ずしも同じ大きさや形である必要はない。例えば、領域Ｒ１１は大腿骨頭の形を考慮して、正方形に設定し、領域Ｒ２１は仙骨の形を考慮して長方形に設定してもよい。

さらに、第２重み付け係数が設定される領域Ｒ１１及び領域Ｒ２１の単位は、スライスの画像に設定される座標の単位と異なっていてもよい。例えば、第２重み付け係数が設定される領域Ｒ１１及び領域Ｒ２１の単位は、スライスの画像上において設定される座標の２×２の単位で定義される四方の領域毎に、設定してもよい。さらには、第１座標を含む所定の領域Ｒ１１の単位と、第２座標を含む所定の領域Ｒ２１の単位は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。

なお、本実施形態における第２重み付け係数の設定は、第１座標を含む所定の領域Ｒ１１と第２座標を含む所定の領域Ｒ２１のどちらか一方でもよい。すなわち、第１座標を含む所定の領域Ｒ１１と第２座標を含む所定の領域Ｒ２１の少なくとも一方の領域に、第１重み付け係数よりも大きい、第２重み付け係数を設定するようにすればよい。

以上のように、本実施形態に係るＸ線診断装置１によれば、第１座標を含む所定の領域Ｒ１１と第２座標を含む所定の領域Ｒ２１に、他の領域Ｒ１２や領域Ｒ２２に設定される第１重み付け係数よりも大きい第２重み付け係数を設定したので、合成画像を生成するにあたり、第１座標の大腿骨頭の近傍の画像を強調したり、第２座標の仙骨椎体の近傍の画像を強調したりすることができる。このため、より診断のしやすい合成画像を生成することができる。

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置および方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置および方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲およびこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。

例えば、上述した各実施形態におけるトモシンセシス画像のデータは、３次元医用画像データの一例であり、例えば、Ｘ線ＣＴによる画像など、他のフォーマットの画像データであってもよい。すなわち、複数のスライスを切り出すことができる３次元医用画像データであれば、上述した各実施形態を適用することができる。

また、上述した各実施形態では、大腿骨頭の位置と仙骨の位置に基づいて、スライスを指定し、幾何パラメータである測定値を算出し、補助図形を生成することとしたが、被検体Ｐの他の骨や臓器など、他の組織に基づいて、スライスを指定し、幾何パラメータである測定値を算出し、補助図形を生成するようにしてもよい。すなわち、本実施形態に係るＸ線診断装置１で実行される診断画像生成処理は、被検体Ｐのあらゆる組織に適用することができる。

さらには、上述した各実施形態における被検体Ｐは人間に限られるものではなく、動物であってもよい。例えば、上述した人間に対する診断と同様の診断をサルに対して行う場合や、Ｘ線診断装置等により、犬や猫の脊椎の変形を評価し、変形性脊椎症のリスクを診断する場合に適用され得る。

また、上述した各実施形態においては、処理回路２４と、ディスプレイ３０と、入力回路３２と、記憶回路３４とにより構成された、画像処理装置４０は、Ｘ線診断装置１の構成要素の一部であるとして説明したが、画像処理装置４０は必ずしもＸ線診断装置１の構成要素の一部である必要はない。例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータにより画像処理装置４０を構成し、ワークステーションやパーソナルコンピュータのハードディスクドライブなどの補助記憶装置にトモシンセシス画像のデータを格納しておくようにしてもよい。この場合、ワークステーションやパーソナルコンピュータは、補助記憶装置からトモシンセシス画像のデータを読み込んで、上述した診断画像生成処理を実行する。

１…Ｘ線診断装置、１０…支持台、１２…Ｘ線管、１４…Ｘ線検出器、１６…画像取得回路、２０…Ｘ線制御回路、２２…機構制御回路、２４…処理回路、２４ａ…再構成機能、２４ｂ…取得機能、２４ｃ…指定機能、２４ｄ…座標設定機能、２４ｅ…合成画像生成機能、２４ｆ…重畳画像生成機能、２４ｇ…算出機能、２４ｈ…表示機能、３０…ディスプレイ、３２…入力回路、３４…記憶回路

Claims (19)

1. ３次元医用画像データを取得する取得部と、
   前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定する指定部と、
   前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定する座標設定部と、
   前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成する合成画像生成部と、
   前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 前記合成画像生成部は、前記第１スライスの画像と前記第２スライスの画像との２画像を合成して前記合成画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記合成画像生成部は、前記第１スライスの画像と前記第２スライスの画像とを平均することにより前記合成画像を生成する、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記合成画像生成部は、前記第１スライスを含む近傍の複数のスライスの画像と前記第２スライスを含む近傍の複数のスライスの画像とを合成して前記合成画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記合成画像生成部は、前記複数のスライスごとに第１重み付け係数を設定し、前記第１重み付け係数に基づいて前記複数のスライスの画像を重み付け平均して前記合成画像を生成する、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記指定部は、前記複数のスライスの中から、第３スライスを更に指定し、
   前記座標設定部は、前記第３スライスの画像上において第３座標を設定し、
   前記合成画像生成部は、前記第１スライスと前記第２スライスと前記第３スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて前記合成画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記重畳画像生成部は、前記第１座標、前記第２座標、及び、前記第３座標のうちの少なくとも２つの平均値を算出し、この算出した平均値を用いて、前記補助図形を生成する、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記合成画像生成部は、前記第１スライスの前記第１座標を含む所定の領域と前記第２スライスの前記第２座標を含む所定の領域のうち少なくとも一方の領域に第２重み付け係数を設定し、前記第２重み付け係数が設定された領域については、前記第２重み付け係数に基づいて、前記第１スライスの画像と前記第２スライスの画像を重み付け平均して前記合成画像を生成する、請求項２に記載の画像処理装置。
9. 前記補助図形に基づく幾何パラメータを算出する算出部をさらに有する、請求項１から請求項８のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記重畳画像と前記幾何パラメータとを併せて表示する表示部をさらに備える、請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記第１スライスの画像上に設定された前記第１座標と、前記第２スライスの画像上に設定された前記第２座標とを結ぶ第１補助線を算出する、算出部をさらに備え、
    前記重畳画像生成部は、前記第１補助線を前記補助画像として前記合成画像に重畳して、前記重畳画像を生成する、請求項１から請求項８のうちのいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 前記算出部は、前記第１補助線と、前記第１補助線と交差する垂線との間の角度を算出し、
    前記重畳画像生成部は、前記垂線を、さらに前記補助画像として前記合成画像に重畳して、前記重畳画像を生成するとともに、
    当該画像処理装置は、
    算出された前記第１補助線と前記垂線との間の角度とを、前記重畳画像と併せて表示する表示部をさらに備える、請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記算出部は、前記第２スライスの画像上に設定された前記第２座標に基づいて、仙骨椎体の線を算出し、
    前記重畳画像生成部は、前記仙骨椎体の線と、前記仙骨椎体の線と交差する水平線とを、さらに前記補助図形として前記合成画像に重畳して、前記重畳画像を生成する、請求項１１又は請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記算出部は、前記仙骨椎体の線と前記水平線との間のなす角度をさらに算出し、
    前記表示部は、算出された前記仙骨椎体の線と前記水平線との間のなす角度を、さらに前記重畳画像と併せて表示する、請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記算出部は、前記仙骨椎体の線と垂直をなす第２補助線と、前記第１補助線と前記第２補助線のなす角度を算出し、
    前記重畳画像生成部は、前記第２補助線を、さらに前記補助図形として、前記合成画像に重畳して前記重畳画像を生成し、
    前記表示部は、算出された前記第１補助線と前記第２補助線のなす角度を、さらに前記重畳画像と併せて表示する、請求項１４に記載の画像処理装置。
16. ユーザに、前記第１スライスと前記第２スライスとを指定させ、前記第１座標と前記第２座標とを設定させて、当該画像処理装置に入力させる、入力回路をさらに備える請求項１乃至請求項１５のうちのいずれか一項に記載の画像処理装置。
17. 前記指定部は、画像解析により、大腿骨頭の観察に適した画像を前記第１スライスと指定し、仙骨の観察に適した画像を前記第２スライスと指定し、
    前記座標設定部は、画像解析により、大腿骨頭の中心を前記第１座標に設定し、仙骨の上端中心を前記第２座標に設定する、
    請求項１乃至請求項１５のうちのいずれか一項に記載の画像処理装置。
18. Ｘ線撮像により生成された３次元医用画像データを取得する取得部と、
    前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定する指定部と、
    前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定する座標設定部と、
    前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成する合成画像生成部と、
    前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
    を備える、Ｘ線診断装置。
19. ３次元医用画像データを取得するステップと、
    前記３次元医用画像データにおける略平行な第１スライスと第２スライスとを指定するステップと、
    前記第１スライスの画像上において第１座標を設定し、前記第２スライスの画像上において第２座標を設定するステップと、
    前記第１スライスと前記第２スライスとを含む領域の前記３次元医用画像データに基づいて２次元の合成画像を生成するステップと、
    前記第１座標と前記第２座標とのうち少なくとも一方に基づく補助図形を前記合成画像に重畳した重畳画像を生成するステップと、
    を備える、画像処理方法。

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