JP2023019113A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 医用画像データ間の位置合わせを高精度に実施可能な画像処理技術の提供を目的とする。【解決手段】 本発明に係る画像処理装置は、被検体を撮像した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データを取得する取得部と、取得した前記第一の医用画像データおよび前記第二の医用画像データに対して、複数の段階から構成される第一の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を取得する中間変形情報取得部と、取得した前記中間変形情報に対して、変形の異常を判定する判定部と、前記判定部が変形の異常があると判定した場合に、前記第一の医用画像データと前記第二の医用画像データに対して、前記第一の位置合わせ処理と異なる第二の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する変形部と、を備える。【選択図】 図１

Description

本明細書の開示は、医用画像データ間の位置合わせを行う画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

医療の分野において、種々のモダリティにより互いに異なる時刻に撮像して得られた２つの医用画像データから生成される差分画像データをユーザに提示することにより、病変等の経時変化を可視化する試みがなされている。

非特許文献１では、ＣＴ装置により撮像して得られた２つの３次元医用画像データを位置合わせして差分画像データを生成する技術が開示されている。また、医用画像データ間の位置合わせは、差分画像データの生成以外の目的、例えば、複数の医用画像データの重畳表示、対比、解析等を目的としたさまざまな場面で活用されている。

Ｒｙｏ Ｓａｋａｍｏｔｏ，ｅｔ ａｌ．"Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｒｉａｌ ＣＴ Ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ Ｌａｒｇｅ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｆｆｅｏｍｏｒｐｈｉｃ Ｍｅｔｒｉｃ Ｍａｐｐｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｏｎｅ Ｍｅｔａｓｔａｓｅｓ"，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２０１７．

しかし、非特許文献１のような位置合わせ技術では、医用画像データ間で被検体の位置や姿勢が大きく異なる場合、医用画像データ間で対応する解剖構造の位置合わせを高精度に実施することが困難な場合があった。

本発明は、上記の課題に鑑み、医用画像データ間の位置合わせを高精度に実施可能な画像処理技術の提供を目的とする。

本発明の目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、被検体を撮像した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データを取得する取得部と、取得した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データに対して、複数の段階から構成される第一の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を取得する中間変形情報取得部と、取得した中間変形情報に対して、変形の異常を判定する判定部と、判定部が変形の異常があると判定した場合に、第一の医用画像データと第二の医用画像データに対して、第一の位置合わせ処理と異なる第二の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する変形部と、を備える。

本明細書の開示によれば、医用画像データ間の位置合わせを高精度に実施することができる。

第１の実施形態に係る画像処理システムの機能構成を示す図である。 第１の実施形態における位置合わせの処理手順を示すフロー図である。 位置合わせ前の画像間の肋骨の位置関係を例示する図である。 位置合わせ所定の段階の画像間の肋骨の位置関係を例示する図である。 第２の実施形態における位置合わせの処理手順を示すフロー図である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

＜第１の実施形態＞
本実施形態に係る画像処理装置は、互いに異なる時刻に撮像された２つの医用画像データ間で位置合わせを行い、差分画像データ等を生成する装置である。具体的には、２つの医用画像データに対して、複数の段階から構成される第１の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報に対して、異常を判定する。異常があると判定された場合は、該異常が生じにくい、複数の段階の位置合わせ処理から構成される第１の位置合わせ処理と異なる第２の位置合わせ処理を適用し、２つの医用画像データに対して再度位置合わせを行う。ここで所定の段階の位置合わせ処理とは、複数の段階の位置合わせ処理のうち、最終の段階の位置合わせ処理でない段階の位置合わせ処理を指す。

図１は、本実施形態に係る画像処理システムの構成を示す図である。画像処理システムは画像処理装置１００を有しており、画像処理装置１００は、ネットワーク１２０を介してデータサーバ１３０と接続されている。本実施形態に係る画像処理装置１００は、互いに異なる時刻に被検体を撮像した２つの医用画像データ（第１の医用画像データと第２の医用画像データ）間で位置合わせを行う。そして、画像処理装置１００は、位置合わせ結果に基づいて、第１の医用画像データと第２の医用画像データの間の差分画像データ等を生成する装置である。

データサーバ１３０は、複数の医用画像データを保持している。データサーバ１３０は例えば、モダリティで撮像された医用画像データを受信し、ネットワークを通じて保管・管理するＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ）を表す。以下の説明では、データサーバ１３０には、第１の医用画像データおよび第２の医用画像データとして、それぞれ異なる条件（異なるモダリティ、撮像モード、撮像日時、体位等）で被検体を撮像して得られた複数の３次元断層画像データが保持されているとする。本実施形態では、第１の医用画像データと第２の医用画像データはＸ線ＣＴ装置により撮像して得られた３次元断層画像データ（３次元医用画像データ）であるとして説明を行う。

なお、本明細書においては、被検体の右手から左手への方向を表す軸をＸ軸、被検者の正面から背面への方向を表す軸をＹ軸、被検者の頭から足への方向を表す軸をＺ軸として定義する。また、ＸＹ断面をアキシャル面、ＹＺ断面をサジタル面、ＺＸ断面をコロナル面と定義する。すなわち、Ｘ軸方向は、サジタル面に直交する方向（以下、サジタル方向）である。また、Ｙ軸方向は、コロナル面に直交する方向（以下、コロナル方向）である。さらに、Ｚ軸方向は、アキシャル面に直交する方向（以下、アキシャル方向）である。このとき、２次元断層画像データ（スライス画像）の集合として構成されるＣＴ画像データの場合は、画像のスライス面はアキシャル面を表し、スライス面に直交する方向（以下、スライス方向）はアキシャル方向を表す。なお、座標系の取り方は一例であり、これ以外の定義であってもよい。

なお、３次元断層画像を撮像するモダリティは、ＭＲＩ装置、３次元超音波撮像装置、光音響トモグラフィ装置、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ、ＯＣＴ装置などであってもよい。さらに、第１の医用画像データおよび第２の医用画像データは、位置合わせの対象となる３次元断層画像データであれば、いかなる医用画像データであってもよい。例えば、異なるモダリティや異なる撮像モードで同時期に撮像されたものであってもよい。また、経過観察のために、同一被検体を同一モダリティ、同一体位で異なる日時に撮像した医用画像データであってもよい。なお、第１の医用画像データおよび第２の医用画像データは、２次元断層画像データの集合として構成された３次元医用画像データ（３次元断層画像データ）である。そして、各２次元断層画像データの位置および姿勢は、基準座標系（被検体を基準とした空間中の座標系）に変換した上でデータサーバ１３０に保持されているものとする。このとき、基準座標系で表現された第１の医用画像データおよび第２の医用画像データは、指示部１４０を操作するユーザの指示に応じて、画像処理装置１００に入力される。指示部１４０は、例えばマウス、キーボード、ボタン、などからなる。

画像処理装置１００は、指示部１４０からユーザによる処理の要求を受け付けて画像処理を行い、処理結果を表示部１５０へ出力する装置であり、医師等のユーザが操作する読影用の端末装置として機能する。具体的には、指示部１４０を通じたユーザからの指示に基づいて、データサーバ１３０から、画像処理対象となる第１の医用画像データと第２の医用画像データを医用画像データの対として取得する。そして、これらの医用画像データの対の位置合わせ処理を行い、位置合わせ結果に基づいて、第１の医用画像データと第２の医用画像データの間の差分画像データ等を生成して表示部１５０に出力する。

画像処理装置１００は、以下に説明する構成を含み構成されている。

取得部１０１は、画像処理装置１００へと入力される第１の医用画像データおよび第２の医用画像データの情報を取得する。

変形部１０２は、第１の位置合わせ部１０３と、第２の位置合わせ部１０４とを含み、取得部１０１が取得した医用画像データに対して位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する。変形部１０２を構成する第１の位置合わせ部１０３は、複数の段階から構成される第１の位置合わせ手法を用いて、第１の医用画像データと第２の医用画像データの間の位置合わせ処理を行う。そして第１の位置合わせ部１０３は、位置合わせ処理の所定の段階である中間変形情報を中間変形情報取得部１０５に送信する。所定の段階の位置合わせ処理は、複数の段階のうち、最終の段階の位置合わせでない位置合わせ処理を指す。

中間変形情報取得部１０５は、変形部１０２から複数の段階から構成される第１の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を、判定部１０６に送信する。ここで、中間変形情報とは、第一の医用画像データおよび第二の医用画像データを構成する画素間を対応づける変位ベクトルを格納した変位場である。

判定部１０６は、取得した中間変形情報に対して、変形の異常を判定し、判定結果を変形部１０２へ送信する。例えば判定部１０６は、中間変形情報に対応する変位場に基づいて位置合わせの異常の有無を判定し、判定結果を変形部１０２へと送信する。

変形部１０２は、判定部１０６が中間変形情報に異常がないと判定した場合には、中間変形情報に基づいて、第１の位置合わせ部１０３に対して、第１の位置合わせ処理を構成する所定の段階以降の位置合わせ処理を行わせる。一方で、判定部１０６が中間変形情報に異常があると判定した場合に、変形部１０２は、第２の位置合わせ部１０４に対して、第１の医用画像データと第２の医用画像データとに対する、第２の位置合わせ処理を行わせる。また変形部１０２は、第１の位置合わせ部１０３における所定の段階以降の位置合わせ処理を行わない。

第２の位置合わせ部１０４は、第２の位置合わせ手法を用いて、第１の医用画像データと第２の医用画像データの間の位置合わせ処理を行い、処理後の医用画像データ間の変位場を算出する。第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理は、第１の位置合わせ処理による中間変形情報を入力としない位置合わせ処理を実施する。

画像データ生成部１０７は、取得した変位場に基づいて第２の医用画像データを第１の医用画像データと一致させるように変形させた、第２の医用画像データの変形画像データを生成する。また画像データ生成部１０７は、第１の医用画像データと第２の医用画像データの変形画像データとの間の差分画像データを、結果画像データとして生成する。

表示制御部１０８は、生成された差分画像データや変形画像データ等を表示部１５０に出力する制御を行う。

表示部１５０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等の任意の表示機器により構成されており、医師が読影するために医用画像データ等の表示を行う。具体的には、画像処理装置１００から取得した第１の医用画像データおよび第２の医用画像データの断面画像データ等を表示する。また、画像処理装置１００で生成された変形画像データの断面画像データ、差分画像データの断面画像データを表示する。なお、表示部１５０によって表示する医用画像データは、適宜組み合わせや、変更が可能である。また表示部１５０は、画像処理装置１００と一体となった装置として構成されてもよい。

なお、本実施形態における画像処理装置１００による医用画像データ間の位置合わせとは、一方の医用画像データを構成する画素の画素位置を他方の医用画像データの対応する画素位置に変位させるための変形情報を算出する処理を示している。

ここで、被検体に対して、互いに異なる時刻に撮像された２つの医用画像データがある場合を例に説明する。基準とする第１の医用画像データを構成する画素の画素位置に対して第２の医用画像データを構成する画素のうち、該第１の画素の画素位置に対応する画素位置を推定する。そして画像処理装置１００は基準とする一方の医用画像データから他方の医用画像データへの変位場を変形情報として算出する。ここで、３次元断層画像データ間の変位場は、医用画像データを構成する画素の画素位置において、Ｘ、Ｙ、Ｚの夫々の方向の変位ベクトルを格納した３次元ベクトル場である。また、位置合わせの基準とする医用画像データ（固定する画像データ）を参照画像データ、他方の医用画像データ（変形させる画像データ）を浮動画像データと称する。本実施形態では、第１の医用画像データを参照画像データ、第２の医用画像データを浮動画像データとして扱う。

図２は、画像処理装置１００が行う医用画像データ間の位置合わせの処理手順を示すフローチャートである。なお、後述するステップは、複数の画像処理装置から構成される画像処理システムとして実現されてもよい。また画像処理装置１００が特定のステップを行って、該ステップの結果を他の画像処理装置に送信してもよい。

（Ｓ１０１０） （２つの医用画像データを取得）
ステップＳ１０１０において、取得部１０１は、データサーバ１３０から、指示部１４０を通じてユーザが指定した、第１の医用画像データおよび第２の医用画像データを取得する。そして、取得した第１の医用画像データおよび第２の医用画像データを、変形部１０２の第１の位置合わせ部１０３および表示制御部１０８へと出力する。なお、取得部１０１における医用画像データの取得はユーザの指示に基づくものに限らず、他のいずれの方法で行ってもよい。

（Ｓ１０２０） （第１の位置合わせ処理を所定の段階まで実行）
ステップＳ１０２０において、変形部１０２の第１の位置合わせ部１０３は、第１の医用画像データと第２の医用画像データ間で同一部位を表す画素が略一致するように位置合わせする第１の位置合わせ処理を行う。第１の位置合わせ部１０３は、複数の段階から構成される第１の位置合わせ処理のうち所定の段階までの位置合わせ処理を行い、中間変形情報取得部１０５へと送信する。中間変形情報取得部１０５は、所定の段階における変形情報である中間変形情報を取得し、判定部１０６へ送信する。本実施形態では、中間変形情報取得部１０５は、第１の位置合わせ部１０３より中間変形情報として、位置合わせの所定の段階における両画像間を構成する画素の位置を対応付ける変位場を取得する。所定の段階の位置合わせ処理は、複数の段階の位置合わせ処理のうち、最終の段階の位置合わせでない位置合わせ処理を指す。

本実施形態において、第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせ処理は、医用画像データ全体を画一的に評価する公知の画像処理手法により行う。例えば、医用画像データ間の画像類似度が高くなるように一方の画像を変形させる手法を用いる。画像類似度としては、一般的に用いられているＳｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）や相互情報量、相互相関係数などの公知の方法を用いることができる。また、画像データの変形モデルとしては、アフィン変換やＦｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＦＦＤ）、Ｄｅｍｏｎｓアルゴリズム、Ｌａｒｇｅ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｆｆｅｏｍｏｒｐｈｉｃ Ｍｅｔｒｉｃ Ｍａｐｐｉｎｇ（ＬＤＤＭＭ）等の公知のモデルを利用できる。

また、本実施形態において、第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせは複数段階からなる処理である。例えば、第１の位置合わせ部１０３は、位置合わせのロバスト性を高めるために、粗い解像度の入力画像データ間の位置合わせ処理から順に細かい解像度の入力画像データ間の位置合わせに移行していく多重解像度の位置合わせ処理を行う。

第１の位置合わせ部１０３における多重解像度の位置合わせでは、各解像度において位置合わせ処理による変位場を算出し、その変位場を次の解像度の入力画像に適用する、という手順を踏む。これにより、第１の位置合わせ部１０３は、解像度ごとに変位場を出力することが可能である。このとき、中間変形情報取得部１０５は、第１の位置合わせの所定の段階として、多重解像度の位置合わせにおける所定の解像度の段階を採用し、所定の段階の解像度の位置合わせによる変位場を中間変形情報として取得するようにできる。例えば、５段階の多重解像度の位置合わせの場合、中間変形情報取得部１０５は、所定の段階として３段階目の解像度の位置合わせによる変位場を中間変形情報として取得することができる。

なお、第１の位置合わせ処理部１０３における第１の位置合わせ処理は、複数段階からなる処理は必ずしも多重解像度の位置合わせでなくともよい。第１の位置合わせ処理部１０３における第１の位置合わせ処理は、異なる種類の位置合わせ手法を順に組み合わせた処理であってもよい。例えば、第１の位置合わせ処理部１０３は、アフィン位置合わせ、上述のＦＦＤ、ＬＤＤＭＭの順に位置合わせを行う場合、所定の段階を２段階目とすると、中間変形情報取得部１０５は、ＦＦＤによる変位場を中間変形情報として取得するようにできる。また、第１の位置合わせ部１０３における複数段階からなる第１の位置合わせ処理は、最適化処理における繰り返し計算であってもよい。一般的に医用画像データ間の画像類似度が高くなるように医用画像データを変形させる位置合わせ手法は、画像類似度を評価関数とし、それを最小化（または最大化）するように繰り返し計算を行う。このとき、繰り返しの各ステップにおいて、変位場を生成することができるため、中間変形情報取得部１０５は、繰り返し計算の所定の段階のステップにおける変位場を中間変形情報として取得するようにできる。例えば、中間変形情報取得部１０５は、繰り返し計算の５０ステップ目の変位場を中間変形情報として取得することができる。

なお、第１の位置合わせ部１０３によって算出される中間変形情報は、必ずしも変位場に限られるものではなく、医用画像データ間の位置の対応付けが可能な情報であれば何であってもよい。例えば、第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせ処理によって算出される中間変形情報は、ＦＦＤで利用される、Ｂ－Ｓｐｌｉｎｅ曲線による変形モデルと医用画像データ内に所定の間隔で配置された制御点の位置と制御量の組み合わせであってもよい。この場合、中間変形情報取得部１０５は、制御点の位置と制御量に基づくＢ－Ｓｐｌｉｎｅ曲線を用いて医用画像データ内の任意の位置の変位を取得可能である。

（Ｓ１０３０） （中間変形情報に基づく変形の異常判定）
ステップＳ１０３０において、判定部１０６は、中間変形情報における変形が局所的に異常な領域の検出を行う。即ち、判定部１０６は、変位場における局所領域に対して、異常の有無を判定する。例えば、中間変形情報が変位場である場合に、判定部１０６は、変位場の体積変化を示すヤコビアンマップを生成し、局所的に体積が大きく変化している領域を検出する。ここで、変位場のヤコビアンマップにおける所定の位置（ｘ，ｙ，ｚ）のヤコビアンＪ（ｘ，ｙ，ｚ）は、Ｘ，Ｙ，Ｚ方向の変位場を夫々Ｆｘ（ｘ，ｙ，ｚ）、Ｆｙ（ｘ，ｙ，ｚ）、Ｆｚ（ｘ，ｙ，ｚ）とすると、以下の式で算出できる。但し、以下の数式では、入力座標である（ｘ，ｙ，ｚ）は省略している。

このとき、ヤコビアンＪは、局所的に体積が変化しない場合には値１を取り、体積が減少すると１より小さい値（正の小数）、体積が増加すると１より大きい値を取る。そこで、本ステップでは、判定部１０６は、ヤコビアンＪの値に基づく閾値判定により、変形が異常な領域を判定する。具体的には、判定部１０６は、以下の数式の条件を満たす場合に、体積変化が異常である領域である、つまり変形が異常な領域であると判定する。
｜ｌｏｇ_２Ｊ｜＞Ｔｈ_１ （２）

ここで、判定部１０６は、ヤコビアンＪに対して対数をとることで、体積が変化しない場合には０、体積が減少する場合は負の値、体積が増加することで正の値に変換することができる。さらに体積の減少と増加の逆の関係にある倍率を、正と負の同じ大きさの値として扱うことができる。具体的には、体積の減少倍率０．５と逆の関係にある増加倍率２．０に対してｌｏｇ_２を取ると、夫々値‐１と＋１となり、正と負の同じ大きさ１の値となる。そして、その値の絶対値をとることで、体積の減少と増加の倍率を同じ尺度の値に変換できる。このとき、Ｔｈ_１は所定の閾値を表しており、例えば、Ｔｈ_１＝０．５とすると、（２）式により、局所的な体積変化が約０．７倍～約１．４倍の範囲に収まらない場合に、判定部１０６によって、異常な体積変化であると判定される。即ち、判定部１０６は、変位場における体積変化の情報に基づいて、変形の異常の有無を判定する。

以下に、図面を用いて、医用画像データ上における位置合わせの対象部位と、中間変形情報において発生する変形の異常の具体例を説明する。図３および図４は夫々位置合わせ前と位置合わせの所定の段階における医用画像データ間の肋骨の位置関係の例を示す図である。図３において、実線で描かれた形状は位置合わせ前の状態における、参照画像データである第１の医用画像データを被検体の側面から見たときの医用画像データ上の肋骨と背骨の形状を表し、Ｒ１・Ｒ２・Ｒ３・Ｒ４・Ｒ５は夫々個別の肋骨、ＲＢは背骨を表す。また、図３において、点線で描かれた形状は位置合わせ前の状態における、浮動画像データである第２の医用画像データを側面から見たときの肋骨と背骨の形状を表す。そして、Ｆ１・Ｆ２・Ｆ３・Ｆ４・Ｆ５は夫々第１の医用画像データ上のＲ１・Ｒ２・Ｒ３・Ｒ４・Ｒ５の肋骨に対応する個別の肋骨、ＦＢは背骨を表す。図３から分かるように、位置合わせ前の状態において、医用画像データ間の肋骨の先端部分において、対応する肋骨同士ではなく、Ｒ２とＦ１、Ｒ３とＦ２、Ｒ４とＦ３、Ｒ５とＦ４というように、対応が一つずつずれた肋骨同士が近い位置にあることが分かる。これは、医用画像データ間で被検体の姿勢や呼吸状態、体格が変わることで生じてしまう現象である。

次に、図４において、実線で描かれた形状は第１の位置合わせ部１０３による第１の位置合わせ処理の所定の段階における、参照画像データである第１の医用画像データ上の肋骨を表し、Ｒ１～Ｒ５は図３と同様のものを表す。また、図４において、点線で描かれた形状は位置合わせ処理の所定の段階における、浮動画像データである第２の医用画像データ上の肋骨を表し、Ｆ１～Ｆ５は図３と同様のものを表す。図４は、第１の位置合わせ部１０３が、第１の位置合わせの所定の段階の位置合わせ処理において、位置が近いもの同士の肋骨を合わせようとした結果である。本例において、背骨ＲＢやＦＢに近い肋骨の根本部分では、互いに対応する肋骨Ｒ１とＦ１、Ｒ２とＦ２、Ｒ３とＦ３、Ｒ４とＦ４が近い位置に位置合わせされている。一方で、背骨ＲＢやＦＢから遠い肋骨の先端部分では、対応が一つずつずれた肋骨Ｒ２とＦ１、Ｒ３とＦ２、Ｒ４とＦ３、Ｒ５とＦ４が誤って近い位置に位置合わせされていることが分かる。すなわち、浮動画像データ上の夫々の肋骨が対応の異なる肋骨に乗り換えてしまっている。これによって、浮動画像データである第２の医用画像データ上の肋骨Ｆ１・Ｆ２・Ｆ３・Ｆ４の根本と先端の間の部分Ｅ１・Ｅ２・Ｅ３・Ｅ４において、局所的にいびつな変形が生じていることが分かる。このような、局所的にいびつな変形が生じている箇所では、局所的に異常な体積変化が生じる。より具体的には、Ｅ１・Ｅ２・Ｅ３・Ｅ４では、局所的に肋骨が伸びてしまっているため、増加方向に異常な体積変化が生じる。このような箇所を上述の式（２）によって検出することができる。なお、判定部１０６における変形の異常の判定は、中間変形情報の全体に対して行われてもよい。また、判定部１０６による、中間変形情報に対する変形が異常な領域の検出方法は上述の方法に限らない。例えば、判定部１０６が、変位場上の局所領域における所定方向の変位が極端に変化している箇所を変形の異常として検出するようにしてもよい。以下に具体例を示す。図４に示すように、浮動画像データ上の夫々の肋骨が途中段階で被検体の上下方向（Ｚ方向、アキシャル方向）に対応の異なる肋骨に乗り換えてしまっている。これにより、Ｚ方向に肋骨が伸びてしまっていることが分かる。そこで、判定部１０６は、医用画像データ上のＺ方向の変位が極端に変化している箇所を変形が異常な領域として検出する。判定部１０６は、最初に、変位場上の所定の位置（ｘ，ｙ，ｚ）に対して所定範囲（例：半径１０ｍｍ）を設定し、その範囲内のＺ方向の変位の最大値ｄｚ_ｍａｘと最小値ｄｚ_ｍｉｎ（単位は夫々ｍｍ）を算出する。そして、判定部１０６は、Ｚ方向の変位の最大値ｄｚ_ｍａｘと最小値ｄｚ_ｍｉｎに基づく閾値判定により、変形が異常な領域を判定する。具体的には、以下の数式の条件を満たす場合に、変形が異常な領域であると判定する。
ｄｚ_ｍａｘ－ｄｚ_ｍｉｎ＞Ｔｈ_２ （３）

このとき、ｄｚ_ｍａｘとｄｚ_ｍｉｎの差をとることで、判定部１０６は、所定範囲内のＺ方向の変位の変化をとらえることができる。Ｔｈ_２は所定の閾値を表しており、例えば、Ｔｈ_２＝２０とすると、（３）式により、局所領域のＺ方向の変位の最大値と最小値の差が２０ｍｍを超える場合に、判定部１０６によってＺ方向の変位が極端に変化していると判定される。これにより、図４におけるＥ１・Ｅ２・Ｅ３・Ｅ４のようなＺ方向に肋骨が伸びてしまっている領域を、（３）式によって検出することができる。即ち、判定部１０６は、変位場における変位の最大値と最小値の差に基づいて、変形の異常の有無を判定する。なお、判定部１０６における本手法は、Ｚ方向に限られず他の方向の変位を用いても、複数の方向の変位を組み合わせて適用可能である。判定部１０６は、このように、画像間で肋骨の乗り換えが発生した場合に、Ｚ方向に変形の異常が発生しやすいという特徴を利用することで、肋骨の乗り換えに特化した異常判定を行うことができる。

また、判定部１０６による中間変形情報における変形が異常な領域の検出方法は、上述の方法の組み合わせであってもよい。例えば、判定部１０６は、（２）式によって変形が異常な領域の候補領域を検出し、さらに候補領域を中心に所定範囲を設定し、その範囲に対して（３）式による判定を行い、最終的な変形が異常な領域を判定するようにしてもよい。

また、判定部１０６は、変形の異常を判断する閾値（上記Ｔｈ_１やＴｈ_２）は、注目画素が属する部位毎に異なる値に設定してもよい。判定部１０６は、例えば、もともと変形しやすい部位には大きな閾値、変形しにくい部位には小さな閾値を設定することで、誤検出を削減できる。部位の分類は、例えば、「骨と骨以外」や、「骨、胸部、腹部」とすることができる。ここで、部位の認識は、公知の画像認識技術で行うことができる。

なお、判定部１０６における中間変形情報に対する変形が異常な領域の検出方法は、変形の異常を検出する公知の何れの方法であってもよい。判定部１０６は、このように、部位毎の変形のし易さの特徴を考慮して異常判定の閾値を変えることで、部位毎に適切に異常判定を行うことができる。

（Ｓ１０４０） （異常なし？）
ステップＳ１０４０において、判定部１０６は、ステップＳ１０３０の結果に基づき、所定の段階において位置合わせが正常に進行しているか否かを判定する。判定部１０６における該判定は、例えば、ステップＳ１０３０の結果に関して、医用画像データ全体に渡って変形に異常がある局所領域が存在するか否かによって判定する。そして、判定部１０６が、位置合わせが正常に進行していると判定した場合は、処理をステップＳ１０５０に移す。一方、判定部１０６によって位置合わせが正常に進行していないと判定した場合は、処理をステップＳ１０６０に移す。なお、判定部１０６位置合わせが正常に進行しているか否かの判定は、これ以外にも、異常を呈する局所領域の体積が所定値以上である場合に異常と判定するなど、一定の不感帯を設けてもよい。また、判定部１０６における判定方法は、医用画像データ全体に渡って判定する以外の方法でもよく、所定の注目領域に限定して判定してもよいし、除外する領域をマスクして判定してもよい。例えば、医用画像データ間における骨の位置合わせのみに注目する場合には、骨以外の領域を異常判定の領域から除外（マスク）するようにしてもよい。

（Ｓ１０５０） （第１の位置合わせを所定の段階から再開）
ステップＳ１０５０において、変形部１０２は、判定部１０６が変形の異常がないと判定した場合に、第１の位置合わせ部１０４によって、ステップＳ１０３０で生成した中間変形情報に基づき、複数の段階から構成される第１の位置合わせ処理の所定の段階までの位置合わせ処理の結果である所定の段階以降の位置合わせ処理から再開する。そして第１の位置合わせ部１０４は、第１の位置合わせ処理のうち、最終の処理まで実行した結果の変形情報を第１の変形情報として取得する。そして、変形部１０２における第１の位置合わせ部１０４は、第１の変形情報を最終的な変形情報である最終変形情報として画像データ生成部１０７へと出力する。本実施形態では、最終変形情報として、ステップＳ１０３０と同様、医用画像データ間の各位置を対応付ける変位場を取得する。

ここで、本ステップの具体的な処理を説明する。但し、第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせの具体的な処理手法はステップＳ１０２０と同様の方法なので説明を省略する。第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせ処理が５段階の多重解像度の位置合わせ処理の場合であって、ステップＳ１０２０において第１の位置合わせ部１０３が、３段階目の解像度まで実行していた場合、以下の処理を行う。すなわち、第１の位置合わせ部１０３において、３段階目の解像度で得られた中間変形情報を入力として、残りの４～５段階目の解像度の位置合わせ処理を実行する。また、第１の位置合わせ処理が異なる位置合わせ手法を順に組み合わせた処理（アフィン位置合わせ・ＦＦＤ・ＬＤＤＭＭ）であってステップＳ１０２０において、２段階目の処理まで実行していた場合、以下の処理を行う。すなわち、第１の位置合わせ部１０３において、２段階目のＦＦＤで得られ中間変形情報を入力として、残りのＬＤＤＭＭの位置合わせ処理を実行する。

（Ｓ１０６０） （第２の位置合わせを最初から実行）
ステップＳ１０６０において、第２の位置合わせ部１０４は、第１の位置合わせ処理を構成する位置合わせ処理と異なる第２の位置合わせ処理を最初から行い、第２の位置合わせ処理の結果である変形情報を第２の変形情報として取得する。そして、第２の変形情報を最終的な変形情報である最終変形情報として画像データ生成部１０７へと出力する。本実施形態では、最終変形情報として、ステップＳ１０３０と同様、医用画像データ間の画素位置を対応付ける変位場を取得する。

ここで、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせは、少なくとも第１の位置合わせよりもステップＳ１０３０で検出された変形の異常が生じにくい手法である。具体的には、第２の位置合わせ部１０４における、第２の位置合わせ処理は、医用画像データ上の被検体の特定の局所的な解剖学的構造（以降、局所解剖構造と称する）の情報に基づく位置合わせ手法であるものとする。局所解剖構造とは、例えば、骨の一つ一つの部位（背骨、肋骨、頭蓋骨、骨盤など）である。なお、骨以外の解剖学的構造であってもよい。このとき、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理が基づく被検体の局所解剖構造の情報は、ステップＳ１０３０で変形の異常が検出された局所領域の情報を含むものである。例えば、局所解剖構造が肋骨である場合、図４の肋骨の乗り換えによるいびつな変形が生じている領域を含む。

このとき、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせは、医用画像データ上のステップＳ１０３０で変形の異常が検出された被検体の局所領域を含む局所解剖構造の特徴点を各医用画像データで抽出・認識する。そして、第２の位置合わせ部１０４は、医用画像データ間で認識された局所解剖構造同士の位置が一致するように位置合わせする処理を行う。より具体的には、判定部１０６によって図４のような肋骨の変形の異常が検出された場合、第２の位置合わせ部１０４は、被検体の個別の肋骨ごとに先端や中央位置、根本などの特徴点を夫々抽出・認識する。そして、対応する肋骨の特徴点が一致するように位置合わせ処理を行う。ここで、第２の位置合わせ部１０４における個別の肋骨領域の特徴点の抽出および識別は、公知の画像処理ベースや機械学習ベース、アトラスベースの領域抽出技術や特徴点抽出技術を用いて行うことができる。また、医用画像データ間で対応する特徴点を一致させる位置合わせ手法としては、対応する特徴点だけではなく医用画像データ全体としても位置を一致させる手法が好ましい。その方法としては、上述のＦＦＤやＤｅｍｏｎｓアルゴリズムやＬＤＤＭＭの評価関数に、画像類似度だけではなく特徴点の一致度も組み込んだ方法などを適用できる。或いは、第２の位置合わせ部１０４は、最初にＴＰＳ（Ｔｈｉｎｅ Ｐｌａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ）法などにより特徴点を一致させる位置合わせを行ってから、上述の画像類似度に基づく位置合わせを行うようにしてもよい。

また、上述の例のように、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理で利用する局所解剖構造の情報は複数であることが望ましい。これは、上述の例のように、被検体の上下方向に隣接する複数の肋骨を個別に認識することで、それらを間違えずに位置合わせすることができるためである。また、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせで利用する局所解剖構造の情報は、必ずしも特徴点でなくともよく、局所解剖構造の領域や形状の情報を用いてもよい。この場合、第２の位置合わせ部１０４は、例えば、最初に局所解剖構造の領域や形状上の点をサンプリングして、公知の点群間の対応付け技術を用いて点群の対応付けを行う。そして、第２の位置合わせ部１０４における上述の対応する特徴点を一致させる手法と同様に画像類似度と特徴点の一致度を評価関数に組み込む方法で位置合わせすることができる。

なお、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理は、被検体の特定の局所解剖構造の情報に基づく。そのため、第１の位置合わせ処理のような特定の局所解剖構造の情報に基づかない医用画像データ全体を均一に扱う手法よりも、特定の局所解剖構造に関する位置合わせの性能は高い。その一方で、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理は被検体の局所解剖構造に基づく特別な処理が必要なため、第１の位置合わせ処理よりも処理に時間を要する。或いは撮像された被検体の部位が様々に異なる医用画像データのバリエーションに対して汎用的に適用できない可能性が高い。しかしながら、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理を実行するのは、ステップＳ１０３０で検出された変形の異常が検出された場合である。本実施形態全体としては、変形部１０２により、様々な医用画像データのバリエーションの多くの場合は第１の位置合わせが処理の最後まで適用され、変形の異常が検出された症例に対して第２の位置合わせが適用される。これにより、第２の位置合わせ処理の短所である、処理時間の多さ或いは処理の汎用性の低さによる影響を抑えることができる。さらに、第２の位置合わせ処理の長所である、特定の局所解剖構造を含む位置合わせの精度の高さを生かして、第１の位置合わせの失敗をカバーすることができる。なお、ステップＳ１０３０の変形の異常検出が、特定の局所解剖構造の変形の異常検出に特化している場合には、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理として、予めその局所解剖構造の変形異常の生じにくさに特化した位置合わせ処理のみを設定することができる。例えば、変形の異常検出が上述の肋骨の乗り換えの検出に特化している場合は、第２の位置合わせ処理は、上述のように肋骨の特徴点や形状のみを利用した位置合わせを設定することで、肋骨の変形異常を生じにくくする。一方、ステップＳ１０３０の変形の異常検出が部位毎に適切に行われる場合は、部位（局所解剖構造）に応じた、変形の異常が起きにくい位置合わせ処理を設定しておくことができる。これにより、異常が検出された部位を特定することで、部位に応じた位置合わせ処理を選択することができる。例えば、肋骨に変形の異常が特定された場合は肋骨の特徴点や形状を利用し、背骨に変形の異常が特定された場合は、背骨の特徴点や形状を利用した位置合わせを行うようにする。両者に異常が特定された場合は両者の特徴点や形状を利用した位置合わせを行うようにする。このように、異常が特定された部位に応じて適切な位置合わせ処理を行うことができる。このとき、必ずしも異常が特定された部位と位置合わせに利用する部位の情報は一対一に対応せずともよく、位置合わせに利用する部位の情報が、少なくとも異常が特定された部位を含めばよい。例えば、肋骨に異常が特定された場合に、肋骨を含めた複数の部位の特徴点や形状を利用した位置合わせを行うようにできる。

（Ｓ１０７０） （結果画像データを生成）
ステップＳ１０７０において、画像データ生成部１０７は、ステップＳ１０５０またはステップＳ１０６０の処理によって取得した最終変形情報に基づいて、結果画像データを生成する。すなわち、画像データ生成部１０７は、取得した最終変形情報に基づいて、第２の医用画像データを第１の医用画像データと一致させるように変形させた第２の医用画像の変形画像データを生成する。また、第１の医用画像データから第２の医用画像データの変形画像データを減算した差分画像データを生成する。そして、生成された結果画像データを、表示制御部１０６へと出力する。

なお、本実施形態では、生成された結果画像データを不図示の記憶部に保存する。これにより、本画像処理装置１００の処理が終わった後、結果画像データを再度取得したい場合に、保存された結果画像データを読み込むことで、容易に結果画像データを取得することができる。但し、必ずしも生成された結果画像データを不図示の記憶部に保存せずともよい。

また、結果画像データとして、必ずしも第２の医用画像データの変形画像データと差分画像データの両方を生成する必要はない。何れか一方のみを生成するようにしてもよい。

（Ｓ１０８０） （画像データを表示）
ステップＳ１０８０において、表示制御部１０６は、画像データ生成部１０５から取得した結果画像データの断面画像データを、表示部１５０に表示する制御を行う。また、第１の医用画像データおよび第２の医用画像データの断面画像データを表示部１５０に表示する制御を行う。

以上によって、画像処理装置１００の処理が実施される。即ち、画像処理装置１００は、取得部１０１が取得した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データに対して、複数の段階から構成される第一の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を取得する中間変形情報取得部１０５を有する。

さらに画像処理装置１００は中間変形情報に対して、変形の異常を判定する判定部１０６と、判定結果に基づいて、第一の位置合わせ処理とは少なくとも一部の位置合わせ処理が異なる第二の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する変形部１０２と、を備える。画像処理装置１０がこのように構成されることにより、本実施形態によれば、判定部１０６が第１の位置合わせの変形の異常を検出し、変形部１０２が第２の位置合わせでその異常が生じにくい位置合わせを行うことで、位置合わせの失敗を低減できる。また、判定部１０６が、中間変形情報取得部１０３が取得した中間変形情報に対して異常を検出し、変形部１０２即座に第２の位置合わせを実行することで、判定部１０６が変形の異常を検出した場合でも、処理時間が不要に増加するのを防ぐことができる。

なお、最終変形情報に基づく変形画像データや差分画像データを表示または生成する必要は必ずしもなく、取得した変形情報を記憶部に保存するだけの構成であってもよい。また、取得した変形情報から得られる第１の医用画像データと第２の医用画像データの座標の対応関係を用いて、これらの医用画像データに任意の加工または解析を施す構成であってもよい。すなわち、第１の医用画像データと第２の医用画像データの位置合わせ結果を用いる用途であれば、いずれの構成であってもよい。

（変形例１）
第１の実施形態では、ステップＳ１０６０において、変第２の位置合わせとして、医用画像データ内の変形の異常が検出された特定の局所解剖構造の特徴点や領域、形状などの明確な位置情報を利用した位置合わせを適用していた。しかし、必ずしも局所解剖構造の明確な位置を特定した手法でなくともよい。例えば、変形の異常が検出された局所解剖構造が図４のように肋骨の場合を想定する。このとき、被検体を正面から見たときに、上下方向に頭蓋骨、鎖骨、背骨、骨盤という特徴的な骨が順に並んでいるため、比較的画像間で背骨領域を位置合わせするのは容易である。そこで、医用画像データ間で背骨領域は高精度に位置合わせできるという前提を置き、第２の位置合わせ部１０４は、医用画像データ間の位置合わせを、最初に背骨領域に絞って実行する。そして、そこから徐々に肋骨の根本から肋骨の先端に向けて対象領域を広げて位置合わせしていく方法を第２の位置合わせとして適用してもよい。

より具体的には、第２の位置合わせ部１０４は、３次元医用画像データのアキシャル面を見たときに、被検体の中心点を基準にして、医用画像データにおける画像領域を放射状に複数の領域に分割する。そして、第２の位置合わせ部１０４は、背骨を含む分割領域のみを最初の位置合わせの対象として実行し、次に隣接する分割領域を対象に加えて再度位置合わせを実行する。さらに、隣接する分割領域を対象に加えて再度位置合わせするという処理を、対象領域が医用画像データ全体となるまで繰り返す。例えば、医用画像データをアキシャル面で見たときに被検体の中心点を基準に放射状に１２分割した場合、第２の位置合わせ部１０４は、背骨を含む２つの分割領域を最初の位置合わせの対象領域とする。そして、第２の位置合わせ部１０４は、背側から腹側に向けて順に左右各１つずつ同時に隣接する分割領域を増やしながら位置合わせを行い、最後に腹側の２つの分割領域を含めて画像全体で位置合わせする。これにより、対象領域が背骨から肋骨の先端に向けて徐々に拡張されながら位置合わせされていく。従って、例え位置合わせ前の肋骨の対応関係が図３のように一つずつずれて対応する状態であっても、第２の位置合わせ処理のうち、位置合わせ処理の前半では肋骨先端の対応関係は無視されて肋骨の根本から順に位置合わせされていく。そのため、図４のような肋骨先端が誤って別の肋骨に対応づく（乗り換える）位置合わせの失敗を防ぐことができる。

（変形例２）
第１の実施形態では、ステップＳ１０６０の第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせは最初から位置合わせを再実行していた。しかし、必ずしも最初から位置合わせを再実行する方法に限らない。例えば、第１の位置合わせ処理が前段の粗い初期位置合わせ処理と後段の精密な位置合わせ処理から構成され、粗い初期位置合わせ処理が画像データ間の剛体位置合わせやアフィン位置合わせなどである場合を想定する。この場合、粗い初期位置合わせ処理では基本的には局所的な変形の異常は生じることはない。そこで、第２の位置合わせ部１０４における第２の位置合わせ処理では、粗い初期位置合わせ処理を第１の位置合わせと共通の処理であるものとし、第１の位置合わせにおける粗い初期位置合わせの段階の変形情報を初期変形情報として取得する。そして、第２の位置合わせ部１０４は、初期変形情報を初期値として、ステップＳ１０６０に記載した方法で位置合わせを実施する。これにより、第２の位置合わせ部１０４は、第２の位置合わせを全くの最初から実行する場合に比べて、ある程度医用画像データ間の位置が合った状態で第２の位置合わせを開始できるため、より短時間で位置合わせを完了することができる。

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、判定部１０６における第１の位置合わせ処理に対する変形の異常の判定は所定の段階における１回であった。一方、本実施形態では、判定部１０６は、第１の位置合わせ処理の１段階の位置合わせ処理ごとに異常の判定を行う。以下、本実施形態の処理を説明する。なお、本実施形態に係る画像処理システムの構成は、図１と同じであるため、説明を省略する。また、画像処理装置１００が行う全体の処理手順を示すフローチャートにおけるステップＳ２０１０、Ｓ２０３０、Ｓ２０６０～Ｓ２０８０は、第１の実施形態のステップＳ１０１０、Ｓ１０３０、Ｓ１０６０～Ｓ１０８０と同じであるため、説明を省略する。以下、図２のフローチャートにおける第１の実施形態との相違部分についてのみ説明する。

（Ｓ２０２０） （第１の位置合わせを１段階実行）
ステップＳ２０２０において、第１の位置合わせ部１０３は、第１の医用画像データと第２の医用画像データ間で同一部位を表す画素が略一致するように位置合わせする第１の位置合わせ処理を１段階実行し、中間変形情報を算出する。中間変形情報取得部１０５は、第１の位置合わせ部１０３より算出した中間変形情報を取得し、判定部１０６へ送信する。ここで第１の位置合わせ部１０３は、今回の位置合わせ処理で得られた中間変形情報を次回の位置合わせの際に位置合わせの初期値として利用するために、記憶しておく。本実施形態では、第１の実施形態と同様、中間変形情報として医用画像データ間の変位場を算出する。また、本実施形態における第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせは第１の実施形態と同様の手法であるので、説明を省略する。また、本実施形態における第１の位置合わせ部１０３における第１の位置合わせは、第１の実施形態と同様、複数の段階からなる処理である。複数の段階からなる処理の詳細は、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。このとき、第１の実施形態では、中間変形情報取得部１０５は、複数の段階のうちの所定の段階の位置合わせ処理を所定の段階として最初から所定の段階まで位置合わせを実行したときの変位場を中間変形情報として取得していた。一方、本実施形態では、中間変形情報取得部１０５は、複数の段階のうちの１段階分の位置合わせ処理を実行した際の変位場を中間変形情報として取得する。

ここで、第１の位置合わせ処理部１０３における第１の位置合わせ処理が多重解像度処理の場合、一つの解像度分或いは、所定の数の解像度分（例：２段階の解像度分）を１段階の位置合わせ処理とする。また、第１の位置合わせ処理が異なる種類の位置合わせ手法の組み合わせによって構成される場合（例：アフィン変換・ＦＦＤ・ＬＤＤＭＭ）、個別の位置合わせ手法の単位を１段階の処理とする。また、第１の位置合わせ処理が最適化処理における繰り返し計算する処理の場合は、所定のステップ数を合わせたもの（例：１０ステップ分）を１段階とする。

なお、第１の位置合わせ部１０３において、現在が第１の位置合わせ処理における最初の段階の位置合わせ処理を行う場合は、最初の１段階の位置合わせ処理を実行する。一方、現在が既に第１の位置合わせ処理を構成する位置合わせ処理を少なくとも１段階実行した状態である場合は、第１の位置合わせ部１０３は、記憶しておいた前回の位置合わせで得られた変位場を初期値として、第１の位置合わせ処理を１段階実行する。

（Ｓ２０４０） （異常なし？）
ステップＳ２０４０において、判定部１０６は、ステップＳ２０３０の結果に基づき、複数の段階から構成される第１の位置合わせ処理の所定の段階の位置合わせ処理結果である中間変形情報において位置合わせが正常に進行しているか否かを判定する。ここで、判定部１０６による判定の方法は第１の実施形態と同様である。そして、位置合わせが正常に進行していると判定した場合は、処理をステップＳ２０５０へと移す。一方、位置合わせが正常に進行していないと判定した場合は、処理をステップＳ２０６０へと移す。

（Ｓ２０５０） （第１の位置合わせ終了？）
ステップＳ２０５０において、第１の位置合わせ部１０３は、第１の位置合わせを終了するか否かを判定する。終了と判定した場合は、現在記憶している中間変形情報を最終変形情報として画像データ生成部１０７へと出力し、処理をステップＳ２０７０へと移す。終了しないと判定された場合は、処理をステップＳ２０２０へと移す。

以上によって、画像処理装置１００の処理が実施される。

本実施形態によれば、第１の位置合わせ処理の段階ごとに変形の異常を判定するため、第１の実施形態に比べて、判定部１０６がより早い段階で変形の異常を見つけることができる。また該構成によって、変形部１０２における第２の位置合わせ部１０４による第２の位置合わせ処理によってリカバーすることができる。従って、変形の異常を見つけた場合の処理時間を第１の実施形態よりも短縮することができる。

＜その他の実施形態＞
また、本明細書に開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェイス機器、撮像装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、１つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本明細書に開示の技術の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。すなわち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本明細書に開示の技術を構成することになる。

１０１ 取得部
１０２ 変形部
１０３ 第１の位置合わせ部
１０４ 第２の位置合わせ部
１０５ 中間変形情報取得部
１０６ 判定部

Claims (15)

1. 被検体を撮像した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データを取得する取得部と、
   取得した前記第一の医用画像データおよび前記第二の医用画像データに対して、複数の段階から構成される第一の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を取得する中間変形情報取得部と、
   取得した前記中間変形情報に対して、変形の異常を判定する判定部と、
   前記判定部が変形の異常があると判定した場合に、前記第一の医用画像データと前記第二の医用画像データに対して、前記第一の位置合わせ処理と異なる第二の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する変形部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記変形部は、前記判定部が変形の異常がないと判定した場合に、前記中間変形情報に基づいて、前記第一の位置合わせ処理を構成する、前記所定の段階以降の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出し、
   前記判定部が変形の異常があると判定した場合に、前記第一の医用画像データと前記第二の医用画像データに対して、前記第二の位置合わせ処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第二の位置合わせ処理は、前記第一の位置合わせ処理による前記中間変形情報を入力としない位置合わせ処理を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記中間変形情報は、前記第一の医用画像データおよび前記第二の医用画像データを構成する画素間を対応付ける変位ベクトルを格納した変位場であって、
   前記判定部は、前記変位場に対して、前記位置合わせの異常を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記判定部は、前記変位場における体積変化の情報に基づいて、前記変形の異常の有無を判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記判定部は、前記変位場における変位の最大値と最小値の差に基づいて、前記変形の異常の有無を判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記判定部は、閾値判定によって前記異常の有無を判定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記判定部は、前記変位場における局所領域に対して、前記変形の異常の有無を判定することを特徴とする請求項４乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記判定部は、前記異常があると判定した局所領域の変位場に占める体積が所定値以上である場合に、前記変形の異常があると判定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記第二の位置合わせ手法は、前記判定部によって、異常があると判定された前記局所領域に含まれる解剖学的構造の情報に基づいた位置合わせを行うことを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
11. 前記判定部は、前記第一の位置合わせ処理を構成する前記複数の段階の中間変形情報に対して、前記変形の異常を判定することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 前記所定の段階の位置合わせ処理は、前記複数の段階のうち、最終の段階の位置合わせでないことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記変形部は、前記所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報において、異常があると判定された場合、前記所定の段階以降の位置合わせ処理を行わないことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 被検体を撮像した第一の医用画像データおよび第二の医用画像データを取得する取得ステップと、
    取得した前記第一の医用画像データおよび前記第二の医用画像データに対して、複数の段階から構成される第一の位置合わせ処理のうち、所定の段階までの位置合わせ処理を適用した結果である中間変形情報を取得する中間変形情報取得ステップと、
    前記中間変形情報に対して、変形の異常を判定する判定ステップと、
    前記判定ステップで変形の異常があると判定した場合に、前記第一の位置合わせ処理と異なる第二の位置合わせ処理を行い、変形情報を算出する変形ステップと、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
15. 請求項１４に記載の画像処理方法をコンピュータで実行するためのプログラム。
    

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