特許 6873831 医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6873831

(24)【登録日】2021年4月23日

(45)【発行日】2021年5月19日

(54)【発明の名称】医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20210510BHJP

【ＦＩ】

   A61B6/03 370F

   A61B6/03 360Q

【請求項の数】14

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2017-112786(P2017-112786)

(22)【出願日】2017年6月7日

(65)【公開番号】特開2018-202009(P2018-202009A)

(43)【公開日】2018年12月27日

【審査請求日】2020年3月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】特許業務法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】木本 達也

(72)【発明者】

【氏名】池田 佳弘

【審査官】 増渕 俊仁

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１３−０４８７８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０５−２３２６０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１９８５０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１７−０７４１２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０６１３０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−２９３６６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１２／０２５０９７４（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ６／００−６／１４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

造影画像である第１の画像とサブトラクション画像である第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、前記第２の画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを合成した合成画像を生成する生成部と、
生成された前記合成画像を表示部に表示させる表示制御部と
を備える、医用画像診断装置。

【請求項2】

前記係数を決定する決定部を更に備える、請求項１に記載の医用画像診断装置。

【請求項3】

前記決定部は、前記第１のノイズレベルと、前記第２のノイズレベルとを含んだ関数を最小化する値を前記係数として決定する、請求項２に記載の医用画像診断装置。

【請求項4】

前記決定部は、ノイズレベルの組み合わせごとに値を対応付けて記憶する対応情報を参照して、前記第１のノイズレベルと、前記第２のノイズレベルとに対応する前記ノイズレベルの組み合わせを特定し、特定したノイズレベルの組み合わせに対応付けられた値を前記係数として決定する、請求項２に記載の医用画像診断装置。

【請求項5】

前記決定部は、更に、ノイズレベルの組み合わせを含んだ関数を最小化する値を、ノイズレベルの組み合わせごとに決定して、前記対応情報を生成する、請求項４に記載の医用画像診断装置。

【請求項6】

前記決定部は、前記第１の画像において設定された関心領域内における造影信号成分の実測値とノイズ信号成分の実測値との比率を前記第１のノイズレベルとして算出し、前記非造影画像において設定された前記関心領域内における造影信号成分の実測値とノイズ信号成分の実測値との比率を前記第２のノイズレベルとして算出する、請求項２〜５のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項7】

前記決定部は、造影剤存在下における撮像条件と、造影剤非存在下における撮像条件とに応じた推定値を記憶する推定情報を参照し、前記第１のノイズレベルと前記第２のノイズレベルとを推定する、請求項２〜５のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項8】

前記生成部は、前記第１の画像と前記第２の画像とを合成する前に、前記第１の画像及び前記第２の画像少なくともいずれか一方にノイズを低減させるフィルタを適用する、請求項１〜７のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項9】

前記生成部は、前記第１の画像及び前記第２の画像にノイズを低減させるフィルタを適用する場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とで異なるフィルタを適用する、請求項８に記載の医用画像診断装置。

【請求項10】

前記表示制御部は、前記合成画像における造影信号成分の強度が、前記第１の画像における造影信号成分の強度と揃うように、前記合成画像の信号値を補正する、請求項１〜９のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項11】

前記第２の画像は、前記第１の画像と前記非造影画像とのサブトラクション画像である、請求項１〜１０のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項12】

前記第２の画像は、造影タイミングが前記第１の画像とは異なる造影画像と、前記第１の画像とのサブトラクション画像である、請求項１〜１０のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。

【請求項13】

造影画像である第１の画像とサブトラクション画像である第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、前記第２の画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを合成した合成画像を生成する生成部と、
生成された前記合成画像を表示部に表示させる表示制御部と
を備える、医用画像処理装置。

【請求項14】

造影画像である第１の画像とサブトラクション画像である第２の画像とを取得し、
前記第１の画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、前記第２の画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを合成した合成画像を生成し、
生成された前記合成画像を表示部に表示させる
処理をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

画像診断において画質は、診断を左右するほど重要なファクターである。特に、造影画像では、コントラストとノイズとの比（ＣＮＲ：Contrast Noise Ratio）によって画質の良し悪しが定義される場合がある。かかる場合、ＣＮＲが大きいほど見やすい画像となる。よって、造影画像を用いた診断には、可能な限りＣＮＲが大きい画像を用いることが望まれる。

【0003】

ここで、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置において画像のＣＮＲを向上させるには、被検体に照射するＸ線量を増加させてコントラストを高める方法がある。しかしながら、この方法では、コントラストを高めることができても、被検体への被ばく量が増えてしまう。

【0004】

また、例えば、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどを用いて、スキャンされた画像に対してノイズ低減フィルタ処理することでＣＮＲを向上させる方法もある。ノイズ低減フィルタは入力画像に対し、最適なパラメータを決定することで威力を発揮できる。しかしながら、スキャンされた画像の情報から、最適なパラメータの決定を自動化することは非常に難しい。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１４-１０７６１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明が解決しようとする課題は、造影画像のＣＮＲ（Contrast Noise Ratio）を向上させることができる医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態の医用画像診断装置は、取得部と、生成部と、表示制御部とを備える。取得部は、造影画像である第１の画像とサブトラクション画像である第２の画像とを取得する。生成部は、前記第１の画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、前記第２の画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを合成した合成画像を生成する。表示制御部は、生成された前記合成画像を表示部に表示させる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成例を示すブロック図である。

【図2】図２は、従来技術に係る造影画像の後処理を説明するための図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る決定機能による係数決定処理を説明するための図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る処理回路による合成画像生成処理の手順を示すフローチャートである。

【図5A】図５Ａは、第１の実施形態を説明するための図（１）である。

【図5B】図５Ｂは、第１の実施形態を説明するための図（２）である。

【図6】図６は、第１の実施形態の変形例を説明するための図である。

【図7】図７は、第２の実施形態を説明するための図である。

【図8】図８は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照して、実施形態に係る医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用される。

【0010】

（第１の実施形態）
第１の実施形態では、医用画像診断装置がＸ線ＣＴ装置である場合について説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、架台１０と、寝台２０と、コンソール３０とを有する。架台１０は、被検体ＰにＸ線を照射し、被検体Ｐを透過したＸ線を検出して、コンソール３０に出力する装置であり、Ｘ線照射制御回路１１と、Ｘ線発生装置１２と、検出器１３と、データ収集回路（ＤＡＳ：Data Acquisition System）１４と、回転フレーム１５と、架台駆動回路１６とを有する。

【0011】

回転フレーム１５は、Ｘ線発生装置１２と検出器１３とを被検体Ｐを挟んで対向するように支持し、後述する架台駆動回路１６によって被検体Ｐを中心とした円軌道にて高速に回転する円環状のフレームである。

【0012】

Ｘ線照射制御回路１１は、高電圧発生部として、Ｘ線管１２ａに高電圧を供給する装置であり、Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する。Ｘ線照射制御回路１１は、後述するスキャン制御回路３３の制御により、Ｘ線管１２ａに供給する管電圧や管電流を調整することで、被検体Ｐに対して照射されるＸ線量を調整する。

【0013】

また、Ｘ線照射制御回路１１は、ウェッジ１２ｂの切り替えを行う。また、Ｘ線照射制御回路１１は、コリメータ１２ｃの開口度を調整することにより、Ｘ線の照射範囲（ファン角やコーン角）を調整する。なお、本実施形態は、複数種類のウェッジ１２ｂを、操作者が手動で切り替える場合であっても良い。

【0014】

Ｘ線発生装置１２は、Ｘ線を発生し、発生したＸ線を被検体Ｐへ照射する装置であり、Ｘ線管１２ａと、ウェッジ１２ｂと、コリメータ１２ｃとを有する。

【0015】

Ｘ線管１２ａは、Ｘ線照射制御回路１１による制御のもと供給される高電圧により被検体ＰにＸ線ビームを照射する真空管であり、回転フレーム１５の回転にともなって、Ｘ線ビームを被検体Ｐに対して照射する。Ｘ線管１２ａは、ファン角及びコーン角を持って広がるＸ線ビームを発生する。例えば、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、フル再構成用に被検体Ｐの全周囲でＸ線を連続曝射したり、ハーフ再構成用にハーフ再構成可能な曝射範囲（１８０度＋ファン角）でＸ線を連続曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、Ｘ線管１２ａは、予め設定された位置（管球位置）でＸ線（パルスＸ線）を間欠曝射したりすることが可能である。また、Ｘ線照射制御回路１１は、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を変調させることも可能である。例えば、Ｘ線照射制御回路１１は、特定の管球位置では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を強くし、特定の管球位置以外の範囲では、Ｘ線管１２ａから曝射されるＸ線の強度を弱くする。

【0016】

ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線のＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１２ｂは、Ｘ線管１２ａから被検体Ｐへ照射されるＸ線が、予め定められた分布になるように、Ｘ線管１２ａから曝射されたＸ線を透過して減衰させるフィルタである。例えば、ウェッジ１２ｂは、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウムを加工したフィルタである。なお、ウェッジ１２ｂは、ウェッジフィルタ（wedge filter）や、ボウタイフィルタ（bow-tie filter）とも呼ばれる。

【0017】

コリメータ１２ｃは、Ｘ線照射制御回路１１の制御により、ウェッジ１２ｂによってＸ線量が調節されたＸ線の照射範囲を絞り込むためのスリットである。

【0018】

架台駆動回路１６は、回転フレーム１５を回転駆動させることによって、被検体Ｐを中心とした円軌道上でＸ線発生装置１２と検出器１３とを旋回させる。

【0019】

検出器１３は、被検体Ｐを透過したＸ線を検出する２次元アレイ型検出器（面検出器）であり、複数チャンネル分のＸ線検出素子を配してなる検出素子列がＺ軸方向に沿って複数列配列されている。具体的には、検出器１３は、Ｚ軸方向に沿って３２０列など多列に配列されたＸ線検出素子を有し、例えば、被検体Ｐの肺や心臓を含む範囲など、広範囲に被検体Ｐを透過したＸ線を検出することが可能である。なお、Ｚ軸は架台１０が非チルト時の状態における回転フレーム１５の回転中心軸方向を示す。

【0020】

データ収集回路１４は、ＤＡＳであり、検出器１３が検出したＸ線の検出データから、投影データを収集する。例えば、データ収集回路１４は、検出器１３により検出されたＸ線強度分布データに対して、増幅処理やＡ／Ｄ変換処理、チャンネル間の感度補正処理等を行なって投影データを生成し、生成した投影データを後述するコンソール３０に送信する。例えば、回転フレーム１５の回転中に、Ｘ線管１２ａからＸ線が連続曝射されている場合、データ収集回路１４は、全周囲分（３６０度分）の投影データ群を収集する。また、データ収集回路１４は、収集した各投影データに管球位置を対応付けて、後述するコンソール３０に送信する。管球位置は、投影データの投影方向を示す情報となる。なお、チャンネル間の感度補正処理は、後述する前処理回路３４が行なっても良い。

【0021】

寝台２０は、被検体Ｐを載せる装置であり、図１に示すように、寝台駆動装置２１と、天板２２とを有する。寝台駆動装置２１は、天板２２をＺ軸方向へ移動して、被検体Ｐを回転フレーム１５内に移動させる。天板２２は、被検体Ｐが載置される板である。なお、本実施形態では、架台１０と天板２２との相対位置の変化が天板２２を制御することによって実現されるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、架台１０が自走式である場合、架台１０の走行を制御することによって架台１０と天板２２との相対位置の変化が実現されてもよい。

【0022】

なお、架台１０は、例えば、天板２２を移動させながら回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐをらせん状にスキャンするヘリカルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２を移動させた後に被検体Ｐの位置を固定したままで回転フレーム１５を回転させて被検体Ｐを円軌道にてスキャンするコンベンショナルスキャンを実行する。または、架台１０は、天板２２の位置を一定間隔で移動させてコンベンショナルスキャンを複数のスキャンエリアで行うステップアンドシュート方式を実行する。

【0023】

コンソール３０は、操作者によるＸ線ＣＴ装置１００の操作を受け付けるとともに、架台１０によって収集された投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する装置である。コンソール３０は、図１に示すように、入力インターフェース３１と、ディスプレイ３２と、スキャン制御回路３３と、前処理回路３４と、記憶回路３５と、画像再構成回路３６と、処理回路３７とを有する。

【0024】

入力インターフェース３１は、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３７に転送する。例えば、入力インターフェース３１は、操作者から、ＣＴ画像データの撮影条件や、ＣＴ画像データを再構成する際の再構成条件、ＣＴ画像データに対する画像処理条件等を受け付ける。また、入力インターフェース３１は、被検体Ｐに対する検査を選択するための操作を受け付ける。また、入力インターフェース３１は、画像上の部位を指定するための指定操作を受け付ける。

【0025】

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３７による制御のもと、ＣＴ画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力インターフェース３１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面や、スキャン中の画面などを表示する。

【0026】

スキャン制御回路３３は、処理回路３７による制御のもと、Ｘ線照射制御回路１１、架台駆動回路１６、データ収集回路１４及び寝台駆動装置２１の動作を制御することで、架台１０における投影データの収集処理を制御する。具体的には、スキャン制御回路３３は、位置決め画像（スキャノ画像）を収集する撮影及び診断に用いる画像を収集する本撮影（スキャン）における投影データの収集処理をそれぞれ制御する。

【0027】

前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された投影データに対して、対数変換処理と、オフセット補正、感度補正及びビームハードニング補正等の補正処理とを行なって、補正済みの投影データを生成する。具体的には、前処理回路３４は、データ収集回路１４によって生成された位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集された投影データのそれぞれについて、補正済みの投影データを生成して、記憶回路３５に格納する。

【0028】

記憶回路３５は、前処理回路３４により生成された投影データを記憶する。具体的には、記憶回路３５は、前処理回路３４によって生成された、位置決め画像の投影データ及び本撮影によって収集される診断用の投影データを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する画像再構成回路３６によって再構成されたＣＴ画像データなどを記憶する。また、記憶回路３５は、後述する処理回路３７による処理結果を適宜記憶する。

【0029】

画像再構成回路３６は、記憶回路３５が記憶する投影データを用いてＣＴ画像データを再構成する。具体的には、画像再構成回路３６は、位置決め画像の投影データ及び診断に用いられる画像の投影データから、ＣＴ画像データをそれぞれ再構成する。ここで、再構成方法としては、種々の方法があり、例えば、逆投影処理が挙げられる。また、逆投影処理としては、例えば、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法による逆投影処理が挙げられる。或いは、画像再構成回路３６は、逐次近似法を用いてＣＴ画像データを再構成することもできる。

【0030】

また、画像再構成回路３６は、ＣＴ画像データに対して各種画像処理を行うことで、画像データを生成する。そして、画像再構成回路３６は、再構成したＣＴ画像データや、各種画像処理により生成した画像データを記憶回路３５に格納する。

【0031】

処理回路３７は、架台１０、寝台２０及びコンソール３０の動作を制御することによって、Ｘ線ＣＴ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路３７は、スキャン制御回路３３を制御することで、架台１０で行なわれるＣＴスキャンを制御する。また、処理回路３７は、画像再構成回路３６を制御することで、コンソール３０における画像再構成処理や画像生成処理を制御する。また、処理回路３７は、記憶回路３５が記憶する各種画像データを、ディスプレイ３２に表示するように制御する。

【0032】

また、処理回路３７は、図１に示すように、取得機能３７ａと、決定機能３７ｂと、生成機能３７ｃと、表示制御機能３７ｄとを実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路３７の構成要素である取得機能３７ａと、決定機能３７ｂと、生成機能３７ｃと、表示制御機能３７ｄとが実行する各処理機能は、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３５に記録されている。処理回路３７は、各プログラムを記憶回路３５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３７は、図１の処理回路３７内に示された各機能を有することとなる。なお、取得機能３７ａ、決定機能３７ｂ、生成機能３７ｃ及び表示制御機能３７ｄの詳細については後述する。

【0033】

以上、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００は、造影画像を用いた診断に利用される場合がある。このような場合、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置では、以下に示す造影画像の後処理を実行する場合がある。ここでは、従来技術に係る造影画像を用いた診断の一例について説明する。図２は、従来技術に係る造影画像の後処理を説明するための図である。なお、図２では、関心領域（ＲＯＩ：Region of Interest）として肝臓全体が設定された場合を示す。

【0034】

例えば、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置は、造影剤非存在下で被検体の肝臓を撮影することによって、非造影画像２ａを生成し、造影剤存在下で被検体の肝臓を撮影することによって、造影画像２ｂを生成する。例えば、図２に示す例では、非造影画像２ａでは肝臓の組織が描出され、造影画像２ｂでは肝臓の組織及び血管が描出されている。また、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置は、非造影画像２ａと造影画像２ｂとをサブトラクションすることにより、造影された部位が抽出されたサブトラクション画像２ｃを生成する。例えば、図２に示す例では、サブトラクション画像２ｃでは肝臓の血管が描出されている。

【0035】

ところで、造影画像２ｂ上において造影された部分だけを強調することにより、医師や技師等の利用者にとって「造影成分」を観察しやすくなることに加えて、「周囲の組織」も同時に観察することが可能になる。これにより、利用者は、造影成分を周囲の組織を参照しながら診断することが可能になる。このように、造影画像２ｂにおいて造影成分を強調する場合、例えば、従来技術に係るＸ線ＣＴ装置は、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを合成した合成画像２ｄを生成する。

【0036】

ここで、各画像における信号成分に含まれる造影信号成分の強度をコントラストと定義する。そして、非造影画像２ａにおけるコントラストを０とし、造影画像２ｂにおけるコントラストを１とした場合、サブトラクション画像２ｃにおけるコントラストは１となる。また、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを合成した合成画像２ｄにおけるコントラストは２（＝１＋１）となる。このように、合成画像２ｄにおけるコントラストは、造影画像２ｂのコントラストよりも強調される。

【0037】

しかしながら、従来の技術では、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを単純に合成すると、造影画像２ｂに含まれるノイズレベルやサブトラクション画像２ｃに含まれるノイズレベルよりも、合成画像２ｄのノイズレベルが増加してしまう。ここで言う「ノイズレベル」とは、各画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分を示す。言い換えると、ノイズレベルとは、画像内のある位置における信号成分の強度のうち、ノイズ信号成分の比率を示す。すなわち、ノイズレベルとは、ある位置における、ＣＴ値の強度と、ノイズの強度との比率であり、ＣＴ値の標準偏差（ＳＤ：Standard Deviation）を示す。

【0038】

より具体的には、非造影画像２ａにおけるノイズレベルをＡとし、造影画像２ｂにおけるノイズレベルをＢとした場合、サブトラクション画像２ｃにおけるノイズレベルは、非造影画像２ａにおけるノイズレベルを２乗した値と、造影画像２ｂにおけるノイズレベルを２乗した値との和の平方根で表される。すなわち、サブトラクション画像２ｃにおけるノイズレベルは、以下の式（１）で表される。

【0039】

【数1】

【0040】

また、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを合成した合成画像２ｄにおけるノイズレベルは、造影画像２ｂにおけるノイズレベルを２乗した値と、サブトラクション画像２ｃにおけるノイズレベルを２乗した値との和の平方根で表される。すなわち、合成画像２ｄにおけるノイズレベルは、以下の式（２）で表される。なお、説明の便宜上、図２に示す例ではノイズ低減フィルタの適用を省略しているが、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを合成する前に、造影画像２ｂ及びサブトラクション画像２ｃにはノイズ低減フィルタを適用してもよい。造影画像２ｂ及びサブトラクション画像２ｃにノイズ低減フィルタを適用する場合、合成画像２ｄにおけるノイズレベルは、造影画像２ｂにおけるノイズレベルにノイズ低減フィルタのノイズ低減率を乗算して２乗した値と、サブトラクション画像２ｃにおけるノイズレベルにノイズ低減フィルタのノイズ低減率を乗算して２乗した値との和の平方根で表される。

【0041】

【数2】

【0042】

このように、従来の技術では、合成画像２ｄにおいて造影成分のコントラストが増強される一方、ノイズレベルも増強されてしまう。かかる場合、合成画像２ｄにおいて、コントラストとノイズレベルの比であるＣＮＲ（Contrast Noise Ratio）を向上されることが困難である。言い換えると、従来の技術では、後処理することにより造影画像のＣＮＲを向上させることが困難であった。このようなことから、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００では、取得機能３７ａ、決定機能３７ｂ、生成機能３７ｃ及び表示制御機能３７ｄを有した処理回路３７が、以下に説明する合成画像生成処理を実行することにより、造影画像のＣＮＲを向上させる。

【0043】

例えば、処理回路３７は、造影画像２ｂにおける信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、サブトラクション画像２ｃの取得に用いられた非造影画像２ａにおける信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、造影画像２ｂとサブトラクション画像２ｃとを合成した合成画像を生成する。

【0044】

以下では、第１の実施形態に係る処理回路３７により実行される合成画像生成処理について説明する。まず、図３を用いて、非造影画像と造影画像を取得してから合成画像を生成するまでの過程におけるコントラスト及びノイズレベルの変動について説明することで、決定機能３７ｂによる係数決定処理について説明する。図３は、第１の実施形態に係る決定機能３７ｂによる係数決定処理を説明するための図である。

【0045】

図３では、各画像における信号成分に含まれる造影信号成分の強度をコントラストと定義し、「Ｃｏｎｔｒａｓｔ」と記す。ここで、各画像における信号成分の強度は、例えば、ＣＴ値で表される。また、図３では、各画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分をノイズレベルと定義し、「Ｎｏｉｓｅ」と記す。ここで、ノイズレベルは、上述したように、ＣＴ値のＳＤで表される。

【0046】

図３では、非造影画像のコントラストが０であり、造影画像のコントラストが１である場合を一例に示す。また、図３では、非造影画像のノイズレベルがＡであり、造影画像のノイズレベルがＢである場合を一例に示す。例えば、図３に示すように、サブトラクション画像のコントラストは、１（＝１−０）である。また、非造影画像のノイズレベルがＡであり、造影画像のノイズレベルがＢであることにより、サブトラクション画像のノイズレベルは、上記した式（１）で表される。

【0047】

また、図３に示す例では、造影画像とサブトラクション画像とを合成する前に、造影画像とサブトラクション画像とにノイズ低減フィルタが適用される場合について説明する。例えば、図３に示すように、サブトラクション画像には、ノイズ低減率Ｘ（ここで、０＜Ｘ＜１）のノイズ低減フィルタが適用される。この結果、ノイズレベルが低減したサブトラクション画像（図３中の「Ｄｅｎｏｉｓｅｄ Ｓｕｂ」）が得られる。ノイズ低減フィルタを適用後のサブトラクション画像のノイズレベルは、以下の式（３）で表される。なお、ノイズ低減フィルタを適用後のサブトラクション画像のコントラストは変わらず１である。

【0048】

【数3】

【0049】

また、例えば、図３に示すように、造影画像には、ノイズ低減率Ｙ（ここで、０＜Ｙ＜１）のノイズ低減フィルタが適用される。この結果、ノイズレベルが低減した造影画像（図３中の「Ｄｅｎｏｉｓｅｄ ＣＥ」）が得られる。ノイズ低減フィルタを適用後の造影画像のノイズレベルは、Ｙ^＊Ｂで表される。なお、ノイズ低減フィルタを適用後の造影画像のコントラストは変わらず１である。

【0050】

そして、ノイズ低減フィルタを適用後の造影画像とノイズ低減フィルタを適用後のサブトラクション画像とを合成して合成画像が得られる。ここで、図３に示す例では、サブトラクション画像に係数ｒを乗じて、造影画像と合成する。これにより得られる合成画像のコントラストは、例えば、図３に示すように、１＋ｒである。また、合成画像におけるノイズレベルは、造影画像におけるノイズレベルにノイズ低減フィルタのノイズ低減率Ｙを乗算して２乗した値と、サブトラクション画像におけるノイズレベルにノイズ低減フィルタのノイズ低減率Ｘを乗算して２乗した値との和の平方根で表される。すなわち、合成画像のノイズレベルは、例えば、以下の式（４）で表される。

【0051】

【数4】

【0052】

ところで、生成された合成画像では、造影画像に比べてコントラストが上がるが、合成画像のコントラストは、ＣＴ値の概念で表現される値ではない。このようなことから、合成画像の信号値をＣＴ値の概念で表現される値とするために、合成画像を規格化する。より具体的には、合成画像の信号値を、合成画像のコントラストである（１＋ｒ）で割って、合成画像の信号値を造影画像の信号値に戻す。この結果、規格化後の合成画像のコントラストが１になる。また、規格化後の合成画像のノイズレベルをｆ（ｒ）とした場合、ｆ（ｒ）は、造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、サブトラクション画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとを含んだ関数であり、以下の式（５）で表される。

【0053】

【数5】

【0054】

決定機能３７ｂは、式（５）で表される関数ｆ（ｒ）が最小となるｒを求める。例えば、決定機能３７ｂは、ｆ（ｒ）を微分した以下の式（６）が０となるｒを求める。

【0055】

【数6】

【0056】

続いて、図４を用いて、合成画像生成処理の手順について説明する。図４は、第１の実施形態に係る処理回路３７による合成画像生成処理の手順を示すフローチャートである。図４では、Ｘ線ＣＴ装置１００の処理回路３７が実行する動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。

【0057】

ステップＳ１及びステップＳ２は、取得機能３７ａに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から取得機能３７ａに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、取得機能３７ａが実現されるステップである。ステップＳ１では、取得機能３７ａは、非造影画像と造影画像とを取得する。例えば、取得機能３７ａは、リアルタイムに生成された非造影画像と造影画像とを取得する。或いは、取得機能３７ａは、自装置に記憶されている非造影画像と造影画像とを取得してもよい。

【0058】

そして、ステップＳ２では、取得機能３７ａは、ステップＳ１で取得した、非造影画像と造影画像とを用いてサブトラクション画像を生成する。例えば、取得機能３７ａは、非造影画像と造影画像とを非線形位置合わせをしてからサブトラクション画像を生成する。なお、第１の実施形態では、造影画像のことを「第１の画像」と称し、サブトラクション画像のことを「第２の画像」と称する場合がある。言い換えると、第２の画像は、第１の画像と非造影画像とのサブトラクション画像である。

【0059】

ステップＳ３からステップＳ５は、決定機能３７ｂに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から決定機能３７ｂに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、決定機能３７ｂが実現されるステップである。ステップＳ３では、決定機能３７ｂは、ＲＯＩの設定を受け付ける。例えば、決定機能３７ｂは、入力インターフェース３１を介して、造影画像においてＲＯＩの設定を利用者から受け付ける。一例をあげると、利用者は、肝臓を撮影した造影画像である場合、血管が描出された造影領域や造影成分が流れ込むことが予想される腫瘍領域にＲＯＩを設定する。このようにして造影領域や腫瘍領域にＲＯＩを設定することにより、後述のステップＳ４以降の処理が実行されることで、ＲＯＩ内のコントラストを増強した合成画像が生成されることになる。なお、利用者は、造影画像全体にＲＯＩを設定してもよいし、造影画像の一部の領域にＲＯＩを設定してもよい。また、利用者は、造影画像の一部の領域にＲＯＩを設定する場合、複数個所にＲＯＩを設定してもよい。

【0060】

そして、ステップＳ４では、決定機能３７ｂは、ノイズレベルを算出する。ここで、例えば、決定機能３７ｂは、ステップＳ３で設定されたＲＯＩ内のノイズレベルを算出する。すなわち、決定機能３７ｂは、例えば、第１の画像において設定された関心領域内における造影信号成分の実測値とノイズ信号成分の実測値との比率を第１のノイズレベルとして算出し、非造影画像において設定された関心領域内における造影信号成分の実測値とノイズ信号成分の実測値との比率を第２のノイズレベルとして算出する。

【0061】

ステップＳ５では、決定機能３７ｂは、係数を決定する。例えば、決定機能３７ｂは、第１のノイズレベルと、第２のノイズレベルとを含んだ関数を最小化する値を係数として決定する。なお、以下では、決定機能３７ｂにより決定された係数をｒとして説明する。

【0062】

ステップＳ６からステップＳ８は、生成機能３７ｃに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から生成機能３７ｃに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、生成機能３７ｃが実現されるステップである。ステップＳ６では、生成機能３７ｃは、サブトラクション画像にノイズ低減フィルタを適用する。例えば、生成機能３７ｃは、ノイズ低減率が０より大きく１より小さい値を有するノイズ低減フィルタをサブトラクション画像に適用する。また、ステップＳ７では、生成機能３７ｃは、造影画像にノイズ低減フィルタを適用する。例えば、生成機能３７ｃは、ノイズ低減率が０より大きく１より小さい値を有するノイズ低減フィルタを造影画像に適用する。なお、生成機能３７ｃは、ステップＳ６とステップＳ７とを並列に処理してもよく、ステップＳ６とステップＳ７との順序を入れ替えて処理してもよい。

【0063】

ここで、生成機能３７ｃは、造影画像とサブトラクション画像とを合成する前に、造影画像とサブトラクション画像とにノイズ低減フィルタを適用する場合、造影画像に適用するノイズ低減フィルタと、サブトラクション画像に適用するノイズ低減フィルタとで異なるノイズ低減フィルタを適用してもよい。言い換えると、生成機能３７ｃは、造影画像とサブトラクション画像とを合成する前に、造影画像及びサブトラクション画像にノイズを低減させるフィルタを適用する場合に、造影画像とサブトラクション画像とで異なるフィルタを適用する。或いは、造影画像とサブトラクション画像とにノイズ低減フィルタを適用する場合、造影画像に適用するノイズ低減フィルタと、サブトラクション画像に適用するノイズ低減フィルタとで同じノイズ低減フィルタを適用してもよい。言い換えると、生成機能３７ｃは、造影画像及びサブトラクション画像にノイズを低減させるフィルタを適用する場合に、造影画像とサブトラクション画像とで同じノイズ低減フィルタを適用する。

【0064】

ステップＳ８では、生成機能３７ｃは、係数を用いて造影画像とサブトラクション画像とを合成して合成画像を生成する。例えば、生成機能３７ｃは、造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、サブトラクション画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、造影画像とサブトラクション画像とを合成した合成画像を生成する。より具体的には、生成機能３７ｃは、サブトラクション画像の信号値を、ステップＳ５で決定した係数倍し、造影画像に足しこむ。

【0065】

ステップＳ９及びステップＳ１０は、表示制御機能３７ｄに対応するステップである。処理回路３７が記憶回路３５から表示制御機能３７ｄに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、表示制御機能３７ｄが実現されるステップである。ステップＳ８において、生成機能３７ｃにより生成された合成画像では、造影画像に比べてコントラストが上がるが、合成画像のコントラストは、ＣＴ値の概念で表現される値ではない。このようなことから、ステップＳ９では、表示制御機能３７ｄは、合成画像の信号値をＣＴ値の概念で表現される値とするために、合成画像を規格化する。例えば、表示制御機能３７ｄは、合成画像における造影信号成分の強度が、造影画像における造影信号成分の強度と揃うように、合成画像の信号値を補正する。より具体的には、ステップＳ５で決定された係数がｒである場合、表示制御機能３７ｄは、合成画像の信号値を（１＋ｒ）で割って、合成画像の信号値を造影画像の信号値に戻す。

【0066】

ステップＳ１０では、表示制御機能３７ｄは、生成された合成画像をディスプレイ３２に表示させる。図５Ａ及び図５Ｂは、第１の実施形態を説明するための図である。図５Ａは、ステップＳ１で取得機能３７ａにより取得された造影画像を示し、図５Ｂは、ステップＳ８で生成機能３７ｃにより生成された合成画像を示す。

【0067】

図５Ａでは、血管が描出された造影領域にＲＯＩ５１が設定された場合を示す。また、図５Ａでは、説明の便宜上、組織領域５２も図示している。ここで、ＲＯＩ５１の信号値は、造影領域の信号成分を示し、組織領域５２の信号値は非造影領域の信号成分を示す。かかる場合、造影領域の信号値と非造影領域の信号値とのＳＤの比率は、例えば、８．０である。

【0068】

図５Ｂでは、血管が描出された造影領域にＲＯＩ５３が設定された場合を示す。このＲＯＩ５３は、図５Ａに示すＲＯＩ５１に対応する位置に設定される。また、図５Ｂでは、説明の便宜上、組織領域５４も図示している。ここで、ＲＯＩ５３の信号値は、造影領域の信号成分を示し、組織領域５４の信号値は非造影領域の信号成分を示す。かかる場合、造影領域の信号値と非造影領域の信号値とのＳＤの比率は、例えば、１４．４である。このように、図５Ｂでは、図５Ａと比較して、造影領域の信号成分が増強される一方、非造影領域の信号成分が抑制される。また、図５Ｂに示すように、組織領域５４よりＲＯＩ５３の信号値が上がる結果、図５Ａと比較して、血液が流入している腫瘍領域５５の信号が強調される。

【0069】

上述したように、第１の実施形態では、造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第１のノイズレベルと、サブトラクション画像の取得に用いられた非造影画像における信号成分に含まれるノイズ信号成分である第２のノイズレベルとに基づいて決定された係数を用いて、造影画像とサブトラクション画像とを合成した合成画像を生成する。これにより、第１の実施形態によれば、造影画像のＣＮＲを向上させることができる。

【0070】

また、従来の技術では、画像情報から自動でフィルタのパラメータを最適化することは困難であった。一方、上述した第１の実施形態では、造影画像ごとにフィルタを最適化することを回避できる。これにより、第１の実施形態によれば、後処理することにより、簡易に造影画像のＣＮＲを向上させることができる。

【0071】

（第１の実施形態の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、決定機能３７ｂは、設定されたＲＯＩ内のノイズレベルを算出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、決定機能３７ｂは、スキャン条件からノイズレベルを算出するようにしてもよい。より具体的には、同一の被検体を撮影する場合に、同じスキャン条件であるなら、ノイズレベルは同じになる。この一方で、同一の被検体を撮影する場合でも、スキャン条件が異なる場合、ノイズレベルも異なる。例えば、非造影画像の撮影時と、造影画像の撮影時とでは、スキャン条件が異なる場合がある。このように、非造影画像の撮影時と、造影画像の撮影時とでは、スキャン条件が異なる場合には、非造影画像のノイズレベルと造影画像のノイズレベルとが異なる。

【0072】

より具体的には、非造影画像の撮影時は、被検体の広範囲を撮影する場合があるので、通常、撮影時間が長くなる。このため、非造影画像の撮影時では、被検体への被曝量を低減するために、管電流を下げたスキャン条件が設定される場合がある。一方、造影画像の撮影時は、造影される領域に注目して撮影することになるので、通常、撮影時間は短くなる。また、造影される領域のコントラストを上げるために、管電流を上げたスキャン条件が設定される場合がある。このため、非造影画像の撮影時と、造影画像の撮影時とでは、管電流のみが異なるスキャン条件が設定される場合がある。言い換えると、管電流の値さえ決まれば、非造影画像のノイズレベルと造影画像のノイズレベルとの比が決まる。

【0073】

このようなことから、管電流以外のスキャン条件が同じである条件下で、管電流を変化させた場合のノイズレベルを測定して、管電流ごとのノイズレベルを対応付けた推定情報を事前に作成しておく。なお、かかる場合、推定情報は、例えば、記憶回路３５に格納される。そして、決定機能３７ｂは、非造影画像の撮影時と、造影画像の撮影時とにおいて、管電流以外のスキャン条件が同じである場合には、推定情報を参照して、スキャン条件に応じたノイズレベルを推定する。言い換えると、決定機能３７ｂは、造影剤存在下における撮像条件と、造影剤非存在下における撮像条件とに応じた推定値を記憶する推定情報を参照し、第１のノイズレベルと第２のノイズレベルとを推定する。

【0074】

図６は、第１の実施形態の変形例を説明するための図である。図６では、推定情報の一例を示す。図６に示すように、推定情報は、「管電流」と「ノイズレベル」とを対応付けた情報を記憶する。図６に示す「管電流」は、スキャン条件において設定された管電流値を示す。例えば、「管電流」には、「α１」や「α２」等の値が格納される。また、図６に示す「ノイズレベル」は、スキャン条件として設定された管電流値に応じたノイズレベルを示す。例えば、「ノイズレベル」には、「β１」や「β２」等の値が格納される。一例をあげると、図６に示す推定情報は、管電流値がα１である場合のノイズレベルがβ１であり、管電流値がα２である場合のノイズレベルがβ２であることを示す。

【0075】

例えば、決定機能３７ｂは、非造影画像の撮影時と造影画像の撮影時とにおいて、管電流以外のスキャン条件が同じである場合に、非造影画像の撮影時の管電流値がα１である場合には、非造影画像のノイズレベルがβ１であると推定する。また、かかる場合、決定機能３７ｂは、造影画像の撮影時の管電流値がα２である場合には、造影画像のノイズレベルがβ２であると推定する。これにより、決定機能３７ｂは、非造影画像と造影画像とのノイズレベルの比がβ１／β２であると算出する。

【0076】

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、リアルタイムに係数を算出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ノイズレベルに応じた係数を事前に設定しておき、造影画像及び非造影画像のノイズレベルに応じた係数を選択するようにしてもよい。そこで、第２の実施形態では、ノイズレベルに応じた係数を対応情報として事前に設定しておき、対応情報を参照して係数を決定する場合について説明する。

【0077】

なお、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成は、記憶回路３５が対応情報を更に記憶する点と、決定機能３７ｂが異なる機能を実行する点とを除いて、図１に示す第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１００の構成と同様である。このため、第２の実施形態では、記憶回路３５が記憶する対応情報と、決定機能３７ｂが実行する機能についてのみ説明する。

【0078】

図７は、第２の実施形態を説明するための図である。図７では、対応情報の一例を示す。図７に示すように、対応情報は、「第１のノイズレベル」と、「第２のノイズレベル」と、「値」とを対応付けた情報を記憶する。図７に示す「第１のノイズレベル」は、画像のノイズレベルを示す。例えば、「第１のノイズレベル」には、「β１」や「β２」等の値が格納される。同様に、図７に示す「第２のノイズレベル」は、画像のノイズレベルを示す。例えば、「第２のノイズレベル」には、「β２」や「β３」等の値が格納される。

【0079】

また、例えば、「値」には、対応する第１のノイズレベル及び第２のノイズレベルの組み合わせを含んだ関数を最小化する値を示す。なお、対応情報における「値」は、例えば、決定機能３７ｂにより、上記式（６）が０となる値として事前に決定される。言い換えると、第２の実施形態に係る決定機能３７ｂは、第１のノイズレベル及び第２のノイズレベルの組み合わせを含んだ関数を最小化する値を、第１のノイズレベル及び第２のノイズレベルの組み合わせごとに決定して、対応情報を生成する。

【0080】

一例をあげると、図７に示す対応情報は、ノイズレベルの組み合わせがβ１とβ２である場合の値がｒ１２であり、ノイズレベルの組み合わせがβ１とβ３である場合の値がｒ１３であり、ノイズレベルの組み合わせがβ２とβ３である場合の値がｒ２３であることを示す。

【0081】

決定機能３７ｂは、ノイズレベルの組み合わせごとに値を対応付けて記憶する対応情報を参照して、第１のノイズレベルと、第２のノイズレベルとに対応するノイズレベルの組み合わせを特定し、特定したノイズレベルの組み合わせに対応付けられた値を係数として決定する。例えば、決定機能３７ｂは、非造影画像のノイズレベルがβ１であり、造影画像のノイズレベルがβ２である場合、係数がｒ１２であると決定する。

【0082】

上述したように第２の実施形態では、ノイズレベルに応じた係数を対応情報として事前に設定しておき、対応情報を参照して係数を決定するので、係数を決定する処理を簡略化できる。この結果、第２の実施形態によれば、造影画像のＣＮＲを向上させる処理を高速化することが可能である。

【0083】

（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。

【0084】

上述した実施形態では、取得機能３７ａは、非造影画像と造影画像とを自装置から取得して、サブトラクション画像を生成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、取得機能３７ａは、自装置或いは他装置において既に生成されたサブトラクション画像を取得するようにしてもよい。

【0085】

また、上述した実施形態では、造影画像とサブトラクション画像とを合成する前に、造影画像とサブトラクション画像とにノイズ低減フィルタを適用する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、造影画像とサブトラクション画像のいずれか一方にだけノイズ低減フィルタを適用してもよい。言い換えると、生成機能３７ｃは、第１の画像と第２の画像とを合成する前に、第１の画像及び第２の画像少なくともいずれか一方にノイズを低減させるフィルタを適用する。或いは、造影画像とサブトラクション画像とを合成する前に、造影画像及びサブトラクション画像にノイズ低減フィルタを適用しなくてもよい。

【0086】

上述した実施形態では、第２の画像は、造影画像である第１の画像と非造影画像とのサブトラクション画像であるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第２の画像は、造影画像である第１の画像と、造影タイミングが第１の画像とは異なる造影画像とのサブトラクション画像であってもよい。

【0087】

また、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置において、合成画像生成処理を実行する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ以外のＸ線診断装置、超音波診断装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医用画像診断装置において、上述した合成画像生成処理が実行されてもよい。

【0088】

また、上述した実施形態では、合成画像における造影成分信号を本来のＣＴ値に戻すために、合成画像を規格化するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、合成画像を規格化しなくてもよい。更に、規格化は、ＣＴ値は物質の種類によって定まるために、合成像中の造影信号成分が合成比率によって変化してしまう事態を避け、オリジナルの造影像の造影信号成分と同じに揃えることを目的とする。このため、撮像状態によって輝度値が都度変化するＭＲＩ装置や超音波診断装置では規格化は必須ではない。

【0089】

更に、上述した実施形態では、医用画像診断装置において合成画像生成処理を実行することにより、造影画像のＣＮＲを向上させる場合について説明した。しかしながら、このような合成画像生成処理は、造影画像を生成した医用画像診断装置において実行されることに限定されるものではない。例えば、合成画像生成処理は、医用画像診断装置から造影画像を取得した医用画像処理装置において実行されてもよい。そこで、その他の実施形態として、医用画像処理装置において合成画像生成処理を実行することにより、造影画像のＣＮＲを向上させる場合について説明する。

【0090】

図８は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置３００の構成例を示すブロック図である。例えば、その他の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、Ｘ線ＣＴ装置１００と互いに通信可能に接続される。なお、Ｘ線ＣＴ装置１００は、第１の実施形態或いは第２の実施形態で説明した合成画像生成処理を実行可能であってもよいし、合成画像生成処理を実行可能でなくてもよい。

【0091】

また、例えば、図８に示すように、その他の実施形態に係る医用画像処理装置３００は、通信インターフェース３１０と、記憶回路３２０と、入力インターフェース３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。

【0092】

通信インターフェース３１０は、処理回路３５０に接続され、ネットワークを介して接続された各種の医用画像診断装置等の他装置との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、通信インターフェース３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。図８では、通信インターフェース３１０は、Ｘ線ＣＴ装置１００からＣＴ画像データを受信し、受信したＣＴ画像データを処理回路３５０に出力する場合について説明する。

【0093】

記憶回路３２０は、処理回路３５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路３２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。本実施形態では、記憶回路３２０は、Ｘ線ＣＴ装置１００から受信したＣＴ画像データを記憶する。また、記憶回路３２０は、処理回路３５０による処理結果を記憶する。

【0094】

入力インターフェース３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。例えば、入力インターフェース３３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。

【0095】

ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。

【0096】

処理回路３５０は、入力インターフェース３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。処理回路３５０は、通信インターフェース３１０から出力されるＣＴ画像データを記憶回路３２０に記憶させる。また、処理回路３５０は、記憶回路３２０からＣＴ画像データを読み出し、ディスプレイ３４０に表示する。

【0097】

また、処理回路３５０は、図８に示すように、取得機能３５１と、決定機能３５２と、生成機能３５３と、表示制御機能３５４とを実行する。ここで、例えば、図８に示す処理回路３５０の構成要素である取得機能３５１と、決定機能３５２と、生成機能３５３と、表示制御機能３５４とが実行する各処理機能は、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３２０に記録されている。処理回路３５０は、各プログラムを記憶回路３２０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３５０は、図８の処理回路３５０内に示された各機能を有することとなる。

【0098】

このような構成のもと、医用画像処理装置３００は、第１の実施形態或いは第２の実施形態に係る処理回路３７と同様の合成画像生成処理を実行する。例えば、取得機能３５１は、上述した取得機能３７ａと同様の処理を実行する。決定機能３５２は、上述した決定機能３７ｂと同様の処理を実行する。生成機能３５３は、上述した生成機能３７ｃと同様の処理を実行する。表示制御機能３５４は、上述した表示制御機能３７ｄと同様の処理を実行する。

【0099】

なお、図８では、医用画像処理装置３００には、Ｘ線ＣＴ装置１００が接続される場合を示しているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置３００には、Ｘ線ＣＴ以外のＸ線診断装置、超音波診断装置、ＭＲＩ装置等の医用画像診断装置が接続されてもよい。

【0100】

上記説明において用いた「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に保存さ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、記憶回路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も構わない。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、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、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。

【0101】

上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0102】

また、上記の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

【0103】

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、造影画像のＣＮＲを向上させることができる。

【0104】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0105】

３０ コンソール
３７ 処理回路
３７ａ 取得機能
３７ｂ 決定機能
３７ｃ 生成機能
３７ｄ 表示制御機能
１００ Ｘ線ＣＴ装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8】