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特開2024-155044画像生成装置、画像生成プログラム、および画像生成方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024155044
(43)【公開日】2024-10-31
(54)【発明の名称】画像生成装置、画像生成プログラム、および画像生成方法
(51)【国際特許分類】
A61B 6/00 20240101AFI20241024BHJP
【ＦＩ】
A61B6/00 330Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】17
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023069417
(22)【出願日】2023-04-20
(71)【出願人】
【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】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】津田 俊介
(72)【発明者】
【氏名】七海 隆一
(72)【発明者】
【氏名】石川 瑠奈
【テーマコード（参考）】
4C093
【Ｆターム（参考）】
4C093AA08
4C093AA18
4C093DA06
4C093EC22
4C093FA55
4C093FF35
4C093FF42
4C093FF50
(57)【要約】
【課題】鮮鋭性と背景の濃淡表現との優れた合成２Ｄ画像を生成すること。
【解決手段】本実施形態に係る画像生成装置は、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを生成する第１のボリュームデータ生成部と、前記複数の投影像に基づいて、前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリュームデータ生成部と、前記第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影部と、前記第２のボリュームデータに基づいて、前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影部と、前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影部と、を有する。
【選択図】図６
【解決手段】本実施形態に係る画像生成装置は、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを生成する第１のボリュームデータ生成部と、前記複数の投影像に基づいて、前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリュームデータ生成部と、前記第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影部と、前記第２のボリュームデータに基づいて、前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影部と、前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影部と、を有する。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを生成する第１のボリュームデータ生成部と、
前記複数の投影像に基づいて、前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリュームデータ生成部と、
前記第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影部と、
前記第２のボリュームデータに基づいて、前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影部と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影部と、
を有することを特徴とする画像生成装置。
前記複数の投影像に基づいて、前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリュームデータ生成部と、
前記第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影部と、
前記第２のボリュームデータに基づいて、前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影部と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影部と、
を有することを特徴とする画像生成装置。
【請求項2】
前記第１の手法は、前記第１のボリュームデータに対して平均値投影を実行すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項3】
前記第１の手法は、前記第１のボリュームデータに対して低周波領域を強調した重みづけ投影を実行すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項4】
前記第２の手法は、前記第２のボリュームデータに対して最大値投影を実行すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
を特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項5】
前記第２の手法は、前記第２のボリュームデータに対して高周波領域を強調した重みづけ投影を実行すること、
を特徴とする、請求項１に記載の画像生成装置。
を特徴とする、請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項6】
前記第２のボリュームデータ生成部は、前記第１のボリュームデータに基づいて、前記第２のボリュームデータを生成する、
請求項１に記載の画像生成装置。
請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項7】
前記第２のボリュームデータ生成部は、
前記第１のボリュームデータに基づいて、前記第１のボリュームデータにおける複数のスライス各々に対して異なる周波数帯が強調された帯域強調画像群を生成し、
前記帯域強調画像群に基づいて前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴する請求項６に記載の画像生成装置。
前記第１のボリュームデータに基づいて、前記第１のボリュームデータにおける複数のスライス各々に対して異なる周波数帯が強調された帯域強調画像群を生成し、
前記帯域強調画像群に基づいて前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴する請求項６に記載の画像生成装置。
【請求項8】
前記第２のボリュームデータ生成部は、
前記第１のボリュームデータに基づいて、前記複数のスライス各々に対して低周波成分が強調された低周波強調画像を生成し、
前記低周波強調画像と前記帯域強調画像群とを用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
前記第１のボリュームデータに基づいて、前記複数のスライス各々に対して低周波成分が強調された低周波強調画像を生成し、
前記低周波強調画像と前記帯域強調画像群とを用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
【請求項9】
前記第２のボリュームデータ生成部は、
前記帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理を適用し、
前記ノイズ低減処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
前記帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理を適用し、
前記ノイズ低減処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
【請求項10】
前記第２のボリュームデータ生成部は、
前記帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理を適用し、
前記エッジ強調処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
前記帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理を適用し、
前記エッジ強調処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
【請求項11】
前記第２のボリュームデータ生成部は、
前記帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理を適用し、
前記ノイズ低減処理を適用した前記帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理を適用し、
前記エッジ強調処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
前記帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理を適用し、
前記ノイズ低減処理を適用した前記帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理を適用し、
前記エッジ強調処理を適用した前記帯域強調画像群を用いて、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像生成装置。
【請求項12】
前記第２のボリュームデータ生成部は、前記第１のボリュームデータとは異なる手法もしくは異なるパラメータを用いて前記複数の投影像を再構成することで、前記第２のボリュームデータを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項13】
前記第３の仮想投影部は、前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とのブレンディングの割合を前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに適用して、前記第３の仮想投影像を生成する、
請求項１乃至１２のうちいずれか一項に記載の画像生成装置。
請求項１乃至１２のうちいずれか一項に記載の画像生成装置。
【請求項14】
前記割合は、前記複数の投影像の特性と、前記放射線の照射に関する条件と、前記放射線の照射に関する検査オーダとのうち少なくとも一つにより設定され、
前記第３の仮想投影像と前記割合とを表示する表示部をさらに有する、
請求項１３に記載の画像生成装置。
前記第３の仮想投影像と前記割合とを表示する表示部をさらに有する、
請求項１３に記載の画像生成装置。
【請求項15】
前記割合が調整されると、前記第３の仮想投影部は、前記調整された割合を用いて、前記第３の仮想投影像を再度生成し、
前記表示部は、前記調整された割合と、前記再度生成された第３の仮想投影像とを表示する、
請求項１４に記載の画像生成装置。
前記表示部は、前記調整された割合と、前記再度生成された第３の仮想投影像とを表示する、
請求項１４に記載の画像生成装置。
【請求項16】
コンピュータに、
放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像を用いて、前記複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータを生成する第１のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータから第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影処理と、
前記第２のボリュームデータから前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影処理と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影処理と、
を実現させることを特徴とする画像生成プログラム。
放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像を用いて、前記複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータを生成する第１のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータから第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影処理と、
前記第２のボリュームデータから前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影処理と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影処理と、
を実現させることを特徴とする画像生成プログラム。
【請求項17】
放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集された複数の投影像を用いて、
前記複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータを生成する第１のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータから第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影処理と、
前記第２のボリュームデータから前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影処理と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影処理と、
を有することを特徴とする画像生成方法。
前記複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータを生成する第１のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する第２のボリューム生成処理と、
前記第１のボリュームデータから第１の手法により第１の仮想投影像を生成する第１の仮想投影処理と、
前記第２のボリュームデータから前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する第２の仮想投影処理と、
前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する第３の仮想投影処理と、
を有することを特徴とする画像生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書及び図面に開示の実施形態は、トモシンセシス撮影で得られた画像を処理する画像生成装置、画像生成プログラム、および画像生成方法に関する。
【背景技術】
【0002】
マンモグラフィ装置において、３次元画像データや断層画像データなどのボリュームデータを得る手法としてトモシンセシス撮影法がある。トモシンセシス撮影法は、デジタル検出器を用い、Ｘ線管を被検体に対し相対的に移動させながら複数回に亘ってＸ線撮影を行う撮影法である。トモシンセシス撮影で得られた複数の収集画像は、断層画像データに再構成される。再構成して得られた断層画像は、乳房の厚さ方向に垂直な面を断面とし、乳房上面から下面にわたってある間隔で数枚から数十枚程度で再構成される。このように被写体における複数の断層面において断層画像を生成することにより、断層面が並ぶ深さ方向に重なり合った構造を分離することができる。従来の２次元マンモグラフィ撮影に加えて断層画像も用いた診断により、２次元マンモグラフィ画像のみによる診断と比べて、癌発見率が大幅に向上する効果が期待されている。
【0003】
しかしながら上記のような２次元マンモグラフィ撮影とトモシンセシス撮影を併用する方法は、放射線被ばく量の増加を招く。このため、３次元の断層画像を深さ方向に投影することにより従来の２次元マンモグラフィ画像と同等の疑似的な２次元画像を得る手法が、特許文献１に開示されている。以下、このように生成される２次元画像を合成２Ｄ画像と称する。合成２Ｄ画像の生成技術により、従来の２次元マンモグラフィ撮影を行う必要がなくなるため、放射線被ばく量の増加を抑制することができる。
【0004】
トモシンセシス撮影は、上述のように複数回のＸ線撮影を行うため、１回の投影あたりの線量を低く抑えている。そのため、必然的にトモシンセシスによる断層像は、２次元マンモグラフィ画像よりも物理的にノイズが多い画像となる。このため、トモシンセシスによる断層像において、微小な石灰化などの病変検出が困難になる。断層像から作成された合成２Ｄ画像についてもこれと同様の課題が生じる。
【0005】
トモシンセシス投影像と、投影像から再構成した３次元断層画像の双方を利用して合成２Ｄ画像を生成するアルゴリズムが、非特許文献１に示されている。非特許文献１では、３次元断層画像に多重解像度処理を行うことで３次元データのノイズを低減し、投影像から低周波情報を取得することで、合成２Ｄ画像を従来２Ｄの画像に近づけていることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２００８－６８０３２号公報
【非特許文献】
【0007】
【非特許文献1】“Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ｍａｍｍｏｇｒａｍ ｆｒｏｍ ｄｉｇｉｔａｌ ｂｒｅａｓｔ ｔｏｍｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ”，Ｊｕｎ Ｗｅｉ ｅｔ ａｌ ２０１９ Ｐｈｙｓ． Ｍｅｄ． Ｂｉｏｌ． ６４ ０４５０１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
しかしながら、特許文献１に記載の手法のように、最大値投影法（ＭＩＰ：Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を用いて合成２Ｄ画像を生成すると、ボリュームのノイズが強調された画像になる。このため、ＭＩＰによる合成２Ｄ画像では、背景の濃淡表現に乏しい画像となる。また、重み付き平均値投影法（ＡＩＰ：Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）によって合成２Ｄ画像を生成する手法も記載されているが、この手法だとノイズが低減できる一方で組織の鮮鋭性が損なわれた画像となってしまう。
また、非特許文献１に記載の手法では、投影像にノイズが多く含まれるため、従来の２次元マンモグラフィ画像２次元マンモグラフィ画像相当の鮮明な画像を得ることが難しい。
以上のように、合成２Ｄ画像を生成する従来の技術では鮮鋭性や背景の濃淡表現の観点で診断に十分な画質をえることが難しい。
また、非特許文献１に記載の手法では、投影像にノイズが多く含まれるため、従来の２次元マンモグラフィ画像２次元マンモグラフィ画像相当の鮮明な画像を得ることが難しい。
以上のように、合成２Ｄ画像を生成する従来の技術では鮮鋭性や背景の濃淡表現の観点で診断に十分な画質をえることが難しい。
【0009】
本実施形態の目的は、上記課題を鑑みて、鮮鋭性と背景の濃淡表現との優れた合成２Ｄ画像を生成することを可能とする画像生成装置を提供することである。
【0010】
すなわち、本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、鮮鋭性と背景の濃淡表現との優れた合成２Ｄ画像を生成することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
【課題を解決するための手段】
【0011】
上記課題を解決するために本実施形態に係る画像生成装置は、第１のボリュームデータ生成部と、第２のボリュームデータ生成部と、第１の仮想投影部と、第２の仮想投影部と、第３の仮想投影部と、を有する。第１のボリュームデータ生成部は、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを再構成する。第２のボリュームデータ生成部は、前記複数の投影像に基づいて、前記第１のボリュームデータとは異なる方法で第２のボリュームデータを生成する。第１の仮想投影部は、前記第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像を生成する。第２の仮想投影部は、前記第２のボリュームデータに基づいて、前記第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像を生成する。第３の仮想投影部は、前記第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とに基づいて第３の仮想投影像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る画像生成装置、画像生成プログラム、および画像生成方法について説明する。以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明は適宜省略する。また、以下では、本実施形態に係る画像生成装置として、マンモグラフィ装置を例にとり説明する。なお、本実施形態に係る画像生成装置はマンモグラフィ装置に限定されず、各種放射線診断装置などに適用可能である。
【0014】
放射線診断装置は、例えば、消化器用のＸ線診断装置（Ｘ線ＴＶ装置）、一般撮影用のＸ線診断装置、循環器用のＸ線診断装置（Ｘ線アンギオグラフィー装置）、および回診用Ｘ線診断装置などの各種Ｘ線診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置）、陽電子放出コンピュータ断層撮影装置（ＰＥＴ：Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）および単一光子放射断層撮影装置（ＳＰＥＣＴ：Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などの核医学診断装置、およびこれらの装置の複合装置などである。また、本実施形態に係る画像生成装置は、ワークステーション、サーバ装置などの各種医用画像生成装置により実現されてもよい。
【0015】
（第１の実施形態）
以下、図１を用いて第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置について説明する。図１は、第１の実施形態に係わるマンモグラフィ装置９０の構成を示している。マンモグラフィ装置９０は、Ｘ線撮影台１を有している。図２は、図１のマンモグラフィ装置９０のＸ線撮影台１の主要部構造の一例を示している。
以下、図１を用いて第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置について説明する。図１は、第１の実施形態に係わるマンモグラフィ装置９０の構成を示している。マンモグラフィ装置９０は、Ｘ線撮影台１を有している。図２は、図１のマンモグラフィ装置９０のＸ線撮影台１の主要部構造の一例を示している。
【0016】
Ｘ線撮影台１は、図２に示すように、フレーム２０とフレーム２１を有している。フレーム２０およびフレーム２１は、支柱２２に水平に取り付けられた軸部２３に接続されている。フレーム２０、２１は、軸部２３の軸心を回転中心軸Ｒとして個別に回転可能なように支柱２２により支持される。この回転方向をβ方向とする。
【0017】
フレーム２０の端には、Ｘ線管装置２４が装備されている。Ｘ線管装置２４はＸ線管２を収容する。Ｘ線管２は、高電圧発生器３から高電圧の印加とフィラメント電流の供給とを受けてＸ線を発生する。
【0018】
フレーム２１の端には、Ｘ線管２に対向する向きに平面検出器（フラット・パネル・ディテクタ／ＦＰＤとも呼ばれる）５が装備されている。平面検出器５は、入射Ｘ線を直接的に電気信号に変換する直接変換形又は入射Ｘ線を蛍光体で光に変換しその光を電気信号に変換する間接変換形の複数の半導体検出素子を有する。この複数の半導体検出素子は、２次元格子状に配列される。平面検出器５は、Ｘ線検出器と称されてもよい。Ｘ線入射に伴って複数の半導体検出素子で発生した信号電荷は、データ収集回路６を介してデジタル信号として読み出される。データ収集回路６は、データ収集部に対応する。
【0019】
図２に示すように、フレーム２１の端には、平面検出器５とともに下側圧迫板２５が取り付けられている。下側圧迫板２５の背面には、平面検出器５が配置される。上側圧迫板２６は、下側圧迫板２５に対向して位置し、下側圧迫板２５と接近／離反する方向に移動可能にフレーム２１に取り付けられている。ここで、回転中心軸ＲをＺ軸として、Ｙ軸をＸ線の発生の焦点と平面検出器５の有効面の中心とを結ぶ線（撮影軸）に規定し、Ｘ軸をＹＺ平面に垂直に規定する。なお、ＸＹＺ座標系はＺ軸を中心とした回転座標系を構成する。下側圧迫板２５と上側圧迫板２６との間の距離を矢印α方向とする。下側圧迫板２５は、フレーム２１に矢印α方向に関して移動可能に支持された上側圧迫板２６とともに、被検体の乳房をスラブ状に圧迫するために設けられている。
【0020】
第１の実施形態に係わるマンモグラフィ装置９０は、Ｘ線撮影台１とともに、システム制御回路７、撮影制御回路８、入力インターフェース９、メモリ１０、処理回路１２０、ディスプレイ１３を備えている。処理回路１２０は、画像処理回路１２を備えている。なお、処理回路１２０は、システム制御回路７および撮影制御回路８をさらに有していてもよい。また、処理回路１２０は、システム制御回路７、撮影制御回路８、および画像処理回路１２を、システム制御機能、撮影制御機能、および画像処理機能として有していてもよい。また、画像処理回路１２は、処理回路１２０に搭載されることなく単独でバスに電気的に接続されてもよい。この時、処理回路１２０は、不要となる。
【0021】
上記データ収集回路６、システム制御回路７、撮影制御回路８、処理回路１２０、および画像処理回路１２は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサとＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ等のメモリとを有する。また、当該各種回路は、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）やフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）、他の複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）などのプロセッサにより実現されてもよい。
【0022】
なお、図１においては単一の画像処理回路１２にて、第１のボリュームデータ生成機能１２１、第２のボリュームデータ生成機能１２２、第１の仮想投影機能１２３、第２の仮想投影機能１２５、および第３の仮想投影機能１２７が実現す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画像処理回路１２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機能を実現するものとしても構わない。また、画像処理回路１２が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
【0023】
図３は、トモシンセシス撮影時のＸ線管２の動きの一例を示す図である。図３に示すように、トモシンセシス撮影は、Ｘ線管２を平面検出器５の鉛直方向から片側にある角度θ傾けた位置から開始し、β方向に連続的に移動させながら一定間隔でＸ線発生・画像収集を繰り返す。Ｘ線撮影は、Ｘ線管２が平面検出器５の鉛直方向に関し開始位置から反対側にある角度φ傾いた位置で終了する。このようなトモシンセシス撮影を行うために、システム制御回路７は、マンモグラフィ装置９０全体を制御する。システム制御回路７は、システム制御部に相当する。
【0024】
撮影制御回路８は、トモシンセシス撮影を行うための所定の手順に従って、支持機構４を制御する。また、撮影制御回路８は、Ｘ線発生条件（Ｘ線継続時間、管電流、管電圧などであって撮影条件または撮影プロトコルとも称される）に基づいて高電圧発生器３を制御することで、Ｘ線管２からＸ線を発生させる。撮影制御回路８は、データ収集回路６を制御することで、デジタル信号を収集する。このように、撮影制御回路８が繰り返し支持機構４と高電圧発生器３とデータ収集回路６とを制御することで、トモシンセシス撮影が可能となる。撮影制御回路８は、撮影制御部に相当する。
【0025】
メモリ１０は、トモシンセシス撮影によって得られた複数の投影画像（当該画像は、投影像と称されてもよい）を記憶する。このとき、メモリ１０は、画像記憶部として機能する。なお、メモリ１０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。例えば、メモリ１０は、データ収集回路６により収集されたデジタル信号（投影像）、画像処理回路１２により生成された第１のボリュームデータおよび第２のボリュームデータ、Ｘ線発生条件、ネットワークを介して放射線科情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）から取得された被写体の検査オーダなどを記憶する。また、例えば、メモリ１０は、マンモグラフィ装置９０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、メモリ１０は、マンモグラフィ装置９０とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。
【0026】
（従来技術について）
本実施形態の目的は、トモシンセシス投影像から従来の２Ｄ（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）マンモグラフィ画像と同等の、読影に適した２次元画像を得ることである。複数の投影像を再構成して得られた３次元ボリュームデータから仮想投影を行って仮想的な合成２Ｄ画像を得る手法として従来一般的であるのは、最大値投影（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ／以下ＭＩＰと呼ぶ）像又は平均値投影（Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ／以下ＡＩＰと呼ぶ）像を得る手法などである。すなわち、仮想投影は、３次元画像データ（ボリュームデータ）を仮想的に貫くレイに沿って、ボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影する投影方法である。ＭＩＰ像は、３次元画像データ（ボリュームデータ）を貫くレイ上の画素値のうち最大画素値を投影面に投影することによって生成される２次元画像である。すなわち、ＭＩＰ像には、石灰化などの画素値が大きい組織が映し出される。従って、ＭＩＰ像を観察することにより乳房内の石灰化の有無が判断できる。
本実施形態の目的は、トモシンセシス投影像から従来の２Ｄ（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）マンモグラフィ画像と同等の、読影に適した２次元画像を得ることである。複数の投影像を再構成して得られた３次元ボリュームデータから仮想投影を行って仮想的な合成２Ｄ画像を得る手法として従来一般的であるのは、最大値投影（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ／以下ＭＩＰと呼ぶ）像又は平均値投影（Ａｖｅｒａｇｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ／以下ＡＩＰと呼ぶ）像を得る手法などである。すなわち、仮想投影は、３次元画像データ（ボリュームデータ）を仮想的に貫くレイに沿って、ボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影する投影方法である。ＭＩＰ像は、３次元画像データ（ボリュームデータ）を貫くレイ上の画素値のうち最大画素値を投影面に投影することによって生成される２次元画像である。すなわち、ＭＩＰ像には、石灰化などの画素値が大きい組織が映し出される。従って、ＭＩＰ像を観察することにより乳房内の石灰化の有無が判断できる。
【0027】
一方、ＡＩＰ像は３次元画像データを貫くレイ上の複数画素値の平均画素値を投影面に投影することによって生成される２次元画像である。ＡＩＰ像は、ＭＩＰ像と違って乳房組織や石灰化などの高周波成分はなまってしまうが、一方で滑らかなコントラストが維持された画像となる。
【0028】
図４の（ａ）は従来の２Ｄマンモグラフィ画像のイメージ図である。２Ｄマンモグラフィ撮影においては、乳房の微細な組織や微小石灰化などが見えるように必要なＸ線量を照射することで、診断可能な画像を取得している。しかしながら、複数回のＸ線照射を行うトモシンセシス撮影においては一回あたりの照射量が少ない。このため、再構成されたボリュームデータにはノイズが多く含まれる。これにより、ノイズが多いボリュームデータから生成されたＭＩＰ像は、図４の（ｂ）のようにさらにノイズが強調された画像となり、読影に必要な鮮鋭性が損なわれてしまう。さらに、レイに沿った最大値のみしか考慮できないため、ノイズに影響されて背景の濃淡を適切に表現することが難しい。
【0029】
一方、ＡＩＰ像においては、レイに沿った平均値を取るためノイズと背景の濃淡の表現はＭＩＰ像に勝るが、図４（ｃ）のように乳房組織や微小石灰化のコントラストが低下し、やはり読影に適した画像を得ることが難しい。
【0030】
つまり、従来の２Ｄマンモグラフィ画像と同等の読影に適した画像としては、ＭＩＰ像とＡＩＰ像との両方の特長を備えた画像が求められる。
【0031】
（本実施形態における画像データの処理過程）
図５は、第１の実施形態における画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。図６は、第１の実施形態における画像データの処理過程の一例を示した図である。以下、図１、図５、および図６を用いて、第１の実施形態における画像処理の処理内容を説明する。
図５は、第１の実施形態における画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。図６は、第１の実施形態における画像データの処理過程の一例を示した図である。以下、図１、図５、および図６を用いて、第１の実施形態における画像処理の処理内容を説明する。
【0032】
（ステップＳ５０１）
システム制御回路７は、マンモグラフィ装置９０全体を制御することにより、トモシンセシス撮影を実行する。例えば、撮影制御回路８は、放射線源（例えばＸ線管２）を移動させ、複数の線源位置（焦点）から被写体の乳房に放射線を照射する。また、撮影制御回路８による制御のもとで実行されたトモシンセシス撮影により、データ収集回路６は、被写体の乳房に関し、複数の線源位置に対応する複数の投影像を収集する。データ収集回路６は、収集された複数の投影像をメモリ１０に記憶させる。
システム制御回路７は、マンモグラフィ装置９０全体を制御することにより、トモシンセシス撮影を実行する。例えば、撮影制御回路８は、放射線源（例えばＸ線管２）を移動させ、複数の線源位置（焦点）から被写体の乳房に放射線を照射する。また、撮影制御回路８による制御のもとで実行されたトモシンセシス撮影により、データ収集回路６は、被写体の乳房に関し、複数の線源位置に対応する複数の投影像を収集する。データ収集回路６は、収集された複数の投影像をメモリ１０に記憶させる。
【0033】
（ステップＳ５０２）
画像処理回路１２は、第１のボリュームデータ生成機能１２１により、メモリ１０に記憶されている複数の投影画像に対してボリューム作成手法１を用いて再構成処理を行う。ボリューム作成手法１による再構成は、乳房の厚さ方向に垂直な面を断面とした多断面の断層画像のデータ（マルチスライス画像データ）である第１のボリュームデータを発生する手法である。すなわち、第１のボリュームデータ生成機能１２１は、複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを生成する。第１のボリュームデータ生成機能１２１は、第１のボリュームデータを、メモリ１０に記憶させる。第１のボリュームデータ生成機能１２１を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第１のボリュームデータ生成部に相当する。
画像処理回路１２は、第１のボリュームデータ生成機能１２１により、メモリ１０に記憶されている複数の投影画像に対してボリューム作成手法１を用いて再構成処理を行う。ボリューム作成手法１による再構成は、乳房の厚さ方向に垂直な面を断面とした多断面の断層画像のデータ（マルチスライス画像データ）である第１のボリュームデータを発生する手法である。すなわち、第１のボリュームデータ生成機能１２１は、複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータを生成する。第１のボリュームデータ生成機能１２１は、第１のボリュームデータを、メモリ１０に記憶させる。第１のボリュームデータ生成機能１２１を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第１のボリュームデータ生成部に相当する。
【0034】
（ステップＳ５０３）
ステップＳ５０１に続いて、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、第１のボリュームデータの生成とは異なる方法（ボリューム作成手法２）によって第２のボリュームデータを生成する。この異なる方法は、複数の投影像を用いて第１のボリュームデータ生成機能１２１により実行されるボリューム作成手法１と別の再構成手法や別のパラメータ（他の再構成関数、再構成パラメータなど）によって発生させる手法でもよいし、第２のボリュームデータ生成機能１２２により第１のボリュームデータに処理を加える形で第２のボリュームデータを発生させる手法でも良い。第２のボリュームデータ生成機能１２２は、生成された第２のボリュームデータをメモリ１０に記憶させる。なお、図５ではステップＳ５０２における処理とステップＳ５０３における処理とは並列で処理するものとして記載されているが、これに限定されず、任意の順序でステップＳ５０２における処理とステップＳ５０３における処理とが実施されてもよい。第２のボリュームデータ生成機能１２２を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第２のボリュームデータ生成部に相当する。
ステップＳ５０１に続いて、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、第１のボリュームデータの生成とは異なる方法（ボリューム作成手法２）によって第２のボリュームデータを生成する。この異なる方法は、複数の投影像を用いて第１のボリュームデータ生成機能１２１により実行されるボリューム作成手法１と別の再構成手法や別のパラメータ（他の再構成関数、再構成パラメータなど）によって発生させる手法でもよいし、第２のボリュームデータ生成機能１２２により第１のボリュームデータに処理を加える形で第２のボリュームデータを発生させる手法でも良い。第２のボリュームデータ生成機能１２２は、生成された第２のボリュームデータをメモリ１０に記憶させる。なお、図５ではステップＳ５０２における処理とステップＳ５０３における処理とは並列で処理するものとして記載されているが、これに限定されず、任意の順序でステップＳ５０２における処理とステップＳ５０３における処理とが実施されてもよい。第２のボリュームデータ生成機能１２２を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第２のボリュームデータ生成部に相当する。
【0035】
（ステップＳ５０４）
画像処理回路１２は、第１の仮想投影機能１２３により、メモリ１０に記憶されている３次元画像データである第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像（第１の仮想投影画像と称してもよい）を生成する。以下、説明のため投影面（本実施形態においては乳房の厚さ方向に対して垂直な面）から垂直に発せられる仮想的な光線をレイと称することにする。第１の仮想投影像は、３次元画像データである第１のボリュームデータを貫くレイに沿って、第１のボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影した画像である。そのため、第１の仮想投影画像は、第１のボリュームデータ内の画素値を反映させた２次元画像と言うこともできる。
画像処理回路１２は、第１の仮想投影機能１２３により、メモリ１０に記憶されている３次元画像データである第１のボリュームデータに基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像（第１の仮想投影画像と称してもよい）を生成する。以下、説明のため投影面（本実施形態においては乳房の厚さ方向に対して垂直な面）から垂直に発せられる仮想的な光線をレイと称することにする。第１の仮想投影像は、３次元画像データである第１のボリュームデータを貫くレイに沿って、第１のボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影した画像である。そのため、第１の仮想投影画像は、第１のボリュームデータ内の画素値を反映させた２次元画像と言うこともできる。
【0036】
具体的な仮想投影の方法としては、第１の仮想投影機能１２３は、第１のボリュームデータに対して、第１のボリュームデータの厚さ方向の最大画素値を厚さ方向と鉛直な平面に投影したＡＩＰ像または第１のボリュームデータの厚さ方向に沿った重み付け平均値像などを、第１の仮想投影像として生成する。例えば、第１の手法は、第１のボリュームデータに対して平均値投影を実行することに相当する。また、第１の手法は、第１のボリュームデータに対して低周波領域を強調した重みづけ投影を実行してもよい。第１の仮想投影機能１２３は、生成された第１の仮想投影像をメモリ１０に記憶させる。第１の仮想投影機能１２３を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第１の仮想投影部に相当する。
【0037】
（ステップＳ５０５）
画像処理回路１２は、第２の仮想投影機能１２５により、メモリ１０に記憶されている３次元画像データである第２のボリュームデータに基づいて、上記第１の手法とは異なる第２の手法により第２の仮想投影像（第２の仮想投影画像と称してもよい）を生成する。第２の仮想投影像は、３次元画像データである第２のボリュームデータを貫くレイに沿って、第２のボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影した画像である。そのため、第２の仮想投影画像は、第２のボリュームデータ内の画素値を反映させた２次元画像と言うこともできる。
画像処理回路１２は、第２の仮想投影機能１２５により、メモリ１０に記憶されている３次元画像データである第２のボリュームデータに基づいて、上記第１の手法とは異なる第２の手法により第２の仮想投影像（第２の仮想投影画像と称してもよい）を生成する。第２の仮想投影像は、３次元画像データである第２のボリュームデータを貫くレイに沿って、第２のボリュームデータ内のレイ上の画素値を投影面に投影した画像である。そのため、第２の仮想投影画像は、第２のボリュームデータ内の画素値を反映させた２次元画像と言うこともできる。
【0038】
具体的な仮想投影の方法としては、第２の仮想投影機能１２５は、第２のボリュームデ-―タに対して、第２のボリュームデータの厚さ方向の最大画素値を厚さ方向と鉛直な平面に投影したＭＩＰ像または第２のボリュームデータの厚さ方向に沿った重み付け平均値像などを、第２の仮想投影像として生成する。例えば、第２の手法は、第２のボリュームデータに対して最大値投影を実行することに相当する。また、第２の手法は、第２のボリュームデータに対して高周波領域を強調した重みづけ投影を実行してもよい。第２の仮想投影機能１２５は、生成された第２の仮想投影像をメモリ１０に記憶させる。第２の仮想投影機能１２５を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第２の仮想投影部に相当する。なお、図５ではステップＳ５０４における処理とステップＳ５０５における処理とは並列で処理するものとして記載されているが、これに限定されず、任意の順序でステップＳ５０４における処理とステップＳ５０５における処理とが実施されてもよい。
【0039】
第１の手法に関する機能と第２の手法に関する機能との相違は、以下のとおりである。第１の手法は、例えば、第１のボリュームデータにおける低密度組織を強調させる透視投影の手法である。一方、第２の手法は、例えば、第２のボリュームデータにおける高密度組織を強調させる透視投影の手法である。換言すれば、第１の手法は、第２の手法に比べて、第１のボリュームデータにおける乳房組織の低周波成分を強調すること（低周波強調の投影）、例えば比較的低周波成分である腫瘤などの大きい構造体（背景）を強調すること（すなわちコントラストを維持すること）ができる。一方、第２の手法は、第１の手法に比べて、第２のボリュームデータにおける乳房組織の高周波成分（微小石灰化などの病変部位、乳腺、乳管などの組織構造に関する領域など）を強調すること（高周波強調の投影）ができる。
【0040】
（ステップＳ５０６）
画像処理回路１２は、第３の仮想投影機能１２７より、メモリ１０から第１の仮想投影像と第２の仮想投影像とを読み出す。第３の仮想投影機能１２７は、第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とを使用して第３の仮想投影像を生成する。具体的には、第３の仮想投影機能１２７は、第１の仮想投影像と第２の仮想投影像とを合成することにより、第３の仮想投影像である合成２Ｄ画像６０を生成する。合成２Ｄ画像６０は、従来のマンモグラフィ撮影によって得られた画像と同様に、画像１枚で病変を発見するなどの目的で使用される。第３の仮想投影機能１２７は、メモリ１０に第３の仮想投影像を記憶させる。第３の仮想投影機能１２７を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第３の仮想投影部に相当する。なお、第３の仮想投影部は、合成部と称されてもよい。
画像処理回路１２は、第３の仮想投影機能１２７より、メモリ１０から第１の仮想投影像と第２の仮想投影像とを読み出す。第３の仮想投影機能１２７は、第１の仮想投影像と前記第２の仮想投影像とを使用して第３の仮想投影像を生成する。具体的には、第３の仮想投影機能１２７は、第１の仮想投影像と第２の仮想投影像とを合成することにより、第３の仮想投影像である合成２Ｄ画像６０を生成する。合成２Ｄ画像６０は、従来のマンモグラフィ撮影によって得られた画像と同様に、画像１枚で病変を発見するなどの目的で使用される。第３の仮想投影機能１２７は、メモリ１０に第３の仮想投影像を記憶させる。第３の仮想投影機能１２７を実現する画像処理回路１２または処理回路１２０は、第３の仮想投影部に相当する。なお、第３の仮想投影部は、合成部と称されてもよい。
【0041】
ディスプレイ１３は、メモリ１０に記憶されている任意の画像データを読み込み、表示する。ディスプレイ１３は、モニタまたは画像表示部に相当する。ここで、任意の画像データとは生成されたボリュームデータの断層画像、第１のボリュームデータおよび／または第２のボリュームデータに対するボリュームレンダリングの実行により画像処理回路１２で生成された疑似３次元画像、第１のボリュームデータおよび第２のボリュームデータから生成された第１の仮想投影像および第２の仮想投影像、合成２Ｄ画像（第３の仮想投影像）などである。
【0042】
なお、ディスプレイ１３による表示内容は、画像データに限定されず、各種の情報を表示してもよい。例えば、ディスプレイ１３は、入力インターフェース１０９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）を表示してもよい。また、ディスプレイ１３は、被写体の乳房について収集された各種の画像データを表示する。例えば、ディスプレイ１３は、トモシンセシス撮影により収集された複数のスライスを順次表示させる。ディスプレイ１３は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイである。ディスプレイ１３は、デスクトップ型でもよいし、マンモグラフィ装置９０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、ディスプレイ１３は、各種モニタにより実現されてもよい。
【0043】
入力インターフェース９は、画像選択、画像表示、画像処理選択、領域指定などの操作を行う。これらの操作に対応する信号は、システム制御回路７により、画像処理回路１２、ディスプレイ１３に入力される。例えば、入力インターフェース９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、システム制御回路７に出力する。また、入力インターフェース９は、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、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。
【0044】
なお、入力インターフェース９は、システム制御回路７と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース９は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、マンモグラフィ装置９０本体とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号をシステム制御回路７へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース９の例に含まれる。入力インターフェース９は、操作部（入力部と称されてもよい）に相当する。
【0045】
（合成２Ｄ画像の生成方法）
以下、図５および図６に示した本実施形態における画像データの処理内容の具体的な例として、図１と図７を参照しながら第１の実施形態における合成２Ｄ画像の生成方法について説明する。図７は、第１の実施形態に係わる画像データの処理過程の一例を示す図である。
以下、図５および図６に示した本実施形態における画像データの処理内容の具体的な例として、図１と図７を参照しながら第１の実施形態における合成２Ｄ画像の生成方法について説明する。図７は、第１の実施形態に係わる画像データの処理過程の一例を示す図である。
【0046】
まず、複数のＸ線照射（トモシンセシス撮影）によって収集（ステップＳ５０１）された複数の投影像３０が、メモリ１０から読み出される。画像処理回路１２は、第１のボリュームデータ生成機能１２１により、複数の投影像３０を用いて、３次元断層画像である第１のボリュームデータ４０として再構成する（ステップＳ５０２）。具体的な再構成手法としては、シフト加算法、フィルタ補正逆投影法（ＦＢＰ：Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）、逐次近似画像再構成法（ＩＲ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）法）、深層学習を用いた学習型画像再構成法などの方法が適用可能である。本処理は、第１のボリューム生成処理に相当する。
【0047】
また、画像処理回路１２は、第１のボリュームデータ生成機能１２１により、断層画像のデータに対して座標変換処理及び補間処理を行うことで、ボクセルデータで構成された３次元画像データ（第１のボリュームデータ４０）を発生する処理を含んでもよい。この補間処理は、通常、断層画像データ（ＸＹ平面）の解像度と断層画像間（Ｚ方向）の解像度とが等しくなるように行われる。３次元画像データの発生する処理の有無に応じて、後述する画像処理回路１２で行われる仮想投影において考慮する仮想的な光線（レイ）の通過領域が適切に計算される。
【0048】
【0049】
具体的には、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、ｎ枚の断層画像からなる第１のボリュームデータ４０における各断層像Ｖ１ｊ（ｊ＝１～ｎ）全てについて、以下のボリューム改変処理１００をそれぞれ実行することで第２のボリュームデータ４１を生成する。ボリューム改変処理１００は、第２のボリューム生成処理に相当する。ボリューム改変処理１００は、帯域画像取得処理１１０、ノイズ低減処理１１１、帯域合成処理１１３を含む。ボリューム改変処理１００は、ステップＳ５０３において実施される処理に対応する。以下に、帯域画像取得処理１１０、ノイズ低減処理１１１、および帯域合成処理１１３に関して、個々の処理の詳細を説明する。
【0050】
（帯域画像取得処理）
帯域画像取得処理１１０は、各断層像Ｖ１ｊに対して以下の手順に従って多重解像度分解を行うことで、第１の帯域強調画像群Ｇｋおよび第２の帯域強調画像群Ｌｋを得る（ｋ＝１～ｍ）。ここで、ｍは、任意の帯域の分割数である。各断層像Ｖ１ｊ（＝Ｇ０）からＧｋ＋１、Ｌｋを得るために、帯域画像取得処理１１０は、以下の式（１）および式（２）の操作を再帰的に行う。
帯域画像取得処理１１０は、各断層像Ｖ１ｊに対して以下の手順に従って多重解像度分解を行うことで、第１の帯域強調画像群Ｇｋおよび第２の帯域強調画像群Ｌｋを得る（ｋ＝１～ｍ）。ここで、ｍは、任意の帯域の分割数である。各断層像Ｖ１ｊ（＝Ｇ０）からＧｋ＋１、Ｌｋを得るために、帯域画像取得処理１１０は、以下の式（１）および式（２）の操作を再帰的に行う。
【0051】
【数1】
【0052】
【数2】
【0053】
上の式（１）において、Ｓｈｒｉｎｋ（・）は、以下の操作を表す。
・解像度（Ｈ，Ｗ）の画像Ｇｋを（Ｈ／２，Ｗ／２）にダウンサンプリング
・画像にガウシアンフィルタを適用
・解像度（Ｈ，Ｗ）の画像Ｇｋを（Ｈ／２，Ｗ／２）にダウンサンプリング
・画像にガウシアンフィルタを適用
【0054】
ｋ（＝１～ｍ）が大きくなるにつれて、画像に対して次々にダウンサンプリングとガウシアンぼかしがかかる。このため、第１の帯域強調画像群Ｇｋは、ｋが大きいほど、画像サイズが小さく、カットオフ周波数の小さいローパスフィルタのかかった画像となる。すなわち、第１の帯域強調画像群Ｇｋは、複数のスライス各々（各断層像Ｖ１ｊ）に対して低周波成分が強調された低周波強調画像に相当する。換言すれば、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第１のボリュームデータ４０における複数のスライス各々に対して低周波成分が強調された低周波強調画像を生成する。
【0055】
ここで、式（２）において、Ｅｘｐａｎｄ（・）は以下の操作を表す。
・解像度（Ｈ／２，Ｗ／２）の画像を（Ｈ，Ｗ）にアップサンプリング
・画像にガウシアンフィルタを適用
・解像度（Ｈ／２，Ｗ／２）の画像を（Ｈ，Ｗ）にアップサンプリング
・画像にガウシアンフィルタを適用
【0056】
Ｌｋ（ｋ＝１～ｍ－１）は、異なるカットオフ周波数のローパスフィルタの差分で表される。このため、Ｌｋ（１～ｍ－１）は、中間の周波数帯が強調されたバンドパフィルタのかかった画像となり、ｋが小さいほど高周波が強調された画像となる。すなわち、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第１のボリュームデータ４０における複数のスライス各々に対して異なる周波数帯が強調された帯域強調画像群を生成する。
【0057】
上述のように、本実施形態においては多重解像度分解の手段として、ローパスフィルタとしてのガウシアンフィルタとバンドパスフィルタとしての異なるガウシアンフィルタのスケール間差分を用いているが、同様の目的を達することのできる別の手法も適用可能である。例えば、異なる帯域の画像群を取得する手法としてフーリエ変換、ウェーブレット変換などの手法を用いることもできる。
【0058】
（ノイズ低減処理）
ノイズ低減処理１１１は、帯域画像取得処理１１０によって得られた第２の帯域強調画像群Ｌｋについてバイラテラルフィルタを用いてノイズ低減を行い、第３の帯域強調画像群Ｌｋ ＊を得る。バイラテラルフィルタには距離の差に関するノイズパラメータσ１、画素値の差に関するノイズパラメータσ２があり、画像に応じてそれぞれのノイズパラメータを適切に設定することによってノイズが良好に除去される。ノイズ低減処理１１１においては、σ１に関しては画像サイズに応じた値が、σ２に関しては事前実験によって得られた経験的な値が予め設定されており、ｋによって個別のノイズパラメータ（σｋ）でノイズ低減が実行される。
ノイズ低減処理１１１は、帯域画像取得処理１１０によって得られた第２の帯域強調画像群Ｌｋについてバイラテラルフィルタを用いてノイズ低減を行い、第３の帯域強調画像群Ｌｋ ＊を得る。バイラテラルフィルタには距離の差に関するノイズパラメータσ１、画素値の差に関するノイズパラメータσ２があり、画像に応じてそれぞれのノイズパラメータを適切に設定することによってノイズが良好に除去される。ノイズ低減処理１１１においては、σ１に関しては画像サイズに応じた値が、σ２に関しては事前実験によって得られた経験的な値が予め設定されており、ｋによって個別のノイズパラメータ（σｋ）でノイズ低減が実行される。
【0059】
本実施形態では上述のようにノイズ低減フィルタとしてバイラテラルフィルタを用いたが、同様の目的を達することのできる別の手法も適用可能である。例えば、ノンローカルミーンフィルタなどのエッジ保存型の非線形フィルタや、画像の全変動（Ｔｏｔａｌ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）を最小化する手法などがある。このような場合も、推定される画像のノイズや正則化係数などを画像ごとに適切に設定することで、ノイズ低減の効果を高めることができる。
【0060】
また、ノイズ低減処理１１１のパラメータは、統計モデルなどを用いて決定することもできる。実際の画像はボリュームの断層ごと、多重解像度分解の帯域ごとに異なるノイズ特性を持っているので、各々の画像から動的に推定された量を使用することでより好ましいノイズ低減の効果が期待できる。
【0061】
（帯域合成処理）
帯域合成処理１１３では、第２の帯域強調画像群Ｌｋと比較してノイズの低減した第３の帯域強調画像群Ｌｋ ＊について、各帯域を合成することによって再び一枚の断層画像Ｖ２ｊを得る。帯域強調画像群Ｌｋに対する帯域合成処理１１３は、以下の式（３）をｋ＝ｍ－１からｋ＝１まで再帰的に実行する。
帯域合成処理１１３では、第２の帯域強調画像群Ｌｋと比較してノイズの低減した第３の帯域強調画像群Ｌｋ ＊について、各帯域を合成することによって再び一枚の断層画像Ｖ２ｊを得る。帯域強調画像群Ｌｋに対する帯域合成処理１１３は、以下の式（３）をｋ＝ｍ－１からｋ＝１まで再帰的に実行する。
【0062】
【数3】
【0063】
式（３）における左辺が、新たな断層画像Ｖ２ｊとなる。
【0064】
なお、帯域合成処理１１３は、特定の帯域を強調した処理であってもよい。具体的には、式（３）を修正した以下の式（４）を用いる。
【0065】
【数4】
【0066】
以上により、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第２のボリュームデータ４１を生成する。具体的には、図８に示すように、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第１のボリュームデータ４０における複数のスライス各々に対して異なる周波数帯が強調された帯域強調画像群を生成し、生成された帯域強調画像群に基づいて第２のボリュームデータ４１を生成する。より詳細には、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、図８に示すように、帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理１１１を適用し、当該ノイズ低減処理１１１を適用した帯域強調画像群を用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0067】
次に、画像処理回路１２は、第１の仮想投影機能１２３により、メモリ１０に記憶されている３次元画像データである第１のボリュームデータ４０に関して、仮想的な光線であるレイ上で平均値投影を行い、第１の仮想投影像５０を生成する（ステップＳ５０４）。この仮想投影は、第１の仮想投影処理に対応する。また、画像処理回路１２は、第２の仮想投影機能１２５により、第２のボリュームデータ４１に関して、レイ上で最大値投影を行い、第２の仮想投影像５１を生成する（ステップＳ５０５）。この仮想投影は、第２の仮想投影処理に対応する。
【0068】
最後に、画像処理回路１２は、第３の仮想投影機能１２７により、得られた第１の仮想投影像５０および第２の仮想投影像５１を用いて１枚の合成２Ｄ画像６０を発生させる（ステップＳ５０６）。２枚の画像から１枚の画像を発生させる手法としては、各々の画像画素値をピクセルごとに重み付き平均をとる手法や、周波数帯域ごとに特定の重みを乗じて合成する手法、αブレンディングなどが挙げられるが、その他の手法も本発明の技術思想を逸脱しない範囲で同様に適用可能である。例えば、第３の仮想投影機能１２７は、第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とのブレンディングの割合を第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とに適用して、第３の仮想投影像６０を生成する。この仮想投影は、第３の仮想投影処理に対応する。ディスプレイ１３は、第３の仮想投影像６０を表示する。このとき、ディスプレイ１３は、第３の仮想投影像６０とともに、ブレンディングの割合を表示してもよい。
【0069】
例えば、高周波成分である乳房の繊維や石灰化など（前景）は第２の仮想投影像５１に多く含まれ、比較的低周波成分である腫瘤などの大きい構造体（背景）は第１の仮想投影像５０に多く含まれる。
【0070】
第１のボリュームデータ４０と比較して第２のボリュームデータ４１は、上記処理により、ノイズが低減され鮮鋭性が高いという特長がある。このため、第２の仮想投影像５１は、投影像３０から再構成された第１のボリュームデータ４０の最大値投影を行った場合よりもノイズが目立ちにくいというメリットがある。また、第１のボリュームデータ４０は、第２のボリュームデータ４１と比較したときに、低周波成分の特徴を多く残している。このため、第１のボリュームデータ４０に対して平均値投影を行うことによって背景成分の濃淡がより忠実に再現されるというメリットがある。すなわち、これら２種類の仮想投影像を利用することにより、各々の特長を利用した背景の濃淡表現と鮮鋭性に優れた画像を得ることができる。
【0071】
例えば、ブレンディングの割合は、複数の投影像３０の特性（例えば、撮影部位、関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）における組織の性状（例えば乳房における石灰化が多めとか、腫瘤が多め等）など）と、放射線の照射に関する条件（撮影条件）と、放射線の照射に関する検査オーダ（被写体の検査オーダ、検査目的など）とのうち少なくとも一つにより設定される。具体的には、被写体の乳房における繊維化および／または石灰化に注視するような検査オーダおよび／または撮影条件でトモシンセシス撮影が実行された場合、画像処理回路１２は、第２の仮想投影像５１に乗ずる割合を、第１の仮想投影像５０に乗ずる割合に比べて大きく設定して、第３の仮想投影像６０を生成する。また、被写体に関する検査オーダ（または電子カルテなど）において、腫瘤の経過観察などに関する記載がある場合、画像処理回路１２は、第２の仮想投影像５１に乗ずる割合を、第１の仮想投影像５０に乗ずる割合に比べて小さく設定して、第３の仮想投影像６０を生成する。
【0072】
なお、上記ブレンディングの割合は、病院、医師などに応じて予め設定されてもよい。また、上記ブレンディングの割合は、トモシンセシス撮影の撮影条件、検査内容などに応じた複数のモードとして、例えばルックアップテーブルなどで予め設定され、入力インターフェース９を介したユーザの選択により設定されてもよい。複数のモードは、例えば、高周波強調モード、低周波強調モード、エッジ強調モード、ノイズ感低減モードなどであるって適宜設定可能である。
【0073】
また、上記ブレンディングの割合は、入力インターフェース９を介したユーザの操作により適宜調整可能である。上記ブレンディングの割合は、例えば、スライダーにおけるノブの位置としてディスプレイ１３に表示される。なお、上記ブレンディングの割合は、数値として、ディスプレイ１３に表示されてもよい。
【0074】
入力インターフェース９によりブレンディングの割合が調整される（例えば、スライダーにおけるノブの位置が移動される）と、画像処理回路１２は、第３の仮想投影機能１２７により、調整された割合を用いて、第３の仮想投影像６０を再度生成する。ディスプレイ１３は、調整された割合と、再度生成された第３の仮想投影像６０とを表示する。
【0075】
以上に述べた第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像に基づいて第１のボリュームデータ４０を生成し、複数の投影像に基づいて、第１のボリュームデータ４０とは異なる方法で第２のボリュームデータ４１を生成し、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第１の手法により第１の仮想投影像５０を生成し、第２のボリュームデータ４１に基づいて、第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像５１を生成し、第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とに基づいて第３の仮想投影像６０を生成する。
【0076】
また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０において、第１の手法は、第１のボリュームデータ４０に対して平均値投影を実行、または第１のボリュームデータ４０に対して低周波領域を強調した重みづけ投影を実行する。また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０において、第２の手法は、第２のボリュームデータ４１に対して最大値投影を実行、または第２のボリュームデータ４１に対して高周波領域を強調した重みづけ投影を実行する。
【0077】
また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第２のボリュームデータ４１を生成する。例えば、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、第１のボリュームデータ４０に基づいて、第１のボリュームデータ４０における複数のスライス各々に対して異なる周波数帯が強調された帯域強調画像群を生成し、生成された帯域強調画像群に基づいて第２のボリュームデータ４１を生成する。また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理１１１を適用し、当該ノイズ低減処理１１１を適用した帯域強調画像群を用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0078】
これらのことから、本実施形態によれば、投影像から再構成した第１のボリュームデータ４０と、ボリュームに多重解像度処理を施したノイズ低減ボリュームデータから作成した２種類の仮想投影像から１枚の画像を得ることで、自然な濃淡を残しつつノイズを良好に取り除いた合成２Ｄ画像６０を得ることができる。
【0079】
また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とのブレンディングの割合を第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とに適用して、第３の仮想投影像６０を生成する。例えば、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、複数の投影像の特性と、放射線の照射に関する条件と、放射線の照射に関する検査オーダとのうち少なくとも一つにより、ブレンディングの割合を設定し、第３の仮想投影像６０とブレンディングの割合とを表示する。また、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、ブレンディングの割合が調整されると、調整されたブレンディングの割合を用いて第３の仮想投影像６０を再度生成し、調整されたブレンディングの割合と、前度生成された第３の仮想投影像６０とを表示する。
【0080】
これらのことから、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０によれば、読影医などのユーザ、病院、投影像における関心領域の性状などに応じて、適切なブレンディングの割合を設定することができる。加えて、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０によれば、ユーザの所望に応じて、高周波を強調させたり、よりノイズを低減させたりするように、ブレンディングの割合を調整することができる。以上のことから、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０によれば、被写体の診断および／またはユーザの所望などに応じてブレンディングの割合を調整して第３の仮想投影像６０を生成することができる。これにより、第１の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０によれば、被写体に対する診断のスループットなどを向上させることができる。
【0081】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態における合成２Ｄ画像６０の生成方法について説明する。合成２Ｄ画像は、第３の仮想投影像または第３の投影画像と称されてもよい。第２の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は、第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
以下、第２の実施形態における合成２Ｄ画像６０の生成方法について説明する。合成２Ｄ画像は、第３の仮想投影像または第３の投影画像と称されてもよい。第２の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は、第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
【0082】
図９は、第２の実施形態に係わるボリューム改変処理１００の処理過程の一例を示す図である。第２の実施形態において、図７に示したボリューム改変処理１００は、図９のように帯域画像取得処理１１０、ノイズ低減処理１１１、エッジ強調処理１１２、帯域合成処理１１３を含む。第１の実施形態と異なる点は、第２の帯域強調画像群Ｌｋに対してノイズ低減処理１１１を行った後、エッジ強調処理１１２を行って第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊を得る点である。
【0083】
（エッジ強調処理）
エッジ強調処理１１２では、ノイズが低減された帯域強調画像群の各レベルｋ（ｋ＝１～ｍ）について、画像内の全ての画素についてエッジらしさに基づいた重みを計算し、元の画像に重みを重畳することによってエッジの強調された帯域強調画像群を得る。エッジらしさを求める手法として、画像のｘ－ｙ方向それぞれについてソーベルフィルタやブリューウィットフィルタを施した画像の二乗和を取って画素値の勾配を計算する方法、またはラプラシアンフィルタやＬｏＧフィルタなどの２次微分を取る方法、キャニーのエッジ検出器、ヘッセ行列の固有値を利用したリッジ検出フィルタなどが利用可能である。上記手法のうち、出力がバイナリ値となるキャニーのエッジ検出器やリッジ検出フィルタなどを用いた場合は、計算されたエッジらしさに適宜ガウシアンフィルタなどの平滑化を施すことがより好ましい。
エッジ強調処理１１２では、ノイズが低減された帯域強調画像群の各レベルｋ（ｋ＝１～ｍ）について、画像内の全ての画素についてエッジらしさに基づいた重みを計算し、元の画像に重みを重畳することによってエッジの強調された帯域強調画像群を得る。エッジらしさを求める手法として、画像のｘ－ｙ方向それぞれについてソーベルフィルタやブリューウィットフィルタを施した画像の二乗和を取って画素値の勾配を計算する方法、またはラプラシアンフィルタやＬｏＧフィルタなどの２次微分を取る方法、キャニーのエッジ検出器、ヘッセ行列の固有値を利用したリッジ検出フィルタなどが利用可能である。上記手法のうち、出力がバイナリ値となるキャニーのエッジ検出器やリッジ検出フィルタなどを用いた場合は、計算されたエッジらしさに適宜ガウシアンフィルタなどの平滑化を施すことがより好ましい。
【0084】
図９に示すように、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理１１２を適用し、エッジ強調処理１１２を適用した帯域強調画像群を用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。より詳細には、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、図９に示すように、第２の帯域強調画像群Ｌｋに対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理１１１を適用し、ノイズ低減処理１１１を適用した帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理１１２を適用し、エッジ強調処理１１２を適用した帯域強調画像群を（第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊）用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0085】
以上に述べた第２の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理１１２を適用し、エッジ強調処理１１２を適用した帯域強調画像群を用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。具体的には、第２の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０は、帯域強調画像群に対して異なるノイズパラメータを使用したノイズ低減処理１１１を適用し、ノイズ低減処理１１１を適用した帯域強調画像群の各周波数帯に対して画像のエッジを強調するエッジ強調処理１１２を適用し、エッジ強調処理１１２を適用した帯域強調画像群を用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0086】
上記のように、第２の実施形態に係るマンモグラフィ装置９０によれば、第１の実施形態の処理に加えてエッジ強調処理１１２を施すことで、得られる第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊は高周波成分がより際立った画像となる。結果として得られる第１の仮想投影像５０および第２の仮想投影像５１を用いた合成２Ｄ画像６０は、乳房組織の鮮鋭性が増した画像となる。
【0087】
以上、本実施形態によれば、ノイズ低減とエッジ強調処理１１２を含む多重解像度処理を施したボリュームによって仮想投影像を発生させることで、鮮鋭性に優れた合成２Ｄ画像６０を得ることができる。
【0088】
（第３の実施形態）
以下、第２の実施形態における合成２Ｄ画像（第３の仮想投影像）６０について説明する。第３の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は、第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
以下、第２の実施形態における合成２Ｄ画像（第３の仮想投影像）６０について説明する。第３の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は、第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
【0089】
図１０は、第３の実施形態に係わるボリューム改変処理１００の処理過程の一例を示す図である。第３の実施形態において、図７に示したボリューム改変処理１００は、図１０のように帯域画像取得処理１１０、ノイズ低減処理１１１、帯域合成処理１１３を含む。第１の実施形態と異なる点は、ノイズ低減処理１１１を行った帯域強調画像群Ｌｋ
＊（ｋ＝１～ｍ－１）に対して第１の帯域強調画像群Ｇｋの最も小さいサイズの画像Ｇｍを加えたものを第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊としている点である。第１の帯域強調画像の中でＧｍは、元の画像Ｖ１ｊに対して（ｍ－１）回ぼかしフィルタをかけたものである。このため、第１の帯域強調画像におけるＧｍは、最もカットオフ周波数の低い画像となっている。これを第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊に取り込むことにより、帯域合成処理１１３を経て得られる第２のボリュームデータ４１及び合成２Ｄ画像６０は、第１の実施形態の場合と比較して背景の濃淡表現がより一層忠実なものとなる。
【0090】
換言すれば、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、第１のボリュームデータ４０に基づいて、複数のスライス各々に対して低周波成分が強調された低周波強調画像Ｇｋを生成する。次いで、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、低周波強調画像Ｇｍと帯域強調画像群とを（第３の帯域強調画像群Ｌｋ
＊）用いて、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0091】
以上、本実施形態によれば、第１の帯域強調画像の最低周波成分Ｇｍを含んだ帯域合成処理１１３によって得たボリュームによって仮想投影像を発生させることで、背景の濃淡表現に優れた合成２Ｄ画像６０を得ることができる。
【0092】
（第４の実施形態）
以下、第４実施形態における合成２Ｄ画像（第３の仮想投影像）６０の生成方法について説明する。第４の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
以下、第４実施形態における合成２Ｄ画像（第３の仮想投影像）６０の生成方法について説明する。第４の実施形態に関するＸ線撮影台１の構成（図１乃至図３）は第１の実施形態と同様なので説明は割愛し、合成２Ｄ画像６０を発生させる図７の処理のうち第１の実施形態と異なる処理を行う構成要素のみを説明する。
【0093】
第１乃至第３の実施形態においては、第１のボリュームデータ４０の各断層画像に対して画像処理を施すことによって第２のボリュームデータ４１を発生させていたが、第４の実施形態においては第２のボリュームデータ４１の発生方法が異なる。本実施形態では、図１１に示すように、画像処理回路１２は、第２のボリュームデータ生成機能１２２により、投影像３０から直接、第２のボリュームデータ４１を発生させる。
【0094】
第２のボリュームデータ４１の発生において、第１のボリュームデータ４０を発生させる手法と異なる再構成手法が選択されてもよいし、座標補完の次数、逐次近似法の繰り返し回数、投影像にかけるフィルタ特性などの再構成時のパラメータが変更されてもよい。また、逐次近似法の繰り返し計算に用いる正則化項を変更したものでもよい。すなわち、第２のボリュームデータ生成機能１２２は、第１のボリュームデータ４０とは異なる手法もしくは異なるパラメータを用いて複数の投影像を再構成することで、第２のボリュームデータ４１を生成する。
【0095】
図１１に示すように、画像処理回路１２は、第１の仮想投影機能１２３により、レイ方向の重み付き平均値投影によって第１の仮想投影像５０を生成する。また、画像処理回路１２は、第２の仮想投影機能１２５により、レイ方向の重み付き平均値投影によって第２の仮想投影像５１を得る。重みについては、異なる再構成手法で生成したボリューム毎の特徴に応じて適宜変更可能である。
【0096】
つまり、第１から第３の実施形態においては、第１のボリュームデータ４０に対して画像処理を行うことによって鮮鋭性の優れた第２のボリュームデータ４１を発生させていたが、本実施形態では再構成そのものの特性を、第１のボリュームデータ４０の再構成時から変えることにより、第２のボリュームデータ４１の鮮鋭性を向上させている。
【0097】
以上、本実施形態によれば、異なる再構成の手段によって２種類のボリュームデータを発生させ、それぞれの特徴に応じた仮想投影像を発生させることで、鮮鋭性と背景の濃淡表現に優れた合成２Ｄ画像６０を得ることができる。
【0098】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明は上記特定の形態に限定されず、本発明の技術思想を逸脱しない範囲で実施形態の修正をすることができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。
【0099】
例えば、第３の実施形態の処理に第２の実施形態に記載のエッジ強調処理１１２を併用することも可能である。これにより、乳房組織の鮮鋭性と背景の濃淡表現が各々より好ましく改善された合成２Ｄ画像６０を得ることが可能となる。
【0100】
例えば、図１２乃至図１４は、実施形態におけるその他の投影手段の一例について示した図である。図１２～図１４に示すように、第１のボリュームデータ４０および第２のボリュームデータ４１から第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１を発生させる投影手段の両方もしくはいずれかに、重み付き平均値投影を用いることも可能である。その他、レイ方向の極大値を選択する手法や統計モデルに基づいた投影手法など、本発明の要旨を逸脱しない範囲で投影手法を選択することができる。
【0101】
上記第１乃至第４の実施形態の応用例として、第１乃至第４の実施形態における技術的思想は、画像処理装置（医用画像処理装置と称されてもよい。）により実現されてもよい。図１５は、画像処理装置により実現される画像生成装置１０１の構成の一例を示す図である。図１５に示すように、画像生成装置１０１は、入力インターフェース９、メモリ１０、処理回路１２０、ディスプレイ１３、通信インターフェース１４を備えている。画像生成装置１０１において、通信インターフェース１４を除く他の構成要素は、マンモグラフィ装置９０に記載の構成要素と同様なため、説明は省略する。
【0102】
通信インターフェース１４は、放射線診断装置により収集された複数の投影像３０を、ネットワークを介して放射線診断装置から取得する。通信インターフェース１４は、取得した複数の投影像３０をメモリ１０に記憶させる。画像生成装置１０１による各種機能、処理、画像データの処理過程、および効果は、第１乃至第４の実施形態と同様なため、説明は省略する。
【0103】
本実施形態における技術的思想を画像生成方法で実現する場合、当該画像生成方法は、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集された複数の投影像を用いて、複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータ４０を生成する第１のボリューム生成処理と、第１のボリュームデータ４０とは異なる方法で第２のボリュームデータ４１を生成する第２のボリューム生成処理と、第１のボリュームデータ４０から第１の手法により第１の仮想投影像５０を生成する第１の仮想投影処理と、第２のボリュームデータ４１から第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像５１を生成する第２の仮想投影処理と、第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とに基づいて第３の仮想投影像６０を生成する第３の仮想投影処理と、を有する。画像データの処理過程、および効果は、第１乃至第４の実施形態と同様なため、説明は省略する。
【0104】
実施形態における技術的思想を画像生成プログラムで実現する場合、当該画像生成プログラムは、コンピュータに、放射線源を移動させ、複数の線源位置から被写体の乳房に放射線を照射することによって収集される複数の投影像を用いて、複数の投影像に基づいて再構成された第１のボリュームデータ４０を生成する第１のボリューム生成処理と、第１のボリュームデータ４０とは異なる方法で第２のボリュームデータ４１を生成する第２のボリューム生成処理と、第１のボリュームデータ４０から第１の手法により第１の仮想投影像５０を生成する第１の仮想投影処理と、第２のボリュームデータ４１から第１の手法と異なる第２の手法により第２の仮想投影像５１を生成する第２の仮想投影処理と、第１の仮想投影像５０と第２の仮想投影像５１とに基づいて第３の仮想投影像６０を生成する第３の仮想投影処理と、を実現させる。
【0105】
例えば、各種放射線診断装置のコンピュータまたは画像処理装置などのワークステーションのコンピュータに画像生成プログラムをインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても、画像データの処理過程を実現することができる。このとき、コンピュータに当該処理を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。また、画像評価プログラムの頒布は、上記媒体に限定されず、例えば、インターネットを介したダウンロードなど、電気通信機能を用いて頒布されてもよい。画像生成プログラムにおける処理手順および効果は、実施形態と同様なため、説明は省略する。
【0106】
以上説明した少なくともひとつの実施形態等によれば、鮮鋭性と背景の濃淡表現との優れた合成２Ｄ画像６０を生成し、効率・精度の良い診断を行うことができる。
【0107】
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、実施形態同士の組み合わせ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】
【0108】
１ Ｘ線撮影台
２ Ｘ線管
３ 高電圧発生器
４ 支持機構
５ 平面検出器
６ データ収集回路
７ システム制御回路
８ 撮影制御回路
９ 入力インターフェース
１０ メモリ
１２ 画像処理回路
１３ ディスプレイ
１４ 通信インターフェース
３０ 投影像
４０ 第１のボリュームデータ
４１ 第２のボリュームデータ
５０ 第１の仮想投影像
５１ 第２の仮想投影像
６０ 第３の仮想投影像（合成２Ｄ画像）
９０ マンモグラフィ装置
１００ ボリューム改変処理
１０１ 画像生成装置
１１０ 帯域画像取得処理
１１１ ノイズ低減処理
１１２ エッジ強調処理
１１３ 帯域合成処理
１２０ 処理回路
１２１ 第１のボリュームデータ生成機能
１２２ 第２のボリュームデータ生成機能
１２３ 第１の仮想投影機能
１２５ 第２の仮想投影機能
１２７ 第３の仮想投影機能
２ Ｘ線管
３ 高電圧発生器
４ 支持機構
５ 平面検出器
６ データ収集回路
７ システム制御回路
８ 撮影制御回路
９ 入力インターフェース
１０ メモリ
１２ 画像処理回路
１３ ディスプレイ
１４ 通信インターフェース
３０ 投影像
４０ 第１のボリュームデータ
４１ 第２のボリュームデータ
５０ 第１の仮想投影像
５１ 第２の仮想投影像
６０ 第３の仮想投影像（合成２Ｄ画像）
９０ マンモグラフィ装置
１００ ボリューム改変処理
１０１ 画像生成装置
１１０ 帯域画像取得処理
１１１ ノイズ低減処理
１１２ エッジ強調処理
１１３ 帯域合成処理
１２０ 処理回路
１２１ 第１のボリュームデータ生成機能
１２２ 第２のボリュームデータ生成機能
１２３ 第１の仮想投影機能
１２５ 第２の仮想投影機能
１２７ 第３の仮想投影機能
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】