JP5154751B2

JP5154751B2 - 医用画像処理装置

Info

Publication number: JP5154751B2
Application number: JP2005369476A
Authority: JP
Inventors: 昭小野田
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2005-12-22
Filing date: 2005-12-22
Publication date: 2013-02-27
Anticipated expiration: 2025-12-22
Also published as: JP2007167374A

Description

本発明は、医用画像処理装置に係り、特に、医療画像の歪みの補正、被検体の動きによって生じる位置ずれ、異なるモダリティで撮像することにより発生する位置ずれを補正する医用画像処理装置に関する。

例えば、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）やＸ線ＣＴ装置等における医用画像処理装置では、同一対象部位に対して、撮影条件を変えて、複数枚の画像を取得する場合がある。また、例えば、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＩ画像とを合成する場合もある。

そして、得られた複数の画像を合成して、病変の診断等が行なわれている。

ここで、同一対象部位であっても、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＩ画像とでは、互いの画像位置が異なっていたり、同一医用画像装置であっても、撮影条件を変更すると、画像毎に歪方向、コントラスト等が互いに異なってしまう。

このため、得られた複数枚の画像を単に合成すると、画像間の画像位置が整合せず、病変の診断を正確に行なうことができない。

そこで、特許文献１には、複数の画像間（Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＩ画像）との位置合わせを高精度に行なうことを目的とした技術が記載されている。

この特許文献１に記載された技術では、ＣＴ画像が第１の濃度閾値を用いて２値化処理されて軟部組織を表わす第１の２値データが作成され、ＭＲＩ画像が第２の濃度閾値を用いて２値化処理されて軟部組織を表わす第２の２値データが作成される。

そして、第１の２値データが所定の移動方法で移動され、第１の２値データと第２の２値データとの誤差が小さくなるような移動パターンで、ＣＴ画像データとＭＲＩ画像データとの位置合わせが行なわれている。

特開２０００−４０１４５号公報

上記特許文献１に記載された技術にあっては、画像を２値化処理するための閾値として、ＭＲＩ画像データやＣＴ画像データから希望する組織を区別するための値を任意に設定している。

しかしながら、上記閾値を任意に設定する方法では、高速で正確な輪郭抽出を行うことは保証し得ない。

つまり、従来技術にあっては、医用画像の２値化画像を作成する際の閾値を、自動的に決定する方法がなく、経験的に決められた値を用いて、２値化画像を作成しているのが現状で、この方法では正しい輪郭抽出を行うことはできない。

また、画像コントラストが異なる画像同士を用いて、歪み補正や、位置補正を行なう場合、画像の一致を評価する評価関数として、相互情報量が用いられているが、この計算には長い処理時間が必要であり、高速処理が困難である。

本発明の目的は、経験則によることなく、自動的に２値化画像作成のための閾値を決定するアルゴリズムを有する医用画像処理装置を実現することである。

また、本発明の他の目的は、画像コントラストが異なる画像同士を用いた、歪み補正や、位置補正をも高速に処理可能な医用画像処理装置を実現することである。

本発明は、医用画像診断装置により得られた画像を処理する演算手段を備えた医用画像処理装置において、演算手段は、上記画像を複数の領域に分割し、分割された領域のそれぞれについて画素値の平均値を求める。そして、平均値からなる集団を作成し、この平均値の集団に対して判別分析法により、閾値を決定する。決定した閾値を用いて、複数の画像のそれぞれの２値化画像を作成し、輪郭抽出を行う。

また、本発明によれば、上記演算手段は、平均値の集団について、それぞれの平均値を基準値に設定したときの、クラス内分散とクラス間分散とを算出し、算出したクラス間分散とクラス内分散との比を算出し、平均値のうち、最も大きな比が得られた平均値を閾値に決定する。

さらに、本発明によれば、演算手段は、医用画像診断装置により得られた複数の画像のうちの一つを基準画像として、この基準画像の２値化画像に対して、他の画像の２値化画像の画素点を座標変換して移動させながら、基準画像の２値化画像と他の画像の２値化画像の各点での画素値の差の２乗を計算し、その総和を画像全体について計算し、得られた値が最小となる変換行列を決定し、決定した変換行列を用いて、他の画像の座標変換を行なうことにより、他の画像の歪み補正、または、位置補正を行う。

さらに、本発明によれば、演算手段は、医用画像診断装置により得られた複数の画像のうちの一つを基準画像とし、他の画像を対象画像とし、閾値を用いて作成された複数の２値化画像から、輸郭線を抽出し、基準画像及び対象画像の２値化画像の輸郭線の対応する座標全てを座標変換を表す行列で関係付け、座標変換を表す連立方程式を作成し、この方程式を、特異値分解を用いて解くことで、基準画像に対する対象画像の歪み補正や、位置補正を行う変換行列を決定する。

経験則を用いることなしに、自動的に閾値が得られ、画像の輪郭を正しく抽出した２値化画像を作成することができる。

また、コントラストが異なる画像同士を用いた場合でも、高速に画像の歪み補正や、位置補正を行える。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。

なお、以下の説明では本発明の医用画像処理装置が適用される医用画像診断装置として磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）を例に説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態が適用されるＭＲＩ装置の概略構成図である。
図１において、ＭＲＩ装置は、静磁場発生系２と、傾斜磁場発生系３と、送信系５と、受信系６と、信号処理系７と、シーケンサ４と、中央処理装置（ＣＰＵ）８と、テーブル２１と、寝台２２とを備えている。

静磁場発生系２は、一対の静磁場発生源が被検体１が配置される空間領域を間に挟み、これら一対の静磁場発生源が対向する方向（つまり、被検体１の体軸と直交する方向）に均一な静磁場を発生させるものである。この一対の静磁場発生源には、それぞれ永久磁石方式または常電導方式あるいは超電導方式による磁場発生手段が配置されている。

傾斜磁場発生系３は、Ｘ、Ｙ、Ｚの三軸方向に巻かれた傾斜磁場コイル９と、傾斜磁場コイル９を駆動する傾斜磁場電源１０とを備え、後述するシーケンサ４からの命令に従い、傾斜磁場電源１０を駆動することにより、Ｘ、Ｙ、Ｚの三軸方向の傾斜磁場Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚを被検体１に印加するようになっている。この傾斜磁場の加え方により被検体１に対するスライス（撮像断面）を設定することができる。

シーケンサ４は、被検体１の生体組織を構成する原子の原子核に、ＮＭＲ現象を起こさせるＲＦパルスをある所定のパルスシーケンスで繰り返し印加する。このシーケンサ４は、ＣＰＵ８の制御で動作し、被検体１の断層像のデータ収集に必要な種々の命令を、送信系５、及び傾斜磁場発生系３並びに受信系６に送るようになっている。

送信系５は、被検体１の生体組織を構成する原子の原子核スピンに核磁気共鳴を起こさせるために、被検体１にＲＦパルスを照射する。この送信系５は、高周波発振器１１と、変調器１２と、高周波増幅器１３と、送信側の高周波コイル（送信コイル）１４ａとを備える。

高周波発振器１１から出力された高周波パルスは、シーケンサ４からの指令によるタイミングで変調器１２により振幅変調される。そして、この振幅変調された高周波パルスが高周波増幅器１３で増幅された後に、被検体１に近接して配置された高周波コイル１４ａに供給される。高周波コイル１４ａからのＲＦパルスが被検体１に照射される。

受信系６は、被検体１の生体組織を構成する原子核スピンのＮＭＲ現象により放出されるエコー信号（ＮＭＲ信号）を検出する。この受信系６は、受信側の高周波コイル１４ｂと、信号増幅器１５と、直交位相検波器１６と、Ａ／Ｄ変換器１７とを備える。

送信側の高周波コイル１４ａから照射されたＲＦパルスによって誘起され被検体１から応答されたエコー信号が被検体１に近接して配置された高周波コイル１４ｂで検出され、信号増幅器１５で増幅される。信号増幅器１５で増幅されたエコー信号は、シーケンサ４からの指令によるタイミングで直交位相検波器１６により直交する二系統の信号に分割され、それぞれがＡ／Ｄ変換器１７でディジタル量に変換されてエコーデータとして信号処理系７に送られる。

信号処理系７は、ＣＰＵ８と、磁気ディスク１８及び磁気テープ１９等の記録装置と、ＣＲＴ等のディスプレイ２０とを備える。そして、ＣＰＵ８で信号処理、画像再構成等の処理を行い、任意断面の信号強度分布あるいは複数の信号に適当な演算を行い得られた分布を画像化して、ディスプレイ２０に断層像として表示する。

テーブル２１は、上記静磁場発生系２によって発生された静磁場空間（計測空間）内を被検体１を配置して移動させるものである。つまり、テーブル２１は、ＣＰＵ８によって制御される駆動部が内蔵された寝台２２上を被検体１の体軸方向、又はこの体軸方向に垂直な方向に連続的又は断続的に移動する。

また、テーブル２１又は寝台２２には図示せぬ位置検出器を内蔵して、テーブル２１の位置座標と、移動方向及び移動量の内の少なくとも一方を検知し、その情報をＣＰＵ８に送出する。

次に、本発明の第１の実施形態における判別分析法を用いた閾値決定方法について説明する。この閾値決定方法は、以下に説明する動作を行なうコンピュータプログラムによりＣＰＵ８で実行される。

ＭＲＩ装置で撮像された画像を、任意の数で、図２のようにｎ×ｍ（例えば、１２８×１２８〜１６×１６）に分割する。ｎ×ｍの領域に分割されたそれぞれの領域で、画素値の平均値を計算し、平均値からなる集合を作成する。

この平均値に番号を振る。番号１番の平均値を基準値に設定し、この設定基準値より値が大きい集合と小さい集合とに２分割する。基準値より値が大きい集合のデータ数をｎ_１、平均値をｍ_１とする。そして、分散をσ_１とする。

基準値より値が小さい集合のデータ数をｎ_２、平均値をｍ_２とし、、分散をσ_２とする。さらに、分割する前の集合の平均値をｍ_Ｔとする。

これらの値を用いて、クラス内分散σ_Ｗとクラス間分散σ_Ｂとを次式（１）、（２）で計算する。

σ_Ｗ ^２＝（ｎ_１σ_１ ^２＋ｎ_２σ_２ ^２）／（ｎ_１＋ｎ_２） −−−（１）
σ_Ｂ ^２＝（ｎ_１（ｍ_１−ｍ_Ｔ）^２＋ｎ_２（ｍ_２−ｍ_Ｔ）^２）／（ｎ_１＋ｎ_２） −−−（２）
上記式（１）、（２）で得られたクラス間分散とクラス内分散との比ｒ（σ_Ｂ／σ_Ｗ）を計算し、その値を医用画像処理装置の内部メモリに保存する。

次に、基準値を、２番目の平均値に設定し、上述と同様の計算を行い、得られたクラス間分散とクラス内分散との比を得る、この処理を最後の平均値まで行う。この結果、得られた比の内、最も大きい比を見つけ、この比に対応する平均値を閾値に設定する。

次に、２値化画像の作成方法を説明する。

対象となる画像に対して、上述の方法で求まった閾値より、大きい画素値を持つ点には、予め定めておいた値を画素値に設定する。また、閾値より小さい値の画素値を持つ点には、画素値として０を設定する。

この処理によって、輪郭を抽出した２値化画像を作成することができる。図３の（Ａ）に示した画像を２値化処理することにより、図３の（Ｂ）に示す２値化画像が得られる。

次に、変換行列の決定方法について説明する。ここでは、例えば、図３の（Ａ）に示すような画像が２枚あり、１方を基準画像（図３の（Ａ）に示すような画像）、他方を対象画像（図３の（Ａ）に示すような画像に対して歪が発生しているような画像）と呼ぶことにする。基準画像及び対象画像のそれぞれについて、今まで説明した方法で、輪郭抽出した２値化画像（図３の（Ｂ）に示すような画像）を作成する。

そして、対象画像が、基準画像に最も重なるような座標変換式を求める。歪み補正、または、位置補正を行う変換行列として、次の行列式（３）を用いる。

ただし、この行列式（３）において、ｘ軸または、ｙ軸の係数全てを０とした変換を用いても良い。

２値化前の対象画像の各点に対して、上記で求めた座標変換式により座標変換を行う。

２値化前の基準画像の画素値と、座標変換後の対象画像の点の画素値の差の２乗を計算する。ただし、変換後の座標は、整数にはならないので、整数となる座標点の画素値を補間して求める。

この計算を画像上の全ての点について行い、得られた値の総和を計算する。この値を、座標変換の係数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）の関数と考え、Newton−Rapson法を用いて、この関数を最小とする座標変換の係数を決める。この処理の流れを図４にフローチャートとして示す。

図４のステップＳ１〜Ｓ５は、上記係数（変換パラメータ）に初期値を設定して、上述のようにして、画素値の差の２乗の総和を求める。

そして、ステップＳ６において、画素値の差の２乗の総和が収束しているか否かを判断し、収束していなければ、ステップＳ３に戻り、次の変換パラメータの値を計算する。

ステップＳ６において、画素値の差の２乗の総和が収束していれば、ステップＳ７に進み、現在のパラメータを座標変換のパラメータに設定する。

次に、得られた対象画像の歪み補正あるいは位置補正について説明する。

対象画像に対して、上述の方法で算出した座標変換式を適用する。対象画像の各点に対して、座標変換を行い、変換後の点の画素値に、座標変換前の点（図５の（Ａ）に示すＩ_{ｒｅｓｌｉｃｅ}（Ｘ，Ｙ））の画素値を設定する（図５の（Ｂ）に示すＩ_ｎｅｗ（Ｘ’，Ｙ’））。ただし、変換後の座標は、整数にはならないので、整数となる座標点の画素値を補間して求める。この補間は、公知の補間方法を用いて行なうことができる。

この処理によって、対象画像の、歪み補正、または、位置補正した画像が得られる。

この変換行列の決定方法もＣＰＵ８が、コンピュータプログラムに従って実行し、決定した変換行列に基づいて対象画像を座標変換する。

ただし、上述した例は、基準画像と対象画像との２枚の画像の例であるが、１枚の基準画像に対して、２枚以上の対象画像を有する場合にも適用することができる。

以上のように、本発明の第１の実施態によれば、医用画像処理装置において、画像に対し、画像の領域の分割を行い、分割された領域のそれぞれについて画素値の平均値を求め、平均値からなる集団を作成し、作成した集団に対して、判別分析法を適用して閾値を決定する。そして、この閾値を用いて、２値化画像を作成するように構成したので、処理技術者等の経験則によることなく、自動的に２値化画像作成のための閾値を決定するアルゴリズムを有する医用画像処理装置を実現することができる。

また、本発明の第１の実施形態によれば、基準画像と対象画像とのそれぞれに対して、２値化画像を作成し、対象画像の２値化画像点を、座標変換して移動させながら、基準画像の２値化画像点の各点との画素値の差の２乗を計算し、その総和を画像全体について計算し、得られた値が最小となる変換行列を決定する。そして、決定した変換行列を用いて、対象画像を座標変換し、対応する画素値を設定するように構成したので、画像コントラストが異なる画像同士を用いた、歪み補正や、位置補正（被検体の動きによる位置ずれ等）を、自動的に高速に処理可能な医用画像処理装置を実現することができる。

ＭＲＩ装置により得られる複数の画像としては、ＭＰＧパルスを印加して撮像された拡散強調画像と、ＭＰＧパルスを印加しないで撮像された画像とがある。この場合は、ＭＰＧパルスを印加しないで撮像された画像を基準画像とし、ＭＰＧパルスを印加して撮像された拡散強調画像を対象画像とする。そして、対象画像である拡散強調画像の歪を補正する。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。

この第２の実施形態は、第１の実施形態と座標変換のパラメータの決め方が異なり、他は第１の実施形態と同様となっている。したがって、第２の実施形態については、座標変換のパラメータの決定方法のみ説明し、他の詳細な説明は省略する。

基準画像と対象画像との２つの画像を準備する。これらの画像に対して、第１の実施形態と同様にして、複数の領域に分割し、輪郭抽出した２値化画像を作成する。これらの画像から次の処理を行うことで、図７の（Ａ）、（Ｂ）に示すように、輸郭線を抽出する。

（１）画像の左端から図６に示す順番、つまり、図６の上端左端から右方向に検索を行い、次の行の左端から右方向に検索し、以下、同様にして検索を行う。

（２）画素値が０でない点が見つかったら、その直前の点の座標を記録する。

（３）以下の手順で、輪郭を切り出す。

（ア）０でない画素のその下の画素の値が０でないなら、右の画素値を見る。さらに、右の画素の値が０なら、右に進む。

（イ）左の画素の値が０でないなら、上の画素値を見る。さらに、上の画素値が０なら、上に進む。

（ウ）上の画素値が０でないなら、左の画素値を見る。さらに、左の画素値が０なら、左に進む。

（エ）右の画素値が０でないなら、下の画素値を見る。さらに、下の画素値が０なら、下に進む。

（オ）右に進んだら、下の画素値を見る。

（カ）上に進んだら、右の画値を見る。

（キ）左に進んだら、上の画素値を見る。

（ク）下に進んだら、左の画素値をみる。

（４）順番に通過した座標を記録する。

（５）現在いる座標が、すでに記録されているか調べる。

（６）座標が記録されている場合には、処理を終了する。

（７）座標が記録されていない場合には、上記（３）、（４）の処理を繰り返す。

輪郭線抽出時の進行方向を図８に示す。

ここで、記録された座標はそれぞれ番号付けされて保存されるものとする。

単純に輪郭線を２つの画像で抽出しただけでは、患者の動きや、歪み等で、対応関係がずれるので、以下の処理を行う。

基準画像の輪郭線のｉ番目のｘ座標とｙ座標とを、それぞれ、ｘ_ｓｉ、ｙ_ｓｉで表す。また、対象画像の輪郭線のｉ番目のｘ座標とｙ座標とを、それぞれ、ｘ_ｒｉ、ｙ_ｒｉで表す。そして、それぞれの平均値を、ｘ_ｓ、ｙ_ｓ、ｘ_ｒ、ｙ_ｒ（ただし、次式（４）の平均値には、バーを施している）と表す。

基準画像の輪郭線と、対象画像の輪郭線との座標の相関を次式（４）で計算する。

次に、図９の（Ａ）、（Ｂ）に示すように、対象画像の輪郭線の順番を１ずらして、相関係数を計算する。この処理を、決められた数まで繰り返し、相関係数が最大となる順番のずれを探す。得られたずれだけ、対象画像の輪郭線の順番をずらす。

そして、第１の実施形態と同様に、変換行列として、上記式（３）を用いる。式（３）の（ｘ’、ｙ’）に基準画像の輪郭線を順番に代入し、（ｘ，ｙ）に対象画像の輪郭線を代入し、以下の連立方程式を得る。

上記連立方程式において、添え字ｎは輪郭線を構成する点の個数である。この連立方程式を、特異値分離法（”Numerical Recipes in C” 2.6 Singular Value Decomposition p59記載）を用いて、パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）について解くことで、変換行列を決定する。

この第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様な効果を得ることができる他、繰り返し演算を行うことなしに、座標変換のパラメータを決定することができるという効果がある。

なお、上述した例は、本発明をＭＲＩ装置の画像処理に適用した場合の例であるが、ＭＲＩ装置のみならず、Ｘ線ＣＴ装置等の他の医用画像診断装置にも適用可能である。

また、本発明は、ＭＲＩ装置により得られた複数の画像間のみならず、ＭＲＩ装置で得られた画像とＣＴ装置で得られた画像との間、ＣＴ装置で得られた複数の画像間にも適用可能である。

本発明が適用されるＭＲＩ装置の全体概略構成図である。本発明の第１の実施形態である医用画像処理装置における画像の領域分割を説明する図である。本発明の第１の実施形態における２値化画像を示す図である。本発明の第1の実施形態における変換換行列を決定するフローチャートである。本発明の第１の実施形態における座標変換を用いた歪み補正、または、位置補正を説明する図である。本発明の第２の実施形態において、画素値が０でない点を検索する順番を示す図である。本発明の第２の実施形態において、画像の輪郭線抽出を説明する図である。本発明の第２の実施形態において、輪郭線抽出時の検索点の動きを示す図である。本発明の第２の実施形態において、輪郭線の対応関係を示す図である。

符号の説明

１被検体
２静磁場発生系
３傾斜磁場発生系
４シーケンサ
５送信系
６受信系
７信号処理系
８ＣＰＵ
９傾斜磁場コイル
１０傾斜磁場電源
１１高周波発振器
１２変調器
１３、１５増幅器
１４ａ送信側の高周波コイル
１４ｂ受信側の高周波コイル
１６直交位相検波器
１７Ａ／Ｄ変換器
１８磁気ディスク
１９磁気テープ
２０ディスプレイ

Claims

医用画像診断装置により得られた画像を処理する演算手段を備えた医用画像処理装置において、
上記演算手段は上記画像を複数の領域に分割し、分割された領域のそれぞれについて画素値の平均値を求め、平均値からなる集団を作成し、この平均値の集団に対して判別分析法により、閾値を決定し、決定した閾値を用いて、上記複数の画像のそれぞれの２値化画像を作成し、輪郭抽出を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
医用画像診断装置により得られた画像を処理する演算手段を備えた医用画像処理装置において、
上記演算手段は、上記画像を複数の領域に分割し、分割された領域のそれぞれについて画素値の平均値を求め、平均値からなる集団を作成し、上記平均値の集団について、それぞれの平均値を基準値に設定したときの、クラス内分散とクラス間分散とを算出し、算出したクラス間分散とクラス内分散との比を算出し、上記平均値のうち、最も大きな比が得られた平均値を閾値に決定し、決定した閾値を用いて、上記複数の画像のそれぞれの２値化画像を作成し、輪郭抽出を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
請求項１又は２記載の医用画像処理装置において、上記演算手段は、上記医用画像診断装置により得られた複数の画像のうちの一つを基準画像として、この基準画像の２値化画像に対して、他の画像の２値化画像の画素点を座標変換して移動させながら、上記基準画像の２値化画像と上記他の画像の２値化画像の各点での画素値の差の２乗を計算し、その総和を画像全体について計算し、得られた値が最小となる変換行列を決定し、決定した変換行列を用いて、上記他の画像の座標変換を行なうことにより、他の画像の歪み補正、または、位置補正を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
請求項３記載の医用画像処理装置において、上記医用画像診断装置は磁気共鳴イメージング装置であり、上記基準画像は、ＭＰＧパルスを印加しないで撮像した画像であり、他の画像は、ＭＰＧパルスを印加して撮像した拡散強調画像であり、上記演算手段は、拡散強調画像の歪みを補正することを特徴とする医用画像処理装置。
請求項３の医用画像処理装置において、上記複数の画像は、連続して撮像された複数の画像であり、上記演算手段は、被検体の動きにより発生する位置ずれを補正することを特徴とする医用画像処理装置。
請求項１又は２記載の医用画像処理装置において、上記演算手段は、上記医用画像診断装置により得られた複数の画像のうちの一つを基準画像とし、他の画像を対象画像とし、上記閾値を用いて作成された上記複数の２値化画像から、輸郭線を抽出し、基準画像及び対象画像の２値化画像の輸郭線の対応する座標全てを座標変換を表す行列で関係付け、座標変換を表す連立方程式を作成し、この方程式を、特異値分解を用いて解くことで、基準画像に対する対象画像の歪み補正や、位置補正を行う変換行列を決定することを特徴とする医用画像処理装置。
医用画像診断装置により得られた画像を処理する医用画像処理装置に用いられるコンピュータプログラムにおいて、
上記画像を複数の領域に分割し、分割した領域のそれぞれについて画素値の平均値を求め、平均値からなる集団を作成し、この平均値の集団に対して、それぞれの平均値を基準値に設定したときの、クラス内分散とクラス間分散とを算出し、算出したクラス間分散とクラス内分散との比を算出し、上記平均値のうち、最も大きな比が得られた平均値を閾値に決定し、決定した閾値を用いて、上記画像の２値化画像を作成し、輪郭抽出を行うことを特徴とするコンピュータプログラム。
請求項７記載のコンピュータプログラムおいて、上記医用画像診断装置により得られた複数の画像のうちの一つを基準画像として、この基準画像の２値化画像に対して、他の画像の２値化画像の画素点を座標変換して移動させながら、上記基準画像の２値化画像と上記他の画像の２値化画像の各点での画素値の差の２乗を計算し、その総和を画像全体について計算し、得られた値が最小となる変換行列を決定し、決定した変換行列を用いて、上記他の画像の座標変換を行なうことにより、他の画像の歪み補正、または、位置補正を行うことを特徴とするコンピュータプログラム。
請求項７記載のコンピュータプログラムおいて、上記複数の画像のうちの一つを基準画像とし、他の画像を対象画像とし、上記閾値を用いて作成された上記複数の２値化画像から、輸郭線を抽出し、基準画像及び対象画像の２値化画像の輸郭線の対応する座標全てを、座標変換を表す行列で関係付け、座標変換を表す連立方程式を作成し、この方程式を、特異値分解を用いて解くことで、基準画像に対する対象画像の歪み補正や、位置補正を行う変換行列を決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
医用画像診断装置により得られた画像を処理する演算手段を備えた医用画像処理装置において、
上記演算手段は上記画像を複数の領域に分割し、分割された領域のそれぞれについて画素値の平均値を求め、求めた複数の平均値の内から閾値とする平均値を決定し、決定した閾値を用いて、上記複数の画像のそれぞれの２値化画像を作成し、輪郭抽出を行うことを特徴とする医用画像処理装置。