JP2017080157A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】正則化を伴う位置合わせの計算に要する時間を短縮することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】本発明に係る画像処理装置は、第１の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより前記第１の画像を前記第２の画像に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する第１の位置合わせ手段と、前記第１の変形情報を初期値として用いて、画像の変形にペナルティを与える正則化項を前記第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との第２の位置合わせの適切度を評価し、前記変形モデルにより前記第１の画像を前記第２の画像に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する第２の位置合わせ手段とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ）、及び超音波画像診断装置（ＵＳ）などの撮像装置（モダリティ）で撮像した画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

画像（被検体内部の情報を表す３次元断層画像など）を用いた画像診断において、ユーザ（医師など）は、複数の撮像装置（モダリティ）、異なる体位、異なる時刻、異なる撮像パラメータなどで撮像した画像を対比しながら診断を行う。しかし、複数の画像間で被検体の形状が異なるため、複数の画像間で病変部の同定や対比を行うことが困難である。

そこで、複数の画像間の位置合わせを行うことが試みられている。これにより、一方の画像に変形を施して、画像中に描出されている被検体の位置や形状を他方の画像に略一致させた変形画像を生成することが可能となる。また、一方の画像上における注目点に対応する対応点の位置を他方の画像上において算出して提示することが可能となる。この結果、ユーザは、複数の画像間における病変部の同定や対比を容易に行うことが可能となる。なお、医療以外の分野においても、３次元画像を用いて物体の内部状態を検査する目的において、同様の作業が実施される場合がある。

複数の画像間の位置合わせにおいて、不適切な変形状態を回避するために、正則化により観測データへの過剰なフィッティングを抑制する手法がある。例えば、不適切な変形状態として、通常の人体では起こり得ないような、変形が空間的に急峻に変化したり（変形が複雑になったり）、極端に伸縮したりするような状態が生じる。

非特許文献１には、複雑な変形に対してペナルティを与えるＢｅｎｄｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｅｎａｌｔｙを位置合わせの拘束条件に含めることで、変形が滑らかになるように位置合わせする手法が開示されている。以下、Ｂｅｎｄｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｅｎａｌｔｙを「滑らかさ正則化」と称する。

また、画像には、様々な臓器や体組織が含まれており、種類によって組織の硬さが異なる。例えば、骨は非常に硬いため、他の部位と比較すると、被検体の姿勢や形状が変わっても、複数の画像間で殆ど形状が変形しない。また、腫瘍などの所定の病変部は、周囲の組織よりも硬く、周辺部位と比較すると、形状の変形が小さい場合がある。したがって、このような硬い組織を周囲の柔らかい組織と同様に扱って位置合わせを行うと、本来変形が小さいはずの領域が位置合わせ後に過剰に変形してしまい、誤った位置合わせ結果が得られてしまう場合がある。この課題は特に、同一被検体に関して異なるモダリティで撮像された画像のように、２つの画像間で容易に画像のマッチングなどで位置合わせができない場合に発生する。

この課題に対する解決手段として、非特許文献２には、局所領域の剛体変換からの逸脱に対するペナルティを拘束条件にすることで、指定された局所領域を剛体に保つように位置合わせする手法が開示されている。以下、Ｒｉｇｉｄｉｔｙ Ｐｅｎａｌｔｙを「剛体正則化」と称する。

Ｄ．Ｒｕｅｃｋｅｒｔ，Ｌ．Ｉ．Ｓｏｎｏｄａ，Ｃ．Ｈａｙｅｓ，Ｄ．Ｌ．Ｇ．Ｈｉｌｌ，Ｍ．Ｏ．Ｌｅａｃｈ，ａｎｄ Ｄ．Ｊ．Ｈａｗｋｅｓ，"Ｎｏｎｒｉｇｉｄ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｆｒｅｅ−Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ： Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ Ｂｒｅａｓｔ ＭＲ Ｉｍａｇｅｓ"，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｖｏｌ １８，Ｎｏ．８，Ａｕｇｓｔ １９９９． Ｍａｒｉｕｓ Ｓｔａｒｉｎｇ，Ｓｔｅｆａｎ Ｋｌｅｉｎ，ａｎｄ Ｊｏｓｉｅｎ Ｐ．Ｗ．Ｐｌｕｉｍ，"Ａ ｒｉｇｉｄｉｔｙ ｐｅｎａｌｔｙ ｔｅｒｍ ｆｏｒ ｎｏｎｒｉｇｉｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ"，Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．３４（１１），Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２００７．

しかしながら、正則化を導入する場合、計算コストが非常に高くなる（計算量が非常に多くなる）ため、位置合わせの計算に膨大な時間を要するという課題があった。

本発明に係る画像処理装置は、
第１の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより前記第１の画像を第２の画像に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する第１の位置合わせ手段と、
前記第１の変形情報を初期値として用いて、画像の変形にペナルティを与える正則化項を前記第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との第２の位置合わせの適切度を評価し、前記変形モデルにより前記第１の画像を第２の画像に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する第２の位置合わせ手段とを備える。

本発明によれば、正則化を伴う位置合わせの計算に要する時間を短縮することができる。

第１の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 第１の実施形態における処理手順を示すフロー図である。 第１の画像と第２の画像を示す図である。 第１の画像に対して第１の位置合わせを施した第１の変形画像を示す図である。 第１の変形画像に対して第２の位置合わせを施した第２の変形画像を示す図である。 第２の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 第２の実施形態における処理手順を示すフロー図である。 第３の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 第３の実施形態における処理手順を示すフロー図である。

＜第１の実施形態＞
図面を参照して、本発明の実施形態の一例を詳しく説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置の一例を示す図である。

本実施形態に係る画像処理装置１００は、３次元画像である第１の画像と第２の画像の変形位置合わせを行う。画像処理装置１００は、第１の画像と第２の画像を合致させるための指標（第１の評価関数）に基づいて第１の位置合わせを行い、病変部などの局所領域の不適切な変形状態を回避するための正則化項を指標（第１の評価関数）に追加して第２の位置合わせを行う。このように、画像処理装置１００は、２段階の位置合わせ処理を行う。これにより、最初から正則化項を適用して第１の画像と第２の画像を位置合わせする場合に比べ、位置合わせの計算に要する時間を短縮することができる。

本実施形態における位置合わせは、一方の画像（３次元画像など）を他方の画像（３次元画像など）に合致させるように、一方の画像に施す変形を推定することを意味する。本実施の形態では、第１の位置合わせとして、画像処理装置１００は、第１の画像と第２の画像の観測データを合致させる指標（データ項）からなる第１の評価関数に基づいて、所定の変形モデルを用いて画像に写る被検体の位置合わせを行う。

また、第２の位置合わせとして、画像処理装置１００は、病変部などの局所領域の変形にペナルティを与える正則化項を第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、第１の位置合わせの変形モデルを用いて局所的な位置合わせを行う。この場合、第１の位置合わせの結果を初期値にして、第２の位置合わせが行われる。

ここで、変形モデルとは、位置合わせにおいて画像を変形させるために画像上の各位置の座標を変換させるためのモデルを表す。変形パラメータは、変形モデルによる画像の変形を表現するためのパラメータであり、複数の画像間の位置合わせは、この変形モデルの変形パラメータの値を求めることを意味する。また、局所領域の変形にペナルティを与える正則化を「局所正則化」と称する。

第２の位置合わせにおいて、第１の位置合わせの変形に対して局所正則化によるペナルティを与えることで、第１の位置合わせでは局所領域が不適切な変形状態であっても、第２の位置合わせの結果では局所領域の変形を適切な変形状態に遷移させることができる。

なお、本実施形態では、局所正則化の例として、非特許文献２に記載されている局所領域の剛体正則化を行う場合を説明する。すなわち、変形を制御する病変などの局所領域がユーザによって指定された場合、第１の画像における当該局所領域が剛体性を保つように（第１の画像における当該領域の変形を抑制するように）変形推定を行う。このとき、局所領域が剛体性を保つ度合は、局所正則化の重みとしてユーザにより指定される。

このような処理を行うことにより、次のような効果が得られる。計算コストが高い局所正則化を第１の位置合わせでは導入せずに第２の位置合わせから導入することで、最初から局所正則化を導入する場合に比べ、位置合わせ処理全体における正則化の計算量を削減できる。この結果、位置合わせに要する時間が短縮される。

特に、位置合わせ対象である被検体が２つの画像間で比較的大きく異なる（大きく変形している）場合に、より高い効果を得ることができる。これは、画像全体の位置合わせに必要な変形量が、第２の位置合わせにおける局所正則化の導入により生じる変形量よりも大きい場合に、最初から局所正則化を導入して位置合わせする従来手法に比べて計算量を大幅に削減できるためである。具体的な説明は後述する。

また、局所正則化を行うための局所領域が変形位置合わせを行う被検体領域に対して十分に小さい場合にも、より高い効果を得ることができる。これは、局所領域の変形が影響を及ぼす範囲を限定することで、局所正則化が被検体領域の全体の変形に与える影響を小さくすることができるためである。この場合、局所正則化を適用しても被検体の領域全体の変形は殆ど変わらない。したがって、本実施形態では、最初から局所正則化を導入する場合と比べて、被検体領域全体の位置合わせ結果は変わらず、正則化の計算量を削減しつつ局所的に適切な変形位置合わせを実施することができる。

図１に示すように、本実施形態における画像処理装置１００は、データサーバ１１０及び表示部１２０に電気的に接続されている。

データサーバ１１０が保持する第１の画像及び第２の画像は、異なる条件（複数のモダリティ、異なる体位、異なる時刻、異なる撮像パラメータ、及び異なる撮影モードなど）で被検体を予め撮像して得られた３次元断層画像（ボリュームデータ）である。３次元断層画像を撮像するモダリティは、ＭＲＩ装置、Ｘ線ＣＴ装置、３次元超音波撮影装置、光音響トモグラフィ装置、ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴ、及びＯＣＴ装置などであってもよい。

第１の画像及び第２の画像は、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患者を同一モダリティ及び同一体位で異なる日時に撮像した画像であってもよい。第１の画像及び第２の画像は、データ取得部１０１０を介して画像処理装置１００に入力される。

表示部１２０は液晶モニタなどであり、画像処理装置１００が生成する表示画像などの各種の情報を表示する。また、表示部１２０には、ユーザからの指示を取得するためのＧＵＩが配置されている。

画像処理装置１００は、データ取得部１０１０、正則化情報取得部１０２０、第１の位置合わせ部１０３０、第２の位置合わせ部１０４０、画像生成部１０５０、及び表示制御部１０６０を備える。正則化情報取得部１０２０は、領域情報取得部１０２１及び重み情報取得部１０２２を備える。

データ取得部１０１０は、画像処理装置１００へ入力される第１の画像及び第２の画像を取得する。そして、データ取得部１０１０は、第１の画像及び第２の画像を、正則化情報取得部１０２０、第１の位置合わせ部１０３０、第２の位置合わせ部１０４０、画像生成部１０５０、及び表示制御部１０６０へ出力する。

正則化情報取得部１０２０の領域情報取得部１０２１は、ユーザによる操作部（図示せず）からの入力により、第１の画像における変形を抑制したい病変部などの局所領域の情報を取得する。正則化情報取得部１０２０の重み情報取得部１０２２は、ユーザによる操作部（図示せず）からの入力により、局所正則化の重み情報を取得する。そして、正則化情報取得部１０２０は、取得した局所領域の情報と局所正則化の重み情報を、第２の位置合わせ部１０４０へ出力する。この他、正則化情報取得部１０２０は、正則化項の種々の情報（正則化情報）の制御を行う。

第１の位置合わせ部１０３０は、画像間の一致度を評価する評価関数（第１の評価関数）に基づき、第１の画像と第２の画像との間で変形位置合わせ（第１の位置合わせ）を行う。第１の位置合わせ部１０３０は、位置合わせ結果として、第１の画像を変形させるための第１の変形パラメータ（第１の変形情報）を生成する。第１の位置合わせ部１０３０は、第１の変形パラメータ（第１の変形情報）を、第２の位置合わせ部１０４０及び画像生成部１０５０へ出力する。

このように、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより第１の画像を第２の画像に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する。

第２の位置合わせ部１０４０は、第１の位置合わせ部１０３０から取得した第１の変形パラメータを初期値として用いる。そして、第２の位置合わせ部１０４０は、局所領域の情報と局所正則化の重み情報による正則化項を第１の評価関数に追加した評価関数（第２の評価関数）に基づき、第１の画像と第２の画像との間で変形位置合わせ（第２の位置合わせ）を行う。第２の位置合わせ部１０４０は、重み情報により正則化項に重み付けを行う。

第２の位置合わせ部１０４０は、位置合わせ結果として、第１の画像を変形させるための第２の変形パラメータ（第２の変形情報）を生成する。第２の位置合わせ部１０４０は、第２の変形パラメータ（第２の変形情報）を画像生成部１０５０へ出力する。

このように、第２の位置合わせ部１０４０は、画像の変形にペナルティを与える正則化項を第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第２の位置合わせの適切度を評価する。そして、第２の位置合わせ部１０４０は、変形モデルにより第１の画像を第２の画像に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する。なお、本実施形態では、局所領域の情報と局所正則化の重み情報が設定されるが、これらの情報が設定されなくても本発明は適用可能である。

画像生成部１０５０は、第２の位置合わせ部１０４０から取得された第２の変形パラメータ（第２の変形情報）に基づき、第２の画像に形状が一致するように第１の画像を変形させた第２の変形画像を生成する。そして、第２の変形画像を表示制御部１０６０へ出力する。また、画像生成部１０５０は、第１の位置合わせ部１０３０から取得された第１の変形パラメータ（第１の変形情報）に基づき、第１の画像を変形させた第１の変形画像を生成して、表示制御部１０６０へ出力する。

表示制御部１０６０は、第１の画像、第２の画像、第１の変形画像、及び第２の変形画像の断層画像などの情報を、ユーザによる操作部からの入力に応じて表示部１２０に表示させる制御を行う。

図２は、画像処理装置１００が行う処理手順を示すフローチャートである。

（ステップＳ２０００：データの取得）
ステップＳ２０００において、データ取得部１０１０は、データサーバ１１０から第１の画像と第２の画像を取得する。

図３は、同一の被検体に関する異なるモダリティで撮像された第１の画像と第２の画像を示す図である。図３の３０００は第１の画像、３０３０は第２の画像を示している。それぞれの画像は、ＣＴやＭＲＩ、及び３Ｄ超音波画像などの３次元のボリュームデータを表すが、第１の画像３０００及び第２の画像３０３０は、紙面が２次元である都合上、ボリュームデータからｘ−ｙ平面に平行に切り出された断面画像の形式で示されている。

また、図３の符号３０１０は、第１の画像３０００上の被検体（乳房）の領域を表しており、符号３０４０は第２の画像３０３０上の被検体の領域を表している。図３の例では、被検体が人体における乳房である場合を示している。また、図３の符号３０２０は第１の画像３０００上の乳房内の病変領域、符号３０５０は第２の画像３０３０上の乳房内の病変領域を表しており、それぞれ解剖学的に対応する領域（病変領域）である。図３の病変領域３０２０と対応する病変領域３０５０を比較すると、撮像するモダリティが異なるため、病変領域３０２０は明るく明瞭に描出されているのに対し、病変領域３０５０は暗く不明瞭に描出されており、輝度情報が大きく異なることが分かる。

図３では、第１の画像３０００と第２の画像３０３０の間で、被検体（乳房）の領域は大きく変形しているが、病変領域３０２０，３０５０は、被検体と比べて解剖学的に硬い領域であるため、被検体（乳房）と比べてあまり変形していない状況が表されている。

（ステップＳ２０１０：局所領域の情報の取得）
ステップＳ２０１０において、正則化情報取得部１０２０の領域情報取得部１０２１は、データ取得部１０１０から取得した画像上において、変形を抑制したい病変部などの局所領域を表す情報を取得する。例えば、正則化情報取得部１０２０の領域情報取得部１０２１は、図３の第１の画像３０００上で輪郭が明瞭に描出されている病変領域３０２０を局所領域として取得する。本実施形態では、ユーザが操作部を操作して画像上の病変部の輪郭形状を手動で抽出することにより、局所領域（病変領域３０２０）の情報を取得する。

取得された局所領域は、例えば、局所領域内外が２値化されたマスク画像などで表現される。このとき、取得された第１の画像３０００の病変領域３０２０のマスク画像を、局所領域データＲ１とする。なお、局所領域データＲ１は、局所領域の内外が区別できる形式であれば、どのような表現方法であってもよい。また、局所領域は必ずしも第１の画像３０００から取得される必要はなく、第１の画像３０００と第２の画像３０３０のいずれか一方の局所領域が取得されればよい。

領域情報取得部１０２１は、第１の画像３０００及び第２の画像３０３０の少なくとも１つにおいて設定された所定の領域の情報を取得する。また、局所領域は必ずしも１箇所である必要はなく、複数の局所領域が取得されてもよい。

また、変形を抑制する局所領域を取得する処理は、一般的に用いられている画像解析技術によって、自動または半自動的に行われてもよい。例えば、変形を抑制する病変領域内の座標をユーザがシード点として与えた後に、領域拡張法によって局所領域が抽出されてもよい。

また、局所領域（病変領域）の抽出方法はこれに限られるものではなく、ＳＮＡＫＥＳやＬｅｖｅｌ Ｓｅｔ法などの公知の領域分割手法により行われてもよい。また、複数の病変候補領域を検出する一般的な画像処理を第１の画像３０００又は第２の画像３０３０に施した後に、変形を制御する領域をユーザが操作部を操作して指定（選択）してもよい。

（ステップＳ２０２０：局所正則化の重み情報の取得）
ステップＳ２０２０において、正則化情報取得部１０２０の重み情報取得部１０２２は、ユーザが操作部から入力された局所正則化の重み情報を取得する。ここで、局所正則化の重み情報は、後述するステップＳ２０４０において算出される第２の評価関数における局所正則化項の重みを表す。つまり、本ステップで取得された局所正則化の重み情報に基づいて、ステップＳ２０４０の位置合わせが実施されることになる。この局所正則化の重みをλ_Ｒとする。

重み情報は、予め定められた複数の重みの中からユーザが選択することで取得される。表示部１２０上に複数の重みのリスト（例えば、｛０，０．５，１．０，５．０，１０．０｝）が表示されて、ユーザが操作部を通じて何れかの値（例えば、重み５．０）を選択した場合に、その値をλ_Ｒとして重み情報取得部１０２２が取得する。なお、重み情報の取得方法はこれに限られるものではなく、どのような方法であってもよい。例えば、ユーザが操作部を通じて直接重みの値を入力し、その値を重み情報取得部１０２２が取得してもよい。例えば、ユーザが重み１０．０と入力すれば、λ_Ｒ＝１０．０が取得される。

上記のように、本実施形態では、局所正則化として剛体正則化を行う。そのため、剛体正則化の重みに応じて、局所領域の剛体変換からの変形のしにくさ、つまり画像の変形に対する局所領域の硬さを調整することができる。そこで、定性的な「硬さの度合（硬さ情報）」と正則化の「重み」との対応テーブルが予め作成され、ユーザが定性的な硬さの度合を選択することで、重み情報取得部１０２２が選択された硬さの度合に対応する重み情報を取得してもよい。

例えば、｛“柔らかい”＝０．０、“やや柔らかい”＝０．５、“中間”＝１．０、“やや硬い”＝５．０、“硬い”＝１０．０｝のようなマッピングを行う対応テーブルがデータサーバ１１０や記憶部（図示せず）に保持される。そして、表示部１２０上に定性的な硬さの度合のリスト（例えば、｛“柔らかい”、“やや柔らかい”、“中間”、“やや硬い”、“硬い”｝）が表示される。ユーザが操作部を通じてリストから度合（例えば、“硬い”）を選択し、重み情報取得部１０２２が対応テーブルを参照して、選択された硬さの度合に対応する重み（例えば、１０．０）をλ_Ｒとして取得する。

なお、重みλ_Ｒの取得方法は、ユーザによる手動入力による方法に限らず、例えば、重み情報取得部１０２２は、画像処理装置１００内の記憶部に記憶された所定の値を重みλ_Ｒとして取得してもよい。また、重み情報取得部１０２２は、データサーバに格納された被検体の臨床情報（硬さ情報）に基づいて、重みλ_Ｒを取得してもよい。

例えば、読影レポートなどの臨床情報に“病変部が硬い”又は“硬癌”といった意味を示す所見や診断名がデータとして記録されている場合は、λ_Ｒ＝１０．０が設定され、重み情報取得部１０２２が重みλ_Ｒを取得する。一方、“病変部が周囲の組織と変わらず柔らかい”あるいは“非浸潤性癌”といった意味を示す所見や診断名がデータとして記録されている場合は、λ_Ｒ＝０．０が設定され、重み情報取得部１０２２が重みλ_Ｒを取得する。

また、第１の画像３０００における局所領域データＲ１に相当する領域の画像特徴（輝度や圧迫／非圧迫情報など）を解析することで、局所領域の定性的な硬さの度合（硬さ情報）が判定されてもよい。そしｔ、重み情報取得部１０２２が、上記のマッピングに基づいて、硬さの度合に対応する重みλ_Ｒを取得してもよい。また、局所領域データＲ１に相当する領域の定量的な硬さ情報（弾性情報など）を解析できる場合は、重み情報取得部１０２２が、定量的な硬さに対応する重みλ_Ｒを取得してもよい。

このように、重み情報取得部１０２２は、正則化項が適用される領域の硬さ情報に基づいて、重み情報を取得してもよい。

（ステップＳ２０３０：第１の評価関数に基づく第１の位置合わせ）
ステップＳ２０３０において、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の位置合わせとして、データ取得部１０１０から取得した第１の画像３０００及び第２の画像３０３０に基づいて、画像内の被検体全体を変形させる位置合わせを行う。このとき、第１の位置合わせ部１０３０は、変形Φによる位置合わせの適切さを評価する評価関数（コスト関数）を定義し、この評価関数を最小化する変形Φを推定することで、第１の位置合わせの処理を実施する。

ここで、本ステップで定義する評価関数を第１の評価関数Ｅ１（Φ）とする。本実施形態では、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の評価関数を構成する指標として、変形による画像間の画像に描出された情報の一致度を適用し、これを最大化する。ここで、画像に描出された情報は、画像の輝度情報や解剖学的特徴などの情報を表し、これを画像情報と称する。言い換えると、本ステップでは画像間の画像情報の乖離度を最小化する。すなわち、一般にデータ項（以下、Ｄ（Φ）と表記する）と呼ばれる指標によって、評価関数が構成される。

例えば、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の画像３０００と第２の画像３０３０の間において、血管分岐部、乳頭、乳腺、骨、及び関節などの解剖学的に対応する特徴点（対応点）の位置の乖離度を指標として適用する。第１の位置合わせ部１０３０は、第１の画像３０００と第２の画像３０３０の対応点の位置を極力一致させるような変形を推定する。ここで、変形Φによる対応点位置の乖離度項をＬ（Φ）とすると、第１の評価関数Ｅ１は以下の式（１）で表される。

（ｘ_１ｉ，ｘ_２ｉ）は、第１の画像３０００と第２の画像３０３０上におけるｉ番目の対応点の座標の組を表す。また、Φ（ｘ）は、変形Φによって第１の画像３０００の座標ｘ_１を第２の画像３０３０の空間に変換する座標変換を表す。また、Ｎは対応点の組の総数を表す。

対応点の取得方法としては、例えば、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の画像３０００と第２の画像３０３０に、それぞれインタレストオペレータなどの公知の画像特徴点抽出処理を施して、それぞれの画像から血管分岐などの解剖学的な特徴点を抽出する。その後、第１の位置合わせ部１０３０は、抽出されたそれぞれの特徴点の間で、１対１に対応付けすることによって対応点の組（ｘ_１ｉ，ｘ_２ｉ）を生成する処理を行う。この処理は、各画像上の特徴点ごとに特徴点近傍に関心領域を設定し、画像間で関心領域の画像類似度が高くなる特徴点同士を対応付けすることで行われる。

画像類似度を計算する手法としては、一般的に用いられているＳｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＳＳＤ）や相互情報量や相互相関係数などの公知の手法が用いられる。なお、対応点の取得方法は、上記の方法に限られるものではなく、表示部１２０上に第１の画像３０００と第２の画像３０３０を表示させ、ユーザが操作部を用いて手動で対応点を入力してもよい。

また、第１の評価関数を構成する指標であるデータ項Ｄ（Φ）は、上記に限られるものではなく、例えば、変形させた第１の画像３０００と第２の画像３０３０との間の画像類似度Ｓ（Φ）を指標としてもよい。すなわち、Ｄ（Φ）＝Ｓ（Φ）としてもよい。画像類似度を計算する手法としては、上記の関心領域の画像類似度と同様の方法を用いることができる。

ここで、画像類似度項をＳ（Φ）＝Ｓ（Φ（Ｉ_１），Ｉ_２）とする。Ｉ_１は第１の画像３０００を表し、Ｉ_２は第２の画像３０３０を表す。また、Φ（Ｉ_１）は、変形Φで画像Ｉ_１を変形させた変形画像（第１の変形画像）を表す。また、データ項Ｄ（Φ）として、上記の画像類似度Ｓ（Φ）や対応点位置の乖離度項Ｌ（Φ）の何れか一方ではなく、両方を利用してもよい。例えば、第１の評価関数Ｅ１は以下の式（２）で表されてもよい。

Ｅ１（Φ）＝Ｄ（Φ）＝ｗ_Ｌ・Ｌ（Φ）＋（１−ｗ_Ｌ）・Ｓ（Φ） ・・・・・（２）

ここで、ｗ_Ｌは、対応点位置の乖離度項と画像類似度項をバランスさせるための０から１の重みを表す。本実施形態では、ｗ_Ｌ＝０．５を適用する。

さらに、これらのデータ項に加えて、被検体全体の変形が複雑にならないような正則化項を第１の評価関数Ｅ１に追加してもよい。例えば、非特許文献１に記載されている滑らかさ正則化項が適用されてもよい。ここで、滑らかさ正則化項をＰ_Ｂ（Φ）とする。例えば、第１の評価関数Ｅ１は以下の式（３）で表されてもよい。

Ｅ１（Φ）＝Ｄ（Φ）＋λ_Ｂ・Ｐ_Ｂ（Φ） ・・・・・（３）

ここで、λ_Ｂは正則化項Ｐ_Ｂの重みを表し、本実施形態では、λ_Ｂ＝０．５を適用する。

第１の位置合わせ部１０３０は、第１の評価関数Ｅ１を最小化するように、変形Φを表現する所定の変形モデルの変形パラメータの値を最適化する。つまり、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の評価関数Ｅ１に基づいて、第１の画像３０００と第２の画像３０３０との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより第１の画像３０００を第２の画像３０３０に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する。第１の位置合わせ部１０３０は、第１の画像３０００と第２の画像３０３０における画像情報の乖離度を評価する第１の評価関数が最小化するように、第１の変形情報を取得する。

これにより、第１の評価関数Ｅ１に基づいて、画像内の被検体全体の位置合わせとして望ましい最適な変形が推定される。ここで、所定の変形モデルで表現された変形パラメータをｐとする。本実施形態では、所定の変形モデルとして、Ｆｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＦＦＤ）を適用する。ＦＦＤにおける変形パラメータｐは、画像内に規則的に配置された制御点の制御量で表現される。

なお、本ステップで推定された変形パラメータｐの値を第１の変形パラメータ（第１の変形情報）ｐ１と表記する。第１の位置合わせ部１０３０は、第１の変形パラメータｐ１を、非線形最適化によって推定する。例えば、最急降下法が適用される。なお、最適化方法はこれに限られるものではなく、例えば、ニュートン法やＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法（ＬＭ法）など、どのような最適化方法であってもよい。

（ステップＳ２０４０：局所正則化を追加した第２の評価関数に基づく第２の位置合わせ）
ステップＳ２０４０において、第２の位置合わせ部１０４０は、第１の位置合わせ部１０３０から第１の変形パラメータｐ１を取得する。また、第２の位置合わせ部１０４０は、領域情報取得部１０２１から局所領域データＲ１を取得し、重み情報取得部１０２２から局所正則化の重みλ_Ｒを取得する。第２の位置合わせ部１０４０は、第１の変形パラメータｐ１を初期値として、局所正則化に関する局所領域データＲ１及び局所正則化の重みλ_Ｒに基づいて、データ取得部１０１０から取得した第１の画像３０００及び第２の画像３０３０の変形位置合わせを行う。

このとき、変形Φによる位置合わせの適切さを評価する第２の評価関数を定義し、この第２の評価関数を最小化するような変形Φを推定することで第２の位置合わせの処理を実施する。つまり、第２の位置合わせ部１０４０は、第２の評価関数に基づいて、第１の画像３０００と第２の画像３０３０との第２の位置合わせの適切度を評価し、変形モデルにより第１の画像３０００を第２の画像３０３０に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する。

本ステップでは、ステップＳ２０３０で定義した第１の評価関数に局所正則化項（画像の変形にペナルティを与える正則化項）を追加した関数を第２の評価関数とする。これは、ステップＳ２０３０で説明した正則化と比べ、本来の人体からかけ離れた過剰な変形が発生するのを抑制する点では共通する。一方で、ステップＳ２０３０の正則化は、被検体全体の変形に影響を及ぼすのに対し、局所正則化は局所領域の変形にペナルティを与えるため、被検体全体の変形には殆ど影響を及ぼさない点で異なる。

つまり、第２の位置合わせ部１０４０は、局所領域の変形にペナルティを与える正則化項を第１の評価関数Ｅ１に追加した第２の評価関数に基づいて、第２の変形情報を取得する。

上記のように、本実施形態では、局所正則化として、非特許文献２に記載されている剛体正則化を適用する。剛体正則化は、非特許文献２に記載の通り、指定された局所領域が剛体変換から乖離するとペナルティが発生する正則化である。ここで、剛体正則化における剛体変換のように、正則化において変形にペナルティを与えるためのモデルを、一般化した表現として正則化モデルと称する。

例えば、第１の変形画像と第２の画像３０３０との局所領域の位置合わせに剛体変換を施した場合、画像間の局所領域の変形が正則化モデルである剛体変換から乖離するとペナルティが発生する。剛体正則化の適用により、局所領域の変形が剛体変換から乖離することに対してペナルティが発生するため、剛体変換からの局所領域の変形を抑制することができる。局所正則化項は、変形Φの局所領域データＲ１に係る部分についてペナルティを与える。ここで、第２の評価関数をＥ２（Φ）とし、剛体正則化項をＰ_Ｒ（Φ）とすると、第２の評価関数Ｅ２は、以下の式（４）で表される。

Ｅ２（Φ）＝Ｅ１（Φ）＋λ_Ｒ・Ｐ_Ｒ（Φ） ・・・・・（４）

ここで、λ_Ｒは、ステップＳ２０１０で領域情報取得部１０２１が取得した剛体正則化項の重みである。上記の通り、重みλ_Ｒの値に応じて、局所領域の剛体変換からの変形のしにくさ、つまり画像の変形に対する局所領域の硬さを調整することができる。例えば、λ_Ｒ＝０．０であれば、剛体正則化項は考慮されず、局所領域にペナルティは課されないため、Ｅ２＝Ｅ１となり第１の評価関数に等しくなる。なお、局所領域以外の領域について、剛体正則化項は考慮されず、ペナルティは課されないため、Ｅ２＝Ｅ１となり第１の評価関数に等しくなる。

第２の位置合わせ部１０４０は、ステップＳ２０３０で適用した変形モデルの第１の変形パラメータｐ１を初期値にして、第２の評価関数Ｅ２を最小化するように変形パラメータを最適化することで、位置合わせ結果を推定する。第２の位置合わせ部１０４０は、第１の変形パラメータｐ１を初期値として、第１の画像と第２の画像３０３０における所定領域の所定の正則化モデル（剛体変換）からの乖離度を評価する第２の評価関数Ｅ２が最小化するように、第２の変形パラメータ（第２の変形情報）を取得する。

つまり、第２の位置合わせ部１０４０は、第２の評価関数Ｅ２を最小化するように最適化された変形パラメータｐの値を推定する。なお、本ステップで推定された変形パラメータｐの値を第２の変形パラメータ（第２の変形情報）ｐ２と表記する。

なお、第２の位置合わせ部１０４０が変形Φの表現に用いる変形モデルは、第１の位置合わせ部１０３０が用いる変形モデルと同じ変形モデルである。本実施形態では、ステップＳ２０３０において変形モデルとしてＦＦＤを適用しているため、本ステップにおいてもＦＦＤを適用する。第２の位置合わせ部１０４０は、第２の変形パラメータｐ２を、ステップＳ２０３０と同様に非線形最適化によって推定する。

（ステップＳ２０５０：変形画像の生成）
ステップＳ２０５０において、画像生成部１０５０は、第２の画像の形状に一致するように第１の画像を変形させた変形画像（第２の変形画像）を、第２の位置合わせ部１０４０から取得した第２の変形パラメータｐ２に基づいて生成する。

このとき、画像生成部１０５０は、第１の位置合わせ部１０３０から取得した第１の変形パラメータｐ１に基づいて第１の画像を変形させた変形画像（第１の変形画像）を併せて生成することもできる。また、必要に応じて、画像生成部１０５０は、第１の画像の形状に一致するように第２の画像を変形させた変形画像（逆変形画像）を、第１の変形パラメータｐ１や第２の変形パラメータｐ２に基づいて生成することもできる。

図４は、第１の画像３０００と第１の変形画像４０００を示す図である。符号４０１０は第１の位置合わせに基づく変形後の被検体領域（乳房領域）を表し、符号４０２０は第１の位置合わせに基づく変形後の局所領域（病変領域）を表す。

図４に示すように、第１の評価関数Ｅ１に基づく被検体全体の位置合わせにより、乳房全体を乳房領域３０１０から乳房領域４０１０に変形させることができる。一方、局所領域（病変領域）は、被検体全体に比べて硬いため、第１の評価関数Ｅ１に基づく被検体全体の位置合わせにより実際よりも過剰に変形し、病変領域３０２０から病変領域４０２０へと変形する。この結果、被検体の病変領域が被検体全体（又は、周囲領域）に比べて硬い場合には、現実の変形目標である第２の画像３０３０上の病変領域３０５０と形状が一致しなくなる。

図３で説明した通り、局所領域である病変領域は乳房全体に対して十分に小さい場合、変形された病変領域が変形目標と一致しなくても、病変領域の不一致が及ぼす乳房全体の変形への影響は小さい。したがって、本ステップで局所領域である病変領域を適切に一致させるような指標を導入しなくても、そのような指標を最初から適用する場合に比べて、乳房全体の位置合わせの結果は殆ど変わらない。

図５は、第１の変形画像４０００と第２の変形画像５０００を示す図である。符号５０１０は第２の位置合わせに基づく変形後の被検体領域（乳房領域）を表し、符号５０２０は第２の位置合わせに基づく変形後の局所領域（病変領域）を表す。

図５に示すように、第２の評価関数Ｅ２に含まれる第１の評価関数Ｅ１の効果により、第２の位置合わせ部１０４０は、乳房領域４０１０を乳房領域５０１０へと変形し、第１の位置合わせ結果の状態を被検体全体として維持したまま位置合わせすることができる。一方、第２の評価関数Ｅ２に含まれる剛体正則化項Ｐ_Ｒの効果により、第２の位置合わせ部１０４０は、病変領域４０２０を病変領域５０２０へと変形し、第２の画像３０３０の病変領域３０５０の形状に近似する方向に変形を生じさせることができる。

このように、第１の位置合わせ結果で得られた乳房全体の位置合わせ状態を保持しつつ、局所的な病変領域を硬い領域として扱った変形位置合わせを行うことができる。

この結果、実際に解剖学的に硬く変形が生じていない第２の画像３０３０上の病変領域３０５０に病変領域３０２０を合致させるような位置合わせを施すことができる。特に、被検体全体の位置合わせに大きな影響を与えない程度の十分に小さい局所領域の変形に関する局所正則化を第２の位置合わせから導入することで、被検体全体的にも局所的にも適切な変形位置合わせを効率よく実施することができる。非特許文献２に記載の従来手法である最初から局所正則化を導入する場合と比べて、被検体全体の変形を維持しつつ高速に変形位置合わせを実施することができる。

（ステップＳ２０６０：変形画像の表示）
ステップＳ２０６０において、表示制御部１０６０は、ユーザによるＵＩ（図示せず）の操作に応じて、画像生成部１０５０で生成された変形画像と第２の画像３０３０の断面画像を、表示部１２０へと表示する制御を行う。このとき、変形画像として、第１の位置合わせ結果に基づく第１の変形画像４０００、第２の位置合わせ結果に基づく第２の変形画像５０００、及び第２の画像３０３０の同一断面を、並べて表示するように構成することができる。

また、表示制御部１０６０は、第１の変形画像４０００と第２の画像３０３０を、ユーザの操作に応じて、１つの表示画面領域内で切り替えて表示するような構成であってもよい。なお、表示制御部１０６０は、第１の変形画像４０００の生成や表示を行わない構成であってもよい。以上によって、画像処理装置１００の処理が実施される。

次に、非特許文献２に記載の従来手法と比較して、本実施形態に係る画像処理装置１００により得られる効果について説明する。まず、本実施形態は、ステップＳ２０３０の第１の評価関数Ｅ１に基づく第１の位置合わせを行ったのち、ステップＳ２０４０において局所正則化を追加した第２の評価関数Ｅ２に基づく第２の位置合わせを行う手法である。一方、従来手法は、上記の通り、最初から局所正則化を導入する方法である、つまり最初から第２の評価関数Ｅ２に基づいて２つの画像間の位置合わせを施す方法である。

ここで、第１の位置合わせで計算される対応点位置の乖離度項Ｌは、式（１）に示した通り、変形させた画像の対応点間の距離の平均であり、１回あたりの計算コストは小さい。つまり、第１の評価関数Ｅ１は１回あたりの計算コストが比較的小さい。一方、第２の評価関数で導入する剛体正則化は、非特許文献２に記載のように、“ａｆｆｉｎｉｔｙ”、“ｏｒｔｈｏｎｏｒｍａｌｉｔｙ”、及び“ｐｒｏｐｅｒｎｅｓｓ”の３つの項で構成されている。

それぞれの項の計算は、計算対象領域に含まれるＦＦＤの制御点の各位置における位置の変位の２次微分、１次微分、及び１次微分を求める必要があるため、１回あたりの計算コストが大きい。つまり、第２の評価関数Ｅ２は１回あたりの計算コストが比較的大きい（第１の評価関数Ｅ１より大きい）。

局所領域は乳房全体に比べ十分に小さいため、ステップＳ２０４０の処理で生じる局所領域の変形量は、乳房全体を変形させる変形量よりも十分に小さい。このとき、変形パラメータｐの推定に必要な最適化の繰り返し回数は、位置合わせに必要な変形量に応じて増加する。

したがって、ステップＳ２０４０における局所領域の変形（第２の位置合わせ）に要する繰り返し回数は、被検体（乳房）全体の変形（第１の位置合わせ）に要する繰り返し回数よりも十分少なく、位置合わせ全体の繰り返し回数に占める割合も小さい。従来手法では、被検体（乳房）全体の位置合わせを行うため、従来手法の位置合わせに要する繰り返し回数は、第２の位置合わせに要する繰り返し回数より十分多い。

以上のことから、従来手法は、最初から計算コストの大きい第２の評価関数Ｅ２を用いて、繰り返し回数の多い被検体（乳房）全体の変形を行う必要があるため、位置合わせの計算に多大な時間を要する。一方、本発明では、最初に計算コストの小さい第１の評価関数Ｅ１を用いて繰り返し回数の多い被検体（乳房）全体の変形を行う。その後、計算コストの大きい第２の評価関数Ｅ２を用いて繰り返し回数の少ない局所領域（病変領域）の変形を行うため、位置合わせに要する時間を短縮することができる。

例えば、第１の評価関数Ｅ１を１回分計算するのに要する時間を１００ｍｓｅｃとし、第２の評価関数Ｅ２を１回分計算するのに要する時間を１０００ｍｓｅｃとする。そして、従来手法による位置合わせに必要な非線形最適化の繰り返し回数を５００回とする。一方、ステップＳ２０３０の第１の評価関数Ｅ１に基づいて第１の位置合わせを行うのに要する非線形最適化の繰り返し回数を５００回とする。そして、ステップＳ２０４０の第２の評価関数Ｅ２に基づいて第２の位置合わせを行うのに要する非線形最適化の繰り返し回数を１００回とする。

このとき、従来手法による位置合わせに要する時間は、１０００ｍｓｅｃ×５００回＝５００ｓｅｃとなる。一方、本発明による第１の位置合わせ（ステップＳ２０３０）と第２の位置合わせ（ステップＳ２０４０）の位置合わせに要する時間は、（１００ｍｓｅｃ×５００回）＋（１０００ｍｓｅｃ×１００回）＝１５０ｓｅｃとなる。したがって、本実施形態は、従来手法に比べ、位置合わせの所要時間が０．３倍に短縮される。

本実施形態によれば、全体の位置合わせには影響を与えない局所領域の変形に関する局所正則化を位置合わせの途中から導入することで、最初から局所正則化を適用する場合に比べ、位置合わせに要する時間を短縮することができる。これにより、ユーザの待ち時間を減らし、ユーザの負担を減らすことができる。

以上、本発明に係る第１の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。

（変形例１−１：変形モデルに多重解像度ＦＦＤを適用）
第１の実施形態では、変形モデルとしてＦＦＤを適用したが、変形モデルはこれに限らない。非特許文献１に記載された、変形の自由度の低い「荒い制御点」で表現されたＦＦＤから変形の自由度の高い「細かい制御点」で表現されるＦＦＤの順に適用する多重解像度ＦＦＤを、変形モデルとして適用してもよい。

例えば、ステップＳ２０３０において、第１の位置合わせ部１０３０は、この多重解像度ＦＦＤを適用して、第１の評価関数Ｅ１に基づき、設定可能な最も細かい制御点で表現されたＦＦＤの第１の変形パラメータｐ１を得る。そして、ステップＳ２０４０において、第２の位置合わせ部１０４０は、ステップＳ２０３０で取得された第１の変形パラメータｐ１を初期値にする。第２の位置合わせ部１０４０は、第２の評価関数Ｅ２に基づき、設定可能な最も細かい制御点のＦＦＤの変形パラメータを最適化することで、第２の位置合わせ結果（第２の変形パラメータｐ２）を得る。

このように、第１の位置合わせでは荒いＦＦＤから細かいＦＦＤの順に多重解像度ＦＦＤを適用して位置合わせを行った後、第２の位置合わせでは細かいＦＦＤモデルを適用して位置合わせを行う。

また、解像度の異なるＦＦＤの適用方法はこれに限らない。例えば、第１の位置合わせでは最も粗い制御点から最も細かい制御点の１段前までのＦＦＤのみを適用し、第２の位置合わせで最も細かい制御点のＦＦＤを適用するようにしてもよい。

具体的には、ステップＳ２０３０において、第１の位置合わせ部１０３０は、多重解像度ＦＦＤを適用して、第１の評価関数Ｅ１に基づき、最も細かい制御点の１段前のＦＦＤの変形パラメータを推定する。そして、推定したＦＦＤの変形パラメータを、最も細かい制御点のＦＦＤの変形パラメータに変換する。この処理は、非特許文献１に記載された多重解像度ＦＦＤの処理の内部で、異なる解像度間での変形パラメータの変換として実施されており、公知の手法であるため、説明を省略する。

このとき、変換により得られた最も細かい制御点のＦＦＤの第１の変形パラメータをｐ１_Ｆとする。そして、ステップＳ２０４０において、第２の位置合わせ部１０４０は、ステップＳ２０３０で取得した第１の変形パラメータｐ１_Ｆを初期値にして、第２の評価関数Ｅ２に基づき、最も細かい制御点のＦＦＤの変形パラメータ最適化する。この結果、第２の位置合わせ部１０４０は、最終的な位置合わせ結果（第２の変形パラメータｐ２）を得る。

以上により、最初に変形の自由度を低くすることで被検体全体の変形を推定し、その後、変形の自由度を高くして詳細な変形を推定することができ、誤った局所解に陥らないロバストな変形位置合わせを実施することができる。なお、適用される変形モデルはＦＦＤや多重解像度ＦＦＤに限られるものではなく、例えばＴｈｉｎ Ｐｌａｔｅ Ｓｐｌｉｎｅ（ＴＰＳ）などの放射基底関数に基づく変形モデルなど、どのような変形モデルを用いてもよい。

（変形例１−２：局所正則化として局所的な体積保存正則化を適用）
第１の実施形態では、局所正則化として剛体正則化を適用したが、局所正則化の手法はこれに限らず、対象とする領域が局所領域であれば、どのような正則化モデルに基づく、どのような正則化手法であってもよい。例えば、局所正則化は、非特許文献２に記載された剛体正則化を構成する一つの項である、局所的な体積保存正則化であってもよい。

この場合、第１の実施形態において局所正則化に剛体正則化を適用している個所を体積保存正則化に置き換えることで、体積保存正則化を適用した処理を実施することができるため、具体的な説明は省略する。これにより、形状は変形してもその領域を占める体積は変わらないような局所領域の変形を適用することができる。

（変形例１−３：領域全体を対象とする正則化を第２の位置合わせから適用）
第１の実施形態では、第２の位置合わせから導入する正則化として、局所正則化を適用したが、第２の位置合わせから導入する正則化はこれに限らない。例えば、被検体領域の全体を対象とする正則化を第２の位置合わせから導入してもよい。例えば、ステップＳ２０３０の第１の位置合わせにおいて、滑らかさ正則化を導入する例を説明したが、第１の位置合わせでは滑らかさ正則化を導入せずに、ステップＳ２０４０の第２の位置合わせから滑らかさ正則化を導入するようにしてもよい。

これにより、第１の位置合わせで滑らかさ正則化が行われなくても、被検体の対象領域全体を十分に位置合わせできれば、第２の位置合わせで滑らかさ正則化が行われることにより、十分な位置合わせが実現される。

この結果、滑らかさ正則化を導入するタイミングを遅らせることで、位置合わせに要する計算時間を短縮することができる。なお、被検体全体を対象とする正則化はこれに限らず、変形例１−２で説明した体積保存正則化であってもよい。ただし、変形例１−２では、計算対象領域を局所領域に限定しているが、変形例１−３では、被検体領域の全体を計算対象としている点で異なる。

＜第２の実施形態＞
図面を参照して、本発明の実施形態の一例を詳しく説明する。図６は、本実施形態に係る画像処理装置の一例を示す図である。

第１の実施形態では、第１の位置合わせと第２の位置合わせを行っていたが、位置合わせ方法はこれに限らない。本実施形態は、第１の位置合わせを行った後に第２の位置合わせを行うか否かを決定し、第２の位置合わせを行うと決定した場合、追加の処理として第２の位置合わせを行い、第２の位置合わせを行わないと決定した場合、第２の位置合わせを行わない。これにより、不要な計算量を削減して、位置合わせの計算時間を短縮することができる。以下、上記の第１の実施形態及びその変形例と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。

本実施形態に係る画像処理装置７００の正則化情報取得部１０２０は、第２の位置合わせ部による第２の位置合わせを行うか否かを決定する決定部（第１の決定部）１０２３を更に備える。

正則化情報取得部１０２０は、第１の実施形態と同様、ユーザによる操作部からの入力により、局所領域の情報や局所正則化の重み情報を取得する。本実施形態では、決定部１０２３が、局所領域の情報又はユーザによる不図示の操作部からの入力などに基づいて、局所正則化を適用するか否かを判定する。そして、決定部１０２３が局所正則化を適用すると決定した場合、正則化情報取得部１０２０は、取得された局所領域の情報と局所正則化の重み情報を第２の位置合わせ部１０４０へ出力する。

第２の位置合わせ部１０４０は、第１の実施形態と同様に、局所領域の変形を考慮した第２の位置合わせを行う。ただし、本実施形態では、決定部１０２３が、第２の位置合わせ部１０４０による第２の位置合わせを行わないと決定した場合、第２の位置合わせ部１０４０は、第２の位置合わせを行わず、第２の変形画像４０００の第２の変形情報を取得しない。

画像生成部１０５０は、第１の実施形態と同様に変形画像を生成して表示制御部１０６０へと出力する。ただし、本実施形態では、局所正則化を適用するか否かの決定に応じて、生成する変形画像を変更する。すなわち、正則化情報取得部１０２０の決定部１０２３が局所正則化を適用すると決定した場合、画像生成部１０５０は、第２の変形パラメータｐ２に基づく第２の変形画像５０００を生成する。一方、正則化情報取得部１０２０の決定部１０２３が局所正則化を適用しないと決定した場、画像生成部１０５０は、第１の変形パラメータｐ１に基づく第１の変形画像４０００を生成する。

図７は、画像処理装置７００が行う全体の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ８０００は第１の実施形態におけるステップＳ２０００に相当し、ステップＳ８０１０は第１の実施形態におけるステップＳ２０３０に相当し、ステップＳ８０２０は第１の実施形態におけるステップＳ２０１０に相当するため、説明を省略する。また、ステップＳ８０５０は第１の実施形態におけるステップＳ２０２０に相当し、ステップＳ８０６０は第１の実施形態におけるステップＳ２０４０に相当するため、説明を省略する。

（Ｓ８０３０：局所正則化の適用の有無決定）
ステップＳ８０３０において、正則化情報取得部１０２０の決定部１０２３は、局所正則化の適用の有無を決定する。本実施形態では、例えば、ユーザが局所正則化を適用するか否かを選択して入力することにより、決定部１０２３が局所正則化の適用の有無を決定する。ここで、局所正則化の適用の有無を表すフラグを、局所正則化適用フラグＦ_Ｒとする。ユーザが操作部から、局所正則化を“適用する”か“適用しない”かの情報を入力し、“適用する”が入力された場合は、決定部１０２３がＦ_Ｒ＝Ｔｒｕｅを設定し、“適用しない”が入力された場合は、決定部１０２３がＦ_Ｒ＝Ｆａｌｓｅを設定する。

これにより、ユーザが、予め得られた被検体の臨床情報などの硬さ情報に基づいて、局所領域（病変領域）は“周囲の組織と同様に柔らかい”と判断した場合には、“適用しない”を選択することで、局所正則化適用フラグをＦ_Ｒ＝Ｆａｌｓｅに設定できる。つまり、決定部１０２３は、上記の定性的又は定量的な硬さ情報から局所正則化の要否を判断し、局所正則化適用フラグＦ_Ｒを決定することができる。

したがって、局所正則化適用フラグＦ_Ｒの決定方法は手動で決定する方法に限らず、自動で決定してもよい。また、第１実施形態のステップＳ２０２０で述べた、臨床情報や画像特徴の解析により自動的に局所正則化の重み情報を取得する方法を適用してもよい。すなわち、決定部１０２３は、λ_Ｒ＞０．０が取得された場合にはＦ_Ｒ＝Ｔｒｕｅを設定し、λ_Ｒ＝０．０が取得された場合にはＦ_Ｒ＝Ｆａｌｓｅを設定するようにしてもよい。

また、第１の位置合わせの結果に基づいて自動的に正則化適用の有無を判定してもよい。例えば、第１の位置合わせの結果（第１の変形画像４０００の変形情報）に対して、第１の実施形態のステップＳ２０４０における、剛体正則化項Ｐ_Ｒの値を決定部１０２３が評価する（例えば、第２の位置合わせを１回だけ行い、この結果を評価する）。

そして、剛体正則化項の値が所定の閾値Ｔ_Ｒより高ければ、決定部１０２３は、局所領域の変形が不適切な状態であると判断し、局所正則化適用フラグをＦ_Ｒ＝Ｔｒｕｅに設定する。一方、剛体正則化項Ｐ_Ｒの値が所定の閾値Ｔ_Ｒ以下ならば、決定部１０２３は、局所領域の変形が適切な状態であると判断し、局所正則化フラグをＦ_Ｒ＝Ｆａｌｓｅに設定する。本実施形態では、閾値Ｔ_Ｒの値をＴ_Ｒ＝０．１とする。これにより、第１の位置合わせの結果における変形の不適切さに基づいて、局所正則化フラグＦ_Ｒを決定することができる。

このように、決定部１０２３は、正則化項が適用される領域の硬さ情報、正則化項の重み情報、正則化項の値、及び第１の変形情報の少なくとも１つに基づいて、第２の位置合わせを行うか否かを決定する。

（ステップＳ８０４０：局所正則化の適用の判断）
ステップＳ８０４０において、正則化情報取得部１０２０は、ステップＳ８０３０で決定された局所正則化適用フラグの値がＦ_Ｒ＝Ｔｒｕｅの場合は、ステップＳ８０５０へ処理を移す。一方、正則化情報取得部１０２０は、局所正則化適用フラグの値がＦ_Ｒ＝Ｆａｌｓｅの場合は、処理をステップＳ８０７０へ処理を移す。

（ステップＳ８０７０：変形画像の生成）
ステップＳ８０７０において、ステップＳ８０４０から遷移してきた場合は、画像生成部１０５０は、第１の位置合わせ部１０３０から取得した第１の変形パラメータｐ１に基づいて、第１の変形画像４０００を生成する。一方、ステップＳ８０６０から遷移してきた場合は、画像生成部１０５０は、第２の位置合わせ部から取得した第２の変形パラメータｐ２に基づいて、第２の変形画像５０００を生成する。

（ステップＳ８０８０：変形画像の表示）
ステップＳ８０８０において、表示制御部１０６０は、ユーザによるＵＩ（図示せず）の操作に応じて、画像生成部１０５０で生成された変形画像と第２の画像の断面画像を、表示部１２０へと表示する制御を行う。このとき、変形画像として、ステップＳ８０４０から遷移してきた場合は、第１の変形画像４０００が表示され、ステップＳ８０６０から遷移してきた場合は、第１の変形画像４０００及び第２の変形画像５０００が表示されるように構成することができる。

以上によって、画像処理装置７００の処理が実施される。本処理フローにより、局所正則化を含まない第１の位置合わせを行った後、局所正則化を適用するか否かが決定される。適用すると決定された場合は、局所正則化を含む第２の位置合わせを行い、第２の変形画像が生成されて、位置合わせ結果が出力される。一方、適用しないと決定された場合は、第１の位置合わせの第１の変形画像が生成されて、位置合わせ結果が出力される。これにより、局所正則化が必要ない場合には、局所正則化を含む位置合わせを計算せずに結果を出力することができる。

本実施形態によれば、予め局所正則化を適用するか否かを決定し、適用すると決定された場合に第２の位置合わせを実施するようにすることで、局所正則化が必要ない場合に、局所正則化を含む位置合わせの不要な演算を回避することができる。この結果、計算量を削減できるため、位置合わせの計算時間を短縮することができる。

以上、本発明に係る第２の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。

（変形例２−１：第１の位置合わせ後に第１の変形画像を表示）
本実施形態では、変形画像が表示されるのは、ステップＳ８０８０のタイミングであったが、変形画像が表示されるタイミングはこれに限らない。例えば、ステップＳ８０１０において第１の位置合わせが行われた後に、画像生成部１０５０が第１の変形画像４０００を生成し、表示制御部１０６０が第１の変形画像４０００を表示部１２０に表示させてもよい。

具体的には、ステップＳ８０１０の処理の後、画像生成部１０５０が取得された変形パラメータｐ１と第１の画像３０００に基づいて、第１の変形画像４０００を生成する。次に、表示制御部１０６０が第１の変形画像４０００を表示部１２０に出力する。つまり、表示制御部１０６０は、決定部１０２３が第２の位置合わせ部１０４０による第２の位置合わせを行うか否かを決定する前に、第１の変形画像４０００を表示部１２０に表示させる。

これにより、ユーザは、ステップＳ８０３０における局所正則化の適用の有無の決定の前に、第１の位置合わせによる第１の変形画像４０００を表示部１２０上で観察することができる。第１の位置合わせによる第１の変形画像４０００と第２の画像３０３０を並べて観察できるようにすることで、第１の変形画像４０００の局所領域（病変領域）がどの程度第２の画像３０３０の局所領域に合致しているか否かを観察することができる。

例えば、第１の画像３０００の局所領域３０２０と第２の画像３０３０の局所領域３０５０の形状があまり変わっていない（局所領域が硬くて変形していない）。この場合、表示部１２０に表示された第１の変形画像４０００では局所領域４０２０が過剰に変形してしまっており、第２の画像３０３０の局所領域３０５０とのずれが大きくなっていることが観察されたとする。その場合、ユーザは局所正則化を“適用する”と判断し、ステップＳ８０３０において、局所正則化適用フラグをＦ_Ｒ＝Ｔｒｕｅに手動設定して、以降の処理を行わせることができる。

＜第３の実施形態＞
図面を参照して、本発明の実施形態の一例を詳しく説明する。図８は、本実施形態に係る画像処理装置の一例を示す図である。

第１の実施形態では、局所正則化を第１の位置合わせの後から導入する位置合わせを行っていたが、位置合わせ方法はこれに限らない。本実施形態では、位置合わせの性能への影響の観点から、局所正則化を第１の位置合わせの後に適用するか、局所正則化を最初から適用するかを決定する。

そして、局所正則化を第１の位置合わせの後に適用すると決定された場合は、第１の実施形態と同様、第１の位置合わせを行った後に第２の位置合わせを行う。一方、局所正則化を最初から適用すると決定された場合は、第１の位置合わせを行わずに、正則化項を追加した第２の評価関数Ｅ２に基づいて、第１の画像３０００と第２の画像３０３０との位置合わせを行う。

これにより、局所正則化を最初から適用することで位置合わせ精度が向上する場合は、最初から局所正則化を導入し、そうではない場合は、第１の位置合わせの後から局所正則化を導入することで、位置合わせ精度の低下を防ぐことができる。以下、上記の第１の実施形態及びその変形例と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。

本実施形態に係る画像処理装置９００の正則化情報取得部１０２０は、第１の位置合わせ部１０３０による第１の位置合わせを行うか否かを決定する決定部１０２４（第２の決定部）を備える。決定部１０２４が、第１の位置合わせ部１０３０による第１の位置合わせを行わないと決定した場合、正則化情報取得部１０２０から第１の位置合わせ部１０３０に命令が入力され、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の位置合わせを行わない。つまり、第１の位置合わせ部１０３０は、第１の変形画像４０００に対応する第１の変形情報を取得しない。

正則化情報取得部１０２０は、第１の実施形態と同様、ユーザによる操作部からの入力により、局所領域の情報や局所正則化の重み情報を取得する。本実施形態では、取得された局所領域の情報により、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するか、最初から適用するかを決定する。そして、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するか、最初から適用するかの命令を、第１の位置合わせ部と第２の位置合わせ部へ出力する。また、正則化情報取得部１０２０は、局所領域の情報と局所正則化の重みを、第２の位置合わせ部１０４０へ出力する。

第１の位置合わせ部１０３０は、第１の実施形態と同様、第１の評価関数に基づく第１の位置合わせを行う。ただし、第１の位置合わせ部１０３０は、局所正則化を最初から適用するという命令を正則化情報取得部１０２０から取得した場合、第１の変形画像４０００に対応する第１の変形情報を取得せず、第１の位置合わせの処理を行わない。

第２の位置合わせ部１０４０は、第１の実施形態と同様、第２の評価関数に基づく第２の位置合わせを行う。ただし、第２の位置合わせ部１０４０は、正則化情報取得部１０２０から局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するという命令を取得した場合は、以下の処理を行う。

すなわち、第２の位置合わせ部１０４０は、第１の実施形態と同様、第１の位置合わせ部１０３０から取得した第１の変形パラメータｐ１を初期値として用いて、第２の評価関数に基づく変形位置合わせ（第２の位置合わせ）を行う。一方、第２の位置合わせ部１０４０は、局所正則化を最初から適用するという命令を取得した場合、変形パラメータの初期値なしに、第２の評価関数に基づく変形位置合わせを行う。

図９は、画像処理装置９００が行う処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１００００は第１の実施形態におけるステップＳ２０００に相当し、ステップＳ１００１０は第１の実施形態におけるステップＳ２０１０に相当するため、説明を省略する。また、ステップＳ１００４０は第１の実施形態におけるステップＳ２０３０に相当し、ステップＳ１００５０は第１の実施形態におけるステップＳ２０２０に相当するため、説明を省略する。

（ステップＳ１００２０：局所正則化を後から又は最初から適用するかを決定）
ステップＳ１００２０において、正則化情報取得部１０２０の決定部１０２４は、位置合わせの性能への影響の観点から、局所正則化を後から適用するか又は最初から適用するかを決定する。

第１の実施形態で述べた通り、被検体領域全体の位置合わせに影響を与えることなく位置合わせを行うために、局所正則化を行うための局所領域は、変形位置合わせを行う対象領域（被検体領域）に対して十分小さいものであることが好ましい。そうでなければ、被検体領域全体の位置合わせに影響が生じるため、最初から正則化を導入する場合の方が後から正則化を導入する場合よりも位置合わせ精度が向上する可能性がある。

そこで、本実施形態では、決定部１０２４は、被検体の領域に対する局所領域の割合に応じて、局所正則化を後から適用するか、最初から適用するかを決定する。つまり、決定部１０２４は、正則化項が適用される領域の被検体に対する面積比又は体積比に基づいて、第１の位置合わせ部１０３０による第１の位置合わせを行うか否かを決定する。

例えば、被検体の領域に対する局所領域の面積比又は体積比が所定の閾値以下であれば、決定部１０２４は、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用すると決定する。被検体の領域に対する局所領域の面積比又は体積比が所定の閾値超であれば、決定部１０２４は、局所正則化を最初から適用すると決定する。

具体的には、決定部１０２４が、第１の画像３０００を解析して被検体の領域（乳房領域）を抽出し、その体積を算出する。算出された被検体の領域の体積をＶ_Ｂとする。この処理は、ステップＳ８０２０と同様、一般的に用いられている公知の領域分割手法を用いるものとする。また、ステップＳ８０２０と同様、ユーザが手動で被検体の領域を抽出してもよい。

決定部１０２４は、ステップＳ８０２０で取得した局所領域（病変領域）Ｒ１の体積を算出する。算出された病変領域の体積をＶ_Ｌとする。そして、体積比Ｖ_Ｌ／Ｖ_Ｂの値が所定の閾値Ｔ_Ｖ以下であれば、決定部１０２４は、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するために、局所正則化途中導入フラグをＦ_ＭＩＤ＝Ｔｒｕｅに設定する。一方、体積比Ｖ_Ｌ／Ｖ_Ｂの値が所定の閾値Ｔ_Ｖ超であれば、決定部１０２４は、局所正則化を最初から適用するために、局所正則化途中導入フラグをＦ_ＭＩＤ＝Ｆａｌｓｅに設定する。

なお、本実施形態では、閾値Ｔ_Ｖの値をＴ_Ｖ＝０．０５とする。また、閾値Ｔ_Ｖは必ずしも固定値である必要はなく、変動値であってもよい。また、閾値Ｔ_Ｖは、ユーザにより手動入力されてもよい。例えば、ユーザが予め被検体の臨床情報を確認したり、画像を観察したりすることで、局所領域の大きさを判断し、局所正則化途中導入フラグＦ_ＭＩＤを手動設定してもよい。これにより、位置合わせの性能の観点から局所正則化を後から導入するか最初から導入するかを決定することができる。

（ステップＳ１００３０：局所正則化の適用のタイミングの判断）
ステップＳ１００３０において、正則化情報取得部１０２０は、局所正則化途中導入フラグＦ_ＭＩＤがＦ_ＭＩＤ＝Ｔｒｕｅの場合、ステップＳ１００４０へ処理を移し、Ｆ_ＭＩＤ＝Ｆａｌｓｅの場合、ステップＳ１００５０へ処理を移す。

（ステップＳ１００６０：局所正則化を追加した第２の評価関数に基づく位置合わせ）
ステップＳ１００６０において、第２の位置合わせ部１０４０は、局所正則化途中導入フラグの値に応じて第２の位置合わせの処理を行う。

Ｆ_ＭＩＤ＝Ｔｒｕｅを取得した場合は、第２の位置合わせ部１０４０は、第１の実施形態におけるステップＳ２０４０と同様の処理を行う。すなわち、第１の変形パラメータｐ１を初期値として用いて、第２の評価関数に基づく第１の画像３０００と第２の画像３０３０の位置合わせ処理を行う。

一方、Ｆ_ＭＩＤ＝Ｆａｌｓｅを取得した場合は、第２の位置合わせ部１０４０は、変形パラメータの初期値なしに、第２の評価関数に基づく第１の画像３０００と第２の画像３０３０の位置合わせ処理を行う。この処理は、第１の実施形態におけるステップＳ２０４０の処理と初期値が異なるだけであるため、説明は省略する。

（ステップＳ１００７０：変形画像の生成）
ステップＳ１００７０において、画像生成部１０５０は、第２の位置合わせ部から取得した第２の変形パラメータｐ２に基づいて、第２の変形画像５０００を生成する。

（ステップＳ１００８０：変形画像の表示）
ステップＳ１００８０において、表示制御部１０６０は、ユーザによるＵＩ（図示せず）の操作に応じて、画像生成部１０５０で生成された第２の変形画像５０００と第２の画像３０３０の断面画像を、表示部１２０へと表示する制御を行う。このとき、変形画像として、局所正則化導入フラグＦ_ＭＩＤ＝Ｔｒｕｅが取得された場合は、第１の変形画像４０００及び第２の変形画像５０００が表示されるように構成することができる。また、変形画像として、Ｆ_ＭＩＤ＝Ｆａｌｓｅが取得された場合は、第２の変形画像５０００が表示されるように構成することができる。

以上によって、画像処理装置９００の処理が実施される。本実施形態によると、最初に位置合わせの性能への影響の観点から、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するか、局所正則化を最初から適用するかが決定される。局所正則化を第１の位置合わせの後から適用すると決定された場合は、第１の位置合わせを行った後に、第２の位置合わせが行われる。一方、局所正則化を最初から適用すると決定された場合は、第２の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との位置合わせが行われる。

これにより、局所正則化を最初から適用することで位置合わせ精度が向上する場合は、最初から局所正則化を導入し、第１の位置合わせの後から局所正則化を導入することで、位置合わせ精度の低下を防ぐことができる。

本実施形態によれば、局所正則化を第１の位置合わせの後から適用するか最初から適用するかを決定し、最初から適用すると決定された場合には、最初から局所正則化を適用して位置合わせすることで、位置合わせ精度の低下を防ぐことができる。

以上、本発明にかかる第３の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。

なお、本発明は、上記の実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、システム又は装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出すことにより実行されてもよい。また、本発明は、システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能であり、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００，７００，９００ 画像処理装置
１１０ データサーバ
１２０ 表示部
１０１０ データ取得部
１０２０ 正則化情報取得部
１０２１ 領域情報取得部
１０２２ 重み情報取得部
１０２３ 第１の決定部
１０２４ 第２の決定部
１０３０ 第１の位置合わせ部
１０４０ 第２の位置合わせ部
１０５０ 画像生成部
１０６０ 表示制御部

Claims (13)

1. 第１の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより前記第１の画像を前記第２の画像に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する第１の位置合わせ手段と、
   前記第１の変形情報を初期値として用いて、画像の変形にペナルティを与える正則化項を前記第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との第２の位置合わせの適切度を評価し、前記変形モデルにより前記第１の画像を前記第２の画像に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する第２の位置合わせ手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の画像と前記第２の画像における画像情報の乖離度を評価する前記第１の評価関数が最小化するように、前記第１の変形情報を取得し、
   前記第２の位置合わせ手段は、前記第１の変形情報を初期値として、前記第１の画像と前記第２の画像における所定の領域の変形に対する所定の正則化モデルからの乖離度を前記正則化項として評価する前記第２の評価関数が最小化するように、前記第２の変形情報を取得する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１の画像、前記第２の画像、及び前記第１の画像に前記第１の変形情報を適用した第１の変形画像の少なくとも１つにおいて設定された所定領域の情報を取得する領域情報取得手段を備え、
   前記第２の位置合わせ手段は、前記領域の変形にペナルティを与える正則化項を前記第１の評価関数に追加した前記第２の評価関数に基づいて、前記第２の変形情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記正則化項の重み情報を取得する重み情報取得手段を備え、
   前記第２の位置合わせ手段は、前記重み情報により前記正則化項に重み付けを行うことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記重み情報取得手段は、前記正則化項が適用される領域の硬さ情報に基づいて、前記重み情報を取得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. 前記第２の位置合わせ手段による前記第２の位置合わせを行うか否かを決定する第１の決定手段を備え、
   前記第１の決定手段が、前記第２の位置合わせ手段による前記第２の位置合わせを行わないと決定した場合、
   前記第２の位置合わせ手段は、前記第２の変形情報を取得しないことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記第１の決定手段は、前記正則化項が適用される領域の硬さ情報、前記正則化項の重み情報、前記正則化項の値、及び前記第１の変形情報の少なくとも１つに基づいて、前記第２の位置合わせを行うか否かを決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の決定手段が前記第２の位置合わせ手段による前記第２の位置合わせを行うか否かを決定する前に、前記第１の画像に前記第１の変形情報を適用した第１の変形画像を表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
9. 前記第１の位置合わせ手段による前記第１の位置合わせを行うか否かを決定する第２の決定手段を備え、
   前記第２の決定手段が、前記第１の位置合わせ手段による前記第１の位置合わせを行わないと決定した場合、
   前記第１の位置合わせ手段は、前記第１の画像の前記第１の変形情報を取得せず、
   前記第２の位置合わせ手段は、前記第１の変形情報を用いずに、前記第２の変形情報を取得することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記第２の決定手段は、前記正則化項が適用される領域の被検体に対する面積比又は体積比に基づいて、前記第１の位置合わせ手段による前記第１の位置合わせを行うか否かを決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記正則化項は、前記領域の変形が剛体変換から乖離することに対して前記ペナルティを与える剛体正則化項であることを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
12. 第１の評価関数に基づいて、第１の画像と第２の画像との第１の位置合わせの適切度を評価し、所定の変形モデルにより前記第１の画像を第２の画像に変形位置合わせする第１の変形情報を取得する工程と、
    前記第１の変形情報を初期値として用いて、画像の変形にペナルティを与える正則化項を前記第１の評価関数に追加した第２の評価関数に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との第２の位置合わせの適切度を評価し、前記変形モデルにより前記第１の画像を前記第２の画像に変形位置合わせする第２の変形情報を取得する工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
13. コンピュータを請求項１乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。