JP2018175457A - Radiation imaging apparatus, image processing apparatus, and program for image processing - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、被写体を通過した放射線を検出したデータを処理する技術に関し、特に、放射線の散乱に起因する変動を補正する技術に関するものである。 The present invention relates to a technology for processing data obtained by detecting radiation which has passed through an object, and more particularly to a technology for correcting variations due to scattering of radiation.
人体等の被写体に対してＸ線等の放射線を照射し、被写体を透過した放射線の強度分布を検出器で検出して透過画像を撮像する技術においては、被写体を直線的に透過した放射線（一次線）から得られる一次線像に、被写体の内部等で散乱した放射線(散乱線)から得られる散乱線像が加わるため、取得した透過画像のコントラストが低下したり鮮鋭度が低下したりするような画質変動が生じることが一般に知られている。 In a technique in which a subject such as a human body is irradiated with radiation such as X-ray and the intensity distribution of the radiation transmitted through the subject is detected by a detector to capture a transmission image, the radiation linearly transmitted through the subject (primary (A) a scattered radiation image obtained from radiation (scattered radiation) scattered inside the subject etc. is added to the primary radiation image obtained from the line), so that the contrast of the obtained transmitted image is lowered or the sharpness is lowered. It is generally known that various image quality fluctuations occur.
この画質変動を抑えるために、被写体と検出器の間に、グリッドと呼ばれる、放射線の吸収率が高い物質と吸収率が低い物質とを薄く交互に積層した板を設置し、検出器に入射する散乱線量を低く抑える撮像方法が一般に用いられている。しかし、グリッドを設置した場合、検出器に入射する一次線量もグリッドによって減衰するため、グリッドを用いないときよりも強い放射線を被写体に照射する必要があり、被写体の被曝量が増加する。 In order to suppress this image quality fluctuation, a plate called a grid, in which a material with high radiation absorptivity and material with a low absorptivity are laminated thinly alternately, is placed between the subject and the detector and is incident on the detector An imaging method for reducing the scattered dose low is generally used. However, when the grid is installed, the primary dose incident on the detector is also attenuated by the grid, so it is necessary to irradiate the subject with radiation stronger than when the grid is not used, and the exposure dose of the subject is increased.
そこで、グリッドを用いないで取得した透過画像(グリッドレス画像)に信号処理を行うことにより、グリッドを用いて取得した透過画像(グリッド画像)と同等の画質を得る技術が、これまでに数多く提案されている。 Therefore, by performing signal processing on a transmission image (gridless image) acquired without using a grid, there have been proposed many techniques for achieving image quality equivalent to that of a transmission image (grid image) acquired using a grid. It is done.
例えば、特許文献１に記載の技術では、透過画像を解析することによって、被写体の体厚分布を推定して被写体の仮想モデルを取得し、この仮想モデルから推定した推定一次線像と推定散乱線像とを合成して推定透過画像を生成し、この推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが小さくなるように仮想モデルの体厚分布を修正する。これにより、散乱線による画質変動を抑えた透過画像を得ている。このとき、修正後の体厚分布を用いても推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが残る場合には、この違いがさらに小さくなるように仮想モデルの体厚分布を繰り返し修正する反復処理を行う。
For example, in the technique described in
特許文献１記載の技術では、前述したように、推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが小さくなるように、反復処理を用いて、仮想モデルの体厚分布を修正する。
In the technique described in
しかしながら、特許文献１のような反復処理を行うと、最終的な画像が得られるまでに相当の処理時間が必要となり、結果的に、単位時間あたりに得られる画像枚数が減ってしまう。このため、Ｘ線撮像装置の透視撮像のように、透過画像を動画像として表示したい場合、特許文献１の技術では、被写体の動きがギクシャクした不自然な動画になる可能性がある。また、高速な処理を実行できる特別な計算リソースを用いて、単位時間当たりに得られる画像枚数を増加させることも可能であるが、その場合には装置が高額になる。
However, when the repetitive processing as described in
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、反復処理を行わないか、あるいは処理の反復回数を大きく削減しながら、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることにある。 The present invention has been made in view of such a situation, and it is possible to obtain an image in which the image quality variation due to scattered radiation is suppressed in a short time while not performing iterative processing or greatly reducing the number of processing iterations. It is in.
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。すなわち、代表的な放射線撮像装置は、被写体に放射線を照射する放射線源と、被写体を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器と、放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出部とを有する。 The outline of typical ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows. That is, a typical radiation imaging apparatus includes a radiation source that irradiates radiation to a subject, a radiation detector that detects the intensity distribution of radiation passing through the subject, and an intensity distribution of radiation in the spatial axis direction and the time axis direction. An extraction unit that extracts at least one high frequency component, and a thickness distribution calculation unit that calculates a distribution of thickness of an object based on the high frequency components extracted by the extraction unit.
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。 Further features related to the present invention will become apparent from the description of the present specification and the accompanying drawings. The aspects of the present invention are also achieved and realized by means of the elements and combinations of various elements and the detailed description given below and the appended claims.
本発明によれば、散乱線による画質変動を抑えた放射線画像を短時間で得ることが可能になる。 According to the present invention, it is possible to obtain a radiation image in which the image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed in a short time.
本発明は、散乱線による画質変動を抑えた放射線画像を短時間で得ることを実現する技術を提供するものである。 The present invention provides a technique for achieving obtaining a radiation image in which the image quality variation due to scattered radiation is suppressed in a short time.
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Although the attached drawings show specific embodiments in accordance with the principles of the present invention, these are for understanding the present invention and are used for limiting interpretation of the present invention. is not.
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。 While this embodiment is described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention, other implementations are possible and without departing from the scope and spirit of the inventive concept. It is necessary to understand that it is possible to change the configuration / structure and replace various elements. Therefore, the following description should not be interpreted in a limited manner.
更に、本発明の実施形態は、すべての機能をハードウェアで実装してもよいし、機能の一部または全部を汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良い。 Furthermore, the embodiment of the present invention may implement all the functions in hardware, or may implement some or all of the functions in software running on a general-purpose computer.
また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Further, in all the drawings for describing the embodiments, the same reference numeral is attached to the same member in principle, and the repetitive description thereof will be omitted.
以下、本発明の実施の形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described.
図１は、本発明の実施の形態の放射線撮像装置を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の放射線撮像装置は、被写体１０８に放射線を照射する放射線源１０２と、被写体１０８を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器１１１と、放射線検出器１１１が検出した放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部３０１と、抽出部３０１が抽出した高周波成分に基づいて被写体１０８の厚さの分布を求める厚さ分布算出部３０２とを有する。以下、被写体１０８として、一例として人体である場合を考え、厚さの分布を体厚分布と呼び、厚さ分布算出部３０２を体厚分布算出部３０２と呼ぶが、本実施形態の放射線撮像装置は、人体を撮像対象とするものに限定されるものではない。
FIG. 1 is a block diagram showing a radiation imaging apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in the radiation imaging apparatus of the present embodiment, a
放射線検出器１１１は、１次元または２次元に配列された複数の検出素子を含み、複数の検出素子の配列方向についての放射線の空間的な強度分布、すなわち、放射線像を検出する。また、放射線検出器１１１が検出した放射線の強度分布の高周波成分とは、放射線の強度分布（放射線像）についての空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を言う。高周波成分は、放射線の強度分布を構成する周波数成分の帯域のうち、被写体１０８の内部で散乱された放射線（散乱線）を構成する周波数成分の強度が相対的に減衰している帯域の周波数成分であればよい。
The
放射線検出器１１１が検出する放射線の強度分布は、被写体１０８を直線的に透過した一次線の強度分布と、被写体１０８の内部で散乱された放射線（散乱線）の強度分布の和で表される。一次線の強度分布は、被写体の厚さの分布に対応する。このとき、放射線源１０２から被写体１０８に照射された放射線に含まれる時間的および空間的な高周波成分は、一部が直線的に被写体１０８を透過し、他は被写体１０８の内部で散乱される。散乱された高周波成分は、被写体１０８内で大きく減衰するため、放射線検出器１１１で検出された放射線の強度分布に含まれる高周波成分は、直線的に被写体１０８を透過した一次線の高周波成分にほぼ起因している。よって、抽出部３０１が、放射線検出器１１１が検出した放射線の強度分布に含まれる空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出することにより、一次線の強度分布（高周波成分の強度分布）を求めることができる。体厚分布算出部３０２は、抽出された高周波成分の強度分布から、被写体１０８の体厚分布を算出することができる。
The intensity distribution of radiation detected by the
このように、本実施形態の放射線撮像装置は、高周波成分の強度分布から被写体１０８の体厚分布を算出することができるため、被写体１０８の体厚分布に基づいて散乱線の強度分布を求め、放射線検出器が検出した放射線強度分布から散乱線の影響を除去することができる。よって、反復処理を行うことなく、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能になる。
As described above, since the radiation imaging apparatus of the present embodiment can calculate the body thickness distribution of the
なお、体厚分布算出部３０２は、例えば、予め求めておいた体厚と高周波成分の強度との関係から、高周波成分の強度に対応する被写体１０８の厚さを求める構成とすることができる。
The body thickness
また、図１のように放射線撮像装置は、体厚分布算出部３０２が求めた被写体１０８の体厚分布から、被写体１０８を放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部３０３を備えてもよい。また、放射線撮像装置１０１は、散乱線分布推定部３０３が求めた散乱線分布を放射線検出器１１１が検出した放射線の強度分布から除去する散乱線分布除去部３０４をさらに備えてもよい。
Further, as shown in FIG. 1, the radiation imaging apparatus is a scattered radiation distribution estimation unit that determines the distribution of scattered radiation generated by passage of radiation from the
なお、散乱線分布除去部３０４は、被写体１０８と放射線検出器１１１との間にグリッドを配置した場合に生じる散乱線分布と同等な散乱線分布を、被写体の体厚分布に基づいて生成し、散乱線分布推定部３０３が求めた散乱線分布を除去した放射線分布に対して加算してもよい。これにより、グリッドを配置して撮像した場合と同等の放射線分布をユーザ(医師や放射線技師、等)に対して表示することができる。
The scattered radiation
以下、本発明のさらに具体的な実施の形態について説明する。なお、以下の説明においては、放射線としてＸ線を用い、放射線検出器１１１は、２次元にＸ線検出素子が配列されたものを用いる。これにより、放射線検出器１１１は、Ｘ線の２次元分布を検出して被写体のＸ線画像を得る。ただし、本実施形態の放射線撮像装置は、２次元のＸ線画像を取得するＸ線撮像装置に限定されるものではなく、少なくとも１次元にＸ線検出素子が配列されたＸ線検出器を用いるＸ線ＣＴ装置にも本実施形態を適用することが可能である。また、以下の説明において、散乱線分布推定部３０３は、散乱線分布として被写体の散乱線像を求める。
Hereinafter, more specific embodiments of the present invention will be described. In the following description, X-rays are used as radiation, and the
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１の放射線撮像装置について説明する。
A radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described.
＜放射線撮像装置の構成例＞
図２は、本発明の実施の形態１による放射線撮像装置における構成の一例を示すブロック図である。
<Configuration Example of Radiation Imaging Device>
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention.
図２に示すように、放射線撮像装置(101)は、X線を発生して被写体に向けて照射するX線管（放射線源）(102)と、X線管(102)と電気的に接続される高電圧発生部(103)と、高電圧発生部(103)と電気的に接続されるX線制御部(104)とを備えている。X線管(102)のX線照射方向には、絞り(105)、X線補償フィルタ(106)およびテーブル(109)が順に配置されている。テーブル(109)には、機構制御部(110)が接続されている。絞り(105)およびX線補償フィルタ(106)には、絞り・フィルタ制御部(107)が接続されている。X線管(102)には、絞り(105)、X線補償フィルタ(106)およびテーブル(109)を挟んで対向する位置に、X線検出器(111) が配置されている。X線検出器(111)には、検出器制御部(112)が接続され、検出器制御部(112)には、画像処理部(115)が接続されている。X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)および検出器制御部(112)には、中央処理部(114)が接続され、中央処理部(114)には、記憶部(113)、入力部(116)および表示部(117)が接続されている。 As shown in FIG. 2, the radiation imaging apparatus (101) is electrically connected to an X-ray tube (radiation source) (102) for generating X-rays and irradiating them toward a subject, and the X-ray tube (102). And an X-ray control unit (104) electrically connected to the high voltage generation unit (103). In the X-ray irradiation direction of the X-ray tube (102), a diaphragm (105), an X-ray compensation filter (106) and a table (109) are arranged in order. A mechanism control unit (110) is connected to the table (109). A diaphragm / filter control unit (107) is connected to the diaphragm (105) and the X-ray compensation filter (106). In the X-ray tube (102), an X-ray detector (111) is disposed at a position opposed to the diaphragm (105), the X-ray compensation filter (106) and the table (109). A detector control unit (112) is connected to the X-ray detector (111), and an image processing unit (115) is connected to the detector control unit (112). A central processing unit (114) is connected to the X-ray control unit (104), the diaphragm / filter control unit (107), the mechanism control unit (110) and the detector control unit (112), and the central processing unit (114) Are connected to a storage unit (113), an input unit (116) and a display unit (117).
高電圧発生部(103)は、X線管(102)に与える高電圧を発生する。X線管(102)は、テーブル(109)の上に配置された被写体(108)に向けて、X線を照射する。X線制御部(104)は、高電圧発生部(103)を制御し、X線管(102)から照射されるX線の線量や線質を制御する。絞り(105)は、X線管(102)で発生したX線が照射される領域を、X線吸収率の高い金属の開閉によって制御する。X線補償フィルタ(106)は、X線吸収率の高い物質で構成され、被写体(108)のX線吸収率の低い部位に到達するX線を減衰させることで、ハレーションを軽減する。テーブル(109)は、被写体(108)を乗せる寝台である。機構制御部(110)は、テーブル(109)を移動して、被写体(108)を撮影に適した位置へ移動するように制御する。このとき、X線制御部(111)についても、テーブル(109)と一体的に移動する構造としてもよい。 The high voltage generator (103) generates a high voltage to be applied to the X-ray tube (102). The X-ray tube (102) emits X-rays toward an object (108) disposed on the table (109). The X-ray control unit (104) controls the high voltage generation unit (103) to control the dose and radiation quality of the X-ray irradiated from the X-ray tube (102). The diaphragm (105) controls a region irradiated with X-rays generated in the X-ray tube (102) by opening and closing a metal having a high X-ray absorptivity. The X-ray compensation filter (106) is made of a material having a high X-ray absorptivity, and reduces halation by attenuating the X-ray reaching the low X-ray absorptivity portion of the subject (108). The table (109) is a bed on which the subject (108) is placed. The mechanism control unit (110) moves the table (109) to control to move the subject (108) to a position suitable for photographing. At this time, the X-ray control unit (111) may be moved integrally with the table (109).
X線検出部(111)は、X線検出素子を２次元に配列した構成であり、画像生成部として機能する。すなわち、X線検出部(111)は、X線管(102)から照射され被写体(108)を透過したX線をX線検出素子でそれぞれ検出することにより、X線の強度分布に応じた画像（放射線像、以下、透過画像と呼ぶ）のデータを出力する。ここでいう被写体(108)を透過したX線には、被写体(108)を直線的に透過してX線検出部(11)に到達したX線と、被写体(108)内で散乱されてX線検出部(111)に到達したX線とを含む。よって、透過画像は、被写体(108)を直線的に透過した一次線の像と、被写体(108)内部で散乱された散乱線の像の和である。検出器制御部(112)は、X線検出部(111)を制御して透過画像のデータを取得し、画像処理部(115)に入力する。検出器制御部(112)がX線検出器(111)を制御することにより、X線検出器(111)は、透過画像を静止画として生成することも可能である。また、時間的に異なるタイミングで撮影した複数の透過画像を生成し、動画像として生成することも可能である。このとき、一般には毎秒30フレームや毎秒15フレームなどの一定の時間間隔で撮影されることが多いが、この時間間隔に限定されるものではない。画像処理部(115)は、検出器制御部(112)を介して、X線検出器(111)の出力する透過画像（入力画像）を受け取って、高周波成分を抽出する等の画像処理を行う。表示部(117)は、画像処理部(115)の処理後の画像(出力画像)を表示する。記憶部(113)は、半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体を備え、画像、画像取得条件、後述する各種特性やパラメータ等をデータとして記憶したり、後述するソフトウェアプログラムを記憶したりすることができる。なお、記録媒体の種類は、これに限定されるものではない。入力部(116)は、使用者が画像取得条件等を設定するためのユーザインターフェースである。この入力部(116)として、キーボード、マウス、制御用ボタン等を備えてもよいし、音声入力やジェスチャー入力などを行うためのセンサー等を備えてもよい。中央処理部(114)は、電気的に接続されている各部を制御する。 The X-ray detection unit (111) has a configuration in which X-ray detection elements are two-dimensionally arranged, and functions as an image generation unit. That is, the X-ray detection unit (111) detects an X-ray emitted from the X-ray tube (102) and transmitted through the subject (108) by the X-ray detection element to obtain an image according to the X-ray intensity distribution. Data of (a radiation image, hereinafter referred to as a transmission image) is output. The X-rays transmitted through the subject (108) referred to here are the X-rays transmitted through the subject (108) linearly to reach the X-ray detection unit (11) and the X-rays scattered within the subject (108). And an X-ray that has reached the line detection unit (111). Thus, the transmission image is the sum of the image of the primary line linearly transmitted through the object (108) and the image of scattered radiation scattered inside the object (108). The detector control unit (112) controls the X-ray detection unit (111) to acquire transmission image data, and inputs the data to the image processing unit (115). When the detector control unit (112) controls the X-ray detector (111), the X-ray detector (111) can also generate a transmission image as a still image. In addition, it is also possible to generate a plurality of transmission images captured at different timings in time and generate a moving image. At this time, in general, shooting is usually performed at a fixed time interval such as 30 frames per second or 15 frames per second, but it is not limited to this time interval. The image processing unit (115) receives the transmission image (input image) output from the X-ray detector (111) via the detector control unit (112) and performs image processing such as extraction of high frequency components. . The display unit (117) displays an image (output image) processed by the image processing unit (115). The storage unit (113) includes a recording medium such as a semiconductor memory or a magnetic disk, and stores an image, an image acquisition condition, various characteristics and parameters to be described later as data, and stores a software program to be described later it can. The type of recording medium is not limited to this. The input unit (116) is a user interface for the user to set an image acquisition condition and the like. A keyboard, a mouse, a control button or the like may be provided as the input unit (116), or a sensor or the like for performing voice input or gesture input may be provided. The central processing unit (114) controls each unit electrically connected.
なお、パーソナルコンピュータ(PC)を代表とする一般的なコンピュータ構成は、通常、CPUと呼ばれる中央処理部(114)に加え、記憶部(113)、入力部(116)、表示部(117)を備えるとともに、X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)、画像処理部(115)をソフトウェアプログラムによって実現することができる。よって、中央処理部(114)、記憶部(113)、入力部(116)、表示部(117)、X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)および画像処理部(115)をコンピュータによって構成してもよい。また、画像処理部(115)の機能は、専用ハードウェアや画像処理プロセッサ等を用いて実現してもよい。なお，画像処理部(115)の詳細については、後ほど詳しく述べる。 A general computer configuration represented by a personal computer (PC) usually includes a storage unit (113), an input unit (116), a display unit (117) in addition to a central processing unit (114) called a CPU. The X-ray control unit (104), the aperture / filter control unit (107), the mechanism control unit (110), the detector control unit (112), and the image processing unit (115) can be realized by a software program. . Therefore, the central processing unit (114), the storage unit (113), the input unit (116), the display unit (117), the X-ray control unit (104), the diaphragm / filter control unit (107), the mechanism control unit (110) The detector control unit (112) and the image processing unit (115) may be configured by a computer. Further, the function of the image processing unit (115) may be realized using dedicated hardware, an image processing processor, or the like. The details of the image processing unit (115) will be described in detail later.
＜放射線撮像装置の一次線と散乱線＞
図３は、被写体を透過する放射線の一次線と散乱線を説明する説明図である。なお、図３は、放射線撮像装置における一次線と散乱線を説明するためだけに用いる図であり、通常の使用状態における動作を説明する図ではない。
<Primary line and scattered radiation of radiation imaging device>
FIG. 3 is an explanatory view for explaining primary rays and scattered rays of radiation passing through an object. In addition, FIG. 3 is a figure used only in order to demonstrate the primary line and scattered radiation in a radiation imaging device, and is not a figure explaining the operation | movement in a normal use condition.
ここでまず、被写体を透過したX線を検出することにより得られる透過画像の画素ごとの強度(強度分布)Im(x,y)、一次線像の強度分布Ip(x,y)および散乱線像の強度分布Is(x,y)について、一般に知られている特性を説明する。なお、以下の式中の(x,y)は画素の位置を示す。 Here, first, the intensity (intensity distribution) Im (x, y) for each pixel of the transmission image obtained by detecting the X-ray transmitted through the subject, the intensity distribution Ip (x, y) of the primary radiation image, and the scattered radiation The generally known characteristics of the image intensity distribution Is (x, y) will be described. Note that (x, y) in the following formula indicates the position of the pixel.
式(1)は、透過画像Im(x,y)が一次線像Ip (x,y)と散乱線像Is(x,y)の和で表されることを示す。式(2)は、一次線像Ip (x,y)の強度が被写体の厚みT(x,y)に応じて指数的に減衰することを示す。ここで、Io (x,y)は位置(x,y)における入射線量を示し、μは単位厚みあたりのX線減衰率(線減弱係数)を示す。式(3)は、散乱線像Is(x,y)の強度が一次線像Ip(x,y)の強度と点拡散関数Sσ(T(x,y))の畳み込み演算(＊)で表されることを示しており、この点拡散関数Sσ(T(x,y))は被写体の厚みT(x,y)に応じて変化することを示す。なお、これらの式(1)(2)(3)は、前述した特許文献１に記載された内容に基づく数式である。
Equation (1) indicates that the transmission image Im (x, y) is represented by the sum of the primary ray image Ip (x, y) and the scattered radiation image Is (x, y). Equation (2) indicates that the intensity of the primary line image Ip (x, y) attenuates exponentially in accordance with the thickness T (x, y) of the object. Here, Io (x, y) represents the incident dose at the position (x, y), and μ represents the X-ray attenuation factor (linear attenuation coefficient) per unit thickness. Expression (3) is a table in which the intensity of the scattered radiation image Is (x, y) is the convolution operation (*) of the intensity of the primary linear image Ip (x, y) and the point diffusion function Sσ (T (x, y)). It is shown that the point diffusion function Sσ (T (x, y)) changes according to the thickness T (x, y) of the subject. In addition, these Formula (1) (2) (3) are numerical formulas based on the content described in the
図３(a)において、X線管(102)から照射されたX線の照射領域を絞り(201(a))によって制御し、テーブル(109)に乗せた被写体(202)に照射する実験を行ったときの様子を示している。このとき、絞り(201(a))は、図２に示した絞り(105)と同じものでもよいが、動作原理説明のため、図２に示した絞り(105)とは別のものとし、X線吸収率の高い金属であるとする。また、被写体(202)は、動作原理説明のため、例えばアクリル板のように、厚みT(x,y)が位置(x,y)によらず一定値(T)の物体とする。 In FIG. 3A, the X-ray irradiation area irradiated from the X-ray tube (102) is controlled by the diaphragm (201 (a)), and the experiment of irradiating the object (202) placed on the table (109) is performed. It shows how it went. At this time, the diaphragm (201 (a)) may be the same as the diaphragm (105) shown in FIG. 2, but in order to explain the principle of operation, it is different from the diaphragm (105) shown in FIG. It is assumed that the metal has a high X-ray absorptivity. In addition, the object (202) is an object having a constant value (T) regardless of the position (x, y), such as an acrylic plate, for the purpose of explaining the operation principle.
この被写体(202)とテーブル(109)を透過したX線の強度分布をX線検出器(111(a))で検出すると、図３(a1)に示すように、中央部が盛り上がった形状の強度分布Im(x,y)が得られる。これは、X線検出器(111(a))の中央部と比べて端部(左端と右端)のほうが、被写体(202)をX線が通過するときの経路が若干長くなることも原因のひとつであるが、それ以上に、散乱線の強度分布Is(x,y)が、X線照射領域の中央部と端部で異なることによる影響が大きい。すなわち、X線照射領域の中央部では、その両側(左側と右側)の散乱線がX線検出器(111(a))に入射するのに対し、端部(左端と右端)では片側(左端ではその右側、右端ではその左側)の散乱線だけがX線検出器(111(a))に入射することになるため、中央部のほうが端部よりも入射するX線の強度が強くなることに起因する。 When the X-ray detector (111 (a)) detects the intensity distribution of the X-rays transmitted through the subject (202) and the table (109), as shown in FIG. 3 (a1), the central portion bulges. An intensity distribution Im (x, y) is obtained. This is also because the end (left end and right end) of the X-ray detector (111 (a)) has a slightly longer path when the X-ray passes through the subject (202) compared to the center part of the X-ray detector (111 (a)). Although it is one, the influence of the intensity distribution Is (x, y) of the scattered radiation being different at the central portion and the end portion of the X-ray irradiation region is large. That is, in the central part of the X-ray irradiation area, the scattered radiation on both sides (left and right) is incident on the X-ray detector (111 (a)), while at the end (left end and right end) In that case, only the scattered radiation on the right side and the left side at the right end will be incident on the X-ray detector (111 (a)), so the intensity of the incident X-ray will be stronger at the central part than at the end. caused by.
この現象は、図３(b)に示すように、絞り(201(b))の位置を絞り(201(a))と異なる位置に動かすことによって、実験的に確認することができる。図３(b)に示す例では、絞り(201(b))の片側(向かって左側)の金属板を動かし、X線管(102)の左側に照射されるX線を遮蔽した様子を示している。すると、X線管(102)、被写体(202)、およびX線検出器(111(b))の位置関係や被写体(202)の厚みを図３(a)と変えていないにも関わらず、図３(b1)に示すように透過画像の強度分布Im(x,y)が変化し、図３(a1)に示した強度分布Im(x,y)よりも、全体に値が小さくなる。この現象は、被写体(202)の左側に照射されるX線を遮蔽されたため、被写体(202)の左側から右側に向けて散乱するX線が無くなったことに起因する。 This phenomenon can be experimentally confirmed by moving the position of the aperture (201 (b)) to a position different from that of the aperture (201 (a)) as shown in FIG. 3 (b). In the example shown in FIG. 3 (b), the metal plate on one side (to the left) of the diaphragm (201 (b)) is moved to shield the X-ray irradiated on the left side of the X-ray tube (102). ing. Then, although the positional relationship between the X-ray tube (102), the subject (202), and the X-ray detector (111 (b)) and the thickness of the subject (202) are not changed from FIG. As shown in FIG. 3 (b1), the intensity distribution Im (x, y) of the transmission image changes, and the value becomes smaller overall than the intensity distribution Im (x, y) shown in FIG. 3 (a1). This phenomenon is caused by the elimination of the X-rays scattered from the left side to the right side of the subject (202) because the X-rays irradiated to the left side of the subject (202) are shielded.
このように、被写体(202)の厚みが一定値であったとしても、X線が照射される領域の位置や面積が変化すると、透過画像の強度分布Im(x,y)が変化する。人体のように、局所的に厚みが異なる被写体の場合には、より複雑に透過画像の強度分布Im(x,y)が変化する。このため、従来の技術では、ある位置(x,y)の透過画像の強度分布Im(x,y)だけから、その位置の厚みT(x,y)を算出することが困難であり、式(2)に示したIp(x,y)と、式(3)に示したIs(x,y)を簡単に算出することができない。従って、これまでは特許文献１に記載されているような反復処理等を用いて、被写体(202)の厚みT(x,y)を算出せざるを得えなかった。
As described above, even if the thickness of the subject 202 is a constant value, the intensity distribution Im (x, y) of the transmission image changes when the position or area of the region irradiated with the X-rays changes. In the case of an object having a locally different thickness, such as a human body, the intensity distribution Im (x, y) of the transmission image changes more complicatedly. For this reason, in the prior art, it is difficult to calculate the thickness T (x, y) of the position only from the intensity distribution Im (x, y) of the transmission image at a certain position (x, y). It is not possible to easily calculate Ip (x, y) shown in (2) and Is (x, y) shown in equation (3). Therefore, until now, it has been necessary to calculate the thickness T (x, y) of the object (202) using an iterative process as described in
一方、本発明の実施の形態１による放射線撮像装置では、図３(a1)および図３(b1)に示すノイズに着目する。このノイズは透過画像に含まれ、X線管(102)の中において、図示しないターゲット金属(陽極)に真空中で電子ビームを衝突させてX線を発生させる際に、電子が衝突する位置や時間間隔が確率的に毎回変化することによって発生するものであり、このノイズを無くすことは本質的に困難である。すなわち、このようなノイズは、通常的に発生している。また、このノイズは、インパルス状の波形になることが多く、空間的および時間的に高周波成分を多く含む。 On the other hand, in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention, attention is focused on the noise shown in FIGS. 3 (a1) and 3 (b1). This noise is included in the transmission image, and in the X-ray tube (102), when the electron beam collides with the target metal (anode) (not shown) in vacuum to generate X-rays, the position where the electrons collide or The time interval is generated by stochastically changing each time, and it is inherently difficult to eliminate this noise. That is, such noise is usually generated. Also, this noise often has an impulse-like waveform, and contains many high frequency components spatially and temporally.
このようなノイズを含むX線が、X線管(102)から被写体(202)に対して照射されると、被写体(202)を透過している間に、そのノイズの一部が散乱する。式(3)によると、散乱線像の強度は、一次線像Ip(x,y)の強度と点拡散関数Sσ(T(x,y))の畳み込み演算、すなわちローパスフィルタ演算として表されるため、ノイズに含まれる高周波成分は大きく減衰する。逆に言えば、図３(a1)および図３(b1)に示す透過画像に残留するノイズ(高周波成分)は、散乱線に起因するのではなく、そのほとんどが一次線に起因するものであると言える。 When an X-ray including such noise is irradiated from the X-ray tube (102) to the subject (202), part of the noise is scattered while being transmitted through the subject (202). According to equation (3), the intensity of the scattered radiation image is expressed as a convolution operation of the intensity of the primary linear image Ip (x, y) and the point diffusion function Sσ (T (x, y)), that is, a low pass filter operation Therefore, high frequency components included in the noise are greatly attenuated. Conversely, the noise (high frequency components) remaining in the transmission image shown in FIG. 3 (a1) and FIG. 3 (b1) is not attributable to scattered radiation, but mostly attributable to primary radiation. It can be said.
ここで、図３(a1)に示す透過画像を空間的な高周波成分と低周波成分に分離すると、高周波成分は図３(a2)のようになり、低周波成分は図３(a3)のようになる。同様に、図３(b1)に示す透過画像を高周波成分と低周波成分に分離すると、高周波成分は図３(b2)のようになり、低周波成分は図３(b3)のようになる。このとき、前述したように、高周波成分はそのほとんどが一次線に起因するものであるから、前述した式(2)から、図３(a2)と図３(b2)に示された高周波成分は、被写体の厚みに応じたほぼ同じ強度分布を示す。図３(a2)と図３(b2)の各強度分布をIp(x,y)とおけば、式(2)から式(4)を導出でき、入射線量Io(x,y)を事前に測定しておけば、反復処理を用いることなく被写体の厚みT(x,y)を短時間で算出することができる。なお、図３(a2)、（b2)では、空間的な高周波成分を示したが、時間軸方向の高周波成分についても同様である。
以上説明した動作原理を換言すると、ある位置(x,y)の透過画像の強度Im(x,y)に着目すると、一次線の強度Ip(x,y)は、その近傍の位置(x+dx,y+dy)の一次線の強度Ip(x+dx,y+dy)と大きく異なる可能性があるが、散乱線の強度Is(x,y)はその近傍の散乱線の強度Is(x+dx,y+dy)とほぼ等しくなる、という性質を利用している。すなわち、式(5)に示すように、透過画像Imにおける近傍画素との強度の差(Im(x+dx,y+dy)-Im(x,y)、すなわち高周波成分)を求めることによって、散乱線の強度Isをキャンセルでき(Is(x+dx,y+dy)-Is(x,y)≒0)、一次線像Ipにおける近傍画素との強度の差(Ip(x+dx,y+dy)-Ip(x,y))が得られる。これを利用して、式(1)および式(3)における散乱線Is(x,y)の影響を受けることなく、式(2)あるいは式(4)から被写体の厚みT(x,y)を短時間で算出することができる。
＜画像処理部の構成例＞
図４は、図２の放射線撮像装置が有する画像処理部(115)における構成の一例を示すブロック図である。
<Configuration Example of Image Processing Unit>
FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the image processing unit (115) of the radiation imaging apparatus of FIG.
図４に示すように、画像処理部(115)は、高周波成分抽出部(301)と、体厚分布算出部(302)と、散乱線像推定部(303)と、散乱線像除去部(304)で構成される。 As shown in FIG. 4, the image processing unit (115) includes a high frequency component extraction unit (301), a body thickness distribution calculation unit (302), a scattered radiation image estimation unit (303), and a scattered radiation image removal unit ( 304).
高周波成分抽出部(301)は、X線検出器(111)の出力する透過画像（入力画像）について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出し、この抽出結果を高周波成分情報として体厚分布算出部(302)に入力する。この詳細については、図５を用いて後ほど詳しく述べる。 The high frequency component extraction unit (301) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction for the transmission image (input image) output from the X-ray detector (111), and extracts the extraction result as a high frequency component Information is input to the body thickness distribution calculation unit (302). The details will be described later in detail using FIG.
体厚分布算出部(302)は、高周波成分抽出部(301)で抽出した高周波成分情報をもとに、体厚情報を算出して、散乱線像推定部（散乱線分布推定部）(303)に入力する。この詳細については、図６を用いて後ほど詳しく述べる。 The body thickness distribution calculating unit (302) calculates body thickness information based on the high frequency component information extracted by the high frequency component extracting unit (301), and the scattered radiation image estimating unit (scattered ray distribution estimating unit) (303) Enter in). The details will be described later in detail with reference to FIG.
散乱線像推定部(303)は、入力画像と体厚分布算出部(302)からの体厚情報をもとに、入力画像に含まれると推定される散乱線像（推定散乱線像）を算出し、散乱線像除去部(304)に入力する。この詳細については、図７を用いて後ほど詳しく述べる。 The scattered radiation image estimation unit (303) estimates a scattered radiation image (estimated scattered radiation image) estimated to be included in the input image based on the input image and the body thickness information from the body thickness distribution calculation unit (302). It is calculated and input to the scattered radiation image removal unit (304). The details will be described later in detail with reference to FIG.
散乱線像除去部(304)は、散乱線像推定部(303)が求めた推定散乱線像を入力画像から除去し、出力画像を算出する。この詳細については、図８を用いて後ほど詳しく述べる。
なお、画像処理部(115)に設定される画像取得条件については、後ほど詳しく述べる。
The scattered radiation image removal unit (304) removes the estimated scattered radiation image obtained by the scattered radiation image estimation unit (303) from the input image, and calculates an output image. The details will be described later in detail with reference to FIG.
The image acquisition conditions set in the image processing unit (115) will be described in detail later.
＜高周波成分抽出部の構成例＞
図５は、図４の画像処理部(115)が有する高周波成分抽出部(301)の構成の一例を示すブロック図である。高周波成分抽出部(301)は、X線検出器(111)の出力する透過画像（入力画像）について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出し、この抽出結果を高周波成分情報として体厚分布算出部(302)に入力する。
<Configuration Example of High-Frequency Component Extraction Unit>
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the high frequency component extraction unit (301) of the image processing unit (115) of FIG. The high frequency component extraction unit (301) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction for the transmission image (input image) output from the X-ray detector (111), and extracts the extraction result as a high frequency component Information is input to the body thickness distribution calculation unit (302).
図５(a)〜(d)に示すように、高周波成分抽出部(301)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 5A to 5D, various modifications can be considered for the high-frequency component extraction unit (301). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図５(a)は、高周波成分抽出部(301)をフレーム内ハイパスフィルタ(401)で構成した例(301(a))を示す。ここで、フレーム内ハイパスフィルタ(401)は、１枚(１フレーム)の入力画像だけを用いて、入力画像を構成する各画素値の空間軸方向の強度分布の高周波成分を抽出するフィルタであり、一般的な１次元あるいは２次元のハイパスフィルタをそのまま用いることができる。ハイパスフィルタとは、高周波成分の減衰量よりも直流を含む低周波成分の減衰量が多い周波数特性を持つフィルタのことである。例えば、一般的な水平ハイパスフィルタあるいは垂直ハイパスフィルタ(いずれも１次元ハイパスフィルタ)を、フレーム内ハイパスフィルタ(401)としてそのまま用いることができる。また、一般的な水平ハイパスフィルタと垂直ハイパスフィルタを、直列あるいは並列に接続して2次元ハイパスフィルタを構成し、フレーム内ハイパスフィルタ(401)としてもよい。なお、フレーム内ハイパスフィルタ(401)は、ここで述べた構成に限定されるわけではなく、先ほど図３を用いて動作原理説明したように、散乱線像(直流を含む低周波成分)を大きく減衰するような周波数特性を持っていればよい。 FIG. 5 (a) shows an example (301 (a)) in which the high frequency component extraction unit (301) is configured by an in-frame high pass filter (401). Here, the intra-frame high-pass filter (401) is a filter that extracts high frequency components of the intensity distribution in the spatial axis direction of each pixel value constituting the input image using only one (one frame) input image. A general one-dimensional or two-dimensional high pass filter can be used as it is. The high-pass filter is a filter having frequency characteristics in which the amount of attenuation of low frequency components including direct current is larger than the amount of attenuation of high frequency components. For example, a general horizontal high pass filter or vertical high pass filter (both are one-dimensional high pass filters) can be used as the in-frame high pass filter (401) as it is. In addition, a general horizontal high pass filter and a vertical high pass filter may be connected in series or in parallel to form a two-dimensional high pass filter, which may be used as an in-frame high pass filter (401). The intra-frame high-pass filter (401) is not limited to the configuration described here, and as described above with reference to FIG. 3, the scattered radiation image (low-frequency component including direct current) It suffices to have a frequency characteristic that attenuates.
図５(b)は、高周波成分抽出部(301)の別の構成例(301(b))を示す。この高周波成分抽出部(301(b))は、膨張処理部(402)と、収縮処理部(403)と、減算器(404)で構成される。ここで、膨張処理部(402)における膨張処理は、一般にディレート(dilate)処理として知られており、注目位置（画素）(x,y)の近傍（例えば注目位置の画素を中心とする９画素）の入力信号（画像値）の最大値を注目位置の出力信号（画素値）とする処理である。また、収縮処理部(403)における収縮処理は、一般にエロード(erode)処理として知られており、注目位置(x,y)の近傍の入力信号（画素値）の最小値を注目位置の出力信号（画素値）とする処理である。 FIG. 5 (b) shows another configuration example (301 (b)) of the high frequency component extraction unit (301). The high frequency component extraction unit (301 (b)) is configured of an expansion processing unit (402), a contraction processing unit (403), and a subtractor (404). Here, the dilation processing in the dilation processing unit (402) is generally known as a dilate processing, and is close to the position of interest (pixel) (x, y) (for example, 9 pixels centered on the pixel of the position of interest) And the output signal (pixel value) of the target position. In addition, contraction processing in the contraction processing unit (403) is generally known as erode processing, and the minimum value of the input signal (pixel value) near the target position (x, y) is an output signal of the target position This is processing for setting (pixel value).
したがって、減算器(404)によって膨張処理部(402)と収縮処理部(403)からの各出力信号の差を取ると、注目位置(x,y)の近傍の入力信号の最大値と最小値の差分が得られるため、式(5)に示したように、一次線像Ipにおける近傍画素との強度の差(Ip(x+dx,y+dy)-Ip(x,y))を抽出したことになり、近傍画素との強度の差が小さい散乱線像を減衰させることができる。 Therefore, when the difference between the output signals from the expansion processor (402) and the contraction processor (403) is taken by the subtractor (404), the maximum value and the minimum value of the input signal in the vicinity of the position of interest (x, y) The difference in intensity (Ip (x + dx, y + dy) −Ip (x, y)) from the neighboring pixels in the primary linear image Ip is extracted as shown in equation (5). As a result, a scattered radiation image having a small difference in intensity with neighboring pixels can be attenuated.
なお、上記「近傍」を何画素分に設定するかは任意であり、X線に含まれるノイズの半値幅が小さいX線管(102)を用いる場合には「近傍」を少ない画素数(例えば水平3画素×垂直3画素)とし、ノイズの半値幅が大きいX線管(102)を用いる場合には「近傍」を多くの画素数(例えば水平７画素×垂直７画素)とすればよい。 Note that the number of pixels for which “nearby” is set is arbitrary, and when using an X-ray tube (102) having a small half width of noise contained in X-rays, “nearby” is reduced to a small number of pixels (for example, Assuming that horizontal 3 pixels × vertical 3 pixels) and the X-ray tube (102) having a large half width of noise is used, “nearby” may be set to a large number of pixels (for example, horizontal 7 pixels × vertical 7 pixels).
図５(c)は、高周波成分抽出部(301)のさらに別の構成例(301(c))を示す。この高周波成分抽出部(301(c))は、フレームメモリ(405)と、減算器(406)で構成され、現在の入力画像と、1フレーム前の入力画像との差分(すなわち、時間方向の高周波成分)を出力する構成になっている。この構成により、被写体が静止している場合には、ノイズ成分を抽出することができる。なお、時間方向の高周波成分を抽出する構成は、ここで述べた構成に限定されるわけではなく、フレームメモリ(405)の数を増やして複数フレーム間の差分をとってもよい。被写体が静止している場合には、一次線の強度がノイズによってフレーム間で大きく変化する可能性があるのに対し、散乱線の強度は1フレーム内の近傍間で平均化されるためエルゴード性によってフレーム間であまり変化しない性質を利用し、高周波成分抽出部(301(c))は、時間周波数における直流を含む低周波成分を大きく減衰するような周波数特性を持っていればよい。なお、エルゴード性とは、時間平均と集合平均が統計的に一致する性質のことであり、ここでは、散乱線のフレーム間の平均値(時間平均)と1フレーム内の平均値(集合平均)が統計的に一致する性質のことを表している。 FIG. 5C shows yet another configuration example (301 (c)) of the high frequency component extraction unit (301). The high frequency component extraction unit (301 (c)) is composed of a frame memory (405) and a subtractor (406), and the difference between the current input image and the input image one frame before (that is, the time direction (High frequency component) is output. With this configuration, noise components can be extracted when the subject is stationary. The configuration for extracting high-frequency components in the time direction is not limited to the configuration described here, and the number of frame memories (405) may be increased to take differences between a plurality of frames. When the subject is at rest, the intensity of the primary line may change greatly between frames due to noise, while the intensity of scattered radiation is averaged between the neighborhoods in one frame, and thus ergodicity The high frequency component extraction unit (301 (c)) may have a frequency characteristic that largely attenuates low frequency components including direct current in time frequency by utilizing the property that does not change much between frames. In addition, ergodicity is a property in which a time average and a group average are in agreement statistically, and here, an average value (time average) between frames of scattered radiation and an average value in one frame (group average) Represents a statistically consistent nature.
図５(d)は、高周波成分抽出部(301)のさらに別の構成例(301(d))を示す。この高周波成分抽出部(301(d))は、図５(a)に示した空間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(a))と、図５(c)に示した時間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(c))と、動き検出器(407)と、混合器(408)で構成される。 FIG. 5D shows yet another configuration example (301 (d)) of the high frequency component extraction unit (301). The high frequency component extraction unit (301 (d)) is shown in FIG. 5 (c), and the high frequency component extraction unit (301 (a)) for extracting high frequency components in the spatial axis direction shown in FIG. 5 (a). A high frequency component extraction unit (301 (c)) for extracting high frequency components in the time axis direction, a motion detector (407), and a mixer (408).
高周波成分抽出部(301(a))の構成および動作は前述したとおりであり、入力画像からフレーム内の空間軸方向の高周波成分を抽出して出力する。高周波成分抽出部(301(c))の構成および動作は前述したとおりであり、入力画像からフレーム間（時間軸方向）の高周波成分を抽出して出力する。ここで、空間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(a))では、ノイズ成分（高周波成分）だけでなく、入力画像に含まれる被写体の輪郭成分も抽出してしまうため、輪郭部分では式(2)あるいは式(4)を用いて算出した被写体の厚みT(x,y)に誤差が含まれることになる。一方、時間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(c))では、被写体が静止している領域では、被写体の輪郭の有無によらずにノイズ成分（高周波成分）だけを抽出することができるのに対し、被写体が動いている領域では、ノイズ成分だけでなく、位置(x,y)ごとの被写体の厚みT(x,y)の差に応じて変化する成分も抽出してしまう。したがって、被写体が動く領域では、式(2)あるいは式(4)を用いて算出した被写体の厚みT(x,y)に誤差が含まれることになる。 The configuration and operation of the high frequency component extraction unit (301 (a)) are as described above, and the high frequency component in the spatial axis direction in the frame is extracted and output from the input image. The configuration and operation of the high frequency component extraction unit (301 (c)) are as described above, and the high frequency component between the frames (in the time axis direction) is extracted and output from the input image. Here, the high-frequency component extraction unit (301 (a)) that extracts high-frequency components in the spatial axis direction extracts not only noise components (high-frequency components) but also outline components of the subject included in the input image. In the contour portion, an error is included in the thickness T (x, y) of the subject calculated using the equation (2) or the equation (4). On the other hand, in the high-frequency component extraction unit (301 (c)) that extracts high-frequency components in the time axis direction, only noise components (high-frequency components) are extracted in the area where the subject is stationary In the region where the subject is moving, not only the noise component but also the component that changes according to the difference in the thickness T (x, y) of the subject for each position (x, y) is extracted. It will Therefore, in the region where the subject moves, an error is included in the thickness T (x, y) of the subject calculated using Equation (2) or Equation (4).
そこで、動き検出器(407)を用いて被写体の動き情報k(x,y)を検出し、式(6)に示すように、被写体の動きが大きい領域では高周波成分抽出部(301(a))の結果(A(x,y))を高周波成分情報Y(x,y)とし、被写体の動きが小さい領域では高周波成分抽出部(301(c))の結果(B(x,y))を高周波成分情報Y(x,y)とするように混合器(408)を制御する。これにより、厚みT(x,y)の誤差が少なくなるような高周波成分を抽出することができる。
なお、動き検出器(407)は、たとえば、位置(x,y)ごとにフレーム差分の絶対値をとる演算と、正規化のための除算器(定数での除算)など用いて、公知の技術で実現することができるため、図示を省略する。 In addition, the motion detector (407) uses, for example, an operation that takes an absolute value of a frame difference for each position (x, y), a divider (division by a constant) for normalization, etc. The illustration is omitted because it can be realized by
＜体厚分布算出部の構成例＞
図６は、図４の画像処理部(115)が有する体厚分布算出部(302)における構成の一例を示すブロック図である。体厚分布算出部(302)は、高周波成分抽出部(301)で抽出した高周波成分情報をもとに、体厚情報を算出して、散乱線像推定部 (303)に入力する。
<Configuration Example of Body Thickness Distribution Calculation Unit>
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the body thickness distribution calculation unit (302) of the image processing unit (115) of FIG. The body thickness distribution calculating unit (302) calculates body thickness information based on the high frequency component information extracted by the high frequency component extracting unit (301), and inputs the calculated body thickness information to the scattered radiation image estimating unit (303).
図６に示すように、体厚分布算出部(302)は、絶対値演算部(501)と、平滑化処理部(502)と、ルックアップテーブル(503)とを備えて構成される。ルックアップテーブル(503)には、予め求めておいた、ノイズ成分（高周波成分）強度の平均値と体厚との関係（変換特性(504)）が、画像取得条件（管電圧値、管電流および絞り値等の組み合わせ）ごとに格納されている。 As shown in FIG. 6, the body thickness distribution calculating unit (302) includes an absolute value calculating unit (501), a smoothing processing unit (502), and a look-up table (503). In the look-up table (503), the relationship between the average value of the noise component (high frequency component) intensity and the body thickness (conversion characteristic (504)) obtained beforehand is an image acquisition condition (tube voltage value, tube current And combinations of aperture values etc.).
高周波成分抽出部(301)から体厚分布算出部(302)に入力される高周波成分情報は、正負両方の極性を持つとともに、図３に示したようにインパルス性の波形となっていることが多い。そこで、絶対値演算部(501)は、高周波成分抽出部(301)から受け取った高周波成分情報の絶対値をとり、平滑化処理部(502)は、ローパスフィルタ処理を行うことにより、注目位置（画素）(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を算出する。その後、体厚分布算出部(302)は、図２に示したX線制御部(104)および絞り・フィルタ制御部(107)に設定されている画像取得条件(管電圧値、管電流値、絞り値など)を読み込み、ルックアップテーブル(503)に格納されているその画像取得条件におけるノイズ成分強度の平均値と体厚との関係を参照することにより、平滑化処理部(502)が算出した注目位置(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を、その位置(x,y)の体厚情報に変換して出力する。 The high-frequency component information input from the high-frequency component extraction unit (301) to the body thickness distribution calculation unit (302) has both positive and negative polarities, and has an impulse waveform as shown in FIG. There are many. Therefore, the absolute value calculation unit (501) takes the absolute value of the high frequency component information received from the high frequency component extraction unit (301), and the smoothing processing unit (502) performs low-pass filter processing to obtain the attention position ( An average value of noise component intensities in the vicinity of the pixel (x, y) is calculated. After that, the body thickness distribution calculation unit (302) sets the image acquisition conditions (tube voltage value, tube current value, etc.) set in the X-ray control unit (104) and the diaphragm / filter control unit (107) shown in FIG. The smoothing processing unit (502) calculates by reading the aperture value and referring to the relationship between the average value of the noise component strength under the image acquisition conditions and the body thickness stored in the look-up table (503). The average value of the noise component intensity in the vicinity of the target position (x, y) is converted into body thickness information of the position (x, y) and output.
このルックアップテーブル(503)に格納されているノイズ成分強度の平均値と体厚との関係（変換特性(504)）の求め方について説明する。例えば、図３(a)に示した構成を用いて、画像取得条件と厚み一定の被写体(202)の厚みを様々に変更しながら、図３(a1)に示す透過画像を取得する。その後、図４に示した高周波成分抽出部(301)の機能により高周波成分情報を抽出し、図６に示す絶対値演算部(501)と平滑化処理部(502)の機能により、注目位置(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を算出する。具体的には、被写体(202)の厚みをT=0cm、5cm、10cm、15cm、20cm、25cm、30cmなどと変更しながら、各厚みにおいて管電圧値を60kV、70KV、80KV、90KV、100KVなどと変更し、さらに各管電圧値において管電流値を1mA、2mA、4mA、8mAなどと変更することにより、合計140種類(=7×5×4)の条件で、X線検出器(111(a))の中央部に対応する位置のノイズ成分強度の平均値を求めることによって、ノイズ成分強度の平均値から厚みへの変換特性(504)を求めることができる。この変換特性(504)を格納したルックアップテーブル(503)を作成する。 The method of determining the relationship between the average value of the noise component strength and the body thickness (conversion characteristic (504)) stored in the look-up table (503) will be described. For example, using the configuration shown in FIG. 3A, the transmission image shown in FIG. 3A1 is acquired while variously changing the image acquisition condition and the thickness of the subject 202 having a constant thickness. After that, high-frequency component information is extracted by the function of the high-frequency component extraction unit (301) shown in FIG. 4, and the function of the absolute value calculation unit (501) and the smoothing processing unit (502) shown in FIG. An average value of noise component intensities in the vicinity of x, y) is calculated. Specifically, while changing the thickness of the subject (202) to T = 0 cm, 5 cm, 10 cm, 15 cm, 20 cm, 25 cm, 30 cm etc., the tube voltage value at each thickness is 60 kV, 70 kV, 80 kV, 90 kV, 100 kV etc. And the tube current value is changed to 1 mA, 2 mA, 4 mA, 8 mA, etc. at each tube voltage value, and the X-ray detector (111 (111 (7 By obtaining the average value of the noise component intensities at the position corresponding to the central part of a), it is possible to obtain the conversion characteristic (504) from the average value of the noise component intensities to the thickness. A look-up table (503) storing this conversion characteristic (504) is created.
このとき、被写体(202)として、線減弱係数や散乱特性が人体と類似した特性を持つアクリル板などを用いれば、前述した厚みを、そのまま体厚と読み替えることができる。なお、ここで示した各値は、説明のための一例であり、これに限定されるものではない。また、事前に設定しなかった値(例えば、管電圧値=63KV)は、その近傍の値におけるノイズ成分強度の平均値を用いて補間すればよい。例えば、管電圧値=63KVにおけるノイズ成分強度の平均値は、管電圧値=60KVにおけるノイズ成分強度の平均値と管電圧値=70KVにおけるノイズ成分強度の平均値を7:3に内分して求めればよい。また、一般に知られている曲線フィッティング等の技術を用いて、変換特性(504)を近似的に表す変換関数を求めておき、その変換関数のパラメータ(係数等)をルックアップテーブル(503)に格納してもよい。 At this time, if an acrylic plate or the like having a linear attenuation coefficient or a scattering characteristic similar to that of a human body is used as the subject (202), the aforementioned thickness can be read as the body thickness as it is. Each value shown here is an example for explanation, and is not limited to this. Further, a value not set in advance (for example, tube voltage value = 63 KV) may be interpolated using an average value of noise component intensities at values in the vicinity thereof. For example, the average value of the noise component intensity at a tube voltage value = 63 KV is internally divided into 7: 3 the average value of the noise component intensity at a tube voltage value = 60 KV and the average value of the noise component intensity at a tube voltage value = 70 KV You just need to ask. In addition, using a generally known technique such as curve fitting, a conversion function that approximately represents the conversion characteristic (504) is obtained, and parameters (coefficients and the like) of the conversion function are stored in the lookup table (503). It may be stored.
＜散乱線像推定部の構成例＞
図７は、図４の画像処理部(115)が有する散乱線像推定部(303)における構成の一例を示すブロック図である。散乱線像推定部(303)は、入力画像と体厚分布算出部(302)からの体厚情報をもとに、入力画像に含まれると推定される散乱線像（推定散乱線像）を算出する。
<Configuration Example of Scattered Ray Image Estimation Unit>
FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of the scattered radiation image estimation unit (303) included in the image processing unit (115) of FIG. The scattered radiation image estimation unit (303) estimates a scattered radiation image (estimated scattered radiation image) estimated to be included in the input image based on the input image and the body thickness information from the body thickness distribution calculation unit (302). calculate.
ここでまず、図４の画像処理部(115)が有する散乱線像推定部(303)において、体厚から推定散乱線像の算出する原理について以下説明する。 Here, first, in the scattered radiation image estimation unit (303) of the image processing unit (115) of FIG. 4, the principle of calculating the estimated scattered radiation image from the body thickness will be described below.
前述した式(1)の両辺に、点拡散関数Sσ(T(x,y))を畳み込むと式(7)が得られる。
式(3)を用いて式(7)の右辺第１項をIs(x,y)に置換し、整理すると、式(7)は式(8)のように変換できる。
ここで、式(8)の第２項に着目すると、散乱線像(Is(x,y))に対してさらに点拡散関数Sσ(T(x,y))を畳み込んだ形になっており、一次線像Ip(x,y)と比較すると、高周波成分が著しく減衰していると考えることができ、式(8)の第２項を位置(x,y)によらない一定値(直流画像)で近似してもよい。さらに、この一定値(直流画像)の強度は極めて小さいものとみなし、より簡単化して式(8)の第２項を0としてもよい。この簡単化により、式(8)から式(9)の近似式が得られる。
よって、散乱線像推定部(303)は、式(9)の右辺を算出し、推定散乱線像として出力するように構成される。 Therefore, the scattered radiation image estimation unit (303) is configured to calculate the right side of equation (9) and output it as an estimated scattered radiation image.
図７(a)〜(c)に示すように、散乱線像推定部(303)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 7A to 7C, various modifications can be considered for the scattered radiation image estimation unit (303). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図７(a)は、散乱線像推定部(303)を2次元ローパスフィルタ(601)構成した例(303(a))を示す。ここで、2次元ローパスフィルタ(601)は、式(3)に示した散乱線の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を入力画像に畳み込んで、推定散乱線像を得るものである。 FIG. 7A shows an example (303 (a)) in which the scattered radiation image estimation unit (303) is configured by a two-dimensional low-pass filter (601). Here, the two-dimensional low-pass filter (601) convolutes the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) of the scattered radiation shown in the equation (3) into the input image to obtain an estimated scattered radiation image. It is what you get.
この2次元ローパスフィルタ(601)の特性は、前述したルックアップテーブル(503)の特性を求めたときと同様に、図３(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みと画像取得条件を様々に変更しながら、図３(a1)に示す透過画像を取得して求めておいたものである。このとき、X線検出器(111(a))の端部(左端あるいは右端)の外側(X線が絞り(201(a))によって遮蔽されている部分)では、一次線を含まない散乱線だけの像が得られるため、この強度分布を用いて散乱線の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を求めることができる。具体的には、被写体(202)に照射されるX線が、端部の外側の線量が0、端部の内側の線量を1としたステップ入力である場合、被写体内での散乱による応答(ステップ応答)が透過画像の強度分布として得られるため、このステップ応答を微分することより、インパルス応答(すなわち、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を得ることができる。 The characteristics of this two-dimensional low-pass filter (601) are the same as when obtaining the characteristics of the look-up table (503) described above, using the configuration shown in FIG. The transmission image shown in FIG. 3 (a1) is obtained and obtained while variously changing the image acquisition condition. At this time, in the outside (end where the X-ray is blocked by the diaphragm (201 (a))) of the end (left end or right end) of the X-ray detector (111 (a)) This intensity distribution can be used to obtain the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) of the scattered radiation. Specifically, when the X-ray irradiated to the subject (202) is a step input with the dose outside the end being 0 and the dose inside the end being 1, the response due to scattering within the subject ( Since the step response is obtained as the intensity distribution of the transmission image, the impulse response (that is, the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) can be obtained by differentiating the step response.
この図７(a)に示した構成では、体厚が位置(x,y)に応じて変化する被写体の場合に、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)も位置(x,y)に応じて変更する必要があり、処理が煩雑になる。そこで、次に述べる図７(b)に示す構成によって、近似的に代替する。 In the configuration shown in FIG. 7A, in the case of an object whose body thickness changes according to the position (x, y), the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) is also the position (x) , y), and the processing becomes complicated. Therefore, the configuration is approximately replaced by the configuration shown in FIG.
図７(b)は、散乱線像推定部(303)を、乗算器(603)と、ルックアップテーブル(604)と、2次元ローパスフィルタ(605)で構成した例(303(b))を示している。ここで、2次元ローパスフィルタ(605)の点拡散関数Sσ(606)を、厚みT(x,y)に対して不変の特性とするところが、図７(a)に示した2次元ローパスフィルタ(601)と異なる。 FIG. 7B shows an example (303 (b)) in which the scattered radiation image estimation unit (303) is configured by a multiplier (603), a look-up table (604), and a two-dimensional low pass filter (605). It shows. Here, although the point diffusion function Sσ (606) of the two-dimensional low-pass filter (605) has an invariant characteristic with respect to the thickness T (x, y), the two-dimensional low-pass filter shown in FIG. Different from 601).
散乱線の一般的な特徴として、体厚が薄いところでは散乱線の強度が弱く、体厚が厚くなるにしたがって散乱線の強度が強くなる。一方、体厚がある程度以上に厚くなると、被写体を透過してくる一次線が弱くなるため、その一次線から生じる散乱線も弱くなる。この特性を、前述した2次元ローパスフィルタ(601)の特性を求めたときと同様に予め求めておく。 As a general feature of the scattered radiation, the intensity of the scattered radiation is weak where the body thickness is thin, and the intensity of the scattered radiation becomes stronger as the body thickness becomes thicker. On the other hand, if the body thickness is increased to a certain degree or more, the primary line transmitted through the subject becomes weak, and the scattered radiation generated from the primary line also becomes weak. This characteristic is previously obtained in the same manner as when the characteristic of the two-dimensional low-pass filter (601) described above is obtained.
すなわち、図３(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みと画像取得条件を様々に変更しながら、図３(a1)に示す透過画像を取得して、図７(b)に示すルックアップテーブル(604)を求める。このとき、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)が最も広がったときの厚みを図７(a)の構成によって求めておき、このときの点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を2次元ローパスフィルタ(605)の点拡散関数Sσ(606)として固定する。続いて、図７(a)に示す2次元ローパスフィルタ(601)の出力と図７(b)に示す2次元ローパスフィルタ(605)の結果ができるだけ一致するように、乗算器(603)に入力する強度係数を決定する。体厚(厚み)を適宜変更しながら、体厚(厚み)と強度係数の関係を求め、体厚(厚み)から強度係数に変換する変換特性(607)として、ルックアップテーブル(604)に格納する。 That is, using the configuration shown in FIG. 3 (a), the transmission image shown in FIG. 3 (a1) is acquired while variously changing the thickness of the subject (202) and the image acquisition condition, and FIG. The lookup table (604) shown in) is obtained. At this time, the thickness when the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) is most spread is obtained according to the configuration of FIG. 7A, and the point diffusion function Sσ (T (x, Fix y)) (602) as the point diffusion function Sσ (606) of the two-dimensional low pass filter (605). Subsequently, input to the multiplier (603) is made so that the output of the two-dimensional low-pass filter (601) shown in FIG. 7A and the result of the two-dimensional low-pass filter (605) shown in FIG. Determine the strength factor to be The relationship between the body thickness (thickness) and the strength coefficient is obtained while changing the body thickness (thickness) appropriately, and stored in the lookup table (604) as a conversion characteristic (607) for converting the body thickness (thickness) to the strength coefficient Do.
また、一般に知られている曲線フィッティング等の技術を用いて、変換特性(607)を近似的に表す変換関数を求めておき、その変換関数のパラメータ(係数等)をルックアップテーブル(604)に格納してもよい。なお、変換特性(607)に示した各値は、説明のための一例であり、これに限定されるものではない。 In addition, using a generally known technique such as curve fitting, a conversion function that approximately represents the conversion characteristic (607) is obtained, and parameters (coefficients and the like) of the conversion function are stored in the lookup table (604). It may be stored. Each value shown in conversion characteristic (607) is an example for explanation, and it is not limited to this.
以上のように、図７(b)に示す散乱線像推定部(303(b))における2次元ローパスフィルタ(605)の特性を厚みT(x,y)に対して不変としても、図７(a)に示した散乱線像推定部(303(a))の出力と同様の推定散乱線像を近似的に得ることができる。 As described above, even if the characteristics of the two-dimensional low-pass filter (605) in the scattered radiation image estimation unit (303 (b) shown in FIG. 7 (b) are invariant to the thickness T (x, y), FIG. An estimated scattered radiation image similar to the output of the scattered radiation image estimation unit (303 (a)) shown in (a) can be approximately obtained.
図７(c)は、散乱線像推定部(303)を、乗算器(608)(609)と、マスク情報生成部(612)と、散乱線像推定部(303(b)-1) (303(b)-2)と、加算器(613)で構成した例(303(c))を示す。
FIG. 7C shows the scattered radiation
図２の放射線撮像装置を実際に使用する際に、X線検出器(111)よりも小さい被写体(108)の透過画像を取得する場合がある。この場合、被写体の外側は、X線管(102)から照射されたX線が、空気層だけを通って直接的にX線検出器に入射する。空気層においてもX線は散乱するが、被写体(108)の内部よりも散乱の度合いが小さい。 When the radiation imaging apparatus of FIG. 2 is actually used, a transmission image of a subject (108) smaller than the X-ray detector (111) may be acquired. In this case, X-rays emitted from the X-ray tube (102) directly enter the X-ray detector only through the air layer outside the subject. X-rays are also scattered in the air layer, but to a lesser extent than inside the object (108).
そこで、図７(c)に示すように、被写体内部での散乱を推定する散乱線像推定部(303(b)-1)と、被写体の外側(空気層)での散乱を推定する散乱線像推定部(303(b)-2)を別々に設け、マスク情報生成部(612)によって生成された被写体の内側領域を示すマスク情報(610)と、マスク情報生成部(612)によって生成された被写体の外側領域を示すマスク情報(611)と、乗算器(608)(609)を用いて、入力画像を各領域に分割したのちに、散乱線像推定部(303(b)-1)(303(b)-2)でそれぞれの推定散乱線像を求め、最後に加算器(613)で両方の推定散乱線像を加算して、最終的な推定散乱線像を出力する構成とする。 Therefore, as shown in FIG. 7C, a scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) that estimates the scattering inside the subject, and a scattered radiation that estimates the scattering at the outside of the subject (air layer) Mask information (610) indicating the inner region of the subject generated by the mask information generation unit (612), and the mask information generation unit (612), separately providing the image estimation unit (303 (b) -2) After the input image is divided into each area using mask information (611) indicating the outer area of the subject and multipliers (608) and (609), the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) The respective estimated scattered radiation images are obtained in (303 (b) -2), and finally, the estimated scattered radiation images are added together in the adder (613) to output a final estimated scattered radiation image. .
ここで、被写体の内側領域を示すマスク情報(610)は、被写体の内側領域の位置(x,y)では値を１とし、被写体の外側領域の位置(x,y)では値を0とした情報である。マスク情報生成部(612)では、入力画像の輝度値が所定の閾値よりも小さい領域を被写体の内側領域、入力画像の輝度値が所定の閾値よりも大きい領域を被写体の外側領域として、前記マスク情報(610)を生成する。 Here, the mask information (610) indicating the inner area of the subject has a value of 1 at the position (x, y) of the inner area of the subject, and has the value of 0 at the position (x, y) of the outer area of the subject. It is information. The mask information generation unit (612) sets the area where the luminance value of the input image is smaller than a predetermined threshold as the inner area of the object and the area where the luminance value of the input image is larger than the predetermined threshold as the outer area of the object. Generate information (610).
なお、このように二値化して生成したマスク情報(610)をローパスフィルタ処理して、内側と外側の境界領域の位置(x,y)では値を０と１の中間値となるようにしてもよい。 The mask information (610) generated by binarizing in this way is low-pass filtered so that the value becomes an intermediate value between 0 and 1 at the position (x, y) of the inner and outer boundary area. It is also good.
また、被写体の外側領域を示すマスク情報(611)は、被写体の内側領域を示すマスク情報(610)と相補的な値とすればよく、マスク情報(610)とマスク情報(611)の各値を位置(x,y)ごとに加算すると１になるように設定すればよい。 Further, the mask information (611) indicating the outer area of the subject may be a value complementary to the mask information (610) indicating the inner area of the subject, and each value of the mask information (610) and the mask information (611) May be set to 1 by adding each position (x, y).
散乱線像推定部(303(b)-1)(303(b)-2)の構成は、図７(b)に示した散乱線像推定部(303(b))と同様の構成であるが、2次元ローパスフィルタ(605-1)(605-2)は、特性が互いに異なる。すなわち、2次元ローパスフィルタ(605-1)は被写体の内側領域での散乱を模擬した点拡散関数Sσ(606-1)の畳み込み演算を行い、2次元ローパスフィルタ(605-2)は被写体の外側領域での散乱を模擬した点拡散関数Sσ(606-2)の畳み込みを行う。 The configuration of the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) (303 (b) -2) is the same configuration as that of the scattered radiation image estimation unit (303 (b)) shown in FIG. However, the two-dimensional low pass filters (605-1) and (605-2) have different characteristics. That is, the two-dimensional low-pass filter (605-1) performs a convolution operation of a point diffusion function Sσ (606-1) simulating scattering in the inner region of the object, and the two-dimensional low-pass filter (605-2) performs the outside of the object Convolute a point diffusion function Sσ (606-2) simulating scattering in a region.
点拡散関数Sσ(606-1)およびルックアップテーブル(604-1)については、前述した図７(b)に示した点拡散関数Sσ(606)およびルックアップテーブル(604)と、それぞれ同一の特性でよい。一方、点拡散関数Sσ(606-2)およびルックアップテーブル(604-2)については、図３(a)の構成において、被写体(202)を設置しない状態にしたのちに、前述と同様の手順で、点拡散関数Sσ(606-2)およびルックアップテーブル(604-2)の各特性を求めればよい。 The point diffusion function Sσ (606-1) and the lookup table (604-1) are the same as the point diffusion function Sσ (606) and the lookup table (604) shown in FIG. 7 (b) described above. It is a characteristic. On the other hand, with regard to the point diffusion function Sσ (606-2) and the look-up table (604-2), after setting the object (202) in the configuration of FIG. Then, the characteristics of the point diffusion function Sσ (606-2) and the look-up table (604-2) may be determined.
なお、図示していないが、図７(c)の構成における散乱線像推定部(303(b)-1)を細分化してもよい。このとき例えば、肺のように体厚が薄い領域用(X線の透過量が多い領域用)の散乱線像推定部、骨のようにX線の透過量が少ない領域用の散乱線像推定部、その他の領域用(内蔵や筋肉用)の散乱線像推定部、などのように細分化してもよい。その場合、例えば図３(a)の構成において、被写体(202)を各領域の特性を模擬した被写体に置き換えて、前述と同様の手順で、点拡散関数Sσ(606)およびルックアップテーブル(604)の各特性を求めればよい。また、マスク情報生成部(612)では、入力画像の輝度値に応じて各領域用のマスク情報を生成する構成にすればよい。 Although not shown, the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) in the configuration of FIG. 7 (c) may be subdivided. At this time, for example, a scattered radiation image estimation unit for a region with a small body thickness (for a region with a large amount of X-ray transmission) such as lungs, and a scattered radiation image estimation for a region with a small amount of X-ray transmission such as bone. It may be subdivided as a part, a scattered radiation image estimation part for other areas (internal or for muscle), and the like. In that case, for example, in the configuration of FIG. 3A, the subject (202) is replaced with the subject simulating the characteristics of each area, and the point diffusion function Sσ (606) and the look-up table (604) Each characteristic of) can be obtained. The mask information generation unit (612) may be configured to generate mask information for each area according to the luminance value of the input image.
なお、前述したルックアップテーブル(503)(604)の内容や点拡散関数の特性(602)(606)などは、事前に求めておき、図２に示す記憶部(113)に記録し、実際の使用時に記憶部(113)から各内容を読み出して、各部に設定するように、図２に示す中央処理部(114)で制御すればよい。
The contents of the look-up tables 503 and 604 and the characteristics of the
＜散乱線像除去部の構成例＞
図８は、図４の画像処理部(115)が有する散乱線像除去部(304)における構成の一例を示すブロック図である。散乱線像除去部(304)は、散乱線像推定部(303)が求めた推定散乱線像を入力画像から除去し、出力画像を算出する。
<Example of configuration of scattered radiation image removal unit>
FIG. 8 is a block diagram showing an example of the configuration of the scattered radiation image removal unit (304) included in the image processing unit (115) of FIG. The scattered radiation image removal unit (304) removes the estimated scattered radiation image obtained by the scattered radiation image estimation unit (303) from the input image, and calculates an output image.
図８(a)(b)に示すように、散乱線像除去部(304)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 8 (a) and 8 (b), various modified examples can be considered for the scattered radiation image removing unit (304). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図８(a)に示すように、散乱線像除去部(304)を減算器(701)だけで構成した例(散乱線像除去部(304(a))を示す。 As shown to Fig.8 (a), the example (scattered ray image removal part (304 (a))) which comprised the scattered radiation image removal part (304) only by the subtractor (701) is shown.
ここで、前述した式(1)をIp(x,y)について解くと、式(10)が得られる。
式(10)の第２項(Is(x,y))を、図７に示した散乱線像推定部(303)の出力(すなわち、推定散乱線像)で近似することにより、推定一次線像(Ip(x,y))を得ることができる。 By approximating the second term (Is (x, y)) of equation (10) with the output of the scattered radiation image estimation unit (303) shown in FIG. 7 (that is, the estimated scattered radiation image), an estimated primary line An image (Ip (x, y)) can be obtained.
この式(10)に従い、図８(a)に示す散乱線像除去部(304(a))の構成では、入力画像から推定散乱線像を減算器(701)によって減算し、推定一次線像を出力画像として出力する。これにより、散乱線による画質変動を抑えた出力画像（推定一次線像）を得ることができる。 According to this equation (10), in the configuration of the scattered radiation image removing unit (304 (a)) shown in FIG. 8A, the estimated scattered radiation image is subtracted from the input image by the subtractor (701), and the estimated primary radiation image Is output as an output image. This makes it possible to obtain an output image (estimated primary line image) in which the image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed.
このようにして求めた推定一次線像は、散乱線像を含まないため、背景技術として述べたグリッド画像と、画質が大きく異なった印象をユーザが持ってしまう可能性がある。その理由は、グリッドを用いても散乱線を完全に抑えることができないため、ユーザは散乱線の一部が残留したグリッド画像を見慣れており、推定一次線像を見慣れていない場合があるからである。 Since the estimated primary radiation image thus obtained does not include a scattered radiation image, the user may have an impression that the image quality is significantly different from the grid image described as the background art. The reason is that, since the scattered radiation can not be completely suppressed even by using the grid, the user may be familiar with the grid image in which a part of the scattered radiation remains and may not be familiar with the estimated primary radiation image. is there.
そこで、図８(b)の構成では、グリッドを配置した場合に生じるのを同等の散乱線像を生成し、推定一次線像に対して加算する。これにより、グリッドを用いた場合と同等の出力画像を得る。すなわち、図８(b)の構成では、散乱線像除去部(304(b))の内部に、図８（ａ）の構成（304(a)）と、第２の散乱線像推定部(303)と、乗算器(702）と、加算器(703）を備えている。そして、散乱線像除去部(304(a))の出力する推定一次線像を、第２の散乱線像推定部(303)に入力し、その出力(推定散乱線像)に対して、乗算器(702)を用いてグリッド損失係数を乗じ、グリッドを配置した場合と同等程度の散乱線像を生成する。 Therefore, in the configuration of FIG. 8B, the same scattered radiation image as that generated when the grids are arranged is generated and added to the estimated primary radiation image. Thereby, an output image equivalent to the case of using the grid is obtained. That is, in the configuration of FIG. 8 (b), the configuration (304 (a)) of FIG. 8 (a) and the second scattered radiation image estimation unit (in the scattered radiation image removal unit 304 (b)). 303), a multiplier (702), and an adder (703). Then, the estimated primary radiation image output from the scattered radiation image removal unit (304 (a)) is input to the second scattered radiation image estimation unit (303), and the output (estimated scattered radiation image) is multiplied by A grid (702) is used to multiply the grid loss factor to produce a scattered radiation image comparable to the grid arrangement.
この散乱線像を、加算器(703)を用いて散乱線像除去部(304(a))の出力(推定一次線像)に加算して、出力画像(グリッド画像を模擬した画像)を得る。ここで、グリッド損失係数は、散乱線がグリッドによって減衰する割合を示す係数であり、画像の位置(x,y)によらず一定の値とすればよい。このグリッド損失係数は、図３(a)に示した構成において、テーブル(109)とX線検出器(111(a))の間にグリッドを挿入したときと挿入しないときの、端部(左端あるいは右端)の外側の散乱線強度の比を測定して求めればよい。 This scattered radiation image is added to the output (estimated primary linear image) of the scattered radiation image removing unit (304 (a)) using an adder (703) to obtain an output image (image simulating a grid image) . Here, the grid loss coefficient is a coefficient indicating the rate at which scattered radiation is attenuated by the grid, and may be a constant value regardless of the position (x, y) of the image. This grid loss coefficient is an end (left end when the grid is inserted between the table (109) and the X-ray detector (111 (a)) and not inserted in the configuration shown in FIG. Alternatively, it may be determined by measuring the ratio of the scattered radiation intensity outside the right end).
＜画像処理部の動作例＞
図９は、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)における処理動作の一例を示すフローチャートである。
<Operation Example of Image Processing Unit>
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the processing operation in each of the units (301) to (304) of the image processing unit (115).
上述してきた画像処理部(115)は、ＣＰＵ等の演算部と、予めプログラムが格納された記憶部とを備えたコンピュータにより構成し、演算部が記憶部内のプログラムを読み込んで実行することにより、各部(301)〜(304)の機能をソフトウェア処理により実現する構成であってもよいし、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)の機能の一部または全部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等ハードウェアにより実現する構成としてもよい。 The image processing unit (115) described above is configured by a computer including an operation unit such as a CPU and a storage unit in which a program is stored in advance, and the operation unit reads and executes the program in the storage unit. The function of each unit (301) to (304) may be realized by software processing, or some or all of the functions of each unit (301) to (304) of the image processing unit (115) The configuration may be realized by hardware such as an application specific integrated circuit (FPGA) or a field-programmable gate array (FPGA).
以下、図９のフローチャートを用いて、画像処理部(115)の処理動作を説明する。ここでは、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)の機能がソフトウェア処理により実現される場合を例に説明する。 The processing operation of the image processing unit (115) will be described below with reference to the flowchart of FIG. Here, a case where the functions of the respective units (301) to (304) of the image processing unit (115) are realized by software processing will be described as an example.
まず、中央処理部114が、入力部(116)を介してユーザから受け取った画像取得条件に応じてＸ線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)を制御することにより、Ｘ線管(102)からＸ線が被写体(108)に対して照射され、被写体(108)を通過したＸ線がＸ線検出器(111)が検出することにより透過画像が生成される。
First, the
画像処理部(115)は、図９のステップ(1001)において演算部が記憶部内のプログラムを読み込んで実行することにより各部(301)〜(304)の機能を動作させ以下の処理を開始する。ステップ(1002)において、画像処理部(115)は、検出器制御部(112)を介して、Ｘ線検出器(111)が生成した透過画像（以下、入力画像とも呼ぶ）を取得する。 The image processing unit (115) operates the functions of the respective units (301) to (304) by the operation unit reading and executing the program in the storage unit in step (1001) of FIG. 9, and starts the following processing. In step (1002), the image processing unit (115) acquires a transmission image (hereinafter also referred to as an input image) generated by the X-ray detector (111) through the detector control unit (112).
ステップ(1003)において、画像処理部(115)の高周波成分抽出部(301)は、入力画像について空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する。ステップ(1004)において、体厚分布算出部(302)は、高周波成分から体厚分布を算出する。ステップ(1005)において、散乱線像推定部(303)は、ステップ(1004)で算出した体厚分布から散乱線像を推定する。ステップ(1006)において、散乱線像除去部(304)は、ステップ(1005)で推定した散乱線像を入力画像から減算することにより出力画像を生成する。ステップ(1007)において、画像処理部(115)は、ステップ(1006)で生成した出力画像を出力して、ステップ(1008)で処理を終了する。 In step (1003), the high frequency component extraction unit (301) of the image processing unit (115) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction for the input image. In step (1004), the body thickness distribution calculating unit (302) calculates a body thickness distribution from the high frequency component. In step (1005), the scattered radiation image estimation unit (303) estimates a scattered radiation image from the body thickness distribution calculated in step (1004). In step (1006), the scattered radiation image removing unit (304) generates an output image by subtracting the scattered radiation image estimated in step (1005) from the input image. In step (1007), the image processing unit (115) outputs the output image generated in step (1006), and ends the processing in step (1008).
なお、これらの各ステップにおける処理の内容は、図２〜図８を用いて説明した各部(301)〜(304)の処理動作と同一であるため、詳細な説明を省略する。また、図９に具体的に示していない処理についても、図２〜図８に示した構成における各部(301)〜(304)の動作を、それぞれソフトウェアにより実現することが可能である。 In addition, since the content of the process in each of these steps is the same as the processing operation of each part (301)-(304) demonstrated using FIGS. 2-8, detailed description is abbreviate | omitted. In addition, even for processes not specifically shown in FIG. 9, the operations of the respective units (301) to (304) in the configurations shown in FIGS. 2 to 8 can be realized by software.
このように、パーソナルコンピュータ(PC)を代表とする一般的なコンピュータ構成上で動作するソフトウェアプログラムによって、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。 As described above, a software program that operates on a general computer configuration represented by a personal computer (PC) makes it possible to obtain an image in which the image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed in a short time.
＜実施の形態１のまとめ＞
以上述べたように、実施形態１の放射線撮像装置では、図２〜図９に示した各部の構成および動作を用いることにより、反復処理を一切行うことなく、短時間で被写体の体厚分布を求めることができるとともに、この体厚分布を用いて、散乱線による画質変動を抑えた画像を得ることができるようになる。
<Summary of
As described above, in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment, the body thickness distribution of the subject can be obtained in a short time without performing repetitive processing by using the configuration and operation of each unit shown in FIGS. While being able to obtain | require, it becomes possible to obtain the image which suppressed the image quality fluctuation | variation by scattered radiation using this body thickness distribution.
（実施の形態２）
本発明の実施形態２の放射線撮像装置について説明する。
Second Embodiment
A radiation imaging apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described.
＜画像処理部の他の構成例＞
実施の形態２による放射線撮像装置は、図２に示した実施の形態１による放射線撮像装置における画像処理部(115)を、図１０に示す画像処理部(801)に置き換えた構成である。図２と共通のブロックについては説明を省略し、以下、置き換えた後の画像処理部(801)について説明する。
<Another Example of Configuration of Image Processing Unit>
The radiation imaging apparatus according to the second embodiment has a configuration in which the image processing unit (115) in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2 is replaced with an image processing unit (801) shown in FIG. Descriptions of blocks common to FIG. 2 will be omitted, and hereinafter, an image processing unit (801) after replacement will be described.
図１０は、実施の形態２による放射線撮像装置が有する画像処理部(801)の構成の一例を示すブロック図である。実施形態２の画像処理部(801)は、X線検出器(111)の飽和に起因するハレーション(白飛び)が透過画像に生じた場合であっても、その影響を抑制して、体厚分布を求める。すなわち、透過像を検出したX線検出器がX線によって飽和しているかどうかを判定する検出部と、X線検出器(111)が飽和している場合、飽和している位置について体厚分布算出部(302)が算出した体厚を異なる値に置き換える置き換え部を有する。 FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of the image processing unit (801) of the radiation imaging apparatus according to the second embodiment. Even if halation (whiteout) caused by the saturation of the X-ray detector (111) occurs in the transmission image, the image processing unit (801) of the second embodiment suppresses the influence thereof to reduce the body thickness. Find the distribution. That is, a detection unit that determines whether an X-ray detector that detects a transmission image is saturated by X-rays, and a body thickness distribution at a saturated position when the X-ray detector (111) is saturated It has a replacement unit that replaces the body thickness calculated by the calculation unit (302) with a different value.
図３を用いて説明したように、本発明の実施の形態１による放射線撮像装置は、図３(a1)および図３(b1)に示したようにＸ線のノイズ（高周波成分）に着目し、透過画像を高周波成分と低周波成分に分離して、高周波成分の強度から体厚分布を求めた。しかし、X線管(102)から照射されるX線の強度が強すぎると、X線検出器(111)が飽和してしまい、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じて、高周波成分が見かけ上無くなったようになることがある。この場合、ノイズ成分強度の平均値が0となり、図６に示した体厚分布算出部(302)は、ルックアップテーブル(503)の変換特性(504)を参照して、実際とは異なる体厚を算出してしまう。すなわち、X線の強度が強い領域(すなわち、体厚が薄い領域)であるにも関わらず、ノイズ成分強度の平均値が0であるために、体厚分布算出部(302)は、ノイズが透過しないような、極めて厚い体厚を算出する。そのため、図４に示した画像処理部(115)では結果的に誤った出力画像になってしまう可能性がある。 As described with reference to FIG. 3, the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention focuses on noise (high frequency component) of X-rays as shown in FIGS. 3 (a1) and 3 (b1). The transmission image was separated into high frequency components and low frequency components, and the body thickness distribution was determined from the intensity of the high frequency components. However, if the intensity of the X-ray irradiated from the X-ray tube (102) is too strong, the X-ray detector (111) will be saturated and halation (overexposure) will occur in the luminance of the transmission image, resulting in high frequency components May have apparently disappeared. In this case, the average value of the noise component intensity is 0, and the body thickness distribution calculating unit (302) shown in FIG. 6 refers to the conversion characteristic (504) of the look-up table (503) and determines a different body from the actual one. I will calculate the thickness. That is, although the X-ray intensity is high in the region (that is, the region where the body thickness is thin), the average value of the noise component intensity is 0, so the body thickness distribution calculating unit (302) Calculate an extremely thick body thickness that does not permeate. Therefore, the image processing unit (115) shown in FIG. 4 may result in an erroneous output image.
そこで、図１０(a)に示す画像処理部(801)では、図４に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、新たに、体厚分布算出部(802)、比較器（検出部）(803)、および切り替え器（置き換え部）(804)を追加する。以下、各部の動作を説明する。 Therefore, in the image processing unit (801) shown in FIG. 10A, the high frequency component extraction unit (301), the body thickness distribution calculation unit (302), and the scattered radiation that constitute the image processing unit (115) shown in FIG. Based on the image estimation unit (303) and the scattered radiation image removal unit (304), a body thickness distribution calculation unit (802), a comparator (detection unit) (803), and a switch (replacement unit) Add 804). The operation of each part will be described below.
まず、体厚分布算出部(802)は、高周波成分ではなく、入力画像の輝度値を用いて、位置(x,y)ごとの体厚分布を算出する。具体的には、予め求めておいた、各画像取得条件における被写体の厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係（変換特性）を、図示しないルックアップテーブルに格納しておき、体厚分布算出部(802)は、このルックアップテーブルの変換特性を参照して、位置(x,y)ごとに入力画像の輝度値から体厚を求め、求めた体厚分布を体厚情報として出力する。被写体の厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係は、図３(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みを適宜変更しながら、画像取得条件ごとに図３(a1)に示す透過画像を取得したのちに、各画像取得条件における厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係を求めればよい。 First, the body thickness distribution calculating unit (802) calculates the body thickness distribution for each position (x, y) using not the high frequency component but the luminance value of the input image. Specifically, the relationship (conversion characteristics) between the thickness of the subject under each image acquisition condition and the average value of the luminance values of the input image, which is obtained in advance, is stored in a look-up table (not shown). The distribution calculating unit (802) refers to the conversion characteristics of the look-up table, obtains the body thickness from the luminance value of the input image for each position (x, y), and outputs the obtained body thickness distribution as body thickness information. Do. The relationship between the thickness of the subject and the average value of the luminance values of the input image is as shown in FIG. 3 (for each image acquisition condition while appropriately changing the thickness of the subject (202) using the configuration shown in FIG. After acquiring the transmission image shown in a1), the relationship between the thickness under each image acquisition condition and the average value of the luminance values of the input image may be obtained.
続いて、比較器(803)は、体厚分布算出部(802)が算出した体厚情報と、予め定めた閾値とを位置(x.y)ごとに比較し、各位置の体厚が閾値よりも小さい(薄い)ときには、その位置(x,y)の透過画像が白飛びしている可能性があると判定する。この判定結果を用いて、切り替え器(804)は、透過画像が白飛びしている可能性がある位置(x,y)については、体厚推定部(302)から出力された体厚情報の替わりに、体厚推定部(802)から出力された体厚情報を散乱線像推定部(303)に入力する。 Subsequently, the comparator (803) compares the body thickness information calculated by the body thickness distribution calculating unit (802) with the predetermined threshold for each position (xy), and the body thickness at each position is higher than the threshold. When it is small (thin), it is determined that the transmission image at the position (x, y) may be overexposed. Using this determination result, the switch (804) uses the body thickness information output from the body thickness estimation unit (302) for the position (x, y) where the transmitted image may be overexposed. Instead, the body thickness information output from the body thickness estimating unit (802) is input to the scattered radiation image estimating unit (303).
これにより、散乱線像推定部(303)は、X線検出器(111)が飽和して、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じている場合でも、白飛びが生じた位置については、透過画像の輝度値から求めた体厚情報を用いることができるため、白飛びの影響を受けることなく、体厚に基づいて散乱線像を推定することができる。 Thereby, the scattered radiation image estimation unit (303) saturates the X-ray detector (111), and even when halation (overexposure) occurs in the luminance of the transmission image, the position where overexposure occurs is generated. Since the body thickness information obtained from the luminance value of the transmission image can be used, the scattered radiation image can be estimated based on the body thickness without being affected by the overexposure.
一方、図１０(b)に示す画像処理部(805)は、前述した図１０(a)に示す画像処理部(804)の構成を簡単化した構成例である。この画像処理部(805)は、図４に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、新たに、比較器(806)と切り替え器(807)を追加する。以下、追加した各部の動作を説明する。 On the other hand, an image processing unit (805) shown in FIG. 10B is a configuration example in which the configuration of the image processing unit (804) shown in FIG. 10A is simplified. The image processing unit (805) comprises a high frequency component extracting unit (301), an object thickness distribution calculating unit (302), a scattered radiation image estimating unit (303), and the like, which constitute the image processing unit (115) shown in FIG. A comparator (806) and a switch (807) are newly added based on the scattered radiation image removal unit (304). The operation of each added unit will be described below.
比較器(806)は、入力画像の輝度値と、予め定めた閾値とを位置(x,y)ごとに比較し、各位置の輝度値が閾値よりも大きいときには、その位置(x,y)の透過画像が白飛びしている可能性があると判定する。この判定結果を用いて、透過画像が白飛びしている可能性がある位置(x,y)では、切り替え器(807)により、体厚推定部(302)から出力された体厚情報の替わりに、体厚設定値を散乱線像推定部(303)に入力する。このとき、体厚設定値は、予め定めた定数を用い、例えば体厚=0cmを表す設定値とすればよい。 The comparator (806) compares the luminance value of the input image with the predetermined threshold for each position (x, y), and when the luminance value at each position is larger than the threshold, the position (x, y) It is determined that there is a possibility that the transmission image of the image is overexposed. Using this determination result, at the position (x, y) where there is a possibility that the transmitted image may be overexposed, the switch (807) substitutes the body thickness information output from the body thickness estimation unit (302). Then, the body thickness setting value is input to the scattered radiation image estimation unit (303). At this time, the body thickness set value may be a set value representing, for example, body thickness = 0 cm using a predetermined constant.
これにより、散乱線像推定部(303)は、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じている場合でも、白飛びが生じた位置については、予め定めた体厚設定値を用いることができるため、白飛びの影響を低減した散乱線像を推定することができる。 Thereby, the scattered radiation image estimation unit (303) may use a predetermined body thickness setting value for the position where the whiteout occurs, even when halation (whiteout) occurs in the luminance of the transmission image. As a result, it is possible to estimate a scattered radiation image in which the influence of overexposure is reduced.
＜実施の形態２のまとめ＞
以上のように画像処理部(801)あるいは画像処理部(805)を構成し、画像処理部(115)の替わりに使用すれば、透過画像の白飛びが原因となって、画像処理部(801)(805)から誤った画像が出力されることを無くすことができる。
<Summary of
If the image processing unit (801) or the image processing unit (805) is configured as described above and used instead of the image processing unit (115), the image processing unit (801 (805) can prevent the output of an incorrect image.
（実施の形態３）
実施形態３の放射線撮像装置について説明する。
＜画像処理部のさらに他の構成例＞
実施の形態３による放射線撮像装置は、図２に示した実施の形態１による放射線撮像装置における画像処理部(115)を、図１１に示す画像処理部(901)に置き換えた構成である。図２と共通のブロックについては説明を省略し、以下、置き換えた後の画像処理部(901)について説明する。
Third Embodiment
A radiation imaging apparatus of Embodiment 3 will be described.
<Another Example of Configuration of Image Processing Unit>
The radiation imaging apparatus according to the third embodiment has a configuration in which the image processing unit (115) in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2 is replaced with an image processing unit (901) shown in FIG. The description of the blocks common to FIG. 2 is omitted, and the image processing unit (901) after replacement will be described below.
図１１は、実施の形態３の画像処理部(901)における構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration of the image processing unit (901) according to the third embodiment.
前述した実施の形態１および２の構成および動作では、いくつかの近似を入れて体厚分布を算出しているため、近似に起因する誤差が出力画像に混入することがある。ユーザが動画を観察する用途(X線透視)などでは、この誤差を許容して処理の高速性を優先すればよい。一方、ユーザが静止画を観察する用途(X線撮影)などでは、処理の高速性を若干犠牲にして、誤差を減らしたほうがよい場合もある。
In the configurations and operations of
そこで、図１１に示す画像処理部(901)では、体厚分布算出部(302)によって算出された体厚の値を補正する体厚分布補正部(902)と、補正部(902)が出力する補正後の体厚に基づいて推定透過線像を生成する推定透過線像(推定入力画像）生成部(904)と、X線検出器(111)の出力する透過画像（入力画像、すなわち放射線強度分布）と推定透過線像とを比較する比較部(905)とを有する。補正部(902)は、比較部(905)の出力に基づいて補正量を調整する。 Therefore, in the image processing unit (901) shown in FIG. 11, the body thickness distribution correction unit (902) for correcting the value of the body thickness calculated by the body thickness distribution calculation unit (302) and the correction unit (902) output Estimated transmission line image (estimated input image) generation unit (904) that generates an estimated transmission line image based on the corrected body thickness, and a transmission image (input image, ie, radiation) output from the X-ray detector (111) And a comparison unit (905) for comparing the intensity distribution) with the estimated transmission line image. The correction unit (902) adjusts the correction amount based on the output of the comparison unit (905).
具体的には、図４に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、画像処理部(901)は、新たに、体厚分布補正部(902)、切り替え器(903)、推定入力画像生成部(904)、および比較器(905)を追加する。以下、各部の動作を説明する前に、事前に準備するパラメータ取得の方法について説明する。 Specifically, the high frequency component extraction unit (301), the body thickness distribution calculation unit (302), the scattered radiation image estimation unit (303), and the scattered radiation image removal that constitute the image processing unit (115) shown in FIG. Based on the unit (304), the image processing unit (901) newly includes a body thickness distribution correction unit (902), a switch (903), an estimated input image generation unit (904), and a comparator (905). to add. Hereinafter, before describing the operation of each unit, a method of acquiring parameters in advance will be described.
まず、図３(a)に示した構成を用いて、画像取得条件と被写体(202)の厚みを適宜変更しながら、X線検出器(111(a))で検出された透過画像の輝度値を取得し、式(2)に基づいて線減弱係数μを事前に求めておく。続いて、前述した方法を用いて、被写体(202)の中でX線が散乱する際の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)あるいは点拡散関数Sσ(606)を求めておく。 First, using the configuration shown in FIG. 3A, the luminance value of the transmission image detected by the X-ray detector (111 (a)) while appropriately changing the image acquisition condition and the thickness of the subject (202) Are obtained, and the linear attenuation coefficient μ is obtained in advance based on the equation (2). Subsequently, using the method described above, the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) or the point diffusion function Sσ (606) when X-rays are scattered in the object (202) is obtained. deep.
続いて、放射線撮像装置を実際に使用する際の各部の動作について説明する。 Subsequently, the operation of each part when actually using the radiation imaging apparatus will be described.
画像処理部(901)において、入力画像から、高周波成分抽出部(301)と、体厚分布算出部(302)とを介して、体厚情報(T(x,y))を得る。ここまでの動作(初期動作)については、図４に示した画像処理部(115)における各部の動作と同じである。 In the image processing unit (901), body thickness information (T (x, y)) is obtained from the input image through the high frequency component extraction unit (301) and the body thickness distribution calculation unit (302). The operation up to this point (initial operation) is the same as the operation of each unit in the image processing unit (115) shown in FIG.
次に、初期動作では図１１における上側の経路に切り替えた切り替え器(903)を介して、体厚情報(x,y)を推定入力画像生成部(904)に入力する。推定入力画像生成部(904)では、この体厚情報(T(x,y))に基づき、前述した式(1)(2)(3)を用いて、推定入力画像を生成する。 Next, in the initial operation, the body thickness information (x, y) is input to the estimated input image generation unit (904) via the switch (903) switched to the upper path in FIG. The estimated input image generation unit (904) generates an estimated input image based on the body thickness information (T (x, y)) using the aforementioned equations (1), (2), and (3).
具体的には、事前に求めた線減弱係数μと体厚情報(T(x,y))と線量Io(x,y)とを用いて、式(2)から推定一次線像Ip(x,y)を求める。また、この推定一次線像Ip(x,y)と、事前に求めた点拡散関数Sσ(T(x,y))あるいは点拡散関数Sσとを用いて、式(3)から推定散乱線像Is(x,y)を求める。続いて、求めた推定一次線像Ip(x,y)と推定散乱線像Is(x,y)とを用いて、式(1)から推定入力画像Im(x,y)を求める。 Specifically, using the linear attenuation coefficient μ, the body thickness information (T (x, y)), and the dose Io (x, y) obtained in advance, the estimated primary line image Ip (x) is obtained from the equation (2) , y). Also, using this estimated primary line image Ip (x, y) and the point diffusion function Sσ (T (x, y)) or point diffusion function Sσ obtained in advance, the estimated scattered radiation image from equation (3) Determine Is (x, y). Subsequently, the estimated input image Im (x, y) is obtained from Expression (1) using the obtained estimated primary line image Ip (x, y) and the estimated scattered radiation image Is (x, y).
このようにして求めた推定入力画像Im(x,y)の輝度値と実際の入力画像の輝度値とを、比較器(905)により位置(x,y)ごとに比較して両画像の差分δ(x,y)を求め、この差分δ(x,y)を体厚分布補正部(902)に入力する。 The luminance value of the estimated input image Im (x, y) thus obtained and the luminance value of the actual input image are compared by the comparator (905) for each position (x, y) to obtain the difference between the two images. δ (x, y) is determined, and the difference δ (x, y) is input to the body thickness distribution correction unit (902).
体厚分布補正部(902)では、差分δ(x,y)の値の符号(正負)に基づいて、体厚情報T(x,y)を補正する。差分δ(x,y)が正の場合(すなわち、推定入力画像の輝度値のほうが実際の入力画像の輝度値よりも大きい位置(x,y)の場合)には、その位置(x,y)の体厚情報T(x,y)の値を少し大きい値(T(x,y)+Δ、ただしΔは正値)に補正する。逆に、差分δ(x,y)が負の場合(すなわち、推定入力画像の輝度値のほうが実際の入力画像の輝度値よりも小さい位置(x,y)の場合)には、その位置(x,y)の体厚情報T(x,y)の値を少し小さい値(T(x,y)-Δ、ただしΔは正値)に補正する。補正した体厚情報(T(x,y)±Δ)を新たな体厚情報T(x,y)として、体厚分布補正部(902)から出力する。 The body thickness distribution correction unit (902) corrects the body thickness information T (x, y) based on the sign (positive or negative) of the value of the difference δ (x, y). If the difference δ (x, y) is positive (ie, the position (x, y) where the brightness value of the estimated input image is larger than the brightness value of the actual input image), the position (x, y) The value of the body thickness information T (x, y) is corrected to a slightly larger value (T (x, y) + Δ, where Δ is a positive value). Conversely, if the difference δ (x, y) is negative (that is, if the luminance value of the estimated input image is smaller than the luminance value of the actual input image (x, y)), the position (x) The value of the body thickness information T (x, y) of x, y) is corrected to a slightly smaller value (T (x, y) −Δ, where Δ is a positive value). The corrected body thickness information (T (x, y) ± Δ) is output from the body thickness distribution correction unit (902) as new body thickness information T (x, y).
ここで、切り替え器(903)を、図１１における下側の経路に切り替え、上述した上側の経路の場合と同様に、推定入力画像(904)、比較器(905)、体厚分布補正部(902)の各動作を反復すると、推定入力画像の輝度値と実際の入力画像の輝度値の差分δ(x,y)の絶対値が徐々に小さくなっていく。この差分δ(x,y)の絶対値がすべての位置(x,y)で予め定めた閾値よりも小さくなるか、あるいは、予め定めた所定の反復回数に達したときに、補正後の体厚情報T(x,y)を最終的な体厚情報T(x,y)として、反復処理を終了する。 Here, the switch (903) is switched to the lower path in FIG. 11, and the estimated input image (904), the comparator (905), the body thickness distribution corrector (the same as the upper path described above). When each operation of 902) is repeated, the absolute value of the difference δ (x, y) between the luminance value of the estimated input image and the luminance value of the actual input image gradually decreases. When the absolute value of the difference δ (x, y) becomes smaller than a predetermined threshold at all positions (x, y) or reaches a predetermined number of repetitions, the corrected body is obtained. The iterative process is ended with the thickness information T (x, y) as the final body thickness information T (x, y).
この最終的な体厚情報T(x,y)と入力画像を用いて、散乱線像推定部(303)で推定散乱線像を求め、散乱線像除去部(304)で入力画像から推定散乱線像を減じて、画像処理部(901)の出力画像とする。 Using the final body thickness information T (x, y) and the input image, the scattered radiation image estimation unit (303) obtains an estimated scattered radiation image, and the scattered radiation image removal unit (304) estimates the scattered radiation from the input image The line image is subtracted to obtain an output image of the image processing unit (901).
新たな入力画像を処理する前に、切り替え器(903)を図１１における上側の経路に切り替えて、初期動作に戻す。 Before processing the new input image, the switch (903) is switched to the upper path in FIG. 11 to return to the initial operation.
このように、実施形態３の画像処理部(901)は、反復処理を行うことにより、体厚分布算出部(302)が算出した体厚に含まれる誤差を低減することができる。 Thus, the image processing unit (901) of the third embodiment can reduce the error included in the body thickness calculated by the body thickness distribution calculating unit (302) by performing the iterative process.
なお、図１１に示す画像処理部(901)の構成例において、体厚分布補正部(902)、推定入力画像生成部(904)、および比較器(905)の各部が機能しないように制御し、切り替え器(903)を図１１における上側の経路に切り替えたままにしておけば、体厚分布算出部(302)の出力が散乱線像推定部(303)に入力されるようになり、図１１に示す画像処理部(901)は図４に示した画像処理部(115)と同じ機能を持つことになる。このように、体厚情報の経路が切り替えられる構成にすることにより、ユーザが動画を観察する用途(X線透視)と、ユーザが静止画を観察する用途(X線撮影)で、機能を切り替えて使用できるようになる。 In the configuration example of the image processing unit (901) shown in FIG. 11, the body thickness distribution correction unit (902), the estimated input image generation unit (904), and the comparator (905) are controlled not to function. If the switch (903) is switched to the upper path in FIG. 11, the output of the body thickness distribution calculator (302) will be input to the scattered radiation image estimator (303). The image processing unit (901) shown in FIG. 11 has the same function as the image processing unit (115) shown in FIG. As described above, by switching the path of body thickness information, the function is switched between the application (X-ray fluoroscopy) in which the user observes a moving image and the application (X-ray imaging) in which the user observes a still image Can be used.
以上述べたような反復処理を用いた装置では、体厚情報T(x,y)の初期値(すなわち、体厚分布算出部(302)から出力する体厚情報T(x,y))の精度に応じて、反復の回数が大きく変化する。実施の形態３による放射線撮像装置では、前述したように、透過画像に含まれるノイズ(高周波成分)から体厚情報を推定しているため、透過画像の強度分布Im(x,y)から体厚情報を推定するよりも散乱線による影響を抑えることができ、体厚情報の精度を高く保つことができるため、反復回数を大きく削減でき、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。 In the apparatus using the iterative process as described above, the initial value of the body thickness information T (x, y) (ie, the body thickness information T (x, y) output from the body thickness distribution calculating unit (302)) Depending on the accuracy, the number of iterations varies greatly. In the radiation imaging apparatus according to the third embodiment, as described above, the body thickness information is estimated from the noise (high frequency component) included in the transmission image, so the intensity distribution Im (x, y) of the transmission image indicates the body thickness. Since the influence of scattered radiation can be suppressed rather than estimating information, and the accuracy of body thickness information can be kept high, the number of repetitions can be greatly reduced, and an image with reduced image quality variation due to scattered radiation can be obtained in a short time. It becomes possible.
＜実施の形態３のまとめ＞
以上述べたように、実施の形態３による放射線撮像装置では、算出した体厚に含まれる誤差に起因して出力画像に混入する誤差を減らすことができる。また、従来技術と比較して、処理の反復回数を大きく削減でき、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。
<Summary of Embodiment 3>
As described above, in the radiation imaging apparatus according to the third embodiment, the error mixed in the output image due to the error included in the calculated body thickness can be reduced. Further, as compared with the prior art, the number of repetitions of processing can be greatly reduced, and an image in which the image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed can be obtained in a short time.
（実施の形態４）
実施形態４の放射線撮像装置について説明する。
＜放射線撮像装置の他の構成例＞
図１２は、実施の形態４による放射線撮像装置における構成の一例を示すブロック図である。
The radiation imaging apparatus of the fourth embodiment will be described.
<Another Configuration Example of Radiation Imaging Device>
FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the radiation imaging apparatus according to the fourth embodiment.
図２に示した実施の形態１による放射線撮像装置における構成例では、この装置を構成する各部が、同一の装置、あるいは近接して配置される複数の装置の中に組み込まれることを想定しているため、装置ごとに画像処理部を内蔵する必要がある。 In the configuration example of the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2, it is assumed that each unit constituting this apparatus is incorporated into the same apparatus or a plurality of apparatuses arranged in proximity to each other. Therefore, it is necessary to incorporate an image processing unit for each device.
そこで、実施形態４では、図１２に示すように、放射線撮像装置(1101)を、透過画像を取得して表示するクライアント部(1102)と、画像処理を行うサーバ部(1105)とに分離し、両者を通信ネットワーク(1104)で接続する構成にする。 Therefore, in the fourth embodiment, as shown in FIG. 12, the radiation imaging apparatus (1101) is separated into a client unit (1102) for acquiring and displaying a transmission image and a server unit (1105) for performing image processing. The two are connected by a communication network (1104).
クライアント部(1102)は、図２に示した実施の形態１による放射線撮像装置の構成例から、画像処理部(115)を外し、その替わりにネットワークインタフェース(I/F)部(1103)を設けた構成である。ネットワークI/F部(1103)以外の各部については、図２に示した各部の構成および動作と同じであるため、説明を省略する。 The client unit (1102) removes the image processing unit (115) from the configuration example of the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2 and provides a network interface (I / F) unit (1103) instead. Configuration. The units other than the network I / F unit (1103) are the same as the configurations and operations of the units shown in FIG.
クライアント部(1102)が備えるネットワークI/F部(1103)は、通信ネットワーク(1104)に画像データを送信するための図示しないネットワーク送信I/F部を備え、HTTP(HyperText Transfer Protocol)やFTP(File Transfer Protocol)などに代表される一般的なネットワークプロトコルを用いて、X線検出部(111)で検出した透過画像(入力画像)を通信ネットワーク(1104)経由でサーバ部(1105)に送信する。また、ネットワークI/F部(1103)は、通信ネットワーク(1104)から画像データを受信するための図示しないネットワーク受信I/F部を備え、サーバ部(1105)で処理された画像(出力画像)を、通信ネットワーク(1104)を経由して受信し、表示部(117)に送る。 A network I / F unit (1103) included in the client unit (1102) includes a network transmission I / F unit (not shown) for transmitting image data to the communication network (1104), and includes HTTP (HyperText Transfer Protocol) and FTP (FTP). The transmission image (input image) detected by the X-ray detection unit (111) is transmitted to the server unit (1105) via the communication network (1104) using a general network protocol represented by File Transfer Protocol or the like. . Also, the network I / F unit (1103) includes a network reception I / F unit (not shown) for receiving image data from the communication network (1104), and an image (output image) processed by the server unit (1105) Are sent via the communication network (1104) and sent to the display unit (117).
ネットワークI/F部(1103)は、中央処理部(114)と接続して制御するように構成してもよい。なお、ネットワークI/F部(1103)は、一般的な技術で実現できるため、詳細な説明を省略する。 The network I / F unit (1103) may be configured to be connected to the central processing unit (114) for control. The network I / F unit (1103) can be realized by a general technique, and thus detailed description will be omitted.
通信ネットワーク(1104)は、一般的なインターネットやイントラネットでもよいし、施設内等に閉じた構内ネットワークでもよいし、固定電話回線や無線電話回線等の公衆網でもよいし、無線LANやBlueTooth(登録商標)等による無線ネットワークでもよい。 The communication network (1104) may be a general Internet or intranet, may be a private network closed within a facility, or may be a public network such as a fixed telephone line or a wireless telephone line, a wireless LAN or BlueTooth (registration It may be a wireless network by a trademark or the like.
サーバ部(1105)は、ネットワークI/F部(1106)と、画像処理部 (1107)と、中央処理部(1108)と、記憶部(1109)で構成される。 The server unit (1105) includes a network I / F unit (1106), an image processing unit (1107), a central processing unit (1108), and a storage unit (1109).
サーバ部(1105)が備えるネットワークI/F部(1106)は、通信ネットワーク(1104)から画像データを受信するための図示しないネットワーク受信I/F部を備え、HTTP(HyperText Transfer Protocol)やFTP(File Transfer Protocol)などに代表される一般的なネットワークプロトコルを用いて、クライアント部から送信された入力画像を通信ネットワーク(1104)経由で受信する。また、通信ネットワーク(1104)に画像データを送信するための図示しないネットワーク送信I/F部を備え、画像処理部(1107)で処理された画像を、通信ネットワーク(1104)経由でクライアント部(1102)に送信する。ネットワークI/F部(1106)は、中央処理部(1108)と接続して制御するように構成してもよい。なお、ネットワークI/F部(1106)は、一般的な技術で実現できるため、詳細な説明を省略する。 A network I / F unit (1106) of the server unit (1105) includes a network reception I / F unit (not shown) for receiving image data from the communication network (1104), and includes HTTP (HyperText Transfer Protocol) and FTP (FTP). An input image transmitted from the client unit is received via the communication network (1104) using a general network protocol represented by File Transfer Protocol or the like. The network transmission I / F unit (not shown) for transmitting image data to the communication network (1104) is also provided, and the image processed by the image processing unit (1107) is transmitted to the client unit (1102) via the communication network (1104). Send to). The network I / F unit (1106) may be configured to be connected to and controlled by the central processing unit (1108). Since the network I / F unit (1106) can be realized by a general technique, detailed description will be omitted.
画像処理部(1107)は、ネットワークI/F部(1106)を介して、クライアント(1102)から受け取った入力画像（すなわち、被写体(108)を通過した放射線を検出して得た放射線強度分布）について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部(301)と、抽出部(301)が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出部（体厚分布算出部）(302)と、厚さ分布算出部(302)が算出した被写体の厚さ分布に基づいて被写体を放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部(303)と、散乱線分布推定部(303)が求めた散乱線分布を入力画像から除去する散乱線分布除去部(304)とを備える。画像処理部(1107)は、図２および図４に示した画像処理部(115)、図１０に示した画像処理部(801)(805)、図１１に示した画像処理部(901)のうち、いずれかと同じ構成で実現できる。また、図９に示したフローチャートに示したプログラムを用いて、コンピュータを抽出部（抽出手段）(301)と、体厚分布算出部（体厚分布算出手段)(302)等として機能させる構成としてもよい。なお、画像処理部(1107)は、中央処理部(1108)と接続して制御するように構成してもよい。 The image processing unit (1107) receives an input image received from the client (1102) via the network I / F unit (1106) (that is, a radiation intensity distribution obtained by detecting radiation passing through the subject (108)) The thickness distribution calculation for determining the thickness distribution of the object based on the high frequency components extracted by the extraction unit (301) extracting the high frequency components in at least one of the spatial axis direction and the time axis direction Scattered radiation distribution to obtain the distribution of scattered radiation generated by radiation passing through the subject based on the thickness distribution of the subject calculated by the unit (body thickness distribution calculating unit) (302) and the thickness distribution calculating unit (302) An estimation unit (303) and a scattered radiation distribution removal unit (304) that removes the scattered radiation distribution determined by the scattered radiation distribution estimation unit (303) from the input image. The image processing unit (1107) includes the image processing unit (115) shown in FIG. 2 and FIG. 4, the image processing unit (801) (805) shown in FIG. 10, and the image processing unit (901) shown in FIG. It can be realized with the same configuration as one of them. In addition, as a configuration that causes a computer to function as an extraction unit (extraction unit) (301), a body thickness distribution calculation unit (body thickness distribution calculation unit) (302), and the like using the program illustrated in the flowchart illustrated in FIG. It is also good. The image processing unit (1107) may be configured to be connected to the central processing unit (1108) for control.
記憶部(1109)は、中央処理部(1109)と接続し、画像処理部(1107)の動作に必要な、前述したルックアップテーブル(503)(604)の内容や点拡散関数の特性(602)(606)を格納する。 The storage unit (1109) is connected to the central processing unit (1109), and the contents of the above-described look-up tables (503) and (604) necessary for the operation of the image processing unit (1107) ) (606).
以上のように、放射線撮像装置(1101)を、透過画像を取得して表示するクライアント部(1102)と、画像処理を行うサーバ部(1105)とに分離し、両者を通信ネットワーク(1104)で接続する構成にすることにより、以下の効果を得ることができる。 As described above, the radiation imaging apparatus (1101) is separated into a client unit (1102) that acquires and displays a transmission image and a server unit (1105) that performs image processing, and both are separated by a communication network (1104). The following effects can be obtained by making the connection configuration.
まず、複数のクライアント部(1102)に対して、ひとつのサーバ部(1105)を設置すればよくなるため、大規模な放射線撮像装置を経済的に構築できるようになる。 First, since it is sufficient to install one server unit (1105) for a plurality of client units (1102), a large-scale radiation imaging apparatus can be economically constructed.
また、通信ネットワーク(1104)としてインターネット等を用いることにより、クライアント部(1102)とサーバ部(1105)を、互いの遠隔地に設置できるようになる。 In addition, by using the Internet or the like as the communication network (1104), the client unit (1102) and the server unit (1105) can be installed at remote places with each other.
さらに、クライアント部(1102)の中に図示しないログイン制御部を設け、サーバ部(1105)の中に図示しないユーザ認証・管理部と課金処理部を設ければ、クライアント部(1102)を操作するユーザに対して、サーバ部(1105)を用いた課金事業を実施することが可能になる。 Furthermore, if a login control unit (not shown) is provided in the client unit (1102) and a user authentication / management unit and a charge processing unit (not shown) are provided in the server unit (1105), the client unit (1102) is operated. It becomes possible to carry out a charging business using the server unit (1105) for the user.
なお、ログイン制御部はクライアント部(1102)の中央処理部(114)で実行するソフトウェアプログラム処理とし、ユーザ認証・管理部と課金処理部はサーバ部(1105)の中央処理部(1108)で実行するソフトウェアプログラム処理とすれば、一般的に知られている技術を用いて各部を容易に実現できるため、各部の詳細な説明は省略する。 The login control unit is software program processing executed by the central processing unit (114) of the client unit (1102), and the user authentication / management unit and the charging processing unit are executed by the central processing unit (1108) of the server unit (1105). If software program processing is performed, each component can be easily realized using a generally known technology, and thus detailed description of each component is omitted.
＜実施の形態４のまとめ＞
以上述べたように、実施の形態４による放射線撮像装置を用いれば、ネットワークを介して散乱線による画質変動を抑えた画像を得ることができるようになるとともに、大規模な放射線撮像装置を経済的に構築できるようになったり、遠隔地に設置できるようになったり、課金事業を実施することができるようになったりする。
<Summary of
As described above, when the radiation imaging apparatus according to the fourth embodiment is used, it becomes possible to obtain an image in which the image quality fluctuation due to the scattered radiation is suppressed via the network, and a large scale radiation imaging apparatus is economical. In addition, it can be installed at a remote location, or it can be implemented to carry out a charging business.
＜全体のまとめ＞
（ｉ）以上説明した本発明の実施形態によれば、被写体に放射線を照射する放射線源と、被写体を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器と、放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める体厚分布算出部とを有することにより、散乱線による画質変動を抑えた放射線透過画像が、短時間で得られるようになる。
（ｉｉ）本発明は、実施形態の機能を実現するハードウェア、およびソフトウェアのプログラムコードによって実現できる。
<Summary of the whole>
(I) According to the embodiment of the present invention described above, the radiation source for irradiating radiation to the subject, the radiation detector for detecting the intensity distribution of radiation passing through the subject, and the intensity distribution of radiation And an extraction unit for extracting at least one high frequency component in the time axis direction, and a body thickness distribution calculation unit for obtaining the distribution of thickness of the object based on the high frequency components extracted by the extraction unit. A radiation transmission image with reduced variation can be obtained in a short time.
(Ii) The present invention can be realized by hardware that realizes the functions of the embodiments and a program code of software.
ソフトウェアのプログラムコードで実現する機能については、プログラムコードを記録した記憶媒体を装置或は装置に提供し、その装置或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。 For the function realized by a program code of software, a storage medium storing the program code is provided to the device or the device, and the device or the computer (or CPU or MPU) of the device stores the program code stored in the storage medium. read out. In this case, the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing the same constitute the present invention. As a storage medium for supplying such a program code, for example, a flexible disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a hard disk, an optical disk, an optical magnetic disk, a CD-R, a magnetic tape, a non-volatile memory card, a ROM Etc. are used.
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティング装置）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。 In addition, based on instructions of the program code, an OS (Operating Device) or the like running on the computer performs a part or all of the actual processing, and the processing of the above-described embodiment is realized by the processing. May be Furthermore, after the program code read out from the storage medium is written in the memory on the computer, the CPU of the computer or the like performs part or all of the actual processing based on the instruction of the program code, and the processing The functions of the embodiment described above may be realized by
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それを装置又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にその装置又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。 Furthermore, by distributing the program code of the software that realizes the functions of the embodiment via the network, the storage means such as a hard disk or a memory of the device or the device, or a storage medium such as CD-RW or CD-R , And the computer (or CPU or MPU) of the apparatus or the apparatus may read out and execute the program code stored in the storage means or the storage medium at the time of use.
最後に、ここで述べた処理内容及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、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。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。 Finally, it should be understood that the process content and techniques described herein are not inherently related to any particular device, but may be implemented by any suitable combination of components. Furthermore, various types of general purpose devices may be used in accordance with the teachings described herein. It may prove useful to build a dedicated device to carry out the method steps described here. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components in different embodiments may be combined as appropriate. Although the invention has been described in connection with specific examples, these are for the purpose of explanation rather than limitation in all respects.
本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したハードウェアは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等で実装してもよく、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装してもよい。 Those skilled in the art will appreciate that there are numerous combinations of hardware, software, and firmware that are suitable for practicing the present invention. For example, the described hardware may be implemented by an application specific integrated circuit (ASIC), a field-programmable gate array (FPGA) or the like, and the described software is an assembler, C / C ++, perl, shell, PHP, Python And may be implemented in a wide range of programs or scripting languages, such as Java.
さらに、前述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。 Furthermore, in the above-described embodiment, the control lines and the information lines indicate what is considered necessary for the description, and not all the control lines and the information lines in the product are necessarily shown. All configurations may be connected to each other.
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、データを管理する機能を有するコンピュータ化ストレージ装置に於いて、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。 In addition, other implementations of the present invention will be apparent to those skilled in the art from consideration of the specification and embodiments of the present invention disclosed herein. Various aspects and / or components of the described embodiments may be used alone or in any combination in a computerized storage device having the ability to manage data.
１０１，１１０１・・・放射線撮像装置
１０８，２０２・・・被写体
１１５，８０１，８０５，９０１，１１０６・・・画像処理部
３０１・・・高周波成分抽出部
３０２・・・体厚分布算出部
３０３・・・散乱線像推定部
３０４・・・散乱線像除去部
５０３，６０４・・・ルックアップテーブル
６０２，６０６・・・散乱線の点拡散関数
６１０，６１１・・・マスク情報
１１０２・・・クライアント部
１１０４・・・通信ネットワーク
１１０５・・・サーバ部
101, 1101 ...
Claims (15)
前記放射線検出器が飽和している場合、飽和している位置について前記厚さ分布算出部が算出した前記厚さを異なる値に置き換える置き換え部を有することを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging apparatus according to claim 1, wherein the detection unit determines whether the radiation detector that has detected the intensity distribution of the radiation is saturated by the radiation.
A radiation imaging apparatus, comprising: a replacement unit that replaces the thickness calculated by the thickness distribution calculation unit with a different value at a saturated position when the radiation detector is saturated.
前記厚さ分布算出部によって算出された前記厚さの値を補正する補正部と、
前記補正部が出力する補正後の前記厚さに基づいて推定透過線像を生成する推定透過線像生成部と、
前記放射線の強度分布と前記推定透過線像とを比較する比較部とをさらに有し、
前記補正部は、前記比較部の出力に基づいて前記補正部の前記厚さの値に対する補正量を調整する動作を１回以上繰り返すことを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging apparatus according to claim 1, wherein
A correction unit that corrects the value of the thickness calculated by the thickness distribution calculation unit;
An estimated transmission line image generation unit that generates an estimated transmission line image based on the corrected thickness output from the correction unit;
A comparison unit that compares the intensity distribution of the radiation with the estimated transmission line image;
The said correction | amendment part repeats the operation | movement which adjusts the correction amount with respect to the value of the said thickness of the said correction | amendment part based on the output of the said comparison part once or more, The radiation imaging device characterized by the above-mentioned.
前記抽出部は、前記放射線強度分布内の高周波成分を抽出するハイパスフィルタおよび異なる時刻に検出された複数の前記放射線強度分布間の高周波成分を抽出するハイパスフィルタの少なくとも一方を含むことを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging apparatus according to claim 1, wherein
The extraction unit includes at least one of a high pass filter for extracting a high frequency component in the radiation intensity distribution and a high pass filter for extracting a high frequency component among the plurality of radiation intensity distributions detected at different times. Radiation imaging device.
前記放射線強度分布を通信ネットワーク経由で受信して取得するネットワーク受信インターフェース部と、
画像処理部と、
前記画像処理部が生成した画像を、前記通信ネットワーク経由で送信して出力するネットワーク送信インターフェース部とを有し、
前記画像処理部は、前記抽出部と、前記厚さ分布算出部と、前記厚さ分布算出部が算出した被写体の厚さ分布に基づいて前記被写体を前記放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部と、前記散乱線分布推定部が求めた前記散乱線分布を前記放射線強度分布から除去する散乱線分布除去部とを備え、前記散乱線分布除去部が前記散乱線分布を除去した前記放射線強度分布から画像を生成する、ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 13, wherein
A network reception interface unit for receiving and acquiring the radiation intensity distribution via a communication network;
An image processing unit,
And a network transmission interface unit that transmits and outputs the image generated by the image processing unit via the communication network,
The image processing unit is configured to transmit scattered radiation generated by the radiation passing through the subject based on the thickness distribution of the subject calculated by the extraction unit, the thickness distribution calculating unit, and the thickness distribution calculating unit. A scattered radiation distribution estimation unit for obtaining a distribution, and a scattered radiation distribution removal unit for removing the scattered radiation distribution determined by the scattered radiation distribution estimation unit from the radiation intensity distribution, the scattered radiation distribution removal unit being the scattered radiation distribution distribution unit An image processing apparatus characterized by generating an image from the radiation intensity distribution from which the distribution has been removed.
被写体を通過した放射線を検出して得た放射線強度分布を外部から受け取って、前記放射線強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した高周波成分に基づいて前記被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出手段として機能させるための画像処理用プログラム。
Extraction means for receiving from the outside a radiation intensity distribution obtained by detecting radiation which has passed through a subject from a computer and extracting at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction from the radiation intensity distribution;
A program for image processing, which functions as thickness distribution calculation means for obtaining the distribution of thickness of the subject based on high frequency components extracted by the extraction means.
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