JP2022148638A - 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】被写体の体動を精度良く補正することができる画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。【解決手段】コンソール12のCPU50Aは、複数の投影画像を取得し、パラメータとして、被写体Uが配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90のボクセル91j毎に割り当てられた吸収係数μと、照射位置19tから照射される放射線Rの経路Xtiが三次元モデル90と交差するボクセル91j毎の交差長wtijと、被写体Uの体動量θtと、を有した順投影モデル53について、複数の照射位置19t毎に投影画像に基づいて最適化処理し、最適化処理をされたパラメータを用いて被写体Uの断層画像を生成する。【選択図】図10
Description
本開示は、画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線を照射して照射位置が異なる複数枚の被写体の投影画像を撮影する、いわゆるトモシンセシス撮影が知られている。
トモシンセシス撮影では、複数枚の投影画像を撮影するため、被写体の体動等の影響により、投影画像間に位置ずれが生じることがある。位置ずれが生じている複数枚の投影画像を用いて生成された断層画像は、ぼけた画像となってしまうという問題があった。
そのため、投影画像間の位置ずれ、すなわち被写体の体動を補正する技術が知られている。例えば、特許文献1には、特徴点が検出された断層画像に対応する断層面において、特徴点を基準として複数の投影画像間の位置ずれ量を導出し、導出した位置ずれ量に応じて位置ずれを補正した投影画像を用いて断層画像を生成する技術が開示されている。
ところで、投影画像は、放射線が照射される経路上に存在する複数の構造物が重畳的に投影される画像であり多くの情報を含む。上記従来の技術では、特徴点以外の構造物の情報の影響を受けて、被写体の体動が補正できない場合あった。
本開示は、以上の事情を鑑みて成されたものであり、被写体の体動を精度良く補正することができる画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために本開示の第1の態様の画像処理装置は、照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理装置であって、少なくとも1つのプロセッサを備え、プロセッサは、複数の投影画像を取得し、パラメータとして、被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルのボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が三次元モデルと交差するボクセル毎の交差長と、被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、複数の照射位置毎に投影画像に基づいて最適化処理し、最適化処理をされたパラメータを用いて被写体の断層画像を生成する。
本開示の第2の態様の画像処理装置は、第1の態様の画像処理装置において、プロセッサは、最適化処理をされた順投影モデルの吸収係数を用い断層画像を生成する。
本開示の第3の態様の画像処理装置は、第1の態様または第2の態様の画像処理装置において、プロセッサは、最適化処理として、複数の照射位置から擬似投影を行うことによって順投影モデルにより得られる複数の疑似投影画像の各画素値を、複数の投影画像の画素値に近づける。
本開示の第4の態様の画像処理装置は、第3の態様の画像処理装置において、プロセッサは、疑似投影画像の画素値を、複数の投影画像の画素値に近づける吸収係数と体動量を導出することで最適化処理を行う。
本開示の第5の態様の画像処理装置は、第1の態様から第4の態様のいずれか1態様の画像処理装置において、プロセッサは、最適化処理をされた順投影モデルを用い、体動量を導出する。
本開示の第6の態様の画像処理装置は、第1の態様から第5の態様のいずれか1態様の画像処理装置において、プロセッサは、三次元モデルとして、被写体が配置される三次元空間のうち、被写体の特徴領域に対応する三次元空間に仮想的に設定された三次元モデルを用いた順投影モデルに基づいて体動量を導出し、導出した体動量と、被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された三次元モデルを用いた順投影モデルとを用いて断層画像を生成する。
本開示の第7の態様の画像処理装置は、第6の態様の画像処理装置において、特徴領域は、特徴量が閾値以上の構造物を含む領域である。
本開示の第8の態様の画像処理装置は、第7の態様の画像処理装置において、被写体は***であり、構造物は、石灰化及び乳腺の少なくとも一方である。
本開示の第9の態様の画像処理装置は、第1の態様から第8の態様のいずれか1態様の画像処理装置において、プロセッサは、第1の大きさのボクセルを用いた第1の順投影モデルについて最適化処理をし、最適化処理をされた第1の順投影モデルの吸収係数及び体動量を初期値として、第1の大きさよりも小さな第2の大きさのボクセルを用いた第2の順投影モデルについて最適化処理をする。
本開示の第10の態様の画像処理装置は、第9の態様の画像処理装置において、プロセッサは、用いるボクセルの大きさを小さくし最適化処理を繰り返す。
本開示の第11の態様の画像処理装置は、第1の態様から第10の態様のいずれか1態様の画像処理装置において、プロセッサは、順投影モデルは、吸収係数、交差長、及び体動量によって定義されるエネルギ関数を用いて推定する。
また、上記目的を達成するために本開示の第12の態様の放射線画像撮影システムは、放射線を発生する放射線源と、照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線を照射して照射位置毎に被写体の投影画像を撮影するトモシンセシス撮影を行う放射線画像撮影装置と、本開示の画像処理装置と、を備える。
また、上記目的を達成するために本開示の第13の態様の画像処理方法は、照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理方法であって、複数の投影画像を取得し、パラメータとして、被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルのボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が三次元モデルと交差するボクセル毎の交差長と、被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、複数の照射位置毎に投影画像に基づいて最適化処理し、最適化処理をされたパラメータを用いて被写体の断層画像を生成する処理をコンピュータが実行する画像処理方法である。
また、上記目的を達成するために本開示の第14の態様の画像処理プログラムは、照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理プログラムであって、少なくとも1つのプロセッサを備え、プロセッサは、複数の投影画像を取得し、パラメータとして、被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルのボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が三次元モデルと交差するボクセル毎の交差長と、被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、複数の照射位置毎に投影画像に基づいて最適化処理し、最適化処理をされたパラメータを用いて被写体の断層画像を生成する処理をコンピュータに実行させるためのものである。
本開示によれば、被写体の体動を精度良く補正することができる。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、本実施形態は本発明を限定するものではない。
まず、本実施形態の放射線画像撮影システムにおける、全体の構成の一例について説明する。図1には、本実施形態の放射線画像撮影システム1における、全体の構成の一例を表す構成図が示されている。図1に示すように、本実施形態の放射線画像撮影システム1は、マンモグラフィ装置10及びコンソール12を備える。
まず、本実施形態のマンモグラフィ装置10について説明する。図1には、本実施形態のマンモグラフィ装置10の外観の一例を表す側面図が示されている。なお、図1は、被検者の左側からマンモグラフィ装置10を見た場合の外観の一例を示している。
本実施形態のマンモグラフィ装置10は、コンソール12の制御に応じて動作し、被検者の***を被写体として、***に放射線R(例えば、X線)を照射して***の放射線画像を撮影する装置である。なお、マンモグラフィ装置10は、被検者が起立している状態(立位状態)のみならず、被検者が椅子(車椅子を含む)等に座った状態(座位状態)において、被検者の***を撮影する装置であってもよい。
また、本実施形態のマンモグラフィ装置10は、放射線源29を放射線検出器20の検出面20Aの法線方向に沿った照射位置として撮影を行う通常撮影と、放射線源29を複数の照射位置の各々に移動させて撮影を行う、いわゆるトモシンセシス撮影とを行う機能を有している。
放射線検出器20は、被写体である***を通過した放射線Rを検出する。詳細には、放射線検出器20は、被検者の***及び撮影台24内に進入して放射線検出器20の検出面20Aに到達した放射線Rを検出し、検出した放射線Rに基づいて放射線画像を生成し、生成した放射線画像を表す画像データを出力する。以下では、放射線源29から放射線Rを照射して、放射線検出器20により放射線画像を生成する一連の動作を「撮影」という場合がある。本実施形態の放射線検出器20の検出面20Aには、放射線検出器20により生成される放射線画像に対応するi個の画素(図5の画素21i(i=1、2、・・・、)参照)がマトリクス状に配置されている。本実施形態の放射線検出器20の種類は、特に限定されず、例えば、放射線Rを光に変換し、変換した光を電荷に変換する間接変換方式の放射線検出器であってもよいし、放射線Rを直接電荷に変換する直接変換方式の放射線検出器であってもよい。
図1に示すように、放射線検出器20は、撮影台24の内部に配置されている。本実施形態のマンモグラフィ装置10では、撮影を行う場合、撮影台24の撮影面24A上には、被検者の***がユーザによってポジショニングされる。
撮影を行う際に***を圧迫するために用いられる圧迫板38は、撮影台24に設けられた圧迫ユニット36に取り付けられる。詳細には、圧迫ユニット36には、圧迫板38を撮影台24に近づく方向または離れる方向(以下、「上下方向」という)に移動する圧迫板駆動部(図示省略)が設けられている。圧迫板38の支持部39は、圧迫板駆動部に着脱可能に取り付けられ、圧迫板駆動部により上下方向に移動し、撮影台24との間で被検者の***を圧迫する。本実施形態の圧迫板38が、本開示の圧迫部材の一例である。
図1に示すように本実施形態のマンモグラフィ装置10は、撮影台24と、アーム部33と、基台34と、軸部35と、を備えている。アーム部33は、基台34によって、上下方向(Z軸方向)に移動可能に保持される。また、軸部35によりアーム部33が基台34に対して回転をすることが可能である。軸部35は、基台34に対して固定されており、軸部35とアーム部33とが一体となって回転する。
軸部35及び撮影台24の圧迫ユニット36にそれぞれギアが設けられ、このギア同士の噛合状態と非噛合状態とを切替えることにより、撮影台24の圧迫ユニット36と軸部35とが連結されて一体に回転する状態と、軸部35が撮影台24と分離されて空転する状態とに切り替えることができる。なお、軸部35の動力の伝達・非伝達の切り替えは、上記ギアに限らず、種々の機械要素を用いることができる。
アーム部33と撮影台24は、軸部35を回転軸として、別々に、基台34に対して相対的に回転可能となっている。本実施形態では、基台34、アーム部33、及び撮影台24の圧迫ユニット36にそれぞれ係合部(図示省略)が設けられ、この係合部の状態を切替えることにより、アーム部33、及び撮影台24の圧迫ユニット36の各々が基台34に連結される。軸部35に連結されたアーム部33、及び撮影台24の一方または両方が、軸部35を中心に一体に回転する。
マンモグラフィ装置10においてトモシンセシス撮影を行う場合、放射線照射部28の放射線源29は、アーム部33の回転により順次、照射角度が異なる複数の照射位置の各々に移動される。放射線源29は、放射線Rを発生する放射線管(図示省略)を有しており、放射線源29の移動に応じて、放射線管が複数の照射位置の各々に移動される。図2には、トモシンセシス撮影の一例を説明するための図を示す。なお、図2では、圧迫板38の図示を省略している。本実施形態では、図2に示すように放射線源29は、予め定められた角度βずつ照射角度が異なる照射位置19t(t=1、2、・・・、図2では最大値は7)、換言すると放射線検出器20の検出面20Aに対する放射線Rの照射角度が異なる位置に移動される。各照射位置19tにおいて、コンソール12の指示により放射線源29から放射線Rが被写体Uに向けて照射され、放射線検出器20により放射線画像が撮影される。放射線画像撮影システム1では、放射線源29を照射位置19tの各々に移動させて、各照射位置19tで放射線画像の撮影を行うトモシンセシス撮影を行った場合、図2の例では7枚の放射線画像が得られる。なお、以下では、トモシンセシス撮影において、各照射位置19において撮影された放射線画像を他の放射線画像と区別して述べる場合は「投影画像」という。また、投影画像及び後述する断層画像等の種類によらず放射線画像について総称する場合、単に「放射線画像」という。また、以下では各照射位置19tを総称する場合、各照射位置を区別するための符号tを省略して「照射位置19」という。また、以下では、各照射位置19tで撮影された投影画像等、照射位置19tと対応する画像等については、各画像を表す符号に、照射位置19tを表す符号「t」を付与して記載する。
なお、図2に示すように、放射線Rの照射角度とは、放射線検出器20の検出面20Aの法線CLと、放射線軸RCとがなす角度αのことをいう。放射線軸RCは、各照射位置19における放射線源29の焦点と検出面20Aの中心等予め設定された位置とを結ぶ軸をいう。また、ここでは、放射線検出器20の検出面20Aは、撮影面24Aに略平行な面とする。
一方、マンモグラフィ装置10において、通常撮影を行う場合、放射線照射部28の放射線源29は、照射角度αが0度である照射位置19t(法線方向に沿った照射位置19t、図2では照射位置194)のままとされる。コンソール12の指示により放射線源29から放射線Rが照射され、放射線検出器20により放射線画像が撮影される。
また、図3には、実施形態のマンモグラフィ装置及びコンソールの構成の一例を表したブロック図が示されている。図3に示すように本実施形態のマンモグラフィ装置10は、制御部40、記憶部42、I/F(Interface)部44、操作部46、及び線源移動部47をさらに備えている。制御部40、記憶部42、I/F部44、操作部46、及び線源移動部47はシステムバスやコントロールバス等のバス49を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。
制御部40は、コンソール12の制御に応じて、マンモグラフィ装置10の全体の動作を制御する。制御部40は、CPU(Central Processing Unit)40A、ROM(Read Only Memory)40B、及びRAM(Random Access Memory)40Cを備える。ROM40Bには、CPU40Aで実行される、放射線画像の撮影に関する制御を行うための撮影プログラム41等を含む各種のプログラム等が予め記憶されている。RAM40Cは、各種データを一時的に記憶する。
記憶部42には、放射線検出器20により撮影された放射線画像の画像データや、その他の各種情報等が記憶される。記憶部42の具体例としては、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等が挙げられる。I/F部44は、無線通信または有線通信により、コンソール12との間で各種情報の通信を行う。マンモグラフィ装置10で放射線検出器20により撮影された放射線画像の画像データは、I/F部44を介してコンソール12に無線通信または有線通信によって送信される。
本実施形態の制御部40、記憶部42、及びI/F部44の各々は撮影台24内部に設けられている。
また、操作部46は、例えば、マンモグラフィ装置10の撮影台24等に複数のスイッチとして設けられている。なお、操作部46は、タッチパネル式のスイッチとして設けられていてもよいし、医師及び技師等のユーザが足で操作するフットスイッチとして設けられていてもよい。
線源移動部47は、上述したようにトモシンセシス撮影を行う場合に、制御部40の制御に応じて放射線源29を複数の照射位置19の各々に移動させる機能を有する。具体的には、線源移動部47は、撮影台24に対してアーム部33を回転させることにより複数の照射位置19の各々に放射線源29を移動させる。本実施形態の線源移動部47は、アーム部33内部に設けられている。
一方、本実施形態のコンソール12は、無線通信LAN(Local Area Network)等を介してRIS(Radiology Information System)等から取得した撮影オーダ及び各種情報と、操作部56等によりユーザにより行われた指示等とを用いて、マンモグラフィ装置10の制御を行う機能を有している。
本実施形態のコンソール12は、一例として、サーバーコンピュータである。図3に示すように、コンソール12は、制御部50、記憶部52、I/F部54、操作部56、及び表示部58を備えている。制御部50、記憶部52、I/F部54、操作部56、及び表示部58はシステムバスやコントロールバス等のバス59を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。
本実施形態の制御部50は、コンソール12の全体の動作を制御する。制御部50は、CPU50A、ROM50B、及びRAM50Cを備える。ROM50Bには、CPU50Aで実行される画像生成プログラム51を含む各種のプログラム等が予め記憶されている。RAM50Cは、各種データを一時的に記憶する。本実施形態ではCPU50Aが、本開示のプロセッサの一例であり、コンソール12が、本開示の画像処理装置の一例である。また、本実施形態の画像生成プログラム51が、本開示の画像処理プログラムの一例である。
記憶部52には、マンモグラフィ装置10で撮影された放射線画像の画像データや、その他の各種情報等が記憶される。また、記憶部52には、詳細を後述する順投影モデル53が記憶される。記憶部52の具体例としては、HDDやSSD等が挙げられる。
操作部56は、放射線Rの照射指示を含む放射線画像の撮影等に関する指示や各種情報等をユーザが入力するために用いられる。操作部56は特に限定されるものではなく、例えば、各種スイッチ、タッチパネル、タッチペン、及びマウス等が挙げられる。表示部58は、各種情報を表示する。なお、操作部56と表示部58とを一体化してタッチパネルディスプレイとしてもよい。
I/F部54は、無線通信または有線通信により、マンモグラフィ装置10、RIS、及びPACS(Picture Archiving and Communication Systems)との間で各種情報の通信を行う。本実施形態の放射線画像撮影システム1では、マンモグラフィ装置10で撮影された放射線画像の画像データは、コンソール12が、I/F部54を介して無線通信または有線通信によりマンモグラフィ装置10から受信する。
本実施形態のコンソール12は、トモシンセシス撮影における被写体の体動を補正する機能を有する。図4には、本実施形態のコンソール12における、トモシンセシス撮影における被写体の体動を補正する機能に係る構成の一例の機能ブロック図が示されている。図4に示すようにコンソール12は、画像取得部60、最適化部62、断層画像生成部64、及び表示制御部66を備える。一例として本実施形態のコンソール12は、制御部50のCPU50AがROM50Bに記憶されている画像生成プログラム51を実行することにより、CPU50Aが画像取得部60、最適化部62、断層画像生成部64、及び表示制御部66として機能する。
画像取得部60は、複数の投影画像を取得する機能を有する。具体的には本実施形態の画像取得部60は、マンモグラフィ装置10におけるトモシンセシス撮影により得られた複数の投影画像を表す画像データを取得する。画像取得部60は、取得した複数の投影画像を表す画像データを最適化部62に出力する。
最適化部62は、順投影モデル53について、複数の照射位置19毎に投影画像に基づいて最適化処理をする機能を有する。
順投影モデル53は、実空間である三次元空間から放射線検出器20の検出面20Aにデータを投影する順投影を行うためのモデルである。図5を参照して、順投影モデル53について説明する。
図5に示すように、被写体Uが配置される三次元空間には、複数のボクセル91j(j=1、2、・・・、J)を構成単位とする三次元モデル90が仮想的に設定される。なお、一例として本実施形態の最適化部62が三次元モデル90を設定する空間は、撮影台24等に応じて被写体Uが存在すると予め仮定された空間としている。
図5には、照射位置19tに位置する放射線源29から放射線検出器20の画素21iに照射される放射線Rの経路Xt
iが示されている。経路をXt
iと、三次元モデル90の各ボクセル91jとが交差するボクセル91j毎の交差長をwt
ijとし、ボクセル91j毎の吸収係数を
ここで、上記(1)式の対数をとり、放射線検出器20で計測されるフォトン数pt
iの対数をyt
iとして、それぞれの変数をベクトル形式
で記述し、ここから、ボクセル91jと交差する交差長wt ijを下記(2)式のように行列式で記述する。
・・・(2)
で記述し、ここから、ボクセル91jと交差する交差長wt ijを下記(2)式のように行列式で記述する。
しかしながら、上記(2)式で表した交差長wt
ijを表す行列式のサイズが大きいため、上記(4)式の連立方程式を解くことは容易ではない。また、一般的にトモシンセシス撮影により得られる投影画像の数Tが比較的少ないため、上記(4)について方程式の数が足りないという不良設定問題が生じる。そこで、一例として本実施形態では、順投影モデル53の上記(1)式を満たすパラメータμを最適化することとし、その最適化のために下記(5)式を最小化することとした。具体的な方法としては、勾配法等を用いて下記(5)式を最小化すればよい。なお、μの推定の一例として下記(5)式を紹介するが、μに対する条件を加える等他の表現も十分に考えられ、エネルギ関数が最小化されればよく、本開示はこの式に限定されるものでないことは言うまでもない。また、「最適化する」及び「最小化する」とは、それぞれ「最適化処理を実行する」及び「最小化処理を実行する」ということであり、必ずしも、他のいかなる方法であってもそれよりも良い状態の解が見つからないという状態でなくても構わない。
・・・(5)
経路Xt
iと、三次元モデル90の各ボクセル91jとが交差するボクセル91j毎の交差長wt
ijは、被写体Uの体動に応じて変化する。図6に示すように、被写体Uの体動量をベクトルθtと定義する。体動量θtは、例えば、位置が変化する前のボクセル91jの重心から、位置が変化した後のボクセル91jの重心へと向かうベクトルとして定義することができる。なお、画素21i毎に異なる体動量θtが生じているとし、体動量θtを画素21i毎の変数として、θt=(θt
1,θt
2,・・・,θt
J)と定義してもよい。図7には、被写体Uの体動による交差長wt
ijの変化が示されている。三次元モデル90は被写体Uが配置される三次元空間に対応しているため、被写体Uの体動に連動して三次元モデル90の位置が変化する。換言すると、三次元モデル90のボクセル91jは、被写体Uの体動に応じた位置となる。図7に示すように、ボクセル91jの位置が変化しても、放射線Rの経路Xt
iは変化しないため、ボクセル91jに交差する経路Xt
iの交差長wt
ijは、被写体Uの体動に応じて変化する。
被写体Uに体動が生じた場合の順投影モデル53は、下記(6)式のエネルギ関数を用いて表すことができる。なお、下記(6)式を解くことは、吸収係数μ及び体動量θtの2つの変数の同時最適化が必要となるが、μの最適化とθの最適化を逐次的に繰り返すことで解を導出することができる。
・・・(6)
このように被写体Uに体動が生じた場合の順投影モデル53は、三次元モデル90のボクセル91j毎に割り当てられた吸収係数μと、ボクセル91j毎の交差長wt
ijと、被写体Uの体動量θtと、により定義される。なお、交差長wt
ijとの導出方法は特に限定されず、幾何的手法を適用してもよいし、また、近似計算により導出する形態としてもよい。
被写体Uに体動が生じた場合の順投影モデル53を用いて照射位置19tから疑似投影を行うことにより、被写体Uに体動が生じた場合の疑似投影画像が得られる。順投影モデル53について最適化処理とは、順投影モデル53を用いて得られる疑似投影画像をトモシンセシス撮影により実際に得られた投影画像に近づけることにより、順投影モデル53を実際にトモシンセシス撮影が行われた際の体動を含む被写体Uの配置状態に近づけることをいう。最適化処理をされた順投影モデル53における吸収係数μ及び体動量θtは、トモシンセシス撮影により投影画像が実際に撮影された際の被写体Uの配置状態及び体動に対応する。
最適化部62は、上述したように順投影モデル53について最適化処理を行う機能を有する。具体的には、最適化部62は、被写体Uが配置される三次元空間に、複数のボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90を仮想的に設定する。また、最適化部62は、トモシンセシス撮影により実際に撮影された複数の投影画像と、それらが撮影された複数の照射位置19tとを取得する。最適化部62は、これらを用い上記(6)式のエネルギ関数を解くことにより順投影モデル53について最適化処理をする。最適化部62は、最適化処理をした順投影モデル53により得られた吸収係数μ及び体動量θtを、断層画像生成部64に出力する。なお、上記(6)のエネルギ関数を解く場合、疑似投影を行うことにより順投影モデル53により得られる疑似投影画像の画素毎に画素値を、対応する投影画像の画素の画素値に近づける処理を行うため、複数の疑似投影画像となるT枚の画像そのものを得てはいない。
断層画像生成部64は、被写体Uである***の断層画像を生成する機能を有する。具体的には、被写体Uの複数の断層面の各々における複数の断層画像を生成する。図8を参照して、本実施形態の断層画像生成部64における断層画像の生成方法の一例について説明する。図8に示した例では、ボクセル91jの大きさに応じた断層画像を生成する形態について示されている。断層画像を生成する断層面921~926は、撮影台24の撮影面24Aに略平行な面であり、断層面92の間隔hである断層画像のスライス厚は、照射位置19tの大きさにより定まる。また、断層画像の高さHは、撮影台24の撮影面24Aから断層画像に対応する断層面までの高さをいい、図8には、断層面922までの高さHが示されている。
断層画像生成部64は、断層面922における断層画像を生成する場合、断層面922に上面が接する複数のボクセル91j各々の吸収係数μを用い、断層画像を生成する。図8に示した例では、断層画像生成部64は、点線Dで囲まれた領域内に存在するボクセル91j各々の吸収係数μを用い、断層画像を生成する。
なお、通常撮影により得られる放射線画像は、放射線検出器20で検出されたフォトン数を、対数変換して表示した値、またはLUT(Look Up Table)変換したりした値等を用いて放射線画像として表示している。そのため、吸収係数μについても、同様に対数変換またはLUT変換等により得られた値を用いて断層画像として表示してもよい。このように、順投影モデル53を用いて生成した断層画像の表示形態を、通常撮影の表示形態と同様にすることにより、画像の見かけが同様の形態となるためユーザによる読影を行い易くすることができる。
なお、本実施形態では断層画像生成部64が生成する断層画像の断層面92の間隔hをボクセル91jの大きさと同様としているが、断層面92の間隔hは本形態に限定されない。例えば、ユーザにより指定された間隔hであってもよい。この場合、断層画像生成部64は、指定された間隔hに応じた断層面92に対応するボクセル91jの吸収係数μや、その周囲のボクセル91jの吸収係数μを用いて断層画像を生成すればよい。
断層画像生成部64は、生成した複数の断層画像を表す画像データを表示制御部66に出力する。
表示制御部66は、断層画像生成部64が生成した複数の断層画像を表示部58に表示させる機能を有する。なお、断層画像の表示先は、表示部58に限定されない。例えば、放射線画像撮影システム1の外部の読影装置等が表示先であってもよい。
次に、トモシンセシス撮影におけるコンソール12の作用について図面を参照して説明する。マンモグラフィ装置10によるトモシンセシス撮影が行われた後、コンソール12は、トモシンセシス撮影により得られた複数の投影画像を用いて断層画像を生成し、表示部58等に表示させる。
一例として本実施形態のマンモグラフィ装置10は、トモシンセシス撮影が終了すると、撮影された複数の投影画像80の画像データをコンソール12に出力する。コンソール12は、マンモグラフィ装置10から入力された複数の投影画像80の画像データを記憶部52に記憶させる。
記憶部52に複数の投影画像80の画像データを記憶させた後、コンソール12は、図9に示した画像処理を実行する。図9には、本実施形態のコンソール12による画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。本実施形態のコンソール12は、一例として、制御部50のCPU50Aが、ROM50Bに記憶されている画像生成プログラム51を実行することにより、図9に一例を示した画像処理を実行する。
図9のステップS100で、画像取得部60は、複数の投影画像を取得する。上述したように本実施形態の画像取得部60は、記憶部52から複数の投影画像の画像データを取得する。
次のステップS102で最適化部62は、上記ステップS100で取得した投影画像を撮影した際の放射線源29の照射位置19である複数の照射位置19tを取得する。上述したように、最適化部62は、順投影モデル53を、複数の照射位置19t毎に投影画像に基づいて画素毎に最適化処理をするため、本ステップにおいて各投影画像に対応する照射位置19tを表す情報を取得する。なお、最適化部62が投影画像に対応する照射位置19tを取得する方法は特に限定されない。例えば、最適化部62が、マンモグラフィ装置10から照射位置19tを表す情報を取得する形態としてもよい。また例えば、投影画像に撮影情報として照射位置19tを表す情報が付与されている場合、取得した投影画像に付与されている撮影情報から照射位置19tを表す情報を取得する形態としてもよい。
次のステップS104で最適化部62は、詳細を後述する最適化処理を行い、上述したように順投影モデル53について最適化処理を行う。最適化部62による順投影モデル53について最適化処理し、吸収係数μ及び体動量θtを導出する。
次のステップS106で断層画像生成部64は、被写体Uである***の断層画像を生成する。上述したように断層画像生成部64は、上記ステップS104で最適化処理をした順投影モデル53により得られた吸収係数μを用いて複数の断層画像を生成する。
次のステップS108で表示制御部66は、上記ステップS106で生成した断層画像を表示部58に表示させる。ステップS108の処理が終了すると、図9に示した画像処理が終了する。なお、本形態では、ステップS106で断層画像を生成し、ステップS108で生成した断層画像を表示させる形態について説明したが、生成する放射線画像は断層画像に限定されず、また、表示させる放射線画像も断層画像に限定されない。
例えば、断層画像生成部64は、生成した複数の断層画像のうちの少なくとも一部を合成した合成2次元画像をさらに生成してもよい。なお、断層画像生成部64が合成2次元画像を生成する方法は特に限定されず、米国特許第8983156号明細書に記載の手法または特開2014-128716号公報に記載の手法等、公知の手法を用いることができる。
さらに、画像処理のステップS104による最適化処理の詳細について説明する。図10には、最適化処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。
図10のステップS130で最適化部62は、三次元モデル90を三次元空間に設定する。図5を参照して上述したように最適化部62は、撮影台24に応じて被写体Uが存在すると予め仮定された三次元空間に、予め定められた大きさのボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90を設定する。ボクセル91jの予め定められた大きさは、特に限定されないが、被写体Uの大きさや、順投影モデル53の最適化処理にかかる処理負荷等を考慮して定めてもよい。
次のステップS132で最適化部62は、所定の吸収係数μ及び体動量θtを順投影モデル53の初期値として設定した後、ステップS134へ移行する。なお、所定の吸収係数μ及び体動量θtは、特に限定されない。所定の吸収係数μ及び体動量θtは、例えば、実験的に得られている平均的な吸収係数μ及び体動量θtを適用してもよい。
次のステップS134で最適化部62は、順投影モデル53のエネルギ関数を解くことで順投影モデル53について最適化処理をし、吸収係数μ及び体動量θtを導出する。上述したように、順投影モデル53は、上記(6)式のエネルギ関数を用いて表すことができる。そのため、最適化部62は、上記(6)式を解くことで順投影モデル53について最適化処理をし、最適化処理をされた順投影モデル53における吸収係数μ及び体動量θtを導出する。ステップS134が終了すると、図10に示した最適化処理が終了し、図9に示した画像処理のステップS106へ移行する。
なお、画像処理のステップS104における最適化部62による最適化処理は、上記形態に限定されない。以下、最適化処理の変形例について説明する。
(最適化処理の変形例1)
図11を参照して本変形例の最適化処理について説明する。図11に示した例では、1回目の最適化において最適化部62は、第1の大きさのボクセル91_1jを構成単位とする第1の三次元モデル90_1を設定する。最適化部62は、第1の三次元モデル90_1を用い、かつ所定の吸収係数μ及び体動量θtを初期値とした第1の順投影モデル53_1について最適化処理をして吸収係数μ_1及び体動量θ_1tを導出する。
図11を参照して本変形例の最適化処理について説明する。図11に示した例では、1回目の最適化において最適化部62は、第1の大きさのボクセル91_1jを構成単位とする第1の三次元モデル90_1を設定する。最適化部62は、第1の三次元モデル90_1を用い、かつ所定の吸収係数μ及び体動量θtを初期値とした第1の順投影モデル53_1について最適化処理をして吸収係数μ_1及び体動量θ_1tを導出する。
2回目の最適化において最適化部62は、第1のボクセル91_1jよりも大きさが小さい第2の大きさのボクセル91_2jを構成単位とする第2の三次元モデル90_2を設定する。最適化部62は、第2の三次元モデル90_2を用い、かつ第1の順投影モデル53_1により導出された吸収係数μ_1及び体動量θ_1tを初期値とした第2の順投影モデル53_2について最適化処理をして吸収係数μ_2及び体動量θ_2tを導出する。
このように本変形例の最適化部62は、最適化処理として、三次元モデル90を構成するボクセル91jの大きさを小さくしながら順投影モデル53について最適化処理を繰り返す。なお、各回の最適化処理において用いる三次元モデル90を構成するボクセル91jの大きさは、任意の大きさとすることができる。例えば、順投影モデル53についての最後の最適化処理の際のボクセル91jの大きさを、所望とする解像度に応じて定めておき、最適化処理を繰り返す回数、及び最適化処理にかかる処理負荷等から各回の最適化処理におけるボクセル91jの大きさを定めてもよい。
図12には、本変形例における最適化処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。図12に示した最適化処理は、順投影モデル53について複数回の最適化処理を含む。
図12のステップS150で最適化部62は、最適化処理の回数を表す変数nを「1」に設定する。
次のステップS152で最適化部62は、第nの大きさのボクセル91_njを構成単位とする第nの三次元モデル90_nを、被写体Uが存在すると予め仮定された三次元空間に仮想的に設定する。例えば、1回目の最適化処理の場合、n=1であり、図11に示したように第1の大きさのボクセル91_1jを構成単位とする第1の三次元モデル90_1を設定する。
次のステップS154で最適化部62は、変数nが「1」であるか否かを判定する。換言すると、上記ステップS152で行った最適化処理が1回目であるか否かを判定する。変数nが「1」である場合、ステップS154の判定が肯定判定となり、ステップS156へ移行する。ステップS156で最適化部62は、所定の吸収係数μ及び体動量θtを、第nの順投影モデル53_nの初期値として設定した後、ステップS160へ移行する。具体的には、上述したように最適化部62は、第1の順投影モデル53_1の初期値として所定の吸収係数μ及び体動量θtを設定する。
一方、ステップS154において、変数nが1ではない場合、否定判定となり、ステップS158へ移行する。換言すると、上記ステップS152で行った最適化が2回目以降である場合、ステップS158へ移行する。ステップS158で最適化部62は、第n-1の順投影モデル53n-1により得られた吸収係数μ_n-1及び体動量θt_n-1を、第nの順投影モデル53の初期値として設定した後、ステップS160へ移行する。具体的には、2回目の最適化処理の場合、変数nが「2」であり、上述したように最適化部62は、第2の順投影モデル53_2の初期値として吸収係数μ_1及び体動量θ_1tを設定する。
ステップS160で最適化部62は、第nの順投影モデル53_nのエネルギ関数を解くことで順投影モデル53_nについて最適化処理をし、吸収係数μ_n及び体動量θ_ntを導出する。上述したように、第nの順投影モデル53_nは、上記(6)式のエネルギ関数を用いて表すことができる。そのため、最適化部62は、上記(6)式を解くことで第nの順投影モデル53_nについて最適化処理をし、最適化処理をされた順投影モデル53_nにおける吸収係数μ_n及び体動量θ_ntを導出する。
次のステップS162で最適化部62は、図12に示した最適化処理を終了するか否かを判定する。本実施形態では、ボクセル91jの大きさを小さくしながら最適化処理を繰り返す回数が予め定められている。換言すると最適箇所における変数nの最大値が予め定められている。そこで、最適化部62は、現在設定されている変数nが、予め定められている最大値であるか否かにより最適化処理を終了するか否かを判定する。最適化処理を終了しない場合、ステップS162の判定が否定判定となり、ステップS164へ移行する。
ステップS164で最適化部62は、変数nに1を加算(n=n+1)した後、ステップS152に戻り、ステップS152~S162の処理を繰り返す。
一方、最適化処理を終了する場合、ステップS162の判定が肯定判定となり、図12に示した最適化処理を終了し、図9に示した画像処理のステップS106へ移行する。
このように本変形例のコンソール12によれば、最適化処理として、三次元モデル90を構成するボクセル91jの大きさを小さくしながら順投影モデル53_nの最適化を繰り返す。換言すると、低解像度の順投影モデル53_nについて最適化処理を行った後、高解像度の順投影モデル53_nについて最適化処理を行う。ボクセル91jの大きさを大きくすることにより、三次元モデル90を構成するボクセル91jの数を少なくすることができる。ボクセル91jの数を少なくして順投影モデル53について最適化処理を行うことにより、最適化処理にかかる処理時間や処理負荷を抑制することができる。また、低解像度の順投影モデル53_nについて最適化処理により得られた吸収係数μ及び体動量θtを初期値として高解像度の順投影モデル53_nについて最適化処理を行うため、高解像度の順投影モデル53_nについて最適化処理にかかる処理時間や処理負荷を抑制することができる。また本変形例によれば、体動量θtの導出精度を向上させることができる。
(最適化処理の変形例2)
図13を参照して本変形例の最適化処理について説明する。本変形例の最適化部62は、被写体Uが配置される三次元空間のうち、被写体Uの特徴領域94に対応する三次元空間に仮想的に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理を行う。
図13を参照して本変形例の最適化処理について説明する。本変形例の最適化部62は、被写体Uが配置される三次元空間のうち、被写体Uの特徴領域94に対応する三次元空間に仮想的に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理を行う。
すなわち、本変形例の最適化部62は、被写体Uが配置される三次元空間のうちの一部の空間に三次元モデル90を設定する。このように、本変形例において三次元モデル90を設ける特徴領域94は上記形態において三次元モデル90が設けられる領域に比べて小さい。そのため、特徴領域94としては、特徴的な構造物96を含む領域であることが好ましい。特徴的な構造物96としては、例えば、被写体Uを表す放射線画像における特徴点を含む構造物であってもよい。また特徴的な構造物96としては、例えば、構造物を表す画像の特徴量が閾値以上である構造物であってもよい。このような特徴的な構造物96の具体例としては、被写体Uが***の場合、乳腺及び石灰化の少なくとも一方が挙げられる。
本変形例の最適化部62は、特徴領域94に対して設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理をすることにより体動量θtを導出する。さらに、最適化部62は、導出された体動量θtを、被写体U全体の体動量θtとし、被写体U全体が存在する三次元空間に仮想的に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理を行い、吸収係数μを導出する。
このように本変形例の最適化部62は、被写体Uが配置される三次元空間のうちの一部の領域である、特徴的な構造物96を含む特徴領域94に仮想的に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理を行う。
図14には、本変形例の最適化処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。図14に示した最適化処理は、図10に示した上述の最適化処理に比べて、ステップS130の代わりにステップS130A及びS130Bの処理を含み、ステップS134の処理の後にステップS136及びS138の処理を含む点が異なっている。
図14のステップS130Aで最適化部62は、三次元モデル90を配置する特徴領域94を導出する。一例として本変形例では、画像処理のステップS100(図9参照)で取得した投影画像をFBP(Filter Back Projection)法や逐次近似再構成法等の逆投影法により再構成して得られた、体動の影響が補正されていない断層画像に対して、画像解析やコンピュータ支援画像診断(CAD: Computer Aided Diagnosis、以下CADという)のアルゴリズムを適用して、画像の特徴量が閾値以上の特徴的な構造物96を特定し、特定した特徴的な構造物96を含む所定の大きさの領域を特徴領域94として導出する。なお、最適化部62が特徴領域94を導出する方法は特に限定されない。例えば、上記のように投影画像を再構成して得られた断層画像を表示部58に表示し、表示された断層画像に対してユーザが操作部56を用いて指示した特徴的な構造物96を取得する形態としてもよい。
次のステップS130Bで最適化部62は、上述したように特徴領域94に対して、予め定められた大きさのボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90を設定する。
次のステップS132で最適化部62は、上述したように所定の吸収係数μ及び体動量θtを順投影モデル53の初期値として設定した後、ステップS134へ移行する。
次のステップS134で最適化部62は、上述したように上記(6)式のエネルギが関数を解くことで順投影モデル53について最適化処理をし、最適化処理をされた順投影モデル53における吸収係数μ及び体動量θtを導出する。
次のステップS136で最適化部62は、予め定められた大きさのボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90を、被写体Uが存在する領域を含む三次元空間に再設定する。
次のステップS138で最適化部62は、上記ステップS134において導出された体動量θtを設定した順投影モデル53について最適化処理をする。具体的には最適化部62は、体動量をθtとし、吸収係数μをパラメータとして上記(6)式のエネルギ関数を解くことで順投影モデル53について最適化処理をし、最適化処理をされた順投影モデル53における吸収係数μ及び体動量θtを導出する。なお、ここで導出される体動量θtは、上記ステップS134で導出されるθtと同一である。また、上記特徴領域94における吸収係数μは、上記ステップS134において導出された吸収係数μを適用してもよい。ステップS138が終了すると、図14に示した最適化処理が終了し、図9に示した画像処理のステップS106へ移行する。
このように本変形例のコンソール12によれば、被写体Uが配置される三次元空間のうちの一部の領域である特徴領域94に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理をすることにより得られた体動量θtを用いて、被写体U全体を含む三次元空間に設定された三次元モデル90を用いた順投影モデル53について最適化処理をする。被写体Uが配置される三次元空間のうちの一部の領域に三次元モデル90を設定することにより、三次元モデル90を構成するボクセル91jの数を少なくすることができる。ボクセル91jの数を少なくして順投影モデル53について最適化処理を行うことにより、最適化処理にかかる処理時間や処理負荷を抑制することができる。
以上、説明したように、上記各形態のコンソール12は、照射角度αが異なる複数の照射位置19tの各々から放射線源29により被写体Uに向けて放射線Rをそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する。コンソール12は、CPU50Aを備える。CPU50Aは、複数の投影画像を取得し、パラメータとして、被写体Uが配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセル91jを構成単位とする三次元モデル90のボクセル91j毎に割り当てられた吸収係数μと、照射位置19tから照射される放射線Rの経路Xt
iが三次元モデル90と交差するボクセル91j毎の交差長wt
ijと、被写体Uの体動量θtと、を有した順投影モデル53について、複数の照射位置19t毎に投影画像に基づいて最適化処理し、最適化処理をされたパラメータを用いて被写体Uの断層画像を生成する。
上記構成により上記各形態のコンソール12によれば、順投影モデル53を用いることにより体動量θtの補正に用いる構造物以外の構造物の影響を抑制することができるため、被写体Uの体動を精度良く補正することができる。これにより、上記各形態のコンソール12によれば、精度よく高画質の断層画像を得ることができる。
なお、上記各形態では、最適化部62は、順投影モデル53について最適化処理として、順投影モデル53により得られる疑似投影画像となるT枚の画像そのものを得ることなく、疑似投影画像の画素毎に画素値を対応する投影画像の画素の画素値に近づける処理を行う形態について説明したが順投影モデル53について最適化処理の方法は本形態に限定されない。順投影モデル53について最適化処理として、順投影モデル53によりT枚の疑似投影画像を順次取得し、取得したT枚の疑似投影画像の各々を対応するT枚の投影画像と近づける処理を行う形態としてもよい。
なお、体動量θtが比較的大きい場合、順投影モデル53について最適化処理が不十分であったり、順投影モデル53を用いて生成される断層画像の画質が低下したりする場合がある。例えば、トモシンセシス撮影中に被検者が大きく動いてしまった場合等、被写体である***の体動量θtが大きくなる場合がある。このような場合、例えば、投影画像の再撮影を行うことが好ましい。そのため、順投影モデル53について最適化処理をすることにより導出された体動量θtが予め設定された閾値を超えた場合、警告を報知する形態としてもよい。
なお、上記形態では、コンソール12が本開示の画像処理装置の一例である形態について説明したが、コンソール12以外の装置が本開示の画像処理装置の機能を備えていてもよい。換言すると、画像取得部60、最適化部62、断層画像生成部64、及び表示制御部66の機能の一部または全部をコンソール12以外の、例えばマンモグラフィ装置10や、外部の装置等が備えていてもよい。また、複数の装置により本開示の画像処理装置を構成してもよい。例えば、画像処理装置の機能の一部をコンソール12以外の装置が備えていてもよい。
また、上記形態では、本開示の被写体の一例として***を適用し、本開示の放射線画像撮影装置の一例として、マンモグラフィ装置10を適用した形態について説明したが、被写体は***に限定されず、また放射線画像撮影装置はマンモグラフィ装置に限定されない。例えば、被写体は胸部や腹部等であってもよいし、放射線画像撮影装置はマンモグラフィ装置以外の放射線画像撮影装置を適用する形態であってもよい。
また、上記形態において、例えば、画像取得部60、最適化部62、断層画像生成部64、及び表示制御部66といった各種の処理を実行する処理部(processing unit)のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ(processor)を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア(プログラム)を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるCPUに加えて、FPGA(Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス(Programmable Logic Device:PLD)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
1つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの1つで構成されてもよいし、同種又は異種の2つ以上のプロセッサの組み合わせ(例えば、複数のFPGAの組み合わせや、CPUとFPGAとの組み合わせ)で構成されてもよい。また、複数の処理部を1つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアの組み合わせで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの1つ以上を用いて構成される。
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路(circuitry)を用いることができる。
また、上記各形態では、撮影プログラム41がROM40Bに予め記憶(インストール)されており、また画像生成プログラム51がROM50Bに予め記憶(インストール)されている態様を説明したが、これに限定されない。撮影プログラム41及び画像生成プログラム51の各々は、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory)、及びUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、撮影プログラム41及び画像生成プログラム51の各々は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
1 放射線画像撮影システム
10 マンモグラフィ装置
12 コンソール
191~197、19t 照射位置
20 放射線検出器、20A 検出面
21i 画素
24 撮影台、24A 撮影面
28 放射線照射部
29 放射線源
33 アーム部
34 基台
35 軸部
36 圧迫ユニット
38 圧迫板
39 支持部
40A、50A CPU、40B、50B ROM、40C、50C RAM
41 撮影プログラム
42、52 記憶部
44、54 I/F部
46、56 操作部
47 線源移動部
49、59 バス
51 画像生成プログラム
53 順投影モデル、53_1 第1の順投影モデル、53_2 第2の順投影モデル
58 表示部
60 画像取得部
62 最適化部
64 断層画像生成部
66 表示制御部
90 三次元モデル、90_1 第1の三次元モデル、90_2 第2の三次元モデル
911、91j ボクセル、91_1j第1のボクセル、91_2j 第2のボクセル
921~926 断層面
94 特徴領域
96 特徴的な構造物
CL 法線
D 点線
H 高さ
h 間隔
R 放射線、RC 放射線軸
U 被写体
wt ij 交差長
Xt i 経路
α、β 角度
μ、μ_1、μ_2 吸収係数
θt、θ_1t、θ_2t 体動量
10 マンモグラフィ装置
12 コンソール
191~197、19t 照射位置
20 放射線検出器、20A 検出面
21i 画素
24 撮影台、24A 撮影面
28 放射線照射部
29 放射線源
33 アーム部
34 基台
35 軸部
36 圧迫ユニット
38 圧迫板
39 支持部
40A、50A CPU、40B、50B ROM、40C、50C RAM
41 撮影プログラム
42、52 記憶部
44、54 I/F部
46、56 操作部
47 線源移動部
49、59 バス
51 画像生成プログラム
53 順投影モデル、53_1 第1の順投影モデル、53_2 第2の順投影モデル
58 表示部
60 画像取得部
62 最適化部
64 断層画像生成部
66 表示制御部
90 三次元モデル、90_1 第1の三次元モデル、90_2 第2の三次元モデル
911、91j ボクセル、91_1j第1のボクセル、91_2j 第2のボクセル
921~926 断層面
94 特徴領域
96 特徴的な構造物
CL 法線
D 点線
H 高さ
h 間隔
R 放射線、RC 放射線軸
U 被写体
wt ij 交差長
Xt i 経路
α、β 角度
μ、μ_1、μ_2 吸収係数
θt、θ_1t、θ_2t 体動量
Claims (14)
- 照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理装置であって、
少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記複数の投影画像を取得し、
パラメータとして、前記被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルの前記ボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が前記三次元モデルと交差する前記ボクセル毎の交差長と、前記被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、前記複数の照射位置毎に前記投影画像に基づいて最適化処理し、
最適化処理をされた前記パラメータを用いて前記被写体の断層画像を生成する
画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
最適化処理をされた前記順投影モデルの前記吸収係数を用い前記断層画像を生成する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
前記最適化処理として、前記複数の照射位置から擬似投影を行うことによって前記順投影モデルにより得られる複数の疑似投影画像の各画素値を、前記複数の投影画像の画素値に近づける
請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
前記疑似投影画像の画素値を、前記複数の投影画像の画素値に近づける前記吸収係数と前記体動量を導出することで前記最適化処理を行う
請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
最適化処理をされた前記順投影モデルを用い、前記体動量を導出する
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
前記三次元モデルとして、前記被写体が配置される三次元空間のうち、前記被写体の特徴領域に対応する三次元空間に仮想的に設定された三次元モデルを用いた順投影モデルに基づいて前記体動量を導出し、
導出した前記体動量と、前記被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された三次元モデルを用いた順投影モデルとを用いて前記断層画像を生成する
請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記特徴領域は、特徴量が閾値以上の構造物を含む領域である
請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記被写体は***であり、
前記構造物は、石灰化及び乳腺の少なくとも一方である
請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
第1の大きさのボクセルを用いた第1の順投影モデルについて最適化処理をし、
最適化処理をされた前記第1の順投影モデルの前記吸収係数及び前記体動量を初期値として、前記第1の大きさよりも小さな第2の大きさのボクセルを用いた第2の順投影モデルについて最適化処理をする
請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
用いるボクセルの大きさを小さくし最適化処理を繰り返す
請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
前記順投影モデルは、前記吸収係数、前記交差長、及び前記体動量によって定義されるエネルギ関数を用いて推定する
請求項1から請求項10のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 放射線を発生する放射線源と、
照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線を照射して前記照射位置毎に前記被写体の投影画像を撮影するトモシンセシス撮影を行う放射線画像撮影装置と、
請求項1から請求項11のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
を備えた放射線画像撮影システム。 - 照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理方法であって、
前記複数の投影画像を取得し、
パラメータとして、前記被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルの前記ボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が前記三次元モデルと交差する前記ボクセル毎の交差長と、前記被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、前記複数の照射位置毎に前記投影画像に基づいて最適化処理し、
最適化処理をされた前記パラメータを用いて前記被写体の断層画像を生成する
処理をコンピュータが実行する画像処理方法。 - 照射角度が異なる複数の照射位置の各々から放射線源により被写体に向けて放射線をそれぞれ照射して得られた複数の投影画像を処理する画像処理プログラムであって、
少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記複数の投影画像を取得し、
パラメータとして、前記被写体が配置される三次元空間に仮想的に設定された複数のボクセルを構成単位とする三次元モデルの前記ボクセル毎に割り当てられた吸収係数と、照射位置から照射される放射線の経路が前記三次元モデルと交差する前記ボクセル毎の交差長と、前記被写体の体動量と、を有した順投影モデルについて、前記複数の照射位置毎に前記投影画像に基づいて最適化処理し、
最適化処理をされた前記パラメータを用いて前記被写体の断層画像を生成する
処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021050391A JP2022148638A (ja) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
US17/694,614 US12011309B2 (en) | 2021-03-24 | 2022-03-14 | Image processing device, radiography system, image processing method, and image processing program |
DE102022106561.8A DE102022106561A1 (de) | 2021-03-24 | 2022-03-21 | Bildverarbeitungsgerät, röntgensystem, bildverarbeitungsverfahren und bildverarbeitungsprogramm |
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JP2021050391A JP2022148638A (ja) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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ID=83192677
Family Applications (1)
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JP2021050391A Pending JP2022148638A (ja) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
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US (1) | US12011309B2 (ja) |
JP (1) | JP2022148638A (ja) |
DE (1) | DE102022106561A1 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7760924B2 (en) | 2002-11-27 | 2010-07-20 | Hologic, Inc. | System and method for generating a 2D image from a tomosynthesis data set |
US8983156B2 (en) | 2012-11-23 | 2015-03-17 | Icad, Inc. | System and method for improving workflow efficiences in reading tomosynthesis medical image data |
WO2020066109A1 (ja) | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 富士フイルム株式会社 | 断層画像生成装置、方法およびプログラム |
-
2021
- 2021-03-24 JP JP2021050391A patent/JP2022148638A/ja active Pending
-
2022
- 2022-03-14 US US17/694,614 patent/US12011309B2/en active Active
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US20220304647A1 (en) | 2022-09-29 |
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