JP3931648B2 - 放射線検出器の画像補正方法及びその装置並びにそれを用いた放射線撮像装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、検査物や人体を含む被検体からの放射線を検出するためのＸ線検出器やγ線検出器などの放射線検出器の画像補正方法及びその装置並びにそれを用いた放射線撮像装置に係り、特に、放射線が検出器に入射することに起因して画像に生じる不都合を解消する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の装置として、放射線の一種であるＸ線を検出するＸ線フラットパネル検出器が挙げられる。このＸ線フラットパネル検出器は、入射Ｘ線を電荷あるいは光に変換するＸ線変換層と、このＸ線変換層で生じた電荷あるいは光を検出する素子が縦横にマトリックス状に配置されてなる検出アレイ層との積層構造を有する。
【０００３】
このような構成のＸ線フラットパネル検出器は、平面形状を呈することから、胸部や腹部などの大きな部位を撮影するのに適した方形の検出面を構成させることが可能である。また、視野周辺の歪みがほとんどなく高解像度であること、薄型・軽量であることなどの多くの利点を有する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような構成を有する従来例の場合には、次のような問題がある。
すなわち、従来の装置では、複数回のＸ線透視撮影を連続的に行ったり、あるいは一定時間を経て行ったりした場合、撮影された画像に、以前の画像が焼き付いたようなアーティファクトが生じることがあり、これに起因して画質が低下するという問題がある。
【０００５】
これはＸ線フラットパネル検出器にＸ線が入射することに起因してＸ線変換層の感度が劣化することに起因すると考えられる。また、感度の劣化とともに感度が回復する現象も生じていると考えられる。このような感度の劣化・回復現象を補償するために、次のような二つの方法が提案されている。
【０００６】
▲１▼撮影ごとにＸ線フラットパネル検出器の感度を測定し、感度データに基づいて撮影した画像を補正する。
▲２▼焼き付きの程度を理論的に予測する数式モデルを作成し、この数式モデルのパラメータを予め求めておき、このパラメータと数式モデルとに基づいて撮影した画像を補正する。
【０００７】
しかしながら、▲１▼の方法では撮影ごとに撮影者が感度データの収集作業を行う必要がある。したがって、撮影枚数に応じた回数だけ感度データの収集を行う必要があり、極めて煩雑であるという問題がある。
【０００８】
また、▲２▼の方法では、数式モデルのパラメータがＸ線フラットパネル検出器の個体や構成している材料ごとに相違するので、事前にパラメータを予め求めておく必要がある。その上、予め求めた固定式のパラメータを使用した数式モデルによって撮影画像を補正しても、経時変化などにより理論と実際のパラメータにずれが生じる。したがって、補正誤差が大きくなって適切に補正できなかったり、再現性も悪かったりするという問題がある。
【０００９】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、撮影した画像と先の画像とに基づき撮影ごとに数式モデルのパラメータを求め、これに基づいて画像を撮影ごとに補正することにより、煩雑な作業を撮影ごとに行わずとも、焼き付きに起因するアーティファクトを抑制して高画質の画像を得ることができる放射線検出器の画像補正方法及びその装置並びにそれを用いた放射線撮像装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明者は、上記の問題を解決するために次のような知見を得た。
上述したようにＸ線フラットパネル検出器を用いた撮影においては、以前の画像が焼き付いたようなアーティファクトが生じ、現時点にて提案されている上記二つの方法では、満足のいく補正画像が得られていない。そこで、発明者は、アーティファクトとなって撮影画像に生じているものが、その前に撮影された画像であることに着目した。そして、先の画像と、今回撮影した画像とに基づきパラメータを求めることにより、数式モデルのパラメータを的確に求めることができることを見出した。このような知見に基づくこの発明は次のように構成されている。
【００１１】
すなわち、請求項１に記載の発明は、放射線検出器に入射した放射線に応じて出力される出力信号に基づき画像を生成し、この画像の補正を行う画像補正方法において、今回撮影した焼き付き画像と、先の画像と、この先の画像よりも前の撮影に起因する焼き付きによる感度劣化が反映された前の焼き付き情報画像とに基づき、放射線の入射に起因する放射線検出器の感度の劣化・回復現象を表現した数式モデルのパラメータを算出するパラメータ算出過程と、前記パラメータと、前記焼き付き画像と、前記先の画像と、前記前の焼き付き情報画像とに基づいて、今回の焼き付き情報画像を求める焼き付き情報算出過程と、前記今回の焼き付き情報画像に基づき前記焼き付き画像を補正し、これを焼き付き補正画像とする画像補正過程とをその順に撮影ごとに自動的に実施することを特徴とするものである。
【００１２】
（作用・効果）
パラメータ算出過程においては、撮影した焼き付き画像と、先の画像と、前の焼き付き情報画像に基づき数式モデルのパラメータを求める。この過程は、撮影直後に、かつ画像の補正前に予め行われるので、パラメータは経時変化などが反映された高精度なものとなる。このようにして求めた高精度のパラメータと、焼き付き画像と、先の画像と、前の焼き付き情報画像とに基づいて、焼き付き情報算出過程では、今回の補正に用いるための今回の焼き付き情報画像を求める。画像補正過程では、高精度のパラメータが反映された今回の焼き付き情報画像で前記焼き付き画像を画像補正過程にて補正するので、精度良く補正することができる。そして、上記各過程を順次に自動的に実施する。したがって、煩雑な作業を行う必要がなく、焼き付きに起因するアーティファクトを抑制することができる。その結果として、高画質の画像を得ることができる。
【００１３】
また、上記のパラメータ算出過程は、次のように実施することが好ましい。
すなわち、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記焼き付き画像と前記先の画像についてそれぞれの画像内を区分けし、算出に利用する領域を算出利用領域として判別して、この算出利用領域だけに基づいて前記パラメータを算出することを特徴とするものである。
【００１４】
（作用・効果）焼き付き画像と先の画像の全ての領域を対象にするのではなく、算出利用領域を判別してこの領域だけを対象にしてパラメータを求める。したがって、パラメータの算出時間を短縮することができるので、画像補正を短時間で行うことができる。その結果、スループットを向上させることができる。
【００１５】
また、上記のパラメータ算出過程は、次のように実施してもよく、さらに次の方法を上記請求項２と併用してもよい。
すなわち、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記焼き付き画像と前記先の画像についてそれぞれ画像内を区分けし、任意画素群ごとに求めた全ての画素値の平均値又は中間値に基づき前記パラメータを算出することを特徴とするものである。
【００１６】
（作用・効果）区分けした焼き付き画像と先の画像のそれぞれについて、任意画素群ごとに全ての画素値の中間値あるいは平均値を求める。これによりそれぞれの画像を圧縮して画素数を減らすことができ、パラメータの算出時間を短縮することができるので、画像補正を短時間で行うことができる。その結果、スループットを向上させることができる。
【００１７】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記数式モデルのパラメータを変動させ、変動させた各パラメータと前記数式モデルによってパラメータごとに前記焼き付き画像を補正して試し焼き付き補正画像を生成し、これらの試し焼き付き補正画像を評価式で評価し、評価が一定以上のもののパラメータのいずれかを採用することを特徴とするものである。
【００１８】
（作用・効果）数式モデルのパラメータを変動させ、各パラメータと数式モデルによってパラメータごとに焼き付け画像を補正する。このようにして試し焼き付け画像をパラメータごとに生成した後、全ての試し焼き付き補正画像を対象にして補正の適否を示す評価式で評価する。そして、一定の評価以上が得られたパラメータのいずれかを採用することで、一定以上の補正が行える。
【００１９】
また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、パラメータごとの試し焼き付き補正画像の評価が最も良好なもののパラメータを採用することを特徴とするものである。
【００２０】
（作用・効果）数式モデルのパラメータを変動させ、各パラメータと数式モデルによってパラメータごとに焼き付け画像を補正する。このようにして試し焼き付け画像をパラメータごとに生成した後、全ての試し焼き付き補正画像を対象にして補正の適否を示す評価式で評価する。そして、それらの中で最も良好な評価となったパラメータ採用することで、最も良好な補正を施すことができる。
【００２１】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、最小二乗法を用いた集束法によって前記パラメータを求めることを特徴とするものである。
【００２２】
（作用・効果）評価式を各パラメータで偏微分してなる式が極小値をとる偏微分連立方程式を解くことにより、最も良好な各パラメータの値を直接的に求めることができる。
【００２３】
また、請求項７ないし１２に記載の装置発明は、各々上述した請求項１ないし６に記載の方法発明と同様の作用・効果を奏する。
【００２４】
また、請求項１３に記載の装置発明は、上述した請求項７に記載の装置発明と同様の作用・効果を奏する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の一実施例を説明する。
＜画像補正方法＞
図１ないし図３はこの発明の一実施例に係り、図１はＸ線フラットパネル検出器の概略構成を示す斜視図であり、図２はその層構造を示す断面図であり、図３はその周辺回路の構成を示すブロック図である。
【００２６】
まず、この発明における放射線検出器に相当するＸ線フラットパネル検出器１の構成について説明する。
Ｘ線フラットパネル検出器１は、Ｘ線検出素子の配列として、例えば、横１０２４×縦１０２４（ｘ×ｙ）の正方形マトリックス構成が挙げられる。また、この平面寸法としては、縦横約３０ｃｍが例示される。外形が平面形状を呈することから、胸部や腹部などの大きな部位を撮影するのに適した方形の検出面を構成させることが可能であること、視野周辺の歪みがほとんどなく高解像度であること、薄型・軽量であることなどの多くの利点を有する。
【００２７】
これらのように多くの利点を備えたＸ線フラットパネル検出器１の具体的な構成は、次のようなものである。
すなわち、入射Ｘ線を電荷あるいは光に変換するＸ線変換層３と、このＸ線変換層３で生じた電荷あるいは光を検出する素子が縦横にマトリックス状に配置されてなる検出アレイ層５との積層構造を有する。
【００２８】
このＸ線フラットパネル検出器１としては、図２に示す構造を採用した直接変換タイプを例に採って以下に説明するが、Ｘ線変換層３がシンチレータ層からなり、検出アレイ層５の表面に形成されたフォトダイオードなどの光検出素子によって光検出を行い、コンデンサに電荷を蓄える構成の間接変換タイプであってもよい。
【００２９】
Ｘ線変換層３は、入射Ｘ線を直ちに電荷に変換するセレン層(アモルファスセレン層)やＣｄＺｎＴｅ層などから構成されている。その下層に位置する検出アレイ層５の表面には電荷検出素子７が形成されており、表面電極９に対向形成された電荷収集電極により電荷の検出を行ってコンデンサＣ１に蓄電する構成となっている。上記各電荷検出素子７と、その上層のＸ線変換層３の一部と、上記コンデンサＣ１とが一つのＸ線検出素子ＸＤを構成している。
【００３０】
各Ｘ線検出素子ＸＤは、図３に示すように、それぞれＴＦＴ(Thin Film Transistor)１１を介して縦横に延出された読み出し配線１３，１５に接続されている。これらの読み出し配線１３，１５は、それぞれが横読み出し駆動部１７または縦読み出し駆動部１９に接続されており、これらには読み出し用の走査信号与えられる。Ｘ線フラットパネル検出器１に形成されている複数個のＸ線検出素子ＸＤを特定するには、横方向アドレスと縦方向アドレスを指定する縦・横の走査信号を出力すればよい。
【００３１】
横読み出し駆動部１７及び縦読み出し駆動部１９では、縦・横の走査信号にしたがって各々の読み出し配線１３，１５に読み出し用の電圧が印加されるのに伴って、各Ｘ線検出素子ＸＤから順にＸ線検出信号が出力信号として出力される。その際、ＴＦＴ１１及び読み出し配線１５を通り、さらにＸ線フラットパネル検出器１の後段に配備された、後述する信号収集部（３５）の各プリアンプ２１及びマルチプレクサ２３を経て、出力信号がＸ線検出データとして収集されることになる。
【００３２】
このように構成されているＸ線フラットパネル検出器１に対してＸ線を照射すると、Ｘ線変換層３において損傷が生じると考えられ感度が低下する。また、Ｘ線の照射が無い状態では、Ｘ線変換層３の損傷が回復すると考えられ、これにより感度が回復してゆく。つまり、感度の劣化・回復現象が生じる。
【００３３】
感度の劣化現象と回復現象は、例えば、次の（１）式によってモデル化することができる。なお、Ｑ（ｔ）は時刻ｔにおける劣化（感度低下率）であり、Ｑ₀は時刻０(初期値)の劣化（感度低下率）である。また、νは単位時間当たりに受けた線量であり、μは劣化係数であり、τは回復係数を表している。これらのν，ν，τはＸ線フラットパネル検出器１に使用されている素材の物性に依存するものである。
【００３４】
【数１】

【００３５】
また、時刻ｔにおける感度η（ｔ）は、次の（２）式によって表すことができる。
感度：η（ｔ）＝１−Ｑ（ｔ） ・・・（２）
【００３６】
上記の（１），（２）式を数式モデルとして構築したが、後述する処理においては、次の感度劣化と感度として次の二つの式（３），（４）を用いる。なお、数式中における添え字ｎは撮影回数であり、（ｘ，ｙ）は画像のｘ，ｙ座標であり、Ｑ_nはｎ回目撮影直前の感度劣化であり、η_nはｎ回目撮影直前の感度を表している。また、νはｎ−１回目の焼き付き補正画像の画素値（照射線量）であり、ｔはｎ−１〜ｎまでの経過時間を表す。
【００３７】
【数２】

【００３８】
η_n（ｘ，ｙ）＝１−Ｑ_n（ｘ，ｙ） ・・・（４）
【００３９】
また、後述する前回の焼き付き情報画像の画素値は、次の（５）式で表される。
【００４０】
η_n-1（ｘ，ｙ）＝１−Ｑ_n-1（ｘ，ｙ） ・・・（５）
【００４１】
ここで図４を参照して、Ｘ線フラットパネル検出器１における焼き付き現象の具体例について説明する。
【００４２】
まず、例えば、図４（ａ）に示すように、先の画像Ｆ₀が撮影されたのもとする。この先の画像Ｆ₀では、例えば、中央部に十時型の開口部が形成された鉛板を撮影してある。したがって、中央部に強いＸ線が選択的に照射され、十時型領域Ｒ₀が画像化される。
【００４３】
十時型領域Ｒ₀が画像化された後の次の撮影において、図４（ｂ）に示すように楕円形状（アクリル製の楕円球体）の撮影が行われた場合には、理想的には画像Ｆ₁には楕円領域Ｒ₁だけが画像化される。しかしながら、上述したようにＸ線フラットパネル検出器１においてはＸ線の照射を受けることにより感度の劣化・回復現象が生じることに起因して、先の画像Ｆ₀の十時型領域Ｒ₀に位置している各Ｘ線検出素子ＸＤの感度がその他の領域に比較して低下している。したがって、十時型領域Ｒ₀に位置する領域におけるＸ線検出素子ＸＤからの出力信号が実際よりも低くなる。
【００４４】
具体的には、図４（ｃ）に示すように、前回の画像である先の画像Ｆ₀の十時型領域Ｒ´₀が焼き付いたような画像Ｆ´₁（焼き付き画像）が得られることになる。このときの十時型領域Ｒ´₀の濃度（出力信号であり画素値）は、先の画像を撮影した際のＸ線の線量νと、先の画像Ｆ₀の撮影時からこの画像Ｆ´₁の撮影時までの時間間隔などに応じて変わる。換言すると、焼き付く画像の濃度（出力信号であり画素値）は、それまでのＸ線の照射履歴に応じて変わるのである。
【００４５】
この発明では、上述した図４（ｃ）の画像Ｆ´₁を図４（ｂ）の画像Ｆ₁に近づくように、以下のようにして補正処理を行う点が特徴的となっている。この具体的な補正ついて、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００４６】
ステップＳ１
まず、適宜のＸ線撮影条件にて最初の撮影を行う。なお、最初に撮影する画像については、焼き付きがないことになるが、ここでは説明の都合上、「焼き付き画像」と称することにする。また、データ収集により、Ｘ線フラットパネル検出器１の全ての出力信号が収集されたものとする。ここで出力信号は、後の画素値に対応するものである。
【００４７】
ステップＳ２
上述した焼き付き画像について、Ｘ線フラットパネル検出器１における一般的なオフセット及び感度補正を行う。この処理を行った画像を、以下、「オフセット補正画像」と称する。
【００４８】
ステップＳ３
１回目の画像であるか否かを判断し、その結果に応じて処理を分岐する。
１回目の画像である場合には、その前の撮影に起因する焼き付きがないので補正を行わずに、その画像をそのまま撮影画像とする。そして、ステップＳ４に移行してそのオフセット補正画像を「一つ前の焼き付き補正画像」とする。
【００４９】
なお、上記の「一つ前の焼き付き補正画像」がこの発明における先の画像に相当する。ここでは図４（ａ）の画像Ｆ₀が１回目に撮影され、その後、図４（ｃ）の画像Ｆ´₁が撮影されたものとして説明する。
【００５０】
ステップＳ５
撮影した画像が３回目以降の画像であるか否かに応じて処理を分岐する。
すなわち、２回目の画像である場合にはステップＳ６に移行し、３回目以降の画像である場合にはステップＳ７に移行する。
【００５１】
ここでは、まず２回目の画像であるとしてステップＳ６の処理について説明する。
【００５２】
ステップＳ６
このステップでは、「焼き付き情報画像」として全画素の画素値が「１．０」であるものを準備する。焼き付き情報画像とは、現時点の撮影がｎ回目であるとすると、ｎ−２回までの撮影によるＸ線照射履歴に応じて変動する感度の情報を含む画像である。したがって、画素値が「１．０」である焼き付き情報画像とは、ｎ−２回の照射履歴による感度が変化していないことを示す。具体的には、撮影が２回目である場合には、１つ前、つまり１回目の焼き付き補正画像にＸ線照射履歴が含まれており、これを参照することで補正を行うので焼き付き情報画像には全て「１．０」を設定している。
【００５３】
ステップＳ８
上述した感度の劣化を表すモデル式（３）における各パラメータμ，τ，γを算出する。まず、変動要素ではない定数を用意する。この場合には、焼き付き画像情報η_n-1（ｘ，ｙ）（及びこれから求められるＱ_n-1（ｘ，ｙ）），ｔ，ν（ｘ，ｙ）である。
【００５４】
次に、各パラメータμ，τ，γを実際的な範囲において適宜のステップで変動させ、変動させた各パラメータから求められる感度の劣化Ｑ_n（ｘ，ｙ）を（３）式から求める。そして、劣化Ｑ_n（ｘ，ｙ）から求められる感度η_n（ｘ，ｙ）により感度画像η_n（ｘ，ｙ）を求める。そして、この感度画像η_n（ｘ，ｙ）に基づき図４（ｃ）のようなオフセット補正画像Ｆ´₁に対して補正を行う。なお、各パラメータの実際的な範囲とは、経験的に変動する範囲がある程度分かっているので、その範囲のことを示している。
【００５５】
各パラメータμ，τ，γを求めるにあたり、高速化を図るために以下のようにオフセット補正画像Ｆ´₁（以下、適宜に撮影された画像Ｆ´₁とも称する）に対する前処理を施すことが好ましい。
【００５６】
第１の方法は、図６に示すように画像の領域を限定するものである。
つまり、先の画像Ｆ₀に基づいて、撮影された画像Ｆ´₁のどの領域に焼き付きが生じているかを推測することができる。そこで、画像Ｆ₀の全ての画素について画素値を調べ、濃淡差に基づいて焼き付きの原因となっている十時型領域Ｒ₀がある領域を絞り込む。その際には、画像Ｆ₀を適宜の複数画素ごとに区分けし、十時型領域Ｒ₀を含む限定された領域ＬＲ₁（図中に点線で示す）だけに限定する。そして、この限定された領域ＬＲ₁だけを利用して処理を進める。なお、この領域ＬＲ₁がこの発明における「算出利用領域」に相当する。
【００５７】
第２の方法は、図７に示すように、いわば画像に圧縮処理を施すものである。
つまり、まずは、先の画像Ｆ₀の画素を任意画素群ごとに区切ってグループごとに分ける。例えば、図７では４×４画素を画素グループＰＧ（図中に点線で示す）としている。そして、各画素グループＰＧを構成している全て画素の画素値の平均値か中間値を画素グループＰＧごとに求め、それをその画素グループＰＧの新たな画素値に置き換えるのである。これにより圧縮した先の画像Ｆ´₀を得ることができる。
【００５８】
このようにして算出利用領域ＬＲ₁または圧縮した先の画像Ｆ´₀を得た後、オフセット補正画像Ｆ´₁について、算出利用領域ＬＲ₁または圧縮した先の画像Ｆ´₀に対応する画素位置及び画素値を求める。
【００５９】
次に、各パラメータを適宜に変化させて得られる劣化Ｑ_n（ｘ，ｙ）に基づく複数の感度画像η_n（ｘ，ｙ）により、オフセット補正画像Ｆ´₁に対して補正を行うが、オフセット補正画像Ｆ´₁に対して直接的に補正を行うのではなく、算出利用領域ＬＲ₁または圧縮した先の画像Ｆ´₀に対応するオフセット補正画像Ｆ´₁の画素位置及び画素値に対して補正を行う。具体的には、各感度画像η_n（ｘ，ｙ）で各画素値を割る補正処理を行う。これにより感度が低くなっている画素位置の画素値は、感度が低下している分だけ画素値が高められることになる。このようにして得られた各パラメータに応じて得られる複数の補正画像を、それぞれ「試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁」とする。
【００６０】
次に、各パラメータの組み合わせに応じて得られた複数の「試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁」について補正具合を評価する。
【００６１】
具体的には、図８の模式図に示すように、試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁を任意の評価画素群ＥＧ（実線で示す）で区切る。この例では４×４画素で区切っている。なお、試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁は、上述した前処理によって領域が限定あるいは圧縮されているが、図８では図示の都合上、オフセット補正画像Ｆ´₁そのものを対象に評価する場合を例に採って示している。そして、評価画素群ＥＧの各画素値のうち、最大値−最小値を求め、それを２乗した値をその評価画素群ＥＧの評価値とし、オフセット補正画像Ｆ´₁中の全ての評価画素群ＥＧについて評価値の総和を求める。この総和を評価関数Ｐとする。
【００６２】
複数のパラメータごとに生成された試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁について評価関数Ｐを求め、評価関数Ｐが小さいほど画素値の差異が小さく、大きいほど画素値の差異が大きい。つまり、評価関数Ｐが小さいほど濃淡差が小さくなっており、補正が適切に行われていることを示す。そこで評価関数Ｐが一定値以下となる試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁のパラメータは、この時点で適切にＸ線フラットパネル検出器１のパラメータを表現していると判断する。
【００６３】
このように評価式により、一定以上の評価を有する試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁のパラメータのいずれかを任意に採用してもよいが、最も評価関数Ｐの値が小さかったもののパラメータ、すなわち、評価が最も良好な試し焼き付き補正画像ＴＦ´₁のパラメータを採用するようにしてもよい。
【００６４】
なお、上述したステップＳ８がこの発明におけるパラメータ算出過程に相当する。
【００６５】
また、上述したように適切なパラメータを求める方法に代えて、次のようにして求めてもよい。
すなわち、評価関数Ｐを各パラメータで偏微分してなる式が極小値をとるように偏微分方程式をたて、これらの偏微分連立方程式を解くことにより、最も良好な各パラメータの値を直接的に求める。これによると演算能力は必要であるが、画像処理能力的には負担が少なくなる。
【００６６】
ステップＳ９
上記のようにして求めた各パラメータ及び上記（３）式並びに上記三つの画像とに基づき、今回（ｎ回目）撮影の焼き付き情報画像η_n（ｘ，ｙ）を作成する。
【００６７】
ここでいう三つの画像とは、ｎ−１回目の焼き付き補正画像（先の画像）と、ｎ回目の撮影で得られたオフセット補正画像（今回撮影の画像）と、ｎ−１回目の前の焼き付き情報画像（ｎ−２回の照射履歴による感度画像）である。つまり、一つ前の画像と、今回撮影した画像と、二つ以前の感度情報だけを含む画像とに基づいて、今回の焼き付き情報画像η_n（ｘ，ｙ）を作成する。この例では、２回目の撮影であるので、１回目の画像と、２回目の画像と、劣化のない感度情報画像η_n-1（ｘ，ｙ）（全ての画素値が１．０である）とを用いる。このようにして作成した今回の焼き付き情報画像η_n（ｘ，ｙ）は、次の撮影のために保存しておく。
【００６８】
なお、このステップＳ９がこの発明における焼き付き情報算出過程に相当する。
【００６９】
ステップＳ１０
以上のようにして算出した今回の焼き付き情報画像η_n（ｘ，ｙ）で、オフセット補正画像Ｆ´₁を割って実際に感度補正を行う。このようにして得られた補正画像を焼き付き補正画像Ｖ_calとする。
【００７０】
具体的には、以下の式によって求める。ここで（ｘ、ｙ）は画像の座標であり、Ｖ_orgは補正前画像であり、Ｖ_calは補正後画像であり、η_nは焼き付き情報画像である。
Ｖ_cal（ｘ，ｙ）＝Ｖ_org（ｘ，ｙ）／η_n（ｘ、ｙ）
【００７１】
なお、このステップＳ６がこの発明における画像補正過程に相当する。
【００７２】
ステップＳ７
上記のように補正された焼き付き補正画像Ｖ_cal（ｘ，ｙ）を１つ前の焼き付き補正画像として保存する。これにより次の撮影において、この焼き付き補正画像Ｖ_cal（ｘ，ｙ）が先の画像Ｆ₀として取り扱われることになる。
【００７３】
ここで具体的な焼き付き補正画像Ｖ_calの例を図９の写真に示す。また、焼き付きが起きた状態で補正を行っていない焼き付き画像の例を図１０の写真に示す。これらの図は、メトロノームを二度にわたって透視撮影したものであり、二回目の撮影では一回目の撮影時の位置からメトロノームを左側にずらしてある。図１１では明らかに焼き付きが生じているが、図９の焼き付き補正画像Ｖ_calではうまく補正されていることがわかる。
【００７４】
次に、３回目以降の撮影について説明する。
上述したステップＳ２ないしＳ３までは上述したとおりであり、ステップＳ５においてステップＳ７に分岐する。
【００７５】
ステップＳ７
ここでは、ｎ−１回目の焼き付き補正時に作成した前の焼き付き情報画像η_n-1（ｘ，ｙ）を準備する。具体的には、先の画像の撮影においてステップＳ９において保存した前の焼き付き情報画像η_n-1（ｘ，ｙ）を読み出す。
【００７６】
そして、上述したようにステップＳ８〜Ｓ１１を実行することによって３回目以降の撮影によって得られた画像を補正する。
【００７７】
参考のために、上述した３回目以降の処理の流れを図１１の模式図に示す。この図１１は、各撮影における各種画像の処理の流れを具体的に示すものであり、各処理においてどの画像等が利用されているかが明らかである。
【００７８】
上述したようにまずステップＳ８（パラメータ算出過程）において、撮影した焼き付き画像Ｆ´₁と、先の画像Ｆ₀と、前の焼き付き情報画像と、数式モデルとに基づき数式モデルの各パラメータを求める。この処理は、撮影の直後に、かつ撮影した画像Ｆ´₁の補正前に予め行われるので、各パラメータには今回の撮影時までの経時変化などが反映されている。このようにして求めた高精度のパラメータが反映されている今回の焼き付き情報画像で、今回撮影した焼き付き画像Ｆ´₁をステップＳ１０（画像補正過程）で補正するので、Ｘ線の照射履歴に起因する焼き付きを精度良く補正することができる。そして、上記各ステップを順に自動的に実施する。したがって、画像補正に係る煩雑な作業を撮影者自身が撮影ごとに行う必要はなく、焼き付きに起因するアーティファクトを抑制できるようになっている。その結果、高画質の画像を得ることができる。
【００７９】
＜Ｘ線検査装置＞
図１２を参照してＸ線フラットパネル検出器１の画像補正装置を用いたＸ線検出装置について説明する。なお、図１２は、Ｘ線検査装置の全体構成を示したブロック図である。
【００８０】
この発明における放射線撮像装置に相当するＸ線検査装置は、検査対象である被検体Ｍを載置するための天板３１を備えている。天板３１を挟んで対向する位置には、上述したＸ線フラットパネル検出器１とＸ線管３３が配備されている。Ｘ線管３３とＸ線フラットパネル検出器１とは、対向支持された状態で被検体Ｍの体軸周りに回転可能に構成されている。なお、Ｘ線フラットパネル検出器１がこの発明における放射線検出器に相当する。
【００８１】
Ｘ線フラットパネル検出器１の後段には、Ｘ線検出信号を出力信号として収集する信号収集部３５が備えられている。この信号収集部３５で収集されたＸ線フラットパネル検出器１の出力信号は、画像処理部３７へと与えられる。
【００８２】
この発明における画像補正装置に相当する画像処理部３７は、出力信号をＸ線検出データとしてデジタル信号に変換するＡＤ変換部３９と、デジタル化されたＸ線検出データを記憶する検出データメモリ４１と、Ｘ線検出データに対してエッジ強調やフィルタリングなどの所要の画像処理を施してＸ線透視画像を生成するデータ処理部４３と、このようにして生成されたＸ線透視画像や焼き付き情報画像等を記憶するＸ線画像メモリ４５とを備えている。なお、Ｘ線画像メモリ４５がこの発明における画像記憶手段に相当する。
【００８３】
さらに、Ｘ線画像メモリ４５に保存されているＸ線透視画像に対してアクセス可能な画像補正処理部４７と、パラメータを算出するパラメータ算出部４９と、算出過程における各種パラメータや、算出された適切な各パラメータを記憶するパラメータメモリ５１とを備えている。なお、パラメータ算出部４９がこの発明におけるパラメータ算出手段に相当する。
【００８４】
この発明における画像補正手段及び焼き付き情報算出手段に相当する画像補正処理部４７は、主として上述したステップＳ２やステップＳ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ９、Ｓ１０の処理を行う。パラメータ算出部４９は、主として上述したステップＳ８におけるパラメータの算出処理を行う。なお、ステップＳ８における画像処理などは、パラメータ算出部４９と画像補正処理部４７とが連携して処理を行う。
【００８５】
高電圧発生器などを含む照射制御部５３はＸ線管３３を制御し、設定された管電圧・管電流等に応じてＸ線を被検体Ｍに照射する。照射制御部５３の制御は、撮影者によって操作されるキーボード５５やマウス５７からの指示に応じて、撮影制御部５８から出力される指令信号によって行われる。
【００８６】
また、画像処理部３７は、静止画や動画のＸ線透視像が表示されるモニタ５９と、このモニタ５９に表示されているＸ線透視像を写真として焼き付け出力するためのイメージャー６１とを備えている。
【００８７】
このように構成された装置によると、上述した画像補正方法を好適に実施することができる。すなわち、上記ステップＳ１ないし１１を順に自動的に実施することができる。したがって、画像補正に係る煩雑な作業を撮影ごとに撮影者が行う必要はなく、焼き付きに起因するアーティファクトを抑制でき、高画質の画像を得ることができるようになっている。
【００８８】
なお、この発明は上述した実施例に限定されるものではなく、以下のように変形実施が可能である。
【００８９】
（１）検査対象として被検体Ｍを検査するＸ線検査装置を例に採って説明したが、検査対象として物体などを検査する非破壊検査装置などのＸ線検査装置であっても適用可能である。
【００９０】
（２）上述した説明においては感度劣化を表す式として、取り扱いやすい（１）式を採用して説明したが、近似する式として上記の式を例示しているだけであり、これらと全く同一の式でなくても同様の補正を行うことが可能である。
【００９１】
（３）撮影シーケンスは上述したシーケンスだけに限定されるものではなく、種々の撮影シーケンスに上述した方法及び装置を適用できる。
【００９２】
（４）放射線検出器の代表例としてＸ線フラットパネル検出器を例にとって説明したが、例えば、γ線検出器などの放射線検出器であってもこの発明を適用することができる。
【００９３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、この発明によれば、まずパラメータ算出過程において、撮影した焼き付き画像と、先の画像と、焼き付き情報画像に基づき数式モデルのパラメータを求める。この過程は、今回の焼き付き画像の撮影後に、かつ画像の補正前に予め行われるので、パラメータには経時変化などが反映されている。このようにして求めた高精度のパラメータが反映されている今回の焼き付き情報画像で、撮影した焼き付き画像を画像補正過程にて補正するので、Ｘ線の照射履歴に起因する焼き付きを精度良く補正することができる。そして、上記各過程を順に自動的に実施する。したがって、画像補正に係る煩雑な作業を撮影者自身が行う必要はなく、焼き付きに起因するアーティファクトを抑制することができる。その結果、高画質の画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｘ線フラットパネル検出器の概略構成を示す斜視図である。
【図２】Ｘ線フラットパネル検出器の層構造を示す断面図である。
【図３】Ｘ線フラットパネル検出器の周辺回路の構成を示すブロック図である。
【図４】（ａ）は先の画像であり、（ｂ）は焼き付きがない状態で撮影した画像であり、（ｃ）は今回撮影した焼き付き画像の模式図である。
【図５】画像補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】パラメータ算出に係る算出利用領域を示す模式図である。
【図７】パラメータ算出に係る画像の圧縮を説明する模式図である。
【図８】補正の評価方法の説明に供する図である。
【図９】この発明により補正したＸ線透視画像（焼き付き補正画像）の写真である。
【図１０】従来例に係る撮影により得られたＸ線透視画像（焼き付き画像）の写真である。
【図１１】３回目及び４回目の撮影における処理の流れを模式的に示した図である。
【図１２】Ｘ線撮影装置の概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ … Ｘ線フラットパネル検出器（放射線検出器）
η … 感度
ν … 線量
μ … 劣化係数（パラメータ）
Ｑ … 劣化
γ … 最大感度劣化（パラメータ）
τ … 回復係数（パラメータ）
Ｆ₀ … 先の画像
ＴＦ´₁ … 試し焼き付き補正画像
Ｖ_cal … 焼き付き補正画像
３７ … 画像処理部（画像補正装置）
４５ … Ｘ線画像メモリ（画像記憶手段）
４７ … 画像補正処理部（画像補正手段、焼き付き情報算出手段）
４９ … パラメータ算出部（パラメータ算出手段）

Claims (13)

1. 放射線検出器に入射した放射線に応じて出力される出力信号に基づき画像を生成し、この画像の補正を行う画像補正方法において、今回撮影した焼き付き画像と、先の画像と、この先の画像よりも前の撮影に起因する焼き付きによる感度劣化が反映された前の焼き付き情報画像とに基づき、放射線の入射に起因する放射線検出器の感度の劣化・回復現象を表現した数式モデルのパラメータを算出するパラメータ算出過程と、前記パラメータと、前記焼き付き画像と、前記先の画像と、前記前の焼き付き情報画像とに基づいて、今回の焼き付き情報画像を求める焼き付き情報算出過程と、前記今回の焼き付き情報画像に基づき前記焼き付き画像を補正し、これを焼き付き補正画像とする画像補正過程とをその順に撮影ごとに自動的に実施することを特徴とする画像補正方法。
2. 請求項１に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記焼き付き画像と前記先の画像についてそれぞれの画像内を区分けし、算出に利用する領域を算出利用領域として判別して、この算出利用領域だけに基づいて前記パラメータを算出することを特徴とする画像補正方法。
3. 請求項１または２に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記焼き付き画像と前記先の画像についてそれぞれ画像内を区分けし、任意画素群ごとに求めた全ての画素値の平均値又は中間値に基づき前記パラメータを算出することを特徴とする画像補正方法。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、前記数式モデルのパラメータを変動させ、変動させた各パラメータと前記数式モデルによってパラメータごとに前記焼き付き画像を補正して試し焼き付き補正画像を生成し、これらの試し焼き付き補正画像を評価式で評価し、評価が一定以上のもののパラメータのいずれかを採用することを特徴とする画像補正方法。
5. 請求項４に記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、パラメータごとの試し焼き付き補正画像の評価が最も良好なもののパラメータを採用することを特徴とする画像補正方法。
6. 請求項１ないし３のいずれかに記載の画像補正方法において、前記パラメータ算出過程は、最小二乗法を用いた集束法によって前記パラメータを求めることを特徴とする画像補正方法。
7. 放射線検出器に入射した放射線に応じて出力される出力信号に基づき画像を生成し、この画像の補正を行う画像補正装置において、
   今回撮影した焼き付き画像と、先の画像と、この先の画像よりも前の撮影に起因する焼き付きによる感度劣化が反映された前の焼き付き情報画像とに基づき、放射線の入射に起因する放射線検出器の感度の劣化・回復現象を表現した数式モデルのパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
   前記パラメータと、前記焼き付き画像と、前記先の画像と、前記前の焼き付き情報画像とに基づいて、今回の焼き付き情報画像を求める焼き付き情報算出手段と、
   前記焼き付き画像と、前記先の画像と、前記前の焼き付き情報画像と、前記今回の焼き付き情報画像とを記憶する画像記憶手段と、
   前記今回の焼き付き情報画像に基づき前記焼き付き画像を補正し、これを焼き付き補正画像とする画像補正手段とを備え、
   前記パラメータ算出手段によるパラメータの算出と、前記焼き付き情報算出手段による焼き付き情報画像の算出と、前記画像補正手段による焼き付き画像の補正とをその順に撮影ごとに自動的に実施することを特徴とする画像補正装置。
8. 請求項７に記載の画像補正装置において、前記パラメータ算出手段は、前記焼き付き画像と前記先の画像とを区分けし、算出に利用する領域を算出利用領域として判別して、この算出利用領域だけを利用して前記パラメータを算出することを特徴とする画像補正装置。
9. 請求項７または８に記載の画像補正装置において、前記パラメータ算出手段は、前記焼き付き画像と前記先の画像についてそれぞれ画像内を区分けし、任意画素群ごとに求めた全ての画素値の平均値又は中間値に基づき前記パラメータを算出することを特徴とする画像補正装置。
10. 請求項７ないし９のいずれかに記載の画像補正装置において、前記パラメータ算出手段は、前記数式モデルのパラメータを変動させ、変動させた各パラメータと前記数式モデルによってパラメータごとに前記焼き付き画像を補正して試し焼き付き補正画像を生成し、これらの試し焼き付き補正画像を評価式で評価し、評価が一定以上のもののパラメータのいずれかを採用することを特徴とする画像補正装置。
11. 請求項１０に記載の画像補正装置において、前記パラメータ算出手段は、パラメータごとの試し焼き付き補正画像の評価が最も良好なもののパラメータを採用することを特徴とする画像補正装置。
12. 請求項７ないし９のいずれかに記載の画像補正装置において、前記パラメータ算出手段は、最小二乗法を用いた集束法によって前記パラメータを求めることを特徴とする画像補正装置。
13. 請求項７ないし１２のいずれかに記載の画像補正装置を備えたことを特徴とする放射線撮像装置。

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