JP6145874B2 - 放射線画像処理装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、放射線画像に対して階調処理を行う放射線画像処理装置および方法に関するものである。

画像診断に用いられる放射線画像はＣＲ(Computed radiography)システムにおける撮影、あるいは放射線検出器（ＦＰＤ）を用いた撮影により取得されるが、取得される放射線画像のダイナミックレンジは非常に広い。このようなダイナミックレンジが広い放射線画像の全ダイナミックレンジを画像化すると、画像のコントラストが低くなり、診断に適さないものとなる。このため、放射線画像のダイナミックレンジを調整して、表示される画像の濃度およびコントラストを適切なものとするため、階調処理や周波数強調処理等の画像処理が行われている。階調処理の手法として、例えば、放射線画像の画素値についてのヒストグラムを求め、放射線画像の撮影部位、撮影方向および被検体の年齢等の付帯情報に基づいて、アルゴリズムやパラメータを切り替えて、ヒストグラムにおける主要となる領域に対応する部分（メインヒストグラム）を作成し、メインヒストグラムの濃度域が表示装置のダイナミックレンジに収まるように階調曲線を割り当てる手法が提案されている（特許文献１等）。また、放射線画像上の注目領域に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、放射線画像の付帯情報に基づいて、アルゴリズムやパラメータを切り替えて、ＲＯＩ内の画素値の基準値（例えば最大値、メディアン値等）が所定の濃度となるように階調曲線を割り当てる手法が提案されている。

しかしながら、上述した手法においては、放射線画像の撮影部位、撮影方向および被検体の年齢等の付帯情報を必要とするため、放射線画像を撮影する度に放射線画像の付帯情報を画像処理を行う画像処理装置に入力する必要がある。ここで付帯情報は、撮影を行う操作者が画像処理装置において撮影メニューを選択することにより入力される。施設によって異なるが、撮影メニューは、例えば１００〜３００個程度使用されることが多い。このため、撮影を行う操作者にとっては、所望の撮影メニューを選択する作業が非常に煩雑なものとなり、入力ミスも起こりやすい。また、最適な画像処理を行うためには、各撮影メニューに対して最適な画像処理パラメータを設定する必要があり、その設定のための調整作業もまた非常に煩雑なものとなる。一方、放射線科情報システム（Radiology Information System、以下ＲＩＳとする）を導入することにより、撮影のオーダ情報に撮影メニューを割り当てることができるため、撮影メニューの入力の作業を行う必要が無くなる。しかしながら、ＲＩＳが導入されていない施設の場合は、撮影時に操作者が毎回撮影メニューの入力を行う必要がある。

また、大きな病院では、専任の画像処理担当者をおいているため、放射線画像の画質が満足できないものである場合、修正を加えることも容易である。しかしながら、小さな病院では、専任の画像処理担当者をおくことが容易でないため、専任の画像処理担当者と同様のレベルの画質が得られるように放射線画像を修正することは非常に困難な作業となる。このため、被検体や撮影条件（管電圧、線量、ポジショニング等）によらずに、診断に適した画像に自動的に変換することが可能な画像処理装置が望まれている。

特許文献２においては、放射線画像から関心領域を抽出し、抽出した領域の濃度が所望の濃度となるように、放射線画像の階調を変換する手法が提案されている。特許文献２に記載された手法は、放射線画像に含まれる骨部あるいは軟部を関心領域として抽出し、抽出した関心領域を重みづけた重みづけ画像を生成し、重みづけ画像と放射線画像とを乗算して重みづけヒストグラムを作成し、重みづけヒストグラムを所定の評価関数により評価して、評価値が最大となるヒストグラムのシフト値を算出し、そのシフト値を得た評価関数の最大値に対応する放射線画像の画素値において所定の処理結果が得られるような画像処理条件、とくにシフト値に該当する画素値が所望の濃度となるような画像処理条件を決定するものである。特許文献２の手法によれば、画像の付帯情報を使用せずに、画像から関心領域を抽出し、抽出した領域を用いて画像毎に画像処理条件を決定しているため、撮影メニューを入力することなく、階調処理が施された放射線画像を得ることができる。

ところで、放射線画像を用いた診断では、画像を観察することによって体内の変化を把握することが重要である。例えば、肺野内に炎症が起こった場合、その部分は放射線画像において、低濃度（高輝度）の所見を呈する。また、骨粗鬆症の診断に際しては、その部分は放射線画像において、高濃度（低輝度）の所見を呈する。したがって、放射線画像を用いた診断では、体内の組成の変化を画像の濃度の変化に反映させるような画像処理を行うことが重要である。

しかしながら、上記特許文献２に記載された手法においては重要であると見なされた骨部あるいは軟部は、あらかじめ定められた濃度に変換されてしまうため、重要であると見なされた骨部あるいは軟部の組織に炎症等の組織の変化が起こっている場合、組織の変化を放射線画像の濃度の変化に反映することができない。

このため、放射線画像において、組成が物理的に変化しても、濃度が変化しない領域の濃度を用いて階調処理を行う手法が提案されている（特許文献３等）。特許文献３に記載された手法では、胸部の放射線画像において、常時同一の濃度を保つ領域として胸椎領域と肩（鎖骨）領域を抽出し、この領域の代表値を基準として他の領域の病変観察を行っている。

特公平６−６１３２５号公報 特許第４８４４５６０号公報 特開２０００−０７９１１０号公報

ところで、四肢骨等の骨を被写体とする放射線画像において、骨折した部位等の骨部の経過観察を行う場合においても、骨折した部分の治癒等により骨部の組成が物理的に変化するため、その変化を濃度の変化として反映させるような階調処理を行うことが必要である。しかしながら、上記特許文献３に記載された手法においては、放射線画像における骨部の濃度を基準として画像処理を行うものであるため、骨部を診断対象とする放射線画像の場合、骨部の組成の変化を濃度に反映させることができない。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、とくに骨部を診断対象とする放射線画像において、病気の進行または治癒による組成の状態の変化を、適切に処理済み放射線画像に反映させることを目的とする。

本発明による放射線画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより取得した放射線画像に対して、階調処理を含む画像処理を施す放射線画像処理装置であって、
診断対象が被写体の骨部であることを判定する判定手段と、
放射線画像から被写体の軟部に対応する軟部領域を解剖学的領域として抽出する領域抽出手段と、
軟部領域に基づいて、放射線画像の濃度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
特徴量が目標濃度となるように、放射線画像に対して階調処理を含む画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とするものである。

なお、本発明による放射線画像処理装置においては、領域抽出手段を、放射線画像の中央近傍における軟部領域を抽出する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、領域抽出手段を、放射線画像における被写体の領域の重心位置から所定範囲の領域における軟部領域を抽出する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像が照射野絞りを用いて撮影を行うことにより取得されたものである場合において、領域抽出手段を、放射線画像内の照射野領域に含まれる軟部領域を抽出する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像に人工物が含まれる場合において、特徴量算出手段を、軟部領域における人工物の領域以外の領域に基づいて、特徴量を算出する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像に基づいて、目標濃度を算出する目標濃度算出手段をさらに備えるものとしてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、被写体を四肢骨、とくに四肢骨の関節部分としてもよい。

本発明による放射線画像処理方法は、被写体に放射線を照射することにより取得した放射線画像に対して、階調処理を含む画像処理を施す放射線画像処理方法であって、
放射線画像から被写体の軟部に対応する軟部領域を解剖学的領域として抽出し、
軟部領域に基づいて、放射線画像の濃度の特徴量を算出し、
特徴量が目標濃度となるように、放射線画像に対して階調処理を含む画像処理を施すことを特徴とするものである。

なお、本発明による放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、放射線画像に対して階調処理を含む画像処理を施すに際し、診断対象が被写体の骨部であることを判定し、放射線画像から被写体の軟部に対応する軟部領域を解剖学的領域として抽出し、軟部領域に基づいて放射線画像の濃度の特徴量を算出し、特徴量が目標濃度となるように、放射線画像に対して階調処理を含む画像処理を施すようにしたものである。このため、骨部が診断対象の場合、時間の経過や病気により組成が変化しない領域を用いて特徴量を算出することができる。したがって、病気の進行または治癒による骨部の組成の変化を、適切に処理済み放射線画像上に反映させることが可能となる。

本発明の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像診断システムの構成を示す概略ブロック図 放射線画像処理装置の構成を示す概略ブロック図 撮影部位の入力に関して入力部に表示されるインターフェースを示す図 利用領域のヒストグラムおよび算出された特徴量Ｄｉｎを示す図 膝関節の放射線画像を示す図 膝関節の放射線画像を示す図 頭部の放射線画像を示す図 胸部の放射線画像を示す図 階調曲線の設定を説明するための図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像診断システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、この放射線画像診断システムは、放射線発生装置１、放射線検出器２、放射線画像処理装置３、撮影制御装置４および入力部５から構成され、放射線発生装置１と放射線検出器２とは、被検体Ｓを挟んで対向するように配置されている。また、撮影制御装置４は、放射線発生装置１、放射線検出器２、放射線画像処理装置３および入力部５の各々と接続され、放射線検出器２は放射線画像処理装置３とも接続されている。なお、本実施形態においては、被写体Ｓの下肢、とくに膝の関節を診断対象とするものとして説明する。

放射線発生装置１は、放射線を曝射する放射線管１１と、放射線管１１に管電圧を印加する高電圧発生器１２とを備え、撮影制御装置４からの制御により、被写体Ｓに対して放射線を曝射することができるものとなっている。なお、管電圧や、管電流および曝射時間等の撮影条件の設定やそれに基づく動作の制御は、入力部５からの入力に基づいて、撮影制御装置４により行われる。

放射線検出器２は、被写体Ｓを透過した放射線からなる放射線画像情報を静電潜像として蓄積し、蓄積した静電潜像を読み取ることにより放射線の透過率分布を放射線画像として検出するものである。なお、放射線検出器２は放射線を検出して画像情報として出力するものであればその構成を問わず、例えばＴＦＴ方式の固体検出器であってもよいし光読出方式の固体検出器であってもよい。

放射線画像処理装置３は、画像等の表示を行う高精細液晶ディスプレイと、操作者からの入力を受け付けるキーボードやマウス等（すなわち入力部５）と、ＣＰＵやメモリ、ハードディスク、通信インターフェース等を備えた本体とを有するコンピュータであり、放射線画像に対して階調処理を含む各種画像処理を施す機能を有している。

入力部５は、キーボード、マウス、タッチパネル式入力部等からなるものであり、操作者による撮影の指示、画像処理の指示、撮影メニューの指定等、放射線画像診断システムに必要な各種入力を受け付けるインターフェースである。

図２は放射線画像処理装置３の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、放射線画像処理装置３は、画像取得部３１、付帯情報取得部３２、撮影方向認識部３３、被写体抽出部３４、領域抽出部３５、特徴量算出部３６、目標濃度算出部３７、画像処理部３８および記憶部３９を備える。

画像取得部３１は、放射線検出器２により取得された放射線画像Ｇ０をデジタルデータとして取得するものである。

付帯情報取得部３２は、被検体Ｓの撮影部位および撮影方向等の放射線画像Ｇ０の付帯情報Ｈ０を取得する。ここで、本実施形態においては、付帯情報Ｈ０のうちの撮影部位は、入力部５において操作者による付帯情報Ｈ０の入力を受け付けることにより取得される。図３は付帯情報Ｈ０のうちの撮影部位の入力に関して入力部５に表示されるインターフェースを示す図である。図３に示すように、入力部５には、人体を模した画像４１が表示されており、この画像４１は、頭部、頚部、胸部、腹部、腰部、上肢、下肢、手、足等の人体の各部分が分割されて示されている。操作者はこの画像４１における撮影部位に触れる等して選択することにより、撮影部位を付帯情報Ｈ０として入力することができる。なお、撮影方向は後述する撮影方向認識部３３から取得する。本実施形態においては、撮影部位および撮影方向の双方を付帯情報Ｈ０として取得するものとするが、撮影部位および撮影方向のいずれか一方を付帯情報Ｈ０として取得してもよい。

なお、撮影部位は、放射線画像Ｇ０を画像解析することにより取得してもよい。例えば、アダブーストの手法等の機械学習により、各種撮影部位の放射線画像を教師データとして学習を行って撮影部位の判別器を付帯情報取得部３２に設け、この判別器を用いて放射線画像Ｇ０を解析して撮影部位を付帯情報Ｈ０として取得するようにしてもよい。

撮影方向認識部３３は、放射線画像Ｇ０を画像解析することにより放射線画像Ｇ０の撮影方向を取得する。例えば、アダブーストの手法等の機械学習により、各種撮影部位について、正面、側面および軸位（体軸方向）から撮影した放射線画像を教師データとして学習を行って撮影方向の判別器を付帯情報取得部３２に設け、この判別器を用いて放射線画像Ｇ０を解析して撮影方向を認識する。なお、認識した撮影方向は、後述する目標濃度の算出等に使用するために、付帯情報Ｈ０の一部として付帯情報取得部３２に入力される。

被写体抽出部３４は、放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域を抽出する。被写体領域を抽出する手法としては、例えば特開２００１−１４５６１４号公報に記載されたように、放射線画像Ｇ０を二値化処理して、放射線画像Ｇ０において被写体Ｓを透過した放射線が放射線検出器２に照射されることにより得られる被写体領域と、放射線検出器２に直接放射線が照射されることにより得られる素抜け領域とに分割する手法等、公知の任意の手法を用いることができる。

領域抽出部３５は、被写体抽出部３４が放射線画像Ｇ０から抽出した被写体領域から骨部領域および軟部領域を抽出する。ここで、骨部領域とは、被写体Ｓの骨を透過した放射線が放射線検出器２に照射されることにより得られる放射線画像Ｇ０上の領域のことをいい、軟部領域とは、被写体Ｓの骨以外の組織や臓器（すなわち軟部）を透過した放射線が放射線検出器２に照射されることにより得られる放射線画像Ｇ０上の領域のことをいう。一般に骨部は放射線の透過量が少ないため濃度が低く（輝度が高く）、軟部は放射線の透過量が多いため濃度が高い（輝度が低い）が、素抜け領域よりは放射線の透過量が少ない。

このため、領域抽出部３５における骨部領域を抽出する手法としては、骨部領域の画像の濃度がその他の領域、すなわち軟部領域の濃度よりも低い（輝度が高い）ことを利用して、被写体領域から基準濃度以下の濃度を有する領域を骨部領域として抽出する手法、特開２０１０−２５３２４３号公報に記載された骨部の輪郭を抽出する手法等、公知の手法を用いることができる。また、特許文献２に記載されたように、トップハット処理やスケルトン処理等の骨格化を行う各種画像処理によって、被写体領域に含まれる骨部エッジ等に基づいて骨部領域を抽出してもよく、ラプラシアンフィルタやソーベルフィルタ等によるエッジ検出手法を用いてもよい。また、複数の手法を用いた場合には、複数の手法による結果を、所定の重みに従って足し合わせるようにしてもよい。この場合、ニューラルネットワークに従って足し合わせ方を決定する手法を用いてもよい。なお、領域抽出部３５は、上述したように抽出した骨部領域を被写体領域から除去することにより、軟部領域を抽出する。

特徴量算出部３６は、放射線画像Ｇ０から階調処理の基準となる画素値を特徴量Ｄｉｎとして算出する。なお、基準となる画素値とは、階調処理を行うことにより後述する目標濃度Ｄｏｕｔに変換される画素値をいう。以下特徴量Ｄｉｎの算出について説明する。本実施形態においては、特徴量算出部３６は、まず特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域（以下利用領域とする）を骨部領域および軟部領域のいずれかに決定する。利用領域の決定は、付帯情報取得部３２が取得した付帯情報Ｈ０に基づいて、診断の対象となる診断対象領域ではなく、診断の対象とならない非診断対象領域となるように決定する。なお、特徴量算出部３６が判定手段の機能を有する。

ここで、撮影部位が膝関節および太股等を撮影部位とする放射線画像Ｇ０は、骨折あるいは骨粗鬆症等の診断を目的とすることが多く、主に骨部の状態を経過観察して診断を行うため、骨部領域が診断対象領域となる。このような場合において、骨部領域を利用領域に決定すると、病気の進行または治癒により、状態すなわち濃度が変化する領域を用いて特徴量Ｄｉｎが決定されることとなるため、後述するように特徴量Ｄｉｎを目標濃度Ｄｏｕｔに変換した場合、病気の進行または治癒による骨部の組成の変化を、処理済み放射線画像上において精度よく再現することができない。このため、骨部が診断対象領域である場合は、病気の進行または治癒により濃度が変化しない、非診断対象領域である軟部領域を利用領域に決定する。

一方、アキレス腱等のように軟部を観察したい場合では、軟部が診断対象領域となる。このような場合は、病気の進行または治癒により濃度が変化しない、非診断対象領域である骨部領域を利用領域に決定する。

ここで、本実施形態においては、各種撮影部位と診断対象領域とを対応づけたテーブルＴ１をあらかじめ作成して記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ１を参照して、撮影部位の情報から診断対象領域を判定し、判定した診断対象領域とは異なる非診断対象領域を特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域に決定する。本実施形態においては、撮影部位は下肢であることから、骨部が診断対象領域であると判定され、その結果、利用領域は軟部領域に決定される。

なお、本実施形態においては、各種撮影部位と利用領域とを対応づけたテーブルＴ１′をあらかじめ作成して記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ１′を参照して、撮影部位の情報から特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域を決定するようにしてもよい。

なお、骨部領域および軟部領域のいずれを利用するかについては、臨床科の種類に応じて決定してもよい。例えば、撮影部位が胸部の放射線画像Ｇ０の場合、内科では肺野の状態を観察して診断を行うが、整形外科では肋骨の状態を観察して診断を行う。このため、同じ撮影部位の放射線画像Ｇ０であっても、臨床科が異なると診断対象領域が異なる。ここで、肺野の状態を観察したい場合に、軟部領域を利用領域に決定すると、肺野の状態の変化を処理済み放射線画像上において精度よく再現することができない。一方、骨部の状態を観察したい場合に骨部領域を利用領域に決定すると、肋骨の変化の状態を処理済みの放射線画像上において精度よく再現することができない。

このため、付帯情報取得部３２において臨床科の種類を付帯情報Ｈ０として取得し、撮影部位および臨床科の種類に応じて、利用領域を決定してもよい。具体的には、撮影部位が胸部の放射線画像Ｇ０において、臨床科が内科の場合は骨部領域を、臨床科が整形外科の場合は軟部領域をそれぞれ利用領域に決定すればよい。これにより、同じ胸部の放射線画像に対して、内科の場合は肺野の状態を正しく観察することができ、整形外科の場合は肋骨の状態を正しく観察することができる。本実施形態においては、診断対象が下肢であることから、臨床科は整形外科となる可能性が高い。このため、診断対象は骨部と判定され、その結果、利用領域は軟部領域に決定される。

また、診断対象領域を骨部および軟部のいずれかとするかを、ユーザの指定により切り替えるようにしてもよいことはもちろんである。

そして、特徴量算出部３６は、決定した利用領域（すなわち軟部領域）において画素値のヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて特徴量Ｄｉｎを算出する。なお、特徴量Ｄｉｎとしては、ヒストグラムの平均値、メディアン値、例えばヒストグラムの最高濃度から数％の値（例えば２０％）等を用いることができる。図４は利用領域のヒストグラムおよび算出された特徴量Ｄｉｎを示す図である。図４においては利用領域のヒストグラム５０のメディアン値が特徴量Ｄｉｎとして算出されている。

なお、これらの値のうちのいずれを用いるかを、付帯情報Ｈ０に基づいて決定してもよい。例えば各種撮影部位とヒストグラムの各種値とを対応づけたテーブルＴ２をあらかじめ作成して記憶部３９に記憶しておき、付帯情報Ｈ０に含まれる撮影部位の情報に基づいて、テーブルＴ２を参照してヒストグラムのいずれの値を用いるかを決定して特徴量Ｄｉｎを算出するようにしてもよい。

ところで、例えば撮影部位が下肢、とくに膝である場合、放射線画像の中心に膝が位置するようにポジショニングをして撮影が行われる。ここで、膝の部分は軟部領域の厚さが略一定であり、また被写体Ｓの体格によってもその厚さの変化が小さいため、膝の周囲の軟部領域を用いることにより、特徴量Ｄｉｎを安定して算出することができる。したがって、特徴量Ｄｉｎの算出に際しては、放射線画像の中心位置の近傍の領域にある軟部領域のみを利用するように利用領域を制限してもよい。とくに、放射線画像の中心は被写体領域の重心位置と一致する場合が多いため、被写体領域の重心位置を算出し、重心位置から一定の範囲内にある軟部領域のみを利用するように利用領域を制限し、制限された利用領域内の画素値のみを用いてヒストグラムを算出して特徴量Ｄｉｎを算出するようにしてもよい。ここで、被写体領域の重心位置は放射線画像Ｇ０の中心に近い位置にある。このため、図５に示すように、膝が中心に位置するように撮影を行うことにより取得された放射線画像Ｇ１１において、被写体領域の重心位置Ｐ０から一定の範囲の領域Ａ１に利用領域を制限することにより、特徴量Ｄｉｎを算出するための利用領域を膝の周囲の軟部領域に制限することができる。これにより、骨部領域の組成の変化に拘わらず、安定して特徴量Ｄｉｎを算出することができる。

なお、重心位置からの距離は、付帯情報Ｈ０に含まれる撮影部位に応じて変更することが好ましい。この場合、各種撮影部位と重心位置からの距離とを対応づけたテーブルＴ３をあらかじめ作成して記憶部３９に記憶しておき、付帯情報Ｈ０に含まれる撮影部位の情報に基づいて、テーブルＴ３を参照して重心位置からの距離を決定して特徴量Ｄｉｎを算出するようにしてもよい。

また、被写体領域の重心位置から被写体外領域までの最短距離を算出し、最短距離を基準とする距離内にある骨部領域または軟部領域内の画素値のみを用いてヒストグラムを算出するようにしてもよい。例えば、図６に示すように、膝関節の放射線画像Ｇ１２において，重心位置Ｐ０から被写体外領域までの最短距離Ｌ０を求め、２Ｌ０を一辺とする正方形の領域Ａ２を利用領域に制限してもよい。なお、照射野絞りを用いて撮影を行った場合においては照射野領域の重心位置を被写体領域の重心位置として用いてもよい。これにより、照射野領域内の軟部領域から特徴量Ｄｉｎを算出することができる。

また、撮影時に対象領域を固定するための固定具あるいは人工関節等の人工物の像が放射線画像Ｇ０に含まれる場合があるが、人工物は放射線画像においては低濃度（高輝度）の領域として現れるため、利用領域に人工物が含まれると、ヒストグラムが低濃度側に振れることから、同一の撮影部位であるにもかかわらず、特徴量Ｄｉｎを安定して算出することができない。このため、被写体領域から低濃度となる領域を人工物の領域として抽出し、利用領域に人工物が含まれる場合は、利用領域から人工物あるいは人工物とその近傍の領域を除去することにより、人工物に影響されることなく、安定して特徴量Ｄｉｎを算出することができる。

目標濃度算出部３７は、特徴量Ｄｉｎの目標とする濃度である目標濃度Ｄｏｕｔを算出する。以下、目標濃度Ｄｏｕｔの算出について説明する。図７は頭部の正面の放射線画像および軸位の放射線画像を示す図である。図７に示すように撮影方向が正面の放射線画像Ｇ１３においては、被写体領域の略全体に亘って骨部領域の厚さがほぼ均一であるため、被写体領域全体の濃度は全体的に比較的低く、眼窩の領域の濃度は比較的低くなっている。これに対し、撮影方向が軸位の放射線画像Ｇ１４においては、骨部領域の厚さは各画素で均一でないため、骨部領域内であっても濃度が低い領域と高い領域とが存在し、眼窩の領域の濃度は比較的高くなる。このため、同一の撮影部位であるとして、目標濃度Ｄｏｕｔを同一として階調処理を行ったのでは、骨部領域から算出されるＤｉｎと眼窩の濃度差とが異なるため、処理済みの放射線画像の画質を撮影方向に応じて最適なものとすることができない。

したがって、本実施形態においては、目標濃度算出部３７は、撮影方向認識部３３が認識した撮影方向の情報に基づいて、放射線画像Ｇ０が被写体Ｓの正面、側面、および軸位（体軸方向）のいずれの方向から撮影を行ったものかを判断し、撮影方向に応じて目標濃度Ｄｏｕｔを算出する。ここで、本実施形態においては、各種撮影方向と、目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ４が記憶部３９に記憶されており、目標濃度算出部３７はこのテーブルＴ４を参照して、撮影方向の情報から目標濃度Ｄｏｕｔを算出する。

また、目標濃度算出部３７は、被写体抽出部３４が抽出した被写体領域の形状に基づいて、目標濃度Ｄｏｕｔを算出してもよい。例えば、撮影部位が頭部である場合、被写体領域の形状は円形に近い、すなわち円形度が高いほど軸位方向から撮影されたものである可能性が高い。このため、被写体領域の円形度を算出し、被写体領域の円形度と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ５を記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ５を参照して、被写体領域の形状から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

なお、頭部以外の他の撮影部位についても、被写体Ｓの形状は撮影方向に対して特徴的なものとなる。このため、被写体領域のある形状である度合いを表す形状度を算出し、被写体領域の形状度と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルを記憶部３９に記憶しておき、このテーブルを参照して、被写体領域の形状から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

また、領域抽出部３５が抽出した骨部領域の分布に基づいて、目標濃度Ｄｏｕｔを算出してもよい。例えば、撮影部位が頭部の放射線画像Ｇ０の場合、図７に示すように正面から撮影した放射線画像Ｇ１３は骨部領域が被写体領域の略全体に亘って分布するが、軸位から撮影した放射線画像Ｇ１４の場合、被写体領域の下側により厚い骨部領域が多く分布する。このため、撮影部位毎に被写体領域内における各種骨部領域の分布状態と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ６を記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ６を参照して骨部領域の分布から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

また、撮影部位が頭部の放射線画像Ｇ０の場合、図７に示すように被写体領域の面積に対する低濃度を呈する骨部領域の面積の比率が大きくなる。このため、被写体領域の面積に対する低濃度を呈する骨部領域の面積の比率により、撮影方向を特定することができる。したがって、被写体領域の面積に対する低濃度を呈する骨部領域の面積の比率に基づいて、目標濃度Ｄｏｕｔを算出してもよい。この場合、撮影部位毎に被写体領域の面積に対する骨部領域の面積の各種比率と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ７を記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ７を参照して被写体領域の面積に対する骨部領域の面積の比率から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

また、撮影部位が胸部である場合、領域抽出部３５において肺野領域を解剖学的領域として抽出し、肺野領域の分布に基づいて、目標濃度Ｄｏｕｔを算出してもよい。図８は撮影部位が胸部の放射線画像、とくに上部肋骨の放射線画像および下部肋骨の放射線画像を示す図である。図８に示すように撮影部位が上部肋骨の放射線画像Ｇ１５においては、肺野領域は被写体領域の上下方向の全体に亘って分布する。一方、撮影部位が下部肋骨の放射線画像Ｇ１６においては、肺野領域は被写体領域の上側にのみ分布するため、撮影部位が下部肋骨の場合、撮影部位が上部肋骨の場合と比較して、腹部の組織が多く含まれ、その結果、被写体領域の濃度が全体的に低いものとなる。このため、上部肋骨および下部肋骨を同一の撮影部位であるとして、同一の目標濃度Ｄｏｕｔを用いて階調処理を行ったのでは、処理済みの放射線画像の肋骨の濃度およびコントラストを撮影部位に応じて最適なものとすることができない。したがって、各種肺野領域の分布と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ８を記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ８を参照して、肺野領域の分布から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。なお、肺野領域の抽出は、軟部領域を空気領域と軟部組織領域とに二値化して肺野領域を抽出する手法等、公知の任意の手法を用いることが可能である。

また、上部肋骨の放射線画像は肺野領域が画像の上下方向に亘って存在するが、下部肋骨の放射線画像は肺野領域が画像の上部にのみ存在する。このため、肺野領域の分布から、放射線画像の撮影部位が上部肋骨か下部肋骨かを認識することができる。したがって、撮影部位と目標濃度Ｄｏｕｔとを対応づけたテーブルＴ９を記憶部３９に記憶しておき、このテーブルＴ９を参照して、肺野領域の分布に基づいて認識した撮影部位から目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

ここで、本実施形態においては、目標濃度Ｄｏｕｔは、骨部における組成の変化を放射線画像の濃度の変化により適切に再現できれば、上述したように算出することにより取得してもよく、あらかじめ定められた値を用いるようにしてもよい。

なお、目標濃度Ｄｏｕｔの算出は上記の手法に限定されるものではなく、公知の任意の手法を用いることができる。また、上記の各種法を組み合わせて目標濃度Ｄｏｕｔを算出するようにしてもよい。

画像処理部３８は、特徴量Ｄｉｎが目標濃度Ｄｏｕｔとなるように階調曲線を設定する。図９は階調曲線の設定を説明するための図である。なお、図９においては、被写体領域のヒストグラム５１を実線で、特徴量Ｄｉｎの算出に利用した利用領域（ここでは軟部領域）のヒストグラム５０を破線で示している。まず、画像処理部３８は、被写体領域の最低濃度Ｄｍｉｎおよび最大濃度Ｄｍａｘを決定する。最低濃度Ｄｍｉｎおよび最大濃度Ｄｍａｘは、それぞれ被写体領域のヒストグラム５１の横軸（すなわち画素値）の最小値および最大値である。そして、画像処理部３８は、図５に示すように特徴量算出部３６が算出した特徴量Ｄｉｎが、目標濃度算出部３７が算出した目標濃度Ｄｏｕｔとなり、最大濃度Ｄｍａｘが処理済み放射線画像Ｇ１の出力装置（表示装置等）の最大濃度Ｄｍａｘ′となるように、階調曲線Ｃ０を設定する。

そして、画像処理部３８は設定された階調曲線を用いて放射線画像Ｇ０の階調を変換する。さらに、周波数処理、粒状抑制処理等の他の画像処理を行って処理済み放射線画像Ｇ１を取得する。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図１０は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、被写体Ｓの撮影は完了しているものとする。まず、画像取得部３１が放射線検出器２から放射線画像Ｐ０を取得し（ステップＳＴ１）、付帯情報取得部３２が放射線画像Ｇ０の付帯情報Ｈ０を取得する（ステップＳＴ２）。次いで、被写体抽出部３４が放射線画像Ｇ０に含まれる被写体領域を抽出し、さらに領域抽出部３５が被写体領域から骨部領域および軟部領域を抽出する（領域抽出：ステップＳＴ３）。そして、特徴量算出部３６が、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する利用領域を軟部領域に決定し（ステップＳＴ４）、軟部領域から特徴量Ｄｉｎを算出する（ステップＳＴ５）。さらに、目標濃度算出部３７が、特徴量Ｄｉｎを変換する目標濃度Ｄｏｕｔを算出し（ステップＳＴ６）、画像処理部３８が、特徴量Ｄｉｎが目標濃度Ｄｏｕｔとなるように階調曲線Ｃ０を設定する（ステップＳＴ７）。さらに画像処理部３８が、階調曲線Ｃ０を用いた階調処理を含む画像処理を放射線画像Ｇ０に施して施して処理済み放射線画像Ｇ１を取得し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。

このように、本実施形態においては、放射線画像Ｇ０における軟部領域に基づいて、放射線画像Ｇ０の特徴量Ｄｉｎを算出し、特徴量Ｄｉｎが目標濃度Ｄｏｕｔとなるように放射線画像Ｇ０に対して階調処理を施すようにしたものである。このため、骨部が診断対象の場合、時間の経過や病気により状態が変化しない領域を用いて特徴量Ｄｉｎを算出することができる。したがって、病気の進行または治癒による診断対象領域の組成の変化を、適切に処理済み放射線画像Ｇ１上に反映させることが可能となる。

また、放射線画像Ｇ０に基づいて目標濃度Ｄｏｕｔを設定することにより、撮影メニューを細かに設定しなくても、放射線画像Ｇ０に応じて適切な目標濃度Ｄｏｕｔを設定することができ、これより、設定する撮影メニューの数を低減しつつ、処理済み放射線画像Ｇ１の画質、とくに濃度およびコントラストを最適なものとすることができる。

また、放射線画像Ｇ０に基づいて撮影方向を認識し、認識した撮影方向に基づいて目標濃度を算出することにより、撮影方向に関する撮影メニューの設定を省略することができる。

また、放射線画像Ｇ０から骨部領域、軟部領域、および肺野領域等の解剖学的領域を抽出し、解剖学的領域の位置、大きさおよび分布の少なくとも１つに基づいて目標濃度Ｄｏｕｔを算出することにより、解剖学的領域の位置、大きさおよび分布の少なくとも１つに関する撮影メニューの設定を省略することができる。

なお、上記実施形態においては、被写体Ｓの下肢を診断対象としているが、上肢を診断対象としてもよい。また、骨部であればいずれの部位を診断対象としてもよい。

また、上記実施形態においては、特徴量算出部３６において特徴量Ｄｉｎの算出に利用する利用領域を決定しているが、決定した利用領域から特徴量Ｄｉｎを算出した場合、処理済みの放射線画像Ｇ１の画質が安定しなくなる場合がある。例えば、指、手および足等の人体の末端部分の放射線画像は骨部の診断を目的として撮影されるため、診断領域は骨部となることから、本実施形態によれば、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域は非診断領域である軟部領域に決定される。しかしながら、末端部分においては軟部領域の範囲は狭いため、軟部領域のヒストグラムを用いて特徴量Ｄｉｎを算出したのでは、特徴量Ｄｉｎが安定せず，その結果、処理済みの放射線画像Ｇ１の画質が安定しなくなる。

このため、被写体抽出部３４が抽出した被写体の面積が放射線画像Ｇ０に対して一定の割合未満であるか否かを判定し、この判定が肯定された場合には、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域を骨部領域に決定するようにしてもよい。また、骨部領域と軟部領域との面積に応じて、いずれの領域を特徴量Ｄｉｎの算出に利用するかを決定するようにしてもよい。例えば、骨部が診断対象領域の場合には特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域は軟部領域に決定されるが、軟部領域の方が面積が小さい場合には、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域を骨部領域に切り替えるようにしてもよい。さらに、被写体領域の部位認識を行い、認識した部位が指、手および足等の末端部分である場合には、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域を骨部領域に決定するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、被写体領域から骨部領域および軟部領域を抽出して、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域を決定しているが、撮影部位が***の場合、骨部領域は存在しない。このため、撮影部位が***の放射線画像Ｇ０については、被写体領域を乳腺領域と脂肪領域とに分割してもよい。ここで、***の場合、診断対象領域は乳腺領域であるため、特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域は脂肪領域とすればよい。

また、上記実施形態においては、骨部領域および軟部領域のうち、非診断対象領域を特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域に決定しているが、これに限定されるものではなく、診断の対象となる診断対象領域を特徴量Ｄｉｎの算出に利用する領域に決定してもよい。

また、上記実施形態においては、放射線検出器２を用いて被写体Ｓの放射線画像を取得しているが、放射線の照射により放射線エネルギーの一部を蓄積し、その後、可視光やレーザ光等の励起光の照射により、蓄積された放射線エネルギーに応じた輝尽発光光を発光する蓄積性蛍光体を利用した蓄積性蛍光体シートを用いることにより、放射線画像を取得するようにしてもよい。蓄積性蛍光体シートを用いる場合、被写体を透過した放射線を蓄積性蛍光体シートに照射することにより、放射線画像情報を一旦蓄積記録し、この蓄積性蛍光体シートに励起光を照射して、輝尽発光光を生じさせ、この輝尽発光光を光電変換することにより放射線画像が取得される。

以下、本発明の従属項の作用効果について説明する。

画像の中央近傍の領域においては、同一の被写体であれば軟部の厚さ安定する。このため、放射線画像の中央近傍における軟部領域を抽出することにより、骨部の組成が変化しても安定して特徴量を算出することができるため、階調処理により取得される処理済み放射線画像の画質をより好適なものとすることができる。

また、照射野絞りを用いて撮影を行う場合、放射線画像の中央付近に診断対象となる部位が含まれることとなる。このため、放射線画像が照射野絞りを用いて撮影を行うことにより取得されたものである場合、放射線画像から照射野領域を抽出し、照射野領域に含まれる軟部領域を抽出することにより、確実に放射線画像の中央近傍における軟部領域を抽出することができる。したがって、より安定して特徴量を算出することができるため、階調処理により取得される処理済み放射線画像の画質をより好適なものとすることができる。

また、放射線画像に含まれる人工物の領域を認識し、軟部領域における人工物の領域以外の領域に基づいて特徴量を算出することにより、人工物の領域に影響されることなく、より安定して特徴量を算出することができる。したがって、階調処理により取得される処理済み放射線画像の画質をより好適なものとすることができる。

また、放射線画像に基づいて目標濃度を算出することにより、放射線画像に応じて適切な目標濃度を設定することができ、これより、設定する撮影メニューの数を低減しつつ、処理により取得される放射線画像の画質を最適なものとすることができる。

１ 放射線発生装置
２ 放射線検出器
３ 放射線画像処理装置
４ 撮影制御装置
５ 入力部
３１ 画像取得部
３２ 付帯情報取得部
３３ 撮影方向認識部
３４ 被写体抽出部
３５ 領域抽出部
３６ 特徴量算出部
３７ 目標濃度算出部
３８ 画像処理部
３９ 記憶部

Claims (9)

1. 被写体に放射線を照射することにより取得した放射線画像に対して、階調処理を含む画像処理を施す放射線画像処理装置であって、
   診断対象が前記被写体の骨部であることを判定する判定手段と、
   前記放射線画像から前記被写体の軟部に対応する軟部領域を解剖学的領域として抽出する領域抽出手段と、
   前記軟部領域にのみ基づいて、該放射線画像の濃度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴量が目標濃度となるように、前記放射線画像に対して前記階調処理を含む画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 前記領域抽出手段は、前記放射線画像の中央近傍における軟部領域を抽出する手段であることを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
3. 前記領域抽出手段は、前記放射線画像における前記被写体の領域の重心位置から所定範囲の領域における軟部領域を抽出する手段であることを特徴とする請求項２記載の放射線画像処理装置。
4. 前記放射線画像が照射野絞りを用いて撮影を行うことにより取得されたものである場合において、前記領域抽出手段は、前記放射線画像内の前記照射野領域に含まれる前記軟部領域を抽出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の放射線画像装置。
5. 前記放射線画像に人工物が含まれる場合において、前記特徴量算出手段は、前記軟部領域における前記人工物の領域以外の領域に基づいて、前記特徴量を算出する手段であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
6. 前記放射線画像に基づいて、前記目標濃度を算出する目標濃度算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
7. 前記被写体は四肢骨であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
8. 前記被写体は前記四肢骨の関節部分であることを特徴とする請求項７記載の放射線画像処理装置。
9. 被写体に放射線を照射することにより取得した放射線画像に対して、階調処理を含む画像処理を施す放射線画像処理方法であって、
   診断対象が前記被写体の骨部であることを判定し、
   前記放射線画像から前記被写体の軟部に対応する軟部領域を解剖学的領域として抽出し、
   前記軟部領域にのみ基づいて、該放射線画像の濃度の特徴量を算出し、
   前記特徴量が目標濃度となるように、前記放射線画像に対して前記階調処理を含む画像処理を施すことを特徴とする放射線画像処理方法。