JP6465763B2 - Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and program - Google Patents
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Description
本明細書の開示は、放射線画像に画像処理を施す画像処理装置、及び画像処理プログラムに関する。 The disclosure of the present specification relates to an image processing apparatus that performs image processing on a radiation image, and an image processing program.
被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像には、放射線源から直進する一次放射線による成分のほかに、被写体内で散乱された放射線である散乱線による成分が含まれる。かかる散乱線の成分は放射線画像のコントラストを低下させるおそれがある。
Ｘ線画像の散乱線成分を低減する技術として、特許文献１には、一次Ｘ線で表される１つの式に対して２つのガウス関数をコンボリューションした式を用いて散乱線成分をモデル化し、１次Ｘ線画像を得ることが開示されている。
The radiation image obtained by irradiating the subject with radiation includes a component due to scattered radiation, which is radiation scattered in the subject, in addition to a component due to primary radiation traveling straight from the radiation source. Such scattered radiation components may reduce the contrast of the radiation image.
As a technique for reducing the scattered radiation component of an X-ray image, Patent Document 1 discloses that a scattered radiation component is modeled using an expression obtained by convolving two Gaussian functions with respect to one expression represented by primary X-rays. Obtaining a primary X-ray image is disclosed.
ところで、図９（ａ）は胸部ファントムを用いて測定し、実験的に放射線画像に含まれる散乱線成分を取得した例を示す図である。図９（ａ）によると、散乱線成分には、被写体を透過せず被写体の周辺を通過したＸ線が入射した領域（素抜け領域）９０１と被写体領域９０２との境界に、いわゆるスキンライン９０３が存在する。これは、被写体の厚みによって、被写体に入射した放射線が散乱する態様が異なり、素抜け領域では散乱しないため、散乱Ｘ線の強度分布が不連続となるためである。 Incidentally, FIG. 9A is a diagram showing an example in which a scattered radiation component included in a radiographic image is experimentally obtained by measurement using a chest phantom. According to FIG. 9A, the scattered ray component includes a so-called skin line 903 at the boundary between the region 901 and the subject region 902 where the X-rays that have passed through the periphery of the subject have entered without passing through the subject. Exists. This is because the manner in which the radiation incident on the subject is scattered differs depending on the thickness of the subject, and the scattered X-ray intensity distribution is discontinuous because it does not scatter in the blank region.
本発明の発明者らは、特許文献１に開示の、上述した一次Ｘ線で表される１つの式は被写体内で一回散乱した一次散乱Ｘ線の強度を表すことを見出し、上述した一次Ｘ線で表される１つの式だけでは、図９（ａ）に例示されるような散乱Ｘ線の強度分布を正確に表現するには不十分であることを見出した。本発明の発明者らは、上記の課題に鑑み鋭意検討した結果、以下の構成により散乱線成分をより正確に推定できることを見出した。 The inventors of the present invention have found that one expression expressed by the above-described primary X-rays disclosed in Patent Document 1 represents the intensity of the primary scattered X-rays once scattered in the subject. It has been found that only one equation represented by X-rays is insufficient to accurately represent the intensity distribution of scattered X-rays as illustrated in FIG. The inventors of the present invention have intensively studied in view of the above problems, and as a result, have found that the scattered radiation component can be estimated more accurately with the following configuration.
本発明に係る画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより得られる放射線画像を取得する画像取得手段と、前記被写体内で前記放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、前記被写体内で前記放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づいて、前記画像取得手段により取得された放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定手段と、前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。 An image processing apparatus according to the present invention includes an image acquisition unit that acquires a radiation image obtained by irradiating a subject with radiation, and a scattered ray including multi-order scattered rays generated by the radiation being scattered a plurality of times in the subject. The radiation acquired by the image acquisition means based on the first function corresponding to the intensity of the first scattered radiation and the second function corresponding to the intensity of the primary scattered radiation generated by once scattering the radiation in the subject An estimation unit that estimates a scattered radiation component included in an image, and an output unit that outputs a corrected image in which the scattered radiation component estimated by the estimation unit is reduced from the radiation image.
本発明によれば、被写体内で放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、被写体内で放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づくことにより、散乱線の強度分布をより正確に推定できる。 According to the present invention, the first function corresponding to the intensity of the scattered radiation including the multi-order scattered radiation generated by scattering the radiation a plurality of times in the subject, and the primary scattered radiation generated by scattering the radiation once in the subject. Based on the second function corresponding to the intensity of, the intensity distribution of scattered radiation can be estimated more accurately.
図１に基づいて本発明の実施形態に係る画像処理装置と、放射線撮影システム１００を含む情報システム１２０について説明する。一実施形態に係る画像処理装置は、放射線撮影システム１００に含まれる制御部１０５に対応する。ここで言う情報システム１２０とは、たとえばＨＩＳ（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１１と、ＲＩＳ（Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１２と、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）１１３と、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１４と、Ｖｉｅｗｅｒ１１５と、Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６とを有する。ＨＩＳ１１１は患者情報や放射線撮影による検査等を含む診療情報を総合的に管理するシステムである。ＲＩＳ１１２は放射線撮影のオーダを管理するシステムである。ＷＳ１１３は画像処理端末であり、放射線撮影システム１００で撮影された放射線画像に画像処理を施す。ＷＳは同様の機能を有するソフトウェアをインストールした一又は複数のコンピュータで代替してもよい。ＰＡＣＳ１１４は当該情報システム１２０内の放射線撮影やその他の医用画像撮影装置で得られた画像を保持するデータベースシステムである。ＰＡＣＳ１１４は医用画像及びかかる医用画像の撮影条件や患者情報等の付帯情報を記憶する記憶部（不図示）と、当該記憶部に記憶される情報を管理するコントローラ（不図示）とを有する。Ｖｉｅｗｅｒ１１５は、画像診断用の端末であり、ＰＡＣＳ１１４等に記憶された画像を読み出し、診断のために表示する。Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６はたとえばフィルムプリンタであり、ＰＡＣＳ１１４等に記憶された画像をフィルムに出力する。 An image processing apparatus according to an embodiment of the present invention and an information system 120 including a radiation imaging system 100 will be described with reference to FIG. An image processing apparatus according to an embodiment corresponds to the control unit 105 included in the radiation imaging system 100. The information system 120 referred to here includes, for example, HIS (Hospital Information System) 111, RIS (Radiography Information System) 112, WS (Work Station and 113), PACS (Picture Archiving and Community, 115). Printer 116. The HIS 111 is a system that comprehensively manages medical information including patient information and examination by radiography. The RIS 112 is a system for managing the order of radiography. WS 113 is an image processing terminal that performs image processing on a radiographic image captured by the radiation imaging system 100. WS may be replaced by one or a plurality of computers installed with software having similar functions. The PACS 114 is a database system that holds images obtained by radiation imaging or other medical imaging apparatuses in the information system 120. The PACS 114 includes a storage unit (not shown) that stores medical images and incidental information such as imaging conditions of such medical images and patient information, and a controller (not shown) that manages information stored in the storage unit. The Viewer 115 is a terminal for image diagnosis, reads out an image stored in the PACS 114 and displays it for diagnosis. The printer 116 is, for example, a film printer, and outputs an image stored in the PACS 114 or the like to a film.
実施形態における放射線撮影システム１００では、放射線としてＸ線を用いる。放射線撮影システム１００は、放射線発生装置の例であるＸ線源１０１と、ＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１０２と、制御部１０５とを有する。これらはケーブルもしくは通信システムを介して接続されている。制御部１０５は撮影された放射線画像に、当該撮影の撮影条件や患者情報等を付帯させる。たとえばＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格に則って情報を付帯させ、放射線画像のデータ、患者情報、及び撮影条件等の情報を含むＤＩＣＯＭ画像ファイルを生成する。制御部１０５は当該画像をＷＳ１１３やＰＡＣＳ１１４に送信する。当該撮影のオーダはたとえばＲＩＳ１１２から制御部１０５に送信される。制御部１０５はＲＩＳ１１２からの入力情報に応じて撮影条件を記憶部（不図示）から読み出す。 In the radiation imaging system 100 in the embodiment, X-rays are used as radiation. The radiation imaging system 100 includes an X-ray source 101 that is an example of a radiation generation apparatus, an FPD (Flat Panel Detector) 102, and a control unit 105. These are connected via a cable or a communication system. The control unit 105 attaches the imaging condition of the imaging, patient information, and the like to the captured radiographic image. For example, information is attached according to the DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standard, and a DICOM image file including information such as radiographic image data, patient information, and imaging conditions is generated. The control unit 105 transmits the image to the WS 113 or the PACS 114. The imaging order is transmitted from the RIS 112 to the control unit 105, for example. The control unit 105 reads out imaging conditions from a storage unit (not shown) according to input information from the RIS 112.
Ｘ線源１０１は、Ｘ線管、又は医用画像もしくは他の画像の取得に適した他の任意の放射線源であってもよい。高圧発生部１０４は、操作者が曝射スイッチを押下するとＸ線源１０１に高圧パルスを与え、Ｘ線源１０１から被写体１０３が配置されている領域にＸ線を曝射させる。被写体１０３を透過もしくは周囲を通過したＸ線は、Ｘ線検出器であるＦＰＤ１０２に入射する。ＦＰＤ１０２は制御部１０５に制御され、入射したＸ線を電気信号に変換した後、デジタル画像として制御部１０５に送信する。たとえば、ＦＰＤ１０２は入射したＸ線を蛍光体（不図示）が可視光に変換し、可視光をフォトダイオード（不図示）が検出し、Ａ／Ｄ変換器（不図示）により電気信号に変換する。あるいは、ＦＰＤ１０２はＸ線をアモルファスセレン（不図示）により電気信号に変換する。放射線画像の画素値はＦＰＤ１０２を構成する放射線検出素子１０２ａからの出力により得られる。放射線検出素子１０２ａは、例えば蛍光体（不図示）とフォトダイオード（不図示）で構成される。別の例では、アモルファスセレン（不図示）で構成される。 The x-ray source 101 may be an x-ray tube or any other radiation source suitable for acquiring medical or other images. When the operator depresses the exposure switch, the high-voltage generation unit 104 gives a high-pressure pulse to the X-ray source 101 so that X-rays are exposed from the X-ray source 101 to the area where the subject 103 is disposed. X-rays that have passed through the subject 103 or have passed through the surroundings enter an FPD 102 that is an X-ray detector. The FPD 102 is controlled by the control unit 105, converts incident X-rays into electrical signals, and transmits them to the control unit 105 as digital images. For example, in the FPD 102, a phosphor (not shown) converts incident X-rays into visible light, a visible light is detected by a photodiode (not shown), and converted into an electrical signal by an A / D converter (not shown). . Alternatively, the FPD 102 converts X-rays into electrical signals using amorphous selenium (not shown). The pixel value of the radiation image is obtained by the output from the radiation detection element 102a constituting the FPD 102. The radiation detection element 102a includes, for example, a phosphor (not shown) and a photodiode (not shown). In another example, it is composed of amorphous selenium (not shown).
デジタル画像は制御部１０５やＷＳ１１３で画像処理が施され、ＰＡＣＳ１１４等に保存される。情報システム１２０に含まれる各部はバスやその他通信システムにより相互に接続されていればよく、それぞれを遠隔に設置することもできる。 The digital image is subjected to image processing by the control unit 105 or WS 113 and stored in the PACS 114 or the like. Each unit included in the information system 120 only needs to be connected to each other by a bus or other communication system, and can be remotely installed.
続いて、図２に基づいて本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成を詳細に説明する。本発明の実施形態に係る画像処理装置は、情報システム１２０放射線撮影システム１００と接続されている制御部１０５であり、一又は複数のコンピュータで構成される。制御部１０５を構成するコンピュータは、主制御部であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、記憶部であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０５、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）２０６、グラフィック制御部であるＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０８、通信部であるＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）２０３及び２０４、接続部であるＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）２０７、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０９を有し、これらは内部バスにより通信可能に接続されている。ＣＰＵ２０１は制御部１０５及びこれに接続する各部を統合的に制御する制御回路である。ＲＡＭ２０２は制御部１０５を及びこれに接続する各部における処理を実行するためのプログラムや、画像処理で用いる各種パラメータを記憶するためのメモリである。ＲＡＭ２０２に展開されたプログラムに含まれる命令がＣＰＵ２０１で逐次実行されることにより、後述する画像処理が実現される。たとえば、通信部である第一のＮＩＣ２０３は放射線撮影を行う施設のアクセスポイントに接続し、第二のＮＩＣ２０４は情報システム１２０内の通信を中継するアクセスポイントに接続する。ＳＳＤ２０６は上述したようなプログラムや、撮影により得られる放射線画像、付帯情報、その他各種パラメータが記憶される。ＵＳＢ２０７は操作部１０７と接続する。ＧＰＵ２０８は画像処理ユニットであり、ＣＰＵ２０１からの制御に応じて画像処理を実行する。画像処理の結果得られる画像はＨＤＭＩ（登録商標）２０９を介してモニタ１０６に出力され、表示される。モニタ１０６及び操作部１０７はタッチパネルモニタに統合されていても良い。 Next, the configuration of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention will be described in detail based on FIG. The image processing apparatus according to the embodiment of the present invention is a control unit 105 connected to the information system 120 and the radiation imaging system 100, and includes one or a plurality of computers. A computer constituting the control unit 105 includes a CPU (Central Processing Unit) 201 as a main control unit, a RAM (Random Access Memory) 202 as a storage unit, a ROM (Read Only Memory) 205, an SSD (Solid State Drive) 206, Graphics processing unit GPU (Graphics Processing Unit) 208, communication unit NIC (Network Interface Card) 203 and 204, connection unit USB (Universal Serial Bus) 207, HDMI (registered trademark) High Definition Multimedia Intensity Multimedia 209, which are connected to each other via an internal bus Has been. The CPU 201 is a control circuit that integrally controls the control unit 105 and each unit connected thereto. A RAM 202 is a memory for storing a program for executing processing in the control unit 105 and each unit connected thereto, and various parameters used in image processing. The CPU 201 sequentially executes instructions included in the program expanded in the RAM 202, thereby realizing image processing to be described later. For example, a first NIC 203 as a communication unit is connected to an access point of a facility that performs radiation imaging, and a second NIC 204 is connected to an access point that relays communication in the information system 120. The SSD 206 stores a program as described above, a radiographic image obtained by imaging, incidental information, and other various parameters. The USB 207 is connected to the operation unit 107. The GPU 208 is an image processing unit, and executes image processing in accordance with control from the CPU 201. An image obtained as a result of the image processing is output to the monitor 106 via the HDMI (registered trademark) 209 and displayed. The monitor 106 and the operation unit 107 may be integrated with a touch panel monitor.
ＳＳＤ２０６に記憶されるプログラムは、たとえば撮影制御モジュール２１１、通信制御モジュール２１２、画像取得モジュール２１３、出力モジュール２１４、表示制御モジュール２１５、推定モジュール２２０である。 The programs stored in the SSD 206 are, for example, an imaging control module 211, a communication control module 212, an image acquisition module 213, an output module 214, a display control module 215, and an estimation module 220.
撮影制御モジュール２１１は、ＣＰＵ２０１に放射線撮影の実行を統合的に制御させるためのプログラムである。撮影制御モジュール２１１により、たとえば操作入力に応じた撮影条件の指定や、ＦＰＤ１０２の状態を要求する信号の送信などが行われる。 The imaging control module 211 is a program for causing the CPU 201 to integrally control the execution of radiation imaging. The imaging control module 211 performs, for example, specification of imaging conditions according to operation input, transmission of a signal requesting the state of the FPD 102, and the like.
通信制御モジュール２１２は、第一のＮＩＣ２０３及び第二のＮＩＣ２０４による通信を制御する。通信制御モジュール２１２により、たとえば操作部１０７からの入力に応じてＦＰＤ１０２を撮影可能な状態に遷移させるための信号を送信させる。 The communication control module 212 controls communication by the first NIC 203 and the second NIC 204. For example, in response to an input from the operation unit 107, the communication control module 212 transmits a signal for causing the FPD 102 to transition to a state in which photographing can be performed.
画像取得モジュール２１３は、ＣＰＵ２０１により実行されることにより、本発明の実施形態に係る画像処理に供する画像を取得する工程の制御を行う。たとえば、ＮＩＣ２０３に、ＦＰＤ１０２により撮影された放射線画像を受信させる。放射線画像の受信において、データ量の小さい、放射線画像の縮小画像を先行的に受信させた後、放射線画像のうち当該縮小画像以外のデータを受信させて放射線画像の受信を完了させることとしてもよい。縮小画像は、たとえばＦＰＤ１０２を構成し、放射線画像の画素値を与える複数の放射線検出素子のうちの偶数列を読み出すなど、選択的に一部の素子から読み出した出力信号だけを用いて得られる。または、いくつかの素子をまとめて読みだしてもよい。読みだした画像を複数の小領域に分割して、小領域の代表知を用いて縮小画像としてもよい。あるいは、ＮＩＣ２０３に、ＰＡＣＳ１１４やその他ネットワーク上の記憶部に記憶された放射線画像を受信させる。あるいは画像処理装置１０５のＳＳＤ２０６やその他の記憶部に記憶されている放射線画像を読み出す。また、本発明の実施形態に係る画像処理に供する前に、周知の画像処理を施すように制御してもよい。 The image acquisition module 213 is executed by the CPU 201 to control a process of acquiring an image used for image processing according to the embodiment of the present invention. For example, the NIC 203 is caused to receive a radiation image captured by the FPD 102. In reception of a radiographic image, after receiving a reduced image of a radiographic image with a small amount of data in advance, reception of the radiographic image may be completed by receiving data other than the reduced image in the radiographic image. . The reduced image is obtained by using only output signals selectively read from some elements, such as reading out even columns of a plurality of radiation detection elements that constitute the FPD 102 and give the pixel values of the radiation image. Or you may read several elements collectively. The read image may be divided into a plurality of small areas, and a reduced image may be obtained using representative knowledge of the small areas. Alternatively, the NIC 203 is caused to receive a radiation image stored in the PACS 114 or other storage unit on the network. Or the radiographic image memorize | stored in SSD206 of the image processing apparatus 105 or another memory | storage part is read. In addition, before the image processing according to the embodiment of the present invention is performed, it may be controlled to perform known image processing.
推定モジュール２２０は、ＣＰＵ２０１により実行され、放射線画像が一次放射線成分と散乱線成分との合計で表現されるという条件と、散乱線モデルにより散乱線成分を一次放射線成分から求めることができるという条件と、に基づいて、放射線画像の一次放射線成分あるいは散乱線成分を推定する。推定モジュール２２０は例えば散乱線強度近似モジュール２２１、周波数処理モジュール２２２、及び最適化モジュール２２３を有する。これらのモジュールがＣＰＵ２０１により実行される。これにより、ＣＰＵ２０１はＧＰＵ２０８を制御し、ＧＰＵ２０８により散乱線像の推定処理が実行される。 The estimation module 220 is executed by the CPU 201, and a condition that the radiation image is represented by the sum of the primary radiation component and the scattered radiation component, and a condition that the scattered radiation component can be obtained from the primary radiation component by the scattered radiation model. , The primary radiation component or scattered radiation component of the radiation image is estimated. The estimation module 220 includes, for example, a scattered radiation intensity approximation module 221, a frequency processing module 222, and an optimization module 223. These modules are executed by the CPU 201. As a result, the CPU 201 controls the GPU 208, and the GPU 208 executes a scattered radiation image estimation process.
散乱線強度近似モジュール２２１は、ＣＰＵ２０１により実行され、一次放射線成分Ｐを入力することにより散乱線成分の強度を求める。例えば、第一の関数について、一次放射線成分のｎ次近似解Ｐｎを入力し、第一の出力データを得る。また第二の関数について、一次放射線成分のｎ次近似解Ｐｎを入力し、第二の出力データを得る。 The scattered radiation intensity approximation module 221 is executed by the CPU 201 and obtains the intensity of the scattered radiation component by inputting the primary radiation component P. For example, for the first function, the n-th order approximate solution P n of the primary radiation component is input, and the first output data is obtained. For the second function, the n-th order approximate solution P n of the primary radiation component is input, and second output data is obtained.
周波数処理モジュール２２２は、ＣＰＵ２０１により実行されることにより、関数の出力についての特定の周波数成分を得る。例えば第一の出力データにガウス関数Ｇ１をコンボリューションし、第一の出力データについて特定の周波数成分を得る。また第二の出力データにガウス関数Ｇ２をコンボリューションし、第二の出力データについて特定の周波数成分を得る。これらを所定の比率で重みづけして合成することにより、散乱線成分のｎ次近似解Ｓｎを得る。 The frequency processing module 222 is executed by the CPU 201 to obtain a specific frequency component for the output of the function. For example a Gaussian function G 1 and convolution first output data to obtain a specific frequency component for the first output data. The Gaussian function G 2 convolution to the second output data, to obtain a specific frequency component for the second output data. By synthesized weighted by these predetermined ratios to obtain n-order approximate solution S n of the scattered ray components.
最適化モジュール２２３は、ＣＰＵ２０１により実行され、逐次近似法に基づく漸化式により、ＰｎとＳｎに基づいてＰｎ＋１が求められる。求められた値は、散乱線強度近似モジュール２２１に再び入力される。最適化モジュール２２３は収束判定し、収束したと判定されるまで、同様の順序で処理が繰り返される。収束したと判定された時点の近似解、例えばＰｎ、Ｓｎを、放射線画像の一次放射線成分、散乱線成分の推定結果とする。かかる処理の詳細については図３を参照しながら後述する。 Optimization module 223 is executed by the CPU 201, the recurrence formula based on successive approximation, the P n + 1 is determined based on P n and S n. The obtained value is input to the scattered radiation intensity approximation module 221 again. The optimization module 223 determines convergence, and the process is repeated in the same order until it is determined that convergence has occurred. Approximate solutions at the time when it is determined to have converged, for example, P n and S n are used as estimation results of the primary radiation component and scattered radiation component of the radiation image. Details of this processing will be described later with reference to FIG.
出力モジュール２１４は、ＣＰＵ２０１により実行されることにより、本発明の実施形態に係る画像処理を施して散乱線成分を低減した補正画像の出力を制御する。たとえば、出力モジュール２１４はモニタ１０６に補正画像を出力することにより、モニタ１０６に補正画像を表示させる。またたとえば、出力モジュール２１４はＮＩＣ２０４を介して補正画像をＰＡＣＳ１１４やＰｒｉｎｔｅｒ１１６に出力する。これにより、ＰＡＣＳ１１４に補正画像が保存され、Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６によって補正画像がフィルム等に出力される。また、出力モジュール２１４は、制御部１０５内外のその他の記憶部（不図示）に補正画像を出力し、補正画像を記憶させてもよい。さらに、ＤＩＣＯＭ規格に則って種々の情報を付帯させて補正画像を出力することが好ましい。モダリティとは、患者を撮影し、医用画像を生成する画像生成装置である。本発明の実施形態に係る情報システム１２０においては、たとえばＸ線源１０１とＦＰＤ１０２とを有する放射線撮影システム１００がモダリティに該当する。このとき、Ｍｏｄａｌｉｔｙタグ（０００８，００６０）としてＤｉｇｉｔａｌ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙを示すＤＸを付帯させる。動画撮影の場合にはＲａｄｉｏ Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙを示すＲＦを付帯させる。さらにＰＡＣＳ１１４に保存する場合にはＳｅｒｖｉｃｅとＯｂｊｅｃｔのＰａｉｒを指定するタグであるＳＯＰ Ｃｌａｓｓ ＵＩＤ（０００８，００１６）タグとして、ＯｂｊｅｃｔのＤｉｇｉｔａｌ Ｘ−ｒａｙ ＩｍａｇｅとＳｅｒｖｉｃｅのＳｔｏｒａｇｅの組合せを示す１．２．８４０．１０００８．５．１．４．１．１．１．１を付帯させる。 The output module 214 is executed by the CPU 201 to control output of a corrected image in which scattered radiation components are reduced by performing image processing according to the embodiment of the present invention. For example, the output module 214 outputs the corrected image to the monitor 106 to display the corrected image on the monitor 106. Further, for example, the output module 214 outputs the corrected image to the PACS 114 and the printer 116 via the NIC 204. As a result, the corrected image is stored in the PACS 114, and the corrected image is output to a film or the like by the printer 116. The output module 214 may output the corrected image to other storage units (not shown) inside and outside the control unit 105 and store the corrected image. Furthermore, it is preferable to output a corrected image with various information attached according to the DICOM standard. Modality is an image generation device that images a patient and generates a medical image. In the information system 120 according to the embodiment of the present invention, for example, the radiation imaging system 100 including the X-ray source 101 and the FPD 102 corresponds to a modality. At this time, DX indicating Digital Radiography is attached as a Modality tag (0008, 0060). In the case of moving image shooting, an RF indicating Radio Fluoroscopy is attached. Further, in the case of saving in the PACS 114, an SOP Class UID (0008, 0016) tag, which is a tag for designating Service and Object Pairs, indicates a combination of the Object Digital X-ray Image and the Service Storage 1.2.840. .100088.5.4.1.1.1.1.1 is attached.
表示制御モジュール２１５は、モニタ１０６に表示される内容を制御する。例えば、患者情報、撮影条件の情報、ＦＰＤ１０２の状態を示す情報等をモニタ１０６に表示させる制御を行う。これらは、上述の補正画像とともにモニタ１０６に表示される。 The display control module 215 controls the contents displayed on the monitor 106. For example, control is performed to display on the monitor 106 patient information, information on imaging conditions, information indicating the state of the FPD 102, and the like. These are displayed on the monitor 106 together with the above-described corrected image.
別の実施形態では、出力制御モジュール２１４による補正画像をモニタ１０６に表示させる表示制御を、表示制御モジュール２１５で実行することとしてもよい。この場合、表示制御モジュール２１５で、表示画面に撮影された放射線画像を表示させたり、補正画像を表示させたりする。 In another embodiment, the display control module 215 may execute display control for displaying the corrected image on the monitor 106 by the output control module 214. In this case, the display control module 215 displays a radiographic image captured on the display screen or displays a corrected image.
本発明の実施形態に係る画像処理を実行する主体は制御部１０５である。以降、本発明の実施形態に係る画像処理を説明する観点から制御部１０５を画像処理装置１０５と呼ぶことがある。 The main body that executes image processing according to the embodiment of the present invention is the control unit 105. Hereinafter, the control unit 105 may be referred to as an image processing apparatus 105 from the viewpoint of describing image processing according to the embodiment of the present invention.
なお、制御部１０５が有する構成要素の一部又は全部は、制御部１０５に固定されるものではなく、情報システム１２０に含まれる画像処理システムとして実現してもよい。たとえば、画像取得モジュール２１３、出力制御モジュール２１４、及び推定モジュール２２０を有する画像処理プログラムを実行する画像処理装置を、撮影制御モジュール２１１を実行する制御部１０５とは別に設けることとしてもよい。またたとえば、ＷＳ１１３がこれらのモジュールの一部または全部を有していてもよい。ＰＡＣＳ１１４がこれらのモジュールの一部または全部を有していてもよい。ＦＰＤ１０２が、たとえば推定モジュール２２０を有するＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）を備えていてもよい。制御部１０５が有する構成要素が異なる装置に重複して含まれていてもよく、操作者の指示に従って処理を行う装置を選択できるようにしてもよい。さらに、ネットワークを介して接続されたワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されていてもよく、必要に応じてこれらの装置と通信して本発明の実施形態に係る画像処理を行うようにしてもよい。 Note that some or all of the components included in the control unit 105 are not fixed to the control unit 105 and may be realized as an image processing system included in the information system 120. For example, an image processing apparatus that executes an image processing program including the image acquisition module 213, the output control module 214, and the estimation module 220 may be provided separately from the control unit 105 that executes the imaging control module 211. Further, for example, the WS 113 may have some or all of these modules. The PACS 114 may have some or all of these modules. The FPD 102 may include, for example, a field-programmable gate array (FPGA) having an estimation module 220. The components included in the control unit 105 may be included in different devices, and a device that performs processing may be selected according to an instruction from the operator. Furthermore, it may be configured by a workstation, a server, and a storage device connected via a network, and may perform image processing according to the embodiment of the present invention by communicating with these devices as necessary. Good.
次に、図３に基づいて制御部１０５が実行する画像処理を詳細に説明する。下記の処理において、特に断りがない場合、処理の主体は、ＣＰＵ２０１またはＧＰＵ２０８であり、推定モジュール２２０をＣＰＵ２０１で実行することにより、下記の散乱線成分を推定する処理が実行される。 Next, image processing executed by the control unit 105 will be described in detail based on FIG. If there is no notice in the following processing, the subject of processing is the CPU 201 or the GPU 208, and the estimation module 220 is executed by the CPU 201, whereby the processing for estimating the following scattered radiation component is executed.
放射線撮影により得られた画像は、Ｘ線源１０１からＦＰＤ１０２の各素子に直線的に到達した一次Ｘ線による一次Ｘ線像に、被写体１０３内で散乱した散乱Ｘ線による散乱Ｘ線像が重畳している。 In an image obtained by radiography, a scattered X-ray image of scattered X-rays scattered in the subject 103 is superimposed on a primary X-ray image of primary X-rays that linearly reaches each element of the FPD 102 from the X-ray source 101. doing.
ここで放射線撮影により得られた画像（入力画像）をＭ´（ｘ，ｙ）、入力画像に含まれる一次Ｘ線成分をＰ´（ｘ，ｙ）、散乱Ｘ線成分をＳ´（ｘ，ｙ）とする。（ｘ，ｙ）は画像の画素位置もしくは、その画素位置の画素値を与えるＦＰＤ１０２の素子位置を表す。これらの画像の関係は式１で表すことができる。 Here, M ′ (x, y) is an image (input image) obtained by radiography, P ′ (x, y) is a primary X-ray component included in the input image, and S ′ (x, y) is a scattered X-ray component. y). (X, y) represents the pixel position of the image or the element position of the FPD 102 that gives the pixel value of the pixel position. The relationship between these images can be expressed by Equation 1.
散乱Ｘ線は、Ｘ線源から照射されたＸ線が被写体１０３を透過する過程で発生し、散乱を受けなかった成分が一次Ｘ線であるので、Ｓ´（ｘ，ｙ）はＰ´（ｘ，ｙ）と相関がある。しかしながら、この相関は後述する式で表されるように、非線形である。したがって、画像処理装置１０５においては反復的な処理によりＳ´（ｘ，ｙ）とＰ´（ｘ，ｙ）を最適化することとし、最尤推定法を用いる。他にも非線形最適化には様々な手法があり、最小二乗法、ニュートン法、凸解析法等の手法を用いても良い。
Scattered X-rays are generated in the process in which the X-rays irradiated from the X-ray source pass through the subject 103, and the component that has not been scattered is the primary X-ray, so S ′ (x, y) is P ′ ( x, y). However, this correlation is non-linear as represented by the following formula. Therefore, the image processing apparatus 105 optimizes S ′ (x, y) and P ′ (x, y) by iterative processing, and uses the maximum likelihood estimation method. There are various other methods for nonlinear optimization, and methods such as the least square method, Newton method, and convex analysis method may be used.
ステップＳ３００で、ＣＰＵ２０１が、画像取得モジュール２１３を実行することにより、被写体１０３に放射線を照射して撮影された放射線画像を取得する。かかる放射線画像は、散乱線推定処理の対象である入力画像となる。かかる入力画像として、データ量の小さい縮小画像を取得し、これを推定処理に用いることとすれば、ＦＰＤ１０２からのデータ送信とそれに続く画像処理をより高速に行うことができる。また散乱線成分は低周波成分が主であるので、縮小画像から推定しても散乱線成分の推定精度に与える影響が小さい。 In step S <b> 300, the CPU 201 executes the image acquisition module 213 to acquire a radiographic image captured by irradiating the subject 103 with radiation. Such a radiation image is an input image that is a target of the scattered radiation estimation process. If a reduced image with a small amount of data is acquired as such an input image and used for estimation processing, data transmission from the FPD 102 and subsequent image processing can be performed at higher speed. Further, since the scattered radiation component is mainly a low frequency component, even if it is estimated from the reduced image, the influence on the estimation accuracy of the scattered radiation component is small.
ステップＳ３０１ではＣＰＵ２０１が、散乱線強度近似モジュール２２１を実行することにより、入力画像を正規化する。たとえば、ＦＰＤ１０２に到達している放射線量である一次Ｘ線量と散乱Ｘ線量の合計値を被写体１０３に対する入射線量で正規化する。入射線量は、被写体１０３が存在しないと仮定したときにＦＰＤ１０２で検出される放射線量としてよい。入射線量は管電圧、管電流、照射時間、撮影部位といった撮影条件から推測してもよいし、被写体１０３を透過しなかったＸ線が到達した領域（素抜け領域）の画素値から求めてもよい。入射線量Ｑで正規化するならば、それぞれ次のように表せる。 In step S301, the CPU 201 normalizes the input image by executing the scattered radiation intensity approximation module 221. For example, the total value of the primary X-ray dose and the scattered X-ray dose that are the radiation dose reaching the FPD 102 is normalized by the incident dose to the subject 103. The incident dose may be a radiation dose detected by the FPD 102 when it is assumed that the subject 103 does not exist. The incident dose may be estimated from the imaging conditions such as the tube voltage, the tube current, the irradiation time, and the imaging region, or may be obtained from the pixel value of the region (elementary region) where the X-ray that has not passed through the subject 103 has arrived. Good. If normalized by the incident dose Q, each can be expressed as follows.
以下、Ｍ（ｘ，ｙ）、Ｐ（ｘ，ｙ）、Ｓ（ｘ，ｙ）は正規化されたものとして扱う。
Hereinafter, M (x, y), P (x, y), and S (x, y) are treated as normalized.
ステップＳ３０２ではＣＰＵ２０１が、散乱線強度近似モジュール２２１を実行することにより、最尤推定法におけるＰ（ｘ，ｙ）の初期値Ｐ０（ｘ，ｙ）を設定する。Ｐ０（ｘ，ｙ）は正値であればよいが、一次Ｘ線成分Ｐ（ｘ，ｙ）は入力画像Ｍ（ｘ，ｙ）に近いと考えられるため、本実施形態ではＭ（ｘ，ｙ）を初期値とする。 In step S302, the CPU 201 sets the initial value P 0 (x, y) of P (x, y) in the maximum likelihood estimation method by executing the scattered radiation intensity approximation module 221. P 0 (x, y) may be a positive value, but the primary X-ray component P (x, y) is considered to be close to the input image M (x, y). Therefore, in this embodiment, M (x, y) Let y) be an initial value.
Ｓ３０３では、散乱線強度近似モジュール２２１がＣＰＵ２０１に、第一の関数に例えば入力画像Ｍを代入して得られる第一の出力データとして、第一の散乱Ｘ線強度を計算させる。ここで第一の関数とは、Ｘ線が散乱して生じた散乱Ｘ線であって、Ｘ線が散乱された後に減衰されないと仮定した散乱Ｘ線による散乱線強度を近似した関数（近似式）である。第一の出力データは、第一の関数の出力である。図４は第一の関数で近似する散乱Ｘ線を例示する図である。Ｘ線源１０１の焦点４０６から被写体１０３内のある位置４０２を通過するパスＬ４０３上で生じた散乱Ｘ線が、散乱後に減衰されずに，放射線検出素子１０２ａのうちのある素子位置４０４（ｘ，ｙ）に到達すると仮定する。ここでは、焦点４０６から画素位置４０４までのパス上にｚ軸を設定し、ｚ軸正方向は一次Ｘ線の進行方向とする。原点はＸ線が被写体１０３に入射する位置とする。減弱係数は被写体１０３内で一定の値μとする。このとき被写体１０３内部のパスＬ４０３上の位置ｚ４０２で発生する散乱Ｘ線は、 In S303, the scattered radiation intensity approximating module 221 causes the CPU 201 to calculate the first scattered X-ray intensity as the first output data obtained by substituting the input image M into the first function, for example. Here, the first function is a scattered X-ray generated by scattering of X-rays, and is a function (approximate expression) that approximates the scattered X-ray intensity of scattered X-rays that is assumed not to be attenuated after the X-rays are scattered. ). The first output data is the output of the first function. FIG. 4 is a diagram illustrating scattered X-rays approximated by the first function. Scattered X-rays generated on a path L403 passing from a focal point 406 of the X-ray source 101 to a certain position 402 in the subject 103 are not attenuated after the scattering, and are not attenuated after the scattering. Assume that y) is reached. Here, the z axis is set on the path from the focal point 406 to the pixel position 404, and the positive direction of the z axis is the traveling direction of the primary X-ray. The origin is a position where X-rays enter the subject 103. The attenuation coefficient is a constant value μ in the subject 103. At this time, scattered X-rays generated at a position z402 on the path L403 inside the subject 103 are
に比例するとする。また、正規化された一次Ｘ線Ｐについて
Is proportional to. For normalized primary X-ray P
が成り立つ。したがって、パスＬ４０３上で発生し、散乱後に減衰されずに素子位置４０４（ｘ，ｙ）に到達する第一の散乱Ｘ線の全強度は
Holds. Therefore, the total intensity of the first scattered X-ray generated on the path L403 and reaching the element position 404 (x, y) without being attenuated after scattering is
と表すことができ、一次Ｘ線成分Ｐ（ｘ，ｙ）の関数として与えられる。すなわち、たとえば１−Ｐが第一の関数である。
And is given as a function of the primary X-ray component P (x, y). That is, for example, 1-P is the first function.
第一の関数で近似される散乱Ｘ線は、被写体に入射した放射線が位置４０２で散乱され、例えば、散乱後にほとんど減衰されることなく素抜け領域の画素位置４０５に到達する散乱線を、Ｘ線源から画素位置４０４までの直線経路に近似したものと考えてもよい。 The scattered X-ray approximated by the first function is obtained by scattering the radiation incident on the subject at the position 402, for example, reaching the pixel position 405 in the unexposed region with little attenuation after scattering. It may be considered that it approximates a straight path from the radiation source to the pixel position 404.
画像処理装置１０５においては、第一の関数とは異なる複数の関数に基づいて散乱線像を推定することが好ましい。ステップＳ３０４では、散乱線強度近似モジュール２２１がＣＰＵ２０１に、第二の関数に例えば入力画像Ｍを代入して得られる第二の出力データとして、第二の散乱Ｘ線強度を計算させる。ここで第二の関数とは、Ｘ線が散乱して生じた散乱Ｘ線であって、散乱の後に被写体１０３内でさらに減衰すると仮定した散乱Ｘ線による散乱線強度を近似した関数（近似式）である。第二の出力データは、第二の関数の出力である。図５は第二の関数で近似する散乱Ｘ線を例示する図である。ここでは、主として被写体１０３内を透過してきた散乱Ｘ線を近似している。Ｘ線源１０１の焦点５０６から、放射線検出素子１０２ａのうちのある素子位置５０４（ｘ，ｙ）を通過するパスＬ５０３上で発生した散乱Ｘ線が、パスＬ５０３を通過、減衰してＦＰＤ１０２に入射すると仮定する。ここでは、焦点５０６から素子位置５０４までのパス上にｚ軸を設定し、ｚ軸正方向は一次放射線の進行方向とする。原点はＸ線が被写体１０３に入射する位置とする。減弱係数はμである。このとき被写体１０３内部のパスＬ５０３上の位置ｚ５０２で発生する散乱Ｘ線は式２に比例するとする。さらに被写体１０３中を距離Ｌ−ｚ透過して減衰されると仮定し、パスＬで発生する第二の散乱Ｘ線の全強度は In the image processing apparatus 105, it is preferable to estimate the scattered radiation image based on a plurality of functions different from the first function. In step S304, the scattered radiation intensity approximation module 221 causes the CPU 201 to calculate the second scattered X-ray intensity as second output data obtained by substituting the input image M into the second function, for example. Here, the second function is a scattered X-ray generated by scattering of X-rays, and is a function (approximate expression) that approximates the scattered X-ray intensity of scattered X-rays assumed to be further attenuated in the subject 103 after the scattering. ). The second output data is the output of the second function. FIG. 5 is a diagram illustrating scattered X-rays approximated by the second function. Here, the scattered X-rays mainly transmitted through the subject 103 are approximated. Scattered X-rays generated on a path L503 passing through a certain element position 504 (x, y) of the radiation detection element 102a from the focal point 506 of the X-ray source 101 pass through the path L503, attenuate, and enter the FPD 102. Assume that. Here, the z axis is set on the path from the focal point 506 to the element position 504, and the positive direction of the z axis is the traveling direction of the primary radiation. The origin is a position where X-rays enter the subject 103. The attenuation coefficient is μ. At this time, the scattered X-rays generated at a position z502 on the path L503 inside the subject 103 are proportional to Equation 2. Further, assuming that the object 103 is transmitted through the distance Lz and attenuated, the total intensity of the second scattered X-ray generated in the path L is
と表すことができ、一次Ｘ線成分Ｐ（ｘ，ｙ）の関数として与えられる。すなわち、たとえば−ＰｌｎＰが第二の関数である。
And is given as a function of the primary X-ray component P (x, y). That is, for example, -PlnP is the second function.
散乱Ｘ線は被写体１０３内で広い角度に散乱されることを考慮すると、それぞれの関数の出力データについて特定の周波数成分を合成して散乱線成分を推定することが好ましい。ステップＳ３０５では、周波数処理モジュール２２２がＣＰＵ２０１に周波数処理を行わせることにより、ステップＳ３０４までの処理で得られる出力データを複数の周波数成分に分解する。まず、散乱Ｘ線成分は低周波の成分が主であるので、ガウス関数Ｇ１をコンボリューションする。第一の出力データについての低周波成分は Considering that scattered X-rays are scattered at a wide angle in the subject 103, it is preferable to estimate the scattered radiation component by combining specific frequency components for the output data of each function. In step S305, the frequency processing module 222 causes the CPU 201 to perform frequency processing, thereby decomposing output data obtained by the processing up to step S304 into a plurality of frequency components. First, the scattered X-ray component Since components of low frequency is mainly, the Gaussian function G 1 to convolution. The low frequency component for the first output data is
と表せる。さらに、散乱Ｘ線の不連続性を考慮すると、低周波以外の成分を加味することが好ましい。第一の散乱Ｘ線モデルによる散乱線像の低周波以外の成分は、
It can be expressed. Furthermore, in consideration of the discontinuity of scattered X-rays, it is preferable to add components other than low frequencies. Components other than the low frequency of the scattered radiation image by the first scattered X-ray model are
と表せる。ここで、Ｆはフーリエ変換、Ｆ−１はフーリエ逆変換を表す。
It can be expressed. Here, F represents Fourier transform, and F −1 represents Fourier inverse transform.
ＣＰＵ２０１は、周波数処理モジュール２２２を実行することにより、上述の処理で得られた複数の周波数成分を、パラメータＡ１、Ｃ１によって重み付けして合成する。これにより、第一の出力データについての周波数成分Ｓ１を得る。
ここまでの処理結果によれば、Ｓ１は
The CPU 201 executes the frequency processing module 222 to synthesize a plurality of frequency components obtained by the above-described processing by weighting them with the parameters A 1 and C 1 . This gives a frequency component S 1 for the first output data.
According to the processing results so far, S 1 is
と表せる。ここでＡ１は第一の散乱Ｘ線の低周波成分の重み、Ｂ１は第一の散乱Ｘ線の広がり、Ｃ１は第一の散乱Ｘ線の低周波以外の成分の重みを表すパラメータである。
It can be expressed. Here, A 1 is the weight of the low-frequency component of the first scattered X-ray, B 1 is the spread of the first scattered X-ray, and C 1 is the parameter representing the weight of the component other than the low-frequency of the first scattered X-ray. It is.
ステップＳ３０６では、第二の出力データについてもＳ３０５と同様にして特定の周波数成分を得る。低周波成分はガウス関数Ｇ２をコンボリューションして、 In step S306, a specific frequency component is obtained for the second output data as in step S305. Low-frequency component is a Gaussian function G 2 convolution,
と表せる。低周波以外の成分は、
It can be expressed. Components other than low frequency are
と表せる。
It can be expressed.
ＣＰＵ２０１は、周波数処理モジュール２２２を実行することにより、上述の処理で得られた複数の周波数成分を、パラメータＡ２、Ｃ２によって重み付けして合成する。これにより、第二の出力データについての周波数成分Ｓ２を得る。
ここまでの処理結果によれば、Ｓ２は
By executing the frequency processing module 222, the CPU 201 synthesizes the plurality of frequency components obtained by the above processing by weighting them with the parameters A 2 and C 2 . This gives the frequency components S 2 for the second output data.
According to the processing result up to this point, S 2 is
と表せる。ここでＡ２は第二の散乱Ｘ線の低周波成分の重み、Ｂ２は第二の散乱Ｘ線の広がり、Ｃ２は第二の散乱Ｘ線の低周波以外の成分の重みを表すパラメータである。
It can be expressed. Here A 2 is the weight of the low-frequency component of the second scattered X-rays, B 2 is the spread of the second scattered X-rays, C 2 represents the weight of components other than the low-frequency of the second scattered X-ray parameter It is.
ここでＧ１とＧ２は同じであってもよいが、第一の出力データと第二の出力データをそれぞれ異なる複数の周波数帯域に分解し、重み付けして合成することが好ましい。 Here, G 1 and G 2 may be the same, but it is preferable to divide the first output data and the second output data into a plurality of different frequency bands, and combine them by weighting.
第一の出力データの周波数成分として式９、式１１で表される２種類の成分、第二の出力データの周波数成分として、式１３と式１５で表される２種類の成分を例示した。第一の出力データの周波数成分の２種類のうちから少なくとも１種類と、第二の出力データの周波数成分の２種類のうちから少なくとも１種類とを重み付けして合成し、散乱線成分としてもよい。 The two types of components represented by Formula 9 and Formula 11 are exemplified as the frequency components of the first output data, and the two types of components represented by Formula 13 and Formula 15 are illustrated as the frequency components of the second output data. At least one of the two types of frequency components of the first output data and at least one of the two types of frequency components of the second output data may be weighted and combined to form a scattered radiation component. .
上述の処理により、第一の出力データの周波数成分Ｓ１と第二の出力データの周波数成分Ｓ２に基づいて、散乱線成分を得ることができる。すなわち画像処理装置１０５における散乱線モデルとは、第一の関数の出力についての特定の周波数成分と、前記第一の関数とは異なる第二の関数の出力についての特定の周波数成分と、に基づき散乱線成分を得る散乱線モデルである。 The above processing can be a frequency component S 1 of the first output data based on the frequency components S 2 of the second output data to obtain the scattered ray components. That is, the scattered radiation model in the image processing apparatus 105 is based on a specific frequency component for the output of the first function and a specific frequency component for the output of the second function different from the first function. This is a scattered radiation model for obtaining scattered radiation components.
Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２は複数の組合せをＲＡＭ２０２に記憶し、自動で又は操作者が適宜設定できるようにしてもよい。当該放射線画像の撮影条件であるＸ線管の管電流、管電圧、Ｘ線の照射時間、撮影部位等に応じて合成の重みを設定する設定モジュールを有してもよい。例えば、設定モジュールは、操作部１０７に対する操作入力に応じて上述の撮影条件の情報を取得し、当該撮影条件に対応するパラメータセット（Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２）を得る。ＳＳＤ２０８に撮影条件とパラメータセットとの対応関係を示すテーブル情報を記憶させておき、当該テーブル情報を参照することにより、ＣＰＵ２０１がパラメータセットを設定する。当該テーブル情報は、例えば撮影条件ごとに予め実験的に定められる。 A 1 , B 1 , C 1 , A 2 , B 2 , and C 2 may be stored in the RAM 202 in a plurality of combinations, and may be set automatically or appropriately by the operator. You may have the setting module which sets the weight of a synthesis | combination according to the tube current of the X-ray tube, tube voltage, the X-ray irradiation time, the imaging | photography site | part etc. which are the imaging conditions of the said radiographic image. For example, the setting module acquires information on the above-described shooting conditions in response to an operation input to the operation unit 107, and sets a parameter set (A 1 , B 1 , C 1 , A 2 , B 2 , C corresponding to the shooting conditions). 2 ) is obtained. The table information indicating the correspondence between the shooting conditions and the parameter set is stored in the SSD 208, and the CPU 201 sets the parameter set by referring to the table information. The table information is experimentally determined in advance for each shooting condition, for example.
上述の通り、散乱Ｘ線像は低周波の成分が主であるため、低周波成分の重みを表すパラメータＡ１、Ａ２が、低周波以外の成分の重みを表すパラメータＣ１、Ｃ２よりも大きな値であることが好ましい。 As described above, since the scattered X-ray image mainly includes low-frequency components, the parameters A 1 and A 2 representing the weights of the low-frequency components are derived from the parameters C 1 and C 2 representing the weights of the components other than the low-frequency components. Is preferably a large value.
なお、周波数処理モジュール２２２はフーリエ変換を用いて、低周波成分と、低周波以外の成分とを作成しても良いし、実空間で行ってもよい。また、周波数処理に用いるフィルタはガウス関数に限らない。たとえば、加重平均フィルタを用いれば対象画素の周辺を中心とした広がりを表現できるし、移動平均フィルタを用いれば対象画素から離れた画素までの広がりを表現できる。 Note that the frequency processing module 222 may create a low frequency component and a component other than the low frequency using Fourier transform, or may be performed in real space. The filter used for frequency processing is not limited to a Gaussian function. For example, if the weighted average filter is used, the spread around the periphery of the target pixel can be expressed, and if the moving average filter is used, the spread to the pixel far from the target pixel can be expressed.
また、Ｓ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６の順序を例示したが、Ｓ３０３、Ｓ３０５、Ｓ３０４、Ｓ３０６の順序で処理を行ってもよく、Ｓ３０３とＳ３０５の処理と、Ｓ３０４とＳ３０６の処理を並行して行うようにしてもよい。 Moreover, although the order of S303, S304, S305, and S306 was illustrated, the processing may be performed in the order of S303, S305, S304, and S306, and the processing of S303 and S305 and the processing of S304 and S306 are performed in parallel. You may do it.
Ｓ３０７では、最適化モジュール２２３がＣＰＵ２０１に、Ｓ３０６までに計算された第一の出力の周波数成分と、第二の出力の周波数成分を合成して散乱線成分を得て、一次Ｘ線成分の最尤推定を行わせる。最尤推定とは、たとえば式１７に表されるように、入力画像Ｍ（ｘ，ｙ）を、反復の前段階で得られた一次Ｘ線成分Ｐｎ（ｘ，ｙ）と第一の出力データの周波数成分Ｓ１ ｎ（ｘ，ｙ）と第二の出力データの周波数成分Ｓ２ ｎ（ｘ，ｙ）の和で除算し、一次Ｘ線成分Ｐｎ（ｘ，ｙ）に乗算する。ここで上添え字ｎはｎ回目の反復で得られたものであることを示す。 In S307, the optimization module 223 causes the CPU 201 to combine the first output frequency component calculated up to S306 and the second output frequency component to obtain the scattered radiation component, and to obtain the maximum of the primary X-ray component. Let the likelihood estimate be performed. The maximum likelihood estimation is, for example, as expressed in Expression 17, with the input image M (x, y), the primary X-ray component P n (x, y) obtained in the previous stage of the iteration, and the first output. The data is divided by the sum of the frequency component S 1 n (x, y) of the data and the frequency component S 2 n (x, y) of the second output data, and is multiplied by the primary X-ray component P n (x, y). Here, the superscript n indicates that it was obtained in the nth iteration.
式１７に基づく最尤推定では、反復を繰り返すごとに
In maximum likelihood estimation based on Equation 17, every iteration
が１に収束していくことが知られている。逐次的に、式１の関係を満たすようにして一次Ｘ線成分Ｐ（ｘ，ｙ）、第一の出力データの周波数成分Ｓ１（ｘ，ｙ）、第二の出力データの周波数成分Ｓ２（ｘ，ｙ）を求めていく。
Is known to converge to 1. Sequentially, the primary X-ray component P (x, y), the first output data frequency component S 1 (x, y), and the second output data frequency component S 2 so as to satisfy the relationship of Equation 1. (X, y) is determined.
Ｓ３０８では、最適化モジュール２２３がＣＰＵ２０１に反復継続の判定をさせる。式１８が十分に１に近づいたか、あるいは式１の関係が十分に満たされたかを二乗残差などによって判定する。もしくは固定回数の反復が行われたかで判定してもよい。 In S308, the optimization module 223 causes the CPU 201 to determine whether to continue iteratively. It is determined by a square residual or the like whether Equation 18 is sufficiently close to 1 or whether the relationship of Equation 1 is sufficiently satisfied. Alternatively, the determination may be made based on whether a fixed number of iterations have been performed.
Ｓ３０８で反復を継続する判定がなされた場合、計算されたＰｎ＋１（ｘ，ｙ）を初期値としてＳ３０２に戻り処理を継続する。反復を継続しない判定がなされた場合は処理を終了し、Ｐｎ＋１（ｘ，ｙ）を散乱Ｘ線成分の低減された補正画像とする。あるいは、計算されたＳ１ ｎ＋１（ｘ，ｙ）とＳ２ ｎ＋１（ｘ，ｙ）の和にパラメータを乗じて入力画像から減じてもよい。すなわち、散乱線像の低減効果を調節可能としても良い。 If it is determined in S308 to continue the iteration, the process returns to S302 with the calculated P n + 1 (x, y) as an initial value and the process is continued. If it is determined that the repetition is not continued, the process is terminated, and P n + 1 (x, y) is set as a corrected image in which the scattered X-ray component is reduced. Alternatively, the calculated sum of S 1 n + 1 (x, y) and S 2 n + 1 (x, y) may be multiplied by a parameter to be subtracted from the input image. That is, the effect of reducing the scattered radiation image may be adjustable.
このように、画像処理装置１０５においては、第一の出力データと第二の出力データのそれぞれについて、特定の周波数成分を合成した散乱線成分Ｓ１（ｘ，ｙ）＋Ｓ２（ｘ，ｙ）を散乱線成分として出力する。さらにこの散乱線成分と一次Ｘ線成分との和が入力画像と一致するとの仮定の下、逐次近似的解法により放射線画像に含まれる散乱線成分を導出する。 As described above, in the image processing apparatus 105, the scattered radiation component S 1 (x, y) + S 2 (x, y) obtained by combining specific frequency components for each of the first output data and the second output data. Is output as a scattered radiation component. Further, under the assumption that the sum of the scattered ray component and the primary X-ray component matches the input image, the scattered ray component included in the radiation image is derived by successive approximation.
ステップＳ３０９でＣＰＵ２０１は出力制御モジュール２１４を実行することにより、上述の処理で得られる補正画像を出力する。かかる工程では当該補正画像がＰＡＣＳ１１４に保存され、モニタ１０６に表示される。推定された散乱Ｘ線像であるＳ１ ｎ＋１（ｘ，ｙ）＋Ｓ２ ｎ＋１（ｘ，ｙ）を当該補正画像とは別の画像データあるいは画像ファイルとして、ＰＡＣＳ１１４に保存しても良い。 In step S309, the CPU 201 executes the output control module 214 to output the corrected image obtained by the above-described processing. In this process, the corrected image is stored in the PACS 114 and displayed on the monitor 106. The estimated scattered X-ray image S 1 n + 1 (x, y) + S 2 n + 1 (x, y) may be stored in the PACS 114 as image data or an image file different from the corrected image.
別の観点では第一の関数と第二の関数は、放射線が、放射線画像の画素値を与える放射線検出素子１０２ａに到達するまでの経路上で散乱して生じた散乱線の全強度を、当該経路上で減衰される距離が異なる複数の散乱線モデルにより当該経路毎に近似した関数である。さらに、上述の処理では、放射線検出素子からの出力に対応するそれぞれの画素値に対して一様に当該近似の処理を行って散乱線像を推定している。これにより、放射線画像に含まれる画素値毎にモデルを切り替える必要がなくなり、結果的に散乱線像の推定処理に要する時間やリソースを低減することができる。 In another aspect, the first function and the second function are used to calculate the total intensity of the scattered radiation generated by the scattering of the radiation on the path until the radiation reaches the radiation detection element 102a that provides the pixel value of the radiation image. This is a function approximated for each path by a plurality of scattered ray models with different distances attenuated on the path. Furthermore, in the above-described processing, the approximated processing is uniformly performed on each pixel value corresponding to the output from the radiation detection element to estimate the scattered radiation image. Thereby, it is not necessary to switch the model for each pixel value included in the radiation image, and as a result, time and resources required for the scattered radiation image estimation process can be reduced.
また、式１９に示すように、散乱後に減衰される距離はパラメータによって調整できる。たとえば、散乱後に被写体１０３内で距離ｘでは減衰され、他では減衰されないと仮定するならば、 Further, as shown in Equation 19, the distance attenuated after scattering can be adjusted by a parameter. For example, assuming that after scattering, the object 103 is attenuated at distance x and not otherwise attenuated:
と表せる。ｘは０＜ｘ＜（Ｌ−ｚ）を満たすものとする。
散乱後に被写体１０３内で減衰されるが、距離ｙにおいては減衰されないと仮定するならば、
It can be expressed. It is assumed that x satisfies 0 <x <(Lz).
Assuming that it is attenuated in the subject 103 after scattering but not at distance y,
と表せる。ｙは０＜ｙ＜（Ｌ−ｚ）を満たすものとする。
It can be expressed. It is assumed that y satisfies 0 <y <(Lz).
ＸおよびＹは、パラメータＡ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２に含まれ得る。したがって、本発明はこの二つのモデルのみに限られるものではなく、適宜適切なパラメータを選択することにより様々な減衰距離で近似されたモデルを含む。 X and Y can be included in the parameters A 1 , B 1 , C 1 , A 2 , B 2 , C 2 . Therefore, the present invention is not limited to these two models, but includes models approximated with various attenuation distances by appropriately selecting appropriate parameters.
パラメータＡ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２は同値変形の範囲内において、いかなる項に乗じてもよい。すなわち、第一の関数及び第二の関数は、上述したような散乱線強度の近似の考え方に限定されず、他の項に各パラメータを乗じたものも本発明に含む。 The parameters A 1 , B 1 , C 1 , A 2 , B 2 , C 2 may be multiplied by any term within the range of equivalent deformation. That is, the first function and the second function are not limited to the concept of approximating the scattered radiation intensity as described above, and those obtained by multiplying other parameters by each parameter are also included in the present invention.
また、画像処理装置１０５における第一の関数は、１−Ｐに限定されない。１−Ｐは、（１−１）正規化された放射線画像中で一次放射線成分が１すなわち最大値である場合に、散乱線成分が０すなわち最小値となる性質と、（１−２）一次放射線成分が０すなわち最小値である場合に、散乱線成分は１すなわち正の値である性質と、（１−３）一次放射線成分が最小値に近付くに従って正の値に収束する性質と、を有する関数である。また１−Ｐは、（１−４）一次放射線成分が０から１の範囲内で単調減少する性質を有する関数である。また１−Ｐは、（１−５）一次放射線成分が０である場合に、導関数が負の値をとる性質を有する関数である。すなわち、このような（１−１）乃至（１−５）の性質の一部又は全部を満たす関数であって、一次放射線成分と散乱線成分の値との対応関係を示す情報を第一の関数としてもよい。たとえば、式２１が挙げられる。 Further, the first function in the image processing apparatus 105 is not limited to 1-P. 1-P includes (1-1) the property that the scattered radiation component is 0, that is, the minimum value when the primary radiation component is 1, that is, the maximum value in the normalized radiation image, and (1-2) the primary When the radiation component is 0, that is, the minimum value, the scattered radiation component has a property of 1, that is, a positive value, and (1-3) the property that the primary radiation component converges to a positive value as it approaches the minimum value. It is a function that has. 1-P is a function having the property that (1-4) the primary radiation component monotonously decreases within the range of 0 to 1. 1-P is a function having a property that the derivative takes a negative value when the (1-5) primary radiation component is zero. That is, a function satisfying part or all of the properties of (1-1) to (1-5), and information indicating the correspondence between the primary radiation component and the value of the scattered radiation component is the first It may be a function. For example, Formula 21 is mentioned.
さらに、画像処理装置１０５における第二の関数は、−ＰｌｎＰに限定されない。−ＰｌｎＰは、（２−１）正規化された放射線画像中で一次放射線成分が１すなわち最大値である場合に、散乱線成分は０すなわち最小値となる性質と、（２−２）一次放射線成分が０すなわち最小値である場合に、散乱線成分は０すなわち最小値となる性質と、（２−３）一次放射線成分が０でも１でもない場合に、散乱線成分が正の値となる性質と、を有する関数である。また−ＰｌｎＰは、（２−４）一次放射線成分が０から１の範囲内で極大値をとる性質を有する関数である。また−ＰｌｎＰは、（２−５）一次放射線成分が０である場合に、導関数が正の値をとる性質を有する関数である。すなわち、このような性質の一部又は全部を満たす関数であって、一次放射線成分と散乱線成分の値との対応関係を示す情報を第二の関数としてもよい。たとえば、式２２が挙げられる。
Furthermore, the second function in the image processing apparatus 105 is not limited to −PlnP. -PlnP has the following characteristics: (2-1) In the normalized radiation image, when the primary radiation component is 1 or the maximum value, the scattered radiation component is 0 or the minimum value. (2-2) Primary radiation When the component is 0, that is, the minimum value, the scattered radiation component is 0, that is, the minimum value, and (2-3) When the primary radiation component is neither 0 nor 1, the scattered radiation component has a positive value. And a function having the property. -PlnP is a function having the property that (2-4) the primary radiation component takes a maximum value within the range of 0 to 1. -PlnP is a function having the property that the derivative takes a positive value when the (2-5) primary radiation component is zero. That is, a function that satisfies a part or all of such properties and that indicates the correspondence between the primary radiation component and the value of the scattered radiation component may be used as the second function. For example, Formula 22 is mentioned.
前記第一の関数または第二の関数は、上述に示すような数式で表されていなくても良く、例えば一次Ｘ線成分Ｐの値に対する出力値を表すルックアップテーブルで表されていてもよい。
The first function or the second function may not be represented by the mathematical formula as described above, and may be represented by, for example, a lookup table that represents an output value for the value of the primary X-ray component P. .
第一の関数に基づくことで、たとえば被写体に厚みがある場合など一次Ｘ線が大きく減少して散乱Ｘ線が多く発生している場合に、精度良く散乱線像を推定できる。例えば、被写体に厚みがある部分では一次Ｘ線はほとんど通過せず、発生した散乱Ｘ線もほとんど通過しない。具体的には、Ｐがゼロに近い値を取るときの散乱Ｘ線強度は、第二の関数によれば散乱Ｘ線もゼロに近い値に推定される。しかし第一の関数によれば１に近い値に推定されるため、本来発生している散乱Ｘ線を少なく見積もることがなく、精度良く推定できる。さらに、散乱Ｘ線が大きく広がることをふまえ、複数の周波数成分に分解し、それぞれの成分での広がり方を考慮したパラメータによって合成することで、被写体の存在しない領域や、被写体の厚みが薄い部分に広がった散乱Ｘ線を精度よく推定することができる。この結果、被写体が存在しない部分や、図９（ａ）に示す肺野領域９０４、スキンライン９０３等の散乱線像をより正確に推定することができる。 Based on the first function, the scattered X-ray image can be accurately estimated when primary X-rays are greatly reduced and many scattered X-rays are generated, for example, when the subject is thick. For example, the primary X-ray hardly passes through the thick portion of the subject, and the generated scattered X-ray hardly passes. Specifically, the scattered X-ray intensity when P takes a value close to zero is estimated to have a scattered X-ray intensity close to zero according to the second function. However, according to the first function, since it is estimated to be a value close to 1, it is possible to estimate with high accuracy without estimating the scattered X-rays generated originally. Furthermore, in consideration of the large spread of scattered X-rays, an area where the subject does not exist, or a portion where the subject is thin, is decomposed into a plurality of frequency components and synthesized using parameters that take into account the spread of each component. It is possible to accurately estimate scattered X-rays that spread out. As a result, it is possible to more accurately estimate the portion where the subject does not exist and the scattered radiation images of the lung field region 904 and the skin line 903 shown in FIG. 9A.
さらにまた別の観点では、入射したＸ線の減衰によって一次の散乱Ｘ線が生じ、第二の関数−ＰｌｎＰは、一次の散乱Ｘ線が被写体１０３内で減衰される過程において、多次の散乱Ｘ線は生じないとする仮定に基づく関数と考えてもよい。この観点によれば、第一の関数１−Ｐは、入射したＸ線の減衰によって一次の散乱Ｘ線が生じ、一次の散乱Ｘ線が被写体１０３中を通過して減衰される過程において、被写体１０３に吸収されることなく、多次の散乱Ｘ線を生じたとする仮定に基づく関数と考えることができる。実際には被写体１０３内で生じた散乱Ｘ線は多次の散乱Ｘ線を生じ得る。すなわち、第二の関数−ＰｌｎＰの出力データに対して第一の関数１−Ｐの出力データを重み付けして合成することは、被写体１０３に入射したＸ線から生じ得る多次の散乱Ｘ線と、一次の散乱Ｘ線の割合を重み付けして合成することである。よって、被写体１０３内で生じる散乱Ｘ線の減衰のされ方を適切に表現することができ、推定される散乱線成分の定量性を向上させる。すなわち、散乱線成分をより正確に推定できる。例示した２種類の関数の出力データに対して、特定の周波数成分を得てそれぞれ合成することで、減衰のされ方が異なる散乱Ｘ線の広がり方の違いを考慮することができ、さらに散乱線成分の推定精度が向上する。 In yet another aspect, first-order scattered X-rays are generated by attenuation of incident X-rays, and the second function −PlnP is a multi-order scattering in the process in which the first-order scattered X-rays are attenuated in the object 103. It may be considered as a function based on the assumption that no X-rays are generated. According to this viewpoint, the first function 1-P is such that the primary scattered X-rays are generated by the attenuation of the incident X-rays and the primary scattered X-rays pass through the object 103 and are attenuated. It can be considered as a function based on the assumption that multi-order scattered X-rays are generated without being absorbed by 103. Actually, scattered X-rays generated in the subject 103 can generate multi-order scattered X-rays. That is, combining the output data of the first function 1-P with the output data of the second function -PlnP is combined with the multi-order scattered X-rays that can be generated from the X-rays incident on the subject 103. In other words, the ratio of primary scattered X-rays is weighted and synthesized. Therefore, it is possible to appropriately express how the scattered X-rays generated in the subject 103 are attenuated, and improve the quantitativeness of the estimated scattered radiation component. That is, the scattered radiation component can be estimated more accurately. By obtaining and synthesizing specific frequency components for the output data of the two types of functions illustrated, it is possible to take into account the difference in the spread of scattered X-rays that are attenuated differently. Component estimation accuracy is improved.
第一の関数と、第二の関数に加えて、上述した様々な関数の中から第三の関数も用いることにしても良い。この場合、第一、第二及び第三それぞれの関数に入力画像若しくは式１７で計算された近似解であるＰｎ（ｘ，ｙ）を代入して得られるそれぞれの出力データを用いて散乱線成分を推定する。第三の関数は第一の関数若しくは第二の関数と同じでもよいが、それぞれの出力データについて異なる周波数成分を合成するようにすることが好ましい。たとえば、第三の出力データにガウス関数Ｇ３を用いて特定の周波数成分を得て、上述したような第一の出力データの周波数成分と第二の出力データの周波数成分と重み付けして合成してもよい。 In addition to the first function and the second function, the third function may be used from the various functions described above. In this case, the scattered radiation is obtained using the output data obtained by substituting P n (x, y), which is the approximate solution calculated by the input image or Expression 17, for each of the first, second and third functions. Estimate components. The third function may be the same as the first function or the second function, but it is preferable to synthesize different frequency components for each output data. For example, to obtain a specific frequency component using a Gaussian function G 3 in the third output data, combined by weighting the frequency component and the second output data of the frequency component of the first output data as described above May be.
放射線画像に適用する散乱線モデルとしては、散乱線が被写体１０３内で減衰される距離が様々であること、別の観点からすると多次の散乱線の生じ方が様々であることを表現できればよい。すなわち、関数としては単一であっても、複数の周波数成分に分解して得られる少なくとも２つの周波数成分を重み付けして合成すればよい。パラメータが異なることで、表現し得る散乱線の挙動も異なり、少なくとも低周波数側の成分と高周波数側の成分の２つの広がり方を考慮することで、散乱線の分布の変化を推定することができる。たとえば、式９と式１１で表現されるそれぞれの成分を重み付けして合成してもよい。
As a scattered radiation model applied to a radiographic image, it is only necessary to be able to express that the distance at which the scattered radiation is attenuated in the subject 103 is various, and that the generation of multi-order scattered radiation is varied from another viewpoint. . That is, even if the function is single, at least two frequency components obtained by decomposing into a plurality of frequency components may be weighted and synthesized. The behavior of scattered radiation that can be expressed is different due to different parameters, and it is possible to estimate the change in the distribution of scattered radiation by considering at least two ways of spreading the component on the low frequency side and the component on the high frequency side. it can. For example, the respective components expressed by Equation 9 and Equation 11 may be combined by weighting.
Ｘ線が被写体１０３内で減衰する現象は、Ｘ線が散乱したり吸収されたりすることにより、ＦＰＤ１０２に到達するＸ線強度が被写体１０３に入射したＸ線と比べて減少する現象である。被写体１０３内で生じた散乱Ｘ線であって、散乱後の透過距離に応じて減衰される散乱Ｘ線とは、一回散乱して生じた散乱Ｘ線が散乱後の透過の過程でさらに多次の散乱Ｘ線を生じたり吸収されたりするものの、多次の散乱線についてはＦＰＤ１０２に到達せず一次の散乱Ｘ線のみがＦＰＤ１０２に検出される場合を仮定した散乱Ｘ線である。このような散乱Ｘ線は被写体の厚みが大きい部分で優位となると考えられる。被写体１０３内で生じた散乱Ｘ線であって、散乱後も減衰されない散乱Ｘ線とは、被写体１０３内で放射線は吸収されず、生じた多次の散乱Ｘ線は全てＦＰＤ１０２に検出される場合を仮定した散乱Ｘ線である。被写体の厚みが小さい部分や、散乱して広がった結果素抜け領域に到達する散乱Ｘ線においては、一次の散乱Ｘ線のみではなく多次の散乱Ｘ線も含まれると考えられる。したがって、これらの２つの場合をそれぞれ仮定した関数に基づくことにより、放射線が被写体１０３内で減衰あるいは散乱する態様をより正確に表現することができる。 The phenomenon in which X-rays are attenuated in the subject 103 is a phenomenon in which the X-ray intensity reaching the FPD 102 is reduced as compared to the X-rays incident on the subject 103 due to scattering or absorption of the X-rays. The scattered X-rays generated in the object 103 and attenuated according to the transmission distance after scattering are more scattered X-rays generated once scattered in the process of transmission after scattering. Although the next scattered X-rays are generated or absorbed, the multi-order scattered rays are scattered X-rays assuming that only the primary scattered X-rays are detected by the FPD 102 without reaching the FPD 102. Such scattered X-rays are considered to be dominant in the portion where the thickness of the subject is large. Scattered X-rays generated in the subject 103 that are not attenuated after scattering are those in which radiation is not absorbed in the subject 103 and all the generated multi-dimensional scattered X-rays are detected by the FPD 102. The scattered X-rays assuming It is considered that not only the primary scattered X-rays but also the multi-order scattered X-rays are included in the portion where the thickness of the subject is small and the scattered X-rays that have scattered and reach the unexposed region. Therefore, based on the functions assuming these two cases, the manner in which the radiation is attenuated or scattered in the subject 103 can be expressed more accurately.
様々な観点から散乱線モデルについて説明したが、これまでに示した関数の変形例は、当然ながら、散乱線モデルをいかなる観点から捉えた場合にも用いることができ、本発明に含む。 Although the scattered radiation model has been described from various viewpoints, naturally, the modified examples of the functions shown so far can be used when the scattered radiation model is viewed from any viewpoint, and are included in the present invention.
以上のように、第一の関数と、第一の関数とは異なる第二の関数に基づくことにより、精度良く散乱線像を推定することができる。また、低周波数側の成分だけでなく、複数の周波数成分に分解して得られる少なくとも２つの周波数成分を重み付けして合成することにより、散乱線の分布が変化する境界を含む散乱線成分を推定できる。 As described above, based on the first function and the second function different from the first function, the scattered radiation image can be estimated with high accuracy. In addition to the low-frequency component, weighted and synthesized at least two frequency components obtained by decomposing into a plurality of frequency components, the scattered radiation component including the boundary where the scattered radiation distribution changes is estimated. it can.
次に、本発明の別の実施形態について説明する。上述した実施形態と同様に、第一の関数の出力についての特定の周波数成分と、前記第一の関数とは異なる第二の関数の出力についての特定の周波数成分と、に基づき散乱線成分を得る散乱線モデルを放射線画像に適用することにより、放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する。ここでは、第一の出力データと第二の出力データを３つ以上の周波数帯域に分解して周波数成分を得る処理を行う。 Next, another embodiment of the present invention will be described. Similar to the embodiment described above, the scattered radiation component is determined based on the specific frequency component for the output of the first function and the specific frequency component for the output of the second function different from the first function. By applying the obtained scattered radiation model to the radiation image, the scattered radiation component included in the radiation image is estimated. Here, the first output data and the second output data are decomposed into three or more frequency bands to obtain a frequency component.
図６は、本発明の別の実施形態に係る処理を示すフローチャートである。ステップＳ６０１、Ｓ６０２、Ｓ６０３、Ｓ６０６、Ｓ６０９、Ｓ６１０については、図３で示すＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０５、Ｓ３０７、Ｓ３０８とそれぞれ同様であるので、詳しい説明を省略する。 FIG. 6 is a flowchart showing processing according to another embodiment of the present invention. Steps S601, S602, S603, S606, S609, and S610 are the same as S301, S302, S303, S305, S307, and S308 shown in FIG.
ステップＳ６０３では、Ｓ３０３と同様にして第一の出力データを得る。 In step S603, first output data is obtained in the same manner as in step S303.
ステップＳ６０４ではＳ６０３で計算された第一の出力データに対し、周波数処理モジュール２２２がＣＰＵ２０１に多重周波数分解処理を行わせる。本実施形態においては汎用性があり高速なラプラシアンピラミッド分解を用いる。その他周波数帯域に分解する手法としては高速フーリエ変換、ウェーブレット分解などがあり、これらを用いてもよい。 In step S604, the frequency processing module 222 causes the CPU 201 to perform multiple frequency decomposition processing on the first output data calculated in step S603. In this embodiment, versatile and fast Laplacian pyramid decomposition is used. Other methods for decomposing into frequency bands include fast Fourier transform and wavelet decomposition, which may be used.
図７（ａ）はラプラシアンピラミッド分解の概念図である。Ｓ６０３で計算された第一の出力データをＬ１とすると FIG. 7A is a conceptual diagram of Laplacian pyramid decomposition. If the first output data calculated in S603 is L 1
と表される。Ｌ１に図７（ｂ）に示すような二次元ローパスフィルタＡＦでエイリアシング処理を行ってから、縦横１／２のサイズにダウンサンプリングすることで低周波画像Ｌ２を得ることができる。
It is expressed. To L 1 after performing aliasing processing in the two-dimensional low-pass filter AF shown in FIG. 7 (b), it is possible to obtain a low-frequency image L 2 by downsampling the size of the vertical and horizontal 1/2.
ここで↓は１／２ダウンサンプリングを示す。同様にして逐次的に低周波画像Ｌｎを得ることができる。
Here, ↓ indicates 1/2 downsampling. It can be obtained sequentially low-frequency image L n in the same manner.
また、高周波画像ＨｎはＬｎ＋１を二倍にアップサンプリングし、図７（ｂ）に示すような二次元ローパスフィルタＡＦを用いてエイリアシング処理を行って、Ｌｎから差分することによって得ることができる。
Further, the high-frequency image H n can be obtained by up-sampling L n + 1 twice, performing an aliasing process using a two-dimensional low-pass filter AF as shown in FIG. 7B, and subtracting from L n. it can.
ここで↑は二倍アップサンプリングを示す。式１５、式１６の処理を逐次的に行うことで、ｎ種類の周波数帯域に分割され、Ｌｎ画像およびＨｎ画像を作成できる。このようにして複数の周波数帯域の画像が作成される。
Here, ↑ indicates double upsampling. Equation 15, by performing sequentially the processing of Equation 16 is divided into n types of frequency bands, can be created L n image and H n images. In this way, images of a plurality of frequency bands are created.
図８はラプラシアンピラミッドによる周波数分解の周波数特性を示す図である。Ｓ６０４のラプラシアンピラミッド分解によって生成される各周波数帯域の画像Ｌｎ、Ｈｎの周波数特性の例である。たとえば縦横１０００画素の画像をＬ１０まで分解した場合、Ｌ１０では縦横数画素のレベルまで分解される。また、各レベルの高周波成分Ｈｎは入力画像Ｌ１を帯域制限したものとなっている。 FIG. 8 is a diagram showing frequency characteristics of frequency decomposition by the Laplacian pyramid. Image L n of each frequency band generated by the Laplacian pyramid decomposition of S604, an example of the frequency characteristic of H n. For example, if a disassembled image aspect 1000 pixels to L 10, are degraded to the level of vertical and horizontal numbers of pixels in the L 10. Further, the high-frequency component H n of each level and is obtained by band-limiting the input image L 1.
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０３までで得られた第一の出力データを、ステップＳ６０４で複数の周波数帯域に分解して得られた画像である各周波数分解画像Ｌｎ、Ｈｎを、周波数処理モジュール２２２がＣＰＵ２０１に実行されることにより再構成される。この処理は図７（ｃ）に示すように各レベルのＬｎ＋１画像を縦横２倍にアップサンプリングし、図７（ｂ）に示すようなローパスフィルタＡＦでエイリアシング処理をしてＨｎに加算することでＬｎを再構成できる。たとえば、Ｌ１０まで分解したとすると、Ｌ９ ´は In step S605, the frequency processing module 222 converts the frequency-resolved images L n and H n that are images obtained by decomposing the first output data obtained in step S603 into a plurality of frequency bands in step S604. Is reconfigured by being executed by the CPU 201. In this process, as shown in FIG. 7C, the L n + 1 image at each level is up-sampled twice in the vertical and horizontal directions, aliased by a low-pass filter AF as shown in FIG. 7B, and added to H n . It can be reconstructed L n by. For example, if we break down to L 10 then L 9 '
と表される。したがって、Ｌｎ ´は
It is expressed. Therefore, L n ′ is
と表せる。この計算を逐次的に行い、本実施形態では再構成されたＬ１ ´を第一の出力データの周波数成分Ｓ１とする。ここで、αｎは結合定数である。αｎを調節することで、ｎ個の周波数成分を重み付けして合成し、Ｓ１を表すことができる。
It can be expressed. This calculation is performed sequentially, and in this embodiment, the reconstructed L 1 ′ is set as the frequency component S 1 of the first output data. Here, α n is a coupling constant. By adjusting α n , it is possible to represent S 1 by weighting and synthesizing n frequency components.
ステップＳ６０６では、Ｓ３０５と同様にして第二の出力データを得る。 In step S606, second output data is obtained in the same manner as in step S305.
ステップＳ６０７では、Ｓ６０６で計算された第二の出力データに対して、Ｓ６０４と同様にして、複数の周波数分解画像Ｌｎ、Ｈｎに分解する。 In step S607, the second output data calculated in S606 is decomposed into a plurality of frequency-resolved images L n and H n as in S604.
ステップＳ６０８では、Ｓ６０５と同様にして、Ｓ６０７で計算された各周波数分解画像Ｌｎ、Ｈｎを再構成する。すなわち、 In step S608, similarly to S605, the frequency-resolved images L n and H n calculated in S607 are reconstructed. That is,
となり、Ｌｎ ´は
And L n ′ is
と表される。この計算を逐次的に行い、本実施形態では再構成されたＬ１ ´を第一の散乱Ｘ線像Ｓ２とする。ここで、βｎは結合定数である。βｎを調節することで、ｎ個の周波数成分を重み付けして合成し、Ｓ２を表すことができる。
It is expressed. This calculation is sequentially performed, and in this embodiment, the reconstructed L 1 ′ is set as the first scattered X-ray image S 2 . Here, β n is a coupling constant. By adjusting β n , n frequency components can be weighted and combined to represent S 2 .
本実施形態でも、Ｘ線源１０１から発生した放射線が、放射線画像の画素値を与える放射線検出素子１０２ａに直線的に到達する経路上で生成した散乱線の全強度の近似手法を、第一の散乱Ｘ線モデルと、第二の散乱Ｘ線モデルの二つを用いて説明した。しかし式１９、式２０に示すように、散乱後の減衰距離の仮定はパラメータによって調整することができる。したがって、本発明はこの二つのモデルのみに限られるものではなく、適宜適切なパラメータを選択することにより様々な減衰距離で近似されたモデルを含み得る。また、ローパスフィルタとして、たとえば加重平均フィルタを用いれば対象画素の周辺を中心とした広がりを表現できるし、移動平均フィルタを用いれば対象画素から離れた画素までの広がりを表現できる。 Also in this embodiment, the first method is to approximate the total intensity of the scattered radiation generated on the path where the radiation generated from the X-ray source 101 linearly reaches the radiation detection element 102a that gives the pixel value of the radiation image. Description has been made using two of the scattered X-ray model and the second scattered X-ray model. However, as shown in Equations 19 and 20, the assumption of the attenuation distance after scattering can be adjusted by parameters. Therefore, the present invention is not limited to these two models, but can include models approximated with various attenuation distances by appropriately selecting appropriate parameters. Further, for example, if a weighted average filter is used as the low-pass filter, the spread around the periphery of the target pixel can be expressed, and if the moving average filter is used, the spread to a pixel far from the target pixel can be expressed.
本実施形態では、αｎやβｎを調節することにより、複数の周波数成分で散乱線成分を表現することができる。また、第一の出力データと第二の出力データの少なくともいずれかについて、３つ以上の周波数帯域の成分に分解することとしてもよい。３つ以上の周波数帯域の成分に分解することで、体内で散乱されて大きく広がる低周波成分と、被写体１０３でのＸ線の吸収が大きく変化するスキンラインや肺野などの部分における構造を、より精度良く推定できる。 In the present embodiment, the scattered radiation component can be expressed by a plurality of frequency components by adjusting α n and β n . Further, at least one of the first output data and the second output data may be decomposed into three or more frequency band components. By decomposing into three or more frequency band components, the low-frequency components scattered and greatly spread in the body, and the structure in the skin line and lung fields where the absorption of X-rays in the subject 103 changes greatly, It can be estimated more accurately.
本実施形態でも、前述した様々な観点から捉えた散乱線モデルおよび関数の変形例を用いることができ、本発明に含む。 Also in this embodiment, modified examples of the scattered radiation model and the function captured from various viewpoints described above can be used, and are included in the present invention.
本実施形態では放射線撮影で得られた二次元画像に対して、複数の関数を用いたフィッティング処理を施すことで散乱線成分を推定する。本実施形態には、断層撮影の投影像に対して上述の散乱線像の推定処理を適用する例が含まれる。あるいは、被写体１０３に対して一方向から放射線を照射して二次元検出器を用い撮影するいわゆる一般撮影で得られる放射線画像に対して上述の散乱線像の推定処理を適用する例も本発明に含まれる。放射線の吸収が変化する部分をセグメンテーション等の解析処理によって抽出する必要がないため、よりロバストな処理により散乱線成分を推定できる。 In the present embodiment, the scattered radiation component is estimated by performing a fitting process using a plurality of functions on a two-dimensional image obtained by radiography. The present embodiment includes an example in which the above-described scattered radiation image estimation processing is applied to a tomographic projection image. Alternatively, an example in which the above-described scattered radiation image estimation processing is applied to a radiation image obtained by so-called general imaging in which radiation is applied to the subject 103 from one direction and imaging using a two-dimensional detector is also applied to the present invention. included. Since it is not necessary to extract a portion where radiation absorption changes by an analysis process such as segmentation, the scattered radiation component can be estimated by a more robust process.
また、撮影部位に応じて散乱線低減処理のオン／オフを切り替えられるようにすることが好ましい。 In addition, it is preferable that on / off of the scattered radiation reduction process can be switched according to the imaging region.
図９（ｂ）は胸部ファントムを用いて取得した放射線画像に含まれる散乱線成分を、本発明に係る画像処理を用いて取得した例を示す図である。実験的に取得した散乱線成分を例示する図である（ａ）と同様に、素抜け領域９０５と肺野領域９０８における強度分布や、スキンライン９０７が表現されている。 FIG. 9B is a diagram illustrating an example in which the scattered radiation component included in the radiation image acquired using the chest phantom is acquired using the image processing according to the present invention. Similar to (a), which illustrates an experimentally acquired scattered radiation component, the intensity distribution in the unexposed region 905 and the lung region 908 and the skin line 907 are represented.
上述の実施形態における画像処理装置は単体の装置であったが、複数の情報処理装置を含む装置を互いに通信可能に組合せた画像処理システムで上述の処理を実行する形態も、本発明に含まれる。あるいは複数のモダリティで共通のサーバ装置あるいはサーバ群で、上述の処理を実行することとしてもよい。この場合、当該共通のサーバ装置は実施形態に係る画像処理装置に対応し、当該サーバ群は実施形態に係る画像処理システムに対応する。情報システム１２０あるいは画像処理システムを構成する複数の装置は所定の通信レートで通信可能であればよく、また同一の施設内あるいは同一の国に存在することを要しない。 Although the image processing apparatus in the above-described embodiment is a single apparatus, a form in which the above-described processing is executed by an image processing system in which apparatuses including a plurality of information processing apparatuses are communicably combined is also included in the present invention. . Or it is good also as performing the above-mentioned process with the server apparatus or server group which is common by several modalities. In this case, the common server device corresponds to the image processing device according to the embodiment, and the server group corresponds to the image processing system according to the embodiment. The information system 120 or the plurality of devices constituting the image processing system need only be able to communicate at a predetermined communication rate, and does not need to exist in the same facility or in the same country.
また、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムのコードを読みだして実行するという形態を含む。 Further, the present invention provides a form in which a software program that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus, and a computer of the system or apparatus reads and executes the code of the supplied program. Including.
したがって、本実施形態に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の一つである。また、コンピュータが読みだしたプログラムに含まれる指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。 Accordingly, the program code itself installed in the computer in order to realize the processing according to the present embodiment by the computer is also one aspect of the present invention. Further, based on instructions included in the program read by the computer, an OS or the like running on the computer performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are also realized by the processing. .
上述の実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明に含まれる。 A form in which the above-described embodiments are appropriately combined is also included in the present invention.
Claims (27)
前記被写体内で前記放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、前記被写体内で前記放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づいて、前記第一の関数の出力についての特定の周波数成分と前記第二の関数の出力についての特定の周波数成分とを用いて前記画像取得手段により取得された放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 Image acquisition means for acquiring a radiation image obtained by irradiating the subject with radiation;
A first function corresponding to the intensity of scattered radiation including multi-order scattered radiation generated by scattering the radiation a plurality of times in the subject, and the intensity of primary scattered radiation generated by scattering the radiation once in the subject. based on the second function corresponding to, acquired by the image acquiring unit by using the specific frequency component of the output of the second function with a particular frequency component of the output of said first function An estimation means for estimating the scattered radiation component contained in the radiographic image;
And an output unit that outputs a corrected image in which a scattered radiation component estimated by the estimation unit is reduced from the radiation image.
前記第一の関数は、Ｐを前記正規化された放射線画像における一次放射線成分としたとき、近似式１−Ｐで表されることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。 Normalizing means for normalizing a pixel value of the radiation image with a value corresponding to an incident dose to the subject;
5. The first function is represented by an approximate expression 1-P, where P is a primary radiation component in the normalized radiation image. 6. An image processing apparatus according to 1.
前記第二の関数は、Ｐを前記正規化された放射線画像における一次放射線成分としたとき、近似式−ＰｌｎＰで表されることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。 Normalizing means for normalizing a pixel value of the radiation image with a value corresponding to an incident dose to the subject;
The said 2nd function is represented by approximate expression -PlnP, when P is made into the primary radiation component in the said normalized radiographic image, It is any one of Claim 1 thru | or 5 characterized by the above-mentioned. The image processing apparatus described.
前記推定手段は前記異なる２つの周波数成分を重み付けして合成することにより、前記放射線画像に含まれる散乱線成分を推定するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。 The plurality of different frequency components are obtained by decomposing the output of the first function and the output of the second function into two different frequency components,
The said estimation means is comprised so that the scattered-radiation component contained in the said radiographic image may be estimated by weighting and combining two said different frequency components, The Claim 1 thru | or 5 characterized by the above-mentioned. The image processing apparatus according to any one of claims.
前記第二の関数は、前記放射線発生装置から前記放射線画像の画素値を与える放射線検出素子まで直進した放射線の成分である一次放射線成分の値と、前記放射線画像の散乱線成分の値との対応関係を示す関数であって、前記一次放射線成分が、前記放射線画像中で最小値である場合に導関数が正の値となる関数であることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。 The first function is a correspondence relationship between a value of a primary radiation component that is a component of radiation that travels straight from a radiation generation device to a radiation detection element that provides a pixel value of the radiation image, and a value of a scattered radiation component of the radiation image. Wherein the primary radiation component has a minimum value in the radiation image, and the derivative has a negative value.
The second function is a correspondence between a value of a primary radiation component that is a component of radiation that travels straight from the radiation generation device to a radiation detection element that provides a pixel value of the radiation image, and a value of a scattered radiation component of the radiation image. a function showing a relation, the primary radiation component, any of claims 1 to 5, wherein the derivative when the minimum value in the radiographic image in is a function which is a positive value An image processing apparatus according to claim 1.
第一の関数の出力についての特定の周波数成分と、前記第一の関数とは異なる第二の関数の出力についての特定の周波数成分と、に基づき散乱線成分を得る散乱線モデルを前記放射線画像に適用することにより、前記放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 Image acquisition means for acquiring a radiation image obtained by irradiating the subject with radiation;
A scattered radiation model that obtains a scattered radiation component based on a specific frequency component for the output of the first function and a specific frequency component for the output of the second function different from the first function is the radiation image. Applying to the estimation means for estimating the scattered radiation component included in the radiation image;
And an output unit that outputs a corrected image in which a scattered radiation component estimated by the estimation unit is reduced from the radiation image.
前記放射線画像に特定の関数の出力を、複数の周波数成分に分解して得られる少なくとも２つの周波数成分を重み付けして合成することにより、前記放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 Image acquisition means for acquiring a radiation image obtained by irradiating the subject with radiation;
Estimating means for estimating a scattered radiation component included in the radiographic image by weighting and synthesizing at least two frequency components obtained by decomposing an output of a specific function into the radiographic image into a plurality of frequency components; ,
Output means for outputting a corrected image in which the scattered radiation component is reduced from the radiation image.
前記推定手段は、前記放射線画像の一次放射線成分と前記処理手段により得られる該放射線画像の散乱線成分との和が前記放射線画像に一致するとの仮定の下、前記画像取得手段により取得された放射線画像を入力として、該画像取得手段により取得された放射線画像の散乱線成分を逐次近似的解法により導出するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至請求項１９のいずれか一項に記載の画像処理装置。 Using the primary radiation component of the radiation image as an input, the first function output obtained by applying the first function to the primary radiation component and the output of the second function obtained by applying the second function Further comprising processing means for obtaining as an output a scattered radiation component of the radiation image by combining the specific frequency components for each of the
The estimation means is the radiation acquired by the image acquisition means under the assumption that the sum of the primary radiation component of the radiation image and the scattered radiation component of the radiation image obtained by the processing means matches the radiation image. 20. The apparatus according to claim 1, wherein the scattered radiation component of the radiation image acquired by the image acquisition unit is derived by successive approximation using the image as an input. An image processing apparatus according to 1.
前記推定手段は、前記縮小画像に基づいて前記放射線画像の散乱線成分を推定し、
前記出力手段は、前記放射線画像から前記散乱線成分が低減された補正画像を出力するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至請求項２２のいずれか一項に記載の画像処理装置。 The image acquisition means first receives a reduced image of the radiation image having a data amount smaller than that of the radiation image from a radiation detector for obtaining the radiation image, and then completes reception of the radiation image. ,
The estimating means estimates a scattered radiation component of the radiation image based on the reduced image;
The image processing according to any one of claims 1 to 22, wherein the output unit is configured to output a corrected image in which the scattered radiation component is reduced from the radiation image. apparatus.
前記被写体内で前記放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、前記被写体内で前記放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づいて、前記第一の関数の出力についての特定の周波数成分と前記第二の関数の出力についての特定の周波数成分とを用いて前記画像取得手段により取得された放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定手段と、
前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理システム。 Image acquisition means for acquiring a radiation image obtained by irradiating the subject with radiation;
A first function corresponding to the intensity of scattered radiation including multi-order scattered radiation generated by scattering the radiation a plurality of times in the subject, and the intensity of primary scattered radiation generated by scattering the radiation once in the subject. based on the second function corresponding to, acquired by the image acquiring unit by using the specific frequency component of the output of the second function with a particular frequency component of the output of said first function An estimation means for estimating the scattered radiation component contained in the radiographic image;
And an output unit that outputs a corrected image in which the scattered radiation component estimated by the estimation unit is reduced from the radiation image.
前記被写体内で前記放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、前記被写体内で前記放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づいて、前記第一の関数の出力についての特定の周波数成分と前記第二の関数の出力についての特定の周波数成分とを用いて前記画像取得手段により取得された放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定ステップと、
前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。 An image acquisition step of acquiring a radiation image obtained by irradiating the subject with radiation;
A first function corresponding to the intensity of scattered radiation including multi-order scattered radiation generated by scattering the radiation a plurality of times in the subject, and intensity of primary scattered radiation generated by scattering the radiation once in the subject. based on the second function corresponding to, acquired by the image acquiring unit by using the specific frequency component of the output of the second function with a particular frequency component of the output of said first function An estimation step for estimating the scattered radiation component contained in the radiographic image;
And an output step of outputting a corrected image in which the scattered radiation component estimated by the estimating means is reduced from the radiation image.
前記被写体内で前記放射線が複数回散乱して生じる多次散乱線を含む散乱線の強度に対応する第一の関数と、前記被写体内で前記放射線が一回散乱して生じる一次散乱線の強度に対応する第二の関数とに基づいて、前記第一の関数の出力についての特定の周波数成分と前記第二の関数の出力についての特定の周波数成分とを用いて前記画像取得手段により取得された放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する推定処理と、
前記放射線画像から前記推定手段により推定された散乱線成分が低減された補正画像を出力する出力処理と、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。 An image acquisition process for acquiring a radiation image obtained by irradiating a subject with radiation;
A first function corresponding to the intensity of scattered radiation including multi-order scattered radiation generated by scattering the radiation a plurality of times in the subject, and the intensity of primary scattered radiation generated by scattering the radiation once in the subject. On the basis of the second function corresponding to the first function and the specific frequency component for the output of the first function and the specific frequency component for the output of the second function. An estimation process for estimating the scattered radiation component contained in the radiographic image,
An image processing program for causing a computer to execute an output process for outputting a corrected image in which a scattered radiation component estimated by the estimation unit is reduced from the radiation image.
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