JP7289769B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
コントラスト低下画像に基づいて、被写体の体厚を導出する体厚導出部とを備る。
コントラスト低下画像に基づいて、被写体の体厚を導出する。
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
軟部および骨部を含む被写体を表す放射線画像における、軟部以外の領域のコントラストを低下させたコントラスト低下画像を生成し、
コントラスト低下画像に基づいて、被写体の体厚を導出する処理を実行する。
GL(x,y)=α・G2(x,y)-G1(x,y) (1)
Ip(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T(x,y)) (2)
Is(x,y) = Io(x,y)*Sσ(T(x,y)) (3)
S(x,y) = Is(x,y)/(Is(x,y)+Ip(x,y)) (4)
R(x,y) = S(x,y)×Ts + (1-S(x,y))×Tp (5)
I’(x,y)=Σr{I(x,y,r)×R(x,y,r)}
=Σr{I(x,y,r)×(S(x,y)×Ts(r)+(1-S(x,y))×Tp(r))} (6)
Ts={0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.3, 0.2}
Tp={0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7} (7)
Is(x,y,r)= S(x,y)×I(x,y,r)
Ip(x,y,r)=(1-S(x,y))×I(x,y,r) (8)
Is′(x,y,r)=Is(x,y,r)×Ts(r)=S(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)
Ip′(x,y,r)=Ip(x,y,r)×Tp(r)=(1-S(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r) (9)
I′(x,y)=Σr{Is′(x,y,r)+Ip′(x,y,r)}
=Σr{S(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)+(1-S(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r)}
=Σr{I(x,y,r)×(S(x,y)×Ts(r)+(1-S(x,y))×Tp(r))} …(10)
2 コンピュータ
3 放射線源
5、6、10 放射線検出器
7 放射線エネルギー変換フィルタ
8 表示部
9 入力部
21 CPU
22 メモリ
23 ストレージ
31 画像取得部
32 画像生成部
33 体厚導出部
34 散乱線成分導出部
35 散乱線除去部
36 表示制御部
G1 第1の放射線画像
G2 第2の放射線画像
G3 放射線画像
GL コントラスト低下画像
Claims (6)
- 軟部および骨部を含む被写体を表す放射線画像から骨部領域を抽出し、前記骨部領域の濃度を高くすることによる骨低減処理を行って前記骨部領域を含む前記軟部以外の領域のコントラストを低下させたコントラスト低下画像を生成する画像生成部と、
前記コントラスト低下画像に基づいて、前記被写体の体厚を導出する体厚導出部とを備えた画像処理装置。 - 前記コントラスト低下画像および導出された前記体厚に基づいて、前記放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を導出する散乱線成分導出部をさらに備えた請求項1に記載の画像処理装置。
- 導出された前記散乱線成分に基づいて、前記放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去部をさらに備えた請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記画像生成部は、前記放射線画像から前記骨部領域を検出するように機械学習を行うことにより構築された骨部検出モデルを用いて、前記放射線画像から骨部領域を抽出する請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 軟部および骨部を含む被写体を表す放射線画像から骨部領域を抽出し、前記骨部領域の濃度を高くすることによる骨低減処理を行って前記骨部領域を含む前記軟部以外の領域のコントラストを低下させたコントラスト低下画像を生成し、
前記コントラスト低下画像に基づいて、前記被写体の体厚を導出する画像処理方法。 - 軟部および骨部を含む被写体を表す放射線画像から骨部領域を抽出し、前記骨部領域の濃度を高くすることによる骨低減処理を行って前記骨部領域を含む前記軟部以外の領域のコントラストを低下させたコントラスト低下画像を生成する手順と、
前記コントラスト低下画像に基づいて、前記被写体の体厚を導出する手順とをコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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