JP7373323B2 - 画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラムに関するものである。より具体的には、医療診断における一般撮影などの静止画撮影や透視撮影などの動画撮影に用いられる放射線撮像装置及び放射線撮像システムに関する。
近年、放射線による医療画像診断や非破壊検査に用いる撮影装置として、平面検出器（Flat Panel Detector、以下、「ＦＰＤ」と略す）を用いた放射線撮像装置が普及している。ＦＰＤを用いた撮影方法として、エネルギーサブトラクションでは、管電圧の異なる放射線を照射するなどして、複数の異なる放射線エネルギーの画像から、例えば、骨画像や軟部組織画像などの複数の物質の厚み画像を求めることができる。
特許文献1では軟部組織の画像を平滑化し、その画像を蓄積画像から減算することで、骨部画像の画質を改善する技術が開示されている。
特開平３－２８５４７５号公報
ＦＰＤを用いたＩＶＲ（Interventional Radiology：画像下治療）では、血管に造影剤が注入され、また、カテーテルやガイドワイヤーなどの医療用デバイスを血管内に挿入し、造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら治療が行われる。
しかしながら、エネルギーサブトラクションを用いて骨の厚みや軟部組織の厚みを分離した場合、分離した物質以外の物質を含むノイズが含まれ得るという課題がある。
本発明は、上記の課題に鑑み、人体の厚みの連続性を利用して、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能な画像処理技術を提供する。
本発明の一態様による画像処理装置は、互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成する生成手段を備え、
前記生成手段は、前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
前記厚み画像に空間フィルタを適用して得た新たな厚み画像と、前記複数の放射線画像とを用いて、
前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第１の物質及び前記第２の物質とは異なる第３の物質の厚みを示す第３の物質分離画像、を生成する。
本発明の他の態様による画像処理方法は、互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成し、
前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
前記厚み画像に空間フィルタを適用して得た新たな厚み画像と、前記複数の放射線画像とを用いて、
前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第１の物質及び前記第２の物質とは異なる第３の物質の厚みを示す第３の物質分離画像、を生成する。
本発明によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。
第１実施形態によるＸ線撮影システムの構成例を示す図。 第１実施形態によるＸ線撮像装置の画素等価回路図。 第１実施形態によるＸ線撮像装置のタイミングチャート。 第１実施形態によるＸ線撮像装置のタイミングチャート。 第１実施形態による補正処理を説明する図。 第１実施形態による信号処理のブロック図。 第１実施形態による画像処理のブロック図。 第１実施形態に係る蓄積画像と骨画像とを例示的に示す図。 第１実施形態に係る軟部組織画像と厚み画像とを例示的に示す図。 第１実施形態に係る蓄積画像と厚み画像とを例示的に示す図。 （Ａ）はＸ線のスペクトルとエネルギーの関係を示す図、（Ｂ）は線減弱係数とエネルギーの関係を示す図。 第２実施形態に係る信号処理のブロック図。 第２実施形態に係る信号処理のブロック図。 第３実施形態に係る信号処理のブロック図。 第３実施形態に係る信号処理のブロック図。
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
なお、本発明における放射線には、放射線崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えばＸ線や粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。以下の実施形態では、放射線の一例としてＸ線を用いた装置を説明する。したがって、以下では、放射線撮像装置、放射線撮像システムとして、それぞれＸ線撮像装置、Ｘ線撮像システムとして説明する。
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る、放射線撮像システムの一例としてのＸ線撮像システムの構成例を示すブロック図である。第１実施形態のＸ線撮像システムは、Ｘ線発生装置１０１、Ｘ線制御装置１０２、撮像制御装置１０３、Ｘ線撮像装置１０４を備える。
Ｘ線発生装置１０１は、Ｘ線を発生し、被写体にＸ線を照射する。Ｘ線制御装置１０２は、Ｘ線発生装置１０１におけるＸ線の発生を制御する。撮像制御装置１０３は、例えば、１つまたは複数のプロセッサー（ＣＰＵ）とメモリを有し、プロセッサーがメモリに格納されたプログラムを実行してＸ線画像の取得及び画像処理を行う。なお、撮像制御装置１０３による画像処理を含む各処理は、専用のハードウエアにより実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアの協働により実現されてもよい。Ｘ線撮像装置１０４は、Ｘ線を可視光に変換する蛍光体１０５と、可視光を検出する二次元検出器１０６を有する。二次元検出器は、Ｘ線量子を検出する画素２０をＸ列×Ｙ行のアレイ状に配置したセンサであり、画像情報を出力する。
撮像制御装置１０３は、上述したプロセッサーにより放射線画像を処理する画像処理装置として機能する。取得部１３１、補正部１３２、信号処理部１３３、画像処理部１３４は、画像処理装置としての機能構成例を示している。取得部１３１は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いにエネルギーが異なる複数の放射線画像を取得する。取得部１３１は、複数の放射線画像として、１ショットの放射線の曝射の間に複数回のサンプルホールドを行って得られた放射線画像を取得する。補正部１３２は、取得部１３１により取得された複数の放射線画像を補正してエネルギーサブトラクション処理で用いられる複数の画像を生成する。
信号処理部１３３は、補正部１３２により生成された複数の画像を用いて物質特性画像を生成する。物質特性画像とは、例えば骨と軟部組織というように物質を分離して表す物質分離画像、実効原子番号とその面密度を表す物質識別画像など、エネルギーサブトラクション処理において取得される画像である。信号処理部１３３は、互いに異なる放射線エネルギーで撮影した複数の放射線画像に基づいて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成する。信号処理部１３３は、第１の物質の厚みと第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成する。ここで、第１の物質には、少なくとも、カルシウム、ハイドロキシアパタイト、又は骨が含まれ、第２の物質には、少なくとも、水、又は脂肪又はカルシウムを含まない軟物質が含まれる。信号処理部１３３の詳細は後述する。画像処理部１３４は、信号処理によって取得された物質特性画像を用いて、表示用画像を生成する。
図２は、第１実施形態に係る画素２０の等価回路図である。画素２０は、光電変換素子２０１と、出力回路部２０２とを含む。光電変換素子２０１は、典型的にはフォトダイオードでありうる。出力回路部２０２は、増幅回路部２０４、クランプ回路部２０６、サンプルホールド回路２０７、選択回路部２０８を含む。
光電変換素子２０１は、電荷蓄積部を含み、該電荷蓄積部は、増幅回路部２０４のＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０４ｂを介して電流源２０４ｃに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａと電流源２０４ｃとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ｂは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮがアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。
図２に示す例では、光電変換素子２０１の電荷蓄積部およびＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートが共通のノードを構成していて、このノードは、電荷蓄積部に蓄積された電荷を電圧に変換する電荷電圧変換部として機能する。即ち、電荷電圧変換部には、電荷蓄積部に蓄積された電荷Ｑと電荷電圧変換部が有する容量値Ｃとによって定まる電圧Ｖ（＝Ｑ／Ｃ）が現れる。電荷電圧変換部は、リセットスイッチ２０３を介してリセット電位Ｖｒｅｓに接続されている。リセット信号ＰＲＥＳがアクティブレベルになると、リセットスイッチ２０３がオンして、電荷電圧変換部の電位がリセット電位Ｖｒｅｓにリセットされる。
クランプ回路部２０６は、リセットした電荷電圧変換部の電位に応じて増幅回路部２０４によって出力されるノイズをクランプ容量２０６ａによってクランプする。つまり、クランプ回路部２０６は、光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてソースフォロア回路から出力された信号から、このノイズをキャンセルするための回路である。このノイズはリセット時のｋＴＣノイズを含む。クランプは、クランプ信号ＰＣＬをアクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態にした後に、クランプ信号ＰＣＬを非アクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオフ状態にすることによってなされる。クランプ容量２０６ａの出力側は、ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０６ｄを介して電流源２０６ｅに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃと電流源２０６ｅとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｄは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮ０がアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。
光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてクランプ回路部２０６から出力される信号は、光信号として、光信号サンプリング信号ＴＳがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｓａを介して容量２０７Ｓｂに書き込まれる。電荷電圧変換部の電位をリセットした直後にＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態とした際にクランプ回路部２０６から出力される信号は、クランプ電圧である。ノイズ信号は、ノイズサンプリング信号ＴＮがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｎａを介して容量２０７Ｎｂに書き込まれる。このノイズ信号には、クランプ回路部２０６のオフセット成分が含まれる。スイッチ２０７Ｓａと容量２０７Ｓｂによって信号サンプルホールド回路２０７Ｓが構成され、スイッチ２０７Ｎａと容量２０７Ｎｂによってノイズサンプルホールド回路２０７Ｎが構成される。サンプルホールド回路部２０７は、信号サンプルホールド回路２０７Ｓとノイズサンプルホールド回路２０７Ｎとを含む。
駆動回路部が行選択信号をアクティブレベルに駆動すると、容量２０７Ｓｂに保持された信号（光信号）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａおよび行選択スイッチ２０８Ｓｂを介して信号線２１Ｓに出力される。また、同時に、容量２０７Ｎｂに保持された信号（ノイズ）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａおよび行選択スイッチ２０８Ｎｂを介して信号線２１Ｎに出力される。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａは、信号線２１Ｓに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。同様に、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａは、信号線２１Ｎに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａと行選択スイッチ２０８Ｓｂによって信号用選択回路部２０８Ｓが構成され、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａと行選択スイッチ２０８Ｎｂによってノイズ用選択回路部２０８Ｎが構成される。選択回路部２０８は、信号用選択回路部２０８Ｓとノイズ用選択回路部２０８Ｎとを含む。
画素２０は、隣接する複数の画素２０の光信号を加算する加算スイッチ２０９Ｓを有してもよい。加算モード時には、加算モード信号ＡＤＤがアクティブレベルになり、加算スイッチ２０９Ｓがオン状態になる。これにより、隣接する画素２０の容量２０７Ｓｂが加算スイッチ２０９Ｓによって相互に接続されて、光信号が平均化される。同様に、画素２０は、隣接する複数の画素２０のノイズを加算する加算スイッチ２０９Ｎを有してもよい。加算スイッチ２０９Ｎがオン状態になると、隣接する画素２０の容量２０７Ｎｂが加算スイッチ２０９Ｎによって相互に接続されて、ノイズが平均化される。加算部２０９は、加算スイッチ２０９Ｓと加算スイッチ２０９Ｎを含む。
また、画素２０は、感度を変更するための感度変更部２０５を有してもよい。画素２０は、例えば、第１感度変更スイッチ２０５ａおよび第２感度変更スイッチ２０５'ａ、並びにそれらに付随する回路素子を含みうる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになると、第１感度変更スイッチ２０５ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第１付加容量２０５ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が低下する。第２変更信号ＷＩＤＥ２がアクティブレベルになると、第２感度変更スイッチ２０５'ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第２付加容量２０５'ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が更に低下する。このように画素２０の感度を低下させる機能を追加することによって、より大きな光量を受光することが可能となり、ダイナミックレンジを広げることができる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになる場合には、イネーブル信号ＥＮｗをアクティブレベルにして、ＭＯＳトランジスタ２０４ａに変えてＭＯＳトランジスタ２０４'ａをソースフォロア動作させてもよい。
Ｘ線撮像装置１０４は、二次元検出器１０６から以上のような画素回路の出力を読み出し、不図示のＡＤ変換器でデジタル値に変換した後、撮像制御装置１０３に画像を転送する。
次に、上述した構成を備えた第１実施形態のＸ線撮像システムの動作について説明する。図３は、第１実施形態に係るＸ線撮像システムにおいてエネルギーサブトラクションに提供するための、互いにエネルギーの異なる複数のＸ線画像を得る場合のＸ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す。図３中の波形は横軸を時間として、Ｘ線の曝射、同期信号、光電変換素子２０１のリセット、サンプルホールド回路２０７、信号線２１からの画像の読み出しのタイミングを示している。
リセット信号により光電変換素子２０１のリセットが行われてからＸ線が曝射される。Ｘ線の管電圧は理想的には矩形波となるが、管電圧の立ち上がりと立下りには有限の時間がかかる。特に、パルスＸ線で曝射時間が短い場合は、管電圧はもはや矩形波とはみなせず、Ｘ線３０１～３０３に示すような波形となる。立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３ではそれぞれＸ線のエネルギーが異なる。したがって、サンプルホールドによって区切られる期間の放射線に対応したＸ線画像を得ることにより、互いにエネルギーが異なる複数種類のＸ線画像が得られる。
Ｘ線撮像装置１０４は、立ち上がり期のＸ線３０１が曝射された後に、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、さらに安定期のＸ線３０２が曝射された後に信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、Ｘ線撮像装置１０４は、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには立ち上がり期のＸ線３０１の信号（Ｒ１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号（Ｂ）の和（Ｒ１＋Ｂ）が保持されている。従って、安定期のＸ線３０２の信号に対応した画像３０４が読み出される。
次に、Ｘ線撮像装置１０４は、立下り期のＸ線３０３の曝射と、画像３０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、Ｘ線撮像装置１０４は、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２と立下り期のＸ線３０３の信号（Ｒ２）の和（Ｒ１＋Ｂ＋Ｒ２）が保持されている。従って、立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号と立下り期のＸ線３０３の信号に対応した画像３０６が読み出される。その後、画像３０６と画像３０４の差分を計算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和に対応した画像３０５が得られる。この計算は、Ｘ線撮像装置１０４で行われてもよいし、撮像制御装置１０３で行われてもよい。
サンプルホールド回路２０７及び光電変換素子２０１のリセットを行うタイミングは、Ｘ線発生装置１０１からＸ線の曝射が開始されたことを示す同期信号３０７を用いて決定される。Ｘ線の曝射開始を検出する方法としては、Ｘ線発生装置１０１の管電流を測定し、電流値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成を用いることができるがこれに限られるものではない。例えば、光電変換素子２０１のリセットが完了した後、画素２０を繰り返して読み出し、画素値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定することによりＸ線の曝射開始を検出する構成が用いられてもよい。
あるいは、例えば、Ｘ線撮像装置１０４に二次元検出器１０６とは異なるＸ線検出器を内蔵し、その測定値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定することによりＸ線の曝射開始を検出する構成が用いられてもよい。いずれの方式の場合も、Ｘ線の曝射開始を示す同期信号３０７の入力から予め指定した時間が経過した後に、信号サンプルホールド回路２０７Ｓのサンプリング、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎのサンプリング、光電変換素子２０１のリセットが行われる。
以上のようにして、パルスＸ線の安定期に対応した画像３０４と、立ち上がり期と立下り期の和に対応した画像３０５が得られる。これら二枚のＸ線画像を形成する際に曝射されたＸ線のエネルギーは互いに異なるため、これらＸ線画像間で演算を行うことでエネルギーサブトラクション処理を行うことができる。
図４は、第１実施形態に係るＸ線撮像システムにおいてエネルギーサブトラクションに提供するための、互いにエネルギーの異なる複数のＸ線画像を得る、図３とは異なるＸ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す。図３とは、Ｘ線発生装置１０１の管電圧を能動的に切り替えている点で異なる。
まず、光電変換素子２０１のリセットが行われた後、Ｘ線発生装置１０１は低エネルギーのＸ線４０１の曝射を行う。この状態で、Ｘ線撮像装置１０４は、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎによりサンプリングを行う。その後、Ｘ線発生装置１０１は、管電圧を切り替えて高エネルギーのＸ線４０２の曝射を行う。この状態で、Ｘ線撮像装置１０４は、信号サンプルホールド回路２０７Ｓによりサンプリングを行う。その後、Ｘ線発生装置１０１は、管電圧を切り替えて低エネルギーのＸ線４０３の曝射を行う。Ｘ線撮像装置１０４は、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには低エネルギーのＸ線４０１の信号（Ｒ１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号（Ｂ）の和（Ｒ１＋Ｂ）が保持されている。従って、高エネルギーのＸ線４０２の信号に対応した画像４０４が読み出される。
次に、Ｘ線撮像装置１０４は、低エネルギーのＸ線４０３の曝射と、画像４０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、Ｘ線撮像装置１０４は、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２と低エネルギーのＸ線４０３の信号（Ｒ２）の和（Ｒ１＋Ｂ＋Ｒ２）が保持されている。従って、低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号と低エネルギーのＸ線４０３の信号に対応した画像４０６が読み出される。
その後、画像４０６と画像４０４の差分を計算することで、低エネルギーのＸ線４０１と低エネルギーのＸ線４０３の和に対応した画像４０５が得られる。この計算は、Ｘ線撮像装置１０４で行われてもよいし、撮像制御装置１０３で行われてもよい。同期信号４０７については、図３と同様である。このように、管電圧を能動的に切り替えながら画像を取得することで、図３の方法に比べて低エネルギーと高エネルギーの放射線画像の間のエネルギー差をより大きくすることが出来る。
次に、撮像制御装置１０３によるエネルギーサブトラクション処理について説明する。第１実施形態におけるエネルギーサブトラクション処理は、補正部１３２による補正処理、信号処理部１３３による信号処理、画像処理部１３４による画像処理の３段階に分かれている。以下、それぞれの処理について説明する。
（補正処理の説明）
補正処理は、Ｘ線撮像装置１０４から取得された複数の放射線画像を処理してエネルギーサブトラクション処理における後述の信号処理で用いられる複数の画像を生成する処理である。図５に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理のための補正処理を示す。まず、取得部１３１は、Ｘ線撮像装置１０４にＸ線を曝射しない状態での撮像を行わせ、図３または図４に示した駆動で画像を取得する。この駆動により２枚の画像が読み出される。以下、１枚目の画像（画像３０４または画像４０４）をＦ＿ＯＤＤ、２枚目の画像（画像３０６または画像４０６）をＦ＿ＥＶＥＮとする。Ｆ＿ＯＤＤとＦ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４の固定パターンノイズ（ＦＰＮ：Fixed Pattern Noise）に対応する画像である。
次に、取得部１３１は、被写体がない状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行わせ、図３又は図４に示した駆動によりＸ線撮像装置１０４から出力されるゲイン補正用の画像を取得する。この駆動により、上記と同様に２枚の画像が読み出される。以下、１枚目のゲイン補正用の画像（画像３０４または画像４０４）をＷ＿ＯＤＤ、２枚目のゲイン補正用の画像（画像３０６または画像４０６）をＷ＿ＥＶＥＮとする。Ｗ＿ＯＤＤとＷ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮとＸ線による信号の和に対応する画像である。補正部１３２は、Ｗ＿ＯＤＤからＦ＿ＯＤＤを、Ｗ＿ＥＶＥＮからＦ＿ＥＶＥＮを減算することで、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮが除去された画像ＷＦ＿ＯＤＤとＷＦ＿ＥＶＥＮを得る。これをオフセット補正と呼ぶ。
ＷＦ＿ＯＤＤは安定期のＸ線３０２に対応する画像であり、ＷＦ＿ＥＶＥＮは立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像である。従って、補正部１３２は、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像を得る。このように、複数枚の画像の減算により、サンプルホールドによって区切られる特定の期間のＸ線に対応した画像を得る処理を色補正と呼ぶ。立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３のエネルギーは、安定期のＸ線３０２のエネルギーに比べて低い。従って、色補正により、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗが得られる。また、ＷＦ＿ＯＤＤから、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈが得られる。
次に、取得部１３１は、被写体がある状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行わせ、図３または図４に示した駆動によりＸ線撮像装置１０４から出力される画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出される。以下、１枚目の画像（画像３０４または画像４０４）をＸ＿ＯＤＤ、２枚目の画像（画像３０６または画像４０６）をＸ＿ＥＶＥＮとする。補正部１３２は、被写体がない場合と同様のオフセット補正および色補正を行うことで、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗと、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈを得る。
ここで、被写体の厚みをｄ、被写体の線減弱係数をμ、被写体がない場合の画素２０の出力をＩ０、被写体がある場合の画素２０の出力をＩとすると、以下の［数１］式が成り立つ。
Figure 0007373323000001
［数１］式を変形すると、以下の［数２］式が得られる。［数２］式の右辺は被写体の減弱率を示す。被写体の減弱率は０～１の間の実数である。
Figure 0007373323000002
従って、補正部１３２は、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗを、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗで除算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌ（以下、「低エネルギー画像Ｌ」ともいう）を得る。同様に、補正部１３２は、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈを、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈで除算することで、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈを得る（以下、「高エネルギー画像Ｈ」ともいう）。このように、被写体ありの状態で得られた放射線画像に基づいて得られた画像を被写体なしの状態で得られた放射線画像に基づいて得られた画像で除算することにより減弱率の画像を取得する処理をゲイン補正と呼ぶ。以上が、第１実施形態の補正部１３２による補正処理の説明である。
（信号処理の説明）
図６に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理の信号処理のブロック図を示す。信号処理部１３３は、補正部１３２から得られる複数の画像を用いて物質特性画像を生成する。以下では、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓからなる物質分離画像の生成を説明する。信号処理部１３３は、以下の処理により図５に示した補正によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを求める。
まず、Ｘ線フォトンのエネルギーをＥ、エネルギーＥにおけるフォトン数をＮ（Ｅ）、骨の厚み画像における厚みをＢ、軟部組織の厚み画像における厚みをＳ、エネルギーＥにおける骨の線減弱係数をμＢ（Ｅ）、エネルギーＥにおける軟部組織の線減弱係数をμＳ（Ｅ）、減弱率をＩ／Ｉ０とすると、以下の［数３］式が成り立つ。
Figure 0007373323000003
エネルギーＥにおけるフォトン数Ｎ（Ｅ）は、Ｘ線のスペクトルである。Ｘ線のスペクトルは、シミュレーション又は実測により得られる。また、エネルギーＥおける骨の線減弱係数μＢ（Ｅ）とエネルギーＥおける軟部組織の線減弱係数μＳ（Ｅ）は、それぞれＮＩＳＴ（National Institute of Standards and Technology）などのデータベースから得られる。したがって、［数３］式によれば、任意の骨の厚み画像における厚みＢ、軟部組織の厚み画像における厚みＳ、Ｘ線のスペクトルＮ（Ｅ）における減弱率Ｉ／Ｉ０を計算することが可能である。
ここで、低エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮＬ（Ｅ）、高エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮＨ（Ｅ）とすると、以下の［数４］式の各式が成り立つ。なお、Ｌは低エネルギーの減弱率の画像における画素値、Ｈは高エネルギーの減弱率の画像における画素値である。
Figure 0007373323000004
［数４］式の非線形連立方程式を解くことで、骨の厚み画像における厚みＢと軟部組織の厚み画像における厚みＳが求まる。非線形連立方程式を解く代表的な方法として、ここではニュートンラフソン法を用いた場合について説明する。まず、ニュートンラフソン法の反復回数をｍ、ｍ回目の反復後の骨の厚みをＢｍ、ｍ回目の反復後の軟部組織の厚みをＳｍとしたとき、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率Ｈｍ、ｍ回目の反復後の低エネルギーの減弱率Ｌｍは以下の［数５］式で表される。
Figure 0007373323000005
また、厚みが微小に変化したときの減弱率の変化率を、以下の［数６］式で表す。
Figure 0007373323000006
このとき、ｍ＋１回目の反復後の骨の厚みＢｍ＋１と軟部組織の厚みＳｍ＋１を、高エネルギーの減弱率Ｈと低エネルギーの減弱率Ｌを用いて、以下の［数７］式で表す。
Figure 0007373323000007
２ｘ２の行列の逆行列は、行列式をｄｅｔとすると、クラメルの公式より以下の［数８］式で表される。
Figure 0007373323000008
従って、［数７］式に［数８］式を代入すると、以下の[数９]式が求まる。
Figure 0007373323000009
以上のような計算を繰り返すことで、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率Ｈｍと実測した高エネルギーの減弱率Ｈの差分が限りなく０に近づいていく。低エネルギーの減弱率Ｌについても同様である。これによって、ｍ回目の反復後の骨の厚みＢｍが骨の厚みＢに収束し、ｍ回目の軟部組織の厚みＳｍが軟部組織の厚みＳに収束する。以上のようにして、［数４］式に示した非線形連立方程式を解くことができる。従って、全ての画素について［数４］式を計算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、骨の厚みの画像Ｂ、軟部組織の厚みの画像Ｓを得ることができる。
なお、第１実施形態では、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを算出していたが、本発明はこのような形態に限定されない。例えば、水の厚みＷと造影剤の厚みＩを算出してもよい。すなわち、任意の二種類の物質の厚みに分解してもよい。また、図５（ａ）に示した補正によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、実効原子番号Ｚの画像と面密度Ｄの画像を求めてもよい。実効原子番号Ｚとは混合物の等価的な原子番号のことであり、面密度Ｄとは被写体の密度［ｇ／ｃｍ３］と被写体の厚み［ｃｍ］の積である。
また、第１実施形態では、ニュートンラフソン法を用いて非線形連立方程式を解いていた。しかしながら本発明はこのような形態に限定されない。例えば、最小二乗法や二分法などの反復解法を用いてもよい。また、第１実施形態では非線形連立方程式を反復解法で解いていたが、本発明はこのような形態に限定されない。様々な組み合わせの高エネルギーの減弱率Ｈと低エネルギーの減弱率Ｌに対する骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを事前に求めてテーブルを生成し、このテーブルを参照することで骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを高速に求める構成を用いても良い。
（画像処理の説明）
図７に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理の画像処理のブロック図を示す。第１実施形態の画像処理部１３４は、図６に示した信号処理によって得られた骨の厚みの画像Ｂに対して後処理を行うなどして、表示用画像を生成する。後処理として、画像処理部１３４は、対数変換やダイナミックレンジ圧縮などを用いることが可能である。
また、表示用画像としては、例えば、高エネルギーと低エネルギーの和の画像である、蓄積画像Ａを用いることが可能である。蓄積画像Ａは、既存の放射線撮像システムで撮影したエネルギー分解能を持たない画像と互換性のある画像となる。画像処理部１３４は、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈと、低エネルギーのおける減弱率の画像Ｌと、に係数をかけて加算することにより、蓄積画像Ａを生成することができる。あるいは、図５で示した被写体がある場合のＸ線の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像Ｘ＿ＥＶＥＮを、被写体がない場合のＸ線の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像Ｗ＿ＥＶＥＮで除算することで生成してもよい。
図８は、第１実施形態に係る蓄積画像Ａと骨画像Ｂとを例示的に示す図である。通常の人体は、軟部組織と骨のみで構成されている。しかしながら、図１に示した放射線撮像システムを用いて、ＩＶＲ（画像下治療）を行うときは、血管に造影剤が注入される。また、カテーテルやガイドワイヤーを血管内に挿入し、ステントやコイルを留置するなどの処置が行われる。ＩＶＲは、造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら行われる。従って、造影剤や医療用デバイスのみを分離する、又は、軟部組織や骨などの背景を除去することで、視認性が向上する可能性がある。
図８に示すように、通常の放射線撮像システムと互換性のある画像、すなわち蓄積画像Ａでは、造影剤、ステント、骨の他、軟部組織が表示されてしまう。一方、第１実施形態に係る放射線撮像システムでは、骨画像Ｂを表示することで、軟部組織の影響を低減することができる。
一方、造影剤の主成分はヨウ素であり、医療用デバイスの主成分はステンレス等の金属である。いずれも、骨の主成分であるカルシウムよりも原子番号が大きいため、骨画像Ｂには、骨と造影剤と医療用デバイスが表示される。
本願発明者が検討を行ったところ、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌとに基づいて、水画像Ｗと造影剤画像Ｉに分離するなどしても、造影剤画像Ｉに骨と造影剤と医療用デバイスが表示されていた。また、低エネルギーのＸ線と高エネルギーＸ線の管電圧やフィルタを変えても同様である。すなわち、造影剤や医療用デバイスを、骨から分離することはできなかった。
図９は、第１実施形態に係る軟部組織画像と厚み画像とを例示的に示す図である。本願発明者が四肢のファントムの軟部組織画像Ｓを観察したところ、軟部組織の厚みの減少として骨が視認できることがわかった。これは、骨の厚みの分だけ、軟部組織の厚みが減少するためである。また、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓの和の画像、すなわち厚み画像Ｔを観察したところ、骨のコントラストが消えて視認できなくなることがわかった。これは、骨が存在する領域における軟部組織の厚みの減少が、骨の厚みを加算することで相殺されるためである。
本願発明者が調査したところ、人体の骨の中には海綿骨や骨髄など、カルシウムを含まない領域が存在するものの、それらの内部は有機物で満たされている（気体で満たされていない）ことがわかった。すなわち、人体を一方向に投影したときの厚みは、連続的であると言える。そのため、人体であっても、厚み画像Ｔにおける骨のコントラストを消すことができる。なお、肺や消化器官のように気体を含みうる領域では、前記した厚みの連続性が成立しない点に注意が必要である。また、乾燥人骨ファントムでは、海綿骨や骨髄の内部は空洞である（気体で満たされている）こと、鳥類など骨の内部が空洞になっている生物がいることについても、注意が必要である。
本実施形態において、信号処理部１３３は、第１の物質の厚みと第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成する。これにより、ノイズ低減された物質分離画像を生成することが可能になる。
図１０は、第１実施形態に係る蓄積画像Ａと厚み画像Ｔとを例示的に示す図である。四肢に造影剤が注入されたとき、蓄積画像Ａでは、骨と造影剤の両方が視認できる。しかしながら、厚み画像Ｔでは骨のコントラストが消えて、軟部組織と造影剤のみを視認できるようになる。従って、造影剤や医療用デバイスを視認するときに骨が妨げとなるような状況で、視認性の向上が期待できる。ただし、図４で示した低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線の管電圧によっては、厚み画像Ｔにおいて、骨のコントラストが消えると同時に造影剤のコントラストも微弱になり、視認が困難になることがある。
図１１（Ａ）はＸ線のスペクトルとエネルギーの関係を示す図であり、図１１（Ｂ）は線減弱係数とエネルギーの関係を示す図である。図１１（Ａ）において、波形１１０１は管電圧５０ｋＶにおけるＸ線のスペクトルを示し、波形１１０２は管電圧１２０ｋＶにおけるＸ線のスペクトルを示している。破線１１１０は管電圧５０ｋＶにおけるＸ線のスペクトルの平均エネルギ（３３ｋｅＶ）を示し、破線１１２０は管電圧１２０ｋＶにおけるＸ線のスペクトルの平均エネルギ（５７ｋｅＶ）を示す。
また、図１１（Ｂ）に示すように、線減弱係数は物質ごと（例えば、軟部組織、骨、造影剤等）、エネルギーごとに異なるものとなる。図１１（Ｂ）において、波形１１０３は軟部組織の線減弱係数を示し、波形１１０４は骨の線減弱係数を示し、波形１１０５は造影剤の線減弱係数を示している。
本実施形態において、取得部１３１は、第１エネルギー（低エネルギー）での撮影と、第１エネルギーに比べて高い第２エネルギー（高エネルギー）での撮影とを行うことで複数の放射線画像を取得する。ここで、第１エネルギーに基づいた放射線画像を取得するための放射線のスペクトルの平均エネルギーは、ヨウ素のＫ吸収端１１３０（図１１（Ｂ））よりも低いエネルギーである。
一般的に、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線の管電圧差を大きくするほど、物質ごとの線減弱係数の差が大きくなる。従って、図６で示した信号処理で得られる画像のＳＮ比が向上する。一方で、低エネルギーのＸ線の管電圧を下げすぎると、同じＳＮ比を達成するために必要な被曝量が増加する傾向にある。そのため、信号処理においては、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線の管電圧は、例えば、７０ｋＶと１２０ｋＶ等に設定することが可能である。
ここで、造影剤の主成分であるヨウ素は、例えば、図１１（Ｂ）に示すように、３０ｋｅＶ付近にＫ吸収端１１３０を持つ。このＫ吸収端１１３０を利用できるような線質を選択することで、厚み画像Ｔにおける造影剤のコントラストを強調することができる。すなわち、低エネルギーに基づいた放射線画像を取得するための放射線のスペクトルの平均エネルギーが、ヨウ素のＫ吸収端よりも低いエネルギーとなるように線質を選択することで、厚み画像Ｔにおける造影剤のコントラストを強調することができる。
例えば、信号処理部１３３は、信号処理において、低エネルギーのＸ線の管電圧を４０ｋＶ～５０ｋＶに設定し、付加フィルタを通さないなどの線質を用いることが可能である。このような線質では、低エネルギーのＸ線の平均エネルギーがヨウ素のＫ吸収端を下回り、造影剤のコントラストが強調されやすい。ただし、被写体が厚くなると、低エネルギーのＸ線がほとんど透過しなくなる。従って、本発明の第一の実施形態は、比較的厚みが薄く、図９で示した厚みの連続性が良好に成立している部位、例えば四肢等に好適に用いられる。
本実施形態の画像処理では、表示用画像として、蓄積画像Ａや骨画像Ｂや厚み画像Ｔを表示していたが、表示用画像は、この例に限定されず、画像処理部１３４は、表示用画像として、高エネルギー画像Ｈや軟部組織画像Ｓを表示してもよい。また、図４に示したタイミングチャートで得られた画像や、図５に示した補正処理で得られた画像や、図６に示した信号処理で得られた画像を用いてもよい。また、これらの画像に対する後処理として、対数変換やダイナミックレンジ圧縮を示したが、このような実施形態に限定されない。例えば、画像処理部１３４は、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタや、ガウシアンフィルタ等の空間方向のフィルタをかけるなどの画像処理を行うことも可能である。すなわち、本実施形態における画像処理とは、撮影後又は補正後又は信号処理後の画像に対して任意の演算を行う処理であると言える。
本実施形態によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。
（第２実施形態）
第２実施形態では、図９で示した厚みの連続性を利用することで、図６に示した信号処理で得られた画像（物質分離画像）のノイズを低減する構成について説明する。
図１２に、第２実施形態に係る信号処理のブロック図を示す。第２実施形態では、図６の信号処理と同様に、信号処理部１３３は、補正部１３２から得られる複数の画像を用いて物質分離画像を生成する。すなわち、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを生成する。これらの厚み画像は低エネルギー画像Ｌや高エネルギー画像Ｈよりもノイズが大きくなり、画質が劣化するという課題がある。そこで、信号処理部１３３は、軟部組織の厚みの画像Ｓに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の軟部組織の厚みの画像Ｓ'を生成する。フィルタ処理として、信号処理部１３３は、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどを用いることが可能である。次に、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、図７の説明と同様の方法で蓄積画像Ａを生成する。さらに、信号処理部１３３は、フィルタ処理後の軟部組織の厚みの画像Ｓ'と蓄積画像Ａから、ノイズ低減された骨の厚みの画像Ｂ'を生成する。
まず、低エネルギーと高エネルギーのＸ線の和の画像、すなわち蓄積画像ＡにおけるスペクトルをＮＡ（Ｅ）、軟部組織の厚みをＳ、骨の厚みをＢとすると、以下の［数１０］式が成り立つ。
Figure 0007373323000010
［数１０］式に、ある画素における蓄積画像の画素値Ａと軟部組織の厚みＳを代入して非線形方程式を解くことで、ある画素における骨の厚みＢを求めることが可能である。このとき、軟部組織の厚みＳの代わりに、フィルタ処理後の軟部組織の厚みＳ'を代入して［数１０］式を解くと、骨の厚みＢ'が得られる。
一般的に、軟部組織画像には高周波成分があまり含まれないため、フィルタ処理を行ってノイズを除去しても、信号成分が失われにくい。このようにしてノイズ低減された軟部組織の厚みの画像Ｓ'と、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａを用いることで、ノイズ低減された骨の厚みの画像Ｂ'を得ることができる。ただし、軟部組織画像に高周波成分が含まれる場合は、ノイズ低減された骨の厚みの画像Ｂ'の信号成分の一部が失われるという課題がある。
この場合、図１３に示す信号処理のブロック図で、骨の厚みの画像Ｂ'を生成することも可能である。図１３に、第２実施形態に係る信号処理のブロック図を示す。図１３に示す信号処理のブロック図では、図１２に示したブロック図の信号処理と同様に、信号処理部１３３は、補正部１３２から得られる複数の画像を用いて物質分離画像を生成する。すなわち、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを生成する。また、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから蓄積画像Ａを生成する。さらに、信号処理部１３３は、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓの和の画像、すなわち厚み画像Ｔを生成する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'を生成する。さらに、信号処理部１３３は、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'と蓄積画像Ａから、ノイズ低減された骨の厚みの画像Ｂ'を生成する。
ここで、厚みをＴとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓより、［数１０］式を変形して以下の［数１１］式が成り立つ。
Figure 0007373323000011
［数１１］式に、ある画素における蓄積画像の画素値Ａと厚みＴを代入して非線形方程式を解くことで、ある画素における骨の厚みＢを求めることが可能である。このとき、厚みＴの代わりに、フィルタ処理後の厚みＴ'を代入して［数１１］式を解くと、骨の厚みＢ'が得られる。図９で説明したように、厚み画像Ｔは連続性が高いため、軟部組織の厚みの画像よりもさらに高周波成分が含まれない。従って、フィルタ処理を行ってノイズを除去しても、信号成分が失われにくい。このようにしてノイズ低減された厚み画像Ｔ'と、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａを用いることで、ノイズ低減された骨の厚み画像Ｂ'を得ることができる。
尚、［数１１］式ではノイズ低減された骨の厚み画像Ｂ'を求める例を説明したが、ノイズ低減された軟部組織の厚み画像を求める場合も同様である。すなわち、信号処理部１３３は、フィルタの処理後の厚み画像Ｔ'と、複数の放射線画像（Ｈ、Ｌ）の加算に基づいて取得した蓄積画像Ａとに基づいて、第１の物質分離画像（骨の厚み画像Ｂ）に比べてノイズ低減された第１の物質の物質分離画像（骨の厚み画像Ｂ'）、又は第２の物質分離画像（軟部組織の厚み画像Ｓ）に比べてノイズ低減された第２の物質の物質分離画像（軟部組織の厚み画像Ｓ'）を生成することが可能である。
本実施形態によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。
また、信号処理部１３３は、［数１１］式の演算処理結果を内部メモリのテーブルに予め記憶しておき、［数１１］式の演算処理の際にテーブルを参照することで、フィルタの処理後の厚み画像Ｔ'及び蓄積画像Ａに対応する骨の厚み画像Ｂ'（軟部組織の厚み画像Ｓ'）を取得することが可能である。これにより、信号処理部１３３は、静止画撮影の他、ＩＶＲのような動画撮影においても、ノイズ低減された各物質の物質分離画像（Ｂ'、Ｓ'）を短時間で取得することが可能になる。
（第３実施形態）
第３実施形態では、図９で示した厚みの連続性を利用することで、造影剤の分離とノイズ低減を行う構成について説明する。
図１４に、第３実施形態に係る信号処理のブロック図を示す。第３実施形態では、図１３の信号処理と同様に、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを生成する。さらに、信号処理部１３３は、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓの和の画像、すなわち厚み画像Ｔを生成する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに対して造影剤のコントラストを除去するフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'を生成する。さらに、信号処理部１３３は、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'と低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、造影剤画像Ｉ'を生成する。
ここで、エネルギーＥおける造影剤の線減弱係数をμＩ（Ｅ）、造影剤の厚みをＩとすると、［数４］式を拡張して以下の［数１２］式が成り立つ。
Figure 0007373323000012
また、厚み画像における厚みをＴとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓ＋Ｉより、［数１２］式を変形して以下の［数１３］式が成り立つ。
Figure 0007373323000013
［数１３］式に、ある画素における低エネルギー画像Ｌの画素値と高エネルギー画像Ｈの画素値と厚み画像における厚みＴを代入して非線形連立方程式を解くことで、ある画素における骨の厚み画像における厚みＢと軟部組織の厚み画像における厚みＳを求めることが可能である。ただしこのままでは、厚み画像Ｔは、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓの和のすなわち、Ｔ＝Ｂ＋Ｓであるため、造影剤の厚みIは常に０となる。
厚み画像Ｔでは、図１０で説明した通り、骨は消えるが造影剤は視認できる。すなわち、造影剤を含む血管の部分だけ、厚みが変化している。しかしながら、造影剤を含む血管の部分では、血液が造影剤に置換される。すなわち、造影剤の有無に関わらず、真の厚み画像Ｔ'は変化しないはずである。
また、一般的に造影剤を含む血管は細いため、厚み画像Ｔにガウシアンフィルタ等のフィルタ処理を行うことで、造影剤による厚みの変化を除去して、真の厚み画像Ｔ'を得ることができる。すなわち、厚み画像Ｔの代わりに、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'における厚みを代入して［数１３］式を解けば、骨の厚み画像Ｂ'、軟部組織の厚み画像Ｓ'、造影剤の厚み画像I'を得ることができる。
信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに空間フィルタを適用した、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'と、複数の放射線画像（低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈ）とに基づいて、第１の物質分離画像（骨の厚み画像Ｂ）に比べてノイズ低減された第１の物質の物質分離画像（骨の厚み画像Ｂ'）と、第２の物質分離画像（軟部組織の厚み画像Ｓ）に比べてノイズ低減された第２の物質の物質分離画像（軟部組織の厚み画像Ｓ'）と、第１の物質及び第２の物質とは異なる第３の物質（ヨウ素を含む造影剤）の厚みを示す第３の物質分離画像（造影剤の厚み画像I'）と、を生成する。
ここで、信号処理部１３３は、［数１３］式の演算処理結果を内部メモリのテーブルに予め記憶しておき、［数１３］式の演算処理の際にテーブルを参照することで、フィルタの処理後の厚み画像Ｔ'及び複数の放射線画像（低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈ）に対応する骨の厚み画像Ｂ'、軟部組織の厚み画像Ｓ'、造影剤の厚み画像I'を取得することも可能である。これにより、信号処理部１３３は、非線形方程式を解析する場合に比べて、各物質の物質分離画像（Ｂ'、Ｓ'、I'）を短時間で取得することが可能になる。
図１４の信号処理では、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'はノイズが低減されているが、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈはノイズが低減されていない。そのため、骨の厚み画像Ｂ'、軟部組織の厚み画像Ｓ'、造影剤の厚み画像I'のノイズが大きくなり、画質が劣化するという課題がある。
この場合、図１５に示す信号処理のブロック図で、信号処理部１３３は処理を行うことも可能である。信号処理部１３３は、骨の厚み画像Ｂ'と軟部組織の厚み画像Ｓ'の和の画像、すなわち造影剤を含まない厚み画像ｔに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の造影剤を含まない厚み画像ｔ'を生成する。また、信号処理部１３３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、図７の説明と同様の方法で蓄積画像Ａを生成する。さらに、信号処理部１３３は、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'（第１の厚み画像）と、フィルタ処理後の造影剤を含まない厚み画像ｔ'（第２の厚み画像）と、蓄積画像Ａから、ノイズ低減された造影剤の厚み画像Ｉ''を生成する。
ここで、エネルギーＥおける造影剤の線減弱係数をμＩ（Ｅ）、造影剤の厚みをＩとすると、［数１０］式を拡張して以下の［数１４］式が成り立つ。
Figure 0007373323000014
また、厚みをＴ、造影剤を含まない厚みｔとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓ＋Ｉ、ｔ＝Ｂ＋Ｓより、［数１４］式を変形して以下の［数１５］式が成り立つ。
Figure 0007373323000015
［数１５］式に、ある画素における蓄積画像の画素値Ａと厚み画像Ｔにおける厚みと造影剤を含まない厚み画像ｔにおける厚みを代入して非線形方程式を解くことで、ある画素における骨の厚み画像Ｂにおける厚みを求めることが可能である。ただしこのままでは、厚み画像Ｔは、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓの和のすなわち、Ｔ＝Ｂ＋Ｓであるため、造影剤の厚みIは常に０となる。
しかしながら厚み画像Ｔの代わりにフィルタ処理後の厚みＴ'を、造影剤を含まない厚み画像ｔの代わりにフィルタ処理後の造影剤を含まない厚み画像ｔ'を代入することで、ノイズ低減された造影剤の厚み画像Ｉ''を求めることができる。図９で説明したように、厚み画像Ｔは連続性が高いため、フィルタ処理を行ってノイズを除去しても、信号成分が失われにくい。造影剤を含まない厚み画像ｔについても同様である。このようにしてノイズ低減された厚み画像Ｔ'と、ノイズ低減された造影剤を含まない厚み画像ｔ'と、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａを用いることで、ノイズ低減された造影剤の厚み画像Ｉ''を得ることができる。
すなわち、信号処理部１３３は、ノイズ低減された第１の物質の物質分離画像（骨の厚み画像Ｂ'）と、ノイズ低減された第２の物質の物質分離画像（軟部組織の厚み画像Ｓ'）とに基づいて、第３の物質（ヨウ素を含む造影剤）を含まない第２の厚み画像（造影剤を含まない厚み画像ｔ）を生成する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに空間フィルタを適用した、フィルタ処理後の第１の厚み画像Ｔ'と、第２の厚み画像ｔに空間フィルタを適用した、フィルタ処理後の第２の厚み画像ｔ'と、複数の放射線画像の加算に基づいて取得した蓄積画像Ａとに基づいて、第３の物質分離画像（造影剤の厚み画像I'）に比べてノイズ低減された第３の物質の物質分離画像（造影剤の厚み画像Ｉ''）を生成する。
ここで、信号処理部１３３は、［数１５］式の演算処理結果を内部メモリのテーブルに予め記憶しておき、［数１５］式の演算処理の際にテーブルを参照することで、フィルタ処理後の第１の厚み画像Ｔ'及び蓄積画像Ａ及びフィルタ処理後の第２の厚み画像ｔ'に対応するノイズ低減された造影剤の厚み画像Ｉ''を取得することも可能である。これにより、信号処理部１３３は、非線形方程式を解析する場合に比べて、ノイズ低減された造影剤の物質分離画像を短時間で取得することが可能になる。
なお、上記の第１～第３実施形態では、Ｘ線撮像装置１０４として蛍光体を用いた間接型のＸ線センサを用いた。しかしながら本発明はこのような形態に限定されない。例えばＣｄＴｅ等の直接変換材料を用いた直接型のＸ線センサを用いてもよい。すなわち、Ｘ線センサは、間接型・直接型のどちらでもよい。
また、第１～第３実施形態では、例えば、図４の動作においてＸ線発生装置１０１の管電圧を変化させていた。しかしながら本発明はこのような形態に限定されない。Ｘ線発生装置１０１のフィルタを時間的に切り替えるなどして、Ｘ線撮像装置１０４に曝射されるＸ線のエネルギーを変化させてもよい。すなわち、Ｘ線撮像装置１０４へ曝射されるＸ線のエネルギーを変更させる方法は、どのような方法は、何等限定されない。
また、第１～第３実施形態では、Ｘ線のエネルギーを変化させることで、異なるエネルギーの画像を得ていたが、本発明はこのような形態に限定されない。例えば、複数の蛍光体１０５および二次元検出器１０６を重ねることで、Ｘ線の入射方向に対して前面の二次元検出器と背面の二次元検出器から、異なるエネルギーの画像を得る、積層型の構成としてもよい。
また、第１実施形態～第３実施形態では、Ｘ線撮影システムの撮像制御装置１０３を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っていた。しながら本発明はこのような形態に限定されない。例えば、撮像制御装置１０３で取得した画像を別のコンピュータに転送して、エネルギーサブトラクション処理を行ってもよい。例えば、取得した画像を医療用のＰＡＣＳを介して別のパソコンに転送し、エネルギーサブトラクション処理を行ってから表示する構成としてもよい。すなわち、上記実施形態で説明した補正処理を行う装置は、撮影装置とセットでなくてよい（画像ビューアでもよい）。
本実施形態によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。また、ノイズが低減された骨の厚みや軟部組織の厚みを推定しつつ、更に、造影剤や医療用デバイスを分離することが可能になる。
＜他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
１０１：Ｘ線発生装置、１０２：Ｘ線制御装置、１０３：撮像制御装置、１０４：Ｘ線撮像装置、１０５：蛍光体、１０６：二次元検出器

Claims (12)

  1. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成する生成手段を備え、
    前記生成手段は、前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
    前記厚み画像に空間フィルタを適用して得た新たな厚み画像と、前記複数の放射線画像とを用いて、
    前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第１の物質及び前記第２の物質とは異なる第３の物質の厚みを示す第３の物質分離画像、を生成する画像処理装置。
  2. 前記第１の物質には、少なくとも、カルシウム、ハイドロキシアパタイト、又は骨が含まれ、前記第２の物質には、少なくとも、水、又は脂肪が含まれる請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 第１エネルギーでの撮影と、前記第１エネルギーに比べて高い第２エネルギーでの撮影とを行うことで前記複数の放射線画像を取得する取得手段を更に備え、
    前記第１エネルギーに基づいた放射線画像を取得するための放射線のスペクトルの平均エネルギーが、ヨウ素のＫ吸収端よりも低いエネルギーである請求項１または２に記載の画像処理装置。
  4. 前記取得手段は、前記複数の放射線画像として、１ショットの放射線の曝射の間に複数回のサンプルホールドを行って得られた放射線画像を取得する請求項３に記載の画像処理装置。
  5. 前記生成手段は、前記ノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像と、前記ノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像とに基づいて、前記第３の物質を含まない第２の厚み画像を生成する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  6. 前記生成手段は、前記厚み画像に空間フィルタを適用した、フィルタ処理後の第１の厚み画像と、
    前記第２の厚み画像に空間フィルタを適用した、フィルタ処理後の第２の厚み画像と、
    前記複数の放射線画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、に基づいて、
    前記第３の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された第３の物質の厚みを示す物質分離画像を生成する請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 前記第３の物質には、ヨウ素を含む造影剤が含まれる請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  8. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成する生成手段を備え、
    前記生成手段は、前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
    前記厚み画像と、前記複数の放射線画像の加算により取得した蓄積画像とを用いて、前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像と、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像とを生成する画像処理装置。
  9. 請求項１乃至８のいずれか１項に記載された画像処理装置と、
    放射線を検出する検出器を有し、前記複数の放射線画像に関する情報を出力する放射線撮像装置と、を備える放射線撮像システム。
  10. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成し、
    前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
    前記厚み画像に空間フィルタを適用して得た新たな厚み画像と、前記複数の放射線画像とを用いて、
    前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像、又は、前記第１の物質及び前記第２の物質とは異なる第３の物質の厚みを示す第３の物質分離画像、を生成する画像処理方法。
  11. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、第１の物質の厚みを示す第１の物質分離画像と、前記第１の物質とは異なる第２の物質の厚みを示す第２の物質分離画像とを生成し、
    前記第１の物質分離画像と前記第２の物質分離画像とを用いて、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成し、
    前記厚み画像と、前記複数の放射線画像の加算により取得した蓄積画像とを用いて、前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第１の物質の厚みを示す物質分離画像と、前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像に比べてノイズ低減された前記第２の物質の厚みを示す物質分離画像とを生成する画像処理方法。
  12. コンピュータに、請求項１０または１１に記載された画像処理方法を実行させるプログラム。
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