JPH02244881A - Ｘ線診断装置 - Google Patents
Ｘ線診断装置Info
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- JPH02244881A JPH02244881A JP1063502A JP6350289A JPH02244881A JP H02244881 A JPH02244881 A JP H02244881A JP 1063502 A JP1063502 A JP 1063502A JP 6350289 A JP6350289 A JP 6350289A JP H02244881 A JPH02244881 A JP H02244881A
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- ray
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Links
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Landscapes
- Radiography Using Non-Light Waves (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
この発明は、Ｘ線を被写体に照射して得られる透過Ｘ線
情報に基づく可視画像を作成し、医用診断に供するＸ線
診断装置に関するものである。
情報に基づく可視画像を作成し、医用診断に供するＸ線
診断装置に関するものである。
（従来の技術）
一般にＸ線診断装置において、Ｘ線を検出する検出器に
は直接Ｘ線と共に、被写体等で散乱した散乱Ｘ線が入射
する。この散乱Ｘ線は画像のコントラスト鮮鋭度を劣化
させる主たる原因となるため、それの除去は非常に重要
である。
は直接Ｘ線と共に、被写体等で散乱した散乱Ｘ線が入射
する。この散乱Ｘ線は画像のコントラスト鮮鋭度を劣化
させる主たる原因となるため、それの除去は非常に重要
である。
従って、そのような散乱Ｘ線を除去する工夫は、従来か
ら種々提案されている。その−例として特開昭５９−１
５１９４０号公報にディジタルフィルタによる補正手段
が開示されている。この補正手段は、Ｘ線診断装置の検
出器から出力されるＸ線データＩｍをＸ線照射野に亘っ
て平均化した平均値Ｉｒｎを演算する平均化演算手段と
、 ０．５〜１．５）の関係式より、前記平均化演算手段よ
り出力される平均値１ｒｎを直接Ｘ線データの平均値Ｉ
ｐに変換する１ｍ−Ｉｐ変換演算手段と、前記平均値１
ｐより（Ｉｐ）ｎを演算するｎ乗演算手段と、前記ｎ乗
演算手段より出力される（ｉｐ） ｎ！ｔ）Ａ （１−
ｎ）（Ｉ ｐ） ｎを演１１する第１の乗算手段と、前
記検出器から出力されるＸ線デー２１ｍから、前記第１
の乗算手段よりの出力Ａ （１−ｎ） （Ｉ ｐ）
を減算する減算手段と、前記減算手段より出力される
前記減算結果Ｔｍおよびシステムレスポンス関数と散乱
Ｘ線レスポンス関数とで定義されるフィルタリング特性
Ｈにより直接Ｘ線データＩｐ（ｘ、ｙ）を算出するフィ
ルタリング演算手段とで構成されている。
ら種々提案されている。その−例として特開昭５９−１
５１９４０号公報にディジタルフィルタによる補正手段
が開示されている。この補正手段は、Ｘ線診断装置の検
出器から出力されるＸ線データＩｍをＸ線照射野に亘っ
て平均化した平均値Ｉｒｎを演算する平均化演算手段と
、 ０．５〜１．５）の関係式より、前記平均化演算手段よ
り出力される平均値１ｒｎを直接Ｘ線データの平均値Ｉ
ｐに変換する１ｍ−Ｉｐ変換演算手段と、前記平均値１
ｐより（Ｉｐ）ｎを演算するｎ乗演算手段と、前記ｎ乗
演算手段より出力される（ｉｐ） ｎ！ｔ）Ａ （１−
ｎ）（Ｉ ｐ） ｎを演１１する第１の乗算手段と、前
記検出器から出力されるＸ線デー２１ｍから、前記第１
の乗算手段よりの出力Ａ （１−ｎ） （Ｉ ｐ）
を減算する減算手段と、前記減算手段より出力される
前記減算結果Ｔｍおよびシステムレスポンス関数と散乱
Ｘ線レスポンス関数とで定義されるフィルタリング特性
Ｈにより直接Ｘ線データＩｐ（ｘ、ｙ）を算出するフィ
ルタリング演算手段とで構成されている。
このような定常フィルタによる補正手段は、ペンシルビ
ームＸ線入射に対する散乱Ｘ線の広がりを示す関数（Ｐ
ｏ１ｎｔ ５ｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ：ＰＳ
Ｆ）が被写体の厚みに対して余り変化しないシステム、
例えばＸ線蛍光増倍管（Ｉ Ｉ）−テレビ撮像管（Ｔ
Ｖ）チェーン系においてグリッドを用いた撮影または透
視装置に有効である。
ームＸ線入射に対する散乱Ｘ線の広がりを示す関数（Ｐ
ｏ１ｎｔ ５ｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ：ＰＳ
Ｆ）が被写体の厚みに対して余り変化しないシステム、
例えばＸ線蛍光増倍管（Ｉ Ｉ）−テレビ撮像管（Ｔ
Ｖ）チェーン系においてグリッドを用いた撮影または透
視装置に有効である。
（発明が解決しようとする課題）
上記したＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置以外の例えばイ
メージングプレートを使用するコンピユーテッドラジオ
グラフィ（ＣａｍｐｕｌｅｄＲａｄｌｏｇｒａｐｈｙ
： ＣＲ）のような撮影システムとか、！Ｉ−ＴＶチェ
ーン系診断装置であってもグリッドを使用しない撮影装
置の場合は、一般に被写体の厚みに対してＰＳＦが変化
する。従って、ここに揚げたＣＲ，グリッドを使用しな
いＩ Ｉ −ＴＶチェーン系診断装置については、上記
した従来の補正手段では散乱Ｘ線を除去できないことに
なる。
メージングプレートを使用するコンピユーテッドラジオ
グラフィ（ＣａｍｐｕｌｅｄＲａｄｌｏｇｒａｐｈｙ
： ＣＲ）のような撮影システムとか、！Ｉ−ＴＶチェ
ーン系診断装置であってもグリッドを使用しない撮影装
置の場合は、一般に被写体の厚みに対してＰＳＦが変化
する。従って、ここに揚げたＣＲ，グリッドを使用しな
いＩ Ｉ −ＴＶチェーン系診断装置については、上記
した従来の補正手段では散乱Ｘ線を除去できないことに
なる。
また極端な例ではあるが、被写体を全く通過しないバス
（エアバス）の領域が画像中に存在する場合、その領域
からは全く散乱Ｘ線が発生しないことは明らかである。
（エアバス）の領域が画像中に存在する場合、その領域
からは全く散乱Ｘ線が発生しないことは明らかである。
にもかかわらず上記した従来手段のように定常フィルタ
を用いて散乱線補正を試みようとすると、上記した散乱
Ｘ線が発生されない領域まで補正されてしまうため、ア
ーチファクトが発生して診断上かえって障害となること
も指摘されていた。
を用いて散乱線補正を試みようとすると、上記した散乱
Ｘ線が発生されない領域まで補正されてしまうため、ア
ーチファクトが発生して診断上かえって障害となること
も指摘されていた。
この発明は上記課題に鑑みてなされたもので、その目的
とするところは、被写体の厚みに対してＰＳＦが変化す
るＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置でグリッドを使用しな
い装置、ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置以外の装置であ
っても検出Ｘ線信号中の散乱Ｘ線信号成分を充分に除去
し、コントラスト鮮鋭度のすぐれたアーチファクトのな
い高品質の画像を得ることができるＸ線診断装置を提供
するにある。
とするところは、被写体の厚みに対してＰＳＦが変化す
るＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置でグリッドを使用しな
い装置、ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置以外の装置であ
っても検出Ｘ線信号中の散乱Ｘ線信号成分を充分に除去
し、コントラスト鮮鋭度のすぐれたアーチファクトのな
い高品質の画像を得ることができるＸ線診断装置を提供
するにある。
［発明の構成］
（課題を解決するための手段）
この発明は、上記目的を達成するために、被写体を透過
するＸ線をＸ線検出手段にて検出し、この検出手段から
出力されるＸ線信号データを基にして画像を表示するＸ
線診断装置において、前記Ｘ線信号データを被写体の厚
み相当データに従って分類する手段と、この分類手段に
よって分類された厚み毎の前記Ｘｇ信号データに対しそ
れぞれ独立してフィルタ演算をしそれぞれ厚み毎の散乱
Ｘ線成分信号を出力するフィルタ演算手段と、このフィ
ルタ演算手段によって得られた前記厚み毎の散乱Ｘ線成
分信号を合成する手段と、この合成手段によって得られ
た総計散乱Ｘ線成分信号を前記Ｘ線検出手段からのＸ線
信号データがら減算する手段とを備えたことを特徴とす
るものである。
するＸ線をＸ線検出手段にて検出し、この検出手段から
出力されるＸ線信号データを基にして画像を表示するＸ
線診断装置において、前記Ｘ線信号データを被写体の厚
み相当データに従って分類する手段と、この分類手段に
よって分類された厚み毎の前記Ｘｇ信号データに対しそ
れぞれ独立してフィルタ演算をしそれぞれ厚み毎の散乱
Ｘ線成分信号を出力するフィルタ演算手段と、このフィ
ルタ演算手段によって得られた前記厚み毎の散乱Ｘ線成
分信号を合成する手段と、この合成手段によって得られ
た総計散乱Ｘ線成分信号を前記Ｘ線検出手段からのＸ線
信号データがら減算する手段とを備えたことを特徴とす
るものである。
（作用）
被写体を透過するＸ線をＸ線検出手段にて検出しその入
射Ｘ線に対応するＸ線信号データを出力する。このＸ線
信号データを画素毎に、診断条件によって決定された被
写体の厚みに対応する比較レベル信号と比較することに
よって被写体の厚みに従って分類する。このようにして
分類された前記Ｘ線信号データを分類厚み毎にそれぞれ
独立してそれ相応のフィルタ係数のもとにフィルタ演算
を実施する。これによりそれぞれ被写体の分類厚み毎に
散乱Ｘ線成分信号が算出され、これらの信号を合成して
総計の散乱Ｘ線成分信号が得られる。
射Ｘ線に対応するＸ線信号データを出力する。このＸ線
信号データを画素毎に、診断条件によって決定された被
写体の厚みに対応する比較レベル信号と比較することに
よって被写体の厚みに従って分類する。このようにして
分類された前記Ｘ線信号データを分類厚み毎にそれぞれ
独立してそれ相応のフィルタ係数のもとにフィルタ演算
を実施する。これによりそれぞれ被写体の分類厚み毎に
散乱Ｘ線成分信号が算出され、これらの信号を合成して
総計の散乱Ｘ線成分信号が得られる。
この信号を、前記検出手段によって得られたＸ線信号デ
ータから画素毎に減算することによって、最終的に散乱
Ｘ線成分が除去された直接Ｘ線成分のみのＸ線信号デー
タが得られる。
ータから画素毎に減算することによって、最終的に散乱
Ｘ線成分が除去された直接Ｘ線成分のみのＸ線信号デー
タが得られる。
上記したように、検出されたＸ線信号データを被写体の
厚みに従って分類し、この分類厚み毎のデータとしてフ
ィルタ演算をして別々に散乱Ｘ線成分を求め、Ｘ線検出
手段からのＸ線信号データから減するようにしているの
で、ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置でグリッドを使用し
ない装置やＸＩ−ＴＶチェーン系診断装置以外の装置の
ように被写体の厚みに対してＰＳＦが変化するシステム
においても散乱線補正を確実に実施することができる。
厚みに従って分類し、この分類厚み毎のデータとしてフ
ィルタ演算をして別々に散乱Ｘ線成分を求め、Ｘ線検出
手段からのＸ線信号データから減するようにしているの
で、ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置でグリッドを使用し
ない装置やＸＩ−ＴＶチェーン系診断装置以外の装置の
ように被写体の厚みに対してＰＳＦが変化するシステム
においても散乱線補正を確実に実施することができる。
（実施例）
この発明の一実施例の構成を第１図をツ照して説明する
。Ｘ線管１はＸ線制御器２によってＸ線曝射を制御され
る。Ｘ線管１から曝射され被写体３を透過したＸ線はＸ
線検出器４によって検出される。この検出器４から出力
される２次元検出面に対応する画素毎のアナログ検出信
号を、Ａ／Ｄ変換器５にてディジタル値に変換した後、
メモリ６に原画像データとして格納する。一方、Ｘ線制
御器２から各種診断条件（撮影条件）、即ち管電圧、管
電流、曝射パルスＸ線幅、Ｘ線管・検出器間距離等の提
供をうけ、被写体３の厚みに対応する複数のスレッシホ
ールドレベルＳｌ、・・・ Ｓｎを発生するスレッシホ
ールドレベル発生器１を段゛ける。
。Ｘ線管１はＸ線制御器２によってＸ線曝射を制御され
る。Ｘ線管１から曝射され被写体３を透過したＸ線はＸ
線検出器４によって検出される。この検出器４から出力
される２次元検出面に対応する画素毎のアナログ検出信
号を、Ａ／Ｄ変換器５にてディジタル値に変換した後、
メモリ６に原画像データとして格納する。一方、Ｘ線制
御器２から各種診断条件（撮影条件）、即ち管電圧、管
電流、曝射パルスＸ線幅、Ｘ線管・検出器間距離等の提
供をうけ、被写体３の厚みに対応する複数のスレッシホ
ールドレベルＳｌ、・・・ Ｓｎを発生するスレッシホ
ールドレベル発生器１を段゛ける。
比較器８はメモリ６から画素毎１こ順次読み出される原
画像データと、スレッシホールドレベル発生器７から提
供されるスレッシホールドレベルＳ１．・・・、Ｓｎと
を比較し、その結果に従って複数のメモリ９−１．・・
・９−ｎの何れかに振り分けて格納する。即ち、原画像
の信号レベル■とスレッシホールドレベル５１ 、 川
、Ｓｎとを比較し、１＜Ｓｔ 、Ｓｌ ＜ Ｉ＜Ｓ２
、＝−、Ｓｎ ＜ １というように、原画像をその信号
レベルに応じてｎ＋１個の領域に分割する。つまり、メ
モリ９−１には原画像信号のうち、スレッシホールドレ
ベル８１以下の信号レベルをもつ画素位置の信号のみが
その値をそのまま記録され、他の画素位置には０が記録
される。またメモリ９−２には、スレッシボールドレベ
ルｓ１ ＜ ｒ＜Ｓ２の範囲に入るものだけ上記と同様
に記録される。他のメモリ９−３゜・・・、９−ｎにつ
いても上記と同様に提供されるスレッシホールドレベル
に従って相当する信号が記録されることになる。このよ
うにして各メモリ９−１．・・・、９−ｎには、原画像
の部分領域が記録されることになる。
画像データと、スレッシホールドレベル発生器７から提
供されるスレッシホールドレベルＳ１．・・・、Ｓｎと
を比較し、その結果に従って複数のメモリ９−１．・・
・９−ｎの何れかに振り分けて格納する。即ち、原画像
の信号レベル■とスレッシホールドレベル５１ 、 川
、Ｓｎとを比較し、１＜Ｓｔ 、Ｓｌ ＜ Ｉ＜Ｓ２
、＝−、Ｓｎ ＜ １というように、原画像をその信号
レベルに応じてｎ＋１個の領域に分割する。つまり、メ
モリ９−１には原画像信号のうち、スレッシホールドレ
ベル８１以下の信号レベルをもつ画素位置の信号のみが
その値をそのまま記録され、他の画素位置には０が記録
される。またメモリ９−２には、スレッシボールドレベ
ルｓ１ ＜ ｒ＜Ｓ２の範囲に入るものだけ上記と同様
に記録される。他のメモリ９−３゜・・・、９−ｎにつ
いても上記と同様に提供されるスレッシホールドレベル
に従って相当する信号が記録されることになる。このよ
うにして各メモリ９−１．・・・、９−ｎには、原画像
の部分領域が記録されることになる。
各メモリ９−１．・・・ ９−ｎ毎に、フィルタ関数発
生器１０−１．・・・、１０−ｎを設ける。これらのフ
ィルタ関数発生器はＸ線制御器２から撮影条件データが
付与されて、所定のＰＳＦに基いたフィルタ関数をそれ
ぞれ発生する。これらのフィルタ関数はそれぞれ各メモ
リ９−１．・・・ ９−ｎから読み出される対応するデ
ータと共に、各フィルタ演算器１１−１．・・・、１１
−ｎによってフィルタ演算に供される。これらのフィル
タ演算が実施されると、散乱Ｘ線成分信号が算出される
。各フィルタ演算器１１−１．・・・、１１−ｎの出力
（散乱Ｘ線成分信号）は全て合成器１２に送られてこれ
らの加算結果をメモリ１３に付与する。このメモリ１３
には、全散乱Ｘ線成分信号が２次元画像の画素毎に格納
される。このメモリ１３内のデータをメモリ６に格納さ
れた原画像データ■から減する減算器１４を設ける。こ
の減算器１４の出力は原画像データから全散乱Ｘ線成分
を除去された直接Ｘ線成分のみの画像データが出力され
る。
生器１０−１．・・・、１０−ｎを設ける。これらのフ
ィルタ関数発生器はＸ線制御器２から撮影条件データが
付与されて、所定のＰＳＦに基いたフィルタ関数をそれ
ぞれ発生する。これらのフィルタ関数はそれぞれ各メモ
リ９−１．・・・ ９−ｎから読み出される対応するデ
ータと共に、各フィルタ演算器１１−１．・・・、１１
−ｎによってフィルタ演算に供される。これらのフィル
タ演算が実施されると、散乱Ｘ線成分信号が算出される
。各フィルタ演算器１１−１．・・・、１１−ｎの出力
（散乱Ｘ線成分信号）は全て合成器１２に送られてこれ
らの加算結果をメモリ１３に付与する。このメモリ１３
には、全散乱Ｘ線成分信号が２次元画像の画素毎に格納
される。このメモリ１３内のデータをメモリ６に格納さ
れた原画像データ■から減する減算器１４を設ける。こ
の減算器１４の出力は原画像データから全散乱Ｘ線成分
を除去された直接Ｘ線成分のみの画像データが出力され
る。
次に上記した構成の実施例の作用を第２図及び第３図を
更に参照に加えて説明する。まず第２図を参照して、散
乱Ｘ線発生の背景について説明する。Ｘ線管１から曝射
されるＸ線バスのうち、被写体３を通過しないバスＡと
それを通過するバスＢを考えた場合、それぞれの直接透
過Ｘ線強度分は実線で示され、被写体によって発生され
る散乱Ｘ線強度分布は破線（ハツチングを付す）で示さ
れる。このように散乱Ｘ線は被写体３によって発生され
るものであるから、エアバスＡの領域では散乱Ｘ線が発
生しないことは明らかである。
更に参照に加えて説明する。まず第２図を参照して、散
乱Ｘ線発生の背景について説明する。Ｘ線管１から曝射
されるＸ線バスのうち、被写体３を通過しないバスＡと
それを通過するバスＢを考えた場合、それぞれの直接透
過Ｘ線強度分は実線で示され、被写体によって発生され
る散乱Ｘ線強度分布は破線（ハツチングを付す）で示さ
れる。このように散乱Ｘ線は被写体３によって発生され
るものであるから、エアバスＡの領域では散乱Ｘ線が発
生しないことは明らかである。
第３図は被写体３の厚みの値によって散乱Ｘ線の広がり
程度が相違する関係（Ｐ Ｓ Ｆ）を示している。同図
に示すように、例えば被写体３を水と仮定し、その厚み
を５印、１５ｃｍ、２５艶の３段階について考えてみる
と、ＰＳＦの曲線は厚みが増加するに従って横に広がる
傾向を示す。ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置の場合は、
ＩＩから発生するベーリンググレアの混入が影響してＰ
ＳＦの差はそれほど顕著ではないが、それぞれの診断装
置では概して上記したように、被写体の厚みによって散
乱Ｘ線のＰＳＦが相違する。
程度が相違する関係（Ｐ Ｓ Ｆ）を示している。同図
に示すように、例えば被写体３を水と仮定し、その厚み
を５印、１５ｃｍ、２５艶の３段階について考えてみる
と、ＰＳＦの曲線は厚みが増加するに従って横に広がる
傾向を示す。ＩＩ−ＴＶチェーン系診断装置の場合は、
ＩＩから発生するベーリンググレアの混入が影響してＰ
ＳＦの差はそれほど顕著ではないが、それぞれの診断装
置では概して上記したように、被写体の厚みによって散
乱Ｘ線のＰＳＦが相違する。
従って、散乱Ｘ線補正を確実に行うためには、被写体の
厚みを撮影時に大略的に把握する必要がある。このよう
な被写体の厚みデータは、撮影条件が与えられれば、原
画像の画素値データから推測可能である。例えば、撮影
条件を管電圧７０ＫＶｐ、管電流１ｍＡ、曝射Ｘ線パル
ス幅ｌ ｒｎ Ｓ ＳＸ線管・検出器間距離１００ｃｍ
としたとき、ニアバスＡ上で１０００の大きさの信号が
検出できるシステムであるとすれば、水５ｃｍ厚の被写
体が存在した場合、１０００Ｘｅ −μｍ°５（ただし
、μＷは水の平均吸収係数で、μＷ二〇、２５である）
の直接Ｘ線信号がバスＢ上で検出できる。従って逆に、
第１図中のスレッシホールドレベル発生器７のスレッシ
ホールドレベルを５ｏ−１０００Ｘｅ−μｍ゛５に設定
しておけば、原画像信号のうちＳｏ以下のレベルのもの
は被写体の厚み５ｃｍ以下のものであると推定すること
ができる。ただし、原画像信号には散乱Ｘ線が重畳され
ているので、実際には氷厚５（７）を通過して検出され
るＸ線信号値は １０００Ｘｅ−μ７°５Ｘ （ｌｅα）となる。（ただ
し、αは散乱Ｘ線に対する含有率を示す）αの値は、グ
リッドを用いた撮影システムの場合には１．０以下であ
ることが多く、この場合αにょる氷厚の推定誤差は２〜
３ｃｍ程度である。また、グリッドを使用しない撮影シ
ステム等でαが大きく氷厚の推定に大きな誤差を与える
場合は、αを管電圧と氷厚とをそれぞれ所定値に設定す
ることによって予め測定しておき、氷厚５ｃｍ以下の信
号領域を抽出する際のスレッシホールドレベルを５ｏ−
１０００Ｘｅ−μ７゛５× ［１＋ａ（５ｃｍ、７０ＫＶＩ）） ］なる値に設定し
ておけばよい。（ただしα５ｃｍ、７０ＫＶｐは予め管
電圧７０ＫＶｐ、氷厚５ ｃｍのもとで測定された値で
ある） 同様にして、３ｌ−１０００Ｘｅ −μ７°１０は１
０ｃＩＩｌの氷厚に対するスレッシホールドレベルであ
るので、Ｓｏ＜Ｉ＜ＳＲの間の画像信号は５〜１０ｃ８
＋の氷厚を有する被写体の領域を表示することになる。
厚みを撮影時に大略的に把握する必要がある。このよう
な被写体の厚みデータは、撮影条件が与えられれば、原
画像の画素値データから推測可能である。例えば、撮影
条件を管電圧７０ＫＶｐ、管電流１ｍＡ、曝射Ｘ線パル
ス幅ｌ ｒｎ Ｓ ＳＸ線管・検出器間距離１００ｃｍ
としたとき、ニアバスＡ上で１０００の大きさの信号が
検出できるシステムであるとすれば、水５ｃｍ厚の被写
体が存在した場合、１０００Ｘｅ −μｍ°５（ただし
、μＷは水の平均吸収係数で、μＷ二〇、２５である）
の直接Ｘ線信号がバスＢ上で検出できる。従って逆に、
第１図中のスレッシホールドレベル発生器７のスレッシ
ホールドレベルを５ｏ−１０００Ｘｅ−μｍ゛５に設定
しておけば、原画像信号のうちＳｏ以下のレベルのもの
は被写体の厚み５ｃｍ以下のものであると推定すること
ができる。ただし、原画像信号には散乱Ｘ線が重畳され
ているので、実際には氷厚５（７）を通過して検出され
るＸ線信号値は １０００Ｘｅ−μ７°５Ｘ （ｌｅα）となる。（ただ
し、αは散乱Ｘ線に対する含有率を示す）αの値は、グ
リッドを用いた撮影システムの場合には１．０以下であ
ることが多く、この場合αにょる氷厚の推定誤差は２〜
３ｃｍ程度である。また、グリッドを使用しない撮影シ
ステム等でαが大きく氷厚の推定に大きな誤差を与える
場合は、αを管電圧と氷厚とをそれぞれ所定値に設定す
ることによって予め測定しておき、氷厚５ｃｍ以下の信
号領域を抽出する際のスレッシホールドレベルを５ｏ−
１０００Ｘｅ−μ７゛５× ［１＋ａ（５ｃｍ、７０ＫＶＩ）） ］なる値に設定し
ておけばよい。（ただしα５ｃｍ、７０ＫＶｐは予め管
電圧７０ＫＶｐ、氷厚５ ｃｍのもとで測定された値で
ある） 同様にして、３ｌ−１０００Ｘｅ −μ７°１０は１
０ｃＩＩｌの氷厚に対するスレッシホールドレベルであ
るので、Ｓｏ＜Ｉ＜ＳＲの間の画像信号は５〜１０ｃ８
＋の氷厚を有する被写体の領域を表示することになる。
上記したように、各スレッシホールドレベルによって選
択された信号を対応するメモリ９−１．・・・、９−ｎ
に格納することによって、メモリ９〜１には氷厚５ｃｆ
ｆｌ以下の部分に相当する信号、メモリ９−２には氷厚
５〜１０国の部分に相当する信号というように、各メモ
リ９−１．・・・。
択された信号を対応するメモリ９−１．・・・、９−ｎ
に格納することによって、メモリ９〜１には氷厚５ｃｆ
ｆｌ以下の部分に相当する信号、メモリ９−２には氷厚
５〜１０国の部分に相当する信号というように、各メモ
リ９−１．・・・。
９〜ｎに被写体の厚みに相当する信号が分類されて送り
込まれる。
込まれる。
ところで被写体３の厚みに対する散乱Ｘ線のＰＳＦは、
例えば第３図のように予め測定されている。また氷厚と
撮影条件から、散乱Ｘ線の直接Ｘ線に対する含有率を求
める技術も一般に知られている。従って各メモリ９−１
．・・・、９−ｎ毎に、即ち各氷厚毎にそれぞれ独立し
て発生散乱Ｘ線分布を求めることができる。これらの別
々の散乱Ｘ線分布を合成器１２にて加算すれば、総計の
散乱Ｘ線分布（各種の厚みを含む被写体によって発生さ
れる全散乱Ｘ線分布）が求められ、これをメモリ６に格
納されている原画像信号から減算器１４によって減する
ことによって、散乱Ｘ線補正画像を得ることができる。
例えば第３図のように予め測定されている。また氷厚と
撮影条件から、散乱Ｘ線の直接Ｘ線に対する含有率を求
める技術も一般に知られている。従って各メモリ９−１
．・・・、９−ｎ毎に、即ち各氷厚毎にそれぞれ独立し
て発生散乱Ｘ線分布を求めることができる。これらの別
々の散乱Ｘ線分布を合成器１２にて加算すれば、総計の
散乱Ｘ線分布（各種の厚みを含む被写体によって発生さ
れる全散乱Ｘ線分布）が求められ、これをメモリ６に格
納されている原画像信号から減算器１４によって減する
ことによって、散乱Ｘ線補正画像を得ることができる。
［発明の効果］
以上２賊したようにこの発明のＸ線診断装置によれば、
検出されたＸ線信号データを被写体の厚みに従って分類
し、この分類厚み毎のデータとしてフィルタ演算をして
別々に散乱Ｘ線成分を求め、Ｘ線検出手段からのＸ線信
号データから減するようにしているので、ｒｒ−ＴＶチ
ェーン系診断装置でグリッドを使用しない装置やＩＩ−
ＴＶチェーン系診断装置以外の装置−のように被検体の
厚みに対してＰＳＦが変化するシステムにおいても散乱
線補正を確実に実施することができる。
検出されたＸ線信号データを被写体の厚みに従って分類
し、この分類厚み毎のデータとしてフィルタ演算をして
別々に散乱Ｘ線成分を求め、Ｘ線検出手段からのＸ線信
号データから減するようにしているので、ｒｒ−ＴＶチ
ェーン系診断装置でグリッドを使用しない装置やＩＩ−
ＴＶチェーン系診断装置以外の装置−のように被検体の
厚みに対してＰＳＦが変化するシステムにおいても散乱
線補正を確実に実施することができる。
第１図はこの発明の一実施例の構成を示すブロツク図、
第２図は散乱Ｘ線発生状態を示す説明図、第３図は散乱
Ｘ線のＰＳＦを示す特性曲線図である。 １・・・Ｘ線管 ２・・・Ｘ線制御器４・・・Ｘ
線検出器 ６・・・メモリ７・・・スレッシホールド
レベル発生器８・・・比較器 ９−１．・・・、
９−ｎ・・・メモリ１０−１．・・・、１０−ｎ・・・
フィルタ関数発生器１１−１．・・・、１１−ｎ・・・
フィルタ演算器１２・・・合成器 １３・・・メモ
リ１４・・・減算器 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 代理人 弁理士 近 藤 猛 Ｉｌ！１
第２図は散乱Ｘ線発生状態を示す説明図、第３図は散乱
Ｘ線のＰＳＦを示す特性曲線図である。 １・・・Ｘ線管 ２・・・Ｘ線制御器４・・・Ｘ
線検出器 ６・・・メモリ７・・・スレッシホールド
レベル発生器８・・・比較器 ９−１．・・・、
９−ｎ・・・メモリ１０−１．・・・、１０−ｎ・・・
フィルタ関数発生器１１−１．・・・、１１−ｎ・・・
フィルタ演算器１２・・・合成器 １３・・・メモ
リ１４・・・減算器 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 代理人 弁理士 近 藤 猛 Ｉｌ！１
Claims (1)
- 被写体を透過するＸ線をＸ線検出手段にて検出し、この
検出手段から出力されるＸ線信号データを基にして画像
を表示するＸ線診断装置において、前記Ｘ線信号データ
を被写体の厚み相当データに従って分類する手段と、こ
の分類手段によって分類された厚み毎の前記Ｘ線信号デ
ータに対しそれぞれ独立してフィルタ演算をし、それぞ
れ厚み毎の散乱Ｘ線成分信号を出力するフィルタ演算手
段と、このフィルタ演算手段によって得られた前記厚み
毎の散乱Ｘ線成分信号を合成する手段と、この合成手段
によって得られた総計散乱Ｘ線成分信号を前記Ｘ線検出
手段からのＸ線信号データから減算する手段とを備えた
ことを特徴とするＸ線診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1063502A JPH02244881A (ja) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Ｘ線診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1063502A JPH02244881A (ja) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Ｘ線診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02244881A true JPH02244881A (ja) | 1990-09-28 |
Family
ID=13231073
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1063502A Pending JPH02244881A (ja) | 1989-03-17 | 1989-03-17 | Ｘ線診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02244881A (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008043756A (ja) * | 2006-08-10 | 2008-02-28 | General Electric Co <Ge> | 分類方法及び装置 |
| JP2008043757A (ja) * | 2006-08-11 | 2008-02-28 | General Electric Co <Ge> | 撮像データを処理するシステム及び方法 |
| JP2017072482A (ja) * | 2015-10-07 | 2017-04-13 | 株式会社島津製作所 | 散乱補正方法 |
| JP2017074452A (ja) * | 2013-07-31 | 2017-04-20 | 富士フイルム株式会社 | 放射線画像解析装置および方法並びにプログラム |
| US9633480B2 (en) | 2014-09-24 | 2017-04-25 | Fujifilm Corporation | Radiographic image analyzing device, method, and recording medium |
| JP2017164626A (ja) * | 2017-07-03 | 2017-09-21 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、ｘ線診断装置およびｘ線コンピュータ断層撮影装置 |
| US9886765B2 (en) | 2013-07-31 | 2018-02-06 | Fujifilm Corporation | Radiographic image analysis device and method, and storage medium having stored therein program |
| US10058301B2 (en) | 2014-09-24 | 2018-08-28 | Fujifilm Corporation | Image analysis device, image analysis method, and program |
| US10136873B2 (en) | 2014-03-24 | 2018-11-27 | Fujifilm Corporation | Radiographic image processing device, method, and recording medium |
| US10219770B2 (en) | 2013-11-06 | 2019-03-05 | Fujifilm Corporation | Radiographic image processing device, method, and program |
| US10342503B2 (en) | 2013-09-05 | 2019-07-09 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, X-ray diagnostic apparatus, and X-ray computed tomography apparatus |
| JP2019180906A (ja) * | 2018-04-11 | 2019-10-24 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
-
1989
- 1989-03-17 JP JP1063502A patent/JPH02244881A/ja active Pending
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2019180906A (ja) * | 2018-04-11 | 2019-10-24 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
| US11185303B2 (en) | 2018-04-11 | 2021-11-30 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, radiography system, image processing method, and image processing program |
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