JPS62191972A - Ｘ線画像処理装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は、被写体を透過したＸ線量に基づき構成された
Ｘ線画像を処理する装置に係り、さらに詳しくはＸ線画
像に含まれる散乱Ｘ線を除去処理するＸ線画像処理装置
に関する。

（従来の技術） 一般に、Ｘ線診断装置におけるＸ線検出器には、画像情
報として有効な直接Ｘ線と被写体等で散乱した散乱Ｘ線
とが入射する。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要因となっている。このため
、散乱Ｘ線を除去することが、画質の向上を図る上で極
めて重要になっている。

従来より、散乱Ｘ線を除去したＸ線画像を得る手法とし
て下記の２つのものがあった。

第１の手法では、画像データ収集のための本曝射の前又
は後に、鉛小片を通してｘｈ’ｉを曝射して被写体の撮
影を行う。そして、鉛の影のｘ’＋ｌｔを局所的な散乱
線量として実測する。その後、空間的にその局所値を数
点求め、これより補間法によって全空間の散乱線分布を
推定する。そして、前記本曝射で得られたＸ線画像より
散乱線分布を減算することにより、散乱Ｘ線の除去され
たＸ線画像を得るものである。

上述の第１の手法では、補間処理によって散乱線分布を
求めているため正確度に欠け、かつ、本曝射の他に散乱
線分布を求めるためのＸ線曝射が不可欠であるため被写
体への被曝線量が増大する欠点があった。さらには、鉛
小片を曝射領域に人出するための機構を要し、装置の小
型化を図る点で障害ともなる。

第２の手法として、フィルタリングにより散乱Ｘ線を除
去する手法が提案されているが、曝射領域の周辺部での
精度が充分でないため実用化に供することが困難であっ
た。

（発明が解決しようとする問題点） 上記した如く鉛小片を通して用影したデータより散乱Ｘ
線分布を求め、これをＸ線画像より減算する手法にあっ
ては、散乱ＸＷＡの確実な除去、被写体への被曝線量の
低減及び装置の小、型化を図る上で障害が多く、また、
フィルタリングにより散乱Ｘ線を除去する手法にあって
も精度上の問題で実用化が図れなかった。

そこで本発明は以上の欠点を除去するもので、散乱線を
確実に除去でき、しかも被曝線量の低減と装置の小型化
とに支障のない実用性の高いＸ線画像処理装置の提供を
目的とする。

〔発明の構成〕

（問題点を解決するための手段） 本発明に係るＸ線画像処理装置では、直接Ｘ線成分及び
散乱Ｘ線成分を含む原画像を第１の記憶部に記憶し、散
乱Ｘ線の被写体入射Ｘ線に対する検出器面上での応答関
数をローパスフィルタとして前記原画像にＮ回（Ｎ≧２
）フィルタリングすることにより、１次フィルタ処理画
像〜Ｎ次フィルタ処理画像の各フィルタ処理画像を第１
の演算手段で求め、（Ｎ−１）次フィルタ処理画像及び
Ｎ次フィルタ処理画像の直接Ｘ線成分が近似することに
基づき、盪影条件によって定められるパラメータと直接
Ｘ線成分の１次フィルタ処理画像との積で与えられる散
乱Ｘ線成分を、第２の演算手段で前記各フィルタ処理画
像とパラメータとより演算して求め、この散乱Ｘ線成分
を減算手段で前記原画像より減算して直接Ｘ線成分のみ
のＸ線画像を出力するように構成している。

（作　用） 本発明は、下記の■、■に示す散乱Ｘ線の実験的性質を
利用している。

■　散乱Ｘ線は被写体入射Ｘ線の応答関数ＰＳＦ（ｘ、
ｙ）として表わすことができる。この応答関数Ｐ　Ｓ　
Ｆ　（ｘ、ｙ）は、（ｉ）撮影管電圧、（ｉｉ）被写体
−検出器間距離、（ｉｉｉ　）グリッドが与えられれば
、被写体厚によらずに検出器面上でほぼ同じ広がりを有
する。そして、この広がりはディジタル画像の場合１ピ
クセルのサイズに比べて非常に太き（、多数点でサンプ
リングを行える点で便宜となる。

■　上記の応答関数Ｐ　Ｓ　Ｆ　（ｘ、ｙ）の積分値即
ち散乱Ｘ線量Ｓは、直接透過Ｘ線量（未知量）Ｐにより
次の実験式で与えられる。

５＝Ａ−Ｐ’　＋Ｂ−Ｐ　　　　　　　　　・・・（１
）ここで、上記（１１式のパラメータＡ、Ｂは■で述べ
た条件の他に下記の条件（ｉｖ）〜（ｖｉｉ　）によっ
て定められる値である。

（ｉｖ　）撮影管電流 （■）信号変換系のゲイン（デジタルフルオログラフィ
ー（ＤＦ）システムの場合には光学絞りの開口率も含む
） （ｖｉ）　　ＦＤＤ　（焦点−検出器間距離）（ｖｉ）
照射野領域 また、指数ｎはほぼ１に近い値で、医用Ｘ線装置の対象
となる人体や照射管電圧値の範囲内ではｎ　＝　０．９
５で与えられる。

参考として、ＤＦシステムにおける一撮影条件及びこの
条件下での散乱線実験式を下記に示す。

〈逼影条件〉 管電圧　　　　　　　　　　１１６ｋＶｐ管電流　　　
　　　　　　　　６０ｍＡ照射時間　　　　　　　　　
　３３ｍ５（連続Ｘ線）絞り開口率　　　　　　　　　
０．０２４焦点−検出器間距離（ＦＤＤ）　　　１００
　ｃｍ被写体−検出器間距離（ＰＤＤ）　　　１０　ｃ
ｍファントム　　　　　　　　　　水 グリッド　　　　　　　　４０　ｌｐ　／ｃｍ。

高さ：ピ・ソチ＝１０：１ スペーサ材ｗｏｏｄ＋　２酊厚、平行グリッド照射野　
　　　２３ｃＩ１１×２３Ｃｒｎ（９インチ１．Ｉ）〈
散乱線実験式〉 ×絞り率）０・５　？　×ｐ　（＋・”−２，６９ＸＰ
−５，８３ＸＰ’・”−２，６９ＸＰ 上記の条件■、■に基づき、散乱Ｘ線の重畳した画像よ
り散乱Ｘ線を除去し、直接Ｘ線成分のみ抽出する手法を
説明する。

上記条件■、■より散乱Ｘ線分布Ｓ（ｘ、いを直接Ｘ線
分布Ｐ（ｘ、ｙ）で表わすと、 ｓ　＜ｘ、　ｙ）＝ｆｆｏ　（Ａ−ｐ″（ｘ−ｘ　’　
＋ｙ−ｙ　’　）＋Ｅ３−　Ｐ（ｘ−ｘ’　、ｙ−ｙ’
　）　）となる。ここで、Ｄは照射野を表わし、／／ゝ
＼ Ｐ　Ｓ　Ｆ　（ｘ’　＋ｙ’　）は積分値が１に正規化
された散乱Ｘ線の入射Ｘ線に対する応答関数であり、で
与えられる。

ところで、Ｐ　’　（ｘ、ｙ）はｎが１に近いことから
線形近似が可能である。近似の手法は、ｐのまわりでテ
ーラ−展開する方法や、次式（４）で近似する方法があ
る。

Ｐ”　（ｘ、ｙ）　＝　Ｋ−Ｐ　（ｘ、ｙ）　　　　　
　　　・・（４１ここで、係数には全照射野領域の濃度
の最大値Ｔ□８から、 Ｋ＝Ｔ□Ｘ″／Ｔ□８　　　　　　　　　　・・・（５
）で指定することができる。より高い精度を得るために
は、直接Ｘ線による全照射野領域の濃度の最大値Ｐ　Ｉ
ＩＩＩＩＸから、 Ｋ＝ＰＩＩｌｌＸ″／Ｐ、ｌｌＸ としてもよい。ここでＰ□、は未知であるので、上述の
式（１）を利用し、 Ｔ　１ｌｌａＸ　＝Ｓ　ＩＩＩＩＸ　＋　Ｐ　ｌｌｊａ
Ｘ＝Ａ−Ｐｍｓｘ　＋（Ｂ　＋　１）　ＰｍｍｘよりＰ
□８を求め、Ｋを決定すればよい。

以下、式（４）で与えられる近似式を用いて説明すると
、先ず式（２）を式（４）で近似すれば、Ｓ（ｘ、ｙ）
　＝（Ａ−に＋Ｂ）　・ｆｆｎＰＣｘ−ｘ’　、ｙ−ｙ
’　）ここで、撮影で得られた画像Ｔ（ｘ、ｙ）は、散
乱Ｘ線分布Ｓ（ｘ、ｙ）と直接Ｘ線分布Ｐ（ｘ、ｙ）と
の和で与えられるため、 Ｔ　（ｘ、ｙ）　＝　Ｓ　（ｘ、ｙ）　　十Ｐ　（ｘ、
ｙ）・・・（７） となる。上記式（７）を簡略化して下記の式（８）とし
て表わす。

尚、Ｃ＝ＡＫ＋Ｂであり、蓑はコンボリューションを意
味する。ここで、ＴはＸ線撮影によって得られ、Ｃは撮
影条件が定まれば決定でき、かつＰＳＦは予め求められ
る不変な関数であるため、上記（８）式より直接Ｘ線成
分のみによる画像Ｐを求めることができる。

以下、画像Ｐを求めるアルゴリズムを説明する。

４図に示すような非常に強いローパスフィルタと考える
ことができる。

としてかけると下記の式（９）を得る。

上記式（９）の処理結果を１次フィルタ処理画像とする
。そして、さらにこの１次フィルタ処理画像理画像を求
め、以下、同様にしてＮ次フィルタ処理画像まで順次衣
める。この結果をまとめると下記の式（１０−１）〜式
（１０−Ｎ）に示す通りである。

・・・（１０−１） してに回コンボリューションすることを意味する。

スフィルタとして作用するため、所定回数を施せ：′！
′ と近似され得る。

このため、上記式（１１）を先ず式（１０−Ｎ）に代入
すると、 となり、従って、 ・・・（１３−Ｎ） を得ることができる。

次に、この式（１３−Ｎ）を式（１０−Ｎ−１）に代入
して変形すると、 ・・・（１３−Ｎ−１） を得ることができる。

以下、同様にして式（１０−Ｎ−２）　、式（１０−Ｎ
−３）　、・・・ができる。

より、前記式（８）を変形した下記の式（１４）より直
接Ｘ線成分のみによる画像Ｐを得ることができる。

このように、本発明では画像記憶部に原画像Ｔを記憶し
ておき、この原画像に対して式（１０−１）〜式（１０
−Ｎ）を第１の演算手段で実行して一次フィルタ処理画
像〜Ｎ次処理画像を得、この各フィルタ処理画像とパラ
メータＣとに基づき式（１３−Ｎ）〜式（１３−１）を
第２の演算手段で実行することにより散乱Ｘ線成分を求
めている。そして、最後に減算手段において式（１４）
の実行即ち原画像より散乱Ｘ線成分を減算することによ
り直接Ｘ線成分のみによるＸ線画像を得ることができる
。

（実施例） 以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。

第１図は本発明に係る実施例装置のブロック図、第２図
は同装置の実行手順を示すフローチャートである。第１
図において、画像記憶部であるメモ’Ｊ　Ｍ　１は、原
画像Ｔを記憶するものである。このメモリＭ１には、第
２図に示すようにステップ１（図中のＳＴＩに対応する
。以下同様とする）で原画像Ｔの取り込みが行なわれ、
ステップ２で原画像Ｔの格納が終了する。

この原画像について第３図（Ａ）、（Ｂ）を参照して説
明すると、第３図（Ａ）は被写体であるファントムを示
し、第３図（Ｂ）は前述した数値例の条件下で前記ファ
ントムをＸ線撮影した際の一次元プロフィールを示して
いる。同図（Ｂ）中の縦軸はＡ／Ｄ変換されたピクセル
値であり、横軸は画像の水平ビクセルアドレス（１アド
レス＝０．４龍）である。

第１の演算手段１は、第２図のステップ３〜スを演算す
るものである。この第１の演算手段１は、フィルタ格納
メモリ２、コンボリューション演算器３、第１〜第３の
セレクタ４，５．６及びワーキングメモリＭ２−１〜Ｍ
２−に□、（Ｋ□８−Ｎ）から構成されている。

前記フィルタ格納メモリ２は、前記応答関数ＰＳＦをロ
ーパスフィルタとして格納している。

この応答関数の一例を第４図に示す。尚、本実施例では
演算速度を高速とするために、このフィルタサイズ及び
前記画像のサイズを１／８に圧縮して、フィルタを施し
演算終了後に８倍に拡大して処理を続けるようにしてい
る。従って、第３図（Ｂ）に示す原画プロフィールは第
５図（Ａ）に示すように１７８に縮小されたプロフィー
ルとして処理される。

前記コンボリューション演算器３は、前記式（１０−１
ン〜式（１０−Ｎ）の演算を実行するものである。

そして、ステップ３にて式（１０−１）を実行する際に
は、前記メモリＭｌ、第１のセレクタ４を介して入力さ
れる原画像Ｔと前記フィルタ格納メモリ２からのフィル
タＰＳＦとをコンボリューションして一次フィルタ処理
画像を作成する。その後、ステップ４でに＝１とし、こ
の−次フィルタ処理画像を第２のセレクタ５を介してメ
モリＭ２−に即ちメモリＭ２−１に記憶する（ステップ
５）。以後、Ｋ次フィルタ処理画像を求める場合には先
に求められた（Ｋ−１）次フィルタ処理画像をメモリＭ
２−に−１、第３のセレクタ６、第１のセレション演算
を実行しくステップ６）、ステップ７でＫかに□、に達
しない場合には、ステップ８でに＝に＋１とし、ステッ
プ５に戻って前記に次、フィルタ処理画像をメモリＭ２
−Ｋに記憶する。

この結果、１次フィルタ処理画像〜Ｋ　ｍａＸ次フィル
タ処理画像がそれぞれメモリＭ２−１〜メモリＭ２−に
イ□に記憶されることになる。尚、このメモリＭ２−１
〜Ｍ２−に、□の記憶内容をそれぞれＭ２　（１）〜Ｍ
２　（ＫＩＩ□）と定義する。

ここで、−例として第５図（Ａ）に示す原画像の一次元
プロフィールを第１の演算手段１でフィルタ処理した結
果である１次フィルタ処理画像〜５次フィルタ処理画像
を、第５図（Ｂ）〜第５図（Ｆ）に示す。即ち、Ｋ□８
＝５とした例である。

同図中の第５図（Ｅ）と第５図（Ｆ）とのプロフィール
を比較すると、その形状、レベルにほとんど差がないこ
とが分る。つまり、式（１１）の近似が成立している。

そして、以降の第２の演算手段１０では上記関係を利用
して散乱Ｘ！ｓ成分を求めることになる。

第２の演算手段１０は、ステップ９〜ステツプ１４を実
行することにより散乱Ｘ線成分を演算して求めるもので
あり、前記第１の演算手段１における第２．第３のセレ
クタ５，６及びワーキングメモリＭ２−１〜Ｍ２−Ｋ　
　　を兼用し、かつ、これに加えて乗算器１１、減算器
１２を有している。そして、前記乗算器１１は、先ずメ
モリ２−Ｋ　ｍ　ａ　ｘより読み出されたＭ　２　（Ｋ
、、Ｘ）に１／（Ｃ＋１）を乗算することにより前記式
（１３−Ｎ）を実行する。

そして、この結果は減算器１２　（この場合には減算さ
れる対象が入力されないので減算が行なわれない）、第
２のセレクタ５を介してメモリ２−に□、に再格納され
る（ステップ９）。このために、前記乗算器１１は乗数
として１／（Ｃ＋１）を入力する必要があるが、例えば
Ｘ線コントローラ、Ｘ線架台等の撮影条件コントロール
機器１３の出力に基づき、乗数発生回路１４より発生さ
れる乗数を入力するようになっている。

次に、ステップ１０〜ステツプ１３で前記式（１３−Ｎ
−１）〜式（１３−１）を実行する。このために、先ず
ステップ１０で１＝＝１とし、ステップ１２．１３でｆ
ｆｉ　＝Ｎ−１に達するまでＥを１づつ加算してステッ
プ１１での乗算を行うことになる。ここで、一般式（１
３−Ｎ−１）を実行する場合には（Ｉ！＝１゜・・・、
Ｎ−１）　、Ｎ＝に□８であるとしてハ（旨））Ｋ・・
・ ＝Ｍ２　（Ｋ、％−Ｘ　　ｚ） −Ｃ−Ｍ２　（Ｋ、、、ｉ＋１）　　　・（１５）を演
算し、これをメモリＭ２　（Ｋ、、Ｘ−１に再格納する
ことになる。即ち、Ｍ２　（Ｋ□８−β）を求める場合
には、先に第２の乗算手段１０で求められ、メモリＭ２
−（Ｋｆｆｉ、Ｘ−β＋１）に再格納されているＭ２　
　（Ｋｍａｘ−ｚ＋１）とパラメータＣとの乗算を乗算
器１１で行い、第１の演算手段１で求められメモリＭ２
−（Ｋ□９−１）に格納されているＭ２　（Ｋｏ、−１
＞の内容から前記乗算出力を減算器１２で減算すればよ
い。

この結果、最後の演算式（１３−１）を実行することに
よりＰう（ｎ）がパう、−ヶ。と前記−次そしもこのｐ
（Ｐ″□）をメモリＭ２−１より読出し、乗算器１１に
て０倍してメモリＭ２−１に再度格納することにより（
ステップ１４）、散乱Ｘ線成分ｃ−ｐ＊（旨ｂ）をメモ
リＭ２−１に格納することができる。

ここで、前述した第５図（Ｂ）〜第５図（Ｆ）に示す一
次フィルタ処理画像〜５次フィルタ処理画像を、第２の
演算手段１０で処理した結果のプロフィールを第６図（
Ａ）〜第６図（Ｅ）に示す。

減算手段２０は、式（１４）を実行することにより直接
Ｘ線成分のみによるＸ線画像を出力するものである。こ
のために、この減算手段２０ではステップ１５において
、Ｍ（１）〜Ｍ（２−１）の演算を実行する。即ち、メ
モリＭ１に格納されている原画像から、メモリＭ２−１
に格納されている散乱ＸｖＡ成分を減算するものである
。この結果得られる散乱Ｘ線除去後のプロフィールを第
７図に示す。第５図（Ａ）の原画像プロフィールと比較
すると、散乱Ｘ線が除去されたプロフィールであると理
解できる。□ このように、本実施例によればＸ線画像より散乱Ｘ線が
除去され、診断効果を飛躍的に向上させることができる
。

尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本
発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。上
記実施例では第１．第２の演算手段１．１０でワーキン
グメモリＭ２−１〜Ｍ２−ＫｏＫを兼用することにより
メモリ容量の節減を図ったが、他のワーキングメモリを
新設してもよ単な演算により散乱Ｘ線を確実に除去する
ことができ、しかも被曝線量の低減と装置の小型化とに
支障のない実用性の高いＸ線画像処理装置を提供するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例装置のブロック図、第２図は
同装置の動作手順を示すフローチャート、第３図（Ａ）
は被写体としてのファントムの一例を示す概略説明図、
第３図（Ｂ）は同ファントムをＸ線撮影した際の一次元
プロフィールを示す特性図、第４図は応答関数の一次元
プロフィールを示す特性図、第５図（Ａ）〜（Ｆ）はそ
れぞれ１／８に縮小した原画像プロフィール、−次フィ
ルタ処理画像プロフィール〜５次フィルタ処理画像プロ
フィールを示す特性図、第６図（Ａ）〜（Ｅ）はそれぞ
れ第２の演算手段で得られるＰ、、け））〜、μ♀）ｏ
−□７．。フィールを示す特性図、第７図は散乱Ｘ線が
除去されたＸ線画像の一次元プロフィールを示す特性図
である。 Ｍｌ・・・画像記憶部、１・・・第１の演算手段、ｌＯ
・・・第２の演算手段、２ｏ・・・演算手段。 （Ｂ） 第３図 弔４図 （Ａ） （Ｂ）　　　　　　　　アトＬス 第５図 （Ｃ） 弔５図 （Ｅ） 第５図 アトＬ′２ （Ｃ） ム）ψ全う

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 直接Ｘ線成分及び散乱Ｘ線成分を含む原画像を記憶する
   画像記憶部と、散乱Ｘ線の被写体入射Ｘ線に対する検出
   器面上での応答関数をローパスフィルタとして、前記原
   画像にＮ回（Ｎ≧２）フィルタ演算し、１次フィルタ処
   理画像からＮ次フィルタ処理画像までの各フィルタ処理
   画像を求める第１の演算手段と、（Ｎ−１）次フィルタ
   処理画像及びＮ次フィルタ処理画像の直接Ｘ線成分が近
   似することに基づき、撮影条件によって定められるパラ
   メータと直接Ｘ線成分の１次フィルタ処理画像との積で
   与えられる散乱Ｘ線成分を、前記各フィルタ処理画像と
   パラメータとより演算して求める第２の演算手段と、求
   められた散乱Ｘ線成分を前記原画像より減算して直接Ｘ
   線成分のみのＸ線画像を出力する減算手段とを有するこ
   とを特徴とするＸ線画像処理装置。