WO2021054090A1 - エネルギーサブトラクション処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Definitions
- This disclosure relates to energy subtraction processing equipment, methods and programs.
- the energy subtraction processing is a specific structure in which each pixel of the two radiation images obtained as described above is associated with each other, multiplied by an appropriate weighting coefficient between the pixels, and then subtracted (subtract). This is a method of acquiring the extracted image.
- energy subtraction processing for example, if a soft tissue image obtained by extracting the soft tissue from a radiographic image acquired by photographing the chest is derived, the shadow appearing on the soft tissue can be observed without being disturbed by the bone. .. On the contrary, if the bone image obtained by extracting the bone is derived, the shadow appearing on the bone can be observed without being disturbed by the soft tissue.
- Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-15453 includes two radiation detectors including a plurality of pixels that accumulate charges according to the irradiated radiation, and these two radiation detectors are arranged in a stacked manner. Radiation imaging devices are known. Further, in this type of radioimaging apparatus, there is known a technique of measuring the amount of bone mineral in a subject by using each of the electric signals corresponding to the dose of radiation radiated to each radiation detector.
- the weighting coefficients for two radiographic images acquired from radiations having different energy distributions when performing energy subtraction processing are derived based on the radiation attenuation coefficients of the soft tissue and the bone part for each of the radiations having different energy distributions.
- the substance has a radiation attenuation coefficient depending on the radiation energy.
- the energy distribution of the detected radiation is the thickness of the substance (bone and soft part in the case of the human body) contained in the subject.
- a phenomenon called beam hardening occurs, which changes depending on the energy. That is, the attenuation coefficient is dependent on the energy of radiation, and the higher the energy component, the smaller the attenuation coefficient.
- the attenuation coefficient obtained by weighting and averaging the radiation attenuation coefficient of the substance with the detected radiation energy distribution is used.
- the average attenuation coefficient differs depending on the thickness of the substance.
- the attenuation coefficient for deriving the weighting coefficient used when performing the energy subtraction processing is obtained by, for example, estimating based on the low energy image acquired by the low energy radiation having the lower energy distribution. There is. Therefore, when performing the energy subtraction process, the same attenuation coefficient is used as the weighting coefficient in all the pixels.
- the thickness of the substance in the subject varies depending on the location of the subject. Further, as described above, the attenuation coefficient differs depending on the thickness of the substance in the subject. Therefore, for example, when the subject is a human body, the thickness of the soft part and the bone part is not constant depending on the part, and if the same attenuation coefficient is used as the weighting coefficient in all the pixels, it is unnecessary in the difference image. Structure cannot be completely removed. As a result, there is a problem that the bone part remains in the soft part image and the soft part remains in the bone part image.
- the difference in logarithmic value of the radiation amount in each pixel between two radiation images acquired by radiation having different energy distributions, or the ratio or difference of the radiation amount in each pixel between each radiation image is performed using the derived attenuation coefficient as the weighting coefficient.
- JP-A-2002-152593 The ratio or difference of the radiation amount used in the method described in JP-A-2002-152593 reflects the influence of beam hardening due to the difference in the thickness of the subject, and the weighting coefficient is set to the degree of beam hardening.
- the ratio or difference in radiation dose in the method described in JP-A-2002-152595 takes into consideration that the radiation attenuation characteristics differ depending on the composition (soft part and bone part) constituting the body in the subject. Absent. Therefore, in the method described in JP-A-2002-152593, the weighting coefficient may not be optimal when the composition ratios are different. In addition, since the energy characteristics of the radiation source and the sensitivity characteristics of the radiation detector change over time, the difference or ratio of the radiation amount is easily affected by the aging of the photographing apparatus. Therefore, even if the weighting coefficient derived by the method described in JP-A-2002-152593 is used, the structure cannot be separated accurately, so that unnecessary structures included in the difference image may be included. There is.
- the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and an object of the present disclosure is to enable more accurate removal of unnecessary structures in a difference image derived by energy subtraction processing.
- the energy subtraction processing apparatus includes an image acquisition unit that acquires two radiation images based on radiation having different energy distributions that have passed through a subject including a soft part and a bone part. By performing weighting and subtraction using a predetermined initial weighting coefficient between the corresponding pixels of the two radiographic images, a soft tissue image from which the soft tissue of the subject is extracted and a bone image from which the bone of the subject is extracted are derived.
- Subtraction section and It is equipped with a weighting coefficient derivation unit that derives a new weighting coefficient based on the pixel value of the bone part included in the bone part image.
- the subtraction unit derives a new soft tissue image and a new bone image by performing weighting and subtraction on the two radiographic images using a new weighting coefficient.
- the weighting coefficient deriving unit may derive a new weighting coefficient based on a predetermined relationship between the pixel value of the bone portion and the weighting coefficient. ..
- the weight coefficient derivation unit obtains a new weight coefficient by modifying the new weight coefficient based on the pixel value of the bone included in the new bone image.
- Derived and The subtraction section derives a new soft tissue image and a new bone image by performing weighting subtraction using a new weighting coefficient.
- the energy subtraction processing apparatus is further provided with a scattered radiation removing unit for removing scattered radiation components included in the two radiographic images.
- the subtraction unit may perform weighting and subtraction based on the two radiographic images from which the scattered radiation component has been removed.
- the scattered radiation removing unit has two radiation images based on the radiation characteristics of an object interposed between the subject and the detection unit for acquiring the two radiation images. It may be the one which removes the scattered radiation component contained in.
- the two radiation images are acquired by the two detection units by simultaneously irradiating the two detection units superimposed on each other with the radiation transmitted through the subject. There may be.
- the energy subtraction processing apparatus may further include an initial weighting coefficient setting unit that sets an initial weighting coefficient based on the body thickness of the subject.
- a body thickness deriving unit for deriving the body thickness of the subject may be further provided.
- the energy subtraction processing method acquires two radiographic images based on radiation having different energy distributions that have passed through a subject including a soft part and a bone part.
- a soft tissue image in which the soft tissue of the subject is extracted and a bone image in which the bone of the subject is extracted are derived.
- a new weighting factor is derived based on the pixel value of the bone included in the bone image.
- a new soft tissue image and a new bone image are derived by performing weighting and subtraction on the two radiographic images using a new weighting coefficient.
- Other energy subtraction processing devices include a memory for storing instructions to be executed by a computer and a memory.
- the processor comprises a processor configured to execute a stored instruction.
- Two radiographic images based on radiation with different energy distributions transmitted through a subject including soft tissue and bone are acquired.
- a soft tissue image in which the soft tissue of the subject is extracted and a bone image in which the bone of the subject is extracted are derived.
- a new weighting factor is derived based on the pixel value of the bone included in the bone image.
- a process of deriving a new soft tissue image and a new bone image is executed by weighting and subtracting the two radiographic images using a new weighting coefficient.
- unnecessary structures can be removed more accurately in the difference image derived by the energy subtraction processing without being affected by the aged deterioration of the photographing apparatus.
- FIG. 1 Schematic configuration diagram of a radiation imaging system to which the energy subtraction processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure is applied.
- the figure which shows the schematic structure of the energy subtraction processing apparatus by this embodiment. A diagram showing a table that defines the relationship between body thickness and initial weighting factor.
- the figure which shows the soft tissue image and the bone image The figure which shows the table which defined the relationship between the pixel value of a bone part and the thickness of a bone part.
- FIG. 1 is a schematic block diagram showing a configuration of a radiation imaging system to which the energy subtraction processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure is applied.
- the radiographic imaging system according to the present embodiment is for capturing two radiographic images having different energy distributions and performing energy subtraction processing using the two radiographic images.
- the photographing device 1 irradiates the first radiation detector 5 and the second radiation detector 6 with radiation such as X-rays emitted from the radiation source 3 and transmitted through the subject H with different energies.
- This is a photographing device for performing shot energy subtraction.
- the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7 made of a copper plate or the like, and the second radiation detector 6 are arranged in order from the side closer to the radiation source 3.
- the radiation source 3 is driven.
- the first and second radiation detectors 5 and 6 are in close contact with the radiation energy conversion filter 7.
- the first radiation image G1 of the subject H by low-energy radiation including so-called soft lines is acquired.
- a second radiation image G2 of the subject H by high-energy radiation from which soft lines have been removed is acquired.
- the first and second radiographic images are input to the console 2.
- the scattered radiation removing grid for removing the scattered radiation component of the radiation transmitted through the subject H is not used. Therefore, the first radiation image G1 and the second radiation image G2 include a primary line component and a scattered line component of the radiation transmitted through the subject H.
- the first and second radiation detectors 5 and 6 are so-called direct type radiation detectors that can repeatedly record and read radiation images and generate charges by directly receiving radiation irradiation. Or, a so-called indirect radiation detector that once converts radiation into visible light and then converts the visible light into a charge signal may be used.
- the radiation image signal can be read by turning the TFT (thin film transistor) switch on and off, that is, the so-called TFT reading method, or by irradiating the reading light with the radiation image signal. It is desirable to use a so-called optical reading method in which
- the display unit 8 and the input unit 9 are connected to the console 2.
- the display unit 8 is composed of a display such as a CRT (Cathode Ray Tube) or a liquid crystal display, and includes a radiation image acquired by photographing, a soft part image and a bone part image described later, and various inputs required for processing performed on the console 2. Assist.
- CTR Cathode Ray Tube
- liquid crystal display includes a radiation image acquired by photographing, a soft part image and a bone part image described later, and various inputs required for processing performed on the console 2. Assist.
- the input unit 9 is composed of an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel method, and receives an operation instruction of the photographing device 1 by the operator. It also accepts instructions for inputting various information such as shooting conditions and correcting the information necessary for shooting. In the present embodiment, each unit of the photographing device 1 operates according to the information input by the operator from the input unit 9.
- the energy subtraction processing program according to this embodiment is installed on the console 2.
- the console 2 corresponds to the energy subtraction processing apparatus according to the present embodiment.
- the console 2 may be a workstation or a personal computer directly operated by the operator, or may be a server computer connected to them via a network.
- the photographing program is stored in the storage device of the server computer connected to the network or in the network storage in a state of being accessible from the outside, and is downloaded and installed in the computer upon request. Alternatively, it is recorded and distributed on a recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and installed on a computer from the recording medium.
- a recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory)
- FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of an energy subtraction processing device realized by installing an energy subtraction processing program on a computer constituting the console 2.
- the energy subtraction processing apparatus includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a memory 22, a storage 23, and a communication unit 24 as a standard computer configuration.
- CPU Central Processing Unit
- the storage 23 is composed of a storage device such as a hard disk drive or an SSD (Solid State Drive), and stores various information including a program for driving each part of the photographing apparatus 1 and an energy subtraction processing program. In addition, the radiographic image acquired by photographing is also stored.
- a storage device such as a hard disk drive or an SSD (Solid State Drive)
- various information including a program for driving each part of the photographing apparatus 1 and an energy subtraction processing program.
- the radiographic image acquired by photographing is also stored.
- the communication unit 24 is a network interface that controls transmission of various information with an external device via a network (not shown).
- the memory 22 temporarily stores a program or the like stored in the storage 23 in order to cause the CPU 21 to execute various processes.
- the energy subtraction processing program is an image acquisition process for causing the imaging device 1 to perform imaging to acquire first and second radiation images G1 and G2 having different energy distributions, and a body thickness of the subject H as a process to be executed by the CPU 21.
- the console 2 has the image acquisition unit 31, the body thickness derivation unit 32, the scattered radiation removal unit 33, the initial weight coefficient setting unit 34, the subtraction unit 35, and the like. And functions as a weighting coefficient deriving unit 36.
- the image acquisition unit 31 drives the radiation source 3 to irradiate the subject H with radiation, detects the radiation transmitted through the subject H by the first and second radiation detectors 5 and 6, and causes the first and second radiation detectors 31 to detect the radiation.
- Radiation images G1 and G2 of the above are acquired.
- imaging conditions such as imaging dose, energy distribution, tube voltage, and SID are set.
- the shooting conditions may be set by input from the input unit 9 by the operator.
- the set shooting conditions are stored in the storage 23.
- the first and second radiographic images G1 and G2 may be acquired by a program separate from the energy subtraction processing program and stored in the storage 23. In this case, the image acquisition unit 31 reads the first and second radiation images G1 and G2 stored in the storage 23 from the storage 23 for processing.
- the abdomen is photographed from the chest of the subject H, and the first and second radiographic images G1 and G2 from the chest to the abdomen are acquired.
- the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness of the subject H for each pixel of the first and second radiation images G1 and G2 based on at least one image of the first and second radiation images G1 and G2. .. Since the body thickness is derived for each pixel of the first and second radiation images G1 and G2, the body thickness derivation unit 32 derives the body thickness distribution in at least one of the first and second radiation images G1 and G2. Will be done.
- the body thickness deriving unit 32 uses the first radiation image G1 acquired by the radiation detector 5 on the side closer to the subject H. However, a second radiographic image G2 may be used.
- a low-frequency image representing the low-frequency component of the image may be derived, and the body thickness may be derived using the low-frequency image.
- the body thickness deriving unit 32 assumes that the luminance distribution in the first radiation image G1 matches the distribution of the body thickness of the subject H, and sets the pixel value of the first radiation image G1 as the subject.
- the body thickness of the subject H is derived by converting it into a thickness using the attenuation coefficient in the soft part of H.
- the body thickness deriving unit 32 may measure the thickness of the subject H using a sensor or the like.
- the body thickness deriving unit 32 may derive the body thickness by approximating the body thickness of the subject H with a model such as a cube or an elliptical pillar.
- the body thickness deriving unit 32 may derive the body thickness of the subject H by an arbitrary method such as the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-043959.
- the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation component contained in the first and second radiation images G1 and G2 caused by the scattering of radiation in the subject.
- a method for removing the scattered radiation component for example, any method described in JP-A-2014-207958 and JP-A-2015-043959 can be used.
- the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2014-207958 acquires the characteristics of a grid that is expected to be used to remove scattered radiation when taking a radiographic image, and based on this characteristic, the scattered radiation contained in the radiographic image. This is a method of deriving a component and performing a scattered radiation removal process using the derived scattered radiation component.
- 2015-043959 is a method of deriving a scattered radiation component using the derived body thickness and performing a scattered radiation removing process of a radiation image.
- G1 and G2 will be used as reference numerals for the first and second radiographic images from which the scattered radiation component has been removed, respectively.
- the scattering ray removal when the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-043959 is used will be described.
- the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removal unit 33 acquire a virtual model of the subject H having an initial body thickness distribution, and estimate a primary line image obtained by photographing the virtual model, and a virtual primary line image.
- An estimated scattered radiation image obtained by estimating the scattered radiation image obtained by photographing the model is derived.
- the estimated primary line image and the estimated scattered line image are derived by using the first radiation image G1.
- the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 add the estimated primary line image and the estimated scattered line image to derive the estimated image. Further, the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 modify the initial body thickness distribution so that the difference between the estimated image and the first radiation image G1 becomes small.
- the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 derive an estimated image using the modified body thickness distribution, and the difference between the estimated image and the first radiation image G1 satisfies a predetermined termination condition. Until then, the generation of the estimated image using the corrected body thickness distribution and the correction of the body thickness distribution are repeated.
- the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness distribution when the end condition is satisfied as the body thickness of the subject H.
- the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation component from the first radiation image G1 by subtracting the estimated scattered radiation image when the end condition is satisfied from the first radiation image G1.
- the scattered radiation removing unit 33 derives an estimated scattered radiation image for the second radiation image G2 in the same manner as the first radiation image G1, and subtracts the derived estimated scattered radiation image from the second radiation image G2. Thereby, the scattered radiation component is removed from the second radiation image G2.
- the initial weighting coefficient setting unit 34 sets the initial weighting coefficient, which is the initial value of the weighting coefficient when the subtraction unit 35 performs the subtraction processing, based on the body thickness of the subject H derived by the body thickness deriving unit 32.
- the subtraction unit 35 uses the initial weight coefficient set by the initial weight coefficient setting unit 34 and the weight coefficient derived by the weight coefficient derivation unit 36, and the following equations (1) and (2) are used.
- the soft part in the subject H is extracted by performing subtraction processing in which the first and second radiation images G1 and G2 from which the scattered ray component is removed are weighted and subtracted between the corresponding pixels.
- the image Gs and the bone image Gb from which the bone is extracted are derived.
- ⁇ and ⁇ are weighting coefficients.
- Gs (x, y) ⁇ ⁇ G2 (x, y) -G1 (x, y) (1)
- Gb (x, y) ⁇ ⁇ G2 (x, y) -G1 (x, y) (2)
- the initial weight coefficient setting unit 34 sets the initial weight coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0, which are the initial values of the weight coefficients ⁇ and ⁇ , based on the body thickness derived by the body thickness derivation unit 32.
- a table LUT1 that defines the relationship between the body thickness and the initial weighting coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 is stored in the storage 23.
- the initial weight coefficient setting unit 34 sets the initial weight coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 based on the body thickness with reference to the table LUT1.
- the relationship between the weighting coefficients ⁇ and ⁇ and the radiation attenuation coefficient will be described.
- the radiation emitted from the radiation source 3 has an energy distribution, and the attenuation coefficient also depends on the energy of the radiation, and the higher the energy component, the smaller the attenuation coefficient. For this reason, radiation loses a relatively large amount of low-energy components in the process of penetrating substances, and the proportion of high-energy components increases, resulting in a phenomenon called beam hardening. Since the degree of beam hardening depends on the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb in the subject H, the soft tissue attenuation coefficient ⁇ s and the bone attenuation coefficient ⁇ b are ⁇ s as a function of ts and tb. It can be defined as (ts, tb) and ⁇ b (ts, tb).
- the attenuation coefficient of the soft part of the low energy image is ⁇ ls (ts, tb), and that of the bone part.
- the attenuation coefficient can be expressed as ⁇ lb (ts, tb).
- the attenuation coefficient of the soft part of the high-energy image can be expressed as ⁇ hs (ts, tb)
- the attenuation coefficient of the bone part can be expressed as ⁇ hb (ts, tb).
- the subtraction unit 35 derives the soft part image Gs from which the soft part of the subject H is extracted and the bone part image Gb from which the bone part is extracted by using the above equations (1) and (2).
- the subtraction unit 35 first uses the initial weighting coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 set by the initial weighting coefficient setting unit 34 to display the first and second radiation images G1 and G2 between the corresponding pixels. Performs subtraction processing for weighting and subtraction. After that, as will be described later, subtraction processing is performed using the weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new derived by the weighting coefficient deriving unit 36.
- FIG. 4 is a diagram showing a soft tissue image Gs and a bone image Gb. As shown in FIG. 4, in the soft part image Gs, the soft part in the subject H is extracted. Further, in the bone image Gb, the bone in the subject H is extracted.
- the weight coefficient deriving unit 36 derives new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new based on the pixel values Gb (x, y) of the bone portion included in the bone portion image Gb.
- the pixel value Gb (x, y) of the bone portion corresponds to the thickness of the bone portion of the subject H. Therefore, in the present embodiment, the radiation image of the reference object is acquired as the reference radiation image by photographing the reference object simulating the bone portion having various thicknesses in advance. Then, using the relationship between the pixel value of the region of the reference object and the thickness of the reference object in the reference radiation image, a table that defines the relationship between the pixel value of the bone and the thickness is derived in advance and stored in the storage 23. I will do it.
- FIG. 5 is a diagram showing a table that defines the relationship between the pixel value of the bone portion and the thickness of the bone portion.
- the pixel value Gb (x, y) of the bone portion that is, the higher the brightness
- the weight coefficient deriving unit 36 derives the bone thickness tb in each pixel of the bone image Gb from each pixel value Gb (x, y) of the bone image Gb with reference to the table LUT2. Since the region in the bone image Gb where the bone does not exist consists of only the soft part, the thickness tb of the bone is 0. On the other hand, in the bone image Gb, the weight coefficient deriving unit 36 subtracts the bone thickness tb from the body thickness derived by the body thickness deriving unit 32 in the pixel where the bone thickness tb is not 0. , The thickness ts of the soft part is derived.
- the weighting coefficients ⁇ and ⁇ can be expressed as a function of the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb.
- the storage 23 stores a table that defines the relationship between the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb and the weighting coefficients ⁇ and ⁇ .
- FIG. 6 is a diagram showing a table defining the relationship between the thickness ts of the soft part and the thickness tb of the bone part and the weighting coefficients ⁇ and ⁇ .
- the table LUT3 three-dimensionally represents the relationship between the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb and the weighting coefficient ⁇ (or ⁇ ).
- the larger the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb the smaller the weighting coefficient ⁇ (or ⁇ ).
- a plurality of tables LUT3 are prepared and stored in the storage 23 according to the energy distribution of the radiation used at the time of photographing.
- the weighting coefficient derivation unit 36 acquires information on the energy distribution of radiation used at the time of imaging based on the imaging conditions, reads out the table LUT3 corresponding to the acquired energy distribution information from the storage 23, and uses it for deriving the weighting coefficient. To do. Then, the weighting coefficient deriving unit 36 derives new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new with reference to the table LUT3 based on the derived bone thickness tb and soft tissue thickness ts.
- the subtraction unit 35 derives a new soft tissue image Gsnew and a new bone image Gbnew by the above equations (1) and (2) using the new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new derived by the weighting coefficient deriving unit 36. ..
- the new soft tissue image Gsnew and the new bone image Gbnew may be stored in the storage 23 as the final soft tissue image Gs and the bone image Gb, or may be displayed on the display unit 8. In the form, the derivation of the weight coefficients ⁇ and ⁇ and the subtraction process are repeated.
- the weight coefficient deriving unit 36 derives a new bone thickness tbnew with reference to the table LUT2 based on the pixel value of the bone in the new bone image Gbnew. Then, the weighting coefficient deriving unit 36 derives the difference ⁇ tb between the new bone thickness tbnew and the bone thickness tb obtained in the previous process, and the difference ⁇ tb is determined in advance. It is determined whether or not the value is less than Th1. When the difference ⁇ tb is equal to or greater than the threshold value Th1, the weighting coefficient deriving unit 36 derives a new soft tissue thickness tsnew from the new bone thickness tbnew, and the new bone thickness tbnew and the new bone thickness tbnew. Based on the new soft tissue thickness tsnew, new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new are derived with reference to the table LUT3.
- the subtraction unit 35 further performs subtraction processing using the new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new, and further derives a new bone image Gbnew and a new soft tissue image Gsnew.
- the weight coefficient deriving unit 36 derives a new bone thickness tbnew based on the new bone image Gbnew, and further obtains the new bone thickness tbnew in the previous process.
- the difference ⁇ tb from the bone thickness tb is derived.
- the subtraction unit 35 and the weight coefficient deriving unit 36 perform subtraction processing and weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new until the difference ⁇ tb derived by the weighting coefficient deriving unit 36 becomes less than the predetermined threshold value Th1. Repeat the derivation of.
- FIG. 7 is a flowchart showing the processing performed in the present embodiment. It is assumed that the first and second radiation images G1 and G2 are acquired by photographing and stored in the storage 23.
- the image acquisition unit 31 acquires the first and second radiation images G1 and G2 from the storage 23 (step ST1).
- the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness of the subject H (step ST2)
- the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2 (step ST3). ).
- the initial weighting coefficient setting unit 34 sets the initial weighting coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 when performing the subtraction processing (step ST4). Then, the subtraction unit 35 performs the subtraction process according to the above equations (1) and (2) using the initial weighting coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 (step ST5). As a result, the soft tissue image Gs and the bone image Gb are derived.
- the weight coefficient deriving unit 36 derives the bone thickness tb based on the bone image Gb (step ST6). Further, the weight coefficient deriving unit 36 subtracts the bone thickness tb from the body thickness derived by the body thickness deriving unit 32 to derive the soft tissue thickness ts (step ST7). Further, the weighting coefficient deriving unit 36 derives new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new with reference to the table LUT3 based on the bone thickness tb and the soft tissue thickness ts (step ST8).
- the subtraction unit 35 performs the subtraction process according to the above equations (1) and (2) using the new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new (step ST9).
- a new soft tissue image Gsnew and a bone bone image Gbnew are derived.
- the weight coefficient deriving unit 36 derives a new bone thickness tbnew based on the new bone image Gbnew, and obtains a new bone thickness tbnew and the bone obtained in the previous process. It is determined whether or not the difference ⁇ tb from the thickness tb of the portion is less than the predetermined threshold value Th1 (step ST10).
- step ST10 is denied, the process returns to step ST6, and the processing of step ST6 to step ST10 is repeated.
- a new bone thickness tbnew, a new soft tissue thickness tsnew are derived, and new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new are derived.
- subtraction processing is performed by the above equations (1) and (2) using the new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new, and new soft tissue image Gsnew and bone image Gbnew are derived, and a new ⁇ tb is obtained. It is determined whether or not the threshold value is less than Th1.
- step ST10 When step ST10 is affirmed, the last derived soft tissue image Gs and bone image Gb are stored in the storage 23 (step ST11), and the process ends.
- the soft part image Gs and the bone part image Gb may be displayed on the display unit 8.
- the composition of the human body includes a soft part and a bone part, but the bone part has a greater attenuation of radiation than the soft part, and the radiation after transmission shifts to a higher energy side. Therefore, in order to accurately separate the soft part and the bone part by the subtraction processing, it is desirable to derive the weighting coefficients ⁇ and ⁇ in consideration of the amount of bone in the subject H.
- the first and second radiation images G1 and G2 are acquired by radiation having different energy distributions transmitted through the subject H including the soft part and the bone part, and a predetermined initial weighting coefficient ⁇ 0
- the soft tissue image Gs and the bone image Gb are derived by performing weighting subtraction using ⁇ 0. Then, new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new are derived based on the pixel values of the bone part included in the bone part image Gb, subtraction processing is performed using the new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new, and a new soft tissue image Gsnew is performed. And a new bone image Gbnew was derived.
- the pixel value of the bone part reflects the amount of bone. Therefore, according to the present embodiment, new weighting coefficients ⁇ new and ⁇ new that reflect the amount of bone can be derived. Further, since the pixel value of the bone portion is used, the relative weighting coefficient does not change even if the energy characteristic of the radiation source and the sensitivity characteristic of the radiation detector fluctuate. Therefore, according to the present embodiment, the weighting coefficient can be derived without being affected by the aged deterioration of the photographing apparatus, and as a result, in the soft tissue image Gs and the bone image Gb derived by the energy subtraction processing, Unnecessary structures can be removed more accurately. That is, in the soft part image Gs, the bone part can be removed with high accuracy, and in the bone part image Gb, the soft part can be removed more accurately.
- the body thickness of the subject H is derived by the body thickness extraction unit 32, but the present invention is not limited to this.
- a predetermined average body thickness may be used without deriving the body thickness.
- the initial weight coefficient setting unit 34 sets the initial weight coefficients ⁇ 0 and ⁇ 0 using the average body thickness.
- the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2, but the present invention is not limited to this.
- the scattered radiation removing grid is used at the time of photographing, the scattered radiation components can be removed from the first and second radiation images G1 and G2. Therefore, when the scattered radiation removing grid is used at the time of photographing, the subtraction processing and the weighting coefficient derivation processing may be performed without removing the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2. ..
- the process is repeated until the process of step ST10 is affirmed, but the process is not limited to this.
- the soft tissue image Gs and the bone image Gb may be derived by repeating the process a predetermined number of times.
- the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired by the one-shot method, but the first and second radiographic images G1 and G2 are obtained by the so-called two-shot method in which imaging is performed twice. G2 may be acquired.
- the position of the subject H included in the first radiation image G1 and the second radiation image G2 may shift due to the body movement of the subject H. Therefore, it is preferable to perform the processing of the present embodiment after aligning the subjects in the first radiation image G1 and the second radiation image G2.
- the alignment process for example, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-255060 can be used.
- the method described in JP-A-2011-255060 is a plurality of first band images and a plurality of second band images representing structures having different frequency bands for each of the first and second radiographic images G1 and G2.
- the band image of the above is generated, the amount of misalignment of the positions corresponding to each other in the first band image and the second band image of the corresponding frequency band is acquired, and based on the amount of misalignment, the first radiation image G1 and The alignment with the second radiographic image G2 is performed.
- the energy subtraction process is performed using the radiation image acquired in the system for capturing the radiation image of the subject using the first and second radiation detectors 5 and 6, but the detection unit
- the present disclosure can be applied even when the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired by using the accumulative phosphor sheet.
- two accumulative phosphor sheets are stacked and irradiated with radiation transmitted through the subject H, and the radiation image information of the subject H is accumulated and recorded on each accumulator phosphor sheet, and from each accumulator phosphor sheet.
- the first and second radiographic images G1 and G2 may be acquired by reading the radiographic image information photoelectrically.
- the two-shot method may also be used when the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired using the accumulative phosphor sheet.
- the photographing device 1A in the radiation image photographing system shown in FIG. 8 is a photographing device for acquiring a radiation image of the subject H lying on the photographing table 11.
- the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7, and the second radiation detector 6 are arranged in order from the side closer to the radiation source 3.
- a scattered radiation removing grid for removing the scattered radiation component scattered by the subject H among the radiation transmitted through the subject H between the top plate 11A of the photographing table 11 and the first radiation detector 5 (Hereinafter referred to simply as a grid) 10 are arranged.
- the grid 10, the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7, and the second radiation detector 6 can be removed from the photographing table 11 by the mounting portion 11B provided on the lower surface of the top plate 11A of the photographing table 11. It is attached to.
- the top plate 11A and the grid 10 of the photographing table 11 are interposed between the subject H and the first radiation detector 5. Further, in the photographing device 1 shown in FIG. 1 and the photographing device 1A shown in FIG. 8, air may be interposed between the subject H and the first radiation detector 5 at the time of photographing. In such a case, the radiation transmitted through the subject H is transmitted to the top plate 11A, the grid 10, and the air layer to be applied to the first radiation detector 5.
- objects such as the top plate 11A, the grid 10, and air have unique radiation characteristics. Therefore, by transmitting the object, the quality of the primary ray component and the scattered ray component transmitted through the subject H changes according to the radiation characteristics of the object.
- the scattered radiation cannot be completely removed, so that the radiation transmitted through the subject H contains a scattered radiation component. Therefore, in the present embodiment, an object intervening between the subject H and the first radiation detector 5 when estimating the body thickness distribution and removing the scattered radiation component using the first radiation image G1. It is preferable to consider the radiation characteristics of.
- the primary radiation transmittance and the scattered radiation transmittance according to the type of the object intervening between the subject H and the first radiation detector 5 are determined by various imaging conditions and the body thickness distribution of the subject H. It is generated as a table or the like in advance according to the above, and is stored in the storage 23. Then, when the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 estimate the body thickness distribution of the subject H and remove the scattered radiation, the radiation characteristics of the object according to the body thickness distribution, that is, Obtain the primary ray transmittance and scattered ray transmittance of radiation.
- the scattered radiation removing unit 33 acquires an estimated primary line image and an estimated scattered radiation image using the acquired radiation characteristics, imaging conditions, and body thickness distribution, and adds the estimated primary line image and the estimated scattered radiation image. To generate an estimated image. Further, the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 repeatedly generate the estimated image and correct the body thickness distribution until the difference between the estimated image and the first radiation image G1 satisfies a predetermined termination condition. .. Then, the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness distribution when the end condition is satisfied as the body thickness of the subject H.
- the scattered radiation removing unit 33 subtracts the estimated scattered radiation image when the body thickness distribution satisfying the end condition is acquired from the first radiation image G1 to remove the scattered radiation component from the first radiation image G1. Remove. Thereby, the scattered radiation component can be removed from the first radiation image G1 in consideration of the radiation characteristics of the object interposed between the subject H and the first radiation detector. Similarly, the scattered radiation component can be removed from the second radiation image G2.
- the radiation in the above embodiment is not particularly limited, and in addition to X-rays, ⁇ -rays, ⁇ -rays and the like can be applied.
- the image acquisition unit 31, the body thickness derivation unit 32, the scattered radiation removal unit 33, the initial weight coefficient setting unit 34, the subtraction unit, and the weight coefficient derivation unit 36 of the console 2 which is an energy subtraction processor.
- the various processors include CPUs, which are general-purpose processors that execute software (programs) and function as various processing units, as well as circuits after manufacturing FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) and the like.
- Dedicated electricity which is a processor with a circuit configuration specially designed to execute specific processing such as programmable logic device (PLD), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), which is a processor whose configuration can be changed. Circuits and the like are included.
- One processing unit may be composed of one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same type or different types (for example, a combination of a plurality of FPGAs or a combination of a CPU and an FPGA). ) May be configured. Further, a plurality of processing units may be configured by one processor.
- one processor is configured by combining one or more CPUs and software. There is a form in which this processor functions as a plurality of processing units.
- SoC System On Chip
- the various processing units are configured by using one or more of the above-mentioned various processors as a hardware structure.
- circuitry in which circuit elements such as semiconductor elements are combined can be used.
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Abstract
画像取得部が、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得する。サブトラクション部が、2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出する。重み係数導出部が、骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する。サブトラクション部は、2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。
Description
本開示は、エネルギーサブトラクション処理装置、方法およびプログラムに関するものである。
従来より、被写体を構成する物質によって透過した放射線の減衰量が異なることを利用して、エネルギー分布が異なる2種類の放射線を被写体に照射して得られた2枚の放射線画像を用いたエネルギーサブトラクション処理が知られている。エネルギーサブトラクション処理とは、上記のようにして得られた2つの放射線画像の各画素を対応させて、画素間で適当な重み係数を乗算した上で減算(サブトラクト)を行って、特定の構造物を抽出した画像を取得する方法である。このようなエネルギーサブトラクション処理を行うことにより、例えば、胸部を撮影することにより取得した放射線画像から軟部を抽出した軟部画像を導出すれば、骨に邪魔されることなく軟部に現れた陰影を観察できる。逆に骨部を抽出した骨部画像を導出すれば、軟部に邪魔されることなく、骨部に現れた陰影を観察できる。
また、エネルギーサブトラクション処理により取得された骨部画像を用いて、骨粗鬆症等の骨系疾患の診断に用いられる骨塩量を取得する手法も提案されている。例えば、特開2018-15453号公報には、照射された放射線に応じた電荷を蓄積する複数の画素を含む放射線検出器を2つ備え、これらの2つの放射線検出器が積層されて配置された放射線画像撮影装置が知られている。また、この種の放射線画像撮影装置において、各放射線検出器に照射された放射線の線量に応じた電気信号の各々を用いて、被写体の骨塩量を測定する技術が知られている。
ところで、エネルギーサブトラクション処理を行う際の、エネルギー分布が異なる放射線より取得された2枚の放射線画像に対する重み係数は、異なるエネルギー分布の放射線のそれぞれに対する軟部および骨部の放射線減弱係数に基づいて導出される。ここで、物質は放射線エネルギーに依存した放射線減弱係数を有する。一方、被写体に照射された放射線が単色ではなく、あるエネルギー範囲に分布している場合、検出される放射線のエネルギー分布が、被写体に含まれる物質(人体であれば骨部および軟部)の厚さに依存して変化するビームハードニングという現象が生じる。すなわち、減弱係数は放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる。この現象がビームハードニングである。このため、重み係数を導出する際には、物質の放射線減弱係数を検出される放射線のエネルギー分布で重み付け平均した減弱係数が用いられる。なお、平均した減弱係数は物質の厚さに応じて異なるものとなる。
ここで、エネルギーサブトラクション処理を行う際に使用する重み係数を導出するための減弱係数は、例えばエネルギー分布が低い方の低エネルギー放射線により取得された低エネルギー画像に基づいて、推測する等により求めている。このため、エネルギーサブトラクション処理を行う際には、全ての画素において同一の減弱係数が重み係数として用いられる。しかしながら、被写体内の物質の厚さは被写体の場所に応じて異なる。また、上述したように減弱係数は被写体内の物質の厚さに応じて異なる。したがって、例えば被写体を人体とした場合、軟部および骨部の厚さが部位に応じて一定であることはなく、全ての画素において同一の減弱係数を重み付け係数として用いたのでは、差分画像において不要な構造物を完全に除去することができない。その結果、軟部画像においては骨部が、骨部画像においては軟部が残ってしまうという問題がある。
このため、エネルギー分布が異なる放射線により取得した2つの放射線画像間の各画素における放射線量の対数値の差、または各放射線画像間の各画素における放射線量の比または差と、サブトラクション処理を行う際の重み係数として使用する減弱係数との関係を予め求めておき、この関係を参照して減弱係数を導出し、導出した減弱係数を重み係数として用いてサブトラクション処理を行う手法が提案されている(特開2002-152593号公報参照)。特開2002-152593号公報に記載された手法において使用する放射線量の比または差は、被写体の厚さの違いによるビームハードニングの影響を反映しており、重み係数をビームハードニングの程度に応じて決めていることとなる。このため、特開2002-152593号公報に記載された手法によれば、ビームハードニングの影響を考慮して、軟部および骨部が適切に抽出された差分画像、すなわち軟部画像および骨部画像を得ることができる。
しかしながら、上記特開2002-152593号公報に記載された手法における放射線量の比または差は、被写体内の体内を構成する組成(軟部および骨部)によって放射線の減弱特性が異なることが考慮されていない。このため、特開2002-152593号公報に記載された手法では、組成割合が異なる場合に重み係数が最適にならないことがある。また、放射線源のエネルギー特性および放射線検出器の感度特性は経年変化するため、放射線量の差または比は撮影装置の経年変化の影響を受けやすい。このため、特開2002-152593号公報に記載された手法により導出された重み係数を用いても、組織を精度よく分離できないことから、差分画像において含まれる不要な構造物が含まれてしまうおそれがある。
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、エネルギーサブトラクション処理により導出される差分画像において、不要な構造物をより精度よく除去できるようにすることを目的とする。
本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得する画像取得部と、
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション部と、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出部とを備え、
サブトラクション部は、2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション部と、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出部とを備え、
サブトラクション部は、2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。
なお、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、重み係数導出部は、骨部の画素値と重み係数との予め定められた関係に基づいて、新たな重み係数を導出するものであってもよい。
また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、重み係数導出部は、新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて新たな重み係数を修正することにより、さらに新たな重み係数を導出し、
サブトラクション部は、さらに新たな重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、さらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像を導出し、
新たな骨部画像に基づくさらに新たな重み係数の導出、および新たな重み係数に基づくさらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像の導出を繰り返すことにより、重み係数並びに軟部画像および骨部画像を導出するものであってもよい。
サブトラクション部は、さらに新たな重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、さらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像を導出し、
新たな骨部画像に基づくさらに新たな重み係数の導出、および新たな重み係数に基づくさらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像の導出を繰り返すことにより、重み係数並びに軟部画像および骨部画像を導出するものであってもよい。
また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、2つの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、
サブトラクション部は、散乱線成分が除去された2つの放射線画像に基づいて、重み付け減算を行うものであってもよい。
サブトラクション部は、散乱線成分が除去された2つの放射線画像に基づいて、重み付け減算を行うものであってもよい。
また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、散乱線除去部は、被写体と、2つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、2つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去するものであってもよい。
また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、2つの放射線画像は、被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた2つの検出部に同時に照射することによって、2つの検出部により取得されたものであってもよい。
また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、被写体の体厚に基づいて、初期重み係数を設定する初期重み係数設定部をさらに備えるものであってもよい。
この場合、被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えるものであってもよい。
本開示によるエネルギーサブトラクション処理方法は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得し、
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。
なお、本開示によるエネルギーサブトラクション処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
本開示による他のエネルギーサブトラクション処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
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透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得し、
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する処理を実行する。
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透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得し、
2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
2つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する処理を実行する。
本開示によれば、撮影装置の経年劣化に影響されることなく、エネルギーサブトラクション処理により導出される差分画像において、不要な構造物をより精度よく除去できる。
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図1は本開示の実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図1に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システムは、エネルギー分布が異なる2つの放射線画像を撮影し、2つの放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行うためのものであり、撮影装置1と、本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置を内包するコンソール2とを備える。
撮影装置1は、第1の放射線検出器5および第2の放射線検出器6に、放射線源3から発せられ、被写体Hを透過したX線等の放射線を、それぞれエネルギーを変えて照射するいわゆる1ショットエネルギーサブトラクションを行うための撮影装置である。撮影時においては、図1に示すように、放射線源3に近い側から順に、第1の放射線検出器5、銅板等からなる放射線エネルギー変換フィルタ7、および第2の放射線検出器6を配置して、放射線源3を駆動させる。なお、第1および第2の放射線検出器5,6と放射線エネルギー変換フィルタ7とは密着されている。
これにより、第1の放射線検出器5においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーの放射線による被写体Hの第1の放射線画像G1が取得される。また、第2の放射線検出器6においては、軟線が除かれた高エネルギーの放射線による被写体Hの第2の放射線画像G2が取得される。第1および第2の放射線画像は、コンソール2に入力される。なお、本実施形態においては、被写体Hの撮影時には、被写体Hを透過した放射線の散乱線成分を除去する散乱線除去グリッドは使用されない。このため、第1の放射線画像G1および第2の放射線画像G2には、被写体Hを透過した放射線の一次線成分および散乱線成分が含まれる。
第1および第2の放射線検出器5,6は、放射線画像の記録および読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、TFT(thin film transistor)スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるTFT読出方式のもの、または読取り光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。
コンソール2には表示部8および入力部9が接続されている。表示部8は、CRT(Cathode Ray Tube)あるいは液晶ディスプレイ等のディスプレイからなり、撮影により取得された放射線画像、後述する軟部画像および骨部画像、並びにコンソール2において行われる処理に必要な各種入力の補助を行う。
入力部9は、キーボード、マウスまたはタッチパネル方式等の入力装置からなり、操作者による撮影装置1の操作の指示を受け付ける。また、撮影を行うために必要な、撮影条件等の各種情報の入力および情報の修正の指示も受け付ける。本実施形態においては、操作者が入力部9から入力した情報に従って、撮影装置1の各部が動作する。
コンソール2には、本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理プログラムがインストールされている。コンソール2が本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置に対応する。本実施形態においては、コンソール2は、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。撮影プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、DVD(Digital Versatile Disc)、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。
図2はコンソール2を構成するコンピュータにエネルギーサブトラクション処理プログラムをインストールすることにより実現されるエネルギーサブトラクション処理装置の概略構成を示す図である。図2に示すように、エネルギーサブトラクション処理装置は、標準的なコンピュータの構成として、CPU(Central Processing Unit)21、メモリ22、ストレージ23および通信部24を備える。
ストレージ23は、ハードディスクドライブまたはSSD(Solid State Drive)等のストレージデバイスからなり、撮影装置1の各部を駆動するためのプログラムおよびエネルギーサブトラクション処理プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。
通信部24は、不図示のネットワークを介した外部装置との各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。
メモリ22には、各種処理をCPU21に実行させるために、ストレージ23に記憶されたプログラム等が一時的に記憶される。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、CPU21に実行させる処理として、撮影装置1に撮影を行わせてエネルギー分布が互いに異なる第1および第2の放射線画像G1,G2を取得する画像取得処理、被写体Hの体厚を導出する体厚導出処理、第1および第2の放射線画像G1,G2に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去処理、被写体Hの体厚に基づいて、後述するサブトラクション処理を行う際の重み係数の初期値である初期重み係数を設定する初期重み係数設定処理、第1および第2の放射線画像G1,G2の相対応する画素間において、初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体Hの軟部を抽出した軟部画像および被写体Hの骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション処理、並びに骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出処理を規定する。
そして、CPU21がエネルギーサブトラクション処理プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンソール2は、画像取得部31、体厚導出部32、散乱線除去部33、初期重み係数設定部34、サブトラクション部35、および重み係数導出部36として機能する。
画像取得部31は、放射線源3を駆動して被写体Hに放射線を照射し、被写体Hを透過した放射線を第1および第2の放射線検出器5,6により検出して、第1および第2の放射線画像G1,G2を取得する。この際、撮影線量、エネルギー分布、管電圧およびSID等の撮影条件が設定される。撮影条件は、操作者による入力部9からの入力により設定すればよい。設定された撮影条件は、ストレージ23に保存される。なお、エネルギーサブトラクション処理プログラムとは別個のプログラムにより第1および第2の放射線画像G1,G2を取得してストレージ23に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部31は、ストレージ23に保存された第1および第2の放射線画像G1,G2を処理のためにストレージ23から読み出すものとなる。なお、本実施形態においては、被写体Hの胸部から腹部を撮影して、胸部から腹部についての第1および第2の放射線画像G1,G2を取得するものとする。
体厚導出部32は、第1および第2の放射線画像G1,G2の少なくとも1つの画像に基づいて、第1および第2の放射線画像G1,G2の画素毎に被写体Hの体厚を導出する。体厚は第1および第2の放射線画像G1,G2の画素毎に導出されるため、体厚導出部32は、第1および第2の放射線画像G1,G2の少なくとも一方における体厚分布を導出することとなる。体厚の導出に際し、体厚導出部32は、被写体Hに近い側の放射線検出器5により取得された第1の放射線画像G1を用いる。しかしながら、第2の放射線画像G2を用いてもよい。また、いずれの画像を用いる場合であっても、画像の低周波成分を表す低周波画像を導出し、低周波画像を用いて体厚を導出してもよい。
本実施形態においては、体厚導出部32は、第1の放射線画像G1における輝度分布が被写体Hの体厚の分布と一致するものと仮定し、第1の放射線画像G1の画素値を、被写体Hの軟部における減弱係数を用いて厚さに変換することにより、被写体Hの体厚を導出する。これに代えて、体厚導出部32は、センサ等を用いて被写体Hの厚さを計測するものであってもよい。また、体厚導出部32は、立方体あるいは楕円柱等のモデルで被写体Hの体厚を近似することにより体厚を導出するものであってもよい。また、体厚導出部32は、例えば特開2015-043959号公報に記載された手法等、任意の手法により、被写体Hの体厚を導出するものであってもよい。
散乱線除去部33は、第1および第2の放射線画像G1,G2に含まれる、被写体内において放射線が散乱することにより生じる散乱線成分を除去する。散乱線成分を除去する手法としては、例えば、特開2014-207958号公報および特開2015-043959号公報等に記載された任意の手法を用いることができる。特開2014-207958号公報に記載された手法は、放射線画像の撮影時に散乱線を除去するために使用が想定されるグリッドの特性を取得し、この特性に基づいて放射線画像に含まれる散乱線成分を導出し、導出された散乱線成分を用いて散乱線除去処理を行う手法である。特開2015-043959号公報に記載された手法は、導出した体厚を用いて散乱線成分を導出して、放射線画像の散乱線除去処理を行う手法である。なお、以降の説明において、散乱線成分が除去された第1および第2の放射線画像についても、参照符号としてG1,G2をそれぞれ用いるものとする。
ここで、特開2015-043959号公報に記載された手法を用いた場合の散乱線除去について説明する。特開2015-043959号公報に記載された手法等を用いる場合、体厚の導出および後述する散乱線の除去のための散乱線成分の導出が同時に行われる。
このため、体厚の導出および散乱線の除去が、体厚導出部32および散乱線除去部33において、以下のように行われる。まず、体厚導出部32および散乱線除去部33は、初期体厚分布を有する被写体Hの仮想モデルを取得し、仮想モデルの撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像と、仮想モデルの撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像とを導出する。なお、推定一次線画像および推定散乱線画像の導出は、本実施形態においては、第1の放射線画像G1を用いて行うものとする。次いで、体厚導出部32および散乱線除去部33は、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して、推定画像を導出する。さらに、体厚導出部32および散乱線除去部33は、推定画像と第1の放射線画像G1との違いが小さくなるように初期体厚分布を修正する。
このため、体厚の導出および散乱線の除去が、体厚導出部32および散乱線除去部33において、以下のように行われる。まず、体厚導出部32および散乱線除去部33は、初期体厚分布を有する被写体Hの仮想モデルを取得し、仮想モデルの撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像と、仮想モデルの撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像とを導出する。なお、推定一次線画像および推定散乱線画像の導出は、本実施形態においては、第1の放射線画像G1を用いて行うものとする。次いで、体厚導出部32および散乱線除去部33は、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して、推定画像を導出する。さらに、体厚導出部32および散乱線除去部33は、推定画像と第1の放射線画像G1との違いが小さくなるように初期体厚分布を修正する。
そして、体厚導出部32および散乱線除去部33は、修正した体厚分布を用いて推定画像を導出し、推定画像と第1の放射線画像G1との違いが予め定められた終了条件を満たすまで、修正した体厚分布を用いた推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。体厚導出部32は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Hの体厚として導出する。散乱線除去部33は、終了条件を満たした際の推定散乱線画像を第1の放射線画像G1から減算することにより、第1の放射線画像G1から散乱線成分を除去する。なお、散乱線除去部33は、第2の放射線画像G2についても第1の放射線画像G1と同様に推定散乱線画像を導出し、導出した推定散乱線画像を第2の放射線画像G2から減算することにより、第2の放射線画像G2から散乱線成分を除去する。
初期重み係数設定部34は、体厚導出部32が導出した被写体Hの体厚に基づいて、サブトラクション部35がサブトラクション処理を行う際の重み係数の初期値である初期重み係数を設定する。ここで、本実施形態においては、サブトラクション部35は、初期重み係数設定部34が設定した初期重み係数および重み係数導出部36が導出した重み係数を用いて、下記の式(1),(2)に示すように、散乱線成分が除去された第1および第2の放射線画像G1,G2を相対応する画素間で重み付け減算するサブトラクション処理を行うことにより、被写体Hにおける軟部が抽出された軟部画像Gsおよび骨部が抽出された骨部画像Gbを導出する。式(1)、(2)において、αおよびβが重み係数である。
Gs(x,y)=α・G2(x,y)-G1(x,y) (1)
Gb(x,y)=β・G2(x,y)-G1(x,y) (2)
Gb(x,y)=β・G2(x,y)-G1(x,y) (2)
初期重み係数設定部34は、体厚導出部32が導出した体厚に基づいて、重み係数α、βの初期値である初期重み係数α0、β0を設定する。本実施形態においては、図3に示すように、体厚と初期重み係数α0、β0との関係を規定したテーブルLUT1がストレージ23に記憶されている。初期重み係数設定部34は、テーブルLUT1を参照して、体厚に基づいて初期重み係数α0、β0を設定する。
ここで、重み係数α、βと放射線の減弱係数との関係について説明する。放射線源3から出射される放射線はエネルギー分布を持ち、減弱係数も放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる、ビームハードニングという現象が生じる。ビームハードニングの程度は、被写体H内における軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbに依存するため、軟部の減弱係数μsおよび骨部の減弱係数μbは、ts、tbの関数として、μs(ts,tb)、μb(ts,tb)と定義することができる。
エネルギーサブトラクション処理においては、2つの異なるエネルギー分布を有する画像があるため、低エネルギー画像(本実施形態においては第1の放射線画像G1)の軟部の減弱係数はμls(ts,tb)、骨部の減弱係数はμlb(ts,tb)と表すことができる。また、高エネルギー画像(本実施形態においては第2の放射線画像G2)の軟部の減弱係数はμhs(ts,tb)、骨部の減弱係数はμhb(ts,tb)と表すことができる。
軟部画像Gsを導出するためには、放射線画像に含まれる骨部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数αは骨部の減弱係数の比を用いて、α=μlb(ts,tb)/μhb(ts,tb)により求めることができる。また、骨部画像Gbを導出するためには、放射線画像に含まれる軟部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数βは軟部の減弱係数の比を用いて、β=μls(ts,tb)/μhs(ts,tb)により求めることができる。すなわち、重み係数α、βは、軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbの関数として表すことができる。
サブトラクション部35は、上記式(1)、(2)を用いて、被写体Hにおける軟部が抽出された軟部画像Gsおよび骨部が抽出された骨部画像Gbを導出する。本実施形態においては、サブトラクション部35は、まず、初期重み係数設定部34が設定した初期重み係数α0,β0を用いて、第1および第2の放射線画像G1,G2を相対応する画素間で重み付け減算するサブトラクション処理を行う。その後、後述するように、重み係数導出部36が導出した重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行う。図4は軟部画像Gsおよび骨部画像Gbを示す図である。図4に示すように、軟部画像Gsは、被写体H内の軟部が抽出されている。また、骨部画像Gbは、被写体H内の骨部が抽出されている。
重み係数導出部36は、骨部画像Gbに含まれる骨部の画素値Gb(x,y)に基づいて、新たな重み係数αnew、βnewを導出する。ここで、骨部の画素値Gb(x,y)は、被写体Hの骨部の厚さに対応する。このため、本実施形態においては、各種厚さを有する骨部をシミュレートした基準物体を予め撮影することにより、基準物体の放射線画像を基準放射線画像として取得する。そして、基準放射線画像における基準物体の領域の画素値と、基準物体の厚さとの関係とを用いて、骨部の画素値と厚さとの関係を規定するテーブルを予め導出し、ストレージ23に記憶しておく。図5は骨部の画素値と骨部の厚さとの関係を規定したテーブルを示す図である。図5に示すテーブルLUT2は、骨部の画素値Gb(x,y)が低い(すなわち輝度が高い)ほど、骨部が厚いことを表している。
重み係数導出部36は、テーブルLUT2を参照して、骨部画像Gbの各画素値Gb(x,y)から、骨部画像Gbの各画素における骨部の厚さtbを導出する。なお、骨部画像Gbにおける骨部が存在しない領域は軟部のみからなるため、骨部の厚さtbは0となる。一方、重み係数導出部36は、骨部画像Gbにおいて、骨部の厚さtbが0でない画素においては、体厚導出部32が導出した体厚から骨部の厚さtbを減算することにより、軟部の厚さtsを導出する。
上述したように、重み係数α、βは、軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbの関数として表すことができる。本実施形態においては、軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbと重み係数α、βとの関係を規定したテーブルがストレージ23に記憶されている。図6は軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbと重み係数α、βとの関係を規定したテーブルを示す図である。図6に示すように、テーブルLUT3は、軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbと、重み係数α(またはβ)との関係を3次元的に表すものとなっている。ここで、テーブルLUT3は、軟部の厚さtsおよび骨部の厚さtbが大きいほど、重み係数α(またはβ)が小さい値となっている。
なお、本実施形態においては、撮影時に使用する放射線のエネルギー分布に応じて、複数のテーブルLUT3が用意されてストレージ23に記憶されている。重み係数導出部36は、撮影条件に基づいて撮影時に使用した放射線のエネルギー分布の情報を取得し、取得したエネルギー分布の情報に対応するテーブルLUT3をストレージ23から読み出して、重み係数の導出に使用する。そして、重み係数導出部36は、導出した骨部の厚さtbおよび軟部の厚さtsに基づいて、テーブルLUT3を参照して、新たな重み係数αnew、βnewを導出する。
サブトラクション部35は、重み係数導出部36が導出した新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式(1)、(2)により、新たな軟部画像Gsnewおよび新たな骨部画像Gbnewを導出する。
なお、新たな軟部画像Gsnewおよび新たな骨部画像Gbnewを、最終的な軟部画像Gsおよび骨部画像Gbとしてストレージ23に保存したり、表示部8に表示したりしてもよいが、本実施形態においては、重み係数α、βの導出およびサブトラクション処理を繰り返し行う。
すなわち、重み係数導出部36は、新たな骨部画像Gbnewにおける骨部の画素値に基づいて、テーブルLUT2を参照して、新たな骨部の厚さtbnewを導出する。そして、重み係数導出部36は、新たな骨部の厚さtbnewと、1つ前の処理において求めた骨部の厚さtbとの差分Δtbを導出し、差分Δtbが予め定められたしきい値Th1未満となったか否かを判定する。差分Δtbがしきい値Th1以上である場合には、重み係数導出部36は、新たな骨部の厚さtbnewから新たな軟部の厚さtsnewを導出し、新たな骨部の厚さtbnewおよび新たな軟部の厚さtsnewに基づいて、テーブルLUT3を参照して、さらに新たな重み係数αnew、βnewを導出する。
サブトラクション部35は、さらに新たな重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行い、さらに新たな骨部画像Gbnewおよびさらに新たな軟部画像Gsnewを導出する。
そして重み係数導出部36が、さらに新たな骨部画像Gbnewに基づいて、さらに新たな骨部の厚さtbnewを導出し、さらに新たな骨部の厚さtbnewと1つ前の処理において求めた骨部の厚さtbとの差分Δtbを導出する。
本実施形態においては、重み係数導出部36が導出した差分Δtbが、予め定められたしきい値Th1未満となるまで、サブトラクション部35および重み係数導出部36により、サブトラクション処理および重み係数αnew、βnewの導出を繰り返す。
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図7は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、第1および第2の放射線画像G1,G2は、撮影により取得されてストレージ23に保存されているものとする。処理を開始する指示が入力部9から入力されると、画像取得部31が、第1および第2の放射線画像G1,G2をストレージ23から取得する(ステップST1)。次いで、体厚導出部32が,被写体Hの体厚を導出し(ステップST2)、散乱線除去部33が、第1および第2の放射線画像G1,G2から散乱線成分を除去する(ステップST3)。
次いで、初期重み係数設定部34が、サブトラクション処理を行う際の初期重み係数α0、β0を設定する(ステップST4)。そして、サブトラクション部35が、初期重み係数α0,β0を用いて、上記式(1)、(2)によりサブトラクション処理を行う(ステップST5)。これにより、軟部画像Gsおよび骨部画像Gbが導出される。
そして、重み係数導出部36が、骨部画像Gbに基づいて骨部の厚さtbを導出する(ステップST6)。さらに、重み係数導出部36は、体厚導出部32が導出した体厚から骨部の厚さtbを減算して,軟部の厚さtsを導出する(ステップST7)。さらに、重み係数導出部36は、骨部の厚さtbおよび軟部の厚さtsに基づいて、テーブルLUT3を参照して、新たな重み係数αnew、βnewを導出する(ステップST8)。
続いて、サブトラクション部35が、新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式(1)、(2)によりサブトラクション処理を行う(ステップST9)。これにより、新たな軟部画像Gsnewおよび骨部画像Gbnewが導出される。さらに、重み係数導出部36が、新たな骨部画像Gbnewに基づいて、新たな骨部の厚さtbnewを導出し、新たな骨部の厚さtbnewと、1つ前の処理において求めた骨部の厚さtbとの差分Δtbが予め定められたしきい値Th1未満となったか否かを判定する(ステップST10)。
ステップST10が否定されると、ステップST6に戻り、ステップST6からステップST10の処理が繰り返される。これにより、さらに新たな骨部の厚さtbnew、さらに新たな軟部の厚さtsnewが導出され、さらに新たな重み係数αnew、βnewが導出される。そして、さらに新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式(1)、(2)によりサブトラクション処理が行われ、さらに新たな軟部画像Gsnewおよび骨部画像Gbnewが導出され、さらに新たなΔtbがしきい値Th1未満となったか否かが判定される。
ステップST10が肯定されると、最後に導出された軟部画像Gsおよび骨部画像Gbがストレージ23に保存され(ステップST11)、処理を終了する。なお、軟部画像Gsおよび骨部画像Gbの保存に代えて、またはこれに加えて軟部画像Gsおよび骨部画像Gbを表示部8に表示するようにしてもよい。
ここで、人体の組成としては、軟部および骨部が含まれるが、骨部は軟部よりも放射線の減弱が大きく、透過後の放射線がより高エネルギー側にシフトする状態となる。このため、サブトラクション処理により、軟部と骨部とを精度よく分離するためには、被写体H内の骨の量を考慮して重み係数α、βを導出することが望ましい。
本実施形態によれば、軟部および骨部を含む被写体Hを透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線により第1および第2の放射線画像G1,G2を取得し、予め定められた初期重み係数α0、β0を用いた重み付け減算を行うことにより、軟部画像Gsおよび骨部画像Gbを導出する。そして、骨部画像Gbに含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数αnew、βnewを導出し、新たな重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行って、新たな軟部画像Gsnewおよび新たな骨部画像Gbnewを導出するようにした。
ここで、骨部の画素値は骨の量を反映させたものとなる。このため、本実施形態によれば、骨の量を反映させた新たな重み係数αnew、βnewを導出することができる。また、骨部の画素値を用いているため、放射線源のエネルギー特性および放射線検出器の感度特性が変動しても、相対的な重み係数は変動することがない。したがって、本実施形態によれば、撮影装置の経年劣化に影響されることなく、重み係数を導出することができ、その結果、エネルギーサブトラクション処理により導出される軟部画像Gsおよび骨部画像Gbにおいて、不要な構造物をより精度よく除去できる。すなわち、軟部画像Gsにおいては骨部を精度よく除去し、骨部画像Gbにおいては軟部をより精度よく除去することができる。
なお、上記実施形態においては、体厚導出部32において被写体Hの体厚を導出しているが、これに限定されるものではない。体厚を導出することなく、予め定められた平均的な体厚を用いるようにしてもよい。この場合、初期重み係数設定部34においては、平均的な体厚を用いて、初期重み係数α0、β0が設定される。
また、上記実施形態においては、散乱線除去部33により,第1および第2の放射線画像G1,G2から散乱線成分を除去しているが、これに限定されるものではない。例えば、撮影時に散乱線除去グリッドを用いた場合、第1および第2の放射線画像G1,G2から散乱線成分を除去することができる。このため、撮影時に散乱線除去グリッドを使用した場合、第1および第2の放射線画像G1,G2から散乱線成分を除去することなく、サブトラクション処理および重み係数導出の処理を行うようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、ステップST10の処理が肯定されるまで、処理を繰り返しているが、これに限定されるものではない。予め定められた回数の処理を繰り返して、軟部画像Gsおよび骨部画像Gbを導出するようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、1ショット法により第1および第2の放射線画像G1,G2を取得しているが、撮影を2回行ういわゆる2ショット法により第1および第2の放射線画像G1,G2を取得してもよい。2ショット法の場合、被写体Hの体動により、第1の放射線画像G1および第2の放射線画像G2に含まれる被写体Hの位置がずれる可能性がある。このため、第1の放射線画像G1および第2の放射線画像G2において、被写体の位置合わせを行った上で、本実施形態の処理を行うことが好ましい。位置合わせの処理としては、例えば特開2011-255060号公報に記載された手法を用いることができる。特開2011-255060号公報に記載された手法は、第1および第2の放射線画像G1,G2のそれぞれについての、周波数帯域が異なる構造物を表す複数の第1の帯域画像および複数の第2の帯域画像を生成し、対応する周波数帯域の第1の帯域画像および第2の帯域画像における、互いに対応する位置の位置ずれ量を取得し、位置ずれ量に基づいて第1の放射線画像G1と第2の放射線画像G2との位置合わせを行うようにしたものである。
また、上記実施形態においては、第1および第2の放射線検出器5,6を用いて被写体の放射線画像を撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っているが、検出部として蓄積性蛍光体シートを用いて第1および第2の放射線画像G1,G2を取得する場合にも、本開示を適用できることはもちろんである。この場合、2枚の蓄積性蛍光体シートを重ねて被写体Hを透過した放射線を照射して、被写体Hの放射線画像情報を各蓄積性蛍光体シートに蓄積記録し、各蓄積性蛍光体シートから放射線画像情報を光電的に読み取ることにより第1および第2の放射線画像G1,G2を取得すればよい。なお、蓄積性蛍光体シートを用いて第1および第2の放射線画像G1,G2を取得する場合にも、2ショット法を用いるようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、立位で被写体Hを撮影しているが、図8に示すように、臥位で被写体Hを撮影してもよい。図8に示す放射線画像撮影システムにおける撮影装置1Aは、撮影台11に仰臥した被写体Hの放射線画像を取得するための撮影装置である。図8に示す撮影装置1Aにおいては、放射線源3に近い側から順に、第1の放射線検出器5、放射線エネルギー変換フィルタ7および第2の放射線検出器6が配置されている。また、撮影台11の天板11Aと第1の放射線検出器5との間に、被写体Hを透過した放射線のうち、被写体Hにより散乱された散乱線成分を除去するための散乱線除去グリッド(以下単にグリッドとする)10が配置されている。グリッド10、第1の放射線検出器5、放射線エネルギー変換フィルタ7および第2の放射線検出器6は、撮影台11の天板11Aの下面に設けられた取付部11Bにより、撮影台11に取り外し可能に取り付けられている。
図8に示す撮影装置1Aを用いた場合、被写体Hと第1の放射線検出器5との間には、撮影台11の天板11Aおよびグリッド10が介在している。また、図1に示す撮影装置1および図8に示す撮影装置1Aにおいて、撮影時に被写体Hと第1の放射線検出器5との間に空気が介在する場合がある。このような場合、被写体Hを透過した放射線は、天板11Aおよびグリッド10、さらには空気層を透過して第1の放射線検出器5に照射されることとなる。ここで、天板11A、グリッド10および空気等の物体は固有の放射線特性を有している。このため、物体を透過することにより、被写体Hを透過した一次線成分および散乱線成分の線質が、物体の放射線特性に応じて変化する。なお、グリッド10を用いても、散乱線は完全には除去することができないため、被写体Hを透過した放射線には散乱線成分が含まれることとなる。したがって、本実施形態において、第1の放射線画像G1を用いての体厚分布の推定および散乱線成分の除去を行う際に、被写体Hと第1の放射線検出器5との間に介在する物体の放射線特性を考慮することが好ましい。
具体的には、被写体Hと第1の放射線検出器5との間に介在する物体の種類に応じた放射線の一次線透過率および散乱線透過率を、各種撮影条件および被写体Hの体厚分布に応じて予めテーブル等として生成しておき、ストレージ23に保存しておく。そして、体厚導出部32および散乱線除去部33が、被写体Hの体厚分布の推定および散乱線除去を行う際に、テーブルを参照して、体厚分布に応じた物体の放射線特性、すなわち放射線の一次線透過率および散乱線透過率を取得する。また、散乱線除去部33は、取得した放射線特性、撮影条件および体厚分布を用いて、推定一次線画像および推定散乱線画像を取得し、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して推定画像を生成する。さらに、体厚導出部32および散乱線除去部33は、推定画像と第1の放射線画像G1との違いが予め定められた終了条件を満たすまで推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。そして、体厚導出部32は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Hの体厚として導出する。また、散乱線除去部33は、終了条件を満たした体厚分布を取得した際の推定散乱線画像を第1の放射線画像G1から減算することにより、第1の放射線画像G1から散乱線成分を除去する。これにより、被写体Hと第1の放射線検出器との間に介在する物体の放射線特性も考慮して、第1の放射線画像G1から散乱線成分を除去することができる。また、同様にして第2の放射線画像G2からも散乱線成分を除去することができる。
また、上記実施形態における放射線は、とくに限定されるものではなく、X線の他、α線またはγ線等を適用することができる。
また、上記実施形態において、例えば、エネルギーサブトラクション処理装置であるコンソール2の画像取得部31、体厚導出部32、散乱線除去部33、初期重み係数設定部34、サブトラクション部および重み係数導出部36といった各種の処理を実行する処理部(Processing Unit)のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ(Processor)を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア(プログラム)を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるCPUに加えて、FPGA(Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス(Programmable Logic Device :PLD)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
1つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの1つで構成されてもよいし、同種または異種の2つ以上のプロセッサの組み合わせ(例えば、複数のFPGAの組み合わせまたはCPUとFPGAとの組み合わせ)で構成されてもよい。また、複数の処理部を1つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアとの組み合わせで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの1つ以上を用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路(Circuitry)を用いることができる。
1,1A 撮影装置
2 コンピュータ
3 放射線源
5、6 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
10 散乱線除去グリッド
11 撮影台
11A 天板
11B 取付部
21 CPU
22 メモリ
23 ストレージ
31 画像取得部
32 体厚導出部
33 散乱線除去部
34 初期重み係数設定部
35 サブトラクション部
36 重み係数導出部
G1 第1の放射線画像
G2 第2の放射線画像
Gb 骨部画像
Gs 軟部画像
LUT1~LUT3 テーブル
2 コンピュータ
3 放射線源
5、6 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
10 散乱線除去グリッド
11 撮影台
11A 天板
11B 取付部
21 CPU
22 メモリ
23 ストレージ
31 画像取得部
32 体厚導出部
33 散乱線除去部
34 初期重み係数設定部
35 サブトラクション部
36 重み係数導出部
G1 第1の放射線画像
G2 第2の放射線画像
Gb 骨部画像
Gs 軟部画像
LUT1~LUT3 テーブル
Claims (10)
- 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得する画像取得部と、
前記2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション部と、
前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出部とを備え、
前記サブトラクション部は、前記2つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出するエネルギーサブトラクション処理装置。 - 前記重み係数導出部は、前記骨部の画素値と前記重み係数との予め定められた関係に基づいて、前記新たな重み係数を導出する請求項1に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
- 前記重み係数導出部は、前記新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて前記新たな重み係数を修正することにより、さらに新たな重み係数を導出し、
前記サブトラクション部は、前記さらに新たな重み係数を用いた前記重み付け減算を行うことにより、さらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像を導出し、
新たな骨部画像に基づくさらに新たな重み係数の導出、および新たな重み係数に基づくさらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像の導出を繰り返すことにより、前記重み係数並びに前記軟部画像および前記骨部画像を導出する請求項1または2に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。 - 前記2つの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、
前記サブトラクション部は、前記散乱線成分が除去された前記2つの放射線画像に基づいて、前記重み付け減算を行う請求項1から3のいずれか1項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。 - 前記散乱線除去部は、前記被写体と、前記2つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、前記2つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する請求項4に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
- 前記2つの放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた2つの検出部に同時に照射することによって、前記2つの検出部により取得されたものである請求項1から5のいずれか1項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
- 前記被写体の体厚に基づいて、前記初期重み係数を設定する初期重み係数設定部をさらに備えた請求項1から6のいずれか1項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
- 前記被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えた請求項7に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
- 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得し、
前記2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出し、
前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
前記2つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出するエネルギーサブトラクション処理方法。 - 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく2つの放射線画像を取得する手順と、
前記2つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出する手順と、
前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する手順と、
前記2つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する手順とをコンピュータに実行させるエネルギーサブトラクション処理プログラム。
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11205682A (ja) * | 1998-01-13 | 1999-07-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション画像生成方法 |
JP2000232611A (ja) * | 1999-02-12 | 2000-08-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション画像生成方法および生成装置 |
JP2002152593A (ja) * | 2000-11-08 | 2002-05-24 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション方法および装置並びに記録媒体 |
WO2009004678A1 (ja) * | 2007-06-29 | 2009-01-08 | Shimadzu Corporation | 放射線撮像装置 |
JP2011152280A (ja) * | 2010-01-27 | 2011-08-11 | Canon Inc | 放射線撮影装置、その制御方法及びプログラム |
JP2013046774A (ja) * | 2012-10-05 | 2013-03-07 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | X線断層撮影装置 |
JP2018038646A (ja) * | 2016-09-08 | 2018-03-15 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
JP2018068800A (ja) * | 2016-11-01 | 2018-05-10 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 | 画像処理装置および画像処理装置を用いた照射システム |
JP2018166652A (ja) * | 2017-03-29 | 2018-11-01 | 富士フイルム株式会社 | 乳腺量取得装置、方法およびプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6125166A (en) | 1998-01-13 | 2000-09-26 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method of forming energy subtraction images |
US6421419B1 (en) | 2000-11-08 | 2002-07-16 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Energy subtraction processing method and apparatus |
US9610057B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-04-04 | General Electric Company | System and method for determining X-ray exposure parameters |
JP6549535B2 (ja) | 2016-07-29 | 2019-07-24 | 富士フイルム株式会社 | 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 |
-
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- 2020-08-28 WO PCT/JP2020/032748 patent/WO2021054090A1/ja active Application Filing
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11205682A (ja) * | 1998-01-13 | 1999-07-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション画像生成方法 |
JP2000232611A (ja) * | 1999-02-12 | 2000-08-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション画像生成方法および生成装置 |
JP2002152593A (ja) * | 2000-11-08 | 2002-05-24 | Fuji Photo Film Co Ltd | エネルギーサブトラクション方法および装置並びに記録媒体 |
WO2009004678A1 (ja) * | 2007-06-29 | 2009-01-08 | Shimadzu Corporation | 放射線撮像装置 |
JP2011152280A (ja) * | 2010-01-27 | 2011-08-11 | Canon Inc | 放射線撮影装置、その制御方法及びプログラム |
JP2013046774A (ja) * | 2012-10-05 | 2013-03-07 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | X線断層撮影装置 |
JP2018038646A (ja) * | 2016-09-08 | 2018-03-15 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
JP2018068800A (ja) * | 2016-11-01 | 2018-05-10 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 | 画像処理装置および画像処理装置を用いた照射システム |
JP2018166652A (ja) * | 2017-03-29 | 2018-11-01 | 富士フイルム株式会社 | 乳腺量取得装置、方法およびプログラム |
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