JP2013208189A

JP2013208189A - Ｘ線撮像装置およびｘ線撮像方法

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Publication number: JP2013208189A
Application number: JP2012079213A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Nishiuma; 聡西馬
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2012-03-30
Filing date: 2012-03-30
Publication date: 2013-10-10

Abstract

【課題】Ｘ線による被ばく量を増加させることなく画質を向上させることができ、被写体の視認性を向上させることが可能となるＸ線撮像装置を提供する。
【解決手段】Ｘ線撮像装置であって、
Ｘ線源から被写体に照射されたＸ線を検出する検出器と、
前記検出器により検出されたＸ線から、前記被写体の位相コントラスト情報と、前記被写体の吸収コントラスト情報を分離して取得するための処理を行う処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記位相コントラスト情報に重み付けを行い、該重み付けされた情報と前記吸収コントラスト情報とを足し合わせて合成画像情報を生成する。
【選択図】図４

Description

本発明は、Ｘ線を用いたＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法に関する発明である。

Ｘ線を用いた非破壊検査や診断法は工業利用から医療利用まで幅広い分野で用いられている。
Ｘ線は波長が約０．０１〜１００Å（１０^−１２〜１０^−８ｍ）程度の電磁波であり、このうち波長の短いＸ線（λ＝０．０１〜１Å）を硬Ｘ線、波長の長いＸ線（λ＝１〜１００Å）を軟Ｘ線という。
工業分野においては、Ｘ線による吸収能の違いを用いた吸収コントラスト法により、鉄鋼材料などの内部亀裂検査や手荷物検査などのセキュリティ分野の用途として実用化されている。
また、医療診断分野でも、元素や組織によってＸ線吸収率が違うことを利用して、Ｘ線を被写体に照射しその透過像を得る吸収コントラスト像を用いた診断がおこなわれている。
吸収コントラスト法は、骨折や骨病変等の診断に有用であり、医療の画像診断の分野で多く用いられてきた。
しかしながら、乳房におけるマンモグラフィ検査や軟骨の状態撮影など、軟組織を撮像する分野に同手法を適用する場合、Ｘ線の吸収能に大きな差がないため、吸収コントラスト法ではコントラスト差をつけることが難しいという課題があった。
吸収コントラスト法でコントラストがつき難い軟組織を撮像する手法として、Ｘ線の位相情報によりコントラストをつける位相コントラスト法があるが、被写体全域の視認性向上という観点では課題が残されていた。

撮像する画質を向上させる手段の一つには、Ｘ線の照射線量値をあげる手法があるが、人体が被写体の場合、被ばく量とトレードオフの関係になるため照射線量は基準となる数値以上にあげることは難しく現実的ではなかった。
一方、近年発展が目覚ましいデジタル画像処理技術を活用することで、Ｘ線の照射線量を増やさず画像処理によって画質を向上させることが可能である。
特許文献１には吸収コントラスト像に加えて、位相コントラスト像を用い、両者を比較することで診断を容易にする発明が開示されている。
そのなかで、位相コントラスト像の輝度およびコントラスト調整や色付け処理を実施した後、吸収コントラスト像と重ねあわせるという手段が開示されている。

特開２００５−１３５７２

日本放射線技術学会雑誌（２００４，第６０巻，１１号，ｐ１５４３）ＭＲＩ臨床画像のＣＮＲ測定法に関する精度

しかし、特許文献１に開示されている手法では、吸収コントラスト像と、輝度やコントラストを調整した位相コントラスト像を重ねあわせる指標がなく単に重ねているに過ぎず、最適化されてなかった。
そのため、より質の高い診断用のＸ線画像を得ることが求められていた。

本発明は、上記課題に鑑み、Ｘ線による被ばく量を増加させることなく画質を向上させることができ、被写体の視認性を向上させることが可能となるＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法の提供を目的とする。

本発明のＸ線撮像装置は、
Ｘ線源から被写体に照射されたＸ線を検出する検出器と、
前記検出器により検出されたＸ線から、前記被写体の位相コントラスト情報と、前記被写体の吸収コントラスト情報を分離して取得するための処理を行う処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記位相コントラスト情報に重み付けを行い、該重み付けされた情報と前記吸収コントラスト情報とを足し合わせて合成画像情報を生成することを特徴とする。
また、本発明のＸ線撮像方法は、Ｘ線源から被検体に照射されたＸ線を検出する工程と、
前記検出器により検出されたＸ線から、前記被検体の位相コントラスト情報と、
前記被検体の吸収コントラスト情報を分離して取得するための処理を行う処理工程と、を有し、
前記処理工程は、前記位相コントラスト情報に重み付けを行い、該重み付けされた情報と前記吸収コントラスト情報とを足し合わせて合成画像情報を生成することを特徴とする。

本発明によれば、Ｘ線による被ばく量を増加させることなく画質を向上させることができ、被写体の視認性を向上させることが可能となるＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法を実現することができる。

本発明を実施するＸ線撮像装置の模式図。画質評価の指標ＣＮＲの定義を説明するための図。本発明の実施形態ならびに実施例を説明するための図。本発明の実施形態ならびに実施例を説明するための図。本発明の実施形態ならびに実施例を説明するための図。本発明の実施形態ならびに実施例を説明するための図。本発明の実施形態を説明するための図。本発明の実施形態を説明するための図。本発明の実施例を説明するための図。本発明の実施例を説明するための図。本発明の実施例を説明するための図。

本発明のＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法においては、取得した吸収コントラスト像と、位相コントラスト像に適切な重みを付けて合成する画像処理手段が構成される。
この画像処理手段では、位相コントラスト像に、適切な重みを付けるに当たり、画像のコントラスト対ノイズ比（ＣＮＲ）をパラメタとしており、この指標（重み付けの係数）に基づいて適切な重みを決定する。
この指標であるＣＮＲは、画像のコントラストをＳ１（シグナル（Ｓ１））とし、ノイズをσ１（ノイズ（σ１））とするとき、次の（１）式により表すことができ、より詳しくは図２に示されている。
すなわち、このＣＮＲは、被写体のコントラスト対雑音の比率で表現され、医療画像の画質を定量化する数値である。

本発明のＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法では、以上のようにすることにより、像の視認性をさらに高めることができる。
これにより、従来、吸収コントラスト像単体、位相コントラスト像単体、あるいはその単純な重ねあわせでは判別できなかった被写体についても、像として十分認識することが可能となる。
本発明を医療画像の診断分野で適用する場合、Ｘ線の照射線量を増やすことなく、従来よりも画質のよい画像を使うことが可能となるため、被ばく量が同じで、より確度の高い画像診断をおこなうことが可能となる。

以下、図を参照しながら、本発明を医療分野に適用した場合の実施形態について説明する。
まず、撮像方法について説明する。
図１は本発明の装置構成を示す図である。１０１はＸ線管であり、Ｘ線を発生するＸ線源であれば特に制限はなく、回転対陰極Ｘ線管、封入Ｘ線管、放射光Ｘ線源などを用いることが可能である。
回転対陰極Ｘ線管あるいは封入Ｘ線管を用いる場合、金属ターゲットとしては、銀（Ａｇ）、タングステン（Ｗ）、モリブデン（Ｍｏ）、鉄（Ｆｅ）、銅（Ｃｕ）、ロジウム（Ｒｈ）などが適宜選択して用いられる。
１０２はフィルタであり、１０１のＸ線管からのＸ線線質を所望のスペクトルに設定する目的で用いられ、数μｍ〜数ｍｍ厚の各種金属が用いられるが、その種類や厚みなどに特に制限はない。
また、フィルタとして機能を果たすものであれば、複数の種類を重ねて用いてもよいし、同じフィルタを複数枚重ねてもよい。
１０３は分割素子であり、１０１から１０２を介して被写体に照射されるためのＸ線光束を成形するために用いられる。
１０３の材料としては、非開口部のＸ線を吸収することが目的であるので、プラチナ（Ｐｔ）、金（Ａｕ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などが用いられるが、Ｘ線を吸収する材料であれば特に制限はない。
ここでは、Ｘ線の吸収能や加工性を考慮すると、金（Ａｕ）あるいはタングステン（Ｗ）など比較的原子番号が大きい材料を用いることが好ましい。
１０４は２次元検出器であるが、Ｘ線を検出して画像にする検出器であれば特に制限はなく、蛍光体でＸ線を光に変換する間接変換型や直接Ｘ線を検出する直接変換型、フォトンカウンティング型などが用いられる。
ここでは、用いるＸ線のエネルギーに対応して適宜選択して用いられる。１０５は得られた画像から、吸収コントラスト像、ならびに位相コントラスト像を構築し、さらに、両画像の関心領域を定めた時に関心領域のＣＮＲ値を最適化する処理部である。
１０６は被写体（サンプル）である。被写体１０６は、Ｘ線を通し被写体を平滑化する圧迫板（不図示）で挟み込んでもよいし、圧迫板を用いずそのまま撮像に用いてもよい。

処理部１０５でおこなわれる位相コントラスト像と吸収コントラスト像の構築について説明する。まず、位相コントラスト像であるが、例えば、次の（２）式の演算を実施することにより画像が構築される。

ここで、Ｉ（ｉ）は得られた生画像の画素値である。
ここでは、位相コントラスト像を構築するブロックとして、４行４列の１６画素を用い重心法によって計算する例を示している。位相コントラスト像の構築方法はこの内容に限定されるものではなく、位相コントラスト像を構築する手法であれば特に制限はない。
演算に用いる画素領域は、６行４列、８行４列、２行２列など任意のサイズでよく、画像構築の手法も重心法ではなく差分法であっても特に問題はなく、画像に応じて適宜選択して画像構築が実施される。
構築された位相コントラスト像は、画像のノイズ除去や画質向上に関する各種フィルタリング処理（移動平均化処理やメディアンフィルタ処理）を実施しても何ら問題はなく、画像によって適宜実施される。
また、（２）式で示すような重心解析等では、被写体の左右で符号が逆転することから、画像の各画素値の絶対値化処理を実施してもかまわない。

次に、吸収コントラスト像の構築方法について説明する。吸収コントラスト像は、例えば、次の（３）式の演算を実施することにより構築することが出来る。

ここで、Ｉ（ｉ）は得られた生画像の画素値である。
吸収コントラスト像についても位相コントラスト像同様、４行４列の１６画素を用いて演算を実施する方法を示した。画像構築に用いる画素領域については位相コントラスト像構築に用いた画素領域と対応していればよく、それ以外の制限は特にない。
構築された吸収コントラスト像は、適宜、画像のノイズ除去や画質向上に関する各種フィルタリング処理（移動平均化処理やメディアンフィルタ処理）を実施しても何ら問題はなく、画像によって適宜実施される。

処理部１０５は、得られた位相コントラスト像（Ａ）と吸収コントラスト像（Ｂ）を指標に基づいて合成するが、その方法を図４〜図６を参照しながら説明する。
吸収コントラスト像と位相コントラスト像は、次の（４）式によって合成される。

ここで、ｗｅｉｇｈｔは位相コントラスト像に掛けあわせる重み係数となり、ｗｅｉｇｈｔ値を変化させることにより合成画像における吸収コントラスト像と位相コントラスト像の比率を変化させることが出来る。
図４は、（４）式を模式的に表したものである。
ここでｗｅｉｇｈｔ値は、画質を評価する指標であるＣＮＲ（コントラスト対ノイズ比）に基づき決定され、その範囲は位相コントラスト像と吸収コントラスト像の比率が等価の合成となるｗｅｉｇｈｔ＝１以上で設定されることが好ましい。
さらに好ましくは、位相コントラスト像か吸収コントラスト像のＣＮＲが大きい画像を画像１としたとき、画像１より合成画像のＣＮＲのほうが大きくなるようなｗｅｉｇｈｔの範囲で設定される。

図５の流れ図を参照しながら、ｗｅｉｇｈｔを具体的に決めて合成画像を形成する方法について、説明する。
まず、ステップ１（Ｓ１）としてノイズ領域を設定する。ノイズ領域は、被写体の存在しない領域で設定するが、その場所や領域の大きさに特に制限はない。次にステップ２（Ｓ２）として、画像の関心領域を設定する。
画像の関心領域は、被写体部分のみの領域であってもよいし、また被写体部分と被写体が存在しない部分の二つの領域を含んでいてもよく、観察者により適宜選択される。
ステップ３（Ｓ３）では、Ｓ１とＳ２で設定したノイズ領域および、画像の関心領域を位相コントラスト像に適用し、関心領域でのＣＮＲ値を算出する。
ステップ４（Ｓ４）では、Ｓ３で設定した領域と同じ領域で吸収コントラスト像の関心領域のＣＮＲ値を算出する。
ステップ５（Ｓ５）では、位相コントラスト像と吸収コントラスト像のＣＮＲ値を比較し、ＣＮＲ値が大きいほうを画像１として選択する。
ステップ６（Ｓ６）では、位相コントラスト像に掛けあわせる重み係数ｗｅｉｇｈｔを変化させ、合成画像を複数枚作成し関心領域のＣＮＲ値を算出する。
作成した合成画像群からＣＮＲ値を算出し、ｗｅｉｇｈｔに対してプロットした例が図６である。

図６に示すようなｗｅｉｇｈｔｖ．ｓ．ＣＮＲ特性を見積もるためのｗｅｉｇｈｔ値であるが、ｗｅｉｇｈｔとＣＮＲの関係を示し、かつ、好ましいｗｅｉｇｈｔを見積もるようなグラフが得られるのであれば、特にそのプロット点数などに制限はない。グラフが滑らかになるようｗｅｉｇｈｔ数は適宜選択される。ステップ７（Ｓ７）では、Ｓ５で選択した画像１と、Ｓ６で作成したｗｅｉｇｈｔｖ．ｓ．ＣＮＲの関係から合成画像の方が画像１よりＣＮＲが大きくなるｗｅｉｇｈｔの範囲を見積もり、さらに好ましいｗｅｉｇｈｔの範囲を設定している。
ステップ８（Ｓ８）では、Ｓ７で見積もったｗｅｉｇｈｔの範囲でｗｅｉｇｈｔ値を設定し合成画像を構築し表示するものである。
Ｓ８で使用するｗｅｉｇｈｔ値は、吸収コントラスト像と位相コントラスト像の比率が同じであるｗｅｉｇｈｔ＝１以上であれば特に制限はない。
さらに好ましくは、Ｓ７で見積もったｗｅｉｇｈｔの範囲で設定されることである。
以上が、合成画像の関心領域におけるＣＮＲ値を最適化して表示する一連のステップとなる。ステップ９に移って関心領域を再度設定する場合は、Ｓ９からＳ２へと移って再度画像の関心領域を設定する。

ここで、合成画像のＣＮＲ特性が位相コントラスト像の重み係数に対して、図６のような特性を持つメカニズムについて説明する。
重み係数ｗｅｉｇｈｔは、位相コントラスト像に掛ける係数であるので、重み係数が０のとき、合成画像のＣＮＲ値は吸収コントラスト像のＣＮＲ値となる。

つぎに、重み係数がずっと大きい場合、例えば、図６において重み係数が２００００である場合を考えてみる。
この場合、位相コントラスト像を２００００倍して吸収コントラスト像と足し合わせて合成画像を形成するが、比率からして位相コントラスト像の寄与が大きくなる。
重み係数が大きくなればなるほどこの傾向は強くなり、合成画像は位相コントラスト像に近づいていく。そのため、合成画像のＣＮＲ値は位相コントラスト像のＣＮＲ値に漸近していくことが分かる。
それではＣＮＲ値が比較的小さい場合、図６において重み係数ｗｅｉｇｈｔが０〜１００００の範囲にある場合、どうなるかについて考えてみる。
合成画像のＣＮＲは定義より、シグナルとノイズの比として記述することができる。そこで、図６に示す合成画像のＣＮＲを、図７に示すようにシグナルとノイズに分けてその特性を記述し調べてみる。

図７より、シグナル、ノイズともに重み係数ｗｅｉｇｈｔに伴って値が大きくなっていることが確認できる。
図８は、図７の重み係数が０〜６０００の範囲について拡大した図であり、図８（ａ）にシグナル、図８（ｂ）にノイズの特性を示している。
まず、図８（ａ）のシグナルの特性について考えてみる。図８（ａ）には、合成画像のシグナルに加えて、合成画像をそれぞれ吸収成分と位相成分に分けた吸収コントラスト像のシグナル、ならびに位相コントラスト像のシグナル値も同時に示している。
位相コントラストの重みｗｅｉｇｈｔに対して、位相コントラスト像のシグナル（ｗｅｉｇｈｔ＊Ｓ（ｐｈａｓｅ））は正比例の関係で増加している様子が確認できる。
一方、吸収コントラスト像のシグナル値（Ｓ（ａｂｓ））は、重み係数とは無関係なので、ｗｅｉｇｈｔに対して常に一定値となる。
合成した画像のシグナルは、両者を足し合わせたものになるので、重み係数に対して比例関係で増加していく。
定式化すると合成画像のシグナルは、次の（５）式のように記述することができる。

つぎに、ノイズについて考えてみる（図８（ｂ））。
図には、合成画像のノイズに加えて、位相コントラスト像と吸収コントラスト像のノイズについて、それぞれプロットしている。
シグナルと同様に、位相コントラスト像のノイズは、重み係数に正比例して増加していることが確認できる。
一方、吸収コントラスト像のノイズは、位相コントラスト像の重み係数に対して一定値になる。合成画像のノイズは両者を足し合わせたものになるが、ノイズは被写体の存在しない箇所でのｐｉｘｅｌ強度の標準偏差と定義されるため、シグナルのように単なる足し算とはならない。

標準偏差の加法定理を考えると、合成画像のノイズは、次の（６）式のように記述することができる（ｐｉｘｅｌ強度群は、正規分布していると仮定）。
ここで、Ｎｏｉｓｅは合成画像のノイズ、Ｎ_ａｂｓ（ｉ，ｊ）は吸収コントラスト像のアドレス（ｉ，ｊ）におけるノイズ値である。
また、Ｎ_abs＿_aveは吸収コントラスト像のノイズの平均値である。
また、Ｎ_{ｐｈａｓｅ}（ｉ，ｊ）は位相コントラスト像のアドレス（ｉ，ｊ）におけるノイズ値である。
また、Ｎ_phase＿_aveは位相コントラスト像のノイズの平均値、ｗｅｉｇｈｔは重み係数、ｎは総画素数である。

（６）式と図８（ｂ）から、合成画像のノイズについて考察すると、ｗｅｉｇｈｔが０のときノイズは吸収コントラスト像のノイズレベルとなる。
ｗｅｉｇｈｔが十分に大きい場合は、位相コントラストのノイズが支配的になるので、合成画像のノイズレベルは位相コントラスト像のノイズレベルに漸近していくことが分かる。
最後に、ｗｅｉｇｈｔが比較的小さい場合、図８において０〜６０００の範囲において考えてみる。この重み係数ｗｅｉｇｈｔの範囲内では、合成画像のノイズ（Ｎｏｉｓｅ）は、吸収コントラスト像のノイズと位相コントラスト像のノイズの単純な和とはならず、単純な和より小さい値を取ることが図８（ｂ）および（６）式より確認することが出来る。

シグナルおよびノイズが以上のような特性をもつため、その商であるＣＮＲ値は図６に示すような特性を示し、位相コントラスト像単体、あるいは吸収コントラスト像単体よりも合成した画像の方がＣＮＲ値の高い重み係数の範囲が現れる。
以上が、本発明で開示する装置および方法で作成したＸ線合成画像が、吸収コントラスト像および位相コントラスト像単体の像よりも高いＣＮＲ値を示すメカニズムである。

以下に、本発明の実施例について説明する。
［実施例１］
実施例１として、本発明を適用したＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法の構成例について説明する。
なお、ここに示す実施例は、本発明を完全に理解できるよう具体的な例を挙げて説明するものであって、本発明の請求内容が実施例の内容に限定されるものではない。

図１は、本実施例のＸ線撮像装置である。図１に示すように、Ｘ線管（１０１）、フィルタ（１０２）、分割素子（１０３）、２次元検出器（１０４）、処理部（１０５）により構成されており、サンプル（マンモファントム、１０６）を走査しながら測定する。
具体的には、図１に示すように、Ｘ線管（１０１）の直後にフィルタ（１０２）、約７００ｍｍ離して分割素子（１０３）、マンモファントム（１０６）、そして約１１２０ｍｍ離して検出器（１０４）を設置した。
マンモファントム（１０６）としては、京都科学製マンモステップファントムを用いた。マンモファントムは、圧迫板（３ｍｍのアクリル板）で前後からサンドイッチした（圧迫板は不図示）。
該ファントムは、ベース材料としてウレタンが用いられており、これにリン酸カルシウムを添加し各段階のレベル調整がおこなわれている。
模擬腫瘤マンモファントムは、約０．５ｍｍ厚、約７ｍｍφのアクリル板がベース材の上に貼りあわされているものである。

図１に示す配置で画像を取得する方法について、説明する。
Ｘ線管としては回転対陰極Ｘ線管を用い、ターゲット金属としてはＡｇを使用した。Ｘ線源の条件は、管電圧３０ｋＶ管電流２０ｍＡとした。
フィルタ（１０２）としては、３０μｍ厚のＰｄ箔を用いた。Ｘ線管（１０１）−検出器（１０４）の距離は、分割素子（１０３）のスリットピッチと検出器（１０４）の画素ピッチから決まる。
ここでは、分割素子として１２０μｍピッチ３０μｍ幅のＡｕスリットアレイ、４８μｍ画素サイズの検出器（Ｒａｄ−ｉｃｏｎＩｍａｇｉｎｇ社のＲａｄ−ｅｙｅ）を用い、Ａｕスリットアレイの１周期が検出器の４画素に投影される配置について説明する。
この場合、Ｘ線管（１０１）−検出器（１０４）の距離は、幾何学的な配置より（４８＊４）＊７００／１２０＝１１２０ｍｍと決定される。
撮像は、マンモファントム（１０６）を分割素子１ピッチ分走査（この場合、１２０μｍを０．００２５ｍｍ／ｓｅｃ．で走査）しながら、連続的に画像を取得した。
マンモファントム（１０６）の走査速度は、平均乳腺線量から決定した。得られた画像の例を、図３（ａ）に示す。
Ａｕスリットアレイの形状を反映し、マンモファントムのコントラストに加えて周期的なスリットのコントラストがついた像であることが確認できる。
また、図では分からないが、図３（ａ）はサンプルを走査させた画像を積層した画像となっている。

図３（ａ）の画像から位相コントラスト像を構築する手法について説明する。ここでは、画像処理ソフトとしてＩｍａｇｅＪを用いた。
まず、取得したファントム画像（図３（ａ））からｄａｒｋ画像（不図示）を各層から差し引く。つぎに、隣接する４ｘ４のブロックから、（２）式で示す演算（重心解析）を各画素に対してそれぞれおこなうことで、図３（ｂ）に示すような位相コントラスト画像を作製する。
（２）式中、Ｉ（ｉ）は検出器の各画素で検出された検出強度であり、分母は４ｘ４画素の合計、分子は左半分の８画素と右半分８画素の差分となる。
Ｘ線は図３（ａ）の図中、Ｉ５−Ｉ８の列とＩ９−Ｉ１２列を跨ぐようにアライメントされている（図３（ａ）に画素の拡大図を示しているが点線で囲った領域に、そのＸ線照射位置を示してある）。
そのため、被写体が存在せずＸ線が屈折しない領域では、Ｉ５〜Ｉ８の和とＩ９〜Ｉ１２の和は同じ値となり、（２）式において分子はゼロとなる。
被写体が存在する場合は、被写体の屈折率差に伴って差分が生じ、特に被写体の端部では屈折率差が大きくなるので、（２）式の分子は大きくなり像としてコントラストが顕著になる（図３（ｂ）にその様子を示す）。以上が、セグメント法で得られた画像を重心解析法で解析し、位相コントラスト像を構築する方法である。
次に、吸収コントラスト像であるが、図３（ａ）で示したｓｔａｃｋ画像と同じ画像群を用い、（３）式に示すように４ｘ４の画素ブロックを足し合わせることで、図３（ｃ）に示すような吸収コントラスト画像（Ｂ画像）を構築することができる。

つぎに、吸収コントラスト像と位相コントラスト像の合成について、処理の流れ図（図５）ならびに合成画像のＣＮＲ特性（図６）を見ながら説明する。
まず、得た位相コントラスト像を用い、被写体の存在しない箇所でノイズ領域を設定する（ステップ１：Ｓ１）。
次に、画像の中で特に注目しＣＮＲ値を最適化したい領域である画像の関心領域を設定する（Ｓ２）。
次に、Ｓ１とＳ２で見積もったノイズ値（０．００３４１）およびシグナル値（０．０５５４１）から、位相コントラスト像のその領域のＣＮＲ値（１６．２５）を算出する（Ｓ３）。
次に、位相像で設定したノイズ領域とシグナル領域を吸収コントラスト像に適用し、吸収コントラスト像のＣＮＲ値（３．９７）を算出する（Ｓ４）。
位相コントラスト像のＣＮＲ値（１６．２５）と吸収コントラスト像のＣＮＲ値（３．９７）を比較し、ＣＮＲ値が大きい位相コントラスト像を画像１とする（Ｓ５）。
次に、位相コントラスト像に掛ける重み係数ｗｅｉｇｈｔを１、１００、５００、１０００、１５００、３０００、４３５０、６０００、１００００、２００００として吸収コントラスト像と足し合わせた合成画像群を作成する。
そして、上述の要領でそれぞれＣＮＲ値を算出する（Ｓ６）。
位相コントラスト像の重みを横軸にし、合成画像のＣＮＲ値を縦軸にプロットした図を図６に示す。図中には、吸収コントラスト像から見積もったＣＮＲ値の水準と、位相コントラスト像から見積もったＣＮＲ値の水準を示している。

図６に示した例では、位相コントラスト像のＣＮＲ値が吸収コントラスト像のそれより大きいので、位相コントラスト像を画像１とする。
画像１のＣＮＲ値より合成画像のＣＮＲ値が大きくなる重み係数ｗｅｉｇｈｔを図６から見積もると、ｗｅｉｇｈｔが２６６０より大きくなる領域では合成画像のＣＮＲが大きくなることが確認できる。
ここで、そのなかでもＣＮＲが極大値付近である６０００を選択すると、関心領域のＣＮＲ値は約１７．５となり、吸収コントラスト像や位相コントラスト像単体よりも大きなＣＮＲ値の画像が得られる。
図４には、吸収コントラスト像、位相コントラスト像、および重み係数６０００をかけて両者を合成した画像を示す。
さらに同図には、これら画像のラインプロファイルについても同時に示してある。ラインプロファイルを取得した位置を吸収コントラスト像に例示しており、被写体の中央付近でプロファイルを取得している。
ラインプロファイルをみると、合成画像では、ノイズは増加するがシグナルも大幅に伸びており、ＣＮＲとしては吸収コントラスト像あるいは位相コントラスト像単体よりも大きな値を示すことが確認できる。

［実施例２］
実施例２として、実施例１と異なる形態についてのＸ線撮像装置およびＸ線撮像方法の構成例について、図５および図９を用いて説明する。
図９は、被写体と画像のＣＮＲ特性を示したものである。
図９（ａ）にはマンモグラフィでの被写体を模したサンプルの吸収コントラスト像と位相コントラスト像を合成した画像を示す。同図（ｂ）にはその被写体のラインプロファイルを、同図（ｃ）には位相コントラスト像の重み係数に対する合成画像のＣＮＲ値についてプロットした図を示している。
本実施例で用いた被写体は、石灰化を模した模擬石灰化サンプルであり、ウレタン材の上に約２００μｍφのアルミナ粒が星形に配置されているものである。
ここで用いた重み係数値は、１、１００、１０００、３０００、５０００、１００００、５００００であり、それぞれの重みで合成画像を構築し関心領域においてＣＮＲ値を見積もっている。

この被写体で、好ましい重み係数の範囲がどのように決まるかを説明する。
まず、（ａ）に示す被写体の吸収コントラスト像のＣＮＲ値と位相コントラスト像のＣＮＲ値について確認すると、それぞれは画像（不図示）から、７．７０、５．８３と求められる。
これらの水準を図９（ｃ）で表すと、吸収ＣＮＲ、位相ＣＮＲと示した水準で示される。ここで、合成画像を構築する流れ図（図５）をみると、ステップ５（Ｓ５）でＣＮＲ値が高いほうの画像を画像１とすることから、本実施例では吸収コントラスト像が画像１となる。
ステップ（Ｓ６）で図９（ｃ）を作製し、ステップ７（Ｓ７）では画像１のＣＮＲ値と合成画像のＣＮＲ値を比較している。
本実施例では、画像１より合成画像のＣＮＲが大きくなる重み係数の範囲は、〜３００００であることが確認できる。
ステップ（Ｓ８）では、Ｓ７で見積もった重み係数の範囲で重みを決定するが、ここではＣＮＲ値が極大値を取る５０００を選択する。
以上のプロセスで作成した合成画像が図９（ａ）であり、吸収コントラスト像あるいは位相コントラスト像単体の像よりも高いＣＮＲ値を有した像が、Ｘ線の線量を増加させることなく得ることができる。

［実施例３］
実施例３として、上記実施例と異なる形態についてのＸ線撮像方法の構成例について、処理の流れ図（図１０）と像の模式図（図１１）を用いて説明する。
まず、ステップ１（Ｓ１）では、ノイズを見積もる領域を設定する。ここでは、被写体部分と被写体が存在しない部分の両方が含まれる場所でノイズ領域を設定する。ノイズ値として、図１１（ａ）の点線で囲んだ領域の標準偏差（σ_１）を設定する。
次に、ステップ２（Ｓ２）では、シグナルを見積もる画像の関心領域を設定する。こでは、評価する被写体画像をすべて含んだ形で関心領域を設定し、関心領域の標準偏差（σ_{ｔｏｔａｌ}）を見積もる。
ここで示したＣＮＲの定義は、臨床画像を評価する手法の一つであり、非特許文献１に詳細が記述されている。
次に、ステップ３（Ｓ３）では、上記関心領域で、位相コントラスト情報のＣＮＲの値を求める。ここでは、位相コントラスト像の関心領域のＣＮＲの値を、次の（７）式で算出する。

次に、ステップ４（Ｓ４）では、上記ノイズを見積もる領域と、上記関心領域を用いて、吸収コントラスト情報のＣＮＲの値を求める。ここでは、位相コントラスト像で設定した関心領域で吸収コントラスト像のＣＮＲの値を算出する。
次に、ステップ５（Ｓ５）では、位相コントラスト情報のＣＮＲの値と、吸収コントラスト情報のＣＮＲの値とを比較し、その値が大きい方の画像情報を選択する。
次に、ステップ６（Ｓ６）では、位相コントラスト情報への重み付け係数を変化させながら合成画像情報を生成し、上記関心領域におけるＣＮＲの値を求める。すなわち、位相コントラスト情報への重み付け係数を変化させながら合成画像を複数枚作成し関心領域のＣＮＲの値を算出する。
次に、ステップ７（Ｓ７）では、前記合成画像情報のＣＮＲの値が、前記ステップ６（Ｓ６）で画像情報として選択された値が大きい方の画像情報のＣＮＲの値よりも大きくなる重み付け係数の範囲を求める。
そして、ステップ８（Ｓ８）では、上記重み付け係数の範囲で合成画像情報を画像表示させる。ここでは、Ｓ７で見積もった重み係数の好ましい範囲の中から、ＣＮＲが極大値を取るＣＮＲ値の付近の重み係数を選択し、合成画像を作製し画像表示する。

以上の本発明のＸ線撮像装は、医療分野から工業分野まで幅広く適用することが可能である。
医療分野においては、特に軟組織（乳房や軟骨など）に対して有効な手段となる。工業分野においては、特に高分子材料などの相分離構造体に対して有効な手段となる。

１０１：Ｘ線管
１０２：フィルタ
１０３：分割素子
１０４：２次元検出器
１０５：処理部
１０６：サンプル（マンモファントム）

Claims

Ｘ線撮像装置であって、
Ｘ線源から被写体に照射されたＸ線を検出する検出器と、
前記検出器により検出されたＸ線から、前記被写体の位相コントラスト情報と、前記被写体の吸収コントラスト情報を分離して取得するための処理を行う処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記位相コントラスト情報に重み付けを行い、該重み付けされた情報と前記吸収コントラスト情報とを足し合わせて合成画像情報を生成することを特徴とするＸ線撮像装置。
前記重み付けは、画像のコントラストであるシグナルをＳ１とし、ノイズをσ１とするとき、次の（１）式で表される重み付けの係数であるＣＮＲの値に基づいて設定されることを特徴とする請求項１に記載のＸ線撮像装置。
Ｘ線撮像方法であって、
Ｘ線源から被写体に照射されたＸ線を検出する工程と、
前記検出器により検出されたＸ線から、前記被写体の位相コントラスト情報と、
前記被写体の吸収コントラスト情報を分離して取得するための処理を行う処理工程と、を有し、
前記処理工程は、前記位相コントラスト情報に重み付けを行い、該重み付けされた情報と前記吸収コントラスト情報とを足し合わせて合成画像情報を生成することを特徴とするＸ線撮像方法。
前記重み付けは、画像のコントラストであるシグナルをＳ１とし、ノイズをσ１とするとき、次の（１）式で表される重み付けの係数であるＣＮＲの値に基づいて設定されることを特徴とする請求項３に記載のＸ線撮像方法。
前記処理工程は、
前記ノイズを見積もる領域を設定する工程と、
前記シグナルを見積もる画像の関心領域を設定する工程と、
前記関心領域で、前記位相コントラスト情報のＣＮＲの値を求める工程と、
前記ノイズを見積もる領域と、前記関心領域を用いて、前記吸収コントラスト情報のＣＮＲの値を求める工程と、
前記位相コントラスト情報のＣＮＲの値と、前記吸収コントラスト情報のＣＮＲの値とを比較し、その値が大きい方の画像情報を選択する工程と、
前記位相コントラスト情報への前記重み付け係数を変化させながら合成画像情報を生成し、前記関心領域におけるＣＮＲの値を求める工程と、
前記合成画像情報のＣＮＲの値が、前記画像情報を選択する工程での値が大きい方の画像情報のＣＮＲの値よりも大きくなる重み付け係数の範囲を求める工程と、
前記重み付け係数の範囲で合成画像情報を画像表示させる工程と、
を含むことを特徴とする請求項４に記載のＸ線撮像方法。