JP2015126864A - 放射線画像解析装置および方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像解析装置および方法並びにプログラムにおいて、予め定められた撮影環境において、撮影環境により生じる散乱線の影響による、被検体を表す被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための情報を取得する。
【解決手段】予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得部３３と、取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布として取得する補正分布取得部３５を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、被写体を撮影して得られた放射線画像を解析する画像解析装置および方法並びにプログラムに関する。

従来、被検体を透過した放射線により被検体の放射線画像を撮影する際、被検体の厚さが大きいほど被検体内部における放射線透過率の低下などの影響が大きくなり、取得される放射線画像の画質が変動することが知られている。このため、撮影条件と放射線画像の信号値、放射線画像の信号値のヒストグラム幅、被検体画像における被検体の所定方向の長さなど種々の情報によって大まかに被検体の厚さを推定し、推定した被検体の厚さに応じて、撮影された放射線画像に対する階調処理等の画像処理条件や、放射線画像の撮影に適用される撮影条件を変更する技術が提案されている。

例えば特許文献１、２には、予め既知の厚みを有する模擬被検体を既知の撮影条件で放射線撮影して得られた画像の画素値を測定することにより、体厚と画素値の関係を対応付けた対応付けテーブルを用意し、対応付けテーブルに基づいて、被検体画像の画素値に応じて概略的な体厚分布を推定し、被検体画像の体厚分布に応じた被検体画像の散乱線成分を推定して、被検体画像から散乱線成分を減算した処理後画像を取得する手法が開示されている。

特開平０２−２４４８８１号公報 特開平０６−０１４９１１号公報

ここで、被検体内部の肺野等の被検体の内部構造を反映した、詳細な体厚を求めるためには、実際に被検体を撮影して得られた被検体画像の画素値から被検体の厚さを算出することが好ましい。

しかしながら、被検体画像には、被検体を透過して放射線検出器に直接照射された一次線の成分（一次線成分）と、被検体内で放射線が散乱した散乱線の成分（散乱線成分）が含まれている。このため、特許文献１、２のように、被検体画像の画素値に基づいて被検体の体厚を推定する方法を適用した場合には、被検体画像に含まれた散乱線成分の影響によって、被検体の体厚分布を正確に推定することが難しい。

そこで、本出願人は、特願２０１３−２２９９４１などにおいて体厚が大きくなるほど発生する散乱線成分が増加することを利用して、被検体画像の散乱線成分に基づいて体厚分布を推定する方法を提案した。そして、さらなる研究の成果、実際の撮影環境においては、被検体から生じた散乱線成分だけでなく、被検体以外の撮影環境に備えられた要素から生じた散乱線成分が被検体画像に含まれる可能性があることについて注目した。例えば、放射線源と放射線検出器の間に被検体を臥位で撮影するための撮影台が配置され、この撮影台の天板がアクリル樹脂などの散乱線を発生させる素材によって被覆された撮影環境であれば、放射線源から放射された放射線が、被検体と撮影台を通過して放射線検出器に検出されるため、被検体画像には、被検体によって生じた散乱線成分と撮影台のアクリル樹脂などの散乱線を発生させる素材による散乱線成分とが被検体画像に含まれることになる。また、撮影室の壁が散乱線を発生させる素材を含んでおり、放射線検出器が撮影室の壁の近傍に配置された場合には、被検体の放射線撮影の際に撮影室の壁から生じた散乱線成分が被検体画像に含まれる可能性がある。

被検体画像中の散乱線成分に基づいて体厚分布をより正確に推定するためには、被検体画像に含まれる散乱線成分のうち、被検体以外の撮影環境に備えられた要素から生じた散乱線成分の影響を低減して、被検体から生じる散乱線成分に基づいて体厚分布を推定することが好ましい。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、予め定められた撮影環境において被検体を撮影して得られた放射線画像である被検体画像を解析して被検体の体厚分布を推定するために、撮影環境により生じる散乱線の影響による、被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための情報を提供することを目的とする。

本発明による放射線画像解析装置は、予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得部と、取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布として取得する補正分布取得部とを備えたことを特徴とする。

本発明による放射線画像解析方法は、予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得ステップと、取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布として取得する補正分布取得ステップとを有することを特徴とする。

なお、本発明による放射線画像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。

上記「撮影環境」は、撮影場所に位置し、放射線画像に含まれる散乱線成分に実質的に影響を及ぼす全ての要素（ただし、被検体を除く）とそれらの相対的な配置によって特定される。例えば、撮影台は撮影環境を構成する要素であり、放射線源から放射された放射線が放射線検出器を通過して撮影室の壁や床によって散乱される場合には、放射線検出器を通過した放射線が到達した壁部分または床部分が撮影環境を構成する要素である。

なお、「予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像」と「撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像」は、被検体が配置されたか否かが異なるものの、実質的に同等であるとみなせる撮影環境において撮影された画像を意味する。また、実質的に同等であるとみなせる撮影環境とは、撮影場所に位置する放射線画像に実質的に影響を及ぼす全ての要素が一致している場合だけでなく、撮影場所に位置する要素のうち放射線画像に実質的に影響を及ぼす要素がほぼ共通しているとみなせる場合も含む。例えば、撮影場所に位置する撮影台の材質とサイズ、放射線検出器を通過した放射線が照射される撮影室の壁部分の材質やサイズ等の放射線検出器で検出される放射線に影響を与える各物体が類似し、各物体の相対的な距離や配置が類似する場合があげられる。

上記「体厚」は、照射された放射線の経路上における、空気領域を除いた被検体領域の厚さの総計を意味する。

また、「取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し」とは、参照画像中に何らかの被検体（仮想被検体）が配置され、その配置された被検体を放射線が通過することによって散乱線成分が発生しているとみなして、被検体画像においては放射線の経路上における被検体の体厚が大きくなるほど散乱線成分が多くなることに対応させて、参照画像の複数の位置において散乱線成分が多くなるほど仮想被検体の体厚が大きくなるように、散乱線成分に応じた体厚を推定することを意味する。

本発明における放射線画像解析装置において、被検体画像に含まれる散乱線成分に基づいて被検体画像の被検体の体厚分布を取得し、補正分布に応じて被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体の補正体厚分布を取得する体厚分布取得部をさらに備えることが好ましい。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、被検体画像および参照画像の撮影条件をそれぞれ取得する撮影条件取得部をさらに備え、補正分布取得部は、互いに異なる撮影条件が適用された複数の参照画像についてそれぞれ補正分布を取得して、撮影条件と撮影条件に対応する参照画像の補正分布を対応付けし、体厚分布取得部は、被検体画像の撮影条件と類似する撮影条件に対応づけられた参照画像の補正分布を取得し、取得した補正分布に応じて被検体画像の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した補正体厚分布を取得してもよい。

上記「撮影条件」は、撮影線量、管電圧、管電流と照射時間の積、放射線源と放射線検出器の検出面との距離、線源のターゲットおよびフィルタの材質、撮影に使用される放射線検出器の種類、エアギャップ量（被写体から放射線検出器までの距離）、ならびに電子部品などを保護するために必要に応じて放射線検出器に備えられる放射線遮蔽板の材質のうち少なくとも１つを含むものであればよい。

「類似する撮影条件」とは、全ての撮影条件が一致している場合だけでなく、放射線画像に実質的に影響を及ぼす要因となる撮影条件の要素がほぼ共通しているとみなせる場合も含む。例えば、撮影線量、管電圧、管電流と照射時間の積、放射線源と放射線検出器の検出面との距離が許容範囲内の差である場合に撮影条件が類似しているものとして扱うことができる。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、補正分布取得部は、撮影環境において特定の撮影条件が適用された参照画像について補正分布を取得し、体厚分布取得部は、取得した補正分布に応じて撮影環境において特定の撮影条件とは異なる撮影条件が適用された被検体画像の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した補正体厚分布を取得してもよい。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、画像取得部は、撮影環境に対応する複数の参照画像を取得し、補正分布取得部は、取得された複数の参照画像についてそれぞれ補正分布を取得し、体厚分布取得部は、取得された複数の参照画像に対応する複数の補正分布を平均した平均補正分布に応じて被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体の補正体厚分布を取得することが好ましい。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、体厚分布取得部は、被検体画像に含まれる散乱線成分に基づいて被検体画像の被検体の体厚分布を取得し、取得した該体厚分布の少なくとも一部が撮影環境からの散乱線成分による誤差が生じている可能性があることを判別した場合に、補正分布に応じて被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体の補正体厚分布を取得するようにしてもよい。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、体厚分布取得部が、予め定められた第１体厚分布を有する被検体の仮想モデルを取得する第１仮想モデル取得部と、被検体画像の撮影条件を取得し、被検体画像の撮影条件を適用して、被検体の仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を被検体の仮想モデルから推定した推定一次線画像と被検体の仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を被検体の仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、被検体の放射線撮影により得られる放射線画像を推定した画像である被検体画像の推定画像として生成する第１推定画像生成部と、仮想モデルの第１体厚分布を修正して、被検体画像の推定画像と被検体画像の違いを減少させる第１修正部と、修正された被検体の仮想モデルの第１体厚分布を被検体の体厚分布として決定する第１体厚分布決定部とを備えるようにしてもよい。

また、本発明における放射線画像解析装置が体厚分布取得部を備えた場合に、体厚分布取得部は、被検体とは異なる複数のモデルがそれぞれ撮影された放射線画像である複数のモデル画像と、モデル画像の散乱線成分に基づいて取得されたモデル画像の体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得部と、被検体画像の被検体の特徴を表す撮影対象情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像のモデルの特徴を表す撮影対象情報をそれぞれ取得し、被検体画像の撮影対象情報と類似する前撮影対象情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定するあらたな体厚分布決定部とを備えるようにしてもよい。

上記「モデル」は、被検体を仮想的に表すことのできる任意のモデルを用いることができる。例えば、被検体が人体である場合には、モデルを比較用の人体とすることが好ましい。

上記「撮影対象情報」は、撮影対象の骨格形状や骨格の大きさ、筋肉量や、脂肪量などの体格的な特徴など、撮影対象の特徴を表すものであれば、あらゆる方法によって特定されたものであってよい。例えば、放射線画像の信号値のヒストグラム幅（信号値のヒストグラムの最大値と最小値の差）、放射線画像における被検体の特定部位の代表長さ（例えば腹部などの幅）、被検体の身長、体重、性別、年齢（大人、子供）などを用いてもよい。また、撮影対象情報は１つであってもよく複数であってもよい。また、撮影対象情報は、ユーザ入力により入力されたものであってもよく、被写体画像とモデル画像から抽出された撮影対象情報であってもよい。

また、本発明における放射線画像解析装置において、画像取得部は、撮影環境において被検体を配置しないで撮影された複数の放射線画像を取得し、複数の放射線画像を平均した画像を参照画像として取得することが好ましい。

また、本発明における放射線画像解析装置において、画像取得部は、撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した縮小画像を参照画像として取得してもよい。

また、本発明における放射線画像解析装置において、補正分布取得部が、予め定められた第２体厚分布を有する撮影環境の仮想モデルを取得する第２仮想モデル取得部と、参照画像の撮影条件を取得し、参照画像の撮影条件を適用して、撮影環境の仮想モデルから推定した推定一次線画像と撮影環境の仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を撮影環境の仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、参照画像を推定した画像である参照画像の推定画像として生成する第２推定画像生成部と、撮影環境の仮想モデルの第２体厚分布を修正して、前記参照画像の推定画像と前記参照画像の違いを減少させる第２修正部と、修正された撮影環境の仮想モデルの第２体厚分布を撮影環境に対応する補正分布として決定する第２体厚分布決定部とを備えるようにしてもよい。

上記各「推定画像」は、仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を仮想モデルから推定した推定一次線画像と仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を仮想モデルから推定した推定散乱線画像を合成した画像であると実質的にみなせるものであればよい。例えば、仮想モデルに推定一次線画像生成用の関数を適用して推定一次線画像を作成し、仮想モデルに推定散乱線画像生成用の関数を適用して推定散乱線画像を別途生成してから合成してもよく、仮想モデルに推定画像生成用の関数を適用して推定画像を推定してもよい。

また、上記「第１体厚分布」および「第２体厚分布」は、予め定められた体厚の分布を示すものであればよく、任意の厚みの分布を有するものであってよい。例えば、「第１体厚分布」または「第２体厚分布」を、一様分布とすることができる。また、第１体厚分布を、被検体が人体の所定部位である場合に、被検体とは別の人体の同じ部位の体厚分布とすることができる。また、「第１体厚分布」は、「第２体厚分布」と互いに同じ分布であってもよく、異なる分布であってもよい。

本発明によれば、予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得し、取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布として取得することにより、取得した補正分布を、撮影環境により生じる散乱線成分の影響による被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための有益な情報として提供することができる。

本発明の第１の実施形態に係る放射線画像解析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 本発明の第１の実施形態に係る補正分布取得部と体厚分布取得部の構成を示す概略ブロック図 体厚分布の対応付けテーブルの一例を示す図 推定画像の生成方法の一例を説明するための図 推定画像の生成方法の別の一例を説明するための図 本発明の第１の実施形態に係る放射線画像解析装置の処理の流れを示すフローチャート 本発明の第１の実施形態に係る補正分布取得部の処理の流れを示すフローチャート 本発明の第１の実施形態に係る体厚分布取得部の処理の流れを示すフローチャート 本発明の第３の実施形態に係る体厚分布取得部の構成を示す概略ブロック図 本発明の第３の実施形態に係る体厚分布取得部の処理の流れを示すフローチャート 本発明の第２の実施形態に係る放射線画像解析装置の処理の流れを示すフローチャート 本発明の第２の実施形態の変形例に係る放射線画像解析装置の処理の流れを示すフローチャート 本発明を長尺撮影に適用する例を説明するための図 本発明の分割撮影に適用する例を説明するための図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による放射線画像解析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、撮影装置１０と、システムを制御する制御装置２０と、画像解析装置３０（放射線画像解析装置）とを備える。

撮影装置１０は被検体ＫにＸ線を照射する放射線源１２と、被検体Ｋを透過したＸ線を検出して被検体Ｋの放射線画像を取得する放射線検出器１４とを備える。なお、本実施形態においては、被検体Ｋと放射線検出器１４との間には、被検体Ｋを透過したＸ線のうち、被検体Ｋにより散乱した散乱線を除去するための散乱線除去グリッド（グリッド）は配置されない。

制御装置２０は、設定された撮影条件に従って放射線源１２を駆動制御する線源駆動制御部２２と、放射線検出器１４を制御し、被写体の放射線画像（例えば、被検体画像Ｉｋや参照画像Ｉｒ）を取得して記憶部３２に記憶する検出器制御部２４とを備える。

画像解析装置３０は、画像解析装置３０に対する操作者の各種入力を受け付ける入力部３８、表示部３９、中央処理装置（ＣＰＵ）、半導体メモリ、通信インターフェースおよびハードディスクやＳＳＤ等の記憶部３２を備えたコンピュータであり、画像解析装置３０には、本実施形態にかかる画像解析プログラムがインストールされている。そして、この画像解析プログラムの実行により、画像解析装置３０の中央処理装置およびメモリが協働して、線源駆動制御部２２と検出器制御部２４を制御する撮影制御部３１と、画像取得部３３と、撮影条件取得部３４と、補正分布取得部３５と、体厚分布取得部３６と、表示制御部３７として機能する。なお、入力部３８は、キーボード、マウス、タッチパネル等から構成される。また、表示部３９は、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等からなり、撮影装置１０により取得された放射線画像の表示や各種その他の所望の処理に必要な情報の表示を行う。

記憶部３２には、検出器制御部２４および線源駆動制御部２２を制御する撮影制御部３１によって取得した被検体画像Ｉｋと参照画像Ｉｒとそれぞれの撮影条件が記憶される。また、記憶部３２には、複数の撮影条件ごとに濃度値（画素値）と体厚とを対応付けた対応付けテーブルＬＵＴが予め作成されて記憶されている。また、記憶部３２には、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋ（ｘ，ｙ）を有する被検体Ｋの仮想モデルＭと初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒを有する撮影環境の仮想モデルＭｒが記憶される。さらに、記憶部３２には、被検体画像用の仮想モデルＭｋに含まれる構造物（ここでは肺野、骨、臓器等の解剖学的構造物）と構造物の配置と、構造物の放射線に対する特性等を示す特性情報が、比較用被写体の胸腹部の肺野、骨等の解剖学的構造物の配置および組成に基づいて予め設定されて記憶される。なお、撮影環境の仮想モデルＭｒは、参照画像Ｉｒの撮影環境を表す仮想的な被検体である。また、記憶部３２には、各処理で必要とされる各種パラメータ、生成された画像（推定一次線画像、推定散乱線画像など）が適宜記憶されるものとする。なお、本明細書における体厚は、照射された放射線の経路上における空気領域を除いた被写体領域の厚さの総計を意味する。

表示制御部３７は、本実施形態による画像解析処理に必要な情報や、撮影制御部３１の撮影制御処理に必要な情報などを、適宜表示部３９に表示させる。

画像取得部３３は、検出器制御部２４または記憶部３２などから、参照画像Ｉｒと被検体画像Ｉｋを取得する。なお、本実施形態に限定されず、本発明は任意の種類の被検体について適用可能である。

被検体画像Ｉｋは、所定の撮影環境において、所定の撮影条件を適用して被検体Ｋである人体を配置して撮影された放射線画像である。

上記「撮影環境」は、撮影場所に位置し、放射線画像に含まれる散乱線成分に実質的に影響を及ぼす全ての要素（ただし、被検体を除く）とそれらの相対的な配置によって特定される。例えば、撮影台は撮影環境を構成する要素であり、放射線源から放射された放射線が放射線検出器を通過して撮影室の壁や床によって散乱される場合には、放射線検出器を通過した放射線が到達した壁部分または床部分が撮影環境を構成する要素である。図１に示すように、撮影室１７は、互いに対向する位置に配置された放射線源１２および放射線検出器１４と、放射線検出器１４の背面を支持する臥位撮影用の撮影台１６が配置されている。放射線検出器１４は、放射線源１２が配置された位置から放射線の照射方向に向かって、ガラス基板１４ａおよび放射線を光に変換する蛍光体層であるシンチレータ１４ｂと必要な電子部品（不図示）がこの順に設けられている。ガラス基板には不図示の信号出力部およびセンサ部が配設されており、シンチレータから発光された光を、センサ部で電荷に変換して放射線画像を読み取る。この例では、撮影環境は、放射線源１２と、放射線検出器１４と、散乱線を生じさせる素材であるアクリル樹脂製の天板を備えた撮影台１６と、放射線が照射される壁部分１７Ａとその相対的な配置によって特定される。また、シンチレータ１４ｂと電子部品の間に電子部品を保護するための放射線遮蔽物が配置される場合があり、放射線遮蔽物の有無や材質も散乱線成分に影響を及ぼす要素となる。放射線遮蔽物は、例えば板形状とされ、材質として鉛（Ｐｂ）、銅（Ｃｕ）、タングステン（Ｗ）などが採用される場合が考えられる。

参照画像Ｉｒは、被検体画像Ｉｋの撮影環境と同等の撮影環境において、被検体Ｋを配置しないで撮影された放射線画像である。本実施形態においては、まず、被検体を配置しない状態で、被検体画像Ｉｋを撮影するための所定の撮影条件で放射線撮影を行って参照画像Ｉｒを取得し、その後、撮影室１７に含まれる要素の有無や配置を変更しないで、撮影台１６上に被検体を臥位に配置した状態で参照画像と同じ撮影条件で放射線撮影を行って被検体画像Ｉｋを取得したものとする。

なお、参照画像Ｉｒと被検体画像Ｉｋは、被検体が配置されたか否かが異なるものの、実質的に同等であるとみなせる撮影環境において撮影された画像を意味する。実質的に同等であるとみなせる撮影環境とは、撮影場所に位置する放射線画像に実質的に影響を及ぼす全ての要素が一致している場合だけでなく、撮影場所に位置する要素のうち放射線画像に実質的に影響を及ぼす要素がほぼ共通しているとみなせる場合も含む。例えば、撮影場所に位置する撮影台の材質とサイズ、放射線検出器を通過した放射線が照射される撮影室の壁部分の材質やサイズ、必要に応じて放射線検出器に備えられる放射線遮蔽物の有無や材質等の放射線検出器で検出される放射線に影響を与える各物体が類似し、各物体の相対的な距離や配置が類似する場合があげられる。

また、参照画像Ｉｒと被検体画像Ｉｋは、実質的に同等であるとみなせる撮影条件が適用されて撮影された画像であることが好ましい。実質的に同等であるとみなせる撮影条件とは、全ての撮影条件が一致している場合だけでなく、放射線画像に実質的に影響を及ぼす要因となる撮影条件の要素がほぼ共通しているとみなせる場合も含む。ここでは、撮影線量、管電圧、管電流と照射時間の積および放射線源と放射線検出器の検出面との距離ＳＩＤが許容範囲内の差である場合に撮影条件が実質的に同等であるものとして扱う。

撮影条件取得部３４は、記憶部３２から、被検体画像Ｉｋおよび参照画像Ｉｒについて、撮影線量、管電圧、管電流と照射時間の積および放射線源と放射線検出器の検出面との距離を撮影条件として取得する。撮影条件取得部３４に取得された撮影条件は、後述の補正分布取得部３５による処理、体厚分布取得部３６による処理、その他各種所望の画像処理などに適宜利用される。

本実施形態に限定されず、「撮影条件」は、撮影線量、管電圧、管電流と照射時間の積、放射線源と放射線検出器の検出面との距離、線源のターゲットおよびフィルタの材質、撮影に使用される放射線検出器の種類、エアギャップ量（被写体から放射線検出器までの距離）、必要に応じて放射線検出器に備えられる放射線遮蔽物の有無および材質のうち少なくとも１つを含むものであればよい。

体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋに含まれる散乱線成分に基づいて被検体画像Ｉｋの被検体Ｋの体厚分布Ｔｋを取得し、後述の補正分布Ｔｒに応じて被検体Ｋの体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を取得する。

体厚分布取得部３６は、補正体厚分布Ｔｋを取得するために、後述の補正分布に応じて体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を取得可能な任意の方法を適用してよい。本実施形態では、体厚分布取得部３６は、参照画像の各画素についての補正分布と、被検体画像の各画素についての体厚分布のいずれかまたは両方を、互いに対応する画素の位置が互いに一致するように適宜拡大縮小して、体厚分布から補正分布を減算することにより補正後の補正体厚分布を取得する。

また、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋに含まれる散乱線成分に基づいて、被検体の放射線経路上の体厚が大きくなるほど散乱線成分が大きくなるように、被検体画像Ｉｋの被検体Ｋの体厚分布Ｔｋを取得可能な任意の方法を採用可能である。なお、本実施形態は、体厚分布取得部３６が補正分布取得部３５の機能を兼ね備える例であるため、本実施形態に係る体厚分布取得部３６の詳細な機能については、補正分布取得部３５の説明と合わせて後述する。

ここで、本願発明者らは、特願２０１３−２２９９４１などにも示されるように、被検体画像Ｉｋの散乱線成分に基づいて被検体Ｋの体厚分布を推定する方法について研究を重ねている。そして、これらの研究過程において、被検体画像Ｉｋは被検体Ｋから生じる散乱線成分と撮影環境自体から生じる散乱線成分の両方を含むものであることに注目した。さらに、被検体画像Ｉｋの散乱線成分に基づいて被検体Ｋの体厚分布を推定する際に、被検体Ｋから生じる散乱線成分に基づいて被検体Ｋの体厚分布が推定されるべきであるところ、実際は、被検体Ｋから生じる散乱線成分と撮影環境自体から生じる散乱線成分とを含む散乱線成分に基づいて被検体Ｋの体厚分布が推定されることにより、撮影環境から生じる散乱線成分によって被検体画像Ｉｋの散乱線成分に基づいて推定した体厚分布Ｔｋに誤差が生じる可能性があるという問題を見出した。

例えば、図１の示す撮影環境においては、放射線源と放射線検出器の間に被検体を臥位で撮影するための撮影台１６が配置され、この撮影台１６の天板がアクリル樹脂などの散乱線を発生させる素材によって構成（または被覆）された撮影環境であれば、放射線源１２から放射された放射線Ｘが、被検体Ｋと撮影台１６の天板を通過して散乱光を発生させて、この散乱光が放射線検出器１４に検出されるため、被検体画像Ｉｋには、被検体Ｋによって生じた散乱線成分と撮影台１６のアクリル樹脂製天板などの散乱線を発生させる素材による散乱線成分とが被検体画像Ｉｋに含まれることになる。また、撮影室１７の壁が散乱線を発生させる素材を含んでおり、放射線検出器１４が撮影室１７の壁の近傍に配置された場合には、被検体Ｋの放射線撮影の際に撮影室１７の壁の放射線の照射される壁部分１７Ａから生じた散乱線成分が被検体画像Ｉｋに含まれる可能性がある。

本発明者らは、鋭意検討により、被検体画像Ｉｋと同等の撮影環境において被検体Ｋを配置しないで撮影した参照画像Ｉｒの散乱線成分を利用して、その撮影環境自体によって生じる散乱線成分による体厚分布の誤差の分布が算出できることを見出した。

すなわち、参照画像は被検体を配置しないで撮影された放射線画像であるため、参照画像に含まれる散乱線成分は、撮影環境を構成する１つ以上の要素から生じた散乱線成分と考えられる。このため、参照画像Ｉｒを、撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体が配置された画像とみなし、参照画像Ｉｒに含まれる散乱線成分を仮想被検体によって生じた散乱線成分とみなすと、被検体画像の散乱線成分に基づいて被検体の体厚分布を推定する場合と同様に、参照画像Ｉｒの散乱線成分に基づいて仮想被検体の体厚分布を推定することができる。すると、被検体Ｋが配置されていない状態で撮影された参照画像Ｉｒには、仮想被検体の厚さは現実には存在しないはずであるから、推定された体厚分布は撮影環境自体から生じる散乱線成分に基づいて生じる体厚の誤差の分布を表すものとなる。このため、参照画像Ｉｒの散乱線成分に基づいて、仮想被検体の体厚分布を推定し、この推定された体厚分布を、被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋを補正するための体厚補正量の分布である補正分布として取得することによって、撮影環境自体から生じる散乱線成分に基づいて生じる体厚の誤差を補正するための有益な情報を提供することができる。

このために、補正分布取得部３５は、取得した参照画像Ｉｒに含まれる散乱線成分が、参照画像Ｉｒの撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像Ｉｒに含まれる散乱線成分に基づいて参照画像Ｉｒの仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像Ｉｋの体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布として取得する。

また、「取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて参照画像の仮想被検体の体厚分布を推定し」とは、参照画像中に何らかの被検体（仮想被検体）が配置され、その配置された被検体を放射線が通過することによって散乱線成分が発生しているとみなして、被検体画像においては放射線の経路上における被検体の体厚が大きくなるほど散乱線成分が多くなることに対応させて、参照画像の複数の位置において散乱線成分が多くなるほど仮想被検体の体厚が大きくなるように、散乱線成分に応じた体厚を推定することを意味する。

補正分布取得部３５は、被検体画像においては放射線の経路上における被検体の体厚が大きくなるほど散乱線成分が多くなることに対応させて、参照画像の散乱線成分に応じて参照画像の複数の位置において散乱線成分が多くなるほど仮想被検体の体厚が大きくなるように、参照画像に含まれる被写体の体厚分布を算出可能なあらゆる方法を適用可能である。例えば、補正分布取得部３５は、体厚分布取得部３６と同じ方法によって参照画像から仮想被写体（撮影環境）の体厚分布を算出してもよく、体厚分布取得部３６と異なる方法によって、参照画像から仮想被写体（撮影環境）の体厚分布を算出してもよい。

本実施形態においては、体厚分布取得部３６が補正分布取得部３５の機能を兼ね備え、体厚分布取得部３６による体厚分布取得処理と同じ方法によって、補正分布取得部３５が参照画像から仮想被写体（撮影環境）の体厚分布を算出して、補正分布として取得する例を説明する。つまり、体厚分布取得部３６が体厚分布を取得する処理と補正分布取得部３５による補正分布取得処理において、体厚分布取得部３６が体厚分布を取得する処理において被検体画像Ｉｋと被検体Ｋの仮想モデルＭｋを用いる点が、補正分布取得部３５による補正分布取得処理においては、参照画像Ｉｒと撮影環境の仮想モデルＭｒ（撮影環境を表す仮想被検体の仮想モデル）を用いる点となること以外は共通処理が実行される。

図２は、本発明の補正分布取得部３５および体厚分布取得部３６の概略構成を示すブロック図である。第１の実施形態における体厚分布取得部３６は、仮想モデル取得部４１と、推定画像生成部４２と、修正部４３と、体厚分布決定部４４とを備える。体厚分布取得部３６の各要素と各機能は、補正分布取得部３５の各要素と各機能と共通するため、体厚分布取得部３６と補正分布取得部３５の共通部分については体厚分布取得部３６と補正分布取得部３５のいずれか一方について詳細な説明を省略する場合がある。

仮想モデル取得部４１は、体厚分布取得部３６が被検体画像Ｉｋの体厚分布を取得する処理を実施する場合には、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋを有する被検体Ｋの仮想モデルＭｋを取得する。また、仮想モデル取得部４１は、体厚分布取得部３６が補正分布取得部３５として機能し、撮影環境の補正分布を取得する処理を実施する場合には、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒを有する撮影環境の仮想モデルＭｒを取得する。

ここで、仮想モデルは、予め定められた初期体厚分布に従った体厚がｘｙ平面上の各位置に対応付けられたデータであればよい。撮影環境の仮想モデルＭｒは、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋ（ｘ，ｙ）に従った体厚がｘｙ平面上の各位置に対応付けられた被検体Ｋを仮想的に表すデータである。同様に、撮影環境の仮想モデルＭｒは、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒ（ｘ，ｙ）に従った体厚がｘｙ平面上の各位置に対応付けられた撮影環境の仮想被検体を仮想的に表すデータである。なお、被検体画像用の仮想モデルＭｋ、撮影環境の仮想モデルＭｒの各初期体厚分布は、補正分布取得処理の過程又は体厚分布取得処理の過程において、後述の修正部４３により修正されるものであるため、任意の分布とされてよく、双方が異なる分布を有するものであってもよく、双方が類似または同じ分布を有するものであってもよい。また、参照画像Ｉｒおよび被検体画像Ｉｋの初期体厚分布は、各仮想モデルＭｒ、Ｍｋの初期体厚分布を取得する処理の際に生成されて取得されてもよく、各仮想モデルＭｒ、Ｍｋの取得処理に先立って予め設定されていてもよい。

本実施形態においては、撮影環境の仮想モデルＭｒは、予め定められた値を有する一様分布とされている。また、被検体Ｋの体厚分布取得用の初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋは、仮想モデル取得部４１によって生成されて取得される。

仮想モデル取得部４１は、被検体画像Ｉｋの撮影条件を取得し、記憶部３２から被検体Ｋの撮影条件に応じた画素値と体厚とを対応付けたテーブルを取得する。図３に画素値と体厚とを対応付けたテーブルの例を示す。そして、仮想モデル取得部４１は、図３に示すテーブルに基づいて、被検体画像Ｉｋの各画素の画素値に対応する体厚を特定することにより、被検体画像Ｉｋの初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋを取得する。以上の処理は下記の式（１）により表される。なお、式（１）における、Ｉｋ（ｘ，ｙ）は、被検体画像における各画素の画素値、Ｔ_０（ｘ，ｙ）は各画素位置における初期体厚分布を示す。

推定画像生成部４２は、仮想モデルとして撮影環境の仮想モデルＭｒを用いた場合には、撮影環境の仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｐと撮影環境の仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｓとを合成した画像を、参照画像Ｉｒを推定した画像である参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍとして生成する。

また、推定画像生成部４２は、仮想モデルとして被検体Ｋの仮想モデルＭｋを用いた場合には、仮想モデルＭｋの放射線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Ｉｐと仮想モデルＭｋの放射線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Ｉｓとを合成した画像を、被検体画像Ｉｋを推定した画像である被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍとして生成する。

下記に、推定画像生成部４２が推定画像を生成する例を説明する。以下の説明において、仮想モデルが被検体Ｋの仮想モデルＭｒである場合については、初期体厚分布Ｔ_０として被検体Ｋの仮想モデルＭｋの初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋを用い、被検体画像Ｉｋを用いる。また、仮想モデルが撮影環境の仮想モデルＭｒである場合については、初期体厚分布Ｔ_０として撮影環境の仮想モデルＭｒの初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒを用い、被検体画像Ｉｋに替えて参照画像Ｉｒを用いる。

図４および図５は、推定画像Ｉｍの生成方法を説明するための図である。図４に示すように、推定画像生成部４２は、仮想モデルＭを、被検体画像Ｉｋと同等の撮影条件で仮想モデルＭを撮影した場合に得られる推定一次線画像Ｉｐを、下記式（２）に従って生成し、生成した推定一次線画像Ｉｐを用いて、式（３）に従って推定散乱線画像Ｉｓを生成する。そして、推定画像生成部４２は、式（４）に示すように推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓを合成することにより、推定画像Ｉｍを生成する。なお、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓを１回目に作成する際には、推定式（２）、式（３）において初期体厚分布Ｔ_０（ｘ，ｙ）が用いられる（式（２）、（３）においてｎ＝１である）。

ここで、（ｘ，ｙ）は被検体画像Ｉｋの画素位置の座標、Ｉｐ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定一次線画像、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定散乱線画像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における線量、Ｉｍ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定画像、μは被写体の線減弱係数、Ｋ_ｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})は画素位置（ｘ，ｙ）における被検体厚に応じた点拡散関数(Point Spread Function)を表す畳みこみカーネルである。なお、線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、被写体が存在しないと仮定した際に放射線が検出器で検出される線量であり、放射線源１２と放射線検出器１４の検出面との距離（ＳＩＤ）、管電圧および撮影線量に応じて変化する。また、θ_{ｘ’，ｙ’}は、撮影条件や仮想モデルＭの特性情報によって特定されるパラメータを表している。

なお、推定画像Ｉｍは、仮想モデルＭ（Ｍｒ、Ｍｋ）を放射線撮影した場合に得られると推定される画像であればよく、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓを合成した画像と実質的にみなせるものであればよい。例えば、図５に示すように、式（２）〜（４）に替えて下記式（５）を用いて、一次線成分と散乱線成分を合わせたカーネルを畳み込み積分して推定画像Ｉｍを生成してもよい。ここで、Ｋ_ｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔ_ｎ−１（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})は、一次線成分と散乱線成分を合わせた点拡散関数を表すカーネルである。また、放射線撮影により得られた画像から推定一次線画像および推定散乱線画像を合成した推定画像を生成可能であれば、任意のモデル関数を用いてよい。

なお、Ｋ_ｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔ_ｎ−１（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})は、撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。

本実施形態においては、撮影時の撮影条件に基づいてカーネルＫ_ｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})、Ｋ_ｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔ_ｎ−１（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})を算出してもよいが、各種撮影条件とカーネルＫ_ｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})、Ｋ_ｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔ_ｎ−１（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})とを対応付けたテーブルを記憶部３２に記憶しておき、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて、このテーブルを参照してカーネルＫ_ｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})、Ｋ_ｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔ_ｎ−１（ｘ’，ｙ’），θ_{ｘ’，ｙ’})を求める。

修正部４３は、推定画像Ｉｍが参照画像Ｉｒの推定画像である場合には、参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍと参照画像Ｉｒとに基づいて、参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍと参照画像Ｉｒの違いが小さくなるように撮影環境の仮想モデルＭｒの初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒ（Ｔ_ｎ−１ ^ｒ）を修正する。

また、修正部４３は、推定画像Ｉｍが被検体画像Ｉｋの推定画像である場合には、被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋとに基づいて、被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋの違いが小さくなるように被検体Ｋの仮想モデルＭｋの初期体厚分布Ｔ_０ｋ（Ｔ_ｎ−１ ^ｋ）を修正する。

また、修正部４３は、体厚分布Ｔ_ｎ−１の修正処理を行うために、被検体画像Ｉｋ（参照画像Ｉｒ）と推定画像Ｉｍの違いが小さくなるように体厚分布Ｔ_ｎ−１の各位置の修正値を取得できる任意の方法を適用可能である。本実施形態では、修正部４３は、仮想モデルＭｋ（Ｍｒ）の一画素以上の部分領域ごとに、仮想モデルＭｋ（Ｍｒ）の体厚分布Ｔ_ｎ−１を変動させて、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（参照画像Ｉｒ）との違いを小さくする部分領域の体厚を算出する処理を実施する。そして、算出された各部分領域の体厚によって仮想モデルの体厚分布を修正する。

下記に、生成された推定画像Ｉｍが被検体画像Ｉｋの推定画像であり、仮想モデルＭが被検体Ｋの仮想モデルＭｋである場合について修正部４３の機能を説明する。また、修正部４３の処理の説明において、生成された推定画像Ｉｍが被検体画像Ｉｋの推定画像であり、仮想モデルが被検体Ｋの仮想モデルＭｋである場合には、下記体厚分布Ｔ_ｎ−１として被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔ_ｎ−１ ^ｋを用いる。また、修正部４３の処理の説明において、推定画像Ｉｍが参照画像Ｉｒの推定画像である場合には、体厚分布Ｔ_ｎ−１として撮影環境の仮想モデルＭｒの体厚分布Ｔ_ｎー１ ^ｒを用い、被検体画像Ｉｋに替えて参照画像Ｉｒを用いる。

修正部４３は、最急降下法を用いて体厚分布Ｔ_ｎ−１の体厚の修正値を求めるものとする。下記式（６）、（７）を用いて、仮想モデルＭの画素のうち、Ｔ_ｎ−１（ｘ，ｙ）において１つの特定の座標の体厚のみを変動させて、エラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}の一次偏微分（勾配）に基づいて繰り返しｄＴ_ｎ−１（ｘ，ｙ）を算出することにより、エラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}の出力値を最小化することができる。そして、エラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}の出力値を最小化した際の、１つの特定の座標の体厚を、その特定の座標の体厚の修正値として決定する。また、他の画素についても同様に、それぞれ体厚の修正値を求めることにより、各画素の体厚分布を修正し、修正した体厚分布Ｔ_ｎを取得する。

ただし、式（６）において、αは、体厚の更新速度を表すパラメータである更新係数である。式（７）に示すＫ_ｐ＋ｓの微分値部分の算出方法の一例として、例えば、Ｔ_ｎ−１（ｘ，ｙ）に極めて小さい値ｄｔを加えたとき値の変化を式（８）によって算出して、式（７）のＫ_ｐ＋ｓの値とすることができる。

体厚分布決定部４４は、被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍに基づいて修正された被検体Ｋの仮想モデルＭｋの体厚分布Ｔ_ｎ−１（ｎは自然数）を被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋに決定する。

また、体厚分布決定部４４は、参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍに基づいて修正された撮影環境の仮想モデルＭｒの体厚分布Ｔ_ｎ−１（ｎは自然数）を被検体画像Ｉｋの補正分布Ｔｒに決定する。

また、体厚分布決定部４４は、所定の終了条件を満たす場合に、修正された体厚分布Ｔ_ｎ−１を被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋに決定する。また、体厚分布決定部４４は、終了条件として設定された条件を満たす場合に、修正された体厚分布Ｔ_ｎ−１を撮影環境の体厚分布として決定し、この決定した体厚分布を補正分布Ｔｒとして決定する。

被検体画像Ｉｋの体厚分布を決定する処理を例として、体厚分布決定部４４の終了条件の判定方法を説明する。下記処理において、撮影環境の体厚分布を決定する処理の場合には、被検体画像Ｉｋに換えて参照画像Ｉｒを用い、被検体Ｋの仮想モデルＭｋの体厚分布（第１体厚分布）に換えて撮影環境の仮想モデルＭｒの体厚分布（第２体厚分布）を用いればよい。体厚分布決定部４４は、式（９）および式（１０）に示すように、下記の被検体画像Ｉｋと推定画像Ｉｍとの違いを表すエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}を定義し、終了条件としてエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}がしきい値以下であるか否かを判定する。また、式（１０）に示すように、被検体画像Ｉｋから推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の２乗和をエラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}として規定する。なお、終了条件として、被検体画像Ｉｋと推定画像Ｉｍとの違いが許容可能な程度に十分小さくなったことを判定可能なあらゆる判定手法を適用可能である。
また、上記例に限定されず、エラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}を、被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）と推定画像Ｉｍとの違いを表すあらゆる方法で規定することができる。例えば、下記式（１１）に示すように、被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）から推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の絶対値の総和をエラー関数ｆ_{ｅｒｒｏｒ}としてもよい。

なお、式（１）〜（１１）において、同じ要素には同じ符号を付して、説明を省略する。被検体画像Ｉｋと推定画像Ｉｍの違いを表すエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}を最小化するあらゆる最適化手法を適用可能であり、例えば、シンプレックス法や最急降下法、共役勾配法を用いることができる。また、推定画像Ｉｍが参照画像Ｉｒの推定画像である場合には、式（７）、（９）、（１０）および（１１）において、被検体画像Ｉｋに替えて参照画像Ｉｒを用いる。

図６は、画像解析装置３０の処理の流れを示すフローチャートであり、図７は補正分布決定処理の流れを示すフローチャートであり、図８は体厚分布決定処理のフローチャートである。図６乃至８を用いて、画像解析装置３０の処理の流れを説明する。

まず、図６に示すように、画像取得部３３は、参照画像Ｉｒを取得する（Ｓ０１）。そして、補正分布取得部３５は、参照画像Ｉｒの散乱線成分に基づいて補正分布Ｔｒを取得する（Ｓ０２）。

図７を用いてＳ０２における補正分布取得処理を詳細に説明する。仮想モデル取得部４１は、記憶部３２から、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒを有する撮影環境の仮想モデルＭｒを取得する（Ｓ１１）。

次いで推定画像生成部４２は、撮影環境の仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｐと撮影環境の仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｓとを合成した画像を、参照画像Ｉｒを推定した画像である参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍとして生成する（Ｓ１２）。

続いて、体厚分布決定部４４は、条件式（９）、（１０）を用いて参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍと参照画像Ｉｒとの違いが終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１３）。

体厚分布決定部４４は、エラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たさない場合には（Ｓ１３：Ｎｏ）、条件式（６）、（７）を用いて体厚分布Ｔ_ｎ−１（ｎ＝１の場合には、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｒ）を修正する修正処理を行う（Ｓ１４）。

修正された体厚分布Ｔ_ｎを取得すると、体厚分布決定部４４は、ｎの値を１つ増加して更新し（ｎ＝ｎ＋１とする）、仮想モデル取得部４１は修正された体厚分布Ｔ_ｎを取得する（Ｓ１１）。そして、取得された体厚分布Ｔ_ｎに対して、推定画像生成部４２および体厚分布決定部４４はＳ１１〜Ｓ１３の処理をそれぞれ上記と同様に実行する。そして、参照画像Ｉｒと参照画像Ｉｒの推定画像Ｉｍとの違いを示すエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たすまで、上記同様に、体厚分布Ｔ_ｎの修正処理（Ｓ１４）と、修正された体厚分布Ｔ_ｎを有する仮想モデルＭｒの取得処理（Ｓ１１）と、体厚分布Ｔ_ｎを用いた新たな推定画像Ｉｍの生成処理（Ｓ１２）と、新たに生成された推定画像Ｉｍと参照画像Ｉｒとの違いが終了条件を満たすかを判定する処理（Ｓ１３）の処理とが繰り返される。

一方、体厚分布決定部４４は、エラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たしていることを判定した場合には（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、終了条件を満たした際にエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}に用いられた体厚分布Ｔｎを参照画像Ｉｒの体厚分布として決定し、この体厚分布を補正分布Ｔｒとして取得して補正分布取得処理を終了する（Ｓ１５）。

図６に戻って続く処理を説明する。画像取得部３３は、被検体画像Ｉｋを取得する（Ｓ０３）。次いで、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋの散乱線成分に基づいて体厚分布Ｔｋを推定して取得する（Ｓ０４）。

また、図８を用いてＳ０４における補正分布取得処理を詳細に説明する。仮想モデル取得部４１は、記憶部３２から、初期体厚分布Ｔ_０ ^ｋを有する被検体Ｋの仮想モデルＭｋを取得する（Ｓ２１）。

次いで推定画像生成部４２は、被検体Ｋの撮影環境の仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｐと被検体Ｋの仮想モデルＭｒの放射線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Ｉｓとを合成した画像を、被検体画像Ｉｋを推定した画像である推定画像Ｉｍとして生成する（Ｓ２２）。

続いて、体厚分布決定部４４は、条件式（９）、（１０）を用いて被検体画像Ｉｋと推定画像Ｉｍとの違いが終了条件を満たすか否かを判定する（Ｓ２３）。

体厚分布決定部４４は、エラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たさない場合には（Ｓ２３：Ｎｏ）、条件式（６）、（７）を用いて体厚分布Ｔ_ｎ−１（ｎ＝１の場合には、初期体厚分布Ｔ_０）を修正する修正処理を行う（Ｓ２４）。

修正された体厚分布Ｔｎを取得すると、体厚分布決定部４４は、ｎの値を１つ増加して更新し（ｎ＝ｎ＋１とする）、仮想モデル取得部４１は修正された体厚分布Ｔｎを取得する（Ｓ２１）。そして、取得された体厚分布Ｔ_ｎに対して、推定画像生成部４２および体厚分布決定部４４はＳ２１〜Ｓ２３の処理をそれぞれ上記と同様に実行する。そして、被検体画像Ｉｋと推定画像Ｉｍとの違いを示すエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たすまで、上記同様に、体厚分布Ｔｎの修正処理（Ｓ２４）と、修正された体厚分布Ｔｎを有する仮想モデルＭｋの取得処理（Ｓ２１）と、体厚分布Ｔｎを用いた新たな推定画像Ｉｍの生成処理（Ｓ２２）と、新たに生成された推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋとの違いが終了条件を満たすかを判定する処理（Ｓ２３）の処理とが繰り返される。

一方、体厚分布決定部４４は、エラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}が終了条件を満たしていることを判定した場合には（Ｓ２３：Ｙｅｓ）、終了条件を満たした際にエラー値Ｖ_{ｅｒｒｏｒ}に用いられた体厚分布Ｔｎを被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋとして決定して体厚分布取得処理を終了する（Ｓ２５）。

そして、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋと参照画像Ｉｒの対応する位置を互いに位置合わせし、被検体画像Ｉｋの体厚分布と参照画像Ｉｒの補正分布に基づいて、互いに対応する位置において、体厚分布Ｔｋの体厚の値から補正分布Ｔｒの体厚補正量の値を減算して、被検体画像Ｉｋの補正体厚分布Ｔｋ’として決定し、本実施形態における画像解析処理を終了する（Ｓ０５）。なお、上記画像解析処理において、Ｓ０１とＳ０２の処理と、Ｓ０３とＳ０４の処理は、互いに順番を変えて実行してもよく、並行して実行してもよい。

本実施形態によれば、予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像Ｉｒを取得し、取得した参照画像に含まれる散乱線成分が、参照画像の撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、参照画像Ｉｒに含まれる散乱線成分に基づいて参照画像Ｉｒの仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した仮想被検体の体厚分布を、撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋの誤差を補正するための体厚補正量の分布である参照画像の補正分布Ｔｒとして取得することにより、取得した補正分布Ｔｒを、撮影環境により生じる散乱線成分の影響による被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｎの誤差を補正するための有益な情報として提供することができる。

また、体厚分布取得部３６が、被検体画像Ｉｋの散乱線成分に基づいて被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋを取得し、参照画像Ｉｒの散乱線成分に基づいて取得した補正分布Ｔｒに応じて体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を取得するため、撮影環境によって生じる体厚分布の誤差を好適に補正して、好適に補正された被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を求めることができる。さらに、補正分布取得部３５が、体厚分布取得部３６と共通の方法により参照画像Ｉｒから散乱線成分に基づいて撮影環境の体厚分布を取得し、取得した撮影環境の体厚分布を補正分布として取得しているため、上記効果をより高めることができる。

また、補正分布取得部３５が、予め定められた体厚分布（第２体厚分布）を有する撮影環境の仮想モデルを取得する仮想モデル取得部４１（第２仮想モデル取得部）と、参照画像の撮影条件を取得し、参照画像の撮影条件を適用して、撮影環境の仮想モデルから推定した推定一次線画像と撮影環境の仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を撮影環境の仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、参照画像を推定した画像である参照画像の推定画像として生成する推定画像生成部４２（第２推定画像生成部）と、参照画像の推定画像と参照画像の違いが小さくなるように撮影環境の仮想モデルの体厚分布を修正する修正部４３（第２修正部）と、修正された撮影環境の仮想モデルの体厚分布を撮影環境に対応する補正分布として決定する体厚分布決定部４４（第２体厚分布決定部）とを備えているため、参照画像Ｉｒから散乱線成分に基づいて撮影環境を表す仮想被検体の体厚分布が正確であり、この仮想被検体の体厚分布を補正分布とすることにより、撮影環境による散乱線成分によって生じた体厚分布の誤差を精度よく補正できる。

また、上記実施形態のように、体厚分布取得部３６が、体厚分布取得部が、予め定められた体厚分布（第１体厚分布）を有する被検体Ｋの仮想モデルを取得する仮想モデル取得部４１（第１仮想モデル取得部）と、被検体画像Ｉｋの撮影条件を取得し、被検体画像Ｉｋの撮影条件を適用して、被検体Ｋの仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を被検体Ｋの仮想モデルから推定した推定一次線画像と被検体Ｋの仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を被検体Ｋの仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、被検体Ｋの放射線撮影により得られる放射線画像を推定した画像である被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍとして生成する推定画像生成部４２（第１推定画像生成部）と、被検体画像Ｉｋの推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋの違いが小さくなるように仮想モデルの体厚分布を修正する修正部４３（第１修正部）と、修正された被検体Ｋの仮想モデルの体厚分布Ｔｎを被検体Ｋの体厚分布Ｔｋとして決定する体厚分布決定部４４（第１体厚分布決定部）とを備えた場合には、被検体画像Ｉｋから散乱線成分に基づく正確な体厚分布を取得することができる。

また、本実施形態に示すように、仮想モデル取得部４１が、修正された体厚分布Ｔ_ｎを有する仮想モデルＭｋ（またはＭｒ）をさらに取得し、推定画像生成部４２が、修正された体厚分布Ｔ_ｎを有する仮想モデルＭｋ（またはＭｒ）から推定画像Ｉｍをさらに生成し、修正部４３が、さらに生成された推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）の違いが小さくなるように仮想モデルＭの体厚分布Ｔ_ｎをさらに修正する場合には、修正された体厚分布Ｔ_ｎを有する仮想モデルに基づいて、体厚分布Ｔの修正を繰り返すことにより、推定画像Ｉｍが被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）により近似するように体厚分布Ｔをより正確に修正できる。このため、修正した撮影環境の仮想モデルＭｒの体厚分布Ｔ_ｎ＋１を撮影環境の補正分布Ｔｒとすることで、さらに正確に参照画像Ｉｒの補正分布Ｔｒを決定することができる。また、修正した被検体Ｋの仮想モデルＭの体厚分布Ｔ_ｎ＋１を被検体Ｋの体厚分布Ｔｋとすることで、さらに正確に被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋを決定することができる。

また、本実施形態によれば、体厚分布取得部３６が、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）との違いが許容可能な程度に十分小さくなった場合に、仮想モデルＭの体厚分布Ｔ_ｎを被検体Ｋの体厚分布Ｔｋ（または参照画像Ｉｒの補正分布Ｔｒ）として決定している。このため、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）とが近似する体厚分布となるように、繰り返し体厚分布を修正して、非常に正確に被写体画像（または参照画像Ｉｒ）の体厚分布を決定することができる。また、体厚分布取得部３６は、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）との違いが閾値以下となったか否かを判定することにより、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）との違いが許容可能な程度に十分小さくなったか否かを好適に判別して、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）とが近似する体厚分布となるように、繰り返し体厚分布を修正して、非常に正確に被写体画像の体厚分布を決定することができる。なお、終了条件のしきい値は、被検体Ｋの仮想モデルを用いる場合と、撮影環境の仮想モデルを用いる場合とで、異ならせてもよく等しくしてもよい。

また、本実施形態に示すように、修正部４３が、仮想モデルＭの１画素以上の部分領域ごとに、仮想モデルＭの体厚分布Ｔ_ｎ−１のうち１つの部分領域の体厚を変動させて、推定画像Ｉｍと被検体画像Ｉｋとの違いを最小化する場合のその１つの部分の体厚を算出し、算出された各部分の体厚によって仮想モデルＭの体厚分布を修正する場合には、各画素の体厚の修正値を正確に算出でき、好適に修正された体厚分布Ｔ_ｎを取得することができる。

また、補正分布取得部３５が、体厚分布取得部３６と共通の方法により参照画像Ｉｒの散乱線成分に応じた体厚分布を取得し、取得した体厚分布を補正分布Ｔｒとしているため、体厚分布Ｔｋを補正分布Ｔｒを用いて補正することにより、撮影環境による散乱線成分による体厚分布の誤差の影響を好適に低減して、精度よく被検体Ｋの体厚分布である補正体厚分布Ｔｋ’を得ることができる。また、補正分布取得部３５と体厚分布取得部３６は、仮想モデル取得部４１、推定画像生成部４２、修正部４３、体厚分布決定部４４の構成要素および機能を共通化することにより、画像処理装置の構成をより簡略化することができる。ただし、画像処理装置に求められる所望の事項のために、補正分布取得部３５と体厚分布取得部３６は、それぞれ個別に、仮想モデル取得部、推定画像生成部、修正部、体厚決定部を備えるようにしてもよく、それぞれが別の手法により散乱線成分に基づく体厚推定処理を行ってもよい。

上記実施形態において、推定画像生成部４２は、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓを生成できる種々の方法を適用してよい。

また、上記実施形態において、撮影条件取得部３４によって被検体画像Ｉｋおよび参照画像Ｉｒの撮影条件を取得し、推定画像生成部４２が、取得した撮影条件に応じて、推定画像Ｉｍの生成に用いられる、撮影条件によって変動するパラメータ（例えば、上記式（３）、（５）におけるθ_{ｘ’，ｙ’}など）を選択し、選択したパラメータを用いて推定画像Ｉｍの生成処理（Ｓ２２、Ｓ３２）を行うことが好ましい。

また、上記実施形態において、修正部４３は、被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）の撮影条件を取得し、取得した撮影条件に応じて、推定画像Ｉｍの生成に用いられる、撮影条件によって変動するパラメータ（例えば、上記式（７）、（８）におけるθ_{ｘ’，ｙ’}など）を選択し、選択したパラメータを用いて推定画像Ｉｍの体厚分布の修正処理（Ｓ１４およびＳ２４）を行うことが好ましい。この場合には、被検体画像Ｉｋ（または参照画像Ｉｒ）の撮影条件に応じて、撮影条件によって変動するパラメータを適切に設定して推定画像Ｉｍを生成することができるため、推定画像Ｉｍをより正確に推定して生成することができる。このため、結果として、被検体Ｋの体厚分布または（撮影環境の体厚分布）をより正確に決定することができる。

また、画像解析装置３０において、画像取得部３３は、１つの撮影環境において複数の参照画像を取得し、補正分布取得部３５は、取得された複数の参照画像についてそれぞれ補正分布を取得し、体厚分布取得部３６は、取得された複数の参照画像に対応する複数の補正分布Ｔｒを平均した平均補正分布に応じて被検体Ｋの体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を取得してもよい。この場合には、体厚分布Ｔｋの補正のために、１つの参照画像から取得した補正分布の代わりに、複数の参照画像から取得した複数の補正分布Ｔｒを平均した平均補正分布を用いることにより、撮影ごとの散乱線成分のばらつきの影響を抑制して、より精度よく撮影環境による体厚の誤差を反映した補正分布を用いることができ、より好適に被検体Ｋの体厚分布Ｔｋを補正することができる。

また、画像解析装置３０において、画像取得部３３は、撮影環境において被検体を配置しないで撮影された複数の放射線画像を取得し、複数の放射線画像を平均した画像を参照画像として取得することが好ましい。この場合には、同等である撮影環境において被検体を配置しないで撮影された複数の放射線画像の平均画像を参照画像とすることにより、参照画像における撮影ごとの散乱線成分のばらつきの影響を抑制することができる。このため、結果としてより精度よく撮影環境による体厚の誤差を反映した補正分布を取得することができ、より好適に被検体Ｋの体厚分布Ｔｋを補正することができる。

また、画像解析装置３０において、補正分布取得部３５が、互いに異なる撮影条件が適用された複数の参照画像Ｉｒについてそれぞれ補正分布Ｔｒを取得して、撮影条件と対応する補正分布を対応付けし、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋの撮影条件に類似する撮影条件に対応付けられた補正分布を取得し、取得した補正分布Ｔｒに応じて被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した補正体厚分布Ｔｋ’を取得することが好ましい。例えば、第１〜第ｍの撮影室のそれぞれについて、互いに異なる第１〜第ｎの撮影条件で撮影された参照画像をそれぞれ取得して、参照画像ごとに補正分布をそれぞれ取得し、撮影室と撮影条件と補正分布を対応付けた対応付けテーブルを用意しておくことが考えられる。例えば、第１〜第ｎの撮影条件は、管電圧と管電流と照射時間の積を表すものとすることができる。そして、被検体画像の撮影時に、対応付けテーブルに基づいて、被検体画像の撮影室と被検体画像の撮影条件（または被検体画像の撮影条件に類似する撮影条件）に対応する補正分布を取得すればよい。この場合には、被検体画像Ｉｋと参照画像Ｉｒにおいて撮影条件が類似しているため、被検体画像Ｉｋの撮影条件と参照画像Ｉｒの撮影条件が互いに異なっている場合よりも、撮影条件による体厚分補正分布に対する変動が抑制された補正分布を用いて体厚分布を補正することができ、より正確に被検体Ｋの体厚分布を表す補正体厚分布を取得することができる。なお、撮影条件の類似の判定には、許容に撮影条件が類似していると判定可能な条件であれば、撮影条件の１以上の要素が共通または近似している条件を採用できる。

なお、補正分布取得部３５は、撮影環境において特定の撮影条件が適用された参照画像Ｉｒについて補正分布Ｔｒを取得し、体厚分布取得部３６は、取得した補正分布Ｔｒに応じて参照画像の撮影環境と同等の撮影環境において特定の撮影条件とは異なる撮影条件が適用された被検体画像の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した補正体厚分布を取得してもよい。撮影条件による補正分布の変動が少ない場合などには、特定の撮影条件が適用された参照画像について取得された補正分布を用いて、特定の撮影条件とは異なる撮影条件が適用された被検体画像の体厚分布を補正することにより、簡易かつ好適に被検体画像の体厚分布を補正することができる。

また、複数の放射線撮影システムを有する規模の大きい医療機関などにおいて、複数の撮影室において、撮影台、撮影装置、撮影室の壁や床などの撮影環境の要素や配置が共通している場合もあり得る。このような場合には、特定の撮影室の撮影環境において予め定められた撮影条件で被写体を配置せずに撮影された参照画像に基づいた補正分布を取得し、取得した補正分布を他の同等の撮影環境を有する撮影室における被検体画像の体厚分布を補正するために用いてもよい。なお、撮影環境の要素のうち、撮影環境によって生じる散乱線発生の主たる要因となる要素や配置が実質的に共通である場合には、他の要素の種類や配置などが異なっていても、撮影環境が実質的に共通しているとみなせる。このため、互いに異なる複数の撮影室であっても、撮影環境の要素のうち、撮影環境によって生じる散乱線発生に寄与する１つ以上の主たる要素とその配置が実質的に共通である場合には、一つの撮影室の撮影環境において所定の撮影条件で被写体を配置せずに撮影された参照画像に基づいた補正分布を取得し、取得した補正分布を他の同等の撮影環境を有する撮影室における被検体画像の体厚分布を補正するために用いることができる。

また、例えば、本発明の補正分布Ｔｒを取得する処理を所定の撮影環境の設置時に行うことが考えられる。この場合、撮影環境の新規設置時に、その撮影環境において参照画像Ｉｒを撮影して取得し、取得された参照画像Ｉｒに基づいて補正分布Ｔｒを取得し、その後、同じ撮影環境（参照画像の撮影環境と同等の撮影環境）において撮影された、複数の互いに異なる被検体を撮影した複数の被検体画像について、各被検体画像の体厚分布を補正するために、取得した補正分布Ｔｒを用いることができる。なお、一旦補正分布を取得した撮影環境であっても、所望の期間をおいて補正分布Ｔｒを取得する処理を適宜実施し、補正分布Ｔｒを更新することが好ましい。この場合には、撮影環境に配置された放射線源などの各要素の劣化などの経時変化の影響を低減して、撮影環境に対応する補正分布を好適に取得して利用することができる。

また、本実施形態の変形例である第２の実施形態として、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋに含まれる散乱線成分に基づいて被検体画像Ｉｋの被検体の体厚分布を取得し、取得した体厚分布の少なくとも一部に撮影環境からの散乱線成分による誤差が生じている可能性があることを判別した場合に、補正分布Ｔｒに応じて被検体の体厚分布Ｔｋにおける各位置の体厚をそれぞれ補正した被検体Ｋの補正体厚分布Ｔｋ’を取得するようにしてもよい。

例えば、図１１に第２の実施形態に係る画像解析装置３０の処理の流れを示すフローチャートを示す。図１１において、Ｓ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４６の処理は、図６におけるＳ０１、Ｓ０２、Ｓ０３、Ｓ０４、Ｓ０５の処理とそれぞれ同じ処理であるため、詳細な説明を省略する。図１１に示すように、画像解析装置３０は、図６と同様に、参照画像を取得する処理（Ｓ４１）、参照画像に基づいて補正分布を取得する処理（Ｓ４２）、被検体画像を取得する処理（Ｓ４３）、被検体画像に基づいて体厚分布を取得する処理（Ｓ４４）を順次実行する。次いで、体厚分布取得部３６が、体厚分布の誤差が生じている可能性があるか否かを判別し、体厚分布の誤差が生じている可能性があると判別した場合には（Ｓ４５、Ｙ）、体厚分布を補正して補正体厚分布を取得する処理（Ｓ４６）を行う。一方、体厚分布の誤差が生じている可能性がないと判別した場合には（Ｓ４５、Ｎ）、体厚分布を補正して補正体厚分布を取得する処理（Ｓ４６）を省略する。この場合には、必要な場合にのみ体厚分布を補正することができるため、計算負荷を低減することができる。

また、図１２に第２の実施形態の変形例に係る画像解析装置３０の処理の流れを示すフローチャートを示す。図１２に示すように、参照画像を取得する処置（図６のＳ０１に対応する処理）と参照画像に基づいて補正分布を取得する処理（図６のＳ０２に対応する処理）は、被検体画像に基づいて体厚分布を取得する処理（図６のＳ０４に対応する処理）の後に実行してもよい。図１２において、Ｓ５１、Ｓ５２、Ｓ５４、Ｓ５５、Ｓ４６の処理はＳ０３、Ｓ０４、Ｓ０１、Ｓ０２、Ｓ０５の処理とそれぞれ同じ処理であるため、詳細な説明を省略する。図１２に示すように、画像解析装置３０は、被検体画像を取得する処理（Ｓ５１）を実行し、次いで体厚分布を取得する処理（Ｓ５２）を実行し、次に体厚分布取得部３６により体厚分布の誤差が生じている可能性があるか否かを判別し、体厚分布の誤差が生じている可能性があると判別した場合には（Ｓ５３，Ｙ）、参照画像を取得する処置（Ｓ５４）と参照画像に基づいて補正分布を取得する処理（Ｓ５５）と体厚分布を補正して補正体厚分布を取得する処理（Ｓ５６）をこの順に実行するようにすることができる。なお、体厚分布の誤差が生じている可能性がないと判別した場合には（Ｓ５４，Ｙ）、参照画像取得処置（Ｓ５４）と参照画像に基づいて補正分布を取得する処理（Ｓ５５）と体厚分布を補正して補正体厚分布を取得する処理（Ｓ５６）を省略することができる。

なお、上記図１１、１２における体厚分布に誤差が生じているかを判別する処理（Ｓ４５，Ｓ５３）において、体厚分布取得部３６は、被検体画像Ｉｋから画素ごとに算出した体厚分布について、体厚分布に対応する各画素をそれぞれ対象画素として、対象画素の体厚を、対象画素と対象画素に隣接する画素からなる３×３画素の各体厚を平均した値とすることにより、体厚分布を平滑化する。そして、互いに対応する画素ごとに、平滑化前の体厚分布から平滑化後の体厚分布を減算する。そして、減算してえた差分値分布における差分値の絶対値が所定の基準値を超える場合に、取得した体厚分布に誤差が生じている可能性があると判別する。また、例えば、被検体領域のエッジにおける体厚分布の変化を撮影環境によって生じる体厚分布の誤差と誤って認識することを防ぐために、周知の手法により被検体画像Ｉｋの被検体が存在する領域を特定し、被検体領域のエッジとエッジの近傍を除く領域を、体厚分布の判別の対象領域とし、対象領域に含まれる体厚分布ついてのみ上記判別処理を実行してもよい。なお、上記の基準値は、標準的な被検体の形状に基づいて近傍の２つの位置間の体厚の変化の最大値より大きい所定値を基準値として算出し、判別条件を体厚分布の近傍の２つの位置間の体厚の変化の絶対値が基準値を超える場合に、体厚分布が撮影環境による誤差を含む可能性があると判別するように設定することができる。近傍の２つの位置は、互いに隣接する画素の位置であってもよく、十分近傍に位置するものであれば互いに数画素から数十画素離れた位置であってもよい。

また、上記「体厚分布の少なくとも一部に撮影環境による散乱線成分による誤差が生じている可能性があることを判別」する方法は、被検体の体厚分布の少なくとも一部が、撮影環境からの散乱線成分が放射線検出器に到達することにより被検体の実際の体厚分布よりも大きく算出されて体厚分布の誤差が生じている可能性があることを判別できるものであればいかなる方法であってもよい。また、例えば、標準的な被検体の形状に基づいて想定される最大の体厚に所定の厚さを加えた体厚を基準値として取得し、体厚分布に含まれる最大の体厚が基準値よりも大きい場合に、体厚分布が撮影環境による誤差を含む可能性があると判別するように設定してもよい。

また、本発明にかかる放射線画像解析方法において処理時間を短縮化することが好ましい。このために、画像取得部３３は、撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した縮小画像を参照画像として取得することが好ましい。例えば、第１の実施形態の変形例として、図６の参照画像を取得する処理（Ｓ０１）において、画像取得部３３が、予め定められた撮影環境において被検体Ｋを配置しないで撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した縮小画像を参照画像として取得する。そして、補正分布取得部３５が参照画像Ｉｒの補正分布を取得する処理（Ｓ０２）において、縮小参照画像に対して、図７のＳ１１〜Ｓ１５の処理を行って撮影環境の補正分布Ｔｒを取得する。そして、その後補正分布Ｔｒを被検体画像Ｉｋの解像度に合わせるように必要に応じて適宜補間して拡大すればよい。この場合には、参照画像の補正分布を取得する処理（例えば図６のＳ０２）の処理負荷を低減して、処理時間を高速化することができる。

また、同様に、画像取得部３３は、被検体を配置して撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した縮小画像を被検体画像Ｉｋとして取得することが好ましい。例えば、第１の実施形態の変形例として、図６の被検体画像を取得する処理（Ｓ０３）において、画像取得部３３が、予め定められた撮影環境において被検体を配置して撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した縮小画像を被検体画像Ｉｋ（縮小被検体画像）として取得する。そして、体厚分布取得部３６が縮小被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋを取得する処理（図６のＳ０４）において、縮小被検体画像Ｉｋに対して、図８のＳ２１〜Ｓ２５の処理を行って縮小被検体画像の体厚分布Ｔｋを取得する。そして、その後体厚分布Ｔｋを必要に応じて適宜補間して拡大して用いればよい。この場合には、被検体画像の体厚分布を取得する処理（例えば図６のＳ０４）の処理負荷を低減して、処理時間を高速化することができる。なお、縮小参照画像、縮小被検体画像は、処理に必要な解像度を維持する範囲内で解像度をできるだけ小さくすることが好ましい。

体厚分布取得部３６の体厚分取得処理の他の変形例を第３の実施形態として説明する。図９は、第３の実施形態における体厚分布取得部３６の概略ブロック図であり、図１０は、第３の実施形態における体厚分布取得部３６の処理を表すフローチャートである。なお、第２および第３の実施形態における画像解析装置３０は、体厚分布取得部３６以外の構成および機能については、第１の実施形態と同じであるため、体厚分布取得部３６以外の構成および機能については説明を省略する。

図９に示すように、第３の実施形態における体厚分布取得部３６は、体厚分布取得部は、被検体とは異なる複数のモデルがそれぞれ撮影された放射線画像である複数のモデル画像と、モデル画像の散乱線成分に基づいて取得されたモデル画像の体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得部５１と、被検体画像とモデル画像の対応する位置を互いに位置合わせする位置合わせ部５２と、被検体画像の被検体の特徴を表す撮影対象情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像のモデルの特徴を表す撮影対象情報をそれぞれ取得し、被検体画像の撮影対象情報と類似する前撮影対象情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定するあらたな体厚分布決定部５３とを備える。以下、あらたな体厚分布決定部５３を、体厚分布決定部５３と記載する。

上記「モデル」は、被検体を仮想的に表すことのできる任意のモデルを用いることができる。例えば、被検体が人体である場合には、モデルを比較用の人体とすることが好ましい。また、撮影対象情報が互いに類似するモデル画像が複数存在する場合には、撮影対象情報が互いに類似するモデル画像のうち、被検体画像Ｉｋと撮影部位や撮影条件が互いに一致するモデル画像に対応づけられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定することが好ましい。

また、「撮影対象情報」は、撮影対象の骨格形状や骨格の大きさ、筋肉量や、脂肪量などの体格的な特徴など、撮影対象の特徴を表すものであれば、あらゆる方法によって特定されたものであってよい。例えば、放射線画像の信号値のヒストグラム幅（信号値のヒストグラムの最大値と最小値の差）、放射線画像における被検体の所定部位の代表長さ（例えば腹部などの幅）、被検体の身長、体重、性別、年齢（大人、子供）などを用いてもよい。また、撮影対象情報は１つであってもよく複数であってもよい。また、撮影対象情報は、ユーザ入力により入力されたものであってもよく、被写体画像とモデル画像から抽出された撮影対象情報であってもよい。

図１０は、第３の実施形態における体厚分布取得部３６の処理（図６のＳ０４の処理に相当する処理）のフローチャートである。なお、第３の実施形態においては、体厚分布取得処理に先だって、記憶部３２には、被検体Ｋとは異なる人体であるモデルＧｉ（１＜ｉ＜ｎ）について、被検体画像Ｉｋと同じ撮影環境において、同じ撮影条件を適用して、被検体画像Ｉｋと重複する部位をそれぞれ放射線撮影して得られた放射線画像である複数のモデル画像Ｉｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）と、モデル画像Ｉｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）の被写体であるモデルＧｉの体厚分布Ｔｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）とを対応付けたモデル情報Ｃｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）が予め作成されて記憶されている。

また、モデルＧｉの体厚分布Ｔｇｉ（ｘ、ｙ）（１＜ｉ＜ｎ）の算出は、モデル画像Ｉｇｉの散乱線成分に基づいて取得されている。第３の実施例では、撮影条件と撮影対象部位の特性情報の組合せごとに、図３の例のように、モデル画像の画素値と被検体の体厚とを対応付けた対応付けテーブルを用意して記憶する。そして、モデル画像の撮影条件と撮影対象部位に対応する対応付けテーブルを取得し、対応付けテーブルに基づいて、モデル画像の各位置の画素値に対応する体厚を特定することにより、モデル画像の体厚分布を取得する。

図１０を用いて、第３の実施形態における体厚分布取得部３６の処理について以下に説明する。まず、モデル情報取得部５１は、複数のモデル情報を取得する（Ｓ３１）。そして、位置合わせ部５２は、被検体画像Ｉｋとモデル情報に含まれるモデル画像Ｉｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）について相対的に移動、回転、拡大縮小などの処理を施して、互いに対応する位置を位置合わせする（Ｓ３２）。次に、体厚分布決定部５３は、被検体画像Ｉｋの撮影対象情報である被検体画像Ｉｋのヒストグラム幅を取得し（Ｓ３３）、モデル画像Ｉｇｉ（１＜ｉ＜ｎ）からも同様に撮影対象情報である被検体画像Ｉｋのヒストグラム幅を取得する（Ｓ３４）。そして、体厚分布決定部５３は、被検体画像Ｉｋと複数のモデル画像Ｉｇｉの信号値のヒストグラム幅を比較し、被検体画像Ｉｋのヒストグラム幅と最も近いヒストグラム幅を有するモデル画像Ｉｇｏを特定する（Ｓ３５）。放射線画像においては、被写体の体格が大きくなるほど、信号値の分布の広がりが大きくなる傾向があるため、撮影対象情報として信号値のヒストグラム幅を用いることで、被検体画像Ｉｋの被検体Ｋと体格が類似するモデルＧｏを被写体とするモデル画像Ｉｇｏを特定することができる。

そして、体厚分布決定部５３は、特定したモデル画像Ｉｇｏに対応づけられた体厚分布Ｔｇｏを被検体画像Ｉｋの体厚分布Ｔｋとして決定し、第３の実施形態の体厚分布取得析処理を終了する（Ｓ３６）。

第３の実施形態によれば、被検体画像Ｉｋと同じ撮影環境において撮影されたモデル画像の体厚分布のうち、被検体Ｋの撮影対象情報と類似する撮影対象情報を有するモデル画像の体厚分布を、被検体画像Ｉｋの体厚分布として決定できるため、精度よく決定された被検体Ｋの体厚分布を体厚分布として取得することができる。結果として、体厚分布を補正分布によって補正した補正体厚分布をより正確なものとすることができる。

また、上記各実施形態において、画像取得部３３は、グリッドを用いないで撮影された被検体画像Ｉｋを取得するものとしたが、これに限定されず、画像取得部３３は、グリッドを用いて被検体Ｋを放射線撮影した放射線画像に対して、グリッドに起因する縞模様を除去する処理を施した画像を被検体画像Ｉｋとして取得してもよい。グリッドに起因する縞模様を除去する処理は、グリッドに起因する縞模様を除去可能な種々の手法によって行われたものであってよく、例えば特開２０１２−２０３５０４号公報に記載された手法などが参照できる。

上記の各実施形態では、被検体の所定の撮影部位を透過した放射線を１つの放射線検出器を用いて放射線画像に変換する通常の放射線撮影を例に説明したが、被検体に対する種々の撮影方法としては、１枚の画像に収まりきらない長尺な撮影部位（例えば、被検体の体全体）の放射線画像を得るための長尺撮影（例えば、特開２０１１−２２４３３７号公報参照）と、放射線検出器の撮影領域を複数の領域に分割した分割領域を１つずつ用いて、分割領域毎に、放射線画像の撮影を行う分割撮影がある（例えば、特開２００２−２６３０８９号公報参照）。本発明にかかる放射線画像解析方法は、長尺撮影や分割撮影に係る放射線画像に対しても好適に適用可能である。

長尺撮影においては、長尺な撮影領域を確保可能に複数の放射線検出器を連結して長手形状に組み合わせてなる放射線検出器を用いる場合がある。図１３に、長尺撮影用の放射線検出器の例を示す。図１３に示すように、略矩形平板状の放射線検出器１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃは、不図示の連結部により端部において互いに連結されて１つの長尺撮影用放射線検出器を構成している。各放射線検出器１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃは、撮影領域に放射線検出器が途切れず配置されるように端部が互いに重複するように配置されている。ここでは、放射線検出器１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃは、ＩＳＳ方式（Irradiation Side Sampling方式）の放射線検出器である。ＩＳＳ方式の放射線検出器１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃは、放射線の照射方向（図中一点鎖線矢印参照）に沿って、ガラス基板１４Ａａ、１４Ｂａ、１４Ｃａおよび放射線を光に変換する蛍光体層であるシンチレータ１４Ａｂ、１４Ｂｂ、１４Ｃｂがこの順に設けられたものである。ガラス基板には不図示の信号出力部およびセンサ部が配設されており、シンチレータから発光された光を、センサ部で電荷に変換して放射線画像を読み取る。また、ガラス基板１４Ａａ、１４Ｂａ、１４Ｃａは略矩形平板状であり、シンチレータ１４Ａｂ、１４Ｂｂ、１４Ｃｂはガラス基板１４Ａａ、１４Ｂａ、１４Ｃａよりも若干小さい略矩形平板状に構成されている。

このような長尺撮影用放射線検出器では、特に放射線検出器が重複して配置される部分において放射線検出器同士が互いに近傍に位置しているため、一つの放射線検出器のガラス基板やシンチレータなどで発生した散乱線が他の放射線検出器に到達し、散乱線に基づく体厚分布の算出に誤差を及ぼしやすい状況となっている。図１３の下方には、長尺撮影用放射線検出器の長尺方向において、放射線検出器１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃの各参照画像の画素ごとの補正分布ＴｒＡ、ＴｒＢ、ＴｒＣをそれぞれ示す。補正分布ＴｒＡに示すように、放射線検出器１４Ａは、近傍に配置された放射線検出器１４Ｂ（特に端部１４Ｂｃ）で生じた散乱線が到達することにより、特に放射線検出器１４Ｂの近傍である端部１４Ａｃにおいて散乱線量が多く、Ｓａに示すように体厚分布の誤差が多くなる。同様に、補正分布ＴｒＢに示すように、放射線検出器１４Ｂは、近傍に配置された放射線検出器１４Ａ（特に端部１４Ａｃ）と放射線検出器１４Ｃ（特に端部１４Ｃｃ）で生じた散乱線が到達することにより、特に放射線検出器１４Ａの近傍である端部１４Ｂｃにおいて散乱線量が多く、Ｓｂ１に示すように体厚分布の誤差が大きくなり、特に放射線検出器１４Ｃの近傍に位置する端部１４Ｂｄにおいて散乱線量が多く、Ｓｂ２に示すように体厚分布の誤差が大きくなる。また、同様に、補正分布ＴｒＣに示すように、放射線検出器１４Ｃは、近傍に配置された放射線検出器１４Ｂ（特に端部１４Ｂｄ）で生じた散乱線が到達することにより、特に放射線検出器１４Ｂの近傍に位置する端部１４Ｃｃにおいて散乱線量が多く、Ｓｃに示すように体厚分布の誤差が大きくなる。

上記のような、複数の放射線検出器を組み合わせてなる長尺撮影用の放射線検出器を用いた放射線撮影システムにおいて、ガラス基板の材質やシンチレータの材質によって、放射線検出器を放射線が通過する際に生じる散乱線量も大きくなる場合がある。このため、本発明の手法により参照画像の補正分布を取得し、取得した補正分布によって、体厚分布の誤差を補正することが大変有益である。この場合には、近傍に配置された放射線検出器で生じる散乱線による体厚分布の誤差を好適に抑制して、被検体の体厚分布を正確に算出することができる。また、複数の放射線検出器を組み合わせて１つの長尺撮影用放射線検出器として用いる場合に、個々の放射線検出器ごとに参照画像の補正分布（図１３のＴｒＡ、ＴｒＢ、Ｔｒｃ参照）と被検体画像の体厚分布を算出し、個々の放射線検出器ごとに、対応する体厚分布から補正分布を減算して補正分布を取得するようにしてもよい。また、各放射線検出器で得られる放射線画像を結合するように周知の画像処理をおこなって、長尺撮影の撮影領域全体の参照画像を生成して、参照画像の補正分布（図１３のＴｒＡＢＣ参照）を算出し、長尺撮影の撮影領域全体の被検体画像を生成して被検体画像の体厚分布を算出し、体厚分布から補正分布を減算して補正分布を取得するようにしてもよい。なお、図１３の長尺撮影用放射線検出器の補正分布ＴｒＡＢＣにおいて、放射線検出器１４Ａと１４Ｂの重複領域は参照画像に用いられた放射線検出器１４Ａの重複領域に関する補正分布とされ、放射線検出器１４Ａと１４Ｃの重複領域は、参照画像に用いられた放射線検出器１４Ｃの重複領域に関する補正分布とされている。

また、分割領域に合わせて照射範囲を限定して分割領域ごとに異なる撮影時に放射線撮影を行う分割撮影においても、本発明による参照画像の補正分布を取得して、取得した補正分布によって、被検体画像の体厚分布の誤差を補正することが好ましい。図１４に、分割撮影の際の放射線検出器１４の分割領域の例を示す。図１４に示す例では、被検体の関心部位を撮影可能な所定のサイズの５個の分割領域１４１、１４２、１４３、１４４、１４５が放射線検出器１４に対して設定されている。分割撮影においては、例えば、分割領域に合わせて照射範囲を限定するために分割領域に対応する大きさの開口部を有する放射線遮蔽物（放射線遮蔽板など）を用いる。そして、被検体と放射線検出器の間に、分割領域と開口部が対向するように放射線遮蔽板を配置して放射線撮影することを、各分割領域に対して繰り返すことにより、各分割領域１４１、１４２、１４３、１４４、１４５に、所望の撮影対象部位を表す放射線画像がそれぞれ取得される。なお、各分割撮影後に放射線検出器の読み出しを行って、各分割領域の放射線画像を毎回取得してもよく、全ての分割領域に対する分割撮影が終了した後に一括して放射線検出器の読み出しを行って、全分割領域の放射線画像をまとめて取得してもよい。

分割撮影においては、各分割領域に対して参照画像の補正分布をそれぞれ取得して、各分割領域に対応する位置の補正分布を用いて、各分割領域で撮影された分割画像の体厚分布の補正を行ってもよい。また、各分割領域における補正分布がほぼ同等になるとみなせる場合には、１つの分割領域に対応する補正分布を取得し、全ての分割領域の補正分布として用いてもよい。この場合には、補正分布を取得する処理の計算負荷を低減し、処理の高速化のために好適である。

また、画像診断機器を用いて対象部位の観察を動画等で観察しながら検査・治療等を行うＩＶＲ（Interventional Radiology）技術において、放射線透視撮影装置を利用する際、開口部を有する放射線遮蔽物などを用いて、被検体の対象部位を含む所定の大きさの撮影領域に放射線を照射する範囲を限定して複数回の放射線撮影を行う場合がある。このような場合にも同様に、１つの撮影領域において補正分布を取得し、後続の放射線撮影の撮影領域の補正分布として共通して用いてもよい。また、被検体の処置の進行などに応じて、所定の大きさの撮影領域を少しずつずらしながら複数回の放射線撮影を行う場合にも、各ずれた撮影領域における補正分布がほぼ同等になるとみなせる場合には、１つの撮影領域において補正分布を取得して、各ずれた位置の撮影領域の補正分布として用いてもよい。この場合にも補正分布を取得する処理の計算負荷を低減し、処理の高速化のために好適である。

なお、本発明によって得られた補正後の被検体の体厚分布（補正体厚分布）は、被検体画像に対して、被検体の体厚に応じた画像処理条件を決定するための種々の処理に用いることができる。例えば、本発明によって得られた補正後の体厚分布を静止画像または動画像である被検体画像に対する、濃度、コントラストなどの階調処理、ノイズ抑制処理、ダイナミックレンジ調整処理、周波数強調処理などに用いることが考えられる。また、本発明により得られた補正後の体厚分布を、被検体画像に対して、体厚に応じた撮影条件を決定するためのあらゆる処理に用いることができる。本発明により得られた補正後の体厚分布を用いて各画像処理条件または撮影条件を決定した場合には、被検体画像に対する正確な体厚分布が適用されることにより、決定された画像処理条件または撮影条件による画質改善効果を高めることができる。

また、例えば、管電圧を異ならせて高エネルギーと低エネルギーの放射線をそれぞれ撮影して取得された２つの放射線画像の違いによって放射線画像を取得するエネルギーサブトラクション技術や経時サブストラクション技術（Ｔ−ｓｕｂ技術）において、本発明によって得られた被検体の補正後の体厚分布に応じて、高エネルギー画像から低エネルギー画像を減算する際に体厚の大きい位置における高エネルギー画像の重み付けを大きくするように重み係数を決定する処理を行ってもよい。この場合には、被検体画像に対する正確な体厚分布が適用されることにより、被検体の厚さに応じて放射線の線質が変動するビームハードニング現象の発生の影響を低減して、処理後画像の画質を好適に改善することができる。

また、放射線透視画像の適用技術や、トモシンセシス技術など同一の被検体を複数回撮影して複数の放射線画像を取得する技術分野においては、最初に撮影された被検体画像に対して本発明の手法により被検体の補正後の体厚分布を取得し、取得した体厚分布に基づいて後続して撮影される被検体の撮影条件を決定することが好ましい。後続して撮影される被検体画像を、体厚に応じた適切な撮影条件で撮影できるため、後続して撮影される被検体画像を診断に適した画質の画像とすることができる。また、例えば、トモシンセシス技術により得られた３次元画像からユーザ指定に応じたスライス位置における断層画像を生成表示する際に、被検体の補正後の体厚分布に基づいて、スライス位置の範囲をより正確に特定して、スライス位置を選択可能に示すスライダーバーなどのスライス間隔等を示す指標を表示することができる。また、放射線透視画像の適用技術など同一の被検体を同じ撮影位置から複数回撮影して複数の放射線画像を取得する技術分野においては、最初に参照画像を取得して本発明の手法により補正分布を取得し、取得した補正分布に基づいて後続して撮影される各被検体画像の体厚分布を補正して補正体厚分布を取得することが好ましい。

上記の各実施形態はあくまでも例示であり、上記のすべての説明が本発明の技術的範囲を限定的に解釈するために利用されるべきものではない。本発明の態様は、上述した個々の実施例（第１〜第３実施形態、その他の変形例および応用例）に限定されるものではなく、個々の実施例の各要素のいかなる組合せも本発明に含み、また、当業者が想到しうる種々の変形も含むものである。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。

また、上記の実施形態におけるシステム構成、ハードウェア構成、処理フロー、モジュール構成、ユーザインターフェースや具体的処理内容等に対して、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な改変を行ったものも、本発明の技術的範囲に含まれる。たとえば、画像解析装置の構成要素の一部または全部は、1台のワークステーションにより構成されたものであってもよく、ネットワークを介して接続された一台以上のワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されたものであってもよい。

また、上記実施形態においては、放射線検出器１４を用いて被写体の放射線画像（被検体画像または参照画像など）を撮影する撮影装置１０において取得した放射線画像を用いて体厚分布決定処理と補正分布決定処理を行っているが、特開平８−２６６５２９号公報、特開平９−２４０３９号公報等に示される放射線検出体としての蓄積性蛍光体シートに被写体の放射線画像情報を蓄積記録し、蓄積性蛍光体シートから光電的に読み取ることにより取得した放射線画像を用いた場合においても、本発明を適用できることはもちろんである。

１０ 撮影装置
２０ 制御装置
３０ 画像解析装置（放射線画像解析装置）
３１ 画像取得部
３２ 記憶部
３３ 画像取得部
３４ 撮影条件取得部
３５ 補正分布取得部
３６ 体厚分布取得部
４１ 仮想モデル取得部（第１仮想モデル取得部、第２仮想モデル取得部）
４２ 推定画像生成部（第１推定画像生成部、第２推定画像生成部）
４３ 修正部（第１修正部、第２修正部）
４４ 体厚分布決定部（第１体厚分布決定部、第２体厚分布決定部）
５１ モデル情報取得部
５２ 位置合わせ部
５３ 体厚分布決定部（あらたな体厚分布決定部）
Ｋ 被検体
Ｉｋ 被検体画像
Ｉｒ 参照画像
Ｉｍ モデル画像
Ｍｋ 被検体画像の仮想モデル
Ｍｒ 参照画像の仮想モデル
Ｔｋ 被検体画像の体厚分布
Ｔｒ 参照画像の体厚分布
Ｔｎ モデル画像の体厚分布
Ｔｐ 一次線透過率
Ｔｓ 散乱線透過率

Claims (13)

1. 予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得部と、
   取得した前記参照画像に含まれる散乱線成分が、前記参照画像の前記撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、前記参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて前記参照画像の前記仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した該仮想被検体の体厚分布を、前記撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である前記参照画像の補正分布として取得する補正分布取得部とを備えたことを特徴とする放射線画像解析装置。
2. 前記被検体画像に含まれる散乱線成分に基づいて前記被検体画像の前記被検体の体厚分布を取得し、前記補正分布に応じて前記被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した前記被検体の補正体厚分布を取得する体厚分布取得部をさらに備えた請求項１記載の放射線画像解析装置。
3. 前記被検体画像および前記参照画像の撮影条件をそれぞれ取得する撮影条件取得部をさらに備え、
   前記補正分布取得部は、互いに異なる撮影条件が適用された複数の前記参照画像についてそれぞれ前記補正分布を取得して、前記撮影条件と該撮影条件に対応する前記参照画像の補正分布を対応付けし、
   前記体厚分布取得部は、前記被検体画像の撮影条件と類似する撮影条件に対応づけられた前記参照画像の補正分布を取得し、取得した該補正分布に応じて前記被検体画像の前記体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した前記補正体厚分布を取得する請求項２記載の放射線画像解析装置。
4. 前記補正分布取得部は、前記撮影環境において特定の前記撮影条件が適用された前記参照画像について前記補正分布を取得し、
   前記体厚分布取得部は、取得した前記補正分布に応じて前記撮影環境において前記特定の撮影条件とは異なる撮影条件が適用された前記被検体画像の前記体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した前記補正体厚分布を取得する請求項２記載の放射線画像解析装置。
5. 前記画像取得部は、前記撮影環境に対応する複数の前記参照画像を取得し、
   前記補正分布取得部は、取得された前記複数の前記参照画像についてそれぞれ前記補正分布を取得し、
   前記体厚分布取得部は、取得された前記複数の参照画像に対応する複数の補正分布を平均した平均補正分布に応じて前記被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した前記被検体の補正体厚分布を取得する請求項２から４のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
6. 前記体厚分布取得部が、前記被検体画像に含まれる散乱線成分に基づいて前記被検体の体厚分布を取得し、取得した該体厚分布の少なくとも一部が前記撮影環境からの散乱線成分による誤差が生じている可能性があることを判別した場合に、前記補正分布に応じて前記被検体の体厚分布における各位置の体厚をそれぞれ補正した前記被検体の補正体厚分布を取得する請求項２から５のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
7. 前記体厚分布取得部が、
   予め定められた第１体厚分布を有する前記被検体の仮想モデルを取得する第１仮想モデル取得部と、
   前記被検体画像の撮影条件を取得し、該被検体画像の撮影条件を適用して、前記被検体の仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を前記被検体の仮想モデルから推定した推定一次線画像と前記被検体の仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を前記被検体の仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、前記被検体の放射線撮影により得られる放射線画像を推定した画像である前記被検体画像の推定画像として生成する第１推定画像生成部と、
   前記仮想モデルの前記第１体厚分布を修正して、前記参照画像の推定画像と前記参照画像の違いを減少させる第１修正部と、
   前記修正された前記被検体の仮想モデルの前記第１体厚分布を前記被検体の体厚分布として決定する第１体厚分布決定部とを備えた請求項２から６のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
8. 前記体厚分布取得部が、
   前記被検体とは異なる複数のモデルがそれぞれ撮影された放射線画像である複数のモデル画像と、該モデル画像の散乱線成分に基づいて取得された該モデル画像の体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得部と、
   前記被検体画像の前記被検体の特徴を表す撮影対象情報を取得し、前記複数のモデル情報に基づいて、複数の前記モデル画像の前記モデルの前記特徴を表す撮影対象情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の撮影対象情報と類似する前撮影対象情報を有する前記モデル画像を特定し、特定された前記モデル画像に対応付けられた前記体厚分布を前記被検体画像の体厚分布として決定するあらたな体厚分布決定部とを備えた請求項２から６のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
9. 前記画像取得部は、前記撮影環境において被検体を配置しないで撮影された複数の放射線画像を取得し、前記複数の放射線画像を平均した画像を前記参照画像として取得する請求項１から８のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
10. 前記画像取得部が、前記撮影環境において前記被検体を配置しないで撮影された放射線画像の解像度を予め定められた解像度に低減した縮小画像を生成し、生成した該縮小画像を前記参照画像として取得する請求項１から９のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
11. 前記補正分布取得部が、
    予め定められた第２体厚分布を有する前記撮影環境の仮想モデルを取得する第２仮想モデル取得部と、
    前記参照画像の撮影条件を取得し、該参照画像の撮影条件を適用して、前記撮影環境の仮想モデルから推定した推定一次線画像と前記撮影環境の仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を前記撮影環境の仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、前記参照画像を推定した画像である前記参照画像の推定画像として生成する第２推定画像生成部と、
    前記撮影環境の仮想モデルの前記第２体厚分布を修正して、前記参照画像の推定画像と前記参照画像の違いを減少させる第２修正部と、
    前記修正された前記撮影環境の仮想モデルの前記第２体厚分布を前記撮影環境に対応する補正分布として決定する第２体厚分布決定部とを備えた請求項１から１０のいずれか１項記載の放射線画像解析装置。
12. 放射線画像解析装置に実行される、放射線画像解析方法であって、
    予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得ステップと、
    取得した前記参照画像に含まれる散乱線成分が、前記参照画像の前記撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、前記参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて前記参照画像の前記仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した該仮想被検体の体厚分布を、前記撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である前記参照画像の補正分布として取得する補正分布取得ステップとを有することを特徴とする放射線画像解析方法。
13. コンピュータに、
    予め定められた撮影環境において被検体を配置しないで撮影された放射線画像である参照画像を取得する画像取得ステップと、
    取得した前記参照画像に含まれる散乱線成分が、前記参照画像の前記撮影環境を表す仮想的な被検体である仮想被検体によって生じているとみなして、前記参照画像に含まれる散乱線成分に基づいて前記参照画像の前記仮想被検体の体厚分布を推定し、推定した該仮想被検体の体厚分布を、前記撮影環境において所望の被検体を配置して撮影された放射線画像である被検体画像の体厚分布の誤差を補正するための体厚補正量の分布である前記参照画像の補正分布として取得する補正分布取得ステップとを実行させることを特徴とする画像解析プログラム。