JP2015150185A - X線撮影システム及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
特許文献1に記載の放射線撮影システムでは、格子内領域における画素単位の格子の製造欠陥や、検出器の欠陥を検出し周辺画素を用いて補正するのみであって、X線照射野外や格子外領域についてはそのままである。
X線を照射するX線源と、
前記X線の照射経路上に設けられ、周期パターンを形成する第1格子と、
前記第1格子の周期パターンをモアレ縞に変換する第2格子と、
前記X線源により照射されて前記第1格子及び前記第2格子を透過したX線に応じて電気信号を生成する変換素子が2次元状に配置され、当該変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取ってモアレ縞画像を取得するX線検出器と、
前記X線の照射経路上に設けられた被写体配置位置に被写体を配置せずに前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体無しのモアレ縞画像と前記被写体配置位置に被写体を配置して前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体有りのモアレ縞画像とに基づいて、前記被写体の微分位相画像及び小角散乱画像のうちの少なくとも1つの再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
を備えるX線撮影システムであって、
前記被写体無しのモアレ縞画像及び前記被写体有りのモアレ縞画像のうち少なくとも1つの特性値に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する検出手段と、
前記検出されたごま塩状ノイズ領域を識別するためのマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、
前記生成されたマスク画像を用いて、前記再構成画像及び前記モアレ縞画像のうちの少なくとも1つの画像に対してマスク処理または画像の切り出し処理を施す画像処理手段と、
を備える。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の位相のノイズ指標又は鮮明度のノイズ指標を算出し、算出したノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の鮮明度及び平均強度を算出し、算出した鮮明度及び平均強度に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の振幅を算出し、算出した振幅に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の位相のノイズ指標又は鮮明度のノイズ指標を算出し、算出したノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の鮮明度及び平均強度を算出し、算出した鮮明度及び平均強度に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の振幅を算出し、算出した振幅に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記検出手段は、前記特性値として、前記被写体有りのモアレ縞画像及び前記被写体無しのモアレ縞画像に基づいて微分位相のノイズ指標又は小角散乱のノイズ指標を算出し、この微分位相のノイズ指標又は小角散乱のノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する。
前記被写体を配置してのX線照射時に用いられる撮影用部品と前記被写体モアレ縞画像上で重なる位置にX線吸収体を備える。
前記被写体を配置してのX線照射時に用いられる撮影用部品と前記被写体モアレ縞画像上で重なる位置にX線小角散乱体を備える。
前記X線源と前記第1格子との間に第3格子を備える。
X線を照射するX線源と、
前記X線の照射経路上に設けられ、周期パターンを形成する第1格子と、
前記第1格子の周期パターンをモアレ縞に変換する第2格子と、
前記X線源により照射されて前記第1格子及び前記第2格子を透過したX線に応じて電気信号を生成する変換素子が2次元状に配置され、当該変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取ってモアレ縞画像を取得するX線検出器と、
前記X線の照射経路上に設けられた被写体配置位置に被写体を配置せずに前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体無しのモアレ縞画像と前記被写体配置位置に被写体を配置して前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体有りのモアレ縞画像とに基づいて、前記被写体の微分位相画像及び小角散乱画像のうちの少なくとも1つの再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
を備えるX線撮影システムにおける画像処理方法であって、
前記被写体無しのモアレ縞画像及び前記被写体有りのモアレ縞画像のうち少なくとも1つの特性値に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する工程と、
前記検出されたごま塩状ノイズ領域を識別するためのマスク画像を生成する工程と、
前記生成されたマスク画像を用いて、前記再構成画像及び前記モアレ縞画像のうちの少なくとも1つの画像に対してマスク処理または画像の切り出し処理を施す工程と、
を含む。
以下、図面を参照して本発明の第1の実施形態について説明する。
図1に、第1の実施形態に係るX線撮影システムを示す。X線撮影システムは、X線撮影装置1とコントローラー5を備える。X線撮影装置1はタルボ・ロー干渉計によるX線撮影を行い、コントローラー5は当該X線撮影により得られた複数のモアレ縞画像を用いて被写体の再構成画像を生成する。
X線撮影装置1は縦型であり、X線源11、マルチスリット12、被写体台13、第1格子14、第2格子15、X線検出器16は、この順序に重力方向であるz方向に配置される。X線源11の焦点とマルチスリット12間の距離をd1(mm)、X線源11の焦点とX線検出器16間の距離をd2(mm)、マルチスリット12と第1格子14間の距離をd3(mm)、第1格子14と第2格子15間の距離をd4(mm)で表す。なお、被写体台13の位置は、第1格子14と第2格子15との間に設けられていてもよい。
距離d2は、一般的に撮影室の高さは3(m)程度又はそれ以下であることから、少なくとも3000(mm)以下であることが好ましい。なかでも、距離d2は400〜3000(mm)が好ましく、さらに好ましくは500〜2000(mm)である。
X線源11の焦点と第1格子14間の距離(d1+d3)は、好ましくは300〜3000(mm)であり、さらに好ましくは400〜1800(mm)である。
X線源11の焦点と第2格子15間の距離(d1+d3+d4)は、好ましくは400〜3000(mm)であり、さらに好ましくは500〜2000(mm)である。
それぞれの距離は、X線源11から照射されるX線の波長から、第2格子15上に第1格子14による格子像(自己像)が重なる最適な距離を算出し、設定すればよい。
X線源11は、緩衝部材17aを介して保持されている。緩衝部材17aは、衝撃や振動を吸収できる材料であれば何れの材料を用いてもよいが、例えばエラストマー等が挙げられる。X線源11はX線の照射によって発熱するため、X線源11側の緩衝部材17aは加えて断熱素材であることが好ましい。
X線の焦点径は、0.03〜3(mm)が好ましく、さらに好ましくは0.1〜1(mm)である。
X線源11のX線照射方向には、X線の照射範囲を狭めるための図示しない照射野絞りが設けられている。
マルチスリット12のスリット周期をw0(μm)、第1格子14のスリット周期をw1(μm)とすると、スリット周期w0は下記式により求めることができる。
w0=w1・(d3+d4)/d4
当該式を満たすように周期w0を決定することにより、マルチスリット12及び第1格子14の各スリットを通過したX線により形成される自己像が、それぞれ第2格子15上で重なり合い、いわばピントが合った状態とすることができる。
第1格子14は、マルチスリット12と同様にx方向に所定の周期の複数のスリットが設けられた回折格子である(図2参照)。第1格子14は、マルチスリット12と同様にUVを用いたフォトリソグラフィーによって形成することもできるし、いわゆるICP法によりシリコン基板に微細細線で深掘加工を行い、シリコンのみで格子構造を形成することとしてもよい。第1格子14のスリット周期は1〜20(μm)である。スリットの幅はスリット周期の20〜70(%)であり、好ましくは35〜60(%)である。スリットの高さは1〜100(μm)である。
d4=(m+1/2)・w1 2/λ
なお、mは整数であり、λはX線の波長である。
X線源11の焦点径;300(μm)、管電圧:40(kVp)、付加フィルター:アルミ1.6(mm)
X線源11の焦点からマルチスリット12までの距離d1 : 240(mm)
マルチスリット12から第1格子14までの距離d3 :1110(mm)
マルチスリット12から第2格子15までの距離d3+d4:1370(mm)
マルチスリット12のサイズ:10(mm四方)、スリット周期:22.8(μm)
第1格子14のサイズ:50(mm四方)、スリット周期:4.3(μm)
第2格子15のサイズ:50(mm四方)、スリット周期:5.3(μm)
X線検出器16の画素サイズは10〜300(μm)であり、さらに好ましくは50〜200(μm)である。
X線検出器16としては、FPD(Flat Panel Detector)を用いることができる。F
PDには、検出されたX線を光電変換素子を介して電気信号に変換する間接変換型、検出されたX線を直接的に電気信号に変換する直接変換型があるが、何れを用いてもよい。
のアモルファスセレン膜がガラス上に形成され、2次元状に配置されたTFTのアレイ上にアモルファスセレン膜と電極が蒸着される。アモルファスセレン膜がX線を吸収するとき、電子正孔対の形で物質内に電圧が遊離され、電極間の電圧信号がTFTにより読み取られる。
なお、CCD(Charge Coupled Device)、X線カメラ等の撮影手段をX線検出器16
として用いてもよい。
制御部181は、CPU(Central Processing Unit)やRAM(Random Access Memory)等から構成され、記憶部185に記憶されているプログラムとの協働により、各種処
理を実行する。制御部181は、X線源11、駆動部12a、駆動部18a、X線検出器16等の各部に接続されており、例えば、コントローラー5から入力される撮影条件の設定情報に従って、X線源11からのX線照射のタイミングやX線照射条件、X線検出器16による画像信号の読取タイミング、マルチスリット12の移動等を制御する。
表示部183は制御部181の表示制御に従って、ディスプレイに操作画面やX線撮影装置1の動作状況等を表示する。
制御部51は、CPU(Central Processing Unit)やRAM(Random Access Memory
)等から構成され、記憶部55に記憶されているプログラムとの協働により、後述する画像生成表示処理をはじめとする各種処理を実行する。制御部51は、再構成画像生成手段、検出手段、マスク画像生成手段、画像処理手段として機能する。
ある撮影オーダー情報を記憶している。撮影オーダー情報は、患者ID及び患者名等の患者情報、撮影部位(被写体部位)情報等を含む。
また、記憶部55は、撮影オーダー情報に基づいてX線撮影装置1で取得されたモアレ縞画像、モアレ縞画像に基づき生成された再構成画像等を当該撮影オーダー情報に対応付けて記憶する。
また、記憶部55は、X線検出器16に対応するゲイン補正データ、欠陥画素マップ等を予め記憶する。欠陥画素マップは、X線検出器16の欠陥画素(画素がないものも含む)の位置情報(座標)である。
ここで、上記X線撮影装置1のタルボ・ロー干渉計によるX線撮影方法を説明する。
図5に示すように、X線源11から照射されたX線が第1格子14を透過すると、透過したX線がz方向に一定の間隔で像を結ぶ。この像を自己像といい、自己像が形成される現象をタルボ効果という。自己像を結ぶ位置に第2格子15が自己像と概ね平行に配置され、第2格子15を透過したX線によりモアレ縞画像(図5においてMで示す)が得られる。即ち、第1格子14は、周期パターンを形成し、第2格子15は周期パターンをモアレ縞に変換する。X線源11と第1格子14間に被写体(図5においてHで示す)が存在すると、被写体によってX線の位相がずれるため、図5に示すようにモアレ縞画像上のモアレ縞は被写体の辺縁を境界に乱れる。このモアレ縞の乱れを、モアレ縞画像を処理することによって検出し、被写体像を画像化することができる。これがタルボ干渉計の原理である。
5254-5262(2006))。ここでは、5ステップの撮影を行うこととして説明する。
例えば、マルチスリット12のスリット周期を22.8(μm)とし、5ステップの撮影を10秒で行うとする。マルチスリット12がそのスリット周期の1/5に該当する4.56(μm)移動し停止する毎に撮影が行われる。撮影時間でいえば曝射スイッチON後、2、4、6、8、10秒後にそれぞれ撮影が行われる。理想的な送り精度によりマルチスリット12を一定の送り量で移動できた場合、図7に示すように、5ステップの撮影で、マルチスリット12のスリット周期1周期分のモアレ縞画像5枚が得られる。
また、被写体モアレ縞画像、BGモアレ縞画像、これらのモアレ縞画像に基づいて生成される画像(再構成画像、位相画像、合成画像等)の領域のうち、照射野外領域等の、被写体信号を画像化するのに十分なX線が到達していない領域をX線強度不足領域と呼ぶ。また、図8に示すように、上述の画像の領域のうち、X線がマルチスリット12、第1格子14、第2格子15の全ての格子の格子構造部を透過した領域を格子内領域と呼び(図8のR1)、上述の画像の領域のうち、格子内領域以外の領域(X線が全ての格子の格子構造部を透過していない領域)を格子外領域と呼ぶ(図8のR2)。図8に示す各格子においてドット模様で示す領域が格子構造部である。
なお、X線強度不足領域において十分なX線がX線検出器16に到達しない理由としては、X線の照射範囲がX線検出器16の検出範囲よりも狭いことや、不要なX線を抑制するため照射野絞りを使用していること、また装置の一部が照射野内に映り込みX線を遮蔽していることなどが挙げられる。
なお、X線強度不足領域及び格子外領域のノイズは、被写体に関係なくX線撮影システムに起因して発生するノイズであり、システム起因のノイズと呼ぶ。
図10に、上述の撮影制御処理で取得されたモアレ縞画像の任意の1画素の画素信号値(X線強度信号値)をプロットしたグラフの一例を示す。図10は、5ステップでスリット1周期分のモアレ縞画像を取得した場合のグラフである。図10に示すように、モアレ縞画像の任意の1画素に注目すると、X線強度を表す画素信号値はほぼsin関数的に変化する。このsin関数は、平均強度(X線の平均強度)a0、振幅a1、位相Φのパラメーターにより特徴づけられる。なお、例えば数式や図において被写体モアレ縞画像とBGモアレ縞画像の双方のパラメーターが使用される場合等、両者を区別して示す必要がある場合は、被写体モアレ縞画像に係るパラメーターについては添え字sを、BGモアレ縞画像に係るパラメーターについては添え字rを付す。その画像自体のパラメーターを表す場合には、特に添え字は付さない。
X線の光量子ノイズによるモアレ縞画像の各画素のX線強度信号値の誤差σI(x,y)を以下の(式8)で定義する。以降、本明細書においてσは標準偏差を意味し、上線(オーバーライン)は平均を意味する。Iはモアレ縞画像のX線強度信号値、αはX線検出器16の感度に関わる係数(以降、感度係数と呼ぶ)であり、X線フォトンを検出器信号に変換する係数である。感度係数はX線エネルギーに依存する。
また、モアレ縞画像の各画素の平均強度の相対誤差は、以下の(式11)により定義できる。ここで、σa0(x,y)は、平均強度の絶対誤差であり、平均強度の相対誤差は平均強度の絶対誤差を平均強度の値(平均)で割ったものである。
図9のステップS11の具体例として、図11を参照して、BGモアレ縞画像の各画素の位相のノイズ指標を使用してノイズ領域を検出し、マスク画像を生成する例について説明する。図11に示す画像は、実際のBGモアレ縞画像に対して実際に処理を施すことにより得られた画像である。
なお、図12(a)に示すBGモアレ縞画像において、非ノイズ領域(点線で囲まれた領域)の左上に、X線強度が十分な格子外領域と同じように視認される領域があるが、この部分は格子内領域である。この領域は、格子の出来が中央部より悪く、鮮明度が低くなっているが、ステップS11においては画像化可能な領域と判断された領域である。
例えば、可動式の照射野絞りを使用している場合、撮影毎にX線強度不足領域が変わる可能性があるため、その都度ノイズ領域を検出する必要がある。格子外領域は、装置毎にほぼ固定できるものであるが、部品交換や部品の劣化など、格子とX線またはX線検出器16の相対的な位置関係が変わった場合にノイズ領域を再検出する必要がある。
システム起因のノイズが発生する原因は、上述のように、検出器にX線が十分に到達していないか、X線が全ての格子の格子構造部を透過しないことである。つまり、BGモアレ縞画像の鮮明度visと平均強度a0から、簡易的にシステム起因のノイズ領域を検出することが可能である。より正確にノイズ領域を求めるには上述の位相のノイズ指標または鮮明度のノイズ指標を用いることが好ましいが、簡易的な本手法を用いても十分な検出効果が期待できる。
また、(式1)により、BGモアレ縞画像の画素毎に平均強度a0(x,y)を算出する。次いで、求めた平均強度a0(x,y)を予め定められた閾値を用いて二値化して低強度の領域を検出する。図13に示す二値化画像においては、黒で示す領域が予め定められた閾値よりも平均強度が低い低強度領域である。
そして、低鮮明度の領域と低強度領域の論理和をとることにより低鮮明度の領域及び/又は低強度領域に該当する領域をノイズ領域として検出し、検出されたノイズ領域を識別するマスク画像を生成する。図13のマスク画像において、黒で示す領域がノイズ領域である。
なお、閾値の設定やマスク画像の生成方法は、位相のノイズ指標を用いた手法で説明したものと同様である。
システム起因のノイズ領域は、BGモアレ縞画像の振幅a1のみを用いても検出可能である。厳密に言えば、微分位相のノイズと小角散乱のノイズ(後述する(式14)、(式15)参照)は、振幅a1と平均強度a0に関連するが、平均強度a0よりも振幅a1に強い影響を受けるため、振幅a1のみで簡易的にノイズ領域を検出することが可能であると推測される。そこで、BGモアレ縞画像の振幅a1のみを用いてもシステム起因のノイズ領域を十分検出可能であることを実験的に確認した。
なお、閾値の設定やマスク画像の生成方法は、位相のノイズ指標を用いた手法で説明したものと同様である。
微分位相画像は、各画素に上述の(式5)による計算を行うことにより生成することができる。小角散乱画像は、各画素に上述の(式6)による計算を行うことにより生成することができる。吸収画像は、各画素に上述の(式7)による計算を行うことにより生成することができる。なお、ここでは3種類の再構成画像を生成することとして説明するが、例えば、ユーザーにより選択された種類の再構成画像等、必要な再構成画像のみを生成することとしてもよい。
マスク処理は、ノイズ領域が見えないようにするために、ノイズ領域の画素の信号値を同じ値に置き換える処理である。例えば、微分位相画像、又は小角散乱画像の各画素の信号値に対して、マスク画像の対応する画素の値を掛け合わせてマスク処理を施す。または、微分位相画像、小角散乱画像のノイズ画素に判定された画素に、画像毎に設定された所定の値を埋め込んでマスク処理しても良い。画像毎の所定値は被写体信号の値と区別がつきやすいものが好ましい。例えば、微分位相画像の場合、信号値の最大値、最小値である±0.5や、中心値である0などに設定する。小角散乱画像の場合、信号値の最大値である1や、最小値である0、中心値である0.5などに設定する。またデータの有効範囲外である値、例えば−1や2などを埋め込むことで、被写体信号と明確に識別できるようにしても良い。
また同一のモアレ縞画像から計算された吸収画像に対して、同じマスク画像を用いてマスク処理を施しても良い。
マスク処理または切り出し処理を施した処理済み画像を用いて、補正処理や画像処理、合成処理などの後処理を行うと、不要なノイズ領域を処理対象から外すことができるため、マスク処理していない画像に対して後処理する場合に比べて処理の安定性が向上し、処理速度も向上する。後処理としては様々な処理が考えられるが、例えば、微分位相画像の補正処理としては、特開2012−170618号公報に記載のように、被写体モアレ縞画像とBGモアレ縞画像の撮影間で格子の相対位置関係が変化したことに起因する信号ムラを補正する処理がある。また、WO2012/029048号に記載のように、微分位相画像を積分した位相画像を生成する処理や、WO2013/187150号に記載のように、微分位相画像と吸収画像を微分した微分吸収画像に重みをかけて差分する、または微分位相画像を積分した位相画像と吸収画像に重みをかけて差分することで、骨や金属などを除去した画像を生成する処理、特許第5059107号公報に記載のように、3種類の再構成画像(微分位相画像、小角散乱画像、吸収画像)のうち2種類以上の画像を合成する処理等がある。他にも格子や被写体によるビームハードニングの補正や、一般的な画像処理である粒状抑制処理、鮮鋭化処理、周波数処理、画像の階調変換処理などが挙げられる。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
第1の実施形態においては、BGモアレ縞画像の特性値に基づいてシステム起因のノイズ領域を検出する場合を例にとり説明したが、第2の実施形態においては、被写体モアレ縞画像の特性値に基づいてシステム起因及び被写体起因のノイズ領域を検出する例について説明する。
ステップS21における処理は、図9のステップS11で説明した、BGモアレ縞画像からノイズ領域を検出し、マスク画像を生成する方法とほぼ同じである。即ち、BGモアレ縞画像の代わりに被写体モアレ縞画像を用いるところが異なるだけである。被写体モアレ縞画像の特性値としては、位相のノイズ指標または鮮明度のノイズ指標を用いても良いし、精度よりも計算速度を優先する場合は、平均強度と鮮明度、または振幅を用いても良い。
上述のように、被写体モアレ縞画像の特性値を用いてノイズ検出を行えば、システム起因のノイズと被写体起因のノイズの双方を検出することができる。しかし、システム起因のノイズと被写体起因のノイズを同じレベルの閾値を用いて検出する場合、被写体信号を誤ってノイズと検出しないようにするために、ノイズであるか否かを判定するための閾値の値が緩く設定されてしまい、システム起因のノイズが精度よく検出できない可能性がある。そこで、例えば、マスク画像1の生成時に用いる閾値とマスク画像2の生成時に用いる閾値を異なるレベルに設定し、生成されたマスク画像1とマスク画像2でノイズと識別されている領域の論理和をとってマスク画像1及び/又はマスク画像2の領域からなるマスク画像3を生成し、マスク画像3を用いて再構成画像にマスク処理又は切り出し処理を施すこととしてもよい。このようにすれば、システム起因のノイズと被写体起因のノイズの双方を精度良く検出することが可能となる。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。
第3の実施形態においては、BGモアレ縞画像の特性値及び被写体モアレ縞画像の特性値に基づいて再構成画像のノイズ指標を算出し、再構成画像のノイズ指標に基づいてシステム起因及び被写体起因のノイズ領域を検出する例について説明する。
図19に、第3の実施形態においてコントローラー5において実行される画像生成表示処理Cのフローチャートを示す。画像生成表示処理Cは、操作部52の操作に応じて制御部51と記憶部55に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
X線の光量子ノイズによる、微分位相誤差σDPh(x,y)を、誤差の伝搬則を用いて求めると、以下の(式14)で定義でき、BGモアレ縞画像と被写体モアレ縞画像との鮮明度visr(x,y)、viss(x,y)と平均強度a0r(x,y)、a0s(x,y)を用いて表すことができる。ここで、visr(x,y)はBGモアレ縞画像の鮮明度、viss(x,y)は被写体モアレ縞の鮮明度、a0r(x,y)はBGモアレ縞画像の平均強度、a0s(x,y)は被写体モアレ縞の平均強度である。αrはBGモアレ縞撮影時の検出器の感度係数であり、αsは被写体モアレ縞撮影時の検出器の感度係数である。
次いで、各画素の微分位相誤差σDPh(x,y)を予め定められた閾値を用いて二値化してノイズが強い画素(予め定められた閾値よりも微分位相誤差σDPh(x,y)の値が大きい画素:ノイズ画素)を検出し、ノイズ画素を識別するマスク画像M1を生成する。なお、閾値の設定やマスク画像の生成方法は、位相のノイズ指標を用いたノイズ検出で説明したものと同様である。
システム起因のノイズ領域と被写体起因のノイズ領域を切り分けるには、第2の実施形態で説明したように、マスク画像を初期化し、BGモアレ縞画像から検出したシステム起因のノイズ領域に1を設定した後、システム起因のノイズ領域と設定されていない画素に対して、再構成画像のノイズ指標を用いて検出した被写体起因のノイズ領域に2を設定するか、二つのマスク画像を用いれば、システム起因によるノイズ領域と被写体起因のノイズ領域の識別が可能となる。
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。
第4の実施形態のX線撮影システムにおいては、被写体台13上に、被写体撮影時に被写体が動かないように固定するための撮影用部品131が着脱可能に備えられている。図20aに、撮影用部品131の一例を示す。図20bに、図20aに示す撮影用部品131に被写体である手指を配置したイメージを示す。なお、撮影用部品131としては、図20a、図20bに示したような被写体を固定するもの(固定ユニット)に限定されず、例えば、被写体を回転させる回転テーブルや被写体の状態を可変させる(例えば、圧縮、引張、加温等させる)装置等としてもよい。
尚、吸収体や小角散乱体を撮影用部品131の一部と被写体モアレ縞画像上で重なるように配置し、撮影用部品131の領域を検出しても良い。例えば撮影用部品131の周辺を取り囲むように吸収体や小角散乱体を配置し、吸収体や小角散乱体で囲まれている領域内部を撮影用部品131の領域として検出しても良いし、撮影用部品131の投影形状の特徴点に吸収体や小角散乱体を配置し、特徴点を結ぶことにより形成される領域内部を撮影用部品131の領域として検出しても良い。
従って、被写体領域と識別しづらいごま塩状ノイズ領域が除去された、より診断又は検査しやすい微分位相画像、小角散乱画像を提供することが可能となる。また、被写体信号ではない不要なごま塩状ノイズ領域が除去されるので、後処理での処理の安定性の向上及び処理の高速化を図ることが可能となる。
11 X線源
12 マルチスリット
12a 駆動部
13 被写体台
14 第1格子
15 第2格子
16 X線検出器
17 保持部
17a 緩衝部材
18 本体部
181 制御部
182 操作部
183 表示部
184 通信部
185 記憶部
18a 駆動部
5 コントローラー
51 制御部
52 操作部
53 表示部
54 通信部
55 記憶部
Claims (12)
- X線を照射するX線源と、
前記X線の照射経路上に設けられ、周期パターンを形成する第1格子と、
前記第1格子の周期パターンをモアレ縞に変換する第2格子と、
前記X線源により照射されて前記第1格子及び前記第2格子を透過したX線に応じて電気信号を生成する変換素子が2次元状に配置され、当該変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取ってモアレ縞画像を取得するX線検出器と、
前記X線の照射経路上に設けられた被写体配置位置に被写体を配置せずに前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体無しのモアレ縞画像と前記被写体配置位置に被写体を配置して前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体有りのモアレ縞画像とに基づいて、前記被写体の微分位相画像及び小角散乱画像のうちの少なくとも1つの再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
を備えるX線撮影システムであって、
前記被写体無しのモアレ縞画像及び前記被写体有りのモアレ縞画像のうち少なくとも1つの特性値に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する検出手段と、
前記検出されたごま塩状ノイズ領域を識別するためのマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、
前記生成されたマスク画像を用いて、前記再構成画像及び前記モアレ縞画像のうちの少なくとも1つの画像に対してマスク処理または画像の切り出し処理を施す画像処理手段と、
を備えるX線撮影システム。 - 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の位相のノイズ指標又は鮮明度のノイズ指標を算出し、算出したノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の鮮明度及び平均強度を算出し、算出した鮮明度及び平均強度に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体無しのモアレ縞画像の振幅を算出し、算出した振幅に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の位相のノイズ指標又は鮮明度のノイズ指標を算出し、算出したノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1〜4の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の鮮明度及び平均強度を算出し、算出した鮮明度及び平均強度に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1〜4の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として前記被写体有りのモアレ縞画像の振幅を算出し、算出した振幅に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1〜4の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記検出手段は、前記特性値として、前記被写体有りのモアレ縞画像及び前記被写体無しのモアレ縞画像に基づいて微分位相のノイズ指標又は小角散乱のノイズ指標を算出し、この微分位相のノイズ指標又は小角散乱のノイズ指標に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する請求項1〜4の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記被写体を配置してのX線照射時に用いられる撮影用部品と前記被写体モアレ縞画像上で重なる位置にX線吸収体を備える請求項5〜8の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記被写体を配置してのX線照射時に用いられる撮影用部品と前記被写体モアレ縞画像上で重なる位置にX線小角散乱体を備える請求項5〜8の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- 前記X線源と前記第1格子との間に第3格子を備える請求項1〜10の何れか一項に記載のX線撮影システム。
- X線を照射するX線源と、
前記X線の照射経路上に設けられ、周期パターンを形成する第1格子と、
前記第1格子の周期パターンをモアレ縞に変換する第2格子と、
前記X線源により照射されて前記第1格子及び前記第2格子を透過したX線に応じて電気信号を生成する変換素子が2次元状に配置され、当該変換素子により生成された電気信号を画像信号として読み取ってモアレ縞画像を取得するX線検出器と、
前記X線の照射経路上に設けられた被写体配置位置に被写体を配置せずに前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体無しのモアレ縞画像と前記被写体配置位置に被写体を配置して前記X線源からX線を照射することにより取得された被写体有りのモアレ縞画像とに基づいて、前記被写体の微分位相画像及び小角散乱画像のうちの少なくとも1つの再構成画像を生成する再構成画像生成手段と、
を備えるX線撮影システムにおける画像処理方法であって、
前記被写体無しのモアレ縞画像及び前記被写体有りのモアレ縞画像のうち少なくとも1つの特性値に基づいて、前記再構成画像におけるごま塩状ノイズ領域を検出する工程と、
前記検出されたごま塩状ノイズ領域を識別するためのマスク画像を生成する工程と、
前記生成されたマスク画像を用いて、前記再構成画像及び前記モアレ縞画像のうちの少なくとも1つの画像に対してマスク処理または画像の切り出し処理を施す工程と、
を含む画像処理方法。
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