JP2016209121A - Ｘ線撮影装置、ｘ線画像処理装置、ｘ線画像処理方法、および、ｘ線画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】少ない演算量で容易に、散乱Ｘ線像をＸ線画像から除去する。【解決手段】生成したＸ線画像の画素を所定の割合で抽出して、Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成する。生成した縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成する。拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像をＸ線画像の大きさに拡大し、Ｘ線画像から差し引く。これにより、所定の周波数帯域のデータをＸ線画像から除去する。【選択図】図１０

Description

本発明は、Ｘ線撮影画像の画質向上のための技術に関する。

Ｘ線撮影画像を臨床現場で活用するためには、基本的な画質（例えばノイズ、精細度、等を指標とする）の良好性に加え、使用目的に応じた画質（例えばコントラストやエッジの強調等）の最適化が求められる。

画質を低下させる一要因として、被検体内におけるＸ線の散乱が知られている。被検体内では確率的に散乱が発生し、散乱されないか散乱角が小さいＸ線は、略直進するが、散乱Ｘ線は、大きく偏向され、散乱されていないＸ線とは大きく異なる位置の検出器に到達する。そのため、散乱Ｘ線の位置情報は、被検体の構造を正しく反映しておらず、撮影された画像に、被検体の構造を反映しない輝度むらを発生させる。これにより、画像のコントラスト等が劣化する。

散乱Ｘ線による画像の輝度むらを防ぐため、散乱Ｘ線を検出器に到達させないようにするグリッドを被検体と検出器との間に配置する方法が知られている。グリッドは、Ｘ線の直進方向に向いた複数の開口を有しており、偏向された散乱Ｘ線はグリッドを通過できず、グリッドの壁面に吸収される。

また、特許文献１には、予め散乱Ｘ線の検出器上の分布を示す応答関数を求めておき、撮影条件を用いて応答関数を補正してフィルタ関数を生成し、フィルタ関数をＸ線原画像に適用することにより散乱Ｘ線画像を求め、Ｘ線原画像から差し引く画像処理方法が開示されている。特許文献１では、このような処理を、フーリエ変換とコンボリューション演算等によって行っている。

特許第２５０９１８１号公報

上述したようにグリッドにより散乱Ｘ線を除去する方法は、散乱されていないＸ線や、散乱角が小さいＸ線も、グリッドにより一定割合で遮蔽されるため、Ｘ線検出器に到達するＸ線線量が減少するという問題がある。また、グリッド構造周期とＸ線検出器の構造周期の関係から、画像にモアレによる輝度むらが発生することがある。

一方、上記特許文献１に記載の発明により、散乱Ｘ線による像を精度よく除去するためには、空間周波数が非常に低い応答関数を用いる必要があるため、演算処理すべき周波数帯域が広く、演算処理量が多くなる。例えば、被検体となる身体部位の内、水分を多く含む部位は、散乱Ｘ線が多く発生し、被検体像の全体をぼかしたように散乱Ｘ線による画像の濃淡が生じる。被検体の撮影部位は、検出器の視野全体を占めるように配置されることが多いため、散乱Ｘ線による画像の濃淡の周期が、撮影視野の幅に半周期程度しか入らないことも多く、散乱Ｘ線による画像の濃淡の空間周波数は非常に低い。このような低周波数の散乱Ｘ線画像と、同様に低い空間周波数の被検体像とを、特許文献１の画像処理により分離して除去するためには、低い周波数帯域において高い分解能で、Ｘ線画像を周波数分解しなければならない。そのため、演算処理すべき周波数帯域が広く、かつ、分解能が要求されるため、演算処理量が増加し、画像処理装置の回路規模が増大する。

本発明の目的は、少ない演算量で容易に、散乱Ｘ線像をＸ線画像から除去することができる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明のＸ線撮影装置は、被検体にＸ線を照射するＸ線管装置と、被検体を通過したＸ線を検出するＸ線検出部と、Ｘ線検出部の検出信号からＸ線画像を生成する画像処理部とを有する。画像処理部は、生成したＸ線画像の画素を所定の割合で抽出して、Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成する。生成した縮小画像を複数個配列して縮小画像よりも大きい拡大画像を生成し、拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択する。選択した分解画像を縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像をＸ線画像の大きさに拡大し、Ｘ線画像から差し引く。これにより、所定の周波数帯域のデータをＸ線画像から除去する。

本発明によれば、被検体のＸ線画像から散乱Ｘ線像を、少ない演算量で容易に除去することが可能になる。

第１の実施形態のＸ線透視撮影装置の全体構成を示すブロック図。 第１の実施形態のＸ線透視撮影装置の斜視図。 第１の実施形態のファントムのＸ線撮影を説明するブロック図。 （ａ）は、ファントムのＸ線撮影シミュレーションで得たＸ線画像、（ｂ）は、図（ａ）のＸ線画像のＡ−Ｂ線上の画素のＸ線強度を示すグラフ。 （ａ）は、抽出された散乱Ｘ線の像の画像、（ｂ）は、図（ａ）のＸ線画像のＡ−Ｂ線上の画素のＸ線強度を示すグラフ。 （ａ）は、散乱Ｘ線の像の除去後の画像、（ｂ）は、図（ａ）のＸ線画像のＡ−Ｂ線上の画素のＸ線強度を示すグラフ。 画像内のＸ線強度分布の周波数成分と、その周波数成分を検出するために必要なサンプリング周期と画像の空間サイズを示す説明図。 第１の実施形態のＸ線撮影装置の制御装置の動作を示すフローチャート。 画像処理装置内の散乱Ｘ線除去部の動作を示すフローチャート。 図９の処理手順を示す説明図。 （ａ）〜（ｅ）図９の散乱Ｘ線除去部の処理を示す説明図。 比較例の処理手順を示す説明図。 （ａ）〜（ｃ）比較例の周波数分解を示す説明図。 （ａ）〜（ｇ）第２の実施形態の散乱Ｘ線除去部の処理を示す説明図。 第３の実施形態の散乱Ｘ線除去部の動作を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｄ）第４の実施形態の画像処理を示す説明図。 Ｘ線画像の注目領域を示す説明図。

以下、本発明の一実施形態のＸ線撮影装置について説明する。

本実施形態のＸ線撮影装置は、生成したＸ線画像の画素を所定の割合で抽出して、Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成する。生成した縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成する。拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像をＸ線画像の大きさに拡大し、Ｘ線画像から差し引く。これにより、所定の周波数帯域のデータをＸ線画像から除去する。

このように、Ｘ線画像の画素を抽出して縮小画像を生成してから、それを複数配列して拡大画像を生成することにより、データ量を増加させることなく、画像のサイズ（撮像視野）を大きくしたのと同等の拡大画像を得ることができる。よって、拡大画像からＸ線画像に含まれる画像幅よりも周期が大きい低周波データを精度よく抽出できるため、低周波データとして現れる散乱Ｘ線データを効率よく除去できる。

周波数分解は、例えば、離散ウエーブレット変換によって行うことができる。これにより、少ない演算量で周波数分解を行うことができる。

また、Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出する前に、Ｘ線画像の画素間に所定の割合でデータを補完してアップコンバートすることも可能である。これにより、周波数分解した際に、所定の周波数帯域が複数の分解画像に分割されないように調整できる。

拡大画像は、Ｘ線画像と同じ画素数にすることができる。

周波数分解を行う回数を、所定の周波数帯域、および、画素ピッチに基づいて演算により算出するも可能である。

なお、散乱Ｘ線データの除去に限らず、所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、Ｘ線画像に加算することにより、所定の周波数帯域のデータをＸ線画像において強調することも可能である。

＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態について具体的に説明する。

＜Ｘ線透視撮影装置の全体構成＞
第１の実施形態のＸ線透視撮影装置の全体構成の一例について図１および図２を用いて説明する。

Ｘ線透視撮影装置は、図１のように、Ｘ線管装置１０２と、被検体１００を搭載する寝台１１１と、Ｘ線管装置１０２の支持機構１２３と、高電圧発生装置１０８と、絞り装置１０４と、Ｘ線検出部１１０と、制御装置１１８と、画像処理装置２１０と、表示部１１６と、操作部１２０とを備えている。

Ｘ線管装置１０２は、被検体１００にＸ線を照射する。図２のように、Ｘ線検出部１１０は、寝台１１１の内部に配置されている。寝台１１１内部には、Ｘ線検出部１１０を寝台１１１の長手（Ｘ１）方向および幅（Ｚ１）方向に移動させる移動機構１２２が配置されている。Ｘ線検出部１１０は、ＦＰＤ（フラットパネルディテクタ）やイメージングプレート等であり、移動機構１２２により、Ｘ線管装置１０２に対向する位置に配置され、被検体１００を透過したＸ線を検出する。絞り装置１０４は、被検体１００に対するＸ線照射領域を設定する。

Ｘ線管装置１０２の支持機構１２３は、図２のように寝台１１１に対してＸ線管装置１０２を支持し、寝台１１１の長手方向、幅方向および寝台１１１にそれぞれ移動させるための機構１２６と、主平面に平行な軸Ｐ２に対して回転させることのできる機構（不図示）を備えている。寝台１１１には、寝台１１１を主平面に平行な軸Ｐ１を中心に起倒動させる機構１３０が備えられている。

高電圧発生装置１０８は、所定の電力（管電圧・管電流）を発生し、Ｘ線管装置１０２に供給する。また、Ｘ線管装置１０２の陽極を回転させる電力を生成し、Ｘ線管装置１０２の陽極駆動部に供給する。

画像処理装置１２１は、Ｘ線検出部１１０から出力されたＸ線信号に対して所定の処理を行うことによりＸ線画像（透視画像（動画）を含む）を生成するとともに画像処理を行う画像処理部１１２と、生成した画像を記憶する画像記憶部１１４とを含む。画像処理部１１２は、生成したＸ線画像を表示部１１６に表示させる。

制御装置１１８は、上記各構成要素の動作を制御する。操作部１２０は、操作者から指令やパラメータの入力を受け付けて、制御装置１１８に受け渡す。操作部１２０は、曝射スイッチ１２５を含む。

本実施形態では、生成したＸ線画像から散乱Ｘ線像を除去するための散乱Ｘ線像除去部１２４を画像処理部１１２内に配置している。

＜散乱Ｘ線除去＞
以下、散乱Ｘ線像除去部１２４について詳しく説明する。

散乱Ｘ線像除去部１２４は、画像処理部１１２が生成したＸ線画像から、散乱Ｘ線像を画像処理により高い分解能で分離、除去する。これにより、低被曝で、高画質なＸ線画像を取得することができる。

まず、除去すべき散乱Ｘ線像について説明する。図３は、被検体１００として、水を本体とし、その内部に低吸収部３０１と高吸収部３０２が配置されたファントムをＸ線撮影した場合に、シミュレーションにより得られたＸ線画像を示している。低吸収部３０１と高吸収部３０２の厚さは部位毎に一定である。

図４（ａ）にシミュレーションで得られたＸ線画像（Ｘ線分布画像）を示す。図４（ａ）中の破線に沿ったＸ線強度のプロファイルを図４（ｂ）に示す。図４（ａ）の画像において、低吸収部３０１に対応する明るい領域と高吸収部３０２に対応する暗い領域が確認できる。低吸収部３０１および高吸収部３０２に対応しない領域は、被検体１００の本体であるため、本来は一様なＸ線透過量となり、均一なＸ線強度が得られるべきであるが、図４（ｂ）のように、Ｘ線画像の中央部よりも周辺部の方がＸ線強度が低下する分布が生じている。この強度分布を発生させる原因が、散乱Ｘ線である。図４（ｂ）に示す通り、中央付近にピークを有し、周辺部で低下するＸ線強度分布の成分のみを抽出すると、図５（ｂ）のようになり、低い空間周波数成分であることがわかる。これを図４（ａ）に対応する画像で表すと、図５（ａ）のようになる。図５（ａ）が、被検体１００による散乱Ｘ線の像である。

図５（ａ），（ｂ）の散乱Ｘ線像および強度分布を図４（ａ）、（ｂ）から差し引くと、図６（ａ）、（ｂ）が得られる。図４（ｂ）で見られた中央部をピークとし、端部で低下する強度変化が補正され、被検体１００の本体部分におけるＸ線強度が均一になっていることがわかる。

このように、散乱Ｘ線の影響を含むＸ線画像から、散乱Ｘ線像を除去することにより、被検体１００の本来の構造が明確な高精度な画像を得ることができる。

図７は、画像内のＸ線強度分布の周波数成分と、その周波数成分を検出するために必要なサンプリング周期と画像の空間サイズを示す概念図である。図７より、Ｘ線強度分布の周波数が高い（周期が小さい）の空間データ列７０１の波形を検出するために、短いサンプリング周期７０３でサンプリングする必要があるが、散乱Ｘ線のように、Ｘ線強度分布の周波数が低い（周期が大きい）の空間データ列７０２は、短いサンプリング周期でサンプリングする必要はないが、画像の幅（空間サイズ）７０４が小さい場合には、その低周波の波形の全体を検出することが難しいことがわかる。

図７に示した概念に基づいて、本実施形態では、画素毎にサンプリングされているＸ線画像を間引き、得られた間引き画像を空間的に繰り返し配列することにより、仮想的に空間サイズが大きな画像を得て、これを周波数分解する。これにより、データ量を増加させることなく、Ｘ線画像の低周波成分を容易に抽出する。抽出した低周波成分をＸ線画像から差し引くことにより、散乱Ｘ線像を除去した画像を生成する。

Ｘ線透視撮像装置の動作および散乱Ｘ線像除去部１２４の動作を図面を用いて具体的に説明する。

図１の制御装置１１８は、ＣＰＵとメモリとを備え、ＣＰＵがメモリに予め格納されているプログラムを読み込んで実行することにより、図８のフローのように各部を制御して、撮像および画像処理を実行する。

まずステップ１１において、制御装置１１８は、表示部１１６に必要な撮影条件３２０２を受け付けるための画面を表示し、操作者による撮像条件の入力を操作部１２０を介して受け付ける。撮像条件としては、照射するＸ線エネルギーの値、照射時間、透視の場合のフレームレート、Ｘ線管装置１０２のＸ線管の焦点とＸ線検出部１１０との距離（ＳＩＤ）、被検体の撮影部位、被写体サイズ（撮像視野サイズ）、被写体の細線構造有無、ならびに、細線構造有りの場合の細線構造の周期等、を受け付ける。

ステップ１２において、制御装置１１８は、ステップ１１で受け付けた撮影条件を実現するために各部に制御指令を出力する。例えば、制御装置１１８は、高電圧発生装置１０８に、照射すべきＸ線エネルギーに対応する電力（管電流、管電圧）を設定する。絞り装置１０４には、被写体サイズ（撮像視野サイズ）を設定し、絞りの開度を調整させる。画像処理部１１２には、Ｘ線検出部１１０からのデータ取り込みのレートを設定する。Ｘ線管装置１２３の支持機構１２３には、Ｘ線検出部１１０との距離（ＳＩＤ）を設定し、Ｘ線管装置１２３を上下動させる。また、支持機構１２３と、Ｘ線検出部１１０の移動機構１２２には、Ｘ線管装置１０２とＸ線検出部１１０には、撮影部位までの水平移動量を設定する。

ステップ１２において各部に制御指令を出力した後、制御装置１１８は、操作者が、操作部１２０の曝射スイッチ１２５を操作するまで待機する（ステップ。操作者が曝射スイッチ１２５を操作したならば、ステップ１４に進み、高電圧発生装置１０８からＸ線管装置１０２に管電圧・管電流を供給し、設定された照射時間でＸ線を発生させる。これにより、絞り装置１０４を通過したＸ線が被検体１００に照射され、被検体１００を透過したＸ線が、Ｘ線検出部１１０によって検出され、Ｘ線撮影が実行される。

次に、ステップ１５において、制御装置１１８の制御下で、画像処理部１１２は、Ｘ線検出部１１０の出力信号を取り込んで、所定の画像処理を施し、Ｘ線強度分布の画像（Ｘ線画像３２０３）を生成する。透視撮影の場合には、Ｘ線画像を所定のフレームレートで生成する。生成したＸ線画像３２０３は、画像記憶部１１４に格納する。画像処理部１１２は、ＣＰＵとメモリとを内蔵し、ＣＰＵがメモリ内に予め格納されている画像生成用のプログラムを読み込んで実行することにより、画像生成の動作を実現する。

つぎに、ステップ１６において、散乱Ｘ線像除去部１２４が、Ｘ線画像３２０３から散乱Ｘ線像を除去する処理を行う。この動作を図９のフローを用いて説明する。散乱Ｘ線像除去部１２４の動作は、画像処理部１１２内のＣＰＵがメモリ内に予め格納されている散乱Ｘ線像除去用プログラムを読み込んで実行することにより実現する。

まず、図９のステップ２１において、散乱Ｘ線像除去部１２４は、図８のステップ１１において受け付けた撮像条件３２０２を取り込む。また、画像処理部１１２内のメモリには、画像処理条件として、データの縮小率（間引き周期）Ｎ、抽出する周波数帯域ｆ１〜ｆ２、ゲインα、オフセットβ、Ｘ線画像のアップコンバート係数γ、の値の組み合わせが、設定可能な撮像条件ごとに予め格納されている。ステップ２２において、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ２１で取り込んだ撮影条件に対応するＮ，ｆ１〜ｆ２、α、β、γを選択する。なお、Ｘ線画像のアップコンバート処理は、本実施形態では行わないので、γ＝１が設定されている。

ステップ２３に進み、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ１５において生成したＸ線画像３２０３を画像記憶部１１４から取り込む。Ｘ線画像３２０３は、画素毎に値（データ）を有しているので、画素サイズの周期でサンプリングされたデータ列である。

散乱Ｘ線像除去部１２４は、データ量を増加させることなく、低周波数成分を抽出可能にするため、ステップ２３において、まず、ステップ２２で選択した画像処理条件のデータ縮小率（間引き周期）Ｎで、Ｘ線画像３２０３のデータ列からデータを抽出し、データを間引く。具体的には、Ｎ画素周期で１画素のデータを選択することにより、縮小画像３２０４を生成する。図１０のように、縦横１００×１００画素のＸ線画像３２０３を、Ｎ＝４場合には、４画素に１画素選択することにより、縦横２５×２５画素の画像（縮小）３２０４を生成する。これにより、図１１（ａ），（ｂ）のように、Ｘ線画像３２０３のデータ列から低周波成分のみ画像３２０４が得られる。

次に、ステップ２４に進み、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ２３で生成した縮小画像を、縦Ｎ個、横Ｎ個、繰り返し並べることにより拡大する。これにより、元のＸ線画像３２０３と同じサイズの、繰り返し配列画像３２０５を生成する。

繰り返し配列画像３２０５は、図１１（ｃ）のように、データ量（画素数（サンプリング数））は、元のＸ線画像３２０３と同じである。繰り返し配列画像３２０５は、元のＸ線画像３２０３の被写体サイズ（撮影視野）を、縦Ｎ倍、横Ｎ倍に拡大したのと同等である。例えば、元のＸ線画像３２０３の画像幅に図７のように半周期しか含まれていない低周波のデータ列７０２があった場合、Ｎ＝４のときには、繰り返し配列画像３２０５では２周期分含まれている。よって、繰り返し配列画像３２０５から図７の低周波のデータ列７０２を次のステップ２５において容易に抽出できる。

ステップ２５では、繰り返し配列画像３２０５のデータに対して、離散ウエーブレット変換を行い、周波数分解画像を得る。例えば、繰り返し配列画像３２０５のデータｇ（ｘ）を下式（１）により、離散ウエーブレット変換して、周波数分解画像を得る。

ここで、ウエーブレットの基本信号（基本ウエーブレット）を関数Ψ(t) （ただし、ｔは時間）で表す。基本信号の複素共役信号をΨ’(t)とする。基本信号の時間方向の拡大を与える係数をａ、基本信号の時間方向のシフトを与える係数をｂとすると、拡大およびシフト後の基本信号Ψ(t)は、Ψ((t-b)/ａ)で表される。係数ａおよびｂを２進分割で、時間方向の拡大率ａが１／２、１／４、１／８・・・となるように離散化すると、
ａ＝２^{（Ｌ−Ｍ）}
ｂ＝ｋ＊２^{（Ｌ−Ｍ）}
で表される。ただし、Ｌ，Ｍは整数であり、Ｍは、多重解像度解析のレベルを表し、後述の繰り返し回数Ｍに相当する。

上記基本信号と、係数ａ、ｂとを用いて、データｇ(x)を離散ウエーブレット変換したデータは、下式（１）によりＸ_Ｍ(k、b)で表される。

Ｘ_Ｍ(k、b)＝（１/√（２^{（Ｌ−Ｍ）}）Σｇ(x)Ψ’((t/√(2^(L-M)))-k）
・・・（１）
ただし、ｋは、空間周波数を表す。

１回の離散ウエーブレット変換（Ｍ＝１）により、図１１（ｄ）のように、繰り返し配列画像３２０５のデータから、破線部分の高周波側の周波数帯域のデータが分離される。分離されたデータ（画像）２５−１は、画像記憶部１１４に格納する。

図１１（ｄ）の周波数分解後のデータ（実線部分のデータ）３２０５−１にもう一度離散ウエーブレット変換を繰り返すと、図１１（ｅ）のように、破線部の高周波側のデータ（画像）２５−２が分離される。分離されたデータ（画像）２５−２は、画像記憶部１１４に格納する。

この処理を予め定めたＭ回繰り返し、その都度得られたデータ（画像）２５−３〜２５−Ｍをそれぞれ画像記憶部１１４に格納する。分離されたデータ（画像）２５−１〜２５−Ｍ（Ｍ＝９）の例を図１０に示す（ただし、図１０のデータ（画像）２５−１〜２５−Ｍ（Ｍ＝９）は、周波数を濃淡分布で認識できるようにするためにステップ２７により逆ウエーブレット変換後の画像サイズを調整した画像を示している。）図１０から明らかなように、高周波数側のデータ（画像）２５−１から順次分離され、低周波側のデータ（画像）２５−Ｍが得られている。

ステップ２６に進み、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ２５で得られたデータ（画像）２５−１〜２５−Ｍの中から、ステップ２２で選択した帯域ｆ１〜ｆ２を含む画像を一つ選択する。例えば、データ（画像）２５−Ｍを選択する。

ステップ２７において、散乱Ｘ線像除去部１２４は、選択したデータ（画像）２５−Ｍに対して、逆ウエーブレット変換を施す。逆ウエーブレット変換後の画像２５−Ｍは、縦横Ｎ×Ｎ倍した繰り返し配列画像３２０５のサイズに対応しているため、逆ウエーブレット変換後の画像２５−Ｍの画像を縦横Ｎ分割して、縦横１／Ｎにした領域を抽出した後、抽出した画像を縦横Ｎ倍する（画像再構成）。これにより、元のＸ線画像３２０３に対応する画像サイズで、所望の低周波数帯域ｆ１〜ｆ２の画像を得ることができる。得られた画像が散乱Ｘ線像である。

つぎに、ステップ２８に進み、得られた散乱Ｘ線像データを、ステップ２２で選択した画像処理条件のゲインαで増幅し、オフセットβでオフセットして調整する。

ステップ２９において、ステップ２１で読み込んだ元のＸ線画像３２０３から、ステップ２８で取得した低周波数の散乱Ｘ線像を差し引く（加算する）。これにより、ステップ１５で得られたＸ線画像から散乱Ｘ線像を除去する画像処理を行うことができる。

図８のステップ１７に進み、散乱Ｘ線除去後のＸ線画像を表示部１１６に表示する。

上述してきたように、第１の実施形態の散乱Ｘ線除去処理（図８のステップ１６、図９の各ステップ）は、Ｘ線画像のデータを間引いて１／Ｎにした後、縦横Ｎ個繰り返し配列して繰り返し配列画像３２０５を得て、この繰り返し配列画像３２０５に対して周波数分離を行う。よって、データ量を増加させることなく、縦横Ｎ倍したサイズと同等の画像を得て、周波数分離処理を行うことができ、演算量を増加させることなく、低周波成分（散乱Ｘ線像）を抽出できる。

比較例として、図９のステップ２３，２４を行わず、Ｘ線画像３２０３をそのままステップ２５により離散ウエーブレット変換して得られた周波数分解データ（画像）３５−１〜３５−Ｍ（Ｍ＝９）を図１２に、その処理を図１３（ａ），（ｂ），（ｃ）に示す。図１２の周波数分解データ（画像）３５−１〜３５−Ｍ（Ｍ＝９）を図１０の周波数分解データ（画像）２５−１〜２５−Ｍ（Ｍ＝９）と比較すると明らかなように、本実施形態の図１０のデータの方が、低周波数成分が抽出されている。これは、繰り返し配列画像３２０５を生成することにより、実質的に画像サイズをＮ倍しているため、より低周波成分が容易に抽出可能となったためである。また、繰り返し配列画像３２０５は、元のＸ線画像３２０３とデータ量は変わらないため、演算量が増加しない。また、図１３（ｃ）と図１１（ｅ）を対比すると、比較例の図１３（ｃ）よりも本実施形態の図１１（ｅ）の周波数分解データの方が、分解能が向上していることがわかる。

また、本実施形態では、離散ウエーブレット変換により周波数分解を行っているため、少ない演算量で周波数分解を行うことができる。ただし、本実施形態は離散ウエーブレット変換に限定されるものではなく、フーリエ変換等の他の演算により周波数分解を行うことももちろん可能である。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態として、元のＸ線画像３２０３のデータ配列に対して、画素と画素の間に所定の割合いでデータを補間するアップコンバート処理を施し、データ量を増加させた後、図９のステップ２３の間引き処理を行う場合について説明する。

第１の実施形態と同様に、図９のステップ２２において画像処理条件を選択する。第１の実施形態では、アップコンバート係数γは、γ＝１であったが、第２の実施形態ではγは１ではない。ステップ２３で間引き処理を行う前に、第２の実施形態では、ステップ１５で生成したＸ線画像３２０３を画像記憶部１１４から読み出して、アップコンバート係数γに応じてアップコンバートする（ステップ３１，３２）。例えば、γ＝２である場合、Ｘ線画像３２０３のデータ量が２倍になるように、データとデータの間を補完するデータを追加する。補完方法としては、一般的なsinc関数補間等を用いることができる。これにより、図１４（ａ）、（ｂ）に示すように、データ量を２倍にする。

その後、ステップ２３において、アップコンバート後のＸ線画像３２０７に対してデータを間引き、１／Ｎに縮小処理し、縮小画像を得る（ステップ２３）。縮小画像のデータ量は、アップコンバートしない場合の縮小画像のγ倍になる（図１４（ｃ））。

この縮小画像に対して、第１の実施形態と同様に、縦横Ｎ個ずつ配列して繰り返し配列画像を得る（図１４（ｄ））。繰り返し配列画像を周波数分解する（図１４（ｅ）〜（ｇ））。

このようにアップコンバートすることにより、周波数分解処理により得られる周波数帯域を、アップコンバートしない場合とは異なる帯域にすることができる（図１４（ｅ）〜（ｇ））。よって、アップコンバートしない場合に所望の周波数帯域ｆ１〜ｆ２が、二つの周波数分解後のデータに分割される場合であっても、アップコンバート係数γを調整することにより、周波数分解帯域をずらすことができ、一つの周波数分解後のデータ内に帯域ｆ１〜ｆ２を入れることができる。

このように、アップコンバート係数γの値を、除去したい散乱Ｘ線像の周波数帯域がすべて、一つの周波数分解後のデータに含まれるように調整することにより、ステップ２９において散乱Ｘ線像を高精度に元のＸ線画像３２０３から除去することができる。

他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。

＜第３の実施形態＞
第３の実施形態について説明する。第１の実施形態では、図９のステップ２２においてデータの縮小率（間引き周期）Ｎ、Ｘ線画像のアップコンバート係数γ等を選択するが、第３の実施形態は、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ２２の後に、ステップ３０を行って、繰り返し回数Ｍにより所望の帯域ｆ１〜ｆ２が算出できるように、間引きによる縮小率Ｎとアップコンバート係数γの値の調整を行う。

まず、散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ２２において、データの縮小率（間引き周期）Ｎ、抽出すべき周波数帯域ｆ１〜ｆ２、Ｘ線画像のアップコンバート係数γ等を選択したならば、ステップ３０に進む。

ステップ３０の動作を、図１５のフローのステップ４１〜４３を用いて説明する。散乱Ｘ線像除去部１２４は、ステップ４１において、空間周波数の最大値(fmax)を、現在の画素ピッチ（ｄ_ｐ）を間引きによる縮小率Ｎおよびアップコンバート係数γから算出し、ｆmax＝１／２／ｄ_ｐによって算出する。また、離散ウエーブレット変換をＭ回繰り返した際に得られる周波数を、ｆmax／Ｍにより、離散ウエーブレット変換をＭ＋１回繰り返した際に得られる周波数を、ｆmax／（Ｍ＋１）によりそれぞれ算出する。

そして、抽出すべき周波数帯域は、ｆ１〜ｆ２であるので、ステップ４２において、Ｍ回繰り返した際に得られる周波数ｆmax／Ｍがf２より大きく（ｆ２＜ｆmax／Ｍ）、Ｍ＋１回繰り返した際に得られる周波数ｆmax／（Ｍ＋１）が、ｆ１より小さい（ｆmax／（Ｍ＋１）＜ｆ１）という条件を満たすかどうかを判定する。

ステップ４２において、条件を満たすと判定した場合には、ステップ４４に進み、Ｍ、Ｎ、γを現在の値のままで決定し、ステップ２３に進む。ステップ４２において、条件を満たしていない場合は、ステップ４３に進み、γを現在のγの値よりも所定量だけ小さい値に変更する。さらに、このγにより、ｄｐ、Nを更新する。具体的には、現在のｄｐ値にγを乗算して、更新後のｄｐとし、現在のＮ値をγで除算する。そして、ステップ４１に戻る。

これにより、抽出すべき周波数帯域ｆ１〜ｆ２が、繰り返し回数Ｍで抽出可能な、データの縮小率（間引き周期）Ｎ、Ｘ線画像のアップコンバート係数γに調整することができる。なお、ステップ４３において、Ｍの値を調整することも可能である。

他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。

＜第４の実施形態＞
第４の実施形態について説明する。第１〜第３の実施形態では、低周波数帯域ｆ１〜ｆ２を含む周波数分解画像を図９のステップ２６において選択し、低周波数の散乱Ｘ線像をＸ線画像から除去する構成であった。しかしながら、本発明は、低周波帯域の除去に限られるものではなく、他の周波数帯域を除去することも可能であるし、所定の周波数帯域を強調することも可能である。

他の周波数帯域を除去する場合には、ステップ２６において、所望の周波数帯域を含む分解画像を選択し、ステップ２７以降は、第１の実施形態と同様に処理すればよい。これにより、所望の周波数帯域を含む分解画像を除去することができる。

一方、所望の周波数帯域を強調する場合、図１６（ａ）のように、所望の周波数帯域を選択しておき、図１６（ｂ）のように周波数分解処理が図９のステップ２５においてなされたならば、ステップ２６において所望の周波数帯域を含む分解画像を選択する（図１６（ｃ））。そして、これを強調するために、ステップ２８において、選択した周波数帯域の画像の値に所定の係数をかける等して増幅する。増幅後の画像を、ステップ２９において、元のＸ線画像３２０３に加算する。これによって、所望の周波数帯域が強調された、Ｘ線画像が生成できる。

この強調処理によって、被検体１００の画像の所望のエッジのみを強調することができる。

なお、図１６（ａ）で強調したいエッジ領域が中〜高周波数帯域である場合には、図９のステップ２３、２４の縮小処理および拡大処理を省略することも可能である。

＜第５の実施形態＞
第１〜第４の実施形態は、撮影したＸ線画像（透視画像を含む）にリアルタイムで散乱Ｘ線除去処理等の画像処理を行うＸ線透視撮像装置について説明したが、予め撮像しておいたＸ線画像に対して、後処理として画像処理を行う画像処理装置を構成することも可能である。

この場合、図１の画像処理装置１２１を独立の装置とし、画像処理装置１２１は、予めＸ線透視撮影装置が撮影しておいたＸ線画像を受け取って、散乱Ｘ線像除去部１２４が図９の各ステップの処理を行えばよい。

その場合、第１の実施形態では、図８のステップ１１において、操作者から撮像部位の設定等を受け付けたが、画像処理装置１２１は、受け取ったＸ線画像に基づいて、パターン認識を用いて、撮影されている部位を判別する機能や、視野範囲を推定する機能を備える構成にすることもできる。

また、上述の各実施形態においては、Ｘ線画像の全体に対して散乱Ｘ線像除去等の画像処理を行ったが、図１７のようにＸ線画像３２０３内に設定した注目領域１７１の画素データのみを選択して画像処理を行うことも可能である。

本発明は、Ｘ線透視撮影装置の他、Ｘ線ＣＴ装置等のＸ線画像診断装置に利用可能である。

１０２ Ｘ線管装置、１００ 被検体、１１０ Ｘ線検出部、１２１ 画像処理装置、１１２ 画像処理装置、１２０ 操作部、１２４ 散乱Ｘ線像除去部、１２５ 曝射スイッチ

Claims (9)

1. 被検体にＸ線を照射するＸ線管装置と、前記被検体を通過したＸ線を検出するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出部の検出信号からＸ線画像を生成する画像処理部とを有し、
   前記画像処理部は、
   生成した前記Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出して、前記Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成し、
   生成した前記縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成し、
   前記拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像を前記Ｘ線画像の大きさに拡大し、前記Ｘ線画像から差し引くことにより、所定の周波数帯域のデータを前記Ｘ線画像から除去することを特徴とするＸ線撮影装置。
2. 請求項１に記載のＸ線撮影装置であって、前記画像処理部は、前記周波数分解を離散ウエーブレット変換によって行うことを特徴とするＸ線撮影装置。
3. 請求項１に記載のＸ線撮影装置であって、前記画像処理部は、前記Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出する前に、前記Ｘ線画像の画素間に所定の割合でデータを補完してアップコンバートすることを特徴とするＸ線撮影装置。
4. 請求項１に記載のＸ線撮影装置であって、前記拡大画像は、前記Ｘ線画像と同じ画素数であることを特徴とするＸ線撮影装置。
5. 請求項１に記載のＸ線撮影装置であって、前記画像処理部は、前記周波数分解を行う回数を、前記所定の周波数帯域、および、画素ピッチに基づいて演算により算出することを特徴とするＸ線撮影装置。
6. 被検体にＸ線を照射するＸ線管装置と、前記被検体を通過したＸ線を検出するＸ線検出部と、前記Ｘ線検出部の検出信号からＸ線画像を生成する画像処理部とを有し、
   前記画像処理部は、
   生成した前記Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出して、前記Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成し、
   生成した前記縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成し、
   前記拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像を前記Ｘ線画像の大きさに拡大し、前記Ｘ線画像に加算することにより、所定の周波数帯域のデータを前記Ｘ線画像において強調することを特徴とするＸ線撮影装置。
7. Ｘ線画像を受け取って、前記Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出して、前記Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成し、
   生成した前記縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成し、
   前記拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、分割後の画像を前記Ｘ線画像の大きさに拡大し、前記Ｘ線画像から差し引くことにより、所定の周波数帯域のデータを前記Ｘ線画像から除去することを特徴とするＸ線画像処理装置。
8. Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出して、前記Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成し、
   生成した前記縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成し、
   前記拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択し、
   選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割し、
   分割後の画像を前記Ｘ線画像の大きさに拡大して、前記Ｘ線画像から差し引くことにより、所定の周波数帯域のデータを前記Ｘ線画像から除去することを特徴とするＸ線画像処理方法。
9. コンピュータを、
   Ｘ線画像の画素を所定の割合で抽出して、前記Ｘ線画像よりも画素数の少ない縮小画像を生成する手段、
   生成した前記縮小画像を複数個配列して前記縮小画像よりも大きい拡大画像を生成する手段、
   前記拡大画像を周波数分解して複数の分解画像を得て、そのうち所定の周波数帯域を含む分解画像を選択する手段、
   選択した分解画像を前記縮小画像の大きさに分割する手段、
   分割後の画像を前記Ｘ線画像の大きさに拡大して、前記Ｘ線画像から差し引くことにより、所定の周波数帯域のデータを前記Ｘ線画像から除去する手段、
   として機能させるためのＸ線画像処理プログラム。