JP2017080342A - 放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラム - Google Patents

放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】 放射線のエネルギーを変化させた撮影を行わずとも、被写体の放射線画像を構成する２つの物質を分離しうる情報を取得することが可能な技術を提供する。【解決手段】 放射線撮像システムは、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器と、複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、任意の画素の画素値に基づいて算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、任意の画素の画素値と被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う情報処理部と、を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラムに関する。
放射線（Ｘ線）による医療画像診断や非破壊検査に用いる撮像装置として、半導体材料によって形成された平面検出器（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ、以下ＦＰＤ）を用いた放射線撮像装置が知られている。このような放射線撮像装置は、例えば医療画像診断において、静止画や動画などのデジタル撮像装置として用いられうる。
ＦＰＤとしては、例えば、積分型のセンサおよびフォトンカウンティング型のセンサがある。積分型のセンサは、放射線の入射により発生した電荷の総量を計測する。それに対し、フォトンカウンティング型のセンサは、入射した放射線のエネルギー（波長）を識別し、複数のエネルギーレベルの各々について放射線の検出回数をカウントする。即ち、フォトンカウンティング型のセンサは、エネルギー分解能を有するため、物質の弁別や仮想的に単一のエネルギーの放射線で撮影した場合の画像の生成、骨密度の測定などへの応用が期待できる。しかしながら、入射する放射線量子の個数は膨大であるため、これを個別に数えるには高い動作速度が必要となる。このため、大面積のＦＰＤでフォトンカウンティング型のセンサを実現することは困難であった。
そこで、特許文献１では、所定領域ごとに平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、放射線量子の個数やエネルギーの平均値を推定することにより、エネルギー分解能を有する放射線撮像装置が提案されている。即ち、特許文献１には、所定領域毎に平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、放射線量子の個数やエネルギーの平均値を推定し、放射線量子の個数と放射線量子のエネルギーの平均値という２種類の画像情報を取得する情報処理方法が開示されている。特許文献１の方式では、フォトンカウンティング型のセンサと比較して低い動作速度であっても、エネルギー分解能を有するセンサが実現できる。
一方、特許文献２には、エネルギーサブトラクション法という技術が開示されている。このエネルギーサブトラクション法は、２種類のエネルギーの放射線で撮影し、それぞれのエネルギーで撮影された２つの画像を取得し、所望の演算を施した後に２つの画像を差分処理することで、減弱係数の異なる２つの物質を分離した画像を生成できる。これは、放射線が物質中を透過する際に減衰する程度を示す減弱係数が物質ごとに異なり、この減弱係数は放射線のエネルギーに依存するという現象を利用したものである。また、特許文献２では、同様の現象を利用した、骨密度を測定するための技術である、二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＥＸＡ法）という技術が開示されている。しかしながら、特許文献２に記載されているエネルギーサブトラクション法やＤＥＸＡ法では、２種類のエネルギーでの２回の放射線撮影を必要とする。そのため、エネルギーを切り替えている際の被写体の動きによるアーチファクトの発生や、放射線エネルギーの高速切替を要する、といった課題がある。このような課題に対しては、１種類のエネルギーでの１回の放射線撮影で物質の弁別が可能な特許文献１の処理方法の方が優位である。
特開２００９−２８５３５６号公報 特開２０１３−２３６９６２号公報
しかしながら、特許文献１では、取得された放射線量子の個数と放射線量子のエネルギーの平均値という２種類の画像情報から、放射線画像を構成する２つの物質を分離しうる情報の取得方法は開示されていない。そこで本発明は、放射線のエネルギーを変化させた撮影を行わずとも、被写体の放射線画像を構成する２つの物質を分離しうる情報を取得することが可能な技術を提供することを目的とする。
本発明の放射線撮像システムは、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器と、前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う情報処理部と、を有する。本発明の放射線画像の情報処理装置は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う。本発明の放射線画像の情報処理方法は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う。本発明の放射線画像の情報処理を実行するプログラムは、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理をコンピュータに行わせる。
本発明により、放射線のエネルギーを変化させた撮影を行わずとも、被写体の放射線画像を構成する２つの物質を分離しうる情報を取得することが可能となる。
放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図 処理フローを示すフローチャート 一例としての骨と脂肪の線減弱係数 推定部が用いるテーブルの例 放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図 処理フローを示すフローチャート 放射線撮像システムの模式的ブロック図
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。なお、本明細書では、放射性崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えばＸ線や粒子線、宇宙線なども、放射線に含まれるものとする。
（第１の実施形態）
まず、図１、図２を用いて、第１の実施形態の放射線撮像システムに係る構成と処理フローを説明する。図１は、第１の実施形態の放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図である。図２は、第１の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
放射線撮像システムは、放射線撮像装置１０、コンピュータ１３、放射線制御装置１２、及び、放射線発生装置１１を含み得る。放射線発生装置１０１は被写体に放射線を照射する。放射線撮像装置１０は、被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器を含み、検出器によって被写体を通過して入射した放射線に応じた画素値が得られる。本発明の情報処理部及び／又は情報処理装置である、コンピュータ１３は、画素値から検出器に到達した放射線量子のエネルギーの平均値を推定し、被写体を構成する物質の厚さに関する情報の推定を行う。この推定については、後で詳細に説明する。また、コンピュータ１３は、コンピュータ１３の制御卓（不図示）を介して撮影者（不図示）から入力された撮影情報に基づいて、放射線撮像装置１０及び放射線制御装置１２に制御信号を与える。放射線制御装置１２は、コンピュータ１３からの制御信号を受けて、放射線発生装置１１の放射線源（不図示）から放射線を出射する動作や照射野絞り機構（不図示）の動作の制御を行う。放射線制御装置１２によって制御された放射線発生装置１１から出射された放射線に応じて、放射線撮像装置１０の検出器は当該放射線に応じた画像信号を出力する。出力された画像信号は、信号処理部１０５によってオフセット補正等の画像処理がなされた後、コンピュータ１３に伝送される。ここで、伝送には、公知の無線通信や有線通信が適用され得る。伝送された画像信号は、制御コンピュータ１３によって必要な画像処理がなされた後、コンピュータ１３の表示部（不図示）に表示され得る。ここで、画素値は画像信号を構成するものである。
コンピュータ１３は、その機能構成として、第１算出部１３１、第２算出部１３２、推定部１３３を具備する。
Ｓ２０１において、被写体を介して放射線撮像装置に放射線を所定期間照射して複数枚のデジタル画像信号をコンピュータ１３が取得する。
次にＳ２０２及びＳ２０３における演算の原理を説明する。ここで、所定期間に照射される放射線は一定であり、被写体は動きがないものと仮定する。得られたデジタル画像信号のうち、任意の一画素を選択し、選択した画素から得られたデジタル信号（以下、画素値を称する）は、理想的には一定となるはずだが、実際には画素値の時系列にばらつきが生じる。このばらつきには、量子ノイズが含まれる。量子ノイズは、単位時間当たりの放射線量子の量子数（例えばＸ線フォトンの数）がばらつくことによって生じる。この放射線量子の量子数のばらつきは、離散的な事象に対する単位時間当たりの生起確率として鑑みると、所与の時間間隔で発生する離散的な事象を数える特定の確率変数を持つ離散確率分布であるポアソン分布に従う。ポアソン分布では、定数λ＞０に対し、自然数を値にとる確率変数が所望の条件を満たすとき、この確率変数はパラメータλのポアソン分布に従うという。すなわち、画素値の平均値が同じであっても、エネルギーが大きい放射線量子で形成された画像のほうが、画素値の分散が大きくなる。これを利用して、Ｘ線フォトン等の放射線量子のエネルギーを推定することができる。
以下に、式を用いて放射線量子のエネルギーを推定する方法を説明する。まず、放射線撮像装置にＴ（Ｔは２以上の自然数）回の放射線照射を行い、放射線撮像装置からＴ枚のデジタル画像信号が取得されたものとする。ここで、ｔ（ｔは２以上Ｔ以下の自然数）枚目のデジタル画像信号のある画素の画素値をＩ（ｔ）とし、当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の合計をＮ個、放射線量子のエネルギーの平均値をＥＡｖｅとすると、以下の式（１）が成り立つ。
ＥＡｖｅ×Ｎ＝ΣＩ（ｔ） ・・・（１）
式（１）より、１枚のデジタル画像信号の当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の相加平均をｎＡｖｅとすると、以下の式（２）で表される。

ｎＡｖｅ＝Ｎ／Ｔ＝ΣＩ（ｔ）／ＥＡｖｅ／Ｔ ・・・（２）
また、式（１）より、１枚のデジタル画像信号の当該画素に到達して吸収された放射線量子の量子数の標本分散をｎＶａｒとすると、以下の式（３）で表される。
ｎＶａｒ＝Σ［｛Ｉ（ｔ）／ＥＡｖｅ−ｎＡｖｅ｝２］／Ｔ ・・・（３）
ここで、ポアソン分布では、期待値及び分散がパラメータλに等しい。また、サンプル数が大きくなるほど、相加平均は期待値に近づき、標本分散は分散に近づく。そこで、サンプル数を十分大きく（好ましくは無限大）として、放射線量子の量子数の相加平均ｎＡｖｅと放射線量子の量子数の標本分散をｎＶａｒとが等しいものと近似すると、式（２）と式（３）が等しいという仮定により以下の式（４）が導かれる。
ＥＡｖｅ＝Σ｛Ｉ（ｔ）２｝／Σ｛Ｉ（ｔ）｝−Σ｛Ｉ（ｔ）｝／Ｔ ・・・（４）
このようにして、任意のｔ枚目のデジタル画像信号のある画素の画素値Ｉ（ｔ）より、当該画素に到達して吸収された放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅを推定して算出することができる。
また、画素値Ｉ（ｔ）の相加平均をＩＡｖｅとすると、画素値Ｉ（ｔ）の相加平均ＩＡｖｅは、放射線量子の量子数の相加平均ｎＡｖｅを用いて以下の式（５）で表される。
ＩＡｖｅ＝ｎＡｖｅ×ＥＡｖｅ ・・・（５）
また、画素値の標本分散をＩＶａｒとすると、画素値の標本分散ＩＶａｒは放射線量子の量子数の標本分散をｎＶａｒより以下の式（６）で表される。
ＩＶａｒ＝ｎＶａｒ×ＥＡｖｅ ２ ・・・（６）
従って、当該画素に到達して吸収された放射線量子のエネルギーの平均値Ｅは、以下の式（７）でも表される。
ＥＡｖｅ＝ＩＶａｒ ／ＩＡｖｅ・・・（７）
Ｓ２０２において、第１算出部１３１は、下記式（８）より、任意の画素の画素値Ｉ（ｔ）を用いて、任意の画素の画素値の標本分散ＩＶａｒを算出する。なお、ここでは、分散として標本分散を用いたが、不偏分散を用いてもよい。また、画素値の平均として、画素値I（ｔ）の相加平均ＩＡｖｅを用いたが、本発明はそれに限定されるものではない。
Figure 2017080342
次に、Ｓ２０３において、第２算出部１３２は、式（７）より算出された下記式（９）より、任意の画素の画素値の標本分散ＩＶａｒを用いて、任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅを算出する。ここで、αは、画素値とエネルギーの単位を変換する任意の定数である。なお、ここでは、分散として標本分散を用いたが、不偏分散を用いてもよい。
Figure 2017080342
以降のステップでは、Ｓ２０２及びＳ２０３で算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、任意の画素の画素値と、を用いて、被写体を構成する物質の厚さに関する情報を推定する。なお、ここでは説明を簡略化するために、被写体の例としての人体を構成する物質の中で骨（第１構成物質）以外の物質を脂肪（第２構成物質）としている。なお、第１構成物質と第２構成物質は互いに異なるものである。これは、骨以外の物質とは、脂肪、筋肉、臓器、水分などであるが、これらは骨と比較して近い線減弱係数を持つと考えられるためである。図３に、一例として、骨と脂肪の線減弱係数を示す。以下、骨と脂肪の線減弱係数を用いて説明を行うが、診断用途や被写体の構成物質に応じて、任意の２つの線減弱係数を用いれば良い。
Ｓ２０４では、推定部１３３は、任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅと、任意の画素の画素値を用いて算出された任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅと、を用いて、被写体の厚みと被写体を構成する物質の混合比率とを推定する。ここで、推定部１３３は、図４（ａ）に示すテーブルを用いて、被写体の厚みと被写体を構成する物質の混合比率とを推定し得る。図４（ａ）に示すテーブルは、被写体の厚さをｄ、被写体を構成する物質の混合比率をγとした場合に、それらと任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅとの関係を示す第１テーブルである。なお、ここで混合比率γが１の場合は被写体が骨（第１構成物質）のみで構成されていることを示し、混合比率γが０の場合は被写体が脂肪（第２構成物質）のみで構成されていることを示す。この第１テーブルは、予め実験などにて取得しておくとよい。また、第１テーブルは、以下の式（１０）により、予め算出しておいてもよい。ここで、放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の骨の質量減弱係数をμ１（Ｅ）、放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の脂肪の線減弱係数をμ２（Ｅ）、被検体の厚さをｄ、被検体を構成する物質の混合比率をγとする。また、被写体を通過する前の放射線の各エネルギーの放射線量子の量子数の割合（エネルギースペクトル）をｎ（Ｅ）とする。Ｓ２０４では、推定部１３３は、以下の式（１０）を用いた演算を行うにより被写体の厚さｄと混合比率γを算出する。なお、ここで、βはエネルギーを画素値に変換するための任意の係数である。
Figure 2017080342
なお、ｎ（Ｅ）は市販のスペクトロメーター等を用いて予め測定しておけば良い。また、簡略的にエネルギースペクトルを導出できる簡易式が公表されているため、それを用いれば放射線を照射する際の管電圧や付加フィルター等の条件に基づいてエネルギースペクトルを算出することも可能である。また、βは、例えば放射線撮像装置に用いられるシンチレータの特性やシステムゲインなどの特性に基づいて決定すればよい。
また、推定部１３３は、図４（ｂ）に示すテーブルを用いて、被写体の厚みと被写体を構成する物質の混合比率とを推定し得る。図４（ｂ）に示すテーブルは、被写体の厚さをｄ、被写体を構成する物質の混合比率をγとした場合に、それらと任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅとの関係を示す第２テーブルである。この第２テーブルも、予め実験などにて取得しておくとよい。また、第２テーブルは、以下の式（１１）により、予め算出しておいてもよい。
Figure 2017080342
推定部１３３は、図４（ａ）及び（ｂ）に示すテーブルを用いて、算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅと算出された任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅとを満たす被写体を構成する物質の厚みと混合比率とを推定する。
以下に、任意の画素の画素値から算出された任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅが図４（ａ）のｉ３であり、算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅが図４（ｂ）のｅ４であった場合を例に、上記推定を説明する。まず、ｉ３を満たす被写体の厚さｄと混合比率γの組み合わせを図４（ａ）の第１テーブルから検索する。この場合は領域４０１がｉ３を満たす組み合わせである。次にｅ４を満たす被写体の厚さｄと混合比率γの組み合わせを図４（ｂ）の第２テーブルから検索する。この場合は領域４０２がｅ４を満たす組み合わせである。最後に領域４０１および領域４０２の双方を満たす被写体の厚さｄと混合比率γの組み合わせを検索する。この場合、領域４０１および領域４０２の双方を満たすのは、被写体の厚さがｄ４、混合比率γ４の組み合わせである。このように２つのテーブルを用いることで、被写体の厚さと被写体を構成する二つの物質の混合比率を推定することが可能となる。なお、本実施形態で用いた各テーブルは、例示のため大きさを６×６としたが、実際にはより大きいテーブルを用意することが望ましい。また、隣り合う数値で双方を満たす解が複数でた場合は、散乱線の影響を考慮して、ｄおよびγが最も小さくなるような組み合わせを求めればよい。実際の撮影では、散乱線の影響のため画素値は正規の値より大きくなっていることがあり得る。そのため、隣り合う数値で双方を満たす解が複数でた場合は、算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅと算出された任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅとが最も大きくなるであろうｄおよびγを選択すればよい。
以上のステップＳ２０１からＳ２０４までの処理を行うことにより、被写体を構成する物質の厚さと構成比率に関する情報を推定することが可能となる。本実施形態によれば、放射線のエネルギーを変化させた撮影を用いなくても、被写体を構成する互いに異なる２つの物質の厚さと構成比率に関する情報を推定することが可能となる。そのため、一般撮影や透視撮影において、複雑な放射線撮影システムにも適用可能な、放射線画像を構成する２つの物質を分離しうる情報が取得できる。
なお、本実施形態では、被写体として人体を用い、人体における骨と脂肪についての情報を推定する方法を例としたが、本発明ではこれに限定されない。例えば、造影剤と人体についての情報を推定し、造影剤の分布の可視性を向上させ、造影剤使用量を低減する事が可能となる。また、ガイドワイヤーと人体についての情報を推定する事により、ガイドワイヤーの可視性を向上させ、手術中の患者の安全や医師の負担を低減する事が可能となる。このように、本発明は物質の種類に限定されることなく、任意の互いに異なる二種類の物質のうちの少なくとも一種類の物質についての厚さと密度に関する情報を得る事が可能となる。
また、例えば、骨の密度ρ１［ｇ／ｃｍ３］と厚さｄ［ｃｍ］と混合比率γを用いることにより、骨密度相当の値ＢＭＤ［ｇ／ｃｍ２］を推定することが可能となる。
また、本実施形態では、被写体を構成する物質の厚さと混合比率に関する情報を推定したが、本発明はそれに限定されるものではない。例えば、骨及び脂肪の密度が入手できなき、もしくは不明の場合は、被写体を構成するそれぞれの物質の厚さｄと密度ρの積ρｄを用いてもよい。例えば、第１構成物質（骨）の厚さと密度に関する第１情報をρ１ｄ１、第２構成物質（脂肪）の厚さと密度に関する第２情報をρ２ｄ２を用いる。ここで、放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の骨の質量減弱係数をμ（Ｅ）１、骨の厚さをｄ１、骨の密度をρ１とする。また、放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の脂肪の質量減弱係数をμ（Ｅ）２、脂肪の厚さをｄ２、脂肪の密度をρ２とする。推定部１３３は、以下の式（１２）を用いた演算を行うにより任意の画素の画素値の相加平均ｉＡｖｅを推定する。なお、画素値の平均として、画素値I（ｔ）の相加平均ｉＡｖｅを推定したが、本発明はそれに限定されるものではない。
Figure 2017080342
また、推定部１３３は、以下の式（１３）を用いた演算を行うにより任意の画素の任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ｅＡｖｅを推定する。なお、画素値の平均として、画素値I（ｔ）の相加平均ｉＡｖｅを推定したが、本発明はそれに限定されるものではない。
Figure 2017080342
そして、推定部１３３は、図４（ａ）のγ及びＩＡｖｅの値の代わりにρ１及びｉＡｖｅを、図４（ｂ）のγ及びＥＡｖｅの代わりにρ２及びｅＡｖｅを、用いることにより、被写体を構成するそれぞれの物質の厚さと密度に関する情報を推定することができる。すなわち、本発明では、推定部１３３は、任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅと被写体を構成する物質の厚さｄの関係を示す第１テーブルを、推定する処理に用い得る。また、推定部１３３は、算出された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅと被写体を構成する物質の厚さｄの関係を示す第２テーブルを、推定する処理に用い得る。そして、推定部１３３は、任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅと、任意の画素の画素値の相加平均ＩＡｖｅと、上記第１テーブルと、上記第２テーブルと、を用いて、被写体を構成する物質の厚さに関する情報を推定すればよい。
また、本実施形態では、時系列の複数の画素値を用いて標本分散と相加平均を算出し放射線量子のエネルギーの平均値を推定したが、本発明ではこれに限定されない。例えば、Ｘ軸を列数、Ｙ軸を行数とした２次元空間の配列位置を用いて２次元に配列された複数の画素のうちの任意の画素の画素値に対しての場合を鑑みる。この場合、周辺の複数の画素の画素値を用いて任意の画素の画素値の標本分散と相加平均を算出し放射線量子のエネルギーの平均値を推定してもよい。このようにする事で、一枚の静止画像からエネルギー画像を算出する事が可能である。
また、本実施形態の放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅは、任意の画素の画素値から算出された相加平均と標本分散を用いたが、本発明はそれに限定されるものではない。以下に説明するように、任意の画素の画素値に基づいて放射線量子のエネルギーの平均値が算出されればよく、例えば、任意の画素の画素値の時間的及び／或いは空間的な変化量を用いて算出してもよい。
実際の放射線撮影においては、複数枚の画像を撮影（放射線撮像装置によってデジタル画像信号を複数回取得）している間に、被写体が動いてしまうことがある。例えば、心臓などの動く臓器を撮影する場合や、手術中に透視撮影を行う場合などである。被写体に動きがあると、放射線撮像装置が複数枚の画像データを出力する間に、ある画素に到達する放射線量子の量子数の例であるＸ線フォトンの数が変化することとなる。すなわち、ポアソン分布のパラメータλが変化してしまうこととなる。そのため、エネルギーの平均値を用いて生成した画像にアーチファクトが発生することとなり、診断性能を低下させてしまう。
そこで、任意の画素における放射線量子のエネルギーの平均値を推定するに際して、当該任意の画素の画素値の時間的及び／或いは空間的な変化量を用いて、任意の画素における放射線量子のエネルギーを推定することが望ましい。ここでいう時間的な画素値の変化量とは、前記任意の画素を特定したフレームと異なるフレームにおける前記任意の画素に対応した画素（同一位置或いはその近接位置の画素）の画素値と前記任意の画素の画素値の差分を意味する。また、空間的な画素値の変化量とは、前記任意の画素を特定したフレーム内において前記任意の画素に隣接或いは近接に位置した画素の画素値と前記任意の画素の画素値との差分を意味する。時間的及び空間的な変化量とは上記の混在を意味する。なお、前記任意の画素の画素値或いはそれと差分を取る画素の画素値は単一の場合、複数の場合の両方を含む。複数の画素の場合は、その画素値はそれらの画素の代表値（例えば、任意の画素値に対してリカーシブフィルタ処理された値や平均化処理等）とする。なお、時間的な変化量を求める際に用いる前記異なるフレームは、時間軸上に隣接するフレームであることが好ましいが、効果を損なわない程度に離れたものであってもよい。また、空間的な変化量における、任意の画素と異なる画素とは、隣接していることが好ましいが、効果を損なわない程度に互いに離れていても良い。このように、離れていても効果を損なわない範囲を、信号処理に用いられる全画素値のうちの一部である任意の範囲とする。この変化量を用いることにより、前記任意の画素のエネルギーの平均値の推定における誤差が抑制され得る。
より具体的に説明すれば、本発明においては、画素値の標本分散を任意の画素値の時間的及び／又は空間的な変化量の二乗の１／２倍とみなして任意の画素における放射線量子のエネルギーを近似する、という概念に基づいている。代表的には、任意の画素の画素値と、前記任意の画素を特定したフレームとは異なるフレーム内における前記任意の画素値と同一位置の画素の画素値の差分の二乗の１／２倍、とみなして、近似する、という概念に基づいている。そして、近似された任意の画素における放射線量子のエネルギーを用いて平均化し、任意の画素における放射線量子のエネルギーの平均値を算出する。任意の画素における放射線量子のエネルギーは、ポアソン分布のパラメータλと等しい期待値が変化した瞬間にしか、大きな誤差を生じない。従って、上記アーチファクトを抑制することが可能となる。
また、例えば、フォトンカウンティング型のセンサを検出器として用い、複数のエネルギーレベルの各々について任意の画素毎に検出回数をカウントすることによって得られた放射線量子のエネルギーから、放射線量子のエネルギーの平均値を推定してもよい。その場合、本発明の任意の画素の画素値は、フォトンカウンティング型のセンサの任意の画素の画素値も含み得る。
（第２の実施形態）
本実施形態では、第１の実施形態で取得した被写体を構成する物質の厚さに関する情報を用いて、物質ごとの画素値の生成方法を説明する。以下に図５及び図６を用いて、一例として人体の骨（第１構成物質）とそれ以外の第２構成物質に分離した画像の生成方法を説明する。図５は、第２の実施形態の放射線撮像システムの機能構成例を示す模式図である。図６は、第２の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。なお、第１の実施形態と同じ機能構成及び処理ステップについては同じ番号を付与し、詳細な説明は省略する。
図５の画素値生成部１４は、被写体を構成する物質の厚みと混合比率に関する情報に基づいて、それぞれの物質毎の物質画素値を生成する。画素値生成部１４は、第１画素値生成部１４１と、第２画素値生成部１４２を有する。第１画素値生成部１４１では、骨（第１構成物質）の厚さと混合比率に関する情報（第１情報）に基づいて骨の画素値（第１画素値）を生成する。また、第２画素値生成部１４２は、脂肪（第２構成物質）の厚さと混合比率に関する情報（第２情報）に基づいて脂肪の画素値（第２画素値）を生成する。なお、ここでは説明を簡略化するために、第１の実施形態と同様に、被写体を構成する物質の中で骨以外の物質を可視化した画像を脂肪画像としている。これは、骨以外の物質とは、脂肪、筋肉、臓器、水分などであるが、これらは骨と比較して近い線減弱係数を持つと考えられるためである。
図６のステップＳ２０５では、ステップＳ２０１からＳ２０４までの処理で得られた第１情報に基づいて、以下の式（１４）を用いた演算を行うことにより、骨の画素値（第１画素値）Ｉ１を算出する。
Figure 2017080342

ステップＳ２０６では、ステップＳ２０１からＳ２０７までの処理で得られた第２情報に基づいて、以下の式（１５）を用いた演算を行うことにより、脂肪の画素値（第２画素値）Ｉ２を算出する。
Figure 2017080342
以上の処理を行うことにより、被写体を構成する２つの物質ごとの物質画素値を生成することが可能となる。
なお、本実施形態では、被写体として人体を用い、人体における骨と脂肪についての画素値を生成する方法を例としたが、本発明ではこれに限定されない。例えば、造影剤と人体についての情報を推定し、造影剤の分布の可視性を向上させ、造影剤使用量を低減する事が可能となる。また、造影剤の画素値を作成すれば、デジタルサブトラクションアンギオグラフィーの画像と同等の画像が造影剤注入前の画像の撮影を行う事なく作成する事ができるため、造影中の被写体と放射線撮像装置の相対的な位置変化などにも対応可能である。また、ガイドワイヤーと人体についての情報を推定する事により、ガイドワイヤーの可視性を向上させ、手術中の患者の安全や医師の負担を低減する事が可能となる。このように、本発明は物質の種類に限定されることなく、任意の二種類の物質についての画素値を生成する事が可能となる。また、二種類の画素値が必要でなく、骨の画素値のみ、また、造影剤の画素値のみを要求する場合では、ステップＳ２０５及びステップＳ２０６の一方を省略する事が可能である。なお、式（１４）及び式（１５）で得られた画素値は、放射線撮像装置で仮想的に骨のみ、又は、脂肪のみを撮影した画素値に相当する。
また、各画素値の生成は、照射放射線のエネルギースペクトルの平均（実効エネルギー）Ｅｅｆｆを用いて、以下の式（１６）及び式（１７）を用いた演算を行うことによって算出してもよい。
Figure 2017080342
Figure 2017080342
このように、照射放射線の実効エネルギーを用いることにより、計算を簡略化することが可能となる。
また、任意の単色放射線エネルギーＥｍｏｎｏを設定することで、以下の式（１８）を用いた演算を行うことにより、仮想的に任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値を生成することができる。
Figure 2017080342
例えば、μ１をヨード造影剤の線減弱係数、μ２を人体の線減弱係数、ｄ１をヨード造影剤の厚さ、ｄ２を人体の厚さ、γをヨード造影剤と人体の混合比率、とすると、ヨード造影剤とそれ以外の物質のコントラストを向上させたい場合を鑑みる。この場合、ヨード造影剤は３３．２ｋｅＶにＫ吸収端を持っているため、Ｅｍｏｎｏを３３．２ｋｅＶに設定して計算を行うとよい。
また、照射放射線の実効エネルギーを用い、取得された画素値Ｉ（ｔ）に基づく画素値の相加平均ＩＡｖｅを用いて、以下の式（１９）及び式（２０）を用いた演算を行うことにより、各画素値の生成を行ってもよい。
Figure 2017080342
Figure 2017080342
また、得られた情報μ１ｄγを骨の画素値（第１画素値）として、μ２ｄ（１−γ）を脂肪の画素値（第２画素値）としてもよい。μｄγを表示する事で、それぞれの物質による放射線の減弱の度合いを可視化できる。また、例えば、骨及び脂肪の密度が入手できなき、もしくは不明の場合は、ｄγに替えて、被写体を構成するそれぞれの物質の厚さｄと密度ρの積ρｄを用いてもよい。例えば、第１構成物質（骨）の厚さと密度に関する第１情報をρ１ｄ１、第２構成物質（脂肪）の厚さと密度に関する第２情報をρ２ｄ２を用いる。ρｄを表示する事でそれぞれの物質の面密度を可視化できる。例えばρ１ｄ１は骨密度の分布を可視化する事ができる。さらに、骨および脂肪の密度が別の方法で入手もしくは推定できる場合は、それぞれの厚さであるｄγ、ｄ（１−γ）をそれぞれ骨の画素値（第１画素値）、脂肪の画素値（第２画素値）としてもよい。このようにすることで、各物質の厚さの二次元分布を可視化する事が可能となる。
以下に、本発明に使用する画素値を取得するのに好適な放射線撮像装置及び放射線撮像システムについて説明する。
まず、図７を用いて放射線撮像システムを説明する。図７は、放射線撮像システムの模式的ブロック図である。なお、図１及び図５で説明した構成と同じ構成については同じ番号を付与し、詳細な説明は省略する。
検出器１０１は、放射線又は光を電気信号に変換する画素を２次元行列状に複数備えた画素アレイ１０２と、画素アレイ１０２を駆動する駆動回路１０３と、駆動された画素アレイ１０２からの電気信号を画像信号として出力する出力回路１０４と、を含み得る。画素アレイ１０２は、入射された放射線に応じた画素値を取得するために放射線に応じた電気信号を出力する複数の画素が配列されており、好ましくは２次元行列状に複数の画素が配列されている。複数の画素はそれぞれ、光電変換素子と、画素回路部と、を含み得る。光電変換素子は、放射線を光に変換するシンチレータで変換された光を電荷に変換する素子であり、本実施形態では、光電変換素子として、シリコン基板等の半導体基板に設けられたフォトダイオードが用いられている。ただし、本発明はそれに限定するものではない。例えば、ガラス基板などの絶縁基板上に配置されたアモルファスシリコンの光電変換素子や、シンチレータを用いずに放射線を直接電荷に変換する変換素子を用いてよい。放射線撮像装置１０の制御部１０７は、制御コンピュータ１３からの制御信号を受けて、放射線撮像装置１０の各部の制御を行う。放射線制御装置１２によって制御された放射線発生装置１１から出射された放射線に応じて、放射線撮像装置１０の検出器１０１は当該放射線に応じた画像信号を出力する。出力された画像信号は、信号処理部１０５によってオフセット補正等の画像処理がなされた後、コンピュータ１３に伝送される。ここで、伝送には、公知の無線通信や有線通信が適用され得る。伝送された画像信号は、コンピュータ１３によって必要な画像処理がなされた後、コンピュータ１３の表示部（不図示）に表示され得る。
なお、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。また、上述した処理は、好適にはプログラムを用いて処理されることが望ましいが、処理の全て、あるいは一部を、回路を用いて実施してもよい。また、コンピュータ１３ではなく、信号処理部１０５によって行われてもよく、信号処理部１０５とコンピュータ１３の両方を活用して行ってもよい。すなわち、本発明の情報処理部及び／又は情報処理装置は、信号処理部１０５、コンピュータ１３、及び、信号処理部１０５及びコンピュータ１３、の少なくとも１つが相当する。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
１０１ 検出器
１０５ 信号処理部
１３ コンピュータ

Claims (16)

  1. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素を含む検出器と、
    前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う情報処理部と、
    を有する放射線撮像システム。
  2. 前記情報処理部は、
    前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値から前記任意の画素の画素値の平均を算出する第１算出部と、
    前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散と、前記第１算出部によって算出された前記任意の画素の画素値の平均と、に基づいて、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値を算出する第２算出部と、
    前記第１算出部によって算出された前記任意の画素の画素値の平均と、前記第２算出部によって算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記第１テーブルと、前記第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する推定部と、
    を有することを特徴とする請求項１に記載の放射線撮像システム。
  3. 前記第１テーブルは、前記任意の画素の画素値の平均と前記被写体を構成する物質の厚みと前記被写体を構成する物質の混合比率との関係を示すテーブルであり、
    前記第２テーブルは、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みと前記被写体を構成する物質の混合比率との関係を示すテーブルであり、
    前記推定部は、前記被写体を構成する物質の厚みと混合比率に関する情報を推定することを特徴とする請求項２に記載の放射線撮像システム。
  4. 前記情報処理部は、推定された前記物質の厚みと混合比率に関する情報に基づいて、前記物質の画素値を生成する画素値生成部を更に有することを特徴とする請求項３に記載の放射線撮像システム。
  5. 前記画素値生成部は、前記第１構成物質の厚みと混合比率に関する情報である第１情報に基づいて前記第１構成物質の画素値である第１画素値を生成する第１画素値生成部と、前記第２構成物質の厚みと混合比率に関する情報である第２情報に基づいて前記第２構成物質の画素値である第２画素値を生成する第２画素値生成部と、有することを特徴とする請求項４に記載の放射線撮像システム。
  6. 前記画素値生成部は、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる２つの物質のうちの第１構成物質の前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ１（Ｅ）、前記２つの物質のうちの第２構成物質の前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ２（Ｅ）、前記被写体の厚さをｄ、前記第１構成物質の混合比率をγ、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２とすると、
    Figure 2017080342
    及び
    Figure 2017080342
    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮像システム。
  7. 前記画素値生成部は、前記放射線の実効エネルギーをＥｅｆｆ、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる２つの物質のうちの第１構成物質の前記放射線の実効エネルギーがＥｅｆｆ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ１（Ｅｅｆｆ）、前記２つの物質のうちの第２構成物質の前記放射線の実効エネルギーがＥｅｆｆ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ２（Ｅｅｆｆ）、前記第１構成物質の厚さをｄ１、前記第２構成物質の厚さをｄ２、前記第１構成物質の混合比率をγ、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２、とすると、
    Figure 2017080342
    及び
    Figure 2017080342
    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮像システム。
  8. 前記画素値生成部は、前記放射線の実効エネルギーをＥｅｆｆ、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる２つの物質のうちの第１構成物質の前記放射線の実効エネルギーがＥｅｆｆ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ１（Ｅｅｆｆ）、前記２つの物質のうちの第２構成物質の前記放射線の実効エネルギーがＥｅｆｆ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ２（Ｅｅｆｆ）、前記被写体の厚さをｄ、前記第１構成物質の混合比率をγ、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、前記算出された前記任意の画素の画素値の相加平均をＩＡｖｅ、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２、とすると、
    Figure 2017080342
    及び
    Figure 2017080342
    の少なくとも一方を用いた演算を行うことにより、前記物質の画素値を生成することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮像システム。
  9. 前記画素値生成部は、前記被写体を構成する物質のうち互いに異なる２つの物質のうちの第１構成物質の前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ１（Ｅ）、前記２つの物質のうちの第２構成物質の前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の線減弱係数をμ２（Ｅ）、前記被写体の厚さをｄ、前記第１構成物質の混合比率をγ、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、任意の単色放射線エネルギーをＥｍｏｎｏ、任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値をＩ（Ｅｍｏｎｏ）と設定し、
    Figure 2017080342
    を用いた演算を行うことにより、前記任意のスペクトルを持ったエネルギーの画素値を生成することを特徴とする請求項４に記載の放射線撮像システム。
  10. 前記情報処理部は、
    前記複数の画素のうちの任意の画素の画素値から前記任意の画素の画素値の平均を算出する第１算出部と、
    前記任意の画素の画素値から算出された前記任意の画素の画素値の分散と、前記第１算出部によって算出された前記任意の画素の画素値の平均と、に基づいて、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値を算出する第２算出部と、
    前記被写体を構成する物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより推定された前記任意の画素の画素値の平均と、前記被写体を構成する物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより推定された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記第１テーブルと、前記第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する推定部と、
    を有することを特徴とする請求項１に記載の放射線撮像システム。
  11. 前記第１テーブルは、前記推定された任意の画素の画素値の平均と前記被写体を構成する物質の厚みと前記被写体を構成する物質の密度との関係を示すテーブルであり、
    前記第２テーブルは、前記推定された任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みと前記被写体を構成する物質の密度との関係を示すテーブルであり、
    前記推定部は、前記被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報を推定することを特徴とする請求項１０に記載の放射線撮像システム。
  12. 前記情報処理部は、推定された前記物質の厚みと密度に関する情報に基づいて、前記物質の画素値を生成する画素値生成部を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の放射線撮像システム。
  13. 前記算出された放射線量子のエネルギーの平均値は、前記任意の画素の画素値の時間的及び／或いは空間的な変化量を用いて算出されることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の放射線撮像システム。
  14. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う、ことを特徴とする情報処理装置。
  15. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理を行う、ことを特徴とする情報処理方法。
  16. 被写体を透過して入射された放射線に応じた画素値を取得するための複数の画素のうちの任意の画素の画素値と、前記任意の画素の画素値に基づいて算出された前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と、前記任意の画素の画素値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第１テーブルと、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値と前記被写体を構成する物質の厚みとの関係を示す第２テーブルと、を用いて、前記被写体を構成する物質の厚みに関する情報を推定する処理をコンピュータに行わせる、ことを特徴とする放射線画像の情報処理を実行するプログラム。
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