JP2017080343A - 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 PDFInfo
- Publication number
- JP2017080343A JP2017080343A JP2015215210A JP2015215210A JP2017080343A JP 2017080343 A JP2017080343 A JP 2017080343A JP 2015215210 A JP2015215210 A JP 2015215210A JP 2015215210 A JP2015215210 A JP 2015215210A JP 2017080343 A JP2017080343 A JP 2017080343A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- radiation
- pixel value
- arbitrary
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 20
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 174
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 59
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 23
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 7
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 26
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 12
- 230000037182 bone density Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 4
- ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 7553-56-2 Chemical compound [I] ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 229910052740 iodine Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011630 iodine Substances 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 3
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000009547 dual-energy X-ray absorptiometry Methods 0.000 description 2
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000001507 sample dispersion Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910021417 amorphous silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- JJWKPURADFRFRB-UHFFFAOYSA-N carbonyl sulfide Chemical compound O=C=S JJWKPURADFRFRB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000000193 iodinated contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000005258 radioactive decay Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/42—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4208—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector
- A61B6/4241—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector using energy resolving detectors, e.g. photon counting
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/42—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/4283—Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by a detector unit being housed in a cassette
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/481—Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/505—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of bone
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
- A61B6/582—Calibration
- A61B6/585—Calibration of detector units
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/17—Circuit arrangements not adapted to a particular type of detector
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
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】 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、を用いた演算を行うことにより、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処理を行う情報処理部と、を有する放射線撮像システム。
【選択図】 図１
【解決手段】 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、を用いた演算を行うことにより、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処理を行う情報処理部と、を有する放射線撮像システム。
【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。
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、を用いた演算を行うことにより、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、を用いた演算を行うことにより、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、を用いた演算を行うことにより、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、を用いた演算を行うことにより、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。
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。
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密度と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、第１推定部１３３、第２推定部１３４、第３推定部１３５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。この放射線量指数のばらつきは、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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ＥＡｖｅと、任意の画素の画素値と、を用いた演算を行う。この演算を行うことによって、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。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質量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、骨と脂肪の質量減弱係数を示す。なお、以下では骨と脂肪の質量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つの質量減弱係数を用い得る。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、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、第１推定部１３３は、以下の式（１０）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、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。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。
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。
次に、Ｓ２０５では、第２推定部１３４は、Ｓ２０４で推定された任意の画素の画素値の相加平均ｉＡｖｅを用いて、以下の式（１１）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。
以上により、取得された画素値Ｉ（ｔ）に基づく放射線量子のエネルギーの平均値ＥＡｖｅと、取得された画素値Ｉ（ｔ）に基づく画素値の相加平均ＩＡｖｅと、が得られる。また、以上により、推定された画素値の相加平均ｉＡｖｅと、推定された放射線量子のエネルギーの平均値ｅＡｖｅと、が得られる。そして、Ｓ２０６で、第３推定部１３５は、Ｓ２０５までに得られた各値に基づいて、第１構成物質（骨）の厚さと密度に関する第１情報ρ１ｄ１、及び、第２構成物質（脂肪）の厚さと密度に関する第２情報ρ２ｄ２を推定する。ここでは、第３推定部１３５は、取得された各値と推定された各値とを近似計算することにより、第１情報ρ１ｄ１、及び、第２情報ρ２ｄ２を推定する。すなわち、第３推定部１３５は、下記式（１２）の非線形連立方程式を解く演算を行うことで、第１情報ρ１ｄ１、及び、第２情報ρ２ｄ２を推定する。ここで、第１情報は、第１構成物質（骨）の厚さと密度を乗算した値であり、第２情報は、第２構成物質（脂肪）の厚さと密度を乗算した値である。なお、第１情報ρ１ｄ１の値の単位はｇ／ｃｍ２となる。これは、１ｃｍ２あたりの骨量、つまり、骨密度として利用することが可能である。
なお、式（１２）に示す方程式系は非線形のため、代数的解法で解くことは困難である。そこで、本実施形態では、第３推定部１３５がニュートン法等の反復法による数値的解法を用いて解く方法を示す。
まず、第３推定部１３５は、第１情報ρ１ｄ１の初期値、及び、第２情報ρ２ｄ２の初期値を定める。ここで、それぞれの物質の厚さと密度がおおよそわかっている場合には、その値を初期値にすると反復は早く収束するが、それぞれの物質の厚さと密度がわからない場合には、０等の適当な値を入れても演算は可能である。ニュートン法にて反復ｍ回目の第１情報をρ１ｄ１ ｍ、反復ｍ回目の第２情報をρ２ｄ２ ｍ、とすると、下記式（１３）を用いた演算を行うにより反復して求めていくことができる。
なお、ここで、ｉＡｖｅ ｍは、反復ｍ回目の推定された画素値の相加平均ｉＡｖｅで、ｅＡｖｅ ｍは、反復ｍ回目の推定された放射線量子のエネルギーの平均値であり、式（１０）及び式（１１）によりそれぞれ、以下の式（１４）及び式（１５）で示される。
そして、Ｓ２０７で、第３推定部１３５は、反復ｍ回目の第１情報ρ１ｄ１ ｍ、及び、反復ｍ回目の第２情報をρ２ｄ２ ｍが収束しているか否かを判定する収束判定を行う。収束していないと判定された場合には、Ｓ２０４に戻り、Ｓ２０４〜Ｓ２０６の各ステップを反復する。収束していると判定された場合には、第３推定部１３５は、反復ｍ回目の第１情報ρ１ｄ１ ｍ、及び、反復ｍ回目の第２情報ρ２ｄ２ ｍを出力し、処理が終了される。なお、収束判定に際して、反復ｍ回目の第１情報ρ１ｄ１ ｍと反復ｍ−１回目の第１情報ρ１ｄ１ ｍ−１の差分を予め定めた閾値と比較することによって判定してもよい。また、反復ｍ回目の第２情報ρ２ｄ２ ｍと反復ｍ−１回目の第２情報ρ２ｄ２ ｍ−１の差分を予め定めた閾値と比較することによって判定してもよい。また、予め定めた回数の反復がなされた時点で処理終了としてもよく、閾値を用いた判定と反復の回数とを用いた判定との組み合わせを用いてもよい。
以上のステップＳ２０１からＳ２０７までの処理を行うことにより、被写体を構成する２つの物質の厚さと密度に関する情報である、第１情報及び第２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つの物質のうちの少なくとも１つの物質の厚さと密度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、本実施形態では、骨と脂肪のそれぞれの密度と厚さに関する情報を取得するとしたが、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ｄ１、ｄ２を求める方法としてもよい。この場合、質量減弱係数は密度を乗算する事によって、線減弱係数となる。つまり、本実施形態で用いた式の質量減弱係数μを線減弱係数ρとして、演算を行えばよく、本発明は、減弱係数を用いることで行い得る。
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、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、本実施形態の画素値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２つの物質の厚さと密度に関する情報を用いて、２つの物質ごとの画素値の生成方法を説明する。以下に図４及び図５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４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５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。
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２つの物質の厚さと密度に関する情報を用いて、２つの物質ごとの画素値の生成方法を説明する。以下に図４及び図５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４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５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４の画素値生成部１４は、被写体を構成する物質の厚みと密度に関する情報（第１情報及び第２情報の少なくとも一方）に基づいて、それぞれの物質毎の物質画素値（第１画素値及び第２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、骨の密度と厚さに関する情報（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、脂肪の密度と厚さに関する情報（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質量減弱係数を持つと考えられるためである。
図５のステップＳ２０８では、ステップＳ２０１からＳ２０７までの処理で得られた第１情報に基づいて、以下の式（１６）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。
ステップＳ２０９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（１７）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。
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Ｓ２０８及びステップＳ２０９の一方を省略する事が可能である。なお、式（１６）及び式（１７）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（１８）及び式（１９）を用いた演算を行うことによって算出してもよい。
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（２０）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。
例えば、μ１をヨード造影剤の質量減弱係数、μ２を人体の質量減弱係数、ρ１ｄ１をヨード造影剤の密度と厚さの積、ρ２ｄ２を人体の密度と厚さの積、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（２１）及び式（２２）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。
また、得られた情報μ１ρ１ｄ１もしくはρ１ｄ１を骨の画素値（第１画素値）として、μ２ρ２ｄ２もしくはρ２ｄ２を脂肪の画素値（第２画素値）としてもよい。μρｄ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、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ｄ１、ｄ２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６を用いて放射線撮像システムを説明する。図６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４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
１０５ 信号処理部
１３ コンピュータ
Claims (18)
- 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、を用いた演算を行うことにより、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処理を行う情報処理部と、
を有する放射線撮像システム。 - 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１に記載の放射線撮像システム。
- 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うち互いに異なる２つの物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより、前記任意の画素の画素値の平均を推定する第１推定部と、
前記２つの物質の減弱係数を用いた演算を行うことにより、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値を推定する第２推定部と、
前記第１推定部で推定された前記任意の画素の画素値の平均と、前記第２推定部で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、を用いた演算を行うことにより、前記被写体を構成する互いに異なる２つの物質のうち少なくとも一方の厚みと密度に関する情報を推定する第３推定部と、
を有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。 - 前記第３推定部は、前記算出された前記任意の画素の画素値の平均と前記第１推定部で推定された前記任意の画素の画素値の平均とを近似計算し、且つ、前記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２推定部で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を近似計算することにより、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３に記載の放射線撮像システム。
- 前記第３推定部は、反復法による数値的解法を用いて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４に記載の放射線撮像システム。
- 前記第１推定部は、前記２つの物質のうちの第１構成物質の厚さをｄ１、前記第１構成物質の密度をρ１、前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の前記第１構成物質の質量減弱係数をμ（Ｅ）１、前記２つの物質のうちの第２構成物質の厚さをｄ２、前記第２構成物質の密度をρ２、前記放射線のエネルギーがＥ［ｋｅｖ］の際の前記第２構成物質の質量減弱係数をμ（Ｅ）２、エネルギーを画素値に変換するための任意の係数をβ、とすると、前記任意の画素の画素値の平均ｉＡｖｅを、
を用いた演算を行うことにより推定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。 - 前記第２推定部は、前記任意の画素の放射線量子のエネルギーの平均値ｅＡｖｅを、
を用いた演算を行うことにより推定することを特徴とする請求項６に記載の放射線撮像システム。 - 前記第３推定部は、前記第１構成物質の厚みと密度に関する情報を第１情報、前記第２構成物質の厚みと密度に関する情報を第２情報、ニュートン法にて反復ｎ回目の第１情報をρ１ｄ１ ｎ、反復ｎ回目の第２情報をρ２ｄ２ ｎ、とすると、
を用いた演算を行うことにより、反復して前記第１情報及び前記第２情報を推定することを特徴とする請求項７に記載の放射線撮像システム。 - 前記第３推定部は、反復ｍ回目の第１情報ρ１ｄ１ ｍ、及び、反復ｍ回目の第２情報をρ２ｄ２ ｍが収束しているか否かを判定する収束判定を行うことを特徴とする請求項８に記載の放射線撮像システム。
- 前記画素値生成部は、前記第１構成物質の厚みと密度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構成物質の厚みと密度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９に記載の放射線撮像システム。
- 前記画素値生成部は、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２とすると、
及び
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１０に記載の放射線撮像システム。 - 前記画素値生成部は、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２、前記放射線の実効エネルギーをＥｅｆｆ、とすると、
及び
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１０に記載の放射線撮像システム。 - 前記画素値生成部は、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、
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１０に記載の放射線撮像システム。 - 前記画素値生成部は、前記第１画素値をＩ１、前記第２画素値をＩ２、前記放射線の実効エネルギーをＥｅｆｆ、前記算出された前記任意の画素の画素値の平均をＩＡｖｅ、とすると、
及び
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１０に記載の放射線撮像システム。 - 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１４のいずれか１項に記載の放射線撮像システム。
- 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、を用いて、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処理を行う、ことを特徴とする放射線画像の情報処理装置。
- 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、を用いて、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処理を行う、ことを特徴とする放射線画像の情報処理方法。
- 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、を用いて、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。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015215210A JP6676338B2 (ja) | 2015-10-30 | 2015-10-30 | 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 |
| US15/771,033 US10713784B2 (en) | 2015-10-30 | 2016-10-24 | Radiation imaging system, information processing apparatus for irradiation image, image processing method for radiation image, and program |
| EP16859280.6A EP3367904A4 (en) | 2015-10-30 | 2016-10-24 | RADIOLOGICAL IMAGING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING APPARATUS FOR EXPOSED IMAGING, IMAGE PROCESSING METHOD FOR RADIOLOGICAL IMAGE, AND PROGRAM |
| PCT/JP2016/004670 WO2017073042A1 (en) | 2015-10-30 | 2016-10-24 | Radiation imaging system, information processing apparatus for irradiation image, image processing method for radiation image, and program |
| CN201680063485.6A CN108348202B (zh) | 2015-10-30 | 2016-10-24 | 放射线成像系统、信息处理装置和方法、以及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015215210A JP6676338B2 (ja) | 2015-10-30 | 2015-10-30 | 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 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2017080343A true JP2017080343A (ja) | 2017-05-18 |
| JP6676338B2 JP6676338B2 (ja) | 2020-04-08 |
Family
ID=58630097
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015215210A Active JP6676338B2 (ja) | 2015-10-30 | 2015-10-30 | 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 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10713784B2 (ja) |
| EP (1) | EP3367904A4 (ja) |
| JP (1) | JP6676338B2 (ja) |
| CN (1) | CN108348202B (ja) |
| WO (1) | WO2017073042A1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017073042A1 (en) | 2015-10-30 | 2017-05-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Radiation imaging system, information processing apparatus for irradiation image, image processing method for radiation image, and program |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7022614B2 (ja) * | 2018-02-21 | 2022-02-18 | キヤノン株式会社 | 放射線撮像装置、放射線撮像システム、放射線撮像装置の制御方法およびプログラム |
| JP7169853B2 (ja) * | 2018-11-09 | 2022-11-11 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、放射線撮影装置、および画像処理方法 |
| JP7352382B2 (ja) * | 2019-05-30 | 2023-09-28 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| CN111322970B (zh) * | 2020-03-04 | 2021-07-13 | 清华大学 | X射线胶路测量装置和方法 |
| CN111436905B (zh) * | 2020-04-03 | 2024-03-19 | 图湃(北京)医疗科技有限公司 | 一种光学相干层析血管造影方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6233473B1 (en) * | 1999-02-16 | 2001-05-15 | Hologic, Inc. | Determining body composition using fan beam dual-energy x-ray absorptiometry |
| JP2005528948A (ja) * | 2002-06-07 | 2005-09-29 | エックスカウンター アーベー | 電離放射線の検出のための方法及び装置 |
| JP2008229122A (ja) * | 2007-03-22 | 2008-10-02 | Fujifilm Corp | 画像成分分離装置、方法、およびプログラム |
| US20090296884A1 (en) * | 2008-05-30 | 2009-12-03 | Konica Minolta Medical & Graphics, Inc. | Image capturing system for medical use, image processing apparatus, and image processing method |
| JP2011024773A (ja) * | 2009-07-24 | 2011-02-10 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | Ｘ線成分計測装置 |
| JP2014230584A (ja) * | 2013-05-28 | 2014-12-11 | 株式会社東芝 | Ｘ線診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04296064A (ja) * | 1991-03-26 | 1992-10-20 | Shimadzu Corp | 放射線検出器アレイ |
| EP1379172A2 (en) * | 2000-10-24 | 2004-01-14 | The Johns Hopkins University | Method and apparatus for multiple-projection, dual-energy x-ray absorptiometry scanning |
| US7725153B2 (en) * | 2004-10-04 | 2010-05-25 | Hologic, Inc. | Estimating visceral fat by dual-energy x-ray absorptiometry |
| JP5680718B2 (ja) | 2007-08-15 | 2015-03-04 | 富士フイルム株式会社 | 画像成分分離装置、方法、およびプログラム |
| JP5519122B2 (ja) * | 2007-08-15 | 2014-06-11 | 富士フイルム株式会社 | 画像成分分離装置、方法、およびプログラム |
| US8483458B2 (en) * | 2009-09-10 | 2013-07-09 | General Electric Company | Method and system for measuring visceral fat mass using dual energy x-ray absorptiometry |
| JP5460674B2 (ja) * | 2011-11-15 | 2014-04-02 | 富士フイルム株式会社 | 放射線撮影装置およびその制御方法、並びに放射線撮影システム |
| ITCO20110062A1 (it) * | 2011-12-13 | 2013-06-14 | Policlinico | Metodo per determinare disomogeneita' in tessuto animale e apparecchiatura che lo implementa |
| JP5486620B2 (ja) | 2011-12-28 | 2014-05-07 | 富士フイルム株式会社 | 骨塩定量分析方法および骨塩定量分析システム、並びに記録媒体 |
| JP2013233415A (ja) * | 2012-04-11 | 2013-11-21 | Fujifilm Corp | 放射線画像撮影装置、放射線画像撮影プログラム、及び放射線画像撮影方法 |
| JP6141995B2 (ja) * | 2013-09-27 | 2017-06-07 | 富士フイルム株式会社 | マンモグラフィ装置、放射線画像撮影方法およびプログラム |
| JP6349937B2 (ja) | 2014-05-09 | 2018-07-04 | 日本電気株式会社 | 変動検出装置、変動検出方法および変動検出用プログラム |
| JP6676338B2 (ja) | 2015-10-30 | 2020-04-08 | キヤノン株式会社 | 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 |
-
2015
- 2015-10-30 JP JP2015215210A patent/JP6676338B2/ja active Active
-
2016
- 2016-10-24 US US15/771,033 patent/US10713784B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2016-10-24 EP EP16859280.6A patent/EP3367904A4/en not_active Withdrawn
- 2016-10-24 CN CN201680063485.6A patent/CN108348202B/zh active Active
- 2016-10-24 WO PCT/JP2016/004670 patent/WO2017073042A1/en active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6233473B1 (en) * | 1999-02-16 | 2001-05-15 | Hologic, Inc. | Determining body composition using fan beam dual-energy x-ray absorptiometry |
| JP2005528948A (ja) * | 2002-06-07 | 2005-09-29 | エックスカウンター アーベー | 電離放射線の検出のための方法及び装置 |
| JP2008229122A (ja) * | 2007-03-22 | 2008-10-02 | Fujifilm Corp | 画像成分分離装置、方法、およびプログラム |
| US20090296884A1 (en) * | 2008-05-30 | 2009-12-03 | Konica Minolta Medical & Graphics, Inc. | Image capturing system for medical use, image processing apparatus, and image processing method |
| JP2011024773A (ja) * | 2009-07-24 | 2011-02-10 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | Ｘ線成分計測装置 |
| JP2014230584A (ja) * | 2013-05-28 | 2014-12-11 | 株式会社東芝 | Ｘ線診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017073042A1 (en) | 2015-10-30 | 2017-05-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Radiation imaging system, information processing apparatus for irradiation image, image processing method for radiation image, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108348202B (zh) | 2021-07-23 |
| US20180308233A1 (en) | 2018-10-25 |
| CN108348202A (zh) | 2018-07-31 |
| WO2017073042A1 (en) | 2017-05-04 |
| EP3367904A1 (en) | 2018-09-05 |
| EP3367904A4 (en) | 2019-06-26 |
| JP6676338B2 (ja) | 2020-04-08 |
| US10713784B2 (en) | 2020-07-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6676338B2 (ja) | 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 | |
| KR102330564B1 (ko) | 통계적 반복 재구성 및 물질 분해용 시스템 및 방법 | |
| JP6923562B2 (ja) | Ｘ線検出システムおよびｘ線検出方法 | |
| JP7102416B2 (ja) | エネルギー弁別光子計数検出器およびその使用 | |
| US7822169B2 (en) | Noise reduction in dual-energy X-ray imaging | |
| US20090296884A1 (en) | Image capturing system for medical use, image processing apparatus, and image processing method | |
| JP7093233B2 (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム | |
| JP2021107014A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| CN111163698A (zh) | 图像处理设备、图像处理方法以及程序 | |
| CN108348203B (zh) | 放射线成像系统、信息处理装置和方法、以及存储介质 | |
| JP2022013686A (ja) | Ｘ線ｃｔ装置、データ処理方法及びプログラム | |
| KR20160056194A (ko) | 다층 구조 평판형 x선 검출기 및 이를 이용한 다중에너지 x선 영상구현방법 | |
| WO2017115533A1 (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影方法、ｃｔ装置及びプログラム | |
| JP7061673B6 (ja) | 対象物の関心領域のスペクトル画像を再構成するための装置、システム、方法及びコンピュータプログラム | |
| JP7000582B2 (ja) | 電荷共有キャリブレーション方法及びシステム | |
| EP4252658A1 (en) | Radiographic image processing method, machine-learning method, trained model, machine-learning preprocessing method, radiographic image processing module, radiographic image processing program, and radiographic image processing system | |
| JP7246281B2 (ja) | 画像処理装置およびその制御方法、放射線撮影装置、プログラム | |
| JP2020103571A (ja) | 医用処理装置及びｘ線診断システム | |
| JP7458750B2 (ja) | 画像処理装置、放射線撮影装置、画像処理方法及びプログラム | |
| CN113507889B (zh) | 增强型光谱x射线成像 | |
| US20230134187A1 (en) | Radiation image processing device, radiation image processing method, and radiation image processing program | |
| JP2018117900A (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラム | |
| JP2023172296A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
| JP2020000460A (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影方法およびプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181002 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20191023 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191209 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200212 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200312 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6676338 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |