JP2017185080A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】 散乱線の遮蔽手段がない場合でも散乱線を推定することができる放射線撮影装置を提供する。【解決手段】 本発明に係る放射線撮影装置は、被写体を配置しない状態で照射された放射線の第１の検出データを測定する第１の測定手段と、前記被検体を配置した状態で照射された放射線の第２の検出データを測定する第２の測定手段と、前記第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、前記被写体の投影範囲以外の範囲における前記放射線の第１の散乱線分布を推定する第１の推定手段とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラムに関する。

１９７０年代に開発されたＸ線ＣＴ装置は、その後、普及と進歩を遂げてきた。Ｘ線ＣＴ装置では、Ｘ線源（放射線発生部）と、被検体を挟んでＸ線源に対向配置される検出部とを備え、被検体を中心にＸ線源及び検出部が回転しながらＸ線を測定することで、被検体を透過したＸ線を様々な角度で測定する。そして、測定の結果から得られた情報を基に、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＦＢＰ）法などの方法を用いて、被検体の画像を再構成することで、被検体の線減弱係数の空間分布を得ることができる。

ＣＴ装置では、放射線源（放射線発生部）から照射された放射線が、被検体内を直進する間にどの程度減弱したかを測定することで、被検体の線減弱係数の空間分布を得る。この場合、被検体で散乱した放射線が混入した状態で測定されるため、線減弱係数の空間分布の再構成について精度が低下する。そこで、混入する散乱線を推定し、測定量から取り除く必要がある。

例えば、特許文献１には、隣接するｎ個の投影方向について、共通する散乱線分布を用いることにより、散乱線推定を高速化する手法が開示されている（特許文献１参照）。

特許第４３５７６１２号公報

しかしながら、特許文献１で開示されている方法では、散乱線の遮蔽手段が必要であるという課題があった。

本発明に係る放射線撮影装置は、被写体を配置しない状態で照射された放射線の第１の検出データを測定する第１の測定手段と、前記被検体を配置した状態で照射された放射線の第２の検出データを測定する第２の測定手段と、前記第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、前記被写体の投影範囲以外の範囲（非投影範囲）における前記放射線の第１の散乱線分布を推定する第１の推定手段とを備える。

本発明の放射線撮影装置によれば、散乱線の遮蔽手段がない場合でも散乱線を推定することができる。

第１の実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る放射線撮影システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。 検出部が検出した検出データの一例を示す図である。 第１の散乱線分布の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る放射線撮影システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る第２の散乱線分布の一例を示す図である。 第３の実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。 第３の実施形態に係る放射線撮影システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。 全領域の複数の散乱線分布の一例を示す図である。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態を説明し、散乱線の遮蔽手段がない場合でも散乱線を推定することができる実施形態について説明する。本発明の第１の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。

図１は、本実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。図２は、本実施形態に係る放射線撮影システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。

放射線撮影システムは、放射線発生部１０１、検出部１０４、第１の測定部１０５、第２の測定部１０６、推定部（第１の推定部）１０７、及び表示部１１０を備える。放射線発生部１０１は放射線発生源を含む。なお、本実施形態では、放射線はＸ線とするが、α線、β線、重粒子線、又はγ線であってもよい。

放射線発生部１０１は、被検体１０２に放射線１０３を照射する。本実施形態では、被検体１０２は生体であるが、工業製品などの生体以外を被検体としてもよい。検出部１０４は、被検体１０２を挟んで放射線発生部１０１と対向配置され、放射線発生部１０１からの放射線１０３を検出する。

本実施形態では、検出部１０４は、半導体材料によって形成され、多くの検出素子が格子状に並んだ平面検出器（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ（ＦＰＤ））を用いるが、ラインセンサなどを用いてもよい。

第１の測定部１０５は、被検体１０２を配置しない状態で照射された放射線１０３の第１の検出データを測定する。第２の測定部１０６は、被検体１０２を配置した状態で照射された放射線１０３の第２の検出データを測定する。

なお、図１では、説明の便宜のため、第１の測定部１０５及び第２の測定部１０６は、異なる装置として記載されているが、第１の測定部１０５及び第２の測定部１０６は、同一の装置で実現される方が好ましい。なぜなら、第１の測定部１０５及び第２の測定部１０６の測定条件のうち、被検体の有無だけが異なり、その他は同じ測定条件であることが好ましいからである。

検出部１０４で測定された情報は、推定部１０７に送られ、処理される。推定部（第１の推定部）１０７は、第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、被写体１０２の投影範囲以外の範囲（非投影範囲）における放射線１０３の第１の散乱線分布を推定する。推定部（第１の推定部）１０７は、第１の検出データ及び第２の検出データの差により、第１の散乱線分布を推定する。例えば、推定部（第１の推定部）１０７は、第１の検出データを第２の検出データから減算することにより、第１の散乱線分布を推定する。

本実施形態では、推定部１０７は、コンピュータで実行されるプログラムの例を示す。同様の機能を果たすのであれば、推定部１０７は、集積回路でもよく、形態に捉われない。

表示部１１０は、本実施形態によって得られた結果を表示する。例えば、表示部１１０は、液晶ディスプレイやＣＲＴなどである。その他、表示部１１０は、人間が視認できるものであればよい。

次に、図２のフローチャートを用いて、図１の構成がどのような動作を行い、散乱線を推定するかを説明する。

まず、ステップＳ２０５において、第１の検出データ測定工程が実行される。この工程では、被検体１０２が配置されていない状態で放射線１０３を曝射及び測定し、第１の測定部１０５によって測定情報Ａ（第１の検出データ）が得られる。

図３は、検出部１０４が検出した検出データの一例を、被検体１０２の有無及び配置に対応させて示す図である。横軸は検出位置であり、縦軸は測定値である。測定情報Ａの一例は、第１の検出データ３０５として示される。本実施形態では、第１の検出データ３０５は、検出位置にかかわらず、同じ測定値となっている。

次に、ステップＳ２０６において、第２の検出データ定工程が実行される。この工程では、被検体１０２が配置されている状態で放射線１０３を曝射及び測定し、第２の測定部１０６によって測定情報Ｂ（第２の検出データ）が得られる。測定情報Ｂの一例は、第２の検出データ３０６として示される。図３では、被検体１０２が球形である。放射線発生部１０１から曝射された放射線１０３は被検体１０２で減弱されるため、第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも小さい値を示す検出位置がある。

次に、ステップＳ２０７において、非投影範囲の散乱線分布推定工程が実行される。この工程では、推定部１０７によって、被検体１０２の影にならない領域（被写体１０２の非投影範囲）の散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）を推定する。

例えば、非投影範囲Ｒは測定情報Ａの値（第１の検出データ）よりも測定情報Ｂの値（第２の検出データ）の方が大きい検出位置であると規定し、非投影範囲Ｒにおいて、測定情報Ｂの値から測定情報Ａの値を減算したものを散乱線分布Ｃの値として推定する。推定部（第１の推定部）１０７は、第１の検出データを第２の検出データから減算することにより、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）を推定する。

図３を用いて詳述する。図３において、測定情報Ａは第１の検出データ３０５であり、測定情報Ｂは第２の検出データ３０６である。放射線１０３が被検体１０２で減弱される検出位置では、第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも小さな値となるが、その周辺では、第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも大きな値となる検出位置がある。

推定部１０７は、第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５より大きい範囲を、投影範囲以外の範囲（非投影範囲）Ｒとして規定する。

第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも大きな値となる１つの理由は、被検体１０２で散乱されたＸ線（放射線）１０３が被検体１０２の周辺で検出されるからである。つまり、第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも大きな値となる増加分は、散乱線量を示している。したがって、非投影範囲Ｒにおいて、第１の検出データを第２の検出データから減算することにより、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）を推定することができる。

図４は、散乱線分布Ｃの一例を示す図である。横軸は図３に対応した検出位置であり、縦軸は散乱線量である。第１の散乱線分布４０７は、非投影範囲Ｒにおいて、第１の検出データ３０５を第２の検出データ３０６から減算することにより算出される。

第２の検出データ３０６が第１の検出データ３０５よりも大きな値となる１つの理由は、散乱線であると述べた。しかし、一般には他のノイズの混入もこの理由となり得るので、ノイズに相当する測定値の閾値（ノイズデータ）を予め規定してもよい。

この場合、推定部１０７は、第１の検出データ３０５を第２の検出データ３０６から減算した値が所定の閾値（ノイズデータ）を超えた検出位置を非投影範囲Ｒとして規定してもよい。推定部（第１の推定部）１０７は、非投影範囲Ｒにおいて、第１の検出データ３０５を第２の検出データ３０６から減算することにより、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）を推定する。

このように、非投影範囲Ｒの規定及び散乱線分布Ｃの算出には種々のバリエーションが考えられる。

また、必要に応じて、表示部１１０は、第１の検出データ、第２の検出データ、第１の散乱線分布、及び所定の閾値（ノイズデータ）を表示する。これにより、オペレータが、処理結果を確認したり評価したりすることができる。

本実施形態によれば、散乱線の遮蔽手段がない場合でも、投影範囲以外の範囲（非投影範囲）において散乱線を推定することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を説明し、非投影範囲において推定された散乱線分布を利用して、全領域（投影範囲及び非投影範囲）の散乱線分布を補正する実施形態について説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。本発明の第２の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。

図５は、本実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。図６は、本実施形態に係る放射線撮影システムの追加処理フローの一例を示すフローチャートである。

本実施形態は、第１の実施形態における構成及び処理フローに、構成及び処理フローを追加した例となっている。図５を参照しながら、追加の構成を説明する。追加の構成は、推定部（第２の推定部）５０８及び補正部５０９である。本実施形態では、推定部５０８及び補正部５０９は、コンピュータで実行されるプログラムの例を示す。同様の機能を果たすのであれば、集積回路でもよく、形態に捉われない。

次に、図２及び図６のフローチャートを参照しながら、図５の構成がどのような動作を行い、散乱線を推定するかを説明する。

まず、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、図２のフローチャートを実行し、被検体１０２の影にならない領域（非投影範囲）の散乱線分布Ｃが推定される。

次に、図６のステップＳ６０８において、全領域の散乱線分布推定工程が、推定部（第２の推定部）５０８によって実行される。本工程では、被検体の影になる領域（投影範囲）及び被検体の影にならない領域（非投影範囲）の散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）が１つ推定される。ここで、投影範囲は非投影範囲の補集合である。したがって、全領域は、投影範囲及び非投影範囲を含む。本工程では、投影範囲及び非投影範囲の散乱線分布Ｄが推定される。

推定部（第２の推定部）５０８は、被検体１０２を配置した状態で照射された放射線１０３の検出データ（第２の検出データ）に基づいて、投影範囲及び非投影範囲における放射線１０３の散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）を推定する。

全領域の散乱線分布Ｄを推定する方法としては、公知の技術が適用可能である。例えば、ＣＴ装置の場合ならば特許第５０５２２８１号公報に示されるように、散乱線が被検体１０２を透過するパス長と、被検体１０２の吸収係数と、被検体１０２の散乱確率とを用いて、散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）が求められる。

図７は、散乱線分布Ｄの一例を示す図である。横軸は図３及び図４に対応した検出位置であり、縦軸は散乱線量である。散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）７０８は、投影範囲Ｑ及び非投影範囲Ｒにおいて、推定部（第２の推定部）５０８によって推定される。

次に、図６のステップＳ６０９において、全領域の散乱線分布生成工程が、補正部５０９によって実行される。補正部５０９は、散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）を散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に近似させることにより、散乱線分布Ｄを補正し、全領域の散乱線分布Ｅを生成する。非投影範囲Ｒにおける散乱線分布Ｄの補正を全領域に及ぼすことにより、散乱線分布Ｅが生成される。

本工程では、非投影範囲Ｒにおいて散乱線分布Ｄを定数倍することで、散乱線分布Ｄを散乱分布Ｃに近似させ、投影範囲Ｑの散乱線分布Ｄを同様に定数倍することにより、散乱線分布Ｄが修正され、散乱線分布Ｅが生成される。補正部５０９は、非投影範囲Ｒにおける散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）が散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に近似するように、投影範囲Ｑ及び非投影範囲Ｒにおける散乱線分布Ｄの値を定数倍することにより、散乱線分布Ｄを補正する。

つまり、この定数倍の係数は、非投影範囲Ｒの散乱線分布Ｃを用いて定められ、例えば、非投影範囲Ｒについて、最小二乗法により散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）を散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に近似させることで、定数倍の係数が定められる。

本実施形態では、補正後の散乱線分布Ｅは、式（１）により規定され、式（２）のｇを最小とする係数αにより求められる。ここで、ｆ_Ｅは散乱線分布Ｅを示し、ｆ_Ｄは散乱線分布Ｄを示し、ｆ_Ｃは散乱線分布Ｃを示し、ξは検出部１０４の画素番号を示し、Ωは非投影範囲Ｒの画素番号の集合を示す。したがって、式（２）のΣは、非投影範囲Ｒの画素について和を算出することを示している。

また、必要に応じて、表示部１１０は、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）、散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）、散乱線分布Ｅ、及び定数倍の係数αを表示する。これにより、オペレータが、処理結果を確認したり評価したりすることができる。

本実施形態によれば、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に合致するように、散乱線分布Ｄ（第２の散乱線分布）を調整することで、精度の高い全領域の散乱線を推定することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を説明し、非投影範囲において推定された散乱線分布を利用して、全領域（投影範囲及び非投影範囲）の散乱線分布を補正する実施形態について説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。本発明の第３の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。

図８は、本実施形態に係る放射線撮影システムの構成の一例を示す図である。図９は、本実施形態に係る放射線撮影システムの追加処理フローの一例を示すフローチャートである。

本実施形態は、第１の実施形態における構成及び処理フローに、構成及び処理フローを追加した例となっている。図８を参照しながら、追加の構成を説明する。追加の構成は、推定部（第２の推定部）８０８及び補正部８０９である。本実施形態では、推定部８０８及び補正部８０９は、コンピュータで実行されるプログラムの例を示す。同様の機能を果たすのであれば、集積回路でもよく、形態に捉われない。

次に、図２及び図９のフローチャートを参照しながら、図８の構成がどのような動作を行い、散乱線を推定するかを説明する。

まず、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、図２のフローチャートを実行し、被検体１０２の影にならない領域（非投影範囲）の散乱線分布Ｃが推定される。

次に、図９のステップＳ９０８において、複数の散乱線分布推定工程が、推定部（第２の推定部）８０８によって実行される。本工程では、被検体の影になる領域（投影範囲）及び被検体の影にならない領域（非投影範囲）の複数の散乱線分布が推定される。ここで、第２の実施形態と同様、投影範囲は非投影範囲の補集合である。したがって、全領域は、投影範囲及び非投影範囲を含む。本工程では、投影範囲及び非投影範囲の散乱線分布が複数推定される。

全領域の散乱線分布Ｄを推定する方法としては、公知の技術が適用可能である。例えば、ＣＴ装置の場合ならば特許第５０５２２８１号公報に示されるように、散乱線が被検体１０２を透過するパス長と、被検体１０２の吸収係数と、被検体１０２の散乱確率とを用いて、複数の散乱線分布が求められる。

本実施形態では、コンプトン散乱及びレイリー散乱の散乱確率を用いて、コンプトン散乱の散乱線分布Ｆ_１（全領域）とレイリー散乱の散乱線分布Ｆ_２（全領域）とが推定される。

図１０は、コンプトン散乱及びレイリー散乱による全領域の散乱線分布の一例を示す図である。コンプトン散乱による散乱線分布Ｆ_１は散乱線分布１００８で示され、レイリー散乱による散乱線分布Ｆ_２は散乱線分布１００９により示されている。一般に、レイリー散乱の方が前方散乱の割合が多いため、両者の散乱線分布１００８，１００９の形状は図１０のように異なる。

次に、図９のステップＳ９０９において、複合散乱線分布作成工程が、補正部８０９によって実行される。本工程では、ステップＳ９０８において推定された複数の散乱線分布の線形加重和（線形和を含む）が複合散乱線分布Ｇとして規定され、その線形加重和の係数を非投影範囲Ｒの散乱線分布Ｃを用いて定める。

推定部（第２の推定部）８０８は、複数の散乱線分布の加重和（例えば、線形加重和）を、複合散乱線分布Ｇ（第２の散乱線分布）として推定する。

補正部８０９は、複合散乱線分布Ｇ（第２の散乱線分布）が散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に近似するように、線形加重和の重み係数を決定することにより、複合散乱線分布Ｇを補正する。

例えば、非投影範囲Ｒについて、最小二乗法により複合散乱線分布Ｇ（第２の散乱線分布）を散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に近似させることで、重み係数が定められる。

本実施形態では、複合散乱線分布Ｇは、式（３）により規定され、式（４）のｇを最小とする重み係数α_ｉにより求められる。ここで、ｉは、全領域の複数の散乱線分布のそれぞれを区別するために付された添え字である。また、ｆ_Ｆｉは全領域の複数の散乱線分布のうちのｉ番目の散乱線分布を示し、ｆ_Ｇは複合散乱線分布Ｇを示し、ｆ_Ｃは散乱線分布Ｃを示し、ξは検出部１０４の画素番号を示し、Ωは非投影範囲Ｒの画素番号の集合を示す。したがって式（４）のΣは、非投影範囲Ｒの画素について和を算出することを示している。

例えば、上述の例では、全領域の複数の散乱線分布として、２つの散乱線分布Ｆ_１，Ｆ_２により複合散乱線分布Ｇ（第２の散乱線分布）が規定される。この場合の式（３）は式（５）のようになり、式（４）のｇを最小とするような重み係数α_１，α_２により、複合散乱線分布Ｇが求められる。

なお、本実施形態では、全領域の複数の散乱線分布として、コンプトン散乱とレイリー散乱の２つの散乱線分布を利用する例を示したが、本実施形態はこれに限られない。全領域の散乱線分布は、空間で一様な関数であってもよいし、空間に対して線形に変化する関数でもよい。本実施形態では、１次（線形）の加重和を用いたが、ｎ次の加重和に拡張してもよい。また、ガウス分布が全領域の散乱線分布として利用されてもよい。また、複数の散乱回数を想定した散乱線分布が推定され、全領域の散乱線分布として利用してもよい。

また、必要に応じて、表示部１１０は、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）、複合散乱線分布Ｇ（第２の散乱線分布）、散乱線分布Ｆ_ｉ、及び重み係数α_ｉを表示する。これにより、オペレータが、処理結果を確認したり評価したりすることができる。

本実施形態によれば、散乱線分布Ｃ（第１の散乱線分布）に合致するように、複数の散乱線分布の加重和（第２の散乱線分布）を調整することで、精度の高い全領域の散乱線を推定することができる。

以上、特定の実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限らず、特許請求の範囲を逸脱しない限りにおいて、種々の変形例及び応用例を包含する。

本発明は、上記の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又は装置に供給し、システム又は装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出すことにより実行されてもよい。また、本発明は、システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能であり、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０１ 放射線発生部
１０４ 検出部
１０５ 第１の測定部
１０６ 第２の測定部
１０７ 第１の推定部
１１０ 表示部
５０８，８０８ 第２の推定部
５０９，８０９ 補正部

Claims (10)

1. 被写体を配置しない状態で照射された放射線の第１の検出データを測定する第１の測定手段と、
   前記被検体を配置した状態で照射された放射線の第２の検出データを測定する第２の測定手段と、
   前記第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、前記被写体の投影範囲以外の範囲における前記放射線の第１の散乱線分布を推定する第１の推定手段と
   を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
2. 前記推定手段は、前記第１の検出データ及び前記第２の検出データの差により、前記第１の散乱線分布を推定することを特徴とする請求項１に記載の放射線撮影装置。
3. 前記推定手段は、前記第２の検出データが前記第１の検出データより大きい範囲を、前記投影範囲以外の範囲として規定することを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線撮影装置。
4. 前記推定手段は、前記第１の検出データを前記第２の検出データから減算した値が所定の閾値を超える範囲を、前記投影範囲以外の範囲として規定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
5. 前記第２の検出データに基づいて、前記投影範囲及び前記投影範囲以外の範囲における前記放射線の第２の散乱線分布を推定する第２の推定手段と、
   前記第２の散乱線分布を前記第１の散乱線分布に近似させることにより、前記第２の散乱線分布を補正する補正手段と
   を備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
6. 前記補正手段は、前記投影範囲以外の範囲における前記第２の散乱線分布が前記第１の散乱線分布に近似するように、前記投影範囲及び前記投影範囲以外の範囲における前記第２の散乱線分布の値を定数倍することにより、前記第２の散乱線分布を補正することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮影装置。
7. 前記第２の推定手段は、複数の前記散乱線分布の加重和を、前記第２の散乱線分布として推定し、
   前記補正手段は、前記第２の散乱線分布が前記第１の散乱線分布に近似するように、前記線形加重和の重み係数を決定することにより、前記第２の散乱線分布を補正することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮影装置。
8. 放射線を照射する放射線発生手段と、
   前記放射線発生手段からの放射線を検出する検出手段と、
   被写体を配置しない状態で照射された前記放射線の第１の検出データを測定する第１の測定手段と、
   前記被検体を配置した状態で照射された前記放射線の第２の検出データを測定する第２の測定手段と、
   前記第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、前記被写体の投影範囲以外の範囲における前記放射線の第１の散乱線分布を推定する第１の推定手段と
   を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
9. 被写体を配置しない状態で照射された放射線の第１の検出データを測定する工程と、
   前記被検体を配置した状態で照射された放射線の第２の検出データを測定する工程と、
   前記第１の検出データ及び第２の検出データに基づいて、前記被写体の投影範囲以外の範囲における前記放射線の第１の散乱線分布を推定する工程と
   を備えることを特徴とする放射線撮影方法。
10. コンピュータを請求項１乃至７の何れか１項に記載の放射線撮影装置の各手段として機能させるためのプログラム。