JP2018117900A - 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】放射線検出器から得られる情報が少ない場合に、より多くの物質に弁別する。【解決手段】本発明の放射線撮影装置は、所定の部位を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つの推定式であって、前記部位の厚さと前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さとを変数とする前記推定式から、前記変数の値を算出する算出手段と、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ものである。

放射線（例えば、Ｘ線）による医療画像診断や非破壊検査に用いる放射線撮影装置として、半導体材料によって形成された平面検出器（ＦＰＤ：Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ)を用いた放射線撮影装置が知られている。このような放射線撮影装置は、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影装置として用いられる。

ＦＰＤを用いて被写体（例えば、人体）を透過した放射線を検出し、その放射線量に応じてコントラストが生じ、被写体内部の様子を観察することが可能となる。

また、ＦＰＤを利用することで、被写体を透過した放射線の放射線量の大小のみならず、別の情報を取得する技術も知られている。

例えば、特許文献１では、異なる２つのエネルギーを持つ放射線を被写体に照射し、被写体内の骨組織と軟組織をそれぞれ弁別するエネルギーサブトラクション技術が提案されている。また、特許文献２では、異なる３つのエネルギーを持つ放射線を被写体に照射することによって、骨組織と軟組織に加えて、もう１つ別の物質をそれぞれの画像に弁別する技術が提案されている。また、特許文献３では、２つのセンサを積層して異なる２つのエネルギーの放射線を検出し、２つの物質の弁別を行う手法が提案されている。

特開平０８−１７８８７３号公報 特開２００８−２２９１２２号公報 特開２０１６−１５６７１９号公報

特許文献１及び特許文献２では、ｎ個の被写体の情報を得るために、ｎ個の異なるエネルギーの放射線を照射する必要がある。しかし、異なるエネルギーの放射線を照射するためには、高速にエネルギーを切り替えられる放射線発生装置が必要になり、被写体の動きによるモーションアーチファクトが発生する可能性がある。また、ｎ回の曝射が必要となり、被曝線量が増大する可能性がある。

特許文献３では、複数のセンサを積層させる必要があり、装置の重量や寸法が大きくなるなどの課題がある。例えば、３つの物質に弁別したい場合は、３つのセンサを積層させる必要があり、重量や寸法の増大を招き、最下層のセンサに入射する放射線量が小さくなり、高精度の情報を取得できない可能性あるなどの課題がある。

本発明の放射線撮影装置は、所定の部位を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つの推定式であって、前記部位の厚さと前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さとを変数とする前記推定式から、前記変数の値を算出する算出手段と、を備える。

被写体の厚さに関する情報を用いることにより、従来より多くの部位（物質）を弁別することができる。

第１の実施形態の機能構成例を示す図である。 第１の実施形態の手順を示すフローチャートである。 第１の実施形態の弁別部の機能構成例を示す図である。 第１の実施形態の弁別の手順を示すフローチャートである。 第１の実施形態の情報取得部の機能構成例を示す図である。 第１の実施形態の被写体情報取得の手順を示すフローチャートである。 平均画素値及び平均エネルギーとそれぞれの物質厚を対応付けたテーブルの例を示す図である。 第２の実施形態の機能構成例を示す図である。 第２の実施形態の手順を示すフローチャートである。 第２の実施形態の弁別部の機能構成例を示す図である。 第２の実施形態の弁別の手順を示すフローチャートである。 第３の実施形態の機能構成例を示す図である。 第３の実施形態の手順を示すフローチャートである。 第３の実施形態の弁別部の機能構成例を示す図である。 第３の実施形態の弁別の手順を示すフローチャートである。

（第１の実施形態）

以下、本発明の第１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。第１の実施形態では、放射線の画素値の平均、放射線の画素値の分散、及び被写体厚情報を用いて３つの物質の弁別を行う。

まず、図１及び図２を用いて、第１の実施形態の構成と処理フローを説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の放射線撮影システムの構成例を示す図である。図２は、第１の実施形態の処理フロー例を示すフローチャートである。

放射線発生装置１０１は、被写体に放射線を照射する。放射線検出装置（検出部）１０２は、所定の部位（物質）を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された放射線に対応する画素値を出力する。本実施形態では、放射線発生装置１０１は、複数の部位を含む被写体を透過することにより減弱された放射線を検出し、検出された放射線に対応する画素値を出力する。

放射線検出装置１０２は、放射線画像を出力する。ここで、放射線画像は、放射線量子のエネルギーと放射線量子の個数との積に比例する画素値を持つデジタル画像である。ここでは、同一の管電圧で複数の放射線画像が取得される。

算出部１００は、部位の厚さを独立変数とし、被写体の厚さから部位の厚さを減算した厚さを従属変数とし、独立変数及び従属変数を含む放射線の減弱式から、画素値及び画素値から導出される放射線の物理量の少なくとも１つに基づいて、変数の値を算出する。本実施形態では、算出部１００は、複数の部位の厚さをそれぞれ独立変数とし、被写体の厚さから複数の部位の厚さを減算した厚さを従属変数とし、減弱式から、画素値及び物理量の少なくとも１つに基づいて、独立変数及び従属変数の値を算出する。

画素値から導出される放射線の物理量は、画素値の統計値であればよい。また、画素値から導出される放射線の物理量は、画素値の平均、画素値の分散、放射線の平均エネルギー、及び放射線のフォトン数の少なくとも１つであってもよい。

算出部１００は、平均算出部１０３、分散算出部１０４、平均エネルギー算出部１０５、情報取得部１０６、及び弁別部１０７を含む。

平均算出部１０３は、複数の放射線画像から画素値の平均（平均画素値）を算出し、平均画像を生成する。分散算出部１０４は、複数の放射線画像から画素値の分散を算出し、分散画像を生成する。平均エネルギー算出部１０５は、平均画像及び分散画像から平均エネルギーを算出し、平均エネルギー画像を生成する。情報取得部１０６は、被写体の厚さである被写体厚情報を取得する。弁別部１０７は、被写体に含まれる物質の弁別を行う。

次に、図２を用いて、第１の実施形態の処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ２０１にて、放射線発生装置１０１は、被写体に放射線を照射する。ステップＳ２０２にて、放射線検出装置１０２は、所定の部位を含む被写体を透過することにより減弱された放射線を検出し、検出された放射線に対応する画素値を出力する。放射線検出装置１０２は、被写体を透過した放射線を複数回検出し、検出された放射線に対応する画素値に基づいて、複数の放射線画像を生成し、平均算出部１０３及び分散算出部１０４へ入力する。

ステップＳ２０３にて、平均算出部１０３は、入力された複数の放射線画像の画素値Ｉ（ｔ）から、式（１）に従い、平均画像Ｉ_ａｖｅを生成する。ここで、ｔは、整数であり、時系列に取得された複数の放射線画像のフレーム番号を表す。Ｔは、複数の放射線画像の総数である。

ステップＳ２０４にて、分散算出部１０４は、式（２）に従い、分散画像Ｉ_ｖａｒを生成する。

ステップＳ２０５にて、平均エネルギー算出部１０５は、式（３）に従い、平均エネルギー画像Ｅ_ａｖｅを生成する。

なお、αは、画素値Ｉ（ｔ）から計算される値を平均エネルギーＥ_ａｖｅに変換する係数である。αは、既知の放射線エネルギーの放射線で放射線画像を撮影して、放射線エネルギーと画素値から事前に求められる。

ステップＳ２０６にて、情報取得部１０６は、被写体厚画像を取得する。被写体厚画像として、Ｘ線ＣＴ装置、トモシンセシス装置、及びＭＲＩ装置などの断層撮影装置により得られた断層画像が用いられる。また、血管造影装置により得られたコーンビームＣＴ画像が用いられてもよい。なお、Ｘ線ＣＴ装置、トモシンセシス装置、及びＭＲＩ装置などから得られる断層画像により、あらかじめ被写体厚情報を取得することができ、放射線検出器１０２で撮影された画像データと組み合わせて利用することで、撮影直後やリアルタイムで物質を弁別することが可能である。

また、被写体厚画像により被写体の厚さを取得できれば十分であるため、被写体の内部構造を取得する必要はない。したがって、断層画像の代わりに、超音波を用いる方法、距離センサを用いる方法、及びメジャーを用いる方法、及び放射線画像データを用いる方法などにより、被写体厚情報を取得することが可能である。放射線画像データを用いる方法の詳細は、第１の変形例で後述する。このように、被写体の厚さは、被写体の断層画像、３次元画像、及び画素値の少なくとも１つに基づいて取得されればよい。

ステップＳ２０７にて、弁別部１０７は、平均画像Ｉ_ａｖｅ、平均エネルギー画像Ｅ_ａｖｅ、及び被写体厚情報を用いて、３つの部位（物質）の弁別を行う。弁別の詳細については後述する。

以上、ステップＳ２０１からステップＳ２０７の処理を行うことで、放射線検出装置１０２から得られる画素値Ｉ（ｔ）の平均値Ｉ_ａｖｅと画素値Ｉ（ｔ）の分散値Ｉ_ｖａｒ、及び情報取得部１０６から得られる被写体厚情報を用いて、被写体に含まれる部位（物質）の弁別を行う。

次に、図３及び図４を用いて、弁別部１０７による弁別処理の詳細を説明する。本実施形態における物質の弁別は、被写体を構成する物質の厚さをそれぞれ算出することである。なお、本実施形態では、ヨード造影剤を用いる放射線造影検査を想定する。この場合、被写体を構成する物質は、骨組織、軟組織、及びヨード造影剤であるが、診断用途や被写体の構成物質に応じて、任意の物質が選択されてもよい。

図３は、弁別部１０７の機能構成例を示す図である。弁別部１０７は、平均画像入力部３０１、平均エネルギー画像入力部３０２、情報入力部３０３、平均推定部３０４、平均エネルギー推定部３０５、第１の変数算出部３０６、第２の変数算出部３０７、及び弁別情報出力部３０８を含む。

次に、図４を用いて、弁別部１０７による弁別処理の詳細について述べる。ステップＳ４０１にて、平均画像入力部３０１は、ステップＳ２０３にて生成された平均画像Ｉ_ａｖｅを入力する。ステップＳ４０２にて、平均エネルギー画像入力部３０２は、ステップＳ２０５にて生成された平均エネルギー画像Ｅ_ａｖｅを入力する。

ステップＳ４０３にて、情報入力部３０３は、ステップＳ２０６にて取得された被写体厚情報を入力する。ステップＳ４０４にて、平均推定部３０４は、平均画像Ｉ_ａｖｅの推定値ｉを計算する。推定値ｉは、式（４）を用いて計算することが可能である。なお、推定値ｉの計算は、画素ごとに行われる。

ここで、μ_１、μ_２、及びμ_３は、それぞれ骨組織、軟組織、及びヨード造影剤の放射線の減弱係数である。ｎ（Ｅ）は、被写体を透過する前の放射線のエネルギーに対応する放射線量子数の割合（又は、エネルギースペクトル）である。ｄ_１及びｄ_２は、それぞれ骨組織及び軟組織の厚さであり、独立変数である。Ｄは、被写体の厚さであり、従属変数である。βは、放射線検出装置１０２により出力される画素値に変換するための係数である。

平均推定部３０４は、第１の部位の厚さｄ_１及び第２の部位の厚さｄ_２を独立変数とし、被写体の厚さＤから第１及び第２の部位の厚さｄ_１，ｄ_２を減算した第３の部位の厚さｄ_３を従属変数とし、平均画素値の推定値ｉの減弱式（４）を求める。

なお、ｎ（Ｅ）は、一般の放射線スペクトロメーターなどを用いて、エネルギースペクトルから予め測定することができる。また、簡略的にエネルギースペクトルを導出するための簡易式が公知であり、この簡略式を用いれば、放射線を照射する際の管電圧や付加フィルタなどの撮影条件に基づいて、エネルギースペクトルを算出することも可能である。

βは、蛍光体の特性やシステムゲインなどの特性に基づいて決定することができる。また、被写体が撮影領域にない状態で撮影した際の画素値の逆数を用いて、βを正規化することも可能である。この場合、放射線画像も被写体がない状態で正規化される。

ステップＳ４０５にて、平均エネルギー推定部３０５は、平均エネルギー画像Ｅ_ａｖｅの推定値ｅを計算する。推定値ｅは、式（５）を用いて計算することが可能である。なお、推定値ｅの計算は、画素ごとに行われる。

ここで、γは、放射線画像から得られるエネルギーに相当するデータに合わせるための係数である。γは、蛍光体の特性やシステムゲインなどの特性に基づいて決定することができる。なお、被写体がない状態で撮影された放射線画像で正規化された放射線画像を用いる場合、γは1となる。

本実施形態では、平均エネルギー推定部３０５は、骨組織（第１の部位）の厚さｄ_１及び軟組織（第２の部位）の厚さｄ_２を独立変数とし、ヨード造影剤（第３の部位）の厚さｄ_３＝Ｄ−ｄ_１−ｄ_２を従属変数とし、平均エネルギーの推定値ｅの減弱式（５）を求める。

ステップＳ４０６にて、第１の変数算出部３０６は、平均画像Ｉ_ａｖｅ及び平均エネルギー画像Ｅ_ａｖｅに基づいて、平均画素値の推定値（推定平均画像）ｉ及び平均エネルギーの推定値（推定平均エネルギー画像）ｅから独立変数ｄ_１，ｄ_２を算出する。なお、独立変数ｄ_１，ｄ_２の算出は画素ごとに行われる。

画素値Ｉ（ｔ）から導出される放射線の物理量（例えば、平均画素値Ｉ_ａｖｅや平均エネルギーＥ_ａｖｅ）が物理量の推定値ｉ，ｅにそれぞれ一致するように、第１の変数算出部３０６は独立変数ｄ_１，ｄ_２を算出する。すなわち、式（６）の非線形連立方程式を解くことで、独立変数ｄ_１，ｄ_２が算出される。このように、算出部１００は、独立変数の数（２つ）と同数の式（推定式又は減弱式）から、独立変数の値を算出する。

非線形連立方程式を代数的解法で解く代わりに、本実施形態では、ニュートン・ラプソン法などの数値的解法を用いて反復的に解く方法を示す。

まず、最初に独立変数ｄ_１，ｄ_２の初期値ｄ_１ ^０，ｄ_２ ^０を定める。物質のおおよその厚さが分かっている場合は、その厚さを初期値にすると、独立変数ｄ_１，ｄ_２の解への収束は早い。ただし、物質のおおよその厚さが分からない場合は、任意の値を初期値としてもよい。ニュートン・ラプソン法にて反復ｎ回目の各物質の厚さをｄ_１ ^ｎ，ｄ_２ ^ｎとすると、式（７）を用いて、反復的にｄ_１ ^ｎ、ｄ_２ ^ｎを求めていくことができる。

ここで、式（７）のｉ^ｎとｅ^ｎは、式（４）と式（５）におけるｄ_１，ｄ_２を、ｎ回目の反復におけるｄ_１ ^ｎ，ｄ_２ ^ｎに置き換えて計算したものである。

ステップＳ４０７にて、第１の変数算出部３０６は、ｄ_１ ^ｎ＋１，ｄ_２ ^ｎ＋１とｄ_１ ^ｎ，ｄ_２ ^ｎとのそれぞれの差分値を、予め定められた閾値と比較することにより収束判定を行う。収束していない場合は、ステップＳ４０４に戻り、ｄ_１ ^ｎ＋１，ｄ_２ ^ｎ＋１に基づいて、ｉ^ｎ＋１とｅ^ｎ＋１の計算を行い、各ステップを反復する。収束している場合は、ｄ_１ ^ｎ＋１，ｄ_２ ^ｎ＋１を独立変数ｄ_１，ｄ_２の値として出力する。なお、本実施形態では、予め定められた閾値と比較して収束判定を行うが、予め定められた回数の反復演算の結果を独立変数の値として出力してもよい。また、これらの組み合わせを用いてもよい。

このように、第１の変数算出部３０６は、放射線の平均画素値の減弱式（４）及び放射線の平均エネルギーの減弱式（５）から、平均画素値Ｉ_ａｖｅ及び平均エネルギーＥ_ａｖｅに基づいて、第１の部位の厚さｄ_１の値及び第２の部位の厚さｄ_２の値を算出する。

ステップＳ４０８にて、第２の変数算出部３０７は、被写体の厚さＤと骨組織の厚さ独立変数ｄ_１と軟組織の厚さｄ_２からヨード造影剤の厚さｄ_３を、式（８）を用いて算出する。第２の変数算出部３０７は、被写体の厚さＤから第１の部位の厚さｄ_１の値及び第２の部位の厚さｄ_２の値を減算することにより第３の部位の厚さｄ_３の値を算出する。

ステップＳ４０９にて、弁別情報出力部３０８は、骨組織、軟組織、及びヨード造影剤の厚さｄ_１，ｄ_２，ｄ_３の値を出力し、処理が終了する。なお、ステップＳ４０４からステップＳ４０９のそれぞれの処理は画素ごとに行う。

このように、算出部１００は、画素値から導出される放射線の物理量Ｉ_ａｖｅ，Ｅ_ａｖｅの推定式であって、部位の厚さｄ_１，ｄ_２と被写体の厚さＤから部位の厚さｄ_１，ｄ_２を減算した厚さｄ_３とを変数とする推定式から、変数（独立変数及び従属変数）の値を算出する。

以上、ステップＳ４０１からステップＳ４０９の処理を行うことで、３つの物質（部位）の弁別を行うことが可能となる。

なお、本実施形態では、弁別する物質を骨組織、軟組織、及びヨード造影剤としたが、診断目的に応じて別の物質に適用することも可能である。例えば、軟組織、骨組織、金属、及び肺野などの中から、任意の３つの物質の組み合わせが選択されてもよい。また、乳房撮影などでは、乳腺、脂肪、及び石灰化物質などの弁別に、本実施形態を適用することが考えられる。

また、画素値から導出される放射線の物理量Ｉ_ａｖｅ，Ｅ_ａｖｅの推定式の代わりに、画素値の推定式が用いられてもよい。

また、本実施形態は、システム、装置、方法、プログラム、若しくは記憶媒体など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されてもよいし、１つの機器からなる装置に適用されてもよい。

また、本実施形態は、以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、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してもよい。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やＧＰＵなど）がプログラムを読み出して実行してもよい。

（第１の変形例）

第１の実施形態では、情報取得部１０６は、断層画像などの代わりに、放射線画像データを用いて、被写体厚情報を取得することが可能である。例えば、情報取得部１０６は、平均画像Ｉ_ａｖｅを解析することにより、被写体厚Ｄを推定する。

以下、図５及び図６を用いて、被写体厚Ｄを推定する処理の詳細について説明する。

図５は、情報取得部１０６の機能構成例を示す図である。平均画像入力部５０１は、平均画像Ｉ_ａｖｅを入力する。被写体厚変換部５０２は、平均画像Ｉ_ａｖｅの画素値を被写体厚に変換する。被写体厚補正部５０３は、被写体厚を補正する。被写体厚出力部５０４は、被写体厚画像を出力する。

次に、図６に示すフローチャートを用いて、情報取得部１０６の被写体厚推定の処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ６０１にて、平均画像入力部５０１は、平均画像Ｉ_ａｖｅを入力する。なお、ここで入力する画像は、平均画像Ｉ_ａｖｅの代わりに、放射線画像Ｉ（ｔ）でもよい。

ステップＳ６０２にて、被写体厚変換部５０２は、平均画像Ｉ_ａｖｅの画素値から被写体厚Ｄ’を計算する。被写体厚の計算は、画素ごとに行われ、被写体厚画像Ｉ_Ｄ’が生成される。ここでは、被写体のすべてが軟組織であると仮定することで、被写体厚の変換を行う。被写体厚の変換には、式（９）が用いられる。

ここで、Ｄ’は、被写体厚である。Ｉ_０は、照射放射線量を画素値換算したものである。Ｉ_ａｖｅは、平均画素値である。μ_２は、軟組織の放射線の減弱係数である。ここでは、計算を簡略化するため、照射放射線のエネルギーから計算される代表的なエネルギー（平均エネルギーや実効エネルギーなど）での減弱係数を選択すればよい。また、被写体厚Ｄ’の計算は、照射放射線のエネルギーごとに計算されてもよい。なお、Ｉ_０は、被写体が撮影領域にない状態で放射線撮影した場合の画素値を利用してもよい。

ステップＳ６０３にて、被写体厚補正部５０３は、被写体厚画像Ｉ_Ｄ’から低空間周波数成分を強調しこれを補正後の被写体厚画像Ｉ_Ｄとする。このように、低周波強調画像を用いることにより、ノイズの影響を小さくすることができる。また、骨や血管構造のような比較的小さい構造による誤差を小さくすることが可能である。

なお、上記の計算では、肺野のような主に気体が占める部位は、実際の被写体厚よりも小さい値で算出され、肺野部分を実際よりも薄い軟組織と弁別可能である。また、Ｘ線ＣＴのように断層画像を用いた場合も、肺野など弁別対象として選択されていない物質（部位）は、弁別対象として密度に応じた補正を行うことが望ましい。なお、被写体厚補正部５０３は、低空間周波数成分の協調の他、カーブフィッティングやノイズ低減フィルタ処理などの比較的簡略化された処理を行うことも可能である。

ステップＳ６０４にて、被写体厚出力部５０４は、補正後の被写体厚Ｄを出力し、処理が終了する。このように、被写体の厚さは、被写体が所定の部位により構成されていると仮定することにより、画素値、前記画素値の平均、及び部位の減弱係数に基づいて取得される。

以上、ステップＳ６０１からＳ６０４までの処理を行うことにより、平均画像Ｉ_ａｖｅから被写体厚Ｄを推定することが可能となる。

（第２の変形例）

第１の実施形態では、画素値から導出される放射線の物理量として、平均画像（平均画素値）Ｉ_ａｖｅと平均エネルギー画像（平均エネルギー）Ｅ_ａｖｅを用いたが、平均画像Ｉ_ａｖｅと分散画像Ｉ_ｖａｒを用いても物質の弁別が可能である。第１の実施形態での平均エネルギーＥ_ａｖｅは、平均画像Ｉ_ａｖｅと分散画像Ｉ_ｖａｒを用いて算出されたものであり、これを用いて物質弁別が可能であるため、平均画像Ｉ_ａｖｅと分散画像Ｉ_ｖａｒは互いに独立な情報であるためである。

この場合、ステップＳ２０５の平均エネルギーＥ_ａｖｅ及びステップＳ４０２の平均エネルギーの推定値ｅの代わりに、ステップＳ２０４の分散Ｉ_ｖａｒと式（１０）の分散の推定値ｖが用いられる。

また、第１の実施形態の式（７）の代わりに、式（１１）の非線形連立方程式を解くことでｄ_１及びｄ_２を値が算出される。

また、ニュートン・ラプソン法で反復演算を行う際の計算式は式（１２）となる。

（第３の変形例）

第１の実施形態では、物質弁別の計算にニュートン・ラプソン法の逐次演算を行った。ただし、平均画素値及び平均エネルギーとそれぞれの物質厚を対応付けたテーブルを予め作成しておき、取得された平均画素値Ｉ_ａｖｅ及び平均エネルギーＥ_ａｖｅに応じた物質厚の値を取得する方法が用いられてもよい。これらのテーブルは実験により取得されてもよいし、式（４）及び式（５）を用いた計算により取得されてもよい。

図８（ａ）は、平均画素値Ｉ_ａｖｅ及び被写体厚Ｄに骨組織、軟組織、及びヨード造影剤のそれぞれの厚さｄ_１，ｄ_２，ｄ_３を対応付けたテーブルの一例である。図８（ｂ）は、平均エネルギーＥ_ａｖｅ及び被写体厚Ｄに骨組織、軟組織、及びヨード造影剤のそれぞれの厚さｄ_１，ｄ_２，ｄ_３を対応付けたテーブルの一例である。このようなテーブル又は表を用いて、取得された平均画素値Ｉ_ａｖｅ、平均エネルギーＥ_ａｖｅＩ_ａｖｅ、及び被写体厚Ｄに応じた被写体厚ｄ_１，ｄ_２，ｄ_３が両テーブルで一致する厚さの組み合わせを探索すればよい。

平均画素値Ｉ_ａｖｅがＩ_２であり、平均エネルギーＥ_ａｖｅがＥ_２であり、被写体厚がＤ_２であった場合、図８では、骨組織、軟組織、及びヨード造影剤のそれぞれの厚さｄ_１，ｄ_２，ｄ_３は、ｄ_１−２，ｄ_２−２，ｄ_３−２となる。

このように、出力部（弁別情報出力部３０８）は、画素値及び画素値から導出される放射線の物理量の少なくとも１つを算出し、画素値及び物理量の少なくとも１つと被写体の厚さとに部位の厚さを対応付けるテーブルを参照して、部位の厚さの値を出力する。

平均画素値、平均エネルギー、及び被写体厚に各物質（部位）が関係付けられたテーブルを用いることで、被写体に含まれる物質の混合比率を求めることが可能となる。なお、第３の変形例では、説明の簡略化のために、図８における物質厚の組み合わせを７つずつとしたが、実際には充分大きいテーブルを用意することで、被写体に含まれる物質の弁別が可能となる。また、テーブルは、照射される放射線のスペクトルに応じたものを用意することが望ましい。

このように、予め用意されたテーブルを参照することで、物質の弁別の処理時間を短縮することが可能となる。

（第２の実施形態）

以下、図面を参照して、本発明の第２の実施形態の一例を詳しく説明する。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。

本実施形態では、放射線検出装置（検出部）は、独立変数の数と同数の異なる放射線エネルギーごとに放射線を検出し、放射線エネルギーごとに検出された放射線に対応する画素値を出力する。独立変数が２つである場合は、放射線検出装置８０２から得られる２つの異なるエネルギーの画素値及び被写体厚情報を用いて、３つの物質の弁別を行う。

図９及び図１０を用いて、第２の実施形態の構成と処理フローを説明する。図９は、本発明の第２の実施形態の機能構成例を示す図である。図１０は、第２の実施形態の処理フロー例を示すフローチャートである。

放射線発生装置８０１は、被写体に放射線を照射する。放射線検出装置８０２は、所定の部位（物質）を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された放射線に対応する画素値を出力する。放射線検出装置８０２は、放射線画像を出力する。ここで、放射線画像は、放射線量子のエネルギーと放射線量子の個数との積に比例する画素値を持つデジタル画像である。ここでは、異なるエネルギーによる２枚の放射線画像を取得する。２つの異なるエネルギーのうち、高エネルギーの放射線画像を高エネルギー画像、低エネルギー放射線画像を低エネルギー画像とする。

情報取得部８０３は、被写体厚情報を取得する。弁別部８０４は、平均エネルギー画像及び被写体厚情報から３つの物質の弁別を行う。

次に、図１０を用いて、第２の実施形態の処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ９０１にて、放射線発生装置８０１は、被写体に放射線を照射する。ステップＳ９０２にて、放射線検出装置８０２は、被写体を透過した放射線を検出し、高エネルギー画像及び低エネルギー画像の２つの放射線画像を取得する。異なるエネルギーの放射線画像の取得方法は、２パターンのエネルギーで撮影する方法や、２つのセンサが積層された放射線検出装置を用いる方法が適用できる。

このように、放射線検出装置８０２は、独立変数の数以上のパターンのエネルギーで照射された放射線により、異なる放射線エネルギーごとの放射線を検出してもよい。また、放射線検出装置８０２は、独立変数の数以上のセンサ層を備え、センサ層により、異なる放射線エネルギーごとの放射線を検出してもよい。

ステップＳ９０３にて、情報取得部８０３は、被写体厚画像を取得する。ステップＳ９０４にて、弁別部８０４は平均エネルギー画像及び被写体厚情報を用いて、物質（部位）の弁別を行う。以下、図１１及び図１２を用いて処理の詳細を説明する。なお、本実施形態では、ヨード造影剤を用いる放射線造影検査を想定する。この場合、被写体を構成する物質は、骨組織、軟組織、及びヨード造影剤であるが、診断用途や被写体の構成物質に応じて、任意の物質が選択されてもよい。

図１１は、弁別部８０４の機能構成を示す図である。弁別部８０４は、高エネルギー画像入力部１００１、低エネルギー画像入力部１００２、情報入力部１００３、高エネルギー画像推定部１００４、低エネルギー画像推定部１００５、第１の変数算出部１００６、第２の変数算出部１００７、及び弁別情報出力部１００８を備える。

次に、図１２を用いて、第２の実施形態の処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ１１０１にて、高エネルギー画像入力部１００１は、ステップＳ９０２にて取得された高エネルギー画像Ｉ_ｈを入力する。ステップＳ１１０２にて、低エネルギー画像入力部１００２は、ステップＳ９０２にて取得された低エネルギー画像Ｉ_ｌを入力する。ステップＳ１１０３にて、情報入力部１００３は、ステップＳ９０３にて取得された被写体厚情報を入力する。

ステップＳ１１０４にて、高エネルギー画像推定部１００４は、推定高エネルギー画像ｉ_ｈを計算する。推定高エネルギー画像ｉ_ｈの計算は、式（１）３を用いて計算することが可能である。

ここで、μ_１、μ_２、及びμ_３は、それぞれ骨組織、軟組織、及びヨード造影剤の放射線の減弱係数である。ｎ（Ｅ）は、被写体を透過する前の放射線のエネルギーに対応する放射線量子数の割合である。ｄ_１及びｄ_２は、それぞれ骨組織及び軟組織の厚さであり、独立変数である。Ｄは、被写体の厚さであり、従属変数である。βは、放射線検出装置８０２により出力される画素値に変換するための係数である。

このように、高エネルギー画像推定部１００４は、高エネルギーの画素値の減弱式（１３）を求める。

一般の放射線スペクトロメーターなどを用いて、エネルギースペクトルから予め測定することができる。また、簡略的にエネルギースペクトルを導出するための簡易式が公知であり、この簡略式を用いれば、放射線を照射する際の管電圧や付加フィルタなどの撮影条件に基づいて、エネルギースペクトルを算出することも可能である。βは、蛍光体の特性やシステムゲインなどの特性に基づいて決定することができる。

ステップＳ１１０５にて、低エネルギー画像推定部１００５は、推定低エネルギー画像ｉ_ｌを計算する。推定低エネルギー画像ｉ_ｌの計算は、ステップＳ１１０４と同様に、式（１４）を用いて計算することが可能であり、計算に使用するエネルギースペクトルをｎ_ｌ(Ｅ)に変更すればよい。

ステップＳ１１０６にて、第１の変数算出部１００６は、ステップＳ１１０５までに得られた高エネルギー画像Ｉ_ｈ、低エネルギー画像Ｉ_ｌ、推定高エネルギー画像ｉ_ｈ、推定低エネルギー画像ｉ_ｌに基づいて、独立変数ｄ_１，ｄ_２を求める。

放射線エネルギーごとの画素値Ｉ_ｈ，Ｉ_ｌが画素値の推定値ｉ_ｈ，ｉ_ｌにそれぞれ一致するように、第１の変数算出部１００６は独立変数ｄ_１，ｄ_２を算出する。すなわち、式（１５）の非線形連立方程式を解くことで、独立変数ｄ_１，ｄ_２が算出される。

非線形連立方程式を代数的解法で解く代わりに、本実施形態では、ニュートン・ラプソン法などの数値的解法を用いて反復的に解く方法を示す。式（１６）は、第２の実施形態における反復計算の式である。式（１６）のｉ_ｈ ^ｎとｉ_ｌ ^ｎは、式（１３）と式（１４）におけるｄ_１，ｄ_２を、ｎ回目の反復におけるｄ_１ ^ｎ，ｄ_２ ^ｎに置き換えて計算したものである。

ステップＳ１１０７にて、第１の変数算出部１００６は、ｄ_１ ^ｎ＋１，ｄ_２ ^ｎ＋１とｄ_１ ^ｎ，ｄ_２ ^ｎの差分値を、予め定められた閾値と比較することにより収束判定を行う。

収束していない場合は、ステップＳ１１０４に戻り、ｄ_１ ^ｎ+1，ｄ_２ ^ｎ+1に基づいて、ｉ_ｈ ^ｎ＋１とｉ_ｌ ^ｎ＋１の計算を行い、各ステップを反復する。収束している場合は、ｄ_１ ^ｎ＋１，ｄ_２ ^ｎ＋１を独立変数ｄ_１，ｄ_２の値として出力する。なお、本実施形態では、予め定められた閾値と比較して収束判定を行うが、予め定められた回数の反復演算の結果を独立変数の値として出力してもよい。また、これらの組み合わせを用いてもよい。ステップＳ１１０４からステップＳ１１０７の処理は、画素ごとに行われる。

このように、第１の変数算出部１００６は、放射線エネルギーごとの画素値の減弱式（１３）及び式（１４）から、放射線エネルギーごと画素値Ｉ_ｈ，Ｉ_ｌに基づいて、独立変数ｄ_１，ｄ_２の値を算出する。

ステップＳ１１０８にて、第２の変数算出部１００７は、被写体の厚さＤと骨組織の厚さｄ_１と軟組織の厚さｄ_２からヨード造影剤の厚さｄ_３を、式（１７）を用いて算出する。第２の変数算出部１００７は、被写体の厚さＤから第１の部位の厚さｄ_１の値及び第２の部位の厚さｄ_２の値を減算することにより第３の部位の厚さｄ_３の値を算出する。

このように、被写体の厚さＤを用いることで、２種類の放射線エネルギーにより得られた画像から、３つの物質（部位）の弁別が可能となる。

なお、本実施形態では、弁別する物質を骨組織、軟組織、及びヨード造影剤としたが、診断目的に応じて別の物質に適用することも可能である。例えば、軟組織、骨組織、金属、及び肺野などの中から、任意の３つの物質の組み合わせが選択されてもよい。また、乳房撮影などでは、乳腺、脂肪、及び石灰化物質などの弁別に、本実施形態を適用することが考えられる。

また、本実施形態は、システム、装置、方法、プログラム、若しくは記憶媒体など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されてもよいし、１つの機器からなる装置に適用されてもよい。

また、本実施形態は、以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、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してもよい。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やＧＰＵなど）がプログラムを読み出して実行してもよい。

（第５の変形例）

第２の実施形態では、２パターンの撮影法などを用いて、異なる２つのエネルギーの放射線画像を取得したが、特許文献（例えば、特開２０１１−２４７７３号公報）に記載の計数型センサが用いられてもよい。この場合、センサからの出力は、放射線の光子数になるため、式（１３）及び式（１４）は、それぞれ式（１８）及び式（１９）となる。

（第６の変形例）

第２の実施形態及び第５の変化例では、２つの異なるエネルギーの放射線画像を取得し、３つの物質を弁別する方法を示したが、独立変数の数Ｍと同数のＭ個のエネルギー情報に被写体厚情報を加えることによって、Ｍ＋１個の物質を弁別することが可能である。

放射線検出装置（検出部）８０２は、独立変数の数Ｍと同数の異なる放射線エネルギーごとに放射線を検出し、放射線エネルギーごとに検出された放射線に対応する画素値を出力する。

エネルギー画像推定部は、放射線エネルギーごとの画素値の減弱式（２０）を求める。ｍ番目（ｍ：１〜Ｍ）の推定エネルギー画像をｉ_ｍとすると、推定エネルギー画像ｉ_ｍは、式（１３）及び式（１４）と同様に、式（２０）で求めることが可能である。

また、このときの反復式は、式（２１）となる。

ここで、Ｉ_ｍは、ｍ番目（ｍ：１〜Ｍ）の放射線エネルギーの照射により検出された放射線に対応する画素値である。また、ｄ_１〜ｄ_Ｍは、Ｍ個のそれぞれの物質（部位）の厚さであり、独立変数である。このように、算出部１００は、独立変数の数Ｍと同数の式（推定式又は減弱式）から、独立変数の値を算出する。

また、Ｍ＋１番目の物質の厚さｄ_Ｍ＋１は、ｄ_１〜ｄ_Ｍの厚さから式（２２）に基づいて算出される。第２の変数算出部１００７は、被写体の厚さＤから独立変数ｄ_１〜ｄ_Ｍの値を減算することにより、Ｍ＋１番目の物質の厚さｄ_Ｍ＋１の値を算出する。このように、算出部１００は、被写体の厚さから独立変数の値を減算した厚さを従属変数の値として算出する。

なお、第６の変形例では、反復計算の代わりに、第４の変形例で示したテーブルを用いた方法も適用可能である。この場合、独立変数の数Ｍと同数のＭ個のテーブルを予め用意し、すべての物質の厚さが一致する値を求めればよい。画素値及び被写体厚ＤにＭ＋１個の物質（部位）のそれぞれの厚さｄ_１〜ｄ_Ｍ＋１を対応付けたテーブルをＭ個の放射線エネルギーごとに予め準備する。そして、異なる放射線エネルギーごとに取得された画素値Ｉ_ｍに応じた被写体厚ｄ_１〜ｄ_Ｍ＋１がテーブルで一致する厚さの組み合わせを探索すればよい。

出力部（弁別情報出力部１００８）は、画素値及び画素値から導出される放射線の物理量の少なくとも１つを算出し、画素値及び物理量の少なくとも１つと被写体の厚さとに部位の厚さを対応付けるテーブルを参照して、部位の厚さの値を出力する。

なお、Ｍ個の放射線エネルギーの情報を取得するためには、計数型センサを用いて、Ｍ−１個の閾値を設ける方法や、Ｍ個のパターンのエネルギーの放射線を照射するなどの方法を用いることが可能である。この場合、放射線検出装置８０２は、計数型センサを備え、計数型センサにより、複数の閾値で区切られたエネルギー帯の放射線量子数を計測することで、異なる放射線エネルギーごとの放射線を検出する。

このような方法を用いることでＭ個の撮影画像からＭ＋１個の物質を弁別することが可能である。

（第３の実施形態）

以下、図面を参照して、本発明の第３の実施形態の一例を詳しく説明する。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。

本実施形態では、放射線検出装置（検出部）から得られる画素値と情報取得部から得られる被写体厚情報を用いて、２つの物質（部位）の弁別を行う。

まず、図１３及び図１４を用いて、第３の実施形態の構成と処理フローを説明する。図１３は、本発明の第３の実施形態の構成例を示す図である。図１４は、第３の実施形態の処理フロー例を示すフローチャートである。

放射線発生装置１２０１は、被写体に放射線を照射する。放射線検出装置１２０２は、所定の部位（物質）を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された放射線に対応する画素値を出力する。放射線検出装置１２０２は、放射線画像を出力する。ここで、放射線画像は、放射線量子のエネルギーと放射線量子の個数との積に比例する画素値を持つデジタル画像である。

情報取得部１２０３は、被写体厚情報を取得する。弁別部１２０４は、放射線画像の画素値及び被写体厚情報から２つの物質の弁別を行う。

次に、図１４を用いて、第３の実施形態の処理の流れを詳細に説明する。ステップＳ１３０１にて、放射線発生装置１２０１は、被写体に放射線を照射する。ステップＳ１３０２にて、放射線検出装置１２０２は、被写体を透過した放射線を検出し、放射線画像を取得する。ステップＳ１３０３にて、情報取得部１２０３は、被写体厚情報を取得する。ステップＳ１３０４にて、弁別部１２０４は、放射線画像の画素値及び被写体厚情報を用いて、２つの物質の弁別を行う。以下、図１５及び図１６を用いて処理の詳細を説明する。

ここで、２つの物質の弁別とは、被写体に含まれる２つの物質の厚さに関する情報を算出することを指す。ここでは、一例として、骨組織の厚さと軟組織の厚さに関する情報を取得する方法を説明する。

図１５は、弁別部１３０４の機能構成例を示す図である。弁別部１３０４は、放射線画像入力部１４０１、情報入力部１４０２、放射線画像推定部１４０３、第１の変数算出部１４０４、第２の変数算出部１４０５、及び弁別情報出力部１４０６を備える。

次に、図１６を用いて、弁別部１３０４による物質弁別方法の詳細について述べる。ステップＳ１５０１にて、放射線画像入力部１４０１は、ステップＳ１２０２にて取得された放射線画像Ｉを入力する。

ステップＳ１５０２にて、情報入力部１４０２は、ステップＳ１２０３にて取得された被写体厚情報を入力する。ステップＳ１５０３にて、放射線画像推定部１４０３は、推定放射線画像ｉを計算する。推定放射線画像ｉの計算は、式（２３）を用いて計算することが可能である。

ここで、μ_１及びμ_２は、それぞれ骨組織及び軟組織の放射線の減弱係数である。ｎ（Ｅ）は、被写体を透過する前の放射線のエネルギーに対応する放射線量子数の割合である。ｄ_１は、骨組織の厚さであり、独立変数である。Ｄは、被写体の厚さであり、従属変数である。βは、放射線検出装置１２０２により出力される画素値に変換するための係数である。

ステップＳ１５０４にて、第１の変数算出部１４０４は、ステップＳ１５０３までに得られた放射線画像Ｉ、推定放射線画像ｉ、及び被写体厚Ｄに基づいて、独立変数ｄ_１を算出する。

画素値Ｉが画素値の推定値ｉに一致するように、第１の変数算出部１４０４は独立変数ｄ_１を算出する。すなわち、式（２４）を解くことで、独立変数ｄ_１が算出される。このように、第１の変数算出部１４０４は、第１の部位の厚さｄ_１を独立変数とし、被写体の厚さＤから第１の部位の厚さｄ_１を減算した第２の部位の厚さｄ_２を従属変数とし、画素値の減弱式（２３）から、画素値Ｉに基づいて、第１の部位の厚さｄ_１の値を算出する。算出部１００は、独立変数の数（１つ）と同数の式（推定式又は減弱式）から、独立変数の値を算出する。

非線形連立方程式を代数的解法で解く代わりに、本実施形態では、ニュートン・ラプソン法などの数値的解法を用いて反復的に解く方法を示す。式（２５）は、第３の実施形態における反復計算の式である。ここで、式（２５）のｉ^ｎは、式（２３）におけるｄ_１をｎ回目の反復におけるｄ_１ ^ｎに置き換えたものである。

ステップＳ１５０５にて、第１の変数算出部１４０５は、ｄ_１ ^ｎ+1とｄ_１ ^ｎの差分値を予め定められた閾値と比較することにより収束判定を行う。収束していない場合は、ステップＳ１１０３に戻り、ｄ_１ ^ｎ+1に基づいてi^ｎ＋１の計算を行い、各ステップを反復する。収束している場合は、ｄ_１ ^ｎ+1を独立変数ｄ_１の値として出力する。

ステップＳ１５０６にて、第２の変数算出部１４０５は、被写体の厚さＤと骨組織の厚さｄ_１から軟組織の厚さd_２を、式（２６）を用いて算出する。第２の変数算出部１４０５は、被写体の厚さＤから第１の部位の厚さｄ_１の値を減算することにより第２の部位の厚さｄ_２の値を算出する。

以上、ステップＳ１５０１からステップＳ１５０６までの処理を行うことで、放射線画像の画素値と被写体情報から２つの物質（部位）の弁別を行うことが可能となる。

なお、本実施形態では、反復計算の代わりに、第４の変形例で示したテーブルを用いた方法も適用可能である。この場合、放射線画像の画素値及び被写体厚Ｄに骨組織及び軟組織のそれぞれの厚さｄ_１，ｄ_２を対応付けたテーブルを予め用意すればよい。このように、予め用意されたテーブルを参照することで、物質の弁別の処理時間を短縮することが可能となる。

以上、本発明に係る実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。

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。

１００ 算出部
１０１，８０１，１２０１ 放射線発生装置
１０２，８０２，１２０２ 放射線検出装置
１０３ 平均算出部
１０４ 分散算出部
１０５ 平均エネルギー算出部
１０６，８０３，１２０３ 情報取得部
１０７，８０４，１２０４，１３０４ 弁別部
３０１，５０１ 平均画像入力部
３０２ 平均エネルギー画像入力部
３０３，１００３，１４０２ 情報入力部
３０４ 平均推定部
３０５ 平均エネルギー推定部
３０６，１００６，１４０４ 第１の変数算出部
３０７，１００７，１４０５ 第２の変数算出部
３０８，１００８，１４０６ 弁別情報出力部
５０２ 被写体厚変換部
５０３ 被写体厚補正部
５０４ 被写体厚出力部
１００１ 高エネルギー画像入力部
１００２ 低エネルギー画像入力部
１００４ 高エネルギー画像推定部
１００５ 低エネルギー画像推定部
１４０１ 放射線画像入力部
１４０３ 放射線画像推定部

Claims (18)

1. 所定の部位を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、
   前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つの推定式であって、前記部位の厚さと前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さとを変数とする前記推定式から、前記変数の値を算出する算出手段と、
   を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
2. 所定の部位を含む被写体を透過することにより減弱された放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、
   前記部位の厚さを独立変数とし、前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さを従属変数とし、前記独立変数及び前記従属変数を含む放射線の減弱式から、前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つに基づいて、前記独立変数及び前記従属変数の値を算出する算出手段と、
   を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
3. 前記検出手段は、複数の前記部位を含む前記被写体を透過することにより減弱された前記放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する前記画素値を出力し、
   前記算出手段は、前記複数の部位の厚さをそれぞれ前記独立変数とし、前記被写体の厚さから前記複数の部位の厚さを減算した厚さを前記従属変数とし、前記減弱式から、前記画素値及び前記物理量の少なくとも１つに基づいて、前記独立変数及び前記従属変数の値を算出することを特徴とする請求項２に記載の放射線撮影装置。
4. 前記算出手段は、
   前記独立変数の数と同数の前記式から、前記独立変数の値を算出し、
   前記被写体の厚さから前記独立変数の値を減算した厚さを前記従属変数の値として算出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. 前記物理量は、前記画素値の統計値であ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. 前記物理量は、前記画素値の平均、前記画素値の分散、前記放射線の平均エネルギー、及び前記放射線のフォトン数の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
7. 前記算出手段は、
   第１の部位の厚さ及び第２の部位の厚さを前記独立変数とし、
   前記被写体の厚さから前記第１の部位の厚さ及び前記第２の部位の厚さを減算した第３の部位の厚さを前記従属変数とし、
   前記放射線の平均画素値の前記減弱式及び前記放射線の平均エネルギーの前記減弱式から、前記平均画素値及び前記平均エネルギーに基づいて、前記第１の部位の厚さの値及び前記第２の部位の厚さの値を算出し、
   前記被写体の厚さから前記第１の部位の厚さの値及び前記第２の部位の厚さの値を減算することにより前記第３の部位の厚さの値を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の放射線撮影装置。
8. 前記検出手段は、前記独立変数の数と同数の異なる放射線エネルギーごとに前記放射線を検出し、前記放射線エネルギーごとに検出された前記放射線に対応する前記画素値を出力し、
   前記算出手段は、前記放射線エネルギーごとの前記画素値の前記減弱式から、前記放射線エネルギーごとの前記画素値に基づいて、前記独立変数の値を算出し、
   前記被写体の厚さから前記独立変数の値を減算することにより前記従属変数の値を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の放射線撮影装置。
9. 前記検出手段は、前記独立変数の数以上のパターンのエネルギーで照射された放射線により、異なる前記放射線エネルギーごとの前記放射線を検出することを特徴とする請求項８に記載の放射線撮影装置。
10. 前記検出手段は、前記独立変数の数以上のセンサ層を備え、前記センサ層により、異なる前記放射線エネルギーごとの前記放射線を検出することを特徴とする請求項８に記載の放射線撮影装置。
11. 前記検出手段は、計数型センサを備え、前記計数型センサにより、複数の閾値で区切られたエネルギー帯の放射線量子数を計測することで、異なる前記放射線エネルギーごとの前記放射線を検出することを特徴とする請求項８に記載の放射線撮影装置。
12. 前記算出手段は、
    第１の部位の厚さを前記独立変数とし、
    前記被写体の厚さから前記第１の部位の厚さを減算した第２の部位の厚さを前記従属変数とし、
    前記画素値の前記減弱式から、前記画素値に基づいて、前記第１の部位の厚さの値を算出し、
    前記被写体の厚さから前記第１の部位の厚さの値を減算することにより前記第２の部位の厚さの値を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の放射線撮影装置。
13. 前記被写体の厚さは、前記被写体の断層画像、３次元画像、及び前記画素値の少なくとも１つに基づいて取得されることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
14. 前記被写体の厚さは、前記被写体が所定の部位により構成されていると仮定することにより、前記画素値、前記画素値の平均、及び前記部位の減弱係数に基づいて取得されることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
15. 所定の部位を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、
    前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つを算出し、前記画素値及び前記物理量の少なくとも１つと前記被写体の厚さとに前記部位の厚さを対応付けるテーブルを参照して、前記部位の厚さの値を出力する出力手段と、
    を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
16. 放射線を発生させる放射線発生手段と、
    所定の部位を含む被写体を透過する前記放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する検出手段と、
    前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つの推定式であって、前記部位の厚さと前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さとを変数とする前記推定式から、前記変数の値を算出する算出手段と、
    を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
17. 所定の部位を含む被写体を透過する放射線を検出し、検出された前記放射線に対応する画素値を出力する工程と、
    前記画素値及び前記画素値から導出される前記放射線の物理量の少なくとも１つの推定式であって、前記部位の厚さと前記被写体の厚さから前記部位の厚さを減算した厚さとを変数とする前記推定式から、前記変数の値を算出する工程と、
    を備えることを特徴とする放射線撮影方法。
18. コンピュータを請求項１乃至１５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。
    
    

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