JP2021191402A - 画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】放射線画像の画質を向上させることができる画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。【解決手段】コンソール１１は、少なくとも１つのプロセッサとしてＣＰＵ６０Ａを備える。ＣＰＵ６０Ａは、患者Ｐが存在する撮影領域ＳＡを放射線透視撮影装置１０により撮影した放射線画像４５を取得する。また、ＣＰＵ６０Ａは、放射線画像４５に含まれる、患者Ｐよりも放射線Ｒの透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像４７Ｂを、特定の形状に基づいて特定する。また、ＣＰＵ６０Ａは、放射線画像４５に対して、構造物画像４７Ｂに応じた画像処理を行う。【選択図】図９

Description

本開示は、画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

一般に、被写体の放射線画像を放射線画像撮影装置により撮影する場合に、被写体が存在する撮影領域に被写体以外の構造物が存在することにより、放射線画像に被写体以外の構造物が写り込む場合がある。例えば、特許文献１には、車椅子に載っている被写体を撮影するための放射線画像撮影装置が記載されている。特許文献１に記載の技術では、被写体以外の構造物として車椅子が放射線画像撮影装置の撮影領域に存在するため、被写体と共に車椅子が放射線画像に写り込む場合がある。

特開２００６−１９８１５７号公報

一般に、放射線画像撮影装置により撮影された放射線画像に対して画像処理が行われ、画像処理後の放射線画像が、医師や技師等に提供される。放射線画像に被写体以外の構造物が写り込んでいる場合、構造物の画像が画像処理に影響を与える場合がある。特に、構造物が、被写体よりも放射線の透過率が低い場合、構造物を表す構造物画像の影響により、放射線画像の画質が低下する場合がある。

例えば、特許文献１に記載の技術では、車椅子は、一般に被写体よりも放射線の透過率が低い。そのため、特許文献１に記載の技術では、放射線画像において車椅子を表す画像の影響により、放射線画像の画質が低下する場合があった。

本開示は、上記事情を考慮して成されたものであり、放射線画像の画質を向上させることができる画像処理装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本開示の第１の態様の画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、プロセッサは、被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、放射線画像に含まれる、被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、特定の形状に基づいて特定し、放射線画像に対して、構造物画像に応じた画像処理を行う。

本開示の第２の態様の画像処理装置は、第１の態様の画像処理装置において、プロセッサは、撮影領域に存在する撮影対象までの距離を取得し、距離及び特定の形状に基づいて、構造物画像を特定する。

本開示の第３の態様の画像処理装置は、第２の態様の画像処理装置において、プロセッサは、撮影対象との間の距離を表す距離画像を撮影する距離画像撮影装置により撮影された距離画像を取得し、距離画像に基づいて、距離を取得する。

本開示の第４の態様の画像処理装置は、第３の態様の画像処理装置において、距離画像撮影装置は、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式を用いて距離画像を撮影する。

本開示の第５の態様の画像処理装置は、第３の態様または第４の態様の画像処理装置において、プロセッサは、距離に基づいて、距離画像から特定の形状に応じた構造物距離画像を検出し、構造物画像として、構造物距離画像に対応する画像を放射線画像から特定する。

本開示の第６の態様の画像処理装置は、第５の態様の画像処理装置において、プロセッサは、撮影領域に存在する構造物を撮影対象とした距離画像を複数用いて予め学習された学習済みモデルに基づいて、構造物距離画像を検出する。

本開示の第７の態様の画像処理装置は、第３の態様または第４の態様の画像処理装置において、プロセッサは、放射線画像と、撮影領域に存在する構造物を撮影対象とした距離画像との組み合わせを複数用いて予め学習された学習済みモデルに基づいて、構造物画像を特定する。

本開示の第８の態様の画像処理装置は、第２の態様から第４の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、プロセッサは、撮影領域を可視光画像撮影装置により撮影した可視光画像を取得し、可視光画像から検出した形状と、距離とに基づいて、放射線画像に含まれる構造物画像を特定する。

本開示の第９の態様の画像処理装置は、第１の態様の画像処理装置において、プロセッサは、撮影領域を可視光画像撮影装置により撮影した可視光画像を取得し、可視光画像から特定の形状に応じた構造物可視光画像を検出し、構造物画像として、構造物可視光画像に対応する画像を放射線画像から特定する。

本開示の第１０の態様の画像処理装置は、第１の態様から第９の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、構造物は、金属からなる。

本開示の第１１の態様の画像処理装置は、第１の態様から第１０の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、構造物は、車椅子である。

本開示の第１２の態様の画像処理装置は、第１の態様から第１０の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、構造物は、ストレッチャーである。

本開示の第１３の態様の画像処理装置は、第１の態様から第１２の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、プロセッサは、画像処理を、放射線画像における構造物画像以外の領域に対して行う。

本開示の第１４の態様の画像処理装置は、第１の態様から第１３の態様のいずれか１態様の画像処理装置において、画像処理は、コントラスト強調処理である。

また、上記目的を達成するために本開示の本開示の第１５の態様の放射線画像撮影システムは、被写体の放射線画像を撮影する放射線画像撮影装置と、本開示の画像処理装置と、を備える。

また、上記目的を達成するために本開示の第１６の態様の画像処理方法は、被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、放射線画像に含まれる、被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、特定の形状に基づいて特定し、放射線画像に対して、構造物画像に応じた画像処理を行う処理をコンピュータが実行するための方法である。

また、上記目的を達成するために本開示の第１７の態様の画像処理プログラムは、被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、放射線画像に含まれる、被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、特定の形状に基づいて特定し、放射線画像に対して、構造物画像に応じた画像処理を行う処理をコンピュータに実行させるためのものである。

本開示によれば、放射線画像の画質を向上させることができる。

放射線透視撮影システムの一例を示す図である。 放射線発生部および放射線検出器が、撮影台の長辺方向に沿って往復移動する様子を示す図である。 撮影台および支柱を立位状態として、車椅子に乗った患者を放射線透視撮影する様子の一例を示す図である。 撮影台および支柱を立位状態として、ストレッチャーに乗せられた患者を放射線透視撮影する様子の一例を示す図である。 撮影台および支柱を立位状態として、ストレッチャーに乗せられた患者を放射線透視撮影する様子の他の例を示す図である。 第１実施形態のコンソールのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 第１実施形態のコンソールの機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 患者画像と構造物画像とが含まれる放射線画像の一例を示す図である。 照射条件を設定する手順の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態のコンソールにおける画像処理の流れの一例を表したフローチャートである。 変形例のコンソールのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 変形例１の学習済みモデルを説明するための図である。 変形例１の学習済みモデルの入出力を説明するための図である。 変形例２の学習済みモデルを説明するための図である。 変形例２の学習済みモデルの入出力を説明するための図である。 第２実施形態の放射線透視撮影装置により、撮影台および支柱を立位状態として、車椅子に乗った患者を放射線透視撮影する様子の一例を示す図である。 第２実施形態のコンソールの機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 第２実施形態のコンソールにおける画像処理の流れの一例を表したフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、各実施形態は本発明を限定するものではない。

［第１実施形態］
まず、本実施形態の放射線透視撮影システムにおける、全体の構成の一例について説明する。図１に示すように本実施形態の放射線透視撮影システム２は、放射線透視撮影装置１０とコンソール１１とを備えている。放射線透視撮影装置１０は、例えば医療施設内の施術室に設置される。施術室は、診療放射線技師、医師等の術者ＯＰが、胃バリウム検査、膀胱造影、及び整形整復術等の施術を患者Ｐに施す部屋である。放射線透視撮影装置１０は、施術中の患者Ｐを放射線透視撮影する。なお、本実施形態の放射線透視撮影装置１０は、本開示の「放射線画像撮影装置」の一例であり、本実施形態の患者Ｐは、本開示の「被写体」の一例である。

コンソール１１は、本開示の「画像処理装置」の一例であり、例えば施術室の隣室の操作室に設置される。コンソール１１は、放射線透視撮影装置１０の各部の動作を制御する。コンソール１１は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータであり、ディスプレイ１２と、キーボード、及びマウス等の入力デバイス１３と、を有する。ディスプレイ１２は、放射線科情報システム（ＲＩＳ；Radiology Information System）からの撮影オーダー等を表示する。入力デバイス１３は、撮影オーダーに応じた撮影メニューを指定する場合等に、術者ＯＰによって操作される。

放射線透視撮影装置１０は、撮影台２０、術者用モニタ２１、及びフットスイッチ２２等を有する。撮影台２０は、スタンド２３によって施術室の床面上に支持されている。撮影台２０には、支柱２４を介して放射線発生部２５が取り付けられている。放射線発生部２５は、放射線源３０、コリメータ３１、および距離測定カメラ３２を含む。また、撮影台２０には、放射線検出器３３が内蔵されている。

放射線源３０は放射線管４０を有している。放射線管４０は、Ｘ線、及びγ線等の放射線Ｒを発し、放射線Ｒを例えば撮影台２０に仰臥した患者Ｐに照射する。放射線管４０には、フィラメント、ターゲット、及びグリッド電極等（いずれも図示省略）が設けられている。陰極であるフィラメントと陽極であるターゲットの間には、電圧発生器４１から電圧が印加される。このフィラメントとターゲットの間に印加される電圧は、管電圧と呼ばれる。フィラメントは、印加された管電圧に応じた熱電子をターゲットに向けて放出する。ターゲットは、フィラメントからの熱電子の衝突によって放射線Ｒを放射する。グリッド電極は、フィラメントとターゲットの間に配置されている。グリッド電極は、電圧発生器４１から印加される電圧に応じて、フィラメントからターゲットに向かう熱電子の流量を変更する。このフィラメントからターゲットに向かう熱電子の流量は、管電流と呼ばれる。

コリメータ３１および距離測定カメラ３２は、放射線源３０の下部に取り付けられている。コリメータ３１は、放射線管４０から発生された放射線Ｒの照射野ＩＦを調整する。換言すると、コリメータ３１は、放射線透視撮影装置１０による放射線画像４５の撮影領域ＳＡを調整する。一例として本実施形態では、照射野ＩＦの形状を矩形状としている。そのため、放射線源３０の焦点Ｆから照射された放射線Ｒは、焦点Ｆを頂点、照射野ＩＦを底面とした四角錐状の領域に照射される。放射線管４０から放射線検出器３３までの放射線Ｒが照射される四角錐状の領域が、放射線透視撮影装置１０による放射線画像４５の撮影領域ＳＡである。放射線透視撮影装置１０は、撮影領域ＳＡ内に存在する撮影対象の放射線画像４５を撮影する。なお、本実施形態において放射線透視撮影装置１０の撮影対象とは、患者Ｐの他、撮影領域ＳＡ内に存在する物体のことをいい、放射線透視撮影装置１０により撮影された放射線画像４５に写り込む物体のことをいう。

コリメータ３１は、例えば、放射線Ｒを遮蔽する鉛等の４枚の遮蔽板（図示省略）が四角形の各辺上に配置され、放射線Ｒを透過させる四角形の出射開口が中央部に形成された構成である。コリメータ３１は、各遮蔽板の位置を変更することで出射開口の開度を変化させ、これにより撮影領域ＳＡ及び照射野ＩＦを調整する。

距離測定カメラ３２は、タイムオブフライト（ＴＯＦ；Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式を利用して撮影対象との間の距離を表す距離画像を撮影するカメラである。距離測定カメラ３２は、本開示の「距離画像撮影装置」の一例である。具体的には、距離測定カメラ３２は、撮影対象に赤外線等の光を照射し、その反射光を受光するまでの時間、または出射光と受光光との位相変化に基づいて、距離測定カメラ３２と撮影対象との間の距離、具体的には、距離測定カメラ３２と撮影対象の表面との間の距離を測定する。本実施形態の距離測定カメラ３２の撮影範囲は、放射線透視撮影装置１０の撮影領域ＳＡの全体を含む。従って、本実施形態の距離測定カメラ３２は、距離測定カメラ３２と放射線透視撮影装置１０の撮影対象との間の距離を測定する。なお、撮影領域ＳＡに存在する撮影対象のうち、距離測定カメラ３２からみて、他の撮影対象の後ろ（陰）に存在する撮影対象については、距離測定カメラ３２による距離の測定は行えない。

距離測定カメラ３２によって撮影される距離画像は、画素毎に、距離測定カメラ３２と撮影対象との間の距離を表す距離情報を有する。本実施形態の距離測定カメラ３２により撮影された距離画像は、距離測定カメラ３２と撮影対象との間の距離を表す情報を、各画素の画素値として持つ。なお、距離画像とは、その画像から、撮影対象までの距離を導出することが可能な画像のことをいう。

本実施形態では、距離測定カメラ３２により撮影される距離画像と、放射線透視撮影装置１０により撮影される放射線画像４５とは、予め位置合わせされている。具体的には、放射線画像４５の、ある画素が表す画像が、距離画像では、どの画素が表す画像に対応するかを示す対応関係情報が予め得られている。

距離測定カメラ３２と放射線源３０との位置が同じ場合、より正確には距離測定カメラ３２の撮像素子（図示省略）と放射線管４０の焦点Ｆとの位置が同じであるとみなせる場合、距離測定カメラ３２は、放射線源３０と距離測定カメラ３２の撮影対象との間の距離を測定する。なお、距離測定カメラ３２と放射線源３０との位置が異なる場合、距離測定カメラ３２で測定した距離に、予め測定した焦点Ｆと距離測定カメラ３２の撮像素子との距離を加算した結果を、放射線源３０と撮影対象との間の距離としてもよい。

放射線検出器３３は、放射線Ｒ、またはシンチレータによって放射線Ｒから変換された可視光に感応して信号電荷を発生する画素が複数配列されている。こうした放射線検出器３３は、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）と呼ばれる。放射線検出器３３は、放射線管４０から照射されて患者Ｐを透過した放射線Ｒを検出して放射線画像４５を出力する。放射線検出器３３は、放射線画像４５をコンソール１１に出力する。より具体的には、放射線検出器３３は、放射線画像４５を表す画像データをコンソール１１に出力する。なお、動画像として撮影された放射線画像４５は透視画像とも呼ばれる。

術者用モニタ２１は、スタンド４６によって施術室の床面上に支持されている。術者用モニタ２１には、放射線検出器３３から出力されてコンソール１１で詳細を後述する各種画像処理が施された放射線画像４５が、リアルタイムで動画表示される。

フットスイッチ２２は、術者ＯＰが施術室にいながらにして放射線透視撮影の開始および終了を指示するためのスイッチである。術者ＯＰがフットスイッチ２２を足で踏み込んだ場合、放射線透視撮影が開始される。そして、術者ＯＰがフットスイッチ２２を足で踏んでいる間、放射線透視撮影が継続される。フットスイッチ２２が術者ＯＰの足で踏み込まれた場合、電圧発生器４１から管電圧が印加され、放射線管４０から放射線Ｒが発生される。術者ＯＰがフットスイッチ２２から足を離し、フットスイッチ２２の踏み込みが解除された場合、放射線透視撮影が終了される。

図２に示すように、支柱２４、ひいては放射線発生部２５は、モータ等の移動機構（図示省略）によって、撮影台２０の長辺方向に沿って往復移動が可能である。放射線検出器３３も、放射線発生部２５の移動と連動して、撮影台２０の長辺方向に沿って往復移動が可能である。放射線検出器３３は、その中心が放射線管４０の焦点Ｆと一致する対向位置に移動される。撮影台２０には、放射線発生部２５および放射線検出器３３を移動させる指示を入力するための操作パネル（図示省略）が設けられている。術者ＯＰは、操作パネルを介して指示を入力し、放射線発生部２５および放射線検出器３３を所望の位置に移動させる。なお、放射線発生部２５および放射線検出器３３は、操作室から操作卓（図示省略）によって遠隔操作することも可能である。

撮影台２０および支柱２４は、モータ等の回転機構（図示省略）によって、図１および図２で示した臥位状態と、図３、図４Ａ、及び図４Ｂに示す立位状態との間で回転可能である。臥位状態は、撮影台２０の表面が床面と平行で、かつ支柱２４が床面に対して垂直な状態である。反対に立位状態は、撮影台２０の表面が床面に対して垂直で、かつ支柱２４が床面と平行な状態である。立位状態においては、立位姿勢の患者Ｐの放射線透視撮影はもちろん、図３に示すように、車椅子５０に乗った患者Ｐを放射線透視撮影することが可能である。また、立位状態においては、図４Ａ及び図４Ｂに示すように、ストレッチャー５１に乗せられた患者Ｐを放射線透視撮影することも可能である。図４Ａに示した場合では、図３に示した状態と同様に、放射線透視撮影装置１０による放射線画像４５の撮影が行われる。一方、図４Ｂに示した場合では、図３Ｂに示した状態と異なり、撮影台２０から放射線検出器３３が取り外されて、患者Ｐとストレッチャー５１との間にセットされる。

図５に示すよう本実施形態のコンソール１１は、上述したディスプレイ１２及び入力デバイス１３と、制御部６０、記憶部６２、及びＩ／Ｆ（Interface)部６４と、を備えている。ディスプレイ１２、入力デバイス１３、制御部６０、記憶部６２、及びＩ／Ｆ部６４はシステムバスやコントロールバス等のバス６９を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。

本実施形態の制御部６０は、コンソール１１の全体の動作を制御する。制御部６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）６０Ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）６０Ｃを備える。ＲＯＭ６０Ｂには、ＣＰＵ６０Ａで実行される、画像処理プログラム６１を含む各種のプログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ６０Ｃは、各種データを一時的に記憶する。本実施形態のＣＰＵ６０Ａが、本開示のプロセッサの一例である。また、本実施形態の画像処理プログラム６１が、本開示の「画像処理プログラム」の一例である。

記憶部６２には、放射線透視撮影装置１０で撮影された放射線画像４５の画像データや、その他の各種情報（詳細後述）等が記憶される。記憶部６２の具体例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等が挙げられる。

Ｉ／Ｆ部６４は、無線通信または有線通信により、放射線透視撮影装置１０及びＲＩＳ（Radiology Information System、図示省略）との間で各種情報の通信を行う。本実施形態の放射線透視撮影システム２では、放射線透視撮影装置１０で撮影された放射線画像４５の画像データは、コンソール１１が、Ｉ／Ｆ部６４を介して無線通信または有線通信により放射線透視撮影装置１０の放射線検出器３３から受信する。

さらに、図６には、本実施形態のコンソール１１の機能的な構成の一例の機能ブロック図を示す。図６に示すようにコンソール１１は、第１取得部７０、第２取得部７２、特定部７４、及び画像処理部７６を備える。一例として本実施形態のコンソール１１は、制御部６０のＣＰＵ６０ＡがＲＯＭ６０Ｂに記憶されている画像処理プログラム６１を実行することにより、ＣＰＵ６０Ａが、第１取得部７０、第２取得部７２、特定部７４、及び画像処理部７６として機能する。

第１取得部７０は、放射線透視撮影装置１０により撮影された放射線画像４５を取得する機能を有する。一例として本実施形態の第１取得部７０は、放射線透視撮影装置１０により撮影された放射線画像４５を表す画像データを、Ｉ／Ｆ部６４を介して、放射線検出器３３から取得する。第１取得部７０が取得した放射線画像４５を表す画像データは、特定部７４に出力される。

第２取得部７２は、距離測定カメラ３２により撮影された距離画像を取得する機能を有する。一例として本実施形態の第２取得部７２は、距離測定カメラ３２により撮影された距離画像を表す画像データを、Ｉ／Ｆ部６４を介して、距離測定カメラ３２から取得する。第２取得部７２が取得した距離画像を表す画像データは、特定部７４に出力される。

特定部７４は、放射線画像４５に含まれる、患者Ｐよりも放射線Ｒの透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、構造物の特定の形状に基づいて特定する。患者Ｐよりも放射線Ｒの透過率が低い物質としては、金属等が挙げられる。

図７には、患者Ｐと共に車椅子５０が特定の形状の構造物として写り込んだ場合の放射線画像４５の一例を示す。図７に示した放射線画像４５には、患者画像４７Ａと、構造物画像４７Ｂとが含まれる。

本実施形態の車椅子５０は、患者Ｐよりも放射線Ｒの透過率が比較的低い物質、例えば金属等により形成される。そのため、図７に示すように、構造物画像４７Ｂは、患者画像４７Ａよりも濃度が低い画像（以下、「低濃度画像」という）となる。このように低濃度画像が存在する状態で、放射線画像４５全体に画像処理を行うと、低濃度画像の影響を受けて、患者画像４７Ａの画像が適切な状態（画質）とならない場合がある。例えば、画像処理としてコントラストを強調するための処理であるダイナミックレンジ圧縮処理を行った場合、低濃度画像の影響により、患者画像４７Ａのコントラストが低く見える状態になる。低濃度画像の面積が大きくなるほど、また、低濃度画像の濃度が低くなるほど、患者画像４７Ａのコントラストは低くなる。

このように放射線画像４５の画質、より具体的には患者画像４７Ａの画質に影響を与える低濃度画像となる物質としては、上述のように、例えば金属等が挙げられる。また、金属等により形成され、患者Ｐと共に放射線画像４５に写り込む物体としては、車椅子５０（図３参照）やストレッチャー５１（図４Ａ参照）等が挙げられる。また、車椅子５０やストレッチャー５１等は、放射線画像４５の撮影において所定の状態に配置されることが多い。そのため、車椅子５０やストレッチャー５１等が患者Ｐと共に放射線画像４５に写り込む場合、車椅子５０やストレッチャー５１等による構造物画像４７Ｂの形状は、特定の形状となる場合が多い。

そこで、本実施形態の特定部７４は、放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂを特定し、特定結果として、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂの位置を表す情報を画像処理部７６に出力する。

画像処理部７６は、放射線画像４５に対して、構造物画像４７Ｂに応じた画像処理を行う機能を有する。本実施形態の画像処理部７６が行う画像処理としては、少なくともコントラストを強調するための処理としてダイナミックレンジ圧縮処理を含む。ダイナミックレンジ圧縮処理の具体的な方法は、特に限定されない。ダイナミックレンジ圧縮処理としては、例えば、特開平１０−７５３６４号公報に記載された手法を用いてもよい。特開平１０−７５３６４号公報に記載された手法では、放射線画像４５から複数の帯域制限画像を作成し、この帯域制限画像に基づいて放射線画像４５の低周波成分に関する画像を得る。そして、得られた低周波成分に関する画像を圧縮テーブルにより変換して得られた出力値を、放射線画像４５に加算してダイナミックレンジ圧縮処理を行う。ダイナミックレンジ圧縮処理を行うことにより、コントラストが強調された、例えば、予め設定されてコントラストを有する放射線画像４５を得ることができる。

また、画像処理部７６が行う、その他の画像処理としては、オフセット補正処理、感度補正処理、及び欠陥画素補正処理等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

本実施形態の画像処理部７６は、構造物画像４７Ｂに応じた画像処理として、上記の画像処理を、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂ以外の領域に対して行う。なお、本実施形態と異なり、構造物画像４７Ｂに応じた画像処理として、例えば、放射線画像４５全体や患者画像４７Ａに対する構造物画像４７Ｂの割合等である構造物画像４７Ｂの大きさ、及び構造物画像４７Ｂの濃度等に応じた度合いで、上述のダイナミックレンジ圧縮処理等を行ってもよい。また、構造物画像４７Ｂに対しては、画像処理として、ダイナミックレンジ圧縮処理以外の画像処理を行う形態としてもよい。

次に、本実施形態のコンソール１１の作用について図面を参照して説明する。
図８に示すように、放射線透視撮影に先立ち、コンソール１１は、ＲＩＳからの撮影オーダーを受信し、撮影オーダーをディスプレイ１２に表示する（ステップＳ１０）。撮影オーダーには、患者Ｐを識別するための患者ＩＤ（Identification Data）、及び撮影オーダーを発行した診療科の医師等による施術の指示等が登録されている。術者ＯＰは、ディスプレイ１２を通じて撮影オーダーの内容を確認する。

コンソール１１は、予め用意された複数種の撮影メニューを、択一的に選択可能な形態でディスプレイ１２に表示する。術者ＯＰは、入力デバイス１３を介して、撮影オーダーの内容と一致する１つの撮影メニューを選択する。本実施形態では、胸部及び腹部等の部位毎に、撮影メニューが予め定められており、術者ＯＰは、撮影部位を選択することにより、撮影メニューの選択を行う。これにより、コンソール１１は撮影メニューの指示を受け付ける（ステップＳ１２）。

コンソール１１は、指示を受け付けた撮影メニューに応じた照射条件を設定する（ステップＳ１４）。本実施形態では、撮影メニュー毎に、照射条件が対応付けられている。照射条件としては、管電圧、管電流、照射時間、及び照射野ＩＦの範囲が含まれる。一例として、本実施形態では、撮影メニューと照射条件とが対応付けられた情報が、記憶部６２に予め記憶されている。そのため、コンソール１１は、管電圧、管電流、照射時間、及び照射野ＩＦの範囲を表す情報を、照射条件として放射線透視撮影装置１０に出力する。放射線透視撮影装置１０では、放射線源３０に管電圧及び管電流を設定する。また、放射線透視撮影装置１０のコリメータ３１は、上述した遮蔽板（図示省略）により、照射野ＩＦを調整する。なお、照射条件は、一般放射線撮影の場合と比較して極めて低い線量の放射線Ｒが照射される内容である。

撮影メニューの選択後、術者ＯＰは、放射線源３０、放射線検出器３３、および患者Ｐの位置合わせ（ポジショニング）等を行い、フットスイッチ２２を足で踏み込んで放射線透視撮影を開始する。

また、本実施形態のコンソール１１では、撮影オーダーを受信（図８、Ｓ１０）すると、図９に示した画像処理を実行する。なお、図９に示した画像処理を実行するタイミングは、本実施形態に限定されず、例えば、照射条件を設定するタイミング（図８、Ｓ１４）や、照射条件の設定直後のタイミングであってもよい。また、放射線画像４５の撮影中の任意のタイミングであってもよい。本実施形態のコンソール１１は、制御部６０のＣＰＵ６０Ａが、ＲＯＭ６０Ｂに記憶されている画像処理プログラム６１を実行することにより、図９に一例を示した画像処理を実行する。図９には、本実施形態のコンソール１１において実行される画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。

図９のステップＳ１００で第２取得部７２は、距離測定カメラ３２から距離画像を取得する。具体的には、第２取得部７２は、距離測定カメラ３２に距離画像の撮影を指示し、指示に基づいて距離測定カメラ３２によって撮影された距離画像をＩ／Ｆ部６４を介して取得する。第２取得部７２が取得した距離画像は、特定部７４に出力される。

次のステップＳ１０２で特定部７４は、距離画像に基づき、撮影対象までの距離を取得する。次のステップＳ１０４で特定部７４は、取得した距離に基づいて、距離画像から、上述した特定の形状の構造物に対応する構造物距離画像を検出したか否かを判定する。一例として、本実施形態の特定部７４は、距離画像における同一の距離を表す画素、具体的には、画素値が同一の画素、または隣接する画素値の差が予め定められた値以下の画素が、予め定められた数以上連続する領域を、ある撮影対象に対応する撮影対象距離画像として検出する。また、特定部７４は、検出した撮影対象距離画像のうち、特定の形状の構造物として予め定められた形状を有する画像を、構造物距離画像として検出する。

なお、距離画像における構造物距離画像を検出する方法は、本実施形態に限定されない。例えば、距離測定カメラ３２から特定の形状の構造物や被写体までの距離を構造物距離として予め得ておき、特定構造物距離を表し、かつ特定の形状を有する画素の領域を、構造物距離画像として検出してもよい。

なお、上記図１に示した形態や、図４Ｂに示した形態における撮影では、放射線透視撮影装置１０及び距離測定カメラ３２のいずれにおいても特定の形状の構造物が撮影されない場合がある。換言すると、車椅子５０やストレッチャー５１等の特定の形状の構造物が撮影対象とならない場合がある。このような場合、距離画像から構造物距離画像は検出されない。

距離画像から構造物距離画像が検出されなかった場合、ステップＳ１０４の判定が否定判定となり、ステップＳ１０６へ移行する。距離画像から構造物距離画像が検出されなかった場合、放射線透視撮影装置１０により撮影された放射線画像４５には特定の形状の構造物を表す構造物画像４７Ｂが含まれない。そこでステップＳ１０６で特定部７４は、構造物画像が無いことを表す情報を導出した後、ステップＳ１１０へ移行する。

一方、距離画像から構造物距離画像が検出された場合、ステップＳ１０４の判定が肯定判定となり、ステップＳ１０８へ移行する。ステップＳ１０８で特定部７４は、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂの位置を表す位置情報を導出した後、ステップＳ１１０へ移行する。この場合、放射線透視撮影装置１０により撮影された放射線画像４５には特定の形状の構造物を表す構造物画像４７Ｂが含まれる。上述したように距離画像と放射線画像４５とは予め位置合わせされているため、特定部７４は、距離画像における構造物距離画像の位置から、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂの位置を表す位置情報導出する。

なお、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０８の各処理は、放射線透視撮影装置１０による放射線画像４５の撮影の前、少なくとも放射線検出器３３から出力された放射線画像４５をコンソール１１が取得する前の任意のタイミングに行われることが好ましい。放射線透視撮影装置１０による透視撮影における任意のタイミングとしては、例えば、撮影オーダーに応じた透視撮影の撮影中ではあるが、術者ＯＰがフットスイッチ２２の踏み込みを解除し、放射線源３０からの放射線Ｒの照射が停止されている間が挙げられる。また、放射線Ｒの照射が停止されている場合、放射線検出器３３が放射線画像４５のオフセット補正用の放射線画像を撮影するタイミングと同期したタイミングとしてもよい。

次のステップＳ１１０で特定部７４は、放射線透視撮影装置１０から、より具体的には放射線検出器３３から放射線画像４５を取得した否かを判定する。放射線画像４５を取得するまで、ステップＳ１１０の判定が否定判定となる。一方、放射線画像４５を取得した場合、ステップＳ１１０の判定が肯定判定となり、ステップＳ１１２へ移行する。

ステップＳ１１２で特定部７４は、放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂを特定する。具体的には、特定部７４は、上記ステップＳ１０８により構造物画像４７Ｂの位置情報を導出した場合、位置情報に基づいて、放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂを特定する。なお、特定部７４は、上記ステップＳ１０６により構造物画像４７Ｂが無いことを表す情報を導出した場合、放射線画像４５に構造物画像４７Ｂが含まれないことを特定する。

次のステップＳ１１４で、画像処理部７６は、放射線画像４５に対して、上述したダイナミックレンジ圧縮処理を含む画像処理を行う。上述したように、画像処理部７６は、放射線画像４５に構造物画像４７Ｂが含まれる場合、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂ以外の領域に対して、画像処理を行う。一方、画像処理部７６は、放射線画像４５に構造物画像４７Ｂが含まれない場合、放射線画像４５全体に対して、上述したダイナミックレンジ圧縮処理を含む画像処理を行う。

次のステップＳ１１６で画像処理部７６は、上記ステップＳ１１４で画像処理を行った放射線画像４５を、放射線透視撮影システム２の術者用モニタ２１に出力する。次のステップＳ１１８で画像処理部７６は、本画像処理を終了するか否かを判定する。所定の終了条件を満たすまで、ステップＳ１１８の判定が否定判定となり、ステップＳ１１０に戻り、ステップＳ１１０〜Ｓ１１６の処理を繰り返す。一方、所定の終了条件を満たす場合、ステップＳ１１８の判定が肯定判定となる。所定の終了条件は、例えば、術者ＯＰが、フットスイッチ２２の踏み込みを解除した場合や、術者ＯＰにより入力された撮影の終了指示をコンソール１１が受け付けた場合等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。このようにしてステップＳ１１８の処理が終了すると、本画像処理が終了する。

このように本実施形態のコンソール１１の特定部７４では、距離測定カメラ３２により撮影された距離画像に基づいて、放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂを特定する。また、画像処理部７６は、放射線画像４５に構造物画像４７Ｂが含まれる場合、構造物画像４７Ｂ以外の領域に対して、ダイナミックレンジ圧縮処理を含む画像処理を行う。従って、本実施形態のコンソール１１によれば、構造物画像４７Ｂの影響を受けずに、患者画像４７Ａに対する画像処理を行うことができ、放射線画像４５の画質を向上させることができる。このようにしてコントラストが強調され、画質が向上された放射線画像４５が術者用モニタ２１に表示されるため、術者ＯＰの視認性等を向上させることができる。また、本実施形態のコンソール１１によれば、放射線画像４５に写る構造物画像４７Ｂを術者ＯＰに意識させないようにすることができる。

なお、放射線画像４５から構造物画像４７Ｂを特定する方法は上述した方法に限定されない。例えば、下記の変形例に示すように、学習済みモデル６３を用いて、放射線画像４５から構造物画像４７Ｂを特定してもよい。

（変形例１）
図１０には、本変形例のコンソール１１のハードウエア構成の一例を表すブロック図を示す。図１０に示すように、本変形例のコンソール１１は、記憶部６２に学習済みモデル６３が記憶されている。

学習済みモデル６３は、図１１に示すように、学習用情報５６Ａを用いて予め学習されたモデルである。本実施形態では、一例として図１１に示すように、学習用情報５６Ａを用いた機械学習によって学習済みモデル６３が生成される。一例として本実施形態の学習用情報５６Ａは、構造物距離画像が含まれず、構造物距離画像が含まれないことを表す構造物距離画像無情報が対応付けられた複数の距離画像５５Ａと、構造物距離画像が含まれ、構造物距離画像の位置を表す構造物距離画像情報が対応付けられた複数の距離画像５５Ｂと、を含む。距離画像５５Ａ及び距離画像５５Ｂから、学習済みモデル６３が生成される。学習済みモデル６３の例としては、ニューラルネットワークモデルが挙げられる。学習のアルゴリズムとしては、例えば、誤差逆伝播法を適用することができる。以上の学習によって、一例として図１２に示すように、距離画像５５を入力とし、構造物距離画像の検出結果を表す構造物距離画像情報を出力とする学習済みモデル６３が生成される。構造物距離画像情報は、例えば、構造物距離画像の有無と、構造物距離画像が存在する場合は、距離画像５５における構造物距離画像の位置を表す情報とが挙げられる。

本変形例では、上記画像処理（図９参照）のステップＳ１０２の処理は行わず、ステップＳ１０４において特定部７４は、学習済みモデル６３を用いた検出結果による判定を行う。

（変形例２）
図１３には、学習済みモデル６３の変形例を示す。本変形例の学習済みモデル６３は、図１３に示すように、学習用情報５６Ｂを用いて予め学習されたモデルである。本実施形態では、一例として図１３に示すように、学習用情報５６Ｂを用いた機械学習によって学習済みモデル６３が生成される。一例として本実施形態の学習用情報５６Ｂは、構造物距離画像が含まれない複数の距離画像５５Ａと、各距離画像５５Ａに対応し、構造物画像が含まれないことを表す構造物画像無情報が対応付けられた複数の放射線画像４５Ａとの組み合わせを含む。また、学習用情報５６Ｂは、構造物距離画像が含まれる複数の距離画像５５Ｂと、各距離画像５５Ｂに対応し、構造物画像４７Ｂの位置を表す構造物画像情報が対応付けられた複数の放射線画像４５Ｂとの組み合わせを含む。

距離画像５５Ａと放射線画像４５Ａとの組み合わせ、及び距離画像５５Ｂと放射線画像４５Ｂとの組み合わせから、学習済みモデル６３が生成される。学習済みモデル６３の例としては、変形例１と同様に、ニューラルネットワークモデルが挙げられる。学習のアルゴリズムとしては、例えば、誤差逆伝播法を適用することができる。以上の学習によって、一例として図１４に示すように、放射線画像４５及び距離画像５５を入力とし、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂの位置を表す構造物画像位置情報を出力とする学習済みモデル６３が生成される。構造物画像位置情報は、例えば、構造物画像４７Ｂの有無と、構造物画像４７Ｂが存在する場合は、放射線画像４５における構造物画像４７Ｂの位置を表す情報とが挙げられる。

本変形例では、上記画像処理（図９参照）のステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理は行わず、ステップＳ１１２において、特定部７４は、学習済みモデル６３を用いて構造物画像４７Ｂの特定を行う。

このように変形例１及び変形例２によれば、放射線画像４５から構造物画像４７Ｂを特定する処理において学習済みモデル６３を用いる。そのため、より精度よく、容易に構造物画像４７Ｂを特定することができる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、距離測定カメラ３２より撮影された距離画像５５を用いて、放射線画像４５から構造物画像４７Ｂを特定する形態について説明した。これに対して、本実施形態では、可視光カメラにより撮影した可視光画像をさらに用いて、放射線画像４５から構造物画像４７Ｂを特定する形態について説明する。なお、本実施形態の放射線透視撮影システム２、放射線透視撮影装置１０、及びコンソール１１について、第１実施形態と同様の構成及び作用については詳細な説明を省略する。

図１５に示すように、本実施形態の放射線透視撮影システム２は、放射線透視撮影装置１０の距離測定カメラ３２の近傍に、可視光カメラ３９を備える。可視光カメラ３９は、いわゆる一般的なカメラであり、可視光画像を撮影するカメラである。具体的には、可視光カメラ３９は、撮影対象によって反射した可視光を撮像素子（図示省略）が受光し、受光した可視光に基づいて可視光画像を撮影する。本実施形態の可視光カメラ３９は、本開示の「可視光画像撮影装置」の一例である。本実施形態の可視光カメラ３９の撮影範囲は、放射線透視撮影装置１０の撮影領域ＳＡの全体を含む。従って、本実施形態の可視光カメラ３９は、放射線透視撮影装置１０の撮影対象の可視光画像を撮影する。なお、撮影領域ＳＡに存在する撮影対象のうち、距離測定カメラ３２からみて、他の撮影対象の後ろ（陰）に存在する撮影対象については、可視光画像の撮影は行えない。

なお、本実施形態では、距離測定カメラ３２により撮影される距離画像５５と、可視光カメラ３９により撮影される可視光画像と、放射線透視撮影装置１０より撮影される放射線画像４５とは、予め位置合わせされている。具体的には、放射線画像４５の、ある画素が表す画像が、距離画像５５では、どの画素が表す画像に対応するか、また可視光画像では、どの画素が表す画像に対応するかを示す対応関係情報が予め得られている。

また、図１６には、本実施形態のコンソール１１の機能的な構成の一例の機能ブロック図を示す。図１６に示すように本実施形態のコンソール１１は、第１実施形態のコンソール１１（図６参照）に比べて、さらに第３取得部７８を有している点が異なっている。

第３取得部７８は、可視光カメラ３９により撮影された距離画像を取得する機能を有する。一例として本実施形態の第３取得部７８は可視光カメラ３９により撮影された可視光画像を表す画像データを、Ｉ／Ｆ部６４を介して、可視光カメラ３９から取得する。第３取得部７８が取得した可視光画像を表す画像データは、特定部７４に出力される。

本実施形態の特定部７４は、距離画像５５から取得した撮影対象との間の距離と、可視光画像から検出した測定対象物の形状とに基づいて、放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂを特定する。なお、可視光カメラ３９により撮影された可視光画像から撮影対象の形状を検出する方法は特に限定されない。例えば、構造物画像４７Ｂの特定の形状をテンプレートとし、本テンプレートを用いて可視光画像に対して画像解析を行うことにより、特定の形状を有する構造物である撮影対象の形状を検出してもよい。

なお、一例として本実施形態のコンソール１１は、制御部６０のＣＰＵ６０ＡがＲＯＭ６０Ｂに記憶されている画像処理プログラム６１を実行することにより、ＣＰＵ６０Ａが、第１取得部７０、第２取得部７２、特定部７４、画像処理部７６、及び第３取得部７８として機能する。

また、本実施形態のコンソール１１の作用、具体的には、コンソール１１で実行される画像処理について説明する。

図１７には、本実施形態のコンソール１１において実行される画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。図１７に示すように、本実施形態の画像処理は、第１実施形態の画像処理（図９参照）のステップＳ１０２及びＳ１０４に代わり、ステップＳ１０３Ａ、Ｓ１０３Ｂ、及びＳ１０５の処理を含む。

図１７のステップＳ１０３Ａで第３取得部７８は、上述したように、可視光カメラ３９から可視光画像を取得する。具体的には、第３取得部７８は、可視光カメラ３９に可視光画像の撮影を指示し、指示に基づいて可視光カメラ３９によって撮影された可視光画像をＩ／Ｆ部６４を介して取得する。第３取得部７８が取得した可視光画像は、特定部７４に出力される。

次のステップＳ１０３Ｂで特定部７４は、可視光画像に基づき、上述したように撮影対象の形状を検出する。次のステップＳ１０５で特定部７４は、取得した距離及び検出した形状に基づいて、放射線画像４５に構造物画像４７Ｂが含まれるか否かを判定する。

このように、本実施形態では、可視光カメラ３９により撮影された可視光画像により、特定の形状を有する構造物を検出するため、より精度よく、特定の形状について検出することができる。

以上説明したように、上記各実施形態のコンソール１１は、少なくとも１つのプロセッサとしてＣＰＵ６０Ａを備える。ＣＰＵ６０Ａは、患者Ｐが存在する撮影領域ＳＡを放射線透視撮影装置１０により撮影した放射線画像４５を取得する。また、ＣＰＵ６０Ａは、放射線画像４５に含まれる、患者Ｐよりも放射線Ｒの透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像４７Ｂを、特定の形状に基づいて特定する。また、ＣＰＵ６０Ａは、放射線画像４５に対して、構造物画像４７Ｂに応じた画像処理を行う。

このように、上記各実施形態のコンソール１１によれば、放射線Ｒの透過率が低い、放射線画像４５に患者画像４７Ａよりも比較的濃度が低く写り込む構造物画像４７Ｂに応じた画像処理を行うことができる。

特に、放射線透視撮影装置１０による放射線透視撮影では、自動輝度制御（ＡＢＣ；Auto Brightness Control）が行われる場合がある。ＡＢＣは、周知のように、放射線画像４５の輝度を一定範囲に保つために、放射線透視撮影中に、放射線検出器３３から順次出力される放射線画像４５の輝度値（例えば放射線画像４５の中央領域の輝度値の平均値）に基づいて、放射線管４０に与える管電圧および管電流を都度微調整するフィードバック制御である。このＡＢＣによって、患者Ｐの体動等によって放射線画像４５の明るさが極端に変わり、放射線画像４５が観察しにくくなることが防がれる。しかしながら、呪術したように、放射線画像４５に、低濃度画像が含まれていると、患者画像４７Ａのコントラストが低下する場合がある。これに対して本実施形態では、構造物画像４７Ｂが含まれる場合であっても患者画像４７Ａのコントラストが低下するのを抑制することができる。

従って、上記各実施形態のコンソール１１によれば、放射線透視撮影装置１０により撮影され、術者用モニタ２１に表示される放射線画像４５の画質を向上させることができる。

また、本実施形態のコンソール１１によれば、放射線画像４５の撮影前に、特に、放射線画像４５がコンソール１１に入力される前に、これらから入力される放射線画像４５に含まれる構造物画像４７Ｂについて特定することができる。従って、放射線画像４５に対する画像処理をより素早く行うことができる。特に放射線透視撮影装置１０における放射線透視撮影では、連続して複数の放射線画像４５が撮影される。この場合の放射線画像４５の撮影間隔は比較的短く、例えば、３０ｆｐｓ（frame per second）のフレームレートで撮影が行われる。このような場合であっても、１枚目の放射線画像４５から、リアルタイム性が高い適切な画像処理を行うことができる。

なお、上記各実施形態では、距離画像撮影装置の一例として、距離測定カメラ３２を用い、ＴＯＦ方式により距離画像を撮影する形態について説明したが、距離画像を撮影する距離画像撮影装置はＴＯＦカメラに限定されない。例えば、パターンがついた赤外光を撮影対象に照射し、撮影対象からの反射光に応じた距離画像を撮影する距離画像撮影装置を用い、Structured Light方式を適用して距離画像を撮影する形態としてもよい。また、例えば、距離画像に写り込んでいるエッジ領域のボケ具合を基に距離を復元するＤＦＤ（Depth from Defocus）方式を適用した形態としてもよい。この形態の場合、例えば、カラー開口フィルタを用いて単眼のカメラで撮影した距離画像を用いる形態が知られている。

また、上記実施形態では、距離測定カメラ３２により撮影された距離画像のみ、または距離画像及び可視光カメラ３９により撮影された可視光画像を用いて構造物の特定の形状に関する検出を行う形態について説明したが、これらの形態に限定されない。例えば、可視光カメラ３９により撮影された可視光画像のみを用いて構造物の特定の形状に関する検出を行ってもよい。この場合、例えば、第２実施形態において第２取得部７２を備えず、可視光画像からのみ特定の形状に関する検出を行えばよい。

また、上記各実施形態では、放射線画像撮影装置として放射線透視撮影装置１０を例示したが、これに限らない。放射線画像撮影装置は、被写体の放射線画像を撮影が可能な装置であればよく、例えば、一般撮影を行う放射線画像撮影装置やマンモグラフィ装置等であってもよい。

また、上記各実施形態では、被写体として患者Ｐを例示したが、これに限らない。被写体は、その他の動物でもよく、例えば、犬、猫等のペット、馬、牛等の家畜等であってもよい。

また、上記各実施形態では、コンソール１１が本開示の画像処理装置の一例である形態について説明したが、コンソール１１以外の装置が本開示の画像処理装置の機能を備えていてもよい。換言すると、第１取得部７０、第２取得部７２、特定部７４、及び画像処理部７６の機能の一部または全部をコンソール１１以外の、例えば放射線透視撮影装置１０や、外部の装置が備えていてもよい。

また、上記各実施形態において、例えば、第１取得部７０、第２取得部７２、特定部７４、及び画像処理部７６といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。

また、上記各実施形態では、画像処理プログラム６１が記憶部６２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。画像処理プログラム６１は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、画像処理プログラム６１は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

２ 放射線透視撮影システム
１０ 放射線透視撮影装置
１１ コンソール
１２ ディスプレイ
１３ 入力デバイス
２０ 撮影台
２１ 術者用モニタ
２２ フットスイッチ
２３、４６ スタンド
２４ 支柱
２５ 放射線発生部
３０ 放射線源
３１ コリメータ
３２ 距離測定カメラ
３３ 放射線検出器
３９ 可視光カメラ
４０ 放射線管
４１ 電圧発生器
４５ 放射線画像
４７Ａ 患者画像、４７Ｂ 構造物画像
５０ 車椅子
５１ ストレッチャー
５５、５５Ａ、５５Ｂ 距離画像
５８ 学習用情報
６０ 制御部、６０Ａ ＣＰＵ、６０Ｂ ＲＯＭ、６０Ｃ ＲＡＭ
６１ 画像処理プログラム
６２ 記憶部
６３ 学習済みモデル
６４ Ｉ／Ｆ部
６９ バス
７０ 第１取得部
７２ 第２取得部
７４ 特定部
７６ 画像処理部
７８ 第３取得部
Ｆ 焦点
ＩＦ 照射野
ＯＰ 術者
Ｐ 患者
Ｒ 放射線
ＳＡ 撮影領域

Claims (17)

1. 少なくとも１つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、
   前記放射線画像に含まれる、前記被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、前記特定の形状に基づいて特定し、
   前記放射線画像に対して、前記構造物画像に応じた画像処理を行う
   画像処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記撮影領域に存在する撮影対象までの距離を取得し、
   前記距離及び前記特定の形状に基づいて、前記構造物画像を特定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記プロセッサは、
   前記撮影対象との間の距離を表す距離画像を撮影する距離画像撮影装置により撮影された前記距離画像を取得し、
   前記距離画像に基づいて、前記距離を取得する
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記距離画像撮影装置は、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式を用いて前記距離画像を撮影する
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記プロセッサは、
   前記距離に基づいて、前記距離画像から前記特定の形状に応じた構造物距離画像を検出し、
   前記構造物画像として、前記構造物距離画像に対応する画像を前記放射線画像から特定する
   請求項３または請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記プロセッサは、
   前記撮影領域に存在する前記構造物を前記撮影対象とした前記距離画像を複数用いて予め学習された学習済みモデルに基づいて、前記構造物距離画像を検出する
   請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記プロセッサは、
   前記放射線画像と、前記撮影領域に存在する前記構造物を前記撮影対象とした前記距離画像との組み合わせを複数用いて予め学習された学習済みモデルに基づいて、前記構造物画像を特定する
   請求項３または請求項４に記載の画像処理装置。
8. 前記プロセッサは、
   前記撮影領域を可視光画像撮影装置により撮影した可視光画像を取得し、
   前記可視光画像から検出した形状と、前記距離とに基づいて、前記放射線画像に含まれる前記構造物画像を特定する、
   請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記プロセッサは、
   前記撮影領域を可視光画像撮影装置により撮影した可視光画像を取得し、
   前記可視光画像から前記特定の形状に応じた構造物可視光画像を検出し、
   前記構造物画像として、前記構造物可視光画像に対応する画像を前記放射線画像から特定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記構造物は、金属からなる
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記構造物は、車椅子である
    請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記構造物は、ストレッチャーである
    請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記プロセッサは、
    前記画像処理を、前記放射線画像における前記構造物画像以外の領域に対して行う
    請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記画像処理は、コントラスト強調処理である
    請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 被写体の放射線画像を撮影する放射線画像撮影装置と、
    請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
    を備えた放射線画像撮影システム。
16. 被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、
    前記放射線画像に含まれる、前記被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、前記特定の形状に基づいて特定し、
    前記放射線画像に対して、前記構造物画像に応じた画像処理を行う
    処理をコンピュータが実行する画像処理方法。
17. 被写体が存在する撮影領域を放射線画像撮影装置により撮影した放射線画像を取得し、
    前記放射線画像に含まれる、前記被写体よりも放射線の透過率が低い特定の形状の構造物を表す構造物画像を、前記特定の形状に基づいて特定し、
    前記放射線画像に対して、前記構造物画像に応じた画像処理を行う
    処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。

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