JP2022013679A - 医用画像処理方法、医用画像処理装置及びｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】基準物質画像の画質を向上させること。【解決手段】実施形態の医用画像処理方法は、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得し、前記第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を前記第１の単色Ｘ線画像に適用することにより第１の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第２のＸ線エネルギーに対応する、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を前記第２の単色Ｘ線画像に適用することにより第２の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第１の補正後単色Ｘ線画像と前記第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する、ことを含む。【選択図】図５

Description

本明細書等に開示の実施形態は、医用画像処理方法、医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置に関する。

従来、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置が臨床の場において広く使用されている。Ｘ線ＣＴ装置によれば、被検体にＸ線を照射することで投影データを収集し、ＣＴ値の情報を各画素に割り当てたＣＴ画像を再構成することが可能である。また、近年、Ｘ線ＣＴ装置により収集された投影データに基づいて基準物質の存在率に基づく画像（基準物質画像）を生成する応用技術も使用されている。

特開２０１４－１４４２７４号公報

本明細書等に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、基準物質画像の画質を向上させることである。ただし、本明細書等に開示の実施形態により解決される課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を、本明細書等に開示の実施形態が解決する他の課題として位置付けることもできる。

実施形態の医用画像処理方法は、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得し、前記第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を前記第１の単色Ｘ線画像に適用することにより第１の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第２のＸ線エネルギーに対応する、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を前記第２の単色Ｘ線画像に適用することにより第２の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第１の補正後単色Ｘ線画像と前記第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する、ことを含む。

図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理システムの処理の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る処理回路の一連の処理を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る処理回路の一連の処理を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る画像処理の一例について説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。 図８は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照して、医用画像処理方法、医用画像処理装置及びＸ線ＣＴ装置の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
本実施形態では、図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１０及び医用画像処理装置２０を含んだ医用画像処理システム１を例として説明する。図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、図１に示すＸ線ＣＴ装置１０により収集された投影データに基づいて後述の各処理が実行されるものとして説明する。Ｘ線ＣＴ装置１０及び医用画像処理装置２０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。

なお、ネットワークＮＷを介して接続可能であれば、Ｘ線ＣＴ装置１０及び医用画像処理装置２０が設置される場所は任意である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０及び医用画像処理装置２０は、互いに異なる施設内に設置されていてもよい。即ち、ネットワークＮＷは、施設内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークであってもよい。また、Ｘ線ＣＴ装置１０と医用画像処理装置２０との間の通信は、画像保管装置等の他の装置を介して行なわれてもよいし、他の装置を介さず直接的に行なわれてもよい。このような画像保管装置の例としては、例えば、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）のサーバが挙げられる。

医用画像処理装置２０は、Ｘ線ＣＴ装置１０によって収集されたデータセットに基づいて、基準物質画像の生成を含む各種の処理を実行する。例えば、医用画像処理装置２０は、図１に示すように、メモリ２１、ディスプレイ２２、入力インタフェース２３及び処理回路２４を備える。

メモリ２１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ２１は、医用画像処理装置２０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。また、メモリ２１は、Ｘ線ＣＴ装置１０から受信した各種のデータを記憶する。なお、メモリ２１は、医用画像処理装置２０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。

ディスプレイ２２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ２２は、処理回路２４によって生成された基準物質画像を表示する。また、例えば、ディスプレイ２２は、入力インタフェース２３を介してユーザから各種の指示や設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示する。例えば、ディスプレイ２２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイである。ディスプレイ２２は、デスクトップ型でもよいし、医用画像処理装置２０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

なお、図１においては医用画像処理装置２０がディスプレイ２２を備えるものとして説明するが、医用画像処理装置２０は、ディスプレイ２２に代えて又は加えて、プロジェクタを備えてもよい。プロジェクタは、処理回路２４による制御の下、スクリーンや壁、床、被検体Ｐの体表面等に対して投影を行なうことができる。一例を挙げると、プロジェクタは、プロジェクションマッピングによって、任意の平面や物体、空間等への投影を行なうこともできる。

入力インタフェース２３は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路２４に出力する。例えば、入力インタフェース２３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インタフェース２３は、医用画像処理装置２０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インタフェース２３は、モーションキャプチャによりユーザからの入力操作を受け付ける回路であっても構わない。一例を挙げると、入力インタフェース２３は、トラッカーを介して取得した信号やユーザについて収集された画像を処理することにより、ユーザの体動や視線等を入力操作として受け付けることができる。また、入力インタフェース２３は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、医用画像処理装置２０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路２４へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース２３の例に含まれる。

処理回路２４は、制御機能２４ａ、第１生成機能２４ｂ、特定機能２４ｃ、第２生成機能２４ｄ、画像処理機能２４ｅ及び出力機能２４ｆを実行することで、医用画像処理装置２０全体の動作を制御する。ここで、制御機能２４ａ及び第２生成機能２４ｄは、取得部の一例である。また、画像処理機能２４ｅは、画像処理部の一例である。また、第１生成機能２４ｂは、生成部の一例である。

例えば、処理回路２４は、制御機能２４ａに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、入力インタフェース２３を介してユーザから受け付けた各種の入力操作に基づいて、第１生成機能２４ｂ、特定機能２４ｃ、第２生成機能２４ｄ、画像処理機能２４ｅ及び出力機能２４ｆといった各種の機能を制御する。また、制御機能２４ａは、ネットワークＮＷを介したデータの受信を制御する。例えば、制御機能２４ａは、Ｘ線ＣＴ装置１０によって収集された投影データをネットワークＮＷを介して受信し、メモリ２１に記憶させる。

また、例えば、処理回路２４は、第１生成機能２４ｂに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、基準物質画像の生成処理を行なう。また、例えば、処理回路２４は、特定機能２４ｃに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーの特定を行なう。また、例えば、処理回路２４は、第２生成機能２４ｄに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、単色Ｘ線画像の生成処理を行なう。また、例えば、処理回路２４は、画像処理機能２４ｅに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、単色Ｘ線画像に対する画像処理を行なう。また、例えば、処理回路２４は、出力機能２４ｆに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、第１生成機能２４ｂによって生成された基準物質画像、又は、基準物質画像に基づいて生成された各種の画像を出力する。なお、処理回路２４における各機能の詳細については後述する。

図１に示す医用画像処理装置２０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ２１へ記憶されている。処理回路２４は、メモリ２１からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路２４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。

なお、図１においては単一の処理回路２４にて、制御機能２４ａ、第１生成機能２４ｂ、特定機能２４ｃ、第２生成機能２４ｄ、画像処理機能２４ｅ、出力機能２４ｆが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路２４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路２４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

また、処理回路２４は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路２４は、メモリ２１から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用画像処理装置２０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。

次に、Ｘ線ＣＴ装置１０について、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、架台装置１１０と、寝台装置１３０と、コンソール装置１４０とを有する。

図２においては、非チルト状態での回転フレーム１１３の回転軸又は寝台装置１３０の天板１３３の長手方向をＺ軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をＸ軸方向とする。また、Ｚ軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をＹ軸方向とする。なお、図２は、説明のために架台装置１１０を複数方向から描画したものであり、Ｘ線ＣＴ装置１０が架台装置１１０を１つ有する場合を示す。

架台装置１１０は、Ｘ線管１１１と、Ｘ線検出器１１２と、回転フレーム１１３と、Ｘ線高電圧装置１１４と、制御装置１１５と、ウェッジ１１６と、コリメータ１１７と、ＤＡＳ（Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）１１８とを有する。

Ｘ線管１１１は、熱電子を発生する陰極（フィラメント）と、熱電子の衝突を受けてＸ線を発生する陽極（ターゲット）とを有する真空管である。Ｘ線管１１１は、Ｘ線高電圧装置１１４からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。

Ｘ線検出器１１２は、Ｘ線管１１１から照射されて被検体Ｐを通過したＸ線を検出し、検出したＸ線量に対応した信号をＤＡＳ１１８へと出力する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、Ｘ線管１１１の焦点を中心とした１つの円弧に沿ってチャンネル方向（チャネル方向）に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。Ｘ線検出器１１２は、例えば、チャネル方向に複数の検出素子が配列された検出素子列が列方向（スライス方向、roｗ方向）に複数配列された構造を有する。

例えば、Ｘ線検出器１１２は、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有する。シンチレータは入射Ｘ線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのＸ線入射側の面に配置され、散乱Ｘ線を吸収するＸ線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ（１次元コリメータ又は２次元コリメータ）と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、フォトダイオード等の光センサを有する。なお、Ｘ線検出器１１２は、入射したＸ線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。

回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１とＸ線検出器１１２とを対向支持し、制御装置１１５によってＸ線管１１１とＸ線検出器１１２とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム１１３は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム１１３は、Ｘ線管１１１及びＸ線検出器１１２に加えて、Ｘ線高電圧装置１１４やウェッジ１１６、コリメータ１１７、ＤＡＳ１１８等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム１１３は、図２において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。以下では、架台装置１１０において、回転フレーム１１３、及び、回転フレーム１１３と共に回転移動する部分を、回転部とも記載する。

Ｘ線高電圧装置１１４は、変圧器（トランス）及び整流器等の電気回路を有し、Ｘ線管１１１に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、Ｘ線管１１１が発生するＸ線に応じた出力電圧の制御を行なうＸ線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。なお、Ｘ線高電圧装置１１４は、回転フレーム１１３に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。

制御装置１１５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置１１５は、入力インタフェース１４３からの入力信号を受けて、架台装置１１０及び寝台装置１３０の動作制御を行なう。例えば、制御装置１１５は、回転フレーム１１３の回転や架台装置１１０のチルト、寝台装置１３０の動作等について制御を行なう。一例を挙げると、制御装置１１５は、架台装置１１０をチルトさせる制御として、入力された傾斜角度（チルト角度）情報により、Ｘ軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム１１３を回転させる。なお、制御装置１１５は架台装置１１０に設けられてもよいし、コンソール装置１４０に設けられてもよい。

ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線量を調節するためのＸ線フィルタである。具体的には、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から被検体Ｐへ照射されるＸ線が予め定められた分布になるように、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線を減衰させるＸ線フィルタである。例えば、ウェッジ１１６は、ウェッジフィルタ（ｗｅｄｇｅ ｆｉｌｔｅｒ）やボウタイフィルタ（ｂｏｗ－ｔｉｅ ｆｉｌｔｅｒ）であり、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウム等を加工して作製される。

コリメータ１１７は、ウェッジ１１６を透過したＸ線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ１１７は、Ｘ線絞りと呼ばれる場合もある。また、図２においては、Ｘ線管１１１とコリメータ１１７との間にウェッジ１１６が配置される場合を示すが、Ｘ線管１１１とウェッジ１１６との間にコリメータ１１７が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ１１６は、Ｘ線管１１１から照射され、コリメータ１１７により照射範囲が制限されたＸ線を透過して減衰させる。

ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２が有する各検出素子によって検出されるＸ線の信号を収集する。例えば、ＤＡＳ１１８は、各検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行なう増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを有し、検出データを生成する。ＤＡＳ１１８は、例えば、プロセッサにより実現される。

ＤＡＳ１１８が生成したデータは、回転フレーム１１３に設けられた発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ：ＬＥＤ）を有する送信機から、光通信によって、架台装置１１０の非回転部分（例えば、固定フレーム等。図２での図示は省略している）に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置１４０へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム１１３を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム１１３から架台装置１１０の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。

寝台装置１３０は、スキャン対象の被検体Ｐを載置、移動させる装置であり、基台１３１と、寝台駆動装置１３２と、天板１３３と、支持フレーム１３４とを有する。基台１３１は、支持フレーム１３４を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置１３２は、被検体Ｐが載置された天板１３３を、天板１３３の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム１３４の上面に設けられた天板１３３は、被検体Ｐが載置される板である。なお、寝台駆動装置１３２は、天板１３３に加え、支持フレーム１３４を天板１３３の長軸方向に移動してもよい。

コンソール装置１４０は、メモリ１４１と、ディスプレイ１４２と、入力インタフェース１４３と、処理回路１４４とを有する。なお、コンソール装置１４０は架台装置１１０とは別体として説明するが、架台装置１１０にコンソール装置１４０又はコンソール装置１４０の各構成要素の一部が含まれてもよい。

メモリ１４１は、上述したメモリ２１と同様にして構成することができる。例えば、メモリ１４１は、被検体Ｐから収集された各種データの保存を行なったり、Ｘ線ＣＴ装置１０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶したりする。

ディスプレイ１４２は、上述したディスプレイ２２と同様にして構成することができる。例えば、ディスプレイ１４２は、処理回路１４４による制御の下、医用画像処理装置２０において生成された基準物質画像や、ユーザから各種の指示や設定等を受け付けるためのＧＵＩを表示させることができる。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ディスプレイ１４２に代えて又は加えてプロジェクタを備えることとしてもよい。

入力インタフェース１４３は、上述した入力インタフェース２３と同様にして構成することができる。例えば、入力インタフェース１４３は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１４４に出力する。

処理回路１４４は、制御機能１４４ａ、収集機能１４４ｂ及び出力機能１４４ｃを実行することで、Ｘ線ＣＴ装置１０全体の動作を制御する。

例えば、処理回路１４４は、制御機能１４４ａに対応するプログラムをメモリ１４１から読み出して実行することにより、入力インタフェース１４３を介してユーザから受け付けた各種の入力操作に基づいて、収集機能１４４ｂ、出力機能１４４ｃといった各種の機能を制御する。

また、例えば、処理回路１４４は、収集機能１４４ｂに対応するプログラムをメモリ１４１から読み出して実行することにより、被検体Ｐに対するスキャンを実行する。例えば、収集機能１４４ｂは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御することにより、Ｘ線管１１１に高電圧を供給する。これにより、Ｘ線管１１１は、被検体Ｐに対し照射するＸ線を発生する。また、収集機能１４４ｂは、寝台駆動装置１３２を制御することにより、被検体Ｐを架台装置１１０の撮影口内へ移動させる。また、収集機能１４４ｂは、ウェッジ１１６の位置、及び、コリメータ１１７の開口度及び位置を調整することで、被検体Ｐに照射されるＸ線の分布を制御する。また、収集機能１４４ｂは、制御装置１１５を制御することにより回転部を回転させる。また、収集機能１４４ｂによってスキャンが実行される間、ＤＡＳ１１８は、Ｘ線検出器１１２における各検出素子からＸ線の信号を収集し、検出データを生成する。

また、収集機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して、前処理を施す。例えば、収集機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された検出データに対して、対数変換処理やオフセット補正処理、チャンネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施す。なお、前処理を施した後のデータについては生データとも記載する。また、前処理を施す前の検出データ及び前処理を施した後の生データを総称して、投影データとも記載する。

また、例えば、処理回路１４４は、出力機能１４４ｃに対応するプログラムをメモリ１４１から読み出して実行することにより、被検体Ｐから収集された各種のデータを出力する。例えば、出力機能１４４ｃは、被検体Ｐに対するスキャンを実行することで収集されたデータを、ネットワークＮＷを介して、医用画像処理装置２０に送信する。また、例えば、出力機能１４４ｃは、ディスプレイ１４２における表示の制御を行なう。

図２に示すＸ線ＣＴ装置１０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ１４１へ記憶されている。処理回路１４４は、メモリ１４１からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路１４４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。

なお、図２においては単一の処理回路１４４にて、制御機能１４４ａ、収集機能１４４ｂ及び出力機能１４４ｃが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１４４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１４４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

また、処理回路１４４は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路１４４は、メモリ１４１から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、Ｘ線ＣＴ装置１０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図２に示す各機能を実現する。

以上、Ｘ線ＣＴ装置１０及び医用画像処理装置２０を含んだ医用画像処理システム１の構成例について説明した。かかる構成の下、医用画像処理装置２０における処理回路２４は、以下で説明する処理によって、基準物質画像の画質を向上させる。

まず、被検体Ｐから投影データを収集し、基準物質画像を生成するまでの一連の処理について図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係る医用画像処理システム１の処理の一例を示す図である。被検体Ｐに対するスキャンが実行されている間、ＤＡＳ１１８は、投影データを生成し、処理回路１４４は、生成された投影データに対して前処理や分離処理といった各種の処理を施す。

ここで、収集機能１４４ｂは、被検体Ｐに対して、デュアルエナジー（Ｄｕａｌ Ｅｎｅｒｇｙ）のスキャンを実行することができる。デュアルエナジーは、異なるＸ線エネルギーのそれぞれに対応した投影データを収集する技術である。デュアルエナジーの方式については特に限定されるものではないが、収集機能１４４ｂは、例えば、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングや、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチング、積層型検出器（デュアルレイヤー）、デュアルソース方式、スプリット方式といった方式により、デュアルエナジーのスキャンを実行することができる。

Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングの方式でデュアルエナジー収集を実行する場合、収集機能１４４ｂは、エネルギーＥ１のＸ線を用いて１回目のスキャンを行なった後、エネルギーＥ２のＸ線を用いて２回目のスキャンを行なう。なお、エネルギーＥ２は、エネルギーＥ１と異なるＸ線エネルギーである。例えば、収集機能１４４ｂは、Ｘ線高電圧装置１１４を制御し、Ｘ線管１１１に供給する管電圧を制御することで、エネルギーＥ１とエネルギーＥ２との切り替えを行なうことができる。これにより、収集機能１４４ｂは、１回目のスキャンにおいてエネルギーＥ１に対応する投影データを収集し、２回目のスキャンにおいてエネルギーＥ２に対応する投影データを収集することができる。

Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングの方式でデュアルエナジー収集を実行する場合、収集機能１４４ｂは、１回のスキャンの中でビューごとにＸ線のエネルギーを変化させて、エネルギーＥ１に対応する投影データとエネルギーＥ２に対応する投影データとを略同時に収集する。即ち、スキャン中、Ｘ線管１１１は図２に示したＺ軸を回転軸として被検体Ｐの周囲を回転し、照射角度を変えながら被検体ＰにＸ線を照射する。ここで、収集機能１４４ｂは、照射角度（ビュー）ごとに、Ｘ線のエネルギーをエネルギーＥ１とエネルギーＥ２との間で高速に切り替えることで、エネルギーＥ１に対応する投影データとエネルギーＥ２に対応する投影データとを収集する。

デュアルレイヤーの方式でデュアルエナジー収集を実行する場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線検出器１１２として、積層型検出器を備える。例えば、Ｘ線検出器１１２は、第１の層１１２ａと、第２の層１１２ｂとから構成され、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線を分光して検出する。例えば、第１の層１１２ａはエネルギーＥ１のＸ線を検出し、第２の層１１２ｂは、第１の層１１２ａを透過したエネルギーＥ２のＸ線を検出する。この場合、収集機能１４４ｂは、第１の層１１２ａからの出力に基づいてエネルギーＥ１に対応する投影データを収集し、第２の層１１２ｂからの出力に基づいてエネルギーＥ２に対応する投影データを収集することができる。

デュアルソースの方式でデュアルエナジー収集を実行する場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線管１１１として、第１のＸ線管１１１ａ及び第２のＸ線管１１１ｂを備える。また、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線検出器１１２として、第１のＸ線管１１１ａから照射されたＸ線を検出する第１のＸ線検出器１１２ｃと、第２のＸ線管１１１ｂから照射されたＸ線を検出する第２のＸ線検出器１１２ｄとを備える。この場合、収集機能１４４ｂは、第１のＸ線管１１１ａからエネルギーＥ１のＸ線を照射させ、第２のＸ線管１１１ｂからエネルギーＥ２のＸ線を照射させる。これにより、収集機能１４４ｂは、第１のＸ線検出器１１２ｃからの出力に基づいてエネルギーＥ１に対応する投影データを収集し、第２のＸ線検出器１１２ｄからの出力に基づいてエネルギーＥ２に対応する投影データを収集することができる。

スプリット方式でデュアルエナジー収集を実行する場合、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ウェッジ１１６として、Ｘ線管１１１から照射されたＸ線をエネルギーの異なる複数のＸ線に分割するフィルタを備える。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０は、ウェッジ１１６として、Ｘ線フィルタ１１６ａ及びＸ線フィルタ１１６ｂを備える。この場合、収集機能１４４ｂは、Ｘ線管１１１から照射されてＸ線フィルタ１１６ａを透過したＸ線の検出結果に基づいてエネルギーＥ１に対応する投影データを収集し、Ｘ線管１１１から照射されてＸ線フィルタ１１６ｂを透過したＸ線の検出結果に基づいてエネルギーＥ２に対応する投影データを収集することができる。

上述した通り、収集機能１４４ｂは、デュアルエナジーのスキャンを実行し、エネルギーＥ１及びエネルギーＥ２に対応する投影データを収集する。また、収集機能１４４ｂは、収集した投影データに対して、対数変換処理やオフセット補正処理、チャンネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施す。更に、収集機能１４４ｂは、前処理後の投影データに対して分離処理を施す。

ここで、図３に示す分離処理は、例えば、前処理後の投影データを、複数の基準物質それぞれの投影データに分離する処理である。以下では、基準物質ごとに分離された投影データを、線積分データとも記載する。例えば、収集機能１４４ｂは、デュアルエナジーのスキャンによって収集した投影データを、第１基準物質の線積分データと、第２基準物質の線積分データとに分離する。なお、基準物質は、様々なエネルギーにおける減弱係数（線減弱係数や質量減弱係数）が既知である物質から設定される。基準物質の具体例については特に限定されるものではないが、収集機能１４４ｂは、例えば骨及び水を第１基準物質及び第２基準物質として設定することができる。

このような分離処理は、エネルギー「Ｅ」における撮影部位のある位置の減弱係数が、エネルギー「Ｅ」における２つの基準物質それぞれの減弱係数と、当該位置に存在する２つの基準物質それぞれの存在率とで表せるという前提に基づくものである。ここで、Ｘ線透過線「ｌ」における第１基準物質の存在率「ｃ１」の線積分及び第２基準物質の存在率「ｃ２」の線積分それぞれを、「第１線積分データ」及び「第２線積分データ」とする。また、多色である高エネルギーにおける第１基準物質の平均減弱係数及び第２基準物質の平均減弱係数それぞれを、「高エネルギー第１平均減弱係数」及び「高エネルギー第２平均減弱係数」とする。また、多色である低エネルギーにおける第１基準物質の平均減弱係数及び第２基準物質の平均減弱係数それぞれを、「低エネルギー第１平均減弱係数」及び「低エネルギー第２平均減弱係数」とする。また、Ｘ線透過線「ｌ」における高エネルギー照射時のビームハードニングによる誤差及び低エネルギー照射時のビームハードニングによる誤差それぞれを、「高エネルギー誤差」及び「低エネルギー誤差」とする。

収集機能１４４ｂは、「高エネルギー第１平均減弱係数」、「第１線積分データ」、「高エネルギー第２平均減弱係数」、「第２線積分データ」及び「高エネルギー誤差」を用いた式により、高エネルギー投影データを近似する。また、収集機能１４４ｂは、「低エネルギー第１平均減弱係数」、「第１線積分データ」、「低エネルギー第２平均減弱係数」、「第２線積分データ」及び「低エネルギー誤差」を用いた式により、低エネルギー投影データを近似する。そして、収集機能１４４ｂは、かかる２つの近似式を反復的に解法することで、第１線積分データ及び第２線積分データを求めることができる。

出力機能１４４ｃは、収集機能１４４ｂによって生成された線積分データを、ネットワークＮＷを介して医用画像処理装置２０に送信する。また、制御機能２４ａは線積分データを受信し、メモリ２１に記憶させる。また、第１生成機能２４ｂは、線積分データに基づいて基準物質画像の生成処理を実行する。即ち、第１生成機能２４ｂは、各画素（ピクセル又はボクセル）の画素値が当該画素に存在する基準物質の存在率を示す基準物質画像を、複数の基準物質それぞれの線積分データから再構成する。

例えば、第１生成機能２４ｂは、第１線積分データを逆投影処理することで、第１基準物質の基準物質画像を再構成する。また、第１生成機能２４ｂは、第２線積分データを逆投影処理することで、第２基準物質の基準物質画像を再構成する。なお、以下では、第１基準物質の基準物質画像を第１基準物質画像とも記載する。また、以下では、第２基準物質の基準物質画像を第２基準物質画像とも記載する。第１基準物質画像の画素「ｉ」の画素値は、画素「ｉ」における第１基準物質の存在率「ｃ１」となる。また、第２基準物質画像の画素「ｉ」の画素値は、画素「ｉ」における第２基準物質の存在率「ｃ２」となる。

ここで、生成した画像については、画質を向上させるため、種々の画像処理を行なうことが考えられる。例えば、ＣＴ値の情報を各画素に割り当てたＸ線ＣＴ画像に対しては、ノイズ低減処理やコントラスト強調処理、エッジ強調処理、補正処理等といった種々な画像処理が適用可能である。但し、基準物質画像はＸ線ＣＴ画像とは異なり、ＣＴ値の情報を有する画像ではないため、Ｘ線ＣＴ画像に関する画像処理技術を基準物質画像にそのまま適用することはできない。

そこで、処理回路２４は、図３に示すように、基準物質画像に基づいて単色Ｘ線画像を生成し、単色Ｘ線画像に対して画像処理を実行する。単色Ｘ線画像はＣＴ値の情報を有する画像であるため、Ｘ線ＣＴ画像に関する画像処理技術を適用することが可能である。更に、処理回路２４は、画像処理後の単色Ｘ線画像に基づいて、基準物質画像を再度生成する。これにより、処理回路２４は、Ｘ線ＣＴ画像に関する画像処理技術を利用して、基準物質画像の画質を向上させることができる。

以下、単色Ｘ線画像の生成処理及び画像処理を含む一連の処理について、図４を用いて説明する。図４は、第１の実施形態に係る処理回路２４の一連の処理を示す図である。図４においては、第１基準物質画像及び第２基準物質画像の例として、基準物質画像Ｉ１１及び基準物質画像Ｉ１２について説明する。また、図４においては、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２１と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２２とを生成する場合について説明する。

例えば、単色Ｘ線画像の生成処理に先立って、特定機能２４ｃは、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを特定する。例えば、特定機能２４ｃは、撮影部位または撮影目的の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを特定することができる。

一例を挙げると、撮影部位及び撮影目的とＸ線エネルギーとを対応付けた対応情報が事前に生成され、メモリ２１に格納される。このような対応情報は特定機能２４ｃが作成してもよいし、外部装置において生成された対応情報をネットワークＮＷを介して取得することとしても構わない。また、このような対応情報は、ユーザがマニュアルで作成しても構わない。そして、単色Ｘ線画像の生成処理を行なう際、特定機能２４ｃは、被検体Ｐにおける撮影部位及び撮影目的の情報を取得し、対応情報と照らし合わせることで、Ｘ線エネルギーを特定する。例えば、被検体Ｐにおける撮影部位が「頭部」であり、撮影目的が「脳腫瘍の診断」である場合、特定機能２４ｃは、「頭部／脳腫瘍」に対応付けられたＸ線エネルギーを対応情報から読み出すことで、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを特定する。

なお、特定機能２４ｃは、被検体Ｐにおける撮影部位及び撮影目的の情報を、病院情報システム（ＨＩＳ：Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）や、放射線情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等のシステムから自動で取得することができる。また、特定機能２４ｃは、被検体Ｐにおける撮影部位及び撮影目的の情報を、ユーザからの入力操作に基づいて取得することもできる。また、特定機能２４ｃがＸ線エネルギーの特定を行なう代わりに、ユーザがマニュアルで第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを設定することとしても構わない。

次に、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ１１及び基準物質画像Ｉ１２に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２１と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２２とをそれぞれ生成する。以下、基準物質画像に基づく単色Ｘ線画像の生成処理について、数式を参照しながら説明する。

例えば、ピクセルとしての画素「ｉ」の画像上の位置を示す座標を「ｘ」及び「ｙ」とする。そして、画素「ｘ，ｙ」における基準物質画像Ｉ１１の画素値（第１基準物質の存在率）を「ｃ１（ｘ,ｙ）」とし、画素「ｘ，ｙ」における基準物質画像Ｉ１２の画素値（第２基準物質の存在率）を「ｃ２（ｘ，ｙ）」とする。また、任意のエネルギー「Ｅ」における第１基準物質の線減弱係数を「μ１（Ｅ）」とする。また、任意のエネルギー「Ｅ」における第２基準物質の線減弱係数を「μ２（Ｅ）」とする。かかる場合、エネルギー「Ｅ」における画素「ｘ，ｙ」に対応する撮影部位の線減弱係数「μ（Ｅ，ｘ，ｙ）」は、２つの基準物質画像を用いて、以下の式（１）により求めることができる。

また、「Ｅ」における画素「ｘ，ｙ」に対応する撮影部位のＣＴ値「ＣＴ♯（Ｅ，ｘ，ｙ）」は、式（１）により求められる「μ（Ｅ，ｘ，ｙ）」と、水の「Ｅ」における線減弱係数「μｗａｔｅｒ（Ｅ）」とを、以下の式（２）に代入することで求まる。

第２生成機能２４ｄは、基準物質画像と、式（１）及び式（２）とを用いて、任意のエネルギー「Ｅ」における単色Ｘ線画像を生成することができる。すなわち、２つの基準物質画像が取得されれば、式（１）より任意のエネルギーでの線減弱係数を求めることができ、この線減弱係数を式（２）に代入することでＣＴ値を求めることができる。第２生成機能２４ｄは、かかる処理を、ピクセルごと又はボクセルごとに行なうことで、単色Ｘ線画像を生成する。

例えば、第１のＸ線エネルギーとして「ＡｋｅＶ」が特定され、第２のＸ線エネルギーとして「ＢｋｅＶ」が特定されている場合、第２生成機能２４ｄは、「ＡｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２１と、「ＢｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２２とを生成する。なお、「ＡｋｅＶ」は、例えば、「ＢｋｅＶ」より高いＸ線エネルギーである。

具体的には、第２生成機能２４ｄは、「ＡｋｅＶ」における画素「ｘ，ｙ」の線減弱係数を式（１）により求め、この線減弱係数と水の「ＡｋｅＶ」における線減弱係数「μｗａｔｅｒ（Ａ）」とを式（２）に代入して画素「ｉ」のＣＴ値を算出することで、単色Ｘ線画像Ｉ２１を生成する。また、第２生成機能２４ｄは、「ＢｋｅＶ」における画素「ｘ，ｙ」の線減弱係数を式（１）により求め、この線減弱係数と水の「ＢｋｅＶ」における線減弱係数「μｗａｔｅｒ（Ｂ）」とを式（２）に代入して画素「ｘ，ｙ」のＣＴ値を算出することで、単色Ｘ線画像Ｉ２２を生成する。

次に、画像処理機能２４ｅは、生成された単色Ｘ線画像に対して画像処理を実行する。ここで、単色Ｘ線画像の各画素はＣＴ値の情報を有していることから、単色Ｘ線画像に対しては、従来のＣＴ値情報を用いた様々な画像処理を適応することが可能である。例えば、画像処理機能２４ｅは、図４に示すように、単色Ｘ線画像Ｉ２１及び単色Ｘ線画像Ｉ２２に対して画像処理Ａ１を実行し、単色Ｘ線画像Ｉ３１及び単色Ｘ線画像Ｉ３２を生成する。画像処理Ａ１は、例えば、ＣＴ値情報を用いたノイズ低減処理やコントラスト強調処理、エッジ強調処理、補正処理等である。

次に、第１生成機能２４ｂは、単色Ｘ線画像Ｉ３１及び単色Ｘ線画像Ｉ３２を用いて、再度、基準物質画像の生成処理を実行する。即ち、第１生成機能２４ｂは、複数の単色Ｘ線画像を基準物質ごとに分解して、複数の基準物質それぞれの基準物質画像を生成する。以下、単色Ｘ線画像に基づく基準物質画像の生成処理について、数式を参照しながら説明する。

例えば、画像処理後の単色Ｘ線画像Ｉ３１（ＡｋｅＶ）の画素「ｘ，ｙ」のＣＴ値「ＣＴ♯（Ａ，ｘ，ｙ）」は、式（２）の「Ｅ」を「Ａ」とした以下の「式（３）の上式」で示すことができる。また、画像処理後の単色Ｘ線画像Ｉ３２（ＢｋｅＶ）の画素「ｘ，ｙ」のＣＴ値「ＣＴ♯（Ｂ，ｘ，ｙ）」は、式（２）の「Ｅ」を「Ｂ」とした以下の「式（３）の下式」で示すことができる。

ここで、式（３）の上式における「μ（Ａ，ｘ，ｙ）」は、単色Ｘ線画像Ｉ３１（ＡｋｅＶ）の画素「ｘ，ｙ」における線減弱係数を示している。また、式（３）の下式における「μ（Ｂ，ｘ，ｙ）」は、単色Ｘ線画像Ｉ３２（ＢｋｅＶ）の画素「ｘ，ｙ」における線減弱係数を示している。かかる線減弱係数は、ＣＴ値情報を用いた画像処理Ａ１が反映された線減弱係数となる。

式（３）の上式を、画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ａ，ｘ，ｙ）」の式に変形すると、以下の式（４）の上式となる。また、式（３）の下式を、画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ｂ，ｘ，ｙ）」の式に変形すると、以下の式（４）の下式となる。

一方、上述したように、任意のエネルギー「Ｅ」での画素「ｘ，ｙ」の線減弱係数は、「ｃ１（ｘ，ｙ）」及び「ｃ２（ｘ，ｙ）」と、「μ１（Ｅ）」及び「μ２（Ｅ）」とから式（１）で表される。従って、画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ａ，ｘ，ｙ）」は、式（１）の「Ｅ」を「Ａ」とした以下の「式（５）の上式」で示すことができる。また、画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ｂ，ｘ，ｙ）」は、式（１）の「Ｅ」を「Ｂ」とした以下の「式（５）の下式」で示すことができる。

ただし、式（５）の上式における「ｃ１（ｘ，ｙ）」は、画素「ｘ，ｙ」における第１基準物質の画像処理Ａ１が反映された存在率である。また、式（５）の上式における「ｃ２（ｘ，ｙ）」は、画素「ｘ，ｙ」における第２基準物質の画像処理Ａ１が反映された存在率である。

式（５）の上式を、第１基準物質の画像処理Ａ１が反映された存在率「ｃ１（ｘ，ｙ）」の式に変形すると、以下の式（６）の上式となる。また、式（５）の下式を、第２基準物質の画像処理Ａ１が反映された存在率「ｃ２（ｘ，ｙ）」の式に変形すると、以下の式（６）の下式となる。

ここで、第１基準物質の任意のエネルギーにおける線減弱係数と、第２基準物質の任意のエネルギーにおける線減弱係数とは、既知である。すなわち、第１生成機能２４ｂは、式（６）に示す『第１基準物質の「Ａ」及び「Ｂ」それぞれにおける線減弱係数「μ１（Ａ）」及び「μ１（Ｂ）」』と、『第２基準物質の「Ａ」及び「Ｂ」それぞれにおける線減弱係数「μ２（Ａ）」及び「μ２（Ｂ）」』とを予め設定することができる。

また、画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ａ，ｘ，ｙ）」及び画像処理Ａ１が反映された線減弱係数「μ（Ｂ，ｘ，ｙ）」は、単色Ｘ線画像Ｉ３１（ＡｋｅＶ）及び単色Ｘ線画像Ｉ３２（ＢｋｅＶ）の画素値を用いて式（４）により算出することができる。

このことから、第１生成機能２４ｂは、単色Ｘ線画像Ｉ３１（ＡｋｅＶ）及び単色Ｘ線画像Ｉ３２（ＢｋｅＶ）を用いて、式（４）の演算処理を画素ごとに行なう。そして、第１生成機能２４ｂは、式（４）を用いた演算処理結果を、式（６）に代入することで、画像処理Ａ１が反映された各基準物質の存在率を、画素ごとに算出する。これにより、第１生成機能２４ｂは、２つの単色Ｘ線画像を、第１基準物質の基準物質画像Ｉ４１と第２基準物質の基準物質画像Ｉ４２とに分解する。即ち、第１生成機能２４ｂは、画像処理Ａ１が施された単色Ｘ線画像Ｉ３１及び単色Ｘ線画像Ｉ３２に基づいて、基準物質画像Ｉ４１及び基準物質画像Ｉ４２を生成することができる。

基準物質画像Ｉ４１及び基準物質画像Ｉ４２においては、画像処理Ａ１の効果が反映されており、基準物質画像Ｉ１１及び基準物質画像Ｉ１２と比較して画質が向上している。即ち、処理回路２４は、ＣＴ値情報を用いた画像処理により、基準物質画像の画質を向上させることができる。また、基準物質画像からは、単色Ｘ線画像や密度画像、実効原子番号画像といった各種画像を更に生成することができるところ、処理回路２４は、ＣＴ値情報を用いた画像処理により、基準物質画像に基づいて生成される各種画像の画質を向上させることもできる。

なお、図４においては、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２１と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２２との双方に対して、画像処理Ａ１を実行するものとして説明した。ここで、画像処理の種類や処理パラメータについては、処理対象に応じて最適化することが好ましい。そこで、処理回路２４は、複数の単色Ｘ線画像のそれぞれに対して異なる画像処理を施し、基準物質画像の画質を更に向上させることとしてもよい。

以下、単色Ｘ線画像ごとに異なる画像処理を施す場合の処理について図５を用いて説明する。図５は、第１の実施形態に係る処理回路２４の一連の処理を示す図である。図５においては、第１基準物質画像及び第２基準物質画像の例として、基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４について説明する。また、図５においては、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２３と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２４とを生成する場合について説明する。

まず、特定機能２４ｃは、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを特定する。例えば、特定機能２４ｃは、撮影部位または撮影目的の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーを特定する。或いは、ユーザは、撮影部位や撮影目的等の情報を考慮して、第１のＸ線エネルギー及び第２のＸ線エネルギーをマニュアルで設定してもよい。

次に、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２３と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２４とをそれぞれ生成する。例えば、第２生成機能２４ｄは、上述した式（１）及び式（２）を用いて、「ＡｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２３と、「ＢｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２４とを生成する。なお、単色Ｘ線画像Ｉ２３は、第１の単色Ｘ線画像の一例である。また、単色Ｘ線画像Ｉ２４は、第２の単色Ｘ線画像の一例である。

次に、画像処理機能２４ｅは、生成された単色Ｘ線画像に対して画像処理を実行する。例えば、画像処理機能２４ｅは、図５に示すように、単色Ｘ線画像Ｉ２３に画像処理Ａ２を適用することにより、単色Ｘ線画像Ｉ３３を得る。また、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２４に画像処理Ａ３を適用することにより、単色Ｘ線画像Ｉ３４を得る。なお、画像処理Ａ２は、第１の画像処理の一例である。また、画像処理Ａ３は、第２の画像処理の一例である。また、単色Ｘ線画像Ｉ３３は、第１の補正後単色Ｘ線画像の一例である。また、単色Ｘ線画像Ｉ３４は、第２の補正後単色Ｘ線画像の一例である。

ここで、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、例えば、ＣＴ値情報を用いたノイズ低減処理やコントラスト強調処理、エッジ強調処理、補正処理等である。また、画像処理Ａ３は、画像処理Ａ２とは異なる画像処理である。例えば、画像処理Ａ２は「ＡｋｅＶ」に対応するパラメータ処理であり、画像処理Ａ３は「ＢｋｅＶ」に対応するパラメータ処理である。

例えば、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、事前に設定された画像処理である。一例を挙げると、画像処理の種類や処理パラメータとＸ線エネルギーとを対応付けた画像処理情報が事前に生成され、メモリ２１に格納される。このような画像処理情報は、画像処理機能２４ｅが作成してもよいし、外部装置において生成された画像処理情報をネットワークＮＷを介して取得することとしても構わない。また、このような画像処理情報は、ユーザがマニュアルで作成しても構わない。そして、画像処理を行なう際、特定機能２４ｃは、「ＡｋｅＶ」や「ＢｋｅＶ」といったＸ線エネルギーの情報を取得し、画像処理情報と照らし合わせることで、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３を特定する。

ここで、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、撮影部位または撮影目的のいずれかに更に対応付いたものであってもよい。一例を挙げると、画像処理Ａ２は、「ＡｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像においてノイズ低減を最適化するようにパラメータが調整された画像処理である。また、画像処理Ａ３は、「ＢｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像においてノイズ低減を最適化するようにパラメータが調整された画像処理である。

ここで、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、ノイズ低減処理である場合には例えば次のようなものである。上述の通りデュアルエナジーのスキャンを実行し、エネルギーＥ１及びエネルギーＥ２に対応する投影データを収集した場合、かかるエネルギーＥ１、Ｅ２に応じて、かかる投影データから作成される単色Ｘ線のエネルギーとＳＤ値（標準偏差値）は、典型的には図６のように下に凸のグラフとなる。それぞれのエネルギー（ＡｋｅＶ、ＢｋｅＶ）において単色Ｘ線のノイズ低減処理を実行する。このようにすることで、画像処理機能２４ｅは、各単色Ｘ線に適したノイズ低減処理を行うことができる。なお、図６は、第１の実施形態に係る画像処理の一例について説明するための図である。

画像処理機能２４ｅは、入力エネルギーＥ１、Ｅ２の値を入力して、当該入力エネルギーの組（Ｅ１，Ｅ２）に対応する、単色Ｘ線のエネルギーＥ＿ｍｏｎｏとＳＤ値との対応関係を示す情報を得る。さらに画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線のエネルギーＡ［ｋｅＶ］，Ｂ［ｋｅＶ］のそれぞれを入力として、図６の対応関係を示す情報により、各単色Ｘ線のエネルギーに対応するＳＤ値ＳＤ＿Ａ，ＳＤ＿Ｂを得る。画像処理機能２４ｅは、かかるＳＤ＿Ａ，ＳＤ＿Ｂの値を用いて、各単色Ｘ線画像のノイズ低減処理を行う。さらにかかるノイズ低減処理においては、撮影部位または撮影目的のいずれかに更に対応した強度を入力パラメータとして実行することとしてもよい。

上述の例は、各単色Ｘ線画像に対する個別の画像処理の例としてノイズ低減処理を示したが、これに限らず、各単色Ｘ線画像に対して個別のコントラスト強調処理や、エッジ強調処理、補正処理等を適用することとしてもよい。

また上述の例に加えてあるいは代えて、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、機械学習の手法による画像処理であってもよい。例えば、画像処理Ａ２は、機械学習により得られるモデルを用いた第１の処理であり、画像処理Ａ３は、機械学習により得られるモデルを用いた、第１の処理とは異なる第２の処理であってもよい。ここで、第１の処理に用いられるモデルと、第２の処理に用いられるモデルとは、共通のモデルであってもよいし、異なるモデルであってもよい。

まず、第１の処理に用いられるモデルと、第２の処理に用いられるモデルとが共通である場合について説明する。例えば、画像処理機能２４ｅは、入力画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１を事前に生成し、或いは医用画像処理装置２０とは異なる他の装置において生成された学習済みモデルＭ１を事前に取得する。

学習済みモデルＭ１を画像処理機能２４ｅが生成する場合を一例として説明する。この場合、画像処理機能２４ｅは、まず、トレーニングデータを取得する。例えば、画像処理機能２４ｅは、トレーニングデータとして、ノイズの多い第１画像と、高画質な第２画像との組を取得する。例えば、第１画像及び第２画像は、異なる線量で収集されたシングルエナジーのＸ線画像である。即ち、第１画像は低線量のＸ線を用いて収集されたＸ線ＣＴ画像であり、第２画像は高線量のＸ線を用いて収集されたＸ線ＣＴ画像である。次に、画像処理機能２４ｅは、ノイズの多い第１画像を入力側データとし、高画質な第２画像を出力側データ（ターゲット）として、畳み込みニューラルネットワーク（Convolution Neural Network：ＣＮＮ）等の機械学習エンジンに入力する。そして、画像処理機能２４ｅは、第１画像の入力を受けたＣＮＮが好ましい結果を出力できるようパラメータを調整することで、学習済みモデルＭ１を生成する。例えば、第１画像の入力を受けたＣＮＮの出力層からはノイズ低減画像が出力され、画像処理機能２４ｅは、当該ノイズ低減画像と、高画質な第２画像との間の近さを表す関数（誤差関数）を最小化するようにＣＮＮのパラメータを調整する。

なお、入力側の第１画像が低線量のＸ線を用いて収集されたＸ線ＣＴ画像である場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第１画像は、ノイズシミュレータ等によってノイズを付加された画像であってもよい。また、例えば、第１画像は、ＦＢＰ（Filtered Back Projection）法によって再構成された画像であり、第２画像は、ＦＢＰ法より高精度の再構成方法（例えば逐次近似再構成法）によって再構成された画像であってもよい。また、出力側の第２画像が高画質である場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第２画像は、第１画像とは独立した別のノイズを含む、ノイズの多い画像であってもよい。また、学習済みモデルＭ１がＣＮＮであるものとして説明したが、他種の機械学習エンジンを採用しても構わない。例えば、学習済みモデルＭ１は、全結合ニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）等のニューラルネットワークであってもよい。

学習済みモデルＭ１は、例えばメモリ２１に格納される。画像処理機能２４ｅは、メモリ２１から学習済みモデルＭ１を適宜読み出して使用することができる。

例えば、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２３に対して学習済みモデルＭ１を適用し、単色Ｘ線画像Ｉ２３’を取得する。次に、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２３’と単色Ｘ線画像Ｉ２３とを所定の比率で合成することにより、単色Ｘ線画像Ｉ３３を得る。なお、単色Ｘ線画像Ｉ２３’は、第１の処理後画像の一例である。また、単色Ｘ線画像Ｉ２３’と単色Ｘ線画像Ｉ２３とを合成した比率は、第１の比率の一例である。

同様に、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２４に対して学習済みモデルＭ１を適用し、単色Ｘ線画像Ｉ２４’を取得する。次に、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２４’と単色Ｘ線画像Ｉ２４とを所定の比率で合成することにより、単色Ｘ線画像Ｉ３４を得る。なお、単色Ｘ線画像Ｉ２４’は、第２の処理後画像の一例である。また、単色Ｘ線画像Ｉ２４’と単色Ｘ線画像Ｉ２４とを合成した比率は、第２の比率の一例である。

ここで、第２の比率は、第１の非率とは異なる比率であってもよい。即ち、画像処理Ａ２と画像処理Ａ３とは異なる画像処理であってよい。例えば、単色Ｘ線画像Ｉ２３が「ＡｋｅＶ」に対応し、単色Ｘ線画像Ｉ２４が「ＡｋｅＶ」より低い「ＢｋｅＶ」に対応する場合において、第２の比率における単色Ｘ線画像Ｉ２４’の割合は、第１の比率における単色Ｘ線画像Ｉ２３’の割合より大きくなってもよい。即ち、単色Ｘ線画像では、一般に、エネルギーが低いほどＳＤ（Standard Deviation）が高くなる。従って、低エネルギーであるほど学習済みモデル適用済みの単色Ｘ線画像の比率を高くして合成することにより、ノイズ低減の効果を得つつ自然な画像を得ることができる。

なお、学習済みモデルＭ１は、部位ごとに生成されてもよい。例えば、頭部について収集された単色Ｘ線画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１１と、腹部について収集された単色Ｘ線画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１２とがそれぞれ生成されてもよい。この場合、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４に含まれる被検体Ｐの部位に応じて、学習済みモデルＭ１１や学習済みモデルＭ１２といった複数の学習済みモデルのいずれかを読み出し、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３を実行することができる。

また、学習済みモデルＭ１は、撮影方式ごとに生成されてもよい。例えば、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１３と、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１４とがそれぞれ生成されてもよい。

ここで、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像は、シングルエナジーで収集されたＸ線ＣＴ画像に対して、発生するノイズの種類等が類似することが知られている。従って、学習済みモデルＭ１３については、上述した通り、シングルエナジーで収集されたＸ線ＣＴ画像をトレーニングデータとして生成することができる。例えば、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングによる場合、単色Ｘ線画像Ｉ２３および単色Ｘ線画像Ｉ２４は、第１のエネルギーに対応するＸ線による第１のスキャンで得られる第１のスキャンデータと、第２のエネルギーに対応するＸ線による第２のスキャンで得られる第２のスキャンデータとに基づいて得られる。この場合、単色Ｘ線画像Ｉ２３および単色Ｘ線画像Ｉ２４に対して、シングルエナジーで収集されたＸ線ＣＴ画像、或いは、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像をトレーニングデータとする機械学習により得られた学習済みモデルＭ１３を用いることにより、画質の更なる向上を図ることができる。また、学習済みモデルＭ１４については、例えば、Ｓｌｏｗ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像や、シングルエナジーで収集されたＸ線ＣＴ画像をターゲットとし、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングで得られた単色Ｘ線画像を入力側データとしてＣＮＮ等のトレーニングを行なうことにより、生成することができる。

また、これまで、入力画像のノイズを低減するように機能付けられた学習済みモデルＭ１について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、入力画像のコントラストを向上させるように機能付けられた学習済みモデルＭ２や、入力画像の解像度（分解能）を向上させるように機能付けられた学習済みモデルＭ３といった別種の学習済みモデルであっても同様に生成し、また、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３を実行する際に使用することができる。

例えば、画像処理機能２４ｅは、シングルエナジーで収集されたＸ線画像や、任意方式のデュアルエナジー撮影で得られた単色Ｘ線画像等を出力側データとし、当該出力側データの画像に対してコントラストを低下させる画像処理を行なった画像を入力側データとして、ＣＮＮ等のトレーニングを行なうことにより、学習済みモデルＭ２を生成することができる。また、例えば、画像処理機能２４ｅは、シングルエナジーで収集されたＸ線画像や、任意方式のデュアルエナジー撮影で得られた単色Ｘ線画像等を出力側データとし、当該出力側データの画像に対して解像度を低下させる画像処理（複数画素の束ね処理など）を行なった画像を入力側データとして、ＣＮＮ等のトレーニングを行なうことにより、学習済みモデルＭ３を生成することができる。

学習済みモデルＭ１～Ｍ３のような各種の学習済みモデルは、撮影の目的や画質要求に応じて適宜選択される。例えば、ユーザは、低ノイズ性、コントラスト重視、分解能重視などの中から重視する要求を選択し、画像処理機能２４ｅは、選択された要求に応じて適切な学習済みモデルを選択して、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３を実行することができる。なお、学習済みモデルＭ２や学習済みモデルＭ３を用いる場合においても、学習済みモデルＭ１を用いる場合と同様に、学習済みモデル適用前の単色Ｘ線画像に対する、学習済みモデル適用済みの単色Ｘ線画像の比率を変化させることもできる。

また、これまで、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４に対して共通の学習済みモデルを適用する場合について説明したが、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４のそれぞれに別の学習済みモデルを適用してもよい。例えば、単色Ｘ線画像Ｉ２３が「ＡｋｅＶ」に対応し、単色Ｘ線画像Ｉ２４が「ＢｋｅＶ」に対応する場合において、画像処理機能２４ｅは、「ＡｋｅＶ」に対応する学習済みモデルＭ１５と、「ＢｋｅＶ」に対応する学習済みモデルＭ１６とをそれぞれ生成してもよい。例えば、「ＡｋｅＶ」で収集された低線量のＸ線画像を入力側データとし、「ＡｋｅＶ」で収集された高線量のＸ線画像を出力側データとして、学習済みモデルＭ１５を生成することができる。同様に、「ＢｋｅＶ」で収集された低線量のＸ線画像を入力側データとし、「ＢｋｅＶ」で収集された高線量のＸ線画像を出力側データとして、学習済みモデルＭ１６を生成することができる。そして、画像処理機能２４ｅは、単色Ｘ線画像Ｉ２３に対して学習済みモデルＭ１５を適用することにより画像処理Ａ２を実行し、単色Ｘ線画像Ｉ２４に対して学習済みモデルＭ１６を適用することにより画像処理Ａ３を実行する。この場合、学習済みモデル適用前の単色Ｘ線画像と、学習済みモデル適用済みの単色Ｘ線画像との合成は行なわないこととしてもよい。

また、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、ユーザの要望に応じて適宜調整することとしても構わない。例えば、高エネルギー側の単色Ｘ線画像Ｉ２３についてノイズ低減を抑制したい旨の入力操作をユーザが行なった場合、画像処理機能２４ｅは、画像処理Ａ２として、低強度のノイズ低減処理を実行する。また、低エネルギー側の単色Ｘ線画像Ｉ２４についてノイズ低減を抑制したい旨の入力操作をユーザが行なった場合、画像処理機能２４ｅは、画像処理Ａ３として、低強度のノイズ低減処理を実行する。また、高エネルギー側の単色Ｘ線画像Ｉ２３についてノイズをより抑制したい旨の入力操作をユーザが行なった場合、画像処理機能２４ｅは、画像処理Ａ２として、高強度のノイズ低減処理を実行する。また、低エネルギー側の単色Ｘ線画像Ｉ２４についてノイズをより抑制したい旨の入力操作をユーザが行なった場合、画像処理機能２４ｅは、画像処理Ａ３として、高強度のノイズ低減処理を実行する。

次に、第１生成機能２４ｂは、単色Ｘ線画像Ｉ３３及び単色Ｘ線画像Ｉ３４に基づいて、再度、基準物質画像の生成処理を実行する。即ち、第１生成機能２４ｂは、複数の単色Ｘ線画像を基準物質ごとに分解して、複数の基準物質それぞれの基準物質画像を生成する。例えば、第１生成機能２４ｂは、上述した式（３）～（６）を用いて、図５に示す基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４を生成する。なお、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４は、補正後基準物質画像の一例である。

ここで、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づいて、単色Ｘ線画像や密度画像、実効原子番号画像といった各種画像を更に生成してもよい。例えば、第２生成機能２４ｄは、上述した式（１）及び式（２）を用いて、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づく単色Ｘ線画像を生成することができる。また、例えば、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ４３と基準物質画像Ｉ４４とを用いた各種の重み付け計算を行なって、密度画像や実効原子番号画像等を生成することができる。また、出力機能２４ｆは、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４、或いは、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づいて生成された各種画像をディスプレイ２２に表示させる。

基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４においては、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３の効果が反映されており、基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４と比較して画質が向上している。即ち、処理回路２４は、ＣＴ値情報を用いた画像処理により、基準物質画像の画質を向上させることができる。特に、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４のそれぞれに対して適宜調整された互いに異なる画像処理であり、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４に対して一律に同じ画像処理を施す場合と比較して、基準物質画像の画質について更なる向上が期待される。また、ユーザとしては、単色Ｘ線画像Ｉ２３及び単色Ｘ線画像Ｉ２４のそれぞれに対して互いに異なる画像処理を設定できるため、より高い自由度で基準物質画像の画質を調整することができる。また、処理回路２４は、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づいて生成される各種画像の画質を向上させることもできる。

なお、画像処理Ａ２及び画像処理Ａ３は、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づいて生成される各種画像を参考に設定されてもよい。以下、この点について、第１のＸ線エネルギーが「ＡｋｅＶ」であり、第２のＸ線エネルギーが「ＢｋｅＶ」である場合を例として説明する。

まず、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４に基づいて、「ＡｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２３と「ＢｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ２４とを生成する。また、画像処理機能２４ｅは、「ＡｋｅＶ」に対応する画像処理Ａ２を単色Ｘ線画像Ｉ２３に適用することにより単色Ｘ線画像Ｉ３３を得る。また、画像処理機能２４ｅは、「ＢｋｅＶ」に対応する画像処理Ａ３を単色Ｘ線画像Ｉ２４に適用することにより単色Ｘ線画像Ｉ３４を得る。次に、第１生成機能２４ｂは、単色Ｘ線画像Ｉ３３及び単色Ｘ線画像Ｉ３４に基づいて、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４を生成する。ここで、第２生成機能２４ｄは、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４に基づいて、任意のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像を更に生成することができる。例えば、第２生成機能２４ｄは、「ＣｋｅＶ」に対応する単色Ｘ線画像Ｉ５１を生成することができる。例えば、「ＣｋｅＶ」は、「ＡｋｅＶ」及び「ＢｋｅＶ」よりも低いＸ線エネルギーである。

このような場合において、例えば単色Ｘ線画像Ｉ５１についてノイズ低減を抑制したい旨の入力操作をユーザが行なった場合、画像処理機能２４ｅは、画像処理Ａ３として、低強度のノイズ低減処理を実行する。即ち、画像処理機能２４ｅは、「ＡｋｅＶ」及び「ＢｋｅＶ」のうち低エネルギー側でのノイズ低減を抑制することにより、「ＣｋｅＶ」のような低エネルギー側でのノイズ低減についても抑制することができる。或いは、画像処理機能２４ｅは、「ＡｋｅＶ」及び「ＢｋｅＶ」の両側でのノイズ低減を抑制することにより、「ＣｋｅＶ」でのノイズ低減を抑制することとしてもよい。

次に、医用画像処理装置２０による処理の手順の一例を、図７を用いて説明する。図７は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２０の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０１及びステップＳ１０８は、制御機能２４ａに対応する。ステップＳ１０２及びステップＳ１０６は、第１生成機能２４ｂに対応する。ステップＳ１０３は、特定機能２４ｃに対応する。ステップＳ１０４は、第２生成機能２４ｄに対応する。ステップＳ１０５は、画像処理機能２４ｅに対応する。ステップＳ１０７は、出力機能２４ｆに対応する。

まず、処理回路２４は、Ｘ線ＣＴ装置１０から線積分データを取得したか否かを判定し（ステップＳ１０１）、取得していない場合には待機状態となる（ステップＳ１０１否定）。一方で、線積分データを取得した場合（ステップＳ１０１肯定）、処理回路２４は、線積分データに基づいて基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４を生成する（ステップＳ１０２）。

また、処理回路２４は、第１のＸ線エネルギーと第２のＸ線エネルギーとを特定する（ステップＳ１０３）。例えば、処理回路２４は、撮影部位または撮影目的の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１のＸ線エネルギーと第２のＸ線エネルギーとを特定する。なお、ステップＳ１０３の処理は、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の前に実行することとしてもよいし、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２と並行して行なうこととしてもよい。また、処理回路２４がＸ線エネルギーの特定を行なう代わりに、ユーザがマニュアルでＸ線エネルギーを設定することとしても構わない。

次に、処理回路２４は、基準物質画像Ｉ１３及び基準物質画像Ｉ１４に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２３と、第２のＸ線エネルギーに対応する単色Ｘ線画像Ｉ２４とを生成する（ステップＳ１０４）。次に、処理回路２４は、第１の画像処理及び第２の画像処理をそれぞれ実行する（ステップＳ１０５）。例えば、処理回路２４は、第１のＸ線エネルギーに対応する画像処理Ａ２を単色Ｘ線画像Ｉ２３に適用することにより単色Ｘ線画像Ｉ３３を得る。また、処理回路２４は、第２のＸ線エネルギーに対応する画像処理Ａ３を単色Ｘ線画像Ｉ２４に適用することにより単色Ｘ線画像Ｉ３４を得る。

次に、処理回路２４は、補正後基準物質画像を生成する（ステップＳ１０６）。例えば、処理回路２４は、単色Ｘ線画像Ｉ３３及び単色Ｘ線画像Ｉ３４に基づいて、基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４を生成する。また、処理回路２４は、生成した基準物質画像Ｉ４３及び基準物質画像Ｉ４４をディスプレイ２２に表示させる（ステップＳ１０７）。

次に、処理回路２４は、画像処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。画像処理を継続する場合には（ステップＳ１０８肯定）、処理回路２４は、再度ステップＳ１０３に移行し、Ｘ線エネルギーの特定を行なう。ここで、ユーザは、ステップＳ１０７にて表示された補正後基準物質画像を参照した結果に基づいて、Ｘ線エネルギーをマニュアルで設定しても構わない。即ち、ユーザは、診断に適した補正後基準物質画像が生成されるまで、Ｘ線エネルギーを調整しつつ、画像処理を含む一連の処理を繰り返し実行させることとしても構わない。一方で、画像処理を継続しない場合（ステップＳ１０８否定）、処理回路２４は、処理を終了する。

上述したように、第１の実施形態によれば、第２生成機能２４ｄは、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを生成する。また、画像処理機能２４ｅは、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を第１の単色Ｘ線画像に適用することにより、第１の補正後単色Ｘ線画像を得る。また、画像処理機能２４ｅは、第２のＸ線エネルギーに対応する、第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を第２の単色Ｘ線画像に適用することにより、第２の補正後単色Ｘ線画像を得る。また、第１生成機能２４ｂは、第１の補正後単色Ｘ線画像と第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する。これにより、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２０は、ＣＴ値情報を用いた画像処理によって、基準物質画像の画質を向上させることができる。

また、上述したように、画像処理機能２４ｅは、第１の単色Ｘ線画像と第２の単色Ｘ線画像とに対して異なる画像処理を適用する。これにより、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２０は、ＣＴ値情報を用いた画像処理をより効果的に実行して、基準物質画像の画質を更に向上させることができる。例えば、画像処理機能２４ｅは、デュアルエナジー撮影の方式に応じて適切な画像処理方法を上述のように選択することで、より各仮想単色Ｘ線画像に合った画像処理を実行し、ひいては基準物質画像にとって所望の画質を得ることができる。

また、上述したように、第２生成機能２４ｄは、複数の補正後基準物質画像に基づいて、単色Ｘ線画像や密度画像、実効原子番号画像といった各種画像を更に生成することができる。そして、第１の実施形態に係る医用画像処理装置２０は、基準物質画像の画質を向上させることにより、これら基準物質画像に基づく各種画像の画質も向上させることができる。

（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

例えば、上述した実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１０における収集機能１４４ｂが線積分データの生成を行なうものとして説明したが、線積分データの生成処理は医用画像処理装置２０において行なわれてもよい。例えば、収集機能１４４ｂは、ＤＡＳ１１８から出力された投影データに対して前処理を施す。また、出力機能１４４ｃは、前処理後の投影データを、ネットワークＮＷを介して、医用画像処理装置２０に送信する。そして、第１生成機能２４ｂは、前処理後の投影データに対する分離処理を行なって線積分データを生成し、線積分データに基づいて、基準物質画像Ｉ１３や基準物質画像Ｉ１４といった基準物質画像を生成する。

別の例を挙げると、出力機能１４４ｃは、ＤＡＳ１１８から出力された投影データを、ネットワークＮＷを介して、医用画像処理装置２０に送信する。次に、第１生成機能２４ｂは、投影データに対して各種の前処理を実行する。そして、第１生成機能２４ｂは、前処理後の投影データに対する分離処理を行なって線積分データを生成し、線積分データに基づいて、基準物質画像Ｉ１３や基準物質画像Ｉ１４といった基準物質画像を生成する。

また、上述した実施形態では、基準物質画像Ｉ１３や基準物質画像Ｉ１４といった基準物質画像の生成処理を第１生成機能２４ｂが実行するものとして説明した。即ち、上述した実施形態では、第１生成機能２４ｂが基準物質画像の生成処理を実行することにより、複数の基準物質画像を取得するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０等の他の装置において複数の基準物質画像が生成され、制御機能２４ａが、ネットワークＮＷを介して複数の基準物質画像を取得することとしても構わない。

また、上述した実施形態では、単色Ｘ線画像Ｉ２３や単色Ｘ線画像Ｉ２４といった単色Ｘ線画像の生成処理を第２生成機能２４ｄが実行するものとして説明した。即ち、上述した実施形態では、第２生成機能２４ｄが単色Ｘ線画像の生成処理を実行することにより、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０等の他の装置において第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像が生成され、制御機能２４ａが、ネットワークＮＷを介して第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像を取得することとしても構わない。

また、上述した実施形態では、処理回路２４において生成された画像をディスプレイ２２に表示させるものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力機能２４ｆは、第１の補正後単色Ｘ線画像と第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて生成された補正後基準物質画像をＸ線ＣＴ装置１０等の外部装置に送信し、当該外部装置において、補正後基準物質画像の表示が行なわれることとしてもよい。また、例えば、出力機能２４ｆは、補正後基準物質画像に基づいて生成された密度画像等の各種画像をＸ線ＣＴ装置１０等の外部装置に送信し、当該外部装置において、密度画像等の各種画像の表示が行なわれることとしてもよい。

また、上述した実施形態ではデュアルエネルギーの場合を例として説明したが、マルチエナジー（Ｍｕｌｔｉ Ｅｎｅｒｇｙ）のスキャンを実行する場合についても同様に適用が可能である。マルチエナジーは、３種類以上の異なるＸ線エネルギーのそれぞれに対応した投影データを収集する技術である。例えば、３以上の自然数をＮとする場合において、収集機能１４４ｂは、Ｎ種類のＸ線エネルギーのそれぞれに対応した投影データを収集する。この場合、Ｎ種類の基準物質を設定して、基準物質画像の生成処理を行なうことが可能である。

また、上述した実施形態では、複数の基準物質画像に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを生成するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像については、基準物質画像を介さずに生成することも可能である。

一例を挙げると、Ｘ線ＣＴ装置１０は、Ｘ線検出器１１２として、被検体Ｐを透過したＸ線に由来する光を個々に計数するフォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを備える。この場合、収集機能１４４ｂは、例えば管電圧を１種類に固定してスキャンを実行する。また、検出器１１２ｅは、Ｘ線光子が入射するごとに、Ｘ線光子のエネルギー値を計測可能な信号を出力する。また、ＤＡＳ１１８は、検出器１１２ｅから出力される個々の信号を弁別し、Ｘ線光子の入射位置（検出位置）とＸ線光子のエネルギー値とを含む計数情報を、Ｘ線管１１１の位相（管球位相）ごとに収集する。即ち、ＤＡＳ１１８は、投影データとして、Ｘ線光子のエネルギー情報を含む計数情報を収集する。

フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いる場合、第２生成機能２４ｄは、Ｘ線光子のエネルギー情報を含んだ投影データに基づいて、任意のエネルギーの単色Ｘ線画像を生成することができる。例えば、第２生成機能２４ｄは、第１のＸ線エネルギーに対応するＸ線光子の計数結果に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像を再構成する。また、第２生成機能２４ｄは、第２のＸ線エネルギーに対応するＸ線光子の計数結果に基づいて、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像を再構成する。なお、フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いる場合に第２生成機能２４ｄが生成する単色Ｘ線画像は、特定のエネルギー値に対応するものであってもよいし、特定のエネルギー範囲（Ｂｉｎ）に対応するものであってもよい。

また、フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いて収集される投影データは、エネルギー情報に基づいて、Ｘ線エネルギーごとに分離することが可能である。例えば、フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いる場合には、デュアルエナジー収集を行なう場合と同様に、高エネルギーの投影データと低エネルギーの投影データとをそれぞれ取得することが可能である。従って、第１生成機能２４ｂは、フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いて収集された投影データに基づいて複数の基準物質画像を生成することができる。また、第２生成機能２４ｄは、上述した通り、複数の基準物質画像に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを生成することができる。

即ち、第２生成機能２４ｄは、Ｘ線に由来する光を個々に計数するフォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅで得られた投影データに基づいて、第１の単色Ｘ線画像と第２の単色Ｘ線画像とを生成することができる。或いは、Ｘ線ＣＴ装置１０等の他の装置において第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像の再構成処理が行われ、制御機能２４ａが、ネットワークＮＷを介して第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像を取得することとしても構わない。そして、画像処理機能２４ｅは、第１の画像処理及び第２の画像処理を第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像のそれぞれに適用することにより、第１の補正後単色Ｘ線画像及び第２の補正後単色Ｘ線画像を得る。また、第１生成機能２４ｂは、第１の補正後単色Ｘ線画像と第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する。

また、上述した実施形態では、医用画像処理装置２０における処理回路２４が、制御機能２４ａ、第１生成機能２４ｂ、特定機能２４ｃ、第２生成機能２４ｄ、画像処理機能２４ｅ、出力機能２４ｆといった各種機能を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線ＣＴ装置１０における処理回路１４４が、処理回路２４の各機能に相当する機能を実行しても構わない。

以下、この点について図８を用いて説明する。図８は、第２の実施形態に係るＸ線ＣＴ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図８に示すＸ線ＣＴ装置１０は、図２に示したＸ線ＣＴ装置１０と比較して、処理回路１４４が第１生成機能１４４ｄ、特定機能１４４ｅ、第２生成機能１４４ｆ及び画像処理機能１４４ｇを更に有する点で相違する。

第１生成機能１４４ｄは、第１生成機能２４ｂに対応した機能である。特定機能１４４ｅは、特定機能２４ｃに対応した機能である。第２生成機能１４４ｆは、第２生成機能２４ｄに対応した機能である。画像処理機能１４４ｇは、画像処理機能２４ｅに対応した機能である。また、制御機能１４４ａ及び第２生成機能１４４ｆは、取得部の一例である。また、画像処理機能１４４ｇは、画像処理部の一例である。また、第１生成機能１４４ｄは、生成部の一例である。

例えば、特定機能１４４ｅは、第１のＸ線エネルギーと第２のＸ線エネルギーとを特定する。例えば、特定機能１４４ｅは、撮影部位または撮影目的の少なくともいずれかの情報に基づいて、第１のＸ線エネルギーと第２のＸ線エネルギーとを特定する。

また、例えば、収集機能１４４ｂは、被検体ＰにＸ線を照射することにより投影データを収集する。例えば、収集機能１４４ｂは、デュアルエナジーのスキャンを実行して、複数のＸ線エネルギーに対応した投影データを収集する。また、収集機能１４４ｂは、投影データに対する前処理及び分離処理を行なって、前処理後の投影データを基準物質ごとに分離した線積分データを生成する。次に、第１生成機能１４４ｄは、線積分データに基づいて複数の基準物質画像を生成する。次に、第２生成機能１４４ｆは、複数の基準物質画像に基づいて第１の単色Ｘ線画像と第２の単色Ｘ線画像とを生成する。即ち、第２生成機能１４４ｆは、単色Ｘ線画像の生成処理を実行することにより、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得する。或いは、医用画像処理装置２０等の他の装置において、複数の基準物質画像に基づく第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像が生成され、制御機能１４４ａが、ネットワークＮＷを介して第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像を取得することとしても構わない。

別の例を挙げると、収集機能１４４ｂは、Ｘ線に由来する光を個々に計数するフォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅを用いてスキャンを実行し、Ｘ線光子のエネルギー情報を含んだ投影データを収集する。また、例えば、第２生成機能１４４ｆは、第１のＸ線エネルギーに対応するＸ線光子の計数結果に基づいて、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像を再構成する。また、第２生成機能１４４ｆは、第２のＸ線エネルギーに対応するＸ線光子の計数結果に基づいて、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像を再構成する。或いは、医用画像処理装置２０等の他の装置において、フォトンカウンティング方式の検出器１１２ｅに基づく第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像が生成され、制御機能１４４ａが、ネットワークＮＷを介して第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像を取得することとしても構わない。

次に、画像処理機能１４４ｇは、第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を第１の単色Ｘ線画像に適用することにより、第１の補正後単色Ｘ線画像を得る。また、画像処理機能１４４ｇは、第２のＸ線エネルギーに対応する、第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を第２の単色Ｘ線画像に適用することにより、第２の補正後単色Ｘ線画像を得る。次に、第１生成機能１４４ｄは、第１の補正後単色Ｘ線画像と第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて、複数の補正後基準物質画像を生成する。ここで、第２生成機能１４４ｆは、複数の補正後基準物質画像に基づいて、単色Ｘ線画像や密度画像、実効原子番号画像といった各種画像を更に生成することとしてもよい。

そして、出力機能１４４ｃは、第１生成機能１４４ｄによって生成された補正後基準物質画像、及び、補正後基準物質画像に基づいて生成された各種画像を、ディスプレイ１４２に表示させる。或いは、出力機能１４４ｃは、画像をディスプレイ１４２に表示させることに代え、ネットワークＮＷを介して医用画像処理装置２０等の外部装置に送信してもよい。この場合には、外部装置が備えるディスプレイにおいて、補正後基準物質画像や、補正後基準物質画像に基づいて生成された各種画像の表示が行なわれる。

また、上述した実施形態では、第１の画像処理及び第２の画像処理が機械学習の手法による画像処理である場合において、第１の単色Ｘ線画像および第２の単色Ｘ線画像には互いに異なるモデルが適用され、或いは、単色Ｘ線画像と当該単色Ｘ線画像に対してモデルを適用して得られる処理後画像との合成の比率を異ならせる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、第１の単色Ｘ線画像および第２の単色Ｘ線画像に共通のモデルを適用することで、第１の補正後単色Ｘ線画像および第２の補正後単色Ｘ線画像を得ることとしてもよい。例えば、第１の単色Ｘ線画像および第２の単色Ｘ線画像が、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングと異なるスキャンにより得られるスキャンデータに基づき再構成される場合には、第１の単色Ｘ線画像および第２の単色Ｘ線画像には、機械学習により得られるモデルであって共通のモデルを適用することで、第１の補正後単色Ｘ線画像および第２の補正後単色Ｘ線画像を得ることとしてもよい。

また、上述した実施形態では、デュアルエナジー等のマルチエナジースキャンのスキャンによって得られた単色Ｘ線画像に対して、機械学習により得られるモデルを適用する例について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、非マルチエナジースキャンにより得られるＸ線ＣＴ画像に対して、機械学習により得られるモデルを適用することとしても構わない。例えば、上述した第１の単色Ｘ線画像及び第２の単色Ｘ線画像、並びに、非マルチエナジースキャンにより得られるＸ線ＣＴ画像に対して、共通の、機械学習により得られるモデルを適用することとしても構わない。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、各図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、図１においては、単一のメモリ２１が処理回路２４の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。また、図２及び図８においては、単一のメモリ１４１が処理回路１４４の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ２１を分散して配置し、処理回路２４は、個別のメモリ２１から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数のメモリ１４１を分散して配置し、処理回路１４４は、個別のメモリ１４１から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ２１又はメモリ１４１にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。

また、上述した実施形態で説明した医用画像処理方法は、予め用意された医用画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この医用画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この医用画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、基準物質画像の画質を向上させることができる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 医用画像処理システム
１０ Ｘ線ＣＴ装置
１４０ コンソール装置
１４４ 処理回路
１４４ａ 制御機能
１４４ｂ 収集機能
１４４ｃ 出力機能
１４４ｄ 第１生成機能
１４４ｅ 特定機能
１４４ｆ 第２生成機能
１４４ｇ 画像処理機能
２０ 医用画像処理装置
２４ 処理回路
２４ａ 制御機能
２４ｂ 第１生成機能
２４ｃ 特定機能
２４ｄ 第２生成機能
２４ｅ 画像処理機能
２４ｆ 出力機能

Claims (19)

1. 第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得し、
   前記第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を前記第１の単色Ｘ線画像に適用することにより第１の補正後単色Ｘ線画像を得、
   前記第２のＸ線エネルギーに対応する、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を前記第２の単色Ｘ線画像に適用することにより第２の補正後単色Ｘ線画像を得、
   前記第１の補正後単色Ｘ線画像と前記第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する、医用画像処理方法。
2. 複数の異なるＸ線エネルギーに対応した投影データに基づく複数の基準物質画像を生成し、
   当該複数の基準物質画像に基づいて前記第１の単色Ｘ線画像と前記第２の単色Ｘ線画像とを生成する、請求項１に記載の医用画像処理方法。
3. 被検体にＸ線を照射することにより前記投影データを収集し、
   当該投影データに基づいて前記複数の基準物質画像を生成し、
   当該複数の基準物質画像に基づいて前記第１の単色Ｘ線画像と前記第２の単色Ｘ線画像とを生成する、請求項２に記載の医用画像処理方法。
4. Ｘ線に由来する光を個々に計数するフォトンカウンティング方式の検出器で得られた投影データに基づいて前記第１の単色Ｘ線画像と前記第２の単色Ｘ線画像とを生成する、請求項１に記載の医用画像処理方法。
5. 撮影部位または撮影目的の少なくともいずれかの情報に基づいて前記第１のＸ線エネルギーと前記第２のＸ線エネルギーとを特定し、
   当該第１のＸ線エネルギーに対応する前記第１の単色Ｘ線画像と、当該第２のＸ線エネルギーに対応する前記第２の単色Ｘ線画像とを生成する、請求項２～４のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
6. 前記第１の画像処理は、撮影部位または撮影目的のいずれかと、前記第１のＸ線エネルギーとに対応し、
   前記第２の画像処理は、前記撮影部位または前記撮影目的のいずれかと、前記第２のＸ線エネルギーとに対応する、請求項１～５のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
7. 前記第１の画像処理は、機械学習により得られるモデルを用いた第１の処理であり、
   前記第２の画像処理は、機械学習により得られるモデルを用いた、前記第１の処理とは異なる第２の処理である、請求項１～６のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
8. 前記第１の画像処理は、機械学習により得られるモデルを前記第１の単色Ｘ線画像に適用して得られる第１の処理後画像と、前記第１の単色Ｘ線画像とを第１の比率で合成することにより前記第１の補正後単色Ｘ線画像を得る処理であり、
   前記第２の画像処理は、前記モデルを前記第２の単色Ｘ線画像に適用して得られる第２の処理後画像と、前記第２の単色Ｘ線画像とを前記第１の比率とは異なる第２の比率で合成することにより前記第２の補正後単色Ｘ線画像を得る処理である、請求項１～６のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
9. 前記第１のＸ線エネルギーが前記第２のＸ線エネルギーよりも高い場合、前記第２の比率における第２の処理後画像の割合は、前記第１の比率における第１の処理後画像の割合よりも大きい、請求項８に記載の医用画像処理方法。
10. 前記第１の単色Ｘ線画像および前記第２の単色Ｘ線画像は、前記第１のＸ線エネルギーに対応するＸ線による第１のスキャンで得られる第１のスキャンデータと、前記第２のＸ線エネルギーに対応するＸ線による第２のスキャンで得られる第２のスキャンデータとに基づいて得られる、請求項１～９のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
11. 前記第１の単色Ｘ線画像および前記第２の単色Ｘ線画像は、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングでないスキャンで得られるスキャンデータに基づいて得られる、請求項１～９のいずれか一項に記載の医用画像処理方法。
12. 第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得する取得部と、
    前記第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を前記第１の単色Ｘ線画像に適用することにより第１の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第２のＸ線エネルギーに対応する、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を前記第２の単色Ｘ線画像に適用することにより第２の補正後単色Ｘ線画像を得る画像処理部と、
    前記第１の補正後単色Ｘ線画像と前記第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する生成部と
    を備える、医用画像処理装置。
13. 前記第１の画像処理は、機械学習により得られるモデルを用いた第１の処理であり、
    前記第２の画像処理は、機械学習により得られるモデルを用いた、前記第１の処理とは異なる第２の処理である、請求項１２に記載の医用画像処理装置。
14. 前記第１の画像処理は、機械学習により得られるモデルを前記第１の単色Ｘ線画像に適用して得られる第１の処理後画像と、前記第１の単色Ｘ線画像とを第１の比率で合成することにより前記第１の補正後単色Ｘ線画像を得る処理であり、
    前記第２の画像処理は、前記モデルを前記第２の単色Ｘ線画像に適用して得られる第２の処理後画像と、前記第２の単色Ｘ線画像とを前記第１の比率とは異なる第２の比率で合成することにより前記第２の補正後単色Ｘ線画像を得る処理である、請求項１２に記載の医用画像処理装置。
15. 前記第１のＸ線エネルギーが前記第２のＸ線エネルギーよりも高い場合、前記第２の比率における第２の処理後画像の割合は、前記第１の比率における第１の処理後画像の割合よりも大きい、請求項１４に記載の医用画像処理装置。
16. 前記第１の単色Ｘ線画像および前記第２の単色Ｘ線画像は、前記第１のＸ線エネルギーに対応するＸ線による第１のスキャンで得られる第１のスキャンデータと、前記第２のＸ線エネルギーに対応するＸ線による第２のスキャンで得られる第２のスキャンデータとに基づいて得られる、請求項１２～１５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
17. 前記第１の単色Ｘ線画像および前記第２の単色Ｘ線画像は、Ｆａｓｔ－ｋＶスイッチングでないスキャンで得られるスキャンデータに基づいて得られる、請求項１２～１５のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
18. 前記取得部はさらに、非マルチエナジースキャンにより得られるＸ線ＣＴ画像を取得し、
    前記画像処理部は、前記第１の単色Ｘ線画像、前記第２の単色Ｘ線画像、および前記Ｘ線ＣＴ画像に対し、共通の、機械学習により得られるモデルを適用する、請求項１２～１７のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
19. 第１のＸ線エネルギーに対応する第１の単色Ｘ線画像と、第２のＸ線エネルギーに対応する第２の単色Ｘ線画像とを取得する取得部と、
    前記第１のＸ線エネルギーに対応する第１の画像処理を前記第１の単色Ｘ線画像に適用することにより第１の補正後単色Ｘ線画像を得、前記第２のＸ線エネルギーに対応する、前記第１の画像処理とは異なる第２の画像処理を前記第２の単色Ｘ線画像に適用することにより第２の補正後単色Ｘ線画像を得る画像処理機能と、
    前記第１の補正後単色Ｘ線画像と前記第２の補正後単色Ｘ線画像とに基づいて複数の補正後基準物質画像を生成する生成部と
    を備える、Ｘ線ＣＴ装置。

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