JP2022131604A - 画像処理装置及び方法、放射線撮像システム - Google Patents

Abstract

【課題】エネルギーサブトラクション動画の明滅を低減する技術を提供する。【解決手段】画像処理装置は、複数の異なるエネルギーの放射線撮影に対応する複数の動画を取得し、それぞれが複数の動画のそれぞれを構成する複数の画像にエネルギーサブトラクション処理を適用して分離画像を生成し、分離画像をフレームとする動画を生成する。画像処理装置は、エネルギーサブトラクション処理前の複数の画像またはエネルギーサブトラクション処理後の分離画像を、補正の対象となる画像が属する動画におけるフレーム間の信号値の変動が低減するように補正する。【選択図】 図８

Description

本発明は、画像処理装置及び方法、放射線撮像システムに関する。

現在、Ｘ線による医療画像診断や非破壊検査に用いる撮影装置として、半導体材料によって形成された平面検出器（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ、以下ＦＰＤと略す）を用いた放射線撮像装置が普及している。このような放射線撮像装置は、例えば医療画像診断においては、一般撮影のような静止画撮影や、透視撮影のような動画撮影のデジタル撮像装置として用いられている。ＦＰＤを用いた撮影方法のひとつに、エネルギーサブトラクションがある（特許文献１）。エネルギーサブトラクションでは、異なる複数のエネルギーのＸ線に対応する複数の画像が取得され、物質のＸ線減弱率の違いを利用することによりそれら複数の画像から特定の物質の画像（例えば骨画像と軟部組織画像）が分離される。

特許文献２には、エネルギーサブトラクション処理を動画へ適用した、動的なデュアルエネルギー撮影を行うシステムが記載されている。このシステムでは、撮影の際にＸ線源の管電圧を第１のｋＶ値にした後に第２のｋＶ値に変更する。そして、管電圧が第１のｋＶ値であるときに第１副画像に対応する第１信号が積分され、積分された信号がサンプル・ホールドノードに転送された後に、積分がリセットされる。その後、管電圧が第２のｋＶ値であるときに第２副画像に対応する第２信号が積分される。これにより、積分された第１信号の読み出しと第２信号の積分が並行して行われる。特許文献１のシステムによれば、エネルギーサブトラクション動画を撮影することができる。

特開２０１９－１６２３５８号公報 特表２００９－５０４２２１公報

しかしながら、特許文献１では、副画像のフレーム間の経時的な出力変動によりエネルギーサブトラクション動画の画素値がフレーム間でばらつくために、動画に明滅が生じてしまうという課題がある。明滅が生じたエネルギーサブトラクション動画からは、画像診断が正確にできなくなる可能性がある。

本発明は、エネルギーサブトラクション動画の明滅を低減する技術を提供する。

本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
複数の異なるエネルギーの放射線撮影に対応する複数の動画を取得する取得手段と、
それぞれが前記複数の動画のそれぞれを構成する複数の画像にエネルギーサブトラクション処理を適用して分離画像を生成し、前記分離画像をフレームとする動画を生成する生成手段と、
前記複数の画像または前記分離画像を、補正の対象である画像が属する動画におけるフレーム間の信号値の変動が低減するように補正する補正手段と、を備える。

本発明によれば、エネルギーサブトラクション動画における明滅が低減する。

実施形態による放射線撮像システムの構成例を示す図。 Ｘ線撮像装置の二次元検出器が備える画素の等価回路図。 Ｘ線画像を取得するための動作を示すタイミングチャート。 エネルギーサブトラクション処理を説明する図。 制御用コンピュータのハードウエア構成例を示すブロック図。 蓄積画像と骨画像の例を示す図。 エネルギーサブトラクション処理の前後における動画のフレーム間の信号値変動を示す図。 第１実施形態による、明滅低減処理を含む信号処理のブロック図。 実施形態による明滅低減処理のフローチャート。 明滅低減処理が施された動画のフレーム間の信号値変動を示す図。 蓄積画像Ａを取得する処理を説明する図。 第２実施形態による、明滅低減処理とのノイズ低減処理を含む信号処理のブロック図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

なお、以下では、放射線としてＸ線を用いた放射線撮像システムについて説明するが、これに限られるものではない。本発明における放射線には、放射線崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えば粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る放射線撮像システムの構成例を示すブロック図である。第１実施形態の放射線撮像システムは、Ｘ線発生装置１０１、Ｘ線制御装置１０２、制御用コンピュータ１０３、Ｘ線撮像装置１０４を備える。

Ｘ線発生装置１０１はＸ線を曝射する。Ｘ線制御装置１０２は、Ｘ線発生装置１０１によるＸ線の曝射を制御する。制御用コンピュータ１０３は、Ｘ線撮像装置１０４を制御して、Ｘ線撮像装置１０４により撮像された放射線画像（以下、Ｘ線画像（画像情報））を取得する。制御用コンピュータ１０３は、Ｘ線撮像装置１０４から取得したＸ線画像に対して後述する明滅低減処理を含む画像処理を施す画像処理装置として機能する。なお、明滅低減処理（および第２実施形態で説明されるノイズ低減処理）を含む画像処理を実行する機能がＸ線撮像装置１０４に設けられていてもよい。Ｘ線撮像装置１０４は、Ｘ線を可視光に変換する蛍光体１０５と、可視光を検出する二次元検出器１０６で構成される。二次元検出器１０６は、Ｘ線量子を検出する画素２０をＸ列×Ｙ行のアレイ状に配置したセンサであり、画像情報を出力する。

図５は、制御用コンピュータ１０３のハードウエア構成例を示すブロック図である。ＣＰＵ１４１は、ＲＯＭ１４２またはＲＡＭ１４３に格納されたプログラムを実行することにより制御用コンピュータ１０３の各種動作を制御する。例えば、ＣＰＵ１４１は、Ｘ線制御装置１０２（Ｘ線発生装置１０１）によるＸ線の照射およびＸ線撮像装置１０４によるＸ線画像の撮像動作を制御する。また、ＣＰＵ１４１は、後述する種々の信号処理および画像処理を実現する。なお、後述される信号処理および画像処理の動作は、その一部あるいは全体が専用のハードウエアにより実現されてもよい。ＲＯＭ１４２は、ＣＰＵ１４１により実行されるプログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ１４３は、ＣＰＵ１４１が処理を実行する際に発生する中間データなどを記憶する作業エリアを提供する。二次記憶装置１４４は、処理対象の放射線画像（Ｘ線画像）を格納する。また、二次記憶装置１４４は制御プログラムを格納する。二次記憶装置１４４に格納されているプログラムは必要に応じてＲＡＭ１４３に展開され、ＣＰＵ１４１により実行される。

ディスプレイ１４５は、ＣＰＵ１４１の制御下で各種表示を行う。操作部１４６は、例えばキーボード、ポインティングデバイスを含み、ユーザによる各種入力を受け付ける。インターフェース１４７は、Ｘ線制御装置１０２、Ｘ線撮像装置１０４などの外部機器と制御用コンピュータ１０３を接続する。バス１４８は、上述した各部を通信可能に接続する。

図２は、二次元検出器１０６が備える画素２０の等価回路図である。画素２０は、光電変換素子２０１と、出力回路部２０２とを含む。光電変換素子２０１は、典型的にはフォトダイオードでありうる。出力回路部２０２は、増幅回路部２０４、クランプ回路部２０６、サンプルホールド回路部２０７、選択回路部２０８を含む。

光電変換素子２０１は、電荷蓄積部を含み、該電荷蓄積部は、増幅回路部２０４のＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０４ｂを介して電流源２０４ｃに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａと電流源２０４ｃとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ｂは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮがアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。

図２に示す例では、光電変換素子２０１の電荷蓄積部およびＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートが共通のノードを構成していて、このノードは、該電荷蓄積部に蓄積された電荷を電圧に変換する電荷電圧変換部として機能する。即ち、電荷電圧変換部には、該電荷蓄積部に蓄積された電荷Ｑと電荷電圧変換部が有する容量値Ｃとによって定まる電圧Ｖ（＝Ｑ／Ｃ）が現れる。電荷電圧変換部は、リセットスイッチ２０３を介してリセット電位Ｖｒｅｓに接続されている。リセット信号ＰＲＥＳがアクティブレベルになると、リセットスイッチ２０３がオンして、電荷電圧変換部の電位がリセット電位Ｖｒｅｓにリセットされる。

クランプ回路部２０６は、リセットした電荷電圧変換部の電位に応じて増幅回路部２０４によって出力されるノイズをクランプ容量２０６ａによってクランプする。つまり、クランプ回路部２０６は、光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてソースフォロア回路から出力された信号から、このノイズをキャンセルするための回路である。このノイズはリセット時のｋＴＣノイズを含む。クランプは、クランプ信号ＰＣＬをアクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態にした後に、クランプ信号ＰＣＬを非アクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオフ状態にすることによってなされる。クランプ容量２０６ａの出力側は、ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０６ｄを介して電流源２０６ｅに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃと電流源２０６ｅとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｄは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮ０がアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。

光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてクランプ回路部２０６から出力される信号は、光信号として、光信号サンプリング信号ＴＳがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｓａを介して容量２０７Ｓｂに書き込まれる。電荷電圧変換部の電位をリセットした直後にＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態とした際にクランプ回路部２０６から出力される信号は、クランプ電圧である。このノイズ信号は、ノイズサンプリング信号ＴＮがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｎａを介して容量２０７Ｎｂに書き込まれる。このノイズ信号には、クランプ回路部２０６のオフセット成分が含まれる。スイッチ２０７Ｓａと容量２０７Ｓｂによって信号サンプルホールド回路２０７Ｓが構成され、スイッチ２０７Ｎａと容量２０７Ｎｂによってノイズサンプルホールド回路２０７Ｎが構成される。サンプルホールド回路部２０７は、信号サンプルホールド回路２０７Ｓとノイズサンプルホールド回路２０７Ｎとを含む。

駆動回路部が行選択信号をアクティブレベルに駆動すると、容量２０７Ｓｂに保持された信号（光信号）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａおよび行選択スイッチ２０８Ｓｂを介して信号線２１Ｓに出力される。また、同時に、容量２０７Ｎｂに保持された信号（ノイズ）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａおよび行選択スイッチ２０８Ｎｂを介して信号線２１Ｎに出力される。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａは、信号線２１Ｓに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。同様に、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａは、信号線２１Ｎに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａと行選択スイッチ２０８Ｓｂによって信号用選択回路部２０８Ｓが構成され、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａと行選択スイッチ２０８Ｎｂによってノイズ用選択回路部２０８Ｎが構成される。選択回路部２０８は、信号用選択回路部２０８Ｓとノイズ用選択回路部２０８Ｎとを含む。

画素２０は、隣接する複数の画素２０の光信号を加算する加算スイッチ２０９Ｓを有してもよい。加算モード時には、加算モード信号ＡＤＤがアクティブレベルになり、加算スイッチ２０９Ｓがオン状態になる。これにより、隣接する画素２０の容量２０７Ｓｂが加算スイッチ２０９Ｓによって相互に接続されて、光信号が平均化される。同様に、画素２０は、隣接する複数の画素２０のノイズを加算する加算スイッチ２０９Ｎを有してもよい。加算スイッチ２０９Ｎがオン状態になると、隣接する画素２０の容量２０７Ｎｂが加算スイッチ２０９Ｎによって相互に接続されて、ノイズが平均化される。加算部２０９は、加算スイッチ２０９Ｓと加算スイッチ２０９Ｎを含む。

画素２０は、感度を変更するための感度変更部２０５を有してもよい。画素２０は、例えば、第１感度変更スイッチ２０５ａおよび第２感度変更スイッチ２０５'ａ、並びにそれらに付随する回路素子を含みうる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになると、第１感度変更スイッチ２０５ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第１付加容量２０５ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が低下する。第２変更信号ＷＩＤＥ２がアクティブレベルになると、第２感度変更スイッチ２０５'ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第２付加容量２０５'ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が更に低下する。このように画素２０の感度を低下させる機能を追加することによって、より大きな光量を受光することが可能となり、ダイナミックレンジを広げることができる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになる場合には、イネーブル信号ＥＮｗをアクティブレベルにして、ＭＯＳトランジスタ２０４ａに変えてＭＯＳトランジスタ２０４'ａをソースフォロア動作させてもよい。

Ｘ線撮像装置１０４は、以上のような画素回路の出力を読み出し、不図示のＡＤ変換器でデジタル値に変換した後、制御用コンピュータ１０３に画像を転送する。

次に本実施形態の放射線撮像システムの動作（Ｘ線撮像装置１０４の駆動）について説明する。図３は、第１実施形態に係るＸ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す図である。図３（ａ）では、横軸を時間として、Ｘ線の曝射、同期信号、光電変換素子２０１のリセット、サンプルホールド回路２０７および信号線２１からの画像の読み出しのタイミングを示している。

まず、光電変換素子２０１のリセットを行ってから、Ｘ線を曝射する。Ｘ線の管電圧は理想的には矩形波となるが、管電圧の立ち上がりと立下りには有限の時間がかかる。特に、パルスＸ線で曝射時間が短い場合は、管電圧はもはや矩形波とはみなせず、図３（ａ）に示すような波形となる。すなわち、Ｘ線の立ち上がり期、安定期、立下り期でＸ線のエネルギーが異なる。

そこで、立ち上がり期のＸ線３０１が曝射された後に、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、さらに安定期のＸ線３０２が曝射された後に信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには立ち上がり期のＸ線３０１の信号（Ｒ_１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは安定期のＸ線３０２の信号（Ｂ）に対応した画像３０４が読み出される。

次に、立下り期のＸ線３０３の曝射と、画像３０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持される。また、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２と立下り期のＸ線３０３の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは、立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号と立下り期のＸ線３０３の信号に対応した画像３０６が読み出される。その後、画像３０６と画像３０４の差分を計算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和（Ｒ_１＋Ｒ_２）に対応した画像３０５が得られる。

サンプルホールド回路２０７及び光電変換素子２０１のリセットを行うタイミングは、Ｘ線発生装置１０１からＸ線の曝射が開始されたことを示す同期信号３０７を用いて決定される。Ｘ線の曝射開始を検出する方法としては、Ｘ線発生装置１０１の管電流を測定し、電流値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成が好適に用いられる。また、光電変換素子２０１のリセットが完了した後、画素２０を繰り返して読み出し、画素値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成も好適に用いられる。さらには、Ｘ線撮像装置１０４に二次元検出器１０６とは異なるＸ線検出器を内蔵し、その測定値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成も好適に用いられる。いずれの方式の場合も、同期信号３０７の入力から予め指定した時間が経過した後に、信号サンプルホールド回路２０７Ｓのサンプリング、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎのサンプリング、光電変換素子２０１のリセットを行う。

以上のようにして、パルスＸ線の安定期に対応した画像３０４と、立ち上がり期と立下り期の和に対応した画像３０５を得る。二枚の画像を形成する際に曝射されたＸ線のエネルギーが異なるため、画像間で演算を行うことでエネルギーサブトラクション処理を行うことができる。

図３（ｂ）に、第１実施形態に係る放射線撮像システムにおいてエネルギーサブトラクションを行った場合の駆動タイミングを示す。図３（ａ）とは、Ｘ線の管電圧を能動的に切り替えている点が異なる。

まず、光電変換素子２０１のリセットを行ってから、低エネルギーのＸ線４０１を曝射する。その後、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行ってから、管電圧を切り替えて高エネルギーのＸ線４０２が曝射された後に、信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、管電圧を切り替えて低エネルギーのＸ線４０３の曝射を行う。さらに、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには低エネルギーのＸ線４０１の信号（Ｒ_１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは、高エネルギーのＸ線４０２の信号（Ｂ）に対応した画像４０４が読み出される。

次に、低エネルギーのＸ線４０３の曝射と、画像４０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持される。また、このとき、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２と低エネルギーのＸ線４０３の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号と低エネルギーのＸ線４０３の信号に対応した画像４０６が読み出される。その後、画像４０６と画像４０４の差分を計算することで、低エネルギーのＸ線４０１と低エネルギーのＸ線４０３の和（Ｒ_１＋Ｒ_２）に対応した画像４０５が得られる。同期信号４０７については、図３（ａ）と同様である。このように、管電圧を能動的に切り替えながら画像を取得することで、図３（ａ）の方法に比べて低エネルギーと高エネルギーの画像の間のエネルギー差をより大きくすることが出来る。

次に、図４を参照して、本実施形態のエネルギーサブトラクション処理について説明する。本実施形態におけるエネルギーサブトラクション処理は、補正処理、信号処理、画像処理の３段階に分かれている。以下、各段階の処理を説明する。

・補正処理の説明
図４（ａ）は、本実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理における補正処理のブロック図を示す。まず、Ｘ線撮像装置１０４にＸ線を曝射せずに撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＦ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＦ＿ＥＶＥＮとする。Ｆ＿ＯＤＤとＦ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４の固定パターンノイズ（ＦＰＮ）に対応する画像である。次に、被写体がない状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＷ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＷ＿ＥＶＥＮとする。Ｗ＿ＯＤＤとＷ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮとＸ線による信号の和に対応する画像である。従って、Ｗ＿ＯＤＤからＦ＿ＯＤＤを、Ｗ＿ＥＶＥＮからＦ＿ＥＶＥＮを減算することで、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮが除去された画像ＷＦ＿ＯＤＤとＷＦ＿ＥＶＥＮが得られる。これをオフセット補正と呼ぶ。

ＷＦ＿ＯＤＤは安定期のＸ線３０２（または高エネルギーのＸ線４０２）に対応する画像である。また、ＷＦ＿ＥＶＥＮは、立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和（または、低エネルギーのＸ線４０１と４０３、および高エネルギーのＸ線４０２の和）に対応する画像である。従って、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像が得られる。立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３のエネルギーは、安定期のＸ線３０２のエネルギーに比べて低い。従って、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗが得られる。また、ＷＦ＿ＯＤＤから、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈが得られる。これを色補正と呼ぶ。

次に、被写体がある状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＸ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＸ＿ＥＶＥＮとする。被写体がない場合と同様の減算を行うことで、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗと、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈが得られる。

ここで、被写体の厚みをｄ、被写体の線減弱係数をμ、被写体がない場合の画素２０の出力をＩ_０、被写体がある場合の画素２０の出力をＩとすると、以下の式（１）が成り立つ。

（１）式を変形すると、以下の式（２）が得られる。式（２）の右辺は被写体の減弱率を示す。被写体の減弱率は０～１の間の実数である。

従って、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗを、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗで除算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌが得られる。同様に、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈを、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈで除算することで、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈが得られる。これをゲイン補正と呼ぶ。

・信号処理の説明
図４（ｂ）に、エネルギーサブトラクション処理における信号処理のブロック図を示す。信号処理では、図４（ａ）に示した補正処理によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、分離画像を求める。ここでは、分離画像の一例として、骨の厚さの画像Ｂ（骨画像Ｂともいう）と軟部組織の厚さの画像Ｓ（軟部組織画像Ｓともいう）を求める場合を説明する。

Ｘ線フォトンのエネルギーをＥ、エネルギーＥにおけるフォトン数をＮ（Ｅ）、骨の厚さをＢ、軟部組織の厚さをＳとする。また、エネルギーＥにおける骨の線減弱係数をμ_Ｂ（Ｅ）、エネルギーＥにおける軟部組織の線減弱係数をμ_Ｓ（Ｅ）、減弱率をＩ／Ｉ_０とすると、以下の式（３）が成り立つ。

エネルギーＥにおけるフォトン数Ｎ（Ｅ）は、Ｘ線のスペクトルである。Ｘ線のスペクトルは、シミュレーション又は実測により得られる。また、エネルギーＥおける骨の線減弱係数μ_Ｂ（Ｅ）とエネルギーＥおける軟部組織の線減弱係数μ_Ｓ（Ｅ）は、ＮＩＳＴなどのデータベースから得られる。すなわち、任意の骨の厚さＢ、軟部組織の厚さＳ、Ｘ線のスペクトルＮ（Ｅ）における減弱率Ｉ／Ｉ_０を計算することが可能である。

ここで、低エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮ_Ｌ（Ｅ）、高エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮ_Ｈ（Ｅ）とすると、以下の式（４）が成り立つ。

式（４）の非線形連立方程式を解くことで、骨の厚みＢと軟部組織の厚みＳを求めることができる。非線形連立方程式を解く代表的な方法として、ニュートンラフソン法を用いた場合について説明する。まず、ニュートンラフソン法の反復回数をｍ、ｍ回目の反復後の骨の厚みをＢ^ｍ、ｍ回目の反復後の軟部組織の厚みをＳ^ｍとしたとき、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率をＨ^ｍ、ｍ回目の反復後の低エネルギーの減弱率Ｌ^ｍを、以下の式（５）で表す。

また、厚みが微小に変化したときの減弱率の変化率を、以下の式（６）で表す。

このとき、ｍ＋１回目の反復後の骨の厚みＢ^ｍ＋１と軟部組織の厚みＳ^ｍ＋１を、高エネルギーの減弱率Ｈ^ｍと低エネルギーの減弱率Ｌ^ｍを用いて、以下の式（７）で表す。

２×２の行列の逆行列は、行列式をｄｅｔとすると、クラメルの公式より以下の式（８）で表される。

従って、式（７）に式（８）を代入すると、以下の式（９）が求まる。

このような計算を繰り返すことで、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率Ｈ^ｍと実測した高エネルギーの減弱率Ｈの差分が限りなく０に近づいていく。低エネルギーの減弱率Ｌについても同様である。これによって、ｍ回目の反復後の骨の厚みＢ^ｍが骨の厚みＢに収束し、ｍ回目の軟部組織の厚みＳ^ｍが軟部組織の厚みＳに収束する。以上のようにして、式（４）に示した非線形連立方程式を解くことができる。従って、全ての画素について式（４）を計算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、骨の厚さの画像Ｂ、軟部組織の厚さの画像Ｓを得ることができる。

なお、本実施形態では分離画像の例として、骨の厚さＢと軟部組織の厚さＳの画像を算出する例を示したが、本実施形態はこのような形態に限定されない。例えば、分離画像として水の厚さＷと造影剤の厚さＩを算出してもよい。すなわち、任意の二種類の物質の厚さに分解してもよい。また、図４（ａ）の補正処理によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、実効原子番号Ｚの画像と面密度Ｄの画像を分離画像として求めてもよい。実効原子番号Ｚとは混合物の等価的な原子番号のことであり、面密度Ｄとは被写体の密度［ｇ／ｃｍ^３］と被写体の厚み［ｃｍ］の積である。当然のことながら、低エネルギー画像と高エネルギー画像に対して、これ以外の演算を行って分離画像を生成してもよい。すなわち、本発明の信号処理は、低エネルギー画像と高エネルギー画像を演算すること（エネルギーサブトラクション処理）で、エネルギーサブトラクション画像を生成する処理であるといえる。本明細書では、エネルギーサブトラクション画像と分離画像は同義であるとする。

また、本実施形態では、ニュートンラフソン法を用いて非線形連立方程式を解く例を示したが、このような形態に限定されるものではない。例えば、最小二乗法や二分法などの反復解法を用いてもよい。また、本実施形態では非線形連立方程式を反復解法で解いていたが、このような形態に限定されるものではない。様々な組み合わせの高エネルギーの減弱率Ｈと低エネルギーの減弱率Ｌに対する骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを事前に求めてテーブルを生成し、このテーブルを参照することで骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを高速に求める構成を用いても良い。

・画像処理の説明
図４（ｃ）に、エネルギーサブトラクション処理に係る画像処理のブロック図を示す。画像処理では、上述した信号処理によって得られた分離画像を用いて表示用の画像を生成する。例えば図４（ｂ）に示した信号処理によって得られた骨画像Ｂに対して後処理を行うなどして、表示用画像を生成する。生成された表示用画像は、例えば、ディスプレイ１４５に表示される。そのような後処理としては、対数変換やダイナミックレンジ圧縮などが用いられ得る。なお、後処理の種類や強度をパラメータとして入力することで、処理の内容を切り替えてもよい。

以上、本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理について説明した。図６に、蓄積画像６０１と骨画像６０２の例を模式的に示す。蓄積画像６０１とは、エネルギーサブトラクション処理前の画像、すなわち、エネルギー分解能を持たない、既存の放射線撮像システムで撮影された画像もしくはそれに相当する画像である。例えば、図３における画像３０６、画像４０６、上述した高エネルギー画像Ｈ、低エネルギー画像Ｌが蓄積画像に相当する。骨画像６０２は、上述のエネルギーサブトラクション処理により得られた分離画像である。通常の人体は、軟部組織と骨のみで構成されている。しかしながら、図１に示した放射線撮像システムを用いてＩＶＲ（画像下治療）を行うときは、血管に造影剤が注入される。また、カテーテルやガイドワイヤーを血管内に挿入し、ステントやコイルを留置するなどの処置が行われる。ＩＶＲでは、造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら処置が行われる。従って、造影剤や医療用デバイスのみを分離する、又は、軟部組織や骨などの背景を除去することで、視認性を向上させることが望まれる。

図６に示すように、蓄積画像６０１では軟部組織が見えてしまうのに対して、エネルギーサブトラクション処理により得られた骨画像６０２では、軟部組織のコントラストを除去することができる。また、造影剤の主成分はヨウ素であり、医療用デバイスの主成分はステンレス等の金属である。いずれも、骨の主成分であるカルシウムよりも原子番号が大きいため、骨画像６０２には、骨と造影剤と医療用デバイスが表示される。本願の発明者が検討を行ったところ、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌを水画像Ｗと造影剤画像Ｉに分離するなどしても、造影剤画像Ｉに骨と造影剤と医療用デバイスが表示されることが確認された。他の二物質の組み合わせであっても同様である。また、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線の管電圧やフィルタを変えても同様である。いずれの場合にも、骨画像６０２には、骨と造影剤と医療用デバイスが表示されることが確認された。

胸部のＩＶＲを行うときの肺野部分などのように、軟部組織のコントラストが視認性を低下させている場合は、第１実施形態に係る放射線撮像システムにおける骨画像６０２を表示することで、造影剤や医療用デバイスの視認性が向上する可能性がある。しかしながら、骨画像６０２は蓄積画像６０１よりもフレーム間変動が大きくなり、動画を表示した際に画面が明滅するという課題がある。

蓄積画像６０１の画素値は撮影（フレーム）ごとに変動する。原因としては、照射線量、線質がフレーム間で変動するといったＸ線源起因のものや、サンプルホールドのタイミングがフレーム間で変化するといったセンサ起因のものなどが考えられる。蓄積画像での画素値の変動はエネルギーサブトラクション処理を行うことで増幅される。図７に豚の臓器の放射線動画を撮影した場合の、エネルギーサブトラクション処理前後におけるフレームの平均画像に対するフレーム間変動を示す。グラフ７０１は、エネルギーサブトラクション処理後の動画（骨画像）におけるフレーム間変動を示す。また、グラフ７０２は、エネルギーサブトラクション処理前の動画（高エネルギー画像Ｈ）におけるフレーム間変動を表している。ただし、エネルギーサブトラクション処理前の画像は以下の変形により画素値を［cm］に合わせている。

Ｘ線が単色であり、被写体の材質が同じである（減弱率が同じである）と仮定すると、エネルギーサブトラクション処理前の画像の各画素I／Ｉ_０は、式（２）で表すことができる。ただし、μはＸ線の平均エネルギーＥにおける減弱率である。ここで、式（２）は以下の式（１０）ように変形することができる。エネルギーサブトラクション処理前の画像の各画素Ｉ／Ｉ_０を式（１０）のように変形することで、厚み［cm］の次元にすることができる。なお、減弱率μには骨の減弱率が使用される。

図７からわかるように、エネルギーサブトラクション処理前の動画では目立たないフレーム間の信号値の変動（グラフ７０２）が、エネルギーサブトラクション処理後の動画においては大きくなる（グラフ７０１）。このようなフレーム間の信号値の変動により、動画を目視した際に画像が明滅する。このように、エネルギーサブトラクション処理前の動画では明滅が目視できなくても、エネルギーサブトラクション処理後の動画が明滅する場合がある。以下、エネルギーサブトラクション処理後の動画における明滅を低減するための処理について説明する。

図８に、フレーム間の信号値の変動（明滅）を低減させる処理（以下、明滅低減処理）を含む信号処理のブロック図を示す。図８のブロック図は、図４（ｂ）により上述した信号処理のブロックをより詳細に示した図である。信号処理は、高エネルギーの放射線撮影に対応する動画を構成する高エネルギー画像Ｈと、低エネルギーの放射線撮影に対応する動画を構成する低エネルギー画像Ｌとから、分離画像（骨画像Ｂ'と軟部組織画像Ｓ'）の動画を出力する。分離画像の動画は、後述の明滅低減処理によりフレーム間の明滅が低減されている。なお、図８では、説明のため、必要最小限の構成が示されている。また、ブロックＲ１、ブロックＭＤ１、ブロックＲ２は、例えば、ＣＰＵ１４１がＲＯＭ１４２に格納されたプログラムを実行することにより実現され得る。また、各ブロックのいずれか、あるいはすべてが専用のハードウエアにより実現されてもよいし、ＣＰＵと専用のハードウエアとの協働により実現されてもよい。

まず、ブロックＲ１が、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌに対して明滅低減処理を行う。明滅低減処理の詳細については後述する。次に、ブロックＭＤ１は、ブロックＲ１により明滅が低減された高エネルギー画像Ｈ'と低エネルギー画像Ｌ'に、図４（ｂ）を参照して説明した信号処理を適用し、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを生成する。次に、ブロックＲ２は、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓに対して明滅低減処理を行い、骨画像Ｂ'と軟部組織画像Ｓ'を生成する。以上により、ブロックＲ２から、明滅低減処理がなされたエネルギーサブトラクション処理動画である動画Ｂ'、動画Ｓ'が得られる。

図９は、図８に示したブロックＲ１が行う明滅低減処理を示すフローチャートである。Ｓ９０１において、ブロックＲ１は、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌからそれぞれの代表信号値を算出する。代表信号値は被写体の動きによる影響を受けないことが好ましい。代表信号値は画像全体から求めても良いし、設定したＲＯＩから求めても良い。ＲＯＩを設定する場合、ＲＯＩはあらかじめ決められた固定の領域でも良いし、代表信号値を算出する際にユーザにより手動で設定されても良いし、自動的に設定されても良い。ＲＯＩを自動的に設定する方法としては、例えば、動画像を解析して被写体起因の信号値変動がない領域を特定し、特定した領域をＲＯＩとして設定する方法が用いられ得る。また、代表信号値としては、中央値、平均値、累積ヒストグラムのＮ％値などの統計量を用いることができる。以下では、中央値を代表値信号として用いて説明する。

Ｓ９０２において、ブロックＲ１は、明滅低減処理の対象となっている動画データから基準となる代表信号値（以下、基準値という）を求める。基準値は、例えば、動画データの１フレーム目の画像の中央値とすることができる。より具体的には、一連の高エネルギー画像Ｈからなる動画データの１フレーム目の画像の中央値が高エネルギー画像用の基準値に、一連の低エネルギー画像Ｌからなる動画データの１フレーム目の画像の中央値が低エネルギー画像用の基準値に決定される。

次に、Ｓ９０３において、ブロックＲ１は、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌのそれぞれについて補正量を算出する。以下、高エネルギー画像Ｈの補正量αと、補正量αを用いた高エネルギー画像Ｈの補正について説明するが、低エネルギー画像も同様の処理で補正され得る。補正量αは、Ｓ９０２において高エネルギー画像の動画データから得られた基準値が、Ｓ９０１において高エネルギー画像Ｈについて求めた中央値に対して何倍になるかを計算することで得られる。Ｓ９０４において、ブロックＲ１は、Ｓ９０３で得られた補正量αを高エネルギー画像Ｈに乗算し、高エネルギー画像Ｈ'を得る。こうして、高エネルギー画像Ｈからなる動画における信号のフレーム間変動を低減させる。フレーム間変動を低減させる処理の例として、高エネルギー画像Ｈから明滅低減処理された高エネルギー画像Ｈ'を求める計算を式（１１）に示す。但し、式（１１）においてＨ［Ｎ］は高エネルギー画像Ｈからなる動画のＮ枚目のフレームを示し、ＭＥＤ（Ｈ[Ｎ]）は当該動画のＮ枚目のフレームの中央値を示す。式（１１）は、係数（補正量α）の乗算を用いた明滅低減処理の一例である。

以上の処理が、撮影終了まで繰り返される（Ｓ９０５）ことにより、信号のフレーム間変動が低減された（明滅が低減された）高エネルギー画像Ｈ'の動画データが得られる。また、同様の処理により、信号のフレーム間変動が低減された（明滅が低減された）低エネルギー画像Ｌ'の動画が得られる。

なお、上記の例では１フレーム目の画像から基準値を求めたが、これに限定されない。例えば、補正対象のフレームを取得した時点で撮影されているフレーム（すなわち補正対象のフレームよりも過去のフレーム）の全て或いは一部を用いて基準値が算出されてもよい。例えば、補正対象のフレームを取得した時点で最新の所定数のフレームの平均画像から基準値を算出するようにしてもよい。

また、上記では、高エネルギー画像と低エネルギー画像で独立に補正量を計算したが、これに限られるものではなく、例えば、高エネルギー画像と低エネルギー画像の関係を用いて補正量を算出するようにしても良い。例えば、以下の式（１２）で示される、Ｎフレーム目の画像における代表信号値と基準値との誤差であるΔＨ［Ｎ］とΔＬ［Ｎ］が同じ値になるように、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌが補正されても良い。

例えば、式（１２）のΔＨとΔＬについて、ΔＨ＝ΔＬ＝（ΔＨ＋ΔＬ）／２となるように補正量を算出する場合について式（１３）に示す。

また、前述の例では、補正量を除算で求め、補正を乗算によって行っているが、これに限定されない。例えば、加算／減算によって補正量の導出と補正を行っても良い。加算／減算によって高エネルギー画像Ｈから明滅低減処理を行った高エネルギー画像Ｈ'を求める場合を式（１４）に示す。式（１４）は、係数（補正量α）の加減算を用いた明滅低減処理の一例である。

以上、エネルギーサブトラクション処理の前の画像（高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌ）を補正の対象とする明滅低減処理について説明した。以上、ブロックＲ１による、補正の対象を分離前の複数のエネルギーの放射線撮影に対応する画像（高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌ）に対する明滅低減処理を説明した。ブロックＲ２は、補正の対象を分離画像として明滅低減処理を行う。明滅低減処理には、上述した明滅低減処理と同様の方法（例えば、式（１１）または式（１４）により示された方法）を用いることができる。

図１０に、上述の明滅低減処理を行った場合と行わない場合の、エネルギーサブトラクション処理により得られた動画における画像平均値のフレーム間の変動を示す。グラフ７０１は、図７と同様、明滅低減処理が行われない場合の骨画像における画像平均値の変動を示す。グラフ１００１は、明滅低減処理が行われた場合の骨画像における画像平均値の変動を示している。図１０から明らかなように、明滅低減処理によって平均値のフレーム間変動が抑えられており、動画における明滅が低減している。

以上説明したように、第１実施形態によれば、エネルギーサブトラクション処理により得られた動画における明滅が低減され、観察しやすい画像が得られる。

なお、ブロックＲ１およびブロックＲ２に用いる明滅低減処理は、係数の乗算による方法、係数の加減算による方法のいずれが用いられてもよい。但し、本願発明者が検討を行ったところ、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌに対する明滅の低減処理において乗算による補正を行った場合に、最も明滅が抑えることができた。また、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓに対する明滅の低減処理において加減算による補正を行った場合に最も明滅が抑えることができた。したがって、ブロックＲ１の明滅低減処理には係数の乗算による補正を、ブロックＲ２の明滅低減処理には係数の加減算による補正を適用することが好ましい例として挙げられ得る。また、上記実施形態では、エネルギーサブトラクション処理前の画像とエネルギーサブトラクション処理後の画像の両方に明滅低減処理を行ったがこれに限られるものではない。ブロックＲ１とブロックＲ２の少なくともどちらかにより明滅低減処理が実行されればよい。但し、ブロックＲ１とブロックＲ２に関して本願発明者が検討を行ったところ、ブロックＲ１とブロックＲ２の両方を用いることでより良好に明滅を低減することができた。

（第２実施形態）
第２実施形態では、第１実施形態で説明した骨画像の明滅低減処理に加えて、骨画像におけるノイズを低減するためのノイズ低減処理を行う構成を説明する。

本実施形態のノイズ低減処理は、一般的な放射線撮影により取得される画像と互換性を有する蓄積画像を用いてノイズを効果的に低減する。まず、本実施形態のノイズ低減処理に用いられる蓄積画像について説明する。第１実施形態で説明したように、１回のＸ線の照射に対して、Ｘ線の照射中と照射終了後のタイミングを含む複数のタイミングのサンプルホールドにより取得された複数の放射線画像から高エネルギー画像と低エネルギー画像が生成される。ここで、例えば、Ｘ線の照射終了後のタイミングで取得されるＸ線画像（図３（ａ）の画像３０６）が蓄積画像として用いられ得る。

図１１は、第２実施形態に係る、蓄積画像を取得するための補正処理を実現する構成の一例を示すブロック図である。蓄積画像Ａは、例えば、画像ＸＦ＿ＥＶＥＮを画像ＷＦ＿ＥＶＥＮで除算することにより生成される。画像ＸＦ＿ＥＶＥＮおよび画像ＷＦ＿ＥＶＥＮは図４（ａ）で説明したとおりである。すなわち、画像ＸＦ＿ＥＶＥＮは、被写体がある場合の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像である。また、画像ＷＦ＿ＥＶＥＮは、被写体がない場合の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像である。

なお、蓄積画像Ａは、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈ（高エネルギー画像Ｈ）と低エネルギーのおける減弱率の画像Ｌ（低エネルギー画像Ｌ）に係数をかけて加算することにより生成されてもよい。例えば、蓄積画像Ａは、式（１５）を用いて生成されてもよい。なお、蓄積画像Ａの算出において、一方の係数を０、他方の係数を１としてもよく、この場合、高エネルギー画像Ｈまたは低エネルギー画像Ｌそのものが蓄積画像Ａとして用いられることになる。すなわち、エネルギーサブトラクション処理の対象となる画像と撮影タイミングが実質的に同じであって、エネルギーサブトラクション処理が適用されていない画像が、ノイズ低減処理のための蓄積画像Ａとして用いられ得る。

図１２は、第２実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理における信号処理を行う構成の例を示すブロック図である。図１２のブロック図は、図４（ｂ）により説明した信号処理のより詳細な構成を示す。なお、図１２では、説明のため、必要最小限の構成が示されている。ブロックＲ１～Ｒ３、ブロックＭＤ１～ＭＤ２、ブロックＡＤＤ、ブロックＦ１～Ｆ３は、例えば、ＣＰＵ１４１がＲＯＭ１４２に格納されたプログラムを実行することにより実現され得る。但し、図１２に示される各ブロックのいずれか、あるいはすべてが専用のハードウエアにより実現されてもよいし、ＣＰＵと専用のハードウエアとの協働により実現されてもよい。

ブロックＦ２とブロックＦ３は、それぞれ低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈに対して、それぞれノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'と、ノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'を生成する。フィルタ処理には、例えば、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの空間方向のフィルタ、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型の空間方向のフィルタ、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタなどが用いられ得る。二物質分離を行うブロックＭＤ１の前にフィルタを適用するノイズ低減処理により、Ｘ線の量子ノイズが低減される。ブロックＲ１は、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'とノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'に対して明滅低減処理を行い、高エネルギー画像Ｈ''と低エネルギー画像Ｌ''を生成する。なお、ブロックＲ１による明滅低減処理は、第１実施形態（図８のブロックＲ１）による明滅低減処理と同様である。高エネルギー画像Ｈ''と低エネルギー画像Ｌ''により構成される動画は、ともにブロックＲ１から得られる、信号のフレーム間変動が抑制された動画である。

次に、ブロックＭＤ１は、ノイズ低減処理が施され、フレーム間変動が補正された高エネルギーＨ''および低エネルギー画像Ｌ''から骨画像Ｂ'と軟部組織画像Ｓ'を生成する。ブロックＭＤ１による物質分離の動作は、第１実施形態（図８のブロックＭＤ１）と同様である。次に、ブロックＲ２は、ブロックＭＤ１で生成された骨画像Ｂ'と軟部組織画像Ｓ'に対して明滅低減処理を行い、骨画像Ｂ''、軟部組織画像Ｓ''として出力する。ブロックＲ２による処理は、第１実施形態（図８のブロックＲＤ２）と同様である。

ブロックＡＤＤは、骨画像Ｂ''と軟部組織画像Ｓ''の和の画像を生成し、厚み画像Ｔ'として出力する。この段階で、骨画像Ｂ''と軟部組織画像Ｓ''の和である厚み画像Ｔ'は、ノイズ低減と明滅低減が行われた画像となっている。ブロックＦ１は、厚み画像Ｔ'に対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ''を生成する。厚み画像Ｔ''は、明滅低減とノイズ低減とが二重に施された厚み画像となる。ブロックＦ１のフィルタ処理には、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの空間方向のフィルタ、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型の空間方向のフィルタ、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタなどが用いられ得る。

ブロックＨ１は、ブロックＲ１から出力される、明滅低減処理が施された高エネルギー画像Ｈ''と低エネルギー画像Ｌ''から、例えば式（１５）を用いて蓄積画像Ａ''を生成する。ブロックＭＤ２は、ブロックＦ１から出力される厚み画像Ｔ''と、ブロックＨ１から出力される蓄積画像Ａ''とから、物質分離の処理を行い、明滅低減処理、ノイズ低減処理がなされた骨画像Ｂ'''を生成する。ブロックＭＤ２による物質分離処理については後述する。ブロックＲ３は、ブロックＭＤ２により得られた骨画像Ｂ'''に対してさらに明滅低減処理を行い、明滅低減処理がされた骨画像Ｂ''''を生成する。以上のようなブロックＦ１とブロックＭＤ２を用いたノイズ低減処理によれば、エネルギーサブトラクション処理（物質分離）に伴うノイズが低減される。

次に、ブロックＭＤ２による物質分離の処理について説明する。蓄積画像は、骨と軟部組織のみで構成されているという仮定（制約条件）の下、蓄積画像の画素値をＡ、蓄積画像におけるスペクトルをＮ_Ａ（Ｅ）、軟部組織の厚みをＳ、骨の厚みをＢとすると、以下の式（１６）が成り立つ。

ここで骨の厚みと軟部組織の厚みの和をＴとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓより、式（１６）を変形して以下の式（１７）が成り立つ。

式（１７）に、ある画素における蓄積画像の画素値Ａと厚みＴを代入して非線形方程式を解くことで、ある画素における骨の厚みＢを求めることが可能である。すなわち、厚みＴとしてノイズ低減処理および明滅低減処理が施された厚み画像Ｔ'を、蓄積画像の画素値ＡとしてブロックＨ１の出力である蓄積画像Ａ''を用いて式（１７）を解くと、骨画像Ｂ'''を表す骨の厚みＢが得られる。厚み画像は蓄積画像と比較して連続性が高いため、高周波成分が含まれない。従って、厚み画像Ｔ'にブロックＦ１によるフィルタ処理を行ってノイズを除去しても信号成分が失われにくい。このようにしてノイズ低減された厚み画像Ｔ''と、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａ''をブロックＭＤ２が用いることで、ノイズ低減された骨画像Ｂ'''を得ることができる。同様に、式（１６）をＢ＝Ｔ－Ｓを用いて変形することで、ブロックＭＤ２が厚み画像Ｔ''と蓄積画像Ａ''からノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'''を得るようにすることも可能である。

さらに、上記では、ブロックＭＤ２が合成された画像Ｔ''を用いるがこれに限られるものではない。例えば、ブロックＲ２の出力である軟部組織画像Ｓ''をブロックＦ１でノイズ低減して得られた軟部組織画像の画素値を式（１６）に代入することで、ブロックＭＤ２がノイズ低減および明滅低減がなされた骨画像Ｂ'''を得るようにしてもよい。或いは、ブロックＲ２の出力である骨画像Ｂ''をブロックＦ１でノイズ低減して得られた骨画像の画素値を式（１６）に代入することで、ブロックＭＤ２がノイズ低減および明滅低減がなされた軟部組織画像Ｓ'''を得るようにしてもよい。

以上の処理により、第２実施形態によれば、信号のフレーム間変動（明滅）が低減され、且つノイズが低減されたエネルギーサブトラクション動画を生成することができる。

なお、第２実施形態において、上述した全てのノイズ低減処理が実行されなくてもよい。例えば、ブロックＦ２とブロックＦ３のフィルタによるノイズ低減処理が省略されてもよい。或いは、例えば、ブロックＦ１のフィルタによるノイズ低減処理が省略されてもよい。

なお、ブロックＲ１、ブロックＲ２およびブロックＲ３に用いる明滅低減処理は、係数の乗算による方法、係数の加減算による方法のいずれが用いられてもよい。但し、本願発明者が検討を行ったところ、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌに対する明滅の低減処理において乗算による補正を行った場合に最も明滅が抑えることができた。また、骨画像Ｂ'と軟部組織画像Ｓ'に対する明滅の低減処理において加減算による補正を行った場合に最も明滅が抑えることができた。したがって、ブロックＲ１の明滅低減処理には乗算による補正を、ブロックＲ２とブロックＲ３の明滅低減処理には加減算による補正を適用することが好ましい。また、上記実施形態では、ブロックＲ１～ブロックＲ３において明滅低減処理を行ったがこれに限られるものではない。ブロックＲ１、ブロックＲ２、ブロックＲ３の少なくともいずれか１つにおいて明滅低減処理が実行されればよい。但し、本発明者らの検討によれば、ブロックＲ１とブロックＲ２による明滅低減処理を実行することが、明滅低減の観点から好ましい。

なお、図１１のように二重にノイズ低減を行うときは、二物質分離を行うブロックＭＤ１の前に適用するフィルタのブロックＦ２及びＦ３と、ブロックＭＤ１の後に適用するフィルタのブロックＦ１との、種類や強度を同時に最適化する必要がある。二つのフィルタを単独に最適化した結果が最適とは限らないからである。例えば、時間方向のフィルタ又は空間方向のフィルタを二重にかけると、Ｘ線の量子ノイズと二物質分離に伴うノイズの増加率が独立ではなくなり、二つのノイズ低減の効果が積算されなくなる場合がある。従って、例えば、二物質分離を行うブロックＭＤ１の前に適用されるフィルタであるブロックＦ２及びＦ３では、時間方向のフィルタを適用し、ＭＤ１の後に適用するフィルタのブロックＦ１では空間方向のフィルタを適用する構成を用いることができる。当然のことながら、ブロックＦ２及びＦ３において空間方向のフィルタを適用し、ブロックＦ１において時間方向のフィルタを適用するようにしてもよい。

なお、空間方向のフィルタまたは時間方向のいずれかのフィルタを二重にかける構成も採用可能であり、その場合には両者のカーネルの大きさ、フィルタ係数の大きさを異ならせることが好ましい。例えば、空間方向のフィルタを二重にかける場合は、ブロックＦ１のフィルタのカーネルを、ブロックＦ２、Ｆ３のカーネルより大きくする構成が好ましい。例えば、厚み画像Ｔは、蓄積画像Ａや高エネルギー画像Ｈ、低エネルギー画像Ｌに比べて空間における連続性が高いためである。また、時間方向のフィルタを二重にかける場合、ブロックＦ１のフィルタ係数を、ブロックＦ２，Ｆ３のフィルタのフィルタ係数より大きくする構成が好ましい。例えば、厚み画像Ｔは、蓄積画像Ａや高エネルギー画像Ｈ、低エネルギー画像Ｌに比べて時間変化が小さいためである。

また、ブロックＦ１において、時間方向のフィルタと空間方向のフィルタの両方を適用する構成や、ブロックＦ２及びＦ３において時間方向のフィルタと空間方向のフィルタの両方を同時に適用する構成としてもよい。いずれの構成でも、空間方向または時間方向のフィルタが二物質分離のブロックＭＤ１の前後で二重に適用される場合は、ＭＤ１の後のフィルタのブロックＦ１におけるフィルタの係数またはカーネルをより大きくする構成が好適に用いられ得る。

なお、第１～第２実施形態では、Ｘ線撮像装置１０４は蛍光体を用いた間接型の放射線センサとしたが、このような形態に限定されない。例えばＣｄＴｅ等の直接変換材料を用いた直接型の放射線センサを用いてもよい。また、第１～第２実施形態ではＸ線発生装置１０１の受動的な管電圧変化を利用するか（図３（ａ））、能動的に管電圧を切り替える（図３（ｂ））などしていたが、このような形態に限定されない。Ｘ線発生装置１０１のフィルタを時間的に切り替えるなどして、Ｘ線撮像装置１０４に曝射される放射線のエネルギーを変化させてもよい。

また、第１～第２実施形態では、Ｘ線（放射線）のエネルギーが２つの場合を説明した。しかしながら、このような形態に限定されるものではなく、Ｘ線（放射線）のエネルギーが３つ以上の場合についても、上述の実施形態を適用可能である。ｎ個（ｎは２以上の自然数）のエネルギーに対応するｎ個の画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行うことでｎ個の物質離画が得られる。エネルギーサブトラクション処理前のｎ個の画像（動画）および／またはエネルギーサブトラクション処理後のｎ個の分離画像（動画）に上述した明滅低減処理を適用することで、明滅が低減された分離画像が得られる。

さらに、第１～第２実施形態ではＸ線撮像装置１０４に曝射される放射線のエネルギーを変化させることで、エネルギーサブトラクションを行っていたがこのような形態に限定されない。例えば、二次元検出器１０６（センサ）を２枚積層することで、前面のセンサと背面のセンサで検出する放射線のスペクトルを変化させる方式が用いられてもよい。また、放射線量子の個数をエネルギー別にカウントする、フォトンカウンティング方式のセンサを用いることで、互いにエネルギーが異なる複数の画像を取得するなどしてもよい。

また、第１～第２実施形態では、放射線撮影システムの制御用コンピュータ１０３を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っていたが、このような形態に限定されない。例えば、制御用コンピュータ１０３はＸ線撮像装置１０４に組み込まれていてもよい。また、制御用コンピュータ１０３で取得した画像を別のコンピュータに転送して、エネルギーサブトラクション処理を行ってもよい。例えば、取得した画像を医療用のＰＡＣＳを介して別のパソコン（画像ビューア）に転送し、エネルギーサブトラクション処理を行ってから表示する構成が好適に用いられる。すなわち、上記各実施形態では、互いにエネルギーが異なる放射線画像をエネルギーサブトラクション処理に提供できればよく、互いにエネルギーが異なる放射線画像を取得するための方法は、上記実施形態に限定されるものではない。また、上記実施形態では、制御用コンピュータ１０３は、Ｘ線撮像装置１０４から直接に画像を取得してエネルギーサブトラクション処理を行ったが、これに限られるものではない。Ｘ線撮像装置１０４で撮影された動画を外部の記憶装置に格納し、制御用コンピュータ１０３が記憶装置から動画を読み出してエネルギーサブトラクション処理を行うようにしてもよい。

以上説明したように、上述した各実施形態によれば、フレーム間のちらつきが抑制されたエネルギーサブトラクション動画を作成可能な画像処理装置或いは放射線撮像システムを提供できる。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、その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る。また、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。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１０１：Ｘ線発生装置、１０２：Ｘ線制御装置、１０３：制御用コンピュータ、１０４：Ｘ線発生装置

Claims (18)

1. 複数の異なるエネルギーの放射線撮影に対応する複数の動画を取得する取得手段と、
   それぞれが前記複数の動画のそれぞれを構成する複数の画像にエネルギーサブトラクション処理を適用して分離画像を生成し、前記分離画像をフレームとする動画を生成する生成手段と、
   前記複数の画像または前記分離画像を、補正の対象である画像が属する動画におけるフレーム間の信号値の変動が低減するように補正する補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記補正手段は、前記補正の対象である画像が属する動画の、当該画像よりも過去のフレームの画像に基づいて算出される統計量に基づいて、前記補正の対象の画像を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記補正手段は、各画像の全ての領域または一部の領域の画素値から前記統計量を計算することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記統計量は、画素値の中央値、平均値、累積ヒストグラムのＮ％値のいずれかであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 動画を解析することにより被写体に起因した信号値の変動がない領域を特定し、前記一部の領域として設定する設定手段をさらに備えることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
6. 前記補正手段は、
   前記補正の対象の画像が属している動画の特定のフレームの画像に基づいて算出された統計量を基準値として取得し、
   前記補正の対象の画像から算出された前記統計量と前記基準値に基づいて前記補正の対象の画像を補正することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記補正手段は、前記補正の対象の画像が属している動画の１フレーム目の画像から算出された統計量を前記基準値として取得することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記補正手段は、前記補正の対象の画像が属している動画の当該画像よりも過去のフレームのうちの最新の所定数のフレームから得られる平均画像から算出された統計量を前記基準値として取得することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記補正手段は、前記複数の画像と前記分離画像の少なくとも一方の補正において、前記補正の対象の画像から算出された前記統計量と前記基準値の比に基づく係数を前記補正の対象の画像の画素値に乗算することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記補正手段は、前記複数の画像と前記分離画像の少なくとも一方の補正において、前記補正の対象の画像から算出された前記統計量と前記基準値の差に基づく係数を前記補正の対象の画像の画素値に加算または減算することを特徴とする請求項６乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記補正手段は、
    前記複数の画像のそれぞれに対して、前記補正の対象の画像から算出された前記統計量と前記基準値の比に基づく係数を前記補正の対象の画像の画素値に乗算する補正を行い、
    前記分離画像に対して、前記補正の対象の画像から算出された前記統計量と前記基準値の差に基づく係数を前記補正の対象の画像の画素値に加算または減算する補正を行う、ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記補正手段は、前記複数の画像のそれぞれにおける前記統計量と前記基準値との差が同じになるように、前記複数の画像を補正することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記複数の画像のノイズを低減する第１のノイズ低減手段をさらに備え、
    前記補正手段は、前記第１のノイズ低減手段によりノイズが低減された前記複数の画像を補正の対象とすることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記複数の画像の重みづけ加算により得られる蓄積画像と前記生成手段により生成される前記分離画像に基づいて前記分離画像のノイズを低減する第２のノイズ低減手段をさらに備え、
    前記補正手段は、前記第２のノイズ低減手段により処理される前の前記分離画像および前記第２のノイズ低減手段により処理された後の前記分離画像の少なとも何れかを補正の対象とすることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記第２のノイズ低減手段は、前記補正手段により補正された後の前記複数の画像を重みづけ加算することにより前記蓄積画像を得ることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 複数の異なるエネルギーの放射線に対応する複数の動画を撮影する撮像手段と、
    それぞれが前記複数の動画を構成する複数の画像にエネルギーサブトラクション処理を適用して分離画像を生成し、前記分離画像をフレームとする動画を生成する生成手段と、
    前記複数の画像または前記分離画像を、補正の対象である画像が属する動画におけるフレーム間の信号値の変動が低減するように補正する補正手段と、を備えることを特徴とする放射線撮像システム。
17. 複数の異なるエネルギーの放射線撮影に対応する複数の動画を取得する取得工程と、
    それぞれが前記複数の動画のそれぞれを構成する複数の画像にエネルギーサブトラクション処理を適用して分離画像を生成し、前記分離画像をフレームとする動画を生成する生成工程と、
    前記複数の画像または前記分離画像を、補正の対象である画像が属する動画におけるフレーム間の信号値の変動が低減するように補正する補正工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
18. コンピュータを、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるプログラム。

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