JP2023181858A - 画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ノイズが低減された画像を取得すること。【解決手段】画像処理装置は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理部を備える。処理部は、物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、ノイズ低減画像を周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する。【選択図】図１６

Description

開示の技術は、画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラムに関する。より具体的には、医療診断における一般撮影などの静止画撮影や透視撮影などの動画撮影に用いられる画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラムに関する。

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。

ＦＰＤを用いた撮影方法として、エネルギーサブトラクションでは、管電圧の異なるＸ線を照射して取得した、エネルギーの異なる複数の画像を処理することにより、コントラストを低減した物質分離画像、例えば、骨画像や軟部組織画像を取得することができる（特許文献１）。

特開２０１９-１６２３５８号公報

ＦＰＤを用いたＩＶＲ（Interventional Radiology：画像下治療）では、血管に造影剤が注入され、また、カテーテルやガイドワイヤーなどの医療用デバイスを血管内に挿入し、造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら治療が行われる。エネルギーサブトラクションを用いて、軟部組織や骨のコントラストを低減すると、造影剤や医療用デバイスの視認性は向上するものの画像のノイズが増えてしまうという課題が生じ得る。

開示の技術は、ノイズが低減された画像を取得することが可能な技術を提供する。

開示の技術の一態様による画像処理装置は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理手段を備え、
前記処理手段は、
前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
前記ノイズ低減画像を前記周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する。

開示の技術によれば、ノイズが低減された画像を取得することが可能になる。

第１実施形態によるＸ線撮像システムの構成例を示す図。 第１実施形態によるＸ線撮像装置の画素等価回路図。 第１実施形態によるＸ線撮像装置のタイミングチャート。 第１実施形態によるＸ線撮像装置のタイミングチャート。 第１実施形態による補正処理を説明する図。 第１実施形態による信号処理のブロック図。 第１実施形態による画像処理のブロック図。 第１実施形態に係る補正処理のブロック図。 第１実施形態に係る蓄積画像Ａと骨画像Ｂとを例示的に示す図。 第１実施形態に係る放射線撮像システムにおける信号処理のブロック図。 ガウシアンフィルタによるノイズ低減処理を説明する図。 イプシロンフィルタによるノイズ低減処理を説明する図。 蓄積画像によるエッジ判定処理を例示的に説明する図。 第２実施形態に係る周波数分解によるノイズ低減処理を例示的に説明する図。 第２実施形態に係る周波数分解とリカーシブフィルタとによるノイズ低減処理を例示的に説明する図。 第３実施形態に係るイプシロンフィルタを用いたノイズ低減処理において、蓄積画像を用いたエッジ判定を適用する構成例を説明する図。

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、開示の技術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Ｘ線や粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。以下の実施形態では、放射線の一例としてＸ線を用いた装置を説明する。したがって、以下では、放射線撮像装置、放射線撮像システムとして、それぞれＸ線撮像装置、Ｘ線撮像システムとして説明する。

（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一例としてのＸ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Ｘ線撮像システムは、Ｘ線発生装置１０１、Ｘ線制御装置１０２、撮像制御装置１０３、Ｘ線撮像装置１０４（放射線撮像装置）を備える。

Ｘ線発生装置１０１は、Ｘ線を発生し、被写体にＸ線を照射する。Ｘ線制御装置１０２は、Ｘ線発生装置１０１におけるＸ線の発生を制御する。撮像制御装置１０３は、例えば、１つまたは複数のプロセッサー（ＣＰＵ）とメモリを有し、プロセッサーがメモリに格納されたプログラムを実行してＸ線画像の取得及び画像処理を行う。なお、撮像制御装置１０３による画像処理を含む各処理は、専用のハードウエアにより実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアの協働により実現されてもよい。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を有する。二次元検出器は、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。

撮像制御装置１０３は、上述したプロセッサーにより放射線画像を処理する画像処理装置として機能する。取得部１３１、補正部１３２、信号処理部１３３、画像処理部１３４は、画像処理装置としての機能構成例を示している。放射線撮像システムは、撮像制御装置１０３（画像処理装置）と通信可能に接続されたＸ線撮像装置１０４（放射線撮像装置）とを備える。

取得部１３１は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いにエネルギーが異なる複数の放射線画像を取得する。取得部１３１は、複数の放射線画像として、１ショットの放射線の曝射の間に複数回のサンプルホールドを行って得られた放射線画像を取得する。

補正部１３２は、取得部１３１により取得された複数の放射線画像を補正してエネルギーサブトラクション処理で用いられる複数の画像を生成する。

信号処理部１３３は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理とエネルギーサブトラクションによる物質分離処理とを行う。信号処理部１３３は、物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、ノイズ低減画像を周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する。信号処理部１３３は、被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、物質の厚み画像を生成し、物質の厚み画像において周波数成分ごとにフィルタ処理を適用することにより、周波数成分ごとのノイズ低減画像を生成し、ノイズ低減画像を合成することによりノイズ低減後の厚み画像を生成する。信号処理部１３３は、補正部１３２により生成された複数の画像を用いて物質特性画像を生成する。物質特性画像とは、例えば骨と軟部組織というように物質を分離して表す物質分離画像、実効原子番号とその面密度を表す物質識別画像など、エネルギーサブトラクション処理において取得される画像である。

複数の放射線エネルギーには、第１放射線エネルギー（高エネルギー）と、第１放射線エネルギーよりも低い第２放射線エネルギー（低エネルギー）とが含まれる。信号処理部１３３は、第１放射線エネルギー（高エネルギー）で撮影した第１画像（高エネルギー画像Ｈ）と第２放射線エネルギー（低エネルギー）で撮影した第２画像（低エネルギー画像Ｌ）とを用いて、被写体に含まれる第１物質の厚みを示す第１物質分離画像と、第１物質とは異なる第２物質の厚みを示す第２物質分離画像とを生成する物質分離処理を行う。信号処理部１３３は、互いに異なる放射線エネルギーで撮影した複数の放射線画像を用いた物質分離処理を行うことにより、第１物質の厚みを示す第１物質分離画像と、第１物質とは異なる第２物質の厚みを示す第２物質分離画像とを生成する。また、信号処理部１３３は、第１物質の厚みと第２物質の厚みとを合わせた厚み画像を生成する。ここで、第１物質には、少なくとも、カルシウム、ハイドロキシアパタイト、又は骨が含まれ、第２物質には、少なくとも、水、又は脂肪又はカルシウムを含まない軟物質が含まれる。信号処理部１３３の詳細は後述する。画像処理部１３４は、信号処理部１３３による信号処理によって取得された物質特性画像を用いて、表示用画像を生成する。

図２は、第１実施形態に係る画素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、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、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。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。

また、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、二次元検出器１０６から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、撮像制御装置１０３に画像を転送する。

次に、上述した構成を備えた第１実施形態のＸ線撮像システムの動作について説明する。図３は、第１実施形態に係るＸ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Ｘ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す。図３における波形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、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。

リセット信号により光電変換素子２０１のリセットが行われてからＸ線が曝射される。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、Ｘ線３０１～３０３に示すような波形となる。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ではそれぞれＸ線のエネルギーが異なる。したがって、サンプルホールドによって区切られる期間の放射線に対応したＸ線画像を得ることにより、互いにエネルギーが異なる複数種類のＸ線画像が得られる。

Ｘ線撮像装置１０４は、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、Ｘ線撮像装置１０４は、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（Ｂ）の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、安定期のＸ線３０２の信号に対応した画像３０４が読み出される。

次に、Ｘ線撮像装置１０４は、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、Ｘ線撮像装置１０４は、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、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（Ｒ_２）の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、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の和に対応した画像３０５が得られる。この計算は、Ｘ線撮像装置１０４で行われてもよいし、撮像制御装置１０３で行われてもよい。

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を用いることができるがこれに限られるものではない。例えば、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ことによりＸ線の曝射開始を検出する構成が用いられてもよい。

あるいは、例えば、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ことによりＸ線の曝射開始を検出する構成が用いられてもよい。いずれの方式の場合も、Ｘ線の曝射開始を示す同期信号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のリセットが行われる。

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が得られる。これら二枚のＸ線画像を形成する際に曝射されたＸ線のエネルギーは互いに異なるため、これらＸ線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４は、第１実施形態に係るＸ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Ｘ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す。図４に示す駆動タイミングは、Ｘ線発生装置１０１の管電圧を能動的に切り替えている点で図３の駆動タイミングとは異なる。

まず、光電変換素子２０１のリセットが行われた後、Ｘ線発生装置１０１は低エネルギーのＸ線４０１の曝射を行う。この状態で、Ｘ線撮像装置１０４は、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎによりサンプリングを行う。その後、Ｘ線発生装置１０１は、管電圧を切り替えて高エネルギーのＸ線４０２の曝射を行う。この状態で、Ｘ線撮像装置１０４は、信号サンプルホールド回路２０７Ｓによりサンプリングを行う。その後、Ｘ線発生装置１０１は、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。Ｘ線撮像装置１０４は、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（Ｂ）の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、高エネルギーのＸ線４０２の信号に対応した画像４０４が読み出される。

次に、Ｘ線撮像装置１０４は、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、Ｘ線撮像装置１０４は、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、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（Ｒ_２）の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、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の和に対応した画像４０５が得られる。この計算は、Ｘ線撮像装置１０４で行われてもよいし、撮像制御装置１０３で行われてもよい。同期信号４０７については、図３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の方法に比べて低エネルギーと高エネルギーの放射線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、撮像制御装置１０３によるエネルギーサブトラクション処理について説明する。第１実施形態におけるエネルギーサブトラクション処理は、補正部１３２による補正処理、信号処理部１３３による信号処理、画像処理部１３４による画像処理の３段階に分かれている。以下、それぞれの処理について説明する。

補正処理は、Ｘ線撮像装置１０４から取得された複数の放射線画像を処理してエネルギーサブトラクション処理における後述の信号処理で用いられる複数の画像を生成する処理である。図５に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理のための補正処理のブロック図を示す。まず、取得部１３１は、Ｘ線撮像装置１０４にＸ線を曝射しない状態での撮像を行わせ、図３または図４に示した駆動で画像を取得する。この駆動により２枚の画像が読み出される。以下、１枚目の画像（画像３０４または画像４０４）をＦ＿ＯＤＤ、２枚目の画像（画像３０６または画像４０６）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：Fixed Pattern Noise）に対応する画像である。

次に、取得部１３１は、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わせ、図３又は図４に示した駆動によりＸ線撮像装置１０４から出力されるゲイン補正用の画像を取得する。この駆動により、上記と同様に２枚の画像が読み出される。以下、１枚目のゲイン補正用の画像（画像３０４または画像４０４）をＷ＿ＯＤＤ、２枚目のゲイン補正用の画像（画像３０６または画像４０６）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。補正部１３２は、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を得る。これをオフセット補正と呼ぶ。

ＷＦ＿ＯＤＤは安定期のＸ線３０２に対応する画像であり、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の和に対応する画像である。従って、補正部１３２は、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を得る。このように、複数枚の画像の減算により、サンプルホールドによって区切られる特定の期間のＸ線に対応した画像を得る処理を色補正と呼ぶ。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、色補正により、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。

次に、取得部１３１は、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わせ、図３または図４に示した駆動によりＸ線撮像装置１０４から出力される画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出される。以下、１枚目の画像（画像３０４または画像４０４）をＸ＿ＯＤＤ、２枚目の画像（画像３０６または画像４０６）をＸ＿ＥＶＥＮとする。補正部１３２は、被写体がない場合と同様のオフセット補正および色補正を行うことで、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を得る。

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［数１］式が成り立つ。

［数１］式を変形すると、以下の［数２］式が得られる。［数２］式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、補正部１３２は、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（以下、「低エネルギー画像Ｌ」ともいう）を得る。同様に、補正部１３２は、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を得る（以下、「高エネルギー画像Ｈ」ともいう）。このように、被写体ありの状態で得られた放射線画像に基づいて得られた画像を被写体なしの状態で得られた放射線画像に基づいて得られた画像で除算することにより、低エネルギーにおける減弱率又は高エネルギーにおける減弱率の画像（Ｌ，Ｈ）を取得する処理をゲイン補正と呼ぶ。

図６に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理の信号処理のブロック図を示す。信号処理部１３３は、補正部１３２から得られる複数の画像を用いて物質特性画像を生成する。以下では、骨の厚みの画像Ｂ（以下、骨画像Ｂともいう）と軟部組織の厚みの画像Ｓ（以下、軟部組織画像Ｓともいう）からなる物質分離画像の生成処理を説明する。信号処理部１３３は、以下の処理により図５に示した補正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、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを求める。

まず、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）、骨の厚み画像における厚みをＢ、軟部組織の厚み画像における厚みをＳ、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［数３］式が成り立つ。

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、それぞれＮＩＳＴ（National Institute of Standards and Technology）などのデータベースから得られる。したがって、［数３］式によれば、任意の骨の厚み画像における厚みＢ、軟部組織の厚み画像における厚み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、画像Ｌにおける減弱率、及び、画像Ｈの減弱率について、以下の［数４］式の各式が成り立つ。なお、以下の説明では、［数４］式に示す画像Ｌにおける減弱率を単に低エネルギーの減弱率Ｌともいい、画像Ｈにおける減弱率を単に高エネルギーの減弱率Ｈともいう。

［数４］式の非線形連立方程式を解くことで、骨の厚み画像における厚みＢと軟部組織の厚み画像における厚みＳが求まる。非線形連立方程式を解く代表的な方法として、ここでは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Ｈ^ｍ、ｍ回目の反復後の低エネルギーの減弱率Ｌ^ｍは以下の［数５］式で表される。

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［数６］式で表す。

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と低エネルギーの減弱率Ｌを用いて、以下の［数７］式で表す。

２ｘ２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［数８］式で表される。

従って、［数７］式に［数８］式を代入すると、以下の[数９]式が求まる。

以上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、［数４］式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［数４］式を計算することで、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、骨の厚みの画像Ｂ、軟部組織の厚みの画像Ｓを取得することができる。

なお、第１実施形態では、骨の厚みの画像Ｂと軟部組織の厚みの画像Ｓを算出していたが、開示の技術はこのような形態に限定されない。例えば、水の厚みＷと造影剤の厚みＩを算出してもよい。すなわち、任意の二種類の物質の厚みに分解してもよい。また、図５に示した補正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。

また、第１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いていた。しかしながら開示の技術はこのような形態に限定されない。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、第１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、開示の技術はこのような形態に限定されない。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。

図７に、第１実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理の画像処理のブロック図を示す。第１実施形態の画像処理部１３４は、図６に示した信号処理によって得られた骨の厚みの画像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。後処理として、画像処理部１３４は、対数変換やダイナミックレンジ圧縮などを用いることが可能である。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、画像処理部１３４は、処理の内容を切り替えることとが可能である。

図８に、第１実施形態に係る補正処理のブロック図を示す。図７における表示用画像としては、エネルギー分解能を持たない画像、すなわち既存の放射線撮像システムで撮影した画像と互換性のある画像である、蓄積画像Ａを用いることが可能である。信号処理部１３３は、以下の処理により蓄積画像Ａを生成することができる。例えば、蓄積画像Ａは、図８で示すように、被写体がある場合のＸ線の立ち上がり期３０１、安定期３０２、立下り期３０３の和に対応する画像ＸＦ＿ＥＶＥＮを、被写体がない場合のＸ線の立ち上がり期３０１、安定期３０２、立下り期３０３の和に対応する画像ＷＦ＿ＥＶＥＮで除算するなどして生成することができる。あるいは、異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像の加算に基づいて取得してもよい。例えば、蓄積画像Ａは、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈと低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌとに係数を乗算して加算するなどして生成してもよい。例えば、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、画像Ｈまたは画像Ｌそのものが蓄積画像Ａとして用いられ得る。また、複数の画像の少なくとも一方に係数を乗算して加算することにより蓄積画像を生成してもよい。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蓄積画像Ａとして用いられ得る。

[数１０]
Ａ＝ＸＦ＿ＥＶＥＮ／ＷＦ＿ＥＶＥＮ
＝Ｘ＿Ｈｉｇｈ／ＷＦ＿ＥＶＥＮ＋Ｘ＿Ｌｏｗ／ＷＦ＿ＥＶＥＮ
＝Ｈ＊（Ｗ＿Ｈｉｇｈ／ＷＦ＿ＥＶＥＮ）＋Ｌ＊（Ｗ＿Ｌｏｗ／ＷＦ＿ＥＶＥＮ）
図９は、第１実施形態に係る蓄積画像Ａと骨画像Ｂとを例示的に示す図である。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、視認性が向上する可能性がある。

図９に示すように、通常の放射線撮像システムと互換性のある画像、すなわち蓄積画像Ａでは、造影剤、ステント、骨の他、軟部組織が表示されてしまう。一方、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Ｂでは、軟部組織のコントラストを低減することができる。

一方、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Ｂには、骨と造影剤と医療用デバイスとが表示される。

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とに基づいて、例えば、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とが表示されていた。また、低エネルギーのＸ線と高エネルギーＸ線と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Ｂには、骨と造影剤と医療用デバイスが表示される。すなわち、造影剤や医療用デバイスを、骨画像Ｂから分離することはできなかった。

すなわち、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、本実施形態に係る放射線撮像システムにおける骨画像Ｂ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Ｂは蓄積画像Ａよりもノイズが大きくなり、画質が低減するという課題が生じ得る。そこで、本実施形態に係る放射線撮像システムでは骨画像Ｂにおけるノイズ低減処理を行う。

図１０に、第１実施形態に係る放射線撮像システムにおける信号処理のブロック図を示す。まず、信号処理部１３３は、ブロックＭＤ１において、物質分離処理を行う。ここで、物質分離処理とは、信号処理部１３３が、図６と同様の手順で、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌとから、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓとを取得（生成）する処理である。

信号処理部１３３は、ブロックＣ２において、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを加算した厚み画像Ｔを生成する。そして、信号処理部１３３は、ブロックＦ１において、厚み画像Ｔに対してフィルタ処理を施し、ノイズ低減された厚み画像Ｔ'を生成する。フィルタ処理の詳細については、図１１以降で説明する。

また、信号処理部１３３は、ブロックＣ１において、図８の説明で示したように、例えば、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈと低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌに係数をかけて加算することで、蓄積画像Ａを生成する。

次に、信号処理部１３３は、ブロックＭＤ２において、再度の物質分離処理を行う。ブロックＭＤ２における再度の物質分離処理を以下、再分離（または再分離処理）ともいう。ここで、再分離処理とは、信号処理部１３３が、例えば、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'と蓄積画像Ａとから、ノイズ低減された骨画像Ｂ'を取得（生成）する処理である。

低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線との和の画像、すなわち蓄積画像ＡにおけるＸ線のスペクトルを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[１１]が成り立つ。

ここで厚みをＴとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓより、式[１１]を変形して以下の式[１２]が成り立つ。

式[１２]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。このとき、厚みＴの代わりに、フィルタ処理後の厚みＴ'を代入して式[１２]を解くと、骨の厚みＢ'が得られる。厚み画像Ｔは蓄積画像Ａ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、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を用いることで、ノイズ低減された骨画像Ｂ'を取得することができる。同様に、ノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'を得ることも可能である。

本実施形態では、図１０に示す信号処理のブロック図において、ブロックＦ１に対して厚み画像Ｔを入力し、ブロックＭＤ２からノイズ低減された骨画像Ｂ'又はノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'を取得する構成について説明した。しかしながら、本実施形態は、この例に限定されず、例えば、ブロックＦ１に対して軟部組織画像Ｓを入力し、ブロックＭＤ２からノイズ低減された骨画像Ｂ'又はノイズ低減された厚み画像Ｔ'を取得する構成等についても同様に適用することができる。また、ブロックＦ１に対して骨画像Ｂを入力し、ブロックＭＤ２からノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'又はノイズ低減された厚み画像Ｔ'を取得する構成等についても同様に適用することができる。

すなわち、本実施形態では、ブロックＦ１に物質の厚み画像を入力し、ブロックＭＤ２からノイズ低減後の物質の厚み画像を得るものである。

また、本実施形態では、図１０に示す信号処理のブロック図において、ブロックＭＤ１及びブロックＣ１に対して、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈとを入力する構成について説明した。しかしながら、本実施形態は、この例に限定されず、例えば、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈとにそれぞれノイズ低減処理を行い、ノイズ低減後の低エネルギー画像Ｌ'とノイズ低減後の高エネルギー画像Ｈ'とを生成してから、ブロックＭＤ１及びブロックＣ１に入力する構成についても同様に適用することができる。

また、ブロックＦ１におけるフィルタ処理には、空間方向のフィルタを用いた空間フィルタ処理と、時間方向のフィルタを用いた時間フィルタ処理とが含まれる。空間フィルタ処理では、例えば、ガウシアンフィルタやバイラテラルフィルタ、イプシロンフィルタ等の空間方向のフィルタ等が用い得る。また、時間フィルタ処理では、例えば、リカーシブフィルタ等が用い得る。なお、フィルタ処理に用い得るフィルタは例示的なものであり、実施形態の構成はこの例に限定されるものではない。

図１１は、第１実施形態に係るガウシアンフィルタによるノイズ低減処理を例示的に説明する図である。図１０に示す信号処理のブロック図のブロックＦ１において、信号処理部１３３は、ガウス分布の関数を用いて、フィルタの中心からの距離に応じた重みを計算し、ガウシアンフィルタのカーネルを生成する。さらに、信号処理部１３３は、ガウシアンフィルタのカーネルの全ての重みを足したときに１となるように正規化する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに対してガウシアンフィルタのカーネルを適用して、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'を生成する。このようにして、厚み画像Ｔに含まれる高周波のノイズ成分を除去することができる。しかしながら、ブロックＦ１でガウシアンフィルタを用いると、ノイズ成分と同時に被写体の構造も低減（除去）されてしまう場合も生じ得る。その結果、ブロックＭＤ２における物質分離（再分離）により、ノイズ低減後の骨画像Ｂ'を生成したときに、軟部組織Ｓの構造が骨画像Ｂ'に現れてしまうという場合も生じ得る。

図１２は、第１実施形態に係るイプシロンフィルタによるノイズ低減処理を例示的に説明する図である。図１０に示す信号処理のブロック図のブロックＦ１において、信号処理部１３３は、ガウス分布の関数を用いて、中央からの距離に応じた重みを計算し、ガウシアンフィルタのカーネルを生成する。また、信号処理部１３３は、フィルタを適用する画素（注目画素）を選択し、厚み画像Ｔにおける注目画素とその周囲の画素の差分ｄを計算する。差分ｄが予め定めた閾値εを超えた場合、信号処理部１３３は、被写体の構造があると判定し、エッジ判定のカーネルの重みを０に設定する。差分ｄが予め定めた閾値εを下回る場合、信号処理部１３３は、被写体の構造がないと判定し、エッジ判定のカーネルの重みを１に設定する。

次に、信号処理部１３３は、ガウシアンフィルタのカーネルとエッジ判定のカーネルとをフィルタの要素ごとに乗算することで、イプシロンフィルタのカーネルを生成する。さらに、信号処理部１３３は、イプシロンフィルタカーネルの全ての重みを足したときに１となるように正規化する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに対してイプシロンフィルタのカーネルを適用して、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'を生成する。このようにして、被写体の構造を低減（除去）することなく、厚み画像Ｔに含まれる高周波のノイズ成分を低減（除去）することができる。これにより、ノイズ低減後の骨画像Ｂ'に軟部組織の構造が現れることを抑制することができる。

図１３は、第１実施形態に係る蓄積画像Ａによるエッジ判定処理を例示的に説明する図である。本願発明者が検討を行ったところ、図１２で示したブロックＦ１の構成では、例えば、厚み画像Ｔに含まれるノイズが大きくなった場合、エッジ判定の精度が低減し、アーチファクトが発生し得る場合があることが判明した。そこで、厚み画像Ｔの代わりに、蓄積画像Ａを用いてエッジ判定を行う構成を以下に説明する。

図１０に示す信号処理のブロック図のブロックＦ１において、信号処理部１３３は、ガウス分布の関数を用いて、中央からの距離に応じた重みを計算し、ガウシアンフィルタのカーネルを生成する。また、信号処理部１３３は、フィルタを適用する画素（注目画素）を選択し、蓄積画像Ａにおける注目画素とその周囲の画素の差分ｄを計算する。差分ｄが予め定めた閾値εを超えた場合、信号処理部１３３は、被写体の構造があると判定し、エッジ判定のカーネルの重みを０とする。差分ｄが予め定めた閾値εを下回る場合、信号処理部１３３は、被写体の構造がないと判定し、エッジ判定のカーネルの重みを１とする。

次に、信号処理部１３３は、ガウシアンフィルタのカーネルとエッジ判定のカーネルとをフィルタの要素ごとに乗算することで、イプシロンフィルタのカーネルを生成する。さらに、信号処理部１３３は、イプシロンフィルタカーネルの全ての重みを足したときに１となるように正規化する。そして、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔに対して、蓄積画像Ａを用いて生成したイプシロンフィルタのカーネルを適用して、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'を生成する。蓄積画像Ａは、厚み画像Ｔと比較してノイズが小さいため、例えば、厚み画像Ｔに含まれるノイズが大きくなった場合でも、エッジ判定の精度を保つことができる。その結果、アーチファクトの発生を抑制することができる。

エッジ判定の閾値εは、蓄積画像Ａの画素値に含まれ得るノイズの標準偏差をσとしたとき、例えば、ε＞４σにすることが好ましい。画素値に含まれうるノイズがガウス分布に従う場合、ノイズによって４σ以上の値となる確率は、１／１５７８７と非常に低いものとなる。

画素値に含まれうるノイズには、例えば、電気的なノイズ（システムノイズ）の成分と、量子ノイズの成分とが含まれ得る。システムノイズが支配的な場合は、ノイズの標準偏差σは画素値に依存せず一定値となり得る。従って、閾値εとして一定値を用いる構成が好適に用いられる。一方、量子ノイズが支配的な場合は、ノイズの標準偏差σは画素値の平方根に比例した値となり得る。従って、閾値εとして画素値の平方根に比例した値を用いる構成が好適に用いられる。本実施形態の構成によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、ノイズ低減後の画像Ｂ'に含まれる低周波ノイズや疑似輪郭などのアーチファクトを除去する構成について説明する。第２実施形態では、図１０等で説明した信号処理のブロック図は、第１実施形態と同様であるが、ブロックＦ１にけるフィルタ処理の内容が異なる。

図１４は、第２実施形態に係る周波数分解によるノイズ低減処理を例示的に説明する図である。本願発明者が検討を行ったところ、図１３で示したブロックＦ１の構成では、ノイズ低減後の画像Ｔ'において、低周波ノイズが生じ得る場合があることが判明した。この低周波ノイズは、例えば、静止画では目立ちにくいが、動画における視認性を低減させる場合が生じ得る。そこで、本実施形態では、周波数分解により低周波ノイズを低減する構成を説明する。

図１４における信号処理のブロックＦ１は、Ｐ［１］～Ｐ［ｎ］のサブブロックから構成される。

まず、サブブロックＰ［１］に厚み画像Ｔ［１］を入力し、信号処理部１３３は、デシメーションフィルタＦＤ［１］によりダウンサンプリングして、解像度が低下した厚み画像Ｔ［２］を生成する。さらに、サブブロックＰ［２］に厚み画像Ｔ［２］を入力し、信号処理部１３３は、デシメーションフィルタＦＤ［２］によりダウンサンプリングして、解像度が低下した厚み画像Ｔ［３］を生成する。これをサブブロックＰ［ｎ］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、周波数分解された厚み画像Ｔ［１］～Ｔ［ｎ＋１］を生成する。

さらに、サブブロックＰ［１］において、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔ［２］をインターポーレーションフィルタＦＩ［１］によりアップサンプリングして、分解した周波数成分（解像度）を復元した復元後の厚み画像Ｉ［１］を生成する。また、信号処理部１３３は、厚み画像Ｔ［１］をイプシロンフィルタＦＥ［１］によりノイズ低減して、ノイズ低減後の厚み画像Ｅ［１］を生成する。イプシロンフィルタＦＥ［１］としては、例えば、図１２で説明したイプシロンフィルタを用いることが可能である。さらに、信号処理部１３３は、ノイズ低減後の厚み画像Ｅ［１］から、復元後の厚み画像Ｉ［１］を減算して、ラプラシアン画像Ｄ［１］を生成する。サブブロックＰ［１］における以上の処理と同様の処理をサブブロックＰ［２］～サブブロックＰ［ｎ］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、周波数分解されたラプラシアン画像Ｄ［１］～Ｄ［ｎ］を生成する。

その後、サブブロックＰ［ｎ］において、信号処理部１３３は、周波数合成画像Ｓ［ｎ＋１］をインターポーレーションフィルタＦＣ［ｎ］によりアップサンプリングして、復元後の周波数復元画像Ｃ［ｎ］を生成する。また、信号処理部１３３は、ラプラシアン画像Ｄ［ｎ］に復元後の周波数復元画像Ｃ［ｎ］を加算することで、周波数合成画像Ｓ［ｎ］を生成する。サブブロックＰ[ｎ]における以上の処理と同様の処理をサブブロックＰ[ｎ－１]からサブブロックＰ［１］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、周波数合成画像Ｓ［ｎ］～Ｓ［１］を生成する。

なお、図１４において、サブブロックＰ[ｎ]における周波数合成画像Ｓ［ｎ＋１］として、周波数分解された厚み画像Ｔ［ｎ＋１］が入力されるものとする。また、サブブロックＰ[１]における周波数分解された厚み画像Ｔ［１］として、厚み画像Ｔが入力されるものとし、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'として周波数合成画像Ｓ［１］を出力するものとする。

以上の構成により、信号処理部１３３は、入力された厚み画像Ｔを周波数分解して、周波数ごとにイプシロンフィルタ（ＦＥ[１]～ＦＥ[ｎ]）によるノイズ低減処理を行った後、周波数分解された全ての周波数を合成した周波数合成画像を生成する。この結果、厚み画像Ｔに含まれる高周波ノイズから低周波ノイズまでが低減された厚み画像Ｔ'（周波数合成画像Ｓ[１]）を取得することができる。

図１５は、第２実施形態に係る周波数分解とリカーシブフィルタとによるノイズ低減処理を例示的に説明する図である。本願発明者が検討を行ったところ、図１４で示したブロックＦ１の構成では、例えば、ノイズ低減後の画像Ｔ'の被写体の厚みが急激に変化している部分で、年輪のような模様が見える場合が生じ得ることが判明した。このようなアーチファクトを、疑似輪郭と呼ぶ。疑似輪郭は、例えば、静止画では目立ちにくいが、動画における視認性を低減させる場合が生じ得る。そこで、本実施形態では、周波数分解とリカーシブフィルタとにより、低周波ノイズと同時に疑似輪郭を低減する構成を説明する。

図１５における信号処理のブロックＦ１も、図１４と同様に、サブブロックＰ［１］～Ｐ［ｎ］から構成される。周波数分解された厚み画像Ｔ［１］～Ｔ［ｎ＋１］を生成してから、周波波数分解されたラプラシアン画像Ｄ［１］～Ｄ［ｎ］を生成する部分までは、図１４における信号処理と同様である。

図１５の信号処理ブロックＦ１では、サブブロックＰ［１］において、信号処理部１３３は、ｔフレーム目（ｔは１以上の整数）のラプラシアン画像Ｄ［１］［ｔ］とｔ－１フレーム目のリカーシブフィルタ処理後のラプラシアン画像Ｒ［１］［ｔ－１］とをリカーシブフィルタＦＲ［１］に入力して、ｔフレーム目のリカーシブフィルタ処理後（時間フィルタ処理後）のラプラシアン画像Ｒ［１］を得る。

サブブロックＰ［１］における以上の処理と同様の処理をサブブロックＰ［２］～サブブロックＰ［ｎ］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、リカーシブフィルタ処理後（時間フィルタ処理後）のラプラシアン画像Ｒ［１］～Ｒ［ｎ］を生成する。

その後、サブブロックＰ［ｎ］において、信号処理部１３３は、周波数合成画像Ｓ［ｎ＋１］をインターポーレーションフィルタＦＣ［ｎ］によりアップサンプリングして、復元後の周波数復元画像Ｃ［ｎ］を生成する。また、信号処理部１３３は、リカーシブフィルタ処理後のラプラシアン画像Ｒ［ｎ］に復元後の周波数復元画像Ｃ［ｎ］を加算することで、周波数合成画像Ｓ［ｎ］を生成する。サブブロックＰ[ｎ]における以上の処理と同様の処理をサブブロックＰ[ｎ－１]からサブブロックＰ［１］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、周波数合成画像Ｓ［ｎ］～Ｓ［１］を生成する。

なお、図１５においても図１４と同様に、サブブロックＰ[ｎ]における周波数合成画像Ｓ［ｎ＋１］として、周波数分解された厚み画像Ｔ［ｎ＋１］が入力されるものとする。また、サブブロックＰ[１]における周波数分解された厚み画像Ｔ［１］として厚み画像Ｔが入力されるものとし、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'として周波数合成画像Ｓ［１］を出力するものとする。

以上の構成により、信号処理部１３３は、入力された厚み画像Ｔを周波数分解して、周波数ごとにイプシロンフィルタ（ＦＥ[１]～ＦＥ[ｎ]）によるノイズ低減処理を行い、さらにリカーシブフィルタ（ＦＲ[１]～ＦＲ[ｎ]）による疑似輪郭の低減処理を行った後、周波数分解された全ての周波数を合成した周波数合成画像を生成する。この結果、厚み画像Ｔに含まれる高周波ノイズから低周波ノイズまでを低減し、さらに疑似輪郭を低減した厚み画像Ｔ'（周波数合成画像Ｓ[１]）を取得することができる。そして、信号処理部１３３は、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'と蓄積画像Ａとを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する。本実施形態の構成によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、第２実施形態におけるイプシロンフィルタを用いたノイズ低減処理において、蓄積画像Ａを用いたエッジ判定を適用する構成を説明する。第３実施形態では、図１０等で説明した信号処理のブロック図は、第１実施形態と同様である。また、図１５の周波数分解とリカーシブフィルタのブロック図の構成は、第２実施形態と同様である。ただし、イプシロンフィルタＦＥ［１］～ＦＥ［ｎ］の構成が異なる。

図１６は、第３実施形態に係るイプシロンフィルタを用いたノイズ低減処理において、蓄積画像Ａを用いたエッジ判定を適用する構成例を説明する図である。図１５においては、イプシロンフィルタＦＥには、例えば、図１２で説明したように厚み画像Ｔを用いる構成のものが用いられていた。しかしながら図１３で説明した通り、蓄積画像Ａによるエッジ判定処理を行う構成のほうが望ましい場合も生じ得る。

そこで、本実施形態では、信号処理部１３３は、物質分離処理により得た物質の厚み画像に対して、複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像Ａの画素値に基づいて係数を設定したフィルタを用いたフィルタ処理によりノイズ低減後の厚み画像を生成する。信号処理部１３３は、蓄積画像Ａ［１］をデシメーションフィルタＦＡ［１］によりダウンサンプリングして、周波数分解されて解像度が低下した蓄積画像Ａ［２］を生成する。さらに、信号処理部１３３は、蓄積画像Ａ［２］をデシメーションフィルタＦＡ［２］によりダウンサンプリングして、周波数分解されて解像度が低下した蓄積画像Ａ［３］を生成する。これを繰り返すことで、信号処理部１３３は、周波数分解された蓄積画像Ａ［１］～Ｔ［ｎ］を生成する。なお、図１６において、周波数分解された蓄積画像Ａ［１］として蓄積画像Ａが入力されるものとする。

サブブロックＰ[１]において、信号処理部１３３は、イプシロンフィルタＦＥ［１］に周波数分解された蓄積画像Ａ［１］と周波数分解された厚み画像Ｔ［１］とを入力して、ノイズ低減後の厚み画像Ｅ［１］を生成する。第３実施形態におけるイプシロンフィルタＦＥ［１］としては、図１３で示した、蓄積画像によるエッジ判定を行うことにより生成されたイプシロンフィルタを用いるものとする。サブブロックＰ[１]における以上の処理と同様の処理をサブブロックＰ[２]からサブブロックＰ［ｎ］まで繰り返すことで、信号処理部１３３は、ノイズ低減後の厚み画像Ｅ［１］～Ｅ［ｎ］を生成する。それ以外の処理は、先に説明した第２実施形態と同様である。

以上の構成により、信号処理部１３３は、信号処理部１３３は、入力された厚み画像Ｔを周波数分解して、周波数ごとにイプシロンフィルタによるノイズ低減処理を行い、さらにリカーシブフィルタによる疑似輪郭の低減処理を行った後、周波数分解された全ての周波数を合成した周波数合成画像を生成する。蓄積画像Ａを周波数分解してイプシロンフィルタに入力することで、エッジ判定の精度が高まり、よりアーチファクトの少ない厚み画像Ｔ'を取得することができる。そして、信号処理部１３３は、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'と蓄積画像Ａとを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する。本実施形態の構成によれば、ノイズが低減された物質分離画像を取得することが可能になる。

なお、第１実施形態～第３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Ｘ線センサとした。しかしながら開示の技術は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Ｘ線センサを用いてもよい。

また、第１実施形態～第３実施形態では、Ｘ線発生装置１０１の管電圧を変化させていた。しかしながら開示の技術は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Ｘ線のエネルギーを変化させてもよい。

また、第１実施形態～第３実施形態では、Ｘ線のエネルギーを変化させることで、異なるエネルギーの画像を得ていた。しかしながら開示の技術はこのような形態に限定されない。複数の蛍光体１０５および二次元検出器１０６を重ねる積層型とすることで、Ｘ線の入射方向に対して前面の二次元検出器と背面の二次元検出器から、異なるエネルギーの画像を得る構成としてもよい。二次元検出器１０６は医療用に限定されるものではなく、工業用の二次元検出器であってもよい。

また、第１～第３実施形態では、放射線撮像システムの撮像制御装置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。しながら開示の技術はこのような形態に限定されない。撮像制御装置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。

本明細書の開示は、以下の画像処理装置、放射線撮像システム、画像処理方法及びプログラムを含む。

（項目１） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理手段を備え、
前記処理手段は、
前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
前記ノイズ低減画像を前記周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理装置。

（項目２） 前記フィルタ処理には前記周波数成分ごとに適用する空間フィルタ処理が含まれ、
前記処理手段は、イプシロンフィルタ又はバイラテラルフィルタを用いて前記空間フィルタ処理を行う項目１に記載の画像処理装置。

（項目３） 前記処理手段は、前記周波数成分に分解した前記蓄積画像を用いて前記フィルタ処理に適用するフィルタの係数を設定する項目１または２に記載の画像処理装置。

（項目４） 前記フィルタ処理には前記空間フィルタ処理の後に前記周波数成分ごとに適用する時間フィルタ処理が含まれ、
前記処理手段は、リカーシブフィルタを用いて前記時間フィルタ処理を行う項目２に記載の画像処理装置。

（項目５） 前記処理手段は、前記空間フィルタ処理を適用したノイズ低減画像から前記周波数成分を復元した厚み画像を減算することにより生成した画像に対して前記時間フィルタ処理を行う項目４に記載の画像処理装置。

（項目６） 前記処理手段は、時間フィルタ処理後の画像と、前記厚み画像における前記周波数成分を復元した周波数復元画像とを加算した周波数合成画像を、前記分解された周波数成分ごとに合成することにより前記ノイズ低減後の厚み画像を生成する項目５に記載の画像処理装置。

（項目７） 前記処理手段は、前記異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像に対して前記フィルタ処理を適用することによりノイズ低減後の前記複数の画像を取得し、
ノイズ低減後の前記複数の画像を用いた前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとに前記フィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
前記ノイズ低減画像を合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた前記物質分離処理により前記被写体に含まれる物質を分離した画像を生成する項目１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（項目８） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理手段を備え、
前記処理手段は、
前記物質分離処理により得た物質の厚み画像に対して、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像の画素値に基づいて係数を設定したフィルタを用いたフィルタ処理によりノイズ低減後の厚み画像を生成し、
前記ノイズ低減後の厚み画像と前記蓄積画像とを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理装置。

（項目９） 前記処理手段は、
前記蓄積画像における注目画素と周囲の画素との画素値の差分が閾値を超えたか否により前記被写体の構造のエッジ判定の重みを設定し、
前記エッジ判定の重みに基づいて前記フィルタの係数を設定する項目３または８に記載の画像処理装置。

（項目１０） 前記処理手段は、前記蓄積画像における画素値に依存しない閾値、又は、前記蓄積画像における画素値の平方根に比例した閾値を用いて、前記エッジ判定の重みを設定する項目９に記載の画像処理装置。

（項目１１） 前記処理手段は、前記複数の画像の少なくとも一方に係数を乗算して加算することにより前記蓄積画像を生成する項目１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（項目１２） 前記処理手段は、前記物質分離処理により得た第１物質の厚み画像と前記第１物質とは異なる第２物質の厚み画像との和により、前記厚み画像を取得し、
前記再度の物質分離処理による画像として前記第１物質の厚み画像を生成する項目１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（項目１３） 前記処理手段は、前記物質分離処理により得た第１物質の厚み画像と前記第１物質とは異なる第２物質の厚み画像とを取得し、
前記厚み画像として前記第２物質の厚み画像を入力し、
前記再度の物質分離処理による画像として、ノイズ低減された、前記第１物質の厚み画像と前記第２物質の厚み画像との和による厚み画像を生成する項目１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（項目１４） 前記第１物質の厚み画像は骨画像であり、前記第２物質の厚み画像は軟部組織画像である項目１２または１３に記載の画像処理装置。

（項目１５） 前記複数の放射線エネルギーには、第１放射線エネルギーと、前記第１放射線エネルギーよりも低い第２放射線エネルギーとが含まれ、
前記処理手段は、前記第１放射線エネルギーで撮影した第１画像と前記第２放射線エネルギーで撮影した第２画像とを用いて、前記被写体に含まれる第１物質の厚みを示す第１物質分離画像と、前記第１物質とは異なる第２物質の厚みを示す第２物質分離画像とを生成する物質分離処理を行う項目１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（項目１６） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、物質の厚み画像を生成し、前記物質の厚み画像において周波数成分ごとにフィルタ処理を適用することにより、前記周波数成分ごとのノイズ低減画像を生成し、前記ノイズ低減画像を合成することによりノイズ低減後の厚み画像を生成する処理手段を備える画像処理装置。

（項目１７） 項目１乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置と通信可能に接続された放射線撮像装置と、を備える放射線撮像システム。

（項目１８） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理工程を備え、
前記処理工程では、
前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
前記ノイズ低減画像を前記周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理方法。

（項目１９） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理工程を備え、
前記処理工程では、
前記物質分離処理により得た物質の厚み画像に対して、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像の画素値に基づいて係数を設定したフィルタを用いたフィルタ処理によりノイズ低減後の厚み画像を生成し、
前記ノイズ低減後の厚み画像と前記蓄積画像とを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理方法。

（項目２０） 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、物質の厚み画像を生成し、前記物質の厚み画像において周波数成分ごとにフィルタ処理を適用することにより、前記周波数成分ごとのノイズ低減画像を生成し、前記ノイズ低減画像を合成することによりノイズ低減後の厚み画像を生成する処理工程を備える画像処理。

（項目２１） コンピュータを、項目１乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置の処理手段として機能させるプログラム。

［その他の実施形態］
開示の技術は、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。

開示の技術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：撮像制御装置（画像処理装置）、１０４：Ｘ線撮像装置（放射線撮像装置）

Claims (21)

1. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理手段を備え、
   前記処理手段は、
   前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
   前記ノイズ低減画像を前記周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理装置。
2. 前記フィルタ処理には前記周波数成分ごとに適用する空間フィルタ処理が含まれ、
   前記処理手段は、イプシロンフィルタ又はバイラテラルフィルタを用いて前記空間フィルタ処理を行う請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理手段は、前記周波数成分に分解した前記蓄積画像を用いて前記フィルタ処理に適用するフィルタの係数を設定する請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記フィルタ処理には前記空間フィルタ処理の後に前記周波数成分ごとに適用する時間フィルタ処理が含まれ、
   前記処理手段は、リカーシブフィルタを用いて前記時間フィルタ処理を行う請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記処理手段は、前記空間フィルタ処理を適用したノイズ低減画像から前記周波数成分を復元した厚み画像を減算することにより生成した画像に対して前記時間フィルタ処理を行う請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記処理手段は、時間フィルタ処理後の画像と、前記厚み画像における前記周波数成分を復元した周波数復元画像とを加算した周波数合成画像を、前記分解された周波数成分ごとに合成することにより前記ノイズ低減後の厚み画像を生成する請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記処理手段は、前記異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像に対して前記フィルタ処理を適用することによりノイズ低減後の前記複数の画像を取得し、
   ノイズ低減後の前記複数の画像を用いた前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとに前記フィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
   前記ノイズ低減画像を合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた前記物質分離処理により前記被写体に含まれる物質を分離した画像を生成する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理手段を備え、
   前記処理手段は、
   前記物質分離処理により得た物質の厚み画像に対して、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像の画素値に基づいて係数を設定したフィルタを用いたフィルタ処理によりノイズ低減後の厚み画像を生成し、
   前記ノイズ低減後の厚み画像と前記蓄積画像とを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理装置。
9. 前記処理手段は、
   前記蓄積画像における注目画素と周囲の画素との画素値の差分が閾値を超えたか否により前記被写体の構造のエッジ判定の重みを設定し、
   前記エッジ判定の重みに基づいて前記フィルタの係数を設定する請求項３または８に記載の画像処理装置。
10. 前記処理手段は、前記蓄積画像における画素値に依存しない閾値、又は、前記蓄積画像における画素値の平方根に比例した閾値を用いて、前記エッジ判定の重みを設定する請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記処理手段は、前記複数の画像の少なくとも一方に係数を乗算して加算することにより前記蓄積画像を生成する請求項１または８に記載の画像処理装置。
12. 前記処理手段は、前記物質分離処理により得た第１物質の厚み画像と前記第１物質とは異なる第２物質の厚み画像との和により、前記厚み画像を取得し、
    前記再度の物質分離処理による画像として前記第１物質の厚み画像を生成する請求項１または８に記載の画像処理装置。
13. 前記処理手段は、前記物質分離処理により得た第１物質の厚み画像と前記第１物質とは異なる第２物質の厚み画像とを取得し、
    前記厚み画像として前記第２物質の厚み画像を入力し、
    前記再度の物質分離処理による画像として、ノイズ低減された、前記第１物質の厚み画像と前記第２物質の厚み画像との和による厚み画像を生成する請求項１または８に記載の画像処理装置。
14. 前記第１物質の厚み画像は骨画像であり、前記第２物質の厚み画像は軟部組織画像である請求項１２に記載の画像処理装置。
15. 前記複数の放射線エネルギーには、第１放射線エネルギーと、前記第１放射線エネルギーよりも低い第２放射線エネルギーとが含まれ、
    前記処理手段は、前記第１放射線エネルギーで撮影した第１画像と前記第２放射線エネルギーで撮影した第２画像とを用いて、前記被写体に含まれる第１物質の厚みを示す第１物質分離画像と、前記第１物質とは異なる第２物質の厚みを示す第２物質分離画像とを生成する物質分離処理を行う請求項１に記載の画像処理装置。
16. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、物質の厚み画像を生成し、前記物質の厚み画像において周波数成分ごとにフィルタ処理を適用することにより、前記周波数成分ごとのノイズ低減画像を生成し、前記ノイズ低減画像を合成することによりノイズ低減後の厚み画像を生成する処理手段を備える画像処理装置。
17. 請求項１、８、１６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置と、
    前記画像処理装置と通信可能に接続された放射線撮像装置と、
    を備える放射線撮像システム。
18. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理工程を備え、
    前記処理工程では、
    前記物質分離処理により得た物質の厚み画像を複数の周波数に分解した周波数成分ごとにフィルタ処理を適用したノイズ低減画像を生成し、
    前記ノイズ低減画像を前記周波数成分ごとに合成したノイズ低減後の厚み画像と、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像と、を用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理方法。
19. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、ノイズ低減処理と物質分離処理とを行う処理工程を備え、
    前記処理工程では、
    前記物質分離処理により得た物質の厚み画像に対して、前記複数の画像の加算に基づいて取得した蓄積画像の画素値に基づいて係数を設定したフィルタを用いたフィルタ処理によりノイズ低減後の厚み画像を生成し、
    前記ノイズ低減後の厚み画像と前記蓄積画像とを用いた再度の物質分離処理による画像を生成する画像処理方法。
20. 被写体に放射線を照射して撮影を行うことで得られた互いに異なる複数の放射線エネルギーに対応した複数の画像を用いて、物質の厚み画像を生成し、前記物質の厚み画像において周波数成分ごとにフィルタ処理を適用することにより、前記周波数成分ごとのノイズ低減画像を生成し、前記ノイズ低減画像を合成することによりノイズ低減後の厚み画像を生成する処理工程を備える画像処理方法。
21. コンピュータを、請求項１、８、１６のいずれか１項に記載の画像処理装置の処理手段として機能させるプログラム。

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