JP2024013417A - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】放射線画像における被写体成分の劣化を抑えつつ、グリッドのｎ次高調波を精度良く低減する。【解決手段】画像処理装置は、散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、変換して得た信号の強度を用いて、放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、を備える。【選択図】図１
Description
開示の技術は、放射線画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
従来からＸ線に代表される放射線を被写体に照射し、被写体を透過した放射線をフラットパネルディテクタ（以下、ＦＰＤと呼ぶ）にて画像化する技術が医療分野で用いられている。
また、放射線は被写体内部で散乱線を発生させるため散乱線を除去するグリッドと呼ばれる器具を被写体とＦＰＤの間に配置し撮影を行う場合がある。
このグリッドは、鉛等の放射線遮蔽物質と、アルミニウムやカーボン等の放射線透過物質とを、所定の幅で交互に並べて構成することで散乱線を除去するが、画像上に周期的な信号（グリッド縞とも言う）を発生させ、観察者の邪魔になる場合がある。
そこで、従来からグリッド縞を低減する方法が提案されている。例えば、特許文献１では基本波（１次高調波とも呼ぶ）と高次の高調波成分を含む周波数帯域をフィルタで粗抽出し、粗抽出した成分にグリッドモデルを当てはめることで被写体成分を含まないグリッド画像を生成し、低減する方法が提案されている。
ここで、特許文献１の方法は、粗抽出した周波数帯域に含まれるグリッド成分のスペクトル強度が被写体成分のスペクトル強度よりも比較的高い場合、精度良くグリッドモデルのフィッティングが行えるものである。通常、グリッドの周波数は、グリッド密度（本／ｃｍ）とＦＰＤのサンプリングピッチ（ｍｍ）で一意に決まり、グリッドの基本波の周波数が高くなるようにグリッド密度を選択するのが一般的である。これは、高い周波数ほど被写体成分のスペクトル強度が低いため、被写体成分の劣化を抑えつつグリッド縞を低減することが可能なためである。特許文献１の方法においても周波数が高いほど被写体成分のスペクトル強度が相対的に低くなるため、精度の良いグリッド縞の低減が行える。
一方、例えば、グリッドの基本波のｎ倍（ｎは１より大きい整数）の周波数をもつ、いわゆるｎ次高調波についてはサンプリングピッチとの関係で低い周波数となる場合がある。また、例えば、グリッドのｎ次高調波は次数ｎが大きくなるほどスペクトル強度は低くなる特性を持つ。そのため、例えば、ｎ次高調波においては、グリッド成分のスペクトル強度に対し被写体成分のスペクトル強度が非常に高くなり、グリッドの推定精度が低下するという課題がある。
そこで、開示の技術の例示的な目的は、上記の課題を解決するためになされたものであり、放射線画像における被写体成分の劣化を抑えつつ、グリッドのｎ次高調波を精度良く低減することにある。
開示の技術の目的を達成するために、開示の技術による画像処理装置は、
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、
を備える。
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、
を備える。
開示の技術の一つによれば、放射線画像における被写体成分の劣化を抑えつつ、グリッドのｎ次高調波を精度良く低減することができる。
以下、本開示を実施するための例示的な実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本開示が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。
本実施例は、例えば図１に示すような放射線撮影装置１００に適用される。即ち、放射線撮影装置１００は、放射線撮影により得られた画像（放射線画像）からグリッド縞を低減する画像処理機能を有する放射線撮影装置であり、放射線発生部１０１、放射線検出器１０４、データ収集部１０５、前処理部１０６、ＣＰＵ１０８、記憶部１０９、操作部１１０、表示部１１１、画像処理部１１２、後処理部１１８を備えており、これらはＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受が可能に接続されている。ここで、グリッド縞は、散乱線低減用のグリッドに起因して生じる周期的な信号のことである。
また、画像処理部１１２は、放射線検出器１０４で撮影した画像（放射線画像）からグリッド縞を低減するものであり、基本波抽出部１１３、変換部１１４、強度調整部１１５、高調波低減部１１６、基本波低減部１１７を備えている。画像処理部１１２は、変換部１１４、高調波低減部１１６を備えていてもよい。
上述のような放射線撮影装置１００において、まず、記憶部１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータを記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキングメモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、記憶部１０９を用いて、操作部１１０からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。これにより放射線撮影装置１００は、以下のように動作する。
まず、操作部１１０を介して操作者が複数の撮影プロトコルの中から所望の１つを選択することで装置への撮影指示がなされる。ここで、撮影プロトコルとは、所望の検査を行う際に使用される一連の動作パラメータセットのことであり、複数の撮影プロトコルを予め作成しておくことで検査に応じた条件設定を簡便に行うことができる。撮影プロトコルの情報としては撮影部位や撮影条件（管電圧、管電流、照射時間など）、グリッドの有無やグリッドの仕様（集束距離、格子比、グリッド密度など）、画像処理パラメータなど様々な設定が紐付けされている。なお、本実施例では撮影プロトコルに紐付けられたグリッドの情報を利用することでグリッド縞の低減を行う。グリッド縞を低減する方法については後述する。
上述の如く、操作者により入力された撮影指示はＣＰＵ１０８によりデータ収集部１０５に伝えられる。ＣＰＵ１０８は、撮影指示を受けると、放射線発生部１０１及び放射線検出器１０４を制御して放射線撮影を実行させる。
放射線撮影では、まず、放射線発生部１０１が、被写体１０３に対して放射線ビーム１０２を照射する。放射線発生部１０１から照射された放射線ビーム１０２は、被写体１０３を減衰しながら透過して、放射線検出器１０４に到達する。そして、放射線検出器１０４は到達した放射線強度に応じた信号を出力する。なお、本実施例では被写体１０３を人体とする。よって、放射線検出器１０４から出力される信号は人体を撮影したデータとなる。
データ収集部１０５は、放射線検出器１０４から出力された信号を所定のデジタル信号に変換して画像データとして前処理部１０６に供給する。前処理部１０６は、データ収集部１０５から供給された画像データに対して、オフセット補正やゲイン補正の前処理を行う。この前処理部１０６で前処理が行われた画像データは、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、記憶部１０９、画像処理部１１２に順次転送される。
画像処理部１１２は、画像データからグリッド縞を低減する画像処理を実行する。また、画像処理部１１２にて処理された画像は、さらに診断に適した画像にするために、後処理部１１８で階調処理や強調処理などの各種処理を実行する。後処理部１１８で処理された画像は表示部１１１にて表示され操作者の確認後、図示しないプリンタ等に出力され一連の撮影動作が終了する。
以上のような構成を備えた放射線撮影装置１００において、本実施の形態の特徴である画像処理部１１２の動作、すなわち撮影した画像からグリッド縞を低減する動作に関して、まずは処理の概要を図４にて説明する。図４の４００はグリッドを装着して撮影した撮影画像のパワースペクトル（周波数スペクトル）を表した模式図である。横軸が周波数であり、縦軸がパワーを表しており、パワーが大きいほどその周波数の信号強度が高いことを示している。４０１が被写体成分のパワースペクトルであり、一般的に周波数が高くなるほど信号強度が低くなる。一方、４０２がグリッドの基本波を表しており、スペクトル上では信号強度の高い略線スペクトルとして現れる。また、４０３がグリッドの２次高調波を表しており、基本波の２倍の周波数を持つ略線スペクトルとして現れる。また、２次高調波の信号強度は基本波に比べて低いものとなる。なお、図示しないが基本波の３，４，…，ｎ倍の周波数にも各々３，４，…，ｎ次高調波のスペクトルが発生し、数値が大きくなるほど信号強度は低くなる。
ところで、ｎ次高調波の周波数がＦＰＤのナイキスト周波数を超える場合、その成分はエイリアシング（折り返し雑音）となる。４０４が２次高調波のエイリアシングを表したものでありナイキスト周波数を中心として折り返された低周波の位置にスペクトルピークが発生する。そのため、画像上にはグリッドの基本波による高い周波数の縞と、グリッドの２次高調波による低い周波数の縞が現れる。ここで、図４に示した通り基本波のスペクトル強度は被写体成分のスペクトル強度に比べ遥かに高いため、被写体成分の影響が少ない。そのため、グリッドモデルのフィッティングによって基本波の推定を精度良く行うことができる。一方、低周波に折り返された２次高調波のスペクトルは被写体成分に比べ強度が遥かに低い。そのため、被写体成分の影響が大きくフィッティング精度が低下する課題がある。
そこで、本実施例では抽出した基本波の信号の周波数スペクトルが２次高調波の周波数スペクトルと一致するように変換することで２次高調波を推定する。ここで、抽出した基本波の成分は４０５のように被写体成分を含まないため、この成分を２次高調波の成分４０６に変換することで被写体成分の含まない推定を行うことができる。なお、より高次の高調波は信号強度が低く視覚的には略目立たないため、本実施例では２次高調波までを取り扱うこととするが、より高次の高調波についても同様の方法にて推定が可能である。
以下より、図２、図３のフローチャートを用いて処理の詳細について説明する。なお、本実施例における入力画像は対数変換後のデータ、すなわち線量の対数に比例した画素値をもつデータとする。
上述のごとく前処理部１０６によって得られた画像データは、ＣＰＵバス１０７を介して画像処理部１１２に転送され、基本波抽出部１１３において、グリッドの有無・方向、およびグリッドの基本波の周波数を検出する（ｓ２０１）。
ここで、グリッドの基本波の検出方法は特に限定するものではないが、例えば本出願人より既に出願している特許文献２の方法を用いる。この方法は、定めた測定領域のパワースペクトルの比較によりグリッドの有無・方向、および周波数を検出するものであるが、詳細は特許文献２にて公知であるためここでは説明を省略する。
なお、本実施例では基本波抽出部１１３にてグリッドの有無・方向を画像から検出する構成としたが、グリッドの有無・方向が予め既知の場合はその情報を用いても良い。例えば、撮影プロトコルにグリッドの有無・方向を予め紐付けて設定しておき、撮影時にその情報を取得しても良い。また、グリッドの基本波の周波数についても撮影プロトコルに紐付けられたグリッド密度から算出しても良い。具体的には、グリッドの密度をＤ（本／ｃｍ）、ＦＰＤのサンプリングピッチをＳ（ｍｍ）とすれば、グリッドの基本波の周波数ｆｇ（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）は下記式にて算出できる。
ただし、ｋは下記の条件式を満たす整数である。
なお、グリッドは製造ばらつきやＦＰＤとの距離に応じた拡大が生じるため、上記式による算出では精度誤差が大きくなる。そのため、本実施例のように画像から解析する方がより好適である。
次に、基本波抽出部１１３において、グリッドの基本波の成分を抽出する（ｓ２０２）。基本波の抽出方法は特に限定するものではないが、例えば本出願人より既に出願している特許文献３の方法を用いる。この方法はフィルタリングにより粗抽出した成分からグリッドの基本波を推定する方式であるが、詳細は特許文献３にて公知であるためここでは説明を省略する。
次に、変換部１１４にて基本波の信号の周波数スペクトルを２次高調波の周波数スペクトルと略一致するように変換する（ｓ２０３）。ここで、基本波と２次高調波のスペクトルの関係を図５に示す。５０１が基本波のスペクトルを表しており周波数ｆｇを中心とした略線スペクトルとなる。なお、Ｄがスペクトルの広がりを示しており、グリッド密度（周波数）等のばらつきにより若干広がった形状となる。一方、５０２が２次高調波のスペクトルを表しており、強度は異なるが基本波の２倍の広がりをもつスペクトルとなる。また、スペクトルの広がりは基本波と鏡像関係になる。さらに、２次高調波の周波数ｆｇ２は基本波の周波数ｆｇとナイキスト周波数から一意に決まる。なお、以下では２次高調波の周波数ｆｇ２を用いて説明するが、開示の技術は、ｎ次高調波の周波数ｆｇｎ（ｎは１より大きい整数）であってよい。
以上の関係を利用してスペクトル変換を行う。図３はｓ２０３のフロー詳細を示したものであり、図６が各処理におけるスペクトル変化の過程を示した図である。以下より、図３、図６を用いて変換の詳細を説明する。
まず、基本波抽出部１１３で抽出した図６（ａ）のスペクトルを持つ基本波の成分をダウンサンプリング（ｓ３０１）、アップサンプリング（ｓ３０２）をすることで、図６（ｂ）のスペクトルに変換する。この処理によりナイキスト周波数の半分の周波数０．５πで折り返した位置にエイリアシングによるスペクトルを発生させる。なお、このスペクトルは基本波のスペクトルと鏡像関係となる。このとき、変換部１１４は、変換の前後のスペクトル（スペクトル形状）が鏡像関係となるように、グリッドの基本波の信号を変換してもよい。具体的な処理としては、各画素（ｘ，ｙ）のグリッドの基本波の成分をＧ（ｘ，ｙ）とすれば、下記式による変換を行う。
ここで、ｉ，ｊは０挿入するアドレスを示す変数であり、０または１の値をとる。よって、変換後は４通りのデータが生成されるが、何れも図６（ｂ）のスペクトルを持つデータである。
次に、図６（ｃ）に示したような基本波のスペクトルを除去したデータを生成する（ｓ３０３）。具体的には、基本波の周波数ｆｇを阻止域とするＬＰＦ（ローパスフィルタ）を用いてフィルタリングを行う。なお、ＬＰＦは特に限定するものではないが、本実施例では下記式のＬＰＦ（ｋ）を用いる。
ここで、Ｎはフィルタの次数を表す。ｆは通過域を規定するパラメータであり、本実施例では０．５πとする。またｗ（ｋ）がウィンドウ関数を表しており本実施例ではカイザーウィンドウを用いる。なお、カイザーウィンドウについては公知であるため説明は省略する。
図７（ａ）に設計したＬＰＦのフィルタ特性の例を示す。図７（ａ）は０．５π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）以上の周波数を除去する特性となっており、このフィルタを用いることで基本波ｆｇを除去することが可能である。ここで、フィルタリングはＳ３０２にて生成した４通りのデータＳｉ，ｊに対して各々行う。また、フィルタリングはグリッドの縞と直交する方向に行う。例えば図８のように、グリッド縞が縦方向（８０１）の場合は、図８（ａ）のようにｘ方向に基本波の周期信号が現れるためｘ方向に１次元のフィルタリングを行う。一方、図示しないが、グリッド縞が横方向の場合はｙ方向に基本波の周期信号が現れるためｙ方向に１次元のフィルタリングを行う。
なお、本実施例では１次元のフィルタリングを行ったが、ノイズの影響を低減するために両方向、すなわち２次元のフィルタリングを行っても良い。
次にｓ３０４にて、図６（ｃ）に示したスペクトルピークの周波数｜π－ｆｇ｜を２倍の周波数２｜π－ｆｇ｜に変換し、またスペクトルの広がりも２倍に変換する。なお、スペクトルの広がりは周波数を２倍にすれば必然的に広がるため、単に周波数を２倍にする操作を行えば良い。具体的には全波整流を行うことで周波数を２倍に変換する。全波整流は信号の負値を正に変換する処理であり、ｓ３０３でフィルタリングしたデータＳｉ，ｊに対して下記式の変換を行う。なお、下記式では４つのデータを平均化する処理もあわせて行い４つのデータを統合した１つのデータＤを生成する。
図６（ｄ）が全波整流後のスペクトルを示した図である。全波整流後のスペクトルでは２｜π－ｆｇ｜の周波数にスペクトルピークが現れる。また、それ以外に直流成分および歪みによる高調波のスペクトルピークが発生する。そこで、次のステップで直流成分の除去を行う（ｓ３０５）。具体的には各画素（ｘ，ｙ）の値Ｄ（ｘ，ｙ）からＤの平均値を減算することで直流成分の除去を行う。
次に、高調波の除去を行う（ｓ３０５）。具体的には高調波が発生している４｜π－ｆｇ｜以上の周波数を阻止域とするＬＰＦ（ローパスフィルタ）を用いてフィルタリングを行う。なおフィルタリングはｓ３０３と同様であり、式（４）のｆを阻止域に合わせて設定し処理すれば良い。
以上、変換部１１４の動作について説明した。この変換により図４の基本波４０５を２次高調波４０６に変換したデータを生成できる。なお、２次高調波の信号強度は画像依存で変化するため強度調整部１１５にて信号強度の調整を行う。
まず、グリッド縞低減の処理対象である入力データから高調波の周波数帯域の成分を抽出する（ｓ２０４）。具体的には、２次高調波の周波数ｆｇ２を通過域とするＢＰＦ（バンドパスフィルタ）を設計し、フィルタリングにて成分を抽出する。なお、ＢＰＦの設計方法は特に限定するものではないが、本実施例では下記式にてＢＰＦ（ｋ）を設計する。
ここで、ｉは虚数を表し、Ｎはフィルタの次数を表す。Δｆは通過域の帯域幅を規定するパラメータであり、所望の周波数帯域が抽出できるように任意に設定すれば良い。また、ｗ（ｋ）がウィンドウ関数を表しており本実施例ではカイザーウィンドウを用いる。なお、カイザーウィンドウについては公知であるため説明は省略する。
図７（ｂ）に設計したＢＰＦのフィルタ特性の例を示す。図７（ｂ）は２次高調波の周波数を０．１π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（７０１）、Δｆを０．０５π（ｒａｄ／ｓａｍｐｌｅ）（７０２）としてフィルタを設計したものであり、このＢＰＦによるフィルタリングで２次高調波を中心とした周波数成分のみを抽出することが可能である。
なお、フィルタリングはグリッドの縞と直交する方向に行う。例えば図８のように、グリッド縞が縦方向（８０１）の場合は、図８（ａ）のようにｘ方向に２次高調波の周期信号が現れるためｘ方向に１次元のフィルタリングを行う。一方、図示しないが、グリッド縞が横方向の場合はｙ方向に２次高調波の周期信号が現れるためｙ方向に１次元のフィルタリングを行う。
次に、ｓ２０４で抽出した２次高調波Ｉと、変換部１１４で推定した２次高調波Ｄの信号強度が同様となるような強度調整係数ａを算出する（ｓ２０５）。具体的には下記式を満たすａを最小二乗近似にて算出する。
ここで、ａ（ｘ，ｙ）が画素（ｘ，ｙ）における強度調整係数であり、画素（ｘ，ｙ）を中心とした局所領域（±Δｘ，±Δｙ）から最小二乗法で求めた値を表している。
なお、Ｉには被写体成分も含まれるため求めた強度調整係数が適切でない場合がある。そこで、ａ（ｘ，ｙ）の値が平均値から極端にずれている場合は異常と見なし修正を行う。具体的には、ａ（ｘ，ｙ）がａの平均値±２σを超える場合は異常みなし、ａ（ｘ，ｙ）の値をａの平均値に置き換える。これにより被写体成分にロバストな強度調整係数の算出が可能となる。
次に、高調波低減部１１６において、グリッド縞低減の処理対象である入力データから２次高調波を低減する（ｓ２０７）。このとき、開示の技術の一例である画像処理部１１２（例えば、高調波低減部１１６）は、変換部１１４で変換して得た信号の強度を用いて、放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得してもよい。このとき、開示の技術の一例である画像処理部１１２（例えば、強度調整部１１５）は、変換部１１４で変換して得た信号の強度が放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトル（例えば、ｓ２０４で抽出した２次高調波Ｉ）の強度となるように（例えば、強度調整係数を用いて）、変換部１１４で変換して得た信号を調整してもよい。具体的には、入力データＯｒｇ、変換部１１４で推定した２次高調波をＤ、強度調整部１１５で算出した強度調整係数をａとし、下記式を実行する。
Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝Ｏｒｇ（ｘ，ｙ）－ａ（ｘ，ｙ）・Ｄ（ｘ，ｙ）…（８）
Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝Ｏｒｇ（ｘ，ｙ）－ａ（ｘ，ｙ）・Ｄ（ｘ，ｙ）…（８）
次に、基本波低減部１１７において、さらに基本波を低減する（ｓ２０８）。基本波の低減は基本波抽出部１１３で抽出した基本波を２次高調波を低減した画像Ｏｕｔから減算することで行う。
以上、本実施例では基本波から２次高調波を推定することで被写体の劣化を抑えたグリッド縞の低減が行える。なお、本実施例では図３のフローに従って２次高調波の推定を行ったが、これに限定されるものではない。例えば、図３のｓ３０２とｓ３０３をスキップしても２次高調波の推定は行える。なお、この場合はダウンサンプリングにより推定画像が１／２に縮小された画像となる。そこで、２次高調波を低減する入力データも同様に１／２に縮小し、２次高調波を低減した後に画像を拡大すれば同様の処理が行える。具体的には、縮小前の入力データをＯｒｇ、２次高調波を低減した縮小画像を拡大した結果をＭ’、２次高調波を低減する前の縮小画像を拡大した結果をＭとして、下記式にて処理後画像Ｏｕｔを生成することもできる。
Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝Ｉｎ（ｘ，ｙ）－［Ｍ（ｘ，ｙ）－Ｍ’（ｘ，ｙ）］…（９）
Ｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝Ｉｎ（ｘ，ｙ）－［Ｍ（ｘ，ｙ）－Ｍ’（ｘ，ｙ）］…（９）
以上、開示の技術の好ましい実施例について説明したが、開示の技術はこれらの実施例に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
なお、本開示の技術は、以下の構成及び方法を含んでいてもよい。
（構成１）
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整手段と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減手段と、
を備える画像処理装置。
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整手段と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減手段と、
を備える画像処理装置。
（構成２）
前記放射線画像を用いて前記グリッドの基本波の信号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した信号を前記放射線画像から減算する基本波低減手段と、
をさらに備える構成１に記載の画像処理装置。
前記放射線画像を用いて前記グリッドの基本波の信号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した信号を前記放射線画像から減算する基本波低減手段と、
をさらに備える構成１に記載の画像処理装置。
（構成３）
前記変換手段は、前記グリッドの基本波のピークの周波数をｆｇ、前記グリッドのｎ次高調波のピークの周波数をｆｇｎとし、前記基本波のピークの周波数であるｆｇがｆｇｎとなるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１又は２に記載の画像処理装置。
前記変換手段は、前記グリッドの基本波のピークの周波数をｆｇ、前記グリッドのｎ次高調波のピークの周波数をｆｇｎとし、前記基本波のピークの周波数であるｆｇがｆｇｎとなるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１又は２に記載の画像処理装置。
（構成４）
前記変換手段は、変換の前後のスペクトル形状が鏡像関係となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記変換手段は、変換の前後のスペクトル形状が鏡像関係となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（構成５）
前記変換手段は、変換の前のスペクトルの広がりが変換後にｎ倍となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記変換手段は、変換の前のスペクトルの広がりが変換後にｎ倍となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する構成１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（構成６）
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、
を備える画像処理装置。
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、
を備える画像処理装置。
（方法１）
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理方法であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換工程と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整工程と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減工程と、
を含む画像処理方法。
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理方法であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換工程と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整工程と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減工程と、
を含む画像処理方法。
（方法２）
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する工程と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する工程と、
を含む画像処理方法。
散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する工程と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する工程と、
を含む画像処理方法。
（プログラムや記憶媒体）
方法１又は２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
方法１又は２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
（その他の実施例）
また、開示の技術は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、開示の技術は、上述した様々な実施例の１以上の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は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（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。コンピュータは、１つ又は複数のプロセッサー若しくは回路を有し、コンピュータ実行可能命令を読み出し実行するために、分離した複数のコンピュータ又は分離した複数のプロセッサー若しくは回路のネットワークを含みうる。
また、開示の技術は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、開示の技術は、上述した様々な実施例の１以上の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は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（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。コンピュータは、１つ又は複数のプロセッサー若しくは回路を有し、コンピュータ実行可能命令を読み出し実行するために、分離した複数のコンピュータ又は分離した複数のプロセッサー若しくは回路のネットワークを含みうる。
このとき、プロセッサー又は回路は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はフィールドプログラマブルゲートウェイ（ＦＰＧＡ）を含みうる。また、プロセッサー又は回路は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、データフロープロセッサ（ＤＦＰ）、又はニューラルプロセッシングユニット（ＮＰＵ）を含みうる。
１００ 放射線撮影装置
１０１ 放射線出力部
１０２ 放射線ビーム
１０３ 被写体
１０４ 放射線検出器
１０５ データ収集部
１０６ 前処理部
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ 記憶部
１１０ 操作部
１１１ 表示部
１１２ 画像処理部
１１３ 基本波抽出部
１１４ 変換部
１１５ 強度調整部
１１６ 高調波低減部
１１７ 基本波低減部
１０１ 放射線出力部
１０２ 放射線ビーム
１０３ 被写体
１０４ 放射線検出器
１０５ データ収集部
１０６ 前処理部
１０７ ＣＰＵバス
１０８ ＣＰＵ
１０９ 記憶部
１１０ 操作部
１１１ 表示部
１１２ 画像処理部
１１３ 基本波抽出部
１１４ 変換部
１１５ 強度調整部
１１６ 高調波低減部
１１７ 基本波低減部
Claims (9)
- 散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整手段と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減手段と、
を備える画像処理装置。 - 前記放射線画像を用いて前記グリッドの基本波の信号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出した信号を前記放射線画像から減算する基本波低減手段と、
をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。 - 前記変換手段は、前記グリッドの基本波のピークの周波数をｆｇ、前記グリッドのｎ次高調波のピークの周波数をｆｇｎとし、前記基本波のピークの周波数であるｆｇがｆｇｎとなるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する請求項１に記載の画像処理装置。
- 前記変換手段は、変換の前後のスペクトル形状が鏡像関係となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する請求項１に記載の画像処理装置。
- 前記変換手段は、変換の前のスペクトルの広がりが変換後にｎ倍となるように、前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルを変換する請求項１に記載の画像処理装置。
- 散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換手段と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する低減手段と、
を備える画像処理装置。 - 散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理方法であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する変換工程と、
前記変換して得た信号の強度が前記放射線画像におけるｎ次高調波を含む周波数スペクトルの強度となるように、前記変換手段で変換された信号を調整する調整工程と、
前記調整して得た信号を前記放射線画像から減算することで、前記放射線画像におけるｎ次高調波を低減する低減工程と、
を含む画像処理方法。 - 散乱線低減用のグリッドを用いて撮影した放射線画像を処理する画像処理装置であって、
前記グリッドの基本波の信号の周波数スペクトルをｎ次高調波（ｎは１より大きい整数）の周波数スペクトルに変換する工程と、
前記変換して得た信号の強度を用いて、前記放射線画像におけるｎ次高調波が低減された低減画像を取得する工程と、
を含む画像処理方法。 - 請求項７又は８に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
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