JP2024028042A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】物理ファントムを撮影する場合に、欠陥画素を精度よく補正することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理装置であって、プロセッサを備え、プロセッサは、放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、テストパターンを含む領域を検出し、上記領域内におけるテストパターンのエッジ方向を求め、上記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、補正対象画素からエッジ方向に存在する上記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて補正対象画素を補正する。【選択図】図４

Description

本開示の技術は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

放射線を用いて被写体を撮影する放射線撮影システムには、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）等の放射線検出器が用いられている。放射線検出器には、放射線の入射線量に応じた信号電荷を発生して蓄積する複数の画素が２次元アレイ状に配列されている。

放射線検出器に設けられた複数の画素には、欠陥画素が存在する場合がある。欠陥画素は、適正な信号電荷を得ることができないため、周辺の正常画素の画素値を用いて補間処理等により補正を行う必要がある。

また、保守管理において医学物理士が放射線検出器の鮮鋭度評価等を行うために、物理ファントム（例えば、解像度チャート）を撮影対象として放射線撮影を行うことがある。物理ファントムを撮影することにより得られた放射線画像に基づいて鮮鋭度評価等を精度よく行うためには、欠陥画素を補正する必要がある。但し、物理ファントムは、高コントラストで、かつ高周波のテストパターンを含むため、欠陥補正を行ったとしても、補正残差がアーチファクトとして視認されることがある。

特許文献１は、高周波のテストパターン上に線欠陥が存在する場合の補正方法を開示している。具体的には、特許文献１では、欠陥画素の周囲の複数の正常画素を用いて回帰分析を行い、回帰分析の結果得られた回帰曲線に基づいて欠陥画素を補正することが提案されている。

特許文献２では、欠陥画素に対して点対称に存在する一対の正常画素のうち、差分量が最も小さな値となる一対の正常画素の画素値の平均値を用いて欠陥画素を補正することが提案されている。

特開２０２０－１７０９５９号公報 特開２００２－１９７４５０号公報

特許文献１，２に記載の欠陥画素の補正方法は、いずれも欠陥画素の周辺に存在する正常画素を用いて欠陥画素を補正するが、補正に用いる正常画素は、必ずしも物理ファントムのテストパターンを有する領域（以下、テストパターン領域という。）に含まれるとは限られない。テストパターン領域に含まれる欠陥画素をテストパターン領域に含まれない正常画素を用いて補正すると補正精度が低下する。

また、物理ファントムは、医学物理士により検出面等の任意の位置に貼り付けて使用されるため、テストパターン領域の位置及び角度は、物理ファントムが貼り付けられるたびに異なる。このため、従来の技術では、テストパターン領域内の正常画素のみを用いて欠陥画素を補正することはできず、十分な補正精度が得られない。

また、特許文献１に記載の補正方法では、図１８に示すように、幅が１画素程度の細い線が線欠陥に対して斜め方向に交わっている場合に、線欠陥に隣接する横方向の正常画素のみを用いて補間処理を行うので、補正精度が十分でなく補正残差が生じる。このような場合は、斜め方向の正常画素を用いた補間処理を行うことが必要である。

本開示の技術は、物理ファントムを撮影する場合に、欠陥画素を精度よく補正することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本開示の情報処理装置は、テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理装置であって、プロセッサを備え、プロセッサは、放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、テストパターンを含む領域を検出し、上記領域内におけるテストパターンのエッジ方向を求め、上記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、補正対象画素からエッジ方向に存在する上記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて補正対象画素を補正する。

第１機械学習済みモデルは、セグメンテーションを実行することにより上記領域を検出するディープラーニングモデルであることが好ましい。

物理ファントムは、矩形状の解像度チャートであり、プロセッサは、エッジ方向を、ハフ変換により検出した上記領域の境界を表す直線に基づいて求めることが好ましい。

プロセッサは、エッジ方向を、上記領域を含む画像を第２機械学習済みモデルに入力することにより求めることが好ましい。

物理ファントムは放射状の解像度チャートであり、プロセッサは、エッジ方向を、補正対象画素と上記領域の中心座標との相対的な位置関係に基づいて求めることが好ましい。

プロセッサは、補正対象画素を中心として設定したマスク内の正常画素のうち、エッジ方向に応じて予め設定された複数の正常画素を用いて、補正対象画素を補正することが好ましい。

プロセッサは、複数の正常画素に、補正対象画素からの距離に応じた重み付けを行って補正対象画素を補正することが好ましい。

プロセッサは、補正対象画素を中心として設定したマスク内の正常画素の各々に、補正対象画素からの正常画素の方向とエッジ方向とのなす角度である差分角度と、補正対象画素から正常画素までの距離とに応じた重みを付けて補正対象画素を補正することが好ましい。

本開示の情報処理方法は、テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理方法であって、放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、テストパターンを含む領域を検出すること、上記領域内におけるテストパターンのエッジ方向を求めること、上記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、補正対象画素からエッジ方向に存在する上記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて補正対象画素を補正すること、を含む。

本開示のプログラムは、テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、テストパターンを含む領域を検出すること、上記領域内におけるテストパターンのエッジ方向を求めること、上記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、補正対象画素からエッジ方向に存在する上記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて補正対象画素を補正すること、を含む処理をコンピュータに実行させる。

本開示の技術によれば、物理ファントムを撮影する場合に、欠陥画素を精度よく補正することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することができる。

放射線撮影システムの構成例を示す図である。 物理ファントムの一例を示す図である。 カセッテホルダの検出面に貼り付けられた物理ファントムの一例を示す図である。 検出部による処理の一例を模式的に示す図である。 エッジ方向を表す角度情報について説明する図である。 点欠陥の補正に用いられる複数のマスクの一例を示す図である。 点欠陥の補正に用いられる複数のマスクの他の例を示す図である。 線欠陥の補正に用いられる複数のマスクの一例を示す図である。 線欠陥の補正に用いられる複数のマスクの他の例を示す図である。 マスクからテストパターン領域外の画素を除外する処理について説明する図である。 補正部による補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 変形例に係る補正部による点欠陥の補正処理を説明する図である。 変形例に係る補正部による線欠陥の補正処理を説明する図である。 変形例に係る補正部による補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 変形例に係る物理ファントムを示す図である。 変形例に係るエッジ方向の検出処理について説明する図である。 変形例に係る検出部によるエッジ方向の検出処理を示す図である。 従来の補正方法による問題点を説明する図である。

添付図面に従って本開示の技術に係る実施形態の一例について説明する。

［実施形態］
図１は、放射線撮影システム２の構成例を示す。放射線撮影システム２は、放射線発生装置３、放射線管４、ＦＰＤ５、及び情報処理装置６を有する。

放射線発生装置３は、ユーザが不図示の曝射スイッチを操作することに応じて、放射線管４に高電圧パルスを与えて放射線Ｒを発生させる。例えば、放射線ＲはＸ線である。放射線管４が発生した放射線Ｒは、被写体Ｈに照射される。放射線Ｒは、その一部が被写体Ｈを透過してＦＰＤ５に到達する。

ＦＰＤ５は、カセッテホルダ７に着脱可能に収容されている。被写体Ｈを透過した放射線Ｒは、カセッテホルダ７の検出面７Ａを透過してＦＰＤ５に入射する。また、カセッテホルダ７には、散乱線除去グリッド８が着脱自在に装着可能となっている。散乱線除去グリッド８は、ＦＰＤ５の検出面７Ａ側に挿入される。カセッテホルダ７に散乱線除去グリッド８が装着されている場合には、検出面７Ａに入射した放射線Ｒは、散乱線除去グリッド８を介してＦＰＤ５に入射する。放射線Ｒは、散乱線除去グリッド８を通過する際に散乱線が除去される。

ＦＰＤ５は、放射線Ｒの入射線量に応じた信号電荷を発生して蓄積する複数の画素が２次元アレイ状に配列された画素アレイを有する。各画素には、光電変換素子が含まれる。光電変換素子は、蛍光体により可視光に変換された放射線Ｒを信号電荷に変換して蓄積する。ＦＰＤ５は、画素ごとの信号電荷に応じた放射線画像を生成し、生成した放射線画像を無線又は有線で情報処理装置６に送信する。なお、ＦＰＤ５は、放射線Ｒを一旦可視光に変換し、その可視光を信号電荷に変換する間接型の放射線検出器に限られず、放射線Ｒの照射を直接信号電荷に変換する直接型の放射線検出器であってもよい。

情報処理装置６は、制御部１０、ディスプレイ１１、操作部１２、記憶部１３、及び画像処理部１４を有する。情報処理装置６は、ＦＰＤ５から受信した放射線画像に基づく処理を行う。

制御部１０は、不図示の１つ又は複数のプロセッサを備え、記憶部１３に記憶されているプログラム１５を実行することにより各種機能を実現する。記憶部１３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。記憶部１３は、制御部１０がＦＰＤ５から受信した放射線画像、画像処理部１４により画像処理された後の画像、画像処理部１４が画像処理に用いる各種データ等を記憶している。

また、記憶部１３は、欠陥画素データ１６を記憶している。欠陥画素データ１６は、ＦＰＤ５の画素アレイにおける欠陥画素の位置、種類等を表す情報である。欠陥画素の種類には、点欠陥と線欠陥とが含まれる。点欠陥は、孤立した欠陥画素である。線欠陥は、線状に連続した欠陥画素である。線欠陥は、画素アレイの行方向又は列方向に生じる。欠陥画素データ１６は、通常の放射線撮影の他に行われるキャリブレーション用の放射線撮影により取得される。キャリブレーションは、製品出荷時、設置時に加えて、定期メインテナンス時に実行される。

画像処理部１４は、制御部１０がＦＰＤ５から受信した放射線画像に対して画像処理を行う。本開示では、ＦＰＤ５の鮮鋭度評価を行うために、医学物理士が物理ファントム（例えば、解像度チャート）を撮影対象として放射線撮影を行うことにより取得された放射線画像に対して欠陥画素補正を行う。画像処理部１４は、欠陥画素補正を行った放射線画像に基づいて鮮鋭度評価を行う機能を有していてもよい。

画像処理部１４は、機能構成として、取得部２０、検出部２１、及び補正部２２を有している。詳しくは後述するが、取得部２０は、制御部１０がＦＰＤ５から受信した放射線画像を取得する。検出部２１は、放射線画像に写る物理ファントムの領域及びエッジ方向を検出する。補正部２２は、欠陥画素データ１６と、検出した領域及びエッジ方向に基づいて欠陥画素補正を行う。

これらの機能構成は、制御部１０のプロセッサがプログラム１５に基づいて処理を実行することで実現されてもよい。また、これらの機能構成は、画像処理部１４が備える一つ又は複数のプロセッサが記憶部１３から読み込んだプログラム１５に基づいて処理を実行することにより実現されてもよい。

制御部１０及び画像処理部１４のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等で構成される。画像処理部１４の各部は、同様の機能を果たすのであれば、集積回路などで構成されてもよい。

ディスプレイ１１は、制御部１０がＦＰＤ５から受信した放射線画像、画像処理部１４で画像処理された画像等を表示する。操作部１２は、制御部１０、ＦＰＤ５等に対する指示を入力することを可能とし、不図示のユーザーインターフェイスを介してＦＰＤ５に対する指示の入力を受け付ける。

図２は、物理ファントムの一例を示す。図２に示す物理ファントム３０は、矩形状の解像度チャートである。具体的には、物理ファントム３０は、矩形状の板材にストライプ状の格子３１を形成することによりテストパターンが形成された矩形チャートである。物理ファントム３０は、対向する一対の長辺３２と、対向する一対の短辺３３と、を有する。格子３１は、短辺３３に沿って延伸している。

物理ファントム３０を放射線撮影した場合には、放射線画像には、格子３１の形状に対応したテストパターンが現れる。このテストパターンのエッジ方向は、物理ファントム３０の短辺３３に平行である。図２における符号３４は、テストパターンを含む領域（以下、テストパターン領域という。）を指している。

図３は、カセッテホルダ７の検出面７Ａに貼り付けられた物理ファントム３０の一例を示す。保守管理においてＦＰＤ５の鮮鋭度評価を行う場合には、医学物理士は、物理ファントム３０を検出面７Ａにテープ等を用いて貼り付ける。医学物理士は、検出面７Ａに物理ファントム３０を貼り付けた状態で放射線撮影を行う。このように物理ファントム３０は、医学物理士により検出面７Ａの任意の位置に貼り付けて使用されるため、テストパターン領域３４の位置及び角度は、物理ファントム３０が貼り付けられるたびに異なる。

図４は、検出部２１による処理の一例を模式的に示す。検出部２１には、取得部２０が制御部１０から取得した放射線画像Ｄ１が入力される。放射線画像Ｄ１には、物理ファントム３０が写っている。検出部２１は、機械学習済みモデルＬＭ１を用いてテストパターン領域３４を検出するとともに、テストパターンのエッジ方向が物理ファントム３０の短辺３３に平行であることを利用してエッジ方向を検出する。なお、機械学習済みモデルＬＭ１は、本開示の技術に係る「第１機械学習済みモデル」に対応する。

具体的には、まず、検出部２１は、放射線画像Ｄ１に対してＬＯＧ変換処理を行うことにより、ＬＯＧ変換後の画像Ｄ２を生成する。ＬＯＧ変換は階調変換の一種である。画素値が放射線量にリニアに依存する放射線画像Ｄ１に対してＬＯＧ変換を行うことにより、放射線量に対する依存性が小さい画像Ｄ２が生成される。

次に、検出部２１は、画像Ｄ２に対してトリミング処理を行うことにより、物理ファントム３０を含む領域が抽出された画像Ｄ３を生成する。次に、検出部２１は、画像Ｄ３に対して平均縮小処理を行うことにより、機械学習済みモデルＬＭ１への入力に適したサイズの画像Ｄ４を生成する。これは、機械学習済みモデルＬＭ１の処理速度を向上させるためである。

次に、検出部２１は、画像Ｄ４を機械学習済みモデルＬＭ１に入力する。機械学習済みモデルＬＭ１は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等のディープラーニングモデルであって、いわゆるセグメンテーションを実行する。機械学習済みモデルＬＭ１は、画像Ｄ４から物理ファントム３０のテストパターン領域３４を検出し、テストパターン領域３４を含む領域を表す画像Ｄ５を出力する。機械学習済みモデルＬＭ１は、教師データを用いて事前に機械学習が行われたディープラーニングモデルである。教師データに含まれる正解データとしての領域は、テストパターン領域３４を含む最小の矩形領域である。

なお、機械学習済みモデルＬＭ１は、物理ファントム３０の全体をテストパターン領域３４として検出するように機械学習が行われたものであってもよい。この場合、教師データに含まれる正解データとしての領域を、物理ファントム３０の全体とすればよい。

次に、検出部２１は、画像Ｄ５に対してラプラシアンフィルタ等のフィルタを用いたエッジ検出処理を行うことにより、テストパターン領域３４のエッジを表す画像Ｄ６を生成する。次に、検出部２１は、画像Ｄ６に対してハフ変換を行うことにより、テストパターン領域３４の境界を表す直線を検出する。検出された直線は、物理ファントム３０の長辺３２又は短辺３３に平行である。そして、検出部２１は、短辺３３を表す直線の角度を計測することによりエッジ方向を求める。検出部２１は、エッジ方向を表す角度情報を補正部２２に供給する。

次に、検出部２１は、画像Ｄ５に対して線形拡大処理を行うことにより、拡大された画像Ｄ８を生成する。そして、検出部２１は、ハフ変換により検出した直線の情報（以下、直線情報という。）を用いて、画像Ｄ８内のテストパターン領域３４を検出する。線形拡大処理を行うと、境界が直線状でなくジグザグ状になる場合があるが、直線情報を用いることにより、画像Ｄ８内のテストパターン領域３４を精度よく検出することができる。

そして、検出部２１は、画像Ｄ８から検出したテストパターン領域３４を表す情報を、領域情報として補正部２２に供給する。

補正部２２は、欠陥画素データ１６と、検出部２１から供給される角度情報及び領域情報とを用いて、放射線画像Ｄ１に対して欠陥画素補正を行う。補正部２２は、欠陥画素データ１６と領域情報に基づいてテストパターン領域３４内の欠陥画素を補正対象画素として選択し、補正対象画素を中心としたマスクを設定して補間処理を行うことにより、補正対象画素を補正する。

図５は、エッジ方向を表す角度情報について説明する。放射線画像Ｄ１を構成する画素が、Ｘ方向及びＹ方向に平行に配列されているとする。Ｘ方向とＹ方向とは、互いに直交している。Ｘ方向とエッジ方向とのなす角度をαとする。以下、角度αをエッジ角度αという。補正部２２は、後述する複数のマスクからエッジ角度αに応じたマスクを選択して補正対象画素を補正する。

図６は、点欠陥の補正に用いられる複数のマスクの一例を示す。図６に示すマスクのサイズは、３×３画素である。Ｐｓは、補正対象画素を示す。斜線のハッチングを示した画素は、補間処理に用いられる正常画素Ｐｉである。以下の例においても同様である。

エッジ角度αがとり得る範囲において４５°ごとにマスクが設定されている。各マスクにおいて正常画素Ｐｉの位置が異なる。正常画素Ｐｉは、補正対象画素Ｐｓを中心としてエッジ角度αに対応する方向に設定されている。例えば、エッジ角度αが０±２２．５°の範囲である場合に用いられるマスクでは、一対の正常画素Ｐｉが、補正対象画素Ｐｓを中心としてＸ方向に対向する位置に設定されている。また、エッジ角度αが４５±２２．５°の範囲である場合に用いられるマスクでは、一対の正常画素Ｐｉが、補正対象画素Ｐｓを中心としてＸ方向に対して４５°をなす方向に対向する位置に設定されている。その他のマスクについても同様である。

図６に示すようにマスクのサイズが３×３画素である場合には、補正部２２は、マスク内の補正対象画素Ｐｓを除く８画素のうちから、補正対象画素Ｐｓからエッジ方向に存在する正常画素Ｐｉを用いて補間処理を行う。このように、補間処理に用いられる正常画素Ｐｉは、補正対象画素Ｐｓからほぼエッジ方向に配置されているので、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。なお、本開示において、「補正対象画素からエッジ方向に存在する正常画素」とは、補正対象画素からエッジ方向と完全に一致する方向に存在する正常画素に限られず、エッジ方向を基準とした一定の角度範囲内の存在する正常画素を含む。

図７は、点欠陥の補正に用いられる複数のマスクの他の例を示す。図７に示すマスクのサイズは、５×５画素である。図７に示す例では、エッジ角度αがとり得る範囲において１１．２５°ごとにマスクが設定されている。図６に示す例と同様に、正常画素Ｐｉは、補正対象画素Ｐｓを中心としてエッジ角度αに対応する方向に設定されている。

マスクのサイズを５×５画素とすることで、３×３画素の場合よりもより小さな角度ごとにマスクを設定することができるので、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。なお、図７に示す例では、正常画素Ｐｉの画素値に補正対象画素Ｐｓからの距離に応じた重み付けを行って補間処理を行ってもよい。例えば、補正対象画素Ｐｓからの距離が大きいほど正常画素Ｐｉの画素値に乗じる重みを小さくする。

図６及び図７に示す例に限られず、マスクのサイズを７×７画素以上としてもよい。これにより、より小さな角度ごとにマスクを設定することができるので、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。

図８は、線欠陥の補正に用いられる複数のマスクの一例を示す。特に、図８は、線欠陥がＸ方向に延伸している場合における数のマスクの一例を示す。線欠陥の場合には、マスク内に補正対象画素Ｐｓ以外の欠陥画素が含まれるので、欠陥画素が正常画素Ｐｉとして補間処理に用いられないように、正常画素Ｐｉの位置を変更している。具体的には、エッジ角度αが０±２２．５°の範囲である場合には、補間処理に用いる画素が線欠陥上となってしまうため、補正対象画素Ｐｓに対する角度ができるだけ０°に近い画素を、補間処理に用いる正常画素Ｐｉとして設定する。

補正部２２は、線欠陥の場合においても、点欠陥の場合と同様に、マスク内の補正対象画素Ｐｓを除く８画素のうちから、補正対象画素Ｐｓからエッジ方向に存在する正常画素Ｐｉを用いて補間処理を行う。補間処理に用いられる正常画素Ｐｉは、補正対象画素Ｐｓからほぼエッジ方向に配置されているので、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。

図９は、線欠陥の補正に用いられる複数のマスクの他の例を示す。図９に示すマスクのサイズは、５×５画素である。図９に示す例では、図８に示す例と同様に、マスク内の欠陥画素が正常画素Ｐｉとして補間処理に用いられないように、正常画素Ｐｉの位置を変更している。

図８及び図９に示す例に限られず、マスクのサイズを７×７画素以上としてもよい。これにより、より小さな角度ごとにマスクを設定することができるので、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。また、線欠陥がＹ方向に延伸している場合についても同様である。

また、図１０に示すように、補正部２２は、点欠陥と線欠陥とのいずれの場合においても、マスクからテストパターン領域３４外の画素を補正に用いないように除外する。すなわち、補正部２２は、テストパターン領域３４に含まれる正常画素Ｐｉのみを用いて補正対象画素Ｐｓを補正する。テストパターン領域３４の外部にはエッジが存在しないので、テストパターン領域３４に含まれない画素（すなわちエッジ情報を含まない画素）を除外することで、補正対象画素Ｐｓを精度よく補正することができる。

なお、正常画素Ｐｉの画素値に補正対象画素Ｐｓからの距離に応じた重み付けを行う場合には、補正に用いる正常画素Ｐｉの数に応じた規格化係数を用いて重みを規格化すればよい。

図１１は、補正部２２による補正処理の流れの一例を示す。まず、補正部２２は、記憶部１３から欠陥画素データ１６を取得する（ステップＳ１０）。次に、補正部２２は、検出部２１から角度情報及び領域情報を取得する（ステップＳ１１）。

補正部２２は、欠陥画素データ１６及び領域情報に基づいてテストパターン領域３４内の１つの欠陥画素を補正対象画素Ｐｓとして選択する（ステップＳ１２）。次に、補正部２２は、角度情報に含まれる角度αに対応するマスクを選択する（ステップＳ１３）。次に、補正部２２は、マスクからテストパターン領域３４外の画素を除外する（ステップＳ１４）。そして、補正部２２は、テストパターン領域３４に含まれる正常画素Ｐｉのみを用いて補正対象画素Ｐｓを補正する（ステップＳ１５）。

この後、補正部２２は、テストパターン領域３４内の全ての欠陥画素の補正が終了したか否かを判定する（ステップＳ１６）。補正部２２は、テストパターン領域３４内の全ての欠陥画素の補正が終了していないと判定した場合には（ステップＳ１６：ＮＯ）、処理をステップＳ１２に戻す。ステップＳ１２において、補正部２２は、補正が行われていない欠陥画素を補正対象画素Ｐｓとして選択する。

補正部２２は、テストパターン領域３４内の全ての欠陥画素の補正が終了したと判定した場合には（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、処理を終了する。

従来の補正方法では、高コントラストのエッジ上に欠陥画素が存在すると、補正後の放射線画像には補正残差が視認される。特に、高コントラストで高周波のテストパターンを有する物理ファントムの場合には、補正残差が顕著となる。これに対して、本開示に係る補正方法では、補正対象画素Ｐｓからエッジ方向に存在するテストパターン領域３４内の欠陥画素以外の正常画素Ｐｉを用いて補正対象画素Ｐｓを補正するので、欠陥画素を精度よく補正することができる。また、線欠陥を補正対象とする場合、１画素の幅の線欠陥にとどまらず、２画素以上の幅の線欠陥であっても、エッジ方向に沿った補正を行うことで精度のよい補正を行うことができる。

［第１変形例］
次に、補正部２２による補正処理の変形例について説明する。本変形例では、補正部２２は、補正対象画素Ｐｓを中心としたマスクを設定し、マスク内に含まれる正常画素の画素値を重み付け加算した値を用いて補正対象画素Ｐｓを補正する。

図１２は、変形例に係る補正部２２による点欠陥の補正処理を説明する。図１２に示すマスクのサイズは、５×５画素である。ＱＬ（Ｘ，Ｙ）は、マスク内の１つの画素の画素値を表している。θ（Ｘ，Ｙ）は、当該画素と補正対象画素Ｐｓとを結ぶ線がＸ方向に対してなす角度を表している。Ｄ（Ｘ，Ｙ）は、当該画素と補正対象画素Ｐｓとの距離を表している。また、補正対象画素Ｐｓの座標を原点としている。

補正部２２は、補正対象画素Ｐｓの画素値を、下式（１）～（３）に基づいて算出したＱＬ（０，０）に置換する。下式（１）中のΣは、－２≦Ｘ≦２及び－２≦Ｙ≦２（但し、原点は除く）の範囲内でＸ，Ｙを変更して加算を行うことを意味している。

また、上式（１）中の重みＷ（Ｘ，Ｙ）は、下式（２）で表される。下式（２）中のｎ，ｍは、パラメータであり、例えば正の整数に設定される。

また、上式（２）中の差分角度δ（Ｘ，Ｙ）は、下式（３）で表される。差分角度δ（Ｘ，Ｙ）は、補正に用いる正常画素と補正対象画素Ｐｓとを結ぶ線とエッジ方向とのなす角度である。

上式（１）～（３）は、マスク内の各々の正常画素に差分角度δ（Ｘ，Ｙ）に応じた重みＷ（Ｘ，Ｙ）を付けて補正対象画素Ｐｓを補正することを表している。重みＷ（Ｘ，Ｙ）は、差分角度δ（Ｘ，Ｙ）が小さいほど重みＷ（Ｘ，Ｙ）が大きくなる。すなわち、補正対象画素Ｐｓからエッジ方向に存在する正常画素の重みＷ（Ｘ，Ｙ）が最も大きくなる。これにより、エッジにまたがった欠陥であっても補正残差の少ない良好な補正結果が得られる。

なお、重みＷ（Ｘ，Ｙ）を表す関数は、上式（２）に限られず、δ（Ｘ，Ｙ）＝０°及びδ（Ｘ，Ｙ）＝１８０°で最大となり、かつδ（Ｘ，Ｙ）＝９０°で最小となる関数であればよい。例えば、上式（２）に代えて、下式（２Ａ）を用いてもよい。

本変形例においても、マスクからテストパターン領域３４外の画素を補正に用いないように除外する（図１０参照）。すなわち、補正部２２は、テストパターン領域３４に含まれる正常画素のみを用いて補正対象画素Ｐｓを補正する。

図１３は、変形例に係る補正部２２による線欠陥の補正処理を説明する。線欠陥の補正処理は、点欠陥の補正処理と同様であり、マスクに含まれる画素から欠陥画素を除外してＱＬ（０，０）を算出する。

図１４は、変形例に係る補正部２２による補正処理の流れの一例を示す。変形例に係る補正処理の流れは、ステップＳ１３～Ｓ１５のみが、上記実施形態に係る補正処理の流れと異なる。

本変形例では、ステップＳ１３において、補正部２２は、マスクからテストパターン領域３４外の画素を除外する。ステップＳ１４において、補正部２２は、上式（１）～（３）に基づいてＱＬ（０，０）を算出する。ステップＳ１５において、補正部２２は、補正対象画素Ｐｓの画素値をＱＬ（０，０）に置換する。

なお、本開示において、「補正対象画素からエッジ方向に存在する正常画素を用いる」とは、本変形例のように、補正対象画素からエッジ方向に存在する正常画素に加えて、当該正常画素以外の重みが小さい正常画素を用いることを排除するものではない。

［第２変形例］
次に、物理ファントム３０の変形例について説明する。図１５は、変形例に係る物理ファントム３０Ａを示す。物理ファントム３０Ａは、焦点性能評価に用いられる放射状の解像度チャートである。物理ファントム３０Ａには、放射状の格子３１Ａが形成されている。すなわち、物理ファントム３０Ａを用いて放射線撮影を行うことにより得られる放射線画像には、放射状に複数のエッジが現れる。

本変形例では、図１６に示すように、検出部２１は、放射線画像から円形のテストパターン領域３４Ａを検出し、検出したテストパターン領域３４Ａの重心を計算することにより中心座標Ｃを求める。そして、検出部２１は、補正対象画素Ｐｓと中心座標Ｃとの相対的な位置関係に基づいてエッジ方向（すなわちエッジ角度α）を求める。例えば、検出部２１は、補正対象画素Ｐｓと中心座標Ｃとを結ぶ直線がＸ方向に対してなす角度を算出し、算出値をエッジ角度αとする。

本変形例では、補正対象画素Ｐｓを選択するたびにエッジ方向を検出する必要があるが、補正対象画素Ｐｓの補正方法は、上記実施形態と同様である。

物理ファントム３０は、放射状の解像度チャートに限られず、その他の回転対称のパターンを有するチャートであってもよい。このような回転対称のパターンを有するチャートを用いる場合には、図１６に示す例と同様に、補正対象画素Ｐｓと中心座標Ｃとの相対的な位置関係に基づいてエッジ方向を求めることができる。

［第３変形例］
次に、検出部２１によるエッジ方向の検出処理の変形例について説明する。上記実施形態では、検出部２１は、ハフ変換により検出した直線情報に基づいてエッジ方向を求めているが、本変形例では、機械学習済みモデルによりエッジ方向を求める。

図１７は、変形例に係る検出部２１によるエッジ方向の検出処理を示す。検出部２１は、放射線画像Ｄ１から検出したテストパターン領域３４を含む画像を、機械学習済みモデルＬＭ２に入力することによりエッジ方向を含む角度情報を取得する。機械学習済みモデルＬＭ２は、解像度チャートの画像を入力するとエッジ方向を含む角度情報を出力するように、教師データを用いて事前に機械学習が行われたディープラーニングモデルである。なお、機械学習済みモデルＬＭ２は、本開示の技術に係る「第２機械学習済みモデル」に対応する。

上記実施形態において、例えば、取得部２０、検出部２１、及び補正部２２といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

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

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

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

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

２ 放射線撮影システム
３ 放射線発生装置
４ 放射線管
６ 情報処理装置
７ カセッテホルダ
７Ａ 検出面
８ 散乱線除去グリッド
１０ 制御部
１１ ディスプレイ
１２ 操作部
１３ 記憶部
１４ 画像処理部
１５ プログラム
１６ 欠陥画素データ
２０ 取得部
２１ 検出部
２２ 補正部
３０，３０Ａ 物理ファントム
３１，３１Ａ 格子
３２ 長辺
３３ 短辺
３４，３４Ａ テストパターン領域
α エッジ角度
Ｃ 中心座標
Ｄ１ 放射線画像
Ｄ２～Ｄ８ 画像
Ｈ 被写体
ＬＭ１，ＬＭ２ 機械学習済みモデル
Ｐｉ 正常画素
Ｐｓ 補正対象画素
Ｒ 放射線

Claims (10)

1. テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理装置であって、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   前記放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、前記テストパターンを含む領域を検出し、
   前記領域内における前記テストパターンのエッジ方向を求め、
   前記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、前記補正対象画素から前記エッジ方向に存在する前記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて前記補正対象画素を補正する、
   情報処理装置。
2. 前記第１機械学習済みモデルは、セグメンテーションを実行することにより前記領域を検出するディープラーニングモデルである、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記物理ファントムは、矩形状の解像度チャートであり、
   前記プロセッサは、前記エッジ方向を、ハフ変換により検出した前記領域の境界を表す直線に基づいて求める、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記エッジ方向を、前記領域を含む画像を第２機械学習済みモデルに入力することにより求める、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記物理ファントムは放射状の解像度チャートであり、
   前記プロセッサは、前記エッジ方向を、前記補正対象画素と前記領域の中心座標との相対的な位置関係に基づいて求める、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記プロセッサは、前記補正対象画素を中心として設定したマスク内の正常画素のうち、前記エッジ方向に応じて予め設定された複数の正常画素を用いて、前記補正対象画素を補正する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記プロセッサは、前記複数の正常画素に、前記補正対象画素からの距離に応じた重み付けを行って前記補正対象画素を補正する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記プロセッサは、前記補正対象画素を中心として設定したマスク内の正常画素の各々に、前記補正対象画素からの前記正常画素の方向と前記エッジ方向とのなす角度である差分角度と、前記補正対象画素から前記正常画素までの距離とに応じた重みを付けて前記補正対象画素を補正する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理方法であって、
   前記放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、前記テストパターンを含む領域を検出すること、
   前記領域内における前記テストパターンのエッジ方向を求めること、
   前記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、前記補正対象画素から前記エッジ方向に存在する前記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて前記補正対象画素を補正すること、
   を含む情報処理方法。
10. テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、前記テストパターンを含む領域を検出すること、
    前記領域内における前記テストパターンのエッジ方向を求めること、
    前記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、前記補正対象画素から前記エッジ方向に存在する前記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて前記補正対象画素を補正すること、
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。