JP6156847B2 - 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、放射線画像に含まれる量子ノイズを除去するノイズ除去処理を行う放射線画像処理装置および方法並びに放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

従来より、被写体の放射線画像を用いて診断を行うに際しては、撮影により取得された放射線画像に対して周波数強調処理および階調処理等の画像処理を施して診断に適する画像とした後に、液晶モニタ等の表示装置に表示させたり、フィルムにハードコピーとして出力することが行われている。ここで、放射線画像は、放射線量が少なく濃度が低い部分において、放射線の量子ノイズが目立ってしまうという問題がある。このため、放射線画像に対する画像処理として、放射線画像中に含まれる量子ノイズを抑制あるいは除去するノイズ除去処理を施す方法が種々提案されている。

ノイズ除去処理としては、例えば量子ノイズに対応する周波数成分を除去する平滑化フィルタを用いた平滑化処理が周知である。例えば、特許文献１においては、放射線画像を周波数変換して、それぞれが異なる周波数帯域の周波数成分を表す帯域画像を作成し、帯域画像における処理の対象となる注目画素のエッジ方向を検出し、エッジ方向に沿って平滑化処理を行い、平滑化処理が行われた帯域画像を周波数合成して処理済みの放射線画像を取得する手法が提案されている。特許文献１に記載された手法を用いることにより、放射線画像におけるエッジ成分を劣化させることなく、放射線画像に含まれるノイズを除去することができる。

一方、被写体の放射線画像を撮影する際、とくに被写体の厚さが大きいと、被写体内において放射線が散乱し、この散乱放射線（以下散乱線とする）により、取得される放射線画像のコントラストが低下するという問題がある。このようにコントラストが低下した放射線画像は、コントラストを強調する階調処理を行ったり、被写体に含まれるエッジ部分の周波数成分を強調する周波数処理を行うことにより、散乱線の影響を低減して診断に適した高画質の放射線画像とすることができる。

特開２００２−１３３４１０号公報

ここで、被写体内において放射線が散乱されると、被写体を透過した放射線を検出するための放射線検出器に到達する放射線量も少なくなるため、放射線画像の量子ノイズが目立つようになる。とくに被写体の体厚が大きいと散乱線も多くなるため、放射線画像においてはより量子ノイズが目立つようになる。このため、散乱線に起因するコントラストの低下を解消するために、コントラストを強調したり、周波数処理を行ったりすると、放射線画像に含まれる量子ノイズも強調されてノイズが目立つようになり、放射線画像の画質が低下してしまう。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、被写体の体厚をも考慮して、放射線画像に含まれる量子ノイズを効果的に除去できるようにすることを目的とする。

被写体の体厚が大きいほど、被写体による散乱線が多くなるため、放射線画像に含まれる量子ノイズはより多くなる。本発明はこの点に鑑みなされたものである。すなわち、本発明による放射線画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像を取得する画像取得手段と、
被写体の体厚を表す体厚情報を取得する体厚情報取得手段と、
体厚情報に基づいて、放射線画像に含まれるノイズを除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とするものである。

「体厚」とは、照射された放射線の経路上における空気領域を除いた被写体領域の厚さの総計を意味する。

なお、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ除去手段を、体厚情報に基づく被写体の体厚が大きいほど、ノイズ除去の程度を大きくする手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、体厚情報取得手段を、放射線画像を解析して体厚情報を取得する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、体厚情報取得手段を、被写体の体厚を計測して体厚情報を取得する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、体厚情報取得手段を、被写体の体厚の入力を受け付けることにより、体厚情報を取得する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ除去手段を、被写体に照射した放射線の放射線量に基づいて、放射線画像に含まれるノイズ量を推定し、ノイズ量を体厚情報に基づいて変換し、変換されたノイズ量に基づいて放射線画像のノイズを除去する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ除去手段を、体厚情報に応じて放射線画像のコントラストを変換して変換済み放射線画像を取得し、変換済み放射線画像と放射線画像との相対応する各画素位置での差分を算出し、各画素位置での差分に応じてノイズ量を変換することにより、ノイズ量を体厚情報に基づいて変換する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ除去手段を、体厚情報から被写体の平均体厚を算出し、平均体厚に基づいてノイズ量を変換する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ除去手段を、変換されたノイズ量に応じた平滑化フィルタにより、放射線画像に対してフィルタリング処理を行うことにより、放射線画像のノイズを除去する手段としてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズ量を変換するための情報の入力を受け付ける入力手段をさらに備えるものとしてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、ノイズが除去された放射線画像に対して、画質を向上させる画像処理を行う画像処理手段をさらに備えるものとしてもよい。

本発明による放射線画像処理方法は、被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像を取得し、
前記被写体の体厚を表す体厚情報を取得し、
体厚情報に基づいて、放射線画像に含まれるノイズを除去することを特徴とするものである。

なお、本発明による放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、被写体の体厚を表す体厚情報に基づいて、放射線画像に含まれるノイズを除去するようにしたものである。このため、被写体の体厚が大きく、散乱線が多くなって放射線画像に含まれるノイズが多くなるほど、ノイズ除去の程度を大きくするようにノイズ除去処理を行うことができる。したがって、被写体の体厚に応じて放射線画像から効果的にノイズを除去することができ、その結果、ノイズが抑制された高画質の放射線画像を取得することができる。

また、放射線画像を解析して体厚情報を取得することにより、操作者は何ら操作を行わなくても体厚情報が取得されて、放射線画像のノイズが除去されるため、より効率よく放射線画像のノイズを除去することができる。

また、被写体の体厚を計測して体厚情報を取得することにより、容易に体厚情報を取得することができる。

また、被写体の体厚の入力を受け付けることにより体厚情報を取得することにより、放射線画像を解析するための手段、あるいは体厚を計測するための手段が不要となるため、装置の構成を簡易なものとすることができる。

本発明の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 本実施形態における放射線画像撮影システムのコンピュータ内部の概略構成を示すブロック図 体厚情報取得部の構成を示す概略ブロック図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート 体厚情報取得処理のフローチャート 推定画像の生成方法の例を説明するための図 推定画像の生成方法の他の例を説明するための図 ノイズ除去処理のフローチャート 放射線量とノイズとを対応づけたルックアップテーブルを示す図 体厚とノイズ量変換係数とを対応づけたルックアップテーブルを示す図 平滑化フィルタを示す図 体厚の計測装置を備えた放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 階調処理を行った放射線画像との放射線画像との差分値の絶対値の分布を示す図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システムは、被写体の放射線画像に対して、放射線画像に含まれる量子ノイズ（以下単にノイズとする）を除去するノイズ除去処理を含む各種画像処理を行うためのものであり、図１に示すように、撮影装置１と、本実施形態による放射線画像処理装置を内包するコンピュータ２とを備える。

撮影装置１は被写体ＭにＸ線を照射するＸ線源３と、被写体Ｍを透過したＸ線を検出して被写体Ｍの放射線画像を取得する放射線検出器５とを備える。

放射線検出器５は、放射線画像の記録と読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるＴＦＴ読出方式のものや、読取り光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。

コンピュータ２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、半導体メモリ、通信インターフェースおよびハードディスクやＳＳＤ等のストレージデバイス等を備えており、これらのハードウェアによって、図２に示すような制御部２１、体厚情報取得部２２、ノイズ除去部２３、画像処理部２４および記憶部２５が構成されている。なお、制御部２１、体厚情報取得部２２、ノイズ除去部２３、画像処理部２４および記憶部２５が、本発明の放射線画像処理装置２０を構成する。

制御部２１は、Ｘ線源３および放射線検出器５に対して撮影の制御を行ったり、放射線検出器５から放射線画像の読み出しを行ったり、コンピュータ２において行われる処理全体の制御を行ったりするものである。なお、制御部２１が、本発明の画像取得手段に対応する。

体厚情報取得部２２は、放射線画像に基づいて被写体Ｍの体厚を推定し、これを被写体Ｍの体厚を表す体厚情報として取得する。図３は体厚情報取得部２２の構成を示す概略ブロック図である。図３に示すように、体厚情報取得部２２は、仮想モデル取得部３１、推定画像生成部３２、修正部３３および体厚分布決定部３４を備える。なお、体厚とは、照射された放射線の経路上における空気領域を除いた被写体領域の厚さの総計を意味する。

仮想モデル取得部３１は、初期体厚分布Ｔ０（所定の体厚分布）を有する被写体Ｍの仮想モデルＫを取得する。

推定画像生成部３２は、仮想モデルＫに基づいて、仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像Ｉｐと、仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像Ｉｓとを合成した画像を、被写体Ｍの放射線撮影により得られる放射線画像を推定した推定画像Ｉｍとして生成する。

修正部３３は、推定画像Ｉｍと放射線画像とに基づいて、推定画像Ｉｍと放射線画像の違いが小さくなるように仮想モデルＫの初期体厚分布Ｔ０を修正する。

体厚分布決定部３４は、修正された体厚分布Ｔｎ−１（ｎは自然数）を放射線画像の体厚分布Ｔｋに決定する。

ノイズ除去部２３は、放射線検出器５に到達した放射線量に基づいて、放射線画像に含まれるノイズ量を推定し、推定したノイズ量を体厚情報に基づいて変換し、変換されたノイズ量に基づいて放射線画像のノイズを除去する処理を行う。

画像処理部２４は、ノイズが除去された放射線画像に対して、コントラストを調整する階調処理および放射線画像に含まれる被写体のエッジを強調する周波数処理等を含む、放射線画像の画質を向上させるための各種画像処理を行って、処理済み放射線画像を生成する。

記憶部２５は、後述する各種体厚とノイズの変換量とを対応づけたルックアップテーブル等の各種情報を記憶する。

表示部６は、ＣＲＴあるいは液晶ディスプレイ等からなり、撮影により取得された放射線画像および後述する画像処理に必要な各種入力の補助を行う。入力部８は、キーボード、マウスあるいはタッチパネル等からなる。

なお、制御部２１、体厚情報取得部２２、ノイズ除去部２３および画像処理部２４が行う処理は、記憶部２５に記憶されたコンピュータプログラムにより、中央処理装置が行う。なお、各部のそれぞれの処理を行う複数の処理装置をコンピュータ２に設けるようにしてもよい。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図４は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。被写体Ｍの撮影が行われてコンピュータ２の制御部２１が放射線画像を取得すると（ステップＳＴ１）、体厚情報取得部２２が被写体Ｍの体厚を推定し、推定した体厚を体厚情報として取得する（ステップＳＴ２）。

図５は体厚推定処理のフローチャートである。体厚情報取得部２２の仮想モデル取得部３１は、初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｍの仮想モデルＫを取得する（ステップＳＴ２１）。仮想モデルＫは、初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）に従った体厚がｘｙ平面上の各位置に対応づけられた被写体Ｍを仮想的に表すデータである。また、仮想モデルＫに含まれる構造物（ここでは肺野、骨、臓器等の解剖学的構造物）と構造物の配置と、構造物の放射線に対する特性等を示す特性情報は、あらかじめ作成された被写体モデルの胸腹部の肺野、骨等の解剖学的構造物の配置および組成に基づいて設定されている。

なお、仮想モデルＫは、任意の初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）を有するものとなるように、あらかじめ作成されて記憶部２５に記憶されたものを用いてもよいが、本実施形態においては、仮想モデル取得部３１によって初期体厚分布Ｔ０が生成されて取得される。仮想モデル取得部３１は、被写体Ｍに照射された放射線の線量（放射線量）、管電圧、ＳＩＤ等の撮影条件を取得し、記憶部２５から被写体Ｍの撮影条件に応じた画素値と体厚とを対応づけたルックアップテーブル（以下ＬＵＴ０とする）を取得する。そして、仮想モデル取得部３１は、このＬＵＴ０に基づいて、被写体Ｍの放射線画像の各画素の画素値に対応する体厚を特定することにより、放射線画像の体厚分布を取得する。そして、仮想モデル取得部３１は、放射線画像の体厚分布を仮想モデルＫの初期体厚分布Ｔ０（所定の体厚分布）として取得する。なお、初期体厚分布Ｔ０は、本実施形態のように仮想モデルＫの取得処理の際に生成されてもよく、仮想モデルＫの取得処理に先立ってあらかじめ設定されていてもよい。以上の処理は下記の式（１）により表される。なお、Ｉ（ｘ，ｙ）は、放射線画像における各画素の画素値、Ｔ０（ｘ，ｙ）は各画素位置における初期体厚分布を示す。

次いで推定画像生成部３２は、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる推定一次線画像Ｉｐと、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる推定散乱線画像Ｉｓとを合成した推定画像Ｉｍを生成する（ステップＳＴ２２）。図６および図７は、推定画像Ｉｍの生成方法を説明するための図である。

図６に示すように、推定画像生成部３２は、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる推定一次線画像Ｉｐを下記式（２）に従って生成し、生成した推定一次線画像Ｉｐを用いて、式（３）に従って推定散乱線画像Ｉｓを生成する。そして、推定画像生成部３２は、式（４）に示すように推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを合成することにより、推定画像Ｉｍを生成する（ステップＳＴ２２）。なお、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを１回目に作成する際には、推定式（２）、式（３）において初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）が用いられる（式（２）、（３）においてｎ＝１である）。

ここで、（ｘ，ｙ）は放射線画像の画素位置の座標、Ｉｐ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定一次線画像、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定散乱線画像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における線量、Ｉｍ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定画像、μは被写体の線減弱係数、Ｋｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた点拡散関数(Point Spread Function)を表す畳みこみカーネルである。なお、線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、被写体が存在しないと仮定した際に放射線検出器５により検出される放射線の線量であり、Ｘ線源３と放射線検出器５の検出面との距離（ＳＩＤ）、管電圧およびｍＡｓ値に応じて変化する。また、θｘ’，ｙ’は、管電圧等の撮影条件や仮想モデルＫの特性情報によって特定されるパラメータを表している。

なお、推定画像Ｉｍは、仮想モデルＫを放射線撮影した場合に得られると推定される画像であればよく、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを合成した画像と実質的に見なせるものであればよい。例えば、図７に示すように、式（２）〜（４）に代えて下記式（５）を用いて、一次線成分と散乱成分とを合わせたカーネルを畳みこみ積分して推定画像Ｉｍを生成してもよい。ここで、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は、一次線成分と散乱成分とを合わせた点拡散関数を表すカーネルである。また、放射線撮影により得られた画像から推定一次線画像および推定散乱線画像を合成した推定画像を生成可能であれば、任意のモデル関数を用いてよい。

なお、Ｋｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は、撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。

本実施形態においては、撮影時の撮影条件に基づいてカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)を算出してもよいが、各種撮影条件とカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)とを対応づけたＬＵＴを記憶部２５に記憶しておき、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて、このＬＵＴを参照してカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)を求める。

図５のフローチャートに従って、続く処理を説明する。続いて、体厚分布決定部３４は、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。ここでは、式（６）および式（７）に示すように、下記の放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すエラー値Ｖｅｒｒｏｒを定義し、終了条件としてエラー値Ｖｅｒｒｏｒが閾値以下であるか否かを判定する。また、式（７）に示すように、放射線画像から推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の２乗和をエラー関数ｆｅｒｒｏｒとして規定する。なお、終了条件として、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが許容可能な程度に十分小さくなったことを判定可能なあらゆる判定手法を適用可能である。

また、上記例に限定されず、エラー関数ｆｅｒｒｏｒを、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すあらゆる方法で規定することができる。例えば、下記式（８）に示すように、放射線画像から推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の絶対値の総和をエラー関数ｆｅｒｒｏｒとしてもよい。

体厚分布決定部３４は、エラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たさない場合には（ステップＳＴ２３：Ｎｏ）、体厚分布Ｔｎ−１（ｎ＝１の場合には、初期体厚分布Ｔ０）を修正する修正処理を行う（ステップＳＴ２４）。

体厚分布Ｔｎ−１の修正処理を行うために、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが小さくなるように体厚分布Ｔｎ−１の各位置の修正値を取得できる任意の方法を適用可能である。本実施形態では、仮想モデルＫの一画素以上の部分領域毎に、仮想モデルＫの体厚分布Ｔｎ−１を変動させて、推定画像Ｉｍと放射線画像との違いを小さくする部分領域の体厚を算出する処理を実施する。そして、算出された各部分領域の体厚によって仮想モデルの体厚分布を修正する。

具体的には、本実施形態は、最急降下法を用いて体厚分布Ｔｎ−１の体厚の修正値を求めるものとする。下記式（９）、（１０）を用いて、仮想モデルＫの画素のうち、Ｔｎ−１（ｘ，ｙ）において１つの特定の座標の体厚のみを変動させて、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの一次偏微分（勾配）に基づいて繰り返しｄＴｎ−１（ｘ，ｙ）を算出することにより、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの出力値を最小化することができる。そして、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの出力値を最小化した際の、１つの特定の座標の体厚を、その特定の座標の体厚の修正値として決定する。また、他の画素についても同様に、それぞれ体厚の修正値を求めることにより、各画素の体厚分布を修正し、修正した体厚分布Ｔｎを取得する。

ただし、式（９）において、αは、体厚の更新速度を表すパラメータである更新係数である。式（１０）に示すＫｐ＋ｓの微分値部分の算出方法の一例として、例えば、Ｔｎ−１（ｘ，ｙ）に極めて小さい値ｄｔを加えたとき値の変化を式（１１）によって算出して、式（１０）のＫｐ＋ｓの値とすることができる。なお、式（１）〜（１１）において、同じ要素には同じ符号を付して、説明を省略する。放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すエラー値Ｖｅｒｒｏｒを最小化するあらゆる最適化手法を適用可能であり、例えば、シンプレックス法や最急降下法、共役勾配法を用いることができる。

修正された体厚分布Ｔｎを取得すると、体厚分布決定部３４は、ｎの値を１つ増加して更新し（ｎ＝ｎ＋１とする）、仮想モデル取得部３１は修正された体厚分布Ｔｎを取得する（ステップＳＴ２１）。そして、取得された体厚分布Ｔｎに対して、推定画像生成部３２および体厚分布決定部３４はステップＳＴ２１〜ステップＳＴ２３の処理をそれぞれ上記と同様に実行する。そして、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを示すエラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たすまで、上記同様に、体厚分布Ｔｎの修正処理（ステップＳＴ２４）と、修正された体厚分布Ｔｎを有する仮想モデルＫの取得処理（ステップＳＴ２１）と、体厚分布Ｔｎを用いた新たな推定画像Ｉｍの生成処理（ステップＳＴ２２）と、新たに生成された推定画像Ｉｍと放射線画像との違いが終了条件を満たすかを判定する処理（ステップＳＴ２３）の処理とが繰り返される。

一方、体厚分布決定部３４は、エラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たしていることを判定した場合には（ステップＳＴ２３：Ｙｅｓ）、終了条件を満たした際にエラー値Ｖｅｒｒｏｒに用いられた体厚分布Ｔｎを放射線画像の体厚分布Ｔｋとして決定し、これを体厚情報として出力して体厚情報取得処理を終了する（ステップＳＴ２５）。

図４に戻り、体厚情報取得処理に続いて、ノイズ除去部２３が、体厚情報に基づいて放射線画像のノイズ除去処理を行う（ステップＳＴ３）。図８はノイズ除去処理のフローチャートである。まず、ノイズ除去部２３は、撮影時の放射線量の情報を取得する（ステップＳＴ３１）。放射線量の情報は、体厚情報取得部２２において体厚情報を取得する際に用いた線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）を用いればよい。そして、記憶部２５に記憶された、放射線量とノイズとの関係を対応づけたルックアップテーブル（ＬＵＴ１とする）を参照して、放射線画像に含まれる量子ノイズのノイズ量を推定する（ステップＳＴ３２）。

図９は放射線量とノイズとを対応づけたルックアップテーブルを示す図である。図９に示すように、ＬＵＴ１は、放射線量が小さいほどノイズ量が多く、放射線量が多くなるほど非線形にノイズ量が小さくなるルックアップテーブルである。なお、ＬＵＴ１は、あらかじめ定められた体厚を有する被写体Ｍに各種線量の放射線を照射した場合の、放射線画像に含まれるノイズをシミュレーションすることにより生成される。ノイズ除去部２３は、ＬＵＴ１を参照して放射線量から放射線画像に含まれるノイズ量を推定する。

続いて、ノイズ除去部２３は、体厚情報取得部２２が取得した体厚情報に基づいて、推定されたノイズ量を変換するためのノイズ量変換係数を取得する（ステップＳＴ３３）。ノイズ量変換係数の取得は、記憶部２５に記憶された、体厚とノイズ量変換係数との関係を対応づけたルックアップテーブル（ＬＵＴ２とする）を参照して行われる。図１０は体厚とノイズ量変換係数とを対応づけたルックアップテーブルを示す図である。図１０に示すように、ＬＵＴ２は、体厚が小さいほどノイズ量変換係数が小さく、体厚が大きいほど非線形にノイズ量変換係数が大きくなるルックアップテーブルである。

なお、図９に示すＬＵＴ１は、あらかじめ定められた体厚を有する被写体を用いたシミュレーションにより作成されるため、図１０に示すＬＵＴ２において、体厚がＬＵＴ１の作成に使用した被写体の体厚であれば、ＬＵＴ２を参照して得られるノイズ量変換係数は１．０となる。ノイズ除去部２３は、ＬＵＴ２を参照して、体厚情報からノイズ量変換係数を取得する。なお、ＬＵＴ１の作成に使用した体厚の場合にノイズ量変換係数が０となり、体厚が大きいほどその値が大きく、体厚が小さいほど負の小さい値となるノイズ変換係数となるように、ルックアップテーブルを作成してもよい。この場合のルックアップテーブルをＬＵＴ３とする。

次いで、ノイズ除去部２３は、ノイズ量変換係数によりノイズ量を変換する（ステップＳＴ３４）。ノイズ量の変換は、推定したノイズ量にノイズ量変換係数を乗算することにより行う。なお、上述したＬＵＴ３を使用する場合には、ノイズ量の変換は、推定したノイズ量にノイズ量変換係数を加算することにより行えばよい。

そして、ノイズ除去部２３は、変換したノイズ量を用いて、放射線画像のノイズを除去するための平滑化フィルタを作成する（ステップＳＴ３５）。図１１は平滑化フィルタの作成を説明するための図である。なお、平滑化フィルタは２次元のフィルタであるが、ここでは説明のために１次元で示している。図１１に示すように、平滑化フィルタはガウシアンフィルタであり、ノイズ量が多いほどフィルタサイズ（すなわち図１１における横軸方向のサイズ）を大きくするように、平滑化フィルタを作成する。

続いて、ノイズ除去部２３は、平滑化フィルタにより放射線画像に対してフィルタリング処理を施して、ノイズが除去された放射線画像を生成してノイズ除去処理を終了する（ステップＳＴ３６）。

図４に戻り、ノイズ除去処理に続いて、画像処理部２４が、ノイズが除去された放射線画像に対して、コントラスト強調処理および周波数処理等の画質を向上させる画像処理を行い（ステップＳＴ４）、処理を終了する。なお、被写体Ｍの体厚が大きいほど、被写体Ｍによる散乱線が大きくなり、放射線画像のコントラストが低下する。このため、画像処理部２４は、体厚情報取得部２２が取得した体厚情報を使用して、体厚が大きいほどコントラストの強調の程度が大きくなるように階調処理を行う。また、体厚が大きいほど被写体Ｍのエッジ成分がより強調されるように周波数処理を行う。なお、処理済みの放射線画像は表示部６に表示される、あるいは不図示のデータベースに保存される。

このように、本実施形態においては、被写体の体厚を表す体厚情報に基づいて、放射線画像に含まれるノイズを除去するようにしたものである。具体的には、被写体の体厚が大きく、散乱線が多くなって放射線画像に含まれるノイズが多くなるほど、ノイズ除去の程度を大きくするようにノイズ除去処理を行うようにしたものである。このため、被写体の体厚に応じて放射線画像から効果的にノイズを除去することができ、その結果、ノイズが抑制された高画質の放射線画像を取得することができる。また、コントラストを強調するような階調処理を行っても、ノイズが目立つことがなくなるため、診断に適した高画質の放射線画像を取得することができる。

また、放射線画像を解析して体厚情報を取得しているため、操作者は何ら操作を行わなくても体厚情報が取得されて、放射線画像のノイズが除去されることから、より効率よく放射線画像のノイズを除去することができる。

なお、上記実施形態においては、体厚情報取得部２２により、放射線画像を解析して被写体Ｍの体厚情報を取得しているが、図１２に示すように、超音波距離計等の距離計測装置１０を撮影装置１に設け、Ｘ線源３と放射線検出器５の検出面との距離Ｌ１およびＸ線源３と被写体Ｍの表面との距離Ｌ２を計測して計測結果をコンピュータ２に入力し、体厚情報取得部２２において、距離Ｌ１と距離Ｌ２との差を算出することにより体厚情報を取得するようにしてもよい。これにより放射線画像を解析する必要がなくなるため、容易に体厚情報を取得できることとなる。

また、操作者が被写体Ｍの体厚を計測し、その計測結果を入力部８からコンピュータ２に入力するようにしてもよい。この場合、体厚情報取得部２２は、入力部８から入力された体厚をそのまま体厚情報として取得すればよい。これにより、放射線画像を解析したり、体厚を計測するための装置を設ける必要がなくなるため、本発明による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を簡易なものとすることができる。

また、上記実施形態においては、放射線画像の各画素位置（ｘ，ｙ）における体厚情報を取得しているが、放射線画像を用いて推定した体厚の平均値を体厚情報として用いるようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、ＬＵＴ２を参照して体厚情報からノイズ量変換係数を算出しているが、画像処理部２４において体厚情報を用いて放射線画像に階調処理を行い、階調処理を行った放射線画像と、階調処理前の元の放射線画像との相対応する画素位置の差分値の絶対値を算出し、この差分値の絶対値に基づいてノイズ量変換係数を算出するようにしてもよい。ここで、被写体Ｍの体厚が大きいほど、被写体Ｍにより散乱線が大きくなり、放射線画像のコントラストが低下する。このため、放射線画像における体厚が大きい位置に対応する画素ほど、コントラストの強調の程度が大きくなり、その結果、階調処理を行った放射線画像との放射線画像との差分値の絶対値が大きくなる。これにより、図１３に示すように、放射線画像における差分値の分布が得られる。なお、図１３においては、斜線部において差分値の絶対値が大きいものとなっている。ノイズ除去部２３は、この差分値の絶対値に基づいたノイズ量変換係数と、体厚情報とを対応づけたＬＵＴを生成し、このＬＵＴを用いてノイズ変換係数を取得するようにしてもよい。なお、差分値の絶対値をそのままのノイズ量変換係数として用いてもよい。

また、上記実施形態においては、平滑化フィルタによるフィルタリングを放射線画像に行うことによりノイズ除去処理を行っているが、特許文献１に記載されたように、放射線画像を周波数変換して、それぞれが異なる周波数帯域の周波数成分を表す帯域画像を作成し、帯域画像における処理の対象となる注目画素のエッジ方向を検出し、エッジ方向に沿って平滑化処理を行い、平滑化処理が行われた帯域画像を逆周波数変換して処理済みの放射線画像を取得する手法を用いるようにしてもよい。また、これ以外にも公知の任意の手法を用いることができることはもちろんである。

また、上記実施形態においては、撮影条件に含まれる放射線量の情報からノイズ量を推定しているが、放射線検出器５における読取り感度（Ｓ値）あるいはＬ値（ラチチュード）から放射線検出器５に到達した放射線量を推定し、これに基づいてノイズ量を推定するようにしてもよい。

また、上記実施形態において、体厚情報に基づくノイズ量の変換に失敗してしまうと、処理済み放射線画像を表示部６に表示した際に、ノイズが目立ってしまう。このため、処理済み放射線画像を表示部６に表示した際にノイズが目立ってしまう場合には、入力部８からノイズ量変換係数を操作者が入力できるようにし、操作者が入力したノイズ量変換係数を用いて、再度ノイズ除去処理を行うようにしてもよい。これにより、処理済み放射線画像のノイズが目立ってしまう場合に、ノイズをより抑制するようにノイズ除去処理を行うことができる。

また、上記実施形態においては、放射線検出器５を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像に対して散乱線除去処理を行っているが、特開平８−２６６５２９号公報、特開平９−２４０３９号公報等に示される放射線検出体としての蓄積性蛍光体シートに被写体の放射線画像情報を蓄積記録し、蓄積性蛍光体シートから光電的に読み取ることにより取得した放射線画像を用いた場合においても、本発明を適用できることはもちろんである。

１ 放射線画像撮影装置
２ コンピュータ
３ Ｘ線源
５ 放射線検出器
６ 表示部
８ 入力部
２０ 放射線画像処理装置
２１ 制御部
２２ 体厚情報取得部
２３ ノイズ除去部
２４ 画像処理部
２５ 記憶部
３１ 仮想モデル取得部
３２ 推定画像生成部
３３ 修正部
３４ 体厚分布決定部

Claims (12)

1. 被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像を取得する画像取得手段と、
   前記被写体の体厚を表す体厚情報を取得する体厚情報取得手段と、
   前記被写体に照射した前記放射線の放射線量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ量を推定し、該ノイズ量を前記体厚情報に基づいて変換し、該変換されたノイズ量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズを除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 前記ノイズ除去手段は、前記体厚情報に基づく前記被写体の体厚が大きいほど、ノイズ除去の程度を大きくする手段であることを特徴とする請求項１記載の放射線画像処理装置。
3. 前記体厚情報取得手段は、前記放射線画像を解析して前記体厚情報を取得する手段であることを特徴とする請求項１または２記載の放射線画像処理装置。
4. 前記体厚情報取得手段は、前記被写体の体厚を計測して前記体厚情報を取得する手段であることを特徴とする請求項１または２記載の放射線画像処理装置。
5. 前記体厚情報取得手段は、前記被写体の体厚の入力を受け付けることにより、前記体厚情報を取得する手段であることを特徴とする請求項１または２記載の放射線画像処理装置。
6. 前記ノイズ除去手段は、前記体厚情報に応じて前記放射線画像のコントラストを変換して変換済み放射線画像を取得し、該変換済み放射線画像と前記放射線画像との相対応する各画素位置での差分を算出し、前記各画素位置での差分に応じて前記ノイズ量を変換することにより、前記ノイズ量を前記体厚情報に基づいて変換する手段であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
7. 前記ノイズ除去手段は、前記体厚情報から前記被写体の平均体厚を算出し、該平均体厚に基づいて前記ノイズ量を変換する手段であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
8. 前記ノイズ除去手段は、前記変換されたノイズ量に応じた平滑化フィルタにより、前記放射線画像に対してフィルタリング処理を行うことにより、前記放射線画像のノイズを除去する手段であることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
9. 前記ノイズ量を変換するための情報の入力を受け付ける入力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
10. 前記ノイズが除去された放射線画像に対して、画質を向上させる画像処理を行う画像処理手段をさらに備えたことを特徴とする１から９のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
11. 被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像を取得し、
    前記被写体の体厚を表す体厚情報を取得し、
    前記被写体に照射した前記放射線の放射線量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ量を推定し、該ノイズ量を前記体厚情報に基づいて変換し、該変換されたノイズ量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズを除去することを特徴とする放射線画像処理方法。
12. 被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像を取得する手順と、
    前記被写体の体厚を表す体厚情報を取得する手順と、
    前記被写体に照射した前記放射線の放射線量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズ量を推定し、該ノイズ量を前記体厚情報に基づいて変換し、該変換されたノイズ量に基づいて、前記放射線画像に含まれるノイズを除去する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする放射線画像処理プログラム。