JP6285006B2 - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、放射線画像のコントラストを変換する画像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プログラムに関する。

従来より、被写体に放射線を照射して取得した放射線画像のコントラストを向上させるための種々の手法が提案されている。例えば、特許文献１には、放射線画像を周波数分解して複数の周波数毎に帯域画像を生成し、各周波数帯域の帯域画像のコントラストを非線形関数を用いて変換し、変換された帯域画像を周波数合成することにより、コントラストが変換された放射線画像を取得する手法が提案されている。また、特許文献２には、帯域画像のうちの比較的周波数帯域の高い帯域画像に対する低コントラスト領域での強調度合いを、比較的周波数帯域の低い帯域画像に対する低コントラスト領域での強調度合いよりも大きくするような関数を用いて、帯域画像のコントラストを変換して、コントラストが変換された放射線画像を取得する手法が提案されている。

特開平５−２４４５０８号公報 特開２００１−２１８０５８号公報

ところで、被写体の放射線画像を撮影する際、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。この場合、放射線画像から散乱線をシミュレートしたフィルタを作成し、そのフィルタを放射線画像上の各画素に対して適用することにより、放射線画像から散乱線を除去して放射線画像のコントラストを向上させることが考えられる。しかしながら、散乱線は周波数帯域に偏りがあるため、放射線画像に対してフィルタリングを行うのみでは、周波数帯域に偏りがある散乱線を適切に除去することができない。このため、特許文献１，２に記載された手法を用いて、帯域画像のコントラストを関数を用いて変換することにより、コントラストを向上させることが考えられる。

しかしながら、散乱線は被写体内の構造にも影響を受けるため、放射線画像上の位置に毎に散乱線の分布が異なる。このため、特許文献１，２に記載されたように、単に関数を用いて帯域画像のコントラストを変換するのみでは、散乱線の影響を適切に除去することは困難である。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を改善することを目的とする。

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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。

「参照画像」とは、散乱線に関連する情報を各画素の画素値としてマッピングした画像であり、参照画像からは、画像上の画素毎に散乱線に関連する情報が得られるものとなる。また、「参照画像」は、放射線画像または帯域画像の各画素の座標と対応付けることが可能な形式であればどのような形式のものであってもよい。

「帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行う」とは、例えば、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において、帯域参照画像の画素値を帯域画像の画素値に乗算すること、あるいは帯域参照画像の画素値を帯域画像に適用する非線形処理のパラメータとして使用することを意味する。

なお、本発明による放射線画像処理装置においては、参照画像を、被写体の体厚分布を表す画像、放射線画像の散乱線含有率分布を表す画像、放射線画像に含まれる解剖学的領域に応じた散乱線含有率を表す画像、および放射線画像の一次線含有率分布を表す画像の少なくとも１つとしてもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、参照画像生成手段を、最低周波数帯域の帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、最低周波数帯域参照画像を含む複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成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、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像に対する重みを決定する重み決定手段をさらに備えるものとし、
合成手段を、重みにより重み付けされた変換済み帯域画像に基づいて処理済み放射線画像を生成する手段としてもよい。

この場合、合成手段を、重みにより変換済み帯域画像を重み付けし、重み付けされた変換済み帯域画像を合成して処理済み放射線画像を生成する手段としてもよい。

またこの場合、帯域画像変換手段を、重みにより帯域参照画像を重み付け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、帯域画像を非線形関数により変換する非線形変換手段をさらに備えるものとし、
帯域画像変換手段を、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する手段としてもよい。

本発明による他の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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
放射線画像から放射線画像に含まれる一次線含有率分布を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。

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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、
放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成し、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成し、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成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、放射線画像から帯域画像が生成され、放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像が生成され、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像が生成される。そして、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換が行われて変換済み帯域画像が生成され、変換済み帯域画像が合成されてコントラストが変換された処理済み放射線画像が生成される。このため、周波数帯域毎に散乱線の影響を除去することができ、かつ放射線画像上の位置毎に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、良好に改善することができる。

また、最低周波数帯域の帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、最低周波数帯域参照画像を含む複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成することにより、最高周波数帯域の帯域画像に対応する参照画像を生成する場合と比較して、帯域参照画像の生成のための演算量を低減することができるため、参照画像および帯域参照画像を高速に生成することができる。

また、複数の周波数帯域毎に変換済み対応画像に対する重みを決定し、この重みにより重み付けされた変換済み帯域画像に基づいて処理済み放射線画像を生成することにより、周波数帯域毎に散乱線の除去の程度を変更できるため、散乱線の周波数帯域の偏りに応じて適切に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、より良好に改善することができる。

また、帯域画像を非線形関数により変換し、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成することにより、処理済み放射線画像のコントラストを向上させることができる。

本発明の第１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 第１の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 周波数分解を説明するための図 胸部の放射線画像における散乱線含有率分布を示す図 胸部の放射線画像における解剖学的領域の分割を説明するための図 第１の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図 周波数合成を説明するための図 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第１の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第２の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図 第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第３の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第４の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第５の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 非線形関数の例を示す図

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は本発明の第１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。本実施形態による放射線画像処理システムは、被写体の放射線画像から散乱線を除去してコントラストを向上させる散乱線除去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制御装置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。なお、本実施形態においては、被写体Ｍと放射線検出器５との間には、被写体Ｍを透過したＸ線のうち、被写体Ｍにより散乱した散乱線を除去するための散乱線除去グリッドは配置されない。

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。

放射線検出器５は、ケーブル等を介してあるいは無線により制御装置２と接続される。制御装置２には、放射線検出器５からの電荷信号の読み出しを制御する検出器コントローラ、放射線検出器５から読み出された電荷信号を電圧信号に変換するチャージアンプ、チャージアンプから出力された電圧信号をサンプリングする相関２重サンプリング回路、および電圧信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換部等が設けられた回路基板等が設置されている。

制御装置２は、コンピュータ４と、コンピュータ４に接続された表示部６および入力部８とを備えている。

コンピュータ４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４１、周波数分解部４２、参照画像生成部４３、帯域画像変換部４４、重み決定部４５、合成部４６および記憶部４７が構成されている。なお、周波数分解部４２、参照画像生成部４３、帯域画像変換部４４、重み決定部４５および合成部４６が、本発明の放射線画像処理装置を構成する。

制御部４１は、Ｘ線源３および放射線検出器５に対して所定の制御信号を出力して撮影の制御を行ったり、コンピュータ４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。

周波数分解部４２は、撮影により取得された放射線画像Ｇ０を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する。

参照画像生成部４３は、放射線画像Ｇ０から放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像Ｒ０を生成し、参照画像Ｒ０から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Ｒｊを生成する。

帯域画像変換部４４は、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Ｒｊと帯域画像との相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像ＲＬｊを生成する。

重み決定部４５は、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みＷｊを決定する。

合成部４６は、変換済み帯域画像ＲＬｊを合成して処理済み放射線画像Ｇ０′を生成する。

記憶部４７は、上記各部において行われる処理に必要な各種情報を記憶する。

なお、表示部６は、ＣＲＴ、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散乱線除去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、タッチパネル等からなる。

以下、各部が行う処理を詳細に説明する。図３は周波数分解部４２が行う周波数分解を説明するための図である。まず、周波数分解部４２は、放射線画像Ｇ０に対して、例えばσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、放射線画像Ｇ０を１／２に縮小してガウシアン成分である縮小画像Ｇ１を生成する。縮小画像Ｇ１は放射線画像Ｇ０を１／２に縮小したものとなる。次いで、周波数分解部４２は、例えば３次Ｂスプライン補間等の補間演算を行って、縮小画像Ｇ１を放射線画像Ｇ０と同一サイズに拡大し、拡大した縮小画像Ｇ１を放射線画像Ｇ０から減算して、最高周波数帯域のラプラシアン成分である帯域画像Ｌ０を生成する。なお、本実施形態では、最高周波数帯域を便宜上第０の周波数帯域と称する。

次いで、周波数分解部４２は、縮小画像Ｇ１に対してσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、縮小画像Ｇ１を１／２に縮小して縮小画像Ｇ２を生成し、縮小画像Ｇ２を縮小画像Ｇ１と同一サイズに拡大し、拡大した縮小画像Ｇ２を縮小画像Ｇ１から減算して、第１の周波数帯域の帯域画像Ｌ１を生成する。さらに、所望とする周波数帯域の帯域画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域の帯域画像Ｌｊ（ｊ＝０〜ｎ）を生成する。本実施形態においては、例えば第３の周波数帯域の帯域画像Ｌ３が得られるまで、上記の処理を繰り返す。

ここで、縮小画像の各画素の信号値はその画素の濃度を表し、帯域画像Ｌｊの各画素の信号値は、その画素におけるその周波数帯域の周波数成分の大きさを表すものとなる。なお、ウェーブレット変換等の他の多重解像度変換の手法を用いることにより、周波数帯域が異なる複数の帯域画像を生成してもよい。

次いで、参照画像生成部４３が行う処理について説明する。本実施形態においては、参照画像生成部４３は、放射線画像Ｇ０における散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像を生成する。散乱線含有率分布は、例えば被写体Ｍが胸部であれば、縦隔が存在する放射線画像の中央部分ほど散乱線の含有率が高く、肺野が存在する周辺部ほど散乱線の含有率が低いという、放射線画像における散乱線の含有率の分布である。

参照画像生成部４３は、撮影により取得された放射線画像を解析することにより、散乱成分情報すなわち散乱線含有率分布を取得する。放射線画像の解析は、放射線画像の撮影時における照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて行う。

照射野情報とは、照射野絞りを用いて撮影を行った場合における、放射線画像に含まれる照射野の位置および大きさに関する照射野分布を表す情報である。被写体情報とは、胸部、腹部および頭部等の被写体の種類に加えて、被写体の放射線画像上での位置、被写体の組成の分布、被写体の大きさおよび被写体の厚さ等に関する情報である。撮影条件とは、撮影時の照射線量（管電流×照射時間）、管電圧、撮影距離（Ｘ線源から被写体までの距離と被写体から放射線検出器までの距離との合計）、エアギャップ量（被写体から放射線検出器までの距離）、および放射線検出器の特性等に関する情報である。これらの照射野情報、被写体情報および撮影条件は、放射線画像に含まれる散乱線の分布を決める要因となっている。例えば、散乱線の大小は照射野の大きさにより左右され、被写体の厚さが大きいほど散乱線は多くなり、被写体と放射線検出器との間に空気が存在すると散乱線が減少する。したがって、これらの情報を用いることにより、より正確に散乱線含有率分布を取得することができる。なお、これらの情報は，例えば入力部８からの操作者による入力により取得すればよい。

参照画像生成部４３は、撮影により取得した放射線画像内の被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）から、下記の式（１）、（２）にしたがって一次線像および散乱線像を算出し、算出した一次線像および散乱線像から式（３）に基づいて、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を算出し、各画素（ｘ，ｙ）の画素値がＳ（ｘ，ｙ）である参照画像Ｒ０を生成する。なお、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）は０〜１の間の値をとる。

Ip(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T(x,y)) …（１）
Is(x,y) = Io(x,y)＊Sσ(T(x,y)) …（２）
S(x,y) = Is(x,y)/(Is(x,y)+Ip(x,y)) …（３）
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）における一次線像、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における散乱線像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体表面への入射線量、μは被写体の線減弱係数、Ｓσ（Ｔ（ｘ，ｙ））は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた散乱の特性を表す畳みこみカーネルである。式（１）は公知の指数減弱則に基づく式であり、式（２）は「J M Boon et al, An analytical model of the scattered radiation distribution in diagnostic radiolog, Med. Phys. 15(5), Sep/Oct 1988」（参考文献１）に記載された手法に基づく式である。なお、被写体表面への入射線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、どのような値を定義してもＳ（ｘ，ｙ）を算出する際に除算によってキャンセルされるため、例えば値を１とする等、任意の値とすればよい。

また、被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）は、放射線画像Ｇ０における輝度分布が被写体の厚さの分布と略一致するものと仮定し、放射線画像Ｇ０の画素値を線減弱係数値により厚さに変換することにより算出すればよい。これに代えて、センサ等を用いて被写体の厚さを計測してもよく、立方体あるいは楕円柱等のモデルで近似してもよい。

ここで、式（２）における＊は畳みこみ演算を表す演算子である。カーネルの性質は、被写体の厚さの他に、照射野の分布、被写体の組成の分布、撮影時の照射線量、管電圧、撮影距離、エアギャップ量、および放射線検出器の特性等によっても変化する。参考文献１に記載された手法によれば散乱線は一次線に対する点拡がり関数（point spread function、式（２）におけるSσ（Ｔ（ｘ，ｙ）））の畳みこみにより近似することができる。なお、Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））は、照射野情報、被写体情報および撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。

図４は胸部の放射線画像における参照画像Ｒ０を示す図である。図４においては、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）が高いほど各画素位置における輝度が高くなっている。図２より胸部の画像においては縦隔部および肺野の周囲において散乱線の含有率が高いことが分かる。

なお、本実施形態においては、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Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））を算出してもよいが、各種照射野情報、各種被写体情報および各種撮影条件とSσ（Ｔ（ｘ，ｙ））とを対応づけたテーブルを記憶部４７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、このテーブルを参照してSσ（Ｔ（ｘ，ｙ））を求めるようにしてもよい。なお、Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））をＴ（ｘ，ｙ）にて近似するようにしてもよい。

また、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）に代えて、被写体Ｍの体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）を各画素の画素値とする参照画像Ｒ０を生成してもよい。体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）は、上述したように、放射線画像における輝度分布が被写体の厚さの分布と略一致するものと仮定し、放射線画像の画素値を線減弱係数値により厚さに変換することにより算出してもよく、センサにより計測してもよい。また、被写体Ｍの体厚を推定し、推定した体厚を用いて参照画像Ｒ０を生成してもよい。具体的には、所定の体厚分布を有する被写体Ｍの仮想モデルを取得し、仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を仮想モデルから推定した推定一次線画像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仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、被写体を撮影することにより取得される放射線画像を推定した推定画像として生成し、推定画像と放射線画像との違いが小さくなるように仮想モデルの体厚分布を修正し、修正された仮想モデルの体厚分布を被写体の体厚分布として推定すればよい。

また、例えば被写体Ｍが胸部であれば、縦隔が存在する放射線画像の中央部分ほど散乱線が多く、肺野が存在する周辺部ほど散乱線が散乱線が少ない。このため、放射線画像Ｇ０を解剖学的領域に分割し、分割した領域毎に散乱線含有率を設定するようにしてもよい。例えば図５に示す胸部の放射線画像の場合、肺野の領域Ａ１、縦隔部Ａ２、腹部Ａ３およびそれ以外の部分Ａ４の解剖学的領域に分割し、各領域毎に散乱線含有率分布を設定すればよい。

参照画像生成部４３は、このようにして生成した参照画像Ｒ０から帯域参照画像を生成する。図６は第１の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図である。図６に示すように、参照画像生成部４３は、参照画像Ｒ０に対して、例えばσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、参照画像Ｒ０を１／２に縮小して帯域参照画像Ｒ１を生成する。同様に、帯域参照画像Ｒ１を１／２に縮小して帯域参照画像Ｒ２を生成する。そして、所望とする周波数帯域に対応する帯域参照画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域に対応する帯域参照画像Ｒｊ（ｊ＝０〜ｎ）を生成する。本実施形態においては、第３の周波数帯域に対応する帯域参照画像Ｒ３が得られるまで、上記の処理を繰り返す。なお、参照画像Ｒ０は、放射線画像Ｇ０と同一サイズであるため、以降の説明においては、第０の帯域参照画像Ｒ０と称するものとする。

帯域画像変換部４４は、対応する周波数帯域間において、帯域参照画像Ｒｊと帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間での乗算を行い、変換済み帯域画像ＲＬｊを生成する。具体的には下記の式（４）により変換済み帯域画像ＲＬｊの各画素の画素値ＲＬｊ（ｘ，ｙ）を算出する。

RLj(x,y)=Rj(x,y)×Lj(x,y) （４）
重み決定部４５は、各周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みを決定する。ここで、放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線は、低周波数帯域に比較的多く含まれ、高周波数体域ほど少なくなる。このため、重み決定部４５は、低周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みＷｊが、高周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みよりも大きくなるように重みＷｊを決定する。例えば、本実施形態においては、最低周波数帯域の重みＷ３を決定し、次に高い周波数帯域の重みＷ２をＷ３×０．８に、次に高い周波数帯域の重みＷ１をＷ２×０．８に、最も高い周波数帯域の重みＷ０をＷ１×０．８となるように決定する。なお、重みＷｊの値はこれに限定されるものではない。

合成部４６は、変換済み帯域画像ＲＬｊの全画素に対して対応する周波数帯域の重みＷｊを乗算し、重みＷｊを乗算した変換済み帯域画像ＷＲＬｊを周波数合成して、放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線成分を表す散乱線画像Ｓ０を生成する。図７は周波数合成を説明するための図である。本実施形態においては、第３の周波数帯域の帯域画像Ｌ３まで生成されていることから、合成部４６は、補間演算により第３の周波数帯域の変換済み帯域画像ＷＲＬ３を２倍に拡大し、これと第２の周波数帯域の変換済み帯域画像ＷＲＬ２と加算して散乱線画像Ｓ２を生成する。次いで散乱線画像Ｓ２を２倍に拡大し、これと第１の周波数帯域の変換済み帯域画像ＷＲＬ１と加算して散乱線画像Ｓ１を生成する。さらに、散乱線画像Ｓ１を２倍に拡大し、これと第０の周波数帯域の変換済み帯域画像ＷＲＬ０と加算して散乱線画像Ｓ０を生成する。

散乱線画像Ｓ０は、放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線成分を表すものである。このため、合成部４６は、相対応する画素間で放射線画像Ｇ０から散乱線画像Ｓ０を減算して、散乱線が除去された処理済みの放射線画像Ｇ０′を生成する。

次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図８は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート、図９は第１の実施形態において行われる処理を模式的に示す図である。撮影装置１において取得された放射線画像Ｇ０がコンピュータ４に入力されると（ステップＳＴ１）、周波数分解部４２が放射線画像Ｇ０を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ｌｊを生成する（ステップＳＴ２）。一方、参照画像生成部４３が、放射線画像Ｇ０から放射線画像Ｇ０の散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像Ｒ０を生成し（ステップＳＴ３）、参照画像Ｒ０を順次縮小して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Ｒｊを生成する（ステップＳＴ４）。また、重み決定部４５が、複数の周波数帯域毎に重みＷｊを決定する（ステップＳＴ５）。なお、ステップＳＴ３，４の処理およびステップＳＴ５の処理は、いずれを先に行ってもよく、ステップＳＴ３，４の処理およびステップＳＴ５の処理をステップＳＴ２の処理より先に行ってもよい。また、ステップＳＴ２の処理、ステップＳＴ３，４の処理およびステップＳＴ５の処理を並列に行ってもよい。

次いで、帯域画像変換部４４が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Ｒｊと帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像ＲＬｊを生成する（ステップＳＴ６）。そして、合成部４６が、各周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対して重みＷｊを乗算して重み付けを行い（ステップＳＴ７）、さらに重みが乗算された変換済み帯域画像ＷＲＬｊを周波数合成して散乱線画像Ｓ０を生成する（ステップＳＴ８）。そして、放射線画像Ｇ０から散乱線画像Ｓ０を減算して処理済み放射線画像Ｇ０′を生成し（ステップＳＴ９）、処理を終了する。なお、処理済みの放射線画像は表示部６に表示されて診断に供されるか、外部の画像サーバに送信されて保存される。

このように、第１の実施形態においては、放射線画像Ｇ０から帯域画像Ｌｊを生成し、放射線画像Ｇ０から放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像Ｒ０を生成し、参照画像Ｒ０から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Ｒｊを生成し、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Ｒｊと帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像ＲＬｊを生成し、変換済み帯域画像ＲＬｊを合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像Ｇ０′を生成するようにしたものである。このため、周波数帯域毎に散乱線の影響を除去することができ、かつ放射線画像上の位置毎に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、良好に改善することができる。

また、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みＷｊを決定し、この重みＷｊにより重み付けされた変換済み帯域画像ＷＲＬｊに基づいて処理済み放射線画像Ｇ０′を生成することにより、周波数帯域毎に散乱線の除去の程度を変更できるため、散乱線の周波数帯域の偏りに応じて適切に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像Ｇ０における散乱線の影響によるコントラストの低下を、より良好に改善することができる。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態においては、放射線画像処理装置の構成は第１の実施形態と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。上記第１の実施形態においては、放射線画像Ｇ０から参照画像Ｒ０を生成し、参照画像Ｒ０を順次縮小して帯域参照画像Ｒｊを生成しているが、第２の実施形態においては、最低周波数帯域の縮小画像から参照画像を生成し、これを順次拡大して帯域参照画像Ｒｊを生成するようにした点が第１の実施形態と異なる。

第２の実施形態においては、参照画像生成部４３は以下のように処理を行う。図１０は第２の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図である。本実施形態においては、周波数分解により第３の周波数帯域の帯域画像Ｌ３まで生成されており、参照画像生成部４３は、その際に生成された縮小画像Ｇ３を上記第１の実施形態と同様に解析して、縮小画像Ｇ３の散乱線含有率分布を表す参照画像Ｒ３を生成する。参照画像生成部４３は、参照画像Ｒ３を２倍に拡大して、次に高い周波数帯域に対応する帯域参照画像Ｒ２を生成する。また、帯域参照画像Ｒ２を２倍に拡大して次に高い周波数帯域に対応する帯域参照画像Ｒ１を生成する。そして、最高周波数帯域に対応する帯域参照画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域に対応する帯域参照画像Ｒｊ（ｊ＝０〜ｎ）を生成する。

次いで、第２の実施形態において行われる処理について説明する。図１１は第２の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。撮影装置１において取得された放射線画像Ｇ０がコンピュータ４に入力されると（ステップＳＴ１１）、周波数分解部４２が放射線画像Ｇ０を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ｌｊを生成する（ステップＳＴ１２）。一方、参照画像生成部４３が、縮小画像Ｇ３から縮小画像Ｇ３の散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像Ｒ３を生成し（ステップＳＴ１３）、参照画像Ｒ３を順次拡大して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Ｒｊを生成する（ステップＳＴ１４）。また、重み決定部４５が、複数の周波数帯域毎に重みＷｊを決定する（ステップＳＴ１５）。

次いで、帯域画像変換部４４が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Ｒｊと帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像ＲＬｊを生成する（ステップＳＴ１６）。そして、合成部４６が、各周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対して重みＷｊを乗算して重みづけを行い（ステップＳＴ１７）、さらに重みが乗算された変換済み帯域画像ＷＲＬｊを周波数合成して散乱線画像Ｓ０を生成する（ステップＳＴ１８）。そして、放射線画像Ｇ０から散乱線画像Ｓ０を減算して処理済み放射線画像Ｇ０′を生成し（ステップＳＴ１９）、処理を終了する。

このように、第２の実施形態においては、縮小画像Ｇ３から参照画像Ｒ３を生成し、参照画像Ｒ３を拡大して、複数の周波数帯域の帯域参照画像Ｒｊを生成するようにしたものである。このため、第１の実施形態のように放射線画像Ｇ０から参照画像Ｒ０を生成する場合と比較して、帯域参照画像Ｒｊの生成のための演算量を低減することができ、その結果、参照画像および帯域参照画像を高速に生成することができる。

なお、第２の実施形態においては生成される帯域参照画像Ｒｊは、第１の実施形態のように放射線画像Ｇ０から生成された参照画像Ｒ０を縮小して生成された帯域参照画像Ｒｊと比較して、散乱線含有率分布の精度は若干劣るものとなる。しかしながら、本出願人が行った処理済み放射線画像に対する官能評価により、第２の実施形態の帯域参照画像Ｒｊを用いて生成された処理済み放射線画像Ｇ０′は、第１の実施形態の帯域参照画像Ｒｊを用いて生成された処理済み放射線画像Ｇ０′と比較しても、遜色なく散乱線の影響が除去されたことが確認されている。

次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、第３の実施形態においては、放射線画像処理装置の構成は第１の実施形態と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。上記第１の実施形態においては、散乱線に関連する情報を表す参照画像として、放射線画像Ｇ０に含まれる散乱線含有率分布を表す画像を生成しているが、第３の実施形態においては、放射線画像Ｇ０の一次線含有率分布を表す画像を参照画像として生成するようにした点が第１の実施形態と異なる。

ここで、放射線画像Ｇ０は、散乱線像と一次線像とからなる。また、上述したように散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）は０〜１の間の値をとる。したがって、放射線画像Ｇ０における一次線含有率分布Ｐ（ｘ，ｙ）は、１−Ｓ（ｘ，ｙ）により算出することができる。第３の実施形態においては、参照画像生成部４３は、第１の実施形態と同様に散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を算出し、１−Ｓ（ｘ，ｙ）の演算を行って一次線含有率分布Ｐ（ｘ，ｙ）を算出し、各画素の画素値がＰ（ｘ，ｙ）である参照画像（Ｒ０と区別するためにＰＲ０とする）を生成する。

一方、放射線画像に含まれる散乱線は、低周波数帯域に比較的多く含まれ、高周波数体域ほど少なくなる。このため、一次線は高周波数帯域に比較的多く含まれ、低周波数帯域ほど少なくなる。したがって、第３の実施形態においては、重み決定部４５は、高周波数帯域の変換済み帯域画像（ＰＲＬｊとする）に対する重みを低周波数帯域の変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みよりも大きくなるように重み（ＰＷｊとする）を決定する。例えば、本実施形態においては、最高周波数帯域の重みＰＷ０を決定し、次に低い周波数帯域の重みＰＷ１をＰＷ０×０．８に、次に低い周波数帯域の重みＰＷ２をＰＷ１×０．８に、最も低い周波数帯域の重みＰＷ３をＰＷ２×０．８となるように決定する。なお、重みＰＷｊの値はこれに限定されるものではない。

次いで、第３の実施形態において行われる処理について説明する。図１２は第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャート、図１３は第３の実施形態において行われる処理を模式的に示す図である。撮影装置１において取得された放射線画像Ｇ０がコンピュータ４に入力されると（ステップＳＴ２１）、周波数分解部４２が放射線画像Ｇ０を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ｌｊを生成する（ステップＳＴ２２）。一方、参照画像生成部４３が、放射線画像Ｇ０の一次線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像ＰＲ０を生成し（一次線含有率分布の参照画像生成：ステップＳＴ２３）、参照画像ＰＲ０を順次縮小して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Ｒｊを生成する（ステップＳＴ２４）。また、重み決定部４５が、複数の周波数帯域毎に重みＰＷｊを決定する（ステップＳＴ２５）。

次いで、帯域画像変換部４４が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像ＰＲｊと帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像ＰＲＬｊを生成する（ステップＳＴ２６）。そして、合成部４６が、各周波数帯域の変換済み帯域画像ＰＲＬｊに対して重みＰＷｊを乗算して重みづけを行う（ステップＳＴ２７）。ここで、変換済み帯域画像ＰＲＬｊは、帯域画像Ｌｊにおける一次線の成分を表すものとなっている。したがって、第３の実施形態においては、重みが乗算された変換済み帯域画像ＷＰＲＬｊを周波数合成して処理済み放射線画像Ｇ０′を生成し（ステップＳＴ２８）、処理を終了する。

なお、上記第３の実施形態においては、放射線画像Ｇ０から参照画像ＰＲ０を生成し、参照画像ＰＲ０を順次縮小して帯域参照画像ＰＲｊを生成しているが、第２の実施形態と同様に、最低周波数帯域の縮小画像から一次線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像を生成し、これを順次拡大して帯域参照画像ＰＲｊを生成するようにしてもよい。

また、上記第１から第３実施形態においては、変換済み帯域画像ＲＬｊ，ＰＲＬｊに対して重みＷｊ，ＰＷｊを乗算しているが、帯域参照画像Ｒｊ，ＰＲｊに重みＷｊ，ＰＷｊを乗算し、重みＷｊ，ＰＷｊが乗算された帯域参照画像ＷＲｊ，ＷＰＲｊを帯域画像Ｌｊに乗算して、変換済み帯域画像ＷＲＬｊ，ＷＰＲＬｊを生成するようにしてもよい。この処理を第１の実施形態に適用した場合の処理を第４の実施形態として図１４に模式的に示す。

また、上記第１から第４の実施形態において、帯域画像を非線形関数により変換し、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成するようにしてもよい。以下、これを第５の実施形態として説明する。図１５は、第５の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である。なお、図１５において図２と同一の構成については、同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。第５の実施形態においては、帯域画像Ｌｊを非線形変換する非線形変換部４８を備えた点が第１の実施形態と異なる。

第５の実施形態においては、例えば図１６に示すように、比較的小さい画素値を所定の傾きにより線形に変換し、画素値が大きいほど画素値の値を抑制するように画素値を変換する非線形関数が記憶部４７に記憶されている。なお、このような非線形関数を周波数帯域毎に用意してもよい。この場合、例えば特許文献２に記載されたように、非線形関数は、低周波数帯域ほど傾きが小さくなるものとしてもよい。

第５の実施形態においては、非線形変換部４８が帯域画像Ｌｊを非線形関数により変換し、帯域画像変換部４４が帯域参照画像Ｒｊと、非線形関数により変換された帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像ＲＬｊを生成する。そして、上記第１の実施形態と同様に、変換済み帯域画像ＲＬｊを周波数合成して処理済み放射線画像Ｇ０′を生成する。

このように、帯域画像Ｌｊを非線形関数により変換し、帯域参照画像Ｒｊと変換された帯域画像Ｌｊとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像ＲＬｊを生成することにより、処理済み放射線画像Ｇ０′のコントラストを向上させることができる。また、図１６に示すように、画素値が大きいほどその値を抑制するような非線形関数を用いることにより、処理済み放射線画像Ｇ０′のコントラストが高くなり過ぎることを抑制して、より高画質の処理済み放射線画像Ｇ０′を得ることができる。

とくに、第２の実施形態のように、散乱線含有率分布の精度が若干劣る帯域参照画像Ｒｊを用いる場合において、帯域画像Ｌｊを非線形変換することにより、散乱線含有率分布の精度の低下に起因する散乱線の過補正を抑制して、より高画質の処理済み放射線画像Ｇ０′を得ることができる。

また、上記第１から第５の実施形態においては、グリッドを使用せずに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、グリッドを使用して撮影を行うことにより取得した放射線画像を処理の対象としてもよい。この場合、放射線画像に対して、グリッドに起因する縞模様を除去する処理を施し、その後、散乱線除去処理を行う。ここで、散乱線除去グリッドの種類（格子密度、使用する材料の相違）が異なると、周波数帯域毎の散乱線含有率が変化する。このため、この散乱線除去処理においては、所望のグリッドである第１のグリッドが使用されて撮影された放射線画像（第１グリッド使用画像）を取得し、所望の仮想的なグリッドに対応する仮想グリッド特性を取得し、第１グリッド使用画像から算出した変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みＷｊを、取得した仮想グリッド特性に対応するグリッドに対応する重みＷｊとなるように変換すればよい。また、第１のグリッドと仮想グリッド特性に対応するグリッドとは、どちらの散乱線除去効果が大きくてもよく、目的や事情に応じて任意に選択されてよい。なお、グリッドに起因する縞模様を除去する処理としては、例えば特開２０１２−２０３５０４号公報に記載された手法を用いることができる。

また、本実施形態において取得された処理済みの放射線画像を、本実施形態における散乱線除去処理の対象としてもよい。この場合、処理済み放射線画像から算出した変換済み帯域画像ＲＬｊに対する重みＷｊを、所望の仮想グリッド特性に対応するグリッドに対応する重みＷｊとなるように変換すればよい。この場合においても、元の放射線画像に対する散乱線除去効果と、処理済み放射線画像に対する散乱線除去効果とは、どちらが大きくてもよく、目的や事情に応じて任意に選択されてよい。

このような処理を行うことにより、例えば、グリッド比が３：１であるグリッドを用いて撮影した放射線画像（またはグリッド無しで撮影された放射線画像に散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像）に基づいて、使用したグリッドとは異なる、１０：１のグリッド比をもつグリッドを用いて撮影したかのような処理済みの放射線画像を仮想的に取得することが可能となる。また、逆に、グリッド比が１０：１であるグリッドを用いて撮影した放射線画像（またはグリッド無しで撮影された放射線画像に散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像）に基づいて、使用したグリッドとは異なる、３：１のグリッド比をもつグリッドを用いて撮影したかのような処理済み放射線画像を仮想的に取得することが可能となる。これらの場合には、被写体の撮影を繰り返さなくても、容易にグリッド比を変換した放射線画像を取得することができるため、意図しないグリッド比で撮影された放射線画像や処理済み放射線画像から、所望のグリッド比のグリッドを使用して散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像を得ることができる。このため、被写体の再撮影無しに、異なる度合いで散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像を観察したいという要望に応えることができる。

一方、撮影部位によっては、散乱線除去グリッドを使用しないで撮影を行う場合がある。このような部位を撮影することにより取得した放射線画像に対して、上記第１から第３の実施形態の散乱線除去処理を行うことは好ましくない。このため、撮影部位に応じて、本実施形態の散乱線除去処理のオン／オフを撮影部位に応じて切り替えるようにすることが好ましい。なお、撮影部位の情報は、操作者が入力することにより取得してもよく、撮影フローの制御を行う周知のコンソールＰＣ（不図示）に入力される撮影依頼から自動的に取得してもよく、撮影後にシステムが放射線画像に付帯して保存する情報を利用してもよい。また、このような情報が取得できない場合には、放射線画像に対して部位認識処理を行うことにより取得してもよい。この場合、部位に応じて処理のオン／オフを対応づけたテーブルを記憶部４７に記憶しておき、このテーブルを参照して処理のオン／オフを切り替えるようにすればよい。

また、上記第１から第５の実施形態において、処理済みの放射線画像および処理前の放射線画像の双方を表示し、いずれの放射線画像を診断に使用するかを選択できるようにしてもよい。

また、病気の治癒状況あるいは進行状況の診断を行うために、過去の放射線画像を用いて経時比較観察を行う場合がある。このような場合において、散乱線除去グリッドを使用せずに撮影を行うことにより取得した放射線画像（第１の放射線画像とする）と、散乱線除去グリッドを使用して撮影を行うことにより取得した放射線画像（第２の放射線画像とする）とを比較する場合には、第１の放射線画像に対してグリッドに起因する縞模様を除去する処理を施した際の処理条件に応じて、本実施形態の散乱線除去処理の条件を修正し、第１および第２の放射線画像の画質を一致させるようにすることが好ましい。

また、上記第１から第５の実施形態においては、放射線検出器５を用いて被写体の放射線画像を撮影する撮影装置１において取得した放射線画像を用い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 撮影装置
２ 制御装置
３ Ｘ線源
４ コンピュータ
５ 放射線検出器
６ 表示部
８ 入力部
４１ 制御部
４２ 周波数分解部
４３ 参照画像生成部
４４ 帯域画像変換部
４５ 重み決定部
４６ 合成部
４７ 記憶部

Claims (12)

1. 被写体を透過した散乱線を除去するためのグリッドを使用して、前記被写体を撮影することにより取得された放射線画像に対して、前記使用したグリッドに起因する縞模様を除去する処理を行って、グリッド使用放射線画像を取得する手段と、
   前記グリッド使用放射線画像を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
   前記グリッド使用放射線画像から該グリッド使用放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
   互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
   前記使用したグリッドとは異なる仮想的なグリッドの特性である仮想グリッド特性を取得する手段と、
   前記複数の周波数帯域毎に前記変換済み帯域画像に対する重みを、前記仮想グリッド特性に応じて決定する重み決定手段と、
   前記重みにより重み付けされた前記変換済み帯域画像を合成して、コントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成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. 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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
   前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
   互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において、前記帯域参照画像を前記帯域画像に乗算して、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
   前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
3. 前記被写体の撮影部位に応じて、前記帯域画像の生成、前記帯域参照画像の生成、前記変換済み帯域画像の生成および前記処理済み放射線画像の生成を行うか否かを切り替える手段をさらに備えた請求項２記載の放射線画像処理装置。
4. 前記複数の周波数帯域毎に前記変換済み帯域画像に対する重みを決定する重み決定手段をさらに備え、
   前記合成手段は、前記重みにより重み付けされた前記変換済み帯域画像に基づいて前記処理済み放射線画像を生成する手段である請求項２または３記載の放射線画像処理装置。
5. 前記処理済み放射線画像を表示する表示手段をさらに備えた請求項１から４のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
6. 前記参照画像は、前記被写体の体厚分布を表す画像、前記放射線画像の散乱線含有率分布を表す画像、前記放射線画像に含まれる解剖学的領域に応じた散乱線含有率を表す画像、および前記放射線画像の一次線含有率分布を表す画像の少なくとも１つである請求項１から５のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
7. 前記参照画像生成手段は、最低周波数帯域の前記帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、該最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、該最低周波数帯域参照画像を含む前記複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成する手段である請求項１から６のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
8. 前記帯域画像を非線形関数により変換する非線形変換手段をさらに備え、
   前記帯域画像変換手段は、前記帯域参照画像と変換された前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、前記変換済み帯域画像を生成する手段である請求項１から７のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
9. 被写体を透過した散乱線を除去するためのグリッドを使用して、前記被写体を撮影することにより取得された放射線画像に対して、前記使用したグリッドに起因する縞模様を除去する処理を行って、グリッド使用放射線画像を取得し、
   前記グリッド使用放射線画像を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、
   前記グリッド使用放射線画像から該グリッド使用放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成し、
   互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成し、
   前記使用したグリッドとは異なる仮想的なグリッドの特性である仮想グリッド特性を取得し、
   前記複数の周波数帯域毎に前記変換済み帯域画像に対する重みを、前記仮想グリッド特性に応じて決定し、
   前記重みにより重み付けされた前記変換済み帯域画像を合成して、コントラストが変換された処理済み放射線画像を生成することを特徴とする放射線画像処理方法。
10. 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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成し、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において、前記帯域参照画像を前記帯域画像に乗算して、変換済み帯域画像を生成し、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成することを特徴とする放射線画像処理方法。
11. 被写体を透過した散乱線を除去するためのグリッドを使用して、前記被写体を撮影することにより取得された放射線画像に対して、前記使用したグリッドに起因する縞模様を除去する処理を行って、グリッド使用放射線画像を取得する手順と、
    前記グリッド使用放射線画像を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する手順と、
    前記グリッド使用放射線画像から該グリッド使用放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する手順と、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する手順と、
    前記使用したグリッドとは異なる仮想的なグリッドの特性である仮想グリッド特性を取得する手順と、
    前記複数の周波数帯域毎に前記変換済み帯域画像に対する重みを、前記仮想グリッド特性に応じて決定する手順と、
    前記重みにより重み付けされた前記変換済み帯域画像を合成して、コントラストが変換された処理済み放射線画像を生成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。
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周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する手順と、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する手順と、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において、前記帯域参照画像を前記帯域画像に乗算して、変換済み帯域画像を生成する手順と、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成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。