JP6373952B2 - Radiation image analysis apparatus and method, and program - Google Patents

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  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

本発明は、被検体を撮影して得られた放射線画像を解析する画像解析装置および方法並びにプログラムに関する。   The present invention relates to an image analysis apparatus, method, and program for analyzing a radiographic image obtained by imaging a subject.

従来、被検体を透過した放射線により被検体の放射線画像を撮影する際、被検体の厚みが大きいほど被検体内部における放射線の散乱の発生、放射線透過率の低下などの影響が大きくなり、取得される放射線画像の画質が変動するという問題がある。   Conventionally, when taking a radiographic image of a subject with radiation that has passed through the subject, the greater the thickness of the subject, the greater the effects of scattering of radiation inside the subject, the reduction in radiation transmittance, etc. There is a problem that the image quality of the radiation image varies.

上記問題に対応するために、撮影条件と放射線画像の信号値、放射線画像の信号値のヒストグラム幅、被検体画像における被検体の所定方向の長さなど種々の情報によって大まかに被検体の厚さを推定し、推定した被検体の厚さに応じて、撮影された放射線画像に対する散乱線除去処理等の画像処理条件や、放射線画像の撮影に適用される撮影条件を変更する技術が提案されている。   In order to deal with the above problems, the thickness of the subject is roughly determined by various information such as imaging conditions, radiographic signal value, histogram width of the radiographic signal value, and length of the subject in the predetermined direction in the subject image. A technique has been proposed in which image processing conditions such as scattered radiation removal processing for a captured radiographic image and imaging conditions applied to radiographic image capturing are changed according to the estimated thickness of the subject. Yes.

例えば特許文献1には、人体の体厚データに応じた適切な撮影条件を決定するためのシミュレーション画像を作成する技術が提案されており、被検体の体厚としてCT画像(Computed Tomography Image)から測定した撮影部位の代表的な厚さを用いることが開示されている。   For example, Patent Document 1 proposes a technique for creating a simulation image for determining an appropriate imaging condition according to body thickness data of a human body. From a CT image (Computed Tomography Image) as a body thickness of a subject. It is disclosed to use a representative thickness of the measured imaging region.

国際公開第2007/114470号International Publication No. 2007/114470

ここで、上記のような被検体の体厚に基づく画像処理条件または撮影条件の決定による画質改善の効果をより高めるためには、被検体の体厚をより正確に取得することが好ましい。しかしながら、特許文献1に記載された方法のように、被検体の体厚を1つの代表値で表した場合には、被検体の各位置に応じて体厚が異なる被検体の画質の変動を十分に抑制可能に画像処理条件や撮像条件を変更することが難しい。   Here, in order to further enhance the effect of improving the image quality by determining the image processing condition or the imaging condition based on the body thickness of the subject as described above, it is preferable to obtain the body thickness of the subject more accurately. However, when the body thickness of the subject is represented by one representative value as in the method described in Patent Document 1, the image quality of the subject having different body thickness varies depending on each position of the subject. It is difficult to change image processing conditions and imaging conditions so that they can be sufficiently suppressed.

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、被検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解析して、被検体の体厚分布を正確に推定する画像解析処理を施すことができるようにすることを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and performs an image analysis process that analyzes a radiographic image taken by irradiating a subject with radiation and accurately estimates a body thickness distribution of the subject. The purpose is to be able to.

本発明による放射線画像解析装置は、被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、被検体の体厚分布を推定する放射線画像解析装置であって、被検体画像を取得する画像取得部と、被検体とは異なる複数のモデルについて、モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、モデル画像のモデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得部と、被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像の特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布決定部とを備えたことを特徴とする。   A radiological image analysis apparatus according to the present invention is a radiological image analysis apparatus that analyzes a subject image captured by irradiating a subject with radiation and estimates a body thickness distribution of the subject. Acquires model information obtained by irradiating a model with radiation and a model thickness associated with the model thickness distribution of the model for a plurality of models different from the image acquisition unit to be acquired and the subject. A model information acquisition unit that acquires feature information that represents the feature of the subject image, and obtains feature information that represents the feature of the plurality of model images based on the plurality of model information, A body thickness distribution determining unit that identifies model images having similar feature information and determines the body thickness distribution associated with the identified model image as the body thickness distribution of the subject image And wherein the door.

本発明による放射線画像解析方法は、放射線画像解析装置に実行される、被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、被検体の体厚分布を推定する放射線解析方法であって、被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、被検体の体厚分布を推定する放射線画像解析装置であって、被検体画像を取得する画像取得ステップと、被検体とは異なる複数のモデルについて、モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、モデル画像のモデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得ステップと、被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像の特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布ステップを有することを特徴とする。   A radiological image analysis method according to the present invention is executed in a radiological image analysis apparatus, and analyzes a subject image taken by irradiating a subject with radiation to estimate a body thickness distribution of the subject. A radiological image analyzer for analyzing a subject image taken by irradiating a subject with radiation and estimating a body thickness distribution of the subject, wherein the image acquisition step acquires the subject image And a model information acquisition step of acquiring, for a plurality of models different from the subject, model information obtained by associating a model image captured by irradiating the model with radiation and a model thickness distribution of the model image, respectively And obtaining feature information representing the characteristics of the subject image, obtaining feature information representing the features of the plurality of model images based on the plurality of model information, and obtaining the subject image. A body thickness distribution step for identifying a model image having feature information similar to the feature information and determining a body thickness distribution associated with the identified model image as a body thickness distribution of the subject image; .

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。   The radiographic image processing method according to the present invention may be provided as a program for causing a computer to execute the method.

上記「体厚」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、体厚分布は、2次元の放射線画像上における各位置の被写体厚さの分布を示すものである。   The “body thickness” means the total thickness of the subject area excluding the air area on the path of the irradiated radiation. The body thickness distribution indicates the distribution of the subject thickness at each position on the two-dimensional radiation image.

上記「特徴情報」は、放射線画像の特徴を表すものであれば、任意の観点で規定された情報であってよい。たとえば、特徴情報を、撮影対象に関する情報、画像撮影時の撮影条件に関する情報、散乱線除去グリッドの有無および種類に関するグリッド情報から選ばれる1つ以上の情報またはこれらの任意の組合せとすることができる。また、特徴情報は放射線画像の1つの特徴を表す情報であってもよく、複数の特徴を表す情報であってもよい。また、特徴情報は各特徴を任意の方法により規定してよい、例えば、各特徴を1つのパラメータで規定してもよく、複数のパラメータで規定してもよい。   The “characteristic information” may be information defined from an arbitrary viewpoint as long as it represents the characteristics of the radiation image. For example, the feature information can be one or more pieces of information selected from information related to an imaging target, information related to imaging conditions at the time of imaging, grid information related to the presence / absence and type of a scattered radiation removal grid, or any combination thereof. . The feature information may be information representing one feature of the radiation image, or may be information representing a plurality of features. The feature information may define each feature by an arbitrary method. For example, each feature may be defined by one parameter or a plurality of parameters.

なお、本発明による放射線画像解析装置においては、特徴情報が撮影対象の体格的な特徴を表す撮影対象情報とすることが好ましい。   In the radiological image analysis apparatus according to the present invention, it is preferable that the feature information is imaging target information representing a physical feature of the imaging target.

なお、「撮影対象情報」は、撮影対象の骨格形状や骨格の大きさ、筋肉量や、脂肪量など撮影対象の体格的な特徴を表すものであれば、あらゆる方法によって特定されたものであってよい。例えば、放射線画像の信号値のヒストグラム幅(信号値のヒストグラムの最大値と最小値の差)、放射線画像における被写体の所定部位の代表長さ(例えば腹部などの幅)、被写体の身長、体重、性別、年齢(大人、子供)などを用いてもよい。また、撮影対象情報は1つであってもよく複数であってもよい。   Note that the “photographing target information” is specified by any method as long as it represents the physique characteristics of the subject to be photographed, such as the skeleton shape, skeleton size, muscle mass, and fat mass. It's okay. For example, the histogram width of the signal value of the radiographic image (difference between the maximum value and the minimum value of the histogram of the signal value), the representative length of the predetermined part of the subject in the radiographic image (for example, the width of the abdomen), the height of the subject, the weight, Gender, age (adult, child), etc. may be used. Further, the shooting target information may be one or plural.

なお、上記の場合に、被検体画像とモデル画像の対応する位置が一致するように被検体画像とモデル画像を位置合わせする位置合わせ部を更に備え、体厚分布決定部が、位置合わせされた被検体画像とモデル画像から、特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定することがより好ましい。   In the above-described case, the apparatus further includes an alignment unit that aligns the subject image and the model image so that the corresponding positions of the subject image and the model image match, and the body thickness distribution determination unit is aligned. More preferably, feature information is acquired from each of the subject image and the model image, and a model image having feature information similar to the feature information of the subject image is specified.

なお、上記の場合に、画像取得部は、被検体画像の撮影時の散乱線除去グリッドの使用の有無と、撮影時に散乱線除去グリッドの使用有りの場合には散乱線除去グリッドの種類とを含むグリッド情報をさらに取得し、モデル情報取得部は、モデル画像のグリッド情報をさらに取得し、体厚分布決定部は、被検体画像と、被検体画像のグリッド情報と一致するグリッド情報を有するモデル情報に含まれるモデル画像から、特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定することがさらに好ましい。   In the above case, the image acquisition unit determines whether or not the scattered radiation removal grid is used during imaging of the subject image, and the type of scattered radiation removal grid when the scattered radiation removal grid is used during imaging. The model information acquisition unit further acquires the grid information of the model image, and the body thickness distribution determination unit includes the subject image and the model having grid information that matches the grid information of the subject image. More preferably, the feature information is acquired from the model image included in the information, and the model image having the feature information similar to the feature information of the subject image is specified.

上記「グリッドの種類を表す情報」は、グリッド比、グリッド密度、集束型か平行型か、集束型の場合の集束距離、インタースペース素材(アルミニウム、ファイバー、ベークライト等)の少なくとも1つを含むものとすることができる。   The “information indicating the type of grid” includes at least one of grid ratio, grid density, focusing type or parallel type, focusing distance in the case of the focusing type, and interspace material (aluminum, fiber, bakelite, etc.). be able to.

また、本発明による放射線画像解析装置においては、放射線画像は散乱線除去グリッドを用いないで撮影された画像とすることができる。また、この場合に、モデル画像は散乱線除去グリッドを用いないで撮影された画像であることが好ましい。   In the radiological image analysis apparatus according to the present invention, the radiographic image can be an image taken without using the scattered radiation removal grid. In this case, the model image is preferably an image taken without using the scattered radiation removal grid.

本発明において、モデル画像の体厚分布が、モデルを3次元撮影して得た3次元画像を取得し、取得された3次元画像の各位置において、モデル画像の放射線経路に対応する直線上の体厚を計測することにより作成されていることが好ましい。   In the present invention, the body thickness distribution of the model image is acquired on a straight line corresponding to the radiation path of the model image at each position of the acquired three-dimensional image by acquiring a three-dimensional image obtained by photographing the model three-dimensionally. It is preferable that it is created by measuring body thickness.

また、画像取得部は、被検体画像の撮影対象の部位を表す部位情報をさらに取得し、モデル情報取得部は、モデル画像の部位情報をさらに取得し、体厚分布決定部は、被検体画像と、被検体画像の部位情報と一致する部位情報を有するモデル情報に含まれるモデル画像から、特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定することが好ましい。   The image acquisition unit further acquires part information representing a part to be imaged of the subject image, the model information acquisition unit further acquires part information of the model image, and the body thickness distribution determination unit includes the subject image. And acquiring feature information from the model image included in the model information having the part information that matches the part information of the subject image, and specifying the model image having the feature information similar to the feature information of the subject image Is preferred.

本発明によれば、被検体画像を取得し、被検体とは異なる複数のモデルについて、モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、モデル画像のモデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像の特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定する。このため、複数のモデルに対する体厚分布のうち、被検体画像と類似する特徴を有するモデル画像の体厚分布を、被検体画像の体厚分布とすることができるため、正確に被検体画像の体厚分布を決定することができる。   According to the present invention, a subject image is acquired, and for a plurality of models different from the subject, the model image photographed by irradiating the model with radiation is associated with the model thickness distribution of the model image The model information is acquired, the feature information representing the feature of the subject image is obtained, the feature information representing the feature of the plurality of model images is obtained based on the plurality of model information, and the feature information of the subject image is obtained. A model image having feature information similar to the above is specified, and the body thickness distribution associated with the specified model image is determined as the body thickness distribution of the subject image. Therefore, the body thickness distribution of the model image having characteristics similar to the subject image among the body thickness distributions for a plurality of models can be set as the body thickness distribution of the subject image. Body thickness distribution can be determined.

本発明の第1の実施形態による放射線画像解析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1 is a schematic block diagram showing the configuration of a radiographic image capturing system to which a radiographic image analyzer according to a first embodiment of the present invention is applied. モデル画像の体厚分布の測定方法およびモデル画像と被検体画像の体厚分布の対応関係を説明するための図Diagram for explaining the measurement method of the body thickness distribution of the model image and the correspondence between the model image and the body thickness distribution of the subject image 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The flowchart which shows the process performed in 1st Embodiment. 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The flowchart which shows the process performed in 2nd Embodiment. 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The flowchart which shows the process performed in 3rd Embodiment

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解析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、撮影装置10と、システムを制御する制御装置20と、画像解析装置30(放射線画像解析装置)とを備える。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic block diagram showing a configuration of a radiographic image capturing system to which a radiographic image analyzing apparatus according to a first embodiment of the present invention is applied. As shown in FIG. 1, the radiographic image capturing system according to the present embodiment includes an image capturing device 10, a control device 20 that controls the system, and an image analysis device 30 (radiation image analysis device).

撮影装置10は被検体KにX線を照射するX線源12と、被検体Kを透過したX線を検出して被検体Kの放射線画像を取得する放射線検出器14とを備える。なお、本実施形態においては、被検体Kと放射線検出器14との間には、被検体Kを透過したX線のうち、被検体K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(グリッド)は配置されない。   The imaging apparatus 10 includes an X-ray source 12 that irradiates the subject K with X-rays, and a radiation detector 14 that detects X-rays transmitted through the subject K and acquires a radiation image of the subject K. In the present embodiment, between the subject K and the radiation detector 14, a scattered radiation removal grid for removing scattered radiation scattered by the subject K out of X-rays transmitted through the subject K. (Grid) is not placed.

制御装置20は、設定された撮影条件に従ってX線源12を駆動制御する線源駆動制御部22と、放射線検出器14を制御し、被検体の放射線画像(被検体画像)を取得して記憶部42に記憶する検出器制御部24とを備える。   The control device 20 controls the radiation source drive control unit 22 that controls driving of the X-ray source 12 according to the set imaging conditions and the radiation detector 14 to acquire and store a radiation image (subject image) of the subject. And a detector control unit 24 stored in the unit 42.

画像解析装置30は、検出器制御部24または後述の記憶部42などから被検体Kを撮影して得られた被検体画像Ikを取得する画像取得部31と、被検体Kとは異なる複数のモデルMi(1<i<n:nは1より大きい整数)について、モデルMiに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像Imiと、モデル画像ImiのモデルMiの体厚分布Tmi(x、y)とを対応付けたモデル情報Cmiをそれぞれ取得するモデル情報取得部32と、被検体画像Ikとモデル画像Imiの対応する位置を位置合わせする位置合わせ部33と、被検体画像Ikの特徴を表す特徴情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像Imiの特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像Ikの特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像Imiを特定し、特定されたモデル画像Imiに対応付けられた体厚分布Tmi(x、y)を被検体画像の体厚分布Tk(x、y)として決定する体厚分布決定部34と、決定した体厚分布Tk(x、y)に基づいて被検体画像Ikに含まれるX線の散乱成分を表す散乱成分情報を取得する散乱線情報取得部35と、散乱線情報取得部35が取得した散乱成分情報に基づいて、放射線検出器14により取得された放射線画像の散乱線除去処理を行う散乱線除去部36と、入力部38と、表示部40と、メモリおよびハードディスクなどの記憶媒体から構成され各種情報を記憶する記憶部42とを備える。なお、入力部38は、画像解析装置30に対する操作者の各種入力を受け付ける。具体的には入力部38は、キーボード、マウス、タッチパネル等からなる。表示部40は、CRT、液晶ディスプレイ等からなり、撮影装置10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。   The image analysis device 30 includes an image acquisition unit 31 that acquires a subject image Ik obtained by imaging the subject K from the detector control unit 24 or a storage unit 42 described later, and a plurality of different subjects K. For the model Mi (1 <i <n: n is an integer greater than 1), the model image Imi taken by irradiating the model Mi with radiation, and the body thickness distribution Tmi (x, y) of the model Mi of the model image Imi ), The model information acquisition unit 32 that acquires the model information Cmi, the registration unit 33 that aligns the corresponding positions of the subject image Ik and the model image Imi, and the characteristics of the subject image Ik. Feature information is obtained, feature information representing features of the plurality of model images Imi is obtained based on the plurality of model information, and feature information similar to the feature information of the subject image Ik is obtained. Body thickness distribution determining unit that identifies the model image Imi to be determined and determines the body thickness distribution Tmi (x, y) associated with the identified model image Imi as the body thickness distribution Tk (x, y) of the subject image 34, a scattered ray information acquisition unit 35 for acquiring scattered component information representing the scattered component of X-rays included in the subject image Ik based on the determined body thickness distribution Tk (x, y), and a scattered ray information acquisition unit Based on the scattered component information acquired by the radiation detector 35, a scattered radiation removing unit 36 that performs scattered radiation removal processing of the radiation image acquired by the radiation detector 14, an input unit 38, a display unit 40, a memory, a hard disk, and the like And a storage unit 42 configured from a storage medium and storing various types of information. The input unit 38 accepts various inputs from the operator to the image analysis device 30. Specifically, the input unit 38 includes a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like. The display unit 40 includes a CRT, a liquid crystal display, and the like, and assists various inputs necessary for a radiation image acquired by the imaging apparatus 10 and a scattered radiation removal process described later.

以上述べた画像取得部31と、モデル情報取得部32と、位置合わせ部33と、体厚分布決定部34と、散乱線情報取得部35、散乱線除去部36、入力部38、表示部40および記憶部42は、例えば一般的なパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムから構成することができる。   The image acquisition unit 31, the model information acquisition unit 32, the alignment unit 33, the body thickness distribution determination unit 34, the scattered radiation information acquisition unit 35, the scattered radiation removal unit 36, the input unit 38, and the display unit 40 described above. The storage unit 42 can be configured by a computer system such as a general personal computer.

画像解析装置30は、検査対象者である被検体Kの胸腹部に放射線を照射することにより撮影された被検体画像Ikを解析して、被検体Kの体厚分布Tkを推定するものである。   The image analysis apparatus 30 analyzes a subject image Ik photographed by irradiating the thoracoabdominal part of the subject K who is the subject to be examined, and estimates the body thickness distribution Tk of the subject K. .

画像解析装置30の記憶部42には、検出器制御部24によって取得した被検体画像Ikが記憶される。また、記憶部42には、被検体Kとは異なる人体であるモデルMi(1<i<n)について、胸腹部をそれぞれ放射線撮影して得られた放射線画像である複数のモデル画像Imi(1<i<n)と、モデル画像Imi(1<i<n)の被写体であるモデルMiの体厚分布Tmi(1<i<n)とを対応付けたモデル情報Cmi(1<i<n)が予め作成されて記憶されている。さらに、記憶部42には、モデルMiを被写体とする3次元CT画像Vmiも記憶されており、その他散乱線除去処理に必要な各種の情報が記憶されている。複数のモデルMi(1<i<n)は、様々な体格や性別や年齢を有する人が含まれているものとする。なお、本実施形態では被検体画像Ikおよび各モデル情報Cmi(1<i<n)に含まれるモデル画像Imi(1<i<n)はグリッドを用いないで撮影された画像であるものとする。   The storage unit 42 of the image analysis device 30 stores the subject image Ik acquired by the detector control unit 24. In addition, the storage unit 42 includes a plurality of model images Imi (1) which are radiographic images obtained by radiographing the chest and abdomen for a model Mi (1 <i <n) which is a human body different from the subject K. <I <n) and model information Cmi (1 <i <n) in which the body thickness distribution Tmi (1 <i <n) of the model Mi that is the subject of the model image Imi (1 <i <n) is associated. Are created and stored in advance. Furthermore, the storage unit 42 also stores a three-dimensional CT image Vmi having the model Mi as a subject, and other various information necessary for the scattered radiation removal process. The plurality of models Mi (1 <i <n) includes people having various physiques, genders, and ages. In this embodiment, it is assumed that the model image Imi (1 <i <n) included in the subject image Ik and each model information Cmi (1 <i <n) is an image taken without using a grid. .

また、上述した体厚分布Tmi(x、y)(1<i<n)は、モデル画像Imiの被写体であるモデルMiの3次元CT画像Vmi(1<i<n)にそれぞれ基づいて予め作成されている。なお、本明細書における体厚は、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。   Further, the above-described body thickness distribution Tmi (x, y) (1 <i <n) is created in advance based on the three-dimensional CT image Vmi (1 <i <n) of the model Mi that is the subject of the model image Imi. Has been. The body thickness in this specification means the total thickness of the subject area excluding the air area on the path of the irradiated radiation.

図2は、モデル画像Imiの体厚分布の測定方法およびモデル画像Imiと被検体画像Ikの体厚分布の対応関係を説明するための図である。図2を用いて、モデル画像Imi上の座標P、Qの体厚の測定方法を一例として説明する。図2中央には、モデルMiの2次元放射線画像であるモデル画像Imiの例を示し、図2左には、モデルMiの3次元画像Vmiから生成された断層像Sの例を示し、図2右には、被検体画像Ikの例を示す。図2において、断層像Sは、モデル画像Imi上の座標P、Qに相当する3次元画像Vmi中の座標Ps、Qsをそれぞれ通過する放射線の経路を含む断層像を示しており、断層像Sにおける線Aは、断層像Sにおけるモデル画像Imiに対応する投影面を示している。図2に示すように、モデル画像Imi上の座標P、Qに対応する体厚は、断層像S上の座標Ps、Qsを通過する放射線経路上の体厚Tp、Tqをそれぞれ断層像S上で計測することにより得られる。なお、例えば、図2の体厚Tpは、経路上に肺野の空気部分が多く存在するため、空気領域の距離が体厚に換算されず、体厚の総和は72mmとなる。また、座標Qに対応する体厚Tqは、経路上に空気領域が少ないため、体厚の総和は221mmとなる。   FIG. 2 is a diagram for explaining the measurement method of the body thickness distribution of the model image Imi and the correspondence relationship between the body thickness distributions of the model image Imi and the subject image Ik. A method of measuring the body thickness of the coordinates P and Q on the model image Imi will be described as an example with reference to FIG. 2 shows an example of a model image Imi that is a two-dimensional radiation image of the model Mi, and the left side of FIG. 2 shows an example of a tomographic image S generated from the three-dimensional image Vmi of the model Mi. On the right, an example of the subject image Ik is shown. In FIG. 2, the tomographic image S indicates a tomographic image including a path of radiation passing through the coordinates Ps and Qs in the three-dimensional image Vmi corresponding to the coordinates P and Q on the model image Imi. A line A in FIG. 4 indicates a projection plane corresponding to the model image Imi in the tomographic image S. As shown in FIG. 2, the body thicknesses corresponding to the coordinates P and Q on the model image Imi are the body thicknesses Tp and Tq on the radiation path passing through the coordinates Ps and Qs on the tomogram S, respectively. It is obtained by measuring with. Note that, for example, the body thickness Tp in FIG. 2 includes many air portions in the lung field on the path, so the distance of the air region is not converted into the body thickness, and the total body thickness is 72 mm. Further, the body thickness Tq corresponding to the coordinate Q has a small air region on the path, so the total body thickness is 221 mm.

上記の体厚分布Tmi(x、y)(1<i<n)の作成方法を説明する。まず、画像解析装置30は、記憶部42から、モデルMiを被写体とするモデル画像Imiと3次元CT画像Vmiを取得する。そして、モデル画像Imiと3次元CT画像Vmiの座標系を相対的に拡大、移動して互いに対応する位置に位置合わせする。また、モデル画像Imiに相当する3次元CT画像Vmi中の投影面と、モデル画像Imiに対する放射線の通過経路に対応する3次元CT画像Vmi中の直線(仮想的な放射線経路)を算出する。そして、上記投影面において、モデル画像Imiの1つの画素の座標(x1、y1)に対応する3次元CT画像Vmi中の座標(x1、y1、z1)を特定し、該座標(x1、y1、z1)を通過する仮想的な放射線の経路上に位置する被写体の厚さ(体厚)を計測する。そして、計測された体厚を、座標(x1、y1)の体厚Tmi(x1,y1)として登録する。同様に、モデル画像Imi上の他の全ての画素の座標について、各座標に対応する体厚を計測して、計測された体厚を各座標に対応する体厚としてそれぞれ登録する処理を繰り返すことにより、モデル画像Imiの体厚分布Tmi(x、y)を作成する。   A method of creating the body thickness distribution Tmi (x, y) (1 <i <n) will be described. First, the image analysis apparatus 30 acquires from the storage unit 42 a model image Imi and a three-dimensional CT image Vmi having the model Mi as a subject. Then, the coordinate system of the model image Imi and the three-dimensional CT image Vmi is relatively enlarged and moved to align with corresponding positions. Further, a projection plane in the three-dimensional CT image Vmi corresponding to the model image Imi and a straight line (virtual radiation path) in the three-dimensional CT image Vmi corresponding to the radiation passage path with respect to the model image Imi are calculated. Then, on the projection plane, the coordinates (x1, y1, z1) in the three-dimensional CT image Vmi corresponding to the coordinates (x1, y1) of one pixel of the model image Imi are specified, and the coordinates (x1, y1, The thickness (body thickness) of the subject located on the virtual radiation path passing through z1) is measured. And the measured body thickness is registered as body thickness Tmi (x1, y1) of coordinates (x1, y1). Similarly, with respect to the coordinates of all other pixels on the model image Imi, the body thickness corresponding to each coordinate is measured, and the process of registering the measured body thickness as the body thickness corresponding to each coordinate is repeated. Thus, the body thickness distribution Tmi (x, y) of the model image Imi is created.

以下、図2に示すフローチャートを用いて本実施形態に係る画像解析装置30によって実施される放射線画像解析処理の流れを説明する。なお、以下、体厚分布Tmi(x、y)を体厚分布Tmiと、体厚分布Tk(x、y)を体厚分布Tkと記載する場合がある。また、モデル画像Imi(1<i<n)、モデル情報Cmi(1<i<n),モデルMi(1<i<n)を、それぞれモデル画像Imi、モデル情報Cmi、モデルMiと記載する。   Hereinafter, the flow of the radiation image analysis process performed by the image analysis apparatus 30 according to the present embodiment will be described using the flowchart shown in FIG. Hereinafter, the body thickness distribution Tmi (x, y) may be referred to as a body thickness distribution Tmi, and the body thickness distribution Tk (x, y) may be referred to as a body thickness distribution Tk. In addition, the model image Imi (1 <i <n), the model information Cmi (1 <i <n), and the model Mi (1 <i <n) are referred to as a model image Imi, model information Cmi, and model Mi, respectively.

まず、画像取得部31は、記憶部42から、被検体Kである患者の胸腹部を放射線撮影して得られた被検体画像Ikを取得する(S01)。   First, the image acquisition unit 31 acquires from the storage unit 42 a subject image Ik obtained by radiographing the chest and abdomen of a patient who is the subject K (S01).

次に、モデル情報取得部32は、複数のモデル情報Cmiをそれぞれ取得する(S02)。なお、被検体画像Ikの取得処理(S01)とモデル情報Cmiの取得処理(S02)は、順番を入れ換えてもよく、同時に行ってもよい。   Next, the model information acquisition unit 32 acquires a plurality of model information Cmi (S02). Note that the object image Ik acquisition process (S01) and the model information Cmi acquisition process (S02) may be interchanged, or may be performed simultaneously.

続いて、位置合わせ部33が、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの対応する位置が一致するように、複数のモデル画像Imiを適宜拡大縮小および移動させて、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiを位置合わせする(S03)。   Subsequently, the alignment unit 33 appropriately scales and moves the plurality of model images Imi so that the corresponding positions of the subject image Ik and the plurality of model images Imi coincide with each other. The model image Imi is aligned (S03).

なお、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiを位置合わせするために公知のあらゆる手法を用いてよい。例えば、被検体画像Ikから低周波成分を抽出した画像と、モデル画像Imiの低周波成分を抽出した画像とを用いて位置合わせをすることが好ましい。血管などの詳細な部分の情報を含む高周波成分を除去した低周波成分同士で位置合わせをすることにより、骨や臓器などの大まかな目標同士で位置合わせをすることができるので、より正確に位置合わせを行うことができるからである。   Any known method may be used to align the subject image Ik and the plurality of model images Imi. For example, it is preferable to perform alignment using an image obtained by extracting a low frequency component from the subject image Ik and an image obtained by extracting the low frequency component of the model image Imi. By aligning low-frequency components from which high-frequency components including detailed information such as blood vessels have been removed, it is possible to align with rough targets such as bones and organs, so positioning is more accurate. This is because they can be combined.

次に、体厚分布決定部34は、位置合わせされた被検体画像Ikから特徴情報を取得し(S04)、同様に複数のモデル画像Imiからも特徴情報をそれぞれ取得する(S05)。なお、被検体画像Ikからの特徴情報の取得処理(S04)とモデル画像Imiからの特徴情報の取得処理(S05)の処理は順番を入れ替えてもよく、同時に行ってもよい。   Next, the body thickness distribution determination unit 34 acquires feature information from the aligned subject image Ik (S04), and similarly acquires feature information from a plurality of model images Imi (S05). Note that the processing of acquiring feature information from the subject image Ik (S04) and the processing of acquiring feature information from the model image Imi (S05) may be interchanged or performed simultaneously.

なお、特徴情報は、放射線画像の特徴を表すものであれば、任意の観点で規定された情報であってよい。たとえば、特徴情報を、撮影対象に関する情報、画像撮影時の撮影条件に関する情報、散乱線除去グリッドの有無および種類に関する情報から選ばれる1つ以上の情報またはこれらの任意の組合せとすることができる。また、特徴情報は放射線画像の1つの特徴を表す情報であってもよく、複数の特徴を表す情報であってもよい。また、特徴情報は各特徴を任意の方法により規定してよい、例えば、各特徴を1つのパラメータで規定してもよく、複数のパラメータで規定してもよい。   Note that the feature information may be information defined from an arbitrary viewpoint as long as it represents the feature of the radiation image. For example, the characteristic information may be one or more information selected from information related to an imaging target, information related to imaging conditions at the time of imaging, information related to the presence / absence and type of a scattered radiation removal grid, or any combination thereof. The feature information may be information representing one feature of the radiation image, or may be information representing a plurality of features. The feature information may define each feature by an arbitrary method. For example, each feature may be defined by one parameter or a plurality of parameters.

本実施形態では、体厚分布決定部34は、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiから、撮影対象(被写体)の体格的な特徴を表す撮影対象情報である放射線画像の信号値の最大値と最小値の差(ヒストグラム幅)を特徴情報として抽出して取得する。   In the present embodiment, the body thickness distribution determination unit 34 uses the subject image Ik and the plurality of model images Imi to determine the maximum value of the signal value of the radiographic image that is imaging target information representing the physical characteristics of the imaging target (subject). And the minimum value difference (histogram width) is extracted and acquired as feature information.

なお、撮影対象情報は、撮影対象の骨格形状や骨格の大きさ、筋肉量や、脂肪量など撮影対象の体格的な特徴を表すものであれば、あらゆる方法によって特定されたものであってよい。例えば、放射線画像の信号値のヒストグラム幅(信号値のヒストグラムの最大値と最小値の差)、放射線画像における被写体の所定部位の代表長さ(例えば腹部などの幅)、被写体の身長、体重、性別、年齢(大人、子供)などを用いてもよい。また、撮影対象情報は1つであってもよく複数であってもよい。また、撮影対象情報を、任意の方法によって取得してよく、例えば、画像の付帯情報から抽出して取得してもよく、公知の画像認識処理によって画像から抽出して取得してもよく、ユーザ入力を受け付けて取得してもよい。   Note that the imaging target information may be specified by any method as long as it represents a physique characteristic of the imaging target such as the skeleton shape, the size of the skeleton, the muscle mass, and the fat mass. . For example, the histogram width of the signal value of the radiographic image (difference between the maximum value and the minimum value of the histogram of the signal value), the representative length of the predetermined part of the subject in the radiographic image (for example, the width of the abdomen), the height of the subject, the weight, Gender, age (adult, child), etc. may be used. Further, the shooting target information may be one or plural. Further, the photographing target information may be acquired by an arbitrary method, for example, may be acquired by extracting from the supplementary information of the image, may be acquired by extracting from the image by a known image recognition process, and may be acquired by the user. You may receive and acquire an input.

そして、体厚分布決定部34は、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの信号値のヒストグラム幅を比較し、被検体画像Ikのヒストグラム幅と最も近いヒストグラム幅を有するモデル画像Imoを特定する(S06)。放射線画像においては、被写体の体格が大きくなるほど、信号値の分布の広がりが大きくなる傾向があるため、撮影対象情報として信号値のヒストグラム幅を用いることで、被検体画像Ikの被検体Kと体格が類似するモデルMoを被写体とするモデル画像Imoを特定することができる。   Then, the body thickness distribution determination unit 34 compares the histogram widths of the signal values of the subject image Ik and the plurality of model images Imi, and specifies the model image Imo having the closest histogram width to the histogram width of the subject image Ik. (S06). In a radiographic image, as the subject's physique increases, the spread of the signal value tends to increase. Therefore, by using the histogram width of the signal value as the imaging target information, the subject K and the physique of the subject image Ik are used. It is possible to specify a model image Imo having a model Mo having a similar subject as the subject.

そして、体厚分布決定部34は、特定したモデル画像Imoに対応づけられた体厚分布Tmoを被検体画像Ikの体厚分布Tkとして決定し、第1の実施形態の放射線画像解析処理を終了する(S07)。この結果、例えば、図2の中央に示す、モデル画像Imiにおける座標P、Qにおける体厚Tp、Tqは、図2の右に示す被検体画像Ikの対応する座標Pk,Qkにおける体厚としてそれぞれ決定される。   Then, the body thickness distribution determination unit 34 determines the body thickness distribution Tmo associated with the identified model image Imo as the body thickness distribution Tk of the subject image Ik, and ends the radiation image analysis processing of the first embodiment. (S07). As a result, for example, the body thicknesses Tp and Tq at the coordinates P and Q in the model image Imi shown at the center of FIG. 2 are respectively the body thicknesses at the corresponding coordinates Pk and Qk of the subject image Ik shown at the right of FIG. It is determined.

なお、本実施形態では、図3に示す体厚分布決定処理(S07)が実施された後に、ユーザの被検体画像Ikに対する散乱線除去処理の指示入力を受け付けた場合には、画像解析装置30のオプションの機能として散乱線情報取得処理と散乱線除去処理を実施する。まず、散乱線情報取得部35は、被検体画像Ikとその体厚分布Tk(x,y)を取得し、下記の式(1)、(2)にしたがって一次線像Ip(x,y)および散乱線像Is(x,y)を算出する。
Ip(x,y) = Ik(x,y)×exp(-μ×Tk(x,y)) …(1)
Is(x,y) = Ik(x,y)*P(Tk(x,y)) …(2)
ここで、(x,y)は被検体画像Ik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、Ik(x,y)は画素位置(x,y)における入射線量、μは被写体の線減弱係数、P(Tk(x,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る。なお、記憶部42には、複数の体厚ごとに散乱線の点拡散関数(Point Spread Function)を取得して対応付けた散乱線情報が予め測定により作成されて記憶されているものとする。そして、また、点拡散関数の詳細については、例えば、特開平10−57361号などの説明が参照可能である。
In the present embodiment, after the body thickness distribution determination process (S07) shown in FIG. 3 is performed, when an instruction input for the scattered radiation removal process for the subject image Ik is received, the image analysis apparatus 30. Scattered ray information acquisition processing and scattered ray removal processing are implemented as optional functions. First, the scattered radiation information acquisition unit 35 acquires the subject image Ik and its body thickness distribution Tk (x, y), and the primary line image Ip (x, y) according to the following equations (1) and (2). And the scattered radiation image Is (x, y) is calculated.
Ip (x, y) = Ik (x, y) × exp (−μ × Tk (x, y)) (1)
Is (x, y) = Ik (x, y) * P (Tk (x, y)) (2)
Here, (x, y) is the coordinates of the pixel position of the subject image Ik, Ip (x, y) is the primary line image at the pixel position (x, y), and Is (x, y) is the pixel position (x, y). The scattered radiation image at y), Ik (x, y) is the incident dose at the pixel position (x, y), μ is the linear attenuation coefficient of the subject, and P (Tk (x, y)) is the pixel position (x, y). This is a convolution kernel representing a point diffusion function corresponding to the subject thickness at. Expression (1) is an expression based on a known exponential attenuation law. In the storage unit 42, it is assumed that scattered ray information obtained by acquiring a point spread function of scattered rays for each of a plurality of body thicknesses and associated is created and stored in advance. For details of the point spread function, reference can be made to, for example, the description of JP-A-10-57361.

そして、散乱線除去部36は、散乱線像Is(x,y)を被検体画像Ik(x、y)から減算することにより散乱線による影響を除去した処理後画像を生成して記憶部42に記憶する。処理後画像は、ユーザ指示に応じて適宜表示部40に表示される。   Then, the scattered radiation removal unit 36 generates a processed image in which the influence of the scattered radiation is removed by subtracting the scattered radiation image Is (x, y) from the subject image Ik (x, y), and the storage unit 42. To remember. The processed image is appropriately displayed on the display unit 40 in accordance with a user instruction.

本実施形態によれば、複数のモデルに対する体厚分布のうち、被検体画像Ikと類似する特徴を有するモデル画像Imoの体厚分布を、被検体画像Ikの体厚分布とすることができるため、正確に被検体画像Ikの体厚分布を決定することができる。このため、体厚分布Tkを散乱線除去に用いることにより、精度良く被検体画像Ikの散乱線の除去処理を行って、処理後画像におけるコントラストなどの画質を向上することができる。   According to the present embodiment, among the body thickness distributions for a plurality of models, the body thickness distribution of the model image Imo having characteristics similar to the subject image Ik can be set as the body thickness distribution of the subject image Ik. The body thickness distribution of the subject image Ik can be accurately determined. For this reason, by using the body thickness distribution Tk for removing scattered rays, it is possible to accurately remove scattered rays from the subject image Ik and improve image quality such as contrast in the processed image.

また、本実施形態に示すように、特徴情報として、被写体の体格的な特徴を示す撮影対象情報を用いた場合には、体格が近似するモデルMiの体厚分布を被検体画像Ikの体厚分布Tkとして決定することができるため、体厚分布Tkをより正確に算出することができる。   Further, as shown in the present embodiment, when the imaging target information indicating the physique of the subject is used as the feature information, the body thickness distribution of the model Mi that approximates the physique is represented by the body thickness of the subject image Ik. Since it can be determined as the distribution Tk, the body thickness distribution Tk can be calculated more accurately.

また、上記実施形態のように、画像解析装置30が位置合わせ部33を備えており、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの位置合わせを行ってから、被検体画像Ikから特徴情報を取得し、複数のモデル画像Imiから特徴情報を取得する場合には、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの被写体の位置ずれの影響を低減して、被検体画像Ikの特徴情報と複数のモデル画像Imiの特徴情報を比較することができ、より正確に被検体画像Ikと特徴情報が類似するモデル画像Imoを判別することができる。また、決定したモデル画像Imoと被検体画像Ikが位置合わせされている場合には、モデル画像Imoの体厚分布を被検体画像Ikの各位置の体厚分布に適切に反映することができる。   Further, as in the above-described embodiment, the image analysis device 30 includes the alignment unit 33, and after the object image Ik and the plurality of model images Imi are aligned, the feature information is acquired from the object image Ik. When acquiring feature information from the plurality of model images Imi, the influence of the positional deviation of the subject between the subject image Ik and the plurality of model images Imi is reduced, and the feature information and the plurality of models of the subject image Ik are reduced. The feature information of the image Imi can be compared, and the model image Imo whose feature information is similar to the subject image Ik can be more accurately determined. When the determined model image Imo and the subject image Ik are aligned, the body thickness distribution of the model image Imo can be appropriately reflected on the body thickness distribution at each position of the subject image Ik.

また、被検体画像Ikとモデル画像Imiの一方がグリッドを使用して撮影され、他方がグリッドを使用しないで撮影された場合には、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの散乱線の発生量が異なっており、被検体画像Ikとモデル画像Imiの特徴情報を正確に比較することが難しい場合がある。このため、上記実施形態のように、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの両方を、グリッドを用いないで撮影されたものとすることにより、両画像に含まれる散乱線量より近似するものとすることができ、より正確に被検体画像Ikの特徴情報とモデル画像Imiの特徴情報の類似を判別することができる。   Further, when one of the subject image Ik and the model image Imi is photographed using a grid and the other is photographed without using a grid, generation of scattered rays of the subject image Ik and the plurality of model images Imi is generated. Since the amounts are different, it may be difficult to accurately compare the feature information of the subject image Ik and the model image Imi. For this reason, as in the above-described embodiment, both the subject image Ik and the plurality of model images Imi are taken without using a grid, thereby approximating the scattered dose contained in both images. Thus, it is possible to more accurately determine the similarity between the feature information of the subject image Ik and the feature information of the model image Imi.

また、上記実施形態のように、複数のモデル画像Imiの各体厚分布が、モデルMiを3次元撮影して得た3次元画像Vmiを取得し、取得された3次元画像Vmiの各位置において、モデル画像Imiの放射線経路に対応する直線上の体厚を計測することにより作成されている場合には、各モデル画像Imiに対応する体厚分布Tmiをより正確なものとすることができる。また、3次元画像として種々の3次元撮影された画像を適用可能であるが、放射線による撮影によって得られた信号値によって被検体の厚さを判別できるため3次元CT画像を用いることが最も好ましい。   Further, as in the above embodiment, each body thickness distribution of the plurality of model images Imi acquires a three-dimensional image Vmi obtained by three-dimensionally photographing the model Mi, and at each position of the acquired three-dimensional image Vmi. When it is created by measuring the body thickness on a straight line corresponding to the radiation path of the model image Imi, the body thickness distribution Tmi corresponding to each model image Imi can be made more accurate. Various three-dimensional images can be applied as the three-dimensional image, but it is most preferable to use a three-dimensional CT image because the thickness of the subject can be determined based on the signal value obtained by imaging with radiation. .

以下、第2の実施形態について説明する。図4は、第2の実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。第2の実施形態において、画像取得部31が被検体画像Ikのグリッド情報をさらに取得し、モデル情報取得部32が複数のモデル画像Imiのグリッド情報をさらに取得し、体厚分布決定部34が被検体画像Ikのグリッド情報と一致するグリッド情報を有するモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiから特徴情報をそれぞれ取得する点、および、画像取得部31が被検体画像Ikの撮影対象の部位を表す部位情報をさらに取得し、モデル情報取得部32がモデル画像Imiの部位情報をさらに取得し、体厚分布決定部34が被検体画像Ikの部位情報と一致する部位情報を有するモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiから、特徴情報をそれぞれ取得する点が第1の実施形態と異なる。第2の実施形態においては、その他の各部の機能および処理は共通であるため、第1の実施形態と異なる部分を中心に説明し、共通部分については適宜説明を省略する。   Hereinafter, the second embodiment will be described. FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of processing according to the second embodiment. In the second embodiment, the image acquisition unit 31 further acquires the grid information of the subject image Ik, the model information acquisition unit 32 further acquires the grid information of the plurality of model images Imi, and the body thickness distribution determination unit 34 The feature information is acquired from the model image Imi included in the model information Cmi having the grid information that matches the grid information of the subject image Ik, and the image acquisition unit 31 represents the region to be imaged of the subject image Ik. Part information is further acquired, the model information acquisition unit 32 further acquires part information of the model image Imi, and the body thickness distribution determination unit 34 is included in the model information Cmi having part information that matches the part information of the subject image Ik. This is different from the first embodiment in that feature information is acquired from each model image Imi. In the second embodiment, the functions and processes of the other units are the same, and therefore, different parts from the first embodiment will be mainly described, and description of the common parts will be omitted as appropriate.

また、第2の実施形態において、被検体画像Ikおよび複数のモデル画像Imiの各付帯情報には部位情報とグリッド情報がそれぞれ含まれているものとする。また、記憶部42は、複数のモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiには、グリッド無しで撮影したモデル画像、複数種類のグリッドをそれぞれ用いて撮影したモデル画像が複数含まれているものとする。また、複数のモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiには、撮影部位を、それぞれ頭部、胸部、腹部のいずれかとするモデル画像が含まれるものとする。   Further, in the second embodiment, it is assumed that the supplementary information of the subject image Ik and the plurality of model images Imi includes part information and grid information, respectively. In the storage unit 42, the model image Imi included in the plurality of model information Cmi includes a plurality of model images photographed without a grid and a plurality of model images photographed using a plurality of types of grids. . In addition, it is assumed that the model image Imi included in the plurality of model information Cmi includes model images in which the imaging region is any one of the head, chest, and abdomen.

なお、グリッド情報は、撮影時のグリッドの使用の有無を少なくとも含み、もしグリッドの使用がある場合には、グリッドの種類を表す情報を含む。また、グリッドの種類を表す情報は、グリッド比、グリッド密度、集束型か平行型か、集束型の場合の集束距離、インタースペース素材(アルミニウム、ファイバー、ベークライト等)の少なくとも1つを含むものとすることができる。グリッド情報は、任意の方法で取得されたものであってよい。例えば、グリッド情報をユーザ入力や、画像の付帯情報から抽出することが考えられる。ここでは、グリッド情報は、撮影時のグリッドの使用の有無を示す情報と、撮影時にグリッドが使用されていた場合には、グリッドの種類を示す情報とからなる。   Note that the grid information includes at least whether or not the grid is used at the time of shooting. If the grid is used, the grid information includes information indicating the type of the grid. The information indicating the type of grid shall include at least one of grid ratio, grid density, focusing type or parallel type, focusing distance in the case of the focusing type, and interspace material (aluminum, fiber, bakelite, etc.). Can do. The grid information may be obtained by any method. For example, it is conceivable to extract grid information from user input or image supplementary information. Here, the grid information includes information indicating whether or not the grid is used at the time of shooting, and information indicating the type of the grid when the grid is used at the time of shooting.

部位情報は、頭部、胸部、腹部など、撮像対象部位の情報を含む。部位情報は、その部位に含まれる臓器などによって間接的に特定されてもよい。また、部位情報は、各部位の撮影方向または被写体の姿勢についての情報を含んでもよい。また、部位情報は、任意の手法で取得されたものであってよい。例えば、画像のヘッダ情報やユーザの入力情報などから取得されてもよく、画像に臓器認識処理を行って画像に含まれる臓器などから部位を判別して取得されてもよい。   The site information includes information on the imaging target site such as the head, chest, and abdomen. The site information may be indirectly specified by an organ included in the site. Further, the part information may include information on the imaging direction of each part or the posture of the subject. Further, the part information may be obtained by any method. For example, it may be acquired from the header information of the image, user input information, or the like, or may be acquired by performing organ recognition processing on the image and determining a part from the organ included in the image.

まず、第2の実施形態では、画像取得部31が被検体画像Ikを取得し(S11)、モデル情報取得部32が複数のモデル情報Cmiを取得する(S12)。なお、S11とS12は、それぞれS01とS02と対応する処理である。   First, in the second embodiment, the image acquisition unit 31 acquires the subject image Ik (S11), and the model information acquisition unit 32 acquires a plurality of model information Cmi (S12). S11 and S12 are processes corresponding to S01 and S02, respectively.

次に、画像取得部31は、被検体画像Ikの部位情報を被検体画像Ikの付帯情報から取得する(S13)。また、モデル情報取得部32は、複数のモデル画像Imiのそれぞれの付帯情報から部位情報をそれぞれ取得する(S14)。なお、被検体画像Ikの部位情報取得処理(S13)と複数のモデル画像Imiの部位情報取得処理(S14)は、順番を逆にしてもよく、同時に行ってもよい。   Next, the image acquisition unit 31 acquires the part information of the subject image Ik from the incidental information of the subject image Ik (S13). Moreover, the model information acquisition part 32 acquires site | part information from each incidental information of the some model image Imi, respectively (S14). In addition, the part information acquisition process (S13) of the subject image Ik and the part information acquisition process (S14) of the plurality of model images Imi may be reversed in order or performed simultaneously.

次に、体厚分布決定部34は、複数のモデル画像Imiのうち、被検体画像Ikの部位情報と一致する部位情報を有するモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiのみを特定する(S15)。   Next, the body thickness distribution determination unit 34 specifies only the model image Imi included in the model information Cmi having the part information that matches the part information of the subject image Ik among the plurality of model images Imi (S15).

続いて、画像取得部31は、被検体画像Ikのグリッド情報を被検体画像Ikの付帯情報から取得する(S16)。また、モデル情報取得部32は、複数のモデル画像Imiのそれぞれの付帯情報からグリッド情報をそれぞれ取得する(S17)。なお、被検体画像Ikのグリッド情報取得処理(S16)と複数のモデル画像Imiのグリッド情報取得処理(S17)は、順番を逆にしてもよく、同時に行ってもよい。   Subsequently, the image acquisition unit 31 acquires the grid information of the subject image Ik from the incidental information of the subject image Ik (S16). Further, the model information acquisition unit 32 acquires grid information from the incidental information of each of the plurality of model images Imi (S17). Note that the grid information acquisition process (S16) of the subject image Ik and the grid information acquisition process (S17) of the plurality of model images Imi may be reversed in order or performed simultaneously.

次に、体厚分布決定部34は、先ほどS15で特定された複数のモデル画像Imiのうち、被検体画像Ikのグリッド情報と一致するグリッド情報を有するモデル情報Cmiに含まれるモデル画像Imiをさらに特定する(S18)。   Next, the body thickness distribution determining unit 34 further selects a model image Imi included in the model information Cmi having grid information that matches the grid information of the subject image Ik among the plurality of model images Imi specified in S15. Specify (S18).

次に、位置合わせ部33は、S18で特定されたモデル画像Imi、すなわち、被検体画像Ikとグリッド情報および部位情報が一致する1つ以上のモデル画像Imiと被検体画像Ikとを位置合わせする(S19)。   Next, the alignment unit 33 aligns the model image Imi identified in S18, that is, the one or more model images Imi whose grid information and part information match the subject image Ik and the subject image Ik. (S19).

そして、第1の実施形態と同様に、体厚分布決定部34は、位置合わせされた被検体画像Ikについて特徴情報を取得し(S20)、モデル画像Imiについて特徴情報を取得し(S21)、被検体画像の特徴情報と最も類似するモデル画像Imoを特定し(S22)、特定されたモデル画像Imoに対応する体厚分布Tmoを、被検体画像Ikの体厚分布Tkとして決定して第2の実施形態の放射線画像解析処理を終了する(S23)。なお、S20乃至S23は、第1の実施形態におけるS04乃至S07とそれぞれ対応する処理である。   Then, similarly to the first embodiment, the body thickness distribution determination unit 34 acquires feature information for the aligned subject image Ik (S20), acquires feature information for the model image Imi (S21), and The model image Imo most similar to the feature information of the subject image is identified (S22), and the body thickness distribution Tmo corresponding to the identified model image Imo is determined as the body thickness distribution Tk of the subject image Ik. The radiation image analysis process of the embodiment is terminated (S23). S20 to S23 are processes corresponding to S04 to S07 in the first embodiment, respectively.

第2の実施形態のように、被検体画像Ikのグリッド情報と一致するグリッド情報を有するモデル画像Imiについて対応する特徴を取得し、被検体画像Ikの特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像Imoを特定し、特定されたモデル画像に対応する体厚分布Tmoを被検体画像Ikの体厚分布Tkとして決定した場合には、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiのグリッド情報が一致しているため、グリッド情報の違いにより生じる散乱線の発生量の影響を低減して、両画像の特徴を正確に抽出できる。このため、被検体画像Ikと類似する特徴を有するモデル画像Imoを正確に抽出でき、より正確に体厚分布を決定することができる。   As in the second embodiment, a feature corresponding to the model image Imi having grid information that matches the grid information of the subject image Ik is acquired, and the model image having feature information similar to the feature information of the subject image Ik When Imo is specified and the body thickness distribution Tmo corresponding to the specified model image is determined as the body thickness distribution Tk of the subject image Ik, the grid information of the subject image Ik and the plurality of model images Imi match. Therefore, the influence of the amount of scattered radiation generated due to the difference in grid information can be reduced, and the features of both images can be accurately extracted. For this reason, the model image Imo having a feature similar to the subject image Ik can be accurately extracted, and the body thickness distribution can be determined more accurately.

また、第2の実施形態のように、被検体画像Ikの部位情報と一致する部位情報を有するモデル画像Imiについて、特徴情報を比較し、被検体画像Ikの特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像Imoを特定し、特定されたモデル画像Imoに対応する体厚分布Tmoを被検体画像Ikの体厚分布Tkとして決定した場合には、被検体画像Ikと複数のモデル画像Imiの部位情報が一致しているため、部位の違いにより生じる散乱線の発生量の差などの影響を低減して、両画像の特徴を正確に抽出できる。このため、被検体画像Ikと類似する特徴を有するモデル画像Imoを正確に抽出でき、より正確に体厚分布を決定することができる。   Further, as in the second embodiment, the model information Imi having the part information that matches the part information of the subject image Ik is compared with the feature information, and has the feature information similar to the feature information of the subject image Ik. When the model image Imo is specified and the body thickness distribution Tmo corresponding to the specified model image Imo is determined as the body thickness distribution Tk of the subject image Ik, the part information of the subject image Ik and the plurality of model images Imi Therefore, it is possible to accurately extract the features of both images by reducing the influence of the difference in the amount of scattered radiation generated due to the difference in the parts. For this reason, the model image Imo having a feature similar to the subject image Ik can be accurately extracted, and the body thickness distribution can be determined more accurately.

また、上記の第2の実施形態において、S13乃至S15に示す一連の処理とS16乃至S18に示す一連の処理は、S16乃至S18に示す処理を先に実施してS13乃至S15を実施してもよい。また、S13乃至S15に示す一連の処理とS16乃至S18に示す一連の処理の一方を省略してもよい。   In the second embodiment described above, the series of processes shown in S13 to S15 and the series of processes shown in S16 to S18 can be performed even if S13 to S15 are performed first by performing the processes shown in S16 to S18. Good. One of the series of processes shown in S13 to S15 and the series of processes shown in S16 to S18 may be omitted.

上記各実施形態において、画像解析装置30が位置合わせ部を省略した構成とし、位置合わせ処理を行わない態様としてもよい。また、画像解析装置30を、散乱線情報取得部35および散乱線除去部36を省略した構成とし、散乱線情報取得処理および散乱線除去処理を実施しない態様としてもよい。この場合、他の装置に決定した体厚分布を出力し、他の装置で体厚分布を用いて各種画像処理や撮影条件を決定する処理を実施することが考えられる。また、モデル画像Miの体厚分布Tmiの作成処理を画像解析装置30では実施せず、画像解析装置30は、他の装置で作成された体厚分布Tmiを取得して用いてもよい。   In each of the above-described embodiments, the image analysis device 30 may have a configuration in which the alignment unit is omitted, and the alignment process may not be performed. Further, the image analysis apparatus 30 may be configured such that the scattered radiation information acquisition unit 35 and the scattered radiation removal unit 36 are omitted, and the scattered radiation information acquisition process and the scattered radiation removal process are not performed. In this case, it is conceivable that the determined body thickness distribution is output to another device, and various image processing and imaging conditions are determined using the body thickness distribution in the other device. In addition, the image analysis device 30 may not acquire the body thickness distribution Tmi of the model image Mi, and the image analysis device 30 may acquire and use the body thickness distribution Tmi created by another device.

なお、上記各実施形態に限定されず、モデル画像の体厚分布は、モデルの体厚分布を表すものであればいかなる方法により取得されたものであってよい。   The body thickness distribution of the model image is not limited to the above embodiments, and may be obtained by any method as long as it represents the body thickness distribution of the model.

また、被検体画像を取得してから、本発明による被検体画像の体厚分布を決定する処理(例えば上記各実施形態における図3のS02〜S07、図4のS12〜S23など参照)を実施し、決定した被検体画像の体厚分布を用いて散乱線除去処理などのその他所望の画像処理を行って処理後画像を生成して表示する場合に、被検体画像取得から処理後画像表示までの所要時間(被検体画像を取得してから、被検体画像の体厚分布を決定する処理と、被検体画像に対する散乱線除去処理などのその他所望の画像処理とを実施し、得られた処理後画像を表示するまでの時間)をできるだけ短縮化することが好ましい。   In addition, after obtaining the subject image, the process of determining the body thickness distribution of the subject image according to the present invention (for example, see S02 to S07 in FIG. 3 and S12 to S23 in FIG. 4 in the above embodiments). From the subject image acquisition to the post-processing image display, when the post-processing image is generated and displayed by performing other desired image processing such as scattered radiation removal processing using the determined body thickness distribution of the subject image Required time (after obtaining the subject image, processing to determine the body thickness distribution of the subject image, and other desired image processing such as scattered radiation removal processing on the subject image, and the obtained processing It is preferable to shorten the time until the subsequent image is displayed as much as possible.

このために、本発明にかかる画像解析装置において、画像取得部31が被検体画像を所定のサイズに縮小した縮小画像を生成して取得し、モデル情報取得部32が縮小画像に対応するサイズのモデル画像を備えたモデル情報を取得し、体厚分布決定部34が縮小画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を縮小画像の体厚分布として決定し、決定した縮小画像の体厚分布を所望の被検体画像のサイズに拡大して被検体画像の体厚分布として用いてもよい。この場合には、被検体画像の体厚分布を決定する処理(特に、縮小画像の特徴情報を取得する処理および縮小画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定する処理の一方または両方)の処理負荷と処理時間を低減できる可能性が高く、被検体画像取得から処理後画像表示までの所要時間を低減して、ユーザの待ち時間を低減することによりユーザの観察作業の効率化を支援することができる。さらに、医療機関などにおいて、複数の被検体を放射線撮影した複数の被検体画像を取得し、これらの複数の被検体の放射線画像に対してそれぞれ上記各実施形態に示すような被検体画像の体厚分布を決定する処理と散乱線除去処理などの所望の画像処理を順次実施し、得られた処理後画像をユーザが順に表示させて観察する状況下において、上記効果が大いに有益であり、ユーザの作業時間を著しく低減できることができる。なお、縮小画像は、縮小画像から取得した特徴情報とモデル画像の特徴情報を用いて類似を好適に判別可能な解像度を維持する範囲内で解像度をできるだけ小さくすることが好ましく、例えば、部位毎や読影対象の臓器のサイズ等を元に、あらかじめ最適なサイズを設定しておく方法が考えられる。   For this purpose, in the image analysis device according to the present invention, the image acquisition unit 31 generates and acquires a reduced image obtained by reducing the subject image to a predetermined size, and the model information acquisition unit 32 has a size corresponding to the reduced image. The model information including the model image is acquired, the body thickness distribution determination unit 34 specifies a model image having feature information similar to the feature information of the reduced image, and the body thickness distribution associated with the specified model image is obtained. The body thickness distribution of the reduced image may be determined, and the determined body thickness distribution of the reduced image may be enlarged to the size of the desired subject image and used as the body thickness distribution of the subject image. In this case, one of the process of determining the body thickness distribution of the subject image (particularly the process of acquiring the feature information of the reduced image and the process of specifying the model image having feature information similar to the feature information of the reduced image or Both) processing load and processing time are likely to be reduced, and the time required from the subject image acquisition to the post-processing image display is reduced, thereby reducing the waiting time of the user and improving the efficiency of the user's observation work. Can help. Further, in a medical institution or the like, a plurality of subject images obtained by radiographing a plurality of subjects are acquired, and the body of the subject image as shown in each of the above embodiments for the radiation images of the plurality of subjects is provided. The above effect is very useful in a situation where desired image processing such as thickness distribution determination processing and scattered radiation removal processing is sequentially performed, and a user displays the obtained processed images in order. The working time can be significantly reduced. It should be noted that the reduced image preferably has a resolution as small as possible within a range that maintains the resolution with which the similarity can be suitably determined using the feature information acquired from the reduced image and the feature information of the model image. A method in which an optimal size is set in advance based on the size of the organ to be interpreted is considered.

また、医療機関などにおいて、複数の被検体を放射線撮影した複数の被検体画像を取得し、これらの複数の被検体の放射線画像に対してそれぞれ本発明における被検体画像の体厚分布を決定する処理(例えば上記各実施形態における図3のS02〜S07、図4のS12〜S23など参照)と、散乱線除去処理などの所望の画像処理を順次実施し、得られた処理後画像をユーザが順に表示させて観察する場合には、被検体画像取得から処理後画像表示までの所要時間を有効活用することが好ましい。一例として、上記各実施形態による被検体画像取得から処理後画像表示までの所要時間中に、処理後画像の表示に先だって、画像観察の参照になる情報を表示することが考えられる。   Further, in a medical institution or the like, a plurality of subject images obtained by radiographing a plurality of subjects are acquired, and the body thickness distribution of the subject images in the present invention is determined for each of the plurality of subject radiographic images. Processing (for example, see S02 to S07 in FIG. 3 and S12 to S23 in FIG. 4 in each of the above embodiments) and desired image processing such as scattered radiation removal processing are sequentially performed. In the case of observing images in order, it is preferable to effectively use the time required from acquisition of the subject image to display of the processed image. As an example, it may be possible to display information to be a reference for image observation prior to the display of the processed image during the time required from the subject image acquisition to the processed image display according to the above embodiments.

例えば、第1の実施形態の画像解析装置の変形例である第3の実施形態として、被検体画像を取得した後、被検体画像Ikの体厚分布Tkを決定する一連の処理(図3のS02〜S07)の処理期間中に、散乱線情報取得部35が予め設定された仮体厚分布を用いて被検体画像の散乱線情報を取得し、散乱線除去部36が仮体厚分布を用いて取得した散乱線情報に基づいて被検体画像Ikの散乱線除去処理を実施して仮処理後画像を生成し、表示部40に仮処理後画像を表示させる処理(仮処理後画像の生成表示処理)の一部または全部を実施するようにしてもよい。   For example, as a third embodiment, which is a modification of the image analysis apparatus of the first embodiment, a series of processes (in FIG. 3) for determining the body thickness distribution Tk of the subject image Ik after acquiring the subject image. During the processing period of S02 to S07), the scattered radiation information acquisition unit 35 acquires the scattered radiation information of the subject image using the preset temporary body thickness distribution, and the scattered radiation removal unit 36 acquires the temporary body thickness distribution. A process for generating a post-provisional image by performing a scattered-radiation removal process on the subject image Ik based on the scattered-radius information acquired by using the process, and causing the display unit 40 to display the post-provisional image (generation of the post-provisional image) Part or all of the display process may be performed.

図5に、第3の実施形態のフローチャートを示す。第3の実施形態の画像解析装置は、被検体画像Ikの体厚分布Tkを決定する一連の処理(図3のS02〜S07)の処理期間中に、散乱線情報取得部35が予め設定された仮体厚分布に基づいて被検体画像Ikに含まれるX線の散乱線を表す散乱線情報を取得し、散乱線除去部36が仮体厚分布に基づいて取得された散乱線情報に基づいて被検体画像の散乱線除去処理を実施して仮処理後画像を生成し、表示部40に仮処理後画像を表示させる点において第1の実施形態と異なる。なお、その他の部分については、第3の実施形態における画像解析装置は、図1に示す画像解析装置30と共通する各構成要素を備え、各構成要素の機能および処理も概ね共通するため、第1の実施形態と異なる部分を中心に説明し、共通部分については適宜説明を省略する。   FIG. 5 shows a flowchart of the third embodiment. In the image analysis apparatus according to the third embodiment, the scattered radiation information acquisition unit 35 is set in advance during a processing period of a series of processes (S02 to S07 in FIG. 3) for determining the body thickness distribution Tk of the subject image Ik. Based on the scattered radiation information acquired by the scattered radiation removal unit 36 based on the temporary body thickness distribution, the scattered radiation information representing the X-ray scattered radiation included in the subject image Ik is acquired based on the temporary body thickness distribution. This is different from the first embodiment in that scattered image removal processing of the subject image is performed to generate a post-provisional image, and the display unit 40 displays the post-provisional image. As for the other portions, the image analysis apparatus according to the third embodiment includes the same components as those of the image analysis device 30 shown in FIG. 1, and the functions and processes of the respective components are generally the same. The description will focus on parts different from those of the first embodiment, and description of common parts will be omitted as appropriate.

第3の実施形態では、図5に示すように、画像取得部31が上記第1の実施形態のS01と同様に被検体画像Ikを取得し(S31)、上記第1の実施形態(図3のS02〜S07)と同様に被検体画像Ikの体厚分布Tkを決定する処理(S32)を実施し、上記第1の実施形態のオプションの例と同様に条件式(1)、(2)に基づいて、決定された体厚分布Tkを用いて散乱線情報(一次線像Ipと散乱線像Is)を取得し(S33)、上記第1の実施形態のオプションの例と同様に、取得した散乱線像Isを被検体画像Ikから減算して散乱線除去処理(S34)を実施する。   In the third embodiment, as shown in FIG. 5, the image acquisition unit 31 acquires the subject image Ik in the same manner as S01 of the first embodiment (S31), and the first embodiment (FIG. 3). The processing (S32) for determining the body thickness distribution Tk of the subject image Ik is performed in the same manner as S02 to S07), and the conditional expressions (1) and (2) are performed in the same manner as in the optional example of the first embodiment. Is obtained using the determined body thickness distribution Tk (primary line image Ip and scattered radiation image Is) (S33), and acquired in the same manner as the option example of the first embodiment. The scattered radiation image Is is subtracted from the subject image Ik, and the scattered radiation removal process (S34) is performed.

また、第3の実施形態では、画像取得部31が被検体画像を取得すると(S31)、S32の処理と並行して、散乱線情報取得部35は、予め設定された仮体厚分布を取得し、上記第1の実施形態のオプションの例と同様に上記条件式(1)、(2)に基づいて、取得した仮体厚分布を用いて散乱線情報(一次線像Ipと散乱線像Is)を取得し(S37)、仮体厚分布を用いて取得した散乱線像Is’に基づいて上記第1の実施形態のオプションの例と同様に被検体画像Ikから散乱線像Is’を減算することにより散乱線による影響を除去した仮処理後画像を生成して、記憶部42に記憶する(S38)。続いて、画像解析装置30は、S34に示す処理により得られる処理後画像が生成されているか否かを判定し、処理後画像が生成されていない場合には(S39,No)、処理後画像が生成される(S39,Yes)まで、仮処理後画像を表示部40に表示させる(S40)。一方、S34に示す処理により得られる処理後画像が生成されている(S39,Yes)場合には、画像解析装置は処理後画像を表示部40に表示させる(S35)。   In the third embodiment, when the image acquisition unit 31 acquires a subject image (S31), in parallel with the processing of S32, the scattered radiation information acquisition unit 35 acquires a preset provisional body thickness distribution. Then, similarly to the example of the option of the first embodiment, based on the conditional expressions (1) and (2), the acquired temporary body thickness distribution is used to obtain scattered ray information (primary line image Ip and scattered ray image). Is) is acquired (S37), and the scattered radiation image Is ′ is obtained from the subject image Ik based on the scattered radiation image Is ′ acquired using the temporary body thickness distribution in the same manner as the optional example of the first embodiment. By performing subtraction, an image after provisional processing in which the influence of scattered radiation is removed is generated and stored in the storage unit 42 (S38). Subsequently, the image analysis device 30 determines whether or not a post-processing image obtained by the processing shown in S34 has been generated. If a post-processing image has not been generated (S39, No), the post-processing image Until the image is generated (S39, Yes), the temporarily processed image is displayed on the display unit 40 (S40). On the other hand, when the processed image obtained by the process shown in S34 is generated (S39, Yes), the image analysis apparatus displays the processed image on the display unit 40 (S35).

第3の実施形態によれば、被検体画像Ikを取得し、被検体画像Ikの体厚分布Tkを決定する処理を実施した後、散乱線除去処理などの所望の画像処理を実施し、得られた処理後画像を表示する放射線画像解析装置において、被検体画像Ikの体厚分布Tkを決定する一連の処理の処理期間中に、予め設定された仮体厚分布を用いて被検体画像の散乱線除去処理などの所望の画像処理を実施し、仮体厚分布を用いて得られた処理後画像を仮処理後画像として生成し、仮処理後画像を表示部40に表示させる処理の一部または全部を実施するようにしたため、ユーザが処理後画像の表示までの時間を有効活用して、仮体厚分布を用いた仮処理後画像を観察することで被検体画像の注目すべき部分や、被検体画像に適用された放射線撮影の撮影条件の適否などを大まかに把握できる可能性があり、ユーザの観察を効率化するとともにユーザの観察の参考になる情報を提供することができる。   According to the third embodiment, after obtaining the subject image Ik and performing the process of determining the body thickness distribution Tk of the subject image Ik, the desired image processing such as the scattered radiation removal process is performed and obtained. In the radiological image analysis apparatus that displays the processed image thus obtained, during the processing period of a series of processes for determining the body thickness distribution Tk of the subject image Ik, a preliminarily set temporary body thickness distribution is used for the subject image. A process of performing desired image processing such as scattered radiation removal processing, generating a post-processing image obtained using the temporary body thickness distribution as a post-processing image, and displaying the post-processing image on the display unit 40. Part of the subject image should be noted by observing the post-processed image using the temporary body thickness distribution by effectively using the time until the display of the processed image by the user. Or radiography applied to the subject image Matter of Compliance and may be able to get a sense, it is possible to provide information that can help the user of the observation while efficient observation user.

第3の実施形態において、「予め設定された体厚分布」は、被検体Kに概ね対応するような任意の体厚分布を用いることができ、たとえば、過去の複数の被検体画像から上記各実施形態に示す体厚を決定する処理を実施して得られた体厚分布のうち最新の体厚分布とすることができ、標準的な被検体の体厚分布とすることもできる。また、第3の実施形態における被検体画像Ikの体厚分布を決定する一連の処理(S32)は、少なくとも被検体とは異なる複数のモデルについて、モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、モデル画像のモデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得処理と、被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、複数のモデル情報に基づいて、複数のモデル画像の特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、被検体画像の特徴情報と類似する特徴情報を有するモデル画像を特定し、特定されたモデル画像に対応付けられた体厚分布を被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布決定処理(本発明の体厚分布決定処理)を少なくとも含むものであれば、被検体Kの体厚分布Tkを決定するいかなる処理としてもよい。例えば、体厚分布を決定する一連の処理(S32)を、第2の実施形態に対応する処理(図4のS12〜S23に対応する処理)としてもよく、位置合わせ処理を省略してもよい。また、第3の実施形態において、被検体画像Ikから散乱線除去処理(S33、S34、S37、S38)を行う例を説明したが、これに限られず、散乱線除去処理に換えて被検体画像Ikに他の画像処理を実施してもよく、散乱線除去処理にあわせてさらに被検体画像Ikに他の画像処理を行ってもよい。また、S36〜S38の処理は、S32の処理と一部または全部が重複するような任意の期間に実施でき、仮処理後画像をより早く表示してユーザの観察の参考になる情報をより早く提供するためには、被検体画像Ikの取得後S36〜S38の処理を早いタイミングで実施することが好ましい。   In the third embodiment, as the “preset body thickness distribution”, any body thickness distribution that substantially corresponds to the subject K can be used. Of the body thickness distributions obtained by performing the process of determining the body thickness shown in the embodiment, the latest body thickness distribution can be used, and the body thickness distribution of a standard subject can also be used. In addition, a series of processing (S32) for determining the body thickness distribution of the subject image Ik in the third embodiment is performed by irradiating the model with radiation for at least a plurality of models different from the subject. A model information acquisition process for acquiring model information in which an image is associated with a model thickness distribution of a model of the model image, and feature information representing the characteristics of the subject image is acquired, and a plurality of models are obtained based on the plurality of model information Feature information representing the features of each model image is obtained, a model image having feature information similar to the feature information of the subject image is identified, and a body thickness distribution associated with the identified model image is determined. As long as it includes at least the body thickness distribution determining process (the body thickness distribution determining process of the present invention) for determining the body thickness distribution of the subject, any body thickness distribution Tk for the subject K is determined. It may be used as the physical. For example, a series of processing (S32) for determining the body thickness distribution may be processing corresponding to the second embodiment (processing corresponding to S12 to S23 in FIG. 4), and the alignment processing may be omitted. . In the third embodiment, the example in which the scattered radiation removal process (S33, S34, S37, S38) is performed from the subject image Ik has been described. However, the present invention is not limited to this, and the subject image is replaced with the scattered radiation removal process. Other image processing may be performed on Ik, and other image processing may be further performed on the subject image Ik in accordance with the scattered radiation removal processing. Further, the processing of S36 to S38 can be performed in an arbitrary period in which a part or all of the processing of S32 overlaps, and the information after the provisional processing is displayed earlier and the information for reference of the user can be displayed earlier. In order to provide it, it is preferable to perform the processing of S36 to S38 after acquisition of the subject image Ik at an early timing.

なお、本各実施形態に限定されず、本発明によって得られた体厚分布は、被検体画像に対して、被検体の体厚に応じた画像処理条件を決定するためのあらゆる処理に用いることができる。例えば、静止画像または動画像である被検体画像に対する、濃度、コントラストなどの階調処理、ノイズ抑制処理、ダイナミックレンジ調整処理、周波数強調処理などに用いることが考えられる。また、本発明により得られた体厚分布を、被検体画像に対して、体厚に応じた撮影条件を決定するためのあらゆる処理に用いることができる。本発明により得られた体厚分布を用いて各画像処理条件または撮影条件を決定した場合には、被検体画像に対する正確な体厚分布が適用されることにより、決定された画像処理条件または撮影条件による画質改善効果を高めることができる。   It should be noted that the body thickness distribution obtained by the present invention is not limited to each of the embodiments, and is used for all processes for determining image processing conditions according to the body thickness of the subject with respect to the subject image. Can do. For example, it may be used for gradation processing such as density and contrast, noise suppression processing, dynamic range adjustment processing, frequency enhancement processing, and the like for a subject image that is a still image or a moving image. Further, the body thickness distribution obtained by the present invention can be used for any processing for determining imaging conditions corresponding to the body thickness for the subject image. When each image processing condition or imaging condition is determined using the body thickness distribution obtained by the present invention, the determined image processing condition or imaging is performed by applying an accurate body thickness distribution for the subject image. The effect of improving image quality depending on conditions can be enhanced.

また、例えば、管電圧を異ならせて高エネルギーと低エネルギーの放射線をそれぞれ撮影して取得された2つの放射線画像の違いによって放射線画像を取得するエネルギーサブトラクション技術において、本発明によって得られた被検体の体厚分布に応じて、高エネルギー画像から低エネルギー画像を減算する際に体厚の大きい位置における高エネルギー画像の重み付けを大きくするように重み係数を決定する処理を行ってもよい。この場合には、被検体画像に対する正確な体厚分布が適用されることにより、被検体の厚さに応じて放射線の線質が変動するビームハードニング現象の発生の影響を低減して、処理後画像の画質を好適に改善することができる。   In addition, for example, in the energy subtraction technique for acquiring a radiographic image based on a difference between two radiographic images acquired by imaging high energy and low energy radiation with different tube voltages, the subject obtained by the present invention Depending on the body thickness distribution, when the low energy image is subtracted from the high energy image, the weight coefficient may be determined so as to increase the weight of the high energy image at the position where the body thickness is large. In this case, by applying an accurate body thickness distribution to the subject image, the influence of the occurrence of the beam hardening phenomenon in which the radiation quality varies depending on the thickness of the subject is reduced. The image quality of the post-image can be preferably improved.

また、放射線透視画像の適用技術や、トモシンセシスや動画撮影技術など同一の被検体を複数回撮影して複数の放射線画像を取得する技術分野においては、最初に撮影された被検体画像に対して本発明の手法により被検体の体厚分布を取得し、取得した体厚分布に基づいて後続して撮影される被検体の撮影条件を決定することが好ましい。後続して撮影される被検体画像を、体厚に応じた適切な撮影条件で撮影できるため、後続して撮影される被検体画像を診断に適した画質の画像とすることができる。   In the technical field of acquiring multiple radiographic images by capturing multiple images of the same subject, such as radioscopy image application technology, tomosynthesis and video imaging technology, Preferably, the body thickness distribution of the subject is acquired by the method of the invention, and the imaging conditions of the subject to be subsequently imaged are determined based on the acquired body thickness distribution. Since a subject image that is subsequently captured can be captured under appropriate imaging conditions according to the body thickness, the subsequently captured subject image can be an image with an image quality suitable for diagnosis.

また、本発明によって得られた被検体の体厚分布と撮影条件とを対応付けた線量管理情を、被検体毎にそれぞれ記憶することが好ましい。なお、撮影条件は、線源等に設定される設定値と曝射時間を含むものとすることができ、実際に照射された線量等を検出器等で測定した実績値と曝射時間を含むものとすることもできる。被検者ごとに、該被検者の複数の線量管理情報を線量履歴情報として取得し、この線量履歴情報に基づいて、被検者の所定期間中の各位置における累積被曝量を算出することにより、累積被曝量が所定の臓器などの所定領域に対して許容できない所定の閾値以上となっていないかなど領域毎の線量管理の指標となる有用な情報を提供することができる。また、複数の異なる被検者に対する線量管理情報をそれぞれ取得して、統計解析することにより、体厚分布の傾向に応じてどのような撮影条件が用いられたかを特定することができ、新たな被検体に対する撮影条件の決定または過去の被検体に対する撮影条件の推定のために参考になる情報を提供することができる。   Moreover, it is preferable to store the dose management information in which the body thickness distribution of the subject obtained by the present invention is associated with the imaging conditions for each subject. Imaging conditions can include set values and exposure times set for radiation sources, etc., and include actual values and exposure times measured by detectors etc. You can also. For each subject, a plurality of dose management information of the subject is acquired as dose history information, and based on this dose history information, the cumulative exposure dose at each position during a predetermined period of the subject is calculated. Thus, it is possible to provide useful information that serves as an index for dose management for each region, such as whether or not the cumulative exposure dose exceeds a predetermined threshold that is not acceptable for a predetermined region such as a predetermined organ. In addition, by acquiring dose management information for a plurality of different subjects and performing statistical analysis, it is possible to identify what imaging conditions were used according to the tendency of the body thickness distribution. Information that is helpful for determining imaging conditions for the subject or estimating imaging conditions for past subjects can be provided.

また、トモシンセシス撮影装置によって撮影された複数の被検体画像から、立体視画像を構成する2つの被検体画像を選択する際に、本発明によって得られた被検体の体厚分布を取得し、取得された体厚分布に応じて適切な視差量または輻輳角(立体視画像を構成する2つの被検体画像の各撮影方向がなす角度)となるように2つの被検体画像を選択することが好ましい。例えば、被検体の体厚分布から最大値、平均値、中央値など体厚分布の特徴を示す指標値を抽出し、指標値の範囲ごとに被検体の体厚が大きい程視差量(または輻輳角)が大きくなるように適切な視差量(または輻輳角)を対応付けた視差決定情報を予め作成して取得し、視差決定情報に基づいて、被検体の体厚分布から抽出された指標値に対応する視差量(または輻輳角)を、立体視画像の視差量(または輻輳角)として決定し、かかる視差量(または輻輳角)となるような2つの被検体画像を立体視画像を構成する被検体画像として選択することができる。一例として、被検体の体厚分布に応じて、体厚分布の特徴を示す指標値を算出して、該指標値により、被検体を、細め型、標準型、太め型など複数の体格的な分類に区分し、区分された分類に対応する視差量(または輻輳角)を被検体のステレオ画像の視差量として決定し、かかる視差量となるような2つの被検体画像を立体視画像を構成する被検体画像として選択することができる。このように、複数の被検体画像から、立体視画像を構成する2つの被検体画像を選択する際に、本発明によって得られた被検体の体厚分布を取得し、取得された体厚分布に応じて体厚が大きい程視差量または輻輳角が大きくなるように2つの被検体画像を適切に選択した場合には、体厚分布に応じて、観察に適した品質の立体視画像を生成することができる。なお、視差量、輻輳角については、本出願の過去出願(例えば特開2013-198736号公報、特開2013-198508号公報、特開2013-154165号広報等)を参照することができる。   Further, when selecting two subject images constituting a stereoscopic image from a plurality of subject images photographed by the tomosynthesis photographing apparatus, the body thickness distribution of the subject obtained by the present invention is obtained and obtained. It is preferable to select the two subject images so as to have an appropriate amount of parallax or convergence angle (an angle formed by each photographing direction of the two subject images constituting the stereoscopic image) according to the distribution of body thickness. . For example, the index value indicating the characteristics of the body thickness distribution such as the maximum value, average value, and median value is extracted from the body thickness distribution of the subject, and the larger the body thickness of the subject for each range of index values, Index value extracted from the body thickness distribution of the subject based on the parallax determination information, which is generated in advance and acquired parallax determination information associated with an appropriate amount of parallax (or convergence angle) so that the angle) increases. Is determined as a parallax amount (or convergence angle) of a stereoscopic image, and two subject images having such a parallax amount (or convergence angle) are configured as a stereoscopic image. The subject image can be selected. As an example, an index value indicating characteristics of the body thickness distribution is calculated according to the body thickness distribution of the subject, and the subject is divided into a plurality of physiques such as a narrow type, a standard type, and a thick type based on the index value. Dividing into classifications, determining the amount of parallax (or convergence angle) corresponding to the classified classification as the amount of parallax of the stereo image of the subject, and constructing a stereoscopic image with two subject images that have such a parallax amount The subject image can be selected. Thus, when selecting two subject images constituting a stereoscopic image from a plurality of subject images, the body thickness distribution of the subject obtained by the present invention is obtained, and the obtained body thickness distribution is obtained. If the two subject images are appropriately selected so that the larger the body thickness is, the larger the parallax amount or the convergence angle is, a stereoscopic image with a quality suitable for observation is generated according to the body thickness distribution. can do. For the amount of parallax and the angle of convergence, reference can be made to past applications of the present application (for example, JP 2013-198736, JP 2013-198508, JP 2013-154165, etc.).

上記の各実施形態はあくまでも例示であり、上記のすべての説明が本発明の技術的範囲を限定的に解釈するために利用されるべきものではない。本発明の態様は、上述した個々の実施例(第1〜第3実施形態、その他の変形例および応用例)に限定されるものではなく、個々の実施例の各要素のいかなる組合せも本発明に含み、また、当業者が想到しうる種々の変形も含むものである。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。   Each of the above embodiments is merely an example, and all of the above description should not be used to limit the technical scope of the present invention. The aspect of the present invention is not limited to the above-described individual examples (first to third embodiments, other modifications and application examples), and any combination of elements of the individual examples is not limited to the present invention. In addition, various modifications that can be conceived by those skilled in the art are also included. That is, various additions, modifications, and partial deletions can be made without departing from the concept and spirit of the present invention derived from the contents defined in the claims and equivalents thereof.

また、上記の実施形態におけるシステム構成、ハードウェア構成、処理フロー、モジュール構成、ユーザインターフェースや具体的処理内容等に対して、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な改変を行ったものも、本発明の技術的範囲に含まれる。たとえば、画像解析装置の構成要素の一部または全部は、1台のワークステーションにより構成されたものであってもよく、ネットワークを介して接続された一台以上のワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されたものであってもよい。   In addition, the system configuration, the hardware configuration, the processing flow, the module configuration, the user interface, the specific processing content, etc. in the above embodiment have been variously modified without departing from the spirit of the present invention. It is included in the technical scope of the present invention. For example, some or all of the components of the image analysis apparatus may be configured by a single workstation, and may be configured by one or more workstations, servers, and storage devices connected via a network. It may be configured.

また、上記実施形態においては、放射線検出器14を用いて被検体の放射線画像を撮影する撮影装置10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。   In the above-described embodiment, the scattered radiation removal process is performed using the radiographic image acquired by the imaging apparatus 10 that captures a radiographic image of the subject using the radiation detector 14, but JP-A-8-266529 is disclosed. Radiation images acquired by accumulating and recording radiographic image information of a subject on a stimulable phosphor sheet as a radiation detector shown in Japanese Patent Laid-Open No. 9-24039 and the like, and photoelectrically reading from the stimulable phosphor sheet Of course, the present invention can also be applied when using.

10 撮影装置
20 制御装置
30 画像解析装置(放射線画像解析装置)
31 画像取得部
32 モデル情報取得部
33 位置合わせ部
34 体厚分布決定部
35 散乱線情報取得部
36 散乱線除去部
38 入力部
40 表示部
42 記憶部
Cmi モデル情報
Ik 被検体画像
Imi モデル画像
Tk 被検体画像の体厚分布
Tmi モデル画像の体厚分布
Vmi モデル画像に対応する3次元画像
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Imaging device 20 Control apparatus 30 Image analyzer (radiation image analyzer)
Reference Signs List 31 Image acquisition unit 32 Model information acquisition unit 33 Positioning unit 34 Body thickness distribution determination unit 35 Scattered ray information acquisition unit 36 Scattered ray removal unit 38 Input unit 40 Display unit 42 Storage unit Cmi model information Ik Subject image Imi model image Tk Body thickness distribution of subject image Body thickness distribution of Tmi model image Three-dimensional image corresponding to Vmi model image

Claims (9)

被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、前記被検体の体厚分布を推定する放射線画像解析装置であって、
前記被検体画像を取得する画像取得部と、
前記被検体とは異なる複数のモデルについて、前記モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、該モデル画像の該モデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得部と、
前記被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、前記複数のモデル情報に基づいて、複数の前記モデル画像の前記特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定し、特定された前記モデル画像に対応付けられた前記体厚分布を前記被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布決定部と、
決定された前記被体の前記体厚分布を用いて前記被体画像の散乱線を推定した散乱線情報を取得する散乱線情報取得部と、
取得した前記散乱線情報及び前記被検体画像に基づいて、前記被体画像に散乱線の除去処理を行う散乱線除去部とを備え、
前記特徴情報が撮影対象の体格的な特徴を表す撮影対象情報であり、
前記体厚分布決定部は、前記被検体画像の前記撮影対象情報として当該被検体画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得し、各々の前記モデル画像の前記撮影対象情報として当該モデル画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得することを特徴とする放射線画像解析装置。
A radiological image analyzer that analyzes a subject image photographed by irradiating a subject with radiation and estimates a body thickness distribution of the subject,
An image acquisition unit for acquiring the subject image;
Model information for acquiring model information obtained by associating a model image photographed by irradiating the model with radiation and a body thickness distribution of the model image for a plurality of models different from the subject An acquisition unit;
Feature information representing features of the subject image is obtained, feature information representing the features of the plurality of model images is obtained based on the plurality of model information, respectively, and similar to the feature information of the subject image A body thickness distribution determining unit that identifies the model image having the feature information, and determines the body thickness distribution associated with the identified model image as a body thickness distribution of the subject image;
And scatter information acquisition unit that determined above using the body thickness distribution of the test object to obtain the scattered radiation information estimated scattered radiation of the test object image,
The acquired scatter information and on the basis of the subject image, and a scattered ray removal unit for removing processing of scattered radiation the to the subject body image,
The feature information is shooting target information representing a physical feature of the shooting target;
The body thickness distribution determination unit obtains a histogram width that is a difference between a maximum value and a minimum value of a signal value of the subject image as the photographing target information of the subject image, and the photographing target of each model image A radiological image analysis apparatus characterized by acquiring a histogram width which is a difference between a maximum value and a minimum value of signal values of the model image as information .
前記被検体画像と前記モデル画像の対応する位置が一致するように前記被検体画像と前記モデル画像を位置合わせする位置合わせ部を更に備え、
前記体厚分布決定部が、位置合わせされた前記被検体画像と前記モデル画像から、前記特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定することを特徴とする請求項記載の放射線画像解析装置。
An alignment unit that aligns the subject image and the model image so that the corresponding positions of the subject image and the model image match;
The body thickness distribution determination unit acquires the feature information from the aligned subject image and the model image, and identifies the model image having the feature information similar to the feature information of the subject image The radiological image analysis apparatus according to claim 1, wherein:
前記画像取得部は、前記被検体画像の撮影時の散乱線除去グリッドの使用の有無と、撮影時に散乱線除去グリッドの使用有りの場合には該散乱線除去グリッドの種類とを含むグリッド情報をさらに取得し、
前記モデル情報取得部は、前記モデル画像の前記グリッド情報をさらに取得し、
前記体厚分布決定部は、前記被検体画像と、前記被検体画像のグリッド情報と一致するグリッド情報を有する前記モデル情報に含まれる前記モデル画像から、前記特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定することを特徴とする請求項1または2記載の放射線画像解析装置。
The image acquisition unit includes grid information including presence / absence of use of a scattered radiation removal grid at the time of imaging of the subject image and a type of the scattered radiation removal grid when the scattered radiation removal grid is used at the time of imaging. Get more and
The model information acquisition unit further acquires the grid information of the model image,
The body thickness distribution determining unit obtains the feature information from the model image included in the model information including the subject image and grid information that matches grid information of the subject image, and the subject imaging radiation image analyzer according to claim 1 or 2, wherein the identifying the model image with the feature information similar to the feature information of.
前記被検体画像が散乱線除去グリッドを用いないで撮影された画像であり、前記モデル画像が散乱線除去グリッドを用いないで撮影された画像である請求項記載の放射線画像解析装置。 The radiation image analysis apparatus according to claim 3, wherein the subject image is an image taken without using a scattered radiation removal grid, and the model image is an image taken without using a scattered radiation removal grid. 前記被検体画像が散乱線除去グリッドを用いて撮影された画像であり、前記モデル画像が前記被検体画像に用いられた散乱線除去グリッドを用いて撮影された画像であることを特徴とする請求項記載の放射線画像解析装置。 The object image is an image photographed using a scattered radiation removal grid, and the model image is an image photographed using a scattered radiation removal grid used for the subject image. Item 4. The radiological image analysis apparatus according to item 3 . 前記モデル画像の体厚分布が、該モデルを3次元撮影して得た3次元画像を取得し、取得された該3次元画像の各位置において、前記モデル画像の放射線経路に対応する直線上の体厚を計測することにより作成されていることを特徴とする請求項1からのいずれか1項に記載の放射線画像解析装置。 The body thickness distribution of the model image is acquired on a straight line corresponding to the radiation path of the model image at each position of the acquired 3D image by acquiring a 3D image obtained by 3D imaging of the model. body thickness radiographic image analyzing apparatus according to any one of claims 1 to 5, characterized in that it is prepared by measuring. 前記画像取得部は、前記被検体画像の撮影対象の部位を表す部位情報をさらに取得し、前記モデル情報取得部は、前記モデル画像の前記部位情報をさらに取得し、前記体厚分布決定部は、前記被検体画像と、前記被検体画像の前記部位情報と一致する前記部位情報を有する前記モデル情報に含まれる前記モデル画像から、前記特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定することを特徴とする請求項1からのいずれか1項に記載の放射線画像解析装置。 The image acquisition unit further acquires site information representing a site to be imaged of the subject image, the model information acquisition unit further acquires the site information of the model image, and the body thickness distribution determination unit The feature information is obtained from the model image included in the model information including the subject image and the model information having the part information that matches the part information of the subject image, and the feature information of the subject image radiation image analyzing apparatus according to any one of claims 1 to 6, characterized in that identifying the model image with the feature information similar. 放射線画像解析装置に実行される、被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、前記被検体の体厚分布を推定する放射線画像解析方法であって、
前記被検体画像を取得する画像取得ステップと、
前記被検体とは異なる複数のモデルについて、前記モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、該モデル画像の該モデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得ステップと、
前記被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、前記複数のモデル情報に基づいて、複数の前記モデル画像の前記特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定し、特定された前記モデル画像に対応付けられた前記体厚分布を前記被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布決定ステップと、
決定された前記被体の前記体厚分布を用いて前記被体画像の散乱線を推定した散乱線情報を取得する散乱線情報取得ステップと、
取得した前記散乱線情報及び前記被検体画像に基づいて、前記被体画像に散乱線の除
去処理を行う散乱線除去ステップとを有し、
前記特徴情報が撮影対象の体格的な特徴を表す撮影対象情報であり、
前記体厚分布決定ステップは、前記被検体画像の前記撮影対象情報として当該被検体画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得し、各々の前記モデル画像の前記撮影対象情報として当該モデル画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得するものであることを特徴とする放射線画像解析方法。
A radiological image analysis method for analyzing a subject image taken by irradiating a subject with radiation and estimating a body thickness distribution of the subject, which is executed in a radiation image analysis device,
An image acquisition step of acquiring the subject image;
Model information for acquiring model information obtained by associating a model image photographed by irradiating the model with radiation and a body thickness distribution of the model image for a plurality of models different from the subject An acquisition step;
Feature information representing features of the subject image is obtained, feature information representing the features of the plurality of model images is obtained based on the plurality of model information, respectively, and similar to the feature information of the subject image A body thickness distribution determining step for identifying the model image having the feature information and determining the body thickness distribution associated with the identified model image as a body thickness distribution of the subject image;
And scatter information acquisition step of acquiring scattered radiation information estimated scattered radiation of the test object image determined above using the body thickness distribution of the test body,
The acquired scatter information and on the basis of the subject image, and a scattered ray removal step for removing processing of scattered radiation the to the subject body image,
The feature information is shooting target information representing a physical feature of the shooting target;
The body thickness distribution determining step acquires a histogram width that is a difference between the maximum value and the minimum value of the signal value of the subject image as the photographing target information of the subject image, and the photographing target of each of the model images A radiological image analysis method characterized by acquiring a histogram width which is a difference between a maximum value and a minimum value of signal values of the model image as information .
被検体に放射線を照射することにより撮影された被検体画像を解析して、前記被検体の体厚分布を推定させる放射線画像解析プログラムであって、
コンピュータに、
前記被検体画像を取得する画像取得ステップと、
前記被検体とは異なる複数のモデルについて、前記モデルに放射線を照射することにより撮影されたモデル画像と、該モデル画像の該モデルの体厚分布とを対応付けたモデル情報をそれぞれ取得するモデル情報取得ステップと、
前記被検体画像の特徴を表す特徴情報を取得し、前記複数のモデル情報に基づいて、複数の前記モデル画像の前記特徴を表す特徴情報をそれぞれ取得し、前記被検体画像の特徴情報と類似する前記特徴情報を有する前記モデル画像を特定し、特定された前記モデル画像に対応付けられた前記体厚分布を前記被検体画像の体厚分布として決定する体厚分布決定ステップと、
決定された前記被体の前記体厚分布を用いて前記被体画像の散乱線を推定した散乱線情報を取得する散乱線情報取得ステップと、
取得した前記散乱線情報及び前記被検体画像に基づいて、前記被体画像に散乱線の除去処理を行う散乱線除去ステップとを実行させ、
前記特徴情報が撮影対象の体格的な特徴を表す撮影対象情報であり、
前記体厚分布決定ステップは、前記被検体画像の前記撮影対象情報として当該被検体画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得し、各々の前記モデル画像の前記撮影対象情報として当該モデル画像の信号値の最大値と最小値の差であるヒストグラム幅を取得するものであることを特徴とする放射線画像解析プログラム。
A radiological image analysis program for analyzing a subject image taken by irradiating a subject with radiation and estimating a body thickness distribution of the subject,
On the computer,
An image acquisition step of acquiring the subject image;
Model information for acquiring model information obtained by associating a model image photographed by irradiating the model with radiation and a body thickness distribution of the model image for a plurality of models different from the subject An acquisition step;
Feature information representing features of the subject image is obtained, feature information representing the features of the plurality of model images is obtained based on the plurality of model information, respectively, and similar to the feature information of the subject image A body thickness distribution determining step for identifying the model image having the feature information and determining the body thickness distribution associated with the identified model image as a body thickness distribution of the subject image;
And scatter information acquisition step of acquiring scattered radiation information estimated scattered radiation of the test object image determined above using the body thickness distribution of the test body,
Obtained on the basis of the scattered radiation information and the subject image, wherein to execute the scattered ray removing step for removing processing of scattered radiation to the subject body image,
The feature information is shooting target information representing a physical feature of the shooting target;
The body thickness distribution determining step acquires a histogram width that is a difference between the maximum value and the minimum value of the signal value of the subject image as the photographing target information of the subject image, and the photographing target of each of the model images A radiological image analysis program characterized by acquiring a histogram width which is a difference between a maximum value and a minimum value of signal values of the model image as information .
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