JP6460125B2 - 放射線画像生成方法および画像処理装置 - Google Patents

Description

この発明は、放射線画像を生成する放射線画像生成方法、および放射線画像を生成するための画像処理を行う画像処理装置に関する。

以下、放射線画像として再構成画像を例に採って説明する。多くの放射線断層画像の生成（画像再構成）方法において、逆投影が用いられる。逆投影法のうち、一般的な方法としてピクセルドリブン法(pixel driven)がある。ピクセルドリブン法では、Ｘ線源から、再構成画素の中心を通りＸ線検出器のある位置まで斜線(ray)が導かれる。再構成画素に割り当てられる画素値は、Ｘ線検出器の面上と斜線とが交差する位置近辺のＸ線検出器における画素値によって決定される。典型的には、線形補間により、再構成画素に割り当てる画素値を決定する（例えば、特許文献１、２参照）。再構成における補間方法としては、特許文献２：特許第４２９３３０７号（特表２００５−５２２３０４号）にも示されているように、バイリニア法(bilinear)や最近傍法(nearest neighbor)などがある。

特開２０１０−１１５４７５号公報 特許第４２９３３０７号

しかしながら、逆投影時のＸ線検出器と斜線とが交差する位置によって、補間方法によりＳ／Ｎのムラが生じるという問題点がある。図５（ａ）に、バイリニア法を補間方法としたフィルタ補正逆投影法によって再構成した正規分布ノイズ画像を示し、図５（ｂ）に、その画素値分布を示す。なお、図示の便宜上、図５（ａ）は白黒反転しており、実際には全体的に黒の画像にノイズが白の斑点（いわゆる「白とび」）となっていることに留意されたい。図５（ｂ）に示すように、場所（図５ではＲＯＩ１，ＲＯＩ２）によって、画素値の分散が異なっていることを確認することができる。

再構成における補間方法にバイリニア法のような線形補間を用いた場合、図６（符号Ｓは光源であるＸ線管，符号Ｒは再構成画像，符号Ｉは検出器）のケースでは、再構成画素Ｒ_ｎにはＸ線検出器Ｉ_ｎの画素値のみが反映される。一方、再構成画素Ｒ_ｎ＋１にはＸ線検出器Ｉ_ｎ＋１およびＩ_ｎ＋２の画素値の平均が反映される。このようにして、再構成画像におけるＳ／Ｎのムラができる。

このようなＳ／Ｎのムラを緩和する方法として、より緻密な補間アルゴリズムを使う方法がある。例えば、Lanczos法を用いた補間では、このようなムラを緩和することができるが、計算コストが増大する，負荷が大きくなる，演算時間が長くなるという別の問題が生じる。Ｓ／Ｎのムラを緩和する別の方法として、上述した最近傍法を用いた画素値の決定がある。この方法は簡便で計算コストも少なく，負荷も小さく，演算時間を低減させることができる。しかし、再構成画像の画素値エッジ近辺に段差が生じるという問題が生じる。例えば、周囲の画素値に対して著しく異なる画素値が直線状に延びている場合には、その直線が画素値エッジとなるが、直線自体に段差が生じる。

上述した問題は、再構成における逆投影のみならず、回転や拡大・縮小などの画像処理によっても起こり、簡便な画像処理アルゴリズムでノイズやアーティファクト（例えば段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクト）を抑制することが望まれる。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、ノイズやアーティファクトを抑制することができる放射線画像生成方法および画像処理装置を提供することを目的とする。

この発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、この発明に係る放射線画像生成方法は、放射線画像を生成する放射線画像生成方法であって、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合する重み付け加算の重み係数を設定する重み係数設定工程と、設定された当該重み係数に基づいて当該重み付け加算を行う重み付け加算工程とを備え、当該重み付け加算により前記放射線画像を得ることを特徴とするものである。

この発明に係る放射線画像生成方法によれば、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合するために個々の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合する重み付け加算を行う。そのために、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、当該重み付け加算の重み係数を設定する。各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に応じて、ある画素値の領域において悪影響が出る画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定して、同一領域において好結果がでる（他方の）画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、ノイズやアーティファクトを抑制した放射線画像を得ることができる。

放射線画像の一例は再構成画像である。この一例の場合には、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の逆投影画素値の差分に基づいて、重み係数を設定する。

画像処理アルゴリズム毎に対応する重み係数は個々に独立して設定されていてもよい（前者）し、下記のように協働してそれぞれ設定されていてもよい（後者）。すなわち、後者の場合には、画像処理アルゴリズム毎に対応する重み係数は１以下の非負の値をとり、ｎを２以上の整数とし、個々の重み係数をｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎとすると、ｗ_１＋ｗ_２＋…＋ｗ_ｎ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定する。このようにｗ_１＋ｗ_２＋…＋ｗ_ｎ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定することで、個々の重み係数は協働してそれぞれ設定される。したがって、ある画像処理アルゴリズムでの影響を強めたい場合には当該画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、残りの画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定することができる。逆に、ある画像処理アルゴリズムでの影響を弱めたい場合には当該画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定することで、残りの画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することができる。

具体的な画像処理アルゴリズムについては、特に限定されない。上述した最近傍法やバイリニア法やLanczos法の他に、スプライン補間法でもよい。ただし、簡便な補間アルゴリズムであってもノイズやアーティファクトを抑制することができることを鑑みれば、Lanczos法のような緻密な補間アルゴリズムよりも、最近傍法やバイリニア法やスプライン補間法のような簡便な補間アルゴリズムに適用するのが有用である。簡便な補間アルゴリズムに適用することで、計算コストも少なく，負荷も小さく，演算時間を低減させつつ、ノイズやアーティファクトをも抑制することができる。

よって、画像処理アルゴリズムは、最近傍法およびバイリニア法であって、重み係数設定工程では、最近傍法およびバイリニア法で得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、重み係数を設定し、重み付け加算工程では、最近傍法およびバイリニア法に関する重み付け加算を行うのが好ましい。最近傍法による悪影響が強い領域（高輝度差エッジの存在する領域）ではバイリニア法での重み係数を大きく設定することで、段差アーティファクトを抑制することができる。逆に、バイリニア法による悪影響が強い領域（Ｓ／Ｎのムラが出る領域）では最近傍法での重み係数を大きく設定することで、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。このように、最近傍法やバイリニア法のような簡便な補間アルゴリズムであっても、計算コストも少なく，負荷も小さく，演算時間を低減させつつ、段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。

画像処理アルゴリズムが最近傍法およびバイリニア法である場合には、下記のような発明に有用である。すなわち、放射線画像は再構成画像であるとともに、Ｘ線であって、最近傍法で得られた逆投影画素値およびバイリニア法で得られた逆投影画素値の差分に基づいて、重み係数を設定するときに有用である。このような放射線がＸ線の場合での再構成における逆投影において、上述した段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトが生じやすくなるが、最近傍法で得られた逆投影画素値およびバイリニア法で得られた逆投影画素値の差分に基づいて、重み係数を設定することで、段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。

画像処理アルゴリズムが最近傍法およびバイリニア法であって、放射線画像が再構成画像であるとともに、放射線がＸ線である場合には、下記のように設定するのが好ましい。すなわち、最近傍法で得られた逆投影画素値とバイリニア法で得られた逆投影画素値との差分の絶対値に基づいて、当該差分の絶対値が大きくなるのにしたがってバイリニア法での重み係数が大きくなるように設定し、当該差分の絶対値が小さくなるのにしたがって最近傍法での重み係数が大きくなるように設定するのが好ましい。上述した差分の絶対値が大きいところは、高輝度差エッジの存在する領域とみなし、バイリニア法での重み係数を大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりエッジ領域の段差を抑制する。逆に上述した差分の絶対値が小さい領域では、最近傍法での重み係数を大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制する。

より具体的には、下記のように各重み係数を協働して設定するのが好ましい。すなわち、最近傍法およびバイリニア法に対応する重み係数は１以下の非負の値をとり、最近傍法での重み係数をｗ_ｎｎとするとともに、バイリニア法での重み係数をｗ_ｂｉとすると、ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定するのが好ましい。上述した差分の絶対値が大きいところは、高輝度差エッジの存在する領域とみなし、エッジ領域の段差を抑制するために最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを小さく設定することで、残りのバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを大きくする（すなわち重みを強くする）。その結果、エッジ領域の段差を抑制する。逆に上述した差分の絶対値が小さい領域では、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制するためにバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを小さく設定することで、残りの最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを大きくする（すなわち重みを強くする）。その結果、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制する。

また、この発明に係る画像処理装置は、放射線画像を生成するための画像処理を行う画像処理装置であって、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合する重み付け加算の重み係数を設定する重み係数設定手段と、設定された当該重み係数に基づいて当該重み付け加算を行う重み付け加算手段とを備え、当該重み付け加算により前記放射線画像を得ることを特徴とするものである。

この発明に係る画像処理装置によれば、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に応じて、ある画素値の領域において悪影響が出る画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定して、同一領域において好結果がでる（他方の）画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、ノイズやアーティファクトを抑制した放射線画像を得ることができる。

この発明に係る放射線画像方法および画像処理装置によれば、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に応じて、ある画素値の領域において悪影響が出る画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定して、同一領域において好結果がでる（他方の）画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、ノイズやアーティファクトを抑制した放射線画像を得ることができる。

実施例に係る断層撮影装置のブロック図である。 実施例に係る断層撮影装置の画像処理部のブロック図である。 実施例に係る一連の放射線画像生成方法の流れを示したフローチャートである。 逆投影画素値に関する差分の絶対値を横軸として、バイリニア法での重み係数を縦軸としたグラフである。 （ａ）はバイリニア法を補間方法としたフィルタ補正逆投影法によって再構成した正規分布ノイズ画像、（ｂ）はその画素値分布である。 再構成における補間方法に線形補間を用いた場合の光源，再構成画像並びに検出器の配置を模式的に示した概略図である。 被検体を人体としたときの肩での実験結果であって、（ａ）は最近傍法の画像、（ｂ）はバイリニア法の画像、（ｃ）は本発明の手法の画像である。 被検体が人体以外のときの実験結果であって、（ａ）は最近傍法の画像、（ｂ）はバイリニア法の画像、（ｃ）は本発明の手法の画像である。

以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図１は、実施例に係る断層撮影装置のブロック図であり、図２は、実施例に係る断層撮影装置の画像処理部のブロック図である。本実施例では、放射線画像として再構成画像を例に採って説明するとともに、放射線としてＸ線を例に採って説明する。また、被検体として人体を例に採って説明する。

断層撮影装置は、図１に示すように、被検体Ｍを載置する天板１と、その被検体Ｍに向けてＸ線を照射するＸ線管２と、被検体Ｍを透過したＸ線を検出するフラットパネル型Ｘ線検出器（以下、「ＦＰＤ」と略記する）３とを備えている。

断層撮影装置は、他に、天板１の昇降および水平移動を制御する天板制御部４や、ＦＰＤ３の走査を制御するＦＰＤ制御部５や、Ｘ線管２の管電圧や管電流を発生させる高電圧発生部６を有するＸ線管制御部７や、ＦＰＤ３から電荷信号であるＸ線検出信号をディジタル化して取り出すＡ／Ｄ変換器８や、Ａ／Ｄ変換器８から出力されたＸ線検出信号に基づいて種々の処理を行う画像処理部９や、これらの各構成部を統括するコントローラ１０や、処理された画像などを記憶するメモリ部１１や、オペレータが入力設定を行う入力部１２や、処理された画像などを表示するモニタ１３などを備えている。画像処理部９は、この発明における画像処理装置に相当する。

天板制御部４は、天板１を水平移動させて被検体Ｍを撮像位置にまで収容したり、昇降、回転および水平移動させて被検体Ｍを所望の位置に設定したり、水平移動させながら撮像を行ったり、撮像終了後に水平移動させて撮像位置から退避させる制御などを行う。これらの制御は、モータやエンコーダ（図示省略）などからなる天板駆動機構（図示省略）を制御することで行う。

ＦＰＤ制御部５は、ＦＰＤ３を被検体Ｍの長手方向である体軸ｚ方向に沿って平行移動させる制御を行う。この制御は、ラックやピニオンやモータやエンコーダ（図示省略）などからなるＦＰＤ駆動機構（図示省略）を制御することで行う。

高電圧発生部６は、Ｘ線を照射させるための管電圧や管電流を発生してＸ線管２に与える。Ｘ線管制御部７は、Ｘ線管２をＦＰＤ３の平行移動とは逆方向に平行移動させる制御を行う。この制御は、支柱やネジ棒やモータやエンコーダ（図示省略）などからなるＸ線管駆動部（図示省略）を制御することで行う。

また、Ｘ線管制御部７は、Ｘ線管２側のコリメータ（図示省略）の照視野の設定の制御を行う。本実施例では、体軸ｚ方向に広がりを有するファンビーム状のＸ線を照射するようにコリメータを制御して照視野を設定する。

画像処理部９やコントローラ１０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）などで構成されており、メモリ部１１は、ＲＯＭ（Read-only Memory）やＲＡＭ（Random-Access Memory）などに代表される記憶媒体などで構成されている。また、入力部１２は、マウスやキーボードやジョイスティックやトラックボールやタッチパネルなどに代表されるポインティングデバイスで構成されている。

なお、各種の画像処理を行うためのプログラム等をＲＯＭなどに代表される記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部９のＣＰＵが実行することでそのプログラムに応じた画像処理を行う。特に、本実施例では再構成画像を生成するために、重み係数の設定や重み付け加算をそれぞれ行う。

メモリ部１１は、画像処理部９で処理された各々の画像を書き込んで記憶するように構成されている。その他にも、後述する閾値や、画像処理部９の重み係数設定部９ａ（図２を参照）で設定された重み係数をメモリ部１１に書き込んで記憶する。ＦＰＤ制御部５やＸ線管制御部７も、画像処理部９やコントローラ１０と同様にＣＰＵなどで構成されている。

本実施例では、図１に示す方向にＸ線管２およびＦＰＤ３をそれぞれ移動させて得られた投影画像を再構成して断層撮影を行うトモシンセシス(tomosynthesis) に放射線画像生成方法を適用する。

画像処理部９は、図２に示すように、重み係数設定部９ａと重み付け加算部９ｂとを備えている。重み係数設定部９ａは、この発明における重み係数設定手段に相当し、重み付け加算部９ｂは、この発明における重み付け加算手段に相当する。

重み係数設定部９ａは、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の画素値の結果に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムを結合した重み付け加算の重み係数を設定する。本実施例における具体的な重み係数設定部９ａの機能については、図３以降で詳述する。

重み付け加算部９ｂは、設定された重み係数に基づいて重み付け加算を行う。そして、その重み付け加算により放射線画像（本実施例では再構成画像）を得る。本実施例における具体的な重み付け加算部９ｂの機能についても、図３以降で詳述する。

本実施例における具体的な放射線画像生成方法について、上述した図１および図２とともに、図３および図４を参照して説明する。図３は、実施例に係る一連の放射線画像生成方法の流れを示したフローチャートであり、図４は、逆投影画素値に関する差分の絶対値を横軸として、バイリニア法での重み係数を縦軸としたグラフである。図３の放射線画像生成方法については、画像処理部９のＣＰＵがプログラムを実行することにより行う。

（ステップＳ１）断層撮影
図１に示すように、Ｘ線管２およびＦＰＤ３を互いに逆方向に平行移動させつつ、Ｘ線管２からＸ線を照射することで、被検体Ｍに対して互いに異なる方向（投影角度）から照射されたＸ線をＦＰＤ３が検出する。ＦＰＤ３が検出することによって、被検体Ｍに対して互いに異なる方向からそれぞれ照射されたＸ線による複数のＸ線画像を取得する。Ｘ線画像は、ＦＰＤ３の検出面に投影された投影データである。

（ステップＳ２）再構成
ステップＳ１で得られたＸ線画像（投影画像）に基づいて、最近傍法を補間方法としたフィルタ補正逆投影法によって再構成を行う。それと並行して、ステップＳ１で得られたＸ線画像（投影画像）に基づいて、バイリニア法を補間方法としたフィルタ補正逆投影法によって再構成を行う。最近傍法・バイリニア法を補間方法としたフィルタ補正逆投影法については公知の手法であるので、その説明を省略する。最近傍法による逆投影画素値をＩ_ｎｎとするとともに、バイリニア法による逆投影画素値をＩ_ｂｉとする。

（ステップＳ３）重み係数の設定
重み係数設定部９ａ（図２を参照）は、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の画素値の結果に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムを結合した重み付け加算の重み係数を設定する。本実施例では、画像処理アルゴリズムとして最近傍法およびバイリニア法を用いる。よって、本実施例では、重み係数設定部９ａは、最近傍法およびバイリニア法で得られた各々の画素値の結果に基づいて、重み係数を設定する。

より具体的に説明すると、ステップＳ２において最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎとバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉとの差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜に基づいて、重み係数を設定する。最近傍法およびバイリニア法に対応する重み係数は１以下の非負の値をとり、最近傍法での重み係数をｗ_ｎｎとするとともに、バイリニア法での重み係数をｗ_ｂｉとすると、ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定する。以下では、最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを（１−ｗ_ｂｉ）で表し、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉで重み係数の記号を統一する。また、バイリニア法での重み係数（すなわち混合時のバイリニア比）をｗ_ｂｉ［０，１］とすると、バイリニア比ｗ_ｂｉは、逆投影画素値Ｉ_ｎｎ，Ｉ_ｂｉとの差分に基づいて、下記（１）式〜（３）式で決定される。

ｗ_ｂｉ＝０ ＴＨ１＞｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜のとき …（１）
ｗ_ｂｉ＝（｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜−ＴＨ１）／（ＴＨ２−ＴＨ１） ＴＨ１＜｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜＜ＴＨ２のとき …（２）
ｗ_ｂｉ＝１ ＴＨ２＜｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜のとき …（３）

ここで、ＴＨ１，ＴＨ２は閾値で、ＴＨ１＜ＴＨ２である。なお、［ａ，ｂ］は閉区間を意味し、｛ｘ｜ａ≦ｘ≦ｂ｝を満たすことを意味する。よって、ｗ_ｂｉ［０，１］は、｛ｗ_ｂｉ｜０≦ｗ_ｂｉ≦１｝を満たす（すなわち１以下の非負の値をとる）ことを意味する。

逆投影画素値に関する差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜を横軸として、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを縦軸とすると、図４に示すように、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜を変数とした重み係数ｗ_ｂｉの関数は、非減少関数（単調増加関数）となる。したがって、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が大きくなるのにしたがってバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉが大きくなるように設定し、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さくなるのにしたがって最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎが大きくなるように設定する。上述したように、ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１であり、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉはｗ_ｂｉ＝１−ｗ_ｎｎで表されるので、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さくなるのにしたがって最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎが大きくなるということは、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さくなるのにしたがってバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉが小さくなるということを意味している。

図４や上記（１）式〜（３）式に示すように差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が閾値ＴＨ１未満の区間（ＴＨ１＞｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）では、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉはｗ_ｂｉ＝０と一定であるが、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が閾値ＴＨ１を超え、かつ閾値ＴＨ２未満の区間（ＴＨ１＜｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜＜ＴＨ２）では、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉは傾きΔが１／（ＴＨ２−ＴＨ１）で切片が−ＴＨ１／（ＴＨ２−ＴＨ１）の一次関数で増加し、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が閾値ＴＨ２を超える区間（ＴＨ２＜｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）では、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉはｗ_ｂｉ＝１と一定となる。また、図４のグラフは連続関数であるので、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が閾値ＴＨ１と等しい（ＴＨ１＝｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）場合には、上記（１）式，（２）式のいずれであってもよく、差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が閾値ＴＨ２と等しい（ＴＨ２＜｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）場合には、上記（２）式，（３）式のいずれであってもよい。

重み係数設定部９ａで設定された重み係数ｗ_ｂｉ，ｗ_ｎｎをメモリ部１１（図１を参照）に書き込んで記憶してもよい。このステップＳ３は、この発明における重み係数設定工程に相当する。

（ステップＳ４）重み付け加算
重み付け加算部９ｂ（図２を参照）は、ステップＳ３で設定された重み係数ｗ_ｂｉ，ｗ_ｎｎ（＝１−ｗ_ｂｉ）に基づいて下記（４）式の重み付け加算を行う。重み付け後（混合後）の逆投影画素値をＩ_ｎｅｗとする。

Ｉ_ｎｅｗ＝ｗ_ｂｉ・Ｉ_ｂｉ＋（１−ｗ_ｂｉ）・Ｉ_ｎｎ …（４）

上記（４）式では、最近傍法およびバイリニア法でそれぞれ得られた逆投影画素値との差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が大きいところは、高輝度差エッジの存在する領域とみなし、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりエッジ領域の段差を抑制する。逆に上述した差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜小さい領域では、最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制する。このステップＳ４は、この発明における重み付け加算工程に相当する。

このようにして、上記（４）式で得られた重み付け後（混合後）の逆投影画素値Ｉ_ｎｅｗを画素毎に並べることで、放射線画像（ここでは再構成画像）を得る。放射線画像（再構成画像）をメモリ部１１に書き込んで記憶する。

このように、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズム（本実施例では最近傍法およびバイリニア法）で得られた各々の画素値の結果に基づいて重み係数を設定して、設定された当該重み係数に基づいて個々の画像処理アルゴリズムを結合した重み付け加算を行うのが、本発明の特徴である。特許文献２：特許第４２９３３０７号（特表２００５−５２２３０４号）には、再構成における補間方法としてバイリニア法や最近傍法が開示されているが、それらの重み付け加算については示唆されていないことに留意されたい。

本実施例に係る放射線画像生成方法によれば、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズム（本実施例では最近傍法およびバイリニア法）を結合するために個々の画像処理アルゴリズムを結合した重み付け加算を行う。そのために、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の画素値の結果（本実施例では最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎとバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉとの差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に基づいて、当該重み付け加算の重み係数を設定する。各々の画像処理アルゴリズムで得られた画素値の結果（差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に応じて、ある画素値の領域において悪影響が出る画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定して、同一領域において好結果がでる（他方の）画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、ノイズやアーティファクトを抑制した放射線画像（本実施例では再構成画像）を得ることができる。

本実施例では、放射線画像の一例は再構成画像である。本実施例の場合には、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の逆投影画素値の結果（本実施例では差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に基づいて、重み係数を設定する。

本実施例では、画像処理アルゴリズム毎に対応する重み係数は協働してそれぞれ設定されている。すなわち、画像処理アルゴリズム毎に対応する重み係数は１以下の非負の値をとり、ｎを２以上の整数とし、個々の重み係数をｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎとする（本実施例ではｎ＝２であり、個々の重み係数ｗ_１，ｗ_２はｗ_ｎｎ，ｗ_ｂｉに対応する）と、ｗ_１＋ｗ_２＋…＋ｗ_ｎ＝１を満たす（本実施例ではｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たす）ように個々の重み係数をそれぞれ設定する。このようにｗ_１＋ｗ_２＋…＋ｗ_ｎ＝１を満たす（ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たす）ように個々の重み係数をそれぞれ設定することで、個々の重み係数は協働してそれぞれ設定される。したがって、ある画像処理アルゴリズムでの影響を強めたい場合には当該画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、残りの画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定することができる。逆に、ある画像処理アルゴリズムでの影響を弱めたい場合には当該画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定することで、残りの画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することができる。

本実施例では、画像処理アルゴリズムは、最近傍法およびバイリニア法であって、重み係数設定工程（ステップＳ３）では、最近傍法およびバイリニア法で得られた各々の画素値の結果（本実施例では差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に基づいて、重み係数ｗ_ｎｎ，ｗ_ｂｉを設定し、重み付け加算工程（ステップＳ４）では、最近傍法およびバイリニア法に関する重み付け加算を行うのが好ましい。最近傍法による悪影響が強い領域（高輝度差エッジの存在する領域）ではバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを大きく設定することで、段差アーティファクトを抑制することができる。逆に、バイリニア法による悪影響が強い領域（Ｓ／Ｎのムラが出る領域）では最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを大きく設定することで、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。このように、最近傍法やバイリニア法のような簡便な補間アルゴリズムであっても、計算コストも少なく，負荷も小さく，演算時間を低減させつつ、段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。

本実施例のように画像処理アルゴリズムが最近傍法およびバイリニア法である場合には、下記のような発明に有用である。すなわち、放射線画像は再構成画像であるとともに、Ｘ線であって、最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎおよびバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉの結果（本実施例では差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に基づいて、重み係数ｗ_ｎｎ，ｗ_ｂｉを設定するときに有用である。このような放射線がＸ線の場合での再構成における逆投影において、上述した段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトが生じやすくなるが、最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎおよびバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉの結果（差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に基づいて、重み係数ｗ_ｎｎ，ｗ_ｂｉを設定することで、段差アーティファクトやＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制することができる。

本実施例のように画像処理アルゴリズムが最近傍法およびバイリニア法であって、放射線画像が再構成画像であるとともに、放射線がＸ線である場合には、下記のように設定するのが好ましい。すなわち、最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎとバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉとの差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜に基づいて、当該差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が大きくなるのにしたがってバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉが大きくなるように設定し、当該差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さくなるのにしたがって最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎが大きくなるように設定するのが好ましい。上述した差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が大きいところは、高輝度差エッジの存在する領域とみなし、バイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりエッジ領域の段差を抑制する。逆に上述した差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さい領域では、最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを大きくする（すなわち重みを強くする）ことによりＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制する。

より具体的には、下記のように各重み係数を協働して設定するのが好ましい。すなわち、最近傍法およびバイリニア法に対応する重み係数は１以下の非負の値をとり、再三述べているように、最近傍法での重み係数をｗ_ｎｎとするとともに、バイリニア法での重み係数をｗ_ｂｉとすると、ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定するのが好ましい。上述した差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が大きいところは、高輝度差エッジの存在する領域とみなし、エッジ領域の段差を抑制するために最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを小さく設定することで、残りのバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを大きくする（すなわち重みを強くする）。その結果、エッジ領域の段差を抑制する。逆に上述した差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜が小さい領域では、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制するためにバイリニア法での重み係数ｗ_ｂｉを小さく設定することで、残りの最近傍法での重み係数ｗ_ｎｎを大きくする（すなわち重みを強くする）。その結果、Ｓ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトを抑制する。

また、本実施例に係る画像処理装置（画像処理部９）によれば、各々の画像処理アルゴリズム（本実施例では最近傍法およびバイリニア法）で得られた画素値の結果（本実施例では最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎとバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉとの差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）に応じて、ある画素値の領域において悪影響が出る画像処理アルゴリズムでの重み係数を小さく設定して、同一領域において好結果がでる（他方の）画像処理アルゴリズムでの重み係数を大きく設定することで、ノイズやアーティファクトを抑制した放射線画像（本実施例では再構成画像）を得ることができる。

［実験結果］
本発明の手法（最近傍法およびバイリニア法の重み付け加算）の結果について、図７および図８を参照して説明する。また、本発明の手法の結果との比較のために、最近傍法並びにバイリニア法も併せて図示する。図７（ａ）〜図７（ｃ）は、被検体を人体としたときの肩での実験結果であって、図７（ａ）は最近傍法の画像であり、図７（ｂ）はバイリニア法の画像であり、図７（ｃ）は本発明の手法の画像である。また、図８（ａ）〜図８（ｃ）は、被検体が人体以外のときの実験結果であって、図８（ａ）は最近傍法の画像であり、図８（ｂ）はバイリニア法の画像であり、図８（ｃ）は本発明の手法の画像である。

図７（ｂ）では、バイリニア法ではＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトが現れていることが確認できる。これに対して、図７（ｃ）では、本発明の手法ではＳ／Ｎのムラによる格子状アーティファクトが現れずにＳ／Ｎのムラが改善されたことが確認できる。

図８（ａ）では、白枠で囲まれた箇所において最近傍法ではエッジ付近で段差アーティファクトが現れていることが確認できる。これに対して、図８（ｃ）では、本発明の手法では段差アーティファクトが現れずにエッジ付近での画像の見え方を自然なまま維持することができることが確認できる。

この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した実施例では、放射線としてＸ線を例に採って説明したが、Ｘ線以外の放射線（例えばα線，β線，γ線など）であってもよい。

（２）上述した実施例では、放射線画像として再構成画像を例に採って説明したが、必ずしも画像処理は再構成における逆投影である必要はない。回転や拡大・縮小などの画像処理に適用してもよい。

（３）上述した実施例では、被検体として人体を用いたが、非破壊検査などに用いられる基板などであってもよい。

（４）上述した実施例では、断層撮影などに代表される撮影であったが、撮影よりも弱い線量で放射線を照射してリアルタイムに放射線画像をモニタリングする透視に適用してもよい。

（５）上述した実施例では、画像処理装置（実施例では画像処理部９）は断層撮影装置などの透視撮影装置に組み込まれていたが、画像処理装置単体であってもよい。

（６）上述した実施例では、図１のトモシンセシスに放射線画像生成方法を適用したが、適用する断層撮影の術式については特に限定されない。例えば、Ｘ線ＣＴ(computed tomography)装置のように被検体の体軸の軸心周りに回転させる断層撮影や、湾曲状に形成されたＣアームの一端がＸ線管を保持し、他端がＸ線検出器を保持し、Ｃアームに沿って回転させる断層撮影に適用してもよい。また、上述したようにＸ線以外の放射線であってもよい。

（７）上述した実施例では、画像処理アルゴリズムは、最近傍法およびバイリニア法であって、最近傍法およびバイリニア法からなる２つの画像処理アルゴリズムを結合するために個々の画像処理アルゴリズムを結合した重み付け加算を行ったが、画像処理アルゴリズムの数については複数であれば特に限定されない。例えば、最近傍法やバイリニア法の他にスプライン補間法をも結合してもよく、画像処理アルゴリズムの数については３つ以上であってもよい。

（８）上述した実施例では、画像処理アルゴリズム毎に対応する重み係数は協働してそれぞれ設定されていたが、重み係数は個々に独立して設定されていてもよい。例えば、一方の重み係数の値を固定しつつ、当該一方の重み係数に関係なく残りの重み係数を可変に設定してもよいし、逆に一方の重み係数を可変に設定しつつ、当該一方の重み係数に関係なく残りの重み係数の値を固定してもよい。

（９）上述した実施例では、画像処理アルゴリズムは、最近傍法およびバイリニア法であったが、画像処理アルゴリズムについては、最近傍法やバイリニア法に限定されない。Lanczos法やスプライン補間法でもよい。ただし、簡便な補間アルゴリズムであってもノイズやアーティファクトを抑制することができることを鑑みれば、Lanczos法のような緻密な補間アルゴリズムよりも、最近傍法やバイリニア法やスプライン補間法のような簡便な補間アルゴリズムに適用するのが有用である。簡便な補間アルゴリズムに適用することで、計算コストも少なく，負荷も小さく，演算時間を低減させつつ、ノイズやアーティファクトをも抑制することができる。

（１０）上述した実施例では、重み係数設定手段（実施例では重み係数設定部９ａ）をＣＰＵなどで構成することで、重み係数を自動的に設定したが、必ずしも重み係数を自動で設定する必要はない。図１の入力部１２のようなポインティングデバイスで重み係数設定手段を構成し、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の画素値の結果をモニタに表示して、そのモニタでの表示結果に基づいて重み係数をオペレータが手動で設定してもよい。

（１１）上述した実施例では、各々の画像処理アルゴリズムで得られた各々の画素値の結果は、画素値の差分（実施例では最近傍法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｎｎとバイリニア法で得られた逆投影画素値Ｉ_ｂｉとの差分の絶対値｜Ｉ_ｂｉ−Ｉ_ｎｎ｜）であったが、画素値の差分に限定されない。画素値の比を求め、その画素値の比に基づいて重み係数を設定してもよい。

（１２）上述した実施例では、重み係数は、例えば図４に示すように、閾値ＴＨ１未満の区間，閾値ＴＨ２を超える区間では一定であり、閾値ＴＨ１・ＴＨ２の開空間では連続的に増加したが、重み係数は図４の形態に限定されない。閾値に関係なく重み係数を連続的に増加あるいは減少させて設定してもよいし、三角関数や二次以上の多項式で重み係数を曲線的に増加あるいは減少させて設定してもよい。また、重み係数は連続関数である必要はなく、重み係数を階段状に増加あるいは減少させて設定してもよい。

９ … 画像処理部
９ａ … 重み係数設定部
９ｂ … 重み付け加算部
Ｉ_ｎｎ … 最近傍法で得られた逆投影画素値
Ｉ_ｂｉ … バイリニア法で得られた逆投影画素値
ｗ_ｎｎ … 最近傍法での重み係数
ｗ_ｂｉ … バイリニア法での重み係数
ＴＨ１，ＴＨ２ … 閾値
Ｉ_ｎｅｗ … 重み付け後の逆投影画素値

Claims (8)

1. 放射線画像を生成する放射線画像生成方法であって、
   互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合する重み付け加算の重み係数を設定する重み係数設定工程と、
   設定された当該重み係数に基づいて当該重み付け加算を行う重み付け加算工程と
   を備え、
   当該重み付け加算により前記放射線画像を得ることを特徴とする放射線画像生成方法。
2. 請求項１に記載の放射線画像生成方法において、
   前記放射線画像は再構成画像であって、
   前記重み係数設定工程では、互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の逆投影画素値の差分に基づいて、前記重み係数を設定することを特徴とする放射線画像生成方法。
3. 請求項１または請求項２に記載の放射線画像生成方法において、
   前記画像処理アルゴリズム毎に対応する前記重み係数は１以下の非負の値をとり、
   ｎを２以上の整数とし、個々の重み係数をｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎとすると、
   ｗ_１＋ｗ_２＋…＋ｗ_ｎ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定することを特徴とする放射線画像生成方法。
4. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の放射線画像生成方法において、
   前記画像処理アルゴリズムは、最近傍法およびバイリニア法であって、
   前記重み係数設定工程では、前記最近傍法および前記バイリニア法で得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、前記重み係数を設定し、
   前記重み付け加算工程では、前記最近傍法および前記バイリニア法に関する重み付け加算を行うことを特徴とする放射線画像生成方法。
5. 請求項４に記載の放射線画像生成方法において、
   前記放射線画像は再構成画像であるとともに、前記放射線はＸ線であって、
   前記重み係数設定工程では、前記最近傍法で得られた逆投影画素値および前記バイリニア法で得られた逆投影画素値の差分に基づいて、前記重み係数を設定することを特徴とする放射線画像生成方法。
6. 請求項５に記載の放射線画像生成方法において、
   前記重み係数設定工程では、前記最近傍法で得られた逆投影画素値と前記バイリニア法で得られた逆投影画素値との差分の絶対値に基づいて、当該差分の絶対値が大きくなるのにしたがって前記バイリニア法での重み係数が大きくなるように設定し、当該差分の絶対値が小さくなるのにしたがって前記最近傍法での重み係数が大きくなるように設定することを特徴とする放射線画像生成方法。
7. 請求項６に記載の放射線画像生成方法において、
   前記最近傍法および前記バイリニア法に対応する前記重み係数は１以下の非負の値をとり、
   前記最近傍法での重み係数をｗ_ｎｎとするとともに、前記バイリニア法での重み係数をｗ_ｂｉとすると、
   ｗ_ｎｎ＋ｗ_ｂｉ＝１を満たすように個々の重み係数をそれぞれ設定することを特徴とする放射線画像生成方法。
8. 放射線画像を生成するための画像処理を行う画像処理装置であって、
   互いに異なる複数の画像処理アルゴリズムで得られた各々の対応する画素の画素値の差分に基づいて、個々の画像処理アルゴリズムで得られた画像データを結合する重み付け加算の重み係数を設定する重み係数設定手段と、
   設定された当該重み係数に基づいて当該重み付け加算を行う重み付け加算手段と
   を備え、
   当該重み付け加算により前記放射線画像を得ることを特徴とする画像処理装置。

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