JP6590773B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、２つの放射線画像を重み付け減算して，被写体の特定の構造物を抽出したサブトラクション画像を生成する画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。

従来より、被写体を構成する物質によって透過した放射線の減衰量が異なることを利用して、エネルギー分布が異なる２種類の放射線を被写体に照射して得られた２枚の放射線画像を用いたエネルギーサブトラクション処理が知られている。このエネルギーサブトラクション処理とは、上記のようにして得られた２つの放射線画像の各画素を対応させて、画素間で適当な重み係数を乗算した上で減算（サブトラクト）を行って、特定の構造物を抽出した画像を取得する方法である。このようなエネルギーサブトラクション処理を行うことにより、例えば、胸部を撮影することにより取得した放射線画像から骨部を除去した軟部画像を生成すれば、骨に邪魔されることなく軟部に現れた陰影を観察できる。逆に軟部を除去した骨部画像を生成すれば、軟部に邪魔されることなく、骨部に現れた陰影を観察できる。

このようなエネルギーサブトラクション処理を行うためには、２つの放射線画像を取得する際の放射線のエネルギー分布が異なるように、被写体を撮影すればよい。エネルギーサブトラクション処理を行うための撮影（以下、エネルギーサブトラクション撮影とする）の手法としては、１ショット法および２ショット法が知られている。１ショット法は、放射線を検出して放射線画像を取得するための検出手段を２つ重ね合わせ、被写体を透過した放射線を重ねられた２つの検出手段に同時に照射することによって、２つの検出手段に互いにエネルギー分布が異なる放射線を照射するようにした方法である。２ショット法は、エネルギー分布の異なる２種類の放射線を用いて撮影を２回行う方法である。

このようなエネルギーサブトラクション処理により取得されるサブトラクション画像においては、処理前の放射線画像と比較して放射線の量子ノイズ（以下単にノイズとする）が強調されてＳ／Ｎが悪くなる。このため、サブトラクション画像からノイズ成分を低減するための手法が提案されている。例えば、特許文献１においては、エネルギーサブトラクション撮影により取得された２つの放射線画像からサブトラクション画像および２つの放射線画像を加算した加算画像を生成し、サブトラクション画像を平滑化してノイズ成分を低減し、平滑化したサブトラクション画像と加算画像とでサブトラクション処理を行う手法が提案されている。

特開平３−２８５４７５号公報

上記１ショット法は、放射線が物質を透過するときに低エネルギー成分が吸収されて、高エネルギー成分が相対的に多い放射線が後段に伝わる現象、すなわちビームハードニングを利用して、２つの検出手段に互いにエネルギー分布が異なる放射線を照射するようにしている。一方、腰椎の撮影、股関節軸位撮影、または肩を含む頸椎側面撮影等の体厚が大きくなる部位を含む撮影を行う場合、被写体によってより多くの低エネルギー成分が吸収される。このため、被写体を透過した直後の放射線においては、高エネルギー成分がより多くなる。これにより、重ねられた２つの検出手段間のビームハードニングの差がわずかなものとなり、照射される放射線のエネルギー差がより小さくなるため、差分画像においてはＳ／Ｎがさらに悪化することとなる。したがって、１ショット法によるエネルギーサブトラクション処理は、比較的体厚が薄い胸部の撮影に主に適用され、体厚が厚い部位には適用することが困難であった。

一方、体厚が厚い部位に対してエネルギーサブトラクション処理を行うためには、２ショット法を用いることが考えられる。しかしながら、２ショット法では被写体への被曝量を低減するために、２回目の撮影時には１回目の撮影時よりも被写体に照射される線量を低減している。その結果、２回目の撮影により取得される放射線画像は、線量不足によりノイズが多くなってしまう。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、エネルギーサブトラクション処理を行う画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、被写体への被曝線量を低減し、かつ体厚が厚い部位に対してもノイズが少ないサブトラクション画像を生成できるようにすることを目的とする。

本発明による画像処理装置は、被写体を透過したそれぞれエネルギー分布および線量が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像を取得する画像取得手段と、
２つの放射線画像のうち、線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成する第１の周波数解析手段と、
２つの放射線画像のうち、線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分を生成する第２の周波数解析手段と、
第１の低周波成分および第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、被写体の特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分を生成するサブトラクション手段と、
サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを合成して処理済み画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。

１ショット法の場合、被写体を透過した放射線は重ねられた２つの検出手段に照射される。このため、放射線源から離れた側の検出手段は放射線源に近い側の検出手段よりも照射される線量が小さくなる。また、放射線源から離れた側の検出手段には、放射線源に近い側の検出手段よりも高エネルギー成分が相対的に多い放射線が照射される。したがって、１ショット法において、放射線源に近い側の検出手段により得られる放射線画像と、放射線源から離れた側の検出手段により得られる放射線画像とでは、エネルギーおよび線量が異なるものとなる。一方、２ショット法の場合、一方の撮影において、他方の撮影よりも高エネルギー成分が相対的に多く、かつ線量が少ない放射線を用いることにより、放射線源から発せられる放射線のエネルギーおよび線量を１回目の撮影と２回目の撮影とで異なるものとすることができる。これにより、１回目の撮影により得られる放射線画像と、２回目の撮影により得られる放射線画像とでは、エネルギーおよび線量が異なるものとなる。したがって、本発明においては、２つの放射線画像は、１ショット法および２ショット法のいずれでも取得することができる。

なお、本発明による画像処理装置においては、合成手段は、被写体の体厚に応じて、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを重み付けて合成して処理済み画像を生成するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、合成手段は、第１の放射線画像または第２の放射線画像の濃度に応じて、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを重み付けて合成して処理済み画像を生成するものであってもよい。

また、本発明による画像処理装置においては、第１の周波数解析手段は、被写体の撮影部位に応じた周波数帯域の第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成し、
第２の周波数解析手段は、被写体の撮影部位に応じた周波数帯域の第２の低周波成分を生成するものであってもよい。

本発明による画像処理方法は、被写体を透過したそれぞれエネルギー分布および線量が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像を取得し、
２つの放射線画像のうち、線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成し、
２つの放射線画像のうち、線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分を生成し、
第１の低周波成分および第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、被写体の特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分を生成し、
サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを合成して処理済み画像を生成することを特徴とするものである。

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

本発明によれば、２つの放射線画像のうち、線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の第１の高周波成分および第１の低周波成分が生成され、線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の第２の低周波成分が生成される。そして、第１の低周波成分および第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算が行われてサブトラクション低周波成分が生成され、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とが合成されて処理済み画像が生成される。

ここで、第１の放射線画像は、線量が大きい放射線により取得されたものであるため、ノイズが少ない。このため、第１の放射線画像の高周波成分である第１の高周波成分は、ノイズが目立たず、被写体の細かい構造の情報を含む。また、第１の放射線画像の低周波成分である第１の低周波成分は、被写体の大まかな構造の情報を含む。一方、第２の放射線画像は、線量が小さい放射線により取得されたものであるため、粒状が悪く、ノイズが多く含まれる。しかしながら、ノイズは高周波成分の情報であるため、第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分はノイズを含まない、被写体の大まかな構造の情報を含むものとなる。このため、第１の低周波成分および第２の低周波成分には、エネルギー分布が異なる被写体の大まかな構造の情報がそれぞれ含まれる。したがって、サブトラクション低周波成分は、ノイズを含まない、被写体の特定の構造物の大まかな構造の情報を含むものとなる。そして、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを合成することにより、体厚が厚い部位であっても、被写体の細かな構造を含み、ノイズが低減され、かつ被写体の特定の構造物が抽出された処理済み画像を生成することができる。また、２ショット法を用いて第２の放射線画像を取得する際に線量を低くしても、処理済み画像のノイズを低減できるため、被写体の被曝量を低減できる。

本発明の第１の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 本実施形態による画像処理装置の概略構成を示す図 第１および第２の放射線画像を示す図 第１の周波数解析部が行う周波数分解を説明するための図 第１の実施形態において合成部が行う周波数合成を説明するための図 軟部画像および骨部画像を示す図 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第２の実施形態において合成部が行う周波数合成を説明するための図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システムは、エネルギー分布が異なる２つの放射線画像を撮影し、２つの放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行うためのものであり、撮影装置１と、本実施形態による画像処理装置を内包するコンピュータ２とを備える。

撮影装置１は、第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６に、放射線源であるＸ線源３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線を、それぞれエネルギーを変えて照射するいわゆる１ショットエネルギーサブトラクションを行うための撮影装置である。撮影時においては、図１に示すように、Ｘ線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、銅板等からなるＸ線エネルギー変換フィルタ７、および第２の放射線検出器６を配置して、Ｘ線源３を駆動させる。なお、第１および第２の放射線検出器５，６とＸ線エネルギー変換フィルタ７とは密着されている。

これにより、第１の放射線検出器５においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーのＸ線による被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１が取得される。また、第２の放射線検出器６においては、軟線が除かれた高エネルギーのＸ線による被写体Ｈの第２の放射線画像Ｇ２が取得される。第１および第２の放射線画像は画像処理装置であるコンピュータ２に入力される。なお、第１の放射線検出器５と第２の放射線検出器６とでは、第１の放射線検出器５の方がＸ線源３に近い側にあるため、第１の放射線画像Ｇ１は第２の放射線画像Ｇ２よりも線量が大きいＸ線により取得される。

第１および第２の放射線検出器５，６は、放射線画像の記録と読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるＴＦＴ読出方式のもの、または読取り光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。

コンピュータ２には表示部８および入力部９が接続されている。表示部８は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）あるいは液晶ディスプレイ等からなり、撮影により取得された放射線画像およびコンピュータ２において行われる処理に必要な各種入力の補助を行う。入力部９は、キーボード、マウスあるいはタッチパネル等からなる。

コンピュータ２には、本実施形態の画像処理プログラムがインストールされている。本実施形態においては、コンピュータは、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパソコンでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。画像処理プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。

図２は、本実施形態において、コンピュータ２に画像処理プログラムをインストールすることにより実現された画像処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、画像処理装置は、標準的なコンピュータの構成として、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、メモリ２２およびストレージ２３を備えている。

ストレージ２３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなり、撮影装置１の各部を駆動するためのプログラムおよび画像処理プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。

メモリ２２には、各種処理をＣＰＵ２１に実行させるために、ストレージ２３に記憶されたプログラム等が一時的に記憶される。画像処理プログラムは、ＣＰＵ２１に実行させる処理として、撮影装置１に撮影を行わせて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する画像取得処理、Ｘ線源３に近い側にある第１の放射線検出器５により取得された、すなわち線量が大きいＸ線により取得された第１の放射線画像Ｇ１の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分ＧＨ１および第１の低周波成分ＧＬ１を生成する第１の周波数解析処理、Ｘ線源３から離れた側にある第２の放射線検出器６により取得された、すなわち線量が小さいＸ線により取得された第２の放射線画像Ｇ２の低周波成分である第２の低周波成分ＧＬ２を生成する第２の周波数解析処理、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、被写体Ｈの特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを生成するサブトラクション処理、並びにサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成して処理済み画像Ｇｓを生成する合成処理を規定している。

そして、ＣＰＵ２１が画像処理プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータ２は、画像取得部３１、第１の周波数解析部３２、第２の周波数解析部３３、サブトラクション処理部３４および合成部３５として機能する。なお、コンピュータ２は、画像取得処理、第１の周波数解析処理、第２の周波数解析処理、サブトラクション処理および合成処理をそれぞれ行うプロセッサまたは処理回路を備えるものであってもよい。

画像取得部３１は、Ｘ線源３を駆動して被写体ＨにＸ線を照射し、被写体Ｈを透過したＸ線を第１および第２の放射線検出器５，６により検出して、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する。なお、画像処理プログラムとは別個のプログラムにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してストレージ２３に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部３１は、ストレージ２３に保存された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を画像処理のためにストレージ２３から読み出すものとなる。なお、被写体Ｈの胸部を撮影した場合、図３に示すような第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２が取得される。

第１の周波数解析部３２は、第１の放射線画像Ｇ１の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分ＧＨ１および第１の低周波成分ＧＬ１を生成する。このために、第１の周波数解析部３２は、第１の放射線画像Ｇ１を周波数分解して、第１の放射線画像Ｇ１についての、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す複数の帯域画像を生成する。図４は第１の周波数解析部３２が行う周波数分解を説明するための図である。まず、第１の周波数解析部３２は、第１の放射線画像Ｇ１に対して、例えばσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、第１の放射線画像Ｇ１を１／２に縮小してガウシアン成分である縮小画像Ｇ１−１を生成する。縮小画像Ｇ１−１は第１の放射線画像Ｇ１を１／２に縮小したものとなる。なお、以降の説明において、第１の放射線画像Ｇ１を便宜上第１の放射線画像Ｇ１−０と称する場合があるものとする。次いで、第１の周波数解析部３２は、例えば３次Ｂスプライン補間等の補間演算を行って、縮小画像Ｇ１−１を第１の放射線画像Ｇ１と同一サイズとなるように２倍に拡大し、拡大した縮小画像Ｇ１−１を第１の放射線画像Ｇ１から減算して、最高周波数帯域のラプラシアン成分である帯域画像Ｆ１−０を生成する。なお、本実施形態では、最高周波数帯域を便宜上第０の周波数帯域と称する。

次いで、第１の周波数解析部３２は、縮小画像Ｇ１−１に対してσ＝１のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、縮小画像Ｇ１−１を１／２に縮小して縮小画像Ｇ１−２を生成し、縮小画像Ｇ１−２を縮小画像Ｇ１−１と同一サイズとなるように２倍に拡大し、拡大した縮小画像Ｇ１−２を縮小画像Ｇ１−１から減算して、第１の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−１を生成する。さらに、所望とする周波数帯域の帯域画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−ｋ（ｋ＝０〜ａ：ａは帯域の数）を生成する。なお、これにより、最低周波数の縮小画像Ｇ１−（ａ＋１）も生成される。

ここで、縮小画像の各画素の信号値はその画素の濃度を表し、帯域画像Ｆ１−ｋの各画素の信号値は、その画素におけるその周波数帯域の周波数成分の大きさを表すものとなる。なお、ウェーブレット変換等の他の多重解像度変換の手法を用いることにより、周波数帯域が異なる複数の帯域画像Ｆ１−ｋを生成してもよい。

第１の周波数解析部３２は、最高周波数帯域から予め定められた周波数帯域までの帯域画像を第１の高周波成分ＧＨ１として生成する。本実施形態においては、第１の周波数解析部３２は、被写体Ｈの撮影部位に応じた周波数帯域の第１の高周波成分ＧＨ１を生成する。例えば、胸部が撮影部位の場合、最大の関心領域は肺血管である。このため、胸部が撮影部位の場合、最高周波数帯域から肺血管の情報を含む周波数帯域までの帯域画像を第１の高周波成分ＧＨ１として生成する。また、撮影部位が腰椎または股関節軸位である場合、肺血管よりも大きい構造物である関節等の骨の部分が最大の関心領域となるため、最高周波数帯域から肺血管よりも低い周波数帯域までの帯域画像を第１の高周波成分ＧＨ１として生成する。なお、撮影部位と第１の高周波成分ＧＨ１として生成する周波数帯域との関係は、予め生成されてストレージ２３に保存されている。第１の周波数解析部３２は、入力部９から入力された撮影部位の情報に基づいて、ストレージ２３に保存された関係を参照して、生成する帯域画像の周波数帯域を決定して、第１の高周波成分ＧＨ１を生成する。

一方、第１の周波数解析部３２は、第１の高周波成分ＧＨ１に含まれる最も低い周波数帯域の帯域画像を生成する際に使用した縮小画像を、第１の低周波成分ＧＬ１として生成する。例えば、第１の高周波成分ＧＨ１として、第２の周波数帯域までの帯域画像Ｆ１−２を生成した場合、第１の低周波成分ＧＬ１は縮小画像Ｇ１−３となる。

なお、第１の周波数解析部３２においては、複数の周波数帯域の帯域画像および縮小画像を生成し、撮影部位に応じた周波数帯域までの帯域画像を、複数の周波数帯域の帯域画像から選択して第１の高周波成分ＧＨ１としてもよい。この場合、第１の高周波成分ＧＨ１に含まれる最も低い周波数帯域の帯域画像を生成する際に使用した縮小画像を第１の低周波成分ＧＬ１として選択すればよい。

第２の周波数解析部３３は、第２の放射線検出器６により取得された第２の放射線画像Ｇ２の低周波成分である第２の低周波成分ＧＬ２を生成する。なお、第２の周波数解析部３３は、第１の周波数解析部３２と同様に、撮影部位に応じて決定された、最高周波数帯域から予め定められた周波数帯域までの帯域画像を第２の高周波成分ＧＨ２として生成する。なお、第２の高周波成分ＧＨ２は、第１の高周波成分ＧＨ１と同一の周波数帯域までの帯域画像となる。そして、第２の周波数解析部３３は、第２の高周波成分ＧＨ２に含まれる最も低い周波数帯域の帯域画像を生成する際に使用した縮小画像を第２の低周波成分ＧＬ２として生成する。なお、第１の低周波成分ＧＬ１と第２の低周波成分ＧＬ２とは同一の周波数帯域の縮小画像となる。例えば、第１の低周波成分ＧＬ１が縮小画像Ｇ１−３である場合、第２の低周波成分ＧＬ２は縮小画像Ｇ２−３となる。

なお、第２の周波数解析部３３においては、複数の周波数帯域の帯域画像および縮小画像を生成し、撮影部位に応じた周波数帯域の縮小画像、すなわち第１の低周波成分ＧＬ１と同一の周波数帯域の縮小画像を、第２の高周波成分ＧＨ２として選択してもよい。

サブトラクション処理部３４は、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、各低周波成分ＧＬ１、ＧＬ２に含まれる被写体Ｈの特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを生成する。例えば、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２が図３に示すように胸部の放射線画像である場合、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２に対して適切に重み付けをして減算することにより、被写体Ｈの軟部のみが抽出された低周波成分の軟部画像および骨部のみが抽出された低周波成分の骨部画像を生成する。なお、重み付け減算を行う際の重み係数は、ビームハードニングを考慮して、被写体Ｈの場所毎に変更するようにしてもよい。以降では、１つのサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂが生成されたものとして説明する。

合成部３５は、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成して、被写体Ｈの特定の構造物が抽出された処理済み画像Ｇｓを生成する。図５はサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１との合成を説明するための図である。本実施形態においては、合成は周波数合成である。なお、本実施形態においては、第２の周波数帯域までの帯域画像Ｆ１−０，Ｆ１−１，Ｆ１−２が第１の高周波成分ＧＨ１として生成され、縮小画像Ｇ１−３および縮小画像Ｇ２−３がそれぞれ第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２として生成されたものとする。このため、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂの周波数帯域は第３の周波数帯域となる。

合成部３５は、補間演算によりサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを２倍に拡大し、２倍に拡大したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第２の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−２とを加算して合成画像Ｇｓ−２を生成する。次いで合成画像Ｇｓ−２を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−２と第１の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−１とを加算して合成画像Ｇｓ−１を生成する。さらに、合成画像Ｇｓ−１を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−１と第０の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−０とを加算して合成画像Ｇｓ−０すなわち処理済み画像Ｇｓを生成する。これにより、被写体Ｈの関心領域が軟部の場合、図６の左側に示すように、被写体Ｈの軟部のみが抽出された軟部画像が処理済み画像Ｇｓとして生成される。また、被写体Ｈの関心領域が骨部の場合、図６の右側に示すように、被写体Ｈの骨部のみが抽出された骨部画像が処理済み画像Ｇｓとして生成される。

次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図７は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部３１が、第１および第２の放射線検出器５，６から第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する（ステップＳＴ１）。次いで、第１の周波数解析部３２が、第１の放射線画像Ｇ１の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分ＧＨ１および第１の低周波成分ＧＬ１を生成する第１の周波数解析処理を行い（ステップＳＴ２）、第２の周波数解析部３３が、第２の放射線画像Ｇ２の低周波成分である第２の低周波成分ＧＬ２を生成する第２の周波数解析処理を行う（ステップＳＴ３）。

そして、サブトラクション処理部３４が、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、各低周波数成分ＧＬ１、ＧＬ２における被写体Ｈの特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを生成する（ステップＳＴ４）。次いで、合成部３５が、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成して処理済み画像Ｇｓを生成する合成処理を行い（ステップＳＴ５）、処理を終了する。

ここで、第１の放射線画像Ｇ１は、線量が大きいＸ線により取得されたものであるため、ノイズが少ない。このため、第１の放射線画像Ｇ１の高周波成分である第１の高周波成分ＧＨ１は、ノイズが目立たず、被写体Ｈの細かい構造の情報を含む。また、第１の放射線画像Ｇ１の低周波成分である第１の低周波成分ＧＬ１は、被写体Ｈの大まかな構造の情報を含む。一方、第２の放射線画像Ｇ２は、線量が小さいＸ線により取得されたものであるため、粒状が悪く、ノイズが多く含まれる。しかしながら、ノイズは高周波成分の情報であるため、第２の放射線画像Ｇ２の低周波成分である第２の低周波成分ＧＬ２はノイズを含まない、被写体Ｈの大まかな構造の情報を含むものとなる。このため、第１の低周波成分ＧＬ１とおよび第２の低周波成分ＧＬ２には、エネルギー分布が異なる被写体Ｈの大まかな構造がそれぞれ含まれる。したがって、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂは、ノイズを含まない、被写体Ｈの特定の構造物の大まかな構造についてのサブトラクション画像を表すものなる。そして、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成することにより、体厚が厚い部位であっても、被写体Ｈの細かな構造を含み、ノイズが低減され、かつ被写体Ｈの特定の構造物が抽出された処理済み画像Ｇｓを生成することができる。また、２ショット法を用いて第２の放射線画像Ｇ２の取得する際に線量を低くしても、処理済み画像のノイズを低減できるため、被写体Ｈの被曝量を低減できる。

また、撮影部位に応じた周波数帯域の第１の高周波成分ＧＨ１、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２を生成して処理済み画像Ｇｓを生成しているため、最大の関心領域となる構造の周波数成分を含むように、処理済み画像Ｇｓを生成することができる。したがって、診断対象の構造の診断に適した処理済み画像Ｇｓを生成することができる。

なお、本実施形態による生成される処理済み画像Ｇｓにおいては、例えば軟部画像には軟部の高周波成分のみならず、骨部の高周波成分も含まれる。また、骨部画像には軟部の高周波成分も含まれる。これらの高周波成分は診断にとくに支障を来すものではないが、これらの高周波成分を処理済み画像Ｇｓから除去するようにしてもよい。例えば、上記特許文献１または特開平１１−２０５６８２号公報に記載された、平滑化処理およびサブトラクション処理を繰り返す手法を用いることにより、軟部画像における骨部の高周波成分または骨部画像における軟部の高周波成分を除去することができる。例えば、軟部の高周波成分を除去する場合、平滑化処理およびサブトラクション処理を繰り返す過程において、平滑化のためのフィルタサイズを徐々に小さくすることにより、骨部をぼかすことなく、軟部の高周波成分を効果的に除去することが可能である。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本発明の第２の実施形態による画像処理装置の構成は、上記第１の実施形態による画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。第２の実施形態においては、合成部３５において、被写体Ｈの体厚に応じて、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを重み付けて合成して処理済み画像Ｇｓを生成するようにした点が第１の実施形態と異なる。

ここで、被写体Ｈにおいては、体厚が大きい場所ほどＸ線吸収量が大きくなるため、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２において、Ｓ／Ｎが低下する。逆に、体厚が小さい場所は、Ｘ線吸収量が小さいため、第２の放射線画像Ｇ２においてもＳ／Ｎは良好なものとなる。このため、第２の実施形態においては、被写体Ｈの体厚に応じて、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを、場所毎に重み係数を変更して重み付けて合成して、処理済み画像Ｇｓを生成するようにしたものである。ここで、被写体Ｈを透過するＸ線は体厚が大きいほど小さくなる。第２の実施形態においては、合成部３５は、撮影時の線量および第１の放射線画像Ｇ１の各画素における画素値に基づいて、被写体Ｈ１の体厚を推定する。そして、体厚が大きい場所の画素ほど、第１の高周波成分ＧＨ１の重み係数を大きくして、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成する。

図８は第２の実施形態におけるサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１との重み付け合成を説明するための図である。なお、ここでは、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂへの重み係数をＷｓｕｂ、第１の高周波成分ＧＨ１への重み係数をＷＨ１とし、Ｗｓｕｂ＋ＷＨ１＝１であるものとする。第２の実施形態においては、合成部３５は、補間演算によりサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを２倍に拡大し、かつ重み係数Ｗｓｕｂを乗算する。そして、２倍に拡大し、かつ重み係数Ｗｓｕｂを乗算したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと、重み係数ＷＨ１を乗算した第２の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−２とを加算して合成画像Ｇｓ−２を生成する。次いで合成画像Ｇｓ−２を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−２と第１の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−１とを加算して合成画像Ｇｓ−１を生成する。さらに、合成画像Ｇｓ−１を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−１と第０の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−０とを加算して合成画像Ｇｓ−０すなわち処理済み画像Ｇｓを生成する。これにより、ノイズがより低減された処理済み画像Ｇｓを生成できる。なお、重み係数ＷＨ１を乗算する周波数帯域は、第２の周波数帯域に限定されるものではなく、第１の周波数帯域でも第０の周波数帯域でもよい。

次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、本発明の第３の実施形態による画像処理装置の構成は、上記第１の実施形態による画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、合成部３５において、第１の放射線画像Ｇ１または第２の放射線画像Ｇ２における被写体Ｈの濃度に応じて、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを場所毎に重み係数を変更して重み付けて合成して処理済み画像Ｇｓを生成するようにした点が第１の実施形態と異なる。

ここで、放射線画像においては、濃度が低いということは、被写体Ｈにおけるその部分のＸ線の吸収が大きいということである。このため、放射線画像においては、濃度が低いほどノイズが多くなり、Ｓ／Ｎが低下する。逆に濃度が高いほど、ノイズは目立たなくなり、第２の放射線画像Ｇ２においてもノイズが目立たなくなる。このため、第３の実施形態においては、被写体Ｈの濃度に応じて、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを場所毎に重み係数を変更して重み付けて合成して、処理済み画像Ｇｓを生成するようにしたものである。具体的には、濃度が低い画素ほど、第１の高周波成分ＧＨ１の重み係数を大きくして、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１とを合成するようにしたものである。なお、被写体Ｈの濃度は第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２のいずれから求めてもよいが、第１の放射線画像Ｇ１から求めることが好ましい。

なお、被写体Ｈの濃度に応じたサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと第１の高周波成分ＧＨ１との合成の処理は、重み係数が被写体Ｈの濃度に応じて異なる点を除いて、第２の実施形態と同一である。ここで、第３の実施形態において、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂへの重み係数をＷｄｓｕｂ、第１の高周波成分ＧＨ１への重み係数をＷＨｄ１とし、Ｗｄｓｕｂ＋ＷＨｄ１＝１であるものとする。すなわち、第３の実施形態においては、合成部３５は、補間演算によりサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂを２倍に拡大し、かつ重み係数Ｗｄｓｕｂを乗算する。そして、２倍に拡大し、かつ重み係数Ｗｄｓｕｂを乗算したサブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂと、重み係数ＷＨｄ１を乗算した第２の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−２とを加算して合成画像Ｇｓ−２を生成する。次いで合成画像Ｇｓ−２を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−２と第１の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−１とを加算して合成画像Ｇｓ−１を生成する。さらに、合成画像Ｇｓ−１を２倍に拡大し、２倍に拡大した合成画像Ｇｓ−１と第０の周波数帯域の帯域画像Ｆ１−０とを加算して合成画像Ｇｓ−０すなわち処理済み画像Ｇｓを生成する。これにより、ノイズがより低減された処理済み画像Ｇｓを生成できる。なお、重み係数ＷＨｄ１を乗算する周波数帯域は、第２の周波数帯域に限定されるものではなく、第１の周波数帯域でも第０の周波数帯域でもよい。

また、上記各実施形態においては、第１および第２の放射線検出器５，６を用いて被写体の放射線画像を撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いて画像処理を行っているが、検出手段として蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、本発明を適用できることはもちろんである。この場合、２枚の蓄積性蛍光体シートを重ねて被写体Ｈを透過したＸ線を照射して、被写体Ｈの放射線画像情報を各蓄積性蛍光体シートに蓄積記録し、各蓄積性蛍光体シートから放射線画像情報を光電的に読み取ることにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得すればよい。

また、上記各実施形態においては、周波数分解により第１の高周波成分ＧＨ１、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２を生成しているが、ハイパスフィルタ等のフィルタリング処理によって、第１の高周波成分ＧＨ１、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２を生成してもよい。フィルタリング処理により、第１の高周波成分ＧＨ１、第１の低周波成分ＧＬ１および第２の低周波成分ＧＬ２を生成した場合、合成部３５においては、サブトラクション低周波成分ＧＬｓｕｂに対して第１の高周波成分ＧＨ１を加算して、処理済み画像Ｇｓを生成すればよい。

また、上記各実施形態においては、１ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得しているが、撮影を２回行ういわゆる２ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してもよい。２ショット法を行う場合、被写体Ｈの被曝量を低減するために、２回目の撮影時には１回目の撮影時よりも被写体Ｈに照射される線量が低減される。このため、２回目の撮影により取得される第２の放射線画像Ｇ２は、１ショット法により取得される第２の放射線画像Ｇ２と同様に、線量不足によりノイズが多いものとなっている。したがって、２ショット法により取得した第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に対しても、上記実施形態と同様に処理を行うことにより、被写体Ｈの細かな構造を含み、ノイズが低減され、かつ被写体Ｈの特定の構造物が抽出された処理済み画像Ｇｓを生成することができる。

以下、本実施形態の作用効果について説明する。

被写体の体厚が大きいほど、放射線の吸収が大きくなるため、放射線画像においてはノイズが多くなってＳ／Ｎが低下する。逆に体厚が小さいほど、ノイズは少なくなり、第２の放射線画像においてもノイズが目立たなくなる。したがって、被写体の体厚に応じて、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを重み付けて合成して処理済み画像を生成することにより、体厚が大きいほど第１の高周波成分の比率を大きくするように重み付け合成を行うことができるため、ノイズがより低減された処理済み画像を生成できる。

放射線画像においては、濃度が低いほど、その部分の放射線の吸収が大きくなるため、ノイズが多くなり、Ｓ／Ｎが低下する。逆に濃度が高いほど、ノイズは目立たなくなり、第２の放射線画像においてもノイズが目立たなくなる。したがって、被写体の濃度に応じて、サブトラクション低周波成分と第１の高周波成分とを重み付けて合成して処理済み画像を生成することにより、濃度が低いほど第１の高周波成分の比率を大きくするように重み付け合成を行うことができるため、ノイズがより低減された処理済み画像を生成できる。

例えば腰椎の撮影、股関節軸位撮影、または肩を含む頸椎側面撮影においては、最大の関心領域は骨部であり、軟部を除去して骨部を抽出した処理済み画像が生成される。ここで、腰、股関節および肩における軟部は血管等の高周波成分を殆ど含まない。一方、胸部撮影において軟部を抽出した処理済み画像を生成する場合、最大の関心領域は肺血管等となる。肺血管等は骨部よりも高い周波数成分の情報からなる。このため、撮影部位に応じた周波数帯域の第１の高周波成分、第１の低周波成分および第２の低周波成分を生成して処理済み画像を生成することにより、最大の関心領域となる構造の周波数成分を含むように、処理済み画像を生成することができる。したがって、診断対象の構造の診断に適した処理済み画像を生成することができる。

１ 放射線画像撮影装置
２ コンピュータ
３ Ｘ線源
５、６ 放射線検出器
７ Ｘ線エネルギー変換フィルタ
８ 表示部
９ 入力部
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ ストレージ
３１ 画像取得部
３２ 第１の周波数解析部
３３ 第２の周波数解析部
３４ サブトラクション処理部
３５ 合成部
Ｆ１−ｋ，Ｆ２−ｋ 帯域画像
Ｇ１ 第１の放射線画像
Ｇ２ 第２の放射線画像
Ｇ１−ｋ，Ｇ２−ｋ 縮小画像
ＧＬｓｕｂ サブトラクション低周波成分
Ｇｓ 処理済み画像
Ｈ 被写体

Claims (6)

1. 被写体を透過したそれぞれエネルギー分布および線量が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像を取得する画像取得手段と、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成する第１の周波数解析手段と、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分を生成する第２の周波数解析手段と、
   前記第１の低周波成分および前記第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、前記被写体の特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分を生成するサブトラクション手段と、
   前記サブトラクション低周波成分と前記第１の高周波成分とを合成して処理済み画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記合成手段は、前記被写体の体厚に応じて、前記サブトラクション低周波成分と前記第１の高周波成分とを重み付けて合成して前記処理済み画像を生成する請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記合成手段は、前記第１の放射線画像または前記第２の放射線画像の濃度に応じて、前記サブトラクション低周波成分と前記第１の高周波成分とを重み付けて合成して前記処理済み画像を生成する請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記第１の周波数解析手段は、前記被写体の撮影部位に応じた周波数帯域の前記第１の高周波成分および前記第１の低周波成分を生成し、
   前記第２の周波数解析手段は、前記被写体の撮影部位に応じた周波数帯域の前記第２の低周波成分を生成する請求項１から３のいずれか１項記載の画像処理装置。
5. 被写体を透過したそれぞれエネルギー分布および線量が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像を取得し、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成し、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分を生成し、
   前記第１の低周波成分および前記第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、前記被写体の特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分を生成し、
   前記サブトラクション低周波成分と前記第１の高周波成分とを合成して処理済み画像を生成することを特徴とする画像処理方法。
6. 被写体を透過したそれぞれエネルギー分布および線量が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像を取得する手順と、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が大きい放射線により取得された第１の放射線画像の高周波成分および低周波成分である第１の高周波成分および第１の低周波成分を生成する手順と、
   前記２つの放射線画像のうち、前記線量が小さい放射線により取得された第２の放射線画像の低周波成分である第２の低周波成分を生成する手順と、
   前記第１の低周波成分および前記第２の低周波成分に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、前記被写体の特定構造物を抽出したサブトラクション低周波成分を生成する手順と、
   前記サブトラクション低周波成分と前記第１の高周波成分とを合成して処理済み画像を生成する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。