JP6776171B2 - Radiation imaging device, image processing device and image processing program - Google Patents
Radiation imaging device, image processing device and image processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6776171B2 JP6776171B2 JP2017080011A JP2017080011A JP6776171B2 JP 6776171 B2 JP6776171 B2 JP 6776171B2 JP 2017080011 A JP2017080011 A JP 2017080011A JP 2017080011 A JP2017080011 A JP 2017080011A JP 6776171 B2 JP6776171 B2 JP 6776171B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- radiation
- unit
- image
- distribution
- subject
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000005855 radiation Effects 0.000 title claims description 287
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 149
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims description 72
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 192
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 52
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 20
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 15
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 description 28
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 23
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 10
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 8
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 6
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 6
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 5
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 4
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000002594 fluoroscopy Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 241001669679 Eleotris Species 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
本発明は、被写体を通過した放射線を検出したデータを処理する技術に関し、特に、放射線の散乱に起因する変動を補正する技術に関するものである。 The present invention relates to a technique for processing data obtained by detecting radiation that has passed through a subject, and more particularly to a technique for correcting fluctuations caused by radiation scattering.
人体等の被写体に対してX線等の放射線を照射し、被写体を透過した放射線の強度分布を検出器で検出して透過画像を撮像する技術においては、被写体を直線的に透過した放射線(一次線)から得られる一次線像に、被写体の内部等で散乱した放射線(散乱線)から得られる散乱線像が加わるため、取得した透過画像のコントラストが低下したり鮮鋭度が低下したりするような画質変動が生じることが一般に知られている。 In the technique of irradiating a subject such as a human body with radiation such as X-rays, detecting the intensity distribution of the radiation transmitted through the subject with a detector, and capturing a transmitted image, the radiation transmitted linearly through the subject (primary). Since the scattered line image obtained from the radiation (scattered line) scattered inside the subject is added to the primary line image obtained from the line), the contrast of the acquired transmitted image is lowered and the sharpness is lowered. It is generally known that various image quality fluctuations occur.
この画質変動を抑えるために、被写体と検出器の間に、グリッドと呼ばれる、放射線の吸収率が高い物質と吸収率が低い物質とを薄く交互に積層した板を設置し、検出器に入射する散乱線量を低く抑える撮像方法が一般に用いられている。しかし、グリッドを設置した場合、検出器に入射する一次線量もグリッドによって減衰するため、グリッドを用いないときよりも強い放射線を被写体に照射する必要があり、被写体の被曝量が増加する。 In order to suppress this fluctuation in image quality, a grid, which is a thin alternating layer of substances with high radiation absorption and low radiation absorption, is installed between the subject and the detector, and is incident on the detector. An imaging method that keeps the scattered dose low is generally used. However, when the grid is installed, the primary dose incident on the detector is also attenuated by the grid, so that it is necessary to irradiate the subject with stronger radiation than when the grid is not used, and the exposure dose of the subject increases.
そこで、グリッドを用いないで取得した透過画像(グリッドレス画像)に信号処理を行うことにより、グリッドを用いて取得した透過画像(グリッド画像)と同等の画質を得る技術が、これまでに数多く提案されている。 Therefore, many technologies have been proposed so far to obtain the same image quality as the transparent image (grid image) acquired by using the grid by performing signal processing on the transparent image (gridless image) acquired without using the grid. Has been done.
例えば、特許文献1に記載の技術では、透過画像を解析することによって、被写体の体厚分布を推定して被写体の仮想モデルを取得し、この仮想モデルから推定した推定一次線像と推定散乱線像とを合成して推定透過画像を生成し、この推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが小さくなるように仮想モデルの体厚分布を修正する。これにより、散乱線による画質変動を抑えた透過画像を得ている。このとき、修正後の体厚分布を用いても推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが残る場合には、この違いがさらに小さくなるように仮想モデルの体厚分布を繰り返し修正する反復処理を行う。
For example, in the technique described in
特許文献1記載の技術では、前述したように、推定透過画像と実際に取得した透過画像の違いが小さくなるように、反復処理を用いて、仮想モデルの体厚分布を修正する。
In the technique described in
しかしながら、特許文献1のような反復処理を行うと、最終的な画像が得られるまでに相当の処理時間が必要となり、結果的に、単位時間あたりに得られる画像枚数が減ってしまう。このため、X線撮像装置の透視撮像のように、透過画像を動画像として表示したい場合、特許文献1の技術では、被写体の動きがギクシャクした不自然な動画になる可能性がある。また、高速な処理を実行できる特別な計算リソースを用いて、単位時間当たりに得られる画像枚数を増加させることも可能であるが、その場合には装置が高額になる。
However, when the iterative processing as in
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、反復処理を行わないか、あるいは処理の反復回数を大きく削減しながら、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることにある。 The present invention has been made in view of such a situation, and it is possible to obtain an image in a short time in which image quality fluctuation due to scattered rays is suppressed while not performing iterative processing or greatly reducing the number of times of processing is repeated. It is in.
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。すなわち、代表的な放射線撮像装置は、被写体に放射線を照射する放射線源と、被写体を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器と、放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出部とを有する。 A brief outline of the typical inventions disclosed in the present application is as follows. That is, a typical radiation imaging device includes a radiation source that irradiates a subject with radiation, a radiation detector that detects the intensity distribution of radiation that has passed through the subject, and a radiation intensity distribution in the spatial axis direction and the time axis direction. It has an extraction unit that extracts at least one high-frequency component, and a thickness distribution calculation unit that obtains the distribution of the thickness of the subject based on the high-frequency component extracted by the extraction unit.
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。 Further features relating to the present invention will become apparent from the description herein and the accompanying drawings. Moreover, the aspect of the present invention is achieved and realized by the combination of elements and various elements and the following detailed description and the aspect of the appended claims.
本発明によれば、散乱線による画質変動を抑えた放射線画像を短時間で得ることが可能になる。 According to the present invention, it is possible to obtain a radiation image in a short time while suppressing fluctuations in image quality due to scattered rays.
本発明は、散乱線による画質変動を抑えた放射線画像を短時間で得ることを実現する技術を提供するものである。 The present invention provides a technique for obtaining a radiation image in a short time while suppressing fluctuations in image quality due to scattered radiation.
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The accompanying drawings show specific embodiments based on the principles of the present invention, but these are for the purpose of understanding the present invention and are never used for a limited interpretation of the present invention. is not.
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。 In the present embodiment, the description is given in sufficient detail for those skilled in the art to carry out the present invention, but other implementations and embodiments are also possible, without departing from the scope and spirit of the technical idea of the present invention. It is necessary to understand that it is possible to change the structure and structure and replace various elements. Therefore, the following description should not be construed as limited to this.
更に、本発明の実施形態は、すべての機能をハードウェアで実装してもよいし、機能の一部または全部を汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良い。 Further, in the embodiment of the present invention, all the functions may be implemented by hardware, or some or all of the functions may be implemented by software running on a general-purpose computer.
また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Further, in all the drawings for explaining the embodiment, the same members are, in principle, given the same reference numerals, and the repeated description thereof will be omitted.
以下、本発明の実施の形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described.
図1は、本発明の実施の形態の放射線撮像装置を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態の放射線撮像装置は、被写体108に放射線を照射する放射線源102と、被写体108を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器111と、放射線検出器111が検出した放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部301と、抽出部301が抽出した高周波成分に基づいて被写体108の厚さの分布を求める厚さ分布算出部302とを有する。以下、被写体108として、一例として人体である場合を考え、厚さの分布を体厚分布と呼び、厚さ分布算出部302を体厚分布算出部302と呼ぶが、本実施形態の放射線撮像装置は、人体を撮像対象とするものに限定されるものではない。
FIG. 1 is a block diagram showing a radiation imaging device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the radiation imaging apparatus of the present embodiment includes a
放射線検出器111は、1次元または2次元に配列された複数の検出素子を含み、複数の検出素子の配列方向についての放射線の空間的な強度分布、すなわち、放射線像を検出する。また、放射線検出器111が検出した放射線の強度分布の高周波成分とは、放射線の強度分布(放射線像)についての空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を言う。高周波成分は、放射線の強度分布を構成する周波数成分の帯域のうち、被写体108の内部で散乱された放射線(散乱線)を構成する周波数成分の強度が相対的に減衰している帯域の周波数成分であればよい。
The
放射線検出器111が検出する放射線の強度分布は、被写体108を直線的に透過した一次線の強度分布と、被写体108の内部で散乱された放射線(散乱線)の強度分布の和で表される。一次線の強度分布は、被写体の厚さの分布に対応する。このとき、放射線源102から被写体108に照射された放射線に含まれる時間的および空間的な高周波成分は、一部が直線的に被写体108を透過し、他は被写体108の内部で散乱される。散乱された高周波成分は、被写体108内で大きく減衰するため、放射線検出器111で検出された放射線の強度分布に含まれる高周波成分は、直線的に被写体108を透過した一次線の高周波成分にほぼ起因している。よって、抽出部301が、放射線検出器111が検出した放射線の強度分布に含まれる空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出することにより、一次線の強度分布(高周波成分の強度分布)を求めることができる。体厚分布算出部302は、抽出された高周波成分の強度分布から、被写体108の体厚分布を算出することができる。
The radiation intensity distribution detected by the
このように、本実施形態の放射線撮像装置は、高周波成分の強度分布から被写体108の体厚分布を算出することができるため、被写体108の体厚分布に基づいて散乱線の強度分布を求め、放射線検出器が検出した放射線強度分布から散乱線の影響を除去することができる。よって、反復処理を行うことなく、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能になる。 As described above, since the radiation imaging apparatus of the present embodiment can calculate the body thickness distribution of the subject 108 from the intensity distribution of the high frequency component, the intensity distribution of the scattered rays is obtained based on the body thickness distribution of the subject 108. The influence of scattered radiation can be removed from the radiation intensity distribution detected by the radiation detector. Therefore, it is possible to obtain an image in a short time in which image quality fluctuation due to scattered rays is suppressed without performing iterative processing.
なお、体厚分布算出部302は、例えば、予め求めておいた体厚と高周波成分の強度との関係から、高周波成分の強度に対応する被写体108の厚さを求める構成とすることができる。
The body thickness
また、図1のように放射線撮像装置は、体厚分布算出部302が求めた被写体108の体厚分布から、被写体108を放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部303を備えてもよい。また、放射線撮像装置101は、散乱線分布推定部303が求めた散乱線分布を放射線検出器111が検出した放射線の強度分布から除去する散乱線分布除去部304をさらに備えてもよい。
Further, as shown in FIG. 1, the radiation imaging device is a scattered radiation distribution estimation unit that obtains the distribution of scattered radiation generated by the passage of radiation through the subject 108 from the body thickness distribution of the subject 108 obtained by the body thickness
なお、散乱線分布除去部304は、被写体108と放射線検出器111との間にグリッドを配置した場合に生じる散乱線分布と同等な散乱線分布を、被写体の体厚分布に基づいて生成し、散乱線分布推定部303が求めた散乱線分布を除去した放射線分布に対して加算してもよい。これにより、グリッドを配置して撮像した場合と同等の放射線分布をユーザ(医師や放射線技師、等)に対して表示することができる。
The scattered radiation
以下、本発明のさらに具体的な実施の形態について説明する。なお、以下の説明においては、放射線としてX線を用い、放射線検出器111は、2次元にX線検出素子が配列されたものを用いる。これにより、放射線検出器111は、X線の2次元分布を検出して被写体のX線画像を得る。ただし、本実施形態の放射線撮像装置は、2次元のX線画像を取得するX線撮像装置に限定されるものではなく、少なくとも1次元にX線検出素子が配列されたX線検出器を用いるX線CT装置にも本実施形態を適用することが可能である。また、以下の説明において、散乱線分布推定部303は、散乱線分布として被写体の散乱線像を求める。
Hereinafter, more specific embodiments of the present invention will be described. In the following description, X-rays are used as radiation, and the
(実施の形態1)
本発明の実施の形態1の放射線撮像装置について説明する。
(Embodiment 1)
The radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described.
<放射線撮像装置の構成例>
図2は、本発明の実施の形態1による放射線撮像装置における構成の一例を示すブロック図である。
<Configuration example of radiation imaging device>
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a configuration in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention.
図2に示すように、放射線撮像装置(101)は、X線を発生して被写体に向けて照射するX線管(放射線源)(102)と、X線管(102)と電気的に接続される高電圧発生部(103)と、高電圧発生部(103)と電気的に接続されるX線制御部(104)とを備えている。X線管(102)のX線照射方向には、絞り(105)、X線補償フィルタ(106)およびテーブル(109)が順に配置されている。テーブル(109)には、機構制御部(110)が接続されている。絞り(105)およびX線補償フィルタ(106)には、絞り・フィルタ制御部(107)が接続されている。X線管(102)には、絞り(105)、X線補償フィルタ(106)およびテーブル(109)を挟んで対向する位置に、X線検出器(111) が配置されている。X線検出器(111)には、検出器制御部(112)が接続され、検出器制御部(112)には、画像処理部(115)が接続されている。X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)および検出器制御部(112)には、中央処理部(114)が接続され、中央処理部(114)には、記憶部(113)、入力部(116)および表示部(117)が接続されている。 As shown in FIG. 2, the radiation imaging device (101) is electrically connected to an X-ray tube (radiation source) (102) that generates X-rays and irradiates the subject, and an X-ray tube (102). It is provided with a high voltage generating unit (103) to be generated, and an X-ray control unit (104) electrically connected to the high voltage generating unit (103). A diaphragm (105), an X-ray compensation filter (106), and a table (109) are arranged in this order in the X-ray irradiation direction of the X-ray tube (102). A mechanism control unit (110) is connected to the table (109). A diaphragm / filter control unit (107) is connected to the diaphragm (105) and the X-ray compensation filter (106). An X-ray detector (111) is arranged on the X-ray tube (102) at positions facing each other across the diaphragm (105), the X-ray compensation filter (106), and the table (109). A detector control unit (112) is connected to the X-ray detector (111), and an image processing unit (115) is connected to the detector control unit (112). A central processing unit (114) is connected to the X-ray control unit (104), aperture / filter control unit (107), mechanism control unit (110), and detector control unit (112), and the central processing unit (114) A storage unit (113), an input unit (116), and a display unit (117) are connected to.
高電圧発生部(103)は、X線管(102)に与える高電圧を発生する。X線管(102)は、テーブル(109)の上に配置された被写体(108)に向けて、X線を照射する。X線制御部(104)は、高電圧発生部(103)を制御し、X線管(102)から照射されるX線の線量や線質を制御する。絞り(105)は、X線管(102)で発生したX線が照射される領域を、X線吸収率の高い金属の開閉によって制御する。X線補償フィルタ(106)は、X線吸収率の高い物質で構成され、被写体(108)のX線吸収率の低い部位に到達するX線を減衰させることで、ハレーションを軽減する。テーブル(109)は、被写体(108)を乗せる寝台である。機構制御部(110)は、テーブル(109)を移動して、被写体(108)を撮影に適した位置へ移動するように制御する。このとき、X線制御部(111)についても、テーブル(109)と一体的に移動する構造としてもよい。 The high voltage generator (103) generates a high voltage applied to the X-ray tube (102). The X-ray tube (102) irradiates the subject (108) placed on the table (109) with X-rays. The X-ray control unit (104) controls the high voltage generation unit (103) and controls the dose and quality of X-rays emitted from the X-ray tube (102). The diaphragm (105) controls the area irradiated with X-rays generated by the X-ray tube (102) by opening and closing a metal having a high X-ray absorption rate. The X-ray compensation filter (106) is composed of a substance having a high X-ray absorption rate, and reduces halation by attenuating X-rays reaching a portion of the subject (108) having a low X-ray absorption rate. The table (109) is a sleeper on which the subject (108) is placed. The mechanism control unit (110) moves the table (109) and controls the subject (108) to move to a position suitable for shooting. At this time, the X-ray control unit (111) may also have a structure that moves integrally with the table (109).
X線検出部(111)は、X線検出素子を2次元に配列した構成であり、画像生成部として機能する。すなわち、X線検出部(111)は、X線管(102)から照射され被写体(108)を透過したX線をX線検出素子でそれぞれ検出することにより、X線の強度分布に応じた画像(放射線像、以下、透過画像と呼ぶ)のデータを出力する。ここでいう被写体(108)を透過したX線には、被写体(108)を直線的に透過してX線検出部(11)に到達したX線と、被写体(108)内で散乱されてX線検出部(111)に到達したX線とを含む。よって、透過画像は、被写体(108)を直線的に透過した一次線の像と、被写体(108)内部で散乱された散乱線の像の和である。検出器制御部(112)は、X線検出部(111)を制御して透過画像のデータを取得し、画像処理部(115)に入力する。検出器制御部(112)がX線検出器(111)を制御することにより、X線検出器(111)は、透過画像を静止画として生成することも可能である。また、時間的に異なるタイミングで撮影した複数の透過画像を生成し、動画像として生成することも可能である。このとき、一般には毎秒30フレームや毎秒15フレームなどの一定の時間間隔で撮影されることが多いが、この時間間隔に限定されるものではない。画像処理部(115)は、検出器制御部(112)を介して、X線検出器(111)の出力する透過画像(入力画像)を受け取って、高周波成分を抽出する等の画像処理を行う。表示部(117)は、画像処理部(115)の処理後の画像(出力画像)を表示する。記憶部(113)は、半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体を備え、画像、画像取得条件、後述する各種特性やパラメータ等をデータとして記憶したり、後述するソフトウェアプログラムを記憶したりすることができる。なお、記録媒体の種類は、これに限定されるものではない。入力部(116)は、使用者が画像取得条件等を設定するためのユーザインターフェースである。この入力部(116)として、キーボード、マウス、制御用ボタン等を備えてもよいし、音声入力やジェスチャー入力などを行うためのセンサー等を備えてもよい。中央処理部(114)は、電気的に接続されている各部を制御する。 The X-ray detection unit (111) has a configuration in which X-ray detection elements are arranged two-dimensionally, and functions as an image generation unit. That is, the X-ray detector (111) detects the X-rays emitted from the X-ray tube (102) and transmitted through the subject (108) by the X-ray detection element, so that the image corresponds to the intensity distribution of the X-rays. Outputs data (radiation image, hereinafter referred to as transmission image). The X-rays that have passed through the subject (108) here are the X-rays that have passed through the subject (108) linearly and reached the X-ray detector (11), and the X-rays scattered within the subject (108). Includes X-rays that have reached the line detector (111). Therefore, the transmitted image is the sum of the image of the primary line transmitted linearly through the subject (108) and the image of the scattered lines scattered inside the subject (108). The detector control unit (112) controls the X-ray detection unit (111) to acquire transparent image data and inputs the data to the image processing unit (115). By controlling the X-ray detector (111) by the detector control unit (112), the X-ray detector (111) can also generate a transparent image as a still image. It is also possible to generate a plurality of transparent images taken at different timings in time and generate them as moving images. At this time, in general, the images are often taken at a fixed time interval such as 30 frames per second or 15 frames per second, but the time interval is not limited to this. The image processing unit (115) receives the transmission image (input image) output by the X-ray detector (111) via the detector control unit (112), and performs image processing such as extracting high-frequency components. .. The display unit (117) displays an image (output image) after processing by the image processing unit (115). The storage unit (113) is provided with a recording medium such as a semiconductor memory or a magnetic disk, and can store images, image acquisition conditions, various characteristics and parameters described later as data, and software programs described later. it can. The type of recording medium is not limited to this. The input unit (116) is a user interface for the user to set image acquisition conditions and the like. The input unit (116) may be provided with a keyboard, a mouse, control buttons, or the like, or may be provided with a sensor or the like for performing voice input, gesture input, or the like. The central processing unit (114) controls each electrically connected unit.
なお、パーソナルコンピュータ(PC)を代表とする一般的なコンピュータ構成は、通常、CPUと呼ばれる中央処理部(114)に加え、記憶部(113)、入力部(116)、表示部(117)を備えるとともに、X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)、画像処理部(115)をソフトウェアプログラムによって実現することができる。よって、中央処理部(114)、記憶部(113)、入力部(116)、表示部(117)、X線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)および画像処理部(115)をコンピュータによって構成してもよい。また、画像処理部(115)の機能は、専用ハードウェアや画像処理プロセッサ等を用いて実現してもよい。なお,画像処理部(115)の詳細については、後ほど詳しく述べる。 A general computer configuration typified by a personal computer (PC) usually includes a storage unit (113), an input unit (116), and a display unit (117) in addition to a central processing unit (114) called a CPU. In addition to being provided, the X-ray control unit (104), the aperture / filter control unit (107), the mechanism control unit (110), the detector control unit (112), and the image processing unit (115) can be realized by a software program. .. Therefore, the central processing unit (114), the storage unit (113), the input unit (116), the display unit (117), the X-ray control unit (104), the aperture / filter control unit (107), and the mechanism control unit (110). , The detector control unit (112) and the image processing unit (115) may be configured by a computer. Further, the function of the image processing unit (115) may be realized by using dedicated hardware, an image processing processor, or the like. The details of the image processing unit (115) will be described in detail later.
<放射線撮像装置の一次線と散乱線>
図3は、被写体を透過する放射線の一次線と散乱線を説明する説明図である。なお、図3は、放射線撮像装置における一次線と散乱線を説明するためだけに用いる図であり、通常の使用状態における動作を説明する図ではない。
<Primary and scattered radiation of radiation imaging equipment>
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a primary line and a scattered line of radiation transmitted through a subject. Note that FIG. 3 is a diagram used only for explaining the primary line and the scattered line in the radiation imaging apparatus, and is not a diagram for explaining the operation in a normal use state.
ここでまず、被写体を透過したX線を検出することにより得られる透過画像の画素ごとの強度(強度分布)Im(x,y)、一次線像の強度分布Ip(x,y)および散乱線像の強度分布Is(x,y)について、一般に知られている特性を説明する。なお、以下の式中の(x,y)は画素の位置を示す。 Here, first, the intensity (intensity distribution) Im (x, y) of each pixel of the transmitted image obtained by detecting the X-rays transmitted through the subject, the intensity distribution Ip (x, y) of the primary line image, and the scattered rays. The generally known characteristics of the image intensity distribution Is (x, y) will be described. Note that (x, y) in the following equation indicates the pixel position.
式(1)は、透過画像Im(x,y)が一次線像Ip (x,y)と散乱線像Is(x,y)の和で表されることを示す。式(2)は、一次線像Ip (x,y)の強度が被写体の厚みT(x,y)に応じて指数的に減衰することを示す。ここで、Io (x,y)は位置(x,y)における入射線量を示し、μは単位厚みあたりのX線減衰率(線減弱係数)を示す。式(3)は、散乱線像Is(x,y)の強度が一次線像Ip(x,y)の強度と点拡散関数Sσ(T(x,y))の畳み込み演算(*)で表されることを示しており、この点拡散関数Sσ(T(x,y))は被写体の厚みT(x,y)に応じて変化することを示す。なお、これらの式(1)(2)(3)は、前述した特許文献1に記載された内容に基づく数式である。
Equation (1) shows that the transmitted image Im (x, y) is represented by the sum of the primary line image Ip (x, y) and the scattered line image Is (x, y). Equation (2) shows that the intensity of the primary line image Ip (x, y) is exponentially attenuated according to the thickness T (x, y) of the subject. Here, Io (x, y) indicates the incident dose at the position (x, y), and μ indicates the X-ray attenuation rate (line attenuation coefficient) per unit thickness. Equation (3) is expressed by the convolution operation (*) of the intensity of the scattered ray image Is (x, y) and the intensity of the linear image Ip (x, y) and the point diffusion function Sσ (T (x, y)). It is shown that this point diffusion function Sσ (T (x, y)) changes according to the thickness T (x, y) of the subject. It should be noted that these equations (1), (2) and (3) are mathematical expressions based on the contents described in the above-mentioned
図3(a)において、X線管(102)から照射されたX線の照射領域を絞り(201(a))によって制御し、テーブル(109)に乗せた被写体(202)に照射する実験を行ったときの様子を示している。このとき、絞り(201(a))は、図2に示した絞り(105)と同じものでもよいが、動作原理説明のため、図2に示した絞り(105)とは別のものとし、X線吸収率の高い金属であるとする。また、被写体(202)は、動作原理説明のため、例えばアクリル板のように、厚みT(x,y)が位置(x,y)によらず一定値(T)の物体とする。 In FIG. 3A, an experiment was conducted in which the irradiation area of X-rays emitted from the X-ray tube (102) was controlled by an aperture (201 (a)) and the subject (202) placed on the table (109) was irradiated. It shows the situation when I went. At this time, the aperture (201 (a)) may be the same as the aperture (105) shown in FIG. 2, but it is different from the aperture (105) shown in FIG. 2 for the purpose of explaining the operating principle. It is assumed that the metal has a high X-ray absorption rate. Further, the subject (202) is an object having a thickness T (x, y) of a constant value (T) regardless of the position (x, y), such as an acrylic plate, for the purpose of explaining the operating principle.
この被写体(202)とテーブル(109)を透過したX線の強度分布をX線検出器(111(a))で検出すると、図3(a1)に示すように、中央部が盛り上がった形状の強度分布Im(x,y)が得られる。これは、X線検出器(111(a))の中央部と比べて端部(左端と右端)のほうが、被写体(202)をX線が通過するときの経路が若干長くなることも原因のひとつであるが、それ以上に、散乱線の強度分布Is(x,y)が、X線照射領域の中央部と端部で異なることによる影響が大きい。すなわち、X線照射領域の中央部では、その両側(左側と右側)の散乱線がX線検出器(111(a))に入射するのに対し、端部(左端と右端)では片側(左端ではその右側、右端ではその左側)の散乱線だけがX線検出器(111(a))に入射することになるため、中央部のほうが端部よりも入射するX線の強度が強くなることに起因する。 When the intensity distribution of X-rays transmitted through the subject (202) and the table (109) is detected by the X-ray detector (111 (a)), as shown in FIG. 3 (a1), the central portion has a raised shape. The intensity distribution Im (x, y) is obtained. This is also because the X-ray detector (111 (a)) has a slightly longer path for X-rays to pass through the subject (202) at the edges (left and right) than at the center. It is one, but more than that, the influence of the difference in the intensity distribution Is (x, y) of the scattered radiation between the central part and the end part of the X-ray irradiation region is large. That is, in the central part of the X-ray irradiation region, scattered rays on both sides (left side and right side) are incident on the X-ray detector (111 (a)), whereas in the end part (left end and right end), one side (left end). Then, only the scattered rays on the right side and on the left side at the right end will be incident on the X-ray detector (111 (a)), so the intensity of the incident X-rays will be stronger at the center than at the ends. caused by.
この現象は、図3(b)に示すように、絞り(201(b))の位置を絞り(201(a))と異なる位置に動かすことによって、実験的に確認することができる。図3(b)に示す例では、絞り(201(b))の片側(向かって左側)の金属板を動かし、X線管(102)の左側に照射されるX線を遮蔽した様子を示している。すると、X線管(102)、被写体(202)、およびX線検出器(111(b))の位置関係や被写体(202)の厚みを図3(a)と変えていないにも関わらず、図3(b1)に示すように透過画像の強度分布Im(x,y)が変化し、図3(a1)に示した強度分布Im(x,y)よりも、全体に値が小さくなる。この現象は、被写体(202)の左側に照射されるX線を遮蔽されたため、被写体(202)の左側から右側に向けて散乱するX線が無くなったことに起因する。 This phenomenon can be confirmed experimentally by moving the position of the aperture (201 (b)) to a position different from that of the aperture (201 (a)) as shown in FIG. 3 (b). In the example shown in FIG. 3 (b), the metal plate on one side (left side when facing) of the diaphragm (201 (b)) is moved to shield the X-rays emitted to the left side of the X-ray tube (102). ing. Then, although the positional relationship between the X-ray tube (102), the subject (202), and the X-ray detector (111 (b)) and the thickness of the subject (202) are not changed from those in FIG. 3 (a), As shown in FIG. 3 (b1), the intensity distribution Im (x, y) of the transmitted image changes, and the value becomes smaller as a whole than the intensity distribution Im (x, y) shown in FIG. 3 (a1). This phenomenon is caused by the fact that the X-rays emitted from the left side of the subject (202) are blocked, so that the X-rays scattered from the left side to the right side of the subject (202) are eliminated.
このように、被写体(202)の厚みが一定値であったとしても、X線が照射される領域の位置や面積が変化すると、透過画像の強度分布Im(x,y)が変化する。人体のように、局所的に厚みが異なる被写体の場合には、より複雑に透過画像の強度分布Im(x,y)が変化する。このため、従来の技術では、ある位置(x,y)の透過画像の強度分布Im(x,y)だけから、その位置の厚みT(x,y)を算出することが困難であり、式(2)に示したIp(x,y)と、式(3)に示したIs(x,y)を簡単に算出することができない。従って、これまでは特許文献1に記載されているような反復処理等を用いて、被写体(202)の厚みT(x,y)を算出せざるを得えなかった。
In this way, even if the thickness of the subject (202) is a constant value, the intensity distribution Im (x, y) of the transmitted image changes when the position or area of the region irradiated with X-rays changes. In the case of a subject having locally different thicknesses such as the human body, the intensity distribution Im (x, y) of the transmitted image changes more complicatedly. Therefore, with the conventional technique, it is difficult to calculate the thickness T (x, y) of a certain position (x, y) from only the intensity distribution Im (x, y) of the transmitted image at that position. Ip (x, y) shown in (2) and Is (x, y) shown in Eq. (3) cannot be calculated easily. Therefore, until now, the thickness T (x, y) of the subject (202) had to be calculated by using an iterative process or the like as described in
一方、本発明の実施の形態1による放射線撮像装置では、図3(a1)および図3(b1)に示すノイズに着目する。このノイズは透過画像に含まれ、X線管(102)の中において、図示しないターゲット金属(陽極)に真空中で電子ビームを衝突させてX線を発生させる際に、電子が衝突する位置や時間間隔が確率的に毎回変化することによって発生するものであり、このノイズを無くすことは本質的に困難である。すなわち、このようなノイズは、通常的に発生している。また、このノイズは、インパルス状の波形になることが多く、空間的および時間的に高周波成分を多く含む。 On the other hand, in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention, attention is paid to the noise shown in FIGS. 3 (a1) and 3 (b1). This noise is included in the transmitted image, and in the X-ray tube (102), when an electron beam is made to collide with a target metal (anode) (not shown) in a vacuum to generate X-rays, the position where the electrons collide and It is generated by the probability that the time interval changes every time, and it is essentially difficult to eliminate this noise. That is, such noise is normally generated. In addition, this noise often has an impulse-like waveform and contains a large amount of high-frequency components spatially and temporally.
このようなノイズを含むX線が、X線管(102)から被写体(202)に対して照射されると、被写体(202)を透過している間に、そのノイズの一部が散乱する。式(3)によると、散乱線像の強度は、一次線像Ip(x,y)の強度と点拡散関数Sσ(T(x,y))の畳み込み演算、すなわちローパスフィルタ演算として表されるため、ノイズに含まれる高周波成分は大きく減衰する。逆に言えば、図3(a1)および図3(b1)に示す透過画像に残留するノイズ(高周波成分)は、散乱線に起因するのではなく、そのほとんどが一次線に起因するものであると言える。 When X-rays containing such noise are emitted from the X-ray tube (102) to the subject (202), a part of the noise is scattered while passing through the subject (202). According to Eq. (3), the intensity of the scattered ray image is expressed as the intensity of the linear image Ip (x, y) and the convolution operation of the point diffusion function Sσ (T (x, y)), that is, the low-pass filter operation. Therefore, the high frequency component contained in the noise is greatly attenuated. Conversely, the noise (high frequency component) remaining in the transmitted images shown in FIGS. 3 (a1) and 3 (b1) is not caused by scattered rays, but most of them are caused by primary lines. It can be said that.
ここで、図3(a1)に示す透過画像を空間的な高周波成分と低周波成分に分離すると、高周波成分は図3(a2)のようになり、低周波成分は図3(a3)のようになる。同様に、図3(b1)に示す透過画像を高周波成分と低周波成分に分離すると、高周波成分は図3(b2)のようになり、低周波成分は図3(b3)のようになる。このとき、前述したように、高周波成分はそのほとんどが一次線に起因するものであるから、前述した式(2)から、図3(a2)と図3(b2)に示された高周波成分は、被写体の厚みに応じたほぼ同じ強度分布を示す。図3(a2)と図3(b2)の各強度分布をIp(x,y)とおけば、式(2)から式(4)を導出でき、入射線量Io(x,y)を事前に測定しておけば、反復処理を用いることなく被写体の厚みT(x,y)を短時間で算出することができる。なお、図3(a2)、(b2)では、空間的な高周波成分を示したが、時間軸方向の高周波成分についても同様である。
以上説明した動作原理を換言すると、ある位置(x,y)の透過画像の強度Im(x,y)に着目すると、一次線の強度Ip(x,y)は、その近傍の位置(x+dx,y+dy)の一次線の強度Ip(x+dx,y+dy)と大きく異なる可能性があるが、散乱線の強度Is(x,y)はその近傍の散乱線の強度Is(x+dx,y+dy)とほぼ等しくなる、という性質を利用している。すなわち、式(5)に示すように、透過画像Imにおける近傍画素との強度の差(Im(x+dx,y+dy)-Im(x,y)、すなわち高周波成分)を求めることによって、散乱線の強度Isをキャンセルでき(Is(x+dx,y+dy)-Is(x,y)≒0)、一次線像Ipにおける近傍画素との強度の差(Ip(x+dx,y+dy)-Ip(x,y))が得られる。これを利用して、式(1)および式(3)における散乱線Is(x,y)の影響を受けることなく、式(2)あるいは式(4)から被写体の厚みT(x,y)を短時間で算出することができる。
<画像処理部の構成例>
図4は、図2の放射線撮像装置が有する画像処理部(115)における構成の一例を示すブロック図である。
<Structure example of image processing unit>
FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration in the image processing unit (115) included in the radiation imaging apparatus of FIG.
図4に示すように、画像処理部(115)は、高周波成分抽出部(301)と、体厚分布算出部(302)と、散乱線像推定部(303)と、散乱線像除去部(304)で構成される。 As shown in FIG. 4, the image processing unit (115) includes a high-frequency component extraction unit (301), a body thickness distribution calculation unit (302), a scattered radiation image estimation unit (303), and a scattered radiation image removal unit (303). It is composed of 304).
高周波成分抽出部(301)は、X線検出器(111)の出力する透過画像(入力画像)について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出し、この抽出結果を高周波成分情報として体厚分布算出部(302)に入力する。この詳細については、図5を用いて後ほど詳しく述べる。 The high frequency component extraction unit (301) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction from the transmission image (input image) output by the X-ray detector (111), and extracts the extraction result as the high frequency component. It is input to the body thickness distribution calculation unit (302) as information. This detail will be described in detail later with reference to FIG.
体厚分布算出部(302)は、高周波成分抽出部(301)で抽出した高周波成分情報をもとに、体厚情報を算出して、散乱線像推定部(散乱線分布推定部)(303)に入力する。この詳細については、図6を用いて後ほど詳しく述べる。 The body thickness distribution calculation unit (302) calculates body thickness information based on the high frequency component information extracted by the high frequency component extraction unit (301), and scatter line image estimation unit (scattered line distribution estimation unit) (303). ). This detail will be described in detail later with reference to FIG.
散乱線像推定部(303)は、入力画像と体厚分布算出部(302)からの体厚情報をもとに、入力画像に含まれると推定される散乱線像(推定散乱線像)を算出し、散乱線像除去部(304)に入力する。この詳細については、図7を用いて後ほど詳しく述べる。 The scattered radiation image estimation unit (303) creates a scattered radiation image (estimated scattered radiation image) estimated to be included in the input image based on the input image and the body thickness information from the body thickness distribution calculation unit (302). Calculate and input to the scattered radiation image removal unit (304). This detail will be described in detail later with reference to FIG.
散乱線像除去部(304)は、散乱線像推定部(303)が求めた推定散乱線像を入力画像から除去し、出力画像を算出する。この詳細については、図8を用いて後ほど詳しく述べる。
なお、画像処理部(115)に設定される画像取得条件については、後ほど詳しく述べる。
The scattered radiation image removing unit (304) removes the estimated scattered radiation image obtained by the scattered radiation image estimation unit (303) from the input image, and calculates an output image. This detail will be described in detail later with reference to FIG.
The image acquisition conditions set in the image processing unit (115) will be described in detail later.
<高周波成分抽出部の構成例>
図5は、図4の画像処理部(115)が有する高周波成分抽出部(301)の構成の一例を示すブロック図である。高周波成分抽出部(301)は、X線検出器(111)の出力する透過画像(入力画像)について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出し、この抽出結果を高周波成分情報として体厚分布算出部(302)に入力する。
<Structure example of high frequency component extraction unit>
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the high frequency component extraction unit (301) included in the image processing unit (115) of FIG. The high frequency component extraction unit (301) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction from the transmission image (input image) output by the X-ray detector (111), and extracts the extraction result as the high frequency component. It is input to the body thickness distribution calculation unit (302) as information.
図5(a)〜(d)に示すように、高周波成分抽出部(301)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 5 (a) to 5 (d), various modifications can be considered for the high frequency component extraction unit (301). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図5(a)は、高周波成分抽出部(301)をフレーム内ハイパスフィルタ(401)で構成した例(301(a))を示す。ここで、フレーム内ハイパスフィルタ(401)は、1枚(1フレーム)の入力画像だけを用いて、入力画像を構成する各画素値の空間軸方向の強度分布の高周波成分を抽出するフィルタであり、一般的な1次元あるいは2次元のハイパスフィルタをそのまま用いることができる。ハイパスフィルタとは、高周波成分の減衰量よりも直流を含む低周波成分の減衰量が多い周波数特性を持つフィルタのことである。例えば、一般的な水平ハイパスフィルタあるいは垂直ハイパスフィルタ(いずれも1次元ハイパスフィルタ)を、フレーム内ハイパスフィルタ(401)としてそのまま用いることができる。また、一般的な水平ハイパスフィルタと垂直ハイパスフィルタを、直列あるいは並列に接続して2次元ハイパスフィルタを構成し、フレーム内ハイパスフィルタ(401)としてもよい。なお、フレーム内ハイパスフィルタ(401)は、ここで述べた構成に限定されるわけではなく、先ほど図3を用いて動作原理説明したように、散乱線像(直流を含む低周波成分)を大きく減衰するような周波数特性を持っていればよい。 FIG. 5A shows an example (301 (a)) in which the high-frequency component extraction unit (301) is configured by the in-frame high-pass filter (401). Here, the in-frame high-pass filter (401) is a filter that extracts high-frequency components of the intensity distribution in the spatial axis direction of each pixel value constituting the input image by using only one (1 frame) input image. , A general one-dimensional or two-dimensional high-pass filter can be used as it is. A high-pass filter is a filter having a frequency characteristic in which the amount of attenuation of low-frequency components including direct current is larger than the amount of attenuation of high-frequency components. For example, a general horizontal high-pass filter or vertical high-pass filter (both are one-dimensional high-pass filters) can be used as they are as the in-frame high-pass filter (401). Further, a general horizontal high-pass filter and a vertical high-pass filter may be connected in series or in parallel to form a two-dimensional high-pass filter to form an in-frame high-pass filter (401). The in-frame high-pass filter (401) is not limited to the configuration described here, and has a large scattered ray image (low frequency component including direct current) as described earlier with reference to FIG. It suffices to have a frequency characteristic that attenuates.
図5(b)は、高周波成分抽出部(301)の別の構成例(301(b))を示す。この高周波成分抽出部(301(b))は、膨張処理部(402)と、収縮処理部(403)と、減算器(404)で構成される。ここで、膨張処理部(402)における膨張処理は、一般にディレート(dilate)処理として知られており、注目位置(画素)(x,y)の近傍(例えば注目位置の画素を中心とする9画素)の入力信号(画像値)の最大値を注目位置の出力信号(画素値)とする処理である。また、収縮処理部(403)における収縮処理は、一般にエロード(erode)処理として知られており、注目位置(x,y)の近傍の入力信号(画素値)の最小値を注目位置の出力信号(画素値)とする処理である。 FIG. 5 (b) shows another configuration example (301 (b)) of the high-frequency component extraction unit (301). The high frequency component extraction unit (301 (b)) is composed of an expansion processing unit (402), a contraction processing unit (403), and a subtractor (404). Here, the expansion process in the expansion processing unit (402) is generally known as a dilate process, and is 9 pixels in the vicinity of the attention position (pixel) (x, y) (for example, 9 pixels centered on the pixel at the attention position). ) Is a process in which the maximum value of the input signal (image value) is set as the output signal (pixel value) at the position of interest. Further, the shrinkage processing in the shrinkage processing unit (403) is generally known as erode processing, and the minimum value of the input signal (pixel value) in the vicinity of the attention position (x, y) is the output signal of the attention position. This is a process of setting (pixel value).
したがって、減算器(404)によって膨張処理部(402)と収縮処理部(403)からの各出力信号の差を取ると、注目位置(x,y)の近傍の入力信号の最大値と最小値の差分が得られるため、式(5)に示したように、一次線像Ipにおける近傍画素との強度の差(Ip(x+dx,y+dy)-Ip(x,y))を抽出したことになり、近傍画素との強度の差が小さい散乱線像を減衰させることができる。 Therefore, when the difference between the output signals from the expansion processing unit (402) and the contraction processing unit (403) is taken by the subtractor (404), the maximum and minimum values of the input signals near the attention position (x, y) are taken. As shown in Eq. (5), the difference in intensity (Ip (x + dx, y + dy) -Ip (x, y)) with the neighboring pixels in the primary line image Ip is extracted. Therefore, it is possible to attenuate the scattered ray image having a small difference in intensity from the neighboring pixels.
なお、上記「近傍」を何画素分に設定するかは任意であり、X線に含まれるノイズの半値幅が小さいX線管(102)を用いる場合には「近傍」を少ない画素数(例えば水平3画素×垂直3画素)とし、ノイズの半値幅が大きいX線管(102)を用いる場合には「近傍」を多くの画素数(例えば水平7画素×垂直7画素)とすればよい。 The number of pixels in which the above "nearby" is set is arbitrary, and when an X-ray tube (102) having a small half-value width of noise contained in X-rays is used, the "nearby" is set to a small number of pixels (for example). When an X-ray tube (102) having a large half-value width of noise is used, the number of pixels in the “nearby” may be large (for example, 7 horizontal pixels × 7 vertical pixels).
図5(c)は、高周波成分抽出部(301)のさらに別の構成例(301(c))を示す。この高周波成分抽出部(301(c))は、フレームメモリ(405)と、減算器(406)で構成され、現在の入力画像と、1フレーム前の入力画像との差分(すなわち、時間方向の高周波成分)を出力する構成になっている。この構成により、被写体が静止している場合には、ノイズ成分を抽出することができる。なお、時間方向の高周波成分を抽出する構成は、ここで述べた構成に限定されるわけではなく、フレームメモリ(405)の数を増やして複数フレーム間の差分をとってもよい。被写体が静止している場合には、一次線の強度がノイズによってフレーム間で大きく変化する可能性があるのに対し、散乱線の強度は1フレーム内の近傍間で平均化されるためエルゴード性によってフレーム間であまり変化しない性質を利用し、高周波成分抽出部(301(c))は、時間周波数における直流を含む低周波成分を大きく減衰するような周波数特性を持っていればよい。なお、エルゴード性とは、時間平均と集合平均が統計的に一致する性質のことであり、ここでは、散乱線のフレーム間の平均値(時間平均)と1フレーム内の平均値(集合平均)が統計的に一致する性質のことを表している。 FIG. 5 (c) shows yet another configuration example (301 (c)) of the high frequency component extraction unit (301). This high-frequency component extractor (301 (c)) is composed of a frame memory (405) and a subtractor (406), and is the difference between the current input image and the input image one frame before (that is, in the time direction). It is configured to output high frequency components). With this configuration, when the subject is stationary, a noise component can be extracted. The configuration for extracting the high frequency component in the time direction is not limited to the configuration described here, and the number of frame memories (405) may be increased to obtain a difference between a plurality of frames. When the subject is stationary, the intensity of the primary line may change significantly between frames due to noise, whereas the intensity of scattered lines is averaged between the neighborhoods within one frame, resulting in ergodicity. The high-frequency component extraction unit (301 (c)) may have a frequency characteristic that greatly attenuates low-frequency components including DC in the time frequency by utilizing the property of not changing so much between frames. The ergodicity is a property in which the time average and the set average are statistically consistent. Here, the average value between frames of scattered rays (time average) and the average value within one frame (set average) Represents the property of statistically matching.
図5(d)は、高周波成分抽出部(301)のさらに別の構成例(301(d))を示す。この高周波成分抽出部(301(d))は、図5(a)に示した空間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(a))と、図5(c)に示した時間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(c))と、動き検出器(407)と、混合器(408)で構成される。 FIG. 5D shows yet another configuration example (301 (d)) of the high frequency component extraction unit (301). The high frequency component extraction unit (301 (d)) is shown in FIG. 5 (a) and the high frequency component extraction unit (301 (a)) for extracting the high frequency component in the spatial axis direction shown in FIG. 5 (a). It is composed of a high-frequency component extractor (301 (c)) that extracts high-frequency components in the time axis direction, a motion detector (407), and a mixer (408).
高周波成分抽出部(301(a))の構成および動作は前述したとおりであり、入力画像からフレーム内の空間軸方向の高周波成分を抽出して出力する。高周波成分抽出部(301(c))の構成および動作は前述したとおりであり、入力画像からフレーム間(時間軸方向)の高周波成分を抽出して出力する。ここで、空間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(a))では、ノイズ成分(高周波成分)だけでなく、入力画像に含まれる被写体の輪郭成分も抽出してしまうため、輪郭部分では式(2)あるいは式(4)を用いて算出した被写体の厚みT(x,y)に誤差が含まれることになる。一方、時間軸方向の高周波成分を抽出する高周波成分抽出部(301(c))では、被写体が静止している領域では、被写体の輪郭の有無によらずにノイズ成分(高周波成分)だけを抽出することができるのに対し、被写体が動いている領域では、ノイズ成分だけでなく、位置(x,y)ごとの被写体の厚みT(x,y)の差に応じて変化する成分も抽出してしまう。したがって、被写体が動く領域では、式(2)あるいは式(4)を用いて算出した被写体の厚みT(x,y)に誤差が含まれることになる。 The configuration and operation of the high-frequency component extraction unit (301 (a)) are as described above, and the high-frequency components in the spatial axis direction in the frame are extracted from the input image and output. The configuration and operation of the high-frequency component extraction unit (301 (c)) are as described above, and the high-frequency components between frames (time axis direction) are extracted from the input image and output. Here, the high-frequency component extraction unit (301 (a)) that extracts the high-frequency components in the spatial axis direction extracts not only the noise components (high-frequency components) but also the contour components of the subject included in the input image. In the contour portion, an error is included in the thickness T (x, y) of the subject calculated by using Eq. (2) or Eq. (4). On the other hand, the high-frequency component extraction unit (301 (c)), which extracts high-frequency components in the time axis direction, extracts only the noise component (high-frequency component) in the region where the subject is stationary, regardless of the presence or absence of the contour of the subject. On the other hand, in the region where the subject is moving, not only the noise component but also the component that changes according to the difference in the thickness T (x, y) of the subject for each position (x, y) is extracted. Will end up. Therefore, in the region where the subject moves, an error is included in the thickness T (x, y) of the subject calculated by using Eq. (2) or Eq. (4).
そこで、動き検出器(407)を用いて被写体の動き情報k(x,y)を検出し、式(6)に示すように、被写体の動きが大きい領域では高周波成分抽出部(301(a))の結果(A(x,y))を高周波成分情報Y(x,y)とし、被写体の動きが小さい領域では高周波成分抽出部(301(c))の結果(B(x,y))を高周波成分情報Y(x,y)とするように混合器(408)を制御する。これにより、厚みT(x,y)の誤差が少なくなるような高周波成分を抽出することができる。
なお、動き検出器(407)は、たとえば、位置(x,y)ごとにフレーム差分の絶対値をとる演算と、正規化のための除算器(定数での除算)など用いて、公知の技術で実現することができるため、図示を省略する。 The motion detector (407) is a known technique using, for example, an operation of taking an absolute value of a frame difference for each position (x, y) and a divider for normalization (division by a constant). Since it can be realized by, the illustration is omitted.
<体厚分布算出部の構成例>
図6は、図4の画像処理部(115)が有する体厚分布算出部(302)における構成の一例を示すブロック図である。体厚分布算出部(302)は、高周波成分抽出部(301)で抽出した高周波成分情報をもとに、体厚情報を算出して、散乱線像推定部 (303)に入力する。
<Structure example of body thickness distribution calculation unit>
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the body thickness distribution calculation unit (302) included in the image processing unit (115) of FIG. The body thickness distribution calculation unit (302) calculates the body thickness information based on the high frequency component information extracted by the high frequency component extraction unit (301) and inputs it to the scattered radiation image estimation unit (303).
図6に示すように、体厚分布算出部(302)は、絶対値演算部(501)と、平滑化処理部(502)と、ルックアップテーブル(503)とを備えて構成される。ルックアップテーブル(503)には、予め求めておいた、ノイズ成分(高周波成分)強度の平均値と体厚との関係(変換特性(504))が、画像取得条件(管電圧値、管電流および絞り値等の組み合わせ)ごとに格納されている。 As shown in FIG. 6, the body thickness distribution calculation unit (302) includes an absolute value calculation unit (501), a smoothing processing unit (502), and a look-up table (503). In the look-up table (503), the relationship between the average value of the noise component (high frequency component) intensity and the body thickness (conversion characteristic (504)), which was obtained in advance, is the image acquisition condition (tube voltage value, tube current). And the combination of aperture values, etc.).
高周波成分抽出部(301)から体厚分布算出部(302)に入力される高周波成分情報は、正負両方の極性を持つとともに、図3に示したようにインパルス性の波形となっていることが多い。そこで、絶対値演算部(501)は、高周波成分抽出部(301)から受け取った高周波成分情報の絶対値をとり、平滑化処理部(502)は、ローパスフィルタ処理を行うことにより、注目位置(画素)(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を算出する。その後、体厚分布算出部(302)は、図2に示したX線制御部(104)および絞り・フィルタ制御部(107)に設定されている画像取得条件(管電圧値、管電流値、絞り値など)を読み込み、ルックアップテーブル(503)に格納されているその画像取得条件におけるノイズ成分強度の平均値と体厚との関係を参照することにより、平滑化処理部(502)が算出した注目位置(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を、その位置(x,y)の体厚情報に変換して出力する。 The high-frequency component information input from the high-frequency component extraction unit (301) to the body thickness distribution calculation unit (302) has both positive and negative polarities and has an impulse waveform as shown in FIG. There are many. Therefore, the absolute value calculation unit (501) takes the absolute value of the high frequency component information received from the high frequency component extraction unit (301), and the smoothing processing unit (502) performs low-pass filter processing to obtain the attention position ( Pixel) Calculate the average value of the noise component intensity in the vicinity of (x, y). After that, the body thickness distribution calculation unit (302) uses the image acquisition conditions (tube voltage value, tube current value, etc.) set in the X-ray control unit (104) and the aperture / filter control unit (107) shown in FIG. The smoothing processing unit (502) calculates by reading the aperture value, etc.) and referring to the relationship between the average value of the noise component intensity and the body thickness under the image acquisition conditions stored in the lookup table (503). The average value of the noise component intensity in the vicinity of the attention position (x, y) is converted into the body thickness information of that position (x, y) and output.
このルックアップテーブル(503)に格納されているノイズ成分強度の平均値と体厚との関係(変換特性(504))の求め方について説明する。例えば、図3(a)に示した構成を用いて、画像取得条件と厚み一定の被写体(202)の厚みを様々に変更しながら、図3(a1)に示す透過画像を取得する。その後、図4に示した高周波成分抽出部(301)の機能により高周波成分情報を抽出し、図6に示す絶対値演算部(501)と平滑化処理部(502)の機能により、注目位置(x,y)の近傍のノイズ成分強度の平均値を算出する。具体的には、被写体(202)の厚みをT=0cm、5cm、10cm、15cm、20cm、25cm、30cmなどと変更しながら、各厚みにおいて管電圧値を60kV、70KV、80KV、90KV、100KVなどと変更し、さらに各管電圧値において管電流値を1mA、2mA、4mA、8mAなどと変更することにより、合計140種類(=7×5×4)の条件で、X線検出器(111(a))の中央部に対応する位置のノイズ成分強度の平均値を求めることによって、ノイズ成分強度の平均値から厚みへの変換特性(504)を求めることができる。この変換特性(504)を格納したルックアップテーブル(503)を作成する。 A method of obtaining the relationship (conversion characteristic (504)) between the average value of the noise component intensity and the body thickness stored in this lookup table (503) will be described. For example, using the configuration shown in FIG. 3 (a), the transparent image shown in FIG. 3 (a1) is acquired while variously changing the image acquisition conditions and the thickness of the subject (202) having a constant thickness. After that, the high-frequency component information is extracted by the function of the high-frequency component extraction unit (301) shown in FIG. 4, and the attention position (attention position (502) by the functions of the absolute value calculation unit (501) and the smoothing processing unit (502) shown in FIG. Calculate the average value of the noise component intensity near x, y). Specifically, while changing the thickness of the subject (202) to T = 0 cm, 5 cm, 10 cm, 15 cm, 20 cm, 25 cm, 30 cm, etc., the tube voltage value for each thickness is 60 kV, 70 KV, 80 KV, 90 KV, 100 KV, etc. By changing the tube current value to 1mA, 2mA, 4mA, 8mA, etc. for each tube voltage value, the X-ray detector (111 (11)) under the conditions of a total of 140 types (= 7 × 5 × 4). By obtaining the average value of the noise component intensity at the position corresponding to the central portion of a)), the conversion characteristic (504) from the average value of the noise component intensity to the thickness can be obtained. Create a lookup table (503) that stores this conversion characteristic (504).
このとき、被写体(202)として、線減弱係数や散乱特性が人体と類似した特性を持つアクリル板などを用いれば、前述した厚みを、そのまま体厚と読み替えることができる。なお、ここで示した各値は、説明のための一例であり、これに限定されるものではない。また、事前に設定しなかった値(例えば、管電圧値=63KV)は、その近傍の値におけるノイズ成分強度の平均値を用いて補間すればよい。例えば、管電圧値=63KVにおけるノイズ成分強度の平均値は、管電圧値=60KVにおけるノイズ成分強度の平均値と管電圧値=70KVにおけるノイズ成分強度の平均値を7:3に内分して求めればよい。また、一般に知られている曲線フィッティング等の技術を用いて、変換特性(504)を近似的に表す変換関数を求めておき、その変換関数のパラメータ(係数等)をルックアップテーブル(503)に格納してもよい。 At this time, if the subject (202) is an acrylic plate or the like having characteristics similar to those of the human body in terms of line attenuation coefficient and scattering characteristics, the above-mentioned thickness can be directly read as body thickness. It should be noted that each value shown here is an example for explanation, and is not limited thereto. Further, the value not set in advance (for example, the tube voltage value = 63KV) may be interpolated by using the average value of the noise component intensities in the value in the vicinity thereof. For example, the average value of the noise component intensity at the tube voltage value = 63 KV is obtained by dividing the average value of the noise component intensity at the tube voltage value = 60 KV and the average value of the noise component intensity at the tube voltage value = 70 KV into 7: 3. Just ask. In addition, using a generally known technique such as curve fitting, a conversion function that approximately represents the conversion characteristic (504) is obtained, and the parameters (coefficients, etc.) of the conversion function are stored in the lookup table (503). It may be stored.
<散乱線像推定部の構成例>
図7は、図4の画像処理部(115)が有する散乱線像推定部(303)における構成の一例を示すブロック図である。散乱線像推定部(303)は、入力画像と体厚分布算出部(302)からの体厚情報をもとに、入力画像に含まれると推定される散乱線像(推定散乱線像)を算出する。
<Structure example of scattered radiation image estimation unit>
FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of the scattered radiation image estimation unit (303) included in the image processing unit (115) of FIG. The scattered radiation image estimation unit (303) creates a scattered radiation image (estimated scattered radiation image) estimated to be included in the input image based on the input image and the body thickness information from the body thickness distribution calculation unit (302). calculate.
ここでまず、図4の画像処理部(115)が有する散乱線像推定部(303)において、体厚から推定散乱線像の算出する原理について以下説明する。 Here, first, the principle of calculating the estimated scattered radiation image from the body thickness in the scattered radiation image estimation unit (303) included in the image processing unit (115) of FIG. 4 will be described below.
前述した式(1)の両辺に、点拡散関数Sσ(T(x,y))を畳み込むと式(7)が得られる。
式(3)を用いて式(7)の右辺第1項をIs(x,y)に置換し、整理すると、式(7)は式(8)のように変換できる。
ここで、式(8)の第2項に着目すると、散乱線像(Is(x,y))に対してさらに点拡散関数Sσ(T(x,y))を畳み込んだ形になっており、一次線像Ip(x,y)と比較すると、高周波成分が著しく減衰していると考えることができ、式(8)の第2項を位置(x,y)によらない一定値(直流画像)で近似してもよい。さらに、この一定値(直流画像)の強度は極めて小さいものとみなし、より簡単化して式(8)の第2項を0としてもよい。この簡単化により、式(8)から式(9)の近似式が得られる。
よって、散乱線像推定部(303)は、式(9)の右辺を算出し、推定散乱線像として出力するように構成される。 Therefore, the scattered radiation image estimation unit (303) is configured to calculate the right side of the equation (9) and output it as an estimated scattered radiation image.
図7(a)〜(c)に示すように、散乱線像推定部(303)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 7 (a) to 7 (c), various modifications can be considered for the scattered radiation image estimation unit (303). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図7(a)は、散乱線像推定部(303)を2次元ローパスフィルタ(601)構成した例(303(a))を示す。ここで、2次元ローパスフィルタ(601)は、式(3)に示した散乱線の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を入力画像に畳み込んで、推定散乱線像を得るものである。 FIG. 7A shows an example (303 (a)) in which the scattered radiation image estimation unit (303) is configured as a two-dimensional low-pass filter (601). Here, the two-dimensional low-pass filter (601) convolves the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) of the scattered radiation shown in Eq. (3) into the input image to obtain an estimated scattered radiation image. What you get.
この2次元ローパスフィルタ(601)の特性は、前述したルックアップテーブル(503)の特性を求めたときと同様に、図3(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みと画像取得条件を様々に変更しながら、図3(a1)に示す透過画像を取得して求めておいたものである。このとき、X線検出器(111(a))の端部(左端あるいは右端)の外側(X線が絞り(201(a))によって遮蔽されている部分)では、一次線を含まない散乱線だけの像が得られるため、この強度分布を用いて散乱線の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を求めることができる。具体的には、被写体(202)に照射されるX線が、端部の外側の線量が0、端部の内側の線量を1としたステップ入力である場合、被写体内での散乱による応答(ステップ応答)が透過画像の強度分布として得られるため、このステップ応答を微分することより、インパルス応答(すなわち、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を得ることができる。 The characteristics of this two-dimensional low-pass filter (601) are the same as when the characteristics of the look-up table (503) described above are obtained, using the configuration shown in FIG. 3 (a) and the thickness of the subject (202). The transparent image shown in FIG. 3 (a1) was acquired and obtained while changing the image acquisition conditions in various ways. At this time, outside the end (left end or right end) of the X-ray detector (111 (a)) (the part where the X-ray is shielded by the aperture (201 (a))), scattered rays that do not include the primary line. Since only the image can be obtained, the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) of the scattered rays can be obtained using this intensity distribution. Specifically, when the X-ray radiated to the subject (202) is a step input in which the dose on the outside of the end is 0 and the dose on the inside of the end is 1, the response due to scattering in the subject ( Since the step response) is obtained as the intensity distribution of the transmitted image, the impulse response (that is, the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) can be obtained by differentiating this step response.
この図7(a)に示した構成では、体厚が位置(x,y)に応じて変化する被写体の場合に、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)も位置(x,y)に応じて変更する必要があり、処理が煩雑になる。そこで、次に述べる図7(b)に示す構成によって、近似的に代替する。 In the configuration shown in FIG. 7 (a), the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) is also located (x) in the case of a subject whose body thickness changes according to the position (x, y). It is necessary to change according to, y), which complicates the process. Therefore, it is approximately replaced by the configuration shown in FIG. 7B described below.
図7(b)は、散乱線像推定部(303)を、乗算器(603)と、ルックアップテーブル(604)と、2次元ローパスフィルタ(605)で構成した例(303(b))を示している。ここで、2次元ローパスフィルタ(605)の点拡散関数Sσ(606)を、厚みT(x,y)に対して不変の特性とするところが、図7(a)に示した2次元ローパスフィルタ(601)と異なる。 FIG. 7 (b) shows an example (303 (b)) in which the scattered radiation image estimation unit (303) is composed of a multiplier (603), a look-up table (604), and a two-dimensional low-pass filter (605). Shown. Here, the point diffusion function Sσ (606) of the two-dimensional low-pass filter (605) has a characteristic that is invariant with respect to the thickness T (x, y), but the two-dimensional low-pass filter (a) shown in FIG. Different from 601).
散乱線の一般的な特徴として、体厚が薄いところでは散乱線の強度が弱く、体厚が厚くなるにしたがって散乱線の強度が強くなる。一方、体厚がある程度以上に厚くなると、被写体を透過してくる一次線が弱くなるため、その一次線から生じる散乱線も弱くなる。この特性を、前述した2次元ローパスフィルタ(601)の特性を求めたときと同様に予め求めておく。 As a general feature of the scattered rays, the intensity of the scattered rays is weak in the place where the body thickness is thin, and the intensity of the scattered rays becomes stronger as the body thickness is increased. On the other hand, when the body thickness becomes thicker than a certain level, the primary line passing through the subject becomes weak, so that the scattered rays generated from the primary line also become weak. This characteristic is obtained in advance in the same manner as when the characteristic of the two-dimensional low-pass filter (601) described above is obtained.
すなわち、図3(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みと画像取得条件を様々に変更しながら、図3(a1)に示す透過画像を取得して、図7(b)に示すルックアップテーブル(604)を求める。このとき、点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)が最も広がったときの厚みを図7(a)の構成によって求めておき、このときの点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)を2次元ローパスフィルタ(605)の点拡散関数Sσ(606)として固定する。続いて、図7(a)に示す2次元ローパスフィルタ(601)の出力と図7(b)に示す2次元ローパスフィルタ(605)の結果ができるだけ一致するように、乗算器(603)に入力する強度係数を決定する。体厚(厚み)を適宜変更しながら、体厚(厚み)と強度係数の関係を求め、体厚(厚み)から強度係数に変換する変換特性(607)として、ルックアップテーブル(604)に格納する。 That is, using the configuration shown in FIG. 3A, the transparent image shown in FIG. 3A1 is acquired while variously changing the thickness of the subject (202) and the image acquisition conditions, and FIG. 7B ) Shows the lookup table (604). At this time, the thickness when the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) is most widened is obtained by the configuration shown in FIG. y)) (602) is fixed as the point diffusion function Sσ (606) of the two-dimensional low-pass filter (605). Then, the output of the two-dimensional low-pass filter (601) shown in FIG. 7 (a) and the result of the two-dimensional low-pass filter (605) shown in FIG. 7 (b) are input to the multiplier (603) so as to match as much as possible. Determine the strength factor to be used. While appropriately changing the body thickness (thickness), the relationship between the body thickness (thickness) and the strength coefficient is obtained, and stored in the lookup table (604) as a conversion characteristic (607) for converting the body thickness (thickness) into the strength coefficient. To do.
また、一般に知られている曲線フィッティング等の技術を用いて、変換特性(607)を近似的に表す変換関数を求めておき、その変換関数のパラメータ(係数等)をルックアップテーブル(604)に格納してもよい。なお、変換特性(607)に示した各値は、説明のための一例であり、これに限定されるものではない。 In addition, a conversion function that approximates the conversion characteristic (607) is obtained by using a generally known technique such as curve fitting, and the parameters (coefficients, etc.) of the conversion function are stored in the lookup table (604). It may be stored. Note that each value shown in the conversion characteristic (607) is an example for explanation, and is not limited thereto.
以上のように、図7(b)に示す散乱線像推定部(303(b))における2次元ローパスフィルタ(605)の特性を厚みT(x,y)に対して不変としても、図7(a)に示した散乱線像推定部(303(a))の出力と同様の推定散乱線像を近似的に得ることができる。 As described above, even if the characteristics of the two-dimensional low-pass filter (605) in the scattered radiation image estimation unit (303 (b)) shown in FIG. 7 (b) are invariant with respect to the thickness T (x, y), FIG. An estimated scattered radiation image similar to the output of the scattered radiation image estimation unit (303 (a)) shown in (a) can be obtained approximately.
図7(c)は、散乱線像推定部(303)を、乗算器(608)(609)と、マスク情報生成部(612)と、散乱線像推定部(303(b)-1) (303(b)-2)と、加算器(613)で構成した例(303(c))を示す。 FIG. 7 (c) shows the scattered radiation image estimation unit (303), the multipliers (608) (609), the mask information generation unit (612), and the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) ( An example (303 (c)) composed of 303 (b) -2) and an adder (613) is shown.
図2の放射線撮像装置を実際に使用する際に、X線検出器(111)よりも小さい被写体(108)の透過画像を取得する場合がある。この場合、被写体の外側は、X線管(102)から照射されたX線が、空気層だけを通って直接的にX線検出器に入射する。空気層においてもX線は散乱するが、被写体(108)の内部よりも散乱の度合いが小さい。 When the radiation imaging apparatus of FIG. 2 is actually used, a transmitted image of a subject (108) smaller than the X-ray detector (111) may be acquired. In this case, on the outside of the subject, the X-rays emitted from the X-ray tube (102) directly enter the X-ray detector through only the air layer. X-rays are also scattered in the air layer, but the degree of scattering is smaller than that inside the subject (108).
そこで、図7(c)に示すように、被写体内部での散乱を推定する散乱線像推定部(303(b)-1)と、被写体の外側(空気層)での散乱を推定する散乱線像推定部(303(b)-2)を別々に設け、マスク情報生成部(612)によって生成された被写体の内側領域を示すマスク情報(610)と、マスク情報生成部(612)によって生成された被写体の外側領域を示すマスク情報(611)と、乗算器(608)(609)を用いて、入力画像を各領域に分割したのちに、散乱線像推定部(303(b)-1)(303(b)-2)でそれぞれの推定散乱線像を求め、最後に加算器(613)で両方の推定散乱線像を加算して、最終的な推定散乱線像を出力する構成とする。 Therefore, as shown in FIG. 7 (c), the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) that estimates the scattering inside the subject and the scattered radiation that estimates the scattering outside the subject (air layer). The image estimation unit (303 (b) -2) is provided separately, and the mask information (610) generated by the mask information generation unit (612) indicating the inner region of the subject and the mask information generation unit (612) are generated. After dividing the input image into each region using the mask information (611) indicating the outer region of the subject and the multipliers (608) (609), the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) (303 (b) -2) is used to obtain each estimated scattered radiation image, and finally the adder (613) is used to add both estimated scattered radiation images to output the final estimated scattered radiation image. ..
ここで、被写体の内側領域を示すマスク情報(610)は、被写体の内側領域の位置(x,y)では値を1とし、被写体の外側領域の位置(x,y)では値を0とした情報である。マスク情報生成部(612)では、入力画像の輝度値が所定の閾値よりも小さい領域を被写体の内側領域、入力画像の輝度値が所定の閾値よりも大きい領域を被写体の外側領域として、前記マスク情報(610)を生成する。 Here, the mask information (610) indicating the inner region of the subject has a value of 1 at the position (x, y) of the inner region of the subject and 0 at the position (x, y) of the outer region of the subject. Information. In the mask information generation unit (612), the area where the luminance value of the input image is smaller than the predetermined threshold value is defined as the inner region of the subject, and the region where the luminance value of the input image is larger than the predetermined threshold value is defined as the outer region of the subject. Generate information (610).
なお、このように二値化して生成したマスク情報(610)をローパスフィルタ処理して、内側と外側の境界領域の位置(x,y)では値を0と1の中間値となるようにしてもよい。 The mask information (610) generated by binarization in this way is low-pass filtered so that the value at the position (x, y) of the inner and outer boundary regions is an intermediate value between 0 and 1. May be good.
また、被写体の外側領域を示すマスク情報(611)は、被写体の内側領域を示すマスク情報(610)と相補的な値とすればよく、マスク情報(610)とマスク情報(611)の各値を位置(x,y)ごとに加算すると1になるように設定すればよい。 Further, the mask information (611) indicating the outer region of the subject may be a value complementary to the mask information (610) indicating the inner region of the subject, and each value of the mask information (610) and the mask information (611). May be set to 1 when added for each position (x, y).
散乱線像推定部(303(b)-1)(303(b)-2)の構成は、図7(b)に示した散乱線像推定部(303(b))と同様の構成であるが、2次元ローパスフィルタ(605-1)(605-2)は、特性が互いに異なる。すなわち、2次元ローパスフィルタ(605-1)は被写体の内側領域での散乱を模擬した点拡散関数Sσ(606-1)の畳み込み演算を行い、2次元ローパスフィルタ(605-2)は被写体の外側領域での散乱を模擬した点拡散関数Sσ(606-2)の畳み込みを行う。 The configuration of the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) (303 (b) -2) is the same as that of the scattered radiation image estimation unit (303 (b)) shown in FIG. 7 (b). However, the two-dimensional low-pass filters (605-1) and (605-2) have different characteristics. That is, the two-dimensional low-pass filter (605-1) performs a convolution operation of the point diffusion function Sσ (606-1) that simulates scattering in the inner region of the subject, and the two-dimensional low-pass filter (605-2) performs the convolution calculation on the outside of the subject. Convolution of the point diffusion function Sσ (606-2) that simulates scattering in the region is performed.
点拡散関数Sσ(606-1)およびルックアップテーブル(604-1)については、前述した図7(b)に示した点拡散関数Sσ(606)およびルックアップテーブル(604)と、それぞれ同一の特性でよい。一方、点拡散関数Sσ(606-2)およびルックアップテーブル(604-2)については、図3(a)の構成において、被写体(202)を設置しない状態にしたのちに、前述と同様の手順で、点拡散関数Sσ(606-2)およびルックアップテーブル(604-2)の各特性を求めればよい。 The point diffusion function Sσ (606-1) and the look-up table (604-1) are the same as the point diffusion function Sσ (606) and the look-up table (604) shown in FIG. 7 (b) described above. It may be a characteristic. On the other hand, for the point diffusion function Sσ (606-2) and the lookup table (604-2), in the configuration of FIG. 3 (a), after the subject (202) is not installed, the procedure is the same as described above. Then, each characteristic of the point diffusion function Sσ (606-2) and the lookup table (604-2) can be obtained.
なお、図示していないが、図7(c)の構成における散乱線像推定部(303(b)-1)を細分化してもよい。このとき例えば、肺のように体厚が薄い領域用(X線の透過量が多い領域用)の散乱線像推定部、骨のようにX線の透過量が少ない領域用の散乱線像推定部、その他の領域用(内蔵や筋肉用)の散乱線像推定部、などのように細分化してもよい。その場合、例えば図3(a)の構成において、被写体(202)を各領域の特性を模擬した被写体に置き換えて、前述と同様の手順で、点拡散関数Sσ(606)およびルックアップテーブル(604)の各特性を求めればよい。また、マスク情報生成部(612)では、入力画像の輝度値に応じて各領域用のマスク情報を生成する構成にすればよい。 Although not shown, the scattered radiation image estimation unit (303 (b) -1) in the configuration of FIG. 7 (c) may be subdivided. At this time, for example, a scattered ray image estimation unit for a region with a thin body thickness (for a region with a large amount of X-ray transmission) such as the lung, and a scattered radiation image estimation unit for a region with a small amount of X-ray transmission such as bone. It may be subdivided into a part, a scattered ray image estimation part for other areas (for internal organs and muscles), and the like. In that case, for example, in the configuration of FIG. 3A, the subject (202) is replaced with a subject simulating the characteristics of each region, and the point diffusion function Sσ (606) and the look-up table (604) are performed in the same procedure as described above. ) Can be obtained. Further, the mask information generation unit (612) may be configured to generate mask information for each region according to the brightness value of the input image.
なお、前述したルックアップテーブル(503)(604)の内容や点拡散関数の特性(602)(606)などは、事前に求めておき、図2に示す記憶部(113)に記録し、実際の使用時に記憶部(113)から各内容を読み出して、各部に設定するように、図2に示す中央処理部(114)で制御すればよい。 The contents of the above-mentioned lookup tables (503) and (604) and the characteristics (602) and (606) of the point diffusion function are obtained in advance and recorded in the storage unit (113) shown in FIG. The central processing unit (114) shown in FIG. 2 may control to read each content from the storage unit (113) and set it in each unit when the device is used.
<散乱線像除去部の構成例>
図8は、図4の画像処理部(115)が有する散乱線像除去部(304)における構成の一例を示すブロック図である。散乱線像除去部(304)は、散乱線像推定部(303)が求めた推定散乱線像を入力画像から除去し、出力画像を算出する。
<Structure example of scattered radiation image removal unit>
FIG. 8 is a block diagram showing an example of the configuration of the scattered ray image removing unit (304) included in the image processing unit (115) of FIG. The scattered radiation image removing unit (304) removes the estimated scattered radiation image obtained by the scattered radiation image estimation unit (303) from the input image, and calculates an output image.
図8(a)(b)に示すように、散乱線像除去部(304)には、いろいろな変形例が考えられる。以下、これらの構成と動作について、ひとつずつ説明する。 As shown in FIGS. 8 (a) and 8 (b), various modifications can be considered for the scattered radiation image removing unit (304). Hereinafter, these configurations and operations will be described one by one.
図8(a)に示すように、散乱線像除去部(304)を減算器(701)だけで構成した例(散乱線像除去部(304(a))を示す。 As shown in FIG. 8 (a), an example (scattered radiation image removing unit (304 (a))) in which the scattered radiation image removing unit (304) is composed of only the subtractor (701) is shown.
ここで、前述した式(1)をIp(x,y)について解くと、式(10)が得られる。
式(10)の第2項(Is(x,y))を、図7に示した散乱線像推定部(303)の出力(すなわち、推定散乱線像)で近似することにより、推定一次線像(Ip(x,y))を得ることができる。 Estimated primary line by approximating the second term (Is (x, y)) of equation (10) with the output (that is, the estimated scattered radiation image) of the scattered radiation image estimation unit (303) shown in FIG. An image (Ip (x, y)) can be obtained.
この式(10)に従い、図8(a)に示す散乱線像除去部(304(a))の構成では、入力画像から推定散乱線像を減算器(701)によって減算し、推定一次線像を出力画像として出力する。これにより、散乱線による画質変動を抑えた出力画像(推定一次線像)を得ることができる。 According to this equation (10), in the configuration of the scattered radiation image removing unit (304 (a)) shown in FIG. 8 (a), the estimated scattered radiation image is subtracted from the input image by the subtractor (701), and the estimated primary line image is obtained. Is output as an output image. As a result, it is possible to obtain an output image (estimated primary line image) in which image quality fluctuation due to scattered rays is suppressed.
このようにして求めた推定一次線像は、散乱線像を含まないため、背景技術として述べたグリッド画像と、画質が大きく異なった印象をユーザが持ってしまう可能性がある。その理由は、グリッドを用いても散乱線を完全に抑えることができないため、ユーザは散乱線の一部が残留したグリッド画像を見慣れており、推定一次線像を見慣れていない場合があるからである。 Since the estimated primary line image obtained in this way does not include the scattered line image, the user may have an impression that the image quality is significantly different from that of the grid image described as the background technique. The reason is that even if the grid is used, the scattered radiation cannot be completely suppressed, so that the user is accustomed to the grid image in which a part of the scattered radiation remains, and may not be accustomed to the estimated primary line image. is there.
そこで、図8(b)の構成では、グリッドを配置した場合に生じるのを同等の散乱線像を生成し、推定一次線像に対して加算する。これにより、グリッドを用いた場合と同等の出力画像を得る。すなわち、図8(b)の構成では、散乱線像除去部(304(b))の内部に、図8(a)の構成(304(a))と、第2の散乱線像推定部(303)と、乗算器(702)と、加算器(703)を備えている。そして、散乱線像除去部(304(a))の出力する推定一次線像を、第2の散乱線像推定部(303)に入力し、その出力(推定散乱線像)に対して、乗算器(702)を用いてグリッド損失係数を乗じ、グリッドを配置した場合と同等程度の散乱線像を生成する。 Therefore, in the configuration of FIG. 8B, an equivalent scattered ray image is generated when the grid is arranged, and is added to the estimated primary line image. As a result, an output image equivalent to that when the grid is used is obtained. That is, in the configuration of FIG. 8 (b), the configuration of FIG. 8 (a) and the second scattered radiation image estimation unit (304 (a)) are inside the scattered radiation image removing unit (304 (b)). It is equipped with a 303), a multiplier (702), and an adder (703). Then, the estimated primary line image output by the scattered line image removing unit (304 (a)) is input to the second scattered line image estimating unit (303), and the output (estimated scattered line image) is multiplied. Multiply the grid loss factor using a device (702) to generate a scattered radiation image equivalent to that when the grid is placed.
この散乱線像を、加算器(703)を用いて散乱線像除去部(304(a))の出力(推定一次線像)に加算して、出力画像(グリッド画像を模擬した画像)を得る。ここで、グリッド損失係数は、散乱線がグリッドによって減衰する割合を示す係数であり、画像の位置(x,y)によらず一定の値とすればよい。このグリッド損失係数は、図3(a)に示した構成において、テーブル(109)とX線検出器(111(a))の間にグリッドを挿入したときと挿入しないときの、端部(左端あるいは右端)の外側の散乱線強度の比を測定して求めればよい。 This scattered ray image is added to the output (estimated primary line image) of the scattered ray image removing unit (304 (a)) using an adder (703) to obtain an output image (an image simulating a grid image). .. Here, the grid loss coefficient is a coefficient indicating the rate at which scattered rays are attenuated by the grid, and may be a constant value regardless of the position (x, y) of the image. This grid loss coefficient is the end (left end) when the grid is inserted between the table (109) and the X-ray detector (111 (a)) and when it is not inserted in the configuration shown in FIG. 3 (a). Alternatively, the ratio of the scattered radiation intensities outside the right end) may be measured and obtained.
<画像処理部の動作例>
図9は、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)における処理動作の一例を示すフローチャートである。
<Operation example of image processing unit>
FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing operations in each of the image processing units (115) (301) to (304).
上述してきた画像処理部(115)は、CPU等の演算部と、予めプログラムが格納された記憶部とを備えたコンピュータにより構成し、演算部が記憶部内のプログラムを読み込んで実行することにより、各部(301)〜(304)の機能をソフトウェア処理により実現する構成であってもよいし、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)の機能の一部または全部を、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等ハードウェアにより実現する構成としてもよい。 The image processing unit (115) described above is composed of a computer including a calculation unit such as a CPU and a storage unit in which a program is stored in advance, and the calculation unit reads and executes a program in the storage unit. The functions of the respective parts (301) to (304) may be realized by software processing, or a part or all of the functions of the respective parts (301) to (304) of the image processing unit (115) may be ASICly used. The configuration may be realized by hardware such as Application Specific Integrated Circuit) and FPGA (Field-Programmable Gate Array).
以下、図9のフローチャートを用いて、画像処理部(115)の処理動作を説明する。ここでは、画像処理部(115)の各部(301)〜(304)の機能がソフトウェア処理により実現される場合を例に説明する。 Hereinafter, the processing operation of the image processing unit (115) will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, a case where the functions of the respective parts (301) to (304) of the image processing unit (115) are realized by software processing will be described as an example.
まず、中央処理部114が、入力部(116)を介してユーザから受け取った画像取得条件に応じてX線制御部(104)、絞り・フィルタ制御部(107)、機構制御部(110)、検出器制御部(112)を制御することにより、X線管(102)からX線が被写体(108)に対して照射され、被写体(108)を通過したX線がX線検出器(111)が検出することにより透過画像が生成される。
First, the
画像処理部(115)は、図9のステップ(1001)において演算部が記憶部内のプログラムを読み込んで実行することにより各部(301)〜(304)の機能を動作させ以下の処理を開始する。ステップ(1002)において、画像処理部(115)は、検出器制御部(112)を介して、X線検出器(111)が生成した透過画像(以下、入力画像とも呼ぶ)を取得する。 In step (1001) of FIG. 9, the image processing unit (115) operates the functions of each unit (301) to (304) by the arithmetic unit reading and executing the program in the storage unit, and starts the following processing. In step (1002), the image processing unit (115) acquires a transparent image (hereinafter, also referred to as an input image) generated by the X-ray detector (111) via the detector control unit (112).
ステップ(1003)において、画像処理部(115)の高周波成分抽出部(301)は、入力画像について空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する。ステップ(1004)において、体厚分布算出部(302)は、高周波成分から体厚分布を算出する。ステップ(1005)において、散乱線像推定部(303)は、ステップ(1004)で算出した体厚分布から散乱線像を推定する。ステップ(1006)において、散乱線像除去部(304)は、ステップ(1005)で推定した散乱線像を入力画像から減算することにより出力画像を生成する。ステップ(1007)において、画像処理部(115)は、ステップ(1006)で生成した出力画像を出力して、ステップ(1008)で処理を終了する。 In step (1003), the high frequency component extraction unit (301) of the image processing unit (115) extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction from the input image. In step (1004), the body thickness distribution calculation unit (302) calculates the body thickness distribution from the high frequency component. In step (1005), the scattered radiation image estimation unit (303) estimates the scattered radiation image from the body thickness distribution calculated in step (1004). In step (1006), the scattered radiation image removing unit (304) generates an output image by subtracting the scattered radiation image estimated in step (1005) from the input image. In step (1007), the image processing unit (115) outputs the output image generated in step (1006), and ends the process in step (1008).
なお、これらの各ステップにおける処理の内容は、図2〜図8を用いて説明した各部(301)〜(304)の処理動作と同一であるため、詳細な説明を省略する。また、図9に具体的に示していない処理についても、図2〜図8に示した構成における各部(301)〜(304)の動作を、それぞれソフトウェアにより実現することが可能である。 Since the content of the processing in each of these steps is the same as the processing operation of each part (301) to (304) described with reference to FIGS. 2 to 8, detailed description thereof will be omitted. Further, even for the processes not specifically shown in FIG. 9, the operations of the respective parts (301) to (304) in the configurations shown in FIGS. 2 to 8 can be realized by software.
このように、パーソナルコンピュータ(PC)を代表とする一般的なコンピュータ構成上で動作するソフトウェアプログラムによって、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。 In this way, a software program that operates on a general computer configuration typified by a personal computer (PC) makes it possible to obtain an image in which image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed in a short time.
<実施の形態1のまとめ>
以上述べたように、実施形態1の放射線撮像装置では、図2〜図9に示した各部の構成および動作を用いることにより、反復処理を一切行うことなく、短時間で被写体の体厚分布を求めることができるとともに、この体厚分布を用いて、散乱線による画質変動を抑えた画像を得ることができるようになる。
<Summary of
As described above, in the radiation imaging apparatus of the first embodiment, by using the configuration and operation of each part shown in FIGS. 2 to 9, the body thickness distribution of the subject can be obtained in a short time without performing any iterative processing. In addition to being able to obtain it, it is possible to obtain an image in which image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed by using this body thickness distribution.
(実施の形態2)
本発明の実施形態2の放射線撮像装置について説明する。
(Embodiment 2)
The radiation imaging apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described.
<画像処理部の他の構成例>
実施の形態2による放射線撮像装置は、図2に示した実施の形態1による放射線撮像装置における画像処理部(115)を、図10に示す画像処理部(801)に置き換えた構成である。図2と共通のブロックについては説明を省略し、以下、置き換えた後の画像処理部(801)について説明する。
<Other configuration examples of the image processing unit>
The radiation imaging apparatus according to the second embodiment has a configuration in which the image processing unit (115) in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2 is replaced with the image processing unit (801) shown in FIG. The description of the block common to that of FIG. 2 will be omitted, and the image processing unit (801) after replacement will be described below.
図10は、実施の形態2による放射線撮像装置が有する画像処理部(801)の構成の一例を示すブロック図である。実施形態2の画像処理部(801)は、X線検出器(111)の飽和に起因するハレーション(白飛び)が透過画像に生じた場合であっても、その影響を抑制して、体厚分布を求める。すなわち、透過像を検出したX線検出器がX線によって飽和しているかどうかを判定する検出部と、X線検出器(111)が飽和している場合、飽和している位置について体厚分布算出部(302)が算出した体厚を異なる値に置き換える置き換え部を有する。 FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of the image processing unit (801) included in the radiation imaging apparatus according to the second embodiment. The image processing unit (801) of the second embodiment suppresses the influence of halation (blown out) caused by the saturation of the X-ray detector (111) in the transparent image, and the body thickness. Find the distribution. That is, the detection unit that determines whether the X-ray detector that detects the transmitted image is saturated with X-rays, and if the X-ray detector (111) is saturated, the body thickness distribution for the saturated position. It has a replacement unit that replaces the body thickness calculated by the calculation unit (302) with a different value.
図3を用いて説明したように、本発明の実施の形態1による放射線撮像装置は、図3(a1)および図3(b1)に示したようにX線のノイズ(高周波成分)に着目し、透過画像を高周波成分と低周波成分に分離して、高周波成分の強度から体厚分布を求めた。しかし、X線管(102)から照射されるX線の強度が強すぎると、X線検出器(111)が飽和してしまい、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じて、高周波成分が見かけ上無くなったようになることがある。この場合、ノイズ成分強度の平均値が0となり、図6に示した体厚分布算出部(302)は、ルックアップテーブル(503)の変換特性(504)を参照して、実際とは異なる体厚を算出してしまう。すなわち、X線の強度が強い領域(すなわち、体厚が薄い領域)であるにも関わらず、ノイズ成分強度の平均値が0であるために、体厚分布算出部(302)は、ノイズが透過しないような、極めて厚い体厚を算出する。そのため、図4に示した画像処理部(115)では結果的に誤った出力画像になってしまう可能性がある。 As described with reference to FIG. 3, the radiation imaging apparatus according to the first embodiment of the present invention pays attention to X-ray noise (high frequency component) as shown in FIGS. 3 (a1) and 3 (b1). , The transmitted image was separated into a high frequency component and a low frequency component, and the body thickness distribution was obtained from the intensity of the high frequency component. However, if the intensity of the X-rays emitted from the X-ray tube (102) is too strong, the X-ray detector (111) will be saturated, and halation (overexposure) will occur in the brightness of the transmitted image, resulting in high-frequency components. May seem to disappear. In this case, the average value of the noise component intensity becomes 0, and the body thickness distribution calculation unit (302) shown in FIG. 6 refers to the conversion characteristic (504) of the lookup table (503) and is different from the actual body. The thickness is calculated. That is, even though the X-ray intensity is strong (that is, the body thickness is thin), the average value of the noise component intensity is 0, so that the body thickness distribution calculation unit (302) has noise. Calculate an extremely thick body thickness that does not allow permeation. Therefore, the image processing unit (115) shown in FIG. 4 may result in an erroneous output image.
そこで、図10(a)に示す画像処理部(801)では、図4に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、新たに、体厚分布算出部(802)、比較器(検出部)(803)、および切り替え器(置き換え部)(804)を追加する。以下、各部の動作を説明する。 Therefore, in the image processing unit (801) shown in FIG. 10A, the high-frequency component extraction unit (301), the body thickness distribution calculation unit (302), and the scattered radiation that constitute the image processing unit (115) shown in FIG. 4 Based on the image estimation unit (303) and the scattered radiation image removal unit (304), a new body thickness distribution calculation unit (802), comparator (detection unit) (803), and switch (replacement unit) ( 804) is added. The operation of each part will be described below.
まず、体厚分布算出部(802)は、高周波成分ではなく、入力画像の輝度値を用いて、位置(x,y)ごとの体厚分布を算出する。具体的には、予め求めておいた、各画像取得条件における被写体の厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係(変換特性)を、図示しないルックアップテーブルに格納しておき、体厚分布算出部(802)は、このルックアップテーブルの変換特性を参照して、位置(x,y)ごとに入力画像の輝度値から体厚を求め、求めた体厚分布を体厚情報として出力する。被写体の厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係は、図3(a)に示した構成を用いて、被写体(202)の厚みを適宜変更しながら、画像取得条件ごとに図3(a1)に示す透過画像を取得したのちに、各画像取得条件における厚みと入力画像の輝度値の平均値との関係を求めればよい。 First, the body thickness distribution calculation unit (802) calculates the body thickness distribution for each position (x, y) using the brightness value of the input image instead of the high frequency component. Specifically, the relationship (conversion characteristic) between the thickness of the subject under each image acquisition condition and the average value of the brightness values of the input image, which has been obtained in advance, is stored in a look-up table (not shown), and the body thickness is obtained. The distribution calculation unit (802) obtains the body thickness from the brightness value of the input image for each position (x, y) with reference to the conversion characteristics of this lookup table, and outputs the obtained body thickness distribution as body thickness information. To do. The relationship between the thickness of the subject and the average value of the brightness values of the input image is shown in FIG. 3 (a) for each image acquisition condition while appropriately changing the thickness of the subject (202) using the configuration shown in FIG. 3 (a). After acquiring the transparent image shown in a1), the relationship between the thickness under each image acquisition condition and the average value of the brightness values of the input image may be obtained.
続いて、比較器(803)は、体厚分布算出部(802)が算出した体厚情報と、予め定めた閾値とを位置(x.y)ごとに比較し、各位置の体厚が閾値よりも小さい(薄い)ときには、その位置(x,y)の透過画像が白飛びしている可能性があると判定する。この判定結果を用いて、切り替え器(804)は、透過画像が白飛びしている可能性がある位置(x,y)については、体厚推定部(302)から出力された体厚情報の替わりに、体厚推定部(802)から出力された体厚情報を散乱線像推定部(303)に入力する。 Subsequently, the comparator (803) compares the body thickness information calculated by the body thickness distribution calculation unit (802) with a predetermined threshold value for each position (xy), and the body thickness at each position is greater than the threshold value. When it is small (thin), it is determined that the transparent image at that position (x, y) may be overexposed. Using this determination result, the switch (804) uses the body thickness information output from the body thickness estimation unit (302) for the position (x, y) where the transparent image may be overexposed. Instead, the body thickness information output from the body thickness estimation unit (802) is input to the scattered ray image estimation unit (303).
これにより、散乱線像推定部(303)は、X線検出器(111)が飽和して、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じている場合でも、白飛びが生じた位置については、透過画像の輝度値から求めた体厚情報を用いることができるため、白飛びの影響を受けることなく、体厚に基づいて散乱線像を推定することができる。 As a result, even if the X-ray detector (111) is saturated and halation (overexposure) occurs in the brightness of the transmitted image, the scattered ray image estimation unit (303) can check the position where the overexposure occurs. Since the body thickness information obtained from the brightness value of the transparent image can be used, the scattered ray image can be estimated based on the body thickness without being affected by overexposure.
一方、図10(b)に示す画像処理部(805)は、前述した図10(a)に示す画像処理部(804)の構成を簡単化した構成例である。この画像処理部(805)は、図4に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、新たに、比較器(806)と切り替え器(807)を追加する。以下、追加した各部の動作を説明する。 On the other hand, the image processing unit (805) shown in FIG. 10 (b) is a configuration example in which the configuration of the image processing unit (804) shown in FIG. 10 (a) is simplified. The image processing unit (805) includes a high-frequency component extraction unit (301), a body thickness distribution calculation unit (302), a scattered radiation image estimation unit (303), and a scattered beam image estimation unit (303) that constitute the image processing unit (115) shown in FIG. A comparator (806) and a switch (807) are newly added based on the scattered radiation image removing unit (304). The operation of each added part will be described below.
比較器(806)は、入力画像の輝度値と、予め定めた閾値とを位置(x,y)ごとに比較し、各位置の輝度値が閾値よりも大きいときには、その位置(x,y)の透過画像が白飛びしている可能性があると判定する。この判定結果を用いて、透過画像が白飛びしている可能性がある位置(x,y)では、切り替え器(807)により、体厚推定部(302)から出力された体厚情報の替わりに、体厚設定値を散乱線像推定部(303)に入力する。このとき、体厚設定値は、予め定めた定数を用い、例えば体厚=0cmを表す設定値とすればよい。 The comparator (806) compares the luminance value of the input image with a predetermined threshold value for each position (x, y), and when the luminance value at each position is larger than the threshold value, the position (x, y). It is determined that the transparent image of the above may be overexposed. Using this determination result, at the position (x, y) where the transparent image may be overexposed, the body thickness information output from the body thickness estimation unit (302) is replaced by the switch (807). , The body thickness setting value is input to the scattered ray image estimation unit (303). At this time, the body thickness set value may be a set value representing, for example, body thickness = 0 cm by using a predetermined constant.
これにより、散乱線像推定部(303)は、透過画像の輝度にハレーション(白飛び)が生じている場合でも、白飛びが生じた位置については、予め定めた体厚設定値を用いることができるため、白飛びの影響を低減した散乱線像を推定することができる。 As a result, the scattered ray image estimation unit (303) can use a predetermined body thickness setting value for the position where the whiteout occurs even if the brightness of the transmitted image has halation (whiteout). Therefore, it is possible to estimate a scattered ray image in which the influence of overexposure is reduced.
<実施の形態2のまとめ>
以上のように画像処理部(801)あるいは画像処理部(805)を構成し、画像処理部(115)の替わりに使用すれば、透過画像の白飛びが原因となって、画像処理部(801)(805)から誤った画像が出力されることを無くすことができる。
<Summary of
If the image processing unit (801) or the image processing unit (805) is configured as described above and used in place of the image processing unit (115), the image processing unit (801) may be caused by overexposure of the transparent image. ) (805) can be prevented from outputting an erroneous image.
(実施の形態3)
実施形態3の放射線撮像装置について説明する。
<画像処理部のさらに他の構成例>
実施の形態3による放射線撮像装置は、図2に示した実施の形態1による放射線撮像装置における画像処理部(115)を、図11に示す画像処理部(901)に置き換えた構成である。図2と共通のブロックについては説明を省略し、以下、置き換えた後の画像処理部(901)について説明する。
(Embodiment 3)
The radiation imaging apparatus of the third embodiment will be described.
<Another configuration example of the image processing unit>
The radiation imaging apparatus according to the third embodiment has a configuration in which the image processing unit (115) in the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2 is replaced with the image processing unit (901) shown in FIG. The description of the block common to that of FIG. 2 will be omitted, and the image processing unit (901) after the replacement will be described below.
図11は、実施の形態3の画像処理部(901)における構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration in the image processing unit (901) of the third embodiment.
前述した実施の形態1および2の構成および動作では、いくつかの近似を入れて体厚分布を算出しているため、近似に起因する誤差が出力画像に混入することがある。ユーザが動画を観察する用途(X線透視)などでは、この誤差を許容して処理の高速性を優先すればよい。一方、ユーザが静止画を観察する用途(X線撮影)などでは、処理の高速性を若干犠牲にして、誤差を減らしたほうがよい場合もある。 In the configurations and operations of the first and second embodiments described above, since the body thickness distribution is calculated by incorporating some approximations, an error due to the approximation may be mixed in the output image. For applications where the user observes moving images (X-ray fluoroscopy), it is sufficient to allow this error and give priority to high-speed processing. On the other hand, in applications where the user observes a still image (X-ray photography), it may be better to reduce the error at the expense of processing speed.
そこで、図11に示す画像処理部(901)では、体厚分布算出部(302)によって算出された体厚の値を補正する体厚分布補正部(902)と、補正部(902)が出力する補正後の体厚に基づいて推定透過線像を生成する推定透過線像(推定入力画像)生成部(904)と、X線検出器(111)の出力する透過画像(入力画像、すなわち放射線強度分布)と推定透過線像とを比較する比較部(905)とを有する。補正部(902)は、比較部(905)の出力に基づいて補正量を調整する。 Therefore, in the image processing unit (901) shown in FIG. 11, the body thickness distribution correction unit (902) and the correction unit (902) that correct the body thickness value calculated by the body thickness distribution calculation unit (302) are output. Estimated transmission line image (estimated input image) generator (904) that generates an estimated transmission line image based on the corrected body thickness, and transmission image (input image, that is, radiation) output by the X-ray detector (111). It has a comparison unit (905) that compares the intensity distribution) with the estimated transmission line image. The correction unit (902) adjusts the correction amount based on the output of the comparison unit (905).
具体的には、図4に示した画像処理部(115)を構成する高周波成分抽出部(301)、体厚分布算出部(302)、散乱線像推定部(303)、および散乱線像除去部(304)をベースとして、画像処理部(901)は、新たに、体厚分布補正部(902)、切り替え器(903)、推定入力画像生成部(904)、および比較器(905)を追加する。以下、各部の動作を説明する前に、事前に準備するパラメータ取得の方法について説明する。 Specifically, the high-frequency component extraction unit (301), the body thickness distribution calculation unit (302), the scattered radiation image estimation unit (303), and the scattered radiation image removal unit that constitute the image processing unit (115) shown in FIG. Based on the unit (304), the image processing unit (901) newly adds a body thickness distribution correction unit (902), a switch (903), an estimated input image generation unit (904), and a comparator (905). to add. Hereinafter, before explaining the operation of each part, a method of acquiring parameters prepared in advance will be described.
まず、図3(a)に示した構成を用いて、画像取得条件と被写体(202)の厚みを適宜変更しながら、X線検出器(111(a))で検出された透過画像の輝度値を取得し、式(2)に基づいて線減弱係数μを事前に求めておく。続いて、前述した方法を用いて、被写体(202)の中でX線が散乱する際の点拡散関数Sσ(T(x,y))(602)あるいは点拡散関数Sσ(606)を求めておく。 First, using the configuration shown in FIG. 3 (a), the brightness value of the transmitted image detected by the X-ray detector (111 (a)) while appropriately changing the image acquisition conditions and the thickness of the subject (202). Is obtained, and the line attenuation coefficient μ is obtained in advance based on Eq. (2). Subsequently, the point diffusion function Sσ (T (x, y)) (602) or the point diffusion function Sσ (606) when X-rays are scattered in the subject (202) is obtained by using the method described above. deep.
続いて、放射線撮像装置を実際に使用する際の各部の動作について説明する。 Next, the operation of each part when the radiation imaging device is actually used will be described.
画像処理部(901)において、入力画像から、高周波成分抽出部(301)と、体厚分布算出部(302)とを介して、体厚情報(T(x,y))を得る。ここまでの動作(初期動作)については、図4に示した画像処理部(115)における各部の動作と同じである。 The image processing unit (901) obtains body thickness information (T (x, y)) from the input image via the high-frequency component extraction unit (301) and the body thickness distribution calculation unit (302). The operation (initial operation) up to this point is the same as the operation of each unit in the image processing unit (115) shown in FIG.
次に、初期動作では図11における上側の経路に切り替えた切り替え器(903)を介して、体厚情報(x,y)を推定入力画像生成部(904)に入力する。推定入力画像生成部(904)では、この体厚情報(T(x,y))に基づき、前述した式(1)(2)(3)を用いて、推定入力画像を生成する。 Next, in the initial operation, the body thickness information (x, y) is input to the estimation input image generation unit (904) via the switch (903) switched to the upper path in FIG. The estimated input image generation unit (904) generates an estimated input image based on the body thickness information (T (x, y)) using the above equations (1), (2), and (3).
具体的には、事前に求めた線減弱係数μと体厚情報(T(x,y))と線量Io(x,y)とを用いて、式(2)から推定一次線像Ip(x,y)を求める。また、この推定一次線像Ip(x,y)と、事前に求めた点拡散関数Sσ(T(x,y))あるいは点拡散関数Sσとを用いて、式(3)から推定散乱線像Is(x,y)を求める。続いて、求めた推定一次線像Ip(x,y)と推定散乱線像Is(x,y)とを用いて、式(1)から推定入力画像Im(x,y)を求める。 Specifically, the linear attenuation coefficient μ obtained in advance, body thickness information (T (x, y)), and dose Io (x, y) are used to estimate the primary line image Ip (x) from Eq. (2). , y) is calculated. In addition, using this estimated primary line image Ip (x, y) and the point diffusion function Sσ (T (x, y)) or the point diffusion function Sσ obtained in advance, the estimated scattered line image from Eq. (3). Find Is (x, y). Subsequently, the estimated input image Im (x, y) is obtained from Eq. (1) using the obtained estimated primary line image Ip (x, y) and the estimated scattered line image Is (x, y).
このようにして求めた推定入力画像Im(x,y)の輝度値と実際の入力画像の輝度値とを、比較器(905)により位置(x,y)ごとに比較して両画像の差分δ(x,y)を求め、この差分δ(x,y)を体厚分布補正部(902)に入力する。 The luminance value of the estimated input image Im (x, y) obtained in this way and the luminance value of the actual input image are compared for each position (x, y) by the comparator (905), and the difference between the two images. δ (x, y) is obtained, and this difference δ (x, y) is input to the body thickness distribution correction unit (902).
体厚分布補正部(902)では、差分δ(x,y)の値の符号(正負)に基づいて、体厚情報T(x,y)を補正する。差分δ(x,y)が正の場合(すなわち、推定入力画像の輝度値のほうが実際の入力画像の輝度値よりも大きい位置(x,y)の場合)には、その位置(x,y)の体厚情報T(x,y)の値を少し大きい値(T(x,y)+Δ、ただしΔは正値)に補正する。逆に、差分δ(x,y)が負の場合(すなわち、推定入力画像の輝度値のほうが実際の入力画像の輝度値よりも小さい位置(x,y)の場合)には、その位置(x,y)の体厚情報T(x,y)の値を少し小さい値(T(x,y)-Δ、ただしΔは正値)に補正する。補正した体厚情報(T(x,y)±Δ)を新たな体厚情報T(x,y)として、体厚分布補正部(902)から出力する。 The body thickness distribution correction unit (902) corrects the body thickness information T (x, y) based on the sign (positive or negative) of the value of the difference δ (x, y). When the difference δ (x, y) is positive (that is, when the luminance value of the estimated input image is larger than the luminance value of the actual input image (x, y)), that position (x, y) ), The value of the body thickness information T (x, y) is corrected to a slightly larger value (T (x, y) + Δ, where Δ is a positive value). Conversely, if the difference δ (x, y) is negative (that is, if the luminance value of the estimated input image is smaller than the luminance value of the actual input image (x, y)), then that position (that is, The value of the body thickness information T (x, y) of x, y) is corrected to a slightly smaller value (T (x, y) -Δ, where Δ is a positive value). The corrected body thickness information (T (x, y) ± Δ) is output as new body thickness information T (x, y) from the body thickness distribution correction unit (902).
ここで、切り替え器(903)を、図11における下側の経路に切り替え、上述した上側の経路の場合と同様に、推定入力画像(904)、比較器(905)、体厚分布補正部(902)の各動作を反復すると、推定入力画像の輝度値と実際の入力画像の輝度値の差分δ(x,y)の絶対値が徐々に小さくなっていく。この差分δ(x,y)の絶対値がすべての位置(x,y)で予め定めた閾値よりも小さくなるか、あるいは、予め定めた所定の反復回数に達したときに、補正後の体厚情報T(x,y)を最終的な体厚情報T(x,y)として、反復処理を終了する。 Here, the switch (903) is switched to the lower path in FIG. 11, and the estimated input image (904), the comparator (905), and the body thickness distribution correction unit (as in the case of the upper path described above). When each operation of 902) is repeated, the absolute value of the difference δ (x, y) between the luminance value of the estimated input image and the luminance value of the actual input image gradually decreases. When the absolute value of this difference δ (x, y) becomes smaller than the predetermined threshold value at all positions (x, y), or when the predetermined number of iterations is reached, the corrected body. The iterative processing is completed with the thickness information T (x, y) as the final body thickness information T (x, y).
この最終的な体厚情報T(x,y)と入力画像を用いて、散乱線像推定部(303)で推定散乱線像を求め、散乱線像除去部(304)で入力画像から推定散乱線像を減じて、画像処理部(901)の出力画像とする。 Using this final body thickness information T (x, y) and the input image, the scattered radiation image estimation unit (303) obtains the estimated scattered radiation image, and the scattered radiation image removal unit (304) estimates the scattering from the input image. The line image is reduced to obtain the output image of the image processing unit (901).
新たな入力画像を処理する前に、切り替え器(903)を図11における上側の経路に切り替えて、初期動作に戻す。 Before processing the new input image, the switch (903) is switched to the upper path in FIG. 11 to return to the initial operation.
このように、実施形態3の画像処理部(901)は、反復処理を行うことにより、体厚分布算出部(302)が算出した体厚に含まれる誤差を低減することができる。 As described above, the image processing unit (901) of the third embodiment can reduce the error included in the body thickness calculated by the body thickness distribution calculation unit (302) by performing the iterative processing.
なお、図11に示す画像処理部(901)の構成例において、体厚分布補正部(902)、推定入力画像生成部(904)、および比較器(905)の各部が機能しないように制御し、切り替え器(903)を図11における上側の経路に切り替えたままにしておけば、体厚分布算出部(302)の出力が散乱線像推定部(303)に入力されるようになり、図11に示す画像処理部(901)は図4に示した画像処理部(115)と同じ機能を持つことになる。このように、体厚情報の経路が切り替えられる構成にすることにより、ユーザが動画を観察する用途(X線透視)と、ユーザが静止画を観察する用途(X線撮影)で、機能を切り替えて使用できるようになる。 In the configuration example of the image processing unit (901) shown in FIG. 11, each unit of the body thickness distribution correction unit (902), the estimated input image generation unit (904), and the comparator (905) is controlled so as not to function. If the switch (903) is left switched to the upper path in FIG. 11, the output of the body thickness distribution calculation unit (302) will be input to the scattered line image estimation unit (303). The image processing unit (901) shown in 11 has the same function as the image processing unit (115) shown in FIG. By configuring the path of body thickness information to be switched in this way, the function can be switched between the purpose of observing a moving image by the user (X-ray fluoroscopy) and the purpose of observing a still image by the user (X-ray photography). Will be available.
以上述べたような反復処理を用いた装置では、体厚情報T(x,y)の初期値(すなわち、体厚分布算出部(302)から出力する体厚情報T(x,y))の精度に応じて、反復の回数が大きく変化する。実施の形態3による放射線撮像装置では、前述したように、透過画像に含まれるノイズ(高周波成分)から体厚情報を推定しているため、透過画像の強度分布Im(x,y)から体厚情報を推定するよりも散乱線による影響を抑えることができ、体厚情報の精度を高く保つことができるため、反復回数を大きく削減でき、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。 In the device using the iterative processing as described above, the initial value of the body thickness information T (x, y) (that is, the body thickness information T (x, y) output from the body thickness distribution calculation unit (302)) The number of iterations varies greatly depending on the accuracy. In the radiation imaging apparatus according to the third embodiment, since the body thickness information is estimated from the noise (high frequency component) contained in the transmitted image as described above, the body thickness is estimated from the intensity distribution Im (x, y) of the transmitted image. Since the influence of scattered radiation can be suppressed and the accuracy of body thickness information can be kept high compared to estimating information, the number of repetitions can be greatly reduced, and an image in which image quality fluctuation due to scattered radiation is suppressed can be obtained in a short time. It becomes possible.
<実施の形態3のまとめ>
以上述べたように、実施の形態3による放射線撮像装置では、算出した体厚に含まれる誤差に起因して出力画像に混入する誤差を減らすことができる。また、従来技術と比較して、処理の反復回数を大きく削減でき、散乱線による画質変動を抑えた画像を短時間で得ることが可能となる。
<Summary of Embodiment 3>
As described above, in the radiation imaging apparatus according to the third embodiment, it is possible to reduce the error mixed in the output image due to the error included in the calculated body thickness. Further, as compared with the conventional technique, the number of times of processing repetition can be greatly reduced, and an image in which image quality fluctuation due to scattered rays is suppressed can be obtained in a short time.
(実施の形態4)
実施形態4の放射線撮像装置について説明する。
<放射線撮像装置の他の構成例>
図12は、実施の形態4による放射線撮像装置における構成の一例を示すブロック図である。
(Embodiment 4)
The radiation imaging apparatus of the fourth embodiment will be described.
<Other configuration examples of the radiation imaging device>
FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the radiation imaging apparatus according to the fourth embodiment.
図2に示した実施の形態1による放射線撮像装置における構成例では、この装置を構成する各部が、同一の装置、あるいは近接して配置される複数の装置の中に組み込まれることを想定しているため、装置ごとに画像処理部を内蔵する必要がある。 In the configuration example of the radiation imaging device according to the first embodiment shown in FIG. 2, it is assumed that each part constituting this device is incorporated in the same device or a plurality of devices arranged in close proximity to each other. Therefore, it is necessary to incorporate an image processing unit for each device.
そこで、実施形態4では、図12に示すように、放射線撮像装置(1101)を、透過画像を取得して表示するクライアント部(1102)と、画像処理を行うサーバ部(1105)とに分離し、両者を通信ネットワーク(1104)で接続する構成にする。 Therefore, in the fourth embodiment, as shown in FIG. 12, the radiation imaging device (1101) is separated into a client unit (1102) that acquires and displays a transmitted image and a server unit (1105) that performs image processing. , Both are connected by a communication network (1104).
クライアント部(1102)は、図2に示した実施の形態1による放射線撮像装置の構成例から、画像処理部(115)を外し、その替わりにネットワークインタフェース(I/F)部(1103)を設けた構成である。ネットワークI/F部(1103)以外の各部については、図2に示した各部の構成および動作と同じであるため、説明を省略する。 The client unit (1102) removes the image processing unit (115) from the configuration example of the radiation imaging apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 2, and provides a network interface (I / F) unit (1103) in its place. It is a configuration. Since each part other than the network I / F part (1103) has the same configuration and operation as each part shown in FIG. 2, description thereof will be omitted.
クライアント部(1102)が備えるネットワークI/F部(1103)は、通信ネットワーク(1104)に画像データを送信するための図示しないネットワーク送信I/F部を備え、HTTP(HyperText Transfer Protocol)やFTP(File Transfer Protocol)などに代表される一般的なネットワークプロトコルを用いて、X線検出部(111)で検出した透過画像(入力画像)を通信ネットワーク(1104)経由でサーバ部(1105)に送信する。また、ネットワークI/F部(1103)は、通信ネットワーク(1104)から画像データを受信するための図示しないネットワーク受信I/F部を備え、サーバ部(1105)で処理された画像(出力画像)を、通信ネットワーク(1104)を経由して受信し、表示部(117)に送る。 The network I / F section (1103) included in the client section (1102) includes a network transmission I / F section (not shown) for transmitting image data to the communication network (1104), and includes HTTP (HyperText Transfer Protocol) and FTP (HyperText Transfer Protocol). A transparent image (input image) detected by the X-ray detection unit (111) is transmitted to the server unit (1105) via the communication network (1104) using a general network protocol such as File Transfer Protocol). .. Further, the network I / F section (1103) includes a network reception I / F section (not shown) for receiving image data from the communication network (1104), and an image (output image) processed by the server section (1105). Is received via the communication network (1104) and sent to the display unit (117).
ネットワークI/F部(1103)は、中央処理部(114)と接続して制御するように構成してもよい。なお、ネットワークI/F部(1103)は、一般的な技術で実現できるため、詳細な説明を省略する。 The network I / F unit (1103) may be configured to be connected to and controlled by the central processing unit (114). Since the network I / F section (1103) can be realized by a general technique, detailed description thereof will be omitted.
通信ネットワーク(1104)は、一般的なインターネットやイントラネットでもよいし、施設内等に閉じた構内ネットワークでもよいし、固定電話回線や無線電話回線等の公衆網でもよいし、無線LANやBlueTooth(登録商標)等による無線ネットワークでもよい。 The communication network (1104) may be a general Internet or an intranet, a private network closed in a facility, a public network such as a fixed telephone line or a wireless telephone line, a wireless LAN or BlueTooth (registration). It may be a wireless network such as a trademark).
サーバ部(1105)は、ネットワークI/F部(1106)と、画像処理部 (1107)と、中央処理部(1108)と、記憶部(1109)で構成される。 The server unit (1105) is composed of a network I / F unit (1106), an image processing unit (1107), a central processing unit (1108), and a storage unit (1109).
サーバ部(1105)が備えるネットワークI/F部(1106)は、通信ネットワーク(1104)から画像データを受信するための図示しないネットワーク受信I/F部を備え、HTTP(HyperText Transfer Protocol)やFTP(File Transfer Protocol)などに代表される一般的なネットワークプロトコルを用いて、クライアント部から送信された入力画像を通信ネットワーク(1104)経由で受信する。また、通信ネットワーク(1104)に画像データを送信するための図示しないネットワーク送信I/F部を備え、画像処理部(1107)で処理された画像を、通信ネットワーク(1104)経由でクライアント部(1102)に送信する。ネットワークI/F部(1106)は、中央処理部(1108)と接続して制御するように構成してもよい。なお、ネットワークI/F部(1106)は、一般的な技術で実現できるため、詳細な説明を省略する。 The network I / F section (1106) included in the server section (1105) includes a network reception I / F section (not shown) for receiving image data from the communication network (1104), and includes HTTP (HyperText Transfer Protocol) and FTP (HyperText Transfer Protocol). The input image transmitted from the client unit is received via the communication network (1104) using a general network protocol represented by File Transfer Protocol). In addition, a network transmission I / F unit (not shown) for transmitting image data to the communication network (1104) is provided, and the image processed by the image processing unit (1107) can be sent to the client unit (1102) via the communication network (1104). ). The network I / F unit (1106) may be configured to be connected to and controlled by the central processing unit (1108). Since the network I / F section (1106) can be realized by a general technique, detailed description thereof will be omitted.
画像処理部(1107)は、ネットワークI/F部(1106)を介して、クライアント(1102)から受け取った入力画像(すなわち、被写体(108)を通過した放射線を検出して得た放射線強度分布)について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部(301)と、抽出部(301)が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出部(体厚分布算出部)(302)と、厚さ分布算出部(302)が算出した被写体の厚さ分布に基づいて被写体を放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部(303)と、散乱線分布推定部(303)が求めた散乱線分布を入力画像から除去する散乱線分布除去部(304)とを備える。画像処理部(1107)は、図2および図4に示した画像処理部(115)、図10に示した画像処理部(801)(805)、図11に示した画像処理部(901)のうち、いずれかと同じ構成で実現できる。また、図9に示したフローチャートに示したプログラムを用いて、コンピュータを抽出部(抽出手段)(301)と、体厚分布算出部(体厚分布算出手段)(302)等として機能させる構成としてもよい。なお、画像処理部(1107)は、中央処理部(1108)と接続して制御するように構成してもよい。 The image processing unit (1107) receives an input image received from the client (1102) via the network I / F unit (1106) (that is, a radiation intensity distribution obtained by detecting the radiation passing through the subject (108)). Thickness distribution calculation to obtain the distribution of the thickness of the subject based on the high-frequency components extracted by the extraction unit (301) and the extraction unit (301) that extract at least one of the high-frequency components in the spatial axis direction and the time axis direction. Scattered ray distribution that obtains the distribution of scattered rays generated by the passage of radiation through the subject based on the thickness distribution of the subject calculated by the part (body thickness distribution calculation unit) (302) and the thickness distribution calculation unit (302). It includes an estimation unit (303) and a scattered radiation distribution removing unit (304) that removes the scattered radiation distribution obtained by the scattered radiation distribution estimation unit (303) from the input image. The image processing unit (1107) is the image processing unit (115) shown in FIGS. 2 and 4, the image processing unit (801) (805) shown in FIG. 10, and the image processing unit (901) shown in FIG. Of these, it can be realized with the same configuration as either one. Further, as a configuration in which the computer functions as an extraction unit (extraction means) (301), a body thickness distribution calculation unit (body thickness distribution calculation means) (302), etc. by using the program shown in the flowchart shown in FIG. May be good. The image processing unit (1107) may be configured to be connected to and controlled by the central processing unit (1108).
記憶部(1109)は、中央処理部(1109)と接続し、画像処理部(1107)の動作に必要な、前述したルックアップテーブル(503)(604)の内容や点拡散関数の特性(602)(606)を格納する。 The storage unit (1109) is connected to the central processing unit (1109), and the contents of the above-mentioned lookup tables (503) and (604) and the characteristics of the point diffusion function (602) necessary for the operation of the image processing unit (1107) are required. ) (606) is stored.
以上のように、放射線撮像装置(1101)を、透過画像を取得して表示するクライアント部(1102)と、画像処理を行うサーバ部(1105)とに分離し、両者を通信ネットワーク(1104)で接続する構成にすることにより、以下の効果を得ることができる。 As described above, the radiation imaging device (1101) is separated into a client unit (1102) that acquires and displays a transmitted image and a server unit (1105) that performs image processing, and both are connected by a communication network (1104). The following effects can be obtained by configuring the connection.
まず、複数のクライアント部(1102)に対して、ひとつのサーバ部(1105)を設置すればよくなるため、大規模な放射線撮像装置を経済的に構築できるようになる。 First, since it is sufficient to install one server unit (1105) for a plurality of client units (1102), a large-scale radiation imaging device can be economically constructed.
また、通信ネットワーク(1104)としてインターネット等を用いることにより、クライアント部(1102)とサーバ部(1105)を、互いの遠隔地に設置できるようになる。 Further, by using the Internet or the like as the communication network (1104), the client unit (1102) and the server unit (1105) can be installed at remote locations from each other.
さらに、クライアント部(1102)の中に図示しないログイン制御部を設け、サーバ部(1105)の中に図示しないユーザ認証・管理部と課金処理部を設ければ、クライアント部(1102)を操作するユーザに対して、サーバ部(1105)を用いた課金事業を実施することが可能になる。 Further, if a login control unit (not shown) is provided in the client unit (1102) and a user authentication / management unit and a billing processing unit (not shown) are provided in the server unit (1105), the client unit (1102) can be operated. It becomes possible to carry out a billing business using the server unit (1105) for the user.
なお、ログイン制御部はクライアント部(1102)の中央処理部(114)で実行するソフトウェアプログラム処理とし、ユーザ認証・管理部と課金処理部はサーバ部(1105)の中央処理部(1108)で実行するソフトウェアプログラム処理とすれば、一般的に知られている技術を用いて各部を容易に実現できるため、各部の詳細な説明は省略する。 The login control unit is software program processing executed by the central processing unit (114) of the client unit (1102), and the user authentication / management unit and billing processing unit are executed by the central processing unit (1108) of the server unit (1105). In the case of software program processing, each part can be easily realized by using a generally known technique, and therefore detailed description of each part will be omitted.
<実施の形態4のまとめ>
以上述べたように、実施の形態4による放射線撮像装置を用いれば、ネットワークを介して散乱線による画質変動を抑えた画像を得ることができるようになるとともに、大規模な放射線撮像装置を経済的に構築できるようになったり、遠隔地に設置できるようになったり、課金事業を実施することができるようになったりする。
<Summary of Embodiment 4>
As described above, if the radiation imaging device according to the fourth embodiment is used, it becomes possible to obtain an image in which image quality fluctuation due to scattered rays is suppressed via a network, and a large-scale radiation imaging device is economical. It will be possible to build it in a remote location, to install it in a remote location, and to carry out a billing business.
<全体のまとめ>
(i)以上説明した本発明の実施形態によれば、被写体に放射線を照射する放射線源と、被写体を通過した放射線の強度分布を検出する放射線検出器と、放射線の強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した高周波成分に基づいて被写体の厚さの分布を求める体厚分布算出部とを有することにより、散乱線による画質変動を抑えた放射線透過画像が、短時間で得られるようになる。
(ii)本発明は、実施形態の機能を実現するハードウェア、およびソフトウェアのプログラムコードによって実現できる。
<Overall summary>
(I) According to the embodiment of the present invention described above, the radiation source for irradiating the subject, the radiation detector for detecting the intensity distribution of the radiation passing through the subject, and the radiation intensity distribution in the spatial axis direction. Image quality due to scattered radiation is provided by having an extraction unit that extracts at least one high-frequency component in the time axis direction and a body thickness distribution calculation unit that obtains the distribution of the thickness of the subject based on the high-frequency component extracted by the extraction unit. A radiation transmission image with suppressed fluctuation can be obtained in a short time.
(Ii) The present invention can be realized by a program code of hardware and software that realizes the functions of the embodiment.
ソフトウェアのプログラムコードで実現する機能については、プログラムコードを記録した記憶媒体を装置或は装置に提供し、その装置或は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。 For the functions realized by the software program code, a storage medium in which the program code is recorded is provided to the device or the device, and the device or the computer (or CPU or MPU) of the device provides the program code stored in the storage medium. read out. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the function of the above-described embodiment, and the program code itself and the storage medium storing the program code itself constitute the present invention. Storage media for supplying such program code include, for example, flexible disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, hard disks, optical disks, magneto-optical disks, CD-Rs, magnetic tapes, non-volatile memory cards, and ROMs. Etc. are used.
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティング装置)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。 Further, based on the instruction of the program code, the OS (operating device) or the like running on the computer performs a part or all of the actual processing, and the processing enables the functions of the above-described embodiment to be realized. You may. Further, after the program code read from the storage medium is written in the memory on the computer, the CPU of the computer or the like performs a part or all of the actual processing based on the instruction of the program code, and the processing is performed. May realize the functions of the above-described embodiment.
さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それを装置又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD−RW、CD−R等の記憶媒体に格納し、使用時にその装置又は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。 Further, by distributing the program code of the software that realizes the functions of the embodiment via the network, the device or a storage means such as a hard disk or a memory of the device or a storage medium such as a CD-RW or a CD-R can be distributed. The device or the computer (or CPU or MPU) of the device may read and execute the program code stored in the storage means or the storage medium at the time of use.
最後に、ここで述べた処理内容及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。 Finally, it should be understood that the processing content and techniques described here are not essentially related to any particular device and can be implemented in any suitable combination of components. In addition, various types of devices for general purpose can be used according to the teachings described herein. You may find it useful to build a dedicated device to carry out the steps of the method described here. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining the plurality of components disclosed in the embodiments. For example, some components may be removed from all the components shown in the embodiments. In addition, components across different embodiments may be combined as appropriate. The present invention has been described in the context of specific examples, but these are for illustration, not limitation, in all respects.
本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したハードウェアは、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等で実装してもよく、記述したソフトウェアは、アセンブラ、C/C++、perl、Shell、PHP、Python、Java(登録商標)等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装してもよい。 Those skilled in the art will find that there are numerous combinations of hardware, software, and firmware suitable for implementing the present invention. For example, the described hardware may be implemented by ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), etc., and the described software may be assembler, C / C ++, perl, Shell, PHP, Python. , Java®, etc., may be implemented in a wide range of programs or scripting languages.
さらに、前述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。 Further, in the above-described embodiment, the control lines and information lines are shown as necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily shown in the product. All configurations may be interconnected.
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び/又はコンポーネントは、データを管理する機能を有するコンピュータ化ストレージ装置に於いて、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。 In addition, to those with ordinary knowledge of the art, other implementations of the invention will become apparent from the discussion of the specification and embodiments of the invention disclosed herein. The various aspects and / or components of the described embodiments can be used alone or in any combination in a computerized storage device having the ability to manage data.
101,1101・・・放射線撮像装置
108,202・・・被写体
115,801,805,901,1106・・・画像処理部
301・・・高周波成分抽出部
302・・・体厚分布算出部
303・・・散乱線像推定部
304・・・散乱線像除去部
503,604・・・ルックアップテーブル
602,606・・・散乱線の点拡散関数
610,611・・・マスク情報
1102・・・クライアント部
1104・・・通信ネットワーク
1105・・・サーバ部
101, 1101 ...
Claims (15)
前記放射線検出器が飽和している場合、飽和している位置について前記厚さ分布算出部が算出した前記厚さを異なる値に置き換える置き換え部を有することを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging apparatus according to claim 1, wherein the radiation detector that detects the intensity distribution of the radiation determines whether or not the radiation detector is saturated with the radiation.
When the radiation detector is saturated, the radiation imaging apparatus is characterized by having a replacement unit that replaces the thickness calculated by the thickness distribution calculation unit with a different value at the saturated position.
前記厚さ分布算出部によって算出された前記厚さの値を補正する補正部と、
前記補正部が出力する補正後の前記厚さに基づいて推定透過線像を生成する推定透過線像生成部と、
前記放射線の強度分布と前記推定透過線像とを比較する比較部とをさらに有し、
前記補正部は、前記比較部の出力に基づいて前記補正部の前記厚さの値に対する補正量を調整する動作を1回以上繰り返すことを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging device according to claim 1.
A correction unit that corrects the thickness value calculated by the thickness distribution calculation unit,
An estimated transmission line image generation unit that generates an estimated transmission line image based on the corrected thickness output by the correction unit,
It further has a comparison unit for comparing the intensity distribution of the radiation with the estimated transmission line image.
The radiation imaging device is characterized in that the correction unit repeats an operation of adjusting a correction amount with respect to a value of the thickness of the correction unit one or more times based on the output of the comparison unit.
前記抽出部は、前記放射線強度分布内の高周波成分を抽出するハイパスフィルタおよび異なる時刻に検出された複数の前記放射線強度分布間の高周波成分を抽出するハイパスフィルタの少なくとも一方を含むことを特徴とする放射線撮像装置。 The radiation imaging device according to claim 1.
The extraction unit is characterized by including at least one of a high-pass filter that extracts high-frequency components in the radiation intensity distribution and a high-pass filter that extracts high-frequency components between a plurality of the radiation intensity distributions detected at different times. Radiation imaging device.
前記放射線強度分布を通信ネットワーク経由で受信して取得するネットワーク受信インターフェース部と、
画像処理部と、
前記画像処理部が生成した画像を、前記通信ネットワーク経由で送信して出力するネットワーク送信インターフェース部とを有し、
前記画像処理部は、前記抽出部と、前記厚さ分布算出部と、前記厚さ分布算出部が算出した被写体の厚さ分布に基づいて前記被写体を前記放射線が通過することによって生じる散乱線の分布を求める散乱線分布推定部と、前記散乱線分布推定部が求めた前記散乱線分布を前記放射線強度分布から除去する散乱線分布除去部とを備え、前記散乱線分布除去部が前記散乱線分布を除去した前記放射線強度分布から画像を生成する、ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 13.
A network reception interface unit that receives and acquires the radiation intensity distribution via a communication network,
Image processing unit and
It has a network transmission interface unit that transmits and outputs an image generated by the image processing unit via the communication network.
The image processing unit is a scattered radiation generated by the radiation passing through the subject based on the thickness distribution of the subject calculated by the extraction unit, the thickness distribution calculation unit, and the thickness distribution calculation unit. It is provided with a scattered radiation distribution estimation unit for obtaining a distribution and a scattered radiation distribution removing unit for removing the scattered radiation distribution obtained by the scattered radiation distribution estimation unit from the radiation intensity distribution, and the scattered radiation distribution removing unit is the scattered radiation radiation. An image processing apparatus characterized in that an image is generated from the radiation intensity distribution from which the distribution has been removed.
被写体を通過した放射線を検出して得た放射線強度分布を外部から受け取って、前記放射線強度分布について、空間軸方向および時間軸方向の少なくとも一方の高周波成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した高周波成分に基づいて前記被写体の厚さの分布を求める厚さ分布算出手段として機能させるための画像処理用プログラム。
An extraction means that receives a radiation intensity distribution obtained by detecting radiation passing through a subject by a computer from the outside and extracts at least one high frequency component in the spatial axis direction and the time axis direction with respect to the radiation intensity distribution.
An image processing program for functioning as a thickness distribution calculation means for obtaining a thickness distribution of the subject based on high-frequency components extracted by the extraction means.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017080011A JP6776171B2 (en) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | Radiation imaging device, image processing device and image processing program |
PCT/JP2018/014604 WO2018190243A1 (en) | 2017-04-13 | 2018-04-05 | Radiation imaging device, image processing device, and image processing program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017080011A JP6776171B2 (en) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | Radiation imaging device, image processing device and image processing program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018175457A JP2018175457A (en) | 2018-11-15 |
JP6776171B2 true JP6776171B2 (en) | 2020-10-28 |
Family
ID=63793465
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017080011A Active JP6776171B2 (en) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | Radiation imaging device, image processing device and image processing program |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6776171B2 (en) |
WO (1) | WO2018190243A1 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113348478A (en) * | 2019-02-13 | 2021-09-03 | 株式会社岛津制作所 | X-ray tube charging system |
JP7214557B2 (en) * | 2019-04-26 | 2023-01-30 | 富士フイルム株式会社 | radiography equipment |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05303154A (en) * | 1992-04-24 | 1993-11-16 | Yokogawa Medical Syst Ltd | Radiograph display device |
JP6006454B2 (en) * | 2013-03-28 | 2016-10-12 | 富士フイルム株式会社 | Radiation image processing apparatus and method, and program |
JP6145889B2 (en) * | 2014-03-24 | 2017-06-14 | 富士フイルム株式会社 | Radiation image processing apparatus and method, and program |
-
2017
- 2017-04-13 JP JP2017080011A patent/JP6776171B2/en active Active
-
2018
- 2018-04-05 WO PCT/JP2018/014604 patent/WO2018190243A1/en active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018190243A1 (en) | 2018-10-18 |
JP2018175457A (en) | 2018-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10292672B2 (en) | Radiographic image processing device, method, and recording medium | |
US9907528B2 (en) | X-ray imaging apparatus, image processing apparatus and image processing method | |
US6314160B1 (en) | Method and apparatus for performing fluoroscopic noise reduction | |
US8433154B2 (en) | Enhanced contrast for scatter compensation in X-ray imaging | |
US10702234B2 (en) | Image combining using images with different focal-spot sizes | |
US9345443B2 (en) | Calibration free dual energy radiography method | |
JP7080025B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and programs | |
WO2012104336A1 (en) | High dynamic range mammography using a restricted dynamic range full field digital mammogram | |
US10314557B2 (en) | Radiography apparatus and method for controlling the radiography apparatus | |
US8391577B2 (en) | Radiation image processing apparatus, image processing method, X-ray radioscopy apparatus and control method thereof | |
JP7317022B2 (en) | Methods, systems, apparatus, and computer program products for automatically determining exposure time for intraoral images | |
US20160206266A1 (en) | X-ray imaging apparatus and method for controlling the same | |
JP6776171B2 (en) | Radiation imaging device, image processing device and image processing program | |
JP2014094036A (en) | Image processor, control method thereof, and program | |
JP6392058B2 (en) | Radiation image processing apparatus and method, and program | |
CN112842370A (en) | Method and system for parametric noise modulation in X-ray imaging | |
JP2008073342A (en) | Radiographic image capturing system and radiographic image capturing method | |
JP5223266B2 (en) | X-ray imaging system | |
US20060257011A1 (en) | Method and system for filtering scan data | |
KR102003197B1 (en) | Scatter-correction system and method for a single radiographic projection | |
EP3773214B1 (en) | Cross directional bilateral filter for ct radiation dose reduction | |
JP2018149166A (en) | Radiation image processing device | |
JP6392391B2 (en) | Radiation image processing apparatus and method, and program | |
Burion et al. | A real‐time regional adaptive exposure method for saving dose‐area product in x‐ray fluoroscopy | |
JP2020065614A (en) | Radiation image processing system, image processing method and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20191217 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200923 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201007 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6776171 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |