JP7221981B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Download PDF

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Description

本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
放射線源から被検者の例えば、乳房等の被写体に向けて放射線を照射させ、被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより放射線画像を撮影する放射線画像撮影装置が知られている。また、放射線画像撮影装置として、造影剤が投与された状態の被写体に第１のエネルギーの放射線を照射させて得られた第１放射線画像と、第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて得られた第２放射線画像との差分画像を生成する技術が知られている。
例えば、特開２０１７－１４３９４３号公報には、造影剤が投与された状態の乳房が、マンモグラフィ装置によって、第１の撮影条件で撮影された第１の放射線画像と、第２の撮影条件で撮影された投影画像を再構成した第２の放射線画像とを取得し、第１の放射線画像と第２の放射線画像との差分画像を生成する技術が知られている。
差分画像では、乳腺等の人体構造が抑制され、造影剤が強調された画像となるが、造影剤成分の像（以下、「造影剤像」という）と見え方が類似しているアーチファクトが発生する場合がある。この種のアーチファクトは、例えば、被写体のスキンライン近傍に生じ、造影剤像と見分けがつき難い場合があった。
特開２０１７－１４３９４３号公報に記載の技術では、投影画像から散乱線成分を除去することにより、画質を向上させているが、上述のアーチファクトの発生を抑制するには十分とは言えず、造影剤像とアーチファクトの見分けがつき難い場合があった。
本開示は、造影剤像の見え方を向上できる、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
本開示の第１の態様は、画像処理装置であって、造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得する取得部と、第１放射線画像と第２放射線画像との差分画像を生成する生成部と、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行う補正部と、を備え、生成部は、補正部が第１放射線画像及び第２放射線画像に対して補正を行う場合、補正後の第１放射線画像及び補正後の第２放射線画像の差分画像を生成する。
本開示の第２の態様は、第１の態様において、補正部は、アーチファクト成分として、被写体に対する放射線の斜入に起因する斜入成分を除去する補正を行ってもよい。
本開示の第３の態様は、第１の態様または第２の態様において、補正部は、アーチファクト成分として、放射線の散乱線に起因する散乱線成分を除去する補正を行ってもよい。
本開示の第４の態様は、第１の態様から第３の態様のいずれか１態様において、補正部は、アーチファクト成分として、放射線を照射する放射線照射装置に起因する濃度むらを除去する補正を行ってもよい。
本開示の第５の態様は、第１の態様から第３の態様のいずれか１態様において、補正部は、被写体の放射線の入射方向に対する厚みに応じた補正量で補正を行ってもよい。
本開示の第６の態様は、第１の態様から第３の態様のいずれか１態様において、補正部は、被写体の放射線の入射方向に対する厚みが厚くなるほど、低い周波数成分を除去する補正を行ってもよい。
本開示の第７の態様は、第１の態様から第４の態様のいずれか１態様において、補正部は、差分画像に対して補正を行う場合、アーチファクト成分を除去する補正として、差分画像から造影剤成分を除去した造影剤成分除去画像を生成し、差分画像と造影剤成分除去画像との差分である造影剤画像を生成してもよい。
本開示の第８の態様は、第７の態様において、補正部は、種類が異なる複数の処理を組み合わせて、造影剤成分を除去してもよい。
本開示の第９の態様は、第１の態様から第８の態様のいずれか１態様において、被写体は、人の乳房であってもよい。
また、本開示の第１０の態様は、画像処理方法であって、造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得し、第１放射線画像と第２放射線画像との差分画像を生成し、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行い、第１放射線画像及び第２放射線画像に対して補正を行う場合、補正後の第１放射線画像及び補正後の第２放射線画像の差分画像を生成する、ことをコンピュータが実行する。
また、本開示の第１１の態様は、画像処理プログラムであって、造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得し、第１放射線画像と第２放射線画像との差分画像を生成し、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行い、第１放射線画像及び第２放射線画像に対して補正を行う場合、補正後の第１放射線画像及び補正後の第２放射線画像の差分画像を生成する、こと含む処理をコンピュータに実行させる。
また、本開示の第１２の態様は、プロセッサを有する画像処理装置であって、プロセッサは、造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得し、第１放射線画像と第２放射線画像との差分画像を生成し、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行う、処理を含み、第１放射線画像及び第２放射線画像に対して補正を行う場合、補正後の第１放射線画像及び補正後の第２放射線画像の差分画像を生成する。
上記態様によれば、本開示の画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムは、造影剤像の見え方を向上できる。
第１例示的実施形態の放射線画像撮影システムの全体構成の一例を概略的に表した構成図である。 第１例示的実施形態のコンソール及びマンモグラフィ装置の構成の一例を表したブロック図である。 第１例示的実施形態のコンソールの構成の一例の機能ブロック図である。 アーチファクトが生じた状態の差分画像の一例を示す図である。 放射線の斜入成分によるアーチファクトの一例について説明するための模式図である。 放射線の散乱線成分によるアーチファクトの一例について説明するための模式図ある。 第１例示的実施形態のコンソールで実行される画像処理の流れの一例を表すフローチャートである。 第２例示的実施形態のコンソールで実行される画像処理の流れの一例を表すフローチャートである。 第３例示的実施形態のコンソールで実行される画像処理の流れの一例を表すフローチャートである。 第１例示的実施形態のコンソールで実行される画像処理の流れの他の例を表すフローチャートである。 第３例示的実施形態のコンソールで実行される画像処理の流れの他の例を表すフローチャートである。
以下、図面を参照して本発明の例示的実施形態を詳細に説明する。なお、本例示的実施形態は本発明を限定するものではない。
［第１実施の形態］
まず、本例示的実施形態の放射線画像撮影システムの全体の構成の一例について説明する。図１には、本例示的実施形態の放射線画像撮影システム１の全体の構成の一例を表す構成図を示す。
本例示的実施形態の放射線画像撮影システム１は、コンソール６を介して外部のシステム（例えば、ＲＩＳ：Radiology Information System）から入力された指示（撮影オーダ）に基づいて、医師や放射線技師等のユーザの操作により放射線画像の撮影を行う機能を有している。
図１に示すように、本例示的実施形態の放射線画像撮影システム１は、コンソール６及びマンモグラフィ装置１０を備えている。図２には、本例示的実施形態のコンソール６及びマンモグラフィ装置１０の構成の一例を表すブロック図を示す。
本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、被検者の乳房を被写体として、乳房に放射線Ｒ（例えば、Ｘ線）を照射して乳房の放射線画像を撮影する装置である。なお、マンモグラフィ装置１０は、被検者が起立している状態（立位状態）のみならず、被検者が椅子（車椅子を含む）等に座った状態（座位状態）において、被検者の乳房を撮影する装置であってもよい。
さらに、本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、被検者の乳房に造影剤が投与された状態で撮影を行う、いわゆる造影撮影を行う機能として、エネルギーサブトラクション撮影により造影撮影を行う機能を有し、例えば、ＣＥＤＭ（Contrast Enhanced Digital Mammography）機能を有している。
なお、本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０では、エネルギーサブトラクション撮影において、放射線照射部２８の放射線源２９から第１のエネルギーの放射線Ｒを照射させ、放射線検出器１１により第１放射線画像を得る。また、放射線源２９から、第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線Ｒを照射させ、放射線検出器１１により第２放射線画像を得る。一例として、本例示的実施形態では、第１のエネルギーの方が、第２のエネルギーよりも高い。本例示的実施形態では、第１放射線画像、第２放射線画像、及び詳細を後述する差分画像の各々を区別せずに総称する場合、単に「放射線画像」という。なお、第１のエネルギーの放射線Ｒを照射するとは、第１のエネルギーに応じた管電圧を印加させて放射線源２９から放射線Ｒを照射することをいい、同様に、第２のエネルギーの放射線Ｒを照射するとは、第２のエネルギーに応じた管電圧を印加させて放射線源２９から放射線Ｒを照射することをいう。
図２に示すように、本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、放射線検出器１１、圧迫板２０を駆動する圧迫板駆動部２１、放射線源２９を有する放射線照射部２８、制御部６０、記憶部６２、Ｉ／Ｆ（Interface)部６４、及び操作パネル６６を備える。放射線検出器１１、圧迫板駆動部２１、放射線照射部２８、制御部６０、記憶部６２、Ｉ／Ｆ部６４、及び操作パネル６６は、システムバスやコントロールバス等のバス６９を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。
本例示的実施形態の制御部６０は、コンソール６の制御（指示）に応じて、マンモグラフィ装置１０の全体の動作を制御する。制御部６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）６０Ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）６０Ｃを備える。ＲＯＭ６０Ｂには、ＣＰＵ６０Ａで実行される、放射線画像の撮影に関する制御を行うための撮影処理プログラムを含む各種のプログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ６０Ｃは、各種データを一時的に記憶する。
記憶部６２には、放射線検出器１１により撮影された放射線画像の画像データや、その他の各種情報等が記憶される。記憶部６２の具体例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等が挙げられる。Ｉ／Ｆ部６４は、無線通信または有線通信により、コンソール６との間で各種情報の通信を行う。操作パネル６６は、例えば、マンモグラフィ装置１０の撮影台（図示省略）に複数のスイッチとして設けられている。なお、操作パネル６６は、タッチパネルとして設けられてもよい。
放射線検出器１１は、被写体である乳房を通過した放射線Ｒを検出する。放射線検出器１１は、検出した放射線Ｒに基づいて放射線画像を生成し、生成した放射線画像を表す画像データを出力する。本例示的実施形態の放射線検出器１１の種類は、特に限定されず、例えば、放射線Ｒを光に変換し、変換した光を電荷に変換する間接変換方式の放射線検出器であってもよいし、放射線Ｒを直接電荷に変換する直接変換方式の放射線検出器であってもよい。本例示的実施形態では、マンモグラフィ装置１０の放射線検出器１１から出力された放射線画像を表す画像データは、コンソール６に送信される。
一方、本例示的実施形態のコンソール６は、無線通信ＬＡＮ（Local Area Network）等を介して外部システム等から取得した撮影オーダや各種情報、及びユーザによって、後述する操作部８２（図２参照）、及び照射指示ボタン（図示省略）等により行われた指示等を用いて、マンモグラフィ装置１０の制御を行う機能を有している。
本例示的実施形態のコンソール６は、一例として、サーバーコンピュータである。図２に示すように、コンソール６は、制御部７０、記憶部７２、Ｉ／Ｆ部７４、表示部７８、及び操作部８２を備えている。制御部７０、記憶部７２、Ｉ／Ｆ部７４、表示部７８、及び操作部８２はシステムバスやコントロールバス等のバス８３を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。本例示的実施形態のコンソール６が、本開示の画像処理装置の一例である。
本例示的実施形態の制御部７０は、コンソール６の全体の動作を制御する。制御部７０は、ＣＰＵ７０Ａ、ＲＯＭ７０Ｂ、及びＲＡＭ７０Ｃを備える。ＲＯＭ７０Ｂには、ＣＰＵ７０Ａで実行される、後述する画像処理プログラム７１を含む各種のプログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ７０Ｃは、各種データを一時的に記憶する。
記憶部７２には、マンモグラフィ装置１０で撮影された放射線画像の画像データや、その他の各種情報等が記憶される。記憶部７２の具体例としては、ＨＤＤやＳＳＤ等が挙げられる。
表示部７８は、各種情報を表示する。操作部８２は、放射線Ｒの曝射指示を含む放射線画像の撮影等に関する指示や各種情報等をユーザが入力するために用いられる。操作部８２は特に限定されるものではなく、例えば、各種スイッチ、タッチパネル、タッチペン、及びマウス等が挙げられる。なお、操作部８２と表示部７８とを一体化してタッチパネルディスプレイとしてもよい。
Ｉ／Ｆ部７４は、無線通信または有線通信により、マンモグラフィ装置１０やＲＩＳ等の外部のシステムとの間で各種情報の通信を行う。また、Ｉ／Ｆ部７４は、無線通信または有線通信により、マンモグラフィ装置１０から、放射線画像の画像データを受信する。
図３には、本例示的実施形態のコンソール６の構成の一例の機能ブロック図を示す。図３に示すように本例示的実施形態のコンソール６は、取得部９０、生成部９２、及び補正部９４を備える。
取得部９０は、第１放射線画像及び第２放射線画像を取得する。一例として、本例示的実施形態の取得部９０は、記憶部７２から第１放射線画像及び第２放射線画像の各々を表す画像データを取得する。なお、取得部９０が第１放射線画像及び第２放射線画像を取得する取得先は本例示的実施形態に限定されず、例えば、マンモグラフィ装置１０から取得してもよいし、また例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System、図示省略）等、外部の装置から取得してもよい。
生成部９２は、第１放射線画像及び第２放射線画像の各々の画像データから、造影剤像を強調した差分画像を生成する。一例として本例示的実施形態の生成部９２は、第１放射線画像の画像データ（各画素値）から、対応する画素毎に、第２放射線の画像データ（画素値）を減算した値に、重み係数を乗算することにより、差分画像の画像データを生成する。本例示的実施形態では重み係数の、一例として、第１のエネルギーの放射線Ｒについての乳腺の吸収係数μｇＨ、第１のエネルギーの放射線Ｒについての脂肪の吸収係数μａＨ、第２のエネルギーの放射線Ｒについての乳腺の吸収係数μｇＬ、及び第２のエネルギーの放射線Ｒについての脂肪の吸収係数μａＬに基づいた重み係数を用いる。具体的には、下記（１）式で得られる重み係数αを用いる。

α＝（μｇＬ－μａＬ）／（μｇＨ－μａＨ） ・・・（１）
なお、生成部９２が差分画像を生成する方法は本例示的実施形態の方法に限定されず、公知の差分画像の生成方法を用いることが可能である。
補正部９４は、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行う。一例として本例示的実施形態の補正部９４は、差分画像から、アーチファクト成分として、被写体に対する放射線Ｒの斜入に起因する斜入成分、及び放射線Ｒの散乱線に起因する散乱線成分を除去する補正を行う。
図４には、アーチファクトが発生した状態の差分画像１００の一例を示す。図４に示した一例のように、差分画像１００において、アーチファクト１１０は白く見える。特に、スキンライン１１２の近傍に白い帯状のアーチファクト１１０が発生する場合がある。この白い帯状のアーチファクト１１０は、ニップル付近に強く表れる傾向がある。差分画像１００において、造影剤像部分も白く見えるため、上記のアーチファクト１１０が発生すると、差分画像１００中の白い領域が、造影剤像によるものなのか、アーチファクト１１０によるものなのかが判別し難くなる場合がある。
上記のアーチファクト１１０が発生する原因としては、主に下記の２つが挙げられる。
１つ目の原因としては、被写体に対する放射線Ｒの斜入に起因する斜入成分が挙げられる。図５には、放射線Ｒの斜入成分によるアーチファクトの一例について説明するための模式図を示す。厚みｈの乳房Ｗに、放射線源２９から入射角度が０度の放射線Ｒ１が入射した場合、放射線Ｒ１が乳房Ｗを透過する透過経路の長さはｈとなる。一方、放射線源２９から入射角度がθの放射線Ｒ２が入射した場合、透過経路の長さは、ｈ／ｃｏｓθになる。従って、放射線Ｒ２が入射した場合の透過経路は、放射線がＲ１が入射した場合の透過経路に比べて、下記（２）式で表される長さｘ分、長くなる。

ｘ＝（１／ｃｏｓθ－１）×ｈ ・・・（２）
透過経路が長くなると、放射線検出器１１に到達する放射線Ｒの線量は少なくなる。そのため、放射線Ｒ２の方が、放射線Ｒ１よりも、乳房Ｗを透過して放射線検出器１１に到達する放射線Ｒの線量が少なくなる。線量が少なくなるため、放射線Ｒ２に応じて放射線検出器１１により生成される画像は、放射線Ｒ１に応じて放射線検出器１１により生成される画像よりも白くなる。上記（２）式に示されるように、放射線Ｒの斜入に応じて、放射線画像の画素値が小さくなる。また、乳房Ｗの厚みｈが厚くなるほど、透過経路が長くなり、放射線画像の画素値が小さくなる。従って、放射線Ｒの斜入成分がアーチファクト成分となる。
２つ目の原因としては、放射線Ｒの散乱線に起因する散乱線成分が挙げられる。図６には、放射線Ｒの散乱線成分によるアーチファクトの一例について説明するための模式図を示す。乳房Ｗの内側の領域の画像は、乳房Ｗにより発生した散乱線が重なり合うため線量が多くなる。そのため乳房Ｗの内側の領域の画像は画素値が大きくなり、画像が黒くなる。一方、乳房Ｗの端部の領域の画像では、一部の散乱線が乳房Ｗの外部に逃げてしまうため、線量が少なくなる。そのため乳房の端部側、換言するとスキンライン側の領域の画像は画素値が小さくなり、画像が白くなる。換言すると、乳房Ｗのスキンライン近傍では、内部の領域に比べて画素値が小さくなる。乳房Ｗの場合、胸壁側は散乱線が外部に逃げ難いため、線量が多くなり画素値が大きくなるため、画像が黒くなる傾向がある。一方、ニップル側は、散乱線が外部に逃げ易いため、線量が少なくなり画素値が小さくなるため、画像が白くなる傾向がある。従って、放射線Ｒの散乱線成分がアーチファクト成分となる。なお、乳房Ｗの厚みｈが厚くなるほど発生する散乱線は多くなる。
そこで、本例示的実施形態の補正部９４は、上述したように、生成部９２が生成した差分画像から、斜入成分及び散乱線成分を除去する補正を行うことで、アーチファクト成分を除去する。
次に、本例示的実施形態のコンソール６の作用について図面を参照して説明する。
まず、本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０による造影撮影について説明する。本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０において造影撮影を行う場合、まず、ユーザは、マンモグラフィ装置１０の撮影台１６の撮影面上に、被検者の造影剤が投与された状態の乳房Ｗをポジショニングする。ポジショニングが完了すると、圧迫板駆動部２１によって圧迫板２０が駆動され、圧迫板２０と撮影台１６の撮影面２４との間で乳房Ｗが圧迫され固定される。本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、圧迫板２０で圧迫された状態の乳房Ｗの厚みｈを検出する機能を有している。一例として本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、圧迫板駆動部２１により圧迫板２０を駆動した駆動量に応じて、圧迫板２０と撮影台１６の撮影面２４との間隔を乳房Ｗの厚みｈとして検出する。
コンソール６に設けられた照射指示ボタン（図示省略）がユーザにより押されることにより放射線Ｒの照射が指示されると、コンソール６の制御に応じて、マンモグラフィ装置１０は、放射線源２９から第１のエネルギーの放射線Ｒを乳房に向けて照射させ、放射線検出器１１により第１放射線画像を生成する。さらに、ユーザにより放射線Ｒの照射が指示されるとマンモグラフィ装置１０は、放射線源２９からら第２のエネルギーの放射線Ｒを乳房に向けて照射させ、放射線検出器１１により第２放射線画像を生成する。生成された第１放射線画像及び第２放射線画像は、乳房Ｗの厚みｈを表す情報と対応付けられた状態でマンモグラフィ装置１０からコンソール６に送信される。コンソール６は、受信した第１放射線画像及び第２放射線画像と、乳房Ｗの厚みｈを表す情報とを対応付けた状態で記憶部６２に記憶する。
第１放射線画像及び第２放射線画像が生成されると、圧迫板駆動部２１によって圧迫板２０が、乳房Ｗから離れる方向、換言すると放射線源２９に近付く方向に駆動され、乳房Ｗの圧迫が解除される。
このようにして、マンモグラフィ装置１０による造影撮影により得られた第１放射線画像及び第２放射線画像に対して、コンソール６は、図７に一例を示した画像処理を行う。具体的には、コンソール６は、操作部８２等を介して、ユーザから造影により得られた放射線画像の表示の指示を受け付けた場合、図７に一例を示した画像処理を実行する。図７には、本例示的実施形態のコンソール６によって実行される画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。本例示的実施形態のコンソール６では、制御部７０のＣＰＵ７０ＡがＲＯＭ７０Ｂに記憶されている画像処理プログラム７１を実行することにより、図７に示した画像処理を実行し、ＣＰＵ７０Ａが、取得部９０、生成部９２、及び補正部９４の各々として機能する。
ステップＳ１００で取得部９０は、表示対象の第１放射線画像及び第２放射線画像を取得する。本例示的実施形態では、上述したように取得部９０は、記憶部７２から第１放射線画像の画像データ及び第２放射線画像の画像データを取得する。
次のステップＳ１０２で取得部９０は、造影撮影における乳房Ｗの厚みｈを表す情報を取得する。本例示的実施形態では、上記ステップＳ１００で取得した第１放射線画像及び第２放射線画像に対応付けられている、乳房Ｗの厚みｈを表す情報を記憶部７２から取得する。
次のステップＳ１０４で生成部９２は、第１放射線画像及び第２放射線画像の差分画像を生成する。本例示的実施形態の生成部９２は、上述したように、上記（１）式で示した重み係数αを用いて、差分画像を生成する。
次のステップＳ１０６で補正部９４は、上記ステップＳ１０４で生成した差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去する。散乱線成分及び斜入成分は、低周波のムラとして発生する。そのため、本例示的実施形態の補正部９４は、散乱線成分及び斜入成分に応じた低周波成分を除去する低周波除去フィルタを差分画像に対して適用することで、差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去する。なお、上述したように、乳房Ｗの厚みｈに応じて、散乱線成分及び斜入成分の程度が変化するため、具体的には、乳房Ｗが厚くなるほど、散乱線成分及び斜入成分が増加するため、乳房Ｗが厚くなるほど、低い周波数成分を除去する低周波除去フィルタを適用することが好ましい。本例示的実施形態では、乳房Ｗの厚みｈに応じ、低周波除去フィルタを複数用意しておく。補正部９４は、上記ステップＳ１０２で取得した乳房Ｗの厚みｈを表す情報に基づいて、対応する低周波除去フィルタを適用して差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去する。なお、低周波除去フィルタの閾値は、散乱線成分及び斜入成分やユーザの指示等に応じて、変更可能としてもよい。
次のステップＳ１０８で、補正部９４は、散乱線成分及び斜入成分が除去された差分画像を表示部７８に表示させる。本ステップにより差分画像が表示部７８に表示されると、本画像処理が終了する。
このように本例示的実施形態のコンソール６では、差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去するため、散乱線成分及び斜入成分が除去され、造影剤像が強調された差分画像が表示部７８に表示される。
［第２例示的実施形態］
以下、第２例示的実施形態について詳細に説明する。
放射線画像撮影システム１の全体構成と、コンソール６及びマンモグラフィ装置１０各々の構成とは、第１例示的実施形態と同様であるため、説明を省略する。本例示的実施形態では、マンモグラフィ装置１０による造影撮影により得られた第１放射線画像及び第２放射線画像に対して、コンソール６が実行する画像処理の一部が第１例示的実施形態のコンソール６が実行する画像処理（図７参照）と異なるため、異なる処理について説明する。
図８には、本例示的実施形態のコンソール６によって実行される画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。図８に示した画像処理は、第１例示的実施形態の画像処理（図７参照）のステップＳ１０６及びＳ１０８に替わりステップＳ１１０～Ｓ１１４の処理を実行する点が異なっている。
図８に示したステップＳ１１０で補正部９４は、上記ステップＳ１０４で生成した差分画像から、造影剤成分を除去した画像（以下、「造影剤成分除去画像」という）を生成する。一例として本例示的実施形態の補正部９４は、差分画像から造影剤成分を除去する複数種類の処理を組み合わせて用いる。
上述した斜入成分及び散乱線成分に比較して、造影剤成分は高い周波数成分を有する。そのため、本例示的実施形態の補正部９４は、上記複数種類の処理の一つとして、造影剤成分に応じた高周波成分を除去する高周波除去フィルタを差分画像に対して適用することで、差分画像から造影剤成分を除去する。乳房Ｗが厚くなるほど、乳房Ｗに含まれる造影剤が重なり合って写るため、造影剤像の画素値がより小さくなり、画像がより白くなる傾向がある。このように造影剤像は、乳房Ｗの厚みｈの影響を受けるため、一例として本例示的実施形態の補正部９４は、乳房Ｗの厚みｈに応じた高周波除去フィルタを適用して造影剤成分を除去する。この場合の高周波除去フィルタとしては、例えば、第１例示的実施形態で説明した低周波成分除去フィルタと閾値を同様とした高周波成分除去フィルタを適用してもよい。
また、造影剤は病変や血管等の構造物を濃染するため、本例示的実施形態の補正部９４は、上記複数種類の処理の一つとして、造影剤により濃染される構造物を学習した構造物検出モデル（図示省略）を適用して、差分画像において濃染される構造物を検出し、検出した構造物の領域を差分画像から除去することで造影剤成分を除去する。
構造物分検出モデルは、造影撮影により得られた差分画像を入力とし、入力された差分画像における、造影剤で濃染される構造物を表す情報を出力とした学習済みモデルである。造影剤で濃染される構造物を表す情報としては、例えば、腫瘤等の病変や血管の構造、形状、及び位置等の情報が挙げられる。構造物検出モデルとは、造影撮影により得られた差分画像の画像解析結果を教師データとし、造影剤で濃染される構造物を表す情報を出力データとして対にした複数のデータ対を学習データとして用いた機械学習により構築される。なお、教師データとして乳房Ｗの厚みｈを表す情報をさらに用いるとよい。なお、機械学習の方法については特に限定されず、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）、及びＨＭＭ（Hidden Markov Model）、及びＮＮ（Neural Network）等の公知の機械学習の手法が適用される。
また、散乱線成分及び斜入成分と、上述したように乳房Ｗの形状とは関連性を有するため、本例示的実施形態の補正部９４は、上記複数種類の処理の一つとして、乳房Ｗの形状から導き出される、散乱線成分及び斜入成分を学習した成分検出モデル（図示省略）を適用して検出した差分画像に含まれる散乱線成分及び斜入成分に該当しない構造を差分画像から除去することで、差分画像から造影剤成分を除去する。
成分検出モデルは、造影撮影により得られた差分画像を入力とし、入力された差分画像における散乱線成分及び斜入成分を表す情報を出力とした学習済みモデルである。成分検出モデルは、造影撮影により得られた差分画像の画像解析結果を教師データとし、散乱線成分及び斜入成分を表す情報を出力データとして対にした複数のデータ対を学習データとして用いた機械学習により構築される。なお、教師データとして乳房Ｗの厚みｈを表す情報をさらに用いるとよい。なお、機械学習の方法については特に限定されず、例えば、ＳＶＭ及びＨＭＭ等の公知の機械学習の手法が適用される。
本例示的実施形態の補正部９４は、上記３種類の処理を組み合わせて、差分画像に適用することにより、差分画像から造影剤成分を除去する。一例として、本例示的実施形態の補正部９４は、上記ステップＳ１０４で得られた差分画像に対して、３種類の処理を各々行った処理結果を組み合わせる。
なお、上記３種類の処理の組み合わせ方は本例示的実施形態に限定されず、例えば、上記３種類の処理を任意の順番で順次行う形態、換言すると、前の処理の処理結果として得られた画像に対して次の処理を行う形態としてもよい。また、この場合の処理の順番も特に限定されない。なお、例えば、差分画像から高周波成分を除去した後の画像に対して、上記の構造物検出モデルを適用して、造影剤により濃染される構造物を検出する場合、適用する構造物検出モデルの教師データを、差分画像から高周波成分を除去した後の画像とすることが好ましい。また、上記３種類の処理のうち、いずれか１つの処理を行う形態としてもよい。また、差分画像から造影剤成分除去画像を生成する方法は、本例示的実施形態に限定されない。
次のステップＳ１１２で補正部９４は、造影剤画像を生成する。補正部９４は、上記ステップＳ１０４で生成した差分画像と、ステップＳ１１０で生成された造影剤成分除去画像との差分の画像を生成することにより、造影剤像を含む造影剤画像を生成する。具体的には、補正部９４は、差分画像の画像データ（各画素値）から、対応する画素毎に、造影剤成分除去画像の画像データ（画素値）を減算することで、造影剤画像を生成する。なお、「造影剤像」とは、上述したように造影成分の像であり、放射線画像から抽出される造影成分の部分のみの画像をいう。一方、「造影剤画像」とは、散乱線成分及び斜入成分が除去された、造影剤像を含む放射線画像の全体をいう。
本例示的実施形態の補正部９４が生成する造影剤画像は、第１例示的実施形態で生成される散乱線成分及び斜入成分が除去された差分画像よりも、造影剤像が強調された画像となる。
次のステップＳ１１４で、補正部９４は、上記ステップＳ１１２で生成した造影剤画像を表示部７８に表示させる。本ステップにより造影剤画像が表示部７８に表示されると、本画像処理が終了する。
このように、差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去するため、ステップＳ１１４で補正部９４は、散乱線成分及び斜入成分が除去され、造影剤像である造影剤画像を表示部７８に表示する。
本例示的実施形態のコンソール６では、上述したように、差分画像から、差分画像から造影剤成分を除去する複数種類の処理を組み合わせて得られた造影剤成分除去画像を除去（減算）することで、造影剤画像を生成している。すなわち本例示的実施形態の造影剤画像は、造影剤成分除去画像の生成における、複数種類の処理毎に得られた造影剤像の組み合わせとなる。従って、本例示的実施形態のコンソール６によれば、１種類の処理により得られた造影剤像を用いるよりも、より精度が高い造影剤像を含む造影剤画像を得ることができる。
［第３例示的実施形態］
以下、第３例示的実施形態について詳細に説明する。
放射線画像撮影システム１の全体構成と、コンソール６及びマンモグラフィ装置１０各々の構成とは、第１例示的実施形態と同様であるため、説明を省略する。本例示的実施形態では、マンモグラフィ装置１０による造影撮影により得られた第１放射線画像及び第２放射線画像に対して、コンソール６が実行する画像処理の一部の処理が第１例示的実施形態のコンソール６が実行する画像処理（図７参照）と異なるため、異なる処理について説明する。
図９には、本例示的実施形態のコンソール６によって実行される画像処理の流れの一例を表したフローチャートが示されている。図９に示した画像処理は、第１例示的実施形態の画像処理（図７参照）のステップＳ１０６に替えて、ステップＳ１０２とステップＳ１０４との間にステップＳ１０３Ａ及びＳ１０３Ｂの処理を実行する点が異なっている。
図９に示したステップＳ１０３Ａで補正部９４は、上記ステップＳ１００で取得した第１放射線画像及び第２放射線画像の各々から、散乱線成分を除去する。一例として本例示的実施形態のコンソール６では、乳房Ｗを模擬したファントムを用いて、厚みｈ等の種々の条件に応じて予め得られた複数の散乱線成分補正用データを予め記憶部７２に記憶しておく。そして、補正部９４は、乳房Ｗの厚みｈに対応する散乱線成分補正用データを記憶部７２から取得し、取得した散乱線成分補正用データを用いて、差分画像を補正することで散乱線成分を除去する。なお、補正部９４が散乱線成分を除去する方法は本例示的実施形態の方法に限定されず、公知の散乱線成分の除去方法を用いることが可能である。
次のステップＳ１０３Ｂで補正部９４は、上記ステップＳ１０３Ａの処理により散乱線成分が除去された第１放射線画像及び第２放射線画像の各々から、斜入成分を除去する。上述したように、斜入成分は、放射線源２９から照射される放射線Ｒの入射角度θと、乳房Ｗの厚みｈとに応じて定まる。乳房Ｗの厚みｈと、造影撮影における放射線源２９の位置（放射線Ｒの入射角度θ）とに応じて透過経路が長くなる。そこで、一例として本例示的実施形態の補正部９４は、乳房の厚みｈと放射線Ｒの入射角度θとに応じた放射線Ｒの減衰量に基づいた斜入成分を、第１放射線画像及び第２放射線画像の各々から除去する。そのため、本例示的実施形態のマンモグラフィ装置１０は、第１放射線画像及び第２放射線画像の各々の画像データに、造影撮影におけるＳＩＤ（Source Image Distance）及び入射角度θ等の情報を対応付けて、コンソール６に送信する。
なお、補正部９４が斜入成分を除去する方法は本例示的実施形態の方法に限定されず、例えば、乳房Ｗの厚みｈに対応付けて、斜入成分を補正する差分画像に対応する補正マップ等の補正情報を記憶部７２に記憶しておき、補正部９４が記憶部７２に記憶されている補正情報に基づいて補正する形態としてもよい。
このように、本例示的実施形態では、補正部９４が、第１放射線画像及び第２放射線画像の各々から散乱線成分及び斜入成分を除去する。そのため、本例示的実施形態のステップＳ１０４で生成部９２は、散乱線成分及び斜入成分が除去された第１放射線画像と、散乱線成分及び斜入成分が除去された第２画像とから、差分画像を生成する。なお、一例として本例示的実施形態の生成部９２による差分画像の生成方法は、第１例示的実施形態の画像処理（図７参照）のステップＳ１０４と同様の方法としている。
従って、次のステップＳ１０８で補正部９４が表示部７８に表示する差分画像は、散乱線成分及び斜入成分が除去され、造影剤像が強調された差分画像となる。
なお、上記ステップＳ１０３Ａの処理及びＳ１０３Ｂの処理の順番は特に限定されず、Ｓ１０３Ｂの処理を先に、換言すると、斜入成分の除去を行った後に散乱線成分の除去を行う形態としてもよい。
以上説明したように、上記各例示的実施形態のコンソール６は、造影剤が投与された状態の乳房Ｗに対して、第１のエネルギーの放射線Ｒを照射させて撮影された第１放射線画像、及び第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線Ｒを照射させて撮影された第２放射線画像を取得する取得部９０と、第１放射線画像と第２放射線画像との差分画像を生成する生成部９２と、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去する補正を行う補正部９４と、を備える。生成部９２は、補正部９４が第１放射線画像及び第２放射線画像に対して補正を行う場合、補正後の第１放射線画像及び補正後の第２放射線画像の差分画像を生成する。
上記各例示的実施形態のコンソール６によれば、アーチファクト成分の一例として、散乱線成分及び斜入成分を除去する。従って、上記各例示的実施形態のコンソール６によれば、造影剤像の見え方を向上させることができる。
また、第１例示的実施形態及び第２例示的実施形態のコンソール６によれば、差分画像から散乱線成分及び斜入成分を除去する。差分画像は、乳腺構造等が除去された画像であるため、第１放射線画像及び第２放射線画像から散乱線成分及び斜入成分を除去する場合に比べて、散乱線成分及び斜入成分の検出及び除去が行い易くなる。
なお、補正部９４は、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して、造影剤による造影剤像と類似した見え方として予め定められたアーチファクトを発生させるアーチファクト成分を除去すればよく、除去する具体的なアーチファクト成分は、上記各例示的実施形態に限定されない。
例えば、上記のアーチファクト１１０が発生する原因は、上述した２つの原因に限定されない。その他の原因の一例として、放射線Ｒを照射する放射線照射部２８に起因する濃度むら成分が挙げられる。この種の濃度むらとして、例えば、放射線照射部２８の放射線源２９が備える放射線管（図示省略）に起因するヒール効果に応じた濃度むらが挙げられる。ヒール効果とは、放射線管の陽極の物質自体に放射線Ｒが吸収されることにより、陰極側に照射される放射線の方が陽極側に照射される放射線よりも高線量かつ低エネルギーとなる現象である。ヒール効果の影響により、放射線Ｒの線量が少なくなる領域では、画素値が小さくなるため、画像が白くなる傾向があり、放射線画像に、濃度むらとして現れる。ヒール効果は、低エネルギーの放射線ほど、顕著となる傾向がある。
従って、ヒール効果により生じた濃度むら成分がアーチファクト成分となるため、コンソール６の補正部９４が、放射線画像からヒール効果によって生じた濃度むら成分の影響を除去する形態としてもよい。なお、補正部９４がヒール効果によって生じた濃度むら成分の影響を除去する方法は特に限定されず、例えば、特開２００９－２９７３９３号公報に記載されている技術等、公知の技術を用いることが可能である。上記特開２００９－２９７３９３号公報には、ヒール効果があらわれる方向（放射線管の陽極と陰極とを結ぶ方向）の画素値の分布に基づいて、照射むら成分を推定し、推定した照射ムラの補正を行う技術が記載されている。
この場合にコンソール６で実行される画像処理の流れの一例を図１０Ａに示す。図１０Ａに示した画像処理は、ステップＳ１０６とステップＳ１０８との間にステップＳ１０７の処理を行う点で、第１例示的実施形態の画像処理（図７参照）と異なっている。図１０Ａに示したステップＳ１０７で補正部９４は、上記ステップＳ１０６の処理により散乱線成分及び斜入成分が除去された差分画像から、上述のようにヒール効果による濃度むら成分を除去する。なお、差分画像から散乱成分及び斜入成分を除去する処理と、ヒール効果による濃度むら成分を除去する処理との順番は、図１０Ａに示した順番に限定されず、ヒール効果による濃度むら成分を除去する処理を先に行う形態としてもよい。この場合、ステップＳ１０７の処理に代えて同様の処理をステップＳ１０４とステップＳ１０６との間に設ければよい。このように、補正部９４が、差分画像からヒール効果による濃度むら成分を除去する形態としてもよい。
また、この場合にコンソール６で実行される画像処理の流れの他の例を図１０Ｂに示す。図１０Ｂに示した画像処理は、ステップＳ１０３ＢとステップＳ１０４との間にステップＳ１０３Ｃの処理を行う点で、第３例示的実施形態の画像処理（図９参照）と異なっている。図１０Ｂに示したステップＳ１０３Ｃで補正部９４は、上記ステップＳ１０３Ａ及びＡ１０３Ｂの処理により散乱線成分及び斜入成分が除去された第１放射線画像及び第２放射線画像の各々から、ヒール効果による濃度むら成分を除去する。このように、補正部９４が、第１放射線画像及び第２放射線画像の各々からヒール効果による濃度むら成分を除去する形態としてもよい。
また、補正部９４は、上述したアーチファクト成分となる成分の少なくとも一つの成分を、第１放射線画像及び第２放射線画像と、差分画像との一方に対して除去すればよい。
また、本例示的実施形態では、被写体の一例として乳房Ｗである形態について説明したが、被写体は乳房Ｗに限定されない。例えば被写体は、人間の腹部、及び大腿部等であってもよいし、また、人間に限定されず、他の動物であってもよい。
上記各例示的実施形態において、例えば取得部９０、生成部９２、及び補正部９４といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device ：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態が挙げられる。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態が挙げられる。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
また、上記各例示的実施形態では、画像処理プログラム７１が記憶部７２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。画像処理プログラム７１は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、画像処理プログラム７１は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
その他、上記各例示的実施形態で説明した放射線画像撮影システム１、コンソール６、及びマンモグラフィ装置１０等の構成及び動作等は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更可能であることはいうまでもない。また、上記各例示的実施形態を適宜組み合わせてもよいこともいうまでもない。
２０１８年９月１８日出願の日本国特許出願２０１８－１７３７１５号の開示は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願、及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

Claims (6)

  1. 造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び前記第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得する取得部と、
    前記取得部で取得した前記第１放射線画像及び前記第２放射線画像の各々について、前記被写体に対する前記放射線の斜入に起因する斜入成分を前記放射線の前記被写体の透過経路の長さに応じた補正量で補正し、且つ、放射線の散乱線に起因する散乱線成分を除去する補正を行う補正部と、
    前記補正部で補正を行った後に、前記第１放射線画像と前記第２放射線画像との差分画像を生成する生成部と、
    を備えた、
    画像処理装置。
  2. 前記補正部は、前記放射線を照射する放射線照射装置に起因する濃度むらを除去する補正をさらに行う、請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記補正部は、前記被写体の前記放射線の入射方向に対する厚みが厚くなるほど、低い周波数成分を除去する補正を行う、請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 前記被写体は、人の乳房である、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  5. 造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び前記第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得し、
    取得した前記第１放射線画像及び前記第２放射線画像の各々について、前記被写体に対する前記放射線の斜入に起因する斜入成分を前記放射線の前記被写体の透過経路の長さに応じた補正量で補正し、且つ、放射線の散乱線に起因する散乱線成分を除去する補正を行い、
    前記補正を行った後に、前記第１放射線画像と前記第２放射線画像との差分画像を生成する、
    ことを含む、コンピュータが実行する画像処理方法。
  6. 造影剤が投与された状態の被写体に対して、第１のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第１放射線画像、及び前記第１のエネルギーと異なる第２のエネルギーの放射線を照射させて撮影された第２放射線画像を取得し、
    取得した前記第１放射線画像及び前記第２放射線画像の各々について、前記被写体に対する前記放射線の斜入に起因する斜入成分を前記放射線の前記被写体の透過経路の長さに応じた補正量で補正し、且つ、放射線の散乱線に起因する散乱線成分を除去する補正を行い、
    前記補正を行った後に、前記第１放射線画像と前記第２放射線画像との差分画像を生成する、
    ことを含む処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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