JP7289922B2 - エネルギーサブトラクション処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、エネルギーサブトラクション処理装置、方法およびプログラムに関するものである。

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

また、エネルギーサブトラクション処理により取得された骨部画像を用いて、骨粗鬆症等の骨系疾患の診断に用いられる骨塩量を取得する手法も提案されている。例えば、特開２０１８－１５４５３号公報には、照射された放射線に応じた電荷を蓄積する複数の画素を含む放射線検出器を２つ備え、これらの２つの放射線検出器が積層されて配置された放射線画像撮影装置が知られている。また、この種の放射線画像撮影装置において、各放射線検出器に照射された放射線の線量に応じた電気信号の各々を用いて、被写体の骨塩量を測定する技術が知られている。

ところで、エネルギーサブトラクション処理を行う際の、エネルギー分布が異なる放射線より取得された２枚の放射線画像に対する重み係数は、異なるエネルギー分布の放射線のそれぞれに対する軟部および骨部の減弱係数に基づいて導出される。ここで、物質は放射線エネルギーに依存した放射線減弱係数を有する。一方、被写体に照射された放射線が単色ではなく、あるエネルギー範囲に分布している場合、検出される放射線のエネルギー分布が、被写体に含まれる物質（人体であれば骨部および軟部）の厚さに依存して変化するビームハードニングという現象が生じる。すなわち、減弱係数は放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる。この現象がビームハードニングである。このため、重み係数を導出する際には、物質の放射線減弱係数を検出される放射線のエネルギー分布で重み付け平均した減弱係数が用いられる。なお、平均した減弱係数は物質の厚さに応じて異なるものとなる。

ここで、エネルギーサブトラクション処理を行う際に使用する重み係数を導出するための減弱係数は、例えばエネルギー分布が低い方の低エネルギー放射線により取得された低エネルギー画像に基づいて、推測する等により求めている。このため、エネルギーサブトラクション処理を行う際には、全ての画素において同一の減弱係数が重み係数として用いられる。しかしながら、被写体内の物質の厚さは被写体の場所に応じて異なる。また、上述したように減弱係数は被写体内の物質の厚さに応じて異なる。したがって、例えば被写体を人体とした場合、軟部および骨部の厚さが部位に応じて一定であることはなく、全ての画素において同一の減弱係数を重み付け係数として用いたのでは、差分画像において不要な構造物を完全に除去することができない。その結果、軟部画像においては骨部が、骨部画像においては軟部が残ってしまうという問題がある。

このため、エネルギー分布が異なる放射線により取得した２つの放射線画像間の各画素における放射線量の対数値の差、または各放射線画像間の各画素における放射線量の比または差と、サブトラクション処理を行う際の重み係数として使用する減弱係数との関係を予め求めておき、この関係を参照して減弱係数を導出し、導出した減弱係数を重み係数として用いてサブトラクション処理を行う手法が提案されている（特開２００２－１５２５９３号公報参照）。特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法において使用する放射線量の比または差は、被写体の厚さの違いによるビームハードニングの影響を反映しており、重み係数をビームハードニングの程度に応じて決めていることとなる。このため、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法によれば、ビームハードニングの影響を考慮して、軟部および骨部が適切に抽出された差分画像、すなわち軟部画像および骨部画像を得ることができる。

しかしながら、上記特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法における放射線量の比または差は、被写体内の体内を構成する組成（軟部および骨部）によって放射線の減弱特性が異なることが考慮されていない。このため、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法では、組成割合が異なる場合に重み係数が最適にならないことがある。また、放射線源のエネルギー特性および放射線検出器の感度特性は経年変化するため、放射線量の差または比は撮影装置の経年変化の影響を受けやすい。このため、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法により導出された重み係数を用いても、組織を精度よく分離できないことから、差分画像に不要な構造物が含まれてしまうおそれがある。

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、エネルギーサブトラクション処理により導出される差分画像において、不要な構造物をより精度よく除去できるようにすることを目的とする。

本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する画像取得部と、
２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション部と、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出部とを備え、
サブトラクション部は、２つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。

なお、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、重み係数導出部は、骨部の画素値と重み係数との予め定められた関係に基づいて、新たな重み係数を導出するものであってもよい。

また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、重み係数導出部は、新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて新たな重み係数を修正することにより、さらに新たな重み係数を導出し、
サブトラクション部は、さらに新たな重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、さらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像を導出し、
新たな骨部画像に基づくさらに新たな重み係数の導出、および新たな重み係数に基づくさらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像の導出を繰り返すことにより、重み係数並びに軟部画像および骨部画像を導出するものであってもよい。

また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去部をさらに備え、
サブトラクション部は、散乱線成分が除去された２つの放射線画像に基づいて、重み付け減算を行うものであってもよい。

また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、散乱線除去部は、被写体と、２つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去するものであってもよい。

また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、２つの放射線画像は、被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの検出部に同時に照射することによって、２つの検出部により取得されたものであってもよい。

また、本開示によるエネルギーサブトラクション処理装置においては、被写体の体厚に基づいて、初期重み係数を設定する初期重み係数設定部をさらに備えるものであってもよい。

この場合、被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えるものであってもよい。

本開示によるエネルギーサブトラクション処理方法は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
２つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する。

なお、本開示によるエネルギーサブトラクション処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本開示による他のエネルギーサブトラクション処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体の軟部を抽出した軟部画像および被写体の骨部を抽出した骨部画像を導出し、
骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
２つの放射線画像に対して、新たな重み係数を用いて重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する処理を実行する。

本開示によれば、撮影装置の経年劣化に影響されることなく、エネルギーサブトラクション処理により導出される差分画像において、不要な構造物をより精度よく除去できる。

本開示の実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置を適用した放射線画像撮影システムの概略構成図 本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置の概略構成を示す図 体厚と初期重み係数との関係を規定したテーブルを示す図 軟部画像および骨部画像を示す図 骨部の画素値と骨部の厚さとの関係を規定したテーブルを示す図 軟部の厚さおよび骨部の厚さと重み係数との関係を規定したテーブルを示す図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本開示の他の実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置を適用した放射線画像撮影システムの概略構成図

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

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

これにより、第１の放射線検出器５においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーの放射線による被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１が取得される。また、第２の放射線検出器６においては、軟線が除かれた高エネルギーの放射線による被写体Ｈの第２の放射線画像Ｇ２が取得される。第１および第２の放射線画像は、コンソール２に入力される。なお、本実施形態においては、被写体Ｈの撮影時には、被写体Ｈを透過した放射線の散乱線成分を除去する散乱線除去グリッドは使用されない。このため、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２には、被写体Ｈを透過した放射線の一次線成分および散乱線成分が含まれる。

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

コンソール２には表示部８および入力部９が接続されている。表示部８は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）あるいは液晶ディスプレイ等のディスプレイからなり、撮影により取得された放射線画像、後述する軟部画像および骨部画像、並びにコンソール２において行われる処理に必要な各種入力の補助を行う。

入力部９は、キーボード、マウスまたはタッチパネル方式等の入力装置からなり、操作者による撮影装置１の操作の指示を受け付ける。また、撮影を行うために必要な、撮影条件等の各種情報の入力および情報の修正の指示も受け付ける。本実施形態においては、操作者が入力部９から入力した情報に従って、撮影装置１の各部が動作する。

コンソール２には、本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理プログラムがインストールされている。コンソール２が本実施形態によるエネルギーサブトラクション処理装置に対応する。本実施形態においては、コンソール２は、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。

図２はコンソール２を構成するコンピュータにエネルギーサブトラクション処理プログラムをインストールすることにより実現されるエネルギーサブトラクション処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、エネルギーサブトラクション処理装置は、標準的なコンピュータの構成として、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、メモリ２２、ストレージ２３および通信部２４を備える。

ストレージ２３は、ハードディスクドライブまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなり、撮影装置１の各部を駆動するためのプログラムおよびエネルギーサブトラクション処理プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。

通信部２４は、不図示のネットワークを介した外部装置との各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。

メモリ２２には、各種処理をＣＰＵ２１に実行させるために、ストレージ２３に記憶されたプログラム等が一時的に記憶される。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、ＣＰＵ２１に実行させる処理として、撮影装置１に撮影を行わせてエネルギー分布が互いに異なる第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する画像取得処理、被写体Ｈの体厚を導出する体厚導出処理、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去処理、被写体Ｈの体厚に基づいて、後述するサブトラクション処理を行う際の重み係数の初期値である初期重み係数を設定する初期重み係数設定処理、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の相対応する画素間において、初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体Ｈの軟部を抽出した軟部画像および被写体Ｈの骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション処理、並びに骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出処理を規定する。

そして、ＣＰＵ２１がエネルギーサブトラクション処理プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンソール２は、画像取得部３１、体厚導出部３２、散乱線除去部３３、初期重み係数設定部３４、サブトラクション部３５、および重み係数導出部３６として機能する。

画像取得部３１は、放射線源３を駆動して被写体Ｈに放射線を照射し、被写体Ｈを透過した放射線を第１および第２の放射線検出器５，６により検出して、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する。この際、撮影線量、エネルギー分布、管電圧およびＳＩＤ等の撮影条件が設定される。撮影条件は、操作者による入力部９からの入力により設定すればよい。設定された撮影条件は、ストレージ２３に保存される。なお、エネルギーサブトラクション処理プログラムとは別個のプログラムにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してストレージ２３に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部３１は、ストレージ２３に保存された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を処理のためにストレージ２３から読み出すものとなる。なお、本実施形態においては、被写体Ｈの胸部から腹部を撮影して、胸部から腹部についての第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得するものとする。

体厚導出部３２は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の少なくとも１つの画像に基づいて、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素毎に被写体Ｈの体厚を導出する。体厚は第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素毎に導出されるため、体厚導出部３２は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の少なくとも一方における体厚分布を導出することとなる。体厚の導出に際し、体厚導出部３２は、被写体Ｈに近い側の放射線検出器５により取得された第１の放射線画像Ｇ１を用いる。しかしながら、第２の放射線画像Ｇ２を用いてもよい。また、いずれの画像を用いる場合であっても、画像の低周波成分を表す低周波画像を導出し、低周波画像を用いて体厚を導出してもよい。

本実施形態においては、体厚導出部３２は、第１の放射線画像Ｇ１における輝度分布が被写体Ｈの体厚の分布と一致するものと仮定し、第１の放射線画像Ｇ１の画素値を、被写体Ｈの軟部における減弱係数を用いて厚さに変換することにより、被写体Ｈの体厚を導出する。これに代えて、体厚導出部３２は、センサ等を用いて被写体Ｈの体厚を計測するものであってもよい。また、体厚導出部３２は、立方体あるいは楕円柱等のモデルで被写体Ｈの体厚を近似することにより体厚を導出するものであってもよい。また、体厚導出部３２は、例えば特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法等、任意の手法により、被写体Ｈの体厚を導出するものであってもよい。

散乱線除去部３３は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる、被写体内において放射線が散乱することにより生じる散乱線成分を除去する。散乱線成分を除去する手法としては、例えば、特開２０１４－２０７９５８号公報および特開２０１５－０４３９５９号公報等に記載された任意の手法を用いることができる。特開２０１４－２０７９５８号公報に記載された手法は、放射線画像の撮影時に散乱線を除去するために使用が想定されるグリッドの特性を取得し、この特性に基づいて放射線画像に含まれる散乱線成分を導出し、導出された散乱線成分を用いて散乱線除去処理を行う手法である。特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法は、導出した体厚を用いて散乱線成分を導出して、放射線画像の散乱線除去処理を行う手法である。なお、以降の説明において、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像についても、参照符号としてＧ１，Ｇ２をそれぞれ用いるものとする。

ここで、特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法を用いた場合の散乱線除去について説明する。特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法等を用いる場合、体厚の導出および後述する散乱線の除去のための散乱線成分の導出が同時に行われる。
このため、体厚の導出および散乱線の除去が、体厚導出部３２および散乱線除去部３３において、以下のように行われる。まず、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、初期体厚分布を有する被写体Ｈの仮想モデルを取得し、仮想モデルの撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像と、仮想モデルの撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像とを導出する。なお、推定一次線画像および推定散乱線画像の導出は、本実施形態においては、第１の放射線画像Ｇ１を用いて行うものとする。次いで、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して、推定画像を導出する。さらに、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが小さくなるように初期体厚分布を修正する。

そして、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、修正した体厚分布を用いて推定画像を導出し、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが予め定められた終了条件を満たすまで、修正した体厚分布を用いた推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。体厚導出部３２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの体厚として導出する。散乱線除去部３３は、終了条件を満たした際の推定散乱線画像を第１の放射線画像Ｇ１から減算することにより、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去する。なお、散乱線除去部３３は、第２の放射線画像Ｇ２についても第１の放射線画像Ｇ１と同様に推定散乱線画像を導出し、導出した推定散乱線画像を第２の放射線画像Ｇ２から減算することにより、第２の放射線画像Ｇ２から散乱線成分を除去する。

初期重み係数設定部３４は、体厚導出部３２が導出した被写体Ｈの体厚に基づいて、サブトラクション部３５がサブトラクション処理を行う際の重み係数の初期値である初期重み係数を設定する。ここで、本実施形態においては、サブトラクション部３５は、初期重み係数設定部３４が設定した初期重み係数および重み係数導出部３６が導出した重み係数を用いて、下記の式（１），（２）に示すように、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を相対応する画素間で重み付け減算するサブトラクション処理を行うことにより、被写体Ｈにおける軟部が抽出された軟部画像Ｇｓおよび骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する。式（１）、（２）において、αおよびβが重み係数である。

Ｇｓ（ｘ，ｙ）＝α・Ｇ２（ｘ，ｙ）－Ｇ１（ｘ，ｙ） （１）
Ｇｂ（ｘ，ｙ）＝β・Ｇ２（ｘ，ｙ）－Ｇ１（ｘ，ｙ） （２）

初期重み係数設定部３４は、体厚導出部３２が導出した体厚に基づいて、重み係数α、βの初期値である初期重み係数α０、β０を設定する。本実施形態においては、図３に示すように、体厚と初期重み係数α０、β０との関係を規定したテーブルＬＵＴ１がストレージ２３に記憶されている。初期重み係数設定部３４は、テーブルＬＵＴ１を参照して、体厚に基づいて初期重み係数α０、β０を設定する。

ここで、重み係数α、βと放射線の減弱係数との関係について説明する。放射線源３から出射される放射線はエネルギー分布を持ち、減弱係数も放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる、ビームハードニングという現象が生じる。ビームハードニングの程度は、被写体Ｈ内における軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂに依存するため、軟部の減弱係数μｓおよび骨部の減弱係数μｂは、ｔｓ、ｔｂの関数として、μｓ（ｔｓ，ｔｂ）、μｂ（ｔｓ，ｔｂ）と定義することができる。

エネルギーサブトラクション処理においては、２つの異なるエネルギー分布を有する画像があるため、低エネルギー画像（本実施形態においては第１の放射線画像Ｇ１）の軟部の減弱係数はμｌｓ（ｔｓ，ｔｂ）、骨部の減弱係数はμｌｂ（ｔｓ，ｔｂ）と表すことができる。また、高エネルギー画像（本実施形態においては第２の放射線画像Ｇ２）の軟部の減弱係数はμｈｓ（ｔｓ，ｔｂ）、骨部の減弱係数はμｈｂ（ｔｓ，ｔｂ）と表すことができる。

軟部画像Ｇｓを導出するためには、放射線画像に含まれる骨部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数αは骨部の減弱係数の比を用いて、α＝μｌｂ（ｔｓ，ｔｂ）／μｈｂ（ｔｓ，ｔｂ）により求めることができる。また、骨部画像Ｇｂを導出するためには、放射線画像に含まれる軟部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数βは軟部の減弱係数の比を用いて、β＝μｌｓ（ｔｓ，ｔｂ）／μｈｓ（ｔｓ，ｔｂ）により求めることができる。すなわち、重み係数α、βは、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの関数として表すことができる。

サブトラクション部３５は、上記式（１）、（２）を用いて、被写体Ｈにおける軟部が抽出された軟部画像Ｇｓおよび骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する。本実施形態においては、サブトラクション部３５は、まず、初期重み係数設定部３４が設定した初期重み係数α０，β０を用いて、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を相対応する画素間で重み付け減算するサブトラクション処理を行う。その後、後述するように、重み係数導出部３６が導出した重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行う。図４は軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを示す図である。図４に示すように、軟部画像Ｇｓは、被写体Ｈ内の軟部が抽出されている。また、骨部画像Ｇｂは、被写体Ｈ内の骨部が抽出されている。

重み係数導出部３６は、骨部画像Ｇｂに含まれる骨部の画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）に基づいて、新たな重み係数αnew、βnewを導出する。ここで、骨部の画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）は、被写体Ｈの骨部の厚さに対応する。このため、本実施形態においては、各種厚さを有する骨部をシミュレートした基準物体を予め撮影することにより、基準物体の放射線画像を基準放射線画像として取得する。そして、基準放射線画像における基準物体の領域の画素値と、基準物体の厚さとの関係とを用いて、骨部の画素値と厚さとの関係を規定するテーブルを予め導出し、ストレージ２３に記憶しておく。図５は骨部の画素値と骨部の厚さとの関係を規定したテーブルを示す図である。図５に示すテーブルＬＵＴ２は、骨部の画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）が低い（すなわち輝度が高い）ほど、骨部が厚いことを表している。

重み係数導出部３６は、テーブルＬＵＴ２を参照して、骨部画像Ｇｂの各画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）から、骨部画像Ｇｂの各画素における骨部の厚さｔｂを導出する。なお、骨部画像Ｇｂにおける骨部が存在しない領域は軟部のみからなるため、骨部の厚さｔｂは０となる。一方、重み係数導出部３６は、骨部画像Ｇｂにおいて、骨部の厚さｔｂが０でない画素においては、体厚導出部３２が導出した体厚から骨部の厚さｔｂを減算することにより、軟部の厚さｔｓを導出する。

上述したように、重み係数α、βは、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの関数として表すことができる。本実施形態においては、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと重み係数α、βとの関係を規定したテーブルがストレージ２３に記憶されている。図６は軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと重み係数α、βとの関係を規定したテーブルを示す図である。図６に示すように、テーブルＬＵＴ３は、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと、重み係数α（またはβ）との関係を３次元的に表すものとなっている。ここで、テーブルＬＵＴ３は、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂが大きいほど、重み係数α（またはβ）が小さい値となっている。

なお、本実施形態においては、撮影時に使用する放射線のエネルギー分布に応じて、複数のテーブルＬＵＴ３が用意されてストレージ２３に記憶されている。重み係数導出部３６は、撮影条件に基づいて撮影時に使用した放射線のエネルギー分布の情報を取得し、取得したエネルギー分布の情報に対応するテーブルＬＵＴ３をストレージ２３から読み出して、重み係数の導出に使用する。そして、重み係数導出部３６は、導出した骨部の厚さｔｂおよび軟部の厚さｔｓに基づいて、テーブルＬＵＴ３を参照して、新たな重み係数αnew、βnewを導出する。

サブトラクション部３５は、重み係数導出部３６が導出した新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式（１）、（２）により、新たな軟部画像Ｇｓnewおよび新たな骨部画像Ｇｂnewを導出する。

なお、新たな軟部画像Ｇｓnewおよび新たな骨部画像Ｇｂnewを、最終的な軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂとしてストレージ２３に保存したり、表示部８に表示したりしてもよいが、本実施形態においては、重み係数α、βの導出およびサブトラクション処理を繰り返し行う。

すなわち、重み係数導出部３６は、新たな骨部画像Ｇｂnewにおける骨部の画素値に基づいて、テーブルＬＵＴ２を参照して、新たな骨部の厚さｔｂnewを導出する。そして、重み係数導出部３６は、新たな骨部の厚さｔｂnewと、１つ前の処理において求めた骨部の厚さｔｂとの差分Δｔｂを導出し、差分Δｔｂが予め定められたしきい値Ｔｈ１未満となったか否かを判定する。差分Δｔｂがしきい値Ｔｈ１以上である場合には、重み係数導出部３６は、新たな骨部の厚さｔｂnewから新たな軟部の厚さｔｓnewを導出し、新たな骨部の厚さｔｂnewおよび新たな軟部の厚さｔｓnewに基づいて、テーブルＬＵＴ３を参照して、さらに新たな重み係数αnew、βnewを導出する。

サブトラクション部３５は、さらに新たな重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行い、さらに新たな骨部画像Ｇｂnewおよびさらに新たな軟部画像Ｇｓnewを導出する。

そして重み係数導出部３６が、さらに新たな骨部画像Ｇｂnewに基づいて、さらに新たな骨部の厚さｔｂnewを導出し、さらに新たな骨部の厚さｔｂnewと１つ前の処理において求めた骨部の厚さｔｂとの差分Δｔｂを導出する。

本実施形態においては、重み係数導出部３６が導出した差分Δｔｂが、予め定められたしきい値Ｔｈ１未満となるまで、サブトラクション部３５および重み係数導出部３６により、サブトラクション処理および重み係数αnew、βnewの導出を繰り返す。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図７は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、撮影により取得されてストレージ２３に保存されているものとする。処理を開始する指示が入力部９から入力されると、画像取得部３１が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２をストレージ２３から取得する（ステップＳＴ１）。次いで、体厚導出部３２が，被写体Ｈの体厚を導出し（ステップＳＴ２）、散乱線除去部３３が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去する（ステップＳＴ３）。

次いで、初期重み係数設定部３４が、サブトラクション処理を行う際の初期重み係数α０、β０を設定する（ステップＳＴ４）。そして、サブトラクション部３５が、初期重み係数α０，β０を用いて、上記式（１）、（２）によりサブトラクション処理を行う（ステップＳＴ５）。これにより、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂが導出される。

そして、重み係数導出部３６が、骨部画像Ｇｂに基づいて骨部の厚さｔｂを導出する（ステップＳＴ６）。さらに、重み係数導出部３６は、体厚導出部３２が導出した体厚から骨部の厚さｔｂを減算して，軟部の厚さｔｓを導出する（ステップＳＴ７）。さらに、重み係数導出部３６は、骨部の厚さｔｂおよび軟部の厚さｔｓに基づいて、テーブルＬＵＴ３を参照して、新たな重み係数αnew、βnewを導出する（ステップＳＴ８）。

続いて、サブトラクション部３５が、新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式（１）、（２）によりサブトラクション処理を行う（ステップＳＴ９）。これにより、新たな軟部画像Ｇｓnewおよび骨部画像Ｇｂnewが導出される。さらに、重み係数導出部３６が、新たな骨部画像Ｇｂnewに基づいて、新たな骨部の厚さｔｂnewを導出し、新たな骨部の厚さｔｂnewと、１つ前の処理において求めた骨部の厚さｔｂとの差分Δｔｂが予め定められたしきい値Ｔｈ１未満となったか否かを判定する（ステップＳＴ１０）。

ステップＳＴ１０が否定されると、ステップＳＴ６に戻り、ステップＳＴ６からステップＳＴ１０の処理が繰り返される。これにより、さらに新たな骨部の厚さｔｂnew、さらに新たな軟部の厚さｔｓnewが導出され、さらに新たな重み係数αnew、βnewが導出される。そして、さらに新たな重み係数αnew、βnewを用いて、上記式（１）、（２）によりサブトラクション処理が行われ、さらに新たな軟部画像Ｇｓnewおよび骨部画像Ｇｂnewが導出され、さらに新たな差分Δｔｂがしきい値Ｔｈ１未満となったか否かが判定される。

ステップＳＴ１０が肯定されると、最後に導出された軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂがストレージ２３に保存され（ステップＳＴ１１）、処理を終了する。なお、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂの保存に代えて、またはこれに加えて軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを表示部８に表示するようにしてもよい。

ここで、人体の組成としては、軟部および骨部が含まれるが、骨部は軟部よりも放射線の減弱が大きく、透過後の放射線がより高エネルギー側にシフトする状態となる。このため、サブトラクション処理により、軟部と骨部とを精度よく分離するためには、被写体Ｈ内の骨の量を考慮して重み係数α、βを導出することが望ましい。

本実施形態によれば、軟部および骨部を含む被写体Ｈを透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得し、予め定められた初期重み係数α０、β０を用いた重み付け減算を行うことにより、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを導出する。そして、骨部画像Ｇｂに含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数αnew、βnewを導出し、新たな重み係数αnew、βnewを用いてサブトラクション処理を行って、新たな軟部画像Ｇｓnewおよび新たな骨部画像Ｇｂnewを導出するようにした。

ここで、骨部の画素値は骨の量を反映させたものとなる。このため、本実施形態によれば、骨の量を反映させた新たな重み係数αnew、βnewを導出することができる。また、骨部の画素値を用いているため、放射線源のエネルギー特性および放射線検出器の感度特性が変動しても、相対的な重み係数は変動することがない。したがって、本実施形態によれば、撮影装置の経年劣化に影響されることなく、重み係数を導出することができ、その結果、エネルギーサブトラクション処理により導出される軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂにおいて、不要な構造物をより精度よく除去できる。すなわち、軟部画像Ｇｓにおいては骨部を精度よく除去し、骨部画像Ｇｂにおいては軟部をより精度よく除去することができる。

なお、上記実施形態においては、体厚導出部３２において被写体Ｈの体厚を導出しているが、これに限定されるものではない。体厚を導出することなく、予め定められた平均的な体厚を用いるようにしてもよい。この場合、初期重み係数設定部３４においては、平均的な体厚を用いて、初期重み係数α０、β０が設定される。

また、上記実施形態においては、散乱線除去部３３により，第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去しているが、これに限定されるものではない。例えば、撮影時に散乱線除去グリッドを用いた場合、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去することができる。このため、撮影時に散乱線除去グリッドを使用した場合、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去することなく、サブトラクション処理および重み係数導出の処理を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、ステップＳＴ１０の処理が肯定されるまで、処理を繰り返しているが、これに限定されるものではない。予め定められた回数の処理を繰り返して、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを導出するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、１ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得しているが、撮影を２回行ういわゆる２ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してもよい。２ショット法の場合、被写体Ｈの体動により、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に含まれる被写体Ｈの位置がずれる可能性がある。このため、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２において、被写体の位置合わせを行った上で、本実施形態の処理を行うことが好ましい。位置合わせの処理としては、例えば特開２０１１－２５５０６０号公報に記載された手法を用いることができる。特開２０１１－２５５０６０号公報に記載された手法は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２のそれぞれについての、周波数帯域が異なる構造物を表す複数の第１の帯域画像および複数の第２の帯域画像を生成し、対応する周波数帯域の第１の帯域画像および第２の帯域画像における、互いに対応する位置の位置ずれ量を取得し、位置ずれ量に基づいて第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像Ｇ２との位置合わせを行うようにしたものである。

また、上記実施形態においては、第１および第２の放射線検出器５，６を用いて被写体の放射線画像を撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っているが、検出部として蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、本開示を適用できることはもちろんである。この場合、２枚の蓄積性蛍光体シートを重ねて被写体Ｈを透過した放射線を照射して、被写体Ｈの放射線画像情報を各蓄積性蛍光体シートに蓄積記録し、各蓄積性蛍光体シートから放射線画像情報を光電的に読み取ることにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得すればよい。なお、蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、２ショット法を用いるようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、立位で被写体Ｈを撮影しているが、図８に示すように、臥位で被写体Ｈを撮影してもよい。図８に示す放射線画像撮影システムにおける撮影装置１Ａは、撮影台１１に仰臥した被写体Ｈの放射線画像を取得するための撮影装置である。図８に示す撮影装置１Ａにおいては、放射線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、放射線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６が配置されている。また、撮影台１１の天板１１Ａと第１の放射線検出器５との間に、被写体Ｈを透過した放射線のうち、被写体Ｈにより散乱された散乱線成分を除去するための散乱線除去グリッド（以下単にグリッドとする）１０が配置されている。グリッド１０、第１の放射線検出器５、放射線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６は、撮影台１１の天板１１Ａの下面に設けられた取付部１１Ｂにより、撮影台１１に取り外し可能に取り付けられている。

図８に示す撮影装置１Ａを用いた場合、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間には、撮影台１１の天板１１Ａおよびグリッド１０が介在している。また、図１に示す撮影装置１および図８に示す撮影装置１Ａにおいて、撮影時に被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に空気が介在する場合がある。このような場合、被写体Ｈを透過した放射線は、天板１１Ａおよびグリッド１０、さらには空気層を透過して第１の放射線検出器５に照射されることとなる。ここで、天板１１Ａ、グリッド１０および空気等の物体は固有の放射線特性を有している。このため、物体を透過することにより、被写体Ｈを透過した一次線成分および散乱線成分の線質が、物体の放射線特性に応じて変化する。なお、グリッド１０を用いても、散乱線は完全には除去することができないため、被写体Ｈを透過した放射線には散乱線成分が含まれることとなる。したがって、本実施形態において、第１の放射線画像Ｇ１を用いての体厚分布の推定および散乱線成分の除去を行う際に、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に介在する物体の放射線特性を考慮することが好ましい。

具体的には、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に介在する物体の種類に応じた放射線の一次線透過率および散乱線透過率を、各種撮影条件および被写体Ｈの体厚分布に応じて予めテーブル等として生成しておき、ストレージ２３に保存しておく。そして、体厚導出部３２および散乱線除去部３３が、被写体Ｈの体厚分布の推定および散乱線除去を行う際に、テーブルを参照して、体厚分布に応じた物体の放射線特性、すなわち放射線の一次線透過率および散乱線透過率を取得する。また、散乱線除去部３３は、取得した放射線特性、撮影条件および体厚分布を用いて、推定一次線画像および推定散乱線画像を取得し、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して推定画像を生成する。さらに、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが予め定められた終了条件を満たすまで推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。そして、体厚導出部３２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの体厚として導出する。また、散乱線除去部３３は、終了条件を満たした体厚分布を取得した際の推定散乱線画像を第１の放射線画像Ｇ１から減算することにより、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去する。これにより、被写体Ｈと第１の放射線検出器との間に介在する物体の放射線特性も考慮して、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去することができる。また、同様にして第２の放射線画像Ｇ２からも散乱線成分を除去することができる。

また、上記実施形態における放射線は、とくに限定されるものではなく、Ｘ線の他、α線またはγ線等を適用することができる。

また、上記実施形態において、例えば、エネルギーサブトラクション処理装置であるコンソール２の画像取得部３１、体厚導出部３２、散乱線除去部３３、初期重み係数設定部３４、サブトラクション部３５および重み係数導出部３６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等が含まれる。

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の組み合わせまたは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、クライアントおよ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とソフトウェアとの組み合わせで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ある。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ある。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。

１，１Ａ 撮影装置
２ コンピュータ
３ 放射線源
５、６ 放射線検出器
７ 放射線エネルギー変換フィルタ
８ 表示部
９ 入力部
１０ 散乱線除去グリッド
１１ 撮影台
１１Ａ 天板
１１Ｂ 取付部
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ ストレージ
３１ 画像取得部
３２ 体厚導出部
３３ 散乱線除去部
３４ 初期重み係数設定部
３５ サブトラクション部
３６ 重み係数導出部
Ｇ１ 第１の放射線画像
Ｇ２ 第２の放射線画像
Ｇｂ 骨部画像
Ｇｓ 軟部画像
ＬＵＴ１～ＬＵＴ３ テーブル

Claims (10)

1. 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する画像取得部と、
   前記２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出するサブトラクション部と、
   前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する重み係数導出部とを備え、
   前記サブトラクション部は、前記２つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出するエネルギーサブトラクション処理装置。
2. 前記重み係数導出部は、前記骨部の画素値と前記重み係数との予め定められた関係に基づいて、前記新たな重み係数を導出する請求項１に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
3. 前記重み係数導出部は、前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて骨部の厚さを導出し、前記新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて新たな骨部の厚さを導出し、前記骨部の厚さと前記新たな骨部の厚さとの差分が予め定められたしきい値未満となったか否かを判定し、前記判定が肯定された場合は処理を終了し、前記判定が否定された場合は、前記新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいてさらに新たな重み係数を導出し、
   前記サブトラクション部は、前記さらに新たな重み係数を前記新たな重み係数とすることによる前記重み付け減算を行うことにより、さらに新たな軟部画像およびさらに新たな骨部画像を導出し、
   前記新たな骨部画像を前記骨部画像とすることによる前記骨部の厚さの導出、前記さらに新たな骨部画像を前記新たな骨部画像とすることによる前記新たな骨部の厚さの導出、前記骨部の厚さと前記新たな骨部の厚さとの差分が前記予め定められたしきい値未満となったか否かの判定、前記判定が否定された場合の前記新たな骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づく前記さらに新たな重み係数の導出、および前記さらに新たな重み係数を前記新たな重み係数とすることによる前記重み付け減算を前記判定が肯定されるまで繰り返す請求項１または２に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
4. 前記２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去部をさらに備え、
   前記サブトラクション部は、前記散乱線成分が除去された前記２つの放射線画像に基づいて、前記重み付け減算を行う請求項１から３のいずれか１項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
5. 前記散乱線除去部は、前記被写体と、前記２つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、前記２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する請求項４に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
6. 前記２つの放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの検出部に同時に照射することによって、前記２つの検出部により取得されたものである請求項１から５のいずれか１項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
7. 前記被写体の体厚に基づいて、前記初期重み係数を設定する初期重み係数設定部をさらに備えた請求項１から６のいずれか１項に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
8. 前記被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えた請求項７に記載のエネルギーサブトラクション処理装置。
9. 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
   前記２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出し、
   前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出し、
   前記２つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出するエネルギーサブトラクション処理方法。
10. 軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する手順と、
    前記２つの放射線画像の相対応する画素間において、予め定められた初期重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像および前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像を導出する手順と、
    前記骨部画像に含まれる骨部の画素値に基づいて、新たな重み係数を導出する手順と、
    前記２つの放射線画像に対して、前記新たな重み係数を用いて前記重み付け減算を行うことにより、新たな軟部画像および新たな骨部画像を導出する手順とをコンピュータに実行させるエネルギーサブトラクション処理プログラム。

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