JP7301792B2 - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示の技術は、放射線画像処理装置、方法およびプログラムに関する。

骨粗鬆症等の骨系疾患において、骨密度の診断に用いられる代表的な骨塩定量方法の一つにＤＸＡ法（Dual X-ray Absorptiometry）が知られている。ＤＸＡ法は、人体に入射し透過する放射線が、人体を構成する物質（例えば骨）に依存する質量減弱係数μ（ｃｍ²／ｇ）とその密度ρ(ｇ／ｃｍ³)および厚さｔ(ｃｍ)によって特徴づけされる減弱を受けることを利用し、２種類のエネルギーの放射線で撮影して得られた放射線画像のピクセル値から、骨塩量を算出する手法である。

また、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（特許文献１参照）。また、ＣＴ（Computed Tomography）画像を用いて、骨塩量を測定することも行われている。

また、放射線画像に基づいて、骨部領域の骨量および骨構造の解析を行うことにより、将来の骨折リスクを導出する手法も提案されている（特許文献２参照）。また、骨部領域の部分領域毎に骨塩量を測定することも行われている（特許文献３参照）。特許文献３に記載された手法は、椎骨を海綿骨領域と皮質骨領域とに分割したり、大腿骨を大腿骨頸部の領域とそれ以外の領域とに分割したりすることにより、分割した部分領域における骨塩量を測定している。

特開２０１８－０１５４５３号公報 特表平０９－５０８８１３号公報 特開２０１９－２０２０３５号公報

ところで、骨は立体的な形状を有する。このため、特許文献３に記載された手法のように、２次元画像上における骨部の部分領域を用いても、骨部の状態を３次元的に把握することは困難である。

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、骨部の状態を３次元的に把握できるようにすることを目的とする。

本開示による放射線画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、
骨部を含む被写体に対して第１の方向から放射線を照射する第１の撮影に基づく、少なくとも１つの第１方向放射線画像を取得し、被写体に対して第１の方向と異なる第２の方向から放射線を照射する第２の撮影に基づく、少なくとも１つの第２方向放射線画像を取得し、
第１方向放射線画像および第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出し、
第１方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第１方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、小領域毎に骨部についての第１の評価結果を導出し、第２方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第２方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、小領域毎に骨部についての第２の評価結果を導出するように構成される。

なお、第１の方向と第２の方向とがなす角度は、６０度以上１２０度以下であることが好ましく、８０度以上１００度以下であることがより好ましく、９０度であることが最も好ましい。すなわち、本開示による放射線画像処理装置においては、第１の方向は被写体を正面または背面に放射線を照射する方向であり、第２の方向は被写体の側面に放射線を照射する方向であってもよい。この場合、第１の方向と第２の方向とがなす角度は９０度となる。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、第２方向放射線画像に基づいて被写体の第１の方向における第１の体厚の最大値を導出し、第１方向放射線画像に基づいて被写体の第２の方向における第２の体厚の最大値を導出し、
第１の体厚の最大値および第２の体厚の最大値に基づいて、第１方向放射線画像および第２方向放射線画像に含まれる、放射線の散乱線成分による影響が除去された骨塩量を導出するように構成されるものであってもよい。

この場合、プロセッサは、放射線を出射する放射線源と、第１方向放射線画像および第２方向放射線画像を取得する放射線検出器との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、放射線の散乱線成分による影響が除去された骨塩量を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、第１の撮影として、それぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線を第１の方向から被写体に照射する撮影を行うことにより、第１の放射線画像および第２の放射線画像を第１方向放射線画像として取得し、
第１の放射線画像および第２の放射線画像に基づいて、被写体の骨部が強調された第１の骨部画像を導出し、
第１の骨部画像に基づいて、第１方向放射線画像の画素単位で骨塩量を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、第２の撮影として、それぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線を第２の方向から被写体に照射する撮影を行うことにより、第３の放射線画像および第４の放射線画像を第２方向放射線画像として取得し、
第３の放射線画像および第４の放射線画像に基づいて、被写体の骨部が強調された第２の骨部画像を導出し、
第２の骨部画像に基づいて、第２方向放射線画像の画素単位で骨塩量を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、小領域は、第１方向放射線画像および第２方向放射線画像において、椎体を上下方向および左右方向の少なくとも一方の方向に分割した領域であってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、脊柱のアライメントにも基づいて、第１の評価結果および第２の評価結果を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、海綿骨の領域についてのみ第１の評価結果および第２の評価結果を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、第１の評価結果および第２の評価結果をディスプレイに表示するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、骨部の３次元画像に、第１の評価結果および第２の評価結果を重畳表示するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、撮影時期が異なる複数の第１方向放射線画像および複数の第２方向放射線画像を取得し、
撮影時期毎に骨塩量を導出し、
複数の第１方向放射線画像および複数の第２方向放射線画像の小領域のそれぞれにおける骨塩量の経時変化に基づいて、第１の評価結果および第２の評価結果を導出するように構成されるものであってもよい。

また、本開示による放射線画像処理装置においては、第１の評価結果および第２の評価結果は、骨部に対する薬の効き具合であってもよい。

本開示による放射線画像処理方法は、骨部を含む被写体に対して第１の方向から放射線を照射する第１の撮影に基づく、少なくとも１つの第１方向放射線画像を取得し、被写体に対して第１の方向と異なる第２の方向から放射線を照射する第２の撮影に基づく、少なくとも１つの第２方向放射線画像を取得し、
第１方向放射線画像および第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出し、
第１方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第１方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、小領域毎に骨部についての第１の評価結果を導出し、第２方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第２方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、小領域毎に骨部についての第２の評価結果を導出する。

なお、本開示による放射線画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムとして提供してもよい。

本開示によれば、骨部の状態を３次元的に把握することができる。

本開示の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図 本開示の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムにおいて、被写体の側面からの撮影を説明するための概略ブロック図 本開示の実施形態による放射線画像処理装置の概略構成を示す図 本開示の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図 正面像である第１の放射線画像と側面像である第３の放射線画像とを並べて示す図 被写体の体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示す図 ルックアップテーブルの一例を示す図 椎体の分割を説明するための図 椎体の分割を説明するための図 椎体の分割を説明するための図 評価結果の表示画面を示す図 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 椎骨の構造を示す図 評価結果の表示画面を示す図 小領域毎に導出した骨塩量の代表値そのものの表示画面を示す図 海綿骨の領域についてのみ導出した評価結果の表示画面を示す図 被写体の正面像である第１の骨部画像における脊柱のアライメントの導出を説明するための図 被写体の側面像である第２の骨部画像における脊柱のアライメントの導出を説明するための図 骨折リスクを評価結果とした場合の表示画面を示す図 骨塩量の経時比較を説明するための図 骨塩量の経時変化を示す図 本開示の他の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図

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放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システムは、撮影装置１と、本実施形態による放射線画像処理装置１０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、Ｘ線源３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線を、それぞれエネルギーを変えて照射するいわゆる１ショットエネルギーサブトラクションを行うための撮影装置である。撮影時においては、図１に示すように、Ｘ線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、Ｘ線エネルギー変換フィルタ７、および第２の放射線検出器６を配置して、Ｘ線源３を駆動させる。Ｘ線エネルギー変換フィルタ７は、Ｘ線に含まれる特定のエネルギー成分を吸収し得る銅板等の金属板によって構成される。

第１および第２の放射線検出器５、６は、それぞれ、Ｘ線源３から出射され、被写体Ｈを透過したＸ線に基づいて放射線画像を生成する。第１および第２の放射線検出器５、６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ＦＰＤ（Flat Panel Detector）の形態を有していてもよい。この場合において、第１および第２の放射線検出器５、６は、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する直接型であってもよいし、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間接型であってもよい。また、第１および第２の放射線検出器５、６は、イメージングプレートに記録した画像を、レーザー光線を照射することによって読み取るＣＲ（Computed Ragiography）技術を適用したものであってもよい。Ｘ線エネルギー変換フィルタ７は、Ｘ線に含まれる特定のエネルギー成分を吸収し得る銅板等の金属板によって構成される。

第１の放射線検出器５、Ｘ線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６が、図１に示す順序で重ねられた状態で被写体Ｈの撮影を行うことにより、１ショットエネルギーサブトラクションが実現される。すなわち、第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６から、エネルギー分布が異なる２つの放射線画像が取得される。

第１の放射線検出器５においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーのＸ線による被写体Ｈの放射線画像が取得される。また、第２の放射線検出器６においては、軟線が除かれた高エネルギーのＸ線による被写体Ｈの放射線画像が取得される。取得された放射線画像は、放射線画像処理装置１０に入力される。

ここで、本実施形態においては、まず図１に示すように、被写体Ｈの胸側を第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６に向け、被写体Ｈの背面から被写体ＨにＸ線を照射する第１の撮影を行う。これにより、第１の放射線検出器５においては、低エネルギーのＸ線による被写体Ｈの胸腹部の正面像である第１の放射線画像Ｇ１が取得される。第２の放射線検出器６においては、高エネルギーのＸ線による被写体Ｈの胸腹部の正面像である第２の放射線画像Ｇ２が取得される。第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２が、本開示の第１方向放射線画像に対応する。

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Ｘ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Ｘ線の一次線成分および散乱線成分が含まれる。

また、本実施形態においては、図２に示すように、被写体Ｈの側部を第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６に向け、被写体Ｈの側面から被写体ＨにＸ線を照射する第２の撮影を行う。これにより、第１の放射線検出器５においては、低エネルギーのＸ線による被写体Ｈの胸腹部の側面像である第３の放射線画像Ｇ３が取得される。第２の放射線検出器６においては、高エネルギーのＸ線による被写体Ｈの胸腹部の側面像である第４の放射線画像Ｇ４が取得される。第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４が、本開示の第２方向放射線画像に対応する。

放射線画像処理装置１０は、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２、並びに第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４に基づいて、これらの放射線画像に含まれる骨部についての評価結果を導出する機能を有する。本実施形態においては、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４は、被写体Ｈの胸腹部の放射線画像であり、椎骨を含む。本実施形態による放射線画像処理装置１０は、骨部の評価結果として椎骨に含まれる椎体についての評価結果を導出するものとする。

次いで、本実施形態に係る放射線画像処理装置について説明する。まず、図３を参照して、本実施形態に係る放射線画像処理装置のハードウェア構成を説明する。図３に示すように、放射線画像処理装置１０は、ワークステーション、サーバコンピュータおよびパーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、不揮発性のストレージ１３、および一時記憶領域としてのメモリ１６を備える。また、放射線画像処理装置１０は、液晶ディスプレイ等のディスプレイ１４、キーボードおよびマウス等の入力デバイス１５、並びに外部のネットワーク（不図示）に接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）１７を備える。ＣＰＵ１１、ストレージ１３、ディスプレイ１４、入力デバイス１５、メモリ１６およびネットワークＩ／Ｆ１７は、バス１８に接続される。なお、ＣＰＵ１１は、本開示におけるプロセッサの一例である。

ストレージ１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、およびフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としてのストレージ１３には、放射線画像処理装置１０にインストールされた放射線画像処理プログラム１２が記憶される。ＣＰＵ１１は、ストレージ１３から放射線画像処理プログラム１２を読み出してメモリ１６に展開し、展開した放射線画像処理プログラム１２を実行する。

なお、放射線画像処理プログラム１２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、要求に応じて放射線画像処理装置１０を構成する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、その記録媒体から放射線画像処理装置１０を構成するコンピュータにインストールされる。

次いで、本実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を説明する。図４は、本実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図である。図４に示すように，放射線画像処理装置１０は、画像取得部２１、体厚導出部２２、骨部画像導出部２３、第１の導出部２４、第２の導出部２５および表示制御部２６を備える。そして、ＣＰＵ１１は、放射線画像処理プログラム１２を実行することにより、画像取得部２１、体厚導出部２２、骨部画像導出部２３、第１の導出部２４、第２の導出部２５および表示制御部２６として機能する。

画像取得部２１は、撮影装置１に被写体Ｈの撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線検出器５，６から、被写体Ｈの胸腹部の正面像である第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２、並びに被写体Ｈの胸腹部の側面像である第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４を取得する。第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２、並びに第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４の取得に際しては、放射線の照射線量、管電圧およびＳＩＤ（Source-to-Image receptor Distance：Ｘ線管焦点受像面間距離）等の撮影条件が設定される。設定された撮影条件は、ストレージ１３に記憶される。

ここで、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４には、被写体Ｈに照射されたＸ線が、被写体Ｈにより散乱されることによる散乱線成分が含まれる。このため、本実施形態においては、後述する骨部画像導出部２３が、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４から散乱線成分を除去する。散乱線成分の除去には、被写体Ｈの体厚分布が必要である。このために、体厚導出部２２は、放射線画像の各画素位置（ｘ，ｙ）における被写体Ｈの体厚分布（ｘ，ｙ）を導出する。本実施形態においては、被写体Ｈの正面像である第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２、並びに被写体Ｈの側面像である第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４が取得されている。このため、本実施形態において、体厚導出部２２は、被写体Ｈの正面像である第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に基づいて、被写体Ｈの前後方向における第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を導出する。また、体厚導出部２２は、被写体Ｈの側面像である第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４に基づいて、被写体Ｈの左右方向における第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を導出する。

まず、被写体Ｈの前後方向における第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出について説明する。本実施形態において、体厚導出部２２は、被写体Ｈの第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出に際し、被写体Ｈに近い側の第１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、被写体Ｈから遠い側の第２の放射線検出器６により取得された第２の放射線画像Ｇ２を用いてもよい。また、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、各放射線画像に含まれる被写体Ｈの軟部が強調された軟部画像を生成し、軟部画像を用いて被写体Ｈの第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を導出してもよい。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生成し、低周波画像を用いて第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を導出してもよい。

体厚導出部２２は、例えば特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法を用いて、被写体Ｈの第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を導出してもよい。以下において、被写体Ｈの第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出方法の一例について説明する。

まず、体厚導出部２２は、初期体厚分布Ｔｓ１（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルＫ１を取得する。仮想モデルＫ１は、初期体厚分布Ｔｓ１（ｘ，ｙ）に従った体厚が、第１の放射線画像Ｇ１の各画素の座標位置に対応付けられた、被写体Ｈを仮想的に表すデータである。なお、初期体厚分布Ｔｓ１（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルＫ１は、ストレージ１３に予め記憶されているものとするが、仮想モデルＫ１が保存された外部のサーバから取得するようにしてもよい。

次に、体厚導出部２２は、下記の式（１）、（２）に示すように、仮想モデルＫ１に基づいて、仮想モデルＫ１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Ｉｐ１（ｘ，ｙ）と、仮想モデルＫ１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Ｉｓ１（ｘ，ｙ）とを導出する。さらに、体厚導出部２２は、下記の式（３）に示すように、推定一次線画像Ｉｐ１（ｘ，ｙ）と推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）とを合成した画像を、被写体Ｈの撮影により得られた第１の放射線画像Ｇ１を推定した推定画像Ｉｍ１（ｘ，ｙ）として導出する。

Ip1(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T1(x,y)) （１）
Is1(x,y) = Io(x,y)＊Sσ(T1(x,y)) （２）
Im1(x,y) = Is1(x,y)+Ip1(x,y) （３）

ここで、（ｘ，ｙ）は第１の放射線画像Ｇ１の画素位置の座標、Ｉｐ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における一次線成分、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における散乱線成分、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体Ｈの表面への入射線量、μは被写体ＨのＸ線減弱係数、Ｓσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体Ｈの第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）に応じた散乱の特性を表す畳みこみカーネルである。なお、１回目の推定画像Ｉｍ１（ｘ，ｙ）の導出の際には、式（１）、（２）における体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）として、初期体厚分布Ｔｓ１（ｘ，ｙ）を用いる。式（１）は公知の指数減弱則に基づく式であり、式（２）は「J M Boon et al, An analytical model of the scattered radiation distribution in diagnostic radiolog, Med. Phys. 15(5), Sep/Oct 1988」（参考文献１）に記載された手法に基づく式である。なお、被写体Ｈの表面への入射線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、撮影条件に基づいて導出される照射線量である。なお、被写体ＨのＸ線減弱係数としては、被写体Ｈの軟部組織のＸ線減弱係数を用いればよい。

また、式（２）における＊は畳みこみ演算を表す演算子である。カーネルの性質は、被写体Ｈの体厚の他に、照射野の分布、被写体Ｈの組成の分布、撮影時の照射線量、管電圧、撮影距離、および放射線検出器５，６の特性等によっても変化する。参考文献１に記載された手法によれば散乱線は一次線に対する位置拡張関数（Point Spread Function、式（３）におけるSσ（Ｔ１（ｘ，ｙ）））の畳みこみにより近似することができる。なお、Sσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））は、照射野情報、被写体情報および撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。

本実施形態においては、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいてSσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））を算出してもよいが、各種照射野情報、各種被写体情報および各種撮影条件とSσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））とを対応付けたテーブルをストレージ１３に記憶しておき、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて、このテーブルを参照してSσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））を求めるようにしてもよい。なお、Sσ（Ｔ１（ｘ，ｙ））をＴ１（ｘ，ｙ）にて近似するようにしてもよい。

次に、体厚導出部２２は、推定画像Ｉｍ１と第１の放射線画像Ｇ１との違いが小さくなるように仮想モデルＫ１の初期体厚分布Ｔｓ１（ｘ，ｙ）を修正する。体厚導出部２２は、推定画像Ｉｍ１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、修正した第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を用いた推定画像Ｉｍ１の生成および第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の修正を繰り返し行う。体厚導出部２２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの正面像における第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）として導出する。

ところで、被写体Ｈの体軸に垂直な断面は楕円形状に近い形状を有するため、第１の放射線画像Ｇ１において、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）が最大になる場所は、椎体の場所である。椎体は骨部組織であり、軟部組織よりもＸ線減弱が大きいため、導出される第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）が、椎体の場所において実際の体厚よりも大きくなってしまう可能性がある。ここで、本実施形態においては、被写体Ｈの側面像である第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４を取得している。図５は正面像である第１の放射線画像Ｇ１と側面像である第３の放射線画像Ｇ３とを並べて示す図である。図５に示すように、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出に際し、第３の放射線画像Ｇ３を見れば、同じｙ方向の位置における被写体Ｈの前後方向の体厚の最大値が分かる。逆に、後述する第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出に際し、第１の放射線画像Ｇ１を見れば、同じｙ方向の位置における被写体Ｈの左右方向の体厚の最大値が分かる。なお、図５において、ｘ、ｙは第１の放射線画像Ｇ１および第３の放射線画像Ｇ３の２次元座標を示す。

このため、本実施形態においては、体厚導出部２２は、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）を導出する際に、第３の放射線画像Ｇ３において計測される、同一のｙ方向の位置における被写体Ｈの体厚の最大値以下となるように、修正された第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の値を制限する。これにより、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出精度を向上できる。また、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出の処理時間を短縮できる。

次いで、被写体Ｈの左右方向における第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出について説明する。本実施形態において、体厚導出部２２は、被写体Ｈの第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出に際し、被写体Ｈに近い側の第１の放射線検出器５により取得された第３の放射線画像Ｇ３を用いる。しかしながら、被写体Ｈから遠い側の第２の放射線検出器６により取得された第４の放射線画像Ｇ４を用いてもよい。また、第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４に対して、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、各放射線画像に含まれる被写体Ｈの軟部が強調された軟部画像を生成し、軟部画像を用いて被写体Ｈの第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を導出してもよい。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生成し、低周波画像を用いて第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を導出してもよい。

まず、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出に際し、体厚導出部２２は、初期体厚分布Ｔｓ２（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルＫ２を取得する。仮想モデルＫ２は、初期体厚分布Ｔｓ２（ｘ，ｙ）に従った体厚が、第３の放射線画像Ｇ３の各画素の座標位置に対応付けられた、被写体Ｈを仮想的に表すデータである。なお、初期体厚分布Ｔｓ２（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルＫ２は、ストレージ１３に予め記憶されているものとするが、仮想モデルＫ２が保存された外部のサーバから取得するようにしてもよい。

次に、体厚導出部２２は、下記の式（４）、（５）に示すように、仮想モデルＫ２に基づいて、仮想モデルＫ２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Ｉｐ２（ｘ，ｙ）と、仮想モデルＫ２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Ｉｓ２（ｘ，ｙ）とを導出する。さらに、体厚導出部２２は、下記の式（６）に示すように、推定一次線画像Ｉｐ２（ｘ，ｙ）と推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）とを合成した画像を、被写体Ｈの撮影により得られた第３の放射線画像Ｇ３を推定した推定画像Ｉｍ２（ｘ，ｙ）として導出する。なお、式（４）～（６）における演算式および係数は式（１）～（３）と同一である。

Ip2(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T2(x,y)) （４）
Is2(x,y) = Io(x,y)＊Sσ(T2(x,y)) （５）
Im2(x,y) = Is2(x,y)+Ip2(x,y) （６）

次に、体厚導出部２２は、推定画像Ｉｍ２と第３の放射線画像Ｇ３との違いが小さくなるように仮想モデルＫ２の初期体厚分布Ｔｓ２（ｘ，ｙ）を修正する。体厚導出部２２は、推定画像Ｉｍ２と第３の放射線画像Ｇ３との違いが予め定められた終了条件を満たすまで、修正した第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を用いた推定画像Ｉｍ２の生成および第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の修正を繰り返し行う。体厚導出部２２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの側面像における第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）として導出する。

ここで、体厚導出部２２は、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を導出する際に、第１の放射線画像Ｇ１において計測される、同一のｙ方向の位置における被写体Ｈの体厚の最大値以下となるように、修正された第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の値を制限する。これにより、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出精度を向上できる。また、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出の処理時間を短縮できる。

一方、本実施形態においては、被写体Ｈの正面像および側面像を用いているため、被写体Ｈの前後方向における椎体の厚さを、側面像である第３の放射線画像Ｇ３または第４の放射線画像Ｇ４から導出できる。また、被写体Ｈの左右方向における椎体の厚さを、正面像である第１の放射線画像Ｇ１または第２の放射線画像Ｇ２から導出できる。ここで、椎体は肋骨等と比較してサイズが大きいため、上記式（１）におけるＸ線減弱係数として、椎体の厚さを考慮した値を使用することにより、推定一次線画像Ｉｐ１（ｘ，ｙ）、Ｉｐ２（ｘ，ｙ）、推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）、Ｉｓ２（ｘ，ｙ）、および体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）、Ｔ２（ｘ，ｙ）をより精度よく導出することができる。

このため、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）の導出に際して、第３の放射線画像Ｇ３または第４の放射線画像Ｇ４における椎体の前後方向の厚さＴｂ１（ｘ，ｙ）を導出し、下記の式（７）によりＸ線減弱係数μｔ１（ｘ，ｙ）を導出し、導出したＸ線減弱係数μｔ１（ｘ，ｙ）を式（１）に適用して、推定一次線画像Ｉｐ１（ｘ，ｙ）を導出するようにしてもよい。また、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）の導出に際して、第１の放射線画像Ｇ１または第２の放射線画像Ｇ２における椎体の左右方向の厚さＴｂ２（ｘ，ｙ）を導出し、下記の式（８）によりＸ線減弱係数μｔ２（ｘ，ｙ）を導出し、導出したＸ線減弱係数μｔ２（ｘ，ｙ）を式（４）に適用して、推定一次線画像Ｉｐ２（ｘ，ｙ）を導出するようにしてもよい。なお、式（７）、（８）において、μｓは軟部組織のＸ線減弱係数、μｂは骨部組織のＸ線減弱係数である。

μt1(x,y)={μb×Tb1(x,y)+μs×(T1(x,y)-Tb1(x,y)}/T1(x,y) （７）
μt2(x,y)={μb×Tb2(x,y)+μs×(T2(x,y)-Tb2(x,y)}/T2(x,y） （８）

骨部画像導出部２３は、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２から、被写体Ｈの正面像において骨部が強調された第１の骨部画像Ｇｂ１を導出する。骨部画像導出部２３は、第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４から、被写体Ｈの側面像において骨部が強調された第２の骨部画像Ｇｂ２を導出する。第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の導出に際して、骨部画像導出部２３は、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４から、散乱線成分を除去する。

骨部画像導出部２３は、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去するに際し、第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）に基づいて、上記式（２）により推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）を導出する。そして、骨部画像導出部２３は、第１の放射線画像Ｇ１から推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）を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。一方、第２の放射線画像Ｇ２から散乱線成分を除去するに際し、骨部画像導出部２３は、第２の放射線画像Ｇ２から上記式（２）により導出した推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）を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。この際、骨部画像導出部２３は、第１の放射線検出器５およびＸ線エネルギー変換フィルタ７によるＸ線の減弱を考慮した係数を推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）に乗算し、係数が乗算された推定散乱線画像Ｉｓ１（ｘ，ｙ）を第２の放射線画像Ｇ２から減算してもよい。

一方、第３の放射線画像Ｇ３から散乱線成分を除去するに際し、骨部画像導出部２３は、第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）に基づいて、上記式（５）により推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）を導出する。そして、骨部画像導出部２３は、第３の放射線画像Ｇ３から推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）を減算することにより、第３の放射線画像Ｇ３から散乱線成分を除去する。一方、第４の放射線画像Ｇ４から散乱線成分を除去するに際し、骨部画像導出部２３は、第４の放射線画像Ｇ４から上記式（５）により導出した推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）を減算することにより、第４の放射線画像Ｇ４から散乱線成分を除去する。この際、骨部画像導出部２３は、第１の放射線検出器５およびＸ線エネルギー変換フィルタ７によるＸ線の減弱を考慮した係数を推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）に乗算し、係数が乗算された推定散乱線画像Ｉｓ２（ｘ，ｙ）を第４の放射線画像Ｇ４から減算してもよい。

そして、骨部画像導出部２３は、散乱線成分が除去された第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に対して、例えば下記の式（９）に示すように、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより第１の骨部画像Ｇｂ１を導出する。また、骨部画像導出部２３は、散乱線成分が除去された第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４から、被写体Ｈの側面像において骨部が強調された第２の骨部画像Ｇｂ２を導出する。具体的には、骨部画像導出部２３は、第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４に対して、例えば下記の式（１０）に示すように、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより第２の骨部画像Ｇｂ２を導出する。式（９）、（１０）において、ｗ１，ｗ２は重み付け係数であり、ｘ，ｙは第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の各画素の座標である。

Ｇｂ１（ｘ，ｙ）＝Ｇ１（ｘ，ｙ）－ｗ１×Ｇ２（ｘ，ｙ） （９）
Ｇｂ２（ｘ，ｙ）＝Ｇ３（ｘ，ｙ）－ｗ２×Ｇ４（ｘ，ｙ） （１０）

第１の導出部２４は、第１方向放射線画像および第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出する。すなわち、第１の導出部２４は、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２に含まれる骨部の画素毎に骨塩量Ｂ１，Ｂ２を導出する。本実施形態において、第１の導出部２４は、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の各画素値を、基準撮影条件により取得した場合の骨画像の画素値に変換することにより骨塩量Ｂ１，Ｂ２を導出する。具体的には、第１の導出部２４は、後述するルックアップテーブルから取得される補正係数を用いて、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の各画素値を補正することにより骨塩量Ｂ１，Ｂ２を導出する。

ここで、Ｘ線源３における管電圧が高く、Ｘ線源３から出射されるＸ線が高エネルギーであるほど、放射線画像における軟部と骨部とのコントラストが小さくなる。また、Ｘ線が被写体Ｈを透過する過程において、Ｘ線の低エネルギー成分が被写体Ｈに吸収され、Ｘ線が高エネルギー化するビームハードニングが生じる。ビームハードニングによるＸ線の高エネルギー化は、被写体Ｈの体厚が大きいほど大きくなる。

図６は被写体Ｈの体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示す図である。なお、図６においては、８０ｋＶ、９０ｋＶおよび１００ｋＶの３つの管電圧における、被写体Ｈの体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示している。図６に示すように、管電圧が高いほどコントラストは低くなる。また、被写体Ｈの体厚がある値を超えると、体厚が大きいほどコントラストは低くなる。なお、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２における骨部領域の画素値が大きいほど、骨部と軟部とのコントラストは大きくなる。このため、図６に示す関係は、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２における骨部領域の画素値が大きいほど、高コントラスト側にシフトすることとなる。

本実施形態においては、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２における、撮影時の管電圧に応じたコントラストの相違、およびビームハードニングの影響によるコントラストの低下を補正するための補正係数を取得するためのルックアップテーブルが、ストレージ１３に記憶されている。補正係数は、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の各画素値を補正するための係数である。

図７は、ルックアップテーブルの一例を示す図である。図７において、基準撮影条件を、管電圧９０ｋＶに設定したルックアップテーブルＬＵＴ１が例示されている。図７に示すようにルックアップテーブルＬＵＴ１において、管電圧が大きいほど、かつ被写体Ｈの体厚が大きいほど、大きい補正係数が設定されている。図７に示す例において、基準撮影条件が管電圧９０ｋＶであるため、管電圧が９０ｋＶで体厚が０の場合に、補正係数が１となっている。なお、図７において、ルックアップテーブルＬＵＴ１を２次元で示しているが、補正係数は骨部領域の画素値に応じて異なる。このため、ルックアップテーブルＬＵＴ１は、実際には骨部領域の画素値を表す軸が加わった３次元のテーブルとなる。

第１の導出部２４は、体厚導出部２２が導出した第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）および第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）、並びにストレージ１３に記憶された管電圧の設定値を含む撮影条件に応じた画素毎の補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）を、ルックアップテーブルＬＵＴ１から抽出する。そして、第１の導出部２４は、下記の式（１１）、（１２）に示すように、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２における骨部領域の各画素値Ｇｂ１（ｘ，ｙ）、Ｇｂ２（ｘ，ｙ）に対して、補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）を乗算することにより、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２の画素毎の骨塩量Ｂ１（ｘ，ｙ）、Ｂ２（ｘ，ｙ）を導出する。このようにして導出された骨塩量Ｂ１（ｘ，ｙ）、Ｂ２（ｘ，ｙ）は、基準撮影条件である９０ｋＶの管電圧により被写体Ｈを撮影することにより取得され、かつビームハードニングの影響が除去された放射線画像に含まれる骨部領域の骨部の画素値を表すものとなる。

Ｂ１（ｘ，ｙ）＝Ｃ０（ｘ，ｙ）×Ｇｂ１（ｘ，ｙ） （１１）
Ｂ２（ｘ，ｙ）＝Ｃ０（ｘ，ｙ）×Ｇｂ２（ｘ，ｙ） （１２）

第２の導出部２５は、第１方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第１方向放射線画像について導出された骨塩量Ｂ１（ｘ，ｙ）に基づいて、骨部についての小領域毎の第１の評価結果を導出する。また、第２の導出部２５は、第２方向放射線画像に含まれる骨部を複数の小領域に分割し、第２方向放射線画像について導出された骨塩量Ｂ２（ｘ，ｙ）に基づいて、骨部についての小領域毎の第２の評価結果を導出する。このため、第２の導出部２５は、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２に含まれる各椎体を小領域に分割する。図８は椎体の分割を説明するための図である。なお、図８においては、説明のために第１の骨部画像Ｇｂ１における１つの椎体のみを示しているが、第２の骨部画像Ｇｂ２における椎体も同様に分割することが可能である。図８に示すように、第２の導出部２５は、椎体を上下方向に３分割する。なお、図９に示すように、椎体を左右方向に３分割してもよく、図１０に示すように、椎体を上下方向に３分割し、かつ左右方向に３分割してもよい。第２の導出部２５は、第２の骨部画像Ｇｂ２に含まれる椎体についても同様に小領域に分割する。なお、分割数は３に限定されるものではなく、任意の分割数とすることが可能である。

そして、第２の導出部２５は、分割した小領域毎に、第１の評価結果および第２の評価結果を導出する。具体的には、第１の骨部画像Ｇｂ１について、小領域毎に骨塩量Ｂ１（ｘ，ｙ）の代表値を第１の評価結果Ｒ１として導出する。代表値としては、平均値、中央値、最小値または最大値等を用いることができる。また、第２の骨部画像Ｇｂ２について、小領域毎に骨塩量Ｂ２（ｘ，ｙ）の代表値を第２の評価結果Ｒ２として導出する。

表示制御部２６は、第１の評価結果Ｒ１および第２の評価結果Ｒ２を含む表示画面をディスプレイ１４に表示する。図１１は評価結果の表示画面を示す図である。図１１に示すように、表示制御部２６は、第２の導出部２５が導出した第１の評価結果Ｒ１に応じて、異なる色を第１の骨部画像Ｇｂ１の小領域にマッピングしたマッピング画像３１を表示画面３０に表示する。また、表示制御部２６は、第２の導出部２５が導出した第２の評価結果Ｒ２に応じて、異なる色を第２の骨部画像Ｇｂ２の小領域にマッピングしたマッピング画像３２を表示画面３０に表示する。

なお、図１１においては、説明を簡単なものとするために、マッピング画像３１，３２における、互いに対応する椎体の領域を拡大して表示している。また、図１１においては、骨塩量の色の相違をハッチングの相違により示している。また、骨塩量を表すためのレファレンス３３も表示画面３０に表示されている。

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１２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。入力デバイス１５から処理開始の指示が入力されることにより、放射線画像処理プログラム１２による処理が開始され、まず、画像取得部２１が、撮影装置１に撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線検出器５，６から、被写体Ｈの正面像である第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２、並びに被写体Ｈの側面像である第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４を取得する（放射線画像取得；ステップＳＴ１）。

次いで、体厚導出部２２が、被写体Ｈについての第１の体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）および第２の体厚分布Ｔ２（ｘ，ｙ）を導出する（体厚導出；ステップＳＴ２）。

次いで、骨部画像導出部２３が、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４から散乱線成分を除去し（ステップＳＴ３）、さらに散乱線成分が除去された第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２から、被写体Ｈの正面像において骨部が強調された第１の骨部画像Ｇｂ１を導出する。また、骨部画像導出部２３は、散乱線成分が除去された第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４から、被写体Ｈの側面像において骨部が強調された第２の骨部画像Ｇｂ２を導出する（骨部画像導出；ステップＳＴ４）。

次いで、第１の導出部２４が、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量Ｂ１，Ｂ２を導出する（ステップＳＴ５）。そして、第２の導出部２５が、第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２に含まれる骨部を複数の小領域に分割し（ステップＳＴ６）、小領域毎に第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を導出する（ステップＳＴ７）。さらに、表示制御部２６が、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を含む表示画面をディスプレイ１４に表示し（評価結果表示；ステップＳＴ８）、処理を終了する。

このように、本実施形態においては、被写体Ｈに対して第１の方向からＸ線を照射する第１の撮影に基づいて取得された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から、第１の骨部画像Ｇｂ１を生成する。また、第１の方向と異なる第２の方向からＸ線を照射する第２の撮影に基づいて取得された第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４から、第２の骨部画像Ｇｂ２を生成する。そして、第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２に含まれる骨部を小領域に分割し、小領域毎に骨塩量の第１の評価結果Ｒ１および第２の評価結果Ｒ２を導出するようにした。これにより、本実施形態においては、異なる方向からの撮影により取得した第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２を用いて第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２が導出されることとなる。このため、本実施形態によれば、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２により、骨部の状態を３次元的に把握することができる。

とくに、本実施形態においては、第１の骨部画像Ｇｂ１は被写体Ｈの正面像であり、第２の骨部画像Ｇｂ２は被写体Ｈの側面像である。このため、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を参照することにより、骨部の３次元な状態をより容易に把握することができる。

また、本実施形態においては、第１から第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４から散乱線成分を除去しているため、散乱線の影響のない第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２を導出することができる。したがって、散乱線の影響がないように骨塩量Ｂ１，Ｂ２、さらには第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を導出することができる。

また、本実施形態においては、椎骨に含まれる椎体についての骨塩量を導出している。図１３は椎骨の構造を示す図である。図１３に示すように、椎骨４０は、椎体４１および椎弓４２を含む。椎弓４２は、棘突起４３および左右の横突起４４，４５を含む。第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合、椎骨４０には矢印Ａ方向からＸ線が照射される。このため、第１の骨部画像Ｇｂ１から導出された骨塩量は、椎体４１のみならず、椎弓４２の骨塩量が反映されたものとなる。一方、第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４を取得する場合、椎骨４０には矢印Ｂ方向からＸ線が照射される。このため、第２の骨部画像Ｇｂ２から導出された骨塩量は、椎弓４２の骨塩量は反映されず、椎体４１のみの骨塩量を反映させたものとなる。したがって、本実施形態のように、椎体の側面像である第２の骨部画像Ｇｂ２から骨塩量を導出することにより、椎弓４２の影響がない、椎体４１のみの骨塩量を導出することができる。

なお、上記実施形態においては、第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２のそれぞれに第１の評価結果Ｒ１および第２の評価結果Ｒ２をマッピングしたマッピング画像３１，３２を含む表示画面３０をディスプレイ１４に表示している。しかしながら、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２の表示の態様はこれに限定されるものではない。例えば、図１４に示すように、椎骨の３次元モデル４７を生成し、椎骨の３次元モデル４７に、第１の評価結果Ｒ１および第２の評価結果Ｒ２に応じた色をマッピングしたマッピング画像をディスプレイ１４に表示するようにしてもよい。この場合、椎骨の３次元モデル４７としては、コンピュータグラフィックスにより作成されたものであってもよく、被写体ＨのＣＴ画像等から生成されたものであってもよい。

また、本実施形態においては、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２のマッピングに代えて、小領域毎に導出した骨塩量の代表値そのものをディスプレイ１４に表示してもよい。図１５は、小領域毎に導出した骨塩量の代表値そのものの表示画面を示す図である。図１５に示すように、表示画面３６には、第１の骨部画像Ｇｂ１に小領域毎の第１の評価結果Ｒ１を数値として付与した評価結果画像３７、および第２の骨部画像Ｇｂ２に小領域毎の第２の評価結果Ｒ２を数値として付与した評価結果画像３８が表示されている。なお、図１５においては、説明を簡単なものとするために、評価結果画像３７，３８における、互いに対応する椎体の領域を拡大して表示している。

また、上記実施形態においては、第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２における椎骨の全領域を小領域に分割して第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を導出しているが、これに限定されるものではない。椎体に含まれる海綿骨の領域のみを小領域に分割して第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２を導出するようにしてもよい。図１６に、海綿骨の領域についてのみ導出した評価結果の表示画面を示す。図１６に示すように、表示制御部２６は、第２の導出部２５が導出した第１の評価結果Ｒ１に応じて、異なる色を第１の骨部画像Ｇｂ１の各椎骨における海綿骨内の小領域にマッピングしたマッピング画像５１を表示画面５０に表示する。また、表示制御部２６は、第２の導出部２５が導出した第２の評価結果Ｒ２に応じて、異なる色を第２の骨部画像Ｇｂ２の各椎骨における海綿骨内の小領域にマッピングしたマッピング画像５２を表示画面５０に表示する。

なお、図１６においては、説明を簡単なものとするために、マッピング画像５１，５２における、互いに対応する椎体の領域を拡大して表示している。また、図１６においては、骨塩量の色の相違をハッチングの相違により示している。また、骨塩量を表すためのレファレンス５３も表示画面５０に表示されている。

また、上記実施形態においては、第２の導出部２５が、脊柱のアライメントおよび小領域毎の骨塩量に基づいて、骨折リスクを表す情報を第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２として導出するようにしてもよい。まず、第１の骨部画像Ｇｂ１から導出した骨塩量を用いる場合について説明する。図１７は、被写体Ｈの正面像である第１の骨部画像における脊柱のアライメントの導出を説明するための図である。なお、図１７に示す脊柱は、側湾症のために曲がっている。図１７に示すように、被写体Ｈの正面像に関して、第２の導出部２５は、脊柱のアライメントとしてコブ角αを算出する。そして、コブ角αと小領域毎の骨塩量の代表値とに基づいて、各椎骨の骨折リスクを算出する。なお、椎体骨折は第１１胸椎Ｔｈ１１、第１２胸椎Ｔｈ１２および第１から第４腰椎Ｌ１～Ｌ４において多く発生するため、これらの椎骨においてのみ、コブ角αおよび骨塩量の代表値を導出するようにしてもよい。また、骨塩量の代表値としては、各椎体における小領域毎に導出した骨塩量のうちの平均値、中央値、最小値または最大値等を用いることができる。しかしながら、骨折リスクを評価結果として導出するために、本実施形態においては、骨塩量の代表値として最小値を用いるものとする。

ここで、コブ角とは、湾曲の頂点になっている椎骨（頂椎）の上と下でそれぞれ最も大きく傾斜した椎骨の外縁から直線を延ばし、その２本の直線の交差する角度である。なお、コブ角αおよび椎体における小領域毎の骨塩量の代表値と骨折リスクとの関係はテーブルまたは計算式により定められている。第２の導出部２５は、テーブルまたは計算式を参照して、コブ角および小領域毎の骨塩量の代表値から骨折リスクを第１の評価結果Ｒ１として算出する。この際、第２の導出部２５は、第１１胸椎Ｔｈ１１、第１２胸椎Ｔｈ１２および第１から第４腰椎Ｌ１～Ｌ４のうちの最も高い骨折リスクを第１の評価結果Ｒ１として導出する。

次いで、第２の骨部画像Ｇｂ２から導出した骨塩量を用いる場合について説明する。図１８は、被写体Ｈの側面像における脊柱のアライメントの導出を説明するための図である。被写体Ｈの側面像における脊柱のアライメントに関して、第２の導出部２５は、胸椎後弯角β１、腰椎前弯角β２および仙骨傾斜角β３を用いる。胸椎後弯角β１は、第４胸椎Ｔｈ４の上縁および第１２胸椎Ｔｈ１２の下縁から直線を延ばし、その２本の直線が交差する角度である。腰椎前弯角β２は、第１２胸椎Ｔｈ１２の下縁および第１仙骨Ｓ１の上縁から直線を延ばし、その２本の直線が交差する角度である。仙骨傾斜角β３は第１仙骨Ｓ１の上縁が水平線に対してなす角度である。なお、胸椎後弯角β１、腰椎前弯角β２および仙骨傾斜角β３、並びに椎体における小領域毎の骨塩量の代表値と骨折リスクとの関係はテーブルまたは計算式により定められている。第２の導出部２５は、テーブルまたは計算式を参照して、胸椎後弯角β１、腰椎前弯角β２および仙骨傾斜角β３、並びに椎体における小領域毎の骨塩量の代表値から骨折リスクを第２の評価結果Ｒ２として算出する。この際、第２の導出部２５は、第１の評価結果Ｒ１を導出する場合と同様に、第１１胸椎Ｔｈ１１、第１２胸椎Ｔｈ１２および第１から第４腰椎Ｌ１～Ｌ４について小領域毎に骨塩量の代表値を導出し、導出した代表値のうちの最小値を用いて、骨折リスクを第２の評価結果Ｒ２として算出する。

図１９は、骨折リスクを評価結果とした場合の表示画面を示す図である。図１９に示すように、表示画面６０には、第１の骨部画像Ｇｂ１の一部の領域を拡大した評価結果画像６１、および評価結果画像６１に対応する椎骨を含む第２の骨部画像Ｇｂ２の一部の領域を拡大した評価結果画像６２が表示されている。また、評価結果画像６１には、第１の評価結果Ｒ１としての骨折リスク６３が数値として表示されている。評価結果画像６２には、第２の評価結果Ｒ２としての骨折リスク６４が数値として表示されている。また、図１９に示す骨折リスクは数値が大きいほど高いものとなる。このように、第１および第２の評価結果Ｒ１，Ｒ２として骨折リスクを導出して表示することにより、骨折のリスクが高い患者に対して骨折の予防策をとるように指導をすることができる。

なお、図１９に示す評価結果画像６１，６２に、小領域毎に導出した骨塩量を上記図１１に示すようにマッピングしてもよく、上記図１５と同様に、小領域毎に導出した骨塩量の代表値を付与するようにしてもよい。また、上記図１６と同様に、海綿骨の領域に対してのみ、骨塩量をマッピングしてもよい。

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並びに第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４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並びに第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４を取得してもよい。この場合、体厚分布および散乱線成分を導出するための撮影条件としては、第１～第４の放射線画像Ｇ１～Ｇ４のそれぞれを取得した際の撮影条件を用いればよい。また、２ショット法の場合、被写体Ｈの体動により、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２並びに第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４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および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２並びに第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４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、例えば、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に関して、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、骨部画像導出部２３が第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から第１の骨部画像Ｇｂ１を導出しているが、これに限定されるものではない。第１の放射線画像Ｇ１または第２の放射線画像Ｇ２そのものを第１の骨部画像Ｇｂ１として用いてもよい。

また、上記実施形態においては、骨部画像導出部２３が第３および第４の放射線画像Ｇ３，Ｇ４から第２の骨部画像Ｇｂ２を導出しているが、これに限定されるものではない。第３の放射線画像Ｇ３または第４の放射線画像Ｇ４そのものを第２の骨部画像Ｇｂ２として用いてもよい。

また、上記実施形態においては、被写体Ｈの正面および側面のそれぞれについて、２つの放射線検出器５，６を用いて２つの放射線画像を取得し、２つの放射線画像から第１および第２の骨部画像Ｇｂ１，Ｇｂ２を導出しているが、これに限定されるものではない。１つの放射線検出器のみを用いて、被写体Ｈの正面および側面のそれぞれについて、１つの放射線画像を取得するようにしてもよい。この場合、被写体Ｈの正面および側面のそれぞれについての１つの放射線画像を、それぞれ第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２として用いればよい。

また、上記実施形態においては、被写体Ｈの正面および側面からＸ線を照射することにより被写体Ｈの撮影を行っているが、被写体Ｈの背面および側面からＸ線を照射することにより被写体Ｈの撮影を行うようにしてもよい。また、被写体ＨにＸ線を照射する第１の方向および第２の方向は、被写体Ｈの正面（背面）および側面に限定されるものではない。被写体Ｈに含まれる対象とする骨部を異なる方向から撮影するものであれば、任意の方向とすることができる。なお、第１の方向と第２の方向とがなす角度は、６０度以上１２０度以下であることが好ましく、８０度以上１００度以下であることがより好ましく、被写体Ｈの正面（背面）および側面からＸ線を照射する９０度であることが最も好ましい。

また、上記実施形態においては、同一被写体Ｈについて、異なる撮影日時に撮影を行うことにより導出した第１の骨部画像Ｇｂ１および第２の骨部画像Ｇｂ２を用いて、小領域毎に骨塩量の経時比較を行うようにしてもよい。図２０は、骨塩量の経時比較を説明するための図である。なお、図２０においては説明のために、撮影日時が異なる正面像である２つの第１の骨部画像Ｇｂ１１，Ｇｂ１２に含まれる同一の１つの椎骨のみを示している。図２０に示すように、同一の椎骨について、第１の骨部画像Ｇｂ１１，Ｇｂ１２間で比較を行うことにより、同一の椎骨における小領域毎に骨塩量の変化を確認することができる。すなわち、投薬を行っている場合は、小領域毎に薬の効き具合を確認することができる。また、経過のみを見ている場合には、小領域毎に骨塩量の変化、すなわち骨粗鬆症の進行を確認することができる。

さらに，図２１に示すように，対応する領域間において、骨塩量の差分を導出し、差分値を骨部画像にマッピングして評価結果を導出するようにしてもよい。なお、図２１に示す評価結果Ｒ３においては、骨塩量が増加した小領域に斜め方向のハッチングを付与し、骨塩量が減少した小領域にドット状のハッチングを付与している。なお，骨塩量の変化がない小領域にはハッチングは付与していない。これにより、小領域毎の骨塩量の増減をより容易に確認することができる。

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２２に示すように、臥位で被写体Ｈを撮影してもよい。図２２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９に仰臥または側臥した被写体Ｈの放射線画像を取得するための撮影装置である。なお、図２２においては被写体Ｈが仰臥した状態を示している。図２２に示す撮影装置１Ａにおいては、Ｘ線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、Ｘ線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６が配置されている。また、撮影台９の天板９Ａ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）８が配置されている。グリッド８、第１の放射線検出器５、Ｘ線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６は、撮影台９の天板９Ａの下面に設けられた取付部９Ｂにより、撮影台９に取り外し可能に取り付けられている。

図２２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９の天板９Ａおよびグリッド８が介在している。また、図１に示す撮影装置１および図２２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９Ａおよびグリッド８、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９Ａ、グリッド８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。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１３に保存しておく。そして、体厚導出部２２が、被写体Ｈの体厚分布を推定する際に、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、体厚導出部２２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合成して推定画像を生成する。さらに、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。これにより、体厚導出部２２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの体厚分布Ｔ１（ｘ，ｙ）として導出する。なお、骨部画像導出部２３において、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、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、第３の放射線画像Ｇ３および第４の放射線画像Ｇ４からも散乱線成分を除去することができる。

また、上記実施形態においては、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、画像取得部２１、体厚導出部２２、骨部画像導出部２３、第１の導出部２４、第２の導出部２５および表示制御部２６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
３ Ｘ線源
５，６ 放射線検出器
７ Ｘ線エネルギー変換フィルタ
８ 散乱線除去グリッド
９ 撮影台
９Ａ 天板
９Ｂ 取付部
１０ 放射線画像処理装置
１１ ＣＰＵ
１２ 放射線画像処理プログラム
１３ ストレージ
１４ ディスプレイ
１５ 入力デバイス
１６ メモリ
１７ ネットワークＩ／Ｆ
１８ バス
２１ 画像取得部
２２ 体厚導出部
２３ 骨部画像導出部
２４ 第１の導出部
２５ 第２の導出部
２６ 表示制御部
３０，３６，５０，６０ 表示画面
３１，３２，５１，５２ マッピング画像
３３，５３ レファレンス
３７，３８，６１，６２ 評価結果画像
４０ 椎骨
４１ 椎体
４２ 椎弓
４３ 棘突起
４４，４５ 横突起
４７ 椎骨の３次元モデル
６３，６４ 骨折リスク
Ｇｂ１，Ｇｂ１１，Ｇｂ１２ 第１の骨部画像
Ｇｂ２ 第２の骨部画像
Ｒ１～Ｒ３ 評価結果

Claims (15)

1. 少なくとも１つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   骨部を含む被写体に対して第１の方向から放射線を照射する第１の撮影に基づく、少なくとも１つの第１方向放射線画像を取得し、前記被写体に対して前記第１の方向と異なる第２の方向から前記放射線を照射する第２の撮影に基づく、少なくとも１つの第２方向放射線画像を取得し、
   前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出し、
   前記第１方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第１方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第１の評価結果を導出し、前記第２方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第２方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第２の評価結果を導出するように構成される放射線画像処理装置。
2. 前記第１の方向は前記被写体を正面または背面に前記放射線を照射する方向であり、前記第２の方向は前記被写体の側面に前記放射線を照射する方向である請求項１に記載の放射線画像処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記第２方向放射線画像に基づいて前記被写体の前記第１の方向における第１の体厚の最大値を導出し、前記第１方向放射線画像に基づいて前記被写体の前記第２の方向における第２の体厚の最大値を導出し、
   前記第１の体厚の最大値および前記第２の体厚の最大値に基づいて、前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像に含まれる、前記放射線の散乱線成分による影響が除去された前記骨塩量を導出するように構成される請求項１または２に記載の放射線画像処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記放射線を出射する放射線源と、前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像を取得する放射線検出器との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、前記放射線の散乱線成分による影響が除去された前記骨塩量を導出するように構成される請求項３に記載の放射線画像処理装置。
5. 前記プロセッサは、前記第１の撮影として、それぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線を前記第１の方向から前記被写体に照射する撮影を行うことにより、第１の放射線画像および第２の放射線画像を前記第１方向放射線画像として取得し、
   前記第１の放射線画像および前記第２の放射線画像に基づいて、前記被写体の前記骨部が強調された第１の骨部画像を導出し、
   前記第１の骨部画像に基づいて、前記第１方向放射線画像の画素単位で前記骨塩量を導出するように構成される請求項１から４のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
6. 前記プロセッサは、前記第２の撮影として、それぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線を前記第２の方向から前記被写体に照射する撮影を行うことにより、第３の放射線画像および第４の放射線画像を前記第２方向放射線画像として取得し、
   前記第３の放射線画像および前記第４の放射線画像に基づいて、前記被写体の前記骨部が強調された第２の骨部画像を導出し、
   前記第２の骨部画像に基づいて、前記第２方向放射線画像の画素単位で前記骨塩量を導出するように構成される請求項１から５のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
7. 前記骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、前記小領域は、前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像において、前記椎体を上下方向および左右方向の少なくとも一方の方向に分割した領域である請求項１から６のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
8. 前記プロセッサは、前記骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、脊柱のアライメントにも基づいて、前記第１の評価結果および第２の評価結果を導出するように構成される請求項１から７のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
9. 前記プロセッサは、前記骨部が椎骨に含まれる椎体である場合、海綿骨の領域についてのみ前記第１の評価結果および前記第２の評価結果を導出するように構成される請求項１から８のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
10. 前記プロセッサは、前記第１の評価結果および前記第２の評価結果をディスプレイに表示するように構成される請求項１から９のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
11. 前記プロセッサは、前記骨部の３次元画像に、前記第１の評価結果および第２の評価結果を重畳表示するように構成される請求項１０に記載の放射線画像処理装置。
12. 前記プロセッサは、撮影時期が異なる複数の第１方向放射線画像および複数の第２方向放射線画像を取得し、
    撮影時期毎に前記骨塩量を導出し、
    前記複数の第１方向放射線画像および前記複数の第２方向放射線画像の前記小領域のそれぞれにおける前記骨塩量の経時変化に基づいて、前記第１の評価結果および前記第２の評価結果を導出するように構成される請求項１から１１のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
13. 前記第１の評価結果および前記第２の評価結果は、前記骨部に対する薬の効き具合である請求項１２に記載の放射線画像処理装置。
14. 骨部を含む被写体に対して第１の方向から放射線を照射する第１の撮影に基づく、少なくとも１つの第１方向放射線画像を取得し、前記被写体に対して前記第１の方向と異なる第２の方向から前記放射線を照射する第２の撮影に基づく、少なくとも１つの第２方向放射線画像を取得し、
    前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出し、
    前記第１方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第１方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第１の評価結果を導出し、前記第２方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第２方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第２の評価結果を導出する放射線画像処理方法。
15. 骨部を含む被写体に対して第１の方向から放射線を照射する第１の撮影に基づく、少なくとも１つの第１方向放射線画像を取得し、前記被写体に対して前記第１の方向と異なる第２の方向から前記放射線を照射する第２の撮影に基づく、少なくとも１つの第２方向放射線画像を取得する手順と、
    前記第１方向放射線画像および前記第２方向放射線画像のそれぞれに含まれる骨部において、画素単位で骨塩量を導出する手順と、
    前記第１方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第１方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第１の評価結果を導出し、前記第２方向放射線画像に含まれる前記骨部を複数の小領域に分割し、前記第２方向放射線画像について導出された骨塩量に基づいて、前記小領域毎に前記骨部についての第２の評価結果を導出する手順とをコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラム。

Images