JP7419307B2

JP7419307B2 - 画像処理装置

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Description

本開示は、画像処理装置、放射線撮影システム、画像処理装置の画像処理方法、およびプログラムに関する。

医療画像診断に用いる撮影システムとして、半導体材料によって形成されたＦＰＤ（フラットパネルディテクタ）と呼ばれる放射線検出器を用いた放射線撮影システムが知られている。このような放射線撮影システムは、医療分野において被写体を透過した放射線を画像化するデジタル撮影システムとして用いられる。

ＦＰＤに配置される複数の画素の中に、ＦＰＤの製造工程上の問題などによって、常に異常な信号を出力する画素（以下、欠損画素と呼ぶ）が存在する場合がある。このような欠損画素は、撮影された画像上で異常な値となるため、欠損補正と呼ばれる補正処理を行うのが一般的である。なお、欠損補正の最も単純な方法は、周辺の正常画素の値を用いた補間であるが、この方法はナイキスト周波数の１／２以上となる信号成分を復元することができない。

そこで、特許文献１には、予測分析によって周辺の統計的な性質から欠損画素の値を推定する方法が記載されている。この方法は、グリッドなどの高周波成分が重畳した撮影データにおいてもグリッド信号を含む信号成分を高い精度で予測可能である。また、特許文献２には、欠損画素の内外の画素値に基づいてグリッド縞を予測し、復元する方法が記載されている。

特開２００２－３３０３４１号公報特開２０１２－２９８２６号公報

しかしながら、特許文献１の方法は、欠損画素が１画素の幅であることを前提としており、欠損画素が大きな塊になる場合や周辺に密集する場合は考慮されておらず、このようなケースでは予測精度が悪くなるという課題がある。

また、特許文献２の方法は、欠損画素が大きな塊になった場合も補正可能であるが、画素ピッチとグリッドの周期の関係を利用している。そのため、特許文献２の方法は、グリッドの製造ばらつきや面内ばらつき、取り付け角度等の影響で、その関係が崩れると、予測精度が悪くなるという課題がある。また、特許文献２の方法は、グリッド縞の予測を前提としており、グリッド縞以外の高周波成分を復元できないという課題がある。

本開示の例示的な目的は、欠損画素の値の補正において、欠損画素が密集した場合でも精度良く補正できるようにすることである。

画像処理装置は、画像に存在する第１の欠損画素に連なる行方向、列方向及び対角方向のうちのいずれか１つの方向の画素群を第１の画素群として選択する選択手段と、前記第１の画素群の中に第２の欠損画素が存在する場合には、前記第２の欠損画素に連なる第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の値を補正する第１の補正手段と、前記第１の補正手段により補正された値を含む前記第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の値を補正する第２の補正手段とを有する。

本開示によれば、欠損画素の値の補正において、欠損画素が密集した場合でも精度良く補正することができる。

放射線撮影システムの構成例を示す図である。画像処理装置の画像処理方法を示すフローチャートである。第１の欠損補正の処理手順を示すフローチャートである。第２の欠損補正の処理手順を示すフローチャートである。予測分析の処理手順を示すフローチャートである。放射線撮影システムの構成例を示す図である。予測分析の処理手順を示すフローチャートである。予測分析を説明する図である。補間による欠損補正を説明する図である。選択部の動作を説明する図である。第１の補正部の動作を説明する図である。予測分析を説明する図である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態による放射線撮影システム１００の構成例を示す図である。放射線撮影システム１００は、放射線撮影により得られた画像から欠損画素を補正する画像処理機能を有する。放射線撮影システム１００は、放射線発生部１０１、放射線検出器１０４、データ収集部１０５、前処理部１０６、ＣＰＵ１０８、記憶部１０９、操作部１１０、表示部１１１、画像処理装置１１２、および後処理部１１８を有する。これらの構成要素は、ＣＰＵバス１０７を介して、互いにデータ授受が可能である。

画像処理装置１１２は、放射線検出器１０４により撮影された画像から欠損画素を補正するものであり、補間部１１３、選択部１１４、特定部１１５、第１の補正部１１６、および第２の補正部１１７を有する。

記憶部１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータを記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキングメモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、記憶部１０９を用いて、操作部１１０からの操作に従った放射線撮影システム１００の動作制御等を行う。これにより、放射線撮影システム１００は、以下のように動作する。

まず、操作者が操作部１１０を介して複数の撮影プロトコルの中から所望の１つを選択することで、放射線撮影システム１００への撮影指示がなされる。ここで、撮影プロトコルは、所望の検査を行う際に使用される一連の動作パラメータセットのことであり、複数の撮影プロトコルを予め作成しておくことで、検査に応じた条件設定を簡便に行うことができる。撮影プロトコルの情報は、撮影部位や撮影条件（管電圧、管電流、照射時間など）、画像処理パラメータなど様々な設定が紐付けされている。

上述の如く、操作者により入力された撮影指示は、ＣＰＵ１０８によりデータ収集部１０５に伝えられる。ＣＰＵ１０８は、撮影指示を受けると、放射線発生部１０１および放射線検出器１０４を制御して放射線撮影を実行させる。

放射線撮影では、まず、放射線発生部１０１が、被写体１０３に対して、放射線ビーム１０２を照射する。放射線発生部１０１から照射された放射線ビーム１０２は、被写体１０３を、減衰しながら透過して、放射線検出器１０４に到達する。そして、放射線検出器１０４は、到達した放射線強度に応じた信号を出力する。なお、本実施形態では、被写体１０３は人体とする。よって、放射線検出器１０４から出力される信号は、被写体１０３を撮影したデータとなる。

データ収集部１０５は、放射線検出器１０４から出力された信号を所定のデジタル信号に変換して、画像データとして前処理部１０６に供給する。前処理部１０６は、データ収集部１０５から供給された画像データに対して、オフセット補正やゲイン補正等の前処理を行う。ＣＰＵ１０８は、この前処理部１０６で前処理が行われた画像データを、ＣＰＵバス１０７を介して、画像処理装置１１２に転送する。

画像処理装置１１２は、転送された画像データに存在する欠損画素の値を補正するための画像処理を実行し、実行済み画像を記憶部１０９に保存する。後処理部１１８は、画像処理装置１１２にて処理された画像を、さらに診断に適した画像にするために、階調処理や強調処理などの各種処理を実行する。表示部１１１は、後処理部１１８で処理された画像を表示する。操作者が表示部１１１の表示画像を確認後、ＣＰＵ１０８は、図示しないプリンタ等に画像を出力し、一連の撮影動作を終了する。

次に、画像処理装置１１２の動作、すなわち撮影した画像データに存在する欠損画素の値を補正する動作について説明する。

なお、補正の説明の前に、本実施形態で用いる自己回帰モデル（ＡＲモデルとも呼ぶ）を用いた予測分析について、説明する。自己回帰モデルによる予測分析は、過去の信号値（既知）を使って、未来の信号値（未知）を線形写像にて予測する方法である。例えば、予測分析は、図８（ａ）に示した信号ｓ（ｔ）に対して、未来の信号値８０１を、過去の信号値８０２を使って予測するものである。そのモデルは、下記の式（１）のように表される。

式（１）において、ａ_n,iはｎ次のＡＲ係数（予測係数）であり、ｅ（ｔ）は白色ノイズを表している。ここで、ｅ（ｔ）が０となるようなＡＲ係数を算出できれば、式（１）は下記の式（２）となる。時刻ｔの信号ｓ（ｔ）を時刻ｔよりも前の既知の信号ｓ（ｔ－１），ｓ（ｔ－２），・・・，ｓ（ｔ－ｎ）とＡＲ係数の線形和で予測できことになる。

なお、式（２）では、ｅ（ｔ）が０となるＡＲ係数を算出する必要があるが、ＡＲ係数の算出方法は後述する。

ここで、画像に対して上記の予測分析をする場合は、二次元配列の画像データに対して、行方向、列方向、および対角方向のいずれかの方向に連続するデータを一次元信号ｓ（ｔ）とみなせば、同様のことが可能となる。例えば、図８（ｂ）のように、欠損画素８０３を中心に、いずれかの方向のサンプルデータを取り出せば、欠損画素８０３の周辺にある既知の画素値からＡＲ係数を算出できる。なお、画像データの場合は、欠損画素８０３の位置を中心とし、前方のサンプル８０４および後方のサンプル８０５が既知であるため、いずれかのサンプルを用いて、ＡＲ係数を求めることができる。

なお、図８（ｂ）は、欠損画素８０３の周辺の画素の値が既知の場合（正常画素である場合）を図示したものであるが、その周辺の画素も欠損画素である場合は、予測に用いる画素の値が本来の値とは異なるものとなっている。例えば、図８（ｃ）がその様子を示した図である。図８（ｃ）では、欠損画素８０６に加え、欠損画素８０６の周辺にも欠損画素８０７が存在する。欠損画素８０７の値は、図８（ｂ）で示した本来の値と異なるものとなっている。この場合では、信号波形が本来の信号波形とは異なり、予測精度が低下することとなる。

そこで、本実施形態では、予測に用いる画素の中に欠損画素が有る場合は、その画素を先に予測し、信号波形を本来の波形に近似した後、補正対象である欠損画素の予測分析を行うことで、予測精度の低下を抑える。

以上を踏まえ、本実施形態の補正の動作について、図２～図５に示すフローチャートを用いて具体的に説明する。図２は、画像処理装置１１２の画像処理方法を示すフローチャートである。上述のごとく、ＣＰＵ１０８は、前処理部１０６によって得られた画像データを、ＣＰＵバス１０７を介して、画像処理装置１１２に転送する。

ステップＳ２０１では、補間部１１３は、上記の画像データを取得し、記憶部１０９に予め保持されている欠損画素情報を取得する。ここで、欠損画素は、出荷前の工場検査によって予め検出される。記憶部１０９は、その検出された欠損画素情報を保持しておくものとする。欠損画素情報のデータ形式は、特に限定されるものではないが、例えば、画像データと同じマトリクスであり、欠損画素を１とし、正常画素を０とする２値画像データ（以下、欠損マップと呼ぶ）である。

次に、ステップＳ２０２では、補間部１１３は、すべての欠損画素に対して、ステップＳ２０２～Ｓ２０４のループ処理を繰り返す。ステップＳ２０３では、補間部１１３は、欠損画素の値を補間により補正する。この補正は、暫定的な欠損補正である。補間部１１３は、欠損マップが１となっている全ての画素（欠損画素）の値に対して、欠損画素の周辺の欠損マップが０となっている画素（正常画素）の値の補間を行うことによって、欠損画素の値の補正を行う。なお、具体的な補間方法は、特に限定されない。

例えば、補間部１１３は、同じ距離だけ離れた正常画素の値の平均（線形補間）によって、欠損画素の値の補正を行う。具体的には、図９（ａ）のように、補間部１１３は、補正対象の欠損画素を×として、欠損画素に対してそれぞれ同じ距離に属する画素（図で同じ数字を付している画素）をそれぞれ組みとする。そして、補間部１１３は、欠損画素に対して距離が近い画素から順に、正常画素があるか否かを判定し、その正常画素があった場合には、その正常画素の組みの値の平均値を欠損画素の補正値とする。例えば、欠損マップが図９（ｂ）の場合には、補間部１１３は、距離が１である正常画素９０１が２画素存在するため、この２画素の正常画素９０１の値の平均値を、欠損画素の補正値とする。また、欠損マップが図９（ｃ）の場合には、補間部１１３は、距離が１と２である正常画素が存在せず、距離が３である正常画素９０２が３画素存在するため、この３画素の値の平均値を、欠損画素の補正値とする。図９（ａ）～（ｃ）では、画像を５×５のマトリクスで表しているが、補間部１１３は、より広範囲を探索することで、大きな塊となった欠損画素についても、暫定的な補正が可能である。

次に、画像処理装置１１２は、ステップＳ２０５～Ｓ２１０のループ処理を実行することで、予測分析による欠損補正を行う。具体的には、画像処理装置１１２は、全ての欠損画素に対して、ステップＳ２０６～Ｓ２０９の処理を実行する。なお、画像処理装置１１２は、補間部１１３で補正された画像を入力とし、記憶部１０９のワーキングメモリに欠損画素の補正結果を一時的に保存し、全ての欠損画像の補正が完了した後、入力データの更新を行う。

以下、１つの欠損画素に対する動作について説明する。まず、ステップＳ２０６では、選択部１１４は、対象となる欠損画素の予測に用いる画素群を選択する。上述した通り、予測に用いる画素群は、行方向、列方向、対角方向のいずれかの方向に連続するデータであれば良い。本実施形態では、選択部１１４は、行方向と列方向のうちの欠損画素の少ない方向のデータを選択する。選択部１１４は、図１０（ａ）のように、補正対象の欠損画素１００１に対し、予測に用いるサンプル数をｎとすれば、欠損画素１００１を中心として、列方向に前方の２ｎ個の画素１００２と後方の２ｎ個の画素１００３をサンプルデータとして取り出す。また、選択部１１４は、欠損画素１００１を中心として、行方向に前方の２ｎ個の画素１００４と後方の２ｎ個の画素１００５をサンプルデータとして取り出す。そして、選択部１１４は、両方向のサンプルデータに存在する欠損画素の個数を比較し、欠損画素が少ない方のサンプルデータを予測に用いる画素群ｖ（ｔ）として、記憶部１０９のワーキングメモリに保存する。なお、予測に用いるサンプル数ｎは、処理時間等を考慮して、経験的に定めれば良いが、本実施形態ではｎ＝２０とする。

次に、ステップＳ２０７では、特定部１１５は、選択部１１４により選択された画素群ｖ（ｔ）に存在する欠損画素の位置を特定する。特定部１１５は、図１０（ｂ）のように、欠損画素１００６の前方のｎ個と後方のｎ個の画素の範囲を欠損画素の特定範囲とし、欠損マップから画素群ｖ（ｔ）に対応した欠損マップのデータ列（欠損画素が１、正常画素が０）を生成する。欠損画素１００６の前方のｎ個と後方のｎ個の画素の範囲は、予測に用いるサンプルデータの範囲である。

次に、ステップＳ２０８では、第１の補正部１１６は、特定部１１５で生成された欠損マップのデータ列で欠損画素（値が１）となっている画素の欠損補正を行う。図３は、ステップＳ２０８の詳細を示すフローチャートである。

まず、第１の補正部１１６は、図１０（ｂ）のように、欠損マップのデータ列を参照して、画素群ｖ（ｔ）に存在する欠損画素（値が１）となっている全ての画素に対して、ステップＳ３０１～Ｓ３０６のループ処理を実行することで、欠損画素の値を補正する。

まず、ステップＳ３０２では、第１の補正部１１６は、画素群ｖ（ｔ）に存在する補正されていない欠損画素のうち、補正対象の欠損画素から最も離れている画素を選択する。例えば、図１１（ａ）のように、第１の補正部１１６は、補正対象の欠損画素１１０１に対し、補正されてない欠損画素１１０２、１１０３、１１０４、１１０５がある場合、欠損画素１１０１から最も離れている欠損画素１１０２を選択する。なお、欠損画素１１０４と１１０５のように左右で同じ距離離れた最も遠い画素が２つ存在する場合、第１の補正部１１６は、どちらの画素を選択しても良い。

次に、ステップＳ３０３では、第１の補正部１１６は、選択された欠損画素に連なる画素から、予測用のデータ列を生成する。第１の補正部１１６は、選択された欠損画素に対して、補正対象の欠損画素の方向とは逆方向に連なる画素を、予測用のデータ列として生成する。図１１（ａ）の欠損画素１１０２が選択された欠損画素である場合、第１の補正部１１６は、欠損画素１１０２に対して、補正対象の欠損画素１１０１とは逆の方向、すなわち左方向に連なるｎ個の画素の画素群１１０６を予測用のデータ列として生成する。また、第１の補正部１１６は、欠損画素１１０４が選択された欠損画素であるの場合、右方向に連なるｎ個の画素１１０７を予測用のデータ列として生成する。なお、以降の説明では、生成したデータ列ｗ（ｔ）を下記の式（３）のように記載する。

ここで、データ列ｗ（ｔ）が生成したデータ列である。データ列ｗ（ｔ）は、位置ｔにおける画素値を表している。また、ｗ（ｎ）が選択された欠損画素１１０２の値を表し、ｗ（０）が選択された欠損画素１１０２から最も遠い画素の値を表している。

次に、ステップＳ３０４では、第１の補正部１１６は、生成したデータ列ｗ（ｔ）を用いて、予測分析を行い、選択された欠損画素１１０２の値ｗ（ｎ）を推定する。ステップＳ３０５では、第１の補正部１１６は、選択された欠損画素１１０２の値を、求めた推定値ｗ（ｎ）に更新する。例えば、第１の補正部１１６は、図１１（ｂ）のように、画素群ｖ（ｔ）の選択された欠損画素１１０２の値を推定値１１０８に置き換え、さらに、選択された欠損画素１１０２の欠損マップの値１１０９を０に置き換える。

図５は、図３のステップＳ３０４の予測分析の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ５０１では、第１の補正部１１６は、生成したデータ列ｗ（ｔ）からトレンド成分を除去したデータ列を生成する。なお、トレンド成分の除去は、必須ではない。第１の補正部１１６は、予測分析の推定を安定させるために、トレンド成分の除去を前処理として行う。なお、本実施形態では、第１の補正部１１６は、データ列ｗ（ｔ）を一次式で近似し減算することで、トレンド成分を除去する。具体的には、第１の補正部１１６は、式（４）のＪを最小とする多項式係数ＡおよびＢを式（５）にて算出する。

そして、第１の補正部１１６は、式（６）のように、データ列ｗ（ｔ）から、求めた多項式係数ＡおよびＢによる近似式（Ａ・ｔ＋Ｂ）をトレンド成分として除去し、データ列ｓ（ｔ）を求める。

次に、ステップＳ５０２では、第１の補正部１１６は、求めたデータ列ｓ（ｔ）からＡＲ係数を算出する。冒頭で説明した通り、ＡＲ係数は、式（２）におけるａ_n,iである。ＡＲ係数の算出方法は、様々なものがある。その中で、本実施形態では、第１の補正部１１６は、Ｂｕｒｇ法を用いて、ＡＲ係数を算出する。Ｂｕｒｇ法では、第１の補正部１１６は、式（２）の自己回帰モデルに対し、式（７）のように、前向き予測誤差ｆ_n（ｔ）と後ろ向き予測誤差ｂ_n（ｔ）を定義し、その２乗和の誤差関数Ｊ_nが最小となるＡＲ係数ａ_n,iを、最小化問題を解くことで算出する。

ここで、ｎ次のＡＲ係数ａ_n,iとｎ－１次のＡＲ係数ａ_n-1,iは、Ｌｅｖｉｎｓｏｎの漸化式を用いることで、式（８）のようになる。

また、ｎ次の前向き予測誤差ｆ_n（ｔ）と後ろ向き予測誤差ｂ_n（ｔ）とｎ－１次の前向き予測誤差ｆ_n-1（ｔ）と後ろ向き予測誤差ｂ_n-1（ｔ）は、式（９）で表される。ここで、ａ_n,nは、反射係数（またはＰＡＲＣＯＲ係数）と呼ばれる係数である。式（８）の関係を利用すれば、反射係数ａ_n,nからｎ次のＡＲ係数を求めることができる。

なお、この反射係数ａ_n,nは、式（７）で示した誤差関数Ｊ_nを式（９）に代入し、その偏微分が０となる値、すなわち下記の式（１０）を反射係数ａ_n,nについて解けば、求めることができる。

実際に、式（１０）を解くと、以下の式（１１）となり、ｎ次の反射係数ａ_n,nは、ｎ－１次の前向き予測誤差ｆ_n-1（ｔ）と後ろ向き予測誤差ｂ_n-1（ｔ－ｎ）から推定できることが分かる。

以上のことより、第１の補正部１１６は、式（８）、（９）、（１１）の関係を用いて、ｎ次のＡＲ係数ａ_n,iを再帰的に求めることができる。

次に、ステップＳ５０３では、第１の補正部１１６は、求めた多項式係数Ａ、ＢおよびＡＲ係数ａ_n,iを用いて、推定値を算出する。第１の補正部１１６は、式（１２）のように、対象の欠損画素の値を予測モデルに従い算出し、さらに除去したトレンド成分を加算することで、欠損画素の推定値ｗ（ｎ）を算出する。

ここで、ｋは、ＡＲ係数ａ_k,iの次数であり、予測に用いる任意の次数をｎ以下の値で設定すれば良い。本実施形態では、ｋ＝５とする。

以上により、図３のステップＳ３０５では、第１の補正部１１６は、求めた推定値ｗ（ｎ）を、欠損画素の値として更新する。

次に、図２のステップＳ２０９では、第２の補正部１１７は、第１の補正部１１６により補正された画素群ｖ（ｔ）を用いて、補正対象の欠損画素１１０１の値の補正を行う。

図４は、図２のステップＳ２０９の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップＳ４０１では、第２の補正部１１７は、対象の欠損画素１１０１の前方に連なる画素から、予測用のデータ列ｗ（ｔ）を生成する。具体的には、第２の補正部１１７は、図１０（ｂ）の補正対象の欠損画素１００６の前方のｎ個の画素の画素群１００８から、予測用のデータ列ｗ（ｔ）を生成する。

ステップＳ４０２では、第２の補正部１１７は、この予測用のデータ列ｗ（ｔ）を用いて、予測分析により推定値Ｖ１を算出する。ここで、予測分析は、先に説明した図５のフローチャートと同じ処理のため、説明を省略する。

ステップＳ４０３では、第２の補正部１１７は、図１０（ｂ）のように、対象の欠損画素１００６の後方に連なるｎ個の画素の画素群１００９から、予測用のデータ列ｗ（ｔ）を生成する。

ステップＳ４０４では、第２の補正部１１７は、この予測用のデータ列ｗ（ｔ）を用いて、予測分析により推定値Ｖ２を算出する。

ステップＳ４０５では、第２の補正部１１７は、２つの推定値Ｖ１とＶ２の平均値を、欠損画素１００６の値として更新する。

画像処理装置１１２は、上記の図２のステップＳ２０５～Ｓ２１０の処理を、全ての欠損画素に対して行い、欠損補正が完了する。

以上のように、放射線検出器１０４は、画像を撮影する。図２のステップＳ２０３では、補間部１１３は、画像に存在する欠損画素の値を補間により補正する。上記の画像は、放射線検出器１０４を用いて撮影された画像である。ステップＳ２０６では、選択部１１４は、画像に存在する第１の欠損画素１００６に連なる第１の画素群１００８および１００９を選択する。

選択部１１４は、第１の欠損画素１００１に連なる行方向、列方向および対角方向のうちのいずれか１つの方向の画素群を第１の画素群として選択する。例えば、選択部１１４は、第１の欠損画素１００１に連なる行方向の画素群と列方向の画素群の中に存在する欠損画素のうちの欠損画素の数が少ない方向の画素群を第１の画素群として選択する。

ステップＳ２０８では、第１の補正部１１６は、第１の画素群１００８および１００９の中に第２の欠損画素１１０２が存在する場合には、第２の欠損画素１１０２の値を補正する。例えば、第１の補正部１１６は、予測分析に基づき、第２の欠損画素１１０２に連なる第２の画素群１１０６の値を用いて、第２の欠損画素１１０２の値を補正する。

第１の補正部１１６は、第２の欠損画素１１０２に対して、第１の欠損画素１１０１とは反対方向に連なる第２の画素群１１０６の値を用いて、第２の欠損画素１１０２の値を補正する。第１の画素群１００８および１００９の中に複数の第２の欠損画素１１０２～１１０５が存在する場合がある。その場合、第１の補正部１１６は、複数の第２の欠損画素１１０２～１１０５の中で、第１の欠損画素１１０１から遠い第２の欠損画素から順に逐次的に、第２の欠損画素の値を補正する。

ステップＳ２０９では、第２の補正部１１７は、予測分析に基づき、第１の補正部１１６により補正された値を含む第１の画素群１００８および１００９の値を用いて、第１の欠損画素１００６の値を補正する。第１の補正部１１６と第２の補正部１１７は、補間部１１３により補正された画像を基に、補正する。

選択部１１４は、２つ以上の第１の画素群１００８および１００９を選択する。その場合、第２の補正部１１７は、２つ以上の第１の画素群１００８および１００９の値を用いて、第１の欠損画素１００６の２つ以上の推定値Ｖ１およびＶ２をそれぞれ算出し、２つ以上の推定値Ｖ１およびＶ２を基に、第１の欠損画素１００６の値を補正する。例えば、第２の補正部１１７は、２つ以上の推定値Ｖ１およびＶ２の平均値または順序統計量に基づく値により、第１の欠損画素１００６の値を補正する。

図５のステップＳ５０１では、第１の補正部１１６および第２の補正部１１７は、それぞれ、第１の画素群および第２の画素群の値からトレンドを除去し、そのトレンドを除去した値から予測分析を行う。トレンドの除去は、第１の画素群または第２の画素群の値を多項式で近似し、近似値を第１の画素群または第２の画素群の値から減算する処理である。

以上、本実施形態によれば、画像処理装置１１２は、予測に用いる画素に欠損画素がある場合は、その画素を先に予測し、信号波形を本来の波形に近似した後、補正対象である欠損画素の予測分析を行うことで、予測精度の低下を抑えることが可能となる。

なお、本実施形態では、図１０（ｂ）のように、欠損画素１００６の予測に用いる画素の範囲を前方のｎ個と後方のｎ個の範囲としている。しかしながら、図１０（ｂ）の画素１０１０と画素１０１１を参照して予測分析を行う場合があり、この画素１０１０と画素１０１１が欠損画素である場合、補間による暫定的な値を参照することになる。そこで、この範囲に欠損画素がある場合は、さらに外側の画素を参照して、逐次的に予測分析を行うようにしても良い。この場合は、補間部１１３による暫定的な補正は不要である。ただし、対象の欠損画素１００６から離れるほど、予測係数に与える影響は小さくなるため、本実施形態のように、補間による暫定的な補正値でも大きな影響はなく、また逐次的に処理する回数を制限できるため、処理時間の観点でも好適である。

（第２の実施形態）
図６は、第２の実施形態による放射線撮影システム６００の構成例を示す図である。この放射線撮影システム６００は、図１の放射線撮影システム１００に対し、判定部６０１および修正部６０２を追加したものである。画像処理装置１１２は、判定部６０１および修正部６０２を有する。これにより、画像処理装置１１２は、予測分析の推定結果の妥当性を判定し、妥当でない場合は推定結果の修正を行う。

なお、第２の実施形態は、第１の実施形態に対し、予測誤差が大きいケースを考慮したものである。具体的には、予測分析は、定常信号を仮定したものであり、人体を撮影した放射線撮影システム６００は、局所的に凡そ定常とみなすことができる。しかしながら、インプラントなどが存在する場合、画像上に急峻なエッジが発生し、上記の仮定が成り立たない場合がある。

図１２（ａ）は、急峻なエッジ１２０１が発生した信号ｗ（ｔ）を表す図である。このような非定常な信号ｗ（ｔ）の場合、本来の値１２０２と予測による推定値１２０３に大きな誤差が生じる場合がある。そこで、第２の実施形態では、画像処理装置１１２は、定常信号から推定され得る値と、予測による推定値に大きな差が有る場合には、妥当でないと判定し、推定値の修正を行う。

以下に、第２の実施形態が第１の実施形態と異なる処理について説明する。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態に対して、第１の実施形態の図５で説明した予測分析の処理を異ならせるものであり、その他は同様である。

図７は、図３のステップＳ３０４の予測分析の詳細を示すフローチャートである。図７は、図５に対して、ステップＳ７０１～Ｓ７０４を追加したものである。

ステップＳ５０１～Ｓ５０３では、第１の補正部１１６は、図５のステップＳ５０１～Ｓ５０３と同様の処理を行い、推定値Ｖを算出する。

次に、ステップＳ７０１～Ｓ７０３では、判定部６０１は、推定値Ｖが妥当であるか否かを判定する。ステップＳ７０１では、判定部６０１は、判定閾値を算出するために、信号ｗ（ｔ）と補間信号ｌ（ｔ）との差信号ｄ（ｔ）を算出する。具体的には、判定部６０１は、式（１３）のように、予測に用いた信号ｗ（ｔ）に対して、各画素の値を両側の画素の値の平均値に置き換えた図１２（ｂ）の補間信号ｌ（ｔ）を生成する。そして、判定部６０１は、式（１３）のように、信号ｗ（ｔ）から補間信号ｌ（ｔ）を減算することにより、図１２（ｃ）の差信号ｄ（ｔ）を算出する。

ここで、信号ｗ（ｔ）と補間信号ｌ（ｔ）の差信号ｄ（ｔ）を正弦波とみなせば、その差信号ｄ（ｔ）の最大値は、実効値ＲＭＳの√２倍となることが知られている。図１２（ｃ）のように、判定部６０１は、差信号ｄ（ｔ）から推定される最大値を閾値ＴＨとし、信号ｗ（ｔ）の予測の推定値と補間信号ｌ（ｔ）の補間値との差１２０５の絶対値が閾値ＴＨを超える場合、正弦波から乖離した値、すなわち誤差が大きいとみなす。

ステップＳ７０２では、判定部６０１は、式（１４）のように、差信号ｄ（ｔ）の実効値ＲＭＳの√２倍を閾値ＴＨとして算出する。

ここで、判定部６０１は、実効値ＲＭＳを用いて閾値ＴＨを算出したが、これに限定されるものではない。例えば、判定部６０１は、実効値ＲＭＳの代わりに、差信号ｄ（ｔ）の２乗和の中央値を用いて、閾値ＴＨを算出することもできる。この場合、判定部６０１は、実効値ＲＭＳよりも異常値にロバストな閾値ＴＨを設定可能である。

ステップＳ７０３では、判定部６０１は、信号ｗ（ｔ）の推定値Ｖと補間信号ｌ（ｔ）の補間値との差の絶対値が閾値ＴＨを超えているか否かを判定する。その差の絶対値が閾値ＴＨを超えている場合には、推定値Ｖが妥当でないので、処理はステップＳ７０４に進む。その差の絶対値が閾値ＴＨを超えていない場合には、推定値Ｖが妥当であるので、図７のフローチャートの処理は終了する。

ステップＳ７０４では、修正部６０２は、推定値Ｖの修正を行う。具体的には、修正部６０２は、式（１５）のように、推定値Ｖから補間値ｌ（ｎ）を減算した値が閾値ＴＨより大きい場合には、補間値ｌ（ｎ）に閾値ＴＨを加算した値Ｖｃを新たな推定値Ｖとして更新する。また、修正部６０２は、式（１５）のように、推定値Ｖから補間値ｌ（ｎ）を減算した値が閾値－ＴＨより小さい場合には、補間値ｌ（ｎ）から閾値ＴＨを減算した値Ｖｃを新たな推定値Ｖとして更新する。なお、修正部６０２は、推定値Ｖと補間値ｌ（ｎ）との差の絶対値が閾値ＴＨ以下である場合には、推定値Ｖを修正しない。

以上のように、図２のステップＳ２０８では、第１の補正部１１６は、第２の画素群１１０６の値を用いて、第２の欠損画素１１０２の推定値を算出する。ステップＳ２０９では、第２の補正部１１７は、第１の画素群１００８および１００９の値を用いて、第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１およびＶ２を算出する。

図７のステップＳ７０２では、判定部６０１は、第１の補正部１１６に関し、第２の画素群１１０６の値に基づき補間された第２の画素群１１０６の値と、第２の画素群１１０６の値との差信号ｄ（ｔ）に基づき、第２の閾値ＴＨを算出する。また、判定部６０１は、第２の補正部１１７に関し、第１の画素群１００８の値に基づき補間された第１の画素群１００８の値と、第１の画素群１００８の値との差信号ｄ（ｔ）に基づき、第１の閾値ＴＨを算出する。

ステップＳ７０３では、判定部６０１は、第１の補正部１１６に関し、第２の画素群１１０６の値に基づく第２の欠損画素１１０２の補間値と第２の欠損画素１１０２の推定値との差の絶対値が第２の閾値ＴＨより大きい場合には、ステップＳ７０４に進む。その場合、判定部６０１は、第２の欠損画素１１０２の推定値が妥当でないと判定することを意味する。

また、判定部６０１は、第２の補正部１１７に関し、第１の画素群１００８の値に基づく第１の欠損画素１００６の補間値と第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１との差の絶対値が第１の閾値ＴＨより大きい場合には、ステップＳ７０４に進む。その場合、判定部６０１は、第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１が妥当でないと判定することを意味する。

ステップＳ７０４では、修正部６０２は、第１の補正部１１６に関し、第２の欠損画素１１０２の推定値が妥当でないと判定された場合には、第２の欠損画素１１０２の推定値の絶対値が第２の閾値ＴＨになるように第２の欠損画素１１０２の推定値を修正する。その場合、修正部６０２は、第２の欠損画素１１０２の推定値を第２の欠損画素１１０２の補間値に修正してもよい。

修正部６０２は、第２の補正部１１７に関し、第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１が妥当でないと判定された場合には、第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１の絶対値が第１の閾値ＴＨになるように第１の欠損画素１００６の推定値を修正する。その場合、修正部６０２は、第１の欠損画素１００６の推定値Ｖ１を第１の欠損画素１００６の補間値に修正してもよい。

以上、本実施形態によれば、画像処理装置１１２は、予測の推定値Ｖの妥当性を判定し、推定値Ｖを修正することで、予測誤差が大きいケースにおいても、精度良く補正を行うことができる。

（その他の実施形態）
本開示は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

以上、実施形態について説明したが、本開示はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。

１００放射線撮影システム、１０１放射線出力部、１０２放射線ビーム、１０３被写体、１０４放射線検出器、１０５データ収集部、１０６前処理部、１０７ＣＰＵバス、１０８ＣＰＵ、１０９記憶部、１１０操作部、１１１表示部、１１２画像処理装置、１１４選択部、１１５特定部、１１６第１の補正部、１１７第２の補正部、１１８後処理部

Claims

画像に存在する第１の欠損画素に連なる行方向、列方向及び対角方向のうちのいずれか１つの方向の画素群を第１の画素群として選択する選択手段と、
前記第１の画素群の中に第２の欠損画素が存在する場合には、前記第２の欠損画素に連なる第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の値を補正する第１の補正手段と、
前記第１の補正手段により補正された値を含む前記第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の値を補正する第２の補正手段と
を有する、画像処理装置。
前記画像は、放射線検出器を用いて撮影された画像である、請求項１に記載の画像処理装置。
前記画像に存在する欠損画素の値を補間により補正する補間手段を更に有し、
前記第１の補正手段と前記第２の補正手段は、前記補間手段により補正された画像を基に、補正する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
前記選択手段は、前記第１の欠損画素に連なる行方向の画素群と列方向の画素群の中に存在する欠損画素のうちの欠損画素の数が少ない方向の画素群を前記第１の画素群として選択する、請求項１～３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段は、前記第２の欠損画素に対して、前記第１の欠損画素とは反対方向に連なる第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の値を補正する、請求項１～４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段は、前記第１の画素群の中に複数の第２の欠損画素が存在する場合には、前記複数の第２の欠損画素の中で、前記第１の欠損画素から遠い第２の欠損画素から順に逐次的に、第２の欠損画素の値を補正する、請求項１～５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記選択手段は、２つ以上の第１の画素群を選択し、
前記第２の補正手段は、前記２つ以上の第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の２つ以上の推定値をそれぞれ算出し、前記２つ以上の推定値を基に、前記第１の欠損画素の値を補正する、請求項１～６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第２の補正手段は、前記２つ以上の推定値の平均値又は順序統計量に基づく値により、前記第１の欠損画素の値を補正する、請求項７に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段及び前記第２の補正手段は、それぞれ、前記第１の画素群及び前記第２の画素群の値からトレンドを除去し、前記トレンドを除去した値を用いて補正を行う、請求項１～８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記トレンドの除去は、前記第１の画素群又は前記第２の画素群の値を多項式で近似し、近似値を前記第１の画素群又は前記第２の画素群の値から減算する処理である、請求項９に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段は、前記第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の推定値を算出し、
前記第２の補正手段は、前記第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の推定値を算出し、
前記第２の画素群の値に基づく前記第２の欠損画素の補間値と前記第２の欠損画素の推定値との差の絶対値が第２の閾値より大きい場合には、前記第２の欠損画素の推定値が妥当でないと判定し、前記第１の画素群の値に基づく前記第１の欠損画素の補間値と前記第１の欠損画素の推定値との差の絶対値が第１の閾値より大きい場合には、前記第１の欠損画素の推定値が妥当でないと判定する判定手段を更に有する、請求項１～１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記判定手段は、前記第２の画素群の値に基づき補間された前記第２の画素群の値と、前記第２の画素群の値との差に基づき、前記第２の閾値を算出し、前記第１の画素群の値に基づき補間された前記第１の画素群の値と、前記第１の画素群の値との差に基づき、前記第１の閾値を算出する、請求項１１に記載の画像処理装置。
前記第２の欠損画素の推定値が妥当でないと判定された場合には、前記第２の欠損画素の推定値を前記第２の欠損画素の補間値に修正し、又は、前記第２の欠損画素の推定値の絶対値が前記第２の閾値になるように前記第２の欠損画素の推定値を修正し、前記第１の欠損画素の推定値が妥当でないと判定された場合には、前記第１の欠損画素の推定値を前記第１の欠損画素の補間値に修正し、又は、前記第１の欠損画素の推定値の絶対値が前記第１の閾値になるように前記第１の欠損画素の推定値を修正する修正手段を更に有する、請求項１１又は１２に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段は、予測分析に基づき、前記第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の値を補正し、
前記第２の補正手段は、予測分析に基づき、前記第１の補正手段により補正された値を含む前記第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の値を補正する、請求項１～１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記第１の補正手段及び前記第２の補正手段によるそれぞれの予測分析は、既知の値を用いて未知の値を線形写像により予測する自己回帰モデルによる予測分析である、請求項１４に記載の画像処理装置。
請求項１～１５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記画像を撮影する放射線検出器と
を有する、放射線撮影システム。
画像に存在する第１の欠損画素に連なる行方向、列方向及び対角方向のうちのいずれか１つの方向の画素群を第１の画素群として選択する選択ステップと、
前記第１の画素群の中に第２の欠損画素が存在する場合には、前記第２の欠損画素に連なる第２の画素群の値を用いて、前記第２の欠損画素の値を補正する第１の補正ステップと、
前記第１の補正ステップで補正された値を含む前記第１の画素群の値を用いて、前記第１の欠損画素の値を補正する第２の補正ステップと
を有する、画像処理装置の画像処理方法。
コンピュータを、請求項１～１５のいずれか１項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。