JP7431602B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、放射線画像を処理する画像処理装置および画像処理方法に関する。

現在、Ｘ線による医療画像診断や非破壊検査に用いる撮影装置として、半導体材料によって形成された平面検出器（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ、以下ＦＰＤと略す）を用いた放射線撮像装置が普及している。このような放射線撮像装置は、例えば医療画像診断においては、一般撮影のような静止画撮影や、透視撮影のような動画撮影のためのデジタル撮像装置として用いられている。

ＦＰＤを用いた撮影方法のひとつに、エネルギーサブトラクションがある。エネルギーサブトラクションでは、管電圧の異なるＸ線を照射するなどしてエネルギーの異なる画像を複数枚取得し、それらを演算することで、例えば骨画像と軟部組織画像に分離するなどの処理を行うことができる（特許文献１）。

特開２０１９－１６２３５８号公報

ＦＰＤを用いてＩＶＲ（画像下治療：Interventional Radiology）を行うときは、血管に造影剤が注入される。また、ＩＶＲでは、カテーテルやガイドワイヤーを血管内に挿入し、ステントやコイルを留置するなどの処置が行われる。ＩＶＲでは、ＦＰＤを用いて得られたＸ線画像を観察することにより造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら上記のような処置が行われるが、Ｘ線画像における軟部組織や骨のコントラストが視認性を低下させることがある。エネルギーサブトラクションを用いてＸ線画像から軟部組織や骨の画像を分離し、それらのコントラストを除去することにより、造影剤や医療用デバイスの視認性が向上する可能性がある。しかしながら、エネルギーサブトラクションを用いて軟部組織や骨を分離すると、ノイズが増えてしまうという課題がある。

本発明は、エネルギーサブトラクション処理により得られる画像におけるノイズを低減する技術を提供する。

本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に第１のノイズ低減処理を行う第１処理手段と、
前記第１のノイズ低減処理を行って得た複数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により分離画像を生成する生成手段と、
前記第１のノイズ低減処理に用いられるフィルタとは大きさと種類のうちの少なくとも１つが異なるフィルタが用いられる第２のノイズ低減処理を前記分離画像に行う第２処理手段と、を備える。

本発明によれば、エネルギーサブトラクション処理により得られる画像のノイズを低減することができる。

実施形態による放射線撮像システムの構成例を示す図。 Ｘ線撮像装置の二次元検出器が備える画素の等価回路図。 Ｘ線画像を取得するための動作を示すタイミングチャート。 エネルギーサブトラクション処理を説明する図。 蓄積画像Ａを取得する処理を説明する図。 蓄積画像と骨画像の例を示す図。 ノイズ低減処理に関わる画像処理のブロック図。 第１実施形態に係る画像処理のブロック図。 軟部組織画像と厚み画像の例を示す図。 蓄積画像と厚み画像の例を示す図。 第２実施形態に係る画像処理のブロック図。 第２実施形態に係る画像処理のブロック図。 第３実施形態に係る画像処理のブロック図。 制御用コンピュータのハードウエア構成例を示すブロック図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

なお、以下では、放射線としてＸ線を用いた放射線撮像システムについて説明するが、これに限られるものではない。本発明における放射線には、放射線崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、γ線などの他に、同程度以上のエネルギーを有するビーム、例えば粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る放射線撮像システムの構成例を示すブロック図である。第１実施形態の放射線撮像システムは、Ｘ線発生装置１０１、Ｘ線制御装置１０２、制御用コンピュータ１０３、Ｘ線撮像装置１０４を備える。

Ｘ線発生装置１０１はＸ線を曝射する。Ｘ線制御装置１０２は、Ｘ線発生装置１０１によるＸ線の曝射を制御する。制御用コンピュータ１０３は、Ｘ線撮像装置１０４を制御して、Ｘ線撮像装置１０４により撮像された放射線画像（以下、Ｘ線画像（画像情報））を取得する。制御用コンピュータ１０３は、Ｘ線撮像装置１０４から取得したＸ線画像に対して後述する画像処理を施す。Ｘ線撮像装置１０４は、Ｘ線を可視光に変換する蛍光体１０５と、可視光を検出する二次元検出器１０６で構成される。二次元検出器１０６は、Ｘ線量子を検出する画素２０をＸ列×Ｙ行のアレイ状に配置したセンサであり、画像情報を出力する。

図１４は、制御用コンピュータ１０３のハードウエア構成例を示すブロック図である。ＣＰＵ１４１は、ＲＯＭ１４２またはＲＡＭ１４３に格納されたプログラムを実行することにより制御用コンピュータ１０３の各種動作を制御する。例えば、ＣＰＵ１４１は、Ｘ線制御装置１０２（Ｘ線発生装置１０１）によるＸ線の照射およびＸ線撮像装置１０４によるＸ線画像の撮像動作を制御する。また、ＣＰＵ１４１は、後述する種々の信号処理および画像処理を実現する。なお、後述される信号処理および画像処理の動作は、その一部あるいは全体が専用のハードウエアにより実現されてもよい。ＲＯＭ１４２は、ＣＰＵ１４１により実行されるプログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ１４３は、ＣＰＵ１４１が処理を実行する際に発生する中間データなどを記憶する作業エリアを提供する。二次記憶装置１４４は、処理対象の放射線画像（Ｘ線画像）を格納する。また、二次記憶装置１４４は制御プログラムを格納する。二次記憶装置１４４に格納されているプログラムは必要に応じてＲＡＭ１４３に展開され、ＣＰＵ１４１により実行される。

ディスプレイ１４５は、ＣＰＵ１４１の制御下で各種表示を行う。操作部１４６は、例えばキーボード、ポインティングデバイスを含み、ユーザによる各種入力を受け付ける。インターフェース１４７は、Ｘ線制御装置１０２、Ｘ線撮像装置１０４などの外部機器と制御用コンピュータ１０３を接続する。バス１４８は、上述した各部を通信可能に接続する。

図２は、二次元検出器１０６が備える画素２０の等価回路図である。画素２０は、光電変換素子２０１と、出力回路部２０２とを含む。光電変換素子２０１は、典型的にはフォトダイオードでありうる。出力回路部２０２は、増幅回路部２０４、クランプ回路部２０６、サンプルホールド回路部２０７、選択回路部２０８を含む。

光電変換素子２０１は、電荷蓄積部を含み、該電荷蓄積部は、増幅回路部２０４のＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０４ｂを介して電流源２０４ｃに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ａと電流源２０４ｃとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０４ｂは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮがアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。

図２に示す例では、光電変換素子２０１の電荷蓄積部およびＭＯＳトランジスタ２０４ａのゲートが共通のノードを構成していて、このノードは、該電荷蓄積部に蓄積された電荷を電圧に変換する電荷電圧変換部として機能する。即ち、電荷電圧変換部には、該電荷蓄積部に蓄積された電荷Ｑと電荷電圧変換部が有する容量値Ｃとによって定まる電圧Ｖ（＝Ｑ／Ｃ）が現れる。電荷電圧変換部は、リセットスイッチ２０３を介してリセット電位Ｖｒｅｓに接続されている。リセット信号ＰＲＥＳがアクティブレベルになると、リセットスイッチ２０３がオンして、電荷電圧変換部の電位がリセット電位Ｖｒｅｓにリセットされる。

クランプ回路部２０６は、リセットした電荷電圧変換部の電位に応じて増幅回路部２０４によって出力されるノイズをクランプ容量２０６ａによってクランプする。つまり、クランプ回路部２０６は、光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてソースフォロア回路から出力された信号から、このノイズをキャンセルするための回路である。このノイズはリセット時のｋＴＣノイズを含む。クランプは、クランプ信号ＰＣＬをアクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態にした後に、クランプ信号ＰＣＬを非アクティブレベルにしてＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオフ状態にすることによってなされる。クランプ容量２０６ａの出力側は、ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのゲートに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃのソースは、ＭＯＳトランジスタ２０６ｄを介して電流源２０６ｅに接続されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｃと電流源２０６ｅとによってソースフォロア回路が構成されている。ＭＯＳトランジスタ２０６ｄは、そのゲートに供給されるイネーブル信号ＥＮ０がアクティブレベルになるとオンしてソースフォロア回路を動作状態にするイネーブルスイッチである。

光電変換素子２０１で光電変換により発生した電荷に応じてクランプ回路部２０６から出力される信号は、光信号として、光信号サンプリング信号ＴＳがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｓａを介して容量２０７Ｓｂに書き込まれる。電荷電圧変換部の電位をリセットした直後にＭＯＳトランジスタ２０６ｂをオン状態とした際にクランプ回路部２０６から出力される信号は、クランプ電圧である。このノイズ信号は、ノイズサンプリング信号ＴＮがアクティブレベルになることによってスイッチ２０７Ｎａを介して容量２０７Ｎｂに書き込まれる。このノイズ信号には、クランプ回路部２０６のオフセット成分が含まれる。スイッチ２０７Ｓａと容量２０７Ｓｂによって信号サンプルホールド回路２０７Ｓが構成され、スイッチ２０７Ｎａと容量２０７Ｎｂによってノイズサンプルホールド回路２０７Ｎが構成される。サンプルホールド回路部２０７は、信号サンプルホールド回路２０７Ｓとノイズサンプルホールド回路２０７Ｎとを含む。

駆動回路部が行選択信号をアクティブレベルに駆動すると、容量２０７Ｓｂに保持された信号（光信号）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａおよび行選択スイッチ２０８Ｓｂを介して信号線２１Ｓに出力される。また、同時に、容量２０７Ｎｂに保持された信号（ノイズ）がＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａおよび行選択スイッチ２０８Ｎｂを介して信号線２１Ｎに出力される。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａは、信号線２１Ｓに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。同様に、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａは、信号線２１Ｎに設けられた不図示の定電流源とソースフォロア回路を構成する。ＭＯＳトランジスタ２０８Ｓａと行選択スイッチ２０８Ｓｂによって信号用選択回路部２０８Ｓが構成され、ＭＯＳトランジスタ２０８Ｎａと行選択スイッチ２０８Ｎｂによってノイズ用選択回路部２０８Ｎが構成される。選択回路部２０８は、信号用選択回路部２０８Ｓとノイズ用選択回路部２０８Ｎとを含む。

画素２０は、隣接する複数の画素２０の光信号を加算する加算スイッチ２０９Ｓを有してもよい。加算モード時には、加算モード信号ＡＤＤがアクティブレベルになり、加算スイッチ２０９Ｓがオン状態になる。これにより、隣接する画素２０の容量２０７Ｓｂが加算スイッチ２０９Ｓによって相互に接続されて、光信号が平均化される。同様に、画素２０は、隣接する複数の画素２０のノイズを加算する加算スイッチ２０９Ｎを有してもよい。加算スイッチ２０９Ｎがオン状態になると、隣接する画素２０の容量２０７Ｎｂが加算スイッチ２０９Ｎによって相互に接続されて、ノイズが平均化される。加算部２０９は、加算スイッチ２０９Ｓと加算スイッチ２０９Ｎを含む。

画素２０は、感度を変更するための感度変更部２０５を有してもよい。画素２０は、例えば、第１感度変更スイッチ２０５ａおよび第２感度変更スイッチ２０５'ａ、並びにそれらに付随する回路素子を含みうる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになると、第１感度変更スイッチ２０５ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第１付加容量２０５ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が低下する。第２変更信号ＷＩＤＥ２がアクティブレベルになると、第２感度変更スイッチ２０５'ａがオンして、電荷電圧変換部の容量値に第２付加容量２０５'ｂの容量値が追加される。これによって画素２０の感度が更に低下する。このように画素２０の感度を低下させる機能を追加することによって、より大きな光量を受光することが可能となり、ダイナミックレンジを広げることができる。第１変更信号ＷＩＤＥがアクティブレベルになる場合には、イネーブル信号ＥＮｗをアクティブレベルにして、ＭＯＳトランジスタ２０４ａに変えてＭＯＳトランジスタ２０４'ａをソースフォロア動作させてもよい。

Ｘ線撮像装置１０４は、以上のような画素回路の出力を読み出し、不図示のＡＤ変換器でデジタル値に変換した後、制御用コンピュータ１０３に画像を転送する。

次に本実施形態の放射線撮像システムの動作（Ｘ線撮像装置１０４の駆動）について説明する。図３は、第１実施形態に係るＸ線撮像装置１０４の駆動タイミングを示す図である。図３（ａ）では、横軸を時間として、Ｘ線の曝射、同期信号、光電変換素子２０１のリセット、サンプルホールド回路２０７および信号線２１からの画像の読み出しのタイミングを示している。

まず、光電変換素子２０１のリセットを行ってから、Ｘ線を曝射する。Ｘ線の管電圧は理想的には矩形波となるが、管電圧の立ち上がりと立下りには有限の時間がかかる。特に、パルスＸ線で曝射時間が短い場合は、管電圧はもはや矩形波とはみなせず、図３（ａ）に示すような波形となる。すなわち、Ｘ線の立ち上がり期、安定期、立下り期でＸ線のエネルギーが異なる。

そこで、立ち上がり期のＸ線３０１が曝射された後に、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、さらに安定期のＸ線３０２が曝射された後に信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには立ち上がり期のＸ線３０１の信号（Ｒ_１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは安定期のＸ線３０２の信号（Ｂ）に対応した画像３０４が読み出される。

次に、立下り期のＸ線３０３の曝射と、画像３０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持される。また、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２と立下り期のＸ線３０３の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは、立ち上がり期のＸ線３０１の信号と安定期のＸ線３０２の信号と立下り期のＸ線３０３の信号に対応した画像３０６が読み出される。その後、画像３０６と画像３０４の差分を計算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和（Ｒ_１＋Ｒ_２）に対応した画像３０５が得られる。

サンプルホールド回路２０７及び光電変換素子２０１のリセットを行うタイミングは、Ｘ線発生装置１０１からＸ線の曝射が開始されたことを示す同期信号３０７を用いて決定される。Ｘ線の曝射開始を検出する方法としては、Ｘ線発生装置１０１の管電流を測定し、電流値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成が好適に用いられる。また、光電変換素子２０１のリセットが完了した後、画素２０を繰り返して読み出し、画素値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成も好適に用いられる。さらには、Ｘ線撮像装置１０４に二次元検出器１０６とは異なるＸ線検出器を内蔵し、その測定値が予め設定された閾値を上回るか否かを判定する構成も好適に用いられる。いずれの方式の場合も、同期信号３０７の入力から予め指定した時間が経過した後に、信号サンプルホールド回路２０７Ｓのサンプリング、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎのサンプリング、光電変換素子２０１のリセットを行う。

以上のようにして、パルスＸ線の安定期に対応した画像３０４と、立ち上がり期と立下り期の和に対応した画像３０５を得る。二枚の画像を形成する際に曝射されたＸ線のエネルギーが異なるため、画像間で演算を行うことでエネルギーサブトラクション処理を行うことができる。

図３（ｂ）に、第１実施形態に係る放射線撮像システムにおいてエネルギーサブトラクションを行った場合の駆動タイミングを示す。図３（ａ）とは、Ｘ線の管電圧を能動的に切り替えている点が異なる。

まず、光電変換素子２０１のリセットを行ってから、低エネルギーのＸ線４０１を曝射する。その後、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行ってから、管電圧を切り替えて高エネルギーのＸ線４０２が曝射された後に、信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、管電圧を切り替えて低エネルギーのＸ線４０３の曝射を行う。さらに、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７Ｎには低エネルギーのＸ線４０１の信号（Ｒ_１）が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは、高エネルギーのＸ線４０２の信号（Ｂ）に対応した画像４０４が読み出される。

次に、低エネルギーのＸ線４０３の曝射と、画像４０４の読み出しとが完了してから、再び信号サンプルホールド回路２０７Ｓでサンプリングを行う。その後、光電変換素子２０１のリセットを行い、再びノイズサンプルホールド回路２０７Ｎでサンプリングを行い、信号線２１Ｎと信号線２１Ｓの差分を画像として読み出す。このとき、ノイズサンプルホールド回路２０７ＮにはＸ線が曝射されていない状態の信号が保持され、信号サンプルホールド回路２０７Ｓには低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２と低エネルギーのＸ線４０３の信号の和（Ｒ_１＋Ｂ＋Ｒ_２）が保持されている。従って、Ｘ線撮像装置１０４からは低エネルギーのＸ線４０１の信号と高エネルギーのＸ線４０２の信号と低エネルギーのＸ線４０３の信号に対応した画像４０６が読み出される。その後、画像４０６と画像４０４の差分を計算することで、低エネルギーのＸ線４０１と低エネルギーのＸ線４０３の和（Ｒ_１＋Ｒ_２）に対応した画像４０５が得られる。同期信号４０７については、図３（ａ）と同様である。このように、管電圧を能動的に切り替えながら画像を取得することで、図３（ａ）の方法に比べて低エネルギーと高エネルギーの画像の間のエネルギー差をより大きくすることが出来る。

次に、図４を参照して、本実施形態のエネルギーサブトラクション処理について説明する。本実施形態におけるエネルギーサブトラクション処理は、補正処理、信号処理、画像処理の３段階に分かれている。以下、各段階の処理を説明する。

・補正処理の説明
図４（ａ）は、本実施形態に係るエネルギーサブトラクション処理における補正処理のブロック図を示す。まず、Ｘ線撮像装置１０４にＸ線を曝射せずに撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＦ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＦ＿ＥＶＥＮとする。Ｆ＿ＯＤＤとＦ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４の固定パターンノイズ（ＦＰＮ）に対応する画像である。次に、被写体がない状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＷ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＷ＿ＥＶＥＮとする。Ｗ＿ＯＤＤとＷ＿ＥＶＥＮは、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮとＸ線による信号の和に対応する画像である。従って、Ｗ＿ＯＤＤからＦ＿ＯＤＤを、Ｗ＿ＥＶＥＮからＦ＿ＥＶＥＮを減算することで、Ｘ線撮像装置１０４のＦＰＮが除去された画像ＷＦ＿ＯＤＤとＷＦ＿ＥＶＥＮが得られる。これをオフセット補正と呼ぶ。

ＷＦ＿ＯＤＤは安定期のＸ線３０２（または高エネルギーのＸ線４０２）に対応する画像である。また、ＷＦ＿ＥＶＥＮは、立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和（または、低エネルギーのＸ線４０１と４０３、および高エネルギーのＸ線４０２の和）に対応する画像である。従って、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３の和に対応する画像が得られる。立ち上がり期のＸ線３０１と立下り期のＸ線３０３のエネルギーは、安定期のＸ線３０２のエネルギーに比べて低い。従って、ＷＦ＿ＥＶＥＮからＷＦ＿ＯＤＤを減算することで、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗが得られる。また、ＷＦ＿ＯＤＤから、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈが得られる。これを色補正と呼ぶ。

次に、被写体がある状態でＸ線撮像装置１０４にＸ線を曝射して撮像を行い、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した駆動で画像を取得する。このとき２枚の画像が読み出されるが、１枚目の画像をＸ＿ＯＤＤ、２枚目の画像をＸ＿ＥＶＥＮとする。被写体がない場合と同様の減算を行うことで、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗと、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈが得られる。

ここで、被写体の厚みをｄ、被写体の線減弱係数をμ、被写体がない場合の画素２０の出力をＩ_０、被写体がある場合の画素２０の出力をＩとすると、以下の式（１）が成り立つ。

（１）式を変形すると、以下の式（２）が得られる。式（２）の右辺は被写体の減弱率を示す。被写体の減弱率は０～１の間の実数である。

従って、被写体がある場合の低エネルギー画像Ｘ＿Ｌｏｗを、被写体がない場合の低エネルギー画像Ｗ＿Ｌｏｗで除算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌが得られる。同様に、被写体がある場合の高エネルギー画像Ｘ＿Ｈｉｇｈを、被写体がない場合の高エネルギー画像Ｗ＿Ｈｉｇｈで除算することで、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈが得られる。これをゲイン補正と呼ぶ。

・信号処理の説明
図４（ｂ）に、エネルギーサブトラクション処理における信号処理のブロック図を示す。信号処理では、図４（ａ）に示した補正処理によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、分離画像を求める。ここでは、分離画像の一例として、骨の厚さの画像Ｂ（骨画像Ｂともいう）と軟部組織の厚さの画像Ｓ（軟部組織画像Ｓともいう）を求める場合を説明する。

まず、Ｘ線フォトンのエネルギーをＥ、エネルギーＥにおけるフォトン数をＮ（Ｅ）、骨の厚さをＢ、軟部組織の厚さをＳ、エネルギーＥにおける骨の線減弱係数をμ_Ｂ（Ｅ）、エネルギーＥにおける軟部組織の線減弱係数をμ_Ｓ（Ｅ）、減弱率をＩ／Ｉ_０とすると、以下の式（３）が成り立つ。

エネルギーＥにおけるフォトン数Ｎ（Ｅ）は、Ｘ線のスペクトルである。Ｘ線のスペクトルは、シミュレーション又は実測により得られる。また、エネルギーＥおける骨の線減弱係数μ_Ｂ（Ｅ）とエネルギーＥおける軟部組織の線減弱係数μ_Ｓ（Ｅ）は、ＮＩＳＴなどのデータベースから得られる。すなわち、任意の骨の厚さＢ、軟部組織の厚さＳ、Ｘ線のスペクトルＮ（Ｅ）における減弱率Ｉ／Ｉ_０を計算することが可能である。

ここで、低エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮ_Ｌ（Ｅ）、高エネルギーのＸ線におけるスペクトルをＮ_Ｈ（Ｅ）とすると、以下の式（４）が成り立つ。

式（４）の非線形連立方程式を解くことで、骨の厚みＢと軟部組織の厚みＳを求めることができる。非線形連立方程式を解く代表的な方法として、ニュートンラフソン法を用いた場合について説明する。まず、ニュートンラフソン法の反復回数をｍ、ｍ回目の反復後の骨の厚みをＢ^ｍ、ｍ回目の反復後の軟部組織の厚みをＳ^ｍとしたとき、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率をＨ^ｍ、ｍ回目の反復後の低エネルギーの減弱率Ｌ^ｍを、以下の式（５）で表す。

また、厚みが微小に変化したときの減弱率の変化率を、以下の式（６）で表す。

このとき、ｍ＋１回目の反復後の骨の厚みＢ^ｍ＋１と軟部組織の厚みＳ^ｍ＋１を、高エネルギーの減弱率Ｈと低エネルギーの減弱率Ｌを用いて、以下の式（７）で表す。

２×２の行列の逆行列は、行列式をｄｅｔとすると、クラメルの公式より以下の式（８）で表される。

従って、式（７）に式（８）を代入すると、以下の式（９）が求まる。

このような計算を繰り返すことで、ｍ回目の反復後の高エネルギーの減弱率Ｈ^ｍと実測した高エネルギーの減弱率Ｈの差分が限りなく０に近づいていく。低エネルギーの減弱率Ｌについても同様である。これによって、ｍ回目の反復後の骨の厚みＢ^ｍが骨の厚みＢに収束し、ｍ回目の軟部組織の厚みＳ^ｍが軟部組織の厚みＳに収束する。以上のようにして、式（４）に示した非線形連立方程式を解くことができる。従って、全ての画素について式（４）を計算することで、低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、骨の厚さの画像Ｂ、軟部組織の厚さの画像Ｓを得ることができる。

なお、本実施形態では分離画像の例として、骨の厚さＢと軟部組織の厚さＳの画像を算出する例を示したが、本実施形態はこのような形態に限定されない。例えば、分離画像として水の厚さＷと造影剤の厚さＩを算出してもよい。すなわち、任意の二種類の物質の厚さに分解してもよい。また、図４（ａ）の補正処理によって得られた低エネルギーにおける減弱率の画像Ｌと高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈから、実効原子番号Ｚの画像と面密度Ｄの画像を分離画像として求めてもよい。実効原子番号Ｚとは混合物の等価的な原子番号のことであり、面密度Ｄとは被写体の密度［ｇ／ｃｍ^３］と被写体の厚み［ｃｍ］の積である。当然のことながら、低エネルギー画像と高エネルギー画像に対して、これ以外の演算を行って分離画像を生成してもよい。すなわち、本発明の信号処理は、低エネルギー画像と高エネルギー画像を演算すること（エネルギーサブトラクション処理）で、エネルギーサブトラクション画像を生成する処理であるといえる。本明細書では、エネルギーサブトラクション画像と分離画像は同義であるとする。

また、本実施形態では、ニュートンラフソン法を用いて非線形連立方程式を解く例を示したが、このような形態に限定されるものではない。例えば、最小二乗法や二分法などの反復解法を用いてもよい。また、本実施形態では非線形連立方程式を反復解法で解いていたが、このような形態に限定されるものではない。様々な組み合わせの高エネルギーの減弱率Ｈと低エネルギーの減弱率Ｌに対する骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを事前に求めてテーブルを生成し、このテーブルを参照することで骨の厚みＢや軟部組織の厚みＳを高速に求める構成を用いても良い。

・表示用画像処理の説明
図４（ｃ）に、エネルギーサブトラクション処理に係る表示用画像処理のブロック図を示す。表示用画像処理では、上述した信号処理によって得られた分離画像を用いて表示用の画像を生成する。例えば図４（ｂ）に示した信号処理によって得られた骨画像Ｂに対して後処理を行うなどして、表示用画像を生成する。生成された表示用画像は、例えば、ディスプレイ１４５に表示される。そのような後処理としては、対数変換やダイナミックレンジ圧縮などが用いられ得る。なお、後処理の種類や強度をパラメータとして入力することで、処理の内容を切り替えてもよい。

以上、エネルギーサブトラクション処理について説明した。なお、以下では、エネルギーサブトラクション処理における信号処理と表示用画像処理を総称して画像処理という。以下の実施形態では、上述した画像処理において、蓄積画像を用いてノイズを効果的に低減する構成が説明される。まず、本実施形態が用いる蓄積画像について説明する。上述したように、本実施形態では、１回のＸ線の照射に対して、Ｘ線の照射中と照射終了後のタイミングを含む複数のタイミングのサンプルホールドにより取得された複数の放射線画像から高エネルギー画像と低エネルギー画像が生成される。例えば、Ｘ線の照射終了後のタイミングで取得されるＸ線画像が蓄積画像として用いられ得る。図５は、本実施形態に係る蓄積画像を取得するための補正処理を実現する構成の一例を示すブロック図である。ディスプレイ１４５に表示するための画像としては、エネルギー分解能を持たない画像、すなわち既存の放射線撮像システムで撮影した画像と互換性のある画像である、蓄積画像Ａも好適に用いられる。蓄積画像Ａは、例えば図５で示すように、画像ＸＦ＿ＥＶＥＮを画像ＷＦ＿ＥＶＥＮで除算することにより生成される。画像ＸＦ＿ＥＶＥＮおよび画像ＷＦ＿ＥＶＥＮは図４（ａ）で説明したとおりである。すなわち、画像ＸＦ＿ＥＶＥＮは、被写体がある場合の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する。画像ＷＦ＿ＥＶＥＮは、被写体がない場合の立ち上がり期のＸ線３０１、安定期のＸ線３０２、立下り期のＸ線３０３の和に対応する。

なお、蓄積画像Ａは、高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈと低エネルギーのおける減弱率の画像Ｌに係数をかけて加算することにより生成されてもよい。例えば、蓄積画像Ａは、式（１０）を用いて生成され得る。なお、蓄積画像Ａの算出において、一方の係数を０、他方の係数を１としてもよく、画像Ｈまたは画像Ｌそのものが蓄積画像Ａとして用いられ得る。すなわち、エネルギーサブトラクション処理の対象となる画像と撮影タイミングが実質的に同じであって、エネルギーサブトラクション処理が適用されていない画像が蓄積画像Ａとして用いられ得る。

図６に、蓄積画像Ａと骨画像Ｂの一例を示す。通常の人体は、軟部組織と骨のみで構成されている。図１に示した放射線撮像システムを用いてＩＶＲ（画像下治療）を行うときは、血管に造影剤が注入される。また、カテーテルやガイドワイヤーを血管内に挿入し、ステントやコイルを留置するなどの処置が行われる。ＩＶＲでは、造影剤や医療用デバイスの位置と形状を確認しながら処置が行われる。従って、エネルギーサブトラクション処理を用いて造影剤や医療用デバイスのみの画像を分離する、又は、軟部組織や骨などの背景（画像）を除去することで、視認性を向上させることが望まれる。

図６（ａ）に示すように、通常の放射線撮像システムと互換性のある画像、すなわち蓄積画像Ａでは、軟部組織が見えてしまう。一方、図６（ｂ）に示されるように、本実施形態に係る放射線撮像システムにおける骨画像Ｂでは、軟部組織のコントラストを除去することができる。また、造影剤の主成分はヨウ素であり、医療用デバイスの主成分はステンレス等の金属である。いずれも、骨の主成分であるカルシウムよりも原子番号が大きいため、骨画像Ｂには、骨と造影剤と医療用デバイスが表示される。本願の発明者らが検討を行ったところ、高エネルギー画像Ｈと低エネルギー画像Ｌを水画像Ｗと造影剤画像Ｉに分離するなどしても、造影剤画像Ｉに骨と造影剤と医療用デバイスが表示されることが確認された。他の二物質の組み合わせであっても同様である。また、低エネルギーのＸ線と高エネルギーのＸ線の管電圧やフィルタを変えても同様である。いずれの場合にも、骨画像Ｂには、骨と造影剤と医療用デバイスが表示されることが確認された。

胸部のＩＶＲを行うときの肺野部分などのように、軟部組織のコントラストが視認性を低下させている場合は、本実施形態に係る放射線撮像システムにおける骨画像Ｂを表示することで、造影剤や医療用デバイスの視認性が向上する可能性がある。しかしながら、骨画像Ｂは蓄積画像Ａよりもノイズが大きくなり、画質が劣化するという課題がある。そこで、本実施形態では、骨画像Ｂのノイズ低減を行う。ノイズ低減には、エネルギーサブトラクション処理による分離後の画像についてノイズ低減処理を行う構成と、エネルギーサブトラクション処理による分離前の画像についてノイズ低減処理を行う構成が考えられる。

図７（ａ）に、エネルギーサブトラクション処理による分離後の画像にノイズ低減処理を行う画像処理のブロック図を示す。まずブロックＭＤ１において、図４（ｂ）の画像処理と同様の手順で、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを求め、さらに骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを加算した厚み画像Ｔを生成する。そしてブロックＦ１において、厚み画像Ｔに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'を生成する。ブロックＦ１のフィルタ処理には、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの空間方向のフィルタ、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型の空間方向のフィルタ、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタなどが好適に用いられ得る。

次にブロックＭＤ２において、フィルタ処理後の厚み画像Ｔ'と上述の蓄積画像Ａから、ノイズ低減された骨画像Ｂ'を生成する。蓄積画像Ａは、骨と軟部組織のみで構成されているという仮定（制約条件）の下、蓄積画像ＡにおけるスペクトルをＮ_Ａ（Ｅ）、軟部組織の厚みをＳ、骨の厚みをＢとすると、以下の式（１１）が成り立つ。

ここで骨の厚みと軟部組織の厚みの和をＴとすると、Ｔ＝Ｂ＋Ｓより、式（１１）を変形して以下の式（１２）が成り立つ。

式（１２）に、ある画素における蓄積画像の画素値Ａと厚みＴを代入して非線形方程式を解くことで、ある画素における骨の厚みＢを求めることが可能である。このとき、厚みＴの代わりに、フィルタ処理後の厚みＴ'を代入して式（１２）を解くと、骨の厚みＢ'が得られる。厚み画像Ｔは蓄積画像Ａと比較して連続性が高いため、高周波成分が含まれない。従って、フィルタ処理を行ってノイズを除去しても、信号成分が失われにくい。このようにしてノイズ低減された厚み画像Ｔ'と、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａを用いることで、ノイズ低減された骨画像Ｂ'を得ることができる。同様に、式（１１）をＢ＝Ｔ－Ｓを用いて変形することで、ノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'を得ることも可能である。さらに、合成された画像Ｔを用いたがこれに限られるものではない。例えば、ＭＤ１で生成される軟部組織画像ＳをブロックＦ１でノイズ低減して得られる、ノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'の画素値を式（１１）に代入することでノイズ低減された骨画像Ｂ'を得るようにしてもよい。また、ＭＤ１で生成される骨画像ＢをブロックＦ１でノイズ低減して得られる、ノイズ低減された骨画像Ｂ'の画素値を式（１１）に代入することでノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'を得るようにしてもよい。

次に、エネルギーサブトラクション処理による分離前の画像にノイズ低減処理を行う画像処理の構成について説明する。図７（ｂ）に、分離前の画像にノイズ低減処理を行う画像処理のブロック図を示す。ブロックＦ２とブロックＦ３は、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈに対して、それぞれノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'と、ノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'を生成する。フィルタ処理には、例えば、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの空間方向のフィルタ、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型の空間方向のフィルタ、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタなどが用いられ得る。ブロックＭＤ１では、図４（ｂ）と同様の手順で、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'とノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'から、ノイズ低減された骨画像Ｂ'が得られる。

図７（ａ）のように二物質分離（エネルギーサブトラクション処理）のブロックであるＭＤ１の後にフィルタを適用するノイズ低減処理では、二物質分離に伴うノイズが低減される。一方、図７（ｂ）のように二物質分離のブロックであるＭＤ１の前にフィルタを適用するノイズ低減処理では、Ｘ線の量子ノイズが低減される。二物質分離に伴うノイズとＸ線の量子ノイズとが独立であれば、これらのノイズ低減処理を二重にかけることで、さらにノイズを低減できる可能性がある。

そこで本願の発明者らが検討を行ったところ、蓄積画像Ａの標準偏差σ_Ａ、すなわちＸ線の量子ノイズと、骨画像Ｂの標準偏差σ_Ｂ、すなわち骨画像Ｂのノイズは、比例係数ε_Ｂを用いて、以下の式（１３）で表されることが判明した。

さらに、本願の発明者らの検討により、比例係数ε_Ｂは、式（１４）で近似できることが判明した。

比例係数ε_Ｂは、二物質分離に伴うノイズの増加率を示し、低エネルギーのＸ線におけるスペクトルＮ_Ｌ（Ｅ）、高エネルギーのＸ線におけるスペクトルＮ_Ｈ（Ｅ）、高エネルギーと低エネルギーの出力の比、物質の種類などによって決まる。しかしながら、Ｘ線の線量には依存しない。すなわち、二物質分離に伴うノイズの増加率と、Ｘ線の量子ノイズは、独立であると考えられる。また、本願の発明者らがさらに検討を行ったところ、空間周波数ｆ（ｆ＞０）におけるＸ線の量子ノイズの標準偏差σ_Ａ（ｆ）と、空間周波数ｆ（ｆ＞０）における骨画像のノイズの標準偏差σ_Ｂ（ｆ）の間には、以下の式（１５）が成り立つことが判明した。

式（１５）における比例定数ε_Ｂは、空間周波数によらず一定であった。従って、二物質分離に伴うノイズとＸ線の量子ノイズとは、各空間周波数ｆ（ｆ＞０）において独立であると言える。以上のことから、二物質分離に伴うノイズの低減処理と、Ｘ線の量子ノイズの低減処理を二重にかけることで、さらにノイズを低減できる可能性があることが分かった。

図８（ａ）に、本実施形態に係る画像処理のブロック図を示す。図８（ａ）では、二物質分離前の画像と二物質分離後の画像にノイズ低減処理が行われている。まずブロックＦ２とブロックＦ３において、図７（ｂ）と同様に、エネルギーサブトラクション処理を適用する前の画像である低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈに対して、それぞれノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施す。これにより、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'と、ノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'が生成される。ブロックＭＤ１では、図７（ａ）と同様に、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'とノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'から、ノイズ低減された骨画像Ｂ'とノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'を求める。こうして、ノイズ低減された骨画像Ｂ'とノイズ低減された軟部組織画像Ｓ'の和の画像、すなわちノイズ低減された厚み画像Ｔ'が生成される。

続いて、ブロックＦ１が、ノイズ低減された厚み画像Ｔ'に対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施すことにより、二重にノイズ低減された厚み画像Ｔ''が生成される。次に、図７（ａ）と同様に、ブロックＭＤ２が、二重にノイズ低減された厚み画像Ｔ''と蓄積画像Ａとから、二重にノイズ低減された骨画像Ｂ''を生成する。なお、図７（ａ）により上述したように、二重にノイズ低減された厚み画像Ｔ''と蓄積画像Ａとから、二重にノイズ低減された軟部組織画像Ｓ''を生成するようにしてもよい。或いは、二重にノイズ低減された骨画像Ｂ''と蓄積画像Ａとから、二重にノイズ低減された軟部組織画像Ｓ''を生成するようにしてもよい。また、二重にノイズ低減された軟部組織画像Ｓ''と蓄積画像Ａとから、二重にノイズ低減された骨画像Ｂ''が生成されるようにしてもよい。

なお、図８（ａ）のように二重にノイズ低減を行うときは、二物質分離を行うブロックＭＤ１の前に適用するフィルタのブロックＦ２及びＦ３と、ブロックＭＤ１の後に適用するフィルタのブロックＦ１との、種類や強度を同時に最適化する必要がある。二つのフィルタを単独に最適化した結果が最適とは限らないからである。例えば、時間方向のフィルタ又は空間方向のフィルタを二重にかけると、Ｘ線の量子ノイズと二物質分離に伴うノイズの増加率が独立ではなくなり、二つのノイズ低減の効果が積算されなくなる場合がある。従って、例えば、二物質分離を行うブロックＭＤ１の前に適用されるフィルタであるブロックＦ２及びＦ３では、時間方向のフィルタを適用し、ＭＤ１の後に適用するフィルタのブロックＦ１では空間方向のフィルタを適用する構成を用いることができる。当然のことながら、ブロックＦ２及びＦ３において空間方向のフィルタを適用し、ブロックＦ１において時間方向のフィルタを適用するようにしてもよい。

なお、空間方向のフィルタまたは時間方向のいずれかのフィルタを二重にかける構成も採用可能であり、その場合には両者のカーネルの大きさ、フィルタ係数の大きさを異ならせることが好ましい。例えば、空間方向のフィルタを二重にかける場合は、ブロックＦ１のフィルタのカーネルを、ブロックＦ２、Ｆ３のカーネルより大きくする構成が好ましい。例えば、厚み画像Ｔは、蓄積画像Ａや高エネルギー画像Ｈ、低エネルギー画像Ｌに比べて空間における連続性が高いためである。また、時間方向のフィルタを二重にかける場合、ブロックＦ１のフィルタ係数を、ブロックＦ２，Ｆ３のフィルタのフィルタ係数より大きくする構成が好ましい。例えば、厚み画像Ｔは、蓄積画像Ａや高エネルギー画像Ｈ、低エネルギー画像Ｌに比べて時間変化が小さいためである。

また、ブロックＦ１において、時間方向のフィルタと空間方向のフィルタの両方を適用する構成や、ブロックＦ２及びＦ３において時間方向のフィルタと空間方向のフィルタの両方を同時に適用する構成としてもよい。いずれの構成でも、空間方向または時間方向のフィルタが二物質分離のブロックＭＤ１の前後で二重に適用される場合は、ＭＤ１の後のフィルタのブロックＦ１におけるフィルタの係数またはカーネルをより大きくする構成が好適に用いられ得る。

さらに、ブロックＦ２とブロックＦ３のフィルタ処理を蓄積画像に基づいて制御するようにしてもよい。図８（ｂ）に、本実施形態に係る画像処理のブロック図を示す。ブロックＦ２及びＦ３において、図８（ａ）と同様に、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈに対して、それぞれノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、ノイズ低減された低エネルギー画像Ｌ'と、ノイズ低減された高エネルギー画像Ｈ'を生成する。このフィルタ処理として、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型フィルタが好適に用いられる。イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタは、画素値から被写体の構造を判定してフィルタの係数を変えることで、構造を保存したままノイズ低減を行うことができる。しかしながら、低エネルギー画像Ｌや高エネルギー画像Ｈには、Ｘ線の量子ノイズが含まれるため、線量が低くなるとノイズと構造の判定が困難となり、ノイズ低減効果が得にくくなるという課題がある。そこで、よりノイズの少ない蓄積画像Ａの画素値から被写体の構造を判定してフィルタの係数を変えつつ、低エネルギー画像Ｌや高エネルギー画像Ｈにフィルタを適用する構成が好適に用いられる。例えば、蓄積画像Ａから検出される構造のエッジ部を維持するようにブロックＦ２，ブロックＦ３のノイズ低減処理を制御することで、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈにおけるエッジ部が維持される。ブロックＭＤ１以降の処理は、図８（ａ）と同様である。

なお、図８（ｂ）では、ブロックＦ２とブロックＦ３に供給される蓄積画像を、図８（ａ）においてブロックＭＤ２へ供給される蓄積画像Ａと同じものとしたがこれに限られない。すなわち、ブロックＦ２とブロックＦ３に供給される蓄積画像は、ブロックＭＤ２へ供給される蓄積画像Ａと異なっていてもよい。例えば、ブロックＭＤ２には、式（１０）により生成された蓄積画像Ａが供給され、ブロックＦ２，Ｆ３の制御には高エネルギーにおける減弱率の画像Ｈが用いられるようにしてもよい。また、ブロックＦ２とブロックＦ３は互いに異なるフィルタであってもよい。

以上のように、第１実施形態によれば、エネルギーサブトラクション処理により得られる分離画像のノイズの増加を抑制することができる。例えば、骨画像Ｂにおけるノイズの増加を抑制しつつ軟部組織を除去した画像を生成することができる。このような画像を表示することで、軟部組織のコントラストの視認性を低下させている場合に、造影剤や医療用デバイスの視認性が向上する。

なお、上記実施形態では、分離画像として骨画像Ｂと軟組織画像Ｓを取得したが、これに限られるものではない。例えば、分離画像として、実効原子番号Ｚと面密度Ｄを用いてもよい。この場合、２つの分離画像の和の画像は、厚み画像とは別のものとなる。また、分離画像に対するノイズ低減処理を、分離画像の和（Ｔ）に対して行っているが、これに限られるものではなく、いずれか一方の分離画像（ＢまたはＳ）に対して行うようにしてもよいことは上述したとおりである。例えば、図８（ａ）において、ブロックＭＤ１で得られた軟部組織画像Ｓ'を用いるようにすれば、ブロックＭＤ２の処理により、蓄積画像Ａとノイズ低減された軟組織画像Ｓ''からノイズ低減された骨画像Ｂ''を得ることができる。また、ブロックＭＤ２の処理において、Ｂ＝Ｔ－Ｓを用いて式（１１）を変形することにより、ノイズ低減された軟組織画像Ｓ''が得られることになる。また、ＭＤ１では、Ｂ，Ｓを生成し、それらの和からＴを得たが、２つのエネルギーの画像から直接Ｔを生成するようにしてもよい。

（第２実施形態）
第１実施形態では、軟部組織のコントラストが造影剤や医療用デバイスの視認性を低下させている場合に、軟部組織のコントラストを除去して、それらの視認性を向上する構成を説明した。第２実施形態では、骨のコントラストが造影剤や医療用デバイスの視認性を低下させている場合に、それらの視認性を向上させる構成を説明する。

図９に軟部組織画像と厚み画像の例を示す。第１実施形態では、蓄積画像Ａの代わりに骨画像Ｂを表示することで、軟部組織のコントラストを除去していた。従って、蓄積画像Ａの代わりに軟部組織画像Ｓを表示することで、骨のコントラストを除去することができると期待される。しかしながら本願の発明者らが四肢のファントムの軟部組織画像Ｓを観察したところ、図９（ａ）に示されるように、軟部組織の厚みの減少として骨が視認できてしまうことが判明した。これは、骨の厚みの分だけ、軟部組織の厚みが減少するためである。また、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓの和の画像、すなわち厚み画像Ｔを観察したところ、図９（ｂ）に示されるように、骨のコントラストが消えて視認できなくなることが判明した。これは、骨が存在する領域における軟部組織の厚みの減少が、骨の厚みを加算することで相殺されるためである。

さらに本願の発明者らが調査したところ、人体の骨の中には海綿骨や骨髄など、カルシウムを含まない領域が存在するものの、それらの内部は有機物で満たされている（気体で満たされていない）ことがわかった。すなわち、人体を一方向に投影したときの厚みは、連続的であると言える。そのため、ファントムだけでなく人体であっても、厚み画像Ｔを表示することで、骨のコントラストを除去することができる。なお、肺や消化器官のように気体を含みうる領域では、そのような厚みの連続性が成立しないことがある点に注意が必要である。また、乾燥人骨ファントムでは、海綿骨や骨髄の内部は空洞である（気体で満たされている）こと、鳥類など骨の内部が空洞になっている生物がいることについても、注意が必要である。

図１０に、蓄積画像と厚み画像の一例を示す。四肢に造影剤が注入されたとき、図１０（ａ）に示されるように、蓄積画像Ａでは骨と造影剤の両方のコントラストが視認できる。一方で、造影剤の主成分はヨウ素であり、骨の主成分であるカルシウムよりも原子番号が大きい。このため、図１０（ｂ）に示されるように、厚み画像Ｔにおいて骨のコントラストは消えるが、造影剤のコントラストは残る。従って、下肢のＩＶＲにおいて造影剤が大腿骨の皮質骨部分に重なる部分など、骨のコントラストが視認性を低下させている場合には、放射線撮像システムにおける厚み画像Ｔを表示することで、造影剤の視認性が向上する。

しかしながら、厚み画像Ｔは蓄積画像Ａよりもノイズが大きくなり、画質が劣化するという課題がある。第１実施形態で説明した構成（二重にノイズ低減処理を行う構成）によりノイズ低減処理された厚み画像Ｔが得られるが、第２実施形態では、蓄積画像Ａとの合成により厚み画像Ｔのノイズ低減を行う。

本願の発明者らが四肢のファントムや動物の四肢の骨付き肉などを撮影し、図４（ｂ）のような二物質分離を行って、骨画像Ｂ及び軟部組織画像Ｓを観察したところ、いくつかの特徴があることが判明した。
（１）骨がある領域には、軟部組織もある。
（２）軟部組織がある領域の多くには、骨がない。
（３）骨があるときは、一定以上の厚みがある。

特徴（３）より、骨の有無を判定する閾値をＢ_ｔｈとしたとき、Ｂ_ｔｈを上回るか否かで、ある領域に骨があるか否かを判定することが可能である。第２実施形態では、骨の有無によって処理を切り替えることで、厚み画像Ｔのノイズを低減する。

図１１（ａ）に、第２実施形態に係る画像処理のブロック図を示す。まずブロックＭＤ１では、図４（ｂ）と同様の手順で、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを求め、さらに骨画像Ｂと軟部組織画像Ｓを加算した厚み画像Ｔを生成する。

ブロックＭＤ３では、蓄積画像Ａから所定の制約条件を適用することにより疑似的な分離画像を生成する。本実施形態では、制約条件として、骨の厚みが０であるという仮定を用いて、疑似的な分離画像としての軟部組織画像を生成する。すなわち、ブロックＭＤ３は、蓄積画像Ａを用いて、骨の厚みが０であると仮定したときの厚み画像ｔを以下のようにして生成する。なお、蓄積画像Ａは第１実施形態で説明したとおりである。まず、式（１１）にＢ＝０、ｔ＝Ｂ＋Ｓ＝Ｓを代入すると、式（１６）が成り立つ。

式（１６）に、ある画素における蓄積画像Ａの画素値を代入して非線形方程式を解くことで、骨の厚みが０であると仮定したときの厚みｔを求めることが可能である。骨の厚みが０であると仮定したときの厚み画像ｔは、元々ノイズが少ない蓄積画像Ａを用いて求めたものであるため、厚み画像Ｔと比較してノイズが非常に小さい。

ブロックＭＤ４では、図４（ｂ）と同様の手順で、低エネルギー画像Ｌと高エネルギー画像Ｈから、骨画像Ｂを生成する。なお、ブロックＭＤ１で生成される骨画像Ｂを用いるようにしてもよい。

ブロックＳＥＬは、骨画像Ｂの画素値に基づいて骨の有無の判定を行い、その判定結果に従って厚み画像Ｔと厚み画像ｔのいずれかを選択し、ノイズ低減された厚み画像Ｔ'として出力する。厚み画像Ｔ'は、厚み画像Ｔと厚み画像ｔとから生成された合成画像である。本実施形態では、ブロックＭＤ４で生成された骨画像Ｂの画素値が骨の有無を判定する閾値Ｂ_ｔｈを上回る場合は、ブロックＳＥＬは骨があると判定し、厚み画像Ｔの画素値をノイズ低減後の厚み画像Ｔ'の画素値とする。他方、骨画像Ｂの画素値が閾値Ｂ_ｔｈを下回る場合は、ブロックＳＥＬは、骨が存在しないと判定し、骨の厚みが０であると仮定したときの厚み画像ｔの画素値をノイズ低減後の厚み画像Ｔ'の画素値とする。以上のような構成により、骨がない領域におけるノイズを大幅に低減することが可能である。また、特徴（２）より、軟部組織がある領域の大部分は骨がない領域である。従って、厚み画像Ｔ'の多くの領域でノイズを大幅に低減することができる。

図１０（ｂ）で説明した通り、厚み画像Ｔにおいて骨のコントラストは消えるが、造影剤のコントラストは残る。しかしながら、図１０（ａ）の蓄積画像Ａと比較すると、造影剤のコントラストが低下しているという課題があることが分かる。また、厚み画像Ｔは蓄積画像Ａと比較してノイズが増加する。このため、下肢の末梢の血管など、血管径が細く造影剤の濃度が薄くなる部分において、造影剤のコントラストがノイズに埋もれて見えなくなるリスクがある。

第２実施形態の構成（図１１（ａ））によれば、末梢の血管などの造影剤の濃度が薄い部分においては、二物質分離時の骨画像Ｂの画素値が骨の有無を判定する閾値Ｂ_ｔｈを下回り、骨がないと判定される。従って、骨の厚みが０であると仮定したときの厚み画像ｔの画素値が選択され、蓄積画像Ａと同等のコントラストとノイズを保つことができる。一方、造影剤の濃度が濃い部分においては、二物質分離時の骨画像Ｂの画素値が、骨の有無を判定する閾値Ｂ_ｔｈを上回り、骨があると判定される。この場合は厚み画像Ｔの画素値が選択され、造影剤のコントラスト低下とノイズの増加が起こり、蓄積画像Ａと比較して視認性が低下する可能性がある。しかしながら、そもそも造影剤の濃度が濃いため、視認できなくなるリスクは低いと考えられる。従って、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'を表示することで、造影剤の視認性が向上する。

図１１（ｂ）は、第２実施形態に係る画像処理の他の構成例を示すブロック図である。ブロックＭＤ１、ＭＤ３、ＭＤ４、ＳＥＬについては、図１１（ａ）と同様である。図１１（ｂ）の画像処理では、ブロックＦ４において、ブロックＭＤ４により求めた骨画像Ｂに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、ノイズ低減された骨画像Ｂ'を生成する。フィルタ処理には、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの空間方向のフィルタ、イプシロンフィルタやラプラシアンフィルタ等の構造保存型の空間方向のフィルタ、リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタなどを好適に用い得る。ブロックＳＥＬには、骨画像Ｂの代わりにノイズ低減された骨画像Ｂ'が入力される。ブロックＳＥＬに入力される骨画像のノイズが低減されているため、骨の有無の判定精度を向上させることができる。

図１２は、第２実施形態に係る画像処理のさらに他の構成例を示すブロック図である。ブロックＭＤ１、ＭＤ３、ＭＤ４、Ｆ４は、図１１（ｂ）と同様である。図１２の画像処理では、骨の有無を判定する閾値Ｂ_ｔｈが複数設定されている。そしてブロックＡＤＤにおいて、厚み画像Ｔの画素値と、骨の厚みが０であると仮定したときの厚み画像ｔの画素値とを合成して、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'の画素値を決定する。ここで合成の重み（合成比率）は、骨画像Ｂの画素値と、骨の有無を判定する複数の閾値Ｂ_ｔｈとから決定される。例えば、ノイズ低減後の厚み画像Ｔ'の画素値は以下の式（１７）で表される。

図１１（ａ）、（ｂ）に示した画像処理では、骨の境界部分でノイズが不連続に切り替わるが、図１２に示した画像処理では、ノイズが連続的に切り替わるため、違和感を生じにくい。なお、図１２では、図１１（ｂ）の構成においてブロックＳＥＬをブロックＡＤＤで置き換えた構成を示したが、図１１（ａ）のブロックＳＥＬをブロックＡＤＤで置き換えてもよい（すなわち、ブロックＦ４が省略されてもよい）。

なお、図１１（ａ）の構成において、Ｂ＞Ｂ_ｔｈの場合は合成画像（ブロックＳＥＬの出力）における疑似的な分離画像ｔの合成比を第１の値（０）、Ｂ≦Ｂ_ｔｈの場合は合成画像における疑似的な分離画像ｔの合成比を第２の値（１）としている。ここで、第１の値＝０、第２の値＝１に限られるものではなく、例えば、第１の値＝０．２、第２の値＝０．８などとしてもよい。図１１（ｂ）の構成についても同様である。また、図１２の構成では、骨画像Ｂ'の画素値が第１の閾値（Ｂ_ｔｈ０）から第２の閾値（Ｂ_ｔｈ１）へ変化するに従って、疑似的な分離画像ｔの合成画像（ブロックＡＤＤの出力）における比率を第１の値から第２の値へ変化させている。ここで、図１２では、第１の値＝１、第２の値＝０を例示しているが、これに限られるものではなく、例えば、第１の値＝０．８、第２の値＝０．２などとしてもよい。

なお、第２実施形態では、２つの分離画像（Ｂ，Ｓ）を合成した画像Ｔ（和の画像）と、分離画像（Ｓ）に対応する疑似的な分離画像ｔとの合成比率を、分離画像（Ｂ）の画素値と閾値との比較により決定したが、これに限られない。例えば、２つの分離画像とそれらを合成した画像の少なくとも１つ（Ｂ、Ｓ、Ｔの少なくとも１つ）と、これら２つの分離画像のいずれかに対応する疑似画像との合成比率を、２つの分離画像の少なくとも一方かの画素値と閾値との比較に基づいて決定してもよい。

（第３実施形態）
第３実施形態では、第１実施形態と同様に、胸部のＩＶＲを行うときの肺野部分などのように軟部組織のコントラストが視認性を低下させている場合に、ノイズ低減した骨画像Ｂを表示することで、造影剤や医療用デバイスの視認性を向上させる。第３実施形態では、第２実施形態で説明した、ノイズ低減された厚み画像を用いることで、第１実施形態よりもノイズ低減された骨画像を得る。なお、以下では、ノイズ低減された厚み画像を生成する構成として図１２の構成を適用した例が示されるが、図１１（ａ）、図１１（ｂ）の構成が用いられてもよい。

図１３（ａ）に、第３実施形態に係る画像処理のブロック図を示す。ブロックＭＤ１、ＭＤ３、ＭＤ４、Ｆ４、ＡＤＤについては、図１２と同様である。また、ブロックＦ１、Ｆ２、Ｆ３、ＭＤ２については、図８（ａ）と同様である。これによって、二重にノイズ低減された厚み画像Ｔ''がブロックＡＤＤに供給されることで、三重にノイズ低減された厚み画像Ｔ'''が得られる。ブロックＭＤ２は、三重にノイズ低減された厚み画像Ｔ'''を用いることで、三重にノイズ低減された骨画像Ｂ'''を生成する。結果、第１実施形態（図８（ａ））の画像処理よりもノイズが低減された画像が得られることになり、造影剤や医療用デバイスの視認性がさらに向上する。

図１３（ｂ）は、第３実施形態に係る画像処理の他の構成例を示すブロック図である。ブロックＭＤ１、ＭＤ３、ＭＤ４、Ｆ４、ＡＤＤ、ブロックＦ１、Ｆ２、Ｆ３、ＭＤ２については、図１３（ａ）と同様である。図１３（ｂ）では、ブロックＦ５が、蓄積画像Ａに対してノイズ低減を目的としたフィルタ処理を施し、ノイズ低減された蓄積画像Ａ'が生成される。ノイズ低減された蓄積画像Ａ'を蓄積画像Ａの代わりにブロックＭＤ３とブロックＭＤ２に入力することで、図１３（ａ）の画像処理からさらにノイズが低減され、造影剤や医療用デバイスの視認性が向上する。

なお、第１～第３実施形態では、画像処理として蓄積画像Ａや骨画像Ｂや厚み画像Ｔを表示するための処理を行っているが、本発明はこのような形態に限定されない。高エネルギー画像Ｈや軟部組織画像Ｓを表示するようにしてもよい。また、図３（ｂ）に示したタイミングチャートで得られた画像や、図４（ａ）に示した補正で得られた画像や、図４（ｂ）に示した画像処理で得られた画像を用いてもよい。また、これらの画像に対する後処理として、対数変換やダイナミックレンジ圧縮を示したが、本発明はこのような形態に限定されない。リカーシブフィルタ等の時間方向のフィルタや、ガウシアンフィルタ等の空間方向のフィルタをかけるなどしてよい。すなわち、本実施形態における画像処理とは、撮影後又は補正後又は画像処理後の画像に対して任意の演算を行う処理であると言える。

なお、第１～第３実施形態では、Ｘ線撮像装置１０４は蛍光体を用いた間接型の放射線センサとしたが、このような形態に限定されない。例えばＣｄＴｅ等の直接変換材料を用いた直接型の放射線センサを用いてもよい。また、第１～第３実施形態ではＸ線発生装置１０１の受動的な管電圧変化を利用するか（図３（ａ））、能動的に管電圧を切り替える（図３（ｂ））などしていたが、このような形態に限定されない。Ｘ線発生装置１０１のフィルタを時間的に切り替えるなどして、Ｘ線撮像装置１０４に曝射される放射線のエネルギーを変化させてもよい。

さらに、第１～第３実施形態ではＸ線撮像装置１０４に曝射される放射線のエネルギーを変化させることで、エネルギーサブトラクションを行っていたがこのような形態に限定されない。例えば、二次元検出器１０６（センサ）を２枚積層することで、前面のセンサと背面のセンサで検出する放射線のスペクトルを変化させる方式が用いられてもよい。また、放射線量子の個数をエネルギー別にカウントする、フォトンカウンティング方式のセンサを用いることで、互いにエネルギーが異なる複数の画像を取得するなどしてもよい。

また、第１～第３実施形態では、放射線撮影システムの制御用コンピュータ１０３を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っていたが、このような形態に限定されない。制御用コンピュータ１０３で取得した画像を別のコンピュータに転送して、エネルギーサブトラクション処理を行ってもよい。例えば、取得した画像を医療用のＰＡＣＳを介して別のパソコン（画像ビューア）に転送し、エネルギーサブトラクション処理を行ってから表示する構成が好適に用いられる。すなわち、上記各実施形態では、互いにエネルギーが異なる放射線画像をエネルギーサブトラクション処理に提供できればよく、互いにエネルギーが異なる放射線画像を取得するための方法は、上記実施形態に限定されるものではない。

（その他の実施例）
本発明は、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ーがプログラムを読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。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１０１：Ｘ線発生装置、１０２：Ｘ線制御装置、１０３：制御用コンピュータ、１０４：Ｘ線発生装置

Claims (14)

1. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に第１のノイズ低減処理を行う第１処理手段と、
   前記第１のノイズ低減処理を行って得た複数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により分離画像を生成する生成手段と、
   前記第１のノイズ低減処理に用いられるフィルタとは大きさと種類のうちの少なくとも１つが異なるフィルタが用いられる第２のノイズ低減処理を前記分離画像に行う第２処理手段と、を備える画像処理装置。
2. 前記第１のノイズ低減処理と前記第２のノイズ低減処理は、空間方向のフィルタと時間方向のフィルタとのうちの少なくとも一方のフィルタを含み、前記第２のノイズ低減処理に用いられるフィルタのカーネル又はフィルタ係数が前記第１のノイズ低減処理に用いられるフィルタのカーネル又はフィルタ係数よりも大きい請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１のノイズ低減処理では、空間方向のフィルタと時間方向のフィルタとのうちの一方が用いられ、前記第２のノイズ低減処理では他方が用いられる請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記分離画像は、前記エネルギーサブトラクション処理により得られる第１の分離画像である第１の物質の厚み画像と第２の分離画像である第２の物質の厚み画像とを合成して得た第３の分離画像であり、
   前記第３の分離画像は、前記第１の物質の厚みと前記第２の物質の厚みとの和の画像であり、
   前記第１の物質と前記第２の物質との一方は骨であり、他方は軟組織である請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記分離画像は、前記エネルギーサブトラクション処理により得られる第１の分離画像と第２の分離画像とを合成して得た第３の分離画像であり、
   前記生成手段は、前記エネルギーサブトラクション処理が適用されていない放射線画像と、前記第２のノイズ低減処理が適用された前記第３の分離画像とに基づいて、前記第１の分離画像または前記第２の分離画像に対応する画像を生成する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記分離画像は、前記エネルギーサブトラクション処理により得られる第１の分離画像と第２の分離画像とを含み、
   前記エネルギーサブトラクション処理が適用されていない放射線画像と、前記第２のノイズ低減処理が適用された前記第１の分離画像とに基づいて、前記第２の分離画像に対応する画像を生成する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記生成手段は、前記エネルギーサブトラクション処理が適用されていない第３の放射線画像と所定の制約条件とを用いて、前記エネルギーサブトラクション処理により得られる第１の分離画像に対応する疑似的な分離画像を生成し、
   前記第２のノイズ低減処理を行って得た分離画像と、前記疑似的な分離画像との合成に関する合成比率が、前記エネルギーサブトラクション処理により得られる第２の分離画像を用いて決定される請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記生成手段は、前記決定された合成比率により合成して得た画像と、前記第３の放射線画像とに基づいて、前記第２の分離画像に対応する画像を生成する請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記第１処理手段は、前記エネルギーサブトラクション処理が適用されていない放射線画像から検出される構造のエッジ部を維持するように、前記第１のノイズ低減処理を前記複数の放射線画像に行う請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記複数の放射線画像は、１回の放射線の照射に対して、放射線の照射中と照射終了後のタイミングを含む複数のタイミングのサンプルホールドにより取得された第１の放射線画像を用いて生成される第１の放射線画像と第２の放射線画像を含む請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記複数の放射線画像は、１回の放射線の照射に対して、放射線の照射中と照射終了後のタイミングを含む複数のタイミングのサンプルホールドにより取得された第１の放射線画像を用いて生成される第１の放射線画像と第２の放射線画像を含み、
    前記第３の放射線画像として、前記照射終了後のタイミングで取得される放射線画像が用いられる請求項７または８に記載の画像処理装置。
12. 前記複数の放射線画像を重みづけして合成することにより前記第３の放射線画像が生成される、又は、前記複数の放射線画像の何れかが前記第３の放射線画像として用いられる請求項７または８に記載の画像処理装置。
13. 互いに異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に第１のノイズ低減処理を行い、
    前記第１のノイズ低減処理を行って得た複数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により分離画像を生成し、
    前記第１のノイズ低減処理に用いられるフィルタとは大きさと種類のうち少なくとも１つが異なるフィルタが用いられる第２のノイズ低減処理を前記分離画像に行う、画像処理方法。
14. コンピュータを、請求項１乃至１２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プログラム。

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