JP7433971B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理装置の作動方法及びプログラムに関する。

近年、放射線撮像装置の技術分野の一つとして、放射線のエネルギー情報を利用した画像化技術であるスペクトラル・イメージング技術が広く研究あるいは実用化されている。スペクトラル・イメージングでは、複数エネルギーの画像から複数の物質の厚さ分布を求めたり、あるいは面密度分布と実効原子番号分布をもとめたりすることができる。こうした厚さ分布、面密度分布、実効原子番号分布は、物質にかかわる平面分布の一例である。このような平面分布は、物質透過後の放射線が厚さなどの指数関数として減衰すると仮定して、透過Ｘ線の画素値から逆算することで求めることができる。

スペクトラル・イメージングにおいては、しばしば異なる２つのエネルギーで撮影した画像を用いて２つの物質にかかわる平面分布、たとえば骨の厚さ分布と軟部組織の厚さ分布を求める。ところで人体に骨と軟部組織以外の物質が含まれる場合、たとえば骨と軟部組織のほか、さらに造影剤が画像中に存在する場合、造影剤の画像はほかの物質の画像（たとえば骨画像）に含まれるためうまく分離することができない。骨と造影剤を分離する一つの方法として、造影剤の含まれていない状態と含まれた状態のそれぞれについて、高エネルギーと低エネルギーを用いた２回の放射線撮影を行い、骨画像から造影剤を抽出する方法が提案されている（特許文献１）。

特開昭５８－２２１５８０号公報 特表２０１８－５１１４４３号公報（実施形態で参照される）

しかし特許文献１の技術を用いた場合は、マスク画像を生成するために造影剤画像を抽出する際には造影剤の含まれていない状態での撮影が必要となるため、撮影回数が増加するという課題が存在する。

本発明は、スペクトラル・イメージングなどにより得られる分離画像から、マスク画像を用いずに物質を分離することを可能に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、
放射線画像を処理する画像処理装置であって、
対象物を含む被写体の複数の放射線画像であって、異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、物質にかかわる平面分布を表す分離画像を生成する生成手段と、
前記分離画像を周波数分解して得た帯域制限画像であって、前記対象物の大きさに関する周波数帯域に対応する帯域制限画像を用いて、前記対象物に関する対象物画像を取得する取得手段と、を備える。

本発明によれば、スペクトラル・イメージングなどにより得られる分離画像から、マスク画像を用いずに物質を分離することが可能になる。

第１実施形態によるＸ線撮影装置の構成例を示す図。 第１実施形態による撮影処理を示すフローチャート。 第１実施形態による３物質分離の処理の一例を示す図。 第１実施形態による３物質分離の処理の一例を示す図。 対象物の周波数を特定する方法の一例を説明する図。 周波数分解処理の一例を示す図。 第２実施形態による、帯域制限画像の合成方法の一例を示す図。 重みづけ係数の設定方法の一例を示す図。 第３実施形態による４物質分離の処理の一例を示す図。 第３実施形態による４物質分離の処理の一例を示す図。 第４実施形態による撮影処理を示すフローチャート。 第４実施形態による４物質分離の処理の一例を示す図。 第４実施形態による４物質分離の処理の他の例を示す図。 第５実施形態による、補助情報を用いた分離精度の向上を説明する図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、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線を用いた例を説明するが、本発明における放射線は、Ｘ線に限られるものではない。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Ｘ線や粒子線、宇宙線なども、含まれるものとする。

＜第１実施形態＞
図１に、第１実施形態に係る放射線撮影装置の一例としてのＸ線撮影装置の構成を示す。図１において、Ｘ線管球１０１から照射されたＸ線は、被写体１０２を透過し、フラットパネルディテクタ（以下、ＦＰＤ１０３）に入射する。Ｘ線管球１０１は、低エネルギーのＸ線を除去するためのＸ線フィルタを設けることがある。ＦＰＤ１０３は、Ｘ線を可視光に変換する蛍光体と、可視光を電荷、電圧に変換する撮像素子（素子は複数個あり、１つの素子と１つの画素が対応する）と、変換された電圧をさらにデジタル値の画像へ変換する画像形成部を備える。ＦＰＤ１０３は、さらに、画像形成部から得られた画像にオフセット補正、ゲイン補正、欠陥補正などを行う画像補正部を備える。なお、ＦＰＤ１０３は蛍光体によりＸ線を可視光に変換する構成としたがこれに限られるものではない。例えば、テルル化カドミウム（CdTe）や非晶質セレン（a-Se）を用いた、Ｘ線を直接電圧に変換する方式のＦＰＤが用いられてもよい。また、入射するＸ線の光子をひとつずつカウントするフォトンカウンティング型検出器を用いたＦＰＤが用いられてもよい。

照射されるＸ線の条件は、操作盤１０４からの操作者の入力により決定される。操作盤１０４は、条件指定部１０５、撮影部位指定部１０６、条件表示部１０７、Ｃ－ａｒｍ制御部１０８、架台制御部１０９を有する。条件指定部１０５において、操作者は管電圧、管電流、照射時間を指定可能である。また、操作盤１０４は画質調整を行うための調整装置（ダイヤルなど）を保持しており、操作者はダイヤルを操作することで医師などの画像確認者が最も好適であると判断する画質を設定することができる。撮影部位指定部１０６では、撮影部位とＸ線の条件が予め関連付けられていて、操作者は、撮影部位を指定すると、それに対応したＸ線の条件を呼び出すことができるようになっている。

条件指定部１０５、撮影部位指定部１０６において指定された撮影条件は、条件表示部１０７により表示され、これにより、操作者は設定内容を確認することができる。また、操作者は、Ｃ－ａｒｍ制御部１０８、架台制御部１０９を用いて、Ｃ－ａｒｍや架台を上下左右に動かしたり、あるいは回転させたりすることができる。照射指示部１１０はフットペダルであり、操作者はペダルを踏むことで、Ｘ線を照射する指示をコンピュータ１１１に送ることができる。

ＦＰＤ１０３から出力された画像は、コンピュータ１１１へ転送される。画像処理装置としてのコンピュータ１１１は、画像取得部１１２、対象物情報保存部１１３、撮影条件保存部１１４、平面分布取得部１１５、周波数分解部１１６の各機能を実現する。また、コンピュータ１１１には、表示装置１２３、入力装置１２４が接続されている。なおＦＰＤ１０３に搭載されている前述の画像補正部がコンピュータ１１１に設けられてもよい。また、操作盤１０４からの入力の代わりに、コンピュータ１１１に予めＸ線の条件を保存するようにしてもよい。

画像取得部１１２は、ＦＰＤ１０３で生成された画像を、コンピュータ１１１に取り込む。対象物情報保存部１１３は、被写体のなかに存在し、画像として撮影される物体、例えば骨、ステントなどのデバイスなどの大きさ（空間周波数）に関する情報（被写体情報）を取得、保存する。対象物情報保存部１１３に保存される内容については後述する。撮影条件保存部１１４は、Ｘ線管球１０１、ＦＰＤ１０３、操作盤１０４、入力装置１２４、Ｃ－アーム１１９、架台１２０、造影剤注入装置１２１から情報（これらを撮影条件とする）を取得し、保存する。

撮影条件保存部１１４が取得する撮影条件としては、たとえば、管球情報、ＦＰＤに関する情報、撮影部位情報、被写体情報、造影剤情報、Ｃ－アーム情報、架台情報があげられる。管球情報は、例えば、管電圧、管電流、照射時間、焦点の大きさ、Ｘ線フィルタの有無を示す。ＦＰＤに関する情報は、例えばＸ線の蓄積時間を示す。撮影部位情報は、たとえば胸部、頭部などの撮影部位を示す。被写体情報は、例えば、入力装置１２４で入力された患者の識別番号、氏名、性別、年齢、身長、体重などを示す。造影剤情報は、例えば、造影剤の種類、濃度などを示す。Ｃ－アーム情報は、例えば、Ｃ－アーム１１９の材質、位置、角度などを示す。架台情報は、例えば、架台１２０の位置などを示す。

平面分布取得部１１５は、ＦＰＤ１０３から取得された画像と事前情報（例えば、撮影時のＸ線のエネルギースペクトル）から物質にかかわる平面分布を計算する。平面分布取得部１１５は、例えばエネルギーサブトラクションにより、そのような平面分布を表す分離画像を取得する。平面分布取得部１１５にて計算される物質にかかわる平面分布のひとつの例として、物質ごとの厚さの空間分布があげられる。被写体の存在しないときの画像をＩ_０、被写体の存在するときの画像をＩとすると、Ｉ／Ｉ_０は下記の式１にて表現できる。

ただしＥはエネルギー、Ｎ（Ｅ）はＸ線スペクトル、μ_１（Ｅ）は物質１の線減弱係数、μ_２（Ｅ）は物質２の線減弱係数、ｄ_１は物質１の厚さ、ｄ_２は物質２の厚さである。このうち未知の変数はｄ_１とｄ_２である。異なる２エネルギーのＸ線にて撮影し、式１に代入することで、２本の独立した式を生成可能となるから、その独立した２本の式を解くことで厚さｄ_１とｄ_２の値を求めることができる。物質１、物質２の例としては、例えば骨と軟部組織があげられる。物質ごとの厚さの空間分布を求める処理を物質分離と呼ぶ。

物質にかかわる平面分布のもうひとつの例は、実効原子番号と面密度の空間分布である。実効原子番号と面密度の空間分布は下記のように表現できる。

ただしＥはエネルギー、Ｎ（Ｅ）はＸ線スペクトル、μ（Ｚ_ｅｆｆ，Ｅ）は実効原子番号Ｚ_ｅｆｆとエネルギーＥにおける質量減弱係数、Ｄ_ｅｆｆは実効面密度である。式２における未知の変数は実効原子番号Ｚ_ｅｆｆと実効面密度Ｄ_ｅｆｆである。よって物質ごとの厚さの空間分布を求める場合と同様に、異なる２エネルギーのＸ線にて撮影し、式２に代入することで、２本の独立した式が生成可能となる。その後独立した２本の式を解くことで実効原子番号Ｚ_ｅｆｆと実効面密度Ｄ_ｅｆｆの値を求めることができる。実効原子番号と実効面密度を求める処理を物質識別と呼ぶ。

周波数分解部１１６は、平面分布取得部１１５で求めた物質にかかわる平面分布を周波数分解することにより複数の周波数成分に分割された画像を生成する。こうして生成されたそれぞれの周波数の画像を、以下、帯域制限画像と呼ぶ。周波数分解部１１６に関して詳細は後述する。出力画像生成部１１７は、周波数分解部１１６の周波数分解により生成された帯域制限画像に基づいて、被写体１０２に存在する所定の対象物が抽出された対象物画像を取得する。

以上の画像取得部１１２、対象物情報保存部１１３、撮影条件保存部１１４、平面分布取得部１１５、周波数分解部１１６、出力画像生成部１１７の各機能は、ソフトウェアとして実装され、コンピュータ１１１の１つまたは複数のプロセッサーにより実現され得る。なお、コンピュータ１１１は中央演算処理装置、ＤＲＡＭなどの主記憶装置、ハードディスクなどの二次記憶装置、高速計算のためのグラフィック・プロセッシング・ユニット、ＬＡＮ（Local Area Network）アダプタなどの一般的なハードウェアにより構成が可能である。なお、上述の各機能の一部あるいはすべてがハードウェアにより実現されてよいし、ハードウェアとソフトウェアの協働により実現されてもよい。

入力装置１２４は、たとえばコンピュータのキーボードなどである。操作者は、入力装置１２４を使用し、撮影部位情報や被写体情報を入力することが可能である。撮影部位情報や被写体情報は、入力装置１２４による入力の他に、たとえばコンピュータ１１１に実装されるＬＡＮアダプタを通じて、ＬＡＮに接続された外部装置から入力されてもよい。撮影部位情報や被写体情報は、対象物情報保存部１１３が取得し、保存する。

表示装置１２３は、出力される画像を表示するために用いられる。カラー・ディスプレイが用いられた場合、物質にかかわる平面分布、周波数分解後の帯域制限画像に基づいて生成される対象物の画像（以下、対象物画像）を、色を用いて表現することが可能になり、診断能の向上が期待される。ここで、対象物とは、例えば、ガイドワイヤーやステント、造影剤の導入された微細な血管、血管に付着した石灰などの小さな構造物であるまた、操作盤１０４の機能の一部を入力装置１２４、表示装置１２３が備えるようにしてもよい。たとえば条件指定部１０５あるいは撮影部位指定部１０６を通じて行われる条件入力が入力装置１２４によって行われてもよいし、入力された管電圧などの撮影条件の表示が、条件表示部１０７の代わりに表示装置１２３で行われてもよい。

また、Ｘ線撮影装置は、造影剤注入装置１２１を備えてもよい。造影剤注入装置１２１とＸ線撮影装置は互いに接続されることで、両者を連動させた撮影を行うことが可能となる。Ｘ線管球１０１、ＦＰＤ１０３、操作盤１０４、照射指示部１１０、コンピュータ１１１は同期装置１２２に接続される。同期装置１２２は、ＦＰＤ１０３の状態と、照射指示部１１０の押下状態と、コンピュータ１１１の処理状態からＸ線曝射可否を決定する。

図２は、本実施形態によるＸ線撮影処理を表すフローチャートである。まず、同期装置１２２および撮影条件保存部１１４は、操作者による撮影条件（Ｘ線の照射条件など）の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。撮影条件は、たとえば条件指定部１０５あるいは撮影部位指定部１０６を介して行われる。撮影条件保存部１１４は、受け付けた撮影条件をメモリに保存する。撮影条件保存部１１４が保存する撮影条件は、図１に関して上述したとおりである。

次に、同期装置１２２は、操作者によるＸ線照射の指示を照射指示部１１０から受け付けると（ステップＳ２０２）、曝射の可否を判断する（ステップＳ２０３）。同期装置１２２は、例えば、Ｘ線管球１０１、ＦＰＤ１０３、操作盤１０４、照射指示部１１０、コンピュータ１１１、造影剤注入装置１２１の状態などから曝射の可否を判断する。曝射不可と判断された場合（ステップＳ２０３でＮＯ）、同期装置１２２は表示装置１２３に警告を表示する（ステップＳ２０４）。なお、同期装置１２２が曝射不可の判断結果をコンピュータ１１１に通知し、コンピュータ１１１が表示装置１２３に警告を表示するようにしてもよい。

一方、同期装置１２２により曝射可と判断された場合（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、同期装置１２２は、Ｘ線管球１０１とＦＰＤ１０３に、Ｘ線照射指示の信号を送る。これにより、Ｘ線管球１０１によるＸ線の照射とＦＰＤ１０３によるＸ線撮影が開始し、画像取得部１１２は、放射線画像としてＸ線画像を取得する（ステップＳ２０５）。ここで、画像取得部１１２は、被写体を異なるエネルギーの放射線（Ｘ線）により撮影した２つ以上の放射線画像（Ｘ線画像）を取得する。本実施形態では、第一の管電圧でのＸ線照射により取得されたＸ線画像（高管電圧画像）と、第一の管電圧よりも低い管電圧でのＸ線照射により取得されたＸ線画像（低管電圧画像）が取得される（ステップＳ２０５）。必要な撮影枚数が取得されたら、Ｘ線撮影を終了する（ステップＳ２０６）。

続いて、平面分布取得部１１５は、対象物を含む被写体を異なるエネルギーの放射線により撮影した２つ以上のＸ線画像から、物質分離または物質識別により、物質にかかわる平面分布を表す分離画像を生成する。本実施形態では、平面分布取得部１１５は、高管電圧画像と低管電圧画像から、物質にかかわる平面分布を表す分離画像を算出、生成する（ステップＳ２０７）。次に、周波数分解部１１６は、ステップＳ２０７にて算出された物質にかかわる平面分布（分離画像）を周波数分解する（ステップＳ２０８）。例えば、平面分布取得部１１５は、物質にかかわる平面分布として、骨画像と軟部組織画像の２つの分離画像を得る。骨画像には、骨と対象物（造影された血管など）が含まれる。周波数分解部１１６は、骨画像を周波数分解することにより、対象物の画像（対象物が強調された帯域制限画像）と骨の画像（骨が強調された帯域制限画像）に分離する。

次に、出力画像生成部１１７は、周波数分解部１１６が分離した帯域制限画像から対象物の写っている画像（対象物画像）を抽出あるいは合成する（ステップＳ２０９）。本実施形態では抽出の例を説明する（合成の例については第２実施形態以降で後述される）。そして、出力画像生成部１１７は、抽出あるいは合成された対象物画像に対して強調処理を行う（ステップＳ２１０）。強調処理の例としては、例えば、対象物をカラー表示するための処理、コントラストを強調する処理などがあげられる。

図３Ａ，３Ｂは、図２のステップＳ２０７からステップＳ２０９に示した処理についてより詳細に説明するための図である。図３Ａ，３Ｂでは、画像に対象物としてのガイドワイヤー（ステント、コイル等でもよい）、骨、軟部組織の３種類の物質が含まれていると仮定している。ＩＶＲ（Interventional Radiology）の手技では、これら３物質が含まれる場合が多い。第１実施形態では、これら３物質を分離した画像を提供する構成について説明する。なお、これら３物質に造影剤が加わって４物質が含まれる場合もある。４物質を分離した画像を提供する構成については、第３実施形態、第４実施形態により後述する。

図３Ａでは物質分離と周波数分解により３物質分離を行うプロセスを説明している。まず、平面分布取得部１１５が物質分離により分離画像を生成する（ステップＳ２０７）。例えば、平面分布取得部１１５は高管電圧画像３０１と低管電圧画像３０２から、骨画像としての軟部組織除去画像３０３と軟部組織画像３０４の２つの分離画像を生成する。上述した式１において、物質１の線減弱係数μ_１（Ｅ）として骨の線減弱係数を、物質２の線減弱係数μ_２（Ｅ）として軟部組織の線減弱係数を設定することにより、物質１の画像として軟部組織除去画像３０３が、物質２の画像として軟部組織画像３０４が得られる。軟部組織除去画像３０３には骨とワイヤーが含まれ、軟部組織画像には軟部組織が含まれる。

次に、周波数分解部１１６は軟部組織除去画像３０３を周波数分解し、複数の周波数成分に分割し、複数の帯域制限画像を生成する（ステップＳ２０８）。一例によれば、このとき、最も高周波の帯域制限画像はノイズ成分を主とした画像（ノイズ画像３０５）となり、次に高周波の帯域制限画像はガイドワイヤーの成分を最も強く含む画像（ワイヤー画像３０６）となる。また、低周波成分の帯域制限画像は骨を強く含む画像（骨画像３０７）となる。出力画像生成部１１７は、ガイドワイヤーを最も強く含む帯域制限画像（ワイヤー画像３０６）を抽出（選択）し、これに基づいて対象物画像３０８を生成する（ステップＳ２０９）。帯域制限画像の抽出は、対象物情報保存部１１３や、撮影条件保存部１１４に保存されている情報をもとに行われる。

以上のように、物質分離と周波数分解により３物質の分離を行う場合、入力画像は高管電圧画像と低管電圧画像の２種類であるにもかかわらず３物質の分離が可能になる。すなわち、分離画像に周波数分解を用いることで、入力したＸ線画像の数より多い種類の物質を分別することができる。なお分離した３物質の画像をすべて使うとは限らない。３物質の画像の使用例としては、抽出した画像のうちワイヤー画像のみを使ってワイヤーの強調表示を行う、軟部組織とワイヤー画像を用いて骨のみ除去された画像を表示するなどの方法があげられる。

図３Ｂでは物質識別と周波数分解によりワイヤーを抽出するプロセスを説明している。図３ＢのステップＳ２０７では、平面分布取得部１１５が、物質識別により分離画像を生成する。例えば、平面分布取得部１１５は、高管電圧画像３０１と低管電圧画像３０２から、実効原子番号画像３０９と、面密度画像３１０の２つの分離画像を生成する。実効原子番号画像３０９には骨、ワイヤー、軟部組織の実効原子番号が現れ、面密度画像３１０にはそれぞれの物質の実効面密度が現れる。

周波数分解部１１６は、実効原子番号画像３０９を周波数分解し、それぞれの周波数成分を持つ複数の帯域制限画像を生成する（ステップＳ２０８）。図３Ａにより上述した物質分離の場合と同様に、最も高周波の画像にはノイズの成分が強く含まれ（ノイズ画像３１１）、次の周波数の画像にはガイドワイヤーの成分が強く含まれる（ワイヤー画像３１２）。また、低周波画像にはガイドワイヤー以外の成分が強く含まれる（その他の画像３１３）。出力画像生成部１１７は、対象物情報保存部１１３および撮影条件保存部１１４に保存されている情報をもとに対象物（ガイドワイヤー）の現れるワイヤー画像３１２を抽出（選択）し、これに基づいて対象物画像３１４を生成する（ステップＳ２０９）。

以上のように、物質識別と周波数分解により対象物の抽出を行う場合、入力画像は高管電圧画像と低管電圧画像の２種類であるにもかかわらず、実効原子番号画像、面密度画像、抽出された対象物画像の３種類の画像が生成される。すなわち、分離画像に周波数分解を適用することで、入力されたＸ線画像の数よりも多い種類の画像が生成される。物質識別と周波数分解を用いた場合、実効原子番号画像と、面密度画像と、１枚以上の対象物画像が生成される。なお分離した画像がすべて使われるとは限らないのは物質分離の場合と同様である。

軟部組織除去画像あるいは実効原子番号画像を周波数分解して対象物画像を生成した場合、ワイヤー等の対象物は、対象物の周りよりも画素値が高くなって現れる（ワイヤーは正の厚さ／高い実効原子番号を持つ）。よって、例えば強調処理（ステップＳ２１０）において、対象物画像３０８、３１４においてある閾値以上の画素を抽出することによりワイヤーに対応した画素を抽出し、この抽出結果を用いてワイヤーを強調することができる。

また、ステップＳ２０９において、出力画像生成部１１７は、対象物情報保存部１１３、撮影条件保存部１１４に保存されている情報をもとに帯域制限画像の抽出（選択）を行う。例えば、ガイドワイヤーの強調が必要な状況であると仮定する。なお、そのような状況の判定は、撮影部位指定部１０６などから入力された、撮影条件保存部１１４に保存されている情報をもとに行われ得る。この場合、強調すべき周波数は、たとえば以下のように決められる。

図４に示されるように、管球－架台位置をａ［ｍｍ］、架台－被写体位置をｂ［ｍｍ］、管球－ＦＰＤ位置をｃ［ｍｍ］、対象物（ガイドワイヤー）の大きさをｄ［ｍｍ］とする。また、ＦＰＤ１０３上でのガイドワイヤーの大きさをｅ［ｍｍ］、ＦＰＤ１０３の検出器のピクセルピッチをｐ［ｍｍ］とする。なお、ピクセルピッチｐは、ビニング等の撮影モードにより変化し得る。この場合、画像上に現れるガイドワイヤーの画素換算の太さ（ｘ［画素］）は、以下の式３で表される。

よって強調する周波数は、１／ｘ［１／画素］付近とすればよく、この周波数帯に近い画像が選択される。より簡易的には、撮影モードごとにあらかじめ強調すべき周波数を決めておき、撮影開始に伴って撮影モードに対応する周波数をロードすればよい。強調すべき周波数があらかじめ計算される場合、その情報は対象物情報保存部１１３に保存される。

なお、管球－架台位置は、撮影条件保存部１１４に保存されている、Ｃ－アーム１１９や架台１２０の位置情報から計算される。また、架台－被写体位置は、架台１２０の位置情報と被写体１０２の体形の情報から推測され得る。被写体１０２の体形の情報は、対象物情報保存部１１３に保存されている。あるいは、架台－被写体位置としてデフォルトの値（撮影条件保存部１１４に保存される）が用いられてもよい。管球－ＦＰＤ位置は、撮影条件保存部１１４に保存されているＣ－アーム１１９の位置情報から計算される。対象物（ガイドワイヤー）の大きさは対象物情報保存部１１３に保存されており、典型値は０．８［ｍｍ］程度である。ピクセルピッチは、ＦＰＤ１０３の仕様とビニング等の撮影モードにより決まる。ＦＰＤ１０３の仕様と撮影モードは、撮影条件保存部１１４に保存されている。ピクセルピッチは例えば０.２ｍｍである。

ここで、軟部組織除去画像や、実効原子番号画像を周波数分解することで、ガイドワイヤー等の対象物を抽出できる理由について述べる。ガイドワイヤーやステント等のように人体に導入される物体である対象物は、その物理的な大きさが、例えば胸骨などより著しく小さい場合がほとんどである。またこうした対象物の多くは、ステンレス（鉄）などの金属でできている。そのため、対象物は、軟部組織除去画像では、骨画像と比較して非常に細かく、かつ強いコントラストで発生する。実効原子番号画像においても、ガイドワイヤーやステントのような対象物は、原子番号が大きいことから、骨や軟部組織と比べて非常に細かく、かつ強いコントラストを伴って現れる。構造が細かく、強いコントラストを持つ画像は高周波成分に強く表れるため、高周波成分を抽出することで複数の物質が入り混じった画像からガイドワイヤーやステント等の対象粒を抽出することが可能になる。

一方あらかじめ物質分離や物質識別を行わず蓄積画像を周波数分解した場合は、高周波成分に軟部組織の肺血管等が現れるため、カテーテルやステントなど対象物のみの抽出を行うことが困難になる。したがって、カテーテルやステントなどの対象物を抽出するためには、平面分布取得部１１５と周波数分解部１１６の両方を用いることが重要である。

実効原子番号が大きく微細な物体であれば、平面分布取得部１１５により取得された平面分布に対して周波数分解部１１６が周波数分解を行うことによりその物質を分離することができる。抽出される物体の例としては、たとえば穿刺針、ガイドワイヤー、ステント、ステントグラフト、カテーテル、脳に留置するコイル、電子デバイス（医療用、非医療用）、義肢あるいは義歯、銃弾など、人体の外から中に入る人工のデバイスがあげられる。また、これらのデバイスに存在するマーカーなども分離することが可能である。また造影剤（造影剤の入った血管）、血管内に付着する石灰なども同様に分離ができる。石灰は、実効原子番号が骨と同程度であるが、骨よりも微細な構造を持つため、本手法により抽出が可能である。

なお、特許文献２には、二つのエネルギーを用いる血管造影装置においてアンシャープマスクを用いた例が記載されている。しかしながら、アンシャープマスクを用いて微細構造を強調すると、見たい画像（例えば石灰）の辺縁を強調するとともに、骨の辺縁も強調してしまう。そのため対象物のみを抽出することは困難となる。対して、本実施形態では、対象物の持つ空間周波数、つまり対象物の大きさをもとに画像の特定の空間周波数帯域を抽出することで、対象物の画像を抽出することができる。言い換えれば、本実施形態では、あらかじめある程度予測できる物体の太さや大きさの情報（周波数情報）をもとに、対象物が現れていると推測される画像を抽出する（ステップＳ２０９）。これにより、ステント、ガイドワイヤー、石灰などの対象物を効果的に抽出することができる。

また先に説明したガイドワイヤー、骨、軟部組織の３物質を含む画像において、ガイドワイヤーは軟部組織画像に負の厚さをもって現れる場合がある。ガイドワイヤーのある部分は、軟部組織の厚さが薄くなるためである。その場合、軟部組織画像３０４を周波数分解（ステップＳ２０８）することでガイドワイヤーを抽出することができる。例えば肺血管は正の厚さとして現れるが、ガイドワイヤーは負の厚さとして現れるため、微細構造である肺血管とガイドワイヤーを分けることができる。さらに、軟部組織がある一定以下の厚さになった場合はガイドワイヤーと判定する閾値処理を加えることで、ガイドワイヤーをより明瞭に抽出することができる。面密度画像についても、ワイヤーの存在する部分は特徴的なピークを示すため、閾値を設けてワイヤーを抽出することが可能である。

また図３Ａ，図３Ｂにおいては、３つの帯域制限画像から対象物の現れる画像を選択したが、一般化して言うと、２つ以上の任意の数の帯域制限画像から、一つ以上の画像を選択することになる。なお、４物質へ分離により２つの対象物画像を得る例は第３実施形態で述べる）。

図５は、周波数分解部１１６による周波数分解処理の例を示した図である。図５では、いわゆるラプラシアンピラミッドと呼ばれる方法で周波数分解が行われる例が示されている。画像５０１は、平面分布取得部１１５から得られる、物質にかかわる平面分布を表す分離画像である。分離画像の例としては、物質分離後の骨画像、あるいは物質識別後の実効原子番号画像があげられる。画像５０１は、ガウシアンフィルタ５０２を適用された後、縮小処理５０３において縮小され、画像５０４が得られる。画像５０４は、拡大処理５０５にて拡大され、元の画像５０１と拡大処理後の画像５０４の差分が減算処理５０６にて計算され、帯域制限画像である画像５０７が得られる。同様に、画像５０４にガウシアンフィルタと縮小処理が適用されて画像５０８が取得され、拡大処理後の画像５０８と画像５０４の差分が減算処理により計算されることで帯域制限画像である画像５０９が得られる。このように縮小、拡大、減算のプロセスを繰りかえすことで、様々な周波数帯の帯域制限画像を得ることができる。得られたそれら複数の帯域制限画像の中から、対象物に対応した特定の周波数帯の帯域制限画像が取得されることになる。画像５０９，５０８は縮小されているので、これらが選択された場合、画像は元の大きさになるまで拡大される。

以上のように、第１実施形態によれば、分離画像に対して周波数分解を行うことにより、その分離画像をさらに複数の対象物の画像へ分離することができる。すなわち、入力される放射線画像の数よりも多い数の物質に対応した画像を得ることができ、撮影回数を増加させずに多くの種類の物質を抽出できる。

なお、周波数分解の方法は上記の例に限られるものではない。例えば、フーリエ変換を用いたり、画像の微分（隣接画素との差分）を求めたりすることで行うことができる。また、上記では、複数の周波数に対応した複数の帯域制限画像を生成し、対象物に対応した周波数の帯域制限画像を選択したが、これに限られるものではない。周波数分解部１１６が任意の周波数に対応した帯域制限画像を生成できるのであれば、対象物に対応した帯域制限画像のみを周波数分解部１１６に生成させ、これを出力画像として用いるようにしてもよい。

また、手技の間では、操作者が見る対象物が変化することがある。例えば、造影剤により血管を確認視した後、ステント留置が開始すると、操作者が視認する対象物は、造影剤からステントに変化する。よって、出力画像生成部１１７が抽出する帯域制限画像も、手技の途中で変化し得る。そのような変化のタイミングを知らせるトリガーとしては、例えば入力装置１２４を通じて操作者が入力する信号を用いることができる。例えば、視認対象の対象物の変化に応じて、帯域制限画像を選択するための周波数が変更される。

＜第２実施形態＞
第１実施形態においては、生成した複数の周波数帯の帯域制限画像から１枚の画像を対象物画像として抽出した。第２実施形態では、複数の帯域制限画像を重みづけして合成することにより対象物画像を生成する。この方法では、複数の周波数帯の画像が使われることから、確認したい対象物の大きさが変化する場合においても、安定的に対象物を抽出することができる。

装置の構成や処理のフローは図２のステップＳ２０９を除き、第１実施形態と同様である。第２実施形態では、ステップＳ２０９において複数の帯域制限画像の１つを抽出する代わりに、複数の帯域制限画像の合成を行う。図６は、ステップＳ２０９における合成処理を説明するフロー図である。画像５０７、５０８、５０９は、図５で説明した周波数分解によって得られた帯域制限画像である。

出力画像生成部１１７は、重みづけ処理６０３により画像５０８に重みづけの係数ｇ_３を乗算し、得られた重みづけ画像を拡大処理６０１により拡大して拡大画像を得る。また、出力画像生成部１１７は、重みづけ処理により画像５０９に重みづけの係数ｇ_２を乗算して重みづけ画像を得る。出力画像生成部１１７は、重みづけされた画像５０９に、拡大処理６０１により拡大された画像を加算する加算処理６０２を行い、合成画像６０４を得る。これにより、合成画像６０４の合成において画像５０９と画像５０８の混合割合を変更することができ、特定の周波数帯を強調することができるようになる。同様に、出力画像生成部１１７は、重みづけ処理により画像５０８に重みづけの係数ｇ_１を乗算して得られた重みづけ画像と、合成画像６０４を拡大処理して得られた拡大画像を加算する加算処理を行い、合成画像６０５を得る。合成画像６０５の合成においても、画像５０９と合成画像６０４の混合割合を変更することができ、特定の周波数帯を強調することができる。

例えば図６の状況でステントを特に強調したい場合、重みづけの係数ｇ_１、ｇ_２、ｇ_３の中ではステントがもっとも明瞭に現れている画像５０７にかかる係数ｇ_１を大きくすることになる。なお、観察対象の対象物に応じた重みづけ係数は、対象物情報保存部１１３に保存される。

また、第２実施形態では、撮影条件に応じて重みづけの係数ｇ_ｉ（ｉ：整数）の割合を変化させるようにしてもよい。図７に重みづけ係数の一例を示す。ここでは通常撮影（２Ｘ２ビニング）と拡大撮影（１Ｘ１ビニング）の例を示す。１Ｘ１ビニングの場合、ピクセルピッチが小さくなるため、画像に現れるガイドワイヤーの画素換算の太さ［画素］は大きくなる（式３を参照）。そのためワイヤーの現れ始める周波数帯［１／画素］は、通常の２Ｘ２ビニングの場合とは異なる。そのため、重みづけ係数ｇ_ｉ（ｉ：整数）も、ビニングの状態によって変更しなければならない。ほかに拡大率（管球、架台、被写体、検出器の位置等で決まる）などに応じても重みづけ係数ｇ_ｉを変化させる必要がある。こうした重みづけ係数は、対象物情報保存部１１３や、撮影条件保存部１１４に保存される情報（第１実施形態に例示されている）をもとに計算されてもよいし、予めテーブルとして保持されてもよい。

第１実施形態で説明したように、撮影条件は撮影部位情報（撮影する部位の選択）を含む。このような撮影部位情報に基づいて重みづけの係数ｇ_ｉが設定されてもよい。たとえば脳血管の撮影時は、ほかの部位の撮影と比較してより解像度の高い画像が要求される傾向にある。よって、周波数分解したときに、高周波数側の帯域制限画像の重みをより大きくする。また、管球情報などに基づいて得られる線量が、重みづけの係数ｇ_ｉを設定するためのパラメタとして用いられてもよい。例えば、線量が大きいほど微細構造が視認しやすくなるため、より高周波の画像に重みを置くように係数ｇ_ｉが設定され得る。

なお、第２実施形態においても、操作者が視認する対象物が変化しうるため、合成される画像も変化させることが起こりえる。そのため手技の間に重みづけ係数は変化させることがある。変化のタイミングを知らせるトリガーとしては、例えば入力装置１２４を通じて操作者によって入力される信号があげられる。

＜第３実施形態＞
第１実施形態、第２実施形態では、３物質（例えば、軟部組織、骨、ステント）へ分離する構成を示したい。第３実施形態では、４物質（例えば、軟部組織、骨、ステント、造影剤）へ分離する構成の一例について説明する。第３実施形態は、第２実施形態（複数の帯域制限画像の合成）の変形である。

一般に、ステントは金属の細線で構成され、血管の中に配置される。一方、造影剤は、人体に注入された後は血管全体に広がり、造影血管として現れる。ステントの金属の太さと造影血管の太さを比較すると、ステントの金属は造影血管よりも著しく細く、より高周波の画像に現れることになる。よって周波数分解して求めた帯域制限画像について、高周波の画像に高い重みづけをすればステントを抽出することができ、ステントの周波数より小さい周波数の画像に高い重みづけをすれば造影血管（造影剤）を抽出できることになる。以降、第３実施形態では、ステント、造影剤、骨、軟部組織の４つの物質が含まれた被写体１０２を撮影するものとする。

図８Ａは、第３実施形態による、ステントと造影血管を抽出するプロセスを説明する図である。まず、高管電圧画像８０１と低管電圧画像８０２が撮影される。第１実施形態で述べた高管電圧画像３０１と低管電圧画像３０２との相違点は、弁別の必要な物質がひとつ増えて計４つとなっている点である。平面分布取得部１１５は、高管電圧画像８０１と低管電圧画像８０２を用いて物質分離を行い（ステップＳ２０７）、軟部組織除去画像８０３と軟部組織画像８０４を生成する。ここでは物質分離を用いた例を説明するが、これに限られるものではない。例えば、図３Ｂに示すような物質識別を用いて、実効原子番号と面密度画像を生成する構成であってもよい。

周波数分解部１１６は、軟部組織除去画像８０３に対して周波数分解を行い、帯域制限画像を生成する（ステップＳ２０８）。第３実施形態では、４つの帯域制限画像に分解される例を示している。具体的には、周波数が高い順から、ステントが現れる画像８０５、ステントと造影剤（造影血管）がともに現れる画像８０６、造影剤が現れる画像８０７、そして骨画像８０８の４つの帯域制限画像に分解される。出力画像生成部１１７は、選択処理あるいは合成処理（ステップＳ２０９）により、ステント画像８０９と造影剤画像８１０の２つの対象物画像を得る。

図８Ｂは、出力画像生成部１１７による合成処理を説明する図である。軟部組織除去画像８０３において、８１１は造影剤が導入された血管、８１２は血管に留置されたステントである。図８Ａで説明したように、軟部組織除去画像８０３は、平面分布取得部１１５により生成される。上述したように、軟部組織除去画像８０３の代わりに、例えば実効原子番号画像が用いられてもよい。

図８Ａにて説明したように、周波数分解部１１６は、軟部組織除去画像８０３を周波数分解する（ステップＳ２０８）。その結果、ステントが現れる画像８０５、ステントと造影剤（造影血管）がともに現れる画像８０６、造影剤が現れる画像８０７、骨画像８０８の４つの帯域制限画像が生成される（骨画像８０８は図示していない）。画像８０５、８０６、８０７からステントと造影血管を抽出するために、対象物情報保存部１１３は、異なる対象物（例えば、ステントと造影血管）に対応する複数の組の重みづけ係数を保持する。具体的には、ステントを抽出するための重み係数（ステント係数）の組ｇ_ｓｉと、造影血管を抽出するための重み係数（血管係数）の組ｇ_ｖｉ（ｉは整数）を保持する。ステントは高い周波数の画像に現れ、造影血管はそれよりも低い周波数の画像に現れるので、ステント係数は高周波の重みを大きくし、血管係数はステント係数より低周波の重みを大きくする。それぞれの係数の組を用いて図６で説明したような合成処理を行うことで、ステント画像８０９、造影剤画像８１０が生成される。

一般的に、造影剤は手技の途中で体内に導入されるから、第３実施形態に記載されている４物質の分離が手技の途中から用いられるようにしてもよい。つまり手技の一連の流れにおいては、初期の過程では第１実施形態あるいは第２実施形態に記載した３物質の分離を行い、造影剤が導入された時点で、第３実施形態で述べた４物質の分離に切り替えるようにしてもよい。すなわち、分離する物質の数を手技の間で切り替えられるようにしてもよい。例えば、周波数分解部１１６は、抽出対象となる対象物の種類の数に応じた数の帯域制限画像を生成し、生成される帯域制限画像の数を所定のトリガーに応じて切り替える。この切り替えのトリガーの一例としては、入力装置１２４を通じて操作者によって入力される信号があげられる。別の例としては、造影剤注入装置１２１から通知される信号があげられる。さらに別の例としては、コンピュータ１１１に追加で備えられる造影剤検出部（画像における造影剤の有無を検出する）が発する信号があげられる。この場合、造影剤検出部は、例えば前のフレームとのコントラストの著しい差異を検出することで造影剤の有無を検出することができる。

また、第３実施形態では、ステントと造影剤の分離について述べたが、ほかの対象物の組み合わせ、例えば造影剤とカテーテルの組み合わせ、ステントとガイドワイヤーの組み合わせ、ガイドワイヤーと石灰の組み合わせにも適用し得る。また、分離のための重みづけ係数の組を３組以上もち、３つ以上の合成のプロセスを行うことで、５つ以上の対象物を分離することができる。

＜第４実施形態＞
第３実施形態においては、周波数分解によって、軟部組織と、ステントと、造影剤、骨の分離を行う構成を説明した。しかし造影血管が太くなると、造影血管の現れる周波数帯と骨の現れる周波数帯とが近くなる場合がある。そのような場合、周波数分解のみによる物質分離では、骨、造影剤を十分に分離できなくなる可能性がある。第４実施形態では、マスク処理を導入して骨を除去することで、４物質の分離精度を向上させる構成を説明する。

図９は、第４実施形態による撮影処理を説明するフローチャートである。なお、図９に示される処理（ステップＳ９０１～Ｓ９０６）は、図２のステップＳ２０５～Ｓ２０８の処理に置き換わる処理である。第４実施形態では、ステントと、造影剤と、骨と、軟部組織の分離を行う。ステップＳ９０１～Ｓ９０２では、対象物を含まない状態の被写体１０２を異なるエネルギーの放射線により撮影した２つ以上の放射線画像からマスク画像としての分離画像を生成する。具体的には、まず、画像取得部１１２は、ステントや造影剤が導入される前に撮影された高管電圧画像と低管電圧画像（マスク元画像と呼ぶ）を取得する（ステップＳ９０１）。続いて、平面分布取得部１１５は、物質にかかわる平面分布を導出し、軟部組織画像と軟部組織除去画像の２つの分離画像を生成する（ステップＳ９０２）。ステントおよび造影剤が導入される前の撮影画像が用いられているため、ここで得られる軟部組織除去画像は、対象物が存在しない骨の画像となる。こうして得られた軟部組織除去画像はマスク画像として用いられる。

続いて、画像取得部１１２は、ステントの留置、造影剤の導入を行うタイミングにおいて撮影された高管電圧画像と低管電圧画像を取得する（ステップＳ９０３）。このステップにおいて取得される画像には、軟部組織、骨、造影剤、ステントの４つが含まれる。続いて、平面分布取得部１１５は、物質にかかわる平面分布の導出を行い、軟部組織画像と軟部組織除去画像の２つの画像を生成する（ステップＳ９０４）。ここで得られる軟部組織除去画像には、骨のほかに、造影剤とステントが現れる。

以上までで、骨のマスク画像としての軟部組織除去画像と（ステップＳ９０１、Ｓ９０２）、骨と対象物（造影剤、ステント）を含む軟部組織除去画像とが得られる（ステップＳ９０３、Ｓ９０４）。ここで骨、造影剤、ステントの３物質の動きに注目すると、造影剤とステントは、例えば心臓の拍動に合わせて激しく動くが、骨に関してはほとんど動きが見られない。そこで、ステップＳ９０４において得られた、骨、造影剤、ステントの３物質を含む軟部組織除去画像から、ステップ９０２で得られた骨のみを含む軟部組織除去画像（マスク画像）を減算することで、造影剤とステントのみを含む画像が抽出され得る。周波数分解部１１６は、この減算を行うことにより、ステップＳ９０４で得られた軟部組織除去画像から骨の成分を除去し、造影剤とステントのみが残る減算画像を得る（ステップＳ９０５）。

さらに、第３実施形態で述べたように、ステントを構成する細線と、造影剤の流れる血管は大きさが著しく異なる。よって第３実施形態で説明した周波数分解を適用することで、ステントと造影剤を分離することができる。周波数分解部１１６は、そのような周波数分解を行い、ステント画像と造影剤画像に対応する帯域制限画像を含む複数の帯域制限画像を生成する（ステップＳ９０６）。その後、出力画像生成部１１７は、複数の帯域制限画像から、ステント画像と造影剤画像を抽出する。

図１０は、図９で述べたステップＳ９０２～Ｓ９０６の処理をより詳細に説明するための図である。画像取得部１１２は、骨と軟部組織のみ含む（ステント／造影剤は含まない）高管電圧画像１００１と低管電圧画像１００２を取得する（ステップＳ９０１）。平面分布取得部１１５は、高管電圧画像１００１と低管電圧画像１００２に対して物質にかかわる平面分布の導出（本例では物質分離）を行う（ステップＳ９０２）。これにより、軟部組織に対応した軟部組織画像１００３と、骨に対応した軟部組織除去画像１００４が生成される。

次に、画像取得部１１２は、骨、軟部組織、ステント、造影剤を含む高管電圧画像１００５と低管電圧画像１００６を取得する（ステップＳ９０３）。平面分布取得部１１５は、高管電圧画像１００５と低管電圧画像１００６に対して、物質にかかわる平面分布の導出（本例では物質分離）を行う（ステップＳ９０４）。こうして、軟部組織に対応した軟部組織画像１００８と、骨と対象物（造影剤、ステント）に対応した軟部組織除去画像１００７が生成される。

骨、造影剤、ステントのうち、骨は動きが小さいことから、軟部組織除去画像１００４と軟部組織除去画像１００７において、骨は同じ位置に現れる。そこで、平面分布取得部１１５は、軟部組織除去画像１００７から軟部組織除去画像１００４を減算することで、骨の除去された減算画像１００９を得る（ステップＳ９０５）。さらに、周波数分解部１１６は、ステントと造影剤の空間周波数特性の違いを利用して周波数分解を行うことで、ステントと造影剤を分割する（ステップＳ９０６）。これにより、ステント画像１０１０と造影剤画像１０１１が得られる。

なお、上記では、周波数分解部１１６は、先に減算（ステップＳ９０５）を行い、その後に周波数分解を行うが、先に周波数分解を行い、その後に減算するようにしてもよい。その場合、周波数分解部１１６は、まず、軟部組織除去画像１００７を周波数分解して、ステント画像と、骨・造影剤画像とを生成する。そして、周波数分解部１１６は、骨のマスク画像としての軟部組織除去画像１００４を骨・造影剤画像から減算することにより、造影剤画像１０１１を生成する。

第４実施形態で今まで述べてきた方法は、ステントのない状態の撮影画像をマスク画像として用いることで、ステントと、造影剤と、骨と、軟部組織の分離を行う。ところが、造影剤による血管描画は、ステントの留置後に行われることが多い。その際に、ステントのある画像をマスク画像として用いると、ステントが動くため、減算後の画像にマスク画像のステントが反転した逆像となって現れる。以降、そのような逆像の発生を抑える方法について、図１１を参照して説明する。

図１１において、高管電圧画像１１０１と低管電圧画像１１０２は、骨、軟部組織、ステントを含む。平面分布取得部１１５は、高管電圧画像１１０１と低管電圧画像１１０２を物質分離し（ステップＳ９０２）、軟部組織画像１００３と軟部組織除去画像１１０４を生成する。マスク画像として用いられる軟部組織除去画像１１０４には、動きの激しいステントが存在する。そこで、周波数分解部１１６は、周波数分解処理により軟部組織除去画像１１０４からステントの無い骨画像１１０５を抽出し（ステップＳ９０６ａ）、これをマスク画像として用いる。図１１の処理によれば、骨と軟部組織の二つからなるマスク画像（ステントと造影剤を含まないマスク画像）を取得しておく必要がなくなる。

物質分離により得られた対象物画像は、図１０と同様に、軟部組織画像１００８と軟部組織除去画像１００７を含む。周波数分解部１１６は、軟部組織除去画像１００７を周波数分解することにより、骨・造影剤画像１１０６とステント画像１１０７を生成する（ステップＳ９０６ｂ）。出力画像生成部１１７は、生成された骨・造影剤画像１１０６と骨画像１１０５について減算（ステップＳ９０５ａ）を行うことで、造影剤画像１１０９を生成する。以上のように、周波数分解を適用することによりマスク画像からステントを除去することができる。したがって、図１１の処理方法を用いることで、マスク画像にステントが存在する場合においても反転した像（逆像）を発生させることなくすべての物質を精度よく分離することができる。

なお、第４実施形態においては、ステントと、造影剤と、骨と、軟部組織の分離を行ったが、分離対象はこれに限られるものではない。軟部組織除去画像に現れ動きのない第１の物体、軟部組織除去画像に現れ動きが大きい第２の物体、軟部組織除去画像に現れ動きが大きく第１の物体よりも小さい第３の物体を分離対象とすることができる。上記例では、第１の物体が骨に対応し、第２の物体が造影剤（造影血管）に対応し、第３の物体がステントに対応する。例えば、第３の物体として、ステントの代わりにカテーテルのマーカーを適用し、４物質の分離を行うことがあげられる。カテーテルのマーカーも、ステントと同様に、金属で作られているため軟部組織除去画像の側に現れ、心臓の動きに合わせて激しく上下し、造影血管よりも細い。そのため、第４実施形態で説明した処理により分離が可能である。また軟部組織に細かいもの、例えば有機物でできたチューブなどが見える場合は、軟部組織画像を周波数分解するようにしてもよい。

＜第５実施形態＞
第１実施形態から第４実施形態においては、空間周波数特性（すなわち大きさ）により、細かい構造のもの（例えばガイドワイヤーやカテーテル）と大きな構造のもの（例えば骨）を分離したが、骨を撮影した画像においても細かい構造が現れる場合がある。例えば骨の外側と内側でカルシウムの密度が異なるため、骨の厚さ画像（軟部組織除去画像における骨の画像）は、骨の辺縁が周囲に比べて画素の値（つまり骨の厚み）が高くなる傾向になる。それゆえ骨を周波数分解すると、骨の辺縁が高周波画像に強く表れることがある。第５実施形態では、周波数分解する際に補助的な情報を用いることで、画像が骨の辺縁であるか、あるいはガイドワイヤーであるかを判断でき、分離精度を向上させることができる。

図１２は、第５実施形態による処理を説明するための図である。第５実施形態では、実効原子番号画像を補助的な情報として用いることで、ステントやガイドワイヤーと骨の辺縁を区別する。図１２（ａ）は、平面分布取得部１１５により得られた分離画像を周波数分解部１１６が周波数分解することにより得られた対象物画像１２００（帯域制限画像あるいは複数の帯域制限画像の合成画像）である。図示のように、ガイドワイヤー１２０１が抽出されているが、骨部の辺縁１２０２も抽出されている。対象物画像１２００の位置Ａから位置Ｂの断面（プロファイル）を計算したものが図１２（ｂ）である。横軸が対象物画像１２００における位置を表している。横軸でＡと書かれているところが対象物画像１２００における位置Ａ、Ｂと書かれているところが対象物画像１２００における位置Ｂである。また横軸の数字１～４は図１２（ａ）の数字１～４と対応し、数字１はガイドワイヤー、数字２は骨の辺縁、数字３はガイドワイヤーと骨の重なり、数字４は骨の辺縁の位置を表す。縦軸が対象物画像１２００の画素値である。図示のケースでは、対象物画像について、位置１（ガイドワイヤー）の画素の値と、位置２、３（骨の辺縁）の画素の値がほぼ等しい。従って、骨の辺縁とガイドワイヤーの区別をつけることが困難である。

そこで、出力画像生成部１１７は、補助情報を用いて骨の辺縁とガイドワイヤーを区別する。本実施形態では、実効原子番号を参照することでこれらを区別する。図１２（ｃ）は、物質識別により取得された実効原子番号画像１２１０であり、図１２（ｄ）は位置ＡからＢまでのプロファイルである。図１２（ｃ）,（ｄ）における位置Ａ、Ｂと数字１、２、３、４は、図１２（ａ）、（ｂ）と同じ位置に配置されている。実効原子番号画像は、一般に被写体の材質の実効原子番号が高ければ高いほど大きくなる。ゆえに物質の素材に関する情報を含んでいることになる。そこで、補助情報として実効原子番号画像を参照することで、１から４のそれぞれの位置における対象物画像の物質が、ステンレス等でできた金属のガイドワイヤーであるか、カルシウムからなる骨であるかを弁別することができる。

より具体的には、まず、出力画像生成部１１７は、対象物画像１２００について、その画素の値がある閾値ｐＴＴ以上となる位置をガイドワイヤーの候補と仮定する（図１２（ｂ））。次に、出力画像生成部１１７は、実効原子番号画像１２１０を参照し、ガイドワイヤー候補と同位置の画素値（実効原子番号）が閾値ｐｚｔ以上ならガイドワイヤーと判断し、ｐｚｔより小さいならば骨の辺縁であると判断する。これにより、対象物画像に現れる物体が骨の辺縁であるか、ガイドワイヤーであるかをより精度よく判別することができる。このような判別を、対象物画像の全体について行うことで、ガイドワイヤー１２０１を高精度抽出することができる。

以上のように、上記第１～第５実施形態によれば、２次元のＸ線画像のスペクトラル・イメージングなどにおいて、人体に骨、軟部組織のほか、造影剤やステント、ガイドワイヤーなどの３種類以上の物質が存在する場合に、より少ない撮影回数でこれら３種類以上の物質の分離を行うことができる。また、第４実施形態では、マスク画像を撮影するために撮影回数が増える場合があるが、より高精度に分離された画像を提供することができる。

＜その他の実施形態＞
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。

本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本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、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

Claims (17)

1. 放射線画像を処理する画像処理装置であって、
   対象物を含む被写体の複数の放射線画像であって、異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、物質にかかわる平面分布を表す分離画像を生成する生成手段と、
   前記分離画像を周波数分解して得た帯域制限画像であって、前記対象物の大きさに関する周波数帯域に対応する帯域制限画像を用いて、前記対象物に関する対象物画像を取得する取得手段と、を備える画像処理装置。
2. 前記生成手段は、前記複数の放射線画像を用いて物質分離を行うことにより複数の分離画像を生成し、
   前記複数の分離画像のうち、前記対象物を含む１つの分離画像を周波数分解して前記帯域制限画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記生成手段は、前記複数の放射線画像を用いて物質識別を行うことにより、前記分離画像として実効原子番号画像または面密度画像を生成し、
   前記実効原子番号画像または前記面密度画像を周波数分解することにより前記帯域制限画像を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記生成手段は、ラプラシアンピラミッド、フーリエ変換、微分のいずれかを用いて前記分離画像を周波数分解する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記取得手段は、前記分離画像を周波数分解して得た複数の帯域制限画像であって、複数の周波数帯域に対応する複数の帯域制限画像のうちの少なくとも１つに基づいて前記対象物画像を取得する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記取得手段は、前記複数の帯域制限画像と前記対象物の大きさに関する情報とに基づいて前記対象物画像を取得する、請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記取得手段は、前記対象物の大きさに関する情報に基づいて設定される前記対象物の画像上での大きさに対応した周波数と前記複数の帯域制限画像とに基づいて、前記複数の帯域制限画像のうちの１つを前記対象物画像として選択する、請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記取得手段は、前記放射線画像の撮影条件に基づいて前記複数の帯域制限画像のうちの１つを前記対象物画像として選択する、請求項５に記載の画像処理装置。
9. 前記取得手段は、前記分離画像を周波数分解して得た複数の帯域制限画像を前記放射線画像の撮影条件に応じて重みづけして合成することにより、又は、異なる対象物に対応する複数の組の重みづけ係数を用いることにより、それぞれが前記異なる対象物に対応する複数の対象物画像を取得する、請求項５に記載の画像処理装置。
10. 前記生成手段は、抽出対象となる対象物の種類の数に応じた数の帯域制限画像を生成し、
    前記帯域制限画像の数を切り替える切り替え手段をさらに備える、請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記対象物は、ガイドワイヤー、ステント、コイル、造影剤、石灰で形成された構造物のいずれかである、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記生成手段は、前記対象物を含まない状態の前記被写体を、前記異なるエネルギーの放射線により撮影して得た２つ以上の放射線画像を用いて、マスク画像としての分離画像を生成し、
    前記分離画像から前記マスク画像を減算する減算手段をさらに備え、
    前記生成手段は、前記減算手段による減算後の分離画像を周波数分解して帯域制限画像を生成する、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記生成手段は、前記対象物を含まない状態の前記被写体を、前記異なるエネルギーの放射線により撮影して得た２つ以上の放射線画像を用いて、マスク画像としての分離画像を生成し、
    前記マスク画像を周波数分解して得たマスクの帯域制限画像を前記帯域制限画像から減算する減算手段をさらに備える、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記取得手段は、前記帯域制限画像に基づいて得られる前記対象物画像から、さらに補助情報を用いて前記対象物を抽出する、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記補助情報は、実効原子番号画像の画素値である、請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 放射線画像を処理する画像処理装置の作動方法であって、
    前記画像処理装置が、対象物を含む被写体の複数の放射線画像であって、異なる放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を用いて、物質にかかわる平面分布を表す分離画像を生成する生成工程と、
    前記画像処理装置が、前記分離画像を周波数分解して得た帯域制限画像であって、前記対象物の大きさに関する周波数帯域に対応する帯域制限画像を用いて、前記対象物に関する対象物画像を取得する取得工程と、を含む画像処理装置の作動方法。
17. コンピュータを、請求項１乃至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。

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