JP7458750B2 - 画像処理装置、放射線撮影装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
前記領域における物質の厚さ又は密度に基づいて前記放射線画像の推定画素値を取得する画素値推定手段と、
前記放射線画像の画素値と前記推定画素値との差分から前記放射線画像に含まれる散乱線を推定する散乱線推定手段と、を備える。
図1は、第1実施形態に係る放射線撮影システム100の構成例を示すブロック図である。放射線撮影システム100は、放射線発生装置104、放射線管101、FPD102(放射線検出器)、情報処理装置120を有する。情報処理装置120は、被写体を撮影した放射線画像に基づく情報を処理する。尚、放射線撮影システム100の構成を単に放射線撮影装置ともいう。
まず、ステップS201において、領域特定部110は、以下の[数1]により、高エネルギー放射線画像IH、低エネルギー放射線画像ILを用いて図3(d)の骨画像dBを計算する。
ステップS202において、物質密度計算部111は以下の[数2]により低エネルギー放射線画像ILを用いてステップS201で特定した軟組織のみからなる領域の軟組織画像dAを計算する。
ステップS203において、画素値推定部112は以下の[数4]によって軟組織における高エネルギー放射線画像の推定画素値IHEを計算する。画素値推定部112は、低エネルギー放射線画像ILに基づいて算出した物質(軟組織)の密度を示す軟組織画像dA([数2])と、高エネルギーにおける物質(軟組織)の質量減弱係数μHAとに基づいて、物質(軟組織)における高エネルギー放射線画像の推定画素値を算出する。
ステップS204において、散乱線推定部113は以下の[数6]によって高エネルギー放射線画像の散乱線SHを計算する。散乱線推定部113は、高エネルギー放射線画像IHの実測画素値IH(x、y)と高エネルギー放射線画像IHの推定画素値IHE(x、y)との差分に基づいて、物質(軟組織)における高エネルギー放射線画像の散乱線SHを算出する。
ステップS205では、画像生成部114は放射線画像から散乱線を低減した画像(骨画像、軟組織画像)を生成する。画像生成部114は、散乱線推定部113の処理(S204)により推定された散乱線を用いて、放射線画像から散乱線を低減した、物質(軟組織)の密度を示す画像(軟組織画像)及び被写体を構成する複数の物質(骨)の密度を示す画像(骨画像)を生成する。
第1実施形態では、FPD102が第一放射線検出部130と第二放射線検出部131を積層して構成される場合について説明した。第2実施形態では、図5に示すように、FPD502(放射線検出器)が一つの放射線検出部530により構成される場合について説明する。なお、FPD502を除いたその他の放射線撮影システム500の構成は第1実施形態で説明した放射線撮影システム100(図1)と同様である。以下の説明では、第1実施形態と同様の部分は説明を省略し、第2実施形態に特有な構成部分についてのみ説明を行う。
ステップS201において、領域特定部110は軟組織のみからなる領域を特定する(軟組織領域の特定)。ステップS201における軟組織領域の特定は第1実施形態で説明した領域特定部110の処理と同様である。
ステップS602において、物質密度計算部111は以下の[数12]により、低エネルギー放射線画像ILを用いてステップS201で特定した軟組織のみからなる領域の軟組織画像dAを計算する。
ステップS603において、画素値推定部112は以下の[数13]によって軟組織における高エネルギー放射線画像の推定画素値IHEを計算する。
ステップS604において、散乱線推定部113は以下の[数14]によって高エネルギー放射線画像の散乱線SHを計算する。散乱線推定部113は、高エネルギー放射線画像IHの実測画素値IH(x、y)と高エネルギー放射線画像IHの推定画素値IHE(x、y)との差分に基づいて、軟組織における高エネルギー放射線画像の散乱線SHを算出する。
ステップ605では、画像生成部114は、骨領域において推定した、高エネルギー放射線画像の散乱線S´ H(x,y)を用いることで、散乱線が低減された骨の密度を示す骨画像dBE(x、y)以下の[数15]に基づいて算出することができる。ここで、[数15]は、高エネルギー放射線画像IH(x、y)から高エネルギー放射線画像の散乱線S´ H(x,y)が低減された骨の密度を示す骨画像dBE(x、y)である。
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。
Claims (20)
- 被写体に対する放射線の照射により得られた複数のエネルギーに対応した放射線画像から一つの物質からなる領域を特定する領域特定手段と、
前記領域における物質の厚さ又は密度に基づいて前記放射線画像の推定画素値を取得する画素値推定手段と、
前記放射線画像の画素値と前記推定画素値との差分から前記放射線画像に含まれる散乱線を推定する散乱線推定手段と、
を備える画像処理装置。 - 前記放射線画像から前記散乱線を低減した画像を生成する画像生成手段を更に備える請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像生成手段は、前記散乱線を用いて、前記放射線画像から前記散乱線を低減した、前記被写体を構成する複数の物質の密度を示す画像を生成する請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記領域特定手段は、単一の放射線照射により、重ねて配置された複数の放射線検出手段から出力された前記放射線画像に基づいて、前記領域を特定する請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記複数の放射線検出手段のうち、前記放射線を発生させる放射線管に対して近い位置に配置されている第一放射線検出手段は、前記複数のエネルギーのうち低エネルギーに対応した低エネルギー放射線画像を生成し、
前記放射線管に対して遠い位置に配置されている第二放射線検出手段は、前記低エネルギーに比べて高いエネルギーに対応した高エネルギー放射線画像を生成する請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記領域特定手段は、異なる管電圧による複数回の放射線照射により、一つの放射線検出手段から出力された前記放射線画像に基づいて、前記領域を特定する請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記領域特定手段は、2値化法、領域拡張法、エッジ検出、グラフカット又は、複数の放射線画像に対する機械学習による領域抽出方法のうち少なくともいずれか一つの領域抽出方法を用いて前記領域を特定する請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記複数のエネルギーに対応した放射線画像のうち、いずれか一つのエネルギーに対応した放射線画像と、当該一つのエネルギーに対応した前記物質の質量減弱係数とを用いて前記物質の厚さ又は密度を取得する取得手段を更に備える請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記散乱線推定手段は、前記領域における散乱線推定画素値の補間、曲面フィッティングによる内挿、インペインティング処理のうち、少なくともいずれか一つの処理により、前記被写体を構成する複数の物質が存在する領域の散乱線を推定する請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記複数のエネルギーに対応した放射線画像には、低エネルギー放射線画像と、当該低エネルギー放射線画像に比べて高い放射線エネルギーに基づいて生成された高エネルギー放射線画像とが含まれる請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記画素値推定手段は、前記低エネルギー放射線画像に基づいて取得した前記物質の厚さ又は密度を示す画像と、高エネルギーにおける前記物質の質量減弱係数とに基づいて、前記物質における高エネルギー放射線画像の推定画素値を取得し、
前記散乱線推定手段は、前記高エネルギー放射線画像の画素値と前記高エネルギー放射線画像の推定画素値との差分に基づいて、前記物質における前記高エネルギー放射線画像の散乱線を取得する請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記画素値推定手段は、前記高エネルギー放射線画像に基づいて取得した前記物質の厚さ又は密度を示す画像と、低エネルギーにおける前記物質の質量減弱係数とに基づいて、前記物質における低エネルギー放射線画像の推定画素値を取得し、
前記散乱線推定手段は、前記低エネルギー放射線画像の画素値と前記低エネルギー放射線画像の推定画素値との差分に基づいて、前記物質における低エネルギー放射線画像の散乱線を取得する請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記画素値推定手段は、前記低エネルギー放射線画像から取得した前記物質の厚さまたは密度を示す画像と、高エネルギーにおける前記物質の質量減弱係数とを乗算して、前記物質における高エネルギー放射線画像の前記推定画素値を取得し、
前記散乱線推定手段は、前記高エネルギー放射線画像の画素値と前記高エネルギー放射線画像の推定画素値との差分に基づいて、前記物質における前記高エネルギー放射線画像の散乱線を取得する請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記画素値推定手段は、前記高エネルギー放射線画像から取得した前記物質の厚さまたは密度を示す画像と、低エネルギーにおける前記物質の質量減弱係数とを乗算して、前記物質における低エネルギー放射線画像の前記推定画素値を取得し、
前記散乱線推定手段は、前記低エネルギー放射線画像の画素値と前記低エネルギー放射線画像の推定画素値との差分に基づいて、前記物質における低エネルギー放射線画像の散乱線を取得する請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記画素値推定手段は、前記物質の厚さ又は密度と、前記物質の質量減弱係数とに基づいて前記放射線画像の推定画素値を取得する請求項1乃至請求項14のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記一つの物質からなる領域は前記被写体を構成する軟組織からなる領域であり、複数の物質が存在する領域は前記被写体を構成する骨が存在する領域である請求項1乃至請求項15のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記領域特定手段は、前記放射線画像と前記放射線画像に含まれる物質の質量減弱係数とを用いて、前記一つの物質を含む画像を取得し、前記取得した画像に対して閾値処理を行うことにより前記領域を特定する請求項1乃至請求項16のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 重ねて配置された複数の放射線検出手段と、
前記放射線検出手段により検出された放射線画像を処理する、請求項1乃至請求項17のいずれか1項に記載の画像処理装置と、を備える放射線撮影装置。 - 画像処理装置における画像処理方法であって、
領域特定手段が、被写体に対する放射線の照射により得られた複数のエネルギーに対応した放射線画像から一つの物質からなる領域を特定する工程と、
画素値推定手段が、前記領域における物質の厚さ又は密度から前記放射線画像の推定画素値を取得する工程と、
散乱線推定手段が、前記放射線画像の画素値と前記推定画素値との差分から前記放射線画像に含まれる散乱線を推定する工程と、
を有する画像処理方法。 - コンピュータに、請求項19に記載の画像処理方法を実行させるプログラム。
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