JP7740950B2 - Ｘ線画像処理装置、ｘ線診断装置、方法及びプログラム - Google Patents

Ｘ線画像処理装置、ｘ線診断装置、方法及びプログラム

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Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、Ｘ線画像処理装置、Ｘ線診断装置、方法及びプログラムに関する。
従来、被検体の骨の状態を評価する評価画像を生成する技術として、ＤＸＡ（Dual-energy X-ray Absorptiometry）法が知られている。ＤＸＡ法では、異なる２種のエネルギーのＸ線に対応する被検体の撮影画像データを基に骨を弁別する骨画像を生成し、生成した骨画像を基に、骨密度（ＢＭＤ：Bone Mineral Density）等、被検体の骨の状態を評価する指標を測定する。
骨密度は、骨粗鬆症の診断や治療薬の効果を判定する指標となるため、当該診断や判定のためには再現性の高い測定が求められる。しかし、Ｘ線発生装置は、統計的な出力誤差が生じるため、被検体の状態を評価する指標の測定の再現性を高精度に実現できない。
特開２０１１－２４５１１７号公報 特開２００２－２０００７１号公報 特開２０１９－１２６５８１号公報 特開２００５－１６９０６８号公報
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、被検体の状態を評価する指標の測定の再現性を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。
実施形態のＸ線画像処理装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、ゲイン補正部と、画像生成部とを備える。第１の取得部は、被検体を有する第１のＸ線画像を取得する。第２の取得部は、前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得する。ゲイン補正部は、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正する。画像生成部は、前記ゲイン補正部によって補正された前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する。
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１による一連の処理を示すフローチャートである。 図３Ａは、第１の実施形態に係る高エネルギー被検体画像の一例を示す図である。 図３Ｂは、第１の実施形態に係る低エネルギー被検体画像の一例を示す図である。 図３Ｃは、第１の実施形態に係る骨画像の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る領域抽出処理の一例を示す図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る骨密度の算出処理について説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る骨密度の算出処理について説明するための図である。 図５Ｃは、第１の実施形態に係る骨密度の算出処理について説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る再現性評価結果を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る投薬年数と骨密度変化量の直線近似結果を示す図である。 図８は、第５の実施形態に係るＸ線診断装置の構成の一例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して実施形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１を参照してＸ線診断装置１０の構成を説明する。図１に示すように、Ｘ線診断装置１０は、Ｘ線高電圧装置１０１、Ｘ線管１０２、Ｘ線絞り器１０３、グリッド１０４、Ｘ線検出器１０５、入力インタフェース１０６、ディスプレイ１０７、メモリ１０８、通信インタフェース１０９及び処理回路１１０を備える。
Ｘ線高電圧装置１０１は、Ｘ線管１０２に高電圧を印加する。また、Ｘ線高電圧装置１０１は、電圧センサ、電流センサを備え、Ｘ線管１０２に実際に印加された管電圧、Ｘ線管１０２に供給された管電流、パルス幅を測定する。Ｘ線管１０２は、フィラメントを有する陰極と、ターゲットを有する陽極とを備えた真空管である。Ｘ線管１０２は、Ｘ線高電圧装置１０１から印加された高電圧によって、フィラメントからターゲットに向けて熱電子を放出し、熱電子をターゲットに衝突させることによってＸ線を発生する。
Ｘ線絞り器１０３は、鉛やタングステン等のＸ線遮蔽材から構成された絞り羽根と、付加フィルタとを有する。絞り羽根は、Ｘ線管１０２で発生されたＸ線を絞り込むものであり、スライド可能に設けられている。Ｘ線管１０２で発生されたＸ線は、例えば、４枚の絞り羽根によって形成された開口によって絞り込まれる。付加フィルタは、被検体Ｐに対する被曝線量の低減とＸ線画像の画質向上を目的として、その材質や厚みによって透過するＸ線の線質を変化させ、被検体Ｐに吸収されやすい軟線成分を低減したり、Ｘ線画像のコントラスト低下を招く高エネルギー成分を低減したりする。また、付加フィルタは、その材質や厚み、位置などによってＸ線の線量及び照射範囲を変化させ、Ｘ線管１０２から被検体Ｐへ照射されるＸ線が予め定められた分布になるようにＸ線を減衰させる。
グリッド１０４は、被検体ＰにＸ線が照射されることで生じる散乱線（二次Ｘ線）を除去するものであり、被検体Ｐが載置される天板とＸ線検出器１０５との間の位置で着脱可能に設けられる。グリッド１０４は、例えば、鉛やタングステン等のＸ線遮蔽材から構成され、格子状に形成される。グリッド１０４は、シングルグリッド、クロスグリッド、ハニカムグリッド等がある。シングルグリッドは、格子が一方向に平行に形成されたグリッドである。クロスグリッドは、格子が交差するように形成されたグリッドである。ハニカムグリッドは、格子がハニカム状（六角形）に形成されたグリッドである。
Ｘ線検出器１０５は、例えば、Ｘ線平面検出器（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）から構成される。Ｘ線検出器１０５は、Ｘ線管１０２から照射され、被検体Ｐ、グリッド１０４を透過したＸ線を検出する。Ｘ線検出器１０５は、検出したＸ線量に対応した検出信号を処理回路１１０に供給する。なお、Ｘ線検出器１０５は、CsI（ヨウ化セシウム）やGOS（ガドリニウムオキサイドサルファ）といったＸ線吸収感度が異なる２種類の蛍光体を積層した構造のものとしてもよい。これにより、１回のＸ線照射で２種のエネルギーのＸ線画像（デュアルエネルギー）を収集できる。また、Ｘ線検出器１０５は、間接変換型、直接変換型のいずれでもよい。
入力インタフェース１０６は、例えば、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等から構成される。入力インタフェース１０６は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作に対応した電気信号を処理回路１１０に供給する。
ディスプレイ１０７は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等の表示装置から構成される。ディスプレイ１０７は、処理回路１１０から供給された各種情報を表示する。
メモリ１０８は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置から構成される。メモリ１０８は、処理回路１１０から供給された各種情報を記憶する。また、メモリ１０８は、処理回路１１０によって実行されるプログラムを記憶する。
通信インタフェース１０９は、例えば、ネットワークカードやネットワークアダプタ等から構成される。通信インタフェース１０９は、処理回路１１０の制御のもと、ネットワークを介して接続された外部装置との間で各種情報を送受信する。
処理回路１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-processing unit）等の演算処理装置から構成される。処理回路１１０は、Ｘ線診断装置１０の各部を制御することにより、Ｘ線診断装置１０全体を制御する。
また、処理回路１１０は、メモリ１０８に記憶されたプログラムを読み出し、実行することにより、取得機能１１０ａ、ゲイン補正機能１１０ｂ、画像生成機能１１０ｃ、指標測定機能１１０ｄとして機能する。取得機能１１０ａは、第１の取得部及び第２の取得部の一例である。ゲイン補正機能１１０ｂは、ゲイン補正部の一例である。画像生成機能１１０ｃは、画像生成部の一例である。指標測定機能１１０ｄは、指標測定部の一例である。
以上のように構成されたＸ線診断装置１０は、被検体Ｐの状態を評価する評価画像として、例えば、骨画像を生成する。Ｘ線診断装置１０は、生成した骨画像を基に、骨密度（ＢＭＤ：Bone Mineral Density）等、被検体Ｐの骨の状態を評価する指標を測定する。
ここで、Ｘ線管１０２から照射されるＸ線は、統計的な出力誤差を有する。例えば、同じＸ線条件を設定した場合でも、Ｘ線高電圧装置１０１の出力再現性を高精度に実現することが難しい（Ｘ線高電圧装置１０１の制御限界）。Ｘ線診断装置１０は、統計的に生じる出力誤差を低減する処理を行うことにより、被検体Ｐの状態を評価する指標の測定の再現性を向上させる。
以下、図２を参照して、Ｘ線診断装置１０が実行する処理を説明する。取得機能１１０ａは、被検体Ｐを有さないＸ線画像であるゲイン画像を撮影する（ステップＳ１０１）。例えば、取得機能１１０ａは、Ｘ線管１０２とＸ線検出器１０５との間のＸ線経路上に被検体Ｐを配置しない状態で、１４０ｋＶの高エネルギーゲイン画像（ＩＨＧ）と、８０ｋＶの低エネルギーゲイン画像（ＩＬＧ）とを撮影する。取得機能１１０ａは、撮影した各エネルギーゲイン画像をメモリ１０８に記憶する。
また、取得機能１１０ａは、ゲイン画像撮影時のＸ線条件に係る実測値をメモリ１０８に記憶する。具体的には、Ｘ線高電圧装置１０１は、各エネルギーゲイン画像の撮影において、Ｘ線管１０２に実際に印加された管電圧（ＶＨＧ）、Ｘ線管１０２に実際に供給された管電流（ＡＨＧ）やパルス幅（ＴＨＧ）を測定する。取得機能１１０ａは、Ｘ線高電圧装置１０１によって測定された結果を取得し、メモリ１０８に記憶する。
また、取得機能１１０ａは、被検体Ｐを有するＸ線画像である被検体画像を撮影する（ステップＳ１０２）。例えば、取得機能１１０ａは、Ｘ線管１０２とＸ線検出器１０５との間のＸ線経路上に被検体Ｐを配置した状態で、１４０ｋＶの高エネルギー被検体画像（図３Ａに示す高エネルギー画像ＩＨ）と、８０ｋＶの低エネルギー被検体画像（図３Ｂに示す低エネルギー画像ＩＬ）とを撮影する。取得機能１１０ａは、撮影した各被検体画像をメモリ１０８に記憶する。なお、被検体Ｐは、患者や、キャリブレーション用のファントムである。
また、取得機能１１０ａは、被検体画像撮影時のＸ線条件に係る実測値をメモリ１０８に記憶する。具体的には、Ｘ線高電圧装置１０１は、各被検体画像の撮影において、Ｘ線管１０２に実際に印加された管電圧（ＶＨＧ）、Ｘ線管１０２に供給された管電流（ＡＨＧ）やパルス幅（ＴＨＧ）を測定する。取得機能１１０ａは、Ｘ線高電圧装置１０１によって測定された結果を取得し、メモリ１０８に記憶する。
なお、Ｘ線検出器１０５がＸ線吸収感度の異なる２種類の蛍光体を積層した構造のものである場合、取得機能１１０ａは、１度のＸ線照射で高エネルギー、低エネルギーの各ゲイン画像、高エネルギー、低エネルギーの各被検体画像を収集できる。なお、積層型検出器による撮影を行なう場合には、Ｘ線検出器１０５の付加フィルタは設けないことが好ましい。当該付加フィルタを設ける場合、線質硬化の余地が小さくなり、エネルギー分離能が低下するためである。
また、ステップＳ１０１とステップＳ１０２とを行なう順序は任意である。また、ステップＳ１０１は適宜省略することもできる。例えば、ゲイン画像の撮影は定期的に行なうこととしてもよい。即ち、取得機能１１０ａは、ゲイン画像を定期的に撮影し、メモリ１０８に記憶させる。そして、取得機能１１０ａは、ステップＳ１０１を実行する代わりに、メモリ１０８に記憶されたゲイン画像を適宜取得することとしてもよい。
例えば、図３Ａに示した高エネルギー画像ＩＨ、及び、図３Ｂに示した低エネルギー画像ＩＬは、それぞれ、下記の式（１）及び式（２）で表される。
ＩＨ０及びＩＬ０は、ステップＳ１０２の撮影が被検体Ｐのいない状態で行われた場合に得られる高エネルギー画像及び低エネルギー画像であり、ステップＳ１０１で撮影された各エネルギーゲイン画像（ＩＨＧ、ＩＬＧ）とは異なる。また、μＨＡ及びμＬＡは、それぞれ、高エネルギーと低エネルギーにおける軟組織の質量減弱係数である。また、μＨＢ及びμＬＢは、それぞれ、高エネルギーと低エネルギーにおける骨の質量減弱係数である。また、σＡは軟組織の密度、σＢは骨密度である。質量減弱係数は、例えば「ｃｍ２／ｇ」の単位で表される。また、密度は、例えば「ｇ／ｃｍ２」の単位で表される。
ＩＨＧを高エネルギーゲイン画像、ＩＬＧを低エネルギーゲイン画像とすると、ゲイン補正後の高エネルギー画像及び低エネルギー画像は、それぞれ、下記の式（３）及び式（４）で表される。
ここで、ステップＳ１０１とステップＳ１０２とで設定したＸ線条件が等しい場合、理論的には撮影線量は等しいので、「ＩＨ０＝ＩＨＧ」「ＩＬ０＝ＩＬＧ」となる。しかしながら、Ｘ線高電圧装置１０１の制御限界により、ステップＳ１０１とステップＳ１０２との間でＸ線条件に係る実測値に統計的な誤差が生じ、「ＩＨ０≠ＩＨＧ」「ＩＬ０≠ＩＬＧ」となる。
一般的に、撮影線量は実測された管電流Ａ、パルス幅Ｔに比例する。また、管電圧Ｖと撮影線量は非線形の関係にあるため、当該関係を関数Ｆ（Ｖ）とし、当該実測値で上記の式（３）及び式（４）を補正すると、下記の式（５）及び式（６）で表される。
なお、下添字の「ＨＧ」は、ステップＳ１０１の高エネルギーゲイン画像の撮影時を意味する。また、下添字の「ＬＧ」は、ステップＳ１０１の低エネルギーゲイン画像の撮影時を意味する。また、下添字の「Ｈ０」は、ステップＳ１０２の高エネルギー被検体画像の撮影時を意味する。また、下添字の「Ｌ０」は、ステップＳ１０２の低エネルギー被検体画像の撮影時を意味する。
ゲイン補正機能１１０ｂは、式（５）及び式（６）により、高エネルギー、低エネルギーの各被検体画像についてゲイン補正を実行する（ステップＳ１０３）。つまり、ゲイン補正機能１１０ｂは、被検体画像のＸ線条件に係る実測値、ゲイン画像、及び、ゲイン画像のＸ線条件に係る実測値に基づいて、被検体画像のゲイン補正を行う。
より具体的には、ゲイン補正機能１１０ｂは、高エネルギー画像ＩＨのＸ線条件に係る実測値（ＡＨ０、ＴＨ０、ＶＨ０）と、高エネルギーゲイン画像ＩＨＧと、高エネルギーゲイン画像ＩＨＧのＸ線条件に係る実測値（ＡＨＧ、ＴＨＧ、ＶＨＧ）とに基づいて、高エネルギー画像ＩＨのゲイン補正を行う。
ゲイン補正機能１１０ｂは、低エネルギー画像ＩＬのＸ線条件に係る実測値（ＡＬ０、ＴＬ０、ＶＬ０）と、低エネルギーゲイン画像ＩＬＧと、低エネルギーゲイン画像ＩＬＧのＸ線条件に係る実測値（ＡＬＧ、ＴＬＧ、ＶＬＧ）とに基づいて、低エネルギー画像ＩＬのゲイン補正を行う。
なお、式（５）及び式（６）における関数Ｆ（Ｖ）は、Ｘ線高電圧装置１０１、Ｘ線管１０２、Ｘ線絞り器１０３、グリッド１０４といったシステム全体に依存する。そこで、Ｘ線検出器１０５を用いて画素値の管電圧依存性を予め測定し、ルックアップテーブルや多項式関数で関数Ｆ（Ｖ）を近似しておくことが好ましい。或いは、実測した管電流Ａ、パルス幅Ｔ及び管電圧Ｖと、Ｘ線検出器１０５を用いて測定した画素値との関係を総合的な関数Ｆ（Ｖ）とし、ルックアップテーブルや多項式関数で近似して上記のゲイン補正を行ってもよい。
このように、ゲイン補正機能１１０ｂは、Ｘ線検出器１０５における検出素子ごとのＸ線感度の違いや、統計的に生じるＸ線管１０２の出力誤差を低減し、Ｘ線管１０２から照射されたＸ線の線量及び分布の偏りをより精度よくキャンセルできる。
画像生成機能１１０ｃは、ステップＳ１０３でゲイン補正された高エネルギー画像と低エネルギー画像とを対数差分することで、図３Ｃに示す骨画像ＩＢを生成する（ステップＳ１０４）。骨画像ＩＢは、被検体Ｐの対象領域を表す画像、及び、被検体Ｐの状態を評価する評価画像の一例である。
具体的には、画像生成機能１１０ｃは、式（５）及び式（６）について対数変換を行なう。即ち、画像生成機能１１０ｃは、各エネルギーのゲイン補正後の被検体画像について対数変換を行なう。画像生成機能１１０ｃは、各エネルギーの対数変換後の被検体画像のうち一方の被検体画像に「μＬＡ／μＨＡ」を乗じ、他方の被検体画像から差分する。これにより、画像生成機能１１０ｃは、式（７）及び図３Ｃに示す骨画像ＩＢを生成する。なお、「μＬＡ／μＨＡ」は、所定の係数の一例であり、被検体Ｐにおける軟組織部のみからなる部分（例えば、図５Ａの部分５０１、５０２）の画素値が、図３Ｃに示す骨画像ＩＢの作成時に「０」になるように設定される。
指標測定機能１１０ｄは、図３Ｃに示した骨画像ＩＢから、骨密度（ＢＭＤ：Bone Mineral Density）等、被検体Ｐの骨の状態を評価する指標を測定するための骨領域を抽出する（ステップＳ１０５）。例えば、指標測定機能１１０ｄは、入力インタフェース１０６を介して、骨領域を選択する操作をユーザから受け付けることにより、骨領域を抽出する。図４に骨領域の抽出例を示す。図４では、脊椎の解析領域としてＬ１～Ｌ４、大腿骨の解析領域として股関節を選択する場合を示す。
また、指標測定機能１１０ｄは、セグメンテーション処理によって骨領域を自動的に抽出してもよい。セグメンテーション処理の手法としては、ウオーターシェッド法、グラフカット、グラブカットなどがある。また、指標測定機能１１０ｄは、例えば、ＵｎｅｔやＰＳＰｎｅｔ等の機械学習技術によって、骨領域を自動的に抽出してもよい。ユーザの操作によって骨領域を抽出する場合には、ユーザごとに抽出される骨領域が異なったり、同じユーザでも操作を行なうごとに抽出される骨領域が異なったりする場合があるところ、指標測定機能１１０ｄが骨領域を自動的に抽出することで、骨領域の抽出及び後述の骨密度算出処理の再現性を向上させることができる。
指標測定機能１１０ｄは、ステップＳ１０５で抽出した骨領域の骨密度を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、指標測定機能１１０ｄは、図５Ｂに示す較正ファントムを用いて、骨画像ＩＢの画素値を、骨密度「ｇ／ｃｍ２」に換算する。なお、図５Ｂは、アクリル５０３の内部に模擬骨５０４、５０５、５０６を埋め込んだものである。模擬骨５０４、５０５、５０６のそれぞれの骨密度は、例えば、「０．５ｇ／ｃｍ２」、「１．０ｇ／ｃｍ２」、「１．５ｇ／ｃｍ２」である。この較正ファントムを被検体Ｐと同じ条件で撮影し、式（７）の骨画像を生成すれば、当該骨画像から、図５Ｃに示す骨密度と画素値の関係の較正曲線５０７が得られる。この較正曲線から、被検体Ｐの骨画像ＩＢの画素値を、骨密度「ｇ／ｃｍ２」に換算することができる。
また、質量減弱係数μはＸ線のエネルギーに依存する。式（７）からも明らかなように、較正曲線５０７は、高エネルギー撮影の管電圧と低エネルギー撮影の管電圧の変動により変化する。したがって、較正曲線５０８、５０９のように複数の管電圧に応じた較正曲線をあらかじめ取得し、ルックアップテーブルや多項式関数で近似しておくこととしてもよい。そして、管電圧の実測値に応じた較正曲線を適用することで、より精度のよい骨密度の算出が可能になる。即ち、指標測定機能１１０ｄは、被検体を有する第１のＸ線画像のＸ線条件に係る管電圧に応じた較正曲線を取得し、取得した較正曲線と評価画像とに基づいて指標（骨密度）を測定することで、当該指標の測定精度を向上させることができる。
指標測定機能１１０ｄによる骨密度算出処理の結果については、ディスプレイ１０７に表示させることができる。例えば、ディスプレイ１０７は、算出された骨密度「ｇ／ｃｍ２」の値を表示する。或いは、Ｘ線診断装置１０は、骨密度算出処理の結果を、ネットワークＮＷを介して、他の装置に送信してもよい。この場合、骨密度算出処理の結果は、当該他の装置において表示され、医師等のユーザに提供される。
上述したように、第１の実施形態によれば、取得機能１１０ａは、被検体Ｐを有するＸ線画像である被検体画像（第１のＸ線画像）を取得する。また、取得機能１１０ａは、被検体画像のＸ線条件に係る実測値（第１の実測値）と、被検体Ｐを有さないＸ線画像であるゲイン画像（第２のＸ線画像）と、当該ゲイン画像のＸ線条件に係る実測値（第２の実測値）とを取得する。ゲイン補正機能１１０ｂは、第１の実測値、第２のＸ線画像及び第２の実測値に基づいて第１のＸ線画像を補正する。画像生成機能１１０ｃは、ゲイン補正機能１１０ｂによって補正された第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、被検体Ｐの状態を評価する評価画像を生成する。これにより、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１０は、Ｘ線の出力誤差の影響を低減してゲイン補正の精度を向上させ、ひいては、被検体の状態を評価する指標（例えば骨密度）の測定の再現性を向上させることができる。
図６に、図２の一連の処理により算出された骨密度の再現性評価結果を示す。本評価では高エネルギーの管電圧は「１４０ｋＶ」、低エネルギーの管電圧は「８０ｋＶ」とし、Ｘ線絞り器１０３の付加フィルタとして厚さ「０．５ｍｍ」の銅板を使用した。また、本評価では、図５Ｂと同様な幾何ファントムを測定対象としている。図６に示すように、ステップＳ１０３の補正が無い場合は「標準偏差＝２．３５％」であるのに対し、ステップＳ１０３の補正がある場合は「標準偏差＝２．３５％」の再現性が実現できている。
また、図７に、骨粗鬆症の治療薬のデノスマブを例として、投薬年数と骨密度変化量の直線近似結果を示す。図７によれば骨密度測定の再現性が「１％」の場合は「０．９年」で有意変化と認められるのに対し、再現性が「２％」の場合は有意変化と認めるのに「１．８年」かかり、再現性が「３％」の場合は有意変化と認めるのに「２．７年」かかることが分かる。このように、骨密度算出処理の精度を向上させ、再現性を高めることで、より早期の薬効判定が可能になる。
なお、本実施形態では、２種のエネルギーのＸ線画像についてゲイン補正を行う例を説明したが、１種または３種以上のエネルギーのＸ線画像についてゲイン補正を行う場合でも同様に行うことができる。
また、本実施形態では、管電圧、管電流、パルス幅の実測値を用いる例について説明したが、管電圧、管電流及びパルス幅のいずれか２つの組み合わせ、又は、管電圧、管電流及びパルス幅のいずれかのみを用いてもよい。
（第２の実施形態）
上述した実施形態では、ゲイン画像及び被検体画像の取得時における管電流を測定し、測定結果に基づいてゲイン画像及び被検体画像の少なくとも一方を補正する場合について説明した。
ここで、管電流の測定値は、１パルス内において過渡現象により時間的に変動する場合がある。また、過渡現象のうち、オーバーシュートは測定上の見かけの管電流変化にすぎず、実際には存在しないものであり、さらに装置の状態による影響も受ける。これらの事情から、一時点での測定値や、複数時点での測定値の平均値、所定区間での積分値等によっては、過渡現象による影響を排除しきれず、必ずしも適切な管電流の実測値を得ることはできない。
そこで、図２に示したステップＳ１０１及びステップＳ１０２においては、管電流を時系列的に測定してもよい。即ち、上述した第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データであってもよい。そして、ゲイン補正機能１１０ｂは、管電流の波形データを解析して、ステップＳ１０３のゲイン補正で用いる管電流の値を推定する。これにより、ゲイン補正機能１１０ｂは、過渡現象による影響を加味して、ゲイン補正に用いる適切な管電流の値を取得することができる。なお、この管電流値の実測値の推定には、たとえば、シミュレーションによる方法や、機械学習による学習済みモデルによる方法を用いることができる。
また、取得機能１１０ａは、かかる波形解析及び管電流の推定の結果を、Ｘ線の照射と並行してリアルタイムに取得し、かかる管電流の推定値に基づくＡＥＣ（Auto Exposure Control）制御を行なってもよい。これにより、Ｘ線出力の再現性を高め、Ｘ線画像に基づく解析処理の精度を更に向上させることができる。
（第３の実施形態）
第２の実施形態で説明した過渡現象による影響を排除するための他の方法について説明する。例えば、Ｘ線診断装置１０は、ステップＳ１０１のゲイン画像の撮影において、管電流の設定値を変更して複数のゲイン画像を収集する。これら複数のゲイン画像は、例えば、メモリ１０８に記憶される。なお、管電流の設定値ごとに予め撮影されたゲイン画像については、予備ゲイン画像とも記載する。
その後、ステップＳ１０２の被検体画像の撮影が行われた際、ゲイン補正機能１１０ｂは、予め撮影された複数のゲイン画像から適切なものを選択して取得する。具体的には、ゲイン補正機能１１０ｂは、管電流の設定値が異なる複数のゲイン画像の中から、被検体画像の撮影時における管電流の測定値に最も近いものを選択し、Ｓ１０３におけるゲイン補正に使用する。或いは、ゲイン補正機能１１０ｂは、管電流の設定値が異なる複数のゲイン画像を用いた補間処理を行ない、被検体画像の撮影時における管電流の測定値に対応するゲイン画像を生成して、Ｓ１０３におけるゲイン補正に使用してもよい。
或いは、ゲイン補正機能１１０ｂは、管電流を時系列的に測定して、波形の一致度に基づいて、適当なゲイン画像を選択するようにしてもよい。即ち、ゲイン補正機能１１０ｂは、複数のゲイン画像それぞれを撮影した際の管電流の波形と、被検体画像の撮影時における管電流の波形とを比較し、波形が最も近いゲイン画像を選択して、Ｓ１０３におけるゲイン補正に使用してもよい。この場合、管電流の各設定値に対して、複数のゲイン画像を収集しておくこととしても構わない。
第３の実施形態によれば、より簡易な実装により、管電流の過渡現象を加味したゲイン補正処理が可能となる。また、波形の一致度に基づいてゲイン画像を選択する場合、管電流波形の再現性が低い場合においても、適切なゲイン補正が可能となる。ひいては、Ｘ線画像に基づく解析処理の精度を向上させることができる。
（第４の実施形態）
第２～第３の実施形態で説明した過渡現象による影響を排除するための他の方法について説明する。ゲイン補正機能１１０ｂは、面積線量計のデータと、管電圧の実測値と、パルス幅の実測値とに基づいて、管電流値の測定値を算出する。
即ち、ゲイン画像及び被検体画像の撮影時において、Ｘ線診断装置１０は、面積線量計により照射された線量を測定する。照射線量は管電流、管電圧及びパルス幅に応じた関数で表現できるところ、ゲイン補正機能１１０ｂは、面積線量計のデータと管電圧の実測値とパルス幅の実測値とに基づいて、管電流値の測定値を逆算することができる。当該手法によっても、管電流の過渡現象による影響を排除してゲイン補正を行ない、Ｘ線画像に基づく解析処理の精度を向上させることができる。
（第５の実施形態）
上述した実施形態では、被検体Ｐの状態を評価する評価画像の例として、図３Ｃの骨画像について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、画像生成機能１１０ｃが生成する評価画像の対象領域については種々の変形が可能である。
例えば、Ｘ線診断装置１０は、被検体Ｐの乳房を圧迫する圧迫板等を備えたマンモグラフィ装置でもよく、被検体Ｐの乳房の状態を評価する乳房画像を生成してもよい。この場合も、上記実施形態と同様、取得機能１１０ａは、被検体Ｐを有するＸ線画像である被検体画像（第１のＸ線画像）を取得する。Ｘ線画像は、ＭＬＯ（Mediolateral－Oblique）画像やＣＣ（Cranio－Caudal）画像である。また、取得機能１１０ａは、上記実施形態と同様、被検体画像のＸ線条件に係る実測値（第１の実測値）と、被検体Ｐを有さないＸ線画像であるゲイン画像（第２のＸ線画像）と、当該ゲイン画像のＸ線条件に係る実測値（第２の実測値）とを取得する。ゲイン補正機能１１０ｂは、上記実施形態と同様、第１の実測値、第２のＸ線画像及び第２の実測値に基づいて第１のＸ線画像を補正する。画像生成機能１１０ｃは、ゲイン補正機能１１０ｂによって補正された第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、被検体Ｐの乳腺の状態を評価する評価画像（ここでは乳房画像）を生成する。
指標測定機能１１０ｄは、乳腺画像に基づく解析処理を実行し、乳腺密度（Breast Density：ＢＤ）を算出する。例えば、指標測定機能１１０ｄは、乳腺画像に対して、乳房に対応する第１領域と、乳腺が存在する第２領域とを設定し、第２領域の面積を第１領域の面積で除算することで、乳腺密度を算出する。
また、上述した実施形態では、Ｘ線診断装置１０において、図２のステップＳ１０３～Ｓ１０６が実行されるものとして説明したが、これらの処理は、Ｘ線診断装置１０と異なる装置において行われてもよい。例えば、ステップＳ１０３～Ｓ１０６の処理は、図８に示すＸ線画像処理装置３０において行われてもよい。
図８に示す医用情報処理システム１において、Ｘ線診断装置１０及びＸ線画像処理装置３０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。Ｘ線診断装置１０は、上述した第１のＸ線画像や、第１の実測値、第２のＸ線画像、第２の実測値等を取得し、ネットワークＮＷを介して、Ｘ線画像処理装置３０に送信する。
なお、Ｘ線診断装置１０からＸ線画像処理装置３０への各種情報の送信は、他の装置を介して行なわれてもよい。一例を挙げると、Ｘ線診断装置１０は、取得したＸ線画像や実測値を、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等の画像保管装置に送信して保存させる。この場合、Ｘ線画像処理装置３０は、画像保管装置から、Ｘ線画像や実測値を取得することができる。
例えば、Ｘ線画像処理装置３０は、図１に示すように、入力インタフェース３１、ディスプレイ３２、メモリ３３、通信インタフェース３４及び処理回路３５を備える。
入力インタフェース３１は、上述した入力インタフェース１０６と同様にして構成することができる。例えば、入力インタフェース３１は、Ｘ線画像処理装置３０のユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５に出力する。
ディスプレイ３２は、上述したディスプレイ１０７と同様にして構成することができる。例えば、ディスプレイ３２は、処理回路３５による制御の下、Ｘ線画像や、処理回路３５による処理結果、ユーザから各種の指示や設定等を受け付けるためのＧＵＩ等を表示する。
メモリ３３は、上述したメモリ１０８と同様にして構成することができる。例えば、メモリ３３は、Ｘ線画像や、処理回路１１０による処理結果、処理回路１１０によって実行されるプログラム等を記憶する。
通信インタフェース３４は、述した通信インタフェース１０９と同様にして構成することができる。例えば、通信インタフェース３４は、ネットワークＮＷに接続することで、Ｘ線診断装置１０とＸ線画像処理装置３０との間での情報通信を行なう。
処理回路３５は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置から構成され、Ｘ線画像処理装置３０の各部を制御することにより、Ｘ線画像処理装置３０全体を制御する。また、処理回路３５は、メモリ３３に記憶されたプログラムを読み出し、実行することにより、取得機能３５ａ、ゲイン補正機能３５ｂ、画像生成機能３５ｃ、指標測定機能３５ｄとして機能する。
取得機能３５ａは、第１の取得部及び第２の取得部の一例である。取得機能３５ａは、上述した第１のＸ線画像や、第１の実測値、第２のＸ線画像、第２の実測値といった各種の情報を、Ｘ線診断装置１０からネットワークＮＷを介して取得する。
ゲイン補正機能３５ｂは、上述したゲイン補正機能１１０ｂと同様の機能であり、第１の実測値、第２のＸ線画像及び第２の実測値に基づいて第１のＸ線画像を補正し、当該第１のＸ線画像の補正画像を取得する。画像生成機能３５ｃは、上述した画像生成機能１１０ｃと同様の機能であり、補正画像に基づいて、被検体Ｐの状態を評価する評価画像を生成する。指標測定機能３５ｄは、上述した指標測定機能１１０ｄと同様の機能であり、画像生成機能３５ｃにより生成された評価画像に基づいて、被検体Ｐの状態を評価する指標を測定する。
図８に示すＸ線画像処理装置３０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ３３へ記憶されている。処理回路３５は、メモリ３３からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路３５は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
なお、図８においては単一の処理回路３５にて、取得機能３５ａ、ゲイン補正機能３５ｂ、画像生成機能３５ｃ及び指標測定機能３５ｄが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３５を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３５が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
また、処理回路３５は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路３５は、メモリ３３から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、Ｘ線画像処理装置３０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図８に示す各機能を実現する。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics PROCESSING Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、各図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
また、これまで、単一のメモリ３３が処理回路３５の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。また、単一のメモリ１０８が処理回路１１０の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ３３を分散して配置し、処理回路３５は、個別のメモリ３３から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数のメモリ１０８を分散して配置し、処理回路１１０は、個別のメモリ１０８から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ３３又はメモリ１０８にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。
また、上述した実施形態で説明した方法は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この医用画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、ゲイン補正の精度を向上させることができる。
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
以上の実施形態に関し、発明の一側面及び選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１）
被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得する第２の取得部と、
前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正するゲイン補正部と、
前記ゲイン補正部によって補正された前記補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
を備える、Ｘ線画像処理装置。
（付記２）
前記ゲイン補正部は、
異なる２種のエネルギーのうち高エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該高エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
前記２種のエネルギーのうち低エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該低エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
前記高エネルギーのＸ線に対応する第１の補正画像と、前記低エネルギーに対応する第２の補正画像とを取得し、
前記画像生成部は、前記第１の補正画像と、前記第２の補正画像とに基づいて、前記評価画像を生成してもよい。
（付記３）
前記画像生成部は、前記第１の補正画像と前記第２の補正画像との対数変換を行い、当該対数変換された一方の補正画像に所定の係数を乗じ、当該係数が乗じられた補正画像と、前記対数変換された他方の補正画像とに基づいて、前記評価画像を生成してもよい。
（付記４）
前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データであってもよい。
（付記５）
前記被検体を有さないＸ線画像と、当該Ｘ線画像のＸ線条件に係る実測値とが、複数のエネルギーそれぞれに対応付けられてメモリに記憶され、
前記第２の取得部は、被検体に対して設定されたＸ線条件に応じて、前記第２のＸ線画像と前記第２の実測値とを前記メモリから取得してもよい。
（付記６）
前記画像生成部により生成された前記評価画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する指標を測定する指標測定部をさらに備えてもよい。
（付記７）
前記指標測定部は、前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る管電圧に応じた較正曲線を取得し、取得した較正曲線と前記評価画像とに基づいて、前記指標を測定してもよい。
（付記８）
被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得する第２の取得部と、
前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正するゲイン補正部と、
前記ゲイン補正部によって補正された前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
を備える、Ｘ線診断装置。
（付記９）
被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、
前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正し、
補正した前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
ことを含む、方法。
（付記１０）
被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、
前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正し、
補正した前記第１のＸ線画像である前記補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
各処理をコンピュータに実行させる、プログラム。
（付記１１）
前記画像生成部は、前記評価画像として、前記被検体の骨を表す骨画像を生成してもよい。
（付記１２）
前記指標測定部は、前記骨画像に基づく前記解析処理を実行し、骨密度を算出してもよい。
（付記１３）
前記画像生成部は、前記評価画像として、前記被検体の乳腺を表す乳腺画像を生成してもよい。
（付記１４）
前記指標測定部は、前記乳腺画像に基づく前記解析処理を実行し、乳腺密度を算出してもよい。
（付記１５）
前記Ｘ線条件は、管電圧、管電流、及び、パルス幅のうち少なくとも１つの測定値を含んでもよい。
（付記１６）
前記ゲイン補正部は、面積線量計のデータと管電圧の実測値とパルス幅の実測値とに基づき、前記Ｘ線条件として、管電流の測定値を算出してもよい。
（付記１７）
前記ゲイン補正部は、管電流の設定値ごとに撮影された複数の予備ゲイン画像の中から、前記被検体画像を撮影した時の前記Ｘ線条件に応じて、前記ゲイン画像を選択してもよい。
１ 医用情報処理システム
１０ Ｘ線診断装置
１１０ 処理回路
１１０ａ 取得機能
１１０ｂ ゲイン補正機能
１１０ｃ 画像生成機能
１１０ｄ 指標測定機能
３０ Ｘ線画像処理装置
３５ 処理回路
３５ａ 取得機能
３５ｂ ゲイン補正機能
３５ｃ 画像生成機能
３５ｄ 指標測定機能

Claims (13)

  1. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得する第２の取得部と、
    異なる２種のエネルギーのうち高エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該高エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    前記２種のエネルギーのうち低エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該低エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正された前記第１のＸ線画像である補正画像であって、前記高エネルギーのＸ線に対応する第１の補正画像と、前記低エネルギーに対応する第２の補正画像とを取得するゲイン補正部と、
    前記第１の補正画像と、前記第２の補正画像とに基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
    を備える、Ｘ線画像処理装置。
  2. 前記画像生成部は、前記第１の補正画像と前記第２の補正画像との対数変換を行い、当該対数変換された一方の補正画像に所定の係数を乗じ、当該係数が乗じられた補正画像と、前記対数変換された他方の補正画像とに基づいて、前記評価画像を生成する、請求項１に記載のＸ線画像処理装置。
  3. 前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データである、請求項１又は２に記載のＸ線画像処理装置。
  4. 前記被検体を有さないＸ線画像と、当該Ｘ線画像のＸ線条件に係る実測値とが、複数のエネルギーそれぞれに対応付けられてメモリに記憶され、
    前記第２の取得部は、被検体に対して設定されたＸ線条件に応じて、前記第２のＸ線画像と前記第２の実測値とを前記メモリから取得する、請求項１～３のいずれか一項に記載のＸ線画像処理装置。
  5. 前記画像生成部により生成された前記評価画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する指標を測定する指標測定部をさらに備える、請求項１～４のいずれか一項に記載のＸ線画像処理装置。
  6. 前記指標測定部は、前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る管電圧に応じた較正曲線を取得し、取得した較正曲線と前記評価画像とに基づいて、前記指標を測定する、請求項５に記載のＸ線画像処理装置。
  7. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得する第２の取得部と、
    異なる２種のエネルギーのうち高エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該高エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    前記２種のエネルギーのうち低エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該低エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正された前記第１のＸ線画像である補正画像であって、前記高エネルギーのＸ線に対応する第１の補正画像と、前記低エネルギーに対応する第２の補正画像とを取得するゲイン補正部と、
    前記第１の補正画像と、前記第２の補正画像とに基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
    を備える、Ｘ線診断装置。
  8. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、
    異なる２種のエネルギーのうち高エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該高エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    前記２種のエネルギーのうち低エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該低エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正された前記第１のＸ線画像である補正画像であって、前記高エネルギーのＸ線に対応する第１の補正画像と、前記低エネルギーに対応する第２の補正画像とを取得し、
    前記第１の補正画像と、前記第２の補正画像とに基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
    ことを含む、方法。
  9. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、
    異なる２種のエネルギーのうち高エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該高エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    前記２種のエネルギーのうち低エネルギーのＸ線に対応する、前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて、当該低エネルギーに対応する前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正された前記第１のＸ線画像である補正画像であって、前記高エネルギーのＸ線に対応する第１の補正画像と、前記低エネルギーに対応する第２の補正画像とを取得し、
    前記第１の補正画像と、前記第２の補正画像とに基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
    各処理をコンピュータに実行させる、プログラム。
  10. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データである、第２の取得部と、
    前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正するゲイン補正部と、
    前記ゲイン補正部によって補正された前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
    を備える、Ｘ線画像処理装置。
  11. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得する第１の取得部と、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データである、第２の取得部と、
    前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正し、当該第１のＸ線画像の補正画像を取得するゲイン補正部と、
    前記補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する画像生成部と
    を備える、Ｘ線診断装置。
  12. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データであり、
    前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正した前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
    ことを含む、方法。
  13. 被検体を有する第１のＸ線画像を取得し、
    前記第１のＸ線画像のＸ線条件に係る第１の実測値と、前記被検体を有さない第２のＸ線画像と、当該第２のＸ線画像のＸ線条件に係る第２の実測値とを取得し、前記第１の実測値及び前記第２の実測値は、管電流の波形データであり、
    前記第１の実測値、前記第２のＸ線画像及び前記第２の実測値に基づいて前記第１のＸ線画像を補正し、
    補正した前記第１のＸ線画像である補正画像に基づいて、前記被検体の状態を評価する評価画像を生成する
    各処理をコンピュータに実行させる、プログラム。
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