KR20230002581A - 방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템, 및 방사선 화상 취득 방법 - Google Patents

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Abstract

화상 취득 장치(1)는, 대상물을 투과한 방사선을 일 방향으로 스캔하여 촬상하여 X선 화상을 취득하는 카메라(10)와, 카메라(10) 상에 마련되고, X선을 광으로 변환하는 신틸레이터(11)와, X선 화상을 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력시켜, X선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 제어 장치(20)를 구비하고, 카메라(10)는 일 방향을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소(72)를 가지는 화소 라인(74)이, 일 방향에 직교하는 방향으로 N열(N은 2 상의 정수) 배열되어 구성되어, 화소(72)마다 광에 관한 검출 신호를 출력하는 스캔 카메라(12)와, 스캔 카메라(12)의 N열의 화소 라인(74)마다, M개의 화소 중 적어도 2개의 화소(72)로부터 출력되는 검출 신호를 가산하고, 가산한 N개의 검출 신호를 차례로 출력함으로써, X선 화상을 출력하는 판독 회로(73)를 포함한다.

Description

방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템, 및 방사선 화상 취득 방법
실시 형태의 일 측면은 방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템, 및 방사선 화상 취득 방법에 관한 것이다.
종래부터, 대상물의 반송 방향에 직교하여 배치된 라인 센서를 복수 열 마련하고, 복수 열의 라인 센서로부터 출력된 검출 데이터를 가산함으로써, 대상물을 투과한 X선 등의 전자파의 분포를 화상 데이터로서 취득하는 장치가 이용되고 있다. 이러한 장치에 의하면, 대상물을 투과한 전자파를 검출한 화상 데이터에 있어서 적분 노광 효과를 얻을 수 있다.
특허 문헌 1: 일본 재공표 특허 WO2019/082276호 공보 특허 문헌 2: 일본 특개 2019－158663호 공보
상술한 것 같은 종래의 장치에 있어서는, 복수 열의 라인 센서로부터 얻어지는 검출 데이터를 가산함으로써, 가산 결과에 있어서 신호값이 향상됨과 아울러 노이즈값도 증가하는 경향에 있다. 그 때문에, 화상 데이터에 있어서 S/N비가 충분히 향상되지 않는 경우가 있었다.
이에, 실시 형태의 일 측면은, 이러한 과제를 감안하여 이루어진 것으로, 방사선 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있는 방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템, 및 방사선 화상 취득 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.
실시 형태의 일 측면에 따른 방사선 화상 취득 장치는, 대상물을 투과한 방사선을 일 방향으로 스캔하여 촬상하여 방사선 화상을 취득하는 촬상 장치와, 촬상 장치 상에 마련되고, 방사선을 광으로 변환하는 신틸레이터와, 방사선 화상을 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력시키고, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 화상 처리 모듈을 구비하고, 촬상 장치는 일 방향을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소를 가지는 화소 라인이, 일 방향에 직교하는 방향으로 N열(N은 2 상의 정수) 배열되어 구성되고, 화소마다 광에 관한 검출 신호를 출력하는 검출 소자와, 검출 소자의 N열의 화소 라인마다, M개의 화소 중 적어도 2개의 화소로부터 출력되는 검출 신호를 가산하고, 가산한 N개의 검출 신호를 차례로 출력함으로써, 방사선 화상을 출력하는 판독 회로를 포함한다.
혹은, 실시 형태의 다른 측면에 따른 방사선 화상 취득 시스템은, 상기의 방사선 화상 취득 장치와, 대상물에 방사선을 조사하는 발생원과, 대상물을 촬상 장치에 대해서 일 방향으로 반송하는 반송 장치를 구비한다.
혹은, 실시 형태의 다른 측면에 따른 방사선 화상 취득 방법은, 대상물을 투과한 방사선에 따른 신틸레이션광을 일 방향으로 스캔하여 촬상하여 방사선 화상을 취득하는 스텝과, 방사선 화상을 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력시키고, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 스텝을 구비하고, 취득하는 스텝에서는, 일 방향을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소를 가지는 화소 라인이, 일 방향에 직교하는 방향으로 N열(N은 2 상의 정수) 배열되어 구성되고, 화소마다 신틸레이션광에 관한 검출 신호를 출력하는 검출 소자를 이용하여, 검출 소자의 N열의 화소 라인마다, M개의 화소 중 적어도 2개의 화소로부터 출력되는 검출 신호를 가산하고, 가산한 N개의 검출 신호를 차례로 출력함으로써, 방사선 화상을 출력한다.
상기 일 측면 혹은 다른 측면 중 어느 것에 의하면, 대상물을 투과한 방사선에 따른 신틸레이션광이, 대상물의 스캔 방향으로 배열된 M개의 화소를 가지는 화소 라인이 N열로 배열된 검출 소자에 의해서 검출되고, 화소 라인마다 출력된 M개의 화소의 검출 신호 중 적어도 2개의 화소의 검출 신호가 가산되고, 가산된 N개의 검출 신호가 차례로 출력됨으로써, 방사선 화상이 출력된다. 또한, 출력된 방사선 화상을, 미리 화상 데이터를 이용한 기계 학습에 의해 구축된 학습 완료 모델에 입력시킴으로써, 그 방사선 화상에 대해서 노이즈 제거 처리가 실시된다. 이것에 의해, 방사선 화상에 있어서 신호 성분을 크게 하면서 노이즈 성분을 제거할 수 있어, 방사선 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
실시 형태에 의하면, 방사선 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 1은 제1 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)의 개략 구성도이다.
도 2는 도 1의 스캔 카메라(12)의 구성을 나타내는 평면도이다.
도 3은 도 1의 제어 장치(20)의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 1의 제어 장치(20)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 화상 취득부(203)가 취득한 X선 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 4의 노이즈 맵 생성부(204)에 의한 노이즈 표준 편차 맵의 생성예를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 4의 학습 완료 모델(207)의 입출력 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 훈련 데이터 중 1개인 훈련 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 구축부(206)에 의한 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 교사 데이터(훈련 데이터)인 화상 데이터의 작성 절차를 나타내는 순서도이다.
도 10은 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
도 11은 본 개시의 변형예에 따른 제어 장치(20A)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 개시의 변형예에 따른 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
도 13은 도 11의 산출부(202A)에 의한 투과 X선의 에너지 스펙트럼의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 14는 도 11의 산출부(202A)에 의한, 대상물의 두께와 평균 에너지 및 투과율의 관계의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 도표이다.
도 15는 도 11의 산출부(202A)에 의한, 대상물의 두께와 X선의 투과율의 관계의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 16은 도 11의 산출부(202A)에 의한, 대상물의 두께와 투과 X선의 평균 에너지의 관계의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 17은 도 11의 산출부(202A)에 의한 X선 화상의 화소값과 평균 에너지의 관계의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 18은 X선 화상의 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 19는 도 11의 산출부(202A)에서 도출되는, 대상물의 재질이 변화했을 경우의 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계의 일례를 나타내는 그래프이다.
도 20은 본 개시의 다른 변형예에 따른 제어 장치(20B)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 21은 본 개시의 다른 변형예에 따른 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
도 22는 도 20의 노이즈 맵 생성부(204B)에 의한 노이즈 표준 편차 맵의 생성예를 나타내는 도면이다.
도 23은 본 개시의 다른 변형예에 따른 화상 취득 장치(1)에 있어서 촬상에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내는 사시도이다.
도 24는 도 23의 지그의 촬상 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 25는 제2 실시 형태에 따른 제어 장치(20C)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 26은 도 25의 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 27은 도 25의 선택부(204C)의 해석 대상의 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 28은 도 25의 선택부(204C)가 취득한 두께-휘도의 특성 그래프의 일례를 나타내는 도면이다.
도 29는 도 25의 선택부(204C)가 취득한 휘도-SNR의 특성 그래프의 일례를 나타내는 도면이다.
도 30은 도 25의 선택부(204C)에 의한 화상 특성에 기초한 학습 완료 모델의 선택 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 31은 도 25의 선택부(204C)에 의한 해상도의 평가에 이용되는 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 32는 도 25의 선택부(204C)에 의한 휘도-노이즈비의 평가에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내는 사시도이다.
도 33은 도 32의 지그를 대상으로 얻어진 노이즈 제거 처리 후의 X선 투과 화상을 나타내는 도면이다.
도 34는 제2 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
도 35는 제2 실시 형태의 변형에에 따른 제어 장치(20D)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 36은 제2 실시 형태의 변형에에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
도 37은 제3 실시 형태에 따른 제어 장치(20E)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 38은 도 37의 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
도 39는 도 37의 특정부(202E)의 해석 대상의 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 40은 도 37의 특정부(202E)가 취득한 두께-휘도의 특성 그래프의 일례를 나타내는 도면이다.
도 41은 도 37의 특정부(202E)가 취득한 휘도-SNR의 특성 그래프의 일례를 나타내는 도면이다.
도 42는 도 37의 특정부(202E)에 의한 해상도의 평가에 이용되는 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 43은 도 37의 선택부(204E)에 의한 화상 특성에 기초한 학습 완료 모델의 선택 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 44는 도 37의 선택부(204E)에 의한 휘도-노이즈비의 평가에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내는 사시도이다.
도 45는 도 44의 지그를 대상으로 얻어진 노이즈 제거 처리 후의 X선 투과 화상을 나타내는 도면이다.
도 46은 제3 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 본 발명의 실시 형태에 대해 상세하게 설명한다. 또한, 설명에 있어서, 동일 요소 또는 동일 기능을 가지는 요소에는, 동일 부호를 이용하는 것으로 하고, 중복하는 설명은 생략한다.
[제1 실시 형태]
도 1은 본 실시 형태에 따른 방사선 화상 취득 장치 및 방사선 화상 취득 시스템인 화상 취득 장치(1)의 구성도이다. 도 1에 나타내지는 것처럼, 화상 취득 장치(1)는 반송 방향(TD)으로 반송되는 대상물(F)에 대해서 X선(방사선)을 조사하고, 대상물(F)을 투과한 X선에 기초하여 대상물(F)을 촬상한 X선 투과 화상(방사선 화상)을 취득하는 장치이다. 화상 취득 장치(1)는 X선 투과 화상을 이용하여, 대상물(F)을 대상으로 한 이물(異物) 검사, 중량 검사, 검품 검사 등을 행하고, 용도로서는, 식품 검사, 수화물 검사, 기판 검사, 전지 검사, 재료 검사 등을 들 수 있다. 화상 취득 장치(1)는 벨트 컨베이어(반송 장치)(60)와, X선 조사기(방사선 발생원)(50)와, X선 검출 카메라(촬상 장치)(10)와, 제어 장치(화상 처리 모듈)(20)와, 표시 장치(30)와, 각종 입력을 행하기 위한 입력 장치(40)를 구비하여 구성되어 있다. 또한, 본 개시의 실시 형태에 있어서의 방사선 화상이란, X선 화상으로 한정하지 않고, γ선 등의 X선 이외의 전자 방사선에 의한 화상도 포함한다.
벨트 컨베이어(60)는 대상물(F)이 재치되는 벨트부를 가지고 있고, 그 벨트부를 반송 방향(일 방향)(TD)으로 이동시킴으로써, 대상물(F)을 소정의 반송 속도로 반송 방향(TD)으로 반송한다. 대상물(F)의 반송 속도는, 예를 들면 48m/분이다. 벨트 컨베이어(60)는, 필요에 따라서, 반송 속도를, 예를 들면 24m/분이나, 96m/분 등의 반송 속도로 변경할 수 있다. 또, 벨트 컨베이어(60)는 벨트부의 높이 위치를 적절히 변경하여, X선 조사기(50)와 대상물(F)의 거리를 변경할 수 있다. 또한, 벨트 컨베이어(60)로 반송되는 대상물(F)로서는, 예를 들면, 식용육, 어패류, 농작물, 과자 등의 식품, 타이어 등의 고무 제품, 수지 제품, 금속 제품, 광물 등의 자원 재료, 폐기물, 및 전자 부품이나 전자 기판 등, 다양한 물품을 들 수 있다. X선 조사기(50)는 X선원으로서 X선을 대상물(F)에 조사(출력)하는 장치이다. X선 조사기(50)는 점광원이며, 일정한 조사 방향으로 소정의 각도 범위로 X선을 확산시켜 조사한다. X선 조사기(50)는 X선의 조사 방향이 벨트 컨베이어(60)를 향함과 아울러, 확산되는 X선이 대상물(F)의 폭방향(반송 방향(TD)과 교차하는 방향) 전체에 이르도록, 벨트 컨베이어(60)로부터 소정의 거리를 두고 벨트 컨베이어(60)의 상방에 배치되어 있다. 또, X선 조사기(50)는 대상물(F)의 길이 방향(반송 방향(TD)과 평행한 방향)에 있어서는, 길이 방향에 있어서의 소정의 분할 범위가 조사 범위로 되고, 대상물(F)이 벨트 컨베이어(60)에서 반송 방향(TD)으로 반송됨으로써, 대상물(F)의 길이 방향 전체에 대해서 X선이 조사되도록 되어 있다. X선 조사기(50)는 제어 장치(20)에 의해 관전압 및 관전류가 설정되고, 설정된 관전압 및 관전류에 따른 소정의 에너지, 방사선량의 X선을, 벨트 컨베이어(60)를 향해서 조사한다. 또, X선 조사기(50)의 벨트 컨베이어(60)측의 근방에는, X선의 소정 파장역을 투과시키는 필터(51)가 마련되어 있다.
X선 검출 카메라(10)는 X선 조사기(50)에 의해 대상물(F)에 조사된 X선 중, 대상물(F)을 투과한 X선을 검출하고, 그 X선에 기초하는 검출 신호를 취득 및 출력한다. 본 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)는, 벨트 컨베이어(60)에 의해서 반송되는 대상물(F)을 투과하는 X선에 기초하는 검출 신호를 차례로 출력함으로써, X선 투과상을 반송 방향(TD)으로 스캔하여 촬상한 X선 투과 화상을 출력한다.
X선 검출 카메라(10)는 필터(19), 신틸레이터(11)와, 스캔 카메라(12)(검출 소자)와, 센서 제어부(13)와, 앰프(14)와, AD 변환기(15)와, 보정 회로(16)와, 출력 인터페이스(17)와, 앰프 제어부(18)를 가지고 있다. 신틸레이터(11), 스캔 카메라(12), 앰프(14), AD 변환기(15), 보정 회로(16), 및 출력 인터페이스(17)는 각각 전기적으로 접속되어 있다.
신틸레이터(11)는 스캔 카메라(12) 상에 접착 등에 의해 고정되어 있고, 대상물(F)을 투과한 X선을 신틸레이션광으로 변환한다. 신틸레이터(11)는 신틸레이션광을 스캔 카메라(12)에 출력한다. 필터(19)는 X선의 소정 파장역을 신틸레이터(11)를 향해서 투과시킨다.
스캔 카메라(12)는 신틸레이터(11)로부터의 신틸레이션광을 검출하여, 전하로 변환하고, 검출 신호(전기 신호)로서 앰프(14)에 출력한다. 도 2는 스캔 카메라(12)의 구성을 나타내는 평면도이다. 도 2에 나타내는 것처럼, 스캔 카메라(12)는 기판(71) 상에 2차원적으로 배열된 포토 다이오드(광전 변환 소자)인 복수의 화소(72)와, 복수의 화소(72)가 신틸레이션광을 광전 변환하여 출력하는 검출 신호를 외부에 출력하는 판독 회로(73)와, 판독 회로(73)와 복수의 화소(72)의 각각과의 사이를 전기적으로 접속하는 배선부(W)를 구비한다.
상세하게는, 스캔 카메라(12)는 기판(71) 상에, 반송 방향(TD)을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소(72)로 이루어지는 화소 라인(화소군)(74)이, 반송 방향(TD)에 대략 직교하는 방향으로 N열(N은, 2 이상의 정수)로 배열된 구성을 가진다. 예를 들면, 화소수 M은 4개이며, 화소 라인수 N은 200 이상 30,000 이하의 임의의 정수이다.
판독 회로(73)는 센서 제어부(13)에 의한 제어에 따라서, 화소 라인(74)마다 M개의 화소(72)로부터 소정의 검출 주기(자세한 것은 후술함.)의 간격으로 출력되는 검출 신호를 차례로 받아, M개의 화소(72)로부터의 검출 신호 중, 적어도 2개의 화소(72)의 검출 신호를 가산하는(모두 더하는) 처리를 행하고, 화소 라인(74)마다 가산 처리를 실시한 검출 신호를 조합하여, 반송 방향(TD)에 직교하는 대상물(F)의 1라인의 검출 신호로서, 외부에 출력한다. 본 실시 형태에서는, 판독 회로(73)는 M개의 모든 검출 신호를 대상으로 가산 처리를 행한다. 또한, 판독 회로(73)는 소정의 검출 주기를 어긋나게 하여 M개의 화소(72)로부터 차례로 출력되는 검출 신호를 대상으로 가산 처리를 행함으로써, 반송 방향(TD)에 직교하는 대상물(F)의 다음 1라인의 검출 신호를 출력한다. 마찬가지로 하여, 판독 회로(73)는 반송 방향(TD)에 직교하는 대상물(F)의 복수 라인의 검출 신호를 차례로 출력한다.
센서 제어부(13)는 스캔 카메라(12)에 있어서의 화소 라인(74) 내의 전 화소(72)가, 대상물(F)의 같은 영역을 투과한 X선을 촬상할 수 있도록, 스캔 카메라(12)를 소정의 검출 주기로 반복하여 촬상하도록 제어한다. 소정의 검출 주기는 스캔 카메라(12)에 있어서의 화소 라인(74) 내의 화소(72)의 화소 폭에 기초하여 설정되어도 된다. 소정의 검출 주기는, 예를 들면, 스캔 카메라(12)에 있어서의 화소 라인(74) 내의 화소(72) 간의 거리, 벨트 컨베이어(60)의 속도, X선 조사기(50)와 벨트 컨베이어(60) 상의 대상물(F)의 거리(FOD(Focus Object Distance：선원 물체간 거리)), 및 X선 조사기(50)와 스캔 카메라(12)의 거리(FDD(Focus Detector Distance：선원 센서간 거리))에 기초하여 스캔 카메라(12)에 있어서의 화소 라인(74) 내의 화소(72)의 검출 타이밍의 어긋남(지연 시간)을 특정하고, 그 어긋남에 기초하여 소정의 검출 주기가 설정되어도 된다.
앰프(14)는 소정의 설정 증폭률로 검출 신호를 증폭하여 증폭 신호를 생성하고, 그 증폭 신호를 AD 변환기(15)에 출력한다. 설정 증폭률은, 앰프 제어부(18)에 의해서 설정되는 증폭률이다. 앰프 제어부(18)는 소정의 촬상 조건에 기초하여, 앰프(14)의 설정 증폭률을 설정한다.
AD 변환기(15)는 앰프(14)에 의해 출력된 증폭 신호(전압 신호)를 디지털 신호로 변환하여, 보정 회로(16)에 출력한다. 보정 회로(16)는 디지털 신호에 대해서, 신호 증폭 등의 소정의 보정을 행하고, 보정 후의 디지털 신호를 출력 인터페이스(17)에 출력한다. 출력 인터페이스(17)는 디지털 신호를 X선 검출 카메라(10) 외부로 출력한다.
제어 장치(20)는, 예를 들면 PC(Personal Computer) 등의 컴퓨터이다. 제어 장치(20)는 X선 검출 카메라(10)(보다 상세하게는, 출력 인터페이스(17))로부터 차례로 출력된 복수 라인의 검출 신호에 대응하는 디지털 신호(증폭 신호)에 기초하여 X선 투과 화상을 생성한다. 본 실시 형태에서는, 제어 장치(20)는 출력 인터페이스(17)로부터 출력된 128라인분의 디지털 신호를 기초로, 1개의 X선 투과 화상을 생성한다. 생성된 X선 투과 화상은, 후술하는 노이즈 제거 처리가 실시된 후에 표시 장치(30)로 출력되어, 표시 장치(30)에 의해서 표시된다. 또, 제어 장치(20)는 X선 조사기(50), 앰프 제어부(18), 및 센서 제어부(13)를 제어한다. 또한, 본 실시 형태의 제어 장치(20)는, X선 검출 카메라(10)의 외부에 독립하여 마련된 장치이지만, X선 검출 카메라(10)의 내부에 일체화되어 있어도 된다.
도 3은 제어 장치(20)의 하드웨어 구성을 나타내고 있다. 도 3에 나타내는 것처럼, 제어 장치(20)는 물리적으로는, 프로세서인 CPU(Central Processing Unit)(101) 및 GPU(105)(Graphic Processing Unit), 기록 매체인 RAM(Random Access Memory)(102) 및 ROM(Read Only Memory)(103), 통신 모듈(104), 및 입출력 모듈(106) 등을 포함한 컴퓨터 등이며, 각각은 전기적으로 접속되어 있다. 또한, 제어 장치(20)는 입력 장치(40) 및 표시 장치(30)로서, 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치 패널 디스플레이 등을 포함하고 있어도 되고, 하드 디스크 드라이브, 반도체 메모리 등의 데이터 기록 장치를 포함하고 있어도 된다. 또, 제어 장치(20)는 복수의 컴퓨터에 의해서 구성되어 있어도 된다.
도 4는 제어 장치(20)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20)는 입력부(201), 산출부(202), 화상 취득부(203), 노이즈 맵 생성부(204), 처리부(205), 및 구축부(206)를 구비한다. 도 4에 나타내는 제어 장치(20)의 각 기능부는, CPU(101), GPU(105), 및 RAM(102) 등의 하드웨어 상에 프로그램(제1 실시 형태의 방사선 화상 처리 프로그램)을 읽어들임으로써, CPU(101) 및 GPU(105)의 제어 아래에서, 통신 모듈(104), 및 입출력 모듈(106) 등을 동작시킴과 아울러, RAM(102)에 있어서의 데이터의 판독 및 기입을 햄함으로써 실현된다. 제어 장치(20)의 CPU(101) 및 GPU(105)는, 이 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써 제어 장치(20)를 도 4의 각 기능부로서 기능시켜, 후술하는 방사선 화상 취득 처리 방법에 대응하는 처리를 차례로 실행한다. 또한, CPU(101) 및 GPU(105)는, 단체(單體)의 하드웨어여도 되고, 어느 한쪽만이어도 된다. 또, CPU(101) 및 GPU(105)는, 소프트웨어 프로세서와 같이 FPGA와 같은 프로그래머블 로직 중에 실장된 것이어도 된다. RAM이나 ROM에 대해서도 단체의 하드웨어여도 되고, FPGA와 같은 프로그래머블 로직 중에 내장된 것이어도 된다. 이 컴퓨터 프로그램의 실행에 필요한 각종 데이터, 및 이 컴퓨터 프로그램의 실행에 의해서 생성된 각종 데이터는, 모두, ROM(103), RAM(102) 등의 내장 메모리, 또는 하드 디스크 드라이브 등의 기억 매체에 격납된다. 또, 제어 장치(20) 내의 내장 메모리 혹은 기억 매체에는, CPU(101) 및 GPU(105)에 의해서 읽혀 들여짐으로써, CPU(101) 및 GPU(105)에 X선 화상(X선 투과 화상)을 대상으로 노이즈 제거 처리를 실행시키는 학습 완료 모델(207)이 미리 격납되어 있다(후술함).
이하, 제어 장치(20)의 각 기능부의 기능의 상세에 대하여 설명한다.
입력부(201)는 방사선을 조사하고 대상물(F)을 촬상할 때의 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 어느 것을 나타내는 조건 정보의 입력을 접수한다. 구체적으로는, 입력부(201)는 대상물(F)의 X선 화상을 촬상할 때의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건, 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보의 입력을, 화상 취득 장치(1)의 유저로부터 접수한다. 동작 조건으로서는, 관전압, 타겟 각도, 타겟의 재료 등 중 전부 또는 일부를 들 수 있다. 촬상 조건을 나타내는 조건 정보로서는, X선 조사기(50)와 X선 검출 카메라(10)의 사이에 배치되는 필터(51, 19)의 재질 및 두께, X선 조사기(50)와 X선 검출 카메라(10)의 거리(FDD), X선 검출 카메라(10)의 창재(窓材)의 종류, 및 X선 검출 카메라(10)의 신틸레이터(11)의 재료 및 두께에 관한 정보, X선 검출 카메라 정보(예를 들면, 게인 설정값, 회로 노이즈값, 포화 전하량, 변환 계수값(e-/count), 카메라의 라인 레이트(Hz) 혹은 라인 스피드(m/min)), 대상물(F)의 정보 등 중 전부 또는 일부를 들 수 있다. 입력부(201)는 조건 정보의 입력을, 수치 등의 정보의 직접 입력으로서 접수해도 되고, 미리 내부 메모리에 설정된 수치 등의 정보에 대한 선택 입력으로서 접수해도 된다. 입력부(201)는 상기의 조건 정보의 입력을 유저로부터 접수하지만, 일부의 조건 정보(관전압 등)를, 제어 장치(20)에 의한 제어 상태의 검출 결과에 따라서 취득해도 된다.
산출부(202)는 조건 정보를 기초로, 대상물(F)을 투과한 X선(방사선)에 관한 평균 에너지를 산출한다. 조건 정보에는, 발생원의 관전압, 대상물(F)에 관한 정보, 대상물(F)의 촬상에 이용하는 카메라가 구비하는 필터의 정보, 카메라가 구비하는 신틸레이터의 정보, X선 발생원이 구비하는 필터의 정보 중 어느 1개가 적어도 포함된다. 구체적으로는, 산출부(202)는 입력부(201)에 의해서 입력이 접수된 조건 정보를 기초로, 화상 취득 장치(1)를 이용하여 대상물(F)을 투과시켜 X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출시키는 X선의 평균 에너지의 값을 산출한다. 예를 들면, 산출부(202)는 조건 정보에 포함되는, 관전압, 타겟 각도, 타겟의 재료, 필터(51, 19)의 재질 및 두께 및 그 유무, X선 검출 카메라(10)의 창재의 종류 및 그 유무, X선 검출 카메라(10)의 신틸레이터(11)의 재료 및 두께, 등의 정보에 기초하여, X선 검출 카메라(10)에 의해 검출되는 X선의 스펙트럼을, 예를 들면 공지의 Tucker 등의 근사식을 이용하여 산출한다. 그리고, 산출부(202)는 X선의 스펙트럼으로부터, 스펙트럼 강도 적분값과 광자수 적분값을 추가로 산출하고, 스펙트럼 강도 적분값을 광자수 적분값으로 나눔으로써 X선의 평균 에너지의 값을 산출한다.
공지의 Tucker의 근사식을 이용한 산출 방법에 대해 기재한다. 예를 들면, 산출부(202)는 타겟을 텅스텐, 타겟 각도를 25°라고 특정하면, Em：전자 타겟 충돌시의 운동 에너지, T：타겟 중의 전자 운동 에너지, A：타겟 물질의 원자 번호로 정해지는 비례 상수, ρ：타겟의 밀도, μ(E)：타겟 물질의 선 감쇠 계수, B：완만하게 변화하는 Z와 T의 함수, C：Thomson-Whiddington 상수, θ：타겟 각도, c：진공 중의 광속도를 결정할 수 있다. 또한, 산출부(202)는 그것들을 기초로 하기 식(1)을 계산함으로써, 조사 X선 스펙트럼을 산출할 수 있다.
[수 1]
Figure pct00001
또한, Em은 관전압의 정보로부터 결정할 수 있고, A, ρ, μ(E)는 대상물(F)의 재료의 정보로부터 결정할 수 있고, θ는 대상물(F)의 각도의 정보로부터 결정할 수 있다.
다음에, 산출부(202)는 필터 및 대상물(F)을 투과하여 신틸레이터에 흡수되는 X선 에너지 스펙트럼을 하기 식(2)의 X선의 감쇠식을 이용하여 산출할 수 있다.
[수 2]
Figure pct00002
여기서, μ는 대상물(F), 필터, 신틸레이터 등의 감쇠 계수, x는 대상물(F), 필터, 신틸레이터 등의 두께이다. μ는 대상물(F), 필터, 및 신틸레이터의 재질의 정보로부터 결정할 수 있고, x는 대상물(F), 필터, 및 신틸레이터의 두께의 정보로부터 결정할 수 있다. X선 광자수 스펙트럼은 이 X선 에너지 스펙트럼을 각 X선의 에너지로 나눔으로써 구해진다. 산출부(202)는 X선의 평균 에너지를, 에너지 강도의 적분값을 광자수의 적분값으로 나눔으로써, 하기 식(3)을 이용하여 산출한다.
평균 에너지(E)=스펙트럼 강도 적분값/광자수 적분값 … (3)
상기의 계산 과정에 의해, 산출부(202)는 X선의 평균 에너지를 산출한다. 또한, X선 스펙트럼의 산출에 관해서는, 공지의 Kramers나, Birch 등에 의한 근사식을 사용해도 된다.
화상 취득부(203)는 대상물(F)에 방사선이 조사되어, 대상물(F)을 투과한 방사선이 촬상된 방사선 화상을 취득한다. 구체적으로는, 화상 취득부(203)는 X선 검출 카메라(10)(보다 상세하게는, 출력 인터페이스(17))로부터 출력된 디지털 신호(증폭 신호)에 기초하여 X선 화상을 생성한다. 화상 취득부(203)는 출력 인터페이스(17)로부터 출력된 복수 라인분의 디지털 신호를 기초로 1개의 X선 화상을 생성한다. 도 5는 화상 취득부(203)가 취득한 X선 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
노이즈 맵 생성부(204)는 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가값을 도출하고, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성한다. 이 때, 노이즈 맵 생성부(204)는 대상물(F)을 투과한 방사선에 관한 평균 에너지, 및 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터, 평가값을 도출한다. 구체적으로는, 노이즈 맵 생성부(204)는 화소값과 노이즈값의 표준 편차(노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값)의 관계식(관계 데이터)을 이용하여, 산출부(202)에 의해서 산출된 X선의 평균 에너지, 및 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상(방사선 화상)의 각 화소의 화소값으로부터 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 노이즈 맵 생성부(204)는 X선 화상의 각 화소에, 도출한 노이즈값의 표준 편차를 대응지음으로써, 노이즈 표준 편차 맵(노이즈 맵)을 생성한다.
노이즈 맵 생성부(204)에 의해서 사용되는 화소값 및 평균 에너지와 노이즈값의 표준 편차의 관계식은, 하기 식(4)로 나타내진다.
[수 3]
Figure pct00003
상기 식(4) 중, 변수 Noise는 노이즈값의 표준 편차, 변수 Signal은 화소의 신호값(화소값), 상수 F는 노이즈 팩터(Noise Factor), 상수 M은 신틸레이터에 의한 증배율, 상수 C는, X선 검출 카메라(10)에 있어서 스캔 카메라(12)와 신틸레이터(11)의 커플링 효율(Coupling Efficiency), 상수 Q는 스캔 카메라(12)의 양자 효율(Quantum Efficiency), 상수 cf는 스캔 카메라(12)에 있어서 화소의 신호값을 전하로 변환하는 변환 계수, 변수 Em은 X선의 평균 에너지, 상수 D는 이미지 센서에 있어서 열잡음에 의해서 발생한 암전류 노이즈, 상수 R은 스캔 카메라(12)에 있어서의 판독 노이즈를 각각 나타내는 정보이다. 상기 식(4)가 사용될 때, 노이즈 맵 생성부(204)에 의해, 변수 Signal에는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상의 각 화소의 화소값이 대입되고, 변수 Em에는 산출부(202)에 의해서 산출된 평균 에너지의 수치가 대입된다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204)에 의해, 상기 식(4)를 이용하여 계산된 변수 Noise가, 노이즈값의 표준 편차의 수치로서 얻어진다. 또한, 평균 에너지를 포함하는 그 외의 파라미터는, 입력부(201)에 의해서 입력이 접수됨으로써 취득되어도 되고, 미리 설정되어 있어도 된다.
도 6은 노이즈 맵 생성부(204)에 의한 노이즈 표준 편차 맵의 생성예를 나타내는 도면이다. 노이즈 맵 생성부(204)는 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계식 (4)를 이용하여, 변수 Signal에 다양한 화소값을 대입하여 화소값과 변수 Noise와의 대응 관계를 취득함으로써, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 대응 관계를 나타내는 관계 그래프(G3)를 도출한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204)는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상(G1)으로부터, 각각의 화소 위치와 화소값의 대응 관계를 나타내는 관계 데이터(G2)를 도출한다. 또한, 노이즈 맵 생성부(204)는 관계 그래프(G3)가 나타내는 대응 관계를, 관계 데이터(G2)에 있어서의 각 화소값에 적용함으로써, X선 화상에 있어서의 각 화소 위치의 화소에 대응한 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 그 결과, 노이즈 맵 생성부(204)는 도출한 노이즈의 표준 편차를 각 화소 위치에 대응시킨, 각각의 화소 위치와 노이즈의 표준 편차의 대응 관계를 나타내는 관계 데이터(G4)를 도출한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204)는 도출한 관계 데이터(G4)를 기초로, 노이즈 표준 편차 맵(G5)을 생성한다.
처리부(205)는 방사선 화상 및 노이즈 맵을, 미리 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델(207)에 입력하여, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 화상 처리를 실행한다. 즉, 도 7에 나타내지는 것처럼, 처리부(205)는 제어 장치(20) 내의 내장 메모리 혹은 기억 매체로부터, 구축부(206)에 의해서 구축된 학습 완료 모델(207)(후술함)을 취득한다. 처리부(205)는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상(G1), 및 노이즈 맵 생성부(204)에 의해서 생성된 노이즈 표준 편차 맵(G5)을, 학습 완료 모델(207)에 입력한다, 이것에 의해, 처리부(205)는 학습 완료 모델(207)을 이용하여 X선 화상(G1)으로부터 노이즈를 제거하는 화상 처리를 실행시킴으로써 출력 화상(G6)을 생성한다. 그리고, 처리부(205)는 생성한 출력 화상(G6)을 표시 장치(30) 등에 출력한다.
구축부(206)는 방사선 화상인 훈련 화상, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계식에 기초하여 훈련 화상으로부터 생성된 노이즈 맵, 및 훈련 화상으로부터 노이즈가 제거된 데이터인 노이즈 제거 화상 데이터를 훈련 데이터로서 이용하여, 훈련 화상 및 노이즈 맵을 기초로 노이즈 제거 화상 데이터를 출력하는 학습 완료 모델(207)을, 기계 학습에 의해서 구축한다. 구축부(206)는 구축한 학습 완료 모델(207)을, 제어 장치(20) 내의 내장 메모리 혹은 기억 매체에 기억시킨다. 기계 학습에는, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 있고, 이러한 학습 중에는, 심층 학습(딥 러닝), 뉴럴 네트워크 학습 등이 있다. 제1 실시 형태에서는, 딥 러닝의 알고리즘의 일례로서, Kai Zhang 등의 논문 "Beyond a Gaussian Denoiser : Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising"에 기재된 2차원의 콘볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)가 채용된다. 또한, 학습 완료 모델(207)은 구축부(206)에 의해서 구축되는 것 외에, 외부의 컴퓨터 등에 의해 생성되어 제어 장치(20)에 다운로드되어도 된다. 또한, 기계 학습에 이용되는 방사선 화상은, 이미 알고 있는 구조물을 촬상한 방사선 화상, 혹은 해당 방사선 화상을 재현한 화상을 포함한다.
도 8은 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 훈련 데이터 중 1개인 훈련 화상의 일례이다. 훈련 화상으로서는, 다양한 두께, 다양한 재질, 및 다양한 해상도의 패턴을 촬상 대상으로 한 X선 화상이 이용될 수 있다. 도 8에 나타내는 예는, 닭고기를 대상으로 생성된 훈련 화상(G7)이다. 그 훈련 화상(G7)은 실제로 화상 취득 장치(1)를 이용하여 복수 종류의 이미 알고 있는 구조물을 대상으로 생성된 X선 화상을 이용해도 되고, 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 화상을 이용해도 된다. X선 화상에 있어서는, 화상 취득 장치(1)와는 상이한 장치를 이용하여 취득한 것이라도 상관없다.
구축부(206)는 기계 학습을 행하기 위한 전처리로서, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가값을 도출하여, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성한다. 구체적으로는, 구축부(206)는 학습 완료 모델(207)을 구축할 때, 실제의 촬상 혹은 시뮬레이션 계산 등에 의해 생성된 훈련 화상을, 화상 취득부(203) 등으로부터 취득한다. 그리고, 구축부(206)는, 예를 들면, 화상 취득 장치(1)의 X선 조사기(50)의 동작 조건 혹은 화상 취득 장치(1)의 촬상 조건 등을 설정한다. 혹은, 구축부(206)는 시뮬레이션 계산시의 X선 조사기(50)의 동작 조건 혹은 촬상 조건을 설정한다. 구축부(206)는 산출부(202)와 마찬가지의 수법을 이용하여, X선의 평균 에너지를, 상기의 동작 조건 혹은 촬상 조건을 기초로 계산한다. 또한, 구축부(206)는, 도 6에 나타낸 것 같은 노이즈 맵 생성부(204)에 의한 수법과 마찬가지의 수법을 이용하여, X선의 평균 에너지 및 그 훈련 화상을 기초로, 노이즈 표준 편차 맵을 생성한다. 즉, 기계 학습 방법의 전처리 방법은, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가값을 도출하고, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성하는 노이즈 맵 생성 스텝을 구비한다.
구축부(206)는 훈련 화상, 그 훈련 화상으로부터 생성한 노이즈 맵, 및 훈련 화상으로부터 미리 노이즈가 제거된 데이터인 노이즈 제거 화상 데이터를 훈련 데이터로서 이용하여, 학습 완료 모델(207)을 기계 학습에 의해서 구축한다. 구체적으로는, 구축부(206)는 그 훈련 화상으로부터 노이즈가 제거된 노이즈 제거 화상 데이터를 미리 취득한다. 구축부(206)는 훈련 화상이 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 X선 화상인 경우, 훈련 화상의 생성 과정에 있어서 노이즈가 부가되기 전의 화상을, 노이즈 제거 화상 데이터라고 한다. 한편, 구축부(206)는 훈련 화상이, 실제로 화상 취득 장치(1)를 이용하여 복수 종류의 이미 알고 있는 구조물을 대상으로 생성된 X선 화상인 경우, X선 화상으로부터 평균값 필터, 혹은 메디안 필터, 바이래터럴 필터, NLM 필터 등의 화상 처리를 이용하여 노이즈 제거된 화상을 노이즈 제거 화상 데이터로 한다. 구축부(206)는 그 훈련 화상 및 노이즈 표준 편차 맵을 기초로 노이즈 제거 화상 데이터를 출력하는 학습 완료 모델(207)을, 기계 학습에 의한 트레이닝을 실행하여 구축한다.
도 9는 구축부(206)에 의한 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 교사 데이터(훈련 데이터)인 화상 데이터의 작성 절차를 나타내는 순서도이다.
교사 데이터인 화상 데이터(교사 화상 데이터라고도 함.)는 컴퓨터에 의해서 다음 절차로 작성된다. 우선, 소정의 구조를 가지는 구조체의 화상(구조체 화상)을 작성한다(스텝 S301). 예를 들면, 시뮬레이션 계산에 의해, 소정의 구조를 가지는 구조체의 화상을 작성해도 된다. 또, 소정의 구조를 가지는 차트 등의 구조체의 X선 화상을 취득하여 구조체 화상을 작성해도 된다. 다음에, 이 구조체 화상을 구성하는 복수의 화소 중에서 선택한 하나의 화소에 대해서, 화소값의 표준 편차인 시그마값을 산출한다(스텝 S302). 그리고, 스텝 S302에서 구한 시그마값에 기초하여 노이즈 분포를 나타내는 정규 분포(푸아송 분포)를 설정한다(스텝 S303). 이와 같이, 시그마값에 기초하여 정규 분포를 설정함으로써 다양한 노이즈 조건의 교사 데이터를 생성할 수 있다. 이어서, 스텝 S303에서 시그마값에 기초하여 설정된 정규 분포를 따라서, 랜덤으로 설정된 노이즈값을 산출한다(스텝 S304). 또한, 하나의 화소의 화소값에 스텝 S304에서 구한 노이즈값을 부가함으로써, 교사 데이터인 화상 데이터를 구성하는 화소값을 생성한다(스텝 S305). 스텝 S302~스텝 S305까지의 처리를, 구조체 화상을 구성하는 복수의 화소 각각에 대해서 행하여(스텝 S306), 교사 데이터가 되는 교사 화상 데이터를 생성한다(스텝 S307). 또, 교사 화상 데이터가 더 필요한 경우는, 스텝 S301~스텝 S307까지의 처리를, 다른 구조체 화상에 대해서 행하는 것을 판단하여(스텝 S308), 교사 데이터가 되는 다른 교사 화상 데이터를 생성한다. 또한, 다른 구조체 화상은 같은 구조를 가지는 구조체의 화상이어도 되고, 다른 구조를 가지는 구조체의 화상이어도 된다.
또한, 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터는 다수 준비할 필요가 있다. 또, 구조체 화상은 노이즈가 적은 화상이 좋고, 이상적으로는, 노이즈가 없는 화상이 좋다. 그 때문에, 시뮬레이션 계산에 의해서 구조체 화상을 생성하면, 노이즈가 없는 화상을 많이 생성할 수 있으므로, 시뮬레이션 계산에 의해서, 구조체 화상을 생성하는 것은 효과적이다.
다음에, 제1 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 대상물(F)의 X선 투과 이미지의 관찰 처리의 절차, 즉, 제1 실시 형태에 따른 방사선 화상 취득 방법의 흐름에 대해 설명한다. 도 10은 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
우선, 구축부(206)에 의해서, 훈련 화상, 관계식에 기초하여 훈련 화상으로부터 생성된 노이즈 표준 편차 맵, 및 노이즈 제거 화상 데이터를 훈련 데이터로서 이용하여, 훈련 화상 및 노이즈 표준 편차 맵을 기초로 노이즈 제거 화상 데이터를 출력하는 학습 완료 모델(207)이, 기계 학습에 의해서 구축된다(스텝 S100). 다음에, 입력부(201)에 의해서, 화상 취득 장치(1)의 오퍼레이터(유저)로부터, X선 조사기(50)의 동작 조건 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보의 입력이 접수된다(스텝 S101). 그리고, 산출부(202)에 의해서, 조건 정보를 기초로, X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출되는 X선의 평균 에너지의 값이 산출된다(스텝 S102).
이어서, 화상 취득 장치(1)에 있어서 대상물(F)이 세트되고 대상물(F)이 촬상되고, 제어 장치(20)에 의해서, 대상물(F)의 X선 화상이 취득된다(스텝 S103). 또한, 제어 장치(20)에 의해서, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계식에 기초하여, X선의 평균 에너지 및 X선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 노이즈값의 표준 편차가 도출되고, 도출된 노이즈의 표준 편차가 각 화소값에 대응지어짐으로써, 노이즈 표준 편차 맵이 생성된다(스텝 S104).
다음에, 처리부(205)에 의해서, 미리 구축되어 기억된 학습 완료 모델(207)에, 대상물(F)의 X선 화상 및 노이즈 표준 편차 맵이 입력되고, X선 화상을 대상으로 노이즈 제거 처리가 실행된다(스텝 S105). 또한, 처리부(205)에 의해서, 노이즈 제거 처리가 실시된 X선 화상인 출력 화상이, 표시 장치(30)에 출력된다(스텝 S106).
이상 설명한 화상 취득 장치(1)에 의하면, 대상물(F)을 투과한 X선에 따른 신틸레이션광이, 대상물(F)의 스캔의 방향(TD)으로 배열된 M개의 화소(72)를 가지는 화소 라인(74)이 N열로 배열된 스캔 카메라(12)에 의해서 검출되고, 화소 라인(74)마다 출력된 M개의 화소(72)의 검출 신호 중 적어도 2개의 화소(72)의 검출 신호가 가산되고, 가산된 N개의 검출 신호가 차례로 출력됨으로써, X선 화상이 출력된다. 이에 더하여, 출력된 X선 화상을, 미리 화상 데이터를 이용한 기계 학습에 의해 구축된 학습 완료 모델(207)에 입력시킴으로써, 그 X선 화상에 대해서 노이즈 제거 처리가 실시된다. 이것에 의해, X선 화상에 있어서 신호 성분을 크게 하면서 노이즈 성분을 제거할 수 있어, X선 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있다. 구체적으로는, 학습 완료 모델(207)을 이용한 노이즈 제거 처리를 실시했을 경우는, 노이즈 제거 처리를 실시하지 않았을 경우와 비교하여, CNR(Contrast to Noise Ratio)가 약 6.4배로 개선되어, 바이래터럴 필터에 의한 노이즈 제거 처리에 의한 CNR의 약 1.9배의 개선 효과와 비교해도 개선 효과가 큰 것을 알 수 있었다.
또, 화상 취득 장치(1)에 있어서는, 학습 완료 모델(207)은 소정의 구조체의 X선 화상에 대해 정규 분포를 따른 노이즈값을 부가하여 얻어진 화상 데이터를 교사 데이터로 한 기계 학습에 의해서 구축된다. 이것에 의해, 학습 완료 모델(207)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터를 준비하는 것이 용이해져, 학습 완료 모델(207)을 효율적으로 구축할 수 있다.
또, 화상 취득 장치(1)에 의하면, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계식을 이용하여, X선 화상의 각 화상의 화소값으로부터 노이즈값의 표준 편차가 도출되고, X선 화상의 각 화소에 도출한 노이즈값의 표준 편차를 대응시킨 데이터인 노이즈 표준 편차 맵이 생성된다. 그리고, X선 화상 및 노이즈 표준 편차 맵이, 미리 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델(207)에 입력되어, X선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 화상 처리가 실행된다. 이러한 구성에 의하면, X선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 도출되는 노이즈값의 표준 편차가 고려되어, 그 X선 화상의 각 화소에 있어서의 노이즈가 기계 학습에 의해 제거된다. 이것에 의해, 학습 완료 모델(207)을 이용하여, X선 화상에 있어서의 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, X선 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
특히, X선 화상은 관전압, 필터, 신틸레이터, X선 검출 카메라의 조건(게인 설정값, 회로 노이즈값, 포화 전하량, 변환 계수값(e-/count), 카메라의 라인 레이트), 대상물 등의 차이에 따라 노이즈의 양태가 변화한다. 그 때문에, 기계 학습에 의해서 노이즈 제거를 실현하려고 하는 경우, 다양한 조건으로 학습시킨 학습 모델을 준비해 두는 것을 생각할 수 있다. 즉, 비교예로서, X선 화상의 측정시의 조건에 맞춰 복수의 학습 모델을 구축하고, 조건마다 학습 모델을 선택하여, 노이즈 제거 처리가 실행하는 수법도 취할 수 있다. 이러한 비교예의 경우, 예를 들면, X선의 평균 에너지, X선 검출 카메라의 게인, 및 X선 카메라의 종류 등의 노이즈 조건마다, 학습 모델을 구축하지 않으면 안 되어, 방대한 수의 학습 모델을 생성할 필요가 있어, 구축을 위한 많은 시간을 필요로 하는 경우가 있다. 일례로서, X선의 평균 에너지가 10가지, X선 검출 카메라의 게인이 8가지, 제품의 종류가 3종류일 때, 240개의 학습 완료 모델이 필요하게 되지만, 학습 완료 모델의 구축에 1모델에 대해 1일을 필요로 하는 경우, 기계 학습을 위해서, 240일의 시간이 걸려 버린다. 이 점, 본 실시 형태에 의하면, X선 화상으로부터 노이즈 맵을 생성하고, 해당 노이즈 맵을 기계 학습의 입력 데이터로 함으로써, 학습 완료 모델의 생성이 필요한 노이즈 조건을 저감시킬 수 있어, 학습 완료 모델(207)을 구축하기 위한 학습 시간이 크게 저감된다.
[제1 실시 형태의 제어 장치(20)의 변형예]
도 11은 제1 실시 형태의 변형예에 있어서의 제어 장치(20A)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20A)는 상술한 제1 실시 형태와 비교하여, 산출부(202A)에 있어서 X선 화상의 화소값으로부터 X선의 평균 에너지를 도출하는 기능을 가지는 점, 및 노이즈 맵 생성부(204A)에 있어서 X선 화상의 화소값 및 그 X선 화상으로부터 도출된 X선의 평균 에너지에 기초하여, 노이즈 표준 편차 맵을 도출하는 기능을 가지는 점이 다르다. 도 12는 도 11의 제어 장치(20A)를 포함하는 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다. 도 12에 나타내지는 것처럼, 제어 장치(20A)에 있어서는, 도 10에 나타내는 제1 실시 형태에 따른 제어 장치(20)의 스텝 S103에 나타내는 처리가, 스텝 S100의 직후에 행해진다. 그리고, 제어 장치(20A)에 있어서는, S102A, S104A에 나타내는 처리가, 제어 장치(20)의 스텝 S102, S104의 처리로 치환하여 실행된다.
산출부(202A)는 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평균 에너지를 산출한다(스텝 S102A). 구체적으로는, 산출부(202A)는 X선 스펙트럼의 시뮬레이션 계산 등에 의해, 조건 정보마다 화소값과 평균 에너지의 관계를 미리 도출한다. 산출부(202A)는 입력부(201)에 의해서 취득된 관전압, 및 X선 검출 카메라(10)가 구비하는 신틸레이터의 정보를 적어도 포함하는 조건 정보를 취득한다. 그리고, 산출부(202A)는 그 조건 정보를 기초로, 미리 도출해 둔 화소값과 평균 에너지의 관계 중에서, 그 조건 정보에 대응하는 관계를 선택한다. 또한, 산출부(202A)는 선택한 관계에 기초하여, 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상의 각 화소의 화소값으로부터, 화소마다의 평균 에너지를 도출한다.
이하, 산출부(202A)에 의한, 그 조건 정보마다의 화소값과 평균 에너지의 관계의 도출에 대해 도 13~도 17을 이용하여 설명한다.
처음에, 산출부(202A)는 조건 정보를 기초로, 대상물(F)의 두께와 X선의 투과율의 관계를 나타내는 그래프(G18), 및 대상물(F)의 두께와 X선의 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G19)를 도출한다. 구체적으로는, 도 13의 (a)부~(d)부에 나타내는 것처럼, 산출부(202A)는 관전압 및 X선 검출 카메라(10)가 구비하는 신틸레이터의 정보를 적어도 포함하는 조건 정보를 기초로, 대상물(F)의 두께를 다양하게 변경했을 경우에 투과하는 X선의 에너지 스펙트럼(G14~G17)을, 시뮬레이션 계산에 의해 산출한다. 도 13은 산출부(202A)에 의한 대상물(F)을 투과한 X선의 에너지 스펙트럼의 시뮬레이션 계산 결과의 일례를 나타내는 그래프이다. 여기에서는, 물에 의해서 구성되는 대상물(F)의 두께를 단계적으로 증가시켜 시뮬레이션 계산을 행했을 경우의 투과 X선의 에너지 스펙트럼(G14~G17)이 예시되어 있다. 또한, 산출부(202A)는 산출한 에너지 스펙트럼(G14~G17)을 기초로, 대상물(F)의 두께를 다양하게 변경했을 경우에 투과하는 X선의 평균 에너지를 산출한다. 또한, 산출부(202A)는 시뮬레이션 계산 이외에, 두께가 이미 알려져 있는 구조물을 대상으로 촬상함으로써 얻어진 X선 화상을 기초로, 대상물(F)의 두께와 평균 에너지의 관계가 얻어져도 된다.
또한, 산출부(202A)는 상기의 시뮬레이션 결과를 기초로, 대상물(F)의 두께와 X선의 투과율의 관계도 도출한다. 도 14는 산출부(202A)에 의해서 도출된, 대상물(F)의 두께와 평균 에너지 및 투과율의 관계의 일례를 나타내는 도표이다. 도 14에 나타내지는 것처럼, 대상물(F)의 두께마다 산출된 에너지 스펙트럼(G14~G17)의 각각에 대응하여, 투과 X선의 평균 에너지 및 X선의 투과율이 도출된다.
이어서, 산출부(202A)는 다양한 두께의 대상물(F)에 대해서 도출한 X선의 투과율로부터, 대상물(F)의 두께와 X선의 투과율의 관계를 나타내는 그래프(G18)를 도출한다. 도 15는 산출부(202A)에 의해서 도출된, 대상물(F)의 두께와 대상물(F)에 대한 X선의 투과율의 관계를 나타내는 그래프이다. 또한, 산출부(202A)는 다양한 두께의 대상물(F)에 대해서 도출한 X선의 평균 에너지로부터, 대상물(F)의 두께와 X선의 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G19)를 도출한다. 도 16은 산출부(202A)에 의해서 도출된, 대상물(F)의 두께와, 대상물(F)을 투과하는 X선의 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프이다.
그리고, 산출부(202A)는 다양한 조건 정보마다 도출한 2개의 그래프(G18, G19)에 기초하여, 도 17에 나타내지는 것 같은 X선 화상의 화소값과 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G20)를 다양한 조건 정보마다 도출한다. 도 17은 산출부(202A)에 의해서 도출된 X선 화상의 화소값과 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프이다. 구체적으로는, 산출부(202A)는 조건 정보를 기초로, 대상물(F)이 존재하지 않는 경우의 X선 화투과상의 화소값 I0를 도출한다. 그리고, 산출부(202A)는 대상물(F)이 존재하는 경우의 X선 화상의 화소값 I를 설정하고, X선의 투과율인 I/I0를 계산한다. 또한, 산출부(202A)는 대상물(F)의 두께와 대상물(F)에 대한 X선의 투과율과 그래프(G18)에 기초하여, 계산한 X선의 투과율인 I/I0로부터, 대상물(F)의 두께를 도출한다. 마지막으로, 산출부(202A)는 도출한 대상물(F)의 두께와, 대상물(F)의 두께와 투과 X선의 평균 에너지의 그래프(G19)에 기초하여, 그 두께에 대응하는 투과 X선의 평균 에너지를 도출한다. 이어서, 산출부(202A)는 상기의 도출을, X선 화상의 화소값 I를 다양하게 변화시키면서, 다양한 조건 정보마다 행함으로써, X선 화상의 화소값과 투과 X선의 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G20)를, 조건 정보마다 도출한다.
여기서, 산출부(202A)에 의한 화소값을 기초로 한 평균 에너지의 도출예에 대해 설명한다. 예를 들면, 산출부(202A)가 조건 정보를 기초로 대상물(F)이 존재하지 않는 경우의 X선 화투과상의 화소값을 I0=5000이라고 도출하고, 대상물(F)이 존재하는 경우의 X선 화상의 화소값이 I=500이라고 설정했을 경우를 상정한다. 이 경우, 산출부(202A)는 X선의 투과율을 I/I0=0.1이라고 계산한다. 이어서, 산출부(202A)는 대상물(F)의 두께와 대상물(F)에 대한 X선의 투과율의 관계를 나타내는 그래프(G18)에 기초하여, X선의 투과율 0.1에 대응하는 두께가 30mm라고 도출한다. 또한, 산출부(202A)는 대상물(F)의 두께와 투과 X선의 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G19)에 기초하여, 화소값 500에 대응하는 평균 에너지가 27keV라고 도출한다. 마지막으로, 산출부(202A)는 각 화소값마다 X선의 평균 에너지의 도출을 반복하여, X선 화상의 화소값과 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G20)를 도출한다.
또한, 산출부(202A)는 이상의 절차에서 미리 도출한 복수의 그래프(G20) 중에서, 입력부(201)에 의해서 취득된 조건 정보에 대응하는 그래프(G20)를 선택한다. 산출부(202A)는 선택한 그래프(G20)에 기초하여, 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상의 각 화소의 화소값에 대응하는 투과 X선의 평균 에너지를 도출한다.
또한, 산출부(202A)는 미리 조건 정보마다 화소값과 X선의 평균 에너지의 관계를 도출하는 것이 아니라, 입력부(201)에 의해서 취득된 조건 정보와 X선 화상의 각 화소의 화소값으로부터, 그래프(G18, G19)를 참조하여 X선의 평균 에너지를 도출해도 된다. 구체적으로는, 산출부(202A)는 조건 정보를 기초로 대상물이 존재하지 않는 경우의 X선 화상의 화소값 I0를 도출한다. 그리고, 산출부(202A)는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상의 각 화소의 화소값 I마다 화소값 I0에 대한 비율을 구함으로써, 투과율을 계산한다. 또한, 산출부(202A)는 두께와 X선의 투과율의 관계를 나타내는 그래프(G18)와, 계산한 투과율에 기초하여 두께를 도출한다. 그리고, 산출부(202A)는 두께와 평균 에너지의 관계를 나타내는 그래프(G19)와, 도출한 두께에 기초하여 평균 에너지를 도출함으로써, X선 화상의 각 화소의 화소값마다 평균 에너지를 도출한다.
노이즈 맵 생성부(204A)는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상, 및 산출부(202A)에 의해서 도출된 그 X선 화상의 각 화소에 대응하는 X선의 평균 에너지로부터, 노이즈 표준 편차 맵을 생성한다(스텝 S104A). 구체적으로는, 노이즈 맵 생성부(204A)는 화상 취득부(203)에 의해서 취득된 X선 화상의 각 화소의 화소값, 및 산출부(202A)에 의해서 각 화소마다 도출된 평균 에너지를, 관계식 (4)에 대입함으로써, 대상물의 두께를 고려한 각 화소마다의 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 노이즈 맵 생성부(204A)는 X선 화상의 각 화소에 대응한 노이즈값의 표준 편차를, 노이즈 표준 편차 맵으로서 생성한다.
도 18은 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계의 일례를 나타내는 그래프이다. 이 그래프는 본 변형예에 따른 산출부(202A) 및 노이즈 맵 생성부(204A)에 의해서, X선 화상의 화소값으로부터 도출된 노이즈값의 표준 편차와, X선 화상의 화소값의 관계를 나타내고 있다. 본 변형예에서는, 대상물의 두께를 고려하여 노이즈값의 표준 편차가 도출되기 때문에, 화소값이 증가할수록 대상물의 두께가 작아져, 화소에 있어서의 평균 에너지가 저하된다. 따라서, 관계식 (4)로부터도 추정되는 것처럼, 제1 실시 형태와 본 변형예는, 화소값이 증대됐을 때의 노이즈값의 표준 편차의 변화가 상이하다. 도 18에 나타내지는 예에서는, 본 변형예의 그래프(G22)는, 제1 실시 형태의 그래프(G21)보다 화소값이 증대했을 때의 노이즈값의 표준 편차의 증대의 정도가 작다.
제1 실시 형태의 변형예의 제어 장치(20A)에서는, X선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평균 에너지가 계산된다. 여기서, 예를 들면, X선 화상 중에 두께나 재질이 상이한 복수의 대상물이 존재하는 경우, 대상물마다 평균 에너지가 크게 달라, X선 화상으로부터 충분히 노이즈를 제거할 수 없다. 이러한 구성에 의하면, 대상물(F)을 투과하는 X선의 평균 에너지가, X선 화상의 각 화소의 화소값마다 계산되기 때문에, 예를 들면, 두께나 재질의 차이 등을 고려하여, X선 화상의 각 화소의 화소값과 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, X선 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
또한, 본 변형예에 따른 제어 장치(20A)는, 다양한 조건 정보마다 도출한 그래프(G20)를 이용하여 X선 화상의 화소값으로부터 평균 에너지를 도출하고 있다. 이 때, 대상물(F)의 재질의 차이는 무시하고 화소값으로부터 평균 에너지를 도출해도 된다. 도 19는 산출부(202A)에 의해서 도출된 X선 화상의 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 그래프이다. 여기에서는, 대상물(F)의 재질의 변화도 조건 정보로서 고려에 넣어 관계를 도출하고 있으며, 그래프(G24)는 재질이 알루미늄인 경우, 그래프(G23)는 재질이 PET(Polyethylene terephthalate)인 경우, 그래프(G25)는 재질이 동인 경우의 도출예를 나타내고 있다. 이와 같이, 대상물(F)의 재질이 변화했을 경우에도, X선 조사기(50)의 관전압 및 대상물(F)의 촬상에 이용하는 X선 검출 카메라(10)가 구비하는 신틸레이터의 정보가 동일하면, 화소값과 투과 X선의 평균 에너지의 관계는 크게 변화하지 않기 때문에, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계도 크게 변화하지 않는다. 이러한 성질을 고려하여, 제어 장치(20A)는 조건 정보로서의 대상물(F)의 재질의 차이는 무시하고, X선 화상의 화소값으로부터 평균 에너지를 도출할 수 있다. 이러한 경우에도, 본 변형예의 제어 장치(20A)에 의하면, 화소값과 노이즈의 표준 편차의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, X선 화상에 있어서의 노이즈를 더 효과적으로 제거할 수 있다.
[제1 실시 형태의 제어 장치(20)의 다른 변형예]
도 20은 제1 실시 형태의 다른 변형예에 따른 제어 장치(20B)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20B)는 상술한 제1 실시 형태와 비교하여, 화상 취득부(203B)에 있어서, 지그의 X선 화상을 취득하는 기능을 가지는 점, 및 노이즈 맵 생성부(204B)에 있어서, 지그의 X선 화상으로부터 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 그래프를 도출하는 기능을 가지는 점이 상이하다. 도 21은 도 20의 제어 장치(20B)를 포함하는 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다. 도 21에 나타내지는 것처럼, 본 변형예에 따른 제어 장치(20B)에 있어서는, 스텝 S201, S202에 나타내는 처리가, 도 10에 나타내는 제1 실시 형태에 따른 제어 장치(20)에 의한 스텝 S101, S102 및 S104의 처리로 치환하여 실행된다.
화상 취득부(203B)는 지그에 방사선이 조사되어, 지그를 투과한 방사선이 촬상된 지그의 방사선 화상을 취득한다(스텝 S201). 구체적으로는, 화상 취득부(203B)는 화상 취득 장치(1)를 이용하여 지그 및 대상물(F)을 대상으로 X선을 조사하여 촬상한 X선 화상을 취득한다. 지그로서는, 두께 및 재질이 이미 알려져 있는 평판 모양 부재 등이 이용된다. 즉, 화상 취득부(203B)는 대상물(F)의 관찰 처리에 앞서 화상 취득 장치(1)를 이용하여 촬상된 지그의 X선 화상을 취득한다. 그리고, 화상 취득부(203B)는 화상 취득 장치(1)를 이용하여 촬상된 대상물(F)의 X선 화상을 취득한다. 다만, 지그 및 대상물(F)의 X선 화상의 취득 타이밍은 상기로는 한정되지 않고, 동시여도 되고 반대의 타이밍이어도 된다(스텝 S103). 또, 화상 취득부(203B)는 화상 취득부(203)와 마찬가지로, 대상물(F)에 X선이 조사되어, 대상물(F)을 투과한 X선이 촬상된 X선 화상을 취득한다.
화상 취득 장치(1)에 있어서 지그가 세트되어 지그가 촬상되고, 노이즈 맵 생성부(204B)는 그 결과 얻어지는 지그의 방사선 화상으로부터, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터를 도출한다(스텝 S202). 구체적으로는, 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그의 X선 화상으로부터, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 노이즈 표준 편차 맵을 도출한다.
도 22는 노이즈 맵 생성부(204B)에 의한 노이즈 표준 편차 맵의 생성예를 나타내는 도면이다. 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그의 X선 화상(G26)으로부터, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 대응 관계를 나타내는 관계 그래프(G27)를 도출한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204B)는 제1 실시 형태와 마찬가지로 하여, 화상 취득부(203B)에 의해서 취득된 X선 화상(G1)으로부터, 각각의 화소 위치와 화소값의 대응 관계를 나타내는 관계 데이터(G2)를 도출한다. 또한, 노이즈 맵 생성부(204)는 관계 그래프(G27)가 나타내는 대응 관계를, 관계 데이터(G2)에 있어서의 각 화소에 적용함으로써, X선 화상에 있어서의 각 화소 위치의 화소에 대응한 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 그 결과, 노이즈 맵 생성부(204)는 도출한 노이즈의 표준 편차를 각 화소 위치에 대응시켜, 각각의 화소 위치와 노이즈의 표준 편차의 대응 관계를 나타내는 관계 데이터(G4)를 도출한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204)는 도출한 관계 데이터(G4)를 기초로, 노이즈 표준 편차 맵(G5)을 생성한다.
노이즈 맵 생성부(204B)에 의한, 지그의 X선 화상(G26)으로부터의, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 관계 그래프(G27)의 도출에 대해 설명한다. 도 23에는, 본 변형예에 있어서의 촬상에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내고 있다. 지그에는, 예를 들면, 두께가 일 방향으로 스텝 모양으로 변화하는 부재(P1)가 이용될 수 있다. 도 24는 도 23의 지그의 X선 화상의 일례를 나타내고 있다. 우선, 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그의 X선 화상(G26)에 있어서, 지그의 스텝마다 노이즈가 없는 경우의 화소값(이하, 참 화소값이라고 표기함)을 도출하고, 참 화소값에 기초하여 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 구체적으로는, 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그가 있는 스텝에 있어서의 화소값의 평균값을 도출한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204B)는 도출한 화소값의 평균값을, 그 스텝에 있어서의 참 화소값이라고 한다. 노이즈 맵 생성부(204B)는, 그 스텝에 있어서, 각 화소값과 참 화소값의 차를 노이즈값으로서 도출한다. 노이즈 맵 생성부(204B)는 도출한 화소값마다의 노이즈값으로부터, 노이즈값의 표준 편차를 도출한다.
그리고, 노이즈 맵 생성부(204B)는 참 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계 그래프(G27)로서 도출한다. 구체적으로는, 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그의 스텝마다, 참 화소값, 및 노이즈값의 표준 편차를 도출한다. 노이즈 맵 생성부(204B)는 도출한 참 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 그래프에 플롯하여, 근사 곡선을 그음으로써, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 관계 그래프(G27)를 도출한다. 또한, 근사 곡선에 대해서는, 지수 근사, 혹은 선형 근사, 로그 근사, 다항식 근사, 제곱 근사 등을 사용한다.
본 변형예에 따른 제어 장치(20B)에서는, 실제의 지그를 촬상하여 얻어지는 방사선 화상을 기초로 관계 데이터가 생성된다. 이것에 의해, 대상물(F)의 방사선 화상의 노이즈 제거에 최적인 관계 데이터가 얻어진다. 그 결과, 방사선 화상에 있어서의 노이즈를 보다 효과적으로 제거할 수 있다.
또한, 노이즈 맵 생성부(204B)는 지그를 이용하지 않고, 대상물이 없는 상태에서 관전류 혹은 노광 시간을 변경했을 경우의 촬상 화상으로부터, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 도출해도 된다. 이러한 구성에 의하면, 실제로 촬상하여 얻어지는 방사선 화상을 기초로 관계 데이터가 생성되어, 노이즈 맵이 생성되기 때문에, 화소값과 노이즈의 퍼짐의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, 방사선 화상에 있어서의 노이즈를 보다 효과적으로 제거할 수 있다.
구체적으로는, 화상 취득부(203B)는 대상물이 없는 상태에서 촬상된 복수의 방사선 화상을 취득하고(스텝 S201), 노이즈 맵 생성부(204B)는 화상 취득부(203B)에 의해서 취득된 방사선 화상으로부터, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 도출해도 된다(스텝 S202). 복수의 방사선 화상은, 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 적어도 한쪽의 조건이 서로 다른 복수의 화상이다. 일례로서는, 화상 취득부(203B)는 관전류 혹은 노광 시간이 변경되면서, 대상물(F)의 관찰 처리에 앞서 대상물(F)이 없는 상태에서 화상 취득 장치(1)를 이용하여 촬상된 복수의 X선 화상을 취득한다. 그리고, 노이즈 맵 생성부(204B)는 X선 화상마다 참 화소값을 도출하고, 본 변형예와 마찬가지로 하여, 참 화소값에 기초하여 노이즈의 표준 편차를 도출한다. 또한, 노이즈 맵 생성부(204B)는 본 변형예와 마찬가지로 하여, 참 화소값과 노이즈의 표준 편차의 관계를 그래프에 플롯하여 근사 곡선을 그음으로써, 화소값과 노이즈값의 표준 편차의 관계를 나타내는 관계 그래프를 도출한다. 마지막으로, 노이즈 맵 생성부(204B)는 제1 실시 형태와 마찬가지로 하여, 도출한 관계 그래프를 기초로, 화상 취득부(203B)에 의해서 취득된 X선 화상으로부터 노이즈 표준 편차 맵을 생성한다.
[제2 실시 형태]
도 25는 제2 실시 형태에 따른 제어 장치(20C)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20C)는 입력부(201C), 산출부(202C), 좁힘부(203C), 선택부(204C), 및 처리부(205C)를 구비한다.
또, 제어 장치(20C)에는, X선 투과 화상을 대상으로 노이즈 제거 처리를 실행시키는 학습 완료 모델(206C)이 미리 복수 격납되어 있다. 복수의 학습 완료 모델(206C)은 각각, 화상 데이터를 교사 데이터로 하여 미리 구축된 기계 학습에 의한 학습 모델이다. 기계 학습에는, 지도 학습, 심층 학습(딥 러닝), 혹은 강화 학습, 뉴럴 네트워크 학습 등이 있다. 본 실시 형태에서는, 딥 러닝의 알고리즘의 일례로서, Kai Zhang 등의 논문 "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising"에 기재된 2차원의 중첩 뉴럴 네트워크가 채용된다. 복수의 학습 완료 모델(206C)은 외부의 컴퓨터 등에 의해 생성되어 제어 장치(20C)에 다운로드되어도 되고, 제어 장치(20C) 내에서 생성되어도 된다.
도 26에는 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터의 일례를 나타낸다. 교사 데이터로서는, 다양한 두께, 다양한 재질, 및 다양한 해상도의 패턴을 촬상 대상으로 한 X선 투과 화상이 이용될 수 있다. 도 26에 나타내는 예는, 닭고기를 대상으로 생성된 X선 투과 화상의 예이다. 이 화상 데이터는, 실제로 화상 취득 장치(1)를 이용하여 복수 종류의 대상물을 대상으로 생성된 X선 투과 화상을 이용해도 되고, 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 화상 데이터를 이용해도 된다. X선 투과 화상에 대해서는, 화상 취득 장치(1)와는 상이한 장치를 이용하여 취득한 것이라도 상관없다. 또, X선 투과 화상과 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 화상 데이터를 조합하여 이용해도 된다. 복수의 학습 완료 모델(206C)은, 각각, 평균 에너지가 상이한 투과 X선을 대상으로 얻어진 화상 데이터로서, 노이즈 분포가 이미 알려진 화상 데이터를 이용하여 미리 구축되어 있다. 화상 데이터에 있어서의 X선의 평균 에너지는, 각각, 화상 취득 장치(1)의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건 혹은 화상 취득 장치(1)의 촬상 조건 등을 설정하는 것에 의하거나, 혹은 시뮬레이션 계산시의 X선 조사기(50)의 동작 조건 혹은 촬상 조건을 설정함으로써, 미리 상이한 값으로 설정되어 있다(동작 조건 혹은 촬상 조건에 의한 평균 에너지의 설정 방법에 대해서는 후술함.). 즉, 복수의 학습 완료 모델(206C)은 대상물(F)의 X선 투과 화상을 촬상할 때의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건, 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보를 기초로 산출된 대상물(F)을 투과한 X선에 관한 평균 에너지에 대응하는 X선 화상인 훈련 화상을 훈련 데이터로서 이용하여, 기계 학습에 의해서 구축된다(구축 스텝). 예를 들면, 본 실시 형태에서는, 복수의 학습 완료 모델(206C)은 각각, 평균 에너지가 10keV, 20keV, 30keV,…로 10keV 단위의 값이 설정된 복수 종류의 화상 데이터를 복수 프레임(예를 들면, 20,000 프레임) 이용하여 구축되어 있다.
학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터는, 상술한 제1 실시 형태에 있어서의 작성 절차와 같은 작성 절차에 의해서 생성된다.
이하, 도 25로 돌아가, 제어 장치(20C)의 각 기능부의 기능의 상세에 대하여 설명한다.
입력부(201C)는 대상물(F)의 X선 투과 화상을 촬상할 때의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건, 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보의 입력을, 화상 취득 장치(1)의 유저로부터 접수한다. 동작 조건으로서는, 관전압, 타겟 각도, 타겟의 재료 등 중 전부 또는 일부를 들 수 있다. 촬상 조건을 나타내는 조건 정보로서는, X선 조사기(50)와 X선 검출 카메라(10)의 사이에 배치되는 필터(51, 19)(대상물의 촬상에 이용하는 카메라가 구비하는 필터 혹은 발생원이 구비하는 필터)의 재질 및 두께, X선 조사기(50)와 X선 검출 카메라(10)의 거리(FDD), X선 검출 카메라(10)의 창재의 종류, 및 X선 검출 카메라(10)의 신틸레이터(11)의 재료 및 두께에 관한 정보, X선 검출 카메라 정보(예를 들면, 게인 설정값, 회로 노이즈값, 포화 전하량, 변환 계수값(전자수/count), 카메라의 라인 레이트(Hz) 혹은 라인 스피드(m/min)), 대상물의 정보 등 중 전부 또는 일부를 들 수 있다. 입력부(201C)는 조건 정보의 입력을, 수치 등의 정보의 직접 입력으로서 접수해도 되고, 미리 내부 메모리에 설정된 수치 등의 정보에 대한 선택 입력으로서 접수해도 된다. 입력부(201C)는 상기의 조건 정보의 입력을 유저로부터 접수하지만, 일부의 조건 정보(관전압 등)를, 제어 장치(20C)에 의한 제어 상태의 검출 결과에 따라서 취득해도 된다.
산출부(202C)는 입력부(201C)에 의해서 접수된 조건 정보를 기초로, 화상 취득 장치(1)를 이용하여 대상물(F)을 투과시켜 X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출시키는 X선(방사선)의 평균 에너지의 값을 산출한다. 예를 들면, 산출부(202C)는 조건 정보에 포함되는, 관전압, 타겟 각도, 타겟의 재료, 필터의 재질 및 두께 및 그 유무, 창재의 종류 및 그 유무, X선 검출 카메라(10)의 신틸레이터(11)의 재료 및 두께, 등의 정보에 기초하여, X선 검출 카메라(10)에 의해 검출되는 X선의 스펙트럼을, 예를 들면 공지의 Tucker 등의 근사식을 이용하여 산출한다. 그리고, 산출부(202C)는 X선의 스펙트럼으로부터, 스펙트럼 강도 적분값과 광자수 적분값을 추가로 산출하여, 스펙트럼 강도 적분값을 광자수 적분값으로 나눔으로써 X선의 평균 에너지의 값을 산출한다.
공지의 Tucker의 근사식을 이용한 산출 방법에 대해 기재한다. 예를 들면, 산출부(202C)는 타겟을 텅스텐, 타겟 각도를 25°라고 특정하면, Em：전자 타겟 충돌시의 운동 에너지, T：타겟 중의 전자 운동 에너지, A：타겟 물질의 원자 번호로 정해지는 비례 상수, ρ：타겟의 밀도, μ(E)：타겟 물질의 선 감쇠 계수, B：완만하게 변화하는 Z와 T의 함수, C：Thomson-Whiddington 상수, θ：타겟 각도, c：진공 중의 광속도를 결정할 수 있다. 또한, 산출부(202C)는 그것들을 기초로 상기의 식(1)을 계산함으로써, 조사 X선 스펙트럼을 산출할 수 있다.
다음에, 산출부(202C)는 필터 및 대상물(F)을 투과하여 신틸레이터에 흡수되는 X선 에너지 스펙트럼을 상기의 식(2)의 X선의 감쇠식을 이용하여 산출할 수 있다. X선 광자수 스펙트럼은, 이 X선 에너지 스펙트럼을 각 X선의 에너지로 나눔으로써 구해진다. 산출부(202C)는 X선의 평균 에너지를, 에너지 강도의 적분값을 광자수의 적분값으로 나눔으로써, 상기의 식(3)을 이용하여 산출한다. 상기의 계산 과정에 의해, 산출부(202C)는 X선의 평균 에너지를 산출한다. 또한, X선 스펙트럼의 산출에 관해서는, 공지의 Kramers나, Birch 등에 의한 근사식을 사용해도 된다.
좁힘부(203C)는 산출부(202C)에 의해서 산출된 평균 에너지 값을 기초로, 미리 구축된 복수의 학습 완료 모델(206C) 중에서, 학습 완료 모델의 후보를 좁힌다. 즉, 좁힘부(203C)는 산출된 평균 에너지의 값과 복수의 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 화상 데이터에 있어서의 X선의 평균 에너지의 값을 비교하여, 평균 에너지의 값이 가까운 화상 데이터에 의해서 구축된 복수의 학습 완료 모델(206C)을 후보로서 좁힌다. 보다 구체적으로는, 산출부(202C)에 의해서 산출된 평균 에너지의 값이 53keV인 경우에는, 좁힘부(203C)는 그 값과의 차가 소정의 임계값(예를 들면 15keV) 미만인 평균 에너지값 40keV, 50keV, 60keV의 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206C)을, 학습 완료 모델의 후보로 한다.
선택부(204C)는 좁힘부(203C)에 의해서 좁혀진 후보 중에서, 최종적으로 대상물(F)의 X선 투과 화상의 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델(206C)을 선택한다. 상세하게는, 선택부(204C)는 화상 취득 장치(1)에 있어서 지그를 대상으로 X선을 조사하여 촬상한 X선 투과 화상을 취득하고, 그 X선 투과 화상의 화상 특성에 기초하여, 최종적으로 이용할 학습 완료 모델(206C)을 선택한다. 이 때, 선택부(204C)는 X선 투과 화상의 화상 특성으로서, 에너지 특성, 노이즈 특성, 혹은 해상도 특성 등을 해석하고, 그 해석 결과를 기초로 학습 완료 모델(206C)을 선택한다.
보다 구체적으로는, 선택부(204C)는 지그로서, 두께 및 재질이 이미 알려져 있고, X선의 평균 에너지와 X선 투과율의 관계가 이미 알려져 있는 평판 모양 부재를 대상으로 X선 투과 화상을 취득하고, 지그를 투과한 X선 이미지의 휘도와 공기를 투과한 X선 이미지의 휘도를 비교하여, 지그에 있어서의 1점(혹은 복수 점의 평균)의 X선의 투과율을 산출한다. 예를 들면, 지그를 투과한 X선 이미지의 휘도가 5,550이고, 공기를 투과한 X선 이미지의 휘도가 15,000인 경우에는, 투과율 37%로 산출한다. 그리고, 선택부(204C)는 투과율 37%로부터 추정되는 투과 X선의 평균 에너지(예를 들면, 50keV)를, 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성으로서 특정한다. 선택부(204C)는 특정한 평균 에너지의 값에 가장 가까운 평균 에너지의 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206C)을 하나 선택한다.
또, 선택부(204C)는 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성으로서, 두께 혹은 재질이 변화하는 지그의 복수 점에 있어서의 특성을 해석해도 된다. 도 27은 선택부(204C)의 해석 대상의 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다. 도 27은 두께가 스텝 모양으로 변화한 형상의 지그를 대상으로 한 X선 투과 화상이다. 선택부(204C)는 이러한 X선 투과 화상으로부터 두께가 상이한 복수의 측정 영역(ROI：Region Of Interest)을 선택하고, 복수의 측정 영역마다의 휘도 평균값을 해석하여, 두께-휘도의 특성 그래프를 에너지 특성으로서 취득한다. 도 28에는, 선택부(204C)가 취득한 두께-휘도의 특성 그래프의 일례를 나타내고 있다.
또한, 선택부(204C)는, 마찬가지로 하여, 좁힘부(203C)에 의해서 좁혀진 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용한 화상 데이터를 대상으로, 두께-휘도의 특성 그래프를 취득하고, 지그를 대상으로 취득한 특성 그래프와 가장 가까운 특성을 가지는 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206C)을, 최종적인 학습 완료 모델(206C)로서 선택한다. 다만, 이 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 화상 데이터의 화상 특성은 미리 제어 장치(20C)의 외부에서 산출된 것을 참조해도 된다. 이와 같이, 복수의 측정 영역을 설정함으로써, 대상물(F)의 X선 투과 화상의 노이즈 제거에 최적인 학습 완료 모델을 선택할 수 있다. 특히, X선 투과 화상의 측정시의 X선 스펙트럼의 차이 혹은 필터의 효과의 차이를 정밀도 좋게 추정하는 것이 가능해진다.
또, 선택부(204C)는 지그의 X선 투과 화상의 노이즈 특성으로서, 복수의 측정 영역마다의 휘도값과 노이즈를 해석하여, 휘도-노이즈비의 특성 그래프를 노이즈 특성으로서 취득할 수도 있다. 즉, 선택부(204C)는 X선 투과 화상으로부터 두께 혹은 재질이 상이한 복수의 측정 영역(ROI)을 선택하고, 복수의 측정 영역(ROI)의 휘도값의 표준 편차 및 휘도값의 평균값을 해석하여, 휘도-SNR(SN비)의 특성 그래프를 노이즈 특성으로서 취득한다. 이 때, 선택부(204C)는 측정 영역(ROI)마다의 SNR을, SNR=(휘도값의 평균값)÷(휘도값의 표준 편차)에 의해서 산출한다. 도 29에는, 선택부(204C)가 취득한 휘도-SNR의 특성 그래프의 일례를 나타내고 있다. 그리고, 선택부(204C)는 취득한 특성 그래프와 가장 가까운 노이즈 특성을 가지는 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206C)을, 최종적인 학습 완료 모델(206C)로서 선택한다.
여기서, 선택부(204C)는 노이즈 특성으로서, 상기의 휘도-SNR의 특성 그래프를 대신하여, 세로축을 휘도값의 표준 편차로부터 계산되는 노이즈로 한 특성 그래프를 취득해도 된다. 이러한 휘도-노이즈의 특성 그래프를 이용함으로써, X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출되는 각 신호량에 대해, 각 신호량의 영역의 그래프의 기울기로부터 지배적인 노이즈 요인(쇼트 노이즈, 판독 노이즈 등)을 특정하고, 그 특정의 결과를 기초로 학습 완료 모델(206C)을 선택할 수 있다.
도 30은 선택부(204C)에 의한 화상 특성에 기초한 학습 완료 모델의 선택 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 30에 있어서, (a)부는 복수의 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 각각의 화상 데이터의 휘도-SNR의 특성 그래프(G1, G2, G3)를 나타내고, (b)부에는 이들 특성 그래프(G1, G2, G3)에 더하여, 지그를 촬상한 X선 투과 화상의 휘도-SNR의 특성 그래프(GT)를 나타내고 있다. 이러한 특성 그래프(G1, G2, G3, GT)를 대상으로 했을 경우에는, 선택부(204C)는 특성 그래프(GT)의 특성에 가장 가까운 특성 그래프(G2)의 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206C)을 선택하도록 기능한다. 선택 시에는, 선택부(204C)는 각 특성 그래프(G1, G2, G3)와 특성 그래프(GT)와 사이에서, 일정 간격의 휘도값마다의 SNR의 오차를 계산하고, 그러한 오차의 평균 제곱 오차(RMSE：Root Mean Squared Error)를 계산하여, 평균 제곱 오차가 가장 작은 특성 그래프(G1, G2, G3)에 대응한 학습 완료 모델(206C)을 선택한다. 또, 선택부(204C)는 에너지 특성을 이용하여 선택하는 경우에도, 마찬가지로 하여 학습 완료 모델(206C)을 선택할 수 있다.
선택부(204C)는 지그의 X선 투과 화상을 대상으로, 복수의 학습 완료 모델을 적용하여 노이즈 제거 처리를 실행한 후의 화상의 특성을 기초로, 학습 완료 모델(206C)을 선택할 수도 있다.
예를 들면, 선택부(204C)는 다양한 해상도의 차트를 가지는 지그를 촬상한 X선 투과 화상을 이용하여, 그 화상에 복수의 학습 완료 모델(206C)을 적용하여, 그 결과 생성된 노이즈 제거 후의 화상을 평가한다. 그리고, 선택부(204C)는 노이즈 제거 처리 전후에 있어서의 해상도의 변화가 가장 작은 화상에 이용된 학습 완료 모델(206C)을 선택한다. 도 31에는 해상도의 평가에 이용되는 X선 투과 화상의 일례를 나타내고 있다. 이 X선 투과 화상에 있어서는, 일 방향을 따라서 스텝 모양으로 해상도가 변화하는 차트가 촬상 대상으로 되어 있다. X선 투과 화상의 해상도는 MTF(Modulation Transfer Function) 또는 CTF(Contrast Transfer Function)를 이용하여 측정할 수 있다.
상기의 해상도의 변화의 평가 이외에도, 선택부(204C)는 노이즈 제거 후의 화상의 휘도-노이즈비의 특성을 평가하여, 그 특성이 가장 높은 화상의 생성에 이용된 학습 완료 모델(206C)을 선택해도 된다. 도 32에는, 휘도-노이즈비의 평가에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내고 있다. 예를 들면, 지그로서, 두께가 일 방향으로 스텝 모양으로 변화하는 부재(P1) 중에 다양한 재질 및 다양한 크기를 가지는 이물(P2)이 점재(点在)한 것이 이용될 수 있다. 도 33은 도 32의 지그를 대상으로 얻어진 노이즈 제거 처리 후의 X선 투과 화상을 나타내고 있다. 선택부(204C)는 X선 투과 화상 중에 있어서 이물(P2)의 이미지를 포함하는 화상 영역(R1)과, 그 영역(R1)의 근방의 이물(P2)의 이미지를 포함하지 않는 화상 영역(R2)을 선택하여, 화상 영역(R1)에 있어서의 휘도의 최소값 LMIN과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 표준 편차 LSD을 계산한다. 그리고, 선택부(204C)는 하기 식；
CNR=(LAVE－LMIN)/LSD
를 이용하여, 휘도-노이즈비 CNR을 산출한다. 또한, 선택부(204C)는 복수의 학습 완료 모델(206C)의 적용 후의 X선 투과 화상의 각각을 대상으로 휘도-노이즈비 CNR을 산출하여, 휘도-노이즈비 CNR이 가장 높은 X선 투과 화상의 생성에 이용된 학습 완료 모델(206C)을 선택한다.
또는, 선택부(204C)는 화상 영역(R1)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE＿R1과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE＿R2과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 표준 편차 LSD을 기초로, 하기 식에 의해 계산해도 된다.
CNR=(LAVE＿R1－LMIN ＿R2)/LSD
처리부(205C)는 대상물(F)을 대상으로 취득된 X선 투과 화상에, 선택부(204C)에 의해서 선택된 학습 완료 모델(206C)을 적용하여, 노이즈를 제거하는 화상 처리를 실행함으로써 출력 화상을 생성한다. 그리고, 처리부(205C)는 생성한 출력 화상을 표시 장치(30) 등에 출력한다.
다음에, 제2 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 대상물(F)의 X선 투과 이미지의 관찰 처리의 절차, 즉, 제2 실시 형태에 따른 방사선 화상 취득 방법의 흐름에 대해 설명한다. 도 34는 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
우선, 제어 장치(20C)에 의해서, 화상 취득 장치(1)의 오퍼레이터(유저)로부터, X선 조사기(50)의 동작 조건, 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보의 입력이 접수된다(스텝 S1). 다음에, 제어 장치(20C)에 의해서, 조건 정보를 기초로, X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출되는 X선의 평균 에너지의 값이 산출된다(스텝 S2).
또한, 제어 장치(20C)에 의해서, 제어 장치(20C)에 격납되어 있는 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 화상 데이터에 있어서의 X선의 평균 에너지의 값이 특정된다(스텝 S3). 그 후, 제어 장치(20C)에 격납되어 있는 모든 학습 완료 모델(206C)에 관해서, X선의 평균 에너지의 값의 특정이 반복된다(스텝 S4).
다음에, 제어 장치(20C)에 의해서, 산출한 X선의 평균 에너지의 값이 비교됨으로써, 복수의 학습 완료 모델(206C)의 후보가 좁혀진다(스텝 S5). 또한, 화상 취득 장치(1)에 있어서 지그가 세트되고 그 지그가 촬상됨으로써, 지그의 X선 투과 화상이 취득된다(스텝 S6).
그 후, 제어 장치(20C)에 의해, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성(X선의 평균 에너지의 값, 두께-휘도의 특성, 휘도-노이즈비의 특성, 휘도-노이즈의 특성, 해상도 변화의 특성 등)이 취득된다(스텝 S7). 그리고, 제어 장치(20C)에 의해, 취득한 화상 특성을 기초로, 최종적인 학습 완료 모델(206C)이 선택된다(스텝 S8).
또한, 화상 취득 장치(1)에 있어서 대상물(F)이 세트되고 대상물(F)이 촬상됨으로써, 대상물(F)의 X선 투과 화상이 취득된다(스텝 S9). 다음에, 제어 장치(20C)에 의해, 최종적으로 선택한 학습 완료 모델(206C)을 대상물(F)의 X선 투과 화상에 적용함으로써, X선 투과 화상을 대상으로 노이즈 제거 처리가 실행된다(스텝 S10). 마지막으로, 제어 장치(20C)에 의해, 노이즈 제거 처리가 실시된 X선 투과 화상인 출력 화상이, 표시 장치(30)에 출력된다(스텝 S11).
이상 설명한 화상 취득 장치(1)에 의해서, X선 투과 화상에 있어서 신호 성분을 크게 하면서 노이즈 성분을 제거할 수 있어, X선 투과 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있다. 또, 대상물(F)의 X선 투과 화상을 취득할 때의 X선의 발생원의 동작 조건 혹은 X선 투과 화상의 촬상 조건을 기초로, 대상물(F)을 투과한 X선의 평균 에너지가 산출된다. 그리고, 그 평균 에너지를 기초로, 미리 구축된 학습 완료 모델(206C) 중에서 노이즈 제거에 이용하는 학습 완료 모델(206C)의 후보가 좁혀진다. 이것에 의해, 촬상 대상의 X선의 평균 에너지에 대응한 학습 완료 모델(206C)이 노이즈 제거에 이용되므로, X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, X선 투과 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있어, 예를 들면, 이물 검출 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, X선 투과 화상은 관전압, 필터, 신틸레이터, X선 검출 카메라의 조건(게인 설정값, 회로 노이즈값, 포화 전하량, 변환 계수값(e-/count), 카메라의 라인 레이트), 대상물 등의 차이에 따라 노이즈의 양태가 변화한다. 그 때문에, 기계 학습에 의해서 노이즈 제거를 실현하려고 하는 경우, 다양한 조건으로 학습시킨 복수의 학습 모델을 준비해 둘 필요가 있다. 종래는 X선 투과 화상의 측정시의 조건에 맞춰 복수의 학습 모델 중에서 노이즈의 양태에 맞는 학습 모델을 선택하는 것은 실현되어 있지 않았다. 본 실시 형태에 의하면, 촬상 대상의 X선의 평균 에너지에 대응한 학습 완료 모델(206C)이 선택됨으로써, 항상 노이즈의 양태에 맞는 학습 모델의 선택이 실현된다.
일반적으로, X선 투과 화상에 있어서는, X선 발생 유래의 노이즈가 포함되어 있다. X선 투과 화상의 SN비를 향상시키기 위해서 X선량을 증가시키는 것도 생각할 수 있지만, 그 경우는, X선량을 증가시키면 센서의 피폭량이 증가하여 센서의 수명이 짧아지는, X선 발생원의 수명이 짧아진다고 하는 문제가 있어, SN비의 향상과 장기 수명화의 양립이 곤란하다. 본 실시 형태에서는, X선량을 증가시킬 필요는 없으므로, SN비의 향상과 장기 수명화의 양립이 가능하다.
또, 본 실시 형태의 제어 장치(20C)는, 선택한 학습 완료 모델(206C)을 이용하여 대상물(F)의 X선 투과 화상으로부터 노이즈를 제거하는 화상 처리를 실행하는 기능을 가진다. 이러한 기능에 의해, X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있어, X선 투과 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
또, 본 실시 형태의 제어 장치(20C)는, 선택 정보로부터 산출된 X선의 평균 에너지의 값과, 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 화상 데이터로부터 특정되는 평균 에너지의 값을 비교함으로써, 학습 완료 모델의 후보를 좁히는 기능을 가지고 있다. 이러한 기능에 의해, X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 확실히 실현할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 제어 장치(20C)는, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성에 기초하여 후보로부터 학습 완료 모델(206C)을 선택하는 기능을 가지고 있다. 이러한 기능에 의해, 대상물(F)의 X선 투과 화상의 노이즈 제거에 최적인 학습 완료 모델(206C)을 선택할 수 있다. 그 결과, X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 보다 확실히 실현할 수 있다.
[제2 실시 형태의 변형예]
상기 제2 실시 형태의 제어 장치(20C)는, 조건 정보로부터 산출한 X선의 평균 에너지의 값을 기초로 학습 완료 모델(206C)의 후보를 선택하고 있었지만, X선 검출 카메라(10)의 성능 열화, X선 조사기(50)의 출력 변동 혹은 성능 열화에 대응한 기능을 가지고 있어도 된다.
도 35는 제2 실시 형태의 변형에에 따른 제어 장치(20D)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20D)는 상기 제2 실시 형태에 따른 제어 장치(20C)와 비교하여, 측정부(207C)를 가지는 점과 산출부(202D) 및 좁힘부(203D)의 기능이 다르다.
제어 장치(20C)에 있어서는, X선 검출 카메라(10)의 성능 열화 및 X선 조사기(50)의 출력 변동 혹은 성능 열화는 없는 것으로서, X선의 평균 에너지로부터 X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계를 추정할 수 있다고 하는 전제로, 학습 완료 모델(206C)을 좁히고 있다. 이것에 대해서, 본 변형예에 따른 제어 장치(20D)에 있어서는, X선 검출 카메라(10)의 성능 열화, X선 조사기(50)의 출력 변동, 혹은 그 성능 열화를 고려하여, X선 변환 계수를 산출하여, X선 변환 계수를 기초로 학습 완료 모델(206C)을 좁히는 기능을 가진다. X선 변환 계수는 X선이 신틸레이터에 의해 가시광으로 변환된 후에 카메라의 센서에 의해 전자(전기 신호)로 변환될 때까지의 효율을 나타내는 파라미터이다.
일반적으로, X선 변환 계수 FT는 X선의 평균 에너지를 E[keV]라고 하고, 신틸레이터 발광량을 EM[photon/keV], 센서에 있어서의 커플링 효율을 C, 센서의 양자 효율을 QE라고 하면, 하기 식；
FT=E×EM×C×QE
에 의해 계산할 수 있다. 또, X선 투과 화상에 있어서의 SN비(SNR)는, X선 변환 계수 FT와, X선 포톤수 NP과, 카메라의 판독 노이즈 Nr를 이용하여, 하기 식；
SNR=FTNP/{(FTNP+Nr2)1/2}
로부터 구해지는 것으로부터, X선 변환 계수 FT를 기초로, 카메라의 성능 열화를 고려한 X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계를 추정할 수 있다.
제어 장치(20D)의 측정부(207C)는, 신틸레이터(11)의 성능 열화로서의 발광량(EM)의 저하량, 스캔 카메라(12)의 성능 열화로서의 센서의 양자 효율(QE)의 저하량, X선 조사기(50)의 출력 변동 및 성능 열화로서의 평균 에너지(E)의 변화량을 측정하는 기능을 가진다. 예를 들면, 측정부(207C)는 신틸레이터(11)의 성능 열화가 없는 상태(새상품일 때의 상태)와, 현재의 신틸레이터(11) 사이의 발광량의 저하량을 측정하여 그 저하량으로부터 현재의 발광량(EM)을 추정한다. 또, 측정부(207C)는 스캔 카메라(12)의 성능 열화가 없는 상태(새상품일 때의 상태)와, 현재의 스캔 카메라(12) 사이의 휘도 저하량을 측정하여 그 저하량으로부터 현재의 양자 효율(QE)을 추정한다. 또, 측정부(207C)는 X선 조사기(50)의 성능 열화가 없는 상태(새상품일 때의 상태)와, 현재의 X선 조사기(50) 사이의 평균 에너지의 변화량으로부터 현재의 평균 에너지(E)를 추정한다. 평균 에너지(E)는 두께 및 재질이 이미 알려져 있고, X선의 평균 에너지와 X선 투과율의 관계는 이미 알려져 있는 평판 모양 부재의 촬상 데이터로부터 구하거나, 두께 혹은 재질이 변화하는 지그의 복수 점에 있어서의 촬상 데이터로부터 구하는 등으로 해도 된다.
제어 장치(20D)의 산출부(202D)는, 산출한 X선의 평균 에너지(E)와, 측정부(207C)에 의해 추정된 발광량(EM) 및 양자 효율(QE)을 이용하여 X선 변환 계수 FT를 산출한다. 제어 장치(20D)의 좁힘부(203D)는 산출한 X선 변환 계수 FT와, 학습 완료 모델(206C)의 구축에 이용된 화상 데이터에 있어서의 X선 변환 계수 FT를 비교함으로써, 학습 완료 모델(206C)의 후보를 좁히는 기능을 가진다.
또, 상기 변형예의 제어 장치(20D)는, 학습 완료 모델의 후보를 좁힌 후, 지그를 촬상하여 얻어진 화상 특성을 기초로 학습 완료 모델을 선택하고 있었지만, 지그의 촬상을 행하지 않고, 대상물의 X선 투과 화상에 대한 노이즈 제거 처리를 실행해도 된다. 도 36은 다른 변형에에 따른 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다. 이와 같이, 도 34에 있어서의 스텝 S6~S8의 처리를 생략하고, 평균 에너지를 기초로 좁힌 학습 완료 모델을 이용하여 노이즈 제거 처리를 실행할 수도 있다.
[제3 실시 형태]
도 37은 제3 실시 형태에 따른 제어 장치(20E)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다. 제어 장치(20E)는 취득부(201E), 특정부(202E), 선택부(204E), 및 처리부(205E)를 구비한다.
또, 제어 장치(20E)에는, X선 투과 화상을 대상으로 노이즈 제거 처리를 실행시키는 학습 완료 모델(206E)이 미리 복수 격납되어 있다. 복수의 학습 완료 모델(206E)은, 각각, 화상 데이터를 교사 데이터로서 미리 구축된 기계 학습에 의한 학습 모델이다. 기계 학습에는, 지도 학습, 심층 학습(딥 러닝), 혹은 강화 학습, 뉴럴 네트워크 학습 등이 있다. 본 실시 형태에서는, 딥 러닝의 알고리즘의 일례로서, Kai Zhang 등의 논문 "Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising"에 기재된 2차원의 중첩 뉴럴 네트워크가 채용된다. 복수의 학습 완료 모델(206E)은 외부의 컴퓨터 등에 의해 생성되어 제어 장치(20E)에 다운로드되어도 되고, 제어 장치(20E) 내에서 생성되어도 된다.
도 38에는, 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터의 일례를 나타낸다. 교사 데이터로서는, 다양한 두께, 다양한 재질, 및 다양한 해상도의 패턴을 촬상 대상으로 한 X선 투과 화상이 이용될 수 있다. 도 38에 나타내는 예는, 닭고기를 대상으로 생성된 X선 투과 화상의 예이다. 이 화상 데이터는, 실제로 화상 취득 장치(1)를 이용하여 복수 종류의 대상물을 대상으로 생성된 X선 투과 화상을 이용해도 되고, 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 화상 데이터를 이용해도 된다. X선 투과 화상에 대해서는, 화상 취득 장치(1)와는 상이한 장치를 이용하여 취득한 것이라도 상관없다. 또, X선 투과 화상과 시뮬레이션 계산에 의해서 생성된 화상 데이터를 조합하여 이용해도 된다. 복수의 학습 완료 모델(206E)은, 각각, 평균 에너지가 상이한 투과 X선을 대상으로 얻어진 화상 데이터로서, 노이즈 분포가 이미 알려진 화상 데이터를 이용하여 미리 구축되어 있다. 화상 데이터에 있어서의 X선의 평균 에너지는, 각각, 화상 취득 장치(1)의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건 혹은 화상 취득 장치(1)의 촬상 조건 등을 설정함으로써, 혹은 시뮬레이션 계산시의 X선 조사기(50)의 동작 조건 혹은 촬상 조건을 설정함으로써, 미리 상이한 값으로 설정되어 있다. 즉, 복수의 학습 완료 모델(206E)은, 대상물(F)의 X선 투과 화상을 촬상할 때의 X선 조사기(방사선 발생원)(50)의 동작 조건, 혹은 X선 검출 카메라(10)에 의한 촬상 조건 등을 나타내는 조건 정보를 기초로 산출된 대상물(F)을 투과한 X선에 관한 평균 에너지에 대응하는 X선 화상인 훈련 화상을 훈련 데이터로서 이용하여, 기계 학습에 의해서 구축된다(구축 스텝). 예를 들면, 본 실시 형태에서는, 복수의 학습 완료 모델(206E)은, 각각, 평균 에너지가, 10keV, 20keV, 30keV,…로 10keV 단위의 값이 설정된 복수 종류의 화상 데이터를 복수 프레임(예를 들면, 20,000 프레임) 이용하여 구축되어 있다.
학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터는, 상술한 제1 실시 형태에 있어서의 작성 절차와 같은 작성 절차에 의해서 생성된다.
이하, 도 37로 돌아가, 제어 장치(20E)의 각 기능부의 기능의 상세에 대하여 설명한다.
취득부(201E)는 화상 취득 장치(1)를 이용하여 지그 및 대상물(F)을 대상으로 X선을 조사하여 촬상한 X선 투과 화상을 취득한다. 지그로서는, 두께 및 재질이 이미 알려져 있고, X선의 평균 에너지와 X선 투과율의 관계가 이미 알려져 있는 평판 모양 부재, 혹은 다양한 해상도로 촬상되는 차트를 가지는 지그가 이용된다. 즉, 취득부(201E)는 대상물(F)의 관찰 처리에 앞서 화상 취득 장치(1)를 이용하여 촬상된 지그의 X선 투과 화상을 취득한다. 그리고, 취득부(201E)는 지그의 X선 투과 화상을 기초로 학습 완료 모델(206E)이 선택된 후의 타이밍에서, 화상 취득 장치(1)를 이용하여 촬상된 대상물(F)의 X선 투과 화상을 취득한다. 다만, 지그 및 대상물(F)의 X선 투과 화상의 취득 타이밍은 상기로는 한정되지 않고, 동시여도 되고 반대의 타이밍이어도 된다.
특정부(202E)는 취득부(201E)에 의해서 취득된 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성을 특정한다. 구체적으로는, 선택부(204E)는 X선 투과 화상의 화상 특성으로서, 에너지 특성, 노이즈 특성, 해상도 특성, 혹은 주파수 특성 등을 특정한다.
예를 들면, 특정부(202E)는 지그로서, 두께 및 재질이 이미 알려져 있는 평판 모양 부재가 이용되었을 경우에는, 지그를 투과한 X선 이미지의 휘도와 공기를 투과한 X선 이미지의 휘도를 비교하고, 지그에 있어서의 1점(혹은 복수 점의 평균)의 X선의 투과율을 산출한다. 예를 들면, 지그를 투과한 X선 이미지의 휘도가 5,550이고, 공기를 투과한 X선 이미지의 휘도가 15,000인 경우에는, 투과율 37%로 산출한다. 그리고, 특정부(202E)는 투과율 37%로부터 추정되는 투과 X선의 평균 에너지(예를 들면, 50keV)를, 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성으로서 특정한다.
또, 특정부(202E)는 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성으로서, 두께 혹은 재질이 변화하는 지그의 복수 점에 있어서의 특성을 해석해도 된다. 도 39는 특정부(202E)의 해석 대상의 X선 투과 화상의 일례를 나타내는 도면이다. 도 39는 두께가 스텝 모양으로 변화한 형상의 지그를 대상으로 한 X선 투과 화상이다. 특정부(202E)는 이러한 X선 투과 화상으로부터 두께가 상이한 복수의 측정 영역(ROI：Region Of Interest)을 선택하고, 복수의 측정 영역마다의 휘도 평균값을 해석하여, 두께-휘도의 특성 그래프를 에너지 특성으로서 취득한다. 도 40에는, 특정부(202E)가 취득한 두께-휘도의 특성 그래프의 일례를 나타내고 있다.
또, 특정부(202E)는 지그의 X선 투과 화상의 노이즈 특성으로서, 복수의 측정 영역마다의 휘도값과 노이즈를 해석하여, 휘도-노이즈비의 특성 그래프를 노이즈 특성으로서 취득할 수도 있다. 즉, 특정부(202E)는 X선 투과 화상으로부터 두께 혹은 재질이 상이한 복수의 측정 영역(ROI)을 선택하고, 복수의 측정 영역(ROI)의 휘도값의 표준 편차 및 휘도값의 평균값을 해석하여, 휘도-SNR(SN비)의 특성 그래프를 노이즈 특성으로서 취득한다. 이 때, 특정부(202E)는 측정 영역(ROI)마다의 SNR을, SNR=(휘도값의 평균값)÷(휘도값의 표준 편차)에 의해서 산출한다. 도 41에는, 특정부(202E)가 취득한 휘도-SNR의 특성 그래프의 일례를 나타내고 있다. 여기서, 특정부(202E)는 노이즈 특성으로서, 상기의 휘도-SNR의 특성 그래프를 대신하여, 세로축을 휘도값의 표준 편차로부터 계산되는 노이즈로 한 특성 그래프를 취득해도 된다.
또, 특정부(202E)는 차트를 가지는 지그가 이용되었을 경우에는, 지그의 X선 투과 화상에 있어서의 해상도의 분포를 해상도 특성으로서 취득할 수도 있다. 또한, 특정부(202E)는 지그의 X선 투과 화상에 대해서 복수의 학습 완료 모델(206E)을 적용하여 노이즈 제거 처리를 실시한 후의 화상에 관해서도, 해상도 특성을 취득하는 기능을 가진다. 도 42에는, 해상도의 평가에 이용되는 X선 투과 화상의 일례를 나타내고 있다. 이 X선 투과 화상에 있어서는, 일 방향을 따라서 스텝 모양으로 해상도가 변화하는 차트가 촬상 대상으로 되어 있다. X선 투과 화상의 해상도는 MTF(Modulation Transfer Function) 또는 CTF(Contrast Transfer Function)를 이용하여 측정할 수 있다.
다시 도 37을 참조하여, 선택부(204E)는 특정부(202E)에 의해서 취득된 화상 특성을 기초로, 제어 장치(20E) 내에 격납된 복수의 학습 완료 모델(206E) 중에서, 최종적으로 대상물(F)의 X선 투과 화상의 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델(206E)을 선택한다. 즉, 선택부(204E)는 특정부(202E)에 의해서 특정된 화상 특성과, 복수의 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 화상 데이터로부터 특정된 화상 특성을 비교하여, 양자가 유사한 학습 완료 모델(206E)을 선택한다.
예를 들면, 선택부(204E)는 특정부(202E)가 특정한 투과 X선의 평균 에너지의 값에 가장 가까운 평균 에너지의 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)을 하나 선택한다.
또, 선택부(204E)는 특정부(202E)에 의한 특정 방법과 마찬가지로 하여, 복수의 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용한 화상 데이터를 대상으로, 두께-휘도의 특성 그래프를 취득하고, 지그를 대상으로 취득한 두께-휘도의 특성 그래프와 가장 가까운 특성을 가지는 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)을, 최종적인 학습 완료 모델(206E)로서 선택한다. 다만, 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 화상 데이터의 화상 특성은 미리 제어 장치(20E)의 외부에서 산출된 것을 참조해도 된다. 이와 같이, 복수의 측정 영역을 설정하여 얻어진 화상 특성을 이용함으로써, 대상물(F)의 X선 투과 화상의 노이즈 제거에 최적인 학습 완료 모델을 선택할 수 있다. 특히, X선 투과 화상의 측정시의 X선 스펙트럼의 차이 혹은 필터의 효과의 차이를 정밀도 좋게 추정하는 것이 가능해진다.
또, 선택부(204E)는 특정부(202E)에 의해서 취득된 휘도-노이즈비의 특성과 가장 가까운 휘도-노이즈비의 특성을 가지는 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)을, 최종적인 학습 완료 모델(206E)로서 선택해도 된다. 다만, 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 화상 데이터의 화상 특성은, 선택부(204E)가 화상 데이터로부터 취득해도 되고, 미리 제어 장치(20E)의 외부에서 산출된 것을 참조해도 된다. 여기서, 선택부(204E)는 노이즈 특성으로서, 휘도-노이즈비의 특성을 대신하여, 휘도-노이즈의 특성을 이용하여 학습 완료 모델(206E)을 선택해도 된다. 이러한 휘도-노이즈의 특성을 이용함으로써, X선 검출 카메라(10)에 의해서 검출되는 각 신호량에 대해, 각 신호량의 영역의 그래프의 기울기로부터 지배적인 노이즈 요인(쇼트 노이즈, 판독 노이즈 등)을 특정하고, 그 특정의 결과를 기초로 학습 완료 모델(206E)을 선택할 수 있다.
도 43은 선택부(204E)에 의한 화상 특성에 기초한 학습 완료 모델의 선택 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 43에 있어서, (a)부는 복수의 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 각각의 화상 데이터의 휘도-SNR의 특성 그래프(G1, G2, G3)를 나타내고, (b)부에는 이들 특성 그래프(G1, G2, G3)에 더하여, 지그를 촬상한 X선 투과 화상의 휘도-SNR의 특성 그래프(GT)를 나타내고 있다. 이러한 특성 그래프(G1, G2, G3, GT)를 대상으로 했을 경우에는, 선택부(204E)는 특성 그래프(GT)의 특성에 가장 가까운 특성 그래프(G2)의 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)을 선택하도록 기능한다. 선택 시에는, 선택부(204E)는 각 특성 그래프(G1, G2, G3)와 특성 그래프(GT)와 사이에서, 일정 간격의 휘도값마다의 SNR의 오차를 계산하고, 그러한 오차의 평균 제곱 오차(RMSE：Root Mean Squared Error)를 계산하여, 평균 제곱 오차가 가장 작은 특성 그래프(G1, G2, G3)에 대응한 학습 완료 모델(206E)을 선택한다. 또, 선택부(204E)는 에너지 특성을 이용하여 선택하는 경우에도, 마찬가지로 하여 학습 완료 모델(206E)을 선택할 수 있다.
선택부(204E)는 지그의 X선 투과 화상을 대상으로, 복수의 학습 완료 모델을 적용하여 노이즈 제거 처리를 실행한 후의 화상의 특성을 기초로, 특성이 상대적으로 뛰어난 화상의 생성에 이용된 학습 완료 모델(206E)을 선택할 수도 있다.
예를 들면, 선택부(204E)는 다양한 해상도의 차트를 가지는 지그를 촬상한 X선 투과 화상을 이용하여, 그 화상에 복수의 학습 완료 모델(206E)을 적용하고, 그 결과 생성된 노이즈 제거 후의 화상의 해상도 특성을 평가한다. 그리고, 선택부(204E)는 노이즈 제거 처리 전후에 있어서의 각 분포의 해상도의 변화가 가장 작은 화상에 이용된 학습 완료 모델(206E)을 선택한다.
상기의 해상도의 변화의 평가 이외에도, 선택부(204E)는 노이즈 제거 후의 화상의 휘도-노이즈비의 특성을 평가하여, 그 특성이 가장 높은 화상의 생성에 이용된 학습 완료 모델(206E)을 선택해도 된다. 도 44에는, 휘도-노이즈비의 평가에 이용되는 지그의 구조의 일례를 나타내고 있다. 예를 들면, 지그로서, 두께가 일 방향으로 스텝 모양으로 변화하는 부재(P1) 중에 다양한 재질 및 다양한 크기를 가지는 이물(P2)이 점재한 것이 이용될 수 있다. 도 45는 도 44의 지그를 대상으로 얻어진 노이즈 제거 처리 후의 X선 투과 화상을 나타내고 있다. 선택부(204E)는 X선 투과 화상 중에 있어서 이물(P2)의 이미지를 포함하는 화상 영역(R1)과, 그 영역(R1)의 근방의 이물(P2)의 이미지를 포함하지 않는 화상 영역(R2)을 선택하여, 화상 영역(R1)에 있어서의 휘도의 최소값 LMIN과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 표준 편차 LSD을 계산한다. 그리고, 선택부(204E)는 하기 식；
CNR=(LAVE－LMIN)/LSD
을 이용하여, 휘도-노이즈비 CNR을 산출한다. 또한, 선택부(204E)는 복수의 학습 완료 모델(206E)의 적용 후의 X선 투과 화상의 각각을 대상으로 휘도-노이즈비 CNR을 산출하여, 휘도-노이즈비 CNR이 가장 높은 X선 투과 화상의 생성에 이용된 학습 완료 모델(206E)을 선택한다.
또는, 선택부(204E)는 화상 영역(R1)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE＿R1과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 평균값 LAVE＿R2과, 화상 영역(R2)에 있어서의 휘도의 표준 편차 LSD을 기초로, 하기 식에 의해 계산해도 된다.
CNR=(LAVE＿R1－LMIN ＿R2)/LSD
처리부(205E)는 대상물(F)을 대상으로 취득된 X선 투과 화상에, 선택부(204E)에 의해서 선택된 학습 완료 모델(206E)을 적용하여, 노이즈를 제거하는 화상 처리를 실행함으로써 출력 화상을 생성한다. 그리고, 처리부(205E)는 생성한 출력 화상을 표시 장치(30) 등에 출력한다.
다음에, 제3 실시 형태에 따른 화상 취득 장치(1)를 이용한 대상물(F)의 X선 투과 이미지의 관찰 처리의 절차, 즉, 제3 실시 형태에 따른 방사선 화상 취득 방법의 흐름에 대해 설명한다. 도 46은 화상 취득 장치(1)에 의한 관찰 처리의 절차를 나타내는 순서도이다.
우선, 화상 취득 장치(1)의 오퍼레이터(유저)에 의해서, X선 조사기(50)의 관전압 혹은 X선 검출 카메라(10)에 있어서의 게인 등의 화상 취득 장치(1)에 있어서의 촬상 조건이 설정된다(스텝 S1E). 다음에, 화상 취득 장치(1)에 지그가 세트 되고, 제어 장치(20E)에 의해서 지그를 대상으로 하여 X선 투과 화상이 취득된다(스텝 S2E). 이 때, 복수 종류의 지그의 X선 투과 화상이 차례로 취득되어도 된다.
이것에 따라서, 제어 장치(20E)에 의해서, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성(에너지 특성, 노이즈 특성, 및 해상도 특성)이 특정된다(스텝 S3E). 또한, 제어 장치(20E)에 의해서, 지그의 X선 투과 화상에 대해서 복수의 학습 완료 모델(206E)이 적용되고, 복수의 학습 완료 모델(206E)의 적용 후의 각각의 X선 투과 화상의 화상 특성(해상도 특성 혹은 휘도-노이즈비의 값 등)이 특정된다(스텝 S4E).
다음에, 제어 장치(20E)에 의해서, 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성과 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 화상 데이터의 에너지 특성의 비교 결과, 및 지그의 X선 투과 화상의 해상도 특성의 학습 완료 모델의 적용 전후에 있어서의 변화 정도를 기초로, 학습 완료 모델(206E)이 선택된다(스텝 S5E). 여기에서는, 지그의 X선 투과 화상의 노이즈 특성과 학습 완료 모델(206E)의 구축에 이용된 화상 데이터의 노이즈 특성의 비교 결과, 및 지그의 X선 투과 화상의 해상도 특성의 학습 완료 모델의 적용 전후에 있어서의 변화 상태를 기초로, 학습 완료 모델(206E)이 선택되어도 된다. 또, 스텝 S5E에서는, 상기 처리를 대신하여, 지그의 X선 투과 화상의 학습 완료 모델의 적용 후에 있어서의 휘도-노이즈비 CNR이 가장 높은 학습 완료 모델(206E)이 선택되어도 된다.
또한, 화상 취득 장치(1)에 있어서 대상물(F)이 세트되고 대상물(F)이 촬상됨으로써, 대상물(F)의 X선 투과 화상이 취득된다(스텝 S7E). 다음에, 제어 장치(20E)에 의해, 최종적으로 선택한 학습 완료 모델(206E)을 대상물(F)의 X선 투과 화상에 적용함으로써, X선 투과 화상을 대상으로 노이즈 제거 처리가 실행된다(스텝 S8E). 마지막으로, 제어 장치(20E)에 의해, 노이즈 제거 처리가 실시된 X선 투과 화상인 출력 화상이, 표시 장치(30)에 출력된다(스텝 S9E).
이상 설명한 화상 취득 장치(1)에 의해서도, X선 투과 화상에 있어서 신호 성분을 크게 하면서 노이즈 성분을 제거할 수 있어, X선 투과 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있다. 또, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성이 특정되고, 그 화상 특성을 기초로, 미리 구축된 학습 완료 모델 중에서 노이즈 제거에 이용하는 학습 완료 모델이 선택된다. 이것에 의해, 화상 취득 장치(1)에 있어서의 X선 조사기(50)의 동작 조건 등에 의해 변화하는 X선 투과 화상의 특성을 추정할 수 있고, 이 추정 결과에 따라서 선택된 학습 완료 모델(206E)이 노이즈 제거에 이용되므로, X선 투과 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, X선 투과 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
일반적으로, X선 투과 화상에 있어서는, X선 발생 유래의 노이즈가 포함되어 있다. X선 투과 화상의 SN비를 향상시키기 위해서 X선량을 증가시키는 것도 생각할 수 있지만, 그 경우는, X선량을 증가시키면 센서의 피폭량이 증가해 센서의 수명이 짧아지는, X선 발생원의 수명이 짧아진다고 하는 문제가 있어, SN비의 향상과 장기 수명화의 양립이 곤란하다. 본 실시 형태에서는, X선량을 증가시킬 필요는 없으므로, SN비의 향상과 장기 수명화의 양립이 가능하다.
본 실시 형태에서는, 학습 완료 모델의 선택에 있어서, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성과, 학습 완료 모델의 구축에 이용된 화상 데이터의 화상 특성이 비교되고 있다. 이것에 의해, 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성에 대응한 화상 데이터에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)이 선택되므로, 대상물(F)의 X선 투과 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
또, 본 실시 형태에서는, 지그의 X선 투과 화상에 대해서 복수의 학습 완료 모델(206E)을 적용한 화상의 화상 특성을 이용하여, 학습 완료 모델이 선택되어 있다. 이 경우, 실제로 복수의 학습 완료 모델(206E)을 적용한 지그의 X선 투과 화상의 화상 특성에 의해, 학습 완료 모델(206E)이 선택되므로, 대상물(F)의 X선 투과 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
특히, 본 실시 형태에서는, 화상 특성으로서 에너지 특성 또는 노이즈 특성이 이용되고 있다. 이 경우, 화상 취득 장치(1)의 촬상 조건에 의해서 변화하는 지그의 X선 투과 화상의 에너지 특성 또는 노이즈 특성과 유사한 특성의 화상에 의해서 구축된 학습 완료 모델(206E)을 선택하게 된다. 그 결과, 화상 취득 장치(1)의 조건 변화에 대응한 대상물(F)의 X선 투과 화상에 있어서의 노이즈 제거가 가능해진다.
본 실시 형태에서는, 화상 특성으로서, 해상도 특성 또는 휘도-노이즈비도 이용되고 있다. 이러한 구성에 의하면, 선택한 학습 완료 모델(206E)을 적용함으로써, 해상도 특성 또는 휘도-노이즈비가 양호한 X선 투과 화상을 얻을 수 있게 된다. 그 결과, 화상 취득 장치(1)의 조건 변화에 대응한 대상물의 X선 투과 화상에 있어서의 노이즈 제거가 가능해진다.
상술한 실시 형태에서는, 학습 완료 모델은, 소정의 구조체의 방사선 화상에 대해 정규 분포를 따른 노이즈값을 부가하여 얻어진 화상 데이터를 교사 데이터로 한 기계 학습에 의해서 구축되는 것이 바람직하다. 이것에 의해, 학습 완료 모델의 구축에 이용되는 교사 데이터인 화상 데이터를 준비하는 것이 용이해져, 학습 완료 모델을 효율적으로 구축할 수 있다.
또, 상술한 실시 형태에서는, 화상 처리 모듈은, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가값을 도출하고, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성하는 노이즈 맵 생성부와, 방사선 화상 및 노이즈 맵을, 학습 완료 모델에 입력하여, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 처리부를 가지는 것도 바람직하다. 또, 실행하는 스텝에서는, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가값을 도출하고, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성하고, 방사선 화상 및 노이즈 맵을, 학습 완료 모델에 입력하여, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 것도 바람직하다. 이 경우, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 방사선 화상의 각 화상의 화소값으로부터 평가값이 도출되고, 방사선 화상의 각 화소에 도출한 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵이 생성된다. 그리고, 방사선 화상 및 노이즈 맵이, 미리 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력되어, 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리가 실행된다. 이것에 의해, 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 평가되는 노이즈값의 퍼짐이 고려되어, 그 방사선 화상의 각 화소에 있어서의 노이즈가 기계 학습에 의해 제거되고, 학습 완료 모델을 이용하여 방사선 화상에 있어서의 화소값과 노이즈의 퍼짐의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, 방사선 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
또한, 상술한 실시 형태에서는, 화상 처리 모듈은 방사선을 조사하여 대상물을 촬상할 때의 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 어느 것을 나타내는 조건 정보의 입력을 접수하는 입력부와, 조건 정보를 기초로, 대상물을 투과한 방사선에 관한 평균 에너지를 산출하는 산출부와, 평균 에너지를 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델을 좁히는 좁힘부를 가지는 것이 바람직하다. 또, 실행하는 스텝에서는, 방사선을 조사하여 대상물을 촬상할 때의 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 어느 것을 나타내는 조건 정보의 입력을 접수하고, 조건 정보를 기초로, 대상물을 투과한 방사선에 관한 평균 에너지를 산출하고, 평균 에너지를 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델을 좁히는 것도 바람직하다. 이 경우, 대상물의 방사선 화상을 취득할 때의 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건을 기초로, 대상물을 투과한 방사선의 평균 에너지가 산출된다. 그리고, 그 평균 에너지를 기초로, 미리 구축된 학습 완료 모델 중에서 노이즈 제거에 이용하는 학습 완료 모델의 후보가 좁혀진다. 이것에 의해, 촬상 대상의 방사선의 평균 에너지에 대응한 학습 완료 모델이 노이즈 제거에 이용되므로, 방사선 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, 방사선 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
또한 추가로, 상술한 실시 형태에서는, 화상 처리 모듈은, 지그를 대상으로 하여 촬상 장치에 의해서 취득된 방사선 화상의 화상 특성을 특정하는 특정부와, 화상 특성을 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 학습 완료 모델을 선택하는 선택부와, 선택된 학습 완료 모델을 이용하여 노이즈 제거 처리를 실행하는 처리부를 가지는 것도 바람직하다. 또, 실행하는 스텝에서는, 지그를 대상으로 하여 취득된 방사선 화상의 화상 특성을 특정하고, 화상 특성을 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 학습 완료 모델을 선택하고, 선택된 학습 완료 모델을 이용하여 노이즈 제거 처리를 실행하는 것도 바람직하다. 이러한 구성에 의하면, 지그의 방사선 화상의 화상 특성이 특정되고, 그 화상 특성을 기초로, 미리 구축된 학습 완료 모델 중에서 노이즈 제거에 이용하는 학습 완료 모델이 선택된다. 이것에 의해, 시스템에 있어서의 방사선 발생원의 조건 등에 의해 변화하는 방사선 화상의 특성을 추정할 수 있고, 이 추정 결과에 따라서 선택된 학습 완료 모델이 노이즈 제거에 이용되므로, 방사선 화상에 있어서의 휘도와 노이즈의 관계에 대응한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 그 결과, 방사선 화상에 있어서의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
[산업상의 이용 가능성]
실시 형태는 방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템, 및 방사선 화상 취득 방법을 사용 용도로 하며, 방사선 화상에 있어서의 S/N비를 효과적으로 향상시킬 수 있는 것이다.
1…화상 취득 장치(방사선 화상 취득 장치, 방사선 화상 취득 시스템)
10…X선 검출 카메라(촬상 장치) 11…신틸레이터
12…스캔 카메라(검출 소자)
20, 20A~20E…제어 장치(화상 처리 모듈)
50…X선 조사기(방사선 발생원) 60…벨트 컨베이어(반송 장치)
72…화소 74…화소 라인(화소군)
73…판독 회로 201, 201C…입력부
202, 202A, 202C, 202D…산출부 202E…특정부
203C, 203D…좁힘부 204, 204A, 204B…노이즈 맵 생성부
204C, 204E…선택부 205, 205C, 205E…처리부
206C, 206E, 207…학습 완료 모델 F…대상물
TD…반송 방향(일 방향)

Claims (12)

  1. 대상물을 투과한 방사선을 일 방향으로 스캔하여 촬상하여 방사선 화상을 취득하는 촬상 장치와,
    상기 촬상 장치 상에 마련되고, 상기 방사선을 광으로 변환하는 신틸레이터와,
    상기 방사선 화상을 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력시키고, 상기 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 화상 처리 모듈을 구비하고,
    상기 촬상 장치는,
    상기 일 방향을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소를 가지는 화소 라인이, 상기 일 방향에 직교하는 방향으로 N열(N은 2 상의 정수) 배열되어 구성되어, 상기 화소마다 상기 광에 관한 검출 신호를 출력하는 검출 소자와,
    상기 검출 소자의 N열의 상기 화소 라인마다, M개의 상기 화소 중 적어도 2개의 상기 화소로부터 출력되는 상기 검출 신호를 가산하고, 가산한 N개의 상기 검출 신호를 차례로 출력함으로써, 상기 방사선 화상을 출력하는 판독 회로를 포함하는,
    방사선 화상 취득 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 학습 완료 모델은, 소정의 구조체의 방사선 화상에 대해 정규 분포를 따른 노이즈값을 부가하여 얻어진 화상 데이터를 교사 데이터로 한 기계 학습에 의해서 구축되는,
    방사선 화상 취득 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 화상 처리 모듈은,
    화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 상기 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 상기 평가값을 도출하고, 상기 방사선 화상의 각 화소에 도출한 상기 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성하는 노이즈 맵 생성부와,
    상기 방사선 화상 및 상기 노이즈 맵을, 상기 학습 완료 모델에 입력하여, 상기 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 처리부를 가지는 방사선 화상 취득 장치.
  4. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 화상 처리 모듈은,
    방사선을 조사하여 대상물을 촬상할 때의 상기 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 어느 것을 나타내는 조건 정보의 입력을 접수하는 입력부와,
    상기 조건 정보를 기초로, 상기 대상물을 투과한 상기 방사선에 관한 평균 에너지를 산출하는 산출부와,
    상기 평균 에너지를 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 상기 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델을 좁히는 좁힘부를 가지는
    방사선 화상 취득 장치.
  5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 화상 처리 모듈은,
    지그를 대상으로 하여 상기 촬상 장치에 의해서 취득된 방사선 화상의 화상 특성을 특정하는 특정부와,
    상기 화상 특성을 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 학습 완료 모델을 선택하는 선택부와,
    선택된 상기 학습 완료 모델을 이용하여 상기 노이즈 제거 처리를 실행하는 처리부를 가지는
    방사선 화상 취득 장치.
  6. 청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 기재된 방사선 화상 취득 장치와,
    상기 대상물에 방사선을 조사하는 발생원과,
    상기 대상물을 상기 촬상 장치에 대해서 상기 일 방향으로 반송하는 반송 장치를 구비하는 방사선 화상 취득 시스템.
  7. 대상물을 투과한 방사선에 따른 신틸레이션광을 일 방향으로 스캔하여 촬상하여 방사선 화상을 취득하는 스텝과,
    상기 방사선 화상을 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 구축된 학습 완료 모델에 입력시켜, 상기 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는 스텝을 구비하고,
    상기 취득하는 스텝에서는
    상기 일 방향을 따라서 배열된 M개(M은 2 이상의 정수)의 화소를 가지는 화소 라인이, 상기 일 방향에 직교하는 방향으로 N열(N은 2 상의 정수) 배열되어 구성되고, 상기 화소마다 상기 신틸레이션광에 관한 검출 신호를 출력하는 검출 소자를 이용하여, 상기 검출 소자의 N열의 상기 화소 라인마다, M개의 상기 화소 중 적어도 2개의 상기 화소로부터 출력되는 상기 검출 신호를 가산하고, 가산한 N개의 상기 검출 신호를 차례로 출력함으로써, 상기 방사선 화상을 출력하는,
    방사선 화상 취득 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 학습 완료 모델은, 소정의 구조체의 방사선 화상에 대해 정규 분포를 따른 노이즈값을 부가하여 얻어진 화상 데이터를 교사 데이터로 한 기계 학습에 의해서 구축되는, 방사선 화상 취득 방법.
  9. 청구항 7 또는 청구항 8에 있어서,
    상기 실행하는 스텝에서는, 화소값과 노이즈값의 퍼짐을 평가한 평가값의 관계를 나타내는 관계 데이터에 기초하여, 상기 방사선 화상의 각 화소의 화소값으로부터 상기 평가값을 도출하고, 상기 방사선 화상의 각 화소에 도출한 상기 평가값을 대응시킨 데이터인 노이즈 맵을 생성하고, 상기 방사선 화상 및 상기 노이즈 맵을, 상기 학습 완료 모델에 입력하여, 상기 방사선 화상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 처리를 실행하는,
    방사선 화상 취득 방법.
  10. 청구항 7 또는 청구항 8에 있어서,
    상기 실행하는 스텝에서는, 방사선을 조사하여 대상물을 촬상할 때의 상기 방사선의 발생원의 조건 혹은 촬상 조건 중 어느 것을 나타내는 조건 정보의 입력을 접수하고, 상기 조건 정보를 기초로, 상기 대상물을 투과한 상기 방사선에 관한 평균 에너지를 산출하고, 상기 평균 에너지를 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 상기 노이즈 제거 처리에 이용하는 학습 완료 모델을 좁히는,
    방사선 화상 취득 방법.
  11. 청구항 7 또는 청구항 8에 있어서,
    상기 실행하는 스텝에서는, 지그를 대상으로 하여 취득된 방사선 화상의 화상 특성을 특정하고, 상기 화상 특성을 기초로, 미리 화상 데이터를 이용하여 기계 학습에 의해서 각각 구축된 복수의 학습 완료 모델 중에서, 학습 완료 모델을 선택하고, 선택된 상기 학습 완료 모델을 이용하여 상기 노이즈 제거 처리를 실행하는, 방사선 화상 취득 방법.
  12. 청구항 7 내지 청구항 11 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대상물에 방사선을 조사하는 스텝과,
    상기 대상물을 상기 검출 소자에 대해서 상기 일 방향으로 반송하는 스텝을 더 구비하는
    방사선 화상 취득 방법.
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