WO2019044241A1 - 情報処理装置、放射線撮影装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、放射線撮影装置、情報処理方法およびプログラム Download PDF

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野田　剛司
佳士 町田
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    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus, a radiation imaging apparatus, an information processing method, and a program.
  • FPD radiation imaging apparatus using a flat panel detector
  • Patent Document 1 proposes, as one application, an image processing technology capable of selectively performing frequency processing only on a desired tissue shade using an image captured by radiation of two types of energy. There is.
  • Patent Document 1 describes a method of adding high frequency components of an extracted image to an original image as a method of selectively performing frequency processing only on a desired tissue shade.
  • the extracted image and the original image represent different physical quantities, for example, the original image is a radiation image and the extracted image is an effective atomic number image, the method of Patent Document 1 can not be used.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a technique for emphasizing or attenuating a specific area in a corresponding radiation image based on the position of a specific area in a material characteristic image. Do.
  • the information processing apparatus extracts the inside of the subject into regions for each substance based on an acquisition unit that acquires a radiation image of the subject and a plurality of radiation images acquired by radiation of different spectra.
  • image processing means for enhancing or attenuating the specific area in the radiation image based on the position of the specific area in the substance characteristic image. It is characterized by
  • the information processing apparatus can extract the inside of the subject into regions for each substance based on an acquisition unit for acquiring a radiation image of the subject, and the pixel value of the radiation image and the variance thereof.
  • Providing generation means for generating a specific substance characteristic image, and image processing means for performing processing to enhance or attenuate the specific area in the radiation image based on the position of the specific area in the substance characteristic image It features.
  • the present invention it is possible to make a technique for emphasizing or attenuating a specific area in a corresponding radiation image based on the position of a specific area in a material characteristic image.
  • FIG. 1 is a view showing an example of the arrangement of a radiation imaging system according to the first embodiment; The figure which illustrates the functional composition of a field emphasis attenuation part.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the flow of processing in the image processing unit of the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining generation of an effective atomic number image according to the first embodiment.
  • FIG. 8a is a view illustrating a radiation image
  • 8b is a view illustrating a material characteristic image.
  • FIG. 8 is a view exemplifying the processing result of the image processing unit in the first embodiment.
  • FIG. 8 is a view for explaining the flow of processing in an image processing unit of the second embodiment; The figure which illustrates the functional composition of a substance characteristic calculation part.
  • FIG. 1 is a view showing an example of the arrangement of a radiation imaging system 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the radiation imaging system 100 includes a radiation generation device 104, a radiation source 101, an FPD 102, and an information processing device 120.
  • the configuration of the radiation imaging system 100 is simply referred to as a radiation imaging apparatus.
  • the information processing apparatus 120 processes information based on a radiation image obtained by imaging a subject.
  • the radiation generator 104 applies a high voltage pulse to the radiation source 101 by pressing the exposure switch to generate radiation, and the radiation source 101 irradiates the subject 103 with radiation.
  • the type of radiation is not particularly limited, but in general, X-rays are often used.
  • the FPD 102 When radiation from the radiation source 101 is applied to the subject 103, the FPD 102 accumulates charges based on image signals to acquire a radiation image.
  • the FPD 102 transfers a radiation image to the information processing apparatus 120.
  • the FPD 102 may transfer the radiation image to the information processing apparatus 120 for each imaging, or store the captured image in the image storage unit inside the FPD 102 without transferring it for each imaging. Images can be collectively transferred from the FPD 102 to the information processing apparatus 120 at the timing of Communication between the FPD 102 and the information processing apparatus 120 may be wired communication or wireless communication.
  • the FPD 102 has a radiation detection unit (not shown) including a pixel array for generating a signal according to radiation.
  • the radiation detection unit detects radiation transmitted through the subject 103 as an image signal.
  • pixels that output a signal according to incident light are arranged in an array (two-dimensional area).
  • the photoelectric conversion element of each pixel converts the light converted by the phosphor into an image signal which is an electric signal, and outputs it as an image signal.
  • the radiation detection unit is configured to detect the radiation transmitted through the subject 103 and acquire an image signal (radiographic image).
  • the drive unit (not shown) of the FPD 102 outputs an image signal (radiographic image) read out in accordance with an instruction from the control unit 105 to the control unit 105.
  • the control unit 105 includes an image processing unit 109 that processes a radiation image acquired from the FPD 102, and a storage unit 108 that stores the result of the image processing and various programs.
  • the storage unit 108 includes, for example, a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), and the like.
  • the storage unit 108 can store an image output from the control unit 105, an image processed by the image processing unit 109, and calculation results of the image processing unit 109.
  • the storage unit 108 can store, for example, a database in which the effective atomic number and the surface density, and the effective atomic number and the substance are associated with each other.
  • the image processing unit 109 has a substance characteristic calculation unit 110 and a region emphasis attenuation unit 111 as functional components.
  • functions of each unit are configured using one or more CPUs (central processing units) and programs read from the storage unit 108.
  • the configuration of each unit of the image processing unit 109 may be configured by an integrated circuit or the like as long as the same function is performed.
  • the internal configuration of the information processing apparatus 120 can include a graphic control unit such as a graphics processing unit (GPU), a communication unit such as a network card, and an input / output control unit such as a keyboard or a display or a touch panel.
  • GPU graphics processing unit
  • communication unit such as a network card
  • an input / output control unit such as a keyboard or a display or a touch panel.
  • the monitor 106 displays a radiation image (digital image) received by the control unit 105 from the FPD 102 and an image subjected to image processing by the image processing unit 109.
  • the display control unit 116 can control the display of the monitor 106 (display unit).
  • the operation unit 107 can input an instruction to the image processing unit 109 or the FPD 102, and receives an input of an instruction to the FPD 102 via a user interface (not shown).
  • the image processing unit 109 has a substance characteristic calculation unit 110 and a region emphasis attenuation unit 111 as functional components, and the image processing unit 109 emphasizes a specific region in a radiation image of a subject captured by the FPD 102. An enhanced image or an area attenuated image in which a specific area is attenuated is generated.
  • the substance characteristic calculation unit 110 functions as a generation unit that generates a substance characteristic image capable of extracting the inside of the subject into the area of each substance based on a plurality of radiation images acquired by radiation of different spectra.
  • the material characteristic calculation unit 110 (generation unit) is a material characteristic image, for example, an effective atomic number image representing the distribution of effective atomic numbers of the material constituting the subject, or a material discrimination image in which the material constituting the subject is discriminated. It is possible to generate a characteristic image.
  • the region emphasis attenuation unit 111 performs image processing to enhance or attenuate the radiation image based on the material characteristic image. That is, the region emphasis attenuation unit 111 of the image processing unit 109 performs a process of emphasizing or attenuating a specific region in the radiation image based on the position (position information) of the specific region in the material characteristic image.
  • the region emphasis attenuation unit 111 has, as a functional configuration, a frequency decomposition unit 211, a gain adjustment unit 212, and a frequency reconstruction unit 213, as shown in FIG. Specific processes of the frequency resolution unit 211, the gain adjustment unit 212, and the frequency reconfiguration unit 213 will be described in detail later.
  • the control unit 105 stores the radiation image captured by the FPD 102 in the storage unit 108 and transfers the radiation image to the image processing unit 109.
  • step S301 the material property calculation unit 110 generates a material discrimination image, which is a material property image, or an effective atomic number image. Specifically, the material characteristic calculation unit 110 generates a material discrimination image from the high energy radiation image X H and the low energy radiation image X L captured by the FPD 102 based on the following equations (1) and (2): Generate
  • ⁇ is the linear attenuation coefficient and d is the thickness of the material.
  • the subscripts H and L indicate high energy and low energy, respectively, and the subscripts A and I are substances to be discriminated, indicating fat and a contrast agent, respectively.
  • the fat and the contrast agent are described as an example of the substance to be discriminated here, the present invention is not limited to this example, and any substance can be discriminated.
  • Material characteristic calculating unit 110 (1) by performing the equation (2) processing for solving the simultaneous equations of expression, it is possible to obtain a material discrimination image discriminating fatty d A contrast medium d I.
  • the substance characteristic calculation unit 110 specifies the corresponding effective atomic number Z from the logarithm (logarithmic ratio) of the ratio of the high energy radiation image X H to the low energy radiation image X L as shown in FIG.
  • An effective atomic number image Zeff can be generated.
  • the relationship between the logarithmic ratio and the effective atomic number shown in FIG. 4 is tabulated in advance, and the substance characteristic calculation unit 110 specifies the effective atomic number Z corresponding to the calculated logarithmic ratio by referring to the table, The number image Z eff can be generated.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the effective atomic number of a substance.
  • the effective atomic number of fat is 5.9 to 6.5
  • the effective atomic number of muscle is 7.4 to 7.6
  • the effective atomic number of bone is 12.3 to 13.8.
  • a specific region that constitutes a human body (subject) such as fat, muscle, and bone, can be identified by the effective atomic number.
  • the effective atomic number of iodine contained in the contrast agent or the like is 53
  • the effective atomic number of barium is 56
  • the effective atomic number of stainless steel as a member used for a guide wire of a catheter or the like is 26
  • the effective atomic number of titanium is 22.
  • the region emphasis attenuation unit 111 performs image processing to enhance or attenuate the radiation image based on the material characteristic image generated by the material characteristic calculation unit 110. That is, the region emphasis attenuation unit 111 performs image processing to selectively emphasize and attenuate the radiation image based on the material discrimination image and the effective atomic number.
  • the effective atomic number image is an image that represents the distribution of effective atomic numbers of the material that constitutes the subject, and represents a physical quantity that is completely different from the original radiation image.
  • the radiation image can not be selected and enhanced by a method such as adding image components, but according to the image processing of the present embodiment, a specific region of the radiation image (a region of the discriminated material or The distribution region of effective atomic numbers can be selectively emphasized and attenuated.
  • step S302 the frequency resolution unit 211 performs frequency resolution on the radiation image and the material characteristic image to generate a plurality of band-limited images (high frequency images) limited to different frequency bands in the radiation image and the material characteristic image.
  • the frequency decomposition unit 211 decomposes the radiation image and the material characteristic image into a plurality of band limited images and low frequency images limited to different frequency bands. By frequency resolving both the radiation image and the material characteristic image, the positional relationship of the regions in both images can be maintained.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the outline of the frequency decomposition process, and as shown in FIG. 6, the frequency decomposition unit 211 performs an anti-aliasing process on the input image Ln (radiographic image and substance characteristic image) To obtain a low frequency image Ln + 1 by downsampling to 1/2 ( ⁇ ).
  • Ln radio image and substance characteristic image
  • the frequency decomposition unit 211 performs processing to upsample ( ⁇ ) the low frequency image Ln + 1 by 2 times, performs antialiasing processing using a low pass filter (LPF), and performs difference processing ( ⁇ ) from the input image Ln. To obtain the band limited image Hn.
  • the frequency decomposition unit 211 can sequentially perform the above processing to create n levels of low frequency image Ln and band limited image Hn obtained by frequency decomposition of an input image Ln (a radiation image and a material characteristic image). , And a plurality of band limited images are generated.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the frequency characteristic of the band-limited image generated by the process of step S302, where the horizontal axis indicates the normalized frequency and the vertical axis indicates the amplitude.
  • an n level low frequency radiation image obtained by frequency resolving a radiation image is LXn and a band limited radiation image is HXn
  • an n level low frequency material characteristic image obtained by frequency resolving a substance characteristic image is LMn
  • a band limited material The characteristic image is HMn.
  • the gain adjustment unit 212 of the image processing unit 109 determines the specific area in the band-limited image of the radiation image and the low frequency image based on the position of the specific area in the substance characteristic image decomposed into the low frequency image. Set the adjustment factor (gain) to emphasize or attenuate.
  • the gain adjustment unit 212 sets an adjustment coefficient (gain) for emphasizing or attenuating the area other than the specific area based on the position of the specific area in the substance characteristic image decomposed into the low frequency image.
  • the gain adjustment unit 212 can set different adjustment coefficients (gains) for specific regions in the band-limited image and low-frequency image of the radiation image, and the gain adjustment unit 212 can It is possible to set different adjustment factors (gains) for areas other than the specific area.
  • the gain adjustment unit 212 adjusts the gain of the specific region of the band-limited radiation image HXn and the low-frequency radiation image LXn based on the position of the specific region in the low-frequency material characteristic image LMn.
  • 8a of FIG. 8 is a figure which illustrates a radiation image
  • 8b of FIG. 8 is a figure which illustrates a material-characteristic image
  • a region 801 shows a blood vessel imaged by a contrast agent.
  • substance characteristic images such as substance discrimination images and effective atomic number images
  • high pixel values and effective atomic numbers are expressed in the portion of the contrast agent (including iodine).
  • contrast agent portions can be extracted as in the region 802.
  • the frequency decomposition process which acquires a high frequency component is performed with respect to the part of area
  • a method of adding image components is applicable to material discrimination images among material characteristic images, but can not be used for images showing physical quantities different from original radiation images such as effective atomic number images.
  • the gain adjustment unit 212 copes with the frequency resolution level with respect to the image (band-limited radiation image HXn and low frequency radiation image LXn) obtained by resolving the radiation image into each frequency band. Gain adjustment based on the low frequency material characteristic image LMn.
  • the low frequency material characteristic image corresponding to the band limited radiation image HX0 is LM0.
  • the low frequency material characteristic image corresponding to the band limited radiation image HX1 is LM1, and the low frequency material characteristic image corresponding to the band limited radiation image HX2 is LM2.
  • the image processing unit 109 can perform image processing for emphasizing or attenuating a specific area in a radiation image corresponding to the position of the area with reference to the position of the area in the material characteristic image. Further, the image processing unit 109 refers to the position of the region in the material characteristic image, and performs image processing to enhance or attenuate the region other than the specific region excluding the specific region in the radiation image corresponding to the position of the region It is possible to
  • the contrast adjustment area 212 indicates the position of a specific area in the low-frequency substance characteristic image LMn.
  • Image processing is performed to enhance or attenuate each area by multiplying the area of x by an arbitrary gain.
  • the image processing unit 209 performs image processing to enhance or attenuate the specific area in the radiation image and the area other than the specific area with reference to the position of the specific area in the material characteristic image.
  • the gain adjustment unit 212 emphasizes each region by multiplying both regions other than the specific region and the specific region in the radiation image corresponding to the contrast agent region 901 in the material characteristic image by an arbitrary gain. Or perform image processing to attenuate. For example, with reference to the position of a specific area (contrast agent area 901) in the substance characteristic image, the gain adjustment unit 212 emphasizes the specific area in the radiation image or performs image processing for attenuating the area other than the specific area. I do.
  • the values of the gains by which both areas are multiplied may be different from each other, and the gain adjusting unit 212 can arbitrarily change the values of the gains by the respective HXn and LXn.
  • the gain-adjusted band-limited image of the radiation image is HXGn
  • the low frequency image of the radiation image is LXGn.
  • the gain adjustment unit 212 can generate an image subjected to various frequency emphasis or suppression, for example, by setting different gain values for each frequency decomposition level.
  • step S304 the frequency reconstruction unit 213 reconstructs the radiation image (band-limited image HXGn, low frequency image LXGn) whose gain has been adjusted in step S303. Specifically, as shown in FIG. 10, the frequency reconstruction unit 213 up-samples ( ⁇ ) the low-frequency image LXGn + 1 of the frequency-resolved radiation image, and performs anti-aliasing processing using a low-pass filter (LPF). Generate a magnified image. Further, the frequency reconstruction unit 213 generates a low frequency image LXGn of the radiation image by adding the band-limited image HXGn of the radiation image to the generated enlarged image. A low frequency image LXGn is generated which is a frequency resolved level n from the frequency resolved level n + 1.
  • LPF low-pass filter
  • the frequency reconstruction unit 213 sequentially performs the above processing to generate a low frequency image LXG0 in a radiation image.
  • the low frequency image LXG0 matches the original radiation image (8a in FIG. 8) when the gain is not adjusted.
  • gain adjustment is performed, an image in which the region 801 (specific region) in the radiation image of FIG. 8A is emphasized or attenuated or an image in which the region other than the region 801 (specific region) is emphasized or attenuated is generated. .
  • the processing in the image processing unit 109 ends with this processing.
  • FIG. 11 is a view exemplifying the processing result of the image processing unit 109 in the first embodiment.
  • 11a of FIG. 11 is a radiation image
  • the contrast agent area 1101 is an area corresponding to the area 801 of 8a of FIG.
  • the processing of the image processing unit 109 it is possible to obtain an image in which the contrast agent region 1101 (a region corresponding to the region 801 (specific region) of 8a in FIG. 8) of the radiation image is enhanced as shown in 11a of FIG. it can.
  • the image processing unit 109 generates a pseudo-DSA (digital subtraction angiography) image in which the contrast agent region 1102 is extracted as illustrated in 11b of FIG. 11 by attenuating the region other than the contrast agent region 1101. You can also. Note that in 11 b of FIG. 11, the image processing unit 109 can generate a more suitable pseudo DSA image by attenuating the outside of the contrast agent region while emphasizing the contrast agent region 1102. For example, the gain adjustment unit 212 of the image processing unit 109 multiplies the region 801 (specific region) by a gain that emphasizes the region 801 (specific region) in the radiation image of 8a of FIG.
  • pseudo-DSA digital subtraction angiography
  • a pseudo-DSA image can be generated that is attenuated outside the contrast agent region while highlighting the contrast agent region 1102.
  • the radiation image can be appropriately emphasized and attenuated using the effective atomic number image.
  • emphasizing attenuation processing in which an artifact is less likely to occur can be realized by not only emphasizing high frequency components in a specific region but by continuously adjusting the gain of the band limited image.
  • An image in which the region of the contrast agent is selectively highlighted leads to the realization of the procedure with a lower amount of contrast agent.
  • a pseudo DSA image in which a region other than the contrast agent is selectively attenuated leads to the realization of a DSA image (maskless DSA image) that does not use a mask image. This makes it possible to realize a highly convenient medical technique that is minimally invasive.
  • the configuration of an information processing apparatus that generates a material characteristic image will be described based on the dispersion value and the average value of pixel values of a radiation image.
  • the same parts as those in the first embodiment will not be described, and only constituent parts unique to the second embodiment will be described.
  • the configuration of this embodiment generates a material characteristic image even when radiation images of different spectra (for example, high energy radiation image X H and low energy radiation image X L described in the first embodiment can not be acquired)
  • the generated material characteristic image can be used to enhance or attenuate predetermined regions in the radiation image.
  • FIG. 12 is a view showing a configuration example of a radiation imaging system 100 according to the second embodiment of the present invention.
  • the image processing unit 1209 acquires an average value acquisition unit 1201 that acquires an average value of pixel values of a radiation image obtained by imaging a subject, a dispersion value acquisition unit 1202 that acquires a dispersion value of pixel values of the radiation image, A characteristic calculation unit 1203 and a region emphasis attenuation unit 111 are provided.
  • the substance characteristic calculation unit 1203 Based on the pixel values of the radiation image and the variance thereof, the substance characteristic calculation unit 1203 generates a substance characteristic image capable of extracting the inside of the subject into the area of each substance.
  • the substance characteristic calculation unit 1203 has an integration processing unit 1401, an update processing unit 1402, and a determination unit 1403 as a functional configuration, as shown in FIG.
  • the present embodiment differs from the configuration of the image processing unit 109 of the first embodiment in that an average value acquisition unit 1201, a variance value acquisition unit 1202, and a substance characteristic calculation unit 1203 are provided as the configuration of the image processing unit 1209.
  • the region emphasis attenuation unit 111 emphasizes or attenuates a specific region in the radiation image based on the position of the specific region in the material characteristic image.
  • the control unit 105 stores the radiation image captured by the FPD 102 in the storage unit 108 and transfers the radiation image to the image processing unit 1209.
  • step S1301 the average value acquisition unit 1201 acquires an average value image indicating an average value (average information) of pixel values obtained by dividing the pixel values of the radiation image having the subject by the pixel values of the radiation image having no subject. Specifically, the average value acquisition unit 1201 obtains a radiographic image M (x, y, t) having a subject and a radiographic image M 0 (x, y, t) having no subject, which are captured by the FPD 102. The average value image A (x, y) is acquired (generated) using the equation (3).
  • x and y are coordinates of the pixels of the image
  • t is an integer and represents the frame number of the image captured in time series.
  • the bracket “ ⁇ > t” represents a time average.
  • the time average of the radiographic image M 0 is not subject (average information) by dividing the time average of the radiation image M having a subject (average information), it is possible to correct the variation in the gain characteristic of FPD 102.
  • a radiographic image M 0 (x, y, t) having no subject is captured in advance and stored in the storage unit 108.
  • the average value acquisition unit 1201 reads the radiation image M 0 (x, y, t) without a subject from the storage unit 108, and performs the arithmetic processing of Expression (3).
  • the dispersion value acquisition unit 1202 acquires a dispersion value image indicating the dispersion value (dispersion information) of pixel values obtained by dividing the pixel value of the radiation image having a subject by the pixel value of the radiation image having no subject.
  • the variance acquisition unit 1202 determines a plurality of radiation images M (x, y, t) having an object and radiation images M 0 (x, y, t) having no object, which are captured by the FPD 102. , To obtain (generate) a variance value image V (x, y) (equation (4)).
  • x and y are coordinates of the pixels of the image
  • t is an integer representing a frame number of the image captured in time series.
  • bracket “ ⁇ > t” represents a time average.
  • a radiographic image M 0 (x, y, t) having no subject is captured in advance and stored in the storage unit 108.
  • the dispersion value acquisition unit 1202 reads the radiation image M 0 (x, y, t) without a subject from the storage unit 108 and performs the arithmetic processing of Expression (4).
  • step S1303 the integration processing unit 1401 of the material characteristic calculation unit 1203 calculates the following six parameters for acquiring the effective atomic number and the surface density of the material constituting the subject.
  • the parameter Ac of the equation (5) is a pixel value of a radiation image calculated theoretically and corresponds to an average value (average information).
  • the parameter Vc of the equation (6) is a pixel value of a radiation image calculated theoretically, and corresponds to a dispersion value (dispersion information). That is, parameter Ac (average information) is the first moment of energy, and parameter Vc (dispersion information) is the second moment of energy.
  • the parameters of the equations (7) to (10) are derivatives of the parameters Ac and Vc obtained by the equations (5) and (6).
  • the parameters acquired in step S1303 are used in the calculation process (update calculation) in the next step. These parameters are used in iterative calculations in the update operation in step S1304.
  • ⁇ eff is the areal density of the substance [g / cm 2 ]
  • ⁇ is the attenuation coefficient [cm 2 / g]
  • Z eff is the effective original number of the substance
  • E is the energy of radiation
  • N (E) is the radiation The energy spectrum is shown.
  • the integration processing unit 1401 of the substance characteristic calculation unit 1203 calculates the energy of radiation, the atomic number of a known element, and the attenuation coefficient corresponding to the atomic number in obtaining the change rate of the pixel average value or the change rate of the pixel dispersion value. To generate interpolation information to interpolate the attenuation coefficient. Further, the integration processing unit 1401 of the substance characteristic calculation unit 1203 calculates the change rate per unit atomic number of the attenuation coefficient interpolated based on the interpolation information in obtaining the change rate of the pixel average value or the change rate of the pixel dispersion value. get.
  • the rate of change per unit atomic number of the interpolation information and the interpolated attenuation coefficient is calculated using the energy (E) of the radiation and the atomic number (Z) of the known element and the attenuation coefficient corresponding to the atomic number (Z)
  • E energy
  • Z atomic number
  • (12) attenuation coefficient corresponding to the atomic number
  • the integration processing unit 1401 stores the atomic number of the known element and the attenuation coefficient, for example, in the storage unit 108, and refers to the atomic number of the known element and the attenuation coefficient with the attenuation coefficient ⁇ by referring to the storage unit 108. It is possible to use for interpolation. Further, the integration processing unit 1411 generates change rate information (a derivative) indicating the change rate of the attenuation coefficient ⁇ with respect to the change of the unit effective atomic number (Equation (12)).
  • the notation ([x]) indicates a floor function that outputs the largest integer less than or equal to x with respect to the real number x.
  • step S1304 Update operation of effective atomic number and area density
  • the update processing unit 1402 of the substance characteristic calculation unit 1203 acquires the effective atomic number and the surface density based on the equation (13).
  • the update processing unit 1402 of the material characteristic calculation unit 1203 updates the effective atomic number (Z eff ) of the material and the surface density ( ⁇ eff ) of the material by iterative calculation according to the following equation (13): Do.
  • the notation “()” indicates a matrix
  • “ ⁇ 1” indicates an inverse matrix
  • the subscript n indicates the number of iterations.
  • the derivatives of the parameters Ac and Vc are parameters obtained by the calculations of the equations (7) to (10).
  • A is information of an average value image (average information of pixel values in a radiation image) acquired by the calculation of the equation (3)
  • Ac is a pixel value of a radiation image based on the theoretical calculation of the equation (5). It is average information.
  • V is information of the dispersion value image acquired by the operation of the equation (4) (dispersion information of pixel values in the radiation image), and Vc is based on the theoretical calculation of the equation (6) It is dispersion information of pixel values of a radiation image.
  • the update processing unit 1402 acquires the effective atomic number (Z eff ) and the surface density ( ⁇ eff ) of the substance constituting the subject by repeatedly executing the calculation process of the equation (13). At this time, an arbitrary value such as a zero value can be set as an initial value of the calculation.
  • the substance characteristic calculation unit 1203 changes the rate of change of the pixel average value of the radiation image acquired based on the energy spectrum of the radiation irradiated to the subject and the attenuation coefficient with respect to the effective atomic number.
  • the effective atomic number is calculated based on the rate of change of the pixel average value with respect to the surface density and the difference between the average value and the pixel average value.
  • the update processing unit 1402 of the substance characteristic calculation unit 1203 calculates the change rate of the pixel dispersion value of the radiation image acquired based on the energy spectrum of the radiation irradiated to the subject and the attenuation coefficient with respect to the effective atomic number.
  • the area density is calculated based on the change rate of the pixel dispersion value with respect to the area density, and the difference between the dispersion value and the pixel dispersion value.
  • the update processing unit 1402 of the substance characteristic calculation unit 1203 calculates the effective atomic number based on the change rate of the pixel average value and the difference between the average value and the pixel average value, the change rate of the pixel dispersion value, the dispersion value and the pixel
  • the difference with the dispersion value and the surface density based on the analysis are analyzed as simultaneous equations, and the effective atomic number and the surface density are updated by an iterative operation based on the analysis result.
  • Step S1305 Convergence Determination
  • the determination unit 1403 of the material characteristic calculation unit 1203 determines convergence of the effective atomic number and the surface density updated by the update processing unit 1402.
  • the determining unit 1403 determines whether or not the effective atomic number (Z eff ) of the substance and the surface density ( ⁇ eff ) of the substance updated by the iterative operation in step S1304 converge.
  • the convergence determination method can be determined by various methods. For example, if the difference between the nth update operation result and the n + 1th update operation result becomes equal to or less than a predetermined threshold value, the determining unit 1403 determines that the predetermined calculation accuracy is obtained. It is possible to determine that the n + 1th update calculation result has converged. Alternatively, the determination unit 1403 can also determine that the update calculation result has converged when the update calculation of the predetermined number of iterations is performed by acquiring the number of repetitions of the update calculation by the update processing unit 1402.
  • step S1305-No If it is determined in the convergence determination in step S1305 that the determination unit 1403 does not converge (S1305-No), the process returns to step S1303, and the integration value generation process (calculation of parameters used for arithmetic processing) is executed again Do. On the other hand, if it is determined in the convergence determination of step S1305 that the determination unit 1403 has converged (S1305-Yes), the substance characteristic calculation unit 1203 determines the converged effective atomic number or surface density as The material characteristic calculation unit 1203 outputs the converged effective atomic number image as a material characteristic image.
  • the substance characteristic calculation unit 1203 (generation unit) can extract the inside of the subject into the area for each substance based on the pixel value of the radiation image and the variance of the pixel values as the substance characteristic image. Generate an effective atomic number image.
  • the subsequent processing is the same as step S302 and subsequent steps in the first embodiment.
  • the region emphasis attenuation unit 111 performs image processing to enhance or attenuate the radiation image based on the material characteristic image generated by the material characteristic calculation unit 1203. That is, the region emphasis attenuation unit 111 performs image processing to selectively enhance and attenuate the radiation image based on the generated material characteristic image.
  • an image in which the region 801 (specific region) in the radiation image of FIG. 8A is emphasized or attenuated, or an image in which the region other than the region 801 (specific region) is emphasized or attenuated is generated.
  • the processing in the image processing unit 1209 ends with this processing.
  • a pseudo DSA digital subtraction, etc.
  • the image processing unit 109 can generate a more suitable pseudo DSA image by attenuating the outside of the contrast agent region while emphasizing the contrast agent region 1102.
  • the gain adjustment unit 212 of the region emphasis attenuation unit 111 multiplies the region 801 (specific region) by a gain that emphasizes the region 801 (specific region) in the radiation image of 8a of FIG.
  • the gain adjustment for multiplying the area other than the specific area by the gain for attenuating the area other than the specific area is performed, and the frequency reconstruction unit 213 reconstructs the gain-adjusted radiation image (band limited image HXGn, low frequency image LXGn) While emphasizing the area of the contrast agent region 1102, a pseudo DSA image in which the region other than the contrast agent region 1102 is attenuated can be generated.
  • the present embodiment it is useful in generating a material characteristic image even when radiation images of different spectra can not be acquired, and using this to enhance or attenuate a predetermined region in the radiation image.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and can be appropriately modified and implemented within the scope not changing the gist.
  • the present invention can also be embodied as, for example, a system, an apparatus, a method, a program, or a storage medium. Specifically, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to an apparatus composed of one device.
  • the present invention supplies a program that implements one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program. Can also be realized. It can also be implemented by a circuit (eg, an ASIC) that implements one or more functions.
  • a circuit eg, an ASIC
  • Radiography system 101: Radiation source, 102: FPD, 104: radiation generator, 105: controller, 106: monitor, 107: operation unit, 108: storage unit, 109: image processing unit, 110: substance characteristic calculation unit, 111: region emphasis attenuation unit, 211: frequency decomposition unit, 212: gain adjustment unit, 213: frequency reconstruction unit, 1201: average value acquisition unit, 1202: dispersion value acquisition unit, 1203, substance characteristic calculation unit, 1401: integration processing unit, 1402: update processing unit, 1403: determination unit

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Abstract

情報処理装置は、被写体の放射線画像を取得する取得部と、互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成部と、物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、放射線画像における特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理部と、を備える。

Description

情報処理装置、放射線撮影装置、情報処理方法およびプログラム
　本発明は、情報処理装置、放射線撮影装置、情報処理方法およびプログラムに関するものである。
　放射線による医療画像診断に用いる撮影装置として、平面検出器（Flat　Panel　Detector、以下「ＦＰＤ」と略す）を用いた放射線撮像装置が普及している。ＦＰＤは、撮影画像をデジタル画像処理することができるため、様々なアプリケーションの開発が行われ実用化されている。
　特許文献１には、一つのアプリケーションとして、２種類のエネルギーの放射線で撮影した画像を用いて、所望とする組織の陰影のみに選択的に周波数処理を施すことのできる画像処理技術が提案されている。
特開平０４－１５６６８９号公報
　特許文献１には、所望とする組織の陰影のみに選択的に周波数処理を施す方法として、抽出画像の高周波成分を原画像に加算する方法が記載されている。しかし、抽出画像と原画像が異なる物理量を表す画像、例えば、原画像が
放射線画像であり、抽出画像が実効原子番号画像である場合は特許文献１の方法を用いることができない。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、対応する放射線画像における特定の領域を強調または減衰する技術を提供することを目的とする。
　本発明の一態様による情報処理装置は、被写体の放射線画像を取得する取得手段と、互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、を備えることを特徴とする。
　また、本発明の他の態様による情報処理装置は、被写体の放射線画像を取得する取得手段と、前記放射線画像の画素値とその分散に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、対応する放射線画像における特定の領域を強調または減衰する技術させることが可能になる。
　本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
　添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
第１実施形態に係る放射線撮影システムの構成例を示す図。 領域強調減衰部の機能構成を例示する図。 第１実施形態の画像処理部における処理の流れを説明する図。 第１実施形態の実効原子番号画像の生成を説明する図。 物質の実効原子番号を例示する図。 周波数分解処理の概要を説明する図。 帯域制限画像の周波数特性の例を示す図。 ８ａは放射線画像を例示する図であり、８ｂは物質特性画像を例示する図。 低周波物質特性画像に基づいたゲイン調整を説明する図。 放射線画像の再構成処理の概要を説明する図。 第１実施形態における画像処理部の処理結果を例示する図。 第２実施形態に係る放射線撮影システムの構成例を示す図。 第２実施形態の画像処理部における処理の流れを説明する図。 物質特性計算部の機能構成を例示する図。
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
　(第１実施形態)
　図１は、本発明の第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、放射線源１０１、ＦＰＤ１０２、情報処理装置１２０を有する。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。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。
　放射線発生装置１０４は曝射スイッチの押下により放射線源１０１に高電圧パルスを与え放射線を発生させ、放射線源１０１は被写体１０３に放射線を照射する。尚、放射線の種類は特に限定はしないが、一般的にはＸ線が用いられることが多い。
　放射線源１０１から放射線が被写体１０３に照射されると、ＦＰＤ１０２は画像信号に基づく電荷の蓄積を行って放射線画像を取得する。ＦＰＤ１０２は、放射線画像を情報処理装置１２０に転送する。尚、ＦＰＤ１０２は、撮影毎に放射線画像を情報処理装置１２０に転送してもよいし、撮影した画像を、撮影毎に転送せずに、ＦＰＤ１０２の内部の画像記憶部に記憶しておき、所定のタイミングでＦＰＤ１０２から情報処理装置１２０に画像を、まとめて転送することが可能である。ＦＰＤ１０２と情報処理装置１２０との間の通信は、有線通信でもよいし、無線通信でもよい。
　ＦＰＤ１０２は、放射線に応じた信号を生成するための画素アレイを備えた放射線検出部（不図示）を有する。放射線検出部は、被写体１０３を透過した放射線を画像信号として検出する。放射線検出部には、入射光に応じた信号を出力する画素がアレイ状（二次元の領域）に配置されている。各画素の光電変換素子は蛍光体により変換された光を電気信号である画像信号に変換し、画像信号にとして出力する。このように、放射線検出部は被写体１０３を透過した放射線を検出して、画像信号（放射線画像）を取得するように構成されている。ＦＰＤ１０２の駆動部（不図示）は、制御部１０５からの指示に従って読み出した画像信号（放射線画像）を制御部１０５に出力する。
　制御部１０５は、ＦＰＤ１０２から取得した放射線画像を処理する画像処理部１０９と、画像処理の結果や各種プログラムを記憶する記憶部１０８とを有する。記憶部１０８は、例えば、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）等により構成される。記憶部１０８は制御部１０５から出力された画像や画像処理部１０９で画像処理された画像、画像処理部１０９における計算結果を記憶することが可能である。記憶部１０８は、例えば、実効原子番号や面密度、実効原子番号と物質とを対応付けたデータベースを記憶することが可能である。
　画像処理部１０９は、機能構成として、物質特性計算部１１０、領域強調減衰部１１１を有している。これらの機能構成は、例えば、一つ又は複数のＣＰＵ（central processing unit）、記憶部１０８から読み込んだプログラムを用いて、各部の機能が構成される。画像処理部１０９の各部の構成は、同様の機能を果たすのであれば、それらは集積回路などで構成してもよい。また、情報処理装置１２０の内部構成として、ＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）等のグラフィック制御部、ネットワークカード等の通信部、キーボード、ディスプレイ又はタッチパネル等の入出力制御部等を含む構成可能である。
　モニタ１０６（表示部）は、制御部１０５がＦＰＤ１０２から受信した放射線画像（デジタル画像）や画像処理部１０９で画像処理された画像を表示する。表示制御部１１６は、モニタ１０６（表示部）の表示を制御することが可能である。操作部１０７は、画像処理部１０９やＦＰＤ１０２に対する指示を入力することができ、不図示のユーザーインターフェイスを介してＦＰＤ１０２に対する指示の入力を受け付ける。
　画像処理部１０９は、機能構成として、物質特性計算部１１０、領域強調減衰部１１１を有しており、画像処理部１０９は、ＦＰＤ１０２で撮影された被写体の放射線画像における特定の領域を強調した領域強調画像、又は特定の領域を減衰した領域減衰画像を生成する。物質特性計算部１１０は、互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成部として機能する。物質特性計算部１１０（生成部）は、物質特性画像として、例えば、被写体を構成する物質の実効原子番号の分布を表す実効原子番号画像、または被写体を構成する物質を弁別した物質弁別画像といった物質特性画像を生成することが可能である。
　領域強調減衰部１１１は、物質特性画像に基づき放射線画像を強調または減衰するための画像処理を行う。すなわち、画像処理部１０９の領域強調減衰部１１１は、物質特性画像における特定の領域の位置（位置情報）に基づいて、放射線画像における特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う。領域強調減衰部１１１は機能構成として、図２に示すように、周波数分解部２１１、ゲイン調整部２１２、および周波数再構成部２１３を有する。周波数分解部２１１、ゲイン調整部２１２、および周波数再構成部２１３の具体的な処理については後に詳細に説明する。
　次に、第１実施形態の画像処理部１０９における処理を、図３に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。制御部１０５は、ＦＰＤ１０２で撮影された放射線画像を記憶部１０８に記憶するとともに、画像処理部１０９に放射線画像を転送する。
　（Ｓ３０１：物質特性画像の生成）
　ステップＳ３０１において、物質特性計算部１１０は、物質特性画像である物質弁別画像、又は実効原子番号画像を生成する。具体的には、物質特性計算部１１０は、ＦＰＤ１０２で撮影された、高エネルギー放射線画像ＸＨと低エネルギー放射線画像ＸＬから以下の（１）式、（２）式に基づいて物質弁別画像を生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、μは線減弱係数であり、ｄは物質の厚さである。添え字のＨとＬはそれぞれ、高エネルギーと低エネルギーを示し、添え字のＡとＩは、弁別する物質であり、それぞれ脂肪と造影剤を示す。なお、ここでは、弁別する物質例として、脂肪と造影剤を用いて説明しているが、この例に限定するものでなく、任意の物質を弁別することができる。物質特性計算部１１０は、（１）式と（２）式の連立方程式を解く演算処理を行うことにより、脂肪ｄＡと造影剤ｄＩとを弁別した物質弁別画像を得ることができる。
　また、物質特性計算部１１０は、図４に示すように高エネルギー放射線画像ＸＨと低エネルギー放射線画像ＸＬとの比の対数（対数比）から、対応する実効原子番号Ｚを特定して、実効原子番号画像Ｚeffを生成することができる。図４に示す対数比と実効原子番号の関係は、予めテーブル化しておき、物質特性計算部１１０は、演算した対数比に対応する実効原子番号Ｚを、テーブルの参照により特定して、実効原子番号画像Ｚeffを生成することができる。図５は、物質の実効原子番号を例示する図である。例えば、脂肪の実効原子番号は５．９～６．５であり、筋肉の実効原子番号は７．４～７．６であり、骨の実効原子番号は１２．３～１３．８である。このように、脂肪、筋肉、骨など、人体（被写体）を構成する特定の領域を実効原子番号により特定することができる。
　また、造影剤などに含まれるヨウ素の実効原子番号は５３であり、バリウムの実効原子番号は５６であり、カテーテルのガイドワイヤ等に用いられる部材としてステンレスの実効原子番号は２６である。また、ステントに用いられる部材として、チタンの実効原子番号は２２である。実効原子番号の情報を用いることにより、撮影手技に応じて人体（被写体）の内部に入っている物質を弁別することができる。
　以下の処理において、領域強調減衰部１１１は、物質特性計算部１１０により生成された物質特性画像に基づき放射線画像を強調または減衰する画像処理を行う。すなわち、領域強調減衰部１１１は、物質弁別画像や実効原子番号に基づいて、放射線画像を選択的に強調、減衰する画像処理を行う。特に、実効原子番号画像は、被写体を構成する物質の実効原子番号の分布を表す画像であり、もとの放射線画像とは全く異なる物理量を表す。このため、画像成分を加算するような方法により放射線画像を選択、強調を行うことができないが、本実施形態の画像処理によれば、放射線画像の特定の領域（弁別された物質の領域、または、実効原子番号の分布領域）を選択的に強調、減衰することができる。
　（Ｓ３０２：帯域制限画像の生成）
　ステップＳ３０２において、周波数分解部２１１は、放射線画像および物質特性画像を周波数分解し、放射線画像および物質特性画像において、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像（高周波画像）を生成する。本ステップで、周波数分解部２１１は、放射線画像および物質特性画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像および低周波画像に分解する。放射線画像および物質特性画像の両方を周波数分解することにより、両画像における領域の位置関係を維持することができる。
　図６は、周波数分解処理の概要を説明する図であり、図６に示すように、周波数分解部２１１は、入力画像Lｎ（放射線画像および物質特性画像）をローパスフィルター（ＬＰＦ）でエイリアシング防止処理を行い、１／２にダウンサンプリング（↓）することで低周波数画像Lｎ＋１を取得する。
　また、周波数分解部２１１は、低周波数画像Lｎ＋１を２倍にアップサンプリング（↑）する処理を行い、ローパスフィルター（ＬＰＦ）を用いてエイリアシング防止処理をして、入力画像Lｎから差分処理（－）を行うことで、帯域制限画像Ｈｎを取得する。周波数分解部２１１は、以上の処理を逐次的に行って、入力画像Lｎ（放射線画像、及び物質特性画像）を周波数分解したｎレベルの低周波画像Lｎ及び帯域制限画像Ｈｎを作成することができ、複数の帯域制限画像が生成される。
　図７は、ステップＳ３０２の処理によって生成される帯域制限画像の周波数特性の例を示す図であり、横軸は規格化周波数を示し、縦軸は振幅を示す。以降の説明において、放射線画像を周波数分解したｎレベルの低周波放射線画像をＬＸｎ、帯域制限放射線画像をＨＸｎとし、物質特性画像を周波数分解したｎレベルの低周波物質特性画像をＬＭｎ、帯域制限物質特性画像をＨＭｎとする。
　（Ｓ３０３：強調減衰画像の生成）
　本ステップでは、画像処理部１０９のゲイン調整部２１２は、低周波画像に分解された物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における特定の領域を強調または減衰させるための調整係数（ゲイン）を設定する。
　また、ゲイン調整部２１２は、低周波画像に分解された物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、特定の領域以外の領域を強調または減衰させるための調整係数（ゲイン）を設定する。ここで、ゲイン調整部２１２は、放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における特定の領域に対して異なる調整係数（ゲイン）を設定することが可能であり、ゲイン調整部２１２は、特定の領域および特定の領域以外の領域に対して異なる調整係数（ゲイン）を設定することが可能である。
　具体的には、ゲイン調整部２１２は、低周波物質特性画像ＬＭｎにおける特定の領域の位置に基づいて、帯域制限放射線画像ＨＸｎ及び低周波放射線画像ＬＸｎの特定の領域のゲインを調整する。図８の８ａは放射線画像を例示する図であり、図８の８ｂは物質特性画像を例示する図であり、それぞれ人体を模式的に描写したものである。図８の８ａの放射線画像において、領域８０１は造影剤によって造影された血管を示す。物質弁別画像や実効原子番号画像のような物質特性画像は、造影剤（ヨウ素を含む）の部分に高い画素値や実効原子番号が表現されるため、閾値処理等により、図８の８ｂの物質特性画像において、領域８０２のように造影剤部分を抽出することができる。
　特許文献１により示される処理方法では、図８の８ｂの領域８０２の部分に対して、高周波成分を取得する周波数分解処理を行い、図８の８ａの放射線画像に高周波成分を加算するものであるが、画像成分を加算するような方法は、物質特性画像のうち物質弁別画像には適用できるが、実効原子番号画像のようにもとの放射線画像と異なる物理量を示す画像には使用できない。
　また、物質弁別画像のように、もとの放射線画像と同じ物理量を持つ画像の場合でも、一般に異なる画像の所定の領域のみの高周波成分を強調して、加算すると他の領域との不整合によりアーチファクトを生じやすい。
　そこで、本実施形態では図９に示すように、ゲイン調整部２１２は、放射線画像を各周波数帯域に分解した画像（帯域制限放射線画像ＨＸｎ及び低周波放射線画像ＬＸｎ）に対し、周波数分解レベルに対応する低周波物質特性画像ＬＭｎに基づいたゲイン調整を行う。
　図９では、帯域制限放射線画像ＨＸ０に対応する低周波物質特性画像はＬＭ０である。また、帯域制限放射線画像ＨＸ１に対応する低周波物質特性画像はＬＭ１であり、帯域制限放射線画像ＨＸ２に対応する低周波物質特性画像はＬＭ２である。なお、図９の例では、説明の便宜上、分解レベルの次数を２（ｎ＝２）としたが、この例に限らず、分解レベルの次数は任意である。
　画像処理部１０９は、物質特性画像における領域の位置を参照して、当該領域の位置に対応する放射線画像における特定の領域を強調又は減衰させる画像処理を行うことが可能である。また、画像処理部１０９は、物質特性画像における領域の位置を参照して、当該領域の位置に対応する放射線画像における特定の領域を除いた、特定の領域以外の領域を強調又は減衰させる画像処理を行うことが可能である。
　ゲイン調整部２１２は、図９の低周波物質特性画像ＬＭｎ（ｎ＝０、１、２）において、造影剤領域９０１は低周波物質特性画像ＬＭｎにおける特定の領域の位置を示している。放射線画像の低周波画像および帯域制限画像（低周波放射線画像Lｎおよび帯域制限放射線画像Ｈｎ（ｎ＝０、１、２））において、係る造影剤領域９０１に対応する特定の領域もしくは特定の領域以外の領域に任意のゲインを乗じることにより、各領域を強調又は減衰させる画像処理を行う。
　すなわち、画像処理部２０９は、物質特性画像における特定の領域の位置を参照して、放射線画像における特定の領域および特定の領域以外の領域をそれぞれ強調又は減衰させる画像処理を行う。具体的には、ゲイン調整部２１２は、物質特性画像における造影剤領域９０１に対応する放射線画像における特定の領域および特定の領域以外の両領域に、任意のゲインを乗じることにより、各領域を強調又は減衰させる画像処理を行う。例えば、ゲイン調整部２１２は、物質特性画像における特定の領域（造影剤領域９０１）の位置を参照して、放射線画像における特定の領域を強調し、または特定の領域以外の領域を減衰させる画像処理を行う。ここで、両領域に乗ずるゲインの値は、それぞれ異なるものであってもよく、ゲイン調整部２１２は、ゲインの値を各ＨＸｎ及びＬＸｎによって任意に変更することが可能である。以下、ゲイン調整された、放射線画像の帯域制限画像をＨＸＧｎ、放射線画像の低周波画像をＬＸＧｎとする。
　ゲイン調整で用いるゲインの値を１より大きくすることで対応する帯域制限画像が強調され、ゲインの値を１より小さくすると帯域制限画像が減衰（抑制）される。ゲイン調整部２１２は、例えば、周波数分解レベル毎に異なるゲインの値を設定することで、様々な周波数強調あるいは抑制を行った画像を生成することができる。
　設定したゲインに基づいて、放射線画像における特定の領域、または特定の領域以外の領域の画像特性を強調又は減衰することができる。
　（Ｓ３０４：再構成処理）
　ステップＳ３０４において、周波数再構成部２１３は、ステップＳ３０３でゲイン調整された放射線画像（帯域制限画像ＨＸＧｎ、低周波画像ＬＸＧｎ）を再構成する。具体的には、周波数再構成部２１３は、図１０に示すように、周波数分解された放射線画像のうち、低周波画像LＸＧｎ＋１をアップサンププリング（↑）し、ローパスフィルター（ＬＰＦ）でエイリアシング防止処理した拡大画像を生成する。また、周波数再構成部２１３は、生成した拡大画像に、放射線画像の帯域制限画像ＨＸＧｎを加算することで、放射線画像の低周波画像ＬＸＧｎを生成する。周波数分解レベルｎ＋１から周波数分解レベルｎである低周波画像ＬＸＧｎが生成される。
　周波数再構成部２１３は、以上の処理を逐次的に行って、放射線画像における低周波画像ＬＸＧ０を生成する。低周波画像ＬＸＧ０はゲイン調整がされない場合、もとの放射線画像（図８の８ａ）と一致する。ゲイン調整がされた場合は、図８の８ａの放射線画像における領域８０１（特定領域）を強調もしくは減衰した画像、または、領域８０１（特定領域）以外の領域を強調もしくは減衰した画像が生成される。本処理により画像処理部１０９における処理は終了する。
　図１１は、第１実施形態における画像処理部１０９の処理結果を例示する図である。図１１の１１ａは放射線画像であり、造影剤領域１１０１は図８の８ａの領域８０１に対応する領域である。画像処理部１０９の処理によれば、図１１の１１ａのように放射線画像の造影剤領域１１０１（図８の８ａの領域８０１（特定領域）に対応する領域）が強調された画像を得ることができる。
　また、画像処理部１０９は、造影剤領域１１０１以外の領域を減衰させることで、図１１の１１ｂのように造影剤領域１１０２を抽出した疑似ＤＳＡ（デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィ）画像を生成することもできる。なお、図１１の１１ｂにおいて、画像処理部１０９は、造影剤領域１１０２を強調しつつ、造影剤領域外を減衰させればより好適な疑似ＤＳＡ画像が生成できる。例えば、画像処理部１０９のゲイン調整部２１２は、図８の８ａの放射線画像における領域８０１（特定領域）を強調するゲインを領域８０１（特定領域）に乗じ、かつ、領域８０１（特定領域）以外の領域を減衰させるゲインを特定領域以外の領域に乗じるゲイン調整を行い、周波数再構成部２１３が、ゲイン調整された放射線画像（帯域制限画像ＨＸＧｎ、低周波画像ＬＸＧｎ）を再構成することで、造影剤領域１１０２を強調しつつ、造影剤領域外を減衰させた疑似ＤＳＡ画像を生成することができる。
　本実施形態によれば物質特性画像が実効原子番号画像のような、放射線画像と特性が異なる画像の場合でも、実効原子番号画像を用いて放射線画像を適切に強調減衰させることができる。また、特定の領域の高周波成分のみを強調するのではなく、帯域制限画像を連続的にゲイン調整することで、アーチファクトが生じにくい強調減衰処理が実現可能である。造影剤の領域を選択的に強調した画像は、より低量の造影剤での手技の実現につながる。また、造影剤以外の領域を選択的に減衰させた疑似的なＤＳＡ画像は、マスク画像を使用しないＤＳＡ画像（マスクレスＤＳＡ画像）の実現につながる。これにより低侵襲であり、利便性の高い医療技術の実現が可能になる。
　(第２実施形態)
　本実施形態では、放射線画像の画素値の分散値および平均値に基づき、物質特性画像を生成する情報処理装置の構成を説明する。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。本実施形態の構成は、互いに異なるスペクトルの放射線画像（例えば、第１実施形態で説明した、高エネルギー放射線画像ＸＨや低エネルギー放射線画像ＸＬ等）を取得できない場合においても物質特性画像を生成し、生成した物質特性画像を利用して放射線画像における所定の領域を強調又は減衰させることが可能である。
　図１２は、本発明の第２実施形態に係る放射線撮影システム１００の構成例を示す図である。本実施形態では、画像処理部１２０９は、被写体を撮影した放射線画像の画素値の平均値を取得する平均値取得部１２０１、放射線画像の画素値の分散値を取得する分散値取得部１２０２、物質特性計算部１２０３および領域強調減衰部１１１を備える。ここで、物質特性計算部１２０３は、放射線画像の画素値とその分散に基づいて、被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する。物質特性計算部１２０３は、機能構成として、図１４に示すように、積分処理部１４０１、更新処理部１４０２、判定部１４０３を有する。本実施形態では、画像処理部１２０９の構成として、平均値取得部１２０１、分散値取得部１２０２、および物質特性計算部１２０３を備える点で第１実施形態の画像処理部１０９の構成と異なる。領域強調減衰部１１１は、物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、放射線画像における特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う。
　次に、第２実施形態の画像処理部１２０９における処理を、図１３に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。制御部１０５は、ＦＰＤ１０２で撮影された放射線画像を記憶部１０８に記憶するとともに、画像処理部１２０９に放射線画像を転送する。
　（Ｓ１３０１：平均情報（平均値画像）の生成）
　ステップＳ１３０１において、平均値取得部１２０１は、被写体を有する放射線画像の画素値を、被写体が無い放射線画像の画素値で除算した画素値の平均値（平均情報）を示す平均値画像を取得する。具体的には、平均値取得部１２０１は、ＦＰＤ１０２で撮影された、被写体を有する放射線画像Ｍ（ｘ，ｙ，ｔ）と、被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）と、を用いて平均値画像Ａ（ｘ，ｙ）を取得（生成）する（（３）式）。ここで、ｘとｙは画像の画素の座標、ｔは整数で時系列に撮影された画像のフレーム番号を表す。また、ブラケット「＜　＞ｔ」は時間平均を表す。被写体が無い放射線画像Ｍ0の時間平均（平均情報）により、被写体を有する放射線画像Ｍの時間平均（平均情報）を除算することにより、ＦＰＤ１０２のゲイン特性のばらつきを補正することができる。被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）は、予め撮影されて記憶部１０８に記憶されている。平均値取得部１２０１は、平均値画像を取得する際に、記憶部１０８から被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）を読出して、（３）式の演算処理を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（Ｓ１３０２：分散情報（分散値画像）の生成）
　ステップＳ１３０２において、分散値取得部１２０２は、被写体を有する放射線画像の画素値を、被写体が無い放射線画像の画素値で除算した画素値の分散値（分散情報）を示す分散値画像を取得する。具体的には、分散値取得部１２０２は、ＦＰＤ１０２で撮影された、被写体を有する複数の放射線画像Ｍ（ｘ，ｙ，ｔ）と、被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）と、を用いて分散値画像Ｖ（ｘ，ｙ）を取得（生成）する（（４）式）。ｘとｙは画像の画素の座標、ｔは整数で時系列に撮影された画像のフレーム番号を表す。また、ブラケット「＜　＞ｔ」は時間平均を表す。被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）は、予め撮影されて記憶部１０８に記憶されている。分散値取得部１２０２は、分散値画像を取得する際に、記憶部１０８から被写体が無い放射線画像Ｍ0（ｘ，ｙ，ｔ）を読出して、（４）式の演算処理を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　（Ｓ１３０３：演算処理に用いるパラメータの算出）
　ステップＳ１３０３において、物質特性計算部１２０３の積分処理部１４０１は、被写体を構成する物質の実効原子番号および面密度を取得するための以下６つのパラメータを算出する。
　ここで、（５）式のパラメータＡｃは理論的に計算される放射線画像の画素値であり平均値（平均情報）に相当する。（６）式のパラメータＶｃは理論的に計算される放射線画像の画素値であり分散値（分散情報）に相当する。すなわち、パラメータＡｃ（平均情報）はエネルギーの一次モーメント、パラメータＶｃ（分散情報）はエネルギーの二次のモーメントとなる。
　（７）～（１０）式のパラメータは、（５）式および（６）式により取得したパラメータＡｃ、Ｖｃの導関数である。ステップＳ１３０３で取得したパラメータは、次のステップにおける演算処理（更新演算）で使用される。これらのパラメータは、ステップＳ１３０４における更新演算における反復計算で使用される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　ここでσeffは、物質の面密度[ｇ/ｃｍ2]、μは減弱係数[ｃｍ2/ｇ]、Ｚeffは物質の実効原番号、Ｅは放射線のエネルギー、Ｎ（Ｅ）は放射線のエネルギースペクトルを示す。
　物質特性計算部１２０３の積分処理部１４０１は、画素平均値の変化率または画素分散値の変化率の取得において、放射線のエネルギーと、既知の元素の原子番号と当該原子番号に対応する減弱係数とを用いて、減弱係数を補間する補間情報を生成する。また、物質特性計算部１２０３の積分処理部１４０１は、画素平均値の変化率または画素分散値の変化率の取得において、補間情報に基づいて補間された減弱係数の単位原子番号あたりの変化率を取得する。
　補間情報および補間された減弱係数の単位原子番号あたりの変化率は、放射線のエネルギー（Ｅ）と、既知の元素の原子番号（Ｚ）と原子番号（Ｚ）に対応する減弱係数とを用いて、以下の（１１）式、（１２）式のように表現することができる。
　積分処理部１４０１は、既知の元素の原子番号と減弱係数を、例えば、記憶部１０８に記憶しておき、記憶部１０８の参照により、既知の元素の原子番号と減弱係数とを減弱係数μの補間に使用することが可能である。また、積分処理部１４１１は、単位実効原子番号の変化に対する減弱係数μの変化率を示す変化率情報（導関数）を生成する（（１２）式）。ここで、（１１）式、（１２）式において、（［ｘ］）の表記は、実数xに対してx以下の最大の整数を出力する床関数を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　（Ｓ１３０４：実効原子番号および面密度の更新演算）
　ステップＳ１３０４では、物質特性計算部１２０３の更新処理部１４０２は、（１３）式に基づいて実効原子番号、面密度を取得する。
　具体的には、物質特性計算部１２０３の更新処理部１４０２は、以下の（１３）式の計算により物質の実効原子番号（Ｚeff）と物質の面密度（σeff）を、反復演算により更新する。ここで、「（　）」の表記は行列を表し、「－１」は逆行列を示す。また、添え字のｎは反復演算の回数を示している。
　（１３）式の連立方程式において、パラメータＡｃ、Ｖｃの導関数は（７）式～（１０）式の演算により取得したパラメータである。また、Ａは（３）式の演算により取得した平均値画像の情報（放射線画像における画素値の平均情報）であり、Ａｃは、（５）式の理論的計算に基づく放射線画像の画素値の平均情報である。また、（１３）式において、Ｖは（４）式の演算により取得した分散値画像の情報（放射線画像における画素値の分散情報）であり、Ｖｃは、（６）式の理論的計算に基づく放射線画像の画素値の分散情報である。
　更新処理部１４０２は、（１３）式の演算処理を反復して実行することにより、被写体を構成する物質の実効原子番号（Ｚeff）と面密度（σeff）を取得する。このとき、演算の初期値として、０値等、任意の値を設定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　本ステップでは、実効原子番号について、物質特性計算部１２０３は、実効原子番号に対する、被写体に照射した放射線のエネルギースペクトルと減弱係数とに基づいて取得される放射線画像の画素平均値の変化率と、面密度に対する画素平均値の変化率と、平均値と画素平均値との差分と、に基づいて、実効原子番号を算出する。
　また、面密度について、物質特性計算部１２０３の更新処理部１４０２は、実効原子番号に対する、被写体に照射した放射線のエネルギースペクトルと減弱係数とに基づいて取得される放射線画像の画素分散値の変化率と、面密度に対する画素分散値の変化率と、分散値と画素分散値との差分と、に基づいて、面密度を算出する。
　物質特性計算部１２０３の更新処理部１４０２は、画素平均値の変化率と、平均値と画素平均値との差分と、に基づく実効原子番号と、画素分散値の変化率と、分散値と画素分散値との差分と、に基づく面密度とを、連立方程式として解析し、解析の結果に基づく反復演算により実効原子番号および面密度を更新する。
　（ステップＳ１３０５：収束判定）
　ステップＳ１３０５において、物質特性計算部１２０３の判定部１４０３は、更新処理部１４０２により更新された実効原子番号および面密度の収束を判定する。判定部１４０３は、ステップＳ１３０４の反復演算により更新された物質の実効原子番号（Ｚeff）および物質の面密度（σeff）が収束したか判定する。収束判定方法としては種々の方法により判定することが可能である。判定部１４０３は、例えば、ｎ回目の更新演算結果と、ｎ＋１回目の更新演算結果との比較により、両者の差分が所定の閾値以下となった場合、所定の計算精度が得られたものとして、ｎ＋１回目の更新演算結果は収束したと判定することが可能である。あるいは、判定部１４０３は、更新処理部１４０２による更新演算の反復回数を取得して、所定の反復回数の更新演算が実行された場合に更新演算結果は収束したと判定することも可能である。
　ステップＳ１３０５の収束判定で、判定部１４０３が収束していないと判定した場合（Ｓ１３０５－Ｎｏ）、処理はステップＳ１３０３に戻され、積分値の生成処理（演算処理に用いるパラメータの算出）を再び実行する。一方、ステップＳ１３０５の収束判定で、判定部１４０３が収束していると判定した場合（Ｓ１３０５－Ｙｅｓ）、物質特性計算部１２０３は、収束した実効原子番号または面密度を、被写体を構成する物質の実効原子番号または面密度として出力し、物質特性計算部１２０３は、収束した実効原子番号画像を物質特性画像として出力する。ステップＳ１３０１～Ｓ１３０５の処理により、物質特性計算部１２０３（生成部）は、物質特性画像として、放射線画像の画素値と画素値の分散に基づいて、被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な実効原子番号画像を生成する。
　以降の処理は第１実施形態のステップＳ３０２以降と同じである。領域強調減衰部１１１は、物質特性計算部１２０３により生成された物質特性画像に基づき放射線画像を強調または減衰する画像処理を行う。すなわち、領域強調減衰部１１１は、生成された物質特性画像に基づいて、放射線画像を選択的に強調、減衰する画像処理を行う。
　最終的に図８の８ａの放射線画像における領域８０１（特定領域）を強調もしくは減衰した画像、または、領域８０１（特定領域）以外の領域を強調もしくは減衰した画像が生成される。本処理により画像処理部１２０９における処理は終了する。
　本実施形態の画像処理部１２０９の処理によれば、図１１の１１ａのように放射線画像の造影剤領域１１０１（図８の８ａの領域８０１（特定領域）に対応する領域）が強調された画像を得ることができる。
　また、本実施形態の画像処理部１２０９の処理によれば、造影剤領域１１０１以外の領域を減衰させることで、図１１の１１ｂのように造影剤領域１１０２を抽出した疑似ＤＳＡ（デジタル・サブトラクション・アンギオグラフィ）画像を生成することもできる。図１１の１１ｂにおいて、画像処理部１０９は、造影剤領域１１０２を強調しつつ、造影剤領域外を減衰させればより好適な疑似ＤＳＡ画像が生成できる。
　例えば、領域強調減衰部１１１のゲイン調整部２１２は、図８の８ａの放射線画像における領域８０１（特定領域）を強調するゲインを領域８０１（特定領域）に乗じ、かつ、領域８０１（特定領域）以外の領域を減衰させるゲインを特定領域以外の領域に乗じるゲイン調整を行い、周波数再構成部２１３は、ゲイン調整された放射線画像（帯域制限画像ＨＸＧｎ、低周波画像ＬＸＧｎ）を再構成することで、造影剤領域１１０２の領域を強調しつつ、造影剤領域１１０２以外の領域を減衰させた疑似ＤＳＡ画像を生成することができる。
　本実施形態によれば、互いに異なるスペクトルの放射線画像を取得できない場合においても物質特性画像を生成し、これを利用して放射線画像における所定の領域を強調又は減衰する際に有用である。
　尚、本発明は、上記の実施形態に限定することなく、要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
　（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。
　本願は、２０１７年９月１日提出の日本国特許出願特願２０１７－１６８８３３を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てを、ここに援用する。
　１００：放射線撮影システム、１０１：放射線源、１０２：ＦＰＤ、
　１０４：放射線発生装置、１０５：制御部、１０６：モニタ、
　１０７：操作部、１０８：記憶部、１０９：画像処理部、
　１１０：物質特性計算部、１１１：領域強調減衰部、２１１：周波数分解部、
　２１２：ゲイン調整部、２１３：周波数再構成部、１２０１：平均値取得部、
　１２０２：分散値取得部、１２０３、物質特性計算部、
　１４０１：積分処理部、１４０２：更新処理部、１４０３：判定部

Claims (26)

  1. 　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、
    　前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　前記放射線画像の画素値と前記画素値の分散に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、
    　前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  3. 　前記特定の領域を強調又は減衰させた画像を再構成する再構成手段を更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記画像処理手段は、
    　前記物質特性画像における前記特定の領域の位置を参照して、当該領域の位置に対応する前記放射線画像における特定の領域を強調又は減衰させる画像処理を行う
    　ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記画像処理手段は、
    　前記物質特性画像における前記特定の領域の位置を参照して、当該領域の位置に対応する前記放射線画像における特定の領域を除いた、特定の領域以外の領域を強調又は減衰させる画像処理を行う
    　ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記画像処理手段は、
    　前記物質特性画像における前記特定の領域の位置を参照して、前記放射線画像における特定の領域および前記特定の領域以外の領域をそれぞれ強調又は減衰させる画像処理を行う
    　ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記画像処理手段は、
    　前記物質特性画像における前記特定の領域の位置を参照して、前記放射線画像における特定の領域を強調し、または前記特定の領域以外の領域を減衰させる画像処理を行うことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記放射線画像および前記物質特性画像を、それぞれ異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像および低周波画像に分解する分解手段を更に備え、
    　前記画像処理手段は、
    　低周波画像に分解された前記物質特性画像における前記特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における特定の領域を強調または減衰させるための調整係数を設定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記画像処理手段は、
    　前記低周波画像に分解された前記物質特性画像における前記特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域以外の領域を強調または減衰させるための調整係数を設定することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記画像処理手段は、
    　前記放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における特定の領域に対して異なる調整係数を設定することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
  11. 　前記画像処理手段は、前記特定の領域および前記特定の領域以外の領域に対して異なる調整係数を設定することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
  12. 　前記物質特性画像には、前記被写体を構成する物質の実効原子番号の分布を表す実効原子番号画像、または、前記被写体を構成する物質を弁別した物質弁別画像が含まれることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記被写体を撮影した放射線画像の画素値の平均値を取得する平均値取得手段と、
    　前記放射線画像の画素値の分散値を取得する分散値取得手段と、を更に備え、
    　前記生成手段は、
    　前記物質特性画像として、前記被写体を構成する物質の実効原子番号の分布を表す実効原子番号画像を生成し、
    　前記平均値と分散値とに基づいて、前記被写体を構成する物質の実効原子番号、または面密度を算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記生成手段は、
    　実効原子番号に対する、前記被写体に照射した放射線のエネルギースペクトルと減弱係数とに基づいて取得される放射線画像の画素平均値の変化率と、面密度に対する前記画素平均値の変化率と、前記平均値と前記画素平均値との差分と、に基づいて、前記実効原子番号を算出することを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記生成手段は、
    　実効原子番号に対する、前記被写体に照射した放射線のエネルギースペクトルと減弱係数とに基づいて取得される放射線画像の画素分散値の変化率と、面密度に対する前記画素分散値の変化率と、前記分散値と前記画素分散値との差分と、に基づいて、前記面密度を算出することを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　前記生成手段は、前記画素平均値の変化率または前記画素分散値の変化率の取得において、前記放射線のエネルギーと、既知の元素の原子番号と当該原子番号に対応する減弱係数とを用いて、前記減弱係数を補間する補間情報を生成することを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
  17. 　前記生成手段は、前記画素平均値の変化率または前記画素分散値の変化率の取得において、前記補間情報に基づいて補間された減弱係数の単位原子番号あたりの変化率を取得することを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
  18. 　前記生成手段は、
    　前記画素平均値の変化率と、前記平均値と前記画素平均値との差分と、に基づく前記実効原子番号と、
    　前記画素分散値の変化率と、前記分散値と前記画素分散値との差分と、に基づく前記面密度とを、連立方程式として解析し、前記解析の結果に基づく反復演算により前記実効原子番号および前記面密度を更新することを特徴とする請求項１６または１７に記載の情報処理装置。
  19. 　前記更新された実効原子番号および面密度の収束を判定する判定手段を更に備え、
    　前記生成手段は、前記収束した実効原子番号または面密度を、前記被写体を構成する物質の実効原子番号または面密度として出力することを特徴とする請求項１８に記載の情報処理装置。
  20. 　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な実効原子番号画像または物質弁別画像を生成する生成手段と、
    　前記放射線画像、実効原子番号画像または物質弁別画像を、異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像および低周波画像に分解する分解手段と、
    　低周波画像に分解された前記実効原子番号画像または物質弁別画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における前記特定の領域を強調または減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　前記特定の領域を強調又は減衰させた画像を再構成する再構成手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  21. 　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　前記放射線画像の画素値と前記画素値の分散に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な実効原子番号画像を生成する生成手段と、
    　前記放射線画像および実効原子番号画像を、異なる周波数帯域に制限された複数の帯域制限画像および低周波画像に分解する分解手段と、
    　低周波画像に分解された前記実効原子番号画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像の帯域制限画像および低周波画像における前記特定の領域を強調または減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　前記特定の領域を強調又は減衰させた画像を再構成する再構成手段と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  22. 　被写体を撮影した放射線画像に基づく情報を処理する情報処理方法であって、
    　前記被写体の放射線画像を取得する取得工程と、
    　互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成工程と、
    　前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理工程と、
    　を有することを特徴とする情報処理方法。
  23. 　被写体を撮影した放射線画像に基づく情報を処理する情報処理方法であって、
    　前記被写体の放射線画像を取得する取得工程と、
    　前記放射線画像の画素値と前記画素値の分散に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成工程と、
      前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理工程と、
    　を有することを特徴とする情報処理方法。
  24. 　請求項２２または２３に記載の情報処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  25. 　放射線画像を撮影する撮影手段と、
    　前記撮影手段により被写体を撮影した放射線画像に基づく情報を処理する放射線撮影装置であって、
    　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　互いに異なるスペクトルの放射線により取得される複数の放射線画像に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、
    　前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
  26. 　放射線画像を撮影する撮影手段と、
    　前記撮影手段により被写体を撮影した放射線画像に基づく情報を処理する放射線撮影装置であって、
    　被写体の放射線画像を取得する取得手段と、
    　前記放射線画像の画素値と前記画素値の分散に基づいて、前記被写体の内部を物質ごとの領域に抽出可能な物質特性画像を生成する生成手段と、
    　前記物質特性画像における特定の領域の位置に基づいて、前記放射線画像における前記特定の領域を強調又は減衰させる処理を行う画像処理手段と、
    　を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
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