WO2021054091A1 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

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WO2021054091A1 PCT/JP2020/032749 JP2020032749W WO2021054091A1 WO 2021054091 A1 WO2021054091 A1 WO 2021054091A1 JP 2020032749 W JP2020032749 W JP 2020032749W WO 2021054091 A1 WO2021054091 A1 WO 2021054091A1
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radiation
attenuation coefficient
thickness
image
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隆浩 川村
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富士フイルム株式会社
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    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30008—Bone

Definitions

  • This disclosure relates to image processing devices, methods and programs.
  • the energy subtraction processing is a specific structure in which each pixel of the two radiation images obtained as described above is associated with each other, multiplied by an appropriate weighting coefficient between the pixels, and then subtracted (subtract). This is a method of acquiring the extracted image.
  • energy subtraction processing for example, if a soft tissue image obtained by extracting the soft tissue from a radiographic image acquired by photographing the chest is derived, the shadow appearing on the soft tissue can be observed without being disturbed by the bone. .. On the contrary, if the bone image obtained by extracting the bone is derived, the shadow appearing on the bone can be observed without being disturbed by the soft tissue.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-015453 includes two radiation detectors including a plurality of pixels that accumulate charges according to the irradiated radiation, and these two radiation detectors are arranged in a stacked manner. Radiation imaging devices are known. Further, in this type of radioimaging apparatus, there is known a technique of measuring the amount of bone mineral in a subject by using each of the electric signals corresponding to the dose of radiation radiated to each radiation detector.
  • the weighting coefficients for two radiographic images acquired from radiations having different energy distributions when performing energy subtraction processing are derived based on the radiation attenuation coefficients of the soft tissue and the bone part for each of the radiations having different energy distributions.
  • the substance has a radiation attenuation coefficient depending on the radiation energy.
  • the energy distribution of the detected radiation is the thickness of the substance (bone and soft part in the case of the human body) contained in the subject.
  • a phenomenon called beam hardening occurs, which changes depending on the energy. That is, the attenuation coefficient is dependent on the energy of radiation, and the higher the energy component, the smaller the attenuation coefficient.
  • the attenuation coefficient obtained by weighting and averaging the radiation attenuation coefficient of the substance with the detected radiation energy distribution is used.
  • the average attenuation coefficient differs depending on the thickness of the substance.
  • the attenuation coefficient for deriving the weighting coefficient used when performing the energy subtraction processing is obtained by, for example, estimating based on the low energy image acquired by the low energy radiation having the lower energy distribution. There is. Therefore, when performing the energy subtraction process, the same attenuation coefficient is used as the weighting coefficient in all the pixels.
  • the thickness of the substance in the subject varies depending on the location of the subject. Further, as described above, the attenuation coefficient differs depending on the thickness of the substance in the subject. Therefore, for example, when the subject is a human body, the thickness of the soft part and the bone part is not constant depending on the part, and if the same attenuation coefficient is used as the weighting coefficient in all the pixels, it is unnecessary in the difference image. Structure cannot be completely removed. As a result, there is a problem that the bone part remains in the soft part image and the soft part remains in the bone part image.
  • the difference in logarithmic value of the radiation amount in each pixel between two radiation images acquired by radiation having different energy distributions, or the ratio or difference of the radiation amount in each pixel between each radiation image is performed using the derived attenuation coefficient as the weighting coefficient.
  • JP-A-2002-152593 The ratio or difference of the radiation amount used in the method described in JP-A-2002-152593 reflects the influence of beam hardening due to the difference in the thickness of the subject, and the weighting coefficient is set to the degree of beam hardening.
  • the ratio or difference in radiation dose in the method described in JP-A-2002-152595 takes into consideration that the radiation attenuation characteristics differ depending on the composition (soft part and bone part) constituting the body in the subject. Absent. Therefore, in the method described in JP-A-2002-152593, the weighting coefficient may not be optimal when the composition ratios are different. Therefore, even if the weighting coefficient derived by the method described in JP-A-2002-152593 is used, the structure cannot be separated accurately, so that the difference image may contain an unnecessary structure.
  • the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and an object of the present disclosure is to enable more accurate removal of unnecessary structures in a difference image derived by energy subtraction processing.
  • the image processing apparatus includes an image acquisition unit that acquires two radiation images based on radiation having different energy distributions that have passed through a subject including a soft part and a bone part. While changing the attenuation coefficient for each different energy distribution for the soft part, the thickness of the soft part, the attenuation coefficient for each different energy distribution for the bone part, and the thickness of the bone part from the initial values, for each different energy distribution, the soft part Derivation of the difference between the attenuation coefficient x soft part thickness + bone attenuation coefficient x bone thickness value and each pixel value of the radiograph, and the difference is minimized or the difference is predetermined. It is provided with an attenuation coefficient derivation unit for deriving the attenuation coefficient of the soft part and the attenuation coefficient of the bone part for each different energy distribution that is less than the value.
  • a bone image obtained by extracting the bone part of the subject and a soft part image extracted by extracting the soft part of the subject are derived by performing weighting and subtraction between the corresponding pixels of the two radiation images.
  • the weight coefficient derivation unit for deriving the weighting coefficient for performing the subtraction processing to be performed based on the attenuation coefficient may be further provided.
  • the image processing apparatus further includes a subtraction unit for deriving a bone image and a soft tissue image by performing weighting subtraction using a weighting coefficient between the corresponding pixels of the two radiographic images. It may be.
  • the image processing apparatus may further include a scattered radiation removing unit that removes scattered radiation components included in the two acquired radiographic images.
  • the scattered radiation removing unit is divided into two radiation images based on the radiation characteristics of the object interposed between the subject and the detection unit for acquiring the two radiation images. It may be the one which removes the included scattered radiation component.
  • the two radiation images are acquired by the two detection units by simultaneously irradiating the two detection units that are superimposed on each other with the radiation transmitted through the subject. You may.
  • the image processing apparatus may further include an initial value derivation unit that derives an initial value based on the body thickness of the subject.
  • the image processing apparatus may further include a body thickness deriving unit for deriving the body thickness of the subject.
  • the image processing method acquires two radiographic images based on radiation having different energy distributions transmitted through a subject including a soft part and a bone part. While changing the attenuation coefficient for each different energy distribution for the soft tissue, the thickness of the soft tissue, the attenuation coefficient for each different energy distribution for the bone, and the thickness of the bone from the initial values, for each different energy distribution, the soft tissue Derivation of the difference between the value of attenuation coefficient x soft tissue thickness + bone attenuation coefficient x bone thickness and each pixel value of the radiograph, and the difference is minimized or the difference is predetermined. Derivation of soft tissue attenuation and bone attenuation for different energy distributions that are less than the value.
  • Other image processing devices include a memory for storing an instruction to be executed by a computer and a memory.
  • the processor comprises a processor configured to execute a stored instruction.
  • Two radiographic images based on radiation with different energy distributions transmitted through a subject including soft tissue and bone are acquired. While changing the attenuation coefficient for each different energy distribution for the soft tissue, the thickness of the soft tissue, the attenuation coefficient for each different energy distribution for the bone, and the thickness of the bone from the initial values, for each different energy distribution, the soft tissue Derivation of the difference between the value of attenuation coefficient x soft tissue thickness + bone attenuation coefficient x bone thickness and each pixel value of the radiograph, and the difference is minimized or the difference is predetermined. The process of deriving the soft tissue attenuation coefficient and the bone attenuation coefficient for each different energy distribution that is less than the value is executed.
  • unnecessary structures can be accurately removed in the derived difference image.
  • FIG. 1 Schematic configuration diagram of a radiation imaging apparatus to which the image processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure is applied.
  • the figure which shows the soft tissue image and the bone image Flowchart showing processing performed in this embodiment Schematic configuration of a radiation imaging system to which an image processing apparatus according to another embodiment of the present disclosure is applied.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram showing a configuration of a radiation imaging system to which the image processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure is applied.
  • the radiographic imaging system according to the present embodiment is for capturing two radiographic images having different energy distributions and performing energy subtraction processing using the two radiographic images.
  • the photographing device 1 irradiates the first radiation detector 5 and the second radiation detector 6 with radiation such as X-rays emitted from the radiation source 3 and transmitted through the subject H with different energies.
  • This is a photographing device for performing shot energy subtraction.
  • the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7 made of a copper plate or the like, and the second radiation detector 6 are arranged in order from the side closer to the radiation source 3.
  • the radiation source 3 is driven.
  • the first and second radiation detectors 5 and 6 are in close contact with the radiation energy conversion filter 7.
  • the first radiation image G1 of the subject H by low-energy radiation including so-called soft lines is acquired.
  • a second radiation image G2 of the subject H by high-energy radiation from which soft lines have been removed is acquired.
  • the first and second radiographic images are input to the console 2.
  • the scattered radiation removing grid for removing the scattered radiation component of the radiation transmitted through the subject H is not used. Therefore, the first radiation image G1 and the second radiation image G2 include a primary line component and a scattered line component of the radiation transmitted through the subject H.
  • the first and second radiation detectors 5 and 6 are so-called direct type radiation detectors that can repeatedly record and read radiation images and generate charges by directly receiving radiation irradiation. Or, a so-called indirect radiation detector that once converts radiation into visible light and then converts the visible light into a charge signal may be used.
  • the radiation image signal can be read by turning the TFT (thin film transistor) switch on and off, that is, the so-called TFT reading method, or by irradiating the reading light with the radiation image signal. It is desirable to use a so-called optical reading method in which
  • the display unit 8 and the input unit 9 are connected to the console 2.
  • the display unit 8 is composed of a display such as a CRT (Cathode Ray Tube) or a liquid crystal display, and includes a radiation image acquired by photographing, a soft part image and a bone part image described later, and various inputs required for processing performed on the console 2. Assist.
  • CTR Cathode Ray Tube
  • liquid crystal display includes a radiation image acquired by photographing, a soft part image and a bone part image described later, and various inputs required for processing performed on the console 2. Assist.
  • the input unit 9 is composed of an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel method, and receives an operation instruction of the photographing device 1 by the operator. It also accepts instructions for inputting various information such as shooting conditions and correcting the information necessary for shooting. In the present embodiment, each unit of the photographing device 1 operates according to the information input by the operator from the input unit 9.
  • An energy subtraction processing program including an image processing program according to the present embodiment is installed on the console 2.
  • the console 2 corresponds to the energy subtraction processing apparatus to which the image processing apparatus according to the present embodiment is applied.
  • the console 2 may be a workstation or a personal computer directly operated by the operator, or may be a server computer connected to them via a network.
  • the energy subtraction processing program is stored in the storage device of the server computer connected to the network or in the network storage in a state of being accessible from the outside, and is downloaded and installed in the computer upon request. Alternatively, it is recorded and distributed on a recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and installed on a computer from the recording medium.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of an energy subtraction processing apparatus including an image processing apparatus according to the present embodiment, which is realized by installing an energy subtraction processing program on a computer constituting the console 2.
  • the energy subtraction processing apparatus includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a memory 22, a storage 23, and a communication unit 24 as a standard computer configuration.
  • CPU Central Processing Unit
  • the storage 23 is composed of a storage device such as a hard disk drive or an SSD (Solid State Drive), and stores various information including a program for driving each part of the photographing apparatus 1 and an energy subtraction processing program. In addition, the radiographic image acquired by photographing is also stored.
  • a storage device such as a hard disk drive or an SSD (Solid State Drive)
  • various information including a program for driving each part of the photographing apparatus 1 and an energy subtraction processing program.
  • the radiographic image acquired by photographing is also stored.
  • the communication unit 24 is a network interface that controls transmission of various information via a network (not shown).
  • the memory 22 temporarily stores an energy subtraction processing program or the like stored in the storage 23 in order to cause the CPU 21 to execute various processes.
  • the energy subtraction processing program is an image acquisition process for causing the imaging device 1 to perform imaging to acquire first and second radiation images G1 and G2 having different energy distributions, and a body thickness of the subject H as a process to be executed by the CPU 21.
  • Attenuation coefficient for each different energy distribution, thickness of soft part, attenuation coefficient for each different energy distribution for bone, and initial value derivation process for deriving the initial value of thickness of bone, for each different energy distribution The difference between the value of soft part attenuation coefficient x soft part thickness + bone part attenuation coefficient x bone part thickness and each pixel value of the radiographic image is minimized or the difference is less than a predetermined threshold value.
  • the bone portion of the subject H was extracted by performing the weighting coefficient derivation process for deriving the coefficient and the weighting subtraction using the weighting coefficient between the corresponding pixels of the first and second radiation images G1 and G2.
  • a subtraction process for deriving the bone image and the soft part image obtained by extracting the soft part of the subject H is defined.
  • the console 2 has the image acquisition unit 31, the body thickness derivation unit 32, the scattered radiation removal unit 33, the initial value derivation unit 34, and the subtraction coefficient derivation unit 35. , It functions as a weighting coefficient derivation unit 36 and a subtraction unit 37.
  • the image acquisition unit 31 drives the radiation source 3 to irradiate the subject H with radiation, detects the radiation transmitted through the subject H by the first and second radiation detectors 5 and 6, and causes the first and second radiation detectors 31 to detect the radiation.
  • Radiation images G1 and G2 of the above are acquired.
  • imaging conditions such as imaging dose, energy distribution, tube voltage, and SID are set.
  • the shooting conditions may be set by input from the input unit 9 by the operator.
  • the set shooting conditions are stored in the storage 23.
  • the first and second radiographic images G1 and G2 may be acquired by a program separate from the energy subtraction processing program and stored in the storage 23. In this case, the image acquisition unit 31 reads the first and second radiation images G1 and G2 stored in the storage 23 from the storage 23 for processing.
  • the abdomen is photographed from the chest of the subject H, and the first and second radiographic images G1 and G2 from the chest to the abdomen are acquired.
  • the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness of the subject H for each pixel of the first and second radiation images G1 and G2 based on at least one image of the first and second radiation images G1 and G2. .. Since the body thickness is derived for each pixel of the first and second radiation images G1 and G2, the body thickness derivation unit 32 derives the body thickness distribution in at least one of the first and second radiation images G1 and G2. Will be done.
  • the body thickness deriving unit 32 uses the first radiation image G1 acquired by the radiation detector 5 on the side closer to the subject H. However, a second radiographic image G2 may be used.
  • a low-frequency image representing the low-frequency component of the image may be derived, and the body thickness may be derived using the low-frequency image.
  • the body thickness deriving unit 32 assumes that the luminance distribution in the first radiation image G1 matches the distribution of the body thickness of the subject H, and sets the pixel value of the first radiation image G1 as the subject.
  • the body thickness of the subject H is derived by converting it into a thickness using the attenuation coefficient in the soft part of H.
  • the body thickness deriving unit 32 may measure the thickness of the subject H using a sensor or the like.
  • the body thickness deriving unit 32 may derive the body thickness by approximating the body thickness of the subject H with a model such as a cube or an elliptical pillar.
  • the body thickness deriving unit 32 may derive the body thickness of the subject H by an arbitrary method such as the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-043959.
  • the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation component contained in the first and second radiation images G1 and G2 caused by the scattering of radiation in the subject.
  • a method for removing the scattered radiation component for example, any method described in JP-A-2014-207958 and JP-A-2015-043959 can be used.
  • the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2014-207958 acquires the characteristics of a grid that is expected to be used to remove scattered radiation when taking a radiographic image, and based on this characteristic, the scattered radiation contained in the radiographic image. This is a method of deriving a component and performing a scattered radiation removal process using the derived scattered radiation component.
  • 2015-043959 is a method of deriving a scattered radiation component using the derived body thickness and performing a scattered radiation removing process of a radiation image.
  • G1 and G2 will be used as reference numerals for the first and second radiographic images from which the scattered radiation component has been removed, respectively.
  • the scattering ray removal when the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-043959 is used will be described.
  • the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removal unit 33 acquire a virtual model of the subject H having an initial body thickness distribution, and estimate a primary line image obtained by photographing the virtual model, and a virtual primary line image.
  • An estimated scattered radiation image obtained by estimating the scattered radiation image obtained by photographing the model is derived.
  • the estimated primary line image and the estimated scattered line image are derived by using the first radiation image G1.
  • the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 add the estimated primary line image and the estimated scattered line image to derive the estimated image. Further, the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 modify the initial body thickness distribution so that the difference between the estimated image and the first radiation image G1 becomes small.
  • the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 derive an estimated image using the modified body thickness distribution, and the difference between the estimated image and the first radiation image G1 satisfies a predetermined termination condition. Until then, the generation of the estimated image using the corrected body thickness distribution and the correction of the body thickness distribution are repeated.
  • the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness distribution when the end condition is satisfied as the body thickness of the subject H.
  • the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation component from the first radiation image G1 by subtracting the estimated scattered radiation image when the end condition is satisfied from the first radiation image G1.
  • the scattered radiation removing unit 33 derives an estimated scattered radiation image for the second radiation image G2 in the same manner as the first radiation image G1, and subtracts the derived estimated scattered radiation image from the second radiation image G2. Thereby, the scattered radiation component is removed from the second radiation image G2.
  • the initial value derivation unit 34 has an attenuation coefficient for each different energy distribution for the soft part, a thickness of the soft part, and an attenuation coefficient for each different energy distribution for the bone part for deriving a weighting coefficient when performing energy subtraction processing. And derive the initial value of bone thickness.
  • the soft part attenuation coefficient ⁇ ls for low-energy radiation the soft part attenuation coefficient ⁇ hs for high-energy radiation, the soft part thickness ts, the bone attenuation coefficient ⁇ lb for low-energy radiation, and high energy.
  • the attenuation coefficient ⁇ hb of the bone and the initial values ⁇ ls0, ⁇ hs0, ts0, ⁇ lb0, ⁇ hb0, and tb0 of the thickness tb of the bone with respect to the radiation of the above are derived.
  • the subtraction unit 37 uses the weighting coefficient derived by the weighting coefficient deriving unit 36 as described later, and as shown in the following equations (1) and (2), the first and first By performing subtraction processing in which the second radiation images G1 and G2 are weighted and subtracted between the corresponding pixels, the soft part image Gs from which the soft part is extracted and the bone part image Gb from which the bone part is extracted in the subject H are derived. ..
  • ⁇ and ⁇ are weighting coefficients.
  • Gs (x, y) ⁇ ⁇ G2 (x, y) -G1 (x, y) (1)
  • Gb (x, y) ⁇ ⁇ G2 (x, y) -G1 (x, y) (2)
  • the relationship between the weighting coefficients ⁇ and ⁇ and the radiation attenuation coefficient will be described.
  • the radiation emitted from the radiation source 3 has an energy distribution, and the attenuation coefficient also depends on the energy of the radiation, and the higher the energy component, the smaller the attenuation coefficient. For this reason, radiation loses a relatively large amount of low-energy components in the process of penetrating substances, and the proportion of high-energy components increases, resulting in a phenomenon called beam hardening. Since the degree of beam hardening depends on the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb in the subject H, the soft tissue attenuation coefficient ⁇ s and the bone attenuation coefficient ⁇ b are ⁇ s as a function of ts and tb. It can be defined as (ts, tb) and ⁇ b (ts, tb).
  • the attenuation coefficient of the soft part of the low energy image is ⁇ ls (ts, tb), and that of the bone part.
  • the attenuation coefficient can be expressed as ⁇ lb (ts, tb).
  • the attenuation coefficient of the soft part of the high-energy image can be expressed as ⁇ hs (ts, tb)
  • the attenuation coefficient of the bone part can be expressed as ⁇ hb (ts, tb).
  • Attenuation coefficients ⁇ ls (ts, tb), ⁇ hs (ts, tb), ⁇ lb (ts, tb), and ⁇ hb (ts, tb) are simply omitted from (ts, tb). Attenuation coefficients ⁇ ls, ⁇ hs, ⁇ lb, ⁇ hb shall be expressed.
  • the initial value derivation unit 34 uses the body thickness estimated by the body thickness derivation unit 32 as the initial value ts0 of the thickness ts of the soft part. Since the body thickness deriving portion 32 has a body thickness assuming that the subject H is composed of only the soft portion, the initial value tb0 of the bone thickness tb is 0. Further, as the initial values ⁇ ls0, ⁇ hs0, ⁇ lb0, and ⁇ hb0 of the attenuation coefficient, values corresponding to the initial values ts0 and tb0 of the thickness ts and tb of the soft and bone parts are derived.
  • the storage 23 stores a table that defines the relationship between the initial value ts0 of the thickness ts of the soft part and the initial values ⁇ ls0 and ⁇ bs0 of the attenuation coefficient of the soft part.
  • FIG. 3 is a diagram showing a table defining the relationship between the initial value ts0 of the thickness ts of the soft part and the initial values ⁇ ls0 and ⁇ hs0 of the attenuation coefficient of the soft part.
  • the initial value derivation unit 34 derives the initial values ⁇ ls0 and ⁇ hs0 of the attenuation coefficient of the soft part according to the initial value ts0 of the thickness ts of the soft part with reference to the table LUT1 stored in the storage 23.
  • the attenuation coefficient derivation unit 35 derives the attenuation coefficients ⁇ ls and ⁇ hs of the soft part and the attenuation coefficients ⁇ lb and ⁇ hb of the bone part for different energy distributions.
  • a low-energy image and a high-energy image are acquired by photographing the subject H with radiation having a different energy distribution.
  • the first radiographic image G1 is a low-energy image and the second radiographic image G2 is a high-energy image.
  • the pixel value G1 (x, y) of each pixel of the first radiation image G1 which is a low energy image and the pixel value G2 (x, y) of each pixel of the second radiation image G2 which is a high energy image correspond to each other.
  • G1 ⁇ sl ⁇ ts + ⁇ bl ⁇ tb (3)
  • G2 ⁇ sh ⁇ ts + ⁇ bh ⁇ tb (4)
  • Attenuation coefficients ⁇ ls (x, y), ⁇ hs (x, y), ⁇ lb (x, y), and ⁇ hb (x, y) are derived. There is a need to. Attenuation coefficients ⁇ ls (x, y), ⁇ hs (x, y), ⁇ lb (x, y), ⁇ hb (x, y) are functions of soft tissue thickness ts and bone thickness tb as described above.
  • ts ⁇ hb x G1- ⁇ lb x G2 ⁇ / ⁇ ls x ⁇ hb- ⁇ lb x ⁇ hs ⁇ (5)
  • tb ⁇ ls ⁇ G2- ⁇ hs ⁇ G1 ⁇ / ⁇ ls ⁇ ⁇ hb- ⁇ lb ⁇ ⁇ hs ⁇ (6)
  • the attenuation coefficients ⁇ ls (x, y), ⁇ hs (x, y), ⁇ lb (x, y), and ⁇ hb (x, y) on the right side of the equations (5) and (6) are the soft tissue thickness ts. And since it is expressed as a function of bone thickness tb, equations (5) and (6) cannot be solved algebraically.
  • the error functions EL and EH shown in the following equations (7) and (8) are set.
  • the error functions EL and EH correspond to the difference between the soft tissue attenuation coefficient x soft tissue thickness + bone attenuation coefficient x bone thickness value and each pixel value of the radiographic image for each different energy distribution. ..
  • the error function E0 shown in the equation (9) is set in the present embodiment.
  • the error function E0 is minimized, or the error function E0 is predetermined.
  • a combination of soft tissue thickness ts and bone thickness tb that is less than the threshold Th1 is derived.
  • the initial values of the soft tissue thickness ts, the bone thickness tb, and the attenuation coefficients ⁇ ls, ⁇ hs, ⁇ lb, and ⁇ hb used in this case are ts0, tb0, ⁇ ls0, ⁇ hs0, ⁇ lb0, ⁇ hb0 derived by the initial value derivation unit 34. Is used.
  • the attenuation coefficient used in the process of deriving the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb defines the relationship between the predetermined soft tissue thickness ts and the bone thickness tb and the attenuation coefficient. Derived by referring to the table.
  • the table is stored in the storage 23.
  • FIG. 4 is a diagram showing a table defining the relationship between the thickness ts of the soft part and the thickness tb of the bone part and the attenuation coefficient.
  • the table LUT2 three-dimensionally represents the relationship between the thickness ts of the soft part and the thickness tb of the bone part and the attenuation coefficient ⁇ . Although only one LUT2 is shown in FIG.
  • a table is prepared for each of the attenuation coefficients ⁇ ls, ⁇ hs, ⁇ lb, and ⁇ hb and stored in the storage 23.
  • the table LUT2 the larger the soft portion thickness ts and the bone portion thickness tb, the smaller the attenuation coefficient ⁇ becomes.
  • the attenuation coefficient derivation unit 35 derives the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb that minimize the error function E0, the attenuation coefficient ⁇ ls, ⁇ hs, ⁇ lb, and ⁇ hb are derived with reference to the table LUT2.
  • the subtraction unit 37 derives the soft tissue image Gs and the bone image Gb by the above equations (1) and (2) using the weighting coefficients ⁇ and ⁇ derived by the weight coefficient deriving unit 36.
  • FIG. 5 is a diagram showing a soft tissue image Gs and a bone image Gb. As shown in FIG. 5, in the soft part image Gs, the soft part in the subject H is extracted. Further, in the bone image Gb, the bone in the subject H is extracted.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the processing performed in the present embodiment. It is assumed that the first and second radiation images G1 and G2 are acquired by photographing and stored in the storage 23.
  • the image acquisition unit 31 acquires the first and second radiation images G1 and G2 from the storage 23 (step ST1).
  • the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness of the subject H (step ST2)
  • the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2 (step ST3). ).
  • the initial value derivation unit 34 derives the initial values ts0, tb0, ⁇ ls0, ⁇ hs0, ⁇ lb0, and ⁇ hb0 of the soft tissue thickness ts, the bone thickness tb, and the attenuation coefficient (initial value derivation; step ST4).
  • the attenuation coefficient deriving unit 35 derives the attenuation coefficients ⁇ ls, ⁇ hs, ⁇ lb, and ⁇ hb by deriving the soft tissue thickness ts and the bone thickness tb (step ST5).
  • the weighting coefficient deriving unit 36 derives the weighting coefficients ⁇ and ⁇ used by the subtraction unit 37 when performing the subtraction processing (step ST6). Then, the subtraction unit 37 performs the subtraction process according to the above equations (1) and (2) using the weighting coefficients ⁇ and ⁇ (step ST7). As a result, the soft tissue image Gs and the bone image Gb are derived. Then, the subtraction unit 37 stores the soft tissue image Gs and the bone image Gb in the storage 23 (step ST8), and ends the process. Instead of or in addition to storing the soft part image Gs and the bone part image Gb, the soft part image Gs and the bone part image Gb may be displayed on the display unit 8.
  • the composition of the human body includes a soft part and a bone part, but the bone part has a greater attenuation of radiation than the soft part, and the radiation after transmission shifts to a higher energy side. Therefore, in order to accurately separate the soft part and the bone part by the subtraction processing, it is desirable to derive the weighting coefficients ⁇ and ⁇ in consideration of the amount of bone in the subject H.
  • the attenuation coefficient for each different energy distribution for the soft tissue, the thickness of the soft tissue, the attenuation coefficient for each different energy distribution for the bone portion, and the thickness of the bone portion are changed from the initial values and are different.
  • the difference between the value of soft tissue attenuation coefficient x soft tissue thickness + bone attenuation coefficient x bone thickness and each pixel value of the radiographic image is minimized or the difference is predetermined.
  • the soft tissue attenuation coefficient and the bone attenuation coefficient for different energy distributions that are less than the threshold value are derived.
  • the thickness of the soft part and the bone part and the attenuation coefficient are derived so that the error function E0 in the above equation (9) is minimized or becomes less than the threshold value Th1. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to derive an attenuation coefficient that reflects the thickness of not only the soft part but also the bone part. Therefore, according to the present embodiment, the weighting coefficient for performing the subtraction processing is derived from the derived subtraction coefficient, and the weighting / subtraction processing is performed based on the derived weighting coefficient to derive the soft tissue image Gs and the bone portion. In the image Gb, unnecessary structures can be removed more accurately.
  • the body thickness of the subject H is derived by the body thickness extraction unit 32, but the present invention is not limited to this.
  • a predetermined average body thickness may be used without deriving the body thickness.
  • the initial value deriving unit 34 the initial values of the soft portion thickness ts and the attenuation coefficient are derived using the average body thickness.
  • the scattered radiation removing unit 33 removes the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2, but the present invention is not limited to this.
  • the subtraction processing and the weighting coefficient derivation processing may be performed without removing the scattered radiation components from the first and second radiation images G1 and G2.
  • the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired by the one-shot method, but the first and second radiographic images G1 and G2 are obtained by the so-called two-shot method in which imaging is performed twice. G2 may be acquired.
  • the position of the subject H included in the first radiation image G1 and the second radiation image G2 may shift due to the body movement of the subject H. Therefore, it is preferable to perform the processing of the present embodiment after aligning the subjects in the first radiation image G1 and the second radiation image G2.
  • the alignment process for example, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-255060 can be used.
  • the method described in JP-A-2011-255060 is a plurality of first band images and a plurality of second band images representing structures having different frequency bands for each of the first and second radiographic images G1 and G2.
  • the band image of the above is generated, the amount of misalignment of the positions corresponding to each other in the first band image and the second band image of the corresponding frequency band is acquired, and based on the amount of misalignment, the first radiation image G1 and The alignment with the second radiographic image G2 is performed.
  • the energy subtraction process is performed using the radiation image acquired in the system for capturing the radiation image of the subject using the first and second radiation detectors 5 and 6, but the detection unit
  • the present disclosure can be applied even when the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired by using the accumulative phosphor sheet.
  • two accumulative phosphor sheets are stacked and irradiated with radiation transmitted through the subject H, and the radiation image information of the subject H is accumulated and recorded on each accumulator phosphor sheet, and from each accumulator phosphor sheet.
  • the first and second radiographic images G1 and G2 may be acquired by reading the radiographic image information photoelectrically.
  • the two-shot method may also be used when the first and second radiographic images G1 and G2 are acquired using the accumulative phosphor sheet.
  • the photographing device 1A in the radiation image capturing system shown in FIG. 7 is a photographing device for acquiring a radiation image of the subject H lying on the photographing table 11.
  • the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7, and the second radiation detector 6 are arranged in order from the side closer to the radiation source 3.
  • a scattered radiation removing grid for removing the scattered radiation component scattered by the subject H among the radiation transmitted through the subject H between the top plate 11A of the photographing table 11 and the first radiation detector 5 (Hereinafter referred to simply as a grid) 10 are arranged.
  • the grid 10, the first radiation detector 5, the radiation energy conversion filter 7, and the second radiation detector 6 can be removed from the photographing table 11 by the mounting portion 11B provided on the lower surface of the top plate 11A of the photographing table 11. It is attached to.
  • the top plate 11A and the grid 10 of the photographing table 11 are interposed between the subject H and the first radiation detector 5. Further, in the photographing device 1 shown in FIG. 1 and the photographing device 1A shown in FIG. 7, air may be interposed between the subject H and the first radiation detector 5 at the time of photographing. In such a case, the radiation transmitted through the subject H is transmitted to the top plate 11A, the grid 10, and the air layer to be applied to the first radiation detector 5.
  • objects such as the top plate 11A, the grid 10, and air have unique radiation characteristics. Therefore, by transmitting the object, the quality of the primary ray component and the scattered ray component transmitted through the subject H changes according to the radiation characteristics of the object.
  • the scattered radiation cannot be completely removed, so that the radiation transmitted through the subject H contains a scattered radiation component. Therefore, in the present embodiment, an object intervening between the subject H and the first radiation detector 5 when estimating the body thickness distribution and removing the scattered radiation component using the first radiation image G1. It is preferable to consider the radiation characteristics of.
  • the primary radiation transmittance and the scattered radiation transmittance according to the type of the object intervening between the subject H and the first radiation detector 5 are determined by various imaging conditions and the body thickness distribution of the subject H. It is generated as a table or the like in advance according to the above, and is stored in the storage 23. Then, when the body thickness derivation unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 estimate the body thickness distribution of the subject H and remove the scattered radiation, the radiation characteristics of the object according to the body thickness distribution, that is, Obtain the primary ray transmittance and scattered ray transmittance of radiation.
  • the scattered radiation removing unit 33 acquires an estimated primary line image and an estimated scattered radiation image using the acquired radiation characteristics, imaging conditions, and body thickness distribution, and adds the estimated primary line image and the estimated scattered radiation image. To generate an estimated image. Further, the body thickness deriving unit 32 and the scattered radiation removing unit 33 repeatedly generate the estimated image and correct the body thickness distribution until the difference between the estimated image and the first radiation image G1 satisfies a predetermined termination condition. .. Then, the body thickness deriving unit 32 derives the body thickness distribution when the end condition is satisfied as the body thickness of the subject H.
  • the scattered radiation removing unit 33 subtracts the estimated scattered radiation image when the body thickness distribution satisfying the end condition is acquired from the first radiation image G1 to remove the scattered radiation component from the first radiation image G1. Remove. Thereby, the scattered radiation component can be removed from the first radiation image G1 in consideration of the radiation characteristics of the object interposed between the subject H and the first radiation detector. Similarly, the scattered radiation component can be removed from the second radiation image G2.
  • the radiation in the above embodiment is not particularly limited, and in addition to X-rays, ⁇ -rays, ⁇ -rays and the like can be applied.
  • the image acquisition unit 31, the body thickness derivation unit 32, the scattered ray removing unit 33, the initial value derivation unit 34, the attenuation coefficient derivation unit 35, and the weight coefficient derivation of the console 2 which is an energy subtraction processor.
  • various processors processors shown below can be used.
  • the various processors include CPUs, which are general-purpose processors that execute software (programs) and function as various processing units, as well as circuits after manufacturing FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) and the like.
  • Dedicated electricity which is a processor with a circuit configuration specially designed to execute specific processing such as programmable logic device (PLD), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), which is a processor whose configuration can be changed. Circuits and the like are included.
  • One processing unit may be composed of one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same type or different types (for example, a combination of a plurality of FPGAs or a combination of a CPU and an FPGA). ) May be configured. Further, a plurality of processing units may be configured by one processor.
  • one processor is configured by combining one or more CPUs and software. There is a form in which this processor functions as a plurality of processing units.
  • SoC System On Chip
  • the various processing units are configured by using one or more of the above-mentioned various processors as a hardware structure.
  • circuitry in which circuit elements such as semiconductor elements are combined can be used.
  • Imaging device 2 Computer 3 Radioactive source 5, 6 Radiation detector 7 Radiation energy conversion filter 8 Display unit 9 Input unit 10 Scattered ray removal grid 11 Imaging table 11A Top plate 11B Mounting unit 21 CPU 22 Memory 23 Storage 31 Image acquisition unit 32 Body thickness derivation unit 33 Scattered radiation removal unit 34 Initial value derivation setting unit 35 Attenuation coefficient derivation unit 36 Weight coefficient derivation unit 37 Subtraction unit G1 First radiation image G2 Second radiation image Gb Bone image Gs Soft tissue image LUT1, LUT2 table

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Abstract

画像取得部が、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する。減弱係数導出部が、軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を導出し、相違が最小となるまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を導出する。

Description

画像処理装置、方法およびプログラム
　本開示は、画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。
　従来より、被写体を構成する物質によって透過した放射線の減衰量が異なることを利用して、エネルギー分布が異なる２種類の放射線を被写体に照射して得られた２枚の放射線画像を用いたエネルギーサブトラクション処理が知られている。エネルギーサブトラクション処理とは、上記のようにして得られた２つの放射線画像の各画素を対応させて、画素間で適当な重み係数を乗算した上で減算（サブトラクト）を行って、特定の構造物を抽出した画像を取得する方法である。このようなエネルギーサブトラクション処理を行うことにより、例えば、胸部を撮影することにより取得した放射線画像から軟部を抽出した軟部画像を導出すれば、骨に邪魔されることなく軟部に現れた陰影を観察できる。逆に骨部を抽出した骨部画像を導出すれば、軟部に邪魔されることなく、骨部に現れた陰影を観察できる。
　また、エネルギーサブトラクション処理により取得された骨部画像を用いて、骨粗鬆症等の骨系疾患の診断に用いられる骨塩量を取得する手法も提案されている。例えば、特開２０１８－０１５４５３号公報には、照射された放射線に応じた電荷を蓄積する複数の画素を含む放射線検出器を２つ備え、これらの２つの放射線検出器が積層されて配置された放射線画像撮影装置が知られている。また、この種の放射線画像撮影装置において、各放射線検出器に照射された放射線の線量に応じた電気信号の各々を用いて、被写体の骨塩量を測定する技術が知られている。
　ところで、エネルギーサブトラクション処理を行う際の、エネルギー分布が異なる放射線より取得された２枚の放射線画像に対する重み係数は、異なるエネルギー分布の放射線のそれぞれに対する軟部および骨部の放射線減弱係数に基づいて導出される。ここで、物質は放射線エネルギーに依存した放射線減弱係数を有する。一方、被写体に照射された放射線が単色ではなく、あるエネルギー範囲に分布している場合、検出される放射線のエネルギー分布が、被写体に含まれる物質（人体であれば骨部および軟部）の厚さに依存して変化するビームハードニングという現象が生じる。すなわち、減弱係数は放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる。この現象がビームハードニングである。このため、重み係数を導出する際には、物質の放射線減弱係数を検出される放射線のエネルギー分布で重み付け平均した減弱係数が用いられる。なお、平均した減弱係数は物質の厚さに応じて異なるものとなる。
　ここで、エネルギーサブトラクション処理を行う際に使用する重み係数を導出するための減弱係数は、例えばエネルギー分布が低い方の低エネルギー放射線により取得された低エネルギー画像に基づいて、推測する等により求めている。このため、エネルギーサブトラクション処理を行う際には、全ての画素において同一の減弱係数が重み係数として用いられる。しかしながら、被写体内の物質の厚さは被写体の場所に応じて異なる。また、上述したように減弱係数は被写体内の物質の厚さに応じて異なる。したがって、例えば被写体を人体とした場合、軟部および骨部の厚さが部位に応じて一定であることはなく、全ての画素において同一の減弱係数を重み付け係数として用いたのでは、差分画像において不要な構造物を完全に除去することができない。その結果、軟部画像においては骨部が、骨部画像においては軟部が残ってしまうという問題がある。
　このため、エネルギー分布が異なる放射線により取得した２つの放射線画像間の各画素における放射線量の対数値の差、または各放射線画像間の各画素における放射線量の比または差と、サブトラクション処理を行う際の重み係数として使用する減弱係数との関係を予め求めておき、この関係を参照して減弱係数を導出し、導出した減弱係数を重み係数として用いてサブトラクション処理を行う手法が提案されている（特開２００２－１５２５９３号公報参照）。特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法において使用する放射線量の比または差は、被写体の厚さの違いによるビームハードニングの影響を反映しており、重み係数をビームハードニングの程度に応じて決めていることとなる。このため、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法によれば、ビームハードニングの影響を考慮して、軟部および骨部が適切に抽出された差分画像、すなわち軟部画像および骨部画像を得ることができる。
　しかしながら、上記特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法における放射線量の比または差は、被写体内の体内を構成する組成（軟部および骨部）によって放射線の減弱特性が異なることが考慮されていない。このため、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法では、組成割合が異なる場合に重み係数が最適にならないことがある。したがって、特開２００２－１５２５９３号公報に記載された手法により導出された重み係数を用いても、組織を精度よく分離できないことから、差分画像に不要な構造物が含まれてしまうおそれがある。
　本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、エネルギーサブトラクション処理により導出される差分画像において、不要な構造物をより精度よく除去できるようにすることを目的とする。
　本開示による画像処理装置は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する画像取得部と、
　軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を導出し、相違が最小となるまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を導出する減弱係数導出部とを備える。
　なお、本開示による画像処理装置においては、２つの放射線画像の相対応する画素間において重み付け減算を行うことにより、被写体の骨部を抽出した骨部画像および被写体の軟部を抽出した軟部画像を導出するサブトラクション処理を行うための重み係数を、減弱係数に基づいて導出する重み係数導出部をさらに備えるものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、２つの放射線画像の相対応する画素間において、重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、骨部画像および軟部画像を導出するサブトラクション部をさらに備えるものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、取得された２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去部をさらに備えるものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、散乱線除去部は、被写体と、２つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去するものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、２つの放射線画像は、被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの検出部に同時に照射することによって、２つの検出部により取得されたものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、被写体の体厚に基づいて、初期値を導出する初期値導出部をさらに備えるものであってもよい。
　また、本開示による画像処理装置においては、被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えるものであってもよい。
　本開示による画像処理方法は、軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
　軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を導出し、相違が最小となるまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を導出する。
　なお、本開示による画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
　本開示による他の画像処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
　記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
　軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
　軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を導出し、相違が最小となるまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を導出する処理を実行する。
　本開示によれば、導出される差分画像において不要な構造物を精度よく除去できる。
本開示の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影装置の概略構成図 本実施形態による画像処理装置の概略構成を示す図 軟部の厚さの初期値と減弱係数との関係を規定したテーブルを示す図 軟部の厚さおよび骨部の厚さと減弱係数との関係を規定したテーブルを示す図 軟部画像および骨部画像を示す図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本開示の他の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの概略構成図
　以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の実施形態による画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による放射線画像撮影システムは、エネルギー分布が異なる２つの放射線画像を撮影し、２つの放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行うためのものであり、撮影装置１と、本実施形態による画像処理装置を内包するコンソール２とを備える。
　撮影装置１は、第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６に、放射線源３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線等の放射線を、それぞれエネルギーを変えて照射するいわゆる１ショットエネルギーサブトラクションを行うための撮影装置である。撮影時においては、図１に示すように、放射線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、銅板等からなる放射線エネルギー変換フィルタ７、および第２の放射線検出器６を配置して、放射線源３を駆動させる。なお、第１および第２の放射線検出器５，６と放射線エネルギー変換フィルタ７とは密着されている。
　これにより、第１の放射線検出器５においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーの放射線による被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１が取得される。また、第２の放射線検出器６においては、軟線が除かれた高エネルギーの放射線による被写体Ｈの第２の放射線画像Ｇ２が取得される。第１および第２の放射線画像は、コンソール２に入力される。なお、本実施形態においては、被写体Ｈの撮影時には、被写体Ｈを透過した放射線の散乱線成分を除去する散乱線除去グリッドは使用されない。このため、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２には、被写体Ｈを透過した放射線の一次線成分および散乱線成分が含まれる。
　第１および第２の放射線検出器５，６は、放射線画像の記録および読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるＴＦＴ読出方式のもの、または読取り光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。
　コンソール２には表示部８および入力部９が接続されている。表示部８は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）あるいは液晶ディスプレイ等のディスプレイからなり、撮影により取得された放射線画像、後述する軟部画像および骨部画像、並びにコンソール２において行われる処理に必要な各種入力の補助を行う。
　入力部９は、キーボード、マウスまたはタッチパネル方式等の入力装置からなり、操作者による撮影装置１の操作の指示を受け付ける。また、撮影を行うために必要な、撮影条件等の各種情報の入力および情報の修正の指示も受け付ける。本実施形態においては、操作者が入力部９から入力した情報に従って、撮影装置１の各部が動作する。
　コンソール２には、本実施形態による画像処理プログラムを含むエネルギーサブトラクション処理プログラムがインストールされている。コンソール２が本実施形態による画像処理装置が適用されたエネルギーサブトラクション処理装置に対応する。本実施形態においては、コンソール２は、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。
　図２はコンソール２を構成するコンピュータにエネルギーサブトラクション処理プログラムをインストールすることにより実現される、本実施形態による画像処理装置を内包するエネルギーサブトラクション処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、エネルギーサブトラクション処理装置は、標準的なコンピュータの構成として、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、メモリ２２、ストレージ２３および通信部２４を備える。
　ストレージ２３は、ハードディスクドライブまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなり、撮影装置１の各部を駆動するためのプログラムおよびエネルギーサブトラクション処理プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。
　通信部２４は、不図示のネットワークを介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。
　メモリ２２には、各種処理をＣＰＵ２１に実行させるために、ストレージ２３に記憶されたエネルギーサブトラクション処理プログラム等が一時的に記憶される。エネルギーサブトラクション処理プログラムは、ＣＰＵ２１に実行させる処理として、撮影装置１に撮影を行わせてエネルギー分布が互いに異なる第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する画像取得処理、被写体Ｈの体厚を導出する体厚導出処理、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去処理、後述するエネルギーサブトラクション処理を行う際の重み係数を導出するための軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さの初期値を導出する初期値導出処理、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を最小とするかまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を、上記初期値を変更しつつ導出する減弱係数導出処理、導出された減弱係数に基づいて、サブトラクション処理を行うための重み係数を導出する重み係数導出処理、並びに第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の相対応する画素間において、上記重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、被写体Ｈの骨部を抽出した骨部画像および被写体Ｈの軟部を抽出した軟部画像を導出するサブトラクション処理を規定する。
　そして、ＣＰＵ２１がエネルギーサブトラクション処理プログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンソール２は、画像取得部３１、体厚導出部３２、散乱線除去部３３、初期値導出部３４、減弱係数導出部３５、重み係数導出部３６およびサブトラクション部３７として機能する。
　画像取得部３１は、放射線源３を駆動して被写体Ｈに放射線を照射し、被写体Ｈを透過した放射線を第１および第２の放射線検出器５，６により検出して、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する。この際、撮影線量、エネルギー分布、管電圧およびＳＩＤ等の撮影条件が設定される。撮影条件は、操作者による入力部９からの入力により設定すればよい。設定された撮影条件は、ストレージ２３に保存される。なお、エネルギーサブトラクション処理プログラムとは別個のプログラムにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してストレージ２３に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部３１は、ストレージ２３に保存された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を処理のためにストレージ２３から読み出すものとなる。なお、本実施形態においては、被写体Ｈの胸部から腹部を撮影して、胸部から腹部についての第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得するものとする。
　体厚導出部３２は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の少なくとも１つの画像に基づいて、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素毎に被写体Ｈの体厚を導出する。体厚は第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素毎に導出されるため、体厚導出部３２は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の少なくとも一方における体厚分布を導出することとなる。体厚の導出に際し、体厚導出部３２は、被写体Ｈに近い側の放射線検出器５により取得された第１の放射線画像Ｇ１を用いる。しかしながら、第２の放射線画像Ｇ２を用いてもよい。また、いずれの画像を用いる場合であっても、画像の低周波成分を表す低周波画像を導出し、低周波画像を用いて体厚を導出してもよい。
　本実施形態においては、体厚導出部３２は、第１の放射線画像Ｇ１における輝度分布が被写体Ｈの体厚の分布と一致するものと仮定し、第１の放射線画像Ｇ１の画素値を、被写体Ｈの軟部における減弱係数を用いて厚さに変換することにより、被写体Ｈの体厚を導出する。これに代えて、体厚導出部３２は、センサ等を用いて被写体Ｈの厚さを計測するものであってもよい。また、体厚導出部３２は、立方体あるいは楕円柱等のモデルで被写体Ｈの体厚を近似することにより体厚を導出するものであってもよい。また、体厚導出部３２は、例えば特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法等、任意の手法により、被写体Ｈの体厚を導出するものであってもよい。
　散乱線除去部３３は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる、被写体内において放射線が散乱することにより生じる散乱線成分を除去する。散乱線成分を除去する手法としては、例えば、特開２０１４－２０７９５８号公報および特開２０１５－０４３９５９号公報等に記載された任意の手法を用いることができる。特開２０１４－２０７９５８号公報に記載された手法は、放射線画像の撮影時に散乱線を除去するために使用が想定されるグリッドの特性を取得し、この特性に基づいて放射線画像に含まれる散乱線成分を導出し、導出された散乱線成分を用いて散乱線除去処理を行う手法である。特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法は、導出した体厚を用いて散乱線成分を導出して、放射線画像の散乱線除去処理を行う手法である。なお、以降の説明において、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像についても、参照符号としてＧ１，Ｇ２をそれぞれ用いるものとする。
　ここで、特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法を用いた場合の散乱線除去について説明する。特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法等を用いる場合、体厚の導出および後述する散乱線の除去のための散乱線成分の導出が同時に行われる。
このため、体厚の導出および散乱線の除去が、体厚導出部３２および散乱線除去部３３において、以下のように行われる。まず、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、初期体厚分布を有する被写体Ｈの仮想モデルを取得し、仮想モデルの撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像と、仮想モデルの撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像とを導出する。なお、推定一次線画像および推定散乱線画像の導出は、本実施形態においては、第１の放射線画像Ｇ１を用いて行うものとする。次いで、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して、推定画像を導出する。さらに、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが小さくなるように初期体厚分布を修正する。
　そして、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、修正した体厚分布を用いて推定画像を導出し、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが予め定められた終了条件を満たすまで、修正した体厚分布を用いた推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。体厚導出部３２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの体厚として導出する。散乱線除去部３３は、終了条件を満たした際の推定散乱線画像を第１の放射線画像Ｇ１から減算することにより、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去する。なお、散乱線除去部３３は、第２の放射線画像Ｇ２についても第１の放射線画像Ｇ１と同様に推定散乱線画像を導出し、導出した推定散乱線画像を第２の放射線画像Ｇ２から減算することにより、第２の放射線画像Ｇ２から散乱線成分を除去する。
　初期値導出部３４は、エネルギーサブトラクション処理を行う際の重み係数を導出するための、軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さの初期値を導出する。具体的には、低エネルギーの放射線についての軟部の減弱係数μｌｓ、高エネルギーの放射線についての軟部の減弱係数μｈｓ、軟部の厚さｔｓ、低エネルギーの放射線についての骨部の減弱係数μｌｂ、高エネルギーの放射線についての骨部の減弱係数μｈｂ、および骨部の厚さｔｂの初期値μｌｓ０、μｈｓ０、ｔｓ０、μｌｂ０、μｈｂ０、ｔｂ０を導出する。
　ここで、本実施形態においては、サブトラクション部３７は、後述するように重み係数導出部３６が導出した重み係数を用いて、下記の式（１），（２）に示すように、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を相対応する画素間で重み付け減算するサブトラクション処理を行うことにより、被写体Ｈにおける軟部が抽出された軟部画像Ｇｓおよび骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する。式（１）、（２）において、αおよびβが重み係数である。
　Ｇｓ（ｘ，ｙ）＝α・Ｇ２（ｘ，ｙ）－Ｇ１（ｘ，ｙ）　　（１）
　Ｇｂ（ｘ，ｙ）＝β・Ｇ２（ｘ，ｙ）－Ｇ１（ｘ，ｙ）　　（２）
　ここで、重み係数α、βと放射線の減弱係数との関係について説明する。放射線源３から出射される放射線はエネルギー分布を持ち、減弱係数も放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる、ビームハードニングという現象が生じる。ビームハードニングの程度は、被写体Ｈ内における軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂに依存するため、軟部の減弱係数μｓおよび骨部の減弱係数μｂは、ｔｓ、ｔｂの関数として、μｓ（ｔｓ，ｔｂ）、μｂ（ｔｓ，ｔｂ）と定義することができる。
　エネルギーサブトラクション処理においては、２つの異なるエネルギー分布を有する画像があるため、低エネルギー画像（本実施形態においては第１の放射線画像Ｇ１）の軟部の減弱係数はμｌｓ（ｔｓ，ｔｂ）、骨部の減弱係数はμｌｂ（ｔｓ，ｔｂ）と表すことができる。また、高エネルギー画像（本実施形態においては第２の放射線画像Ｇ２）の軟部の減弱係数はμｈｓ（ｔｓ，ｔｂ）、骨部の減弱係数はμｈｂ（ｔｓ，ｔｂ）と表すことができる。
　軟部画像Ｇｓを導出するためには、放射線画像に含まれる骨部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数αは骨部の減弱係数の比を用いて、α＝μｌｂ（ｔｓ，ｔｂ）／μｈｂ（ｔｓ，ｔｂ）により求めることができる。また、骨部画像Ｇｂを導出するためには、放射線画像に含まれる軟部のコントラストを消去する必要がある。このため、重み係数βは軟部の減弱係数の比を用いて、β＝μｌｓ（ｔｓ，ｔｂ）／μｈｓ（ｔｓ，ｔｂ）により求めることができる。なお、以降の説明においては、減弱係数μｌｓ（ｔｓ，ｔｂ）、μｈｓ（ｔｓ，ｔｂ）、μｌｂ（ｔｓ，ｔｂ）、μｈｂ（ｔｓ，ｔｂ）は、（ｔｓ，ｔｂ）を省略して、単に減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂと表すものとする。
　初期値導出部３４は、軟部の厚さｔｓの初期値ｔｓ０として、体厚導出部３２が推定した体厚を用いる。体厚導出部３２は、被写体Ｈが軟部のみからなると仮定した体厚であるため、骨部の厚さｔｂの初期値ｔｂ０は０となる。また、減弱係数の初期値μｌｓ０、μｈｓ０、μｌｂ０、μｈｂ０としては、軟部および骨部の厚さｔｓ、ｔｂの初期値ｔｓ０，ｔｂ０に応じた値を導出する。本実施形態においては、骨部の厚さｔｂの初期値ｔｂ０が０であるため、骨部の減弱係数μｌｂ０、μｈｂ０は０となる。軟部の減弱係数μｌｓ０、μｂｓ０は軟部の厚さｔｓの初期値ｔｓ０に応じた値が導出される。このために、本実施形態においては、軟部の厚さｔｓの初期値ｔｓ０と軟部の減弱係数の初期値μｌｓ０、μｂｓ０との関係を規定したテーブルがストレージ２３に記憶されている。
　図３は、軟部の厚さｔｓの初期値ｔｓ０と軟部の減弱係数の初期値μｌｓ０、μｈｓ０との関係を規定したテーブルを示す図である。初期値導出部３４は、ストレージ２３に保存されたテーブルＬＵＴ１を参照して、軟部の厚さｔｓの初期値ｔｓ０に応じた軟部の減弱係数の初期値μｌｓ０、μｈｓ０を導出する。
　減弱係数導出部３５は、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数μｌｓ、μｈｓおよび骨部の減弱係数μｌｂ、μｈｂを導出する。ここで、エネルギーサブトラクション処理のために、エネルギー分布が異なる放射線により被写体Ｈを撮影することにより、低エネルギー画像および高エネルギー画像が取得される。本実施形態においては、第１の放射線画像Ｇ１が低エネルギー画像であり、第２の放射線画像Ｇ２が高エネルギー画像となる。低エネルギー画像である第１の放射線画像Ｇ１の各画素の画素値Ｇ１（ｘ，ｙ）および高エネルギー画像である第２の放射線画像Ｇ２の各画素の画素値Ｇ２（ｘ，ｙ）は、対応する画素位置における軟部の厚さｔｓ（ｘ，ｙ）、骨部の厚さｔｂ（ｘ，ｙ）、および減弱係数μｌｓ（ｘ，ｙ）、μｈｓ（ｘ，ｙ）、μｌｂ（ｘ，ｙ）、μｈｂ（ｘ，ｙ）を用いて、下記の式（３）、（４）により表される。なお、式（３）、（４）においては（ｘ，ｙ）の記載は省略している。
　Ｇ１＝μｓｌ×ｔｓ＋μｂｌ×ｔｂ　　（３）
　Ｇ２＝μｓｈ×ｔｓ＋μｂｈ×ｔｂ　　（４）
　エネルギーサブトラクション処理を行うための重み係数α、βを導出するためには、減弱係数μｌｓ（ｘ，ｙ）、μｈｓ（ｘ，ｙ）、μｌｂ（ｘ，ｙ）、μｈｂ（ｘ，ｙ）を導出する必要がある。減弱係数μｌｓ（ｘ，ｙ）、μｈｓ（ｘ，ｙ）、μｌｂ（ｘ，ｙ）、μｈｂ（ｘ，ｙ）は、上述したように軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの関数として表されるため、減弱係数μｌｓ（ｘ，ｙ）、μｈｓ（ｘ，ｙ）、μｌｂ（ｘ，ｙ）、μｈｂ（ｘ，ｙ）を導出するためには、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂを導出する必要がある。式（３）、（４）をｔｓ、ｔｂについて解くと下記の式（５）、（６）となる。
　ｔｓ＝｛μｈｂ×Ｇ１－μｌｂ×Ｇ２｝／｛μｌｓ×μｈｂ－μｌｂ×μｈｓ｝（５）
　ｔｂ＝｛μｌｓ×Ｇ２－μｈｓ×Ｇ１｝／｛μｌｓ×μｈｂ－μｌｂ×μｈｓ｝（６）
　ここで、式（５）、（６）の右辺の減弱係数μｌｓ（ｘ，ｙ）、μｈｓ（ｘ，ｙ）、μｌｂ（ｘ，ｙ）、μｈｂ（ｘ，ｙ）は、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの関数として表されるため、式（５）、（６）を代数的に解くことはできない。
　このため、本実施形態においては、下記の式（７）、（８）に示すエラー関数ＥＬ、ＥＨを設定する。エラー関数ＥＬ，ＥＨが、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違に対応する。そして、エラー関数ＥＬ，ＥＨを同時に最小とするために、本実施形態においては、式（９）に示すエラー関数Ｅ０を設定する。そして、軟部の厚さｔｓ、骨部の厚さｔｂおよび減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂを初期値から変更しつつ、エラー関数Ｅ０を最小とするか、またはエラー関数Ｅ０が予め定められたしきい値Ｔｈ１未満となる軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの組み合わせを導出する。この際、最急降下法および共役勾配法等の最適化アルゴリズムを用いて、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂを導出することが好ましい。この際に用いる軟部の厚さｔｓ、骨部の厚さｔｂおよび減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂの初期値は、初期値導出部３４が導出したｔｓ０、ｔｂ０、μｌｓ０、μｈｓ０、μｌｂ０、μｈｂ０を用いる。
　ＥＬ＝Ｇ１－｛μｓｌ×ｔｓ＋μｂｌ×ｔｂ｝　　（７）
　ＥＨ＝Ｇ２－｛μｓｈ×ｔｓ＋μｂｈ×ｔｂ｝　　（８）
　Ｅ０＝ＥＬ2＋ＥＨ2　　（９）
　なお、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂを導出する過程において使用する減弱係数は、予め定められた軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと減弱係数との関係を規定したテーブルを参照して導出する。当該テーブルはストレージ２３に保存されている。図４は軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと減弱係数との関係を規定したテーブルを示す図である。図４に示すように、テーブルＬＵＴ２は、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂと、減弱係数μとの関係を３次元的に表すものとなっている。なお、図４には１つのＬＵＴ２のみを示しているが、テーブルは減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂのそれぞれについて用意されてストレージ２３に保存されている。ここで、テーブルＬＵＴ２は、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂが大きいほど、減弱係数μが小さい値となっている。
　減弱係数導出部３５は、エラー関数Ｅ０を最小とする軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂを導出すると、テーブルＬＵＴ２を参照して、減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂを導出する。
　重み係数導出部３６は、サブトラクション部３７がサブトラクション処理を行う際に使用する重み係数α、βを導出する。すなわち、重み係数導出部３６は、減弱係数導出部３５が導出した減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂを用いて、α＝μｌｂ／μｈｂおよびβ＝μｌｓ／μｈｓの演算を行って、重み係数α、βを導出する。
　サブトラクション部３７は、重み係数導出部３６が導出した重み係数α、βを用いて、上記式（１）、（２）により、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを導出する。図５は軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを示す図である。図５に示すように、軟部画像Ｇｓは、被写体Ｈ内の軟部が抽出されている。また、骨部画像Ｇｂは、被写体Ｈ内の骨部が抽出されている。
　次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図６は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、撮影により取得されてストレージ２３に保存されているものとする。処理を開始する指示が入力部９から入力されると、画像取得部３１が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２をストレージ２３から取得する（ステップＳＴ１）。次いで、体厚導出部３２が、被写体Ｈの体厚を導出し（ステップＳＴ２）、散乱線除去部３３が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去する（ステップＳＴ３）。
　次いで、初期値導出部３４が、軟部の厚さｔｓ、骨部の厚さｔｂおよび減弱係数の初期値ｔｓ０、ｔｂ０、μｌｓ０、μｈｓ０、μｌｂ０、μｈｂ０を導出する（初期値導出；ステップＳＴ４）。続いて、減弱係数導出部３５が、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂを導出することにより、減弱係数μｌｓ、μｈｓ、μｌｂ、μｈｂを導出する（ステップＳＴ５）。さらに、重み係数導出部３６が、サブトラクション部３７がサブトラクション処理を行う際に使用する重み係数α、βを導出する（ステップＳＴ６）。そして、サブトラクション部３７が、重み係数α、βを用いて、上記式（１）、（２）によりサブトラクション処理を行う（ステップＳＴ７）。これにより、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂが導出される。そして、サブトラクション部３７は、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂをストレージ２３に保存し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。なお、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂの保存に代えて、またはこれに加えて軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂを表示部８に表示するようにしてもよい。
　ここで、人体の組成としては、軟部および骨部が含まれるが、骨部は軟部よりも放射線の減弱が大きく、透過後の放射線がより高エネルギー側にシフトする状態となる。このため、サブトラクション処理により、軟部と骨部とを精度よく分離するためには、被写体Ｈ内の骨の量を考慮して重み係数α、βを導出することが望ましい。
　本実施形態によれば、軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、軟部の厚さ、骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、軟部の減弱係数×軟部の厚さ＋骨部の減弱係数×骨部の厚さの値と、放射線画像の各画素値との相違を最小とするかまたは相違が予め定められたしきい値未満となる、異なるエネルギー分布毎の軟部の減弱係数および骨部の減弱係数を導出するようにした。具体的には、上記式（９）におけるエラー関数Ｅ０を最小とするかまたはしきい値Ｔｈ１未満となるように、軟部および骨部の厚さ、並びに減弱係数を導出するようにした。このため、本実施形態によれば、軟部のみならず骨部の厚さを反映させた減弱係数を導出することができる。したがって、本実施形態によれば、導出した減弱係数からサブトラクション処理を行うための重み係数を導出し、導出した重み係数に基づいて重み付け減算処理を行うことにより、導出される軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂにおいて、不要な構造物をより精度よく除去できる。
　なお、上記実施形態においては、体厚導出部３２において被写体Ｈの体厚を導出しているが、これに限定されるものではない。体厚を導出することなく、予め定められた平均的な体厚を用いるようにしてもよい。この場合、初期値導出部３４においては、平均的な体厚を用いて、軟部の厚さｔｓおよび減弱係数の初期値が導出される。
　また、上記実施形態においては、散乱線除去部３３により，第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去しているが、これに限定されるものではない。例えば、撮影時に散乱線除去フィルタを用いた場合、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去することなく、サブトラクション処理および重み係数導出の処理を行うようにしてもよい。
　また、上記実施形態においては、１ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得しているが、撮影を２回行ういわゆる２ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得してもよい。２ショット法の場合、被写体Ｈの体動により、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に含まれる被写体Ｈの位置がずれる可能性がある。このため、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２において、被写体の位置合わせを行った上で、本実施形態の処理を行うことが好ましい。位置合わせの処理としては、例えば特開２０１１－２５５０６０号公報に記載された手法を用いることができる。特開２０１１－２５５０６０号公報に記載された手法は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２のそれぞれについての、周波数帯域が異なる構造物を表す複数の第１の帯域画像および複数の第２の帯域画像を生成し、対応する周波数帯域の第１の帯域画像および第２の帯域画像における、互いに対応する位置の位置ずれ量を取得し、位置ずれ量に基づいて第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像Ｇ２との位置合わせを行うようにしたものである。
　また、上記実施形態においては、第１および第２の放射線検出器５，６を用いて被写体の放射線画像を撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いてエネルギーサブトラクション処理を行っているが、検出部として蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、本開示を適用できることはもちろんである。この場合、２枚の蓄積性蛍光体シートを重ねて被写体Ｈを透過した放射線を照射して、被写体Ｈの放射線画像情報を各蓄積性蛍光体シートに蓄積記録し、各蓄積性蛍光体シートから放射線画像情報を光電的に読み取ることにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得すればよい。なお、蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、２ショット法を用いるようにしてもよい。
　また、上記実施形態においては、立位で被写体Ｈを撮影しているが、図７に示すように、臥位で被写体Ｈを撮影してもよい。図７に示す放射線画像撮影システムにおける撮影装置１Ａは、撮影台１１に仰臥した被写体Ｈの放射線画像を取得するための撮影装置である。図７に示す撮影装置１Ａにおいては、放射線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、放射線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６が配置されている。また、撮影台１１の天板１１Ａと第１の放射線検出器５との間に、被写体Ｈを透過した放射線のうち、被写体Ｈにより散乱された散乱線成分を除去するための散乱線除去グリッド（以下単にグリッドとする）１０が配置されている。グリッド１０、第１の放射線検出器５、放射線エネルギー変換フィルタ７および第２の放射線検出器６は、撮影台１１の天板１１Ａの下面に設けられた取付部１１Ｂにより、撮影台１１に取り外し可能に取り付けられている。
　図７に示す撮影装置１Ａを用いた場合、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間には、撮影台１１の天板１１Ａおよびグリッド１０が介在している。また、図１に示す撮影装置１および図７に示す撮影装置１Ａにおいて、撮影時に被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に空気が介在する場合がある。このような場合、被写体Ｈを透過した放射線は、天板１１Ａおよびグリッド１０、さらには空気層を透過して第１の放射線検出器５に照射されることとなる。ここで、天板１１Ａ、グリッド１０および空気等の物体は固有の放射線特性を有している。このため、物体を透過することにより、被写体Ｈを透過した一次線成分および散乱線成分の線質が、物体の放射線特性に応じて変化する。なお、グリッド１０を用いても、散乱線は完全には除去することができないため、被写体Ｈを透過した放射線には散乱線成分が含まれることとなる。したがって、本実施形態において、第１の放射線画像Ｇ１を用いての体厚分布の推定および散乱線成分の除去を行う際に、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に介在する物体の放射線特性を考慮することが好ましい。
　具体的には、被写体Ｈと第１の放射線検出器５との間に介在する物体の種類に応じた放射線の一次線透過率および散乱線透過率を、各種撮影条件および被写体Ｈの体厚分布に応じて予めテーブル等として生成しておき、ストレージ２３に保存しておく。そして、体厚導出部３２および散乱線除去部３３が、被写体Ｈの体厚分布の推定および散乱線除去を行う際に、テーブルを参照して、体厚分布に応じた物体の放射線特性、すなわち放射線の一次線透過率および散乱線透過率を取得する。また、散乱線除去部３３は、取得した放射線特性、撮影条件および体厚分布を用いて、推定一次線画像および推定散乱線画像を取得し、推定一次線画像と推定散乱線画像とを加算して推定画像を生成する。さらに、体厚導出部３２および散乱線除去部３３は、推定画像と第１の放射線画像Ｇ１との違いが予め定められた終了条件を満たすまで推定画像の生成および体厚分布の修正を繰り返し行う。そして、体厚導出部３２は、終了条件を満たした際の体厚分布を、被写体Ｈの体厚として導出する。また、散乱線除去部３３は、終了条件を満たした体厚分布を取得した際の推定散乱線画像を第１の放射線画像Ｇ１から減算することにより、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去する。これにより、被写体Ｈと第１の放射線検出器との間に介在する物体の放射線特性も考慮して、第１の放射線画像Ｇ１から散乱線成分を除去することができる。また、同様にして第２の放射線画像Ｇ２からも散乱線成分を除去することができる。
　また、上記実施形態における放射線は、とくに限定されるものではなく、Ｘ線の他、α線またはγ線等を適用することができる。
　また、上記実施形態において、例えば、エネルギーサブトラクション処理装置であるコンソール２の画像取得部３１、体厚導出部３２、散乱線除去部３３、初期値導出部３４、減弱係数導出部３５、重み係数導出部３６およびサブトラクション部３７といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field　Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
　１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
　複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。
　　　１，１Ａ　　撮影装置
　　　２　　コンピュータ
　　　３　　放射線源
　　　５、６　　放射線検出器
　　　７　　放射線エネルギー変換フィルタ
　　　８　　表示部
　　　９　　入力部
　　　１０　　散乱線除去グリッド
　　　１１　　撮影台
　　　１１Ａ　　天板
　　　１１Ｂ　　取付部
　　　２１　　ＣＰＵ
　　　２２　　メモリ
　　　２３　　ストレージ
　　　３１　　画像取得部
　　　３２　　体厚導出部
　　　３３　　散乱線除去部
　　　３４　　初期値導出設定部
　　　３５　　減弱係数導出部
　　　３６　　重み係数導出部
　　　３７　　サブトラクション部
　　　Ｇ１　　第１の放射線画像
　　　Ｇ２　　第２の放射線画像
　　　Ｇｂ　　骨部画像
　　　Ｇｓ　　軟部画像
　　　ＬＵＴ１、ＬＵＴ２　　テーブル

Claims (10)

  1. 　軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する画像取得部と、
    　前記軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、前記軟部の厚さ、前記骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および前記骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、前記軟部の減弱係数×前記軟部の厚さ＋前記骨部の減弱係数×前記骨部の厚さの値と、前記放射線画像の各画素値との相違を導出し、該相違が最小となるまたは該相違が予め定められたしきい値未満となる、前記異なるエネルギー分布毎の前記軟部の減弱係数および前記骨部の減弱係数を導出する減弱係数導出部とを備えた画像処理装置。
  2. 　前記２つの放射線画像の相対応する画素間において重み付け減算を行うことにより、前記被写体の前記骨部を抽出した骨部画像および前記被写体の前記軟部を抽出した軟部画像を導出するサブトラクション処理を行うための重み係数を、前記減弱係数に基づいて導出する重み係数導出部をさらに備えた請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記２つの放射線画像の相対応する画素間において、前記重み係数を用いた重み付け減算を行うことにより、前記骨部画像および前記軟部画像を導出するサブトラクション部をさらに備えた請求項２に記載の画像処理装置。
  4. 　取得された前記２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する散乱線除去部をさらに備えた請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  5. 　前記散乱線除去部は、前記被写体と、前記２つの放射線画像を取得するための検出部との間に介在する物体の放射線特性に基づいて、前記２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する請求項４に記載の画像処理装置。
  6. 　前記２つの放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの検出部に同時に照射することによって、前記２つの検出部により取得されたものである請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  7. 　前記被写体の体厚に基づいて、前記初期値を導出する初期値導出部をさらに備えた請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  8. 　前記被写体の体厚を導出する体厚導出部をさらに備えた請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 　軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
    　前記軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、前記軟部の厚さ、前記骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および前記骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、前記軟部の減弱係数×前記軟部の厚さ＋前記骨部の減弱係数×前記骨部の厚さの値と、前記放射線画像の各画素値との相違を導出し、該相違が最小となるまたは該相違が予め定められたしきい値未満となる、前記異なるエネルギー分布毎の前記軟部の減弱係数および前記骨部の減弱係数を導出する画像処理方法。
  10. 　軟部および骨部を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する手順と、
    　前記軟部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、前記軟部の厚さ、前記骨部についての異なるエネルギー分布毎の減弱係数、および前記骨部の厚さを初期値から変更しつつ、異なるエネルギー分布毎に、前記軟部の減弱係数×前記軟部の厚さ＋前記骨部の減弱係数×前記骨部の厚さの値と、前記放射線画像の各画素値との相違を導出し、該相違が最小となるまたは該相違が予め定められたしきい値未満となる、前記異なるエネルギー分布毎の前記軟部の減弱係数および前記骨部の減弱係数を導出する手順とをコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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