(57)【要約】      （修正有）【課題】被検体の被曝を低減しつつも、良好な画質の画像を得ることができるＸ線診断装置を提供する。【解決手段】Ｘ線診断装置は、Ｘ線源３、グリッド６、Ｘ線検出器７、第１画像発生部、第１画像のデータから空間周波数帯域の異なる複数の第２画像のデータを発生する第２画像発生部、複数の第２画像に対して個々にノイズ低減処理を施す複数のノイズ低減処理部、複数の第２画像の一に対して散乱線補正処理を施す補正部、ノイズ低減処理を施された複数の第２画像と散乱線補正処理を施された第２画像とを合成することにより最終画像を発生する最終画像発生部とを具備する。【選択図】図１
2014113479.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線源と、
被検体を透過したＸ線から散乱線を除去するグリッドと、
前記グリッドを透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器の検出結果に基づいて第1画像のデータを発生する第1画像発生部と、
前記第1画像のデータから、前記第1画像よりも低解像度の複数の低解像度画像のデータを発生する第２画像発生部と、
前記低解像度画像のデータの少なくとも一つを、前記グリッドに固有の直接線量に対する散乱線量の第１比率よりも低い第２比率を有する目標グリッドに対応する少なくとも一つの第２画像のデータに補正する補正部と
を具備することを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項２】
前記複数の低解像度画像のデータに基づいて複数の周波数帯域データを発生する周波数帯域データ発生部と、
前記複数の周波数帯域データに含まれるノイズを低減するノイズ低減処理部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のＸ線診断装置。
【請求項３】
前記ノイズが低減された複数の周波数帯域データと前記第２画像のデータとを合成することにより第３画像のデータを発生する第３画像発生部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載のＸ線診断装置。
【請求項４】
前記補正部は、前記第2画像データをフーリエ変換したデータに、前記第１グリッドおよび前記第２グリッドに関する前記比率と前記第１グリッドおよび前記第２グリッドを透過する散乱線の点広がり関数とを用いて定義される係数を乗じることで得られるデータを逆フーリエ変換することにより、前記低解像度画像を補正することを特徴とする請求項１に記載のＸ線診断装置。
【請求項５】
前記補正部は、前記第2画像データをフーリエ変換したデータに、前記第１グリッドおよび前記第２グリッドに関する前記比率と前記第１グリッドおよび前記第２グリッドを透過する散乱線の点広がり関数とを用いて定義される係数を乗じることで得られるデータを逆フーリエ変換することにより、目標グリッドに対応する第２画像のデータに補正することを特徴とする請求項４に記載のＸ線診断装置。
【請求項６】
前記係数は、前記Ｘ線源に印加される管電圧、前記Ｘ線の照射野および被検体の体厚に基づいて決定されることを特徴とする請求項５に記載のＸ線診断装置。
【請求項７】
Ｘ線を発生するＸ線源と、
被検体を透過したＸ線から散乱線を除去するグリッドと、
前記グリッドを透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器の検出結果に基づき、第１画像のデータを生成する画像生成部と、
前記第１画像のデータから、透過するＸ線に含まれる直接線量に対する散乱線量の比率が前記グリッドにおける当該比率よりも小さい値となる目標グリッドに対応する第２画像データに補正する補正部と、
を備えることを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項８】
前記補正部は、前記第１画像データをフーリエ変換したデータに、前記第１グリッドおよび前記第２グリッドに関する前記比率と前記第１グリッドおよび前記第２グリッドを透過する散乱線の点広がり関数とを用いて定義される係数を乗じることで得られるデータを逆フーリエ変換することにより、前記第２画像データを求めることを特徴とする請求項７に記載のＸ線診断装置。
【請求項９】
前記係数は、前記Ｘ線源に印加される管電圧、前記Ｘ線の照射野、及び前記被写体の厚さに基づいて決定されることを特徴とする請求項８記載のＸ線診断装置。
【請求項１０】
前記第１画像データから前記グリッドに起因して生じる干渉縞を除去する除去処理部をさらに備え、
前記補正部は、前記除去処理部によって前記干渉縞が除去された後の前記第１画像データを前記第２画像データに補正することを特徴とする請求項９に記載のＸ線診断装置。
【請求項１１】
前記除去処理部は、前記第１画像データに干渉縞の並び方向に対するローパスフィルタ処理を施し、これにより得られる画像データを前記第１画像データから減算することにより干渉縞の画像データを求め、求めた干渉縞の画像データに干渉縞の並び方向と垂直の方向に対するローパスフィルタ処理を施し、これにより得られる画像データを前記第１画像データから減算することにより、前記第１画像データから干渉縞を除去することを特徴とする請求項１０に記載のＸ線診断装置。
【請求項１２】
前記第１画像データに含まれるノイズを低減するノイズ低減処理部をさらに備え、
前記補正部は、前記ノイズ低減処理部によってノイズが低減された後の前記第１画像データを前記第２画像データに補正することを特徴とする請求項１１に記載のＸ線診断装置。
【請求項１３】
Ｘ線を発生するＸ線源と、
被写体を透過したＸ線から散乱線を除去するグリッドと、
前記グリッドを透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器の検出結果に基づき、第１画像データを生成する画像生成部と、
前記第１画像データをダウンサンプリングすることによって複数の低解像度画像データを生成する低解像度画像生成部と、
前記低解像度画像データに対し、透過するＸ線に含まれる直接線量に対する散乱線量の比率が前記グリッドにおける当該比率よりも小さい値となる目標グリッドに対応する第２画像データに補正する補正部と、
を備えることを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項１４】
前記複数の低解像度画像データに基づいて複数の周波数帯域データを生成する周波数帯域データ生成部と、
前記複数の周波数帯域データに含まれるノイズを低減するノイズ低減処理部と、を更に有することを特徴とする請求項７記載のＸ線診断装置。
【請求項１５】
Ｘ線を発生するＸ線源と、
被検体を透過したＸ線から散乱線を除去するグリッドと、
前記グリッドを透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線検出器の検出結果に基づいて第１画像のデータを発生する第１画像発生部と、
前記第１画像のデータから空間周波数帯域の異なる複数の周波数帯域データと一つの低解像度の背景データである第２画像を発生する第２画像発生部と、
前記複数の周波数帯域データに対して個々にノイズ低減処理を施す複数のノイズ低減処理部と、
前記第２画像に対して散乱線補正処理を施す補正部と、
前記ノイズ低減処理を施された複数の周波数帯域データと、前記散乱線補正処理を施された第２画像とを合成することにより最終画像を発生する最終画像発生部とを具備することを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項１６】
前記第２画像発生部は、入力画像の低空間周波数成分を通過するための前段ローパスフィルタと、前記前段ローパスフィルタの出力画像の解像度を低下させるためのダウンサンプリング処理部と、前記ダウンサンプリング処理部の出力画像の解像度を高めるためのアップサンプリング処理部と、前記アップサンプリング処理部の出力画像の低空間周波数成分を通過するための後段ローパスフィルタと、前記入力画像から前記後段ローパスフィルタの出力画像を差分する差分処理部とからなる複数のセットを有する
ことを特徴とする請求項１５記載のＸ線診断装置。
【請求項１７】
前記複数のノイズ低減処理部は、フィルタ強度が異なる複数のコヒーレントフィルタであることを特徴とする請求項１５記載のＸ線診断装置。
【請求項１８】
前記補正部は、前記複数の第２画像に対して周波数空間上で散乱線成分を低減することを特徴とする請求項１５記載のＸ線診断装置。
【請求項１９】
前記補正部は、前記グリッドに固有の直接線量に対する散乱線量の比率、前記グリッドよりも散乱線の除去性能が高い目標グリッドに関する比率、前記グリッドを通過する散乱線に関する点広がり関数、前記目標グリッドを通過する散乱線に関する点広がり関数に基づいて前記散乱線成分を低減することを特徴とする請求項１８記載のＸ線診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、Ｘ線により被検体の内部形態を表す画像データを発生するＸ線診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体に入射したＸ線は、被検体内で散乱を起こす。このとき生じた散乱Ｘ線（散乱線）は、画像のコントラストや鮮鋭度を低下させ、画像診断に悪影響を及ぼす。そこで、乱線を除去すべく、Ｘ線吸収の少ない中間物質（例えばアルミニウムやファイバー）と鉛はくを交互に配置したグリッドを、Ｘ線検出器の検出面側に配置することが一般的である。
【０００３】
ＦＰＤ（Flat Panel Detector）をＸ線検出器とする場合、ＦＰＤの画素とグリッド格子の干渉縞が画像に発生することがある。この干渉縞の発生を防ぐためには、例えばグリッドの格子密度をＦＰＤの画素ピッチに一致させたり、ＦＰＤにて入力信号を変換できない程に高い格子密度を採用したりする必要がある。なお、現在の技術において安定的に製造可能な最大の格子密度は、およそ８０ＬＰ／ｃｍである。
【０００４】
格子密度を画素ピッチに一致させる場合、非常に高いピッチ精度が必要であるため、グリッドの中間物質はアルミニウムに限定される。また、例えば８０ＬＰ／ｃｍのように高い格子密度を採用する場合、格子比をある程度自由に指定するならば、やはり中間物質はアルミニウムに限定される。いずれの場合も、紙の類のファイバーなどに比べて金属であるアルミニウムの方が高い剛性を有し、精度のよい加工が可能であることが理由である。アルミニウムを中間物質として用いるグリッドは、ファイバーを中間物質として用いるグリッドに比べて直接線の透過率が劣る。
【０００５】
このように限定された仕様のグリッドを使用する場合、以下のような通常の被曝低減策を実施すると、いずれの場合も画質が低下する。・グリッド格子比を下げる。  
この場合、散乱線の割合が増えるためにノイズが増加し、画像のコントラストが低下する。・Ｘ線透視、撮影の線量を下げる。  
この場合、信号成分が減少し、カンタムノイズが増加する。・Ｘ線透視、撮影の線質を上げる（管電圧を上げる、線質フィルタを厚くする）。  
この場合、散乱線の割合が増え、信号成分が減少する。
【０００６】
以上のように、ＦＰＤをＸ線検出器とするＸ線診断装置においては、画質を維持したまま被曝の低減を図ることが困難である。
【０００７】
関連する技術として特開平５−２４４５０８号公報がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする課題は、被検体の被曝を低減しつつも、良好な画質の画像を得ることが可能なＸ線診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態に係るＸ線診断装置は、Ｘ線源、グリッド、Ｘ線検出器、第１画像発生部、第１画像のデータから空間周波数帯域の異なる複数の第２画像のデータを発生する第２画像発生部、複数の第２画像に対して個々にノイズ低減処理を施す複数のノイズ低減処理部、複数の第２画像の一に対して散乱線補正処理を施す補正部、ノイズ低減処理を施された複数の第２画像と散乱線補正処理を施された第２画像とを合成することにより最終画像を発生する最終画像発生部とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図1は一実施形態に係るＸ線透視撮影装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】図２は同実施形態に係る画像補正部の要部構成を示すブロック図である。
【図３】図３は同実施形態に係る干渉縞除去処理部による処理の流れを示す図である。
【図４】図４は同実施形態に係るＬＰＦ処理の周波数特性の一例を示す図である。
【図５】図５は同実施形態に係る散乱線補正処理部による処理の流れを示す図である。
【図６】図６は変形例に係る散乱線補正処理部を説明するための図である。
【図７】図７は第２の実施形態に係る画像補正部の要部構成を示すブロック図である。
【図８】図８は周波数帯域データおよび背景データの周波数特性グラフの一例を示す図である。
【図９】図９は図８における１つの周波数帯域データのみを抽出したグラフを示す図である。
【図１０】図１０は背景データと点広がり関数のフーリエ変換との関係の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
一実施形態につき、図面を参照しながら説明する。  
本実施形態では、Ｘ線診断装置の一例として、被検体の透視および撮影を行うＸ線透視撮影装置１を開示する。
【００１２】
（Ｘ線診断装置）  
図１は、Ｘ線透視撮影装置１の要部構成を示すブロック図である。  
Ｘ線透視撮影装置１は、Ｘ線高電圧部２、Ｘ線管３（Ｘ線源）、Ｘ線可動絞り４、天板５、グリッド６（第１グリッド）、ＦＰＤ７（Ｘ線検出器）、ＡＤ変換器８（画像発生部）、画素値演算部９、画像補正部１０、画像処理部１１、画像表示部１２、システム制御部１３、およびＸ線制御部１４を備える。
【００１３】
Ｘ線高電圧部２は、商用交流電源などから供給される電源に基づき高電圧を発生し、この高電圧をＸ線管３に印加する。Ｘ線高電圧部２は、変圧器式、インバータ式、およびコンデンサ式のいずれを用いてもよい。
【００１４】
Ｘ線管３は、Ｘ線高電圧部２から印加される管電圧や管電流に応じた線量・線質のＸ線を発生する。
【００１５】
Ｘ線可動絞り４は、Ｘ線管３から発生されるＸ線を、被検体Ｐの関心領域に対して絞り込むための装置である。例えばＸ線可動絞り４は、スライド可能な４枚の絞り羽根を有し、これら絞り羽根をスライドさせることでＸ線を絞り込む。
【００１６】
天板５は、被検体Ｐを載せるベッドである。ＦＰＤ７は、天板５の下方に設けられる。ＦＰＤ７は、Ｘ線管３が発生したＸ線を検出する多数の検出素子を有する。これら検出素子は、被検体Ｐを透過したＸ線を電荷に変換して蓄積する。
【００１７】
グリッド６は、例えばＸ線吸収の少ない中間物質と鉛はくを交互に配置し、各鉛はくをグリッド面に鉛直な方向でグリッド中心線上にある１点に向けて傾斜させた集束グリッドである。但し、グリッド６は、各鉛はくを平行に配置した平行グリッドであってもよい。グリッド６は、天板５とＦＰＤ７の間に設けられ、被検体Ｐを透過したＸ線から散乱線の一部を除去する。
【００１８】
ＡＤ変換器８は、ＦＰＤ７に蓄積された電荷をＸ線管３から被検体ＰへのＸ線の照射に同期して読み出すとともに、読み出した電荷（アナログ信号）をＡＤ変換してＸ線画像データを発生する。ＡＤ変換器８は、発生したＸ線画像データを画素値演算部９に出力する。
【００１９】
画素値演算部９は、ＡＤ変換器８から入力されたＸ線画像データに対して演算ＲＯＩ（関心領域）を設定し、このＲＯＩ内の平均画素値、最大画素値、最小画素値、中央画素値、最頻画素値などの統計量を演算し、システム制御部１３およびＸ線制御部１４に出力する。また、画素値演算部９は、ＡＤ変換器８から入力されたＸ線画像データを画像補正部１０に出力する。システム制御部１３は、画素値演算部９から画素値に関する統計量が入力されると、この統計量を画像補正部１０に転送する。
【００２０】
画像補正部１０は、画素値演算部９から入力されたＸ線画像データに対して各種の補正を施す。この補正の詳細については後述する。画像補正部１０は、補正後のＸ線画像データを画像処理部１１に出力する。
【００２１】
画像処理部１１は、画像補正部１０から入力されるＸ線画像データに対して表示のための画像処理（空間フィルタ処理、ウィンドウ変換、ガンマカーブ処理等）を施す。画像処理部１１は、画像処理後のＸ線画像データを画像表示部１２に出力する。
【００２２】
画像表示部１２は、画像処理部１１から入力されるＸ線画像データに基づく画像などを表示する。
【００２３】
システム制御部１３は、図示せぬ操作卓からユーザが入力するコマンドに応じて、Ｘ線透視撮影装置１の各部を制御する。例えばシステム制御部１３は、各絞り羽根の停止位置を指定するＸ線可動絞り情報をＸ線可動絞り４に出力する。Ｘ線可動絞り４は、このＸ線可動絞り情報に基づいて各絞り羽根を動作させる。また、システム制御部１３は、Ｘ線制御部１４に管電圧や管電流の目標値などのＸ線条件を出力する。その他にも、システム制御部１３は、Ｘ線管３、Ｘ線可動絞り４、天板５、グリッド６およびＦＰＤ７が設けられる透視撮影台を制御したり、ＦＰＤ７を制御したりする。
【００２４】
Ｘ線制御部１４は、このＸ線条件にて示される目標値の管電圧および管電流をＸ線高電圧部２からＸ線管３に印加させる。Ｘ線条件を変化させることにより、システム制御部１３は、Ｘ線管３が発生するＸ線の線質や線量を調整することができる。Ｘ線制御部１４は、画素値演算部９から入力される統計量に基づいて、透視の自動輝度調整（ＡＢＣ：Auto Brightness Control）を行う機能を備える。（グリッド）  
グリッド６について説明する。  
本実施形態では、被検体Ｐの被曝を低減すべく、例えば以下の仕様のグリッド６を採用する。
【００２５】
格子密度Ｎ：グリッド６によりＸ線画像に生じる干渉縞の周波数ｆがＦＰＤ７のナイキスト周波数ｆａの１／２からナイキスト周波数ｆａの範囲（ｆａ／２＜ｆ＜ｆａ）で、できるだけ大きいこと。格子密度Ｎは、単位長さあたりの鉛はくの数であり、鉛はくの間隔をＤ、鉛はくの厚さをｄとすると、Ｎ＝１／（Ｄ＋ｄ）と定義される。格子密度Ｎがナイキスト周波数ｆａより大きい場合、干渉縞はＮがｆａで折り返った周波数ｆ（ｆ＝２・ｆａ−Ｎ）に発生する。従って、例えばＦＰＤ７の画素サイズが０.１４８ｍｍである場合、格子密度Ｎが３４〜５０ＬＰ／ｃｍ程度の範囲内で、３４ＬＰ／ｃｍにより近いことが好ましい。この条件を満たすことにより、後述の干渉縞の除去に係る処理が容易となる。
【００２６】
格子比ｒ，中間物質：直接線の透過率ができるだけ高いこと。格子比ｒは、鉛はくの間隔をＤ、鉛はくの高さをｈとすると、ｒ＝ｈ：Ｄと定義される。例えば格子比ｒを６：１〜１０：１程度とし、中間物質をファイバーとする。
【００２７】
さらに、上記の仕様のグリッド６を用いた場合にＦＰＤ７にて検出される直接線量が、従来の一般的なグリッドを用いる場合の直接線量にできるだけ近づくように、Ｘ線管３に発生させるＸ線の線量・線質を設定する。例えばグリッド６の仕様がｒ＝６：１〜１０：１，Ｎ＝３４〜５０ＬＰ／ｃｍ，中間物質＝ファイバーである場合、従来の一般的なグリッドの仕様をｒ＝１５：１，Ｎ＝８０ＬＰ／ｃｍ，中間物質＝アルミニウムとすると、Ｘ線管３に発生させるＸ線の線量を従来に対する７０〜９０％程度とし、管電圧を従来に比べて１０〜２０ｋＶ程度上げて線質を硬くする。
【００２８】
以上のようなグリッド６の仕様および線量，線質を採用すると、被検体Ｐの被曝量を低減できる反面、散乱線の増加を招き、ＳＮ比の低下およびコントラストの低下が生じる。さらに、従来と同様に干渉縞がＸ線画像データ中に現れると予想される。
【００２９】
そこで本実施形態では画像補正部１０により、Ｘ線画像データから干渉縞を除去し、ＳＮ比の低下によりＸ線画像データに生じるノイズを低減し、Ｘ線画像データのコントラストを改善する。
【００３０】
（画像補正部）
画像補正部１０の詳細について説明する。  
図２は、画像補正部１０の要部構成を示すブロック図である。画像補正部１０は、干渉縞除去処理部１００、ノイズ低減処理部１０１、散乱線補正処理部１０２、およびシステム情報処理部１０３を備える。各処理部１００〜１０３は、それぞれが独立したプロセッサなどの部品を備える回路であってもよいし、１つのプロセッサによりソフトウェア的に実現される機能であってもよい。
【００３１】
以下、干渉縞除去処理部１００、ノイズ低減処理部１０１、および散乱線補正処理部１０２が実行する処理について説明する。
【００３２】
［干渉縞除去処理部］
干渉縞除去処理部１００は、画素値演算部９から入力されるＸ線画像データからグリッド６による干渉縞を除去するための処理を実行する。
【００３３】
干渉縞除去処理部１００が実行する処理の流れを図３に示す。画素値演算部９から画像補正部１０に入力されるＸ線画像データを原画像データＩ０と称し、原画像データＩ０に含まれる画素の列方向をｘ方向、行方向をｙ方向と定義する。グリッド６による干渉縞は、ｙ方向と平行に発生しているものとする。この場合、干渉縞の並び方向とｘ方向が一致する。
【００３４】
先ず干渉縞除去処理部１００は、低周波成分が通過する１次元空間フィルタ（ＬＰＦ：Low Pass Filter）処理Ｓ１１を原画像データＩ０のｘ方向に施す。ＬＰＦ処理Ｓ１１のカーネルサイズは、例えば（ｘ，ｙ）＝（３１，１）とする。ＬＰＦ処理Ｓ１１の周波数特性の一例を図４に示す。横軸は空間周波数（ＬＰ／ｃｍ）であり、縦軸はＬＰＦのゲインである。既述のグリッド６の仕様により、干渉縞の周波数ｆはナイキスト周波数ｆａの１／２からナイキスト周波数ｆａの範囲（ｆａ／２＜ｆ＜ｆａ）にある。ゲインは、０以上かつ１以下の範囲で設定される。ＬＰＦ処理Ｓ１１においては、ゲインが０である周波数帯域の成分が除去され、ゲインが１である周波数帯域の成分がＬＰＦ処理の影響を受けずに残る。このゲインを、干渉縞の周波数ｆの直前で急激に１から０に減少させる。このようなｘ方向のＬＰＦ処理Ｓ１１により、主に干渉縞の成分が除去されたＬＰＦ処理画像データＩ１が得られる。
【００３５】
通常、診断に必要な画像（被検体Ｐの内部形態を表す部分など）の周波数帯域は、ナイキスト周波数ｆａの１／２よりも十分小さい。したがって、図４に示すように干渉縞の周波数ｆの直前でゲインを０に落としたとしても、診断に必要な画像への影響はほとんど生じない。
【００３６】
Ｘ線画像データの収集には、ＦＰＤ７に含まれる１つの検出素子からの出力を１つの画素として画像データを構成するモードの他に、２×２や３×３の検出素子にて検出された電荷を平均して１画素とするモードも存在する。これらのモードによって、干渉縞の周波数ｆが異なる。また、モードによっては干渉縞が発生しない。これらのモードの種別は、システム制御部１３がシステム情報処理部１０３に通知する。システム情報処理部１０３は、モードごとに最適なカーネルサイズやゲインを予め記憶しており、システム制御部１３から通知されたモードの種別に対応するカーネルサイズやゲインを干渉縞除去処理部１００に通知する。干渉縞除去処理部１００は、システム情報処理部１０３から通知されたカーネルサイズやゲインを用いてＬＰＦ処理Ｓ１１を実行する。なお、干渉縞が発生しないモードである場合において、干渉縞除去処理部１００はＬＰＦ処理Ｓ１１をスキップしてもよい。
【００３７】
ＬＰＦ処理Ｓ１１の後、干渉縞除去処理部１００は、原画像データＩ０とＬＰＦ処理画像データＩ１との差分を求める差分処理Ｓ１２を実行する。これにより、主に干渉縞の成分にて構成される干渉縞画像データＩ２が得られる。
【００３８】
差分処理Ｓ１２の後、干渉縞除去処理部１００は、ｙ方向のＬＰＦ処理Ｓ１３を干渉縞画像データＩ２に施す。このＬＰＦ処理Ｓ１３において、干渉縞除去処理部１００は、ＬＰＦ処理Ｓ１１と同じカーネルサイズ（例えば（ｘ，ｙ）＝（１，３１））やゲインを用いてもよいし、ＬＰＦ処理Ｓ１１と異なる周波数、例えばより低い周波数成分だけを通過させるカーネルサイズやゲインを用いてもよい。このようなｙ方向のＬＰＦ処理Ｓ１３によって、より正確に干渉縞の成分を表す干渉縞画像データＩ３が得られる。
【００３９】
ＬＰＦ処理Ｓ１３の後、干渉縞除去処理部１００は、原画像データＩ０と干渉縞画像データＩ３との差分を求める差分処理Ｓ１４を実行する。これにより、原画像データＩ０から干渉縞が除去されたＸ線画像データＩ４が得られる。
【００４０】
以上で干渉縞を除去するための処理が完了する。干渉縞除去処理部１００は、Ｘ線画像データＩ４をノイズ低減処理部１０１に出力する。
【００４１】
［ノイズ低減処理部］  
ノイズ低減処理部１０１は、複数のノイズ低減処理部分を有し、干渉縞除去処理部１００から入力されたＸ線画像データＩ４から、本実施形態に係るグリッド６を採用したことに伴うＳＮ比の低下に起因して生じるノイズを低減するための処理を実行する。
【００４２】
ノイズを低減するための処理としては、種々の方法を採用することができる。例えば、ノイズを低減するための処理として、特許第４１７０７６７号公報に開示された「コヒーレントフィルタ」を採用してもよい。コヒーレントフィルタは、解像度を維持したままノイズを効果的に低減できる。コヒーレントフィルタでは、近傍の例えば３×３等の局所内画素を加重平均し、その加重平均値を局所中心画素の値とすることを基本として、周辺画素各々の重みを中心画素と周辺画素との間の類似度に従って変えることを特徴としたものである。ここで言う類似度とは、画素間で、解剖学的に近い組織、具体的には同じ脳動脈の支配下にある脳組織（毛細血管）どうしである可能性の度合いを示す指標であり、この類似度が高い画素に対しては高い重みを与え、逆に類似度が低い画素に対してはゼロに近い低い重みを与えることにより、ノイズ抑制を果たしながらも、空間分解能の低下を抑制することを可能としている。
【００４３】
さらに、被検体Ｐの透視を行う場合にあっては、「コヒーレントフィルタ」に係る処理に加え、時間方向のノイズを低減するための処理をＸ線画像データＩ４に施してもよい。このような処理としては、例えば特願２０１１−２５００６６号明細書等に開示された手法を採用することができる。
【００４４】
ノイズ低減処理部１０１によってノイズが低減された後のＸ線画像データを、Ｘ線画像データＩ５と称す。ノイズ低減処理部１０１は、Ｘ線画像データＩ５を散乱線補正処理部１０２に出力する。
【００４５】
［散乱線補正処理部］  
散乱線補正処理部１０２は、Ｘ線画像データＩ５に含まれる散乱線に基づく成分を低減する。  
但し、一般的に、散乱線による影響がゼロになるような強い補正を試みると、Ｘ線画像データＩ５における画素値の低い部分が全てゼロになるなどの弊害が生じることが知られている。そこで、散乱線補正処理部１０２は、Ｘ線画像データＩ５に含まれる散乱線に基づく成分をゼロにするのではなく、グリッド６よりも散乱線の除去性能が高い目標グリッド（第２グリッド）を使用した際に生じる散乱線に対応する成分に補正する。
【００４６】
先ず、散乱線補正処理部が実行する補正の理論について説明する。  
ノイズ低減処理部１０１から入力されるＸ線画像データＩ５をｑ1(ｘ,ｙ)と表し、目標グリッドを使用した際に得られるＸ線画像データをｑ0(ｘ,ｙ)と表すと、以下の式（１）（２）の方程式が成り立つ。
【００４７】
（１）:ｐ(ｘ,ｙ)＊(SPR1・psf1(ｘ,ｙ)＋δ)＝ｑ1(ｘ,ｙ)  （２）:ｐ(ｘ,ｙ)＊(SPR0・psf0(ｘ,ｙ)＋δ)＝ｑ0(ｘ,ｙ)  
ここに、ｐ(ｘ,ｙ)はＸ線管３にて発生し、被検体Ｐやグリッド６を透過してＦＰＤ７に入射した直接線によるＸ線画像データである。SPR1は、グリッド６を使用した際にＦＰＤ７に入射する散乱線量を、グリッド６を使用した際にＦＰＤ７に入射する直接線量にて除した値である。SPR0は、目標グリッドを使用した際にＦＰＤ７に入射する散乱線量を、目標グリッドを使用した際にＦＰＤ７に入射する直接線量にて除した値である。psf1(ｘ,ｙ)は、グリッド６を透過してＦＰＤ７に入射する散乱線について、積分値を１に正規化した点広がり関数である。psf0(ｘ,ｙ)は、目標グリッドを透過してＦＰＤ７に入射する散乱線について、積分値を１に正規化した点広がり関数である。δはデルタ関数である。また、“＊”はコンボリューションを表し、“・”は積を表す。
【００４８】
目標グリッドは、グリッド６よりも散乱線の除去性能が高いグリッドであるため、０＜SPR0＜SPR1の関係が成り立つ。換言すれば、この関係に基づいて目標グリッドを選定すればよい。
【００４９】
SPR0，SPR1は、管電圧、照射野の面積、および被検体厚により変化する。そこで、予め各種の管電圧、照射野の面積、および被検体厚の条件につき、ファントムを使用するなどしてSPR0，SPR1を求めておく。また、被検体厚は、管電圧、管電流の時間積、Ｘ線焦点−Ｘ線検出器間距離、設定線量、および平均画素値などの画素値の統計量を使用した実験式によって推定できる。そこで、予めこのような実験式を定めておく。psf0(ｘ,ｙ)，psf1(ｘ,ｙ)に関しては、最低１つずつ用意しておけば十分な精度の補正が行える。但し、より補正の精度を向上させるべく、SPR0，SPR1と同様の条件ごとに、異なる点広がり関数を用意してもよい。
【００５０】
上記のような式（１）をフーリエ変換すると以下の式（３）が得られ、式（２）をフーリエ変換すると以下の式（４）が得られる。
【００５１】
（３）:P(ｕ,ｖ)・(SPR1・PSF1(ｕ,ｖ)＋１)＝Ｑ1(ｕ,ｖ)  
（４）:P(ｕ,ｖ)・(SPR0・PSF0(ｕ,ｖ)＋１)＝Ｑ0(ｕ,ｖ)  
ここに、Ｐ(ｕ,ｖ)、PSF1(ｕ,ｖ)、Ｑ1(ｕ,ｖ)、Ｑ0(ｕ,ｖ)、およびPSF0(ｕ,ｖ)、は、それぞれｐ(ｘ,ｙ)、psf1(ｘ,ｙ)、ｑ1(ｘ,ｙ)、ｑ0(ｘ,ｙ)、およびpsf0(ｘ,ｙ)のフーリエ変換を表し、ｕはｘ方向の空間周波数を表し、ｖはｙ方向の空間周波数を表す。
【００５２】
式（３）（４）より、以下の式（５）が得られる。
【００５３】
（５）:Ｑ0(ｕ,ｖ)＝Ｑ1(ｕ,ｖ)・(SPR0・PSF0(ｕ,ｖ)＋１)／(SPR1・PSF1(ｕ,ｖ)＋１)
この式（５）を逆フーリエ変換することにより、目標画像（最終画像）であるＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)を求めることができる。
【００５４】
なお、目標画像（最終画像）であるＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)を第２画像と称する。第２画像は一定程度以上の散乱線補正効果を有する。
【００５５】
次に、散乱線の補正に関る処理の流れについて説明する。  
システム情報処理部１０３は、管電圧、照射野の面積、および被検体厚ごとに予め実測されたSPR0，SPR1から構成されるデータベースと、管電圧、管電流の時間積、Ｘ線焦点−Ｘ線検出器間距離、設定線量、および画素値の統計量から被検体厚を推定するための実験式と、予め定められたPSF0(ｕ,ｖ)，PSF1(ｕ,ｖ)とを記憶している。
【００５６】
透視や撮影の実施に伴い、システム制御部１３は、管電圧、管電流の時間積、Ｘ線焦点−Ｘ線検出器間距離、設定線量、および平均画素値などの画素値の統計量を、システム情報として画像補正部１０に通知する。
【００５７】
システム情報処理部１０３は、システム制御部１３から通知されたシステム情報に含まれる管電圧、管電流の時間積、Ｘ線焦点−Ｘ線検出器間距離、設定線量、および画素値の統計量と上述の実験式とを用いて被検体厚を推定する。さらに、システム情報処理部１０３は、当該推定した被検体厚と、システム制御部１３から通知されたシステム情報に含まれる管電圧および照射野の面積とに対応するSPR0，SPR1を上述のデータベースから抽出する。
【００５８】
散乱線補正処理部１０２が実行する処理の流れを図５に示す。
【００５９】
先ず、散乱線補正処理部１０２は、Ｘ線画像データｑ１(ｘ,ｙ)をフーリエ変換してＱ1(ｕ,ｖ)を求めるＦＴ処理Ｓ２１を実行する。
【００６０】
さらに、散乱線補正処理部１０２は、システム情報処理部１０３がデータベースから抽出したSPR0，SPR1を取得する取得処理Ｓ２２と、システム情報処理部１０３が記憶するPSF0(ｕ,ｖ)，PSF1(ｕ,ｖ)を取得する取得処理Ｓ２３とを実行する。
【００６１】
その後、散乱線補正処理部１０２は、取得処理Ｓ２２，Ｓ２３にて取得したSPR0，SPR1，PSF0(ｕ,ｖ)，PSF1(ｕ,ｖ)を用いて係数：(SPR0・PSF0(ｕ,ｖ)＋１)／(SPR1・PSF1(ｕ,ｖ)＋１)を演算する演算処理Ｓ２４を実行する。
【００６２】
演算処理Ｓ２４の後、散乱線補正処理部１０２は、ＦＴ処理Ｓ２１にて求めたＱ1(ｕ,ｖ)と、演算処理Ｓ２４の演算結果である係数との積を求める演算処理Ｓ２５を実行する。
【００６３】
最後に、散乱線補正処理部１０２は、演算処理Ｓ２５の演算結果を逆フーリエ変換するＩＦＴ処理Ｓ２６を実行することにより、Ｘ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)を得る。このような補正処理を経て発生されたＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)は、グリッド６よりも散乱線の除去性能が高い目標グリッドを使用した場合に得られるデータと略同一であるため、Ｘ線画像データｑ1(ｘ,ｙ)に比べてコントラストが改善する。
【００６４】
散乱線補正処理部１０２は、Ｘ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)を画像処理部１１に出力する。画像処理部１１は、既述の通り画像補正部１０から入力されるＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)に対して表示のための画像処理を施し、処理後のＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)を画像表示部１２に出力する。画像表示部１２は、画像処理部１１から入力されるＸ線画像データｑ0(ｘ,ｙ)に基づく画像を表示する。
【００６５】
以上説明したような補正を画像補正部１０が実行すれば、Ｘ線画像データに表れるグリッド６による干渉縞を除去し、Ｘ線画像データに表れるノイズを低減し、Ｘ線画像データのコントラストを改善することができる。
【００６６】
さらに、このような補正を導入したことにより、被曝量を低減することが可能な仕様のグリッド６を採用することができる。（第１の実施形態の変形例）
第1の実施形態にて開示した構成要素は、適宜変形することができる。
【００６７】
例えば、干渉縞除去処理部１００が実行する処理として、特開２０１１−１０８２９号公報に開示されたウェーブレット変換を用いた処理を採用してもよい。
【００６８】
また、散乱線補正処理部１０２が実行する処理を、図６に示す回路にて実現することもできる。この回路は、特許第２５０９１８１号公報に開示された第１図を変形したものである。２次元メモリ２０１、散乱線応答関数格納メモリ２０２、フィルタ係数演算回路２０３、逆フーリエ変換器２０４、フィルタ演算回路２０５、減算器２０６、およびＸ線架台２０７は、同公報第１図における２次元メモリ１、散乱線応答関数格納メモリ２、フィルタ係数演算回路３、逆フーリエ変換器４、フィルタ演算回路５、減算器６、およびＸ線架台７に相当する。当該変形例においては、さらに散乱線除去比率演算回路２０８および乗算器２０９を加えている。
【００６９】
散乱線除去比率演算回路２０８は、システム情報処理部１０３から管電圧、照射野の面積、および被検体厚などの条件を受け取り、この条件に対応する散乱線除去比率を演算する。散乱線除去比率は、グリッド６を用いた際の散乱線量のうちどれだけを削除すれば目標グリッドの散乱線量に補正できるかを表す係数である。散乱線除去比率は、管電圧、照射野の面積、および被検体厚などの条件により変化する。演算式は、予め実験結果などに基づいて設定しておけばよい。また、予め管電圧、照射野の面積、および被検体厚などの条件ごとの散乱線除去比率を実験的に求め、その結果を散乱線除去比率演算回路２０８のメモリ等に保存しておき、散乱線除去比率演算回路２０８がこのメモリから散乱線除去比率を選定するようにしてもよい。
【００７０】
乗算器２０９は、フィルタ係数演算回路２０３が演算したフィルタ係数に、散乱線除去比率演算回路２０８が演算した散乱線除去比率を掛け合わせることで当該フィルタ係数を補正する。逆フーリエ変換器２０４、フィルタ演算回路５、および減算器６は、このように補正された後のフィルタ係数を用いて処理を行う。
【００７１】
以上のような回路を用いた場合であっても、実際に収集したＸ線画像データを、散乱線量がゼロではない目標グリッドを用いた場合に得られるＸ線画像データに補正することができる。（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、重複説明は省略する。
【００７２】
Ｘ線透視撮影装置１の要部構成は、図１に示したものと同様である。本実施形態では、画像補正部１０の構成が第1の実施形態と相違する。
【００７３】
図７は、本実施形態に係る画像補正部１０の要部構成を示すブロック図である。  
同図に示すように、本実施形態における画像補正部１０は、干渉縞除去処理部１００、ノイズ低減処理部１０１、散乱線補正処理部１０２およびシステム情報処理部１０３に加え、分解セクション１１０および合成セクション１２０を備える。本実施形態では、画素値演算部９から画像補正部１０に入力されるＸ線画像データを原画像データｇ０と称す。
【００７４】
分解セクション１１０は、前段ローパスフィルタ１１１−１、ダウンサンプリングにより解像度を低下させるダウンサンプリング処理部１１１−２、アップサンプリングにより解像度を元の解像度に戻すアップサンプリング処理部１１２−１、後段ローパスフィルタ１１２−２、および加算器１１３にて構成される回路を１段目（図７における最上段）から６段目（図７における最下段）までに亘って接続したものである。
【００７５】
第１段目のフィルタ１１１−１は、原画像データｇ０にＬＰＦ処理を施す。ダウンサンプリング処理部１１１−２は、ＬＰＦ処理後の原画像データｇ０をダウンサンプリングすることによって、低解像度画像データｇ１を発生する。ダウンサンプリングは、例えばＬＰＦ処理後の原画像データｇ０から１つ置きの行における１つ置きの列の画素を抽出することにより行う。すなわち、低解像度画像データｇ１は原画像データｇ０の１／４のサイズとなる。
【００７６】
１段目のアップサンプリング処理部１１２−１は、低解像度画像データｇ１を構成する画素の列毎および行毎に「０」を補完する。フィルタ１１２−２は、この補完後の低解像度画像データｇ１にフィルタ１１１−１の各要素を4倍したＬＰＦ処理を施す。この補完により、低解像度画像データｇ１は、原画像データｇ０と同サイズとなる。
【００７７】
１段目の加算器１１３は、原画像データｇ０からアップサンプリング処理部１１２−１および後段ローパスフィルタ１１２−２を経た低解像度画像データｇ１を画素ごとに差し引くことで、周波数帯域データｂ０を発生する。
【００７８】
なお、低減フィルタ１１１および補完器１１２によるＬＰＦ処理には、例えば５×５程度のガウシアンフィルタを採用することができる。
【００７９】
２段目のローパスフィルタ１１１−１およびダウンサンプリング処理部１１１−２は、原画像データｇ０ではなく前段にて発生された低解像度画像データ、すなわち低解像度画像データｇ１を対象としてＬＰＦ処理とダウンサンプリングを行い、低解像度画像データｇ２を発生する。２段目のアップサンプリング処理部１１２−１および後段ローパスフィルタ１１２−２は、低解像度画像データｇ２を対象として補完とＬＰＦ処理を行う。２段目の加算器１１３は、低解像度画像データｇ１から補完器１１２を経た低解像度画像データｇ２を画素ごとに差し引くことで、周波数帯域データｂ１を発生する。
【００８０】
３段目以降のローパスフィルタ１１１−１およびダウンサンプリング処理部１１１−２、アップサンプリング処理部１１２−１および後段ローパスフィルタ１１２−２および加算器１１３も同様の処理を行う。その結果、各段のローパスフィルタ１１１−１およびダウンサンプリング処理部１１１−２により低解像度画像データｇ３〜ｇ６が発生され、各段の加算器１１３により周波数帯域データｂ２〜ｂ５が発生される。なお、以下の説明においては、６段目のローパスフィルタ１１１−１およびダウンサンプリング処理部１１１−２が発生した低解像度画像データｇ６を背景データとｇ６と称す。周波数帯域データｂ０〜ｂ５は空間周波数帯域の異なる複数の画像のデータを示す。
【００８１】
周波数帯域データｂ０〜ｂ５および背景データｇ６の周波数特性グラフの一例を図８に示す。さらに、同図における周波数帯域データｂ０のみを抽出したグラフを図９に示す。第１の実施形態にて説明したグリッド６の仕様により、干渉縞の周波数ｆはナイキスト周波数ｆａの１／２からナイキスト周波数ｆａの範囲（ｆａ／２＜ｆ＜ｆａ）にある。したがって、本例においては、グリッド６とＦＰＤ７との干渉縞に相当する成分の殆どが周波数帯域データｂ０に含まれる。そこで、１段目の加算器１１３は、発生した周波数帯域データｂ０を干渉縞除去処理部１００に出力する。さらに、本実施形態における干渉縞除去処理部１００は、周波数帯域データｂ０に対して干渉縞を除去するための処理を施す。この処理は、第１の実施形態において説明したものであってもよいし、変形例において説明したウェーブレット変換を用いた処理であってもよい。
【００８２】
図８に示した背景データｇ６と、点広がり関数psf1(ｘ,ｙ)をフーリエ変換して得られるPSF1(ｕ,ｖ)との関係の一例を図１０に示す。同図に示すように、本実施形態においては背景データｇ６の周波数領域がPSF1(ｕ,ｖ)をカバーしているものとする。そこで、６段目の低減フィルタ１１１は、発生した背景データｇ６を散乱線補正処理部１０２に出力する。さらに、散乱線補正処理部１０２は、背景データｇ６に対して散乱線に基づく成分を低減するための処理を施す。この処理は、第１の実施形態において説明したものであってもよいし、変形例において説明した回路を用いた処理であってもよい。以下、散乱線補正処理部１０２による処理を経た後の背景データｇ６を、背景データｇ６’と称す。
【００８３】
２〜６段目の加算器１１３は、発生した周波数帯域データｂ１〜ｂ５をノイズ低減処理部１０１に出力する。また、干渉縞除去処理部１００は、干渉縞を除去するための処理を施した後の周波数帯域データｂ０をノイズ低減処理部１０１に出力する。ノイズ低減処理部１０１は、入力された周波数帯域データｂ０〜ｂ５それぞれに対してノイズを低減するための処理を施す。この処理には、例えば第１の実施形態にて説明したコヒーレントフィルタを用いたものを採用できる。以下、ノイズ低減処理部１０１による処理を経た後の周波数帯域データｂ０，ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５を、それぞれ周波数帯域データｂ０’，ｂ１’，ｂ２’，ｂ３’，ｂ４’，ｂ５’と称す。
【００８４】
合成セクション１２０は、アップサンプリング処理部１２１−１、ローパスフィルタ１２１−１および加算器１２２にて構成される回路を１段目（図７における最下段）から６段目（図７における最上段）までに亘って接続したものである。
【００８５】
第１段目のアップサンプリング処理部１２１−１、ローパスフィルタ１２１−１は、背景データｇ６’を構成する画素の列毎および行毎に「０」を補完するとともに、この補完後の背景データｇ６’にＬＰＦ処理を施す。この補完により、背景データｇ６’は、周波数帯域データｂ５’と同サイズとなる。
【００８６】
１段目の加算器１２２は、アップサンプリング処理部１２１−１およびローパスフィルタ１２１−１を経た背景データｇ６’と周波数帯域データｂ５’とを画素ごとに足し合わせることで、加算データｇ５’を発生する。
【００８７】
第２段目のアップサンプリング処理部１２１−１およびローパスフィルタ１２１−１は、加算データｇ５’を構成する画素の列毎および行毎に「０」を補完するとともに、この補完後の加算データｇ５’にＬＰＦ処理を施す。この補完により、加算データｇ５’は、周波数帯域データｂ４’と同サイズとなる。
【００８８】
２段目の加算器１２２は、アップサンプリング処理部１２１−１およびローパスフィルタ１２１−１を経た加算データｇ５’と周波数帯域データｂ４’とを画素ごとに足し合わせることで、加算データｇ４’を発生する。
【００８９】
３段目以降のアップサンプリング処理部１２１−１、ローパスフィルタ１２１−１、および加算器１２２も同様の処理を行う。その結果、各段の加算器１２２により加算データｇ３’〜ｇ０’が順次発生される。以下、加算データｇ０’をＸ線画像データｇ０’と称す。
【００９０】
６段目の加算器１２２は、発生したＸ線画像データｇ０’を画像処理部１１に出力する。画像処理部１１は、第１の実施形態にて説明した通り、画像補正部１０から入力されるＸ線画像データｇ０’に対して表示のための画像処理を施し、処理後のＸ線画像データｇ０’を画像表示部１２に出力する。画像表示部１２は、画像処理部１１から入力されるＸ線画像データｇ０’に基づく画像を表示する。
【００９１】
以上説明した本実施形態の構成によれば、第１の実施形態と同様に、Ｘ線画像データに表れるグリッド６による干渉縞を除去し、Ｘ線画像データに表れるノイズを低減し、Ｘ線画像データのコントラストを改善することができる。特に、本実施形態のような多重解像度解析を用いれば、各解像度のレベルにてノイズを除去することができるので、ＳＮ比の大幅な改善に繋がる。（第２の実施形態の変形例）
第２の実施形態にて開示した構成要素は、適宜変形することができる。
【００９２】
例えば、周波数帯域データを得る数は、画像補正の目的を達成できるならば６層より多くてもよいし、６層未満であってもよい。
【００９３】
また、本実施形態では背景データｇ６に対して散乱線に基づく成分を低減するための処理を施す場合を例示したが、加算データｇ１’〜ｇ５’のいずれかが点広がり関数psf1(ｘ,ｙ)の周波数帯域を含むならば、その加算データに対して散乱線に基づく成分を低減するための処理を施してもよい。
【００９４】
さらに、干渉縞除去処理部１００および散乱線補正処理部１０２を多重解像度解析に組み込まなくてもよい。つまり、画素値演算部９からの原画像データｇ０を、まず干渉縞除去処理部１００に入力し、干渉縞を除去するための処理を施した後のデータを分解セクション１１０に出力し、合成セクション１２０からの加算データｇ０’を、最後に散乱線補正処理部１０２に入力し、散乱線に基づく成分を低減するための処理を施してもよい。
【００９５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９６】
１…Ｘ線透視撮影装置、３…Ｘ線管、６…グリッド、７…ＦＰＤ、８…ＡＤ変換器、９…画素値演算部、１０…画像補正部、１００…干渉縞除去処理部、１０１…ノイズ低減処理部、１０２…散乱線補正処理部、１０３…システム情報処理部、Ｓ１１，Ｓ１３…ＬＰＦ処理、Ｓ１２，Ｓ１４…差分処理、Ｓ２１…ＦＴ処理、Ｓ２２，Ｓ２３…取得処理、Ｓ２４，Ｓ２５…演算処理、Ｓ２６…ＩＦＴ処理。
【図１】
2014113479.tif 000003
【図２】
2014113479.tif 000004
【図３】
2014113479.tif 000005
【図４】
2014113479.tif 000006
【図５】
2014113479.tif 000007
【図６】
2014113479.tif 000008
【図７】
2014113479.tif 000009
【図８】
2014113479.tif 000010
【図９】
2014113479.tif 000011
【図１０】
2014113479.tif 000012