(57)【要約】 【課題】  放射線画像の所定の領域に複数の部位からの散乱線が入射しても、散乱線推定の精度を向上させることにより、適切に散乱線を低減した放射線画像を得ることができる放射線撮影装置を提供する。【解決手段】  本発明の放射線撮影装置は、放射線画像の所定の撮影領域に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法及び第２の推定方法で推定し、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに基づいて、前記所定の撮影領域の散乱線を算出する推定手段と、前記所定の撮影領域の前記放射線画像において、前記算出された散乱線を低減する散乱線低減手段と、を備える。【選択図】  図１
2018143701.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線画像の所定の撮影領域に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法及び第２の推定方法で推定し、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに基づいて、前記所定の撮影領域の散乱線を算出する推定手段と、
前記所定の撮影領域の前記放射線画像において、前記算出された散乱線を低減する散乱線低減手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項２】
前記第１の推定方法は、前記放射線画像の第１の撮影領域における被写体に適した推定方法であり、
前記第２の推定方法は、前記放射線画像の第２の撮影領域における前記被写体に適した推定方法であることを特徴とする請求項１に記載の放射線撮影装置。
【請求項３】
前記推定手段は、
前記放射線画像の第１の撮影領域における撮影部位に応じた第１のカーネルで前記散乱線を推定し、
前記放射線画像の第２の撮影領域における撮影部位に応じた第２のカーネルで前記散乱線を推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線撮影装置。
【請求項４】
前記推定手段は、
前記放射線画像を出力する放射線検出手段の第１の位置で撮影された第１の放射線画像における撮影部位に応じた前記第１の推定方法で、前記第１の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を推定し、
前記放射線検出手段の第２の位置で撮影された第２の放射線画像における撮影部位に応じた前記第２の推定方法で、前記第１の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を推定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項５】
前記放射線検出手段の前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記第１の放射線画像と前記第２の放射線画像とを位置合わせする位置合わせ手段を備え、
前記推定手段は、前記位置合わせされた前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに重み付けして、前記第１の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を算出することを特徴とする請求項４に記載の放射線撮影装置。
【請求項６】
前記所定の座標は、前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の中心であり、
前記推定手段は、前記第１の放射線画像の中心からの前記距離と前記第２の放射線画像の中心からの前記距離との比が小さいほど、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線の重み付けを大きくし、前記第２の推定方法で推定された前記散乱線の重み付けを小さくすることにより、前記第１の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を算出することを特徴とする請求項５に記載の放射線撮影装置。
【請求項７】
前記推定手段は、
前記第１の位置で撮影された前記第１の放射線画像における撮影部位に応じた前記第１の推定方法で、前記第２の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を推定し、
前記第２の位置で撮影された第２の放射線画像における撮影部位に応じた前記第２の推定方法で、前記第２の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を推定し、
前記位置合わせされた前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに重み付けして、前記第２の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を算出することを特徴とする請求項５又は６に記載の放射線撮影装置。
【請求項８】
前記放射線検出手段の前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記第１の放射線画像と前記第２の放射線画像とを位置合わせする位置合わせ手段を備え、
前記推定手段は、前記位置合わせされた前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の中心を結ぶ直線を垂線とする直線に挟まれた前記撮影領域のうち、前記第１の放射線画像の撮影領域と重複する領域において、前記第１の推定方法及び前記第２の推定方法で、前記第１の放射線画像の前記散乱線を推定する請求項４乃至７の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項９】
前記放射線検出手段の前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記第１の放射線画像と前記第２の放射線画像とを位置合わせする位置合わせ手段を備え、
前記推定手段は、前記位置合わせされた前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の中心を結ぶ直線を垂線とする直線に挟まれた前記撮影領域のうち、前記第２の放射線画像の撮影領域と重複する領域において、前記第１の推定方法及び前記第２の推定方法で、前記第２の放射線画像の前記散乱線を推定する請求項７又は８に記載の放射線撮影装置。
【請求項１０】
前記放射線検出手段の前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記散乱線が低減された前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像を合成する合成手段を備えることを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、画像認識により前記放射線画像から撮影部位を認識し、前記撮影部位が含まれるように、前記所定の撮影領域を設定することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の放射線撮影装置。
【請求項１２】
前記放射線検出手段の前記第１の位置と前記第２の位置とに基づいて、前記第１の放射線画像と前記第２の放射線画像とを位置合わせする位置合わせ手段を備え、
前記推定手段は、前記位置合わせされた前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、前記放射線画像の第１の撮影領域における撮影部位に応じた第１のカーネルと前記放射線画像の第２の撮影領域における撮影部位に応じた第２のカーネルとに重み付けして、前記重み付けされたカーネルで前記第１の放射線画像の少なくとも一部の前記散乱線を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の放射線撮影装置。
【請求項１３】
前記推定手段は、前記散乱線が算出される画素において、前記第１の放射線画像の画素値が所定の閾値以下である場合、前記第２の推定方法で推定された前記散乱線に対する重み付けを、前記画素値が小さいほど小さくすることを特徴とする請求項５又は６に記載の放射線撮影装置。
【請求項１４】
放射線を検出し、放射線画像を出力する放射線検出手段と、
前記放射線画像の所定の撮影領域に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法及び第２の推定方法で推定し、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに基づいて、前記所定の撮影領域の散乱線を算出する推定手段と、
前記所定の撮影領域の前記放射線画像において、前記算出された散乱線を低減する散乱線低減手段と、
を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
【請求項１５】
放射線画像の所定の撮影領域に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法及び第２の推定方法で推定する工程と、
前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに基づいて、前記所定の撮影領域の散乱線を算出する工程と、
前記所定の撮影領域の前記放射線画像において、前記算出された散乱線を低減する工程と、
を備えることを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項１６】
コンピュータを請求項１乃至１３の何れか１項に記載の放射線撮影装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線を用いた撮影では、被写体（例えば、人体）を直進透過した１次放射線と被写体の構造（例えば、人体構造）で散乱した放射線の散乱線（２次放射線）の２成分が発生する。この散乱線は、被写体の放射線画像のうち極めて低い周波数の成分として放射線画像に重畳するため、放射線画像全体のコントラストを低下させ、診断能を低下させる要因となる。
【０００３】
これを防ぐため、グリッドとよばれるスリット状の格子を被写体と放射線検出装置（放射線センサ）の間に設け、放射線発生装置から直進入射しない散乱線をグリッドにより放射線検出装置の前で遮ることで、放射線検出装置に散乱線が入射するのを低減している。グリッドは、一般的にコーン状に広がる１次放射線を透過するように焦点設計されており、正しい焦点距離と配置での使用が必要である。
【０００４】
医療現場では、全脊椎（背骨全体）又は下肢全長（足全体）などの長尺領域を放射線撮影の被写体とする長尺撮影が行われることがある。長尺撮影は、１つの放射線検出装置の撮影領域を超える長尺領域を撮影する。したがって、長尺撮影を行う場合、複数の放射線検出装置を並べて設置することで、撮影領域を拡大させることにより、長尺領域を複数の放射線検出装置で撮影する。
【０００５】
長尺撮影後に、各放射線検出装置から得られた放射線画像を位置合わせして合成することにより、被写体全体を含む長尺放射線画像を得ることができる。
【０００６】
従来の長尺撮影では、散乱線を抑制するにグリッドが使用される。複数の放射線検出装置を並べた長尺撮影用のグリッドは、非常に大きくて重いグリッドとなり、取り扱いが困難である。また、長尺撮影は、通常撮影とは撮影距離が異なるため、長尺撮影と通常撮影とで同一のグリッドで運用することはできない。一方の撮影に最適化したグリッドを使用すると、他方の撮影で線量不足やシェーディングの発生を引き起こすこととなり、画質低下や再撮影の原因となる。
【０００７】
そこで、特許文献１及び特許文献２のように、グリッドを使わずに散乱線を推定し補正をする単純放射線画像における散乱線推定技術が公開されている。
【０００８】
特許文献１及び特許文献２のように単純放射線撮影の場合、撮影する部位が限定されているため、散乱線の散乱状態は、撮影部位の構造から推定することができる。その散乱状態を表現したものが、散乱線推定用のカーネルである。散乱線推定用のカーネルを用いることで、部位に応じた適切な散乱線を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１６−１３１８０５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１９２８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、複数の部位が隣接する場合など、放射線画像の所定の領域に複数の部位からの散乱線が入射する。このとき、所定の領域の部位に応じたカーネルを用いる方法で散乱線を推定しても、散乱線推定を適切に行えない場合がある。この結果、散乱線の推定精度が低下してしまう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の放射線撮影装置は、放射線画像の所定の撮影領域に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法及び第２の推定方法で推定し、前記第１の推定方法で推定された前記散乱線と前記第２の推定方法で推定された前記散乱線とに基づいて、前記所定の撮影領域の散乱線を算出する推定手段と、前記所定の撮影領域の前記放射線画像において、前記算出された散乱線を低減する散乱線低減手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、放射線画像の所定の領域に複数の部位からの散乱線が入射しても、散乱線推定の精度を向上させることにより、適切に散乱線を低減した放射線画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る放射線撮影装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明に係る放射線撮影システムの一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る放射線撮影システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】放射線検出装置が隣接して配置されている状態を示す図である。
【図５】撮影領域の散乱線画像がカーネルで推定されることを示す図である。
【図６】散乱線の推定領域の一例を示す図である。
【図７】画像認識により複数の部位領域が検出されることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明における放射線撮影装置の構成図を図１に示す。放射線撮影装置は、画像取得部１０１、前処理部１０２、位置合わせ部１０３、散乱線推定部１０４、散乱線低減部１０５、合成部１０６、後処理部１０７、及び画像出力部１０８を備える。画像取得部１０１は、被写体を透過した放射線を入力し、放射線を画像化した生画像を出力する。前処理部１０２は、生画像を入力し、所定の前処理を施した画像（前処理済み画像）を生成し、出力する。
【００１５】
位置合わせ部１０３は、複数の前処理済み画像を入力し、位置合わせを行い、位置合わせパラメータを算出し、位置合わせパラメータを出力する。散乱線推定部１０４は、前処理済み画像を入力し、散乱線を推定し、推定された散乱線による散乱線画像を出力する。散乱線低減部１０５は、前処理済み画像と散乱線画像を入力し、前処理済み画像に散乱線低減処理を行い、散乱線低減処理された散乱線低減画像を出力する。
【００１６】
合成部１０６は、複数の散乱線低減画像と位置合わせパラメータを入力し、複数の散乱線低減画像を１つの長尺画像として合成し、長尺画像を出力する。後処理部１０７は、長尺画像を入力し、周波数処理や階調処理などの所定の後処理を施した画像（後処理済み画像）を生成し、出力する。画像出力部１０８は、後処理済み画像をモニタやＰＡＣＳなどの出力デバイスへと出力をする。
【００１７】
図２は、本発明に係る放射線撮影システムの一例を示す図である。コントロールＰＣ２０１、放射線検出装置２０２、及び放射線発生装置２０３が、信号線であるギガビットイーサ２０４で電気的に接続されている。複数の放射線検出装置２０２を用いた長尺撮影の場合は、複数の放射線検出装置がギガビットイーサ２０４につながる。信号線は、ギガビットイーサでなくてもＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や光ファイバーなどでもよい。ギガビットイーサ２０４には、表示部２０５、記憶部２０６、及びネットワークインタフェース部２０７が接続されている。
【００１８】
コントロールＰＣ２０１には、例えば、バス２０１１に対して、ＣＰＵ（中央演算装置）２０１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０１４、及び記憶部２０１５が接続されている。そして、コントロールＰＣ２０１には、ＵＳＢやＰＳ／２などで入力部２０８が接続され、ＶＧＡやＤＶＩなどで表示部２０９が接続される。このコントロールＰＣ２０１を介して、放射線検出装置２０２や表示部２０５などにコマンドが送られる。
【００１９】
コントロールＰＣ２０１では、撮影モードごとの処理内容が、ソフトウェアモジュールとして記憶部２０１５に格納され、不図示の指示手段によりＲＡＭ２０１３に読み込まれ、実行される。図１の画像取得部１０１は、放射線検出装置２０２に相当する。図１の前処理部１０２、位置合わせ部１０３、散乱線推定部１０４、散乱線低減部１０５、合成部１０６、及び後処理部１０７は、ソフトウェアモジュールとして記憶部２０１５に格納されている。
【００２０】
図１の前処理部１０２、位置合わせ部１０３、散乱線推定部１０４、散乱線低減部１０５、合成部１０６、及び後処理部１０７は、専用の画像処理ボードとして実装されてもよい。各処理部は、目的に応じて最適に実装されればよい。
【００２１】
図１の画像出力部１０８は、ギガビットイーサ２０４を介した表示部２０５、記憶部２０６、又はコントロールＰＣ２０１に接続された表示部２０９に相当する。
【００２２】
以上のような放射線撮影装置又は放射線撮影システムにおいて、本実施形態の動作について、その詳細を以下の実施形態に沿って説明する。
【００２３】
（第１の実施形態）
【００２４】
図１と図３を使い、処理の流れに沿って、第１の実施形態について説明する。図３は、本実施形態に係る放射線撮影システムの動作の一例を示すフローチャートである。画像取得部１０１は、放射線検出装置２０２によって画像を取得し、オフセット補正（暗電流補正）を行い、生画像を生成する（ステップ３０１）。例えば、２つの放射線検出装置を用いた長尺撮影の場合、２つの生画像が生成される。
【００２５】
次に、前処理部１０２が、生画像に対して前処理を行い、前処理済み画像を生成する（ステップ３０２）。前処理とは、放射線検出装置２０２のセンサの特性を補正する処理のことで、ゲイン補正や欠損補正などを行い、周辺画素の画素値との相関関係が保たれている状態にすることである。
【００２６】
次に、位置合わせ部１０３が、前処理済み画像を用いて、複数の放射線検出装置２０２の位置合わせを行うための位置合わせパラメータを算出する（ステップ３０３）。放射線検出装置２０２の位置情報は、放射線検出装置２０２を収納する立位撮影用のスタンド又は外撮影用のテーブルや放射線検出装置２０２に内蔵される位置センサなどのハードウェアデバイスから得ることができる。この位置情報を位置合わせパラメータとして利用することもできる。
【００２７】
ただし、位置合わせパラメータを取得するタイミングと放射線画像を撮影するタイミングで、位置情報にずれが生じてしまうことがある。そのため、放射線画像から位置情報を取得するほうが望ましい。
【００２８】
そこで、位置情報を算出するために、画像マッチング処理が行われる。長尺撮影を行う場合、隣接する複数の撮影領域の一部が重複するように、複数の放射線検出装置２０２が配置される。マッチング処理は、複数の撮影領域の重複領域を用いて行われる。一方の撮影領域における重複領域の一部をテンプレートとし、テンプレートの位置をシフトさせて、他方の撮影領域における重複領域（入力画像）との類似度Ｓを計算する。例えば、式（１）のような正規相互相関を用いて、類似度Ｓが算出される。
【００２９】
【数１】
2018143701.tif 000003
【００３０】
ｆ（ｉ,ｊ）は、一方の放射線画像の（ｉ,ｊ）における画素値により構成されるテンプレート画像である。ｇ（ｄｘ,ｄｙ）は、テンプレート画像のシフト量（ｄｘ,ｄｙ）における他方の放射線画像の画素値により構成される入力画像である。位置合わせ部１０３は、類似度Ｓが最大になったときの（ｄｘ,ｄｙ）を位置情報として算出する。位置合わせ部１０３は、この位置情報を位置合わせパラメータとして出力する。
【００３１】
式（１）ではシフト量を位置合わせパラメータとしたが、テンプレート画像の回転角度を位置合わせパラメータに加えてもよい。
【００３２】
次に、散乱線推定部１０４が、前処理済み画像の部位情報を取得する（ステップ３０４）。部位情報とは、撮影対象として撮影領域に含まれる部位であり、各前処理済み画像に撮影されている主な部位である。部位情報は、放射線画像の撮影を行う際に、ＲＩＳなどのシステムから取得されてもよいし、部位の解剖学的特徴に基づいて放射線画像から画像認識により取得されてもよい。
【００３３】
散乱線推定部１０４は、部位情報に対応するカーネルを選択する（ステップ３０５）。散乱線推定の方法は、例えば式（２）に示すようなモデルを使う。減衰する散乱線式“−ＰＬｏｇＰ”と散乱線推定用のカーネルとのコンボリューションをモデルとし、このモデルを解くことで推定散乱線ＳＣを算出する。ここで、Ｐは、被写体（例えば、人体）を直進透過した１次放射線とする。なお、散乱線の推定方法は、カーネルを用いる方法に限られず、公知の技術を用いる方法が適用可能である。
【００３４】
【数２】
2018143701.tif 000004
【００３５】
式（２）の散乱線推定用のカーネルは、パラメータＡとパラメータａを有するガウシアンモデルとして定義される。部位に応じて、最適なパラメータＡやパラメータａが設定される。各パラメータは、部位ごとに予め用意されているものから部位に応じて選択されてもよい。また、部位ごとに適切なカーネルが算出されてもよい。
【００３６】
次に、散乱線推定部１０４が、各前処理済み画像に対し、ステップ３０５で選択された散乱線推定用のカーネルを使用して散乱線推定をし、各撮影領域の散乱線画像を生成する（ステップ３０６）。ステップ３０６では、長尺撮影において重複する撮影領域のうち一方の撮影領域の部位情報に対応する第１のカーネルで一方の撮影領域の散乱線画像が生成され、他方の撮影領域の部位情報に対応する第２のカーネルで一方の撮影領域の散乱線画像が生成される。各散乱線画像は、式（２）のモデルを解くことで生成される。
【００３７】
図４は、放射線検出装置４０１，４０２が隣接して配置されている状態を示す図である。図５は、撮影領域に対応するカーネルと隣接する撮影領域に対応するカーネルで、撮影領域の散乱線画像が推定されることを示す図である。例えば、２つの放射線検出装置４０１，４０２を用いた長尺撮影の場合、第１のカーネル５０２と第２のカーネル５０３で散乱線推定を行うことで、放射線検出装置４０１の第１の撮影領域の散乱線画像が２つ生成される。
【００３８】
第１のカーネル５０７と第２のカーネル５０８で散乱線推定を行うことで、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域の散乱線画像が２つ生成される。そして、合計４つの散乱線画像５０４，５０５，５０９，５１０が生成される。
【００３９】
図４のように、２つの放射線検出装置４０１，４０２は、隣接して配置されている。放射線検出装置４０１の第１の撮影領域と放射線検出装置４０２の第２の撮影領域は、重複領域４１０を有する。
【００４０】
散乱線推定部１０４は、放射線画像を出力する放射線検出装置４０１の第１の位置で撮影された第１の放射線画像における撮影部位に応じた第１の推定方法（第１のカーネル５０２）で、第１の放射線画像の少なくとも一部の散乱線を推定する。また、散乱線推定部１０４は、放射線画像を出力する放射線検出装置４０２の第２の位置で撮影された第２の放射線画像における撮影部位に応じた第２の推定方法（第２のカーネル５０３）で、第１の放射線画像の少なくとも一部の散乱線を推定する。
【００４１】
散乱線推定部１０４は、放射線画像を出力する放射線検出装置４０１の第１の位置で撮影された第１の放射線画像における撮影部位に応じた第１の推定方法（第１のカーネル５０７）で、第２の放射線画像の少なくとも一部の散乱線を推定する。また、散乱線推定部１０４は、放射線画像を出力する放射線検出装置４０２の第２の位置で撮影された第２の放射線画像における撮影部位に応じた第２の推定方法（第２のカーネル５０８）で、第１の放射線画像の少なくとも一部の散乱線を推定する。
【００４２】
放射線検出装置４０１から出力された第１の前処理済み画像５０１が、式（３）に示すように、第１の前処理済み画像５０１の部位情報に対応する第１のカーネル５０２で散乱線推定され、散乱線画像５０４が生成される。ＳＣ１１は、第１のカーネル５０２で推定された放射線検出装置４０１の第１の撮影領域の推定散乱線である。Ｐ１は、被写体（例えば、人体）を直進透過し、放射線検出装置４０１の第１の撮影領域に入射した１次放射線である。第１のカーネル５０２は、パラメータＡ１とパラメータａ１を有するガウシアンモデルとして定義される。
【００４３】
【数３】
2018143701.tif 000005
【００４４】
このように、散乱線推定部１０４は、放射線画像の所定の撮影領域（第１の撮影領域）に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法（第１のカーネル）で推定する。第１の推定方法は、放射線画像の第１の撮影領域における被写体に適した推定方法である。本実施形態では、散乱線推定部１０４は、放射線画像の第１の撮影領域における撮影部位に応じた第１のカーネルで散乱線を推定する。
【００４５】
また、放射線検出装置４０２から出力された第２の前処理済み画像５０６が、式（４）に示すように、第２の前処理済み画像５０６の部位情報に対応する第２のカーネル５０８で散乱線推定され、散乱線画像５１０が生成される。ＳＣ２２は、第２のカーネル５０８で推定された放射線検出装置４０２の第２の撮影領域の推定散乱線である。Ｐ２は、被写体（例えば、人体）を直進透過し、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域に入射した１次放射線である。第２のカーネル５０８は、パラメータＡ２とパラメータａ２を有するガウシアンモデルとして定義される。
【００４６】
【数４】
2018143701.tif 000006
【００４７】
このように、散乱線推定部１０４は、放射線画像の所定の撮影領域（第２の撮影領域）に入射する放射線の散乱線を、第２の推定方法（第２のカーネル）で推定する。第２の推定方法は、放射線画像の第２の撮影領域における被写体に適した推定方法である。本実施形態では、散乱線推定部１０４は、放射線画像の第２の撮影領域における撮影部位に応じた第２のカーネルで散乱線を推定する。
【００４８】
本実施形態では、第１の前処理済み画像５０１が、式（５）に示すように、第２の前処理済み画像５０６の部位情報に対応する第２のカーネル５０３で散乱線推定され、散乱線画像５０５が生成される。ＳＣ１２は、第２のカーネル５０３で推定された放射線検出装置４０１の第１の撮影領域の推定散乱線である。Ｐ１は、被写体（例えば、人体）を直進透過し、放射線検出装置４０１の第１の撮影領域に入射した１次放射線である。第１のカーネル５０３は、パラメータＡ２とパラメータａ２を有するガウシアンモデルとして定義される。
【００４９】
【数５】
2018143701.tif 000007
【００５０】
このように、散乱線推定部１０４は、放射線画像の所定の撮影領域（第１の撮影領域）に入射する放射線の散乱線を、第２の推定方法（第２のカーネル）で推定する。本実施形態では、散乱線推定部１０４は、放射線画像の第２の撮影領域における撮影部位に応じた第２のカーネルで第１の撮影領域の散乱線を推定する。
【００５１】
また、第２の前処理済み画像５０６が、式（６）に示すように、第１の前処理済み画像５０１の部位情報に対応する第１のカーネル５０７で散乱線推定され、散乱線画像５０９が生成される。ＳＣ２１は、第１のカーネル５０７で推定された放射線検出装置４０２の第２の撮影領域の推定散乱線である。Ｐ２は、被写体（例えば、人体）を直進透過し、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域に入射した１次放射線である。第１のカーネル５０７は、パラメータＡ１とパラメータａ１を有するガウシアンモデルとして定義される。
【００５２】
【数６】
2018143701.tif 000008
【００５３】
このように、散乱線推定部１０４は、放射線画像の所定の撮影領域（第２の撮影領域）に入射する放射線の散乱線を、第１の推定方法（第１のカーネル）で推定する。本実施形態では、散乱線推定部１０４は、放射線画像の第１の撮影領域における撮影部位に応じた第１のカーネルで第２の撮影領域の散乱線を推定する。
【００５４】
次に、散乱線推定部１０４が、ステップ３０６で生成された散乱線画像５０４，５０５，５０９，５１０を使用し、補正済み散乱線画像を生成する（ステップ３０７）。散乱線推定部１０４は、第１の推定方法で推定された散乱線と第２の推定方法で推定された散乱線とに基づいて、所定の撮影領域の散乱線を算出し、補正済み散乱線画像を生成する。
【００５５】
図４に示すように、放射線検出装置４０１の撮影領域にある画素値を補正する場合、散乱線推定部１０４が、散乱線画像５０４，５０５を用いて、重み付け処理することで、放射線検出装置４０１の出力に対応する第１の補正済み散乱線画像を生成する。また、散乱線推定部１０４が、散乱線画像５０９，５１０を用いて、重み付け処理することで、放射線検出装置４０２の出力に対応する第２の補正済み散乱線画像を生成する。
【００５６】
補正済み散乱線画像を生成する際に、位置合わせ部１０３は、隣接する放射線検出装置４０１と放射線検出装置４０２の位置合わせをする。位置合わせは、ステップ３０３で算出した位置合わせパラメータを利用する。位置合わせ部１０３は、放射線検出装置４０１，４０２の第１の位置と第２の位置とに基づいて、第１の放射線画像と第２の放射線画像とを位置合わせする。
【００５７】
次に、散乱線推定部１０４が、位置合わせされた第１の放射線画像及び第２の放射線画像の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、第１の推定方法で推定された散乱線と第２の推定方法で推定された散乱線とに重み付けする。そして、散乱線推定部１０４が、重みづけ処理により、放射線画像（第１の放射線画像及び第２の放射線画像）の少なくとも一部の散乱線を算出する。
【００５８】
本実施形態では、所定の座標は、第１の放射線画像及び第２の放射線画像の中心（重心）である。散乱線推定部１０４が、各放射線検出装置４０１，４０２の重心（幾何学的な重心）を算出する。放射線検出装置４０１の重心は、第１の撮影領域の第１の重心４０３で、放射線検出装置４０２の重心は、第２の撮影領域の第２の重心４０４である。重心４０３，４０４は、放射線検出装置４０１，４０２の撮影領域の重心ではなく、撮影領域中のコリメーションエリア又は撮影領域に撮影されている被写体の重心であってもよい。
【００５９】
放射線検出装置４０１の第１の撮影領域における画素４０５に対し、第１の重心４０３からのユークリッド距離ｔ１と第２の重心４０４からのユークリッド距離ｔ２を計算し、式（７）のように重み付け処理をし、第１の補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃが計算される。第１の補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃは、散乱線画像５０４，５０５に重み付け処理を施すことにより生成される。
【００６０】
【数７】
2018143701.tif 000009
【００６１】
このように、散乱線推定部１０４は、第１の放射線画像の中心（第１の重心４０３）からの距離ｔ１と第２の放射線画像の中心（第２の重心４０４）からの距離ｔ２との比ｔ１／ｔ２が小さいほど、第１の推定方法で推定された散乱線ＳＣ１１の重み付けを大きくする。一方、散乱線推定部１０４は、比ｔ１／ｔ２が小さいほど、第２の推定方法で推定された散乱線ＳＣ１２の重み付けを小さくする。これにより、散乱線推定部１０４は、第１の放射線画像の少なくとも一部の散乱線ＳＣ１ｃを算出する。
【００６２】
同様に、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域における画素に対し、第１の重心４０３からのユークリッド距離ｔ１と第２の重心４０４からのユークリッド距離ｔ２を計算し、式（８）のように重み付け処理をし、第２の補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃが計算される。第２の補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃは、散乱線画像５０９，５１０に重み付け処理を施すことにより生成される。
【００６３】
【数８】
2018143701.tif 000010
【００６４】
このように、散乱線推定部１０４は、第２の放射線画像の中心（第２の重心４０４）からの距離ｔ２と第１の放射線画像の中心（第１の重心４０３）からの距離ｔ１との比ｔ２／ｔ１が小さいほど、第２の推定方法で推定された散乱線ＳＣ２２の重み付けを大きくする。一方、散乱線推定部１０４は、比ｔ２／ｔ１が小さいほど、第１の推定方法で推定された散乱線ＳＣ２１の重み付けを小さくする。これにより、散乱線推定部１０４は、第２の放射線画像の少なくとも一部の散乱線ＳＣ２ｃを算出する。
【００６５】
次に、散乱線低減部１０５が、散乱線低減を行う（ステップ３０８）。前処理済み画像からステップ３０７で求めた補正済み散乱線画像を減算することで、散乱線低減画像が生成される。散乱線低減部１０５が、第１の前処理済み画像５０１から第１の補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃを減算することで、第１の散乱線低減画像を生成する。散乱線低減部１０５が、第２の前処理済み画像５０６から第２の補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃを減算することで、第２の散乱線低減画像を生成する。このように、散乱線低減部１０５は、所定の撮影領域の放射線画像において、算出された散乱線を低減する。
【００６６】
次に、合成部１０６が、複数の散乱線低減画像を合成し、長尺画像を生成する（ステップ３０９）。合成部１０６は、放射線検出装置４０１，４０２の第１の位置と第２の位置とに基づいて、散乱線が低減された第１の放射線画像及び第２の放射線画像を合成する。
【００６７】
例えば、２つの放射線検出装置４０１，４０２を用いた長尺撮影の場合、２つの散乱線低減画像から１つの長尺画像が生成される。長尺画像を生成するには、合成部１０６が、ステップ３０３で算出された位置合わせパラメータを使用し、複数の散乱線低減画像の位置合わせを行う。そして、散乱線低減画像間の位置関係が正しくなった状態で合成処理する。
【００６８】
隣接する放射線検出装置４０１，４０２の撮影領域の重複領域４１０には放射線検出装置の端部が写り込むため、放射線検出装置４０１，４０２のセンサ構造が画像上に写り込んでしまう場合がある。そのような場合は、センサ構造に関するデータを事前に取得するなどし、センサ構造の写り込みを除去する処理がこのタイミングで行われる。
【００６９】
後処理部１０７が、長尺画像に対し、後処理を行い、後処理済み画像を生成する（ステップ３１０）。後処理とは、診断に最適な画像を生成する処理のことで、周波数処理や階調処理などを含む。
【００７０】
最後に画像出力部１０８が、後処理済み画像を表示デバイスへと出力する（ステップ３１１）。表示デバイスは、モニタ、フィルム出力装置、及びＰＡＣＳなどを含む。
【００７１】
このように、撮影領域ごとに複数のカーネルで散乱線推定を行い、散乱線推定結果を合成することで、長尺画像における散乱線推定の精度が向上し、散乱線低減処理がされた放射線画像の高画質化が図られる。
【００７２】
本実施形態では２つの放射線検出装置４０１，４０２による例を示したが、隣接する放射線検出装置の位置合わせを行い、それぞれの放射線画像の部位情報に対応するカーネルを用いれば、本実施形態は３つ以上の放射線検出装置にも適用可能である。
【００７３】
本実施形態ではステップ３０８において、補正済み散乱線画像を合成することで長尺画像を生成したが、補正済み散乱線画像を生成する前に長尺画像が生成されてもよい。その場合は、長尺画像生成後に、散乱線画像が生成され、散乱線低減が行われる。長尺画像に対する散乱線画像の生成は、上記の式（７）及び式（８）と同様である。
【００７４】
本発明は、上記の実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、システム又は装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出すことにより実行されてもよい。また、本発明は、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り、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。
【００７５】
（第２の実施形態）
【００７６】
図面を参照して、本発明の第２の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。
【００７７】
第１の実施形態のステップ３０７では、第１の撮影領域の全領域について、第１の補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃを算出し、第２の撮影領域の全領域について、第２の補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃを算出した。本実施形態では、撮影領域の全領域において補正済み散乱線画像を算出する代わりに、ステップ３０７において、撮影領域の重複領域４１０及び重複領域４１０から所定の範囲内の領域で、補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃ，ＳＣ２Ｃが算出される。これにより、補正済み散乱線画像の算出処理の高速化が図られる。
【００７８】
例えば、２つの放射線検出装置４０１，４０２を用いた長尺撮影の場合、２つの放射線検出装置の配置を図６に示す。散乱線推定部１０４は、散乱線画像を補正するために放射線検出装置４０１の第１の撮影領域の第１の重心４０３及び放射線検出装置４０２の第２の撮影領域の第２の重心４０４を算出する。重心４０３，４０４からのユークリッド距離ｔ１，ｔ２が重みになるため、２つの重心４０３，４０４を結んだ直線を垂線とする直線６０５，６０６には挟まれた領域６０７が、複数の散乱線画像によって補正される領域になる。
【００７９】
このように、散乱線推定部１０４は、位置合わせされた第１の放射線画像及び第２の放射線画像の中心を結ぶ直線を垂線とする直線６０５，６０６に挟まれた撮影領域６０７において、第１の推定方法及び第２の推定方法で、第１の放射線画像の散乱線を推定する。また、散乱線推定部１０４は、撮影領域６０７において、第１の推定方法及び第２の推定方法で、第２の放射線画像の散乱線を推定する。
【００８０】
放射線検出装置４０１の第１の撮影領域の領域６０７では、上記の式（７）の補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃが第１の前処理済み画像５０１から減算され、その他の第１の撮影領域では、上記の式（３）の散乱線画像ＳＣ１１が第１の前処理済み画像５０１から減算される。放射線検出装置４０２の第２の撮影領域の領域６０７では、上記の式（８）の補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃが第２の前処理済み画像５０６から減算され、その他の第２の撮影領域では、上記の式（４）の散乱線画像ＳＣ２２が第２の前処理済み画像５０６から減算される。
【００８１】
例えば、放射線検出装置４０１の第１の撮影領域と領域６０７の重複領域において、散乱線画像５０５が生成され、散乱線画像５０４，５０５から補正済み散乱線画像ＳＣ１Ｃが算出される。また、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域と領域６０７の重複領域において、散乱線画像５０９が生成され、散乱線画像５０９，５１０から補正済み散乱線画像ＳＣ２Ｃが算出される。
【００８２】
散乱線画像５０４は第１の撮影領域の全領域において生成され、放射線検出装置４０１の第１の撮影領域のうち領域６０７と重複しない領域では、第１の前処理済み画像５０１から散乱線画像５０４を減算することで、第１の散乱線低減画像が生成される。同様に、散乱線画像５１０は第２の撮影領域の全領域において生成され、放射線検出装置４０２の第２の撮影領域のうち領域６０７と重複しない領域では、第２の前処理済み画像５０６から散乱線画像５１０を減算することで、第２の散乱線低減画像が生成される。
【００８３】
以上のように、散乱線画像を生成する領域が撮影領域の一部に限定されるため、計算コストを抑えることができる。
【００８４】
（第３の実施形態）
【００８５】
図面を参照して、本発明の第３の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。
【００８６】
本実施形態では、ステップ３０４の部位情報を取得する方法として、放射線画像の画像認識により自動で部位情報が取得される。散乱線推定部１０４は、画像認識により放射線画像から撮影部位を認識し、撮影部位が含まれるように、所定の撮影領域（部位領域）を設定する。画像認識により自動で部位情報が取得される場合、図７に示すように、複数の部位領域が検出される。図７は、部位領域７０１〜７０５の５つが画像認識により認識される。この場合、それぞれの部位領域７０１〜７０５において重心７０６〜７１０が算出される。
【００８７】
散乱線推定部１０４は、補正対象となる画素から最も近い２つの重心を重心７０６〜７１０から選択する。例えば、部位領域７０３の画素７１１では、重心７０７と重心７０８が選択される。
【００８８】
散乱線推定部１０４は、第１の放射線画像（部位領域７０３）における撮影部位に応じた第１の推定方法（第１のカーネル）で、第１の放射線画像（部位領域７０３）の少なくとも一部の散乱線を推定する。また、散乱線推定部１０４は、第２の放射線画像（部位領域７０２）における撮影部位に応じた第２の推定方法（第２のカーネル）で、第１の放射線画像（部位領域７０３）の少なくとも一部の散乱線を推定する。
【００８９】
散乱線推定部１０４が、第１の放射線画像（部位領域７０３）及び第２の放射線画像（部位領域７０２）の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、第１の推定方法で推定された散乱線と第２の推定方法で推定された散乱線とに重み付けする。これにより、散乱線推定部１０４が、第１の放射線画像（部位領域７０３）の少なくとも一部の散乱線を算出する。
【００９０】
例えば、部位領域７０３の画素７１１では、部位領域７０３の部位情報に対応するカーネルで散乱線推定され、部位領域７０２の部位情報に対応するカーネルで散乱線推定される。そして、放射線検出装置４０２の画素７１１に対し、重心７０７からのユークリッド距離ｔ１と重心７０８からのユークリッド距離ｔ２を計算し、重み付け処理をすることで、画素７１１の補正済み散乱線画像の値（画素値）が計算される。
【００９１】
補正対象となる画素７１１が重心７０８と同座標である場合は、ｔ２が０となるので、部位領域７０３の部位情報に対応するカーネルで散乱線推定された値となる。画素７１１が３つ以上の部位領域の重心から等距離にある場合は、等距離にある全ての部位領域に対応するカーネルで散乱線推定され、重み付け処理することで、画素７１１の補正済み散乱線画像の値（画素値）が計算されればよい。
【００９２】
（第４の実施形態）
【００９３】
図面を参照して、本発明の第４の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。
【００９４】
第１の実施形態では、ステップ３０５〜ステップ３０７において、複数の散乱線画像を重み付け処理することで補正済み散乱線画像を生成した。本実施形態では、第１の散乱線カーネルと第２の散乱線カーネルから各補正画素に適切な散乱線カーネルが作成される。上記のように、散乱線カーネルがガウシアン型をモデルとした場合、パラメータＡとパラメータａを各補正画素において重み付け処理するにより、各補正画素に適切な散乱線カーネルが作成される。重み付け処理は、上記と同様、各放射線検出装置の撮影領域の重心からの距離や部位領域の重心からの距離に応じて、重み付けされる。
【００９５】
散乱線推定部１０４は、位置合わせされた第１及び第２の放射線画像の座標系における所定の座標からの距離に基づいて、第１の撮影領域における撮影部位に応じた第１のカーネルと第２の撮影領域における撮影部位に応じた第２のカーネルとに重み付けする。そして、散乱線推定部１０４は、重み付けされたカーネルで第１の放射線画像又は第２の放射線画像の少なくとも一部の散乱線を算出する。
【００９６】
これにより、より少ないカーネルで補正済み散乱線画像を生成することができる。例えば、１つのカーネルで補正済み散乱線画像を生成することができる。
【００９７】
（第５の実施形態）
【００９８】
図面を参照して、本発明の第５の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。
【００９９】
第１の実施形態では、ステップ３０５〜ステップ３０７において、複数の散乱線画像を重み付け処理することで補正済み散乱線画像を生成した。重み付け処理の重みは各放射線検出装置の撮影領域の重心からの距離としたが、さらに画素値に依存する例を示す。
【０１００】
グリッドを用いない撮影の場合、散乱線が放射線検出装置に到達した分のノイズがあるため、散乱線低減処理を行うとノイズが増加し、粒状性が悪化した画像が生成されてしまう。そこで、粒状性の悪化を抑えるように散乱線画像の補正を行う。
【０１０１】
図５の第１の前処理済み画像５０１に対し、第１の散乱線推定用カーネル５０２で算出された散乱線画像５０４と、第２の散乱線推定用カーネル５０３で算出された散乱線画像５０５がある場合、散乱線画像５０４，５０５の全体的な散乱線量を表す値を比較する。全体的な散乱線量としては、例えば、画素数などで正規化された画素値の２乗和、総和、及び平均などがある。
【０１０２】
散乱線画像５０４よりも散乱線画像５０５のほうの散乱線量が多い場合（例えば、全体的な散乱線量の値の差が所定の閾値を超える場合）、式（７）を用いて重み付け処理を行うと、放射線検出装置４０２に近い画素ほど粒状性が悪化し易くなる。そこで、第１の前処理済み画像５０１の画素値が閾値以下（ｔｈ１以下）の場合は、散乱線画像５０５に対する重みを式（７）より小さくする。この結果、粒状性の悪化が目立ちやすい低画素部での影響を軽減することができる。
【０１０３】
第１の前処理済み画像５０１の画素値が閾値ｔｈ１以下の場合、式（７）の重み付け処理は、式（９）のようになる。
【０１０４】
【数９】
2018143701.tif 000011
【０１０５】
Ｉ１（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）における第１の前処理済み画像５０１の画素値である。重みｗ（Ｉ１（ｉ，ｊ），ｔ１／（ｔ１＋ｔ２））は、第１の前処理済み画像５０１の画素値Ｉ１に依存し、画素値Ｉ１が小さいほど小さくなる。散乱線推定部１０４は、散乱線が算出される画素において、第１の放射線画像の画素値Ｉ１（ｉ，ｊ）が所定の閾値ｔｈ１以下である場合、第２の推定方法で推定された散乱線ＳＣ１２に対する重み付けを、画素値Ｉ１（ｉ，ｊ）が小さいほど小さくする。
【０１０６】
また、第２の前処理済み画像５０６に対し、第１の散乱線推定用カーネル５０７で算出された散乱線画像５０９と、第２の散乱線推定用カーネル５０８で算出された散乱線画像５１０がある場合、散乱線画像５０９，５１０の全体的な散乱線量を表す値を比較する。
【０１０７】
散乱線画像５１０よりも散乱線画像５０９のほうの散乱線量が多い場合（例えば、全体的な散乱線量の値の差が所定の閾値を超える場合）、式（８）を用いて重み付け処理を行うと、放射線検出装置４０１に近い画素ほど粒状性が悪化し易くなる。そこで、第２の前処理済み画像５０６の画素値が閾値ｔｈ２以下の場合は、散乱線画像５０９に対する重みを式（８）より小さくする。この結果、粒状性の悪化が目立ちやすい低画素部での影響を軽減することができる。
【０１０８】
第２の前処理済み画像５０６の画素値が閾値ｔｈ２以下の場合、式（８）の重み付け処理は、式（１０）のようになる。
【０１０９】
【数１０】
2018143701.tif 000012
【０１１０】
Ｉ２（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）における第２の前処理済み画像５０６の画素値である。重みｗ（Ｉ２（ｉ，ｊ），ｔ２／（ｔ１＋ｔ２））は、第２の前処理済み画像５０６の画素値Ｉ２に依存し、画素値Ｉ２が小さいほど小さくなる。散乱線推定部１０４は、散乱線が算出される画素において、第２の放射線画像の画素値Ｉ２（ｉ，ｊ）が所定の閾値ｔｈ２以下である場合、第１の推定方法で推定された散乱線ＳＣ２１に対する重み付けを、画素値Ｉ２（ｉ，ｊ）が小さいほど小さくする。
【０１１１】
重みとしては、例えば、式（１１）及び式（１２）のように表される。ｔｈ１，ｔｈ２は、上記の閾値である。ｔｈｍ１は、第１の前処理済み画像５０１として出力され得る画素値の中の最小値である。ｔｈｍ２は、第２の前処理済み画像５０６として出力され得る画素値の中の最小値である。αは、重みを弱める減弱係数であり、１未満の値である。αを含むｓは、１又は１より小さい値が選択される。
【０１１２】
【数１１】
2018143701.tif 000013
【０１１３】
【数１２】
2018143701.tif 000014
【０１１４】
これにより、重み付けを制御することで、散乱線画像を補正し、粒状性の悪化を低減することができる。
【符号の説明】
【０１１５】
１０１  画像取得部
１０２  前処理部
１０３  位置合わせ部
１０４  散乱線推定部
１０５  散乱線低減部
１０６  合成部
１０７  後処理部
１０８  画像出力部
２０１  コントロールＰＣ
２０２，４０１，４０２  放射線検出装置
２０３  放射線発生装置
２０４  ギガビットイーサ
２０５，２０９  表示部
２０６，２０１５  記憶部
２０７  ネットワークインタフェース部
２０８  入力部
２０１１  バス
２０１３  ＲＡＭ
【図１】
2018143701.tif 000015
【図２】
2018143701.tif 000016
【図３】
2018143701.tif 000017
【図４】
2018143701.tif 000018
【図５】
2018143701.tif 000019
【図６】
2018143701.tif 000020
【図７】
2018143701.tif 000021