(57)【要約】【課題】放射線画像におけるエッジ付近の散乱線の推定精度を向上させることにより、散乱線が的確に除去された放射線画像を得ることができるようにする。【解決手段】コンソール２の制御部２１によれば、被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像におけるエッジの強さを判定し、その判定結果に応じて放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定し、設定した重み係数を用いて放射線画像から周波数成分を抽出し、抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して放射線画像における散乱線成分を推定する。そして、推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成し、放射線画像から散乱線画像を減算することにより放射線画像に散乱線補正を施す。【選択図】図３
2019126524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定手段と、
前記エッジ判定手段による判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成手段と、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正手段と、
を備える放射線画像処理装置。
【請求項２】
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として設定するとともに、前記注目画素の周囲の複数画素を参照画素として設定し、前記参照画素のそれぞれと前記注目画素との画素値の差又は比を算出し、算出した差又は比の大きさに基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
【請求項３】
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として、前記注目画素を中心とする周囲の複数画素の領域を注目領域とし、注目領域とその周囲の参照領域との類似度の算出結果に基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
【請求項４】
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として、前記注目画素を中心とする複数画素からなるエッジ判定領域を設定し、前記エッジ判定領域内の画素値の分散値に基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
【請求項５】
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが弱いほど大きい重み係数を設定し、前記エッジが強いほど小さい重み係数を設定し、
前記抽出手段は、前記設定手段により設定された重み係数を用いて生成されたカーネルを用いて前記放射線画像にフィルター処理を施すことにより、前記放射線画像から周波数成分を抽出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の放射線画像処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが弱いほど小さい重み係数を設定し、前記エッジが強いほど大きい重み係数を設定し、
前記抽出手段は、前記設定手段により設定された重み係数を用いて生成されたカーネルを用いて前記放射線画像に周波数分解を行って複数の周波数帯域の周波数成分を抽出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の放射線画像処理装置。
【請求項７】
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが強いほど高周波帯域の周波数成分に対する重み係数を大きく、前記エッジが弱いほど低周波帯域の周波数成分に対する重み係数が大きくなるように周波数帯域毎に重み係数を設定し、
前記抽出手段は、予め用意された大きさや形状が一定のカーネル、又は予め用意された大きさ及び／又は形状の異なる複数のカーネルを用いて前記放射線画像に周波数分解を行って複数の周波数帯域の周波数成分を抽出し、抽出された複数の周波数帯域の周波数成分のそれぞれに前記設定手段により設定された重み係数を乗算する請求項１又は４に記載の放射線画像処理装置。
【請求項８】
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像に散乱線補正を施す放射線画像処理装置における散乱線補正方法であって、
前記放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定工程と、
前記エッジ判定工程における判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定工程と、
前記設定工程において設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定工程と、
前記推定工程において推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成工程と、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正工程と、
を含む散乱線補正方法。
【請求項９】
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像に散乱線補正を施す放射線画像処理装置に用いられるコンピュータを、
前記放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定手段、
前記エッジ判定手段による判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定手段、
前記設定手段により設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定手段、
前記推定手段により推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成手段、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正手段、
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、放射線画像処理装置、散乱線補正方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体を透過した放射線により被写体の放射線画像を撮影する際、被写体の厚みに応じて被写体内において放射線が散乱して散乱線が発生し、この散乱線により、取得される放射線画像のコントラストが低下するという問題がある。このため、放射線画像の撮影時には、放射線を検出して放射線画像を取得するための放射線検出器に散乱線が照射されないように、被写体と放射線検出器との間に散乱線除去グリッド（以下単にグリッドとする）を配置して撮影を行うことがある。グリッドを用いて撮影を行うと被写体により散乱された放射線が放射線検出器に照射されにくくなるため、放射線画像のコントラストを向上させることができる。しかし、グリッドを用いると、病室等で行われるポータブル撮影時のグリッド配置の作業負担や患者の負担が大きい、放射線を当てる方向によっては直進してきた放射線をカットしてしまう等の問題がある。そこで、放射線の散乱線成分で低下したコントラストを改善するために、放射線画像に対して散乱線補正の画像処理を行うことが行われている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、元画像を周波数分解して複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、帯域画像を照射野情報、被写体情報、撮影条件等に基づいて変換するとともに周波数帯域毎に決定した重みを乗算して変換済み帯域画像を生成し、生成した複数の変換済み帯域画像を合成して散乱線画像を生成し、元画像から散乱線画像を減算することにより散乱線が除去された放射線画像を生成する技術が記載されている。一般的に、散乱線は低周波数帯域に比較的多く含まれ、高周波数帯域ほど低くなると言われている。そこで、特許文献１においては、重みを決定する際には、低周波数帯域ほど重みが大きくなるように決定している。
【０００４】
また、特許文献２には、元画像にローパスフィルタをかけて低周波成分画像を生成し、生成した低周波成分画像をエッジによる散乱線影響度に応じて調整し、調整した低周波成分画像を元画像から減算することで散乱線が除去された放射線画像を生成する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１００５４３号公報
【特許文献２】特開平０９−２７０００４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１、２に記載の技術は、散乱線は低周波数帯域に比較的多く含まれているとの認識に基づく技術である。しかしながら、本願発明者らによる実験から、散乱線はある程度高周波数成分も含んでいること、また、強いエッジ付近ほど高周波数帯域の周波数成分を多く含み、弱いエッジ付近ほど低周波数帯域の周波数成分を多く含んでいることが明らかになっている。そのため、特許文献１や特許文献２の技術では、特に強いエッジ付近において散乱線中の高周波成分の推定誤差が大きくなり、散乱線除去後に高周波成分が強調されやすくなる等、エッジ付近の散乱線の除去を的確に行うことができない。
【０００７】
本発明の課題は、放射線画像におけるエッジ付近の散乱線の推定精度を向上させることにより、散乱線が的確に除去された放射線画像を得ることができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の放射線画像処理装置は、
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定手段と、
前記エッジ判定手段による判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成手段と、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正手段と、
を備える。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として設定するとともに、前記注目画素の周囲の複数画素を参照画素として設定し、前記参照画素のそれぞれと前記注目画素との画素値の差又は比を算出し、算出した差又は比の大きさに基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として、前記注目画素を中心とする周囲の複数画素の領域を注目領域とし、注目領域とその周囲の参照領域との類似度の算出結果に基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記エッジ判定手段は、前記放射線画像の各画素を注目画素として、前記注目画素を中心とする複数画素からなるエッジ判定領域を設定し、前記エッジ判定領域内の画素値の分散値に基づいて前記注目画素の周囲におけるエッジの強さを判定する。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の発明において、
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが弱いほど大きい重み係数を設定し、前記エッジが強いほど小さい重み係数を設定し、
前記抽出手段は、前記設定手段により設定された重み係数を用いて生成されたカーネルを用いて前記放射線画像にフィルター処理を施すことにより、前記放射線画像から周波数成分を抽出する。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の発明において、
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが弱いほど小さい重み係数を設定し、前記エッジが強いほど大きい重み係数を設定し、
前記抽出手段は、前記設定手段により設定された重み係数を用いて生成されたカーネルを用いて前記放射線画像に周波数分解を行って複数の周波数帯域の周波数成分を抽出する。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、請求項１又は４に記載の発明において、
前記設定手段は、前記エッジ判定手段により判定されたエッジが強いほど高周波帯域の周波数成分に対する重み係数を大きく、前記エッジが弱いほど低周波帯域の周波数成分に対する重み係数が大きくなるように周波数帯域毎に重み係数を設定し、
前記抽出手段は、予め用意された大きさや形状が一定のカーネル、又は予め用意された大きさ及び／又は形状の異なる複数のカーネルを用いて前記放射線画像に周波数分解を行って複数の周波数帯域の周波数成分を抽出し、抽出された複数の周波数帯域の周波数成分のそれぞれに前記設定手段により設定された重み係数を乗算する。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像に散乱線補正を施す放射線画像処理装置における散乱線補正方法であって、
前記放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定工程と、
前記エッジ判定工程における判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定工程と、
前記設定工程において設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定工程と、
前記推定工程において推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成工程と、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正工程と、
を含む。
【００１６】
請求項９に記載の発明のプログラムは、
被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像に散乱線補正を施す放射線画像処理装置に用いられるコンピュータを、
前記放射線画像におけるエッジの強さを判定するエッジ判定手段、
前記エッジ判定手段による判定結果に応じて、前記放射線画像から周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定する設定手段、
前記設定手段により設定された重み係数を用いて前記放射線画像から周波数成分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して前記放射線画像における散乱線成分を推定する推定手段、
前記推定手段により推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して前記放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成する生成手段、
前記放射線画像から前記散乱線画像を減算することにより前記放射線画像に散乱線補正を施す散乱線補正手段、
として機能させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、放射線画像におけるエッジ付近の散乱線を精度良く推定することができるので、散乱線が的確に除去された放射線画像を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態における放射線画像撮影システムの全体構成を示す図である。
【図２】図１のコンソールの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態において図２の制御部により実行される散乱線補正処理Ａの流れを模式的に示す図である。
【図４】フィルター処理を説明するための図である。
【図５】第１の実施形態における重み係数と画素値の差との関係を示す図である。
【図６】（ａ）は、一定の重み係数を用いてフィルター処理を行うことにより得られた周波数成分画像に基づいて散乱線除去を行った結果を示す図、（ｂ）は、エッジに応じた重み係数を用いてフィルター処理を行うことにより得られた周波数成分画像に基づいて散乱線除去を行った結果を示す図である。
【図７】第２の実施形態において図２の制御部により実行される散乱線補正処理Ｂの流れを模式的に示す図である。
【図８】ノンローカルミーンフィルター処理を説明するための図である。
【図９】第３の実施形態において図２の制御部により実行される散乱線補正処理Ｃの流れを模式的に示す図である。
【図１０】一つのカーネルを用いた周波数分解を説明するための図である。
【図１１】大きさ及び／又は形状が異なる複数のカーネルを用いた周波数分解を説明するための図である。
【図１２】周波数分解で用いる形状が異なるカーネルにおける注目画素からの距離と重み係数との関係を示す図である。
【図１３】第４の実施形態において図２の制御部により実行される散乱線補正処理Ｄの流れを模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００２０】
＜第１の実施形態＞
〔放射線画像撮影システム１００の構成〕
まず、第１の実施形態の構成を説明する。
図１は、本実施形態に係る放射線画像撮影システム１００の全体構成例を示す図である。図１に示すように、放射線画像撮影システム１００は、撮影装置１と、コンソール２とがデータ送受信可能に接続されて構成されている。
【００２１】
撮影装置１は、放射線検出器Ｐと、放射線検出器Ｐを装填可能な撮影台１１と、放射線発生装置１２とを備えて構成されている。撮影台１１は、そのホルダー１１ａ内に放射線検出器Ｐを装填することができるようになっている。
【００２２】
放射線検出器Ｐは、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）等の半導体イメージセンサーにより構成され、被写体Ｈを挟んで放射線発生装置１２と対向するように設けられている。放射線検出器Ｐは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線発生装置１２から照射されて少なくとも被写体Ｈを透過した放射線（Ｘ線）をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の検出素子（画素）がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部を備えて構成されている。放射線検出器Ｐは、コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、各画素に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。そして、放射線検出器Ｐは、取得した画像データをコンソール２に出力する。
【００２３】
放射線発生装置１２は、被写体Ｈを挟んで放射線検出器Ｐと対向する位置に配置され、コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて被写体Ｈである患者を介して、ホルダー１１ａに装填された複数の放射線検出器Ｐに放射線を照射して撮影を行う。コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、管電流の値、管電圧の値、放射線照射時間、ｍＡｓ値、ＳＩＤ（放射線検出器Ｐと放射線発生装置１２の管球との最短距離）等である。
【００２４】
コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件等の撮影条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された放射線画像に画像処理を施す放射線画像処理装置として機能する。
コンソール２は、図２に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
【００２５】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。また、撮影装置１の放射線検出器Ｐから送信された放射線画像を用いて、後述する散乱線補正処理Ａ等の画像処理を実行する。
制御部２１は、エッジ判定手段、設定手段、抽出手段、推定手段、生成手段、散乱線補正手段として機能する。
【００２６】
記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
また、記憶部２２は、撮影部位に対応する撮影条件（放射線照射条件及び画像読取条件）を記憶している。更に、記憶部２２は、図示しないＲＩＳ（Radiology Information System）等から送信される撮影オーダー情報が記憶されている。撮影オーダー情報には、患者情報、検査情報（検査ＩＤ、撮影部位（正面、側面、Ａ→Ｐ、Ｐ→Ａ等の撮影方向も含む）、検査日等）が含まれる。
【００２７】
また、記憶部２２は、撮影条件毎に、画素値と被写体厚との関係式（式１）を記憶している。さらに、記憶部２２は、撮影部位毎に、被写体厚と散乱線含有率との関係式（式２）を記憶している。
【００２８】
操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。更に、操作部２３には、放射線発生装置１２に動態撮影を指示するための曝射スイッチが備えられている。
【００２９】
表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。
【００３０】
通信部２５は、放射線発生装置１２及び放射線検出器Ｐとデータ送受信を行うためのインターフェースを有する。なお、コンソール２と放射線発生装置１２及び放射線検出器Ｐとの通信は、有線通信であっても無線通信であってもよい。
また、通信部２５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークに接続された図示しないＲＩＳ等との間のデータ送受信を制御する。
【００３１】
〔放射線画像撮影システム１００の動作〕
撮影装置１においてホルダー１１ａに放射線検出器Ｐがセットされた状態で、コンソール２において操作部２３により撮影対象の撮影オーダー情報が選択されると、選択された撮影オーダー情報に応じた撮影条件（放射線照射条件及び放射線画像読取条件）が記憶部２２から読み出されて撮影装置１に送信される。被写体Ｈのポジショニングが行われて曝射スイッチが押下されると、撮影装置１において、放射線発生装置１２により放射線が照射され、放射線検出器Ｐにより放射線画像の画像データが読み取られ、読み取られた画像データ（すなわち、放射線画像）がコンソール２に送信される。
【００３２】
コンソール２においては、通信部２５により放射線検出器Ｐから放射線画像を受信すると、制御部２１により、散乱線補正処理Ａが実行される。図３は、散乱線補正処理Ａの流れを示すフローチャートである。散乱線補正処理Ａは、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００３３】
まず、制御部２１は、通信部２５により放射線検出器Ｐから受信した放射線画像を取得する（ステップＳ１）。
【００３４】
次いで、制御部２１は、放射線画像に対してエッジ判定処理を行う（ステップＳ２）。
エッジ判定処理においては、まず、放射線画像の各画素を注目画素とし、注目画素を中心とするｍ画素×ｎ画素（ｍ、ｎは正の整数）の領域をエッジ判定領域として設定する。エッジ判定領域は、後段で実施されるフィルター処理における畳み込み領域（図４のＲ）と同じである。次いで、各エッジ判定領域において、注目画素の画素値とエッジ判定領域内の各画素（参照画素と呼ぶ）の画素値との差を算出する。ここで、注目画素の画素値と参照画素の画素値の差が大きいほどエッジが強いと判定することができる。そこで、本実施形態では、注目画素の画素値と参照画素の画素値の差を参照画素におけるエッジの強さの判定結果として用いる。なお、注目画素の画素値と参照画素の画素値の差の代わりに比（ここでは、例えば、大きい方を分子とした比の値）を用いることとしてもよい。
【００３５】
次いで、制御部２１は、エッジ判定結果に基づいて、フィルター処理時の畳み込み演算に用いる重み係数を設定する（ステップＳ３）。
ステップＳ３において、制御部２１は、各エッジ判定領域の参照画素毎に重み係数を設定する。図５に示すように、注目画素と参照画素の画素値の差（又は比）が小さい（エッジが弱い又はエッジがない）ほど重み係数が大きくなり、注目画素と参照画素の画素値の差（又は比）が大きい（エッジが強い）ほど重み係数が小さくなるように重み係数を設定する。注目画素と参照画素の画素値の差（又は比）と重み係数との関係は、実験により最適なものが求められ、予め記憶部２２に記憶されている。
【００３６】
なお、ステップＳ２においては、エッジ判定領域内の画素値の分散値を求め、分散値が大きいほど注目画素周囲のエッジが強いと判定し、分散値が小さいほど注目画素周囲のエッジが弱いと判定してもよい。そして、記憶部２２に注目画素と参照画素の距離に応じて異なる重み係数（例えば、図１２（ａ）〜（ｄ）参照）を予め記憶しておき、ステップＳ３においては、エッジが大きい（分散値が大きい）ほど重みが小さく、エッジが小さい（分散値が小さい）ほど重みが大きくなるように、予め記憶されている重み係数を調整して重み係数を設定することとしてもよい。
【００３７】
次いで、制御部２１は、設定した重み係数を用いて放射線画像にフィルター処理を施して、周波数成分画像を生成する（ステップＳ４）。
フィルター処理では、図４に示すように、放射線画像の各画素を注目画素として注目画素を中心とするｍ画素×ｎ画素（ｍ、ｎは正の整数）の領域をフィルター領域（畳み込み領域。図４のＲ）として設定し、フィルター領域内の各画素の画素値に、予め記憶部２２に記憶されたフィルター係数のテンプレートとステップＳ３において設定された重み係数のテンプレートにおける対応する位置の要素を乗算して和を算出し、算出した和を注目画素の画素値とすることで、周波数成分画像を生成する。フィルター係数は、例えば、フィルター領域内の全ての要素で一定のものを用いることができる。
また、フィルター係数を注目画素と参照画素の距離に応じて異なる係数（例えば、図１２（ａ）〜（ｄ）参照）とし、フィルター領域内の各画素の画素値に、フィルター係数のテンプレートと注目画素の画素値と参照画素の画素値との差又は比を用いて判定されたエッジ判定結果に基づいて設定された重み係数のテンプレートの対応する位置の要素を乗算して和を算出し、算出した和を注目画素の画素値とするバイラテラルフィルター処理を施して周波数成分画像を生成することとしてもよい。
フィルター処理では、カーネル（フィルター領域の画素値に乗算する係数）によって、フィルター処理後の画像の周波数帯域が決まるため、エッジ判定結果に基づく重み係数をフィルター係数に乗算したカーネル用いてフィルター処理を施すことで、放射線画像における場所（その場所のエッジの強弱）によって抽出される周波数帯域を変えることができる。重み係数が大きいほど低周波、重み係数が小さいほど高周波の周波数成分を抽出することができる。
【００３８】
次いで、制御部２１は、放射線画像の撮影条件及び撮影部位の情報を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ５）、取得した撮影条件に基づいて、放射線画像から被写体厚を推定し（ステップＳ６）、取得した撮影部位及び推定した被写体厚に基づいて、放射線画像から放射線含有率を推定する（ステップＳ７）。
【００３９】
制御部２１は、撮影に用いた撮影オーダー情報から撮影部位を取得するとともに、記憶部２２から撮影部位に応じた撮影条件を取得する。本実施形態では、撮影条件として、管電圧、ｍＡｓ値、ＳＩＤを取得する。本実施形態では、撮影オーダー情報に基づいて撮影部位及び撮影条件を取得することとするが、操作部２３からユーザーが手入力により入力してもよいし、撮影条件については、撮影装置１から取得する構成としてもよい。また、ステップＳ５〜ステップＳ７はステップＳ２〜ステップＳ４と並行して実行してもよいし、先に行ってもよい。
【００４０】
放射線画像の各画素の被写体厚は、下記（式１）により推定することができる。
被写体厚＝係数Ａ×log（画素値）＋係数Ｂ・・・（式１）
ここで、係数Ａ、係数Ｂは、撮影条件（管電圧、ｍＡｓ値、ＳＩＤ）により決定される係数である。上記（式１）は、撮影条件毎に記憶部２２に記憶されている。
なお、被写体厚の推定手法としては、上述したものに限定されず、公知の手法（例えば、特開２０１６−２０２２１９号公報参照）を用いてもよい。
【００４１】
また、放射線画像の各画素の散乱線含有率は、下記（式２）により推定することができる。
散乱線含有率＝係数Ｃ×log（被写体厚＋係数Ｄ）＋係数Ｅ・・・（式２）
ここで、係数Ｃ、係数Ｄ、係数Ｅは、撮影部位により決定される係数である。上記（式２）は、撮影部位毎に記憶部２２に記憶されている。
【００４２】
また、撮影条件と撮影部位に対応付けて下記（式３）を記憶しておき、撮影条件及び撮影部位に対応する（式３）用いて、画素値から散乱線含有率を直接求めることとしてもよい。
散乱線含有率＝係数Ｃ×log（係数Ａ×log（画素値）＋係数Ｂ＋係数Ｄ）＋係数Ｅ
・・・（式３）
【００４３】
次いで、制御部２１は、散乱線除去率を外部パラメーターとして取得する（ステップＳ８）。散乱線除去率は、例えば、操作部２３からユーザーが入力する構成としてもよい。例えば、０〜１００％の間で操作部２３により入力された値を散乱線除去率として取得することとしてもよいし、記憶部２２にグリッド比と散乱線除去率との関係を示すテーブルを記憶しておき、操作部２３により入力されたグリッド比に応じた散乱線除去率を取得することとしてもよい。
【００４４】
次いで、制御部２１は、ステップＳ４で生成された周波数成分画像の画素毎に散乱線含有率を乗算して散乱線成分を推定するとともに、散乱線成分に散乱線除去率を乗算して、放射線画像から除去する散乱線量を表す散乱線画像を生成する（ステップＳ９）。
そして、制御部２１は、放射線画像から散乱線画像を減算する（放射線画像の各画素の画素値から散乱線画像の対応する画素の画素値を減算する）ことにより、散乱線が除去された放射線画像を生成し（ステップＳ１０）、散乱線補正処理Ａを終了する。
【００４５】
図６（ａ）は、放射線画像に対して一定の重み係数を用いてフィルター処理を施すことにより得られた周波数成分画像に基づく散乱線除去結果を示す図である。図６（ｂ）は、放射線画像に対してエッジの強さに応じた重み係数（エッジが強いほど重み係数が小さい）を用いてフィルター処理を施すことにより得られた周波数成分画像に基づく散乱線除去結果を示す図である。図６（ａ）に示すように、重み係数をエッジの強さに拘わらず一定とした場合、エッジが強い箇所ほど散乱線の推定精度が悪くなるため、散乱線除去度の放射線画像においてエッジ付近の高周波成分の再現誤差が生じる。一方、図６（ｂ）に示すように、エッジが強いほどフィルター処理に用いるカーネルの重み係数を小さくしてフィルター処理を施すことで、エッジの強い箇所についての散乱線中の高周波成分の推定精度を向上させることができ、精度良く散乱線の除去を行うことが可能となる。
【００４６】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態の構成及び撮影動作は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用し、以下、第２の実施形態におけるコンソール２の動作について説明する。
【００４７】
放射線検出器Ｐから画像データを受信すると、コンソール２においては、制御部２１により、散乱線補正処理Ｂが実行される。図７は、散乱線補正処理Ｂの流れを示すフローチャートである。散乱線補正処理Ｂは、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００４８】
まず、制御部２１は、通信部２５により放射線検出器Ｐから受信した放射線画像を取得する（ステップＳ２１）。
【００４９】
次いで、制御部２１は、放射線画像に対してノンローカルミーン（ＮＬＭ）フィルター処理を施して周波数成分画像を生成する（ステップＳ２２）。
ノンローカルミーンフィルターは、局所画像の類似度の計算結果を畳み込み計算時の重み係数として利用することで、エッジを保存しつつ平滑化を行うフィルターである。図８を参照して、ノンローカルミーンフィルター処理について説明する。
ノンローカルミーンフィルター処理においては、放射線画像の各画素を注目画素Ｇ１として、下記の（１）〜（６）の処理を実行する。
（１）注目画素Ｇ１を中心とするｍ画素×ｎ画素（ｍ、ｎは正の整数）の領域を注目領域として設定する。
（２）注目領域の周囲（注目領域を含む）にフィルター領域を設定する。
（３）フィルター領域内の各画素を参照画素Ｇ２とし、参照画素Ｇ２を中心としたｍ画素×ｎ画素（ｍ、ｎは正の整数）の領域を参照領域として設定する。
（４）注目領域と参照領域の類似度を算出する。例えば、注目領域内の各画素の画素値と参照領域内の対応する位置の画素値の差の二乗和を注目領域と参照領域の類似度として算出することができるが、これに限定されるものではない。ここで、注目領域と参照領域の類似度が低いほどエッジが強いと判定することができる。そこで、本実施形態では、算出された類似度をエッジの強さの判定結果として用いる。
（５）算出した類似度を参照画素Ｇ２の重み係数として、フィルター領域内の各画素の加重平均を算出する。
（６）算出した加重平均にて注目画素Ｇ１の値を置き換える。全ての画素について（１）〜（６）の処理を実行することにより周波数成分画像を生成する。
【００５０】
フィルター処理では、カーネルによって、フィルター処理後の画像の周波数帯域が決まるため、エッジ判定結果に基づく重み係数をカーネルとして用いてフィルター処理を施すことで、放射線画像の場所（その場所のエッジの強弱）によって抽出される周波数帯域を変えることができる。
【００５１】
次いで、制御部２１は、放射線画像の撮影条件及び撮影部位の情報を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ２３）、取得した撮影条件に基づいて、放射線画像から被写体厚を推定し（ステップＳ２４）、取得した撮影部位及び推定した被写体厚に基づいて、放射線画像から放射線含有率を推定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２３〜ステップＳ２５はステップＳ２２と並行して行ってもよいし、先に行ってもよい。
【００５２】
次いで、制御部２１は、散乱線除去率を外部パラメーターとして取得する（ステップＳ２６）。
【００５３】
次いで、制御部２１は、ステップＳ２２で生成された周波数成分画像の画素毎に散乱線含有率を乗算して散乱線成分を推定するとともに、散乱線成分に散乱線除去率を乗算して、放射線画像から除去する散乱線量を表す散乱線画像を生成する（ステップＳ２７）。
そして、制御部２１は、放射線画像から散乱線画像を減算することにより、散乱線が除去された放射線画像を生成し（ステップＳ２８）、散乱線補正処理Ｂを終了する。
【００５４】
第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様に、放射線画像に対して、エッジが強い（類似度が小さい）ほど重み係数を小さくしてフィルター処理を施すことで、エッジの強い箇所についての散乱線中の高周波成分の推定精度を向上させることができ、精度良く散乱線の除去を行うことが可能となる。
【００５５】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
第３の実施形態の構成及び撮影動作は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用し、以下、第３の実施形態におけるコンソール２の動作について説明する。
【００５６】
放射線検出器Ｐから画像データを受信すると、コンソール２においては、制御部２１により、散乱線補正処理Ｃが実行される。図９は、散乱線補正処理Ｃの流れを示すフローチャートである。散乱線補正処理Ｃは、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００５７】
まず、制御部２１は、通信部２５により放射線検出器Ｐから受信した放射線画像を取得する（ステップＳ３１）。
【００５８】
次いで、制御部２１は、放射線画像に対してエッジ判定処理を行う（ステップＳ３２）。
ステップＳ３２におけるエッジ判定処理としては、例えば、図３のステップＳ２で説明したエッジ判定処理（分散値を用いたものも含む）や、図７のステップＳ２２において説明した（１）〜（４）で算出される類似度を用いたエッジ判定処理等を用いることができる。
【００５９】
次いで、制御部２１は、エッジ判定結果に基づいて、フィルター処理時の畳み込み演算に用いる重み係数を設定する（ステップＳ３３）。
ステップＳ３３において、制御部２１は、各エッジ判定領域の参照画素毎に重み係数を設定する。ここでは、エッジが弱い又はエッジがない（エッジ判定処理で算出された注目画素と参照画素の画素値の差又は比が小さい、分散値が小さい又は類似度が大きい）ほど重み係数が小さくなり、エッジが強い（エッジ判定処理で算出された注目画素と参照画素の画素値の差又は比が大きい、分散値が大きい又は類似度が小さい）ほど重み係数が大きくなるように重み係数を設定する。注目画素と参照画素の画素値の差（又は、比、分散値もしくは類似度）と重み係数との関係は、予め記憶部２２に記憶されている。
【００６０】
次いで、制御部２１は、設定した重み係数を用いて放射線画像の周波数分解を行い、複数の周波数帯域の周波数成分画像（複数の周波数帯域画像）を生成する（ステップＳ３４）。
【００６１】
周波数分解の手法としては、例えば、以下の（Ａ）、（Ｂ）のいずれかを挙げることができる。
（Ａ）大きさや形状が一定のカーネルを用いて複数の周波数帯域の周波数成分画像を生成する。
（Ｂ）大きさや形状が異なるカーネルを用いて複数の周波数帯域の周波数成分画像を生成する。
【００６２】
上記（Ａ）においては、例えば、図１０に示すように、まず、予め用意された（記憶部２２に記憶されている）一定の大きさ及び形状のカーネルＫ１を用いて、入力された放射線画像（元画像）にフィルター処理（例えば、単純平均化フィルター、二項フィルター、又はガウシアンフィルター等）を施して非鮮鋭画像１を生成する。次いで、非鮮鋭画像１にカーネルＫ１を用いてフィルター処理を施して非鮮鋭画像２を生成する。次いで、非鮮鋭画像２にカーネルＫ１を用いてフィルター処理を施して非鮮鋭画像３を生成する。そして、元画像と非鮮鋭画像１との差分をとることにより高周波成分画像を、非鮮鋭画像１と非鮮鋭画像２との差分をとることにより中周波数成分画像を、非鮮鋭画像２と非鮮鋭画像３との差分をとることにより低周波数成分画像を生成する。
ステップＳ３４においては、予め設定されたカーネルＫ１にステップＳ３３で設定した重み係数を乗算したカーネルを用いてフィルター処理を行い、複数の非鮮鋭画像生成し、生成した複数の非鮮鋭画像を用いて複数の周波数帯域画像（例えば、高周波成分画像、中周波成分画像、低周波成分画像）を生成する。
【００６３】
上記（Ｂ）においては、例えば、図１１に示すように、大きさ及び／又は形状が異なるカーネルＫ２〜Ｋ４を用いて元画像にフィルター処理（例えば、単純平均化フィルター、二項フィルター、又はガウシアンフィルター等）を施すことにより、周波数帯域の異なる複数の非鮮鋭画像１〜３を生成する。そして、元画像と非鮮鋭画像１との差分をとることにより高周波成分画像を、非鮮鋭画像１と非鮮鋭画像２との差分をとることにより中周波数成分画像を、非鮮鋭画像２と非鮮鋭画像３との差分をとることにより低周波数成分画像を生成する。
ステップＳ３４においては、予め設定されたカーネルＫ２〜Ｋ４のそれぞれにステップＳ３３で設定した重み係数を乗算したカーネルを用いてフィルター処理を行って複数の非鮮鋭画像を生成し、生成した複数の非鮮鋭画像を用いて複数の周波数帯域の周波数成分画像（例えば、高周波成分画像、中周波成分画像、低周波成分画像）を生成する。
なお、図１０、図１１を用いた（Ａ）、（Ｂ）の説明では、３つの非鮮鋭画像を生成して３つの周波数帯域の周波数成分画像（高周波成分画像、中周波成分画像、低周波成分画像）を生成する場合を例として挙げているが、これは一例であり、複数の非鮮鋭画像を生成して差分をとることで複数の必要な帯域の周波数成分画像を生成する。
【００６４】
ここで、大きさが異なるカーネルを用いてフィルター処理を行うと、カーネルの大きさ（サイズ）に応じて異なる周波数成分を抽出することができる。カーネルのサイズが大きいほど平滑化の効果が高く、より低周波の成分を抽出することができる。カーネルのサイズが小さいほど平滑化の効果が小さく、より高周波の成分を抽出することができる。すなわち、カーネルＫ２〜Ｋ４の大きさが異なる場合、カーネルＫ２のサイズ＜カーネルＫ３のサイズ＜カーネルＫ４のサイズである。
また、形状が異なるカーネルを用いてフィルター処理を行うと、形状に応じて異なる周波数成分を抽出することができる。形状の異なるカーネルとは、例えば、注目画素と参照画素の距離に応じて予め設定されたフィルター係数に乗算される重み係数が異なるカーネルをいう。図１２（ａ）〜（ｄ）に、重み係数の例を示す。図１２（ａ）に示すように、注目画素からの距離が近いほど急峻に重み係数が変化するカーネルを用いると平滑化の効果が低いため、より高周波の成分が抽出できる。図１２（ｄ）に示すように、注目画素からの距離に応じてなだらかに重み係数が変化するカーネルを用いると平滑化の効果が高いため、より低周波の成分が抽出できる。
【００６５】
なお、ステップＳ３４において抽出する周波数成分の周波数帯域及びその周波数成分画像を抽出する際に用いるカーネルは、予め実験に基づき設定（記憶部２２に記憶）されている。
【００６６】
次いで、制御部２１は、放射線画像の撮影条件及び撮影部位の情報を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ３５）、取得した撮影条件に基づいて、放射線画像から被写体厚を推定し（ステップＳ３６）、取得した撮影部位及び推定した被写体厚に基づいて、放射線画像から放射線含有率を推定する（ステップＳ３７）。ステップＳ３５〜Ｓ３７の処理は、ステップＳ３２〜ステップＳ３４の処理と並行して行ってもよいし、先に行ってもよい。
【００６７】
次いで、制御部２１は、ステップＳ３４で生成された各周波数帯域の周波数成分画像の画素毎に散乱線含有率を乗算して各周波数帯域の散乱線成分を推定した散乱線成分画像を生成した後、それらを合成する（ステップＳ３８）。
【００６８】
次いで、制御部２１は、散乱線除去率を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ３９）、散乱線除去率を合成した散乱線成分画像に乗算して、除去する散乱線量を示す散乱線画像を生成する（ステップＳ４０）。
そして、制御部２１は、放射線画像から散乱線画像を減算することにより、散乱線が除去された放射線画像を生成し（ステップＳ４１）、散乱線補正処理Ｃを終了する。
【００６９】
第３の実施形態においては、放射線画像を元画像として、エッジが強いほど重み係数を大きくしたカーネルを用いてフィルター処理を繰り返し行うことにより複数の周波数帯域の非鮮鋭画像を生成し、これを元画像から減算して複数の周波数帯域の周波数帯域画像を生成する。したがって、エッジの強い箇所についての散乱線中の高周波成分を抽出することができるので、エッジの強い箇所についての散乱線中の高周波成分の推定精度を向上させることができ、精度良く散乱線の除去を行うことが可能となる。また、第３の実施形態では、実施形態１、２と比較して、狙った周波数成分の散乱線を抽出しやすいという効果もある。
【００７０】
＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態の構成及び撮影動作は、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用し、以下、第４の実施形態におけるコンソール２の動作について説明する。
【００７１】
放射線検出器Ｐから画像データを受信すると、コンソール２においては、制御部２１により、散乱線補正処理Ｄが実行される。図１３は、散乱線補正処理Ｄの流れを示すフローチャートである。散乱線補正処理Ｄは、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
【００７２】
まず、制御部２１は、通信部２５により放射線検出器Ｐから受信した放射線画像を取得する（ステップＳ５１）。
【００７３】
次いで、制御部２１は、放射線画像に対してエッジ判定処理を行う（ステップＳ５２）。
ステップＳ５２においては、まず、放射線画像の各画素を注目画素とし、注目画素を中心とするｍ画素×ｎ画素（ｍ、ｎは正の整数）の領域をエッジ判定領域として設定する。次いで、各エッジ判定領域において、領域内の画素値の分散値を算出し、分散値に基づいてエッジの強さを判定する。例えば、分散値が大きいほどエッジが強く、分散値が小さいほどエッジが弱いと判定する。また、各エッジ判定領域内の画素値の平均値と注目画素との差や比を求め、差や比が大きいほどエッジが強く、差や比が小さいほどエッジが弱いと判定することとしてもよい。
【００７４】
次いで、制御部２１は、エッジ判定結果に基づいて、画素毎に、ステップＳ５４で生成する各周波数帯域の周波数成分画像に対する重み係数を設定する（ステップＳ５３）。例えば、周囲のエッジが強い画素ほど高周波数帯域の周波数成分画像に対する重み係数が大きく、周囲のエッジが弱い画素ほど低周波帯域の周波数成分画像に対する重み係数が大きくなるように重み係数を設定する。なお、エッジ強度（分散値）と各周波数帯域の周波数成分画像に対する重み係数との関係は、実験に基づいて決定されたものが予め記憶部２２に記憶されている。
【００７５】
次いで、制御部２１は、放射線画像の周波数分解を行い、複数の周波数帯域の周波数成分画像を生成する（ステップＳ５４）。
ステップＳ５４においては、例えば、第３の実施形態の散乱線補正処理ＣのステップＳ３４において説明した（Ａ）又は（Ｂ）の手法により周波数分解を行う。なお、ステップＳ５４においては、ステップＳ５３で設定された重み係数は使用しない。
【００７６】
次いで、制御部２１は、生成された複数の周波数帯域の周波数成分画像のそれぞれに対し、ステップＳ５３で設定された重み係数を乗算し、複数の重み付け済の周波数成分画像を生成する（ステップＳ５５）。
【００７７】
次いで、制御部２１は、放射線画像の撮影条件及び撮影部位の情報を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ５６）、取得した撮影条件に基づいて、放射線画像から被写体厚を推定し（ステップＳ５７）、取得した撮影部位及び推定した被写体厚に基づいて、放射線画像から放射線含有率を推定する（ステップＳ５８）。ステップＳ５６〜Ｓ５８の処理は、ステップＳ５２〜ステップＳ５５の処理と並行して行ってもよいし、先に行ってもよい。
【００７８】
次いで、制御部２１は、ステップＳ５５で重み係数が乗算された各周波数帯域の周波数成分画像の画素毎に散乱線含有率を乗算して各周波数帯域の散乱線成分を推定した散乱線成分画像を生成した後、それらを合成する（ステップＳ５９）。
【００７９】
次いで、制御部２１は、散乱線除去率を外部パラメーターとして取得し（ステップＳ６０）、散乱線除去率を合成した散乱線成分画像に乗算して、除去する散乱線量を示す散乱線画像を生成する（ステップＳ６１）。
そして、制御部２１は、放射線画像から散乱線画像を減算することにより、散乱線が除去された放射線画像を生成し（ステップＳ６２）、散乱線補正処理Ｄを終了する。
【００８０】
第４の実施形態においては、エッジが強い領域ほど、散乱線の推定に用いる散乱線画像に含まれる高周波帯域画像の重みが強くなるので、エッジの強い箇所についての散乱線中の高周波成分の推定精度を向上させることができ、精度良く散乱線を除去することができる。また、第４の実施形態では、実施形態１、２と比較して、狙った周波数成分の散乱線を抽出しやすいという効果もある。
【００８１】
以上説明したように、コンソール２の制御部２１は、被写体を放射線撮影することにより得られた放射線画像におけるエッジの強さを判定し、その判定結果に応じて放射線画像から所定の周波数帯域の周波数成分を抽出する際に用いる重み係数を設定し、設定した重み係数を用いて放射線画像から周波数成分を抽出し、抽出された周波数成分に散乱線含有率を乗算して放射線画像における散乱線成分を推定する。そして、推定された散乱線成分に散乱線除去率を乗算して放射線画像から除去する散乱線成分を表す散乱線画像を生成し、放射線画像から散乱線画像を減算することにより放射線画像に散乱線補正を施す。
したがって、放射線画像におけるエッジ付近の散乱線の推定精度を向上させることができるので、散乱線が的確に除去された放射線画像を得ることが可能となる。
【００８２】
なお、上記実施形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
【００８３】
例えば、上記実施形態においては、本発明を胸部の放射線画像に適用した場合を例にとり説明したが、他の部位を撮影した放射線画像に本発明を適用してもよい。
【００８４】
また、上記実施形態においては、撮影装置１を制御するコンソール２が放射線画像処理装置としての機能を備える場合について説明したが、放射線画像処理装置はコンソールとは別体であってもよい。
【００８５】
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も適用される。
【００８６】
その他、放射線画像撮影システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００８７】
１００  放射線画像撮影システム
１  撮影装置
１１  撮影台
１１ａ  ホルダー
１２  放射線発生装置
Ｐ  放射線検出器
２  コンソール
２１  制御部
２２  記憶部
２３  操作部
２４  表示部
２５  通信部
２６  バス
【図１】
2019126524.tif 000003
【図２】
2019126524.tif 000004
【図３】
2019126524.tif 000005
【図４】
2019126524.tif 000006
【図５】
2019126524.tif 000007
【図６】
2019126524.tif 000008
【図７】
2019126524.tif 000009
【図８】
2019126524.tif 000010
【図９】
2019126524.tif 000011
【図１０】
2019126524.tif 000012
【図１１】
2019126524.tif 000013
【図１２】
2019126524.tif 000014
【図１３】
2019126524.tif 000015