(57)【要約】マルチエネルギーＸ線システムにおいて、ターゲット（対象体）の硬組織及び軟組織を適応的に分離することのできる画像処理装置及びその方法が開示される。画像処理装置及びその方法では、硬組織と軟組織が混合したターゲットにおいて、硬組織によって影響を受ける軟組織のダイナミックレンジ（ＤＲ）の減少を最小化する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのＸ線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる画像整合部と、
前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出し、前記特定領域に対し複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定し、前記整合したターゲット画像の少なくとも１つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する組織分離部とを有することを特徴とするマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項２】
コントローラの制御下で、同じ所定の時間内で少なくとも二つのエネルギーバンドを有する少なくとも一つのＸ線を放射する少なくとも一つのＸ線ソースをさらに有し、
前記イメージマッチング部と前記組織分離部は、前記Ｘ線ソースとは異なる画像処理／解析部に含まれることを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項３】
コントローラの制御下で、所定の時間内に少なくとも一つのＸ線の少なくとも二つのエネルギーバンドを検出するＸ線検出器をさらに有し、
前記Ｘ線検出器は、Ｘ線ソースと画像処理／解析部から区別されることを特徴とする請求項２に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項４】
前記Ｘ線ソースは、コントローラの制御下で、第１のエネルギーバンドを有するＸ線を放射する第１Ｘ線ソースと第２のエネルギーバンドを有するＸ線を放射する第２Ｘ線ソースとを含み、
前記Ｘ線ソースは、コントローラの制御下で、同じ所定の時間内にターゲットに向かって前記第１のエネルギーバンドを有するＸ線と前記第２のエネルギーバンドを有するＸ線とを放射することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項５】
前記画像整合部は、複数のエネルギーバンドと特定物質の既知の減衰特性に基づいて、前記特定物質に対するターゲットの初期画像を推定することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項６】
前記特定領域は、組織分離のために最適である前記組織分離部により決定された領域であり、組織分離のために最適ではない前記組織分離部によって決定された候補領域から前記組織分離部で区別されることを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項７】
前記組織分離部は、硬組織と軟組織を分離するために、前記Ｘ線のＸ線ソースのスペクトル特性又はターゲットの質量減衰曲線に関する情報を使用しないことを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項８】
前記画像整合部は、前記複数のターゲット画像を各エネルギーレベルの画像に分離し、ターゲット画像を整合する決定をするために、画像への加重和スキームを適用することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項９】
前記特定領域は、フィーチャーモデル格納部に格納されているフィーチャーモデル画像と整合したターゲット画像のパターン解析を実行して得られる結果値とを比較することで検出され、
前記パターン解析は、エッジ抽出アルゴリズムと整合したターゲット画像に関する周波数ドメイン解析とよりなることを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１０】
前記特定領域は、ユーザーの入力データに基づいてさらに検出されることを特徴とする請求項９に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１１】
前記差分画像係数は、所定の費用関数（ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を最小化するための値として決定されることを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１２】
前記費用関数は、前記複数の組織画像の周波数特性によって定義されることを特徴とする請求項１１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１３】
前記費用関数は、前記複数の組織画像のエントロピー特性によって定義されることを特徴とする請求項１１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１４】
前記ターゲット画像に前処理を実行するための前処理装置をさらに有し、
前記前処理は、関心領域（ＲＯＩ）の周辺ターゲット画像を別々に格納することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１５】
分離された組織画像に後処理を実行する後処理部をさらに有し、
前記後処理は、Ｘ線散乱モデルに基づくぼけ除去（ｄｅ−ｂｌｕｒ）マスクを生成し、前記ぼけ除去マスクを使用して前記差分画像係数に基づいて軟組織画像のコントラストレベルを制御することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１６】
前記組織分離部は、グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定し、前記特定領域ごとに少なくとも１つの組織画像を生成し、前記特定領域それぞれの各組織画像を１つの画像に組み合わせることにより、グローバル領域画像を生成することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１７】
前記組織分離部は、グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定し、前記グローバル領域のためのグローバル差分画像係数を決定し、前記複数の差分画像係数を用いて、前記特定領域それぞれごとに少なくとも１つの組織画像を生成し、前記グローバル差分画像係数を用いて生成した組織画像を用いて前記特定領域それぞれの各組織画像を１つの画像に組み合わせることにより、グローバル画像を生成することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの組織画像を表示するディスプレイをさらに有することを特徴とする請求項１に記載のマルチエネルギーＸ線システム。
【請求項１９】
少なくとも一つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのＸ線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる段階と、
前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出する段階と、
前記特定領域に含まれる画像を複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定する段階と、
前記整合したターゲット画像の少なくとも１つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する段階とを有することを特徴とするマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２０】
同じ所定の時間内で少なくとも二つのエネルギーバンドを有する少なくとも一つのＸ線を放射する少なくとも一つのＸ線ソースを制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２１】
所定の時間内に少なくとも一つのＸ線の少なくとも二つのエネルギーバンドを検出するＸ線検出器を制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項２０に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２２】
同じ所定の時間内にターゲットに向かって第１のエネルギーバンドを有するＸ線を放射する第１Ｘ線ソースと第２のエネルギーバンドを有するＸ線を放射する第２Ｘ線ソースとを制御する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２３】
複数のエネルギーバンドと特定物質の既知の減衰特性に基づいて、前記特定物質に対するターゲットの初期画像を推定する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２４】
前記特定領域は、組織分離のために最適である前記組織分離部により決定された領域であり、組織分離のために最適ではない前記組織分離部によって決定された候補領域から前記組織分離部で区別されることを特徴とする請求項１９記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２５】
硬組織と軟組織を分離するために、前記Ｘ線を発生させるＸ線ソースのスペクトル特性又はターゲットの質量減衰曲線に関する情報を使用しないことを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２６】
前記特定領域は、フィーチャーモデル格納部に格納されているフィーチャーモデル画像と整合したターゲット画像のパターン解析を実行して得られる結果値とを比較することで検出され、
前記パターン解析は、エッジ抽出と整合したターゲット画像に関する周波数ドメイン解析とよりなることを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２７】
前記差分画像係数は、所定の費用関数を最小化するための値として決定されることを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２８】
前記ターゲット画像に関心領域（ＲＯＩ）の周辺ターゲット画像を別々に格納する前処理を実行する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項２９】
分離された組織画像に、Ｘ線散乱モデルに基づくぼけ除去（ｄｅ−ｂｌｕｒ）マスクを生成し、前記ぼけ除去マスクを使用して前記差分画像係数に基づいて軟組織画像のコントラストレベルを制御する後処理を実行する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項３０】
グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定する段階と、
前記特定領域ごとに少なくとも１つの組織画像を生成する段階と、
前記特定領域それぞれの各組織画像を１つの画像に組み合わせることにより、グローバル領域画像を生成する段階とをさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項３１】
グローバル領域内の互いに異なる特定領域に対し、それぞれ複数の差分画像係数を決定する段階と、
前記グローバル領域のためのグローバル差分画像係数を決定する段階と、
前記複数の差分画像係数を用いて、前記特定領域それぞれごとに少なくとも１つの組織画像を生成する段階と、
前記グローバル差分画像係数を用いて生成した組織画像を用いて前記特定領域それぞれの各組織画像を１つの画像に組み合わせることにより、グローバル画像を生成する段階とをさらに有することを特徴とする請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項３２】
ディスプレイ上に少なくとも１つの組織の画像を表示する段階をさらに有することを特徴とする請求項１９記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法。
【請求項３３】
請求項１９に記載のマルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法を実施するために、少なくとも１つの処理装置を制御するコンピュータ読み取り可能なコードが記録されたことを特徴とするコンピュータ読取可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
マルチエネルギーＸ線システムの画像処理装置及びその方法に関し、詳細には、マルチエネルギーバンドを有するＸ線でターゲットで生成するターゲット画像を用い、硬組織及び軟組織を適応的に分離することのできる画像処理装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くのＸ線システムは、単一のエネルギーバンドを有するＸ線がターゲット（対象体）を経由して検出される減衰特性（ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ）を用いて画像を表示する。
このようなＸ線システムにおいて、ターゲットを構成する物質の減衰特性が互いに異なる場合、品質の優れるイメージを取得することができるが、物質の減衰特性が類似する場合にはイメージの品質が劣化する。
【０００３】
マルチエネルギーＸ線システムは、２つ以上のエネルギーバンドのＸ線画像を取得することができる。
一般に、物質は互いに異なるエネルギーバンドで互いに異なるＸ線の減衰特性を表すため、このような特性を用いて物質ごとの画像分離が可能である。
【０００４】
現在、コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ；ＣＴ）や非破壊検査器（ｎｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ）の場合、デュアルエネルギーソース又はデュアルエネルギー分離検出器を採用した製品が発売され、このような装置の場合にソースをターゲット上で１８０度以上回しながらイメージを取得することから、ターゲットを構成する物質の密度イメージが取得される。
このようなデュアルエネルギーＣＴ装置の場合、取得したイメージを加えるか削除したり、あるいはセグメント化（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）して類似カラーをマスク（ｍａｓｋｉｎｇ）するなどの比較的に簡単な方法によって一定品質のイメージを取得することができた。
【０００５】
ターゲットを構成する組織は、大きく硬組織（ｈａｒｄ  ｔｉｓｓｕｅ）及び軟組織（ｓｏｆｔ  ｔｉｓｓｕｅ）に分類される。
【０００６】
硬組織は骨などの硬い組織として、硬組織が存在する場合に硬組織の後方に位置する他の組織の場合に重なる現象によってイメージ品質が劣化する恐れがある。
また、骨などの硬組織の場合にも成分比が一定ではないため重複問題が完全に解消されないという問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、Ｘ線ソースのスペクトル特性又はターゲットを構成する物質の質量減衰曲線（ｍａｓｓ  ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｃｕｒｖｅ）の情報がない場合にもターゲットの硬組織及び軟組織を適応的に分離することのできる方法及びこれを採用した装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の好適な実施形態の一態様は、マルチエネルギーＸ線システムにおいて、少なくとも１つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのＸ線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる画像整合部と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出し、前記特定領域に対し複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定し、前記整合したターゲット画像の少なくとも１つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する組織分離部とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の好適な実施形態の一態様は、マルチエネルギーＸ線システムにおける画像処理方法において、少なくとも一つの整合したターゲット画像を生成するために、複数のターゲット画像を各エネルギーバンドごとの画像に分離することにより、ターゲットを通過した後に検出される少なくとも一つのＸ線の複数のエネルギーバンドを表す複数のターゲット画像を整合させる段階と、前記整合したターゲット画像内の特定領域を検出する段階と、前記特定領域に含まれる画像を複数の組織画像に分離するための差分画像係数を決定する段階と、前記整合したターゲット画像の少なくとも１つの組織画像を生成するために、前記差分画像係数を用いて整合したターゲット画像から複数の組織画像を分離する段階とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係るマルチエネルギーＸ線システム及びその画像処理方法によれば、マルチエネルギーＸ線システムで画像情報に基づいて所望する組織の画像を選別的に確保するための画像処理装置及びその方法を提供することができ、特に、硬組織及び軟組織が混在するターゲットに対して、硬組織による軟組織のダイナミックレンジ劣化の影響を最小化することができるという効果がある。
また、マルチエネルギーＸ線システムのＸ線ソース及びターゲットのマス減衰曲線に関する情報がなくても、硬組織及び軟組織に対する適応的な分離が可能であるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムの画像処理／分析部の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像処理／分析部の組織分離部の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る組織分離部の特定領域検出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムの画像処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、本発明に係るマルチエネルギーＸ線システム及びその画像処理方法を実施するための形態の具体例を図面を参照しながら説明する。
ただし、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示した同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００１３】
本明細書に記載するマルチエネルギーＸ線システムは、２つ以上のＸ線ソースを利用したり、２つ以上のエネルギーバンドごとの分離可能なＸ線検出器を用いたり、２つ以上のＸ線ソースと共に２つ以上のエネルギーバンドごとの分離可能なＸ線検出器を用いるシステムを意味する。
また、ラジオグラフィー（Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）システム、トモシンセシス（ｔｏｍｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）システム、コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ；ＣＴ）システム、又は、非破壊検査器（ｎｏｎ−ｄｅｓｔｒｕｃｔｅｄ  ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ）のいずれか１つで実現され得るシステムを意味する。
このような実施形態は一例に過ぎず、本明細書に記載するマルチエネルギーＸ線システムは様々な形態及び応用例にて実現されることは本発明が属する分野の当業者には自明であろう。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムを示す図である。
図１を参照すると、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システム１００は、Ｘ線ソース１１０、Ｘ線検出器１３０、制御部１４０、及び画像処理／分析部１５０を備える。  また、実施形態によってはステージ１２０をさらに備えてもよい。さらに、表示部１６０をさらに備えてもよい。
【００１５】
Ｘ線ソース１１０は、ターゲット（対象体）に向かってＸ線を照射する。
Ｘ線ソース１１０から照射されるＸ線は、複数のエネルギーレベルを有する光子（ｐｈｏｔｏｎ）を含む。
ターゲットを経由したＸ線はＸ線検出器１３０で検出される。
Ｘ線ソース１１０から照射されるＸ線のドーズ（ｄｏｓｅ）及び電圧、照射時間は後述する制御部１４０によって制御される。
【００１６】
ステージ１２０は、ターゲットを固定させることのできる装置である。
実施形態によって、ターゲットに対する圧着が必要な場合、ターゲットに一定量の圧力を加えて圧着したり、加えられた圧力を解除できるよう設計する。
【００１７】
Ｘ線検出器１３０は、Ｘ線ソース１１０からターゲットを経由して形成された複数のターゲット画像を取得する。
より詳しくは、Ｘ線検出器１３０は、Ｘ線ソース１１０から入射されるＸ線光子をエネルギーバンドごとに検出してターゲットを経由した複数のターゲット画像を取得する。
【００１８】
制御部１４０は、Ｘ線ソース１１０を制御してマルチエネルギーＸ線が選択されたドーズ／電圧により選択された所定の時間の間ターゲットに照射されるよう制御する。
また、ステージ１２０を制御し、ターゲットに加えられる圧力を調整する。
【００１９】
画像処理／分析部１５０は、Ｘ線検出器１３０で所定の時間の間に取得したターゲット画像に対する画像処理を行う。
画像処理／分析部１５０で行われる画像処理方式は下記で詳細に説明する。
【００２０】
図２は、本発明の一実施形態に係る画像処理／分析部の構成を示すブロック図である。
本発明の一実施形態に係る画像処理／分析部１５０は、画像整合部２０２及び組織分離部２０３を備える。
また、実施形態によっては、画像処理／分析部１５０は、前処理部２０１及び後処理部２０４をさらに備えてもよい。以下、各部について詳細に説明する。
【００２１】
（１）ターゲット画像に対する前処理（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）
前処理部２０１は、ターゲット画像に対して前処理を行う。
前処理方式の一例として、まずターゲットから検査しようとする関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ；ＲＯＩ）を予め定義しておいて、ターゲット画像で関心領域を検索し、検索された関心領域周辺のターゲット画像を別に格納して画像を表示部１６０で表示する時に参照してもよい。
前処理方式の他の一例として、ターゲットが人体である場合、測定中に動きによって発生する動きアーチファクト（ｍｏｔｉｏｎ  ａｒｔｉｆａｃｔ）を除去する方式が採用される。
【００２２】
（２）ターゲット画像に対する整合（ｍａｔｃｈｉｎｇ）
画像整合部２０２は、マルチエネルギーＸ線スペクトルが１つ以上の物質から構成されたターゲットを経由して発生するエネルギーバンドそれぞれのプロジェクション画像（Ｅ１〜ＥＮ）の入力を受けてターゲットを構成するＭ個の物質ごとの初期画像を推定する。
【００２３】
複数のターゲット画像をエネルギーレベルごとの画像に区分し、該当画像に対して加重値の和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｓｕｍ）方式を適用して整合する。
【００２４】
（３）ターゲット画像に対する組織分離（ｔｉｓｓｕｅ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ）
組織分離部２０３は、ターゲット画像に対して下記の方式を適用して硬組織及び軟組織画像を分離する。
図３は、本発明の一実施形態に係る画像処理／分析部１５０の組織分離部２０３の構成の一例を示すブロック図である。
【００２５】
図３を参照すると、組織分離部２０３は、特定領域検出部３０１、差分画像係数決定部３０２、及び組織画像分離部３０３を備える。
特定領域検出部３０１は、整合したターゲット画像に対する特定領域を検出する。
特定領域は組織分離のための最適化された（ｏｐｔｉｍａｌ）領域を意味し、特定領域は、整合したターゲット画像に対して周辺抽出（ｅｄｇｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）及び周波数ドメイン分析を含むパターン分析を行った結果値とフィーチャーモデル（ｆｅａｔｕｒｅ  ｍｏｄｅｌ）格納部に記録されたフィーチャーモデル画像を比較して検出される。
【００２６】
図４には、特定領域検出部３０１の具体的な構成の一例を示す。
図４を参照すると、特定領域検出部３０１は、パターン画像受信部４０１、フィーチャーモデル格納部４０２、判断部４０３、及び領域選定部４０４を備える。
【００２７】
パターン画像受信部４０１は、整合したターゲット画像に対する特定領域の検出において、関心領域（ＲＯＩ）のうちから候補画像を選定する。
関心領域（ＲＯＩ）は、ターゲット画像のうち、ターゲット一部に関するローカル領域又はグローバル領域であってもよい。
【００２８】
フィーチャーモデル格納部４０２は、ユーザセッティング（ｓｅｔｔｉｎｇ）又は本発明の一実施形態に係る画像処理システムの運用によって得られた１つ以上のフィーチャーモデル画像を格納する。
【００２９】
判断部４０３は、パターン画像受信部４０１から選択された候補画像とフィーチャーモデル格納部４０２に格納されたフィーチャーモデル画像とを比較し、フィーチャーモデル画像と関係度の高い候補画像を選定することによって領域選定部４０４で特定領域を検出する。
【００３０】
領域選定部４０４は、ユーザ入力を受信して特定領域を検出するときにユーザ入力によって特定領域を検出する。
ユーザ入力は、選択された関心領域に対する画像をどのように見るかに関する入力であってもよい。
組織ベースで画像を見たり、その他の参照することのできる要因に対するユーザ入力を受信して領域選定部４０４の出力を制御する。
領域選定部４０４の出力画像は、パターン画像とフィーチャーモデル画像がマッチングされた画像であってもよい。
【００３１】
再び、図３を参照すると、差分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）画像係数決定部３０２は、特定領域検出部３０１から検出された特定領域に対する複数の画像を組織画像に分離するために最適な係数を意味する差分画像係数を決定する。
差分画像は、エネルギーバンドごとの画像に対する差分画像であってもよい。
【００３２】
差分画像係数は、選択された費用関数（ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を最小化する値に決定されてもよく、費用関数は組織画像の周波数特性の関数であってもよい。
本発明の他の一実施形態面によれば、費用関数は、組織画像のエントロピー（ｅｎｔｒｏｐｙ）特性の関数であってもよい。
【００３３】
差分画像係数決定部３０２は、関心領域に対する関心領域差分画像を生成し、関心領域差分画像に対する費用関数（ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を分析する。
分析された関心領域差分画像に対して費用関数を最小化する差分画像係数を決定する。
周波数特性を利用した費用関数における差分画像係数決定は、高周波特性関数の変化、低周波特性関数の変化、及び全体周波数特性関数の変化を考慮して決定され得る。
【００３４】
一例として、費用関数が周波数特性関数である場合、費用関数は、エネルギーバンドごとの画像のうち１つである第１画像を、他の第２画像に未知数の（ｕｎｋｎｏｗｎ）差分画像係数を乗算して差し引いた関数であってもよく、この場合にコサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＤＣＴ）の最大値に基づいて費用関数を最小化する差分画像係数を決定することができる。
【００３５】
組織画像分離部３０３は、差分画像係数決定部３０２で決定された差分画像係数に基づいて組織画像を分離する。
より詳しくは、組織画像分離部３０３は、差分画像係数決定部３０２で決定された差分画像係数に基づいてターゲット画像を最適化し、最適化されたターゲット画像に基づいて硬組織画像及び軟組織画像を生成する。
【００３６】
本発明の一実施形態によれば、ターゲット画像を最適化するときユーザ入力によって差分画像係数に対する調整が行われてもよく、ユーザ入力によって調整された差分画像係数に基づいてターゲット画像に対する最適化を行うことができる。
【００３７】
生成された硬組織画像及び軟組織画像を合成して最適画像を生成する。
最適画像を生成する場合、カラーコーディング（ｃｏｌｏｒ  ｃｏｄｉｎｇ）又は合成（ｆｕｓｉｏｎ）が行われてもよく、ユーザ入力によってユーザが閲覧を所望する硬組織又は軟組織画像のそれぞれに対する個別出力も行われてもよい。
【００３８】
（５）画像後処理（ｐｏｓｔ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）
上記で説明した（２）〜（４）の画像処理方式を介して画像処理されたターゲット画像について後処理を行う。
後処理の例として、組織画像分離部３０３で生成された最適画像に対してＸ線散乱（ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）モデリングに基づいてぼけ除去（ｄｅ−ｂｌｕｒ）マスクを生成し、ぼけ除去マスクを用いて軟組織画像のコントラストを制御する方式が採用される。
【００３９】
上述した画像処理の実行において、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システム１００は、様々な画像処理組合せを行うことができる。
他の実施形態として、上述した（１）の前処理と（５）の後処理は選択的に採用してもよい。
【００４０】
図５は、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムの画像処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。
図５を参照すると、本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線画像処理システムは、ターゲットを経由した画像を取得する（ステップＳ５０１）。
ステップＳ５０１において、Ｘ線検出器はＸ線ソースから入射されるＸ線光子をエネルギーバンドごとに検出してターゲットを経由した複数のターゲット画像を取得する。
【００４１】
取得した画像に対する前処理を行う（ステップＳ５０２）。
ステップＳ５０２における前処理方式の一例として、まず、ターゲットで検査しようとする関心領域を予め定義し、ターゲット画像で関心領域を探し、検索された関心領域周辺のターゲット画像を別に格納して画像を表示部１６０で表示するときに参照してもよい。
前処理方式の他の一例として、ターゲットが人体である場合、測定中の動きによって発生する動きアーチファクトを除去する方式が採用される。
【００４２】
その後、ターゲット画像を整合する（ステップＳ５０３）。
ステップＳ５０３において、複数のターゲット画像をエネルギーレベルごとの画像に区分し、該当画像に対して加重値の和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｓｕｍ）方式を適用して整合する。
【００４３】
整合したターゲット画像に対する特定領域を検出し、特定領域に対して組織画像を分離するための差分画像係数を決定して組織画像を分離する（ステップＳ５０４）。
ステップＳ５０４において、ステップＳ５０３で整合したターゲット画像に対する特定領域を検出する。
特定領域は、組織分離のための最適化された領域を意味し、特定領域は整合したターゲット画像に対して周辺抽出及び周波数ドメイン分析を含むパターン分析を行った結果値と、フィーチャーモデル格納部に記録されたフィーチャーモデル画像とを比較して検出される。
【００４４】
特定領域を検出するとき、ユーザ入力によって特定領域を検出してもよい。
ユーザ入力は、選択された関心領域に対する画像をどのように見るかに関する入力であってもよい。
組織ベースで画像を見たり、その他の参照することのできる要因に対するユーザ入力を受信してもよい。
【００４５】
検出された特定領域に対する複数の画像を組織画像に分離するための最適な係数を意味する差分画像係数を決定する。
差分画像は、エネルギーバンドごとの画像に対する差分画像であってもよい。
差分画像係数は、選択された費用関数を最小化する値に決定されてもよく、費用関数は組織画像の周波数特性の関数であってもよい。
本発明の他の実施形態として、費用関数は組織画像のエントロピー特性の関数であってもよい。
【００４６】
ステップＳ５０４において、差分画像係数に基づいて組織画像を分離する。
より詳しくは、上述した差分画像係数に基づいてターゲット画像を最適化し、最適化されたターゲット画像に基づいて硬組織画像及び軟組織画像を生成する。
本発明の一実施形態によれば、ターゲット画像を最適化するときユーザ入力によって差分画像係数に対する調整が行われてもよく、ユーザ入力によって調整された差分画像係数に基づいてターゲット画像に対する最適化が行われてもよい。
【００４７】
ステップＳ５０４において、生成された硬組織画像及び軟組織画像を合成して最適画像を生成する。
組織分離が行われた組織画像に対して後処理を行う（ステップＳ５０５）。
ステップＳ５０５において、後処理の例として、組織画像分離部３０３で生成された最適画像に対してＸ線散乱モデリングに基づいてぼけ除去（ｄｅ−ｂｌｕｒ）マスクを生成し、ぼけ除去マスクを用いて軟組織画像のコントラストを制御する方式が採用され得る。
【００４８】
図５を参照して説明した画像処理方法による本発明の一実施形態に係るマルチエネルギーＸ線イメージ処理システムの画像処理方法は、前処理（ステップ５０２）及び後処理（ステップ５０５）は選択的に採用してもよい。
【００４９】
本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されることができる。
コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。
記録媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであったあり、コンピュータソフトウェア当業者に公示されて使用可能なものであったりする。
【００５０】
上述したように、本発明は、限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明が上述した実施形態に限定されることはなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能である。
したがって、本発明の範囲は、説明した実施形態に限定されて決定されてはならず、添付する特許請求の範囲だけではなく、この特許請求の範囲と均等なものなどによって定められなければならない。
【符号の説明】
【００５１】
１００    マルチエネルギーＸ線画像処理システム
１１０    Ｘ線ソース
１２０    ステージ
１３０    Ｘ線検出器
１４０    制御部
１５０    画像処理／分析部
１６０    表示部
２０１    前処理部
２０２    画像整合部
２０３    組織分離部
２０４    後処理部
３０１    特定領域検出部
３０２    差分画像係数決定部
３０３    組織画像分離部
４０１    パターン画像受信部
４０２    フィーチャーモデル格納部
４０３    判断部
４０４    領域選定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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