(57)【要約】      （修正有）【課題】放射線画像とノイズに応じて放射線量を制御する放射線撮影装置を提供する。【解決手段】放射線撮影の放射線量を制御する制御装置であり、帯域毎に分割した放射線画像と帯域毎に分割したノイズ画像とを取得し、ノイズ画像を帯域毎に分割した放射線画像を用いてマスキングするノイズマスク手段を持ち、ノイズマスク手段からの出力を合成した、知覚ノイズの分布を示す妨害度マップを算出し、妨害度に応じて、放射線量を制御する。【選択図】図１
2015213573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影の放射線量を制御する制御装置であって、
放射線画像と前記放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出手段と、
前記妨害度に応じて、放射線量を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記放射線画像を取得する取得手段と、
前記放射線撮影でのノイズを取得する推定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
前記放射線画像を帯域毎に分割した放射線画像と、前記ノイズを帯域毎に分割したノイズ画像とを生成する帯域分割手段と、
前記帯域毎に分割したノイズ画像を、前記帯域毎に分割した放射線画像を用いてマスキングするノイズマスク手段と、
前記ノイズマスク手段からの出力を合成した、知覚ノイズの分布を示す妨害度マップを生成する妨害度マップ生成手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項４】
前記取得手段は、
撮影済みの放射線画像から被写体情報に基づいて放射線画像を選択する画像選択手段と、
前記被写体情報に基づいて前記選択した放射線画像を補正する補正手段と、
を有することを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
【請求項５】
前記被写体情報には、被検者の診断個所、被検者の脂肪率、被検者の年齢の情報のうち、少なくとも一つの情報が含まれることを特徴とする請求項４に記載の制御装置。
【請求項６】
前記算出手段は、
前記放射線画像と、ノイズを示す画像とを用いて前記放射線画像のテクスチャを認識できるか否かの尺度を示すテクスチャ知覚量を算出する知覚量算出手段と、
前記テクスチャ知覚量と閾値とを比較して、ノイズの妨害により前記放射線画像のテクスチャが知覚できなくなった領域のラベル付けを行ったマップを前記妨害度として算出する比較手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項７】
前記知覚量算出手段は、
前記放射線画像を帯域毎に分割した放射線画像と、前記ノイズを帯域毎に分割したノイズ画像とを生成する帯域分割手段と、
前記帯域毎に分割したノイズ画像を、前記帯域毎に分割した放射線画像を用いてマスキングするノイズマスク手段と、
前記ノイズマスク手段からの出力を合成した、テクスチャ知覚量の分布を示す知覚量マップを生成する知覚量マップ生成手段と、
を有することを特徴とする請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】
前記制御手段は、
フィルタ処理を施した妨害度マップの情報と妨害度閾値との大小関係を判定する判定手段と、
前記判定に応じて出力する放射線量を修正する放射線量修正手段と、
を更に有することを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
【請求項９】
前記妨害度閾値は、ノイズを検知することができる限度に対応する検知限の閾値と、ノイズが許容される限度に対応する許容限の閾値と、を有し、
前記判定手段が、前記妨害度マップの情報＜検知限の閾値と判定した場合、前記修正手段は、前記放射線量を弱くするように修正し、
前記判定手段が、前記妨害度マップの情報＞許容限の閾値と判定した場合、前記修正手段は、前記放射線量を強くするように修正し、
前記判定手段が、前記検知限の閾値≦前記妨害度マップの情報≦前記許容限の閾値と判定した場合、前記修正手段は、設定されている放射線量を撮影に用いる放射線量として決定する
ことを特徴とする請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記制御手段は、
フィルタ処理を施した知覚量マップの情報に画像処理を行い、所定の画素値をとる前記知覚量マップの領域の面積が、面積閾値以下であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定に応じて出力する放射線量を修正する放射線量修正手段と、
を更に有することを特徴とする請求項７に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記面積閾値はテクスチャが判別できなくなる限度に対応する閾値であり、
前記判定手段が、前記知覚量マップの領域の面積＞前記面積閾値と判定した場合、前記修正手段は放射線量を弱くするように修正し、
前記判定手段が、前記知覚量マップの領域の面積≦前記面積閾値と判定した場合、前記修正手段は設定されている放射線量を撮影に用いる放射線量として決定することを特徴とする請求項１０に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記帯域分割手段は、帯域分割フィルタを用いてノイズ画像を帯域毎に分割することで、帯域毎に分割したノイズ画像を生成することを特徴とする請求項３または７に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記帯域分割手段は、ノイズに基づき、帯域毎に分割したノイズ画像として一様な画像を帯域毎に生成することを特徴とする請求項３または７に記載の制御装置。
【請求項１４】
前記帯域分割手段は、円周方向の周波数特性を示す帯域分割フィルタと、半径方向の周波数特性を有する帯域分割フィルタと、を用いて処理を行うことを特徴とする請求項１２または１３に記載の制御装置。
【請求項１５】
前記取得手段は、動画の放射線画像を取得し、
前記推定手段は、取得した放射線画像に基づいてノイズを推定することを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
【請求項１６】
放射線を発生する放射線発生手段と、前記放射線を検出する放射線検出手段と、を有し、放射線撮影を行う放射線撮影装置であって、
放射線画像と放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出手段と、
前記妨害度に応じて、前記放射線発生手段の放射線量を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項１７】
前記放射線画像を取得する取得手段と、
前記放射線撮影でのノイズを取得する推定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項１６に記載の放射線撮影装置。
【請求項１８】
放射線撮影の放射線量を制御する制御装置の制御方法であって、
前記制御装置の算出手段が、放射線画像と前記放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出工程と、
前記制御装置の制御手段が、前記妨害度に応じて、放射線量を制御する制御工程と、
を有することを特徴とする制御装置の制御方法。
【請求項１９】
放射線を発生する放射線発生手段と、前記放射線を検出する放射線検出手段と、を有し、放射線撮影を行う放射線撮影装置の制御方法であって、
前記放射線撮影装置の算出手段が、放射線画像と放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出工程と、
前記放射線撮影装置の制御手段が、前記妨害度に応じて、前記放射線発生手段の放射線量を制御する制御工程と、
を有することを特徴とする放射線撮影装置の制御方法。
【請求項２０】
コンピュータを、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の制御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、制御装置、放射線撮影装置、制御装置の制御方法、放射線撮影装置の制御方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線撮影装置では、撮影を行う際に被写体が被ばくする放射線量の低線量化を目的とし、適切な放射線露出制御技術が求められている。この放射線露出制御技術として、例えば、特許文献１では、放射線透視撮影時に、放射線検出量を計測して所定の上限値を超えないようにする放射線露出制御が開示されている。
【０００３】
特許文献２では、事前に撮影した放射線像の画素値の最大値と平均値に基づいて、適切なコントラスト画像が得られるように放射線露出制御を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１７３９２４号公報
【特許文献２】特開２００６−３３４１５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献２において、コントラストを適切に調整するだけでは、放射線量が過大あるいは過少となり、適切に放射線量を制御できない場合も存在する。例えば、被写体によっては脂肪などによる放射線の散乱に伴って放射線画像にボケが発生する場合がある。この様な場合、診断へのノイズの妨害の影響が大きくなるため、放射線量を高めに設定することが望ましい。従来技術では、この様にノイズの妨害に応じた放射線量の制御が出来ていないことが課題である。
【０００６】
本発明は、放射線画像とノイズに応じて放射線量を適切に制御することが可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る制御装置は、放射線撮影の放射線量を制御する制御装置であって、放射線画像と前記放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出手段と、前記妨害度に応じて、放射線量を制御する制御手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
あるいは、本発明の他の態様に係る放射線撮影装置は、放射線を発生する放射線発生手段と、前記放射線を検出する放射線検出手段と、を有し、放射線撮影を行う放射線撮影装置であって、放射線画像と放射線撮影でのノイズとから、前記放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する算出手段と、前記妨害度に応じて、前記放射線発生手段の放射線量を制御する制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、放射線画像とノイズに応じて放射線量を適切に制御することが可能になる。
【００１０】
すなわち、本発明によれば、放射線画像でのノイズの妨害度に応じ、診断において妨害が許容できる範囲となるように放射線露出制御を行うことが可能である。妨害度算出に於いては、放射線画像によって妨害度の変化も考慮している。これにより、従来技術より適切に、具体的には診断個所の放射線画像とノイズに応じて放射線量を適切に制御することが可能であり、ひいては被写体が被ばくする放射線量を低線量化することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態にかかる放射線撮影装置の構成を示す図。
【図２】第１実施形態にかかる制御装置の構成を示す図。
【図３】妨害度算出部の構成を示す図。
【図４】空間視覚特性を示す模式図。
【図５】帯域分割フィルタの円周方向の特性を示す模式図。
【図６】帯域分割フィルタの半径方向の特性を示す模式図。
【図７】帯域分割フィルタによる周波数の帯域分割を、半値周波数で表した模式図。
【図８】マスキング強度を示す模式図。
【図９】放射線画像取得部の構成を示す図。
【図１０】放射線量決定部の構成を示す図。
【図１１】第２実施形態における放射線画像取得部の構成を示す図。
【図１２】第３実施形態における妨害度算出部の構成を示す図。
【図１３】テクスチャ知覚量算出部の構成を示す図。
【図１４】第４実施形態における妨害度算出部の構成を示す図。
【図１５】第５実施形態における妨害度算出部の構成を示す図。
【図１６】第５実施形態における帯域分割フィルタによる周波数の帯域分割を、半値周波数で表した模式図。
【図１７】第６実施形態における制御装置の構成を示す図。
【図１８】第６実施形態における放射線画像取得部の構成を示す図。
【図１９】第６実施形態におけるノイズ推定部の構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１３】
[第１実施形態]
（放射線撮影装置の構成）
図１は制御装置１０７を含む放射線撮影装置の構成を示すブロック図である。放射線発生部１０１は、被写体に向けて放射線を発生する。放射線ＦＰＤ(Flat Panel Detector)１０２（放射線検出部）は、被写体を透過した放射線を検出する。Ａ／Ｄ変換部１０３（信号処理部）は、検出した光量をデジタル値に変換する。画像処理部１０４は、デジタル値にガンマ補正やムラ補正などを行い、デジタル放射線画像(放射線画像）を生成する。ＲＡＭ１１０は、生成された放射線画像を記憶する。
【００１４】
ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)１０５は、表示用の画像信号を生成する画像処理装置であり、ＲＡＭ１１０に記憶された放射線画像を取得し、表示部１０６に画像信号を送信する。また、ＧＰＵ１０５は、ＣＰＵ１０８からの指示に基づいてユーザインタフェース画像などを生成し、表示部１０６に画像信号を送信する。表示部１０６は、一般的には液晶ディスプレイが広く用いられており、ＧＰＵ１０５から受信した画像信号に基づいて画像の表示を行う。
【００１５】
制御装置１０７は、ＲＡＭ１１０に記憶された放射線画像を取得し、放射線発生部１０１からの放射線量の制御を行う。ＣＰＵ１０８は各構成の処理全てに関わり、ＲＯＭ１０９やＲＡＭ１１０に格納された命令を順に読み込み処理を実行する。そして、システムバス１１３を介して各構成を制御する。また、ＲＯＭ１０９とＲＡＭ１１０は、その処理に必要なプログラム、データ、作業領域などをＣＰＵ１０８に提供する。操作部１１２は、キーボードやマウスなどが該当し、これらを介して入力されたユーザー指示を受け取る。
【００１６】
（制御装置の構成）
図２は、本実施形態にかかる制御装置１０７の構成を示す図である。制御装置１０７は放射線透視撮影の放射線量を制御する放射線露出制御を行う。制御装置１０７は、妨害度算出に用いる放射線画像を取得する放射線画像取得部２０１と、放射線透視撮影でのノイズを取得するノイズ推定部２０２と、放射線画像と放射線撮影でのノイズとから、放射線画像におけるノイズの影響を示す妨害度を算出する妨害度算出部２０３と、妨害度に応じて、放射線量を制御する放射線量制御部２０４と、を有する。
【００１７】
ノイズ推定部２０２は、放射線量制御部２０４（制御部）から放射線量を受信し、受信した放射線量を放射線発生部１０１に設定した場合に、放射線画像にどのようなノイズが発生するかを推定する。ノイズ推定部２０２は、放射線量に応じたノイズを、放射線量に応じたテーブルもしくは関係式として記憶しており、このテーブルもしくは関係式を用いて放射線量に対するノイズを推定する。本実施形態で推定するノイズは、ノイズの自己相関関数とパワーを指すものとする。
【００１８】
妨害度算出部２０３は、放射線画像取得部２０１で取得した放射線画像と、ノイズ推定部２０２から取得したノイズに基づき、放射線画像でのノイズの影響を示す妨害度を、二次元マップとして算出する。本実施形態では、放射線画像上のノイズ感を妨害度として算出する。
【００１９】
放射線量制御部２０４は、妨害度算出部２０３で算出した妨害度に基づき放射線量を決定し、端子２０５（出力部）を通して放射線発生部１０１に放射線量を設定する。より詳しくは、放射線量制御部２０４は、ある放射線量を放射線発生部に設定した際の放射線画像における妨害度を取得する為、まずノイズ推定部２０２に放射線量を送信する。ノイズ推定部２０２は放射線量制御部２０４から放射線量を受信し、受信した放射線量を放射線発生部１０１に設定した場合に、放射線画像にどのようなノイズが発生するかを推定する。妨害度算出部２０３は、放射線画像取得部２０１で取得した放射線画像と、ノイズ推定部２０２から取得したノイズに基づき、放射線画像でのノイズの影響を示す妨害度を算出する。そして、放射線量制御部２０４は、妨害度算出部２０３放射線量に対する妨害度を取得する。
【００２０】
更に放射線量制御部２０４は、検知限（第１閾値）と許容限（第２閾値）との２つの妨害度閾値を記憶している。放射線量制御部２０４は、妨害度算出部２０３より取得した妨害度が、この妨害度閾値の間に入る様に放射線量を決定することで、診断に支障が出ない範囲での放射線量の低線量化を実現する。
【００２１】
以上の構成により、放射線画像でのノイズの妨害度算出が可能となり、従来は出来なかった放射線画像とノイズに応じた放射線量の適切な制御が可能となる。
【００２２】
（放射線画像取得部の構成）
図９は、放射線画像取得部２０１の構成を示す図である。バスインタフェース９０１は、システムバス１１３と接続し、名前や生年月日や病名などからなる被写体情報と、放射線画像と撮影日時と撮影時放射線量といった情報を受信する。被写体情報と、放射線画像と、撮影日時と、撮影時放射線量を受信した場合には、バスインタフェース９０１は、これらの情報を放射線画像記憶部９０２に送信する。また、被写体情報のみを受信した場合には、バスインタフェース９０１は受信した被写体情報を被写体情報記憶部９０３に送信する。
【００２３】
放射線画像記憶部９０２は、バスインタフェース９０１より受信した被写体情報と放射線画像と撮影時放射線量を記憶する。被写体情報記憶部９０３は被写体情報を記憶する。画像選択部９０４は、取得した被写体情報に合致し、且つ、放射線量が最も高く鮮鋭且つ低ノイズと推定される放射線画像を選択し、端子９０５（出力部）を通して妨害度算出部２０３に送信する。
【００２４】
(妨害度算出部の構成）
図３は、妨害度算出部２０３の構成を示す図である。本実施形態では、放射線画像上のノイズ感を妨害度として用いる。なお妨害度算出部内の計算手順の詳細については、次の文献に詳しい記載がある。S. Daly, "The Visible Differences Predictor: An algorithm for the assessment of image fidelity," in A.B. Watson, editor, Digital Image and Human Vision, pages 179-206, Cambridge, MA, MIT Press, 1993。
【００２５】
端子３０１(入力部）より、放射線画像取得部２０１から放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)がデジタル画像として入力される。端子３０２（入力部）より、ノイズ推定部２０２からノイズが入力される。
【００２６】
ノイズ画像生成部３０３は、放射線画像と同じサイズのホワイトノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)を、所定のパワーとなる様に生成する。
【００２７】
フィルタ部３０４は、ノイズ画像生成部３０３で生成されたホワイトノイズ画像ｎｗ(ｘ,ｙ)に対して下記の演算を施して、ノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)を生成する。
【００２８】
【数１】
2015213573.tif 000003
【００２９】
ここでαは、ノイズ推定部２０２で取得したノイズのパワーに関する補正項である。また、ノイズ推定部２０２で取得したノイズの自己相関関数のフーリエ変換結果と、ｃ(ｘ,ｙ)のパワースペクトラムが一致するように、ｃ(ｘ,ｙ)は求められる。
【００３０】
γ変換部３０５は、ｉｉｎ(ｘ,ｙ)もしくはｎ(ｘ,ｙ)に対して所定のγ変換を施す。このγ変換は、上記文献に記載されている変換でも良いし、ＣＩＥで規定されている様な輝度から明度へのγ変換でもよい。
【００３１】
フーリエ変換部３０６は、画像に対してフーリエ変換を施し、空間周波数情報を生成する。以下、放射線画像ｉｉｎ(ｘ,ｙ)のフーリエ変換結果をＩin(ｕ,ｖ)、ノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)のフーリエ変換結果をＮ(ｕ,ｖ)とする。
【００３２】
空間視覚特性乗算部３０７は、画像のフ―リ変換結果に対し、空間視覚特性であるＶＴＦ(ｕ,ｖ)を乗算する。ＶＴＦ(ｕ,ｖ)は、ＶＴＦ(ｕ,ｖ)＝ ＶＴＦsx (ｕ)×ＶＴＦsy(ｖ)で定義される。ＶＴＦsx (ｕ)は横方向の空間視覚特性、ＶＴＦsy(ｖ)は縦方向の空間視覚特性である。これらは、それぞれ下式で定義される。
【００３３】
【数２】
2015213573.tif 000004
【００３４】
ここで、画素ピッチをｐ(ｍｍ)、視距離をＲ(ｍｍ)、映像の横画素数をＮｘ、縦画素数をＮｙとして示す。これらの値は、一般的なユーザー観察環境に基づいて定める。なお、ＶＴＦsx (ｕ) 並びにＶＴＦsy(ｖ)は、空間視覚特性：5.05・(1-exp(-0.1・x))・exp(-0.138・x)、を視距離と画面ピッチと画素数に応じて周波数空間でサンプリングしたものであり、基本形は同じである。
【００３５】
空間視覚特性の模式図を、図４に示す。横軸は空間周波数を示し、縦軸は感度を示す。以下では、Iin(ｕ,ｖ)に対する空間視覚特性ＶＴＦ(ｕ,ｖ)の乗算結果をＩV(ｕ,ｖ)、Ｎ(ｕ,ｖ)に対する空間視覚特性ＶＴＦ(ｕ,ｖ)の乗算結果をＮV(ｕ,ｖ)とする。
【００３６】
帯域分割部３０８は、空間視覚特性乗算後の空間周波数情報に対し、帯域分割フィルタcortexk,l(ｕ,ｖ)を用いて帯域分割を施す。ｋは半径方向、ｌは円周方向の帯域のインデックスである。帯域分割後の空間周波数情報は、それぞれ下式で表現される。Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)はデジタル画像に対する帯域分割情報、Ｎｓk,l(ｕ,ｖ)はホワイトノイズ画像に対する帯域分割情報である。
【００３７】
【数３】
2015213573.tif 000005
【００３８】
帯域分割フィルタcortexk,l(ｕ,ｖ)は、半径方向と円周方向を結合し、次のように定義する。
【００３９】
【数４】
2015213573.tif 000006
【００４０】
cortex_polk,l(ρ,θ) はcortexk,l(ｕ,ｖ)を極座標で表現したものである。ｋは半径方向、Ｌは円周方向の帯域分割数であり、一般にはｋ=６,Ｌ=６を用いる。domk(ρ)、 base(ρ)、fanl(θ)の定義は次のとおりである。
【００４１】
【数５】
2015213573.tif 000007
【００４２】
ここで、θc (l)、θtwは以下のとおりである。
【００４３】
【数６】
2015213573.tif 000008
【００４４】
Ｌ＝６の場合のｆａｎl(θ)の模式図を図５に示す。図５は帯域分割フィルタの円周方向の特性を示す図である。横軸は角度、縦軸は応答（fan）である。
【００４５】
【数７】
2015213573.tif 000009
【００４６】
ここで、mesa(ρ)、base(ρ)は以下のとおりである。
【００４７】
【数８】
2015213573.tif 000010
【００４８】
ここで、ρh、ｔｗ、σは以下のとおりである。
【００４９】
【数９】
2015213573.tif 000011
【００５０】
ｋ=６の場合のdomk(ρ)の模式図を図６に示す。図６は帯域分割フィルタの半径方向の特性を示す図である。横軸は正規化周波数(Cycle/pixel)、縦軸は応答である。
【００５１】
図７は、帯域分割フィルタcortexk,l(ｕ,ｖ)による帯域分割を、横軸、縦軸とも正規化周波数空間(Cycle/pixel)で示した模式図である。各フィルタの半値周波数を実線で示している。
【００５２】
逆フーリエ変換部３０９は、帯域分割フィルタ後の空間周波数情報に対して、逆フーリエ変換を施し、帯域分割画像を生成する。以下では、デジタル画像に対する帯域分割周波数情報Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)の逆フーリエ変換結果をｉｓk,l(ｘ,ｙ)、ホワイトノイズ画像に対する帯域分割周波数情報Ｎｓk,l(ｕ,ｖ) の逆フーリエ変換結果をｎｓk,l(ｘ,ｙ)とする。
【００５３】
ノイズマスク部３１０は、逆フーリエ変換部３０９からの出力である帯域分割画像ｉｓk,l(ｘ,ｙ) に基づいて、帯域分割されたノイズ画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)に対するマスキングを施し、知覚されるノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を帯域毎に算出する。まず、マスキング強度Ｔｅk,l(ｘ,ｙ)を下式により算出する。
【００５４】
【数１０】
2015213573.tif 000012
【００５５】
ここで、ｋ１、ｋ２は以下のとおりである。
【００５６】
【数１１】
2015213573.tif 000013
【００５７】
本実施形態では Ｗ＝6, Ｑ＝０.７,ｂ＝４, ｓ＝０．８とする。図８は、この場合において、ｉｓk,l(ｘ,ｙ)のマスキング強度Ｔｅk,l(ｘ,ｙ)の関係を示す図である。横軸がｉｓk,l(ｘ,ｙ)の強度を対数スケールで表し、縦軸がＴｅk,l(ｘ,ｙ)の強度を対数スケールで表している。このＴｅk,l(ｘ,ｙ)を用いて、Ｐk,l(ｘ,ｙ)は、以下の式により算出する。ここで、ｍはｉin(ｘ,ｙ)の平均値である。
【００５８】
【数１２】
2015213573.tif 000014
【００５９】
妨害度マップ生成部３１１は、下式に基づいて帯域毎の知覚ノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を合成し、知覚ノイズの分布を示す妨害度マップＰ(ｘ,ｙ)を生成する。
【００６０】
【数１３】
2015213573.tif 000015
【００６１】
（放射線量決定部の構成）
図１０は、放射線量制御部２０４の構成を示す図である。端子１００１（入力部）は、妨害度算出部２０３から妨害度マップ情報Ｐ(ｘ,ｙ)を受信する。
【００６２】
低域通過フィルタ部１００２は、妨害度マップの雑音を除去する目的で、Ｐ(ｘ,ｙ)に低域通過フィルタ処理を施しＰｌｏｗ(ｘ,ｙ)を生成する。
【００６３】
放射線量制御部２０４は、フィルタ処理を施した妨害度マップの情報と妨害度閾値との大小関係を判定する判定部１００３と、判定に応じて出力する放射線量を修正する放射線量修正部１００５と、を有する。ここで、妨害度閾値は、ノイズを検知することができる限度に対応する検知限の閾値と、ノイズが許容される限度に対応する許容限の閾値とを有する。
【００６４】
判定部１００３が、妨害度マップの情報＜検知限の閾値と判定した場合、放射線量修正部１００５は、放射線量を弱くするように修正する。判定部１００３が、妨害度マップの情報＞許容限の閾値と判定した場合、放射線量修正部１００５は、放射線量を強くするように修正する。判定部１００３が、検知限の閾値≦妨害度マップの情報≦許容限の閾値と判定した場合、放射線量修正部１００５は、設定されている放射線量を撮影に用いる放射線量として決定する。判定部１００３および放射線量修正部１００５の具体的な処理は以下のとおりである。
【００６５】
判定部１００３は、ノイズを検知することができる限度に対応する検知限Ｐｄｌの閾値とノイズが許容される限度に対応する許容限Ｐａｌの閾値と、２つの妨害度閾値を記憶すると共に、Ｐｌｏｗ(ｘ,ｙ)の最大値Ｅｖａｌを算出し、Ｅｖａｌと検知限Ｐｄｌと許容限Ｐａｌの大小関係を判定する。判定部１００３は、判定した結果を放射線量修正部１００５に送信する。
【００６６】
放射線量修正部１００５は、判定結果がＥｖａｌ＜検知限の閾値Ｐｄｌであれば、放射線量を弱くするように修正し、端子１００６（出力部）から修正した放射線をノイズ推定部２０２へ送信する。
【００６７】
また、放射線量修正部１００５は、判定結果がＥｖａｌ＞許容限の閾値Ｐａｌであれば、放射線量を強くするように修正し、端子１００６（出力部）から修正した放射線をノイズ推定部２０２へ送信する。放射線量修正部１００５は、判定結果が検知限の閾値Ｐｄｌ≦Ｅｖａｌ≦許容限の閾値Ｐａｌである場合、設定されている放射線量を撮影に用いる放射線量として決定し、放射線発生部１０１に設定する。なお、放射線量修正部１００５の初回動作時には、判定部１００３からの判定結果を参照せず、所定の放射線量をノイズ推定部２０２へ送信する。
【００６８】
本実施形態によれば、放射線画像でのノイズの妨害度に応じ、診断において妨害が許容できる範囲となるように放射線露出制御を行うことができる。さらに妨害度算出においては、放射線画像によって妨害度の変化も考慮している。これにより、従来技術より適切に、具体的には診断個所とノイズに応じて放射線量を制御することが可能であり、これにより被写体が被ばくする放射線量を低線量化できる。
【００６９】
[第２実施形態]
第１実施形態では、放射線画像取得部２０１での妨害度算出に用いる放射線画像取得を、一度撮影した被写体の放射線画像を取得することで実現していた。しかしこの手法では、実際の被写体の放射線画像を用いることで妨害度を正確に算出できるが、被写体の放射線画像が存在しない場合には制御装置１０７が動作しない。本実施形態では、放射線画像取得部２０１を、被写体の診断個所や脂肪率、年齢などといった情報に基づいて、妨害度算出に用いる放射線画像を取得するよう変更したものである。以下、第１実施形態から変更した放射線画像取得部２０１について説明する。
【００７０】
（放射線画像取得部の構成）
図１１は、放射線画像取得部２０１の構成を示す図である。被写体情報記憶部９０３は被写体情報を記憶する。被写体情報には、被検者の診断個所、被検者の脂肪率、被検者の年齢の情報のうち、少なくとも一つの情報が含まれる。バスインタフェース1１０１は、システムバス１１３と接続し、診断個所や脂肪率、年齢などからなる被写体情報を受信する。診断個所記憶部１１０２は、診断個所を記憶する。脂肪率記憶部１１０３は、脂肪率を記憶する。年齢記憶部１１０４は、年齢を記憶する。画像選択部１１０５は、診断個所記憶部１１０２に記憶された診断個所（被写体情報）に基づいて、撮影済みの放射線画像を選択し、低域通過フィルタ部１１０７に送信する。
【００７１】
低域通過フィルタ部１１０７は、脂肪率記憶部１１０３に記憶された脂肪率（被写体情報）に応じ、脂肪率が閾値よりも高ければ低域通過フィルタ強度を高く調整し、脂肪率が閾値よりも低ければ低域通過フィルタ強度を低めるよう調整する。調整後の低域通過フィルタを用いて、画像選択部１１０５より受信した放射線画像に低域通過フィルタを施し、コントラスト補正部１１０８に送信する。コントラスト補正部１１０８は、年齢（被写体情報）に応じてコントラストの補正を行い、端子１１０９（出力部）を通して妨害度算出部２０３に送信する。
【００７２】
［第３実施形態］
第１実施形態では、妨害度算出部２０３において、放射線画像上のノイズ感を妨害度として算出していた。しかし、診断に於いて低線量化を優先する場合に、ノイズの有無ではなく人体の構造が見えるかを評価尺度として放射線量を決定した方が好ましいケースもある。本実施形態では、このようなケースに対応し、妨害度を放射線画像のテクスチャを認識できるかの尺度で算出する構成を説明する。以下、第１実施形態から変更した、妨害度算出部２０３の構成、並びに放射線量制御部２０４の動作について説明する。
【００７３】
本実施形態の妨害度算出部２０３は、ノイズの妨害によりテクスチャが知覚できなくなった領域をラベル付けすることで、妨害度を算出する。また放射線量制御部２０４は、テクスチャが知覚できなくなった領域の大きさが所定値以下になる様に放射線量を決定することで、診断に支障が出ない範囲での放射線量の低線量化を実現する。
【００７４】
（妨害度算出部の構成）
図１２は、妨害度算出部２０３の構成を示す図である。端子１２０１（入力部）より、Ａ／Ｄ変換部１０３（信号処理部）からの放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)がデジタル画像として入力される。端子１２０２（入力部）より、ノイズ推定部２０２からノイズが入力される。
【００７５】
ノイズ画像生成部１２０３は、放射線画像と同じサイズのホワイトノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)を、所定のパワーとなる様に生成する。
【００７６】
フィルタ部１２０４は、ノイズ画像生成部１２０３で生成されたホワイトノイズ画像ｎｗ(ｘ,ｙ)に対して下記の演算を施して、ノイズ画像ｎ1(ｘ,ｙ)を生成する。
【００７７】
【数１４】
2015213573.tif 000016
【００７８】
ここでαは、ノイズ推定部２０２で取得したノイズのパワーに関する補正項である。また、ノイズ推定部２０２で取得したノイズの自己相関関数のフーリエ変換結果と、ｃ(ｘ,ｙ)のパワースペクトラムが一致するように、ｃ(ｘ,ｙ)は求められる。
【００７９】
一様画像生成部１２０５は、所定のグレイレベルの一様画像ｎ2(ｘ,ｙ)を生成する。
【００８０】
知覚量算出部１２０６は、放射線画像取得部２０１で取得した放射線画像と、ノイズ画像ｎ1(ｘ,ｙ)もしくは一様画像ｎ2(ｘ,ｙ)から、放射線画像のテクスチャを認識できるか否かの尺度を示す、テクスチャ知覚量を二次元マップで算出する。
【００８１】
以下、ノイズ画像ｎ1(ｘ,ｙ)の妨害に対する放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)のテクスチャ知覚量をＰ1(ｘ,ｙ)とする。
【００８２】
グレイレベルの一様画像ｎ2(ｘ,ｙ) の妨害に対する放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)のテクスチャ知覚量をＰ2(ｘ,ｙ)とする。すなわちＰ2(ｘ,ｙ)は、ノイズの妨害が存在しない場合のテクスチャ知覚量を算出する。
【００８３】
低域通過フィルタ部１２０７は、テクスチャ知覚量Ｐ1(ｘ,ｙ)もしくはＰ2(ｘ,ｙ)に低域通過フィルタを施すことで、ノイズを除去する。
【００８４】
比較部１２０８は、低域通過フィルタを施したテクスチャ知覚量Ｐ1(ｘ,ｙ)ならびにＰ2(ｘ,ｙ)に基づいて、二次元マップＱ(ｘ,ｙ)として妨害度を算出し、端子１２０９（出力部）より送信する。
【００８５】
【数１５】
2015213573.tif 000017
【００８６】
ここで、Ｔｈ1とＴｈ2は、所定の閾値である。Ｐ2(ｘ,ｙ)＞Ｔｈ2は、ノイズの妨害が存在しない状況でテクスチャを知覚できる条件であり、Ｐ1(ｘ,ｙ) ≦ Ｔｈ2は、ノイズの妨害が存在する状況でテクスチャが知覚出来ない条件である。すなわち、この式は、ノイズの妨害によりテクスチャが知覚できなくなった領域のラベル付けを行うものである。
【００８７】
（テクスチャ知覚量算出部の構成）
図１３は、知覚量算出部１２０６の構成を示す図である。妨害度算出部２０３から、ノイズ画像生成部３０３とフィルタ部３０４を取り除いた構成を用いる。
【００８８】
端子１３０１(入力部）より、放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)が入力される。端子１３０２（入力部）より、ノイズ画像ｎ1(ｘ,ｙ)もしくは一様画像ｎ2(ｘ,ｙ)が入力される。以下、両者を合わせてノイズ画像ｎ (ｘ,ｙ)として説明する。
【００８９】
γ変換部３０５は、ｉｉｎ(ｘ,ｙ)もしくはｎ1(ｘ,ｙ) もしくはｎ2 (ｘ,ｙ)に対して所定のγ変換を施す。
【００９０】
フーリエ変換部３０６は、画像に対してフーリエ変換を施し、デジタル画像ｉｉｎ(ｘ,ｙ)のフーリエ変換Ｉin(ｕ,ｖ)、ノイズ画像ｎ (ｘ,ｙ) のフーリエ変換Ｎ(ｕ,ｖ)を、空間周波数情報として生成する。
【００９１】
空間視覚特性乗算部３０７は、フーリエ変換部３０６でのフ―リ変換結果に対し、空間視覚特性であるＶＴＦ(ｕ,ｖ)を乗算する。Ｉin(ｕ,ｖ)に対する空間視覚特性ＶＴＦ(ｕ,ｖ)の乗算結果をＩV(ｕ,ｖ)、Ｎ(ｕ,ｖ)に対する空間視覚特性ＶＴＦ(ｕ,ｖ)の乗算結果をＮV(ｕ,ｖ)として生成する。
【００９２】
帯域分割部３０８は、空間視覚特性乗算後の空間周波数情報に対し、帯域分割フィルタcortexk,l(ｕ,ｖ)を用いて帯域分割を施す。Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)はデジタル画像に対する帯域分割周波数情報でありＩV(ｕ,ｖ)を帯域分割したものである。Ｎｓk,l(ｕ,ｖ)はホワイトノイズ画像に対する帯域分割周波数情報でありＮV(ｕ,ｖ)を帯域分割したものである。
【００９３】
逆フーリエ変換部３０９は、帯域分割フィルタ後の空間周波数情報に対して逆フーリエ変換を施し、帯域分割画像を生成する。帯域分割画像ｉｓk,l(ｘ,ｙ)は、帯域分割周波数情報Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)に逆フーリエ変換を施したものであり、帯域分割画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)は、帯域分割周波数情報Ｎｓk,l(ｕ,ｖ) に逆フーリエ変換を施したものである。
【００９４】
ノイズマスク部３１０は、帯域分割画像ｉｓk,l(ｘ,ｙ)に基づいて帯域分割されたノイズ画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)に対するマスキングを施し、知覚されるノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を帯域毎に算出する。
【００９５】
知覚量マップ生成部１３０３は、帯域毎の知覚ノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を合成し、テクスチャ知覚量の分布を示す二次元マップＰ(ｘ,ｙ)（知覚量マップ）として生成する。この動作は、妨害度マップ生成部３１１と同一である。知覚量マップ生成部１３０３の生成結果は端子１３０４（出力部）より送信される。
【００９６】
（放射線量決定部の動作）
第１実施形態における放射線量制御部２０４と、本実施形態における放射線量制御部２０４では、判定部１００３ と放射線量修正部１００５に於いて動作が異なる。以下、この２つの構成について、動作を説明する。放射線量決定部２４０の判定部１００３は、フィルタ処理を施した知覚量マップの情報に画像処理を行い、所定の画素値をとる知覚量マップ内の領域の面積が、面積閾値以下であるか否かを判定する。放射線量修正部１００５は判定に応じて出力する放射線量を修正する。面積閾値はテクスチャが判別できなくなる限度に対応する閾値であり、判定部１００３が、知覚量マップ内の領域の面積＞面積閾値と判定した場合、放射線量修正部１００５は放射線量を弱くするように修正する。判定部１００３が、知覚量マップ内の領域の面積≦面積閾値と判定した場合、放射線量修正部１００５は設定されている放射線量を撮影に用いる放射線量として決定する。
【００９７】
判定部１００３では、低域通過フィルタ部１００２のフィルタ処理結果Ｐｌｏｗ(ｘ,ｙ)に対し、以下の画像処理を行う。判定部１００３は、画像処理として、２値化処理と孤立点除去とを行う。その上で、モフォロジカルフィルタのクロージング処理を施し、画素値が所定の画素値（例えば、１）である知覚量マップ内の領域の面積を算出する。この面積が、所定値以下（面積閾値以下）であるかどうか否かを判定し、判定結果を放射線量修正部１００５に送信する。
【００９８】
放射線量修正部１００５は、判定結果が許容限となる面積閾値（テクスチャが判別できなくなる限度に対応する閾値）より大きければ、放射線量を弱くするように修正し、修正した放射線をノイズ推定部２０２へ送信する。
【００９９】
また判定結果が所定値以下である場合、この放射線量を撮影に用いることと決定し、放射線発生部１０１に設定する。なお、放射線量修正部１００５の初回動作時には、判定部１００３からの判定結果を参照せず、所定の放射線量をノイズ推定部２０２へ送信する。この初回の放射線量は、出来るだけ弱く設定しておき、徐々に強い放射線量を設定して妨害度を算出する。これにより、ノイズの妨害により放射線画像のテクスチャが判別できなくなる領域が、許容できる限度まで放射線量を低減できる。
【０１００】
［第４実施形態］
第１実施形態では、妨害度算出部２０３に於いて、ノイズの帯域分割画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)を、実際に生成したノイズ画像ｎ (ｘ,ｙ)から生成していた。本実施形態では、ノイズ特性に関する情報に基づき、ノイズの帯域分割画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)を直接生成することで、処理を簡易化したものである。以下、第１実施か形態ら変更した妨害度算出部２０３について説明する。
【０１０１】
（妨害度算出部の構成）
図１４は、妨害度算出部２０３の構成を示す図である。端子１４０１(入力部）より、放射線画像取得部２０１から放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)がデジタル画像として入力される。端子１４０２（入力部）より、ノイズ推定部２０２からノイズが入力される。
【０１０２】
γ変換部３０５は、ｉｉｎ(ｘ,ｙ)に対して所定のγ変換を施す。フーリエ変換部３０６は、放射線画像ｉｉｎ(ｘ,ｙ)に対してフーリエ変換を施し、空間周波数情報としてＩin(ｕ,ｖ)を生成する。空間視覚特性乗算部３０７は、画像のフ―リ変換結果Ｉin(ｕ,ｖ)に対し、空間視覚特性であるＶＴＦ(ｕ,ｖ)を乗算し、ＩV(ｕ,ｖ)を生成する。
【０１０３】
帯域分割部３０８は、空間視覚特性乗算後の空間周波数情報に対し、帯域分割フィルタcortexk,l(ｕ,ｖ)を用いて帯域分割を施し、帯域分割情報Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)を生成する。逆フーリエ変換部３０９は、帯域分割フィルタ後の空間周波数情報Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)に対して逆フーリエ変換を施し、帯域分割画像ｉｓk,l(ｘ,ｙ)を生成する。
【０１０４】
帯域分割部１４０３は、ノイズ推定部２０２で取得したノイズ特性に関する情報に基づき、帯域分割画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)を生成する。
【０１０５】
帯域分割部１４０３は、まず、ノイズ推定部２０２で取得したノイズの自己相関関数をフーリエ変換し、ノイズのパワースペクトラムＣ(ｕ,ｖ)を算出する。Ｃ(ｕ,ｖ)に基づき、帯域毎のノイズのパワースペクトラムＮＰＳ k,l(ｕ,ｖ)を次の様に算出する。ここでｋは半径方向のインデックス、ｌは円周方向のインデックスである。
【０１０６】
【数１６】
2015213573.tif 000018
【０１０７】
ここで、αはノイズ推定部２０２で取得したノイズ量に関する補正項であり、cortexk,l(ｕ,ｖ)は第１実施形態で示した帯域分割フィルタである。さらにＮＰＳ k,l(ｕ,ｖ)の総和をとって、帯域毎のパワーＮＰ k,lを算出する。ここでＵは横方向の周波数分割数、Ｖは縦方向の周波数分割数である。
【０１０８】
【数１７】
2015213573.tif 000019
【０１０９】
帯域分割部１４０３は、帯域毎のパワーから、帯域分割画像ｎｓ k,l(ｘ,ｙ)を一様なベタ画像として次の様に生成する。
【０１１０】
【数１８】
2015213573.tif 000020
【０１１１】
ノイズマスク部３１０は、帯域分割画像ｉｓ k,l(ｘ,ｙ) に基づいて帯域分割されたノイズ画像ｎｓ k,l(ｘ,ｙ)に対するマスキングを施し、知覚されるノイズ画像Ｐ k,l(ｘ,ｙ)を帯域毎に算出する。妨害度マップ生成部３１１は、帯域毎の知覚ノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を合成し、妨害度マップＰ(ｘ,ｙ)を生成する。妨害度マップ生成部３１１の生成結果は端子１４０４（出力部）より送信される。
【０１１２】
[第５実施形態]
第１実施形態では、妨害度算出部２０３での帯域分割部３０８の処理に、cortexフィルタとして知られるフィルタを用いた。しかしこの手法によれば、周波数特性が非常に特殊な形のフィルタとなる為、演算処理が重くなる。そこで本実施形態では、フィルタを通常の縦方向と横方向のフィルタを結合した簡易な帯域分割フィルタに置き換えることで、演算処理を軽くした構成を説明する。以下、第１実施形態から変更した妨害度算出部２０３の構成について説明する。
【０１１３】
（ノイズマップ算出部の構成）
図１５は、妨害度算出部２０３の構成を示す図である。端子１５０１(入力部）より、放射線画像取得部２０１から放射線画像ｉin(ｘ,ｙ)が入力される。端子１５０２（入力部）より、ノイズ推定部２０２からノイズが入力される。
【０１１４】
ノイズ画像生成部３０３は、放射線画像と同じサイズのホワイトノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)を、所定のパワーとなる様に生成する。フィルタ部３０４は、生成したホワイトノイズ画像ｎｗ(ｘ,ｙ)に対して下記の演算を施して、ノイズ画像ｎ(ｘ,ｙ)を生成する。
【０１１５】
【数１９】
2015213573.tif 000021
【０１１６】
ここでαは、ノイズ推定部２０２で取得したノイズ量に関する補正項である。また、ノイズ推定部２０２で取得したノイズの自己相関関数のフーリエ変換結果と、ｃ(ｘ,ｙ)のパワースペクトラムが一致するようにｃ(ｘ,ｙ)は求められる。
【０１１７】
γ変換部３０５は、ｉｉｎ(ｘ,ｙ)もしくはｎ(ｘ,ｙ)に対して所定のγ変換を施す。帯域分割部１５０３は、帯域分割フィルタを用いて帯域分割を施し、帯域分割情報Ｉsk,l(ｕ,ｖ)を生成する。但し、ここでｋは横方向のインデックス、ｌは縦方向のインデックスである。帯域分割後の空間周波数情報は、それぞれ以下の式で表現される。以下の式で、Ｉｓk,l(ｕ,ｖ)はデジタル画像に対する帯域分割情報であり、Ｎｓk,l(ｕ,ｖ)はホワイトノイズ画像に対する帯域分割情報である。
【０１１８】
【数２０】
2015213573.tif 000022
【０１１９】
帯域分割フィルタfilterbankk,l(ｕ,ｖ)は、次のように定義する。ここでｋは横方向、Ｌは縦方向の帯域分割数であり、本実施形態ではｋ＝６、Ｌ＝６を用いる。
【０１２０】
【数２１】
2015213573.tif 000023
【０１２１】
図１６は、帯域分割フィルタfilterbankk,l(ｕ,ｖ)による帯域分割を、横軸、縦軸とも正規化周波数空間 (Cycle/pixel)で示した模式図である。各フィルタの半値周波数を実線で示している。ノイズマスク部３１０は、帯域分割画像ｉｓk,l(ｘ,ｙ) に基づいて帯域分割されたノイズ画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)に対するマスキングを施し、知覚されるノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を帯域毎に算出する。
【０１２２】
妨害度マップ生成部３１１は、帯域毎の知覚ノイズ画像Ｐk,l(ｘ,ｙ)を合成し、妨害度マップＰ(ｘ,ｙ)を生成する。妨害度マップ生成部３１１の生成結果は端子１５０４（出力部）より送信される。
【０１２３】
本実施形態では、周波数域での乗算で帯域分割を行ったが、空間域での畳みこみ演算で実現することも可能である。さらに本実施形態に対しては、ウェーブレットなどの帯域分割フィルタを適用することが可能である。
【０１２４】
[第６実施形態]
第１実施形態では、静止画の放射線画像撮像に対して放射線量を低減するための構成を説明した。本実施形態は、動画の放射線画像撮像における放射線量低減に対応する構成を説明する。以下、第１実施形態からの変更点について説明する。
【０１２５】
（制御装置の構成）
図１７は、本実施形態にかかる制御装置１０７の構成を示す図である。放射線画像取得部１７０１は、妨害度算出に用いる放射線画像を取得する。本実施形態では、動画の放射線画像を１〜数フレーム毎に取得する。ノイズ推定部１７０２は、取得した放射線画像に基づいてノイズを推定する。
【０１２６】
妨害度算出部２０３は、放射線画像取得部２０１で取得した放射線画像と、ノイズ推定部２０２から取得したノイズに基づき、放射線画像でのノイズの妨害度を、二次元マップとして算出する。また放射線量制御部２０４（制御部）は、妨害度算出部２０３で算出した妨害度に応じて放射線量を制御し、端子１７０３（出力部）を通して放射線発生部１０１に放射線量を設定する。
【０１２７】
この妨害度算出部２０３と放射線量制御部２０４は、第１実施形態の様に放射線画像上のノイズ感を妨害度として算出するものであってもよいし、第３実施形態の様に放射線画像のテクスチャを認識できるかの尺度を算出するものであってもよい。
【０１２８】
（放射線画像取得部の構成）
図１８は、放射線画像取得部１７０１の構成を示す図である。バスインタフェース１８０１は、システムバス１１３と接続し、動画の放射線画像を１〜数フレーム毎に取得する。取得した放射線画像は、端子１８０２（出力部）を通してノイズ推定部１７０２に送信されると共に、画像更新部１８０３に送信される。
【０１２９】
画像更新部１８０３は、画像バッファ１８０４内の放射線画像と小領域毎に相関を算出する。そして相関が所定値より高い場合は、バスインタフェース１８０１と画像バッファ１８０４内の放射線画像の平均をとって放射線画像を更新する。画像更新部１８０３は、相関が低い場合にはバスインタフェース１８０１からの放射線画像で更新する。この動作は、時間方向のノイズ低減処理に当たる。
【０１３０】
画像更新部１８０３からの放射線画像は、画像バッファ１８０４に送信されると共に、端子１８０５（出力部）を通してノイズ推定部１７０２に送信され、端子１８０６（出力部）を通して妨害度算出部２０３へ送信される。
【０１３１】
（ノイズ推定部の構成）
図１９は、ノイズ推定部１７０２の構成を示す図である。端子１９０１（入力部）からは、バスインタフェース１８０１からの放射線画像が入力され、端子１９０２（入力部）からは画像更新部１８０３からの放射線画像が入力される。
【０１３２】
画像減算部１９０３は、バスインタフェース１８０１からの放射線画像より、画像更新部１８０３からの放射線画像を減ずる。これは、ノイズリダクション前の画像からノイズリダクション後の画像を減算して、ノイズ画像を算出する動作に当たる。ノイズ特性算出部は、ノイズ画像からノイズの自己相関関数とパワーを算出し、端子１９０５（出力部）を通して妨害度算出部２０３へ送信する。
【０１３３】
尚、第３実施形態の様に放射線画像のテクスチャを認識できるかの尺度を算出する構成に、第４実施形態で説明したノイズ特性に関する情報に基づき、ノイズの帯域分割画像ｎｓk,l(ｘ,ｙ)を直接生成することで、処理を簡易化する構成を組み合わせてもよい。
【０１３４】
あるいは、第３実施形態の構成に、第５実施形態で説明したようにフィルタを通常の縦方向と横方向のフィルタを結合した簡易な帯域分割フィルタに置き換えることで、演算処理を軽くした構成を組み合わせることも可能である。
【０１３５】
また、第６実施形態で説明した動画の放射線画像撮像における放射線量低減に対応する構成と、第１実施形態から第５実施形態で説明した構成とを組み合わせることも可能である。
【０１３６】
(その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した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或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１３７】
２０１：放射線画像取得部、２０３：妨害度算出部、２０４：放射線量制御部
【図１】
2015213573.tif 000024
【図２】
2015213573.tif 000025
【図３】
2015213573.tif 000026
【図４】
2015213573.tif 000027
【図５】
2015213573.tif 000028
【図６】
2015213573.tif 000029
【図７】
2015213573.tif 000030
【図８】
2015213573.tif 000031
【図９】
2015213573.tif 000032
【図１０】
2015213573.tif 000033
【図１１】
2015213573.tif 000034
【図１２】
2015213573.tif 000035
【図１３】
2015213573.tif 000036
【図１４】
2015213573.tif 000037
【図１５】
2015213573.tif 000038
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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