(57)【要約】【課題】３つの分離対象の成分が表された放射線画像から、これらの成分をより適切に分離する。【解決手段】成分画像生成部２３が、エネルギー分布（管電圧）の異なる３パターンの放射線の各々の被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3を入力とし、それら３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離する。【選択図】図２
2008229122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々の該被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像を入力とし、該３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離する成分分離手段を備えたことを特徴とする画像成分分離装置。
【請求項２】
前記成分分離手段が、前記３つの放射線画像の各々に対応する前記エネルギー分布を表すエネルギー分布情報を取得し、該エネルギー分布情報および分離対象の前記成分に応じて、前記重みづけ係数を決定するものであることを特徴とする請求項１記載の画像成分分離装置。
【請求項３】
前記成分分離手段が、前記３つの放射線画像の少なくとも１つから得られる、前記各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータに基づいて、前記画素毎に前記重みづけ係数を決定するものであることを特徴とする請求項１または２記載の画像成分分離装置。
【請求項４】
前記成分分離手段が、前記放射線画像の各画素位置における放射線の露光量を前記各成分における放射線の減衰量の和として表し、該各成分における減衰量を前記エネルギー分布に応じて前記成分毎に決定される減弱係数と該各成分の厚さとを用いて表したモデルに前記各放射線画像を適応させ、分離対象外の前記成分における減衰量が所定の基準を満たす程度に小さくなるように、前記重みづけ係数を決定するものであることを特徴とする請求項１記載の画像成分分離装置。
【請求項５】
前記成分分離手段が、前記３つの放射線画像の各々に対応する前記エネルギー分布を表すエネルギー分布情報を取得し、取得された前記エネルギー分布情報に応じて、前記各成分における減弱係数を決定するものであることを特徴とする請求項４記載の画像成分分離装置。
【請求項６】
前記成分分離手段が、前記３つの放射線画像から得られる、前記各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータに基づいて、前記３つの放射線画像の各々の前記各成分における減弱係数を、該減弱係数に対応する前記成分以外の成分の厚さが大きくなるほど単調減少するように、前記画素毎に決定することを特徴とする請求項４または５記載の画像成分分離装置。
【請求項７】
前記パラメータが、前記３つの放射線画像のうちの１つの各画素における放射線量の対数値、前記３つの放射線画像のうちの２つの間での各画素における放射線量の対数値の差、該各画素における放射線量の比の対数値のいずれかであることを特徴とする請求項３または６記載の画像成分分離装置
【請求項８】
前記成分分離手段によって分離された画像成分による成分画像と前記被写体と同一の被写体を表す合成対象画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記両画像を合成する画像合成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像成分分離装置。
【請求項９】
前記画像合成手段が、前記成分画像に表された画像成分を前記合成対象画像とは異なる色に変換して前記合成を行うものであることを特徴とする請求項８記載の画像成分分離装置。
【請求項１０】
前記画像合成手段が、前記成分画像中の画素値が所定の閾値より小さい画素の画素値が0となるように階調変換を行い、変換後の前記成分画像と前記合成対象画像との前記合成を行うものであることを特徴とする請求項８または９に記載の画像成分分離装置。
【請求項１１】
コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々の該被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像を入力とし、該３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離することを特徴とする画像成分分離方法。
【請求項１２】
コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々の該被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像を入力として、該３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めさせることによって、前記被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離する処理を実行させることを特徴とする画像成分分離プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー分布の異なる複数の放射線による放射線画像を用いて画像中の特定の画像成分を分離する装置、方法、および、この方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医用画像処理の分野において、同一の被写体に対して相異なるエネルギー分布を有する放射線を照射して２つの放射線画像を得、これら２つの放射線画像の各画素を対応させて、画像信号間で適当な重みづけ係数を乗算した上で減算（サブトラクト）を行って、特定の構造物の画像を表す差信号を得るエネルギーサブトラクション技術が知られており、この技術を用いれば、入力画像から骨成分を除去した軟部画像や、入力画像から軟部成分を除去した骨部画像を生成することができるので、診断対象ではない部分が除去された画像を読影することにより、診断対象部分の画像上での視認性が向上する（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、エネルギーサブトラクション技術を血管造影検査で得られる画像に適用することも提案されている。例えば、動脈に挿入されたカテーテルから病巣部分に選択的に集積される造影剤を体内に注入した後、前記造影剤の主成分であるヨウ素のＫ吸収端前後のエネルギーを有する２種類の放射線を照射してＸ線撮影を行い、エネルギー分布の異なる２つの画像を得、上記と同様のエネルギーサブトラクション処理を行えば、画像中の造影剤を表す成分と生体組織を表す成分とを分離することができる（例えば、特許文献２）。同様にして、カテーテルのガイドワイヤの材質である金属も生体組織の成分よりも重い元素から構成されるため、エネルギーサブトラクション処理によって、金属成分を分離することができる。
【特許文献１】特開２００２-１５２５９３号公報
【特許文献２】特開２００４−０６４６３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１や２に記載の方法は、２つの画像から２つの成分を分離する方法であり、例えば、特許文献２記載の方法では、金属や造影剤を表す画像成分と生体組織を表す画像成分とを分離することは可能であるが、生体組織を表す成分を軟部成分と骨成分とにさらに分離することは原理的に不可能であった。
【０００５】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、３つの分離対象の成分が表された放射線画像から、これらの成分をより適切に分離することを可能にする装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像成分分離装置は、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々のその被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像を入力とし、それら３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離する成分分離手段を設けたことを特徴とする。
【０００７】
本発明の画像成分分離方法は、コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々のその被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像を入力とし、それら３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、被写体中の軟部成分・骨成分・骨成分よりも原子番号の高い元素からなる重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離する処理を行うことを特徴とする。
【０００８】
本発明の画像成分分離プログラムは、コンピュータに上記の画像成分分離方法を実行させることを特徴とする。
【０００９】
以下、本発明の詳細について説明する。
【００１０】
入力となる「被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々の該被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像」は、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線を用いて撮影を３回行う３ショット法で得られたものであってもよいし、エネルギー分離フィルタ等の付加フィルタを介して重ねられた３枚の蓄積性蛍光体シート（それらは互いに接していても、離れていてもよい）に放射線を１度曝射することによって、上記３枚のシートで互いにエネルギー分布の異なる放射線が検出されるようにした１ショット法で得られたものであってもよい。ここで、蓄積性蛍光体シートに記録された、放射線の被写体中の透過の程度を表すアナログ画像は、シートをレーザ光等の励起光で走査して輝尽発光光を生ぜしめ、得られた輝尽発光光を光電的に読み取ることによってデジタル画像化される。なお、放射線を検出する手段には、上記の蓄積性蛍光体シートの他、ＣＭＯＳ等を用いたフラットパネルディテクタ(FPD)等を撮影方法に応じて適宜選択して採用してもよい。
【００１１】
「３つの放射線画像の相対応する画素」とは、各放射線画像中の所定の構造物（観察対象部位やマーカー等）を基準として位置的に対応する画素を意味する。したがって、各画像間で所定の構造物の画像中での位置がずれないような撮影方法で得られた画像の場合には、各画像の座標系における座標が一致する画素とすることができるが、位置ずれが生じる撮影方法で得られた画像の場合には、拡大・縮小・平行移動・回転等による線形的な位置合わせや歪変換等による非線形の位置合わせ、これらを組み合わせた位置合わせを行うことが好ましい。なお、この画像間の位置合わせには、特開2002-032764号公報等に記載されている方法の他、本発明の実施時点において公知の方法を用いてもよい。
【００１２】
「所定の重みづけ係数」は分離対象の成分に応じて決定されるが、さらに、入力となる３つの放射線画像の各々に対応するエネルギー分布を表すエネルギー分布情報にも基づいて決定されるようにしてもよい。
【００１３】
ここで、「エネルギー分布情報」とは放射線の線質に影響を及ぼす要因に関する情報のことであり、具体例としては、管電圧、放射線のスペクトル分布上の最大値・ピーク値・平均値、エネルギー分離フィルタ等の付加フィルタの有無やフィルタの厚さ等の情報が挙げられる。なお、これらの情報は、この画像成分分離処理を行う際に所定のユーザインターフェースからユーザによって入力されたものであってもよいし、ＤＩＣＯＭ規格や機器メーカー独自の規格に基づいた各放射線画像の付帯情報から取得するようにしてもよい。
【００１４】
また、重みづけ係数の決定方法の具体例としては、入力となる３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報の組合せに対して各画像に対する重みづけ係数を対応づけたテーブルを参照することによって決定する方法や、入力となる３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報を入力として、各画像に対する重みづけ係数を出力する関数を実装したプログラム（サブルーチン）を実行することによって決定する方法等が考えられる。なお、入力となる３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報の組合せと各画像に対する重みづけ係数との関係は、予め実験的に求めておくことが考えられる。
【００１５】
さらに、重みづけ係数を間接的に決定する方法として、放射線画像の各画素位置における放射線の露光量を各成分における放射線の減衰量の和として表し、各成分における減衰量をその放射線画像に対応するエネルギー分布に応じて成分毎に決定される減弱係数とその成分の厚さとを用いて表したモデルに各放射線画像を適応させ、分離対象外の成分における減衰量が所定の基準を満たす程度に小さくなるように、重みづけ係数を決定する方法が挙げられる。上記モデルを数式で表現した例を以下に示す。
【００１６】
各画像を識別する添え字をn（n＝1、2、3）とし、各画像の成分毎の減弱係数をαn、βn、γn、各画像の各成分の厚さｔs（軟部成分）、ｔb（骨成分）、ｔh（重元素成分）とすると、３つの放射線画像の対数露光量をＥnは、次式（１）（２）（３）のように表すことができる。
【００１７】
Ｅ1＝α1・ｔs＋β1・ｔb＋γ1・ｔh      ・・・（１）
Ｅ2＝α2・ｔs＋β2・ｔb＋γ2・ｔh      ・・・（２）
Ｅ3＝α3・ｔs＋β3・ｔb＋γ3・ｔh      ・・・（３）
ここで、放射線画像の対数露光量Ｅnは、被写体を撮影する際に被写体を透過して放射線検出手段に照射された放射線量を対数変換したものである。露光量は放射線検出手段に照射される放射線を直接検出することにより得ることができるが、放射線画像の個々の画素毎に露光量を検出することは非常に困難である。一方、放射線検出手段において得られる画像の各画素の画素値は露光量が多いほど大きくなることから、画素値と露光量とは互いに対応づけることができるものである。したがって、上記各式の露光量を画素値に置き換えることができる。
【００１８】
また、減弱係数αn、βn、γnは、放射線の線質や被写体の成分に左右されるものであり、一般に、放射線の管電圧が高いほど小さく、被写体の成分の原子番号が高いほど大きくなる。したがって、減弱係数αn、βn、γnは、画像毎（エネルギー分布毎）・成分毎に決定されるものであり、実験によって予め求めておくことが可能である。
【００１９】
各成分の厚さｔs、ｔb、ｔhは、被写体中の各位置によって異なるものであり、入力される放射線画像から直接得ることはできない。したがって、上記各式では変数として考える。
【００２０】
上記各式の右辺の各項は、各成分における放射線の減衰量を表すものであり、上記各式で表される各画像が、各成分における放射線の減衰量の影響が混じり合って反映されたものであることを表している。また、各項は、画像毎（エネルギー分布毎）・成分毎の減弱係数と各成分の厚さの積となっており、各成分における放射線の減衰量はその成分の厚さに依存することを示している。このモデルに基づくと、本発明における、各画像を重みづけして合成することによって画像中の各成分のうちの１つを分離する処理は、上記各式の各々に適切な重みづけ係数を掛けたものの和を求めることによって、上記各式の右辺の分離対象以外の成分を表す各項の係数部分を0にして、分離対象以外の成分の厚さに依存しない関係式を得ることを意味する。したがって、画像中のある成分を分離するためには、上記各式の右辺の分離対象以外の成分を表す各項の係数部分が0となるような重みづけ係数を決定する必要がある。
【００２１】
各対数露光量に対する重みづけ係数をｗ1、ｗ2、ｗ3とすると、各画像の対数露光量Ｅ1、Ｅ2、Ｅ3の重みづけ総和は次式（４）のようになる。
【００２２】
ｗ1・Ｅ1＋ｗ2・Ｅ2＋ｗ3・Ｅ3
＝  （ｗ1・α1＋ｗ2・α2＋ｗ3・α3）・ｔs
＋（ｗ1・β1＋ｗ2・β2＋ｗ3・β3）・ｔb
＋（ｗ1・γ1＋ｗ2・γ2＋ｗ3・γ3）・ｔh              ・・・（４）
ここで、分離対象の成分を重元素成分とすると、それ以外の成分の厚さｔs、ｔbの係数を0にする必要があるから、次式（５）（６）を同時に満たす重みづけ係数ｗ1h、ｗ2h、ｗ3hを求めればよい。
【００２３】
ｗ1h・α1＋ｗ2h・α2＋ｗ3h・α3＝0                      ・・・（５）
ｗ1h・β1＋ｗ2h・β2＋ｗ3h・β3＝0                      ・・・（６）
式（５）（６）より、次式（７）を満たすように重みづけ係数ｗ1h、ｗ2h、ｗ3hを決定すればよいことがわかる。
【００２４】
ｗ1h：ｗ2h：ｗ3h
＝（α2・β3−α3・β2）：（α3・β1−α1・β3）：（α1・β2−α2・β1）
・・・（７）
このとき、式（４）の重みづけ総和ｗ1h・Ｅ1＋ｗ2h・Ｅ2＋ｗ3h・Ｅ3は、式（５）（６）を満たすことから、重元素成分の厚さｔhのみに依存する画像を表すものとなる。すなわち、重みづけ総和ｗ1h・Ｅ1＋ｗ2h・Ｅ2＋ｗ3h・Ｅ3で表される画像は、軟部成分や骨成分を含まない、重元素成分のみが分離された画像となる。
【００２５】
同様に、軟部成分を分離する場合の重みづけ係数ｗ1s、ｗ2s、ｗ3s、骨成分を分離する場合の重みづけ係数ｗ1b、ｗ2b、ｗ3bについても、上式（４）で分離対象以外の成分の厚さに対する係数が0となるような重みづけ係数の比を求めると、次式（８）（９）のようになる。
【００２６】
ｗ1s：ｗ2s：ｗ3s
＝（β2・γ3−β3・γ2）：（β3・γ1−β1・γ3）：（β1・γ2−β2・γ1）
・・・（８）
ｗ1b：ｗ2b：ｗ3b
＝（γ2・α3−γ3・α2）：（γ3・α1−γ1・α3）：（γ1・α2−γ2・α1）
・・・（９）
なお、対数露光量を表すモデルは、上記（１）（２）（３）のようなモデルの他、被写体に照射された放射線のＥ0を基準とすると次式（１０）のように表すことができ、この場合も上記と同様の考え方で重みづけ係数を決定することができる。
【００２７】
Ｅn＝Ｅ0−（αn´・ｔs＋βn´・ｔb＋γn´・ｔh）      ・・・（１０）
ここで、αn´、βn´、γn´は減弱係数である。式（１０）でＥｎ´＝Ｅ０−Ｅｎとすると、式（１０）は次式（１０）´のように表すことができ、上式（１）（２）（３）と等価なものとなる。
【００２８】
Ｅn´＝αn´・ｔs＋βn´・ｔb＋γn´・ｔh      ・・・（１０）´
なお、減弱係数の決定方法の具体例としては、入力となる放射線画像のエネルギー分布情報に対して、軟部・骨・重元素の各成分における減弱係数を対応づけたテーブルを参照することによって決定する方法や、入力となる放射線画像のエネルギー分布情報を入力として、上記各成分における減弱係数を出力する関数を実装したプログラム（サブルーチン）を実行することによって決定する方法等が考えられる。上記のテーブルは、例えば、実験的に得られた、放射線の管電圧と各成分における減弱係数の値の組み合わせを登録することによって作成される。また、上記の関数は、実験的に得られた上記の値の組み合わせを適切な曲線等で近似することによって求めることができる。入力となる３つの放射線画像の各々に対応するエネルギー分布を表すエネルギー分布情報の内容や取得方法は前述のとおりである。
【００２９】
また、実際の撮影で得られる画像では、被写体に照射された放射線が単色ではなく、あるエネルギー範囲に分布している場合、照射される放射線のエネルギー分布が、被写体中の各成分の厚さに依存して変化するビームハードニングという現象が生じるため、各成分における減弱係数は画素毎に異なる。より詳細には、ある成分における減弱係数は、それ以外の成分の厚さが増すにしたがって単調減少する。しかしながら、入力となる放射線画像からは、各成分の厚さの情報を直接得ることができない。そこで、各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータに基づいて、各成分における減弱係数を、その減弱係数に対応する成分以外の成分の厚さが大きくなるほど単調減少するように、画素毎に補正して最終的な減弱係数を画素毎に決定するようにしてもよい。
【００３０】
あるいは、上記のパラメータに基づいて、上記の重みづけ係数を画素毎に補正して最終的な重みづけ係数を決定するようにしてもよい。
【００３１】
このパラメータとしては、入力となる３つの放射線画像の少なくとも１つから得られるものが挙げられ、具体例としては、入力となる３つの放射線画像のうちの１つの各画素における放射線量の対数値の他、上記特許文献１記載の、前記３つの放射線画像のうちの２つの間での各画素における放射線量の対数値の差、各画素における放射線量の比の対数値が挙げられる。なお、前述のとおり、放射線量の対数値は各画像の画素値に置き換えることができる。
【００３２】
上記のパラメータを用いて減弱係数や重みづけ係数を補正する具体的方法としては、上記のパラメータの値と減弱係数や重みづけ係数の各々の補正量との関係を予め実験的に求めておき、その関係を登録したテーブルを参照することによって減弱係数や重みづけ係数の補正量を求め、画像毎（エネルギー分布毎）・成分毎に求められた減弱係数の補正を行うことが考えられる。あるいは、エネルギー分布、画像中の各成分、上記のパラメータの値の組合せと減弱係数や重みづけ係数の最終的な値との関係をテーブルに登録しておき、もとの値に対する補正処理を行うことなく、テーブル参照によって最終的な減弱係数や重みづけ係数を直接求めることも考えられる。また、上記の関係を表す関数を実装したプログラム（サブルーチン）を実行することによって減弱係数や重みづけ係数を補正・決定するようにしてもよい。
【００３３】
なお、上記モデルの具体例では、分離対象外の成分における減衰量が0になるように重みづけ係数を決定するようにしていたが、前記の「分離対象外の成分における減衰量が所定の基準を満たす程度に小さくなるように、重みづけ係数を決定する」とは、例えば、減衰量が所定の閾値より小さくなるように重みづけ係数を決定するようにしてもよいし、決定された減弱係数のもとで、減衰量が最小（0とは限らない）となるように重みづけ係数を決定するようにしてもよい。
【００３４】
「軟部成分」とは、生体の骨組織（骨成分）を除く結合組織の成分であり、線維組織、脂肪組織、血管、横紋筋、平滑筋、末梢神経組織（神経節と神経線維）等が含まれる。
【００３５】
「重元素成分」の具体例としては、カテーテルのガイドワイヤの材質である金属や造影剤等が挙げられる。
【００３６】
本発明では、上記３成分の少なくとも１つを分離することを要件としているが、上記３成分のうちの２つまたはすべてを分離するようにしてもよい。
【００３７】
本発明では、上記の画像成分分離処理によって分離された成分を表す成分画像と、上記の入力画像に表された被写体と同一の被写体を表す合成対象画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、両画像を合成するようにしてもよい。
【００３８】
ここで、合成対象画像は、上記の入力となる放射線画像の１つであってもよいし、合成対象となる成分画像とは異なる成分を表す画像であってもよいし、他の撮影モダリティで取得された画像であってもよい。なお、合成対象の画像によって、必要に応じて、前述の画像間での位置合わせを行うことが好ましい。
【００３９】
合成の際、成分画像中の分離された成分（例えば重元素成分）を合成対象画像とは異なる色に変換して合成を行うようにしてもよい。
【００４０】
また、各成分は被写体全体に分布しているので、成分画像中の各画素の画素値は0ではないところがほとんどである。したがって、上記の合成により得られた画像は、ほとんどの画素において成分画像の影響を受けることになり、例えば、上記の色の変換を行って合成を行った場合であれば、合成によって得られた画像の全体が、その成分の色の影響を受けたものとなってしまう。そこで、成分画像中の画素値が所定の閾値より小さい画素の画素値が0となるように階調変換を行い、変換後の成分画像と合成対象画像とを合成するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、エネルギー分布の異なる３パターンの放射線の各々のその被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、被写体中の軟部成分・骨成分・重元素成分のうちのいずれか１つを表す画像成分を分離するので、上記３つの成分を適切に分離することが可能になり、各成分を表す画像の視認性が向上する。
【００４２】
また、入力となる各放射線画像における放射線のエネルギー分布情報を取得するようにし、取得されたエネルギー分布情報に応じて、重みづけ係数や各成分の減弱係数を決定するようにすれば、これらの係数は入力画像における放射線のエネルギー分布情報に応じた適切な値となるから、より適切に各成分を分離することができる。
【００４３】
さらに、入力となる３つの放射線画像から得られる、前記各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータに基づいて、画素毎に重みづけ係数や減弱係数を決定するようにすれば、画素毎に各成分の厚さが反映された係数を設定するので、ビームハードニング現象の影響を軽減することができ、さらに適切に各成分を分離することができる。
【００４４】
上記処理によって分離された成分を表す成分画像と、同一被写体の他の画像（合成対象画像）を合成するようにすれば、分離された成分が強調された画像が得られ、読影対象の画像中の分離された成分の視認性が向上する。
【００４５】
また、合成の際に、分離された成分を合成対象画像とは異なる色に変換するようにすれば、その成分の視認性はさらに向上する。
【００４６】
また、合成の際に、成分画像中の画素値が所定の閾値より小さい画素の画素値が0となるように階調変換を行い、変換後の成分画像と合成対象画像とを合成するようにすれば、成分画像に表された成分の比率が高い領域のみが強調された画像が得られ、その成分の視認性がさらに向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００４８】
図１に、本発明の実施形態となる画像成分分離装置が導入された医療情報システムの概略構成を示す。図に示すように、このシステムは、医用画像の撮影装置（モダリティ）１、画像品質チェック用ワークステーション（ＱＡ−ＷＳ）２、読影ワークステーション３（３ａ、３ｂ）、画像情報管理サーバ４、画像情報データベース５が、ネットワーク１９を介して互いに通信可能な状態で接続されて構成されている。各種データベースを除く各機器は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたプログラムによって制御される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバからダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【００４９】
モダリティ１には、被検体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を表した画像の画像データを生成し、その画像データにＤＩＣＯＭ規格で規定された付帯情報を付加して、画像情報として出力する装置が含まれる。付帯情報は、そのモダリティ等のメーカー独自の規格のものであってもよい。本実施形態では、Ｘ線撮影装置で撮影され、ＣＲ装置でデジタル画像データ化された画像情報が用いられる。Ｘ線撮影装置は、被検体の放射線画像情報を、シート状の蓄積性蛍光体層を備えてなる蓄積性蛍光体シートＩＰに記録するものであり、ＣＲ装置は、Ｘ線撮影装置によって記録された蓄積性蛍光体シートＩＰにレーザ光等の励起光を走査して輝尽発光光を生じさせ、得られた輝尽発光光を光電的に読み取ってアナログ画像信号を取得し、このアナログ画像信号を対数変換後、デジタル化してデジタル画像データを生成するものである。モダリティの他の具体例としては、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）、超音波撮影装置などが挙げられる。また、造影剤の選択的な集積状態をＸ線撮影装置等により撮影することも行われる。なお、以下では、被写体を表す画像データと画像データの付帯情報の組を「画像情報」と称することとする。すなわち「画像情報」の中には画像に係るテキスト情報も含まれる。
【００５０】
ＱＡ−ＷＳ２は、汎用の処理装置（コンピュータ）と１台または２台の高精細ディスプレイとキーボード・マウスなどの入力機器により構成される。処理装置には、検査技師の作業を支援するためのソフトウェアが組み込まれている。ＱＡ−ＷＳ２は、そのソフトウェアプログラムの実行によって実現される機能により、モダリティ１からＤＩＣＯＭに準拠した画像情報を受信し、規格化処理（ＥＤＲ処理）や画像の品質を調整するための処理を行い、処理後の画像情報に含まれる画像データと付帯情報の内容を画面に表示することで検査技師に確認を促す。そして、検査技師による確認が済んだ画像情報を、ネットワーク１９を介して画像情報管理サーバ４に転送し、その画像情報の画像情報データベース５への登録を要求する。
【００５１】
読影ワークステーション３は、画像診断医が画像の読影や読影レポートの作成に利用する装置であり、処理装置と１台または２台の高精細ディスプレイとキーボード・マウスなどの入力機器により構成される。この装置では、画像情報管理サーバ４に対する画像の閲覧要求や、画像情報管理サーバ４から受信した画像に対する各種画像処理、画像の表示、画像中の病変らしき部分の自動検出・強調表示、読影レポートの作成の支援、読影レポートサーバ（図示なし）に対する読影レポートの登録要求や閲覧要求、読影レポートサーバから受信した読影レポートの表示等が行われる。本発明の画像成分分離装置は、この読影ワークステーション３に実装されている。なお、本発明の画像成分分離処理や、その他の各種画像処理や病変候補の自動検出・強調処理等の画質・視認性改善処理や画像解析処理を読影ワークステーション３で行わず、別途画像処理サーバ（図示なし）をネットワーク１９に接続しておき、読影ワークステーション３からの当該処理の要求に応じて、画像処理サーバが行うようにしてもよい。
【００５２】
画像情報管理サーバ４は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにデータベース管理システム（DataBase Management System: DBMS）の機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものである。画像情報管理サーバ４は画像情報データベース５が構成される大容量ストレージを備えている。このストレージは、画像情報管理サーバ４とデータバスによって接続された大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワーク１９に接続されているＮＡＳ（Network Attached Storage）やＳＡＮ（Storage Area Network）に接続されたディスク装置であってもよい。
【００５３】
画像情報データベース５には、被写体画像を表す画像データと付帯情報とが登録される。付帯情報には、例えば、個々の画像を識別するための画像ＩＤ、被写体を識別するための患者ＩＤ、検査を識別するための検査ＩＤ、画像情報ごとに割り振られるユニークなＩＤ（ＵＩＤ）、その画像情報が生成された検査日、検査時刻、その画像情報を取得するための検査で使用されたモダリティの種類、患者氏名、年齢、性別などの患者情報、検査部位（撮影部位）、撮影情報（管電圧・蓄積性蛍光体シートと付加フィルタの構成等の撮影条件、撮影プロトコル、撮影シーケンス、撮像手法、造影剤の使用有無や注入後の経過時間／使用された色素、放射線核種、放射線量など）、１回の検査で複数の画像を取得したときのシリーズ番号あるいは採取番号などの情報が含まれうる。画像情報は、例えばＸＭＬやＳＧＭＬデータとして管理されうる。
【００５４】
画像情報管理サーバ４は、ＱＡ−ＷＳ２からの画像情報の登録要求を受け付けると、その画像情報をデータベース用のフォーマットに整えて画像情報データベース５に登録する。
【００５５】
また、画像管理サーバ４は、読影ワークステーション３からの閲覧要求をネットワーク１９経由で受信すると、上記画像情報データベース５に登録されている画像情報を検索し、抽出された画像情報を要求元の読影ワークステーション３に送信する。
【００５６】
読影ワークステーション３は、画像診断医等のユーザによって読影対象画像の閲覧を要求する操作が行われると、画像管理サーバ８に対して閲覧要求を送信し、読影に必要な画像情報を取得する。そして、その画像情報をモニタ画面に表示し、画像診断医からの要求に応じて病変の自動検出処理などを実行する。
【００５７】
ネットワーク１９は病院内の各種装置を接続するローカルエリアネットワークである。但し、読影ワークステーション３が他の病院あるいは診療所にも設置されている場合には、ネットワーク１９は、各病院のローカルエリアネットワーク同士をインターネットもしくは専用回線で接続した構成としてもよい。いずれの場合にも、ネットワーク９は光ネットワークなど画像情報の高速転送を実現できるものとすることが望ましい。
【００５８】
以下、本発明の実施形態となる画像成分分離装置の機能およびその周辺機能の詳細について説明する。図２は、この装置の構成とデータの流れを模式的に示したブロック図である。図に示したように、この装置は、エネルギー分布情報取得部２１、重みづけ係数決定部２２、成分画像生成部２３、重みづけ係数テーブル３１から構成される。
【００５９】
エネルギー分布情報取得部２１は、入力された放射線画像の画像データの付帯情報を解析し、その画像の形成の際の放射線のエネルギー分布情報を取得する。エネルギー分布情報の具体例としては、Ｘ線撮影装置の管電圧（ピークキロボルト出力）、蓄積性蛍光体プレートのタイプ、蓄積性蛍光体のタイプ、付加フィルタのタイプ等が挙げられる。なお、以下では、入力となる放射線画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3は、管電圧の異なる３パターンの放射線を用いて撮影を３回行う３ショット法で得られた胸部正面画像とし、エネルギー分布情報は管電圧であるものとして説明を行う。
【００６０】
重みづけ係数決定部２２は、入力された３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報（管電圧）をその値の昇順（低圧、中圧、高圧の順）に並べ替えたものを検索キーとして重みづけ係数テーブ３１を参照し、検索キーのエネルギー分布情報と関連づけられた３つの放射線画像の各々に対する重みづけ係数を分離対象の成分毎（軟部、骨、重元素）に取得する。
【００６１】
重みづけ係数テーブル３１は、図３に例示したように、３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報（低圧、中圧、高圧の順）と分離対象の成分の組合せに対して、３つの放射線画像の各々に対する重みづけ係数（低圧、中圧、高圧の順）を関連づけたものである。このテーブルへの値の登録は予め行っておいた実験の結果データに基づいて行う。なお、重みづけ係数決定部２２からの重みづけ係数テーブル３１に対する検索の際、エネルギー分布情報（管電圧）が完全に一致するもののみを検索条件に適合すると判定してもよいし、検索キーのエネルギー分布情報との差が所定の閾値より小さいものを検索条件に適合すると判定するようにしてもよい。
【００６２】
成分画像生成部２３は、分離対象の成分毎、入力された３つの放射線画像毎の重みづけ係数を用いて、入力された３つの放射線画像の相対応する画素毎に重みづけ総和を算出することによって各成分を表す３つの成分画像を生成する。なお、画像間の相対応する画素については、各画像中のマーカーや胸郭等の構造物を検出し、検出された構造物を基準とする公知の線形・非線形の変換によって画像間の位置合わせを行うことによって特定してもよいし、被検者の呼吸のタイミングを指示する指示部を有するＸ線撮影装置（例えば、特開2005-012248号公報参照）を用いて撮影を行い、３つの画像における呼吸相を一致させることによって画像間の位置合わせを不要にし、単純に座標が一致する画素としてもよい。
【００６３】
次に、図４のフローチャート、および、図２のブロック図、図３の重みづけ係数テーブル３１の設定例を用いて、本発明の画像成分分離処理を利用した画像読影のワークフローとその際のデータの流れについて説明する。
【００６４】
まず、画像診断医は、この医療情報システムへのアクセスのためのユーザＩＤ・パスワード、指紋等の生体情報等によるユーザ認証を読影ワークステーション３で行う(#1)。
【００６５】
ユーザ認証に成功すると、オーダリングシステムによって発行された画像診断オーダに基づく検査（読影）対象画像リストがディスプレイに表示される。画像診断医は、マウス等の入力機器を用いて検査対象画像リストから読影対象の画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3を含む検査（画像診断）を選択する。読影ワークステーション３は、選択された画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の画像ＩＤを検索キーとする画像情報管理サーバ４への閲覧要求を行い、この要求を受信した画像情報管理サーバ４が画像情報データベース５に対する検索を行って、読影対象画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の画像ファイル（便宜上、画像と同じ符号Ｉで表す）を取得し、要求を送信した読影ワークステーション３にそれらの画像ファイルＩ1、Ｉ2、Ｉ3を送信する。読影ワークステーション３は、それらの画像ファイルＩ1、Ｉ2、Ｉ3を受信する(#2)。
【００６６】
さらに、読影ワークステーション３は、画像診断オーダの内容を解析し、受信した画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3から軟部・骨・重元素の各成分を分離した成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhを生成する処理、すなわち、読影ワークステーション３を本発明による画像成分分離装置として機能させるプログラムを起動させる。
【００６７】
エネルギー分布情報取得部２１は、画像ファイルＩ1、Ｉ2、Ｉ3の付帯情報を解析して各画像における管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を取得する(#3)。なお、この実施形態では、管電圧の値はＶ1＜Ｖ2＜Ｖ3とする。
【００６８】
重みづけ係数決定部２２は、取得された管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を値の昇順に並べ替えたものを検索キーとして重みづけ係数テーブル３１を参照し、分離対象毎・画像毎の重みづけ係数を取得・決定する(#4)。この実施形態では、図３の重みづけ係数テーブル３１の参照により、管電圧Ｖ1の画像Ｉ1、管電圧Ｖ2の画像Ｉ2、管電圧Ｖ3の画像Ｉ3の重みづけ係数は、分離対象が軟部の場合は各々ｓ1、ｓ2、ｓ3、分離対象が骨の場合は各々ｂ1、ｂ2、ｂ3、分離対象が重元素の場合は各々ｈ1、ｈ2、ｈ3となる。
【００６９】
成分画像生成部２３は、生成対象の成分画像の各々について、各画像の相対応する画素毎に重みづけ係数決定部２２で取得された各重みづけ係数を用いた重みづけ総和を算出することによって軟部画像Ｉs、骨部画像Ｉb、重元素画像Ｉhを生成し(#5)、生成された各成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhは、読影ワークステーション３のディスプレイに表示され、画像診断医の読影に供される(#6)。
【００７０】
図５は、上記の処理によって生成される画像を模式的に表したものである。まず、図５（ａ）に示したように、軟部成分、骨成分、および、カテーテルのガイドワイヤやペースメーカー等の重元素成分が含まれる入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎にｓ1・Ｉ1＋ｓ2・Ｉ2＋ｓ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、骨成分と重元素成分が除去された軟部画像Ｉsが生成される。同様に、ｂ1・Ｉ1＋ｂ2・Ｉ2＋ｂ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と重元素成分が除去された骨部画像Ｉb（図５（ｂ））が生成される。さらに、ｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉh（図５（ｃ））が生成される。
【００７１】
このように、本発明の実施形態となる画像成分分離装置を含む医療情報システムでは、成分画像生成部２３が、エネルギー分布（管電圧）の異なる３パターンの放射線の各々の被写体中の透過の程度を表す３つの放射線画像Ｉn（ｎ＝1、2、3）を入力とし、それら３つの放射線画像の相対応する画素毎に重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnを用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の軟部成分・骨成分・重元素成分の各々を表す成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhを生成するので、２つの画像を入力とする従来技術と比較して、上記の３成分を適切に分離することが可能になり、読影ワークステーション３に表示される各成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhの視認性が向上する。
【００７２】
また、エネルギー分布情報取得部２１が、３つの入力画像Ｉnの各々に対応する放射線の管電圧を表すエネルギー分布情報Ｖnを取得し、重みづけ係数決定部２２が、取得されたエネルギー分布情報Ｖnに基づいて、分離対象の画像成分毎に重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnを決定するので、これらの重みづけ係数は入力画像における放射線のエネルギー分布情報に応じた適切な値となるから、より適切に各成分を分離することができる。
【００７３】
上記実施形態では、重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnは、各画像全体に対して同じ値が用いられているため、照射される放射線のエネルギー分布が、被写体中の各成分の厚さに依存して変化するビームハードニングという現象が生じてしまい、各成分を完全に分離できないことがありうる。ここで、各成分の厚さは、直接的には求められないものの、入力となる各画像の対数変換された露光量と所定の関係を有しているという知見があり、また、各画像の画素値は、対数変換された露光量をデジタル変換することによって得られたものであることから、各画像の画素値は各成分の厚さと所定の関係を有していることになる。
【００７４】
そこで、本発明の第２の実施形態では、入力となる３つの放射線画像のうちの１つの画像の各画素の画素値をパラメータとして、このパラメータに基づいて上記の重みづけ係数を画素毎に決定するようにしたことを特徴とする。具体的には、各入力画像Ｉnの相対応する画素ｐにおける画素値をＩn(p)とし、ここでは、このパラメータのもとになる画像をＩ1とすると、分離対象の成分毎・画素毎の重みづけ係数は、各々ｓn(Ｉ1(p))、ｂn(Ｉ1(p))、ｈn(Ｉ1(p))と表すことができる。これらを用いると、各成分画像の画素ｐにおける画素値Ｉs(p)、Ｉb(p)、Ｉh(p)は次式（１１）（１２）（１３）のように表すことができる。
【００７５】
Ｉs(p)＝ｓ1(Ｉ1(p))・Ｉ1(p)＋ｓ2(Ｉ1(p))・Ｉ2(p)＋ｓ3(Ｉ1(p))・Ｉ3(p)
・・・（１１）
Ｉb(p)＝ｂ1(Ｉ1(p))・ｂ1(p)＋ｂ2(Ｉ1(p))・Ｉ2(p)＋ｂ3(Ｉ1(p))・Ｉ3(p)
・・・（１２）
Ｉh(p)＝ｈ1(Ｉ1(p))・Ｉ1(p)＋ｈ2(Ｉ1(p))・Ｉ2(p)＋ｈ3(Ｉ1(p))・Ｉ3(p)
・・・（１３）
なお、パラメータのもとになる画像はＩ2やＩ3であってもよいし、３つの入力画像のうちの２つの間での相対応する画素における画素値の差をパラメータとしてもよい（特許文献１参照）。
【００７６】
以下、これらの式の実装例を示す。まず、図６に示したように、第１の実施形態の重みづけ係数テーブル３１にパラメータとなる画像Ｉ1の画素値範囲を表す項目（画素値from/to）を付加して、各画像のエネルギー分布情報毎・分離対象毎・画像Ｉ1の対応する画素の画素値範囲毎に各画像の各画素に対する重みづけ係数を設定できるようにしている。例えば、図６の設定例では、入力となる３つの画像のエネルギー分布情報（管電圧）が、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3、分離対象が軟部とすると、画像Ｉ1の画素値がｐ1以上ｐ2未満の場合は各画像の重みづけ係数がｓ11、ｓ12、ｓ13、ｐ2以上ｐ3未満の場合は各画像の重みづけ係数がｓ21、ｓ22、ｓ23、ｐ3以上ｐ4未満の場合は各画像の重みづけ係数がｓ31、ｓ32、ｓ33と設定されている。なお、このテーブルへの値の登録は予め行っておいた実験の結果データに基づいて行う。
【００７７】
この重みづけ係数テーブル３１の上記の項目付加に伴い、重みづけ係数決定部２２は、入力となる３つの画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎に、各画像のエネルギー分布情報、分離対象成分、および画像Ｉ1の画素値を検索キーとして重みづけ係数テーブル３１を参照し、各画像の相対応する画素毎に重みづけ係数を取得するようにする。
【００７８】
以上のように本発明の第２の実施形態では、分離対象の各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータとして画像Ｉ1の画素値を用い、重みづけ係数決定部２２が、このパラメータに基づいて画素毎に重みづけ係数を決定するので、画素毎に各成分の厚さが反映された係数を設定することができ、ビームハードニング現象の影響が軽減され、さらに適切に各成分を分離することができる。
【００７９】
次に、本発明の第３の実施形態として、上記の重みづけ係数を間接的に求める形態を説明する。ここでは、前述の式（１）（２）（３）の各成分に対する減弱係数を用いたモデルを利用する。この減弱係数は、図８に示したように、各画像における放射線のエネルギー分布（管電圧）が大きくなるにしたがって単調減少し、成分の原子番号が大きくなるほど大きくなる。
【００８０】
図７は、本実施形態における画像成分分離装置の機能構成とデータの流れを模式的に示したブロック図である。図に示したように、減弱係数決定部２４が付加され、重みづけ係数テーブル３１が減弱係数テーブル３２に置換されている点で第１、第２の実施形態とは異なっている。
【００８１】
減弱係数決定部２４は、入力された３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報（管電圧）を検索キーとして減弱係数テーブ３２を参照し、検索キーのエネルギー分布情報と関連づけられた、分離対象の成分毎（軟部、骨、重元素）の減弱係数を取得する。
【００８２】
減弱係数テーブル３２は、図９に例示したように、入力された画像における放射線のエネルギー分布情報の値毎に、各成分毎の減弱係数を関連づけたものである。このテーブルへの値の登録は予め行っておいた実験の結果データに基づいて行う。なお、減弱係数決定部２４からの減弱係数テーブル３２に対する検索の際、エネルギー分布情報（管電圧）が完全に一致する場合に検索条件に適合すると判定してもよいし、検索キーのエネルギー分布情報との差が所定の閾値より小さい場合に検索条件に適合すると判定するようにしてもよい。
【００８３】
また、重みづけ係数決定部２２は、入力された３つの放射線画像の各々における各成分に対する減弱係数に基づき、前述の式（７）（８）（９）を満たすように、重みづけ係数を決定する。
【００８４】
図１０は、本実施形態における画像分離処理を含む画像読影のワークフローを表すフローチャートである。図に示したように、図４のフローチャートのステップ#3の後に減弱係数の決定ステップが付加されている。
【００８５】
画像診断医が、第１の実施形態と同様に、システムへのログイン(#1)、読影対象画像の選択(#2)を行い、それにより起動される、画像成分分離装置を読影ワークステーション３上で実現するプログラムのエネルギー分布情報取得部２１が読影対象画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3における管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を取得する(#3)。
【００８６】
次に、減弱係数決定部２４は、取得された管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3の各々の値を検索キーとして減弱係数テーブル３２を参照し、各管電圧に対応する画像毎・分離対象の成分毎の減弱係数を取得・決定する(#11)。図９に示した減弱係数テーブルの設定の場合、管電圧Ｖnの画像Ｉnの軟部成分に対する減弱係数はαn、骨成分に対する減弱係数はβn、重元素成分に対する減弱係数はγnとなる（n＝1.2、3）。
【００８７】
さらに、重みづけ係数決定部２２は、前述の式（７）（８）（９）に、減弱係数決定部２４で取得された減弱係数αn、βn、γnを代入し、分離対象の成分毎に、各入力画像Ｉnに対する重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnを算出する(#4)。
【００８８】
以下、第１の実施形態と同様に、成分画像生成部２３が軟部画像Ｉs、骨部画像Ｉb、重元素画像Ｉhを生成し(#5)、読影ワークステーション３のディスプレイに表示される(#6)。
【００８９】
このように、本発明の第３の実施形態においても、重みづけ係数決定部２２が、減弱係数決定部２４で決定された減弱係数αn、βn、γnを用いて重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnを決定し、成分画像生成部２３が、決定された重みづけ係数ｓn、ｂn、ｈnを用いて各成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhを生成するので、第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００９０】
また、第１の実施形態の重みづけ係数テーブル３１では、３つの放射線画像の各々のエネルギー分布情報（低圧、中圧、高圧の順）と分離対象の成分の組合せに対して、３つの放射線画像の各々に対する重みづけ係数（低圧、中圧、高圧の順）を関連づけていたのに対し、本実施形態の減弱係数テーブル３２では、１つのエネルギー分布情報（管電圧）の値に対して３つの成分に対する減弱係数を関連づければよいので、テーブルの設定量を大幅に減らすことができる。
【００９１】
本発明の第４の実施形態となる画像成分分離装置は、第２の実施形態と同様にして、第３の実施形態においてビームハードニング現象を軽減させるため、入力となる３つの放射線画像のうちの１つの画像の各画素の画素値をパラメータとして、このパラメータに基づいて上記の減弱係数を画素毎に決定するようにしたものである。具体的には、各入力画像Ｉnの相対応する画素ｐにおける画素値をＩn(p)、各成分の厚さをｔs(p)、ｔb(p)、ｔh(p)とし、このパラメータのもとになる画像をＩ1とすると、分離対象の成分毎の減弱係数は、各々αn(Ｉ1(p))、βn(Ｉ1(p))、γn(Ｉ1(p))と表すことができる。これらを用いると、各入力画像の画素ｐにおける画素値Ｉ1(p)、Ｉ2(p)、Ｉ3(p)は次式（１４）（１５）（１６）のように表すことができる。
【００９２】
Ｉ1(p)＝α1(Ｉ1(p))・ｔs(p)＋β1(Ｉ1(p))・ｔb(p)＋γ1(Ｉ1(p))・ｔh(p)
・・・（１４）
Ｉ2(p)＝α2(Ｉ1(p))・ｔs(p)＋β2(Ｉ1(p))・ｔb(p)＋γ2(Ｉ1(p))・ｔh(p)
・・・（１５）
Ｉ3(p)＝α3(Ｉ1(p))・ｔs(p)＋β3(Ｉ1(p))・ｔb(p)＋γ3(Ｉ1(p))・ｔh(p)
・・・（１６）
したがって、前述の式（７）（８）（９）のαn、βn、γnをαn(Ｉ1(p))、βn(Ｉ1(p))、γn(Ｉ1(p))に置換すれば、上記の重みづけ係数を画素毎に求めることができ、第２の実施形態と同様にして各成分画像を生成することができる。
【００９３】
実装に際しては、パラメータＩ1(p)と各減弱係数αn(Ｉ1(p))、βn(Ｉ1(p))、γn(Ｉ1(p))との関係（図１１参照）を予め実験によって求めておき、テーブルに設定するようにすればよい。具体的には、図９の減弱係数テーブル３２に対して、図６の重みづけ係数テーブルと同様に、Ｉ1の画素値範囲を表す項目を付加して、エネルギー分布情報毎・画像Ｉ1の対応する画素の画素値範囲毎に各画像の各画素における各成分の減弱係数の値を設定できるようにしておけばよい。
【００９４】
この減弱係数テーブル３２に対する項目の付加に伴い、減弱係数決定部２４は、入力となる３つの画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎に、各画像のエネルギー分布情報と画像Ｉ1の画素値を検索キーとして減弱係数テーブル３２を参照し、各画像の相対応する画素毎に減弱係数を取得し、重みづけ係数決定部２２は、画素毎に重みづけ係数を算出するようにする。
【００９５】
以上のように、本発明の第４の実施形態では、分離対象の各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータとして画像Ｉ1の画素値を用い、減弱係数決定部２４が、このパラメータに基づいて画素毎に減弱係数を決定するので、画素毎に各成分の厚さが反映された係数を設定することができ、ビームハードニング現象の影響が軽減され、さらに適切に各成分を分離することができる。
【００９６】
上記４つの実施形態では、軟部・骨・重元素のすべての成分画像を生成するようにしていたが、生成したい成分画像の選択を受け付けるユーザーインターフェースを設け、重みづけ係数決定部２２は、選択された成分画像を生成するための重みづけ係数のみを決定し、成分画像生成部２３は、選択された成分画像のみを生成するようにしてもよい。
【００９７】
本発明の第５の実施形態となる画像成分分離装置は、上記４つの実施形態のいずれかの装置に、画像診断医によって選択された画像を合成した合成画像を生成する機能を付加したものである。図１２は、本実施形態における画像成分分離装置の機能構成とデータの流れを模式的に示したブロック図である。図に示したように、ここでは第１の実施形態の画像成分分離装置に画像合成部２５が付加された構成となっている。
【００９８】
画像合成部２５は、合成対象となる２つの画像の選択を受け付けるユーザインターフェースと、そのユーザインターフェースで受け付けられた合成対象の画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を算出することによって両画像が合成された合成画像を生成する合成画像生成部とからなる。なお、画像間の位置合わせによる相対応する画素の特定方法については前述の成分画像生成部２３と同様である。また、所定の重みづけ係数については、合成対象の画像の組み合わせに応じた適切な係数をこのシステムの初期設定ファイルに設定しておき、合成画像生成部がこの初期設定ファイルから読み込んで取得するようにしてよいし、上記のユーザインターフェースに重みづけ係数の設定を受け付けるインターフェースを付加しておき、合成画像生成部がこのユーザインターフェースで設定された重みづけ係数を用いるようにしてもよい。
【００９９】
図１３は、本実施形態における画像分離処理を含む画像読影のワークフローを表すフローチャートである。図に示したように、図４のフローチャートのステップ#6の後に合成画像を生成する処理ステップが付加されている。
【０１００】
画像診断医が、第１の実施形態と同様に、システムへのログイン(#1)、読影対象画像の選択(#2)を行い、これにより画像成分分離装置を読影ワークステーション３上で実現するプログラムが起動される。
【０１０１】
次に、エネルギー分布情報取得部２１が、読影対象画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3における管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を取得し(#3)、重みづけ係数決定部２２は、取得された管電圧Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を検索キーとして重みづけ係数テーブル３１を参照し、分離対象毎・画像毎の重みづけ係数ｓ1、ｓ2、ｓ3、ｂ1、ｂ2、ｂ3、ｈ1、ｈ2、ｈ3を取得する(#4)。成分画像生成部２３は、取得された重みづけ係数を適宜用いて各画像の相対応する画素毎の重みづけ総和を算出することによって、軟部画像Ｉs、骨部画像Ｉb、重元素画像Ｉhを生成し(#5)、生成された各成分画像が読影ワークステーション３のディスプレイに表示される(#6)。
【０１０２】
さらに、画像診断医がマウス等の操作によって読影ワークステーション３のディスプレイに表示されるメニューから「合成画像の生成」を選択すると、それに応じて、画像合成部２５は、合成対象画像の選択を促す画面をディスプレイに表示する(#21)。この画面によるユーザインターフェースの具体例としては、合成対象画像として、各入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3や、各成分画像Ｉs、Ｉb、Ｉhをチェックボックス付きでリスト表示したり、サムネイル表示したりしておき、画像診断医が合成したい画像のチェックボックスをクリックしてチェックを入れることによって、合成対象画像の選択を受け付けるようにすることが考えられる。
【０１０３】
画像診断医による合成対象画像の選択が行われると、画像合成部２５の合成画像生成部は、合成対象の画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を算出することによって両画像が合成された合成画像Ｉxを生成する(#22)。生成された合成画像Ｉxは、読影ワークステーション３のディスプレイに表示され、画像診断医の読影に供される(#6)。
【０１０４】
図１４は、入力画像Ｉ1と重元素画像Ｉhが合成対象画像として選択された場合に生成される画像を模式的に表したものである。まず、成分画像生成部２３が、入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎にｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉhが生成される。次に、画像合成部２５が、所定の重みづけ係数ｗ1、ｗ2を用いて、入力画像Ｉ1と重元素画像Ｉhの相対応する画素毎にｗ1・Ｉ1＋ｗ2・Ｉhで表される重みづけ総和を算出することによって、入力画像Ｉ1と重元素画像Ｉhとが合成された合成画像Ｉx1が生成される。
【０１０５】
図１５は、軟部画像Ｉsと重元素画像Ｉhが合成対象画像として選択された場合に生成される画像を模式的に表したものである。まず、成分画像生成部２３が、入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎に、ｓ1・Ｉ1＋ｓ2・Ｉ2＋ｓ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、骨成分と重元素成分が除去された軟部画像Ｉsが生成される。同様に、ｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉhが生成される。次に、画像合成部２５が、所定の重みづけ係数ｗ3、ｗ4を用いて、軟部画像Ｉsと重元素画像Ｉhの相対応する画素毎にｗ3・Ｉ1＋ｗ4・Ｉhで表される重みづけ総和を算出することによって、軟部画像Ｉsと重元素画像Ｉhとが合成された合成画像Ｉx2が生成される。
【０１０６】
また、合成対象画像は、入力画像や成分画像以外のものを含んでいてもよい。図１６は、その一例として、入力画像と同じ被写体の同一部位を撮影した放射線画像Ｉ4と重元素画像Ｉhが合成対象画像として選択された場合に生成される画像を模式的に表したものである。まず、成分画像生成部２３が、画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎にｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉhが生成される。次に、画像合成部２５が、所定の重みづけ係数ｗ1、ｗ2を用いて、画像Ｉ4と重元素画像Ｉhの相対応する画素毎にｗ5・Ｉ1＋ｗ6・Ｉhで表される重みづけ総和を算出することによって、入力画像Ｉ4と重元素画像Ｉhとが合成された合成画像Ｉx3が生成される。
【０１０７】
以上のように、本発明の第５の実施形態では、成分画像生成部２３によって生成された成分画像と同一の被写体を表す他の画像を合成対象画像として、画像合成部２５が、両画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、両画像を合成した合成画像を生成するので、成分画像中の入力画像から分離された画像成分が強調された画像が得られ、読影対象の画像中のその成分の視認性が向上する。
【０１０８】
上記の実施形態において、図１７に例示したように、合成対象画像のうち成分画像を他方の画像とは異なる色に変換して合成を行うようにしてもよい。図１７では、成分画像生成部２３が、入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎にｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉhが生成されている。次に、画像合成部２５が、重元素画像ＩhをＹＣｒＣｂ色空間における色差成分Ｃｒに割り当てる変換を行い、入力画像Ｉ1と変換後の画像Ｉh´の相対応する画素毎にｗ7・Ｉ1＋ｗ8・Ｉh´で表される重みづけ総和を算出することによって、入力画像Ｉ1と重元素画像Ｉhとが合成された合成画像Ｉx4が生成される。あるいは、ＹＣｒＣｂ色空間において、画像Ｉ1の画素値を輝度成分Ｙに割り当て、重元素画像Ｉhの画素値を色差成分Ｃｒに割り当てる変換を行うことによって、合成画像Ｉx4を生成してもよい。
【０１０９】
このように画像合成部２５が合成対象画像のうち成分画像を他方の画像とは異なる色に変換して合成を行えば、その成分の視認性がさらに向上する。
【０１１０】
また、成分画像中に画素値が0でない画素が多いと、合成画像全体が成分画像の画素値の影響を受け、合成画像が白黒の濃淡画像であれば、全体がグレーがかったものとなってしまい、視認性が低下してしまうことがある。そこで、図１８（ａ）のように、成分画像Ｉh中の画素値が所定の閾値以下の場合には出力値が0になるように階調変換を行ってから合成対象画像との合成を行うようにしてもよい。図１９は、この場合に生成される画像を模式的に表したものである。まず、成分画像生成部２３が、入力画像Ｉ1、Ｉ2、Ｉ3の相対応する画素毎にｈ1・Ｉ1＋ｈ2・Ｉ2＋ｈ3・Ｉ3で表される重みづけ総和を算出することによって、軟部成分と骨成分が除去された重元素画像Ｉhが生成される。次に、画像合成部２５が、重元素画像Ｉhに対して上記の階調変換を行い、入力画像Ｉ1と変換後の画像Ｉh″の相対応する画素毎にｗ9・Ｉ1＋ｗ10・Ｉh″で表される重みづけ総和を算出することによって、入力画像Ｉ1と重元素画像Ｉhとが合成された合成画像Ｉx5が生成される。これにより、重元素画像Ｉh中の重元素成分の比率が高い領域のみが強調された合成画像が得られ、その成分の視認性がさらに向上する。
【０１１１】
同様に、上記の色変換後に合成して得られた合成画像中の色差成分において、その値が0でない画素が多いと、合成画像がその色差成分による色に着色されたような画像となり、視認性が低下してしまうことがある。また、色差成分がプラスとマイナスの両方の値を持つ場合には、合成画像中には反対色も表示されてしまい、さらに視認性が低下してしまうことがある。そこで、前者では図１８（ａ）、後者では図１８（ｂ）のように、成分画像Ｉhの色差成分の値が所定の閾値以下の場合には出力値が0になるように階調変換を行ってから合成対象画像Ｉ1との合成を行うようにすれば、重元素画像Ｉh中の重元素成分の比率が高い領域のみが強調された合成画像が得られ、その成分の視認性がさらに向上する。
【０１１２】
また、上記の実施形態では、画像合成部２５が２つの画像を合成する場合を例にして説明してきたが、３以上の画像を合成するようにしてもよい。
【０１１３】
上記各実施形態では、入力画像における放射線の管電圧には複数の種類の組合せがありうることを前提としているが、３つの入力画像における管電圧の組合せが１種類しかない場合には、エネルギー分布情報取得部２１は不要であり、また、重みづけ係数決定部２２は、重みづけ係数テーブル２１への検索によって重みづけ係数を決定せずに、プログラムの固定的なコーディングに基づいて、重みづけ係数を固定的に決定するようにしてもよい。
【０１１４】
同様に、合成対象画像を画像診断医が選択できるようにせずに、画像合成部２５が固定的に合成対象画像を決定する場合や、画像診断医による選択の他にデフォルトの画像合成モードとしてシステムに予め設定された種類の合成対象画像を用いて画像の合成を行う場合には、画像合成部２５に含まれる前記のユーザインターフェースは不要である。
【０１１５】
また、重みづけ係数テーブル３１や減弱係数テーブル３２は、同等の機能を有する関数（サブルーチン）として実装するようにしてもよい。
【０１１６】
なお、上記の説明の他、各実施形態におけるシステム構成、処理フロー、テーブル構成、ユーザインターフェース等に対して、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な改変を行ったものも、本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記の各実施形態はあくまでも例示であり、上記のすべての説明が本発明の技術的範囲を限定的に解釈するために利用されるべきものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の実施形態における画像成分分離装置が導入された医療情報システムの概略構成図
【図２】本発明の第１の実施形態における画像成分分離装置とその周辺の構成を模式的に示したブロック図
【図３】本発明の第１の実施形態における重みづけ係数テーブルの一例を示す図
【図４】本発明の第１の実施形態における画像成分分離処理等の流れを示すフローチャート
【図５】本発明の第１の実施形態における画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【図６】本発明の第２の実施形態における重みづけ係数テーブルの一例を示す図
【図７】本発明の第３の実施形態における画像成分分離装置とその周辺の構成を模式的に示したブロック図
【図８】放射線画像における放射線のエネルギー分布と各画像成分の減弱係数の関係の一例を表した図
【図９】本発明の第３の実施形態における減弱係数テーブルの一例を示す図
【図１０】本発明の第３の実施形態における画像成分分離処理等の流れを示すフローチャート
【図１１】画像中の各成分の厚さと所定の関係を有するパラメータと減弱係数の関係の一例を表した図
【図１２】本発明の第５の実施形態における画像成分分離装置とその周辺の構成を模式的に示したブロック図
【図１３】本発明の第５の実施形態における画像成分分離処理等の流れを示すフローチャート
【図１４】本発明の第５の実施形態において、入力画像と重元素画像が合成される場合に、一連の画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【図１５】本発明の第５の実施形態において、軟部画像と重元素画像が合成される場合に、一連の画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【図１６】本発明の第５の実施形態において、他の画像と重元素画像が合成される場合に、一連の画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【図１７】本発明の第５の実施形態の変形例において、入力画像と色変換後の重元素画像が合成される場合に、一連の画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【図１８】本発明の第５の実施形態の変形例において用いられる階調変換を表した図
【図１９】本発明の第５の実施形態の変形例において、入力画像と階調変換後の重元素画像が合成される場合に、一連の画像成分分離処理によって生成される画像を模式的に表した図
【符号の説明】
【０１１８】
１  モダリティ
２  画像品質チェック用ワークステーション（ＱＡ−ＷＳ）
３、３ａ、３ｂ  読影ワークステーション
４  画像情報管理サーバ
５  画像情報データベース
１９  ネットワーク
２１  エネルギー分布情報取得部
２２  重みづけ係数決定部
２３  成分画像生成部
２４  減弱係数決定部
２５  画像合成部
３１  重みづけ係数テーブル
３２  減弱係数テーブル
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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