(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線を検出する、少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成手段と、
前記放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を前記長尺画像から低減する低減手段と、
前記被検体と前記複数の放射線検出装置のうち少なくとも一つの放射線検出装置との距離の情報に応じて前記低減の量を変更する変更手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記低減手段は、前記被検体内で前記放射線が複数回散乱された多次散乱線を含む散乱線に対応する第一の関数と、前記被検体内で前記放射線が一回散乱された一次散乱線に対応する第二の関数とに基づいて推定される散乱線成分を前記長尺画像から低減することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変更手段は、前記低減手段が前記長尺画像から前記散乱線成分を低減する度合いを、前記距離の値の二乗の逆数に基づいて変更することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記変更手段は、前記放射線画像の画素値に基づく前記散乱線成分の推定を前記距離の情報に基づいて変更し、
前記低減手段は、前記変更された前記推定により得られた前記散乱線成分を低減することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記変更手段は、前記第一の関数と前記第二の関数のそれぞれを、前記被検体内で放射線が散乱された位置と前記放射線検出装置との距離に関する項に基づいて変更することにより、前記推定を変更することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記距離の情報は、前記放射線画像に含まれる前記被検体の領域の計測値に基づいて取得され、
前記合成手段は前記取得された前記距離の情報に基づいて、前記複数の放射線画像のそれぞれを調節して合成し、
前記変更手段は、前記取得された前記距離の情報に応じて前記長尺画像から前記散乱線成分を低減する量を変更することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記複数の放射線検出装置に照射された放射線の線量分布を取得する取得手段をさらに有し、
前記低減手段は、前記取得された前記線量分布に基づいて推定された散乱線成分を前記長尺画像から低減することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記変更手段は、前記複数の放射線検出装置の配置に基づいて、それぞれの放射線検出装置から得られる放射線画像から前記散乱線成分を低減する量がそれぞれ異なるように変更することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
放射線を検出する、少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成手段と、
前記放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を前記長尺画像から低減する低減手段と、
前記被検体と前記複数の放射線検出装置のそれぞれとの距離の情報に応じて前記長尺画像から前記散乱線成分を低減する量を変更する変更手段と、
を有することを特徴とする放射線撮影システム。
【請求項１０】
放射線を照射する放射線発生手段をさらに有し、前記放射線発生手段から照射される放射線が前記複数の放射線検出装置に同時に照射されることを特徴とする請求項９に記載の放射線撮影システム。
【請求項１１】
前記放射線検出装置の一部を重ねながら複数の放射線検出装置を配置する撮影台を有することを特徴とする請求項９又は請求項１０のいずれか一項に記載の放射線撮影システム。
【請求項１２】
少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する放射線撮影方法において、
前記放射線画像に含まれる散乱線成分を推定するステップと、
被検体と前記複数の放射線検出装置のそれぞれとの距離に基づいて、前記散乱線成分を前記複数の放射線画像のそれぞれ又は前記長尺画像から低減するステップと、
前記長尺画像における、前記放射線検出装置の構造物が写り込んだ領域を補正するステップと、
を有することを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項１３】
放射線を検出する、少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成するステップと、
前記放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を前記長尺画像から低減するステップと、
前記被検体と前記複数の放射線検出装置のそれぞれとの距離の情報に応じて前記長尺画像を補正するステップと、
を有することを特徴とする放射線撮影方法。
【請求項１４】
放射線を検出する、少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成ステップと、
前記放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を前記長尺画像から低減するステップと、
前記被検体と前記複数の放射線検出装置のそれぞれとの距離の情報に応じて前記長尺画像から前記散乱線成分を低減する量を変更するステップと、
をコンピュータに実行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、画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被検体に放射線を照射することにより得られる放射線画像には、放射線源から直進する一次放射線による成分のほかに、被検体内で散乱された放射線である散乱線による成分が含まれる。かかる散乱線による成分は、放射線画像のコントラストを低下させるおそれがある。
【０００３】
また、近年では被検体の脊椎や下肢の全体、全身を撮影するために、観察領域が広い撮影（以下、長尺撮影と称する。）が行われている。特許文献１には、複数の放射線検出装置（放射線撮影装置）を並べて撮影することで、長尺撮影を行うことができる放射線撮影システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２―０４０１４０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１に記載の技術のように、放射線検出装置の一部を重ねながら複数の放射線検出装置を並べて撮影すると、放射線がそれぞれの放射線検出装置に到達する態様が必ずしも同じではない。したがって、複数の放射線検出装置のそれぞれから得られた放射線画像は、必ずしも画質が均一ではない場合があり、合成された長尺画像がユーザにとって見づらい画像となるおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態の一つにかかる画像処理装置は、放射線を検出する、少なくとも互いに一部が重なり合う複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成手段と、前記放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を前記長尺画像から低減する低減手段と、前記被検体と前記複数の放射線検出装置のうち少なくとも一つの放射線検出装置との距離の情報に応じて前記低減の量を変更する変更手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施形態の一つによれば、散乱線成分を低減し、さらに複数の放射線検出装置と被検体との距離に応じて長尺画像を補正することにより、長尺画像の画質を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置を含む情報システムの構成の一例を示す図。
【図２】本発明の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る放射線検出装置により得られる画像の一例を説明するための図である。
【図５】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【図６】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第一の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【図９】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【図１２】本発明の第二の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る画像処理装置により得られる画像の一例を説明するための図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１０】
［第一の実施形態］
図１は、第一の実施形態に係る画像処理装置１００を含む情報システムの構成の一例を示す図である。第一の実施形態に係る画像処理装置１００は、放射線システム１１０を制御する制御装置１００を兼ねる。情報システムには、たとえばＨＩＳ（Ｈｏｓｐｉｔａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１１と、ＲＩＳ（Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１２と、ＷＳ（Ｗｏｒｋ  Ｓｔａｔｉｏｎ）１１３と、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１４と、Ｖｉｅｗｅｒ１１５と、Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６とが含まれる。
【００１１】
ＨＩＳ１１１は患者情報や検査の情報といった診療情報を総合的に管理するシステムである。ＲＩＳ１１２は放射線撮影のオーダを管理するシステムである。ＷＳ１１３は画像処理端末であり、放射線撮影システム１１０で撮影された放射線画像に画像処理を施す。ＰＡＣＳ１１４は当該情報システム内の放射線撮影やその他の医用画像撮影装置で得られた画像を保持するデータベースシステムである。ＰＡＣＳ１１４は医用画像及びかかる医用画像の撮影条件や患者情報等の付帯情報を記憶する記憶部（不図示）と、当該記憶部に記憶される情報を管理するコントローラ（不図示）とを有する。Ｖｉｅｗｅｒ１１５は、画像診断用の端末であり、ＰＡＣＳ１１４等に記憶された画像を読み出し、診断のために表示する。Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６はたとえばフィルムプリンタであり、ＰＡＣＳ１１４等に記憶された画像をフィルムに出力する。
【００１２】
第一の実施形態において、放射線撮影システム１１０はＸ線を用いるものとする。また、放射線撮影システム１１０は複数の放射線検出装置を並べて行われる長尺撮影に用いられる。放射線撮影システム１１０の各構成は、有線もしくは無線の通信を介して接続されている。放射線撮影システム１１０には制御装置１００が含まれ、制御装置１００には表示部１０１と操作部１０２とが接続されている。また、放射線撮影システム１１０には放射線発生装置の例であるＸ線源１０４と、放射線検出装置（Ｄ１）１０６と、放射線検出装置（Ｄ２）１０７と、放射線検出装置（Ｄ３）１０８とが含まれる。Ｘ線源１０４は照射範囲１０９にＸ線を照射することができる。３つの放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、撮影台１０５に装着される。ここでは、３つの放射線検出装置１０６，１０７、１０８を備えた形態を示すが、２つの放射線検出装置、４つ以上の放射線検出装置であってもよい。複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、被検体１０３を通過した放射線を検出し、放射線に応じた画像データを出力するものである。なお、画像データを放射線画像、Ｘ線画像と言い換えることもできる。
【００１３】
制御装置１００は、撮影のオーダをＲＩＳ１１２から取得する。制御装置１００はＲＩＳ１１２から取得した情報に応じて撮影条件を設定する。そして制御装置１００は当該撮影条件に基づいて、Ｘ線源１０４と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８とを制御する。
【００１４】
Ｘ線源１０４は、Ｘ線管、又は医用画像もしくは他の画像の取得に適した他の任意の放射線源であってもよい。Ｘ線源１０４は操作者の指示に応じてＸ線を照射する。複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、入射したＸ線を電気信号に変換した後、画像データとして制御装置１００に送信する。たとえば、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は入射したＸ線を蛍光体（不図示）が可視光に変換し、可視光をフォトダイオード（不図示）が検出し、Ａ／Ｄ変換器（不図示）により電気信号に変換する。あるいは、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８はＸ線をアモルファスセレン（不図示）により電気信号に変換する。放射線画像の画素値は、たとえば放射線検出装置１０６を例に説明すると、放射線検出装置１０６を構成する放射線検出素子１０６ａからの出力により得られる。放射線検出素子１０６ａは、例えば蛍光体（不図示）とフォトダイオード（不図示）で構成される。別の例では、アモルファスセレン（不図示）で構成される。
【００１５】
複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、撮影台１０５内に装着される。撮影台１０５は、矩形の撮影台であり、撮影台内は中空である。また、撮影台１０５は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８を保持する機能を有している。図１に示す例では、撮影台１０５を床面に対して直立させ、撮影台１０５が設置されている。被検体１０３は、撮影台１０５の長手方向に沿って設置される。撮影台１０５は、被検体１０３を支える支持機能を有している。
【００１６】
なお、撮影台１０５の長手方向が水平方向となるように、すなわち、撮影台１０５が床面に対して平行となるように撮影台１０５が設置されてもよい。
【００１７】
撮影台１０５には、放射線検出装置１０６、放射線検出装置１０７、放射線検出装置１０８が撮影台１０５の長手方向に沿ってそれぞれ配置される。このとき、放射線検出装置の一部を重ねながら複数の放射線検出装置が配置される。例えば、図１に示すように、放射線検出装置１０６と放射線検出装置１０７は、一部が空間的に互いに重なるように配置される。このとき、放射線検出装置１０６と放射線検出装置１０７の撮影可能領域は互いに重なっている。同様にして、放射線検出装置１０７と放射線検出装置１０８は、一部が空間的に互いに重なるように配置される。このとき、放射線検出装置１０７と放射線検出装置１０８の撮影可能領域は互いに重なっている。また、放射線検出装置１０７は、放射線検出装置１０６と放射線検出装置１０８の背面側、つまりＸ線源１０４から遠い位置に配置されている。
【００１８】
制御装置１００は、Ｘ線源１０４の放射線を発生するタイミングと放射線の撮影条件を制御する。また、制御装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の画像データを撮影するタイミング及び出力するタイミングを制御する。制御装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に撮影を行わせ、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に画像データを出力させることができる。
【００１９】
制御装置１００は、Ｘ線源１０４の放射線を発生するタイミングと放射線の撮影条件を制御する。また、制御装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の画像データを撮影するタイミング及び出力するタイミングを制御する。制御装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に撮影を行わせ、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に画像データを出力させることができる。
【００２０】
制御装置１００すなわち画像処理装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力された画像データに対して、ノイズ除去などの画像処理を行う機能を有している。また、画像処理装置１００は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力された画像に対してトリミングや回転といった画像処理を行なうこともできる。表示部１０１は、制御装置１００から出力される当該画像を表示させる。
【００２１】
被検体１０３は、撮影台１０５に置かれた踏み台上に立ち、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８およびＸ線源１０４に対して位置決めされる。第一の実施形態では、放射線検出装置１０７の中心において、放射線検出装置１０７に対して垂直に放射線が入射するように撮影条件が設定されている。Ｘ線源１０４から複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に向けて照射された放射線は、被検体１０３を透過して複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に到達して検出される。複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８で得られた複数の画像データは、制御装置１００すなわち画像処理装置１００で合成処理され、被検体１０３の合成画像が生成される。合成画像は、観察領域が広い長尺撮影によって取得される長尺画像である。表示部１０１は、制御装置１００から出力される長尺画像を表示させる。
【００２２】
放射線撮影システム１１０において取得された長尺画像は、制御装置１００により当該撮影の撮影条件や診療情報を付帯させる。たとえば制御装置１００は、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格に則って情報を付帯させ、放射線画像のデータ、患者情報、及び撮影条件等の情報を含むＤＩＣＯＭ画像ファイルを生成する。制御装置１００は、ＤＩＣＯＭ規格に則って当該ＤＩＣＯＭ画像ファイルをＰＡＣＳ１１４に出力する。
【００２３】
本発明の放射線撮影システムでは、１回の放射線の照射によって、被検体１０３の脊髄や下肢の全体や全身を撮影する長尺撮影を行うことができる。Ｘ線源１０４から照射される放射線（照射範囲１０９）が複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に同時に照射される。例えば、操作者は、放射線を遮蔽する絞りを制御したり、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８とＸ線源１０４との距離を調整したりする。
【００２４】
なお、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、Ｘ線源１０４からの放射線の照射を自動検知する検知機能を有していてもよい。自動検知する検知機能は、Ｘ線源１０４から放射線が照射された際、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８が放射線を検知して放射線に起因する電荷を蓄積する機能である。複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のいずれかに１つより放射線の照射を検知した際、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、本読み動作を開始させて画像データを取得する。
【００２５】
図２は、制御装置１００すなわち画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置１００は、たとえばコンピュータである。制御装置１００は、主制御部であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１、記憶部であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０３、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）２０４、グラフィック制御部であるＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０７、通信部である通信回路２０５、接続部であるＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）２０６、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０８を有する。制御装置１００の各構成は内部バスにより通信可能に接続されている。
【００２６】
ＣＰＵ２０１は制御装置１００及びこれに接続する各構成を統合的に制御する制御回路である。ＲＡＭ２０２は制御装置１００を及びこれに接続する各構成における処理を実行するためのプログラムや、画像処理で用いる各種パラメータを記憶するためのメモリである。ＲＡＭ２０２に展開されたプログラムに含まれる命令がＣＰＵ２０１で逐次実行される。ＳＳＤ２０４は上述したようなプログラムや、撮影により得られる放射線画像、付帯情報、その他各種パラメータを記憶する。通信回路２０５は、放射線撮影を行う施設のアクセスポイントに接続する。ＵＳＢ２０６は操作部１０２と接続する。ＧＰＵ２０７は画像処理ユニットであり、ＣＰＵ２０１からの制御に応じて画像処理を実行する。画像処理の結果得られる画像はＨＤＭＩ（登録商標）２０８を介して表示部１０１に出力され、表示される。
【００２７】
なお、モニタ１０１及び操作部１０２はタッチパネルモニタに統合されていても良い。ＣＰＵ２０１やＧＰＵ２０７はプロセッサの一例である。制御装置１００は複数のプロセッサを有していてもよい。また制御装置１００は、後述する制御装置１００の機能構成の一つ又は複数の機能をプログラムしたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）を有していてもよい。ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＳＳＤ２０４はメモリの一例である。
【００２８】
図３は、制御装置１００すなわち画像処理装置１００の機能構成の一例を示す図である。制御装置１００は、画像処理部３００、撮影制御部３０１、出力制御部３０６を有する。
【００２９】
撮影制御部３０１は放射線撮影において、Ｘ線源１０４と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８とを制御する。当該撮影は、設定された撮影条件に基づき行われる。撮影制御部は、ＲＩＳ１１２から入力された撮影条件を取得する。撮影条件には、撮像条件、照射条件、転送条件、画像処理条件、表示条件、及び、出力条件などが含まれる。撮像条件とは、たとえば放射線検出装置１０６，１０７，１０８それぞれのゲインやビニング処理、蓄積時間に関する設定である。照射条件とは、たとえばＸ線源１０４の管電圧、管電流、Ｘ線照射時間、長尺撮影の照射範囲に関する設定である。転送条件とは、たとえば放射線検出装置１０６，１０７，１０８から制御装置１００に対して、画像データを転送する際の設定である。画像処理条件とは、たとえば各種の画像処理を行うか否か、処理の程度を指定するための設定である。表示条件とは、たとえば当該撮影の手法に適した内容を表示部１０１に表示させるための設定である。出力設定とは、たとえば画像データの出力先に関する設定である。当該撮影条件に基づき、撮影のプロトコルが決定される。当該プロトコルは撮影条件に基づいて自動的に選択されるようにしてもよいし、操作入力に基づいて決定されるようにしてもよい。
【００３０】
撮影制御部３０１は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８からそれぞれ画像データを取得し、メモリに記憶させる。図３に示すように、放射線検出装置１０６、１０７、１０８は、それぞれ、放射線検出装置（Ｄ１）、放射線検出装置（Ｄ２）、放射線検出装置（Ｄ３）とする。撮影制御部３０１は、画像データを受信するにあたり、データ量の小さい縮小画像データを先行的に受信した後、画像データのうち当該縮小画像データ以外のデータを受信して画像データの受信を完了させることとしてもよい。縮小画像データは、たとえば放射線検出装置１０６を構成し、画像データの画素値を与える複数の放射線検出素子１０６ａのうちの偶数列を読み出すなど、選択的に一部の素子から読み出した出力信号だけを用いて得られる。あるいは、縮小画像データは、いくつかの素子をまとめて読み出した出力信号だけを用いて得られる。撮影制御部３０１は、読みだした画像データを複数の小領域に分割して、小領域の代表値を用いて縮小画像データとしてもよい。
【００３１】
撮影制御部３０１は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力される画像データを時間情報とともに記憶することができる。よって、撮影制御部３０１は、画像データが取得された時間情報によって、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力された画像データが同時に取得されたものであるかどうかを区別することができる。
【００３２】
また撮影制御部３０１は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８によって同時に撮影された複数の画像データを、放射線検出装置の位置情報（空間的配置情報）と関連付けることができる。例えば、撮影制御部３０１は、放射線検出装置１０６から出力される画像データと放射線検出装置１０７から出力される画像データとが隣接していることを関連付けることができる。同様にして、撮影制御部３０１は、放射線検出装置１０７から出力される画像データと放射線検出装置１０８から出力される画像データとが隣接していることを関連付けることができる。さらに撮影制御部３０１は、放射線検出装置１０７が放射線検出装置１０６、１０８の背面側に配置されていることを関連付けることができる。撮影制御部３０１は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から取得したそれぞれの画像データを、それぞれの位置情報と関連付けてメモリに記憶させることができる。撮影制御部３０１は、合成処理部３０２又は散乱線低減部３０５に対して、複数の画像データとその位置情報を出力する。
【００３３】
画像処理部３００は、画像データに対して長尺画像を得るための合成処理と、散乱線による成分（以下、散乱線成分渡渉する。）を画像データ又は長尺画像から低減するための低減処理と、長尺画像を補正するための処理と、階調処理とを含む画像処理を行う。画像処理部３００は、画像処理を施した画像データを出力制御部３０６に出力する。画像処理部３００は、合成処理部３０２と、画像補正部３０３と、階調処理部３０４と、散乱線低減部３０５とを有する。
【００３４】
合成処理部３０２は、撮影制御部３０１から取得した複数の画像データ、又は散乱線低減部３０５から取得した画像データを合成して、長尺画像を生成する。このとき、合成処理部３０２は、被検体１０３の画像情報が含まれた複数の画像データについて合成して、長尺画像を生成する。
【００３５】
合成処理部３０２は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力された複数の画像データとその時間情報及び位置情報に基づいて合成することにより、長尺画像を生成する。具体的には、合成処理部３０２は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から時間情報に基づいて同時に出力された複数の画像データ（放射線画像）を合成対象と判別し、複数の画像データを合成する。合成処理部３０２は、位置情報に基づいて放射線検出装置１０６、１０７、１０８から出力された複数の画像データの位置関係を決定して合成する。
【００３６】
例えば、図１に示す例では、放射線検出装置１０６から出力された画像データが上方に、放射線検出装置１０８から出力された画像データが下方に、放射線検出装置１０７から出力された画像データがその間に位置決めされる。さらに位置情報が示す重なり方も考慮して合成が行われる。例えば、Ｘ線源１０４から遠い位置に他の放射線検出装置に重なり合うように配置された放射線検出装置１０７には、上部に放射線検出装置１０６が写り込む領域、下部に放射線検出装置１０８が写り込む領域（以下、重なり領域と称する。）がそれぞれ生じる。しかし、放射線検出装置１０６、１０８には、他の放射線検出装置が写り込む領域は生じない。そこで、合成処理部３０２は、放射線検出装置が重なり合う範囲では放射線検出装置１０６、１０８が生成する画像データを用いて長尺画像を生成することで長尺画像に生じる、他の放射線検出装置が写り込む領域の面積を最小化することができる。このように、合成処理部３０２は、隣接する複数の撮影領域を撮影して得た複数の画像データを合成することにより、長尺画像を生成することができる。すなわち合成処理部３０２は、放射線を検出する複数の放射線検出装置から取得される複数の放射線画像を合成して長尺画像を生成する合成手段の一例である。
【００３７】
画像補正部３０３は、合成処理部３０２から出力された合成画像に対して、重なり領域を目立たないように補正する処理を行う。具体的には、画像補正部３０３は、放射線検出装置の構造物を表す構造情報と重なり領域に隣接する正常領域の画素値分布とを用いて、重なり領域を補正する。すなわち画像補正部３０３は、長尺画像の重なり領域を、重なり領域に隣接する正常な画像領域の情報を利用して補正する。
【００３８】
ここで構造情報とは、放射線画像に写り込む可能性のある放射線検出装置の構造物を表す情報である。構造情報には、放射線検出装置の内部に存在する物質の放射線源弱係数、厚み、位置などの情報が含まれている。長尺画像上の重なり領域を補正する場合、重なり領域の端は空間的に隣接する正常領域の画素値分布と写り込みが無ければ相関があることが期待される。従って、写り込みが生じている構造情報を考慮した上で、画像補正部３０３は、重なり領域の画素値分布が正常領域の画素値分布に近づくような補正を行うことで重なり領域を低減することができる。
【００３９】
階調処理部３０４は、複数の画像データ（放射線画像）を合成して得られた長尺画像に対して、階調処理を行なう。具体的には、階調処理部３０４は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から取得された複数の画像データを撮影制御部３０１から取得する。階調処理部３０４は、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から取得された複数の画像データの特徴量をそれぞれ解析して、表示部１０１のダイナミックレンジを有効に利用することができるように、長尺画像の階調変換特性を決定する。
【００４０】
そして、階調処理部３０４は、決定された階調変換特性を用いて長尺画像の階調を変換する。特徴量には、各画像データのヒストグラム、最大画素値、最小画素値が含まれ、放射線検出装置１０６、１０７、１０８から取得された複数の画像データに対して解析処理を実行することにより、特徴量を算出している。
【００４１】
すなわち階調処理部３０４は、画像補正部３０３及び散乱線低減部３０５によって補正が行われた長尺画像に対して、階調処理を行うことができる。階調処理部３０４は、後述する散乱線低減部３０５により散乱線成分が低減される前の画像データにおける特徴量に基づいて階調変換特性を決定する。そして、画像補正部３０３及び散乱線低減部３０５による処理が行われた補正済み長尺画像５０５に対して階調処理を行う。たとえば散乱線成分が低減される前の画像データに対して階調処理を行うと、続く処理において推定された散乱線成分に対しても同様に階調処理を行って当該画像データから低減する必要が生じる。すなわち、階調処理を行うための解析を散乱線成分の低減の前に行い、濃度変換等の処理を散乱線成分が低減された画像に対して行うことにより、より高速に処理を行うことができる。
【００４２】
散乱線低減部３０５は、撮影制御部３０１から取得した複数の画像データ、または補正済みの長尺画像を入力として、画像に含まれる散乱線成分を低減した補正画像を出力する。より詳しくは、散乱線低減部３０５は、入力された画像に含まれる散乱線成分を推定し、推定された散乱線成分を、入力された画像から低減した補正画像を出力する。たとえば散乱線低減部３０５は、放射線画像がＸ線源１０４から放射線検出装置のそれぞれに直進して到達した放射線（以下、一次放射線と称する。）による成分（以下、一次放射線成分と称する。）と散乱線成分との合計で表現されるという条件と、被検体１０３内で生じた散乱線の挙動をモデル化した関数に基づいて散乱線成分を一次放射線成分から求めることができるという条件と、に基づいて放射線画像の一次放射線成分あるいは散乱線成分を推定する。この観点において、散乱線低減部３０５は、放射線のうち被検体内で散乱された散乱線による成分である散乱線成分を長尺画像から低減するための低減手段の一例である。散乱線低減部３０５による散乱線成分の推定及び低減の詳しい処理については、後述する。
【００４３】
さらに散乱線低減部３０５は、散乱線成分の低減に際して、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれとの距離に応じた補正を行う。複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれは、Ｘ線源１０４及び被検体１０３との距離が異なる。したがって、合成画像に描出される広い領域において、必ずしも画質が均一ではない場合がある。たとえば、放射線検出装置１０７は放射線検出装置１０６、１０８よりも被検体１０３から離れた位置にあるので、放射線検出装置１０７に到達する散乱線は空気の層を通過することになる。本発明の発明者らは、放射線検出装置１０７に到達する散乱線と、放射線検出装置１０６、１０８に到達する散乱線とでは、違いが生じている可能性あることを見出した。すなわち本発明の発明者らは、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８と被検体１０３との距離に応じて、それぞれの放射線検出装置に到達する散乱線に違いが生じている可能性があることを見出した。したがって、散乱線低減部３０５は複数の放射線検出装置１０６，１０７、１０８と被検体１０３との距離に応じて、複数の画像データのそれぞれ又は合成画像に対して、補正を行う。より詳しくは、散乱線低減部３０５は、被検体１０３との距離が大きくなるほど散乱線成分の低減の度合いを小さくするように補正する。散乱線低減部３０５は、たとえば被検体１０３と放射線検出装置１０７との距離の二乗の逆数に応じた値に基づいて、放射線検出装置１０７により出力される画像データを補正する。この観点において、散乱線低減部３０５は、被検体１０３と、複数の放射線検出装置の少なくとも一つとの距離の情報に応じて、散乱線成分の低減量を変更する変更手段の一例である。散乱線低減部３０５による変更の詳しい処理については、後述する。
【００４４】
出力制御部３０６は、画像データを表示部１０１で表示させるためのデータを出力することにより、表示部１０１の表示を制御する。出力制御部３０６は、表示部１０１に表示させる内容を制御する。たとえば出力制御部３０６は、患者情報、撮影条件といった情報、放射線検出装置のそれぞれの状態を示す情報等を表示部１０１に表示させる制御を行う。
【００４５】
また、出力制御部３０６は、画像データをＰＡＣＳ１１４やＰｒｉｎｔｅｒ１１６といった外部装置に出力する。これにより、ＰＡＣＳ１１４に補正画像が保存され、Ｐｒｉｎｔｅｒ１１６によって補正画像がフィルム等に出力される。出力制御部３０６は、ＤＩＣＯＭ規格に則って種々の情報を付帯させて長尺画像を出力する。出力制御部３０６は、たとえば長尺画像にモダリティの情報を付帯させて出力する。モダリティとは、患者を撮影し、医用画像を生成する画像生成装置である。第一の実施形態においては、たとえばＸ線源１０４と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８とを有する放射線撮影システム１１０がモダリティに該当する。このとき、Ｍｏｄａｌｉｔｙタグ（０００８，００６０）としてＤｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙを示すＤＸを付帯させる。動画撮影の場合にはＲａｄｉｏ  Ｆｌｕｏｒｏｓｃｏｐｙを示すＲＦを付帯させる。さらにＰＡＣＳ１１４に保存する場合にはＳｅｒｖｉｃｅとＯｂｊｅｃｔのＰａｉｒを指定するタグであるＳＯＰ  Ｃｌａｓｓ  ＵＩＤ（０００８，００１６）タグとして、ＯｂｊｅｃｔのＤｉｇｉｔａｌ  Ｘ−ｒａｙ  ＩｍａｇｅとＳｅｒｖｉｃｅのＳｔｏｒａｇｅの組合せを示す１．２．８４０．１０００８．５．１．４．１．１．１．１を付帯させる。出力制御部３０６はさらに、加工された画像であることを示すタグを付帯させても良い。
【００４６】
なお、制御装置１００が有する機能構成を複数の装置からなるシステムとして実現してもよい。たとえば、ＷＳ１１３やＰＡＣＳ１１４がこれらの上述した機能構成の一部又は全部を有していてもよい。また、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の少なくともいずれかが、たとえば散乱線低減部３０５の機能をプログラムしたＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）を備えていてもよい。制御装置１００が有する機能構成が異なる装置に重複して含まれていてもよく、操作者の指示に従って処理を行う装置を選択できるようにしてもよい。さらに、ネットワークを介して接続されたＷＳ１１３、サーバ（不図示）、記憶装置（不図示）によって構成されていてもよく、必要に応じてこれらの装置と通信して第一の実施形態に係る処理を行うようにしてもよい。
【００４７】
図４は、画像補正部３０３による処理を説明するための図である。図４は、画像データに構造情報が含まれる場合における処理を説明するための図である。ここでは説明を簡易にするために、被検者が無い状態で複数の放射線検出装置を重ね合わせて撮影した画像データを取得して構造情報として利用する方法を説明する。構造情報は、放射線検出装置の構造物の写り込みが画素値という形で表される。この画素値は例えば放射線源弱係数が大きく厚い構造物による写り込みが生じている画素では小さな値を、放射線源弱係数が小さく薄い構造物による写り込みが生じている画素では大きな値となる。
【００４８】
図４で示すような形態で複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８を配置し、被検者が無い状態で撮影すると、放射線検出装置１０７から取得される画像データ４０２には、放射線検出装置１０６、１０８の構造情報が写り込む。具体的には、放射線検出装置１０７から取得される画像データ４０２には、重複する放射線検出装置１０６の下端部おける構造情報の写り込み領域４０４が含まれている。また、放射線検出装置１０７から取得される画像データ４０２には、重複する放射線検出装置１０８の上端部における構造情報の写り込み領域４０５が含まれている。
【００４９】
なお、放射線検出装置１０６から取得される画像データ（放射線画像）４０１には、他の放射線検出装置の構造情報の写り込みは生じない。また、放射線検出装置１０８から取得される画像データ（放射線画像）４０３には、他の放射線検出装置の構造情報の写り込みは生じない。そのため、画像データ４０２が、画像上の写り込み方を位置・画素値情報として持つ構造データに相当する。写り込み領域４０４及び写り込み領域４０５を構造情報と見なすこともできる。
【００５０】
重なり領域の長尺画像上での位置は、撮影制御部３０１が保持する放射線検出装置の位置情報から求めてもよいが、構造情報を用いて求めることもできる。すなわち構造情報が示す長尺画像上で生じる特徴を長尺画像上で検出すれば、その検出された領域が重なり領域である。例えば構造情報として上述の写り込み領域４０４及び４０５を用いる場合、画像補正部３０３は、構造情報をテンプレート画像として長尺画像上でテンプレートマッチングを行う。そして最も相関が高い位置を重なり領域として取得して、画像補正部３０３による補正対象とする。
【００５１】
図５は、画像補正部３０３による処理を説明するための図である。図５は、特に画像データから放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８の構造物の写り込みに基づく重なり領域を低減させる形態を示すものである。
【００５２】
図５（ａ）は、合成処理部３０２によって、複数の画像データを合成して生成された、補正前の長尺画像５０４を表している。補正前の長尺画像５０４は、合成処理部３０２によって生成され、画像補正部３０３に出力される。
【００５３】
図５（ｂ）は、画像補正部３０３における補正処理に用いられる構造情報の一例を表している。ここでは、被検体１０３が存在しない状態で撮影を行い、放射線検出装置１０７から取得された画像データ４０２を構造情報４０２とする。
【００５４】
図５（ｃ）は、図５（ａ）の補正前の長尺画像５０４に対して、放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８の構造が写り込んだ重なり領域が補正された補正済み長尺画像５０５である。補正済み長尺画像５０５は、画像補正部３０３の出力である。また、図５（ａ）に示す画像５０１は、放射線検出装置１０６から出力される画像データであり、この例では主に被検体１０３の頭部と肩が含まれている。続いて図５（ａ）に示す画像５０２は、放射線検出装置１０７から出力される画像データであり、この例では主に被検体１０３の胴体と手が含まれている。画像５０２の上端部と下端部は、それぞれ放射線検出装置１０６、１０８の構造情報が写り込んでおり、重なり領域を生じている。合成処理部３０２は、放射線検出装置の配置関係に基づいて、重なり領域が長尺画像上で占める面積が最小となるように合成する。
【００５５】
図５（ａ）に示す画像５０３は、放射線検出装置１０８から出力される画像データであり、この例では主に被検体１０３の脚部が含まれている。
【００５６】
図５（ａ）に示すように、合成処理部３０２は、画像５０１と画像５０２と画像５０３を合成して補正前の長尺画像５０４を生成することにより、被検体１０３の全身画像を取得する。図５（ｃ）に示すように、画像補正部３０３は、図５（ａ）に示される補正前の長尺画像５０４に対して、放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８の構造物の写り込みによる重なり領域を低減させる補正処理を行う。つまり、画像補正部３０３は、放射線検出装置の一部（放射線検出装置の構造物）が写り込んだ重なり領域を補正した長尺画像５０５を生成する。
【００５７】
図６は、画像処理装置１００が長尺画像を生成する処理の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＳ６０１において、操作者は撮影台１０５に複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８を配置する。操作者は撮影台１０５に、放射線検出装置１０６、１０７、１０８を撮影台１０５の長手方向に沿ってそれぞれ配置する。このとき、操作者は、放射線を検出可能な有効画素領域が重なるように、放射線検出装置の一部を重ねながら複数の放射線検出装置を配置する。
【００５９】
ステップＳ６０２において、操作者は複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に撮影を行わせ、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８に対して同時に画像データを制御装置１００に出力させる。撮影制御部３０１は複数の画像データを取得し、散乱線低減部３０５に出力する。散乱線低減部３０５は後述する散乱線成分の推定処理と低減処理と、被検体１０３と複数の放射線検出装置の少なくとも一つとの距離に応じた当該低減量の変更処理とを施した補正画像を合成処理部３０２に出力する。合成処理部３０２は、複数の補正画像を合成して長尺画像を生成する。
【００６０】
ステップＳ６０３において、操作者は長尺画像に対して補正処理を行うかどうかについて、操作部１０２を介して選択する。例えば、放射線検出装置の構造物の写り込みが写り込んだ重なり領域が診断領域から外れる場合、補正処理を行わなくてもよい。長尺画像に対して画像補正部３０３による処理を行わない場合、ステップＳ６０５に進む。長尺画像に対して画像補正部３０３による処理を行う場合、ステップＳ６０４に進む。
【００６１】
ステップＳ６０４において、画像補正部３０３は、合成処理部３０２から出力された長尺画像に対して、放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８の構造物の写り込みによる重なり領域を低減させる処理を行う。
【００６２】
ステップＳ６０５において、階調処理部３０４は、合成処理部３０２から出力された長尺画像に対して、階調処理を行なう。若しくは、階調処理部３０４は、画像補正部３０３によって補正が行われた長尺画像に対して、階調処理を行なう。
【００６３】
上述の例では、ステップＳ６０２において散乱線成分の低減に関する処理を行う場合について説明したが、これに限らない。たとえば、ステップＳ６０４において長尺画像のそれぞれの領域に対して、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれとの距離に応じて、領域ごとに散乱線成分を低減する量を変更してもよい。また別の例では、ステップＳ６０２において撮影制御部３０１は合成処理部３０２に対して画像データを出力し、合成処理部３０２は散乱線成分が低減される前の画像データを合成して合成画像を生成してもよい。この場合、ステップＳ６０３において上述の判定処理に加えて、たとえば撮影台１０５に散乱線低減グリッドが装着されたか否かを判定してもよい。当該グリッドが装着されなかった場合にはステップＳ６０４に進む。ステップＳ６０４において、上述した重なり領域を低減させる処理を行う。その後、散乱線低減部３０５は補正済の長尺画像に対して被検体１０３と複数の放射線検出装置の少なくとも一つとの距離に応じた低減量の変更の処理を行う。
【００６４】
なお、合成処理部３０２は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の配置関係に応じて、各画像データを調整して長尺画像を生成してもよい。具体的には、合成処理部３０２は、放射線検出装置の配置関係に応じて、各画像データの拡大率を調整して長尺画像を生成する。
【００６５】
撮影台１０５には、放射線検出装置の一部を重ねながら複数の放射線検出装置が配置され、Ｘ線源１０４に対する距離が異なるため、画像データ上の被検者の拡大率が異なる。具体的には、Ｘ線源１０４からの距離が放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８と比較して遠い放射線検出装置１０７で取得される画像データ上では被検者が拡大されて撮像される。そこで、合成処理部３０２は、放射線検出装置１０７で取得される画像データに合わせて、放射線検出装置１０６及び放射線検出装置１０８で取得される画像データを拡大する。
【００６６】
図１１は、放射線検出装置１０６により得られた画像データ４０１と放射線検出装置１０７により得られた画像データ４０２の拡大率の一例を示す図である。拡大率や隣接する画像データに描出される被検体の相対位置は、重ね合わせられた領域における画像データ間の画像解析を行うことで求めることができる。例えば、拡大率や相対位置を所定範囲で微小に変動させながら重ね合わされた領域間の相関値を求め、相関値が最大になる拡大率や相対位置を取得すればよい。すなわち合成処理部３０２は、放射線画像に含まれる被検体の領域の計測値に基づいて取得された距離の情報に基づいて、複数の放射線画像のそれぞれを調節して合成する。
【００６７】
図７は、散乱線低減部３０５による処理を説明するためのフローチャートである。つまり、図７は制御装置１００（画像処理装置１００）が散乱線成分を推定し、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の少なくとも一つとの距離に応じて、散乱線成分の低減量を変更する処理の一例を示すフローチャートである。以下では、図６に示すステップＳ６０２において放射線検出装置１０６、１０７、１０８から取得した画像データを入力として行う場合を例に説明する。図６を用いて説明したように、ステップＳ６０４において行われてもよい。以下、詳述する。下記の処理において、特に断りがない場合、散乱線低減部３０５による処理を実現する主体は、ＣＰＵ２０１またはＧＰＵ２０７である。また、説明を簡易にするために、放射線検出装置１０６により取得された画像データに対して処理を行う場合を例に説明する。他の放射線検出装置から取得された画像データならびに長尺画像に対して処理を行う場合であっても、下記の処理は同様である。
【００６８】
放射線撮影により得られた画像は、Ｘ線源１０４から放射線検出装置１０６の各素子に直線的に到達した一次放射線による一次放射線像に、被検体１０３内で散乱した散乱線による散乱線像が重畳している。
【００６９】
ここで放射線撮影により得られた画像（入力画像）をＭ´（ｘ，ｙ）、入力画像に含まれる一次放射線成分をＰ´（ｘ，ｙ）、散乱線成分をＳ´（ｘ，ｙ）とする。（ｘ，ｙ）は画像の画素位置もしくは、その画素位置の画素値を与える放射線検出装置１０６の放射線検出素子１０６ａの位置を表す。これらの画像の関係は式１で表すことができる。
【００７０】
【数１】
0006789661.tif 000002
散乱線は、Ｘ線源から照射されたＸ線が被検体１０３を透過する過程で散乱された放射線である。散乱を受けなかった放射線すなわち一次放射線による成分が一次放射線であるので、Ｓ´（ｘ，ｙ）はＰ´（ｘ，ｙ）と相関がある。しかしながら、この相関は後述する式で表されるように、非線形である。したがって、制御装置１００においては反復的な処理によりＳ´（ｘ，ｙ）とＰ´（ｘ，ｙ）を最適化することとし、最尤推定法を用いる。他にも非線形最適化には様々な手法があり、最小二乗法、ニュートン法、凸解析法等の手法を用いても良い。
【００７１】
ステップＳ７０１において、散乱線低減部３０５は撮影制御部３０１から画像データを取得する。かかる画像データは、散乱線推定処理の対象である入力画像となる。かかる入力画像として、データ量の小さい縮小画像を取得し、これを推定処理に用いることとすれば、放射線検出装置１０６からのデータ送信とそれに続く画像処理をより高速に行うことができる。また散乱線成分は低周波成分が主であるので、縮小画像から推定しても散乱線成分の推定精度に与える影響が小さい。
【００７２】
ステップＳ７０２において、散乱線低減部３０５は入力画像を正規化する。たとえば、放射線検出装置１０６に到達している放射線量である一次放射線量と散乱線量の合計値を被検体１０３に対する入射線量で正規化する。入射線量は、被検体１０３が存在しないと仮定したときに放射線検出装置１０６で検出される放射線量としてよい。入射線量は管電圧、管電流、照射時間、撮影部位といった撮影条件から推測してもよいし、被検体１０３を透過しなかったＸ線が到達した領域（素抜け領域）の画素値から求めてもよい。入射線量Ｑで正規化するならば、それぞれ式２〜式４のように表せる。以下では、Ｍ（ｘ，ｙ）、Ｐ（ｘ，ｙ）、Ｓ（ｘ，ｙ）は正規化されたものとして扱う。
【００７３】
【数２】
0006789661.tif 000003
【００７４】
【数３】
0006789661.tif 000004
【００７５】
【数４】
0006789661.tif 000005
ステップＳ７０３において、散乱線低減部３０５は最尤推定法におけるＰ（ｘ，ｙ）の初期値Ｐ０（ｘ，ｙ）を設定する。Ｐ０（ｘ，ｙ）は正値であればよいが、一次放射線成分Ｐ（ｘ，ｙ）は入力画像Ｍ（ｘ，ｙ）に近いと考えられるため、第一の実施形態ではＭ（ｘ，ｙ）を初期値とする。
【００７６】
ステップＳ７０４において、散乱線低減部３０５は第一の散乱線データを取得する。第一の散乱線データとは、第一の関数にたとえば入力画像Ｍを入力して得られる出力データである。第一の関数とは、散乱線の挙動をモデル化した関数の一つである。
【００７７】
図８は第一の関数がモデル化する散乱線を例示する図である。Ｘ線源１０４の焦点から被検体１０３内のある位置４０２を通過するパス４０３上で生じた散乱線が、散乱後に減衰されずに，放射線検出素子１０６ａのうちのある素子位置４０４（ｘ，ｙ）に到達すると仮定する。ここでは、Ｘ線源１０４から画素位置４０４までのパス上にｚ軸を設定し、ｚ軸正方向は一次放射線の進行方向とする。原点はＸ線が被検体１０３に入射する位置とする。パス４０３の距離をＬとする。すなわち、Ｌは被検体１０３の厚みに関する値である。減弱係数は被検体１０３内で一定の値μとする。このとき被検体１０３内部のパスＬ４０３上の位置ｚ４０２で発生する散乱線は、式５に比例するとする。また、正規化された一次放射線Ｐについて式６が成り立つ。
【００７８】
【数５】
0006789661.tif 000006
【００７９】
【数６】
0006789661.tif 000007
したがって、パスＬ４０３上で発生し、散乱後に減衰されずに素子位置４０４（ｘ，ｙ）に到達する散乱線を式７で表すことができ、一次放射線成分Ｐ（ｘ，ｙ）の関数として与えられる。すなわち、たとえば１−Ｐが第一の関数である。
【００８０】
【数７】
0006789661.tif 000008
第一の関数で近似される散乱線は、被検体１０３に入射した放射線散乱され、散乱後にほとんど減衰されることなくたとえば素抜け領域に到達する散乱線を、Ｘ線源１０４からそれぞれの画素位置までの直線経路に近似したものと考えてもよい。また別の観点において第一の関数は、入射したＸ線の減衰によって一次散乱線が生じ、一次散乱線が被検体１０３中を通過して減衰される過程において、被検体１０３に吸収されることなく、多次散乱線を生じたとする仮定に基づく関数と考えることができる。多次散乱線とは、被検体１０３内で複数回散乱された放射線である。
【００８１】
ステップＳ７０５において、散乱線低減部３０５は第二の散乱線データを取得する。第二の散乱線データとは、第二の関数にたとえば入力画像Ｍを入力して得られる出力データである。第二の関数とは、散乱線の挙動をモデル化した関数の一つであり、第一の関数とは異なる。
【００８２】
図９は第二の関数がモデル化する散乱線を例示する図である。放射線が散乱して生じた散乱線であって、散乱の後に被検体１０３内でさらに減衰すると仮定した散乱線による散乱線強度を近似した関数（近似式）である。第二の散乱線データは、第二の関数の出力である。ここでは、主として被検体１０３内を透過してきた散乱線を近似している。Ｘ線源１０４の焦点から、放射線検出素子１０６ａのうちのある素子位置５０４（ｘ，ｙ）を通過するパスＬ５０３上で発生した散乱線が、パスＬ５０３を通過、減衰して放射線検出装置１０６に入射すると仮定する。ここでは、Ｘ線源１０４から素子位置５０４までのパス上にｚ軸を設定し、ｚ軸正方向は一次放射線の進行方向とする。原点は放射線が被検体１０３に入射する位置とする。減弱係数はμである。このとき被検体１０３内部のパスＬ５０３上の位置ｚ５０２で発生する散乱線は式２に比例するとする。さらに被検体１０３中を距離Ｌ−ｚ透過して減衰されると仮定する。パスＬで発生する散乱線を式８で表すことができ、一次放射線成分Ｐ（ｘ，ｙ）の関数として与えられる。すなわち、たとえば−ＰｌｎＰが第二の関数である。
【００８３】
【数８】
0006789661.tif 000009
第二の関数で近似される散乱線は、被検体１０３に入射した放射線が散乱され、散乱後に減衰されながら放射線検出装置１０６に到達する散乱線を、Ｘ線源１０４からそれぞれの画素位置までの直線経路に近似したものと考えてもよい。また別の観点において第二の関数は、入射したＸ線の減衰によって一次散乱線が生じ、一次散乱線が被検体１０３中を通過して減衰される過程において、さらに散乱されない、すなわち多次散乱線を生じないとする仮定に基づく関数と考えることができる。
【００８４】
ステップＳ７０６において、散乱線低減部３０５は第一の周波数処理を行う。散乱線が被検体１０３内で広い角度に散乱されることを考慮すると、それぞれの関数の出力について特定の周波数成分を合成して散乱線成分を推定することが好ましい。より詳しくは、散乱線低減部３０５はまず、散乱線成分は低周波の成分が主であることを考慮し、ガウス関数Ｇ１をコンボリューションする。第一の散乱線データについての低周波成分は式９及び式１０で表される。
【００８５】
【数９】
0006789661.tif 000010
【００８６】
【数１０】
0006789661.tif 000011
さらに散乱線の不連続性を考慮すると、低周波以外の成分を加味することが好ましい。第一の散乱線モデルによる散乱線像の低周波以外の成分は、式１１のように表せる。ここで、Ｆはフーリエ変換、Ｆ−１はフーリエ逆変換を表す。
【００８７】
【数１１】
0006789661.tif 000012
さらに散乱線低減部３０５は、式９〜式１１で表される複数の周波数成分を、パラメータＡ１、Ｃ１によって重み付けして合成する。これにより、第一の散乱線データについての周波数成分Ｓ１を得る。ここでＡ１は第一の散乱線の低周波成分の重み、Ｂ１は第一の散乱線の広がり、Ｃ１は第一の散乱線の低周波以外の成分の重みを表すパラメータである。
【００８８】
【数１２】
0006789661.tif 000013
ステップＳ７０７において、第二の散乱線データについてもステップＳ７０６と同様にして特定の周波数成分を得る。低周波成分はガウス関数Ｇ２をコンボリューションして、式１３及び式１４のように表せる。低周波成分以外の成分は式１５のように表せる。
【００８９】
【数１３】
0006789661.tif 000014
【００９０】
【数１４】
0006789661.tif 000015
【００９１】
【数１５】
0006789661.tif 000016
さらに散乱線低減部３０５は、式１３〜式１５で表される複数の周波数成分を、パラメータＡ２、Ｃ２によって重み付けして合成する。これにより、第二の散乱線データについての周波数成分Ｓ２を得る。ここまでの処理結果によれば、Ｓ２は式１６のように表せる。ここでＡ２は第二の散乱線の低周波成分の重み、Ｂ２は第二の散乱線の広がり、Ｃ２は第二の散乱線の低周波以外の成分の重みを表すパラメータである。
【００９２】
【数１６】
0006789661.tif 000017
上述の処理により、周波数成分Ｓ１と周波数成分Ｓ２とを得ることができる。
【００９３】
ステップＳ７０８において、散乱線低減部３０５は、ステップＳ７０７までに得られた周波数成分Ｓ１と周波数成分Ｓ２とを合成して散乱線成分を得て、一次放射線成分の最尤推定を行わせる。最尤推定とは、たとえば式１７に表されるように、入力画像Ｍ（ｘ，ｙ）を、反復の前段階で得られた一次放射線成分Ｐｎ（ｘ，ｙ）と第一の散乱線データの周波数成分Ｓ１ｎ（ｘ，ｙ）と第二の散乱線データの周波数成分Ｓ２ｎ（ｘ，ｙ）の和で除算し、一次放射線成分Ｐｎ（ｘ，ｙ）に乗算する。ここで上添え字ｎはｎ回目の反復で得られたものであることを示す。式１７に基づく最尤推定においては、反復を繰り返すごとに式１８で表される項が１に収束していくことが知られている。逐次的に、式１の関係を満たすようにして一次放射線成分Ｐ（ｘ，ｙ）、第一の散乱線データの周波数成分Ｓ１（ｘ，ｙ）、第二の散乱線データの周波数成分Ｓ２（ｘ，ｙ）を求めていく。
【００９４】
【数１７】
0006789661.tif 000018
【００９５】
【数１８】
0006789661.tif 000019
ステップＳ７０９において、散乱線低減部３０５は最適化が完了した否かを判定する。たとえば、散乱線低減部３０５は、式１８が十分に１に近づいたか、あるいは式１の関係が十分に満たされたかを二乗残差などによって判定する。もしくは、散乱線低減部３０５は、固定回数の反復が行われたか否かに基づいて判定してもよい。
【００９６】
ステップＳ７０９で反復を継続する判定がなされた場合、計算されたＰｎ＋１（ｘ，ｙ）を初期値としてステップＳ７０３に戻り処理を継続する。散乱線低減部３０５はステップＳ７０４において、一次放射線成分のｎ次近似解Ｐｎ＋１を入力とし、第一の散乱線データを得る。また、散乱線低減部３０５はステップＳ７０５において、一次放射線成分のｎ次近似解Ｐｎ＋１を入力とし、第二の散乱線データを得る。
【００９７】
ステップＳ７０９で反復を継続しない判定がなされた場合は処理を終了し、Ｐｎ＋１（ｘ，ｙ）を散乱線成分の低減された補正画像とする。あるいは、計算されたＳ１ｎ＋１（ｘ，ｙ）とＳ２ｎ＋１（ｘ，ｙ）の和にパラメータを乗じて入力画像から減じてもよい。すなわち、散乱線像の低減効果を調節可能としても良い。
【００９８】
このように、制御装置１００においては、第一の散乱線データと第二の散乱線データのそれぞれについて、特定の周波数成分を合成した散乱線成分Ｓ１（ｘ，ｙ）＋Ｓ２（ｘ，ｙ）を散乱線成分として出力する。さらにこの散乱線成分と一次放射線成分との和が入力画像と一致するとの仮定の下、逐次近似的解法により放射線画像に含まれる散乱線成分を推定する。ステップＳ７０１からステップＳ７０９までの処理は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれから得られる複数の画像データのそれぞれ、あるいは合成画像、あるいは長尺画像に対しても、同様に行うことができる。すなわち、散乱線低減部３０５はそれぞれの放射線画像に基づいて推定された散乱線成分を、それぞれの放射線画像から低減し、散乱線成分が低減された放射線画像を合成することにより長尺画像を生成してもよい。あるいは散乱線低減部３０５は、長尺画像に基づいて推定された散乱線成分を、長尺画像から低減してもよい。いずれの場合にも散乱線低減部３０５は、複数の放射線検出装置のそれぞれから得られた放射線画像を合成して得られる長尺画像から、散乱線成分を低減することになる。
【００９９】
ステップＳ７１０において、散乱線低減部３０５は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の少なくとも一つと、被検体１０３との距離に応じた、低減量の変更を行う。図１に示した例では、放射線検出装置１０７と被検体１０３との距離が、放射線検出装置１０６、１０８と被検体１０３との距離よりも大きくなっている。したがって散乱線低減部３０５は、たとえば被検体１０３と放射線検出装置１０７との距離の二乗の逆数に応じた値に基づいて、放射線検出装置１０７から得られる画像データを補正する。すなわち散乱線低減部３０５は、目的とする長尺画像から散乱線成分を低減する度合いを、距離の二乗の逆数に応じた値に基づいて変更する。
【０１００】
図１０は、ステップＳ７１０の処理を説明するための図である。図１０において、被検体１０３の放射線検出装置１０７側の表面と、放射線検出装置１０７の被検体１０３側の表面との距離がｒで示されている。以下では、図１０に示す距離ｒを、被検体１０３と放射線検出装置１０７との距離とする。たとえば、距離ｒは、放射線検出装置１０６、１０７の厚みを示す値である。散乱線低減部３０５は、たとえば出力制御部３０６を介してユーザに距離ｒの値を入力させる画面を表示部１０１に表示させ、距離ｒの値を取得する。あるいは、散乱線低減部３０５は撮影条件に応じて、長尺撮影に使用された放射線検出装置に予め設定されている厚みの情報を取得することにより、距離ｒの値を取得する。
【０１０１】
電磁波が空気中を伝搬する際の減衰の性質に鑑みると、被検体１０３内で散乱された放射線である散乱線が被検体１０３を出て放射線検出装置１０７に到達するまでに、距離ｒに応じて減衰することが考えられる。したがって、ステップＳ７１０において散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７から得られた画像データに基づいて、ステップＳ７０９までの処理により推定された散乱線成分を、距離ｒに応じて低減量を変更する。散乱線低減部３０５は、被検体１０３を通過した後に通過する空気の層が長いほど、推定された散乱線成分を低減する度合いを小さくする。たとえば、距離ｒに応じたパラメータを準備して、ステップＳ７０９までの処理により推定された散乱線成分に乗じたものを、放射線検出装置１０７により撮影された領域の散乱線成分として扱う。
【０１０２】
ステップＳ７１１において散乱線低減部３０５は、ステップＳ７０９までの処理により推定された散乱線成分を、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれとの距離に応じた低減量で低減した補正画像を合成処理部３０２に出力する。散乱線低減部３０５は、推定された散乱線像であるＳ１ｎ＋１（ｘ，ｙ）＋Ｓ２ｎ＋１（ｘ，ｙ）や、距離ｒのデータを当該補正画像とは別の画像データあるいは画像ファイルとして、ＰＡＣＳ１１４に保存しても良い。
【０１０３】
なお、入力画像として画像補正部３０３から補正前の長尺画像を取得した場合には、ステップＳ７１１において散乱線低減部３０５は階調処理部３０４に対して補正画像を出力する。
【０１０４】
以上のようにして、散乱線低減部３０５は、放射線検出素子からの出力に対応するそれぞれの画素値に対して一様に当該近似の処理を行って散乱線成分を推定する。さらに散乱線低減部３０５は、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の少なくとも一つとの距離に応じて、散乱線成分の低減量を変更する。そして散乱線低減部３０５はそれぞれの低減量に応じて散乱線成分を低減する。これにより、放射線画像に含まれる画素値毎にモデルを切り替える必要がなくなり、結果的に散乱線像の推定処理に要する時間やリソースを低減することができる。また、長尺撮影に利用された放射線検出装置の位置関係に応じて、適切に散乱線成分を低減することができる。
【０１０５】
なお、Ｇ１とＧ２は同じであってもよいが、第一の散乱線データと第二の散乱線データをそれぞれ異なる複数の周波数帯域に分解し、重み付けして合成することが好ましい。第一の散乱線データの周波数成分として式９、式１１で表される２種類の成分、第二の散乱線データの周波数成分として、式１３と式１５で表される２種類の成分を例示した。第一の散乱線データの周波数成分の２種類のうちから少なくとも１種類と、第二の散乱線データの周波数成分の２種類のうちから少なくとも１種類とを重み付けして合成し、散乱線成分としてもよい。また、散乱線低減部３０５は第一の散乱線データや第二の散乱線データを、ラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換より複数のレベルに分解してもよい。そして、各レベルに応じたパラメータを乗じて画像再構成を行ってもよい。
【０１０６】
また散乱線低減部３０５は、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２は複数の組合せをＲＡＭ２０２に記憶し、自動で又は操作者が適宜設定できるようにしてもよい。散乱線低減部３０５は、当該放射線画像の撮影条件であるＸ線源１０４の管電流、管電圧、Ｘ線の照射時間、撮影部位等に応じて合成の重みを設定してもよい。例えば、散乱線低減部３０５は、操作部１０２に対する操作入力に応じて上述の撮影条件の情報を取得し、当該撮影条件に対応するパラメータセット（Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２）を得る。ＳＳＤ２０４に撮影条件とパラメータセットとの対応関係を示すテーブル情報を記憶させておき、当該テーブル情報を参照することにより、ＣＰＵ２０１がパラメータセットを設定する。当該テーブル情報は、例えば撮影条件ごとに予め実験的に定められる。
【０１０７】
上述の通り、散乱線像は低周波の成分が主であるため、低周波成分の重みを表すパラメータＡ１、Ａ２が、低周波以外の成分の重みを表すパラメータＣ１、Ｃ２よりも大きな値であることが好ましい。
【０１０８】
なお、散乱線低減部３０５はフーリエ変換を用いて、低周波成分と、低周波以外の成分とを作成しても良いし、実空間で行ってもよい。また、周波数処理に用いるフィルタはガウス関数に限らない。たとえば、加重平均フィルタを用いれば対象画素の周辺を中心とした広がりを表現できるし、移動平均フィルタを用いれば対象画素から離れた画素までの広がりを表現できる。
【０１０９】
また、ステップＳ７０４、ステップＳ７０５、ステップＳ７０６、ステップＳ７０７の順序を例示したが、ステップＳ７０４、ステップＳ７０６、ステップＳ７０５、ステップＳ７０７の順序で処理を行ってもよく、ステップＳ７０４とステップＳ７０６の処理と、ステップＳ７０５とステップＳ７０７の処理を並行して行うようにしてもよい。
【０１１０】
上述の例では第一の関数と第二の関数とを用いる例について説明したが、これに限らない。たとえば、散乱線低減部３０５は第一の関数として−０．０５Ｐ２−０．９Ｐ＋０．９５を用いて、第二の関数として０．８７Ｐ３−２．６１Ｐ２＋１．７４Ｐを用いても良い。第一の関数または第二の関数は、上述に示すような数式で表されていなくても良く、例えば一次放射線成分Ｐの値に対する出力値を表すルックアップテーブルで表されていてもよい。
【０１１１】
距離ｒに応じた散乱線成分の低減量の変更については、上述したような、放射線検出装置１０７から得られた画像データに基づく散乱線成分の低減の度合いを変更するためのパラメータを用いる例に限らない。たとえば制御装置１００は表示部１０１に、散乱線成分の低減の度合いをユーザが調節可能な画面を表示させる。ユーザが簡易に調節を行うことができるように長尺撮影の場合でも、一つの値で低減の度合いを調節される。散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０６、１０８から得られた画像データに基づく散乱線成分は、ユーザの設定した値に基づいて、当該散乱線成分を低減する。しかし散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７から得られた画像データに基づく散乱線成分の低減に際しては、ユーザの設定した値より小さな低減の度合いとなるように、距離ｒに応じた低減量の変更を行う。制御装置１００は、ユーザが複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８から得られた複数の画像データそれぞれに対して低減の度合いを調節可能な画面を表示部１０１に表示させてもよい。その場合、散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７に対する低減の度合いを、放射線検出装置１０６、１０８に対して設定された度合いよりも小さくなるように、距離ｒに応じて変更する。あるいは散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０６、１０８に対する低減の度合いを、放射線検出装置１０７に対して設定された度合いよりも上回るように、距離ｒに応じて変更する。設定された度合いよりもまた散乱線低減部３０５は、一つの放射線検出装置に対して設定された度合いと、距離ｒに基づいて、他の放射線検出装置に対する度合いを連動させてもよい。散乱線低減部３０５は、出力制御部３０６を介して表示部１０１の表示を制御し、当該制限や当該連動を画面に反映させてもよい。
【０１１２】
上述の例では、ユーザによる入力値や撮影条件に基づいて距離ｒを取得する場合について説明した。散乱線低減部３０５は、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれから得られた画像データに基づいて距離ｒを推定してもよい。
【０１１３】
図１１は、複数の放射線検出装置のそれぞれから得られる画像データの一例を示す図である。放射線検出装置１０７が放射線検出装置１０６よりもＸ線源１０４から離れた位置に配置されているために、画像データ４０２に描出される被検体１０３の像は、画像データ４０１に描出される被検体１０３の像よりも拡大される。画像処理部３００は、それぞれの画像データに描出される被検体１０３の像から、胴体部分をセグメンテーションにより抽出する。画像処理部３００は、抽出された胴体部分の幅をそれぞれ取得する。図１１に示す例においては、画像データ４０１に描出された被検体１０３の胴体部分の幅はζ１である。画像データ４０２に描出された被検体１０３の胴体部分の幅はζ２である。距離ｒは、Ｘ線源１０４とそれぞれの放射線検出装置との幾何学的な配置関係から、たとえば式１９で表される値に比例すると考えられる。
【０１１４】
【数１９】
0006789661.tif 000020
第一の関数に基づくことで、たとえば被検体１０３に厚みがある場合など一次放射線が大きく減少して散乱線が多く発生している場合に、精度良く散乱線像を推定できる。例えば、被検体１０３に厚みがある部分では一次放射線はほとんど通過せず、発生した散乱線もほとんど通過しない。具体的には、Ｐがゼロに近い値を取るときの散乱線強度は、第二の関数によれば散乱線もゼロに近い値に推定される。しかし第一の関数によれば１に近い値に推定されるため、本来発生している散乱線を少なく見積もることがなく、精度良く推定できる。さらに、散乱線が大きく広がることをふまえ、複数の周波数成分に分解し、それぞれの成分での広がり方を考慮したパラメータによって合成することで、被検体１０３の存在しない領域や、被検体１０３の厚みが薄い部分に広がった散乱線を精度よく推定することができる。
【０１１５】
放射線が被検体１０３内で減衰する現象は、放射線が散乱したり吸収されたりすることにより、たとえば放射線検出装置１０６に到達する放射線強度が被検体１０３に入射したＸ線と比べて減少する現象である。被検体１０３内で生じた散乱線であって、散乱後の透過距離に応じて減衰される散乱線とは、一回散乱して生じた散乱線が散乱後の透過の過程でさらに多次散乱線を生じたり吸収されたりするものの、多次散乱線については放射線検出装置１０６に到達せず一次散乱線のみが放射線検出装置１０６に検出される場合を仮定した散乱線である。このような散乱線は被検体１０３の厚みが大きい部分で優位となると考えられる。被検体１０３内で生じた散乱線であって、散乱後も減衰されない散乱線とは、被検体１０３内で放射線は吸収されず、生じた多次散乱線は全て放射線検出装置１０６に検出される場合を仮定した散乱線である。被検体１０３の厚みが小さい部分や、散乱して広がった結果素抜け領域に到達する散乱線においては、一次散乱線のみではなく多次散乱線も含まれると考えられる。したがって、これらの２つの場合をそれぞれ仮定した関数に基づくことにより、放射線が被検体１０３内で減衰あるいは散乱する態様をより正確に表現することができる。
【０１１６】
図１３は、第一の実施形態にかかる散乱線低減部３０５の処理を説明するための図である。図１３（ａ）は、実験的に取得した散乱線成分を例示する図である。図１３（ｂ）は、胸部ファントムを用いて得られた放射線画像に基づいて、散乱線低減部３０５の処理により推定された散乱線成分の一例を示す図である。第一の関数と、第二の関数とに基づくことにより、被検体１０３が存在しない部分や、図１３（ａ）に示す肺野領域１３０４、スキンライン１３０３等の散乱線像をより正確に推定することができる。図１３（ｂ）には、素抜け領域１３０５と肺野領域１３０８における強度分布や、スキンライン１３０７が表現されている。
【０１１７】
さらに、複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８を用いる長尺撮影において、複数の放射線検出装置の配置関係に基づいて低減量を変更することにより、より適切に散乱線成分を画像データから低減できる。放射線検出装置１０７は放射線検出装置１０６、１０８よりもＸ線源１０４ならびに被検体１０３から離れた位置に配置されている。図１０によれば、放射線検出装置１０７に到達する放射線は、距離ｒの空気の層を通過することになる。放射線検出装置１０６、１０８に到達した一次放射線と、放射線検出装置１０７に到達した一次放射線とでは、Ｘ線源１０４とそれぞれの放射線検出装置との距離に対して距離ｒは小さいので、距離ｒに応じて減弱されたことによる影響は大きくないと考えられる。しかしながら、散乱線は被検体１０３内で散乱された放射線であり、散乱された点から放射線検出装置それぞれに到達するまでの距離は、Ｘ線源１０４から直進した放射線が当該放射線検出装置に到達するまでの距離よりも短くなる。したがって、一部の放射線検出装置に到達する散乱線のみが距離ｒに応じて減弱されることの影響は、一次放射線が距離ｒに応じて減弱されることの影響よりも、大きくなると考えられる。したがって、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８の少なくとも一つとの距離に応じて、散乱線成分の低減の度合いを変更することにより、長尺画像の画質を向上することができる。
【０１１８】
［第二の実施形態］
第二の実施形態においては、散乱線低減部３０５が、放射線検出装置と被検体との距離に応じて画像データに含まれる散乱線成分を推定する例について説明する。すなわち散乱線低減部３０５は、放射線画像の画素値に基づいて散乱線成分を推定し、距離の情報に基づいて当該推定量を変更する。
【０１１９】
図１２は第二の実施形態に係る画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。第一の実施形態と同様の処理を行う場合には、図７と同じ符号が付されている。第一の実施形態と同様の処理については、上述した説明を援用することにより、ここでは詳しい説明を省略する。以下では、放射線検出装置１０７から取得した画像データに基づいて散乱線成分を推定し、推定された散乱線成分を当該画像データから低減する場合を例に説明する。放射線検出装置１０６、１０８から取得した画像データならびに長尺画像に対して処理を行う場合も同様である。
【０１２０】
ステップＳ７０１からステップＳ７０３までの処理は第一の実施形態と同様であり、散乱線低減部３０５は、撮影制御部３０１から画像データを取得し、当該画像データを正規化し、最適化処理のための初期値を設定する。そして、ステップＳ１２０１に進む。
【０１２１】
ステップＳ１２０１において、散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７と被検体１０３との距離を考慮して第一の散乱線データを取得する。散乱線低減部３０５は、たとえば式２０に示す、変更された第一の関数を用いて、第一の散乱線データを取得する。第二の実施形態における第一の関数は、第一の実施形態のステップＳ７０４において説明したのと同様の、散乱線の挙動のモデルに基づく。さらに第一の関数は、放射線が散乱された位置から、放射線検出装置１０７までの距離に基づいて変更される。式２０は、放射線が散乱された位置から放射線検出装置１０７までの距離を考慮するための項が、式７に追加されたものになっている。
【０１２２】
【数２０】
0006789661.tif 000021
式２０は、減弱係数μ、パスの距離Ｌ、被検体１０３と放射線検出装置１０７との距離ｒ、一次放射線成分Ｐで表される。ここで散乱線低減部３０５は、μの値を人体の構成に基づいて定められる値から取得する。また散乱線低減部３０５は、Ｌの値を、ユーザによる入力値から取得してもよいし、正規化された画像データから取得してもよい。散乱線低減部３０５は、ｒの値を、第一の実施形態において説明したのと同様にして取得する。
【０１２３】
ステップＳ１２０２において、散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７と被検体１０３との距離を考慮して第二の散乱線データを取得する。散乱線低減部３０５は、たとえば式２１に示す、変更された第二の関数を用いて、第二の散乱線データを取得する。第二の実施形態における第二の関数は、第一の実施形態のステップＳ７０５において説明したのと同様の、散乱線の挙動のモデルに基づく。さらに第二の関数は、放射線が散乱された位置から、放射線検出装置１０７までの距離に基づいて変更される。式２１は、放射線が散乱された位置から放射線検出装置１０７までの距離を考慮するための項が追加されている。
【０１２４】
【数２１】
0006789661.tif 000022
式２１は、減弱係数μ、パスの距離Ｌ、被検体１０３と放射線検出装置１０７との距離ｒ、一次放射線成分Ｐで表される。ここで散乱線低減部３０５は、μの値を人体の構成に基づいて定められる値から取得する。また散乱線低減部３０５は、Ｌの値を、ユーザによる入力値から取得してもよいし、正規化された画像データから取得してもよい。散乱線低減部３０５は、ｒの値を、第一の実施形態において説明したのと同様にして取得する。
【０１２５】
ステップＳ７０６からステップＳ７０９までの処理は第一の実施形態と同様であり、散乱線低減部３０５は周波数処理を行い、繰り返し最適化により散乱線成分を推定する。第一の実施形態においては、ステップＳ７１０において被検体１０３と放射線検出装置との距離に応じて低減量を変更した。第二の実施形態においてはステップＳ１２０１、ステップＳ１２０２において当該距離を考慮して散乱線成分を推定しているので、ステップＳ７１０の処理は行われなくてもよい。
【０１２６】
第二の実施形態においては、ステップＳ１２０１、１２０２に示す、変更された第一の関数及び変更された第二の関数を用いることにより、放射線が被検体１０３内で散乱された位置と、放射線検出装置までの距離に基づいて、散乱線成分を推定することができる。すなわち、散乱線低減部３０５は第一の関数と前記第二の関数のそれぞれを、被検体内で放射線が散乱された位置と放射線検出装置との距離に関する項に基づいて変更する。したがって、複数の放射線検出装置の配置関係に応じて、推定され、低減される散乱線成分の量が変更される。これにより、制御装置１００により生成される長尺画像は、当該距離の情報に基づいて補正される。制御装置１００は、散乱線が放射線検出装置１０７に到達するまでの間の減弱を、より精度良く考慮することができる。すなわち、散乱線成分の推定の精度が向上し、被検体１０３との距離が異なる複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８を用いる長尺撮影により得られる長尺画像の画質が向上する。
【０１２７】
なお、ステップＳ１２０１及びステップＳ１２０２において式２０及び式２１を用いる場合を例に説明したがこれに限らず、第二の実施形態においても、第一の実施形態において説明した様々なモデルに基づく関数を用いることができる。たとえば散乱線低減部３０５は、ステップＳ１２０１及びステップＳ１２０２において、式７及び式８と、被検体１０３と長尺撮影に用いる複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のそれぞれとの距離に応じたパラメータセットとを用いてもよい。散乱線低減部３０５は、予め設定されたパラメータセットの中から、撮影条件に基づいて、すなわち当該距離に応じて適切なパラメータセットを取得してもよい。
【０１２８】
また、上述の例では図７に示すステップＳ７１０の処理を行わない場合を例に説明したが、ステップＳ７１０の処理を行ってもよい。その場合、ステップＳ１２０１及びステップＳ１２０２の処理を考慮して、さらに散乱線成分の推定の精度を向上するような補正を行うことが好ましい。
【０１２９】
［変形例］
第一の実施形態及び第二の実施形態においては、被検体１０３と複数の放射線検出装置１０６、１０７、１０８のうち少なくとも一つの放射線検出装置との距離に応じて、散乱線成分を低減する量を変更する例について説明したが、これに限らない。散乱線低減部３０５は、それぞれの放射線検出装置から得られる放射線画像から散乱線成分を低減する量がそれぞれ異なるように変更してもよい。たとえば、放射線検出装置１０８は主に被検体１０３の脚部が描出されるが、四肢は胸部や腹部と比べて放射線が散乱されにくい部位である。したがって散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０８から得られる画像データに基づいて推定される散乱線成分については、放射線検出装置１０６、１０７から得られる画像データに基づいて推定される散乱線成分よりも低減量が小さくなるように変更してもよい。そして散乱線低減部３０５は、放射線検出装置１０７から得られる画像データに基づいて推定される散乱線成分については、放射線検出装置１０６から得られる画像データに基づいて推定される散乱線成分よりも、距離ｒでの減弱を考慮して低減量が小さくなるように変更してもよい。
【０１３０】
第一の実施形態及び第二の実施形態においては、放射線検出装置１０７が放射線検出装置１０６、１０８よりもＸ線源１０４ならびに被検体１０３から離れた位置に配置される例について説明したが、これに限らない。たとえば、３つの放射線検出装置１０６、１０７、１０８の一部が重なり合うように配置し、放射線検出装置１０６を放射線検出装置１０７よりも被検体１０３の側に、さらに放射線検出装置１０７を放射線検出装置１０８よりも被検体１０３の側に配置してもよい。そして、散乱線低減部３０５はそれぞれの放射線検出装置１０６、１０７、１０８と被検体１０３との距離に応じて、それぞれ得られる画像データから散乱線成分を低減する量を変更してもよい。
【０１３１】
第一の実施形態及び第二の実施形態においては、被検体１０３と放射線検出装置との間の距離を考慮する例として、長尺撮影を行う場合を説明した。本発明はこれに限らず、たとえば一つの放射線検出装置を用いて撮影を行う場合にも適用可能である。
【０１３２】
たとえば、被検体１０３を支持する撮影台１０５と放射線検出装置との間の距離ｒを考慮して散乱線成分を低減する場合に、図７及び図１２で示したような処理を用いることができる。たとえばベッド型の撮影台１０５に被検体１０３が仰臥位で配置されるとする。ベッド型の撮影台１０５から距離ｒの位置に、一つの放射線検出装置が配置され、放射線撮影が行われる。このとき、被検体１０３内で散乱された散乱線は、距離ｒに応じて減弱される。したがって、図７及び図１２の処理のように、距離ｒを考慮した散乱線成分の低減量の変更を行うことにより、当該撮影において得られた画像データに基づく散乱線成分の推定及び低減の精度が向上する。
【０１３３】
また別の例では、たとえば妊婦に対する放射線撮影など、低線量で撮影することが求められ、被検体の厚みに鑑みて放射線が多く散乱されることが想定される撮影にも、本発明を適用することができる。胎児の安全のためなるべく線量を低く抑えて撮影することが望ましいが、被検体の厚みと線量の低さによって放射線が散乱されやすくなってしまう。このような場合に、精度良く散乱線成分を推定し、低減することは有用である。
【０１３４】
妊婦に対する放射線撮影の一例として、マルチウス法を例に説明する。マルチウス法では、外結合線が放射線検出装置と平行となる体位に被検体を配置して撮影する。その後、センチメーターグリッドを外結合線と同じ高さに配置し、当該センチメーターグリッドのみを撮影する。妊婦を撮影して得られる画像データと、センチメーターグリッドを撮影して得られる画像データとを比較することにより、骨盤や児頭の径の実測値を取得することができる。
【０１３５】
図１４は、センチメーターグリッド１４０１を使用して撮影を行う例を説明するための図である。センチメーターグリッド１４０１は１ｃｍ間隔の小孔が格子状に配列された金属板（たとえば、鉛製の板）である。たとえば小孔１４０２を通過した放射線は放射線検出装置１０６の画素１４０５まで直進する。同様に、小孔１４０３を通過した放射線は画素１４０６まで、小孔１４０４を通過した放射線は画素１４０７まで直進する。センチメーターグリッド１４０１の撮影においては、散乱を生じさせる被検体が含まれないので、放射線検出装置１０６に到達した放射線は一次放射線が主であると考えられる。したがって、画素１４０５、１４０６、１４０７といった放射線検出装置１０６のそれぞれの画素の画素値に基づいて、放射線検出装置１０６に到達した放射線の分布を得ることができる。すなわち、各小孔を透過した放射線と対応する各画素値は、放射線検出装置１０６に到達する線量の分布である線量分布Ｉ（ｘ，ｙ）の値と対応する。Ｉ（ｘ，ｙ）は、基本的にきわめて低周波の成分からなるため、戦地メーターグリッド１４０１の各小孔の配置と画素値から、重回帰分析、高次フィッティング、補完、応答曲面等を用いた処理により、Ｉ（ｘ，ｙ）を求めることができる。
【０１３６】
これにより、実際に撮影された画像データの画素値Ｍ´（ｘ，ｙ）から被検体の体厚の分布や散乱線成分の推定を精度よく行うことができる。たとえば散乱線成分を推定し、低減する処理においては、上述の式２〜式４に代えて、以下の式２２〜２４を用いる。
【０１３７】
【数２２】
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【０１３８】
【数２３】
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【０１３９】
【数２４】
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低線量で撮影を行い得られた画像データは、信号量が少なくなる。少ない信号量から、推定された散乱線成分を低減するにあたり、散乱線成分の精度は重要である。いわゆる単純撮影、特に回診車による単純撮影では、Ｘ線源１０４や放射線検出装置１０６が被検体１０３に対して必ずしも正確に配置されない場合もある。たとえばセンチメーターグリッド１４０１を用いて、上述したように精度よく放射線検出装置１０６に到達する放射線の線量分布Ｉ（ｘ，ｙ）を求めることができれば、精度よく散乱線成分を推定することができる。センチメーターグリッド１４０１はマルチウス法に限らず、ユーザの指示に応じて単純撮影や長尺撮影に用いてもよい。被検体１０３は少ない被曝線量で、画質の良い画像を得ることができる。
【０１４０】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、その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がプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、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。
【０１４１】
上述の各実施形態における情報処理装置は、単体の装置として実現してもよいし、複数の装置を互いに通信可能に組合せて上述の処理を実行する形態としてもよく、いずれも本発明の実施形態に含まれる。共通のサーバ装置あるいはサーバ群で、上述の処理を実行することとしてもよい。情報処理装置および情報処理システムを構成する複数の装置は所定の通信レートで通信可能であればよく、また同一の施設内あるいは同一の国に存在することを要しない。
【０１４２】
本発明の実施形態には、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムのコードを読みだして実行するという形態を含む。
【０１４３】
したがって、実施形態に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の実施形態の一つである。また、コンピュータが読みだしたプログラムに含まれる指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１４４】
上述の実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明の実施形態に含まれる。
【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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