(57)【要約】【課題】放射線画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、処理対象の領域に隣接する領域からの散乱線の影響を考慮して、散乱線除去処理等の散乱線に基づく画像処理を精度よく行う。【解決手段】被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う。この際、放射線画像における画像処理の対象となる処理対象領域に，放射線画像内において処理対象領域とは異なる他の領域を処理対象領域に加える。そして、他の領域および処理対象領域を用いて、処理対象領域に、散乱線に基づく画像処理を行う。【選択図】図１
2016032623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、前記被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理装置において、
前記放射線画像における前記画像処理の処理対象領域に該画像処理を行うに際し、前記放射線画像内おいて前記処理対象領域とは異なる他の領域を前記処理対象領域に加える領域設定手段と、
前記他の領域および前記処理対象領域を用いて、前記処理対象領域に前記画像処理を行う画像処理手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
【請求項２】
前記放射線画像が、該放射線画像よりも小さい複数の小放射線画像からなる場合において、前記領域設定手段は、前記小放射線画像のうちの１つを前記処理対象画像とした場合、該小放射線画像とは異なる少なくとも１つの他の小放射線画像を前記他の領域として、前記処理対象領域に加える手段である請求項１記載の放射線画像処理装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つの他の小放射線画像は、前記処理対象画像となる小放射線画像に隣接する小放射線画像である請求項２記載の放射線画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、前記被写体の体厚が厚い部分に対応する前記小放射線画像から優先して前記画像処理を行う手段である請求項２または３記載の放射線画像処理装置。
【請求項５】
前記放射線画像が、前記複数の小放射線画像が結合されてなる請求項２から４のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
【請求項６】
前記放射線画像が、前記小放射線画像の一部が重なることにより結合されてなる場合において、前記画像処理手段は、前記小放射線画像が重なった領域において、前記画像処理の結果に異常が生じた場合、前記重なった領域に隣接する隣接領域を用いて前記画像処理を行う手段である請求項５記載の放射線画像処理装置。
【請求項７】
前記領域設定手段は、前記処理対象領域に対して前記画像処理を行うに際し、該処理対象領域内の処理対象画素に対して前記処理対象領域よりも小さい小画像領域をさらに設定する手段であり、
前記画像処理手段は、前記小画像領域の情報に基づいて前記画像処理を行う手段である請求項１から６のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
【請求項８】
前記領域設定手段は、前記処理対象画素の位置に応じて前記小画像領域を設定する手段である請求項７記載の放射線画像処理装置。
【請求項９】
前記領域設定手段は、前記処理対象領域における被写体の体厚または撮影部位に応じた大きさの前記小画像領域を設定する手段である請求項７または８記載の放射線画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像処理手段は、一の前記小画像領域の前記画像処理のパラメータを用いて他の画像領域において前記画像処理を行う手段である請求項７から９のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
【請求項１１】
被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、前記被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理方法において、
前記放射線画像における前記画像処理の処理対象領域に該画像処理を行うに際し、前記放射線画像内おいて前記処理対象領域とは異なる他の領域を前記処理対象領域に加え、
前記他の領域および前記処理対象領域を用いて、前記処理対象領域に前記画像処理を行うことを特徴とする放射線画像処理方法。
【請求項１２】
被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、前記被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるための放射線画像処理プログラムにおいて、
前記放射線画像における前記画像処理の処理対象領域に該画像処理を行うに際し、前記放射線画像内おいて前記処理対象領域とは異なる他の領域を前記処理対象領域に加える手順と、
前記他の領域および前記処理対象領域を用いて、前記処理対象領域に前記画像処理を行う手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする放射線画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線画像に対して散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被写体を透過した放射線により被写体の放射線画像を撮影する際、とくに被写体の厚さが大きいと、被写体内において放射線が散乱して散乱線が発生し、この散乱線により、取得される放射線画像のコントラストが低下するという問題がある。このため、放射線画像の撮影時には、放射線を検出して放射線画像を取得するための放射線検出器に散乱線が照射されないように、被写体と放射線検出器との間に散乱線除去グリッド（以下単にグリッドとする）を配置して撮影を行うことがある。グリッドを用いて撮影を行うと被写体により散乱された放射線が放射線検出器に照射されにくくなるため、放射線画像のコントラストを向上させることができる。
【０００３】
グリッドは、放射線を透過しない鉛等と、放射線を透過しやすいアルミニウムやファイバー等のインタースペース素材とが、例えば４．０本／ｍｍ程度の細かな格子密度で交互に配置されて構成されていることから、重量があるものとなっている。このため、病室等において行うポータブル撮影では、寝ている患者と放射線検出器との間にグリッドを配置する必要があり、その結果、配置の作業の負担、および撮影時の患者の負担が大きいものとなる。また、収束型のグリッドの場合、放射線の斜入により放射線画像に濃度ムラが発生するおそれがある。また、放射線画像には被写体像とともにグリッドのピッチに対応した細かな縞模様（モアレ）が記録されてしまい、放射線画像が見難いものとなってしまうおそれもある。
【０００４】
このため、グリッドを使用することなく放射線画像の撮影を行い、グリッドによる散乱線の除去による画質改善の効果を、画像処理により放射線画像に対して付与することが行われている（特許文献１および非特許文献１参照）。特許文献１および非特許文献１の手法は、放射線画像を複数の周波数成分に周波数分解し、散乱線の成分と見なせる低周波成分に対して、コントラストまたはラチチュードを除去する散乱線除去処理を行い、処理後の周波数成分を合成することにより、散乱線の成分が除去された放射線画像を取得するものである。なお、上記特許文献１に記載された手法は、低周波成分の階層および低周波成分の画素値に応じたゲインを低周波成分に乗算することにより、散乱線除去処理を行っている。ここで、ゲインは１未満の値であり、低周波帯域ほど、また明るい画素値ほど小さな値となっている。また、非特許文献１に記載された手法では、低周波成分をその画素値に応じて変換するテーブルを用いて、低周波帯域ほど等比数列的に大きく抑制されるようにしている。
【０００５】
特許文献１および非特許文献１の手法によれば、撮影時にグリッドが不要となるため、撮影時の患者の負担を軽減することができ、かつ濃度ムラおよびモアレによる画質の低下を防止することができる。
【０００６】
一方、被写体を透過した放射線により被写体の放射線画像を撮影する際、被写体の厚さが大きいほど被写体内部における放射線の散乱の発生、および放射線透過率の低下等の影響が大きくなり、取得される放射線画像の画質が変動することが知られている。このため、撮影条件と放射線画像の信号値、放射線画像の信号値のヒストグラム幅、あるは放射線画像における被写体の所定方向の長さ等種々の情報によって大まかに被写体の厚さである体厚を推定し、推定した体厚に応じて、撮影された放射線画像に対する散乱線除去処理等の画像処理条件、あるいは放射線画像の撮影に適用される撮影条件を変更する技術が提案されている。
【０００７】
例えば特許文献２には、あらかじめ既知の厚みを有する模擬被写体を既知の撮影条件で放射線撮影して得られた画像の画素値を測定することにより、体厚と画素値の関係を対応付けた対応付けテーブルを用意し、対応付けテーブルに基づいて、放射線画像の画素値に応じて概略的な体厚を推定し、放射線画像の体厚に応じた放射線画像の散乱成分を推定して、放射線画像から散乱成分を減算した処理済み画像を取得する手法が開示されている。
【０００８】
ところで、医療分野等における放射線撮影において、背骨全体（全脊椎）あるいは足全体（全下肢）等の長尺領域を撮影対象とした長尺撮影が行われることがある。放射線撮影には、被写体を透過した放射線の照射により被写体に関する放射線画像を記録する放射線検出器（いわゆる「Flat Panel Detector」）が各種提案、実用化されているが、放射線検出器は、撮影したい対象より撮影可能な範囲が狭い場合がある。したがって、長尺撮影を行うためには、放射線検出器を所定の移動軸に沿って一部が重複するように移動して、位置を変える毎に同一被写体を透過した放射線の照射を受けるようにする。そして、各回の放射線照射（放射線画像の記録）毎に放射線検出器から読取操作がなされて、各回の読取操作毎に放射線画像が取得される。そして、後にそれらの放射線画像を繋ぎ合わせるように合成することにより、被写体の長い部分を示す長尺の放射線画像が得られるようになる。
【０００９】
なお、撮影面積が非常に広い放射線検出器（長尺放射線検出器、以下長尺パネルとする）が提案されており、このような長尺パネルを使用することにより、１回の撮影で長尺撮影と同様の長尺の放射線画像を取得することが可能となっている。このような長尺パネルは、見かけ上は１つのパネルとなっているが、内部は複数の検出器が連続して繋げられて配置されてなるものである。そして、１回の放射線の曝射により、複数の検出器のそれぞれから放射線画像を取得し、取得した複数の放射線画像をソフトウェア等で結合することにより、個々の検出器よりも大きなサイズの放射線画像が取得できるものとなっている。
【００１０】
一方、放射線画像の中の観察対象となる一部の領域をトリミングして表示する場合がある。このような場合、トリミングした領域に対して画質を向上させるための画像処理が行われる。例えば特許文献３には、抽出する領域用の画像処理パラメータを求め、この画像処理パラメータを用いて、トリミングした領域に対して画像処理を行う手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許第８０６４６７６号明細書
【特許文献２】特開平０２−２４４８８１号公報
【特許文献３】特開２００６-６８０３８号公報
【非特許文献１】C Fivez et al, Multi-resolution contrast amplification in digital radiography with compensation for scattered radiation, 1996 IEEE, pp339-342.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、上述した長尺放射線画像に対しても、体厚推定処理あるいは散乱線除去処理等の散乱線に基づく画像処理を行うことが可能である。この場合、長尺放射線画像において、各検出器に対応した小さいサイズの放射線画像（以下小放射線画像とする）のそれぞれに対して散乱線に基づく画像処理を行うことが考えられる。しかしながら、小放射線画像の境界部分における散乱線成分は、隣接する小放射線画像に含まれる散乱線成分の影響を受けるため、その小放射線画像のみを用いたのでは精度よく散乱線を除去することは困難である。これは、長尺放射線画像あるいは１つの放射線検出器により取得した放射線画像をトリミングし、トリミングした画像に対して散乱線除去処理を行う場合にも生じる問題である。
【００１３】
この場合、小放射線画像を結合するよう合成してから、散乱線に基づく画像処理を行うことが考えられる。しかしながら、結合された放射線画像は非常にサイズが大きいため、処理の演算量が非常に多くなり、処理に長時間を要するものとなる。
【００１４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、放射線画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、処理対象の領域に隣接する領域からの散乱線の影響を考慮して、散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことを目的とする。
【００１５】
また、演算量を低減して散乱線に基づく画像処理を行うことを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明による放射線画像処理装置は、被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理装置において、
放射線画像における画像処理の処理対象領域に画像処理を行うに際し、放射線画像内おいて処理対象領域とは異なる他の領域を処理対象領域に加える領域設定手段と、
他の領域および処理対象領域を用いて、処理対象領域に画像処理を行う画像処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１７】
「散乱線に基づく画像処理」とは、放射線画像に含まれる散乱線成分の情報を用いて行う処理であればよく、例えば散乱線成分の情報を用いて被写体の体厚を推定する体厚推定処理、および推定した体厚を用いて処理対象領域内の放射線画像から散乱線を除去する散乱線除去処理等を散乱線に基づく画像処理とすることができる。また、散乱線成分の情報を用いて、放射線画像のコントラストを強調する処理を散乱線に基づく画像処理とすることもできる。
【００１８】
「他の領域」とは、放射線画像における処理対象領域とは異なる領域であればどのような領域であってもよく、例えば長尺パネルにより取得した放射線画像および長尺撮影により取得した放射線画像のように、１つの放射線画像が複数の放射線画像からなるものである場合において、各放射線画像を処理対象領域とした場合における各放射線画像とは異なる少なくとも１つの放射線画像を他の領域とすればよい。また、放射線画像の一部の領域を処理対象領域とした場合には、処理対象領域以外の領域を他の領域とすればよい。なお、放射線画像としては、例えば長尺パネルにより取得した放射線画像および長尺撮影により取得した放射線画像のように、複数の放射線画像からなる放射線画像であってもよく、１つの放射線検出器を用いて取得した放射線画像であってもよい。
【００１９】
なお、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像が、この放射線画像よりも小さい複数の小放射線画像からなる場合において、領域設定手段を、小放射線画像のうちの１つを処理対象画像とした場合、小放射線画像とは異なる少なくとも１つの他の小放射線画像を他の領域として、処理対象領域に加える手段としてもよい。
【００２０】
「放射線画像が複数の小放射線画像からなる」とは、複数の小放射線画像を結合することにより１つの放射線画像を構成するものであってもよく、互いに間隔を空けた複数の小放射線画像により１つの放射線画像を構成するものであってもよい。また、複数の小放射線画像を結合する場合、複数の放射線画像の一部が重なることにより１つの放射線画像を構成するものであってもよく、複数の小放射線画像を隙間なく並べることにより１つの放射線画像を構成するものであってもよい。
【００２１】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、少なくとも１つの他の小放射線画像は、処理対象画像となる小放射線画像に隣接する小放射線画像であってもよい。
【００２２】
「隣接する」とは、放射線画像を構成する複数の小放射線画像のうち、処理対象となる小放射線画像に最も近い位置にある小放射線画像を意味する。
【００２３】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、画像処理手段を、被写体の体厚が厚い部分に対応する小放射線画像から優先して画像処理を行う手段としてもよい。
【００２４】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像が、複数の小放射線画像が結合されてなるものであってもよい。
【００２５】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、放射線画像が、小放射線画像の一部が重なることにより結合されてなる場合において、画像処理手段を、小放射線画像が重なった領域において、画像処理の結果に異常が生じた場合、重なった領域に隣接する隣接領域を用いて画像処理を行う手段としてもよい。
【００２６】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、領域設定手段を、処理対象領域に対して画像処理を行うに際し、処理対象領域内の処理対象画素に対して処理対象領域よりも小さい小画像領域をさらに設定する手段とし、
画像処理手段を、小画像領域の情報に基づいて画像処理を行う手段としてもよい。
【００２７】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、領域設定手段を、処理対象画素の位置に応じて小画像領域を設定する手段としてもよい。
【００２８】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、領域設定手段を、処理対象領域における被写体の体厚または撮影部位に応じた大きさの小画像領域を設定する手段としてもよい。
【００２９】
また、本発明による放射線画像処理装置においては、画像処理手段を、一の小画像領域の画像処理のパラメータを用いて他の画像領域において画像処理を行う手段としてもよい。
【００３０】
本発明による放射線画像処理方法は、被写体に放射線を照射することにより撮影された放射線画像に対して、被写体により発生した散乱線に基づく画像処理を行う放射線画像処理方法において、
放射線画像における画像処理の処理対象領域に画像処理を行うに際し、放射線画像内おいて処理対象領域とは異なる他の領域を処理対象領域に加え、
他の領域および処理対象領域を用いて、処理対象領域に画像処理を行うことを特徴とするものである。
【００３１】
なお、本発明による放射線画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００３２】
放射線画像に対して散乱線に基づく画像処理を行うに際し、画像処理の処理対象領域においては、処理対象領域の周囲にある領域に含まれる散乱線成分の影響を受けるため、処理対象領域のみを用いて散乱線に基づく画像処理を行ったのでは、画像処理を精度よく行うことができない。本発明によれば、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を行うに際し、放射線画像内おいて処理対象領域とは異なる他の領域を処理対象領域に加え、他の領域および処理対象領域を用いて、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を行うようにしたものである。このため、処理対象領域において、他の領域に含まれる散乱線成分の影響をも考慮して散乱線に基づく画像処理を行うことができ、これにより、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の第１の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図
【図２】本実施形態において使用される放射線検出器の構成を示す図
【図３】制御装置におけるコンピュータの構成を示す概略ブロック図
【図４】処理対象領域の設定を説明するための図
【図５】処理対象領域の設定を説明するための図
【図６】小画像領域の設定を説明するための図
【図７】小画像領域の設定を説明するための図
【図８】小画像領域の設定を説明するための図
【図９】小画像領域の設定を説明するための図
【図１０】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１１】体厚推定処理のフローチャート
【図１２】推定画像の生成方法の例を説明するための図
【図１３】推定画像の生成方法の他の例を説明するための図
【図１４】胸部の放射線画像における散乱線含有率分布を示す図
【図１５】図１４に示す散乱線含有率分布を示す場合において算出した変換係数を示す図
【図１６】小放射線画像の境界における所定範囲を示す図
【図１７】検出器の重なりを説明するための図
【図１８】放射線画像のつなぎ目を説明するための図
【図１９】第２の実施形態における処理対象領域の設定を説明するための図
【図２０】長尺撮影を説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による放射線画像処理装置を適用した放射線画像撮影システムの構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態による放射線画像処理システムは、被写体の放射線画像に対して、散乱線に基づく画像処理、具体的には被写体の体厚を推定する処理および放射線画像から散乱線を除去してコントラストを向上させる散乱線除去処理を行うためのものであり、図１に示すように、撮影装置１と、本実施形態による放射線画像処理装置を内包する制御装置２とを備える。
【００３５】
撮影装置１は被写体ＭにＸ線を照射するＸ線源３と、被写体Ｍを透過したＸ線を検出して被写体Ｍの放射線画像を取得する放射線検出器５とを備える。
【００３６】
放射線検出器５は、放射線画像の記録と読み出しを繰り返して行うことができるものであり、放射線の照射を直接受けて電荷を発生する、いわゆる直接型の放射線検出器を用いてもよいし、放射線を一旦可視光に変換し、その可視光を電荷信号に変換する、いわゆる間接型の放射線検出器を用いるようにしてもよい。また、放射線画像信号の読出方式としては、ＴＦＴ（thin film transistor）スイッチをオン・オフさせることによって放射線画像信号が読み出される、いわゆるＴＦＴ読出方式のものや、読取光を照射することによって放射線画像信号が読み出される、いわゆる光読出方式のものを用いることが望ましいが、これに限らずその他のものを用いるようにしてもよい。また、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを用いるようにしてもよい。
【００３７】
なお、本実施形態において使用される放射線検出器は、人体の背骨全体（全脊椎）や足全体（全下肢）等の放射線画像を１回の撮影により取得可能な長尺放射線検出器である。図２は本実施形態において使用される放射線検出器５の構成を示す図である。図２に示すように、本実施形態において使用される放射線検出器５は、長尺パネル１０内に、複数（本実施形態においては４つ）の検出器１１Ａ〜１１Ｄが連続して配置されてなるものである。なお、検出器１１Ａ〜１１Ｄは、放射線画像が途切れることを防止するために、隣接する検出器間において一部が重なるように配置されることが好ましい。
【００３８】
放射線検出器５は、ケーブル等を介してあるいは無線により制御装置２と接続される。なお、放射線検出器５からの放射線画像の読み出しは検出器単位で行われるが、後述するように制御装置２において、１つの放射線画像として処理がなされる。
【００３９】
制御装置２は、コンピュータ４と、コンピュータ４に接続された表示部６および入力部８とを備えている。
【００４０】
コンピュータ４は、中央処理装置（ＣＰＵ（Central Processing Unit)）、半導体メモリ、通信インターフェースおよびハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイス等を備えており、これらのハードウェアによって、図３に示すような制御部２１、領域設定部２２、仮想モデル取得部２３、推定画像生成部２４、修正部２５、体厚決定部２６、散乱線除去部２７および記憶部２８が構成されている。なお、領域設定部２２、仮想モデル取得部２３、推定画像生成部２４、修正部２５、体厚決定部２６、散乱線除去部２７および記憶部２８が、本発明の放射線画像処理装置２０を構成する。
【００４１】
制御部２１は、Ｘ線源３および放射線検出器５に対して撮影の制御を行ったり、放射線検出器５から放射線画像の読み出しを行ったり、コンピュータ４において行われる処理全体の制御を行ったりするものである。
【００４２】
領域設定部２２は、放射線検出器５が取得した放射線画像に対して、後述する散乱線に基づく画像処理を行うための処理対象領域を設定する。さらに、処理対象領域内の処理対象画素に対して、処理対象領域よりも小さい小画像領域を設定する。以下、処理対象領域および小画像領域の設定について説明する。図４および図５は処理対象領域の設定を説明するための図である。本実施形態においては、放射線検出器５は長尺放射線検出器であり、内部に４つの検出器１１Ａ〜１１Ｄが配置されてなるものである。このため、図４に示すように、実質的には１回の撮影により取得される放射線画像Ｇ０は、サイズが小さい４つの小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４を結合することにより生成される。
【００４３】
ここで、放射線画像上のある画素位置における散乱線成分は、その周囲にある領域の画像に含まれる散乱線成分の影響を受ける。例えば、図５に示す放射線画像Ｇ１内の画素Ｐ１においては、画素Ｐ１の周囲の矢印に示すように、その周囲の領域の画像に含まれる散乱線の影響を受ける。画素Ｐ１は、放射線画像Ｇ１の端部から離れた位置にあるため、散乱線成分に基づく画像処理を行うに際し、放射線画像Ｇ１の情報のみを用いても、精度よく散乱線を除去できる。一方、放射線画像Ｇ１内の画素Ｐ２は放射線画像１の端部に近い位置にあるため、放射線画像Ｇ１の情報のみを用いたのでは、画素Ｐ２に影響を与える全ての散乱線成分を考慮することができないことから、散乱線を精度よく除去することができない。このため、本実施形態においては、領域設定部２２は、放射線画像Ｇ１内の画素について散乱線を除去するに際し、放射線画像Ｇ２を処理対象領域に加えて、処理対象領域を設定する。これにより、図５に示すように、画素Ｐ２について、放射線画像Ｇ１に加えて、放射線画像Ｇ１に隣接する放射線画像Ｇ２の情報を用いて、すなわち、放射線画像Ｇ１および放射線画像Ｇ２の情報を用いて、散乱線に基づく画像処理が行われることとなる。
【００４４】
なお、放射線画像Ｇ１内の画素について散乱線に基づく画像処理を行う際には、処理対象領域には、放射線画像Ｇ１に放射線画像Ｇ２，Ｇ３を加えてもよく、放射線画像Ｇ２〜Ｇ４の全てを加えてもよい。また、放射線画像Ｇ２内の画素について散乱線に基づく画像処理を行う際には、放射線画像Ｇ１のみを処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ３のみを処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ１，Ｇ３を処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ１，Ｇ３，Ｇ４を処理対象領域に加えてもよい。また、放射線画像Ｇ３内の画素について散乱線に基づく画像処理を行う際には、放射線画像Ｇ２のみを処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ４のみを処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ２，Ｇ４を処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ４を処理対象領域に加えてもよい。さらに、放射線画像Ｇ４内の画素について散乱線に基づく画像処理を行う際には、放射線画像Ｇ３のみを処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ２，Ｇ３を処理対象領域に加えてもよく、放射線画像Ｇ１〜Ｇ３を処理対象領域に加えてもよい。
【００４５】
また、放射線画像Ｇ２，Ｇ３に散乱線に基づく画像処理を行う際には、処理対象となる画素の位置に応じて、処理対象領域に加える放射線画像を設定してもよい。例えば、放射線画像Ｇ２に散乱線に基づく画像処理を行う際に、処理対象の画素が放射線画像Ｇ１に近い位置にある場合には、放射線画像Ｇ１のみを処理対象領域に加え、処理対象の画素が放射線画像Ｇ３に近い位置にある場合には、放射線画像Ｇ３のみを処理対象領域に加えるようにしてもよい。
【００４６】
また、領域設定部２２は、処理対象領域に対して、処理対象領域よりも小さい小画像領域をさらに設定する。図６は小画像領域の設定を説明するための図である。図６に示すように、領域設定部２２は、放射線画像Ｇ０の短手方向をｙ方向、短手方向に直交する方向をｘ方向とした場合において、処理対象画素Ｐ１を中心としてｘ方向の成分に相当する幅Ｌ０（例えば１００画素分の幅）を有する小画像領域Ｓ０を設定する。図６においては、説明のために幅Ｌ０を実際の幅よりも大きく示している。また、小画像領域Ｓ０のｙ方向の成分に相当する高さは放射線画像Ｇ０のｙ方向の成分に相当する高さと同一である。このように小画像領域Ｓ０を設定することにより、処理対象画素に対する画像処理は、その画素に対して設定される小画像領域Ｓ０内の放射線画像を用いて行われる。また、小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４の境界付近においては、境界に跨る２つの小放射線画像が小画像領域Ｓ０に含まれるため、小画像領域Ｓ０の情報を用いることにより精度よく散乱線を除去することができる。
【００４７】
なお、小画像領域Ｓ０は、処理対象となる画素（処理対象画素）の位置が変わる毎に設定してもよい。また、図７に示すように、処理対象領域を放射線画像Ｇ１、Ｇ２とした場合において、放射線画像Ｇ１，Ｇ２の境界が小画像領域内に含まれるように、処理対象領域をあらかじめ定められた幅Ｌ１に均等に分割して小画像領域Ｓ０を設定してもよい。この場合、処理対象の画素に対する画像処理は、その画素が含まれる小画像領域Ｓ０内の情報を用いて行われることとなる。
【００４８】
また、小画像領域Ｓ０の高さは放射線画像Ｇ０と同一でなくてもよい。例えば、図８に示すように、小画像領域Ｓ０を中心とした所定サイズ（Ｌ２×Ｌ２；Ｌ２は例えば１０画素）の矩形の領域を小画像領域Ｓ０として設定してもよい。
【００４９】
また、小画像領域Ｓ０のサイズは、被写体Ｍの体厚または撮影部位に応じて設定してもよい。例えば、被写体Ｍが体厚が大きい人体の腹部および胸部を多く含む場合には散乱線が多く、散乱線が広範囲に広がるため、図９に示すように、小画像領域Ｓ０のサイズを大きくした方が散乱線を効率よく除去することができる。一方、被写体Ｍが体厚が小さい四肢のような場合には、散乱線は少なくなるため、小画像領域Ｓ０のサイズが小さくても、散乱線を除去することができる。
【００５０】
なお、被写体Ｍの体厚は、操作者が入力部８から入力するようにしてもよく、光センサ等の体厚計測装置を撮影装置１に設けて、これによる測定値をコンピュータ４に入力するようにし、領域設定部２２が計測値に基づいて、小画像領域Ｓ０のサイズを設定するようにしてもよい。
【００５１】
仮想モデル取得部２３は、体厚推定処理を行うに際し、初期体厚Ｔ０（所定の体厚）の分布を有する被写体Ｍの仮想モデルＫを取得する。
【００５２】
推定画像生成部２４は、仮想モデルＫに基づいて、仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像Ｉｐと、仮想モデルの放射線撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像Ｉｓとを合成した画像を、被写体Ｍの放射線撮影により得られる放射線画像を推定した推定画像Ｉｍとして生成する。
【００５３】
修正部２５は、推定画像Ｉｍと放射線画像Ｇ０とに基づいて、推定画像Ｉｍと放射線画像Ｇ０との違いが小さくなるように仮想モデルＫの初期体厚Ｔ０を修正する。
【００５４】
体厚決定部２６は、修正された体厚Ｔｎ−１（ｎは自然数）を放射線画像に含まれる被写体の体厚Ｔｋに決定する。
【００５５】
散乱線除去部２７は、決定された体厚Ｔｋを用いて散乱線除去処理を行い、放射線画像Ｇ０から散乱線を除去する。
【００５６】
なお、本実施形態においては、記憶部２８には、初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）の分布を有する被写体Ｍの仮想モデルＫが記憶される。なお、体厚とは、照射された放射線の経路上における空気領域を除いた被写体領域の厚さの総計を意味する。
【００５７】
次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図１０は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。被写体Ｍの撮影が行われて放射線画像がコンピュータ４に入力されると（ステップＳＴ１）、制御部２１が処理対象画素（ｘ，ｙ）を初期位置に設定する（ステップＳＴ２）。次いで、領域設定部２２が設定された処理対象画素に対して処理対象領域を設定し（ステップＳＴ３）、さらに処理対象画素についての小画像領域Ｓ０を設定する（ステップＳＴ４）。そして、放射線画像処理装置２０が小画像領域Ｓ０内の放射線画像に基づいて、体厚推定処理を行う（ステップＳＴ５）。
【００５８】
図１１は体厚推定処理のフローチャートである。放射線画像処理装置２０の仮想モデル取得部２３は、記憶部２８から小画像領域Ｓ０内の処理対象画素に対応する初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｍの仮想モデルＫを取得する（ステップＳＴ１１）。仮想モデルＫは、初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）に従った体厚を、ｘｙ平面上の各位置に対応付けることにより得られる、被写体Ｍの体厚を仮想的に表すデータである。また、仮想モデルＫに含まれる構造物（ここでは肺野、骨、臓器等の解剖学的構造物）と、構造物の配置と、構造物の放射線に対する特性等を示す特性情報とは、比較用被写体の胸腹部の肺野、骨等の解剖学的構造物の配置および組成に基づいて設定されている。
【００５９】
また、仮想モデルＫの初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）は任意の値とされてよいが、本実施形態においては、仮想モデル取得部２３によって初期体厚Ｔ０が生成されて取得される。仮想モデル取得部２３は、被写体Ｍの撮影線量、管電圧、ＳＩＤ（線源と放射線検出器の検出面との間の距離、Source Image receptor Distance）等の撮影条件を取得し、記憶部２８から被写体Ｍの撮影条件に応じた画素値と体厚とを対応付けたテーブルを取得する。そして、仮想モデル取得部２３は、取得したテーブルに基づいて、被写体Ｍの処理対象画素の体厚を取得する。そして、仮想モデル取得部２３は、処理対象画素の体厚を仮想モデルＫの初期体厚Ｔ０として取得する。なお、初期体厚Ｔ０は、本実施形態のように仮想モデルＫの取得処理の際に生成されてもよく、仮想モデルＫの取得処理に先立ってあらかじめ生成されていてもよい。以上の処理は下記の式（１）により表される。なお、Ｉ（ｘ，ｙ）は、放射線画像における小画像領域Ｓ０内の処理対象画素の画素値、Ｔ０（ｘ，ｙ）は処理対象画素位置における初期体厚を示す。
【００６０】
【数１】
2016032623.tif 000003
【００６１】
次いで推定画像生成部２４は、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる推定一次線画像Ｉｐと、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる推定散乱線画像Ｉｓとを合成した推定画像Ｉｍを生成する（ステップＳＴ１２）。なお、以降の説明において、処理対象画素の画素値についても「画像」と称する場合があるものとする。図１２および図１３は、推定画像Ｉｍの生成方法を説明するための図である。
【００６２】
図１２に示すように、推定画像生成部２４は、放射線画像と同等の撮影条件で仮想モデルＫを撮影した場合に得られる、小画像領域Ｓ０内の処理対象画素についての推定一次線画像Ｉｐを下記式（２）に従って生成し、生成した推定一次線画像Ｉｐを用いて、式（３）に従って推定散乱線画像Ｉｓを生成する。そして、推定画像生成部２４は、式（４）に示すように推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを合成することにより、処理対象画素についての推定画像Ｉｍを生成する。なお、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを１回目に作成する際には、推定式（２）、式（３）において初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）が用いられる（式（２）、（３）においてｎ＝１である）。
【００６３】
【数２】
2016032623.tif 000004
【００６４】
【数３】
2016032623.tif 000005
【００６５】
【数４】
2016032623.tif 000006
【００６６】
ここで、（ｘ，ｙ）は処理対象画素の座標、Ｉｐ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における推定一次線画像、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における推定散乱線画像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における線量、Ｉｍ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における推定画像、μは被写体の線減弱係数、Ｋｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は処理対象画素（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた点拡散関数(Point Spread Function)を表す畳み込みカーネルである。ここで、畳み込みは小画像領域Ｓ０内の画素の画素値を用いて行われる。なお、線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、被写体が存在しないと仮定した際に放射線検出器５により検出される処理対象画素における放射線の線量であり、Ｘ線源３と放射線検出器５の検出面との距離（ＳＩＤ）、管電圧およびｍＡｓ値に応じて変化する。また、θｘ’，ｙ’は、管電圧等の撮影条件や仮想モデルＫの特性情報によって特定されるパラメータを表している。
【００６７】
なお、推定画像Ｉｍは、仮想モデルＫを放射線撮影した場合に得られると推定される画像であればよく、推定一次線画像Ｉｐと推定散乱線画像Ｉｓとを合成した画像と実質的に見なせるものであればよい。例えば、図１３に示すように、式（２）〜（４）に代えて下記式（５）を用いて、小画像領域Ｓ０内の放射線画像について、一次線成分と散乱成分とを合わせたカーネルを畳み込み積分して推定画像Ｉｍを生成してもよい。ここで、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は、一次線成分と散乱成分とを合わせた点拡散関数を表すカーネルである。また、放射線撮影により得られた画像から推定一次線画像および推定散乱線画像を合成した推定画像を生成可能であれば、任意のモデル関数を用いてよい。
【００６８】
なお、Ｋｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)は、撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。
【００６９】
本実施形態においては、撮影時の撮影条件に基づいてカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)を算出してもよいが、各種撮影条件とカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)とを対応付けたテーブルを記憶部２８に記憶しておき、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて、このテーブルを参照してカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)、Ｋｐ＋ｓ（ｘ，ｙ，Ｔｎ−１（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)を求める。
【００７０】
【数５】
2016032623.tif 000007
【００７１】
図１１のフローチャートに従って、続く処理を説明する。続いて、体厚決定部２６は、処理対象画素における放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳＴ１３）。ここでは、式（６）および式（７）に示すように、下記の放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すエラー値Ｖｅｒｒｏｒを定義し、終了条件としてエラー値Ｖｅｒｒｏｒが閾値以下であるか否かを判定する。また、式（７）に示すように、放射線画像から推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の２乗和をエラー関数ｆｅｒｒｏｒとして規定する。なお、終了条件として、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが許容可能な程度に十分小さくなったことを判定可能なあらゆる判定手法を適用可能である。
【００７２】
【数６】
2016032623.tif 000008
【００７３】
【数７】
2016032623.tif 000009
【００７４】
また、上記例に限定されず、エラー関数ｆｅｒｒｏｒを、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すあらゆる方法で規定することができる。例えば、下記式（８）に示すように、放射線画像から推定画像Ｉｍを減算した差分画像Ｉｄの各画素値の絶対値の総和をエラー関数ｆｅｒｒｏｒとしてもよい。
【００７５】
【数８】
2016032623.tif 000010
【００７６】
体厚決定部２６は、エラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たさない場合には（ステップＳＴ１３：Ｎｏ）、体厚分布Ｔｎ−１（ｎ＝１の場合には、初期体厚Ｔ０）を修正する修正処理を行う（ステップＳＴ１４）。
【００７７】
体厚Ｔｎ−１の修正処理を行うために、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いが小さくなるように体厚Ｔｎ−１の修正値を取得できる任意の方法を適用可能である。本実施形態では、小画像領域毎に、仮想モデルＫの体厚Ｔｎ−１を変動させて、推定画像Ｉｍと放射線画像との違いを小さくする部分領域の体厚を算出する処理を実施する。そして、算出された各部分領域の体厚によって仮想モデルの体厚分布を修正する。
【００７８】
具体的には、本実施形態は、最急降下法を用いて体厚Ｔｎ−１の修正値を求めるものとする。下記式（９）、（１０）を用いて、仮想モデルＫの画素のうち、Ｔｎ−１（ｘ，ｙ）において１つの特定の座標の体厚のみを変動させて、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの一次偏微分（勾配）に基づいて繰り返しｄＴｎ−１（ｘ，ｙ）を算出することにより、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの出力値を最小化することができる。そして、エラー関数ｆｅｒｒｏｒの出力値を最小化した際の、処理対象画素の体厚を体厚の修正値として決定する。
【００７９】
【数９】
2016032623.tif 000011
【００８０】
【数１０】
2016032623.tif 000012
【００８１】
【数１１】
2016032623.tif 000013
【００８２】
ただし、式（９）において、αは、体厚の更新速度を表すパラメータである更新係数である。式（１０）に示すＫｐ＋ｓの微分値部分の算出方法の一例として、例えば、Ｔｎ−１（ｘ，ｙ）に極めて小さい値ｄｔを加えたとき値の変化を式（１１）によって算出して、式（１０）のＫｐ＋ｓの値とすることができる。なお、式（１）〜（１１）において、同じ要素には同じ符号を付して、説明を省略する。放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを表すエラー値Ｖｅｒｒｏｒを最小化するあらゆる最適化手法を適用可能であり、例えば、シンプレックス法や最急降下法、共役勾配法を用いることができる。
【００８３】
修正された体厚分布Ｔｎを取得すると、体厚決定部２６は、ｎの値を１つ増加して更新し（ｎ＝ｎ＋１とする）、仮想モデル取得部２３は修正された体厚Ｔｎを取得する（ステップＳＴ１１）。そして、取得された体厚Ｔｎに対して、推定画像生成部２４および体厚決定部２６はステップＳＴ１１〜ステップＳＴ１３の処理をそれぞれ上記と同様に実行する。そして、放射線画像と推定画像Ｉｍとの違いを示すエラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たすまで、上記同様に、体厚Ｔｎの修正処理（ステップＳＴ１４）と、修正された体厚Ｔｎを有する仮想モデルＫの取得処理（ステップＳＴ１１）と、体厚Ｔｎを用いた新たな推定画像Ｉｍの生成処理（ステップＳＴ１２）と、新たに生成された推定画像Ｉｍと放射線画像との違いが終了条件を満たすかを判定する処理（ステップＳＴ１３）の処理とが繰り返される。
【００８４】
一方、体厚決定部２６は、エラー値Ｖｅｒｒｏｒが終了条件を満たしていることを判定した場合には（ステップＳＴ１３：Ｙｅｓ）、終了条件を満たした際にエラー値Ｖｅｒｒｏｒに用いられた体厚Ｔｎを処理対象画素の体厚Ｔｋとして決定して、処理対象画素についての体厚推定処理を終了する（ステップＳＴ１５）。
【００８５】
図１０に戻り、処理対象画素の体厚推定処理に続いて、制御部２１は、全ての画素について処理を終了したか否かを判定する（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ６が否定されると、制御部２１は処理の対象を次の画素に設定し（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ３〜ステップＳＴ６の処理を繰り返す。なお、２回目以降の処理については、処理対象画素が前の処理の処理対象画素と隣接することが多いため、前の処理の体厚推定に用いたパラメータ（例えば初期体厚、畳み込みカーネル等の値）を用いて、体厚推定処理を行うようにしてもよい。例えば、前の処理において推定された体厚Ｔｎを初期体厚Ｔ０（ｘ，ｙ）として用いてもよく、前の処理において使用したカーネルＫｓ(ｘ，ｙ，Ｔｎ（ｘ’，ｙ’），θｘ’，ｙ’)を使用してもよい。
【００８６】
ステップＳＴ６が肯定されると、推定された体厚を用いての散乱線除去処理が行われる（ステップＳＴ８）。以下、散乱線除去処理について説明する。なお、散乱線除去処理についても、処理対象画素に対して体厚推定処理と同様に小画像領域Ｓ０を設定するものである。散乱線除去部２７は、放射線画像Ｇ０における処理対象画素位置の体厚Ｔ（ｘ，ｙ）から、下記の式（１２）、（１３）にしたがって一次線像および散乱線像を算出し、算出した一次線像および散乱線像から式（１４）に基づいて、散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）を算出する。なお、散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）は０〜１の間の値をとる。
【００８７】
Icp(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T(x,y))  …（１２）
Ics(x,y) = Io(x,y)＊Sσ(T(x,y))  …（１３）
S(x,y) = Ics(x,y)/(Ics(x,y)+Icp(x,y))  …（１４）
ここで、（ｘ，ｙ）は小画像領域内の放射線画像の処理対象画素の座標、Ｉｃｐ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における一次線像、Ｉｃｓ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における散乱線像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は処理対象画素（ｘ，ｙ）における被写体表面への入射線量、μは被写体の線減弱係数、Ｓσ（Ｔ（ｘ，ｙ））は処理対象画素（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた散乱の特性を表す畳み込みカーネルである。式（１２）は公知の指数減弱則に基づく式であり、式（１３）は「J M Boon et al, An analytical model of the scattered radiation distribution in diagnostic radiolog, Med. Phys. 15(5), Sep/Oct 1988」（参考文献１）に記載された手法に基づく式である。なお、被写体表面への入射線量Ｉｏ（ｘ，ｙ）は、どのような値を定義してもＳ（ｘ，ｙ）を算出する際に除算によってキャンセルされるため、例えば値を１とする等、任意の値とすればよい。
【００８８】
ここで、式（１３）における＊は畳み込み演算を表す演算子である。カーネルの性質は、被写体の厚さの他に、照射野の分布、被写体の組成の分布、および撮影条件（すなわち撮影時の管電圧、ｍＡｓ値撮影距離、エアギャップ量、および放射線検出器の特性等）によって変化する。参考文献１に記載された手法によれば散乱線は一次線に対する位置拡張関数（point spread function、式（１３）におけるSσ（Ｔ（ｘ，ｙ）））の畳み込みにより近似することができる。なお、Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））は、照射野情報、被写体情報および撮影条件等に応じて実験的に求めることができる。また、畳み込みは小画像領域Ｓ０内の画素を用いて行われる。
【００８９】
本実施形態においては、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいてSσ（Ｔ（ｘ，ｙ））を算出してもよいが、各種照射野情報、各種被写体情報および各種撮影条件とSσ（Ｔ（ｘ，ｙ））とを対応付けたテーブルを記憶部２８に記憶しておき、撮影時の照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて、このテーブルを参照してSσ（Ｔ（ｘ，ｙ））を求める。なお、Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））をＴ（ｘ，ｙ）にて近似するようにしてもよい。
【００９０】
散乱線除去部２７は、仮想グリッド特性および散乱成分情報に基づいて、放射線画像における散乱線と見なせる周波数帯域の周波数成分を低減させることにより、散乱線除去処理を行う。このため、散乱線除去部２７は、小画像領域Ｓ０の放射線画像を周波数分解して複数の周波数帯域毎の周波数成分を取得し、少なくとも１つの周波数成分のゲインを低減する処理を行い、処理済みの周波数成分およびこれ以外の周波数成分を合成して、散乱線除去処理済みの放射線画像を取得する。なお、周波数分解の手法としては、放射線画像を多重解像度変換する手法の他、ウェーブレット変換、フーリエ変換等、公知の任意の手法を用いることができる。
【００９１】
散乱線除去部２７は、仮想グリッド特性である散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐ、並びに散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）から、周波数成分を変換する変換係数Ｒ（ｘ，ｙ）を下記の式（１５）により算出する。
【００９２】
R(x,y) = S(x,y)×Ts + (1-S(x,y))×Tp  …（１５）
散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐ、並びに散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）は０〜１の間の値となるため、変換係数Ｒ（ｘ，ｙ）も０〜１の間の値となる。散乱線除去部２７は、変換係数Ｒ（ｘ，ｙ）を、小画像領域Ｓ０の複数の周波数帯域のそれぞれについて算出する。
【００９３】
なお、以降の説明において、小画像領域Ｓ０内の処理対象画素の画素値をＩ（ｘ，ｙ）、処理対象画素における周波数分解により得られる周波数成分画像をＩ（ｘ，ｙ，ｒ）、周波数合成をＩ（ｘ，ｙ）＝ΣｒＩ（ｘ，ｙ，ｒ）、周波数帯域毎の変換係数をＲ（ｘ，ｙ，ｒ）、周波数帯域毎の散乱線透過率および一次線透過率をＴｓ（ｒ）、Ｔｐ（ｒ）で表すものとする。なお、ｒは周波数帯域の階層を表し、ｒが大きいほど低周波であることを表すものとする。したがって、Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）は、ある周波数帯域の周波数成分画像となる。散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）は放射線画像についてのものをそのまま用いればよいが、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐと同様に周波数帯域のそれぞれについて取得するようにしてもよい。
【００９４】
本実施形態においては、周波数成分毎に変換係数Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ）を算出し、周波数成分画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）に対して対応する周波数帯域の変換係数Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ）を乗算して、周波数成分画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）を変換し、変換係数Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ）が乗算された周波数成分画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）（すなわち、Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）×Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ））を周波数合成して処理済みの放射線画像Ｉ′（ｘ，ｙ）を取得する。したがって、散乱線除去部２７において行われる処理は、下記の式（１６）により表される。なお、変換係数Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ）は０〜１の間の値となるため、周波数成分（ｘ，ｙ，ｒ）に対して対応する周波数帯域の変換係数Ｒ（ｘ，ｙ，ｒ）を乗算することにより、その周波数成分の処理対象画素（ｘ，ｙ）における画素値すなわちゲインが低減されることとなる。
【００９５】
I’(x,y)=Σr{I(x,y,r)×R(x,y,r)}
=Σr{I(x,y,r)×(S(x,y)×Ts(r)+(1-S(x,y))×Tp(r))}  …（１６）
ここで、本実施形態においては、小画像領域Ｓ０を６つの周波数帯域に周波数分解するものとし、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐは６つの周波数帯域について取得されるものとする。この場合、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐは、例えば下記式（１７）に示す値となる。なお、式（１７）では右側ほど低周波数帯域の値を表すものとする。
【００９６】
Ts={0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.3, 0.2}
Tp={0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7}  …（１７）
式（１７）に示すように、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐは、高周波数帯域（ｒ＝１〜４）では同一の値であるが、低周波数帯域（ｒ＝５〜６）においては、散乱線透過率Ｔｓの方が低い値となる。これはグリッドは散乱線の周波数成分が支配的である低周波帯域ほどその除去率が高いが、一次線については除去率の周波数依存性が小さいからである。
【００９７】
図１４は胸部の放射線画像における散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）の分布を示す図である。なお、図１４においては、小画像領域ではなく小放射線画像における胸部に対応する部分の放射線画像を示している。図１４においては、散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）が高いほど各画素位置における輝度が高くなっている。図１４より胸部の画像においては縦隔部および肺野の周囲において散乱線の含有率が高いことが分かる。このような散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を示す場合において、式（１５）、（１７）に基づいて算出した変換係数を図１５に示す。図１５において、輝度が低いほど値が小さく、より大きく画素値が低減されることとなる。図１４および図１５を比較すると、散乱線の含有率が高い縦隔部および肺野の周囲において、変換係数の値が小さくなっていることが分かる。したがって、このように算出した変換係数を用いて式（１６）に示す処理を行うことにより取得された処理済みの放射線画像においては、使用が想定されるグリッドの種類に応じて散乱成分が除去されたものとなる。
【００９８】
なお、散乱線除去部２７においては、下記のようにして放射線画像の散乱線を除去するようにしてもよい。まず、上記と同様に周波数合成をＩ（ｘ，ｙ）＝ΣｒＩ（ｘ，ｙ，ｒ）で表すとすると、散乱線除去部２７は、周波数成分画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｒ）を、下記の式（１８）により、散乱線含有率Ｓ（ｘ，ｙ）を用いて、散乱成分Ｉｃｓ（ｘ，ｙ，ｒ）と一次線成分Ｉｃｐ（ｘ，ｙ，ｒ）とに分解する。
【００９９】
Ics(x,y,r)= S(x,y)×I(x,y,r)
Icp(x,y,r)=(1-S(x,y))×I(x,y,r)  …（１８）
さらに散乱線除去部２７は、下記の式（１９）により、散乱成分Ｉｃｓ（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｃｐ（ｘ，ｙ，ｒ）のそれぞれに対して、仮想グリッド特性である散乱線透過率Ｔｓ（ｒ）および一次線透過率Ｔｐ（ｒ）を適用して画像変換し、変換された散乱成分Ｉｃｓ′（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｃｐ′（ｘ，ｙ，ｒ）を算出する。
【０１００】
Ics′(x,y,r)=Ics(x,y,r)×Ts(r)=S(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)
Icp′(x,y,r)=Icp(x,y,r)×Tp(r)=(1-S(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r)  …（１９）
そして下記の式（２０）により、Ｉｃｓ′（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｃｐ′（ｘ，ｙ，ｒ）を周波数合成して、処理対象画素位置についての処理済みの放射線画像Ｉ（ｘ，ｙ）′を算出する。
【０１０１】
I′(x,y)=Σr{Ics′(x,y,r)+Icp′(x,y,r)}
=Σr{S(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)+(1-S(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r)}
=Σr{I(x,y,r)×(S(x,y)×Ts(r)+(1-S(x,y))×Tp(r))}  …（２０）
散乱線除去部２７は、全ての処理対象画素位置について処理済み放射線画像Ｉ（ｘ，ｙ）′を算出し、散乱線除去処理を終了する。なお、処理済みの放射線画像は表示部６に表示される、あるいは不図示のデータベースに保存される。
【０１０２】
このように、第１の実施形態においては、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を行うに際し、放射線画像Ｇ０内において処理対象領域に隣接する他の領域を処理対象領域に加え、他の領域および処理対象領域を用いて、処理対象領域に対して散乱線に基づく画像処理を行うようにしたものである。このため、処理対象領域において、これに隣接する他の領域からの散乱線成分の影響をも考慮して散乱線に基づく画像処理を行うことができ、これにより、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【０１０３】
また、図２に示す長尺の放射線検出器を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像のように、放射線画像Ｇ０が複数の小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４が結合されてなる場合において、小放射線画像のうちの１つを処理対象画像とした場合、小放射線画像に隣接する少なくとも１つの他の小放射線画像を他の領域として処理対象画像に加えて画像処理を行うことにより、長尺の放射線検出器を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像に対して、散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【０１０４】
また、処理対象領域内の処理対象画素における散乱線成分は、処理対象画素の近傍にある領域の散乱線成分の影響を大きく受け、処理対象画素からは離れた位置にある領域の散乱線成分の影響はそれほど受けない。このため、処理対象領域内の処理対象画素に対して画像処理を行う際に、処理対象画素に対して処理対象領域よりも小さい小画像領域Ｓ０を設定し、小画像領域Ｓ０内の情報に基づいて画像処理を行うことにより、画像処理のための演算量を低減することができ、これにより、散乱線に基づく画像処理を迅速に行うことができる。
【０１０５】
この場合、処理対象画素の位置に応じて小画像領域Ｓ０を設定することにより、処理対象画素の位置に適した小画像領域Ｓ０を設定することができるため、演算量を低減しつつも、精度よく散乱線に基づく画像処理を行うことができる。
【０１０６】
また、処理対象領域における被写体の体厚に応じた大きさの小画像領域Ｓ０を設定することにより、例えば、体厚の厚い部分に対応する処理対象領域ほど大きいサイズの小画像領域Ｓ０を設定することができるため、演算量を低減しつつも、より精度よく散乱線に基づく画像処理を行うことができる。
【０１０７】
また、ある小画像領域Ｓ０について、画像処理に使用したパラメータを用いて、他の小画像領域において画像処理を行うことにより、パラメータの算出のための演算量を低減することができるため、より迅速に体厚分布推定処理および散乱線除去処理を行うことができる。
【０１０８】
なお、上記第１の実施形態において、処理対象画像における１つの小放射線画像についての散乱線除去処理が終了したら、その小放射線画像のみを先に表示部６に表示するようにしてもよい。
【０１０９】
また、被写体Ｍの体厚が厚い部分に対応する小放射線画像を含む処理対象領域から優先して画像処理を行うようにしてもよい。なお、体厚が厚い部分とは、例えば、小放射線画像における平均体厚が厚い部分をいう。これにより、散乱線に基づく画像処理の効果が大きい領域から順に散乱線に基づく画像処理が行われることとなる。このため、画像処理が行われた小放射線画像を順次表示するようにすることにより、散乱線に基づく画像処理の効果が大きい領域を先に確認することができ、その結果、画像処理の結果の確認を効率よく行うことができる。ここで、被写体Ｍの体厚は、上述した手法により推定してもよく、センサ等により取得してもよい。
【０１１０】
なお、上記第１の実施形態においては、全ての処理対象画素に対して体厚推定処理を行った後に散乱線除去処理を行っているが、全ての処理対象画素に対して体厚推定処理および散乱線除去処理を順次行うようにしてもよい。すなわち、１つの処理対象画像に対して体厚推定処理および散乱線除去処理を行った後に、処理対象画素を次の画素としてもよい。
【０１１１】
また、上記第１の実施形態においては、小画像領域Ｓ０を設定し、小画像領域Ｓ０内の情報を用いて処理対象画素に対して散乱線に基づく画像処理を行っているが、小画像領域Ｓ０を設定することなく、画像処理を行うようにしてもよい。この場合、上述したように隣接する他の領域が加えられた処理対象領域単位で画像処理を行うようにすればよい。
【０１１２】
また、上記第１の実施形態において、小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４を取得する検出器の特性が微妙に異なり、その結果、取得される小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４の濃度が異なるものとなる場合がある。このため、検出器の特性を合わせるような補正処理を行ってから画像処理を行うことが好ましい。
【０１１３】
また、検出器ごとに、対応する被写体の部位が異なるため、体厚推定を行った場合に、各検出器において異なる体厚が算出される場合がある。この場合、処理済みの放射線画像においては、小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４の境界において濃度の段差が発生するおそれがある。ここで、隣接する小放射線画像の境界において推定される体厚が一致すれば、散乱線除去処理を行っても濃度の段差は発生しなくなる。このため、小放射線画像の境界においては、推定された体厚を一致させることが好ましい。この場合、境界の体厚の値としては、境界において隣接する体厚の平均値、あるいは隣接する体厚の一方の値とすればよい。ここで、境界の体厚の値を隣接する体厚の平均値とした場合、図１６に示すように境界を含む所定範囲（斜線で示す）において、境界から離れるに連れて、徐々に各小放射線画像の値となるように体厚の値を変更することが好ましい。これにより、放射線画像Ｇ１と放射線画像Ｇ２との境界において、体厚が徐々に変化することとなるため、散乱線除去処理により得られる処理済みの放射線画像において、小放射線画像の境界における濃度の段差の発生を防止できる。なお、本実施形態においては、隣接する小放射線画像の境界において推定される体厚を完全に一致させるのみならず、あらかじめ定められた許容値内となるようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記第１の実施形態において、検出器１１Ａ〜１１Ｄの一部が重なるように配置されている場合、検出器が重なり合うつなぎ目において、Ｘ線源３から後方側にある検出器において散乱線の影響が大きくなる。例えば、図１７に示す検出器１１Ａと検出器１１Ｂとのつなぎ目１２においては、Ｘ線源３から後方側にある検出器１１Ｂにおいて散乱線の影響が大きくなる。なお、図１７においては説明のために検出器１１Ａおよび検出器１１Ｂのみを示している。このように後方側にある検出器による散乱線の影響が大きくなると、体厚決定部２６が検出器のつなぎ目において決定した体厚が、つなぎ目でない部分において決定した体厚と大きく異なって、異常値となってしまうおそれがある。この場合、散乱線除去処理により得られる処理済みの放射線画像において、小放射線画像の境界に濃度の段差が発生してしまう。このため、つなぎ目において決定された体厚が異常値となったか否かを判定し、異常値となった場合には、異常値となった体厚を使用することなく、体厚を決定して散乱線除去処理を行うことが好ましい。以下、この場合における体厚の決定処理について説明する。
【０１１５】
ここで、放射線検出器５内における検出器１１Ａ〜１１Ｄのつなぎ目の位置は既知であるため、その位置を記憶部２８に記憶しておく。そして、体厚決定部２６は、まず上記第１の実施形態と同様に体厚を決定する。次いで、体厚決定部２６は、記憶部２８に記憶されたつなぎ目の位置の情報を取得し、決定した体厚について、つなぎ目の位置における体厚が異常値であるか否かを判断する。異常値であるか否かの判断は、つなぎ目の位置の体厚と、つなぎ目でない位置の体厚との差分の絶対値を算出し、差分の絶対値が所定のしきい値を超えるか否かにより行えばよい。
【０１１６】
そして、体厚が異常値であると判断された場合、体厚決定部２６は、図１８に示すように、小放射線画像Ｇ１と小放射線画像Ｇ２とのつなぎ目Ａ１に隣接する、小放射線画像Ｇ１の画素Ｐ１と小放射線画像Ｇ２の画素Ｐ２とを検出する。この場合、つなぎ目Ａ１に隣接する小放射線画像Ｇ１および小放射線画像Ｇ２が隣接領域となる。そして、小放射線画像Ｇ１，Ｇ２が並ぶ方向において、画素Ｐ１において決定された体厚と、画素Ｐ２において決定された体厚とを用いた補間演算を行って、つなぎ目Ａ１における各画素における体厚を算出し、算出した体厚をつなぎ目Ａ１における体厚に決定する。このように決定された体厚を用いることにより、検出器１１Ａ〜１１Ｄのつなぎ目において発生する体厚の異常値に影響されることなく、散乱線除去処理を行うことができる。
【０１１７】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。上記第１の実施形態においては、小放射線画像Ｇ１〜Ｇ４を結合した放射線画像Ｇ０に対して処理対象領域を設定し、さらに小画像領域Ｓ０を設定しているが、第２の実施形態は放射線画像Ｇ０をトリミングして処理対象領域を設定するようにした点が第１の実施形態と異なる。図１９は第２の実施形態における処理対象領域の設定を説明するための図である。図１９に示すように、放射線画像Ｇ０をトリミングして処理対象領域Ｓ１が設定されたものとする。このような場合、処理対象領域Ｓ１のみを用いて散乱線に基づく画像処理を行ったのでは、処理対象領域Ｓ１の端部にある画素Ｐ３に影響を与える全ての散乱線を考慮することができない。このため、第２の実施形態においては、処理対象領域Ｓ１にその周囲にある領域Ｓ２を加え、領域Ｓ２が加えられた処理対象領域Ｓ１内の情報を用いて、処理対象領域Ｓ１（領域Ｓ２を除く）に対して散乱線除去処理を行うようにしたものである。
【０１１８】
これにより、第１の実施形態と同様に、処理対象領域に隣接する他の領域の散乱線成分を用いることができるため、処理対象領域に散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【０１１９】
なお、上記第１および第２の実施形態においては、長尺の放射線検出器を用いて取得した放射線画像を処理の対象としているが、図２０に示すように、Ｘ線源３と通常サイズの放射線検出器５Ａとを被写体に沿って同期して移動させつつ、各移動位置において撮影を行う、いわゆる長尺撮影により取得した放射線画像に対して散乱線除去処理を行う場合にも本発明を適用できる。すなわち、長尺撮影において取得される放射線画像と、長尺の放射線検出器を用いて取得される放射線画像とは、撮影方法が異なる点を除いて実質的に同一の画像となる。このため、長尺撮影により取得された画像について、各撮影位置において取得した放射線画像を、上記第１の実施形態における放射線画像Ｇ１〜Ｇ３と見なして、上記第１の実施形態と同様に処理対象領域、さらには小画像領域を設定して、散乱線除去処理を行うことが可能である。
【０１２０】
また、上記第１および第２の実施形態において、放射線画像Ｇ０を縮小し、縮小した放射線画像を用いて体厚推定処理を行い、その結果を用いて放射線画像Ｇ０に対して、処理対象領域を設定して散乱線除去処理を行うようにしてもよい。例えば、縮小した放射線画像を用いた体厚推定処理により推定した体厚分布Ｔｎを初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）として用いてもよい。これにより、散乱線除去処理を効率よく行うことができる。
【０１２１】
また、上記第１および第２の実施形態においては、処理済み放射線画像を表示し、散乱線除去の程度をオペレータが修正できるようにしてもよい。この場合、ある処理対象領域に対して散乱線除去の程度を変更した場合、他の処理対象領域を連動させて散乱線除去の程度を変更することが好ましい。
【０１２２】
また、上記第１および第２の実施形態においては、放射線検出器５を用いて被写体の放射線画像を撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いて散乱線除去処理を行っているが、特開平８−２６６５２９号公報、特開平９−２２０３９号公報等に示される放射線検出体としての蓄積性蛍光体シートに被写体の放射線画像情報を蓄積記録し、蓄積性蛍光体シートから光電的に読み取ることにより取得した放射線画像を用いた場合においても、本発明を適用できることはもちろんである。
【０１２３】
以下、本発明の実施態様の作用効果について説明する。
【０１２４】
例えば長尺放射線検出器を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像のように、放射線画像が放射線画像よりも小さい複数の小放射線画像が結合されてなる場合において、小放射線画像のうちの１つを処理対象画像とした場合、小放射線画像に隣接する少なくとも１つの他の小放射線画像を他の領域として処理対象画像に加えて画像処理を行うことにより、長尺放射線検出器を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像に対して、散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【０１２５】
また、被写体の体厚が厚い部分に対応する小放射線画像を含む処理対象領域から優先して画像処理を行うことにより、散乱線に基づく画像処理の効果が大きい領域から優先して散乱線に基づく画像処理が行われることとなる。このため、画像処理が行われた小放射線画像を順次表示するようにすることにより、散乱線に基づく画像処理の効果が大きい領域を先に確認することができるため、画像処理の結果の確認を効率よく行うことができる。
【０１２６】
また、処理対象領域内の処理対象画素の散乱線成分は、処理対象画素の近傍にある領域の散乱線成分の影響を大きく受け、処理対象画素からは離れた位置にある領域の散乱線成分の影響はそれほど受けない。このため、処理対象領域内の処理対象画素に対して画像処理を行う際に、処理対象画素に対して処理対象領域よりも小さい小画像領域を設定し、小画像領域の情報に基づいて散乱線に基づく画像処理を行うことにより、画像処理のための演算量を低減しつつも、他の領域に含まれる散乱線成分の影響をも考慮して画像処理を行うことができ、これにより、散乱線に基づく画像処理を迅速かつ精度よく行うことができる。
【０１２７】
この場合、処理対象画素の位置に応じて小画像領域を設定することにより、処理対象画素の位置に対して、画像処理に適した小画像領域を設定することができるため、演算量を低減しつつも、散乱線に基づく画像処理を精度よく行うことができる。
【０１２８】
また、処理対象領域における被写体の体厚に応じた大きさの小画像領域を設定することにより、例えば、体厚の厚い部分に対応する処理対象領域ほど大きいサイズの小画像領域を設定することができるため、演算量を低減しつつも、より精度よく散乱線に基づく画像処理を行うことができる。
【０１２９】
また、一の小画像領域の画像処理のパラメータを用いて他の小画像領域において画像処理を行うことにより、他の小画像領域における画像処理のパラメータの算出のための演算量を低減することができるため、より迅速に散乱線に基づく画像処理を行うことができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１    放射線画像撮影装置
２    制御装置
３    Ｘ線源
４    コンピュータ
５    放射線検出器
６    表示部
８    入力部
２０    放射線画像処理装置
２１    制御部
２２    領域設定部
２３    仮想モデル取得部
２４    推定画像生成部
２５    修正部
２６    体厚決定部
２７    散乱線除去部
２８    記憶部
【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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【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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【図２０】
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