(57)【要約】【課題】  Ｘ線を用いた医療用撮影による濃淡画像上で濃度差が判別しがたい画像についても、客観的に被写体の構成物質を判別することができる医療用撮影システム、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】  医療用撮影システムにおいて、検出手段が出力する吸収Ｘ線量情報から取得手段が被写体に係る画像情報を取得し、画像処理手段が、画像情報を用いて検出手段が吸収したＸ線のフォトン数を推定することで、撮影画像の所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出した後、出力手段が平均検出エネルギーを出力する。【選択図】図１
2009285356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用撮影システムであって、
医療用撮影において被写体を透過したＸ線を吸収することでＸ線量を検出して吸収Ｘ線量情報を出力する検出手段と、
前記吸収Ｘ線量情報から前記被写体に係る画像情報を取得する取得手段と、
前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、
前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする医療用撮影システム。
【請求項２】
医療用撮影システムであって、
医療用撮影において被写体を透過したＸ線を吸収することでＸ線量を検出して吸収Ｘ線量情報を出力する検出手段と、
前記吸収Ｘ線量情報から前記被写体に係る画像情報を取得する取得手段と、
前記画像情報を用いて、前記検出手段が吸収したＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、
前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする医療用撮影システム。
【請求項３】
請求項２に記載の医療用撮影システムであって、
前記画像処理手段は、複数のエネルギー領域のＸ線を用いて医療用撮影をすることによって取得される前記画像情報と照射されるＸ線量についての情報である照射Ｘ線量情報とを用いて、前記Ｘ線のフォトン数を推定することを特徴とする医療用撮影システム。
【請求項４】
請求項２に記載の医療用撮影システムであって、
前記画像処理手段は、前記画像情報のうちの、第２所定領域ごとに平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、前記Ｘ線のフォトン数を推定することを特徴とする医療用撮影システム。
【請求項５】
画像処理装置であって、
医療用撮影装置による医療用撮影によって得られた画像情報から、前記医療用撮影装置の検出器に吸収されるＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、
前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
画像処理方法であって、
医療用撮影装置による医療用撮影によって得られた画像情報から、前記医療用撮影装置の検出器に吸収されるＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理工程と、
前記平均検出エネルギーを出力する出力工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
画像処理装置に含まれるコンピュータによって実行されることにより、前記画像処理装置を、請求項５に記載の画像処理装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用撮影画像において、被写体の構成物質の判別を可能にする画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療用診断で用いるＸ線撮影画像では、Ｘ線撮影装置の検出器で検出されるエネルギースペクトルの総量に比例した画像濃度（以下、「濃淡画像」と称する）が形成される。この濃淡画像では、Ｘ線撮影装置のＸ線管の管電圧をｋＶとして画像収集された画像の画素濃度ＩkVは、Ｘ線のエネルギー（以下、Ｘ線エネルギーとする。）Ｅを用いて、下式（１）のように表すことができる。
【０００３】
【数１】
2009285356.tif 000003
【０００４】
ここで、ＰkV(Ｅ)はＸ線エネルギーＥにおいて検出器で検出される１画素あたりのＸ線のフォトン数（以下、Ｘ線フォトン数とする）であり、μ(Ｅ)はＸ線が透過した被写体の線減弱係数[ｃｍ-1]であり、Ｌは被写体の厚み[ｃｍ]である。定数κはＸ線撮影装置の検出器で積分されたＸ線エネルギーの総量を画素濃度に変換するシステムゲインである。
【０００５】
従来技術においては、このＩkVの２次元分布が診断に提供されており、被写体を構成する物質の線減弱係数の大きさに応じて変化する画像の濃淡情報に基づいて、骨、臓器の位置、あるいは病変の有無などが診断されていた。
【０００６】
しかし、上式(１)で表わされるように、Ｘ線の減弱は物質の線減弱係数と厚みとの積で決められることから、この積が同じ値であれば画像の濃度は同一になる。すなわち、２種の物質Ａ,Ｂを仮定したとき、物質Ａの減弱係数と厚みとの積が、物質Ｂの減弱係数と厚みとの積と同一であれば、物質Ａ,Ｂを透過するＸ線は同一の程度で減衰するため、物質Ａ,Ｂの区別がつかない。従って、物質Ａを骨、物質Ｂを腫瘍としたとき、骨の厚みが薄くなった部分に腫瘍が発生したとしても、その周囲の骨の部分と画像濃度がほぼ等しくなる場合がある。例えば、骨密度の薄くなった部分もしくは骨の厚みが薄くなっている部分に偶発的に腫瘍が発生していたような場合には、濃淡画像では画像濃度が殆ど変化せず、濃淡画像上で腫瘍を発見することが不可能になる。また、胸部Ｘ線診断の場合、濃淡画像の診断では横隔膜や縦隔に重なった部分の腫瘍については表示画像の濃度が低く、濃度差が十分なコントラストで表現されない。そのため、腫瘍が発見されにくく見落とされることがある。
【０００７】
これに対して、第１の従来技術として、いわゆるエネルギーサブトラクション手法により骨の陰影を消去して軟部組織だけを画像化する技術が広く知られている。このエネルギーサブトラクション手法は、Ｘ線の線質を変えて同一被写体に係る２種のＸ線撮影画像を収集し、骨によって生じるＸ線の減弱率が同一となるように異なる重み係数を各画像に与えて減算する手法である（たとえば、特許文献１参照）。
【０００８】
但し、エネルギーサブトラクション手法では、骨の線減弱係数が厚みによって見かけ上変化するビームハードニング現象などが生じるため、様々な厚みをもつ骨を完全に消去することは不可能である。また、エネルギーサブトラクション手法によって得られた画像の特性値自体は意味を有さず、撮影ごとに画像の濃淡情報が異なり、一画像内での相対的な評価しかできない。
【０００９】
ここで、エネルギーサブトラクション手法を改善する第２の従来技術として、被検体が基準物質の厚さと等しくなる場合の被検体に係る放射線吸収係数を求めた上で、基準物質に係る放射線吸収係数との差を求め、その差分に関する画像を取得することによって、放射線吸収量が同じであっても、被検体の組成物質が異なることを認識可能な放射線診断装置が提案されている（たとえば、特許文献２参照）。
【００１０】
また、第３の従来技術として、複数の部位に対してＸ線のエネルギーの変化に対するＸ線透過量の相対的な変化を画素ごとに取得することにより、Ｘ線透過量が同じであっても、被検体の組成物質が異なることを認識可能な放射線診断装置が提案されている（たとえば、特許文献３参照）。
【００１１】
更に、第４の従来技術として、複数のエネルギーのＸ線によってそれぞれ撮影した画像から被写体の平均吸収係数を求め、物質の存在量を画素ごとに算出する放射線診断装置が提案されている（たとえば、特許文献４参照）。
【００１２】
【特許文献１】特開平５−１８１９５４号公報
【特許文献２】特開平５−１６１６３２号公報
【特許文献３】特開平５−１６１６３１号公報
【特許文献４】特開平５−１６１６３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
第２〜４の従来技術においては、単なるエネルギーサブトラクション手法のように骨が様々な厚みをもつことによって診断に誤差が生じやすくなる点については改善されている。
【００１４】
しかしながら、第２の従来技術においては、エネルギーサブトラクション手法によって得られた画像データに基づいて処理を行っており、得られた値自体は意味を有さず、画像の処理方法によって画像の濃淡情報が異なり、相対的な評価しかできない。
【００１５】
また、第３の従来技術においては、撮影対象部位ごとの変化を比較しているのみであり、さらに、第４の従来技術においては、Ｘ線の平均吸収係数に基づく部位ごとの物質の存在量を表示対象としており、第１の従来技術と同様に値自体に意味を有さず、画像の処理方法によって得られるデータが異なり、相対的な評価しかできない。
【００１６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、Ｘ線を用いた医療用撮影による濃淡画像上で濃度差が判別し難い画像についても、客観的に被写体の構成物質を判別することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、医療用撮影システムであって、医療用撮影において被写体を透過したＸ線を吸収することでＸ線量を検出して吸収Ｘ線量情報を出力する検出手段と、前記吸収Ｘ線量情報から前記被写体に係る画像情報を取得する取得手段と、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
請求項２に記載の発明は、医療用撮影システムであって、医療用撮影において被写体を透過したＸ線を吸収することでＸ線量を検出して吸収Ｘ線量情報を出力する検出手段と、前記吸収Ｘ線量情報から前記被写体に係る画像情報を取得する取得手段と、前記画像情報を用いて、前記検出手段が吸収したＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の医療用撮影システムであって、前記画像処理手段は、複数のエネルギー領域のＸ線を用いて医療用撮影をすることによって取得される前記画像情報と照射されるＸ線量についての情報である照射Ｘ線量情報とを用いて、前記Ｘ線のフォトン数を推定することを特徴とする。
【００２０】
請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の医療用撮影システムであって、前記画像処理手段は、前記画像情報のうちの、第２所定領域ごとに平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、前記Ｘ線のフォトン数を推定することを特徴とする。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、画像処理装置であって、医療用撮影装置による医療用撮影によって得られた画像情報から、前記医療用撮影装置の検出器に吸収されるＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理手段と、前記平均検出エネルギーを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
請求項６に記載の発明は、画像処理方法であって、医療用撮影装置による医療用撮影によって得られた画像情報から、前記医療用撮影装置の検出器に吸収されるＸ線のフォトン数を推定することで、前記画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する画像処理工程と、前記平均検出エネルギーを出力する出力工程と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
請求項７に記載の発明は、画像処理装置に含まれるコンピュータによって実行されることにより、前記画像処理装置を、請求項５に記載の画像処理装置として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１〜７に記載の発明によれば、明確な意味を有する物理量である平均検出エネルギーの値を計算して濃淡画像とともに表示することによって、濃淡画像上で濃度差が判別し難いような陰影についても、被写体の構成物質を判別することが可能となる。
【００２５】
請求項２，５，６，７に記載の発明によれば、平均検出エネルギーの値を算出するにあたっては、照射されるＸ線のエネルギーの違いに対する連続的な検出が困難であるＸ線フォトン数を、画像情報から推定することによって、簡易かつ適切に求めることが可能となる。
【００２６】
請求項３に記載の発明によれば、照射されるＸ線のエネルギーの違いに対する連続的な検出が困難であるＸ線フォトン数を、画像情報と照射Ｘ線量情報とを用いて推定することで、平均検出エネルギーの値を簡易かつ適切に求めることが可能となる。
【００２７】
請求項４に記載の発明によれば、照射されるＸ線のエネルギーの違いに対する連続的な検出が困難であるＸ線フォトン数を、平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて推定することで、平均検出エネルギーの値を簡易かつ適切に求めることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２９】
＜医療用撮影システムの全体構成＞
図１は、この発明を患者の特定部位（たとえば肺）の診断画像を処理可能な医療用撮影システム５０に適用した各実施形態に共通の構成を示すブロック図である。
【００３０】
医療用撮影システム５０は、画像処理装置１と医療用撮影装置１０を備える。第１〜第４実施形態においては、医療用撮影装置１０としてＸ線撮影装置を用いている。
【００３１】
図１に示すように、画像処理装置１は、制御部２、画像処理部３、入力部４、記憶部５、表示部６、およびＣＰＵ７が接続されている。
【００３２】
ＣＰＵ７は、制御部２および画像処理部３を有する。
【００３３】
制御手段である制御部２は、後述する記憶部５に記憶される制御プログラムを実行することによって、画像処理装置１全体の動作を決定し、画像処理装置１全体に指令を与え、さらに後述する表示部６に表示の指示を出す。
【００３４】
画像処理手段である画像処理部３は、たとえばＣＰＵによって構成され、各機能の実現手段として働き、平均検出エネルギー画像を作成する。画像処理部３は、Ｘ線フォトン数推定部５１、平均検出エネルギー算出部５２、および平均検出エネルギー画像作成部５３を有する。Ｘ線フォトン数推定部５１は、入力部４に入力された画像情報を用いて、後述する医療用撮影装置１０の検出部１１が吸収したＸ線の平均フォトン数（平均Ｘ線フォトン数）を推定する。ここで、平均Ｘ線フォトン数とは、Ｘ線の各エネルギー分布におけるフォトン数を平均化したものである。平均検出エネルギー算出部５２は、画像情報に係る第１所定領域ごとの平均検出エネルギーを算出する。ここで、平均検出エネルギーとは、画像の画像濃度を、システムゲインと平均検出エネルギーとの積で除したものである。平均検出エネルギー画像作成部５３は、平均検出エネルギー算出部５２が算出した平均検出エネルギーに基づいて、平均検出エネルギー画像を作成する。
【００３５】
入力部４は、画像情報および後述する医療用撮影装置１０のパラメータであるシステムパラメータを入力する。また、画像情報は、画像処理装置１と接続されている医療用撮影装置１０から入力する。
【００３６】
記憶部５は、例えば半導体メモリ、ハードディスクなどの記憶装置によって構成され制御部２で実行されるプログラム、プログラムを実行する際に必要な情報、入力部４から入力された画像などの情報を記憶する。
【００３７】
出力手段である表示部６は、例えば液晶表示ディスプレイ等によって構成され、画像処理部３で作成される平均検出エネルギー画像などを可視的に出力する。
【００３８】
医療用撮影装置１０は、検出手段である検出部１１、取得手段である取得部１２、および記憶部１３を有する。医療用撮影装置１０は撮影対象者の内蔵等に含まれる所定部位を撮影する。医療用撮影装置１０は、撮影対象者にＸ線発生源からＸ線を曝射して撮影を行う。検出部１１は、Ｘ線撮影において被写体を透過したＸ線を吸収することでＸ線量を検出して、その情報（吸収Ｘ線量情報）を出力する。取得部１２は、検出部１１が出力した吸収Ｘ線量情報から被写体に係る画像情報を取得する。記憶部１３は、画像情報を記憶する。記憶部１３に記憶された画像情報は必要に応じて入力部４に転送される。
【００３９】
＜第１実施形態＞
本発明は、従来の濃淡画像とは別に、検出器で検出される一画素あたりのＸ線エネルギーの平均値、すなわち平均検出エネルギーを算出し、この値の分布を画像化して濃淡画像以外の被写体情報を提供する手段を与える。
【００４０】
そして、第１実施形態では、Ｘ線フォトン数推定部５１が、複数のエネルギー領域のＸ線を用いてＸ線撮影をすることによって取得される画像情報と、管電圧などの照射されるＸ線量についての情報である照射Ｘ線量情報とを用いて、検出部１１で吸収した一画素あたりの平均Ｘ線フォトン数を推定する。
【００４１】
次に、上述の平均検出エネルギーを定式化すると以下のように表わされる。
【００４２】
【数２】
2009285356.tif 000004
【００４３】
被写体を構成する物質が、相対的に高いエネルギーのＸ線よりも低いエネルギーのＸ線を多く吸収する場合に、平均検出エネルギーは高い値を持つようになる。例えば、人体を構成する物質の代表的なものは水と骨（カルシウム）であるが、カルシウムは水に比べて高いエネルギーのＸ線よりも低いエネルギーのＸ線の吸収が相対的に大きいという物理的特性をもっていることから、骨を透過した後のＸ線に係る平均検出エネルギーは水よりも高い値となる。従って、例えば骨および水をそれぞれ透過した後の
【数３】
2009285356.tif 000005
が同一であったとしても、骨を透過した後では、水を透過した後のＸ線のエネルギーの分布と比較して相対的に高いエネルギーの成分が多い。このため、上述の（１）式において、骨を透過した後のＸ線はエネルギーＥの値が大きいＰkV(Ｅ)の成分が多く、逆にＥの値が小さい成分は少なくなることから、結果としてIkVの値が大きくなり、（２）式で計算される平均検出エネルギーＭkVが大きくなる。
【００４４】
（１）式で与えられる画像は、従来の濃淡画像と同一のＸ線画像であるが、平均検出エネルギーを推定するためには、（３）式で与えられる一画素あたりの平均Ｘ線フォトン数が必要となる。
【００４５】
図２は、Ｘ線フォトン数とＸ線エネルギーとの関係を示すグラフである。グラフの縦軸はＸ線フォトン数を表し、グラフの横軸はＸ線エネルギー[ｋｅＶ]を表す。（１）式および（２）式はＸ線エネルギーを連続的に表記しているが、以下の式ではこれを０〜ｋＶ[ｋｅＶ]までのエネルギー範囲を図２に示すように３つのエネルギー領域に分けて近似的に記述する。
【００４６】
【数４】
2009285356.tif 000006
【００４７】
ここで、ｎは分割したエネルギー領域の番号を表す。また、Ｘn(ｎ＝１,２,３)は，被写体の減衰率であり、Ｘn＝ｅｘｐ{−μ(Ｅn)Ｌ}で表される。また、ＥnおよびＰkV,n（ｎ＝１,２,３)は、分割された３つのエネルギー領域についての代表エネルギーと一画素あたりのＸ線フォトン数を表している。
【００４８】
ここで、エネルギー領域および代表エネルギーについては、代表的な被写体を用意して予備試験を実施し、画像濃度との近似誤差の影響が最も小さくなるようにエネルギー領域および代表エネルギーＥ1，Ｅ2，Ｅ3の値を設定することによって、平均検出エネルギーの推定精度を高めることができる。具体的には、あらかじめスペクトロメータなどでＸ線発生器から出力される一画素あたりのＸ線フォトン数の分布ＰkV(Ｅ)を測定しておき、検出されるＸ線の連続スペクトルを用いて求めた平均検出エネルギーの値、すなわち（１）式および（３）式を用いて求めた結果と、本実施形態の分割されたエネルギー領域およびその代表エネルギーの値を設定することによって求めた平均検出エネルギーの値、すなわち（４）式および(５)式で求めた結果との誤差が最小となるように、エネルギー領域と代表エネルギーＥ1，Ｅ2，Ｅ3の値を決定する。すなわち、エネルギー領域の範囲を様々に設定し、さらにＥ1，Ｅ2，Ｅ3の値も様々に変化させながら、下式（６）に示すε2を求め、最小のε2を与えるエネルギー範囲とＥ1，Ｅ2，Ｅ3の値を用いればよい。
【００４９】
ε2＝{[（１）式および（３）式を用いて求めた平均検出エネルギー]
−[（４）式および（５）式を用いて求めた平均検出エネルギー]}2    ・・・（６）
このようにして求めた値を使用すれば、近似誤差の影響を最小にして平均検出エネルギーを推定することが可能となる。また、ここではＰkV,n(ｎ＝１，２，３)を求めるときにスペクトロメータで測定することを例示したが、Ｘ線発生器から出力されるＸ線フォトン数分布の測定値などはすでに公知資料として公表されていることから、実際に測定しなくてもその公知資料に基づいて設定することも可能である。
【００５０】
例えばＸ線のエネルギー領域を０〜４０[ｋｅＶ]、４０〜６０[ｋｅＶ]、６０[ｋｅＶ]以上のような３つの範囲に分けた例では、Ｅ1は０〜４０[ｋｅＶ]までの範囲を代表するエネルギーを表わしており、Ｅ1＝３０[ｋｅＶ]と設定することができ、同様にＥ2＝５０[ｋｅＶ]、Ｅ3＝７０[ｋｅＶ]などと設定することができる。一方、ＰkV,1は管電圧ｋＶを設定したときに、Ｘ線エネルギーが０〜４０[ｋｅＶ]までの範囲に含まれる場合の一画素あたりのＸ線フォトン数であるが、被写体を置かない状態で検出器に検出される量であるため、システムの出荷時などにあらかじめ測定しておくことができる。その一例として、様々な管電圧ｋＶのもとで管電流時間積１ｍＡｓあたり、１００ｃｍ離れた位置で一画素の面積に入射するＸ線フォトン数をスペクトロメータなどの計測器で測定する手法がある。出荷時にこの計測を行い、そのデータを記憶部５に記憶させておくことによって、０〜４０[ｋｅＶ]までの各測定値に検出器の検出率を乗じて合計し、実際の画像収集において設定される管電流時間積の値およびＸ線発生器と検出器間との距離の補正を行えばＰkV,1が得られる。同様にＰkV,2およびＰkV,3の値も決定できる。なお、ここで言う検出率とは、照射されるエネルギーに対する検出されるエネルギーの割合をいう。
【００５１】
以上のような手段で（４）式および（５）式のＥ1，Ｅ2，Ｅ3とＰkV,1，ＰkV,2，ＰkV,3をあらかじめ決定しておき、画像収集を実行する。本実施形態では、この画像収集の際に３種類の管電圧を用いて３種の画像情報を収集して各エネルギー領域における被写体の減衰率Ｘ1，Ｘ2，Ｘ3を求めることが特徴である。例えば３種類の管電圧を６０，８０および１００[ｋＶ]とすれば、（４）式は，
【数５】
2009285356.tif 000007
のように表わされる。このため、あらかじめ定められているＥ1，Ｅ2，Ｅ3とＰkV,1，ＰkV,2，ＰkV,3(ｋＶ＝６０，８０，１００)および収集された画像濃度I60，Ｉ80，Ｉ100を用いて各画素単位でこの方程式をＸ60，Ｘ80，Ｘ100について解けばよい。この解が得られれば、例えば、
【数６】
2009285356.tif 000008
は（５）式から推定でき、
【数７】
2009285356.tif 000009
も（２）式から求めることができる。
【００５２】
Ｘ線フォトン数推定部５１では、各画素について上述の（５）式を用いて平均Ｘ線フォトン数を推定するまでの処理が実行される。
【００５３】
平均検出エネルギー算出部５２は、各画素について、（２）式に示される処理を実行して平均検出エネルギーを算出する。
【００５４】
平均検出エネルギー画像作成部５３は、平均検出エネルギー算出部５２で算出された各画素についての平均検出エネルギーに基づいて、平均検出エネルギーを平面分布させた平均検出エネルギー画像を作成する。
【００５５】
作成された平均検出エネルギー画像は、表示部６によって、濃淡画像と並べて表示する方法、操作ボタンで濃淡画像と切り替えて表示する方法、あるいは平均検出エネルギーの値に応じて色をつけて濃淡画像と重ねて表示する方法などを用いて表示される。平均検出エネルギーの値に応じて色をつけて平均検出エネルギー画像を作成する場合は、例えば平均検出エネルギーの値について、一定の基準値を設定しておき、平均検出エネルギーの値が基準値よりも低いエネルギー値の場合は赤、基準値よりも高い場合は青というように、平均検出エネルギーの値に応じて表示する色を設定してもよい。図３は、表示部６が、平均検出エネルギー画像と濃淡画像とを並べて表示する例を示す図である。図３（ａ）は濃淡画像であるＸ線撮影画像を示し、（ｂ）は平均検出エネルギー画像を示す。
【００５６】
なお、例えば平滑化フィルタを画像情報に適用した後に、本実施形態の処理を実施することによって、画像上に重畳した電子的なノイズやＸ線フォトン数のばらつきにより生じたノイズが低減され、推定精度が向上するようにしても良い。
【００５７】
以上のように、第１実施形態に係る医療用撮影システム５０では、明確な意味を有する物理量である平均検出エネルギーの値を計算して濃淡画像とともに表示することによって、濃淡画像上で濃度差が判別しにくいような陰影についても、被写体の構成物質を判別することが可能となる。また、平均検出エネルギーの値を算出するにあたっては、照射されるＸ線のエネルギーの違いに対する連続的な検出が困難である平均Ｘ線フォトン数を、画像情報と照射Ｘ線量情報とを用いて推定することで、平均検出エネルギーの値を簡易かつ適切に求めることが可能となる。
【００５８】
また、このように平均検出エネルギーを求め、その分布を画像情報として提供することにより生じる診断上の具体的な効果は少なくとも下記の２つが挙げられる。
【００５９】
（１）カルシウムを相対的に多く含む骨もしくは石灰化された組織と、相対的に水分を多く含む臓器あるいは腫瘍の区別を可能にすることによって、診断における腫瘍の見落とし率を低減することが可能となる。例えば骨密度の薄くなった部分もしくは骨の厚みが薄くなっている部分に偶発的に腫瘍が発生していたような場合、濃淡画像では画像濃度が殆ど変化せず腫瘍の存在が見落とされる可能性があるが、平均検出エネルギーの値が周囲よりも低いときにはその領域の骨密度もしくは骨の厚みが薄いことを知ることができるため、腫瘍の存在を推測することができる。
【００６０】
（２)胸部Ｘ線診断の場合、濃淡画像の診断では横隔膜や縦隔に重なった部分の腫瘍については表示画像の濃度が低濃度であるため、濃度差が十分なコントラストで表現されない。そのため腫瘍が発見され難く見落とされることがある。このような場合に平均検出エネルギーに差があれば、腫瘍が存在している可能性を示していることになり、見落とし率を低減することが可能となる。
【００６１】
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、Ｘ線のエネルギー領域を３つの領域に分割したが、第２実施形態では、Ｘ線のエネルギー領域を２つに分割する。本実施形態ではＸ線撮影する際の管電圧も２種にすることができ、例えば６０ｋＶと１００ｋＶとの２種類で平均検出エネルギー画像を作成することが可能となる。本実施形態では、検出器に検出されるＸ線の連続スペクトルを用いて求めた平均検出エネルギーの値、すなわち（１）式および（３）式を用いて求めた結果と、本実施形態の分割エネルギー領域および代表エネルギーの値を設定することによって求めた平均検出エネルギーの値、すなわち、（４）式および(５)式で求めた結果との間の近似誤差は、第１実施形態と比較して増大するが、Ｘ線撮影が２回ですむために撮影を短時間で行うことができ、人に与える被爆量を低減することができる。
【００６２】
＜第３実施形態＞
第１および第２実施形態では、画像処理部３が画像情報と照射Ｘ線量情報とを用いて、一画素あたりの平均Ｘ線フォトン数を推定することによって、一画素あたりの平均検出エネルギーを算出した。これに対して、第３実施形態では、画像処理部３は、単一の管電圧によるＸ線撮影画像のうちの局所領域ごとの平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて、一画素あたりの平均Ｘ線フォトン数を推定することによって、平均検出エネルギーを求める。
【００６３】
平均Ｘ線フォトン数はポアソン分布に従う統計量であり、検出部１１の一画素で検出される平均Ｘ線フォトン数とその分散は等しいことが知られている。すなわち、（３）式と(５)式において、
【数８】
2009285356.tif 000010
は統計量であり、この平均値のまわりに同じ値である
【数９】
2009285356.tif 000011
で与えられるばらつきをもつ。この分散は画像上では画像濃度のノイズとして表現されている。本実施形態では、図３で示すように平均検出エネルギーを求めようとする画像領域内のノイズ、すなわち画像濃度の分散を計測して平均Ｘ線フォトン数を推定することで、平均検出エネルギーを算出する。すなわち、Ｎ×Ｎ画素の局所領域を設け、その領域の
【数１０】
2009285356.tif 000012
を計測する。
【００６４】
図４は、Ｎ×Ｎ画素の局所領域を説明する図である。図４（ａ），（ｂ）で示すように平均検出エネルギーを求めようとする画素の周囲にＮ×Ｎ画素の局所領域を設け、そこに与えられるＸ線エネルギーＥが一定であると仮定すると、下記（８）式により平均Ｘ線フォトン数を近似的に求めることができる。Ｎは、例えば１０〜２０の範囲に設定される。
【００６５】
【数１１】
2009285356.tif 000013
【００６６】
ここで、（８）式によって平均Ｘ線フォトン数を近似的に求めることができる理由を、以下に説明する。
【００６７】
Ｘ線エネルギーＥを一定とすると、局所領域の画像濃度分散は以下のように分解できる。
【００６８】
【数１２】
2009285356.tif 000014
【００６９】
なお、検出器によっては内部の光散乱などの影響によりボケを発生することがあり、このボケによりノイズすなわち画像濃度の分散が平滑化されていることがある。このような場合には、どの程度の平滑化を生ずるかをあらかじめ測定して平滑化の係数β(０．０〜１．０)を求めておき、下記の（１４）式のように平滑化によって変化した分の補正を行えばよい。
【００７０】
【数１３】
2009285356.tif 000015
【００７１】
以上、第３実施形態によれば、照射されるＸ線のエネルギーの違いに対する連続的な検出が困難である平均Ｘ線フォトン数を、平均画像濃度情報と画像濃度の分散情報とを用いて推定することで、平均検出エネルギーの値を簡易かつ適切に求めることが可能となる。
【００７２】
＜第４実施形態＞
第４実施形態においては、上述の第３実施形態の画像濃度の分散計測の精度を向上させるために、Ｘ線撮影画像の背景濃度を除去する。局所領域内の分散の計測精度は、局所領域内の背景濃度が不均一の場合には著しく劣化する。そこで、本実施形態では、同一の管電圧で２枚の撮影画像を連続して取得し、２枚の画像間で減算を行って差分画像を作成し、背景濃度を０にする。図５は、差分画像を示す図である。図５（ａ），（ｂ）に示す連続して得られた撮影画像（連続撮影画像）から、背景濃度を０にした差分画像（図５（ｃ））を作成する。
【００７３】
この差分画像について画像濃度の分散を測定することによって、局所領域内の背景濃度の不均一性は消去されるので、計測精度が向上する。
【００７４】
ただし、差分画像上で計測されるノイズの分散は、下式（１５）〜（１６）に示すように分散の一般的性質により２倍になる。
【００７５】
【数１４】
2009285356.tif 000016
【００７６】
したがって、ここでは、一画素あたりの平均Ｘ線フォトンの総数は上記計測で得られた画像濃度の分散を１／２倍した値とする。
【００７７】
なお、本実施形態では平均エネルギーの分布を示した画像とは別に表示される濃淡画像として、２枚の連続撮影画像の和、もしくは平均画像を用いることによって、いずれか一方の画像を採用する場合に比べてＳ／Ｎ比が向上する。
【００７８】
＜変形例＞
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
【００７９】
◎上記実施形態では、エネルギー領域を２または３に分割して平均検出エネルギーを算出したが、Ｘ線撮影時の管電圧の種類を４種類以上に増加させることも可能である。管電圧の種類を４種類以上に増加させることによって、検出されるＸ線の連続スペクトルを用いてもとめた平均検出エネルギーの値と、分割エネルギー領域および代表エネルギーの値を設定することによって求めた平均検出エネルギーの値との間の近似誤差を少なくすることができる。
【００８０】
◎また、上記実施形態では、３種の管電圧を変化させることによって、エネルギー領域を分割して平均検出エネルギーを算出したが、これに限られない。例えば、被写体とＸ線発生器の間に付加フィルタなどＸ線エネルギースペクトルの分布を変化させうる部材を取り替えながら被写体に与えるＸ線エネルギーを変化させることによって、エネルギー領域を分割して平均検出エネルギーを算出してもよい。
【００８１】
例えば、３種類の管電圧に代えて、最初の画像を厚み１ｍｍのアルミニウム板を、２番目の画像は厚み０.５ｍｍの銅板を、３番目の画像は厚み０.３ｍｍのタンタル板を被写体とＸ線発生器との間に配置してＸ線撮影を行うことによって３枚の画像を取得する。そして、得られた３枚の画像について、第１実施形態と同様の処理によって、一画素あたりの平均Ｘ線フォトン数を推定し、平均検出エネルギーを算出する。なお、この付加されたフィルタの材質と厚みについては、前述した厚みと材質に限らず、透過したＸ線のエネルギースペクトルの分布に十分な変化を生じるものであればどのような組み合わせでもよい。
【００８２】
◎また、上記実施形態では、静止画像について、説明したが、動画像である透視画像から求めても良い。透視画像を用いることによって、連続的に多数の画像を取得することが可能になる。したがって、得られた画像について、画像濃度の分散を計測すれば、平均Ｘ線フォトン数の推定精度を向上させることができる。
【００８３】
例えば、静止撮影画像の管電流時間積の値が透視画像に比べてｒ倍である場合には、静止撮影画像と同一のシステムゲインκを有するように、透視画像の濃度の分散をｒ倍すれば、同一の撮影条件における静止画像の分散の推定値を得ることができる。また、複数の透視画像について得られた分散の推定値を平均することによって、分散の推定値に含まれる誤差を低減でき、平均Ｘ線フォトン数の推定精度を向上させることが可能になる。
【００８４】
さらに、第３実施形態では、Ｎ×Ｎ画素の局所領域で画像濃度の分散を計測していたが、透視画像が多数使用できる本変形例ではサンプル数が多くなり精度が向上する。局所領域のサイズを小さくすると、精度が悪くなるが、第３実施形態においては、局所領域のサイズを小さくすることができるので、平均検出エネルギーの空間的な分解能を向上させることも可能となる。特に、十分多くの透視画像が収集され、その多数の画像間の平均によって分散の測定精度が十分に高くなる場合には、局所領域を限りなく一画素にまで縮小できるため、非常に細かい物体の平均検出エネルギーも推定可能である。
【００８５】
なお、上記実施形態においては、Ｘ線撮影画像を画像処理装置１に取り込み、画像濃度の分散を求めているが、これに限られない。例えば、画像濃度の分散の計測が画像の収集速度に比べて十分に高速で行えるハードウェアエンジンを医療用撮影装置１０に搭載することによって、Ｘ線の透視画像を画像処理装置１に取り込まなくても、画像濃度の分散をリアルタイムに計測することができる。
【００８６】
◎また、Ｘ線の透視画像についても、Ｘ線静止画像と同様に背景濃度を除去して画像濃度の分散計測の精度を向上させてもよい。例えば透視画像の番号を＃１、＃２、・・・・,＃Ｎのようにしたとき、最初に＃１−＃２，＃３−＃４、・・・＃（Ｎ−１）−＃Ｎの差分画像を形成する。そして、静止撮影画像の管電流時間積の値が、上述と同様、透視画像に比べてｒ倍である場合には、静止撮影画像と同一のシステムゲインκを有するように、透視画像濃度の分散をｒ倍する必要があり、その差分画像について計測された（Ｎ／２）個の分散の平均値を０.５ｒ倍して平均Ｘ線フォトン数の推定値として用いる。
【００８７】
◎また、上記実施形態では、一画素ごとの平均検出エネルギーを算出したが、複数の画素から構成される領域ごとの平均検出エネルギーを算出してもよい。
【００８８】
◎また、上記第１実施形態では、（５）式によって平均Ｘ線フォトン数を推定したが、平均Ｘ線フォトン数を推定する方法を用いずに一画素ごとの平均検出エネルギーを算出してもよい。例えば、αi＝ＰkV,i×Ｘiとする代表エネルギーＥiのパラメータを定義して、パラメータαiを重みづけとして代表エネルギーＥiを重みづけ平均することで、平均検出エネルギーを算出してもよい。
【００８９】
◎また、第１〜第４実施形態では、Ｘ線撮影装置を備えた医療用撮影システムを挙げて説明したが、医療用撮影装置で得られた患者の特定部位（たとえば肺）の診断画像を処理可能な画像処理装置としても良い。
【００９０】
この場合、医療用撮影装置１０から、画像情報をオンライン受信してもよく、さらに、ＤＶＤ等の可搬型の記憶媒体からの情報の読み取りや、スキャナによる読み取りによっても入力が可能である。あるいは、ネットワークで接続されたファイルサーバなどに撮影の対象である人物（撮影対象者）を撮影した画像を記憶しておき、記憶されている複数の画像データの中から該当する撮影対象者の画像データを検索して読み込むようにしてもよい。
【００９１】
◎また、画像処理装置が医療用撮影装置から独立した構成である場合だけでなく、医療用撮影装置そのものに設けたコンピュータによって画像処理装置の各手段を実現する構成でもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】医療用撮影システム５０に適用した各実施形態に共通の構成を示すブロック図である。
【図２】Ｘ線フォトン数とＸ線エネルギーとの関係を示すグラフである。
【図３】表示部６が、平均検出エネルギー画像と濃淡画像とを並べて表示する例を示す図である。
【図４】Ｎ×Ｎ画素の局所領域を説明する図である。
【図５】差分画像を示す図である。
【符号の説明】
【００９３】
１  画像処理装置
２  制御部
３  画像処理部
４  入力部
５，１３  記憶部
６  表示部
７  ＣＰＵ
１０  医療用撮影装置
１１  検出部
１２  取得部
５０  医療用撮影システム
【図１】
2009285356.tif 000017
【図２】
2009285356.tif 000018
【図４】
2009285356.tif 000019
【図５】
2009285356.tif 000020
【図３】
2009285356.tif 000021