(57)【要約】  被写体における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めることができる被写体情報取得装置及びその作動方法並びに被写体情報取得プログラムを提供する。  体厚分布算出部（３２）が、被写体の体厚分布を求める。軟部領域特定部（３３）が、放射線画像から、軟部の領域を示す軟部領域を特定する。被写体情報取得部（３４）が、体厚分布、及び軟部領域の画素値を用いて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求める。
2020158659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを備える被写体情報取得装置において、
前記プロセッサは、
軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得し、
前記被写体の体厚分布を求め、
前記放射線画像から、前記軟部の領域を示す軟部領域を特定し、
前記体厚分布、及び前記軟部領域の画素値を用いて、前記軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求める被写体情報取得装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、予め定められた前記体厚分布と前記軟部領域の画素値との特定関係から、前記筋肉の割合及び脂肪の割合を求める請求項１記載の被写体情報取得装置。
【請求項３】
前記特定関係は、前記被写体を撮影したタイミングの撮影条件によって変化する請求項２記載の被写体情報取得装置。
【請求項４】
前記プロセッサが、前記筋肉の割合の分布、及び、前記脂肪の割合の分布をディスプレイに表示する請求項１ないし３いずれか１項記載の被写体情報取得装置。
【請求項５】
前記放射線画像は、エネルギー分布がそれぞれ異なる第１及び第２の放射線画像であり、
前記軟部領域は、前記第１及び第２の放射線画像に対して、それぞれ対応する画素間の演算を行うことによって特定される請求項１ないし４いずれか１項記載の被写体情報取得装置。
【請求項６】
前記第１及び第２の放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた第１及び第２の放射線検出器によって、それぞれエネルギーを変えて検出して得られる請求項５記載の被写体情報取得装置。
【請求項７】
前記第１及び第２の放射線画像は、それぞれエネルギー分布が異なる放射線を、異なるタイミングで、前記被写体に透過させて、１つの特定放射線検出器で検出することにより得られる請求項５記載の被写体情報取得装置。
【請求項８】
前記体厚分布は、ＳＩＤ（Source Image receptor Distance）からＳＯＤ（Source Object Distance）を減算することにより求める請求項１ないし７いずれか１項記載の被写体情報取得装置。
【請求項９】
プロセッサが
軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得するステップと、
前記被写体の体厚分布を求めるステップと、
前記放射線画像から、前記軟部の領域を示す軟部領域を特定するステップと、
前記体厚分布、及び前記軟部領域の画素値を用いて、前記軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めるステップとを行う被写体情報取得装置の作動方法。
【請求項１０】
軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得するステップと、
前記被写体の体厚分布を求めるステップと、
前記放射線画像から、前記軟部の領域を示す軟部領域を特定するステップと、
前記体厚分布、及び前記軟部領域の画素値を用いて、前記軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めるステップとをコンピュータに実行させる被写体情報取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体における筋肉の割合又は脂肪の割合など被写体情報を取得する被写体情報取得装置及びその作動方法並びに被写体情報取得プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、放射線画像を用いた診断が行われている。放射線画像を用いる診断では、放射線画像に加えて、放射線画像から得られる被写体情報も合わせて用いられている。被写体情報としては、被写体に占める脂肪の割合、又は、被写体に占める筋肉の割合などが用いられる。【０００３】
例えば、脂肪の割合については、特許文献１に記載がある。特許文献１おいては、複数の放射線画像からエネルギーサブトラクション処理によって軟部画像を生成し、軟部画像及び放射線画像の取得時の撮影条件から、被写体の体厚分布を推定している。そして、体厚分布から人体に対応するモデルで近似した近似体厚分布を算出し、近似体厚分布から被写体の脂肪の割合の分布を算出している。【０００４】
また、脂肪の割合と筋肉の割合については、特許文献２に記載がある。特許文献２においては、DXA（Dual X-ray Absorptiometry）法によって、ある領域、例えば、軟部領域全体における脂肪の割合と筋肉の割合を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−１５３６０５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１９７８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、脂肪の割合及び筋肉の割合に基づいて正確な診断を行うためには、特許文献２のように、軟部領域全体の脂肪の割合と筋肉の割合ではなく、軟部領域の画素毎に脂肪と筋肉の割合を算出することが求められる。【０００７】
本発明は、被写体における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めることができる被写体情報取得装置及びその作動方法並びに被写体情報取得プログラム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】
【０００８】
本発明は、プロセッサを備える被写体情報取得装置において、プロセッサは、軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得し、被写体の体厚分布を求め、放射線画像から、軟部の領域を示す軟部領域を特定し、体厚分布、及び軟部領域の画素値を用いて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求める。【０００９】
プロセッサは、予め定められた体厚分布と軟部領域の画素値との特定関係から、筋肉の割合及び脂肪の割合を求めることが好ましい。特定関係は、被写体を撮影したタイミングの撮影条件によって変化することが好ましい。プロセッサが、筋肉の割合の分布、及び、脂肪の割合の分布をディスプレイに表示することが好ましい。【００１０】
放射線画像は、エネルギー分布がそれぞれ異なる第１及び第２の放射線画像であり、軟部領域は、第１及び第２の放射線画像に対して、それぞれ対応する画素間の演算を行うことによって特定されることが好ましい。【００１１】
第１及び第２の放射線画像は、被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた第１及び第２の放射線検出器によって、それぞれエネルギーを変えて検出して得られることが好ましい。第１及び第２の放射線画像は、それぞれエネルギー分布が異なる放射線を、異なるタイミングで、被写体に透過させて、１つの特定放射線検出器で検出することにより得られることが好ましい。体厚分布は、ＳＩＤ（Source Image receptor Distance）からＳＯＤ（Source Object Distance）を減算することにより求めることが好ましい。【００１２】
本発明の被写体情報取得装置の作動方法は、プロセッサが、軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得するステップと、被写体の体厚分布を求めるステップと、放射線画像から、軟部の領域を示す軟部領域を特定するステップと、体厚分布、及び軟部領域の画素値を用いて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めるステップとを行う。【００１３】
本発明の被写体情報取得プログラムは、軟部を含む被写体を撮影することにより得られる放射線画像を取得するステップと、被写体の体厚分布を求めるステップと、放射線画像から、軟部の領域を示す軟部領域を特定するステップと、体厚分布、及び軟部領域の画素値を用いて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めるステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、被写体における筋肉の割合及び脂肪の割合を画素毎に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】放射線画像撮影システムの概略図である。
【図２】コンピュータの機能を示すブロック図である。
【図３】軟部画像を示す画像図である。
【図４】第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２における骨部及び軟部の画素値を示す説明図である。
【図５】特定関係を示す説明図である。
【図６】筋肉の割合及び脂肪の割合を疑似カラーで表示した軟部画像を示す画像図である。
【図７】本発明の一連の流れを示すフローチャートである。
【図８】軟部領域認識処理部を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１に示すように、放射線画像撮影システムは撮影装置１０とコンピュータ１２を備え、エネルギー分布が異なる２つの放射線画像を撮影し、２つの放射線画像を用いて筋肉と脂肪の割合を取得する。撮影装置１０は、放射線源であるＸ線源１３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線を第１の放射線検出器１５及び第２の放射線検出器１６で受ける場合において、第１の放射線検出器１５及び第２の放射線検出器１６はそれぞれＸ線のエネルギーで変えて受け取る（１ショットエネルギーサブトラクション）。撮影時においては、Ｘ線源１３から近い側から順に、銅板等からなるＸ線エネルギー変換フィルタ１７、及び第２の放射線検出器１６を配置して、Ｘ線源１３を駆動させる。なお、第１及び第２の放射線検出器１５，１６とＸ線エネルギー変換フィルタ１７とは密着している。
【００１７】
これにより、第１の放射線検出器１５においては、いわゆる軟線を含む低エネルギーのＸ線による被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１が得られる。また、第２の放射線検出器１６においては、軟線が除かれた高エネルギーのＸ線による被写体Ｈの第２の放射線画像Ｇ２が得られる。第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２は、コンピュータ１２に入力される。なお、本実施形態においては、被写体Ｈの撮影時には、被写体Ｈを透過したＸ線の散乱線成分を除去する散乱線除去グリッドを使用する場合には、第１の放射線画像Ｇ１及び第２の放射線画像Ｇ２には、被写体Ｈを透過したＸ線の一次線成分が含まれる。一方、被写体Ｈの撮影時に、散乱線除去グリッドを使用しない場合には、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２にはＸ線の一次線成分及び散乱線が含まれる。
【００１８】
第１及び第２の放射線検出器１５、１６は、放射線画像の記録及び読み出しを繰り返して行うことができ、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。もしくは、第１及び第２の放射線検出器１５、１６は、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、間接型の放射線検出器を用いてもよい。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、いわゆる光読出方式を用いることが好ましい。
【００１９】
コンピュータ１２には、ディスプレイから構成される表示部１８及び入力部１９が接続されている。表示部１８は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）あるいは液晶ディスプレイ等からなり、撮影によって取得された放射線画像等を表示する。入力部１９は、キーボード、マウスあるいはタッチパネル等からなる。
【００２０】
コンピュータ１２には、被写体情報取得プログラムがインストールされている。コンピュータ１２は、操作者が直接操作するワークステーションあるいはパソコンでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。被写体情報取得プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータ１２にインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてコンピュータ１２にダウンロードされ、インストールされる。
【００２１】
図２は、コンピュータ１２に被写体情報取得プログラムをインストールすることにより実現された被写体情報取得装置の概略構成を示している。取得装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、メモリ２２、及びストレージ２３を備えている。ストレージ２３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなり、撮影装置１０の各部を駆動するためのプログラムおよび取得プログラムを含む各種情報が記憶されている。また、撮影により取得された放射線画像も記憶される。
【００２２】
メモリ２２には、各種処理をＣＰＵ２１に実行させるために、ストレージ２３に記憶されたプログラム等が一時的に記憶される。被写体情報取得プログラムは、ＣＰＵ２１に実行させる処理として、撮影装置１０に撮影を実行させて、放射線画像として、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得する画像取得処理、被写体の体厚分布を求める体厚分布取得処理、放射線画像から軟部領域を特定する軟部領域特定処理、体厚分布、及び軟部領域の画素値を用いて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を求める被写体情報取得処理、被写体情報を表示部１８に表示する表示制御処理を規定する。なお、後述する軟部領域特定用の認識処理も被写体情報取得プログラムに含まれる。
【００２３】
そして、プロセッサから構成されるＣＰＵ２１が被写体情報取得プログラムに従って処理を実行することによって、コンピュータ１２は、画像取得部３１、体厚分布取得部３２、軟部領域特定部３３、被写体情報取得部３４、及び、表示制御部３５として機能する。加えて、コンピュータ１２は、軟部領域認識処理部４０（図８参照）としても機能する。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ２１が被写体情報取得プログラムによって、各部の機能を実行するようにしているが、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサとしては、ＣＰＵ２１の他、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）を用いることができる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等により、各部の処理を実行するようにしてもよい。
【００２４】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、またはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【００２５】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
【００２６】
画像取得部３１は、第１及び第２の放射線検出器１５、１６によって検出された第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得する。本実施形態では、被写体Ｈの胸部から腹部を撮影して、胸部から腹部についての第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得する。この際、撮影線量、菅電圧、Ｘ線源１３と第１及び第２の放射線検出器１５、１６の表面との距離であるＳＩＤ（Source Image receptor Distance）、Ｘ線源１３と被検体Ｈの表面との距離であるＳＯＤ（Source Object Distance）、及び散乱線除去グリッドの有無などの撮影条件が設定される。
【００２７】
ＳＯＤとＳＩＤについては、後述するように、体厚分布の算出に用いられる。ＳＯＤについては、例えば、ＴＯＦ（Time Of Flight）カメラで取得することが好ましい。ＳＩＤについては、例えば、ポテンショメーター、超音波距離計、レーザー距離計などで取得することが好ましい。
【００２８】
撮影条件は、操作者による入力部１９からの入力により設定することが好ましい。設定された撮影条件は、ストレージ２３に保存される。なお、取得プログラムは別個のプログラムにより第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得してストレージ２３に保存するようにしてもよい。この場合、画像取得部３１は、ストレージ２３に保存された第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２の処理のためにストレージ２３から読み出す。
【００２９】
体厚分布取得部３２は、撮影条件に含まれるＳＩＤとＳＯＤに基づいて、被検体Ｈの体厚分布を算出する。体厚分布は、ＳＩＤからＳＯＤを減算することにより求めることが好ましい。また、体厚分布は、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２に対応して画素毎に算出する。なお、ＳＩＤ及びＳＯＤに基づいて体厚分布を算出することに代えて、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２の少なくともいずれかから体厚分布を算出するようにしてもよい。また、第１の放射線画像及び第２の放射線画像に対して、それぞれ対応する画素間で重み付け減算を行うことにより得られる被写体Ｈの軟部画像から、体厚分布を算出してもよい。なお、体厚分布を求める場合において、第１及び第２の放射線検出器１５，１６が、被写体Ｈが載せられる撮影台（図示しない）の中に設けられている場合には、Ｘ線源１３と、被写体Ｈが接する撮影台の表面までの距離を、ＳＩＤとして用いることが好ましい。
【００３０】
軟部領域特定部３３は、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２から、被写体Ｈの軟部領域を特定する。具体的には、軟部領域特定部３３は、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２に対して、例えば下記の式（１）に示すように、それぞれ対応する画素間での演算、例えば、重み付け減算を行うことにより、図３に示すように、各放射線画像Ｇ１、Ｇ２に含まれる被写体Ｈの軟部領域のみが抽出された軟部画像Ｇｓを生成する（エネルギーサブトラクション）。式（１）において、μは重み付け係数である。なお、軟部画像Ｇｓにおける軟部領域内の各画素の画素値が軟部画素値となる。
Ｇｓ（ｘ、ｙ）＝Ｇ１（ｘ、ｙ）−μ×Ｇ２（ｘ、ｙ）    （１）
【００３１】
例えば、図４に示すように、第１の放射線画像Ｇ１において、骨部の画素値がＢ１、軟部の画素値がＳ１であり、第２の放射線画像Ｇ２において、骨部の画素値がＢ２、軟部の画素値がＳ２である場合において、軟部画像Ｇｓを得る場合には、式（１）の重み付け係数μを第２の放射線画像Ｇ２に掛け合わせることによって、第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像とで骨部の画素値をほぼ同じにする。そして、第１の放射線画像Ｇ１から、重み付け係数を掛け合わせた第２の放射線画像Ｇ２を差し引くことにより、軟部のみが抽出された軟部画像Ｇｓが得られる。
【００３２】
なお、参照用として、第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像Ｇ２から、骨部のみを抽出した骨部画像Ｇｂを生成してもよい。この場合には、式（１）の重み付け係数μを第２の放射線画像Ｇ２に掛け合わせることによって、第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像とで軟部の画素値をほぼ同じにする。そして、第１の放射線画像Ｇ１から、重み付け係数を掛け合わせた第２の放射線画像Ｇ２を差し引くことにより、骨部のみが抽出された骨部画像Ｇｂが得られる。
【００３３】
被写体情報取得部３４は、体厚分布及び軟部領域の画素値に基づいて、被写体Ｈに関する被写体情報として、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２に含まれる軟部領域の画素毎に、軟部領域における筋肉の割合と脂肪の割合を取得する。具体的には、被写体情報取得部３４は、予め定められた体厚分布と軟部領域の画素値とに基づく特定関係から、筋肉の割合及び脂肪の割合を求める。なお、特定関係については、ＬＵＴ（Look Up Table）等によって記憶しておくことが好ましい。
【００３４】
例えば、特定関係については、体厚分布を縦軸で表し、軟部領域の画素値の逆数を示す減弱量（１／（軟部領域の画素値））を横軸で表した場合に、図５に示すような関係とすることが好ましい。図５では、体厚分布と体厚が大きくなればなるほど、脂肪の割合が、筋肉の割合よりも大きくなる。これは、体厚と脂肪は比例の関係に基づくことを利用している。また、減弱量が大きくなればなるほど、筋肉の割合が、脂肪の割合よりも大きくなる。これは、脂肪よりも筋肉のほうがＸ線の減弱量が大きいことを利用している。
【００３５】
また、特定関係については、被写体を撮影したタイミング、即ち、第１の放射線画像Ｇ１又は第２の放射線画像を取得したタイミングで得られる撮影条件によって、変化させることが好ましい。例えば、撮影条件のうち、管電圧又はＸ線の線量等を変更することによって、脂肪及び筋肉に対するＸ線の減弱量に変化が生ずる。したがって、管電圧又はＸ線の線量等の変更に合わせて、特定関係を変化させることが好ましい。なお、特定関係をＬＵＴに記憶させる場合には、撮影条件毎に特定関係を定めておくことが好ましい。
【００３６】
表示制御部３５は、被写体Ｈに関する各種情報を表示部１８に表示する。被写体情報として、筋肉の割合及び脂肪の割合を求めた場合には、軟部画像Ｇｓにおいて、筋肉の割合の分布及び脂肪の割合の分布に対応する筋肉及び脂肪の割合情報を重畳して表示することが好ましい。例えば、筋肉及び脂肪の割合情報として、筋肉及び脂肪の割合の分布に応じた疑似カラーで表示する場合には、図６に示すように、軟部画像Ｇｓにおいて、筋肉の割合が高い部分は緑色ＰＧで表し、脂肪の割合が高い部分は赤色ＰＲで表すようにしてもよい。なお、筋肉及び脂肪の割合の分布を重畳表示する画像としては、軟部画像Ｇｓの他に、骨部画像Ｇｂ、又は、軟部画像Ｇｓと骨部画像Ｇｂを合成した合成画像Ｇｃでもよい。
【００３７】
次に、本実施形態において行われる処理について、図７のフローチャートに沿って、説明する。画像取得部３１は、Ｘ線が照射された被写体Ｈを撮影することによって得られる放射線画像を取得する。放射線画像としては、エネルギー分布がそれぞれ異なる第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得することが好ましい。
【００３８】
体厚分布取得部３２は、被写体Ｈの体厚分布を取得する。体厚分布の取得方法としては、ＳＩＤ及びＳＯＤを取得した上で、ＳＩＤからＳＯＤを減算することによって、体厚分布を取得することが好ましい。次に、軟部領域特定部３３は、放射線画像から、被写体Ｈに含まれる軟部領域を特定する。放射線画像として第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得した場合には、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２に対するエネルギーサブトラクション（上記式（１））によって、軟部領域を特定することが好ましい。
【００３９】
次に、被写体情報取得部３４は、体厚分布、及び軟部領域の画素値に基づいて、軟部領域における筋肉の割合及び脂肪の割合を求める。被写体情報取得部３４では、予め定められた体厚分布と軟部領域の画素値とに基づく特定関係から、筋肉の割合及び脂肪の割合を求める。そして、表示制御部３５は、表示部１８に対して、軟部画像Ｇｓなどの画像上に、筋肉の割合及び脂肪の割合に対応する筋肉及び脂肪の割合情報を重畳して表示する。
【００４０】
なお、上記実施形態では、エネルギー分布がそれぞれ異なる第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２に対するエネルギーサブトラクションによって、軟部領域を特定しているが、その他の方法で軟部領域を特定してもよい。例えば、図８に示すように、特定のエネルギーを有する１つの放射線画像に対して、軟部領域特定用の認識処理を軟部領域認識処理部４０で行うことによって、軟部領域を特定してもよい（軟部領域に関する情報（軟部領域情報）の出力）。この場合、軟部領域認識処理部４０は、軟部領域特定用の学習データで学習されていることが好ましい。軟部領域特定用の学習データとしては、例えば、軟部領域がハッチング等で特定された放射線画像を用いることが好ましい。なお、骨部領域を特定する場合においても、同様にして、骨部領域特定用の認識処理を行うことが好ましい。
【００４１】
また、１つの放射線画像に対して、軟部領域特定用のフィルタリング処理を行うことによって、軟部領域を特定してもよい。例えば、軟部領域に特有の特定の空間周波数が有る場合には、特定の空間周波数の範囲を抽出する周波数フィルタリング処理によって、軟部領域を特定することが好ましい。もしくは、軟部領域は低周波の領域が多く、軟部領域を抽出する周波数フィルタリング処理で軟部領域を特定することが難しい場合には、軟部領域よりも高周波の骨部領域を抽出するための周波数フィルタリング処理を放射線画像に対して行い、その上で、元の放射線画像から周波数フィルタリング処理済みの放射線画像をサブトラクションすることによって、軟部領域を特定してもよい。
【００４２】
なお、上記実施形態では、１ショットエネルギーサブトラクションによって第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得しているが、それぞれエネルギー分布が異なる放射線を、異なるタイミングで、前記被写体に透過させて、１つの特定放射線検出器で検出する２ショット法により、第１及び第２の放射線画像Ｇ１、Ｇ２を取得してもよい。２ショット法の場合には、第１の放射線画像Ｇ１を取得した際の撮影条件、又は、第２の放射線画像Ｇ２を取得した際の撮影条件のいずれを用いてもよい。また、２ショット法の場合、被写体Ｈの体動により、第１の放射線画像Ｇ１及び第２の放射線画像Ｇ２に含まれる被写体Ｈの位置がずれる可能性がある。そのため、第１の放射線画像Ｇ１及び第２の放射線画像Ｇ２において、被写体の位置合わせを行うことが好ましい。
【００４３】
例えば、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２のそれぞれについての、周波数帯域が異なる構造物を表す複数の第１の帯域画像および複数の第２の帯域画像を生成し、対応する周波数帯域の第１の帯域画像および第２の帯域画像における、互いに対応する位置の位置ずれ量を取得し、位置ずれ量に基づいて第１の放射線画像Ｇ１と第２の放射線画像Ｇ２との位置合わせを行う。
【符号の説明】
【００４４】
１０  撮影装置
１２  コンピュータ
１３  Ｘ線源
１５  第１の放射線検出器
１６  第２の放射線検出器
１７  Ｘ線エネルギー変換フィルタ
１８  表示部
１９  入力部
２１  ＣＰＵ
２２  メモリ
２３  ストレージ
３１  画像取得部
３２  体厚分布取得部
３３  軟部領域特定部
３４  被写体情報取得部
３５  表示制御部
４０  軟部領域認識処理部
Ｈ  被写体
Ｇ１  第１の放射線画像
Ｇ２  第２の放射線画像
Ｇｓ  軟部画像
【図１】
2020158659.tif 000003
【図２】
2020158659.tif 000004
【図３】
2020158659.tif 000005
【図４】
2020158659.tif 000006
【図５】
2020158659.tif 000007
【図６】
2020158659.tif 000008
【図７】
2020158659.tif 000009
【図８】
2020158659.tif 000010
【国際調査報告】
2020158659.tif 000011
2020158659.tif 000012
2020158659.tif 000013
2020158659.tif 000014