JP6653629B2 - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、放射線画像に含まれる散乱線成分を除去する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。

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。

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または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。

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１参照）。特許文献１の手法は、放射線画像の撮影時に散乱線を除去するために使用が想定されるグリッドの特性を取得し、この特性に基づいて放射線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用いて散乱線除去処理を行うものである。また、被写体の体厚分布を推定し、推定した体厚分布を用いて散乱線成分を推定して、散乱線除去処理を行う手法も提案されている（特許文献２参照）。

特開２０１４−２０７９５８号公報 特開２０１５−４３９５９号公報

ところで、上記特許文献１，２に記載された手法においては、散乱線成分を精度よく推定することが重要である。しかしながら、実際の撮影においては、被写体と放射線検出器との間に空気層（エアギャップ）が存在する場合がある。被写体と放射線検出器との間にエアギャップが存在すると、グレーデル効果により、放射線検出器に到達すべき放射線の経路から散乱線が外方へ抜けてしまい、放射線検出器に到達する散乱線量が少なくなる。このように放射線検出器に到達する散乱線量が少なくなる状況においては、上記特許文献１，２に記載された手法により推定された散乱線量は、実際に放射線検出器に到達する散乱線量よりも多くなる。このため、エアギャップが存在する状況において、特許文献１，２に記載された手法により散乱線除去処理を行うと、散乱線成分が放射線画像から過剰に除去されてしまい、コントラストが強調されすぎた放射線画像となってしまう。

ここで、特許文献１にはエアギャップを考慮して散乱線除去処理を行う旨、記載されている。しかしながら、具体的にどのようにしてエアギャップを考慮するかについては、特許文献１には記載がなく、より具体的なエアギャップを考慮した散乱線除去処理が望まれている。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、被写体と放射線検出器との間のエアギャップを考慮して、放射線画像から精度よく散乱線成分を除去できるようにすることを目的とする。

本発明による放射線画像処理装置は、被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより取得された放射線画像に対して、被写体を透過した放射線に含まれる散乱線を除去する処理を行う放射線画像処理装置において、
放射線画像の取得時の撮影条件を取得する撮影条件取得手段と、
被写体と放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、
少なくとも撮影条件に基づいて、放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得する散乱線情報取得手段と、
距離情報に基づいて、散乱線成分情報を補正する補正手段と、
補正された散乱線成分情報に基づいて、放射線画像の散乱線除去処理を行う散乱線除去手段とを備えたことを特徴とするものである。

「被写体と放射線検出器との間の距離」とは、被写体における撮影の対象となる撮影部位と放射線検出器とが離れており、撮影部位と放射線検出器との間にエアギャップが存在する場合における距離を意味する。詳細には、「被写体と放射線検出器との間の距離」としては、撮影部位における最も放射線検出器に近い部分と放射線検出器との間の距離としてもよい。なお、撮影部位と放射線検出器とが密着している場合には、被写体と放射線検出器との間の距離は０となる。

「少なくとも撮影条件に基づいて」とは、撮影条件に基づくもののみならず、撮影条件に加えて、他の情報に基づいてもよいことを意味する。他の情報としては、例えば被写体の種類を表す被写体情報、および使用が想定されるグリッドの種類を表すグリッド情報の少なくとも１つを用いることができる。

なお、本発明による放射線画像処理装置においては、撮影条件は、放射線を被写体に照射する放射線源と放射線検出器との間の距離、放射線の線質および放射線の線量の少なくとも１つを含むものであってもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、補正手段は、被写体の体厚および距離情報に応じた、放射線検出器に到達する散乱線量の割合を取得し、割合に基づいて散乱線成分情報を補正するものであってもよい。

ここで、被写体と放射線検出器との距離が大きくなるほど、グレーデル効果により放射線検出器に到達する散乱線量が少なくなる。「散乱線量の割合」とは、被写体と放射線検出器との距離が０の場合を１とした場合における、放射線検出器５に到達する散乱線量の割合である。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、距離情報取得手段は、距離計測用のセンサを備え、センサを用いて距離情報を取得するものであってもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、距離情報取得手段は、被写体の撮影部位および撮影方向に応じて、距離情報を取得するものであってもよい。

また、本発明による放射線画像処理装置においては、距離情報取得手段は、各種撮影部位および各種撮影方向と距離情報との関係を規定したテーブルを参照して、距離情報を取得するものであってもよい。

本発明による放射線画像処理方法は、被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより取得された放射線画像に対して、被写体を透過した放射線に含まれる散乱線を除去する処理を行う放射線画像処理方法において、
放射線画像の取得時の撮影条件を取得し、
被写体と放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得し、
少なくとも撮影条件に基づいて、放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得し、
距離情報に基づいて、散乱線成分情報を補正し、
補正された散乱線成分情報に基づいて、放射線画像の散乱線除去処理を行うことを特徴とするものである。

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。

本発明によれば、被写体と放射線検出器との間の距離を表す距離情報が取得され、距離情報に応じて、少なくとも撮影条件に基づいて取得された散乱線成分情報が補正され、補正された散乱線成分情報に基づいて放射線画像の散乱線除去処理が行われる。ここで、散乱線成分情報は被写体と放射線検出器との間の距離を表す距離情報に応じて取得されているため、エアギャップを考慮した散乱線除去処理が行われることとなる。したがって、本発明によれば、被写体と放射線検出器との間のエアギャップを考慮して、精度よく散乱線除去処理を行うことができる。

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 第１の実施形態における放射線画像撮影装置の概略構成を示すブロック図 距離情報を取得するためのセンサを備えた放射線検出器の構成を示す図 距離情報を取得するためのセンサを備えた放射線検出器の他の構成を示す図 距離計測用のセンサを用いた距離の計測を説明するための図 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 被写体の体厚に応じた距離情報と散乱線量の割合との関係を示す図 各種撮影部位および撮影方向に対する被写体と放射線検出器との間の距離の関係を規定したテーブルを示す図 第２の実施形態における放射線画像撮影装置の概略構成を示すブロック図 体厚推定部の構成を示す概略ブロック図 体厚推定処理のフローチャート 体厚分布の対応付けテーブルの例を示す図 推定画像の生成方法の例を説明するための図 推定画像の生成方法の他の例を説明するための図

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撮影システムは、被写体の放射線画像に対して、散乱線除去処理を含む各種画像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コンピュータ２とを備える。

撮影装置１は被写体ＭにＸ線を照射する放射線源である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。

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、読取り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。

コンピュータ２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、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２に示すように本発明の放射線画像処理装置の、制御部２１、撮影条件取得部２２、特性取得部２３、距離情報取得部２４、散乱線情報取得部２５、補正部２６、散乱線除去部２７および記憶部２８が構成されている。

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２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。

撮影条件取得部２２は、放射線画像の取得時の撮影条件を取得する。撮影条件としては、Ｘ線源３と放射線検出器５との間の距離（ＳＩＤ(Source-to-Image Distance)）、Ｘ線の線質およびＸ線の線量の少なくとも１つを含むが、さらに、Ｘ線源３のターゲットおよびフィルタの材質、並びに放射線検出器５の種類等を含んでもよい。

Ｘ線の線質は、Ｘ線源３の管電圧（ｋＶ）および総ろ過量（ｍｍＡｌ ｅｑ．（アルミニウム等量））により定義されるため、撮影条件取得部２２は、管電圧および総ろ過量を取得する。また、銅等からなる付加フィルタを使用した場合、Ｘ線の低エネルギー成分が吸収されて高エネルギー成分が多くなる。このため、付加フィルタを使用した場合はその種類の情報も取得する。

また、Ｘ線の線量は、Ｘ線源３の管電流（ｍＡ）と照射時間（ｓ）との積（ｍＡｓ）により定義されるため、撮影条件取得部２２は、管電流および照射時間を取得する。また、銅等からなる付加フィルタを使用した場合、Ｘ線の低エネルギー成分が吸収されるため、線量が少なくなる。このため、付加フィルタを使用した場合はその種類の情報も取得する。

なお、撮影条件取得部２２は、例えば入力部７からの入力により撮影条件を取得する。また、撮影条件取得部２２は、撮影条件の他、後述する照射野情報および被写体情報を取得するものであってもよい。

また、撮影条件は、操作者による入力部７への直接の入力を受け付けることにより取得すればよいが、各種撮影条件のリストを表示部６に表示し、リストからの撮影条件の少なくとも１つの選択を受け付けることにより、撮影条件の入力を受け付けるようにしてもよい。また、撮影条件については、Ｘ線源３から取得するようにしてもよい。また、撮影条件は、放射線画像撮影システムが設置される施設に応じて決まっていることが多い。このため、施設に応じた撮影条件を記憶部２８に記憶しておいて、記憶部２８から撮影条件を取得するようにしてもよい。

本実施形態においては、放射線画像処理装置は、グリッドを使用することなく撮影を行うことにより取得された放射線画像に対して、実際にグリッドを使用して撮影を行った場合と同様の散乱線を除去する効果を付与するように、放射線画像に対して画像処理を施すものである。本実施形態においては、例えば上記特許文献１，２に記載されたように、仮想グリッド特性に基づいて散乱線除去処理を行う。このため、特性取得部２３は、操作者による入力部７からの入力により仮想グリッド特性を取得する。本実施形態においては、仮想グリッド特性は、仮想グリッドについての散乱線透過率Ｔｓ、および被写体Ｍを透過して直接放射線検出器５に照射される一次線の透過率（一次線透過率）Ｔｐとする。なお、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐは０〜１の間の値をとる。

特性取得部２３は、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐの値の入力を直接受け付けることにより仮想グリッド特性を取得してもよいが、本実施形態においては、グリッドの種類を表すグリッド情報、被写体についての情報（被写体情報）、および放射線画像の取得時の撮影条件の少なくとも１つの指定を受け付けることにより、仮想グリッド特性、すなわち散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐを取得する。

ここで、グリッド情報とは、グリッド比、グリッド密度、収束型か平行型か、収束型の場合の集束距離、およびインタースペース素材（アルミニウム、ファイバー、およびベークライト等）等の、グリッドの種類を特定する情報の少なくとも１つを含む。散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐはグリッドの種類に応じて異なるものとなる。このため、グリッド情報に関して、各種グリッド情報の少なくとも１つと仮想グリッド特性とを対応付けたテーブルが記憶部２８に記憶されている。

被写体情報は、胸部、腹部および頭部（頭蓋および頸椎）等の被写体の種類を含む。ここで、放射線画像の撮影時には、一般的に撮影部位に応じて使用するグリッドの種類が決められており、グリッドの種類に応じて散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐが異なるものとなる。このため、被写体情報に関して、各種被写体情報と仮想グリッド特性とを対応付けたテーブルが記憶部２８に記憶されている。

撮影条件は、上記撮影条件取得部２２が取得したものである。ここで、放射線画像の撮影時には、一般的に撮影条件に応じて使用するグリッドの種類が決められており、グリッドの種類に応じて散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐが異なるものとなる。このため、撮影条件に関して、各種撮影条件と仮想グリッド特性とを対応付けたテーブルが記憶部２８に記憶されている。

特性取得部２３は、記憶部２８に記憶されたテーブルを参照して、グリッド情報、被写体情報および撮影条件の少なくとも１つに基づいて、仮想グリッド特性を取得する。なお、撮影条件は撮影条件取得部２２が取得したものを用いればよい。また、グリッド情報および被写体情報は、操作者による入力部７への直接の入力を受け付けることにより取得すればよいが、各種グリッド情報および各種被写体情報のリストを表示部６に表示し、リストからのグリッド情報および被写体情報の少なくとも１つの選択を受け付けることにより、グリッド情報および被写体情報を取得してもよい。

また、本実施形態においては，散乱線除去処理は、後述するように放射線画像を周波数分解することにより行われる。本実施形態においては、仮想グリッド特性は、周波数分解による得られる放射線画像の複数の周波数帯域のそれぞれについて取得される。このため、上記テーブルにおける仮想グリッド特性は、複数の周波数帯域のそれぞれに対応付けられたものとなっている。

また、グリッド情報、被写体情報および撮影条件のすべてと仮想グリッド特性とを対応付けたテーブルを記憶部２８に記憶しておき、グリッド情報、被写体情報および撮影条件のすべてに基づいて仮想グリッド特性を取得するようにしてもよい。この場合、テーブルは、各種グリッド情報、各種被写体情報および各種撮影条件と、仮想グリッド特性とを対応付けた少なくとも４次元のテーブルとなる。

なお、グリッドを使用することによって増加する照射線量の増加率である露出倍数、グリッドを使用した場合と使用しない場合とのコントラストの比率であるコントラスト改善係数、および一次線透過率の散乱線透過率に対する比率である選択度は、グリッドの特性を表す特性値であり、これらの特性値から散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐを算出することができる。このため、特性取得部２３において、露出倍数、コントラスト改善係数および選択度の少なくとも１つの指定を受け付けることにより、仮想グリッド特性、すなわち散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐを算出して取得するようにしてもよい。

距離情報取得部２４は、被写体Ｍと放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得する。具体的には、被写体Ｍにおける撮影の対象となる撮影部位と放射線検出器５とが離れており、撮影部位と放射線検出器５との間にエアギャップが存在する場合における距離を表す距離情報を取得する。

図３は距離情報を取得するためのセンサを備えた放射線検出器の構成を示す図である。図３に示すように、距離計測用のセンサ３０，３１が放射線検出器５の筐体内における対向する２辺の近傍に収容されている。なお、図４に示すように、放射線検出器５の対向する２辺に対して脱着自在なセンサ３２，３３を設けるようにしてもよい。距離計測用のセンサとしては、超音波を用いた超音波センサまたはレーザ光を用いた光センサ等を用いることができる。

図５は距離計測用のセンサを用いた距離の計測を説明するための図である。なお、図５においては、図３に示す放射線検出器５の筐体に収容されたセンサ３０，３１を用いている。撮影時においては、被写体Ｍの撮影部位は、放射線検出器５の中央付近に配置される。このため、まずセンサ３０，３１により、センサ３０，３１と被写体Ｍの中央部分との距離Ｄ１，Ｄ２を計測する。なお、センサ３０，３１により、センサ３０，３１の計測方向θ１，θ２も取得する。距離情報取得部２４は、取得された距離Ｄ１，Ｄ２および計測方向θ１，θ２から、被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離を表す距離情報を算出する。すなわち、距離Ｄ１および計測方向θ１から第１の距離情報ｄ１をｄ１＝Ｄ１×ｓｉｎθ１により算出し、距離Ｄ２および計測方向θ２から第２の距離情報ｄ２をｄ２＝Ｄ２×ｓｉｎθ２により算出する。そして、第１および第２の距離情報ｄ１，ｄ２の平均値を距離情報ｄｍとして取得する。なお、距離Ｄ１および計測方向θ１のみを取得して、第１の距離情報ｄ１のみを算出してもよく、距離Ｄ２および計測方向θ２のみを取得して、第２の距離情報ｄ２のみを算出してもよい。

また、本実施形態においては、仮想グリッド特性のみならず、散乱線成分情報にも基づいて散乱線除去処理を行う。このため、散乱線情報取得部２５は、少なくとも撮影条件に基づいて散乱線成分情報を取得する。

補正部２６は、距離情報ｄｍに基づいて散乱線成分情報を補正する。

散乱線除去部２７は、補正された散乱線成分情報に基づいて、放射線画像の散乱線除去処理を行う。

記憶部２８は、コンピュータ２が行う散乱線除去処理に必要な各種情報を記憶する。

表示部６は、ＣＲＴあるいは液晶ディスプレイ等からなり、撮影により取得された放射線画像および散乱線除去処理に必要な各種入力の補助を行う。入力部７は、キーボード、マウスあるいはタッチパネル等からなる。

なお、制御部２１、撮影条件取得部２２、特性取得部２３、距離情報取得部２４、散乱線情報取得部２５、補正部２６および散乱線除去部２７が行う処理は、記憶部２８に記憶されたコンピュータプログラムにより中央処理装置が行う。なお、各部のそれぞれの処理を行う複数の処理装置または処理回路をコンピュータ２に設けるようにしてもよい。

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６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の撮影が行われてコンピュータ２の制御部２１が放射線画像を取得する（ステップＳＴ１）。また、撮影条件取得部２２が撮影条件を取得し（ステップＳＴ２）、特性取得部２３が仮想グリッド特性を取得し（ステップＳＴ３）、距離情報取得部２４が被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離を表す距離情報ｄｍを取得する（ステップＳＴ４）。なお、ステップＳＴ２〜ＳＴ４の処理は任意の順序で行ってもよく、ステップＳＴ１より先に行ってもよく、ステップＳＴ１と並列に行ってもよい。

次いで、散乱線情報取得部２５が、放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得する（ステップＳＴ５）。具体的には、散乱線情報取得部２５は、放射線画像を解析することにより、放射線画像における散乱線の分布である散乱線含有率分布を散乱線成分情報として取得する。放射線画像の解析は、放射線画像の撮影時における照射野情報、被写体情報および撮影条件に基づいて行う。

照射野情報とは、照射野絞りを用いて撮影を行った場合における、放射線画像に含まれる照射野の位置および大きさに関する照射野分布を表す情報である。被写体情報とは、例えば、頸椎、頭部、胸部および腹部等の被写体Ｍの撮影部位、並びに被写体Ｍの放射線画像上での位置、被写体Ｍの組成の分布、被写体Ｍの大きさおよび被写体Ｍの厚さ等に関する情報である。撮影条件は、上述した撮影条件取得部２２が取得したものである。これらの照射野情報、被写体情報および撮影条件は、放射線画像に含まれる散乱線の分布を決める要因となっている。例えば、散乱線の大小は照射野の大きさにより左右され、被写体の厚さが大きいほど散乱線は多くなる。したがって、これらの情報を用いることにより、より正確に散乱線含有率分布を取得することができる。

散乱線情報取得部２５は、撮影により取得した放射線画像内の被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）から、下記の式（１）、（２）にしたがって一次線成分および散乱線成分を算出し、算出した一次線成分および散乱線成分から式（３）に基づいて、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を散乱線成分情報として算出する。なお、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）は０〜１の間の値をとる。また、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。

Ip(x,y) = Io(x,y)×exp(-μ×T(x,y)) …（１）
Is(x,y) = Io(x,y)＊Sσ(T(x,y)) …（２）
S(x,y) = Is(x,y)/(Is(x,y)+Ip(x,y)) …（３）
ここで、（ｘ，ｙ）は放射線画像の画素位置の座標、Ｉｐ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における一次線成分、Ｉｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における散乱線成分、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（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））は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた散乱の特性を表す畳みこみカーネルである。式（１）は公知の指数減弱則に基づく式であり、式（２）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。

また、被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）は、放射線画像における輝度分布が被写体の厚さの分布と略一致するものと仮定し、放射線画像の画素値を線減弱係数値により厚さに変換することにより算出すればよい。これに代えて、センサ等を用いて被写体の厚さを計測してもよく、立方体あるいは楕円柱等のモデルで近似してもよい。

ここで、式（２）における＊は畳みこ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、撮影時の照射線量、管電圧、撮影距離、および放射線検出器の特性等によっても変化する。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（２）におけるSσ（Ｔ（ｘ，ｙ）））の畳みこ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。

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））を求めるようにしてもよい。なお、Sσ（Ｔ（ｘ，ｙ））をＴ（ｘ，ｙ）にて近似するようにしてもよい。

補正部２６は、距離情報ｄｍに基づいて、散乱線成分情報を補正する（ステップＳＴ６）。具体的には、上記式（３）により算出したＳ（ｘ，ｙ）を距離情報ｄｍに基づいて補正する。図７は被写体Ｍの体厚に応じた距離情報と散乱線量の割合との関係を示す図である。図７において、横軸は被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離、縦軸は散乱線量の割合を示す。散乱線量の割合とは、被写体Ｍと放射線検出器５との距離が０の場合を１とした場合における、放射線検出器５に到達する散乱線量の割合である。図７に示すように、距離情報ｄｍにより表される距離が大きいほど散乱線の低下率が大きくなって、放射線検出器５に到達する散乱線量の割合が小さくなる。また、被写体厚が大きいほど散乱線の低下率が大きくなって、散乱線量の割合が小さくなる。また、距離が大きくなるほど散乱線の低下率の変化が小さくなって散乱線量の割合の低下の程度が小さくなり、距離が約４０ｃｍを超えると、散乱線量の割合は略一定となる。本実施形態においては、図７に示す関係がテーブルとして記憶部２８に記憶されている。補正部２６は、図７に示す関係を表すテーブルを参照して、距離情報ｄｍおよび被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）から散乱線量の割合Ｃを取得し、割合ＣをＳ（ｘ，ｙ）に乗算することにより、補正された散乱線成分情報、すなわち補正された散乱線含有率分布Ｓｈ（ｘ，ｙ）を下記の式（４）により取得する。ここで、図７に示す関係においては、体厚が１０ｃｍ、２０ｃｍおよび３０ｃｍの場合の被写体Ｍの体厚に応じた距離情報ｄｍと散乱線量の割合との３つの関係が示されている。このため、これらの体厚の中間の体厚については、３つの関係から求めた割合を線形補間することにより割合Ｃを算出すればよい。

Ｓｈ（ｘ，ｙ）＝Ｃ×Ｓ（ｘ，ｙ） （４）
なお、割合Ｃは体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）に基づいて各画素位置（ｘ，ｙ）毎に取得してもよく、体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）の画像全体についての平均値を算出し、平均値に基づいて１つの割合Ｃのみを取得してもよい。

次いで、散乱線除去部２７が、補正された散乱線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（ステップＳＴ７）。このため、散乱線除去部２７は、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。

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、並びに補正された散乱線含有率分布Ｓｈ（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（５）により算出する。

R(x,y) = Sh(x,y)×Ts + (1-Sh(x,y))×Tp …（５）
散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐ、並びに補正された散乱線含有率分布Ｓｈ（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）を複数の周波数帯域のそれぞれについて算出する。

なお、以降の説明において、放射線画像の画素値をＩ（ｘ，ｙ）、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。補正された散乱線含有率分布Ｓｈ（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。

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）の画素値を変換し、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（６）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、その周波数成分の画素位置（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。

I’(x,y)=Σr{I(x,y,r)×R(x,y,r)}
=Σr{I(x,y,r)×(Sh(x,y)×Ts(r)+(1-Sh(x,y))×Tp(r))} …（６）
ここで、本実施形態においては、放射線画像を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（７）に示す値となる。なお、式（７）では右側ほど低周波数帯域の値を表すものとする。

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} …（７）
式（７）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。

式（５）、（７）に基づいて算出した変換係数は、放射線画像における散乱線の含有率が高い領域ほど値が小さくなる。したがって、このように算出した変換係数を用いて式（６）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、および被写体Ｍと放射線検出器５との距離であるエアギャップに応じて散乱線成分が除去されたものとなる。

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（８）により、散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を用いて、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ，ｒ）と一次線成分Ｉｐ（ｘ，ｙ，ｒ）とに分解する。

Is(x,y,r)= Sh(x,y)×I(x,y,r)
Ip(x,y,r)=(1-Sh(x,y))×I(x,y,r) …（８）
さらに散乱線除去部２７は、下記の式（９）により、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｐ（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、変換された散乱線成分Ｉｓ′（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｐ′（ｘ，ｙ，ｒ）を算出する。

Is′(x,y,r)=Is(x,y,r)×Ts(r)=Sh(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)
Ip′(x,y,r)=Ip(x,y,r)×Tp(r)=(1-Sh(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r) …（９）
そして下記の式（１０）により、Ｉｓ′（ｘ，ｙ，ｒ）および一次線成分Ｉｐ′（ｘ，ｙ，ｒ）を周波数合成して、処理済みの放射線画像Ｉ′（ｘ，ｙ）を算出する。

I′(x,y)=Σr{Is′(x,y,r)+Ip′(x,y,r)}
=Σr{Sh(x,y)×I(x,y,r)×Ts(r)+(1-Sh(x,y))×I(x,y,r)×Tp(r)}
=Σr{I(x,y,r)×(Sh(x,y)×Ts(r)+(1-Sh(x,y))×Tp(r))} …（１０）
このように、第１の実施形態においては、被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離を表す距離情報ｄｍに応じて、散乱線成分情報、すなわち散乱線透過率分布を補正し、補正された散乱線成分情報に基づいて放射線画像の散乱線除去処理を行うようにしたものである。ここで、散乱線成分情報は被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離を表す距離情報に応じて取得されているため、エアギャップを考慮した散乱線除去処理が行われることとなる。したがって、本実施形態によれば、被写体Ｍと放射線検出器５との間のエアギャップを考慮して、精度よく散乱線除去処理を行うことができる。

なお、上記第１の実施形態においては、距離情報取得部２４において距離計測用のセンサを用いて距離情報を取得している。しかしながら、各種撮影部位および撮影方向に対する被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離の関係を規定したテーブルを記憶部２８に記憶しておき、入力部７から撮影部位および撮影方向の入力を受け付け、このテーブルを参照して距離情報を取得してもよい。図８は各種撮影部位および撮影方向に対する被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離の関係を規定したテーブルを示す図である。なお、図８において、被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離は、単に「距離」と示している。図８に示すようにテーブルＴ１は、各種撮影部位および撮影方向に対する被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離の関係を規定されている。なお、テーブルＴ１においては、各種撮影部位および撮影方向に対する平均体厚および散乱線量の割合も規定されている。ここで、被写体Ｍが成人と子供とでは、距離および平均体厚が異なるため、記憶部２８には、成人用にテーブルＴ１に加えて子供用のテーブルＴ２も記憶される。

このようなテーブルＴ１，Ｔ２を記憶部２８に記憶し、入力部７から撮影部位および撮影方向の入力を受け付けることにより、距離情報取得部２４は、被写体Ｍと放射線検出器５との間の距離を取得できる。例えば、撮影部位が、成人の被写体Ｍの横向きの頸椎である場合、距離は１５ｃｍとなる。これにより、距離計測用のセンサが不要となるため、放射線画像処理装置の構成を簡易かつ安価なものとすることができる。また、テーブルＴ１，Ｔ２に含まれる平均体厚を被写体厚の分布Ｔ（ｘ，ｙ）として用いることもできる。また、テーブルＴ１，Ｔ２から散乱線量の割合Ｃを取得することもできる。

なお、テーブルＴ１，Ｔ２において散乱線量の割合を含まないものとしてもよい。この場合、テーブルＴ１，Ｔ２を参照して距離、すなわち距離情報ｄｍを取得し、さらに図７に示す関係を規定したテーブルを参照して、距離情報ｄｍに基づいて散乱線量の割合Ｃを取得すればよい。

また、上記第１の実施形態において、特許文献２に記載された手法を用いて被写体Ｍの体厚分布を推定し、推定した体厚分布を用いて散乱線成分情報を取得してもよい。以下、体厚分布の推定について、本発明の第２の実施形態として説明する。図９は第２の実施形態による放射線画像撮影装置の概略構成を示すブロック図である。図９に示すように、第２の実施形態においては、放射線画像を解析して、被写体Ｍの体厚分布を推定する体厚推定部２９を備えた点が第１の実施形態と異なる。

図１０は体厚推定部の構成を示す概略ブロック図である。図１０に示すように、体厚推定部２９は、仮想モデル取得部４１、推定画像生成部４２、修正部４３および体厚分布決定部４４を備える。

仮想モデル取得部４１は、初期体厚分布Ｔ０（所定の体厚分布）を有する被写体Ｍの仮想モデルＫを取得する。

推定画像生成部４２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Ｉｇｐ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Ｉｇｓ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。

修正部４３は、推定画像Ｉｍと放射線画像とに基づいて、推定画像Ｉｍと放射線画像の違いが小さくなるように仮想モデルＫの初期体厚分布Ｔ０を修正する。

体厚分布決定部４４は、修正された体厚分布Ｔｎ−１（ｎは自然数）を放射線画像の体厚分布Ｔｋに決定する。

また、第２の実施形態においては、記憶部２８には、初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｍの仮想モデルＫが記憶される。

図１１は体厚推定処理のフローチャートである。体厚推定部２９の仮想モデル取得部４１は、記憶部２８から、初期体厚分布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、初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）に従った体厚がｘｙ平面上の各位置に対応付けられた被写体Ｍ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（骨および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は、比較用被写体の骨および臓器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。

また、仮想モデルＫの初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）は任意の分布とされてよいが、本実施形態においては、仮想モデル取得部４１によって初期体厚分布Ｔ０が生成されて取得される。仮想モデル取得部４１は、被写体Ｍの撮影線量、管電圧およびＳＩＤ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。なお、撮影条件は、撮影条件取得部２２が取得した撮影条件である。図１２に画素値と体厚とを対応付けたテーブルの例を示す。そして、仮想モデル取得部４１は、図１２に示すテーブルに基づいて、被写体Ｍの放射線画像の各画素の画素値に対応する体厚を特定することにより、放射線画像の体厚分布を取得する。そして、仮想モデル取得部４１は、放射線画像の体厚分布を仮想モデルＫの初期体厚分布Ｔ０（所定の体厚分布）として取得する。なお、初期体厚分布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予め設定されていてもよい。以上の処理は下記の式（１１）により表される。なお、Ｉ（ｘ，ｙ）は、放射線画像における各画素の画素値、Ｔ０（ｘ，ｙ）は各画素位置における初期体厚分布を示す。

次いで推定画像生成部４２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Ｉｇｐ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Ｉｇｓとを合成した推定画像Ｉｍを生成する（ステップＳＴ１２）。図１３および図１４は、推定画像Ｉｍの生成方法を説明するための図である。

図１３に示すように、推定画像生成部４２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Ｉｇｐを下記式（１２）に従って生成し、生成した推定一次線画像Ｉｇｐを用いて、式（１３）に従って推定散乱線画像Ｉｇｓを生成する。そして、推定画像生成部４２は、式（１４）に示すように推定一次線画像Ｉｇｐと推定散乱線画像Ｉｇｓとを合成することにより、推定画像Ｉｍを生成する（ステップＳＴ１２）。なお、推定一次線画像Ｉｇｐと推定散乱線画像Ｉｇｓとを１回目に作成する際には、推定式（１２）、式（１３）において初期体厚分布Ｔ０（ｘ，ｙ）が用いられる（式（１２）、（１３）においてｎ＝１である）。

ここで、（ｘ，ｙ）は放射線画像の画素位置の座標、Ｉｇｐ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定一次線画像、Ｉｇｓ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における推定散乱線画像、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における線量、Ｉｍ（ｘ，ｙ）は画素位置（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’)は画素位置（ｘ，ｙ）における被写体厚に応じた点拡散関数(Point Spread Function)を表す畳みこみカーネルである。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。

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Ｉｇｐと推定散乱線画像Ｉｇｓ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１４に示すように、式（１２）〜（１４）に替えて下記式（１５）を用いて、一次線成分と散乱線成分とを合わせたカーネルを畳みこ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、一次線成分と散乱線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。

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。

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。

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、体厚分布決定部４４は、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（１６）および式（１７）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（１７）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。

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（１８）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。

体厚分布決定部４４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、初期体厚分布Ｔ０）を修正する修正処理を行う（ステップＳＴ１４）。

体厚分布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分布Ｔｎ−１の各位置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、仮想モデルＫの一画素以上の部分領域毎に、仮想モデルＫの体厚分布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。

具体的には、本実施形態は、最急降下法を用いて体厚分布Ｔｎ−１の体厚の修正値を求めるものとする。下記式（１９）、（２０）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、１つの特定の座標の体厚を、その特定の座標の体厚の修正値として決定する。また、他の画素についても同様に、それぞれ体厚の修正値を求めることにより、各画素の体厚分布を修正し、修正した体厚分布Ｔｎを取得する。

ただし、式（１９）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（２０）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（２１）によって算出して、式（２０）のＫｐ＋ｓの値とすることができる。なお、式（１１）〜（２１）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。

修正された体厚分布Ｔｎを取得すると、体厚分布決定部４４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４１は修正された体厚分布Ｔｎを取得する（ステップＳＴ１１）。そして、取得された体厚分布Ｔｎに対して、推定画像生成部４２および体厚分布決定部４４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、体厚分布Ｔｎの修正処理（ステップＳＴ１４）と、修正された体厚分布Ｔｎを有する仮想モデルＫの取得処理（ステップＳＴ１１）と、体厚分布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。

一方、体厚分布決定部４４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に用いられた体厚分布Ｔｎを放射線画像の体厚分布Ｔｋとして決定して体厚推定処理を終了する（ステップＳＴ１５）。

なお、第２の実施形態において、撮影条件取得部２２、特性取得部２３、距離情報取得部２４、散乱線情報取得部２５、補正部２６および散乱線除去部２７が行う処理は、上記第１の実施形態と同一であるため、ここでは詳細な説明は省略する。

このように、第２の実施形態においては、推定された体厚分布に応じてより適切に散乱線成分を除去することができるため、エアギャップを考慮しつつ、より高画質の放射線画像を取得することができる。

なお、上記第１および第２の実施形態において、放射線画像が放射線検出器への入射線量に比例した画素値を持つ、放射線量に対してリニアな空間において散乱線除去処理を行い、その後に対数変換を行って、人間の視覚と比例する対数リニアな空間に変換することが好ましい。

また、上記第１および第２の実施形態においては、特性取得部２３において、仮想グリッド特性として、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐを取得しているが、散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐの一方のみを取得するようにしてもよい。

また、上記第１および第２の実施形態においては、グリッドを使用せずに撮影を行うことにより取得した放射線画像に対してエアギャップを考慮した散乱線除去処理を行っているが、グリッドを使用して撮影を行うことにより取得した放射線画像を処理の対象としてもよい。この場合、放射線画像に対して、グリッドに起因する縞模様を除去する処理を施し、その後、散乱線除去処理を行う。また、かかる散乱線除去処理においては、所望のグリッドである第１のグリッドが使用されて撮影された放射線画像から、グリッドに起因する縞模様を除去して縞模様を除去した放射線画像（第１グリッド使用放射線画像）を取得し、所望の仮想的なグリッドに対応する仮想グリッド特性を取得し、取得された第１グリッド使用放射線画像中の散乱線成分および一次線成分が、取得した仮想グリッド特性に対応するグリッド（取得した仮想グリッド特性の散乱線透過率と一次線透過率を有するグリッド）を用いて撮影を行うことにより取得した放射線画像に含まれる散乱線成分および一次線成分となるように、第１グリッド使用放射線画像を変換すればよい。また、第１のグリッドと仮想グリッド特性に対応するグリッドとは、どちらの散乱線除去効果が大きくてもよく、目的や事情に応じて任意に選択されてよい。なお、グリッドに起因する縞模様を除去する処理としては、例えば特開２０１２−２０３５０４号公報に記載された手法を用いることができる。

また、グリッド無しで撮影された放射線画像に１つの仮想グリッド特性（第１の仮想グリッド特性）を適用して散乱線除去処理を行った処理済みの放射線画像を本実施形態におけるエアギャップを考慮した散乱線除去処理の対象としてもよい。この場合、第１の仮想グリッド特性と第１の仮想グリッド特性が適用された処理済みの放射線画像である第１処理済み放射線画像とを取得し、第１の仮想グリッド特性とは異なる所望の仮想的なグリッドに対応する第２仮想グリッド特性を取得する。そして、第２の仮想グリッド特性に基づいて、第１処理済み放射線画像中の散乱線成分および一次線成分が、第２の仮想グリッド特性に対応する散乱線成分および一次線成分とになるように、第１処理済み放射線画像を変換すればよい。また、第１の仮想グリッド特性および第２の仮想グリッド特性は、どちらの散乱線除去効果が大きくてもよく、目的や事情に応じて任意に選択されてよい。

このような処理を行うことにより、例えば、グリッド比が３：１であるグリッドを用いて撮影した放射線画像（またはグリッド無しで撮影された放射線画像に第１の仮想グリッド特性に基づいて散乱線除去処理を行った第１処理済み放射線画像）に基づいて、使用したグリッドとは異なる、１０：１のグリッド比を持つグリッドを用いて撮影したかのような処理済みの放射線画像を仮想的に取得することが可能となる。また、逆に、グリッド比が１０：１であるグリッドを用いて撮影した放射線画像（またはグリッド無しで撮影された放射線画像に第１の仮想グリッド特性に基づいて散乱線除去処理を行った第１処理済み放射線画像）に基づいて、使用したグリッドとは異なる、３：１のグリッド比を持つグリッドを用いて撮影したかのような処理済み放射線画像を仮想的に取得することが可能となる。これらの場合には、被写体の撮影を繰り返さなくても、容易にグリッド比を変換した放射線画像を取得することができるため、意図しないグリッド比で撮影された放射線画像や上記の第１処理済み放射線画像から、所望のグリッド比のグリッドを使用して散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像を得ることができる。このため、被写体の再撮影無しに、異なる度合いで散乱線除去処理を行った処理済み放射線画像を観察したいという要望に応えることができる。

具体的な方法としては、例えば第１の実施形態において、変換前のグリッドに対応する変換前グリッド情報と、変換後のグリッドに対応する変換後グリッド情報の組合せごとに、式（２）における散乱の特性を表すＳσとを対応付けたテーブルを記憶部２８に記憶しておく。なお、かかるテーブルにおけるＳσは、変換前のグリッドによる散乱の特性を変換後のグリッドによる散乱の特性に相対的に変換できるように、予め実験等により求めたものとする。そして、散乱線情報取得部２５は、実際に使用された使用グリッド（または仮想的なグリッド）に対応する第１グリッド情報を変換前グリッド情報として取得し、所望の仮想的なグリッドに対応する第２グリッド情報を変換後グリッド情報として取得し、上記テーブルに基づいて第１グリッド情報および第２グリッド情報に対応するＳσを取得する。そして、式（１）および式（２）を用いて、Ｉｏ（ｘ，ｙ）を例えば１とし、取得したＳσを用いて一次線成分Ｉｐ（ｘ，ｙ）と、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ）とをそれぞれ算出する。そして、算出された一次線成分Ｉｐ（ｘ，ｙ）と、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ）とに基づいて、式（３）により散乱線含有率分布Ｓ（ｘ，ｙ）を算出し、式（４）により、補正された散乱線含有率分布Ｓｈ（ｘ，ｙ）を算出すればよい。

また、散乱線除去部２７は、式（７）に示す周波数帯域毎の散乱線透過率Ｔｓおよび一次線透過率Ｔｐについて、実際に使用された使用グリッド（または仮想的なグリッド）に対応する第１のグリッド特性（一次線透過率Ｔｐ１、散乱線透過率Ｔｓ１）と、所望の仮想的なグリッドに対応する第２の仮想グリッド特性（一次線透過率Ｔｐ２、散乱線透過率Ｔｓ２）を取得し、変換前の第１のグリッドによる散乱の特性を変換後の第２のグリッドによる散乱の特性に相対的に変換するために、Ｔｐ２／Ｔｐ１を式（７）における一次線透過率Ｔｐとして取得し、Ｔｓ２／Ｔｓ１を式（７）における散乱線透過率Ｔｓとして取得する。そして、散乱線除去部２７は、取得した散乱線透過率Ｔｓ（＝Ｔｓ２／Ｔｓ１）と一次線透過率Ｔｐ（＝Ｔｐ２／Ｔｐ１）とを式（５）に適用して変換係数Ｒを求めて、この変換係数Ｒを用いて第１の実施形態と同様に散乱線除去処理を行えばよい。なお、上記式（５）において、変換係数Ｒ（ｘ，ｙ）は、第１のグリッド特性の散乱線透過率Ｔｓ１に対して第２のグリッド特性の散乱線透過率Ｔｓ２が大きい場合には、１より大きい値となる場合がある。

また、第１のグリッド特性および第２のグリッド特性は、任意の方法で取得されてよい。例えば、グリッド情報ごとに予め実験等により求めたグリッド特性（一次線透過率Ｔｐ、散乱線透過率Ｔｓ）を対応付けたテーブルを用意して記憶部２８に記憶しておく。そして、散乱線除去部２７が、第１および第２のグリッド情報を取得し、このテーブルに基づいて、第１および第２のグリッド情報に対応する第１のグリッド特性および第２のグリッド特性を取得するようにしてもよい。また、第１および第２のグリッド特性を入力部３８からのユーザ入力に基づいて取得するようにしてもよい。なお、グリッド情報は、入力部３８からの入力により取得してもよく、例えば特開２００３−２６００５３号公報に記載されたように、グリッドの種類に応じた突起をグリッドに形成しておき、その突起を検出することによりグリッド情報を取得するようにしてもよい。

一方、撮影部位によっては、散乱線除去グリッドを使用しないで撮影を行う場合がある。このような部位を撮影することにより取得した放射線画像に対して、上記第１および第２の実施形態の散乱線除去処理を行うことは好ましくない。このため、撮影部位に応じて、本実施形態の散乱線除去処理のオン／オフを撮影部位に応じて切り替えるようにすることが好ましい。なお、撮影部位の情報は、操作者が入力することにより取得してもよく、撮影フローの制御を行う周知のコンソールＰＣ（不図示）に入力される撮影依頼から自動的に取得してもよく、撮影後にシステムが放射線画像に付帯して保存する情報を利用してもよい。また、このような情報が取得できない場合には、放射線画像に対して部位認識処理を行うことにより取得してもよい。この場合、部位に応じて処理のオン／オフを対応付けたテーブルを記憶部２８に記憶しておき、このテーブルを参照して処理のオン／オフを切り替えるようにすればよい。

また、上記第１および第２の実施形態において、処理済みの放射線画像および処理前の放射線画像の双方を表示し、いずれの放射線画像を診断に使用するかを選択できるようにしてもよい。

また、病気の治癒状況あるいは進行状況の診断を行うために、過去の放射線画像を用いて経時比較観察を行う場合がある。このような場合において、散乱線除去グリッドを使用せずに撮影を行うことにより取得した放射線画像（第１の放射線画像とする）と、散乱線除去グリッドを使用して撮影を行うことにより取得した放射線画像（第２の放射線画像とする）とを比較する場合には、第１の放射線画像に対してグリッドに起因する縞模様を除去する処理を施した際の処理条件に応じて、本実施形態の散乱線除去処理の条件を修正し、第１および第２の放射線画像の画質を一致させるようにすることが好ましい。

また、上記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撮影装置１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９−２４０３９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。

また、上記第１および第２の実施形態においては、特許文献１に記載された仮想グリッド特性を用いた散乱線除去処理について説明しているが、例えば米国特許第８０６４６７６号明細書に記載されたように、仮想グリッド特性を用いることなく、放射線画像の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う手法に対しても、本発明を適用できることはもちろんである。

以下、本実施形態の作用効果について説明する。

撮影条件にも基づいて散乱線成分情報を取得することにより、より精度よく散乱線除去処理を行うことができる。

被写体と放射線検出器との間の距離を計測して距離情報を取得することにより、実際のエアギャップの距離に応じて、より精度よく散乱線除去処理を行うことができる。

被写体の撮影部位および撮影方向に応じて距離情報を取得することにより、距離を計測するための手段が不要となるため、装置の構成を簡易かつ安価なものとすることができる。

１ 撮影装置
２ コンピュータ
３ Ｘ線源
５ 放射線検出器
６ 表示部
７ 入力部
２１ 制御部
２２ 撮影条件取得部
２３ 特性取得部
２４ 距離情報取得部
２５ 散乱線情報取得部
２６ 補正部
２７ 散乱線除去部
２８ 記憶部
２９ 体厚推定部
３０〜３３ センサ
４１ 仮想モデル取得部
４２ 推定画像生成部
４３ 修正部
４４ 体厚分布決定部

Claims (8)

1. 被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより取得された放射線画像に対して、前記被写体を透過した放射線に含まれる散乱線を除去する処理を行う放射線画像処理装置において、
   前記放射線画像の取得時の撮影条件を取得する撮影条件取得手段と、
   前記被写体と前記放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、
   少なくとも前記撮影条件に基づいて、前記放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得する散乱線情報取得手段と、
   前記距離情報に基づいて、前記散乱線成分情報を補正する補正手段と、
   前記補正された散乱線成分情報に基づいて、前記放射線画像の散乱線除去処理を行う散乱線除去手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
2. 前記撮影条件は、前記放射線を前記被写体に照射する放射線源と前記放射線検出器との間の距離、前記放射線の線質および該放射線の線量の少なくとも１つを含む請求項１記載の放射線画像処理装置。
3. 前記補正手段は、前記被写体の体厚および前記距離情報に応じた、前記放射線検出器に到達する散乱線量の割合を取得し、該割合に基づいて前記散乱線成分情報を補正する請求項１または２記載の放射線画像処理装置。
4. 前記距離情報取得手段は、距離計測用のセンサを備え、該センサを用いて前記距離情報を取得する請求項１から３のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
5. 前記距離情報取得手段は、前記被写体の撮影部位および撮影方向に応じて、前記距離情報を取得する請求項１から３のいずれか１項記載の放射線画像処理装置。
6. 前記距離情報取得手段は、各種撮影部位および各種撮影方向と前記距離情報との関係を規定したテーブルを参照して、前記距離情報を取得する請求項５記載の放射線画像処理装置。
7. 被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより取得された放射線画像に対して、前記被写体を透過した放射線に含まれる散乱線を除去する処理を行う放射線画像処理方法において、
   前記放射線画像の取得時の撮影条件を取得し、
   前記被写体と前記放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得し、
   少なくとも前記撮影条件に基づいて、前記放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得し、
   前記距離情報に基づいて、前記散乱線成分情報を補正し、
   前記補正された散乱線成分情報に基づいて、前記放射線画像の散乱線除去処理を行うことを特徴とする放射線画像処理方法。
8. 被写体を透過した放射線を放射線検出器により検出することにより取得された放射線画像に対して、前記被写体を透過した放射線に含まれる散乱線を除去する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、
   前記放射線画像の取得時の撮影条件を取得する手順と、
   前記被写体と前記放射線検出器との間の距離を表す距離情報を取得する手順と、
   少なくとも前記撮影条件に基づいて、前記放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を表す散乱線成分情報を取得する手順と、
   前記距離情報に基づいて、前記散乱線成分情報を補正する手順と、
   前記補正された散乱線成分情報に基づいて、前記放射線画像の散乱線除去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。