Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2015100543A - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

放射線画像処理装置、方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2015100543A
JP2015100543A JP2013243513A JP2013243513A JP2015100543A JP 2015100543 A JP2015100543 A JP 2015100543A JP 2013243513 A JP2013243513 A JP 2013243513A JP 2013243513 A JP2013243513 A JP 2013243513A JP 2015100543 A JP2015100543 A JP 2015100543A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
band
radiation
frequency
converted
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013243513A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6071853B2 (ja
Inventor
慧 内藤
Satoshi Naito
慧 内藤
隆浩 川村
Takahiro Kawamura
隆浩 川村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2013243513A priority Critical patent/JP6071853B2/ja
Priority to PCT/JP2014/005857 priority patent/WO2015079666A1/ja
Publication of JP2015100543A publication Critical patent/JP2015100543A/ja
Priority to US15/160,053 priority patent/US9836830B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6071853B2 publication Critical patent/JP6071853B2/ja
Priority to US15/795,674 priority patent/US9996910B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5282Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to scatter
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/10Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20016Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30061Lung

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

【課題】放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を改善する。【解決手段】周波数分解部42が、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表す帯域画像を生成し、参照画像生成部43が、放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する。帯域画像変換部44が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成し、合成部46が変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する。【選択図】図2

Description

本発明は、放射線画像のコントラストを変換する画像処理を行う放射線画像処理装置および方法並びに放射線画像処理プログラムに関する。
従来より、被写体に放射線を照射して取得した放射線画像のコントラストを向上させるための種々の手法が提案されている。例えば、特許文献1には、放射線画像を周波数分解して複数の周波数毎に帯域画像を生成し、各周波数帯域の帯域画像のコントラストを非線形関数を用いて変換し、変換された帯域画像を周波数合成することにより、コントラストが変換された放射線画像を取得する手法が提案されている。また、特許文献2には、帯域画像のうちの比較的周波数帯域の高い帯域画像に対する低コントラスト領域での強調度合いを、比較的周波数帯域の低い帯域画像に対する低コントラスト領域での強調度合いよりも大きくするような関数を用いて、帯域画像のコントラストを変換して、コントラストが変換された放射線画像を取得する手法が提案されている。
特開平5−244508号公報 特開2001−218058号公報
ところで、被写体の放射線画像を撮影する際、被写体内において放射線が散乱し、この散乱放射線(以下散乱線とする)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。この場合、放射線画像から散乱線をシミュレートしたフィルタを作成し、そのフィルタを放射線画像上の各画素に対して適用することにより、放射線画像から散乱線を除去して放射線画像のコントラストを向上させることが考えられる。しかしながら、散乱線は周波数帯域に偏りがあるため、放射線画像に対してフィルタリングを行うのみでは、周波数帯域に偏りがある散乱線を適切に除去することができない。このため、特許文献1,2に記載された手法を用いて、帯域画像のコントラストを関数を用いて変換することにより、コントラストを向上させることが考えられる。
しかしながら、散乱線は被写体内の構造にも影響を受けるため、放射線画像上の位置に毎に散乱線の分布が異なる。このため、特許文献1,2に記載されたように、単に関数を用いて帯域画像のコントラストを変換するのみでは、散乱線の影響を適切に除去することは困難である。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を改善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、被写体に放射線を照射することにより撮影された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表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。
「参照画像」とは、散乱線に関連する情報を各画素の画素値としてマッピングした画像であり、参照画像からは、画像上の画素毎に散乱線に関連する情報が得られるものとなる。また、「参照画像」は、放射線画像または帯域画像の各画素の座標と対応付けることが可能な形式であればどのような形式のものであってもよい。
「帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行う」とは、例えば、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において、帯域参照画像の画素値を帯域画像の画素値に乗算すること、あるいは帯域参照画像の画素値を帯域画像に適用する非線形処理のパラメータとして使用することを意味する。
なお、本発明による放射線画像処理装置においては、参照画像を、被写体の体厚分布を表す画像、放射線画像の散乱線含有率分布を表す画像、放射線画像に含まれる解剖学的領域に応じた散乱線含有率を表す画像、および放射線画像の一次線含有率分布を表す画像の少なくとも1つとしてもよい。
また、本発明による放射線画像処理装置においては、参照画像生成手段を、最低周波数帯域の帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、最低周波数帯域参照画像を含む複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成する手段としてもよい。
また、本発明による放射線画像処理装置においては、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像に対する重みを決定する重み決定手段をさらに備えるものとし、
合成手段を、重みにより重み付けされた変換済み帯域画像に基づいて処理済み放射線画像を生成する手段としてもよい。
この場合、合成手段を、重みにより変換済み帯域画像を重み付けし、重み付けされた変換済み帯域画像を合成して処理済み放射線画像を生成する手段としてもよい。
またこの場合、帯域画像変換手段を、重みにより帯域参照画像を重み付けする手段としてもよい。
また、本発明による放射線画像処理装置においては、帯域画像を非線形関数により変換する非線形変換手段をさらに備えるものとし、
帯域画像変換手段を、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する手段としてもよい。
本発明による他の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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
放射線画像から放射線画像に含まれる一次線含有率分布を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とするものである。
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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、
放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成し、
互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成し、
変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する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、放射線画像から帯域画像が生成され、放射線画像から放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像が生成され、参照画像から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像が生成される。そして、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像と帯域画像との相対応する画素間において変換が行われて変換済み帯域画像が生成され、変換済み帯域画像が合成されてコントラストが変換された処理済み放射線画像が生成される。このため、周波数帯域毎に散乱線の影響を除去することができ、かつ放射線画像上の位置毎に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、良好に改善することができる。
また、最低周波数帯域の帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、最低周波数帯域参照画像を含む複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成することにより、最高周波数帯域の帯域画像に対応する参照画像を生成する場合と比較して、帯域参照画像の生成のための演算量を低減することができるため、参照画像および帯域参照画像を高速に生成することができる。
また、複数の周波数帯域毎に変換済み対応画像に対する重みを決定し、この重みにより重み付けされた変換済み帯域画像に基づいて処理済み放射線画像を生成することにより、周波数帯域毎に散乱線の除去の程度を変更できるため、散乱線の周波数帯域の偏りに応じて適切に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、より良好に改善することができる。
また、帯域画像を非線形関数により変換し、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成することにより、処理済み放射線画像のコントラストを向上させることができる。
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システムのコンピュータ内部の概略構成を示すブロック図 周波数分解を説明するための図 胸部の放射線画像における散乱線含有率分布を示す図 胸部の放射線画像における解剖学的領域の分割を説明するための図 第1の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図 周波数合成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 第1の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第2の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図 第2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 第3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 第3の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第4の実施形態において行われる処理を模式的に示す図 第5の実施形態における放射線画像撮影システムのコンピュータ内部の概略構成を示すブロック図 非線形関数の例を示す図
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。本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。
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。なお、本実施形態においては、被写体Mと放射線検出器5との間には、被写体Mを透過したX線のうち、被写体Mにより散乱した散乱線を除去するための散乱線除去グリッドは配置されない。
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。
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。制御装置2には、放射線検出器5からの電荷信号の読み出しを制御する検出器コントローラ、放射線検出器5から読み出された電荷信号を電圧信号に変換するチャージアンプ、チャージアンプから出力された電圧信号をサンプリングする相関2重サンプリング回路、および電圧信号をデジタル信号に変換するAD変換部等が設けられた回路基板等が設置されている。
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。
コンピュータ4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に示すような制御部41、周波数分解部42、参照画像生成部43、帯域画像変換部44、重み決定部45、合成部46および記憶部47が構成されている。なお、周波数分解部42、参照画像生成部43、帯域画像変換部44、重み決定部45および合成部46が、本発明の放射線画像処理装置を構成する。
制御部41は、X線源3および放射線検出器5に対して所定の制御信号を出力して撮影の制御を行ったり、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。
周波数分解部42は、撮影により取得された放射線画像G0を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する。
参照画像生成部43は、放射線画像G0から放射線画像G0に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像R0を生成し、参照画像R0から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Rjを生成する。
帯域画像変換部44は、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Rjと帯域画像との相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像RLjを生成する。
重み決定部45は、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像RLjに対する重みWjを決定する。
合成部46は、変換済み帯域画像RLjを合成して処理済み放射線画像G0′を生成する。
記憶部47は、上記各部において行われる処理に必要な各種情報を記憶する。
なお、表示部6は、CRT、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後述する散乱線除去処理に必要な各種入力の補助を行う。入力部8は、キーボード、マウス、タッチパネル等からなる。
以下、各部が行う処理を詳細に説明する。図3は周波数分解部42が行う周波数分解を説明するための図である。まず、周波数分解部42は、放射線画像G0に対して、例えばσ=1のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、放射線画像G0を1/2に縮小してガウシアン成分である縮小画像G1を生成する。縮小画像G1は放射線画像G0を1/2に縮小したものとなる。次いで、周波数分解部42は、例えば3次Bスプライン補間等の補間演算を行って、縮小画像G1を放射線画像G0と同一サイズに拡大し、拡大した縮小画像G1を放射線画像G0から減算して、最高周波数帯域のラプラシアン成分である帯域画像L0を生成する。なお、本実施形態では、最高周波数帯域を便宜上第0の周波数帯域と称する。
次いで、周波数分解部42は、縮小画像G1に対してσ=1のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、縮小画像G1を1/2に縮小して縮小画像G2を生成し、縮小画像G2を縮小画像G1と同一サイズに拡大し、拡大した縮小画像G2を縮小画像G1から減算して、第1の周波数帯域の帯域画像L1を生成する。さらに、所望とする周波数帯域の帯域画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域の帯域画像Lj(j=0〜n)を生成する。本実施形態においては、例えば第3の周波数帯域の帯域画像L3が得られるまで、上記の処理を繰り返す。
ここで、縮小画像の各画素の信号値はその画素の濃度を表し、帯域画像Ljの各画素の信号値は、その画素におけるその周波数帯域の周波数成分の大きさを表すものとなる。なお、ウェーブレット変換等の他の多重解像度変換の手法を用いることにより、周波数帯域が異なる複数の帯域画像を生成してもよい。
次いで、参照画像生成部43が行う処理について説明する。本実施形態においては、参照画像生成部43は、放射線画像G0における散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像を生成する。散乱線含有率分布は、例えば被写体Mが胸部であれば、縦隔が存在する放射線画像の中央部分ほど散乱線の含有率が高く、肺野が存在する周辺部ほど散乱線の含有率が低いという、放射線画像における散乱線の含有率の分布である。
参照画像生成部43は、撮影により取得された放射線画像を解析することにより、散乱成分情報すなわち散乱線含有率分布を取得する。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、胸部、腹部および頭部等の被写体の種類に加えて、被写体の放射線画像上での位置、被写体の組成の分布、被写体の大きさおよび被写体の厚さ等に関する情報である。撮影条件とは、撮影時の照射線量(管電流×照射時間)、管電圧、撮影距離(X線源から被写体までの距離と被写体から放射線検出器までの距離との合計)、エアギャップ量(被写体から放射線検出器までの距離)、および放射線検出器の特性等に関する情報である。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り、被写体と放射線検出器との間に空気が存在すると散乱線が減少する。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。なお、これらの情報は,例えば入力部8からの操作者による入力により取得すればよい。
参照画像生成部43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(3)に基づいて、散乱線含有率分布S(x,y)を算出し、各画素(x,y)の画素値がS(x,y)である参照画像R0を生成する。なお、散乱線含有率分布S(x,y)は0〜1の間の値をとる。
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)における一次線像、Is(x,y)は画素位置(x,y)における散乱線像、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G0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G0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、エアギャップ量、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点拡がり関数(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。
図4は胸部の放射線画像における参照画像R0を示す図である。図4においては、散乱線含有率分布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2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。
なお、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))とを対応づけたテーブルを記憶部47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。
また、散乱線含有率分布S(x,y)に代えて、被写体Mの体厚分布T(x,y)を各画素の画素値とする参照画像R0を生成してもよい。体厚分布T(x,y)は、上述したように、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してもよく、センサにより計測してもよい。また、被写体Mの体厚を推定し、推定した体厚を用いて参照画像R0を生成してもよい。具体的には、所定の体厚分布を有する被写体Mの仮想モデルを取得し、仮想モデルの放射線撮影により得られる一次線画像を仮想モデルから推定した推定一次線画像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仮想モデルから推定した推定散乱線画像とを合成した画像を、被写体を撮影することにより取得される放射線画像を推定した推定画像として生成し、推定画像と放射線画像との違いが小さくなるように仮想モデルの体厚分布を修正し、修正された仮想モデルの体厚分布を被写体の体厚分布として推定すればよい。
また、例えば被写体Mが胸部であれば、縦隔が存在する放射線画像の中央部分ほど散乱線が多く、肺野が存在する周辺部ほど散乱線が散乱線が少ない。このため、放射線画像G0を解剖学的領域に分割し、分割した領域毎に散乱線含有率を設定するようにしてもよい。例えば図5に示す胸部の放射線画像の場合、肺野の領域A1、縦隔部A2、腹部A3およびそれ以外の部分A4の解剖学的領域に分割し、各領域毎に散乱線含有率分布を設定すればよい。
参照画像生成部43は、このようにして生成した参照画像R0から帯域参照画像を生成する。図6は第1の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図である。図6に示すように、参照画像生成部43は、参照画像R0に対して、例えばσ=1のガウシアンフィルタによりフィルタリング処理を行って、参照画像R0を1/2に縮小して帯域参照画像R1を生成する。同様に、帯域参照画像R1を1/2に縮小して帯域参照画像R2を生成する。そして、所望とする周波数帯域に対応する帯域参照画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域に対応する帯域参照画像Rj(j=0〜n)を生成する。本実施形態においては、第3の周波数帯域に対応する帯域参照画像R3が得られるまで、上記の処理を繰り返す。なお、参照画像R0は、放射線画像G0と同一サイズであるため、以降の説明においては、第0の帯域参照画像R0と称するものとする。
帯域画像変換部44は、対応する周波数帯域間において、帯域参照画像Rjと帯域画像Ljとの相対応する画素間での乗算を行い、変換済み帯域画像RLjを生成する。具体的には下記の式(4)により変換済み帯域画像RLjの各画素の画素値RLj(x,y)を算出する。
RLj(x,y)=Rj(x,y)×Lj(x,y) (4)
重み決定部45は、各周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対する重みを決定する。ここで、放射線画像G0に含まれる散乱線は、低周波数帯域に比較的多く含まれ、高周波数体域ほど少なくなる。このため、重み決定部45は、低周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対する重みWjが、高周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対する重みよりも大きくなるように重みWjを決定する。例えば、本実施形態においては、最低周波数帯域の重みW3を決定し、次に高い周波数帯域の重みW2をW3×0.8に、次に高い周波数帯域の重みW1をW2×0.8に、最も高い周波数帯域の重みW0をW1×0.8となるように決定する。なお、重みWjの値はこれに限定されるものではない。
合成部46は、変換済み帯域画像RLjの全画素に対して対応する周波数帯域の重みWjを乗算し、重みWjを乗算した変換済み帯域画像WRLjを周波数合成して、放射線画像G0に含まれる散乱線成分を表す散乱線画像S0を生成する。図7は周波数合成を説明するための図である。本実施形態においては、第3の周波数帯域の帯域画像L3まで生成されていることから、合成部46は、補間演算により第3の周波数帯域の変換済み帯域画像WRL3を2倍に拡大し、これと第2の周波数帯域の変換済み帯域画像WRL2と加算して散乱線画像S2を生成する。次いで散乱線画像S2を2倍に拡大し、これと第1の周波数帯域の変換済み帯域画像WRL1と加算して散乱線画像S1を生成する。さらに、散乱線画像S1を2倍に拡大し、これと第0の周波数帯域の変換済み帯域画像WRL0と加算して散乱線画像S0を生成する。
散乱線画像S0は、放射線画像G0に含まれる散乱線成分を表すものである。このため、合成部46は、相対応する画素間で放射線画像G0から散乱線画像S0を減算して、散乱線が除去された処理済みの放射線画像G0′を生成する。
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8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、図9は第1の実施形態において行われる処理を模式的に示す図である。撮影装置1において取得された放射線画像G0がコンピュータ4に入力されると(ステップST1)、周波数分解部42が放射線画像G0を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ljを生成する(ステップST2)。一方、参照画像生成部43が、放射線画像G0から放射線画像G0の散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像R0を生成し(ステップST3)、参照画像R0を順次縮小して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Rjを生成する(ステップST4)。また、重み決定部45が、複数の周波数帯域毎に重みWjを決定する(ステップST5)。なお、ステップST3,4の処理およびステップST5の処理は、いずれを先に行ってもよく、ステップST3,4の処理およびステップST5の処理をステップST2の処理より先に行ってもよい。また、ステップST2の処理、ステップST3,4の処理およびステップST5の処理を並列に行ってもよい。
次いで、帯域画像変換部44が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Rjと帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像RLjを生成する(ステップST6)。そして、合成部46が、各周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対して重みWjを乗算して重み付けを行い(ステップST7)、さらに重みが乗算された変換済み帯域画像WRLjを周波数合成して散乱線画像S0を生成する(ステップST8)。そして、放射線画像G0から散乱線画像S0を減算して処理済み放射線画像G0′を生成し(ステップST9)、処理を終了する。なお、処理済みの放射線画像は表示部6に表示されて診断に供されるか、外部の画像サーバに送信されて保存される。
このように、第1の実施形態においては、放射線画像G0から帯域画像Ljを生成し、放射線画像G0から放射線画像G0に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像R0を生成し、参照画像R0から複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Rjを生成し、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Rjと帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像RLjを生成し、変換済み帯域画像RLjを合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像G0′を生成するようにしたものである。このため、周波数帯域毎に散乱線の影響を除去することができ、かつ放射線画像上の位置毎に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像における散乱線の影響によるコントラストの低下を、良好に改善することができる。
また、複数の周波数帯域毎に変換済み帯域画像RLjに対する重みWjを決定し、この重みWjにより重み付けされた変換済み帯域画像WRLjに基づいて処理済み放射線画像G0′を生成することにより、周波数帯域毎に散乱線の除去の程度を変更できるため、散乱線の周波数帯域の偏りに応じて適切に散乱線の影響を除去することができる。したがって、放射線画像G0における散乱線の影響によるコントラストの低下を、より良好に改善することができる。
次いで、本発明の第2の実施形態について説明する。なお、第2の実施形態においては、放射線画像処理装置の構成は第1の実施形態と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。上記第1の実施形態においては、放射線画像G0から参照画像R0を生成し、参照画像R0を順次縮小して帯域参照画像Rjを生成しているが、第2の実施形態においては、最低周波数帯域の縮小画像から参照画像を生成し、これを順次拡大して帯域参照画像Rjを生成するようにした点が第1の実施形態と異なる。
第2の実施形態においては、参照画像生成部43は以下のように処理を行う。図10は第2の実施形態における帯域参照画像の生成を説明するための図である。本実施形態においては、周波数分解により第3の周波数帯域の帯域画像L3まで生成されており、参照画像生成部43は、その際に生成された縮小画像G3を上記第1の実施形態と同様に解析して、縮小画像G3の散乱線含有率分布を表す参照画像R3を生成する。参照画像生成部43は、参照画像R3を2倍に拡大して、次に高い周波数帯域に対応する帯域参照画像R2を生成する。また、帯域参照画像R2を2倍に拡大して次に高い周波数帯域に対応する帯域参照画像R1を生成する。そして、最高周波数帯域に対応する帯域参照画像が生成されるまで上記の処理を繰り返すことにより、複数の周波数帯域に対応する帯域参照画像Rj(j=0〜n)を生成する。
次いで、第2の実施形態において行われる処理について説明する。図11は第2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。撮影装置1において取得された放射線画像G0がコンピュータ4に入力されると(ステップST11)、周波数分解部42が放射線画像G0を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ljを生成する(ステップST12)。一方、参照画像生成部43が、縮小画像G3から縮小画像G3の散乱線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像R3を生成し(ステップST13)、参照画像R3を順次拡大して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Rjを生成する(ステップST14)。また、重み決定部45が、複数の周波数帯域毎に重みWjを決定する(ステップST15)。
次いで、帯域画像変換部44が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像Rjと帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像RLjを生成する(ステップST16)。そして、合成部46が、各周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対して重みWjを乗算して重みづけを行い(ステップST17)、さらに重みが乗算された変換済み帯域画像WRLjを周波数合成して散乱線画像S0を生成する(ステップST18)。そして、放射線画像G0から散乱線画像S0を減算して処理済み放射線画像G0′を生成し(ステップST19)、処理を終了する。
このように、第2の実施形態においては、縮小画像G3から参照画像R3を生成し、参照画像R3を拡大して、複数の周波数帯域の帯域参照画像Rjを生成するようにしたものである。このため、第1の実施形態のように放射線画像G0から参照画像R0を生成する場合と比較して、帯域参照画像Rjの生成のための演算量を低減することができ、その結果、参照画像および帯域参照画像を高速に生成することができる。
なお、第2の実施形態においては生成される帯域参照画像Rjは、第1の実施形態のように放射線画像G0から生成された参照画像R0を縮小して生成された帯域参照画像Rjと比較して、散乱線含有率分布の精度は若干劣るものとなる。しかしながら、本出願人が行った処理済み放射線画像に対する官能評価により、第2の実施形態の帯域参照画像Rjを用いて生成された処理済み放射線画像G0′は、第1の実施形態の帯域参照画像Rjを用いて生成された処理済み放射線画像G0′と比較しても、遜色なく散乱線の影響が除去されたことが確認されている。
次いで、本発明の第3の実施形態について説明する。なお、第3の実施形態においては、放射線画像処理装置の構成は第1の実施形態と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。上記第1の実施形態においては、散乱線に関連する情報を表す参照画像として、放射線画像G0に含まれる散乱線含有率分布を表す画像を生成しているが、第3の実施形態においては、放射線画像G0の一次線含有率分布を表す画像を参照画像として生成するようにした点が第1の実施形態と異なる。
ここで、放射線画像G0は、散乱線像と一次線像とからなる。また、上述したように散乱線含有率分布S(x,y)は0〜1の間の値をとる。したがって、放射線画像G0における一次線含有率分布P(x,y)は、1−S(x,y)により算出することができる。第3の実施形態においては、参照画像生成部43は、第1の実施形態と同様に散乱線含有率分布S(x,y)を算出し、1−S(x,y)の演算を行って一次線含有率分布P(x,y)を算出し、各画素の画素値がP(x,y)である参照画像(R0と区別するためにPR0とする)を生成する。
一方、放射線画像に含まれる散乱線は、低周波数帯域に比較的多く含まれ、高周波数体域ほど少なくなる。このため、一次線は高周波数帯域に比較的多く含まれ、低周波数帯域ほど少なくなる。したがって、第3の実施形態においては、重み決定部45は、高周波数帯域の変換済み帯域画像(PRLjとする)に対する重みを低周波数帯域の変換済み帯域画像RLjに対する重みよりも大きくなるように重み(PWjとする)を決定する。例えば、本実施形態においては、最高周波数帯域の重みPW0を決定し、次に低い周波数帯域の重みPW1をPW0×0.8に、次に低い周波数帯域の重みPW2をPW1×0.8に、最も低い周波数帯域の重みPW3をPW2×0.8となるように決定する。なお、重みPWjの値はこれに限定されるものではない。
次いで、第3の実施形態において行われる処理について説明する。図12は第3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13は第3の実施形態において行われる処理を模式的に示す図である。撮影装置1において取得された放射線画像G0がコンピュータ4に入力されると(ステップST21)、周波数分解部42が放射線画像G0を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像Ljを生成する(ステップST22)。一方、参照画像生成部43が、放射線画像G0の一次線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像PR0を生成し(一次線含有率分布の参照画像生成:ステップST23)、参照画像PR0を順次縮小して複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像Rjを生成する(ステップST24)。また、重み決定部45が、複数の周波数帯域毎に重みPWjを決定する(ステップST25)。
次いで、帯域画像変換部44が、互いに対応する周波数帯域において、帯域参照画像PRjと帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行い、変換済み帯域画像PRLjを生成する(ステップST26)。そして、合成部46が、各周波数帯域の変換済み帯域画像PRLjに対して重みPWjを乗算して重みづけを行う(ステップST27)。ここで、変換済み帯域画像PRLjは、帯域画像Ljにおける一次線の成分を表すものとなっている。したがって、第3の実施形態においては、重みが乗算された変換済み帯域画像WPRLjを周波数合成して処理済み放射線画像G0′を生成し(ステップST28)、処理を終了する。
なお、上記第3の実施形態においては、放射線画像G0から参照画像PR0を生成し、参照画像PR0を順次縮小して帯域参照画像PRjを生成しているが、第2の実施形態と同様に、最低周波数帯域の縮小画像から一次線含有率分布を各画素の画素値とする参照画像を生成し、これを順次拡大して帯域参照画像PRjを生成するようにしてもよい。
また、上記第1から第3実施形態においては、変換済み帯域画像RLj,PRLjに対して重みWj,PWjを乗算しているが、帯域参照画像Rj,PRjに重みWj,PWjを乗算し、重みWj,PWjが乗算された帯域参照画像WRj,WPRjを帯域画像Ljに乗算して、変換済み帯域画像WRLj,WPRLjを生成するようにしてもよい。この処理を第1の実施形態に適用した場合の処理を第4の実施形態として図14に模式的に示す。
また、上記第1から第4の実施形態において、帯域画像を非線形関数により変換し、帯域参照画像と変換された帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成するようにしてもよい。以下、これを第5の実施形態として説明する。図15は、第5の実施形態における放射線画像撮影システムのコンピュータ内部の概略構成を示すブロック図である。なお、図15において図2と同一の構成については、同一の参照番号を付与し、詳細な説明は省略する。第5の実施形態においては、帯域画像Ljを非線形変換する非線形変換部48を備えた点が第1の実施形態と異なる。
第5の実施形態においては、例えば図16に示すように、比較的小さい画素値を所定の傾きにより線形に変換し、画素値が大きいほど画素値の値を抑制するように画素値を変換する非線形関数が記憶部47に記憶されている。なお、このような非線形関数を周波数帯域毎に用意してもよい。この場合、例えば特許文献2に記載されたように、非線形関数は、低周波数帯域ほど傾きが小さくなるものとしてもよい。
第5の実施形態においては、非線形変換部48が帯域画像Ljを非線形関数により変換し、帯域画像変換部44が帯域参照画像Rjと、非線形関数により変換された帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像RLjを生成する。そして、上記第1の実施形態と同様に、変換済み帯域画像RLjを周波数合成して処理済み放射線画像G0′を生成する。
このように、帯域画像Ljを非線形関数により変換し、帯域参照画像Rjと変換された帯域画像Ljとの相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像RLjを生成することにより、処理済み放射線画像G0′のコントラストを向上させることができる。また、図16に示すように、画素値が大きいほどその値を抑制するような非線形関数を用いることにより、処理済み放射線画像G0′のコントラストが高くなり過ぎることを抑制して、より高画質の処理済み放射線画像G0′を得ることができる。
とくに、第2の実施形態のように、散乱線含有率分布の精度が若干劣る帯域参照画像Rjを用いる場合において、帯域画像Ljを非線形変換することにより、散乱線含有率分布の精度の低下に起因する散乱線の過補正を抑制して、より高画質の処理済み放射線画像G0′を得ることができる。
また、上記第1から第5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。ここで、散乱線除去グリッドの種類(格子密度、使用する材料の相違)が異なると、周波数帯域毎の散乱線含有率が変化する。このため、この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(第1グリッド使用画像)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、第1グリッド使用画像から算出した変換済み帯域画像RLjに対する重みWjを、取得した仮想グリッド特性に対応するグリッドに対応する重みWjとなるように変換すればよい。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、本実施形態において取得された処理済みの放射線画像を、本実施形態における散乱線除去処理の対象としてもよい。この場合、処理済み放射線画像から算出した変換済み帯域画像RLjに対する重みWjを、所望の仮想グリッド特性に対応するグリッドに対応する重みWjとなるように変換すればよい。この場合においても、元の放射線画像に対する散乱線除去効果と、処理済み放射線画像に対する散乱線除去効果とは、どちらが大きくてもよく、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散乱線除去処理を行った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のグリッド比をも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散乱線除去処理を行った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のグリッド比をも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。
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から第3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/オフを対応づけたテーブルを記憶部47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から第5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、上記第1から第5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。
1 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
41 制御部
42 周波数分解部
43 参照画像生成部
44 帯域画像変換部
45 重み決定部
46 合成部
47 記憶部

Claims (10)

  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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成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. 前記参照画像は、前記被写体の体厚分布を表す画像、前記放射線画像の散乱線含有率分布を表す画像、前記放射線画像に含まれる解剖学的領域に応じた散乱線含有率を表す画像、および前記放射線画像の一次線含有率分布を表す画像の少なくとも1つであることを特徴とする請求項1記載の放射線画像処理装置。
  3. 前記参照画像生成手段は、最低周波数帯域の前記帯域画像に対応する最低周波数帯域参照画像を生成し、該最低周波数帯域参照画像を順次拡大して、該最低周波数帯域参照画像を含む前記複数の周波数帯域の帯域参照画像を生成する手段であることを特徴とする請求項1または2記載の放射線画像処理装置。
  4. 前記複数の周波数帯域毎に前記変換済み帯域画像に対する重みを決定する重み決定手段をさらに備え、
    前記合成手段は、前記重みにより重み付けされた前記変換済み帯域画像に基づいて前記処理済み放射線画像を生成する手段であることを特徴とする請求項1記載の放射線画像処理装置。
  5. 前記合成手段は、前記重みにより前記変換済み帯域画像を重み付けし、該重み付けされた変換済み帯域画像を合成して前記処理済み放射線画像を生成する手段であることを特徴とする請求項4記載の放射線画像処理装置。
  6. 前記帯域画像変換手段は、前記重みにより前記帯域参照画像を重み付けする手段であることを特徴とする請求項4記載の放射線画像処理装置。
  7. 前記帯域画像を非線形関数により変換する非線形変換手段をさらに備え、
    前記帯域画像変換手段は、前記帯域参照画像と変換された前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、前記変換済み帯域画像を生成する手段であることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項記載の放射線画像処理装置。
  8. 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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する周波数分解手段と、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる一次線含有率分布を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する参照画像生成手段と、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って、変換済み帯域画像を生成する帯域画像変換手段と、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する合成手段とを備えたことを特徴とする放射線画像処理装置。
  9. 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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成し、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成し、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成し、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成することを特徴とする放射線画像処理方法。
  10. 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を周波数分解して、複数の周波数帯域毎の周波数成分を表す帯域画像を生成する手順と、
    前記放射線画像から該放射線画像に含まれる散乱線に関連する情報を表す参照画像を生成し、該参照画像から前記複数の周波数帯域に対応する複数の帯域参照画像を生成する手順と、
    互いに対応する周波数帯域において、前記帯域参照画像と前記帯域画像との相対応する画素間において変換を行って変換済み帯域画像を生成する手順と、
    前記変換済み帯域画像を合成してコントラストが変換された処理済み放射線画像を生成する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。
JP2013243513A 2013-11-26 2013-11-26 放射線画像処理装置、方法およびプログラム Active JP6071853B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013243513A JP6071853B2 (ja) 2013-11-26 2013-11-26 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
PCT/JP2014/005857 WO2015079666A1 (ja) 2013-11-26 2014-11-21 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
US15/160,053 US9836830B2 (en) 2013-11-26 2016-05-20 Radiographic image processing device, method, and recording medium
US15/795,674 US9996910B2 (en) 2013-11-26 2017-10-27 Radiographic image processing device, method, and recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013243513A JP6071853B2 (ja) 2013-11-26 2013-11-26 放射線画像処理装置、方法およびプログラム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016252518A Division JP6285006B2 (ja) 2016-12-27 2016-12-27 放射線画像処理装置、方法およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015100543A true JP2015100543A (ja) 2015-06-04
JP6071853B2 JP6071853B2 (ja) 2017-02-01

Family

ID=53198634

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013243513A Active JP6071853B2 (ja) 2013-11-26 2013-11-26 放射線画像処理装置、方法およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (2) US9836830B2 (ja)
JP (1) JP6071853B2 (ja)
WO (1) WO2015079666A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018029746A (ja) * 2016-08-24 2018-03-01 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム
JP2019129988A (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 コニカミノルタ株式会社 放射線画像処理装置、散乱線補正方法及びプログラム
US10786219B2 (en) 2018-01-24 2020-09-29 Konica Minolta, Inc. Radiographic image processing apparatus, scattered radiation correction method, and computer readable storage medium
JP2023016893A (ja) * 2021-02-04 2023-02-02 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6128463B2 (ja) * 2013-11-06 2017-05-17 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
JP6145889B2 (ja) * 2014-03-24 2017-06-14 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
KR20160139163A (ko) * 2015-05-27 2016-12-07 삼성전자주식회사 엑스선 장치 및 그 제어방법
JP6653629B2 (ja) * 2016-06-21 2020-02-26 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
CN108120729B (zh) * 2017-12-28 2024-04-02 清华大学 Ct检查系统和ct成像方法
JP7307033B2 (ja) * 2020-06-05 2023-07-11 富士フイルム株式会社 処理装置、処理装置の作動方法、処理装置の作動プログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61133847A (ja) * 1984-12-04 1986-06-21 Shoichi Yasui X線画像における散乱線除去画像製造法
JPH0696200A (ja) * 1992-06-19 1994-04-08 Agfa Gevaert Nv ノイズ減少方法および装置
JP2002125153A (ja) * 2000-10-17 2002-04-26 Fuji Photo Film Co Ltd ノイズ抑制処理装置並びに記録媒体
JP2002171444A (ja) * 2000-12-04 2002-06-14 Fuji Photo Film Co Ltd 放射線画像情報推定方法および装置並びに記録媒体
JP2003274286A (ja) * 2002-02-22 2003-09-26 Agfa Gevaert Nv グラデーション処理方法
JP2009061253A (ja) * 2007-08-15 2009-03-26 Fujifilm Corp 画像成分分離装置、方法、およびプログラム

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5465147A (en) * 1991-04-29 1995-11-07 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for acquiring images using a ccd detector array and no transverse scanner
DE69214229T2 (de) 1991-08-14 1997-04-30 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Kontrastverbesserung von Bildern
JP3467285B2 (ja) * 1993-04-02 2003-11-17 コニカミノルタホールディングス株式会社 放射線画像処理方法
JP3423828B2 (ja) * 1995-11-30 2003-07-07 株式会社日立メディコ X線画像作成方法およびその装置
US6014214A (en) * 1997-08-21 2000-01-11 Li; Ming-Chiang High speed inspection of a sample using coherence processing of scattered superbroad radiation
JP2001218058A (ja) 2000-02-02 2001-08-10 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置並びに記録媒体
US20010033638A1 (en) * 2000-02-04 2001-10-25 Hitoshi Inoue Image acquisition method and apparatus
US6826256B2 (en) * 2000-02-04 2004-11-30 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for a radiation image through a grid
US7142705B2 (en) * 2001-05-01 2006-11-28 Canon Kabushiki Kaisha Radiation image processing apparatus, image processing system, radiation image processing method, storage medium, and program
US7167598B2 (en) * 2002-02-22 2007-01-23 Agfa-Gevaert N.V. Noise reduction method
EP1345170B1 (en) * 2002-02-22 2005-01-12 Agfa-Gevaert N.V. Noise reduction method.
US7165353B2 (en) * 2003-10-29 2007-01-23 Ecolab Inc. Insect suppression station
CN100510725C (zh) * 2006-11-14 2009-07-08 北京国药恒瑞美联信息技术有限公司 用于消除散射辐射影响的虚拟滤线栅成像方法及其系统
WO2011058612A1 (ja) * 2009-11-13 2011-05-19 株式会社島津製作所 放射線撮影装置
RU2434288C1 (ru) * 2010-06-08 2011-11-20 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ коррекции цифровых изображений
US8559692B2 (en) * 2010-06-08 2013-10-15 Zakrytoe akcionernoe obshchestvo “Impul's” Method for correction of digital images
US20150075060A1 (en) * 2013-02-12 2015-03-19 Jody Arthur Balsam Apparatus and method for detection of insects
ES2837094T3 (es) * 2014-06-19 2021-06-29 Ecolab Usa Inc Composición para la detección y tratamiento de chinches
US9541750B2 (en) * 2014-06-23 2017-01-10 Li-Cor, Inc. Telecentric, wide-field fluorescence scanning systems and methods
US10058301B2 (en) * 2014-09-24 2018-08-28 Fujifilm Corporation Image analysis device, image analysis method, and program

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61133847A (ja) * 1984-12-04 1986-06-21 Shoichi Yasui X線画像における散乱線除去画像製造法
JPH0696200A (ja) * 1992-06-19 1994-04-08 Agfa Gevaert Nv ノイズ減少方法および装置
JP2002125153A (ja) * 2000-10-17 2002-04-26 Fuji Photo Film Co Ltd ノイズ抑制処理装置並びに記録媒体
JP2002171444A (ja) * 2000-12-04 2002-06-14 Fuji Photo Film Co Ltd 放射線画像情報推定方法および装置並びに記録媒体
JP2003274286A (ja) * 2002-02-22 2003-09-26 Agfa Gevaert Nv グラデーション処理方法
JP2009061253A (ja) * 2007-08-15 2009-03-26 Fujifilm Corp 画像成分分離装置、方法、およびプログラム

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018029746A (ja) * 2016-08-24 2018-03-01 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム
US10786219B2 (en) 2018-01-24 2020-09-29 Konica Minolta, Inc. Radiographic image processing apparatus, scattered radiation correction method, and computer readable storage medium
JP2019129988A (ja) * 2018-01-31 2019-08-08 コニカミノルタ株式会社 放射線画像処理装置、散乱線補正方法及びプログラム
JP2021151564A (ja) * 2018-01-31 2021-09-30 コニカミノルタ株式会社 放射線画像処理装置、散乱線補正方法及びプログラム
JP7192921B2 (ja) 2018-01-31 2022-12-20 コニカミノルタ株式会社 放射線画像処理装置、散乱線補正方法及びプログラム
JP2023016893A (ja) * 2021-02-04 2023-02-02 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置
JP7468603B2 (ja) 2021-02-04 2024-04-16 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP6071853B2 (ja) 2017-02-01
US9836830B2 (en) 2017-12-05
US20180047142A1 (en) 2018-02-15
WO2015079666A1 (ja) 2015-06-04
US9996910B2 (en) 2018-06-12
US20160267630A1 (en) 2016-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6071853B2 (ja) 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
US10292672B2 (en) Radiographic image processing device, method, and recording medium
JP6071144B2 (ja) 放射線画像解析装置および方法並びにプログラム
JP6006193B2 (ja) 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
JP6370280B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
JP6165809B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
JP2017143943A (ja) 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP2017535344A (ja) トモシンセシスデータから合成マンモグラムを生成する方法
JP6653629B2 (ja) 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP6556005B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
JP6156847B2 (ja) 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
CN103156629A (zh) 图像处理设备和图像处理方法
JP6174217B2 (ja) 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
JP2007330334A (ja) X線撮影装置及びその方法
JP6987352B2 (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理方法
JP6129125B2 (ja) 放射線画像解析装置および方法並びにプログラム
JP6301439B2 (ja) 放射線画像解析装置および方法並びにプログラム
JP6185023B2 (ja) 断層画像生成装置、方法およびプログラム
JP6156849B2 (ja) 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP6285006B2 (ja) 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP2018038647A (ja) 画像処理装置、方法およびプログラム
CN105992558A (zh) 用于断层合成成像的设备和方法
Fukuda et al. Improved tomosynthesis reconstruction using super-resolution and iterative techniques
JP6321267B2 (ja) 画像解析装置および方法並びにプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160308

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161129

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161227

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6071853

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250