JP2024000885A - 放射線画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】放射線画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、エネルギーサブトラクション処理により導出された画像の画質を安定させる。
【解決手段】エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出するに際し、放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、到達線量に基づいて画像処理を行うことによりサブトラクション画像を導出する。
【選択図】図３

Description

本開示は、放射線画像処理装置、方法およびプログラムに関する。

従来より、被写体を構成する物質によって透過した放射線の減衰量が異なることを利用して、エネルギー分布が異なる２種類の放射線を被写体に照射して得られた２枚の放射線画像を用いたエネルギーサブトラクション処理が知られている。エネルギーサブトラクション処理とは、上記のようにして得られた２つの放射線画像の各画素を対応させて、画素間で適当な重み係数を乗算した上で減算（サブトラクト）を行って、放射線画像に含まれる特定の構造物を抽出した画像を取得する方法である。

また、エネルギーサブトラクション処理により取得された被写体の骨部を表す骨部画像を、被写体の体厚および管電圧に基づいて設定される補正係数を用いて補正することにより、被写体の骨密度を推定する手法が提案されている（特許文献１参照）。また、放射線画像の画質を向上させるために、被写体の体厚を用いて放射線画像に含まれる放射線の散乱線成分を除去するための手法も提案されている（特許文献２参照）。

ここで、上記特許文献１，２に記載された手法において骨部画像の補正および散乱線除去に使用する被写体の体厚は、放射線検出器に直接届いた到達線量および被写体を透過して届いた到達線量に基づいて導出される。放射線検出器に直接届いた到達線量は、管電圧（ｋＶ）、線量（ｍＡｓ）および放射線源と放射線検出器との間の距離（ＳＩＤ(Source-to-Image receptor Distance)）といった撮影条件に基づいて算出される。

特開２０１５－０４３９５９号公報 特開２０１８－０１５４５３号公報

ところで、放射線撮影装置において使用されている放射線の管球および被写体を透過した放射線を検出して放射線画像を生成する放射線検出器の感度は、経時により劣化する。管球および放射線検出器が劣化すると、放射線撮影装置に設定した撮影条件が設定値からずれてしまう。撮影条件が設定値からずれると、特許文献１に記載された手法においては管電圧および体厚が変化するため補正係数が変化し、その結果、骨密度を精度よく推定することができなくなる。また、特許文献２に記載された手法においては、散乱線成分を精度よく除去できなくなる。このように、骨密度を精度よく推定できなかったり、散乱線成分を精度よく除去できなかったりすると、取得される画像の画質が安定しなくなる。

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、エネルギーサブトラクション処理により導出された画像の画質を安定させることができるようにすることを目的とする。

本開示の放射線画像処理装置は、エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを備え、プロセッサは、放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
到達線量に基づいて画像処理を行うことによりサブトラクション画像を導出する。

なお、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、複数の放射線画像を取得し、
到達線量、複数の放射線画像のいずれか、および複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて被写体の体厚分布を導出し、
体厚分布および撮影条件に基づいて複数の放射線画像から被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することにより、被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
体厚分布および撮影条件に基づいて骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
補正係数により骨部画像を補正することによりサブトラクション画像を導出するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、複数の放射線画像を取得し、
到達線量、複数の放射線画像のいずれか、および複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて被写体の体厚分布を導出し、
体厚分布および撮影条件に基づいて複数の放射線画像から被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することによりサブトラクション画像を導出するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、複数の放射線画像を取得し、
到達線量、複数の放射線画像のいずれか、および複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて被写体の体厚分布を導出し、
複数の放射線画像を重み付け減算することにより、被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
体厚分布および撮影条件に基づいて骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
補正係数により骨部画像を補正することによりサブトラクション画像を導出するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、放射線を出射する放射線源に印加される管電圧を計測する管電圧センサが出力した管電圧を撮影条件の１つとして取得するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、放射線検出器において放射線が直接到達する直接放射線領域にある画像センサが出力した信号値を到達線量として取得するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、放射線検出器において放射線が直接到達する直接放射線領域に設置された線量センサが出力した信号値を到達線量として取得するものであってもよい。

また、本開示の放射線画像処理装置において、プロセッサは、放射線検出器における放射線を検出する領域外に設置された線量センサが出力した信号値を到達線量として取得するものであってもよい。

本開示による放射線画像処理方法は、エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理方法であって、
放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
到達線量に基づいて画像処理を行うことによりサブトラクション画像を導出する。

本開示による放射線画像処理プログラムは、エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する手順をコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラムであって、
放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得する手順と、
到達線量に基づいて画像処理を行うことによりサブトラクション画像を導出する手順とをコンピュータに実行させる。

本開示によれば、エネルギーサブトラクション処理により導出された画像の画質を安定させることができる

本開示の第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の実施形態による放射線画像処理装置の概略構成を示す図 第１の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図 直接放射線領域の検出を説明するための図 一部の画像センサが線量センサと置換された放射線検出器を示す図 骨部画像を示す図 体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示す図 補正係数を取得するためのルックアップテーブルを示す図 表示画面を示す図 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２の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図 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の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図 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 一部の画像センサが線量センサと置換された放射線検出器の他の例を示す図 画像センサが設置された領域外に線量センサが設置された放射線検出器を示す図 画素値と線量との関係を示す図

以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の第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、撮影装置１と、第１の実施形態による放射線画像処理装置１０とを備える。

撮影装置１は、第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６に、放射線源３から発せられ、被写体Ｈを透過したＸ線等の放射線を、それぞれエネルギーを変えて照射するいわゆる１ショット法によるエネルギーサブトラクションを行うための撮影装置である。撮影時においては、図１に示すように、放射線源３に近い側から順に、第１の放射線検出器５、銅板等からなる放射線エネルギー変換フィルタ７、および第２の放射線検出器６を配置して、放射線源３を駆動させる。なお、第１および第２の放射線検出器５，６と放射線エネルギー変換フィルタ７とは密着されている。

これにより、第１の放射線検出器５においては、いわゆる軟線も含む低エネルギーの放射線による被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１が取得される。また、第２の放射線検出器６においては、軟線が除かれた高エネルギーの放射線による被写体Ｈの第２の放射線画像Ｇ２が取得される。第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、放射線画像処理装置１０に入力される。

第１および第２の放射線検出器５，６は、多数の画像センサが配置されることにより構成されている。第１および第２の放射線検出器５，６は、放射線画像の記録および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、または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。

なお、第１の実施形態においては、後述するように放射線検出器５，６の画像センサの一部が線量センサに置換されている。

撮影装置１においては、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２の取得に際して、管電圧、撮影線量、線質、放射線源３と第１および第２の放射線検出器５，６の表面との距離であるＳＩＤ（Source Image receptor Distance）、放射線源３と被写体Ｈの表面との距離であるＳＯＤ（Source Object Distance）、並びに散乱線除去グリッドの有無等の撮影条件が設定される。

ＳＯＤおよびＳＩＤ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、超音波距離計およびレーザー距離計等で取得することが好ましい。

撮影条件は、撮影装置１に対する設定値と実際の出力とが一致するようにあらかじめキャリブレーションがなされている。例えば、撮影線量および管電圧について撮影装置１に設定した設定値に相当する出力が得られるようにキャリブレーションがなされている。また、放射線検出器５，６についても、設定された線量の放射線が照射されると設定された信号値が出力されるようにキャリブレーションがなされている。撮影条件の設定は、操作者による入力デバイス１５からの入力により行われる。

また、第１の実施形態においては、撮影装置１には放射線源３に印加される管電圧を計測するための管電圧センサ９が設けられている。管電圧センサが出力した信号は放射線画像処理装置１０に入力される。

次いで、第１の実施形態による放射線画像処理装置について説明する。まず、図２を参照して、第１の実施形態による放射線画像処理装置のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、放射線画像処理装置１０は、ワークステーション、サーバコンピュータおよびパーソナルコンピュータ等のコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、不揮発性のストレージ１３、および一時記憶領域としてのメモリ１６を備える。また、放射線画像処理装置１０は、液晶ディスプレイ等のディスプレイ１４、キーボードおよびマウス等の入力デバイス１５、並びに不図示のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）１７を備える。ＣＰＵ１１、ストレージ１３、ディスプレイ１４、入力デバイス１５、メモリ１６およびネットワークＩ／Ｆ１７は、バス１８に接続される。なお、ＣＰＵ１１は、本開示におけるプロセッサの一例である。

ストレージ１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、およびフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としてのストレージ１３には、放射線画像処理装置１０にインストールされた放射線画像処理プログラム１２が記憶される。ＣＰＵ１１は、ストレージ１３から放射線画像処理プログラム１２を読み出してメモリ１６に展開し、展開した放射線画像処理プログラム１２を実行する。

なお、放射線画像処理プログラム１２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、要求に応じて放射線画像処理装置１０を構成するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。または、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、その記録媒体から放射線画像処理装置１０を構成するコンピュータにインストールされる。

次いで、第１の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を説明する。図３は、第１の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図である。図３に示すように、放射線画像処理装置１０は、画像取得部２１、到達線量取得部２２、散乱線除去部２３、骨部画像導出部２４、補正部２５および表示制御部２６を備える。そして、ＣＰＵ１１は、放射線画像処理プログラム１２を実行することにより、画像取得部２１、到達線量取得部２２、散乱線除去部２３、骨部画像導出部２４、補正部２５および表示制御部２６として機能する。

画像取得部２１は、撮影装置１に被写体Ｈのエネルギーサブトラクション撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線検出器５，６から、被写体Ｈの第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２を取得する。第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２の取得に際しては上述したように撮影条件が設定される。

到達線量取得部２２は、放射線源３から出射された放射線のうち、被写体Ｈを透過せず、放射線検出器５に直接到達した放射線の線量である到達線量Ｉ０を取得する。到達線量Ｉ０の取得に際して、到達線量取得部２２は、まず放射線源３に近い側の第１の放射線検出器５において取得された第１の放射線画像Ｇ１を用いて、第１の放射線検出器５における放射線が直接照射された直接放射線領域を検出する。

図４は直接放射線領域の検出を説明するための図である。図４に示すように、到達線量取得部２２は、第１の放射線画像Ｇ１のヒストグラムＨ１を導出する。ヒストグラムＨ１の横軸は信号値、縦軸は頻度である。直接放射線領域は第１の放射線画像Ｇ１において高濃度の領域として現れる。このため、到達線量取得部２２は、ヒストグラムＨ１においてあらかじめ定められたしきい値Ｔｈ１以上の信号値Ａ１が取得された放射線検出器５における領域を直接放射線領域として検出する。

なお、ヒストグラムＨ１を用いることに代えて、放射線画像における直接放射線領域を検出するように機械学習がなされた識別器を用いて第１の放射線画像Ｇ１における直接放射線領域を検出するようにしてもよい。このような識別器は、直接放射線領域が既知の放射線画像を教師データとして用いて、畳み込みニューラルネットワーク等のニューラルネットワークを機械学習することにより構築される。

ここで、第１の実施形態においては、放射線検出器５，６の画像センサの一部が、照射された放射線の線量を検出し、線量を表す信号を出力する線量センサと置換されている。図５は画像センサの一部が線量センサに置換された放射線検出器を示す図である。図５に示すように、放射線検出器５，６において直接放射線領域となりうる可能性が高い、検出面の縁部付近の領域の画像センサの一部が線量センサ３１に置換されている。本実施形態においては、第１の放射線検出器５における線量センサ３１の出力を到達線量Ｉ０として用いる。

なお、第１の放射線画像Ｇ１においては、線量センサ３１の位置における画素の画素値が得られない。このため、本実施形態においては、線量センサ３１の位置における画素の画素値は、その周囲の画素の画素値を用いた補間演算により導出する。

散乱線除去部２３は、画像取得部２１が取得した第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２のそれぞれから散乱線成分を除去する。散乱線成分を除去する処理が本開示のあらかじめ定められた画像処理の一例である。以下、散乱線成分の除去について説明する。散乱線成分を除去する手法としては、例えば、特開２０１５－０４３９５９号公報等に記載された手法等の任意の手法を用いることができる。以下、特開２０１５－０４３９５９号公報に記載された手法を用いた場合の第１の放射線画像Ｇ１に対する散乱線除去処理について説明する。なお、以降の説明において、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像についても、参照符号としてＧ１，Ｇ２をそれぞれ用いるものとする。

まず、散乱線除去部２３は、初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルを取得する。仮想モデルは、初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）に従った体厚が、第１の放射線画像Ｇ１の各画素の座標位置に対応付けられた、被写体Ｈを仮想的に表すデータである。なお、初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）を有する被写体Ｈの仮想モデルは、ストレージ１３にあらかじめ記憶されているものとするが、仮想モデルが保存された外部のサーバから取得するようにしてもよい。以下、初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）の導出について説明する。

まず、初期体厚分布をＴｓ、初期体厚分布Ｔｓを有する場合の被写体Ｈの減弱係数をμ（Ｔｓ）、散乱線の広がりを考慮しない場合における、初期体厚分布Ｔｓを有する被写体Ｈを透過後の放射線に含まれる散乱線量と一次線量との比であるScatter-to-Primary RatioをＳＴＰＲ（Ｔｓ）とすると、被写体Ｈを透過後の線量Ｉ１は、下記の式（１）により表される。式（１）における到達線量Ｉ０は到達線量取得部２２が取得したものである。なお、式（１）においては、初期体厚分布Ｔｓ、到達線量Ｉ０、および線量Ｉ１は、放射線画像Ｇ０の画素毎に導出されるが、（ｘ，ｙ）を省略している。また、ＳＴＰＲは体厚のみならず、管電圧（ｋＶ）にも依存する非線形関数であるが、式（１）においては、ｋＶ表記を省略している。
I1=I0×exp{-μ(Ts)×Ts}×{1+STPR(Ts)} （１）

式（１）において、線量Ｉ１は放射線画像Ｇ１の各画素における画素値である。一方、ＳＴＰＲは非線形な関数であるため、式（１）をＴｓについて代数的に解くことはできない。このため、散乱線除去部２３は、下記の式（２）または式（２－１）に示すエラー関数Ｅ１を定義する。そして、エラー関数Ｅ１を最小とするか、またはエラー関数Ｅ１があらかじめ定められたしきい値Ｔｈ１未満となるＴｓを初期体厚分布として導出する。この際、散乱線除去部２３は、最急降下法および共役勾配法等の最適化アルゴリズムを用いて、初期体厚分布Ｔｓを導出する。
E1=[I1-I0×exp{-μ(Ts)×Ts}×{1+STPR(Ts)}]² （２）
E1=|I1-I0×exp{-μ(Ts)×Ts}×{1+STPR(Ts)}| （２－１）

散乱線除去部２３は、下記の式（３）、（４）に示すように、仮想モデルに基づいて、仮想モデルの撮影により得られる一次線画像を推定した推定一次線画像Ｉｐ（ｘ，ｙ）と、仮想モデルの撮影により得られる散乱線画像を推定した推定散乱線画像Ｉｓ（ｘ，ｙ）とを導出する。さらに、散乱線除去部２３は、下記の式（５）に示すように、推定一次線画像Ｉｐ（ｘ，ｙ）と推定散乱線画像Ｉｓ（ｘ，ｙ）とを合成した画像を、被写体Ｈの撮影により得られた第１の放射線画像Ｇ１を推定した推定画像Ｉｍ（ｘ，ｙ）として導出する
Ip(x,y) = Io(x,y)×exp(-μSoftT(x,y))×T(x,y)) （３）
Is(x,y) = Ip(x,y)×STPR(T(x,y))＊PSF(T(x,y)) （４）
Im(x,y) = Is(x,y)+Ip(x,y) （５）

ここで、（ｘ，ｙ）は第１の放射線画像Ｇ１の画素位置の座標、Ｉｏ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）において被写体Ｈが存在しないと仮定した際に放射線が放射線検出器５で検出される線量であって、到達線量取得部２２が取得した到達線量、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である。なお、１回目の推定画像Ｉｍ（ｘ，ｙ）の導出の際には、式（３）、（４）における体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）として、初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）を用いる。

また、式（３）におけるμSoft（Ｔ（ｘ，ｙ））は、画素位置（ｘ，ｙ）における人体の軟部組織の体厚分布（ｘ，ｙ）に応じた減弱係数である。μSoft（Ｔ（ｘ，ｙ））はあらかじめ実験的にあるいはシミュレーションにより求めておき、ストレージ１３に保存しておけばよい。なお、本実施形態においては、減弱係数μSoft（Ｔ（ｘ，ｙ））は、後述する標準軟部の減弱係数を用いる。

また、式（４）におけるＰＳＦ（Ｔ（ｘ，ｙ））は、体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）に応じて１つの画素から広がる散乱線の分布を表す点拡散関数（Point Spread Function)であり、放射線のエネルギー特性に応じて定義される。また、＊は畳み込み演算を示す演算子である。ＰＳＦは、撮影装置１における照射野の分布、被写体Ｈ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５，６の特性等によっても変化する。このため、ＰＳＦは照射野情報、被写体情報および撮影条件等に応じて、撮影装置１が使用する放射線のエネルギー特性毎にあらかじめ実験的に求めておき、ストレージ１３に保存しておけばよい。

次に、散乱線除去部２３は、推定画像Ｉｍと第１の放射線画像Ｇ１との違いが小さくなるように仮想モデルの初期体厚分布Ｔｓ（ｘ，ｙ）を修正する。散乱線除去部２３は、推定画像Ｉｍと第１の放射線画像Ｇ１との違いがあらかじめ定められた終了条件を満たすまで、体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ）および一次線成分Ｉｐ（ｘ，ｙ）の導出を繰り返すことにより、体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）、散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ）および一次線成分Ｉｐ（ｘ，ｙ）を更新する。散乱線除去部２３は、終了条件を満たした際に式（５）により導出される散乱線成分Ｉｓ（ｘ，ｙ）を第１の放射線画像Ｇ１から減算する。これにより、第１の放射線画像Ｇ１に含まれる散乱線成分が除去される。なお、終了条件を満たした際に導出された体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）が、後述する骨密度を導出する際に使用される。

一方、散乱線除去部２３は、第２の放射線画像Ｇ２に対しても上記第１の放射線画像Ｇ１と同様に散乱線除去処理を行う。なお、以降の説明において、散乱線成分が除去された第１の放射線画像および第２の放射線画像についても参照符号としてＧ１，Ｇ２を用いるものとする。

骨部画像導出部２４は、散乱線除去部２３により散乱線成分が除去された第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２から、被写体Ｈの骨部領域を表す骨部画像Ｇｂを生成する。なお、骨部が本開示の特定構造の一例である。図６は、骨部画像導出部２４が生成した骨部画像Ｇｂの一例を示す図である。

骨部画像導出部２４は、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に対して、下記の式（６）に示すように、相対応する画素間で重み付け減算を行うことにより、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２に含まれる被写体Ｈの骨部のみが抽出された骨部画像Ｇｂを生成する。なお、下記式（６）におけるα１は重み付け係数であり、被写体Ｈの軟部および骨部の放射線エネルギーに応じた減弱係数に基づいて導出される。また、ｘ、ｙは骨部画像Ｇｂの各画素の座標である。
Ｇｂ（ｘ，ｙ）＝Ｇ１（ｘ，ｙ）－α１×Ｇ２（ｘ，ｙ） （６）

補正部２５は、骨部画像導出部２４が生成した骨部画像Ｇｂを補正することにより、被写体Ｈの骨部領域における骨密度を表す骨密度画像を導出する。骨部画像Ｇｂを補正する処理が本開示のあらかじめ定められた画像処理の一例である。補正部２５は、骨部画像Ｇｂの画素（ｘ，ｙ）毎に骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出することにより骨密度画像Ｂを導出する。なお、骨部画像Ｇｂに含まれる全ての骨について骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出してもよいし、あらかじめ定められた骨についてのみ骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出してもよい。

具体的には補正部２５は、骨部画像Ｇｂの骨部領域の各画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）を、基準撮影条件により取得した場合の骨部画像の画素値に変換した値を骨密度と見なして、骨部画像Ｇｂの各画素に対応する骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出する。より具体的には、補正部２５は、後述するルックアップテーブルから取得される補正係数を用いて、骨部画像Ｇｂの各画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）を補正することにより画素毎の骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出する。

ここで、放射線源３における管電圧が高く、放射線源３から放射される放射線が高エネルギーであるほど、放射線画像における軟部と骨部とのコントラスト（すなわち画素値の差）が小さくなる。また、放射線が被写体Ｈを透過する過程において、放射線の低エネルギー成分が被写体Ｈに吸収され、放射線が高エネルギー化するビームハードニングが生じる。ビームハードニングによる放射線の高エネルギー化は、被写体Ｈの体厚が大きいほど大きくなる。

図７は被写体Ｈの体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示す図である。なお、図７においては、８０ｋＶ、９０ｋＶおよび１００ｋＶの３つの管電圧における、被写体Ｈの体厚に対する骨部と軟部とのコントラストの関係を示している。図７に示すように、管電圧が高いほどコントラストは低くなる。また、被写体Ｈの体厚がある値を超えると、体厚が大きいほどコントラストは低くなる。なお、骨部画像Ｇｂにおける骨部領域の画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）が大きいほど、骨部と軟部とのコントラストは大きくなる。このため、図７に示す関係は、骨部画像Ｇｂにおける骨部領域の画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）が大きいほど、高コントラスト側にシフトすることとなる。

本実施形態において、骨部画像Ｇｂにおける、撮影時の管電圧に応じたコントラストの相違、およびビームハードニングの影響によるコントラストの低下を補正するための補正係数を取得するためのルックアップテーブルが、ストレージ１３に記憶されている。補正係数は、骨部画像Ｇｂの各画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）を補正するための係数である。

図８は、ストレージ１３に記憶されるルックアップテーブルの一例を示す図である。図８において、基準撮影条件を、管電圧９０ｋＶに設定したルックアップテーブルＬＵＴ１が例示されている。図８に示すようにルックアップテーブルＬＵＴ１において、管電圧が大きいほど、かつ被写体の体厚が大きいほど、大きい補正係数が設定されている。図８に示す例において、基準撮影条件が管電圧９０ｋＶであるため、管電圧が９０ｋＶで体厚が０の場合に、補正係数が１となっている。なお、図８において、ルックアップテーブルＬＵＴ１を２次元で示しているが、補正係数は骨部領域の画素値に応じて異なる。このため、ルックアップテーブルＬＵＴ１は、実際には骨部領域の画素値を表す軸が加わった３次元のテーブルとなる。

ここで、補正係数は、人体の軟部組織に相当する物質および骨部組織に相当する物質を含む、人体を模擬したファントムを用いて放射線画像の撮影を行うことにより導出される。軟部組織に相当する物質としては、例えば、アクリルまたはウレタン等を適用することができる。また、人体の骨部組織に相当する物質としては、例えば、ハイドロキシアパタイト等を適用することができる。なお、ファントムにおける軟部組織に相当する物質については、放射線の減弱係数および脂肪率は物質に応じたあらかじめ定められた値となる。ここで、上述したように、被写体の体厚が大きいほど骨部と軟部とのコントラストは小さくなる。その結果、体厚が同一の場合、骨密度が同一であっても放射線画像から導出される骨密度は体厚が大きいほど小さくなる。

このため、各種厚さを有するファントムを撮影することにより取得された放射線画像から、体厚に応じた骨部領域の画素値を導出し、導出した画素値が同一の骨密度となるように、体厚に応じた補正係数を導出する。また、補正係数を各種管電圧に応じて導出する。これにより、図８に示すルックアップテーブルＬＵＴ１を導出することができる。

補正部２５は、被写体Ｈの体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）およびストレージ１３に記憶された管電圧の設定値を含む撮影条件に応じた画素毎の補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）を、ルックアップテーブルＬＵＴ１から取得する。なお、放射線源３の劣化により管電圧は設定値から変動する。このため、本実施形態においては、補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）を取得する際に使用する管電圧として、管電圧センサ９が出力した実際の管電圧を用いる。そして、補正部２５は、下記の式（７）に示すように、骨部画像Ｇｂにおける骨部領域の各画素値Ｇｂ（ｘ，ｙ）に対して、補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）を乗算することにより、骨部画像Ｇｂの画素毎の骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を導出する。これにより、骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）を画素値とする骨密度画像Ｂが導出される。このようにして導出された骨密度Ｂ（ｘ，ｙ）は、基準撮影条件である９０ｋＶの管電圧により被写体Ｈを撮影することにより取得され、かつビームハードニングの影響が除去された放射線画像に含まれる骨部領域の骨部の画素値を表すものとなる。なお、本実施形態においては骨密度の単位はｇ／ｃｍ²であるものとする。骨密度画像Ｂが本開示のサブトラクション画像の一例である。
Ｂ（ｘ，ｙ）＝Ｃ０（ｘ，ｙ）×Ｇｂ（ｘ，ｙ） （７）

表示制御部２６は、骨密度画像Ｂをディスプレイ１４に表示する。図９は骨密度画像Ｂの表示画面を示す図である。図９に示すように表示画面４０には骨密度画像Ｂが表示されている。

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１０は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が撮影装置１に被写体Ｈのエネルギーサブトラクション撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する（放射線画像取得；ステップＳＴ１）。次いで、到達線量取得部２２が到達線量Ｉ０を取得する（ステップＳＴ２）。そして、散乱線除去部２３が、到達線量取得部２２が取得した到達線量Ｉ０を用いて、被写体Ｈの体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）を導出し（ステップＳＴ３）、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去する（ステップＳＴ４）。なお、ステップＳＴ３およびステップＳＴ４の処理は並列に行われる。そして、骨部画像導出部２４が、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から、被写体Ｈの骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する（ステップＳＴ５）。

次いで、補正部２５が骨部画像Ｇｂを補正することにより骨密度画像Ｂを導出し（ステップＳＴ６）、表示制御部２６が骨密度画像Ｂを表示し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。

ここで、被写体Ｈが存在しない状態において、放射線源３を駆動して放射線検出器５に放射線を照射した場合、放射線検出器５への到達線量Ｉ０は、撮影装置１において設定した撮影条件を用いて下記の式（８）により導出することができる。式（８）において、撮影条件に含まれるｍＡｓは線量、ｋＶは管電圧である。ここで、Ｆは基準となるＳＩＤ（例えば１００ｃｍ）にて、基準となる線量（例えば１ｍＡｓ）を被写体Ｈがない状態で放射線検出器５に照射した場合に、放射線検出器５に到達する放射線量を表す線形または非線形の関数である。Ｆは、管電圧に依存して変化する。また、到達線量Ｉ０は、放射線検出器５により取得される放射線画像Ｇ０の画素毎に導出されるため、（ｘ，ｙ）は各画素の画素位置を表す。
I0(x,y)=mAs×F(kV)/SID² （８）

一方、撮影装置１の放射線源３において使用されている放射線の管球および放射線検出器５，６の感度は、経時により劣化する。管球が劣化すると撮影装置１に設定した撮影条件が設定値からずれる。ここで到達線量Ｉ０は、上記式（８）を用いて管電圧および線量から導出することが可能であるが、撮影条件が設定値からずれると、管電圧および線量が設定値からずれるため、式（８）を用いて導出される到達線量Ｉ０が実際の到達線量からずれ、その結果、上記式（２）、（２－１）を用いて導出される初期体厚分布Ｔｓもずれる。このため、被写体Ｈの体厚分布を精度よく導出することができなくなる。また、放射線検出器５，６の感度が劣化すると、放射線検出器５，６から出力される信号値の精度が低下する。体厚分布の精度および信号値の精度が低下すると、上記式（４）において導出される散乱線成分の精度が低下し、その結果、放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を精度よく除去できなくなる。

また、管電圧が設定値からずれ、さらには体厚分布の精度が低下すると、式（７）における補正係数Ｃ０（ｘ，ｙ）の精度も低下するため、骨部画像Ｇｂを精度よく補正することができなくなる。

本実施形態においては、到達線量取得部２２が放射線源３から出射された放射線のうち、被写体Ｈを透過せず、第１の放射線検出器５に直接到達した放射線量である到達線量Ｉ０を取得するようにした。このため、放射線の管球および第１および第２の放射線検出器５，６の感度が経時により劣化していても、実測された到達線量Ｉ０を使用することから、初期体厚分布Ｔｓさらには被写体の体厚分布を精度よく求めることができる。したがって、式（４）により散乱線成分を精度よく導出することができるため、放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を精度よく除去できる。したがって、エネルギーサブトラクション処理により導出される骨部画像Ｇｂ、さらには骨密度画像Ｂの画質を安定させることができる。

また、本実施形態においては、管電圧センサ９により実際の管電圧を計測しているため、式（７）における補正係数Ｃ０も精度よく導出することができ、その結果、骨密度画像Ｂを精度よく導出することができる。したがって、本実施形態によれば、エネルギーサブトラクション処理により導出される骨密度画像Ｂの画質を安定させることができる。

次いで、本開示の第２の実施形態について説明する。図１１は第２の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図である。なお、図１１において図３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２の実施形態においては、散乱線除去処理のみを行い、骨部画像Ｇｂを補正する処理を行わないようにした点が第１の実施形態と異なる。このため、第２の実施形態による放射線画像処理装置１０Ａは、補正部２５を備えていない。第２の実施形態においては、骨部画像Ｇｂが本開示のサブトラクション画像の一例である。

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１２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。まず、画像取得部２１が撮影装置１に被写体Ｈのエネルギーサブトラクション撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する（放射線画像取得；ステップＳＴ１１）。次いで、到達線量取得部２２が到達線量Ｉ０を取得する（ステップＳＴ１２）。そして、散乱線除去部２３が、到達線量取得部２２が取得した到達線量Ｉ０を用いて、被写体Ｈの体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）を導出し（ステップＳＴ１３）、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から散乱線成分を除去する（ステップＳＴ１４）。なお、ステップＳＴ１３およびステップＳＴ１４の処理は並列に行われる。そして、骨部画像導出部２４が、散乱線成分が除去された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から、被写体Ｈの骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する（ステップＳＴ１５）。次いで、表示制御部２６が骨密度画像Ｂを表示し（ステップＳＴ１６）、処理を終了する。

次いで、本開示の第３の実施形態について説明する。図１３は第３の実施形態による放射線画像処理装置の機能的な構成を示す図である。なお、図１３において図３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３の実施形態においては、散乱線除去処理を行わず、骨部画像Ｇｂを補正する処理のみを行うようにした点が第１の実施形態と異なる。このため、第３の実施形態による放射線画像処理装置１０Ｂは、散乱線除去部２３を備えていない。一方、上述したように補正係数を導出するためには被写体Ｈの体厚分布が必要である。第３の実施形態においては、補正部２５が被写体Ｈの体厚分布を導出する。あるいは、被写体Ｈの体厚分布を導出する体厚導出部を別途備えるものとしてもよい。また、第３の実施形態において散乱線除去部２３を備えるものとし、散乱線除去部２３において体厚分布を導出するようにしてもよい。第３の実施形態においては、骨密度画像Ｂが本開示のサブトラクション画像に対応する。

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１４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である。まず、画像取得部２１が撮影装置１に被写体Ｈのエネルギーサブトラクション撮影を行わせることにより、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する（放射線画像取得；ステップＳＴ２１）。次いで、到達線量取得部２２が到達線量Ｉ０を取得する（ステップＳＴ２２）。そして、補正部２５が、到達線量取得部２２が取得した到達線量Ｉ０を用いて、被写体Ｈの体厚分布Ｔ（ｘ，ｙ）を導出する（ステップＳＴ２３）。そして、骨部画像導出部２４が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２から、被写体Ｈの骨部が抽出された骨部画像Ｇｂを導出する（ステップＳＴ２４）。次いで、補正部２５が骨部画像Ｇｂを補正することにより骨密度画像Ｂを導出し（ステップＳＴ２５）、表示制御部２６が骨密度画像Ｂを表示し（ステップＳＴ２６）、処理を終了する。

なお、上記各実施形態においては、検出面の縁部付近の領域の画像センサの一部が線量センサ３１に置換された放射線検出器５，６を用いているが、これに限定されるものではない。図１５に示すように放射線検出器５，６の全面において均等な間隔で画像センサの一部を線量センサ３１に置換するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、放射線検出器５，６の画像センサの一部を線量センサ３１に置換し、線量センサ３１を用いて到達線量Ｉ０を取得しているが、これに限定されるものではない。図１６に示すように放射線検出器５，６における画像センサが設置された領域の外側に線量センサ３２を設置し、設置された線量センサ３２を用いて到達線量Ｉ０を取得するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、線量センサ３１，３２を用いて到達線量Ｉ０を取得しているが、これに限定されるものではない。放射線検出器５における直接放射線領域の信号値を到達線量Ｉ０として取得するようにしてもよい。この場合、到達線量取得部２２は、放射線検出器５における直接放射線領域にある画像センサが出力した信号値すなわち第１の放射線画像Ｇ１における直接放射線領域の画素値を変換することにより到達線量Ｉ０を取得する。図１７は画素値と線量との関係を示す図である。本実施形態においては、図１７に示す関係を表すルックアップテーブルＬＵＴ２がストレージ１３に保存されている。到達線量取得部２２は、ＬＵＴ２を参照して、直接放射線領域の画素値を変換することにより到達線量Ｉ０を取得する。このようにして取得した到達線量Ｉ０を用いても、上記各実施形態と同様に、エネルギーサブトラクション処理により導出された画像の画質を安定させることができる。

また、上記各実施形態においては、表示画面３０に骨密度画像Ｂあるいは骨部画像Ｇｂを表示しているが、これに限定されるものではない。下記の式（９）により被写体Ｈの軟部画像Ｇｓを導出し、軟部画像Ｇｓと骨部画像Ｇｂとを切り替え可能に表示してもよい。さらに、軟部画像Ｇｓおよび骨部画像Ｇｂに加えて放射線画像Ｇ１，Ｇ２を切り替え可能に表示してもよい。この場合、表示される放射線画像Ｇ１，Ｇ２は散乱線が除去されたものであっても、除去されていないものであってもよい。
Ｇｓ（ｘ、ｙ）＝Ｇ１（ｘ、ｙ）－α２×Ｇ２（ｘ、ｙ） （９）

また、上記各実施形態においては、被写体Ｈの胸部についての骨密度画像Ｂを導出しているが、これに限定されるものではない。例えば、被写体Ｈの大腿骨、椎骨、踵骨および中手骨等の任意の骨部についての骨密度画像Ｂを導出するようにしてもよい。

また、上記各実施形態においては、骨密度を導出するためのエネルギーサブトラクション処理を行うに際し、１ショット法により第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得しているが、これに限定されるものではない。１つの放射線検出器のみ用いて撮影を２回行う、いわゆる２ショット法により第１および第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、被写体Ｈの体動により、第１の放射線画像Ｇ１および第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。このため、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２において、被写体の位置合わせを行った上で、本実施形態の処理を行うことが好ましい。

また、上記実施形態においては、第１および第２の放射線検出器５，６を用いて被写体Ｈを撮影するシステムにおいて取得した放射線画像を用いて骨密度を導出しているが、放射線検出器に代えて、蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、本開示の技術を適用できることはもちろんである。この場合、２枚の蓄積性蛍光体シートを重ねて被写体Ｈを透過した放射線を照射して、被写体Ｈの放射線画像情報を各蓄積性蛍光体シートに蓄積記録し、各蓄積性蛍光体シートから放射線画像情報を光電的に読み取ることにより第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得すればよい。なお、蓄積性蛍光体シートを用いて第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２を取得する場合にも、２ショット法を用いるようにしてもよい。

また、上記実施形態における放射線は、とくに限定されるものではなく、Ｘ線の他、α線またはγ線等を用いることができる。

また、上記実施形態において、例えば、画像取得部２１、散乱線除去部２３、骨部画像導出部２４、補正部２５、および表示制御部２６といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）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であるＣＰＵに加えて、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）、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が含まれる。

１つの処理部は、これらの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の組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）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の１つ以上を用いて構成される。

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としては、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）を用いることができる。

以下、本開示の付記項を記載する。
（付記項１）
エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理装置であって、
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する放射線画像処理装置。
（付記項２）
前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記複数の放射線画像から前記被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
前記散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することにより、前記被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
前記補正係数により前記骨部画像を補正することにより前記サブトラクション画像を導出する付記項１に記載の放射線画像処理装置。
（付記項３）
前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記複数の放射線画像から前記被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
前記散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することにより前記サブトラクション画像を導出する付記項１に記載の放射線画像処理装置。
（付記項４）
前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
前記複数の放射線画像を重み付け減算することにより、前記被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
前記補正係数により前記骨部画像を補正することにより前記サブトラクション画像を導出する付記項１に記載の放射線画像処理装置。
（付記項５）
前記プロセッサは、前記放射線を出射する放射線源に印加される管電圧を計測する管電圧センサが出力した管電圧を前記撮影条件の１つとして取得する付記項２から４のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項６）
前記プロセッサは、前記放射線検出器において前記放射線が直接到達する直接放射線領域にある画像センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する付記項１から５のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項７）
前記プロセッサは、前記放射線検出器において前記放射線が直接到達する直接放射線領域に設置された線量センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する付記項１から５のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項８）
前記プロセッサは、前記放射線検出器における前記放射線を検出する領域外に設置された線量センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する付記項１から５のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項９）
エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理方法であって、
前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する。
（付記項１０）
エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する手順をコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラムであって、
前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得する手順と、
前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する手順とをコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラム。

１ 撮影装置
３ 放射線源
５、６ 放射線検出器
７ 放射線エネルギー変換フィルタ
９ 管電圧センサ
１０ 放射線画像処理装置
１１ ＣＰＵ
１２ 放射線画像処理プログラム
１３ ストレージ
１４ ディスプレイ
１５ 入力デバイス
１６ メモリ
１７ ネットワークＩ／Ｆ
１８ バス
２１ 画像取得部
２２ 到達線量取得部
２３ 散乱線除去部
２４ 骨部画像導出部
２５ 補正部
２６ 表示制御部
３１，３２ 線量センサ
４０ 表示画面
ＬＵＴ１、ＬＵＴ２ ルックアップテーブル
Ｇｂ 骨部画像
Ｂ 骨密度画像
Ｈ 被写体

Claims (10)

1. エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理装置であって、
   少なくとも１つのプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
   前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する放射線画像処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
   前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
   前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記複数の放射線画像から前記被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
   前記散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することにより、前記被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
   前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
   前記補正係数により前記骨部画像を補正することにより前記サブトラクション画像を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
   前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
   前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記複数の放射線画像から前記被写体により散乱された放射線の散乱線成分を除去し、
   前記散乱線成分が除去された複数の放射線画像を重み付け減算することにより前記サブトラクション画像を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記複数の放射線画像を取得し、
   前記到達線量、前記複数の放射線画像のいずれか、および前記複数の放射線画像を取得した際の撮影条件に基づいて前記被写体の体厚分布を導出し、
   前記複数の放射線画像を重み付け減算することにより、前記被写体の骨部が抽出された骨部画像を導出し、
   前記体厚分布および前記撮影条件に基づいて前記骨部画像の画素値を補正する補正係数を導出し、
   前記補正係数により前記骨部画像を補正することにより前記サブトラクション画像を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
5. 前記プロセッサは、前記放射線を出射する放射線源に印加される管電圧を計測する管電圧センサが出力した管電圧を前記撮影条件の１つとして取得する請求項２から４のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
6. 前記プロセッサは、前記放射線検出器において前記放射線が直接到達する直接放射線領域にある画像センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
7. 前記プロセッサは、前記放射線検出器において前記放射線が直接到達する直接放射線領域に設置された線量センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
8. 前記プロセッサは、前記放射線検出器における前記放射線を検出する領域外に設置された線量センサが出力した信号値を前記到達線量として取得する請求項１に記載の放射線画像処理装置。
9. エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する放射線画像処理方法であって、
   前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得し、
   前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する放射線画像処理方法。
10. エネルギー分布が異なる放射線によって被写体を撮影することにより取得された複数の放射線画像を重み付け減算することにより導出され、かつあらかじめ定められた画像処理が施された、前記被写体内の特定の組織が抽出されたサブトラクション画像を導出する手順をコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラムであって、
    前記放射線画像を取得する放射線検出器へ直接到達する放射線量である到達線量を取得する手順と、
    前記到達線量に基づいて前記画像処理を行うことにより前記サブトラクション画像を導出する手順とをコンピュータに実行させる放射線画像処理プログラム。