JP7246281B2 - 画像処理装置およびその制御方法、放射線撮影装置、プログラム - Google Patents

画像処理装置およびその制御方法、放射線撮影装置、プログラム Download PDF

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Description

本発明は、画像処理装置およびその制御方法、放射線撮影装置、プログラムに関する。
放射線による医療画像診断に用いる撮影装置として、平面検出器（Flat Panel Detector、以下「ＦＰＤ」と略す）を用いた放射線撮影装置が普及している。ＦＰＤを用いて得られる撮影画像は、デジタル画像処理の対象とすることができるため、撮影画像を処理するための様々なアプリケーションの開発が行われ実用化されている。
特許文献１には、２つの管電圧の放射線を照射してエネルギーサブトラクション画像を得る構成において、被写体の体厚に基づいて照射する管電圧を決定する方法が開示されている。また、特許文献２には、エネルギーサブトラクションを利用した骨塩量分析において、骨塩量を求めるための校正曲線の経時ずれを、レファレンスを用いて補正する方法が開示されている。
特開平２０１１－１０４１０３号公報 特開平０８－２６６５２９号公報
複数のエネルギーによる放射線を利用したエネルギーサブトラクションにおいては、照射する放射線のエネルギーが変動すると、エネルギーサブトラクション画像が不安定になり、診断、治療の妨げになる場合がある。例えば血管撮影装置において、治療中に造影血管を分離した画像（動画像）を得るようなエネルギーサブトラクションの応用が考えられる。このような透視撮影においては、撮影における画質の安定性を担保するために、装置側で被写体を透過する放射線量を一定に保つオートブライトネスコントロール（ＡＢＣ）機能が設けられている。ＡＢＣは、放射線発生装置の管電圧、管電流、パルス幅を自動的に変更するため、ＡＢＣが機能すると放射線発生装置が照射する放射線のエネルギーが変動してしまう。上述したように、放射線エネルギーの変動は、エネルギーサブトラクション画像を不安定にするので、エネルギーサブトラクション画像を用いた透視画像が不安定になる。
特許文献２に記載された方法を適用することにより、放射線エネルギーの変動に対して透視画像を安定させることができる可能性があるが、実用上の課題がある。すなわち、特許文献２に記載された方法では、照射野内にレファレンスを置く必要があるが、撮影中、被写体にレファレンスが重なるというケースが生じ得る。レファレンスが被写体に重なると校正曲線を補正できなくなり、安定したエネルギーサブトラクションを実行することができなくなる。
本発明は、エネルギーサブトラクションにおいて用いられる放射線のエネルギー（スペクトル）の精度を向上することにより安定したエネルギーサブトラクションを実行する技術を提供する。
本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
複数の放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に基づいて物質特性画像を生成する生成手段と、
第１のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像と、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像とを含む複数の物質特性画像を用いて、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する推定手段と、を備える。
本発明によれば、エネルギーサブトラクションにおいて用いられる放射線のエネルギー（スペクトル）の精度が向上し、安定したエネルギーサブトラクションを実行することができる。
第１実施形態による放射線撮影システムの構成例を示す図。 第１実施形態の画像処理部による処理を示すフローチャート。 第１実施形態おける放射線画像と物質特性画像の模式図。 第１実施形態における放射線管の高電圧パルスを示す図。 第１実施形態のシミュレーション結果を示す図。 第２実施形態の画像処理部による処理を示すフローチャート。
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る放射線撮影システム１００の構成例を示すブロック図である。放射線撮影システム１００は、放射線発生装置１０４、放射線管１０１、平面検出器（以下、ＦＰＤ１０２）、情報処理装置１２０を有する。尚、放射線撮影システム１００の構成を単に放射線撮影装置ともいう。
放射線発生装置１０４は、不図示の曝射スイッチへのユーザ操作により放射線管１０１に高電圧パルスを与えて放射線を発生させる。なお、本明細書において、放射線という用語は、Ｘ線の他、例えば、α線、β線、γ線粒子線、宇宙線などを含み得る。実施形態において放射線の種類は特に限定はしないが、医療用の画像診断には主にＸ線が用いられる。放射線管１０１から発生した放射線は被写体１０３を照射し、一部が被写体１０３を透過してＦＰＤ１０２に到達する。
ＦＰＤ１０２は、画像信号に基づく電荷の蓄積を行って放射線画像を取得し、取得した放射線画像を情報処理装置１２０に転送する。ＦＰＤ１０２は、放射線に応じた信号を生成するための画素アレイを備えた放射線検出部（不図示）と放射線検出部を駆動して画像信号を読み出す駆動部（不図示）とを有する。放射線検出部は、被写体１０３を透過して放射線検出部の検出面に到達した放射線を画像信号として検出する。放射線検出部には、入射光に応じた信号を出力する画素がアレイ状（二次元の領域）に配置されている。各画素の光電変換素子はシンチレータ（蛍光体）により可視光に変換された放射線を電気信号に変換し、画像信号として出力する。このように、放射線検出部は被写体１０３を透過した放射線を検出して、画像信号（放射線画像）を取得するように構成されている。ＦＰＤ１０２の駆動部は、制御部１０５からの指示に従って放射線検出部から読み出した画像信号（放射線画像）を情報処理装置１２０（制御部１０５）に出力する。
情報処理装置１２０は、ＦＰＤ１０２が被写体を撮影した放射線画像を処理する。情報処理装置１２０は、制御部１０５、表示制御部１０６、操作部１０７、記憶部１０８、画像処理部１０９、モニタ１１６を有する。
制御部１０５は、不図示の１つまたは複数のプロセッサーを備え、記憶部１０８に記憶されているプログラムを実行することにより情報処理装置１２０の各種制御を実現する。記憶部１０８は、制御部１０５などにより実行される各種プログラムを記憶する。記憶部１０８は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等により構成される。また、記憶部１０８は、上記プログラムの他に、例えば、制御部１０５から出力された画像、画像処理部１０９で画像処理された画像、画像処理部１０９における計算結果を記憶することが可能である。
画像処理部１０９は、ＦＰＤ１０２から取得した放射線画像を処理する。画像処理部１０９は、機能構成として、物質特性計算部１１０、類似度計算部１１１、エネルギー推定部１１２を有している。これらの機能構成は、制御部１０５のプロセッサーが所定のプログラムを実行することで実現されてもよいし、画像処理部１０９が備える一つ又は複数のプロセッサーが記憶部１０８から読み込んだプログラムを実行することで実現されてもよい。なお、制御部１０５、画像処理部１０９のプロセッサーは、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）で構成される。また、制御部１０５と画像処理部１０９の各機能部の一部あるいは全部が、同様の機能を果たす集積回路などで実現されてもよい。また、情報処理装置１２０の内部構成として、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のグラフィック制御部、ネットワークカード等の通信部、キーボード、ディスプレイ又はタッチパネル等の入出力制御部等を含んでもよい。
表示制御部１０６は、制御部１０５がＦＰＤ１０２から受信した放射線画像（デジタル画像）、画像処理部１０９で画像処理された画像などをモニタ１１６に表示する。操作部１０７は、画像処理部１０９及びＦＰＤ１０２に対する指示をユーザが入力するためのユーザインターフェイス（不図示）を提供する。制御部１０５は、このユーザインターフェイスを介して、画像処理部１０９およびＦＰＤ１０２に対するユーザ指示の入力を受け付ける。
以上の構成において、放射線発生装置１０４は、放射線管１０１に高電圧を印加し、放射線管１０１から被写体１０３に連続的又は間欠的に放射線を照射させる。ＦＰＤ１０２は放射線管１０１からの放射線照射により複数の放射線画像を生成する。本実施形態では、放射線発生装置１０４が放射線管１０１から高エネルギー、低エネルギーの２種類の放射線を照射し、ＦＰＤ１０２は高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、低エネルギー放射線画像ＸＬｎを生成する。ここで、ｎは動画フレーム番号を示す。但し、３種類以上の放射線エネルギーの放射線照射を行うことにより、１フレームに生成される放射線画像の種類を３種類以上としてもよい。制御部１０５は、ＦＰＤ１０２から高エネルギーの放射線画像ＸＨｎと、低エネルギーの放射線画像ＸＬｎを取得し、表示制御部１０６を介してモニタ１１６に表示する。モニタ１１６に表示された放射線画像は、診断又は治療の用に供することができる。また、制御部１０５は、放射線画像を記憶部１０８に記憶し、画像処理部１０９に送信する。
放射線管１０１が発生する放射線のエネルギーは、放射線発生装置１０４が放射線管１０１に設定する管電圧／パルス幅により、設定、変更され得る。例えば、高エネルギー放射線の照射時は１２０ｋＶ、低エネルギー放射線の照射時は８０ｋＶの高電圧パルスが放射線管１０１に印加される。エネルギーサブトラクションにおいてこれらのエネルギー差は大きいほど好ましいが、被写体の体厚や被曝量を考慮して適切なエネルギーが選択される。
なお、ＦＰＤ１０２として１回の放射線照射により複数のエネルギーに対応した放射線画像を取得できるものが用いられてもよい。この種のＦＰＤ１０２では、放射線管１０１からの１回の放射線照射に対して複数回のサンプリングを行う。すなわち、ＦＰＤ１０２は、放射線管１０１に印加される高電圧パルスの立上がり時や立下り時に瞬間的にサンプリングを行うことで１回の放射線照射で高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、低エネルギー放射線画像ＸＬｎを得ることができる。このような撮影方法は心臓等の動きの激しい被写体でモーションアーチファクトを発生させないために有効である。
また、２段のディテクターが積層構造になっているＦＰＤ１０２を用いて、放射線管１０１からの１回の放射線照射から複数のエネルギーの放射線画像を取得するようにしても良い。この場合、１段目のディテクターを放射線が透過することにより、ビームハードニングが生じ、２段目のディテクターでのエネルギーが高くなる。よって、１回の放射線照射により、１段目のディテクターの出力で低エネルギー放射線画像ＸＬｎ、２段目のディテクターの出力で高エネルギー放射線画像ＸＨｎを得ることができる。このような撮影系は放射線管１０１の制御を特に行うことなく、１回の放射線照射で複数のエネルギーの放射線画像が得られる点で有効である。また、モーションアーチファクトの発生も抑制される。
物質特性計算部１１０は、少なくとも２種類のエネルギーに対応する放射線減衰と、少なくとも２種類のエネルギーに対応する少なくとも２つの放射線画像とに基づいて得られる非線形連立方程式を解くことにより、物質の厚さの画像を取得する。より具体的には、本実施形態の物質特性計算部１１０は高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、低エネルギー放射線画像ＸＬｎを用いて、重み付け差分又は逆問題を解くことにより、物質特性画像を生成する。ここで物質特性画像とは、例えば被写体を構成する脂肪、骨、造影剤等の厚さを画素値とする画像、又は、被写体を構成する物質の実効原子番号を画素値とする画像をいう。
類似度計算部１１１は、第１のタイミングで物質特性計算部１１０が生成した物質特性画像と、第１のタイミングとは異なる第２のタイミングで物質特性計算部１１０が生成した物質特性画像との類似度を計算する。ここで、第２のタイミングは、第１のタイミングよりも時間的に後のタイミングである。本実施形態では、類似度の指標として画素値の差分二乗和（Sum of Squared Difference：ＳＳＤ）を用いるが、これに限られるものではない。例えば、画素値の差分絶対和（Sum of Absolute Difference：ＳＡＤ）、正規化相互相関（Normalized Cross-Correlation：ＮＣＣ）等の、画像の類似度を比較する一般的な指標を用いることができる。
エネルギー推定部１１２は、類似度計算部１１１により計算される指標によって示される類似度がなるべく高くなるように、すなわち指標である差分二乗和が小さくなるように、物質特性計算部１１０が用いる放射線エネルギー（スペクトル）を推定する。エネルギー推定部１１２は、このような放射線エネルギーを求めるために、最適化演算を行う。この最適化演算により、エネルギー推定部１１２は、放射線発生装置１０４が放射線管１０１に印加した電圧、または、放射線管１０１から照射される放射線のエネルギースペクトルを推定する。最適化演算の詳細は後述する。
次に、第１実施形態の画像処理部１０９における処理を、図２に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。図２は、画像処理部１０９の処理を説明するフローチャートである。また、図３（ａ）（ｂ）は、ＦＰＤ１０２から得られる高エネルギーおよび低エネルギーの放射線画像の例を示し、図３（ｃ）（ｄ）は、画像処理部１０９が生成する物質特性画像の例を示している。
画像処理部１０９は、何らかのトリガの発生（例えば、撮影条件（管電圧、電圧のパルス幅）が変更されたこと）に応じて図２に示される処理を実行する。図２のステップＳ２０１～Ｓ２０４において、画像処理部１０９は、図３（ａ）の高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、図３（ｂ）の低エネルギー放射線画像ＸＬｎを用いて物質特性画像（図３（ｃ）、（ｄ））を生成する。画像処理部１０９は、上記トリガの発生前（第１のタイミング）に生成された物質特性画像と、今回（第２のタイミング）生成された物質特性画像との間の類似度に基づいて、放射線発生装置１０４が放射線管１０１に印加された管電圧、または、放射線管１０１から照射される放射線のエネルギースペクトルを推定する。すなわち、第１のタイミングで得られた物質特性画像をリファレンス画像として、第２のタイミングにおける放射線エネルギーが推定される。以下、ステップごとに詳細に説明する。
まず、ステップＳ２０１において、物質特性計算部１１０は、エネルギーサブトラクションを用いて物質特性画像を生成する。以下の［数１］、［数２］により高エネルギー及び低エネルギー放射線の減衰特性を計算する。
Figure 0007246281000001
Figure 0007246281000002
ここで、ＩＨは高エネルギー放射線の減衰特性、ＩＬは低エネルギー放射線の減衰特性を示す。また、ｎＨ（Ｅ）は被写体に照射された高エネルギー放射線のエネルギースペクトル、ｎＬ（Ｅ）は被写体に照射された低エネルギー放射線のエネルギースペクトルを示す。エネルギースペクトルは予めスペクトメーター等で測定してもよいし、シミュレーションにより求めても良い。Ｅはエネルギーを表す変数である。また、μＡ（Ｅ）は軟物質の線減弱係数、μＣ（Ｅ）は造影剤の線減弱係数である。また、ｄＡは軟物質の厚さ、ｄＣは造影剤の厚さを表す。
物質特性計算部１１０は、［数１］に示した高エネルギー放射線の減衰特性ＩＨが図３（ａ）の高エネルギー放射線画像ＸＨｎの画素値に一致し、［数２］に示した低エネルギー放射線の減衰特性ＩＬが図３（ｂ）の低エネルギー放射線画像ＸＬｎの画素値に一致するように、軟物質の厚さｄＡ、造影剤の厚さｄＣを求める。この計算には任意の公知の技術を用いれば良いが、本実施形態では逐次近似法の一つであるニュートンラプソン法を用いた例を説明する。具体的には、以下の［数３］による計算を反復することにより、軟物質の厚さｄＡと造影剤の厚さｄＣを求める。なお、［数３］においてｋは反復回数を示す。
Figure 0007246281000003
この計算を、高エネルギー放射線画像ＸＨｎ（ｉ、ｊ）、低エネルギー放射線画像ＸＬｎ（ｉ、ｊ）の全画素で行うことで、物質特性画像である軟物質の厚さ画像ｄＡｎ（ｉ、ｊ）（図３（ｃ））、造影剤の厚さ画像ｄＣｎ（ｉ、ｊ）（図３（ｄ））が得られる。ここで、ｉ、ｊはそれぞれ画像の行方向、列方向の座標を示す。なお、本実施形態では軟物質と造影剤の厚さに物質分離を行ったが、これに限られるものではなく、他の任意の物質、例えば軟物質と骨の厚さに物質分離を行うことも可能である。また、２つの放射線エネルギーで軟物質と造影剤について物質分離を行った場合、図４（ｄ）のように骨３０１と造影剤３０２は同じ物質特性画像に分離される。
ステップＳ２０２において、類似度計算部１１１は、物質特性画像間の類似度の指標を計算する。本実施形態では６１番目の動画フレーム（以下、動画フレーム６１のように記載する）で撮影角度に変更があり、これによりＡＢＣ機能が働いて撮影条件が変更されて高エネルギー放射線のパルス幅が４ｍｓｅｃ程度に短くなった場合を考える。このとき、放射線発生装置１０４から放射線管１０１に印加される実際の管電圧波形は図４の実線で示したようになる。すなわち、放射線管１０１と放射線発生装置１０４間をつなぐ高電圧ケーブル等のインピーダンスによって、管電圧の立ち上りと立ち下りに鈍りが生じ、図４の実線の波形のように、所定の管電圧を印加することができなくなる。結果、管電圧と実効的な管電圧が異なっている。
このような状態では、高エネルギー放射線のエネルギースペクトルｎＨ（Ｅ）は、図４に破線で示した理想的な波形の１２０ｋＶにおけるエネルギースペクトルにはならない。また、過渡的に管電圧が変化する状態になるため、エネルギースペクトルを特定すること自体が困難になる。また、一般的に高エネルギー放射線と低エネルギー放射線は同程度の照射線量にすることが望ましいため、照射線量を下げるために高エネルギー放射線のパルス幅は短くなりやすい。
類似度計算部１１１は、第１のタイミングで取得された物質特性画像である動画フレーム６０と、ステップＳ２０１で生成された、第２のタイミングで取得された物質特性画像である動画フレーム６１の物質特性画像の類似度を計算する。具体的には、例えば、差分最小二乗和（ＳＳＤ）を用いて、以下の［数４］に示されるように類似度の指標が計算される。
Figure 0007246281000004
 ここでｗ、ｈはそれぞれ画像の横方向の画素数、縦方向の画素数である。また、物質特性画像として、造影剤の厚さｄＣを用いてＳＳＤを計算しているが、軟物質の厚さｄＡが用いられても良い。なお、本実施形態で造影剤の厚さが用いられるのは、造影剤の厚さが、比較的体動が生じにくく厚さが変化しない骨の厚さを含むからである。物質特性画像として骨の分離画像が得られるのであれば、［数４］の計算に骨の厚さが用いられてもよい。
ステップＳ２０３において、エネルギー推定部１１２は物質特性画像間の類似度が最も高くなるように放射線エネルギーを推定する。すなわち、本実施形態では、［数４］の差分最小二乗和（ＳＳＤ）を最小にする放射線エネルギーを探索するために、例えば以下の最適化演算が行われる。
まず、高エネルギー放射線の計算上の管電圧をＨからΔＨ分変化させる。ΔＨの大きさは任意であるが、本実施形態では０．５ｋＶとした。これにより、高エネルギー放射線の減衰特性は、［数５］のようになる。ｎＨ＋ΔＨ（Ｅ）は、管電圧＝Ｈ＋ΔＨにおける放射線エネルギースペクトルである。
Figure 0007246281000005
さらに物質特性計算部１１０を用いて以下の［数６］による計算を反復して軟物質の厚さδＡ、造影剤の厚さδＣを逐次的に求めていく。
Figure 0007246281000006
ここで求められた造影剤の厚さδＣは、動画フレーム６０と動画フレーム６１とで同じ被写体を撮影している場合、ｄＣと近似的に近いものになるはずである。被写体が動いて心臓の拍動、呼吸、造影剤の流れが生じたとしても、図３（ｄ）に示す主要な骨３０１にはフレーム間で大きな変化がないからである。よって、類似度計算部１１１によって以下の［数７］を計算し、ＳＳＤＭが最も小さくなるようにすれば、実効的な管電圧を推定することができる。ここで実効的な管電圧とは、図４の実際の波形で照射される放射線のエネルギーを提供する管電圧を意味する。
Figure 0007246281000007
本実施形態では、エネルギー推定部１１２は、類似度計算部により計算される類似度が大きくなるように、放射線エネルギーを探索する。例えば、類似度を最大にする放射線エネルギーを、最適化手法を用いて探索する。本実施形態では、最適化手法として勾配法を用いるが、これに限られるものではなく、例えば、ニュートン法、二分法などが用いられてもよい。勾配法を用いると、推定される管電圧ＨＥは以下の［数８］で表される。ここでαは勾配法の収束を調整するための係数である。
Figure 0007246281000008
ステップＳ２０４では、画像処理部１０９が収束判定を行う。この収束判定がＮＯの場合、エネルギー推定部１１２は、ステップＳ２０３で推定された管電圧ＨＥを新たな管電圧ＨとしてステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１～Ｓ２０３の処理を繰り返す。すなわち、エネルギー推定部１１２は、新たな管電圧ＨについてＳＳＤを計算し（Ｓ２０１）、新たな管電圧ＨをΔＨ変動させてＳＳＤＭを計算し（Ｓ２０２）、［数８］により管電圧ＨＥを算出する。
なお、ステップＳ２０４の収束判定に用いられる最適化手法の収束条件は、例えば、指標で表される類似度が閾値を越えたこと、類似度の変化が所定の範囲に入ったこと、あらかじめ設定されたループ回数を実行したこと、があげられる。類似度が閾値を越えたこととは、例えば、［数７］で示される最小二乗和ＳＳＤＭが十分に小さくなったこと（ＳＳＤＭが閾値未満になったこと）である。類似度の変化が所定の範囲に入ったこととは、例えば、｜ＳＳＤ－ＳＳＤＭ｜が十分に小さくなったこと、である。また、あらかじめ設定されたループ回数を実行したこととは、例えば、ステップＳ２０１～Ｓ２０３のループが所定の回数繰り返されたこと、である。これら収束条件の何れかを満足した場合に収束したと判定される。
ステップＳ２０４において収束したと判定された場合（収束判定がＹＥＳの場合）、エネルギー推定部１１２は、［数８］の計算により得られた管電圧ＨＥを推定管電圧として処理を終了する。この推定管電圧ＨＥが図４に示される実際の電圧波形に対応する実効的な管電圧であり、この推定管電圧ＨＥのエネルギースペクトルｎＨＥが図４に示される実際の電圧波形を有する放射線の実効的なエネルギースペクトルに相当する。
図５は本実施形態による管電圧の推定の効果を示すシミュレーション結果である。本シミュレーションでは、人体を模擬した軟物質、造影剤、骨からなる数値ファントムに、高エネルギー放射線の管電圧を１２０ｋＶ、低エネルギー放射線の管電圧を７０ｋＶとしてＸ線を照射することにより高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、低エネルギー放射線画像ＸＬｎを得る。物質特性計算部１１０は、高エネルギー放射線画像ＸＨｎ、低エネルギー放射線画像ＸＬｎからステップＳ２０１の計算によって軟物質の厚さ画像ｄＡｎ、造影剤の厚さ画像ｄＣｎを順次生成する。本シミュレーションでは動画フレーム６１で意図的に高エネルギー放射線の管電圧を９０ｋＶに変更している。このような状態において、ステップＳ２０２とＳ２０３の処理を行うことで管電圧を推定している。
なお、本シミュレーションでは、収束判定（Ｓ２０４）を行っておらず、Ｓ２０１～Ｓ２０３をループさせていない。すなわち、Ｓ２０１～Ｓ２０３の処理を１回行うことで得られた管電圧の推定値が示されている。図５に示されるように、第一実施形態による管電圧の推定値は動画フレーム６１から徐々にシミュレーションによる設定値に漸近しはじめ、動画フレーム８０ぐらいでほぼシミュレーションによる設定値の９０ＫＶに一致していることがわかる。図２に示したように収束判定（Ｓ２０４）を行ってＳ２０１～Ｓ２０３の処理のループを十分に行えば、管電圧の推定値は動画フレーム６１で９０ｋＶとすることができる。ただし、正確な推定値を得るためには十分なループ回数が必要であるため、求められる動画の処理速度を考慮したループ回数を設定する必要がある。
以上、ステップＳ２０１～Ｓ２０４の処理が本実施形態による実効的な管電圧、すなわち、エネルギースペクトルの推定である。上記実施形態では、この処理は、何らかのイベントの発生をトリガとして開始されるものとしたが、Ｘ線透視撮影中に常に実行されてもよい。また、放射線エネルギーを推定する処理を開始させるイベントとしては、例えば、制御部１０５が放射線発生装置１０４から撮影条件（例えば、管電圧（ｋＶ）、管電流（ｍＡ）、パルス幅（ｍｓｅｃ）の少なくとも１つ）の変更の通知を受けることがあげられる。
或いは、放射線エネルギーを推定する処理を開始させるイベントの他の例として、物質特性計算部１１０によって生成される物質特性画像の劣化（画質の変化）の検出があげられる。例えば、［数４］により算出されるＳＳＤが所定の閾値を越えて変化したか否かにより物質特性画像の劣化が発生したか否かを判定することができる。また、物質特性画像の劣化の発生を検出するために［数４］によるＳＳＤの算出を行う場合、直前のフレームとの比較に限られるものではなく、現在のフレームの物質特性画像と所定フレーム数前の物質特性画像との類似度が比較されてもよい。
また、放射線エネルギーを推定する処理は、第１のタイミングで得られた物質特性画像をリファレンスとして用いて、第１のタイミングよりも後の第２のタイミングで得られる物質特性画像がリファレンスに類似するように放射線エネルギーを推定する。これは、放射線エネルギーを推定する処理が透視撮影中に常に実行される場合でも、トリガに応じて実行される場合でも同じである。上記実施形態では、イベントの発生直前（上記実施形態では動画フレーム６０）の物質特性画像をリファレンスとして用いているが、リファレンスとして用いる物質特性画像はこれに限られるものではない。イベントの発生前の任意のタイミングで得られた物質特性画像をリファレンスとして用いることができる。撮影中に常に放射線エネルギーの推定を実行する場合も、直前のフレームの物質特性画像をリファレンスとして用いる、撮影中の任意のタイミングで得られた、正確な放射線エネルギーで算出された物質特性画像をリファレンスとして用いることなどが考えられる。
さらに、設定された領域（ＲＯＩ（関心領域））について［数７］で示される類似度の計算を行うようにしてもよい。例えば、縦隔の部分は、拍動する心臓や呼吸によって動く横隔膜などに起因して大きく動く。縦隔の部分のように、動画撮影中における動きの大きい部分を、類似度を計算するための領域（ＲＯＩ）から除外することで、より精度良く管電圧を推定することができる。この処理を実現するために、例えば、エネルギー推定部１１２は、放射線画像（高エネルギー放射線画像でも低エネルギー放射線画像でもよい）のフレーム間の画素値の変動が所定の閾値より大きい部分を類似度を計算する領域から除外する。また、この所定の閾値を、ユーザがユーザインターフェイスを介して設定できるようにしてもよい。或いは、医師や放射線技師等の操作者が、モニタ１１６上で類似度を計算する領域（ＲＯＩ）を指定できるようなユーザインターフェイスを設けてもよい。
また、上記実施形態において、類似度計算部１１１は、放射線発生装置から通知された撮影条件に含まれている管電圧を初期値として用いて、類似度を最大にする管電圧を勾配法により探索した。しかしながら、これに限られるものではなく、通知された撮影条件から実効的な管電圧を推定し、これを初期値として用いるようにしてもよい。例えば、類似度計算部１１１は、撮影条件に含まれている管電圧とパルス幅から実効的な管電圧を大まかに推定し、これを初期値として勾配法により類似度を最大にする管電圧を推定するようにしてもよい。初期値をより適切に設定することによって、勾配法の収束条件を満足するまでの処理時間、および処理量を減少させることができる。例えば、物質特性計算部１１０は、管電圧とパルス幅を含む撮影条件に応じて実効的な管電圧が登録されたテーブルを有し、通知された撮影条件に基づいてこのテーブルから取得した実効的な管電圧を用いて物質特性画像を生成する。類似度計算部１１１は、テーブルから取得した実効的な管電圧を初期値として用いて、上述した方法で類似度を最大にする管電圧を推定することができるので、より迅速に放射線エネルギーの推定結果を得ることができる。
また、ステップＳ２０３で管電圧をＨからΔＨずつ変更して物質特性画像を生成するので、変更された管電圧に対応した放射線エネルギースペクトルが必要となる。これに対応するために、例えば、あらかじめΔＨ刻みで管電圧を変更して放射線エネルギーを測定し、保持しておいてもよい。或いは、例えば、エネルギー推定部１１２が、変更後の管電圧に対応する放射線スペクトルを近似式により算出して用いるようにしてもよい。
以上のように、第１実施形態によれば、物質特性画像間の類似度を利用してリアルタイムに管電圧を推定することができる。これにより、血管撮影装置においてエネルギーサブトラクション技術を利用して造影血管を抽出する際に、撮影途中のＡＢＣ（オートブライトネスコントロール）等により管電圧が変動した場合にも、安定してエネルギーサブトラクションを行うことができる。
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、物質特性画像の計算にニュートンラプソン法などの反復計算を用いた。第２実施形態では、複数種類のエネルギーをそれぞれ単色エネルギーに近似することで、反復計算を用いずに、簡易的に、物質特性画像を取得する。なお、第２実施形態の放射線撮影システム１００の構成は第１実施形態（図１）と同様である。以下の説明では、第１実施形態と同様の部分は説明を省略し、主に第２実施形態に特有な構成部分について説明を行う。
第２実施形態の画像処理部１０９における処理を、図６のフローチャートを用いて詳細に説明する。制御部１０５は、ＦＰＤ１０２で撮影された放射線画像を記憶部１０８に記憶するとともに、画像処理部１０９に放射線画像を転送する。
ステップＳ６０１において、物質特性計算部１１０は第１実施形態の[数１]、[数２]における放射線のエネルギースペクトルを、ｎＨ（Ｅ）＝δ（ＥＨ）、ｎＬ（Ｅ）＝δ（ＥＬ）として、単色エネルギーに近似する。なお、δはディラックのδ関数である。ここでＥＨ、ＥＬはエネルギースペクトルの代表値であり、例えば平均エネルギーやスペクトルのピーク位値を使用することができる。これにより［数１］、［数２］はそれぞれ以下の［数９］、［数１０］になる。
Figure 0007246281000009
Figure 0007246281000010
さらに［数９］、［数１０］に対数変換を行うことにより、［数１１］、［数１２］が得られる。
Figure 0007246281000011
Figure 0007246281000012
［数１１］、［数１２］により表される軟物質の厚さｄＡ、造影剤の厚さｄＣは、以下の［数１３］により求まる。
Figure 0007246281000013
以上のように第２実施形態によれば、第１実施形態の［数１］、［数２］の数値積分及び［数３］の反復計算が不要になるため、第１実施形態よりも高速に物質特性画像を計算することができる。ステップＳ６０２、Ｓ６０３、Ｓ６０４の処理は、それぞれ第一実施形態（図２）のステップＳ２０２、Ｓ２０３，Ｓ２０４の処理と同様である。以上の処理により物質特性画像間の類似度を利用してレファレンスを使用せずとも、リアルタイムにＥＨ、ＥＬを推定することができる。これにより、血管撮影装置においてエネルギーサブトラクション技術を利する際に、撮影途中のＡＢＣ（オートブライトネスコントロール）等により管電圧が変動した場合に、安定してエネルギーサブトラクションを行うことができる。
上記各実施形態では、理解しやすくするために高エネルギー放射線のエネルギーのみが変化した場合を説明したが、低エネルギー放射線、高エネルギー放射線と低エネルギー放射線のエネルギーが変化した場合も同様に推定を行える。高エネルギー放射線と低エネルギー放射線のエネルギーが同時に変化した場合は、高エネルギー放射線と低エネルギー放射線のそれぞれの管電圧をΔＨずつ変化させて、最大の類似度を提供する放射線エネルギーを探索すればよい。
また、上記各実施形態では、Ｘ線透視撮影などの放射線動画撮影に本発明を適用した例を説明したが、本発明は放射線静止画撮影にも適用できる。例えば、放射線エネルギーを変更しながら複数枚の静止画を撮影する場合に、あらかじめリファレンスとしての物質特性画像を得ておけば、各静止画撮影における放射線エネルギーを推定することができ、正確な物資特性画像が得られる。
（その他の実施形態）
本発明は、上記の実施形態に限定することなく、要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。
１００：放射線撮影システム、１０１：放射線管、１０２：ＦＰＤ、１０４：放射線発生装置、１０５：制御部、１０６：表示制御部、１０７：操作部、１０８：記憶部、１０９：画像処理部、１２０：情報処理装置

Claims (19)

  1. 複数の放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に基づいて物質特性画像を生成する生成手段と、
    第１のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像と、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像とを含む複数の物質特性画像を用いて、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する推定手段と、を備える、画像処理装置。
  2. 前記推定手段は、前記複数の物質特性画像の類似度を用いて、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記類似度は、前記第１のタイミングで生成された物質特性画像と前記第２のタイミングで生成された物質特性画像との差分二乗和、差分絶対和、または相互相関を指標とする類似度である、請求項２に記載の画像処理装置。
  4. 前記生成手段は、管電圧とパルス幅を含む撮影条件に応じた実効的な管電圧を登録したテーブルから、前記第２のタイミングにおける撮影条件に基づいて取得した実効的な管電圧の放射線エネルギーを用いて物質特性画像を生成する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  5. 前記推定手段は、前記生成手段が取得した前記実効的な管電圧を初期値として、前記複数の物質特性画像の類似度を大きくするように放射線エネルギーを探索する、請求項４に記載の画像処理装置。
  6. 前記推定手段は、前記類似度を最大にする放射線エネルギーを最適化手法により探索し、
    前記最適化手法による探索の収束条件は、前記類似度が閾値を越えたこと、前記類似度の変化が所定の範囲に入ったこと、あらかじめ設定されたループ回数を実行したこと、のいずれかを満足することである、請求項２に記載の画像処理装置。
  7. 前記物質特性画像は、軟物質、骨、造影剤の少なくとも何れかの厚さの画像である、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  8. 前記推定手段は、前記複数の物質特性画像の類似度が大きくなるように放射線エネルギーを探索することにより、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  9. 前記推定手段は、管電圧、管電流、パルス幅の少なくとも１つを含む撮影条件の変化に応じて前記第２のタイミングにおける放射線エネルギーの推定を開始し、
    前記第１のタイミングは、前記撮影条件の前記変化の発生より前のタイミングである、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  10. 前記推定手段は、前記生成手段により生成された物質特性画像の劣化の検出に応じて前記第２のタイミングにおける放射線エネルギーの推定を開始し、
    前記第１のタイミングは、前記劣化が検出されるより前のタイミングである、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  11. 前記推定手段は、放射線画像のフレームごとに前記第２のタイミングにおける放射線エネルギーの推定を行う、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  12. 前記複数の物質特性画像に、前記複数の物質特性画像の類似度を計算するための領域を設定する設定手段をさらに備える、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  13. 前記設定手段は、放射線画像のフレーム間における画素値の変動が閾値よりも大きい画素を除外した領域を、前記類似度を計算するための領域に設定する、請求項１２に記載の画像処理装置。
  14. 前記設定手段は、ユーザによる領域の指定に従って、前記類似度を計算するための領域を設定する、請求項１２に記載の画像処理装置。
  15. 前記生成手段は、少なくとも２種類の放射線エネルギーに対応する特定の物質の放射線減衰と、前記少なくとも２種類の放射線エネルギーに対応する放射線画像と、に基づいて得られる非線形連立方程式を解くことにより、特定の物質の厚さを取得する、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
  16. 前記生成手段は、前記少なくとも２種類の放射線エネルギーをそれぞれ単色エネルギーに近似して前記非線形連立方程式を解く、請求項１５に記載の画像処理装置。
  17. 複数の放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像を撮影する放射線検出部と、
    前記放射線検出部により撮影された複数の放射線画像に基づいて物質特性画像を生成する生成手段と、
    第１のタイミングで前記放射線検出部が取得した複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像と、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングで前記放射線検出部が取得した複数の放射線画像に基づいて前記生成手段が生成した物質特性画像とを含む複数の物質特性画像を用いて、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する推定手段と、を備える放射線撮影装置。
  18. 複数の放射線エネルギーに対応する複数の放射線画像に基づいて物質特性画像を生成する生成工程と、
    第１のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成工程で生成された物質特性画像と、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングで取得された複数の放射線画像に基づいて前記生成工程で生成された物質特性画像とを含む複数の物質特性画像に基づいて、前記第２のタイミングにおける前記複数の放射線エネルギーの少なくとも１つを推定する推定工程と、を含む画像処理装置の制御方法。
  19. 請求項１８に記載された制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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