特開 2024-10991 放射線画像処理装置、方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024010991

(43)【公開日】2024-01-25

(54)【発明の名称】放射線画像処理装置、方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/00 20240101AFI20240118BHJP

【ＦＩ】

A61B6/00 333

A61B6/00 350Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022112633

(22)【出願日】2022-07-13

(71)【出願人】

【識別番号】306037311

【氏名又は名称】富士フイルム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】瀧 伴子

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA01

4C093EA07

4C093FC16

4C093FD09

4C093FD11

4C093FF18

4C093FF22

4C093FF34

4C093FF35

4C093FG11

(57)【要約】

【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、被写体内の組成割合を精度よく導出できるようにする。
【解決手段】プロセッサは、複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、複数の組成についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、第１の体厚および第２の体厚に基づいて、放射線画像の画素毎に、被写体の組成割合を導出する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合を導出する放射線画像処理装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、前記被写体を、前記複数の組成のそれぞれがまとめられて前記組成のそれぞれが１つの厚さを有するように分割されたモデルと見なして、前記組成割合を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項3】

前記プロセッサは、前記第１の体厚と前記第２の体厚との相違に基づいて、前記組成割合を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、前記組成の厚さおよび前記組成毎の減弱係数を変更しつつ、変更された前記組成の厚さおよび前記組成毎の減弱係数を用いて前記第１の体厚および前記第２の体厚を導出し、前記第１の体厚と前記第２の体厚との相違が予め定められたしきい値以下となる前記組成の厚さに基づいて、前記組成割合を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、前記２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去し、
前記散乱線成分が除去された前記２つの放射線画像に基づいて前記組成割合を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項6】

前記２つの放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの放射線検出器に同時に照射することによって、前記２つの放射線検出器により取得されたものである請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、前記組成割合の分布を、前記２つの放射線画像のいずれかと重畳してディスプレイに表示する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項8】

前記複数の組成は、筋肉および脂肪である請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項9】

前記複数の組成は、骨部および軟部である請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項10】

前記複数の組成は、前記被写体に注入された造影剤および前記造影剤以外の組織である請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項11】

前記プロセッサは、前記２つの放射線画像および前記組成割合に基づいて前記複数の組成のうちの少なくとも１つの組成についての組成画像を導出する請求項１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項12】

前記プロセッサは、前記組成画像に基づいて前記組成画像により表されている前記組成を定量化する請求項１１に記載の放射線画像処理装置。

【請求項13】

複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合を導出する放射線画像処理方法。

【請求項14】

複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する手順と、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出する手順と、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合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。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、放射線画像を用いて被写体の組成割合を導出する放射線画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来より、脂肪および筋肉等の人体の組成を導出するための各種手法が提案されている。例えば、特許文献１には、被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線により取得された２つの放射線画像のそれぞれについて、被写体の体厚を第１の体厚および第２の体厚として導出し、第１の体厚および第２の体厚に基づいて、筋肉および脂肪といった被写体の組成割合を導出する手法が提案されている。

【0003】

ここで、放射線源から出射される放射線はエネルギー分布を持つ。被写体における放射線の減弱係数は放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる、ビームハードニングという現象が生じる。ビームハードニングの程度は、被写体内における脂肪の厚さおよび筋肉の厚さに依存する。このため、特許文献１に記載された手法においては、脂肪の減弱係数μｆおよび筋肉の減弱係数μｍは、脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍの非線形の関数として表される減弱係数μｆ（ｔｆ，ｔｍ）、μｍ（ｔｆ，ｔｍ）を用いて、第１の体厚および第２の体厚を導出している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－０５８３６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、実際にはビームハードニングの影響は、放射線が透過する物質の順序に影響される。例えば、２つの物質があり、先に放射線が透過する第１の物質については自身の厚さにのみ依存してビームハードニングの影響が生じるが、次に放射線が透過する第２の物質の減弱係数は、第２の物質自身の厚さのみならず、先に放射線が透過した第１の物質の厚さに依存してビームハードニングの影響が生じる。このため、特許文献１に記載された手法では、ビームハードニングの影響を過剰に与えることとなるため、被写体の組成割合の導出精度に誤差が生じる。

【0006】

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、被写体内の組成割合をより精度よく導出できるようにすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示による放射線画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
複数の組成についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
第１の体厚および第２の体厚に基づいて、放射線画像の画素毎に、被写体の組成割合を導出する。

【0008】

なお、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、被写体を、複数の組成のそれぞれがまとめられて組成のそれぞれが１つの厚さを有するように分割されたモデルと見なして、組成割合を導出するものであってもよい。

【0009】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、第１の体厚と第２の体厚との相違に基づいて、組成割合を導出するものであってもよい。

【0010】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、組成の厚さおよび組成毎の減弱係数を変更しつつ、変更された組成の厚さおよび組成毎の減弱係数を用いて第１の体厚および第２の体厚を導出し、第１の体厚と第２の体厚との相違が予め定められたしきい値以下となる組成の厚さに基づいて、組成割合を導出するものであってもよい。

【0011】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去し、
散乱線成分が除去された２つの放射線画像に基づいて組成割合を導出するものであってもよい。

【0012】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、２つの放射線画像は、被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの放射線検出器に同時に照射することによって、２つの放射線検出器により取得されたものであってもよい。

【0013】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、組成割合の分布を、２つの放射線画像のいずれかと重畳してディスプレイに表示するものであってもよい。

【0014】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、複数の組成は、筋肉および脂肪であってもよい。

【0015】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、複数の組成は、骨部および軟部であってもよい。

【0016】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、複数の組成は、被写体に注入された造影剤および造影剤以外の組織であってもよい。

【0017】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、２つの放射線画像および組成割合に基づいて複数の組成のうちの少なくとも１つの組成についての組成画像を導出するものであってもよい。

【0018】

また、本開示による放射線画像処理装置においては、プロセッサは、組成画像に基づいて組成画像により表されている組成を定量化するものであってもよい。

【0019】

本開示による放射線画像処理方法は、複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
複数の組成についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
第１の体厚および第２の体厚に基づいて、放射線画像の画素毎に、被写体の組成割合を導出する。

【0020】

本開示による放射線画像処理プログラムは、複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する手順と、
複数の組成についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出する手順と、
第１の体厚および第２の体厚に基づいて、放射線画像の画素毎に、被写体の組成割合を導出する手順とをコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0021】

本開示によれば、被写体内の組成割合を精度よく導出できる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】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

【図2】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

【図3】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

【図4】低エネルギー画像および高エネルギー画像により導出される体厚の相違を説明するための図

【図5】体厚の差と脂肪の組成割合との関係を規定したテーブルを示す図

【図6】放射線のエネルギー分布が筋肉および脂肪の配置によって変更されないことを説明するための図

【図7】体脂肪率の表示画面を示す図

【図8】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】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

【図10】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

【図11】軟部画像を示す図

【図12】筋肉組織を透過後の放射線と脂肪組織を透過後の放射線とのエネルギースペクトルの一例を示す図

【図13】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

【発明を実施するための形態】

【0023】

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、本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。

【0024】

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。

【0025】

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。

【0026】

なお、本実施形態においては、被写体Ｈの撮影時には、被写体Ｈを透過した放射線の散乱線成分を除去する散乱線除去グリッドは使用されない。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には、被写体Ｈを透過した放射線の一次線成分および散乱線成分が含まれる。

【0027】

ここで、エネルギーサブトラクション処理とは、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て、被写体内の異なる組織（例えば軟部および骨部）を抽出した画像を生成する処理である。本実施形態による放射線画像撮影システムにおける撮影装置１は、エネルギーサブトラクション処理を行うことが可能なものであるが、第１の実施形態は、被写体の組成割合を導出するものであるため、エネルギーサブトラクション処理についての詳細な説明は省略する。

【0028】

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。

【0029】

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。

【0030】

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。

【0031】

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。

【0032】

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、散乱線除去部２２、体厚導出部２３、組成割合導出部２４および表示制御部２５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、散乱線除去部２２、体厚導出部２３、組成割合導出部２４および表示制御部２５として機能する。なお、第１の実施形態においては、組成割合として、脂肪の組成割合を導出するものとする。このため、被写体Ｈには骨部が含まれているが、説明のために、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２には、骨部は含まれず、軟部のみが含まれているものとして説明する。

【0033】

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。

【0034】

散乱線除去部２２は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる、被写体Ｈ内において放射線が散乱することにより生じる散乱線成分を除去する。散乱線成分を除去する手法としては、例えば、特開２０１４－２０７９５８号公報等に記載された任意の手法を用いることができる。特開２０１４－２０７９５８号公報に記載された手法は、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導出し、導出された散乱線成分を用いて散乱線除去処理を行う手法である。なお、以降の処理における第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は散乱線成分が除去されたものである。

【0035】

体厚導出部２３は、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のそれぞれについての画素毎に、被写体Ｈの体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出する。具体的には、体厚導出部２３は、第１の放射線画像Ｇ１に関して、輝度分布が被写体Ｈの体厚の分布と一致するものと仮定し、第１の放射線画像Ｇ１の画素値を、被写体Ｈの筋肉における減弱係数を用いて厚さに変換することにより、被写体Ｈの第１の体厚ｔ１を導出する。また、体厚導出部２３は、第２の放射線画像Ｇ２に関して、輝度分布が被写体Ｈの体厚の分布と一致するものと仮定し、第２の放射線画像Ｇ２の画素値を、被写体Ｈの筋肉における減弱係数を用いて厚さに変換することにより、被写体Ｈの第２の体厚ｔ２を導出する。

【0036】

ここで、放射線源３から出射される放射線はエネルギー分布を持ち、被写体Ｈにおける放射線の減弱係数も放射線のエネルギーに対する依存性があり、高エネルギー成分ほど減弱係数が小さくなる特性を持つ。このため、放射線は物質を透過する過程で相対的に低エネルギー成分を多く失い、高エネルギー成分の割合が増えてくる、ビームハードニングという現象が生じる。ビームハードニングの程度は、被写体Ｈ内における脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍに依存する。また、被写体Ｈ内における放射線が透過する物質の順序にも依存する。すなわち、放射線が先に脂肪を透過する場合、脂肪の減弱係数は脂肪の厚さｔｆにのみ依存するが、脂肪の次に放射線が透過する筋肉の減弱係数は、筋肉の厚さｔｍのみならず、脂肪の厚さｔｆにも依存する。このため、脂肪の減弱係数μｆは、脂肪の厚さｔｆの非線形の関数として、μｆ（ｔｆ）と定義することができ、筋肉の減弱係数μｍは、脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍの非線形の関数として、μｍ（ｔｆ，ｔｍ）と定義することができる。

【0037】

ここで、被写体Ｈの軟部組織は、筋肉、脂肪、血液、および水分を含む。本実施形態においては、軟部組織における脂肪以外の組織を、筋肉とみなす。すなわち、本実施形態においては、筋肉に血液および水分も含めた非脂肪の組織を含むものとして扱うものとする。

【0038】

本実施形態のように、２つの異なるエネルギー分布の放射線により取得された第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、それぞれ低エネルギー画像および高エネルギー画像に相当する。このため、本実施形態においては、低エネルギー画像である第１の放射線画像Ｇ１についての脂肪の減弱係数はμｌｆ（ｔｆ）、筋肉の減弱係数はμｌｍ（ｔｆ，ｔｍ）と表すことができる。また、高エネルギー画像である第２の放射線画像Ｇ２についての脂肪の減弱係数はμｈｆ（ｔｆ）、筋肉の減弱係数はμｈｍ（ｔｆ，ｔｍ）と表すことができる。

【0039】

また、低エネルギー画像である第１の放射線画像Ｇ１の各画素の画素値Ｇ１（ｘ，ｙ）および高エネルギー画像である第２の放射線画像Ｇ２の各画素の画素値Ｇ２（ｘ，ｙ）は、対応する画素位置における脂肪の厚さｔｆ（ｘ，ｙ）、筋肉の厚さｔｍ（ｘ，ｙ）、および減弱係数μｌｆ（ｘ，ｙ）、μｈｆ（ｘ，ｙ）、μｌｍ（ｘ，ｙ）、μｈｍ（ｘ，ｙ）を用いて、下記の式（１）、（２）により表される。なお、式（１）、（２）においては（ｘ，ｙ）の記載は省略している。
Ｇ１＝μｌｆ×ｔｆ＋μｌｍ×ｔｍ （１）
Ｇ２＝μｈｆ×ｔｆ＋μｈｍ×ｔｍ （２）

【0040】

上述したように、本実施形態においては、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を導出する際には、第１の放射線画像Ｇ１および第２の放射線画像Ｇ２の画素値を、被写体Ｈにおける筋肉の減弱係数を用いて厚さに変換している。このため、第１の実施形態においては、体厚導出部２３は、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を、下記の式（３）、（４）により導出していることとなる。なお、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２は第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の各画素（ｘ，ｙ）において導出されるが、式（３）、（４）においては（ｘ，ｙ）の記載は省略している。
ｔ１＝Ｇ１／μｌｍ （３）
ｔ２＝Ｇ２／μｈｍ （４）

【0041】

第１および第２の体厚ｔ１，ｔ２を導出した画素位置において、被写体Ｈに筋肉のみしか含まれない場合、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２とは一致する。しかしながら、実際の被写体Ｈにおいては、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の同一の画素位置においては、筋肉および脂肪の双方が含まれる。このため、式（３）、（４）により導出した第１および第２の体厚ｔ１，ｔ２は、被写体Ｈの実際の体厚とは一致しなくなる。また、低エネルギー画像である第１の放射線画像Ｇ１から導出した第１の体厚ｔ１と、高エネルギー画像である第２の放射線画像Ｇ２から導出した第２の体厚ｔ２とでは、第１の体厚ｔ１の方が第２の体厚ｔ２よりも大きい値となる。例えば、図４に示すように、実際の体厚が１００ｍｍであり、脂肪および筋肉の厚さがそれぞれ３０ｍｍおよび７０ｍｍであったとする。この場合、低エネルギーの放射線による取得される第１の放射線画像Ｇ１により導出した第１の体厚ｔ１は例えば８０ｍｍ、高エネルギーの放射線による取得される第２の放射線画像Ｇ２により導出した第２の体厚ｔ２は例えば７０ｍｍと導出される。また、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違は、脂肪の組成割合が大きいほど大きくなる。

【0042】

ここで、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違は、被写体Ｈにおける脂肪および筋肉の組成割合に応じて変化する。このため、本実施形態においては、脂肪の組成割合を種々変化させた被写体モデルを、異なるエネルギー分布の放射線により撮影し、これにより取得された２つの放射線画像から体厚をそれぞれ導出し、２つの放射線画像から導出した体厚の差と、脂肪の組成割合とを対応づけたテーブルを予め作成してストレージ１３に保存しておく。

【0043】

図５は、２つの放射線画像から導出した体厚の差と脂肪の組成割合とを対応づけたテーブルを示す図である。図５に示すように、テーブルＬＵＴ１は横軸が２つの放射線画像のそれぞれから導出した体厚の差であり、縦軸が脂肪の組成割合である。図５に示すように、２つの放射線画像のそれぞれから導出した体厚の差が大きいほど脂肪の組成割合が大きくなっている。なお、２つの放射線画像のそれぞれから導出した体厚の差と、脂肪の組成割合とを対応づけたテーブルは、撮影時に使用する放射線のエネルギー分布毎に用意されて、ストレージ１３に保存される。

【0044】

ここで、本実施形態においては、脂肪および筋肉について放射線が透過する順序に応じたビームハードニングの影響を考慮した減弱係数を用いている。一方、被写体Ｈ内においては、脂肪および筋肉が混在しているため、放射線の透過経路上に様々な厚さの脂肪および筋肉が交互に存在する。しかしながら、被写体Ｈ内において、全体の筋肉厚および脂肪厚を固定にした条件で、筋肉および脂肪の配置を変更しても、エネルギー毎の減弱係数は物質によって決まるため、全体を透過した放射線スペクトルは同じになる。

【0045】

図６は放射線のエネルギー分布が筋肉および脂肪の配置によって変更されないことを説明するための図である。図６に示すように、厚さｔｆ１の脂肪および厚さｔｍ２の筋肉がこの順序で並ぶ被写体３１、厚さｔｍ２の筋肉および厚さｔｆ１の脂肪がこの順序で並ぶ被写体３２、並びに厚さｔｆ１１の脂肪、厚さｔｍ２の筋肉および厚さｔｆ１２の脂肪がこの順序で並ぶ被写体３３を考える。なお、ｔｆ１＝ｔｆ１１＋ｔｆ１２であるとする。このような３つの被写体３１～３３にエネルギー分布３０を有する放射線を照射する。エネルギー分布３０において横軸は放射線のエネルギー、縦軸は放射線の光子数である。被写体３１を透過後の放射線のエネルギー分布３４、被写体３２を透過後の放射線のエネルギー分布３５、および被写体３３を透過後の放射線のエネルギー分布３６は、同一となる。これは、脂肪および筋肉の配置を変更しても、エネルギー毎の減弱係数は物質によって決まるためである。

【0046】

このため、本実施形態においては、被写体Ｈを、脂肪および筋肉がそれぞれまとめられて脂肪および筋肉のそれぞれ１つの厚さを有するように２分割されたモデルと見なして、組成を求めるものとする。

【0047】

組成割合導出部２４は、体厚導出部２３が導出した第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との差分を導出し、ストレージ１３に保存されたＬＵＴ１を参照して、脂肪の組成割合を導出する。なお、導出した脂肪の組成割合を１００％から減算することにより、筋肉の組成割合を導出することができる。

【0048】

表示制御部２５は、組成割合導出部２４が導出した第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素毎の脂肪の組成割合に基づいて、脂肪の組成分布をディスプレイ１４に表示する。図７はディスプレイ１４に表示された脂肪の組成分布の表示画面を示す図である。図７に示すように、表示画面４０には、脂肪の組成分布が、体脂肪率分布として第１の放射線画像Ｇ１に重畳されて表示されている。なお、体脂肪率分布を第２の放射線画像Ｇ２に重畳してもよい。なお、図７においては、体脂肪率分布を３段階に色分けして表示している。なお、図７においては色分けを濃度の相違により表しており、濃度が大きいほど体脂肪率が高いことを示している。また、ディスプレイ１４には、濃度と体脂肪率との関係を表すリファレンス４１が表示されている。リファレンス４１を参照することにより、体脂肪率の分布を容易に認識することができる。

【0049】

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である。なお、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、撮影により取得されてストレージ１３に保存されているものとする。処理を開始する指示が入力デバイス１５から入力されると、画像取得部２１が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２をストレージ１３から取得する（ステップＳＴ１）。次いで、散乱線除去部２２が、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ＳＴ２）。さらに、体厚導出部２３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のそれぞれについての画素毎に、脂肪および筋肉についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、被写体Ｈの体厚をそれぞれ第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２として導出する（ステップＳＴ３）。

【0050】

続いて、組成割合導出部２４が、体厚導出部２３が導出した第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違を導出し、ストレージ１３に保存されたＬＵＴ１を参照して、脂肪の組成割合を導出する（ステップＳＴ４）。そして、組成割合導出部２４は、全画素の組成割合を導出したか否かを判定し（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ５が否定されると、ステップＳＴ３に戻る。ステップＳＴ５が肯定されると、表示制御部２５が、組成割合導出部２４が導出した脂肪の組成割合に基づく脂肪の組成分布をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。

【0051】

このように、第１の実施形態においては、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２のそれぞれについての画素毎に、脂肪および筋肉についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、被写体Ｈの体厚をそれぞれ第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２として導出し、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２との相違に基づいて、被写体Ｈの組成割合を導出するようにした。このため、被写体Ｈ内において放射線が透過する物質の順序に応じたビームハードニングの影響を考慮して第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２、さらには脂肪の割合を導出することができる。したがって、本実施形態によれば、被写体内の組成割合を精度よく導出できる。

【0052】

また、被写体Ｈを脂肪および筋肉がそれぞれまとまった１つの厚さを有するように２分割されたモデルと見なして組成を求めているため、比較的簡易な演算により組成を導出することができる。したがって、本実施形態によれば、短い処理時間で被写体Ｈの組成割合を導出できる。

【0053】

なお、上記第１の実施形態においては、体厚導出部２３は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素値を筋肉の減弱係数を用いて厚さに変換することにより、第１および第２の体厚ｔ１，ｔ２を導出しているが、これに限定されるものではない。第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２の画素値を脂肪の減弱係数を用いて厚さに変換することにより、第１および第２の体厚ｔ１，ｔ２を導出してもよい。この場合、２つの放射線画像から導出した体厚の差と、筋肉の組成割合とを対応づけたテーブルを予め作成して、ストレージ１３に保存しておく。そして、組成割合導出部２４は、２つの放射線画像から導出した体厚の差と、筋肉の組成割合とを対応づけたテーブルを参照して、筋肉の組成割合を導出するものとすればよい。この場合、導出された筋肉の組成割合を１００％から減算することにより、脂肪の組成割合を導出することができる。

【0054】

次いで、本開示の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態における放射線画像処理装置は、図３に示す本開示による第１の実施形態による放射線画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なる。このため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。第２の実施形態による放射線画像処理装置は、体厚導出部２３が、複数の組成についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を導出し、組成割合導出部２４が、組成の厚さおよび組成毎の減弱係数を変更しつつ、変更された組成の厚さおよび組成毎の減弱係数を用いて体厚導出部２３に第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を導出させ、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違が予め定められたしきい値Ｔｈ１以下となる組成の厚さに基づいて、組成割合を導出するようにした点が第１の実施形態と異なる。

【0055】

ここで、第１の体厚ｔ１は、脂肪の厚さｔｆと筋肉の厚さｔｍとの加算値、すなわちｔ１＝ｔｆ＋ｔｍとなる。ｔｍ＝ｔ１－ｔｆであるため、上記式（１）は、下記の式（５）に変形できる。なお、式（５）～（７）においても（ｘ，ｙ）の記載を省略している。
Ｇ１＝μｌｆ×ｔｆ＋μｌｍ×（ｔ１－ｔｆ） （５）

【0056】

式（５）をｔ１について解くと、下記の式（５）となる。
ｔ１＝｛Ｇ１＋（μｌｍ－μｌｆ）×ｔｆ｝／μｌｍ （６）

【0057】

また、第２の体厚ｔ２＝ｔｆ＋ｔｍであるため、式（２）を式（５）と同様に変形してｔ２について解くと、下記の式（７）となる。
ｔ２＝｛Ｇ２＋（μｈｍ－μｈｆ）×ｔｆ｝／μｈｍ （７）

【0058】

ｔ１とｔ２との相違が小さくなるように、好ましくはｔ１＝ｔ２となるように脂肪の厚さｔｆを導出することにより、脂肪の組成割合を導出することができる。しかしながら、減弱係数μｌｆ、μｈｆは脂肪の厚さｔｆについての非線形の関数であり、μｌｍ、μｈｍは、脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍについての非線形の関数であるため、式（６）、（７）からは、代数的に脂肪の厚さｔｆを導出することはできない。このため、第２の実施形態においては、組成割合導出部２４は、脂肪の厚さｔｆおよび減弱係数μｌｆ、μｈｆ、μｌｍ、μｈｍを変更しつつ、変更された組成の厚さｔｆおよび減弱係数μｌｆ、μｈｆ、μｌｍ、μｈｍを用いて体厚導出部２３に第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を導出させる。そして、組成割合導出部２４は、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違が予め定められたしきい値Ｔｈ１以下となる、すなわち｜ｔ１－ｔ２｜≦Ｔｈ１となる脂肪の厚さｔｆを導出し、脂肪の厚さｔｆに基づいて脂肪の組成割合を導出する。なお、しきい値Ｔｈ１はできるだけ小さい値であることが好ましく、Ｔｈ１＝０であることがより好ましい。

【0059】

具体的には、ｔｆ＝０であり、かつｔ１＝ｔ２である場合は、その画素（ｘ，ｙ）はすべて筋肉である。また、ｔｆ＝０であり、かつｔ１≠ｔ２となる場合、組成割合導出部２４は、脂肪の厚さｔｆを変更しつつ、｜ｔ１－ｔ２｜≦Ｔｈ１となる脂肪の厚さｔｆを探索することにより、脂肪の厚さｔｆを導出する。そして、組成割合導出部２４は、導出された脂肪の厚さｔｆを第１の体厚ｔ１または第２の体厚ｔ２で除算することにより、脂肪の組成割合を導出する。なお、導出した脂肪の組成割合を１００％から減算することにより、筋肉の組成割合を導出することができる。

【0060】

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９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。なお、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２は、撮影により取得されてストレージ１３に保存されているものとする。処理を開始する指示が入力デバイス１５から入力されると、画像取得部２１が、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２をストレージ１３から取得する（ステップＳＴ１１）。次いで、散乱線除去部２２が、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ＳＴ１２）。さらに、体厚導出部２３が、脂肪の厚さｔｆの初期値を設定し（ステップＳＴ１３）、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のそれぞれについての画素毎に、脂肪および筋肉についての放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、被写体Ｈの体厚をそれぞれ第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２として導出する（ステップＳＴ１４）。なお、脂肪の厚さｔｆの初期値は、組成割合導出部２４が設定してもよい。

【0061】

続いて、組成割合導出部２４が、｜ｔ１－ｔ２｜≦Ｔｈ１であるか否かを判定し（ステップＳＴ１５）、ステップＳＴ１５が否定されると、脂肪の厚さｔｆを変更し（ステップＳＴ１６）、ステップＳＴ１４に戻る。ステップＳＴ１５が肯定されると、組成割合導出部２４は、ステップＳＴ１５が肯定された際の脂肪の厚さｔｆに基づいて、脂肪の組成割合を導出する（ステップＳＴ１７）。そして、組成割合導出部２４は、全画素の組成割合を導出したか否かを判定し（ステップＳＴ１８）、ステップＳＴ１８が否定されると、ステップＳＴ１３に戻る。ステップＳＴ１８が肯定されると、表示制御部２５が、組成割合導出部２４が導出した脂肪の組成割合に基づく脂肪の組成分布をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ１９）、処理を終了する。

【0062】

このように、第２の実施形態においても、被写体内の組成割合を精度よく導出できる。

【0063】

とくに、第２の実施形態においては、被写体Ｈを脂肪および筋肉がそれぞれまとまった１つの厚さを有する２分割されたモデルと見なして組成を求めている。このため、第２の実施形態のように、繰り返し演算を行うことにより組成を導出する際に、脂肪および筋肉の厚さおよび配置を同時に求める場合と比較して、求めるべき脂肪の厚さｔｆが発散したり、実際の脂肪の厚さとの誤差が大きくなったり、処理時間が長くなったりすることを防止することができる。すなわち、体厚を導出する繰り返し処理の中の計算式で使用する不必要な変数を減らすことにより、従来の方法よりも短時間で最適解に収束する確率を高くすることができる。

【0064】

なお、上記第２の実施形態においては、脂肪の厚さｔｆに基づいて脂肪の組成割合を導出しているが、筋肉の厚さｔｍに基づいて、筋肉の組成割合を導出してもよい。この場合、ｔｆ＝ｔ１－ｔｍであり、式（１）に基づいてｔ１を導出すると下記の式（８）となる。また、式（２）をｔ２について解くと下記の式（９）となる。なお、式（８）、（９）においても（ｘ，ｙ）の記載を省略している。
ｔ１＝｛Ｇ１＋（μｌｆ－μｌｍ）×ｔｍ｝／μｌｆ （８）
ｔ２＝｛Ｇ２＋（μｈｆ－μｈｍ）×ｔｍ｝／μｈｆ （９）

【0065】

この場合、組成割合導出部２４は、第１の体厚ｔ１と第２の体厚ｔ２との相違が予め定められたしきい値Ｔｈ２以下となる、すなわち｜ｔ１－ｔ２｜≦Ｔｈ２となるｔｍを探索することにより、筋肉の厚さｔｍを導出し、導出された筋肉の厚さｔｍを第１の体厚ｔ１または第２の体厚ｔ２で除算することにより、筋肉の組成割合を導出する。

【0066】

また、上記各実施形態においては、放射線が先に脂肪を透過するものとしているが、これに限定されるものではない。放射線が先に筋肉を透過するものとして組成割合を導出するようにしてもよい。この場合、筋肉の減弱係数μｍは、筋肉の厚さｔｍの非線形の関数として、μｍ（ｔｍ）と定義することができ、脂肪の減弱係数μｆは、脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍの非線形の関数として、μｆ（ｔｆ，ｔｍ）と定義することができる。このため、低エネルギー画像である第１の放射線画像Ｇ１についての脂肪の減弱係数はμｌｆ（ｔｆ，ｔｍ）、筋肉の減弱係数はμｌｍ（ｔｍ）と表すことができる。また、高エネルギー画像である第２の放射線画像Ｇ２についての脂肪の減弱係数はμｈｆ（ｔｆ，ｔｍ）、筋肉の減弱係数はμｈｍ（ｔｍ）と表すことができる。

【0067】

次いで、本開示の第３の実施形態について説明する。図１０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１０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、定量化部２６を備えた点が第１および第２の実施形態と異なる。

【0068】

定量化部２６は、散乱線除去部２２により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の軟部が抽出された軟部画像Ｇｓを導出する。具体的には、定量化部２６は、第１および第２の放射線画像Ｇ１，Ｇ２に対して、下記の式（１０）に示すように、それぞれ対応する画素間での重み付け減算を行うことにより各放射線画像Ｇ１，Ｇ２に含まれる被写体Ｈの軟部のみが抽出された軟部画像Ｇｓを生成する。式（１０）において、β２は重み係数である。軟部画像Ｇｓを図１１に示す。
Ｇｓ（ｘ、ｙ）＝Ｇ１（ｘ、ｙ）－β２×Ｇ２（ｘ、ｙ） （１０）

【0069】

定量化部２６は、軟部画像Ｇｓにおける軟部領域の画素毎に、画素値に基づいて筋肉量を導出する。定量化部２６は、軟部画像Ｇｓから、筋肉組織および脂肪組織のエネルギー特性の差を利用して、筋肉と脂肪とを分離する。図１２に示すように、人体である被写体Ｈに入射前の放射線に比べて、被写体Ｈを透過後の放射線の線量は低くなる。また、筋肉組織と脂肪組織とは吸収するエネルギーが異なり、減弱係数が異なるため、被写体Ｈを透過後の放射線のうち、筋肉組織を透過後の放射線と、脂肪組織を透過後の放射線とではエネルギースペクトルが異なる。図１２に示すように、被写体Ｈを透過して、第１の放射線検出器５および第２の放射線検出器６の各々に照射される放射線のエネルギースペクトルは、被写体Ｈの体組成、具体的には、筋肉組織と脂肪組織との割合に依存する。筋肉組織よりも脂肪組織の方が放射線を透過しやすいため、脂肪組織に比べて筋肉組織の割合が多い方が、人体を透過後の放射線の線量が少なくなる。

【0070】

このため、定量化部２６は、軟部画像Ｇｓから、上述した筋肉組織および脂肪組織のエネルギー特性の差を利用して、筋肉と脂肪とを分離する。すなわち、定量化部２６は、軟部画像Ｇｓから筋肉画像と脂肪画像とを生成する。また、定量化部２６は、筋肉画像の画素値に基づいて各画素の筋肉量を導出する。

【0071】

具体的には、定量化部２６は、下記の式（１１）により、軟部画像Ｇｓから筋肉画像を生成する。式（１１）においてｒｍ（ｘ，ｙ）は、組成割合導出部２４が導出した筋肉の組成割合である。また、定量化部２６は、下記の式（１２）により、軟部画像Ｇｓから脂肪画像を生成する。式（１２）においてｒｆ（ｘ，ｙ）は、組成割合導出部２４が導出した脂肪の組成割合である。
Ｇｍ（ｘ，ｙ）＝ｒｍ（ｘ，ｙ）×Ｇｓ（ｘ，ｙ） （１１）
Ｇｆ（ｘ，ｙ）＝ｒｆ（ｘ，ｙ）×Ｇｓ（ｘ，ｙ） （１２）

【0072】

そして、定量化部２６は、下記式（１３）に示すように、筋肉画像Ｇｍの各画素（ｘ，ｙ）に対して、予め定められた画素値と筋肉量との関係を表す係数Ｃ１（ｘ，ｙ）を乗算することにより、筋肉画像Ｇｍの画素毎の筋肉量Ｍ（ｘ，ｙ）（ｇ／ｃｍ²）を導出する。また、定量化部２６は、下記式（１４）に示すように、脂肪画像Ｇｆの各画素（ｘ，ｙ）に対して、予め定められた画素値と脂肪量との関係を表す係数Ｃ２（ｘ，ｙ）を乗算することにより、脂肪画像Ｇｆの画素毎の脂肪量Ｆ（ｘ，ｙ）（ｇ／ｃｍ²）を導出する。
Ｍ（ｘ，ｙ）＝Ｃ１（ｘ，ｙ）×Ｇｍ（ｘ，ｙ） （１３）
Ｆ（ｘ，ｙ）＝Ｃ２（ｘ，ｙ）×Ｇｆ（ｘ，ｙ） （１４）

【0073】

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１３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。なお、図１３においては、図８に示す第１の実施形態のフローチャートにおけるステップＳＴ５、または図９に示す第２の実施形態のフローチャートにおけるステップＳＴ１８以降の処理について説明する。

【0074】

ステップＳＴ５またはステップＳＴ１８に続いて、定量化部２６が、第１および第２の放射線画像から軟部画像Ｇｓを導出する（ステップＳＴ２１）。続いて、定量化部２６は、軟部画像Ｇｓから筋肉画像Ｇｍおよび脂肪画像Ｇｆを導出する（ステップＳＴ２２）。さらに，定量化部２６は、筋肉画像Ｇｍから筋肉量を導出し（ステップＳＴ２３）、脂肪画像Ｇｆから脂肪量を導出し（ステップＳＴ２４）、処理を終了する。

【0075】

ここで、第３の実施形態においては、導出した筋肉量および脂肪量の分布を、表示制御部２５がディスプレイ１４に表示するようにしてもよい。例えば脂肪量の分布は、体脂肪率の分布と相関があるため、図７に示す体脂肪率と類似する表示画面となる。

【0076】

なお、上記第３の実施形態において、上記第２の実施形態の手法により脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍを導出し、脂肪の厚さｔｆおよび筋肉の厚さｔｍのみに基づく減弱係数を用いて、脂肪画像Ｇｆおよび筋肉画像Ｇｍを導出するようにしてもよい。具体的には、下記の式（１５）、（１６）により脂肪画像Ｇｆおよび筋肉画像Ｇｍを導出すればよい。ここで、μｆ（ｔｆ）は脂肪の厚さｔｆにのみ基づく脂肪の減弱係数であり、μｍ（ｔｍ）は筋肉の厚さｔｍにのみ基づく筋肉の減弱係数である。なお、式（１５）、（１６）においても（ｘ，ｙ）の記載を省略している。
Ｇｆ＝Ｉ０×ｅｘｐ（－μｆ（ｔｆ）・ｔｆ） （１５）
Ｇｍ＝Ｉ０×ｅｘｐ（－μｍ（ｔｍ）・ｔｍ） （１６）

【0077】

なお、式（１５）、（１６）において、Ｉ０は、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における、放射線源３から発せられた放射線の放射線検出器５への到達線量Ｉ０である。到達線量Ｉ０は、下記の式（１７）により表される。式（１７）において、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 （１７）

【0078】

なお、放射線検出器５に到達線量を検出するための線量センサを設け、線量センサにより到達線量Ｉ０を取得するようにしてもよい。この場合、線量センサは放射線検出器５の画像センサの一部を置換することにより放射線検出器５に設けてもよく、放射線検出器５における画像の検出面の外側に線量センサを設けるようにしてもよい。

【0079】

なお、上記各実施形態においては、被写体Ｈの脂肪および筋肉の組成割合を導出しているが、これに限定されるものではない。被写体Ｈの骨部および骨部以外の軟部の組成割合を導出する場合にも、本開示の技術を適用することができる。この場合においても、第１の体厚ｔ１および第２の体厚ｔ２を導出する際に、骨部および軟部の放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いればよい。ここで、被写体Ｈにおいて放射線が先に軟部を透過するとした場合、軟部の減弱係数μｓは、軟部の厚さｔｓの非線形の関数として、μｓ（ｔｓ）と定義することができ、骨部の減弱係数μｂは、軟部の厚さｔｓおよび骨部の厚さｔｂの非線形の関数として、μｂ（ｔｓ，ｔｂ）と定義することができる。

【0080】

また、組成割合としては、脂肪および筋肉、並びに骨部および軟部に限定されるものではない。人体内に埋め込まれた人工骨またはシリコン等の人工物と人体組織との組成割合、あるいは乳房における脂肪および乳腺の組成割合を導出する場合にも本開示の技術を適用することができる。また、被写体Ｈに造影剤を注入して撮影を行った場合、造影剤と造影剤以外の組織との組成割合を導出する場合にも、本開示の技術を適用することができる。

【0081】

また、上記各実施形態においては、散乱線除去部２２により，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しているが、これに限定されるものではない。例えば、撮影時に散乱線除去グリッドを用いた場合、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ことなく、組成割合を導出する処理を行うようにしてもよい。この場合、本実施形態の放射線画像処理装置においては、散乱線除去部２２は不要となる。

【0082】

また、上記各実施形態においては、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、放射線検出器を１つのみ用いて撮影を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。

【0083】

また、上記各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の放射線画像Ｇ１，Ｇ２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、組成割合を導出する処理を行っているが、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。

【0084】

また、上記各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線等を適用することができる。

【0085】

また、上記各実施形態において、例えば、放射線画像処理装置１０の画像取得部２１、散乱線除去部２２、体厚導出部２３、組成割合導出部２４および表示制御部２５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。

【0086】

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。

【0087】

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。

【0088】

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。

【0089】

以下、本開示の付記項を記載する。
（付記項１）
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合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、前記被写体を、前記複数の組成のそれぞれがまとめられて前記組成のそれぞれが１つの厚さを有するように分割されたモデルと見なして、前記組成割合を導出する付記項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、前記第１の体厚と前記第２の体厚との相違に基づいて、前記組成割合を導出する付記項１または２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、前記組成の厚さおよび前記組成毎の減弱係数を変更しつつ、変更された前記組成の厚さおよび前記組成毎の減弱係数を用いて前記第１の体厚および前記第２の体厚を導出し、前記第１の体厚と前記第２の体厚との相違が予め定められたしきい値以下となる前記組成の厚さに基づいて、前記組成割合を導出する付記項１から３のいずれか１項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２つの放射線画像に含まれる散乱線成分を除去し、
前記散乱線成分が除去された前記２つの放射線画像に基づいて前記組成割合を導出する付記項１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２つの放射線画像は、前記被写体を透過した放射線を、互いに重ねられた２つの放射線検出器に同時に照射することによって、前記２つの放射線検出器により取得されたものである付記項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、前記組成割合の分布を、前記２つの放射線画像のいずれかと重畳してディスプレイに表示する付記項１から６のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項８）
前記複数の組成は、筋肉および脂肪である付記項１から７のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項９）
前記複数の組成は、骨部および軟部である付記項１から７のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項１０）
前記複数の組成は、前記被写体に注入された造影剤および前記造影剤以外の組織である付記項１から７のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項１１）
前記プロセッサは、前記２つの放射線画像および前記組成割合に基づいて前記複数の組成のうちの少なくとも１つの組成についての組成画像を導出する付記項１から１０のいずれか１項に記載の放射線画像処理装置。
（付記項１２）
前記プロセッサは、前記組成画像に基づいて前記組成画像により表されている前記組成を定量化する付記項１１に記載の放射線画像処理装置。
（付記項１３）
複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得し、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出し、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合を導出する放射線画像処理方法。
（付記項１４）
複数の組成を含む被写体を透過したそれぞれエネルギー分布が互いに異なる放射線に基づく２つの放射線画像を取得する手順と、
前記複数の組成についての前記放射線が透過する順序に応じた減弱係数を用いて、前記２つの放射線画像のそれぞれについての画素毎に、前記被写体の体厚をそれぞれ第１の体厚および第２の体厚として導出する手順と、
前記第１の体厚および前記第２の体厚に基づいて、前記放射線画像の画素毎に、前記被写体の組成割合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。

【符号の説明】

【0090】

１ 放射線画像撮影装置
２ コンピュータ
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
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 散乱線除去部
２３ 体厚導出部
２４ 組成割合導出部
２５ 表示制御部
２６ 定量化部
３０ 被写体を透過前の放射線のエネルギー分布
３１～３３ 被写体
３４～３６ 被写体を透過後の放射線のエネルギー分布
４０ 表示画面
４１ リファレンス
Ｇｓ 脂肪画像
ＬＵＴ１ テーブル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】