JPH01238652A - 放射線画像の被写体認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、被写体が一部に記録された放射線画像を読み
取って放射線画像情報を担持する多数の画像データを得
た後に、この画像データから放射線画像において被写体
か占める領域を認識する放射線画像の被写体認識方法に
関するものである。

（従来の技術） 記録された放射線画像を読み取って画像データを得、こ
の画像データに適切な画像処理を施した後、画像を再生
記録することは種々の分野で行なわれている。たとえば
、後の画像処理に適合するように設計されたガンマ値の
低いＸ線フィルムを用いてＸ線画像を記録し、このＸ線
画像が記録されたフィルムからＸ線画像を読み取って電
気信号に変換し、この電気信号（画像データ）に画像処
理を施した後、コピー写真等に可視像として再生するこ
とにより、コントラスト、シャープネス。

粒状性等の画質性能の良好な再生画像を得ることか行な
われている（特公昭８１−５１９３号公報参照）。

また本願出願人により、放射線（Ｘ線、α線。

β線、γ線、電子線、紫外線等）を照射するとこの放射
線エネルギーの一部が蓄積され、その後可視光等の励起
光を照射すると蓄積されたエネルギーに応じて輝尽発光
を示す蓄積性蛍光体（輝尽性蛍光体）を利用して、人体
等の被写体の放射線画像情報を一部シート状の蓄積性蛍
光体に記録し、この蓄積性蛍光体シートをレーザ光等の
励起光で走査して輝尽発光光を生ぜしめ、得られた輝尽
発光光を光電的に読み取って画像データを得、この画像
データに基づき被写体の放射線画像を写真感光材料等の
記録材料、ＣＲＴ等に可視像として出力させる放射線画
像記録再生システムがすでに提案されている（特開昭５
５−１２４２９号、同５Ｂ−１１３９５号。

同５５−１１３４０号、同５［１−１０４１３４５号、
同５５−１１６３４０号など。）。

このシステムは、従来の銀塩写真を用いる放射線写真シ
ステムと比較して極めて広い放射線露出域にわたって画
像を記録しつるという実用的な利点を有している。すな
わち、蓄積性蛍光体においては、放射線露光量に対して
蓄積後に励起によって輝尽発光する発光光の光量か極め
て広い範囲にわたって比例することが認められており、
従って種々の撮影条件により放射線露光量がかなり大幅
に変動しても、蓄積性蛍光体シートより放射される輝尽
発光光の光量を読取ゲインを適当な値に設定して光電変
換手段により読み取って電気信号（画像データ）に変換
し、この画像データを用いて写真感光材料等の記録材料
、ＣＲＴ等の表示装置に放射線画像を可視像として出力
させることによって、放射線露光量の変動に影響されな
い放射線画像を得ることができる。

上記システムにおいて、蓄積性蛍光体シートに照射され
た放射線の線量等に応じて最適な読取条件で読み取って
画像データを得る前に、予め低レベルの光ビームにより
蓄積性蛍光体シートを走査してこのシートに記録された
放射線画像の概略を読み取る先読みを行ない、この先読
みにより得られた先読画像データを分析し、その後上記
シートに強い光ビームを照射して走査し、この放射線画
像に最適な読取条件で読み取って画像データを得る本読
みを行なうように構成されたシステムがある。

ここで読取条件とは、読取りにおける輝尽発光光の光量
と読取装置の出力との関係に影響を与える各種の条件を
総称するものであり、例えば入出力の関係を定める読取
ゲイン、スケールファクタあるいは、読取りにおける励
起光のパワー等を意味するものである。

また、この先読みを行なうシステムか先読みを行なわな
いシステムかによらず、得られた画像データ（先読画像
データを含む）を分析し、画像データに画像処理を施す
際の最適な画像処理条件を決定するようにしたシステム
もある。この画像データに基づいて最適な画像処理条件
を決定する方法は、蓄積性蛍光体シートを用いるシステ
ムに限られず、たとえば従来のＸ線フィルム等の記録シ
ートに記録された放射線画像から画像データを得るシス
テムにも適用されている。

上記画像データ（先読画像データを含む）を分析して最
適な読取条件、画像処理条件を求めることにより、観察
適正のすぐれた放射線画像を再生出力することが可能と
なる。

（発明が解決しようとする課題） ところで、読み取った画像データ（先読画像データを含
む）に対応する１枚の放射線画像中には、本読みにおけ
る読取りや画像処理を行なう必要のある被写体が撮影さ
れた領域（被写体部）、撮影時において放射された放射
線が直接上記シートに照射された、被写体の周辺の領域
（直接放射線部、尚、この直接放射線部と上記被写体部
とを合わせて照射野と呼ぶ）、および上記シートにおい
て放射線が照射されないように遮蔽され、わずかに散乱
された放射線のみか照射された領域（散乱線部）等が存
在する。

このうち、先読みを行なうシステムにおいて本読みで読
取る必要のある領域、または、先読みを行なうシステム
か行なわないシステムかによらす、画像処理を施して画
質を向上させる必要のある領域は被写体部のみである。

他の領域は、被写体部を観察する際の目ざわりとならぬ
よう、再生画像においてたとえば黒一色としておけばよ
い。読取条件画像処理条件を求めるあたり、被写体部を
認識しないと最良の画質の再生画像を得ることができな
い場合がある。たとえば、被写体部の画像データの平均
値を求める場合に、他の領域の画像データも一緒に平均
すると全く別の値となってしまう場合もある。

ところが従来は、被写体部を自動的に認識するための有
効な手段は知られていなかったため、次善の手段として
、被写体部と直接放射線部を合わせた照射野の領域を認
識し、本読みでこの照射野内の画像データを得るように
読取条件を定め、または、この照射野内の画像データに
画像処理を施すように画像処理条件を定めていた。これ
は、照射野と散乱線部との境界は、画像上でかなり急激
な変化があるため、この変化を自動的に認識して照射野
の領域を定めることができたためである（たとえば、特
開昭６２−１５５９６８）。照射野を認識することでほ
とんどの画像に対してかなり高画質の再生画像を得るこ
とか可能となっているが、被写体部を認識することがで
きればさらに画質を改善することが可能となる。

本発明は、上記事情に鑑み、画像データから放射線画像
において被写体が占める領域を認識する、放射線画像の
被写体認識方法を提供することを目的とするものである
。

（課題を解決するための手段） 本発明の被写体認識方法は、被写体が一部に記録された
放射線画像を読み取って放射線画像情報を担持する多数
の画像データを得た後、放射線画像を分割した複数の小
領域毎に画像データの分散値を求め、この分散値か所定
値以上である小領域のそれぞれをさらに複数の小領域に
分割してこの分割した各小領域毎に分散値を求め、最終
的に分割された多数の小領域の分散値か全て所定値以下
となるまで放射線画像の全領域にわたって分割を繰り返
し、最終的に分割された多数の小領域のうち互いに隣接
した２つの小領域において、この２つの小領域に対応す
る画像データに基づいてこの２つの小領域の類似性の評
価を行ない、この２つの小領域が類似しているときはこ
の２つの小領域を統合した１つの小領域としてさらに隣
接した小領域と類似性の評価を行ない、この類似性の評
価を放射線画像の全領域にわたって繰り返すことにより
、上記最終的に分割された多数の小領域を互いに非類似
の複数の領域に統合し、この複数の領域毎に画像データ
の１種類または複数種類の特性値を求め、この特性値に
より放射線画像の被写体に対応する領域を認識すること
を特徴とするものである。

ここで、上記画像データには、先読みにより得られる先
読画像データも含まれる。

（作　　用） 本発明の放射線画像の被写体認識方法は、放射線画像を
分割した小領域毎に画像データの分散値を求め、この分
散値が所定値以上である小領域をさらに分割するように
したため、放射線画像の変化の少ない部分は細かく分割
されずに大きな領域のまま残り、たとえば被写体部と直
接放射線部との境界付近等、放射線画像において変化の
激しい部分は細かく分割されることになる。

このようにして分割された多数の小領域のうち互いに隣
接した２つの小領域が類似しているか否かか評価され類
似しているときは統合するという操作を繰り返すことに
より上記多数の小領域を互いに非類似の複数の領域に統
合するようにしたため、放射線画像を機械的に小さな領
域に分割して統合する方法と比べ、放射線画像の変化か
少ないため細かく分割されない大きな領域は大きな領域
のまま上記類似性の評価に用いられるので演算時間の節
約となり、放射線画像において変化の激しい上記境界付
近等は細かく分割されているので境界を検出する精度が
向上する。

このようにして統合された複数の領域毎に上記画像デー
タの特性値を求めると、この特性値は同種の個々の放射
線画像により多少の変動はあるが、各領域毎にほぼ特有
の値を示す。そこで本発明では、上記のようにして統合
した複数の領域毎に上記画像データの１種類または複数
種類の特性値を求め、この特性値が近似している小領域
毎に複数の小領域群に分け、上記特性値からどの小領域
群が被写体部に相当するかを認識することかできるよう
にしたものである。

使用する特性値は、あらかじめ同様な種類の放射線画像
について調べることにより、統計的に最も被写体部を認
識するのに適した、１種類または複数種類のものが用い
られる。使用することのできる特性値には、平均値３分
散値、メジアン値。

モード値、最大値、最小値等がある。

このようにして被写体部を認識することにより、最良の
再生画像が得られるように読取条件、画像処理条件を定
めることができる。

（実　施　例） 以下、添付図面を参照して、本発明の実施例について説
明する。

まず第５図を参照して、本発明を使用した装置の全体に
ついて説明する。

第５図は、本発明の被写体認識方法を使用した放射線画
像情報読取装置の一例を示す斜視図である。

この装置は、前述した、放射線を照射するとこの放射線
エネルギーの一部か蓄積され、その後可視光等の励起光
を照射すると蓄積されたエネルギーに応じて輝尽発光を
示す蓄積性蛍光体（輝尽性蛍光体）を用いた装置である
。

図示しない撮影装置において、人体等の被写体に放射線
か照射されて撮影が行なわれ、この被写体の放射線画像
が蓄積性蛍光体シートに蓄積記録される。

この撮影の行なわれた蓄積性蛍光体シート１が、第５図
に示す放射線画像読取装置の所定位置にセットされる。

このようにしてセットされた蓄積性蛍光体シート１はモ
ータ２により駆動されるエンドレスベルト等のシート搬
送手段３により、矢印Ｙ方向に搬送（副走査）される。

一方、レーザ光源４から発せられた励起光５はモータ１
３により駆動され矢印方向に高速回転する回転多面鏡６
によって反射偏向され、ｆθレンズ等の集束レンズ７を
通過した後、ミラー８により光路を変えて前記シート１
に入射し前記副走査の方向（矢印Ｙ方向）と略垂直な矢
印Ｘ方向に主走査する。この励起光５が照射されたシー
ト１の箇所からは、蓄積記録されている放射線画像情報
に応じた光量の輝尽発光光りが発散され、この輝尽発光
光９は集光体１０によって集光され、光検出器としての
フォトマルチプライヤ（光電子増倍管）１１によって光
電的に検出される。上記集光体１０はアクリル板等の導
光性材料を成形して作られたものであり、直線状をなす
入射端面１０ａが蓄積性蛍光体シート１上の主走査線に
沿って延びるように配され、円環状に形成された出射端
面１０ｂに上記フォトマルチプライヤ１１の受光面が結
合されている。上記入射端面１０ａがら集光体ＩＯ内に
入射した輝尽発光光９は、該集光体１０の内部を全反射
を繰り返して進み、出射端面１０ｂから出射してフォト
マルチプライヤｌｌに受光され、前記放射線画像情報を
担持する輝尽発光光９の光量がフォトマルチプライヤ１
１によって検出される。

フォトマルチプライヤｌｌから出力されるアナログデー
タＳ１は増幅器１６によって増幅され、Ａ／Ｄ変換器１
７において所定の収録スケールファクターでディジタル
化される。このように得られたディジタルの画像データ
Ｓ２はメモリ１８に入力され、記憶される。メモリ１８
に記憶された画像データＳ２は、その後演算部１９によ
って読み出され、後述するように画像データＳ２から、
この画像データＳ２に対応する放射線画像の被写体部が
認識され、この被写体部に対応する画像データに画像処
理か施される。画像処理か施された画像データＳ３は、
画像表示装置２０に送られ、画像データＳ３に基づいて
放射線画像が再生表示される。

第１図は、放射線画像の一例を示した図である。

周囲の長方形の枠内が１枚の放射線画像２１を形成して
いる。この放射線画像２１は、被写体（人体の乳房）の
放射線透過画像である被写体部２２、被写体を経由せず
に蓄積性蛍光体シートに直接放射線が照射された直接放
射線部２３、および散乱放射線のみが照射された散乱線
部２４に分けることかできる。図において、破線に囲ま
れた各部分は、各部分内の画像データの分散値が全て所
定値以下となるように分割した小領域を示している。

この分割は以下のようにして行なわれる。

ます、放射線画像２４の全領域を図に示すようにひとつ
の小領域の面積が免×ｍとなるように複数に分割する。

このようにして複数に分割した面積ｌｘｍの各小領域に
ついて、画像データの分散値を求め、この分散値を所定
値と比較する。次にこの分散値が所定値以上であった各
小領域をさらに２つの小領域に分割し、分割した各小領
域について再度分散値を求めて所定値と比較する。以上
の操作を、最終的に分割された多数の小領域の分散値が
全て所定値以下となるまで放射線画像２１の全領域にわ
たって繰り返すことにより、第１図に示すように、たと
えば被写体部２２と直接放射線部２３の境界付近等放射
線画像において変化の激しい部分が、細かく分割される
。

以上のようにして分割された後、分割された多数の小領
域のうち互いに隣接した２つの小領域において、この２
つの小領域に対応する画像データに基づいてこの２つの
小領域の類似性の評価が行なわれ、この２つの小領域が
類似しているときはこの２つの小領域を統合した１つの
小領域としてさらに隣接した小領域と類似性の評価が行
なわれ、この類似性の評価が放射線画像の全領域にわた
って繰り返されることにより上記多数の小領域が互いに
非類似の複数の領域に統合される。

類似性の評価は、たとえば互いに隣接した各小領域にお
いて、各小領域毎に画像データの平均値を求め、この平
均値の差の値が所定値以下の場合にこの２つの小領域が
類似していると評価することにより行なわれる。

上記平均値の比較のみでは類似性の評価の精度か劣る場
合、第２図に示した方法を用いて類似性の評価を行なっ
てもよい。

第２図は、互いに隣接した２つの領域の類似性を評価す
る一方法を示した図である。

互いに隣接した２つの小領域ａ、　　ｂのそれぞれにつ
いて、画像データの平均値を求め、かつ、２つの小領域
ａ、　　ｂの各々の周囲の長さＡ、　　Ｂとこの２つの
小領域ａ、　　ｂが互いに接する長さＸとを求め、上記
平均値の差の値が第１の所定値以下であり、かつ、上記
周囲の長さＡ、Ｂのうち短かい方をＭＩＮ　（Ａ、Ｂ）
としたとき、Ｘ／Ｍ　Ｉ　Ｎ（Ａ、　　Ｂ）の値が第２
の所定値以上である場合に、２つの小領域ａ、　　ｂが
類似していると評価するものである。この評価方法を用
いると、単に平均値を比較する方法と比べ、類似性の評
価の精度を向上させることができる。

また、互いに隣接した２つの小領域において、各小領域
毎に画像データのヒストグラムを求め、この２つのヒス
トグラムを用いて２つの小領域の類似性を評価すること
もできる。

第３図は、互いに隣接した２つの小領域Ａ、　　Ｂの各
々に対応する多数の画像データから求めたヒストグラム
の一例を示したグラフである。図の横軸は、画像データ
をこの画像データの値の大きさに応じて分けた多数の区
分ａ１＋　　ａ２＋　・・・・・・、ａ。、・・・・・
を示し、縦軸は各区分ａ１．ａ２．・・・・・。

ａｏ、・　のそれぞれの範囲内にいくつの画像デ−タが
存在するかを示した、画像データの出現頻度を示してい
る。

互いに隣接した２つの小領域毎の２つのヒストグラム間
において、互いに対応する区分ａｌ、ａ２、・・・・・
・、ａｏ、　・・の各々についての出現頻度の差の絶対
値、たとえば第３図におけるΔ１．Δ２、・・・、Δ。

−１，Δ。、Δｎ＋１．　　　・を求め、この差の絶対
値を複数の区分ａ１．ａ２．・・・・・・。

ａｏ、　・　にわたって加算し、この加算値を所定値と
比較して加算値か所定値以下の場合に上記２つのヒスト
グラムが類似していると評価する。このようにして２つ
のヒストグラムが類似しているか否かにより２つの領域
か類似しているか否かが評価される。また、上記２つの
ヒストグラム間において互いに対応する区分ａ１＋　　
ａ２＋　　・・、ａ。１　　・の各々についての出現頻
度の差を求め、このようにして求めた差の絶対値の最大
値（たとえば第３図におけるΔ、−２）を求め、この最
大値を所定値と比較することにより評価している２つの
ヒストグラムが類似しているか否かを評価してもよい。

以上例示したように、互いに隣接した２つの小領域の類
似性の評価は種々の方法を用いて行なうことかできる。

上記例示に限らず既知のいかなる方法を用いて上記類似
性の評価を行なってもよいことはもちろんである。

上記のようにして、放射線画像２１（第１図参照）の全
面にわたって互いに隣接した小領域の類似性の評価を行
なうことにより、多数の小領域が互いに類似した複数の
領域に統合される。

その後、この複数の領域について、各領域に対応する画
像データに基づいて１種類または複数種類の特性値が求
められる。

第４図は前述のようにして統合した複数の領域のそれぞ
れについて、画像データの平均値と分散値を求め、平面
上にプロットした図である。横軸が平均値、縦軸が分散
値を示している。この図のＯ印の位置は、このＱ印の内
部に記入された各数字２２．２３．２４がそれぞれ第１
図に示した被写体部２２、直接放射線部２３、散乱線部
２４に対応している。

このようにして、同様な撮影条件下における同様な被写
体の放射線画像についてあらかじめ統計的に調査し、被
写体部を他の領域から最も良く分離できる特性値と、こ
の特性値がどの範囲内にある領域を被写体部とするかを
あらかじめ決定しておくことにより、その後、読み取ら
れた画像データから被写体部を認識することが可能とな
る。

上記実施例は、先読みを行なわない放射線画像情報読取
装置について説明したが、先読みを行なって先読画像デ
ータを求め、この先読画像データに基づいて被写体部を
認識し、この被写体部に対応する先読画像データに基づ
いて本読みの際の読取条件を求めるシステムにも本発明
の放射線画像の被写体認識方法を用いることかできるこ
とはいうまでもない。

また、この被写体認識方法は、第４図に示したような蓄
積性蛍光体シートを用いる装置に限られず、たとえばＸ
線画像が記録されたフィルムからＸ線画像を読み取って
画像データを得、この画像データに基づいて表示装置に
Ｘ線画像を再生表示する装置等、種々の装置に適用する
ことができる。

（発明の効果） 本発明の放射線画像の被写体認識方法は、各小領域の画
像データの分散値か全て所定値以下となるように放射線
画像を多数の小領域に分割し、このようにして分割され
た多数の小領域のうち互いに隣接した２つの小領域の類
似性の評価を行ない、この２つの小領域が類似している
ときはこの２つの小領域を統合した１つの小領域として
さらに隣接した小領域と類似性の評価を行ない、この類
似性の評価を放射線画像の全領域にわたって繰り返すこ
とにより上記多数の小領域を互いに非類似の領域に統合
するようにしたため、放射線画像を機械的に小さな領域
に分割して統合する方法と比べ、放射線画像の変化の少
ない大きな領域は大きな領域のまま上記類似性の評価に
用いられるので演算時間の節約となり、放射線画像にお
いて変化の激しい境界付近等は細かく分割されているの
で境界を検出する精度が向上する。

上記のようにして統合した複数の領域毎に上記画像デー
タの１種類または複数種類の特性値を求め、この特性値
により放射線画像の被写体に対応する領域を認識するよ
うにしたため、その後の画像処理においてこの被写体に
対応する領域が最良の画像として再生されるように読取
条件１画像処理条件を定めることができることとなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、放射線画像の一例を示した図、第２図は、互
いに隣接した２つの小領域の類似性を評価する一方法を
示した図、 第３図は、ヒストグラムの一例を示したグラフ、第４図
は、放射線画像の複数の小領域群について、画像データ
の平均値と分散値を求め、平面上にプロットした図、 第５図は、本発明の被写体認識方法を使用した放射線画
像情報読取装置の一例を示す斜視図である。 １　・蓄積性蛍光体シート２．１３・・・モータ３　シ
ート搬送手段　　　４・・し　−　ザー６・回転多面鏡
　　９　輝尽発光光 １０・・・集　　光　　体 １１・・・フォトマルチプライヤ １６・・増　　幅　　器　　　１７・・Ａ／Ｄ変換器１
８　・メ　　　モ　　　リ　　　　１９・・・演　　算
　　部２０・・画像表示装置　　２１・・・放射線画像
２２・・・被　写　体　部　　　２３・・・直接放射線
部２４散乱線部 ＝２４− 図面の浄書（内容に変更なし） 第１図 第２図 昭和６３年０４月２１日

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）被写体が一部に記録された放射線画像を読み取っ
   て放射線画像情報を担持する多数の画像データを得た後
   、 前記放射線画像を分割した複数の小領域毎に前記画像デ
   ータの分散値を求め、この分散値が所定値以上である前
   記小領域のそれぞれをさらに複数の小領域に分割してこ
   の分割した各小領域毎に前記分散値を求め、最終的に分
   割された多数の小領域の分散値が全て前記所定値以下と
   なるまで前記放射線画像の全領域にわたって前記分割を
   繰り返し、 前記最終的に分割された多数の小領域のうち互いに隣接
   した２つの小領域において、この２つの小領域に対応す
   る前記画像データに基づいてこの２つの小領域の類似性
   の評価を行ない、この２つの小領域が類似しているとき
   はこの２つの小領域を統合した１つの小領域としてさら
   に隣接した小領域と類似性の評価を行ない、この類似性
   の評価を前記放射線画像の全領域にわたって繰り返すこ
   とにより、前記最終的に分割された多数の小領域を互い
   に非類似の複数の領域に統合し、この複数の領域毎に前
   記画像データの１種類または複数種類の特性値を求め、
   この特性値により前記放射線画像の前記被写体に対応す
   る領域を認識することを特徴とする放射線画像の被写体
   認識方法。