(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像取得系で物体から取得された物体のディジタル放射線画像において検出システムによって関心エレメントを検出する改良された方法であって、
ａ）較正フェーズとして、
物体に関するパラメータの集合と、あらかじめ定めた値の範囲の全体にわたって可変である画像取得系に関するパラメータの集合とを表す複数のグレイ入力レベルに対応する複数の画像を、画像取得系および物体の数学モデルから決定するステップと、
前記検出システムおよび決定された複数の画像から、各画像で検出されるエレメントの理論的数を与える検出の数学モデルの作成をする、すなわち、画像取得系に関するパラメータの集合と、前記検出システムの有用な出力信号と、当該の画像のグレイ・バックグラウンド・レベルとの関数として前記した理論的数を与える検出の数学モデルの作成をするステップであって、前記グレイ・バッグラウンド・レベルは物体に関するパラメータの集合のうちの１つを表すものである、ステップと
を含み、前記の画像取得系および物体の数学モデルにはノイズ・モデルで表されるノイズ信号が含まれ、前記検出システムの前記有用な出力信号には前記ノイズ・モデルに起因するノイズ信号が含まれており、
ｂ）利用フェーズとして、
この検出システムをディジタル放射線画像に適用するステップと、
このディジタル放射線画像のエレメンタリ・ゾーンの各々に対して、検出の数学モデル内の入力データとして、検出システムの有用な出力信号と、あらかじめ定めた値の範囲で採取された前記ディジタル放射線画像を得るために用いた画像取得系に関するパラメータの集合と、前記ディジタル放射線画像に対して計算されたグレイ・バックグラウンド・レベルとを導入し、検出されるエレメントの理論的数を決定するステップと、
取得したディジタル放射線画像のエレメンタリ・ゾーンの中から、検出されたエレメントの理論的数がノイズとの識別のためにあらかじめ定めた基準を満足しているエレメンタリ・ゾーンを選び出すステップと、
を含んでいる、
ことを特徴とする関心エレメントを検出する方法。
【請求項２】
前記較正フェーズの過程において、同一の画像に対しこの検出システムを数回適用し、関心エレメントのパラメータの集合の各々に適合させ、関心エレメントのパラメータの値に関する所定の範囲をスキャンする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記利用フェーズの過程において、取得されたディジタル放射線画像に対してこの検出システムを数回適用し、関心エレメントのパラメータの集合の各々に適合させ、前記ディジタル放射線画像のエレメンタリ・ゾーンの各々に対して、検出するエレメントの理論的な数をいくつか得ると共に、このエレメンタリ・ゾーンの中から、検出されたエレメントの理論的数として得たもののうちの最小の数が前記のあらかじめ定めた基準を満足するエレメンタリ・ゾーンを選択する請求項１ないし２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記検出システムが、トップハット型のフィルタである請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記のグレイ・バックグラウンド・レベルが、帯域通過フィルタ処理によって算出される請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記グレイ・バックグラウンド・レベルが、形態学的オープンによって算出される請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記の検出するエレメントの理論的数が、偽陽性確率の形式で、すなわち画像取得系および物体の数学モデルに関心エレメントが全く導入されていない場合に、エレメントが検出されたとする確率の形式で表現される請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記の検出エレメントの理論的数が、偽陰性確率の形式で、すなわち画像取得系および物体の数学モデルに導入されている関心エレメントが検出できない確率の形式で表現される請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記のあらかじめ定めた基準を満足させるために、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定すると共に、エレメンタリ・ゾーンの確率の値の総和がこのしきい値未満であるかあるいは等しくなるようにエレメンタリ・ゾーンを選択する請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記のあらかじめ定めた基準を満足させるために、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定すると共に、各エレメンタリ・ゾーンの確率の値がこのしきい値未満であるかあるいは等しくなるようにエレメンタリ・ゾーンの各々を選択する請求項７または８に記載の方法。
【請求項１１】
前記の検出するエレメントの理論的数を偽陰性および偽陽性の確率の形式で表現し、かつ、前記のあらかじめ定めた基準を満足させるために、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定すると共に、各エレメンタリ・ゾーンに対する偽陰性および偽陽性の２つの確率の値よりなる所定の線形の組み合わせが、このしきい値未満であるかあるいは等しくなるように各エレメンタリ・ゾーンを選択する請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル放射線画像内でノイズが含まれている微小な関心エレメントを自動的に検出することに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
本発明は、生物の組織内でのカルシウム塩の沈着の分析を実施する医療分野において特に興味深い用途がある。これらの微小石灰化は微小であり、かつ微小石灰化とノイズの双方が微小なスポットの形状で同時に表示されので、画像内で微少石灰化とノイズとの識別が困難であることが多い。
【０００３】
乳がんを効果的に治療するためには、がんの最初期の兆候によって医学的にフォローアップすることが不可欠である。これらの兆候は、乳腺の組織へのカルシウム塩の沈着の形で出現する。これらのカルシウム塩の沈着は、一般に、乳腺のＸ線撮影によって検出される。Ｘ線撮影により極めて小さい輝点（明るいスポット）の形で画像内に現れる。
【０００４】
このように寸法が小さいため、これらの検出は困難となり、時として見逃す場合もでてくる。
【０００５】
微小石灰化の検出を目的とした、全ディジタル式マンモグラフィ用画像取得系が知られている。これらの検出方法には、微小石灰化による明るいスポットをノイズで生じたスポットから識別するための画像処理アルゴリズムの開発が不可欠である。
【０００６】
一般に、従来の技術では、微小石灰化の検出はディジタル化したフィルムにより実施している。これにより、フィルタ処理を実行することができ、次に、その画像に対して、しきい値を適用する。
【０００７】
画像自体からノイズ・レベルを評価する方法としては、Ｋ．Ｗ．Ｂｏｗｙｅｒ、Ｓ．Ａｓｔｌｅｙにより刊行された、Ｗｏｒｌｄ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ（１９９４）の「Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｉｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」中の「Ａｄａｐｔａｔｉｖｅ  Ｎｏｉｓｅ  Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒｓ  ｉｎＭａｍｍｏｇｒａｍｓ」所蔵の、Ｎｉｃｏ  Ｋａｒｓｓｅｍｅｉｊｅｒにより開発された方法が考えられる。しかしこの方法では、ノイズを表すエレメントと微小石灰化を表すエレメントとの識別があいまいになる。というのは、この方法がフィルム画像のスキャンに基づいており、取得パラメータを考慮していないからである。
【０００８】
別の方法として、Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｂｒａｄｙ、Ｒａｌｐｈ  ＨｉｇｈｍａｎおよびＢｒａｓｉｌ  Ｓｈｅｐｓｔｏｎｅ、「Ａ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｉｍａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｖｏｌ．１、Ｎｏ．１（１９９６）の１〜１８ページによる方法があり、この中では、Ｘ線フィルム上の画像形成のプロセスがモデル化されている。しかし、このプロセスにはノイズ・モデルが含まれていない。
【０００９】
従来の技術によるこれらのシステムではすべて、ノイズが画像の内容によって異なるので、しきい値の選択が困難であることが多い。微小石灰化のサイズは、最小限界値によって限定されるものではなく、微小石灰化の検出は、多くのノイズを微小石灰化と誤認することと、ごく小さい微小石灰化を見逃してしまうこととの妥協である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、微小石灰化をノイズから取り出すためのしきい値の決定に関する問題の解決手段を示すためのものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の実施の一態様では、ユーザに受容できる偽陰性の数を選択できるようにするため、ピクセル又はエレメンタリ・ゾーンが偽陰性となる確率、すなわち、理論的に微小石灰化を示すようなピクセルが検出されない確率により評価を行う。
【００１２】
本発明の実施の一形態では、画像取得系により取得された物体のディジタル放射線画像内で、検出システムにより関心エレメントを検出するための改良された方法を提供する。
【００１３】
本発明の全般的な特徴によれば、本方法は２つのフェーズからなる。その第１は較正フェースであり、このフェーズでは、画像取得系および物体の数学モデルにより、物体に関するパラメータの集合と、あらかじめ定めた値よりなる範囲の全体にわたって可変である画像取得系に関するパラメータの集合とを表す複数のグレイ入力レベルに対応する複数の画像を決定する。次に、この検出システムおよび複数の画像から、画像取得系に関するパラメータの集合と、検出システムの有用な出力信号と、検討の対象となる画像のグレイ・バックグラウンド・レベルとの関数として、検出されるエレメントの理論的数を与える検出の数学モデルを作成する。そのグレイ・バックグラウンド・レベルは物体に関するパラメータの集合の１つを表す。
【００１４】
画像取得系および物体の数学モデルに対する入力上で表現される各グレイ・レベルは、たとえばマンモグラム上での乳房の厚さや組成などの物体に関するパラメータの集合を表すので有利である。
【００１５】
このように、設定された検出の数学モデルは、所定の値よりなる範囲の全体にわたって可変であるパラメータの集合に関連付けて検出システムの動作を表す。換言すると、検出システムの理論的な応答は、Ｘ線撮影の過程で実現可能なすべての構成の関数として決定される。第１のフェーズは、いかなる検出システムに対しても、一度のみ実行することが好ましい。
【００１６】
第２のフェーズは、ディジタル放射線画像を取得するごとに実行する。このフェーズは、検出システムをディジタル放射線画像に対して適用する利用フェーズである。次に、この画像のエレメンタリ・ゾーンの各々に対して、検出の数学モデル内の入力データとして、検出システムの有用な出力信号と、あらかじめ定めた値の中から採取された当該のディジタル放射線画像を得るために用いる画像取得系に関するパラメータの集合と、当該のディジタル放射線画像に対して計算されたグレイ・バックグラウンド・レベルとを導入し、検出するエレメントの理論的数を決定する。次に、取得したディジタル放射線画像のエレメンタリ・ゾーンの中から、その検出されたエレメントの理論的数があらかじめ定めた基準を満足するエレメンタリ・ゾーンを選び出す。
【００１７】
本発明のその他の利点および特徴については、限定を意図しない実施の形態の詳細な説明および添付の図面を検討することにより明らかとなるであろう。
【００１８】
【発明の実施の形態】
ディジタル放射線画像の各エレメンタリ・ゾーンについて検出したエレメントの理論的数を得るために必要なパラメータのすべては、この検出の数学モデル内に再入力される。これらのパラメータは、３つのグループに分類できる。すなわち、画像取得系に関するパラメータ、検出器の出力信号、およびグレイ・バックグラウンド・レベルなどのディジタル放射線画像から計算されるパラメータの３つである。第３のグループのパラメータ内に、グレイ・バックグラウンド・レベルに加えて、たとえば、散乱線除去用グリッドによって画像に生じる規則的な線状のアーチファクトの幅などの、画像上で測定可能な物体あるいは画像取得系に関する別の特性値を導入することも可能である。
【００１９】
この画像取得系と物体の数学モデルは、ノイズモデルを含むと有利である。
【００２０】
本発明の実施の一形態によれば、関心エレメントに関するパラメータの集合の各々に適合させた本検出システムを、当該の関心エレメントのパラメータの値の所定の範囲をスキャンするように同じ画像に対して何度か適用する。
【００２１】
たとえば、この関心エレメントが微小石灰化である場合、そのサイズと形状がこれらの関心エレメントのパラメータとして採取されることが好ましい。
【００２２】
実施の好ましい一形態では、この関心エレメントに関するパラメータの集合の各々に対し適合させた本検出システムを、ディジタル放射線画像のエレメンタリ・ゾーンの各々に対して検出したエレメントの理論的な数をいくつか得るために取得したディジタル放射線画像に対して何度か適用し、かつこのエレメンタリ・ゾーンの中から、得られた検出されたエレメントの理論的数の最小値があらかじめ定めた基準を満足するエレメンタリ・ゾーンを選択させる。
【００２３】
一般に、この理論的な数の最小値を得ることは、微小石灰化のサイズおよび形状に最良に適合させた検出システムを適用することと同じ意味となる。
【００２４】
本検出システムはトップハット(top-hat)型のフィルタであると有利である。
【００２５】
トップハット型の変換とは、次の２つのステージを含む数学的処理である。
１．ストラクチャリング・エレメントで画像をオープンする。
２．原画像上でオープンした画像の引き算をする。
【００２６】
ストラクチャリング・エレメントとは、複数のピクセルからなるゾーンの境界を定めるために、画像に対して適用するマスクである。ストラクチャリング・エレメントを画像に対して適用する第１のステージの場合、すなわち、その画像に対するエレメンタリ・ゾーンの各々の上にマスクをかける場合、このストラクチャリング・エレメントより小さいストラクチャはすべて除去される。所定のオープンが所定のサイズのストラクチャリング・エレメントに対応している。換言すると、第１のステージの結果は、グレイ・レベルの平滑化である。これによりグレイ・バックグラウンド・レベルが得られる。
第２のステージは、元の画像上でのグレイ・バックグラウンド・レベルの減算処理である。こうしてピークを表す高周波数信号が得られる。この種のフィルタ処理は、専門家の間では周知であり、より詳細にはＪ．Ｆｅｒｒａの論文「Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ」Ｖｏｌ．２、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ（１９８８）が参考となる。一般に、この種のフィルタ処理により、ディジタル画像から明るい微小のゾーンを抽出し、かつバックグラウンドを除去することができる。
【００２７】
こうして得た高周波数信号に対して、しきい値をあてはめ、検出された関心エレメントの理論的な数を示す。しきい値の値の所定の範囲をカバーするために、いくつかのしきい値をあてはめることが有利である。しきい値を適用する場合に、全か無か（ａｌｌ−ｏｒ−ｎｏｔｈｉｎｇ）の構成においては、検出されたすべてのエレメントに対して、しきい値が認められたシステムの出力は所定のしきい値のレベルと同一の信号レベルを提示し、また検出されなかったエレメントに対してはゼロ・レベルを提示する。
【００２８】
実施の一形態では、このグレイ・バックグラウンド・レベルは、低域フィルタ処理によって計算される。
【００２９】
本発明による実施の別の形態では、このバックグラウンド・レベルは、形態学的オープンによって計算される。
【００３０】
検出されたエレメントの理論的数は、偽陽性確率で、すなわち画像取得系および物体の数学モデルに、関心エレメントが全く導入されていない場合の、検出されたエレメントの確率として表現できると有利である。
【００３１】
本発明による実施の別の形態では、検出エレメントの理論的数は、偽陰性確率の形式で、すなわち画像取得系および物体の数学モデルで導入されている検出されない関心エレメントの確率で表現される。この実施の形態では、理論的な関心エレメントをここに導入することによって、物体のモデルを変更することが不可欠である。
【００３２】
さらに、あらかじめ定めた基準を満足させるためには、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定することと、エレメンタリ・ゾーンに対する確率の値の総和がこのしきい値未満であるかあるいは等しくなるようにエレメンタリ・ゾーンを選択することが必要である。換言すると、あらかじめ定めたこの基準は、たとえば量子の百分率Ｘであるとすると有利である。この基準を満足させるということは、つまるところは、確率の値の総和がＸ未満であるか、Ｘに等しくなるようにエレメンタリ・ゾーンを保持することになる。この総和の計算は最小の確率の値から始める。
【００３３】
あらかじめ定めた基準を満足させるためには、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定し、かつ各エレメンタリ・ゾーンに対する確率の値がこのしきい値未満であるかあるいは等しくなるように各エレメンタリ・ゾーンを選択することもあり得る。この場合は、総和の計算は行わないが、確率の値はすべてがＸ未満であるか、あるいはＸに等しくなるように選択する。
【００３４】
本発明による実施の有利な別の形態では、この検出されたエレメントの理論的数は、偽陰性および偽陽性の確率の形式で表現される。あらかじめ定めた基準を満足させるためには、確率に関するあらかじめ定めた全体のしきい値を固定することと、エレメンタリ・ゾーンに対する偽陰性および偽陽性の２つの確率の値よりなる所定の線形の組み合わせが、このしきい値未満であるかあるいは等しくなるように各エレメンタリ・ゾーンを選択する必要がある。
【００３５】
本発明はこれに限るというものではないが、本発明による方法の応用について、トップハット型変換による微小石灰化の検出について以下に述べる。
【００３６】
ここで、この画像取得系および物体の数学モデルについて述べる。この画像取得系は、同一の軸に沿って配置されたエレメントの集合を含む画像画像取得系である。図１を参照すると、この画像取得系は、Ｘ線のビーム２を放出することができるＸ線管１を含む。Ｘ線のビーム２の経路上には、フィルタ４と、検査する必要がある乳房などの物体５と、適正な装備を有するコンピュータなどのディジタル画像処理システム８にアナログ対ディジタル信号変換器７によって接続された検出器６とが位置する。エレメントのこのグループは、図示していない１つの支柱上に固定され、これによりＸ線管１と検出器６の距離を設定することが可能となる。
【００３７】
Ｘ線管１は、そこからＸ線２が放出される陽極３と、このＸ線２をこの管の外部に出すための窓とを備える。フィルタ４により、Ｘ線２の帯域通過周波数フィルタ処理が可能となる
【００３８】
Ｘ線撮影を行う乳房は、繊維組織５ａ（組織  ａ）および脂肪組織５ｂ（組織ｂ）とで構成されると仮定している。Ｘ線管１により放出されたＸ線は、このＸ線２を可視光領域の光量子に変換するためのシンチレータと、電気信号を得るためのフォトダイオードからなるマトリックスとを装備した検出器６によって取得される。こうして得られた電気信号は、次に、変換器７によってディジタル処理システム８が処理できるディジタル信号に変換される。
【００３９】
Ｘ線管を出たＸ線２は、エネルギーＥを有する。このエネルギーは、続いてＸ線２が交差するエレメントによって減衰を受ける。これらのエレメント、すなわちＸ線管１の窓、フィルタ４、乳房５の繊維組織５ａおよび乳房５の脂肪組織５ｂはそれぞれが、μwindow、μfilter、μtissue aおよびμtissue bで表す減衰係数を有する。これらのエレメントにより、トランスミッション・パートと呼ばれる集合が構成されている。Ｘ線２がこれらのエレメントのうちの１つと交差すると、このＸ線は次式で定義されるエネルギー・ロスを受ける。
ｔwindow（Ｅ）＝ｅｘｐ（−μwindow（Ｅ）．１window）
ｔfilter（Ｅ）＝ｅｘｐ（−μfilter（Ｅ）．１filter）
ｔtissue（Ｅ，１tissue）＝ｅｘｐ（−μtissue（Ｅ）．１tissue（ｘ，ｙ））
ここでμtissueは、μtissue aとμtissue bの線形の組み合わせである。
このため、ｔi（Ｅ）は、トランスミッションの集合中のエレメントｉと交差してＸ線２が受けた減衰を考慮に入れるための補正項となる。
１iは各エレメントｉ内でＸ線２が通過した距離であり、１tissueは、検出器上に投影された座標が（ｘ，ｙ）である点に対する、脂肪組織の厚さと繊維組織の厚さの和である。
【００４０】
検出器６に到達したＸ線のエネルギー・レベルは、したがって、上に示した補正項ｔi（Ｅ）に基づくエネルギー量だけ減少し、Ｘ線量子の数の形式で表現される。これを記号ｎで表す。したがって、この数ｎは、検出器６上に到達したＸ線量子の数であり、Ｘ線管１から放出されたＸ線量子の数ｎ0の関数である。これらの数は、エネルギーＥの関数であり、またこのＸ線量子がこのシンチレータ上に到達する座標（ｘ，ｙ）の軌跡の関数である。この結果、これらの数は、ｎ（ｘ，ｙ，Ｅ）およびｎ0（ｘ，ｙ，Ｅ）で表せる。数ｎ（ｘ，ｙ，Ｅ）は、ｎ0（ｘ，ｙ，Ｅ）というＸ線がＸ線管１と検出器６の間の各場所で受けた減衰の帰結であり、交差した各エレメントｉのｔi（Ｅ）によって決まる。
【００４１】
Ｘ線量子の可視光領域の光量子への変換は、シンチレータ内で行う。これらの可視光領域の光量子の電荷への変換は、フォトダイオード内で行う。次に、この電荷のピクセルのグレイ・レベルへの変換は、アナログ対ディジタル変換器７内で行う。
【００４２】
この検出器６では、受け取った、ｎ（ｘ，ｙ，Ｅ）で表されるエネルギーＥのＸ線と、この検出器６上の座標（ｘ，ｙ）をもつピクセルに対するグレイ・レベルＩ（ｘ，ｙ）との間の変換係数をｎ（Ｅ）とするモデルを利用する。この変換は、次式により行う。
【数１】
0003702143.tif 000002
【００４３】
この式をディジタル的に解くことによって、厚さの値１tissueを決定できる。
【００４４】
次に、検出器６上に到達するＸ線量子の数は、次式で計算される。
ｎ（ｘ，ｙ，Ｅ）＝ｎ0（ｘ，ｙ，Ｅ）．ｔwindow（Ｅ）．ｔfilter（Ｅ）．ｔtissue（Ｅ，１tissue）
【００４５】
次に、検出器６上に到達するＸ線量子の総数Ｎ（ｘ，ｙ）は、次式で決定される。
【数２】
0003702143.tif 000003
【００４６】
画像取得系と物体のモデルは、したがって、画像取得系および乳房を考慮に入れており、またこのモデルは画像取得系の動作に伴うノイズも考慮に入れている。この検出器６の分析によって、２つの主要なノイズの発生源、すなわち検出器６に起因する分散σe2をもつ電子的ノイズおよび分散σq2をもつＸ線２の量子ノイズを明瞭にすることが可能となる。
【００４７】
σeは、この検出器上で測定された値である。この検出器によって提供されたいくつかの画像の分散は、たとえば、Ｘ線管１が放射線を出していないときに計算できる。
【００４８】
この検出器６上に到達したｎ個のＸ線量子により生ずるノイズ信号の分布は、一般にポアソン分布に従う。しかし、ここではｎに等しい分散をもつガウス分布で評価を行っている。したがって、σq2＝Ｎ（ｘ，ｙ）である。
【００４９】
次に、次式を得る。
σq＝ｖＮ（ｘ，ｙ）
【００５０】
したがって、このノイズは、その分散σ2によってモデル化できる。
σ2＝σq2＋σe2
【００５１】
較正フェースを特に図２に示してある。画像取得系に対するモデルと物体１３に対するモデルとは、図中では区別してある。ここで入力の変数として有するものとしては、物体のさまざまな厚さと、一般に吸収係数の形式で表現される物体のさまざまな組成とに対応した、グレイ・レベル１０からなる列と、所定の値からなる範囲の全体にわたって可変である画像取得系に関するパラメータの集合があり、これを次に示す。
−  取得用パラメータ９：Ｘ線管への供給電圧、Ｘ線管への供給電流の大きさ、照射時間、陽極の材質、Ｘ線ビーム２の放出角度。
−  位置決め装置のパラメータ１１：Ｘ線管１と検出器７の距離。
−  検出器のパラメータ１２：シンチレータ、フォトダイオードの種類。
【００５２】
画像取得系および物体１３に対するモデルにより、その出力上でいくつかの画像を生成する。この出力画像の各々は、有用な信号１４によって表すことができる。この有用な信号は、グレイ入力レベルのうちの１つに対応したグレイ・バックグラウンド信号と、ノイズ信号とから構成されている。次に、トップハット型の変換１５を適用する、この際オープン１６によって、いくつかのしきい値１８を連続して適用する対象となるノイズ信号１７を得ることが可能となる。各しきい値の適用にあたり、そのしきい値を超えるピークの数を数えることにより偽陽性の確率が決定される。この演算は、画像取得系および物体のモデルの入力の位置で、異なるグレイ・レベルのそれぞれに対して実行し、このパラメータの集合によって設定されるさまざまな条件の下で、トップハット型の変換の数学モデルを表す較正曲線１９をプロットする。この曲線は、検討の対象となるパラメータの総数をＤとするとき、ディメンションがＤである。
【００５３】
次に図３に従って、微小石灰化に対する利用フェーズが、画像取得系２１により乳房などの物体２０に対して行われる。異なったオープン２４および２９のいくつかのトップハット型の変換２３および２８が、画像取得系２１で得られた画像２２に適用される。オープンによって、所定のサイズ未満のサイズをもつエレメントのすべてを除去する検討対象の信号に対するフィルタ処理が可能になる。オープン１およびｍ（ここでｍは１を超える正の整数である）によって、画像２２からグレイ・バックグラウンド信号２５あるいは３０を得ることが可能となる。次に、画像２２の信号とグレイ・バックグラウンド信号２５あるいは３０の間で、引き算処理２６あるいは３１を実行し、有用な信号２７あるいは３２を得る。この有用な信号２７は、したがって、画像２２の信号からグレイ・バックグラウンド信号２５を引き算したものである。
【００５４】
オープン１ないしｍの各々の場合において、２つの信号がこのステージで得られる。すなわち、画像２２に対する有用な信号２７あるいは３２、および画像２２に対するグレイ・バックグラウンド信号２５あるいは３０である。ここで、図２で得られた較正曲線１９を適用する。この較正曲線のスタート位置で、このディジタル画像の取得に用いられた現行の取得用パラメータ３３と、画像自体から計算された値、すなわち、グレイ・バックグラウンド・レベルおよび有用な信号レベルをもたせることによって、理論的な値を実際に表している較正曲線から、偽陽性確率（および、したがって、理論的な確率）を、各ピクセルごとに得ることが望ましい。各ピクセルに対して考慮すべきパラメータは、以下に示すグレイ・バックグラウンド・レベル、しきい値の値および取得用パラメータである。
−  検討の対象となるピクセルに対応するグレイ・バックグラウンド信号２５あるいは３０の値を、グレイ・バックグラウンド・レベルとして採取する。
−  検討の対象となるピクセルに対応する有用な信号２７あるいは３２の値を、しきい値のレベルとして採取する。
−  ディジタル放射線画像の取得のために用いたパラメータ３３を、取得用パラメータとして採取する。
これらのパラメータが、較正フェースの過程で用いられる取得用パラメータからなる集合の１つとなる。
【００５５】
パラメータからなるこれらの３つのグループによって、検討の対象となるピクセルに対する偽陽性の確率を、この較正曲線１９で読み取ることが可能となる。次に、トップハット型の変換２３および２８のオープン２４および２９のそれぞれに関するＦＰＰテーブル（偽陽性の確率の表）３４および３５が得られる。作成されたｍ個のオープンに対し、図３に示す３４および３５のタイプのＦＰＰテーブルが得られる。
【００５６】
次に、ステージ３６の中で各ＦＰＰテーブルからなる集合を反映させるための最小化演算を実行する。この演算は、したがって、各ピクセルごとに、得られたｍ個の値の中から偽陽性の確率に対する最小の値を採取することになる。こうして、各ピクセルが偽陽性の確率の最小値で表された単一のテーブルである、ＦＰＰminテーブル３７が得られる。
【００５７】
ここでユーザが関与し、偽陽性にしておくことを求めるピクセルの数を指定する。たとえばこの数として３を指定する。この場合、ＦＰＰminテーブル３７内のその偽陽性確率の値の総和が３未満であるか、あるいは３に等しいピクセルのすべてが選択される。この選択操作は最小の値から始める。その理由は、偽陽性の確率が小さい値であるということは、ノイズに対応するピクセルを選択するおそれがほとんどないことを意味する、すなわち、微小石灰化に対応するピクセルを選択する確率が高いことになるからである。
【００５８】
基準として別のもの、たとえば、偽陽性確率の値が所定の値（たとえば、０．０５）未満であるか、あるいはこれに等しいピクセルの集合を選択するという基準を設定することも可能である。
【００５９】
さらに、トップハット型の変換を使用する場合では、数式として、その偽陽性確率を、しきい値ｓと、グレイ・バックグラウンド・レベルｇと、ノイズの分散σ2とからなる関数として与えることが可能である。グレイ・バックグラウンド・レベルがｇに等しく、しきい値ｓを超える、ピクセルの値に対する偽陽性の確率は、分散がσ2である各ノイズレベルごとに、次のアルゴリズムを実行することにより得られる。
【数３】
0003702143.tif 000004
所定のストラクチャリング・エレメントのＫ個のピクセルのすべてに対して、偽陽性確率は次式により得られる。
ＦＰＰ（ｘ，ｙ）＝１−（１−ＦＰＰpixel（ｘ，ｙ））K
【００６０】
本発明は、取得条件を考慮すると共に、放射線画像と独立したノイズモデルを含んでおり、画像取得系および物体の数学モデルによって微小石灰化を自動的に決定することが可能となる。
【００６１】
当業者であれば、構造および／またはステップおよび／または機能に関し、本発明の範囲を逸脱することなく、さまざまな変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像取得系のエレメントおよび物体を示す概略図である。
【図２】画像取得系の較正フェースの各ステージを示す図である。
【図３】画像の利用フェーズの各ステージを示す図である。
【符号の説明】
１  Ｘ線管
２  Ｘ線、Ｘ線のビーム
４  フィルタ
５  乳房、物体
５ａ  繊維組織
５ｂ  脂肪組織
６  検出器
７  アナログ対ディジタル信号変換器、アナログ対ディジタル変換器
８  ディジタル画像処理システム
９  取得用パラメータ
１０  連続するグレイ・レベル
１１  位置決め装置のパラメータ
１２  検出器のパラメータ
１３  物体
１４  有用な信号
１５  トップハット型の変換
１６  オープン
１７  ノイズ信号
１８  しきい値
１９  較正曲線
２０  乳房Ｘ線写真
２１  画像取得系
２２  画像
２３、２８  トップハット型の変換
２４、２９  オープン
２５、３０  グレイ・バックグラウンド信号
２６、３１  引き算処理
２７、３２  有用な信号
３６  ステージ
３７  ＦＰＰminテーブル
【図１】
0003702143.tif 000005
【図２】
0003702143.tif 000006
【図３】
0003702143.tif 000007