(57)【要約】      （修正有）【課題】ニューラルネットワークを用いた画像ヒストグラムによる、医療用途のデジタルＸ線画像の明るさのレベルを評価する方法を提供する。【解決手段】計算は、画像取得と、画像ヒストグラム計算と、ヒストグラムの周波数の、ニューラルネットワークの入力引数への変換と、ニューラルネットワークの出力値の線形変換としての明るさレベルの計算とを備える。ニューラルネットワークのトレーニングが、所与の画像データベースに渡って計算された学習セットに渡って実行される。これらの画像のヒストグラムの変換された周波数が、ニューラルネットワークの入力引数のセットとして用いられる。対象領域全体の各画像について計算され、ニューロンネットワークの出力値の範囲に対してスケーリングされた明るさのレベルが、目標値のセットとして用いられる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルＸ線医療用画像の明るさレベルを計算する方法であって、
[Ｓ１]画像を含む画像データベースを生成するステップと、
[Ｓ２]１つの隠れ層と、ニューロンのシグモイド活性化関数と、を有するフィードフォワードニューラルネットワークを用いて、前記ニューラルネットワークのトレーニングを行うステップと、
[Ｓ３]前記画像データベースの画像のヒストグラムの変換された周波数を、前記ニューラルネットワークの入力値として用いるステップと、
[Ｓ４]対象領域全体について計算され、前記ニューロンネットワークの出力値の範囲にスケーリングされた前記明るさレベルを、前記ニューラルネットワークの目標値として用いるステップと、
[Ｓ５]現在の前記デジタルＸ線医療用画像を取得するステップと、
[Ｓ６]前記取得されたデジタルＸ線医療用画像のヒストグラムを計算するステップと、
[Ｓ７]前記取得されたデジタルＸ線医療用画像の前記ヒストグラムの周波数を、前記ニューロンネットワークの前記入力引数へ変換するステップと、
[Ｓ８]前記ニューラルネットワークの出力値の線形関数として、前記取得されたデジタルＸ線医療用画像の明るさレベルを計算するステップと、を備えること特徴とする方法。
【請求項２】
前記目標値を計算して前記ニューラルネットワークのトレーニングを行うために、前記画像データベースの前記画像の前記明るさレベルは、前記対象領域内の画素の明るさの平均値として計算される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ヒストグラムは、前記画像の全ての画素について計算される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ヒストグラムは、円内の画素について計算され、前記円の中心は、前記画像の中心と一致し、前記円の直径は、前記画像の最も短い辺に等しい、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用途のデジタルＸ線画像の処理方法、すなわち医療用途のデジタルＸ線画像の明るさレベル計算に関する。
【背景技術】
【０００２】
患者臓器の投射の画像の近傍のＸ線画像は、一般に、装置の部品の画像（例えばコリメータ）と、空気の投射を含んでいる。対象領域は、通常、患者臓器の投射の画像のみがある画像の部分を意味している。明るさレベルを正しく決定する必要性は、例えば、以下の場合に生じる。
１）モニタの表示でのデジタル画像の視覚化
２）一連のＸ線画像を得る間の露光制御
【０００３】
正しい明るさおよびコントラストレベルでの、Ｘ線画像の視覚化は、Ｘ線画像のより良い理解および正しい診断のそれぞれに寄与する。一連の連続画像を得る間、前の画像における対象領域に対応した明るさのレベルが分かっていると、デジタル検出器露光時間を、正しく設定して、次の画像を得ることができる。正しく選択された露光は、暗い、および／または露光オーバーの領域なしに、対象領域において最適な雑音対信号の比を有する、極めて高い品質のＸ線画像を得ることを可能にする。Ｘ線画像の連続の標準的な露光回数は、毎秒３０フレームであり、よって露光時間および／またはＸ線管特性の調整を可能にするために十分に速く、明るさレベルを決めることが、非常に重要である。また、明るさレベル計算方法が、一連の連続画像に行われる計算の間は安定していることも必要である。
【０００４】
画像明るさレベル決定の方法［Ｒ．ゴンザレス（Gonzalez）、 Ｒ．ウッズ（Woods）、Ｓ．エディンズ（Eddins）、ＭＡＴＬＡＢ（ＤＩＰＵＭ）を用いたデジタル画像処理（Digital Image Processing Using MATLAB (DIPUM)、Technosphera、2006、P.32］が知られている。この方法によれば、明るさのレベルは、最小および最大の明るさ値の間の平均値として計算される。
Ｌｅｖｅｌ＝（Ｖａｌｕｅα＋Ｖａｌｕｅ１−α）／２
【０００５】
Ｖａｌｕｅαは、画像全体の画素の明るさについての分位数αである。パラメータαは、十分に小さく、０．０１以下で選択される。この方法は、画像内の空気および／またはコリメータ領域が存在する場合には、明るさのレベルの必要な計算精度を提供しない。
【０００６】
プロトタイプとして選択された、最も近い技術的解決策は、［欧州特許第０４０９２０６Ｂ１号、第６頁、１９９７年１月１０日公開］で述べられている、明るさレベルを決定する方法である。プロトタイプによると、その方法は、デジタル画像データの、装置の主メモリへの読み出し、およびその後に以下の計算を行うことを含む。
１）１に等しいビン幅（bin width）を有する画像ヒストグラムが、計算される。
２）明るさのより低い画素を、バックグラウンドと一旦みなして、明るさのレベルＡが計算される。
３）画素の明るさがＡよりも高い間隔内のヒストグラムが、分析される。前記間隔内の最大ヒストグラム周波数に対応した明るさＭＶＰが、計算される。
４）画像視覚化のための初期値、ウィンドウレベルＷＬ０＝ＭＶＰおよびウィンドウ幅ＷＷ０＝２×（ＭＶＰ−Ａ）が選択される。
５）パラメータΔＷＷ＝ＷＷ０／２が、計算される。
【数１】
2014064941.tif 000003
７）ヒルクライミング法を用いて、品質インデックスＱｃがその最大値を有するような値のペア（ＷＬｃ，ＷＷｃ）が、計算される。反復手順の間に、パラメータΔＷＷが補正される。
【０００７】
品質インデックスは、１つの隠れ層と、ニューロンのシグモイド活性化関数を持つ、出力層内の１つのニューロンとを有する、フィードフォワードニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワーク）によって評価される。品質インデックスＱｃの最大値に関する、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅（ＷＬｃ，ＷＷｃ）が、画像視覚化のための最適パラメータとみなされる。
【０００８】
熟練した操作者が、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅の所望の値（ＷＬＧ，ＷＷＧ）を設定する、１つまたはいくつかの画像が、トレーニングに用いられる。そして、２５個の値からなるテーブルが、作成される。
【数２】
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【０００９】
ニューラルネットワークの入力引数（５つ以上）が、各ペア（ＷＬｉ，ＷＷｉ）について計算される。適切なペア（ＷＬｉ，ＷＷｉ）に関する品質インデックスＱｉが、目標値として用いられる。よって、所与の画像セットでの、ウィンドウレベルおよびウィンドウ幅の所望のパラメータを表すことにより、操作者は、ニューラルネットワークトレーニングのためのデータを取得し、その後に、ニューラルネットワークをトレーニングする。
【００１０】
プロトタイプに係る方法の不利な点は、次の通りである。
１）明るさレベルのみが決定される場合に露光制御タスクに適用されると、この方法は、冗長な情報を提供する。
２）この方法では、一連の画像の計算中のアルゴリズム安定性が、制御されない。これは、一連の画像を取得している間の、露光制御のために重要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
技術的結果は、医療用途のデジタルＸ線画像の明るさレベルを決定するのに役立つ。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
画像データベースの生成及びニューラルネットワークのトレーニングと、
ニューラルネットワークの入力引数として、これらの画像のヒストグラムの変換された周波数が用いられることと、対象領域に渡って計算され、ニューロンネットワークの出力値の範囲にスケーリングされた明るさレベルが、ニューラルネットワークの目標値として用いられることと、を含む本発明の技術的結果が実現され、これは、操作と、現在のデジタルＸ線医療用画像の取得と、画像のヒストグラムの計算とニューロンネットワークの入力引数へのヒストグラムの周波数の変換と、ニューラルネットワークの出力値の線形関数としての明るさレベルの計算とによる。
【００１３】
ニューラルネットワークとして、１つの隠れ層と、ニューロンのシグモイド関数と、を有するフィードフォワードニューラルネットワークが用いられる。
【００１４】
ニューラルネットワークをトレーニングするための目標値を計算するため、データベースの画像の明るさレベルが、対象領域に属する画素の明るさの平均値として計算される。
【００１５】
ヒストグラムの値は、全ての画像画素にわたって計算される。
【００１６】
ヒストグラムの値は、円内の画素について計算され、円の中心は、画像の中心と一致し、円の直径は、画像の最も短い辺に等しい。
本願発明の技術的結果は、医療応用のためのデジタルＸ線画像の明るさレベルの計算から成る。その点に関して、この方法は、画像のシリーズに対する適用において安定している。補足される技術的結果には、ハードウェアの簡易さと、アルゴリズムの高い性能が含まれる。
【００１７】
アルゴリズムは、画像ヒストグラムと、明るさのレベルとの間に、統計的な関係があるという、実験的に確立された事実に基づく。
【００１８】
本出願の発明の態様は、以下のとおりである。
【００１９】
１）ニューラルネットワークの入力引数として、ヒストグラムの変換された周波数が用いられる。
２）明るさのレベルは、ニューラルネットワークの出力値の線形関数として計算される。
３）選択されたＸ線画像のデータベースに基づき指定された学習セットを用いて、ニューラルネットワークトレーニングが行われ、対象領域における各画像について計算され、ニューラルネットワークの出力値の範囲に対してスケーリングされた明るさのレベルが、目標値のセットとして用いられる。
【００２０】
ヒストグラムと、明るさのレベルとの間の統計的関係を、識別するために、フィードフォワードニューラルネットワークが用いられる［サイモン・ハイキン（Simon Haykin）、ニューラルネットワーク包括的基礎（Neural networks Comprehensive Foundation）、2006、p.55］。ここで、いくつかの一般的な方法実現のステージを識別する。
１）データベースに対するデジタルＸ線画像の選択、及び患者の臓器のタイプによる画像の分類。
２）学習セットの計算―ニューラルネットワークの入力引数のセット、およびニューラルネットワークをトレーニングするための目標値のセット。
３）誤差関数およびニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムの選択。
４）異なるアーキテクチャ、入力引数、層およびニューロンの、ニューラルネットワークのセットのトレーニング。
５）最小のパラメータ数及び問題の解決に最も適したやり方を有するニューラルネットワークの選択
【００２１】
方法の本質が、以下に示される図面を用いて説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、Ｘ線装置の１つから得られた医療用途のデジタルＸ線画像の例である。
【図２】図２は、図１の画像に関連する対象領域である。
【図３】図３は、１６ビット画像のヒストグラムの例である。グレースケールが、水平方向にあり、所与の明るさの画素数が、縦方向にある。縦線は、［０，Ｂｒｉｇｈｔ］を３２の部分に下位分割する間隔を示す。値Ｂｒｉｇｈｔは、レベルα＝０．９９９を有する画像明るさの分位数として定義される。
【図４】図４は、次の学習サンプルについての相対誤差の一般的なヒストグラムである。Ｅｒｒｏｒ＝１００×（Ｌｅｖｅｌ’／Ｌｅｖｅｌ−１）、ただし、Ｌｅｖｅｌ’は、本出願の方法を用いて得られた明るさのレベルであり、Ｌｅｖｅｌは、対象領域全体で計算された明るさのレベルである。
【図５】図５は、テストサンプルについての相対誤差の一般的なヒストグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
ステージ１．画像データベース生成は、好適な画像の選択と、画像毎の対象領域を有するバイナリ画像の生成と、を含む。対象領域を有するバイナリ画像の生成は、専用のソフトウェアを用いて、または任意の標準的なイメージプロセッサにより、対象領域を手動で作成することによって、行うことができる。第１のステージで、ペアのセット｛Ｉｍａｇｅ，Ｒｏｉ｝のデータベースが生成され、ここでＩｍａｇｅは、初期画像であり、Ｒｏｉは、対象領域の画像である。我々の場合、約１万枚の画像が集められ、処理された。
【００２４】
ステージ２は、学習セットの例の設計を含む。各ペア｛Ｉｍａｇｅ，Ｒｏｉ｝について、画像のヒストグラムＨｉｓｔが計算され、ビン幅が、数値単位に等しく、対象領域の明るさのレベルは、Ｌｅｖｅｌである。明るさのレベルＬｅｖｅｌは、対象領域内の全ての画素上の平均値であり、
【数３】
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となり、Ｌｅｖｅｌは、明るさのレベルであり、
ｐｋはｋ画素の明るさ値であり、
Ｍは、対象領域の画素の数である。
各ペア｛Ｉｍａｇｅ，Ｒｏｉ｝についての結果として、ヒストグラムと明るさのレベルからなるペア｛Ｈｉｓｔ，Ｌｅｖｅｌ｝が得られる。
【００２５】
ヒストグラムは、画像全体に対して、および予め選択された領域に対して、評価することができる。通常、患者は、臓器の画像投射が、デジタル検出器の中心になるように配置される。よって、ヒストグラム評価の第２の変形では、中心が、画像の中心と揃っており、直径が、画像の最も短い辺と等しいような領域の円を、評価することができる。
【００２６】
さらに、各ペア｛Ｈｉｓｔ，Ｌｅｖｅｌ｝について、入力引数Ｉｎｐｕｔおよび目標値Ｔａｒｇｅｔが評価される。入力引数Ｉｎｐｕｔおよび目標値Ｔａｒｇｅｔは、学習パラメータのセットを示しており、以下の条件を満たす必要がある。
１）ペア｛Ｉｎｐｕｔ，Ｔａｒｇｅｔ｝は、一定値での画像の乗算に対して相対的に不変とする。
２）目標値Ｔａｒｇｅｔは、ニューロンネットワークの出力値の範囲に属しなければならない。
【００２７】
ヒストグラムＨｉｓｔについて、上限Ｂｒｉｇｈｔが画素の明るさの分位数レベルαとなるように、明るさ間隔［０，Ｂｒｉｇｈｔ］が計算される。間隔［０，Ｂｒｉｇｈｔ］を、Ｓ個の等間隔で除算し、Ｉｎｐｕｔｉ値が、間隔Ｉ内のヒストグラムＨｉｓｔｋ値の合計として、計算される。
【数４】
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【数５】
2014064941.tif 000007
Ｉｎｐｕｔｉは、インデックスｉを有する入力引数であり、
Ｈｉｓｔｋは、インデックスｋを有するヒストグラムＨｉｓｔの値である。
Ｓは、ニューラルネットワークの入力の数であり、数値実験によって、パラメータαと共に選択される。入力引数Ｉｎｐｕｔ（ｉ＜Ｓ）は、ビン幅Ｂｒｉｇｈｔ／Ｓで計算されたヒストグラム周波数であることが明らかである。さらに、Ｔａｒｇｅｔ’＝Ｌｅｖｅｌ／Ｂｒｉｇｈｔが、各Ｌｅｖｅｌに対して計算される。このようにして、得られたペア｛Ｉｎｐｕｔ，Ｔａｒｇｅｔ’｝は、一定値での画像の乗算に対して相対的に不変である。
【００２８】
ニューロンの関数の活性化として、シグモイド関数が用いられる。
【数６】
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値の範囲は、間隔［０，１］であることが明らかであり、従って、目標値Ｔａｒｇｅｔ’のセットが、この間隔にスケーリングされるべきである。このために、次の線形変換が用いられる。
【数７】
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従って、ニューラルネットワークの既知の出力値ＯｕｔｐｕｔからレベルＬｅｖｅｌを計算するため、
Ｌｅｖｅｌ＝Ｂｒｉｇｈｔ×（Ｃ１×Ｏｕｔｐｕｔ＋Ｃ２）
ただし、Ｃ１＝ｍａｘ｛Ｔａｒｇｅｔ’｝−ｍｉｎ｛Ｔａｒｇｅｔ’｝、
Ｃ２＝ｍｉｎ｛Ｔａｒｇｅｔ’｝である。
従って、明るさのレベルは、ニューラルネットワークの出力値の線形関数として計算される。
【００２９】
ニューラルネットワークの誤差関数として、２つの変形が用いられる。第１の変形は、
【数８】
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の規則性を有する二乗平均平方根誤差である。
第２の変形は、
【数９】
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の規則性を有する二乗平均平方根誤差である。
Ｒａｔｉｏは、規則性係数であり、
Ｗｉは、インデックスｉを有する、ペア｛Ｉｎｐｕｔ、Ｔａｒｇｅｔ｝のための重みであり、
Ｎは、ニューラルネットワークのトレーニングにおけるペアの数であり、
【数１０】
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は、ニューラルネットワークの全てのパラメータの平方の合計である。
【００３０】
両方の式における、第１の要素は、ニューラルネットワークのトレーニングの正確さを定義し、第２の要素は、規則化要素である。重みＷｉは、次式を用いて計算される。
【数１１】
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即ち、より小さな重みＷｉが、より大きな値Ｔａｒｇｅｔｉ’を有するペアに対応する。
【００３１】
ニューラルネットワークをトレーニングするため、標準的アルゴリズム、逆伝播による共役勾配法が用いられる［モラー（Moller）、ニューラルネットワーク（Neural Networks）、vol. 6、1993、p.525］。規則化係数Ｒａｔｉｏは、画像が回転され、値Ｌｅｖｅｌが繰り返し計算される間、０．５パーセントより多くのエラーを除去することで確立される。我々の場合、この規則化係数Ｒａｔｉｏは、Ｒａｔｉｏ＝０．９９９９と等しい。
【００３２】
過剰適合の問題を避けるために、学習例｛Ｉｎｐｕｔ，Ｔａｒｇｅｔ｝のセットが２つの部分に分割されるとき、標準的な手法が用いられる。それらの１つは、ニューラルネットワークのトレーニングに用いられ、それらの２つ目は、ニューラルネットワークのテストに用いられる。上述したように、画像データベースの組織化の後に、患者の臓器の種類によって、画像の分類が行われる。次いで、学習例のセットが、各種類の画像の８０パーセントを、学習サンプルに置き、残りの２０パーセントを、テスト用のサンプルに置くやり方で、８０および２０比率で、２つのサンプルに分割される。
【００３３】
多くの実験で、所与のタスクの解決策が、示されており、１つの隠れ層と、３０〜６０個の入力引数と、隠れ層内の５〜１０個のニューロンと、を有する、フィードフォワードのニューラルネットワークの使用が可能とされている。パラメータαは、範囲０．９８〜０．９９９９から選択することができる。特定の装置での適用のもとで、特許請求された方法を実現するために、最小数のパラメータを有するニューラルネットワークが選択され、他の条件は同等である。
【００３４】
最良の実施形態
好適な本発明の実施の変形は、医療用途のデジタルＸ線画像の明るさレベルを評価する方法であり、方法は、画像の取得と、画像ヒストグラム計算と、ヒストグラムの周波数のニューラルネットワークの入力引数への変換と、人工ニューラルネットワークを用いた明るさレベルの計算と、を含む。
【００３５】
ヒストグラムの変換された周波数は、ニューラルネットワークの入力引数として用いられる。明るさのレベルは、ニューラルネットワークの出力値の線形関数として計算される。
【００３６】
ニューラルネットワーク学習が、所与の画像データベースに基づき計算された学習セットを用いて行われる。対象領域全体の各画像について計算され、且つ、ニューラルネットワークの出力値の範囲に対してスケーリングされた、明るさのレベルが、目標値のセットとして用いられる。
【００３７】
ニューラルネットワークとして、１つの隠れ層と、ニューロンのシグモイド活性化関数を有するフィードフォワードニューラルネットワークが用いられる。
【００３８】
明るさのレベルは、対象領域に属する画素明るさの平均値として計算される。
【００３９】
ヒストグラムが、円内の画素に渡って計算され、円の中心は、画像の中心と一致し、円の直径は、画像の最も短い辺に等しい。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
データ処理および分析の既知の数値的方法が、本出願の方法で用いられる。また、既知のハードウェアおよび装置を用いて、前記データが得られる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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