(57)【要約】【課題】画像表示が最適になるように最小および最大のグレー値を自動的に選定するディジタル医用検査画像の画像処理方法を提供する。【解決手段】それぞれ１つのグレー値を割り付けられたピクセルを有するディジタル医用検査画像の画像処理方法であって、検査画像の表示のために最小および最大のグレー値を限界値として決定する画像処理方法において、直接照射範囲または投影されたコリメータ範囲に存在するピクセルを求め、グレー値を決定する際に考慮しないようにするために、ピクセルがニューロンネットにより評価される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ１つのグレー値を割り付けられているピクセルを有するディジタル医用検査画像の画像処理方法であって、検査画像の表示のために最小および最大のグレー値が限界値として決定される画像処理方法において、
直接照射範囲または投影されたコリメータ範囲に存在するピクセルを求め、グレー値を決定する際に考慮しないようにするために、１つのピクセルの、隣接ピクセルを考慮して求めた信号雑音比が、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられることによって、ピクセルがニューロンネットにより評価されることを特徴とするディジタル医用検査画像の画像処理方法。
【請求項２】
１つのピクセルの信号値がニューロンネットの入力ノードのための値として用いられることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
１つのピクセルの信号値の、隣接ピクセルを考慮して求めた勾配が、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
【請求項４】
検査画像上に写像された器官と、Ｘ線検査時に選ばれた線量範囲と、Ｘ線検査時に選ばれたＸ線電圧との内の少なくとも１つが、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられることを特徴とする請求項１乃至３の１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
ニューロンネットにより、各ピクセルについて、ピクセルが直接照射範囲、投影されたコリメータ範囲および検査対象範囲の内のいづれかの範囲にあることを指示する確率値が求められることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
コリメータ範囲にあるピクセルの確率値はほぼ０と０．１との間にあることを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
【請求項７】
検査対象範囲にあるピクセルの確率値はほぼ０．１と０．９との間にあることを特徴とする請求項５又は６記載の画像処理方法。
【請求項８】
直接照射範囲にあるピクセルの確率値はほぼ０．９と１との間にあることを特徴とする請求項５乃至７の１つに記載の画像処理方法。
【請求項９】
求めた確率値に基づいて、類似または同じ画像情報を有する検査画像範囲が求められることを特徴とする請求項５乃至８の１つに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
類似または同じ画像情報を有するピクセルの最少個数が存在する場合に検査画像範囲が決定されることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
グレー値の限界値を決定する際に、直接照射を有する検査画像範囲または投影されたコリメータ範囲は考慮されないことを特徴とする請求項９又は１０記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、それぞれ１つのグレー値が割り付けられているピクセルを有するディジタル医用検査画像の画像処理方法であって、検査画像の表示のために最小および最大のグレー値が限界値として決定される画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴、超音波、核医学法のような医用検査方法によって、しかしますますディジタルＸ線方法によっても、コンピュータによる画像処理および画像加工を必要とするディジタル医用検査画像が作成される。この複雑な処理ステップは、検査画像の診断上重要な情報内容を最適に表示するために用いられる。従って、検査画像または画像シリーズを使用者の更なる介入なしに最適に表示するよう配慮した自動化方法が要望されている。画像表示の際の中心的問題はピクセルの最小および最大のグレー値にある。極値の代わりに、平均レベル（ウィンドウレベル）およびコントラスト（ウィンドウ幅）が決定されてもよい。グレー値の決定つまりウィンドウレベルおよびウィンドウ幅の決定はもちろん重要である。ウィンドウ幅があまりにも狭く選定されるか、あるいはウィンドウレベルが最適でない場合には、画像情報が失われる。ウィンドウ幅があまりにも広く選定されると、検査画像のコントラストが少なすぎ、細部がよく認識できない。
【０００３】
従来の画像処理方法の場合には、ウィンドウの値つまり最小および最大のグレー値が、例えばＸ線検査時に特定の線量段階について器官に依存して固定設定されるか、または需要の多いパラメータが自動的に画像ピクセルのグレー値に基づいて決定される。最も簡単な場合、検査画像の最小および最大のグレー値が決定されて画像表示のために使用される。しかしながら、この公知の方法は一連の欠点を有する。検査画像が直接照射範囲を含む場合には、それによって一般的に動的範囲の最も高いグレー値が占められる。他方において検査画像に、例えばＸ線装置の投影コリメータが描出されているならば、それによって、動的範囲の最も低いグレー値が占められる。最も単純な場合、ヒストグラムのグレー値の最小値および最大値だけがウィンドウの決定に使用され、極めて大きなウィンドウおよび不適当な平均レベルが生じるので、本来は診断に必要な被検査器官の細部を示す画像情報が、最適表示に至らず副次的に表示されるだけとなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、画像表示が最適になるように最小および最大のグレー値を自動的に選定するディジタル医用検査画像の画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題の解決のために、冒頭に述べた画像処理方法において、本発明によれば、直接照射範囲または投影されたコリメータ範囲にあるピクセルを求め、グレー値を決定する際に考慮しないようにするために、ピクセルがニューロンネットにより評価される。
【０００６】
本発明は、画像範囲のピクセルが類似のグレー値を有するので、ニューロンネットにより特定の部類（カテゴリー）に属する画像範囲を求めることができるという認識に基づいている。このようにして直接照射範囲または投影されたコリメータ範囲を決定することができる。直接照射範囲は非常に高いグレー値を有し、一方投影されたコリメータ範囲は非常に低いグレー値を有する。極端なグレー値を有するこれらの範囲はグレー値を決定する際に考慮されないので、画像表示にとって重要なグレー値限界値は被検査器官を表示するピクセルだけに基づく。本発明による画像処理方法は自動的に実行可能であるので、表示された検査画像は使用者の主観的に選択された設定によって影響を受けない。
【０００７】
本発明による画像処理方法の枠内において、１つのピクセルの信号値がニューロンネットの入力ノードのための値として用いられるとよい。代替または追加として、１つのピクセルの、隣接ピクセルを考慮して求めた信号雑音比は、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられるとよい。１つのピクセルの周辺について、分散または標準偏差のような統計学的な値を求めるとよい。このようにして得られたデータはニューロンネットのための入力量である。
【０００８】
他の代替として、本発明による画像処理方法では、検査画像上に写像された器官と、Ｘ線検査時に選ばれた線量範囲と、Ｘ線検査時に選ばれたＸ線電圧との内の少なくとも１つが、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられる。１つのピクセルの信号値の、隣接ピクセルを考慮して求めた勾配は、ニューロンネットの入力ノードのための値として用いられてもよい。特定のピクセルの周辺における信号値の勾配は信号の「平坦性」に関する情報を提供し、直接照射範囲においては、および投影されたコリメータ範囲においても、ピクセルからピクセルへの信号レベル変化が非常に僅かしか生じない。しかしながら、表示された検査対象の範囲においては隣接ピクセル間に大きな勾配が存在する。
【０００９】
本発明による方法の他の実施態様では、ニューロンネットは、各ピクセルについて、ピクセルが直接照射範囲、投影されたコリメータ範囲および検査対象範囲の内のいづれかの範囲にあることを指示する確率値が求められる。このために、ニューロンネットは見本画像によりトレーニングされるので、引続いて出力ノードは適切な確率値を生じる。
【００１０】
本発明による画像処理方法において、求めた確率値に基づいて、類似または同じ画像情報を有する検査画像範囲が求められるとよい。経験によれば、直接照射を有する画像範囲および投影されたコリメータを有する画像範囲は単純に繋がっている領域である。従って、この領域は確率値に基づいて求めることができる。本発明の他の実施態様においては、類似または同じ画像情報を有するピクセルの定められた最少個数が存在するかぎり、このようにして求められた領域が決定される。次の方法ステップにおいて直接照射または投影コリメータを有するこの領域は無視され、その結果最小および最大のグレー値を決定するために、器官を示す画像範囲が利用される。
【００１１】
そのほかに本発明は、ディジタル医用検査画像を撮影するための医用検査装置、特にＸ線装置に関する。
【００１２】
本発明によれば、医用検査装置は上述の画像処理方法を実施するように構成されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図面を参照しながら実施例に基づいて本発明の他の利点および詳細を説明する。図は概略図である。
図１はＸ線画像のグレー値分布を有するヒストグラムを示し、
図２は本発明による方法の枠内におけるニューロンネットによる画像情報の処理を示し、
図３は求められた直接照射領域を有するＸ線画像を示す。
【００１４】
図１はＸ線画像のグレー値分布をヒストグラムの形で示す。水平軸にはグレー値が取られ、垂直軸にはピクセルの個数が取られている。従って、図１はグレー値の分布を示す。範囲１は投影されたコリメータ範囲にある非常に低いグレー値を含んでいる。これに、最小値３および最大値４によって仕切られているウィンドウ２が続く。範囲５には直接放射範囲が存在し、従ってグレー値はそこでは非常に高い。医用検査画像の最適な表示を得るために、最小値３と最大値４との間のウィンドウ２の範囲が求められなければならない。ウィンドウ２の範囲は、中間値（ウィンドウレベル）６およびウィンドウ幅の指定によっても決定することができる。ウィンドウの位置は画像処理方法によって求められる。
【００１５】
図２はニューロンネットによる画像情報処理を示す。平面型検出器が使用されるＸ線検査では、検出器の各ピクセルについて１つのグレー値が得られる。全てのグレー値は一緒に１つの画像マトリックス７にまとめられ、これは次の方法ステップにおいて前処理８を施される。
【００１６】
前処理８の枠内において画像マトリックス７がピクセルごとに解析される。前処理８の方法ステップによって、ニューロンネット１０の入力ノード９のための値が決定される。最も単純な場合にはピクセルの信号値を入力ノード９の値として用いることができる。投影されたコリメータ範囲におけるグレー値は非常に低く、直接照射範囲におけるグレー値は非常に高いので、これらの簡単な指定に基づいて評価することができる。代替または追加としてピクセルの信号雑音比を考慮することができる。このために、グレー値の分散および標準偏差を求めるべく、或る１つのピクセルの周辺における複数のピクセルが評価される。最も単純な場合、１つのピクセルの直接の周辺における３×３個のピクセルを評価するとよい。直接照射範囲では局所的なＸ線スペクトルが減弱されないか、またはフィルタをかけられないので、信号雑音比はこの個所では最大であり、あり得る「最も軟らかい」Ｘ線スペクトルによって決まる。他方では、鉛板を通って投影されたコリメータ範囲における信号雑音比は最小であり、Ｘ線スペクトルは最大にフィルタをかけられ、従ってここではあり得る「最も硬い」Ｘ線スペクトルが存在する。「軟らかい」および「硬い」という選択される定義は、与えられた器官に対して選ばれた出力スペクトルに関係する。
【００１７】
代替または追加として、或る１つのピクセルの周辺における信号勾配も考慮することができる。この場合にも３×３個、５×５個のピクセルまたはそれよりも大きい周辺を選択するとよい。直接照射範囲においては、かつ投影されたコリメータ範囲においても、ピクセルからピクセルへの信号レベル変化が非常に僅かであるので、信号勾配は特定のピクセルがどの領域に存在するかを決定するための特徴的な量である。付加的に他のパラメータも考慮することができ、これには、選ばれた被検査器官、選ばれた線量範囲、または選ばれたＸ線電圧が含まれる。
【００１８】
ニューロンネット１０は入力ノード９のほかに隠れた層１１を含み、入力ノード９および隠れた層１１のノードは接続線１２を介して接続されている。隠れた層１１は出力ノード１３に接続されている。出力ノード１３は、ニューロンネット１０によって求められた特定ピクセルの確率を生じる。引続いて検査画像全体のための確率分布が確率マトリックス１４の形で存在する。ニューロンネット１０はまず公知のようにトレーニングされなければならない。その際に、異なる範囲（直接照射範囲、投影されたコリメータ範囲、検査対象）が使用者によって決定されている相応の検査画像が使用される。
【００１９】
表示された実施例においては、コリメータ範囲には０〜０．１の確率が割り付けられ、検査対象範囲には０．１〜０．９の確率が割り付けられ、直接照射範囲には０．９〜１の確率が割り付けられている。コリメータ範囲についての理想値は０であり、直接照射範囲についての理想値は１である。
【００２０】
次の方法ステップにおいては、唯一のピクセルから出発して周辺範囲が、同じまたは類似の画像情報を有する隣接ピクセルをピクセルごとに接続することによって拡張される。このためにモルフォロジカルフィルタも使用可能であり、それによって、直接照射範囲および投影されたコリメータの画像範囲が数学的意味においてまさに繋がっている領域であることが利用される。直接照射範囲（ｐ＝１）の部類に属する非常に高い確率を持つ１つのピクセルから出発して、直接の近隣において、この部類に属する他のピクセル、従って類似の確率値を持つ他のピクセルが探索される。領域は繋がっていて全く島を有していないので、寧ろ異なる確率を有する個々の包囲されたピクセルを受け入れることができ、領域を広げることができる。領域が実際に直接照射範囲の部類に属することを保証するためには、直接に繋がっているピクセルの定められた個数が存在することが要求される。領域の縁部にあるピクセルが首尾一貫して期待値（ｐ＝１）から外れた確率値を有する場合、これは中断基準とみなされる。確率の期待値がＰ＝０である投影されたコリメータ範囲についても、内容的に同様のことが当てはまる。本方法の枠内において、このようにして、直接照射範囲または投影されたコリメータ範囲が存在する多数の領域が見つけ出される。
【００２１】
図３は多数の直接照射範囲を有する胸部のＸ線画像の例を示す。
【００２２】
Ｘ線装置において実現された画像処理方法によって、検査時に検出器に対して直接照射が発生した範囲１５ａ〜１５ｄが求められた。グレー値の限界値を決定する際、直接照射範囲１５ａ〜１５ｄは考慮されないので、残りの範囲１６だけがウィンドウならびに最小グレー値および最大グレー値の決定に使用される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】Ｘ線画像のグレー値分布を有するヒストグラム
【図２】本発明方法の枠内におけるニューロンネットによる画像情報処理の説明図
【図３】求められた直接照射領域を有するＸ線画像を示す図
【符号の説明】
【００２４】
１            範囲
２            ウィンドウ
３            最小値
４            最大値
５            範囲
６            中間値
７            画像マトリックス
８            前処理
９            入力ノード
１０            ニューロンネット
１１            隠れた層
１２            接続
１３            出力ノード
１４            確率マトリックス
１５ａ〜１５ｄ  直接照射範囲
１６            残りの範囲
【図１】
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【図２】
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【図３】
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