(57)【要約】【課題】  照射野領域の誤抽出を低減する照射領域抽出方法及び撮像装置を提供する。【解決手段】  放射線を受光可能な受光部において放射線を受光した領域を照射野領域として抽出する照射野領域抽出方法であって、  前記受光部を介して得られる画像データの領域中から前記照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の候補線の組み合わせを生成し（Ｓ２０４）、  前記少なくとも２本の候補線の形状を示すデータと画像データの勾配に関するデータとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得し（Ｓ２０４）、前記数値に基づき前記少なくとも２本の候補線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する（Ｓ２０９）。【選択図】  図１
2006333922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線を受光可能な受光部において放射線を受光した領域を照射野領域として抽出する照射野領域抽出方法であって、
前記受光部を介して得られる画像データの領域中から前記照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の候補線の組み合わせを生成する生成工程と、
前記少なくとも２本の候補線の形状を示すデータと画像データの勾配に関するデータとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化工程と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の候補線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出工程とを備えることを特徴とする照射野領域抽出方法。
【請求項２】
前記輪郭線として抽出された候補線で囲まれた領域を照射野領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項３】
前記数値化工程で数値化される数値は、
前記輪郭線の候補線間の角度を数値化したことを特徴とする請求項１又は２に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項４】
前記輪郭線の候補線が直交であるほど数値が大きくなるようにしたことを特徴とする請求項３に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項５】
前記数値化工程は、
該特徴量は画像データ上の勾配を特徴量として数値化する工程と、
前記輪郭線の候補線間の交点から他の交点を結ぶ線分上における前記特徴量を加算する工程を備え、
数値化される数値は加算値であることを特徴とする請求項１又は２に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項６】
前記数値化工程は、
前記輪郭線の候補線間の角度を数値化した第一の数値を得る工程と、
画像データ上の勾配を特徴量として数値化する工程と、
前記輪郭線の候補線間の交点から他の交点を結ぶ線分上における前記特徴量を加算した数値を第二の数値とする工程と、
前記第一の数値と前記第二の数値を加算する加算工程とを備え、該加算値を数値とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項７】
前記生成工程は、
画像データ上の勾配を特徴量として数値化する工程と、
前記特徴量がしめす画像データ上の勾配の向きに基づき該特徴量をグループ分けするグル−プ分け工程と、
各グループ毎に前記特徴量に基づき輪郭線を構成すると想定した線を複数抽出する工程とを備え、
前記組み合わせは各グループ毎から線が一つ選択されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項８】
グル−プ分け工程において、
画像データ領域を複数の領域に分類する工程を備え、
各領域毎に前記特徴量がしめす画像データ上の勾配の向きに基づき該特徴量をさらにグループ分けすることを備えることを特徴とする請求項７に記載の照射野領域抽出方法。
【請求項９】
放射線を受光可能な受光部において放射線を受光した領域を照射野領域として抽出するためにコンピュータを、
前記受光部を介して得られる画像データの領域中から前記照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記少なくとも２本の候補線の形状を示すデータと画像データの勾配に関するデータとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段として機能させるための照射野領域抽出プログラム。
【請求項１０】
受光部で受光した放射線を画像データに変換するための撮像手段と、
画像データの領域中から照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記少なくとも２本の候補線の形状を示すデータと画像データの勾配に関するデータとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする放射線撮影装置。
【請求項１１】
受光部で受光した光を画像データに変換するための撮像手段と、
画像データの領域中から受光領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記少なくとも２本の候補線の形状を示すデータと画像データの勾配に関するデータとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データから照射野領域を抽出する照射野領域抽出方法及び放射線撮影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のデジタル技術の進歩により放射線をデジタル画像信号として画像データに変換し、該画像データに画像処理を行いモニタ等に表示、あるいはプリント出力することが行われている。また、画像データへ変換する方法としては、受光部（受光面と呼ばれることもある）を介して受光した放射線を蓄積性螢光体シートに蓄積記録し、蓄積性螢光体シートに励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って可視像再生のための画像信号を得るやりかた。２次元センサの受光部で受光した放射線を直接的に画像信号に変換するやりかた。カセッテケースの受光部を介して放射線を受光したアナログフィルムを現像し、現像したフィルムをアナログ、デジタル変換装置で画像信号に変換するやり方などが知られている。
【０００３】
ところで、放射線撮影においては、必要領域外への放射線の影響を抑え、そして必要領域外からの散乱を防ぎコントラストの低下を防止するために、必要領域のみにしか照射しないようにする照射野絞りが行われるのが一般的である。この場合、受光部上では照射絞りの作用で直接に放射線を受光している領域と、散乱線などの２次光以外の放射線を受けない領域が形成される。この受光部上で放射線を受光している領域を照射野領域と呼ぶ。照射野絞りを用いない場合においても、受光部に放射線が到達しない場合がある。この場合でも、受光部上で放射線を受光している領域を照射野領域と呼ぶものとする。
【０００４】
また、画像データを階調変換するためのパラメータを決定する際に、画像データ中の照射野領域内に対応する画像データを用いるのが一般的である。また、画像データをフィルムに焼き付ける場合に、フィルムに焼き付ける画像データの範囲を照射野領域を基準の領域として決定する場合がある。
【０００５】
この様に画像データ中の照射領域を基準として、さまざまな処理が行われる。
【０００６】
このような照射野領域を抽出する方法として特許文献１に記載される方法がある。この方法は、蓄積性蛍光体シートの中心からシート端部に向かう放射上の複数の方向に沿って照射野領域の端部であると考えられるエッジ点を算出し、照射野領域の端部を示す候補線を算出したエッジ点を所定数以上通過する直線とし、Ｈｏｕｇｈ変換によって最終的な照射野領域の端部を示す線分を抽出する。この線分で囲まれた領域を照射野内領域とするものである。この方法は、抽出した候補線間の関係から最終的な照射野領域の端部を示す線分を決定していない。
【特許文献１】特登録０２５９６７４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来はエッジ点の情報のみに基づき照射野領域の端部を示す線分を抽出していた。この場合、画像データ内で、照射野領域の端部以外の領域が直線性を有している場合等には、誤抽出する場合があった。そのため、種々の対策が望まれていた。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、照射野領域の誤抽出を低減する照射領域抽出方法及び撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の側面は、放射線装置で取得した画像データに基づいて
放射線を受光部上で受光した領域を照射野領域として抽出する照射野領域抽出方法であって、
前記照射野領域の端部を示す候補線として複数の線分を該画像データに基づき抽出する抽出工程と、
前記候補線と他の候補線との関係に基づき、前記複数の候補線から前記照射野領域の端部を示す線分として選択する選択工程とを備える。
【００１０】
本発明の第２の側面は、放射線を受光可能な受光部において放射線を受光した領域を照射野領域として抽出するためにコンピュータを、
前記受光部を介して得られる画像データの領域中から前記照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記少なくとも２本の線の形状を示すデータと画像データとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段として機能させるための照射野領域抽出プログラム。
【００１１】
本発明の第３の側面は、受光部で受光した放射線を画像データに変換するための撮像手段と、
画像データの領域中から照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記２本の線の形状を示すデータと画像データとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段とを備える。
【００１２】
本発明の第４の側面は、
受光部で受光した光を画像データに変換するための撮像手段と、
画像データの領域中から受光領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した少なくとも２本の線の組み合わせを生成する生成手段と、
前記少なくとも２本の線の形状を示すデータと画像データとに基づき前記組み合わせに対応した数値を取得する数値化手段と、
前記数値に基づき前記少なくとも２本の線の組み合わせを前記輪郭線として抽出する抽出手段とを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば照射野領域の誤抽出を低減する照射領域抽出方法及び撮像装置を提供することことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施形態を添付の図面に基づいて詳細に説明する。
【００１５】
（実施形態１）
図１は、本発明の機能を有する放射線撮影装置の全体を示す図である。
【００１６】
図２は、本実施の形態における照射領域抽出方法の処理の流れを示すフローチャートである。まず、図１及び図２に従い本実施の形態について説明する。
【００１７】
本発明は、例えば図１に示すような放射線撮影装置１００に適用される。図１に示すように、放射線撮影装置１００は、放射線撮影により取得された画像データをフィルム上又はモニタ上に出力する機能を有する。この際。階調変換処理、周波数処理等の画像処理を行うのが一般的でである。ここで、放射線撮影装置１００は、データ収集回路１０５、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、照射野領域抽出回路１１２、画像処理回路１１７を備えており、これらはＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受が可能に接続されている。
【００１８】
また、放射線撮影装置１００において、データ収集回路１０５と前処理回路１０６は相互に接続されており、データ収集回路１０５には２次元放射線センサ１０４及び放射線発生回路１０１とが接続されている。更に、照射野領域を抽出するための照射野領域抽出回路１１２は照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した複数の候補線を発生する線分生成回路１１３、線分生成回路１１３で発生した候補線間の関係を画像データに基づき数値化する数値化回路１１４、数値化回路１１４で数値化された候補線の組み合わせから、該数値に基づき照射野領域の外縁を示す輪郭線の組み合わせを抽出する線分抽出回路１１５、線分抽出回路１１５で選択された線分の内側を照射野領域として抽出する領域抽出回路１１６を含んで構成されており、各回路はＣＰＵバス１０７に接続されている。
【００１９】
上述の様な放射線撮影装置１００において、まず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要なプログラム、各種のデータなどを記憶すると共に、ＣＰＵ１０８のワーキング・メモリとして機能する。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがった装置全体の動作制御等を行う。これにより放射線撮影装置１００は、以下のように動作する。尚、照射照射野領域抽出回路１１２の各機能は、コンピュータプログラムに従って動作するコンピュータで構成することも出来る。この場合、メインメモリ１０９に記憶されるプログラムに従い、ＣＰＵ１０８で照射照射野領域抽出回路１１２の各機能は構成される。
【００２０】
まず、操作パネル１１０を介してユーザから撮影指示が入力されると、この撮影指示はＣＰＵ１０８によりデータ収集回路１０５に伝えられる。ＣＰＵ１０８は、撮影指示を受けると、放射線発生回路１０１及び２次元放射線センサ１０４を駆動して放射線撮影を実行させる。
【００２１】
放射線撮影では、まず放射線発生回路１０１が、被写体１０３に対して放射線ビーム１０２を放射する。放射線発生回路１０１から放射された放射線ビーム１０２は、被写体１０３を減衰しながら透過して、２次元放射線センサ１０４の受光部に到達する。そして、２次元放射線センサ１０４により放射線画像信号が出力される。この様な２次元放射線センサ１０４は放射線を電気信号に変換するための複数の素子で構成される。本実施形態では、被写体１０３を人体とする。すなわち、２次元放射線センサ１０４から出力される放射線画像データは人体を撮像した画像データとなる。
【００２２】
データ収集回路１０５は、２次元放射線センサ１０４から出力された画像信号をＡ／Ｄ変換等の所定処理を行いデジタル信号として画像データに変換する。この画像データは前処理回路１０６に供給され、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理が行われる。この前処理回路１０６で前処理が行われた画像データは原画像データとして、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、照射野領域抽出回路１１２に転送される。なお、本実施の形態では、照射野領域抽出回路１１２は前処理１０６で処理されたデータを使用する構成とするが、前処理の行われていない画像データに対しても照射野領域抽出回路１１２は同様の機能を有するものである。
【００２３】
照射野領域抽出回路１１２は、原画像データから照射野領域を抽出し、照射野領域情報を生成する。画像処理回路１１７は、原画像データに対して照射野領域情報に基づき各種画像処理を行う。例えば照射野領域情報に基づき照射野領域内の画素値のヒストグラムを求め、関心領域のコントラストを診断処理に適したコントラストにする階調処理等が在る。また、照射領域内の画像データのみを画像データから分離し、図示しないプリンターに送信する処理等が行われる。
【００２４】
１１２は照射野領域抽出回路の構成を示すブロック図であり、１１３は画像の照射野領域の輪郭線を示す候補線として複数の線分を発生する線分生成回路、１１４は線分生成回路１１３によって発生された複数の候補線の組み合わせをそれぞれ数値化する数値化回路、１１５は数値化回路１１４によって数値化された値に基づき１つの候補線の組み合わせを、照射野領域端を構成する線分の組み合わせとして選択する線分抽出回路、１１６は線分抽出回路１１５で選択された線分の組み合わせに含まれる線分を結んだ線の内側を照射野領域とする領域抽出回路である。
【００２５】
以上のような構成を備えた実施形態１の放射線撮影装置の動作について図２の処理の流れに従い説明する。
【００２６】
上述の如く前処理回路１０６によって得られた原画像データはＣＰＵバス１０７を介して照射野抽出回路１１２に転送される。
【００２７】
まず、線分生成回路１１３は画像データ上から複数のエッジ点を抽出する。照射領域の端部は放射線が受光部にあたっている領域とそうでない領域の境界になるので、画像データを構成する画素値の値としては勾配が生じることになる。また、放射線は直線形状で構成される出射口を介して照射されるため、照射領域端は直線状になる傾向がある。ただし、出射口が円形状であっても本実施の形態を適用できる。ここで、エッジ点の抽出方法については特に限定しないが、一般的に良く知られているＳｏｂｅｌ，Ｐｒｅｗｉｔｔ，Ｒｏｂｅｒｔｓ等の微分オペレータを用いてエッジ点の特徴量として勾配値に関する値を算出する。つまり、この特徴量はエッジ点としての座標と勾配に関する値を情報として備える。
【００２８】
以後、エッジ点毎に算出される数値を特徴量と呼ぶことがある。ここで、上述のごとく、照射野領域の端部に位置すると考えられるエッジ点の勾配値は画像内のその他の構造物に比べ比較的高い値を有する傾向がある。そのため、任意に設定した閾値以上の勾配値を有するエッジ点を照射野端部に位置すると考えられるエッジ点候補として制限をかけてもよい。閾値としては、例えばエッジ勾配値の累積ヒストグラムを作成し上位８５％以上が含まれる点を閾値として設定すれば照射端に対応するエッジ点が比較的多く抽出されることになる（Ｓ２０１、Ｓ２０２）。
【００２９】
なお、本実施形態ではエッジ点の抽出方法としてはＣａｎｎｙ法を用いる。Ｃａｎｎｙ法では大小の２つの閾値を有しエッジ勾配値が極大となる点との連結関係に基づき抽出するエッジ点が決定される。この方法では、ノイズの影響を受けにくく照射野の端部に位置するエッジ強度の弱い点に対しても精度良く抽出でき、より好適である。Ｃａｎｎｙ法については公知の技術であり詳細はここでは説明しないが、例えば（Ｃａｎｎｙ，Ｊｏｈｎ．：“Ａ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｅｄｇｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ”，Ｖｏｌ．ＰＡＭＩ−８，Ｎｏ．６，ｐｐ．６７９−６９８，１９８６．）に詳しく記載されている。なお、エッジ点に関しては、上述の方法以外に例えば微分値、高次微分値を用いる等如何様な方法を用いてもよい。
【００３０】
次に抽出されたエッジ点を複数のグループに分類する。この分類方法は特に限定するものではないが、本実施形態では、照射野内部の代表点との位置関係及びエッジの勾配方向に基づきエッジ点を分類していく。以下にその詳細について説明する。
【００３１】
図３は、照射野領域内部の点として重心を用いる場合の説明図である。図において方形が照射野領域、網掛けの領域が画素値ＴＨ以上の領域、点が重心を示している。
【００３２】
まず、照射野内部の代表点の座標して重心（Ｘｇ、Ｙｇ）を抽出する。ここで、照射野外部の領域は放射線が遮蔽された領域であり照射野内に比べ画素値は小さくなる傾向がある。よって任意に設定した閾値Ｔｈを用いて、以下の（１）式より画像ｆ（ｘ，ｙ）から照射野内の重心座標を算出し、照射野内部の代表点とする。
【００３３】
【数１】
2006333922.tif 000003
【００３４】
上記式（１）においてｓｉｇｎ（ｘ）は閾値Ｔｈをもって以下の条件式（２）にて表される。
【００３５】
【数２】
2006333922.tif 000004
【００３６】
また、画素値が大きい方が照射野内部である可能性が高くなるため、上記式（２）の代わりに以下の条件式（３）を用いて、画素値で重み付けした重心座標を算出してもよい。
【００３７】
【数３】
2006333922.tif 000005
【００３８】
ここで、閾値Ｔｈは経験的に求めればよく固定値としても良いし、撮影条件に基づいた可変値としてもよい。また、判別基準に基づく自動閾値決定法等を用いても良い。自動閾値決定法については公知の技術でありここでは詳細は述べないが、例えば（Ｎ．Ｏｔｓｕ，：”Ａ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｒｏｍ  ｇｒａｙ−ｌｅｖｅｌ  ｈｉｓｔｇｒａｍｓ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ”，Ｖｏｌ．ＳＭＣ−９，Ｎｏ．１，ｐｐ．６２−６６，１９７９．）に詳しく記載されている。
【００３９】
なお、閾値Ｔｈは単に画素値によって分類したものであり、実際の画像では照射野内外において同じ画素値をもつ領域が存在する。そのため、例えば図３のように照射野外であるにも関わらず閾値を越える領域が存在したり、照射野内にも関わらず閾値を越えない領域が発生する可能性がある。しかし、照射野外において閾値を越える領域の大半は照射野端周辺であるため重心座標は照射野内の点となるものである。この様に、一定画素以上の画素の重心は照射野領域内部から算出される可能性が極めて高い。
【００４０】
図４は、算出した重心を中心として画像データの領域分類を説明するための図である。分類方法は例えば、図４のように重心座標に対して上下左右の４つのエリア（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄグループ）に分割し各エリアに位置するエッジ点をそのグループに所属するエッジ点として分類する。ただし、本実施の形態では、各エリアに重なりを持たせて、領域を４つに分割する。例えば、重心座標に対して右上に位置するエッジ点は、上側（Ａグループ）及び右側（Ｂグループ）の２つのグループに所属するエッジ点として分類されるものである。なお、エリアの分割方法はこれに限定されるものではなく、重なりを持たないように分割しても良いし、さらに細かく分割しても良い。
【００４１】
以上のような方法によって、照射野領域の端部を構成する線分のうち、照射野領域の上下左右のどの位置の線分を構成するエッジ点であるかを分類することができる。また、重心座標から上下左右の分割エリアを決定するため、照射野領域が画像全体のどの位置に配置されたとしても同様に分類することができる。
【００４２】
次に、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つのグループに分類されたエッジ点をさらにエッジ点の勾配方向に基づいて分類する。ここで、エッジ点ｆ（ｘ，ｙ）の勾配方向θ（ｘ，ｙ）は以下の（４）式より算出すれば良くθ（ｘ，ｙ）は−π／２〜π／２の値となる。
【００４３】
【数４】
2006333922.tif 000006
【００４４】
なお、上記式（４）においてｘ，ｙ方向の偏微分値は一般的に良く知られているＳｏｂｅｌ，Ｐｒｅｗｉｔｔ，Ｒｏｂｅｒｔｓ等の微分オペレータを用いて算出すればよい。
【００４５】
次に、算出した勾配方向を用いて同じ方向を向いているエッジ点毎に更にグループの細分化を行う、例えば各グループに所属するエッジ点をπ／８間隔の方向毎に８つのグループに分類する。これをＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ全てのグループで行うことで計６４のグループに分類する。ここで、勾配方向の分割角度は重なりをもって設定してもよい。また、分割間隔は照射野が矩形の場合ではπ／２間隔程度でもよく、多角形や円形等の場合についてはより細かい分割間隔に設定するのが望ましい。
【００４６】
以上述べた方法で分類されたエッジ点のグループは、それぞれ照射野領域の同じ輪郭線の辺上にある可能性が高い。（Ｓ２０３）。
【００４７】
次に、線分生成回路１１３がステップＳ２０３で分類されたエッジ点のグループ毎に複数の線分を発生する。この線分を照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成すると想定した候補線と呼ぶこととする。
【００４８】
候補線は、画像データ領域上で無限に発生してもよいが、計算量の都合上のため例えば以下の方法で限定する。
【００４９】
候補線の発生方法は特に限定するものでないが、例えばＨｏｕｇｈ変換によって制限する事ができる。Ｈｏｕｇｈ変換は抽出されたエッジ点の座標を、（ｘｉ，ｙｉ）その点を通る線分と原点の距離をｐ、その線分の法線がｘ軸となす角をθとするとき、以下の（５）式で表される。
【００５０】
ｐ＝ｘｉｃｏｓθ＋ｙｉｃｏｓθ      （５）
ここで、ｘ−ｙ平面上の２つのエッジ点を通る線分を定めるパラメータ値（ｐ，θ）は、２つのエッジ点に対応する曲線の交点の座標として与えられる。よって、ｐ−θパラメータ平面において曲線の交差数がパラメータ値（ｐ，θ）で規定される線分上に存在するエッジ点の数となる。この具体的な処理としては、各グループのエッジ点（ｘｉ，ｙｊ）に対して、角度θを任意に変化させながら、対応する曲線を順にたどり、この曲線が通過する（ｐ，θ）パラメータに順次投票を行っていけばよい。なお、角度θは、ステップＳ２０１でエッジ点を分類するときに用いた角度範囲で変化させればよい。
【００５１】
ここで、投票数が多い線分ほどエッジ点を多く通過するため、照射野の輪郭線である可能性が高い。よって、通過するエッジ点数が任意に設定した閾値以上である線分を端候補線として発生することができる（Ｓ２０４）。なお、閾値は統計値から定めることが出来る。例えば、あらかじめ正しい照射野の輪郭線上の線分から求めたエッジ点の通過数に基づいて統計的に算出すればよい。また、ここで閾値を小さくした場合、照射野端を示す候補線が多く抽出されることになる。逆に閾値を高くすると候補線の数は減少するが、正しい候補線が抽出されない場合がある。従って、正しい候補線の抽出が行われる範囲に閾値を選択するのが望ましい。
【００５２】
尚、分類したグループに閾値を越える候補線がない場合、そのグループは輪郭線上の線分を構成するグループではないものとし、削除すれば良い。この様な場合は、照射野領域の端部が受光部の端部まで達していると考えられる。このような状態を照射野絞りがない状態という場合がある。このような場合、その領域では、放射線は受像部の端部まで達する（Ｓ２０５）。
【００５３】
図５は、グループ化された候補線の組み合わせの例を説明するための図である。
【００５４】
図６は選択された候補線の組み合わせの例を説明する図である。
【００５５】
ＡグループではＡ１，Ａ２の２つの線分が候補線として発生され、ＢグループでＢ１，Ｂ２の２つの線分が候補線として発生されている。（Ａ１，Ｂ１）、（Ａ１，Ｂ２）、（Ａ２，Ｂ１），（Ａ２，Ｂ１）の組み合わせが選択可能である。次に、数値化回路１１４が線分生成回路１１３で発生された各グループ毎の候補線を一つずつ取り出し候補線の組み合わせを生成する。そして、候補線の組み合わせをそれぞれ数値化するものである。
【００５６】
まず、各グループから候補線が１つ以下選択される（Ｓ２０６）。例えば、図５の場合では（Ａ１，Ｂ１）、（Ａ１，Ｂ２）、（Ａ２，Ｂ１），（Ａ２，Ｂ１）の組み合わせが選択される。また、線分のどちらかのグループが選択されない場合（全部のグループで選択されない場合は除く）も含み（Ａ１，選択しない）、（選択しない，Ｂ１）、（Ａ２，選択しない）、（Ａ２、選択しない）、（選択しない、Ｂ２）の計８通りの組み合わせで曲線が作成される。ここで選択しないとは、照射領域が受光部の端部まで達している場合であり、図５においては、右下のような状態を意味している。例えば図５で（Ａ１，Ｂ２）を選択した場合は図６の曲線が生成される。ここで、候補線の交点から他の交点を結んで出来る線を曲線と呼んでいる。図６の例では交点は一つしかないが、この様な場合には画像データの端部、すなわち受光部の端部までを曲線と呼ぶこととする。
【００５７】
次に、候補線の組み合わせで作成された曲線を数値化する（Ｓ２０７）。例えば、各曲線上に位置するエッジ点の個数を選択した候補線の組み合わせに対応する数値とすればよい。この場合、各エッジ点の特徴量は１として計算する。
【００５８】
例えば図６のように（Ａ１，Ｂ２）が選択された場合、その曲線上の数値は９となる。尚、エッジ点はステップＳ２０１で照射野端の輪郭線上のエッジ点と思われる点を抽出したものであるので、この数値が大きいほど照射野の輪郭線上の線分である可能性が高いものである。
【００５９】
尚、照射野の輪郭線上のエッジ点は他のエッジ点に比べ比較的大きい勾配値を持つ。そこで、特徴量として曲線上に位置するエッジ点の勾配値を用い、特徴量（今の場合勾配値に相当する）の総和を選択した線分の組み合わせに対応する数値としてもよい。この場合、エッジの勾配値が反映されるためより好適である。
【００６０】
図７は、別の例として、画素値パターンを勾配に関する情報として特徴量とする場合を、詳細に説明するための図である。ここで、ａは重心座標との距離が遠い座標点の画素値を表し、ｂが注目するエッジ点の画素値であり、ｃが重心座標との距離が近い座標点の画素値を表す。
【００６１】
この様に、エッジ点の勾配に関する値として勾配方向の画素値パターンによって点数化した数値を特徴量として用いても良い。ここで、照射野端は放射線が遮蔽された領域から、放射線が入射される領域への変化点であるため画素値は照射野端の外側から内側にいくに従い増加する傾向にある。よって、このような変化を示す場合は高い点数を付け、逆に減少する傾向にあるものに対しては低い点数をつけることでエッジ点を特徴量として点数化する。また、ここでは３点を用いて画素値パターンを判定したがこれに限定されるものではなく、３点以上の画素値から判定しても良い。
【００６２】
以上のように画素値パターンによってエッジ点を特徴量として点数化し、曲線上に位置するエッジ点の特徴量の総和を選択した線分の組み合わせに対応する数値にしてもよい。また、エッジ点を点数化した値に勾配値を乗算した値を特徴量として用いて、選択した線分の組み合わせに対応する数値として算出しても良い。さらに、特徴量の総和をエッジ点数あるいは線分の長さで除算した平均値を求めて、選択した線分の組み合わせに対応する数値としてもよい。この場合、平均値のほかに、中央値等の順序統計値を用いても良い。
【００６３】
次に、全ての候補線の組み合わせの数値が終了したら（Ｓ２０８）、数値化回路１１４で算出した数値に基づいて全ての候補線の組み合わせから照射野領域の輪郭線を示す可能性の高い候補線の組み合わせを１つ選択する（Ｓ２０９）。
【００６４】
次に照射野領域を抽出する。これは、照射野領域の外縁を示す輪郭線を構成する線分として選択された候補線の内側を照射野領域とするものである。
【００６５】
ここで、上述では２つの線分で構成される照射野領域について詳述したが、３以上の線分のグループで構成される照射野領域についても同様の方法繰り返すことで容易に適用できる。
【００６６】
図８は、Ａ、Ｂ、Ｃ３つのグループに各々２つの候補線が抽出された例を示している。
【００６７】
図９は候補線としての線分Ａとの関係で候補線Ｃ２を選択する例を示している。
【００６８】
例えば、図８のようにＡ、Ｂ、Ｃ３つのグループから各々２つの線分が候補線として抽出された場合、任意に１つのグループを取り出し、さらにそのグループの候補線と交差する別グループの候補線を選択する。例えば図８でＡを任意に選択した場合、Ａグループと交差するＢグループをもう１つのグループとして選択する。ここで上述したように各線分の組み合わせが評価され図９のようにＡ１とＢ１がそれぞれ選択される。
【００６９】
次に、選択されたＡ１及びＢ１で構成された曲線と交差するグループが選択される。例えば図９ではＣグループが選択される。ここで線分Ａ１、Ｂ１とＣグループの線分を上述した方法と同様に評価することでＣ２が選択され、図１０のように照射野領域の輪郭線が候補線Ａ１，Ｂ１，Ｃ２で構成される曲線として決定される。
【００７０】
尚、３つの線分のグループでの場合を説明したが、４つ以上の場合においても同様の方法によって拡張できることは言うまでもない。つまり、照射野領域が矩形や多角形の場合においても同様に照射野領域を抽出できるものである。
【００７１】
以上、のように照射野領域の端部を示す線分を抽出する場合に、他の候補線との関係を考慮することで誤抽出を低減できる効果がある。特に照射端を構成する線分上に、多くのエッジ点が存在するため、エッジ点を多く通過する候補線の組み合わせが、照射端を構成する線分の組み合わせである可能性が高くなる。
【００７２】
（実施形態２）
実施の形態２は、図１に示した放射線撮影装置１００において、数値化回路１１４の数値化方法を実施の形態１と異ならすものであり、実施の形態１と同一の構成は同一の番号を付して説明を省略する。
【００７３】
数値化回路１１４が線分生成回路１１３で抽出された各グループから選択された候補線の組み合わせを数値化する。ここでは、２つの候補線の交差角度に基づいて数値化を行うものである。例えば、放射線が矩形の出射口から照射された場合には照射野領域はおおよそ矩形となる。従って、照射野領域の輪郭線の頂点角度は、ほぼ９０度となる。つまり矩形照射野の場合、２線分の交差角度が９０度に近いものが正しい組み合わせである可能性が高い。従って、候補線の交差角が９０度である場合に大きな値となるように数値化を行えば矩形の照射野領域を構成する候補線の組み合わせを選択できることになる。
【００７４】
図１１は線分Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２の候補線の組み合わせから照射端を示す候補線の組み合わせを選択する例を示す図である。
【００７５】
例えば候補線としての線分Ａ１と線分Ｂ１が選択された場合に重心座標側の交差角度θを算出する。ここで、任意に設定した交差角度θ０をもって選択された候補線の組み合わせによる数値Ｓを以下の式（６）によって算出する。
【００７６】
Ｓ＝１−（｜θ−θ０｜／１８０）      （６）
ここで、式（６）は任意に設定した交差角度との誤差が最小のときに最大値１をとり、θ０との誤差が大きくなるほど小さな値となるものである。ここで、矩形照射野ならばθ０を９０度にすれば交差角が９０度の時に最大値１を取る。また、多角形の場合は照射野の形状に応じて任意にθ０を設定すれば良い。
【００７７】
また、数値化の方法は式（６）に限定されるものではなく、交差角度に基づいたその他の方法によって算出してもよい。
【００７８】
以上、実施形態２で候補線間の関係を交差角に従い数値化した。照射野の形状は出射口の形状で定まるため，候補線間の交差角を考慮することで照射野領域の抽出精度が向上するものである。なお、出射口の形状が方形以外の多角形である場合には、その多角形の角度に従い数値化すればよい。この場合式（６）は変形して使用されることになる。
【００７９】
（実施形態３）
実施の形態２は、図１に示した放射線撮影装置１００において、数値化回路１１４の数値化方法を実施の形態１と異ならすものであり、実施の形態１と同一の構成は同一の番号を付して説明を省略する。
【００８０】
数値化回路１１４が線分生成回路１１３で抽出された各グループから選択された候補線の組み合わせを数値化する。本実施の形態３ではエッジ点の特徴量に基づいた数値化に加え、２つの候補線の交差角度に基づいて数値化を行う構成とする。エッジ点の特徴量に基づいた数値化方法は実施形態１と同様とし、また２つの線分の交差角度に基づいた数値化方法は実施形態２と同様とし、実施形態３では両者の数値を乗算した値を選択した候補線の組み合わせに対応する数値とする。または、実施形態３では両者の数値を正規化し、加算した値を、選択した候補線の組み合わせに対応する数値とする。
【００８１】
以上、実施形態３の構成では候補線間の関係を数値化方法する方法として、エッジ点の数値化および交差角度の数値化を用いることで、２つの異なる評価基準が反映されることとなり、より高精度に照射野領域を抽出できる効果がある。
【００８２】
（実施形態４）
図１に示した放射線撮影装置１００において、数値化回路１１４の数値化方法を実施の形態１と異ならすものであり、実施の形態１と同一の構成は同一の番号を付して説明を省略する。
【００８３】
数値化回路１１４が線分生成回路１１３で抽出された各グループから選択された候補線の組み合わせを数値化する。実施の形態１では、例えばＡ，Ｂ，Ｃなど３以上のグループがある場合に、候補線の選択をグループ毎の関係から逐次的に選択したものである。
【００８４】
本実施の形態４では、候補線の選択を同時に行うことで実施の形態１と相違する。
【００８５】
図１２、１３、１４は、複数の各グループから候補線を選択する場合の説明図である。
【００８６】
まず、照射野端の候補線が各グループから選択される。例えば、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つの各グループでそれぞれ照射野端候補線が２本づつある場合は、４つのグループから各々どちらか１本が選択される。また、Ａからは選択せず、Ｂ，Ｃ，Ｄからそれぞれ１本づつ選択する場合もある。ただし、全グループから１本も選択しない場合は省く。よってＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つのグループで候補線が２本の場合は全部で１１通りの中から１つの組み合わせが順次選択される。
【００８７】
次に、候補線で閉じられた線をその組み合わせの単純閉曲線として抽出する。すなわち、これは候補線間の交点を結んだ線分を意味する。例えば、Ａ〜Ｇの７グループそれぞれから選択された照射野端候補線を用いた場合、単純閉曲線は図１２のようなものとなる。また、グループＥから候補線が選択されない場合は、図１３のように画像端を含めて閉じられた線を単純閉曲線として抽出する。この場合、画像端部を構成する線分を候補線として単純閉曲線を抽出する。さらに、図１４のようにＡ〜Ｈの候補線を選択した場合にその直線で構成される閉曲線が複数存在する場合は、重心座標を内部に含み且つ内部の面積が最小となる単純閉曲線を抽出する。
【００８８】
以上のようにして、全ての候補線の組み合わせからなる単純閉曲線が作成される。
【００８９】
次に、数値化回路１１４では全ての候補線の組み合わせからなる単純閉曲線上のエッジ点の特徴量の総計を算出する。
【００９０】
そして、線分抽出回路１１５では、特徴量の総計が最も大きい単純閉曲線を最終的な照射野の外縁を示す輪郭線を構成する単純閉曲線として選択する。ここで、エッジ点は先に述べた通り、照射野端上に位置する可能性が高い点を抽出したものである。そのため、閉曲線上の特徴量の総計が最も大きいものが照射野を構成する単純閉曲線である可能性が高くなる。
【００９１】
図１５は、骨辺縁部や金属等のエッジ点が照射野領域の内部に発生する場合の例を示す図である。
【００９２】
図１６は、正しい照射端の候補線で構成される照射野領域を示す図である。
【００９３】
なお、この処理では、直線性のある骨辺縁部や金属等から誤抽出された照射野端候補線があった場合にも照射野端を正しく決定できるものである。なぜならば、骨辺縁部や金属等のエッジ点は照射野内部に発生するものであるため、誤検出を含んだ単純閉曲線は図１５のように正しい照射野の外縁を切断することとなる。よって、照射野の外縁を構成する直線の一部として判断した場合に判定基準を満たし誤検出した場合でも、照射野の外縁を構成する単純閉曲線として総合的に見た場合では、図１６のような正しい直線の組み合わせが最も多くのエッジ点を通過することとなるからである。
【００９４】
以上、実施形態４では、複数のグループがある場合においても候補線の選択を同時に行うため、候補線全体を数値化可能であり、より精度良く照射野領域を抽出できる効果がある。
【００９５】
（実施形態５）
図１に示した放射線撮影装置１００において、領域抽出回路１１６において検証機能を有することが実施の形態４と異なるものであり、実施の形態４と同一の構成は同一の番号を付して説明を省略する。
【００９６】
候補線上に位置するエッジ点の特徴量の総和からエッジ点の総数を除算することで、決定された候補線上に位置する特徴量の平均値を算出する。
【００９７】
次に、特徴量の平均値を任意に設定した閾値と比較し、最終的に選択した候補線が照射野領域の外縁を構成するものであるかを判定する。照射野領域の外縁が受光部の端部に達している場合には、照射領域の外縁が画像データ上に存在しない場合がある。この様な場合に対応するため、特徴量の平均値が所定値以下であれば、その候補線は照射野領域の外縁ではないとする。この様に照射領域の端部が受光部の端部に達している場合を、照射絞りがない状態という。この場合、外縁でないと判定された候補線を抽出した領域には照射野領域の外縁は存在しないとする。従って、この候補線を選択するために領域分類した領域の画像端部が新たな、照射領域の外縁部として選択される（例えば図１３のグループＥの場合）
上述のように、本実施形態では照射野絞りの有無を特徴量の平均値で判定する構成としている。このような構成とすることで、照射野絞りの有無を照射野端の長短（照射野領域の大小）に依存しないで行うことが可能となる。なぜならば、照射野が極端に絞られている場合（照射野領域が小さい場合）、単純閉曲線上のエッジ点の減少に伴い特徴量の総和も小さくなる。それに対し、平均値の場合はエッジ点数に依存しない値であるため、照射野の大小に無関係に安定した判定値を算出できるからである。
【００９８】
尚、本実施形態において平均値を用いたが、中央値等の順序統計値を判定基準に用いても同様の効果が得られることはいうまでもない。
【００９９】
以上、実施形態５では、照射野端上の特徴量の平均値を用いることで、照射野が極端に絞られた場合においても精度よく照射野領域を抽出できる効果がある。
【０１００】
（実施形態６）
図１に示した放射線撮影装置１００において、領域抽出回路１１６において検証機能を有することが実施の形態４と異ならるものであり、実施の形態４と同一の構成は同一の番号を付して説明を省略する。
【０１０１】
図１７は、単純閉曲線が交わらない２辺で構成されている照射野領域の例を示す。
【０１０２】
まず、領域抽出回路１１６は最終的に選択された候補線中に平行な関係がある候補線があるかの判定を行う。このような場合に、図１７のように誤検出された照射野端候補線が存在するときが希にある。これはＲ１，Ｒ２以外の候補線上にはエッジ点が存在しないため、誤検出を含む単純閉曲線の特徴量の総和が最も大きくなってしまうためである。
【０１０３】
ここで、図１７に示すように正しい照射野領域の外縁を示す線分はセンサ上下端を繋ぐように長い直線性を有するが、被写体内部の骨辺縁部や金属等はこれに対し短い直線成分しか有しない場合が多い。つまり、誤検出された候補線の長さに対する特徴量の総計の比率は小さいものとなる。そこで、各辺の特徴量の総和から各候補線の長さ（図１７の場合ではＲ１及びＲ２）を除算し、候補線の長さに対する特徴量の総和の平均値を密度として求める。ここで、正しい照射野領域の外縁部を示す候補線は長い直線性を有するため密度は大きくなる。逆に誤検出の候補線では密度が小さくなるものである。よって、密度が任意に設定した閾値Ｔｈを越えない場合は誤検出の候補線であると判断し削除し、それ以外の候補線で構成される単純閉曲線に変更する。つまり、２辺とも閾値を満たす場合は正しく２辺で構成される単純閉曲線であると判断し、１辺が閾値を満たさない場合は１辺で構成される単純閉曲線に変更し、２辺とも閾値を満たさない場合は照射野絞りがないものと判断するものである。
【０１０４】
以上、実施形態６にさらに判定基準を追加することで、交わらない２辺以下で構成される照射野においても精度よく照射野を抽出できる効果がある。
【０１０５】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【０１０６】
特に上記の実施の形態では２次元線センサで画像データを取得する例を用いたが、これに限らず、受光部を介して受光した放射線を蓄積性螢光体シートに蓄積記録し、蓄積性螢光体シートに励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って可視像再生のための画像データを得るやりかた。カセッテケースの受光部を介して放射線を受光したアナログフィルムを現像し、現像したフィルムをアナログ、デジタル変換装置で画像データに変換するやりかたなども含まれる。
【０１０７】
また、放射線を用いた技術に限定れるものであり、デジタルカメラのように光線を受像する手段を有し、何らかの撮像領域の制限（照射野絞りに相当）がかっている場合に、撮像領域を抽出する技術に適用することも可能であることはいうまでもない。
【０１０８】
更に、本発明は上記の実施例を実現するためのシステム、装置及び方法のみに限定されるものではなく、上記システム又は装置内のＣ工程ＰＵやＭ工程ＰＵのコンピュータに、実施例を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、このプログラムコードに従って上記システム或いは装置のコンピュータが各種デバイスを動作させることにより、上述の実施例を実現する場合も本発明の範疇に含まれる。
【０１０９】
また、この場合にソフトウエアのプログラムコード自体が実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、具体的にはプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の範疇に含まれる。
【０１１０】
このようなプログラムコードを格納する記憶媒体としては、例えばフロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１１１】
またコンピュータが供給されたプログラムコードのみに従って各種デバイスを制御することにより、実施例の機能が実現される場合だけではなく、プログラムコードがコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、或いは他のアプリケーションソフト等と共働して実施例を実行する場合にも、このようなプログラムコードは本発明の範疇に含まれる。
【０１１２】
更に、この供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後に、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣ工程ＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって実施例が実現される場合も本発明の範疇に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】実施形態１による画像処理装置のブロック図。
【図２】実施形態１による領域抽出方法の処理手順を示すフローチャート。
【図３】重心座標の算出方法を説明する図。
【図４】領域の分類方法を説明する図。
【図５】候補線の抽出方法を説明する図。
【図６】候補線の抽出方法を説明する図。
【図７】画素値のパターンを説明する図。
【図８】候補線の抽出方法を説明する図。
【図９】候補線の抽出方法を説明する図。
【図１０】照射野領域の抽出結果の一例を示す図。
【図１１】候補線の抽出方法を説明する図。
【図１２】閉曲線の抽出結果の一例を示す図。
【図１３】画像端部を候補線とする閉曲線の抽出結果の一例を示す図。
【図１４】閉曲線の抽出結果の一例を示す図。
【図１５】誤抽出が含まれた場合の閉曲線の一例を示す図。
【図１６】正しい閉曲線の抽出結果の一例を示す図。
【図１７】抽出された候補線が平行する場合を説明する図。
【符号の説明】
【０１１４】
１００  放射線撮影装置
１１２  照射野領域抽出回路
１１３  線分生成回路
１１４  数値化回路
１１５  線分抽出回路
１１６  領域抽出回路
【図１】
2006333922.tif 000007
【図２】
2006333922.tif 000008
【図３】
2006333922.tif 000009
【図４】
2006333922.tif 000010
【図５】
2006333922.tif 000011
【図６】
2006333922.tif 000012
【図７】
2006333922.tif 000013
【図８】
2006333922.tif 000014
【図９】
2006333922.tif 000015
【図１０】
2006333922.tif 000016
【図１１】
2006333922.tif 000017
【図１２】
2006333922.tif 000018
【図１３】
2006333922.tif 000019
【図１４】
2006333922.tif 000020
【図１５】
2006333922.tif 000021
【図１６】
2006333922.tif 000022
【図１７】
2006333922.tif 000023