(57)【要約】  本発明は、X線画像における欠陥を訂正する方法に関し、その方法においては、その画素の値(W(p))を、近接(n(p))において対応する値と比較することにより、欠陥の可能性がある画素(p)が正常動作中に作成されるX線画像(I)において特定される。もし画素(p)が、X線画像の特定の割合以上において「欠陥の可能性あり」と分類された場合、連続的にリフレッシュされる欠陥マップに入力される。その後欠陥マップは、別のX線画像を訂正するのに使用されることができる。
2007512889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥マップを用いてX線画像における欠陥を訂正する方法において、
a)  現在の欠陥マップを用いて事前訂正されたX線画像における画素を、該画素の値が、前記画素に割り当てられる近接における前記画素値の区間と、特定の程度分異なる場合、「欠陥の可能性あり」と分類し、前記分類された前記画素を候補マップに記録するステップと、
(b)  いくつかのX線画像において「欠陥の可能性あり」と分類され、かつ適切であれば他の基準も満たす、前記候補マップにおけるすべての前記画素を用いて前記欠陥マップをリフレッシュするステップと、
(c)  前記リフレッシュされた欠陥マップを用いて、X線画像を追加的に訂正するステップとを有する方法。
【請求項２】
「欠陥の可能性あり」と分類された前記画素と共に、ステップa)において適切なX線画像の画像パラメタが記録され、前記特定の画像パラメタの値の種々の範囲に対してそれぞれ種々の欠陥マップが生成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】
前記画像パラメタが、ビーム品質、線量、検出器の温度及び／又は画像ジオメトリに関することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
「欠陥の可能性あり」と分類されたX線画像における画素の前記値が、該画素に近接する画素の前記値に基づいて訂正されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
X線画像が、前記現在の欠陥マップと前記候補マップとに基づき再度訂正されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
画素に割り当てられる前記近接が、互いに近接する欠陥画素の検出を可能にする態様で規定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
画素に割り当てられる前記近接が、所定の環境からの画素を有し、該画素の値は、前記環境全体に含まれるすべての前記画素値に対する最大及び／又は最小を下回る、少なくとも所定数nのオーダーの大きさにあることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ステップa)における前記分類が、前記画素の前記値が所定の範囲の外側にある環境にある画素を排除することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画素が、個別のピクセル又はピクセルのグループ、特にピクセルの行又は列に対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
画素が、該画素の値が前記画素の近接における前記画素の前記値の最小を下回るか又は最大を上回る場合、「欠陥の可能性あり」と分類されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ステップb)における前記特定の基準が、前記画素が少なくとも特定数のX線画像において調査されること、前記画素が少なくとも特定数の場合において「欠陥の可能性あり」と分類されること、及び／又は調査された場合の少なくとも特定の割合において、前記画素が「欠陥の可能性あり」と分類されることを有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記欠陥マップは、前記X線画像を用いて継続的にリフレッシュされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
欠陥マップを用いてX線画像における欠陥を訂正するデータ処理装置であって、該データ処理装置が、
a)  現在の欠陥マップを用いて事前訂正されたX線画像における画素を、該画素の値が、前記画素に割り当てられる近接における前記画素値の区間と、特定の程度分異なる場合、「欠陥の可能性あり」と分類し、前記分類された前記画素を候補マップに記録するステップと、
(b)  いくつかのX線画像において「欠陥の可能性あり」と分類され、かつ適切であれば他の基準も満たす、前記候補マップにおける前記画素のすべてを用いて前記欠陥マップをリフレッシュするステップと、
(c)  前記リフレッシュされた欠陥マップを用いて、X線画像を追加的に訂正するステップとを実行するよう備えられるデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥マップを用いてX線画像における欠陥を訂正する方法に関する。また、本発明は、この性質を持つ方法を行うよう備えられるデータ処理装置にも関する。
【背景技術】
【０００２】
ビデオカメラ、デジタルカメラ又はX線検出器といった画像装置を用いて作成される画像は、一般に、種々のアーティファクト(artifact)を訂正するための手順を処理することに向けられる。検出器要素におけるローカル変動を補間するため、例えば、オフセット基準画像(offset reference image)がX線画像において減算され、ゲイン基準画像(gain reference image)で除算される。更に、いわゆる欠陥マップ(defect map)を用いて、ピクセル、行(row)又は列(column)といった個別の画素における欠陥を訂正することは通常のプラクティス(practice)である。ここでは、例えば、信頼性のある近接要素(reliable neighboring element)の値の補間を介して、X線画像が、欠陥マップにおいてマークされた(marked)場所で訂正される。欠陥マップは通常、キャリブレーション手順(calibration procedure)で得られ、その手順においては、多数の一様な(homogeneous)テスト画像が生成される。欠陥はX線検出器の耐用年数における過程で生じる場合があるという事実を考えると、キャリブレーション手順は、時々繰り返されなければならない。キャリブレーション手順であることを選択された時間期間は、通常できるだけ長くとられ、付随する(involved)負荷と通常の検出器動作の中断とが与えられる。しかしながら、結果として、新たな欠陥が長期間未検出の状態になり、従って未訂正のままにされる。
【０００３】
コピー機を動作させる方法が、特許文献１により知られている。その方法においては、例えば、ほこりの小片又はコピー機において欠陥したセンサ要素といった、動作中に生成される、空間的に定常的な欠陥が検出される。メディアンフィルタで処理されたコピーが、欠陥である可能性(potential defect)を特定するために、元のコピーから減算される。必要であれば、処理においてこうした領域を除外するため、コピーに含まれる文字が前もって分割されることもできる。この種の方法で生じる問題は、実質的に任意のレベルのコントラストが、可能性として欠陥たりうる(potential defect)と分類される点にある。結果として、その方法は、紙の上の文字に関して、一様な画像背景を暗黙的に必要とする。それに反して、追加的な重畳する量子雑音を伴い、非常に変化する画像の内容を含むX線画像の処理の間は、複数のアーティファクトが欠陥の検出を混乱させることになる。
【特許文献１】米国特許６、０３５、０７２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この背景に対して、本発明の目的は、X線画像における欠陥を簡単かつ確実に訂正する手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本目的は、請求項１に記載される属性を備える方法を用いて達成される。同様に、請求項１３に記載の属性を備えるデータ処理装置により達成される。従属項は、有利な実施形態を含む。
【０００６】
本発明による方法は、X線画像における欠陥を訂正するのに使用される。ここでは、「欠陥」は、異常(malfunctioned)を持つか又はコラプト(corrupted)しているピクセルを意味するものと理解されたい。結果として、欠陥は通常、X線画像において常に同じ場所に現れることになる。この点に関して、用語「画素」は、個別の画素(ピクチャセンサ、検出器素子(detector element)又はピクセル)と、こうしたピクセルのグループとの両方に適用されることができる。特に、検出器におけるピクセルの行又は列、又はその一部に対して適用されることができる。画素は通常、X線検出器の物理的なデザインが与えられると、欠陥(fault)の場合に共にフェール(fail)することになる、すべてのピクセルを結合する。値は、X線画像における各画素に割り当てられる。もしその画素が単一のピクセルならば、これは、センサにより検出された値である(例えば、グレースケール値)。もし、その画素がいくつかのピクセルを有する場合、「その画素の値」は、個別のピクセル値に関して適切に作成された代表的な値であると、以下理解されるべきである。その代表的な値とは、例えば、その中央値、最小値、最大値又は算術平均値である。
【０００７】
本方法は、以下のステップを有する：
a)  現在有効である欠陥マップで事前訂正されたX線画像において、画素の値が、その画素に割り当てられる近接(neighborhood)における画素値の区間(interval)とは特定の程度(degree)分異なる場合、その画素が「欠陥の可能性あり」と分類される。X線画像は、特に、(特別に作成されたテスト画像ではなく)X線検出器の動作中に生成される有益な画像とすることができる。画素に割り当てられるその近接は、空間的に隣接するピクセル又は画素のいくつか又はすべてを含み、図面の説明において、様々な可能性のあるトポロジーが一層詳細に説明される。
【０００８】
「欠陥の可能性あり」と分類されるすべての画素は、いわゆる「候補マップ」と呼ばれるマップに入力される。いくつかの追加的な情報が、好ましくはここに同様に記録される(saved)。例えば、その分類が正確である確率の基準である。
(b)  候補マップにおける画素であって、種々の内容を伴ういくつかのX線画像において「欠陥の可能性あり」として分類され、かつ他の基準も満たす画素をすべて欠陥マップに追加することにより欠陥マップをリフレッシュする。
(c)  ステップb)においてリフレッシュされた欠陥マップを用いて、他の又は連続するX線画像を訂正する。この訂正は、従来技術において知られた方法で行われることができ、例えば、近接する値に基づく補間を介して行われることができる。
【０００９】
本書で説明される方法の利点は、検出器の動作中に作成されるX線画像を用いて、欠陥マップが生成されるか又はリフレッシュされることができる点である。従って、時々動作を中断する必要も、時間を消費するキャリブレーション手順を用いてテスト画像を作成する必要もない。均一的に照射(exposed)された画像で利用可能なものが存在しない場合でさえ、欠陥が比較的大きな信頼性で検出される。なぜなら、その検出は、近接からの画素のアイソレーション偏差(isolation deviation)に基づいて行われるためである。
【００１０】
「欠陥の可能性あり」と分類される画素と共に、適切なX線画像のパラメタが本方法におけるステップa)において記録される。または、画素がこうしたパラメタによりインデックス化(indexed)される。画像パラメタは、特に、対応するX線画像化の間の、ビーム品質(beam quality)、線量、検出器の温度及び／又は対応するX線画像化の間の画像ジオメトリ(image geometry)を有する。ステップb)において、欠陥マップは、こうして特徴付けられる画素に基づく画像パラメタの値に関する種々の範囲に対して、生成されリフレッシュされる。いくつかの欠陥マップは、種々の画像条件に対して、他のX線画像がその画像条件にマッチする欠陥マップを用いてそれぞれ訂正されることができる態様で与えられる。この方法は、欠陥の中には画像パラメタに依存するものがあるという事実を考慮している。例えば、検出器がウォーミングアップしているとき、又は動作温度が比較的低い場合に、いくつかのピクセルが適切に機能することができない場合がある。一方で、通常の動作温度ではそれらは適切に機能する。このようなピクセルが、単一の欠陥マップにおいてマークされると、検出器が正常な温度で動作されるとき、X線画像は適切な場所で必要以上に訂正されることになる。しかしながら、欠陥マップが問題のピクセルを含まないならば、検出器がウォーミングアップ中に生成されるX線画像は、この場所において未訂正のままである。最適化された欠陥訂正は、本発明による、種々の動作温度に対する種々の欠陥マップの使用を介したすべてのシナリオにおいてのみ行われることができる。
【００１１】
適切なX線画像における「欠陥の可能性がある」画素の値は、好ましくは、その近接する画素の値に基づき、直接に訂正されることになる。特に、近接する画素に対する最小値を下回る特定の絶対量又は割合を開始するか、又はその最大値を上回る特定の絶対量又は割合を終了する区間に対して、その画素を除去(refine)することにより、その画素の値が制限されることができる。こうして、欠陥の可能性のある画素の値を制限することにより、その割り当てられた値からかなり外れる(deviate)深刻な欠陥が最初に現れたとき、つまり、それらが統計的な信頼性をもって欠陥であると証明される事ができる前に、その深刻な欠陥が(部分的には)直ちに事前訂正される又は補間されることができる。
【００１２】
本発明における同様に追加的な実施形態によれば、ステップa)において分析されるX線画像は、現在の欠陥マップと現在の候補マップとに基づき再度訂正される。こうして、X線画像に関して進行中の分析に関する条件付の結果も、ここでは、それらを訂正するのに直接に使用される。
【００１３】
ある画素に割り当てられる、本方法のステップa)において観測される「近接」は、常に、所定のジオメトリ又はトポロジにより同じように規定されることができる。しかしながら、その「近接」は、近接する欠陥画素の検出を許容する態様で、状況に応じて規定されることが好ましい。同じ(全体の)近接に含まれる欠陥画素が２つ存在する場合、何らマークされていない不一致(discrepancy)が、最初の画素とその近接との比較の間に検出されることができる可能性がある。しかしながら、最初の欠陥は、その近接が第２の欠陥画素なしで監視される場合に検出されることができる。
【００１４】
本方法の上記バージョンにおける好ましい実施形態によれば、画素に割り当てられる近接は、所定のトポロジ的又はジオメトリ的な環境からの画素を有する。その画素値は、その全体の環境におけるすべての画素値に対する最大及び／又は最小に劣る(behind)、少なくとも所定数nのオーダー(order)の大きさ(magnitude)にある。言い換えると、画素は、その環境における最高の、２番目に高い、…、n番目に高い、又は最低の、２番目に低い、…、n番目に低い等の画素値を所有する環境から除外される。これは、極値(extreme value)により特徴付けられる欠陥画素がその環境から削除されることを可能にする。
【００１５】
本方法の別の追加的な実施形態によれば、ステップa)における分類は、そのピクセルの値が所定の範囲の外側にある環境に対する画素を除外する。言い換えると、照射線量が、特定の区間の外側にある領域は、欠陥であることの可能性(potential defect)に対するスキャンが行われない。未照射の領域は、例えば、患者の金属インプラントの後ろで生じるものであるが、特に、その分析から排除されることができる。これは、有利である。なぜなら、そこに位置するピクセル値が本質的に電子機器のノイズにより決定され、従って、マッピングプロセスによりローカルで相関することはないからである。画素の排除は、好ましくは、いくつかの画素に関する相関性のある(inter-related)範囲だけが排除され、単一の画素又は２、３の孤立した(isolated)画素は排除されないという態様で更に実現される。その区間から外れる孤立した画素に対する値もまた、欠陥によりもたらされることができるが、それは証明されるべき証拠である。
【００１６】
どの画素値がその近接から外れているかに対する程度を計るための、本方法におけるステップa)において適用される基準は、特に、その値がその近接における画素の最小値を下回るか又は最大値を上回る場合に、画素が「欠陥の可能性あり」と分類される態様で規定されることができる。言い換えると、画素に対する極小値又は極大値が欠陥の可能性のありとして分類されることになる。斯かる極小又は極大は、実際のオブジェクト構造によっても生成されることができることから、最初は適切な場所だけが欠陥の可能性ありとして分類されること、及びこの評価が別のX線画像を介してチェックされることが重要である。
【００１７】
「欠陥の可能性あり」と分類された画像(picture)が、欠陥マップに含まれるようにするために、満たさなければならないオプションの基準は、用途に応じて様々な方法で規定されることができる。例えば、１つの基準は、問題の画素が少なくとも特定数のX線画像において検査される事とすることができる。検出器フィールドの縁のような領域は通常、検出器の中央部より照射が少ない。統計的に信頼のおける結果を得るためには、特定の画素に実際に行われた数の検査を考慮に入れることが重要である。そして、この点に関して、最小数を要求することが重要である。
【００１８】
別のオプションの基準は、問題の画素が少なくとも特定数の場合において「欠陥の可能性あり」と分類されなければならないことである。これは、適切な統計的信頼度が存在すること、及び画素が単一の又は２、３の分類に基づき欠陥であると分類されないことを確実にするのにも役立つ。
【００１９】
最終的な基準は、検査が行われた場合の少なくとも特定の割合において、問題の画素が「欠陥の可能性あり」と分類されなければならない事とすることができる。適切な割合は、用途に応じて規定されなければならない。例えば、約10％である。これは、欠陥が、間欠的にしか発生しない欠陥(「フラッシングピクセル」)も含むことができることを意味する。しかしながら、非常に稀にしかフェールしないピクセルは、欠陥マップには含まれない。なぜなら、それらを訂正することは、それらを未訂正のままにしておくことよりも一層問題を生じさせることになるからである。
【００２０】
上述される方法は、好ましくは、X線ユニットにより生成されるX線画像を用いて連続的な態様で行われる。つまり、使用される欠陥マップは、並行する態様で(an ongoing basis)分析されるX線画像を用いて、連続的に又は特定の間隔(interval)でリフレッシュされる。
【００２１】
本発明は更に、欠陥マップを用いて、X線画像における欠陥を訂正するのに使用され、以下のステップを実行するために備えられるデータ処理装置に関する。そのステップは：
a)  画素値が、その画素に割り当てられる近接における画素値のと、特定の程度分異なる場合、現在の欠陥マップを用いて事前訂正されたX線画像に関する画素を、「欠陥の可能性あり」と分類し、そうして分類された画素を候補マップへ記録するステップと；
(b)  異なる内容のいくつかのX線画像において、「欠陥の可能性あり」と分類され、かつ適切であれば他の基準も満たす、候補マップにおけるすべての画素で欠陥マップをリフレッシュするステップと；
(c)  そのリフレッシュされた欠陥マップを用いて、別のX線画像を訂正するステップとである。
【００２２】
そのデータ処理装置は、上述されたタイプの方法を行うことができる。結果として、データ処理装置の詳細、利点及び追加的な実施形態に関して上述した説明が参照される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明のこれら及び他の側面は、本書において述べられる実施形態から明らかとなり、及び実施形態を参照して説明されるであろう。
【００２４】
図１におけるダイアグラムは、X線画像Rの訂正に関連する要素を示す。その要素はすべて、データ処理装置２において(一般的にソフトウェアモジュールの形式で)実現される。X線ユニット１により生成されるX線画像Rを用いて、オフセット訂正が最初に行われる。それにより、露光(exposure)なしで撮られる、暗い又はオフセット基準画像Qが、追加的で再生可能な(reproducible)画像エラーを補間するため、X線画像Rから減じられる。オフセット基準画像Qは、一般的に数分毎にリフレッシュされ、それにより数個の個別画像を平均化することによりしばしばそれが得られる。
【００２５】
更に、ゲイン訂正が行われ、それによりオフセット訂正されたX線画像が均一なゲイン基準画像Gにより除算される。数値が１より小さくなることを防止するために、一般的に、商は、同時に大き目のスケーリング係数による乗算が行われる(ブロック５、６、７)。
【００２６】
最終的に、欠陥マップD(ブロック８)においてマークされた欠陥画素が、その近接での値に基づき、(例えば、補間を介して)ブロック９において訂正される。それにより、訂正は、検出器における個別のピクセル、ピクセルの小さなグループ、行若しくは列、又はその一部に関する。
【００２７】
欠陥マップDは、多くの均一なテスト画像の分析から従来技術において得られる。斯かるキャリブレーションはX線検出器のサービス要員又はユーザにより行われなければならない。なぜなら、それはX線放射のアプリケーションを必要とし、従って、自動化されることができないからである。キャリブレーションは、一定間隔で繰り返されなければならない。なぜなら、他の画素もX線検出器の動作中にフェールすることになるわずかな可能性があるためである。キャリブレーションに関する負荷が与えられると、これは通常、１ヶ月から３ヶ月の間の大きな間隔で行われる。しかしながら、合間に生じる欠陥は、長期間未検出のままであり、対応するX線画像においてエラーを生じる。そこで、１日から３日の間のより短いキャリブレーション間隔が望ましいことになる。しかしながら、この間隔(regularity)でキャリブレーションが行われると、これは一般に、統計的な信頼性を順に弱めることになる、テスト画像の数の減少を引き起こす。画像が少ないことの他の不利な点は、間欠的な欠陥(フラッシングピクセル)及び特定の条件下でのみ発生する欠陥(例えば、スイッチオンに続いておこるもの又は非常に長期間の動作後におこるもの)が検出される事ができない点にある。
【００２８】
結果として、本書で提案される方法は、X線検出器が動作中に生成されるX線画像(患者の画像)に基づき、欠陥マップの計算を可能にするものである。その方法は、一般に、その(グレースケール(gray-scale:濃淡))値をその近接における値と比較することにより、すべてのX線画像において欠陥の可能性がある画素を特定することに関する。しかしながら、その画素が欠陥マップに追加されることは、単に単一の画像(picture)において特定すること以上のものである。なぜなら、そうしないと「ローグポジティブ(rogue positive:変異的陽性)」の特定が、欠陥の数が許容される限界を超えて増大することを直ちにもたらすことになるからである。従って、個々の画像において見つかる「候補」が最初に候補マップであるC_mapに入力される。問題の画素が欠陥として頻繁に特定されたことを示す適切な数のX線画像がなされるまで、それらは欠陥マップDに決定的に入力されることはない。欠陥マップは、こうして定期的な短い間隔で繰り返しリフレッシュされることができる。
【００２９】
これは、主に画素が個別のピクセルであるという以下の事実に基づく。しかしながら、本方法は、欠陥のある行及び／又は列、又はその一部を特定するという目的にも適用されることができる。それにより、こうした場合において、ピクセル値の分析は通常、問題の画素における極値(extreme value)、平均値(mean average value)又は中央値(median value)の調査で置き換えられる。
【００３０】
ピクセルは、X線(フラット)検出器における最小の物理モジュールである。例えば、ピクセルは、フォトダイオード、スイッチングダイオード又はスイッチングトランジスタ(TFT)を有する。近接するピクセル間での相関は、MTF(変調伝達関数)により表されるシステムの分解能(resolution capability)により制限される。この制限を介して、各ピクセルは、その近接での値とは最大係数分(maximum factor)だけ異なることができる。この最大差は、例えば、画像において小さな粒状のリード(lead)として計測されることができる。更に、医療用のX線画像においては、その物体自身が強い相関に対する理由である。例えば、小さな粒のコントラストは主に、それより大きな粒のコントラストより小さい。
【００３１】
行と列の場合には、これは、その平均値間に非常に強い相関が常に存在することを意味する。この相関に対して最大限(largest)考えられる破壊(disruption)は、行及び列方向に伸びる、とても真っ直ぐな、とても細長いワイヤにより表されることになろう。従って、ある特定の行／列と、その近接との間で実際に発生し続けている大きな相違(discrepancy)は、一般に、この行／列における機能的な問題によってのみ説明されることができる。
【００３２】
こうしたコメントに続き、個別の画素pの解析が、以下、図２におけるフローチャートに基づき一層詳細に説明されることになる。X線画像Iからのピクセルp(現在の欠陥マップで事前訂正されている)が、このフローチャートにおけるブロック１０で選択される。それにより、図示される方法は、X線画像Iにおけるすべてのピクセルに対して連続的に行われる。更に、その画素の(グレースケール)値W(p)が特定の限界WminとWmaxとの間にあるかどうか、すなわち、中間線量で照射(exposed)されているかどうかを確認するために、ブロック１０においてチェックが行われる。もしそうならば、テスト番号マップ(T_map)の値が、ピクセルpに対応する位置で１増加され(ブロック１６)、その画素pは、ここに欠陥が存在するかを決定するため、図２の右側の枝(branch)に基づき更に分析される。テスト番号マップ(T_map)におけるエントリは、従って、各画素が欠陥に対してどの程度の頻度で分析されたかを記録する。
【００３３】
実際に分析する画素pを選択することは、上述された手順に従い異なる方法でなされる。最初に、その画素値がWminとWmaxとの間にはないすべての画素が、補助マップに入力される。それが完了すると(following completion)、この補助マップは、X線画像において、未照射(unexposed)か又は照射不足(underexposed)かのいずれかである場所、及び過剰照射(overexposed)である場所をすべて示す。孤立した(isolated)画素は、それらがまさに欠陥であると特定されたことになるので、それから再度この補助マップから除去される。この除去プロセスは、例えば、画像処理プラクティスにおいて知られた方法である、膨張(dilation)及びその後の収縮(erosion)を用いて行われることができる。最終的に、補助マップに入力されないすべての画素pは、以下に説明される分析に渡される。
【００３４】
ブロック１０で選択される画素pのこの分析は、ブロック１１においてその近接n(p)の定義を用いて開始する。図３は、所与のピクセルpに対する近接(つまり、ピクセルnのグループ)の可能な定義についての例を示す。図３ｄの例による近接は、この場合、個別のピクセルpの分析にとって好ましい。欠陥のある行又は列を位置決めするには、図３ｆの代替例に基づき近接を定義することが最も適した手法となるであろう。
【００３５】
近接n(p)におけるピクセルの最大値及び最小値は、ブロック１２において算出され、G_u = min(n(p))及びG_o = max(n(p))である。そして、ピクセルpの値W(p)が近接値の拡張された区間[G_u-Δu, G_o+Δo]に含まれるかどうかを決定するためのチェックがブロック１３で行われる。ここで、距離(interval)Δu、Δo ≧ 0 は定数であるか、又は対応する画素の値に基づき特定されることができる。もしW(p)がその特定の区間にある場合、画素pは、異常ではなく、分析は終了する(ブロック１４)。他方、画素pの場所において、欠陥の可能性あり又は欠陥に対する「候補」となっているC_mapは、ブロック１７において１増加される。
【００３６】
オプションで、観測下にある画素pの値が、ブロック１５において最大値であるW’(p) = G_o+Taに制限されることもできる。ここで、Ta > 0はデフォルト(default)の距離である。ちょうどほぼもっともらしい極値に制限することにより、いかなる統計的な信頼度をもってしても証明(proven)されることのない、欠陥候補のコントラストは、すでに減らされている。画素pに対して、W(p)を、制限された値W’(p)に変更することで、訂正されたX線画像I_corrがX線画像Iから生成される(ブロック１８)。
【００３７】
元の画素値と制限された画素値との間の差W(p) - W’(p)は、ブロック１９においてログファイルDaに記録される。ログファイルDaは、距離Δu、Δo、Taに対する適切な値を特定するのに使用されることができる。テスト実行は、多くの画像上でΔu、Δo、Ta = 0で処理され、(ノイズに関連する最大値を含む)すべての値が検出されることを可能にする。その差は、ログファイルに入力される。もしログファイルが、例えばヒストグラムとして図式的に示されると、データの多くは、一般に特定の値(ノイズ関連)未満に存在することになり、値のいくつか(極値)は、特定の区間においてそれを超えて存在することになる。そして、実際の欠陥により、複数の値だけがそれ(ここにあることが発見された閾値)を超えて存在する。
【００３８】
T_mapとC_mapとは好ましくは多次元候補行列(multi-dimensional candidate matrix)の一部であると解釈される。その行列は、照射品質、線量、検出器の温度、患者の識別番号、画像タイプ、投影ジオメトリ及びX線画像Iのようなものといった他の情報も含むことができる。こうした詳細に基づき、例えば、画像の繰り返しの間に生じる同一内容を持つ２つの画像が、欠陥である可能性を特定するのに使用されないことが保証されることができる。なぜなら、同一内容を持つ２つの画像が、欠陥の特定に使用されると(this)、人為的に相関を生じさせることになるためである。その代わりに、それぞれの場合において、同一のパラメタを持つただ１つの画像を使用することが目的である。更に、追加的なパラメタは、特定の境界条件の下においてのみ欠陥である画素を特定するためにのみ使用されることができる。この点に関して、種々の欠陥マップが、種々の画像パラメタ範囲に対して使用されることができる。また、境界条件に関する正当性の範囲は、欠陥マップにおける各欠陥に対応するように割り当てられることができる。こうして拡張される欠陥マップを用いることにより、特別な温度条件、スイッチオン条件等が最適な値で訂正されることができる。
【００３９】
欠陥マップDは、C_mapとT_mapとを用いて定期的な間隔(例えば、X線画像100枚毎、一日に１回、又はシステムの起動時に毎回)でリフレッシュされる。ここで、それらを決定する手順は、図２に示されている。各画素pに対して行われる最初のチェックは、それがテスト番号マップであるT_mapに、最小回数であるTd回(例えば、Td = 30)以上、入力されているかどうかを決定することである。更に、欠陥の可能性ありとされるC_mapが、それが別の最小回数であるTe回(例えば、Te = 3)以上欠陥の可能性ありとして分類されたかどうかをチェックするのに使用される。
【００４０】
もし上記テストが陽性(positive)である場合、画素pが欠陥として分類される割合(つまり、T_mapとC_mapとにおけるpに対するエントリの商)が計算される。この割合が上記クリティカル閾値(例えば、Tc = 10%)を超える場合、画素pは、欠陥マップに入力される。
【００４１】
一旦欠陥マップがこうしてリフレッシュされると、好ましくは、その上にマークされる欠陥の数と欠陥マップが使用される前に特定された最大数との比較が行われる。これは、マークされた欠陥の数が不正に高い欠陥マップが使用されることを防止するのに役立つ。オプションで、非常に多数の欠陥が存在することは、ユーザの注意を引くことができる。
【００４２】
図２に基づき上述された方法は、様々な側面で拡張され修正されることができる。１つの可能な拡張は、２つ又はそれ以上の隣接する欠陥画素が存在する欠陥のコンステレーション(constellation)の検出を容易にすることである。もし、例えば、２つの近接するピクセルが欠陥に基づき極端に高い値を示す場合、これは、図２に示される単純な方法を用いて決定されることができない。なぜなら、２つある欠陥ピクセルのどちらもその近接(他の欠陥のあるピクセルを含む)とは異なってマークされるからである。こうしたタイプの状況を検出するために、比較を用いて、すべての近接での値のうち２番目に高い又は２番目に低い値への参照が、ブロック１２を修正してなされる。つまり、G_o := max2(n(p))、G_u = min2(n(p))である。それは、欠陥であるかもしれない近接する画素における極値が、分析において決定的な効果を持たないことを意味する。
【００４３】
本方法の追加的な実施形態によれば、欠陥の可能性ありと分類される画素が実際に欠陥である可能性を示す値が、候補マップであるC_mapに入力される。それらは、例えば、適切な画素値W(p)と、その近接する値G_u、G_oとの間隔に基づき、決定されることができ、後に欠陥の可能性ありとされたものを、欠陥マップの決定的なバージョンに含めることについて考慮されることができる。
【００４４】
更に、条件付で訂正されたX範囲(X-range)画像I_corrの計算が、ブロック１８において、より分化された態様に基づき行われることができる。例えば、現在の欠陥マップDと共に現在の候補マップC_mapを用いる。これは、C_mapにおいて最初に検出される欠陥に隣接する欠陥マップDにおける場所で発生する、事前訂正されたX線画像Iにおける不正確な補間を正確なものとするのにも役に立つ。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】X線画像を訂正する様々な要素を含むデータ処理装置を示す図である。
【図２】画素が欠陥である可能性を示すかどうかをチェックする手順のフローチャートを示す図である。
【図３】個別のピクセルに対する近接の様々な定義を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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