(57)【要約】【課題】読影の主観性や見落としを回避し、関心のある病状に関連する下方構造及び上方構造を排除して、検出及び診断を正確に行なうことを可能にする。【解決手段】データ・ソース（２１０、４１０）の二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）からの１以上の画像内で関心領域（２２０、３１０、４２０）を画定し、関心領域（２２０、３１０、４２０）から特徴尺度集合を抽出（２７０）し、最適な特徴集合を識別するために特徴尺度に対して特徴抽出アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）を用いる。この方法を用いて、骨折、疾患、閉塞又は他の任意の医学的状態を識別することができる。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
二重又は多重エネルギ画像の計算機支援処理の方法（２００、２０１、３００、４００）であって、
二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）を含んでいるデータ・ソース（２１０、４１０）を用いる工程と、
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）からの画像内で関心領域（２２０、３１０、４２０）を画定する工程と、
該関心領域（２２０、３１０、４２０）から特徴尺度の集合を抽出する工程（２７０）と、
前記関心領域（２２０、３１０、４２０）についての前記特徴尺度を報告する工程とを備えた方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項２】
前記関心領域（２２０、３１０、４２０）に対して特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）を用いる工程と、前記関心領域（２２０、３１０、４２０）を分類する工程（２４０、３４０、４４０）とをさらに含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項３】
前記関心領域（２２０、３１０、４２０）を分類する（２４０、３４０、４４０）ために訓練からの事前知識（２５０、４５０）を組み入れる工程をさらに含んでいる請求項２に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項４】
訓練からの事前知識（２５０、４５０）を組み入れる前記工程は、様々な正常な及び病理的な医学的状態の既知の標本について特徴を算出する工程を含んでいる請求項３に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項５】
前記特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）は、前記既知の標本の特徴をソートし、有用な既知の標本の特徴を選択して、有用な情報を提供しない既知の標本の特徴を破棄する請求項４に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項６】
最適な特徴集合を用いて前記関心領域（２２０、３１０、４２０）を分類する前記工程（２４０、３４０、４４０）は、１以上の医学的状態を分類する工程を含んでいる請求項２に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項７】
二重又は多重エネルギ画像の処理は、１以上の医学的状態を検出して診断する工程を含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項８】
関心領域（２２０、３１０、４２０）を画定する前記工程は、関心領域（２２０、３１０、４２０）を手動で選択する工程を含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項９】
関心領域（２２０、３１０、４２０）を画定する前記工程は、利用者指定入力を用いて又は用いずに自動アルゴリズムを利用する工程を含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１０】
前記データ・ソース（２１０、４１０）は、画像取得システム情報（２１２、４１２）と、患者の統計情報、症例及び履歴（２１４、４１４）との少なくとも一方をさらに含んでおり、前記画像取得システム情報（２１２、４１２）、患者の統計情報、症例及び履歴（２１４、４１４）は前記特徴抽出アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）における特徴尺度として役立つ請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１１】
前記特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）は、領域を異なる分類グループに分離する特徴尺度の能力を判定することを含んでいる請求項４に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１２】
前記特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）は、領域を或る分類グループに分離する各々の特徴尺度の能力に基づいて前記特徴尺度の集合の各々の特徴尺度を順位付けすることをさらに含んでいる請求項１１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１３】
前記特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）は、相関のある特徴を除去することにより特徴尺度の量を減少させることをさらに含んでいる請求項１２に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１４】
前記特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）は、最高順位の特徴尺度を選択して、降順で追加の特徴尺度を付加することをさらに含んでいる請求項１２に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１５】
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５）は、高エネルギ画像（２１６）と、低エネルギ画像（２１７）と、骨画像（２１８）と、軟組織画像（２１９）とを含んでいる二重エネルギ画像集合（２１５）であり、当該方法（２００、２０１、３００）は、関心領域（２２０、３１０）を画定する工程と、すべての画像（２１６、２１７、２１８、２１９）についてのすべての関心領域（２２０、３１０）からの特徴を組み入れる工程とを含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００）。
【請求項１６】
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５）は、高エネルギ画像（２１６）と、低エネルギ画像（２１７）と、骨画像（２１８）と、軟組織画像（２１９）とを含んでいる二重エネルギ画像集合（２１５）であり、当該方法（２００、２０１、３００）は、１以上の関心領域（２２０、３１０）を画定する工程と、特徴抽出アルゴリズム（２３０、３３０）を用いる工程と、各々の画像（２１６、２１７、２１８、２１９）について候補関心領域（２２０、３１０）を分類する工程（２４０、３４０）と、続いてすべての動作の結果を組み合わせる工程とを含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００）。
【請求項１７】
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）内の各々の画像について、１以上の分類後の領域を表示器（２６０、３５０、４６０）上の標識を用いて当該１以上の分類後の領域が位置する箇所に指示する工程をさらに含んでいる請求項１に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１８】
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）内の各々の画像からのすべての標識を組み入れた単一の画像を表示する工程をさらに含んでいる請求項１７に記載の方法（２００、２０１、３００、４００）。
【請求項１９】
二重エネルギ画像（２１５）の計算機支援処理のシステム（１００）であって、
構造（１０６）を透過した第一のエネルギ・レベルにあるフォトンを表わす第一の画像、及び前記構造（１０６）を透過した第二のエネルギ・レベルにあるフォトンを表わす第二の画像を形成する検出器（１０８）と、
該検出器（１０８）に結合されており前記第一の画像及び前記第二の画像を記憶するメモリ（１１２）と、
該メモリ（１１２）に結合されている処理回路（１１０）であって、
前記第一の画像及び前記第二の画像からの骨画像（２１８）、軟組織画像（２１９）、高エネルギ画像（２１６）及び低エネルギ画像（２１７）を含む二重エネルギ画像集合（２１５）を処理し、
該二重エネルギ画像集合（２１５）をデータ・ソース（２１０）として前記メモリ（１１２）に記憶させ、
前記二重エネルギ画像集合（２１５）からの画像内で関心領域（２２０、３１０）を画定して、
該関心領域（２２０、３１０）から特徴尺度の集合を抽出する（２３０、３３０）処理回路（１１０）と、
該処理回路（１１０）に結合されており１以上の特徴を報告する報告装置（１１４）とを備えたシステム（１００）。
【請求項２０】
二重エネルギ画像（２１５）の計算機支援処理のシステム（１００）であって、
構造（１０６）を透過した第一のエネルギ・レベルにあるフォトンを表わす第一の画像、及び前記構造（１０６）を透過した第二のエネルギ・レベルにあるフォトンを表わす第二の画像を形成する検出手段（１０８）と、
前記第一の画像及び前記第二の画像を記憶する記憶手段（１１２）と、
前記第一の画像及び前記第二の画像からの骨画像（２１８）、軟組織画像（２１９）、高エネルギ画像（２１６）及び低エネルギ画像（２１７）を含む二重エネルギ画像集合（２１５）を処理し、
該二重エネルギ画像集合（２１５）をデータ・ソース（２１０）として前記メモリ（１１２）に記憶させ、
前記二重エネルギ画像集合（２１５）からの画像内で関心領域（２２０、３１０）を画定し、
該関心領域（２２０、３１０）から特徴尺度の集合を抽出し（２７０）、
該特徴尺度の集合に対して特徴選択アルゴリズム（２３０、３３０）を用いて最適な特徴集合を識別し（２８０）、
該最適な特徴集合を分類する（２４０、３４０）と共に、
訓練からの事前知識（２５０）を、前記最適な特徴集合を分類すること（２４０、３４０）に組み入れる処理手段（１１０）と、
１以上の分類後の関心領域を表示する表示手段（１１４）とを備えたシステム（１００）。
【請求項２１】
機械読み取り可能なコンピュータ・プログラム・コードで符号化されている記憶媒体であって、前記コードは、二重又は多重エネルギ画像の処理を支援する方法（２００、２０１、３００、４００）を具現化することをコンピュータに行なわせる命令を含んでおり、前記方法（２００、２０１、３００、４００）は、
二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）を含んでいるデータ・ソース（２１０、４１０）を用いる工程と、
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）からの画像内で関心領域（２２０、３１０、４２０）を画定する工程と、
該関心領域（２２０、３１０、４２０）から特徴尺度の集合を抽出する工程（２７０）と、
最適な特徴集合を識別するために前記特徴尺度に対して特徴抽出アルゴリズム（２３０、３３０、４３０）を用いる工程とを含んでいる、記憶媒体。
【請求項２２】
骨折、石灰化及び転移を検出する方法（３００）であって、
二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）からの骨画像（２１８、４１８）を利用する工程と、
石灰化、骨折又は転移性骨病変を探索するために前記骨画像（２１８、４１８）内で関心領域を選択する工程（３１０）と、
前記骨画像（２１８、４１８）の背景から骨をセグメント分割する工程（３２０）と、
石灰化、骨折又は転移性骨病変の候補として前記骨の内部で候補領域を識別する工程（３３０）とを備えた方法（３００）。
【請求項２３】
識別された候補領域を分類する工程（３４０）をさらに含んでいる請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項２４】
骨をセグメント分割する前記工程（３２０）は、領域成長アルゴリズムを用いる工程を含んでいる請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項２５】
前記領域成長アルゴリズムは、利用者にシード点を選択させることにより手動で初期設定される請求項２４に記載の方法（３００）。
【請求項２６】
前記領域成長アルゴリズムは、骨の属性を利用してシード点を選択することにより自動的に初期設定される請求項２４に記載の方法（３００）。
【請求項２７】
骨をセグメント分割する前記工程（３２０）は、多重レベル強度閾値処理を含んでいる請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項２８】
候補領域を識別する前記工程（３３０）は、エッジ検出アルゴリズムを用いる工程を含んでいる請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項２９】
雑音及び偽エッジを除去するためにモルフォロジーのエロージョンを用いた画像処理を利用する請求項２８に記載の方法（３００）。
【請求項３０】
連結性アルゴリズムを用いて肋骨のエッジを除去する請求項２８に記載の方法（３００）。
【請求項３１】
識別された候補領域を分類する前記工程（３４０）は、計算機支援ルール・ベース型アプローチを用いる工程を含んでおり、該工程においては石灰化、転移及び骨折毎に異なるルールを適用し、また骨折の異なる形式及び転移の異なる特性毎に異なるルールを適用する請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項３２】
ルールは前記識別された候補領域の線エッジの寸法測定値に基づいている請求項３１に記載の方法（３００）。
【請求項３３】
表示器上で候補領域を指示する工程（３５０）をさらに含んでいる請求項２２に記載の方法（３００）。
【請求項３４】
候補領域を指示する前記工程（３５０）は、前記候補領域の分類を指示する標識を前記骨画像（２１８、４１８）上に配置する工程を含んでいる請求項３３に記載の方法（３００）。
【請求項３５】
肺疾患を検出する方法（２００、２０１、４００）であって、
二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）からの軟組織画像（２１９、４１９）を用いる工程と、
疾患の徴候を探索するために前記軟組織画像（２１９、４１９）内で関心領域（２２０、４２０）を選択する工程と、
前記軟組織画像（２１９、４１９）の背景から前記関心領域（２２０、４２０）をセグメント分割する工程と、
最適な特徴集合を識別するために特徴尺度に対して特徴選択アルゴリズム（２３０、４３０）を用いる工程と、
前記軟組織画像（２１９、４１９）の前記関心領域（２２０、４２０）に相関する骨画像（２１８、４１８）内の候補領域を識別する工程と、
前記骨画像（２１８、４１８）内の前記候補領域から特徴を抽出する工程と、前記骨画像（２１８、４１８）から抽出された前記特徴を用いて軟組織疾患の候補として前記軟組織画像（２１９、４１９）の前記関心領域（２２０、４２０）を分類する工程（２４０、４４０）とを備えた方法（２００、２０１、４００）。
【請求項３６】
前記軟組織画像（２１９、４１９）における疾患の識別は、孤立した肺結節又は病変を識別する工程を含んでおり、前記骨画像（２１８、４１８）から抽出された前記特徴は、前記結節の石灰化を指示しており、当該方法（２００、２０１、４００）は、良性である確率が高いものとして前記軟組織画像（２１９、４１９）の前記関心領域（２２０、４２０）を分類する（２４０、４４０）ために前記骨画像の石灰化特徴を利用する工程をさらに含んでいる請求項３５に記載の方法（２００、２０１、４００）。
【請求項３７】
前記分類する工程（２４０、４４０）は、計算機支援ルール・ベース型アプローチを用いる工程を含んでおり、該工程においては異なる医学的状態毎に異なるルールを適用し、また前記軟組織画像（２１９、４１９）と骨画像（２１８、４１８）とで異なるルールを用いる請求項３５に記載の方法（２００、２０１、４００）。
【請求項３８】
前記二重又は多重エネルギ画像集合（２１５、４１５）内の各々の画像からのすべての標識を組み入れた単一の画像を表示する工程をさらに含んでいる請求項３５に記載の方法（２００、２０１、４００）。
【請求項３９】
前記骨画像（２１８、４１８）からの結果に基づいてさらに分類された前記軟組織画像（２１９、４１９）からの結果を一意で指示する標識を組み入れた単一の画像を表示する工程をさらに含んでいる請求項３８に記載の方法（２００、２０１、４００）。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の背景】
本発明は一般的には、放射線画像の計算機支援検出及び診断（ＣＡＤ）に関する。さらに具体的には、本発明は、二重エネルギ（「ＤＥ」）画像又は多重エネルギ画像の計算機支援検出及び診断の方法及びシステムに関する。
【０００２】
旧来の放射線写真又は「Ｘ線」画像は、Ｘ線照射器と写真フィルム製のＸ線検出器との間に被撮像物体を載置することにより取得される。照射されたＸ線は物体を透過してフィルムを露光し、フィルム上の様々な点での露光度は大部分において、Ｘ線の経路に沿った物体の密度によって決定される。
【０００３】
現在、フィルム検出器の代わりに固体ディジタルＸ線検出器（例えば、切換素子と、フォトダイオードのような感光性素子とから成るアレイ）を利用することが一般的になっている。検出器の様々な点においてＸ線によって発生した電荷を読み取ると共に処理して、写真フィルム上のアナログ画像ではなく電子形態の物体のディジタル画像を形成する。ディジタル撮像は、画像を後に他の箇所へ電子的に伝送する、及び診断アルゴリズムで処理して被撮像物体の特性を決定する等を行なうことができるため有利である。
【０００４】
ディジタルＸ線の二重エネルギ（ＤＥ）撮像は、一回目は高エネルギ・スペクトル及び二回目は低エネルギ・スペクトルという異なるエネルギ・レベルでの二回の連続した照射からの情報を結合するものである。ディジタルＸ線検出器によってこれら二つの画像を相次いで取得して、さらに二つの画像すなわち軟組織画像と骨画像とを得る。また、解剖学的構造における骨及び組織をさらに分解するために用いることのできる多重エネルギ・イメージング・システムを構築することもできる。異なるエネルギ／ｋＶＰ（エネルギ１，．．．，エネルギｎ）にある一連の画像を高速系列で取得して、骨及び様々な組織種別（組織１，．．．，組織ｍ）に分解することができる。
【０００５】
放射線画像による診断は従来視覚的に行なう作業である。この作業の主観的な性質のため、診断には読影者間で、また同一読影者でもばらつきがある。加えて、関心のある病状に下方構造及び上方構造が関連しているため、視覚的評価が難しい場合がある。胸部において微細な肋骨の骨折、石灰化及び転移性骨病変（転移）は標準的な胸部Ｘ線では検出困難である。さらにもう一つの例として、現状では胸部放射線画像で肺結節の５％〜２５％しか検出されていないが、遡及的に見ると３５％〜５０％が視覚化可能である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
以上に述べた短所及び欠点並びに他の短所及び欠点は、二重又は多重エネルギ画像の計算機支援処理の方法、システム及び記憶媒体によって克服され又は軽減される。本方法は本システムにおいて利用可能であって記憶媒体を介してコンピュータによって具現化されるものであり、二重又は多重エネルギ画像集合を含むデータ・ソースを用いる工程と、二重又は多重エネルギ画像集合からの画像内で関心領域を画定する工程と、関心領域から特徴尺度集合を抽出する工程と、関心領域からの最適な特徴集合を識別するために特徴尺度に対して特徴抽出アルゴリズムを用いる工程とを含んでいる。この方法を用いて、骨折、結節、疾患、閉塞又は他の任意の医学的状態を識別することができる。
【０００７】
以上に述べた本発明の特徴及び利点並びに他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図面から当業者には認識され理解されよう。
【０００８】
【発明の実施の形態】
実例を示す各図面では、類似の要素は各図面で類似の参照番号を付してある。
【０００９】
図１は、Ｘ線イメージング・システム１００の一例を示す。イメージング・システム１００はＸ線源１０２とコリメータ１０４とを含んでおり、検査対象構造１０６をＸ線フォトンで照射している。例として述べると、Ｘ線源１０２はＸ線管であってよく、検査対象構造１０６は患者、試験ファントム又は他の試験対象の無生物であってよい。Ｘ線源１０２は、第一のエネルギ・レベルにあるフォトン、及び第一のエネルギ・レベルと異なる少なくとも第二のエネルギ・レベルにあるフォトンを発生することが可能である。２よりも多い多重のエネルギ・レベルも本発明の方法及びシステムの範囲内にある。
【００１０】
Ｘ線イメージング・システム１００はまた、処理回路１１０に結合されている画像センサ１０８を含んでいる。処理回路１１０（例えば、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ又はカスタムＡＳＩＣ等）は、メモリ１１２及び表示器１１４に結合されている。表示器１１４は、タッチ・スクリーン・インタフェイスを備えたタッチ・スクリーン・モニタのような表示装置を含んでいてよい。当業界で公知のように、システム１００は表示器１１４を含むコンピュータ又はコンピュータ様物体を含んでいてよい。コンピュータ又はコンピュータ様物体は、ＳＣＳＩバス、エンハンストＩＤＥバス及びＰＣＩバス等の適当な装置バスを用いて接続されているハード・ディスク若しくは他の固定型高密度媒体用ドライブや、フレキシブル・ディスク・ドライブ、テープ若しくはＣＤ媒体を含めたテープ若しくはＣＤ−ＲＯＭドライブ、又は光磁気媒体等のその他の着脱式媒体用装置等と、マザーボードとを含んでいてよい。マザーボードは例えば、プロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、画像センサ１０８への接続に用いられるＩ／Ｏポート、並びに音声処理、画像処理、信号処理、ニューラル・ネットワーク処理等の特化したハードウェア／ソフトウェア機能を実行するためのマイクロフォン及びスピーカ（単体又は複数）等の選択随意の特化ハードウェアを含んでいる。コンピュータ又はコンピュータ様物体には、データ入力のためのキーボード、マウス等のポインティング・デバイス、及びマウス・パッド又はディジタル・パッドが付設されていてよい。上述の記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な媒体）の任意の一つに記憶されているものとして、本システム及び方法は、コンピュータのハードウェアを制御すると共にコンピュータと利用者とが対話的に相互作用することを可能にするプログラミングを含んでいる。かかるプログラミングとしては、デバイス・ドライバ、オペレーティング・システム及びユーザ・アプリケーションの具現化のためのソフトウェアがあるがこれらに限定されない。かかるコンピュータ読み取り可能な媒体はさらに、本システム及び方法に従って汎用コンピュータを動作させるように指示するプログラミング又はソフトウェア命令を含んでいる。メモリ１１２（例えば、ハード・ディスク、フレキシブル・ディスク、ＣＤＲＯＭ及びＥＰＲＯＭ等の１以上を含む）は、高エネルギ・レベル画像１１６（例えば、１１０ｋＶｐ〜１４０ｋＶｐ、５ｍＡｓでの照射後に画像センサ１０８から読み出された画像）及び低エネルギ・レベル画像１１８（例えば、７０ｋＶｐ、２５ｍＡｓでの照射後に読み出された画像）を記憶している。処理回路１１０は画像１２０を形成して装置１１４に表示させる。後にあらためて説明するように、画像１２０は様々な構造（例えば軟組織及び骨）を表わすものであってよい。画像センサ１０８は、例えばフラット・パネル型固体画像センサであってよいが、メモリ１１２にディジタル形態で記憶された従来のフィルム画像を、後に開示するようにして同様に処理してもよい。
【００１１】
図２について説明する。一旦、取得工程１０が完了したら、ステップ２０に進んで、取得された画像を前処理する。図４は、前処理ルーチンの一例の流れ図である。前処理は散乱補正工程２２を含んでおり、この工程はソフトウェア及び／又はハードウェアで具現化されていてよい。散乱を減少させるために、散乱補正ルーチンを各々の画像に個別に適用してもよいし、或いは高ｋＶｐ画像及び低ｋＶｐ画像の両方からの共通の情報を用いてもよい。特化型散乱防止グリッドを含むハードウェアによる解決法、及び／又はコンボリューション方式若しくはデコンボリューション方式の方法を用いたソフトウェアによる解決法等の既存の散乱補正手法を用いてよい。加えて、ソフトウェア手法では一つの画像からの情報を用いて他の画像のパラメータを調節することもできる。散乱補正は、Ｘ線散乱による分解アーティファクトに対処する。
【００１２】
一旦、散乱補正が実行されたら、ステップ２４で雑音低減を実行し、ここでは１以上の既存の雑音低減アルゴリズムを高ｋＶｐ画像及び低ｋＶｐ画像に対して個別に又は同時に適用する。雑音補正は、ＤＥ分解から生じ得る雑音の増大に対処する。ステップ２６では、位置合わせを行なって、高ｋＶｐ画像と低ｋＶｐ画像との間で運動を補正すると共に解剖学的構造を整列させることによりモーション・アーティファクトを減少させる。位置合わせアルゴリズムは、高ｋＶｐ画像及び低ｋＶｐ画像に適用される公知の剛体又はワーピング（ｗａｒｐｉｎｇ）による位置合わせルーチンであってよい。代替的には、これらの手法を繰り返し式とし、ステップ３０で展開される分解後の軟組織画像及び骨画像における追加情報を活用するようにしてもよい。位置合わせ処理は、軟組織画像及び／又は骨画像における残余構造、並びに肺／心臓のモーション・アーティファクトに対処する。
【００１３】
図２に戻って、一旦、前処理工程２０が完了したら、ステップ３０に進んで、取得された画像を分解して生の軟組織画像及び生の骨画像を形成する。また、高ｋＶｐ画像に基づいて、標準画像（標準背後−前方（ＰＡ）画像とも呼ぶ）も定義される。分解は、公知のＤＥ放射線撮影手法を用いて実行することができる。かかる手法としては対数減算又は基底物質分解があり、高エネルギ取得及び低エネルギ取得から生の軟組織画像及び生の骨画像を形成する。生の軟組織画像及び生の骨画像からの情報を位置合わせ／運動補正工程２６で用いてもよい。例えば、エッジ情報及び／又はアーティファクト位置情報を分解後の画像から導き出して、位置合わせ／運動補正に用いることができる。
【００１４】
図２について、一旦、分解工程３０が完了したら、ステップ４０に進んで、取得された画像を後処理する。図５は、後処理ルーチンの一例の流れ図である。図５に示すように、生の軟組織画像４１及び生の骨画像４２に対して同様の処理を行なう。コントラスト整合４３を行なって、生の軟組織画像４１及び生の骨画像４２の構造のコントラストを標準画像の対応する構造に整合させる。例えば、生の軟組織画像４１（例えば胸部画像）の軟組織構造のコントラストを標準ＰＡ画像のコントラストに整合させる。コントラスト整合を行なうとＸ線画像の読影が容易になる。
【００１５】
ステップ４４では、軟組織画像４１及び骨画像４２に対して１以上の雑音低減アルゴリズムを適用することができる。既存の雑音低減アルゴリズムを用いてよい。この雑音低減は、ＤＥ分解による雑音に対処する。ステップ４５では、軟組織画像４１及び骨画像４２に対して提示用画像処理を行なうことができる。提示処理は、最適な表示のためのエッジ強調、表示ウィンドウ・レベル及びウィンドウ幅調節等の工程を含んでいる。後処理４０の結果を処理済み軟組織画像４６及び処理済み骨画像４７として描画する。
【００１６】
図２に戻って、一旦。、後処理工程４０が完了したら、ステップ５０に進んで、取得された画像を表示用に処理する。
【００１７】
計算機支援型アルゴリズムは、放射線専門医の視覚的評価と併用される場合に疾患検出の精度及び再現性の向上の可能性を有する。計算機支援型アルゴリズムは、検出（存在又は非存在）に用いることもできるし、診断（正常又は異常）に用いることもできる。検出又は診断は、代表的な標本データベースに訓練を施すことにより取得される知識に基づいて行なわれる。データベース内の標本データ、及びアルゴリズムを訓練したデータの特徴は、ＣＡＤアルゴリズムの性能に影響を及ぼす訓練過程の二つの重要な側面となる。ＣＡＤアルゴリズムの精度は、アルゴリズムを訓練した情報の改善と共に向上する。従来の放射線画像では、上方構造及び下方構造が関連のある情報を紛らわしくするため、計算機式アルゴリズムの場合であっても診断及び検出が困難になっている。本書に記載する方法及びシステムは、特に二重エネルギ画像をＣＡＤ用の従来の放射線画像と併用することによりこの問題に対処する。具体的には、本方法は、四つの画像からの情報を組み合わせて、計算機式検出アルゴリズムを支援する。
【００１８】
図６に示すように、二重エネルギＣＡＤシステム２００は、データ・ソース２１０、関心領域２２０、最適特徴選択２３０、分類２４０、訓練２５０、及び結果の表示２６０を含めた幾つかの部分を有している。
【００１９】
尚、二重エネルギＣＡＤ２００は、全画像２１５からの特徴を組み入れることにより一回だけ実行されてもよいし、或いは並列で実行されてもよいことをここで特記しておく。図７に示すように、二重エネルギＣＡＤ２０１の並列動作では、図６に記載するようなＣＡＤ動作を各々の画像２１６、２１７、２１８及び２１９に対して個別に実行して、合成／分類段階２４１においてＣＡＤの全動作の結果を結合する。すなわち、ＲＯＩ選択２２０を各々の画像２１６、２１７、２１８及び２１９に対して実行して、低エネルギ画像ＲＯＩ２２１、高エネルギ画像ＲＯＩ２２２、軟組織画像ＲＯＩ２２３、及び骨画像ＲＯＩ２２４を形成することができる。同様に、最適特徴抽出段階２３０を各々の画像ＲＯＩ２２１、２２２、２２３及び２２４に対して実行して、低エネルギ画像特徴２３１、高エネルギ画像特徴２３２、軟組織画像特徴２３３、及び骨画像特徴２３４を生成することができる。合成／分類段階２４１では、ＣＡＤの全動作の結果を結合することができる。このように、図６及び図７は二重エネルギＣＡＤを実行する二つの異なる方法を示しているが、ＲＯＩ選択段階２２０は図７に示すように並列で実行するが特徴抽出段階２３０は図６に示すように結合後のＲＯＩに対して実行する等のその他の方法も本発明の範囲内にある。加えて、多数の疾患、骨折、又は他の任意の医学的状態を検出するＣＡＤ動作を連鎖的に実行してもよいし或いは並列で実行してもよい。
【００２０】
ここで図６又は図７のいずれかを参照して述べると、データ・ソース２１０について、データは１以上のソースの組み合わせから得ることができる。画像取得システム情報２１２、例えばｋＶｐ（ピーク・キロ電圧であり、発生されるＸ線の最大エネルギを決定する。発生される放射線量はキロ電圧の自乗で増加する）、ｍＡ（ミリアンペア単位で測定したＸ線管電流であり、１ｍＡ＝０．００１Ａである）、線量（放射線照射の単位としてレントゲンで測定されており、吸収線量の単位としてはｒａｄ、及び吸収線量当量の単位としてはｒｅｍとなる）、並びにＳＩＤ（線源画像間距離）等がデータ・ソース２１０に寄与してよい。患者の統計／症例／履歴２１４、例えば喫煙歴、性別、年齢及び臨床的症例もデータ２１０のソースとなってよい。二重エネルギ画像集合２１５（高エネルギ画像２１６、低エネルギ画像２１７、骨画像２１８、軟組織画像２１９）はデータ・ソース２１０のデータのさらなるソースである。
【００２１】
画像形式のデータ２１５について、特徴を算出すべき関心領域２２０を画定することができる。関心領域２２０は幾つかの方法で画定することができる。例えば、画像２１５の全体を関心領域２２０として用いてよい。代替的には、肺野尖端部の結節領域候補等の画像の一部を関心領域２２０として選択してもよい。関心領域２２０のセグメント分割は、手動で行なうこともできるし自動的に行なうこともできる。手動セグメント分割では、画像を表示して、例えばマウスを用いて利用者が区域を画定することができる。自動セグメント分割アルゴリズムは、形状及び寸法等の事前知識を用いて、関心領域２２０を自動的に画定することができる。以上の二つの方法の組み合わせである半自動方法を用いてもよい。
【００２２】
次いで、特徴選択アルゴリズム２３０を用いて特徴候補をソート（並べ替え）すると共に、有用な特徴候補のみを選択して、情報を提供しないもの又は冗長な情報を提供するものを除去する。図８を参照して述べると、特徴抽出工程すなわち最適特徴抽出２３０では、データ・ソース２１０に対して計算を行なう。例えば、画像形式のデータ２１５に対して、形状、寸法、密度、曲率等の関心領域の統計値を算出することができる。また、取得に基づくデータ２１２及び患者に基づくデータ２１４については、データ２１２及び２１４自体が特徴として役立つ。さらに図８に示すように、高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟画像及び骨画像、又はこれらの画像の組み合わせから多数の特徴尺度２７０、例えば形状、寸法、テクスチャ、強度、勾配、エッジ強度、位置、近接性、ヒストグラム、対称性、偏心率、配向、境界、モーメント、フラクタル及びエントロピー等の測定される特徴、年齢、性別及び喫煙歴等の患者の履歴、並びにｋＶｐ及び線量等の取得データ等を抽出する。このように、「特徴尺度」という用語は、算出される特徴、測定される特徴、及び単に存在する特徴を指す。多数の特徴尺度が含まれるが、本方法は、関連のある情報を提供する特徴のみを保持することを確実にする。特徴選択アルゴリズム２３０のステップ２７２は、例えば距離規準等を用いて異なる分類群を分離するその性能の観点で、特徴評価２７２に関するものである。距離規準は、本方法が特定の特徴を用いて、用いられる異なるクラスを如何に適切に分離し得るかを評価するものである。発散（ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙａ距離、Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離等の幾つかの異なる距離規準を用いることができる。こ
れらの手法は、
【非特許文献１】Ｋ．　Ｆｕｋｕｎａｇａの“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”、Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ、第２版（１９９０年）に記載されており、この文献を参照により本出願に組み入れる。ステップ２７４は、距離規準に基づいてすべての特徴を順位付けする。すなわち、異なるクラスの間に差を設ける能力すなわち差別化能力に基づいて特徴を順位付けする。特徴選択アルゴリズム２３０はまた、計算する特徴の数が膨大であると計算時間が過度に長くなる場合に、実用的な観点からの次元の縮小にも用いられる。次元縮小工程２７６は、相関のある特徴を除去することにより特徴の数をどれだけ減少させられるかに関するものである。他の特徴と同じ情報を提供するに留まる余分な特徴が除去される。これにより、前方選択工程２７８によって用いられる特徴の縮小集合が得られ、工程２７８は最高順位の特徴を選択して、次いで性能が最早改善されなくなるまで降順の順位に基づいて追加の特徴を付加する。すなわち、追加の特徴を付加しても最早有用な情報が何ら提供されなくなる点に到達するとこれ以上特徴を付加しない。この点において、出力２８０は最適な特徴集合を提供する。
【００２３】
一旦、形状、寸法、密度、勾配、エッジ、テクスチャ等の特徴が上述のようにして特徴選択アルゴリズム２３０で算出されて、特徴の最適集合２８０が生成されたら、予め訓練されている分類アルゴリズム２４０を用いて関心領域２２０を良性又は悪性の結節、石灰化、骨折若しくは転移、又は関係する特定の医学的状態について用いられる何らかの任意の分類に分類する。図９を参照して述べると、特徴集合２８０を分類アルゴリズム２４０への入力として用いる。ステップ２８２では、正常及び異常の関心のある既知事例のデータベースから導き出される特徴尺度に関して、集合２８０からの特徴尺度の正規化を行なう。この工程は、訓練による事前知識２５０を元にして行なわれる。訓練による事前知識は例えば、確認済みの悪性結節の特徴の実例、及び確認済みの良性結節の特徴の実例を含んでいてよい。訓練段階２５０では例えば、良性結節及び悪性結節の既知の標本に対して幾つかの特徴候補の計算を行なうことができる。ステップ２８４は、正規化後の特徴尺度のグループ分けに関するものである。ベイズ判別法（教師付き学習のためのアルゴリズムであって、各々のクラス毎に単一の確率サマリを記憶すると共に、クラスが与えられた場合に属性の条件独立性を推定する）、ニューラル・ネットワーク（処理エレメント間の連結を形成することにより動作し、これにより、連結の組成及び加重によって出力が決まる。ニューラル・ネットワークは、利用される事前実例の大規模なデータベースをネットワークが有している場合には事象を予測するのに実効的であり、従って、画像認識システム及び医用撮像に有用である）、ルール・ベース型方法（特定の状況でどのように反応すべきかをシステムに知らせる条件文を用いる）、ファジー論理（単なる真偽値よりも多数の値を認識する）、クラスタ手法、及び類似性尺度アプローチ等の幾つかの異なる方法を用いることができる。かかる手法は、
【非特許文献２】Ａｎｉｌ　Ｋ．　Ｊａｉｎの“Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ　ｏｆ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ　Ｈａｌｌ（１９８８年）に記載されており、この文献を参照により本出願に組み入れる。一旦、正規化後の特徴尺度がグループ分けされたら、分類アルゴリズム２４０はステップ２８６で特徴クラスタにラベル付けして、ステップ２８８で出力の表示を出力する。
【００２４】
二重エネルギ手法は、人間又は機械の観察者による検討に供される多数の画像の取得を可能にする。ＣＡＤ手法は、画像２１６、２１７、２１８及び２１９の１又はすべてに対して作用させることができ、また各々の画像２１６、２１７、２１８及び２１９毎に結果２６０を表示することもできるし、単一の画像２１５上に表示用の結果２６０を合成することもできる。これにより、検討対象の画像の量を増加させずに、セグメント分割工程を単純化することによりＣＡＤ性能を向上させるという利点が得られる。この結果の表示２６０は、図２に示す提示段階５０の一部を成している。
【００２５】
疑わしい候補領域の識別２３０及び分類２４０に続いて、この領域の位置及び特性を放射線専門医又は画像の検討者に対して表示しなければならない。非二重エネルギ型ＣＡＤ応用では、例えば疑わしい病変の近くに又は周囲に矢印又は円等の標識を重ね合わせ表示することによりこの表示を行なう。二重エネルギＣＡＤは、四つの画像（高エネルギ画像２１６、低エネルギ画像２１７、骨画像２１８、軟組織画像２１９）の任意の画像上で、計算機検出された（また可能性としては診断された）結節についての標識を表示する能力を提供する。このようにすると、検討者は、一連のＣＡＤ動作２００からの結果を重ね合わせ表示した単一の画像２１５のみを観察すればよくなる。図７に示すように画像を別個に処理する場合には、ＣＡＤシステム２０１はステップ２４１で結果を合成する。各々のＣＡＤ動作（固有セグメント分割（ＲＯＩ）２２０、特徴抽出２３０、及び分類手順２４０又は２４１によって定義される）を固有の標識型によって表現することができる。
【００２６】
かかる二重エネルギＣＡＤ表示の実例を肺ガン胸部撮像について説明する。患者が二重エネルギ検査（図１〜図５を参照して説明したような）を受けて、次いで検査を二重エネルギＣＡＤシステム２００又は２０１によって処理すると仮定する。ＣＡＤ動作は、軟組織画像２１９上で悪性の特徴を有する二つの疑わしい病変を識別する。骨画像２１８では、ＣＡＤ動作は石灰化した結節（良性過程を示す）、及び骨病変を識別する。合成段階はＲＯＩ段階及び特徴抽出段階のいずれか又は両方を各々の画像に適用する場合には分類工程の一部を形成し得るが、この合成段階で、分類２４０は上述の結果を得て、軟組織結節の一つが骨画像２１８に見られる石灰化した結節と同じであると判定する。次いで、検討者は、高エネルギ画像２１６、すなわち単一エネルギ胸部放射線撮影では現在標準的となっている作業を模擬する手法によって採取された第一の画像を提示される。また、検討者は、第一の画像と同じ画像であるが、画像データにＣＡＤ動作２２０、２３０、２４０の結果を示す標識を重ね合わせた第二の画像を提示される。この第二の画像を第二のハード・コピー又はソフト・コピー画像表示器に同時に表示することもできるし、或いはソフト・コピー表示器上でソフトウェアを介して他の画像と切換表示することもできる。第二の画像に重ね合わせるものは、例えば悪性の特徴を有するものと分類された疑わしい肺結節の周りの円、良性と分類された石灰化した肺結節の周りの正方形、及び検出された骨病変を指示する矢印であってよい。このようにして、検討者は、同時に提示される各々の画像に対するＣＡＤ動作２００からの情報の利益を受けて最適な検討を行なう。
【００２７】
これらの方法２００及び２０１は、上方構造を除去した入力データを提供することにより計算機支援検出及び診断アルゴリズムの性能を改善している。また、撮像される解剖学的構造を組織種別（軟組織又は骨）に基づいて分離するので、このアルゴリズム２００は、標準的な放射線撮影よりも解剖学的構造当たり多数の診断特徴を抽出する可能性を有する。
【００２８】
従来のＣＲ（計算機式放射線撮影）二重エネルギ画像は、標準的な放射線撮影画像に比べて品質が稍々低く雑音が多いため、計算機支援型アルゴリズムはかかる画像には従来用いられていなかった。本システム及び方法２００、２０１は、取得パラメータ２１２及び患者情報２１４に加えて高エネルギ画像２１６、低エネルギ画像２１７、軟組織画像２１９、及び骨画像２１８からの情報を利用する。さらに、従来のＣＡＤ手法よりも画像の数を増大させずに検討者に対して結果を表示することができる。
【００２９】
上述の方法２００、２０１は加えて、石灰化、肋骨骨折及び転移性骨病変の識別に用いることもできる。上方／下方の軟組織を含まない骨画像２１８を形成することにより、ＤＥ撮像は標準的な画像読影者では見落とされていたであろうような微細な骨折、石灰化及び転移の自動的な検出及び分類の実効的な機会を創出する。
【００３０】
図１０及び図１１には、方法２００及び２０１の一例の線図が示されている。方法３０１は、二重エネルギ計算機支援検出／診断（ＣＡＤ）アルゴリズム３００を用いて背景から骨をセグメント分割すると共に、石灰化、骨折又は転移の可能性を有する候補骨領域を検出／識別する。次いで、対応する完全な画像集合２１５（高エネルギ２１６、低エネルギ２１７、骨２１８及び軟組織２１９）から抽出した特徴に基づいてこれらの候補領域を分類する。分類段階は、この段階が疑陽性と考えるものを除外するばかりでなく、骨折又は病変に関する付加的情報（骨折の形式、病変の寸法等）を提供することができる。次いで、画像上でこれらの結果を強調して、読影者の評価に供する。
【００３１】
図１１に示すように、ＤＥ画像２１５において石灰化、肋骨骨折及び転移を検出するＣＡＤアルゴリズム３００の第一段階は、探索したい区域の選択、又は関心領域（ＲＯＩ）の選択３１０を必要とする。二重エネルギ胸部検査では、この領域は典型的には画像全体から成るが、特定の領域が疑わしい場合には相対的に小さい関心領域から成っていてもよいことは言うまでもない。関心領域（ＲＯＩ）の選択３１０は、手動で、又はＲＯＩ２２０を参照して前述した利用者指定に基づく自動アルゴリズムによって行なうことができる。
【００３２】
次に、骨のセグメント分割３２０が行なわれる。セグメント分割３２０の目的は、骨を背景（骨でないもの）から分離することにある。一実施形態は領域成長アルゴリズムである。領域成長を初期設定するためには手動的方法を用いてもよいし自動的方法を用いてもよい。手動的方法では、利用者がシード点（１又は複数）を選択するための手段を設ける。自動的方法では、強度範囲、勾配範囲、形状、寸法等の骨の属性を用いてシード点を初期設定することができる。もう一つの可能性のあるセグメント分割方法は、多重レベル強度閾値処理を行なうものである。
【００３３】
次いで、ステップ３３０で候補領域を識別することができる。候補領域を識別する一つの方法は、エッジ検出アルゴリズムに基づくものである。雑音及び偽エッジを除去するために、モルフォロジーのエロージョン（収縮）を用いた画像処理を続けて行なうことができる。加えて、肋骨のエッジである可能性が最も高い比較的長い線を除外するために、連結性（ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ）アルゴリズムを適用することができる。従って、残った画像は、石灰化、骨折及び転移の可能性の高い候補となるエッジのみから成るものとなる。
【００３４】
次いで、ステップ３４０で候補領域を分類することができる。残った候補領域の分類はルール・ベース型アプローチで構成されてよい。ルールは、石灰、転移及び骨折の識別毎に異なっていてよい。好ましくは、骨折の異なる形式毎に異なるルールが存在し、転移の異なる特性毎に異なるルールが存在する。例えば、骨折の場合には、肋骨内のエッジは骨折の候補であるので肋骨内のエッジを肋骨外のエッジから分離したいと考えるであろう。また、ルールを線エッジの寸法測定値に基づくものとしてもよい。
【００３５】
次いで、残りの候補領域を、提示工程すなわち結果の指示３５０において検査のために利用者又は読影者に対して示さなければならない。この工程は、矢印、円、又は他の何らかの指標若しくは標識のいずれかによって元の骨画像の区域を強調することにより行なうことができる。骨折の形式又は病変の寸法等の追加情報を画像に重ね合わせて表示することもできる。
【００３６】
図１０に戻って、次いでステップ３６０で結果の指示３５０を放射線専門医又は臨床医が読み取ることができ、本方法３０１を用いて、ステップ３７０で例示するように胸部放射線撮影における石灰化、微細な肋骨骨折及び転移性骨病変の検出を向上させることができる。かかる軽症段階の検出は、早期検出による患者への利益を増大させ、医師による改善された患者治療を齎すことができる。また、上方／下方に軟組織が存在しない骨画像を形成する能力を用いて、骨に関連する病状の検出及び診断を大幅に改善することができる。石灰化、骨折及び転移の検出のための骨画像の利用は、従来は利用可能でなかったＤＥ撮像の診断概念となる。
【００３７】
肺ガン胸部撮像、並びに石灰化、肋骨骨折及び転移の検出を含めた特定的な実例について説明したが、以上に記載した方法及びシステムは、身体の任意の部分に関わる任意の医学的状態、閉塞又は疾患の検出及び／又は診断に用い得ることを理解されたい。
【００３８】
また、ＤＥ撮像を特定的に扱ったが、以上に記載した方法を多重エネルギ画像に用いることもさらに本発明の範囲内にある。例えば、図１２に多重エネルギ・イメージング・システム４００を示しており、イメージング・システム４００は、画像データ４１５、画像取得データ４１２及び患者統計データ４１４を含むデータ・ソース４１０と、関心領域の画定又は選択４２０と、最適特徴抽出４３０と、合成／分類４４０と、画像表示器での重ね合わせ表示４６０とを含んでいる点で上述のＤＥイメージング・システム２００、２０１及び３００と同様のものである。また、上述のＤＥイメージング・システムと同様に、訓練からの事前知識４５０を最適特徴抽出段階４３０及び合成／分類段階４４０に適用する。従って、方法４００と上述のＤＥ方法との間の唯一の相違は、画像データ４１５の内容である。すなわち、ＤＥ方法は高エネルギ画像、低エネルギ画像、軟組織画像及び骨画像を用いるが、多重エネルギ・イメージング・システム４００は、異なるエネルギ／ｋＶＰで撮影された一連の画像４１３（エネルギ１画像，エネルギ２画像，．．．，エネルギｎ画像）を利用する。これらの画像４１３は、高速系列で取得されて、骨画像４１８及び様々な組織種別画像４１９（組織１画像，組織２画像，．．．，組織ｍ画像）に分解することができる。これらの画像の１以上からの情報を用いて、様々な疾患又は医学的状態を検出して診断することができる。例として述べると、何らかの疾患を検出する必要がある場合に、関心領域を識別して、組織３画像及びエネルギ１画像に対して特徴を算出することができる。異なる疾患形式についてはすべての画像を用いてもよい。ＤＥエネルギ・イメージング・システムの場合と同様に、関心領域選択、最適特徴算出及び分類を、画像データ４１５に対して連鎖的に実行してもよいし或いは並列で実行してもよい。本明細書の目的のためには、二つの画像は多数の画像であることから「多重」エネルギ画像は二重エネルギ撮像を包含していることを特記しておく。
【００３９】
尚、方法２００、２０１、３００及び４００をイメージング・システム１００内で用いることができ、具体的には、メモリ１１２に記憶させて処理回路１１０によって処理し得ることを特記しておく。さらに、開示した方法は、コンピュータで具現化される任意の方法及びこれらの方法を実施するための装置の形態で具現化し得ることも本発明の範囲内にある。本発明はまた、フレキシブル・ディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ハード・ドライブ、又は他の任意のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体等の有形媒体内で具現化されている命令を含むコンピュータ・プログラム・コードの形態で具現化することができ、この場合には、コンピュータ・プログラム・コードがコンピュータにロードされてコンピュータによって実行されるときにはコンピュータが本発明を実施する装置となる。本発明はまた、例えば、記憶媒体に記憶されているか否かを問わずコンピュータにロードされ及び／若しくはコンピュータによって実行されるコンピュータ・プログラム・コードの形態で具現化することもでき、すなわち変調搬送波若しくはそれ以外を問わず、電気的結線若しくはケーブル配線、光ファイバ、又は電磁放射線を介する等の何らかの伝送媒体を介して伝送されるデータ信号としてのコンピュータ・プログラム・コードの形態で具現化することができ、この場合には、コンピュータ・プログラム・コードがコンピュータにロードされてコンピュータによって実行されるときにはコンピュータが本発明を実施する装置となる。汎用マイクロプロセッサ上で具現化される場合には、コンピュータ・プログラム・コード・セグメントが、特定の論理回路を形成するようにマイクロプロセッサを構成設定する。
【００４０】
好適実施形態を参照して本発明を記載したが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱せずに様々な変形を施し、また本発明の要素を均等構成で置換し得ることが理解されよう。加えて、本発明の本質的な範囲から逸脱せずに多くの改変を施して具体的な状況又は材料を本発明の教示に合わせて構成することができる。従って、本発明は、本発明を実施するのに想到される最良の態様として開示した特定の実施形態に限定されているのではなく、特許請求の範囲に属するすべての実施形態を包含しているものとする。さらに、第一、第二等の用語の使用は順序又は重要性を表わすものでは全くなく、一つの要素を他の要素から識別するために用いられている。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｘ線イメージング・システムの一例のブロック図である。
【図２】画像取得及び処理方法の一例の高レベルの流れ図である。
【図３】画像取得処理の一例の流れ図である。
【図４】画像前処理の一例の流れ図である。
【図５】画像後処理の一例の流れ図である。
【図６】二重エネルギ画像の検出及び診断の計算機支援型方法の流れ図である。
【図７】二重エネルギ画像の検出及び診断のもう一つの計算機支援型方法の流れ図である。
【図８】図６及び図７の計算機支援型方法に用いられる特徴選択アルゴリズムの一例の流れ図である。
【図９】図６及び図７の計算機支援型方法に用いられる分類アルゴリズムの一例の流れ図である。
【図１０】骨画像において石灰化、骨折及び転移を検出する計算機支援型方法の流れ図である。
【図１１】図１０の方法に用いられる計算機支援型アルゴリズムの流れ図である。
【図１２】多重エネルギ画像の検出及び診断の計算機支援型方法の流れ図である。
【符号の説明】
１００　Ｘ線イメージング・システム
１０２　Ｘ線源
１０４　コリメータ
１１６　高エネルギ・レベル画像
１１８　低エネルギ・レベル画像
１２０　表示用画像
２００、２０１　二重エネルギＣＡＤシステム
２１０、４１０　データ・ソース
３０１　骨画像に対する検出及び診断の方法
４００　多重エネルギ・イメージング・システム
【図１】
2004000609.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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