(57)【要約】【課題】医師が用いる探触針又はガイド形式の医療撮像用医療器具が運動している場合のフルオロスコピィ雑音を低減する。【解決手段】処理対象画像及び画像系列において当該画像に先行する画像から生成される運動検出マップによってフルオロスコピィ画像での物体の見易さを改善する。検出マップは処理対象画像と同じ寸法を有しており、画像の各々のドットに対して、処理に関わる２枚の画像の取得時刻の間に当該ドットにおいて運動が存在していた確率を関連付けする。検出マップを用いて、処理対象画像に適用される平均フィルタの効果を局所的に加重する。【選択図】        図１
2004357296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のコントラストを強調する方法であって、
時刻ｔ−１に画像Ｉt-1を取得する工程と、
ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する工程であって、前記画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応している、取得する工程と、
前記画像Ｉtについて、前記瞬間ｔ−１とｔとの間に前記空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップを生成する手段により、前記画像Ｉt内に見える医療器具の局所的コントラストを強調する工程であって、前記検出マップは前記画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての前記検出マップは、前記画像Ｉtの座標（ｘ，ｙ）を有するドットに対する運動の推定値Ｅt（ｘ，ｙ）の関連付けを、前記瞬間ｔ−１とｔとの間の該当点での運動の推定値である前記値Ｅt（ｘ，ｙ）を生成することが可能な運動推定子を介して、前記画像Ｉt及びＩt-1の内容の関数として与える、強調する工程と、
前記検出マップを用いて、式
Ｉ't（ｘ，ｙ）  ＝  μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
により前記画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成する工程であって、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は、前記瞬間ｔに取得された前記画像において前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる、形成する工程とを備えた方法。
【請求項２】
Ｅt（ｘ，ｙ）は１以上の最小単位推定子の結合の結果である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記最小単位推定子の結合は積である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
最小単位推定子Ｅ１ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
E1t(x, y) = １  −  Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）  −  It-1（ｘ，ｙ）)
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス関数のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散である、請求項２又は請求項３に記載の方法。
【請求項５】
最小単位推定子Ｅ２ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ２t（ｘ，ｙ）  ＝  １−  Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ２のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ２についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値である、請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
最小単位推定子Ｅ３ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）  ＝  １−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2 +σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，Ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ）)
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ３のピクセル単位での寸法であり、Ｖｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ３についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散である、請求項２乃至請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
最小単位推定子Ｅ４ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ）)
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ４のピクセル単位での寸法であり、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ４についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントである、請求項２乃至請求項６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
画像のコントラストを強調する方法であって、
時刻ｔ−１に画像Ｉt-1を取得する工程と、
ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する工程であって、前記画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応している、取得する工程と、
前記画像Ｉtについて、前記瞬間ｔ−１とｔとの間に前記空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップを生成する生成により、前記画像Ｉt内に見える医療器具の局所的コントラストを強調する工程であって、前記検出マップは前記画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての前記検出マップは、前記画像Ｉtの各々のドットに対する前記画像Ｉt-1に対して相対的な当該ドットの運動の推定値の関連付けを与え、この推定値は４個の推定子の積により得られ、
第一の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ１t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）−Ｉt-1（ｘ，ｙ）)
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は前記瞬間ｔに取得された前記画像において前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、
第二の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ２t（ｘ、ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ５のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、
第三の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｖｔ（ｘ，ｙ）は、前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散であり、
第四の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントであり、
すると、前記画像Ｉtの前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットについての運動の推定値は、
Ｅt（ｘ，ｙ）＝Ｅ１t（ｘ，ｙ）・Ｅ２t（ｘ，ｙ）・Ｅ３t（ｘ，ｙ）・Ｅ４t（ｘ，ｙ）
に等しくなる、強調する工程と、
前記検出マップを用いて、式
I't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
により前記画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成する工程であって、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる、形成する工程とを備えた方法。
【請求項９】
ｎ＞１とした場合にＺｎが前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が７ピクセルの正方マトリクスである、請求項３乃至請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
Ｚ１は座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が５ピクセルの正方マトリクスである、請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
Ｅt（ｘ，ｙ）＞Ｓである場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
とし、Ｅt（ｘ，ｙ）≦Ｓである場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とし、式中、Ｓは区間［０，１］にある閾値である、請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
Ｉt（ｘ，ｙ）が周囲ドットよりも暗い場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
とし、そうでない場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とする、請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
画像のコントラストを強調する装置であって、
時刻ｔ−１に画像Ｉt-1を取得する手段（３０１））と、
ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する手段（３０１）であって、前記画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応している、取得する手段（３０１）と、
前記画像Ｉtについて、前記瞬間ｔ−１とｔとの間に前記空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップを生成する手段により、前記画像Ｉt内に見える医療器具の局所的コントラストを強調する手段であって、前記検出マップは前記画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての前記検出マップは、前記画像Ｉtの座標（ｘ，ｙ）を有するドットに対する運動の推定値Ｅt（ｘ，ｙ）の関連付けを、前記瞬間ｔ−１とｔとの間の該当点での運動の推定値である前記値Ｅt（ｘ，ｙ）を生成することが可能な運動推定子を介して、前記画像Ｉt及びＩt-1の内容の関数として与える、強調する手段と、
前記検出マップを用いて、式
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
により前記画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成する手段であって、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は、前記瞬間ｔに取得された前記画像において前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる、形成する手段とを備えた装置。
【請求項１４】
Ｅt（ｘ，ｙ）は１以上の最小単位推定子の結合の結果である、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記最小単位推定子の結合は積である、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
最小単位推定子Ｅ１ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ１t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）−Ｉt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス関数のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散である、請求項１４又は請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
最小単位推定子Ｅ２ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ２t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ２のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ２についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値である、請求項１４乃至請求項１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
最小単位推定子Ｅ３ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2 ＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ３のピクセル単位での寸法であり、Ｖｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ３についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散である、請求項１４乃至請求項１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
最小単位推定子Ｅ４ｔが、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けし、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ４のピクセル単位での寸法であり、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ４についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントである、請求項１４乃至請求項１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
画像のコントラストを強調する装置であって、
時刻ｔ−１に画像Ｉt-1を取得する手段と、
ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する手段であって、前記画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応している、取得する手段と、
前記画像Ｉtについて、前記瞬間ｔ−１とｔとの間に前記空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップを生成する生成により、前記画像Ｉt内に見える医療器具の局所的コントラストを強調する手段であって、前記検出マップは前記画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての前記検出マップは、前記画像Ｉtの各々のドットに対する前記画像Ｉt-1に対して相対的な当該ドットの運動の推定値の関連付けを与え、この推定値は４個の推定子の積により得られ、
第一の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ１t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）−Ｉt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は前記瞬間ｔに取得された前記画像において前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、
第二の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ２t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｎは前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ５のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、
第三の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2 ＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｖｔ（ｘ，ｙ）は、前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散であり、
第四の推定子は、次の値を前記画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）は前記ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントであり、
すると、前記画像Ｉtの前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットについての運動の推定値は、
Ｅt（ｘ，ｙ）＝Ｅ１t（ｘ，ｙ）・Ｅ２t（ｘ，ｙ）・Ｅ３t（ｘ，ｙ）・Ｅ４t（ｘ，ｙ）
に等しくなる、強調する手段と、
前記検出マップを用いて、式
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
により前記画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成する手段であって、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる、形成する手段とを備えた装置。
【請求項２１】
ｎ＞１とした場合にＺｎが前記座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が７ピクセルの正方マトリクスである、請求項１５乃至請求項２０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２２】
Ｚ１は座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が５ピクセルの正方マトリクスである、請求項１３乃至請求項２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
Ｅt（ｘ，ｙ）＞Ｓである場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
とし、Ｅt（ｘ，ｙ）≦Ｓである場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とし、式中、Ｓは区間［０，１］にある閾値である、請求項１３乃至請求項２２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２４】
Ｉt（ｘ，ｙ）が周囲ドットよりも暗い場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）+γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
とし、そうでない場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とする、請求項１３乃至請求項２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２５】
放射線装置を含んでいる請求項１３乃至請求項２４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２６】
コンピュータ上で実行されると請求項１乃至請求項１２のいずれか一項の工程を実施するコード手段を備えたコンピュータ・プログラム。
【請求項２７】
コンピュータ上で実行されると請求項１乃至請求項１２のいずれか一項の工程を実施するコードを担持した担体上のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像、特にフルオロスコピィ等の放射線装置によって取得される画像のコントラストを強調する方法及び装置に関する。
【０００２】
本発明の分野は撮像分野であり、さらに明確に述べると、画像のフルオロスコピィ雑音低減の分野である。さらに具体的には、本発明の分野は、フルオロスコピィ装置によって時系列で取得された画像の雑音低減の分野である。
【背景技術】
【０００３】
スキャナ形式の画像取得装置は従来公知である。これらの装置は、生体、特に人体の体内画像を取得するのに用いられる。これにより、内部器官の画像を取得し、診断を下して、外科手術を施すことが可能になる。これらの画像は、患者を放射線で照射して、患者を透過した後の放射線を検出器上で受光することにより得られる。すると、検出器は画像を形成し、この画像を専門医が読影することができる。これらの画像は、フルオロスコピィ雑音として知られる雑音を含んでいる。このフルオロスコピィ雑音は、放射線の性質に起因する量子雑音と、検出器の性質に起因する電子雑音との合成雑音である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
フルオロスコピィ雑音が画像に存在していると、画像に存在するペイロード（payload）信号又は情報信号とも呼ばれる信号をスクランブルする。これにより、画像の読影が困難且つ不確実になり、場合によっては不可能になる。この問題点は、画像が物体例えば医師によって用いられる探触針又はガイド形式の医療撮像用医療器具を含んでいる場合、及びこの物体が運動している場合にさらに大きくなる。すると、フルオロスコピィ雑音から物体の運動を識別することが困難になる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態はフルオロスコピィ雑音を解消することを目的とする。本発明の一実施形態は、処理対象画像において、当該画像のドット毎に、当該画像及び画像の時系列において当該画像に先行する画像から運動の推定を行なう。この推定は特に、フルオロスコピィ雑音の特性に基づいて行なわれる。フルオロスコピィ雑音はその平均標準偏差によって全体として決定され、従ってモデル化される。この平均標準偏差自体は検出器によって受光されたフォトン数の平方根の関数である。フォトン数自体は、ディジタル画像での濃淡レベルに関係する。
【０００６】
推定の結果は、処理対象画像と同じ寸法を有する運動検出マップとなる。この検出マップから画像をフィルタ処理し、検出マップの係数を用いてフィルタ処理に加重する。
【０００７】
従って、本発明の一実施形態は画像のコントラストを強調する方法であって、時刻（date）ｔ−１に画像Ｉt-1を取得する工程と、ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する工程であって、ここで、画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応している、取得する工程と、画像Ｉtについて、瞬間ｔ−１とｔとの間に上述の空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップを生成することにより、画像Ｉt内に見える医療器具の局所的コントラストを強調する工程であって、検出マップは画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての検出マップは、画像Ｉtの座標（ｘ，ｙ）を有するドットに対する運動の推定値Ｅt（ｘ，ｙ）の関連付けを、瞬間ｔ−１とｔとの間の該当点での運動の推定値である値Ｅt（ｘ，ｙ）を生成することが可能な運動推定子を介して、画像Ｉt及びＩt-1の内容の関数として与える、強調する工程と、検出マップを用いて、式
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
によって画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成する工程であって、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は、瞬間ｔに取得された画像において座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる、形成する工程とを備えている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の実施形態は、以下の記載及び添付図面から理解されよう。これらの図面は単に表示のために掲げられており、如何なる意味でも本発明の範囲を制限するものではない。
【０００９】
本発明の方法は、フルオロスコピィ装置によって形成される画像の見易さを改善することを目的とする。フルオロスコピィ装置はＸ線スキャナ形式の放射線装置である。以下、フルオロスコピィ装置をスキャナと呼ぶ。この種のスキャナ３０１は通例、該スキャナによって生成される情報の処理のためのステーション３０２に接続されている。処理ステーションは、処理手段（マイクロプロセッサ、メモリ等）と、インタフェイス手段（画面３０３、キーボード３０４、マウス３０５、ネットワーク等）とを含んでいる。情報は画像を含む。従って、本方法の一実施形態は、スキャナ自体又はスキャナに接続された処理ステーションのいずれかによって具現化され得る。処理ステーションはスキャナの本体に組み入れられている場合もある。本書では、ある動作が装置に帰属しているときに、この動作は実際には、当該装置のメモリの命令コードによって制御される当該装置のマイクロプロセッサによって実行されるものとする。
【００１０】
図１は、第一の画像Ｉt-1の取得のためのステップ１０１、及び第二の画像Ｉtの取得のためのステップ１０２を示す。ステップ１０１とステップ１０２との相違は、両ステップが同時に生じたのではないということである。実用時には、ステップ１０１及びステップ１０２の準備として、操作者が画像を得たい空間領域の指標をスキャナ３０１に与えるように、操作者はスキャナ３０１のパラメータを設定しておく。この空間領域は、スキャナ３０１の検出器に対して相対的に正確に配置されている生体の体内で位置決定される。操作者はまた、検査時間及び画像取得のための周波数を指定する。従って、検査結果はスキャナ３０１によって形成された画像の系列となる。
【００１１】
これらの画像は、平面画像か又は立体画像のいずれかとなる。ここの例では、平面画像を考察する。但し、本発明は立体画像にも難なく拡張可能である。
【００１２】
従って、ここの例では、画像はドットのマトリクス／テーブルとなり、各々のドットが強度を有する。画像の寸法はＸｍａｘ×Ｙｍａｘである。Ｘｍａｘ及びＹｍａｘはスキャナ３０１の検出器の寸法によって変わる。強度は、１バイト以上、実用時には１バイト〜４バイトで符号化された数の形態で表現される。バイト数はスキャナの検出器のダイナミック・レンジに依存する。
【００１３】
従って、時刻ｔには、スキャナ３０１は寸法がＸｍａｘ×Ｙｍａｘの画像Ｉtを形成し、画像Ｉtの各々のドットが次のような強度Ｉt（ｘ，ｙ）を有する。
【００１４】
０≦ｘ＜Ｘｍａｘ、
０≦ｙ＜Ｙｍａｘ、及び
０≦Ｉt（ｘ，ｙ）＜２8.No−１
ここで、Ｎｏは強度を符号化するのに用いられるバイト数である。
【００１５】
ステップ１０１の終了時には、スキャナ３０１は画像Ｉt-1を形成しており、ステップ１０２の終了時には、スキャナ３０１は画像Ｉtを形成している。画像Ｉt-1及びＩtは同じ画像系列に属している。ある画像系列の全画像が同じ空間領域に対応している。換言すると、画像系列の各画像が患者の身体の同じ領域を表わしている。スキャナ３０１による画像取得の周波数は、操作者が実行したパラメータ設定に依存する。標準的な周波数は秒当たり画像３０枚であるが、本発明及びその実施形態の教示を、例えば秒当たり画像１０枚又は２０枚等のその他の取得周波数、中間周波数、又は秒当たり画像４０枚までのさらに高い周波数で適用してよい。また、患者の生理学的周期による運動を考慮に入れてさらに低い周波数を用いてもよい。このように、心臓については秒当たり画像２枚の画像取得周波数では、心臓は遥かに高速で運動しているので不適当である。
【００１６】
実用時には、画像Ｉt-1及びＩtは画像系列内で連続している。換言すると、スキャナ３０１は瞬間ｔ−１とｔとの間には他に画像を取得しない。本発明が最良の結果を与えるのはこれらの状態であるが、連続していない画像について本発明を具現化することもできる。一旦、画像が取得されたら、画像を処理ステーション３０２に送信して具現化する。
【００１７】
図２は、画像Ｉt-1及びＩtが同じ空間領域に対応しているという意味でこれら２枚の画像が空間的に重ね合わせ可能であることを示す。ステップ１０２はステップ１０３に移って画像Ｉtについての検出マップの生成を行なう。図２はこの種の検出マップＭｔを示す。検出マップは、該検出マップを生成した元の画像と同じ寸法を有するドットのマトリクス／テーブルである。従って、ここの例では、ＭｔはＸｍａｘ×Ｙｍａｘドットを含む。Ｍｔの各々のドットが、瞬間ｔ−１から画像Ｉtの該当点において運動が生じた確率／推定値に相当する関連する値を有している。
【００１８】
ステップ１０３では、処理ステーション３０２は検出マップＭｔを生成するための運動推定子Ｅtを具現化する。一例では、運動推定子Ｅtは４個の最小単位推定子（atomic estimator）の積である。本書では、運動推定子が運動の推定を可能にするが単純化され得ない場合にこの運動推定子を最小単位と呼ぶものとする。運動推定子が２以上の最小単位推定子の結合である場合には、この運動推定子は最早最小単位ではない。他の変化形態としては、１個のみ、２個又は３個の最小単位推定子を用いて、積又は線形結合で各最小単位推定子を結合することも可能である。同様に、所載以外の推定子を具現化することも可能である。一つの解決法は、高速処理と高品質運動推定との間で兼ね合いを取ることである。従って、計算力が増大すれば、将来的にはさらに多数の最小単位推定子を結合したより複雑な運動推定子を具現化することが可能になろう。
【００１９】
ここの例では、
Ｍt（ｘ，ｙ）＝Ｅt（ｘ，ｙ）＝Ｅ１t（ｘ，ｙ）・Ｅ２t（ｘ，ｙ）・Ｅ３t（ｘ，ｙ）・Ｅ４t（ｘ，ｙ）
である。この表現から、画像Ｉtの各々のドットはマップＭｔ内に当該ドットに関連付けされた値／推定値を有する。Ｇ（σ2，ε）は分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は瞬間ｔに取得された画像において座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度である。従って、It-1(x, y)は、瞬間ｔ−１に取得された画像において座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度である。ここで、フルオロスコピィ雑音の一つの特性は、この雑音の平均標準偏差σが検出器によって受光されたフォトン数の平方根の関数であるとの事実にあることを想起されよう。フォトン数はその一部としてディジタル画像での濃淡レベルの数に関連し、従ってＩt（ｘ，ｙ）に関連する。
【００２０】
また、
Ｅ２t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（x，y）−μt-1（x，y））
について、式中、Ｎは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺｎ（ｔ）のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）はゾーンＺｎ（ｔ）での値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値である。同じように、
μt-1（ｘ，ｙ）
は、ゾーンＺｎ（ｔ−１）についての値
Ｉt-1（ｘ，ｙ）
の平均値である。図２は、ゾーンＺｎ（ｔ）すなわち時刻ｔに取得された画像すなわち画像ＩtのゾーンＺｎを示す。一例では、ゾーンＺｎは、座標（ｘ，ｙ）を有する点を中心として一辺が７ピクセルのマトリクスである。換言すると、ゾーンＺｎは、各対角線が（ｘ，ｙ）で交差する正方形である。この例では、マトリクスは一辺が７ピクセルである。換言すると、ゾーンＺｎは、頂点が座標（ｘ−３，ｙ−３）、（ｘ−３，ｙ＋３）、（ｘ＋３，ｙ＋３）及び（ｘ＋３，ｙ−３）を有する各ドットにあるゾーンのピクセルを含んでいる。この例では、ゾーンＺｎは４９個のドットを含んでいる。従って、Ｎは４９に等しい。図２は、座標（ａ，ｂ）を有するドットについてゾーンＺｎ（ｔ）を示している。同図では、このドットについてのゾーンＺｎ（ｔ）は、頂点が座標（ａ−３，ｂ−３）、（ａ−３，ｂ＋３）、（ａ＋３，ｂ＋３）及び（ａ＋３，ｂ−３）を有する各ドットにある。
【００２１】
他の変化形態では、ゾーンＺｎ（ｔ）は３個、５個、９個又はこれよりも多いピクセルを一辺とし、ここで、ゾーンＺｎ（ｔ）は例えば円のような他の幾何学的形状を有する。
【００２２】
図２はまた、画像ＩtにとってのゾーンＺｎ（ｔ）に相当する画像Ｉt-1にとってのゾーンＺｎ（ｔ−１）を示している。座標を考えるならば、ゾーンＺｎ（ｔ）及びゾーンＺｎ（ｔ−１）は同一であり、すなわち換言すると、ゾーンＺｎ（ｔ）及びゾーンＺｎ（ｔ−１）は同じ空間領域に対応している。このため、Ｉt内のゾーンＺｎに言及するときには参照されているのは実際にはゾーンＺｎ（ｔ）であり、Ｉt-1内のゾーンＺｎに言及するときには参照されているのは実際にはゾーンＺｎ（ｔ−１）である。
【００２３】
また、推定子Ｅtにおいて、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（ＴV（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
が存在しており、式中、Ｖｔ（ｘ，ｙ）はゾーンＺｎ（ｔ）についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散である。実用時には、座標（ｘ，ｙ）を有する点について推定子Ｅ２ｔ及びＥ３ｔ毎にゾーンＺｎ（ｔ）が異なっていてもよいが、好ましい例では同一とする。このため、Ｅ３ｔの計算に用いられるゾーンＺｎは、Ｅ２ｔの計算に用いられるゾーンＺｎと同じである。
【００２４】
また、推定子Ｅtにおいて、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
が存在しており、式中、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）はゾーンＺｎについての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントである。実用時には、座標（ｘ，ｙ）を有する点について推定子Ｅ２ｔ、Ｅ３ｔ及びＥ４ｔ毎にゾーンＺｎ（ｔ）が異なっていてもよいが、好ましい例では同一とする。このため、Ｅ４ｔの計算に用いられるゾーンＺｎは、Ｅ２ｔ及びＥ３ｔの計算に用いられるゾーンＺｎと同じである。
【００２５】
このように、一実施形態では、区間［２，５］に含まれるｎについてゾーンＺｎは同一である。
【００２６】
ここで、あるゾーンについての一次モーメントは、注目している点での偏差の絶対値の当該ゾーンでの平均値であることが想起されよう。
【００２７】
より正式には、
【００２８】
【数１】
2004357296.tif 000003
【００２９】
となる。
【００３０】
一旦、４個の推定子Ｅ１ｔ（ｘ，ｙ）、Ｅ２ｔ（ｘ，ｙ）、Ｅ３ｔ（ｘ，ｙ）及びＥ４ｔ（ｘ，ｙ）が評価されたら、これらの推定子の積を取ってＭｔ（ｘ，ｙ）＝Ｅt（ｘ，ｙ）を求める。Ｍｔ（ｘ，ｙ）は、
０＜ｘ≦Ｘｍａｘ及び０＜ｙ≦Ｙｍａｘ
となるような全ての対（ｘ，ｙ）について計算される。
【００３１】
画像Ｉtについてのステップ１０３の結果は、Ｉtの各々のドットに対して運動推定値Ｍｔ（ｘ，ｙ）を関連付けしたマップＭｔとなる。この推定値は区間［０，１］に含まれている。このマップでは、最大値は運動が生じていた確率が最も高いドットに対応する。医療器具、探触針又はガイド等を用いている場合には、これらの器具は運動しており、従って、その運動は運動推定子によって検出される。このため、少なくとも医療器具の位置は決定されている。さらに、マップは他の運動も明らかにする。従って、これら他の運動、例えば処理済画像を形成する検査を受けている患者の生理学的周期に関係する運動の位置を決定することが可能である。
【００３２】
ステップ１０３はステップ１０４に移り、実際に画像Ｉtの処理の結果となる画像Ｉt′の形成を行なう。ステップ１０４は、画像Ｉtと、マップＭｔと、平均フィルタとを結合する。平均フィルタは画像ＩtのゾーンＺ１での平均を算出する。各々のドットＩt（ｘ，ｙ）について、
Ｉt'（ｘ，ｙ）＝Ｆ（Ｉt（ｘ，ｙ））＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
となるようにしてＩt′（ｘ，ｙ）を算出する。式中、μ't（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γtは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有する。この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる。実用時には、αの値が大きいほどコントラスト強調も強くなる。α＝０の場合には、強調は全く行なわれない。α＝１の場合には、コントラストの倍増までのコントラスト強調が得られる。この強調は極めて明瞭に視覚的に識別される。実用時には、αの値は区間［０；３］にある。
【００３３】
一例では、ゾーンＺ１は一辺が５ピクセルのマトリクスである。マトリクスは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心とする。このため、座標（ｘ，ｙ）を有するドットについて、ゾーンＺ１は、頂点がドット（ｘ−２，ｙ−２）、（ｘ−２，ｙ＋２）、（ｘ＋２，ｙ＋２）及び（ｘ＋２，ｙ−２）にある。但し、一変化形態では、ゾーンＺｎについて上で述べたように、ゾーンＺ１について他の幾何学的構成を用いることも可能である。マトリクスの一辺が５ピクセルであるとの事実は、ハイライトされるべき物体の寸法に関係する。このときの物体は画像Ｉtにおいて寸法が３ピクセルである。さらに物体が大きい場合には、マトリクスは大きくなり、マトリクスの一辺は７ピクセル、９ピクセル又はこれよりも多いピクセルに等しくなる。
【００３４】
ゾーンＺ１に用いられる幾何学的構成が、医療器具の寸法に近い寸法を有するマトリクスの幾何学的構成となっていることから、コントラスト強調の後の位置判定を精密化することが可能になる。実際に、このようにして、画像Ｉtの医療器具に対応しているゾーンのみのコントラストが強調される。
【００３５】
従って、本発明の一実施形態では、画像系列内で先行する１枚以上の画像を有する画像系列の全画像についてコントラスト強調を得ることが可能である。換言すると、本発明の方法の一実施形態は、系列の最初の画像以外の系列の全画像に適用することができる。
【００３６】
本発明の一実施形態では、画像Ｉtでの位置の関数として及びマップＭｔの関数として平均フィルタを画像Ｉtにさらに適用する。このため、ステップ１０４は、画像Ｉtの条件検査１０５を含んでいる。座標（ｘ，ｙ）を有する各々の画像ドットＩtについて、値Ｍｔ（ｘ，ｙ）を閾値Ｓと比較する（ステップ１０６）。Ｓは例えば０．５±２０％に等しい。Ｍｔ（ｘ，ｙ）がＳよりも大きい場合にはステップ１０７に進む。そうでない場合には、ステップ１０８に進む。ステップ１０７では、既に記載した値
μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
をＩt′（ｘ，ｙ）に割り当てる。ステップ１０８では、値Ｉt（ｘ，ｙ）をＩt′（ｘ，ｙ）に割り当てる。換言すると、ドットＩt（ｘ，ｙ）はフィルタ処理されない。
【００３７】
ステップ１０７及びステップ１０８からステップ１０９に進み、ここでは画像Ｉtの次のドットに進む。画像Ｉt内で少なくとも１個のドットが走査されずに残っていれば、本方法はステップ１０９からステップ１０６に進む。他の場合には、ステップ１０９からステップ１１０に進み、画像Ｉtが属している画像系列の次の画像の処理に進む。
【００３８】
従って、本方法の一実施形態は、画像系列の１枚以上の画像の処理を可能にする。この処理の結果はコントラストを局所的に改善した画像となり、この改善の強さは運動推定マップによって決まる。従って、この改善は特に、画像系列において運動している物体、従って操作者が用いる器具に局所化される。
【００３９】
一変化形態では、ステップ１０６は、画像Ｉtのコントラストの試験を含む。例えばＩt（ｘ，ｙ）がその直に接する周囲ドットよりも明るい場合すなわち例えばＩt（ｘ，ｙ）が上で定義したμ't（ｘ，ｙ）よりも大きい場合には、Ｉt（ｘ，ｙ）には処理を適用せずにステップ１０６からステップ１０８に進む。そうでない場合には、メッセージはステップ１０６からステップ１０７に進む。もう一つの変化形態では、コントラストに対するこの試験をＭｔ（ｘ，ｙ）の計算の前に行なってもよい。このようにすると、Ｍｔ（ｘ，ｙ）は、周囲ドットに対して相対的に負のコントラストを有するＩtのドットについてのみステップ１０３で計算される。この方法は、画像Ｉtにおいて相対的に暗いと考えられる物体をハイライトさせたい場合に適当である。
【００４０】
本方法の実施形態は、Ｅt（ｘ，ｙ）が１以上の最小単位推定子の結合の結果であることを特徴とする。
【００４１】
本方法の実施形態はまた、最小単位推定子の結合が積であることを特徴とする。本方法の実施形態はまた、最小単位推定子Ｅ１ｔが、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けすることを特徴とする。
Ｅ１t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）−Ｉt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス関数のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散である。本方法の実施形態はまた、最小単位推定子Ｅ２ｔが、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けすることを特徴とする。
Ｅ２t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ２のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）はゾーンＺ２についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値である。
【００４２】
本方法の実施形態はまた、最小単位推定子Ｅ３ｔが、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けすることを特徴とする。
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ３のピクセル単位での寸法であり、Ｖｔ（ｘ，ｙ）はゾーンＺ３についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散である。
【００４３】
本方法の実施形態はまた、最小単位推定子Ｅ４ｔが、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有するドットに関連付けすることを特徴とする。
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｎは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ４のピクセル単位での寸法であり、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）はゾーンＺ４についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントである。
【００４４】
本発明の実施形態はまた、フルオロスコピィ装置によって取得された画像のコントラストを強調する方法であって、時刻ｔ−１に画像Ｉtを取得する工程と、ｔ−１の後の時刻ｔに画像Ｉtを取得する工程とを備えており、画像Ｉt-1及びＩtは同じ空間領域に対応しており、ここで、コントラストの強調は、画像Ｉtについて、瞬間ｔ−１とｔとの間に上述の空間領域で生じた運動をハイライトする検出マップの生成によって、画像Ｉt内に見える医療器具において局所的に行なわれ、検出マップは画像Ｉtと同じ寸法を有しており、画像Ｉtについての検出マップは、画像Ｉtの各々のドットに対して、画像Ｉt-1に対して相対的な当該ドットの運動の推定値を関連付けし、この推定値は４個の推定子の積によって得られ、第一の推定子は、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ１t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2，Ｉt（ｘ，ｙ）−Ｉt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｇ（σ2，ε）は、分散がσ2である中央型ガウス曲線のεの関数としての値であり、σ2はフルオロスコピィ雑音の分散であり、Ｉt（ｘ，ｙ）は瞬間ｔに取得された画像において座標（ｘ，ｙ）を有するドットの強度であり、第二の推定子は、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ２t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，μt（ｘ，ｙ）−μt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｎは座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ５のピクセル単位での寸法であり、μt（ｘ，ｙ）はゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、第三の推定子は、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ３t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（（２・（Ｖt（ｘ，ｙ）−σ2）・σ2＋σ4）／Ｎ，Ｖt（ｘ，ｙ）−Ｖt-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｖｔ（ｘ，ｙ）は、ゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の分散であり、第四の推定子は、次の値を画像Ｉtにおいて座標（ｘ，ｙ）を有する点に関連付けし、
Ｅ４t（ｘ，ｙ）＝１−Ｇ（σ2／Ｎ，Ｍ１t（ｘ，ｙ）−Ｍ１t-1（ｘ，ｙ））
式中、Ｍ１ｔ（ｘ，ｙ）はゾーンＺ５についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の一次モーメントであり、すると、画像Ｉtの座標（ｘ，ｙ）を有するドットについての運動の推定値は、
Ｅt（ｘ，ｙ）＝Ｅ１t（ｘ，ｙ）・Ｅ２t（ｘ，ｙ）・Ｅ３t（ｘ，ｙ）・Ｅ４t（ｘ，ｙ）
に等しくなり、検出マップを用いて、式
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
によって画像Ｉtに対応する処理済画像Ｉ'tを形成し、式中、μ't（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）を有するドットを含むドット・ゾーンＺ１についての値Ｉt（ｘ，ｙ）の平均値であり、γtは、強調の強さを作用させることを可能にする係数＞１であり、γは次の形式
γt（ｘ，ｙ）＝１＋α・Ｅt（ｘ，ｙ）
を有しており、この場合に、αを変化させることによりγtを変動させることが可能になる。
【００４５】
本方法の一実施形態はまた、ｎ＞１とした場合にＺｎが座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が７ピクセルの正方マトリクスであることを特徴とする。。
【００４６】
本方法の一実施形態はまた、Ｚ１が座標（ｘ，ｙ）を有するドットを中心として一辺が５ピクセルの正方マトリクスであることを特徴とする。
【００４７】
本方法の一実施形態はまた、Ｅt（ｘ，ｙ）＞Ｓである場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（（ｘ，ｙ））
とし、Ｅt（ｘ，ｙ）≦Ｓである場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とし、式中、Ｓは区間［０，１］にある閾値であることを特徴とする。
【００４８】
本方法の一実施形態はまた、Ｉt（ｘ，ｙ）が周囲要素よりも暗い場合には
Ｉ't（ｘ，ｙ）＝μ't（ｘ，ｙ）＋γt（ｘ，ｙ）・（Ｉt（ｘ，ｙ）−μ't（ｘ，ｙ））
とし、そうでない場合にはＩ't（ｘ，ｙ）＝Ｉt（ｘ，ｙ）とすることを特徴とする。
【００４９】
当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく開示した実施形態及びその均等構成について構造／方法及び／又は機能及び／又は方法及び／又は結果及び／又は工程の様々な改変を行ない又は提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の一実施形態による方法の工程を示す図である。
【図２】画像系列の画像の間で行なわれる結合を示す図である。
【図３】本方法の一実施形態を具現化した装置の図である。
【符号の説明】
【００５１】
３０１  スキャナ
３０２  処理ステーション
３０３  画面
３０４  キーボード
３０５  マウス
【図１】
2004357296.tif 000004
【図２】
2004357296.tif 000005
【図３】
2004357296.tif 000006