(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタル・イメージング・システムの分解能を較正する方法であって、
第１のイメージング・システムで使用しようとする第１のディジタル画像検出器の初期分解能を獲得するステップと、
前記第１のディジタル画像検出器の所望の分解能および前記第１のディジタル画像検出器の前記初期分解能に基づいて、前記第１のイメージング・システムの第１の分解能重み係数を決定するステップと、
前記第１のイメージング・システムの分解能を較正するために、前記第１の分解能重み係数を使用するステップと、
第２の医用イメージング・システムで使用しようとする第２のディジタル画像検出器の未調整の性能を測定するステップと、
前記第１のディジタル画像検出器のあらかじめ定めた所望の性能および前記第２のディジタル画像検出器の該未調整の性能に基づいて、前記第２の医用イメージング・システムにより処理される第１の空間周波数帯域に対する第２の分解能重み係数を決定するステップと、
前記第２のイメージング・システムの分解能を較正するために、前記第２の分解能重み係数を使用するステップと、
を含み、
前記性能がディジタル画像検出器を製造するのに用いる半導体製作技法の処理のバラツキによるノイズを含み、
前記第２の分解能重み係数を決定する前記ステップが、ノイズ・ファクタに従って前記第２の分解能重み係数の上限を決定することを含む、
方法。
【請求項２】
前記第２の分解能重み係数を決定する前記ステップが、第１の空間周波数帯域に対して複数の重み係数を決定することを含み、該決定のステップが、第１のディジタル画像検出器の未調整の性能の空間的変動に対する補償を行うための重み係数を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の分解能重み係数を決定する前記ステップがさらに、少なくとも１つの追加の空間周波数帯域に対する重み係数を決定することを含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記測定のステップが変調伝達関数を測定することを含み、かつ前記決定のステップが所望の変調伝達関数に基づいて第２の分解能重み係数を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ディジタル画像検出器を利用する医用イメージング・システム用の分解能較正サブシステムであって、
第１のイメージング・システムで使用しようとする第１のディジタル画像検出器からの第１のディジタル画像データと、第２のイメージング・システムで使用しようとする第２のディジタル画像検出器からの第２のディジタル画像データとを格納するメモリと、
該メモリに結合されていて、前記第１のディジタル画像データの第１の空間周波数帯域を決定しかつ該第１の空間周波数帯域に適用する第１の分解能重み係数を決定するプロセッサとを備え、
前記プロセッサが、
前記第１のディジタル画像検出器のあらかじめ定めた所望の分解能および前記第１のディジタル画像検出器の測定された第１の分解能に基づいて前記第１の分解能重み係数を算出し、
前記第２の医用イメージング・システムで使用しようとする前記第２のディジタル画像検出器の未調整の性能を測定し、
前記第１のディジタル画像検出器のあらかじめ定めた所望の分解能および前記第２のディジタル画像検出器の該未調整の性能に基づいて、前記第２の医用イメージング・システムにより処理される第１の空間周波数帯域に対する第２の分解能重み係数を決定し、
前記第２の医用イメージング・システムが後で使用使用可能にするために、前記第２の分解能重み係数を格納し、
前記性能がディジタル画像検出器を製造するのに用いる半導体製作技法の処理のバラツキによるノイズを含み、
前記第２の分解能重み係数を決定する前記ステップが、ノイズ・ファクタに従って前記第２の分解能重み係数の上限を決定することを含、分解能較正サブシステム。
【請求項６】
前記プロセッサが、画像データに対する追加の空間周波数帯域を決定し、かつ該追加の空間周波数帯域に対してディジタル画像検出器の所望の分解能およびディジタル画像検出器の測定された分解能に基づいた追加の重み係数を適用する請求項５に記載の分解能較正サブシステム。
【請求項７】
前記プロセッサが、空間分解能変動補償係数である複数の重み係数を算出し、
空間分解能変動補償係数が、画像データにより表された画像の中心に対して空間的に従属した分解能ファクタを含む請求項５に記載の分解能較正サブシステム。
【請求項８】
前記第２の分解能重み係数が、ディジタル画像検出器の所望の変調伝達関数とディジタル画像検出器の測定された変調伝達関数との関数である請求項５に記載の分解能較正サブシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的には医用診断イメージング・システムに関し、詳細にはディジタル検出器を利用する医用イメージング・システムにおける分解能の較正に関する。
【０００２】
【従来の技術】
Ｘ線イメージングは、医学診断用ツールとして長く認められてきている。Ｘ線イメージング・システムは、医師が正確な診断をするのに必要な情報を含むことが多い、例えば胸部、頸部、脊椎、頭部および腹部などの画像を捕捉するために広く用いられている。例えば胸部Ｘ線画像を撮影する場合、患者はその胸部をＸ線センサにあてて立ち、Ｘ線技術者はこのＸ線センサおよびＸ線源を適当な高さに位置決めする。次いで、線源が発生させ、身体の異なる部位によって様々な程度に減衰を受けたＸ線エネルギをＸ線センサにより検出する。Ｘ線センサが半導体ディジタル画像検出器である場合には、検出したＸ線エネルギを付属の制御システムによってスキャンし、ディスプレイ（表示装置）上に対応する診断用画像を作成する。Ｘ線センサが従来のフィルムである場合には、このフィルムは続いて現像され、バックライトを使用して表示される。
【０００３】
Ｘ線によるか否かによらず、いかなるイメージング・システムにおいても、画質が最重要なものである。この点において、ディジタル画像検出器を使用するＸ線イメージング・システム（「ディジタルＸ線システム」）は、独自の課題に直面している。詳細には、ディジタルＸ線システムは、（絶対的な意味と、ある画像の全体の均一性という両方の意味においての）画像分解能、画像分解能の均一性（例えばシステムの違いや経時的な均一性）、画像ノイズなどのＣＴＱ(Critical to Quality) 測定に対する厳格な要求を満たさねばならない。しかし、従来においては、ディジタルＸ線システムはＣＴＱパラメータを満足させることができないことが多かった。すなわち、ディジタルＸ線システムは検出器の全体にわたって一貫した画質を提供できないことが多かった。その原因は、一部においては半導体ディジタル画像検出器を製造するのに用いる半導体製作技法の処理のバラツキによるものであり、本質的にはイメージング技術によるものであった。
【０００４】
したがって、例えば、同じ一つの場所にある２種類のディジタルＸ線システムで、この２つのシステムが共にＣＴＱ測定に合格している場合であっても、知覚される画質に著しい違いを有することがある。このため医師や技術者が、無用にも一方の装置が他方よりも劣っていると考えたり、１つまたは複数の有能な装置の使用を控えたり、あるいはこの２つのディジタルＸ線システムの間の画像の差をなくすために時間を費やしたりすることがある。さらに、ディジタルＸ線システムを提供する側では、知覚されたディジタルＸ線システムのバラツキの説明を求めるメンテナンス・コールに応答するのに時間と費用を背負うことがあり、結局のところ２つのディジタルＸ線システムは共に仕様の範囲内であるということがあり得る。（すなわち、劣っていると知覚された装置に対するディジタル画像検出器が優っていると知覚された装置に匹敵することを確認するために、多大な時間と費用を費やしただけということがある）。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前述のように、ディジタル画像検出器の特性は、元来様々なものである。複数のディジタル・イメージング・システムにわたって一貫した画質（詳細には、画像分解能）を提供する必要があるが、従来においては、このような一貫性を提供するための自動的技法はなかった。さらに、ＣＴＱ測定が厳格であるために、ディジタル画像検出器に対しては受容可能となる歩留まりが低くなり、続いて破棄されるか、うまくいっても医用診断システム用には使用できないことがある。このため、時間、資金、並びにリソースが無駄となる。
【０００６】
前述の問題やこれまでに経験されたその他の問題を克服するためのディジタル・イメージング・システムにおいて、分解能に対する制御を提供するための方法および装置に対する要求が当産業分野で長い間存在している。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の好ましい実施形態により、ディジタル・イメージング・システムの分解能を較正するための方法および装置を提供できる。この方法および装置には、そのイメージング・システムで使用される第１のディジタル画像検出器の未調整の性能を測定することが含まれる。次いで、この方法および装置は、医用イメージング・システムにより処理される第１の空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。例えば、処理される空間周波数帯域の各々は、Ｂｕｒｔの角錐分解(Burt pyramid decomposition)などの多重分解能分解(multiresolution decomposition) 技法を用いて形成される。その重み係数は、ディジタル画像検出器のあらかじめ定めた所望の性能およびディジタル画像検出器の測定された性能に基づく。さらに、その重み係数は目標性能または目標分解能に基づくこともある。この重み係数は、医用イメージング・システムによって空間周波数帯域に後で適用するために格納される。同一の重み係数または別個の異なる重み係数を、複数の空間分解能レベルで使用することができる。ただ１つの重み係数を、所与の空間分解能のすべてのピクセルに適用することもできる。あるいは、多数の空間分解能変動補償係数を空間周波数帯域の各々の異なる領域で用いることもできる。離散的な重み係数ではなく較正ファクタを使用して、その較正を連続時間システムに合わせて一般化することができる。
【０００８】
さらに、好ましい実施形態により、ディジタル画像検出器を利用するディジタル・イメージング・システム用の分解能較正サブシステムを提供できる。この分解能較正サブシステムは、ディジタル画像データ（例えば、半導体Ｘ線検出器などのディジタル画像検出器から収集された画像データ）を格納するためのメモリと、このメモリに結合されているプロセッサとを含む。このプロセッサは、専用のハードウェア、またはハードウェア／ソフトウェアの組み合わせを介して画像データの第１の空間周波数帯域を決定し、かつこの第１の空間周波数帯域に重み係数を適用する。その重み係数は、ディジタル画像検出器の（例えば、事前に規定した所望の変調伝達関数の形で表現される）事前に規定した所望の分解能、並びにディジタル画像検出器の（例えば、測定された変調伝達関数の形で表現される）測定された分解能に基づく。この場合にも、較正ファクタにより特徴付けられる周波数応答をもつフィルタを使用して、その較正を連続時間システムに合わせて一般化することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図１を説明すると、図１は分解能較正サブシステム１０２を取り入れた医用イメージング・システム１００を示している。分解能較正サブシステム１０２は、通信インタフェース１０４と、ＣＰＵ１０６と、プログラム／データ・メモリ・システム１０８とを含んでいる。この通信インタフェース１０４と接続されているのは、図１ではＸ線センサ１１０（付属の読み出し用電子回路１１２を伴っている）として示されているディジタル画像検出器１０９である。エネルギ源は、図１では付属の制御用電子回路１１６を有するＸ線源１１４として示してある。Ｘ線源１１４はＸ線エネルギ１１８を発生させ、これがＸ線センサ１１０により検出される。
【００１０】
メモリ１０８内に格納されるのはディジタル画像検出器１０９から収集された画像データ１２０（例えば、画像レベルを表すピクセル値）である。さらに、メモリ１０８は画像データ１２０の多重分解能分解１２２を格納する。図１にはさらに、フラット・ファントム１２４、バー・パターン・ファントム１２６、および均一度メッシュ１２８を示す。
【００１１】
Ｘ線センサ１１０は半導体Ｘ線検出器であることが好ましい。Ｘ線源１１４および制御用電子回路１１６は、市場で入手可能なＸ線管アセンブリに見られるものとすることができる。
【００１２】
分解能較正サブシステム１０２は通信インタフェース１０４を利用し、ディジタル画像検出器１０９からディジタル画像データ１２０を収集する。通信インタフェース１０４は、シリアル・インタフェース、パラレル・インタフェース、工業用インタフェース、あるいはネットワーク・インタフェースなどの、いかなる汎用の通信インタフェースとすることができる。ＣＰＵ１０６は、例えば汎用のＣＰＵ、ＤＳＰ、あるいは用途特定の集積回路などであり、これによりメモリ・システム１０８内に格納された較正プログラムを実行させる。この較正プログラムは、図２に示す流れ図の各ステップに従う。
【００１３】
ＣＰＵ１０６により、例えば、画像データ１２０のＢｕｒｔの角錐分解(Burt pyramid decomposition)やその他の多重分解能分解技法を用いて、多重分解能分解１２２を決定する。多重分解能分解技法の一例が、「Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」（Ed.A.Rosenfield,Springer Series in Information Sciences, Springer Verlag，１０〜１４ページ（１９８４））に詳述されている。得られた多重分解能分解１２２は、一連の分解能レベルの全体にわたる画像成分を表す多数の空間周波数帯域を備える。
【００１４】
多重分解能分解とは、その各々が直前の画像を低域通過フィルタ処理したコピーであるような一連の画像のことである。原画像により、この一連の画像のうちの第１の画像を形成させることができ、さらに後続の画像の各々は、直前の画像を低域通過フィルタ処理したコピーであるため、段階的に狭くなって行く周波数帯域での空間周波数情報を含むことになる。換言すると、一連の画像内の各画像内では、徐々に周波数成分が減少して行くことになる。
【００１５】
ディジタル画像検出器１０９はその分解能によって特徴付けることができる。典型的には、分解能は、ディジタル画像検出器１０９の様々な空間周波数に対する振幅応答を定量化したものである変調伝達関数（ＭＴＦ；modulation transfer function）の形（例えば、１ミリメートルあたりのラインペア数の形）で与えられる。空間周波数が増加すると、その分解能は有限であることから、ディジタル画像検出器１０９のＭＴＦは減少する。換言すると、ディジタル画像検出器１０９が空間周波数の線の部分と空間の部分を識別することができるのはある点まで（例えば、数ラインペア毎ミリメートルまで）であり、この点以降ではディジタル画像検出器１０９は線と空間とを識別することができない。
【００１６】
ディジタル画像検出器１０９のＭＴＦを決定するための一助として、ディジタル・イメージング・システム１００ではイメージング・ファントムを利用することができる。イメージング・ファントムとは、例えば一連の鉛製のバーを空間で仕切ったものなど、周知の較正パターンをもつ一片の素材である。その厚さおよび間隔により、測定しようとする空間周波数が決まる。鉛の部分は減衰が大きく、一方空間部分ではほとんど減衰がない。これらのステップ応答の空間的変動を用いて、下記のようにしてそのＭＴＦを決定する。
【００１７】
詳細には、バー・パターン・ファントム１２６は、ディジタル画像検出器の分解能を示すＭＴＦを決定するために用いることができる多くのタイプのファントムのうちの一例である。バー・パターン・ファントム１２６は、互いに離隔させた一連の鉛製ストリップを備えている。その間隔は、好ましくは０．５〜２．５ラインペア毎ミリメートル（一般にそのディジタル画像検出器を用いて検出しようとするフィーチャのサイズに一致する間隔）である。ＭＴＦは、各空間周波数帯域毎に、その帯域内のピクセルがバー・パターン・ファントム１２６上の鉛製ストリップの作り出すステップ応答を如何に良好にとらえているかに従って決定される。ＭＴＦは、例えば、０．５０、０．５５、０．６０、０．７０、０．８０、０．９０、１．０、１．１、１．２、１．４、１．６、１．８ｌｐ／ｍｍというラインペアのグループに対応する１２の空間周波数において、次式により決定することができる。
【００１８】
ＭＴＦ＝（Pi＊sqrt(2)）／（（4＊Mean0）＊sqrt(VarFreq)）
上式において、
VarFreq＝｜VarROI−VarNoise｜
VarROI＝そのＲＯＩ内での分散
VarNoise＝（VarBlack＋VarWhite）／２
Mean0＝（MeanWhite−MeanBlack）／２
である。
【００１９】
各関心領域（ＲＯＩ）は、例えば前述の各分解能のグループの中心にあると定義することができる。各ＲＯＩのサイズはそのＲＯＩが（ｎ−２）本のラインペア（ここでｎは現在のグループのラインペアの総数）をカバーするように設定することが好ましい。例えば、総数が５ラインペアのグループでは、そのＲＯＩは３ラインペアをカバーする。ＭＴＦに対する前述の公式は、ＶａｒＮｏｉｓｅの項を用いてバックグラウンドのノイズを考慮しているだけでなく、そのＲＯＩ内での白黒レベルの平均値と分散をも考慮していることに留意されたい。
【００２０】
しかし、別のタイプのファントムもＭＴＦの決定に適する。一例として、急峻な区画としたエッジを有するファントム（例えば、タングステン製または銅製のエッジ・ファントム）により、検出器上にエッジ画像を提供できる。エッジ画像は、黒からグレー領域を経て白まで移行している。次いで、このエッジ応答の導関数（線像分布関数(line spread function)）のフーリエ変換を用いてＭＴＦを計算する。
【００２１】
絶対ＭＴＦとは、ディジタル画像検出器上の事前に選択した領域（例えばその中心）で決定されるＭＴＦである。次いで、ＭＴＦ分解能の均一性の空間的変動は、下記のようにして絶対ＭＴＦに対して正規化することができる。
【００２２】
分解能の均一性は、メッシュ・パターン（例えば、好ましくは検出器の限界分解能によって定まる空間周波数を有するステンレス鋼製のメッシュである均一度メッシュ１２８）を撮影することにより測定することができる。実施の一形態では、その均一度メッシュ１２８は、概ね１．５ラインペア毎ミリメートル（例えば、２．５ラインペア毎ミリメートルの限界分解能の概ね３／５に相当する）の周波数を有する。その標準偏差の、ディジタル画像検出器の周囲の関心領域内での平均画像レベルに対する比により、当該領域内でのすべての空間周波数帯域にわたる局所分解能の相対的評価ができる。分解能の均一性は画像の中心でのこの比の測定値に対して正規化することができる。
【００２３】
フラット・ファントム１２４を使用すると、ディジタル画像検出器１１０のノイズ・パワースペクトル（ＮＰＳ）を決定することができる。フラット・ファントム１２４は均一の厚さを有する。２つのフラット・フィールド画像を減算し、得られた差分画像によりディジタル画像検出器のＮＰＳが特徴付けられる。一例として、この差分画像のフーリエ変換の放射状平均(radial average)によりＮＰＳの尺度が提供される。
【００２４】
重み係数Ｃｏｅｆ（ｉ）により、所与の帯域「ｉ」の範囲内でのＭＴＦ調整の量が決定される（この調整によりＭＴＦは増加する場合も減少する場合もある）。各周波数帯域「ｉ」に対して周波数帯域から成るレンジ全体にわたる一般的な記述は次式となる。
【００２５】
Coef(i)＝Function（Desired-Performance(i)，Raw-Performance(i)）
また、一例として、
Coef(i)＝Desired-Performance(i)／Raw-Performance(i)
したがって、Desired-Performance(i)＝１００であり（例えば、バー・パターン・ファントム１２６のステップ応答が完全に再生され）、かつRaw-Performance(i)＝５０である場合には、Ｃｏｅｆ（ｉ）＝２となる。Desired-Performance(i)は、空間周波数帯域「ｉ」でのあらかじめ定めた所望の分解能（例えば、目標ＭＴＦ）とすることが好ましい。またRaw-Performance(i)は、その空間周波数帯域「ｉ」での測定された分解能（例えば、未調整の初期分解能）であることが好ましい。
【００２６】
次いで、Ｃｏｅｆ（ｉ）を各空間周波数帯域内の各ピクセル値ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）に対して適用し、新たなピクセル値ｐ’（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ）＊ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）を形成させることができる。しかし、別の線形関数および非線形関数も使用可能である。
【００２７】
ある特定の空間周波数帯域内のピクセルすべてに対し単一の重み係数を適用するのではなく、この分解能較正サブシステム１０２では、ピクセルの幾つかの領域の各々に対して、あるいは１つの空間周波数帯域内のピクセルのすべてに対して１つの重み係数が提供されるように複数の重み係数を決定することができる。したがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）は、分解能の均一性の測定値（例えばＭＴＦＵ）に基づいて、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）により置き換えることができる。すなわち、ｐ’（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＊ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）となる。
【００２８】
幾つかの例では、その分解能の均一性は、ディジタル画像検出器上である特定のパターン、例えば放射状パターンに従う。分解能較正サブシステム１０２はこのパターンを用いて、空間周波数帯域内のピクセルに対して、さらに迅速な決定ができ（行うべき測定がより少なくて済み）、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）を適用することができる。下記の項Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて、ディジタル画像検出器の中心（絶対ＭＴＦを決定した位置にあたる）に対して正規化した空間的に従属した分解能ファクタが表される。一般に、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ）＊Ｒ（ｘ，ｙ）である。
【００２９】
ピクセル値に重み係数を乗算することにより分解能を強調することができるが、強調が過度であると画像内のノイズ成分に望ましくない影響を及ぼすことがある。一般に、出力の信号対雑音比（ＳＮＲ）（周波数ｆの関数）は、分解能が強調されても不変のままである。
【００３０】
0004727022.tif 000002
上式において、Ｃは照射量、Ｘ線ビームの質などに依存する係数αは適用されたＭＴＦの強調量（離散式の場合には、例えば重み係数の大きさ）、Ａは生画像値（測定された画像値）、またＢは補償された画像値（処理された画像値）である。ここに示すように、分解能の強調は、ＭＴＦに対して線形に影響を及ぼすが、ノイズに対してはα（ｆ）の２乗に従って影響を及ぼす。したがって、ＭＴＦを急激に増加させると、ノイズはこれよりさらに急激に増大する。画像内への過度のノイズの導入を防ぐために、分解能較正サブシステム１０２では、各分解能帯域および各ピクセル毎に、ノイズ・ファクタに従って次式のようにしてその重み係数の上限を決めている。
【００３１】
Coef(x,y,i)＝min(Coef(x,y,i),Noise-Factor)
一例として、
Coef(x,y,i)
＝min（（MTFD(i)／MTFR(i)）＊R(x,y)，sqrt（NPSM(i)／NPSR(i)））
上式において、ｓｑｒｔは平方根関数、下付き文字Ｄは所望の値であることを示し、下付き文字Ｒは生の値（測定された値）であることを示し、また下付き文字Ｍは事前に選択した最大値（すなわち、ＮＰＳM （ｉ）は例えば顧客のＣＴＱ仕様に従って許容可能な事前に選択した最大ノイズ）であることを示している。
【００３２】
重み係数を各空間周波数帯域に関して適用し終えた後に、医用イメージング・システム１００は追加の画像処理（例えばコントラスト強調）を適用し、次いで表示のために画像を再構成させることがある。
【００３３】
画像分解能の較正は、離散式の場合（ピクセル画像の場合）に限定されない。むしろ、画像検出器分解能の較正は、以下でさらに詳細に記載するように連続時間の場合に拡張できる。
【００３４】
連続時間システム（このシステムではＣｏｅｆ（ｉ）の離散値が連続較正ファクタα（ｆ）によって置き換えられる）においては、次式となる。
【００３５】
α(f)＝min（Noise-Factor(f)，MTFD(f)／MTFR(f)）
一例として、
α(f)＝min（sqrt（β(f)），MTFD(f)／MTFR(f)）
上式において、ＮＰＳR（ｆ）＝（１／β（ｆ））＊ＮＰＳM（ｆ）であり、
さらに典型的には、ＭＴＦD（ｆ）≧ＭＴＦR（ｆ）、かつ、β（ｆ）≧１．０である。
【００３６】
一般的な場合には、ディジタル・フィルタは、α（ｆ）により特徴付けられる周波数応答をもつように設計することができる。次いで、連続画像信号をフィルタに加え、所望の分解能較正を達成することができる。再び図１について説明すると、画像入力信号１５０は次に、分解能較正フィルタ１５２に加えられる。この結果、分解能較正フィルタ１５２により、分解能を較正した信号出力１５４が作成される。
【００３７】
前述したような多重分解能分解では、較正ファクタα（ｆ）は、離散係数Ｃｏｅｆ（ｉ）（例えば、多重分解能分解のｉ＝０〜７の分解能レベルの全体にわたるＣｏｅｆ（ｉ））により、次式のように置き換えられる。
【００３８】
Coef(i)＝[1/(f2-f1)]∫f1f2（α(f)）df
ここで、
ｆ１＝Ｎ／２(i+1)  、ｆ２＝Ｎ／２i
上式において、Ｎはディジタル画像検出器のナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数（例えば、２．５ラインペア毎ミリメートル）である。したがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）は、所与のレンジの全体にわたる較正ファクタα（ｆ）の平均であることが好ましい。
【００３９】
ここで図２について説明すると、図２はディジタル医用イメージング・システムの分解能を較正するための流れ図２００を表している。ステップ２０２において、分解能調整システム（例えば、医用イメージング・システム１００、または工場での較正システム）によりディジタル画像検出器の未調整の性能を測定する。この未調整の性能は、例えばＭＴＦ、ＭＴＦＵ、ＮＰＳ、あるいはＳＮＲに相当する。例えば一つの箇所に設置される２つ以上の関連するディジタル・イメージング・システムはマッチングしていることが望ましいため、分解能調整システムによって、この関連するディジタル・イメージング・システムで使用される２つ以上のディジタル画像検出器の未調整の性能を測定することがある。
【００４０】
次に、ステップ２０４において、分解能調整システムは、医用イメージング・システムにより処理される、空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。この重み係数は、ディジタル画像検出器の所望の性能（例えば顧客のＣＴＱ数値により指定される）および測定された未調整の性能に基づくことが好ましい。さらに、２つのシステムがマッチングしている場合、第２のシステム内のディジタル画像検出器に対する重み係数は、第１のディジタル画像検出器の事前に選択した所望の性能および第２のディジタル画像検出器の測定された未調整の性能に基づくことが好ましい。換言すると、この２つのシステムが事前に選択した同じ所望の調整済み分解能を達成するように重み係数が選択される。そのシステムの特定のディジタル画像検出器が例外的なものである場合には、ディジタル・イメージング・システムを事前に選択した分解能にマッチングさせるために、システムの分解能すなわちＭＴＦを実際には減少させる必要もあることに留意されたい。さらに、システムをマッチングさせる処理は、任意の具体的な基準値に基づいて行うことができる。したがって、全体的な分解能標準はそのディジタル・イメージング・システムの製造者により設定することができる。次いで、この製造者により製作されたディジタル・イメージング・システムは、この分解能標準に合わせてすべてマッチングさせることができる。
【００４１】
ステップ２０６において、分解能調整システムは、任意選択により、各空間分解能レベルの個々のピクセルに対する空間分解能変動補償重み係数を決定する。前述のように、空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）によりディジタル画像検出器１１０の全体にわたり分解能の均一性の変化を補償する。重み係数は各空間分解能レベルにある各ピクセル毎に決定することがあり、あるいはより小さい重み係数の組を各空間分解能レベルのより大きな領域内のピクセル間で使用するように決定することもある。別法として、分解能の均一性に対する補正がないことを示すために重み係数を一定値（Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ））に設定することもある。
【００４２】
ステップ２０８において、分解能調整システムは、その重み係数があまり大きすぎることがなく、その適用により得られる処理画像内で所望の最大ノイズ・ファクタを超えることがないことを確認することが好ましい。換言すると、分解能調整システムは、前述のように、任意の重み係数を重み係数とノイズ・ファクタの最小値に置き換えることができる。ステップ２１０において、分解能調整システムは、このディジタル検出器を取り入れた医用イメージング・システムで後に使用できるように、このディジタル検出器に対する諸係数をメモリ内に格納する。
【００４３】
医用イメージング・システム１００が画像を表示する前に、ＣＰＵ１０６は画像データ１２０の多重分解能分解１２２を作成することが好ましい（ステップ２１２）。前述のように、多重分解能分解１２２は、その画像内の空間周波数帯域に対応した多数の分解能レベルを含んでいる。ＣＰＵ１０６は、ステップ２１４において、各ピクセル、領域、または空間周波数帯域に対して決定した重み係数を適用する。次に、ステップ２１６において、ＣＰＵ１０６は、分解能を強調させた多重分解能を使用して画像を表示させるために画像の再構成を行う。
【００４４】
次に図３について説明すると、図３は多重分解能画像分解３００を表している。分解３００は、分解３００内の特定の空間周波数に関連する分解能レベル３０２〜３１０（実際に使用されるのはこれより多いことや少ないことがある）を表している。各分解能レベル３０２〜３１０、例えば分解能レベル３０２は、ピクセル３１２によって構成されている。ピクセル３１２は事前に選択した形状およびピクセル数とした領域にグループ分けすることができる。図３には、辺縁の領域３１４と中央の領域３１６を示してある。
【００４５】
中央領域３１６は、ディジタル画像検出器の中心を専らカバーすると共に、好ましくは（前述のように）絶対ＭＴＦを決定するための区域を表している。画像分解能の空間的変動は、中央領域３１６を外れたところ、例えば１つまたは複数の辺縁領域（例えば辺縁領域３１４）で測定する。前述したように、全体の空間周波数帯域３０２〜３１０に対して単一の重み係数を決定することや、各空間周波数帯域３０２〜３１０内の各領域３１４、３１６毎に１つの重み係数を与えるために複数の重み係数を決定すること、あるいは各空間周波数帯域３０２〜３１０内の各ピクセル３１２毎に１つの重み係数を与えるために複数の重み係数を決定することがある。これら複数の重み係数は、前述のようにして決定した空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）であることが好ましい。これらの重み係数は各空間周波数帯域３０２〜３１０内、あるいは領域３１４、３１６内のピクセル値に対して画像再構成の前に適用され（例えば、掛け算され）、そのディジタル画像検出器が所望の分解能に合わせて補償される。
【００４６】
図４について説明すると、グラフ４００は分解能調整の結果の一例である。このグラフは空間周波数軸４０２とＭＴＦ軸４０４とを有する。図４には、生の（測定された）ＭＴＦの線４０６、目標ＭＴＦの線４０８、並びに達成されたＭＴＦの線４１０が表されている。前述の分解能調整技法を使用して、生のＭＴＦを達成されたＭＴＦの線４１０によって示すレベルまで改善させる。達成されたＭＴＦの線４１０はさらに、関心周波数の全体にわたって、事前に選択した所望のＭＴＦすなわち目標ＭＴＦの線４０８と密接に対応していることを示している。
【００４７】
このため、本発明により、（画像処理分解能強調を経て）ディジタル画像検出器の分解能仕様を緩和させる能力が提供される。歩留まりはこれに連れて増加する。さらに、本発明により、ノイズ関連の性能目標を達成するために分解能の強調量に制限を加えながら、顧客のＣＴＱ仕様に従った、具体的なシステム・レベル分解能の較正が可能となる。さらに、本発明を完全自動のディジタル・イメージング・システム較正の一部として使用すること、並びに多数のディジタル画像検出器および多数のディジタル・イメージング・システムの間で分解能の一貫性を達成させるために使用することができる。さらに、記載した方法および装置により分解能係数を空間的に調整し、ディジタル画像検出器の全体にわたって均一な分解能を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】分解能較正サブシステムを取り入れた医用イメージング・システムの略図である。
【図２】ディジタル医用イメージング・システムの分解能を較正するための流れ図である。
【図３】特定の空間周波数帯域でのディジタル画像を含む、多重分解能画像分解を表す略図である。
【図４】ディジタル画像検出器の分解能調整の結果の一例を示すグラフである。
【符号の説明】
１００  医用イメージング・システム
１０２  分解能較正サブシステム
１０４  通信インタフェース
１０６  ＣＰＵ
１０８  メモリ
１０９  ディジタル画像検出器
１１０  Ｘ線センサ
１１２  読み出し用電子回路
１１４  Ｘ線源
１１６  制御用電子回路
１１８  Ｘ線エネルギ
１２０  画像データ
１２２  多重分解能分解
１２４  フラット・ファントム
１２６  バー・パターン・ファントム
１２８  均一度メッシュ
１５０  画像入力信号
１５２  分解能較正フィルタ
１５４  信号出力
３００  多重分解能画像分解
３０２〜３１０  分解能レベル
３１２  ピクセル
３１４  辺縁領域
３１６  中央領域
４０２  空間周波数軸
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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