(57)【要約】医学画像、とくにＸ線画像におけるシャッター域を除去する方法である。エッジは多重解像度画像ピラミッドを検査し、シャッター域を画定する潜在的シャッターブレード候補を決定するために評価する。発見的ルールおよび／またはニューロン回路網のような自動分類子を適用して、真のシャッターブレードを偽陽性から区別する。一連のルールよりなるルールセットおよび分類子は、潜在的シャッターブレード候補、ならびにシャッター、人体構造の予測される位置に関する知得から抽出した一連の特徴セットに依存にする。４個のシャッターブレードまでは、これらブレードに基づいて、シャッターにより生ずる画像における明るい区域を除去することが予想される。
2010503500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用の画像における望ましくない情報を検出および除去する方法において、
前記画像を処理しエッジ情報を取得する処理ステップと、
所定基準に基づいて前記エッジ情報から前記画像における少なくとも１個の候補エッジのリストを生成するリスト生成ステップと、
一連の所定ルールよりなる所定ルールセットに基づいて、前記少なくとも１個の候補エッジをそれぞれ評価し、前記少なくとも１個の候補エッジのうち、前記画像内で望ましくない情報の範囲を画定すると見なされる１個またはそれ以上の候補エッジを選択する評価ステップであって、前記少なくとも１個の各候補エッジを、前記画像内の他の情報と比較することを行う、該評価ステップと、
前記画像内における前記少なくとも１個の候補エッジのうち１個またはそれ以上の候補エッジの位置に基づいて、前記望ましくない情報を除去するステップと
を有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記処理ステップは、前記画像をダウンサンプリングし、画像解像度が順次減少する複数の画像レベルを生成するステップを有する方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、勾配演算子を前記複数の画像レベルに適用し、複数の対応する階調画像を生ずるステップを有する方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、エッジマスクを前記複数の対応する階調画像のそれぞれに適用し、複数の対応するバイナリ画像を生じ、これらバイナリ画像における各ピクセルはエッジピクセルまたは非エッジピクセルとする方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法において、前記リスト生成ステップは、複数の画像レベルの最低レベルにおける第１候補リストを選択するステップと、これら第１候補リストを順次の画像レベルを経て順次に最高画像レベルまで昇進させ、最高画像レベルで選択して残存するすべての候補エッジを、少なくとも１個の候補エッジの前記リストとして使用する方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、少なくとも１個の候補エッジは、スコア機能を前記画像内で検出したエッジに適用することによって選択する方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する前記評価ステップは、少なくとも１個の候補エッジそれぞれにおける１個またはそれ以上のセグメント特性を評価するステップを有する方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する前記評価ステップは、前記画像内の前記候補エッジの向きに基づいて、候補エッジの内側特性および外側特性を評価し、前記内側特性は候補エッジの予測される画像側と関連し、および前記外側特性は候補エッジの予測されるシャッター側と関連ものとした方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法において、前記所定ルールセットは、訓練フェーズで適用される１個またはそれ以上の分類子を使用して準備する方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する評価ステップは、類似の向きを有する候補エッジ対を評価するステップを有する方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する評価ステップは、解剖学的構造の所定特性を考慮して偽陽性を廃棄するステップを有する方法。
【請求項１２】
画像処理装置に対して請求項１による方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を担持するコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
医用の画像における望ましくない情報を検出および除去するシステムにおいて、
前記画像を目視し、ユーザーが前記システムと対話できるようにするためのディスプレイを有するインタフェースと、
医用画像装置から前記画像を取得および処理し、また前記ディスプレイに前記画像を表示することができる画像処理プログラムであって、前記画像を処理してエッジ情報を取得するステップと、所定基準に基づいて、前記エッジ情報から前記画像における少なくとも１個の候補エッジのリストを生成するリスト生成ステップと、一連の所定ルールよりなる所定ルールセットに基づいて、前記少なくとも１個の候補エッジをそれぞれ評価し、前記少なくとも１個の候補エッジのうちで、前記画像内で望ましくない情報の範囲を画定すると見なされる１個またはそれ以上の候補エッジを選択する評価ステップであって、前記少なくとも１個の各候補エッジを、前記画像内の他の情報と比較することを行う該評価ステップと、また前記画像内における前記少なくとも１個の候補エッジのうち１個またはそれ以上の候補エッジの位置に基づき前記望ましくない情報を除去するステップとを行うよう構成した該画像処理プログラムと、
を備えたシステム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムにおいて、前記処理ステップは、前記画像をダウンサンプリングし、画像解像度が順次減少する複数の画像レベルを生成するステップを有するシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、勾配演算子を前記複数の各画像レベルに適用し、複数の対応する階調画像を生ずるステップを有するシステム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムにおいて、エッジマスクを前記複数の対応する階調画像のそれぞれに適用し、複数の対応するバイナリ画像を生じ、これらバイナリ画像における各ピクセルはエッジピクセルまたは非エッジピクセルとしたシステム。
【請求項１７】
請求項１４に記載のシステムにおいて、前記リスト生成ステップは、複数の画像レベルの最低画像レベルにおける第１候補リストを選択するステップと、これら第１候補リストを順次の画像レベルを経て最高画像レベルまで昇進させ、最高画像レベルで選択して残存するすべての候補エッジを、少なくとも１個の候補エッジの前記リストとして使用するシステム。
【請求項１８】
請求項１３に記載のシステムにおいて、少なくとも１個の候補エッジは、スコア機能を前記画像内で検出したエッジに適用することによって選択するシステム。
【請求項１９】
請求項１３に記載のシステムにおいて、少なくとも１個の候補エッジのそれぞれ評価する前記評価ステップは、少なくとも１個の候補エッジそれぞれにおける１個またはそれ以上のセグメント特性を評価するシステム。
【請求項２０】
請求項１３に記載のシステムにおいて、少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する前記評価ステップは、前記画像内の前記候補エッジの向きに基づいて、候補エッジの内側特性および外側特性を評価し、前記内側特性は候補エッジの予測される画像側と関連し、および前記外側特性は候補エッジの予測されるシャッター側と関連するものとしたシステム。
【請求項２１】
請求項１３に記載のシステムにおいて、前記所定ルールセットは、訓練フェーズで適用される１個またはそれ以上の分類子を使用して準備するシステム。
【請求項２２】
請求項１３に記載のシステムにおいて、前記少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する評価ステップは、類似の向きを有する候補エッジ対を評価するシステム。
【請求項２３】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１個の候補エッジのそれぞれを評価する評価ステップは、解剖学的構造の所定特性を考慮して偽陽性を廃棄するステップを有する方法。
【請求項２４】
医用の画像を処理し、前記画像における望ましくない情報を検出および除去できるようにする医用画像処理方法において、前記画像を取得するステップと、前記画像をダウンサンプリングして、画像解像度が順次に減少する複数の画像レベルを生成するステップと、これら画像レベルのそれぞれを処理する画像レベル処理ステップであって、最低解像度である最低レベルにおける画像レベルのエッジを評価し、エッジ情報を取得選択し、この選択したエッジを最高レベルの画像レベルまで順次の画像レベルに昇進させ、選択したエッジは前記望ましくない情報の範囲を画定する、該画像レベル処理ステップと、を有する方法。
【請求項２５】
医用の画像を処理し、この画像の獲得中に生じた画像内の望ましくない情報を除去できるようにする医用画像処理方法において、前記画像に勾配演算子を適用して前処理画像を取得するステップと、キャニーエッジマスクを前記前処理画像に適用し、前記画像からエッジ情報を取得して、前記望ましくない情報の範囲を画定するエッジを決定するよう、エッジセグメントを評価するステップと、を有する方法。
【請求項２６】
医用の画像で検出した候補エッジを評価し、前記画像における望ましくない情報を除去できるようにする方法において、各候補エッジに関する１個またはそれ以上のセグメントの特性を評価するステップと、前記画像における前記候補エッジの向きに基づいて候補エッジの内側特性および外側特性を評価する内側および外側特性評価ステップであって、前記内側特性は前記候補エッジにおける予測された画像側に関連し、前記外側特性は前記候補エッジの予測されるシャッター側と関連するものとした、該内側および外側特性評価ステップと、類似する向きを有する候補エッジ対を評価するステップと、および解剖学的構造の所定特性を考慮して偽陽性を廃棄するステップとを有する方法。
【請求項２７】
医学の画像で検出した候補エッジを評価し、望ましくない情報を除去できるようにする方法において、１個またはそれ以上の分類子を前記画像に適用し、この１個またはそれ以上の分類子に対する訓練フェーズ中に学習した発見的ルールに基づいて前記候補エッジを評価するステップを有する方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法において、前記医用の画像をＸ線画像とし、前記望ましくない情報が、前記Ｘ線画像を取得する際のシャッター使用で生じるものとした方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して画像処理、またとくに、医用画像のシャッターエッジなどの望ましくない情報を検出および除去するのに有用な画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用Ｘ線検査において、しばしば「シャッター」と称される不透明材料が、不必要な放射線被曝から人体部分を遮蔽するために用いられる。シャッターは放射線源と患者との間に設置される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
シャッターに用いられる材料、例えば鉛、ステンレス鋼およびアルミニウム等は高減衰性であるため、シャッターで効果的にブロックされる画像域は、通常明るい領域となり、診断に有用な情報は含まんでおらず、むしろ人体区域を遮蔽することを意味し、画像化は意図していない。明るい領域の存在は、ときとして眩光によって放射線技師の気を散らし、診断に支障をきたす。Ｘ線画像は、数値の２次元アレイとしてデジタル化され、数値の大きさは、検出器に到達するＸ線の強度に対応する。数値を再スケーリングし、関心区域における視覚的コントラストを最大化する。再スケーリングは、部分的にＸ線画像の明度ヒストグラムに依存する。
【０００４】
シャッターの投影は有用な情報を含んでおらず、最大になることにより明度ヒストグラムに影響を与える。シャッターが画定する画像内の区域は、放射線技師にとって用をなさないため、検出および除去を自動的に行うのが望ましい。
【０００５】
したがって、本発明の目的は、上述の不利を回避または軽減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、医学画像における望ましくない情報を検出および除去する方法、装置およびコンピュータ可読媒体を提供する。
【０００７】
本発明の一つの態様において、医用の画像における望ましくない情報を検出および除去する方法を提供し、この方法は、  前記画像を処理しエッジ情報を取得する処理ステップと、所定基準に基づいて前記エッジ情報から前記画像における少なくとも１個の候補エッジのリストを生成するリスト生成ステップと、一連の所定ルールよりなる所定ルールセットに基づいて、前記少なくとも１個の候補エッジをそれぞれ評価し、前記少なくとも１個の候補エッジのうち、前記画像内で望ましくない情報の範囲を画定すると見なされる１個またはそれ以上の候補エッジを選択する評価ステップであって、前記少なくとも１個の各候補エッジを、前記画像内の他の情報と比較することを行う、該評価ステップと、前記画像内における前記少なくとも１個の候補エッジのうち１個またはそれ以上の候補エッジの位置に基づいて、前記望ましくない情報を除去するステップと、を有する。
【０００８】
本発明の他の態様において、上述の方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を担持するコンピュータ可読媒体を提供する。
【０００９】
さらに他の態様において、医用の画像における望ましくない情報を検出および除去するシステムを提供し、このシステムは、前記画像を目視し、ユーザーが前記システムと対話できるようにするためのディスプレイを有するインタフェースと、医用画像装置から前記画像を取得および処理し、また前記ディスプレイに前記画像を表示することができる画像処理プログラムであって、前記画像を処理してエッジ情報を取得するステップと、所定基準に基づいて、前記エッジ情報から前記画像における少なくとも１個の候補エッジのリストを生成するリスト生成ステップと、一連の所定ルールよりなる所定ルールセットに基づいて、前記少なくとも１個の候補エッジをそれぞれ評価し、前記少なくとも１個の候補エッジのうちで、前記画像内で望ましくない情報の範囲を画定すると見なされる１個またはそれ以上の候補エッジを選択する評価ステップであって、前記少なくとも１個の各候補エッジを、前記画像内の他の情報と比較することを行う該評価ステップと、また前記画像内における前記少なくとも１個の候補エッジのうち１個またはそれ以上の候補エッジの位置に基づき前記望ましくない情報を除去するステップとを行うよう構成した該画像処理プログラムと、を備える。
【００１０】
さらに他の態様において、医用の画像を処理し、前記画像における望ましくない情報を検出および除去できるようにする医用画像処理方法を提供し、この方法は、前記画像を取得するステップと、前記画像をダウンサンプリングして、画像解像度が順次に減少する複数の画像レベルを生成するステップと、これら画像レベルのそれぞれを処理する画像レベル処理ステップであって、最低解像度である最低レベルにおける画像レベルのエッジを評価し、エッジ情報を取得選択し、この選択したエッジを最高レベルの画像レベルまで順次の画像レベルに昇進させ、選択したエッジは前記望ましくない情報の範囲を画定する、該画像レベル処理ステップと、を有する。
【００１１】
さらに他の態様において、医用の画像を処理し、この画像の獲得中に生じた画像内の望ましくない情報を除去できるようにする医用画像処理方法を提供し、この方法は、前記画像に勾配演算子を適用して前処理画像を取得するステップと、キャニーエッジマスクを前記前処理画像に適用し、前記画像からエッジ情報を取得して、前記望ましくない情報の範囲を画定するエッジを決定するよう、エッジセグメントを評価するステップと、を有する。
【００１２】
さらに他の態様において、医用の画像で検出した候補エッジを評価し、前記画像における望ましくない情報を除去できるようにする方法を提供し、この方法は、各候補エッジに関する１個またはそれ以上のセグメントの特性を評価するステップと、前記画像における前記候補エッジの向きに基づいて候補エッジの内側特性および外側特性を評価する内側および外側特性評価ステップであって、前記内側特性は前記候補エッジにおける予測された画像側に関連し、前記外側特性は前記候補エッジの予測されるシャッター側と関連するものとした、該内側および外側特性評価ステップと、類似する向きを有する候補エッジ対を評価するステップと、および解剖学的構造の所定特性を考慮して偽陽性を廃棄するステップとを有する。
【００１３】
さらに他の態様において、医学の画像で検出した候補エッジを評価し、望ましくない情報を除去できるようにする方法を提供し、この方法は、１個またはそれ以上の分類子を前記画像に適用し、この１個またはそれ以上の分類子に対する訓練フェーズ中に学習した発見的ルールに基づいて前記候補エッジを評価するステップを有する。
本発明の実施形態を、単なる例示として添付図面につき説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】シャッター処理プログラムを有するＸ線システムの線図的説明図である。
【図２】シャッター検出手順で実施するステップを示すフローチャートである。
【図３】シャッターを用いて取得したＸ線画像である。
【図４】Ｘ線画像の複数の解像度画像ピラミッドを示す。
【図５】図４の画像ピラミッドにおける一連の階調画像である。
【図６】図４の画像ピラミッドにおける一連のエッジマスク画像である。
【図７】シャッタースコア定義を示す図である。
【図８】ブレード候補を有する図３の画像を示す。
【図９】シャッターを用い、シャッターブレードを識別して取得した別のＸ線画像である。
【図１０】シャッター位置を除去した図３の画像を示す。
【図１１】一連の発見的ルールセットの適用を示すフローチャートである。
【図１２】図１１の続きを示すフローチャートである。
【図１３】図１２の続きを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１につき説明すると、Ｘ線システムを全体的に参照符号１０で示す。Ｘ線システム１０は、Ｘ線源１４を有するＸ線装置１２を備え、このＸ線装置は電源により励起するとき、Ｘ線ビームを発生する。図示のように、Ｘ線ビームを患者２２に直接指向し、患者２２とＸ線源１４との間に設置したシャッター１６を通過する。
【００１６】
図１に示す実施例において、シャッター１６は、患者２２を通過するビーム１５のビーム量を制限する開孔１８を有する。患者２２を通過するビーム１５のＸ線は写真検出プレート２０上で区域２４に照射し、これにより、患者２２の一部のＸ線画像を取得する。当然のことながら、図１に示すシャッター１６は、単なる例示目的のためであり、以下の原理を、シャッター付き画像を撮影するのに用いられる他の構成、例えば、鉛エプロンに適用することができる。
【００１７】
Ｘ線システム１０は、さらに、Ｘ線設備２６を有し、はこのＸ線設備２６はＸ線源１４に電力を供給し、検出プレート２０に照射するＸ線を取得し、ディスプレイ２８に二次元画像３８を表示し、オペレーター制御３０を用いる技師によって操作する。Ｘ線設備２６は、画像２８を生成する標準画像処理技術に基づいて取得したＸ線区域２４をデジタル化および処理する画像処理プログラム３２、画像３８からシャッターを自動的に検出しまた除去するシャッタープログラム３４、およびオペレーター制御３０における技師入力に基づいて設備を操作するシステム制御装置３６有する。
【００１８】
図２につき説明すると、システム制御装置３６の制御下においてＸ線設備２６により実行する一般的なステージを示す。第１ステージは、画像処理プログラム３２によって実行される前処理ステージ４０であり、この画像処理プログラム３２はブレード検出ステージ４２およびシャッタープログラム３４によって実行されるブレード識別ステージ４４において用いられる画像データを生成する。前処理ステージ４０は、おおまかに、ステップＡでＸ線装置１２を使用して画像を取得し、ステップＢで画像をダウンサンプリングして複数の解像度画像ピラミッド生成し、ステップＣで階調演算を実行してステップＢにおいて生成したピラミッドの各画像に対して階調を生成し、および、ステップＤでピラミッドにおける各画像用のエッジマスクを生成するエッジ演算を実行することからなる。
【００１９】
ステップＡにおいて、画像はＸ線装置１２を用いて取得する。技師は患者２２を写真検出プレート２０とシャッター１６との間に配置する。患者２２はテーブル上に、起立状態または他の適当な姿勢で位置決めされる。シャッター１６は開孔１８の寸法に基づいて患者２２の一部を隔絶するよう選択する。当然のことながらシャッター１６は調整可能とする、または異なる大きさの開孔を有する他のシャッター、および鉛エプロンを用いるときなど他のシャッター付き構成と交換可能とすることができる。命令が発せられるとき、Ｘ線設備２６はＸ線源１４に電力を供給し、Ｘ線ビーム１５を発生し、患者２２の隔絶した部位を通過して、写真検出プレート２０に照射する。画像処理プログラム３２は、写真検出プレート２０から画像データを取得し、画像内の明度を表す明暗度の二次元アレイを生成する。暗部域はＸ線が透過する軟組織の区域に対応し、明部域は骨のようにより密度の高い組織の区域に対応する。シャッター１６を用いることで取得できる肘のＸ線画像３８の例を図３に示す。図３で見られるように、画像３８は、シャッター１６により投影される陰に対応する明部分の境界４６を含み、肘を構成する３つの骨、すなわち上腕骨、とう骨、尺骨を含んでいる。
【００２０】
ステップＢにおいて、画像処理プログラム２６はステップＡで生成した画像をダウンサンプリングするのが好ましく、なぜなら、原画像は、概して、例えば２Ｋ〜５Ｋピクセル×２Ｋ〜５Ｋピクセルという極めて大きい大きさだからである。原画像３８は、入力画像を取得するため、４回だけダウンサンプリングすることができる。入力画像は、このとき、好適には画像サイズを小さくし、したがって、処理速度を上げるよう、さらにダウンサンプリングする。当然のことながら、ダウンサンプリング量は速度要求および画像処理プログラム３２の処理能力に基づいて実行することができる。このように、システム１０の処理能力に依存して、特別な画像サイズを選択することができ、入力画像と特別なサイズにした画像と間に適切な数のステージ数を生成する。例えば、図４に示すように、入力画像（ａ）を、まず入力画像（ａ）よりも小さい直近の１／２倍のサイズにダウンサンプリングして、ピラミッドのレベル１、すなわち画像（ｂ）を生成する（入力画像（ａ）はピラミッドのレベル０とみなされる）。好適には、画像（ｂ）をさらにダウンサンプリングし、つぎに所望のサイズに達するまで再びダウンサンプリングする。例えば、１２８×１２８ピクセルの画像は入力画像（ａ）と比較すると、少ない処理時間で適切な解像度を与える。この例では、レベル０およびレベル１に加え、レベル２（画像（ｃ）参照）およびレベル３（画像（ｄ）参照）が存在し、画像（ｄ）はこの例では１２８×１２８ピクセルの選択した完全ダウンサンプリングのサイズである。これら画像は、図４に示すように、入力画像（ａ）の複数の解像度ピラミッドを表す。この画像ピラミッドをステップＣおよびステップＤで用いる。
【００２１】
ステップＣでは、ピラミッドにおける各画像の階調は、ソーベル演算子を用いて計算する。ソーベル演算子は、一般的に画像処理アプリケーション、とくにエッジ検出で用いられる離散微分演算子であり、画像の各ポイントにおける画像明度勾配の近似値を計算する。一般的に、各ポイントにおいて、ソーベル演算子の結果は、対応する勾配ベルトルまたはこのベクトルの平均のいずれかである。これは、明部から暗部への起こりうる最大の増加の方向およびその方向における変化速度を与える。したがって、この結果は、そのポイントでどのくらい急激にまたは滑らかに画像が変化するか、またどのくらい画像の一部がエッジである可能性があるかを示す。ソーベル演算子は、一般的にはピラミッドにおける各画像に直接適用せず、ガウス結像のぼけに適用する。ガウス結像ぼけの目的はノイズ低減である。ピラミッドにおける画像解像度が低下すればするほど、ガウス結像のカーネルは短くなる、言い換えれば、ぼけが少なくなる。この結果得られる階調ピラミッドを図５に示す。当然のことながら、画像明暗度の階調の近似を生成するいかなる演算子をも用いることができ、ソーベル演算子は単なる一つの例である。
【００２２】
ステップＤにおいて、ピラミッドにおける各画像のエッジマスクを、キャニーエッジ検出演算子を用いて算出する。キャニーアルゴリズムはステップＣにおける階調ピラミッド結果に適応する。キャニーアルゴリズムは、水平エッジ、垂直エッジおよび対角エッジを検出する複数のマスクを用い、各マスクに対する結果を記憶する。各ピクセルに対して、そのピクセルおよびそのエッジを生成したマスクの方向における最大結果をマーク付けする。つぎに、エッジを、ヒステリシス（履歴）による閾値化を用いて画像をトレースする。この結果は、各ピクセルをエッジピクセルまたは非エッジピクセルとしてマーク付けしたバイナリ（２値）画像である。他のエッジマスクを用いることもでき、キャニーアルゴリズムは単なる一つ例であることを理解されたい。
【００２３】
キャニーアルゴリズムは、その有効性に作用する調整可能なパラメータを含んでいる。例えば、二つの閾値を使用することは単独閾値手法よりも融通性があるが、閾値の一般的な問題が依然として存在する。高く設定し過ぎた閾値は重要な情報を見逃し、また低く設定し過ぎた閾値は関連性のない情報を重要であると不正に識別する。図３のようなＸ線画像にとって、下限閾値を０．５および上限閾値を０．７に設定することによって、結果は一般的にシャッター検出に十分であることが分かった。
【００２４】
シャッタープログラム３４の目的は、画像３８におけるシャッター境界４６を識別し、自動的にこのデータを除去することである。シャッター境界４６はシャッター１６によって画定され、また上述したように、シャッター１６の性質によって規定される形状を有する。この例において、開孔１８は一般的に長方形である。画像データとシャッターデータと間の分離を規定する４個のシャッター域およびシャッターブレードを図９に明示する。適切なシャッター域を理想的に検出および除去するために、いくつかの仮説がなされている。
【００２５】
第１に、上述したように、シャッター域は一般的にＸ線画像のより明るい区域である。第２に、シャッターが従来の方形開孔１８であると仮定するならば、シャッターブレードの最大数はこの例では４個である。他の例においては、異なるシャッターブレードの個数も考えられ、例えば三角形開孔では３個、または円形開孔では１個とすることが考えられる。図９に示す４個のシャッターブレードは、頂部ブレード、底部ブレード、左側ブレードおよび右側ブレードである。すべての考えられるすべてのブレードが必然的にすべての画像で現れると仮定すべきではなく、これはすなわち、使用する手順の変更、人為的ミス等に起因して、Ｘ線源１４に対する開孔１８は誤整列または斜傾（スキュー）するからであり、例えば、考えられるシャッター域より少ないシャッター域が検出されるからである。頂部ブレードおよび底部ブレードは、ともに水平ブレード対と称され、左側ブレードおよび右側ブレードは垂直ブレード対と称される。
【００２６】
第３に、この例において、開孔１８は一般的に長方形であるので、シャッターブレードは直線ラインと仮定される。当然のことながら、異なる形状の開孔、例えば湾曲開孔および円形開孔（図示せず）に関しては異なるラインを仮定する必要がある。第４に、水平ブレード対が平行ならば、垂直ブレード対における２個のブレードも通常は平行である。しかし、シャッター１６がＸ線ビーム１５に関して斜傾しているならば、開孔は、画像３８において台形として現れる。この場合、垂直ブレード対または水平ブレード対のいずれか一方は平行であり、他方の対は平行ではない。同様に、シャッターブレードは常に画像境界に対して平行であると仮定すべきではなく、これはすなわち、人為的ミスに起因してシャッターを誤整列することがある、または使用している手順で規定される斜傾の指向性を必要とするからである。したがって、シャッタープログラム３４は、これらのバリエーションを考慮する。第５に、水平ブレード対は一般的に垂直ブレード対に直交するが、シャッター１６の上述の斜傾はこの直交性が真ではないようになる。最後に、シャッターブレードと画像境界との間における画像域はシャッター域とみなされる。
【００２７】
これらを考慮することに基づいて、２つのステージを行い、すなわちあり得るブレード候補の数を検出し、つぎに発見的ルールに基づいて実際のブレードを識別しまたシャッター域４６を除去する。上述したように、候補ブレード検出ステージ４２およびブレード識別ステージ４４をシャッタープログラム３４によって実行する。シャッタープログラム３４は、単に概念的には画像処理プログラム３２とは独立しており、その代わり画像処理プログラム３２内のモジュールまたはサブルーティンとして実装される。ブレード検出ステージ４２において、シャッタープログラム３４は画像内の潜在的シャッターブレードを検出し、その出力は４個の各ブレードにおける分類付け候補リストである。ブレード識別ステージ４４において、真のシャッターブレードを候補リストから識別する。
【００２８】
ブレード検出ステージ４２において、潜在的ブレード候補を、まず、画像ピラミッドにおける最低解像度画像（例えば、図４における画像（ｄ）すなわちレベル３）で検出する。各画像レベルで検出した候補を１段階ずつレベルアップすると入力画像（ａ）に達する。次のレベルにおいて、各候補は再評価し、その近傍により良い候補が存在するか否かを決定する。入力画像レベル（ａ）に残存するこれら候補をブレード検出ステージ４４に進ませる。
【００２９】
スコア機能を使用して、シャッターブレードの存在可能性を評価する。画像内の各エッジは、スコア機能を使用して潜在的シャッターブレードとして評価する。模範的なスコア機能を図７に示す。図７に示すスコア機能は、シャッターブレード、例えば左側シャッターブレードの性質に対する予備知識に基づいており、シャッター域（ブレードの左側）におけるピクセル値（明度）は通常、隣接画像域（ブレードの右側）のピクセル値よりも大きい。ポイント（ｘ0，ｙ0）およびポイント（ｘ1，ｙ1）により画定されるラインに沿う潜在的シャッターブレードｂに対するスコアＳb は次式を用いて算出できる。
【００３０】
【数１】
2010503500.tif 000003
【００３１】
対（ｘi，ｙi）は、シャッターブレードラインｂ上の点であり、
2010503500.tif 000004
はポイント（ｘi，ｙi）に対する勾配ベクトルであり、
2010503500.tif 000005
はブレードラインｂに対する法線ベクトルであり、ｍは左側ブレードおよび右側ブレードに対する画像高さ（または頂部ブレードおよび底部ブレードに対する画像幅）に等しい。Edge（ｘi，ｙi）は画像レベルにおける対応するエッジマスクから得られたバイナリ値である。通常、ｍはブレード上におけるピクセルの最大個数を表す。例えば、左側ブレードおよび右側ブレードに対し、あり得るピクセルの最大個数は画像の高さに等しい。このスコア機能に基づき、画像内のブレードタイプの向きにより最大値を左側ブレードまたは頂部ブレードに付与し、最小値を右側ブレードまたは底部ブレードに付与し、左側および右側のブレードに対する法線ベクトルは左方向を指向し、頂部および底部のブレードに対する法線ベクトルは頂部方向を指向する。
【００３２】
好適には、網羅的評価を使用して、潜在的シャッターブレードを検出し、それによって画像に交差するあり得る水平および垂直のブレードに対するスコアを算出する。網羅的評価の結果は、シャッターブレードの存在可能性を示すスコアマップである。
【００３３】
つぎに、このスコアマップから、各ブレードに対して上位候補を選択する。任意の候補数を用途に基づいて選択し、また好適にはプログラム３４は異なるパラメータ使用を許容できる。上位１６個の候補を選択することにより適切な個数の候補を生じ、シャッターブレードの見落としを回避する。上位候補を、まずレベル（ｄ）において選択し、つぎに、ピラミッドにおける次の画像レベルに昇進させ、図８に示した入力画像レベル（ａ）にいたる。各レベルにおけるブレード候補の昇進を使用してブレードスコアを最適化する。
【００３４】
第１に、各候補を次の解像度レベルまでスケールアップし、網羅的検索を候補の空間的近傍において行い、よりよい近似値が存在するか否かを決定する。空間的近傍のサイズは画像の解像度等により選択することができる。ブレードの端部から２ピクセル分の半径がこの例において十分であることが分かっている。
【００３５】
第２に、いったん候補を選択した後、互いに比較する。比較した２つの候補が空間的に充分接近している場合、高スコアを有する候補を維持し、他方を廃棄する。空間的な接近度は用途に基づいて変化する。例えば、２個のブレード候補の始点と終点との間における距離が最大（画像幅、画像長さ）ｔａｎ（３°）以内であるならば、ブレードは「近接」していると見なせることが分かっている。この例において、各ブレードに対して１６個の最良候補が、結果として図８に示した入力レベル（ａ）において検出される。
【００３６】
入力画像レベル（ａ）で検出した上位候補をブレード識別ステージ４４で洗練する。上述のように、ブレード識別ステージ４４を使用して、シャッターブレードを偽陽性候補ブレードから区別する。偽陽性は、通常、腕および胸郭などの人体の解剖学的構造に起因して検出される。識別ステージ４４は発見的ルールのセットを使用して、各候補の特性セットに基づいて各ブレード候補を検証する。
【００３７】
ブレード特性は入力画像（図４（ａ）参照）、対応する勾配（図５（ａ）参照）およびエッジマスク（図６（ａ）参照）を用いて算出する。考え得る多数のブレード特性が存在する。以下に、候補ブレード識別ステージ４４において有用であることが分かっているこれら特性を説明する。
【００３８】
通常、各ブレード候補はセグメント化することができる。ブレード候補の一部がエッジマスクにおける連続エッジに一致している場合、ブレードセグメントと見なすことができる。このようなセグメントは、一般的にシャッターブレードの一部である確率が高く、したがって、ブレード特性はこのセグメントにおいてのみ測定される。各ブレード候補は複数のセグメントを有する。セグメントの長さは、エッジマスクにおける、特定のブレード候補に一致している連続したピクセルの個数として定義することができる。各ブレードセグメントはブレードセグメント外側平均を有し、この外側平均はブレードセグメントのシャッター域側における窓域の平均ピクセル値である。シャッターは通常画像のエッジ近傍にあるので、シャッター域側は、通常画像の中心からより遠いブレード側である。各ブレードセグメントはブレードセグメントの内側平均を有し、この内側平均はブレードセグメントの画像域側における窓域の平均ピクセル値である。画像は通常シャッター１６内に存在し、したがって、画像域側は、通常画像中心に近いブレード側である。窓は、画像サイズおよびこのような演算に割り当てられる処理時間に基づいて、任意の適当なサイズとすることができる。この例において、４０×セグメント長さの窓サイズが適している。
【００３９】
ブレードセグメントの勾配角度平均も考慮することができ、この勾配角度平均は、ブレードセグメント上のピクセルに対する勾配角度、ならびにブレードセグメント勾配標準偏差の平均であり、ブレードセグメント勾配標準偏差はブレードセグメント上のピクセルに対する勾配角度の標準偏差である。
【００４０】
ブレードレベルにおいて、羽根外側平均を考慮することができ、ブレード外側平均は、特定ブレードに対するブレードセグメントの外側平均値である。同様に、ブレード内側平均を考慮することができ、ブレード内側平均は特定ブレードに対するブレードセグメントの内側平均値である。
【００４１】
シャッターにとって、各ブレード候補に対するシャッター域を考慮することができ、このシャッター域は、特定ブレード候補によって画定されるシャッター域におけるピクセル数である。シャッター域平均（シャッター域における平均ピクセル値）、およびシャッター域標準偏差（シャッター域におけるピクセル数の標準偏差）もまた考慮することができる。シャッター域における直接露出ピクセル数も考慮に有用な特性である。
【００４２】
以下の例示的な一連の発見的ルールよりなるルールセットを、上述の特性を考慮に入れたブレード候補に対して、好適には、上述の順番で適用する。当然のことながら、以下に説明する発見的ルールにおけるいくつか、またはすべてを、分類子を用いて実装することができる。
【００４３】
分類子は、多様な例を観察することから発見的ルールを「学習する」ことができるアルゴリズムのクラスである。最も一般的に用いられている分類子は、ニューロンネットワーク、決定木および線形的分類子である。
【００４４】
分類子を用いるためには、上述の特徴を含む特徴を特徴ベクトルによって表す。第１フェーズにおいて、分類子を、人的オペレーターが手動でシャッターブレードを画定する一連の画像セットで「訓練」する。このフェーズにおいて、分類子には、一連の「陽性」サンプル（例えば、ブレードを表す特徴ベクトル）のセット、および一連の「陰性」サンプル（例えば、ブレードを表さないが画像における解剖学構造またはハードウェアを表す特徴ベクトル）を設ける。これらサンプルに基づいて、分類子は、特徴空間を２つの領域、すなわち、１）ベクトルがブレードを表す領域、および２）ベクトルがブレードを表していない領域、に区分けする。訓練フェーズの諸元は、通常選択したタイプ分類子に依存する。
【００４５】
第２フェーズにおいて、分類子を実際の用途で展開し、ここで分類子は特徴ベクトルに提示され、画像における真のブレードか、または解剖学構造等による偽陽性かを決定することが求められる。「訓練」フェーズにおいて算出された区分けにおいて、分類子は分類結果を与える。第１フェーズすなわち「訓練」フェーズは、通常、ソフトウェア開発段階中でのみ行われることに留意されたい。いったんソフトウェアが画像システムに展開されると、ソフトウェアは訓練フェーズの結果に基づいて分類を行うだけである。このように、付加的訓練は、分類が意図したように行われない場合、または他の偽陽性が発見される場合に有益である。
【００４６】
一連のルールセットの適用を図１１〜図１３に示す。第１に、ブレードセグメント検証をセグメントレベルの候補ブレードにおいて各セグメントに対して行う。ブレードのブレードセグメントの長さ特性が所定閾値より小さい場合、ブレードセグメントが小さすぎて、通常ブレード内側平均特性およびブレード外側平均特性に寄与しないので、このセグメントは無効であると見なされる。閾値は用途に依存し、したがって、交換可能にすると好適である。さらに、ブレードセグメントのブレード内側平均がブレード外側平均値より大きい場合、このセグメントは無効であると見なされる。例えば、左側ブレードと見なされるブレードにとって、外側平均を左側ブレードに算出し、また内側平均を右側ブレードに算出する。より高い内側平均は、おそらくブレードが解剖学構造であることを示し、この場合、ピクセルが実際はブレードの右側に対してより明るく、ブレードの左側に対してより暗い、すなわち、右から左への遷移が明から暗への遷移であることを示すとともに、真のブレードは、暗から明への遷移である。方向比特性と同様のブレードセグメントの勾配角度が０．５のように所定閾値以下である場合、セグメントは無効と見なされ、これはすなわち、真ブレードに関してはブレードに沿う勾配はほぼ同一方向を有し、一方、偽ブレード例えば解剖学構造によって生ずるブレードに関してはブレードに沿う勾配方向が通常まったく異なるからである。
【００４７】
上述のように、このステップは分類子で置き換えることができる。このような場合、ブレード長さ、内側平均、外側平均、勾配度等の値は、訓練フェーズおよび展開フェーズにおいて分類子に付与された特徴のセットに含まれており、同様にしてこのような入力が発見的ルールに供給される。
【００４８】
第２に、単独ブレード識別を、ブレードレベルにおける各ブレード候補に対して行う。単独ブレードが有効なセグメントを含まない場合、このブレード候補は無効であると見なす。ブレードの内側平均特性がブレードの外側平均特性より大きい場合、ブレードは不適切な暗から明または逆の変化を示しているため、ブレードは無効であると見なす。特定のブレード候補における全ブレードセグメントに対する有効セグメント率が所定閾値０．３５以下である場合、このブレードは無効であると見なし、なぜなら、真ブレードに関しては大部分のセグメントが有効セグメントであるからである。最後に、候補ブレードによって画定される全シャッター域に対する、シャッター域における直接露出ピクセルの個数の比率が所定用途依存の閾値以上である場合、このブレードは無効であると見なし、なぜなら、真ブレードに関しては、理想的にはブレード域における直接露出ピクセルは存在しないからである。
【００４９】
やはり、このステップは分類子で代替でき、この場合、有効セグメントの個数、内側平均、外側平均、有効セグメント域、有効セグメント率等を、訓練フェーズおよび展開フェーズ中に分類子に付与される一連の特徴よりなる特徴セットに含める。本明細書に記載した発見的手法（ヒューリスティックス）は、上述した、または分類子を使用して自動化した個々のステップを適用することによって達成することができる。このことは、残りのルールに適用できる。
【００５０】
次に、ブレードに基づく一連のルールよりなるルールセットを図１２に示す。各候補ブレードを、類似する向き、この例においては、水平または垂直方向に整列する他の候補ブレードと比較する。例えば、ブレードが画像内において真の水平方向に対して±４５°以内であり、斜傾したシャッター等を許容する場合、このブレードを水平であると見なすことができる。まず、ブレード対が水平に整列しているか、または垂直に整列しているかを決定する。ブレードが水平であるとき、まず、頂部ブレードと見なされているものが、実際に底部ブレードと見なされているものより上方に位置するか否かを決定する。上述のように、各ブレードがブレード候補として識別されるとき、暗から明およびその逆の遷移に基づいて、頂部ブレード、底部ブレード、左側ブレードおよび右側ブレードとして分類する。
【００５１】
「頂部」ブレードが「底部」ブレードより上方に存在しない場合、このブレード対は無効と見なし、双方のブレード候補を廃棄する。また、双方のブレードが、画像の同一の片側、例えば上側半分にある場合、このブレード対は無効であることが分かる。
【００５２】
ブレード対（左側ブレードおよび右側ブレード）が垂直であるとき、まず、左側ブレードと見なされているものが実際に右側ブレードと見なされているものの左側に位置するか否かを決定する。ブレードが同一の片側にあるか否か、およびブレード間の距離が所定閾値以下であるか否かを決定する。これらの対は無効ではないと見なし、さらに評価を受ける。
【００５３】
ブレード対が、画像の幅または画像高さなど、画像内、または画像外の所定範囲内のいずれかで交差している場合、ブレード対は無効であると見なす。人為的ミスに起因しておよび／またはＸ線処置に基づいて、シャッターは写真検出プレート２０に対して斜傾することがあり、この結果、画像における開孔１８の斜視図となる。この場合、真のブレードは画像外のポイントで交差しており、画像の外側範囲はこのようなミスを容認するよう選択する。ブレード対が急速に収斂する（または急速に拡開する）場合、ブレードは対をなさず、またこのブレード対における少なくとも一方のブレードは真のシャッターブレードではないであろう。
【００５４】
対における一方のブレードが無効であると見なされるが、他方のブレードは有効であると見なせる場合には、対称ルールを適用することができる。対における一方のブレードのみ有効であるが、他方の無効なブレードが画像の中心に対して有効ブレードと対称性を有し、かつ有効ブレードとほぼ平行である場合、無効ブレードは「有効」として再分類し、次のルールを適用する。通常、どのくらいブレードが平行であるかを決定する許容範囲があり、例えば５°〜７°の許容範囲が適当である。次のルールにおいて、対における双方のブレードが有効であるが、この特定対よりも対称性がある他のブレード候補が存在する場合には、より対称性のある対を有効左および右側のブレードまたは頂部および底部ブレードの対としてこの対と入れ替える。この操作を行って、各ブレード候補の最適な組み合わせを発見する。
【００５５】
図１３に示すように、残りのすべての有効ブレードには形態識別ルールを適用する。すべての有効ブレードの相対位置をチェックする。ブレードがいかなる他の有効ブレードに対してほぼ平行または直交しない場合、画像境界近傍の所定範囲内にない限り、そのブレードは無効と見なし、この画像境界近傍の所定範囲は、通常用途依存性があり画像境界に対して平行である。この例において、画像域から０．１５〜０．２５の範囲における境界が適当であることが分かっている。この第２のチェックは、境界に十分近接するブレードが真のブレードである可能性が高いが、他のブレードに対して予期されるように整列していない場合に、これらこのブレードは許容される。例えば、画像にける斜傾（スキュー）はブレード間の僅かな収斂または拡開を生ずるが、ブレードは境界に対して依然として平行であり、真のシャッターブレードとするに足るほど境界に近接する。
【００５６】
つぎに、解剖学的構造識別に関連する多数のルールを実行する。Ｘ線画像において、腕および胸郭からのエッジはシャッターブレードと同様の特性を持ち、したがって、上述のルールを適用したときでも、偽陽性となることがある。しかし、真のシャッターブレードは、もし存在する場合には、画像の境界近傍に現れる。したがって、画像の中央範囲内の有効ブレード候補は、解剖学的構造によって生じた可能性があるとして無効と見なされる。同様の偽陽性は、画像の肩前／後またはは肩後／前構造の存在、ならびに骨盤および臀部構造によって生ずる。やはり、これら構造は、真のシャッターブレードであるものに対して画像の中心部内で現れる。
【００５７】
最終的な形態識別は、１個の有効ブレード候補のみが残っている場合に行う。このブレードは画像の所定中央領域において現れるならば、無効と見なす。
【００５８】
各候補ブレードに発見的ルールを適用する際に、残りの有効ブレードを使用して、シャッターを決定し、画像の好ましくない部分（ｓ）を除去して、出力として図１０に示す処理済画像をディスプレイ２８に供給する。
【００５９】
したがって、ブレード候補の網羅的識別の使用および一連の発見的ルールセットの適用により、Ｘ線画像におけるシャッター域の自動検出および除去が可能になる。当然、上述の原理は、明度が高く診断上無用な区域であって、除去するのが有利である区域を含む他の画像システムに適用できる。当然のことながら、特別な操作に適している場合には、上述したルールの任意の組み合わせ、または上述の実施形態の変更例を使用することができる。例えば、許容範囲はＸ線装置１２からの不精度または画像化する解剖学的構造のタイプおよび／または使用するシャッタータイプに基づいて調整することができる。細長い骨構造に対して、おそらく水平方向の偽陽性は検出されることはないので、垂直ブレード対が画像の中央領域に存在するか否かを調べる必要があるだけである。上述した許容範囲およびパラメータは、単に例示目的だけであることを理解されたい。好適には、このような任意の許容範囲およびパラメータは、システムにおいて適用しうる特定の用途および／またはベンダーに適するよう修正可能とすることができる。
【００６０】
本発明は特定の実施形態に関して説明したが、当業者には、添付した特許請求の範囲で定義した本発明の精神および範囲から逸脱することなく、種々に変更できることは明らかであろう。
【図１】
2010503500.tif 000006
【図２】
2010503500.tif 000007
【図３】
2010503500.tif 000008
【図４（ａ）】
2010503500.tif 000009
【図４（ｂ）】
2010503500.tif 000010
【図４（ｃ）】
2010503500.tif 000011
【図４（ｄ）】
2010503500.tif 000012
【図５（ａ）】
2010503500.tif 000013
【図５（ｂ）】
2010503500.tif 000014
【図５（ｃ）】
2010503500.tif 000015
【図５（ｄ）】
2010503500.tif 000016
【図６（ａ）】
2010503500.tif 000017
【図６（ｂ）】
2010503500.tif 000018
【図６（ｃ）】
2010503500.tif 000019
【図６（ｄ）】
2010503500.tif 000020
【図７】
2010503500.tif 000021
【図８】
2010503500.tif 000022
【図９】
2010503500.tif 000023
【図１０】
2010503500.tif 000024
【図１１】
2010503500.tif 000025
【図１２】
2010503500.tif 000026
【図１３】
2010503500.tif 000027
【国際調査報告】
2010503500.tif 000028
2010503500.tif 000029
2010503500.tif 000030