(57)【要約】  本発明は、放射線撮影装置で生じた映像に表現された板型物体を分割する方法を提供する。この方法は、ある値と関連する映像内の多数の要素を確認する段階、多数の要素のうちの一番目要素に対し、一番目要素近くの一番目付近要素と、一番目要素近くの二番目付近要素を選択する段階、一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決まった一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算する段階、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて決まった一番目要素の位相スコアを計算する段階、およびＣＦＡＲが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものと区分する段階を含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影装置で生じた映像に表現された板型物体を分割する方法６００であって、
ある値と関連する映像内の多数の要素を確認する段階６０４、
多数の要素のうちの一番目要素に対し、一番目要素近くの一番目付近要素と、一番目要素近くの二番目付近要素を選択する段階６０８、
一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決まった一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算する段階６１０、
一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて決まった一番目要素の位相スコアを計算する段階６１２、および
ＣＦＡＲが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものと区分する段階６１４
を含むことを特徴とする、板型物体分割方法。
【請求項２】
一番目付近要素が二番目付近要素とは異なることを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項３】
一番目付近要素の統計値が平均値を含むことを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項４】
６０４段階で、映像内の多数のボクセル要素および画素要素のうちの少なくとも１つを確認することを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項５】
それぞれの要素と関連する値が、密度、ｚ−有効値、コンプトンスコア、値および材料物性値のうちの少なくとも１つであることを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項６】
６１０段階で、一番目付近要素の平均値を含む統計値を計算し、一番目要素と関連する値と平均値の差を計算して一番目要素と関連する値を統計値に比べることを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項７】
６１０段階で、平均値に対する付近要素の平均偏差を計算し、一番目要素と関連する値と平均値の差を標準偏差で割ることを特徴とする、請求項６に記載の板型物体分割方法。
【請求項８】
６１２段階で、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比較し、一番目要素と関連する値の特定範囲内の値と関連する二番目付近要素の数を決めたり、一番目要素と関連する値の特定範囲を逸脱した値と関連する二番目付近要素の数を決めることを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項９】
前記位相スコアが一番目要素と関連する値の特定範囲内にある値と関連する二番目付近要素の数、または一番目要素と関連する値の特定範囲を逸脱した値と関連する二番目付近要素の数のうちの少なくとも１つを示すことを特徴とする、請求項８に記載の板型物体分割方法。
【請求項１０】
放射線撮影装置がＣＴ装置を含むことを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項１１】
ＣＦＡＲスコアと位相スコアを同時に計算する段階、ＣＦＡＲスコアが一番目特定範囲内にあるときに位相スコアを計算する段階、および位相スコアが二番目特定範囲内にあるときにＣＦＡＲスコアを計算する段階のうちの少なくとも１つをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の板型物体分割方法。
【請求項１２】
映像に表現された板型物体を他の下位物体で分離する映像分割器２００を含み、
前記映像分割器は、
映像の一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算するＣＦＡＲ要素２０２、
一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値に比べて一番目要素の位相スコアを計算する位相要素２０４、および
ＣＦＡＲスコアが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものと区分して板型物体を映像内の他の下位物体で分割するようにするラベル要素２０６
を含むことを特徴とする、保安撮影装置。
【請求項１３】
一番目要素が映像の一番目ボクセルであり、一番目付近要素が一番目ボクセル近くの一番目ボクセル集合を含み、二番目付近要素が一番目ボクセル近くの二番目ボクセル集合を含み、または、一番目要素が映像の一番目画素であり、一番目付近要素が一番目画素近くの一番目画素集合を含み、二番目付近要素が一番目画素近くの二番目画素集合を含むことを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１４】
一番目要素と関連する値と一番目や二番目付近要素と関連するそれぞれの値が、密度、ｚ−有効値、コンプトンスコア値、および材料物性値のうちの少なくとも１つであることを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１５】
ＣＦＡＲ要素が一番目付近要素の平均値を含んだ統計値を計算し、一番目要素と関連する値と平均値の差を計算して一番目要素と関連する値を統計値と比べ、平均値に対する一番目付近要素の標準偏差を計算し、一番目要素と関連する値と平均値の差を標準偏差で割ることを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１６】
位相要素が一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べ、一番目要素と関連する値の特定範囲内の値と関連する二番目付近要素の数を決めたり、一番目要素と関連する値の特定範囲を逸脱した値と関連する二番目付近要素の数を決めることを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１７】
前記保安撮影装置が立体データを生成し、立体データを利用して２次元や３次元映像を生成するＣＴ装置であることを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１８】
ＣＦＡＲ要素が位相スコアを計算する位相要素と同時にＣＦＡＲスコアを計算したり、位相要素が、ＣＦＡＲスコアが一番目特定範囲内にあるときだけ位相スコアを計算したり、またはＣＦＡＲ要素が、位相スコアが二番目特定範囲内にあるときだけＣＦＡＲスコアを計算することを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項１９】
イオン放射線ソースを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の保安撮影装置。
【請求項２０】
保安撮影装置で検査した物体内に含まれた板型物体を確認する方法７０８を実行するコンピュータ実行命令語７０６が入っているコンピュータ読み取り媒体７０２であって、
前記方法が、
ある値と関連する物体映像内の多数の要素を確認する段階６０４、
多数の要素のうちの一番目要素に対し、一番目隣りをなす一番目要素近くの一番目付近要素と、二番目隣りをなす一番目要素近くの二番目付近要素を選択する段階６０８、
一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決まった一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算する段階６１０、
一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて決まった一番目要素の位相スコアを計算する段階６１２、および
ＣＦＡＲが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものと区分する段階６１４
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はＸ線やＣＴ装置に関し、より詳しくは、物体を撮影した現在や以前に検査した物体内から潜在的な危険物を確認する保安装置に関する。本発明は、検査中の物体内の下位物体（例：板型物体や薄板物体）を確認する必要のある医療や産業、その他の分野に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
空港や他の旅行と関連する区域の保安は、今日の政治社会的な現象や他の現象を考慮するとき重要な問題となる。旅行の安全を高めるために使用される１つ方法は貨物検査である。貨物検査には放射線撮影装置がよく使用される。例えば、２次元や３次元映像を保安要員に提供するのにＣＴ装置を使用することができる。映像を確認した保安要員は、この貨物が保安検索台を通過しても安全であるか、またはさらなる（手作業）検査が必要であるかを決める。
【０００３】
貨物内の潜在的な危険物を確認するにあたって人間の失敗を減らすために、自動物体認識システムを利用することができる。このようなシステムは、映像から下位物体を抽出し、映像の特性／要素や下位物体の表現に基づいて下位物体の特性を計算し、計算された特性を利用して下位物体の物性（例：密度、有効原子数、形状など）を公知の危険物や非危険物、量子の特性と比較して下位物体を区分する。
【０００４】
下位物体の特性を正確に計算するために、下位物体の映像を、他の下位物体を示す映像部分に分割するのが通常である。このような分割に利用されるアルゴリズムは、何よりも下位物体の大きさや形状に依存する。したがって、（薄板物体ともいう）板型物体を分割するために利用されるアルゴリズムは、大型（例：薄板ではない）物体を分割するために利用されるアルゴリズムとは異なることがある。
【０００５】
米国特許６，１１１，９７４は、板型ボクセルを確認することによって映像に表現された他の下位物体から板型物体を分割する。このような技術は、効果的ではありながらも、大型物体の表面を板型物体と区分するには困難がある。すなわち、大型物体の表面に関するボクセルが板に関するボクセルと間違えて区分されることがあり、検索時に誤って警報されることがあった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、放射線撮影装置で生じた映像に表現された板型物体を分割する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この方法は、ある値と関連する映像内の多数の要素を確認する段階、多数の要素のうちの一番目要素に対し、一番目要素近くの一番目付近要素と、一番目要素近くの二番目付近要素を選択する段階、一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決まった一番目要素のＣＦＡＲ（ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍ  ｒａｔｅ）スコアを計算する段階、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて決まった一番目要素の位相スコアを計算する段階、およびＣＦＡＲが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものとして区分する段階を含む。
【０００８】
また、本発明は、保安撮影装置を提供する。この撮影装置は、映像に表現された板型物体を他の下位物体に分離する映像分割器を備える。映像分割器は、映像の一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算するＣＦＡＲ要素、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて一番目要素の位相スコアを計算する位相要素、およびＣＦＡＲスコアが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものとして区分し、板型物体を映像内の他の下位物体から分割するようにするラベル要素を含む。
【０００９】
なお、本発明は、保安撮影装置で検査した物体内に含まれる板型物体を確認する方法を実行するコンピュータ実行命令語が入っているコンピュータ読み取り媒体も提供する。この方法は、ある値と関連する物体映像内の多数の要素を確認する段階、多数の要素のうちの一番目要素に対し、一番目隣りをなす一番目要素近くの一番目付近要素と、二番目隣りをなす一番目要素近くの二番目付近要素を選択する段階、一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決まった一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算する段階、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比べて決まった一番目要素の位相スコアを計算する段階、およびＣＦＡＲが一番目特定範囲内にあり、位相スコアが二番目特定範囲内にあるとき、一番目要素を板型物体と関連するものとして区分する段階を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】撮影装置の一例を示したブロック図である。
【図２】物体分割器の一例を示したブロック図である。
【図３】ＣＦＡＲスコアを計算する方法を示したフローチャートである。
【図４】位相スコアを計算する方法を示したフローチャートである。
【図５】それぞれある値をもつ要素を有した映像である。
【図６】放射線撮影装置を利用して生成された映像で板型物体を分割する方法を示したフローチャートである。
【図７】コンピュータ実行命令語が入っているコンピュータ読み取り媒体を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、板型物体を示す映像の要素を識別し、識別された要素を利用して映像に表現された他の下位物体から板型物体を分割する技術を提供する。前記要素とは、２次元映像の画素や３次元や４次元映像のボクセルである。映像の要素を分析してＣＦＡＲ（ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｆａｌｓｅ  ａｌａｒｍ  ｒａｔｅ）スコアを計算し、この要素を付近要素と比較して位相スコアを分析する。このような二種類のスコアに基づいてこの要素が板型物体を示すか否かに関する決定をなし、この要素を区分することができる。次に、標準ＣＣＬ（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｌａｂｅｌｉｎｇ）方式を利用しながら付近板型要素を１つに束ねて完全な板型物体表現をする。
【００１２】
分析中の要素に関する値を一番目付近要素の統計値（例：平均値）と比べてＣＦＡＲスコアを決め、分析中の要素に関する値を二番目付近要素のそれぞれの値と比べて位相スコアを計算するが、これらの付近要素は互いに同じであってもよく、異なってもよい。したがって、ＣＦＡＲは、集合的に見たときにある要素の値が付近要素とどのように異なるかを示し、位相スコアは、１つずつ比べたときにある要素の値が付近要素とどのように異なるかを示す。
【００１３】
比較される値の種類は、それぞれの要素に関して求めることができるデータの関数である。例えば、シングルエネルギーＣＴ検査として求めた映像である場合には、各要素のＣＴ（例：密度）値と比較することができ、デュアルエネルギーＣＴ検査として求めた映像である場合には、追加情報を利用して比較することができる。例えば、映像内の各要素に関するｚ−有効値と比較することができる。他の種類の値としては、コンプトンスコア値や物質物性値（例：プラスチック物性値やアルミニウム物性値）があるが、これに限定されるものではない。
【００１４】
「付近」とは広意の概念であって、空間的な関係の観点において融通的ながらもケース別に決めることができる。例えば、付近要素は、分析中の要素に隣接した要素の一部や全部を含むこともできるが、一方では、検査中の要素において０〜１を飛ばして分析された一部要素を含むこともできる。したがって、付近要素は環境に応じて異なり、場合によってはさらに狭く解釈されることもある。さらに、付近要素が分析中の要素を含むこともあるし、そうでないこともある。例えば、分析中の要素に関する値を、ＣＦＡＲスコアのための付近要素の平均値を計算するときに含むことができる。この場合、一番目要素に近い多数の付近要素が一番目（分析中の）要素を含むことができる。また、一番目要素に関する値がＣＦＡＲを計算するために含まれるにも係わらず、この値を位相スコアを計算するときには排除することもできる。
【００１５】
板型物体や薄板物体は、広意の概念としては、少なくとも１つの次元が（直交する）他の次元に比べて不均衡的に小さい物体を意味する。例えば、紙は、長さと幅が厚さに比べて不均衡的である大きさを有する平たい形状であるため板型物体である。このため、板型物体の３次元映像を生成するとき、１や２次元で物体を表現するボクセス数が他の２や１次元で物体を表現するボクセル数に比べて著しく多いことがある。
【００１６】
図１は、検査中の物体１０２（患者や貨物など）やその特徴を示した映像を生成し、生成された映像に表現された物体の他の特徴から板型物体を検知／分割するＣＴ装置を含む環境１００を示したブロック図である。この装置は、撮影した貨物内部の物体から潜在的な危険物が含まれている物体を識別することに利用される。
【００１７】
ここでは、検査中や検査が終わった物体１０２の２次元や３次元映像を生成するＣＴ装置について説明するが、感知のために板型物体を分割するための映像を生成する他の放射線撮影装置を考慮することもできる。一例として、ラインシステムや投射装置で生成する２次元映像でも板型物体を分割することができる。また、この環境１００に含まれた要素の配列や種類も例示に過ぎず、例えば、データ取得機１２２がディテクタアレイ１０６に含まれることもできる。
【００１８】
ＣＴ装置の検査部１０８は、物体１０２を検査し、回転ガントリ１０４と（固定式）支持体１１０を含み、支持体は回転ガントリ１０４の少なくとも一部分を囲んでおり、図に示すように、内側の回転リングを外側の固定リングが囲む形態を採択することができる。検査中の物体１０２は、回転ガントリ１０４内部の空洞である検査区域１１４に選択的に位置するベッドやコンベアベルトのような支持台１１２上に置かれ、回転ガントリ１０４は、モータ、駆動軸、チェーン、ローラトラックのような回転機１１６によって物体１０２の周りを回転したり支持したりする。
【００１９】
回転ガントリ１０４は検査区域１１４を囲み、Ｘ線やγ線を放出する放射線ソース１１８とディテクタアレイ１０６を備え、ディテクタアレイは放射線ソース１１８の反対側に位置する。
【００２０】
物体１０２を検査するとき、放射線ソース１１８は、放射線１２０を扇形や他の形態で検査区域１１４に向かって放出する。このような放射線１２０は、連続的やパルス形態で断続的に放出することができる。
【００２１】
放射線は物体を透過しながら減衰し、物体の特性に応じて減衰率が異なり、ディテクタアレイ１０６で感知される量子数の変化や減衰率に基づいて映像が生成される。例えば、骨や金属のように密度が高い物体は、肌や衣類のように密度が低い物体よりも放射線１２０をさらに多く減衰させ、ディテクタアレイにぶつかる量子数も減る。
【００２２】
ディテクタアレイ１０６は、感知した放射線を信号に非晶質セレンや他の直接変換物質を利用して直接に変換したり、フォトディテクタや他の間接変換物質を利用して間接に変換したりし、変換した信号はデータ取得機１２２に送られ、ここで一定の時間間隔や測定間隔で送信される信号に圧縮される。このような測定間隔を「ビュー」といい、一般的に放射線ソースが物体に対して特定の角度範囲にある間に放出される放射線１２０で生じた信号を反映する。データ取得機１２２は、圧縮された信号を示す投射データを生成する。
【００２３】
映像再構成機１２４は投射データを受け、適切な分析法や反復法や再構成法を利用して映像データ（以下、「映像」とする）を生成する。このような方法により、データが投射空間において、映像をみるユーザ１３４が容易に理解することができる映像空間であるドメインに変換される。
【００２４】
物体分割器１２６は映像データを受け、映像データに表現された他の下位物体から板型物体を分割する。例えば、鞄の映像が衣服、ヘアドライヤ、装飾品、薄板型爆発物などを含んでいる場合、物体分割器１２６が薄板爆発物を示す映像データの画素／ボクセルを他の物体を示す画素／ボクセルから分割する。このような方法により、関心対象物体を示す映像の一部分を切り捨てて（他の下位物体を示す映像とは）別途に検査できるようにする。また、板型物体を分割する物体分割器１２６を例示したが、物体分割器１２６は（米国特許６，１１，９７４に紹介された）同一あるいは異なるアルゴリズムを利用し、板型物体だけではなくバルク物体も分割することができる。このように、鞄内に入っている要素の表現を分離して（全体的ではない）個別的に分析する。
【００２５】
危険決定機１２８は、映像再構成機１２４から映像を受けたり、物体分割器１２６から分割された映像データを受けたりし、映像データを所定の臨界値と比較し、このような比較によって潜在的な危険物が確認されたかに関する情報を出力する。
【００２６】
ワークステーションやコンピュータのような端末機１３０は、物体分割器１２６や映像再構成機１２４で出力された映像データや危険決定機１２８で出力された情報を受け、このような映像データや情報をモニタ１３２を利用して（保安要員や医師などの）ユーザ１３４に示す。このようにユーザ１３４は、映像を検査して物体１０２内の関心領域を確認することができる。端末機１３０は、ユーザ入力によって検査装置１０８の（回転速度やコンベアベルト速度などの）動作を直接に操作することもできる。
【００２７】
コントローラ１３６は端末機１３０と連結し、端末機１３０から入力を受け、実行する動作を示す命令語を生成したりもする。例えば、ユーザ１３４が他のエネルギーレベルで物体１０２を再検査したいときには、コントローラ１３６は（物体を検査区域に戻すように）方向を変えるように支持台１１２に指示する命令を下すことができる。
【００２８】
以上は例示に過ぎず、以上で説明した１つ以上の要素の機能を多数の要素に分割したり１つに統合することもでき、他の機能を行う他の要素を追加することもでき、危険決定機のようないくつかの要素は選択的であってもよい。
【００２９】
図２は、映像内の他の下位物体で板型物体を分割する物体分割器２００を示したブロック図である。検査中の物体を示す映像を映像再構成機や映像生成器から映像分割器２００に送り、ここで板型物体を示す分割した映像が危険決定機１２８などに出力される。例えば、物体分割器２００が受けた映像が検査中の鞄の映像である場合に、物体分割器が出力する映像は、鞄内にある紙や板型爆発物のような板型物体の映像となる。このように、関心物体を隠す恐れのある大型物体内に含まれた関心物体を識別することができる。
【００３０】
物体分割器２００は、ＣＦＡＲ要素２０２、位相要素２０４、ラベル要素２０６、およびグループ要素２０８を含む。位相要素２０４はＣＦＡＲ要素２０２で出力されたデータを受けるが、これらの要素２０４、２０２を図に示すものとは異なるように配列することもでき、ＣＦＡＲ要素２０２が位相要素２０４で出力されたデータを受けたり、ＣＦＡＲ要素２０２と位相要素２０４が映像再構成機／生成器の映像データを同時に計算することもできる。後者の場合には、ＣＦＡＲ要素２０２と位相要素２０４がラベル要素２０６に（直接に）情報を出力することができる。
【００３１】
ＣＦＡＲ要素２０２は、物体分割器２００に入力された映像のいくつかの要素（例：２次元映像の画素や２次元映像のボクセル）に対するＣＦＡＲスコアを計算し、この要素が板型物体の一部である可能性を示す。具体的に、ＣＦＡＲ要素２０２は、それぞれの要素を隣接要素と比較し、例えば、映像の一番目要素（画素やボクセル）に対するＣＦＡＲスコアを計算し、一番目要素と関連する値（例：密度、ｚ−有効値、コンプトンスコア値、物性値など）を一番目要素付近の一番目付近要素に対する統計値（例：平均値、中値、モード値など）と比較する。一番目要素の値と一番目付近要素の統計値の差が大きいほど、板型物体である可能性が高くなる。
【００３２】
図３は、ＣＦＡＲ要素２０２を利用して分析中の要素のＣＦＡＲスコアを計算する方法３００を示したフローチャートである。
【００３３】
３０２段階から始まり、３０４段階で分析中である要素付近の一番目付近要素の統計値を計算する。統計値は、付近要素の平均値、中値、モード値などである。例えば、統計値が平均値であり、付近要素が分析中の要素に一定範囲内で近接する１つ以上の要素を含む場合、各要素（例：２次元映像の画素や３次元映像のボクセル）はＣＴ値（密度ともいう）を含むことができ、３０４段階で付近の要素のＣＴ値の平均を求める。一般的に、付近の範囲には分析中の要素も含まれる。しかし、付近要素が分析中の要素も含み、分析中の要素とその値が統計値測定に寄与することもできる。
【００３４】
３０６段階で、一番目要素と関連する値を３０４段階で計算された統計値と比較する。例えば、一番目付近要素の平均値を分析中の要素と関連する値から引いてその差を計算するが、分析中の要素の値を一番目付近要素の平均値から引いてその差を計算することもできる。このような統計値との差が負数であれば絶対値を取る。このように、３０６段階での比較で求めた差値の絶対値を求める。
【００３５】
このような計算により、集合的にみたときには、この要素が付近要素とどれほど近似するかを決めることができる。このような方法により、一番目付近要素を含んだ付近要素で表現された物体に対し、分析中の要素で表現された物体の類似性／非類似性を決めることができる。大抵は、非類似性が高いほど板型物体である確率も高くなる。
【００３６】
３０８段階で、付近要素の標準偏差を統計値に対して計算する。一例として、一番目付近要素の平均値が統計値である場合には、平均値に寄与した値の範囲を平均値と比較して平均値に対する標準偏差を計算する。標準偏差が大きいほど、平均値に寄与した値のスプレッドが大きい。
【００３７】
差を計算した後に標準偏差を計算すると説明したが、順序を反対にしたり同時に行ってもよい。すなわち、上述した順序は例示に過ぎない。
【００３８】
３１０段階では、このような差を３０８段階での標準偏差で割ってＣＦＡＲスコアを求める。例えば、分析中の要素の値と平均値の差を標準偏差で割ってＦＡＲスコアを求める。ＣＦＡＲスコアが高いほど、この要素で表現された物体が板型物体である可能性が高い。すなわち、ＣＦＡＲスコアは、分析中の要素が板型物体である可能性に関する統計的確率である。
【００３９】
３１２段階で、ＣＦＡＲスコアを位相要素２０４やラベル要素２０６に出力する。
【００４０】
図２の位相要素２０４は、一番目要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比較して位相スコアを計算し、ＣＦＡＲスコアの計算に利用された一番目付近要素が二番目付近要素と同じであることもあるし、異なることもある。すなわち、位相要素２０４は、二番目付近要素のうちのいくつが分析中の要素と関連する値の臨界値範囲内にあるかを決める。このように、位相要素２０４は、物体が板型物体であるかを決めるための（ＣＦＡＲスコア以外の）他のスコアも提供する。ＣＦＡＲスコアが付近要素の統計値に対するある要素の値を示す反面、位相スコアは、付近要素それぞれの値に対する要素の値を（１つずつ比べて）示す。このような方法により、ＣＦＡＲスコアは付近要素をある要素と集合的に比べたときの関係を説明し、位相スコアは付近要素をある要素と個別的に比べたときの関係を説明する。
【００４１】
図４の方法４００では、位相要素２０４が分析中である要素の位相スコアを計算し、例えば、位相スコアを求める要素それぞれに対して繰り返して計算する。この方法も単なる一例に過ぎない。
【００４２】
４０２段階から始まり、４０４段階で分析中の要素と関連する値を二番目付近要素と関連するそれぞれの値と比較する。すなわち、ある要素の値を一定範囲内の付近要素それぞれの対応値と比較する。付近要素の値が分析中である要素の値の一定の偏差範囲内にある場合には、付近要素が分析中の要素と同じ物体を示す確率が高い。例えば、分析中の要素の密度値を一番目付近要素の密度値と比較し、一番目付近要素の密度値が分析中である要素の密度値の一定範囲内にあると決める。同じように、分析中である要素の密度値を二番目付近要素の密度値と比較し、二番目付近要素の密度値が分析中である要素の密度値の一定範囲内にあると決める。二番目付近要素それぞれをすべて比較するまで、このような行為を繰り返す。
【００４３】
４０６段階で、分析中の要素と関連する値の特定範囲内の値と関連する二番目付近要素の数を決めて位相スコアを誘導する。すなわち、付近要素のうちのいくつかや何％かが分析中である要素の値の一定範囲内の値を有するかが決まる。数が少なかったり％が低かったりするほど、分析中の要素が板型物体を示す可能性が高い。したがって、位相スコアは、分析中の物体が板型物体である可能性に関する二番目の統計的な確率値である。
【００４４】
一方、分析中の要素と関連する値の特定範囲を逸脱した値と関連する付近要素の数を決めて位相スコアを誘導することもできる。この場合、数が大きかったり％が高いほど、分析中の要素が板型物体である可能性も大きい。
【００４５】
また、ＣＦＡＲスコアの計算に利用された値の種類が位相スコアの計算に利用された値と同じだったり異なることがある。例えば、２つとも密度値として同じであることもあるが、一方は密度値を、他方はｚ−有効値を利用することもできる。
【００４６】
４０８段階で終了し、分析中の要素の位相スコアをＣＦＡＲ要素２０２やラベル要素２０６に出力する。
【００４７】
図２の物体分割器２００のラベル要素２０６は、ＣＦＡＲ要素２０２のＣＦＡＲスコアと位相要素２０４の位相スコアに基づいて各要素が板型物体を示すか否かを決める。すなわち、分析中の要素の位相スコアとＣＦＡＲスコアが特定範囲内にある場合には、分析された要素が板型物体を示すと決める。これらのスコアうち１つや２つともが範囲を逸脱すると、分析された要素が板型物体を示さないと決める。ラベル要素２０６は、板型物体を示したり関連するような要素にラベルを付けるとか識別したりもする。このように、２つの統計的な確率値を利用し、ラベル要素２０６は板型物体と関連するような要素（例：画素やボクセル）を識別し、識別された要素をグループ要素２０８が束ねて板型物体映像を分割する。
【００４８】
グループ要素２０８は、映像分割のためにラベル要素２０６が板型物体を示すと確認した要素を束ね、このとき、既存のＣＣＬ（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｌａｂｅｌｉｎｇ）方式を利用することができる。この方式では、板型物体を示すと識別されたそれぞれの要素と板型物体を示すと識別された付近要素と比較し、密度、ｚ−有効値などの差を決める。例えば、密度差が所定の臨界値よりも低い場合には、２つの付近要素が同じ物体（例：板型物体）に属すると見ることができる。板型物体を示すと識別された少なくともいくつか（好ましくはすべて）の要素を１つに束ね、それぞれ異なる板型物体を示す多くの分割映像を形成するまでこの過程を続ける。このように、１つの映像をいくつかに分割して板型物体であるような物体を確認し、分割された映像を危険決定機１２８などに送り、板型物体が爆発物のような潜在的危険物であるか否かを決める。
【００４９】
図５は、９つの画素５０２、５０４を有する映像５００の一部分であり、各画素は、ＣＴ値、ｚ−有効値、コンプトンスコア値のような値と関連する。ある要素が板型物体に関するものであるか否かを物体分割器２００が決める方法の例として、映像５００の中央画素５０４に対するＣＦＡＲスコアと位相スコアを計算することにする。中央画素５０４と比較される付近画素は、中央画素５０４に隣接した８つの画素５０２である。それぞれ異なる付近画素である一番目付近画素と二番目付近画素を利用してＣＦＡＲスコアと位相スコアをそれぞれ計算する。
【００５０】
図３の方法３００を利用してＣＦＡＲスコアを計算する。付近画素の平均値のような統計値を計算し、ここでは中央画素５０４に隣接した８つの画素５０２の値の平均値７．６２５を計算する（１０＋１０＋１１＋８＋１０＋４＋４＋４＝６１，６１／８＝７．６２５）。中央画素５０４の値と平均値の差を絶対値として２．６２５と計算する。平均値に対する付近画素の標準偏差２．９１を計算し、中央画素５０４の値と平均値の差を標準偏差で割ってＣＦＡＲスコアを求める。ここでは、ＣＦＡＲスコアが０．９０である（２．６２５／２．９１＝０．９０）。
【００５１】
位相スコアは、図４の方法４００を利用して計算する。先ず、中央画素の値に基づいて臨界値範囲を設定し、ここでは（分析中の画素の値で臨界値を±１にすると報告）中央画素値５に対して臨界値範囲を４〜６にする。臨界値範囲内の値の付近画素を中央画素５０４のような物体を表現するものと見なし、臨界値範囲を逸脱した値の付近画素は中央画素とは異なる物体を表現するものと見なす。次に、それぞれの付近画素の値を臨界値範囲と比較し、中央画素５０４の値の臨界値範囲内の値を有する付近画素５０２の数を決める。本実施形態では、８つの画素のうちの３つが臨界値範囲内において、位相スコアが０．３７５や３７．５％であり、これは３つの付近画素の値が４であるためである。
【００５２】
ＣＦＡＲスコアと位相スコアを利用し、中央画素５０４が板型物体を示すかを決定／予測することができる。板型物体を示す画素を識別するように定義された特定ＣＦＡＲ範囲とＣＦＡＲスコアを比べ、やはり板型物体を示す画素を識別するように定義された特定位相範囲と位相スコアを比べる。例えば、ＣＦＡＲ範囲を０．８５〜１にして位相範囲を０〜０．１５にすると、中央画素のＣＦＡＲスコアと位相スコアをこれら範囲と比較して板型物体を示すか否かを決める。このような臨界値を利用し、中央画素５０４のＣＦＡＲスコアはＣＦＡＲ範囲内にあり、位相スコアは位相範囲を逸脱すると決めることができる。１つ以上のスコアが範囲を逸脱すると、その画素は板型物体を示さないと決まる。これにより、中央画素５０４は板型物体ではないと区分される。ＣＦＡＲスコアだけを利用して中央画素が板型物体を示すかを決めると、中央画素を誤って区分することがある。
【００５３】
図６は、放射線撮影装置を利用して生じた映像で板型物体を分割する方法６００のフローチャートであって、この方法は、映像の画素やボクセルのような要素を板型物体と関連するものと識別する技術に関する。標準ＣＣＬ方式を利用して１つ以上の要素を束ね、板型物体を示す部分を他の下位物体を示す部分から分割することができる。
【００５４】
この方法は６０２段階から始まり、６０４段階では、生成された映像でＣＴ値、ｚ−有効値、コンプトンスコア値、物性値などと関連する多数の要素を確認する。一例として、検査中の物体内の関心領域を識別するように事前スキャンを行い、識別された領域に含まれた要素は後処理によって確認し、潜在的な危険物が含まれると決まれば分割をする。一方、全体映像を関心領域として見なし、６０４段階で確認された多くの要素（例：画素やボクセル）全体やほぼ全体が映像を構成するものとすることができる。
【００５５】
６０６段階では、それぞれの要素を分析してＣＦＡＲスコアと位相スコアを計算する。６０８段階では、一番目要素に近い一番目と二番目付近要素を選択する。上述したように、付近要素に一番目要素が含まれたり、そうではないこともある。例えば、一番目と二番目付近要素をそれぞれ一番目要素に隣接した要素で規定したり一番目要素とは別途の要素で規定し、これらの付近要素が一番目要素を含んだり、そうではないこともある。また、（ＣＦＡＲスコアを計算する）一番目付近要素が（位相スコアを計算する）二番目付近要素とは異なったり、付近要素の全体や一部が同じ要素を有することもできる。
【００５６】
６１０段階で、一番目要素のＣＦＡＲスコアを計算し、このスコアは一番目要素と関連する値を一番目付近要素の統計値と比べて決定／計算される。例えば、一番目要素の密度を一番目付近要素の平均密度と比べ、その差を平均値に対する一番目付近要素の標準偏差で割り、一番目要素が板型物体を示す統計的な確率を示すＣＦＡＲスコアを求める。特定範囲内にあるＣＦＡＲスコアは、板型物体である確率が高いことを示す。すなわち、ＣＦＡＲスコアが高いほど、板型物体を示す確率も高い。
【００５７】
６１２段階では位相スコアを計算し、一番目要素の値を二番目付近要素の値それぞれと比べて位相スコアを決定／計算する。例えば、一番目要素の値に基づいて臨界値範囲を決め、臨界値範囲内の要素を臨界値範囲を逸脱した二番目付近要素と区分し、臨界値範囲内の値を有する付近要素の割合を計算する。特定範囲内の位相スコアは、板型物質である確率が高いことを示す。すなわち、位相スコアが低いほど、板型物体である確率も大きくなる。
【００５８】
このような計算順序は反対にして行われてもよい。また、一番目行為によってスコアが特定範囲内にあるときだけ、二番目行為が実行されるようにすることもできる。例えば、６１０段階で計算されたＣＦＡＲスコアが板型物体を示す範囲内にあるときだけ、６１２段階で位相スコアを計算することもできる。一方、６１２段階で計算された位相スコアが板型物体を示す範囲内にあるときだけ、６１０段階のＣＦＡＲスコアを計算するようにすることもできる。このようにすると、実行する計算の回数を減らすことができる。
【００５９】
６１４段階では、ＣＦＡＲスコアと位相スコアが特定範囲内にあると、一番目要素を板型物体と関連するものと区分する。一般的に、ＣＦＡＲスコアや位相スコア中の少なくとも１つが特定範囲を逸脱すると、この要素が板型物体を示す確率が落ちる。
【００６０】
６０４段階で確認されたそれぞれの要素に対して６０８、６１０、６１２、６１４段階を繰り返しながら、それぞれの要素が板型物体と関連するものであるかを決める。続いて、ＣＣＬ方式を利用して要素を１つに束ねて板型物体表現を映像で分割する。この方法は６１６段階で終了する。
【００６１】
本発明は、上述した技術を実現するプロセッサ実行命令語を含んでいるコンピュータ読み取り媒体も提供する。図７に示す実施形態７００のコンピュータ読み取り媒体７０２は、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、ハードディスクドライバのプラッタであって、コンピュータ読み取りデータ７０４がエンコードされている。コンピュータ読み取りデータ７０４はコンピュータ実行命令語７０６を含み、このような命令語によって図３の方法３００、図４の方法４００、図６の方法６００のような方法７０８が実行される。コンピュータ実行命令語７０６は、図１の環境１００や図２の環境２００のようなシステムを実現してもよい。
【図１】
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【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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【国際調査報告】
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