(57)【要約】      （修正有） 【課題】コンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで対象を検出する方法および装置を開示する。【解決手段】シート状爆発物などのシート形対象は、試験ボクセルの密度およびその近傍ボクセルの平均密度を分析することによって検出できる。シート状対象は、侵食および膨張操作によっても検出できる。対象の平均侵食密度を使用した訂正質量を計算し、質量閾値と比較して、脅威を与えるかに関して対象を分類できる。塊状対象は、一連の侵食および膨張ステップを実行して、個々にラベルを貼り、分析できるようデータの隣接する対象を分離する、修正形態学的接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）アプローチで検出できる。システムは、液体を含む対象を識別することもできる。全体的な対象検出率および誤アラーム率を含め、全体的なシステム性能は、個々の対象検出率および／または誤アラーム率を調節することによって、調節することができる。【選択図】  図４
2005043357.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表される液体を検出する方法であって、
対象に関連するＣＴデータで複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
対象を囲む下位領域を画定することを含み、前記下位領域は複数の下位領域表面を画定し、さらに、
下位領域の表面にある対象の表面体積要素を識別することと、
下位領域の上面を識別することと、
下位領域の上面に近接する表面体積要素の数が、表面体積要素の総数の所定の閾値部分を上回る場合、対象に液体を含むとラベルを貼ることを含む方法。
【請求項２】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで液体を検出する装置であって、
対象に関連するＣＴデータにある複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
対象を囲む下位領域を画定する手段を備え、前記下位領域は複数の下位領域表面を画定し、さらに、
下位領域の表面にある対象の表面体積要素を識別する手段と、
下位領域の上面を識別する手段と、
下位領域の上面に近接する表面体積要素の数が表面体積要素の総数の所定の閾値部分を上回る場合、対象に液体を含むとラベルを貼る手段とを備える装置。
【請求項３】
ある領域の対象を識別するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域のＣＴデータを収集する手段と、
対象に関連するＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
対象を囲む下位領域を画定する手段を備え、前記下位領域は複数の下位領域表面を画定し、さらに、
下位領域の表面にある対象の表面体積要素を識別する手段と、
下位領域の上面を識別する手段と、
下位領域の上面に近接する表面体積要素の数が表面体積要素の総数の所定の閾値部分を上回る場合、対象に液体を含むとラベルを貼る手段とを備えるシステム。
【請求項４】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表される対象を識別する方法であって、
ＣＴデータで領域の複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
第１密度範囲および第２密度範囲を識別することと、
複数の体積要素のそれぞれについて、体積要素の密度値を密度範囲の少なくとも１つと比較することと、
体積要素の密度値が密度範囲の１つに入る場合、体積要素に問題の対象に関連するとラベルを貼ることを含む方法。
【請求項５】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データに表された対象を識別する装置であって、
ＣＴデータで領域の複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値と関連し、さらに、
第１密度範囲および第２密度範囲を識別する手段と、
体積要素の密度範囲を密度範囲の少なくとも１つと比較する手段と、
体積要素の密度値が密度範囲の１つに入る場合、体積要素に問題の対象に関連するとラベルを貼る手段とを備える装置。
【請求項６】
ある領域のＣＴデータを処理するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域のＣＴデータを収集する手段と、
ＣＴデータで領域の複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度範囲に関連し、さらに、
第１密度範囲および第２密度範囲を識別する手段と、
体積要素の密度値を密度範囲の少なくとも１つと比較する手段と、
体積要素の密度値が密度範囲の１つに入る場合、体積要素に問題の対象に関連するとラベルを貼る手段とを備えるシステム。
【請求項７】
ある領域にある対象のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを処理する方法であって、
対象に関連する複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
問題の各体積要素について、（ｉ）領域の複数の近傍体積要素を識別し、（ｉｉ）各近傍体積要素に関連する密度値を、所定の対象密度範囲と比較し、（ｉｉｉ）密度範囲が所定の対象密度範囲内にある近傍体積要素の数をカウントし、（ｉｖ）密度範囲が所定の対象密度範囲内にある近傍体積要素の数を、所定の閾値と比較し、（ｖ）密度範囲が所定の対象密度範囲内にある近傍体積要素の数が所定の閾値を超えない場合、対象から体積要素を除去することを含む方法。
【請求項８】
ある領域にある対象のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを処理する装置であって、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値と関連し、さらに、
問題の各体積要素について、領域の複数の近傍体積要素を識別する手段と、
各近傍体積要素に関連する密度値を所定の対象の密度範囲と比較する手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数をカウントする手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数を、所定の閾値と比較する手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数が所定の閾値を超えない場合、対象から体積要素を除去する手段とを備える。装置。
【請求項９】
ある領域のＣＴデータを処理するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域にある対象のＣＴデータを収集する手段と、
ＣＴデータで対象に関連する複数の体積要素を識別する手段とを備え、各画像体積要素は密度値と関連し、さらに、
問題の各体積要素について、領域の複数の近傍体積要素を識別する手段と、
各近傍体積要素に関連する密度値を、所定の対象の密度範囲と比較する手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数をカウントする手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数を、所定の閾値と比較する手段と、
密度値が所定の対象の密度範囲に入る近傍体積要素の数が、所定の閾値を超えない場合、対象から体積要素を除去する手段とを備えるシステム。
【請求項１０】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表されるシート状対象を検出する方法であって、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータから体積要素を除去する侵食ステップを所定の回数Ｎだけ実行することを含み、前記侵食ステップは侵食ＣＴデータを生成し、さらに、
侵食ＣＴデータで侵食した対象を識別することと、
ＣＴデータから侵食対象の体積要素を除去することと、
侵食対象を除去した後、ＣＴデータで対象にシート状対象であるとラベルを貼ることを含む方法。
【請求項１１】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データに表されるシート状対象を検出する装置であって、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータから体積要素を除去する侵食ステップを所定の回数Ｎだけ実行する手段を備え、前記侵食ステップは侵食されたＣＴデータを生成し、さらに、
侵食ＣＴデータで侵食対象を識別する手段と、
ＣＴデータから侵食対象の体積要素を除去する手段と、
侵食対象を除去した後、ＣＴデータの対象にシート状対象であるとラベルを貼る手段とを備える装置。
【請求項１２】
ある領域のＣＴデータを処理するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域のＣＴデータを収集する手段と、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータから体積要素を除去する侵食ステップを所定の回数Ｎだけ実行する手段を備え、前記侵食ステップは侵食ＣＴデータを生成し、さらに、
侵食ＣＴデータで侵食対象を識別する手段と、
ＣＴデータから侵食対象の体積要素を除去する手段と、
侵食対象を除去した後、ＣＴデータの対象にシート状対象であるとラベルを貼る手段とを備えたシステム。
【請求項１３】
ある領域内で対象を表すコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを処理する方法であって、
対象に関連するＣＴデータで複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
対象の表面体積要素を識別することを含み、対象の前記表面体積要素が対象の表面に配置され、さらに、
対象の平均密度を計算することを含み、前記平均密度は、対象に関連する体積要素の密度値の平均であり、さらに、
表面体積要素の密度値を調節して、調節済みの密度値にすることを含み、前記調節済み密度値は平均密度の関数に基づく方法。
【請求項１４】
ある領域内で対象のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データを処理する装置であって、
対象に関連するＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値を有し、さらに、
対象の表面体積要素を識別する手段を備え、対象の前記表面体積要素は対象の表面に配置され、さらに、
対象の平均密度を計算する手段を備え、前記平均密度は、対象に関連する体積要素の密度値の平均であり、さらに、
表面体積要素の密度値を調節して、調節済み密度値にする手段を備え、前記調節済み密度値は平均密度の関数である装置。
【請求項１５】
ある領域の対象を表すＣＴデータを処理するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムであって、
対象のＣＴデータを収集する手段と、
対象に関連するＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度値を有し、さらに、
対象の表面体積要素を識別する手段を備え、対象の前記表面体積要素は対象の表面に配置され、さらに、
対象の平均密度を計算する手段を備え、前記平均密度は、対象に関連する体積要素の密度値の平均であり、さらに、
表面体積要素の密度値を調節して、調節済み密度値にする手段を備え、前記調節済み密度値が平均密度の関数であるシステム。
【請求項１６】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表される対象を分類する方法であって、
対象の質量および密度を計算することと、
対象の密度を所定の密度範囲と、対象の質量を所定の質量範囲と比較することを含み、前記所定の質量範囲は所定の密度範囲に関連し、さらに、
対象の密度が所定の密度範囲に入り、対象の質量が所定の質量範囲に入る場合、対象を所定の対象のクラスに属すると分類することを含む方法。
【請求項１７】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで対象を分類する装置であって、
対象の質量を計算する手段と、
対象の密度を計算する手段と、
所定の密度範囲を生成する手段と、
所定の質量範囲を生成する手段とを備え、前記所定の質量範囲は所定の密度範囲に関連し、さらに、
対象の密度を所定の密度範囲と比較する手段と、
対象の質量を所定の質量範囲と比較する手段と、
対象の密度が所定の密度範囲に入り、対象の質量が所定の質量範囲に入る場合、対象を所定の対象クラスに属すると分類する手段とを備える装置。
【請求項１８】
ある領域で対象を分類するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域のＣＴデータを収集する手段と、
ＣＴデータを使用して、対象の質量を計算する手段と、
ＣＴデータを使用して、対象の密度を計算する手段と、
所定の密度範囲を生成する手段と、
所定の質量範囲を生成する手段とを備え、前記所定の質量範囲が所定の密度範囲に関連し、さらに、
対象の密度を所定の密度範囲と比較する手段と、
対象の質量を所定の質量範囲と比較する手段と、
対象の密度が所定の密度範囲に入り、対象の質量が所定の質量範囲に入る場合、対象を所定の対象クラスに属すると分類する手段とを備えるシステム。
【請求項１９】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表される対象を検出する方法であって、
領域のＣＴデータで複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータでシート状対象検出プロセスを実行し、任意のシート状対象に関連する体積要素を識別することと、
シート状対象の検出プロセスを実行した後、領域のＣＴデータの体積要素を接続して対象にすることを含む方法。
【請求項２０】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表される対象を検出する装置であって、
領域のＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータでシート状対象の検出プロセスを実行して、その領域のＣＴデータで表される任意のシート状対象に関連する体積要素を識別する手段と、
シート状対象の検出プロセスを実行した後、領域のＣＴデータの体積要素を接続して対象にする手段とを備える装置。
【請求項２１】
ある領域で対象を検出するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域のＣＴデータを収集する手段と、
領域のＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
領域のＣＴデータでシート状対象の検出プロセスを実行して、領域のＣＴデータで表される任意のシート状対象に関連する体積要素を識別する手段と、
シート状対象の検出プロセスを実行した後、領域のＣＴデータの体積要素を接続して対象にする手段とを備えるシステム。
【請求項２２】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）で表される対象を検出する方法であって、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別することを含み、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
ＣＴデータを分析して、ＣＴデータで表される対象の表面で表面体積要素を識別することと、
相互に非常に近接したＣＴデータによって表される複数の対象が、互いから分離されるよう、ＣＴデータから表面体積要素を除去することと、
ＣＴデータの体積要素を組み合わせて複数の別個の対象にすることと、
置換表面体積要素を対象に追加して、対象を元のサイズに回復させることを含む方法。
【請求項２３】
ある領域のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）データで表された対象を検出する装置であって、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段を備え、各体積要素は密度値に関連し、さらに、
ＣＴデータを分析して、ＣＴデータに表される対象の表面で表面体積要素を識別する手段と、
相互に非常に近接したＣＴデータによって表される複数の対象が、互いから分離されるよう、ＣＴデータから表面体積要素を除去する手段と、
ＣＴデータの体積要素を組み合わせて複数の別個の対象にする手段と、
置換表面体積要素を対象に追加して、対象を元のサイズに回復させる手段とを備える装置。
【請求項２４】
ある領域で対象を識別するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）走査システムであって、
領域を表すＣＴデータを収集する手段と、
ＣＴデータで複数の体積要素を識別する手段とを備え、各体積要素は密度値に関連し、
ＣＴデータを分析して、ＣＴデータに表される対象の表面で表面体積要素を識別する手段と、
相互に非常に近接したＣＴデータによって表される複数の対象が、互いから分離されるよう、ＣＴデータから表面体積要素を除去する手段と、
ＣＴデータの体積要素を組み合わせて複数の別個の対象にする手段と、
置換表面体積要素を追加して、対象を元のサイズに回復させる手段とを備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願］
本出願は本出願と同じ譲渡人の以下の共願米国出願に関し、その内容は参照により全体として本明細書に組み込まれる。
【０００２】
Ｇｒｅｇｏｒｙ  Ｌ．Ｌａｒｓｏｎその他の発明による「Ｎｕｔａｔｉｎｇ  Ｓｌｉｃｅ  ＣＴ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ」、１９９７年４月９日出願の米国特許出願第０８／８３１，５５８号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１１８号）。
【０００３】
Ａｎｄｒｅｗ  Ｐ．Ｔｙｂｉｎｋｏｗｓｋｉその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｅｒ  Ｄｒｉｖｅ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｂｅａｒｉｎｇ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，９３０号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１２８号）。
【０００４】
Ｄａｖｉｄ  Ａ．Ｓｃｈａｆｅｒその他の発明による「Ａｉｒ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｓｃａｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｅｒ  ｗｉｔｈ  Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，９３７号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１２９号）。
【０００５】
Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｃ．Ｒｕｔｈその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｗｉｔｈ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄａｒｋ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｏｆｆｓｅｔｓ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，９２８号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３１号）。
【０００６】
Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｃ．Ｒｕｔｈその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎ−Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｓｌｉｃｅｓ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，４９１号（弁理士整理番号ＡＮＡ−１３２号）。
【０００７】
Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｃ．Ｒｕｔｈその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｎｏｒｍａｌｓ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，９２９号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３３号）。
【０００８】
Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｃ．Ｒｕｔｈその他の発明による「Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎ−Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｓｌｉｃｅｓ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，６９７号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３４号）。
【０００９】
Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ  Ｃ．Ｒｕｔｈその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｎｏｎ−Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｓｌｉｃｅ  Ｄａｔａ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，４９２号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３５号）。
【００１０】
Ｂｅｒｎａｒｄ  Ｍ．Ｇｏｒｄｏｎその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｗｉｎｄｏｗ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４９，１２７号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３６号）。
【００１１】
Ｄａｖｉｄ  Ａ．Ｓｃｈａｆｅｒその他の発明による「Ａｒｅａ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ  Ａｒｒａｙ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，４５０号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３７号）。
【００１２】
Ｅｒｉｃ  Ｂａｉｌｅｙその他の発明による「Ｃｌｏｓｅｄ  Ｌｏｏｐ  Ａｉｒ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｅｒ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，６９２号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３８号）。
【００１３】
Ｇｅｏｆｆｒｅｙ  Ａ．Ｌｅｇｇその他の発明による「Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ａｓ  ａ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｏｆ  ａ  Ｒｏｔａｔｉｎｇ  Ｄｅｖｉｃｅ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８，９４８，４９３号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３９号）。
【００１４】
Ａｎｄｒｅｗ  Ｐ．Ｔｙｂｉｎｋｏｗｓｋｉその他の発明による「Ｒｏｔａｒｙ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｈｉｅｌｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｅｒ」、１９９７年１０月１０日出願の米国特許出願第０８／９４８，６９８号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１４４号）。
【００１５】
本出願は以下の係属中の米国特許出願にも関し、これはすべて本出願と同日に出願され、本出願と同じ譲渡人に譲渡され、参照により全体として本明細書に組み込まれる。
【００１６】
Ｓｅｒｇｅｙ  Ｓｉｍａｎｏｖｓｋｙその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｅｒｏｄｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５０号）。
【００１７】
Ｉｂｒａｈｉｍ  Ｍ．Ｂｅｃｈｗａｔｉその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５３号）。
【００１８】
Ｓｅｒｇｅｙ  Ｓｉｍａｎｏｖｓｋｙその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｓｈｅｅｔ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５１号）。
【００１９】
Ｉｂｒａｈｉｍ  Ｍ．Ｂｅｃｈｗａｔｉその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｍａｓｓ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５４号）。
【００２０】
Ｉｂｒａｈｉｍ  Ｍ．Ｂｅｃｈｗａｔｉその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５２号）。
【００２１】
Ｓｅｒｇｅｙ  Ｓｉｍａｎｏｖｓｋｙその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｒａｎｇｅｓ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１４９号）。
【００２２】
Ｍｕｚａｆｆｅｒ  Ｈｉｒａｏｇｌｕその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌｉｑｕｉｄｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１４８号）。
【００２３】
Ｍｕｚａｆｆｅｒ  Ｈｉｒａｏｇｌｕその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１４７号）。
【００２４】
Ｍｕｚａｆｆｅｒ  Ｈｉｒａｏｇｌｕその他の発明による「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｓｔａｇｅ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１４６号）。
【００２５】
Ｓｅｒｇｅｙ  Ｓｉｍａｎｏｖｓｋｙその他の発明による「Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１５５号）。
【００２６】
Ｓｅｒｇｅｙ  Ｓｉｍａｎｏｖｓｋｙその他の発明による「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｄａｔａ  Ｕｓｉｎｇ  Ｅｒｏｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｉｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔｓ」（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１６０号）。
【００２７】
［発明の分野］
本発明は概ねコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ、特にＣＴ技術を使用する手荷物走査システムの標的検出装置および方法に関する。
【００２８】
［発明の背景］
手荷物を商用飛行機に搭載する前に荷物または旅行用携行品内に爆発物および他の禁止品目が存在するか検出するため、種々のＸ線手荷物走査システムが知られている。多くの爆発性物質は、手荷物に通常見られる他の品目とは識別可能な密度範囲によって特徴づけることができ、爆発物は概してＸ線機器によって検出しやすい。物質の密度を測定する一般的技術は、物質をＸ線に曝し、物質が吸収した放射線量を測定すると、吸収量が密度を示す。
【００２９】
今日使用されているＸ線手荷物走査システムの大部分は、「ラインスキャナ」タイプであり、静止Ｘ線源、静止リニア検出器アレイ、および手荷物がスキャナを通過するにつれ、源と検出器アレイとの間で手荷物を移送するコンベヤベルトを含む。Ｘ線源は、手荷物を通過して、手荷物によって部分的に減衰し、次に検出器アレイによって受けらるＸ線ビームを生成する。各測定間隔中、検出器アレイは、Ｘ線ビームが通過する手荷物の平面区画の密度の積分を表すデータを生成し、これらのデータは、２次元画像の１本または複数のラスター線を形成するのに使用される。コンベヤベルトが静止源および検出アレイを過ぎて手荷物を移送するにつれ、スキャナは、静止検出器アレイから見た手荷物の密度を表す２次元画像を生成する。密度画像は、通常は、人間のオペレータが分析するために表示されるか、コンピュータにより分析することができる。したがって、怪しい手荷物の検出には非常に注意深いオペレータが必要となることがある。このように注意深さが必要なため、オペレータの疲労が増大し、疲労と注意散漫との結果、怪しいバッグが検出されずにシステムを通過することがある。
【００３０】
密度測定だけではなく、物質の化学的特徴に関する追加的情報を提供するため、二重エネルギーＸ線源を使用する技術が知られている。二重エネルギーＸ線源を使用する技術は、Ｘ線の２つの異なるエネルギーレベルについて物質のＸ線吸収特徴を測定する。これらの測定は、物質の密度の表示に加えて、物質の原子番号の表示も提供する。Ｘ線ＣＴ画像のエネルギー選択的再構成の二重エネルギーＸ線技術は、たとえばＡｌｖａｒｅｚその他の「Ｅｎｅｒｇｙ−ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｘ−ｒａｙ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」（Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．Ｂｉｏｌ．１９７６，Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．５，７３３−７４４）および米国特許第５，１３２，９９８号に記載されている。
【００３１】
このような二重エネルギー技術に提案されている使用法の一つは、手荷物中の爆発物の存在を検出する手荷物スキャナとの関連である。爆発性物質は、概して、既知の原子番号範囲を特徴とし、したがってこのような二重エネルギーＸ線源で検出しやすい。このような二重エネルギー源の一つが、「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｄｕａｌ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｕｐｐｌｙ」と題した共願米国特許出願第０８／６７１，２０２号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−０９４号）に記載され、これは本発明と同じ譲渡人に譲渡され、参照により全体として本明細書に組み込まれる。
【００３２】
特定のタイプの爆発物は、手荷物走査システムにとって特に難問となる。というのは、成形可能な性質のため、検出が困難な幾何学的形状に形成できるからである。飛行機に多大な損傷を与えることができる多くの爆発物は、手荷物中の爆発物の方向に関係なく、Ｘ線スキャナシステムが容易に検出できるよう、長さ、幅および高さが十分に大きい。ある種の爆発物に伴う別の問題は、ラップトップコンピュータなど、電子機器の部片などの対象内に隠せることである。これは、従来の線走査技術では検出が困難なことがある。また、飛行機に損傷を与えるのに十分なほど強力な爆発物は、１次元できわめて小さく、他の２次元が比較的大きい、比較的薄いシートに形成することができる。画像で、特にシートがシステムを通過する時に薄いシートがＸ線ビームに対して垂直であるよう物質が配置されている場合、爆発性物質を見るのが困難なため、爆発部の検出が困難なことがある。
【００３３】
ＣＴ技術を使用するシステムは、通常、第３世代のタイプのＣＴスキャナを含み、これは通常、環状形状の台またはディスクの対角線上反対側に固定されたＸ線源およびＸ線検出器システムを含む。ディスクは、ガントリサポート内に回転可能な状態で装着され、したがって操作時には、Ｘ線が源からディスクの開口に配置された対象を通過して検出器システムに至る間、ディスクは回転軸を中心に回転し続ける。
【００３４】
検出器システムは、曲率中心がＸ線源の焦点、つまりＸ線を放射するＸ線源内の点にある円形アークの形状の１本の列として配置された検出器の線形アレイを含むことができる。Ｘ線源は、焦点から放射し、平面投影場を通過し、検出器が受けるＸ線の扇の形状のビーム、つまり扇形ビームを生成する。ＣＴスキャナは、Ｘ、ＹおよびＺ軸で画定された座標系を含み、軸は、ディスクが回転軸を中心に回転するにつれ、ディスクの回転中心で交差し、全て相互に垂直である。この回転中心は、通常、「等角点（isocenter）」と呼ばれる。Ｚ軸は回転軸で画定され、ＸおよびＹ軸は平面投影場で画定され、その中にある。したがって、扇形ビームは、点源、つまり焦点と、Ｘ線ビームに曝される検出器アレイの検出器の受光表面との間に画定された空間の体積として規定される。検出器の線形アレイの受光表面の寸法は、Ｚ軸方向で比較的小さいので、扇形ビームは、その方向で比較的薄い。各検出器は、その検出器に入射するＸ線の密度を表す出力信号を生成する。Ｘ線は、その通路にある全質量によって部分的に減衰されるので、各検出器が生成する出力信号は、Ｘ線源とその検出器との間にある投影場に配置された全質量の密度を表す。
【００３５】
ディスクが回転するにつれ、検出器アレイは定期的にサンプリングされ、測定間隔ごとに検出器アレイの各検出器が、間隔の間に走査された対象の部分の密度を表す出力信号を生成する。任意の測定間隔で１列の検出器アレイにある全検出器が生成した出力信号を全て収集したものを、「投影」と呼び、投影像生成中のディスクの角度方向（および対応するＸ線源および検出器アレイの角度方向）を「投影角度」と呼ぶ。各投影角度で、「線」と呼ばれる焦点から各検出器へのＸ線の路は、点源から検出器の受光表面区域まで断面が増加し、したがって検出器区域の受光表面積が、線が通過する対象の任意の断面積より大きいので、密度測定値を拡大すると考えられる。
【００３６】
走査される対象の周囲でディスクが回転するにつれ、スキャナは複数の投影像を対応する複数の投影角度で生成する。周知のアルゴリズムを使用し、各投影角度で収集した全投影データから対象のＣＴ画像を生成することができる。ＣＴ画像は、ディスクが種々の投影角度を通して回転する間に扇形ビームが通過した対象の２次元「スライス」の密度を表す。ＣＴ画像の解像度は、部分的に、扇形ビームの面にある各検出器の受光表面積の幅によって決定され、検出器の幅は、本明細書では、扇形ビームの幅と同じ方向で測定した寸法と規定され、検出器の長さは、本明細書では、扇形ビームに垂直で、スキャナの回転またはＺ軸に平行な方向で測定した寸法と規定される。
【００３７】
ＣＴ技術を使用する手荷物スキャナが提案されている。米国特許第５，１８２，７６４号（Ｐｅｓｃｈｍａｎｎその他）および第５，３６７，５５２号（Ｐｅｓｃｈｍａｎｎその他）（以下、第’７６４号および第’５５２号特許とする）に記載された１つのアプローチは、商業的に開発され、以下では「インビジョンマシン」と呼ぶ。インビジョンマシンは、第３世代タイプのＣＴスキャナを含み、これは環状形状の台またはディスクのそれぞれ対角線上反対側に固定されたＸ線源およびＸ線検出器システムを含む。ディスクは、ガントリサポート内に回転可能な状態で装着され、したがって操作時には、Ｘ線が源からディスクの開口内に配置された対象を通過して検出器システムに至る間、ディスクが回転軸を中心に回転し続ける
【００３８】
手荷物スキャナの１つの重要な設計基準は、スキャナが手荷物の品目を走査できる速度である。任意の主要な空港で実際に使用するには、手荷物スキャナは非常に高速で多数のバッグを走査できねばならない。インビジョンマシンの１つの問題は、第’７６４号および第’５５２号特許に記載されたタイプのＣＴスキャナが、ディスクを１回転させて１つのスライス状ＣＴ画像のデータを生成するのに、たとえば約０．６から約２．０秒など、比較的長い時間かかることである。さらに、各画像のバッグを通過するビームのスライスが薄いほど、画像の解像度が良好になる。ＣＴスキャナは、厚さわずか数ミリメートルのオーダーのプラスチック製爆発物を検出するのに十分な解像度の画像を提供しなければならない。したがって、十分な解像度を提供するには、多くの回転が必要である。手荷物の高いスループット率を満たすため、インビジョンマシンなどの従来のＣＴ手荷物スキャナは、バッグ毎に数枚のＣＴ画像しか生成することができない。かなり速いスループットの場合に割り当てられた時間内では、バッグ全体を走査できないのは明らかである。手荷物品目毎に数枚のＣＴ画像しか生成しないと、品目の大部分が走査されずに残り、したがってシート状の爆発物など、バッグ内の潜在的危険物全部を識別するのに十分な走査が提供されない。
【００３９】
スループットを改良するため、インビジョンマシンは、予備スクリーニングプロセスを使用し、これは１つの角度からバッグ全体の２次元投影画像を生成する。これで、危険物を含む可能性があると特定された投影領域を、完全に走査するか、手作業で検査することができる。この予備スクリーニングおよび選択的領域走査のアプローチでは、バッグ全体を走査するのではなく、したがって潜在的危険物が検出されずに通過できる。これは、予備スクリーニングの投影を形成するのに使用する放射線の伝搬方向を横断するよう配向されたシート品目で、シートがバッグの面積の比較的大きい部分を覆う場合は特に当てはまる。
【００４０】
別の手荷物走査システムが、Ｅｂｅｒｈａｒｄその他の発明により「Ｘ−Ｒａｙ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  （ＣＴ）  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｔｈｉｎ  Ｏｂｊｅｃｔｓ」と題された１９９６年５月２日発行の特許協力条約の国際特許出願、文書番号第ＷＯ  ９６／１３０１７号に記載されている（以下、「Ｅｂｅｒｈａｒｄその他のシステム」と呼ぶ）。Ｅｂｅｒｈａｒｄその他のシステムでは、バッグ全体をＣＴ走査にかけ、バッグのボクセル密度データを生成する。次に、連結コンポーネントラベリ貼付（ＣＣＬ）プロセスをバッグ全体に適用して、物理的に相互に近く、所定の密度範囲内の密度を有するボクセルをグループ化することによって、対象を識別する。次に、各対象のボクセルをカウントして、各対象の体積を決定する。対象の体積が閾値を超える場合は、各対象ボクセルの体積にその密度をかけ、次に個々のボクセル質量を合計することにより、対象の質量を計算する。対象の質量が質量閾値を超える場合、対象は脅威と結論される。
【００４１】
Ｅｂｅｒｈａｒｄその他の発行物は、そのシステムが薄い対象を識別できると教示している。システムは、そのラベル貼付密度を低レベルに設定し、したがってボクセルを部分的に満たす縁から見た薄い物体を検出することができる。
【００４２】
Ｅｂｅｒｈａｒｄその他のシステムの重大な欠点は、縁から見ず、バッグの大きい面積を覆うシート状爆発物などの薄い対象を見失うかもしれないことである。このように横方向に配向されたシート対象は、バッグで測定した密度をわずかしか上げず、背景と小さい密度コントラストしかない。ＣＣＬ中に使用する密度閾値を、これらのシートを検出するのに十分なほど低く設定すると、シートと背景との間のコントラストが小さいので、バッグ全体が相互に接続されてラベルが貼り付けられ、認識可能な対象が識別されない。閾値をこれより高く設定すると、シート対象を見失う。
【００４３】
手荷物走査機器が取得した密度データを自動的に分析し、データが爆発物など何らかの輸出入禁止品の存在を示すか否かを決定すると有利である。この自動爆発物検出プロセスは、バッグ中の爆発物を見失う可能性が小さいよう、比較的高い検出率を有さなければならない。それと同時に、システムの誤アラーム率は、無害の品目での誤アラームを大幅に減少させるか、なくすため、比較的低くなければならない。大規模民間空港での手荷物スループットに関する実際的な考察により、高い誤アラーム率はシステムの性能速度を法外に低い率まで低下させることがある。また、例えば粉末、塊状、シート状など、異なる爆発物のタイプを識別でき、したがって検出された脅威をより正確に特徴づけることができるシステムを実現すると都合がよい。
【００４４】
［発明の概要］
本発明は、対象識別装置および方法、および本発明の対象識別装置および方法を使用するコンピュータ連動断層撮影（ＣＴ）手荷物走査システムおよび方法を指向する。本発明の対象識別装置および方法は、データの対象を検出する領域について、取得したＣＴ密度データを分析する。領域は、手荷物または旅行用携行品の部片など、容器の内側の少なくとも一部を含むことができる。これで、検出された対象を、その物理的形状に従ってラベル貼付することができる。例えば、１つの実施形態では、対象に塊状物質またはシート状物質としてラベルを貼り付けることができる。１つの実施形態では対象を検出し、ラベルを貼り付けた後、識別する、つまり脅威的対象か非脅威的対象か分類する。
【００４５】
１つの実施形態では、本発明は、薄いシート形対象を識別するシート検出プロセスを使用する。シート検出の一形態は、静止アプローチを適用して、密度データの各体積要素または「ボクセル」がシート対象に関連しているか決定する。この静止アプローチでは、各ボクセルは、その密度を隣接するボクセルの密度と比較することによって分析する。１つの実施形態では、隣接するボクセルの密度の平均および標準偏差を計算する。分析したボクセルの密度と隣接するボクセルの平均密度との差を、所定の閾値差と比較し、これを隣接するボクセルの密度の標準偏差と関連づけることができる。問題のボクセルの密度と平均密度との差が所定の閾値差を超える場合、問題のボクセルはシートなどの薄い対象に関連すると結論される。
【００４６】
ボクセルは１回に１つ分析し、シート対象と関連するか否かに応じて個々にラベリングすることができる。次に、ラベリングしたボクセルのセットを分析し、関連するボクセルを対象にグループ化することができる。１つの実施形態では、標準の接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）アプローチを使用し、同様の密度の隣接するボクセルをグループ化し、シートにする。この標準ＣＣＬアプローチでは、シートボクセルとしてラベル貼付された各ボクセルを、隣接するシートのボクセルと比較し、その密度の差を決定する。密度の差が所定の密度差閾値を下回る場合は、２つの隣接するボクセルが同じ対象、つまりシートに属すると推定される。シートボクセルとしてラベル貼付された全ボクセルを組み合わせてシート対象とするまで、このプロセスを継続する。その結果、１つの領域またはバッグのデータ内で、１つまたは複数の対象が識別されることもある。
【００４７】
本発明の装置および方法は、検出されたシート対象などの対象を、脅威的対象または非脅威的対象であると分類することもできる。１つの実施形態では、これは、対象の質量を所定の閾値質量と比較して実行する。対象の質量が所定の質量閾値を上回る場合、対象は脅威的対象と結論される。バッグが脅威的対象を含むと識別された場合、さらに分析するためマークをつけることができる。バッグは、オペレータがさらに検査するために識別するか、バッグの内部全体の画像を密度データから生成することができる。
【００４８】
本発明は、旅行用携行品または手荷物などの部片の内部などの領域に関して取得したＣＴ密度データにおいて、塊状爆発物など、塊状の対象の識別および分類も提供する。本発明の塊検出プロセスは、修正接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）プロセスを使用して、塊状対象を識別する。標準のＣＣＬでは、差が所定の閾値未満の密度を有する隣接ボクセルは、同じ対象の部分としてラベルが貼り付けられる。各ボクセルを分析し、その隣と比較して、ボクセルを組み合わせ、対象にする。この一般的なＣＣＬアプローチは、互いに近い、または互いに接触し、同様の密度を有する対象は、１つの対象へと組み合わされることがあるという欠点を有する。本発明の修正ＣＣＬアプローチは、これらの対象を個々のラベルを貼り付けた対象に分離する。
【００４９】
本発明のアプローチは、「形態学的」ＣＣＬ法を適用する。各対象は最初に、その表面ボクセルを全て除去して「侵食」させる。これは、接続された対象を複数の個々の対象へと分離する傾向がある。次に、分離した対象に別個にラベルをつける。次に、識別し、ラベルを貼り付けた対象に表面のボクセルを加えて戻す「膨張」ステップを適用する。したがって、ＣＣＬに対するこの形態学的アプローチにより、互いに近接した対象を別個に識別し、ラベルを貼り付けることができる。これで、対象を別個に認識し、脅威的か非脅威的か分類することができる。
【００５０】
他の画像データ処理状況で使用する標準的な侵食アプローチは、望ましくない結果をもたらすことがある。例えば、１つの標準的侵食プロセスは、表面のボクセルを、密度が所定の閾値を下回る少なくとも１つの隣接ボクセルを有するボクセルと識別する。これは、閾値を下回る隣接ボクセルの近傍にあると分類されたボクセルは全て、表面ボクセルであると推定してしまう。識別されたこれらの表面ボクセルは、次に対象から除去される。このアプローチの欠点は、対象の表面にはないボクセルが除去されてしまう状況があることである。例えば、円筒形、内部に軸方向の細い円筒形の穴がある棒形の対象など、内部に空隙領域がある対象は、空隙領域の外側の周囲にあるボクセルが除去される。望ましくない結果は、内部の空隙領域が侵食プロセスによって拡大されることである。
【００５１】
本発明の１つの態様では、侵食が、非表面ボクセルを除去する可能性が低下するような方法で実行される。本発明のこの態様では、ボクセルごとに複数の隣接ボクセルを識別する。１つの実施形態では、隣接ボクセルは問題のボクセルを囲む３次元補助区域または近隣を画定する。補助区域は、立方体形状でもよい。補助区域の各ボクセルを分析し、その密度が密度の１つまたは複数の所定範囲内にあるか決定する。問題のボクセルごとに、密度が所定の密度範囲に入る関連の補助区域のボクセル数を閾値と比較する。数が閾値より低い場合、問題のボクセルは対象の表面ボクセルであると結論され、ボクセルが対象から除去される。
【００５２】
本発明の侵食プロセスの１つの実施形態では、所定の密度範囲は、問題のボクセルの密度に基づいて決定される。範囲は、問題のボクセルの密度を含む範囲になるよう選択される。この場合、次に分析で、同じ密度範囲にある補助区域内のボクセル数を決定する。その数が閾値を超えない場合、問題のボクセルは対象の表面にあると結論され、ボクセルが対象から除去される。
【００５３】
本発明の侵食プロセスの１つの実施形態では、所定の密度範囲は、複数の範囲から選択され、各範囲は識別すべき脅威に基づいて画定される。この実施形態では、問題のボクセルの密度が、潜在的脅威物質を決定し、したがって選択される密度範囲を決定する。例えば、問題のボクセルの密度が、塊状爆発物の密度であることを示す場合、問題のボクセルを囲む補助領域の分析のために、塊状爆発物の密度範囲を選択する。範囲内にあり、したがって同じ塊状の爆発性対象の一部である補助領域のボクセル数が閾値を超えない場合、問題のボクセルは表面ボクセルと結論され、対象から除去される。本発明によるこの侵食アプローチは、対象の内部空隙が拡大される可能性を低下させ、外部の表面ボクセルのみを除去する可能性を高める。
【００５４】
本発明の別の態様では、形態学的ＣＣＬアプローチの膨張ステップを適用し、対象のサイズ、したがってその質量をより正確に測定する。このアプローチでは、ボクセルを侵食した対象の表面に加えて戻す時に、追加ボクセルと指定された密度は、塊状対象の平均侵食密度である。つまり、侵食した対象の全ボクセルの平均密度が計算される。その後の膨張の間、侵食した対象の表面に追加された各ボクセルは、平均侵食密度の密度を有すると想定される。このアプローチは、１つの表面ボクセル内に含まれる対象と背景の密度を平均化した表面ボクセルによって生じる部分的体積効果によって生じる対象の質量と密度の不正確さを大幅に減少させるか、解消する。
【００５５】
本発明の別の態様では、塊状対象の検出に適用された形態学的ＣＣＬに似た形態学的アプローチを使用して、密度データでシート状対象を検出することができる。この形態学的シート検出アプローチでは、シート形の薄い対象をデータから削除するよう、データ中の全ての対象を所定の回数侵食させる。実行する侵食の回数は、データからシート状材料を削除するのに必要な侵食数に基づき、これはシートの厚さに関連する。各侵食は、表面ボクセルの１つの層を除去することができる。したがって、侵食数は、予想されるシートの厚さおよびボクセルのサイズに関連する。全侵食ステップを実行した後、データに残っているボクセルは、塊状の対象に関連すると想定される。次に、塊状対象を元のサイズに回復するため、膨張を実行することができる。これで、これらの対象に関連するデータを、さらなる処理から削除することができる。元のデータから塊状対象を除去し、次に分析してシート状対象にラベルをつける。残りのボクセルは、ＣＣＬプロセスと同様に１回に１つずつ分析し、ボクセルを組み合わせてシート対象にしてから、シート対象にラベルをつける。次に、シート対象を区別し、対象の質量を所定の質量閾値と比較するなどにより、脅威的か非脅威的か分類する。質量が閾値を上回るシートは、脅威と分類することができる。
【００５６】
侵食ステップと膨張ステップとの間に任意選択のＣＣＬステップを実行し、侵食したデータで対象を識別することができる。次に、その後の膨張および減法ステップを、所定のサイズまたは質量を上回る対象でのみ実行してもよい。
【００５７】
したがって、本発明によると、少なくとも２つのシート検出プロセスを領域のデータに適用し、シート形対象に関連するボクセルを識別することができる。この２つのアプローチは、ＣＦＡＲ法および上述した形態学的侵食膨張法を含む。いずれのアプローチも、ボクセルに関連する２進データのセットを生成することができ、この２進データは各ボクセルをシートの一部かシートの一部ではないか規定することができる。シートのボクセルを識別した後、本発明の形態学的ＣＣＬ、標準的ＣＣＬ、または他の接続性法など、ボクセル接続アプローチを実行し、ボクセルを接続して対象にする。このアプローチでは、ボクセルを組み合わせて対象にする前に、データ中でシートを識別するので、対象接続プロセスはデータからシートを削除せず、検出を不可能にしない。接続アプローチを、シート検出法で生成した２進データに適用するか、２進データと密度データ、つまりシートのボクセルとして識別されたボクセルの密度データとの積に適用できることに留意されたい。
【００５８】
本発明の別の態様では、単独の脅威と見なすべき別個の対象を組み合わせるか、合併する。特定の脅威は、例えば束にするか、他の方法で相互に結合した複数の棒形の対象など、複数の対象を含む。これらの対象は、形態学的ＣＣＬプロセスの侵食ステップの間、互いから分離することができ、その結果、別個の対象と見なされ、それぞれが単独では質量閾値での方法で脅威と分類されない。しかし、これらの対象を組み合わせると脅威となり、そのように分類しなければならない。本発明の合併プロセスは、このような別個の対象を識別し、脅威と識別できるよう組み合わせる。
【００５９】
１つの実施形態では、本発明の合併プロセスは、相互に近接し、同様の、または等しい密度を有する対象を識別し、これを組み合わせて１つの対象にする。１つの実施形態では、対象ごとに境界形成ボックスを計算する。対象を、同様の密度か比較する。対象密度の差が所定の閾値を下回り、一方または両方の対象の絶対密度が、複数の対象の脅威を規定する所定の密度範囲内である場合、境界形成ボックス間の距離を求める。境界形成ボックス間の距離が所定の閾値を下回り、対象が１つの対象と見なされるほど十分近傍にあると見なされる場合、対象を組み合わせて１つの対象にすべきであると結論される。個々の対象全部の総質量を計算し、脅威の質量閾値と比較する。総質量が閾値を上回る場合は、組み合わせた対象が脅威と結論される。
【００６０】
別の態様では、本発明は複数の小さいシート状対象を合併し、１つのシート状対象とすることができる。本発明によると、従来技術の部分的または２次元分析とは異なり、実際のバッグの３次元ＣＴ画像の分析は、金属の棒などの高密度の対象が大きいシートの画像を曖昧にしたり、妨害したりして、別個の個々のシートの複数の画像として表すことがあるという効果を識別している。その結果、１枚の大きいシート状対象を複数のこれより小さい対象と識別する可能性がある。複数の小さい対象は、十分に小さい、つまり質量が十分に小さいことがあり、したがって全て非脅威的品目と分類される。これは、対象を脅威と分類すべき場合に特に問題であり、システムが複数の別個の対象ではなく、１つの対象と認識すると、そのように分類してしまう。この問題を解決するため、本発明の１つの態様では、各シート状対象が面に関連づけられる。データ中で複数のシートが検出される場合、各シートの面を３次元空間で検査する。面が交差し、その交差箇所がシートに近い場合、個々のシートが実際にはこれより大きいシートの一部であると結論する。個々のシートの質量を組み合わせて１つの値にし、識別中に質量閾値と比較する。組み合わせたシートの質量が質量閾値を上回ると、シートが脅威であると結論する。
【００６１】
上述したように、密度データで対象を識別した後、これを脅威と見なすべきか分類する。概して、質量識別を使用して対象を分類する。１つの実施形態では、各ボクセルの密度にその体積を掛け、次に個々のボクセル質量全体を合計することによって、識別した各対象の質量を計算する。次に、対象の総質量を質量閾値と比較する。対象の質量が閾値を上回る場合、これは脅威的対象と結論される。
【００６２】
本発明では、対象に使用する質量閾値は、対象のタイプに基づいて決定することができる。つまり、対象のタイプによって異なる質量閾値を使用する。例えば、シート状対象は１つの閾値と比較し、粉末状爆発物は異なる質量閾値と比較することができる。これは、異なる爆発物は、その質量に応じて異なる脅威を与えるからである。あるタイプの爆発物が大量にあっても、異なるタイプのこれより少ない量の爆発物ほど深刻な脅威とならないことがある。したがって、本発明では、質量閾値は、爆発物のタイプに基づいて選択することができる。１つの実施形態では、質量閾値の選択は、識別された対象の密度によって決定される。というのは、識別される対象のタイプに密接に関連するのは、密度だからである。つまり、あるタイプの爆発物の密度は、別のタイプの爆発物の密度と概して異なる。これらの個々の密度を使用して爆発物のタイプを識別し、したがって対象を脅威と分類する際に使用する質量閾値を決定する。本発明の密度に依存するこの質量閾値設定は、全ての対象に１つの質量閾値を使用する以前のシステムより、はるかに正確な脅威の分類を提供する。
【００６３】
本発明の別の態様では、対象の総質量の計算を強化し、システムの脅威分類精度を改良する。上述したように、本明細書で述べた本発明の修正ＣＣＬを使用し、対象の表面ボクセルを対象から侵食することができる。本発明によると、侵食ステップを実行し、対象の表面に位置する部分的体積ボクセルの効果を解消することができる。これらのボクセルは不正確さを招く。というのは、その密度値が、対象の境界で対象と背景との両方からの密度成分を含むからである。本発明のこの態様では、侵食を実行して表面のボクセルを除去する。次に、残りの対象ボクセルの平均侵食密度を計算する。平均侵食密度は、侵食ステップ後に対象に残っているボクセルの密度の平均である。次に、侵食した表面のボクセルを、平均侵食密度と等しい密度値を有するボクセルと置換する。次に、平均侵食密度値を有する表面のボクセルを使用して、対象の総質量を計算する。この補正対象総質量は、その後の質量識別中に対象のより正確な分類を提供する。
【００６４】
本発明の別の態様では、対象ボクセルの許容可能な密度範囲を慎重に調整することにより、ＣＣＬプロセス中に、相互に近接した複数の対象間の分離が改良される。１つの実施形態では、許容される密度は、複数の密度範囲内に規定され、その密度範囲は、問題の対象とボクセルを関連づけるために許容されない密度間におけるギャップを有する。つまり、ギャップにある密度を有するボクセルは拒絶され、密度範囲の１つにあるボクセルは、問題の対象に属するものとして許容される。許容される密度範囲は、既知の脅威的対象の密度に従って選択することができる。例えば、いくつかの異なるタイプの知られている爆発物それぞれについて、密度範囲を選択することができる。１つの実施形態では、密度範囲間のギャップは、典型的な表面のボクセルで予想される密度と一致するよう選択される。これらの表面のボクセルを拒絶することにより、これ以外では組み合わせられ、１つの対象としてラベル付けされるような隣接する複数の対象を分離し、個々の対象としてラベル付けすることができる。これは、別個の対象として、独立して分析し、それが呈する脅威レベルに従って分類することができる。したがって、複数の密度範囲を使用すると、より正確に分類することができる。
【００６５】
本発明のさらに別の態様では、液体物質が脅威を呈さず、非脅威的対象と分類されるような場合があるかもしれない。したがって、本発明の対象識別および分類システムは、脅威として削除できるよう、容器中の液体を認識し、識別することができる。これは、上述した本発明の質量および密度区別アプローチを越えて、検出した対象を区別する方法を提供する。
【００６６】
１つの実施形態では、本発明は、対象を囲む境界形成ボックスを最初に生成することにより、対象が包含された液体であるかどうか決定する。境界形成ボックスの表面それぞれに近いボクセルの数を計算する。次に、境界形成ボックスの水平表面を識別することにより、液体の上面を識別する。これで、表面ボクセルの総数に対する上面に近いボクセルの比率を計算することができる。上面ボクセルの分数が所定の閾値比率を超える場合、および上面より上のボクセルの密度が、上面より上に空気があることを示す場合、対象は包含された液体と結論される。１つの実施形態では、これで、対象が脅威ではないこと結論することができる。
【００６７】
別の実施形態では、本発明は統計学的アプローチを適用して、境界形成ボックス内の対象が包含された液体であるかどうか決定する。境界形成ボックスの頂部と底部との間の線に沿って、上面ボクセルのヒストグラムと底面ボクセルのヒストグラムを計算する。上面ヒストグラムのピークは、上面ボクセルの垂直位置を示し、底面ヒストグラムのピークは、底面ボクセルの垂直位置を示す。境界形成ボックス内の上面区域に対する上面ボクセルの数の比率が、閾値を上回り、底面ボクセルに対する上面ボクセルの数の比率が別の閾値を上回る場合、対象は包含された液体であると結論することができる。
【００６８】
本発明のさらに別の態様では、全体的な検出プロセスがより効率的になるよう、複数の路または段階で検出を実行する。本発明の方法で識別できる各品目は、概して、検出ステップの一意のセットに関連する。典型的な検出アプローチでは、取得したＣＴ密度データを全て、各検出アプローチに連続してかける。これは、非常に時間がかかることが理解される。また、１つの特定のアプローチにより対象を分析し、それが呈する脅威またはその対象タイプに応じて分類する場合は、他の残りの検出プロセスでデータのセットを再分析すると、非能率的になる。本発明では、多重路または多重段階検出アプローチを使用して、これらの非能率性を解消する。特定の品目の識別に使用する特定の検出ステップを別個に適用し、１つの実施形態では平行して適用する。１つの特定の検出路をデータのセットに適用し、データの一部を分類している、本発明のこの多重路方法の１つの特定の実施形態では、データの分類した部分を、さらなる処理から除去する。これで、既に分類したデータの不必要な再分析によって招かれる非能率性が解消される。
【００６９】
本発明は、全体的なシステムの検出率（検出の確率）および誤アラーム率を最適化することもできる。本発明のシステムで検出することができる各品目を、個々の検出率および誤アラーム率と関連づける。例えば、シート状爆発物の検出は、一意の検出確率および誤アラーム率を有する。また、個々の爆発物のタイプはそれぞれ、その一意の検出確率および誤アラーム率を有する。全体的なシステムの検出確率は、個々の検出率それぞれの累積であり、１つの実施形態では、個々の検出率の平均である。また、システムの全体的な誤アラーム率は、個々の誤アラーム率全部の累積であり、１つの実施形態では、これは個々の誤アラーム率の合計である。本発明では、全体的な検出率は、個々の検出率の１つまたは複数を調節することによって最適化することができる。また、全体的な誤アラーム率は、個々の誤アラーム率の１つまたは複数を調節することによって最適化することができる。したがって、全体的なシステム性能は、必要に応じて調節し、個々の検出率および／または誤アラーム率を調節することにより、所望の全体的な検出率および／または誤アラーム率を達成することができる。
【００７０】
１つまたは複数の個々の検出率を、指定された全体的検出率より下げられることが可能である。システムは、全体的な率を指定された限界内に維持しながら、１つまたは複数の個々の検出率をさらに低いレベルに調節するという、融通性を提供することができる。１つの検出率を低下させると、関連する誤アラーム率も低下させることができる。したがって、全体的なシステムの検出率を指定の制限内に維持しながら、全体的なシステムの誤アラーム率を下げることができる。また、個々のおよび／または全体的なシステムの誤アラーム率を所望のレベルに調節しながら、全体的な検出率を特定の値に維持することができる。
【００７１】
本発明は、前述した利点に加え、前述した先行するシステムに対して実質上の利点を提供する。例えば、本発明のシステムは、バッグの完全なＣＴ走査を提供し、したがってバッグの完全な３次元画像データを分析することができる。その結果、システムは、方向およびサイズに関係なく、バッグ中の薄いシートなどの対象を検出することができる。インビジョンマシンでは、２次元の予備スクリーニングで疑わしいと識別された領域のみ、３次元走査にかける。また、本発明の１つの実施形態では、薄いシート状対象に属するボクセルを最初に識別するまで、ボクセルが接続されず、複数の対象として識別される。これによって、Ｅｂｅｒｈａｒｄその他のシステムなどのシステムで見られるシートの識別の問題が解消する。
【００７２】
本発明の上記およびその他の目的、特徴および利点は、添付図面で図示される、本発明の好ましい実施形態に関する以下のさらに詳細な記述から明白になる。図面では、同様の参照文字は様々な図を通じて同じ部品を指す。図面は同じ縮尺であるとは限らず、本発明の原理の図示が強調されている。
【００７３】
〔本発明の好ましい実施形態の詳細な説明〕
本発明は、ある領域のＣＴデータで対象を検出、識別および／または分類する装置および方法を提供する。領域は、民間航空機へ搬送されるか、検査される手荷物または旅行用携行品の部片の内部を含むことができる。したがって、本発明は、ＣＴ手荷物走査システムで実現することができる。本発明により識別される対象は、空港または機内で人に脅威を与えることが知られている対象である。この対象は、爆発性の対象および物質を含むことができる。
【００７４】
本発明により検出できる爆発性対象物および物質は、種々の形状および材料であり得ることに留意されたい。爆発物は、商業的に製造されたか、軍事品、または即席で製造、つまり自家製であることもある。例えば、爆発性対象物は、シート状、１本の円筒形容器または他のこのような形状、複数の円筒形または他の棒形、および他の塊状の形状など、種々の形状であるが、これらに限定されない。このような形状で形成された、またはその形状に含まれる種々のタイプの爆発物質を、本発明により検出することができる。
【００７５】
以下の記述を通して、密度閾値、質量閾値、密度依存の質量閾値、および差の閾値などの多くの閾値、さらにプロセスのパラメータを使用して、本発明の種々の方法を実行することが分かる。これらの閾値およびパラメータは、多くの実際の脅威的および非脅威的対象について、実際の３次元ＣＴ密度データなど、ＣＴデータの包括的分析に基づいて決定される。この分析は、模擬焼鈍しや一般的アルゴリズムなど、統計学的方法を使用したデータの統計学的分析を含む。本発明によると、この分析により、例えば以下で述べるように、誤アラームおよび／または検出率の設定／最適化、爆発物のタイプの区別など、満たすべき特定の目的に基づき、閾値および／またはパラメータを選択することができる。
【００７６】
図１、図２および図３は、本発明により構築される手荷物走査システム１００のそれぞれ斜視図、端断面図および半径方向断面図を含み、これは本発明による対象の検出、識別および分類を提供する。手荷物走査システム１００は、手荷物の部片を含むことができる領域のＣＴデータを生成する。システムは、ＣＴデータを使用して、領域の画像体積エレメント、つまり「ボクセル」を生成することができる。手荷物走査システムは、上述し、参照により組み込まれる共願の米国特許出願第０８／８３１，５５８号、第０８／９４８，９３０号、第０８／９４８，９３７号、第０８／９４８，９２８号、第０８／９４８，４９１号、第０８／９４８，９２９号、第０８／９４８，６９７号、第０８／９４８，４９２号、第０８／９４９，１２７号、第０８／９４８，４５０号、第０８／９４８，６９２号、第０８／９４８，４９３号、第０８／９４８，６９８号に記載されたタイプでよい。
【００７７】
システム１００は、ＣＴ走査システム１２０の中心口を通って矢印１１４で示す方向に手荷物または旅行用携行品１１２を連続的に搬送するコンベヤシステム１１０を含む。コンベヤシステムは、手荷物を支持するモータ被動ベルトを含む。コンベヤシステム１１０は、複数の個々のコンベヤ区間１２２を含むよう図示されているが、他の形態のコンベヤシステムを使用してもよい。
【００７８】
ＣＴ走査システム１２０は、好ましくは手荷物１１２の移動方向１１４に平行である回転軸１２７（図３に図示）を中心に回転するため、ガントリサポート１２５内に配置された環状形状の回転台またはディスク１２４を含む。ディスク１２４は、ベルト１１６とモータ駆動システム１１８などの任意の適切な駆動機構、または１９９５年１２月５日にＧｉｌｂｅｒｔ  ＭｃＫｅｎｎａに対して発行され、本出願の譲渡人に譲渡されて、参照により全体として本明細書に組み込まれる「Ｘ−ｒａｙ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題した米国特許第５，４７３，６５７号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−３０ＣＯＮ号）に記載されているような他の適切な駆動機構によって、回転軸１２７を中心に駆動される。回転台１２４は、コンベヤシステム１１０が手荷物１１２を移送するのに通る中心口１２６を画定する。
【００７９】
システム１２０は、台１２４の対角線上反対側に配置されたＸ線管１２８と検出器アレイ１３０とを含む。検出器アレイ１３０は、１９９７年１０月１０日に出願され「Ａｒｅａ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ  Ａｒｒａｙ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題した共願の米国特許出願第０８／９４８，４５０号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１３７号）に記載されたアレイなど、２次元アレイでよい。システム１２０は、さらに、検出器アレイ１３０が生成したＣＴデータ信号を受信し、処理するデータ収集システム（ＤＡＳ）１３４、およびＸ線管１２８に電力を供給し、その動作を制御するＸ線制御システム１３６を含む。システム１２０には、データ収集システム１３４の出力を処理し、システム１２０の操作および制御のために必要な信号を生成するコンピュータ処理システムも設けることが好ましい。コンピュータシステムは、生成された画像などの情報を表示するモニタを含むこともできる。Ｘ線管制御システム１３６は、本特許出願と同じ譲渡人に譲渡され、参照により全体として本明細書に組み込まれる「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｄｕａｌ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｕｐｐｌｙ」と題した共願の米国特許出願第０８／６７１，２０２号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−０９４号）で記載されている二重エネルギーＸ線管制御システムなどの、二重エネルギーＸ線管制御システムでよい。Ｘ線ＣＴ画像をエネルギー選択的に再構築する二重エネルギーＸ線技術は、物質の密度を示すのに加えて物質の原子番号を示すのに特に有用であるが、本発明はこのタイプの制御システムに制限されないものとする。対象識別および分類システム、および本発明の方法に関する本明細書の詳細な説明は、単一エネルギーのデータに関連して詳細を説明していることが分かる。記述は多重エネルギー技術に適用可能であることが理解される。システム１２０は、遮蔽材１３８も含み、これは、例えば放射線がガントリ１２５より先まで伝搬するのを防止するため、鉛から製造してもよい。
【００８０】
１つの実施形態では、Ｘ線管１２８はＸ線のピラミッド形のビーム１３２を生成し、これは往々にして「錐状ビーム」と呼ばれて、手荷物１１２が運搬システム１１０によって移送される３次元撮像場を通過する。錐状ビーム１３２は、撮像場に配置された手荷物を通過した後、検出器アレイ１３０に受光され、これは手荷物１１２の露光部分の密度を表す信号を生成する。したがって、ビームは空間の走査体積を画定する。台１２４はその回転軸１２７の周囲で回転し、これにより、手荷物が運搬システム１１０によって中心口１２６を通って連続的に移送されるにつれ、複数の投影を対応する複数の投影角度で生成するよう、Ｘ線源１２８および検出器アレイ１３０を手荷物１１２の周囲の円形軌道で移送する。
【００８１】
よく知られた方法では、検出器アレイ１３０からの信号は、最初にデータ収集システム１３４で収集し、その後、ＣＴ走査信号処理技術を使用して、コンピュータ化された処理システムで処理することができる。処理されたデータは、モニタ上に表示したり、以下で詳細に述べるような処理システムでさらに分析して、疑わしい物質の存在を決定したりすることができる。例えば、ＣＴデータを分析し、データが爆発物の密度（および二重エネルギーシステムを使用している場合は分子重量）を有する物質の存在を示唆するか、決定することができる。このようなデータが存在する場合、例えば可聴アラームを鳴らすか視覚的アラームでモニタの画面に表示を提供したり、さらに検査するため、コンベヤから疑わしいバックを除去する自動排出装置（図示せず）を設けたり、あるいは疑わしいバッグを検査および／または除去できるようコンベヤを停止したりして、このような物質の検出をオペレータまたはシステムのモニタに示すため、適切な手段を設けることができる。
【００８２】
上述したように、検出器アレイ１３０は、ＸおよびＹ軸の両方向、さらにＺ軸方向で走査データを提供することができる２次元検出器アレイでよい。各測定間隔で、複数の検出器アレイ１３０の列が、対応する複数の投影からデータを生成し、同時に手荷物１１２の容積測定領域を走査する。検出器列の寸法および数は、スキャナの所望の解像度およびスループットの関数として選択することが好ましく、これは回転台１２４の回転速度および運搬システム１１０の速度の関数である。これらのパラメータは、台１２４が完全に１回転するのに必要な時間で、台が１回転する間に検出器アレイ１３０が走査する容積測定領域が、台の次の回転中に検出器アレイ１３０が走査する容積測定領域と隣接し、重複しない（または部分的に重複する）よう、運搬システム１１０が手荷物１１２を十分前進させるよう選択することが好ましい。
【００８３】
運搬システム１１０は、台１２４が通過する手荷物品目の周囲で連続的に一定の回転速度で回転する間、好ましくは一定速度で、ＣＴ走査システム１２０を通して手荷物品目１１２を連続的に移送する。この方法で、システム１２０は手荷物品目全体の螺旋形の容積測定ＣＴ走査を実行する。手荷物走査アセンブリ１００は、手荷物がシステムを通過するにつれ、アレイ１３０が提供するデータの少なくとも一部および螺旋状再構築アルゴリズムを使用して、手荷物品目全体の容積測定ＣＴ表示を生成することが好ましい。１つの実施形態では、システム１００は、１９９７年４月１０日に出願され「Ｎｕｔａｔｉｎｇ  Ｓｌｉｃｅ  ＣＴ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ」と題し、共通の譲渡人で参照により本明細書に組み込まれる共願の米国特許出願第０８／８３１，５５８号（弁理士整理番号第ＡＮＡ−１１８号）に記載されているように、データで章動スライス再構築（ＮＳＲ）を実行する。したがって、システム１００は、予備スクリーニング装置を必要とせずに、手荷物品目の選択された部分のＣＴ走査のみ提供するのではなく、各バッグの完全なＣＴ走査を提供する。システム１００は、２次元検出器アレイ１３０によってシステム１００が、台１２４の回転ごとに各手荷物品目の比較的大きい部分を同時に走査できるので、迅速な走査も提供する。
【００８４】
図４は、本発明の手荷物走査システム１００の１つの実施形態の機械的／電気的ブロック図を含む。スキャナ１００の機械的ガントリは、２つの主要構成要素、つまりディスク１２４および枠（図示せず）を含む。ディスク２４は回転要素で、Ｘ線アセンブリ、検出器アセンブリ１３０、データ収集システム（ＤＡＳ）１３４、高圧電源およびモニタ／制御アセンブリの一部、電源アセンブリおよびデータリンクアセンブリを担持する。枠は、手荷物取扱いコンベヤシステム１１０を含むシステム１００全体を支持する。ディスク１２４は、二重角度接点玉軸受カートリッジを介して枠に機械的に接続される。ディスク１２４は、ＤＣサーボモータ５０５で駆動できるベルトによって一定速度で回転することができる。ガントリは、ディスクおよび枠アセンブリ上にＸ線遮蔽材も含む。
【００８５】
１つの実施形態では、手荷物コンベヤシステム１１０は、指定のスループット要件を満たすため、一定速度で駆動される１本のベルトを含む。ベルトは、高トルク、低速のアセンブリで駆動し、変化する負荷状態で一定速度を提供することができる。コンベヤベッドのＸ線中の部分には、低減衰カーボングラファイトエポキシ材料を使用することができる。コンベヤの全長は、平均的長さのバッグ３個に対応するよう設計する。キャビネット型Ｘ線システムの適切な安全要件を満たすため、コンベヤの周囲にトンネルを使用する。
【００８６】
１つの実施形態では、２０８ボルト、３相、３０アンペアの入力電力が、システム全体に電力を供給できる主電源として働く。この入力電力は、システムが設置された空港によって提供することができる。電力は、枠から、ディスク１２４に装着された金属リングと連続的に接触する一連の枠ブラシを通して伝達される。ディスク１２４上の低圧電源５０１は、ＤＡＳ１３４、Ｘ線冷却システムおよび種々のモニタ／制御コンピュータおよび電子機器に電力を提供する。枠上の低圧電源は、再構築コンピュータおよび種々のモニタ／制御電子機器に電力を提供する。コンベヤモータ５０３、ガントリモータ５０５、高圧電源およびＸ線冷却剤ポンプは全て、主電源から直接電力を供給することができる。
【００８７】
高圧電源は、Ｘ線管１２８に電力を提供する。電源は陰極／陽極間に二重電圧を提供することができる。駆動波形は任意の望ましい形状でよく、好ましくは正弦波の形状である。この電源は、Ｘ線フィラメント電力も提供することができる。電源電流は、両方の電圧でほぼ一定に維持することができる。
【００８８】
二重エネルギーのＸ線が手荷物に衝突し、Ｘ線の一部が通過して検出器アセンブリ１３０に衝突する。検出器アセンブリ１３０は、Ｘ線から可視光子へ、さらに電流へとアナログ変換を実行する。ＤＡＳ１３４は検出器電流をサンプリングし、増幅した電圧を１６ビットのアナログディジタル変換器のセットへと多重送信し、ディジタル出力をコンピュータ化した処理システム５１５に多重通信することができ、処理システムは、以下で述べるように本発明にしたがってＣＴデータを生成して、データを処理し、手荷物１１２の部片内の対象を検出、識別および分類する。１つの実施形態では、ＤＡＳ１３４からのディジタルデータは、非接触シリアルデータリンク５１１を介して処理システム５１５に転送される。ＤＡＳ１３４は、ディスク１２４の角度位置によってトリガすることができる。
【００８９】
非接触リンク５１１および５１３は、高速ディジタルＤＡＳデータを処理システム５１５へ、低速モニタ／制御信号をディスクと枠の制御コンピュータ間で転送することができる。データリンク５１１は、ＲＦ送信器および受信器をベースにしてよい。
【００９０】
１つの実施形態では、処理システム５１５の画像再構築部分は、ＤＡＳ１３４からのディジタル線積分を、高エネルギーと低エネルギーとの両方で、バッグスライスの２次元画像のセットに変換する。ＣＴ再構築は、上記の参照により組み込まれる共願の米国特許出願第０８／８３１，５５８号に記載されている章動スライス再構築方法などの螺旋錐形ビーム分解を介して実行することができる。再構築器は、組み込んだソフトウェア、高速ＤＡＳポート、アレイプロセッサ、ＤＳＰベースのコンボルバ、ＡＳＩＣベースの背面映写機、画像メモリ、ＵＡＲＴ制御ポート、および画像データのＳＣＳＩ出力ポートを含むことができる。アレイプロセッサは、データ補正および補間を実行することができる。再構築器は、自己ホスト化し、フレームコンピュータとのＵＡＲＴインタフェースで受信した手荷物情報に基づき、画像にタグをつけることができる。
【００９１】
処理システム５１５は、ＰＣ系の組込み式制御システムを含むことができる。サブシステムは全て、重要な健全性および状況の情報を監視することができる。このシステムは、両方の動作システムを制御し、手荷物情報を感知して、温度や湿度などの環境を制御し、ディスク１２４の角度位置を感知して、ＤＡＳおよびＨＶＰＳをトリガすることもできる。このシステムは、工学的診断および制御のためにビデオおよびキーボードのインタフェースを有することもできる。また、現場サービスのために制御盤を含むことができる。
【００９２】
大部分のタイプの爆発物は、その形状および／または成分材料に基づき、幾つかのカテゴリーにグループ化することができる。例えば、カテゴリーは、形状に基づき、シート状、棒状、塊状および他のカテゴリーを含むことができる。材料の特定のタイプは、下位タイプにさらに分割することができ、これも円筒形などの容器に基づく。これらのカテゴリーは、形状、サイズ、質量または密度など、様々な典型的特徴を有する。概して、上述した以前のアプローチなど、１つの検出アプローチではこれらの爆発物のタイプ全部を効率的に検出することができない。１つの実施形態では、本発明は複数の別個の検出路を含み、これはタイプごとに別個の路を含むことができる。例えば、方法は、シート状爆発物路、および本明細書で「塊状」と呼ぶ残りの爆発物の路を含むことができる。
【００９３】
本発明の対象検出方法および装置の１つの実施形態では、プロセスは最初に、データの部分的な区別を実行し、シート形の対象を識別する。次に、あるＣＣＬ形式など接続ステップを実行して対象を接続する。それからさらに区別を実行し、潜在的脅威に従って識別された対象を分類する。これは、最初に接続を、次に区別を実行して、その結果、薄いシート形対象を見失うＥｂｅｒｈａｒｄその他のシステムなど、先行のシステムとは対照的である。
【００９４】
本発明の１つの態様による方法の基本的ステップは、シート状爆発物の検出、塊状爆発物の検出、および区別を含む。１つの実施形態では、シートの検出と塊の検出は、２本の平行な路に沿って別個に実行することができる。１つの実施形態では、シート状爆発物の検出は、一定誤アラーム率法（ＣＦＡＲ）として知られるプロセスに基づき、本発明により修正され、体積要素またはボクセルがシート状爆発物に属するか統計学的に決定する。シート状ボクセルは、以下で詳細に説明する本発明による形態学的シート検出アプローチで識別することもできる。１つの実施形態では、次に、ＣＦＡＲまたは本発明の形態学的シート検出でシートボクセルと識別されたボクセルを接続し、標準的な接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）プロセスを使用してラベルを貼り付ける。別の実施形態では、本明細書で述べる本発明の形態学的ＣＣＬを使用して、ボクセルを接続し、ラベルを貼り付ける。ラベルを貼り付けた対象は、次にその質量によって区別できる。対象の質量が所定の閾値より大きい場合、対象はシート状爆発物と宣言される。
【００９５】
本発明の１つの実施形態では、塊状爆発物の検出は、形態学的走査（侵食および膨張）を含んで対象が互いに成長するのを防止する修正接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）プロセスを使用する。１つの実施形態では、複数のシートが別個の分析路で検出されるので、侵食および膨張ステップに保持する必要がない。塊の検出は、例えば１つの対象と見なすべき個々の棒形対象など、間隔のつまった脅威的対象の制御下の対象合併も伴うことができる。区別は、検出された対象の密度および質量に基づく。１つの実施形態では、区別の質量閾値は密度に依存する。幾つかの理由から、密度が比較的低い対象は、高めの質量閾値に割り当てることができる。例えば、データは、特定の量の損傷を生じるのに必要な低密度爆発物の量は、高密度爆発物の量より多いことを示す。したがって、密度が低いと、アラーム状態をトリガするには、より大量の、つまり大きい質量の物質が必要である。また、低密度では誤アラーム率が高くなることがある。したがって、質量閾値を高くすると、低密度での誤アラームの数を減少させることができる。
【００９６】
図５は、本発明の対象識別方法の１つの実施形態の論理フローを示す最高レベルの流れ図を含む。１つの実施形態では、第１ステップ３０１で、再構築したＣＴ画像データを受信し、分析して、問題の領域（ＲＯＩ）または領域の境界形成ボックスを画定する。このプロセスは、バッグの外側のボクセルを削除し、したがってデータセットのサイズを大幅に減少させる。次に、方法は、シート状対象検出路および塊状対象検出路を含む平行な路に沿って進行することができる。
【００９７】
シート検出路に沿って、シート形の対象がシート検出ステップ３０２で検出される。区別ステップ３０６では、検出した対象を分析し、脅威か否か判別する。１つの実施形態では、これは対象の質量を質量閾値と比較して実行する。区別ステップ３０６は、バッグのラベル画像データを生成し、これは各シート状対象に属するボクセルにマークを付け、各シート状対象の物理的特性（好ましくは密度および質量）とバッグ内のその位置を識別する。各ボクセルのラベル画像データは、識別した対象に従ってボクセルを識別するか、ボクセルを背景と識別する数字も含む。
【００９８】
塊検出路に沿って、塊タイプの対象を塊検出ステップ３０４で検出する。次に、区別ステップ３０８で、検出した塊状対象を分析し、脅威か否か判別する。区別ステップ３０８は、バッグのラベル画像データを生成し、これは各塊状対象に属するボクセルにマークを付け、各塊状対象の物理的特性（好ましくは密度および質量）とバッグ内のその位置を識別する。
【００９９】
方法の決定データ融合ステップ３１０は、シートおよび塊検出ステップで生成されたラベル画像データを取得し、検出された爆発物に対応する１つのラベル画像を計算する。図５に関連して説明する方法は、識別すべき対象のタイプの数に従って、３つ以上の別個の検出路を含むことができることが理解される。
【０１００】
本明細書を通して、「３次元画像」という用途およびＣ（ｉ，ｊ，ｋ）という記号は、１組のＣＴスライス画像を表すのに使用される。各ＣＴスライスのサイズは、Ｉ列×Ｊ行である。Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）の記号Ｉは、列の指標を表し、０からＩ−１まで及ぶ。同様に、記号ｊは行の指標を表し、０からＪ−１まで及ぶ。セットにはこれらのスライスがＫ個ある。記号ｋは、これらのスライスの１つを表し、０からＫ−１まで及ぶ。関数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）は、このセット中の特定のＣＴ密度を指す、または表すのに使用し、ｋ番目のスライスのｉ番目の列およびｊ番目の行にあるＣＴ密度値であることを意味する。ＣＴ密度は、空気の密度に対応する０（ハウンズフィールド単位）および水の密度に対応する１０００（ハウンズフィールド単位）を有するプラスの整数で表すが、所望に応じて他の整数値を使用することができる。
【０１０１】
関数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）は、幅がＩ個の画素、高さがＪ個の画素、深さがＫ個の画素の３次元画像と見なすことができる。３次元画像の各エレメントがボクセルである。（ｉ，ｊ，ｋ）三重項で示される特定のボクセルの値Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）は、そのボクセルを占有する物質のＣＴ密度である。
【０１０２】
ボクセルのサイズは、ＣＴ機器の解像度によって決定される。１つの実施形態では、スキャナは幅（ｘ）が３．５ｍｍ、高さ（ｙ）が３．５ｍｍ、深さ（ｚ）が３．３３ｍｍの名目ボクセルサイズを有し、これは比較的小さいボクセルであり、したがってＥｂｅｒｈａｒｄその他のシステムと比較するとより高い解像度を生成するが、名目サイズは幾つかの設計要素に応じて変更することができる。この情報およびＣＴ密度を使用し、３次元画像の各ボクセルの質量を計算することが可能である。
【０１０３】
ＣＴ密度は、物質の物理的密度にほぼ対応する。１０００のＣＴ密度は、所与のボクセルの質量をグラム単位で求めるため、水の密度（つまり１ｇ／ｃｃ）に対応するようになっているので、そのボクセルのＣＴ密度値を１０００で割り、ボクセルの体積（０．３５×０．３５×０．３３３ｃｃ）を掛ける。本明細書で述べる方法は、（定数ｃo）としてこの換算を使用して、バッグの質量、およびバッグ内で識別された各対象の質量を計算する。
【０１０４】
以上で列挙し、図５で示した本発明の方法の主要ステップについて、次に詳細に説明する。図６は、本発明の問題領域計算３０１の１つの実施形態の論理フローの流れ図を示す。問題計算の領域の目標は、バッグの外側にある画像の部分を削除することであり、したがってプロセスの他の部分が分析するデータが少なくなり、プロセスが高速化して、メモリの要件が少なくなる。１つの実施形態では、問題の範囲にあるＣＴ密度値を有する全ボクセルを含む長方形のサブセットを、元の画像から抽出する。
【０１０５】
問題領域計算の入力はＣ（ｉ，ｊ，ｋ）を含み、これはバッグの３次元ＣＴ画像である。出力は問題のバッグ領域のＣＴ画像を表すＣroi（ｉ，ｊ，ｋ）と、問題のボックスの領域の座標である（ｘmin，ｘmax，ｙmin，ｙmax，ｚmin，ｚmax）とを含む。計算に使用するパラメータはｔoであり、これはバッグに対する空気の閾値である。方法３０１は、まずバッグの３次元画像を表すデータＣ（ｉ，ｊ，ｋ）および空気閾値ｔoの値を受信する。次に、ステップ３１２で、空気を表すデータを含むと識別されたボクセルを識別し、ステップ３１４で、このボクセルの全部ではないまでも、大部分を除外するよう、問題の領域の座標を計算する。ステップ３１２および３１４は、問題の領域を画定するよう、以下のように進行する。
【０１０６】
ｘmin＝任意のｊ，ｋで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなＩの最小値
ｘmax＝任意のｊ，ｋで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなＩの最大値
ｙmin＝任意のＩ，ｋで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなｊの最小値
ｙmax＝任意のＩ，ｋで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなｊの最大値
ｚmin＝任意のＩ，ｊで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなｋの最小値
ｚmax＝任意のＩ，ｊで少なくとも１つのＣ（ｉ，ｊ，ｋ）≧ｔoとなるようなｋの最大値
次に、バッグを含む問題の領域の画像をＣroi（ｉ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（Ｉ＋ｘmin，ｊ＋Ｙmin，ｋ＋Ｚmin）で計算し、ここで
０≦Ｉ≦ｘmax−ｘmin
０≦ｊ≦ｙmax−ｙmin
０≦ｋ≦ｚmax−ｚmin
【０１０７】
図７は、本発明によるシート検出方法の１つの実施形態の論理フローを示す流れ図である。シート状爆発物は、１次元（高さ、幅または深さ）が他の２次元よりはるかに薄いことを特徴とする。この次元は、シート状爆発物の厚さと呼ばれる。本明細書で述べる１つのシート状爆発物検出法は、シートの厚さに合わせて調整することができ、一定誤アラーム率（ＣＦＡＲ）法を使用する。ＣＦＡＲの２次元的アプローチが、例えばＫｒｅｉｔｅｎその他の「Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｌｕｔｔｅｒ」（Ｌｉｎｃｏｌｎ  Ｌａｂ  Ｊｏｕｒｎａｌ，Ｖｏｌ．６，Ｎｏ．１，１９９３）、Ｎｏｖａｋその他の「Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  ａ  ＳＡＲ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ」（Ｌｉｎｃｏｌｎ  Ｌａｂ  Ｊｏｕｒｎａｌ，Ｖｏｌ．６，Ｎｏ．１，１９９３）、およびＦｒｏｓｇａｔｅその他の「Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｎｏｍａｌｙ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ＳＡＲ  Ｉｍａｇｅｒｙ」（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｉｍａｇ．Ｐｒｏｃ．，Ｖｏｌ．６，Ｎｏ．１，１９９７）に記載され、これは全て参照により本明細書に組み込まれる。本発明の３次元ＣＦＡＲアプローチでは、以下で詳細に述べるように、ＣＦＡＲシートボクセル分析ステップ３１８を、問題領域のＣＴ画像データで実行し、どのボクセルがシート状対象に関連するか識別する。次に、接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）法をステップ３２０でシートボクセルに適用し、これを個々の対象内で接続することができる。ステップ３０６では、質量の区別などにより対象を分類する。
【０１０８】
本発明のＣＦＡＲ法では、バッグ中の各ボクセルを検査して、シート状爆発物の一部か否か判別する。シート状爆発物の一部であるには、ボクセルは、特定のＣＴ密度値の範囲内にある密度値を有し、背景から統計学的に離れていなければならない。１つの実施形態では、背景は、本発明の好ましいＣＦＡＲ法の概略図である図８Ａおよび図８Ｂに示すように、試験ボクセルの周囲で中心を合わせたシート厚さに匹敵するサイズの立方体の表面にあるボクセルと定義される。図８Ａは、シート状対象３１７を含むＣＴデータボクセルに適用される試験ボクセル３１９を含む背景の立方体３２１を２次元で示す。試験ボクセルの周囲の背景ボクセルの平均および標準偏差を計算する。試験ボクセルの値を、背景の平均および標準偏差と比較する。背景までの試験ボクセルの統計学的距離が所定の閾値より大きい場合、試験ボクセルはシート状爆発物に属すると言われる。
【０１０９】
１つの代替実施形態では、平均および標準偏差の計算に、立方体の表面にあるボクセルの全部は使用しない。処理時間を節約するため、表面のボクセルをサンプリングし、サンプリングしたボクセルのみを平均および標準偏差の計算に使用することができる。１つの実施形態では、１つおきのボクセルしかサンプリングせず、その結果、平均および標準偏差の生成に必要な処理時間の反部が節約される。
【０１１０】
別の代替実施形態では、３つの直交デカルト平面ｘ−ｙ、ｘ−ｚ、ｙ−ｚで３つの別個の２次元ＣＦＡＲ計算を実行することができる。背景のボクセルの平均および標準偏差を平面ごとに計算し、背景を、個々の平面の正方形の周辺にあるボクセルと定義する。次に、各平面の統計学的距離を計算し、所定の閾値と比較する。座標面によって閾値が異なることがある。閾値を上回る平面の数を使用し、ボクセルがシートのボクセルか否か判別する。例えば、１つまたは複数の閾値を超えた場合、ボクセルはシートのボクセルと結論することができる。別の実施形態では、２つ以上の閾値を超えた場合、ボクセルはシートのボクセルとラベルを付ける。
【０１１１】
本発明のＣＦＡＲ法の全ての場合に、下限閾値に加えて、またはその代わりに上限閾値を使用することができる。こうすると、背景と非常に大きい対照を示すシート形の対象が削除される。このようなシートの一例は、バッグの外面である。
【０１１２】
図８Ｂに示すように、塊状対象３２５の場合、背景のボクセルは対象自体のより大きい部分を覆う。したがって、背景が、試験対象内として選択された試験ボクセルに統計上近づく。したがって、ＣＦＡＲ距離は、薄いシート状対象では大きく、厚い塊状対象では小さくなる。この特性を使用して、バッグ内のシート状対象に属するボクセル全部を検出し、塊状対象に属するボクセル全部を削除する。
【０１１３】
本発明によると、３次元ＣＦＡＲ法をＣＴデータに適用し、シート状対象を検出する。本発明の３次元ＣＦＡＲを開発する際に、標的ボクセルと背景ボクセルの間にある空隙領域のサイズの選択を考慮した。上述した文献に記載されたプロセスのように、標準的な従来技術の２次元ＣＦＡＲプロセスは、標的のどの部分も含まない区域から背景サンプルを取得する必要がある。シート状対象を検出する本発明の用途では、シートの場合、標的対象の１次元しか分からず、次元の方向は分からない。したがって、従来技術のＣＦＡＲアプローチを適用すると、従来技術のＣＦＡＲプロセスで必要なように、背景のサンプリングが困難になる。本発明の実現には、標的対象の一部を背景としてもサンプリングする。本発明では、背景サンプルに標的サンプルの一部を含めると、背景サンプルの平均および標準偏差が変化する。しかし、この変化は、ＣＦＡＲサンプリング領域の標的適用範囲が異なると異なる。これは、本発明がシート状対象と塊状対象とを識別するのに役立つ。シートの適用範囲と塊の適用範囲とのこの違いを、図８Ａおよび図８Ｂに示す。
【０１１４】
どのボクセルをシートと見なすか決定した後、ＣＣＬ分析３２０をシート状ボクセルで実行し、ボクセルを組み合わせてシート状対象にする。このようにして獲得した各接続コンポーネントの質量を、所定の質量閾値と比較して、シート状爆発物の存在を決定する。
【０１１５】
したがって、本発明は、３次元に拡張されたＣＦＡＲアプローチを使用し、文献に記載された２次元技術を大幅に修正し、改良している。本発明では、修正ＣＦＡＲをプロセスの１ステップとして使用し、脅威を識別する。本発明の修正ＣＦＡＲは、最初に、シート状対象の一部か否かにしたがって、個々のボクセルを分類する。次に、本発明のプロセスは、ボクセルを組み合わせて対象にするＣＣＬなどの追加のステップと、対象が脅威を与えるか否か判別する区別ステップとを継続する。これに対して、先行の２次元ＣＦＡＲアプローチは、独立した検出アルゴリズムとして使用され、その出力は、対象の画素の２次元ＣＦＡＲ分析に基づく対象の最終的分類で構成された。
【０１１６】
上述したように、シート状爆発物検出法の目的は、シート状対象を検出することである。別個のシート状爆発物検出ステップを使用して、塊検出プロセス中に実行する侵食のような形態学的ステップの間に、データからシートが不注意で除去されるという問題を解決する。シート検出法の入力は、問題の領域（サイズＩroi×Ｊroi×Ｋroi）の３次元画像であるＣroi（ｉ，ｊ，ｋ）を含む。シート状爆発物検出の出力は、以下を含む。
Ｌs（ｉ，ｊ，ｋ）  シート状爆発物のラベル画像（Ｃroiと同サイズ）
Ｎx’    検出されたシート状爆発物の数
ρn’    各検出対象の密度
Ｍn’    各検出対象の質量
（ｘnmin，ｘnmax，ｙnmin，ｙnmax，ｚnmin，ｚnmax）  各検出対象の境界形成ボックス
【０１１７】
本発明のこの態様および他の態様に関連して使用する境界形成ボックスは、境界となる対象を含む最小の長方形領域と定義される。シート検出のパラメータは、以下の通りである。
（ρNmin，ρNmax）  シートの問題のＣＴ密度範囲
ｇ    ボクセル中の試験画素の周囲にあるＣＦＡＲ立方体のサイズ
ｔl    ＣＦＡＲ決定閾値
Δs    ＣＣＬ閾値
ｃs    ＣＣＬの接続性のタイプ（「面」、「縁」または「頂点」の任意の組合せ）
ｍs    シート状爆発物検出の質量閾値
ｃo    ＣＴ密度から質量への変換係数
１つの実施形態では、シート状爆発物検出法のステップは、以下を含む。
【０１１８】
１．ＲＯＩの３次元画像Ｃroi（ｉ，ｊ，ｋ）から開始する。
【０１１９】
２．各側で、ゼロなど、何らかの予め設定した背景値を有するｇ層のボクセル値で埋めて、以下の埋込み画像を生成する。
Ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）  サイズ（Ｉroi＋２ｇ）×（Ｊroi＋２ｇ）×（Ｋroi＋２ｇ）
【数１】
2005043357.tif 000003
【０１２０】
３．埋込み画像をラスタ走査し、ρNminとρNmaxの間のＣＴ密度で、ボクセル｛ｖo＝（ｉo，ｊo，ｋo），ｖl＝（ｉl，ｊl，ｋl），．．．ｖn．．．｝を求める。速記表記のｖnは、ボクセル０≦ｎ＜（Ｉroi＋２ｇ）（Ｊroi＋２ｇ）（Ｋｒｏｉ＋２ｇ）を指すのに使用する。
【０１２１】
４．各ボクセルｖn＝（ｉ，ｊ，ｋ）で、ＣＦＡＲ立方体Ｓnの表面は、ｖnを中心とする（２ｇ＋１）×（２ｇ＋１）×（２ｇ＋１）の表面ボクセルｖnl＝（Ｉ’，ｊ’，ｋ’）と定義される。
【数２】
2005043357.tif 000004
Ｓn（立方体の表面積）のボクセル数は以下に等しい
【数３】
2005043357.tif 000005
【０１２２】
５．各ｖnを中心とするＣＦＡＲ立方体の表面Ｓnで、平均μnを計算する。
【数４】
2005043357.tif 000006
【０１２３】
６．同じ表面で標準偏差σnを計算する。
【数５】
2005043357.tif 000007
【０１２４】
７．μnおよびσnで与えられた背景までのボクセルｖnの距離ｄを計算する。
【数６】
2005043357.tif 000008
【０１２５】
８．入力画像Ｃroi（ｉ，ｊ，ｋ）と同じサイズ（ゼロが埋め込まれていない）で、距離ｄnが閾値ｔlを上回るボクセルのみで構成されたＣＦＡＲ画像ＣＦＡＲ（ｉ，ｊ，ｋ）を生成する。
【数７】
2005043357.tif 000009
【０１２６】
９．ＣＣＬパラメータ、Δsおよびｃsを使用し、ＣＦＡＲ画像ＣＦＡＲ（ｉ，ｊ，ｋ）で接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）を実行し、ラベル画像Ｌs（ｉ，ｊ，ｋ）および境界形成ボックス（ｘnmin，ｘnmax，ｙnmin，ｙnmax，ｚnmin，ｚnmax）を生成する。
【数８】
2005043357.tif 000010
【０１２７】
１０．各対象ｌ＝１，．．．Ｎsについて、ＣＣＬの間に質量Ｍlを計算する。
【数９】
2005043357.tif 000011
ここで、セレクタの関数ｈ（ｘ，ｌ）は下式のように定義される。
【数１０】
2005043357.tif 000012
【０１２８】
１１．質量Ｍlが所与の質量閾値ｍsを下回る対象を全て削除する。
【数１１】
2005043357.tif 000013
【０１２９】
１２．連続的なプラスの整数ラベルを使用して残りの対象の番号を付け替え、ラベル画像を更新する。残りの対象の数と等しいＮｓを設定する。
【０１３０】
シート検出方法に関して、ステップ５では標準偏差σnの代わりに平方偏差σ2nを使用できることに留意されたい。これにより、実施の実行速度を上げることができる。また、立方体以外の形状を使用して、ＣＦＡＲ表面を画定することができる。また、本発明の方法の塊路によって、厚いシート状爆発物を検出することができる。したがって、１つの実施形態では、検出されるシートの厚さを、塊検出で検出できる最も厚いシートよりわずかに厚く設定することができる。
【０１３１】
本発明の別の態様では、塊対象検出に適用される形態学的ＣＣＬと同様の形態学的アプローチを使用して、密度データでシート状対象を検出することができる。この形態学的シート検出アプローチでは、データ中の全対象を所定の回数だけ侵食し、したがって薄いシート形状の対象が全てデータから削除される。実行する侵食の数は、データからシート状対象を削除するのに必要な侵食数に基づき、これはシートの厚さに関連する。各侵食で、１層の表面ボクセルを除去することができる。したがって、侵食数は、予想されるシートの厚さおよびボクセルのサイズに関連する。全ての侵食ステップを実行した後、データに残っている対象は塊状対象と推定される。次に、これらの対象に関連したデータを、さらなる処理から削除する。元のデータから塊状対象を削除したものを分析し、シート状対象とラベルを貼る。残りのボクセルを、ＣＣＬプロセスなどで１回に１つずつ分析し、ボクセルを組み合わせてシート状対象にし、次にシート状対象とラベルを貼る。次に、シート状対象で区別を実行し、対象の質量を所定の質量閾値と比較するなどして、これを脅威または非脅威と分類する。閾値を上回る質量のシートは、脅威と分類することができる。
【０１３２】
高域フィルタリングなどの他のシート検出アプローチを本発明の種々の態様で使用し、シートを検出できることに留意されたい。また、例えばＣＣＬなどの接続プロセスを、シート検出で生成された２進データまたは２進データと関連するボクセル密度データとの積に適用することができる。
【０１３３】
本発明の塊状対象検出プロセスは、問題の密度範囲にあるボクセルのクラスタでバッグの画像を探索し、これを塊状対象とラベルを貼ることができ、質量に依存する密度閾値を使用して、対象が脅威か判別することができる。
【０１３４】
１つの実施形態では、塊検出プロセスはＣＣＬ法を使用して、３次元バッグ画像で対象を識別する。ＣＣＬ使用の際の主な問題の１つは、複合物の対象、つまりシステムの有限の解像度のためにバッグ画像で１つの対象へと成長する近接した２つ以上の物理的対象であり、部分的体積効果を生じる。この問題を解決するため、本発明の１つの実施形態では、ＣＣＬを適用する前に画像を前処理し、複合物の対象を分割する。この前処理は、以下で詳細に述べるように、侵食オペレータを使用して実行することができ、これは対象からボクセルの表面層を効果的に除去し、ＣＣＬが複数の対象をともに成長させるのを防止する。対象のサイズに与える侵食の効果のバランスをとるため、侵食した画像をＣＣＬで複数の対象に区分化した後、以下で詳細に述べるような膨張操作を適用する。この操作は、対象が別個の複数の対象であると決定された後、表面のボクセルを加えて対象に戻す。
【０１３５】
本発明の１つの態様によると、塊検出法は範囲に入る密度値を有する問題の塊状物質のタイプごとに１つずつ、１つまたは複数の別個の密度範囲を使用する。１つの実施形態では、塊検出に使用する２つの別個の密度範囲がある。密度範囲は、識別しようとする対象にしたがい選択する。１つの特定の実施形態では、範囲のうち一方が第１の特定タイプの爆発物（本明細書では「タイプＡ」と呼ぶ）を扱い、他方の１つが、タイプＡを除く全ての固体塊状爆発物を含む。この２つの密度範囲の爆発物タイプおよび典型的な誤アラームは異なるので、侵食および膨張が異なる別個の検出路を使用して、各密度範囲の性能を最適化することができる。
【０１３６】
１つの実施形態では、所与の密度範囲の検出プロセスは、以下のステップを有する。
１．少なくとも１回侵食を実行して、表面のボクセルを除去する。
２．ＣＣＬを使用して、画像を別個の対象に区分化する。
３．膨張オペレータを使用して、表面のボクセルを対象に回復する。
４．対象の特性を計算する。
５．質量閾値を使用して、爆発物と非脅威的対象とを区別する。
【０１３７】
バッグの画像を複数の対象に区分化したら、質量、平均密度、侵食質量、および侵食平均密度などの特性を、各対象について計算する。密度に依存する質量閾値を使用し、脅威的対象と非脅威的対象とを区別する。潜在的な爆発性対象の数、その特性およびバッグ画像におけるその座標を、塊検出プロセスで戻す。
【０１３８】
塊検出プロセスへの入力はＣ（ｉ，ｊ，ｋ）、つまりバッグの３次元ＣＴ画像を含む。出力は以下を含む。
Ｎb    検出された塊状対象の数
Ｌb（ｉ，ｊ，ｋ）  Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）と同じサイズのラベル画像
（ｘminn，ｙminn，ｚminn），（ｘmaxn，ｙmaxn，ｚmaxn）  各対象の境界形成ボックスの座標
Ｖn    各対象にあるボクセルの数
Ｍn    各対象の質量
Ｖun    各対象のボクセルの侵食回数
Ｍun    各対象の侵食質量
プロセスで使用するパラメータは以下を含む。
（ρnmin，ρnmax，）  タイプＡ爆発物の密度範囲
（ρpemin，ρpemax）  タイプＡ爆発物の侵食密度範囲
（ρbmin，ρbmax）  塊状爆発物の密度範囲
（ρbemin，ρbemax）  塊状爆発物の侵食密度
（ρbdmin，ρbdmax）  塊状爆発物の膨張密度範囲
（ρbmmin，ρbmmax）  塊状爆発物対象合併の密度範囲
Δm  塊状爆発物合併のための対象間の最大侵食密度差
ｅp  タイプＡ密度範囲の侵食回数
ｅb  塊密度範囲の侵食回数
ｎp  タイプＡボクセルを維持するのに必要なタイプＡ侵食密度範囲の隣接するボクセルの最少数
ｎb  塊ボクセルを維持するのに必要な塊侵食密度範囲の隣接するボクセルの最少数
Δb  ＣＣＬのボクセルを接続する最大密度差
ｃb  ＣＣＬの接続性タイプ
ρl  低密度と高密度塊状爆発物の間の密度閾値
ｍl  タイプＡ爆発物を含む円筒形対象の質量閾値
ｍl  低密度塊状爆発物の質量閾値
ｍh  高密度塊状爆発物の質量閾値
Ｖmin  画像区分化ステップ後に対象を維持するのに必要な最少ボクセル数
ｃv  ボクセルの体積
【０１３９】
図９は、本発明の塊状対象検出法の１つの実施形態の論理フローを示す概略的流れ図である。前処理ステップ３３０および３３２で、バッグの画像ボクセルを受信する。図９に示す実施形態では、対象の侵食を含む前処理ステップは、別個に平行に実行する。特に、タイプＡ物質の前処理はステップ３３０で実行し、塊の前処理はステップ３３２で実行する。これらの前処理ステップは、別個の平行ステップで実行する必要がないことが理解される。
【０１４０】
ステップ３３０で、侵食オペレータを元のＣＴ画像に、タイプＡ侵食密度範囲（ρpemin，ρpemax）についてｅp回、画像ごとに反復的に適用するか、ステップ３３２で、塊侵食密度範囲（ρbemin，ρbemax）についてｅb回適用する、あるいはその両方を適用する。第１反復は元のＣＴ画像、つまりＣo（ｉ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）である。侵食オペレータを各ボクセルに適用することにより、さらなる反復が生成される。各ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）で、侵食オペレータが以下のステップを実行する。
【０１４１】
１．ボクセルが問題の侵食密度範囲の１つに属するか検査し、そのＣＴ値をゼロに設定して、属さない場合は次のボクセルに進む。
【数１２】
2005043357.tif 000014
【０１４２】
２．現ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）の３×３×３近傍を検査する。同じ密度範囲のＣＴ値Ｃn（ｉl，ｊl，ｋl）を有するボクセル（ｉl，ｊl，ｋl）の数Ｎを、現ボクセル（タイプＡまたは塊）として数える。
【０１４３】
３．カウントが閾値ｎpまたはｎbを下回る場合、Ｃn-l（ｉ，ｊ，ｋ）をゼロと等しく設定し、それ以外は現ボクセルを維持する。閾値は塊では異なる。
【数１３】
2005043357.tif 000015
【０１４４】
上式以外はタイプＡの物質である。
標準的な形態学的侵食は、ボクセルの近傍が特定のパターンのマスクに適合する場合のみ、ボクセルを維持する。通常、問題の範囲に２７の近傍が全てあるボクセルのみが維持される。標準的侵食が、例えばＳｅｒｒａ，Ｊ．のＩｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ  （Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，Ｌｏｎｄｏｎ，１９８２）に記載されている。本発明の形態学的ＣＣＬで使用する侵食オペレータは、上記の投票または計数オペレータでよいことに留意されたい。Ｓｅｒｒａに記載されたような他の侵食オペレータを使用することもできる。
【０１４５】
本発明のプロセスでは、侵食操作の目的は、相互に近接した複数の対象を分離することであり、その結果、標準的ＣＣＬによって相互に合併することができる。本発明では、対象の外面を侵食する。これに対して、画像のノイズまたはアーティファクトによって問題の密度範囲外になる内部の穴（円筒形の棒状対象にある薄い円筒形の軸方向空隙など）またはボクセルを有する対象もある。これらの内面の侵食は、対象を幾つかの部分に分離することができるか、軸方向の空隙がある薄い対象の場合、対象を完全に削除することができる。
【０１４６】
対象の外面は通常、凸状であり、内部空隙の表面は通常、凹状である。したがって、外面のボクセルは、内面のボクセルより、３×３×３の近傍にある対象のボクセルが少ない。計数閾値を使用して、対象の内部を残しながら、対象の外面のみ選択的に侵食することができる。
【０１４７】
２つの前処理ステップ３３０および３３２の結果を、任意選択の組合せステップ３３４で組み合わせる。前処理に別個の路を使用する図示の実施形態では、各前処理ステップ３３０および３３２が、元のバッグ画像データから一意のセットの前処理データを生成する。組合せステップ３３４では、これらの個々のデータセットを組み合わせて、１セットの前処理データにする。
【０１４８】
区分化ステップ３３５では、ＣＣＬを使用して、侵食したＣＴ画像データの対象を識別し、ラベルを貼る。塊（ρbmin，ρbmax）でもタイプＡ（ρbmin，ρbmax）でも、同じ密度範囲にある近傍ボクセルを接続し、対象のラベルを割り当てる。近傍ボクセルは、ＣＣＬ接続性パラメータｃbによって決定される「面」、「縁」または「頂点」の組合せと定義される。
【０１４９】
ＣＣＬプロセスを１回実行すると、対象間の距離がＣＣＬでボクセルを接続するための最大密度差より大きい、つまりρbmin−ρbmax＞Δbである限り、両方の密度範囲にある対象を発見することができる。ＣＣＬを１回だけ実行してボクセルを複数の密度範囲と比較すると、範囲ごとに別個のＣＣＬを実行するよりはるかに効率的で、時間の消費が少ない。というのは、概してＣＣＬは大量の処理資源を使用するからである。閾値差Δbが、密度範囲間のギャップより小さくなるよう選択されると、範囲の１つにある物質のボクセルに別の範囲に属すると誤ったラベルを貼る可能性がなくなり、したがって複数の範囲で同時にプロセスを実行することができる。このアプローチは、少なくとも閾値Δbの大きさがあるギャップによって分離された任意の数の範囲に拡張できることが理解される。
【０１５０】
ラベル画像を生成し、ここで各ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）を以下の値に割り当てる。
【数１４】
2005043357.tif 000016
【０１５１】
０    ボクセルがどの密度範囲にも入らない
１≦ｎ≦Ｎb  ボクセルはｎ番目の対象に属する
ここでＮbはバッグ画像に見られる対象の総数である。ＣＣＬの再ラベル貼付パスで、各対象ｎについてボクセルの侵食数Ｖen、侵食した質量Ｍcnを計算する。
【０１５２】
枝刈りステップ３３６では、少数のボクセル（Ｖen＜Ｖmin）のみで構成された対象が廃棄され、ラベル画像中の対応するボクセルＬb（ｉ，ｊ，ｋ）をゼロに設定する。対象の総数Ｎbを減少させ、残りの対象は連続するラベルで番号を付け直し、ラベル画像を新しい対象ラベルで更新する。
【０１５３】
これで、タイプＡの膨張ステップ３３８および／または塊の膨張ステップ３４０を実行することができる。前処理の侵食ステップ３３０および３３２の場合と同様、膨張ステップ３３８および３４０は別個の平行路で実行することができる。膨張では、侵食で失われた質量および体積を回復するため、残りの対象にボクセルの層を追加する。ラベルを貼り付けた各ボクセル（ｌ＝Ｌb（ｉ，ｊ，ｋ）＞０）について、現ボクセルを含むラベル貼付対象の侵食密度ｌが、下式によって与えられる。
【数１５】
2005043357.tif 000017
【０１５４】
ここでＭelおよびＶelはＣＣＬの間に計算される。この密度を使用し、ボクセルが塊状爆発性対象の一部かタイプＡの対象の一部か決定する。現ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）の３×３×３の近傍にある全ラベル非貼付ボクセル（Ｌb（ｉl，ｊl，ｋl）＝０）のＣＴ密度Ｃ（ｉl，ｊl，ｋl）を検査する。密度が、現対象の爆発物クラス（塊またはタイプＡ）に対応する膨張密度範囲内にある場合は、下式となる。
【数１６】
2005043357.tif 000018
【０１５５】
次に、ボクセル（ｉl，ｊl，ｋl）にボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）と同じラベルを割り当てる。
【数１７】
2005043357.tif 000019
【０１５６】
ボクセルの総数Ｖlと総質量Ｍlをインクリメントする。膨張は、タイプＡの密度範囲ではｅp回、塊の密度範囲ではｅb回、連続的に実行することができる。
【０１５７】
次に、膨張したデータで第２組合せステップ３４２を実行することができる。タイプＡと塊の膨張に別個の路を使用する図示の実施形態では、各膨張ステップ３３８および３４０が、侵食し、区分化して枝刈りしたバッグ画像データから、膨張データの一意のセットを生成する。組合せステップ３４２では、これらの個々のデータセットを組み合わせて１セットの膨張データにする。
【０１５８】
これで、部分的体積訂正ステップ３３４を実行することができる。各対象の質量は、膨張によって追加したボクセルの測定ＣＴ密度を対象の平均密度で置換することによって強化される。
【数１８】
2005043357.tif 000020
【０１５９】
部分的体積訂正３４４について、以下で詳細に説明する。
これで、対象合併ステップ３４６を実行することができる。対象ｎとｍの境界形成ボックスが重複し、その侵食密度が近い場合、つまり
【数１９】
2005043357.tif 000021
の場合、対象を合併して、質量Ｍ＝Ｍn＋Ｍmおよびボクセル数Ｖ＝Ｖn＋Ｖmの新しい１つの対象にすることができる。合併した対象が同じラベルを有するよう、ラベル画像Ｌｂ（ｉ，ｊ，ｋ）を更新する。棒形対象の検出の分析にこの合併を使用することについて、以下で詳細に説明する。
【０１６０】
次に、区別３０８を実行することができる。１≦ｎ≦Ｎbの各対象ｎについて、体操の質量および侵食密度に基づき、この対象が潜在的脅威か否かを決定する。
【数２０】
2005043357.tif 000022
の場合、対象は脅威である
この密度依存の質量閾値について、以下で詳細に説明する。
【０１６１】
本発明で使用する接続コンポーネントラベル貼付（ＣＣＬ）アプローチを使用し、３次元画像で問題の所定範囲に密度値がある対象を検出する。ＣＣＬは、ボクセルが特定の対象に属するか決定するプロセスである。対象は、位相的に接続され（パラメータｃによって決定された「面」、「縁」および「頂点」の接続性の組合せ）、ボクセルのＣＴ密度値がρlからρbの問題の範囲内にあり、近傍ボクセル間のボクセル値の差がデルタ値Δ以内であるボクセルのセットと定義される。
【０１６２】
３次元画像はＣ（ｉ，ｊ，ｋ）アレイによって表される。指数０≦ｋ＜Ｋはスライス数（Ｚ軸に沿った指数）であり、Ｋの値はバッグの長さによって決定される。指数０≦ｊ＜Ｊは行数（Ｙ軸に沿った指数）であり、１つの実施形態では、バッグの形状（長方形または正方形）に応じてＪ＝１１７または１５８である。指数０≦Ｉ＜Ｉは列数（Ｘ軸に沿った指数）であり、１つの実施形態では、バッグの形状（長方形または正方形）に応じてＩ＝２１４または１５８である。
【０１６３】
Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）と同じサイズのアレイＬ（ｉ，ｊ，ｋ）を使用し、ボクセルにラベルを貼る。背景（Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ）＝０とラベル貼付）か、対象数ｎ＞０に属する（Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ）＝ｎとラベル貼付）かである。ＣＣＬアルゴリズムでラベル等価アレイｌ（Ｉ）を使用し、一意のラベルを各対象に割り当てる。このアレイはｌ（Ｉ）＝Ｉ，０≦Ｉ≦Ｌmaxと初期化しなければならず、ここで定数Ｌmaxはバッグ中に見ることができる別個の対象の最大数によって決定される。
【０１６４】
現ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）に接続される近傍ボクセル（ｉn，ｊn，ｋn）（｜Ｉ−ｉn｜≦１，｜ｊ−ｊn｜≦１，｜ｋ−ｋn｜≦１）の３つの異なる位相学的定義を、３次元ＣＣＬプロセスに使用することができる。
１．ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）および（ｉn，ｊn，ｋn）は、共通の面｜Ｉ−ｉn｜＋｜ｊ−ｊn｜＋｜ｋ−ｋn｜＝１を共有する。
２．ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）および（ｉn，ｊn，ｋn）は、共通の縁｜Ｉ−ｉn｜＋｜ｊ−ｊn｜＋｜ｋ−ｋn｜＝２を共有する。
３．ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）および（ｉn，ｊn，ｋn）は、共通の頂点｜Ｉ−ｉn｜＋｜ｊ−ｊn｜＋｜ｋ−ｋn｜＝３を共有する。
【０１６５】
これらの接続性タイプの組合せは、ＣＣＬプロセスの入力パラメータと指定することができる。現ボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）がバッグ画像の表面にある（Ｉ、ｊまたはｋが０またはその個々の最大値に等しい）場合、可能な近傍ボクセルが全て存在するわけではないことに留意されたい。
【０１６６】
図１０Ａ及び１０Ｂは、本発明のＣＣＬ法の１つの実施形態を述べる擬似コードを含む。ＣＣＬ法の第１ステップは、画像データのラスタ走査である。これは、予備ラベルをボクセルに割り当てる。現ボクセルが問題の密度範囲内にある場合は、その近傍ボクセルとつき合わせて試験する。近傍ボクセルの値が現ボクセルの値のΔ範囲内にある場合、これら２つのボクセルは同じ対象の一部である。第１パスを順次実行するので、同じ対象の異なる部分に異なるラベル番号を割り当てることが可能である。合併ポイントに遭遇すると、ラベルの等価がｌ（Ｉ）アレイに記入される。使用可能な最低等価ラベルを使用し、循環参照を回避する。
【０１６７】
方法の第２ステップは、ｌ（Ｉ）アレイの全ラベル等価を解像し、別個の対象の数Ｎｂをカウントして、１からＮbの範囲の等価値に各ラベルを割り当てる。第３ステップは、全ての（ｉ，ｊ，ｋ）について、等価ラベル値Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ）＝ｌ（Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ））でボクセルのラベルを貼り替える。このパスの間、境界形成ボックスの指数および対象の総質量など、各対象に関して必要な情報を累積することができる。
【０１６８】
対象の部分体積訂正および質量強化は、走査した対象の表面ボクセルの密度劣化の問題に対処する。所与のボクセルのＣＴ値は、そのボクセル内にある対象の平均密度を表す。その結果、対象密度の正確な測定は、ボクセルが対象に完全に含まれている場合のみ達成することができる。これに対して、ボクセルが対象によって部分的に占有されている場合、その密度は、ボクセルに占有された部分に基づいて劣化する。図１１は、走査した対象３５１への部分的体積効果を示す。図１１では、斜線のないボクセル（正方形）は部分的体積効果の影響を受ける。本発明の部分的体積訂正は、その平均ＣＴ密度またはその侵食ＣＴ密度の平均を使用して走査した対象の表面ボクセルのＣＴ値を置換することに基づく。
【０１６９】
部分的体積効果により、走査された対象の実際の密度および質量は、その測定値より大きい。値の差は、対象の形状に依存し、特に走査した対象の表面対体積の比率に依存する。シートまたは小さい直径の円筒形など、表面対体積の比率が大きい対照は、塊状対象または大きい直径の円筒形など、表面対体積の比率が小さい対象より、影響が大きい。走査対象の測定ＣＴ密度は、そのボクセル全部の平均密度と定義される。
【数２１】
2005043357.tif 000023
【０１７０】
ここでρvは対象のｖ番目のＣＴ密度であり、Ｏは走査対象、ＶはＣＣＬで見た走査対象のボクセル数である。これで、対象の質量は下式となる。
【数２２】
2005043357.tif 000024
ここでＶはボクセルの体積、Ｃは質量変換定数である。
【０１７１】
対象ボクセルは、表面ボクセルと芯ボクセルに分割することができる。表面ボクセルは、走査対象ボクセルの近傍が２６未満のボクセルである。走査対象の芯ボクセルのみを使用して、より正確な密度測定を計算することができる。新しい密度は侵食密度として知られる。
【数２３】
2005043357.tif 000025
【０１７２】
ここでＣoは走査対象の芯であり、Ｎeは走査対象の侵食ボクセル数である。表面ボクセル数ＮsはＮ−Ｎeで与えられる。Ｓoを表面ボクセルのセットとすると、質量は下式のように書くことができる。
【数２４】
2005043357.tif 000026
【０１７３】
部分的体積効果による質量減少の程度は、式２３の右手側の第２項によって決定される。というのはρvは対象の表面で最も影響を受けるからである。それを訂正する１つの方法は、式２３の右手側の第２項でρvを置換するため、平均密度または侵食密度を使用することである。訂正した質量は、下式の一方を使用して計算することができる。
【数２５】
2005043357.tif 000027
【数２６】
2005043357.tif 000028
【０１７４】
侵食密度または平均密度を選択して、表面ボクセルのＣＴ値を置換することができる。しかし、最適の置換は、制御された実験に基づいて決定することができる。両方の密度を使用して、走査対象の訂正質量をその実際の質量と比較し、最小のエラーを生じる密度を選択することができる。対象の形状またはサイズへの依存性が最も少ない質量訂正を生成する侵食密度と平均密度の組合せを計算するため、繰返しアルゴリズムも使用することができる。
【０１７５】
図９に関連して上述した合併プロセス３４６について、次に詳細に説明する。走査したバッグ内で異なる対象の組合せを回避するため、ＣＣＬプロセスの前に侵食ステージを実行することができる。その結果、物理的に別個の対象に異なるラベルを割り当てることができる。しかし、特定の棒形爆発性対象など、特定の爆発装置は、別個の爆発性対象を相互に束ねて構成することができる。侵食を使用すると、各対象を別個に考察することがあり、したがって質量閾値の判断基準が見失われ、全体的な検出率が低下する。これらの対象はそれぞれ、それ自体が密度判定基準を満足するが、その質量は閾値を下回る。本発明では、区分化された対象の侵食密度に基づいて合併プロセスを実施し、対象を回復することができる。
【０１７６】
データは、これらの対象が、ＣＣＬプロセスで見られるのとほぼ同一の侵食密度を有することを示す。また、その境界形成ボックスは同じＸＹＺ領域にある。１つの実施形態では、この情報により、これらの対象が同じ１つの対象のコンポーネントを有するに違いないとの結論に至る。
【０１７７】
１つの実施形態では、合併アプローチは、質量閾値の判定基準を満たさない特定の密度範囲内にある対象のみを扱う。その結果、このような対象それぞれで、以下のステップを実行することができる。
１．同様の密度の対象を捜索する。つまり下式となる。
【数２７】
2005043357.tif 000029
２．密度の一致が見られると、以下の近接測定の１つを計算する。
（Ｉ．）境界形成ボックスの近接性
（ｉｉ．）境界形成ボックスの中心間距離。距離は、ＸＹＺ空間、ＸＹ面、ＸＺ面またはＹＺ面で計算することができる。
３．対象が近接性判定基準を満たす、つまり距離が閾値より小さい場合は、２つの対象を合併して１つにする。
４．合併が不可能になるまで繰り返す。
【０１７８】
対象を相互に合併すべきかの決定に、対象の位置、形状および／またはサイズなど、他の判定基準を使用できることに留意されたい。
【０１７９】
概して、本発明の爆発物検出プロセスの第１ステップは、所与の密度範囲内の対象を検出することである。この密度範囲は、旅行用携行品で見られる、または見るかもしれない対象の大部分をカバーする。第２ステップは、質量など、追加の情報に基づき、これらの対象の大部分を削除することである。例えば、質量が特定の質量閾値を上回る場合のみ、爆発物が脅威と見なされる場合もある。
【０１８０】
質量閾値を使用して、誤アラーム率を減少させる効果を出すことができる。質量閾値を高くすると、誤アラームが少なくなり、検出率が下がる。これに対して、質量閾値を下げると、検出率も誤アラーム率も増加する。妥協策として、１つの実施形態では、異なる密度の対象を異なる閾値質量に従わせる。これで、質量閾値を下記で述べることができる。
【数２８】
2005043357.tif 000030
【０１８１】
本発明によると、異なる密度範囲は、異なる誤アラーム率に関連づけられることが認識されている。その結果、密度範囲に基づく質量閾値の選択を使用して、特定の密度範囲内で誤アラーム率を調節することができ、その結果、全体的なシステムの誤アラーム率が調節される。例えば、ある密度範囲は、比較的高い誤アラーム率に関連する。その密度範囲に比較的高い質量閾値を選択して、その範囲の誤アラーム率を低下させることができる。その結果、全体的なシステムの誤アラーム率が低下する。
【０１８２】
他の密度依存の閾値質量を使用することができる。例えば、密度範囲を３つ以上の重複しない領域に分割することができる。さらに、ステップの関数を、２つの密度領域間で質量が徐々に変化するよう換えることができる。
【数２９】
2005043357.tif 000031
【０１８３】
ここでＭT1およびＭT2は各領域の閾値質量、ρTは２つの領域の境界、λは遷移係数であり、これは２つの閾値質量間の遷移領域の幅を決定する。遷移係数λは、走査した旅行用携行品のセットを使用して自動的に決定することができる。図１２は、３つの異なる密度依存の質量閾値を示す、質量閾値対密度の概略的プロットである。
【０１８４】
１つの実施形態では、シートと塊との２つの検出方法によって下した決定を、全てが一致する決定に到達するために調停する。そのため、プロセスの２つの部分で生成した２つのラベル画像を融合して、１つのラベルファイルを獲得する。決定データ融合法への入力は以下を含む。
Ｎs    検出されたシート状爆発物の総数
Ｌs（ｉ，ｊ，ｋ）  シート状爆発物のラベル画像
Ｎb    検出された塊状爆発物の総数
Ｌb（ｉ，ｊ，ｋ）  塊状爆発物のラベル画像
出力は以下を含む。
Ｎ    検出された爆発物の総数
Ｌ（ｉ，ｊ，ｋ）  融合したラベル画像
１つの実施形態では、決定データ融合プロセスは以下のステップを含む。
１．検出されたシート状爆発物の数Ｎsおよび検出された塊状爆発物の数Ｎbをチェックする。データ融合を実行するため、両方ともゼロであってはならない。そうでない場合は、ゼロでない爆発物のラベル画像を取得する。
【数３０】
2005043357.tif 000032
２．ＮsおよびＮb双方がゼロでない場合、ラベル画像を融合する。
【数３１】
2005043357.tif 000033
【０１８５】
ボクセルが２つの相反するラベルを有して、その一方がそれをシート状対象の一部と指定し、他方がそれを塊状対象とラベルを貼る場合、ボクセルの塊状対象ラベルを使用するため、任意の決定を下すことに留意されたい。また、決定法の出力仕様が変化する場合は、方法のデータ融合部分をオフにして、シート状対象と塊状対象を２つの別個の出力ラベル画像にすることができる。
【０１８６】
本発明の決定プロセスには幾つかの変形および追加を組み込むことができる。次に、それについて詳細に説明する。
【０１８７】
最初に塊の検出を実行し、画像から検出対象を引くと、処理時間を短縮することができる。塊の検出は、シートの検出ほど時間がかからない。次に、シート状爆発物の検出が、残りのボクセルのみで働き、全体の検出プロセスを高速化する。つまり、１つの実施形態では、全体的な検出プロセスがより効率的になるよう、検出を複数の段階で実行する。本発明の方法により識別できる各品目は、概して、一意のセットの検出ステップに関連する。本発明では、検出アプローチを適用して、複数の検出法でデータを反復的に処理することによって導入される非効率性を解消する。１つの特定の検出手順をセットのデータに適用し、そのデータの分類に使用すると、データはさらなる処理から除去される。
【０１８８】
第１爆発物を検出した後、検出プロセスを終了することも、システムのスループットを増加させる。潜在的に爆発性の対象が見つかるか、オペレータがバッグ画像を検査するからである。
【０１８９】
実行時間の制限も、プロセスに適用することができる。検出プロセスの実行時間は、密度の高い対象が占有する総体積が大きいバッグの場合、大幅に増加する。このような旅行用携行品を疑わしいと宣言し、検出プロセスのステップ全部を終了させることなく、オペレータがさらに検査するために転送することができる。
【０１９０】
その表面の平面を延長することによって分割したシートを合併させる措置を用いて、シート検出のアプローチを化一領することができる。シート状爆発物は、金属棒などの比較的不透明な対象付近に位置すると、より小さい部片として検出することがある。合併されないと、各部片は質量閾値によって削除される。本発明によりこれらの部片を合併させる１つの方法は、面を各部片に適合させ、２つの面の交差部を判別することである。交差部が両方の部片に近い（所定の限界内にある）場合、両方の部片はより大きいシートの部分と見なされ、質Ｙろうは部片の合計質量になる。その結果、合併した対象は質量閾値を上回り、脅威的対象と素器別される。
【０１９１】
液体の対象を検出することが望ましい場合がある。液体の対象を非脅威的品目と分類すべきであると判断したら、液体をそのように識別して、生じ得るアラーム数を減少させると都合がよい。
【０１９２】
多くのバッグは、液体の瓶（シャンプー、水、ワインなど）を含む。これらの液体の瓶が誤アラームを引き起こす場合、これは本発明の液体検出法を使用して区別し、したがって誤アラームの数を減少させることができる。液体検出法は、液体の瓶を固定の対象から区別する。この検出は、液体の表面が水平と同一水準にあり、通常は表面の上に空気があることを利用する。これは、液体の瓶が完全には充填されていないと仮定する。検出対象の境界形成ボックスおよびボクセルが与えられたら、境界形成ボックスの各表面に接するボクセルの数を決定し、総カウントにおける上面のカウントのパーセンテージを計算する。ボクセルは、対象、つまり液体の瓶の一部とラベル貼付され、境界形成ボックスの表面に、またはその付近にあると、境界形成ボックスの表面に接触していると結論される。パーセンテージが所定の閾値より大きく、液体表面より上のボクセルの平均値が空気の値に近い場合、対象は液体である。
【０１９３】
１つの実施形態では、本発明は、最初に対象を囲む境界形成ボックスを生成することにより、対象が包含された液体か判別する。境界形成ボックスの高さに沿って、上面ボクセルの数のヒストグラムと下面ボクセルの数のヒストグラムを計算する。ここで、上面ボクセルは、境界形成ボックスのボクセルの列を頂部から底部へと横断する間、最初に訪れるボクセルと定義される。下面ボクセルは、境界形成ボックスのボクセルの列を頂部から底部へと横断する間、最後に訪れる対象のボクセルと定義される。上面ボクセルのヒストグラムの最大値の位置は、境界形成ボックスの高さに沿った上面の位置を画定し、ヒストグラムの最大カウントは上面ボクセルの数を画定する。同様に、下面ヒストグラムの場合、最大値の位置は下面の位置を画定し、最大カウントは下面ボクセルの数を画定する。境界形成ボックスの上表面積に対する上面ボクセル数の比率を計算する。この比率が所定の閾値を超えて、下面ボクセル数に対する上面ボクセル数の比率が別の所定の閾値を超え、上面より上にあるボクセルの平均密度が、上面より上に空気が位置することを示す場合、対象は包含された液体であると結論される。１つの実施形態では、これで、対象は脅威を与えないと結論することができる。
【０１９４】
システムの全体的性能は、検出率および誤アラーム率を含め、最適化することができる。多くのタイプの爆発物の全体的な検出率は、先験的な可能性および検出の見込みに依存する。検出の見込みは、このような爆発物のタイプそれぞれの個々の検出プロセスに依存する。検出プロセスは、１つのタイプでは非常に上首尾に実行できるが、別のタイプの爆発物ではそれほど上首尾ではない。１つの実施形態では、全体的検出率は、個々の検出率の平均である。システムの全体的な誤アラーム率も、個々の誤アラーム率に依存する。１つの実施形態では、全体的なシステムの誤アラーム率は、個々の誤アラーム率の合計である。例えば、個々の、および全体的なシステムの検出率および誤アラーム率は、例示的目的でタイプ１、タイプ２およびタイプ３とラベルを貼った３つの別個のタイプの物質について、特定のセットの所定の閾値およびパラメータに関して表１で表すことができる。
【表１】
2005043357.tif 000034
【０１９５】
本発明によると、３つの物質タイプの個々の検出率は相関があることが認識される。つまり、例えばタイプ２物質の検出率は、タイプ１物質の検出率の影響を受ける。また、検出率が変化するにつれ、その対応する誤アラーム率も変化する。
【０１９６】
例えば、ＰD≧９５％という全体的なシステムの検出率、およびＰFA≦１０％という全体的なシステムの誤アラーム率が必要なシステム仕様のセットを表１のシステムに適用する場合、これは要件を満たさない。本発明によると、個々の検出率の１つまたは複数を調節して、全体的なシステムを適合させることができる。これは、例えばタイプ２およびタイプ３物質の検出率を下げることによって実行することができる。この調節の結果の一例を図２に示す。表１および表２の値は、例示的目的のみで使用され、実際のシステムのパラメータを反映するものではないことが分かる。
【表２】
2005043357.tif 000035
【０１９７】
図示のように、２つの個々の検出率を調節した結果、これでシステムはサンプル仕様に適合する。各検出率を調節して下げるにつれ、それに関連する誤アラーム率も低下したことが分かる。したがって、全体的および個々の検出率の所望の範囲が与えられると、個々の検出の見込みおよび誤アラーム率を調節することにより、全体的な検出率および／または誤アラーム率を最適化することができる。１つの実施形態では、システムは、特定の検出率および／または特定の誤アラーム率に合わせて調整することができる。
【０１９８】
個々の検出率は他の個々の検出率に依存することがあることに留意されたい。その結果、１つの率を調節すると、別の率を不注意により変化させてしまうことがある。この効果を明らかにするため、模擬焼鈍しおよび一般的アルゴリズムなどの統計的データ分析アプローチを使用し、特定の所望の全体的システム性能のために、必要に応じて個々の率を調節するのに必要なパラメータを決定することができる。
【０１９９】
本発明では、検出率は、幾つかのアプローチで１つまたは複数調節することができる。例えば、実際の脅威および非脅威的品目を包括的に分析した結果、対象の密度と脅威の質量閾値との関係が得られた。これによって、閾値を特定の密度に合わせて、したがって特定の脅威的品目に合わせて調整することができる。特定の脅威の検出率を低下させ、したがって誤アラーム率を低下させることが望ましい場合は、特定の脅威の密度範囲について、質量閾値を上げることができる。質量閾値の調節に加えて、またはその代わりに、他のこのような決定論的パラメータの調節アプローチを使用することができる。つまり、本明細書で詳細に述べた他のパラメータを調節して、個々の検出率および／または誤アラーム率を調整し、その結果、全体的なシステムの検出率および／または誤アラーム率を調整することができる。また、これらの決定論的アプローチに加えて、またはその代わりに、実際の脅威および非脅威的対象で取得したデータに適用した模擬焼鈍しおよび一般的アルゴリズムなどの統計学的アプローチを使用して、１つまたは複数のパラメータおよび／または閾値を調節し、検出率および／または誤アラーム率を調節することができる。
【０２００】
インテリジェンスデータが、爆発装置に考えられる形状およびバッグ内でありそうな位置に関する追加の情報を提供することができる。チェックされた旅行用携行品で運ばれる典型的な非脅威的品目の形状および位置に関する統計を、品目の試験で収集することができる。この情報は、方法の決定を下す段階で使用し、脅威と無害の対象とをさらに区別することができる。例えば、新しい区別特徴および／またはプロセスの変更を組み込んで、生鮮品を明らかにしてもよい。
【０２０１】
本発明を、その好ましい実施形態に関して特に図示し、述べてきたが、請求の範囲で規定する本発明の精神および範囲から逸脱することなく、種々の形態および詳細の変更ができることが、当業者には理解される。例えば、本発明は、以上で開示した特定の物質以外の爆発物を検出するのに適用することができる。また、本発明は薬物および通貨など、他の対象および物質の検出に適用することができる。本発明は、チェックされ、携帯される旅行用携行品、および輸送および他のタイプの容器にあるこれらの品目の検出に使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２０２】
【図１】本発明による手荷物走査システムの斜視図である。
【図２】図１に示すシステムの端断面図である。
【図３】図１に示すシステムの半径方向断面図である。
【図４】本発明の手荷物スキャナの１つの実施形態の概略的な電気および機械的ブロック図である。
【図５】本発明の対象識別方法の１つの実施形態の論理フローを示す最高レベルの流れ図である。
【図６】本発明の対象計算の領域の１つの実施形態の論理フローの流れ図である。
【図７】本発明によるシート検出法の１つの実施形態の論理フローの流れ図である。
【図８Ａ】図７のシート状対象検出法の概略図である。
【図８Ｂ】図７のシート状対象検出法の概略図である。
【図９】本発明による塊状対象検出法の１つの実施形態の論理フローの流れ図である。
【図１０Ａ】本発明による修正接続コンポーネントラベル貼付法の１つの実施形態を述べる擬似コードである。
【図１０Ｂ】本発明による修正接続コンポーネントラベル貼付法の１つの実施形態を述べる擬似コードである。
【図１１】部分的な体積効果の略図である。
【図１２】本発明により３つの異なる密度依存質量閾値を表す質量閾値対密度の概略的プロット図である。
【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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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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