(57)【要約】【課題】良好なコントラスト及び／または輝度で画像を自動的に提示する簡単かつ迅速な方法を提供すること。【解決手段】Ｘ線源（１０３）と、画像を記録するためのデバイス（１０２）と、撮像対象の関心領域（１０４）を提示するように位置決めした被検体（２００）とを備える放射線撮像デバイス（１００）と共に使用される、アンギオグラフィ画像を改善させるための方法及び装置である。本方法は、ａ）関心領域の一連の連続画像Ｉnを収集するステップと、ｂ）この一連の画像Ｉnからマップ画像Ｉを決定するステップと、ｃ）マップ画像Ｉのグレイレベル分布をモデルしているガウス分布関数を特徴付ける一組のパラメータを決定するステップと、ｄ）輝度及び／またはコントラスト改善関数を決定するステップと、ｅ）サブトラクション・モードにおいてこの改善関数を一連の画像Ｉnに適用するステップと、を含む。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線源を提供するための手段（１０３）と、前記線源と対面させて配置した記録のための手段（１０２）と、前記線源を提供するための手段と前記記録のための手段の間に配置させた、撮像対象の関心領域（１０４）を提示するように位置決めした被検体（２００）と、を備える放射線撮像装置（１００）と共に使用するための撮像方法であって、
ａ）前記記録のための手段によって前記関心領域の一連の連続画像Ｉnを収集するステップと、
ｂ）この方式により収集した一連の画像Ｉnからマップ画像Ｉを決定するステップと、
ｃ）前記マップ画像Ｉ内のグレイレベル分布をモデル化しているガウス分布関数を特徴付ける一組のパラメータを決定するステップと、
ｄ）前記の様々なパラメータから、輝度及び／またはコントラスト改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）を決定するステップと、
ｅ）前記一連の画像Ｉnをサブトラクション・モードで表示するために該一連の画像に前記改善関数を適用するステップと、
を含む撮像方法。
【請求項２】
前記ステップｃ）は、
ｃ１）前記マップ画像Ｉ内の前記グレイレベル分布を表しているヒストグラム（Ｈ１）を決定するサブステップと、
ｃ２）前記ヒストグラム（Ｈ１）をモデル化するために前記ガウス分布関数のすべてのパラメータを決定するサブステップと、
を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ガウス分布関数は前記ガウス分布の重み付け総和である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記サブステップｃ２）は、決定しようとするガウス分布関数とヒストグラムＨ１の差を特徴付ける誤差があるしきい値未満になるようにしてすべてのパラメータを決定することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記決定は、
前記ガウス分布関数を特徴付けるパラメータの第１の組を事前決定した値に初期化するサブステップと、
前記ガウス分布関数と前記ヒストグラムＨ１の間の誤差を最小にするように前記第１組のパラメータの値を反復して修正するサブステップと、
得られた誤差が前記しきい値を超える場合は、事前規定した数のパラメータを前記第１組のパラメータに加え、この新たなパラメータの組によって直前のステップを反復するサブステップと、を含んでおり、
直前の２つのステップは得られる誤差が前記しきい値未満または該しきい値と等しくなるまで反復させているような請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップｄ）は、前記改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）の直線部分の下方限界（ＬＳＬ）と上方限界（ＵＳＬ）を決定するステップを含んでいる、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップｂ）は、
ｂ１）前記関心領域内のいわゆる背景構造（１０）及び血管（２０）を表しているこうして収集した一連の画像Ｉnからの画像ＰＯと、該いわゆる背景構造のみを表しているマスクＭと、を決定するサブステップと、
ｂ２）前記画像ＰＯと前記マスクＭを合成することによって前記マップ画像Ｉを決定するサブステップと、
を含んでいる、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記マップ画像ＩはＩ＝ｌｏｇ（ＰＯ）−ｌｏｇ（Ｍ）型の式によって決定されている、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
放射線源を提供するための手段（１０３）と、
前記線源と対面させて配置した記録のための手段（１０２）と、
前記線源を提供するための手段と前記記録のための手段の間に配置させた、撮像対象の関心領域（１０４）を提示するように位置決めした被検体（２００）と、
前記請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実現するための手段と、
を備える放射線撮像装置。
【請求項１０】
前記請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行するための手段を備えるコンピュータ装置。
【請求項１１】
コンピュータ上で起動させた際に前記請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行させるコード手段を備えるコンピュータ・プログラム。
【請求項１２】
コンピュータ上で起動させた際に前記請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行させるような、キャリア・キャリング・コードに基づくコンピュータ・プログラム。
【請求項１３】
データ処理システムを動作させる方法であって、
ａ）撮像しようとする被検体の関心領域の一連の連続画像Ｉnを収集するステップと、
ｂ）この方式により収集した一連の画像Ｉnからマップ画像Ｉを決定するステップと、
ｃ）前記マップ画像Ｉ内の前記グレイレベル分布をモデル化しているガウス分布関数を特徴付ける一組のパラメータを決定するステップと、
ｄ）前記の様々なパラメータから、輝度及び／またはコントラスト改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）を決定するステップと、
ｅ）前記一連の画像Ｉnをサブトラクション・モードで表示するために該一連の画像に前記改善関数を適用するステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願との相互参照）
本発明の実施の一形態は、放射線撮像画像のコントラスト及び輝度を設定する方法及び装置に関する。詳細には、本発明の実施の一形態は、ディジタル・サブトラクション・アンギオグラフィ、並びに本方法を使用する放射線撮像装置を目的としている。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル・サブトラクション・アンギオグラフィは、放射線医がＸ線撮像装置を用いて血管の検査を実施するための血管画像を収集するよく知られた方法の１つである。血管の形態及び関連する機能（複数のこともある）は、放射線医が関心を示す血管の内部に配置したカテーテルを通して造影剤を注入することによって明らかにすることができる。放射線医は主に不透明となった血管部分に関心を示すため、患者の解剖構造の残りの部分（筋肉、骨、など）は、造影剤を注入する前に実施した収集によって得た画像（マスク）を用いて差し引き除去している。こうして得られた血管ツリーの範囲内で作成したディジタル・サブトラクション・アンギオグラフィ画像内には、
ｉ）血管の寸法がかなり多様であること、
ｉｉ）これら様々な血管内での血流の不均衡、
ｉｉｉ）注入される造影剤の量及び濃度の違い、並びに
ｉｖ）使用されるＸ線撮像デバイスの設定の違い、
の結果として、広範囲な強度が存在するのが一般的である。
【特許文献１】フランス特許出願第０３  ０５７７３号
【非特許文献１】Ａ．Ｐ．Ｄｅｍｐｓｔｅｒ、Ｎ．Ｍ．Ｌａｉｒｏｌ及びＤ．Ｂ．Ｒｕｂｉｎ、「Ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｏｒ  ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｄａｔａ  ｖｉａ  ｔｈｅ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ、Ｂ３９、１〜３８（１９７８）
【非特許文献２】Ｃ．Ｌｉｕ及びＤ．Ｘ．Ｓｕｎ、「Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｕｓｉｎｇ  ＥＣＭＥ」、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｅｃｔｉｏｎ、１０９〜１１４（１９９７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このため、放射線医は、関心対象の血管の描出を調整し診断を最適化するために、例えばスクリーン上に表示された画像の輝度及びコントラストを手作業で修正している。この手作業はかなり困難であり、また実行に時間がかかる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の実施の一形態では、良好なコントラスト及び／または輝度で画像を自動的に提示する簡単かつ迅速な方法を提供する。本発明の実施の一形態は、Ｘ線源などの放射線源を提供するための手段と、線源と対面させて配置した画像の記録手段と、この線源と記録のための手段との間に配置させている、放射線を受ける関心領域が提示されるように患者などの被検体をその上に位置決めするための支持手段と、この画像に対する表示または保存のための手段と、を備えるタイプの放射線撮像装置と共に使用するための画像の改善方法及び装置であり、本方法は、
ａ）記録のための手段によって関心領域の一連の連続画像Ｉnを収集するステップと、
ｂ）この方式により収集した一連の画像Ｉnからマップ画像Ｉを決定するステップと、
ｃ）マップ画像Ｉのグレイレベル分布をモデル化しているガウス分布関数の集合を特徴付ける一組のパラメータを決定するステップと、
ｄ）前記の様々なパラメータから、輝度及び／またはコントラスト改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）を決定するステップと、
ｅ）表示のための手段の上に一連の画像Ｉnをサブトラクション・モードで表示するために該一連の画像に改善関数を適用するステップと、
を含んでいる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本発明に関するその他の特徴及び利点は、好ましい実施の一形態に関する以下の説明及び添付の図面を読むことによって明らかとなろう。
【０００６】
図１は、放射線撮像プレート１０２などの画像を収集するための手段と、Ｘ線源１０３の形態としたＸ線の放出など放射線源を提供するための手段と、を含む放射線撮像装置１００を表している。この放射線撮像プレート１０２などの画像を収集するための手段は、カメラに関連付けした平面センサまたは蛍光増幅器を備えることがある。このＸ線源１０３と、放射線撮像プレート１０２などの画像を収集するための手段とは、位置決め装置の役割をするキャリア・アーム１０７のそれぞれの端部の位置に固定されており、またこれらは、一例として半円の周りに配置させている。この半円形アーム１０７は、第２のアーム１０８と摺動関係で固定させている。この第２のアーム１０８自体は、放射線撮像装置１００の基部１０９に対して回転するように固定させている。この基部１０９は、床を基準として自由に回転できるようにして固定されている（１１２）。
【０００７】
アーム１０８は、これ自身の軸の周りで回転運動１０６を与えることが可能である。この半円形アーム１０７は、アーム１０８を基準として自由に摺動することができ、これによって半円形アーム１０７は、アーム１０７を形成する半円の中心を基準として回転運動１０５を行うことができる。
【０００８】
使用中では、患者２００の体部などの撮像しようとする被検体を、図示していない支持体上でＸ線源１０３とプレート１０２の間に配置しており、これによって、患者２００の関心領域１０４をカメラの視野範囲１１０内に位置させることができる。
【０００９】
図２は、患者２００の関心領域１０４内で、この関心領域の血管内に造影剤を注入した状態で一連の連続画像Ｉnを収集するための方法の実施の一形態のステップを表している。図２は、番号Ｉ0からＩ4を付した連続する５枚の画像からなる組を表しており、これらの画像は患者２００の血液循環の作用に基づく血流２０内の造影剤の関心領域内での進行を表している。さらに、このシーケンス内の様々な画像には、患者２００の関心領域内の血管以外のすべての組織に対応する一組のいわゆる背景構造１０も表示される。図２に示した例では、このいわゆる背景構造のすべてのうちから骨のみを表している。
【００１０】
１つの追加的ステップでは、第１の画像ＰＯ及びマスクＭを決定している。この追加的ステップは、上述した一連の連続画像の収集と同時に実施することができる。このケースでは、これら一連の画像は、放射線撮像装置の画像保存のための手段内に保存していない。保存のための手段内に保存することになるのは画像ＰＯとマスクＭだけとなる。
【００１１】
画像ＰＯは、最大不透明度原理を用いて決定している。初めに、以前に収集した画像のシーケンス内の第１の画像Ｉ0の内容を用いて画像ＰＯを初期化する。次いで、この画像Ｉn内の各点（ｉ，ｊ）を現在の画像ＰＯ内の対応する点（ｉ，ｊ）と比較しており、この際にその画像シーケンス内のこれ以外のすべての画像Ｉnに関してループ動作させる。画像Ｉn上の検討点の強度が画像ＰＯ上の等位の点の強度と比べてより小さい場合は、画像ＰＯ上の点を画像Ｉn上の現在の点によって置き換える。この操作は、画像Ｉnを構成しているすべての点に関して、また第２の画像以降のシリーズ内のすべての画像に関して実施している。
【００１２】
マスクＭは、画像ＰＯの決定と同様の方式で決定している。初めに、以前に収集した画像のシリーズ内の第１の画像Ｉ0の内容を用いてマスクＭを初期化する。次いで、画像Ｉnの点（ｉ，ｊ）の強度をマスクＭ内の対応する点（ｉ，ｊ）の強度と比較しており、この比較はそのシリーズ内の後続する各画像Ｉnに関して実施し、最大強度を有する点をマスクＭの新たな点（ｉ，ｊ）としている。上述したのと同様に、この操作は、画像Ｉn内のすべての点に関して、また第２の画像以降のシリーズ内のすべての画像に関して実施している。
【００１３】
したがって、この追加的ステップの終了時点で、造影剤を通過させている血管と背景構造とを提示しているいわゆる最大不透明度画像ＰＯが決定される。さらに、背景構造のみを表している最大強度マスクを呼ばれるマスクＭが決定される。
【００１４】
次のステップでは、一連の画像を収集した際に造影剤をその内部に通過させた血管のみを表すマップ画像Ｉを得るために、画像ＰＯをマスクＭから差し引いている。しかし、このマップ画像Ｉは、コントラストが低い非常に細い血管と、画像上のコントラストがもっと大きなより太い血管との間で一揃いのコントラストを提示している。さらに、このマップ画像Ｉは、第１にはその収集システムに由来するバックグラウンドノイズ、また第２にはマップ画像Ｉの計算方法に由来するバックグラウンドノイズを有している。
【００１５】
次のステップでは、マップ画像Ｉの血管、ノイズ及びバックグラウンドを分離させている。このステップは、マップ画像Ｉの完全なヒストグラムを用いることによって提供される。完全なヒストグラムＨ１の一例を図３のグラフで表している。したがって、マルチモード分布となっている（このケースでは、２つのモードで表している）。このグレイレベル分布は、第１には造影剤をその内部に通過させた血管に関する情報、並びに第２にバックグラウンド及びノイズに関する情報という２つの主たる情報内容を含んでいる。このデータは、このヒストグラムＨ１によって表される確率密度関数と、例えば
【００１６】
【数１】
2005012771.tif 000003
【００１７】
（ここで、ｐkはヒストグラム内で標準偏差σkを有する平均モードμkの百分率）の形態をしたガウス分布の重み付け総和を含む関数との間で最適マッチを決定するために使用している。上で言及したマッチの最適値を決定するためのステップは、周知の偏差最大化（ＥＭ）方式を適用することによって実施することができる。この方式の一例は、Ａ．Ｐ．Ｄｅｍｐｓｔｅｒ、Ｎ．Ｍ．Ｌａｉｒｏｌ及びＤ．Ｂ．Ｒｕｂｉｎによる「Ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｏｒ  ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｄａｔａ  ｖｉａ  ｔｈｅ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ、Ｂ３９、１〜３８（１９７８））、並びにＣ．Ｌｉｕ及びＤ．Ｘ．Ｓｕｎによる「Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｕｓｉｎｇ  ＥＣＭＥ」（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｅｃｔｉｏｎ、１０９〜１１４（１９９７））に記載されている。
【００１８】
ｐkの値の和が１に等しいことが分かっているため、このステップの間で上述の最適マッチを見いだすのに必要なすべての３連値（ｐk，μk，σk）の決定がなされる。図３に示すような一例では、ノイズ（ｋ＝１）を特徴付けるための３連値と、造影剤（ｋ＝２）を特徴付けるための３連値という２つの３連値が提供される。この方法を使用する場合、μ1はほぼ０に等しく、またμ2は０未満である。
【００１９】
これらの３連値を決定し終わると、上方指定限界（ＵＳＬ）と下方指定限界（ＬＳＬ）と呼ばれる２つの値を計算する。ＬＳＬの値は、図３ｃに示すように造影剤の累積分布関数が５％に達する点（換言すると、全値のうちの９５％がこの点より上側に来る点）において決定する。換言すると、ＬＳＬ＝μ2−（１．６４７×σ2）となる。同様にＵＳＬの値は、累積ノイズ分布関数が９５％を超える点（換言すると、全値のうちのこの点より上にあるのは５％だけとなる点）において決定しており、このことは、ＵＳＬ＝μ1＋（１．６４５×σ1）であることを意味している。したがって、発明者らは、拡張改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）とも呼ぶ変換関数に関して最小値を取得し、次いで最大値を取得している。このタイプの変換関数を図３ｄに表しており、この変換関数は、ＬＳＬとＵＳＬの値によってその限界値が表されるような直線部分Ｌを有するカーブの形態をしている。Ｙ軸に沿ったこのＥＸＰ−ＬＵＴカーブの位置は、表示させる画像の全体的輝度を決定するゼロ入力レベル（点Ｂ）の出力値を固定することによって得ることができる。
【００２０】
ディジタル・サブトラクション・アンギオグラフィ収集モードでは、表示ユニットのグレイレベル（通常は、２５６個のグレイ階調を得るために８ビットで符号化している）を用いてその画像のダイナミックレンジ（ＬＳＬとＵＳＬによって限定される）を適応させるように機能するＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数を用いて、そのサブトラクション画像をポジ画像と呼ばれる１つの改良画像に変換するのが普通である。しかし、ユーザの立場からすると、ＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数によって変換されたコントラスト関係が保持されなければならない。したがって、このためには、これら太い血管によって覆われたり、これに接続されているような血管枝の何らかの透明性及び描出を可能にするように、高濃度の造影剤で満たされた血管が暗くなり過ぎてはならないことが必要である。他方、低濃度の造影剤で満たされた細い血管が常に描出できていることが必要である。これらの制約は、最大グレイレベル分布間隔に位置する輝度変換によって表されるようなＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数を用いることによって満足させることが可能である。
【００２１】
ＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数を適用する前では、開示したステップによって得られたマップ画像Ｉはその不透明領域が主に負値である。さらに、このマップ画像Ｉは、マスクＭからのノイズとゼロレベルを中心とする画像ＰＯからのノイズの合成値も含んでいる。次いで、上述したコントラストの一貫性に関する制約を満足させるために、ＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数の直線部分によって、負のコントラスト強度からなる比較的広い間隔をカバーさせるべきである。ＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数の同じ直線部分によってさらに、表示されるグレイレベルの歪みがすべて回避されるようにノイズの正のグレイレベルからなる可変サイズの間隔をカバーさせるべきである。上述のように一組の３連値（ｐk，μk，σk）を計算することによって、ＬＳＬ及びＵＳＬの値が自動的に決定されかつこれらの値により改善関数ＥＸＰ−ＬＵＴの直線部分の限界値が形成される。
【００２２】
本方法の別の実施形態では、ユーザが初期化できる割り当て可能なグレイレベルへのＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数によるＬＳＬ値の変換に対応して、グレイレベルＡを固定させている。
【００２３】
一般に、マップ画像内のグレイレベルの分布を表しているヒストグラムは、ｎ個（ここで、ｎは２を超える数）のモードからなるモード様分布を含んでいる。マップ画像のヒストグラムを最適マッチさせるガウス分布関数のためのパラメータを規定する３連値を決定するような一般化には、概ねゼロに等しいμ1を有するように第１の３連値（ｐ1，μ1，σ1）を初期化すること、並びにそのノイズを特徴付けすることを含む。最初に、例えば平均値μ1、μ2及びμ3の近くに３つのモードがあることを前提としている。この前提では、第３の３連値のうちの値μ3を、ヒストグラム上のμの最小値を有するようなピークレベルに初期化している。次いで、μ2は、μ1とμ3の間の中間の値となるように初期化している。３連値のこれ以外の値ｐ1、ｐ2及びｐ3とσ1、σ2及びσ3は、例えばｐiの値の和が１に等しい必要があることを考慮することによって、同じ値をもつように初期化している。この結果として、また反復式によって、３連値の様々な値は、その３連値に関連するガウス分布関数と、マップ画像のヒストグラムの確率密度関数との間の誤差が最小となるように修正されることになる。検出されたこの最小誤差が所定のしきい値を超える場合は、本アルゴリズムはこの３連値の組に追加的な３連値を加えることによって完全な反復を繰り返す。本アルゴリズムは、得られる誤差がこの所定のしきい値未満か該値に等しくなるまで、これらすべてのステップを繰り返す。次いで結果として、改良させるマップ画像を特徴付けるようにグレイレベルのヒストグラムをモデル化している一組の３連値（ｐi，μi，σi）が得られる。次いで、上述のようにしてＬＳＬとＵＳＬの値が計算される。
【００２４】
さらに別の実施形態は、注入した造影剤（ヨウ素やＣＯ2）の濃度及び性質、血管とノイズのコントラストに影響を及ぼすような放射線撮像装置の放射線学的パラメータ（ｋＶ、ｍＡ、曝射時間、スペクトル調整フィルタ）、作業中に決定される患者等価厚（ＥＰＴ）、並びに対象物のコントラスト／ノイズ比（ＣＮＲ）など、ＥＸＰ−ＬＵＴ改善関数の決定を改善するための追加的なシステム情報を利用することができる。
【００２５】
この改善関数ＥＸＰ−ＬＵＴを決定し終えた後、これを、該関数の計算の元になった画像とは別の画像に適用することができる。
【００２６】
実施の一形態は以下の特徴のうちの少なくとも１つを含む。
【００２７】
ステップｂ）は、
ｂ１）こうして収集した一連の画像Ｉnから関心領域内のいわゆる背景構造と血管を表している画像ＰＯと、いわゆる背景構造のみを表しているマスクＭと、を決定するサブステップと、
ｂ２）この画像ＰＯとマスクＭを合成することによってマップ画像Ｉを決定するサブステップと、
を含むことができること。
【００２８】
マップ画像Ｉは、ディジタル・サブトラクション・アンギオグラフィで使用される対数差分と同様に、Ｉ＝ｌｏｇ（ＰＯ）−ｌｏｇ（Ｍ）型の式によって決定されること。
【００２９】
ステップｃ）は、
ｃ１）マップ画像Ｉのグレイレベル分布を表しているヒストグラム（Ｈ１）を決定するサブステップと、
ｃ２）ヒストグラム（Ｈ１）をモデル化するためにガウス分布関数のすべてのパラメータを決定するサブステップと、を含むことができ、
このガウス分布関数は前記ガウス分布の重み付け総和であり、
サブステップｃ２）は、決定しようとするガウス分布関数とヒストグラムＨ１の差を特徴付ける誤差があるしきい値未満であるようにして、すべてのパラメータを決定するステップであって、
このガウス分布関数を特徴付ける第１組のパラメータを事前決定した値に初期化するサブステップと、
ガウス分布関数とヒストグラムＨ１の間の誤差を最小にするようにこの第１組のパラメータの値を反復して修正するサブステップと、
得られた誤差がこのしきい値を超える場合に、事前規定した数のパラメータを第１組のパラメータに加えこの新たなパラメータ組を用いて上述のステップを反復するサブステップと、
得られた誤差がこのしきい値未満であるか該値と等しくなるまで上述の２つのステップを反復するサブステップと、
を含む決定のステップを含むこと。
【００３０】
ステップｄ）は、改善関数（ＥＸＰ−ＬＵＴ）の直線部分の下方限界（ＬＳＬ）と上方限界（ＵＳＬ）を決定するためのステップを含むことができること。
【００３１】
当業者であれば、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく開示した実施形態及びその等価物の機能及び／または方法及び／または結果及び／または構造及び／またはステップに関して様々な修正を実施または提唱することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本方法の実施の一形態を実現させるために使用できる放射線撮像装置を表した図である。
【図２】本方法の実施の一形態に対する入力データとして使用する、造影剤の注入時に収集した一連の画像の図である。
【図３】本方法の実施の一形態を表している一連のグラフである。
【符号の説明】
【００３３】
１０  背景構造
２０  血流
１００  放射線撮像装置
１０２  放射線撮像プレート
１０３  Ｘ線源
１０４  関心領域
１０５  回転運動
１０６  回転運動
１０７  キャリア・アーム
１０８  第２のアーム
１０９  基部
１１０  視野範囲
２００  患者
【図１】
2005012771.tif 000004
【図２】
2005012771.tif 000005
【図３】
2005012771.tif 000006
【外国語明細書】
2005012771000001.pdf