(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
−胸部正面Ｘ線画像から肺の下縦隔部を対象領域（ＲＯＩ）として抽出する、ＲＯＩ抽出ステップ、
−該ＲＯＩにおける画像のノイズ量を算出するステップ、及び
−前記ノイズ量の所定の基準値に対する大小関係から、該胸部Ｘ線画像の合否を判別するステップ、
を有する胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項２】
該ＲＯＩ抽出ステップが、
−左右肺野を分離する直線である、肺野縦中心線を求めるステップ、
−左右各々の肺野に対する上側及び下側の境界線である、上側肺野境界線及び下側肺野境界線の抽出をする、肺野境界線抽出ステップ、
−左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点、ならびに、左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点を求め、該２つの中点を所定の比に内分する点をＲＯＩの中心とするステップ、及び、
−ＲＯＩの中心に対して所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩに設定するステップ、
を有する請求項１記載の胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項３】
該肺野縦中心線を求めるステップが、該胸部Ｘ線画像の上下方向をＹ軸、左右方向をＸ軸として、
−Ｘ軸座標の各値に対する、Ｙ軸上のピクセルのグレースケール値の平均値を求めるステップ、及び
−該平均値の中から最大値を求め、該最大値に対応するＸ座標を有するＹ軸に平行な直線を肺野縦中心線とするステップ、
を有する請求項２記載の胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項４】
該肺野境界線抽出ステップが、該胸部Ｘ線画像の上下方向をＹ軸、左右方向をＸ軸として、
―該縦中心線で分けられた左右領域別に、Ｙ軸座標の各値に対するＸ軸上のピクセルのグレースケール値の平均値を求めるステップ、
−左右領域別に、それぞれの該平均値の微分値を求めるステップ、及び、
−該微分値を上から分析し、グレースケールの減少率が第１のしきい値を超える場合のＹ座標を求め、左側及び右側に対する該Ｙ座標を有するＸ軸に平行な２つの直線を上側横肺野境界線とし、該微分値を下から分析し、グレースケールの減少率が第２のしきい値を超える場合のＹ座標を求め、左側及び右側に対する該Ｙ座標を有するＸ軸に平行な２つの直線を下側横肺野境界線とするステップ、
を有する請求項２または３記載の胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項５】
前記ノイズ量を算出するステップにおいて、ウェーブレット変換を利用する請求項１ないし４の何れか一項に記載の胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項６】
前記合否判別ステップにおいて合格のときに該対象画像を送信するステップをさらに有する請求項１ないし５の何れか一項に記載の胸部正面Ｘ線画像の検像方法。
【請求項７】
請求項１ないし６の何れか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータ読み取り可能な胸部正面Ｘ線画像の検像プログラム。
【請求項８】
胸部正面Ｘ線画像を所定の送信元から受信する画像受信手段と、
該胸部Ｘ線画像を蓄積する画像蓄積手段と、
該胸部Ｘ線画像から肺の下縦隔部を対象領域（ＲＯＩ）として抽出する、ＲＯＩ抽出手段と、
前記ＲＯＩにおける画像のノイズ量を算出する、ノイズ量算出手段と、
前記ノイズ量の所定の基準値に対する大小関係から、該胸部Ｘ線画像の合否を判別し、合格の場合に合格信号を出力する合否判定手段とを有する胸部正面Ｘ線画像の検像装置。
【請求項９】
前記ＲＯＩ抽出手段が、
左右肺野を分離する直線である、肺野縦中心線を求める手段、
左右各々の肺野に対する上側及び下側の境界線である、上側肺野境界線及び下側肺野境界線の抽出をする、肺野境界線抽出手段、
左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点、ならびに、左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点を求め、該２つの中点を所定の比に内分する点をＲＯＩの中心とする手段、及び、
ＲＯＩの中心に対して所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩに設定する手段を有する、請求項８記載の胸部正面Ｘ線画像の検像装置。
【請求項１０】
前記合否判定手段からの合格信号を受けて、前記画像蓄積手段から該胸部Ｘ線画像を所定の送信先に送信する送信手段をさらに有する、請求項８または９記載の胸部正面Ｘ線画像の検像装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の胸部Ｘ線画像の検像装置にさらに該所定の送信元である画像発生装置及び該所定の送信先であるサーバーを有するＸ線画像検像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、フィルムレス化により映像がディジタル化された医療用Ｘ線画像の検像方法及び検像システムに関する。特に胸部Ｘ線画像の検像方法及び検像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療用Ｘ線画像撮影のフィルムレス化に伴い、画像の確認作業はモニター上での検像システムを用いた作業へ移行しつつある。画像の確認作業とは、医者がＸ線写真を利用して診断を行うに先だって、Ｘ線写真の映像が適正に撮影されているかを確認する作業である。この作業が必要なのは、人体の影響を考慮してＸ線線量をできるだけ少なくして撮影するため、ノイズが多いなど診断に不適切な映像を得る場合があるからである。フィルムを利用していたときはもちろん、モニター上で行うようになっても、検像作業は放射線技師自身がＸ線写真映像を自分の目で確認しているのが現状である。能率が良くないことはもちろん、フィルムレス化で映像がディジタル化されたメリットを十分享受していないと言える。
【特許文献１】特開２００７−６８７１５号公報
【非特許文献１】Improved Method for Automatic Identification of Lung Regions on Chest Radiographs1（Lihua Li, PhD, Yang Zheng, MS, Maria Kallergi, PhD, Robert A. Clark, MD, Academic Radiology, Vol 8, No. 7, July 2001 pp.629-638.
【非特許文献２】第６３回日本放射線技術学会総会学術大会（２００７年４月開催）抄録、「画像認識技術を用いた検像システムの構築」
【非特許文献３】第６２回日本放射線技術学会総会学術大会（２００６年４月開催）抄録、「検像システムにおけるノイズ自動判別」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本願発明の課題は、Ｘ線撮影装置がディジタル化された利点をさらに活かすため、ディジタル化された医療用Ｘ線画像、とりわけ胸部Ｘ線画像のノイズ量評価に基づく、検像方法並びに検像装置を提供することである。胸部Ｘ線画像ノイズ量を定量的に評価する評価方法を用いることが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
課題を解決するために、本発明では以下のような手段を提供する。
（１）胸部正面Ｘ線画像の検像方法であって、胸部正面Ｘ線画像から肺の下縦隔部を対象領域（ＲＯＩ）として抽出するＲＯＩ抽出ステップ、及び、該ＲＯＩにおける画像のノイズ量を算出するステップを有する。
（２）上記胸部正面Ｘ線画像の検像方法で、さらに、該ＲＯＩ抽出ステップが、
左右肺野を分離する直線である肺野縦中心線を求めるステップ、左右各々の肺野に対する上側及び下側の境界線である上側肺野境界線及び下側肺野境界線の抽出をする肺野境界線抽出ステップ、左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線及び左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線ならびに該肺野縦中心線からＲＯＩ中心を求めるステップ、及び、ＲＯＩの中心に対して所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩに設定するステップを有する。
さらに、下記（ａ）（ｂ）（ｃ）のうちいずれかの特徴を１つ以上有することが可能である。
（ａ）該肺野縦中心線を求めるステップが、該胸部Ｘ線画像の上下方向をＹ軸、左右方向をＸ軸として、
Ｘ軸座標の各値に対するＹ軸上のピクセルのグレースケール値の平均値を求めるステップ、及び、該平均値の中から最大値を求め該最大値に対応するＸ座標を有するＹ軸に平行な直線を肺野縦中心線とするステップを有する。
（ｂ）該肺野境界線抽出ステップが、該胸部Ｘ線画像の上下方向をＹ軸、左右方向をＸ軸として、
該縦中心線で分けられた左右領域別にＹ軸座標の各値に対するＸ軸上のピクセルのグレースケール値の平均値を求めるステップ、左右領域別にそれぞれの該平均値の微分値を求めるステップ、及び、該微分値を上から分析し、グレースケールの減少率が第１のしきい値を超える場合のＹ座標を求め、左側及び右側に対する該Ｙ座標を有するＸ軸に平行な２つの直線を上側横肺野境界線とし、該微分値を下から分析し、グレースケールの減少率が第２のしきい値を超える場合のＹ座標を求め、左側及び右側に対する該Ｙ座標を有するＸ軸に平行な２つの直線を下側横肺野境界線とするステップ、を有する。
（ｃ）該ＲＯＩ中心を求めるステップが、
左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点、ならびに、左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点を求め、該２つの中点を所定の比に内分する点をＲＯＩの中心とするステップを有する。
（３）上記各胸部正面Ｘ線画像の検像方法で、前記ノイズ量を算出するステップにおいてウェーブレット変換を利用する。
（４）上記各胸部正面Ｘ線画像の検像方法で、前記ノイズ量を所定の基準値と比較して、小さい場合には該対象画像を送信するステップをさらに有する。
（５）コンピュータ読み取り可能な胸部正面Ｘ線画像の検像プログラムであって、上記各胸部正面Ｘ線画像の検像方法をコンピュータに実行させる。
【０００５】
（６）胸部正面Ｘ線画像の検像装置であって、
胸部正面Ｘ線画像を所定の送信元から受信する画像受信手段と、該胸部Ｘ線画像を蓄積する画像蓄積手段と、該胸部Ｘ線画像から肺の下縦隔部を対象領域（ＲＯＩ）として抽出する、ＲＯＩ抽出手段と、前記ＲＯＩにおける画像のノイズ量を算出する、ノイズ量算出手段と、前記ノイズ量の所定の基準値に対する大小関係から、該胸部Ｘ線画像の合否を判別し、合格の場合に合格信号を出力する合否判定手段と、前記合否判定手段からの合格信号を受けて、前記画像蓄積手段から該胸部Ｘ線画像を所定の送信先に送信する送信手段とを有する。さらに、下記（ｄ）の特徴を有することが可能である。
（ｄ）前記ＲＯＩ抽出手段が、
左右肺野を分離する直線である、肺野縦中心線を求める手段、左右各々の肺野に対する上側及び下側の境界線である、上側肺野境界線及び下側肺野境界線の抽出をする、肺野境界線抽出手段、左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線及び左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線ならびに該肺野縦中心線からＲＯＩ中心を求める手段、及び、ＲＯＩの中心に対して所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩに設定する手段を有する。
（７）Ｘ線画像検像システムであって、上記の胸部正面Ｘ線画像の検像装置、該所定の送信元である画像発生装置及び該所定の送信先であるサーバーを有する。
【発明の効果】
【０００６】
肺の下縦隔部は放射能量増加に伴うノイズが低減する感度が高いので、この部分を対象領域（ＲＯＩ）として抽出しノイズ量を評価することにより、画像の良否判断が効率的に行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
人体のＸ線撮影において、Ｘ線放射能量は低い方が望ましいが、ノイズの低下した鮮明な画像を得るには放射能量（ｍＡｓ値）を多くする必要がある。一般的にｍＡｓ値が多ければ多いほど出力される画像は鮮明になりノイズは低下するが、部位によりその値は異なってくる。本願発明では、放射能量増加に伴うノイズが低減する感度が高い部位を抽出してその部位におけるノイズの算出を行い、ノイズの値の大小によって画像の良否を判別する検像方法を提案する。
【０００８】
図１は、放射能量とノイズ量との関係を示す図である。横軸には、ｍＡｓ値で表した放射能量、縦軸にはノイズ量（ＳＤ）の対数値を示す。この図からわかるように、胸部正面のＸ線画像に対しては、ＲＯＩ６で示す下縦隔部の領域が放射能量増加に伴うノイズが低減する感度が高いので、この部分のノイズ量を評価すれば、画像の良否判断が効率的に行える。また、患者へ投与するＸ線放射能量を一定に抑えながら、診断に適した画像を提供することが可能となる。
【実施例１】
【０００９】
本実施例では、検像方法を説明する。
１．検像方法の基本的な手順
検像方法の基本的な手順はつぎの通りである。胸部正面Ｘ線画像を図２に示し、基本手順のフローチャートを図３に示す。これらの手順のうち、下記（２）及び（３）によりノイズ大小の観点からの画像の評価値が求まる。
（１）Ｘ線撮影装置等から対象とする胸部正面Ｘ線画像を受信する（Ｓ２０５）。これは、既存の手法にて可能である。
（２）対象の胸部正面Ｘ線画像３００から、ノイズ量の評価を行うのに適した対象領域（Region of Interest, 以下ＲＯＩと称する）３４５を抽出する（Ｓ２１０）。前述のように、線量に対するノイズ量の感度が高い肺の縦隔部である。ＲＯＩ抽出の具体例は後述する。
（３）ＲＯＩにおけるノイズ量を算出する（Ｓ２１５）。例えば後述のようにウェーブレット変換を利用して、算出することが可能である。
（４）算出されたノイズ量が予め定めた基準値を上回るか、下回るかを判断する（Ｓ２２０）。下回る場合は対象胸部Ｘ線画像を合格画像、上回る場合は不合格画像とする。
（５）画像の合否に応じて必要な処理をする。例えば、合格画像の場合は該胸部Ｘ線画像をサーバー等へ送信することができる（Ｓ２２５）。また、不合格画像の場合は、不合格画像である旨のメッセージをグラフィックユーザーインターフェース（ＧＵＩ）にて表示あるいはユーザーへ送信する。（Ｓ２３０）
合格画像の場合のみにサーバー等に送信することにより、胸部Ｘ線画像の自動チェックと一定基準を満たした画像の配信とを行うことができる。
【００１０】
２．ＲＯＩ抽出方法
胸部正面Ｘ線画像からＲＯＩ、言い換えれば下縦隔部の抽出は次のようにして行う。図２に示したディジタル胸部Ｘ線画像をもとに説明する。ＲＯＩ抽出のフローチャートを図４に示す。該胸部Ｘ線画像において、画像の左側が人体の右肺、画像の右側が人体の左肺となる。また、画像左上隅（人体では右上側）を画像におけるピクセル座標の原点Ｏとし、ここから右方向をＸ軸の正方向とし、下方向をＹ軸の正方向とする。Ｘ座標、Ｙ座標の最大値をそれぞれＸＺ，ＹＺとする。したがって、画像の右下隅の座標は（Ｘ，Ｙ）＝（ＸＺ，ＹＺ）となる。各ピクセルのグレースケールは黒を最小値（例えば８ビット２進数で表現して００００００００）、白を最大値（同様に１１１１１１１１）とする。
【００１１】
（１）画像の事前処理（Ｓ２５０）
ＲＯＩを抽出するにあたり、必要ならば、抽出精度を高くするために画像の事前処理を予め行っておく。例えば、メディアンフィルターを用いてノイズの除去を行うことや、抽出部分を強調させるために２値化処理（コントラスト調整）を行うことが挙げられる。
【００１２】
（２）肺野縦中心線の抽出（Ｓ２５５）
Ｘ線画像における左右の肺野を分離する、縦方向の直線である肺野縦中心線の抽出を行う（Ｓ２５５）。左右の肺野の中心を横切るような直線を抽出するのが好適であるが、必ずしもこれにかぎらず、該直線で仕切られる一方の側に左肺が、他方の側に右肺が存在するような抽出方法であればよい。例えば次の方法が好適である。ただし、かならずしもこの方法に限定されるものではない。
【００１３】
（２−１）Ｘ軸座標の各値に対する、Ｙ軸上のピクセルのグレースケール値を合計し、その平均値を求める（Ｓ３０５）。ただし、画像における左右の端の所定領域、例えば左右の端の１／４の領域に対して（すなわち、Ｘ＜ＸＺ／４、Ｘ＞ＸＺ＊３／４に対して）はこれを実施しないことが好適である。該領域を除くＸ軸座標の各値に対して、平均値が１つずつ算出される。なお、グレースケール値を合計し、平均値を求める過程で、画像の背景（黒色）部分を適宜計算対象から外すことが望ましい。
【００１４】
（２−２）さらに、これらの平均値の中から最大値を求め、最大値をとるときのＸ座標をＸＥとする。Ｘ＝ＸＥでありかつＹ軸に平行な直線を肺野縦中心線３１０とする（Ｓ３１０）。
【００１５】
（３）上下横肺野境界線の抽出（Ｓ２６０）
肺野縦中心線の抽出により、画像上の左右の肺を分離することができれば、つぎに左右各々の肺に対して肺野領域の上部及び下部の境界線である、上下横肺野境界線を抽出する。これには例えばつぎのような方法とすることが好適である。ただし、かならずしもこの方法に限定されるものではない。
【００１６】
以下の処理は、肺野縦中心線３１０を境として左右の領域別、すなわちＸ＞ＸＥ及びＸ＜ＸＥの各々の領域について別に行う。
（３−１）Ｙ軸座標の各値に対する、Ｘ軸上のピクセルのグレースケール値を合計し、その平均値を求める（Ｓ３１５）。なお、平均値を求める際、画像の背景（黒色）部分を適宜計算対象から外すことが望ましい。
（３−２）それぞれの平均値の微分値を求める（Ｓ３２０）。
【００１７】
（３−３）右肺、左肺のそれぞれに上側及び下側の肺野境界線を抽出する（Ｓ３２５）。これはつぎのように行う。
求めた微分値を上から、すなわちＹ＝０からＹ軸の正の方向に向かって分析し、傾きが予め定めたしきい値よりも小さくなる点、言い換えれば、Ｙ軸の正方向に対してグレースケールの減少率（白から黒になる変化率）がある特定のしきい値を超える場合のＹ座標を求める。このとき、左側、すなわちＸ＜ＸＥの領域に対して求めた該Ｙ座標をＹＪとし、右側、すなわちＸ＞ＸＥの領域に対して求めた該Ｙ座標をＹＬとする。Ｙ＝ＹＪまたはＹＬとなるＸ軸に平行な２つの直線をそれぞれ「右肺の上側横肺野境界線」３２５、または「左肺の上側横肺野境界線」３２６とする。
【００１８】
また、求めた微分の数値を下から、すなわちＹ＝ＹＺからＹ＝０となる方向に向かって分析し、傾きが予め定めたしきい値（上記しきい値とは同じでも異なってもよい）よりも小さくなる点、言い換えれば、Ｙ軸の負方向に対してグレースケールの減少率（白から黒になる変化率）がある特定のしきい値を超える場合のＹ座標を求める。このとき、左側、すなわちＸ＜ＸＥの領域に対して求めた該Ｙ座標をＹＫとし、右側、すなわちＸ＞ＸＥの領域に対して求めた該Ｙ座標をＹＭとする。Ｙ＝ＹＫまたはＹＭとなるＸ軸に平行な２つの直線をそれぞれ「右肺の下側横肺野境界線」３３０、または「左肺の下側横肺野境界線」３３１とする。
【００１９】
（４）ＲＯＩ中心の抽出（Ｓ２６５）
さらに、４本の該横肺野境界線（左右の上側肺野境界線及び左右の下側肺野境界線）と該肺野縦中心線とからＲＯＩ中心を求める（Ｓ２６５）。例えば、次のようにして求めることができる。ただし、かならずしもこの方法に限定されるものではない。
【００２０】
左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点（上側中点Ｎ）、ならびに、左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線の該肺野縦中心線との交点の中点（下側中点Ｐ）を求め、該２つの中点を所定の比に内分する点を該ＲＯＩの中心Ｒとする。言い換えればつぎのようになる。
【００２１】
前記肺野縦中心線３１０上において、「右肺の上側横肺野境界線３２５」と「左肺の上側横肺野境界線３２６」とのＹ座標の平均値をＹ座標とする点または「右肺の下側横肺野境界線３３０」と「左肺の下側横肺野境界線３３１」とのＹ座標の平均値をＹ座標とする点、すなわち、Ｙ＝ＹＮ＝（ＹＪ＋ＹＬ）／２またはＹ＝ＹＰ＝（ＹＫ＋ＹＭ）／２となる点をそれぞれ上側中点Ｎ（ＸＥ，ＹＮ）３３５または下側中点Ｐ（ＸＥ，ＹＰ）３３６とする。さらに上側中点３３５と下側中点３３６とを所定の比に内分する点を「ＲＯＩの中心」Ｒ（ＸＥ，ＹＲ）３４０とする。
【００２２】
内分の比は４：１で下側中点の方に近い点とする、すなわち、肺野縦中心線３１０上でＹ＝ＹＱ＝（４＊ＹＰ＋ＹＮ）／５  となる点を「ＲＯＩの中心」Ｒ（ＸＥ，ＹＲ）３４０とするのが好適である。
【００２３】
（５）ＲＯＩの設定（Ｓ２７０）
最後にＲＯＩを設定する。これは、ＲＯＩの中心３４０を中心に所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩ３４５とする。Ｘ線画像のサイズをＸ方向２０００ピクセル×Ｙ方向３０００ピクセルとすると、この場合はＲＯＩのサイズを５１２ピクセル×５１２ピクセルとするのが好適である。
【００２４】
上記に示した、ＲＯＩ抽出方法では、肺の下縦隔部が精度良く抽出されるので、画像の良否判断が効率的に行える。
【００２５】
３．ＲＯＩにおけるノイズ量算出方法
ＲＯＩに含まれるノイズ量算出は、一般にノイズ低減に用いられる、ウェーブレット変換を利用することができる。
図５はウェーブレット変換を説明する図である。（ａ）は、原画像であり、この画像にウェーブレット変換を施すと（ｂ）に示す画像になる。この画像のＬＬ領域を逆ウェーブレット変換すると原画像（ａ）からノイズを減らしたデノイズ画像（ｃ）を得ることができる。反対に残りの部分（ＬＨ、ＨＬ及びＨＨ)の領域を（ＬＬ領域を全てゼロとおいて）逆ウェーブレット変換するとノイズ画像（ｄ）を得ることができる。ノイズ画像（ｄ）の全ピクセルのグレースケールから標準偏差を計算すればノイズ量を得ることができる。
ウェーブレット変換にはいくつかの種類が存在するが例えばドベシー変換を採用するのが好適である。
ウェーブレット変換に限らず、グレースケール画像のノイズ量を算出できる手法であればいずれの方法でも採用することができる。
胸部Ｘ線画像ノイズ量を定量的に評価する評価方法が用いられているので、ノイズが十分に押さえられて胸部Ｘ線写真が撮影されたか否かを効率的に判定することができる。
【００２６】
図３及び図４に示されるフローチャートに記載された各工程を実行するプログラムコードから成る測定プログラムは、当該測定プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を入手することで、あるいは当該測定プログラムが格納された外部のサーバからダウンロードすることで利用することが可能である。情報記憶媒体から読み出されるか、あるいは外部のサーバからダウンロードされた測定プログラムは、例えばマイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ、あるいは検像用に一体化された専用端末の記憶手段にインストールされる。メモリーなどの記憶手段にインストールされた検像プログラムを、例えば専用端末内のＣＰＵにより実行することで、本実施例で説明した方法を実現することができる。
【実施例２】
【００２７】
実施例２では、検像装置及びシステムを説明する。
図６は、画像認識技術を用いた検像システム１００を示す図である。また、検像システム１００における検像装置２０の構成を図７に示す。検像システム１００では通信回線４０に、画像生成装置５０、検像装置２０及びサーバー６０が接続されている。画像生成装置５０は、例えばＸ線撮影装置も含まれる。検像装置２０には、通信回線を経由して送られる画像を受信する受信装置である受信手段１０５，その画像を蓄積するメモリーである画像蓄積手段１１０を有している。画像蓄積手段１１０に蓄積された画像からＲＯＩを抽出する抽出手段１２０．画像からＲＯＩのみにおけるノイズ量を算出するノイズ量算出手段１２５，さらにノイズ量と所定の基準値との大小関係を判断して、合否判定結果の信号を送出する合否判定手段１３０、対象の画像を検像装置２０外の通信回線上に接続されたサーバーなどに送信する送信手段１３５を有している。また、検像装置２０は、必要に応じてディスプレイなどの表示手段１４０を有する。
【００２８】
図６、７に示した装置の動作を説明する。
Ｘ線画像生成装置５０で生成された胸部Ｘ線画像が、通信回線４０を伝わって検像装置２０の受信手段１０５にて受信され、画像蓄積手段１１０に蓄積される。次にＲＯＩ抽出手段１２０にて、画像蓄積手段１１０に蓄積された胸部Ｘ線画像からＲＯＩを抽出する。つぎにノイズ量算出手段１２５で、ＲＯＩにおけるノイズ量を算出する。ＲＯＩ抽出とノイズ量算出とは、例えば、実施例１に示したＲＯＩ抽出方法、ノイズ量算出方法のプログラムを検像装置に設けたメモリー部分（図示しない）に搭載し、検像装置に設けたＣＰＵ（図示しない）にて実施することにより、ＲＯＩ抽出手段１２０、ノイズ量算出手段１２５を実現できる。
算出されたノイズ量は、胸部Ｘ線画像全体のノイズ量を評価する評価量となる。
【００２９】
つぎに合否判定手段１３０にて、算出されたノイズ量の予め定められた基準値との大小関係を判断し、小さければ合格、大きければ不合格とし、合格または不合格を示す判定信号を出力する。送信手段１３５は該判定信号を受け、合格信号を受けた場合のみ、通信回線４０を介してサーバー６０へ対象画像を送信する。一方、不合格の場合は、その旨の判定信号を受けて、表示手段１４０に不合格の表示を行う。不合格である旨のメッセージを検像装置１００外の通信端末（表示せず）に通信回線４０を介して送信することも可能である。合格の場合のみに対象画像をサーバーに送信することにより、胸部Ｘ線画像の自動チェックと一定基準を満たした画像の配信とを行うことができる。
【００３０】
一方、ＲＯＩ抽出手段１２０は、図８に示すように、
左右肺野を分離する直線である、肺野縦中心線を求める手段２５５、
左右各々の肺野に対する上側及び下側の境界線である、上側肺野境界線及び下側肺野境界線の抽出をする、肺野境界線抽出手段２６０、
左右各々の肺野に対する該上側肺野境界線及び左右各々の肺野に対する該下側肺野境界線ならびに該肺野縦中心線からＲＯＩ中心を求める手段２６５、及び、
ＲＯＩの中心に対して所定の大きさのピクセルサイズを有する領域をＲＯＩに設定する手段２７０
から構成することができる。
また、必要ならば、画像事前処理手段２５０を有することも可能である。
ここに登場した各手段においては、前述したそれぞれに対応する方法を実施するものとする。また、各方法をメモリーなどの記憶手段にインストールし、検像装置２０またはＲＯＩ抽出手段１２０に備えられたＣＰＵ（図示せず）により実施することができる。
上記に示した、ＲＯＩ抽出手段１２０では、肺の下縦隔部が精度良く抽出されるので、画像の良否判断が効率的に行える。
【００３１】
（実験例）
実施例２で示されたシステムを構築した。さらに、病院にて撮影され、ランダムに抽出された胸部Ｘ線画像１００例を対象として、システムの動作確認を行い評価した。
画像発生装置を５台接続した場合、１接続、画像１枚につき約３秒で検像装置により受信した。
ＲＯＩ抽出、ノイズ算出及び画像の合否判定からなる一連の処理は、画像１枚につき約２０秒で可能であった。さらに、合格画像１枚につき、検像装置からサーバーへ１枚に付き約３秒で送信した。
ただし、本実験例では、被写体によってはノイズが高い個所がうまく抽出できない場合があり、それが１００例の内１０例ほど見受けられた。これは、片肺が切除された患者を対象とするなど、左右の肺を正しく認識できない場合があるからである。一方、検診センターにて撮影された胸部Ｘ線画像を使用した場合では、健常者がほとんどであるため、抽出不可の場合はほとんど発生しなかった。
【００３２】
以上本発明の実施例を説明した。特許請求の範囲に記載された発明の技術的思想から逸脱することなく、これらに変更を施すことができることは明らかである。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
医療機関において、ディジタルＸ線撮影装置にて撮影された胸部Ｘ線画像の検像を自動化した装置及びシステムに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】各対象領域に対する放射能量とノイズ量の関係を表す図である。
【図２】胸部正面Ｘ線画像及びそれからＲＯＩ抽出方法を示す図である。
【図３】検像方法を示すフローチャートである。
【図４】ＲＯＩ抽出方法を示すフローチャートである。
【図５】ウェーブレット変換を説明する図である。
【図６】検像システムを示す図である。
【図７】検像装置の構成を示す図である。
【図８】ＲＯＩ抽出手段を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
２０：検像装置
４０：通信回線
５０：画像生成装置
６０：サーバー
１００：検像システム
１０５：画像受信手段
１１０：画像蓄積手段
１２０：ＲＯＩ抽出手段
１２５：ノイズ量算出手段
１３０：合否判定手段
１３５：画像送信手段
１４０：表示手段
２５０：画像事前処理手段
３００：胸部Ｘ線画像
３１０：肺野縦中心線
３２５：右肺の上側横肺野境界線
３２６：左肺の上側横肺野境界線
３３０：右肺の下側横肺野境界線
３３１：左肺の下側横肺野境界線
３３５：上側中点
３３６：下側中点
３４０：ＲＯＩの中心
３４５：対象領域（ＲＯＩ）
【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８】
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