(57)【要約】【課題】セグメンテーション時の誤分類を回避する。【解決手段】対象内の物質の均質性の尺度として画像範囲（１）内の特性量を求めるためのＸ線装置用の方法において、少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２について、対象を通り抜けるＸ線の減弱を表す減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）（ｉ＝１，…，Ｎ）を有する２つのＸ線画像（５，６）が検出され、画像範囲（１）において、第１のＸ線エネルギーＥ１で検出されたＸ線画像（５）の減弱値Ｄｉ（Ｅ１）と、第２のＸ線エネルギーＥ２で検出されたＸ線画像（６）の減弱値Ｄｉ（Ｅ２）とから、対応する画素Ｄｉについて、測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））が形成され、画像範囲（１）の測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））の統計的分布の評価によって対象の物質の均質性の尺度として特性量が求められる。【選択図】図２
2007044520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象（４）内の物質の均質性の尺度として画像範囲（１）内の特性量Ｈを求めるためのＸ線装置用の方法において、
ａ）少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２について、対象（４）を通り抜けるＸ線の減弱を表す減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）（ｉ＝１，…，Ｎ）を有する２つのＸ線画像（５，６）が検出され、
ｂ）画像範囲（１）において、第１のＸ線エネルギーＥ１で検出されたＸ線画像（５）の減弱値Ｄｉ（Ｅ１）と、第２のＸ線エネルギーＥ２で検出されたＸ線画像（６）の減弱値Ｄｉ（Ｅ２）とから、対応する画素Ｄｉについて、測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））が形成され、
ｃ）画像範囲（１）の測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））の統計的分布の評価によって対象（４）の物質の均質性の尺度として特性量Ｈが求められる
ことを特徴とするＸ線装置用の方法。
【請求項２】
統計的分布の評価は分布の主軸の２つの固有値ＥＶ１，ＥＶ２を算出するための主軸変換を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
特性量Ｈが両固有値ＥＶ１，ＥＶ２の商から算出され、この商は、両固有値ＥＶ１，ＥＶ２のうち小さい方が分子に、大きい方が分母に置かれることによって形成されることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
画像範囲（１）があらゆる画像サイズにおいて少なくとも５以上の画素にわたることを特徴とする請求項１乃至３の１つに記載の方法。
【請求項５】
検出されたＸ線画像（５，６）は対象（４）のスライス画像であることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
【請求項６】
検出されたＸ線画像（５，６）は対象（４）のボリューム画像であることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
【請求項７】
第１のＸ線エネルギーＥ１は８０ｋＶに設定されたＸ線電圧で発生され、第２のＸ線エネルギーＥ２は１４０ｋＶに設定されたＸ線電圧で発生されることを特徴とする請求項１乃至６の１つに記載の方法。
【請求項８】
ステップｂ）の前に、それぞれの減弱値から、それぞれのＸ線画像（５；６）の画像範囲（１）において算出された平均減弱値ＤＭ１；ＤＭ２が減算されることによって、画像範囲（１）内の両Ｘ線画像（５，６）のＤｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）が正規化されることを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の方法。
【請求項９】
ステップｂ）の前に、物質（２；３）に属さない減弱値が画素（７）から識別されて取除かれることを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の方法。
【請求項１０】
識別は、対応する画素の減弱値が互いに換算されて閾値と比較されることによって行われることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の方法。
【請求項１１】
特性量Ｈが算出される物質（２）は骨であることを特徴とする請求項１乃至１０の１つに記載の方法。
【請求項１２】
特性量Ｈが算出される物質（３）はヨウ素であることを特徴とする請求項１乃至１０の１つに記載の方法。
【請求項１３】
Ｘ線装置によって検出された画像内の物質（２；３）をセグメント化するためのＸ線装置用の方法において、請求項１乃至１２の１つに記載の方法に従って物質（２；３）の均質性の尺度として画像範囲（１）内の特性量Ｈが求められるセグメンテーション基準を構成部分として有することを特徴とするＸ線装置用の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特性量を求めるためのＸ線装置用の方法ならびにＸ線装置によって検出された画像内の物質をセグメント化するためのこの種のＸ線装置用の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
種々の物質はＸ線に対してＸ線エネルギーに依存して異なる吸収特性を有する。低エネルギーＸ線画像から高エネルギーＸ線画像を重み付け減算することによって、異なる吸収特性に基づいてほぼわずかに唯一の物質だけが見える画像を算出することができる。
【０００３】
この種の方法は公知である（例えば、非特許文献１参照）。低エネルギーＸ線画像および高エネルギーＸ線画像はエネルギー選択性検出器により検出され、主として骨または軟部組織のいずれかが存在するエネルギー画像に形成される。エネルギー画像の算出は個々の画素の平面において行なわれ、両Ｘ線画像のそれぞれ対応する画素の減弱値が物質固有の重み付けの考慮のもとに互いに減算される。
【０００４】
物質固有の重み付けによって、物質ごとに２つの異なるＸ線エネルギーの際に理想的な境界条件下において結果画像の各画素では定まった減弱値対が生じるという事情が考慮される。異なるＸ線エネルギーでの両減弱値を２次元の特性空間の測定値対とみなすならば、１つの物質の測定値対はそれぞれ、特性空間内の同一の点に表示される。
【０００５】
しかしながら、結果画像、例えばセグメンテーション画像の個々の画素に関する算出は、多くの状況において、誤りのある結果をもたらす。主たる理由は、物質の存在を判定するセグメンテーション基準が次の仮定、すなわち両減弱値が物質の定まった組成に基づいて発生されるという仮定に基づいていることにあると見られる。しかしながら、多くの状況において、物質の実際に存在する組成は理想的に仮定された組成とは異なる。更に減弱値は測定ノイズによって本来の値から変化させられる。その場合、物質の測定値対は特性空間内の一点に表示されない。
【０００６】
実際の検査条件下では特性空間において異なる物質が切断集合を有する領域に表示される。８０ｋＶおよび１４０ｋＶの設定電圧で発生された、例えば骨およびヨウ素溶液の２つの異なる物質の測定値対が、約１００ＨＵ（ハンスフィールド値）と２００ＨＵとの間の範囲内に切断集合を有する領域に表示される。１つの物質へのこれらの測定値対の一義的分類は、対応する画素の両減弱値だけの評価に基づいては原理的に不可能である。
【非特許文献１】"Ｕｐｒｉｇｈｔ  ｉｍａｇｅ  ｒｅａｄｅｒ  ｔｈａｔ  ｓｕｐｐｏｒｔｓ  ｅｎｅｒｇｙ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｏｆｔｗａｒｅ"，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  ｒｅｖｉｅｗ  Ｎｏ．７，富士フィルム株式会社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーで検出されたＸ線画像に基づく物質のセグメンテーションが改善されるＸ線装置用の方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題は、独立請求項１のステップによる特性量を求めるためのＸ線装置用の方法および独立請求項１３のステップによるＸ線装置によって検出された画像内の物質をセグメント化するためのＸ線装置用の方法によって解決される。請求項１による特性量を求める方法の有利な実施態様はそれぞれ従属請求項２乃至１２に記載されている。
【０００９】
本発明者は、異なるＸ線エネルギーで検出された減弱値を個々の画素についてだけでなく、局所的に隣接する画素についても評価するならば、Ｘ線装置によって検出されたＸ線画像内の物質のセグメンテーションを改善することができることを認識した。画像範囲内の評価は、減弱値から形成された測定値対の統計的分布から、物質の均質性の尺度である特性量が算出されるという利点をもたらす。このようにして求められた特性量は、画像内の物質のセグメンテーションの改善を可能にする付加的なセグメンテーション基準となる。
【００１０】
例えば、２つの異なる物質の点群の切断集合に属し、従って純粋なピクセルを基本とする減弱値評価に基づいて一義的に分類できない測定値対は、物質の均質性について求められた特性量および対象内の物質の分布の予備知識に基づいて、改善された方法で分類可能である。
【００１１】
従って、本発明においては、対象内の物質の均質性の尺度として画像範囲内の特性量Ｈを求めるためのＸ線装置用の方法において、
ａ）少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーについて、対象を通り抜けるＸ線の減弱を表す減弱値を有する２つのＸ線画像が検出され、
ｂ）画像範囲において、第１のＸ線エネルギーで検出されたＸ線画像の減弱値と、第２のＸ線エネルギーで検出されたＸ線画像の減弱値とから、対応する画素について、測定値対が形成され、
ｃ）画像範囲の測定値対の統計的分布の評価によって対象の物質の均質性の尺度として特性量Ｈが求められる。
【００１２】
統計的分布の評価は分布の主軸の２つの固有値を算出するための主軸変換を含むとよく、それによって特性量を測定状況に依存せずに検出することが保証される。特性量の算出は、主軸変換により、特に物質の写像尺度、測定ノイズおよび観察された画素の位置に対して変化しないので、測定状況に依存した付加的な特性量正規化を必要としない。
【００１３】
特性量Ｈが両固有値の商から算出され、この商は、両固有値のうち小さい方が分子に、大きい方が分母に置かれると好ましい。両固有値の商によって簡単に分布の空間的広がりの優先方向が検出される。
【００１４】
物質の均質性を求め得る品質は、局所的な近隣において特性量を算出するために使用された画素の個数に依存する。算出時に考慮される画素が多いほど、特性量の算出への測定ノイズの影響が少なくなる。従って、算出に利用される画像範囲は、あらゆる画像サイズにおいて少なくとも５以上の画素に広がっていると好ましい。
【００１５】
検出されたＸ線画像は、各画素が３次元画像のボクセルに相当するように対象のボリューム画像であるとよい。しかし、同様に、Ｘ線画像が対象のスライス画像であることも考えることができ、この場合には各画素が２次元ボリューム画像の画素である。
【００１６】
異なるＸ線エネルギーで検出されたＸ線画像は、簡単に、Ｘ線管の形でＸ線源を有する通常のＸ線装置により撮影することができ、第１のＸ線画像は８０ｋＶに設定されたＸ線電圧で検出され、第２のＸ線画像は１４０ｋＶに設定されたＸ線電圧で検出される。異なるＸ線電圧に基づくＸ線エネルギーは両Ｘ線画像の検出時に十分大きく相違するので、物質は物質の異なる吸収特性により減弱値の評価によって特に良好にセグメント化できる。
【００１７】
特性量が減弱値のオフセットに依存しないためには、測定値対の統計的分布が求められるステップｂ）の前に、それぞれの減弱値から、それぞれのＸ線画像の画像範囲において算出された平均減弱値が減算されることによって、画像範囲内の両Ｘ線画像の減弱値が正規化されると好ましい。
【００１８】
画像範囲内で物質に由来しない測定値対によって特性量を算出する際にノイズを大幅に回避するために、ステップｂ）の前に、前処理ステップにおいて、物質に属さない減弱値が画素から識別されて取除かれると好ましい。
【００１９】
物質に属さない減弱値の識別は、対応する画素の減弱値が互いに換算されて閾値と比較されることによって行なわれる。
【００２０】
特性量が算出される物質は骨であるとよい。同様にこれは任意の他の物質も考えることができ、造影剤検査時には例えばとりわけ造影剤内に存在するヨウ素を特性量として選択することができる。
【００２１】
更に、前記課題は、Ｘ線装置によって検出された画像内の物質をセグメント化するためのＸ線装置用の方法において、上述の方法に従って物質の均質性の尺度として画像範囲内の特性量Ｈが求められるセグメンテーション基準を構成部分として有する方法によっても解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の実施例ならびに従属請求項による本発明の他の有利な実施態様が次の概略的な図面に示されている。
【００２３】
図１は、一部は斜視図、一部はブロック図で、画像範囲内の物質の均質性の尺度として特性量を求めるための本発明による方法の実施を可能にするＸ線装置を示す。
【００２４】
図２は、対応する画素の異なるエネルギーで検出された２つの減弱値からなる測定値の統計的分布を示す。
【００２５】
図３は、画像範囲内の物質の均質性の尺度として特性量を算出するための本発明による方法を示す。
【００２６】
図４は、２つのＸ線画像から算出され骨および血管が見える物質セグメンテーション出力画像を示す。
【００２７】
図５は、それぞれ個々の画素の位置において両減弱値を考慮する第１のセグメンテーション基準によってセグメント化された画素が得られる暫定セグメンテーションの第１の結果画像を示す。
【００２８】
図６は、それぞれの画像範囲内の物質の均質性の尺度として全ての画素の特性値を視覚的表示で示す。
【００２９】
図７は、画像範囲内の均質性の特性量を考慮する付加的な第２のセグメンテーション基準によってセグメント化された画素が得られる改善されたセグメンテーションの第２の結果画像を示す。
【００３０】
画像範囲内の物質の均質性の尺度として特性量Ｈを求めるための本発明による方法を実施するために、図１に一部が斜視図で、また一部がブロック図で示されているように、公知のＸ線装置、この実施例ではコンピュータ断層撮影装置が使用される。このようなコンピュータ断層撮影装置は、Ｘ線を発生する少なくとも１つの焦点９を有する少なくとも１つのＸ線源をここではＸ線管８の形で備え、Ｘ線は対向する検出器１０に入射する。Ｘ線管８および検出器１０はコンピュータ断層撮影装置の撮影システムの一部分であり、この撮影システムは図示されていない回転可能なガントリ上に配置されている。ここに示されたコンピュータ断層撮影装置の形態では撮影システムが検査対象４、例えば患者の周りを円形に移動し、その際に対象をＸ線により走査する。
【００３１】
Ｘ線の吸収は、検出器１０において多数の検出素子１１によって減弱値の形で測定されて計算ユニット１２へ伝送され、そこに記憶され、処理される。表示ユニット２３はＸ線画像の可視化に使われる。対象４の投影は撮影システムの定められた走査位置で測定する際に得られた全ての検出素子１１の減弱値セットによって形成される。撮影システムの回転によって、スライス画像またはボリューム画像の形で画像を再構成するために必要とされる異なる投影方向からの多数の投影が検出される。
【００３２】
システム軸線１４に沿った患者寝台１３の連続送りによって、対象４は１つのスライスのみならず、検出器１０の広がりよりも大きいボリュームにわたってスパイラル状に走査される。スパイラル状の走査の簡単な変形は送りを逐次行なうことにあるので、３６０°走査ごとに送りが行なわれ、本来の走査は対象４の静止状態において行なわれる。両変形は本発明による方法において適用可能である。
【００３３】
Ｘ線管８のＸ線電圧は調整装置１５により、異なるＸ線エネルギーが発生されるように、異なる電圧値間で交互に調整可能である。画像範囲１内の物質２；３の均質性の尺度としての特性量Ｈを求めるために、例えば各走査位置で、例えば８０ｋＶと１４０ｋＶとの間でのＸ線電圧の交互調整によって、少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２について投影が検出される。Ｘ線電圧の交替は、コンピュータ断層撮影装置の動作モードに応じて、各走査位置で行なわれるか、または、例えば逐次送りの場合には撮影システムの完全な１回転後に行なうこともできる。
【００３４】
ここに説明されている撮影システムの代わりに、固定設定されたＸ線電圧においてエネルギー選択性検出器により異なるＸ線エネルギーでの投影を検出することも考え得る。これは、Ｘ線の交互調整を省略できるという利点を有する。
【００３５】
更に指摘しておくに単列検出器も多列検出器も使用可能である。それぞれ１つ又は複数の焦点を有する１つ又は複数のＸ線管が、単一または複数の移動式または静止式の検出器と共に使用されてもよい。本発明による方法にとって重要なことは、ファン状に形成されているＸ線ビームがシステム軸線１４の周りの回転移動中に対象４を走査することだけである。
【００３６】
検出された投影は計算ユニット１２において処理されて２つのＸ線画像５，６になる。それぞれのＸ線画像５；６は特定のＸ線エネルギーのみの投影から再構成される。
【００３７】
第１のＸ線エネルギーＥ１で再構成されたＸ線画像５の減弱値Ｄｉ（Ｅ１）および第２のＸ線エネルギーＥ２で検出されたＸ線画像６の減弱値Ｄｉ（Ｅ２）は、両Ｘ線画像５，６の対応する画素について、それぞれ、図２に示されているように、両空間軸ＨＵＥ１，ＨＵＥ２を有する２次元の特性空間の測定値対（Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２））を形成する。図示された例においては、２つの異なる物質２，３すなわち骨およびヨウ素が両Ｘ線画像５，６内の２つの異なる領域１６，１７に表示される。特性空間においては画像範囲１の測定値対が２つの異なる画素２０，２１の位置に表示される。画像範囲１は、第１の画素２０の位置においては第１の物質２すなわち骨の領域１６内にあり、そして第２の画素２１の位置においては第２の物質３すなわちヨウ素の領域１７内にある。図２に示されているように、両物質２，３は部分的に特性空間の同一の領域２２に表示されるので、画素には、個々の測定値対（Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２））に基づいて、一義的に１つの物質２；３を割り付けることができない。特に特性空間のこの領域２２においては、画素の改善された分類を行なうことができる付加的なセグメンテーション基準が必要である。このような付加的なセグメンテーション基準は、画像範囲内の物質の均質性の尺度としての特性量Ｈを求めるための本発明による方法に基づいて公式化される。
【００３８】
両物質２，３はＸ線に対してエネルギーＥ１；Ｅ２に依存して異なる吸収特性を有する。この理由から、一義的な表示を常に保証するように、物質２；３の均質な分布の仮定のもとに、理想的な測定値対（Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２））を特性空間内の２つの異なる点に表示しようというわけである。
【００３９】
しかしながら、患者の検査時に、物質は、解剖学的な状態に基づいて画像範囲内に全く異なって分布し、従って実際には均質性に著しい相違を有する。
【００４０】
骨は、例えば 固い皮質の組織および柱状の構造を与える海綿組織からなり、海綿組織には血液もしくは骨髄が混じっている。更に、骨組成の変形、骨髄および骨内部の空洞の変形を考慮すべきである。第１の物質２すなわち骨の不均質性により、第１の画素２０の周りの画像範囲１の測定値対が、図２に示されているように、特性空間において、円１９内ではなく、優先方向を有する楕円１８内に表示される。
【００４１】
検査時に同様に血液と混合されかつ血管の可視化のための造影剤として使用されるヨウ素は、これとは違って第２の画素２１の周りの画像範囲１内にほぼ均質に分布している。第２の物質３すなわちヨウ素の測定値対（Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２））はこの理由から特性空間において円１９内に表示される。
【００４２】
従って、局所的な画像範囲１内の測定値対（Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２））の統計的分布の評価によって、物質２；３が均質に分布しているか又は不均質に分布しているかに関する情報を的確に捉えることができる。均質性の尺度としての特性量Ｈは、それぞれの画素２０，２１の位置における画像範囲１から求められ、セグメンテーション時の付加的な判定基準として使用することができる。
【００４３】
図３には、画像範囲１内の物質２；３の均質性の尺度としての特性量Ｈを算出するための個々のステップが示されている。
【００４４】
ステップＡにおいては、少なくとも２つの異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２について２つのＸ線画像５，６が検出される。Ｘ線画像５，６は、それぞれ、対象を通り抜けるＸ線の減弱を表す減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）を有する。ただし、ｉ＝１，…，Ｎであり、Ｎは画像範囲１内に存在する画素の個数を表す。
【００４５】
続いて、第２のステップＢにおいて、第１のＸ線エネルギーＥ１で検出されたＸ線画像５の減弱値Ｄｉ（Ｅ１）から、そして第２のＸ線エネルギーＥ２で検出されたＸ線画像６の減弱値Ｄｉ（Ｅ２）から、それぞれ対応する画素について、測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））が形成される。
【００４６】
画像範囲１内の測定値対（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ１（Ｅ２）），…，（ＤＮ（Ｅ１），ＤＮ（Ｅ２））の統計的分布から、第３のステップＣにおいて、均質性の尺度として、画素２０；２１の位置における特性量Ｈが算出される。
【００４７】
統計的分布を求めるために、測定値対の減弱値は異なる両Ｘ線エネルギーについて別々にそれぞれベクトルで記述される。
ＶE1＝（Ｄ１（Ｅ１），Ｄ２（Ｅ１），…，ＤＮ（Ｅ１））
ＶE2＝（Ｄ１（Ｅ２），Ｄ２（Ｅ２），…，ＤＮ（Ｅ２））
ただし、ＶE1，ＶE2は異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２での減弱値の両ベクトルであり、Ｄｉ（Ｅ１）もしくはＤｉ（Ｅ２）は画像範囲１のｉ番目の画素の、８０ｋＶもしくは１４０ｋＶで検出された減弱値であり、そしてＮは画像範囲１内に存在する画像の個数である。
【００４８】
閾値比較によって、考慮の対象になる物質２；３すなわち骨およびヨウ素に属さない減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）が算出前に識別されて取除かれる。障害となる減弱値は、例えば、それぞれの値を０にセットされることによって取除かれる。
【００４９】
続いて、減弱値の平均値Ｄ１Ｍ，Ｄ２Ｍが互いにエネルギーＥ１，Ｅ２ごとに別々に算出されることによって、減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）が平均値修正され、算出された平均値がベクトル成分から引かれる。
Ｖ’E1＝（Ｄ１（Ｅ１）−Ｄ１Ｍ，Ｄ２（Ｅ１）−Ｄ１Ｍ，…，ＤＮ（Ｅ１）−Ｄ１Ｍ）
Ｖ’E2＝（Ｄ１（Ｅ２）−Ｄ２Ｍ，Ｄ２（Ｅ２）−Ｄ２Ｍ，…，ＤＮ（Ｅ２）−Ｄ２Ｍ）
変更された両ベクトルＶ’E1，Ｖ’E2は分布の重心補正された座標を記述する。分布の偏心距離を再現する共分散行列が古典的力学における慣性モーメントに類似して表される。
【００５０】
【数１】
2007044520.tif 000003
【００５１】
ただし、ＭはベクトルＶ’E1，Ｖ’E2から形成される共分散行列である。
【００５２】
例えばヤコービ法に基づいて行なわれる主軸変換を用いて、共分散行列の両固有値ＥＶ１，ＥＶ２を求めることができる。
【００５３】
主軸の両固有値ＥＶ１，ＥＶ２に関する情報から、Ｘ線画像内の物質２；３の改善されたセグメンテーションのために必要となる付加的なセグメンテーション基準が得られる。第２の物質３すなわちヨウ素が画像範囲１内に均質に分布する場合、例えばヨウ素の形で造影剤が血管内に分布する場合のように、両固有値ＥＶ１，ＥＶ２は僅かしか相違しない。補正されていない測定ノイズを仮定した場合、測定値対Ｄｉ（Ｅ１）Ｄｉ（Ｅ２）が特性空間において１点を中心とする円内に分布する。
【００５４】
第１の物質２すなわち骨の不均一な分布の場合、両主軸は著しく明らかに異なる。
【００５５】
従って、両固有値ＥＶ１，ＥＶ２の次の比は、付加的な判定基準としての物質の均質性の尺度として使用することのできるスカラーの特性量Ｈを提供する。
Ｈ＝Ｍｉｎ（ＥＶ１，ＥＶ２）／Ｍａｘ（ＥＶ１，ＥＶ２）
ただし、ＥＶ１，ＥＶ２は分布の主軸の両固有値であり、Ｈは画像範囲内の物質の均質性の特性量である。
【００５６】
特性量Ｈが大きくなればなるほど、画像範囲内の物質の均質性が大きくなる。
【００５７】
付加的な判定基準として均質性の特性量Ｈが使用される物質のセグメンテーションの改善された結果は、模範的に次の画像に表示されるべきである。
【００５８】
図４においては、先ず２つのＸ線画像から算出されたセグメンテーション出力画像が示されており、この出力画像は変更された減弱値を有する。２つの異なる領域１６、７が見える。第１の領域１６には第１の物質２すなわち骨が表示され、第２の領域１７には第２の物質３すなわちヨウ素が表示されている。変更された減弱値は、それぞれ両Ｘ線画像５，６のそれぞれ対応する画素の両減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）の重み付け加算から算出されている。
【００５９】
図５は第１の物質２すなわち骨および第２の物質３すなわちヨウ素のセグメンテーションの第１の結果画像を示す。セグメンテーションは２次元の特性空間におけるピクセルに関係する分類によって得られ、特性空間の両次元にそれぞれ特定のＸ線エネルギーＥ１；Ｅ２の減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）が割り当てられている。骨内に誤分類７が生じる。なぜならば、若干の画素の減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）が第１の物質２である骨の範囲に第２の物質３であるヨウ素と類似した値を有するからである。
【００６０】
図６には全ての画素についての均質性の特性量の計算結果が視覚的に示されている。特性量Ｈは両固有値ＥＶ１，ＥＶ２の商から算出される。暗い範囲はこの特別な表示例では特性量Ｈの高い値を表し、従って均質性の高い尺度も表している。ほぼ、造影剤として血管検査に使用される第２の物質３すなわちヨウ素の範囲にのみ、均一な分布が存在していることが明らかである。
【００６１】
図７は、図５において使用されたセグメンテーション基準に付加して均質性の尺度として特性量Ｈが使用された改善されたセグメンテーションの第２の結果画像を示す。第２の物質３であるヨウ素として分類される各画素が相応に高い均質性を持たなければならないことによって、誤分類がほぼ回避される。
【００６２】
以上により、本発明思想は次のとおり要約することができる。
【００６３】
本発明は、対象４内の物質２；３の均質性の尺度として画像範囲１内の特性量Ｈを求める方法および付加的なセグメンテーション基準として特性量Ｈを使用する画像内の物質２；３のセグメンテーション方法に関し、少なくとも２つのＸ線画像５，６が異なるＸ線エネルギーＥ１，Ｅ２で検出され、特性量Ｈが画像範囲１内の減弱値Ｄｉ（Ｅ１），Ｄｉ（Ｅ２）、ｉ＝１，…，Ｎの統計的分布から求められので、簡単にセグメンテーション時の誤分類を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】画像範囲内の物質の均質性の尺度として特性量を求めるための本発明による方法の実施を可能にするＸ線装置を示す概略図
【図２】対応する画素の異なるエネルギーで検出された２つの減弱値からなる測定値の統計的分布を示すダイアグラム
【図３】画像範囲内の物質の均質性の尺度として特性量を算出するための本発明による方法を示すフローチャート
【図４】２つのＸ線画像から算出された骨および血管が見える物質セグメンテーション出力画像を示す図
【図５】それぞれ個々の画素の位置において両減弱値を考慮する第１のセグメンテーション基準によってセグメント化された画素が得られる暫定セグメンテーションの第１の結果画像を示す図
【図６】それぞれの画像範囲における物質の均質性の尺度として全ての画素の特性値を視覚的表示で示す図
【図７】画像範囲内の均質性の特性量を考慮する付加的な第２のセグメンテーション基準によってセグメント化された画素が得られる改善されたセグメンテーションの第２の結果画像を示す図
【符号の説明】
【００６５】
１          画像範囲
２          物質
３          物質
４          対象
５          Ｘ線画像
６          Ｘ線画像
８          Ｘ線管
９          焦点
１０          検出器
１１          検出素子
１２          計算ユニット
１３          患者寝台
１４          システム軸線
１５          調整装置
１６          領域
１７          領域
１８          楕円
１９          円
２０          画素
２１          画素
２２          領域
２３          表示ユニット
Ａ            ステップ
Ｂ            ステップ
Ｃ            ステップ
Ｄｉ（Ｅ１）  減弱値
Ｄｉ（Ｅ２）  減弱値
Ｄ１Ｍ        減弱値の平均値
Ｄ２Ｍ        減弱値の平均値
Ｅ１          第１のエネルギー
Ｅ２          第２のエネルギー
Ｈ            特性量
【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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