(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線発生回路がＸ線を照射した特定領域を含む所定範囲の画像データを処理する画像処理方法において、
前記画像データから照射野領域に対応する画像データ領域を抽出する照射野認識工程と、
当該画像データ領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出工程と、
前記検出工程により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転工程と、
前記回転工程による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記特徴抽出工程により得られた前記画像データの特徴量に基づいて、少なくとも前記画像データ領域に対して階調変換処理を施す階調変換工程を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
Ｘ線発生回路がＸ線を照射した特定領域を含む所定範囲の画像データを処理する画像処理方法において、
前記画像データから照射野領域に対応する画像データ領域を抽出する照射野認識工程と、
当該画像データ領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出工程と、
前記角度に基づいて、前記画像データ領域から被写体のカテゴリを判別するための特徴量を算出する特徴抽出工程と、
前記特徴抽出工程により得られた特徴量に基づいて、前記対象画像データにおける被写体のカテゴリを判別する判別工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記被写体のカテゴリは、前記被写体の体位を含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記特徴量は、前記設定領域内の画素値の平均値、中間値又は最頻値等の統計量であることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
当該画像データ領域における一辺は、当該画像データの外縁における直線部又は基準線であり、前記画像データにおける一辺は、当該画像データにおける外縁における直線部であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
Ｘ線を被写体に照射するＸ線発生回路と、
前記被写体を透過したＸ線を電気信号に変換する２次元Ｘ線センサと、
前記電気信号を画像データに変換する処理回路とを備える画像処理装置において、
コンピュータを、
前記画像データから照射野領域に対応する画像領域を抽出する照射野認識手段と、
当該画像領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転手段と、
前記回転手段による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出手段として機能させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項８】
Ｘ線を被写体に照射するＸ線発生回路と、
前記被写体を透過したＸ線を画像信号に変換する２次元Ｘ線センサと、
前記画像信号を画像データに変換する処理回路と、
前記画像データから照射野領域に対応する画像領域を抽出する照射野認識手段と、
当該画像領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転手段と、
前記回転手段による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、
前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理方法の機能を有することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置、画像処理システム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に、階調変換等の画像処理又は画像判別等のために画像（例えば放射線撮影により得られた画像）の特徴量を抽出するために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、センサ又はカメラ等により放射線撮影して得られた放射線画像のデータから特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて被写体の被撮影部位又は体位等の画像カテゴリを判別することが行われている。また、放射線画像をモニタ或いは診断用フィルム等へ出力する場合、当該放射線画像に対して階調変換等の画像処理を施すことで、当該放射線画像の濃度分布を適切に変換するなど当該放射線画像を観察しやすい状態に変換して出力することが行なわれている。
【０００３】
具体的には例えば、放射線画像の画像判別方法としては、特開平１１−２９０３０３号等に記載された方法がある。この方法では、放射線画像における被写体の特定領域から特徴量を抽出し、より具体的には例えば、放射線画像の特定のプロファイルから特定の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて放射線画像における被写体の体位を判別する。
【０００４】
また、階調変換処理のための特徴量の抽出方法として、特開２０００−１６３５６２号等に記載された方法がある。この方法では、例えば、頚椎部をＸ線撮影して得られたＸ線画像をＸ線診断用フィルム上に出力する場合、当該Ｘ線画像において、首を横切る方向のラインの平均値に基づき特徴量を抽出する領域（注目領域）を決定し、当該注目領域から特徴量を抽出する方法が記載されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平１１−２９０３０３号や特開２０００−１６３５６２号等に記載された従来の特徴抽出方法は、その有効性又は実用性が失われるわけではないが、以下に説明するような問題点があった。
【０００６】
例えば、Ｘ線撮影は、Ｘ線を被写体に対して放射し、当該被写体を透過したＸ線をセンサ（二次元格子状に配列された複数の光電変換素子から構成される固体撮像装置等）で検出して、当該被写体のＸ線画像を取得するようになされている。その際、センサを内蔵又は保持するカセッテやベッドの上に被写体を横たわらせた状態でＸ線撮影することが多く行なわれる。このような状態でＸ線撮影が行われる場合、センサに対する被写体の角度（例えば、センサの矩形の検出面の所定の一辺と被写体の体軸とのなす角度）は必ずしも一定とはならない。また、このような場合には、センサと被写体との相対的角度に応じて、センサと後述する照射野（照射領域）との相対的角度も変化するのが一般的である。これは、被写体中の関心領域の外からの散乱X線を抑えるためと、被写体の被曝量をできるだけ減らすためである。
図８及び図９は、センサに対して被写体がある角度をもって配置された状態でＸ線撮影して得られたＸ線画像の例を示したものである。
【０００７】
具体的には、まず、上記図８は、Ｘ線を胸部に対してその正面から放射し、当該胸部を透過したＸ線をセンサで検出して得られたＸ線画像７００を示したものである。ここでのＸ線画像７００は、X線照射野の画像であり、当該照射野がセンサに対しある角度をもって配置された状態を示している。尚、センサ（不図示）は、例えば、図８又は図９を含む紙面と同形状の検出面を有するものとする。
上記図８において、“７０１”は、センサの所定の端部（一辺）に対して垂直な方向で肺野部分を横切る線を示し、“７０２”は、線７０１上の被写体領域の画像のプロファイル（画素値配列）を示している。
【０００８】
また、上記図９は、上記図８に示したＸ線画像７００と同様にして得られた、頚椎側面（頭部前屈状態）のＸ線画像８００を示したものである。ここでのＸ線画像８００も、上記図８に示したＸ線画像７００と同様に、照射野の画像であり、当該照射野がセンサに対しある角度をもって配置された状態を示している。
上記図９において、“８０１”は頭部を示し、“８０２”は肩部を示している。“８０３”は、センサの所定の端部（一辺）に対して垂直な方向の複数のラインのうち、１ライン上の画素値の平均値が最大値を示すラインを示している。
【０００９】
しかしながら、特開平１１−２９０３０３号等に記載された、特徴量を抽出する従来の方法では、被写体が、上記図８に示されるようにセンサに対して斜めに位置することがある場合、プロファイル７０２の形状が被写体とセンサとの相対的な角度によって異なるため、特徴量を精度良く抽出できない場合が想定され、よって誤った体位判別がなされる場合が想定される。
【００１０】
また、特開２０００−１６３５６２号等に記載された、特徴量を抽出する従来の方法では、上記図９に示されるような頚椎前屈状態のＸ線画像８００等において、被写体がセンサに対して斜めに位置している場合、センサの所定の端部（一辺）に対して垂直な方向の複数のラインのうち、特定のライン（例えば、１ライン上の画素値の平均値が最大値を示すライン）が、被写体とセンサとの相対的な角度によっては所望の領域（例えば首領域）のみならず、望ましくない領域（例えば頭部又は肩部）をも通過することがあるため、注目領域を精度良く抽出できない場合が想定される。このため、階調変換に用いる特徴量として、適切な特徴量を得ることができない場合が想定される。
【００１１】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、対象画像からその特徴量を適切に抽出することができるようにすることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的下において、本発明の画像処理方法は、Ｘ線発生回路がＸ線を照射した特定領域を含む所定範囲の画像データを処理する画像処理方法において、前記画像データから照射野領域に対応する画像データ領域を抽出する照射野認識工程と、当該画像データ領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出工程と、前記検出工程により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転工程と、前記回転工程による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出工程とを備えることを特徴とする。
また、本発明の他の特徴とするところは、Ｘ線発生回路がＸ線を照射した特定領域を含む所定範囲の画像データを処理する画像処理方法において、前記画像データから照射野領域に対応する画像データ領域を抽出する照射野認識工程と、当該画像データ領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出工程と、前記角度に基づいて、前記画像データ領域から被写体のカテゴリを判別するための特徴量を算出する特徴抽出工程と、前記特徴抽出工程により得られた特徴量に基づいて、前記対象画像データにおける被写体のカテゴリを判別する判別工程とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、Ｘ線を被写体に照射するＸ線発生回路と、前記被写体を透過したＸ線を電気信号に変換する２次元Ｘ線センサと、前記電気信号を画像データに変換する処理回路とを備える画像処理装置において、コンピュータを、前記画像データから照射野領域に対応する画像領域を抽出する照射野認識手段と、当該画像領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転手段と、前記回転手段による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出手段として機能させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像処理装置は、Ｘ線を被写体に照射するＸ線発生回路と、前記被写体を透過したＸ線を画像信号に変換する２次元Ｘ線センサと、前記画像信号を画像データに変換する処理回路と、前記画像データから照射野領域に対応する画像領域を抽出する照射野認識手段と、当該画像領域における一辺と前記画像データにおける一辺との角度を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された角度に基づいて、少なくとも前記画像データ領域を回転させる回転手段と、前記回転手段による回転処理後の画像データ領域内に設定される設定領域内から前記画像データの特徴量の算出を行う特徴抽出抽出手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明の画像処理システムは、複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、前記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、前記画像処理方法の機能を有することを特徴とする。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２９】
[第１の実施の形態]
本発明は、例えば、図１に示すようなＸ線撮影装置１００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置１００は、特に、Ｘ線画像において、照射野及び照射野回転角を検出し、その検出結果に基づいて、階調変換に用いる特徴量の抽出を行うように構成されたものである。
以下、本実施の形態のＸ線撮影装置１００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００３０】
Ｘ線撮影装置１００は、上記図１に示すように、Ｘ線を発生するＸ線発生回路１０１と、被写体１０３を透過したＸ線１０２を検出する２次元Ｘ線センサ１０４と、２次元Ｘ線センサ１０４から出力される画像データを収集するデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５にて収集された画像データに対して前処理を施す前処理回路１０６と、前処理回路１０６による処理後画像データ等の各種情報や各種処理実行のための処理プログラムを記憶するメインメモリ１０９と、Ｘ線撮影実行等の指示や各種設定を本装置１００に対して行うための操作パネル１１０と、前処理回路１０６による処理後画像（原画像）データに対して階調変換を含む画像処理を施す画像処理回路１１１と、本装置１００全体の動作制御を司るＣＰＵ１０８とを備えており、データ収集回路１０５、前処理回路１０６、画像処理回路１１１、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、及び操作パネル１１０はそれぞれ、ＣＰＵバス１０７を介して互いに通信可能なように接続されている。
【００３１】
また、画像処理回路１１１は、照射野認識回路１１２、特徴抽出回路１１３、及び階調変換回路１１４を備えている。
【００３２】
照射野認識回路１１２は、対象画像（前処理回路１０６による処理後画像）において、Ｘ線が入射している２次元Ｘ線センサ１０４上の領域に対応した画像領域（照射野）、及び当該照射野の２次元Ｘ線センサ１０４に対する回転角を検出する。尚、ここで回転角とは、２次元Ｘ線センサ１０４の矩形の検出面の所定の一辺のような基準線分と、矩形の照射野の所定の一辺のような被写体配置（例えば体軸方向）に関連する所定線分とのなす角を意味するものとする。
特徴抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２で得られた照射野及びその回転角の情報に基づき、対象画像において、照射野端に垂直な方向の認識の下に特徴抽出処理を行う。
階調変換回路１１４は、特徴抽出回路１１３で得られた特徴量に基づいて、対象画像の階調変換処理を行う。
【００３３】
図２は、Ｘ線撮影装置１００の動作をフローチャートによって示したものである。
上記図２のフローチャートに従った動作を実施するにあたって、例えば、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での各種処理実行に必要なデータや処理プログラム等を記憶すると共に、ＣＰＵ１０８の作業用メモリ（ワークメモリ）として使用されるが、特に、本実施の形態の画像処理のための処理プログラムとして、上記図２のフローチャートに従った処理プログラムを記憶する。
したがって、ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９から画像処理のプログラム（上記図２のフローチャートに従った処理プログラム）を読み出して実行することで、操作パネル１１０からの操作に従った、以下に説明するようなＸ線撮影装置１００の動作のための制御を行う。
【００３４】
ステップＳ２００：
Ｘ線発生回路１０１は、被写体（被検査体）１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。
Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。２次元Ｘ線センサ１０４は被検査体１０３を透過したX線を検出し、該X線の強度に対応した画像データをＸ線画像として出力する。
【００３５】
図３は、上記図８或いは上記図９と同様に、2次元X線センサ１０４から出力されるＸ線画像（頭部が前屈した頚椎側面のＸ線画像）３００の一例を示したものである。ここでのＸ線画像３００も、照射野の画像であり、当該照射野が回転している（矩形の照射野の所定の一辺が2次元X線センサ１０４の矩形の検出領域の所定の一辺に対して所定の角度をなして配置されている）状態を示している。ここで、2次元X線センサ１０４は、例えば、図３を含む紙面と同形状の検出面を有するものとする。尚、2次元X線センサ１０４の検出面は正方形、他の多角形又は円形等任意の形状でよく、要は上述のような基準線が設定されていればよい。
上記図３において、“３０１”は頭部を示し、“３０２”は肩部を示している。“３０４”は、照射野端（ここでは矩形照射野の長辺）に垂直な方向に首を横切るラインを示す。
【００３６】
尚、ここでは、Ｘ線透過率が低い部分を低画素値、Ｘ線透過率の高い部分を高画素値とする。この場合、頭部３０１や肩部３０２は、一般的にＸ線の透過率が低いため、画像データとしては、喉部（首部）やす抜け領域部（照射野内であって被写体の存在しない画像領域）よりも低い画素値を呈する。X線透過率の高低と画素値の高低との関係が逆の場合であっても、当業者にとって定式の変更等は容易である。
【００３７】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像データを一旦記憶し及び／又は所定の形式の画像データに変換し、それを前処理回路１０６に供給する。
前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像データ）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を施す。
【００３８】
前処理回路１０６で前処理が施されたＸ線画像データは入力画像（対象画像）の情報として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１１５を介して、メインメモリ１０９及び画像処理回路１１１にそれぞれ転送される。
【００３９】
ステップＳ２０１、ステップＳ２０２：
画像処理回路１１１において、照射野認識回路１１２は、ＣＰＵ１０８の制御により転送されてきた対象画像における照射野及びその回転角（矩形の照射野の所定の一辺が2次元X線センサ１０４の矩形の検出領域の所定の一辺に対してなす角度）を検出する。
【００４０】
尚、照射野及びその回転角の検出方法としては、任意の方法を適用可能であるが、その一例としては、特開２０００−７８３９８号等に記載の方法が挙げられる。
【００４１】
ステップＳ２０３、ステップＳ２０４：
特徴抽出回路１１３は、照射野認識回路１１２により得られた照射野及びその回転角の情報に基づいて、対象画像の特徴抽出処理を行う。
【００４２】
具体的には例えば、特徴量抽出方法としては、特開２０００−１６３５６２等に記載された方法を適用可能であるが、本実施の形態では、特徴抽出回路１１３は、首を横切る方向のラインの平均画素値を計算する際に、上記図３の“３０４”に示されるような、照射野領域端部に垂直な方向の複数のラインについて当該計算を行う（ステップＳ２０３）。
【００４３】
そして、特徴抽出回路１１３は、ステップＳ２０３の計算結果の解析により、上記図３の“３０４”に示されるような、照射野領域端部に垂直な方向の複数のラインのうち、その平均画素値が最大である特定ラインを選択し、当該特定ライン上で最小画素値を示す画素又はその近傍の所定領域を頚椎領域（注目領域）とし、当該注目領域から特徴量を抽出する。尚、当該特徴量として、例えば、当該注目領域内の画素値の平均値、中間値又は最頻値等の統計量等を用いることができる。
【００４４】
ステップＳ２０５：
階調変換回路１１４は、例えば、特徴抽出回路１１３で得られた特徴量が所定濃度となるように、対象画像の階調変換処理を行う。
【００４５】
ステップＳ２０５での階調変換後の対象画像は、ＣＰＵ１０８の制御下で、例えば、CRTモニタ等の表示装置により表示され、プリンタ等の記録装置によりフィルム等に記録され、又はハードディスクドライブ装置等の記憶装置により記憶される。
【００４６】
上述のように、本実施の形態では、対象画像における照射野及びその回転角を検出し、検出された照射野に関して、検出された回転角に応じた方向（例えば矩形照射野の所定の一辺に垂直な方向）に基づく特徴量抽出のための解析を行って、当該特徴量抽出処理を行うように構成したので、例えば、対象画像において被写体が回転していることにより従来では特徴量の抽出に失敗する場合であっても、本実施の形態によれば、被写体の回転に応じて特徴抽出のための解析を行うため、被写体の回転の影響を受けずに、安定して適切な特徴量又は適切な領域の特徴量を抽出することができる。これにより、本実施の形態では更に、対象画像に対して適切な特徴量を用いて階調変換を行うことができ、よって安定した階調変換後の画像を得ることができる。これは画像診断等に有効である。
【００４７】
また、本実施の形態では、対象画像における照射野及びその回転角に基づき階調変換処理のための特徴量を抽出する構成としたが、例えば、特開平１１−２９０３０３号等に記載された体位判別処理においても、対象画像における照射野に関し、該照射野の回転角に基づく特徴量抽出のための解析を行って、当該特徴量抽出処理を行う（例えば、矩形照射野の所定の一辺に垂直な方向にプロファイル作成を行う）ように構成することにより、被写体が回転している場合であっても適切な特徴量又は適切な領域の特徴量を抽出することができ、よって安定した体位判別を行うことができる。尚、更には、このような照射野の回転角に基づく体位判別処理と、上述のような階調変換処理のための照射野の回転角に基づく特徴量抽出処理とを組み合わせることにより、体位の不明な対象画像に対して適切な特徴量又は適切な領域の特徴量を用いて階調変換処理を行うように構成することもできる。
【００４８】
[第２の実施の形態]
本発明は、例えば、図４に示すようなＸ線撮影装置４００に適用される。
本実施の形態のＸ線撮影装置４００は、特に、Ｘ線画像において、照射野及び照射野回転角を検出し、その検出結果に基づいて、照射野を回転させ、回転後の照射野画像に基づいて、体位判別及び／又は階調変換に用いる特徴量の抽出を行うようになされたものである。
【００４９】
このため、Ｘ線撮影装置４００は、上記図１のＸ線撮影装置１００が備える構成に対して、更に、画像処理回路１１１内に回転角補正回路４０１を備えた構成としている。
また、Ｘ線撮影装置４００は、図５に示すフローチャートに従って動作するようになされている。上記図５は、Ｘ線撮影装置４００の主なる動作に着目して図示したものである。
以下、本実施の形態のＸ線撮影装置４００の構成及び動作について具体的に説明する。
【００５０】
尚、上記図４のＸ線撮影装置４００において、上記図１のＸ線撮影装置１００と同様に機能する構成部には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。また、上記図５のフローチャートにおいて、上記図２のフローチャートと同様に処理実行されるステップには同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。ここでは、第１の実施の形態と異なる構成についてのみ、具体的に説明する。
【００５１】
ステップＳ２００〜ステップＳ２０２：
第１の実施の形態と同様にして、Ｘ線撮影装置４００において、被写体１０３のＸ線撮影が行なわれ、データ収集回路１０５及び前処理回路１０６を経た撮影画像（対象画像）は、画像処理回路１１１の照射野認識回路１１２へ転送される。照射野認識回路１１２は、対象画像における照射野及び照射野回転角を検出する。
【００５２】
ステップＳ５０１：
回転角補正回路４０１は、照射野認識回路１１２により得られた照射野及び照射野回転角に基づいて、照射野の画像を回転させる。
【００５３】
具体的には例えば、対象画像が上記図８に示したような画像７００である場合、照射野内の画像（すなわち、画像７００）を、照射野７００の端部がセンサの端部と平行となるように回転させて、２次元Ｘ線センサ１０４の中心に平行移動させる。
ここでの回転及び平行移動は例えばアフィン変換により行うことができる。例えば、照射野画像の回転は、検出された回転角の分だけ照射野画像を回転させるアフィン変換により実行され、照射野画像の平行移動は、抽出された照射野の中心点とセンサの中心点との距離の分だけ照射野画像を平行移動させるアフィン変換により実行される。
【００５４】
回転角補正回路４０１の処理実行の結果、例えば、図６に示すような処理後画像６００が得られる。
上記図６において、“６０１”は、肺野をセンサ端部、すなわち照射野端部に垂直に横切る線を示し、“６０２”は、線６０１上の画像のプロファイルを示す。
【００５５】
ステップＳ５０２：
特徴量抽出回路１１３は、回転角補正回路４０１による回転処理後の対象画像（例えば、線６０１上の画像プロファイル）から、被写体１０３の撮影体位（例えば、胸部正面、胸部側面又はその中間の別、等）を判別する。更に、その判別結果に基づいて特徴量抽出方法（アルゴリズム）を選択して、当該対象画像を階調変換するために用いられる特徴量を抽出するように構成することもできる。尚、ユーザの入力等により対象画像の体位が既知である等の理由により、体位判別の必要がない場合がある。その場合には、特徴量抽出回路１１３が、回転角補正回路４０１による回転処理後の対象画像から、階調変換処理等、体位判別とは異なる目的のための特徴量を抽出するように構成することもできる。
【００５６】
尚、撮影体位の判別方法としては、例えば、特開平１１−２９０３０３号等に記載の方法を適用可能である。また、特徴量抽出方法としては、特開２０００−１６３５６２や特開２０００−２７６６０５号等に記載の方法を適用可能である。
【００５７】
その後、階調変換回路１１４は、特徴抽出回路１１３で得られた特徴量が一定濃度となるように、対象画像の階調変換を行う。当該階調変換後の対象画像は、ＣＰＵ１０８の制御により、例えば、CRTモニタ等の表示装置により表示され、プリンタ等の記録装置によりフィルム等に記録され、又はハードディスクドライブ装置等の記憶装置により記憶される。
【００５８】
上述のように、本実施の形態では、対象画像において、照射野及び照射野の回転角を検出し、その検出結果に基づいて、当該照射野を回転させ、その後に、撮影体位の判別、階調変換処理及び／又はその他の目的のための特徴量抽出処理を行うように構成したので、センサ面に対して被写体が回転した状態でＸ線撮影された場合であっても、当該特徴量抽出処理に失敗することを防止又は低減することができる。すなわち、被写体の回転の影響を受けずに、安定して特徴量抽出処理を行える。また、このような安定した特徴量抽出処理の結果、体位判別及び／又は階調変換処理等、当該特徴量に基づく処理を安定して行うことができる。
また、第1の実施の形態ではプロファイル算出等の特徴量抽出処理において、照射野の回転角に基き特徴量抽出領域（例えばプロファイル算出の対象となるライン）のアフィン変換を行わなければならないが、本実施の形態では予め照射野画像のアフィン変換を行っているため、そのような処理が不要となり一定の特徴量抽出領域を用いることができるため、より簡潔に処理を行えるという効果がある。
【００５９】
尚、本発明の目的は、第１及び第２の実施の形態の装置の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が第１及び第２の実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、第１及び第２の実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１及び第２の実施の形態の機能が実現される場合も本発明の実施の態様に含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって第１及び第２の実施の形態の機能が実現される場合も本発明の実施の態様に含まれることは言うまでもない。
【００６０】
図７は、上記コンピュータの機能９００の構成を示したものである。
コンピュータ機能９００は、上記図７に示すように、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０２と、ＲＡＭ９０３と、キーボード（ＫＢ）９０９に関連した制御を行うキーボードコントローラ（ＫＢＣ）９０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）９１０に関連した制御を行うＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）９０６と、ハードディスク（ＨＤ）９１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）９１２に関連した制御を行うディスクコントローラ（ＤＫＣ）９０７と、ネットワーク９２０との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）９０８とが、システムバス９０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
【００６１】
ＣＰＵ９０１は、ＲＯＭ９０２或いはＨＤ９１１に記憶されたソフトウェア、或いはＦＤ９１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス９０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ９０１は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ＲＯＭ９０２、或いはＨＤ９１１、或いはＦＤ９１２から読み出して実行することで、上述した第１及び第２の実施の形態での動作を実現するための制御を行う。
【００６２】
ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ９０５は、ＫＢ９０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ９０６は、ＣＲＴ９１０の表示を制御する。
ＤＫＣ９０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び所定の処理プログラム等を記憶するＨＤ９１１及びＦＤ９１２へのアクセスを制御する。
ＮＩＣ９０８は、ネットワーク９２０上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりする。
【００６３】
以上説明したように第１、第２の実施の形態では、対象画像（放射線撮影により得られた画像等）から、体位判別又は階調変換等に用いられる特徴量を抽出する際に、対象画像の所定領域（照射野等）及び当該所定領域の回転角を検出し、その検出結果に基づいて、対象画像の適切な領域から特徴量を抽出するように構成した。これにより、例えば、被写体が回転した状態で撮影されて得られた画像の場合であっても、被写体の回転の影響を受けることなく、安定して適切な特徴量を抽出することができる。したがって、このような安定した適切な特徴量を用いて、当該特徴量を用いる処理を行うことができるため、良好な処理結果又は処理後画像を得ることができる。これは、画像診断等に有効である。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、特徴量の抽出対象となる画像からその特徴量を適切に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記Ｘ線撮影装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】上記Ｘ線撮影装置での対象画像の一例を説明するための図である。
【図４】第２の実施の形態において、本発明を適用したＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図５】上記Ｘ線撮影装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】上記Ｘ線撮影装置での対象画像の一例を説明するための図である。
【図７】上記Ｘ線撮影装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記憶媒体から読み出して実行する当該コンピュータの構成を示すブロック図である。
【図８】被写体が回転した状態でＸ線撮影して得られた画像（胸部正面画像）の一例を説明するための図である。
【図９】被写体が回転した状態でＸ線撮影して得られた画像（頚椎前屈の画像）の一例を説明するための図である。
【符号の説明】
１００  Ｘ線撮影装置
１０１  Ｘ線発生回路
１０２  Ｘ線ビーム
１０３  被写体
１０４  二次元Ｘ線センサ
１０５  データ収集回路
１０６  前処理回路
１０７  ＣＰＵバス
１０８  ＣＰＵ
１０９  メインメモリ
１１０  操作パネル
１１１  画像処理回路
１１２  照射野認識回路
１１３  特徴抽出回路
１１４  階調変換回路
【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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【図９】
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