(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影して得られた医用画像を表す画像データに対して、前記医用画像中の異常陰影候補を検出する処理を施す異常陰影候補検出装置において、
前記画像データが、該画像データの元の画像データＱinの基準値を所定の基準値に一致させ、かつ、前記画像データＱinのデータ幅を所定のデータ幅に一致させるように規格化する信号処理が施されている画像データＱoutであるとき、この信号処理が施された画像データＱoutに対する前記異常陰影候補の検出処理が、前記信号処理に依存しないように、前記画像データＱoutのデータ幅を前記異常陰影候補の検出処理の基準となる画像データのデータ幅に補正する補正処理を施し、
前記補正処理して得られた画像データＱout′に対して、前記検出処理を施すことを特徴とする異常陰影候補検出装置。
【請求項２】
前記異常陰影候補の検出処理における、前記異常陰影候補か否かを判別する閾値を、前記信号処理前の画像データＱinのデータ幅に応じて、さらに補正することを特徴とする請求項１記載の異常陰影候補検出装置。
【請求項３】
前記信号処理が下記式（１）で表される規格化処理であるとき、前記補正処理を下記式（２）で表される処理としたことを特徴とする請求項１または２記載の異常陰影候補検出装置。
Ｑout  ＝（ＲＱ／Ｒｑ）（Ｑin−ｑｍ）／Ｌ＋Ｑｍ        （１）
Ｑout′＝（Ｌ／Ｌ０）（Ｑout−Ｑｍ）＋Ｑｍ             （２）
ただし、Ｑinは前記信号処理を施す前の元の画像データ、
Ｑoutは前記信号処理を施した後の画像データ、
ｑｍは前記信号処理を施す前の所定の基準値、
Ｑｍは前記信号処理を施した後に前記ｑｍが採る基準値、
Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）、
Δｑは前記信号処理を施す前の画像データの幅（ラチチュード）
ΔＱは前記信号処理後の画像データの幅（一定値）、
ＲＱはＱoutのデータのレンジ、
ＲｑはＱinのデータのレンジ、
Ｌ０は異常陰影候補の検出処理の基準のＬ値、
Ｑout′は前記補正処理後の画像データをそれぞれ表す。
以  上
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は医用画像中の異常陰影候補の検出方法に関し、詳細には、医用画像の撮影環境等に基づく所定の信号処理がなされた画像データに基づく異常陰影候補の検出方法の改良に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
医療分野においては、従来より、放射線画像をフイルムに記録して診断に供していたが、近年はこれに代わってコンピューテッド・ラジオグラフィ（ＣＲ；デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）ともいう。）システムが広く用いられている。
【０００３】
このＣＲシステムは、放射線画像を一旦、蓄積性蛍光体シート（イメージングプレート）と称されるシートに記録し、その後このシートに励起光を照射して、シートから発光する、記録されている放射線画像に応じた光量の輝尽発光光を、光電的に読み取り、得られた電気信号（画像信号）をデジタル化し、このデジタル化された信号（画像データ）に基づいて、画像データが表す可視画像（放射線画像）をレーザープリンターによりフイルムにプリントしたり、モニタに表示するものである。このＣＲシステムで用いられる蓄積性蛍光体シートは、照射放射線量と輝尽発光光量との線形性が幅広い範囲で保たれるため、放射線フイルムに放射線画像を直接記録する場合に比べて、画像上の微弱な濃度変動等を把握しやすい等の有用性を有するとともに、デジタル信号の取扱いであるため、各種の画像処理が容易になるという利点がある。
【０００４】
また、このように優れた特長を有するＣＲシステムを、医療診断用として、より積極的に活用することを目的とした、計算機（コンピューター）支援画像診断またはＣＡＤＭ（Computer Aided Diagnosis of Medical Image ）と称される技術が提案されている。
【０００５】
この計算機支援画像診断等は、医療の現場における画像読影を通じての診断を補助するものである。すなわち従来においては、フイルム等の記録媒体やＣＲＴ等の表示装置により再生された放射線画像を専門医が目視により観察読影し、癌等を表すものとしての腫瘤陰影やこの腫瘤陰影よりも小さく低濃度の微小石灰化陰影等（以下、これらを総称して異常陰影という）を早期に発見するよう努めていた。しかし、放射線画像を観察読影する読影者間の読影能力の差等により、そのような異常陰影を見落としたり、主観的判断による思い違いを生ずる可能性もあった。
【０００６】
そこで計算機支援画像診断では、画像データに基づいて異常陰影と考えられる異常陰影候補を検出し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画像の読影者に注意を喚起し、あるいは読影者の客観的判断に役立つ材料として、検出した異常陰影候補の特徴を定量的に提示することにより、上述のような読影者による見落としや思い違いの未然防止を目的としている（「ＤＲ画像における腫瘤影検出（アイリスフィルタ）」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.3 P663〜670 1992年３月、「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」同誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月等参照）。
【０００７】
ここで、上述のアイリスフィルター処理とは、腫瘤陰影の候補を検出する手法として、放射線画像の濃度値に基づく勾配ベクトルの集中度を利用した処理をいう。すなわち、例えばＸ線ネガフイルム上においては、腫瘤陰影は周囲にくらべて濃度値がわずかに低いことが知られており、腫瘤陰影内の任意の画素における勾配ベクトルは腫瘤陰影の中心付近を向いている。一方、血管陰影のように細長い陰影では勾配ベクトルが特定の点に集中することはない。したがって、局所的に勾配ベクトルの向きの分布を評価し、特定の点に集中している領域を抽出すれば、それが腫瘤陰影の候補となる。これがアイリスフィルター処理の基本的な考え方である。以下に具体的なアルゴリズムのステップを示す。
【０００８】
（ステップ１）勾配ベクトルの計算
対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ｊごとに、下記式（３）に示す計算式に基づいた画像データの勾配ベクトルの向きθを求める。
【０００９】
【数１】
0004169954.tif 000002
ここでｆ１〜ｆ１６は、図４に示すように、その画素ｊを中心とした縦５画素×横５画素のマスクの外周上の画素に対応した画素値（画像データ）である。
【００１０】
（ステップ２）勾配ベクトルの集中度の算出
次に、対象となる画像を構成する全ての画素について、各画素ごとに、その画素を注目画素とする勾配ベクトルの集中度Ｃを次式（４）にしたがって算出する。
【００１１】
【数２】
0004169954.tif 000003
ここでＮは注目画素を中心に半径Ｒの円内に存在する画素の数、θj は、注目画素とその円内の各画素ｊとを結ぶ直線と、その各画素ｊにおける上記式（３）で算出された勾配ベクトルとがなす角である（図５参照）。したがって上記式（４）で表される集中度Ｃが大きな値となるのは、各画素ｊの勾配ベクトルの向きが注目画素に集中する場合である。
【００１２】
ところで、腫瘤陰影近傍の各画素ｊの勾配ベクトルは、腫瘤陰影のコントラストの大小に拘らず、略その腫瘤陰影の中心部を向くため、上記集中度Ｃが大きな値を採る注目画素は、腫瘤陰影の中心部の画素ということができる。一方、血管などの線状パターンの陰影は勾配ベクトルの向きが一定方向に偏るため集中度Ｃの値は小さい。したがって、画像を構成する全ての画素についてそれぞれ注目画素に対する上記集中度Ｃの値を算出し、その集中度Ｃの値が予め設定された閾値を上回るか否かを評価することによって、腫瘤陰影を検出することができる。すなわち、このフィルターは通常の差分フィルターに比べて、血管や乳腺等の影響を受けにくく、腫瘤陰影を効率よく検出できるという特長を有している。
【００１３】
実際の処理においては、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出力を達成するために、フィルターの大きさと形状とを適応的に変化させる工夫がなされる。図６に、そのフィルターを示す。このフィルターは、図５に示すものと異なり、注目画素を中心に11.25度毎の32方向の放射状の線上の画素のみで集中度の評価を行うものである。さらに、その放射状の線の各方向ごとに、中心（注目画素）から最大の集中度が得られる画素までの出力値をその方向についての集中度とし、その集中度を全32方向で平均して注目画素の集中度Ｃとする。具体的には、ｉ番目の放射状の線上において注目画素からｎ番目の画素までで得られる集中度Ｃi（ｎ）を下記式（５）により求める。
【００１４】
【数３】
0004169954.tif 000004
ここでＲmin とＲmax とは、抽出しようとする腫瘤陰影の半径の最小値と最大値である。
【００１５】
次に、勾配ベクトルの集中度Ｃを下記式（６）および（７）により計算する。
【００１６】
【数４】
0004169954.tif 000005
ここで式（６）は、式（５）で得られた放射状の線ごとの集中度Ｃi（ｎ）の最大値であるから、注目画素からその集中度Ｃi（ｎ）が最大値となる画素までの領域が、その線の方向における腫瘤陰影の候補領域となる。式（６）によりすべての放射状の線についてその領域を求めることにより、腫瘤陰影の候補となりうる領域の外周縁の形状を特定することができる。そして式（７）では、この領域内の、式（６）で与えられた集中度の最大値を放射状の線の全方向について平均した値を求める。この求められた値を予め設定した所定の閾値と比較することにより、この注目画素を中心とする領域が異常陰影候補となる可能性があるか否かを判別する。
【００１７】
なお、式（７）の集中度Ｃを評価する領域は、人間の目の虹彩（iris）が外界の明るさに応じて拡大、縮小する様子に似ており、勾配ベクトルの分布に応じて大きさと形状が適応的に変化するため、アイリスフィルター（iris filter）という名称で称されている。
【００１８】
（ステップ３）腫瘤陰影候補の形状評価
さらに、悪性腫瘤の陰影は一般に下記１）〜３）という形態的な特徴を有している。
【００１９】
１）辺縁は不整である
２）概円形に近い形をしている
３）内部は凸凹した濃度分布を有する
そこで、検出された陰影の候補から正常組織を取り除き、腫瘤と考えられる陰影の候補のみを抽出するために、これらの特徴を考慮した形状判定を行う。すなわち、これらの陰影の候補の、広がり度（Spreadness）、細長さ（Elongation）、辺縁の粗さ（Roughness）、円形度（Circularity）および内部の凸凹度（Entropy）についての特徴量と、予め設定した所定の閾値Ｔとを比較することにより、腫瘤陰影の候補であるか否かの最終的な判定を行なう。
【００２０】
上述のステップにより、アイリスフィルターは放射線画像から腫瘤陰影を効果的に検出することができる。
【００２１】
次にモフォロジー演算処理について説明する。モフォロジー演算処理とは、腫瘤陰影とともに乳癌における特徴的形態である微小石灰化像の候補を検出する手法であり、マルチスケールλと構造要素（マスク）Ｂとを用い、（１）石灰化像そのものの抽出に有効であること、（２）複雑なバックグラウンド情報に影響されにくいこと、（３）抽出した石灰化像がひずまないこと、などの特徴がある。すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をより良く保った検出が可能である。以下にその概要を述べる。
【００２２】
（モフォロジーの基本演算）
モフォロジーは一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００２３】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００２４】
まず、簡単のために、その断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（８）に示すように、原点について対称な対称関数
【数５】
0004169954.tif 000006
であり、定義域内で値が０で、その定義域が下記式（９）であるとする。
【００２５】
【数６】
0004169954.tif 000007
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（10）〜（13）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００２６】
【数７】
0004169954.tif 000008
すなわち、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値）の幅の中の最大値を検索する処理であり（図７（Ａ）参照）、一方、イロージョン（erosion）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を検索する処理である（図７（Ｂ）参照）。また、opening（またはclosing）処理は最小値（または最大値）探索の後に、最大値（または最小値）を探索することに相当する。すなわちopening（オープニング）処理は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（図７（Ｃ）参照）。一方closing（クロージング）処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動す凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（図７（Ｄ）参照）。
【００２７】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるイロージョン処理（図７（Ｂ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるイロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（図７（Ａ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（図７（Ｄ））と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（図７（Ｃ））と一致する。
【００２８】
なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００２９】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺や血管や乳腺支持組織等）の識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたopening（オープニング）演算に基づく下記式（14）で表されるモフォロジーフィルターを提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 January 1994）。
【００３０】
【数８】
0004169954.tif 000009
ここでＢi （ｉ＝１，２，３，４）は図８に示す直線状の４つの構造要素Ｂである。構造要素Ｂを検出対象の石灰化陰影よりも大きく設定すれば、オープニング処理で、構造要素Ｂよりも細かな凸状の信号変化部分（空間的に狭い範囲で変動する画像部分）である石灰化像は取り除かれる。一方、細長い形状の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂよりも長く、その傾き（延びる方向）が４つの構造要素Ｂi のうちいずれかに一致すればオープニング処理（式（14）の第２項の演算）をしてもそのまま残る。したがってオープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影が取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化像の候補のみが含まれる画像が得られる。これが式（14）の考え方である。
【００３１】
なお前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（14）に代えて式（15）を適用する。
【００３２】
【数９】
0004169954.tif 000010
しかし、これによっても石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が一部残る場合があり、そのような場合については、次式（16）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用して式（14）のＰに含まれる非石灰化像をさらに除去する。
【００３３】
【数１０】
0004169954.tif 000011
ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰影の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃsは下記式（17）により求めることができる。
【００３４】
【数１１】
0004169954.tif 000012
なお、Ｔ１，Ｔ２は実験的に決められる、予め設定された閾値である。
【００３５】
ただし、石灰化陰影の大きさとは異なる非石灰化陰影については、式（14）のＰと所定の閾値Ｔ１との比較のみで除去できるため、石灰化陰影と同等の大きさをもつ非石灰化陰影が残ることのないような場合は、式（17）の第１項の条件（Ｐ（ｉ，ｊ）≧Ｔ１）を満たすだけでよい。
【００３６】
最後に、式（18）に示す、マルチスケールのオープニング演算とクロージング演算との組合わせにより、石灰化陰影のクラスターＣcを検出する。
【００３７】
【数１２】
0004169954.tif 000013
ここで、λ１とλ２はそれぞれ融合したい石灰化陰影の最大距離と除去したい孤立陰影の最大半径とによって決められ、λ３＝λ１＋λ２である。
【００３８】
なお、これらのモフォロジーフィルターに関する説明は上述したように、高輝度高信号レベルの画像データの場合についてであるが、高濃度高信号レベルの画像データ（高濃度の画素ほど大きなデジタル値を持つ画像データ）の場合については、オープニング演算とクロージング演算とが逆の関係になる。
【００３９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述したＣＲシステムでは、蓄積性蛍光体シートから画像信号を得る本読みに先立って、後にこの画像データに基づいて可視画像を再生したときにその再生画像が観察読影に最適な濃度、コントラストを有するものとなるように、予めこの本読みに用いられる励起光よりも低レベルの励起光を粗くシートに走査してこのシートに蓄積記録された画像情報の概略を読み取る先読みを行い、この先読みにより得られた情報に応じて、本読みを行う際の読取感度（Ｓ値という）およびラチチュード（Ｌ値という）といった読取条件を決定する、ＥＤＲ（Exposure Data Recognizer）と称する「読取感度・コントラスト調整機能」を採用している。この「読取感度・コントラスト調整機能」は、放射線画像の撮影時の撮影条件や光電読取りの条件などを含む撮影環境の差異を解消して、再生画像が最適な濃度、コントラストとなるように再生可能とする処理であり、一般的に規格化処理または正規化処理と称される。そしてこのＥＤＲ等の規格化処理は、ＣＲシステムに限らず、ＣＴ装置やＭＲＩ装置等の医用画像生成装置によって得られた医用画像に対しても行われ得る。
【００４０】
上述したＥＤＲは、先読みによって読取条件を最適化したうえでさらに本読みを行なうことになるが、先読み処理を行なうことに伴う時間的ロスや処理および装置の複雑化を防止するために、先読みを行わないＥＤＲもある。
【００４１】
これは、蓄積性蛍光体シートから発せられる輝尽発光光の、想定される光量に対して、検出レンジを予め十分に広く（例えば４桁程度）確保したうえで放射線画像情報の全体を読み取って画像データを得、この得られた画像データから最適な読取感度およびラチチュードを求め、得られた画像データをこれらの読取感度およびラチチュードに基づいて、これらの読取感度、ラチチュードで画像を再度読み取ったとした場合において得られる画像データと等価な画像データに変換処理する信号処理である（特開平２−108175号等）。この処理によれば、光電読取手段による励起光照射光量、感度、ダイナミックレンジ等の設定を改めて行なうことなく、計算処理だけで最適な画像を再生するのに必要な画像データを得ることができるため、このＥＤＲが一般的になっている。
【００４２】
以下、規格化処理の一手法であるこのＥＤＲの原理と処理フローを図９に示す。
【００４３】
先読み、すなわち本番の読取り（本読み）に先立ち、蓄積性蛍光体シート（以下、ＩＰ（Imaging Plate）という）を微弱なレーザー光で粗く走査して得られるＥＤＲ画像データ（先読み画像データ）と患者のＩＤ情報を登録した際に入力された撮影メニュー情報とから、まず分割撮影パターンを認識し、各分割領域毎に照射野絞り内の領域を抽出する。次に認識されたＸ線照射野内の濃度ヒストグラムを作成する。ヒストグラムは、図１０に示すとおり、撮影部位や撮影方法で決まる撮影メニュー毎に特有のパターンを持っている。この性質を利用して有効な画像データの最大値Ｓ１と最小値Ｓ２を検出すれば画像濃度／コントラストが均一になるように本読みの読取条件を決めることができる。
【００４４】
読取条件とは上述の読取感度（Ｓ値）とラチチュード（Ｌ値）の２つのパラメータで規定され、具体的には光電子増倍管の感度と増幅器のゲインを決定するものである。このようにして得られた本読み画像データは、どのような被写体をどのような環境下で撮影しても、常に一定のデジタル値に正規化されているため、撮影環境（読取り環境も含む）に依存せず、画像処理やデータ保管を容易にし、またフイルムやＣＲＴモニタ上で常に最適な濃度あるいは輝度とコントラストで再生することができる。
【００４５】
図１１はＥＤＲの機能の動作原理を示す図である。
【００４６】
第１象限はＩＰに照射されたＸ線量と輝尽発光光量の関係を表わす。これはＩＰの特筆すべき特長の一つで、入射Ｘ線量の広い範囲にわたって、これに正比例した輝尽性発光光量が得られる。
【００４７】
第２象限はＥＤＲ機能、すなわち、読取部への入力としての輝尽発光光量とＥＤＲによって決定された読取条件で得られる出力デジタル信号との関係が表現されている。
【００４８】
第３象限では診断に適した表示特性に変換するための画像強調処理（周波数処理および階調処理）が行なわれる。本図では乳房撮影に適した階調処理曲線の例を示している。
【００４９】
第４象限はＣＲシステムにおける出力写真の特性曲線を示している。具体的には横軸に入射Ｘ線量、縦軸下向きにフイルムの濃度を示しており、従来の蛍光スクリーン・フイルムシステムを用いたＸ線写真の特性曲線を、上下逆にした形で表現されている。前述のとおり、ＥＤＲではＥＤＲ画像データのヒストグラムから、診断に有効な画像信号の最大値Ｓ１および最小値Ｓ２を検出し、Ｓ１およびＳ２を撮影メニュー毎に予め設定された値Ｑ１およびＱ２に変換されるように読取条件を決定する。
【００５０】
すなわち高Ｘ線量で画像データ幅が狭い例（ｉ）の場合は（Ａ）が、低線量で画像データ幅が広い例（ii）の場合は（Ｂ）が、それぞれＥＤＲの決定する読取条件である。この結果、ＣＲシステムの特性曲線はＸ線量の多少および画像データ幅の大小に応じて任意に変化し、常に安定な画像濃度とコントラストを実現することができる。この点が従来のスクリーン／フイルムシステムの特性曲線と大幅に異なるところである。
【００５１】
前述のとおり、ＣＲにおける読取条件は読取感度とラチチュードの２つのパラメータで規定される。具体的には、Ｓ値が読取感度を示す指標、Ｌ値がラチチュードを示す指標であり（図12）、これら２つの指標によりこの画像データに関する読取条件を知ることができる。
【００５２】
Ｓ値は読取感度を表す指標であって、デジタル画素の中央値（10bitの場合は511）に対応するＩＰの輝尽発光量を表す値Ｓkを用いて、次式（19），（20）で定義される。
【００５３】
【数１３】
0004169954.tif 000014
ここに輝尽発光量を表す値Ｓkは、Ｍo管球の管電圧25kVpで20ｍＲ（＝5.16×10−６Ｃ／kg）が照射されたときの発光量を基準値3.0とした、対数表現された尺度である。Ｓk値がこの基準値3.0の場合におけるＳ値は40であり、Ｘ線照射量が相対的に多くなるに応じてＳkは大きくなり、それに応じてＳ値は小さくなることが分かる。これは、ＩＰからの輝尽発光量が大きいため読取感度は低くても十分な信号が取り出せることを意味している。
【００５４】
一方、Ｌ値はＳk値を中心にＩＰの輝尽発光量の何桁の範囲をデジタル化するかを表す指標で、ＥＤＲが検出した前述の特性値Ｓ１およびＳ２とそれらに対応する画素値Ｑ１およびＱ２とを用いて下記式（21）で定義される。
【００５５】
【数１４】
0004169954.tif 000015
例えば、Ｘ線エネルギー的に同じコントラストの信号をＬ値＝１とＬ値＝２で別々に読み取った場合、Ｌ値＝１の方がＬ値＝２に比べてデジタル値的に２倍の差を持つことになる。
【００５６】
すなわち、元の画像データをＱin、ＥＤＲ後の画像データをＱout、元の画像データの幅（ラチチュード）をΔｑ、ＥＤＲ後の画像データの幅（一定値）をΔＱ、ＥＤＲ前の画像データの基準値をｑｍ、基準値ｑｍがＥＤＲ後に採るデータ値をＱｍ、ＱinのデータのレンジをＲｑ、ＱoutのデータのレンジをＲＱとすれば、上記ＥＤＲは一般的に下記式（１）により表すことができる。
【００５７】
Ｑout＝（ＲＱ／Ｒｑ）（Ｑin−ｑｍ）／Ｌ＋Ｑｍ          （１）
ただし、Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）
ＥＤＲが決定する読取条件（Ｓ値とＬ値）は、あくまでも医用画像として有効な範囲（被写体を通過せずに蓄積性蛍光体シートに放射線が直接到達した領域（素抜け部）を除いた範囲）を読影に適した濃度とコントラストにすることに主眼をおいて決定される。例えば、元のダイナミックレンジが狭い画像はデータ幅を広くして積極的にコントラストをアップし、読影し易い画像になるよう制御している。
【００５８】
このように規格化処理によれば、画像全体の濃度とコントラストは、撮影環境に拘わらず常に一定になるが、必ずしも画像中の異常陰影部分の濃度やコントラストが一定のレベルになるとは限らない。このため規格化処理が施された画像データに基づいて異常陰影候補を検出処理すると、異常陰影候補の検出レベルが逆に撮影環境に依存することになり、異常陰影候補の検出能を一定レベルにするという計算機支援画像診断システムの目的に反する結果を招来することになる。
【００５９】
すなわち、上述のアイリスフィルター処理における腫瘤陰影候補であることを判定するための閾値Ｔ（式（７）によるアイリスフィルター出力値Ｃと比較される閾値を意味し、Ｃ≧Ｔのとき腫瘤陰影候補と判定し、Ｃ＜Ｔのとき腫瘤陰影候補ではないと判定する。）、およびモフォロジー演算処理における異常陰影候補であることを判定するための閾値Ｔ１，Ｔ２は、いずれも、予め実験的に設定された一定の値である。一方、これらの異常陰影候補の検出処理の対象となる画像データは、既述したように、規格化処理により読取感度・ラチチュードが調整された信号値である。そして信号値には、放射線画像に含まれている放射線の量子ノイズも含まれており、この量子ノイズの成分に係る画像データの大きさも規格化処理による読取感度・ラチチュードの調整に応じて変動することとなる。
【００６０】
このように量子ノイズの成分に係る画像データの大きさが規格化処理により変動するのに対し、上記異常陰影候補であるか否かを判定するための閾値が常に一定値では、量子ノイズに係る画像データを異常陰影候補として誤検出する虞がある。すなわち画像データが規格化処理によって、撮影環境の影響を解消することが、異常陰影候補検出処理では却って撮影環境の影響を受けることになるのである。
【００６１】
またＣＲシステムにおける規格化処理に限らず、ＣＴ装置等の画像生成装置によって得られた画像データについても、それらが規格化処理と同様に所定の信号処理が施されているものであるときは、同様の問題が生じるおそれがある。
【００６２】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、医用画像の撮影環境等に基づく所定の信号処理がなされた画像データに基づいて異常陰影候補の検出処理をするに際して、異常陰影候補の検出レベルが、その信号処理に依存するのを防止して、検出レベルを一定化することができる異常陰影候補の検出方法を提供することを目的とするものである。
【００６３】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の異常陰影候補検出方法は、画像データに基づく異常陰影候補の検出処理が、規格化処理等所定の信号処理に依存されないように、画像データに対して補正処理を施すことにより、放射線の量子ノイズが所定の信号処理に応じて拡大されたり縮小されたりすることがなくなり、量子ノイズの誤検出レベルおよび異常陰影候補の検出レベルが常に略一定となるため、異常陰影候補の検出レベルを一定にするものである。
【００６４】
すなわち本発明の第１の異常陰影候補検出方法は、撮影して得られた医用画像を表す画像データに対して、前記医用画像中の異常陰影候補を検出する処理を施す異常陰影候補検出方法において、
前記画像データが、所定の信号処理が施されているものであるとき、この信号処理が施された画像データに対する前記異常陰影候補の検出処理が、前記信号処理に依存しないように、前記画像データに対して予め補正処理を施し、
前記補正処理して得られた画像データに対して、前記検出処理を施すことを特徴とするものである。
【００６５】
ここで異常陰影候補の検出処理としては、前述した、画像データに対してアイリスフィルター処理を施すことにより腫瘤陰影候補を異常陰影候補として検出する処理や、画像データに対してモフォロジー演算処理を施すことにより微小石灰化陰影候補を異常陰影候補として検出する処理などを適用するのが好ましい。
【００６６】
所定の信号処理としては、医用画像の撮影環境を表す指標値に基づいた信号処理などであることが適当であり、例えばこの信号処理として下記式（１）で表される規格化処理を適用した場合には、上記補正処理として下記式（２）で表される処理を適用するのが好ましい。基準となる撮影環境における信号処理（規格化処理等）に換算した信号処理とすることができるからである。
【００６７】
Ｑout  ＝（ＲＱ／Ｒｑ）（Ｑin−ｑｍ）／Ｌ＋Ｑｍ        （１）
Ｑout′＝（Ｌ／Ｌ０）（Ｑout−Ｑｍ）＋Ｑｍ            （２）
ただし、Ｑinは前記信号処理を施す前の画像データ、
Ｑoutは前記信号処理を施した後の画像データ、
ｑｍは前記信号処理を施す前の所定のデータ値、
Ｑｍは前記信号処理を施した後に前記ｑｍが採る値、
Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）、
Δｑは前記信号処理を施す前の画像データの幅（ラチチュード）
ΔＱは前記信号処理後の画像データの幅（一定値）、
ＲｑはＱinのデータのレンジ、
ＲＱはＱoutのデータのレンジ、
Ｌ０は基準のＬ値、
Ｑout′は前記補正処理後の画像データをそれぞれ表す。
【００６８】
また、Ｌの下限値および／または上限値を予め定め、式（２）におけるＬがこの定められたＬの下限値以下または上限値以上であるときにはＬをその下限値または上限値とする形態でもよい。
【００６９】
上述した本発明の第１の異常陰影候補検出方法においては、異常陰影候補の検出処理における、異常陰影候補か否かを判別する閾値を、画像の撮影環境を表す指標値等に基づいた所定の信号処理に応じて、さらに補正するのが好ましい。
【００７０】
本発明の第２の異常陰影候補検出方法は、異常陰影候補の検出処理における閾値処理の当該閾値を、基準となる所定の信号処理での閾値に換算するように補正することにより、基準となる信号処理と同一の検出条件で異常陰影候補を検出することができ、これにより、異常陰影候補の検出レベルを一定にするものである。
【００７１】
すなわち本発明の第２の異常陰影候補検出方法は、撮影して得られた医用画像を表す画像データに対して、前記画像中の異常陰影候補を検出する処理を施す異常陰影候補検出方法において、
前記画像データが、所定の信号処理が施されているものであるとき、前記異常陰影候補の検出処理における、前記異常陰影候補か否かを判別する閾値を、前記医用画像の、基準となる撮影環境を表す指標値等に対応した所定の信号処理に応じて補正することを特徴とするものである。
【００７２】
ここで異常陰影候補の検出処理としては、上述した本発明の第１の異常陰影候補検出処理方法と同様に、画像データに対してアイリスフィルター処理を施すことにより腫瘤陰影候補を異常陰影候補として検出する処理や、画像データに対してモフォロジー演算処理を施すことにより微小石灰化陰影候補を異常陰影候補として検出する処理を適用するのが好ましい。
【００７３】
所定の信号処理としては、医用画像の撮影環境を表す指標値に基づいた信号処理などであることが適当であり、基準となる撮影環境を表す指標値としては、この基準撮影環境における画像データの幅（基準ラチチュードＬ０）を適用するのが好ましい。
【００７４】
【発明の効果】
本発明の第１の異常陰影候補検出方法によれば、画像データに基づく異常陰影候補の検出処理が、規格化処理等所定の信号処理に依存されないように、信号処理済みの画像データに対して補正処理を施すことにより、医用画像中の放射線の量子ノイズが画像の撮影環境等に対応した所定の信号処理に応じて拡大されたり縮小されたりすることがなくなり、または基準となる撮影環境下等基準の信号処理下におけるものに換算されるため、量子ノイズの誤検出レベルおよび異常陰影候補の検出レベルが常に略一定となるため、異常陰影候補の検出レベルを一定にすることができる。
【００７５】
なお、上記式（２）のＬを算出する際に、Ｌの下限値や上限値を予め定め、ＬがＬの下限値以下であるときにはＬをＬの下限値とし、また、ＬがＬの上限値以上であるときにはＬをＬの上限値とすれば、Ｌが特に異常な値を示したときでも適切に補正を行なうことができる。
【００７６】
また、本発明の第２の異常陰影候補検出方法によれば、異常陰影候補の検出処理における閾値処理の当該閾値を、基準となる撮影環境等に対応した基準の信号処理に依存させて補正することにより、医用画像中の放射線の量子ノイズが画像の撮影環境に応じて拡大されたり縮小されたりしても、比較対象となる閾値が、基準となる撮影環境等に対応した所定の信号処理に換算した閾値に補正されるため、異常陰影候補の検出レベルを、常に基準となる信号処理（撮影環境等）下での検出レベルに揃えることができる。
【００７７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の異常陰影候補の検出方法の具体的な実施の形態について図面を用いて説明する。
【００７８】
図１（Ａ）は被写体である乳房の画像Ｐ１を含むＸ線画像Ｐを示すものであり、同図（Ｂ）は（Ａ）に示したＸ線画像ＰをＥＤＲ処理により求められた所定の読取感度Ｓ、ラチチュードΔｑで読み取って得られたデジタル画像データＱinのヒストグラム、（Ｃ）はＥＤＲ処理による入出力変換（入力Ｑin，出力Ｑout）を示す図である。
【００７９】
ＥＤＲ処理前の元の画像データをＱin、ＥＤＲ処理後の画像データをＱout、ヒストグラムを解析して検出されるＥＤＲ処理前の画像データ全体のデータ幅（ラチチュード）をｑmin〜ｑmax、ＥＤＲ処理後にｑmin，ｑmaxがそれぞれその値を採るように設定された値（一定値）をＱmin，Ｑmaxとし、さらに、入力画像データＱinの基準値（例えば中央値）をｑｍ、ＥＤＲ処理後に基準値ｑｍが採るように設定された値をＱｍ（例えば10bitの場合511）とすると、図１に示すＥＤＲ変換は下記式（０；ａ）で表される。
【００８０】
Ｑout＝（ΔＱ／Δｑ）×（Ｑin−ｑｍ）＋Ｑｍ    （０；ａ）
なお、Δｑ＝ｑmax−ｑmin、ΔＱ＝Ｑmax−Ｑminとする。
【００８１】
ここで、Ｌ値は、ＥＤＲ処理後の単位データ幅に対応するＥＤＲ処理前のデータ幅であるので、画像データＱinのデータのレンジをＲｑ（例えば、8bitの場合はＲｑ＝256）、画像データＱout のデータのレンジをＲＱ（例えば、10bitの場合はＲＱ＝1024）とすると、Ｌ値は
Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）
で表され、このＬ値を用いて上記式（０；ａ）を表すと、
Ｑout＝（ＲＱ／Ｒｑ）（Ｑin−ｑｍ）／Ｌ＋Ｑｍ          （１）
となる。この式（１）が、画像データＱinにＥＤＲ変換処理を施して得られた画像データＱoutを示すものである。なお、（ＲＱ／Ｒｑ）はＥＤＲ処理前後のデータのbit数の補正を意味する。
【００８２】
また図２は、図１（Ａ）のＩ−Ｉ線に沿ったＸ線画像Ｐの濃度値（デジタル画像データ）の分布を示すものである。
【００８３】
ここで、Ｘ線画像Ｐのうち乳房の画像Ｐ１以外の領域は、Ｘ線が被写体である乳房Ｐ１を介すことなく直接照射された直接Ｘ線部（素抜け部）Ｐ２であり、最も濃度の高い部分である。なお、本実施形態における画像データ（濃度値）は、画像Ｐの濃度の高いものほど高いデジタル画像値を示す高濃度高デジタル値の画像データである。
【００８４】
なお、図１（Ａ）のＩ−Ｉ線上にはガンの特徴パターンを示す微小石灰化陰影Ｐ３および所定の方向に延びた血管の陰影Ｐ４が存在し、さらに画像全体にはＸ線の量子化ノイズＰ５（図２参照）も含まれている。
【００８５】
この画像データに対して、血管陰影Ｐ４よりも小さく、微小石灰化陰影Ｐ３よりも大きく設定された構造要素を用いた前述の式（14）で表されるモフォロジーフィルターによる演算処理を施すことにより、血管の陰影Ｐ４は除去され、微小石灰化陰影Ｐ３だけが検出される。
【００８６】
しかし、これによっても石灰化陰影Ｐ３と同等の大きさをもつ、例えばノイズ成分Ｐ５の一部Ｐ５′等が石灰化陰影Ｐ３とともに検出されるので、前述の式（16）のモフォロジー演算に基づく微分情報を利用してこのノイズ成分の一部Ｐ５′をさらに除去する。
【００８７】
ここで、Ｍgradの値が大きいほど石灰化陰影Ｐ３の可能性が大きいので、石灰化候補画像Ｃsを式（17）により求めることができるが、式（17）中における閾値Ｔ１，Ｔ２は、一定であるのに対して、画像データＱoutは上述したＥＤＲ処理がなされているため、元の画像データＱinの撮影環境を表す指標値であるデータ幅（ラチチュード）Δｑに依存したものとなっている。したがってノイズ成分Ｐ５の大きさも元の画像データＱinの撮影環境を表す指標値であるデータ幅Δｑに応じて変動し、式（17）により除去可能なノイズ成分は撮影環境ごとに異なることになり、その結果、検出される異常陰影候補のレベルも変動することになる。
【００８８】
図３は、撮影環境が互いに異なるＡ病院、Ｂ病院、Ｃ病院、Ｄ病院、Ｅ病院、Ｆ病院において、同一の被写体を撮影して得られた画像（撮影環境ごとに異なるＥＤＲ処理が施されたもの）において検出された異常陰影候補の数を示す図であるが、この図からも、撮影環境に応じて異常陰影候補の検出レベルが変動することが裏付けられる。
【００８９】
本実施形態の異常陰影候補の検出方法においては、異常陰影候補の検出処理対象となる画像データＱoutを下式（２）に示すように補正処理することにより、このような撮影環境に依存した、異常陰影候補の検出レベルの変動を解消させることができる。
【００９０】
すなわち、互いに異なる撮影環境で得られた画像データＱinに対して、その撮影環境（ラチチュードΔｑ）の差異を解消させるＥＤＲ処理をして得られた画像データをＱout、基準となる撮影環境で得られた画像データのラチチュードをＬ０（例えば、Ｌ０＝2.0）として、画像データＱoutを下式（２）により補正処理することにより、画像データＱoutを、基準となる撮影環境で得られた画像データに換算するのである。
【００９１】
Ｑout′＝（Ｌ／Ｌ０）（Ｑout−Ｑｍ）＋Ｑｍ            （２）
つまり、上記式（１）においてＬ値をＬ０としてＥＤＲ処理を行い得られる画像データＱout´は、
Ｑout´＝（ＲＱ／Ｒｑ）（Ｑin−ｑｍ）／Ｌ０＋Ｑｍ      （１´）
となり、上記式（１）および（１´）に基づいて、Ｌ値＝ＬでＥＤＲ処理を施して得られた画像データＱoutを、Ｌ値＝Ｌ０となるように画像データＱout´に補正処理する上記式（２）を得ることができる。
【００９２】
そしてこの補正処理して得られた画像データＱout′は、基準となる撮影環境（ラチチュードＬ０＝2.0）で得られた画像データに換算されたものとなるため、式（17）により画一的にノイズ成分を除去しても、撮影環境ごとに検出される異常陰影候補のレベルが変動することがない。
【００９３】
このように本実施形態の異常陰影候補検出方法によれば、画像データに基づく異常陰影候補の検出処理を、撮影環境ごとに異なるＥＤＲ処理に依存されないものとすることができ、異常陰影候補の検出処理における閾値をその撮影環境に適合するように逐一調整することなく、量子ノイズの誤検出レベルおよび異常陰影候補の検出レベルを常に略一定に揃えることができ、異常陰影候補の検出レベルを揃えることができる。
【００９４】
また、ＥＤＲ処理は、ｑmin，ｑmaxをヒストグラムから検出してそれをＱmin，Ｑmaxと対応させる上記の方法のほかにも、ＥＤＲ処理前の画像データＱinの特定の領域のデータ値の平均値ｑaveを用いる方法も可能である。
【００９５】
すなわち、ＥＤＲ処理により観察読影に適した画像を得たい領域（関心領域）のＥＤＲ処理前の画像データ値の平均値をｑaveとし、ＥＤＲ処理後にｑaveが採る値（つまり、観察読影に適したＥＤＲ処理後の画像データ値であり、ｑaveの値を定める元となった値）をＱaveとすると、ＥＤＲ変換は下記式（０；ｂ）で表される。
【００９６】
Ｑ＝（Ｑave／ｑave）×（Ｑin−ｑｍ）＋Ｑｍ    （０；ｂ）
ここで、Ｌ値をデータ幅から求めるのではなく代表値（固定値）Ｌfixとし、
Ｌfix＝（ｑave／Ｒｑ）／（Ｑave／ＲＱ）
とすると、上記式（０；ｂ）は、
Ｑ＝（ＲＱ／Ｒｑ）×（Ｑin−ｑave）／Ｌfix＋Ｑave          （１；ｂ）
となる。この式（１；ｂ）は、上記式（１）のｑｍをｑaveとし、ＱｍをＱaveとし、ＬをＬfixとしたものであり、（１）と同等の処理を示すものであるため、補正処理としては上記式（２）を利用すればよい。
【００９７】
また、上記式（１）のＬに対して、上限値Ｌmaxと下限値Ｌminを設け、ＬがＬmax以上のときにはＬ＝Ｌmaxとし、ＬがＬmin以下のときにはＬ＝Ｌminとする形態でもよい。すなわち、例えば、Ｌmax＝２．５，Ｌmin＝１．５と設定し、Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）≧２．５のときにはＬ＝２．５とし、Ｌ＝（Δｑ／Ｒｑ）／（ΔＱ／ＲＱ）≦１．５のときにはＬ＝１．５としてもよい。こうすれば、Ｌが特に異常な値を示したときでも適切に補正を行なうことができる。
【００９８】
なお本実施形態の異常陰影候補検出方法は、式（17）における閾値Ｔ１，Ｔ２を変更するものではないが、被写体となる患者ごとに、量子ノイズの吸収度合いが異なる等の個体差が生じる場合には、この個体差も撮影環境の一要素と考えられることから、閾値Ｔ１，Ｔ２をさらに変更してもよい。この場合、閾値Ｔ１，Ｔ２はそれぞれＥＤＲ処理によるラチチュードΔｑを用いて下記式（22），（23）で示すように補正すればよい。
【００９９】
【数１５】
0004169954.tif 000016
これは、ＥＤＲ処理によるラチチュードΔｑが大きい場合には、前述したように、収録される画像データの幅が小さくなるためノイズ成分の一部Ｐ５′のコントラストも同時に縮小され、閾値を小さくしても石灰化陰影Ｐ３と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部Ｐ５′とを判別することができ、石灰化陰影Ｐ３のみを高精度で検出することができる。
【０１００】
これとは反対に、ＥＤＲ処理によるΔｑが小さい場合には、収録される画像データの値の幅が大きくなるためノイズ成分の一部Ｐ５′のコントラストも同時に拡大され、従来のように閾値が一定では判別することができないが、本実施形態の方法によれば、Ｌ値が小さくなることによって閾値は大きくなり、石灰化陰影Ｐ３と非石灰化陰影であるノイズ成分の一部Ｐ５′とを、判別することができる。
【０１０１】
なお、閾値Ｔ１，Ｔ２はそれぞれ、ＥＤＲ処理によるＳ値を用いて下記式（24），（25）で示すように、Ｓ値の平方根に比例するように補正してもよいし、式（26），（27）で示すように、ラチチュードΔｑに反比例し、かつＳ値の平方根に比例するように設定してもよい。
【０１０２】
【数１６】
0004169954.tif 000017
上述した実施形態の異常陰影候補検出方法は、式（２）に示すように、異常陰影候補検出処理の対象となる画像データを補正処理することにより、画像データに基づく異常陰影候補の検出処理を、撮影環境ごとに異なるＥＤＲ処理に依存されないずに、量子ノイズの誤検出レベルおよび異常陰影候補の検出レベルを常に略一定に揃えるものであるが、画像データを補正処理するのに代えて、上記式（17）における閾値Ｔ１，Ｔ２を、基準となる撮影環境を表す指標値（ラチチュードＬ０）に応じて補正するようにしても、上記実施形態の方法と同様の効果を得ることができる。すなわち式（17）における閾値Ｔ１，Ｔ２を下記式（28），（29）で示すように補正すればよい。
【０１０３】
【数１７】
0004169954.tif 000018
このようにして補正された閾値Ｔ１，Ｔ２を適用した式（17）により、異常陰影候補の検出処理を行なう方法は、本発明の第２の異常陰影候補検出方法の一実施形態とすることができる。
【０１０４】
なおこの実施形態においては、閾値Ｔ１，Ｔ２をそれぞれ式（30），（31）で示すように、ＥＤＲ処理によるラチチュードＬ０に反比例し、かつＳ値の平方根に比例するように補正してもよい。
【０１０５】
【数１８】
0004169954.tif 000019
上述した各実施形態の異常陰影候補検出方法は、微小石灰化陰影候補を異常陰影候補として検出する方法を想定して、モフォロジーフィルター処理における画像データと閾値との関係を補正するものであるが、本発明の各異常陰影候補検出方法は上記実施形態の態様に限るものではなく、異常陰影候補として腫瘤陰影候補を適用したアイリスフィルター処理における画像データと閾値との関係を補正するものであってもよい。この場合、本発明の第２の異常陰影候補の検出方法の実施形態としては、式（７）で示されるアイリスフィルター処理の出力値Ｃと比較される閾値Ｔを、上記基準となる撮影環境を表す指標値（例えば、ラチチュードＬ０）に応じてＴ／Ｌ０と補正し、この補正された閾値Ｔ／Ｌ０を、アイリスフィルター処理の出力値Ｃと比較する閾値処理を行えばよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】（Ａ）被写体である乳房の画像Ｐ１  を含むＸ線画像Ｐを示す図、（Ｂ）Ｘ線画像Ｐを、ＥＤＲ処理により所定のＳ値、Ｌ値で読み取って得られたデジタル画像データのヒストグラム、（Ｃ）ＥＤＲ処理による画像データＱinの変換処理関数を示す図
【図２】図１（Ａ）のＸ線画像Ｐの、Ｉ−Ｉ線に沿った濃度値（デジタル画像データ）の分布図
【図３】撮影環境が互いに異なる各病院において検出された異常陰影候補の数を示す図
【図４】勾配ベクトルを算出するマスクを示す図
【図５】注目画素についての勾配ベクトルの集中度の概念を示す図
【図６】注目画素を中心とする放射状の線を示す図
【図７】モフォロジーフィルターによる基本的な作用を説明するためのグラフ
【図８】モフォロジーフィルターにおける構造要素を示す図
【図９】ＥＤＲの処理を示すフローチャート
【図１０】Ｘ線照射野内の濃度ヒストグラム
【図１１】ＥＤＲの動作原理を示す図
【図１２】読取条件である読取感度（Ｓ値）とラチチュード（Ｌ値）を表す図
【符号の説明】
Ｐ    画像
Ｐ１  被写体
Ｐ２  素抜け部
Ｑin  入力画像データ
Ｑout 出力画像データ
Δｑ  ラチチュード
【図１】
0004169954.tif 000020
【図２】
0004169954.tif 000021
【図３】
0004169954.tif 000022
【図４】
0004169954.tif 000023
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0004169954.tif 000027
【図９】
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【図１０】
0004169954.tif 000029
【図１１】
0004169954.tif 000030
【図１２】
0004169954.tif 000031