(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段と、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定手段と、
を備えることを特徴とする照射しぼり有無判定装置。
【請求項２】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段と、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定手段と、
を備えることを特徴とする照射しぼり有無判定装置。
【請求項３】
上記各しぼり有無判定手段の上記判定基準は、画像全体の濃度のＭＡＸ値から決められる濃度の出現頻度、複数の照射端点の座標値の分散、２次差分値の少なくとも一つを用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の照射しぼり有無判定装置。
【請求項４】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、
を備えることを特徴とする照射しぼり有無判定方法。
【請求項５】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、
を備えることを特徴とする照射しぼり有無判定方法。
【請求項６】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための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７】
放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、
上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、
をコンピュータに実行させるための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。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、放射線の照射しぼり付きの撮像装置で撮影された画像から、照射しぼりの有無を判定する照射しぼり有無判定装置、方法及びこの装置で用いられるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に画像全体から得られる特性値から決まる濃度値の端領域における出現頻度から照射しぼりの有無を判定する場合に用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像をデジタル画像信号に変換し、このデジタル画像信号に画像処理を行い、ＣＲＴ等に表示、あるいはプリント出力することが行われている。ところで、放射線画像の撮影においては、人道上の理由より、また、不要領域からの散乱を防ぎコントラスの低下を防止するために、放射線を必要領域のみにしか照射しない照射しぼりが行われるのが一般的である。また、画像処理を行うにあたり、濃度値の分布から処理パラメータを決定し、決定されたパラメータに基づき画像処理を行うのが普通である。しかしながら、照射領域が限定されない場合には、関心領域外のいわば不要情報を画像処理パラメータの決定に使用することになり、適切な画像処理が行えないという問題が生じる。
【０００３】
従って、照射領域を抽出し、関心領域のみの情報から画像処理パラメータを決定する必要がある。照射領域を抽出する方法としては、例えば画像濃度値を微分しその値から照射端を判定するものや、特公平６−９０４１２号公報に示されるように照射領域外のすそ野の領域を想定し、このすそ野を１次近似式で近似し、実濃度値と１次近似式の値との差異から照射端を判定する方法等が知られている。
【０００４】
しかし、上記各照射端抽出方法は、照射しぼりがあることを前提として成り立つ方法であり、各照射端抽出方法を用いるためには、前処理として照射しぼりの有る無しを判定する必要がある。
【０００５】
照射しぼりの有る無しを判定する方法としては、従来よりＵＳＰ５０９１９７０号公報に示されるように、画像中心部の濃度平均、中間値等と画像端部の濃度平均値とを比較し、画像端部の濃度値が一定値以下なら照射しぼりありとする方法がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上記ＵＳＰ５０９１９７０号公報の方法では、照射しぼりが行われない時に画像端部に撮影部位がかかった場合に、この画像端部にかかった撮影部位の面積と放射線の透過率とにより画像端部の平均濃度が変動する。そのため照射しぼりが行われていないのに照射しぼり有りと誤判定するという問題があった。
また、照射線量が小さい場合に、画像中心部と画像端部との濃度差がなくなり、照射しぼりがないのに照射しぼり有りと誤判定するという問題があった。
【０００７】
本発明は上記のような問題を解決するためになされたもので、照射しぼりの有無を正確に判定できるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の照射しぼり有無判定装置は、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段と、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明の照射しぼり有無判定装置の他の特徴とするところは、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段と、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の照射しぼり有無判定方法は、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明の照射しぼり有無判定方法の他の特徴とするところは、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の記憶媒体は、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり有りと判定した場合は絞り有りと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体の他の特徴とするところは、放射線撮影画像に対して放射線照射しぼりの有無の判定基準がそれぞれ異なる少なくとも二つのしぼり有無判定手段によってしぼりの有無を判定するしぼり有無判定ステップと、上記複数のしぼり有無判定手段のうち、第１のしぼり有無判定手段がしぼり無しと判定した場合は絞り無しと判定し、それ以外の場合には、上記第１のしぼり有無判定手段と異なるしぼり有無判定手段の判定結果に基づいて絞りの有無を判定する統合判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態による照射しぼり有無判定装置の構成を示すブロックである。
図１において、１０１は第１のしぼり有無判定部、１０２は第２のしぼり有無判定部、１０３は第３のしぼり有無判定部を示し、１０４は第１〜第３のしぼり有無判定部１０１〜１０３の判定結果から統合的にしぼりの有無を判定する判定部を示す。
【００１２】
次に各しぼり有無判定部１０１〜１０４について順次説明する。
図２は照射しぼりなしで撮影された手のＸ線画像を示す。
図３は照射しぼり有りで撮影されたＸ線画像を示し、領域Ａが横幅ｄｘ、縦幅ｄｙの画像端部を示す。
【００１３】
図４は第１のしぼり有無判定部１０１の構成を示すブロック図であり、図において、４０１は画像全体から第１の特性値を計算する第２の特性値算出手段、４０２は第１の特性値計算手段４０１で算出された特性値に基づいて決定された濃度値が上記画像端部Ａに出現する頻度を計算する第１の出現頻度計算手段、４０３は第１の出現頻度計算手段４０２で計算された値から照射しぼりの有無を判定する第１の判定手段である。
【００１４】
次に第１のしぼり有無判定部１０１の動作について図５のフローチャートを用いて説明する。ここでは例えば左端部で照射しぼりがあるかないかを判定する場合について説明する。
第１の特性値算出手段４０１で画像全体のＭＡＸ値を算出する。ここでのＭＡＸ値は画像全体の累積ヒストグラムの上位部、例えば５％点としてもよいし、画像濃度値をソートし上位部としてもよい（ステップＳ５０１）。
【００１５】
次に第１の出現頻度計算手段４０２は、第１の特性値算出手段４０１で算出されたＭＡＸ値の一定割合、例えば９０％以上の濃度値の画像端部Ａでの出現頻度を計算する（ステップＳ５０２）。
【００１６】
次に第１の判定手段４０３は、第１の出現頻度計算手段４０２で計算された出現頻度が一定値Ｔｈ１より大きいならば、完全に照射しぼり無しとし、ｆｌｇ１１＝１、ｆｌｇ１＝１とする（ステップＳ５０３）。また上記出現頻度がＴｈ１以下でＴｈ２より大きければ、しぼり無しの可能性大とし、ｆｌｇ１１＝２，ｆｌｇ１＝１とする（ステップＳ５０４）。そしてＴｈ２以下でＴｈ３より大きければしぼり有りの可能性大とし、ｆｌｇ１１＝３，ｆｌｇ＝２とする（Ｓ５０５）。Ｔｈ３以下ならば完全にしぼり無しとする。ここで例えばＴｈ１＝０．３、Ｔｈ２＝０．１、Ｔｈ３＝０．０５とする。
【００１７】
以上のように、第１のしぼり有無判定部１０１によれば、画像全体のＭＡＸ値から決められる画像端部の濃度の出現頻度を判定基準として用い、照射しぼりの有無を判定するので、照射端部に撮影対象がかかっても安定した判定が行える効果がある。また、放射線量の強弱の影響を受けず、放射線量が少ない場合や、画像端部全体を撮影対象が覆う場合にも安定して判定が行える効果がある。
【００１８】
次に第２の判定部１０２について説明する。
図６は照射しぼり有りでＸ線撮影された画像を示し、Ｘａ，Ｘｂは照射端の水平軸に対する位置を示す。領域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが画像端部を示し、Ａ，Ｂが照射しぽりがある領域を示し、Ｃ，Ｄは照射しぼりがない領域を示す。
【００１９】
図７は第２の判定部１０２の構成を示すブロック図である。
図７において、７０１は照射端を抽出する座標を指示する座標指示手段、７０２は座標指示手段７０１で指示された座標の１次元データから、照射端点を決めるために用いる特性値を計算する第２の特性値抽出手段、７０３は第２の特性値抽出手段７０２で計算された特性値から照射端点を抽出する端点抽出手段、７０４は端点抽出手段７０３で抽出された照射端点の座標を記憶する記憶手段、７０５は記憶手段７０４で記憶された照射端点の座標の値から照射しぼりの有無を判定する第２の判定手段である。
【００２０】
次に第２の判定部１０２動作について図８のフローチャートを用いて説明する。ここでは例えば下端部で照射しぼりが有るか無いかを判定する場合について説明する。
座標指示手段７０１は図６に示すＸａ，Ｘｂ間の複数のＸ軸場の座標を示す。例えば、本実施の形態ではＸａ，Ｘｂ間を均等に１０等分した座標（ｉ＝１〜１０）を用いる（ステップＳ８０１）。
【００２１】
次に第２の特性値抽出手段７０２では、座標指示手段７０１の指示する座標の１次元データから（１）式で示される計算式に従い２次差分値ＳＳｉ（ｙ）を計算する（ステップＳ８０２）。ここでｉは座標指示手段８０１が示す座標の番号である。またｆｉ（ｙ）はＸａ，Ｘｂ間で垂直に横切る１次元データ列を示し、ｙはその座標を示す。ｄは差分距離を示す定数である。
ＳＳｉ（ｙ）＝ｆｉ（ｙ−ｄ）一２×ｆｉ（ｙ）十ｆｉ（ｙ＋ｄ）───（１）
【００２２】
端点抽出手段８０３は（２）式に従い照射端ｙｉを抽出する（ステップＳ８０３）。
ＳＳ（ｙｉ）＝ｍｉｎ｛ＳＳ（ｙｉ）  ０≦ｙ≦Ｌｅｎｇｔｈ｝───（２）
【００２３】
そして、記憶手段７０４は照射端の座標ｙｉを記憶する（ステップＳ８０４）。
以上のステップＳ８０１〜Ｓ８０４の処理をｌ＝１〜１０まで繰り返す。ただし、Ｌｅｎｇｔｈは画像データの横軸の長さを示す。
【００２４】
次に第２の判定手段７０５は、記憶手段７０４に記憶される照射端点の座標の平均値を計算し（ステツプＳ８０５）、照射端点の分散値Ｂｖを計算する（ステップＳ８０６）。そして、分散値Ｂｖが一定数Ｔｈ４以上ならば照射しぼり無し、それ以外なら照射しぼり有りとする（ステップＳ８０７）。
【００２５】
ここで図８には説明していないが、分散値がＴｈ４より大きければ、ｆｌｇ２１＝１、ｆｌｇ２＝１として完全にしぼり無しと判定し、Ｔｈ４以下でＴｈ５より大きければ、しぼり無しの可能性大と判定し、ｆｌｇ２１＝２、ｆｌｇ２＝１とする。またＴｈ５以下でＴｈ６より大きければ、しぼり有りの可能性大と判定し、ｆｌｇ２１＝３、ｆ１ｇ２＝２とする。最後にＴｈ６以下の場合、ｆｌｇ２１＝４、ｆｌｇ２＝２として完全にしぼり有りと判定する。
【００２６】
尚、Ｔｈ４，Ｔｈ５，Ｔｈ６は実験的に決まる定教であり、Ｔｈ４＞Ｔｈ５＞Ｔｈ６の関係がある。複数列で照射端を求めており、照射しぼり（下部）があれば、複数の端点はほぼ同一横軸上に並ぶので分散Ｂｖは小さくなり、照射しぼりが無ければ照射端点の座標はばらけるため分散値Ｂｖは大きくなる。
【００２７】
上記の説明では２次差分を用いたが、照射端の濃度が急峻に変化する場合には１次差分あるいは高次差分を用いてもよい。その場合には、画像端部から値を検索し、一定閾値以上の値が最初に現れたた点を照射端候補とする。
また、判定手段で判定指標として分散値を用いているが、標準偏差等、その他度数の離散度を示す指標を用いても同様な効果が得られる。
【００２８】
以上のように、第２のしぼり有無判定部１０２によれば、判定基準として複数の照射端点の座標値の分散を用いるため、その値を基準として照射しぼりの有無をうまく抽出できる効果がある。また２次差分値を用いているため、Ｘ線の透過率の悪い物体に対しても、Ｘ線の直接照射される領域とそうでない領域との境界点を精度よく判定することができる。そのため、画像端部に腹部等のＸ線透過率の低い部位がかぶさっていても、照射しぼりの有無を精度よく抽出することができる。
【００２９】
次に第３のしぼり判定部１０３について説明する。
図９は第３のしぼり判定部１０３の構成を示すブロック図である。
図９において、９０１は１次元画像データの２次差分値を計算する２次差分値計算手段、９０２は２次差分値計算手段９０１で計算された２次差分値に基づいて照射領域の左端点を抽出する左端点抽出手段、９０３は２次差分値計算手段９０１で計算された２次差分値に基づいて照射領域の右端点を抽出する右端点抽出手段、９０４は左端点抽出手段９０２で抽出された左端点と右端点抽出手段９０３で抽出された右端点と、予め求められている照射領域の左右端点との近似度を判定し、近似度が高ければ照射しぼり無しと判定し、近似度が低ければ照射しぼり有りと判定する第３の判定手段である。
【００３０】
次に第３のしぼり有無判定部１０３の動作について図１０フローチャートを用いて説明する。ここでは例えば下端部（図６Ｃ部）で照射しぼりが有るか無いかを判定する場合について説明する。
２次差分値計算手段９０１は（３）式で示される計算式に従い２次差分値ＳＳ（ｘ）を計算する（ステップＳ１００１）。ここでｆ（ｘ）は領域Ｃ内を水平方向に横切る１次元データ列を示し、ｘはその座標を示す。ｄは差分距離を示す定数である。
ＳＳ（ｄ）＝ｆ（ｘ−ｄ）一２×ｆ（ｘ）十ｆ（ｘ＋ｄ）───（３）
【００３１】
左端点抽出手段９０２は（４）式に従い左照射端ｘ１を抽出する（ステップＳ１００２）。ここでバーｘは左右照射端内の水平軸上の座標とする（図６のＸａからＸｂの間の座標）。
【００３２】
【数１】
0004280334.tif 000002
【００３３】
次に右端点抽出手段９０３は（５）式に従い右照射端ｘ２を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００３４】
【数２】
0004280334.tif 000003
【００３５】
ただし、Ｌｅｎｇｔｈは画像データの横軸の長さを示す。
【００３６】
次に第３の判定手段９０４は予め求められた照射端と式（４）、（５）で求められた照射端とを比較し、｜ｘ１−ｘａ｜≦Ｔｈ８かつ｜ｘ２−ｘｂ｜≦Ｔｈ８ならば照射しぼり無しと判定し、ｆｌｇ３＝１とする。それ以外の場合は照射しぼり有りと判定し、ｆｌｇ３＝２とする（ステップＳ３０４）。
【００３７】
また、図１０では説明していないが、｜ｘ１−ｘａ｜＜Ｔｈ７かつ｜ｘ２−ｘｂ｜＜Ｔｈ７ならば完全にしぼり無しとし、ｆｌｇ３１＝１、ｆｌｇ３＝１とする。さらにＴｈ７≦｜ｘ１−ｘａ｜＜Ｔｈ８かつＴＨ７≦｜ｘ２−ｘｂ｜＜Ｔｈ８ならば、しぼり無しの可能性大としてｆｌｇ３１＝２、ｆｌｇ３＝１とする。また、Ｔｈ８≦｜ｘ１−ｘａ｜＜Ｔｈ９かつＴＨ８≦｜ｘ２−ｘｂ｜＜Ｔｈ９ならば、しぼり有りの可能性大としてｆｌｇ３１＝３、ｆｌｇ３＝４とする。そして最後に、Ｔｈ９≦｜ｘ１−ｘａ｜かつＴｈ９≦｜ｘ２−ｘｂ｜ならば、完全にしぼり有りとしてｆｌｇ３１＝４、ｆｌｇ３＝２とする。
【００３８】
尚、Ｔｈ７，Ｔｈ８，Ｔｈ９は近似幅を示す定数で、Ｔｈ７＜Ｔｈ８＜Ｔｈ９なる関係がある。Ａ、Ｂ、Ｃ端についても同様に判定する。
また照射端を抽出する場合にさらに条件を付加して、２次差分値が一定閾値以下となる条件を置いてもよい。さらに、照射端での濃度変化が急峻な場合には、照射端として１次微分、２次微分、さらなる高次微分の値を２次差分の代わりに用いてよい。この場合、各値の絶対値が一定閾値以上の箇所を照射端候補とする。
【００３９】
以上のようにこのしぼり有無判定部１０３によれば、判定基準として２次差分値を用いているため、Ｘ線の透過率の悪い物体に対しても、Ｘ線の直接照射される領域とそうでない領域との境界点を精度よく抽出することができる。そのため、画像端部に腹部などのＸ線透過率の低い部位が覆いかぷさっていても、照射しぼりの有無を精度よく抽出することができる効果がある。
【００４０】
次に判定部１０４による各しぼり有無判定部１０１〜１０３の判定結果の統合方法について説明する。
本実施の形態の統合法則は、判定部１０４により各しぼり有無判定部１０１〜１０３の判定結果のうち多数の判定結果を採用するものである。具体的に図１１のフローチャートに従い説明する。
まず第１のしぼり有無判定部１０１の判定がしぼり有り無しか判定し（Ｓ１１０１）、しぼり無しならば第２のしぼり有無判定部１０２の判定結果を参照し、しぼり無しなら判定部１０４の判定結果をしぼり無しとして処理を終了する。
【００４１】
第２のしぼり有無判定部１０２の判定結果がしぼり有りなら第３のしぼり有無判定部１０３の判定結果を参照し、しぼり無しなら判定部１０４の判定結果をしぼり無しとし、しぼり有りなら判定結果をしぼり有りとして処理を終了する。
【００４２】
また第１のしぼり有無判定部１０１の判定がしぼり有りならば第２のしぼり有無判定部１０２の判定結果を参照し、しぼり有りなら判定部１０４の判定結果をしぼり有りとして処理を終了する。第２のしぼり有無判定部１０２の判定結果がしぼりなしなら第３のしぼり有無判定部１０３の判定結果を参照し、しぼり無しなら判定部１０４の判定結果をしぼり無しとし、しぼり有りなら判定結果をしぼり有りとして処理を終了する。
【００４３】
本実施の形態では、しぼり有無判定部を３種しか用いてないが、それ以上の数に拡張してもよい。また、本実施の形態で用いた以外の照射しぼりの有無を判定するアルゴリズムを用いてもよい。
【００４４】
以上のように本実施の形態では、複数のしぼり有無判定部の結果を統合するので、判定精度が上がる効果がある。さらに、複数のしぼり有無の判定結果のうち多数の判定に従って最終判定をするので、しぼり有無判定部を一つしか使わない場合より精度が上がる効果がある。
【００４５】
次に第２の実施の形態による各しぼり有無判定部１０１〜１０３の結果の統合方法について図１２のフローチャートを用いて説明する。
本実施の形態では、第１のしぼり有無判定部１０１の結果が完全にしぼり無しならぱ判定部１０４の判定結果をしぼり無しとして処理を終了する。
【００４６】
また、第１のしぼり有無判定部１０１の結果が完全にしぼり無し以外ならステップ１２０２の判定に進む（Ｓ１２０１）。次にステップＳ１２０２では、第１のしぼり有無判定蔀１０１の結果が完全にしぼり有りならば、判定部１０４の判定結果をしぼり有りとして処理を終了し、それ以外ならばステップＳ１２０３に進む。ステップＳ１２０３では、第１のしぼり有無判定部１０１の結果がしぼり無しの可能性大がどうか判定し、しぼり無しの可能性大ならばステップＳ１２０４に進み、それ以外の場合はステップＳ１２０６に進む。
【００４７】
そして、第２のしぼり有無判定部１０２の判定結果がしぼり無しならば判定部１０４の判定結果をしぼり無しとして処理を終了し、それ以外の場合はステップＳ１２０５に進む（Ｓ１２０４）  。そして、Ｓ１２０５では第３のしぼり有無判定部１０３の結果がしぼり無しならば判定部１０４の結果をしぼり無しとし、しぼり有りならば判定部１０４の結果をしぼり有りとして処理を終了する。
尚、各しぼり有無の判定部１０１〜１０３のアルゴリズムを順列的に入れ替えて図１２と同一の処理を行ってもよい。
【００４８】
本実施の形態によれば、各しぼり有無判定部の結果にしぼり有無の判定に対し確実性の高い判定が出る場合は、その判定結果を採用することでより判定精度が上がる効果がある。
また、各しぼり有無判定部の判定の確実性が低い場合には、各しぼり有無判定部の判定結果のうち多数を占める判定結果を採用するためより判定精度が上がる効果がある。
【００４９】
次に第３の実施による各しぼり有無判定部１０１〜１０３の結果の統合方法について図１３を用いて説明する。
本実施の形態では、各しぼり有無判定部のうちの一つの判定部の判定結果が完全にしぼり有りと判定した場合、判定部１０４の判定結果をしぼり有りとして処理を終了する。
各しぼり有無判定部の判定結果がいずれも完全にしぼり有りでなかった場合は、図１１に示す第１の実施の形態と同様の処理を行う。
【００５０】
本実施の形態によれば、各しぼり有無の判定結果のうち、確実な判定結果があればその結果を採用するので、判定精度が上がる効果がある。さらに、各しぼり有無の判定結果のうち、確実な判定結果が無い場合には、第１の実施の形態と同様の処理を行うことにより判定精度が上がる効果がある。
【００５１】
次に第４の実施の形態による各しぼり有無判定部１０１〜１０３の結果の統合方法について図１４を用いて説明する。
本実施の形態では、各しぼり有無判定部のうち一つの判定部の判定結果が完全にしぼり無しと判定した場合、判定部１０４の判定結果をしぼり無しとして処理を終了する。
各しぼり有無の判定部の判定結果がいずれも完全にしぼり無しでなかった場合は、図１１に示す第１の実施の形態と同様の処理を行う。
【００５２】
本実施の形態によれば、各しぼり有無の判定結果のうち、確実な判定結果があればその結果を採用するので、判定精度が上がる効果がある。さらに、各しぼり有無の判定結果のうち、確実な判定結果が無い場合には、第１の実施の形態と同様の処理を行うことにより判定精度が上がる効果がある。
【００５３】
次に第５の実施の形態を説明する。
本実施の形態では、各しぼり有無判定部の結果を数値化し、その結果の合計値からしぼりの有無を判定する。例えばｆｌｇ１１が１ならば判定値ｈ１＝２、ｆｌｇ１１が２ならば判定値ｈ１＝１、ｆｌｇ１１が３ならば判定値ｈ１＝−１、ｆｌｇ１１が４ならば判定値ｈ１＝−２とする。同様に、ｆｌｇ２１が１ならば判定値ｈ２＝２、ｆｌｇ２１が２ならば判定値ｈ２＝１、ｆｌｇ２１が３ならば判定値ｈ２＝−１、ｆｌｇ２１が４ならば判定値ｈ２＝−２とする。
【００５４】
同様に、ｆｌｇ３１が１ならば判定値ｈ３＝２、ｆｌｇ３１が２ならば判定値ｈ３＝１、ｆｌｇ３１が３ならば判定値ｈ３＝−１、ｆｌｇ３１が４ならば判定値ｈ３＝−２とする。そしてｈ１＋ｈ２＋ｈ３の合計値から判定部１０４がしぼりの有無を判定する。例えば合計値が０以上の場合にしぼり無し、０より下の場合にしぼり有りと判定する。
尚、本実施の形態においては、しぼり有無判定部の数を増やしてもよい。また、判定の数値化を変更してもよい。
【００５５】
本実施の形態によれば、各しぼり有無の判定部の結果を数値化して総合的に判定できるため、判定精度が上がる効果がある。
【００５６】
次に第６の実施の形態を説明する。
第１のしぼり有無判定部１０１の出現頻度計算手段４０２で計算された出現頻度、第２のしぼり有無判定部１０２の第２の判定手段７０５で計算された照射端点の分散値、第３のしぼり有無判定部１０３の第３の判定手段９０４で計算される｜ｘ１−ｘａ｜、｜ｘ２−ｘ１｜の合計値を説明変数とし、しぼりの有無を目的変数として重回帰分析を行い線形式を作成する。例えば目的変数をしぼりが有れば１、無ければ０とする。そして未知な画像が入力されたならば、上記説明変数を計算し、上記線形式の値を求め、例えば線形式の値が０．５以上ならしぼり有り、Ｏ．５よリ下ならばしぼり無しとする。
【００５７】
尚、ここでは線形回帰式を用いたが、ニューラルネット、エージェント等を用いてもよい。
またしぼり有無判定部は３つに限るものではない。
【００５８】
本実施の形態によれば、各しぼり有無判定部位の結果を統計的に判定結果に反映することが可能であり、より判定精度が上がる効果がある。また関数の作成にニューラルネットを用いた場合には、非線型な統計分布を反映することが可能でより判定精度が上がる効果がある。
【００５９】
次に本発明による記憶媒体について説明する。
図１、図４、図７、図９の各ブロックから成るシステムを、ＣＰＵ、ＲＯＭ等のメモリを含むコンピュータシステムで構成する場合、上記メモリは本発明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体には、図５、図６、図８、図１０、図１１等のフローチャートについて前述した動作を制御するための処理手順を実行するためのプログラムが記憶される。
【００６０】
また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィディスク、磁気媒体、磁気カード、不揮発性メモリカード等に構成して用いてよい。
【００６１】
従って、この記憶媒体を上記各図に示したシステムや装置以外の他のシステムや装置で用い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、前述した各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００６２】
また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは、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拡張機能ボードやコンピュータに接続された拡張機能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いて、上記拡張機能ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、各判定結果のうち、確実な判定結果があればその結果を採用するので、判定精度が上がる効果がある。さらに、各判定結果のうち、確実な判定結果が無い場合には、複数のしぼり有無の判定結果のうち多数の判定に従って最終判定をするので、しぼり有無判定基準を一つしか使わない場合より精度が上がる効果がある。
【００６８】
さらに、本発明の他の特徴によれば、判定基準として画像全体のＭＡＸ値から決められる濃度の出現頻度を用いることにより、照射端部に撮影対象がかかっても安定した判定が行える効果がる。また、放射線量の強弱の影響を受けず、放射線量が少ない場合や、画像端部全体を撮影対象が覆う場合にも安定して判定が行える効果がある。
【００６９】
また、判定基準として、複数の照射端点の座標値の分散を用いることにより、その値を基準として照射しぼりの有無をうまく抽出できる効果がある。さらに、２次差分値を用いることにより、Ｘ線の透過率の悪い物体に対しても、Ｘ線の直接照射される領域とそうでない領域との境界点を精度よく判定することができる。そのため、画像端部に腹部等のＸ線透過率の低い部位がかぶさっていても、照射しぼりの有無を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】照射しぼり無しで撮影した手のＸ線画像を示す構成図である。
【図３】照射しぼり有りで撮影した手のＸ線画像と照射端部Ａを示す構成図である。
【図４】第１のしぼり有無判定部の構成を示すブロック図である。
【図５】第１のしぼり有無判定部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２のしぼり有無判定部の判定領域を示す構成図である。
【図７】第２のしぼり有無判定部の構成を示すブロック図である。
【図８】第２のしぼり有無判定部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第３のしぼり有無判定部の構成を示すブロック図である。
【図１０】第３のしぼり有無判定部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第１の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第２の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】第３の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第４の実施の形態の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  第１のしぼり有無判定部
１０２  第２のしぼり有無判定部
１０３  第３のしぼり有無判定部
１０４  判定部
４０１  第１の特性値算出手段
４０２  第１の出現頻度計算手段
４０３  第１の判定手段
７０１  座標指示手段
７０２  特性値抽出手段
７０３  端点抽出手段
７０４  記憶手段
７０５  第２の判定手段
９０１  ２次差分値計算手段
９０２  左端点抽出手段
９０３  右端点抽出手段
９０４  第３の判定手段
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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