(57)【要約】【課題】多重尺度画像の正規化及び強調方法並びにそのための記憶媒体を提供すること。【解決手段】画像を正規化し，及び／又は画像からノイズを除去する。画像処理は，画像を複数の成分に分解し，引き続いて多重尺度横断的に階調合わせを行うことを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を処理する方法であって，
自動化処理装置によって前記画像から複数の成分画像を取得するステップと，
前記複数の成分画像を用いて不要な情報を除去することと，前記複数の成分画像に基づいて前記画像を正規化することとからなるグループから選択した少なくとも一つの操作を実行するステップと，
を有する方法。
【請求項２】
前記複数の成分画像を取得するステップは，前記画像の多重尺度分解を実行するステップを有する，請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記多重尺度分解は，操作可能ピラミッドと，ラプラシアンピラミッドと，ウェーブレットと，カーブレットとからなるグループから選択した少なくとも一つの分解技法を有する，請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記多重尺度分解は高周波副画像に帰着し，前記少なくとも一つの操作を実行するステップは，前記高周波副画像に対応する少なくとも一つの成分を除去するステップを有する，請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の成分画像に基づいて階調合わせを実行するステップを更に有する請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記多重尺度分解を実行するステップは，低周波情報を有する粗残差成分を含む一組の多重尺度成分に帰着する，請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記粗残差成分を除く，前記一組の多重尺度成分について，階調合わせと，ノイズ除去及び強調とからなるグループのうち選択した少なくとも一つの操作を実行するステップを更に有する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
組織均等化のために前記粗残差成分を動的に重み付けするステップを更に有する請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記成分画像を取得するステップに先立って，前記画像のサイズ変更を行うことと，前記画像のビット深度を調整することとからなるグループから選択した少なくとも一つの操作を実行するステップを更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサによって実行されたとき，前記プロセッサが前記取得ステップ及び前記実行ステップを実行するようにするソフトウェア命令をダウンロードするステップを更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ソフトウェア命令を含む計算機可読記憶媒体であって，該ソフトウェア命令はプロセッサによって実行されたとき，前記プロセッサが，
自動化処理装置によって画像から複数の成分画像を取得するステップと，
前記複数の成分画像を用いて不要な情報を除去することと，前記複数の成分画像に基づいて前記画像を正規化することとからなるグループから選択した少なくとも一つの操作を実行するステップと，
を有する方法を実行させる，記憶媒体。
【請求項１２】
前記複数の成分画像を取得するステップは，前記画像の多重尺度分解を実行するステップを有する，請求項１１に記載の記憶媒体。
【請求項１３】
前記多重尺度分解は，操作可能ピラミッドと，ラプラシアンピラミッドと，ウェーブレットと，カーブレットとからなるグループから選択した少なくとも一つの分解技法を有する，請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記多重尺度分解は高周波副画像に帰着し，前記少なくとも一つの操作を実行するステップは，前記高周波副画像に対応する少なくとも一つの成分を除去するステップを有する，請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記方法は，前記複数の成分画像に基づいて階調合わせを実行するステップを更に有する，請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１６】
前記多重尺度分解を実行するステップは，低周波情報を有する粗残差成分を含む一組の多重尺度成分に帰着する，請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１７】
前記方法は，前記粗残差成分を除く，前記一組の多重尺度成分について，階調合わせと，ノイズ除去及び強調とからなるグループのうち選択した少なくとも一つの操作を実行するステップを更に有する，請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項１８】
前記方法は，組織均等化のために前記粗残差成分を動的に重み付けするステップを更に有する，請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記方法は，前記成分画像を取得するステップに先立って，前記画像のサイズ変更を行うことと，前記画像のビット深度を調整することとからなるグループから選択した少なくとも一つの操作を実行するステップを更に有する，請求項１１に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，多重尺度画像の正規化及び強調方法並びにそのための記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療用放射線造影は当業において周知である。例えば胸部の放射線画像は，肺，胸部骨組織，上腹部器官，肺の血管組織，及び中胸郭部脊椎（ｍｉｄ−ｔｈｏｒａｃｉｃ ｓｐｉｎｅ)の円盤状空間（ｄｉｓｃ ｓｐａｃｅ）を含む多くの症状を検出し，治療するための重要な診断情報を提供する。
【０００３】
デジタル画像の大きな利点のために，放射線写真は益々デジタル形式で記憶され，処理されるようになっている。デジタル放射線写真は，デジタル形式の原画像を直接取り込んでもよいし，“アナログ”システムによって得られた画像をデジタル形式に変換することによって生成してもよい。デジタル画像は，放射線写真を正しく患者に対応させることのような記録維持を容易にし，より効率のよい記憶及び配布を可能にする。デジタル画像はまた，放射線写真のデジタルでの補正及び強調，並びに計算機支援診断及び処置の応用を可能にする。
【０００４】
放射線技師は放射線画像を解釈することに高度に熟練しているが，放射線写真システムの制限及びシステム間の変動によって，正しい解釈が妨げられることがある。放射線画像の取得に関する変動の要因は，画像の空間標本化と，階調解像度（すなわち“ビット深度”）と，システムの変調伝達関数（“ＭＴＦ”）と，画像のコントラストと，ノイズと，を含む。
【０００５】
画像の標本化関数は一般に単位長当たり画素数で表すことができる。一般に，標本化は折り返しノイズ（ａｌｉａｓｉｎｇ）を避けるためにナイキスト周波数又はその近傍で行われる。例えば高精細胸部放射線写真は，２００μｍ（ミクロン）の最小識別可能特徴サイズに対して，１９７画素／ｍｍ（５，０００画素／ｉｎｃｈ）を有する。画像間の統一空間解像度は，ソフトウエアを用いて放射線写真内の特定空間特性を有する特徴を識別すなわち分析するような自動化システムにおいては重要である。
【０００６】
ビット深度は，画像の各画素の輝度値を記憶するために用いられるデータビットの数である。別個の放射線写真システムは別個のビット深度の放射線写真を生成することがある。例えば，ビット深度は通常，１０ビットから１２ビットまでの幅がある。ビット深度は原画像の品質において重要であるだけでなく，画像を処理して特定の特徴を強調したり，計算機支援診断を行ったりする場合など画像をデジタル処理する際の限界要因となる。ビット深度が不十分であると，処理画像の劣化と，造影歪み（ａｒｔｉｆａｃｔ）と，信頼できない診断結果と，を招くことがある。
【０００７】
変調伝達関数（ＭＴＦ）は，造影システム又は造影部品の空間周波数特性である。高空間周波数は細かな画像の細部に対応し，低空間周波数はより大きな組織に対応する。種々のサイズをした特徴によって放射線画像に生成されるコントラストは，システムのＭＴＦによって異なることがある。通常は，高空間周波数の特徴のコントラストは，造影機器の解像力が制限されているために，低空間周波数の特徴のコントラストに比べて減少することがある。ＭＴＦによって比較的小さな特徴の振幅変化が減少するため，放射線写真における比較的小さな特徴の可視性は，画像内の，上にかぶさるより大きな組織によって遮へいされることがある。
【０００８】
コントラストは，画像内の隣接画素間の輝度差に関係する。コントラストは，最も明るい画素と最も暗い画素との絶対差だけでなく，中間の画素の輝度分布にも関係する。例えば，輝度値分布が分布範囲の明端又は暗端に偏っていて，類似の輝度を有する特徴を識別することを困難にしていることがある。人間の観察者及び自動化システムの双方にとって，別々の放射線画像が実質的に類似のコントラストを有し，読取り又は処理の際に一貫した解釈ができることが有利である。
【０００９】
階調の見えの差を補正するために用いられる一つの技法は，ヒストグラムマッチングとして知られている。ヒストグラムは本質的に，画像内の画素値分布を棒グラフで表したものであり，棒の高さが当該画素値を有する画像内の画素の数に比例する。当業において既知のとおり，ヒストグラムマッチングは入力の累積密度関数（ＣＤＦ）と，目標のＣＤＦとから導出される画素マッピングである。ＣＤＦが単調かつ０〜１の範囲にあるとき，ヒストグラムマッチングは単に二つのＣＤＦの位置合わせ，すなわちマッチングである。ヒストグラムマッチングは一般に，類似場面の画素値を直接比較できることが重要な領域において用いられる。画素値を用い，空間情報はどのようにも用いないことが包括的な技法である。例えば，同一場面の画像内の局所的なコントラスト差の問題は扱わない。
【００１０】
ノイズは，放射線写真システムを含むすべての測定システムの普遍的限界である。放射線写真システムにおいて，一般に被写体のＸ線に対する累積ばく（曝）露を制限する必要がある。ばく露時間を短縮することのトレードオフは，得られる画像上のノイズ増加である。放射線画像上のノイズは，主に比較的高い空間周波数において明らかになる傾向がある。最も高い空間周波数においてはノイズが優勢となり，画像内の細部を識別する能力を制限する。
【００１１】
放射線技師及びほかの専門家による解釈のために放射線画像の均一性を改善することと，後で行われる画像のデジタルによる処理及び分析のために良好な基礎を提供することとの双方に対して，画像の正規化の原則に基づいたシステムが望まれる。正規化処理は，種々の空間周波数において画像間の差を無くし，コントラスト及びノイズの問題を処理することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の実施形態は，胸部放射線写真のような放射線画像を，均一なサイズ又は画素間隔及びビット深度に変換し，画像を空間成分に分解し，各空間成分の階調分布を個別に調整し，画像のノイズを減少させ，再結合され強調された出力画像を生成する方法を含んでもよい。各空間成分の階調分布は統計的母集団に基づいてもよいし，放射線画像の源泉から導出してもよいし，解析モデルであってもよいし，目的関数を最小化又は最大化するために画像単位に導出してもよい。
【００１３】
本発明の種々の実施形態は，方法，装置，システム，及び／又は方法を実行するためのプロセッサ実行可能命令を含む計算機可読記憶媒体であってよい。さらに，このような方法は，制限するものではないが例えば，画像処理装置，汎用プロセッサ又は計算機，などの自動化した処理装置によって実行してもよいことが想定されることに注意されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態の概要を示すフローチャートである。
【図２（ａ）】画像のサイズ変更を更に示す図であって，第１解像度で現画像の一部を示す図である。
【図２（ｂ）】画像のサイズ変更を更に示す図であって，第２解像度で現画像の一部を示す図である。
【図３】本発明の実施形態による画像のビット深度調整を更に示すフローチャートである。
【図４（ａ）】ヒストグラムレベルにおけるビット深度調整及び原画像のヒストグラムを概略示す図である。
【図４（ｂ）】ヒストグラムレベルにおけるビット深度調整及びビット深度調整を行った画像のヒストグラムを概略示す図である。
【図５】本発明の実施形態による画像の多重尺度分解を示すフローチャートである。
【図６】説明のために，胸部放射線写真の代表的な一部を示す図である。
【図７（ａ）】画像の多重尺度分解を更に示す図であって，分解された画像の最高空間周波数を示す図である。
【図７（ｂ）】画像の多重尺度分解を更に示す図であって，次に低い空間周波数成分を示す図である。
【図７（ｃ）】画像の多重尺度分解を更に示す図であって，第３空間周波数成分を示す図である。
【図７（ｄ）】画像の多重尺度分解を更に示す図であって，分解結果のより低い空間周波数成分を示す図である。
【図７（ｅ）】画像の多重尺度分解を更に示す図であって，分解語の「残差」画像を示す図である。
【図８】本発明の種々の実施形態のすべて又は一部を実現することができるシステムの概念的ブロック図を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は，本発明の実施形態の概要を示すフローチャートである。本発明の実施形態は通常，胸部Ｘ線写真のような画像から始めてもよい（ステップ１０２）。Ｘ線を「取り込む」（ｃａｐｔｕｒｅ）ために用いられる種々のシステムは，別個の解像度（単位面積当たり画素数）及び別個のビット深度（各画素を記憶するために用いられるデータビットの数）を有する画像を生成することがある。したがって本方法は，必要であれば生画像を後続の処理のために標準解像度にサイズ変更することから始めてもよい（ステップ１０４）。本発明の例示実施形態は，例えば２００μｍの解像度のために，直線で１９７画素／ｍｍ（５，０００画素／ｉｎｃｈ）の画像解像度を利用する。
【００１６】
後続処理用に標準ビット深度を提供するために，画像ビット深度を次に調整してもよい（ステップ１０６）。いくつかの取り込みシステムのビット深度は限定されているため，正規化処理における後続の処理ステップには適切でないことがあり，画像品質の劣化又は歪みをもたらすことがある。図３及び４に関連して後で更に説明するが，本発明の例示実施形態は，画素当たり１０ビットのビット深度を用い，それによって１０２４輝度レベルを得ることができる。
【００１７】
図１においてはビット深度調整を画像のサイズ変更を行った後で実行するように示されているが，別の実施形態においては最初に実行してもよい。
【００１８】
画像が標準の解像度及びビット深度に修正された後，画像を副画像に分離するために多重尺度（すなわち多重解像度）分解を行ってもよく（ステップ１０８），副画像は原画像とは異なる周波数成分を含んでもよい。多重尺度分解用に用いることができる方法には，操作可能（ｓｔｅｅｒａｂｌｅ）又はラプラシアンピラミッド，ウェーブレット，カーブレット，など種々の方法を含む。本発明の例示実施形態は縮尺関数としてＢ３スプラインを用いた非間引き（ｎｏｎ−ｄｅｃｉｍａｔｅｄ）ウェーブレット分解を用いるが，本発明はこれに限定されるものではない。
【００１９】
通常，多重尺度分解は２：１の周波数範囲をカバーする副画像になり，該副画像は周波数の上半分をカバーする最高周波数成分を含み，後続の各副画像は残りの帯域幅の上半分をカバーする。ほかの副画像には含まれないより低い周波数をカバーする「残差」画像もまた生成される。
【００２０】
多重尺度分解は，分解の各後続レベルが先行するレベルの画像よりもサイズがより小さい画像になる，「間引き」（ｄｅｃｉｍａｔｉｎｇ）であってもよい（例えば，各後続レベルは，水平及び垂直双方の画素数が半分であってもよい）。間引きはより効率のよいアルゴリズムを可能にし，したがってより速い実行を可能にする。しかし，後で説明する階調合わせ（ｇｒａｙ‐ｓｃａｌｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）ステップにおいて，すべての副画像が同一のサイズ及び解像度であると都合がよいため，本発明の例示実施例は非間引き分解を用いてもよい。
【００２１】
例示実施例においては，画像は冗長（非間引き）ウェーブレット変換を用いて多重尺度表現に分解されて，最高レベルが画素間隔２００μｍまでの空間周波数に対応し，最低レベルが約１３ｃｍに対応する７レベルになるが，本発明はこれに限定されるものではない。この例示実施形態における分解は，移動不変性が得られ，再構築に関連して歪が生じ得るように，非間引きであってもよい。例示実施形態は縮尺関数（平滑化フィルタ）としてＢ３スプラインを用いる。Ｂ３スプラインはガウス核に類似した帯域通過特性を有し，したがって分解はラプラシアンピラミッドに類似する。画像の分解については，図５，６及び７に関連して後で更に説明する。
【００２２】
分解後，得られた副画像は階調合わせが行われ（ステップ１１０），ノイズ除去及び強調が行われる（ステップ１１２）。画像の分解によって得られた副画像は，それぞれ特定の尺度の構造を取り込んでもよい。ＭＴＦ及びコントラストに関連する感知器の変動を無くすために，当業において既知のように各副画像をヒストグラム指定を用いて目標の分布に対応付けてもよい。要するに本発明の実施形態は，分解結果の局所特徴とヒストグラムマッチングの大局マッチング特性とを結合することができる。
【００２３】
例示実施形態において，目標分布は，一組の放射線画像から得られる複数の画像を平均することによって形成される累積密度関数（ＣＤＦ）によって規定してもよい。例示実施形態において，すべてのデータは肺野から取得される。肺野は通常，空気で満たされた部分及び不透明な部分双方を含む。この平均化処理は，永続的な感知器の特性を強化しつつ，画像の患者特異度を減少させ，それによって特定の取り込み装置及び／又は患者に関連する無関係な「ノイズ」を最小化する役に立つことが予想される。
【００２４】
本発明の実施形態の説明を続けると，図２（ａ）及び２（ｂ）には生画像のサイズ変更の例が更に詳細に示されている。図２（ａ）に示されるとおり，「生」画像２０２は第１解像度を有する画素２０４からなっている。この生画像を標準化された第２解像度の画素２１４を有する出力画像２１２に変換するため，「最近傍」（ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ），「双一次」及び「双三次」を含む多くの既知のサイズ変更アルゴリズムのうち一つを用いてもよい。本発明の例示実施形態は，最近傍の４原画素の値から画素の値を線形補間するために用いられる双一次補間を用いるが，本発明はこれに限定されるものではない。
【００２５】
図３は，本発明の実施形態による原生画像３０２のビット新語調整を更に示すフローチャートであり，図４はヒストグラムレベルでビット深度調整を達成する方法を概略示す図である。４０２に示すように，生入力画像は元の形式において利用可能なダイナミックレンジを全部は使用していない可能性がある。元の形式においては，対応するヒストグラムの端は，「暗い」範囲及び「明るい」範囲の端まで十分伸びていない。４０４により良く示されているが，画素階調値は，最低可能階調値（すなわち０）から最高可能階調値までではなく，第１任意値“Ｎ”から別の任意値“Ｍ”までであってもよい。
【００２６】
本発明の例示実施形態において，ビット深度調整は最初に原画像の最小階調値（４０４において“Ｎ”と記されている）を，例えばサイズ変更された画像の０に対応付け（ステップ３０４），次に原画像の最大階調値（４０４において“Ｍ”と記されている）を，例えばビット深度１０で取り得る最高値１０２３に対応付けてもよい（ステップ３０６）。（本発明はこの例に限定されない。）次に，原画像の残りの画素値は，この例においては，ビット深度が調整された画像３１０において“１”と“１０２２”の間に均一に分布させてもよい（ステップ３０８）。これは４１４に示すような分布となる（ビット深度を増加させるとき，調整された画像内のすべての階調値が利用される訳ではないことに注意されたい）。
【００２７】
原画像における最小階調値を“０”に対応付け，最大階調値を“１０２３”に対応付け，残りの階調値を１から１０２２の範囲に限定することは，最小値及び最大値を維持する約に立ち，このことは後に歪み検出を容易にすることができる。ここでも，０から１０２３までの対応付けは一例であり，本発明はこれに限定されないことに注意されたい。
【００２８】
図５，６及び７（ａ）〜７（ｅ）は，本発明の例示実施形態による，サイズ変更され，ビット深度調整された画像の多重尺度分解を更に示す図である。図５は画像分解の実施形態を示すフローチャートである。サイズ変更され，ビット深度調整された画像５０２に，非間引き，７レベル多重尺度ウェーブレット分解が行われ（ステップ５０４）（しかし，本発明はこの特定の分解に限定されるものではないことに注意されたい），周波数成分の高周波帯域５１０と，中間帯域（図示せず）と，周波数成分の低周波帯域５２０とを含む副画像が得られる。分解結果の低周波帯域未満の空間周波数を含む残差画像５３０もまた生成される（ステップ５０６）。
【００２９】
図６は仮想胸部放射線写真の一部を示し，図７（ａ）は画素値の配列として描かれた仮想放射線写真を示すが，これは例示目的に過ぎない（解像度は真の放射線写真の解像度とは対応しておらず，この図は説明の目的だけに使われるものであることに注意されたい）。図６内の明るい領域は図７の高画素値に対応し，図６のより暗い領域はより低い画素値に対応することが分かる。
【００３０】
図７（ｂ）は，仮想放射線写真の画像分解によって得られる最高周波数成分を示す。ノイズが画素値に大きく影響していることが分かるであろう。実際の放射線画像においては，分解結果の最高レベルは，ほとんどノイズであり，重要なものはほとんどないことが多いことが分かる。
【００３１】
図７（ｃ）は，仮想放射線写真の次のレベルの分解結果を示す。画像中のより多くの実際の組織が明らかであることが分かる。図７（ｄ）は仮想放射線写真の最低レベルの分解結果を示す（図７（ｃ）と７（ｄ）との中間レベルも存在するが，省略している）。より低い空間周波数を有するより大きな組織が見えることが分かるであろう。図７（ｅ）は，仮想放射線写真の分解結果の「残差」画像を示し，これは各分解レベルを取り除いた後の原画像の残りである。
【００３２】
本発明の種々の実施形態によれば，多重尺度分解と，階調合わせと，ノイズ除去処理とを一緒に実行してもよい。各多重尺度の成分（ｄｅｔａｉｌ）がうまく生成され，ノイズ除去が行われ，階調合わせが達成される。本発明の位置例示実施形態において，実行される唯一のノイズ除去は，再構築から第１多重尺度成分を除外することである。胸部放射線写真については，この成分はしばしばほとんど情報を含んでおらず，ほとんどすべてがノイズである。
【００３３】
階調値を合わせるために，各多重尺度成分にモデルマッチング処理を施してもよい。目標尺度の最大信号対ノイズ比のような所望の結果を得るために，このモデルは経験的に導出してもよいし，解析的に導出してもよく，また目標分布の事前知識に基づいてもよいし，「その場で」（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ）導出してもよい。このことは，多重尺度成分を目標分布に対応付けるために用いてもよいし，各尺度における全体の内容を抑圧及び強化してもよいし，コントラスト，鮮鋭度及び／又は輝度の変動を無くすために用いてもよく，それによって本方法が広範な取り込み設定に対して横断的に動作できるようにする。これらの階調合わせした成分をうまく追加することによって，正規化された画像が形成される。このような能力は，目標信号を維持しつつ，既知の感知器歪みを抑圧できるようにする。
【００３４】
多重尺度変換の残差画像は，正規化された部分から分離してもよい。正規化画像は画像の組織内容を表してもよく，一方，粗画像は，通常患者及び／又は線量に特定であり，ほとんど情報を持たない。
【００３５】
これによって，二つの画像を取得することができる。一つの画像，すなわち正規化した画像は，正規化され再構築された多重尺度成分に対応し，他の画像は画像内の総大局差分だけを含む低域通過残差に対応する。（この画像はすべての後続の処理には必ずしも含まれないが，別個の領域の相対的な見えを保持するために最後に加えてもよい。また，この成分を動的に重み付けし，それによって種々の程度の組織均等化を行ってもよいことに注意されたい。）
【００３６】
視覚的強調の程度は，領域の明示的分割に基づいて適合させてもよいし，領域の濃度の暗黙の推定に基づいて適合させてもよい。胸部Ｘ線写真においては，胸部内に存在する可能性のある広範な吸収特性のために，画像の露出許容度（ｌａｔｉｔｕｄｅ）は極めて大きい。例えば心臓及び横隔膜は一般に高吸収係数を有し，そのため，肺の空気で満たされた領域に比べてずっと大きな強調が必要である。
【００３７】
【数１】
2012524329.tif 000003
濃度に動的に（暗黙に）適合させる場合，本発明のいくつかの実施形態によれば，次が実行される。
強調画像＝Ｇ＊Ｃ＋Ｋ１＊Ｒ                                （式１）
ここでＣは正規化で得られた階調合わせした／強調したコントラスト成分を表し，Ｒは粗い残差を表し，Ｋ１はダイナミックレンジ削減のスカラ設計パラメータである。さらに，Ｇは次のとおり与えられる。
【数２】
2012524329.tif 000004
ここで，ｈａｔ−Ｒは画像Ｒの量子化し，縮尺した画像であり，ｈａｔ−Ｃは画像Ｃの量子化し，縮尺した画像であり，パラメータＫ２〜Ｋ５はコントラスト強調の相対寄与を制御するために用いられるスカラ値である。Ｋ２〜Ｋ５は，視覚的検査によって経験的に決定される。
【００３８】
上記の公式は，画像（例えば心臓）の不透明な領域を，心臓の裏側にある結節が十分に可視化されるようにし，同時に空気で満たされた領域は「過強調」しないようにできる。空気で満たされた領域を過強調すると，しばしばノイズ強調及び好ましくない歪みを生じることがある。
【００３９】
正規化された画像は目標の空間標本化に縮尺される。縮尺を変更した画像は，正規化処理の一部として導入された（すなわち誇張された）局所的な暗い領域をなくすために，更に処理してもよい（これは，ノイズ除去及び強調のうち，「強調」部分の一部と考えてもよい）。このような更なる処理は，画像にガウシアンのラプラシアン（Laplacian-of-Gaussians）（ＬｏＧ）画像の追加を含んでもよい。ＬｏＧ画像は，不連続を招かないようにクリップされ，及び／又は縮尺される。
【００４０】
本発明の種々の実施形態は，ハードウェア，ソフトウェア及び／又はファームウェアを含んでもよい。図８は，本発明の実施形態の種々の形態及び／又は部分を実現するために用いることができる例示システムを示す。このような計算システムは１又は複数のプロセッサ８２を含んでもよく，プロセッサは１又は複数のシステムメモリ８１に接続されていてもよい。このようなシステムメモリ８１は，例えばＲＡＭ，ＲＯＭ又はほかの類似の計算機可読記憶媒体を含んでもよく，システムメモリ８１は例えば，基本入出力システム（ＢＩＯＳ）と，オペレーティングシステムと，プロセッサ８２によって実行される命令／ソフトウェアと，などを組み込むために用いてもよい。このシステムはまた，追加のＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードウェアディスクドライブ，又は計算機可読記憶媒体のような更なるメモリ８３を含んでもよい。プロセッサ８２はまた，少なくとも一つの入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８４，並びに種々の記憶媒体，及び／又は例えば計算機から通信網を介してソフトウェアをダウンロードすることによってソフトウェアコードを取得できる，１又は複数の通信網へのコネクション（例えば通信インタフェース及び／又はモデム）を含んでもよい。さらに，別のデバイス／媒体もまた，図８に示したシステムと結合及び／又は相互作用することができる。
【００４１】
上記は，本発明の特定の実施形態の詳細な説明である。当業者であれば，開示した実施形態からのかい離が本発明の範囲内であって，明白な修正が可能であることを想到するであろう。本出願人は，本発明が，開示されたものと同一の機能を実行する，当業において既知の代替の実現方法も含むことを意図している。本明細書は，本発明に与えられる保護の全範囲を不当に狭めるように解釈しないことが望ましい。
【図１】
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【図２（ａ）】
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【図２（ｂ）】
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【図３】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図５】
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【図６】
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【図７（ａ）】
2012524329.tif 000013
【図７（ｂ）】
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【図７（ｃ）】
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【図７（ｄ）】
2012524329.tif 000016
【図７（ｅ）】
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【図８】
2012524329.tif 000018
【国際調査報告】
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