(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線画像作成システムの自動式画質評価のための方法であって、
画像コンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を決定するために、取り込んだＸ線画像を処理するステップと、
Ｘ線にさらされ、取り込んだＸ線画像内の領域で、標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）の位置を特定するステップと、
前記標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）に基づいて、Ｘ線にさらされた、取り込んだＸ線画像内の領域における関心領域を予測するステップと、
Ｘ線画像作成システムの画質を評価するために、前記関心領域内で画質パラメータを測定するステップと、
該Ｘ線画像作成システムの画質の評価に基づいて画質パラメータを調整するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記関心領域を予測するため、前記取り込んだＸ線画像内の画像コンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を、あらかじめ定めたファントム・テンプレート内の予想される画像コンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）と合致させるステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ファントム・テンプレート内の前記予想される標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）が合致しない取り込んだ画像を棄却するステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
新規の特別注文のあるいは既製のＸ線ファントム向けのテンプレートを追加するステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）の前記取り込んだＸ線画像内の位置と標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）のあらかじめ定めたファントム・テンプレート内での位置とを比較することに基づいて、前記関心領域を予測するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）に基づいて画像登録点９６０の位置を特定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記画像登録点９６０に基づいて関心領域を予測するステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
画像ヒストグラム５００を作成するステップと、および前記ヒストグラムに基づいて、しきい値（５６０、５７０）を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記しきい値（５６０、５７０）が、前記ヒストグラム５００内の２つのピーク領域（５４０、５５０）の位置に基づいて決定される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記しきい値（５６０、５７０）に基づいて前記取り込んだ画像を２値化するステップをさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
連結コンポーネント解析を使用して、前記取り込んだ画像内のコンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記取り込んだ画像の金属製外周リング（１３０、２３０、１８３０）の中点および半径のうちの少なくとも１つを決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記取り込んだ画像内の垂直および水平のライン・セグメント１４０のうちの少なくとも１つの位置を特定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記取り込んだ画像内の少なくとも１つのフィデューシャル２４０の位置を特定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記取り込んだＸ線画像内の矩形の、高コントラスト・コンポーネント（１８５、２７５、２８５）のうちの少なくとも１つの位置を特定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記取り込んだ画像内のクーポン・サブファントム２７５を用いて、水平変調伝達関数（ＭＴＦ）および垂直方向ＭＴＦのうちの少なくとも１つを測定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記取り込んだ画像内のメッシュ区域（１９０、１９５、２９０、２９５）のうちの少なくとも１つを用いてＸ線システムの解像度不均一性を測定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つのシステム・性能パラメータの決定を支援するための、少なくとも１つのサブファントムを有するファントム（１００、２００、１８００）と、前記ファントムのＸ線画像を解析するための画像処理プロセッサとを含み、
前記画像処理プロセッサは、前記少なくとも１つのサブファントムに含まれる少なくとも１つの標識物に基づいて前記少なくとも１つのサブファントムを特定すると共に、前記少なくとも１つの標識物に基づいて、Ｘ線にさらされた、前記少なくとも１つのサブファントムに含まれる関心領域を予測する、
自動式画質評価システム。
【請求項１９】
前記画像処理プロセッサにより、前記Ｘ線画像内の画像コンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を決定する請求項１８に記載の評価システム。
【請求項２０】
前記画像処理プロセッサにより、前記Ｘ線画像内のファントム標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）の位置を特定する請求項１８に記載の評価システム。
【請求項２１】
前記画像処理プロセッサにより、前記Ｘ線画像内の関心領域を予測する請求項１８に記載の評価システム。
【請求項２２】
１つのサブファントムに基づいて、前記画像処理プロセッサにより少なくとも１つの画質パラメータを測定する請求項１８に記載の評価システム。
【請求項２３】
医用画像作成システムからのファントム画像を用いる自動式画質評価のための方法であって、
医用画像作成システム内に装着されたファントム（１００、２００、１８００）を表すグレースケール画像を獲得するステップと、
前記グレースケール画像を評価するために、前記ファントム（１００、２００、１８００）の所望の画像に対応するあらかじめ定めたファントム・テンプレートに関して前記グレースケール画像を解析するステップと、
前記グレースケール画像を棄却するか否かを自動的に決定するステップと、
を含む方法。
【請求項２４】
前記グレースケール画像を評価するための前記解析ステップで用いられる、前記グレースケール画像のコンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を特定するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記グレースケール画像を評価するために、前記グレースケール画像のコンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）を、前記ファントム・テンプレートの対応するコンポーネント（１５０、１６０、１７０、１７５、１９５、２５０、２６０、２７０、２７５、２９０、２９５）と比較するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
医用画像作成システム内に装着された前記ファントム（１００、２００、１８００）に対するあらかじめ定めた構成に基づいて、前記グレースケール画像内の標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）の位置を特定するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
医用画像作成システム内に装着された前記ファントム（１００、２００、１８００）の事前定義の特性に基づいて、前記グレースケール画像内の関心領域を予測するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
医用画像作成システム内に装着された前記ファントム（１００、２００、１８００）から関心領域を表すサブファントム・パラメータを測定するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２９】
前記グレースケール画像を評価するために、前記グレースケール画像のヒストグラムを作成するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項３０】
前記グレースケール画像の画像作成特性を、少なくとも１つのしきい値（５６０、５７０）と比較し、前記グレースケール画像を棄却すべきか否かを決定するステップをさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項３１】
自動式画質評価システムのためのファントム・テンプレートを決定するための方法であって、
テンプレートの対象となるファントム（１００、２００、１８００）を識別するステップと、
前記ファントムの幾何学的属性を決定するステップと、
前記ファントムの標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）の特性を決定するステップと、
前記ファントムの登録点９６０を決定するステップと、
前記ファントムの関心領域を決定するステップと、
前記幾何学的属性、前記標識物（１３０、１４０、２３０、２４０、１８３０）、前記登録点９６０および前記関心領域を格納し、前記ファントム（１００、２００、１８００）に対するファントム・テンプレートであって、画質評価に使用することができるファントム・テンプレートを形成するステップとを含む方法。
【請求項３２】
前記登録点９６０に基づいて幾何学的変換を実施し、少なくとも１つの関心領域の位置を予測するステップをさらに含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記幾何学的変換が多項式ウォーピングを含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記登録点９６０が、ライン・セグメント１４０上の点、ライン・セグメント２４０の交点および対称な標識物の重心のうちの少なくとも１つである請求項３１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的には、Ｘ線システムの画質を評価するための自動式システムに関する。より詳細には、本発明は、１つまたは複数のＸ線ファントムを用いたＸ線システムの画質パラメータの自動式解析および計測に関する。さらに、本発明は、画質パラメータの計測を容易にするための自動式関心領域（ＲＯＩ）決定法を提供する。
【０００２】
【従来の技術】
イメージ・インテンシファイア、蓄積式蛍光プレート、ディジタル検出器などのＸ線システムは、Ｘ線放射器とＸ線受信器を含むのが普通である。撮影しようとする対象物、たとえば人体をこのＸ線放射器とＸ線受信器の間に配置する。放射器により発生したＸ線は対象物を透過して進み、受信器に到達する。Ｘ線が放射器から対象物を透過して進むにつれて、対象物の内部組織は、Ｘ線のある部分に対する阻止や吸収などの効果によって、このＸ線のエネルギーを様々な程度で減少させる。対象物でのＸ線の阻止および吸収によって、受信したＸ線エネルギー・レベルは様々となる。Ｘ線受信器は対象物を透過したＸ線を受信する。対象物の画像はＸ線受信器の位置で作成される。受信器の位置で作成された画像は、対象物を透過したＸ線の様々な強度レベルに対応した明暗の領域を含む。
【０００３】
Ｘ線画像は多くの目的に用いることができる。たとえば、対象物の内部欠陥を検出することができる。さらに、内部構造や整列状態の変化を決定することができる。その上、Ｘ線画像は対象物内の物体の有無を示すこともできる。Ｘ線画像作成により得られる情報は、医学分野や製造業分野を含む多くの分野での用途が見いだせる。
【０００４】
Ｘ線画像の高信頼性での使用の保証に資するため、Ｘ線システムの性能を測定かつ検証することが有利である。特に、Ｘ線システムの画質を測定および検証することが重要である。画質が悪いとＸ線画像の高信頼な解析が損なわれることがある。たとえば、画像コントラスト品質の低下により使用不可能な、信頼性の低い画像が生じることがある。さらに、リアルタイム画像作成システムの出現により、明瞭で高品質の画像の作成の重要性が増している。悪い画質、すなわち劣化した画質をもつＸ線システムは、対象物を識別可能で使用可能に表せるように較正し直す必要がある。
【０００５】
さらに、Ｘ線システムの性能の検証は、安全上の理由からも重要である。たとえば、高レベルのＸ線エネルギーの照射は、人をなんらかの健康リスクに巻き込むことがある。健康リスクがあるため、Ｘ線システムの使用に対する政府標準が設定されている。Ｘ線システムから放出されたＸ線エネルギーのレベルは、放射線量の単位で測定されることがある。Ｘ線システムの定期的な性能評価により、対象物が照射を受ける放射線量が規制標準を超えることがないように保証することができる。
【０００６】
画質や放射線量などのＸ線システム・パラメータの測定に使用される道具の１つにＸ線ファントムがある。身体模倣ファントムや物理ベースのファントムを含め幾つかのタイプのファントムが存在する。たとえば、身体模倣ファントムは、人体の一部分など、Ｘ線の対象物の身体的模倣物である。物理ベースのファントムは、共通のベースに固着させた様々な構造体より構成されることがある。物理ベースのファントムの構造体は、形状、サイズ、密度、組成などの様々な特性を有するであろう。物理ベースのファントムの構造体は、金属やプラスチックなどの様々な素材により製作されることがある。
【０００７】
物理ベースのファントムの構造体は、この物理ベースのファントムを透過するＸ線の強度に影響を与える。たとえば、金属構造体は、これらのＸ線の一部分あるいは全部を阻止するであろう。さらに、プラスチック製の構造体は、これらのＸ線に対し最小の減衰とすることができる。受信したＸ線の強度の変化により生じるパターンが、Ｘ線画像内に描かれる。受信したＸ線強度の差によってつくられるコントラストなどのファクタのため、このＸ線画像内にできたパターンは、容易に検出および解析することができる。
【０００８】
目下のところ周知のファントムは、様々な目的に役立っている。たとえば、ファントムによりＸ線システムの性能パラメータをテストすることができる。さらに、放射線プローブと組み合わせたファントムを用いて、放射器から放出されたＸ線エネルギーの放射線量を計測することができる。その上、ファントムは較正および画質の評定のために用いることができる。
【０００９】
典型的には、物理ベースのファントムはＸ線システムの１つまたは複数のパラメータを測定するように設計することができる。異なるファントムはＸ線強度または減衰の異なるパターンを生成する。このＸ線強度または減衰の異なるパターンを用いて、Ｘ線システムの異なる性能パラメータを測定、すなわちテストすることができる。
【００１０】
ファントムの最新の応用例の１つとして、ソフトウェア・ベースの評価ツールの一部とするものがある。こうしたソフトウェア・ベースのツールの１つは、Ａｕｆｒｉｃｈｔｉｇらに対して公布された米国特許第５，８４１，８３５号に開示されている（「Ａｕｆｒｉｃｈｔｉｇ」）。Ａｕｆｒｉｃｈｔｉｇは、Ｘ線システムの評定および較正にあたり追加可能なソフトウェア・コンポーネントを有する。このソフトウェア・コンポーネントを用いて、反復較正テストを実行できる。ソフトウェア・コンポーネントにより実行した反復較正テストの結果をまとめて、傾向解析や集約解析など、Ｘ線システムの較正テストの結果に対する解析を示すことができる。Ｘ線システムの反復較正を継続するに従って、ソフトウェア・コンポーネントは自動的にそのＸ線システム・パラメータを調整できる。
【００１１】
しかし、Ａｕｆｒｉｃｈｔｉｇソフトウェア・コンポーネントでは、Ｘ線システムの画質パラメータの測定のためには、ある特定のファントムが用いられていることが前提となる。複数のファントムが用いられる場合、このソフトウェアでは異なるファントムのそれぞれに合わせて反応するように手作業の構成を必要とすることがある。ソフトウェア・コンポーネントをそれぞれのＸ線ファントム向けに構成する追加のステップにより、測定にあたり追加的な人の介在を再導入することになる。さらに、ソフトウェア・コンポーネントをそれぞれのＸ線ファントム向けに構成することにより、Ｘ線システムの画質の測定に要する時間が増加する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来より長い間、複数のファントムのいずれにおいても画像コンポーネントを自動的に決定できる画質評価システムに対するニーズが存在している。さらに、セルフアラインメントさせ、かつ測定できる自動式画質評価システムに対するニーズも従来より長い間存在している。さらに、複数のファントムのうちの任意のものを用いて臨界の画質パラメータを測定するための、自動式で費用対効果が大きいシステムに対するニーズも従来より長い間存在している。本発明の好ましい実施態様は、これらのニーズおよび従来のシステムに関するその他の問題に応えるものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
自動的にＸ線システム・パラメータを評価するための方法および装置を提供する。画像コンポーネントを決定するために画像を処理する画像処理プロセッサにグレースケールＸ線画像が取り込まれる。画像のヒストグラムが作成され、次いでこのヒストグラム内でしきい値が決定され、このしきい値を基準として取り込んだ画像を２値化する。次に、連結コンポーネント（「ブロブ（ｂｌｏｂ）」）解析を用いて画像コンポーネントを決定する。取り込んだ画像内の画像コンポーネントは、次いで予想されるコンポーネントのファントム・テンプレートと比較される。このシステムでは次に、予想される身体的構造に対応する標識物（landmark）の位置を取り込んだ画像内で特定する。この標識物としては、外周リング、垂直および水平のライン・セグメント、並びにフィデューシャル（ｆｉｄｕｃｉａｌ）などがある。このシステムはこれらの標識物を利用して、Ｘ線システム・パラメータの測定を行う場所である関心領域（ＲＯＩ）の位置を特定する。最後に、識別されたＲＯＩ内でＸ線システム・パラメータが測定される。クーポン・サブファントムを用いて水平または垂直変調伝達関数（ＭＴＦ）を測定することもある。
【００１４】
本発明に関するこれらの特徴並びにその他の特徴は、本発明の好ましい実施形態に関する以下の詳細な説明により検討され、また明らかとなろう。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明によるＸ線ファントム１００の好ましい一実施形態を示したものである。このファントム１００は、ベース１１０と、位置決め用タブ１２０と、外周リング１３０と、空きの区域１３５と、ライン・セグメント１４０と、階段状強度サブファントム１５０と、コントラスト微細サブファントム１６０と、解像度サブファントム１７０と、上側メッシュ１９０と、下側メッシュ１９５とを含む。解像度サブファントム１７０は、解像度パターン１７５と、高強度コントラスト領域１８０と、低強度コントラスト領域１８５とを含む。
【００１６】
位置決め用タブ１２０は、ベース１１０から放射方向に延びている。この位置決め用タブを用いて、ファントム１００のファントム・キャリア内部での正確に位置決めすることができる。位置決め用タブ１２０によりファントム１００の回転方向の動きが最小となり、またファントム１００のキャリア内での配置が不正（たとえば上下逆転など）となるのを防ぐことができる。さらに追加の位置決め用タブをそのＸ線ファントムに追加し、このファントムの動きをさらに最小となるようにしてもよい。
【００１７】
外周リング１３０、ライン・セグメント１４０、階段状強度サブファントム１５０、コントラスト微細サブファントム１６０、および解像度サブファントム１８０、並びに上側と下側のメッシュ１９０〜１９５は、ベース１１０の上に固着されている。外周リング１３０は、ベース１１０の辺縁に沿って配置される。ライン・セグメント１４０は、階段状強度サブファントム１５０、コントラスト微細サブファントム１６０、解像度サブファントム１７０、並びに上側および下側メッシュを互いに分離させ、かつ空きの区域１３５から分離させる。
【００１８】
ファントム１００は、動作時に、Ｘ線システム（図示せず）内に挿入される。Ｘ線システムでは、Ｘ線は放射器から放出され、これがファントム１００を透過し、受信器によって受信される。ファントム１００を構成する様々なサブファントムは、そのサブファントム上に入射するＸ線を様々な量だけ減衰させ、またたとえばサブファントムの組成や構造による影響を受ける。サブファントムによって生ずるＸ線の減衰により、受信器の位置でのＸ線強度が空間的に様々な値となる。空間的に多様な強度は、受信器の位置で受信され、表示並びに解析を受け、Ｘ線システムの性能パラメータが決定される。各サブファントムは、Ｘ線システムの異なる性能パラメータ、または異なる性能パラメータの集合を測定する。
【００１９】
外周リング１３０およびライン・セグメント１４０は、ファントム１００を透過するＸ線伝播の多くの部分を阻止する、たとえば鉛などの金属層で構成することが好ましい。外周リング１３０およびライン・セグメント１４０は、ファントムを透過するＸ線伝播のかなり多くの量を阻止するため、これらを表示並びに解析の際に容易に検出できる。このように、外周リング１３０およびライン・セグメント１４０により容易に判別できる「標識物」が提供される。これらの標識物は、ファントム１００の向きおよび位置関係を決定するのに役立つ。たとえば、外周リング１３０を用いて、Ｘ線画像内のファントム１００の辺縁を区画することができ、ファントム・データの認識および解釈に役立つ。さらに、ライン・セグメント１４０を用いてサブファントム１５０〜１７０を分離させることができ、さらに各サブファントムの辺縁を区画することができる。
【００２０】
図１０は、本発明による階段状強度サブファントム１５０の好ましい一実施形態を示したものである。階段状強度サブファントム１５０は、たとえば銅などの金属層により構成することが好ましい。階段状強度サブファントム１５０は、各領域が異なる厚さの銅層より構成される１０の領域を含むことが好ましい。各領域の銅層の厚さは、最薄領域１５２から最厚領域１５４までの範囲にある。所与の領域を貫通するＸ線の強度は、その領域の厚さに逆比例するため、各領域により最高強度から最低強度までの強度レベルすなわち強度「ステップ」を与えることができる。階段状強度サブファントム１５０の領域のそれぞれは、幅が概ね２０ｍｍ、高さが７．５ｍｍであり、厚さが直線的にほぼ０．２５ｍｍから２．５ｍｍまでの範囲にあることが好ましい。階段状強度サブファントム１５０を用いて、Ｘ線システムのダイナミック・レンジおよび直線性（linearity）を決定することができる。階段状強度サブファントム１５０の好ましい実施形態は１０個の領域で構成されているが、様々なサイズおよび厚さをもつより多くの領域またはより少ない数の領域を用いることもできる。
【００２１】
図１１は、本発明によるコントラスト微細サブファントム１６０の好ましい一実施形態を示したものである。コントラスト微細サブファントム１６０は、たとえばアルミニウムなどの金属層により構成することが好ましい。コントラスト微細サブファントム１６０は、各領域が異なる厚さのアルミニウム層より構成された３つの領域１１１０〜１１３０を含むことが好ましい。アルミニウムの厚さは最薄層１１１０から最厚層１１３０までの範囲にある。各領域は、直径が概ね７．６ｍｍ、３．８ｍｍおよび１．９ｍｍの３つのアパーチャ１１４０〜１１６０を含むことが好ましい。コントラスト微細サブファントム１６０の領域１１１０〜１１３０の各々は厚さが１ｍｍ、２ｍｍ、および３ｍｍであって、幅が概ね３０ｍｍ、高さが２０ｍｍであることが好ましい。コントラスト微細サブファントム１６０を用いて、Ｘ線システムの相対コントラストおよびコントラスト対ノイズ比が決定される。コントラスト微細サブファントム１６０の好ましい実施形態は各領域ごとに３つのアパーチャ１１４０〜１１６０をもつ３つの領域１１１０〜１１３０より構成されるが、各領域ごとの領域およびアパーチャの数はより多くすることも、より少なくすることも可能である。
【００２２】
図１２は、本発明による解像度サブファントム１７０の好ましい一実施形態を示したものである。解像度サブファントム１７０は、たとえばプラスチックなどのベース１２６０の上面に、たとえば鉛箔などの薄い金属層１２５０により構成することが好ましい。解像度サブファントム１７０および金属層１２５０は、全体が均一の厚さを有する。解像度サブファントム１７０は、各行１２１０〜１２３０が５つの解像度パターン１８０を含む行１２１０〜１２３０を３行の形で配列させた１５個の解像度パターン１８０を含むことが好ましい。各解像度パターン１８０は、金属層１２５０を貫通して延びる５つのスリット様のアパーチャ１２４０により形成されることが好ましい。各解像度パターン１８０において、５つのスリット様のアパーチャ１２４０の幅、並びにアパーチャ１２４０同士の間隔は様々な値とすることができる。解像度サブファントム１７０を用いて、Ｘ線システムの変調伝達関数（ＭＴＦ）を決定することができる。
【００２３】
解像度サブファントム１７０の好ましい実施形態は、各行１２１０〜１２３０が５つの解像度パターンよりなる３つの行１２１０〜１２３０の形に配列させた１５個の解像度パターン１８０を含むが、使用する解像度パターンの数をより多くすることも、より少なくすることも可能である。さらに、解像度パターン１８０の行１２１０〜１２３０またはその他の構造に対する構成は、変更することができる。さらに、解像度パターン１８０のアパーチャ１２４０の幅および長さは様々な値とすることができる。
【００２４】
高強度コントラスト領域１９０は、金属層１２５０およびベース１２６０内のアパーチャにより構成することが好ましい。低強度コントラスト領域１９５は、鉛ブロックなどの厚い金属製タグにより構成することが好ましい。高強度コントラスト領域１９０および低強度コントラスト領域１９５により、それぞれ高コントラスト領域および低コントラスト領域が形成され、画像を正規化するために用いることができる。
【００２５】
図１３は、上側メッシュ１９０および下側メッシュ１９５と同様の、本発明によるメッシュ区域１３００の好ましい一実施形態を示したものである。メッシュ区域１３００は、鋼鉄製メッシュなどの金属製メッシュであることが好ましい。メッシュ区域１３００は、一定間隔とした多くのアパーチャ１３２０を有する金属製ストリップ１３１０を含む。上側メッシュ１９０および下側メッシュ１９５を用いて、Ｘ線システムの解像度の不均一性を決定できる。Ｘ線システムの解像度の不均一性は、単一のメッシュの全体から決定でき、また複数のメッシュの全体から決定し、次いでこれらを比較することもできる。複数のメッシュの間での解像度不均一性の比較によって、より大きな区域にわたる解像度の不均一性を決定することができ、これによりＸ線システムの解像度不均一性は全体としてより正確となる。このように、ファントム１００の好ましい実施形態は、システムの不均一性の決定における確度を高めることができるように２つのメッシュを含むが、単一のメッシュを用いることもできる。さらに、３つ以上のメッシュを用いてシステムの不均一性をさらに一層正確に指示させることができる。メッシュのアパーチャのサイズ、厚さおよび間隔は、様々な値とすることができる。
【００２６】
図２は、本発明によるクーポン・サブファントム２７０を備えるＸ線ファントム２００の好ましい一実施形態を示したものである。図１のファントム１００と同様に、クーポン付きファントム２００は、ベース２１０と、位置決め用タブ２２０と、外周リング２３０と、空きの区域２３５と、階段状強度サブファントム２５０と、コントラスト微細サブファントム２６０と、上側および下側メッシュ２９０〜２９５とを含む。しかし、クーポン付きファントム２００は、図１のファントム１００におけるライン・セグメント１４０に代えて、フィデューシャル（fiducial：基準）２４０を含む。さらに、クーポン付きファントム２００は、図１の解像度サブファントム１７０に代えて、クーポン・サブファントム２７０を含む。
【００２７】
図１４は、本発明によるクーポン・サブファントム２７０の好ましい一実施形態を示したものである。図１のファントム１００と同様に、クーポン・サブファントム２７０は、たとえばプラスチックなどのベース１４６０の上面に、たとえば鉛箔などの薄い金属層１４５０に付加させたクーポン２７５と、高強度コントラスト領域２８０と、低強度コントラスト領域２８５とを含む。クーポン・サブファントム２７０および金属層１４５０は、全体に均一の厚さを有する。クーポン２７５は、たとえばタングステン・シートなどの金属製シートで構成することが好ましい。図１の解像度サブファントム１７０の解像度パターン１８０と同様に、クーポン２７５を用いて、Ｘ線システムの変調伝達関数（ＭＴＦ）を決定することができる。クーポン付きファントム２００の好ましい実施形態は１つのクーポン２７５を含むものであるが、様々なサイズおよび厚さをもつ、さらに多くの数のクーポンを用いることもできる。
【００２８】
クーポン２７５はクーポン・エッジ１４１０を有する。Ｘ線システムのＭＴＦは、位置に関して、クーポン・エッジ１４１０での遷移を比較することによって決定できる。図１の解像度サブファントム１７０の解像度パターン１８０を見ると、その解像度パターン１８０は水平方向アスペクトに対してのみ多様であり、垂直方向には対しては多様性が見られない。このように、解像度パターン１８０は、そのシステムの水平方向ＭＴＦのみが算出可能であり、そのシステムの垂直方向ＭＴＦは算出できない。
【００２９】
しかし、クーポン・サブファントム２７０内では、クーポン・エッジ１４１０にクーポン・サブファントム２７０に対して５度の回転を与えてある。このため、このクーポン・エッジ１４１０により垂直および水平の両方向に対して変化を与えることができる。水平および垂直方向に対する多様性により、Ｘ線システムの水平方向ＭＴＦおよび垂直方向ＭＴＦの双方に対する算出が可能となる。クーポン２７５の回転量は、ピクセル・サイズ並びにクーポン２７５のサイズによって、Ｘ線システムの解像度と関連づけられる。さらに、クーポン２７５を回転させることにより、クーポン２７５のエッジがピクセル列と一致することがないため、ＭＴＦの測定に役立つ。別の回転量によっても正確にＭＴＦを決定できるが、多くの市販のシステムに対して概ね５度の回転が最も望ましい回転である。
【００３０】
図２のクーポン付きファントム２００のフィデューシャル２４０は、たとえば鉛などの金属により構成することが好ましい。フィデューシャル２４０は、図１のファントム１００のライン・セグメント１４０と動作上は同様である。すなわち、フィデューシャル２４０はファントムのＸ線画像内で容易に判別できる「標識物」となる。このように、フィデューシャル２４０は、様々なサブファントムを分離し、位置を特定するのに役立つばかりではなく、クーポン付きファントム２００の向きおよび位置関係を決定するのに役立つ。
【００３１】
さらに、フィデューシャル２４０の形状、サイズ、および位置関係はファントム同士の識別に用いられる。たとえば、パラメータＡおよびＢを測定するファントムは、パラメータＢおよびＣを測定するファントムと比べ、フィデューシャルの形状、サイズおよび向きが異なる。たとえば、図１のファントム１００は、フィデューシャル２４０とライン・セグメント１４０との違いから、図２のクーポン付きファントム２００と識別できる。フィデューシャルが鉛で製作され、これによりＸ線画像内で容易に識別できるため、ファントム同士の違いをフィデューシャルに基づいて識別することは有用である。
【００３２】
動作時に、図１のファントム１００および図２のファントム２００などのファントムを、上記のようにＸ線放射器およびＸ線受信器を含むＸ線システム（図示せず）内に位置決めする。この放射器はファントムを透過し受信器に至るＸ線を放出する。このＸ線はファントムを透過するのに伴い減衰を受ける。このＸ線が受けた減衰量は、受信器に至る際にＸ線が透過したファントムの構造によって定まる。ファントムの構造は空間的に様々であるため、ファントムにより得られるＸ線減衰により、その受信器の位置でのＸ線強度は空間的に様々な値となる。受信器の表面は空間的にグリッドに仕切り分けし、そのグリッドの各エレメントに入射するＸ線強度をディジタル化し、各グリッド区域の位置で受信したＸ線強度を表す画像を形成することがある。各グリッド区域はできあがったＸ線画像内のピクセルの１つに対応することがある。
【００３３】
Ｘ線画像は、通常グレースケール画像として実現される。グレースケール画像では、各ピクセルは最低レベル（Ｘ線画像内で白で表される）から最高レベル（Ｘ線画像内で黒で表される）までの範囲のグレー値を有する。Ｘ線画像は、一般に８ビット（２５６レベル）から１６ビット（１６，３８４レベル）までの画像である。以下の例では、共通に８ビットのディジタル化レベルを用いるが、他のディジタル化レベルも可能であり、また本発明はディジタル化レベルとは無関係に適用可能である。さらに、たとえば画像内の各ピクセルのディジタル化を２n-8（ｎは代替させるディジタル化レベル）で除すことにより、いかなるディジタル化レベルも８ビットのディジタル化レベルに変換できる。
【００３４】
図３は、本発明による自動式ファントム評価システムの好ましい一実施形態のフローチャート３００である。この自動式ファントム評価システムでは、先ずステップ３１０において、グレースケールＸ線画像を取り込む。次にステップ３２０において、このグレースケール画像を処理し画像コンポーネントを決定する。この画像コンポーネントは、図２のファントム２００の外周リング１３０、２３０およびクーポン２７５に対する各画像を含む。次にステップ３３０において、この画像のコンポーネントをあらかじめ定めた、予想される画像コンポーネントと比較する。ファントムの構造により作成されるＸ線画像と同様に、図１および図２のファントム１００および２００の構造は既知である。したがって、取り込んだ画像の画像コンポーネントを予想される画像コンポーネントと比較し、たとえば識別や品質評価ができる。取り込んだ画像のコンポーネントが予想されるコンポーネントと合致しない場合は、ステップ３４０でその取り込んだ画像を棄却し、それ以降の処理は行わない。取り込んだ画像のコンポーネントが予想されるコンポーネントと合致した場合（すなわち許容範囲内にある場合）、この取り込んだ画像は採用され、処理が継続される。ステップ３５０において、図１のファントム１００のライン・セグメント１４０や図２のファントム２００のフィデューシャル２４０などの標識物の位置が特定される。これらの標識物によりクーポン・サブファントム２７５などのサブファントムの位置を特定できる。次に、ステップ３６０において、各サブファントムに対する関心領域（ＲＯＩ）を算出する。ＲＯＩはこれらの標識物を利用して決定され、様々なＸ線システム・パラメータの測定を行う場所であるサブファントム内の区域にあたる。最後にステップ３７０において、各サブファントム内でＸ線システム・パラメータを測定する。フローチャート３００の様々なステップについては、以下でさらに詳細に検討する。
【００３５】
図４に、本発明および図３のフローチャートのステップ３１０〜３３０に従って画像コンポーネントを決定するための画像処理の好ましい一実施形態のフローチャート４００を示す。先ず、ステップ４１０において、グレースケール画像を自動式ファントム評価システム内に取り込む。次に、ステップ４２０において、取り込んだグレースケール画像の画像ヒストグラムを作成する。この画像ヒストグラムは、画像内でそれぞれのピクセル値を有するピクセルの数を決定することにより形成される。たとえば、８ビット、２５６レベルのディジタル化では、第１のレベルに対応するピクセル値を有するピクセルの数が決定され、次いで第２のレベルに対応するピクセル値を有するピクセルの数が決定され、以下同様に２５６レベルのすべてに対してピクセル値が決定される。この画像ヒストグラムはピクセル値対ピクセル度数のグラフとして表現することもできる。
【００３６】
図５に、本発明の好ましい一実施形態による例示的な画像ヒストグラム５００を示す。ヒストグラム５００の水平軸５１０は、グレースケール画像の２５６個のピクセル値の各々に対する軸点を有する。垂直軸５２０はグレースケール画像のピクセル値が取る可能性があるＮ個の度数値の各々に対する軸点を有する。グレースケール画像内でゼロというピクセル値を有するピクセルが２個であり、またグレースケール画像内で１というピクセル値を有するピクセルが１個である場合の例が示してある。
【００３７】
さらに、ヒストグラム５００は、概して、図１のファントム１００や図２のファントム２００などのファントム内の取り込んだ画像コンポーネントに対する予想される８ビット（２５６レベル）のディジタル化されたグレースケール画像を表すカーブ５３０を含む。画像ヒストグラムはいずれも、そのファントムの取り込んだ画像コンポーネントの組成によって決まる。たとえば、大きな暗区域をもつ画像を作らせるファントムは、高いピクセル値レベルに大きな度数をもつヒストグラムを有し、一方大きな明区域をもつ画像は低いピクセル値レベルに大きな度数をもつヒストグラムを有する。ヒストグラム５００のカーブ５３０により、その取り込んだグレースケール画像が大きな明区域および大きな暗区域を有し、中程度のコントラスト区域はより小さいことが示されている。取り込んだ画像内の暗区域は、外周リング１３０、ライン・セグメント１４０、たとえば図１のファントム１００のコントラスト微細サブファントム１６０および解像度サブファントム１７０の中実な区域といった区域に対応する。またこの画像の明区域は空きの区域１３５に対応する。図１のファントム１００に対する画像は大きな明区域および大きな暗区域を有するため、この画像のヒストグラムは明区域に対する平均値５４０および暗区域に対する平均値５５０を中心とした２つの明瞭なピークを有する。図１のファントム１００および図２のファントム２００の画像において、標識物などの関心対象の特徴は、画像内で暗区域を示し、第２のピークの周りに集中する。ファントム１００と２００の画像は大きな暗区域を含むため、暗区域に対応するピークは比較的大きく、また位置の特定がより容易である。
【００３８】
次に、この画像ヒストグラム５００を解析し、図４のフローチャート４００のステップ４４０に従ってしきい値を決定する。ファントム１００および２００の画像において、そのしきい値は明区域に対応するピクセル値は排除され、一方暗区域に対応するピクセル値レベルは採用されるように選択する。標識物が暗区域であるため、暗区域に対応するピクセル値レベルは価値が高い。暗区域に対応するピクセルの位置を特定することによって標識物の位置が特定される。実際のしきい値はヒストグラムの両ピークの間の中点５６０とすることが好ましいが、明領域と暗領域を識別を可能とするいかなる値も利用することができる。また極小値に対応するピクセル値５７０が有用なしきい値となることもある。しきい値は各画像ごとに個々に選択し、ファントムの位置関係や構造からくる差違を排除することが好ましい。
【００３９】
次にステップ４４０において、取り込んだグレースケール画像のヒストグラムを算出する。このヒストグラムは双峰形（bimodal）であるとの前提で解析され、適当なグレースケールしきい値が自動的に決定される。次いで、このしきい値を用いてその画像を２値化する。すなわち、そのピクセルに対するピクセル値がしきい値ピクセル値を超えているか、超えていないかに基づいて、各ピクセルに２つのバイナリ・レベルのうちの一方を割り当てる。たとえば、しきい値ピクセル値が１４５であるとき、２００というピクセル値（しきい値より明るいピクセルに対応する）をもつピクセルに対しては１を設定し、一方１００というピクセル値（しきい値より暗いピクセルに対応する）をもつピクセルに対してはゼロを設定することがある。
【００４０】
次にステップ４５０において、連結コンポーネント解析を利用して取り込んだグレースケール画像のコンポーネントを決定する。連結コンポーネント解析では、２値化した画像は反復してスキャンされ「ブロブ」すなわち接続された暗いピクセルを識別する。先ず、暗いピクセルの各々を解析し、隣接するピクセルも暗いか否かを決定する。暗い場合にはその暗いピクセルおよびその近隣のピクセルによって「ブロブ」が形成される。次の繰り返しによってそのブロブに隣接するピクセルのいずれかに暗いピクセルが有るか否かを決定する。暗いピクセルが有る場合、その近隣ピクセルをこのブロブの一部として取り込む。繰り返し操作は画像内のすべてのブロブが識別され、別のブロブに隣り合うブロブがなくなるまで続ける。暗いピクセルはファントム１００および２００のコンポーネントに対応させることができるため、連結コンポーネント解析はこれらのコンポーネントの空間的範囲を識別するために都合の良いシステムである。たとえば、そのブロブは、クーポン２７５、フィデューシャル２４０、外周リング２３０などの図２のファントム２００内の身体的コンポーネントに対応することがある。
【００４１】
ブロブのすべてを決定し終えたのち、各ブロブの属性、たとえばブロブ面積やブロブ密度などを決定する。各ブロブの属性を決定するため、先ず各ブロブの周りに１つの「境界四角形」を作図する。この境界四角形は各ブロブの最大空間範囲の位置で各方向に配置した、水平と垂直方向の直線からなる長方形である。
【００４２】
図６Ａ〜６Ｄは、本発明による幾つかの例示的ブロブ６００〜６３０およびこれに付随する境界四角形６５０〜６８０を示したものである。図６Ａはブロブ６００およびこれに付随する境界四角形６５０を示したものである。この境界四角形は、ブロブのエッジの位置に配置した水平および垂直方向の線により構成されている。ブロブ面積は、境界四角形の内部の面積である。ブロブ密度はそのブロブ内のピクセルの総数に対する暗いピクセルの比率である。別法としては、ブロブ密度はブロブ面積と比較した暗いピクセルの比率である。図６Ａのブロブ６００は約５０％という比較的低いブロブ密度を有する。図６Ｂは、ブロブ６１０およびこれに付随する境界四角形６６０を示したものである。ブロブは垂直方向および水平方向に整列しているため、ブロブの密度は概ね最大である。図６Ｃは、ブロブ６２０およびこれに付随する境界四角形６７０を示したものである。ブロブ６２０は中実であり、ほぼ垂直方向に整列している。ブロブ６２０のブロブ密度は高い。ブロブ６２０は、図２のファントム２００のクーポン２７５により得られるブロブと概して同様である。図６Ｄはブロブ６３０およびこれに付随する境界四角形６８０を示したものである。ブロブ６３０のブロブ密度は低い。ブロブ６３０は、図１および２のファントム１００および２００の外周リング１３０、２３０により得られるブロブと概して同様である。さらに、ブロブ６３０は他のいかなるブロブよりもより大きなブロブ面積を有する。
【００４３】
図１および２のファントム１００および２００のコンポーネント、たとえば外周リング１３０および２３０、ライン・セグメント１４０、並びにフィデューシャル２４０の各々は、画像が処理された時点で既知のブロブ面積およびブロブ密度を有する。このように、取り込んだ画像内の各ブロブに対するブロブ面積およびブロブ密度は、ファントム・コンポーネントの予想される面積および密度と比較することができる。たとえば、取り込んだ画像内のブロブの各々に対する面積および密度は外周リングの面積および密度と比較され、取り込んだ画像内のどのブロブがその外周リングに対応するかを決定する。同じ方法により取り込んだ画像内のブロブの各々が、予想されるコンポーネントの各々の属性と比較される。
【００４４】
次にステップ４６０において、取り込んだ画像内で予想されるコンポーネントのすべてが識別されたか否か、すなわち取り込んだ画像のブロブが予想されるブロブの面積および密度と許容範囲内で合致したか否かが決定される。ブロブのすべてが合致していない場合には、ステップ４７０においてその画像は棄却され、それ以降の処理は行わない。ブロブのすべてが合致した場合には、取り込んだ画像に対する処理を継続する。ブロブの合致にあたっては、ブロブの面積および密度と予想される面積および密度との間の対応関係が正確である必要がないような許容範囲を用いることが好ましい。いかなる画像コンポーネントに対する予想されるブロブ面積およびブロブ密度とも一致しないようなブロブは棄却される。選択したしきい値レベルは、ブロブのサイズおよび形状に影響する。たとえば、そのしきい値の設定が低すぎる場合、連結コンポーネント解析においてノイズが混入することがある。この混入したノイズは、たとえば外周リングやフィデューシャルなどのブロブが結合されたり、画像認識を困難にさせたりする役割をすることがある。
【００４５】
図７に、本発明および図３のフローチャートのステップ３５０に従ってファントムの標識物の位置を特定するための好ましい一実施形態のフローチャート７００を示す。先ずステップ７１０において、外周リングの中点および半径を決定する。外周リングに対応するブロブを決定し終えたのち、円形当て嵌めシステムを用いて外周リングの中心および半径を決定する。この円形当て嵌めシステムは最小自乗法を用いて、外周リングの中点および半径を繰り返し決定することが好ましい。先ず、円形当て嵌めシステムにより、そのブロブ内でその外周リングに対応する各ピクセルの位置を特定する。次に、中点の初期推定値を選択し、そのリング上で中点から各ピクセルまでの半径を決定する。次いで、これらの半径の平均および分散を決定する。その分散が大きい場合には、新たな中点推定値を選択し、別の繰り返し操作を行う。
【００４６】
次に、ステップ７２０において、この中点推定値に対する分散を許容範囲と比較する。その分散が許容範囲内にある場合には、その推定した中点を外周リングの中点として採用し、取り込んだ画像に対する処理を継続する。多くの繰り返しによってもその分散が大きいままである場合には、円形構造は検出されず、ステップ７３０においてそのファントムは棄却される。
【００４７】
外周リングに対応するブロブの中点および半径を決定し終えたのちは、次のステップとして、ステップ７４０において図１のメッシュ・ファントム１００と図２のクーポン付きファントム２００との間の識別を行う。ファントムのタイプ（ファントム１００であるか、あるいはファントム２００であるか）は、ユーザにより入力されるか、あるいは自動的に識別されるかのいずれかとすることができる。ファントムのタイプは、先ず、取り込んだファントムのブロブ属性をメッシュ・ファントム１００の予想されるブロブ属性と比較することによって自動識別できる。そのブロブ属性が合致しない場合には、取り込んだファントムのブロブ属性をクーポン付きファントム２００のブロブ属性と比較する。そのブロブ属性がいずれのファントムとも合致しない場合には、ステップ７４５においてそのファントムは棄却される。
【００４８】
取り込んだ画像が図１のファントム１００と識別された場合には、ステップ７５０において、取り込んだ画像内の垂直ライン・セグメントを手始めとしてそのライン・セグメントの位置を特定する。外周リングの位置はステップ７１０においてすでに決定されているが、その他のファントム・コンポーネントの位置は、たとえば位置関係や回転に誤差があるため、必ずしも既知ではない。ライン・セグメント１４０の位置を検出することは、その画像内での位置関係の確度を維持するのに役立ち、また測定を反復するのに役立つ。
【００４９】
図８は、図１のファントム１００の垂直ライン・セグメント１４０の位置の決定を示したものである。図８は、水平検索範囲８１０と、左側外周リング・エッジ８２０と、右側外周リング・エッジ８３０と、左側コントラスト微細サブファントム・エッジ８４０と、右側コントラスト微細サブファントム・エッジ８５０と、左側階段状強度サブファントム・エッジ８６０と、右側階段状強度サブファントム・エッジ８７０とを含む。最初の段階では、図８のうちで唯一の既知エレメントは、外周リングを表すブロブを取り囲む境界四角形の垂直エッジである、左側外周リング・エッジ８２０と右側外周リング・エッジ８３０のみである。次いで、検索範囲８１０をエッジ８２０および８３０を横切るように水平方向に位置決めする。検索範囲８１０は数ピクセルの高さであり、かつファントム１００の全体の広がりをもつ。
【００５０】
検索範囲８１０内の各行中の各ピクセルのピクセル値が調べられる。各行内で、隣接するピクセル間でピクセル値の差が大きい部分に対応したピクセル位置が識別される。ピクセル値の大きな差は、鉛製のライン・セグメント１４０と空きの区域１３５との遷移部に対応する。検索範囲内のすべての行にわたって遷移部に対応する各行内のピクセル位置を平均することにより、垂直ライン・セグメントの位置が正確に決定できる。このようにして、左側コントラスト微細サブファントム・エッジ８４０、右側コントラスト微細サブファントム・エッジ８５０、左側階段状強度サブファントム・エッジ８６０、並びに右側階段状強度サブファントム・エッジ８７０の位置が決定される。検索範囲内の行がサブファントムや解像度サブファントムの解像度パターン１７５の上を通過する際にピクセル値になんらかの変化が生じることがあるが、こうしたピクセル値の変化は垂直な鉛の線に対する遷移部ほどの大きさではない。
【００５１】
次に、図７のフローチャート７００のステップ７６０において、水平ライン・セグメントの位置を特定する。図９は、図１のファントム１００の水平ライン・セグメント１４０の位置の決定を示したものである。図９は、左側検索範囲９１０、中央検索範囲９２０および右側検索範囲９３０という、３つの垂直検索範囲を含む。これらの検索範囲は、図に示すように、直前で決定した左側コントラスト微細サブファントム・エッジ８４０、右側コントラスト微細サブファントム・エッジ８５０、左側階段状強度サブファントム・エッジ８６０および右側階段状強度サブファントム・エッジ８７０の間に位置決めされている。垂直検索範囲９１０〜９３０は、図８の水平検索範囲８１０と概して同様の機能を果たす。すなわち、各列内で、大きな遷移をしたピクセル位置が識別される。次いで、これらの遷移部のピクセル位置は列の全体にわたって平均され、水平ライン・セグメント１４０が決定される。
【００５２】
次に、ステップ７７０において、各ライン・セグメント上の等しい間隔の点を検出し追跡する。垂直および水平のライン・セグメントの位置は、小さい検索範囲内で先立って決定されている。ここでは垂直および水平のライン・セグメントに対する検索範囲は拡大され、長さ全体を覆った検索範囲全体にわたる追跡が行われる。図９は、階段状強度サブファントムを取り囲む垂直および水平のライン・セグメントに対応する４つの検索範囲９５０を表している。これらの検索範囲を用いてそれぞれの対応するライン・セグメントの中心を追跡できる。各点は、そのピクセルの位置で等しい間隔で、ライン・セグメントの中心に対応させて配置されている。
【００５３】
画像内の等間隔の点の座標は登録点として利用することができる。これらの登録点およびそのファントムに対する格納された物理モデル上のこれらの登録点に対応する点を用いて、多項式ウォーピングまたは多項式変換を得ることができる。各コンポーネントまたはサブファントムごとに、これを取り囲むライン・セグメントに基づいて、個々に多項式変換を得ることができる。この多項式ウォーピングによって、各サブファントム内の関心領域（ＲＯＩ）を正確に予測することができる。幾何学的歪みを受けやすく、その結果垂直方向または水平方向の線が必ずしも真っ直ぐでないような画像作成システムに対して、多項式ウォーピングは特に有効である。多項式ウォーピングを用いて、そのファントムに対する格納された物理モデルに対応させてマッピングするための登録点の間の「最適調和（best fit）」を生み出すことができる。
【００５４】
次に、ステップ７８０において、ファントム・コンポーネントのアスペクト比を検証する。垂直および水平のライン・セグメントの位置は既知であり、またファントム上の垂直および水平方向の線の空間的関係もまた既知であるので、垂直および水平のライン・セグメントのアスペクト比を身体的ファントムのアスペクト比と比較することができる。取り込んだ画像のアスペクト比が予想されるアスペクト比と許容範囲内で一致しない場合には、ステップ７８５においてそのファントムを棄却し、それ以降の処理は行わない。取り込んだ画像のアスペクト比が予想されるアスペクト比と一致した場合には、画像処理をステップ７９０に進める。
【００５５】
ステップ７９０で、ファントムのＲＯＩを予測する。これらのＲＯＩは、Ｘ線システム・パラメータの測定を行う場所である画像内の点である。これらのＲＯＩは、垂直および水平のライン・セグメントの位置に基づいて予測される。垂直および水平のライン・セグメントが直線でない場合には、多項式ウォーピングを利用してそのライン・セグメントに対する作業用推定値を作成し、これらのＲＯＩをこの作業用推定値を基準として位置決めする。
【００５６】
図１５は、図１のファントム１００に対するＲＯＩを示したものである。階段状強度サブファントム１５０の各ステップ、解像度サブファントムの各解像度パターン１７５、並びにコントラスト微細サブファントムの各領域１１１０〜１１３０は、１つのＲＯＩによってカバーされる。さらに、高強度コントラスト領域１８０および低強度コントラスト領域１８５、並びに上側メッシュ１９０および下側メッシュ１９５は１つのＲＯＩによってカバーされる。追加のＲＯＩがファントム１００の外部にくる場合がある。たとえば、ファントム１００を、１つのＲＯＩによってカバーされる上側メッシュ１９０および下側メッシュ１９５と同様に、１つのメッシュによって取り囲むことがある。取り込んだ画像の処理は、ステップ７９５に進む。
【００５７】
図７のステップ７４０に戻って、取り込んだ画像が図２のファントム２００と識別された場合には、ステップ７５５においてフィデューシャルの位置を特定する。フィデューシャル２４０に対応する各ブロブはブロブ面積およびブロブ密度に関しては同じであるが、個々のフィデューシャルは、その外周リング２４０の中点を基準とした位置に基づいて識別できる。フィデューシャルの位置を特定し終えたのち、ステップ７６５においてフィデューシャルの水平部分および垂直部分の交点を決定する。フィデューシャルを識別し終えたのちは、外周リングの中点を基準としたフィデューシャルの位置に基づいて、フィデューシャルの向きは既知となる。フィデューシャルの位置および向きに関する情報によって、そのフィデューシャル２４０の水平部分および垂直部分を取り囲む小さな検索範囲を設定することができる。
【００５８】
図１６は、フィデューシャル２４０の水平部分および垂直部分を取り囲む検索範囲を示したものである。フィデューシャルの垂直および水平コンポーネントを決定し終えたのちは、ステップ７６５において垂直および水平コンポーネントの交点は既知となる。この４つの交点によって４つの正確な登録点が得られる。これらの登録点および、そのファントムに対する格納された物理モデル内のこれらの登録点に対応する点を用いて、多項式変換を決定する。次いで、この多項式変換を用いて、ステップ７９０において、図２のファントム２００のコントラストおよびダイナミック・レンジ測定に対するＲＯＩを予測する。図２のファントム２００に対するこれらのＲＯＩは、ファントム２００がクーポン２７５を取り囲むＲＯＩを有することを除き、図１のファントム１００のＲＯＩと同じである。
【００５９】
図１７に、本発明および図３のフローチャートのステップ３７０に従ってサブファントム・パラメータを測定するための好ましい一実施形態のフローチャート１７００を示す。このファントムに対するＲＯＩを決定し終えたのち、ステップ１７１０において、高強度領域１８０および低強度領域１８５を測定する。高強度領域および低強度領域により、受信したＸ線線量の最大量および最小量に対応し、残りのＸ線パラメータ測定において利用されるピクセル値が提供される。
【００６０】
次に、ステップ１７２０において、階段状強度サブファントムを測定し、Ｘ線システムの直線性を決定する。階段状強度サブファントムは、直線的なステップで増加させた各厚さにより構成され、これにより厚さの増加に伴い直線的に増加する減衰値が得られる。各ステップのピクセル値を予想される値と比較し、かつすべてのステップに対する差を平均することによって、Ｘ線システムの確度が決定される。
【００６１】
次に、ステップ１７３０において、コントラスト微細サブファントムを用いてＸ線システムのコントラストを測定する。図１５に戻ると、円形アパーチャ内の小さな正方形ＲＯＩの内部の平均値、および矩形ＲＯＩ内部の平均値が計算される。正方形ＲＯＩおよび矩形ＲＯＩの各平均値間の差がそのＸ線システムのコントラストとなる。さらに、このコントラストをそのＲＯＩ内部の全ピクセルに対する標準偏差で除すことによって、コントラスト対ノイズ比を決定する。
【００６２】
次に、ステップ１７４０において、上側メッシュ１９０および下側メッシュ１９５を用いて、そのＸ線システムの解像度不均一性を決定する。各メッシュの変調伝達関数（ＭＴＦ）の差をこれらのＭＴＦの平均値で除したものが解像度不均一性である。
【００６３】
次に、ステップ１７５０において、ファントムのタイプを識別する。取り込んだ画像が図１のファントム１００のものである場合には、システムはステップ１７６０に進み、解像度サブファントム１７０の解像度パターン１７５を用いて水平方向ＭＴＦが測定される。このＭＴＦは、解像度パターン１７５内の、０．５０、０．５５、０．６０、０．７０、０．８０、０．９０、１．０、１．１、１．２、１．４、１．６、１．８、２．０、２．５、および３．０  ｌｐ／ｍｍというライン・ペアのグループに対応する１５個の空間周波数において測定される。このＭＴＦは、次の式により決定できる。
ＭＴＦ＝（π×ｓｑｒｔ（２））／（４×Ｍｅａｎ０）×ｓｑｒｔ（ＶａｒＦｒｅｑ）
上式において、ＶａｒＦｒｅｑ＝｜ＶａｒＲＯＩ−ＶａｒＮｏｉｓｅ｜、ＶａｒＲＯＩ＝そのＲＯＩ内の分散、ＶａｒＮｏｉｓｅ＝（ＶａｒＢｌａｃｋ＋ＶａｒＷｈｉｔｅ）／２、またＭｅａｎ０＝（ＭｅａｎＷｈｉｔｅ−ＭｅａｎＢｌａｃｋ）／２である。高強度コントラスト領域１８０および低強度コントラスト領域１８５内で、この黒白領域（ＲＯＩ）に対する平均および分散が測定される。
【００６４】
取り込んだ画像が図２のファントム２００のものである場合には、システムはステップ１７７０に進み、クーポン２７５を用いて水平方向ＭＴＦと垂直方向ＭＴＦの双方を計算する。クーポン２７５の左側エッジおよび右側エッジに対するエッジ伝達関数を用いて水平方向ＭＴＦカーブを計算し、また一方上部エッジおよび底部エッジのエッジ伝達関数を用いて垂直方向ＭＴＦカーブを計算する。クーポンの各エッジに対して、そのＭＴＦ曲線は以下のようにして計算される。第１に、各行または列に沿ったエッジ点に対する初期座標を決定する。第２に、１つの直線をこのエッジ点に当て嵌める。第３に、すべての行または列に沿ったエッジ・プロフィールを結合し、エッジ伝達関数カーブが得られる。第４に、このエッジ伝達関数を微分することによって直線伝搬関数（line spread function）が得られる。最後に、この直線伝搬関数のフーリエ変換を計算することによってＭＴＦ曲線が得られる。さらに、左側エッジおよび右側エッジに対するＭＴＦ曲線を結合させて、水平方向ＭＴＦに対するより正確な推定値が得られる。同様に、上部エッジおよび底部エッジに対するＭＴＦ曲線を結合させて、垂直方向ＭＴＦに対するより正確な推定値が得られる。
【００６５】
図１８は、本発明の好ましい一実施形態によるフラットフィールドＸ線ファントム１８００の好ましい一実施形態を示したものである。フラットフィールド・ファントム１８００は、本発明によるＸ線画像評価システムと共に利用することができる別のタイプのファントムである。フラットフィールド・ファントム１８００は、ベース１８１０と、位置決め用タブ１８２０と、外周リング１８３０とを含む。フラットフィールド・ファントムは１つの金属円盤で構成され、好ましくはアルミニウムにより構成される。別法としては、フラットフィールド・ファントムは、均一な正方形のファントムとすることがある。
【００６６】
フラットフィールド・ファントム１８００は、輝度均一性、ＳＮＲ均一性、システム・ノイズ（ノイズ・パワー・スペクトル）、不良ピクセル・アーチファクト検証などのＸ線システム・パラメータの測定に役立たせることができる。
【００６７】
輝度均一性（ＢＵ）は、取り込んだグレースケール画像内の均一性の尺度である。ＢＵを決定するには、先ず、その１．５ｃｍを全体画像の周りの１．５ｃｍの辺縁にオーバーラップさせたサイズ３ｃｍ×３ｃｍの関心領域（ＲＯＩ）内で平均グレー・レベルを測定する。輝度の不均一性（ＢＵ）尺度は、このＲＯＩの平均グレー値を用いて算出される。全体、垂直および水平に対する複数のＢＵ測定値が、次式により得られる。
ＢＵ＝［（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）／Ｍｅａｎ］×１００
ここで、Ｍａｘ、ＭｉｎおよびＭｅａｎは、そのＲＯＩ値に対するそれぞれ最大値、最小値および平均値である。
ＢＵ＿Ｈ＝Ｍａｘ（［（ＭａｘＲ−ＭｉｎＬ）／Ｍｅａｎ］，［（ＭａｘＬ−ＭｉｎＲ）／Ｍｅａｎ］）×１００
ここで、ＲおよびＬは、画像統計量の右半分および左半分に対する添え字を意味する。
ＢＵ＿Ｖ＝Ｍａｘ（［（ＭａｘＴ−ＭｉｎＢ）／Ｍｅａｎ］，［（ＭａｘＢ−ＭｉｎＴ）／Ｍｅａｎ］）×１００
ここで、ＴおよびＢは画像統計量の上半分および下半分に対する添え字を意味する。
【００６８】
ＳＮＲ均一性は、そのシステムが全体画像の全体にわたって同じＳＮＲを提供する能力の尺度である。フラットフィールドＳＮＲ均一性は、フラットフィールド画像の全体にわたって位置するＲＯＩ内の平均値と標準偏差の比を測定することにより計算される。平均値は単一の照射画像から算出されるが、標準偏差は２つの連続する照射によるサブトラクション（減算）画像を次いでｓｑｒｔ（２）によって正規化することによって評価される。ＲＯＩのサイズおよび位置は輝度均一性の位置と同じである。
【００６９】
ＳＮＲ不均一性ファクタは、これらの比を用いて次式により算出される。
［（ＭａｘＲＯＩ−ＭｉｎＲＯＩ）／ＭｅａｎＲＯＩ］×１００
ここで、ＭａｘＲＯＩ、ＭｉｎＲＯＩおよびＭｅａｎＲＯＩは、個々のＲＯＩに対する、それぞれ最大値、最小値および平均値である。
【００７０】
システム・ノイズ（ノイズ・パワー・スペクトル）により、フラットフィールド画像の平均ノイズ・レベルが測定される。システム・ノイズの算出には、フラットフィールド・ファントム１８００の画像を２つ用いる。システム・ノイズを決定するためには、先ずそのＲＯＩ内で第１の画像を第２の画像から差し引く。ｓｑｒｔ（２）で除すことによりノイズを補正する。次に、２次元フーリエ変換、好ましくは５１２ポイントの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実施する。次に、２次元ノイズ・パワー・スペクトルに対しラジアル（ｒａｄｉａｌ）平均を実施する。最後に、平均信号レベルがそのＲＯＩの各画像の平均値の算術平均として求まる。
【００７１】
不良ピクセル・アーチファクト検証は、フラットフィールド・ファントム１８００の画像３つを解析することによって決定される。この３つの画像は低線量レベル、公称線量レベルおよび高線量レベルなどの異なるＸ線線量レベルより得られたものである。すべてのピクセルに対するヒストグラム解析を実施する。そのヒストグラムの幅はＳの値により特徴づけられる。その値がＸ×Ｓの外部になったピクセルは、不良ピクセルと判定される。
【００７２】
上記のＸ線システム・パラメータと異なり、図１のＸ線ファントム１００などの複合Ｘ線ファントム（複数のサブファントムをもつファントム）を用いて、たとえばＭＴＦなどの画質パラメータ、コントラスト、ダイナミック・レンジなどを測定することができる。フラットフィールド・ファントムの傾斜ＲＯＩ測定は、ディジタル式半導体Ｘ線検出器を備えたＸ線システムの特性判定に特に適する。フラットフィールドの測定では、その検出器内の全体数のピクセルをすべてカバーすることができる。
【００７３】
図１９に、本発明による半自動式ファントム画像評価システムの好ましい一実施形態のフローチャート１９００を示す。図３の自動式ファントム評価システムのフローチャート３００に戻ると、この中に記載された処理により、ステップ３２０、３３０および３４０において、挿入された未知のファントムが何であるかが決定される。別法としては、そのシステムは、フローチャート１９００に示すように、システムが自動的にそのファントムを決定するのではなく、ユーザがシステムに対して使用するファントムを入力するような、半自動方式で動作するように構成することがある。この場合、ユーザは、手作業による選択、あるいはたとえばコンピュータ・インタフェースを介した選択などによって、使用するファントムを選択できる。
【００７４】
フローチャート１９００では、先ずステップ１９１０で、データベースまたは可能性のあるファントムの群からユーザが挿入したファントムを選択する。次にステップ１９２０において、グレースケール画像をファントム画像評価システム内に取り込む。ユーザが挿入したファントムをすでに選択しているため、その挿入したファントムの予想されるコンポーネント、標識物およびＲＯＩは既知である。処理ステップ１９３０〜１９５０は、ファントム群からの既知のＲＯＩ位置を用いて図３のフローチャート３００内の場合と同様にして進行する。
【００７５】
図２０に、本発明に従ってファントム・テンプレートをデータベース、またはファントム・テンプレートの群に対して追加するためのシステムの好ましい一実施形態のフローチャート２０００を示す。ファントム・テンプレートは現在市販の並びに将来に市販されるファントムのいずれのシステムにも追加することができる。ファントム・テンプレートをそのシステムに追加し終えたのちは、そのテンプレートに対応するファントムは挿入時に識別でき、Ｘ線システムの解析に使用することができる。このように、本画質評価システムはいかなるファントムに対しても拡張可能であり、図１および２のＸ線ファントム１００〜２００、あるいは図１８のフラットフィールド・ファントム１８００に限定されるものではない。
【００７６】
フローチャート２０００を参照すると、先ずステップ２００５において、このシステムに追加しようとするファントム・テンプレートに対して特異的な識別子が選択される。次にステップ２０１０において、その識別子が抽出ファントム・オブジェクトに割り当てられる。このオブジェクトは、新たなファントム・テンプレートに対する識別用属性を保持しているデータ構造を含む。次にステップ２０１５において、この新たなファントム・テンプレートの幾何学的属性をそのオブジェクトに追加する。これらの属性は、そのファントムの各コンポーネントのサイズおよび位置を含む。さらに、ファントムのＲＯＩがファントム・オブジェクトに追加される。幾何学的属性およびＲＯＩは、四角形、直線、多角形、円、点などの事前に定めた基本データの要素を使用して追加することができる。次にステップ２０２０において、ファントムのＸ線画像内で標識物を識別する。これらの標識物はたとえば高コントラスト・コンポーネントや高コントラスト・ライン・セグメントなどの孤立した領域とすることがある。次にステップ２０２５において、ファントムのＸ線画像上で各標識物を識別すなわち分類するための方法が決められる。各標識物に独特の属性に基づいた発見的ルールが使用される。たとえば、標識物の絶対的サイズまたは相対的サイズ、あるいは標識物の位置、アスペクト比、密度または向きなどが使用される。次にステップ２０３０において、正確に位置を特定できる登録点を標識物の一部分またはすべてに対して識別する。たとえば、ライン・セグメント上の点、ライン・セグメントの交点、あるいは対称な標識物の重心などが登録点として使用できる。次にステップ２０３５において、これらの登録点は、たとえばｘ−ｙ座標のベクトルなどの適当なデータ要素として、ファントム・オブジェクトに追加することができる。次に、ステップ２０４０において、画像内でこれらの登録点の位置を正確に特定するための方法が決められる。たとえば、２つのライン・セグメントの交点を数学的に計算することにより、これらの登録点の位置が特定される。次にステップ２０４５において、たとえば矩形の鉛（Ｐｂ）ブロックの内部のＲＯＩなど、高コントラスト・コンポーネントに対応するＲＯＩの位置を決定するための方法が決められる。次にステップ２０５０において、低コントラスト・コンポーネントに対応するＲＯＩの位置を予測するための幾何学的変換が決められる。たとえば、その幾何学的変換は登録点に基づく多項式ウォーピングとすることがある。次にステップ２０５５において、ＲＯＩの解析に基づいて画質パラメータを計算する方法が決められる。最後に、ステップ２０６０において、新たなファントム・テンプレート・オブジェクトがファントム・データベースまたはファントム群内のファントム・テンプレートのリストに追加される。その群内のファントム・テンプレートのリストは、いかなる所望のファントム・テンプレートをも取り出して適用することができるファントム・テンプレート管理オブジェクトにより既知である。特に、新規の特別注文のあるいは既製のファントムに対するモデルまたはテンプレートを作成し、そのシステムに追加することができる。
【００７７】
本発明の特定の要素、実施形態および応用例について図示し説明してきたが、当業者には、特に上記の教示に照らして、修正ができることから、本発明がこれらに限定されるものではないことが理解されよう。したがって、これらの修正形態をカバーすること並びに本発明の精神および範囲内にあるこうした特徴を取り込むことは、付属の特許請求の範囲によって企図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるＸ線ファントムの好ましい一実施形態を示す図である。
【図２】クーポン・サブファントムを有する、本発明によるＸ線ファントムの別の好ましい一実施形態を示す図である。
【図３】本発明による自動式ファントム評価システムの好ましい一実施形態のフローチャートである。
【図４】本発明による画像コンポーネントを決定するための画像処理のための好ましい一実施形態のフローチャートである。
【図５】本発明の好ましい一実施形態による例示的な画像ヒストグラムを示すグラフである。
【図６】本発明の好ましい一実施形態による例示的なブロブおよびこれに付随する境界四角形を示す図である。
【図７】本発明によるファントム標識物の位置を特定するための好ましい一実施形態のフローチャートである。
【図８】本発明の好ましい一実施形態による、図１のファントムの垂直ライン・セグメントの位置の決定を示した図である。
【図９】本発明の好ましい一実施形態による、図１のファントムの水平ライン・セグメントの位置の決定を示した図である。
【図１０】本発明による階段状強度サブファントムの好ましい一実施形態を示す図である。
【図１１】本発明によるコントラスト微細サブファントムの好ましい一実施形態を示す図である。
【図１２】本発明による解像度サブファントムの好ましい一実施形態を示す図である。
【図１３】本発明による、上側メッシュおよび下側メッシュと同様なメッシュ区域の好ましい一実施形態を示す図である。
【図１４】本発明によるクーポン・サブファントムの好ましい一実施形態を示す図である。
【図１５】本発明の好ましい一実施形態による図１のファントムのＲＯＩを示す図である。
【図１６】本発明の好ましい一実施形態によるフィデューシャルの垂直部分および水平部分を取り囲む検索範囲を示す図である。
【図１７】本発明によるサブファントム・パラメータを測定するための、好ましい一実施形態のフローチャートである。
【図１８】本発明の好ましい一実施形態によるフラットフィールドＸ線ファントム１８００の好ましい一実施形態を示す図である。
【図１９】本発明による半自動式ファントム画像評価システムの好ましい一実施形態のフローチャート１９００である。
【図２０】本発明によるファントム・テンプレートをファントム・テンプレートのデータベースまたは群に追加するためのシステムの好ましい一実施形態のフローチャート２０００である。
【符号の説明】
１００  Ｘ線ファントム
１１０  ベース
１２０  位置決め用タブ
１３０  外周リング
１３５  空きの区域
１４０  ライン・セグメント
１５０  階段状強度サブファントム
１５２  最薄領域
１５４  最厚領域
１６０  コントラスト微細サブファントム
１７０  解像度サブファントム
１７５  解像度パターン
１８０  解像度パターン
１８０  高強度コントラスト領域
１８５  低強度コントラスト領域
１９０  高強度コントラスト領域
１９０  上側メッシュ
１９５  低強度コントラスト領域
１９５  下側メッシュ
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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