JP2001056854A - 医用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定するための方法および装置 - Google Patents
医用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定するための方法および装置Info
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- G—PHYSICS
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- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 臨床領域および非臨床領域を含む医用ディジ
タル画像のダイナミック・レンジを調整するための方法
および装置を提供する。 【解決手段】 ディジタル画像の非臨床領域を特定して
マスクして、臨床画像を形成する。次いで臨床画像を用
いて医用イメージング・システムに対する所望のダイナ
ミック・レンジを算出する。一形態では、医用ディジタ
ル画像を所定の幅をもつバンドに分割し、各バンドに対
するプロフィールを作成し、該プロフィールを微分して
医用ディジタル画像の各バンドの微分プロフィールを得
ることによって、非臨床領域を特定する。次いで、微分
プロフィールを解析して、非臨床領域を特定したのち、
これらの領域をマスクする、すなわち取り除く。次に、
最大および最小グレイスケール値など、臨床領域に対す
る所望の画像特性を決定し、臨床領域の画像特性に基づ
いてこの画像に対する所望のダイナミック・レンジを得
る。
タル画像のダイナミック・レンジを調整するための方法
および装置を提供する。 【解決手段】 ディジタル画像の非臨床領域を特定して
マスクして、臨床画像を形成する。次いで臨床画像を用
いて医用イメージング・システムに対する所望のダイナ
ミック・レンジを算出する。一形態では、医用ディジタ
ル画像を所定の幅をもつバンドに分割し、各バンドに対
するプロフィールを作成し、該プロフィールを微分して
医用ディジタル画像の各バンドの微分プロフィールを得
ることによって、非臨床領域を特定する。次いで、微分
プロフィールを解析して、非臨床領域を特定したのち、
これらの領域をマスクする、すなわち取り除く。次に、
最大および最小グレイスケール値など、臨床領域に対す
る所望の画像特性を決定し、臨床領域の画像特性に基づ
いてこの画像に対する所望のダイナミック・レンジを得
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、全般的には医用診
断イメージングに関し、具体的には表示しようとする医
用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定するた
めの方法および装置に関する。
断イメージングに関し、具体的には表示しようとする医
用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定するた
めの方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】Ｘ線イメージングは、医学診断用ツール
として長く認められてきている。Ｘ線イメージング・シ
ステムは、医師が正確な診断をするのに必要な情報を含
むことが多い、たとえば胸部、頸部、脊椎、頭部および
腹部などの画像を捕捉するために用いられるのが普通で
ある。たとえば胸部Ｘ線画像を撮影する場合、患者はそ
の胸部をＸ線センサにあてて立ち、Ｘ線技術者はこのＸ
線センサおよびＸ線源を適当な高さに位置決めする。次
いで、線源により発生されたＸ線が、身体の異なる部位
によって様々な程度に減衰を受けて、Ｘ線センサにより
検出される。検出されたＸ線エネルギーは付属の制御シ
ステムによってスキャンされて、ディスプレイ上に対応
する診断用画像を作成する。任意選択で、そのＸ線セン
サを半導体ディジタル画像検出器とすることができる。
Ｘ線センサが従来のスクリーン／フィルム構成である場
合には、スクリーンによりＸ線を光に変換し、この光に
フィルムを曝露させる。
として長く認められてきている。Ｘ線イメージング・シ
ステムは、医師が正確な診断をするのに必要な情報を含
むことが多い、たとえば胸部、頸部、脊椎、頭部および
腹部などの画像を捕捉するために用いられるのが普通で
ある。たとえば胸部Ｘ線画像を撮影する場合、患者はそ
の胸部をＸ線センサにあてて立ち、Ｘ線技術者はこのＸ
線センサおよびＸ線源を適当な高さに位置決めする。次
いで、線源により発生されたＸ線が、身体の異なる部位
によって様々な程度に減衰を受けて、Ｘ線センサにより
検出される。検出されたＸ線エネルギーは付属の制御シ
ステムによってスキャンされて、ディスプレイ上に対応
する診断用画像を作成する。任意選択で、そのＸ線セン
サを半導体ディジタル画像検出器とすることができる。
Ｘ線センサが従来のスクリーン／フィルム構成である場
合には、スクリーンによりＸ線を光に変換し、この光に
フィルムを曝露させる。
【０００３】従来の放射線写真イメージング・システム
では、Ｘ線技法はオペレータにより選択される。照射さ
れたフィルムで所望の光学濃度を得るために、オペレー
タまたは自動照射制御システムによって、選択したスク
リーン／フィルム構成に対する所望の照射量を選択また
は決定する。光学濃度は、Ｘ線に曝露されたのちのスク
リーン、検出器またはフィルムの「明るさ」や「暗さ」
を表すものである。Ｘ線に対し曝露させる様式（たとえ
ば、照射時間や照射方向など）を、検出器、スクリーン
またはフィルムにより制御することによって、フィルム
の明るさや暗さを変化させることができる。放射線写真
画像を分析する際の医師による診断および検査を容易に
するため、様々な照射量の間で一貫した光学濃度を達成
することが好ましい。患者が異なる、フィルムのタイプ
が異なる、医用イメージング・システムが異なる、方向
が異なるなどによって照射量は違ってくる。
では、Ｘ線技法はオペレータにより選択される。照射さ
れたフィルムで所望の光学濃度を得るために、オペレー
タまたは自動照射制御システムによって、選択したスク
リーン／フィルム構成に対する所望の照射量を選択また
は決定する。光学濃度は、Ｘ線に曝露されたのちのスク
リーン、検出器またはフィルムの「明るさ」や「暗さ」
を表すものである。Ｘ線に対し曝露させる様式（たとえ
ば、照射時間や照射方向など）を、検出器、スクリーン
またはフィルムにより制御することによって、フィルム
の明るさや暗さを変化させることができる。放射線写真
画像を分析する際の医師による診断および検査を容易に
するため、様々な照射量の間で一貫した光学濃度を達成
することが好ましい。患者が異なる、フィルムのタイプ
が異なる、医用イメージング・システムが異なる、方向
が異なるなどによって照射量は違ってくる。
【０００４】従来では、様々な照射量（たとえば、患者
が異なる、フィルムが異なる、システムが異なる、患者
角度が異なるなど）の場合、本来的な差違のために均一
の光学濃度を維持することは極めて困難である。たとえ
ば、各患者は若干異なる大きさおよび解剖学的構造を有
するため、患者の内部臓器は検出器またはスクリーン／
フィルムに対して異なる位置にくる。たとえば、胸部の
Ｘ線画像を得ようとする場合、各患者の肺および胸郭は
大きさが異なる。さらに、肺の位置は幾分か未知であ
り、これにより結果的に照射量に大きなバラツキを生ず
る。さらに、患者の位置は厳密に制御されておらず、こ
のため検出器またはスクリーン／フィルム構成に対して
各患者が配置される位置や向きは若干異なることにな
る。さらに、患者の位置および方向のバラツキにより結
果的に照射量のバラツキを生ずる。さらに、患者を透過
したＸ線により追跡する具体的な病変により、また患者
の体内の異物（たとえばペースメーカなど）により、さ
らには患者の厚さやこのために生じる散乱パターン特性
の違いにより、その光学濃度は様々な値となる。
が異なる、フィルムが異なる、システムが異なる、患者
角度が異なるなど）の場合、本来的な差違のために均一
の光学濃度を維持することは極めて困難である。たとえ
ば、各患者は若干異なる大きさおよび解剖学的構造を有
するため、患者の内部臓器は検出器またはスクリーン／
フィルムに対して異なる位置にくる。たとえば、胸部の
Ｘ線画像を得ようとする場合、各患者の肺および胸郭は
大きさが異なる。さらに、肺の位置は幾分か未知であ
り、これにより結果的に照射量に大きなバラツキを生ず
る。さらに、患者の位置は厳密に制御されておらず、こ
のため検出器またはスクリーン／フィルム構成に対して
各患者が配置される位置や向きは若干異なることにな
る。さらに、患者の位置および方向のバラツキにより結
果的に照射量のバラツキを生ずる。さらに、患者を透過
したＸ線により追跡する具体的な病変により、また患者
の体内の異物（たとえばペースメーカなど）により、さ
らには患者の厚さやこのために生じる散乱パターン特性
の違いにより、その光学濃度は様々な値となる。
【０００５】照射されたフィルムの光学濃度を制御しよ
うとする試みの中で、放射線写真システムと共に使用す
るための自動照射制御が提案されてきた。自動照射制御
システムでは、検出器やスクリーン／フィルム構成に近
接した位置にあり、検査中は患者の具体的な解剖学的部
位に近接するように配置させた、Ｘ線を検知する電離箱
を使用するのが普通である。たとえば、具体的なある検
査形態では、その間、患者の肺に近接するように算出し
た検出器またはスクリーン／フィルム構成の領域内に電
離箱を位置させることができる。別法として、または追
加として、電離箱を患者の縦隔(mediastinum) に近接さ
せた位置とすることができる。自動照射制御は、電離箱
が検出したＸ線を計測し、事前設定の線量が計測された
時点で照射を終了させる。
うとする試みの中で、放射線写真システムと共に使用す
るための自動照射制御が提案されてきた。自動照射制御
システムでは、検出器やスクリーン／フィルム構成に近
接した位置にあり、検査中は患者の具体的な解剖学的部
位に近接するように配置させた、Ｘ線を検知する電離箱
を使用するのが普通である。たとえば、具体的なある検
査形態では、その間、患者の肺に近接するように算出し
た検出器またはスクリーン／フィルム構成の領域内に電
離箱を位置させることができる。別法として、または追
加として、電離箱を患者の縦隔(mediastinum) に近接さ
せた位置とすることができる。自動照射制御は、電離箱
が検出したＸ線を計測し、事前設定の線量が計測された
時点で照射を終了させる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、自動照射制御
システムには問題がある。特に、電離箱を検出器、スク
リーンまたはフィルムに近接させて配置する時点では、
個々の患者の肺の位置は未知である。したがって、患者
が異なれば結果として電離箱に対する照射量のバラツキ
は大きいままである。たとえば実際に、ある種の患者で
は肺や縦隔に近接して電離箱を配置することができな
い。肺や縦隔以外の解剖学的部位に近接して電離箱を配
置した場合、自動照射制御は不正確な計測に基づいて照
射を終了させてしまう。胸部フィルムでは、ある割合で
画像が明るすぎるか、暗すぎるかのいずれかになる。画
像が明るすぎたり、暗すぎたりすると、Ｘ線検査を繰り
返し医用画像の再撮影が必要となることがある。医用画
像の再撮影には極めて時間がかかる。フィルム現像に
は、比較的長い時間が（たとえば５分から１５分）かか
ることがあり、その間患者は画像取得収集区域に留めら
れることがある。
システムには問題がある。特に、電離箱を検出器、スク
リーンまたはフィルムに近接させて配置する時点では、
個々の患者の肺の位置は未知である。したがって、患者
が異なれば結果として電離箱に対する照射量のバラツキ
は大きいままである。たとえば実際に、ある種の患者で
は肺や縦隔に近接して電離箱を配置することができな
い。肺や縦隔以外の解剖学的部位に近接して電離箱を配
置した場合、自動照射制御は不正確な計測に基づいて照
射を終了させてしまう。胸部フィルムでは、ある割合で
画像が明るすぎるか、暗すぎるかのいずれかになる。画
像が明るすぎたり、暗すぎたりすると、Ｘ線検査を繰り
返し医用画像の再撮影が必要となることがある。医用画
像の再撮影には極めて時間がかかる。フィルム現像に
は、比較的長い時間が（たとえば５分から１５分）かか
ることがあり、その間患者は画像取得収集区域に留めら
れることがある。
【０００７】さらに、医用画像の最終的な表示は、検出
器やフィルム／スクリーン構成のタイプを所望のＸ線技
法と組み合わせて選択することによって決定される。検
出器やスクリーン／フィルム構成のタイプが異なると、
画像ノイズの量も異なる。従来では、ノイズは、入力照
射時間を変更することによりその一部を補正していた。
しかし、照射量が異なっても光学濃度を一定に維持する
ためには、検出器、フィルムまたはスクリーンのタイプ
を変更したときに、この新しい検出器やスクリーン／フ
ィルム構成の固定したダイナミック・レンジに見合うよ
うに、その照射時間を変更する必要がある。検出器、ス
クリーンまたはフィルムを変更することは極めて面倒で
あり、したがってめったに行われない。
器やフィルム／スクリーン構成のタイプを所望のＸ線技
法と組み合わせて選択することによって決定される。検
出器やスクリーン／フィルム構成のタイプが異なると、
画像ノイズの量も異なる。従来では、ノイズは、入力照
射時間を変更することによりその一部を補正していた。
しかし、照射量が異なっても光学濃度を一定に維持する
ためには、検出器、フィルムまたはスクリーンのタイプ
を変更したときに、この新しい検出器やスクリーン／フ
ィルム構成の固定したダイナミック・レンジに見合うよ
うに、その照射時間を変更する必要がある。検出器、ス
クリーンまたはフィルムを変更することは極めて面倒で
あり、したがってめったに行われない。
【０００８】つい最近では、放射線写真イメージングと
共に使用するディジタル検出器が提案されている。ディ
ジタル検出器は従来のスクリーン／フィルム構成と比べ
かなり広い（通常は２倍から３倍の）ダイナミック・レ
ンジを提供することができる。これまでは、検出器のよ
り広くしたダイナミック・レンジに対応させてディジタ
ル検出器の照射量を限度内とするために、自動照射制御
やオペレータに依存する必要があった。
共に使用するディジタル検出器が提案されている。ディ
ジタル検出器は従来のスクリーン／フィルム構成と比べ
かなり広い（通常は２倍から３倍の）ダイナミック・レ
ンジを提供することができる。これまでは、検出器のよ
り広くしたダイナミック・レンジに対応させてディジタ
ル検出器の照射量を限度内とするために、自動照射制御
やオペレータに依存する必要があった。
【０００９】放射線写真イメージングなどの医用ディジ
タル・イメージングと共に使用するための、改良型のダ
イナミック・レンジ検出／制御方法およびその装置に対
するニーズが存在している。
タル・イメージングと共に使用するための、改良型のダ
イナミック・レンジ検出／制御方法およびその装置に対
するニーズが存在している。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の好ましい実施形
態では、医用イメージング・システム用の医用ディジタ
ル画像のダイナミック・レンジを決定するための方法お
よび装置が提供される。医用画像は臨床領域(clinical
region) および非臨床領域(non-clinical region) を含
む。この方法および装置は、医用ディジタル画像の非臨
床領域を特定し、この非臨床領域を医用ディジタル画像
からマスクし、臨床画像を表示するための自動コントラ
スト制御を提供する。非臨床領域をマスクしたのち、こ
の方法および装置により臨床画像のダイナミック・レン
ジを決定する。
態では、医用イメージング・システム用の医用ディジタ
ル画像のダイナミック・レンジを決定するための方法お
よび装置が提供される。医用画像は臨床領域(clinical
region) および非臨床領域(non-clinical region) を含
む。この方法および装置は、医用ディジタル画像の非臨
床領域を特定し、この非臨床領域を医用ディジタル画像
からマスクし、臨床画像を表示するための自動コントラ
スト制御を提供する。非臨床領域をマスクしたのち、こ
の方法および装置により臨床画像のダイナミック・レン
ジを決定する。
【００１１】別の実施形態では、医用ディジタル画像を
所定の幅をもつバンドに分割し、各バンド内で非臨床領
域の位置を探し出すことにより非臨床領域を特定する。
このバンドは、医用ディジタル画像内で水平方向および
／または垂直方向に整列させることができる。特定の際
に、医用ディジタル画像のバンドを微分し、閾値で識別
し、水平方向バンドまたは垂直方向バンドに対応するプ
ロフィールに沿ったグレイスケールの変化を特定する。
医用ディジタル画像に対する微分プロフィール内の最大
および最小ピークに基づいて、非臨床領域をマスクする
ためのマスクをオン・オフする。
所定の幅をもつバンドに分割し、各バンド内で非臨床領
域の位置を探し出すことにより非臨床領域を特定する。
このバンドは、医用ディジタル画像内で水平方向および
／または垂直方向に整列させることができる。特定の際
に、医用ディジタル画像のバンドを微分し、閾値で識別
し、水平方向バンドまたは垂直方向バンドに対応するプ
ロフィールに沿ったグレイスケールの変化を特定する。
医用ディジタル画像に対する微分プロフィール内の最大
および最小ピークに基づいて、非臨床領域をマスクする
ためのマスクをオン・オフする。
【００１２】別の実施形態では、非臨床領域は医用ディ
ジタル画像からヒストグラムを作成したのちに特定され
る。閾値は医用ディジタル画像のダイナミック・レンジ
に基づいて得ることができ、この閾値を用いてヒストグ
ラム内の非臨床領域に対応する最大および最小グレイス
ケール値を特定する。ヒストグラム内で非臨床領域に対
応するとして特定された最大値および最小値に基づい
て、非臨床領域はマスクされる。
ジタル画像からヒストグラムを作成したのちに特定され
る。閾値は医用ディジタル画像のダイナミック・レンジ
に基づいて得ることができ、この閾値を用いてヒストグ
ラム内の非臨床領域に対応する最大および最小グレイス
ケール値を特定する。ヒストグラム内で非臨床領域に対
応するとして特定された最大値および最小値に基づい
て、非臨床領域はマスクされる。
【００１３】本発明のさらに別の実施形態では、医用診
断イメージング・システムによって、表示しようとする
医用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定でき
る。医用ディジタル画像を得るために、ディジタル検出
器を設けることができる。医用ディジタル画像は、臨床
領域および非臨床領域を含む。このシステムは細分割モ
ジュールおよびダイナミック・レンジ・モジュールを含
む。細分割モジュールにより、医用ディジタル画像内の
非臨床領域を特定する。非臨床領域を細分割したのち
に、ダイナミック・レンジ・モジュールにより医用ディ
ジタル画像の臨床領域のダイナミック・レンジを決定す
る。細分割モジュールにより、生放射線領域および／ま
たはコリメートされた領域を非臨床領域として特定する
ことができる。
断イメージング・システムによって、表示しようとする
医用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定でき
る。医用ディジタル画像を得るために、ディジタル検出
器を設けることができる。医用ディジタル画像は、臨床
領域および非臨床領域を含む。このシステムは細分割モ
ジュールおよびダイナミック・レンジ・モジュールを含
む。細分割モジュールにより、医用ディジタル画像内の
非臨床領域を特定する。非臨床領域を細分割したのち
に、ダイナミック・レンジ・モジュールにより医用ディ
ジタル画像の臨床領域のダイナミック・レンジを決定す
る。細分割モジュールにより、生放射線領域および／ま
たはコリメートされた領域を非臨床領域として特定する
ことができる。
【００１４】別の実施形態では、その細分割モジュール
は、医用ディジタル画像のグレイスケール・レベルの変
動に基づいて非臨床領域を特定する。非臨床領域を特定
するために、この細分割モジュールは、医用ディジタル
画像の少なくとも一部分に対して微分および閾値検出を
行う。別の実施形態では、その細分割モジュールにより
医用ディジタル画像に対するヒストグラムを作成し、少
なくとも１つのグレイスケール閾値を利用して非臨床領
域を識別する。
は、医用ディジタル画像のグレイスケール・レベルの変
動に基づいて非臨床領域を特定する。非臨床領域を特定
するために、この細分割モジュールは、医用ディジタル
画像の少なくとも一部分に対して微分および閾値検出を
行う。別の実施形態では、その細分割モジュールにより
医用ディジタル画像に対するヒストグラムを作成し、少
なくとも１つのグレイスケール閾値を利用して非臨床領
域を識別する。
【００１５】医用ディジタル画像のダイナミック・レン
ジに基づいて少なくとも１つの閾値を算出するためのプ
ロセッサを含むことがある。ダイナミック・レンジ・モ
ジュールは、臨床領域のダイナミック・レンジを決定す
るときに非臨床領域をマスクするためのプロセッサを含
むことができる。非臨床領域を特定するために、医用デ
ィジタル画像の最大および最小グレイスケール・レベル
のうちの少なくとも１つを算出するためのプロセッサを
さらに設けることができる。さらに、ダイナミック・レ
ンジを決定するために、プロセッサにより臨床領域の最
大および最小グレイスケール・レベルのうちの少なくと
も１つを算出する。
ジに基づいて少なくとも１つの閾値を算出するためのプ
ロセッサを含むことがある。ダイナミック・レンジ・モ
ジュールは、臨床領域のダイナミック・レンジを決定す
るときに非臨床領域をマスクするためのプロセッサを含
むことができる。非臨床領域を特定するために、医用デ
ィジタル画像の最大および最小グレイスケール・レベル
のうちの少なくとも１つを算出するためのプロセッサを
さらに設けることができる。さらに、ダイナミック・レ
ンジを決定するために、プロセッサにより臨床領域の最
大および最小グレイスケール・レベルのうちの少なくと
も１つを算出する。
【００１６】本発明の少なくとも１つの好ましい実施形
態では、患者が異なり、フィルムが異なり、またシステ
ムが異なっても均一の表示出力濃度を得るために、シス
テムは患者の位置決め技法およびＸ線収集技法に頼らず
に済む。本発明の好ましい実施形態のダイナミック・レ
ンジ管理の方法およびシステムは、一般放射線写真への
応用においても同じく有用であり、様々な照射量や様々
な平均グレイスケール・レベルに関して拡張可能であ
る。結果の画像表出法により、画像の全体コントラスト
を変化させることなく、信号対雑音比特性を向上させる
ことができ、これにより、ディジタル検出器の広いダイ
ナミック・レンジを活用することができる。
態では、患者が異なり、フィルムが異なり、またシステ
ムが異なっても均一の表示出力濃度を得るために、シス
テムは患者の位置決め技法およびＸ線収集技法に頼らず
に済む。本発明の好ましい実施形態のダイナミック・レ
ンジ管理の方法およびシステムは、一般放射線写真への
応用においても同じく有用であり、様々な照射量や様々
な平均グレイスケール・レベルに関して拡張可能であ
る。結果の画像表出法により、画像の全体コントラスト
を変化させることなく、信号対雑音比特性を向上させる
ことができ、これにより、ディジタル検出器の広いダイ
ナミック・レンジを活用することができる。
【００１７】医用ディジタル画像の診断／臨床ダイナミ
ック・レンジを検出する能力を備えることによって、線
量レベルや患者のタイプに関して特定の知識は不要とな
る。任意選択では、線量レベルおよび／または患者のタ
イプを利用して性能を向上させることができる。本発明
の好ましい実施形態によるダイナミック・レンジ管理方
法およびシステムにより、様々な画像間、患者間、線量
間およびシステム間で画像品質、並びに一貫した表示を
保証しつつ、画像の表出操作および画像の収集操作を独
立に実行することができる。さらに、本発明の好ましい
実施形態により、スクリーン／フィルムの全体コントラ
スト曲線をシミュレーションする能力を備える。
ック・レンジを検出する能力を備えることによって、線
量レベルや患者のタイプに関して特定の知識は不要とな
る。任意選択では、線量レベルおよび／または患者のタ
イプを利用して性能を向上させることができる。本発明
の好ましい実施形態によるダイナミック・レンジ管理方
法およびシステムにより、様々な画像間、患者間、線量
間およびシステム間で画像品質、並びに一貫した表示を
保証しつつ、画像の表出操作および画像の収集操作を独
立に実行することができる。さらに、本発明の好ましい
実施形態により、スクリーン／フィルムの全体コントラ
スト曲線をシミュレーションする能力を備える。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の好ましい実施形
態に従って構成した医用イメージング・システムの図で
ある。医用システム８は、ダイナミック・レンジ決定シ
ステム１０および患者検査サブシステム１２を含む。患
者検査サブシステム１２は、制御回路１４により制御さ
れる線源１６を含む。線源１６は放射線などの媒体を放
出し、患者２０を透過する。ディジタル検出器２２は、
患者２０を透過した媒体１８を検出する。検出器出力回
路２４は、ディジタル検出器２２により蓄積した情報
を、ダイナミック・レンジ制御決定システム１０内のプ
ロセッサ２６で処理できる電子フォーマットに変換す
る。プロセッサ２６は、検出器出力回路２４から入力を
受け取り、これに基づいてメモリ２７に生ディジタル画
像２８を格納する。生ディジタル画像２８は臨床領域お
よび非臨床領域を含む。
態に従って構成した医用イメージング・システムの図で
ある。医用システム８は、ダイナミック・レンジ決定シ
ステム１０および患者検査サブシステム１２を含む。患
者検査サブシステム１２は、制御回路１４により制御さ
れる線源１６を含む。線源１６は放射線などの媒体を放
出し、患者２０を透過する。ディジタル検出器２２は、
患者２０を透過した媒体１８を検出する。検出器出力回
路２４は、ディジタル検出器２２により蓄積した情報
を、ダイナミック・レンジ制御決定システム１０内のプ
ロセッサ２６で処理できる電子フォーマットに変換す
る。プロセッサ２６は、検出器出力回路２４から入力を
受け取り、これに基づいてメモリ２７に生ディジタル画
像２８を格納する。生ディジタル画像２８は臨床領域お
よび非臨床領域を含む。
【００１９】プロセッサ２６は、以下に記載する技法に
従って生画像２８内で非臨床領域を臨床領域から識別
し、細分割された画像３０を形成する。細分割画像３０
は、非臨床領域をマスクした状態で、メモリ２７に格納
されると共に、この細分割画像は臨床領域のみを含む。
次に、プロセッサ２６は細分割画像３０内の臨床領域の
ダイナミック・レンジを算出し、これに基づいてダイナ
ミック・レンジ画像特性３２を作成する。ダイナミック
・レンジ画像特性３２はメモリ２６に格納される。
従って生画像２８内で非臨床領域を臨床領域から識別
し、細分割された画像３０を形成する。細分割画像３０
は、非臨床領域をマスクした状態で、メモリ２７に格納
されると共に、この細分割画像は臨床領域のみを含む。
次に、プロセッサ２６は細分割画像３０内の臨床領域の
ダイナミック・レンジを算出し、これに基づいてダイナ
ミック・レンジ画像特性３２を作成する。ダイナミック
・レンジ画像特性３２はメモリ２６に格納される。
【００２０】図２について説明すると、医用ディジタル
画像のダイナミック・レンジを決定するためプロセッサ
２６により実行することができる処理シーケンスを表し
ている。先ずステップ５０において、プロセッサ２６
は、検出器２４またはメモリ２７のいずれかより生ディ
ジタル画像２８を獲得する。ステップ５２において、プ
ロセッサ２６は、生ディジタル画像２８をピクセルから
なる水平方向バンドおよび／または垂直方向バンドに分
割する。バンドの例を図３および４に示す。図３は、２
０００×２０００のピクセル・アレイなど、ピクセル値
よりなるアレイで構成することができる生ディジタル画
像７０の図である。ステップ５２において、ディジタル
画像７０は、画像の最上部７３から最下部７５までの広
がりをもち、あらかじめ定めた垂直方向バンド幅７４を
有する複数の垂直方向バンド７２に分割される。一例と
して、各垂直方向バンド幅７４は、垂直方向バンドの各
行８３〜８５内に１００個などのように、同じ偶数個の
ピクセルをもつ。したがって、２０００×２０００のデ
ィジタル画像７０内では、各々が１００ピクセルの幅を
もつ垂直方向バンド７２を２０バンド利用することにな
る。
画像のダイナミック・レンジを決定するためプロセッサ
２６により実行することができる処理シーケンスを表し
ている。先ずステップ５０において、プロセッサ２６
は、検出器２４またはメモリ２７のいずれかより生ディ
ジタル画像２８を獲得する。ステップ５２において、プ
ロセッサ２６は、生ディジタル画像２８をピクセルから
なる水平方向バンドおよび／または垂直方向バンドに分
割する。バンドの例を図３および４に示す。図３は、２
０００×２０００のピクセル・アレイなど、ピクセル値
よりなるアレイで構成することができる生ディジタル画
像７０の図である。ステップ５２において、ディジタル
画像７０は、画像の最上部７３から最下部７５までの広
がりをもち、あらかじめ定めた垂直方向バンド幅７４を
有する複数の垂直方向バンド７２に分割される。一例と
して、各垂直方向バンド幅７４は、垂直方向バンドの各
行８３〜８５内に１００個などのように、同じ偶数個の
ピクセルをもつ。したがって、２０００×２０００のデ
ィジタル画像７０内では、各々が１００ピクセルの幅を
もつ垂直方向バンド７２を２０バンド利用することにな
る。
【００２１】別法として、あるいは追加として、図４に
示すように、ステップ５２において、ディジタル画像７
０を水平方向バンド７６に分割することができる。水平
方向バンド７６は、ディジタル画像７６の左端７７から
右端７９までの広がりをもち、あらかじめ定めた水平方
向バンド幅７８を有する。一例として、水平方向バンド
幅７８は、水平方向バンドの各列８０〜８２内において
も１００ピクセルである。水平方向バンド７６はディジ
タル画像７０の一方の端からもう一方の端までの広がり
をもつ。
示すように、ステップ５２において、ディジタル画像７
０を水平方向バンド７６に分割することができる。水平
方向バンド７６は、ディジタル画像７６の左端７７から
右端７９までの広がりをもち、あらかじめ定めた水平方
向バンド幅７８を有する。一例として、水平方向バンド
幅７８は、水平方向バンドの各列８０〜８２内において
も１００ピクセルである。水平方向バンド７６はディジ
タル画像７０の一方の端からもう一方の端までの広がり
をもつ。
【００２２】ステップ５２において水平バンド７６およ
び／または垂直方向バンド７２を作成したのち、プロセ
ッサ２６は水平バンド７６および垂直バンド７２の各々
の幅の全体にわたって平均グレイスケールピクセル値を
算出する（ステップ５４）。一例として、水平方向バン
ド７８は幅が１００ピクセルで、長さが２０００ピクセ
ルである。ステップ５４において、プロセッサは、水平
方向バンドの各列８０〜８２内の各１００ピクセルの組
を順次に処理する。水平方向バンドの列８０内の１００
ピクセルに対する平均ピクセル値が算出され、また水平
方向バンド列８１および８２内の１００ピクセルの組に
基づいて別の平均ピクセル値が算出される。各水平方向
バンド７８に対してサブサンプルされたベクトルが各１
つ形成されるまでこの処理が反復される。図４の例で
は、各サブサンプル・ベクトルは、プロフィールの全体
または水平方向バンド７８の長さ方向の全体にわたり２
０００個の平均ピクセル値を含む。別のサブサンプル・
ベクトルは各水平方向バンド７８および／または各垂直
方向バンド７４に対して算出される。サブサンプル・ベ
クトルを算出したのち、各水平バンド７８および垂直方
向バンド７４の各々に対して水平プロフィールおよび／
または垂直プロフィールを作成する。
び／または垂直方向バンド７２を作成したのち、プロセ
ッサ２６は水平バンド７６および垂直バンド７２の各々
の幅の全体にわたって平均グレイスケールピクセル値を
算出する（ステップ５４）。一例として、水平方向バン
ド７８は幅が１００ピクセルで、長さが２０００ピクセ
ルである。ステップ５４において、プロセッサは、水平
方向バンドの各列８０〜８２内の各１００ピクセルの組
を順次に処理する。水平方向バンドの列８０内の１００
ピクセルに対する平均ピクセル値が算出され、また水平
方向バンド列８１および８２内の１００ピクセルの組に
基づいて別の平均ピクセル値が算出される。各水平方向
バンド７８に対してサブサンプルされたベクトルが各１
つ形成されるまでこの処理が反復される。図４の例で
は、各サブサンプル・ベクトルは、プロフィールの全体
または水平方向バンド７８の長さ方向の全体にわたり２
０００個の平均ピクセル値を含む。別のサブサンプル・
ベクトルは各水平方向バンド７８および／または各垂直
方向バンド７４に対して算出される。サブサンプル・ベ
クトルを算出したのち、各水平バンド７８および垂直方
向バンド７４の各々に対して水平プロフィールおよび／
または垂直プロフィールを作成する。
【００２３】図５は、例示的な垂直バンド７４または水
平方向バンド７８に関するプロフィール９０をグラフと
して示したものである。図５のプロフィール９０の水平
軸９２は、対応する垂直バンド７４または水平方向バン
ド７８の長さに相当する。垂直軸９４は、対応する垂直
バンド７４の各行８３〜８５または水平方向バンド７８
の各列８０〜８２のうちの１つの内部の各ピクセルから
なるグループに対応するサブサンプル・ベクトルの平均
ピクセル値のグレイスケール・レベルに相当する。水平
方向バンド７８の長さが２０００ピクセルで幅が１００
ピクセルである上記の例では、対応するプロフィール９
０は、プロフィール９０の水平軸９２の長さ全体にわた
り２０００個の平均ピクセル値を含むことになる。
平方向バンド７８に関するプロフィール９０をグラフと
して示したものである。図５のプロフィール９０の水平
軸９２は、対応する垂直バンド７４または水平方向バン
ド７８の長さに相当する。垂直軸９４は、対応する垂直
バンド７４の各行８３〜８５または水平方向バンド７８
の各列８０〜８２のうちの１つの内部の各ピクセルから
なるグループに対応するサブサンプル・ベクトルの平均
ピクセル値のグレイスケール・レベルに相当する。水平
方向バンド７８の長さが２０００ピクセルで幅が１００
ピクセルである上記の例では、対応するプロフィール９
０は、プロフィール９０の水平軸９２の長さ全体にわた
り２０００個の平均ピクセル値を含むことになる。
【００２４】図５に示す平均ピクセル値の例示的プロフ
ィール９０は、患者の胸部のＸ線スキャンからのもので
ある。このプロフィール９０は、ゼロに近いグレイスケ
ール・レベルを有する先導部分９５および末尾部分１１
０を含む。先導部分９５および末尾部分１１０は、検出
器のうちの、放射線の大部分を阻止するコリメータによ
り覆われた領域に相当することがある。生放射線ピーク
９６および１０８は放射線への曝露が大きい部分に相当
し、ディジタル検出器に対して直に曝露した生放射線を
表すことがある。組織の谷９８および１０６は、胸部の
左脇および右脇に沿った患者の各組織部分に相当する。
中間肺ピーク１００および１０４は患者の肺に相当し、
また縦隔の谷１０２は患者の中心部すなわち縦隔に相当
する。
ィール９０は、患者の胸部のＸ線スキャンからのもので
ある。このプロフィール９０は、ゼロに近いグレイスケ
ール・レベルを有する先導部分９５および末尾部分１１
０を含む。先導部分９５および末尾部分１１０は、検出
器のうちの、放射線の大部分を阻止するコリメータによ
り覆われた領域に相当することがある。生放射線ピーク
９６および１０８は放射線への曝露が大きい部分に相当
し、ディジタル検出器に対して直に曝露した生放射線を
表すことがある。組織の谷９８および１０６は、胸部の
左脇および右脇に沿った患者の各組織部分に相当する。
中間肺ピーク１００および１０４は患者の肺に相当し、
また縦隔の谷１０２は患者の中心部すなわち縦隔に相当
する。
【００２５】プロフィール９０を作成したのち、ステッ
プ５６において、各バンドに対するサブサンプル・ベク
トルのプロフィール９０を微分し、プロフィール９０に
沿った各位置でのグレイスケールの変化を特定するため
の微分グレイスケール・プロフィールを得る。対応する
垂直バンド７４または水平バンド７８の長さに水平軸１
２２が相当するようにして、図６に微分グレイスケール
・プロフィール１２０を示す。微分グレイスケール・プ
ロフィール１２０の垂直軸１２４により、対応するバン
ド７２、７４に沿った単位距離あたりのグレイスケール
・レベルの正の変化および負の変化が特定される。たと
えば、ピーク１２６は、プロフィール９０の最大傾斜を
有する点９７に対応する。生放射線部分９６のピーク９
９は、微分したグレイスケールがゼロに等しい、微分グ
レイスケール・プロフィール１２０の点１２８に相当す
る。微分グレイスケール・プロフィール１２０がゼロと
交差する各点１３０〜１３６は、グレイスケール・プロ
フィール９０ではそれぞれ点１４０〜１４６に相当す
る。
プ５６において、各バンドに対するサブサンプル・ベク
トルのプロフィール９０を微分し、プロフィール９０に
沿った各位置でのグレイスケールの変化を特定するため
の微分グレイスケール・プロフィールを得る。対応する
垂直バンド７４または水平バンド７８の長さに水平軸１
２２が相当するようにして、図６に微分グレイスケール
・プロフィール１２０を示す。微分グレイスケール・プ
ロフィール１２０の垂直軸１２４により、対応するバン
ド７２、７４に沿った単位距離あたりのグレイスケール
・レベルの正の変化および負の変化が特定される。たと
えば、ピーク１２６は、プロフィール９０の最大傾斜を
有する点９７に対応する。生放射線部分９６のピーク９
９は、微分したグレイスケールがゼロに等しい、微分グ
レイスケール・プロフィール１２０の点１２８に相当す
る。微分グレイスケール・プロフィール１２０がゼロと
交差する各点１３０〜１３６は、グレイスケール・プロ
フィール９０ではそれぞれ点１４０〜１４６に相当す
る。
【００２６】次に、図２のステップ５８において、プロ
セッサ２６は微分グレイスケール・プロフィール１２０
内でピークを特定するために利用できる閾値を算出す
る。ステップ６０において、プロセッサ２６は、微分し
た各バンドを識別し、たとえば生放射線やコリメータに
対応する非臨床領域の開始点および終了点を特定する。
一例として、微分グレイスケール・プロフィール１２０
を解析し非臨床領域の開始点および終了点を特定するた
めに、生放射線探索アルゴリズムを実行することができ
る。
セッサ２６は微分グレイスケール・プロフィール１２０
内でピークを特定するために利用できる閾値を算出す
る。ステップ６０において、プロセッサ２６は、微分し
た各バンドを識別し、たとえば生放射線やコリメータに
対応する非臨床領域の開始点および終了点を特定する。
一例として、微分グレイスケール・プロフィール１２０
を解析し非臨床領域の開始点および終了点を特定するた
めに、生放射線探索アルゴリズムを実行することができ
る。
【００２７】一例として、プロセッサ２６は、先ず微分
グレイスケール・プロフィール１２０を左から右にスキ
ャンすることにより開始し、プロフィール１２０の第１
の正のピーク１２６を特定することがある。ピーク１２
６を特定したのち、プロセッサ２６はスキャンの方向を
逆転させ、プロセッサ２６は、微分ベクトルがゼロに等
しい点を特定するまでプロフィール１２０の左端に向か
って探索する。次いでプロセッサ２６は、微分ベクトル
がゼロに等しい点（すなわち点１２５）に対応する点で
ディジタル画像２８のマスクをオンにする。また、微分
プロフィールが第１の負のピーク（点１２９）に対して
スキャンを受ける際には、このマスクはオンのままであ
る。ピーク１２６および１２９は、ピーク閾値１２１お
よび１２３を微分プロフィール１２０に当てはめること
により特定することができる。負のピーク１２９を特定
したのち、プロセッサ２６は、微分したベクトルがゼロ
に等しくなるまで（すなわち点１３０まで）そのスキャ
ンを続ける。マスクは点１３０の位置でオフにされる。
グレイスケール・プロフィール１２０を左から右にスキ
ャンすることにより開始し、プロフィール１２０の第１
の正のピーク１２６を特定することがある。ピーク１２
６を特定したのち、プロセッサ２６はスキャンの方向を
逆転させ、プロセッサ２６は、微分ベクトルがゼロに等
しい点を特定するまでプロフィール１２０の左端に向か
って探索する。次いでプロセッサ２６は、微分ベクトル
がゼロに等しい点（すなわち点１２５）に対応する点で
ディジタル画像２８のマスクをオンにする。また、微分
プロフィールが第１の負のピーク（点１２９）に対して
スキャンを受ける際には、このマスクはオンのままであ
る。ピーク１２６および１２９は、ピーク閾値１２１お
よび１２３を微分プロフィール１２０に当てはめること
により特定することができる。負のピーク１２９を特定
したのち、プロセッサ２６は、微分したベクトルがゼロ
に等しくなるまで（すなわち点１３０まで）そのスキャ
ンを続ける。マスクは点１３０の位置でオフにされる。
【００２８】プロセッサ１２６は、プロフィール１２０
が再び正のピーク閾値１２１を超えるまで（たとえば点
１５０の位置まで）、微分プロフィール１２０をスキャ
ンし続ける。ピーク１５０を特定したら、プロセッサ２
６はスキャン方向を逆転させ、微分ベクトルがゼロに等
しい点（点１３４）が特定されるまで探索し、マスクを
再びオンにする。スキャンは再び右に向けられ、プロセ
ッサ２６が閾値１２３を超える負のピーク（たとえば点
１５１の位置）を探索する間続けられる。負のピーク１
５１を特定したのち、次いでゼロに等しい次の点（点１
３６）を求めて微分ベクトル１２０をスキャンする。点
１３６の位置で、マスクを再びオフにする。
が再び正のピーク閾値１２１を超えるまで（たとえば点
１５０の位置まで）、微分プロフィール１２０をスキャ
ンし続ける。ピーク１５０を特定したら、プロセッサ２
６はスキャン方向を逆転させ、微分ベクトルがゼロに等
しい点（点１３４）が特定されるまで探索し、マスクを
再びオンにする。スキャンは再び右に向けられ、プロセ
ッサ２６が閾値１２３を超える負のピーク（たとえば点
１５１の位置）を探索する間続けられる。負のピーク１
５１を特定したのち、次いでゼロに等しい次の点（点１
３６）を求めて微分ベクトル１２０をスキャンする。点
１３６の位置で、マスクを再びオフにする。
【００２９】上記の微分技法により、医用ディジタル画
像の点１３０に先行する部分および点１３４の後続の部
分を効果的に除去できる。
像の点１３０に先行する部分および点１３４の後続の部
分を効果的に除去できる。
【００３０】図５に戻ると、上記の微分技法は医用ディ
ジタル画像の点１４０に先行する部分および点１４４に
後続する部分を除去する、または無視する効果を有す
る。プロセッサにより、非臨床領域、すなわち生放射線
およびコリメータ領域に相当する、点１４０に先行する
すべておよび点１４４に後続するすべてを効果的に特定
できる。プロフィール９０の点１４０と点１４４の間に
ある残りの区間は、肺に相当する肺のピーク１００およ
び１０４、並びに縦隔に相当する縦隔の谷１０２を含
む。プロフィール９０の点１４０と点１４４の間の領域
は、ダイナミック・レンジ決定システム１０のメモリ２
７に格納された細分割画像３０に相当する。
ジタル画像の点１４０に先行する部分および点１４４に
後続する部分を除去する、または無視する効果を有す
る。プロセッサにより、非臨床領域、すなわち生放射線
およびコリメータ領域に相当する、点１４０に先行する
すべておよび点１４４に後続するすべてを効果的に特定
できる。プロフィール９０の点１４０と点１４４の間に
ある残りの区間は、肺に相当する肺のピーク１００およ
び１０４、並びに縦隔に相当する縦隔の谷１０２を含
む。プロフィール９０の点１４０と点１４４の間の領域
は、ダイナミック・レンジ決定システム１０のメモリ２
７に格納された細分割画像３０に相当する。
【００３１】次に、ステップ６４において、プロセッサ
２６は、細分割画像３０の相加平均値（ｍｅａｎ）、中
央値（ｍｅｄｉａｎ）、最頻値（ａｖｅｒａｇｅ）、標
準偏差、最大および最小グレイスケール値などの所望の
画像特性を計算する。図５に示すように、最大および最
小グレイスケール値は点１４１〜１４３に相当し、臨床
領域のダイナミック・レンジを規定する。細分割画像３
０の最大および最小グレイスケール値などの所望の画像
特性を決定したのち、ステップ６６において、プロセッ
サ２６により医用診断イメージング・システムのダイナ
ミック・レンジを調整し画像特性に基づいてダイナミッ
ク・レンジを調整した画像を形成する。このダイナミッ
ク・レンジ調整済み画像および／またはダイナミック・
レンジ画像特性３２はメモリ２６に格納される。
２６は、細分割画像３０の相加平均値（ｍｅａｎ）、中
央値（ｍｅｄｉａｎ）、最頻値（ａｖｅｒａｇｅ）、標
準偏差、最大および最小グレイスケール値などの所望の
画像特性を計算する。図５に示すように、最大および最
小グレイスケール値は点１４１〜１４３に相当し、臨床
領域のダイナミック・レンジを規定する。細分割画像３
０の最大および最小グレイスケール値などの所望の画像
特性を決定したのち、ステップ６６において、プロセッ
サ２６により医用診断イメージング・システムのダイナ
ミック・レンジを調整し画像特性に基づいてダイナミッ
ク・レンジを調整した画像を形成する。このダイナミッ
ク・レンジ調整済み画像および／またはダイナミック・
レンジ画像特性３２はメモリ２６に格納される。
【００３２】任意選択では、入力ピクセル値と所望の出
力ピクセル値とを相互関連させるルックアップ・テーブ
ルに対し、元の生ディジタル画像２８の臨床領域を参照
させて、出力画像の細分内に当該生ディジタル画像をマ
ッピングすることによってダイナミック・レンジ調整済
み画像を得ることができる。たとえば、ルックアップ・
テーブル内に格納された入力および出力ピクセル値は、
互いに線形関係、Ｓ字状関係などの関係であることがあ
る。最大および最小グレイスケール値などのステップ６
４において算出された画像特性を利用して、ルックアッ
プ・テーブル内のマッピング関数の傾斜または形状は調
整することができ、これによりこのシステムが処理した
すべてのディジタル画像に対して、フィルム、患者、照
射量、システムの違いによらず一定のダイナミック・レ
ンジが保持できる。
力ピクセル値とを相互関連させるルックアップ・テーブ
ルに対し、元の生ディジタル画像２８の臨床領域を参照
させて、出力画像の細分内に当該生ディジタル画像をマ
ッピングすることによってダイナミック・レンジ調整済
み画像を得ることができる。たとえば、ルックアップ・
テーブル内に格納された入力および出力ピクセル値は、
互いに線形関係、Ｓ字状関係などの関係であることがあ
る。最大および最小グレイスケール値などのステップ６
４において算出された画像特性を利用して、ルックアッ
プ・テーブル内のマッピング関数の傾斜または形状は調
整することができ、これによりこのシステムが処理した
すべてのディジタル画像に対して、フィルム、患者、照
射量、システムの違いによらず一定のダイナミック・レ
ンジが保持できる。
【００３３】医用ディジタル画像のすべてが非臨床領域
を含むとは限らないことに留意すべきである。この場
合、ステップ６０における識別の解は、ヌル（ｎｕｌ
ｌ）すなわち空となる（たとえば、開始点および終了点
をもたない）。非臨床領域を含まない医用ディジタル画
像は、ステップ６４において細分割画像として処理され
ることになり、ステップ６２は事実上スキップされるこ
とになる。
を含むとは限らないことに留意すべきである。この場
合、ステップ６０における識別の解は、ヌル（ｎｕｌ
ｌ）すなわち空となる（たとえば、開始点および終了点
をもたない）。非臨床領域を含まない医用ディジタル画
像は、ステップ６４において細分割画像として処理され
ることになり、ステップ６２は事実上スキップされるこ
とになる。
【００３４】次に、図７に示す非臨床領域を細分割する
ための別の実施形態について検討する。先ずステップ２
００において、プロセッサ２６は再び生ディジタル画像
２８を獲得する。この生ディジタル画像２８から、ステ
ップ２０２においてヒストグラムが作成される。ステッ
プ２０４において、このヒストグラム内の非臨床領域に
対応するグレイスケール・レベルに対するグレイスケー
ル閾値が算出される。ステップ２０６において、このグ
レイスケール閾値を用いてヒストグラム内の非臨床領域
に相当するピークを特定する。ステップ２０６で非臨床
領域を特定したのち、ヒストグラムの非臨床領域に対応
するグレイスケール・レベルにマスクをかけ、ディジタ
ル画像からの残りのグレイスケール・レベルにより臨床
領域に相当する細分割画像３０を形成する。ステップ２
１０において、プロセッサは、この細分割画像３０に対
するダイナミック・レンジ特性を決定する。ステップ２
１２において、医用診断イメージング・システムのダイ
ナミック・レンジを調整し、ステップ２１０で算出され
たダイナミック・レンジ特性に基づいて診断レンジ調整
済み画像を形成する。
ための別の実施形態について検討する。先ずステップ２
００において、プロセッサ２６は再び生ディジタル画像
２８を獲得する。この生ディジタル画像２８から、ステ
ップ２０２においてヒストグラムが作成される。ステッ
プ２０４において、このヒストグラム内の非臨床領域に
対応するグレイスケール・レベルに対するグレイスケー
ル閾値が算出される。ステップ２０６において、このグ
レイスケール閾値を用いてヒストグラム内の非臨床領域
に相当するピークを特定する。ステップ２０６で非臨床
領域を特定したのち、ヒストグラムの非臨床領域に対応
するグレイスケール・レベルにマスクをかけ、ディジタ
ル画像からの残りのグレイスケール・レベルにより臨床
領域に相当する細分割画像３０を形成する。ステップ２
１０において、プロセッサは、この細分割画像３０に対
するダイナミック・レンジ特性を決定する。ステップ２
１２において、医用診断イメージング・システムのダイ
ナミック・レンジを調整し、ステップ２１０で算出され
たダイナミック・レンジ特性に基づいて診断レンジ調整
済み画像を形成する。
【００３５】図７の処理シーケンスは、図８と関連させ
るとより明確に表せる。図８は、ステップ２０２で作成
したヒストグラム３００を、グレイスケール・レベルを
水平軸３０２に沿って示し、各グレイスケール・レベル
でのピクセルのカウント数を垂直軸３０４に沿って示し
たものである。ヒストグラム３００は、極めて低いグレ
イスケール・レベルを有する先導領域３０６を含む。部
分領域３０６はコリメータ領域に相当することがある。
さらに、ヒストグラム３００は、極めて高いグレイスケ
ール・レベルで多くの数のピクセルを有する末尾領域３
０８を含む。領域３０８は、ディジタル画像２８の生放
射線領域に相当することがある。中間領域３１０は、肺
および縦隔に対応するグレイスケール・レベルを含む臨
床領域に相当する。
るとより明確に表せる。図８は、ステップ２０２で作成
したヒストグラム３００を、グレイスケール・レベルを
水平軸３０２に沿って示し、各グレイスケール・レベル
でのピクセルのカウント数を垂直軸３０４に沿って示し
たものである。ヒストグラム３００は、極めて低いグレ
イスケール・レベルを有する先導領域３０６を含む。部
分領域３０６はコリメータ領域に相当することがある。
さらに、ヒストグラム３００は、極めて高いグレイスケ
ール・レベルで多くの数のピクセルを有する末尾領域３
０８を含む。領域３０８は、ディジタル画像２８の生放
射線領域に相当することがある。中間領域３１０は、肺
および縦隔に対応するグレイスケール・レベルを含む臨
床領域に相当する。
【００３６】動作において、ステップ２０４においてグ
レイスケール閾値３１２および３１４を算出し、これを
用いて非臨床領域に相当するピーク（すなわち領域３０
６および３０８）を特定する。ステップ２０８におい
て、領域３０６および３０８内のグレイスケール・レベ
ルにマスクをかけて対応する非臨床領域を隠蔽し、中間
領域３１０からのグレイスケール値を有する臨床領域の
みを含む細分割画像３０を形成する。次に、ステップ２
１０において、中間領域３１０内の最大および最小グレ
イスケール値を算出し、ステップ２１２においてこれを
用いて医用システムのダイナミック・レンジを調節す
る。
レイスケール閾値３１２および３１４を算出し、これを
用いて非臨床領域に相当するピーク（すなわち領域３０
６および３０８）を特定する。ステップ２０８におい
て、領域３０６および３０８内のグレイスケール・レベ
ルにマスクをかけて対応する非臨床領域を隠蔽し、中間
領域３１０からのグレイスケール値を有する臨床領域の
みを含む細分割画像３０を形成する。次に、ステップ２
１０において、中間領域３１０内の最大および最小グレ
イスケール値を算出し、ステップ２１２においてこれを
用いて医用システムのダイナミック・レンジを調節す
る。
【００３７】好ましい実施形態のダイナミック・レンジ
管理システムにより、患者のすべてに対して所望の出力
光学濃度を得ることができる。この際、使用するフィル
ム、スクリーンまたは検出器のタイプによらず、照射量
によらず、線量によらず、またスキャンを受ける個々の
患者によることがない。
管理システムにより、患者のすべてに対して所望の出力
光学濃度を得ることができる。この際、使用するフィル
ム、スクリーンまたは検出器のタイプによらず、照射量
によらず、線量によらず、またスキャンを受ける個々の
患者によることがない。
【００３８】本発明に関する具体的な要素、実施形態お
よび応用について図示し説明してきたが、当業者によ
り、特に上記の教示に照らして、修正が可能であること
から、もちろん本発明はこれらに限定されるものではな
いと理解される。したがって、添付の特許請求の範囲
は、本発明の精神および範囲内に属するこれらの特徴を
組み入れた修正を包括するように企図している。
よび応用について図示し説明してきたが、当業者によ
り、特に上記の教示に照らして、修正が可能であること
から、もちろん本発明はこれらに限定されるものではな
いと理解される。したがって、添付の特許請求の範囲
は、本発明の精神および範囲内に属するこれらの特徴を
組み入れた修正を包括するように企図している。
【図１】本発明の好ましい実施形態の略図である。
【図２】本発明の好ましい実施形態に従って実行される
処理シーケンスである。
処理シーケンスである。
【図３】本発明の好ましい実施形態に従って作成される
垂直バンドに分割された医用ディジタル画像の略図であ
る。
垂直バンドに分割された医用ディジタル画像の略図であ
る。
【図４】本発明の好ましい実施形態に従って作成される
水平バンドに分割された医用ディジタル画像の略図であ
る。
水平バンドに分割された医用ディジタル画像の略図であ
る。
【図５】本発明の好ましい実施形態に従って作成された
医用ディジタル画像の水平バンドまたは垂直バンドのグ
レイスケール・プロフィールである。
医用ディジタル画像の水平バンドまたは垂直バンドのグ
レイスケール・プロフィールである。
【図６】本発明の好ましい実施形態に従って作成された
図５のプロフィールに対応する微分グレイスケール・プ
ロフィールである。
図５のプロフィールに対応する微分グレイスケール・プ
ロフィールである。
【図７】本発明の別の実施形態に従って実行される処理
シーケンス図である。
シーケンス図である。
【図８】本発明の別の実施形態に従って作成されたグレ
イスケール・ヒストグラムである。
イスケール・ヒストグラムである。
８ 医用イメージング・システム １０ ダイナミック・レンジ決定システム １２ 患者検査サブシステム １４ 制御回路 １６ 線源 １８ 媒体 ２０ 患者 ２２ ディジタル検出器 ２４ 検出器出力回路 ２６ プロセッサ ２７ メモリ ２８ 生ディジタル画像 ３０ 細分割画像 ３２ ダイナミック・レンジ画像特性 ７０ 生ディジタル画像 ７２ 垂直バンド ７３ 画像の最上部 ７４ 垂直方向バンド幅 ７５ 画像の最下部 ７６ 水平方向バンド ７７ 画像の左端 ７８ 水平方向バンド幅 ７９ 画像の右端 ８０〜８２ 水平方向バンドの列 ８３〜８５ 垂直方向バンドの行 ９０ グレイスケール・プロフィール ９５ 先導部分 ９６ 生放射線ピーク ９７ 最大傾斜を有する点 ９８ 組織の谷 ９９ ピーク １００ 肺ピーク １０２ 縦隔の谷 １０４ 肺ピーク １０６ 組織の谷 １０８ 生放射線ピーク １１０ 末尾部分 １２０ 微分グレイスケール・プロフィール １２６ 正のピーク １２９ 負のピーク ３００ ヒストグラム ３０６ 先導領域 ３０８ 末尾領域 ３１０ 中間領域 ３１２ グレイスケール閾値 ３１４ グレイスケール閾値
Claims (24)
- 【請求項１】 医用イメージング・システム用の、臨床
領域を含む医用ディジタル画像のダイナミック・レンジ
を決定するための方法であって、 医用ディジタル画像が非臨床領域を含むか否かを決定す
るステップ、 臨床領域に対するダイナミック・レンジを算出するステ
ップ、を含む方法。 - 【請求項２】 さらに、医用ディジタル画像を所定の幅
をもつバンドに分割するステップを含み、前記決定する
ステップが各バンド内の非臨床領域を特定する請求項１
に記載の方法。 - 【請求項３】 前記決定するステップの間に、医用ディ
ジタル画像を水平および垂直方向バンドに分割する請求
項１に記載の方法。 - 【請求項４】 さらに、前記医用ディジタル画像を微分
するステップを含み、前記決定するステップが前記微分
の結果に基づいて非臨床領域の位置を算出する請求項１
に記載の方法。 - 【請求項５】 さらに、医用ディジタル画像のダイナミ
ック・レンジに基づいて少なくとも１つの閾値を算出す
るステップを含み、前記少なくとも１つの閾値が、非臨
床領域の最大値および最小値のうちの少なくとも１つを
特定するために用いられる請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 前記特定するステップが、少なくとも１
つの所定の閾値に基づいて、非臨床領域に対するヒスト
グラム最大値および最小値のうちの少なくとも１つを識
別する請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 さらに、非臨床領域が存在すると決定さ
れたときに、前記ダイナミック・レンジを算出する前
に、その非臨床領域を医用ディジタル画像からマスクす
るステップを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 さらに、非臨床領域に対するグレイスケ
ール最大値および最小値のうちの少なくとも１つに基づ
いて、非臨床領域をマスクするステップを含む請求項１
に記載の方法。 - 【請求項９】 さらに、医用ディジタル画像のヒストグ
ラムを作成するステップを含み、前記マスクするステッ
プが、所定の上方および下方閾値を超えるグレイスケー
ル・レベルを該ヒストグラムからマスクする請求項７に
記載の方法。 - 【請求項１０】 前記決定するステップは、医用ディジ
タル画像が非臨床領域を含まないと決定されたときに、
前記算出のステップで医用ディジタル画像の全体のダイ
ナミック・レンジを臨床領域として算出する請求項１に
記載の方法。 - 【請求項１１】 臨床領域および非臨床領域を含む表示
しようとする医用ディジタル画像のダイナミック・レン
ジを制御するための医用診断イメージング・システムで
あって、 医用ディジタル画像の非臨床領域を特定するための細分
割モジュールと、 非臨床領域を細分割したのちに医用ディジタル画像の臨
床領域のダイナミック・レンジを決定するダイナミック
・レンジ・モジュールと、を備える医用診断イメージン
グ・システム。 - 【請求項１２】 さらに、臨床領域および非臨床領域を
有する医用ディジタル画像を獲得するためのディジタル
検出器、を備える請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項１３】 前記細分割モジュールが、非臨床領域
内の生放射線領域を特定する請求項１１に記載のシステ
ム。 - 【請求項１４】 前記細分割モジュールが、非臨床領域
内のコリメートされた領域を特定する請求項１１に記載
のシステム。 - 【請求項１５】 前記細分割モジュールが、医用ディジ
タル画像のグレイスケール・レベルの変動に基づいて非
臨床領域を特定する請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項１６】 前記細分割モジュールが、医用ディジ
タル画像の少なくとも一部分を微分して非臨床領域を特
定する請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項１７】 前記細分割モジュールが、少なくとも
１つのグレイスケール閾値に基づいて非臨床領域を識別
する請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項１８】 さらに、医用ディジタル画像のダイナ
ミック・レンジに基づいて少なくとも１つの閾値を算出
するためのプロセッサを含み、前記細分割モジュール
が、前記閾値に基づいて非臨床領域を識別する請求項１
１に記載のシステム。 - 【請求項１９】 前記ダイナミック・レンジ・モジュー
ルが、臨床領域のダイナミック・レンジの決定の際に非
臨床領域をマスクするプロセッサを含む請求項１１に記
載のシステム。 - 【請求項２０】 さらに、非臨床領域を特定するため
に、医用ディジタル画像に対する最大および最小グレイ
スケール・レベルのうちの少なくとも１つを算出するプ
ロセッサを含む請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項２１】 さらに、臨床領域のダイナミック・レ
ンジを決定するために、臨床領域に対する最大および最
小グレイスケール・レベルのうちの少なくとも１つを算
出するプロセッサを含む請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項２２】 さらに、非臨床領域に関連するグレイ
スケール・レベルを特定するために、医用ディジタル画
像の少なくとも一部分のヒストグラムを作成するプロセ
ッサを含む請求項１１に記載のシステム。 - 【請求項２３】 前記細分割モジュールが、医用ディジ
タル画像内で特定された非臨床領域をマスクする請求項
１１に記載のシステム。 - 【請求項２４】 前記細分割モジュールは、医用ディジ
タル画像が非臨床領域を含んでいないこと決定し、前記
ダイナミック・レンジ・モジュールは、医用ディジタル
画像のダイナミック・レンジを臨床領域として決定する
請求項１１に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/344190 | 1999-06-24 | ||
| US09/344,190 US7221782B1 (en) | 1999-06-24 | 1999-06-24 | Method and apparatus for determining a dynamic range of a digital medical image |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001056854A true JP2001056854A (ja) | 2001-02-27 |
| JP2001056854A5 JP2001056854A5 (ja) | 2007-08-09 |
| JP4518632B2 JP4518632B2 (ja) | 2010-08-04 |
Family
ID=23349447
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000188562A Expired - Lifetime JP4518632B2 (ja) | 1999-06-24 | 2000-06-23 | 医用ディジタル画像のダイナミック・レンジを決定するための方法および装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7221782B1 (ja) |
| JP (1) | JP4518632B2 (ja) |
| DE (1) | DE10030562A1 (ja) |
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| US8781075B2 (en) | 2011-01-07 | 2014-07-15 | General Electric Company | Wireless communication in a medical imaging or monitoring system |
| GB202114399D0 (en) * | 2021-10-07 | 2021-11-24 | Mirada Medical Ltd | System and method for assisting in peer reviewing and manual contouring of medical images |
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| US4674125A (en) | 1983-06-27 | 1987-06-16 | Rca Corporation | Real-time hierarchal pyramid signal processing apparatus |
| US4716414A (en) | 1984-05-10 | 1987-12-29 | The Secretary Of State For Defence In Her Britannic Majesty's Government Of The United Kingdom Of Great Britain And Northern Ireland | Super resolution imaging system |
| GB8429879D0 (en) | 1984-11-27 | 1985-01-03 | Rca Corp | Signal processing apparatus |
| JP2557624B2 (ja) * | 1986-03-17 | 1996-11-27 | 株式会社 日立メディコ | デイジタルデ−タ記録再生装置 |
| US4943707A (en) | 1987-01-06 | 1990-07-24 | Visa International Service Association | Transaction approval system |
| US4969204A (en) | 1989-11-29 | 1990-11-06 | Eastman Kodak Company | Hybrid residual-based hierarchical storage and display method for high resolution digital images in a multiuse environment |
| JP3012342B2 (ja) * | 1990-01-19 | 2000-02-21 | オリンパス光学工業株式会社 | 医療用画像表示装置 |
| DE69214229T2 (de) | 1991-08-14 | 1997-04-30 | Agfa Gevaert Nv | Verfahren und Vorrichtung zur Kontrastverbesserung von Bildern |
| DE69301855T2 (de) | 1992-04-21 | 1996-10-02 | Agfa Gevaert Nv | Methode und Vorrichtung zur Anzeige von Strahlungsbildern |
| DE69331719T2 (de) | 1992-06-19 | 2002-10-24 | Agfa Gevaert Nv | Verfahren und Vorrichtung zur Geräuschunterdrückung |
| EP0610603B1 (en) | 1993-02-11 | 1999-09-08 | Agfa-Gevaert N.V. | Fast interactive off-line processing method for radiographic images |
| EP0610604A1 (en) | 1993-02-11 | 1994-08-17 | Agfa-Gevaert N.V. | Multiple processing of radiographic images based on a pyramidal image decomposition |
| JPH06277213A (ja) * | 1993-03-26 | 1994-10-04 | Hamamatsu Photonics Kk | 医療用ｘ線画像検出装置及びこれを用いたｘ線断層撮影装置 |
| EP0712092A1 (en) | 1994-11-10 | 1996-05-15 | Agfa-Gevaert N.V. | Image contrast enhancing method |
| DE69523893T2 (de) | 1995-05-01 | 2002-06-20 | Agfa Gevaert Nv | Reproduktion oder Anzeige von medizinischen Bildern mit konfigurierbarem Textbereich |
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- 1999-06-24 US US09/344,190 patent/US7221782B1/en not_active Expired - Lifetime
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- 2000-06-21 DE DE10030562A patent/DE10030562A1/de not_active Withdrawn
- 2000-06-23 JP JP2000188562A patent/JP4518632B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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