JP2001076129A - 放射線写真画像の分解能を較正する方法および装置 - Google Patents
放射線写真画像の分解能を較正する方法および装置Info
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Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
- A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/582—Calibration
- A61B6/583—Calibration using calibration phantoms
Abstract
(57)【要約】
【課題】 医用イメージング・システムの分解能を較正
する。 【解決手段】 使用されるディジタル画像検出器（１１
０）の未調整の性能を測定する。次いで、ディジタル画
像検出器の所望の性能および未調整の性能に基づいて、
医用イメージング・システムで処理される空間周波数帯
域に対する重み係数を決定し、格納する。同一のまたは
異なる重み係数を、複数の空間分解能レベルで使用する
ことができる。ディジタル画像検出器を利用する医用イ
メージング・システム用の分解能較正サブシステムは、
ディジタル画像データを格納するメモリ（１０８）を含
む。プロセッサが、画像データの空間周波数帯域を決定
し、第１の空間周波数帯域に対して重み係数を適用す
る。この重み係数はディジタル画像検出器の所望の分解
能（例えば、所望の変調伝達関数として表現される）お
よびディジタル画像検出器の測定分解能（例えば、測定
された変調伝達関数）に基づく。
する。 【解決手段】 使用されるディジタル画像検出器（１１
０）の未調整の性能を測定する。次いで、ディジタル画
像検出器の所望の性能および未調整の性能に基づいて、
医用イメージング・システムで処理される空間周波数帯
域に対する重み係数を決定し、格納する。同一のまたは
異なる重み係数を、複数の空間分解能レベルで使用する
ことができる。ディジタル画像検出器を利用する医用イ
メージング・システム用の分解能較正サブシステムは、
ディジタル画像データを格納するメモリ（１０８）を含
む。プロセッサが、画像データの空間周波数帯域を決定
し、第１の空間周波数帯域に対して重み係数を適用す
る。この重み係数はディジタル画像検出器の所望の分解
能（例えば、所望の変調伝達関数として表現される）お
よびディジタル画像検出器の測定分解能（例えば、測定
された変調伝達関数）に基づく。
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・システムに関し、詳細にはディジタル
検出器を利用する医用イメージング・システムにおける
分解能の較正に関する。
断イメージング・システムに関し、詳細にはディジタル
検出器を利用する医用イメージング・システムにおける
分解能の較正に関する。
【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、例えば胸部、頸部、脊椎、頭部および腹
部などの画像を捕捉するために広く用いられている。例
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
が発生させ、身体の異なる部位によって様々な程度に減
衰を受けたＸ線エネルギをＸ線センサにより検出する。
Ｘ線センサが半導体ディジタル画像検出器である場合に
は、検出したＸ線エネルギを付属の制御システムによっ
てスキャンし、ディスプレイ（表示装置）上に対応する
診断用画像を作成する。Ｘ線センサが従来のフィルムで
ある場合には、このフィルムは続いて現像され、バック
ライトを使用して表示される。
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、例えば胸部、頸部、脊椎、頭部および腹
部などの画像を捕捉するために広く用いられている。例
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
が発生させ、身体の異なる部位によって様々な程度に減
衰を受けたＸ線エネルギをＸ線センサにより検出する。
Ｘ線センサが半導体ディジタル画像検出器である場合に
は、検出したＸ線エネルギを付属の制御システムによっ
てスキャンし、ディスプレイ（表示装置）上に対応する
診断用画像を作成する。Ｘ線センサが従来のフィルムで
ある場合には、このフィルムは続いて現像され、バック
ライトを使用して表示される。
【０００３】Ｘ線によるか否かによらず、いかなるイメ
ージング・システムにおいても、画質が最重要なもので
ある。この点において、ディジタル画像検出器を使用す
るＸ線イメージング・システム（「ディジタルＸ線シス
テム」）は、独自の課題に直面している。詳細には、デ
ィジタルＸ線システムは、（絶対的な意味と、ある画像
の全体の均一性という両方の意味においての）画像分解
能、画像分解能の均一性（例えばシステムの違いや経時
的な均一性）、画像ノイズなどのＣＴＱ(Critical to Q
uality) 測定に対する厳格な要求を満たさねばならな
い。しかし、従来においては、ディジタルＸ線システム
はＣＴＱパラメータを満足させることができないことが
多かった。すなわち、ディジタルＸ線システムは検出器
の全体にわたって一貫した画質を提供できないことが多
かった。その原因は、一部においては半導体ディジタル
画像検出器を製造するのに用いる半導体製作技法の処理
のバラツキによるものであり、本質的にはイメージング
技術によるものであった。
ージング・システムにおいても、画質が最重要なもので
ある。この点において、ディジタル画像検出器を使用す
るＸ線イメージング・システム（「ディジタルＸ線シス
テム」）は、独自の課題に直面している。詳細には、デ
ィジタルＸ線システムは、（絶対的な意味と、ある画像
の全体の均一性という両方の意味においての）画像分解
能、画像分解能の均一性（例えばシステムの違いや経時
的な均一性）、画像ノイズなどのＣＴＱ(Critical to Q
uality) 測定に対する厳格な要求を満たさねばならな
い。しかし、従来においては、ディジタルＸ線システム
はＣＴＱパラメータを満足させることができないことが
多かった。すなわち、ディジタルＸ線システムは検出器
の全体にわたって一貫した画質を提供できないことが多
かった。その原因は、一部においては半導体ディジタル
画像検出器を製造するのに用いる半導体製作技法の処理
のバラツキによるものであり、本質的にはイメージング
技術によるものであった。
【０００４】したがって、例えば、同じ一つの場所にあ
る２種類のディジタルＸ線システムで、この２つのシス
テムが共にＣＴＱ測定に合格している場合であっても、
知覚される画質に著しい違いを有することがある。この
ため医師や技術者が、無用にも一方の装置が他方よりも
劣っていると考えたり、１つまたは複数の有能な装置の
使用を控えたり、あるいはこの２つのディジタルＸ線シ
ステムの間の画像の差をなくすために時間を費やしたり
することがある。さらに、ディジタルＸ線システムを提
供する側では、知覚されたディジタルＸ線システムのバ
ラツキの説明を求めるメンテナンス・コールに応答する
のに時間と費用を背負うことがあり、結局のところ２つ
のディジタルＸ線システムは共に仕様の範囲内であると
いうことがあり得る。（すなわち、劣っていると知覚さ
れた装置に対するディジタル画像検出器が優っていると
知覚された装置に匹敵することを確認するために、多大
な時間と費用を費やしただけということがある）。
る２種類のディジタルＸ線システムで、この２つのシス
テムが共にＣＴＱ測定に合格している場合であっても、
知覚される画質に著しい違いを有することがある。この
ため医師や技術者が、無用にも一方の装置が他方よりも
劣っていると考えたり、１つまたは複数の有能な装置の
使用を控えたり、あるいはこの２つのディジタルＸ線シ
ステムの間の画像の差をなくすために時間を費やしたり
することがある。さらに、ディジタルＸ線システムを提
供する側では、知覚されたディジタルＸ線システムのバ
ラツキの説明を求めるメンテナンス・コールに応答する
のに時間と費用を背負うことがあり、結局のところ２つ
のディジタルＸ線システムは共に仕様の範囲内であると
いうことがあり得る。（すなわち、劣っていると知覚さ
れた装置に対するディジタル画像検出器が優っていると
知覚された装置に匹敵することを確認するために、多大
な時間と費用を費やしただけということがある）。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前述のように、ディジタ
ル画像検出器の特性は、元来様々なものである。複数の
ディジタル・イメージング・システムにわたって一貫し
た画質（詳細には、画像分解能）を提供する必要がある
が、従来においては、このような一貫性を提供するため
の自動的技法はなかった。さらに、ＣＴＱ測定が厳格で
あるために、ディジタル画像検出器に対しては受容可能
となる歩留まりが低くなり、続いて破棄されるか、うま
くいっても医用診断システム用には使用できないことが
ある。このため、時間、資金、並びにリソースが無駄と
なる。
ル画像検出器の特性は、元来様々なものである。複数の
ディジタル・イメージング・システムにわたって一貫し
た画質（詳細には、画像分解能）を提供する必要がある
が、従来においては、このような一貫性を提供するため
の自動的技法はなかった。さらに、ＣＴＱ測定が厳格で
あるために、ディジタル画像検出器に対しては受容可能
となる歩留まりが低くなり、続いて破棄されるか、うま
くいっても医用診断システム用には使用できないことが
ある。このため、時間、資金、並びにリソースが無駄と
なる。
【０００６】前述の問題やこれまでに経験されたその他
の問題を克服するためのディジタル・イメージング・シ
ステムにおいて、分解能に対する制御を提供するための
方法および装置に対する要求が当産業分野で長い間存在
している。
の問題を克服するためのディジタル・イメージング・シ
ステムにおいて、分解能に対する制御を提供するための
方法および装置に対する要求が当産業分野で長い間存在
している。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の好ましい実施形
態により、ディジタル・イメージング・システムの分解
能を較正するための方法および装置を提供できる。この
方法および装置には、そのイメージング・システムで使
用される第１のディジタル画像検出器の未調整の性能を
測定することが含まれる。次いで、この方法および装置
は、医用イメージング・システムにより処理される第１
の空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。例え
ば、処理される空間周波数帯域の各々は、Ｂｕｒｔの角
錐分解(Burt pyramid decomposition)などの多重分解能
分解(multiresolution decomposition) 技法を用いて形
成される。その重み係数は、ディジタル画像検出器のあ
らかじめ定めた所望の性能およびディジタル画像検出器
の測定された性能に基づく。さらに、その重み係数は目
標性能または目標分解能に基づくこともある。この重み
係数は、医用イメージング・システムによって空間周波
数帯域に後で適用するために格納される。同一の重み係
数または別個の異なる重み係数を、複数の空間分解能レ
ベルで使用することができる。ただ１つの重み係数を、
所与の空間分解能のすべてのピクセルに適用することも
できる。あるいは、多数の空間分解能変動補償係数を空
間周波数帯域の各々の異なる領域で用いることもでき
る。離散的な重み係数ではなく較正ファクタを使用し
て、その較正を連続時間システムに合わせて一般化する
ことができる。
態により、ディジタル・イメージング・システムの分解
能を較正するための方法および装置を提供できる。この
方法および装置には、そのイメージング・システムで使
用される第１のディジタル画像検出器の未調整の性能を
測定することが含まれる。次いで、この方法および装置
は、医用イメージング・システムにより処理される第１
の空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。例え
ば、処理される空間周波数帯域の各々は、Ｂｕｒｔの角
錐分解(Burt pyramid decomposition)などの多重分解能
分解(multiresolution decomposition) 技法を用いて形
成される。その重み係数は、ディジタル画像検出器のあ
らかじめ定めた所望の性能およびディジタル画像検出器
の測定された性能に基づく。さらに、その重み係数は目
標性能または目標分解能に基づくこともある。この重み
係数は、医用イメージング・システムによって空間周波
数帯域に後で適用するために格納される。同一の重み係
数または別個の異なる重み係数を、複数の空間分解能レ
ベルで使用することができる。ただ１つの重み係数を、
所与の空間分解能のすべてのピクセルに適用することも
できる。あるいは、多数の空間分解能変動補償係数を空
間周波数帯域の各々の異なる領域で用いることもでき
る。離散的な重み係数ではなく較正ファクタを使用し
て、その較正を連続時間システムに合わせて一般化する
ことができる。
【０００８】さらに、好ましい実施形態により、ディジ
タル画像検出器を利用するディジタル・イメージング・
システム用の分解能較正サブシステムを提供できる。こ
の分解能較正サブシステムは、ディジタル画像データ
（例えば、半導体Ｘ線検出器などのディジタル画像検出
器から収集された画像データ）を格納するためのメモリ
と、このメモリに結合されているプロセッサとを含む。
このプロセッサは、専用のハードウェア、またはハード
ウェア／ソフトウェアの組み合わせを介して画像データ
の第１の空間周波数帯域を決定し、かつこの第１の空間
周波数帯域に重み係数を適用する。その重み係数は、デ
ィジタル画像検出器の（例えば、事前に規定した所望の
変調伝達関数の形で表現される）事前に規定した所望の
分解能、並びにディジタル画像検出器の（例えば、測定
された変調伝達関数の形で表現される）測定された分解
能に基づく。この場合にも、較正ファクタにより特徴付
けられる周波数応答をもつフィルタを使用して、その較
正を連続時間システムに合わせて一般化することができ
る。
タル画像検出器を利用するディジタル・イメージング・
システム用の分解能較正サブシステムを提供できる。こ
の分解能較正サブシステムは、ディジタル画像データ
（例えば、半導体Ｘ線検出器などのディジタル画像検出
器から収集された画像データ）を格納するためのメモリ
と、このメモリに結合されているプロセッサとを含む。
このプロセッサは、専用のハードウェア、またはハード
ウェア／ソフトウェアの組み合わせを介して画像データ
の第１の空間周波数帯域を決定し、かつこの第１の空間
周波数帯域に重み係数を適用する。その重み係数は、デ
ィジタル画像検出器の（例えば、事前に規定した所望の
変調伝達関数の形で表現される）事前に規定した所望の
分解能、並びにディジタル画像検出器の（例えば、測定
された変調伝達関数の形で表現される）測定された分解
能に基づく。この場合にも、較正ファクタにより特徴付
けられる周波数応答をもつフィルタを使用して、その較
正を連続時間システムに合わせて一般化することができ
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１を説明すると、図１は分解能
較正サブシステム１０２を取り入れた医用イメージング
・システム１００を示している。分解能較正サブシステ
ム１０２は、通信インタフェース１０４と、ＣＰＵ１０
６と、プログラム／データ・メモリ・システム１０８と
を含んでいる。この通信インタフェース１０４と接続さ
れているのは、図１ではＸ線センサ１１０（付属の読み
出し用電子回路１１２を伴っている）として示されてい
るディジタル画像検出器１０９である。エネルギ源は、
図１では付属の制御用電子回路１１６を有するＸ線源１
１４として示してある。Ｘ線源１１４はＸ線エネルギ１
１８を発生させ、これがＸ線センサ１１０により検出さ
れる。
較正サブシステム１０２を取り入れた医用イメージング
・システム１００を示している。分解能較正サブシステ
ム１０２は、通信インタフェース１０４と、ＣＰＵ１０
６と、プログラム／データ・メモリ・システム１０８と
を含んでいる。この通信インタフェース１０４と接続さ
れているのは、図１ではＸ線センサ１１０（付属の読み
出し用電子回路１１２を伴っている）として示されてい
るディジタル画像検出器１０９である。エネルギ源は、
図１では付属の制御用電子回路１１６を有するＸ線源１
１４として示してある。Ｘ線源１１４はＸ線エネルギ１
１８を発生させ、これがＸ線センサ１１０により検出さ
れる。
【００１０】メモリ１０８内に格納されるのはディジタ
ル画像検出器１０９から収集された画像データ１２０
（例えば、画像レベルを表すピクセル値）である。さら
に、メモリ１０８は画像データ１２０の多重分解能分解
１２２を格納する。図１にはさらに、フラット・ファン
トム１２４、バー・パターン・ファントム１２６、およ
び均一度メッシュ１２８を示す。
ル画像検出器１０９から収集された画像データ１２０
（例えば、画像レベルを表すピクセル値）である。さら
に、メモリ１０８は画像データ１２０の多重分解能分解
１２２を格納する。図１にはさらに、フラット・ファン
トム１２４、バー・パターン・ファントム１２６、およ
び均一度メッシュ１２８を示す。
【００１１】Ｘ線センサ１１０は半導体Ｘ線検出器であ
ることが好ましい。Ｘ線源１１４および制御用電子回路
１１６は、市場で入手可能なＸ線管アセンブリに見られ
るものとすることができる。
ることが好ましい。Ｘ線源１１４および制御用電子回路
１１６は、市場で入手可能なＸ線管アセンブリに見られ
るものとすることができる。
【００１２】分解能較正サブシステム１０２は通信イン
タフェース１０４を利用し、ディジタル画像検出器１０
９からディジタル画像データ１２０を収集する。通信イ
ンタフェース１０４は、シリアル・インタフェース、パ
ラレル・インタフェース、工業用インタフェース、ある
いはネットワーク・インタフェースなどの、いかなる汎
用の通信インタフェースとすることができる。ＣＰＵ１
０６は、例えば汎用のＣＰＵ、ＤＳＰ、あるいは用途特
定の集積回路などであり、これによりメモリ・システム
１０８内に格納された較正プログラムを実行させる。こ
の較正プログラムは、図２に示す流れ図の各ステップに
従う。
タフェース１０４を利用し、ディジタル画像検出器１０
９からディジタル画像データ１２０を収集する。通信イ
ンタフェース１０４は、シリアル・インタフェース、パ
ラレル・インタフェース、工業用インタフェース、ある
いはネットワーク・インタフェースなどの、いかなる汎
用の通信インタフェースとすることができる。ＣＰＵ１
０６は、例えば汎用のＣＰＵ、ＤＳＰ、あるいは用途特
定の集積回路などであり、これによりメモリ・システム
１０８内に格納された較正プログラムを実行させる。こ
の較正プログラムは、図２に示す流れ図の各ステップに
従う。
【００１３】ＣＰＵ１０６により、例えば、画像データ
１２０のＢｕｒｔの角錐分解(Burtpyramid decompositi
on)やその他の多重分解能分解技法を用いて、多重分解
能分解１２２を決定する。多重分解能分解技法の一例
が、「Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ」
（Ed.A.Rosenfield,Springer Series in Information S
ciences, Springer Verlag，１０〜１４ページ（１９８
４））に詳述されている。得られた多重分解能分解１２
２は、一連の分解能レベルの全体にわたる画像成分を表
す多数の空間周波数帯域を備える。
１２０のＢｕｒｔの角錐分解(Burtpyramid decompositi
on)やその他の多重分解能分解技法を用いて、多重分解
能分解１２２を決定する。多重分解能分解技法の一例
が、「Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ」
（Ed.A.Rosenfield,Springer Series in Information S
ciences, Springer Verlag，１０〜１４ページ（１９８
４））に詳述されている。得られた多重分解能分解１２
２は、一連の分解能レベルの全体にわたる画像成分を表
す多数の空間周波数帯域を備える。
【００１４】多重分解能分解とは、その各々が直前の画
像を低域通過フィルタ処理したコピーであるような一連
の画像のことである。原画像により、この一連の画像の
うちの第１の画像を形成させることができ、さらに後続
の画像の各々は、直前の画像を低域通過フィルタ処理し
たコピーであるため、段階的に狭くなって行く周波数帯
域での空間周波数情報を含むことになる。換言すると、
一連の画像内の各画像内では、徐々に周波数成分が減少
して行くことになる。
像を低域通過フィルタ処理したコピーであるような一連
の画像のことである。原画像により、この一連の画像の
うちの第１の画像を形成させることができ、さらに後続
の画像の各々は、直前の画像を低域通過フィルタ処理し
たコピーであるため、段階的に狭くなって行く周波数帯
域での空間周波数情報を含むことになる。換言すると、
一連の画像内の各画像内では、徐々に周波数成分が減少
して行くことになる。
【００１５】ディジタル画像検出器１０９はその分解能
によって特徴付けることができる。典型的には、分解能
は、ディジタル画像検出器１０９の様々な空間周波数に
対する振幅応答を定量化したものである変調伝達関数
（ＭＴＦ；modulation transfer function）の形（例え
ば、１ミリメートルあたりのラインペア数の形）で与え
られる。空間周波数が増加すると、その分解能は有限で
あることから、ディジタル画像検出器１０９のＭＴＦは
減少する。換言すると、ディジタル画像検出器１０９が
空間周波数の線の部分と空間の部分を識別することがで
きるのはある点まで（例えば、数ラインペア毎ミリメー
トルまで）であり、この点以降ではディジタル画像検出
器１０９は線と空間とを識別することができない。
によって特徴付けることができる。典型的には、分解能
は、ディジタル画像検出器１０９の様々な空間周波数に
対する振幅応答を定量化したものである変調伝達関数
（ＭＴＦ；modulation transfer function）の形（例え
ば、１ミリメートルあたりのラインペア数の形）で与え
られる。空間周波数が増加すると、その分解能は有限で
あることから、ディジタル画像検出器１０９のＭＴＦは
減少する。換言すると、ディジタル画像検出器１０９が
空間周波数の線の部分と空間の部分を識別することがで
きるのはある点まで（例えば、数ラインペア毎ミリメー
トルまで）であり、この点以降ではディジタル画像検出
器１０９は線と空間とを識別することができない。
【００１６】ディジタル画像検出器１０９のＭＴＦを決
定するための一助として、ディジタル・イメージング・
システム１００ではイメージング・ファントムを利用す
ることができる。イメージング・ファントムとは、例え
ば一連の鉛製のバーを空間で仕切ったものなど、周知の
較正パターンをもつ一片の素材である。その厚さおよび
間隔により、測定しようとする空間周波数が決まる。鉛
の部分は減衰が大きく、一方空間部分ではほとんど減衰
がない。これらのステップ応答の空間的変動を用いて、
下記のようにしてそのＭＴＦを決定する。
定するための一助として、ディジタル・イメージング・
システム１００ではイメージング・ファントムを利用す
ることができる。イメージング・ファントムとは、例え
ば一連の鉛製のバーを空間で仕切ったものなど、周知の
較正パターンをもつ一片の素材である。その厚さおよび
間隔により、測定しようとする空間周波数が決まる。鉛
の部分は減衰が大きく、一方空間部分ではほとんど減衰
がない。これらのステップ応答の空間的変動を用いて、
下記のようにしてそのＭＴＦを決定する。
【００１７】詳細には、バー・パターン・ファントム１
２６は、ディジタル画像検出器の分解能を示すＭＴＦを
決定するために用いることができる多くのタイプのファ
ントムのうちの一例である。バー・パターン・ファント
ム１２６は、互いに離隔させた一連の鉛製ストリップを
備えている。その間隔は、好ましくは０．５〜２．５ラ
インペア毎ミリメートル（一般にそのディジタル画像検
出器を用いて検出しようとするフィーチャのサイズに一
致する間隔）である。ＭＴＦは、各空間周波数帯域毎
に、その帯域内のピクセルがバー・パターン・ファント
ム１２６上の鉛製ストリップの作り出すステップ応答を
如何に良好にとらえているかに従って決定される。ＭＴ
Ｆは、例えば、０．５０、０．５５、０．６０、０．７
０、０．８０、０．９０、１．０、１．１、１．２、
１．４、１．６、１．８ｌｐ／ｍｍというラインペアの
グループに対応する１２の空間周波数において、次式に
より決定することができる。
２６は、ディジタル画像検出器の分解能を示すＭＴＦを
決定するために用いることができる多くのタイプのファ
ントムのうちの一例である。バー・パターン・ファント
ム１２６は、互いに離隔させた一連の鉛製ストリップを
備えている。その間隔は、好ましくは０．５〜２．５ラ
インペア毎ミリメートル（一般にそのディジタル画像検
出器を用いて検出しようとするフィーチャのサイズに一
致する間隔）である。ＭＴＦは、各空間周波数帯域毎
に、その帯域内のピクセルがバー・パターン・ファント
ム１２６上の鉛製ストリップの作り出すステップ応答を
如何に良好にとらえているかに従って決定される。ＭＴ
Ｆは、例えば、０．５０、０．５５、０．６０、０．７
０、０．８０、０．９０、１．０、１．１、１．２、
１．４、１．６、１．８ｌｐ／ｍｍというラインペアの
グループに対応する１２の空間周波数において、次式に
より決定することができる。
【００１８】ＭＴＦ＝（Pi＊sqrt(2)）／（（4＊Mean
0）＊sqrt(VarFreq)） 上式において、 VarFreq＝｜VarROI−VarNoise｜ VarROI＝そのＲＯＩ内での分散 VarNoise＝（VarBlack＋VarWhite）／２ Mean0＝（MeanWhite−MeanBlack）／２ である。
0）＊sqrt(VarFreq)） 上式において、 VarFreq＝｜VarROI−VarNoise｜ VarROI＝そのＲＯＩ内での分散 VarNoise＝（VarBlack＋VarWhite）／２ Mean0＝（MeanWhite−MeanBlack）／２ である。
【００１９】各関心領域（ＲＯＩ）は、例えば前述の各
分解能のグループの中心にあると定義することができ
る。各ＲＯＩのサイズはそのＲＯＩが（ｎ−２）本のラ
インペア（ここでｎは現在のグループのラインペアの総
数）をカバーするように設定することが好ましい。例え
ば、総数が５ラインペアのグループでは、そのＲＯＩは
３ラインペアをカバーする。ＭＴＦに対する前述の公式
は、ＶａｒＮｏｉｓｅの項を用いてバックグラウンドの
ノイズを考慮しているだけでなく、そのＲＯＩ内での白
黒レベルの平均値と分散をも考慮していることに留意さ
れたい。
分解能のグループの中心にあると定義することができ
る。各ＲＯＩのサイズはそのＲＯＩが（ｎ−２）本のラ
インペア（ここでｎは現在のグループのラインペアの総
数）をカバーするように設定することが好ましい。例え
ば、総数が５ラインペアのグループでは、そのＲＯＩは
３ラインペアをカバーする。ＭＴＦに対する前述の公式
は、ＶａｒＮｏｉｓｅの項を用いてバックグラウンドの
ノイズを考慮しているだけでなく、そのＲＯＩ内での白
黒レベルの平均値と分散をも考慮していることに留意さ
れたい。
【００２０】しかし、別のタイプのファントムもＭＴＦ
の決定に適する。一例として、急峻な区画としたエッジ
を有するファントム（例えば、タングステン製または銅
製のエッジ・ファントム）により、検出器上にエッジ画
像を提供できる。エッジ画像は、黒からグレー領域を経
て白まで移行している。次いで、このエッジ応答の導関
数（線像分布関数(line spread function)）のフーリエ
変換を用いてＭＴＦを計算する。
の決定に適する。一例として、急峻な区画としたエッジ
を有するファントム（例えば、タングステン製または銅
製のエッジ・ファントム）により、検出器上にエッジ画
像を提供できる。エッジ画像は、黒からグレー領域を経
て白まで移行している。次いで、このエッジ応答の導関
数（線像分布関数(line spread function)）のフーリエ
変換を用いてＭＴＦを計算する。
【００２１】絶対ＭＴＦとは、ディジタル画像検出器上
の事前に選択した領域（例えばその中心）で決定される
ＭＴＦである。次いで、ＭＴＦ分解能の均一性の空間的
変動は、下記のようにして絶対ＭＴＦに対して正規化す
ることができる。
の事前に選択した領域（例えばその中心）で決定される
ＭＴＦである。次いで、ＭＴＦ分解能の均一性の空間的
変動は、下記のようにして絶対ＭＴＦに対して正規化す
ることができる。
【００２２】分解能の均一性は、メッシュ・パターン
（例えば、好ましくは検出器の限界分解能によって定ま
る空間周波数を有するステンレス鋼製のメッシュである
均一度メッシュ１２８）を撮影することにより測定する
ことができる。実施の一形態では、その均一度メッシュ
１２８は、概ね１．５ラインペア毎ミリメートル（例え
ば、２．５ラインペア毎ミリメートルの限界分解能の概
ね３／５に相当する）の周波数を有する。その標準偏差
の、ディジタル画像検出器の周囲の関心領域内での平均
画像レベルに対する比により、当該領域内でのすべての
空間周波数帯域にわたる局所分解能の相対的評価ができ
る。分解能の均一性は画像の中心でのこの比の測定値に
対して正規化することができる。
（例えば、好ましくは検出器の限界分解能によって定ま
る空間周波数を有するステンレス鋼製のメッシュである
均一度メッシュ１２８）を撮影することにより測定する
ことができる。実施の一形態では、その均一度メッシュ
１２８は、概ね１．５ラインペア毎ミリメートル（例え
ば、２．５ラインペア毎ミリメートルの限界分解能の概
ね３／５に相当する）の周波数を有する。その標準偏差
の、ディジタル画像検出器の周囲の関心領域内での平均
画像レベルに対する比により、当該領域内でのすべての
空間周波数帯域にわたる局所分解能の相対的評価ができ
る。分解能の均一性は画像の中心でのこの比の測定値に
対して正規化することができる。
【００２３】フラット・ファントム１２４を使用する
と、ディジタル画像検出器１１０のノイズ・パワースペ
クトル（ＮＰＳ）を決定することができる。フラット・
ファントム１２４は均一の厚さを有する。２つのフラッ
ト・フィールド画像を減算し、得られた差分画像により
ディジタル画像検出器のＮＰＳが特徴付けられる。一例
として、この差分画像のフーリエ変換の放射状平均(rad
ial average)によりＮＰＳの尺度が提供される。
と、ディジタル画像検出器１１０のノイズ・パワースペ
クトル（ＮＰＳ）を決定することができる。フラット・
ファントム１２４は均一の厚さを有する。２つのフラッ
ト・フィールド画像を減算し、得られた差分画像により
ディジタル画像検出器のＮＰＳが特徴付けられる。一例
として、この差分画像のフーリエ変換の放射状平均(rad
ial average)によりＮＰＳの尺度が提供される。
【００２４】重み係数Ｃｏｅｆ（ｉ）により、所与の帯
域「ｉ」の範囲内でのＭＴＦ調整の量が決定される（こ
の調整によりＭＴＦは増加する場合も減少する場合もあ
る）。各周波数帯域「ｉ」に対して周波数帯域から成る
レンジ全体にわたる一般的な記述は次式となる。
域「ｉ」の範囲内でのＭＴＦ調整の量が決定される（こ
の調整によりＭＴＦは増加する場合も減少する場合もあ
る）。各周波数帯域「ｉ」に対して周波数帯域から成る
レンジ全体にわたる一般的な記述は次式となる。
【００２５】Coef(i)＝Function（Desired-Performance
(i)，Raw-Performance(i)） また、一例として、 Coef(i)＝Desired-Performance(i)／Raw-Performance
(i) したがって、Desired-Performance(i)＝１００であり
（例えば、バー・パターン・ファントム１２６のステッ
プ応答が完全に再生され）、かつRaw-Performance(i)＝
５０である場合には、Ｃｏｅｆ（ｉ）＝２となる。Desi
red-Performance(i)は、空間周波数帯域「ｉ」でのあら
かじめ定めた所望の分解能（例えば、目標ＭＴＦ）とす
ることが好ましい。またRaw-Performance(i)は、その空
間周波数帯域「ｉ」での測定された分解能（例えば、未
調整の初期分解能）であることが好ましい。
(i)，Raw-Performance(i)） また、一例として、 Coef(i)＝Desired-Performance(i)／Raw-Performance
(i) したがって、Desired-Performance(i)＝１００であり
（例えば、バー・パターン・ファントム１２６のステッ
プ応答が完全に再生され）、かつRaw-Performance(i)＝
５０である場合には、Ｃｏｅｆ（ｉ）＝２となる。Desi
red-Performance(i)は、空間周波数帯域「ｉ」でのあら
かじめ定めた所望の分解能（例えば、目標ＭＴＦ）とす
ることが好ましい。またRaw-Performance(i)は、その空
間周波数帯域「ｉ」での測定された分解能（例えば、未
調整の初期分解能）であることが好ましい。
【００２６】次いで、Ｃｏｅｆ（ｉ）を各空間周波数帯
域内の各ピクセル値ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）に対して適用し、
新たなピクセル値ｐ’（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ）
＊ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）を形成させることができる。しか
し、別の線形関数および非線形関数も使用可能である。
域内の各ピクセル値ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）に対して適用し、
新たなピクセル値ｐ’（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ）
＊ｐ（ｘ，ｙ，ｉ）を形成させることができる。しか
し、別の線形関数および非線形関数も使用可能である。
【００２７】ある特定の空間周波数帯域内のピクセルす
べてに対し単一の重み係数を適用するのではなく、この
分解能較正サブシステム１０２では、ピクセルの幾つか
の領域の各々に対して、あるいは１つの空間周波数帯域
内のピクセルのすべてに対して１つの重み係数が提供さ
れるように複数の重み係数を決定することができる。し
たがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）は、分解能の均一性の測定値
（例えばＭＴＦＵ）に基づいて、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，
ｉ）により置き換えることができる。すなわち、ｐ’
（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＊ｐ（ｘ，
ｙ，ｉ）となる。
べてに対し単一の重み係数を適用するのではなく、この
分解能較正サブシステム１０２では、ピクセルの幾つか
の領域の各々に対して、あるいは１つの空間周波数帯域
内のピクセルのすべてに対して１つの重み係数が提供さ
れるように複数の重み係数を決定することができる。し
たがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）は、分解能の均一性の測定値
（例えばＭＴＦＵ）に基づいて、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，
ｉ）により置き換えることができる。すなわち、ｐ’
（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＊ｐ（ｘ，
ｙ，ｉ）となる。
【００２８】幾つかの例では、その分解能の均一性は、
ディジタル画像検出器上である特定のパターン、例えば
放射状パターンに従う。分解能較正サブシステム１０２
はこのパターンを用いて、空間周波数帯域内のピクセル
に対して、さらに迅速な決定ができ（行うべき測定がよ
り少なくて済み）、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）を適用する
ことができる。下記の項Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて、ディジ
タル画像検出器の中心（絶対ＭＴＦを決定した位置にあ
たる）に対して正規化した空間的に従属した分解能ファ
クタが表される。一般に、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃ
ｏｅｆ（ｉ）＊Ｒ（ｘ，ｙ）である。
ディジタル画像検出器上である特定のパターン、例えば
放射状パターンに従う。分解能較正サブシステム１０２
はこのパターンを用いて、空間周波数帯域内のピクセル
に対して、さらに迅速な決定ができ（行うべき測定がよ
り少なくて済み）、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）を適用する
ことができる。下記の項Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて、ディジ
タル画像検出器の中心（絶対ＭＴＦを決定した位置にあ
たる）に対して正規化した空間的に従属した分解能ファ
クタが表される。一般に、Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃ
ｏｅｆ（ｉ）＊Ｒ（ｘ，ｙ）である。
【００２９】ピクセル値に重み係数を乗算することによ
り分解能を強調することができるが、強調が過度である
と画像内のノイズ成分に望ましくない影響を及ぼすこと
がある。一般に、出力の信号対雑音比（ＳＮＲ）（周波
数ｆの関数）は、分解能が強調されても不変のままであ
る。
り分解能を強調することができるが、強調が過度である
と画像内のノイズ成分に望ましくない影響を及ぼすこと
がある。一般に、出力の信号対雑音比（ＳＮＲ）（周波
数ｆの関数）は、分解能が強調されても不変のままであ
る。
【００３０】 SNR(f)＝C＊［MTFA(f)］＾2／［NPSA(f)］ ＝C＊［MTFB(f)］＾2／［NPSB(f)］ ＝C＊［α(f)＊MTFA(f)］＾2／［α(f)］＾2＊NPS
A(f)］ 上式において、Ｃは照射量、Ｘ線ビームの質などに依存
する係数αは適用されたＭＴＦの強調量（離散式の場合
には、例えば重み係数の大きさ）、Ａは生画像値（測定
された画像値）、またＢは補償された画像値（処理され
た画像値）である。ここに示すように、分解能の強調
は、ＭＴＦに対して線形に影響を及ぼすが、ノイズに対
してはα（ｆ）の２乗に従って影響を及ぼす。したがっ
て、ＭＴＦを急激に増加させると、ノイズはこれよりさ
らに急激に増大する。画像内への過度のノイズの導入を
防ぐために、分解能較正サブシステム１０２では、各分
解能帯域および各ピクセル毎に、ノイズ・ファクタに従
って次式のようにしてその重み係数の上限を決めてい
る。
A(f)］ 上式において、Ｃは照射量、Ｘ線ビームの質などに依存
する係数αは適用されたＭＴＦの強調量（離散式の場合
には、例えば重み係数の大きさ）、Ａは生画像値（測定
された画像値）、またＢは補償された画像値（処理され
た画像値）である。ここに示すように、分解能の強調
は、ＭＴＦに対して線形に影響を及ぼすが、ノイズに対
してはα（ｆ）の２乗に従って影響を及ぼす。したがっ
て、ＭＴＦを急激に増加させると、ノイズはこれよりさ
らに急激に増大する。画像内への過度のノイズの導入を
防ぐために、分解能較正サブシステム１０２では、各分
解能帯域および各ピクセル毎に、ノイズ・ファクタに従
って次式のようにしてその重み係数の上限を決めてい
る。
【００３１】 Coef(x,y,i)＝min(Coef(x,y,i),Noise-Factor) 一例として、 Coef(x,y,i)＝min（（MTFD(i)／MTFR(i)）＊R(x,y)，sq
rt（NPSM(i)／NPSR(i)）） 上式において、ｓｑｒｔは平方根関数、下付き文字Ｄは
所望の値であることを示し、下付き文字Ｒは生の値（測
定された値）であることを示し、また下付き文字Ｍは事
前に選択した最大値（すなわち、ＮＰＳM （ｉ）は例え
ば顧客のＣＴＱ仕様に従って許容可能な事前に選択した
最大ノイズ）であることを示している。
rt（NPSM(i)／NPSR(i)）） 上式において、ｓｑｒｔは平方根関数、下付き文字Ｄは
所望の値であることを示し、下付き文字Ｒは生の値（測
定された値）であることを示し、また下付き文字Ｍは事
前に選択した最大値（すなわち、ＮＰＳM （ｉ）は例え
ば顧客のＣＴＱ仕様に従って許容可能な事前に選択した
最大ノイズ）であることを示している。
【００３２】重み係数を各空間周波数帯域に関して適用
し終えた後に、医用イメージング・システム１００は追
加の画像処理（例えばコントラスト強調）を適用し、次
いで表示のために画像を再構成させることがある。
し終えた後に、医用イメージング・システム１００は追
加の画像処理（例えばコントラスト強調）を適用し、次
いで表示のために画像を再構成させることがある。
【００３３】画像分解能の較正は、離散式の場合（ピク
セル画像の場合）に限定されない。むしろ、画像検出器
分解能の較正は、以下でさらに詳細に記載するように連
続時間の場合に拡張できる。
セル画像の場合）に限定されない。むしろ、画像検出器
分解能の較正は、以下でさらに詳細に記載するように連
続時間の場合に拡張できる。
【００３４】連続時間システム（このシステムではＣｏ
ｅｆ（ｉ）の離散値が連続較正ファクタα（ｆ）によっ
て置き換えられる）においては、次式となる。
ｅｆ（ｉ）の離散値が連続較正ファクタα（ｆ）によっ
て置き換えられる）においては、次式となる。
【００３５】 α(f)＝min（Noise-Factor(f)，MTFD(f)／MTFR(f)） 一例として、 α(f)＝min（sqrt（β(f)），MTFD(f)／MTFR(f)） 上式において、ＮＰＳR（ｆ）＝（１／β（ｆ））＊Ｎ
ＰＳM（ｆ）であり、さらに典型的には、ＭＴＦD（ｆ）
≧ＭＴＦR（ｆ）、かつ、β（ｆ）≧１．０である。
ＰＳM（ｆ）であり、さらに典型的には、ＭＴＦD（ｆ）
≧ＭＴＦR（ｆ）、かつ、β（ｆ）≧１．０である。
【００３６】一般的な場合には、ディジタル・フィルタ
は、α（ｆ）により特徴付けられる周波数応答をもつよ
うに設計することができる。次いで、連続画像信号をフ
ィルタに加え、所望の分解能較正を達成することができ
る。再び図１について説明すると、画像入力信号１５０
は次に、分解能較正フィルタ１５２に加えられる。この
結果、分解能較正フィルタ１５２により、分解能を較正
した信号出力１５４が作成される。
は、α（ｆ）により特徴付けられる周波数応答をもつよ
うに設計することができる。次いで、連続画像信号をフ
ィルタに加え、所望の分解能較正を達成することができ
る。再び図１について説明すると、画像入力信号１５０
は次に、分解能較正フィルタ１５２に加えられる。この
結果、分解能較正フィルタ１５２により、分解能を較正
した信号出力１５４が作成される。
【００３７】前述したような多重分解能分解では、較正
ファクタα（ｆ）は、離散係数Ｃｏｅｆ（ｉ）（例え
ば、多重分解能分解のｉ＝０〜７の分解能レベルの全体
にわたるＣｏｅｆ（ｉ））により、次式のように置き換
えられる。
ファクタα（ｆ）は、離散係数Ｃｏｅｆ（ｉ）（例え
ば、多重分解能分解のｉ＝０〜７の分解能レベルの全体
にわたるＣｏｅｆ（ｉ））により、次式のように置き換
えられる。
【００３８】 Coef(i)＝[1/(f2-f1)]∫f1 f2（α(f)）df ここで、 ｆ１＝Ｎ／２(i+1) 、ｆ２＝Ｎ／２i 上式において、Ｎはディジタル画像検出器のナイキスト
（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数（例えば、２．５ラインペア
毎ミリメートル）である。したがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）
は、所与のレンジの全体にわたる較正ファクタα（ｆ）
の平均であることが好ましい。
（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数（例えば、２．５ラインペア
毎ミリメートル）である。したがって、Ｃｏｅｆ（ｉ）
は、所与のレンジの全体にわたる較正ファクタα（ｆ）
の平均であることが好ましい。
【００３９】ここで図２について説明すると、図２はデ
ィジタル医用イメージング・システムの分解能を較正す
るための流れ図２００を表している。ステップ２０２に
おいて、分解能調整システム（例えば、医用イメージン
グ・システム１００、または工場での較正システム）に
よりディジタル画像検出器の未調整の性能を測定する。
この未調整の性能は、例えばＭＴＦ、ＭＴＦＵ、ＮＰ
Ｓ、あるいはＳＮＲに相当する。例えば一つの箇所に設
置される２つ以上の関連するディジタル・イメージング
・システムはマッチングしていることが望ましいため、
分解能調整システムによって、この関連するディジタル
・イメージング・システムで使用される２つ以上のディ
ジタル画像検出器の未調整の性能を測定することがあ
る。
ィジタル医用イメージング・システムの分解能を較正す
るための流れ図２００を表している。ステップ２０２に
おいて、分解能調整システム（例えば、医用イメージン
グ・システム１００、または工場での較正システム）に
よりディジタル画像検出器の未調整の性能を測定する。
この未調整の性能は、例えばＭＴＦ、ＭＴＦＵ、ＮＰ
Ｓ、あるいはＳＮＲに相当する。例えば一つの箇所に設
置される２つ以上の関連するディジタル・イメージング
・システムはマッチングしていることが望ましいため、
分解能調整システムによって、この関連するディジタル
・イメージング・システムで使用される２つ以上のディ
ジタル画像検出器の未調整の性能を測定することがあ
る。
【００４０】次に、ステップ２０４において、分解能調
整システムは、医用イメージング・システムにより処理
される、空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。
この重み係数は、ディジタル画像検出器の所望の性能
（例えば顧客のＣＴＱ数値により指定される）および測
定された未調整の性能に基づくことが好ましい。さら
に、２つのシステムがマッチングしている場合、第２の
システム内のディジタル画像検出器に対する重み係数
は、第１のディジタル画像検出器の事前に選択した所望
の性能および第２のディジタル画像検出器の測定された
未調整の性能に基づくことが好ましい。換言すると、こ
の２つのシステムが事前に選択した同じ所望の調整済み
分解能を達成するように重み係数が選択される。そのシ
ステムの特定のディジタル画像検出器が例外的なもので
ある場合には、ディジタル・イメージング・システムを
事前に選択した分解能にマッチングさせるために、シス
テムの分解能すなわちＭＴＦを実際には減少させる必要
もあることに留意されたい。さらに、システムをマッチ
ングさせる処理は、任意の具体的な基準値に基づいて行
うことができる。したがって、全体的な分解能標準はそ
のディジタル・イメージング・システムの製造者により
設定することができる。次いで、この製造者により製作
されたディジタル・イメージング・システムは、この分
解能標準に合わせてすべてマッチングさせることができ
る。
整システムは、医用イメージング・システムにより処理
される、空間周波数帯域に対する重み係数を決定する。
この重み係数は、ディジタル画像検出器の所望の性能
（例えば顧客のＣＴＱ数値により指定される）および測
定された未調整の性能に基づくことが好ましい。さら
に、２つのシステムがマッチングしている場合、第２の
システム内のディジタル画像検出器に対する重み係数
は、第１のディジタル画像検出器の事前に選択した所望
の性能および第２のディジタル画像検出器の測定された
未調整の性能に基づくことが好ましい。換言すると、こ
の２つのシステムが事前に選択した同じ所望の調整済み
分解能を達成するように重み係数が選択される。そのシ
ステムの特定のディジタル画像検出器が例外的なもので
ある場合には、ディジタル・イメージング・システムを
事前に選択した分解能にマッチングさせるために、シス
テムの分解能すなわちＭＴＦを実際には減少させる必要
もあることに留意されたい。さらに、システムをマッチ
ングさせる処理は、任意の具体的な基準値に基づいて行
うことができる。したがって、全体的な分解能標準はそ
のディジタル・イメージング・システムの製造者により
設定することができる。次いで、この製造者により製作
されたディジタル・イメージング・システムは、この分
解能標準に合わせてすべてマッチングさせることができ
る。
【００４１】ステップ２０６において、分解能調整シス
テムは、任意選択により、各空間分解能レベルの個々の
ピクセルに対する空間分解能変動補償重み係数を決定す
る。前述のように、空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅ
ｆ（ｘ，ｙ，ｉ）によりディジタル画像検出器１１０の
全体にわたり分解能の均一性の変化を補償する。重み係
数は各空間分解能レベルにある各ピクセル毎に決定する
ことがあり、あるいはより小さい重み係数の組を各空間
分解能レベルのより大きな領域内のピクセル間で使用す
るように決定することもある。別法として、分解能の均
一性に対する補正がないことを示すために重み係数を一
定値（Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ））に設
定することもある。
テムは、任意選択により、各空間分解能レベルの個々の
ピクセルに対する空間分解能変動補償重み係数を決定す
る。前述のように、空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅ
ｆ（ｘ，ｙ，ｉ）によりディジタル画像検出器１１０の
全体にわたり分解能の均一性の変化を補償する。重み係
数は各空間分解能レベルにある各ピクセル毎に決定する
ことがあり、あるいはより小さい重み係数の組を各空間
分解能レベルのより大きな領域内のピクセル間で使用す
るように決定することもある。別法として、分解能の均
一性に対する補正がないことを示すために重み係数を一
定値（Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）＝Ｃｏｅｆ（ｉ））に設
定することもある。
【００４２】ステップ２０８において、分解能調整シス
テムは、その重み係数があまり大きすぎることがなく、
その適用により得られる処理画像内で所望の最大ノイズ
・ファクタを超えることがないことを確認することが好
ましい。換言すると、分解能調整システムは、前述のよ
うに、任意の重み係数を重み係数とノイズ・ファクタの
最小値に置き換えることができる。ステップ２１０にお
いて、分解能調整システムは、このディジタル検出器を
取り入れた医用イメージング・システムで後に使用でき
るように、このディジタル検出器に対する諸係数をメモ
リ内に格納する。
テムは、その重み係数があまり大きすぎることがなく、
その適用により得られる処理画像内で所望の最大ノイズ
・ファクタを超えることがないことを確認することが好
ましい。換言すると、分解能調整システムは、前述のよ
うに、任意の重み係数を重み係数とノイズ・ファクタの
最小値に置き換えることができる。ステップ２１０にお
いて、分解能調整システムは、このディジタル検出器を
取り入れた医用イメージング・システムで後に使用でき
るように、このディジタル検出器に対する諸係数をメモ
リ内に格納する。
【００４３】医用イメージング・システム１００が画像
を表示する前に、ＣＰＵ１０６は画像データ１２０の多
重分解能分解１２２を作成することが好ましい（ステッ
プ２１２）。前述のように、多重分解能分解１２２は、
その画像内の空間周波数帯域に対応した多数の分解能レ
ベルを含んでいる。ＣＰＵ１０６は、ステップ２１４に
おいて、各ピクセル、領域、または空間周波数帯域に対
して決定した重み係数を適用する。次に、ステップ２１
６において、ＣＰＵ１０６は、分解能を強調させた多重
分解能を使用して画像を表示させるために画像の再構成
を行う。
を表示する前に、ＣＰＵ１０６は画像データ１２０の多
重分解能分解１２２を作成することが好ましい（ステッ
プ２１２）。前述のように、多重分解能分解１２２は、
その画像内の空間周波数帯域に対応した多数の分解能レ
ベルを含んでいる。ＣＰＵ１０６は、ステップ２１４に
おいて、各ピクセル、領域、または空間周波数帯域に対
して決定した重み係数を適用する。次に、ステップ２１
６において、ＣＰＵ１０６は、分解能を強調させた多重
分解能を使用して画像を表示させるために画像の再構成
を行う。
【００４４】次に図３について説明すると、図３は多重
分解能画像分解３００を表している。分解３００は、分
解３００内の特定の空間周波数に関連する分解能レベル
３０２〜３１０（実際に使用されるのはこれより多いこ
とや少ないことがある）を表している。各分解能レベル
３０２〜３１０、例えば分解能レベル３０２は、ピクセ
ル３１２によって構成されている。ピクセル３１２は事
前に選択した形状およびピクセル数とした領域にグルー
プ分けすることができる。図３には、辺縁の領域３１４
と中央の領域３１６を示してある。
分解能画像分解３００を表している。分解３００は、分
解３００内の特定の空間周波数に関連する分解能レベル
３０２〜３１０（実際に使用されるのはこれより多いこ
とや少ないことがある）を表している。各分解能レベル
３０２〜３１０、例えば分解能レベル３０２は、ピクセ
ル３１２によって構成されている。ピクセル３１２は事
前に選択した形状およびピクセル数とした領域にグルー
プ分けすることができる。図３には、辺縁の領域３１４
と中央の領域３１６を示してある。
【００４５】中央領域３１６は、ディジタル画像検出器
の中心を専らカバーすると共に、好ましくは（前述のよ
うに）絶対ＭＴＦを決定するための区域を表している。
画像分解能の空間的変動は、中央領域３１６を外れたと
ころ、例えば１つまたは複数の辺縁領域（例えば辺縁領
域３１４）で測定する。前述したように、全体の空間周
波数帯域３０２〜３１０に対して単一の重み係数を決定
することや、各空間周波数帯域３０２〜３１０内の各領
域３１４、３１６毎に１つの重み係数を与えるために複
数の重み係数を決定すること、あるいは各空間周波数帯
域３０２〜３１０内の各ピクセル３１２毎に１つの重み
係数を与えるために複数の重み係数を決定することがあ
る。これら複数の重み係数は、前述のようにして決定し
た空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）
であることが好ましい。これらの重み係数は各空間周波
数帯域３０２〜３１０内、あるいは領域３１４、３１６
内のピクセル値に対して画像再構成の前に適用され（例
えば、掛け算され）、そのディジタル画像検出器が所望
の分解能に合わせて補償される。
の中心を専らカバーすると共に、好ましくは（前述のよ
うに）絶対ＭＴＦを決定するための区域を表している。
画像分解能の空間的変動は、中央領域３１６を外れたと
ころ、例えば１つまたは複数の辺縁領域（例えば辺縁領
域３１４）で測定する。前述したように、全体の空間周
波数帯域３０２〜３１０に対して単一の重み係数を決定
することや、各空間周波数帯域３０２〜３１０内の各領
域３１４、３１６毎に１つの重み係数を与えるために複
数の重み係数を決定すること、あるいは各空間周波数帯
域３０２〜３１０内の各ピクセル３１２毎に１つの重み
係数を与えるために複数の重み係数を決定することがあ
る。これら複数の重み係数は、前述のようにして決定し
た空間分解能変動補償重み係数Ｃｏｅｆ（ｘ，ｙ，ｉ）
であることが好ましい。これらの重み係数は各空間周波
数帯域３０２〜３１０内、あるいは領域３１４、３１６
内のピクセル値に対して画像再構成の前に適用され（例
えば、掛け算され）、そのディジタル画像検出器が所望
の分解能に合わせて補償される。
【００４６】図４について説明すると、グラフ４００は
分解能調整の結果の一例である。このグラフは空間周波
数軸４０２とＭＴＦ軸４０４とを有する。図４には、生
の（測定された）ＭＴＦの線４０６、目標ＭＴＦの線４
０８、並びに達成されたＭＴＦの線４１０が表されてい
る。前述の分解能調整技法を使用して、生のＭＴＦを達
成されたＭＴＦの線４１０によって示すレベルまで改善
させる。達成されたＭＴＦの線４１０はさらに、関心周
波数の全体にわたって、事前に選択した所望のＭＴＦす
なわち目標ＭＴＦの線４０８と密接に対応していること
を示している。
分解能調整の結果の一例である。このグラフは空間周波
数軸４０２とＭＴＦ軸４０４とを有する。図４には、生
の（測定された）ＭＴＦの線４０６、目標ＭＴＦの線４
０８、並びに達成されたＭＴＦの線４１０が表されてい
る。前述の分解能調整技法を使用して、生のＭＴＦを達
成されたＭＴＦの線４１０によって示すレベルまで改善
させる。達成されたＭＴＦの線４１０はさらに、関心周
波数の全体にわたって、事前に選択した所望のＭＴＦす
なわち目標ＭＴＦの線４０８と密接に対応していること
を示している。
【００４７】このため、本発明により、（画像処理分解
能強調を経て）ディジタル画像検出器の分解能仕様を緩
和させる能力が提供される。歩留まりはこれに連れて増
加する。さらに、本発明により、ノイズ関連の性能目標
を達成するために分解能の強調量に制限を加えながら、
顧客のＣＴＱ仕様に従った、具体的なシステム・レベル
分解能の較正が可能となる。さらに、本発明を完全自動
のディジタル・イメージング・システム較正の一部とし
て使用すること、並びに多数のディジタル画像検出器お
よび多数のディジタル・イメージング・システムの間で
分解能の一貫性を達成させるために使用することができ
る。さらに、記載した方法および装置により分解能係数
を空間的に調整し、ディジタル画像検出器の全体にわた
って均一な分解能を達成することができる。
能強調を経て）ディジタル画像検出器の分解能仕様を緩
和させる能力が提供される。歩留まりはこれに連れて増
加する。さらに、本発明により、ノイズ関連の性能目標
を達成するために分解能の強調量に制限を加えながら、
顧客のＣＴＱ仕様に従った、具体的なシステム・レベル
分解能の較正が可能となる。さらに、本発明を完全自動
のディジタル・イメージング・システム較正の一部とし
て使用すること、並びに多数のディジタル画像検出器お
よび多数のディジタル・イメージング・システムの間で
分解能の一貫性を達成させるために使用することができ
る。さらに、記載した方法および装置により分解能係数
を空間的に調整し、ディジタル画像検出器の全体にわた
って均一な分解能を達成することができる。
【図１】分解能較正サブシステムを取り入れた医用イメ
ージング・システムの略図である。
ージング・システムの略図である。
【図２】ディジタル医用イメージング・システムの分解
能を較正するための流れ図である。
能を較正するための流れ図である。
【図３】特定の空間周波数帯域でのディジタル画像を含
む、多重分解能画像分解を表す略図である。
む、多重分解能画像分解を表す略図である。
【図４】ディジタル画像検出器の分解能調整の結果の一
例を示すグラフである。
例を示すグラフである。
１００ 医用イメージング・システム １０２ 分解能較正サブシステム １０４ 通信インタフェース １０６ ＣＰＵ １０８ メモリ １０９ ディジタル画像検出器 １１０ Ｘ線センサ １１２ 読み出し用電子回路 １１４ Ｘ線源 １１６ 制御用電子回路 １１８ Ｘ線エネルギ １２０ 画像データ １２２ 多重分解能分解 １２４ フラット・ファントム １２６ バー・パターン・ファントム １２８ 均一度メッシュ １５０ 画像入力信号 １５２ 分解能較正フィルタ １５４ 信号出力 ３００ 多重分解能画像分解 ３０２〜３１０ 分解能レベル ３１２ ピクセル ３１４ 辺縁領域 ３１６ 中央領域 ４０２ 空間周波数軸
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｔ 1/29 Ｈ０４Ｎ 5/335 Ｚ Ｈ０４Ｎ 5/335 Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ａ (72)発明者 ジェフリー・アラン・カウツァー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワー ケシャー、パインウッド・コート、ダブリ ュー223・エヌ2834番 (72)発明者 リチャード・アウフリヒティヒ アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ワトッサ、ナンバー105、ノース・124ティ ーエイチ・ストリート、2500番
Claims (32)
- 【請求項１】 ディジタル・イメージング・システムの
分解能を較正する方法であって、 医用イメージング・システムで使用しようとする第１の
ディジタル画像検出器の未調整の性能を測定するステッ
プと、 第１のディジタル画像検出器の所望の性能および第１の
ディジタル画像検出器の該測定された未調整の性能に基
づいて、医用イメージング・システムにより処理される
第１の空間周波数帯域に対する重み係数を決定するステ
ップと、 医用イメージング・システムにより空間周波数帯域に後
で適用するために、該重み係数を格納するステップと、
を含む方法。 - 【請求項２】 前記測定のステップが、第１のディジタ
ル画像検出器の初期分解能を未調整の性能として獲得す
ることを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 重み係数を決定する前記ステップが、第
１の空間周波数帯域に対して複数の重み係数を決定する
ことを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 重み係数を決定する前記ステップがさら
に、少なくとも１つの追加の空間周波数帯域に対する重
み係数を決定することを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 前記決定のステップが、第１のディジタ
ル画像検出器の未調整の性能の空間的変動に対する補償
を行うための重み係数を決定することを含む請求項３に
記載の方法。 - 【請求項６】 前記測定のステップが、変調伝達関数、
変調伝達関数の均一性、ノイズ・パワースペクトルおよ
び信号対雑音比のうちの少なくとも１つを測定すること
を含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 前記決定のステップが、所望の変調伝達
関数、所望の最大ノイズ・パワースペクトルおよび所望
の変調伝達関数の均一性のうちの少なくとも１つに基づ
いて重み係数を決定することを含む請求項６に記載の方
法。 - 【請求項８】 前記測定のステップが変調伝達関数を測
定することを含み、かつ前記決定のステップが所望の変
調伝達関数に基づいて重み係数を決定することを含む請
求項７に記載の方法。 - 【請求項９】 重み係数を決定する前記ステップがさら
に、その重み係数を重み係数とノイズ・ファクタの最小
値に等しく設定することを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項１０】 第２の医用イメージング・システムで
使用しようとする第２のディジタル画像検出器の未調整
の性能を測定するステップと、 第１のディジタル画像検出器のあらかじめ定めた所望の
性能および第２のディジタル画像検出器の該未調整の性
能に基づいて、第２の医用イメージング・システムによ
り処理される第１の空間周波数帯域に対する第２の重み
係数を決定するステップと、 第２の医用イメージング・システムにより空間周波数帯
域に後で適用するために、該第２の重み係数を格納する
ステップと、をさらに含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項１１】 ディジタル画像検出器を利用する医用
イメージング・システム用の分解能較正サブシステムで
あって、 ディジタル画像データを格納するメモリと、 該メモリに結合されていて、該画像データの第１の空間
周波数帯域を決定しかつ該第１の空間周波数帯域に重み
係数を適用するプロセッサであって、ディジタル画像検
出器のあらかじめ定めた所望の分解能およびディジタル
画像検出器の測定された分解能に基づいて該重み係数を
算出するプロセッサと、を備える分解能較正サブシステ
ム。 - 【請求項１２】 前記プロセッサが、第１の空間周波数
帯域の個々の領域に複数の重み係数を適用する請求項１
１に記載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項１３】 前記プロセッサが、画像データに対す
る追加の空間周波数帯域を決定し、かつ該追加の空間周
波数帯域に対してディジタル画像検出器の所望の分解能
およびディジタル画像検出器の測定された分解能に基づ
いた追加の重み係数を適用する請求項１１に記載の分解
能較正サブシステム。 - 【請求項１４】 前記プロセッサが、空間分解能変動補
償係数である複数の重み係数を算出する請求項１１に記
載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項１５】 前記重み係数が、ディジタル画像検出
器の所望の変調伝達関数とディジタル画像検出器の測定
された変調伝達関数との関数である請求項１１に記載の
分解能較正サブシステム。 - 【請求項１６】 前記重み係数が、重み係数とノイズ・
ファクタの最小値である請求項１１に記載の分解能較正
サブシステム。 - 【請求項１７】 空間分解能変動補償係数が、画像デー
タにより表された画像の中心に対して空間的に従属した
分解能ファクタを含む請求項１４に記載の分解能較正サ
ブシステム。 - 【請求項１８】 前記プロセッサが、重み係数を空間周
波数帯域のピクセル値に対して乗算することにより重み
係数を適用する請求項１１に記載の分解能較正サブシス
テム。 - 【請求項１９】 前記プロセッサが、各領域の重み係数
を該領域のピクセル値に対して乗算することにより重み
係数を適用する請求項１４に記載の分解能較正サブシス
テム。 - 【請求項２０】 ディジタル画像検出器に対する分解能
制御を提供する医用イメージング・システムであって、 画像データを収集するディジタル画像検出器に特有の少
なくとも１つの分解能を得るための分解能測定ユニット
と、 分解能の制御を提供するために、ディジタル画像検出器
のあらかじめ定めた所望の分解能およびディジタル画像
検出器に特有の該少なくとも１つの分解能に基づいて少
なくとも１つの重み係数を算出するプロセッサと、を備
える医用イメージング・システム。 - 【請求項２１】 前記プロセッサが、第１の空間周波数
帯域の個々の領域に複数の重み係数を適用する請求項２
０に記載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項２２】 前記プロセッサが、画像データに対す
る複数の空間周波数帯域を決定し、かつ該複数の空間周
波数帯域に対して、ディジタル画像検出器の所望の分解
能およびディジタル画像検出器の測定された分解能に基
づいた複数の異なる重み係数を適用する請求項２０に記
載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項２３】 前記プロセッサが、空間分解能変動補
償係数である複数の重み係数を算出する請求項２０に記
載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項２４】 前記重み係数が、ディジタル画像検出
器の所望の変調伝達関数とディジタル画像検出器の測定
された変調伝達関数との関数である請求項２０に記載の
分解能較正サブシステム。 - 【請求項２５】 前記重み係数が、重み係数とノイズ・
ファクタの最小値である請求項２０に記載の分解能較正
サブシステム。 - 【請求項２６】 空間分解能変動補償係数が、画像デー
タにより表された画像の中心に対して空間的に従属した
分解能のファクタを含む請求項２３に記載の分解能較正
サブシステム。 - 【請求項２７】 前記プロセッサが、重み係数を画像デ
ータの空間周波数帯域のピクセル値に対して乗算するこ
とにより、画像データに重み係数を適用する請求項２０
に記載の分解能較正サブシステム。 - 【請求項２８】 前記プロセッサが、画像データの各領
域の重み係数を該領域のピクセル値に対して乗算するこ
とにより重み係数を適用する請求項２３に記載の分解能
較正サブシステム。 - 【請求項２９】 ディジタル・イメージング・システム
の分解能を較正するための方法であって、 医用イメージング・システムで使用しようとするディジ
タル画像検出器に特有の初期分解能を獲得するステップ
と、 第１のディジタル画像検出器に特有の目標分解能および
このディジタル画像検出器に特有の初期分解能に基づい
て医用イメージング・システムに対する分解能重み係数
を獲得するステップと、 分解能重み係数を使用して医用イメージング・システム
の分解能を較正するステップと、を含む方法。 - 【請求項３０】 重み係数を獲得する前記ステップが、
第１の空間周波数帯域に対して複数の重み係数を決定す
ることを含む請求項１に記載の方法。 - 【請求項３１】 前記獲得のステップが、ディジタル画
像検出器の未調整の性能の空間的変動に対する補償を行
うための複数の重み係数を決定することを含む請求項２
９に記載の方法。 - 【請求項３２】 前記獲得のステップが、変調伝達関
数、変調伝達関数の均一性、ノイズ・パワースペクトル
および信号対雑音比のうちの少なくとも１つを測定する
ことを含む請求項２９に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/346517 | 1999-07-01 | ||
| US09/346,517 US6460003B1 (en) | 1999-07-01 | 1999-07-01 | Apparatus and method for resolution calibration of radiographic images |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001076129A true JP2001076129A (ja) | 2001-03-23 |
| JP2001076129A5 JP2001076129A5 (ja) | 2009-10-15 |
| JP4727022B2 JP4727022B2 (ja) | 2011-07-20 |
Family
ID=23359778
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000197545A Expired - Fee Related JP4727022B2 (ja) | 1999-07-01 | 2000-06-30 | 放射線写真画像の分解能を較正する方法および装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6460003B1 (ja) |
| EP (1) | EP1064880B1 (ja) |
| JP (1) | JP4727022B2 (ja) |
| DE (1) | DE60037852T2 (ja) |
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