JP2001092948A

JP2001092948A - 画像処理装置及び画像処理方法

Info

Publication number: JP2001092948A
Application number: JP27043699A
Authority: JP
Inventors: Hidekazu Akagi; 英一赤木; Junko Sato; 淳子佐藤; Sumiya Nagatsuka; 澄也長束
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 1999-09-24
Filing date: 1999-09-24
Publication date: 2001-04-06

Abstract

(57)【要約】【課題】診断上重要な人体構造物を数回撮影して各回
の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で該人体
構造物が一定の階調で出力される事を可能とした画像処
理装置、及び画像処理方法を提供する事を目的とする。【解決手段】人体を透過した放射線に基づいて生成さ
れた放射線画像を処理する画像処理装置であって、前記
放射線画像の信号分布を検出する信号分布検出手段と、
前記信号分布を解析して放射線画像中の人体内の所定の
構造に相当する代表信号値を検出する代表信号値検出手
段と、前記検出した前記代表信号値に基づいて放射線画
像に対する画像処理条件を決定する画像処理条件決定手
段とを備え、前記信号分布の特徴に類似性のある複数の
放射線画像に対し処理を施す場合、前記複数の画像から
任意に選択した画像を基準画像とし、前記基準画像の前
記代表信号値を用いて、前記類似性のある画像の画像処
理条件を決定して画像処理を施す事を特徴とする画像処
理装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置及び画
像処理方法に関し、更に詳しくは放射線画像に対する画
像処理装置及び画像処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年では銀塩フィルムを使用せずに輝尽
性螢光体やＦＰＤ（ＦｌａｔＰａｎｅｌＤｅｔｅｃ
ｔｏｒ）等の放射線ディテクタから放射線画像をデジタ
ル信号とし直接取り出す放射線画像生成方法が用いられ
るようになってきている。そして、更に前記放射線画像
生成方法で得られた放射線画像をより診断に適した画像
とする目的で各種画像処理が施されるようになってきて
いる。

【０００３】図９は放射線画像処理装置の構成概念図で
ある。図９において、放射線発生器５０から放射された
放射線は、被写体５１を透過して放射線画像読取器４０
の前面に装着されている撮像パネルに照射される。放射
線画像読取器４０は、該パネルに記録された画像を読み
出して、さらに、放射線画像処理装置４１が所定の画像
処理を行う。

【０００４】特開昭５５−１１６３４０号公報、特開平
２−２７６４８４号公報などでは、診断に適した階調に
仕上げる事を目的とした画像処理のため、診断上重要な
解剖学的な人体の所定の構造に基づく信号値を求め、そ
れらの信号値を所定の濃度で出力する階調処理を施す技
術が記載されている。

【０００５】例えば、図７は従来の技術による階調処理
の説明図で、図７（ａ）は表示された画像を、図７
（ｂ）は図７（ａ）の画像を解析して得られたヒストグ
ラムを示している。画像Ｆ１０１の信号分布を示すヒス
トグラムＨ１０１で、解剖学的な人体の人体構造物Ａ
（１０）、Ａ（２０）に基づく信号値として、人体構造
物Ａ（１０）に対応する代表信号値Ｓ（１０１，１０）
と人体構造物Ａ（２０）に対応する代表信号値Ｓ（１０
１，２０）を検出したとする。この代表信号値Ｓ（１０
１，１０）と代表信号値Ｓ（１０１，２０）とが、一定
の濃度となる画像処理条件を決定し、全体を一定の階調
とする画像処理を施す。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところが、同一被写体
の類似する部位、体位にも関わらず、複数の画像を撮影
すると、従来の技術による階調処理の説明図である図８
に示す画像Ｆ１０２のように、そのヒストグラムＨ１０
２を解析すると、人体構造物Ａ（１０），Ａ（２０）を
表す画像Ｆ１０１と略同じ値の代表信号値Ｓ（１０２，
１０）、代表信号値Ｓ（１０２，２０）に加えて、異な
る信号値Ｓ（１０２，３０）が含まれる画像がある。斯
様な信号値Ｓ（１０２，３０）は、異物（新たに設けた
人工骨や造影剤等）が含まれる或いは体位の違いによる
人体構造の違いに対応している。

【０００７】この異なる信号値Ｓ（１０２，３０）のよ
うな信号値が存在すると、代表信号値Ｓを決定する場合
に、画像Ｆ１０１と画像Ｆ１０２の２つの画像で、人体
構造物Ａ（２０）を等しい階調に処理しようとしても、
人体構造物Ａ（３０）に対応する信号値Ｓ（１０２，３
０）を人体構造物Ａ（２０）に対応するものと誤認識し
てしまう可能性があった。従って、誤認識後の画像処理
の結果得られた画像によると、異なる人体構造物である
画像Ｆ１０１の人体構造物Ａ（２０）と画像Ｆ１０２の
人体構造物Ａ（３０）とが同じ濃度になってしまい、本
来同じ濃度で表現されるべき、画像Ｆ１０１の人体構造
物Ａ（２０）と画像Ｆ１０２の人体構造物Ａ（２０）と
が、異なる濃度で出力されてしまうとの問題が生じる。
つまり、画像毎に代表信号値を検出する限り、誤認識を
してしまう可能性があった。

【０００８】同じ人体構造物が異なる濃度で出力されて
しまうと、これを観察すれば些細な濃度の差であっても
目立ってしまう。特に、同じ患者の画像で同一の部位を
撮影したものが異なる濃度で出力されると、著しく目立
つ事となる。

【０００９】従って、本発明は診断上重要な人体構造物
を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際
に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出力される事
を可能とした画像処理装置、及び画像処理方法を提供す
る事を目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の課題は請求項１
に記載の画像処理装置によって解決できる。即ち、請求
項１に記載の画像処理装置は、被写体を透過した放射線
に基づいて生成された放射線画像を処理する画像処理装
置であって、被写体の所定の構造に対応する特定の領域
を認識する領域認識手段と、前記領域の画像信号を解析
して被写体の所定の構造に対応する代表信号値を検出す
る代表信号値検出手段と、前記代表信号値に基づいて放
射線画像に対する画像処理条件を決定する画像処理条件
決定手段とを備え、前記画像信号の特徴に類似性のある
複数の放射線画像に対し処理を施す場合、前記複数の画
像から任意に選択した画像を基準画像とし、前記基準画
像の前記代表信号値を用いて、前記基準画像以外の前記
類似性のある画像の画像処理条件を決定して画像処理を
施す事を特徴とする。

【００１１】この画像処理装置によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を
出力する際に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出
力する事が可能となった。

【００１２】また、この画像処理装置は、前記類似性の
ある複数の放射線画像が、同一被写体の同一部位を透過
した放射線に基づいて生成されたものであると良い。

【００１３】この画像処理装置によれば、同一被写体の
同一部位のように診断上重要な人体構造物を数回撮影し
て各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で
同一部位を一定の階調で出力する事が可能となった。

【００１４】また、この画像処理装置は、前記類似性の
ある複数の放射線画像が、同一被写体の互いに対称な部
位を透過した放射線に基づいて生成されたものであると
良い。

【００１５】この画像処理装置によれば、同一被写体の
互いに対称な部位のように診断上重要な人体構造物を数
回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際に、
各画像で前記部位が一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００１６】また、これらの画像処理装置は、前記類似
性のある複数の放射線画像が、同一撮影条件で撮影され
たものであり、前記類似性のある画像の代表信号値とし
て、前記基準画像の前記代表信号値を用いると良い。

【００１７】これらの画像処理装置によれば、線源から
被写体までの距離、線量、線源の管電圧等撮影条件が同
一の条件で撮影された場合の様に、診断上重要な人体構
造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力す
る際に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力す
る事が可能となった。

【００１８】また、これらの画像処理装置は、複数の類
似画像を解析してそれぞれの類似画像から少なくとも１
カ所以上の前記被写体の所定の構造に対応する代表信号
値を得て、得られた代表信号値のうち同一の該構造に対
応する代表信号値同士の違いより複数の類似画像間の信
号分布のずれ量を算出し、前記ずれ量と前記代表信号値
より前記類似画像の前記代表信号値を決定すると良い。

【００１９】これらの画像処理装置によれば、診断上重
要な人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画
像で互いの代表信号値にずれがあるとも、出力する際
に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事
が可能となった。

【００２０】また、これらの画像処理装置は、発生する
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００２１】これらの画像処理装置によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、発生する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００２２】また、これらの画像処理装置は、受光した
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００２３】これらの画像処理装置によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、受光する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００２４】また、これらの画像処理装置は、前記基準
画像の前記所定の構造に対応する前記代表信号値と該所
定の構造に対応する前記類似画像の代表信号値との差を
算出して前記ずれ量とすると良い。

【００２５】これらの画像処理装置によれば、診断上重
要な人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画
像で代表信号値の検出が難しくとも、出力する際に、各
画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能
となった。

【００２６】また、これらの画像処理装置は、前記基準
画像を自動判別すると良い。

【００２７】これらの画像処理装置によれば、画像処理
に失敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別す
る事が可能となった。

【００２８】また、これらの画像処理装置は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別するとよい（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００２９】これらの画像処理装置によれば、複数の画
像においてそれぞれ被写体の特定の構造相当する信号を
比較する事で、画像処理に失敗し、一定の階調とならな
かった画像を自動判別する事が可能となった。

【００３０】本発明の課題は請求項１１に記載の画像処
理装置によって解決できる。即ち、請求項１１に記載の
画像処理装置は、被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理装置であって、
画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する代表
信号値を検出する代表信号値検出手段と、前記代表信号
値に基づいて放射線画像に対する画像処理条件を決定す
る画像処理条件決定手段とを備え、前記画像信号の特徴
に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す場
合、前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画像
とし、前記基準画像の前記代表信号値を用いて、前記基
準画像以外の前記類似性のある画像の画像処理条件を決
定して画像処理を施す事を特徴とする。

【００３１】この画像処理装置によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を
出力する際に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出
力する事が可能となった。

【００３２】また、この画像処理装置は、前記類似性の
ある複数の放射線画像が、同一被写体の同一部位を透過
した放射線に基づいて生成されたものであると良い。

【００３３】この画像処理装置によれば、同一被写体の
同一部位のように診断上重要な人体構造物を数回撮影し
て各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で
同一部位を一定の階調で出力する事が可能となった。

【００３４】また、この画像処理装置は、前記類似性の
ある複数の放射線画像が、同一被写体の互いに対称な部
位を透過した放射線に基づいて生成されたものであると
良い。

【００３５】この画像処理装置によれば、同一被写体の
互いに対称な部位のように診断上重要な人体構造物を数
回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際に、
各画像で前記部位が一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００３６】また、これらの画像処理装置は、前記類似
性のある複数の放射線画像が、同一撮影条件で撮影され
たものであり、前記類似性のある画像の代表信号値とし
て、前記基準画像の前記代表信号値を用いると良い。

【００３７】これらの画像処理装置によれば、線源から
被写体までの距離、線量、線源の管電圧等撮影条件が同
一の条件で撮影された場合の様に、診断上重要な人体構
造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力す
る際に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力す
る事が可能となった。

【００３８】また、これらの画像処理装置は、複数の類
似画像を解析してそれぞれの類似画像から少なくとも１
カ所以上の前記被写体の所定の構造に対応する代表信号
値を得て、得られた代表信号値のうち同一の該構造に対
応する代表信号値同士の違いより複数の類似画像間の信
号分布のずれ量を算出し、前記ずれ量と前記代表信号値
より前記類似画像の前記代表信号値を決定すると良い。

【００３９】これらの画像処理装置によれば、診断上重
要な人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画
像で互いの代表信号値にずれがあるとも、出力する際
に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事
が可能となった。

【００４０】また、これらの画像処理装置は、発生する
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００４１】これらの画像処理装置によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、発生する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００４２】また、これらの画像処理装置は、受光した
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００４３】これらの画像処理装置によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、受光する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００４４】また、これらの画像処理装置は、前記基準
画像の前記所定の構造に対応する前記代表信号値と該所
定の構造に対応する前記類似画像の代表信号値との差を
算出して前記ずれ量とすると良い。

【００４５】これらの画像処理装置によれば、診断上重
要な人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画
像で代表信号値の検出が難しくとも、出力する際に、各
画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能
となった。

【００４６】また、これらの画像処理装置は、前記基準
画像を自動判別すると良い。

【００４７】これらの画像処理装置によれば、画像処理
に失敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別す
る事が可能となった。

【００４８】また、これらの画像処理装置は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別すると良い（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００４９】これらの画像処理装置によれば、複数の画
像においてそれぞれ被写体の特定の構造相当する信号を
比較する事で、画像処理に失敗し、一定の階調とならな
かった画像を自動判別する事が可能となった。

【００５０】また、本発明の課題は請求項２１に記載の
画像処理装置によって解決できる。即ち請求項２１に記
載の画像処理装置は、被写体を透過した放射線に基づい
て生成された放射線画像を処理する画像処理装置であっ
て、画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する
代表信号値を検出する代表信号値検出手段と、前記代表
信号値に基づいて放射線画像に対する画像処理条件を決
定する画像処理条件決定手段とを備え、前記画像信号の
特徴に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す
場合、前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画
像として自動判別し、前記基準画像以外の前記類似性の
ある画像の画像処理条件を用いて、画像処理を施す事を
特徴とする画像処理装置。

【００５１】この画像処理装置によれば、画像処理に失
敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別する事
が可能となった。

【００５２】また、これらの画像処理装置は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別すると良い（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００５３】これらの画像処理装置によれば、複数の画
像においてそれぞれ被写体の特定の構造相当する信号を
比較する事で、画像処理に失敗し、一定の階調とならな
かった画像を自動判別する事が可能となった。

【００５４】また、本発明の課題は請求項２３に記載の
画像処理方法によって解決できる。即ち請求項２３に記
載の画像処理方法は、被写体を透過した放射線に基づい
て生成された放射線画像を処理する画像処理方法であっ
て、被写体の所定の構造に対応する特定の領域を認識
し、前記領域の画像信号を解析して被写体の所定の構造
に対応する代表信号値を検出し、前記代表信号値に基づ
いて放射線画像に対する画像処理条件を決定し、前記画
像信号の特徴に類似性のある複数の放射線画像に対し処
理を施す場合、前記複数の画像から任意に選択された基
準画像の前記代表信号値を用いて、前記基準画像以外の
前記類似性のある画像の画像処理条件を決定して画像処
理を施す事を特徴とする。

【００５５】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を
出力する際に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出
力する事が可能となった。

【００５６】また、この画像処理方法は、同一被写体の
同一部位を透過した放射線に基づいて前記類似性のある
複数の放射線画像を生成すると良い。

【００５７】この画像処理方法によれば、同一被写体の
同一部位のように診断上重要な人体構造物を数回撮影し
て各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で
同一部位を一定の階調で出力する事が可能となった。

【００５８】また、この画像処理方法は、同一被写体の
互いに対称な部位を透過した放射線に基づいて前記類似
性のある複数の放射線画像を生成すると良い。

【００５９】この画像処理方法によれば、同一被写体の
互いに対称な部位のように診断上重要な人体構造物を数
回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際に、
各画像で前記部位が一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００６０】また、これらの画像処理方法は、同一撮影
条件で撮影された前記類似性のある複数の放射線画像の
代表信号値として、前記基準画像の前記代表信号値を用
いると良い。

【００６１】この画像処理方法によれば、線源から被写
体までの距離、線量、線源の管電圧等撮影条件が同一の
条件で撮影された場合の様に、診断上重要な人体構造物
を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際
に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事
が可能となった。

【００６２】また、これらの画像処理方法は、複数の類
似画像を解析してそれぞれの類似画像から少なくとも１
カ所以上の前記被写体の所定の構造に対応する代表信号
値を得て、得られた代表信号値のうち同一の該構造に対
応する代表信号値同士の違いより複数の類似画像間の信
号分布のずれ量を算出し、前記ずれ量と前記代表信号値
より前記類似画像の前記代表信号値を決定すると良い。

【００６３】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で
互いの代表信号値にずれがあるとも、出力する際に、各
画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能
となった。

【００６４】また、これらの画像処理方法は、発生する
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００６５】これらの画像処理方法によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、発生する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００６６】また、これらの画像処理方法は、受光した
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００６７】これらの画像処理方法によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、受光する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００６８】また、これらの画像処理方法は、前記基準
画像の前記所定の構造に対応する前記代表信号値と該所
定の構造に対応する前記類似画像の代表信号値との差を
算出して前記ずれ量とすると良い。

【００６９】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で
代表信号値の検出が難しくとも、出力する際に、各画像
で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００７０】また、これらの画像処理方法は、前記基準
画像を自動判別すると良い。

【００７１】これらの画像処理方法によれば、画像処理
に失敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別す
る事が可能となった。

【００７２】また、これらの画像処理方法は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別すると良い（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００７３】これらの画像処理方法によれば、複数の画
像においてそれぞれ被写体の特定の構造相当する信号を
比較する事で、画像処理に失敗し、一定の階調とならな
かった画像を自動判別する事が可能となった。

【００７４】また、本発明の課題は請求項３３に記載の
画像処理方法によって解決できる。即ち請求項３３に記
載の画像処理方法は、被写体を透過した放射線に基づい
て生成された放射線画像を処理する画像処理方法であっ
て、検出された前記放射線画像の信号分布を解析して放
射線画像中の人体内の所定の構造に相当する代表信号値
を検出し、前記代表信号値に基づいて放射線画像に対す
る画像処理条件を決定し、前記画像信号の特徴に類似性
のある複数の放射線画像に対し処理を施す場合、前記複
数の画像から任意に選択された基準画像の前記代表信号
値を用いて、前記基準画像以外の前記類似性のある画像
の画像処理条件を決定して画像処理を施す事を特徴とす
る。

【００７５】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を
出力する際に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出
力する事が可能となった。

【００７６】また、この画像処理方法は、同一被写体の
同一部位を透過した放射線に基づいて前記類似性のある
複数の放射線画像を生成すると良い。

【００７７】この画像処理方法によれば、同一被写体の
同一部位のように診断上重要な人体構造物を数回撮影し
て各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で
同一部位を一定の階調で出力する事が可能となった。

【００７８】また、この画像処理方法は、同一被写体の
互いに対称な部位を透過した放射線に基づいて前記類似
性のある複数の放射線画像を生成すると良い。

【００７９】この画像処理方法によれば、同一被写体の
互いに対称な部位のように診断上重要な人体構造物を数
回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際に、
各画像で前記部位が一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００８０】また、これらの画像処理方法は、同一撮影
条件で撮影された前記類似性のある複数の放射線画像の
代表信号値として、前記基準画像の前記代表信号値を用
いると良い。

【００８１】この画像処理方法によれば、線源から被写
体までの距離、線量、線源の管電圧等撮影条件が同一の
条件で撮影された場合の様に、診断上重要な人体構造物
を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する際
に、各画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事
が可能となった。

【００８２】また、これらの画像処理方法は、複数の類
似画像を解析してそれぞれの類似画像から少なくとも１
カ所以上の前記被写体の所定の構造に対応する代表信号
値を得て、得られた代表信号値のうち同一の該構造に対
応する代表信号値同士の違いより複数の類似画像間の信
号分布のずれ量を算出し、前記ずれ量と前記代表信号値
より前記類似画像の前記代表信号値を決定すると良い。

【００８３】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で
互いの代表信号値にずれがあるとも、出力する際に、各
画像で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能
となった。

【００８４】また、これらの画像処理方法は、発生する
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００８５】これらの画像処理方法によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、発生する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００８６】また、これらの画像処理方法は、受光した
線量の違いに応じて前記ずれ量を算出し、前記ずれ量と
前記基準画像の前記代表信号値とに基づいて前記類似画
像の代表信号値を算出し、算出した前記代表信号値に基
づいて、前記画像処理条件を決定すると良い。

【００８７】これらの画像処理方法によれば、数回の撮
影で線量に違いがあるとも、受光する線量の違いにより
算出したずれ量と前記基準画像の代表信号値とに基づい
て代表信号値を算出するので、出力する際に、各画像で
前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となっ
た。

【００８８】また、これらの画像処理方法は、前記基準
画像の前記所定の構造に対応する前記代表信号値と該所
定の構造に対応する前記類似画像の代表信号値との差を
算出して前記ずれ量とすると良い。

【００８９】この画像処理方法によれば、診断上重要な
人体構造物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で
代表信号値の検出が難しくとも、出力する際に、各画像
で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【００９０】また、これらの画像処理方法は、前記基準
画像を自動判別すると良い。

【００９１】これらの画像処理方法によれば、画像処理
に失敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別す
る事が可能となった。

【００９２】また、これらの画像処理方法は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別すると良い（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００９３】これらの画像処理方法によれば、複数の画
像においてそれぞれ被写体の特定の構造相当する信号を
比較する事で、画像処理に失敗し、一定の階調とならな
かった画像を自動判別する事が可能となった。

【００９４】また、本発明の課題は請求項４３に記載の
画像処理方法によって解決できる。即ち請求項４３に記
載の画像処理方法は、被写体を透過した放射線に基づい
て生成された放射線画像を処理する画像処理方法であっ
て、画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する
代表信号値を検出し、前記代表信号値に基づいて放射線
画像に対する画像処理条件を決定し、前記画像信号の特
徴に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す場
合、前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画像
として自動判別し、前記基準画像以外の前記類似性のあ
る画像の画像処理条件を用いて、画像処理を施す事を特
徴とする。

【００９５】この画像処理方法によれば、画像処理に失
敗し、一定の階調とならなかった画像を自動判別する事
が可能となった。

【００９６】また、これらの画像処理方法は、前記自動
判別は、ｍ枚の類似画像の前記代表信号値をそれぞれ比
較し、お互いに近い値を持つｎ枚の画像を基準画像とし
て判別すると良い（ただしｍ＞ｎ＞０とする。）。

【００９７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の第一の実施の形態
について説明する。図１は、本発明の画像処理装置を用
いたシステムの一例のハードウェア構成を示すブロック
図である。本実施の形態では、医療用としての人体の放
射線撮影に適用した場合を示す。

【００９８】放射線発生源１は、放射線制御器２によっ
て制御されて、被写体（人体胸部等）Ｍに向けて放射線
（一般にはＸ線）を照射する。放射線画像読取器３に
は、被写体Ｍを挟んで放射線発生源１と対向する位置
に、輝尽性蛍光体を有する放射線画像変換パネル４が設
けられている。

【００９９】放射線画像変換パネル４は、放射線発生源
１からの照射放射線量に対する被写体Ｍの放射線透過率
分布に従ってエネルギーを内蔵された輝尽性蛍光体に蓄
積し、被写体の潜像、即ち放射線画像を形成する。放射
線画像変換パネル４は、支持体上に輝尽性蛍光体層を、
輝尽性蛍光体の気相堆積、或いは、輝尽性蛍光体の塗布
によって設けてある。輝尽性蛍光体の材料としては、例
えば、特開昭６１−７２０９１号公報、特開昭５９−７
５２００号公報などに開示されるような材料が使われ
る。

【０１００】レーザビーム発生部５からのレーザビーム
は、種々の光学系を経由して走査器（例えば、ポリゴン
ミラーなどの光偏向器）６、反射鏡７を介して放射線画
像変換パネル４に輝尽励起用の走査光（励起光）として
導かれる。導光体８は、上記レーザビームで走査された
放射線画像変換パネル４からの輝尽発光光を光電子増倍
管（フォトマルチプライヤ、以下フォトマルともいう）
１０に導光する。

【０１０１】導光された光は、光電変換手段としてフォ
トマル１０によって、入射光（透過線量）に対応した電
流信号に光電変換される。フォトマル１０からの出力電
流は、電流／電圧変換器１１で電圧信号に変換され、増
幅器１２で増幅された後、Ａ／Ｄ変換器１３でデジタル
信号の画像データに変換される。なお、Ａ／Ｄ変換器１
３から出力される画像データは、本実施の形態において
は、１２ビット（０〜４０９５）のデジタル信号であ
る。

【０１０２】従って、この放射線画像読取器３は、放射
線画像変換パネル４を励起光で走査する事により輝尽性
蛍光体に蓄積記録されている放射線画像情報を輝尽発光
せしめ、輝尽発光を光電的に読み取って画像データを得
る手段である。なお、上述のレーザービームを用いる物
以外の読み取り手段を使用しても良い。

【０１０３】なお、輝尽性蛍光体を使用した放射線画像
読取器３の代わりに、ＦＰＤ（フラットパネルディテク
タ）を用いて、デジタル画像データを得ることもでき
る。

【０１０４】放射線画像読取器３から出力されたデータ
は、放射線画像表示器２０内の画像処理装置２３に出力
され、適宜、画像処理が施され、表示される。この放射
線画像表示器２０は画像データ記憶手段２１と、画像処
理装置２３と、出力データ記憶手段２５と、出力手段２
６とを有している。これら各手段２１〜２６は、不図示
の制御手段によって制御されている。

【０１０５】この画像処理装置２３は放射線画像表示器
２０の内部にあっても、外部にあってもどちらでもよ
い。

【０１０６】画像データ記憶手段２１は、放射線画像読
取器３によって読み取られた画像データを記憶する記憶
手段である。この画像データ記憶手段２１に記憶された
画像データは、画像処理装置２３によって画像処理さ
れ、診断に適した濃度や階調に変換され、出力手段２６
に画像が表示される。複数の画像データを記憶するに
は、画像データ記憶手段２１を複数備えても良いし、複
数の画像データを記憶可能な画像データ記憶手段を用い
ても良いし、もちろん、これを組み合わせても良い。

【０１０７】また、画像処理装置２３は、更に領域認識
手段２３ａ、代表信号値検出手段２３ｂ、画像処理条件
決定手段２３ｃとを備えていて、領域認識手段２３ａは
被写体の所定の構造に対応する特定の領域を認識する手
段、代表信号値検出手段２３ｂは前記信号分布を解析し
て放射線画像中の被写体の所定の構造に相当する代表信
号値を検出する手段、画像処理条件決定手段２３ｃは前
記検出した前記代表信号値に基づいて放射線画像に対す
る画像処理条件を決定する手段であり、いずれも、後段
において詳述する。

【０１０８】出力データ記憶手段２５は、画像処理装置
２３によって画像処理された画像データ、即ち、表示画
像データを記憶する記憶手段である。

【０１０９】出力手段２６は、出力データ記憶手段２５
に記憶されているデータに基づいて、画像を表示するＣ
ＲＴディスプレイ、フィルムに出力可能なプリンタ、テ
ープディスクなどの記録メディアに記録可能な記録装置
等である。

【０１１０】ここで、画像処理について、図２から図４
を用いて説明する。図２と図３は画像データから得られ
たヒストグラムの例を示すグラフである。図４は本実施
の形態の画像処理の概念を説明する説明図である。本実
施の形態の放射線画像処理装置は、基準画像の解析結果
を他の画像に適用するものであるから、まず基準画像に
対する処理、基準画像と類似した画像である類似画像に
対する画像処理の順で説明する。また、以下の説明で
は、類似画像は基準画像よりも後に撮影された例により
説明するが、基準画像と類似画像の撮影順序の前後はい
ずれでも良く、例えば数分おきに順次、同一被写体の同
一部位や互いに対称の部位のような類似する画像を撮影
した場合などには、連続して撮影された画像の中から任
意の画像を基準画像に設定する。また、任意の画像は一
枚に限らず、複数枚の基準画像の平均値、中央値、最大
値、最小値などを用いて、他の画像に適用しても良い。

【０１１１】今、画像データが、図１で図示したような
胸部であるとする。画像処理装置２３は、画像データの
解析により診断対象領域ＲＯＩを特定する。そして、領
域認識手段２３ａは、この診断対象領域ＲＯＩの画像デ
ータを統計処理して、画像データの信号分布であるヒス
トグラムＨ１を求める（図２（ａ））。次に、代表信号
値検出手段２３ｂは、信号分布の解析を行って代表信号
値Ｓ（ｍ，ｎ）を検出する。図２（ａ）では、代表信号
値Ｓ（ｍ，ｎ）として複数の代表信号値Ｓ（１，１）と
Ｓ（１，２）を検出した例を示している。信号分布の解
析は、微分処理、積分処理などの手法により実現してい
る。

【０１１２】なお、以下の説明で、代表信号値Ｓ（ｍ，
ｎ）との表記では括弧内の数値に関して、ｍは撮影毎の
画像、即ち画像Ｆｍの区分であり、第１回の撮影で得た
画像Ｆ１に対応する信号値は代表信号値Ｓ（１，ｎ）、
第２回の撮影で得た画像Ｆ２に対応する信号値は代表信
号値Ｓ（２，ｎ）と表記する事とし、ｎは人体構造物の
区分であり人体構造物Ａ（１）に対応する信号値は代表
信号値Ｓ（ｍ，１）、人体構造物Ａ（２）に対応する信
号値は代表信号値Ｓ（ｍ，２）と表記する事とする。

【０１１３】次に画像処理条件決定手段２３ｃは、代表
信号値Ｓ（ｍ，ｎ）に基づいて、画像Ｆｍに対する、診
断に適した階調変換を実行するための階調処理条件を設
定する。階調処理条件は、人体構造物Ａ（ｎ）に対応す
る代表信号値Ｓ（ｍ，ｎ）が一定の値となる様、信号分
布の正規化を行い、さらにフィルムの階調特性に変換す
るテーブルを通して出力濃度を決定するためのパラメー
タである。階調処理条件は本発明の画像処理条件の一例
である。

【０１１４】このように、画像処理装置２３において
は、記憶された基準画像Ｆ１の画像データに対して、画
像処理を施し、表示画像データを生成する。画像処理装
置２３によって生成された表示画像データは、出力デー
タ記憶手段２５へと転送、記憶され、出力手段２６に画
像が表示される事になる。

【０１１５】次に、類似画像の画像処理について説明す
る。すでに撮影した画像から任意の画像を選択して基準
画像Ｆ１とし、その他の画像を画像Ｆ２、Ｆ３・・Ｆｍ
とする。

【０１１６】まず階調処理の基準となる基準画像Ｆ１を
決定する。基準画像Ｆ１は、画像処理装置を操作する技
師が任意に選択できる。又、複数の類似画像を解析して
得られたそれぞれの基準信号値は、理想的に解析が行わ
れた場合、近い値をとり、目的と異なる人体構造物Ａ
（ｎ）を誤認識する等の解析に誤りがあった場合に大き
く外れることが多い。そのため、これらの基準信号値の
比較をし、値の近い上位の幾つかの画像、又はお互いの
値のずれが閾値以下となる等の画像を、正確な画像処理
が成されているとして複数の基準画像とし、値が大きく
異なる画像の画像処理条件に適用する事で、自動で階調
が正しくない画像を判断する事と、修正する事とができ
る。また、複数撮影の場合、いずれの撮影順の画像を必
ず基準とする等と決めておくこともできる。

【０１１７】例えば、定期健康診断であれば１年に一度
実施される胸部や腹部の撮影、骨折であれば、初診時の
診断時の撮影、数週間に一度撮影される経過観察用の撮
影、そして同一被写体の同一部位や互いに対称の部位な
どを連続して撮影するなど、放射線画像の撮影では同一
患者で同一部位や互いに対称の部位を撮影する場合がき
わめて多い。また、Ｘ線曝射量、撮影距離が基準画像Ｆ
１、画像Ｆ２でほぼ等しい場合、人体構造物Ａ（１）と
人体構造物Ａ（２）がそれぞれ同じ人体構造物であれ
ば、透過Ｘ線量が同程度となり、取得される画像データ
信号値Ｓも同程度になる。

【０１１８】図２の例では、任意に決定した基準画像Ｆ
１の信号値を統計処理してヒストグラムＨ１を取得し、
このヒストグラムＨ１に基づいて特定の人体構造物Ａ
（１）に相当する代表信号値Ｓ（１，１）、人体構造物
Ａ（２）に相当する部分の代表信号値Ｓ（１，２）を認
識する。

【０１１９】基準画像Ｆ１と画像Ｆ２では、同一患者で
解剖学的人体構造物の大部分が同じであるため、人体構
造物Ａ（１）、Ａ（２）に相当する部分の信号分布がほ
ぼおなじである。そのため、人体構造物Ａ（１）に相当
する代表信号値Ｓ（１，１）とＳ（１，２）とはほぼ同
じとなる。しかし、異物或いは体位などの影響により生
じた信号値Ｓ（２，３）付近の信号を誤認識して代表信
号値Ｓ（２，２）とした場合、Ｓ（１，２）とは異なる
値になる。

【０１２０】本実施の形態では、２つの画像で、画像Ｆ
２の代表信号値Ｓ（ｌ，２）を信号解析により求めるの
ではなく、基準画像Ｆ１の信号解析の結果である画像デ
ータ信号値Ｓ（１，２）を用い、代表信号値Ｓ（２，
２）＝代表信号値Ｓ（１，２）として採用する。これに
より、画像Ｆ２においても代表信号値Ｓ（２，２）は人
体構造物Ａ（２）に相当する信号値として信頼できるの
で、人体構造物Ａ（２）の正確な認識が可能となる。

【０１２１】このように、画像Ｆ２の画像処理条件を決
定する際のパラメータである代表信号値Ｓ（ｍ，ｎ）に
ついて、基準画像Ｆ１の画像処理条件を決定する際に用
いたパラメータである代表信号値Ｓ（１，ｎ）の一部又
は全部を用いる事で、同一の人体構造物Ａ（ｎ）を常に
一定の階調で画像処理する事が可能となる。

【０１２２】本例では画像あたり２つの代表値信号を検
出する例で説明したが、基準画像で１つの代表値信号を
検出する場合にも、３つ以上の代表信号値を検出する場
合にも適用できる。

【０１２３】次に図３を用いて、Ｘ線曝射量、人体構造
物Ａ（ｎ）を透過する透過Ｘ線量が基準画像Ｆ１、画像
Ｆ２で大きく異なり、同一の人体構造物Ａ（ｎ）が異な
る画像データ信号値となるため、Ｓ（２，ｎ）＝Ｓ
（１，ｎ）とする事はできない場合について説明する。

【０１２４】まず図２の例と同様に、階調処理の基準と
なる基準画像Ｆ１の決定と、複数の代表値信号Ｓ（１，
１）、Ｓ（１，２）・・Ｓ（１，ｎ）の検出を行う。

【０１２５】次に基準画像Ｆ１の代表信号値Ｓ（１，
１）、Ｓ（１，２）・・Ｓ（１，ｍ）と対応する人体構
造物Ａ（１）、Ａ（２）・・Ａ（ｍ）いずれかのうち対
応しているとの信頼性が最も高い代表信号値を１つ選出
する。以下は代表信号値としてＳ（１，１）が選出され
たものとして説明する。画像Ｆ３で、Ｓ（１，１）に対
応する代表信号値Ｓ（３，１）を解析により求める。さ
らに続けて画像１の場合と同様にＳ（３，２）を求める
と、何れかを誤認識してしまう可能性が高いため、下記
の方式でＳ（３，２）を求める。

【０１２６】線量が異なる場合でも、式（１）で算出さ
れる２つの人体構造物Ａ（１）、Ａ（２）に相当する代
表信号値の差ｋはほぼ一定である。

【０１２７】ｋ＝Ｓ（１，２）−Ｓ（１，１）式（１）さらにＳ（３，１）は高い信頼性で求められていること
から、式（２）によりＳ（３，２）Ｓ（３，２）＝Ｓ（３，１）＋ｋ式（２）をあらたに算出することが出来る。

【０１２８】式（２）を一般化した式（３）により、更
には続けて補正された代表信号値Ｓａ（ｍ，ｎ）を求め
る。ただし、式（３）で、シフト量ｋｍは基準画像Ｆ１
の代表信号値Ｓ（１，１）と代表信号値Ｓ（１，ｎ）と
のシフト量を表すものである。

【０１２９】Ｓ（ｍ，ｎ）＝Ｓ（ｍ，１）＋ｋｍ式（３）本例では、同一患者の類似した部位であれば、撮影条件
の違いや、人体構造の僅かな違いがあっても、基準画像
Ｆ１の代表信号値の分布と、画像Ｆ３の代表信号値の分
布とに類似性がある事に着目し、第２の画像ではもっと
も信頼できる１つの代表信号値を検出するのみで、基準
画像Ｆ１から得たシフト量を利用して代表信号値Ｓを決
定している。

【０１３０】また、画像Ｆ１、Ｆ２・・などで人体構造
物Ａ（ｎ）に相当する代表信号値Ｓ（１，ｎ）、代表信
号値Ｓ（２，ｎ）・・の値に違いがみられる場合、複数
の画像Ｆ（ｎ）間での信号値の累積ヒストグラム、平均
値、メジアン値などにより信号分布のずれ量を算出し
て、その結果と代表信号値Ｓ（１，ｎ）より代表信号値
Ｓ（２，ｎ）・・Ｓ（ｍ，ｎ）を決定しても良い。

【０１３１】次に図４を用いて、図２と図３で説明した
画像処理の概念を説明する。撮影が行われると、撮影に
よって得られた基準画像Ｆ１の処理前データ４１は、前
述の通り信号解析がなされて、代表信号値Ｓ（１，ｎ）
をパラメータとして設定された画像処理条件に従って画
像処理を施され、階調処理後データ４２が得られる。画
像Ｆ１以下も同様に処理され、撮影によって得られた画
像Ｆ２の処理前データ４３は、信号解析がなされて、代
表信号値Ｓ（１，ｎ）をパラメータとして設定された画
像処理条件に従って画像処理を施され、階調処理後デー
タ４４が得られる。画像Ｆ３以後の処理も同様である。

【０１３２】従来法ではこのように異物等が含まれる或
いは体位の違い等による人体構造の僅かな違いがある場
合、階調処理結果に影響を及ぼす場合があったが、本発
明ではそのような画像においても、同一被写体で同一部
位、互いに対称な部位、体位での撮影の場合を撮影した
場合、他の画像があれば、その画像を解析する事で一定
の階調での階調処理を行う事が可能となる。

【０１３３】前述の例では、撮影条件が違う場合とし
て、Ｘ線量が異なる場合に画像データを解析してＸ線量
に対応して変化する前述のシフト量を求めて、このシフ
ト量と基準画像Ｆ１の代表信号値とに基づいて該類似画
像（第二の画像）の第２の代表信号値を算出する例を説
明した。

【０１３４】次に画像データの解析によらずにシフト量
を求める例を説明する。図１でフォトタイマ１８は放射
線画像変換パネル４の近傍に設置してあり、受光したＸ
線の線量に応じて変化する信号を出力する。人体構造物
Ａ（ｎ）に対応する代表信号値Ｓ（ｎ，ｍ）は、Ｘ線量
に応じてその値が変化し、シフト量はその変化を数量化
した物であるから、フォトタイマ１８の出力の変化に基
づいて、シフト量を算出することができる。フォトタイ
マ１８は不図示の演算部に接続されていて、該演算部は
フォトタイマ１８の出力信号に応じてシフト量を算出
し、画像処理装置２３は算出されたシフト量に基づい
て、該類似画像の第２の代表信号値の算出と、画像処理
条件の決定を行い、以下、同様の処理を行う。

【０１３５】また、次の例によっても、画像データの解
析によらずにシフト量を求める事ができる。

【０１３６】図１で、放射線制御器２は前述のように放
射線発生源１の発するＸ線量（単位ｍＡｓ）を制御して
いる。Ｘ線量（単位ｍＡｓ）の制御条件は、例えば、５
ｍＡｓ、１０ｍＡｓ等の数値をオンラインで外部の機器
から入力されても良いし、ユーザが数値を直接手入力す
る物でも良い。

【０１３７】人体構造物Ａ（ｎ）に対応する代表信号値
Ｓ（ｎ，ｍ）は、Ｘ線量に応じてその値が変化し、シフ
ト量はその変化を数量化した物であるから、発生すべき
Ｘ線量と直接対応する制御条件に基づいて、シフト量を
算出することができる。放射線画像表示器２０と放射線
制御器２とはシグナルケーブル２７により接続されてい
て、制御条件を参照して演算部（不図示）にてシフト量
を算出する。

【０１３８】画像処理装置２３は算出されたシフト量に
基づいて、該類似画像の第２の代表信号値の算出と、画
像処理条件の決定を行い、以下、同様の処理を行う。

【０１３９】制御条件を参照するのでなく、ユーザーが
放射線制御器２に入力したものと同じ制御条件を直接手
入力で設定手段２４から入力しても良い。

【０１４０】次に本発明の第二の実施の形態について図
５を用いて説明する。図５は、第二の実施の形態におけ
る放射線画像処理装置から画像処理装置２０３を取り出
して説明するブロック図である。

【０１４１】第二の実施の形態は第一の実施の形態と比
較すると画像処理装置２０３の部分が相違し、他は同様
である。従って、重複する部分の説明は省略する。

【０１４２】画像処理装置２０３は代表信号値検出手段
２０３ｂ、画像処理条件決定手段２０３ｃを備えてい
る。代表信号値検出手段２０３ｂ、画像処理条件決定手
段２０３ｃはそれぞれ前述の代表信号値検出手段２３
ｂ、画像処理条件決定手段２３ｃと同様である。画像処
理条件決定手段２０３ｃは画像データ記憶手段２１から
送られた信号を解析して、あらかじめ定められた一定の
濃度及び／又はコントラストに再現する。

【０１４３】図６は画像データ記憶手段２１から送られ
た信号から得られたヒストグラムの例を示すグラフであ
る。図６で横軸は信号値、縦軸は各信号値の出現頻度を
表している。図６の信号値を元に解析を行った場合、Ｒ
ＯＩ内の信号解析を行う図５で説明した例より多くの信
号が含まれるが、頻度分布の解析を行い、同様に基準信
号値Ｓ（１，１）Ｓ（１，２）を検出する。

【０１４４】これらの所定の構造に対応する基準信号値
Ｓ（１，１）とＳ（１，２）が一定の濃度、コントラス
トになるように正規化を行うための画像処理条件を決定
する。

【０１４５】基準信号値Ｓが求められた後の画像処理条
件の決定は第一の実施の形態と同様に施されるので説明
を省略する。

【０１４６】

【発明の効果】請求項１、請求項１１、請求項２３、請
求項３３に記載の発明によれば、診断上重要な人体構造
物を数回撮影して各回の撮影で得られた画像を出力する
際に、各画像で該人体構造物が一定の階調で出力する事
が可能となった。

【０１４７】請求項２、請求項１２、請求項２４、請求
項３４に記載の発明によれば、同一被写体の同一部位の
ように診断上重要な人体構造物を数回撮影して各回の撮
影で得られた画像を出力する際に、各画像で同一部位を
一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１４８】請求項３、請求項１３、請求項２５、請求
項３５に記載の発明によれば、同一被写体の互いに対称
な部位のように診断上重要な人体構造物を数回撮影して
各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像で前
記部位が一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１４９】請求項４、請求項１４、請求項２６、請求
項３６に記載の発明によれば、線源から被写体までの距
離、線量、線源の管電圧等撮影条件が同一の条件で撮影
された場合の様に、診断上重要な人体構造物を数回撮影
して各回の撮影で得られた画像を出力する際に、各画像
で前記人体構造物を一定の階調で出力する事が可能とな
った。

【０１５０】請求項５、請求項１５、請求項２７、請求
項３７に記載の発明によれば、診断上重要な人体構造物
を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で互いの代表
信号値にずれがあるとも、出力する際に、各画像で前記
人体構造物を一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１５１】請求項６、請求項１６、請求項２８、請求
項３８に記載の発明によれば、数回の撮影で線量に違い
があるとも、発生する線量の違いにより算出したずれ量
と前記基準画像の代表信号値とに基づいて代表信号値を
算出するので、出力する際に、各画像で前記人体構造物
を一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１５２】請求項７、請求項１７、請求項２９、請求
項３９に記載の発明によれば、数回の撮影で線量に違い
があるとも、受光する線量の違いにより算出したずれ量
と前記基準画像の代表信号値とに基づいて代表信号値を
算出するので、出力する際に、各画像で前記人体構造物
を一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１５３】請求項８、請求項１８、請求項３０、請求
項４０に記載の発明によれば、診断上重要な人体構造物
を数回撮影して各回の撮影で得られた画像で代表信号値
の検出が難しくとも、出力する際に、各画像で前記人体
構造物を一定の階調で出力する事が可能となった。

【０１５４】請求項９、請求項１９、請求項３１、請求
項４１に記載の発明によれば、画像処理に失敗し、一定
の階調とならなかった画像を自動判別する事が可能とな
った。

【０１５５】請求項１０、請求項２０、請求項３２、請
求項４２に記載の発明によれば、複数の画像においてそ
れぞれ被写体の特定の構造相当する信号を比較する事
で、画像処理に失敗し、一定の階調とならなかった画像
を自動判別する事が可能となった。

【０１５６】請求項２１、請求項２２、請求項４３、請
求項４４に記載の発明によれば、画像処理に失敗し、一
定の階調とならなかった画像を自動判別する事が可能と
なった。

【図面の簡単な説明】

【図１】放射線画像処理装置のハードウェア構成を示す
ブロック図である。

【図２】画像データから得られたヒストグラムの例を示
すグラフである。

【図３】画像データから得られたヒストグラムの例を示
すグラフである。

【図４】本実施の形態の画像処理の概念を説明する説明
図である。

【図５】放射線画像処理装置の一部を取り出したブロッ
ク図である。

【図６】画像信号のヒストグラムの例である。

【図７】従来の技術による階調処理の説明図である。

【図８】従来の技術による階調処理の説明図である。

【図９】放射線画像処理装置の構成概念図である。

【符号の説明】

１放射線発生源２放射線制御器３放射線画像読取器４放射線画像変換パネル２０放射線画像表示器２１画像データ記憶手段２３画像処理装置２３ａ領域認識手段２３ｂ代表信号値検出手段２３ｃ画像処理条件決定手段２４設定手段２５出力データ記憶手段２６出力手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 4C093 AA26 CA10 EB01 FF05 FF20 FF27 FF33 FF37 FG08 5B057 AA08 CA08 CA12 CB08 CB12 CC03 CE11 DA08 DB02 DB09 5C072 AA01 BA07 HA02 HA13 UA01 VA01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被写体を透過した放射線に基づいて生成
された放射線画像を処理する画像処理装置であって、被
写体の所定の構造に対応する特定の領域を認識する領域
認識手段と、前記領域の画像信号を解析して被写体の所
定の構造に対応する代表信号値を検出する代表信号値検
出手段と、前記代表信号値に基づいて放射線画像に対す
る画像処理条件を決定する画像処理条件決定手段とを備
え、前記画像信号の特徴に類似性のある複数の放射線画
像に対し処理を施す場合、前記複数の画像から任意に選
択した画像を基準画像とし、前記基準画像の前記代表信
号値を用いて、前記基準画像以外の前記類似性のある画
像の画像処理条件を決定して画像処理を施す事を特徴と
する画像処理装置。
【請求項２】前記類似性のある複数の放射線画像が、
同一被写体の同一部位を透過した放射線に基づいて生成
されたものである事を特徴とする請求項１に記載の画像
処理装置。
【請求項３】前記類似性のある複数の放射線画像が、
同一被写体の互いに対称な部位を透過した放射線に基づ
いて生成されたものである事を特徴とする請求項１に記
載の画像処理装置。
【請求項４】前記類似性のある複数の放射線画像が、
同一撮影条件で撮影されたものであり、前記類似性のあ
る画像の代表信号値として、前記基準画像の前記代表信
号値を用いる事を特徴とする請求項１、２又は３に記載
の画像処理装置。
【請求項５】複数の類似画像を解析してそれぞれの類
似画像から少なくとも１カ所以上の前記被写体の所定の
構造に対応する代表信号値を得て、得られた代表信号値
のうち同一の該構造に対応する代表信号値同士の違いよ
り複数の類似画像間の信号分布のずれ量を算出し、前記
ずれ量と前記代表信号値より前記類似画像の前記代表信
号値を決定する事を特徴とする請求項１、２、３又は４
に記載の画像処理装置。
【請求項６】発生する線量の違いに応じて前記ずれ量
を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号値
とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算出
した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を決
定する事を特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の
画像処理装置。
【請求項７】受光した線量の違いに応じて前記ずれ量
を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号値
とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算出
した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を決
定する事を特徴とする請求項１、２、３又は４に記載の
画像処理装置。
【請求項８】前記基準画像の前記所定の構造に対応す
る前記代表信号値と該所定の構造に対応する前記類似画
像の代表信号値との差を算出して前記ずれ量とする事を
特徴とする請求項１、２、３、４、５、６又は７に記載
の画像処理装置。
【請求項９】前記基準画像を自動判別する事を特徴と
する請求項１、２、３、４、５、６、７又は８に記載の
画像処理装置。
【請求項１０】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項９に記載の画像処理装置（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。
【請求項１１】被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理装置であって、
画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する代表
信号値を検出する代表信号値検出手段と、前記代表信号
値に基づいて放射線画像に対する画像処理条件を決定す
る画像処理条件決定手段とを備え、前記画像信号の特徴
に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す場
合、前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画像
とし、前記基準画像の前記代表信号値を用いて、前記基
準画像以外の前記類似性のある画像の画像処理条件を決
定して画像処理を施す事を特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】前記類似性のある複数の放射線画像
が、同一被写体の同一部位を透過した放射線に基づいて
生成されたものである事を特徴とする請求項１１に記載
の画像処理装置。
【請求項１３】前記類似性のある複数の放射線画像
が、同一被写体の互いに対称な部位を透過した放射線に
基づいて生成されたものである事を特徴とする請求項１
１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】前記類似性のある複数の放射線画像
が、同一撮影条件で撮影されたものであり、前記類似性
のある画像の代表信号値として、前記基準画像の前記代
表信号値を用いる事を特徴とする請求項１１、１２又は
１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】複数の類似画像を解析してそれぞれの
類似画像から少なくとも１カ所以上の前記被写体の所定
の構造に対応する代表信号値を得て、得られた代表信号
値のうち同一の該構造に対応する代表信号値同士の違い
より複数の類似画像間の信号分布のずれ量を算出し、前
記ずれ量と前記代表信号値より前記類似画像の前記代表
信号値を決定する事を特徴とする請求項１１、１２、１
３又は１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】発生する線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項１１、１２、１３又は１
４に記載の画像処理装置。
【請求項１７】受光した線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項１１、１２、１３又は１
４に記載の画像処理装置。
【請求項１８】前記基準画像の前記所定の構造に対応
する前記代表信号値と該所定の構造に対応する前記類似
画像の代表信号値との差を算出して前記ずれ量とする事
を特徴とする請求項１１、１２、１３、１４、１５、１
６又は１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】前記基準画像を自動判別する事を特徴
とする請求項１１、１２、１３、１４、１５、１６、１
７又は１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項１９に記載の画像処理装置（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。
【請求項２１】被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理装置であって、
画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する代表
信号値を検出する代表信号値検出手段と、前記代表信号
値に基づいて放射線画像に対する画像処理条件を決定す
る画像処理条件決定手段とを備え、前記画像信号の特徴
に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す場
合、前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画像
として自動判別し、前記基準画像以外の前記類似性のあ
る画像の画像処理条件を用いて、画像処理を施す事を特
徴とする画像処理装置。
【請求項２２】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項２１に記載の画像処理装置（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。
【請求項２３】被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理方法であって、
被写体の所定の構造に対応する特定の領域を認識し、前
記領域の画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応
する代表信号値を検出し、前記代表信号値に基づいて放
射線画像に対する画像処理条件を決定し、前記画像信号
の特徴に類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施
す場合、前記複数の画像から任意に選択された基準画像
の前記代表信号値を用いて、前記基準画像以外の前記類
似性のある画像の画像処理条件を決定して画像処理を施
す事を特徴とする画像処理方法。
【請求項２４】同一被写体の同一部位を透過した放射
線に基づいて前記類似性のある複数の放射線画像を生成
する事を特徴とする請求項２３に記載の画像処理方法。
【請求項２５】同一被写体の互いに対称な部位を透過
した放射線に基づいて前記類似性のある複数の放射線画
像を生成する事を特徴とする請求項２３に記載の画像処
理方法。
【請求項２６】同一撮影条件で撮影された前記類似性
のある複数の放射線画像の代表信号値として、前記基準
画像の前記代表信号値を用いる事を特徴とする請求項２
３、２４又は２５に記載の画像処理方法。
【請求項２７】複数の類似画像を解析してそれぞれの
類似画像から少なくとも１カ所以上の前記被写体の所定
の構造に対応する代表信号値を得て、得られた代表信号
値のうち同一の該構造に対応する代表信号値同士の違い
より複数の類似画像間の信号分布のずれ量を算出し、前
記ずれ量と前記代表信号値より前記類似画像の前記代表
信号値を決定する事を特徴とする請求項２３、２４、２
５又は２６に記載の画像処理方法。
【請求項２８】発生する線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項２３、２４、２５又は２
６に記載の画像処理方法。
【請求項２９】受光した線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項２３、２４、２５又は２
６に記載の画像処理方法。
【請求項３０】前記基準画像の前記所定の構造に対応
する前記代表信号値と該所定の構造に対応する前記類似
画像の代表信号値との差を算出して前記ずれ量とする事
を特徴とする請求項２３、２４、２５、２６、２７、２
８又は２９に記載の画像処理方法。
【請求項３１】前記基準画像を自動判別する事を特徴
とする請求項２３、２４、２５、２６、２７、２８、２
９又は３０に記載の画像処理方法。
【請求項３２】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項３１に記載の画像処理方法（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。
【請求項３３】被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理方法であって、
検出された前記放射線画像の信号分布を解析して放射線
画像中の人体内の所定の構造に相当する代表信号値を検
出し、前記代表信号値に基づいて放射線画像に対する画
像処理条件を決定し、前記画像信号の特徴に類似性のあ
る複数の放射線画像に対し処理を施す場合、前記複数の
画像から任意に選択された基準画像の前記代表信号値を
用いて、前記基準画像以外の前記類似性のある画像の画
像処理条件を決定して画像処理を施す事を特徴とする画
像処理方法。
【請求項３４】同一被写体の同一部位を透過した放射
線に基づいて前記類似性のある複数の放射線画像を生成
する事を特徴とする請求項３３に記載の画像処理方法。
【請求項３５】同一被写体の互いに対称な部位を透過
した放射線に基づいて前記類似性のある複数の放射線画
像を生成する事を特徴とする請求項３３に記載の画像処
理方法。
【請求項３６】同一撮影条件で撮影された前記類似性
のある複数の放射線画像の代表信号値として、前記基準
画像の前記代表信号値を用いる事を特徴とする請求項３
３、３４又は３５に記載の画像処理方法。
【請求項３７】複数の類似画像を解析してそれぞれの
類似画像から少なくとも１カ所以上の前記被写体の所定
の構造に対応する代表信号値を得て、得られた代表信号
値のうち同一の該構造に対応する代表信号値同士の違い
より複数の類似画像間の信号分布のずれ量を算出し、前
記ずれ量と前記代表信号値より前記類似画像の前記代表
信号値を決定する事を特徴とする請求項３３、３４、３
５又は３６に記載の画像処理方法。
【請求項３８】発生する線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項３３、３４、３５又は３
６に記載の画像処理方法。
【請求項３９】受光した線量の違いに応じて前記ずれ
量を算出し、前記ずれ量と前記基準画像の前記代表信号
値とに基づいて前記類似画像の代表信号値を算出し、算
出した前記代表信号値に基づいて、前記画像処理条件を
決定する事を特徴とする請求項３３、３４、３５又は３
６に記載の画像処理方法。
【請求項４０】前記基準画像の前記所定の構造に対応
する前記代表信号値と該所定の構造に対応する前記類似
画像の代表信号値との差を算出して前記ずれ量とする事
を特徴とする請求項３３、３４、３５、３６、３７、３
８又は３９に記載の画像処理方法。
【請求項４１】前記基準画像を自動判別する事を特徴
とする請求項３３、３４、３５、３６、３７、３８、３
９又は４０に記載の画像処理方法。
【請求項４２】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項４１に記載の画像処理方法（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。
【請求項４３】被写体を透過した放射線に基づいて生
成された放射線画像を処理する画像処理方法であって、
画像信号を解析して被写体の所定の構造に対応する代表
信号値を検出し、前記代表信号値に基づいて放射線画像
に対する画像処理条件を決定し、前記画像信号の特徴に
類似性のある複数の放射線画像に対し処理を施す場合、
前記複数の画像から任意に選択した画像を基準画像とし
て自動判別し、前記基準画像以外の前記類似性のある画
像の画像処理条件を用いて、画像処理を施す事を特徴と
する画像処理方法。
【請求項４４】前記自動判別は、ｍ枚の類似画像の前
記代表信号値をそれぞれ比較し、お互いに近い値を持つ
ｎ枚の画像を基準画像として判別する事を特徴とする請
求項４３に記載の画像処理方法（ただしｍ＞ｎ＞０とす
る。）。