JP2001157199A

JP2001157199A - 画像処理装置、撮影装置、画像処理システム、画像処理方法、及び記憶媒体

Info

Publication number: JP2001157199A
Application number: JP33616099A
Authority: JP
Inventors: Osamu Tsujii; 修辻井
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1999-11-26
Filing date: 1999-11-26
Publication date: 2001-06-08
Also published as: US6911988B1

Abstract

(57)【要約】【課題】対象画像の撮影体位を高精度且つ効率的に判
別可能とすることで、対象画像に最適な画像処理を施す
ことができ、良好な処理後画像を提供できる撮影装置を
提供する。【解決手段】特徴量抽出手段１０８は、対象画像（放
射線画像等）から複数の特徴量（２次元的な特徴量等）
を抽出する。体位判定手段１０８は、特徴量抽出手段１
０８にて得られた特徴量等に基づいて、対象画像上での
被写体の体位（姿勢）を判定する。操作者は、被写体の
体位が正しく判定されたか否かを確認し、被写体の体位
の判定結果が聞違っていた場合、その判定結果を、変更
手段１０６により変更する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、放射線
（Ｘ線等）による撮影画像の特徴量に基づく画像処理パ
ラメータを用いて、階調変換処理等の画像処理を行な
う、画像処理装置、撮影装置、画像処理システム、画像
処理方法、及びそれを実施するための処理ステップをコ
ンピュータが読出可能に格納した記憶媒体に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】例えば、ある種の蛍光体に対して、放射
線（Ｘ線、α線、β線、γ線、電子線、紫外線等）を照
射すると、このときの放射線エネルギの一部が当該蛍光
体中に蓄積される。そして、さらに、放射線エネルギの
一部が蓄積された状態にある蛍光体に対して、可視光等
の励起光を照射すると、当該蛍光体中に蓄積されたエネ
ルギに応じて、当該蛍光体が輝尽発光を示すことが知ら
れている。このような性質を示す蛍光体は、「蓄積性蛍
光体（輝尽性蛍光体）」と呼ばれる。

【０００３】上述のような蓄積性蛍光体を利用した撮影
装置としては、特開昭５５−１２４２９号や特開昭５６
−１１３９５号等に記載されている放射線画像情報記録
再生装置がある。この放射線画像情報記録再生装置（以
下、「放射線撮影装置１」と言う）では、先ず、人体等
の被写体の放射線画像情報（Ｘ線画像情報等）を一旦蓄
積性蛍光体のシート（蓄積性蛍光体シート）へ記録す
る。次に、当該蓄積性蛍光体シートをレーザ光等の励起
光で走査することで、当該蓄積性蛍光体シートでの輝尽
発光光を生ぜしめ、当該輝尽発光光を光電的に読み取っ
て画像信号を取得する。そして、当該画像信号に対して
階調変換処理等の画像処理を施し、当該処理後の画像信
号を、被写体の放射線画像を可視像として、写真感光材
料等の記録媒体や、ＣＲＴ等の表示装置に対して出力す
る。

【０００４】また、近年においては、半導体のセンサを
使用し、上述の放射線撮影装置１と同様にして、被写体
の放射線画像（Ｘ線画像等）を取得する撮影装置（以
下、「放射線撮影装置２」と言う）が開発されている。

【０００５】上述の放射線撮影装置１や放射線撮影装置
２は、従来の銀塩写真を用いる撮影装置（放射線写真シ
ステム）と比較して、極めて広い放射線露出域にわたっ
て画像を記録できるという実用的な利点を有している。
すなわち、放射線撮影装置１や放射線撮影装置２は、被
写体を透過した、非常に広いダイナミックレンジのＸ線
等の放射線を、センサ（光電変換手段）により読み取っ
て電気信号に変換し、当該電気信号に対して画像処理を
施したものを、被写体の放射線画像を可視像として、写
真感光材料等の記録媒体やＣＲＴ等の表示装置に対して
出力することによって、放射線露光量の変動に影響され
ない放射線画像を取得することができる。

【０００６】ところで、放射線撮影装置１や放射線撮影
装置２等の撮影装置では、画像観察（医師の診断のため
の観察等）に適するような濃度の画像を得るための、階
調変換等の画像処理に用いるパラメータ（画像処理パラ
メータ）を自動的に決定することが求められる。

【０００７】一般的に画像処理パラメータは、撮影画像
のパターン（胸の側面撮影により得られた画像である
か、胸椎撮影により得られた画像であるか等の撮影法、
以下、「画像パターン」又は「撮影体位（姿勢）」とも
言う）に依存するパラメータと、当該画像パターンに依
存しないパラメータとに分けることができる。例えば、
画像パターンに依存するパラメータとしては、階調変換
の際のガンマカーブのシフト量があり、画像パターンに
依存するパラメータとしては、階調変換の際のガンマカ
ーブのコントラストがある。

【０００８】そこで、例えば、胸の側面からの肺の撮影
により得られた撮影画像（肺画像）では、ガンマが
「２．８８」程度となるような階調変換処理が施される
ことが、診断上望まれる。これに対して、同じく胸の側
面からの胸椎撮影により得られた撮影画像（胸椎画像）
では、ガンマが「４」程度となるような階調変換処理が
施されることが、診断上望まれる。

【０００９】したがって、診断等に適するような撮影画
像を得るためには、撮影前或いは階調変換処理前に、対
象画像が肺画像であるか胸椎画像であるか等の画像パタ
ーン（撮影体位）に関する情報を取得する必要がある。
この情報の取得方法としては、ユーザが撮影装置に対し
て入力する方法（人的入力方法）の他、例えば、人的入
力を不要にし、撮影装置内において、コンピュータで自
動化する方法（撮影体位認識プログラムによる撮影体位
判別方法）がある。医用画像の撮影体位判別方法として
は、特公平０６−０７７５７１号〜特公平０６−０７７
５７９号や特公平０６−０９３０７６１号等に開示され
た放射線画像情報読取方法が挙げられる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たような従来の撮影体位判別方法は、各体位での画像か
ら得られる累積ヒストグラムや、画像中央部分のＸ方向
及びＹ方向の累積プロファイルの特徴を利用して、対象
画像の撮影体位の判別を試みるものであるが、本方法で
の累積ヒストグラムや累積プロファイルは、２次元的な
対象画像を１次元情報に変換したものであるため、撮影
体位の判別に用いる特徴量としては、１次元的な特徴量
しか得られない。これは、２次元的な対象画像の撮影体
位を判別するには不適当であると言える。また、撮影体
位の判別自体も簡略的なものであり（胸部の正面や側面
の判定を行う程度）、撮影体位を細かく判別することが
できなかった。

【００１１】また、上述したような輝尽性蛍光体を使用
した撮影装置では、画像である輝尽性蛍光体のカセッテ
（ＩＰ）と、被写体（患者等）の対応づけについては、
操作者（放射線撮影技師等）の介助が必須であり（バー
コードリーダよる対応づけ等）、このとき、撮影体位の
入力が操作者により行われうる状態である。これは、非
常に効率的ではない。

【００１２】一方、半導体を使用したＤＲ（Ｄｉｒｅｃ
ｔＲａｄｉｏｌｏｇｙ）システムの撮影装置では、当
該装置に対して操作者が被写体情報の入力（患者登録
等）を一旦行えば、その後は、操作者の操作が一切不要
となり、必然的に画像と被写体の対応づけができるよう
になされている。このため、ＤＲシステムの撮影装置に
おいては、撮影体位の自動判別の高精度が強く求めら
れ、また、判定結果を有効に利用することが求められて
いる。しかしながら、上述したように、従来の撮影体位
判別方法としては、２次元的な対象画像の撮影体位を判
別するには不適当であり、その判別自体も簡略的なもの
であったので、撮影体位の判別の高精度を実現すること
ができなかった。

【００１３】そこで、本発明は、上記の欠点を除去する
ために成されたもので、たとえ対象画像の撮影体位（姿
勢）を高精度且つ効率的に判別できない場合でも、対象
画像に最適な画像処理を施すことができ、良好な処理後
画像を提供できる、画像処理装置、撮影装置、画像処理
システム、画像処理方法、及びそれを実施するための処
理ステップをコンピュータが読出可能に格納した記憶媒
体を提供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、
第１の発明は、撮像手段により得られた被写体の撮像画
像に対して、任意の画像処理を施す画像処理装置であっ
て、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定する姿勢
判定手段と、上記姿勢判定手段での判定結果を変更する
変更手段と、上記変更手段により変更された姿勢判定結
果に基づいて、上記撮像画像に対する画像処理を実行す
る画像処理手段とを備えることを特徴とする。

【００１５】第２の発明は、上記第１の発明において、
上記姿勢判定手段での判定結果を画面表示する表示手段
を備え、上記変更手段は、上記表示手段での表示画面上
からユーザからの指示に従って上記判定結果を変更する
ことを特徴とする。

【００１６】第３の発明は、撮像手段により得られた被
写体の撮像画像に対して、任意の画像処理を施す画像処
理装置であって、上記撮像手段により上記被写体を撮像
する際の姿勢を入力する入力手段と、上記撮像画像にお
ける被写体の姿勢を判定する姿勢判定手段と、上記入力
手段により入力された姿勢、及び上記姿勢判定手段での
判定結果に基づいて、上記撮像画像に対する画像処理を
実行する画像処理手段とを備えることを特徴とする。

【００１７】第４の発明は、上記第３の発明において、
上記入力手段により入力された姿勢と、上記姿勢判定手
段での判定結果との不一致を警告する警告手段を備える
ことを特徴とする。

【００１８】第５の発明は、上記第３の発明において、
上記入力手段により入力された姿勢、及び上記姿勢判定
手段での判定結果の何れかを、上記画像処理手段での画
像処理に用いる姿勢として指示する指示手段を備えるこ
とを特徴とする。

【００１９】第６の発明は、上記第３の発明において、
少なくとも上記被写体を撮像する際の姿勢を複数パター
ン表示する表示手段を備え、上記入力手段は、上記表示
手段により表示された複数パターンの姿勢の中から選択
された姿勢を入力することを特徴とする。

【００２０】第７の発明は、上記第６の発明において、
上記表示手段は、未撮像の姿勢のパターンを表示するこ
とを特徴とする。

【００２１】第８の発明は、上記第１又は３の発明にお
いて、上記姿勢判定手段は、外部からの上記被写体の撮
像要求の内容に基づいて、上記撮像画像における被写体
の姿勢を判定することを特徴とする。

【００２２】第９の発明は、上記第１又は３の発明にお
いて、外部からの上記被写体の撮像要求の内容に基づい
て、上記撮像画像における被写体の姿勢を指定する指定
手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記撮像要求の内
容、及び上記指定手段での指定に基づいて、上記撮像画
像における被写体の姿勢を判定することを特徴とする。

【００２３】第１０の発明は、上記第８又は９の発明に
おいて、上記撮像要求は、上記被写体の撮像可能な姿勢
情報を含むことを特徴とする。

【００２４】第１１の発明は、上記第１又は３の発明に
おいて、上記撮像手段に含まれる複数種類のセンサのそ
れぞれについて、上記被写体の撮像可能な姿勢を記憶す
る姿勢情報記憶手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記
撮影手段に含まれる複数種類のセンサのうち何れのセン
サが上記被写体の撮像に使用されたかの情報に基づい
て、上記姿勢情報記憶手段の該当する姿勢情報から、上
記撮像画像における被写体の姿勢を判定することを特徴
とする。

【００２５】第１２の発明は、上記第１又は３の発明に
おいて、上記撮像手段は、上記被写体を検知する検知手
段を含み、上記姿勢判定手段は、上記検知手段の検知結
果に基づいて、上記撮像画像における被写体の姿勢を判
定することを特徴とする。

【００２６】第１３の発明は、上記第１２の発明におい
て、複数の上記撮像手段のそれぞれについて、上記被写
体の撮像可能な姿勢を記憶する姿勢情報記憶手段を備
え、上記姿勢判定手段は、上記複数の撮影手段の各検知
結果に基づいて、上記姿勢情報記憶手段の該当する姿勢
情報から、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定す
ることを特徴とする。

【００２７】第１４の発明は、上記第１又は３の発明に
おいて、上記撮像画像から複数の特徴量を抽出する特徴
量抽出手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記特徴量抽
出手段により得られた複数の特徴量に基づいて、上記撮
像画像における被写体の姿勢を判定することを特徴とす
る。

【００２８】第１５の発明は、上記第１４の発明におい
て、上記姿勢判定手段は、ニューラルネットワークを使
用して、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定する
ことを特徴とする。

【００２９】第１６の発明は、上記第１５の発明におい
て、上記姿勢判定手段は、上記ニューラルネットワーク
による判定を学習する学習手段を含み、上記被写体の姿
勢の判定結果の正解率が基準率より小さい場合、上記学
習手段での処理を開始することを特徴とする。

【００３０】第１７の発明は、上記第１４の発明におい
て、上記特徴量抽出手段は、少なくとも上記被写体の年
齢及び部位面積の何れかを含む特徴量を取得することを
特徴とする。

【００３１】第１８の発明は、上記第１又は３の発明に
おいて、上記撮像手段は、放射線により、上記被写体の
撮像画像を取得することを特徴とする。

【００３２】第１９の発明は、請求項１〜１８の何れか
に記載の画像処理装置の機能を有する撮影装置であるこ
とを特徴とする。

【００３３】第２０の発明は、複数の機器が通信可能に
接続されてなる画像処理システムであって、上記複数の
機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項１〜１８の
何れかに記載の画像処理装置の機能、又は請求項１９記
載の撮影装置の機能を有することを特徴とする。

【００３４】第２１の発明は、撮影画像における被写体
の姿勢を判定し、その判定結果に基づいて、上記撮影画
像に対する画像処理に用いる画像処理パラメータを決定
するための画像処理方法であって、上記撮影画像から上
記被写体の撮影姿勢を判定する撮影姿勢判定ステップ
と、上記撮影姿勢判定ステップでの判定結果を画面表示
する表示ステップと、上記表示ステップでの表示画面の
内容に基づいて、上記撮影姿勢判定ステップでの判定結
果を変更する変更ステップと、上記変更ステップによる
変更後の上記判定結果に基づいて、上記撮影画像に対す
る画像処理を実行する画像処理ステップとを含むことを
特徴とする。

【００３５】第２２の発明は、撮影画像における被写体
の姿勢を判定し、その判定結果に基づいて、上記撮影画
像に対する画像処理に用いる画像処理パラメータを決定
するための画像処理方法であって、上記被写体を撮影す
る際の姿勢を選択するする選択ステップと、上記撮影画
像から上記被写体の撮影姿勢を判定する姿勢判定ステッ
プと、上記選択ステップにより選択された姿勢、及び上
記姿勢判定ステップでの判定結果に基づいて、上記撮像
画像に対する画像処理を実行する画像処理ステップとを
含むことを特徴とする。

【００３６】第２３の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記選択ステップにより選択された姿勢と、上記姿
勢判定ステップでの判定結果との不一致を警告する警告
ステップを含むことを特徴とする。

【００３７】第２４の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記選択ステップにより選択された姿勢、及び上記
姿勢判定ステップでの判定結果の何れかを、上記画像処
理ステップでの画像処理に用いる姿勢として指示する指
示ステップを含むことを特徴とする。

【００３８】第２５の発明は、上記第２２の発明におい
て、上記選択ステップは、上記被写体を撮像する際の姿
勢を、複数パターンの姿勢の中から選択するステップを
含むことを特徴とする。

【００３９】第２６の発明は、上記第２５の発明におい
て、上記選択ステップは、上記被写体を撮像する際の姿
勢を、未撮像の姿勢のパターンの中から選択するステッ
プを含むことを特徴とする。

【００４０】第２７の発明は、上記第２１又は２２の発
明において、上記撮影画像を得るための複数種類のセン
サ毎に、撮影されうる被写体の撮影姿勢を登録する撮影
姿勢登録ステップを含み、上記撮影姿勢判定ステップ
は、上記複数種類のセンサの何れのセンサにより上記撮
影画像が取得されたかを示す情報に基づいて、上記撮影
姿勢登録ステップにより登録された撮影姿勢から該当す
る撮影姿勢を選択するステップを含むことを特徴とす
る。

【００４１】第２８の発明は、上記第２７の発明におい
て、上記撮影姿勢判定ステップは、上記複数種類のセン
サから出力される撮影状態情報に基づいて、上記撮影姿
勢登録ステップにより登録された撮影姿勢から該当する
撮影姿勢を選択するステップを含むことを特徴とする。

【００４２】第２９の発明は、上記第２１又は２２の発
明において、上記被写体の撮影姿勢情報を含む撮影要求
リストを入力する入力ステップを含み、上記撮影姿勢判
定ステップは、上記撮影要求リストを参照することで、
上記被写体の撮影姿勢を判定するステップを含むことを
特徴とする。

【００４３】第３０の発明は、上記第２９の発明におい
て、上記撮影要求リストに含まれる撮影姿勢情報から任
意の撮影姿勢を指定する指定ステップを含み、上記撮影
姿勢判定ステップは、上記指定ステップでの指定に基づ
いて、上記被写体の撮影姿勢を判定するステップを含む
ことを特徴とする。

【００４４】第３１の発明は、上記第２１又は２２の発
明において、上記撮影画像から複数の特徴量を抽出する
特徴量抽出ステップを含み、上記撮影姿勢判定ステップ
は、上記特徴量抽出ステップにより得られた複数の特徴
量に基づいて、ニューラルネットワークを使用した上記
被写体の撮影姿勢の判定を実行するステップを含むこと
を特徴とする。

【００４５】第３２の発明は、上記第３１の発明におい
て、上記撮影姿勢判別ステップは、上記ニューラルネッ
トワークによる判定を学習する学習ステップと、上記撮
影姿勢の判定結果の正解率が基準率より小さい場合に、
上記学習ステップの処理を実行する学習実行ステップと
を含むことを特徴とする。

【００４６】第３３の発明は、上記第３１の発明におい
て、上記特徴量抽出ステップは、上記特徴量として、少
なくとも被写体の年齢及び撮影部位の面積の何れかの情
報を使用するステップを含むことを特徴とする。

【００４７】第３４の発明は、上記第２１又は２２の発
明において、放射線撮影により上記撮影画像を取得する
撮影ステップを含むことを特徴とする。

【００４８】第３５の発明は、請求項１〜１８の何れか
に記載の画像処理装置の機能、又は請求項１９記載の撮
影装置の機能、又は請求項２０記載の画像処理システム
の機能を実施するための処理プログラムを、コンピュー
タが読出可能に格納した記憶媒体であることを特徴とす
る。

【００４９】第３６の発明は、請求項２１〜３４の何れ
かに記載の画像処理方法の処理ステップを、コンピュー
タが読出可能に格納した記憶媒体であることを特徴とす
る。

【００５０】具体的には例えば、放射線画像等の撮像画
像（撮影画像）から複数の特徴量（２次元的な特徴量
等）を抽出して、撮像画像上での被写体の体位（姿勢）
を判定し、この判定結果を画面表示する。被写体の体位
の判定結果が表示された画面上では、変更手段により、
当該判定結果の変更が可能となっている。これにより、
操作者は、被写体の体位が正しく判定されたか否かを確
認し、被写体の体位の判定結果が聞違っていた場合、変
更手段を用いて、その判定結果を変更する。操作者によ
り変更が行なわれた判定結果、或いは変更されないその
ままの判定結果に基づいて、予め用意されている画像処
理パラメータテーブルの中から該当する画像処理パラメ
ータを取得する。そして、その画像処理パラメータを用
いて、撮像画像に対する画像処理を実行する。

【００５１】また、被写体の体位の判定の際に、撮像画
像の特徴量のほかに、撮像画像をセンサの撮影状態情報
（複数のセンサがある場合に、どのセンサが使用された
かを示す情報等）や、放射線情報システム（ＲｌＳ）か
らの撮影依頼情報等を使用するようにしてもよい。さら
に、被写体の体位の判定結果の正解率が基準より低い場
合には、すでに得られた特徴量を使用して、被写体の体
位の学習を開始するようにしてもよい。

【００５２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて説明する。

【００５３】（第１の実施の形態）本発明は、例えば、
図１に示すような撮影システム１００に適用される。こ
の撮影システム１００は、Ｘ線を発生するＸ線発生装置
１０１と、被写体（ここでは患者とする）が立った状態
でＸ線撮影を行なうための立位スタンドセンサ１０２
と、被写体（患者）が横たわった状態でＸ線撮影を行な
うための臥位テーブルセンサ１０３と、被写体（患者）
の部分的な撮影（膝の撮影等）を行なうためのカセッテ
センサ１０４と、立位スタンドセンサ１０２、臥位テー
ブルセンサ１０３、及びカセッテセンサ１０４にて得ら
れた情報を処理する制御コンピュータ１０５と、制御コ
ンピュータ１０５での処理後の情報等を表示するコンソ
ール１０６と、磁気カードの記録内容を読み取って本シ
ステムへ取り込むための磁気カードリーダ１１０と、本
システムに対して様々な情報や指示を入力するための文
字入力部１１１と、制御コンピュータ１０５での処理後
の情報等を保存するデータ保存装置１１２と、制御コン
ピュータ１０５での処理後の情報等をプリントアウトす
るプリンタ１１３とを備えている。

【００５４】立位スタンドセンサ１０２、臥位テーブル
センサ１０３、及びカセッテセンサ１０４にはそれぞ
れ、近接センサ１２０，１２１，１２２が設けられてい
る。

【００５５】制御コンピュータ１０５は、データ収集部
１０７、画像処理部、及びデータ転送部１０９を含んで
いる。

【００５６】［撮影システム１００の全体動作］撮影シ
ステム１００は、例えば、病院内の撮影室に設けられた
システムであり、次のように動作する。

【００５７】先ず、患者は、撮影依頼表を持参して撮影
室に出向いてくる。このとき、コンソール１０６には、
図２（ａ）に示すような、撮影システム１００が患者登
録待状態を示す画面が表示されている。

【００５８】次に、患者（或いは撮影システム１００の
管理者）は、患者が持参している磁気ストライプ付き病
院カードを、磁気カードリーダ１１０へ挿入する。磁気
カードリーダ１１０は、挿入された病院カードの磁気ス
トライプをスキャンして、当該病院カードから患者の情
報（患者名や生年月日等の患者情報）を読み取る。この
読取情報（患者情報）は、コンソール１０６へと供給さ
れる。これにより、コンソール１０６には、上記図２
（ｂ）に示すような、撮影システム１００が撮影可能状
態であることを示す画面が表示される。

【００５９】尚、ここでは、患者が持参している病院カ
ードを磁気カードリーダ１１０へ挿入することで、患者
情報を撮影システム１００内へ取り込む（患者登録）よ
うにしているが、これに限られることはなく、例えば、
病院カードを使用せずに、撮影システム１００の管理者
が、文字入力部１１１により患者情報を入力して患者登
録を行なうようにしてもよい。

【００６０】上述のようにして、患者登録が完了する
と、撮影システム１００の管理者（放射線技師等、以
下、「操作者」と言う）は、患者の撮影対象となる部位
を、立位スタンドセンサ１０２、臥位テーブルセンサ１
０３、及びカセッテセンサ１０４の何れかへセッティン
グして、図示しない曝射ボタンを押下する。これによ
り、Ｘ線発生装置１０１からＸ線が発生し、患者に対す
るＸ線撮影が実行される。

【００６１】ここで、撮影システム１００において、患
者の撮影対象となる部位がセッティングされたセンサ
が、立位スタンドセンサ１０２、臥位テーブルセンサ１
０３、及びカセッテセンサ１０４の何れであるかを認識
する方法としては、例えば、患者の撮影対象となる部位
がセッティングされたセンサであることを示すためのス
イッチを、立位スタンドセンサ１０２、臥位テーブルセ
ンサ１０３、及びカセッテセンサ１０４のそれぞれに対
して設け、操作者の手による、患者の撮影対象となる部
位がセッティングされたセンサのスイッチ（図示せず）
の切り替えを検出する方法が考えられる。

【００６２】しかしながら、本実施の形態では、上記図
１に示したように、立位スタンドセンサ１０２、臥位テ
ーブルセンサ１０３、及びカセッテセンサ１０４のそれ
ぞれに対して、近接センサ１２０，１２１，１２２を設
け、これらの近接センサを使用して、患者の撮影対象と
なる部位がセッティングされたセンサを認識する。これ
により、操作者による上述したような切り替え操作を省
くことができる。

【００６３】具体的には例えば、胸部正面撮影で患者が
立位スタンドセンサ１０２の前に立つと、患者の存在が
立位スタンドセンサ１０２の近接センサ１２０によって
検知され、引き続き腹部正面撮影で患者が臥位テーブル
１０３に横になると、患者の存在が臥位テーブルセンサ
１０３の近接センサ１２１によって検知され、さらに膝
のスカイライン撮影で患者の膝がカセッテセンサ１０４
の前に近づくと、患者の存在がカセッテセンサ１０４の
近接センサ１２２によって検知される。これにより、ど
のセンサによって撮影が行なわれるかを自動的に認識で
きる。

【００６４】尚、例えば、患者が臥位テーブル１０３に
横になった状態で、患者の頭部をカセッテセンサ１０４
により撮影する場合、臥位テーブル１０３及びカセッテ
センサ１０４の近接センサ１２１，１２２が共に検知状
態となる。このような場合（臥位テーブルセンサ１０３
とカセッテセンサ１０４の競合状態の場合）、カセッテ
センサ１０４を優先し、カセッテセンサ１０４による撮
影であると認識する。

【００６５】そこで、例えば、患者が立位スタンドセン
サ１０２の前に立ち、立位スタンドセンサ１０２の近接
センサ１２１が検知状態にある場合において、Ｘ線発生
装置１０１からＸ線が曝射されると、立位スタンドセン
サ１０２にて得られた患者の放射線画像は、制御コンピ
ュータ１０５内へ取り込まれる。

【００６６】制御コンピュータ１０５において、データ
収集部１０７は、立位スタンドセンサ１０２からの放射
線画像を収集する。

【００６７】画像処理部１０８は、データ収集部１０７
にて収集された放射線画像に対する、撮影体位（撮影時
の被写体の姿勢、撮影法）の判定及び学習を実行し、そ
の撮影体位の判定結果に従って画像処理パラメータを決
定し、その画像処理パラメータを用いた画像処理を実行
する。このような画像処理部１０８の構成及び動作は、
その詳細は後述するが、本実施の形態での最も特徴とす
る構成及び動作としている。

【００６８】データ転送部１０９は、画像処理部１０８
での処理後の放射線画像を、ＱＡ（ＱｕａｌｉｔｙＡ
ｓｓｕｒａｎｃｅ）画像として、データ保存装置１１２
及びプリンタ１１３、或いは何れか一方に対して転送す
る。データ保存装置１１２は、データ転送部１０９から
のＱＡ画像を保存し、プリンタ１１３は、放射線技師等
からの指示に従ってデータ転送部１０９からの放射線画
像をプリントアウトする。

【００６９】上述のようにして、データ保存装置１１２
へ保存されたＱＡ画像、或いはプリンタ１１３によって
プリントアウトされたＱＡ画像が、医師の診断等に使用
される。

【００７０】［制御コンピュータ１０５の画像処理部１
０８の詳細］画像処理部１０８は、本実施の形態での最
も特徴とする構成を有し、例えば、図３に示すように、
前処理部２００、縮小画像作成部２０１、照射野絞有無
判定部２０２、照射野抽出部２０３、す抜け抽出部２０
４、特徴量抽出部２０５、撮影体位判定部２０６、撮影
体位決定部２０７、画像処理パラメータ決定部２０８、
ダイナミックレンジ圧縮部２０９、周波数強調部２１
０、及び階調変換部２１１と共に、保存部２２０を含ん
でいる。

【００７１】上述のような画像処理部１０８において、
先ず、前処理部２００は、データ収集部１０７からの放
射線画像（以下、単に「画像」と言う）に対して、オフ
セット補正処理、ＬＯＧ変換処理、及びゲイン補正処理
等の前処理を施し、当該前処理後の画像を生画像とし
て、保存部２２０及び縮小画像作成部２０１へそれぞれ
供給する。

【００７２】保存部２２０は、前処理部２００からの生
画像を、保存部２２０へセットされた記憶媒体（ここで
は、磁気ディスクとする）へと保存する。

【００７３】一方、縮小画像作成部２０１は、前処理部
２００からの生画像から、その縮小画像を形成する。

【００７４】ここで、生画像のサイズは、立位スタンド
センサ１０２、臥位テーブルセンサ１０３、及びカセッ
テセンサ１０４のどのセンサを使用したかに依存する。
本実施の形態では、立位スタンドセンサ１０２及び臥位
テーブルセンサ１０３は、６８８×２６８８画素のサイ
ズとしており、カセッテセンサ１０４は、１８４０×２
３２０画素のサイズとしている。また、縮小画像作成部
２０１は、生画像のサイズを、各辺で１６分の１に間引
き圧縮するものとしている。

【００７５】したがって、立位スタンドセンサ１０２に
よる撮影の場合、縮小画像作成部２０１での処理後の生
画像は、１６８×１６８画素のサイズとなる。このと
き、１６×１６画素の平均画素値を、縮小画像の画素値
として使用することもできる。

【００７６】縮小画像作成部２０１にて得られた縮小画
像は、照射野絞有無判定部２０２及び照射野抽出部２０
３へとそれぞれ供給される。

【００７７】照射野絞有無判定部２０２は、縮小画像作
成部２０１からの縮小画像に対して、次のような界射野
絞有無判定処理を施す。

【００７８】まず、照射野絞有無判定とは、被写体の撮
影の際に、Ｘ線照射野絞りが行われたか、或いは絞りが
開放状態であったかの判定である。この判定結果（照射
野絞有無情報）は、後述するように、撮影体位（撮影
法）の判定ための特徴量として使用される。

【００７９】本実施の形態での照射野絞有無判定の方法
としては、例えば、特開平１１−０８９８２３号（特願
平０９−２５６８９４号）等に記載されているような方
法を用いる。この方法とは、対象画像において、センサ
の周辺からサンプルした画素値に近似する画素が発生す
る領域を検索し、その近似する値の発生頻度による方法
である。尚、照射野絞有無判定の方法としては、上記の
方法に限られることはなく、例えば、対象画像のヒスト
グラムを生成し、そのヒストグラムでの閾値判断による
方法であってもよい。

【００８０】照射野絞有無判定部２０２での判定結果
は、照射野抽出部２０３へ供給される。

【００８１】照射野抽出部２０３は、照射野絞有無判定
部２０２での判定結果により、対象画像（縮小画像作成
部２０１にて得られた縮小画像）において照射野が有る
場合、その縮小画像から照射野を抽出する。

【００８２】本実施の形態での照射野抽出方法として
は、例えば、特開平１０−２４３４５６号等に記載され
ているような方法を用いる。この方法とは、対象画像の
一定間隔のプロファイルをとり、それぞれのプロファイ
ルから予測される照射野境界で最も頻度が高い点列を境
界とする方法である。

【００８３】したがって、す抜け抽出部２０４に対して
は、対象画像が照射野絞り有りの場合、１６８×１６８
画素の縮小画像から照射野画像が切り出された、さらに
小さなサイズの画像が供給される。また、対象画像が照
射野絞り無しの場合、１６８×１６８画素の縮小画像全
体が照射野画像としてそのまま供給される。

【００８４】す抜け抽出部２０４は、照射野抽出部２０
３からの照射野画像に対して、そのヒストグラムにより
Ｘ線量の多い領域を特定し、その領域の周辺からの連結
状態を認識することで、照射野画像でのす素抜け領域
（Ｘ線が直接あたっている領域）を決定する。このと
き、す抜け領域は照射野中の周辺領域に存在するという
ことを考慮する。

【００８５】す抜け抽出部２０４により得られたす抜け
領域の結果は、その対象となった照射野画像と共に、特
徴量抽出部２０５へ供給される。

【００８６】特徴量抽出部２０５は、詳細は後述する
が、す抜け抽出部２０４からの照射野画像及びそのす抜
け領域の結果に基づいて、当該縮小画像の複数個の特徴
量を抽出し、それらの特徴量を、撮影体位判定部２０６
へ供給する。

【００８７】撮影体位判定部２０６は、特徴量抽出部２
０５からの特徴量に基づいて、対象画像（縮小画像）の
撮影体位（撮影法）を判定する。このとき、図４に示す
ようなニューラルネットワークを使用する。

【００８８】具体的には、まず、ニューラルネットワー
クの学習及び試験に関するアルゴリズムとしては、例え
ば、「ニューラルネットワーク情報処理：２．１．４：
麻生英樹著」に記載されているような、Ｒｕｍｅｌｈａ
ｒｔらによって開発された誤差逆伝播法を使用すること
ができる。

【００８９】ニューラルネットワークに対する入力は、
特徴量の値が基本的にはそのまま入力されるが、例え
ば、照射野絞りの有無の結果のように、２値の特徴量に
関しては、照射野絞り有りは「１」、無しは「０」、の
ように、特徴量の値が「１」、「０」で割り付けられ
る。

【００９０】また、ニューラルネットワークの結果出力
については、例えば、撮影体位１が胸部正面画像、撮影
体位２が胸部側面画像に対応しているものとすると、対
象画像が胸部正面画像の場合、撮影体位１の出力が
「１」、その他の撮影体位２，３，・・・，ｍが「０」
となり、対象画像が胸部側面画像の場合、撮影体位２の
出力が「１」、その他の体位１，３，・・・，ｍが
「０」となる。

【００９１】尚、ニューラルネットワークの結果出力の
際に、撮影体位の判定が明瞭でない場合が仮に生じたと
きには、もっともらしいものが１つ選択される。具体的
には、ニューラルネットワークの結果出力は、可能性の
高いものが高い値となるため、出力値が最も大きな撮影
体位が選択される。

【００９２】上述のような撮影体位判定部２０６での判
定結果は、コンソール１０６（上記図１参照）へ一旦供
給される。これにより、例えば、撮影体位判定部２０６
での判定結果が”胸部正面画像”である場合、コンソー
ル１０６には、上記図２（ｃ）に示すような画面が表示
される。すなわち、上記図２（ｂ）に示した撮影可能状
態を示す画面から、Ｘ線の曝射が実行されると、同図
（ｃ）に示すような、このときの撮影体位の情報が表示
された画面の状態へと移行する。

【００９３】上記図２（ｃ）に示す画面では、撮影画像
の縮小画像（１回目の撮影により得られた「画像１」）
と共に、「胸部正面画像でした」等の撮影体位（「画像
１」の撮影体位）の判定結果を示すメッセージが表示さ
れる。また、この画面には、「体位訂正」や「画像調
整」等の操作ボタンも設けられている。

【００９４】上述のような撮影体位判定部２０６の判定
結果（撮影体位判定結果）、及び当該判定結果の元とな
った特徴量（特徴量抽出部２０５にて得られた特徴量）
は、制御コンピュータ１０５の内部メモリ（図示せず）
へ保存される。

【００９５】制御コンピュータ１０５は、上記内部メモ
リへ一旦保存した撮影体位判定結果の移動正解率を算出
し、その移動正解率が、予め決めれた基準正解率よりも
低い場合、コンソール６に対して撮影法判定部２０６で
の学習実行を示す画面表示を行なわせると共に、撮影体
位判定部２０６に対して学習を開始させる。この学習に
は、上記内部メモリへ保存されている撮影体位判定結果
及び特徴量が使用される。

【００９６】そして、操作者は、コンソール１０６に表
示された上記図２（ｃ）の画面を確認し、実際に撮影し
た患者の撮影体位と、撮影システム１００での撮影体位
の判定結果（撮影体位判定部２０６の判定結果）とが一
致していた場合、次の撮影（２回目の撮影）のために、
曝射ボタン（図示せず）を押下する。このときの曝射
は、放射線技師等の操作者が、撮影体位判定部２０６の
判定を承認したことを意味する。

【００９７】一方、実際に撮影した患者の撮影体位と、
撮影システム１００での撮影体位の判定結果（撮影体位
判定部２０６の判定結果）とが一致していなかった場
合、操作者は、コンソール１０６に表示された画面上の
「体位訂正」ボタン（上記図２（ｃ）参照）を押下す
る。

【００９８】具体的には例えば、２回目の撮影が終了し
た時点ででは、コンソール１０６には、上記図２（ｄ）
に示すような画面が表示される。そこで、先ず、操作者
は、上記図２（ｄ）の画面を確認し、この結果、撮影体
位判定部２０６では２枚目の撮影画像が胸椎側面画像で
あると判定されたが、実際に撮影した患者の撮影体位が
胸部側面からの撮影であった場合、コンソール１０６に
表示された画面上の「体位訂正」ボタンを押下する。こ
のときのボタン操作の情報は、制御コンピュータ１０５
へと供給される。これにより、制御コンピュータ１０５
は、コンソール１０６での画面表示状態が、図５（ａ）
に示すような訂正画面表示状態となるようにする。

【００９９】次に、操作者は、上記図５（ａ）の訂正画
面上の各種撮影体位のボタンのうち、正しい撮影体位
（ここでは、胸部側面）に対応したボタンを選択して押
下する。この撮影体位の訂正は、上記図２（ｄ）の画面
上に反映される。

【０１００】そして、操作者は、次の撮影（３回目の撮
影）のために、曝射ボタン（図示せず）を押下する。こ
のときの曝射は、操作者が、撮影体位判定部２０６の判
定を承認したことを意味する。

【０１０１】撮影体位決定部２０７は、上述の”承認”
に基づいて、撮影体位を決定する。尚、撮影体位決定部
２０７での処理は、撮影毎（１回目の撮影、２回目の撮
影、・・・）に実行される。また、以下に説明する各処
理についても、撮影体位決定部２０７にて撮影毎に決定
された撮影体位に基づいて、撮影毎に実行される。

【０１０２】画像パラメータ決定部２０８は、撮影法決
定部２０７での撮影体位の決定に基づいて、予め設定さ
れている画像処理パラメータテーブルを参照すること
で、対象画像の画像処理パラメータを決定する。

【０１０３】具体的には、画像処理パラメータテーブル
は、保存部２２０の磁気ディスクへ予め保存されていい
る。画像パラメータ決定部２０８は、撮影法決定部２０
７での撮影体位の決定に基づき、保存部２２０から画像
処理パラメータテーブルをダウンロードして、その画像
処理パラメータテーブルから、対象画像に対する画像処
理パラメータを検索して決定する。

【０１０４】図６は、画像処理パラメータテーブルの一
例を示したものである。この図６に示すように、画像処
理パラメータテーブルは、様々な撮影体位に対応して、
ＨＤカーブ、ガンマ、中心濃度、周波数強調パターン、
及びＤＲＣパターンが設定されている。したがって、例
えば、撮影法決定部２０７により決定された撮影体位
（対象画像の撮影体位）が胸部側面である場合、画像パ
ラメータ決定部２０８は、画像処理パラメータテーブル
における胸部側面に対応した画像処理パラメータ、すな
わちＨＤカーブが「１」、ガンマが「２．８８」、中心
濃度が「１．４」、周波数強調パターンが「１」、及び
ＤＲＣパターンが「２」の画像処理パラメータを、対象
画像に対する画像処理パラメータとして決定する。

【０１０５】尚、上記図６に示したような画像処理パラ
メータテーブルを、本実施の形態での撮影システム１０
０が設置される病院毎に、そのユーザの希望の元に保存
部１２０へ設定するようにしてもよい。

【０１０６】ダイナミックレンジ圧縮部（ＤＲＣ）２０
９は、保存部２２０の磁気ディスクへ保存されている対
象画像の生画像を読み出し、その生画像に対して、画像
処理パラメータ決定部２０８により決定された画像処理
パラメータに基づいたダイナミックレンジ圧縮処理を施
す。

【０１０７】周波数強調部２１０は、ダイナミックレン
ジ圧縮部２０９での処理後の画像に対して、画像処理パ
ラメータ決定部２０８により決定された画像処理パラメ
ータに基づいた周波数強調処理を施す。

【０１０８】階調変換部２１１は、周波数強調部２１０
での処理後の画像に対して、画像処理パラメータ決定部
２０８により決定された画像処理パラメータに基づいた
階調変換処理を施す。

【０１０９】階調変換部２１１での処理後の画像は、画
像処理部１０８の出力とされ、ＱＡ（Ｑｕａｌｉｔｙ
Ａｓｓｕｒａｎｃｅ）画像として、データ転送部１０９
へと供給される。データ転送部１０９は、画像処理部１
０８からのＱＡ画像を、データ保存装置１１２及びプリ
ンタ１１３の少なくとも何れかへと供給する。

【０１１０】ここで、上述のようにして得られたＱＡ画
像が、操作者の希望する画像でない場合がある。すなわ
ち、被写体によっては、現在保存されている標準の画像
処理パラメータテーブル（上記図６参照）では、希望と
するＱＡ画像が得られない場合がある。このような場
合、操作者（放射線技師や医師等）の手により、画像処
理パラメータを微調整することが可能となっている。

【０１１１】例えば、コンソール１０６が上記図２
（ｃ）や同図（ｄ）の画面が表示されている状態におい
て、操作者がその画面上の画像（「画像１」或いは「画
像２」）を観察し、当該画像が所望する画像でなかった
場合、操作者は、画面上の「画像調整」のボタンを押下
する。これにより、コンソール１０６には、上記図５
（ｂ）に示すような画面が表示される。この画面上で
は、画像処理パラメータ（ＤＲＣ、周波数強調、階調変
換の各処理に用いるパラメータ）を微調整することがで
きるようになされている。したがって、操作者は、上記
図５（ｂ）の画面上から、画像処理パラメータを微調整
する。この調整結果は、画像処理パラメータ決定部２０
８へと反映され、以降の処理部では、調整後の画像処理
パラメータに基づき処理実行される。

【０１１２】［画像処理部１０８の特徴量抽出部２０５
の詳細］上述したような画像処理部１０８における特徴
量抽出部２０５は、例えば、図７に示すような処理ステ
ップＳ３００〜Ｓ３１１を実行することで、す抜け抽出
部２０４からの縮小画像及びそのす抜け領域の結果に基
づいて、当該縮小画像（対象画像）に対する画像処理パ
ラメータを決定する際に用いる複数の特徴量を抽出す
る。

【０１１３】すなわち、先ず、す抜け抽出部２０４から
の照射野画像に対応する縮小画像について照射野絞りが
有るか無いかの特定を行なう（ステップＳ３００）。
尚、この特定は、照射野絞り有無判定部２０２の判定結
果を採用すればよい。

【０１１４】次に、対象画像についてす抜け領域の有無
を特定する（ステップＳ３０１）。尚、この特定は、す
抜け抽出部２０４の抽出結果に基づいて行なうことがで
きる。

【０１１５】次に、ステップＳ３００により得られた対
象画像の照射野領域の傾斜角を算出する（ステップＳ３
０２）。例えば、対象画像が、図８に示すような肘領域
４０５の画像４００である場合、画像４００（センサの
全体領域）から、肘領域４０５を囲む四角形領域（辺４
０１〜４０４から構成される斜線部分の領域）を切り出
し、その四角形の各辺４０１〜４０４の傾きθ１〜θ４
から、照射野領域の傾斜角θを、 θ＝０．５×｜θ１＋θ２−θ３−θ４｜なる式により算出する。尚、照射野の傾斜角θが概略９
０度でない場合は、対象画像が四肢画像である場合が多
く、まれに頚椎画像の場合もある。

【０１１６】次に、ステップＳ３０２での照射野領域
（上記図８の斜線部分の四角形領域）の面積を算出する
（ステップＳ３０３）。例えば、上記図８の斜線部分の
四角形領域を三角形領域で分割し、各三角形領域の面積
をそれぞれ求めて加算することにより、当該四角形領域
の面積を算出する。

【０１１７】次に、ステップＳ３０１により得られた対
象画像のす抜け領域を、対象画像から除いた残りの面積
を算出する（ステップＳ３０４）。例えば、対象画像
が、上記図８に示したような肘領域４０５の画像４００
である場合、その画像４００からす抜け領域を除くと、
図９に示すように、斜線部分の領域、すなわち肘領域４
０５が得られる。この肘領域４０５内の画素数を求める
ことで、対象画像からす抜け領域を除いた部分の領域
（肘領域４０５）の面積を求める。この結果得られた面
積を、後述する患者情報（年齢、体重、及び身長等の情
報）とあわせて、特徴量として使用することで、有効な
画像処理パラメータが得られることになる。

【０１１８】次に、ステップＳ３０４により得られた対
象画像からす抜け領域を除いた部分の領域のＲｏｕｎｄ
ｎｅｓｓを算出する（ステップＳ３０５）。例えば、対
象画像からす抜け領域を除いた部分の領域が、上記図９
に示したような肘領域４０５である場合、肘領域４０５
の周囲長Ｔ及び面積Ｓを持って、肘領域４０５のＲｏｕ
ｎｄｎｅｓｓを、Ｒｏｕｎｄｎｅｓｓ＝Ｔ²／４πＳなる式により算出する。上記式において、周囲長Ｔは、
上記図９に示す肘領域４０５の重心４０６の座標により
表される境界線Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）を持って、Ｔ＝∫√（Ｘ²（ｔ）十Ｙ²（ｔ））ｄｔなる式により算出される。このようなＲｏｕｎｄｎｅｓ
ｓは、対象画像が頭部画像であるような場合に重要な特
徴量となるほか、胸椎の正面や側面画像のように、照射
野絞りの境界を体の内部に作る場合に特徴的な指標とな
る。

【０１１９】尚、ステップＳ３０５でのＲｏｕｎｄｎｅ
ｓｓの算出方法については、「Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ
ｓＯｆＤｉｇｉｔａｌｌｍａｇｅＰｒｃｅｓｓ
ｉｎｇ：ＡｎｉｌＫ．Ｊａｉｎ著、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ
Ｈａｌｌ１９８９出版、３９１ぺ一ジ」等に詳しく記
述されている。

【０１２０】次に、対象画像の偏心度を、ステップＳ３
０５において使用した、対象画像からす抜け領域を除い
た部分の領域の重心（上記図９では、肘領域４０５の重
心４０６）に基づき算出する（ステップＳ３０６）。例
えば、上記図９において、肘領域４０５の重心４０６
は、肘領域４０５（斜線部分）の画素点の座標の平均を
求めることによって得られる。また、偏心度はモーメン
トと同じである。したがって、重心４０６を中心として
す抜けを除いた部分の濃淡画像のモーメントを求めるこ
とで、偏心度を求めることができる。

【０１２１】尚、ステップＳ３０６での重心及びモーメ
ントについても、「ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓＯｆ
ＤｉｇｉｔａｌｌｍａｇｅＰｒｃｅｓｓｉｎｇ：Ａ
ｎｉｌＫ．Ｊａｉｎ著、ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ
１９８９出版、３９２ぺ一ジ」等に詳しく記述されてい
る。

【０１２２】次に、対象画像からす抜け領域を除いた部
分の領域に対して、その重心を通る照射野領域の傾斜角
θを有する直線（以下、「対象線」と言う）に関する対
称性を算出する（ステップＳ３０７）。例えば、対象画
像からす抜け領域を除いた部分の領域が、上記図９に示
したような肘領域４０５である場合、図１０に示すよう
に、肘領域４０５の重心４０６を通る対象線に関する対
称性Ｓｙを算出する。このとき、肘領域４０５を、点の
集まりとし、２値画像と考えるのでなく、オリジナルの
多値画像として扱う。対称性Ｓｙは、対象線で肘領域４
０５を２分割したときの左右の画像Ｌ（ｔ），Ｒ（ｔ）
を持って、Ｓｙ＝Σ｜Ｌ（ｔ）一Ｒ（ｔ）｜なる式で算出される。このような対称性Ｓｙの値が小さ
くなるに従って、対象画像からす抜け領域を除いた部分
の領域（人体領域）の対称性が高くなる。一般に正面画
像は対称性が高い。

【０１２３】次に、対象画像からす抜け領域を除いた部
分の領域（人体領域）において、そのソフトティシュ部
分を２値化によって削除することで、骨部分を抽出し、
その連結性から、骨の個数を算出する（ステップＳ３０
８）。このときの２値化の閾値は、ヒストグラム分離に
よって求めることができ、骨の個数は、ラベリング処理
によって求めることができる。したがって、例えば、対
象画像からす抜け領域を除いた部分の領域が、上記図９
や図１０に示したような肘領域４０５である場合、図１
１に示すような骨部分４０８の個数（１個）が算出され
る。

【０１２４】次に、ステップＳ３０８により得られた骨
部分のモーメントを算出する（ステップＳ３０９）。例
えば、ステップＳ３０６での偏心度の算出と同様にし
て、２値画像で骨部分の重心を一旦求めて、この重心を
中心として、多値画像で骨部分のモーメントを求める。
このモーメントの値は、対称画像が四肢画像の場合、そ
の手や足の中部分等は小さい値となり、上腕や大腿の部
分等は大きい値となる。

【０１２５】次に、対象画像からす抜け領域を除いた部
分の領域における、ソフトティシュ部と、骨部分との比
率を算出する（ステップＳ３１０）。例えば、２値画像
で、各部分の面積の比率を求める。この結果得られる比
率は、ステップＳ３０８において、骨部分の連続性及び
個数を求めた際の２値化の精度に大きく依存するが、一
般に、対称画像が頭部画像や腹部画像である場合には、
骨部分の比重が大きく、対称画像が胸部画像である場合
には、肺部分の影響により、骨部分の比重が小さい。

【０１２６】そして最後に、最も重要な特徴量としての
患者情報を取得する（ステップＳ３１１）。ここでの患
者情報は、計算によって求めるのでなく、文字入力部１
１１（上記図１参照）における操作者からの情報入力、
或いは磁気カードリーダ１１０により患者の病院カード
から読み取られた情報により、患者情報（年齢、伸長、
及び体重等の情報）を取得する。ステップＳ３１１での
患者情報を特徴量として加える理由としては、例えば、
対象画像が胸部正面画像であり、その画像からす抜けを
除いた部分領域の面積を特徴量として求めても、子供と
成人では、部位の面積が大きく異なるため、特徴量とし
ての精度が落ちるためである。子供病院以外では、子供
の画像が撮影される確率が非常に低いが、年齢を使用す
ることによって、子供を撮影した場合の撮影画像の特徴
量としての精度が非常にあがる。

【０１２７】尚、本実施の形態では、対象画像の特徴量
として、照射野の傾斜各、照射野の面積、す抜けを除い
た部分の面積、す抜けを除いた部分のＲｏｕｎｄｎｅｓ
ｓ、画像の偏心度、画像の対象性、骨の連続性、骨の個
数、ソフトティシュ部と骨部の比率、及び患者情報（年
齢、伸長、及び体重等の情報）を求めるようにしたが、
これに限られることはない。

【０１２８】（第２の実施の形態）上述した第１の実施
の形態では、患者が持参している病院カードを磁気カー
ドリーダ１１０へ挿入することで、或いは操作者が文字
入力部１１１から患者情報を入力することで、患者の撮
影を開始するように構成したが、本実施の形態では、図
１２（ａ）に示すような、コンソール１０６に表示され
た患者選択画面により、目的とする患者の撮影を開始す
る。

【０１２９】具体的には、先ず、制御コンピュータ１０
５は、病院情報システムＨＩＳ或いは放射線情報システ
ムＲＩＳから撮影患者のリストを取得し、その撮影患者
のリストをコンソール１０６へ表示させる。これによ
り、コンソール１０６には、上記図１２（ａ）に示すよ
うな画面が表示される。

【０１３０】次に、操作者は、コンソール１０６の表示
画面（上記図１２（ａ）の画面）において、コンソール
１０６の指示手段（図示せず）を使用して、撮影する患
者を選択する。

【０１３１】制御コンピュータ１０５は、コンソール１
０６での操作（選択操作）を認識し、コンソール１０６
での画面表示状態を、上記図１２（ｂ）に示す画面に移
行させる。上記図１２（ｂ）に示す画面上には、同図
（ａ）の画面にて選択された患者と共に、撮影可能状態
であることを示すメッセージ（「曝射ボタンで撮影して
ください」等）が表示される。上記図１２（ｂ）では、
例えば、「榛名」さんが選択されおり、「榛名」さん
は、ネットワークより胸椎の正面側面画像を撮影するよ
うに依頼されていることが、制御コンピュータ１０５に
て認識されているものとする。

【０１３２】上記図１２（ｂ）の画面がコンソール１０
６に表示され、操作者から曝射ボタン（図示せず）が押
下されることで、上述した第１の実施の形態と同様にし
て、患者の撮影が開始される。

【０１３３】このとき、撮影体位の判定において、例え
ば、胸椎の正面と側面の２つの撮影体位が選択された場
合には、上述したように、ニューラルネットワークの出
力が大きい撮影体位が、現在の対象画像の撮影体位とし
て決定される。これにより、コンソール１０６には、上
記図１２（ｃ）に示すように、決定した撮影体位の情報
（ここでは、「胸椎正面画像でした」）が、その対象画
像（「画像１」）と共に表示される。

【０１３４】操作者は、上記図１２（ｃ）の画面を確認
し、画面上での撮影体位判定結果が正しい場合には、次
の撮影（２回目の撮影）のために、曝射ボタンを押下す
る。これにより、次の撮影が開始される。

【０１３５】一方、画面上での撮影体位判定結果が正し
くない場合には、操作者は、上記図１２（ｃ）の画面上
の「体位訂正」ボタンを押下する。これにより、コンソ
ール１０６には、上記図５（ｃ）に示すような画面が表
示される。

【０１３６】ここで、上述の第１の実施の形態では、
「体位訂正」ボタンを押下により、上記図５（ａ）に示
すような画面を表示するようにした。これに対して、本
実施の形態では、上記図５（ｃ）に示すような画面を表
示する。この画面上では、撮影リストの撮影法のみが表
示される。すなわち、上述したように、撮影開始前に制
御コンピュータ１０５にて認識された、患者の撮影体位
（ここでは、胸椎）のみが表示される。

【０１３７】これにより、操作者は、上記図５（ｃ）の
画面上の撮影体位のボタンのうち、正しい撮影体位に対
応したボタンを選択して押下する。この撮影体位の訂正
は、上記図１２（ｃ）の画面上に反映される。そして、
操作者は、次の撮影（２回目の撮影）のために、曝射ボ
タン（図示せず）を押下することで、次の撮影を開始す
る。

【０１３８】上述のようにして２回の撮影が終了する
と、コンソール１０６には、上記図１２（ｄ）に示すよ
うな画面が表示される。

【０１３９】ここで、上記図１２（ｄ）に示すように、
この画面上には、２回の撮影により得られた画像１及び
画像２が表示されている。このとき、例えば、撮影画像
の依頼が２枚であり、１枚目の撮影は完了しているの
で、２枚目の撮影についてニューラルネットワークの出
力があいまいであった場合、残る１枚の撮影画像である
確立が高いので、それが優先的に判定結果として出力さ
れる。

【０１４０】（第３の実施の形態）本実施の形態では、
上述した第１の実施の形態において、撮影に使用された
センサの情報から、撮影体位の判定結果の範囲を限定す
る。

【０１４１】先ず、コンソール１０６には、上記図２
（ａ）に示したような画面が表示され、患者登録が行な
われ、患者が、立位スタンドセンサ１０２、臥位テーブ
ルセンサ１０３、及びカセッテセンサ１０４の何れかに
セッティングされる。ここでは、その一例として、患者
のある部分がカセッテセンサ１０４にセッティングされ
たものとする。

【０１４２】このとき、制御コンピュータ１０５の内部
メモリ（図示せず）には予め、カセッテセンサ１０４で
撮影する患者の撮影体位が、撮影システム１００が設置
された病院の嗜好で定義されている。これにより、ニュ
ーラルネットワークの出力から、撮影体位の判定を行な
う際に、その判定を、制御コンピュータ１０５の内部メ
モリに設定された撮影体位の範囲内に限定することが可
能であり、撮影体位の判定の正解の確率をあげることが
できる。

【０１４３】カセッテセンサ１０４での撮影体位として
は、例えば、肩正面、肩軸射、肘正面、肘側面、手正
面、及び手側面がある。したがって、これらの６種類の
撮影体位に、カセッテセンサ１０４での撮影体位が限定
されることになる。この場合、ニューラルネットワーク
の出力から撮影体位の判定を行なった結果にミスがあ
り、操作者から「体位訂正」ボタンが押下されると、コ
ンソール１０６には、上記図５（ｄ）に示すような画面
が表示される。

【０１４４】（第４の実施の形態）上述した第１の実施
の形態では、患者が持参している病院カードを磁気カー
ドリーダ１１０へ挿入することで、或いは操作者が文字
入力部１１１から患者情報を入力することで、患者の撮
影を開始するように構成したが、本実施の形態では、図
１３（ａ）に示すような、コンソール１０６に表示され
た患者選択画面により、目的とする患者の撮影を開始す
る。

【０１４５】具体的には、先ず、制御コンピュータ１０
５は、病院情報システムＨＩＳ或いは放射線情報システ
ムＲＩＳから撮影患者のリストを取得し、その撮影患者
のリストをコンソール１０６へ表示させる。これによ
り、コンソール１０６には、上記図１３（ａ）に示すよ
うな画面が表示される。

【０１４６】次に、操作者は、コンソール１０６の表示
画面（上記図１３（ａ）の画面）において、コンソール
１０６の指示手段（図示せず）を使用して、撮影する患
者を選択する。

【０１４７】制御コンピュータ１０５は、コンソール１
０６での操作（選択操作）を認識し、コンソール１０６
での画面表示状態を、上記図１３（ｂ）に示す画面に移
行させる。

【０１４８】上記図１３（ｂ）に示す画面上には、同図
（ａ）の画面にて選択された患者と共に、撮影可能状態
であることを示すメッセージ（「曝射ボタンで撮影して
ください」等）が表示されるが、特に、患者の撮影体位
の選択を行なった後に、撮影開始が実行可能な状態とな
る。上記図１３（ｂ）では、例えば、「榛名」さんが選
択されおり、「榛名」さんの撮影体位として、「胸椎正
面」及び「胸椎画像」の何れかを選択できるようになさ
れている。

【０１４９】そこで、操作者は、上記図１３（ｂ）の画
面上から、「胸椎正面」及び「胸椎画像」の何れかを選
択した後に（ここでは、黒四角で示す「胸椎正面」を選
択した後に）、曝射ボタン（図示せず）を押下する。こ
れにより、上述した第１の実施の形態と同様にして、患
者の胸椎正面の撮影が開始される。

【０１５０】尚、操作者は、ＲＩＳからの指定の撮影順
序に従って、「胸椎正面」及び「胸椎画像」等の撮影体
位での撮影を順次実行することもできるが、コンソール
１０６の表示画面上で、コンソール１０６の指示手段
（図示せず）を使用して撮影順序を変更することも可能
である。

【０１５１】このとき、撮影体位の判定において、例え
ば、胸椎の正面と側面の２つの撮影体位が選択された場
合には、上述したニューラルネットワークの出力が、そ
れら２つの撮影体位に限定され、該出力値の大きい撮影
体位が、現在の対象画像の撮影体位として決定される。
これにより、コンソール１０６には、上記図１３（ｃ）
に示すように、決定した撮影体位の情報（ここでは、
「胸椎側面画像と判定されました」）が、その対象画像
（「画像１」）と共に表示される。また、コンソール１
０６には、未撮影の撮影体位及び所定の体位が選択され
ているところを示す黒四角（上記図１３（ｃ）参照）が
表示される。

【０１５２】操作者は、上記図１３（ｃ）の画面を確認
し、画面上での撮影体位判定結果が正しい場合には、次
の撮影（２回目の撮影）のために、曝射ボタンを押下す
る。これにより、次の撮影が開始される。

【０１５３】一方、画面上での撮影体位判定結果が正し
くない場合には、操作者は、上記図１３（ｃ）の画面上
の「体位訂正」ボタンを押下する。これにより、コンソ
ール１０６には、上記図５（ｃ）に示すような画面が表
示される。

【０１５４】ここで、上述の第１の実施の形態では、
「体位訂正」ボタンを押下により、上記図５（ａ）に示
すような画面を表示するようにした。これに対して、本
実施の形態では、上記図５（ｃ）に示すような画面を表
示する。この画面上では、撮影リストの撮影法のみが表
示される。すなわち、上述したように、撮影開始前に制
御コンピュータ１０５の内部メモリに設定されている、
患者の撮影体位（ここでは、胸椎）のみが表示される。

【０１５５】これにより、操作者は、上記図５（ｃ）の
画面上の撮影体位のボタンのうち、正しい撮影体位に対
応したボタンを選択して押下する。この撮影体位の訂正
は、上記図１３（ｃ）の画面上に反映される。また、こ
の撮影体位の訂正は、未撮影体位及び黒四角（上記図１
３（ｃ）参照）の表示にも反映される。そして、操作者
は、次の撮影（２回目の撮影）のために、曝射ボタン
（図示せず）を押下することで、次の撮影を開始する。

【０１５６】尚、ここでは、上述したように、撮影前に
選択された体位と、撮影後に判定された体位とが異なる
場合、直ちに後者に置き換えるようにしたが、それぞれ
の体位が異なることを一旦画面上に警告表示し、前者か
後者かをユーザに選択させるようにしてもよい。

【０１５７】上述のようにして２回の撮影が終了する
と、コンソール１０６には、上記図１３（ｄ）に示すよ
うな画面が表示される。

【０１５８】ここで、上記図１３（ｄ）に示すように、
この画面上には、２回の撮影により得られた画像１及び
画像２が表示されている。このとき、例えば、撮影画像
の依頼が２枚であり、片方の撮影が完了したのであるか
ら、次の撮影は残る１枚の撮影である確立が高い。しか
しながら、この場合でも撮影を誤って行なってしまう可
能性があるが、撮影システム１００では、未撮影体位の
表示及び撮影体位判定からなるチェック機能を備えての
で、撮影の失敗を防ぐことができる。

【０１５９】尚、本発明の目的は、上述した第１〜第４
の各実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフ
トウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、シ
ステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置の
コンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納
されたプログラムコードを読みだして実行することによ
っても、達成されることは言うまでもない。この場合、
記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上記
各実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログ
ラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成すること
となる。プログラムコードを供給するための記憶媒体と
しては、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ
−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いる
ことができる。また、コンピュータが読みだしたプログ
ラムコードを実行することにより、上記各実施の形態の
機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの
指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が
実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上
記各実施の形態の機能が実現される場合も含まれること
は言うまでもない。さらに、記憶媒体から読み出された
プログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機
能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニット
に備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコー
ドの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニ
ットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を
行い、その処理によって上記各実施の形態の機能が実現
される場合も含まれることは言うまでもない。

【０１６０】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、特に、
被写体の姿勢（体位）の判定結果を変更できる構成にし
たので、被写体の姿勢を高精度に決定することができ
る。これに伴い、画像処理に用いる画像処理パラメータ
についても対象画像にとって最適なパラメータを決定す
ることができるため、良好な画像処理後の画像を提供す
ることができる。また、対象画像から抽出した複数の特
徴量（２次元べ一スの特徴量）を、ニューラルネットワ
ークを使用して学習するように構成した場合、被写体の
姿勢をより精度よく判定することができる。また、撮影
の際に、実際に使用されたセンサや、病院情報システム
等から供給される撮影依頼リストによって、被写体の姿
勢を判定する範囲を限定するように構成した場合、被写
体の姿勢をより精度よく判定することができる。

【０１６１】また、撮影前にユーザから入力された被写
体の姿勢と、撮影後の被写体の姿勢の判定結果とが異な
るときには、ユーザに対してその旨を警告し、ユーザが
正しい姿勢を入力（訂正入力）できるように構成した場
合、ユーザの姿勢誤入力を確実に防止することができ、
被写体の姿勢をより高精度に決定することができる。

【０１６２】したがって、本発明によれば、対象画像に
おける被写体の姿勢を高精度且つ効率的に判定すること
ができる。これにより、対象画像に対して最適な画像処
理を施すことができ、良好な処理後画像を提供すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態において、本発明を適用した
撮影システムの構成を示すブロック図である。

【図２】上記撮影システムのコンソールの表示画面を説
明するための図である。

【図３】上記撮影システムの画像処理部の構成を示すブ
ロック図である。

【図４】上記画像処理部での撮影体位の判定及び学習を
説明するための図である。

【図５】上記コンソールに表示される、撮影体位の訂正
及び画像調整画面を説明するための図である。

【図６】上記画像処理部で使用される画像処理パラメー
タテーブルの一例を説明するための図である。

【図７】上記画像処理部の特徴量抽出部の処理を説明す
るための図である。

【図８】上記特徴量抽出部において、特徴量（照射野の
傾斜角）の抽出を説明するための図である。

【図９】上記特徴量抽出部において、特徴量（す抜けを
除いた部分のＲｏｕｎｄｎｅｓｓ）の抽出を説明するた
めの図である。

【図１０】上記特徴量抽出部において、特徴量（画像の
対称性）の抽出を説明するための図である。

【図１１】上記特徴量抽出部において、特徴量（骨の連
続性、個数）の抽出を説明するための図である。

【図１２】第２の実施の形態において、上記コンソール
の表示画面を説明するための図である。

【図１３】第４の実施の形態において、上記コンソール
の表示画面を説明するための図である。

【符号の説明】

１００撮影システム１０１Ｘ線発生装置１０２立位スタンドセンサ１０３臥位テーブルセンサ１０４カセッテセンサ１０５制御コンピュータ１０６コンソール１０７データ収集部１０８画像処理部１０９データ転送部１１０磁気カードリーダ１１１文字入力部１１２データ保存装置１１３プリンタ１２０，１２１，１２２近接センサ２００前処理部２０１縮小画像作成部２０２照射野絞有無判定部２０３照射野抽出部２０４す振け抽出部２０５特徴量抽出部２０６撮影体位判定部２０７撮影体位決定部２０８画像処理パラメータ決定部２０９ダイナミックレンジ圧縮部２１０周波数強調部２１１階調変換部２２０保存部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】撮像手段により得られた被写体の撮像画
像に対して、任意の画像処理を施す画像処理装置であっ
て、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定する姿勢判定
手段と、上記姿勢判定手段での判定結果を変更する変更手段と、上記変更手段により変更された姿勢判定結果に基づい
て、上記撮像画像に対する画像処理を実行する画像処理
手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】上記姿勢判定手段での判定結果を画面表
示する表示手段を備え、上記変更手段は、上記表示手段での表示画面上からユー
ザからの指示に従って上記判定結果を変更することを特
徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】撮像手段により得られた被写体の撮像画
像に対して、任意の画像処理を施す画像処理装置であっ
て、上記撮像手段により上記被写体を撮像する際の姿勢を入
力する入力手段と、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定する姿勢判定
手段と、上記入力手段により入力された姿勢、及び上記姿勢判定
手段での判定結果に基づいて、上記撮像画像に対する画
像処理を実行する画像処理手段とを備えることを特徴と
する画像処理装置。
【請求項４】上記入力手段により入力された姿勢と、
上記姿勢判定手段での判定結果との不一致を警告する警
告手段を備えることを特徴とする請求項３記載の画像処
理装置。
【請求項５】上記入力手段により入力された姿勢、及
び上記姿勢判定手段での判定結果の何れかを、上記画像
処理手段での画像処理に用いる姿勢として指示する指示
手段を備えることを特徴とする請求項３記載の画像処理
装置。
【請求項６】少なくとも上記被写体を撮像する際の姿
勢を複数パターン表示する表示手段を備え、上記入力手段は、上記表示手段により表示された複数パ
ターンの姿勢の中から選択された姿勢を入力することを
特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】上記表示手段は、未撮像の姿勢のパター
ンを表示することを特徴とする請求項６記載の画像処理
装置。
【請求項８】上記姿勢判定手段は、外部からの上記被
写体の撮像要求の内容に基づいて、上記撮像画像におけ
る被写体の姿勢を判定することを特徴とする請求項１又
は３記載の画像処理装置。
【請求項９】外部からの上記被写体の撮像要求の内容
に基づいて、上記撮像画像における被写体の姿勢を指定
する指定手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記撮像要求の内容、及び上記指
定手段での指定に基づいて、上記撮像画像における被写
体の姿勢を判定することを特徴とする請求項１又は３記
載の画像処理装置。
【請求項１０】上記撮像要求は、上記被写体の撮像可
能な姿勢情報を含むことを特徴とする請求項８又は９記
載の画像処理装置。
【請求項１１】上記撮像手段に含まれる複数種類のセ
ンサのそれぞれについて、上記被写体の撮像可能な姿勢
を記憶する姿勢情報記憶手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記撮影手段に含まれる複数種類
のセンサのうち何れのセンサが上記被写体の撮像に使用
されたかの情報に基づいて、上記姿勢情報記憶手段の該
当する姿勢情報から、上記撮像画像における被写体の姿
勢を判定することを特徴とする請求項１又は３記載の画
像処理装置。
【請求項１２】上記撮像手段は、上記被写体を検知す
る検知手段を含み、上記姿勢判定手段は、上記検知手段の検知結果に基づい
て、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定すること
を特徴とする請求項１又は３記載の画像処理装置。
【請求項１３】複数の上記撮像手段のそれぞれについ
て、上記被写体の撮像可能な姿勢を記憶する姿勢情報記
憶手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記複数の撮影手段の各検知結果
に基づいて、上記姿勢情報記憶手段の該当する姿勢情報
から、上記撮像画像における被写体の姿勢を判定するこ
とを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】上記撮像画像から複数の特徴量を抽出
する特徴量抽出手段を備え、上記姿勢判定手段は、上記特徴量抽出手段により得られ
た複数の特徴量に基づいて、上記撮像画像における被写
体の姿勢を判定することを特徴とする請求項１又は３記
載の画像処理装置。
【請求項１５】上記姿勢判定手段は、ニューラルネッ
トワークを使用して、上記撮像画像における被写体の姿
勢を判定することを特徴とする請求項１４記載の画像処
理装置。
【請求項１６】上記姿勢判定手段は、上記ニューラル
ネットワークによる判定を学習する学習手段を含み、上
記被写体の姿勢の判定結果の正解率が基準率より小さい
場合、上記学習手段での処理を開始することを特徴とす
る請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項１７】上記特徴量抽出手段は、少なくとも上
記被写体の年齢及び部位面積の何れかを含む特徴量を取
得することを特徴とする請求項１４記載の画像処理装
置。
【請求項１８】上記撮像手段は、放射線により、上記
被写体の撮像画像を取得することを特徴とする請求項１
又は３記載の画像処理装置。
【請求項１９】請求項１〜１８の何れかに記載の画像
処理装置の機能を有することを特徴とする撮影装置。
【請求項２０】複数の機器が通信可能に接続されてな
る画像処理システムであって、上記複数の機器のうち少なくとも１つの機器は、請求項
１〜１８の何れかに記載の画像処理装置の機能、又は請
求項１９記載の撮影装置の機能を有することを特徴とす
る画像処理システム。
【請求項２１】撮影画像における被写体の姿勢を判定
し、その判定結果に基づいて、上記撮影画像に対する画
像処理に用いる画像処理パラメータを決定するための画
像処理方法であって、上記撮影画像から上記被写体の撮影姿勢を判定する撮影
姿勢判定ステップと、上記撮影姿勢判定ステップでの判定結果を画面表示する
表示ステップと、上記表示ステップでの表示画面の内容に基づいて、上記
撮影姿勢判定ステップでの判定結果を変更する変更ステ
ップと、上記変更ステップによる変更後の上記判定結果に基づい
て、上記撮影画像に対する画像処理を実行する画像処理
ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】撮影画像における被写体の姿勢を判定
し、その判定結果に基づいて、上記撮影画像に対する画
像処理に用いる画像処理パラメータを決定するための画
像処理方法であって、上記被写体を撮影する際の姿勢を選択するする選択ステ
ップと、上記撮影画像から上記被写体の撮影姿勢を判定する姿勢
判定ステップと、上記選択ステップにより選択された姿勢、及び上記姿勢
判定ステップでの判定結果に基づいて、上記撮像画像に
対する画像処理を実行する画像処理ステップとを含むこ
とを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】上記選択ステップにより選択された姿
勢と、上記姿勢判定ステップでの判定結果との不一致を
警告する警告ステップを含むことを特徴とする請求項２
２記載の画像処理方法。
【請求項２４】上記選択ステップにより選択された姿
勢、及び上記姿勢判定ステップでの判定結果の何れか
を、上記画像処理ステップでの画像処理に用いる姿勢と
して指示する指示ステップを含むことを特徴とする請求
項２２記載の画像処理方法。
【請求項２５】上記選択ステップは、上記被写体を撮
像する際の姿勢を、複数パターンの姿勢の中から選択す
るステップを含むことを特徴とする請求項２２記載の画
像処理方法。
【請求項２６】上記選択ステップは、上記被写体を撮
像する際の姿勢を、未撮像の姿勢のパターンの中から選
択するステップを含むことを特徴とする請求項２５記載
の画像処理方法。
【請求項２７】上記撮影画像を得るための複数種類の
センサ毎に、撮影されうる被写体の撮影姿勢を登録する
撮影姿勢登録ステップを含み、上記撮影姿勢判定ステップは、上記複数種類のセンサの
何れのセンサにより上記撮影画像が取得されたかを示す
情報に基づいて、上記撮影姿勢登録ステップにより登録
された撮影姿勢から該当する撮影姿勢を選択するステッ
プを含むことを特徴とする請求項２１又は２２記載の画
像処理方法。
【請求項２８】上記撮影姿勢判定ステップは、上記複
数種類のセンサから出力される撮影状態情報に基づい
て、上記撮影姿勢登録ステップにより登録された撮影姿
勢から該当する撮影姿勢を選択するステップを含むこと
を特徴とする請求項２７記載の画像処理方法。
【請求項２９】上記被写体の撮影姿勢情報を含む撮影
要求リストを入力する入力ステップを含み、上記撮影姿勢判定ステップは、上記撮影要求リストを参
照することで、上記被写体の撮影姿勢を判定するステッ
プを含むことを特徴とする請求項２１又は２２記載の画
像処理方法。
【請求項３０】上記撮影要求リストに含まれる撮影姿
勢情報から任意の撮影姿勢を指定する指定ステップを含
み、上記撮影姿勢判定ステップは、上記指定ステップでの指
定に基づいて、上記被写体の撮影姿勢を判定するステッ
プを含むことを特徴とする請求項２９記載の画像処理方
法。
【請求項３１】上記撮影画像から複数の特徴量を抽出
する特徴量抽出ステップを含み、上記撮影姿勢判定ステップは、上記特徴量抽出ステップ
により得られた複数の特徴量に基づいて、ニューラルネ
ットワークを使用した上記被写体の撮影姿勢の判定を実
行するステップを含むことを特徴とする請求項２１又は
２２記載の画像処理方法。
【請求項３２】上記撮影姿勢判別ステップは、上記ニューラルネットワークによる判定を学習する学習
ステップと、上記撮影姿勢の判定結果の正解率が基準率より小さい場
合に、上記学習ステップの処理を実行する学習実行ステ
ップとを含むことを特徴とする請求項３１記載の画像処
理方法。
【請求項３３】上記特徴量抽出ステップは、上記特徴
量として、少なくとも被写体の年齢及び撮影部位の面積
の何れかの情報を使用するステップを含むことを特徴と
する請求項３１記載の画像処理方法。
【請求項３４】放射線撮影により上記撮影画像を取得
する撮影ステップを含むことを特徴とする請求項２１又
は２２記載の画像処理方法。
【請求項３５】請求項１〜１８の何れかに記載の画像
処理装置の機能、又は請求項１９記載の撮影装置の機
能、又は請求項２０記載の画像処理システムの機能を実
施するための処理プログラムを、コンピュータが読出可
能に格納したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項３６】請求項２１〜３４の何れかに記載の画
像処理方法の処理ステップを、コンピュータが読出可能
に格納したことを特徴とする記憶媒体。