JP2008142178A - Radiological image processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、X線等の放射線撮影により得られた画像に対して、目的の画質を得るために周波数処理を施す放射線画像処理装置に関するものである。 The present invention relates to a radiographic image processing apparatus that performs frequency processing on an image obtained by radiography such as X-rays in order to obtain a target image quality.
近年のデジタル技術の進歩により、放射線画像をデジタル画像信号で取得し、このデジタル画像信号に対して周波数処理、階調周波数等の画像処理を施し、ディスプレイに表示、或いはプリンタに出力することが行われている。 Due to recent advances in digital technology, radiographic images are acquired as digital image signals, image processing such as frequency processing and gradation frequency is performed on these digital image signals, and they are displayed on a display or output to a printer. It has been broken.
ところで、周波数処理技術として、画像を複数の周波数帯の周波数係数に分解し、周波数帯毎に画像処理を行うことが、例えば特許文献1に開示されている。具体的には、画像信号を複数の周波数帯の信号に分解し、分解した各周波数係数に対してそれぞれ対応する重み係数を乗算することで、鮮鋭化処理等を行っている。
By the way, as a frequency processing technique, for example,
図11は画像を周波数帯LV毎に分解した場合のレスポンス特性を示すグラフ図であり、横軸は周波数、縦軸は周波数帯LV毎のレスポンス特性を示している。レスポンス特性とは周波数処理前後における周波数毎の周波数成分の変化率を云う。 FIG. 11 is a graph showing response characteristics when an image is decomposed for each frequency band LV, where the horizontal axis indicates frequency and the vertical axis indicates response characteristics for each frequency band LV. Response characteristics refer to the rate of change of frequency components for each frequency before and after frequency processing.
例えば、図12においてレスポンス特性が1.0の場合は、その周波数帯LVの周波数成分は周波数処理の前後で変化しないことを示し、1.0以上の場合はその周波数成分の値が周波数処理前より大きくなることを示している。逆に、1.0以下の場合は、その周波数成分の値が周波数処理前よりも小さくなることを示している。 For example, in FIG. 12, when the response characteristic is 1.0, it indicates that the frequency component of the frequency band LV does not change before and after the frequency processing, and when the response characteristic is 1.0 or more, the value of the frequency component is before the frequency processing. It shows that it becomes bigger. On the other hand, a value of 1.0 or less indicates that the frequency component value is smaller than that before the frequency processing.
ここで、図11に示すように分解された画像信号に対して逆変換を行えば、全周波数帯のレスポンス値は1となる。つまり、周波数処理前後で画像信号が変化しないが、各周波数係数に対して任意の重み係数を乗算して逆変換を行えば、自在にレスポンス特性を変更することができ、周波数処理における鮮鋭化或いは平滑化を行うことができる。 Here, if inverse transformation is performed on the decomposed image signal as shown in FIG. 11, the response value in all frequency bands is 1. That is, the image signal does not change before and after the frequency processing, but if the inverse transformation is performed by multiplying each frequency coefficient by an arbitrary weighting factor, the response characteristic can be freely changed, and the sharpening in the frequency processing or Smoothing can be performed.
本発明の目的は、関心領域を指定し、関心領域内に合った周波数特性を用いて画像全体を処理することで、操作者が意図する画質を得ることを可能とする放射線画像処理装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a radiographic image processing apparatus that can obtain an image quality intended by an operator by designating a region of interest and processing the entire image using frequency characteristics suitable for the region of interest. There is to do.
上記目的を達成するための本発明に係る放射線画像処理装置の技術的特徴は、放射線画像上の関心領域を指定する指定手段と、前記関心領域を用いて周波数処理パラメータを設定する設定手段と、該設定手段により設定したパラメータに基づいて周波数処理する周波数処理手段とを有することにある。 Technical features of the radiographic image processing apparatus according to the present invention for achieving the above-described object include designation means for designating a region of interest on a radiographic image, setting means for setting a frequency processing parameter using the region of interest, And frequency processing means for performing frequency processing based on the parameters set by the setting means.
本発明に係る放射線画像処理装置によれば、それぞれの細かい要求に沿った周波数処理の指示を簡潔に行うことができ、放射線検査、診断を効率的に行うことができる。また、周波数処理の設定が、周波数の概念を知らない操作者にも利用可能となる。 According to the radiographic image processing apparatus according to the present invention, it is possible to simply give instructions for frequency processing in accordance with each detailed request, and to perform radiological examination and diagnosis efficiently. Also, the frequency processing setting can be used by an operator who does not know the concept of frequency.
本発明を図示の実施形態に基づいて詳細に説明する。
図1は本実施形態のX線画像処理装置1のブロック回路構成図であり、X線画像処理装置1は撮影された画像をモニタ上に出力する際の効果的な画像処理機能を有する。X線発生回路2と二次元X線センサ3との間に、人体などの被写体Pが配置され、X線発生回路2及び二次元X線センサ3はデータ収集回路4に接続されている。データ収集回路4は前処理回路5に接続され、更に前処理回路5はCPUバス6に接続されている。CPUバス6には、CPU7、RAMなどのメインメモリ8、入力装置である操作パネル9、表示器10、関心領域解析回路11、周波数処理パラメータ算出回路12が接続されている。更に、CPUバス6には、分解方法設定回路13、周波数成分分解回路14、復元回路15、階調処理回路16、記憶装置17が接続されている。そのうちの分解方法設定回路13〜階調処理回路16により画像処理回路18が構成され、更にそのうちの分解方法設定回路13〜復元回路15により周波数処理回路19が構成されている。
The present invention will be described in detail based on the illustrated embodiments.
FIG. 1 is a block circuit configuration diagram of an X-ray
このようなX線画像処理装置1において、メインメモリ8はCPU7での処理に必要な各種のデータなどを記憶すると共に、CPU7のワーキングメモリとして機能する。CPU7はメインメモリ8を用いて、操作パネル9からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。
In such an X-ray
操作パネル9を介してユーザから撮影指示の入力が検出されると、この撮影指示はCPU7によりデータ収集回路4に伝えられる。データ収集回路4は撮影指示を受けると、X線発生回路2及び二次元X線センサ3を制御してX線撮影を実行する。X線撮影では、先ずX線発生回路2が被写体Pに対してX線ビームXを放射し、X線発生回路2から放射されたX線ビームXは、被写体Pを減衰しながら透過して二次元X線センサ3に到達する。そして、二次元X線センサ3によりX線画像信号が出力される。本実施例では、被写体Pは人体であるので、二次元X線センサ3から出力されるX線画像は人体画像となる。
When an input of a shooting instruction is detected from the user via the
データ収集回路4は二次元X線センサ3から出力されたX線画像信号を所定のデジタル信号に変換して、X線画像データとして前処理回路5に供給する。前処理回路5はデータ収集回路4からの信号つまりX線画像データに対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路5で前処理が行われたX線画像データは原画像データとして、CPU7の制御によりCPUバス6を介して、メインメモリ8、表示器10、画像処理回路18に転送される。
The
ここで、表示器10に最初に転送された画像を、便宜的にプレビュー画像と呼ぶ。従来のフィルム撮影型X線撮影装置と異なり、本実施形態におけるX線画像処理装置1では、このプレビュー画像の表示により、ユーザによってX線画像の確認が早くできる。このようなプレビュー画像は、X線撮影が指示通りになされたかどうかを確認する役割を担っている。本実施形態では、このプレビュー画像上の関心領域を指定することによって、後で行う周波数処理を操作者は指示することができる。このとき、画像表示される場所は必ずしも単独の表示器10である必要はなく、例えば表示器10は操作パネル9上にあり、画像上で関心領域操作パネル9を用いて関心領域を指示できることが望ましい。
Here, the image first transferred to the
指定された関心領域における画像を、関心領域解析回路11において後述する方法により解析を行い、得られた解析結果を基に、周波数処理回路19に入力するための周波数処理パラメータを算出する。周波数処理パラメータ算出回路12において、周波数処理を行うための重み付け係数を算出する。
An image in the designated region of interest is analyzed in the region of
周波数処理回路19は診断に必要な周波数帯を強調することによって、画像情報の中から、関心周波数の情報を人間の視覚に合うように変更する周波数処理を行う。一方、階調処理回路16は関心濃度の情報の濃淡を、人間の視覚に合うように調整する階調処理を行う。本実施形態では、周波数処理回路19への入力手段として、撮影された画像中の関心領域を、操作パネル9を用いて指定することで入力を行う。
The frequency processing circuit 19 performs frequency processing that changes the information of the frequency of interest from the image information so as to match human vision by emphasizing the frequency band necessary for diagnosis. On the other hand, the
図2は本実施形態によるX線画像処理装置1の動作処理フローチャート図である。先ず、ステップS101で、CPU7の制御により被写体Pの撮影が実行されると、その撮影原画像は前処理回路5を経て、表示器10及び画像処理回路18に転送される。
ステップS102において、撮影された画像はその照射野や撮影線量、被写体Pの位置などから、再撮影有無の必要性を判定するため、CPU7は前処理回路5によって間引き処理された画像を迅速に表示器10に表示させる。
FIG. 2 is an operational process flowchart of the X-ray
In step S102, the CPU 7 promptly displays the image thinned out by the preprocessing
次に、ステップS103において、CPU7は操作者により操作パネルを用いて指定された表示器10に表示された画像中の関心領域を検出する。ここで指定される関心領域はその位置だけでなく、大きさも指定する必要がある。しかし、操作の簡素化を図るため、領域の大きさをデフォルト値として設定しておくことが好適である。このステップS103では、位置と大きさを指定後に表示できるようにしておき、指示と異なっていれば変更が可能になっている。なお、関心領域は周波数処理を行うためのものであるため、複数指定してもよい。
Next, in step S103, the CPU 7 detects a region of interest in the image displayed on the
ステップS104において、関心領域解析回路11が関心領域の解析処理を行う。ステップS105において、周波数処理パラメータ算出回路12が周波数処理パラメータの算出処理を行う。関心領域内の画像の周波数情報を解析することが好適であるが、他の方法で周波数処理パラメータの算出処理を行ってもよい。例えば、関心領域から先ず部位情報を認識し、得られた部位情報から、予め記憶装置17に記憶されている該当部位に適した周波数処理パラメータを出力することもできる。また、患者情報があれば同一の患者の過去の周波数処理パラメータを出力することや、撮影時に選択する部位ボタンを入力としてもよい。つまり、関心領域解析回路11には各データベースとの照合による出力も含んでいる。
In step S104, the region-of-
次に、ステップS106において、周波数成分分解回路14により周波数処理が行われる。更に、復元回路15は前ステップS105で算出された周波数処理パラメータを用いて、周波数成分分解回路14で分解された画像を合成する。ステップS107で合成された画像は、階調処理回路16によって階調処理がなされた後に表示器10に表示される。
Next, in step S106, the frequency
図3は表示器10の表示画面であり、関心領域として肺の中の血管部を選択したい場合を想定している。ユーザは操作パネル9を用いて、表示器10の画面に表示される画像中の関心領域を指定する。また、例えば胸の肋骨等を見る場合には、画像中の該当領域の位置A、B、C等を操作パネル9上のポインティングデバイス又は操作パネル9に接続されたマウス等で指定する。従来では周波数処理の入力として、強調周波数帯と強調度を入力していたが、この従来の入力方法では前述のように周波数のグラフ図と、処理後の画像を交互に繰り返し、見る作業が必要である。
FIG. 3 is a display screen of the
また、入力する関心領域の位置と大きさは、事前に同一撮影装置で撮影された同一部位の領域時に指定した過去画像と同一にしてもよい。また、関心領域の位置のデフォルトとして、二次元X線センサ3の画像有効エリアの中心又はX線照射野エリアの中心である撮影画像中の中心領域を関心領域とすることもできる。ただし、中心領域を用いる場合には、様々な部位を透過した様々な形状のX線の照射野エリアを、正しく知らなければならないため、過去画像と同一とすることが好適である。
Further, the position and size of the region of interest to be input may be the same as the past image specified in the region of the same part imaged in advance by the same imaging device. Further, as a default of the position of the region of interest, the center region in the captured image that is the center of the image effective area of the two-
図4はダウンサンプリング等によって分割された各画像の解析処理の説明図である。(a)は横軸を低周波から高周波に並べたL1〜L4の周波数帯とし、縦軸は解析値を表している。得られた各周波数帯Lnのヒストグラムをとると、横軸を係数、縦軸を頻度とし、図4(b)〜(e)のように表すことができる。 FIG. 4 is an explanatory diagram of analysis processing of each image divided by downsampling or the like. (A) is a frequency band of L1 to L4 in which the horizontal axis is arranged from a low frequency to a high frequency, and the vertical axis represents an analysis value. When the obtained histogram of each frequency band Ln is taken, it can be expressed as shown in FIGS. 4B to 4E, with the horizontal axis being a coefficient and the vertical axis being a frequency.
図4(b)〜(e)における係数とは、各画像における画素値に相当するものである。このヒストグラムから概念的にも分かるように、各周波数帯の画像の分散値σLnをとることによって、各周波数帯の画像の情報量が反映された1つの指標となる。情報量が全くない周波数の画像は殆ど均一となり、X線量子ノイズによるランダムな変動が画像中に示されるのに対して、情報量が多い周波数の画像は、分散値σLnの値が大きくなるためである。 The coefficients in FIGS. 4B to 4E correspond to pixel values in each image. As can be conceptually understood from this histogram, by taking the variance value σ Ln of the image of each frequency band, it becomes one index reflecting the information amount of the image of each frequency band. An image with a frequency with no information amount is almost uniform, and random fluctuations due to X-ray quantum noise are shown in the image, whereas an image with a frequency with a large amount of information has a large variance value σ Ln Because.
本実施形態では、各周波数帯Lnから得られた画像中における分散値σLnの値を、各周波数帯Lnの画像において行う。そして、図4(a)に示すように、横軸に空間周波数、縦軸に得られた分散値σLnの値を基にした重み付け係数をとる。このグラフ図は周波数処理パラメータ算出回路12の出力の1つとなる。次に、この分散値σLnを基にした周波数処理の各パラメータに変換して、最終的な周波数処理用の設定パラメータとする。
In the present embodiment, the value of the variance value σ Ln in the image obtained from each frequency band Ln is performed in the image of each frequency band Ln. Then, as shown in FIG. 4A, the horizontal axis represents the spatial frequency, and the vertical axis represents the weighting coefficient based on the value of the dispersion value σ Ln obtained. This graph is one of the outputs of the frequency processing
表1は最終的な周波数処理用のパラメータの出力例を示し、各周波数帯Ln毎の重み係数が示されている。重み係数が全て1のとき、周波数処理後の画像は周波数処理前の画像と同一になる。 Table 1 shows an output example of final frequency processing parameters, and the weighting coefficient for each frequency band Ln is shown. When all the weighting factors are 1, the image after frequency processing is the same as the image before frequency processing.
表1
周波数帯Ln 重み係数
1 0.6633
2 1.2921
3 1.4227
4 1.2739
5 1.0886
6 1.0819
7 1.0140
8 1.0263
9 0.9997
10 1.0087
Table 1
Frequency band
2 1.2921
3 1.4227
4 1.2739
5 1.0886
6 1.0819
7 1.0140
8 1.0263
9 0.9997
10 1.0087
なお実施形態においては、各周波数画像における解析値として分散値σLnを用いたが、この分散値σLnに限定するわけではない。例えば、図4(b)〜(e)における最頻値を示す係数であってもよいし、中間値を示す係数であってもよいことは云うまでもない。複数の周波数帯Lnの情報を用いて、関心領域と関心領域以外の領域の解析結果を比較することがこの解析処理の特長である。 In the embodiment, the variance value σ Ln is used as the analysis value in each frequency image. However, the present invention is not limited to this variance value σ Ln . For example, it is needless to say that a coefficient indicating the mode in FIGS. 4B to 4E or a coefficient indicating an intermediate value may be used. A feature of this analysis processing is that the analysis results of the region of interest and the region other than the region of interest are compared using information of a plurality of frequency bands Ln.
図5は図2のステップS104〜S106に示すX線画像処理装置1の処理の詳細なフローチャート図である。
FIG. 5 is a detailed flowchart of the process of the X-ray
図5のステップS104における関心領域解析処理では、関心領域解析回路11は関心領域の解析処理を行う。関心領域の解析処理は、画像の周波数成分分解方法を設定するステップS1041、周波数帯毎の画像成分を解析するステップS1042、関心領域の周波数毎の画像成分を解析するステップS1043から成る。
In the region-of-interest analysis process in step S104 in FIG. 5, the region-of-
ステップS1041において、画像の分解方法の設定処理が行われる。具体的には、分解方法設定回路13が画像の周波数成分分解方法及びフィルタを選択する。本実施形態では、ウェーブレット変換による分解とラプラシアンピラミッドの分解の何れかをユーザが任意に選択可能である。
In step S1041, an image decomposition method setting process is performed. Specifically, the decomposition
ステップS1042において、前ステップS1041の分解方法設定回路13で設定した分解方法によって、周波数成分分解回路14は画像の周波数分解を行う。ユーザ選択の検出結果に対応する分解方法により処理を行う。ウェーブレット変換が選択された場合に、周波数成分分解回路14は遅延素子及びダウンサンプラの組み合わせにより、入力画像信号が偶数アドレス及び奇数アドレスの信号に分離する。そして、周波数成分分解回路14は分離した画像信号に対して2つのフィルタp、uによりフィルタ処理を実行する。
In step S1042, the frequency
図6はウェーブレット変換の説明図であり、(a)のs、dはそれぞれ1次元の画像信号に対して1レベルの分解を行った際のローパス係数及びハイパス係数を表しており、次式により計算される。ただし、x(n)は変換対象となる画像信号である。
d(n)=x(2n+1)−floor[{x(2n)+x(2n+2)}/2] ・・・(1)
s(n)=x(2n)+floor[{d(n-1)+d(n)}/4] ・・・(2)
FIG. 6 is an explanatory diagram of the wavelet transform, and s and d in FIG. 6A represent the low-pass coefficient and the high-pass coefficient when one-level decomposition is performed on the one-dimensional image signal, respectively. Calculated. However, x (n) is an image signal to be converted.
d (n) = x (2n + 1) −floor [{x (2n) + x (2n + 2)} / 2] (1)
s (n) = x (2n) + floor [{d (n-1) + d (n)} / 4] (2)
以上の処理により、画像信号に対する1次元の離散ウェーブレット変換処理が行われる。2次元の離散ウェーブレット変換は、1次元の変換を画像の水平・垂直方向に対して順次に行うものであり、その詳細は公知であるので、ここでは説明を省略する。 Through the above processing, one-dimensional discrete wavelet transform processing is performed on the image signal. The two-dimensional discrete wavelet transform is a one-dimensional transform that is sequentially performed in the horizontal and vertical directions of the image, and details thereof are publicly known, and thus description thereof is omitted here.
図6(b)は二次元の変換処理により得られる2レベルの周波数係数群の構成例であり、画像信号は異なる周波数帯域の周波数係数HH1、HL1、LH1、・・・、LLに分解される。(b)において、HH1、HL1、LH1、・・・、LL等(以下サブバンドと呼ぶ)は、周波数帯毎の周波数係数を示している。 FIG. 6B is a configuration example of a two-level frequency coefficient group obtained by two-dimensional conversion processing, and an image signal is decomposed into frequency coefficients HH1, HL1, LH1,... LL in different frequency bands. . In (b), HH1, HL1, LH1,..., LL (hereinafter referred to as subband) indicate frequency coefficients for each frequency band.
また、分解方法設定回路13において、ラプラシアンのピラミッドの分解が選択された場合に、周波数成分分解回路14は入力された画像信号をラプラシアンピラミッドによって周波数分解する。図7はラプラシアンピラミッドの分解の説明図である。図7(a)のg及びbは、それぞれ1レベルの分解を行った際の画像の低解像度近似画像及び高周波成分係数を表しており、低解像度近似画像gは画像信号xをローパスフィルタによりフィルタ処理され、ダウンサンプリングして得られる。
When the decomposition
また、高周波成分係数bは画像信号xと低解像度近似画像gをアップサンプリングし、更にローパスフィルタによりフィルタ処理した画像との差分を求めることにより得られる。ローパスフィルタは例えば図7(b)に示すようなフィルタであり、ラプラシアンピラミッドはこの処理を低解像度近似画像gに対して繰り返し行うことにより、各周波数帯の画像成分を得る。 Further, the high frequency component coefficient b is obtained by up-sampling the image signal x and the low resolution approximate image g and further obtaining a difference between the image processed by the low pass filter. The low-pass filter is, for example, a filter as shown in FIG. 7B, and the Laplacian pyramid repeats this process for the low-resolution approximate image g to obtain image components in each frequency band.
図5に戻り、ステップS1043において、関心領域解析回路11は、得られた関心領域の周波数毎の画像成分を解析する。そして、図4で説明したように、各周波数画像から分散値σLnなどの統計的指標を算出する。
Returning to FIG. 5, in step S <b> 1043, the region-of-
図5のステップS105の周波数処理パラメータ算出処理では、周波数処理パラメータ算出回路12は周波数処理パラメータの算出処理を行う。具体的には、ステップS1051の周波数毎の画像成分の解析結果を画像全体と関心領域の間で比較する処理と、ステップS1052の各周波数帯における周波数処理の重み付け係数を決定する処理が行われる。
In the frequency processing parameter calculation process in step S105 of FIG. 5, the frequency processing
先ず、ステップS1051において、周波数処理パラメータ算出回路12は、ステップS1043において得られた統計的指標値を、画像全体と関心領域の間で比較することによって、関心領域の周波数特性を把握する。更に、周波数処理パラメータ算出回路12は関心領域解析回路11で解析された結果を基に、周波数処理を行うためのパラメータを算出する。周波数処理パラメータ算出回路12は周波数成分分解回路14で分解された画像信号をメインメモリ8から読み込み、最終的な各周波数画像における分散値等の統計指標値を、画像全体と関心領域の間で比較することによって得る。
First, in step S1051, the frequency processing
次に、ステップS1052において、周波数処理パラメータ算出回路12は、各周波数帯における周波数処理の重み付け係数を決定する。具体的には、前ステップS1051で得られた指標値を基に、関心領域の値が画像全体と比較して、相違のある周波数帯における周波数処理パラメータの重み付けを変えて出力する。周波数処理パラメータ算出回路12は、当然に関心領域において、情報量の多い周波数帯の画像情報の重み付けを大きくして出力する。
Next, in step S1052, the frequency processing
図5のステップS106の周波数処理では、ステップS1061で、周波数成分分解回路14は得られた周波数処理パラメータを基に周波数処理を行う。周波数成分分解回路14はパラメータ算出回路12で算出された各レベルの重み係数を各レベルの周波数係数に乗算する。
In step S106 of FIG. 5, in step S1061, the frequency
ステップS1062において、復元回路15は前ステップS1061で得られた周波数処理パラメータで得られた重み付け処理された各周波数画像の合成処理、つまり周波数成分分解回路14で行われた処理の逆変換を行う。例えば、周波数成分分解回路14において離散ウェーブレット変換が行われた場合に、図6(c)に示す逆離散ウェーブレット変換を行う。入力された周波数係数はu、pの2つのフィルタ処理を施され、アップサンプリングされた後に重ね合わされて、画像信号x’が出力される。これらの処理は次式により行われる。
x'(2*n)=s'(n)−floor[{d'(n-1)+d'(n)}/4] ・・・(3)
x'(2*n+1)=d'(n)+floor[{x'(2*n)+x'(2*n+2)}/2] ・・・(4)
In step S1062, the
x ′ (2 * n) = s ′ (n) −floor [{d ′ (n−1) + d ′ (n)} / 4] (3)
x '(2 * n + 1) = d' (n) + floor [{x '(2 * n) + x' (2 * n + 2)} / 2] (4)
以上の処理により、変換係数に対する1次元の逆離散ウェーブレット変換処理が行われる。2次元の逆離散ウェーブレット変換は1次元の逆変換を画像の水平・垂直方向に対して順次に行うものであり、その詳細は公知である。 Through the above processing, a one-dimensional inverse discrete wavelet transform process is performed on the transform coefficient. The two-dimensional inverse discrete wavelet transform sequentially performs one-dimensional inverse transform in the horizontal and vertical directions of the image, and details thereof are publicly known.
また、周波数成分分解回路14においてラプラシアンピラミッドの分解が行われた場合に、図7(c)に示すラプラシアンピラミッドの逆変換を行う。入力された高周波成分係数bと低解像度近似画像gをアップサンプリングし、ローパスフィルタによりフィルタ処理をしたものを重ね合わせることにより画像信号x’が出力される。この処理を各レベルに対して繰り返し行うことで、画像を復号することができ、その詳細は公知である。
Further, when the Laplacian pyramid is decomposed in the frequency
なお、図8は関心領域に対応する部位情報を抽出する際のX線画像処理装置1の動作処理フローチャート図である。図8において、CPU7は操作パネルを介して入力された関心領域の指定を検出する(S201)。更に、CPU7は指定された関心領域に対応する部位情報を抽出する(S202)。そして、CPU7は記憶装置17に記憶された変換テーブルに従って、その該当部位の診断に必要な周波数帯に対応する周波数処理パラメータを設定値として抽出する(S203)。そして、ステップS106の周波数処理が実行される。
FIG. 8 is an operational process flowchart of the X-ray
また図9に示すフローチャート図に示すように、関心領域を指定した後に該当領域から対応する部位情報を認識し、部位情報に加え、その該当部位の過去の診断情報と患者情報を統合処理する(ステップS303)。更に、記憶装置17に記憶された変換テーブルに従って、その該当部位の診断に必要な周波数帯に対応する周波数処理パラメータを設定値として抽出(ステップS304)してもよい。
Further, as shown in the flowchart of FIG. 9, after specifying the region of interest, the corresponding part information is recognized from the corresponding area, and in addition to the part information, the past diagnosis information of the corresponding part and the patient information are integrated ( Step S303). Furthermore, according to the conversion table stored in the
或いは、図10のフローチャート図に示すように、関心領域の指定を検出した後に過去の変換処理テーブルログを用いて該当領域で特定した周波数帯を選択し(ステップS403)、過去画像と同一周波数帯を周波数処理パラメータとして用いてもよい。 Alternatively, as shown in the flowchart of FIG. 10, after the designation of the region of interest is detected, the frequency band specified in the corresponding region is selected using the past conversion processing table log (step S403), and the same frequency band as the past image is selected. May be used as a frequency processing parameter.
この場合に、関心領域指定手段は撮影部位指定ボタンとほぼ同じ意味となる。しかし、画像中の領域を指定することで、各撮影部位の名称が必要なく、画像処理を施すことができるため、使い勝手が向上する。 In this case, the region-of-interest specifying means has almost the same meaning as the imaging region specifying button. However, by designating an area in the image, the name of each imaging part is not required and image processing can be performed, so that usability is improved.
本実施形態によって、周波数処理の指示方法が、撮影画像やプレビュー画像中から可能になるために、例えばそれぞれの細かい要求に沿った周波数処理の指示を簡潔に行うことができる。このため、各種のX線撮影装置においてX線の検査、診断を効率的に行うことができ、また周波数処理の設定が周波数の概念を知らない操作者にも利用可能となり、周波数処理を目的依存で操作者が指示できるようになる。 According to the present embodiment, since the frequency processing instruction method can be performed from the captured image or the preview image, for example, the frequency processing instruction according to each detailed request can be simply performed. For this reason, X-ray inspection and diagnosis can be performed efficiently in various X-ray imaging apparatuses, and the frequency processing setting can be used even by an operator who does not know the concept of frequency. The operator can give instructions.
本発明は前述した実施形態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録した記憶媒体を、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出し実行することによっても達成されることは云うまでもない。この場合に、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、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になる。 The present invention can also be achieved by a computer (or CPU or MPU) reading and executing the program code stored in the storage medium in which the program code of the software realizing the functions of the above-described embodiments is recorded. Needless to say. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、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、ROMなどを用いることができる。 As a storage medium for supplying the program code, for example, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.
また、コンピュータがプログラムコードを読み出し実行することにより、前述した実施形態の機能を実現するだけでなく、プログラムコードの指示に基づいて、コンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)を用いることができる。このOSにより実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明の実施形態に含まれる。 Further, not only the functions of the above-described embodiments are realized by the computer reading and executing the program code, but an OS (operating system) running on the computer is used based on the instruction of the program code. it can. A case where part or all of the actual processing is performed by the OS and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing is also included in the embodiment of the present invention.
更に、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機能拡張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込まれた後に、そのプログラムコードの指示により処理を行ってもよい。また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、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明の実施形態に含まれることは云うまでもない。 Further, after the program code read from the storage medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the program code is processed according to the instruction of the program code. Also good. Further, the embodiment of the present invention also includes a case where the CPU or the like provided in the function expansion board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing. Not too long.
1 X線画像処理装置
2 X線発生回路
3 二次元X線センサ
4 データ収集回路
5 前処理回路
6 CPUバス
7 CPU
8 メインメモリ
9 操作パネル
10 表示器
11 関心領域解析回路
12 周波数処理パラメータ算出回路
13 分解方法設定回路
14 周波数成分分解回路
15 復元回路
16 階調処理回路
17 記憶装置
18 画像処理回路
19 周波数処理回路
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