JP2008507998A - 放射線写真上の異なる構造の知覚を改善するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、（ａ）ローカル空間強度分布として、電子的形態で提供された放射線写真（１０）を記憶することと、（ｂ）周波数強度分布を定めるために、フーリエ変換を行うことと、（ｃ）知覚が改善される構造の平均構造サイズを考慮して、より強く重みづけされる画像信号成分が設定されるように、高周波数および低周波数の前記画像信号成分の間で重みづけを変更することにより、前記周波数強度分布をフィルタリングすることと、（ｄ）前記構造がより容易に知覚される、変更された空間強度分布を得るために、前記フィルタがかけられた周波数空間強度分布の逆フーリエ変換を行うこと、を備えた画像処理装置（２０）を用いて、放射線写真（１０）上の異なる構造（１８）の知覚の改善のための方法に関する。例えば骨またはインプラントのような容易に知覚できる構造とは異なるサイズの量と構造とを有している軟らかい細胞組織構造は、放射線写真上で構造がほとんど知覚できないので、ほとんど知覚できない構造に対する画像のコントラストは、フーリエスペクトラムの画像信号成分における低周波数に対する高周波数の重みづけを変更することにより、選択的に改善される。

Description

本発明は、放射線写真上の異なる構造の知覚を改善するための方法、および、そのための適した画像処理装置に関する。

医療診断において、Ｘ線画像のような放射線写真を判断することは、非常に重要である。骨、インプラントまたは同様の構造は、一般に、周囲の軟らかい細胞組織から明確に目立つので、容易に知覚できる。一方、腱または血管のような、軟らかい細胞組織構造は、一般に、放射線写真上では、ほとんどかすかにしか再現されない。しかしながら、多くの病状では、実際には、重要である軟らかい細胞組織構造を知覚する。さらに、似たタイプの細胞組織を、他の組織から識別することは、しばしば困難である。例えば、放射線写真上で、大きな骨の上に画像化された小さな骨は、裸眼ではほとんど認識されない。同様のことが、軟らかい細胞組織構造にも適用される。したがって、そのような場合には、医者は、しばしば、診断しないか、または、放射線写真に基づいて、信頼できない診断のみをする。

放射線写真のデジタル化が、ある程度の改善をもたらした。例えば、選択された画像領域内のコントラストを強化するような、画像処理の既知の方法を用いて、軟らかい細胞組織構造が、時々、明確に強調できる。しかし、一般に、骨の上に位置する腱は、それによって、知覚され得ない。これは、腱を表す画像の信号成分の信号レベルの小さな変動が、高いバックグランドの骨の信号レベルから、有意に目立たないためである。画面として用いられるモニタは、最高の状態でも、なお信号の小さな変動を、強度の変動として再現するけれども、これらは、普通とても小さいので、裸眼ではほとんど知覚できない。

したがって、本発明の目的は、放射線写真上の異なるタイプの構造の知覚を改善するための方法および装置を提供することである。

この目的は、特許請求項１の特徴を有する方法と、特許請求項９の特徴を有する装置とによって、達成される。

本発明は、多くの場合において、その知覚が改善されることを目的としている構造は、程度の差はあるが、そのサイズおよび細かさに対して、放射線写真上に画像化された他の構造とは有意に異なっている、という発見に基づいている。小さく細かい構造は、大きく粗い構造よりもフーリエスペクトラムにおいて高い周波数が認められるので、フーリエスペクトラムにおける高周波数の画像信号成分と低周波数の画像信号成分との間で重みづけを変更することにより、小さく細かい構造に対するか、または、大きく粗い構造に対する画像コントラストを強調することができる。知覚が不十分な構造が、容易に知覚ができる構造よりも、細かいのかまたは粗いのかの何れかによって、周波数空間における画像信号成分の重みづけが、高周波数または低周波数の画像信号成分のどちらか一方を選んで、変更される。

はじめに知覚が不十分である構造が、重みづけされる画像信号成分が特許請求項２にしたがって設定された時に、特に明確に目立つようになされる。

特許請求項３にしたがった極めて単純なフィルタリングにおいて、周波数空間の強度分布に、フィルタ関数が単に乗じられる。

重みづけされる周波数範囲を設定するために、特許請求項４および５にしたがって、中央周波数値およびプロファイル関数を用いることによって、フィルタリングが、比較的少ないパラメータで都合よく制御される。

逆フーリエ変換後においてもなおガウス分布関数に留まる性質のため、特許請求項６にしたがって、ガウス分布関数がプロファイル関数として特に適している。この時、フィルタリングは、位置空間において、強度分布とガウス分布関数とのコンボリューションとして表され得る。これは、強度分布が突然に変化し、画像が極めて高いコントラストを有するという、フィルタリングが画像における位置の発散に至ることを防止する。

その重みづけが変更された周波数または周波数範囲は、知覚が改善される目的とされている構造の平均構造サイズにしたがって定められる。平均構造サイズまたは対応する周波数範囲は、前もって固定されるか、または、特許請求項７にしたがって、画像処理装置の制御要素を用いるか若しくは上位コンピュータのユーザインタフェースを経由して自由に選択可能である。決定的なフィルタパラメータを変更することにより、それゆえ、治療する医者は、極めて多種多様な放射線写真上で興味がある構造の知覚を都合よく改善できる。

さらに、適応的手法を経由して、周波数範囲の自動決定が、特許請求項８にしたがって、また実現可能である。

その知覚が改善されることを目的としている構造は、例えば、特許請求項９または１０で特定されるように、このケースでは、選択されるかもしれない。

特許請求項１１にしたがって、追加の高周波数フィルタリングが、例えば特許請求項１２にしたがったガウス分布フィルタを用いて、信号ーノイズ比の増加を導く。これは、画像構造を反映する画像信号成分が、高周波数のバックグランドノイズに相対的に強調されるためである。そのようなフィルタリングは、フーリエ振幅が、実際にしばしば表される画像における周波数ｆの増加と共に減少する、という事実を補償する。

上記方法に関して上述した有利な構成および利点は、また、本発明の画像処理装置に対して同様に適用される。

本発明の他の特徴および利点が、例となる実施形態の下記の記載において、図面を参照して、見つけられるであろう。

図１は、指１２の典型的なＸ線画像１０を示す。画像１０上には、いくつかの指の骨１４と、それらを取り囲む軟らかい細胞組織１６とを見ることができる。軟らかい細胞組織１６と比較して高い密度のため、指の骨１４は、高いコントラストで軟らかい細胞組織１６から目立っており、一方、腱１８のような軟らかい細胞組織構造は、Ｘ線画像１０上ではほとんど知覚できない。したがって、Ｘ線画像１０を用いて、軟らかい細胞組織１６のような構造を診断することは、極めてまったく信頼できないことに悩まされる。

例え、従来の記録された画像１０がスキャナでデジタル化され、高いコントラストでモニタ上に映されても、軟らかい細胞組織構造１８は、見ることが困難なままである。指の骨１４または密度の高い他の硬い細胞組織を映す画像信号成分が、非常に高い信号レベルを有しているということが、この理由である。興味のある軟らかい細胞組織構造１８を表す信号レベルの小さな変動は、指の骨１４の高い信号レベルに対して、ほとんど影響を有さない。高い画質のモニタは、それでも、強度変動として、信号レベルに小さな変動を再現することもあるが、とはいえ、これらの変動は、とても小さいので、裸眼ではほとんど知覚できない。同じことが、さらに、ＰＳＬ画像プレート（ＰＳＬ＝光子刺激ルミネッセンス）に適用される。ＰＳＬ画像プレートは、化学的に開発されたというよりは、Ｘ線画像がその中に潜在的に含まれており、モニタ上で観察する前に光機械式の走査処理を経由して読み出される必要がある。

軟らかい細胞組織構造１８の知覚を改善するために、デジタル化されたＸ線画像１０が、それゆえ、画像処理装置２０で処理される。この装置の構造が図２に示される。画像処理装置２０は、スキャナＳＣＡＮで生成されたデジタル画像データが記憶され得るメモリＭＥＭを備えている。デジタル画像データは、各画像ポイントＰ（ｘ、ｙ）に対して強度Ｉ（ｘ、ｙ）を与える。各画像ポイントＰは、１６ビットで符号化されるので、例えば６５０００以上の輝度値が識別され得る。

メモリＭＥＭは、メモリＭＥＭから読み出されたデジタル画像データがフーリエ変換の対象となされる、フーリエ変換ユニットＦＴにつながっている。フーリエ変換ユニットＦＴにより生成された周波数空間強度分布Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、座標ｆ_ｘおよびｆ_ｙが及ぶ周波数空間に亘る複素関数であり、明らかに、振幅密度スペクトラムを示す。

画像処理装置２０は、さらに、フィルタユニットＦＩＬを備えている。周波数空間強度分布Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、このフィルタユニットＦＩＬにより、異なる周波数範囲の重みづけが変更されるように、フィルタがかけられ得る。これは、より詳細には、図３から６を参照して、下記に説明される。

最後に、画像処理装置２０は、逆フーリエ変換ユニットＦＴ^−１を備えている。逆フーリエ変換ユニットＦＴ^−１は、フィルタユニットＦＩＬによりフィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）を、元の位置空間に変換して、変更された位置空間強度分布Ｉ´（ｘ、ｙ）が得られる。変更された位置空間強度分布Ｉ´（ｘ、ｙ）が映されるモニタ２４は、画像処理装置２０の出力２２につながっていてもよい。

フィルタユニットにおける周波数空間強度分布Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）のフィルタリングは、より詳細には、図２から６を用いて、下記に説明される。

図３は、位置空間における画像座標ｘに対する強度分布Ｉ（ｘ）を示す。簡単のため、周期的な分布が仮定されている。強度分布Ｉ（ｘ）は、周期Ｐ_１の大きなスケールのコサイン強度分布と、周期Ｐ_２の小さなスケールのコサイン強度分布との重ね合わせを表している。この単純化した実施例において、大きなスケールの強度分布は、骨の形状（ここではコサイン状と仮定する）を反映するものであり、一方、小さなスケールの強度分布は、露出方向に骨の上に配置された、コサイン状の軟らかい細胞組織構造の形状（同様にコサイン状と仮定する）を表わす。軟らかい細胞組織構造の特徴的な寸法は、骨のものよりも非常に小さい。周期の半分の長さは、すなわちコサイン関数の１つの波の頂上は、それぞれ、特徴的な構造のサイズに対応する。

図３に見られるように、骨に関連する大きなスケールの強度分布の比較的高い信号レベルに対して、軟らかい細胞組織構造に関連する小さなスケールの強度分布は、バックグランドに消えていくので、小さなスケールの強度分布の比較的小さな変動は、もし図３に示される全体の強度分布Ｉ（ｘ、ｙ）がモニタに映された場合には、ほとんど知覚できないだろう。

図４は、図３に示される位置空間強度分布Ｉ（ｘ）に対する、周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）を示す。強度分布Ｉ（ｘ）の直流成分を反映する周波数ｆ＝０における寄与のそばに、周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）は、また、値ｆ_１の寄与と、値ｆ_２の寄与とを有している。低い方の周波数ｆ_１は、周波数空間強度分布の大きなスケールの成分を表わしており、高い方の周波数ｆ_２は、周波数空間強度分布の小さなスケールの成分を表わしている。

周波数値ｆ_１における寄与の振幅が減少され、周波数値ｆ_２における寄与の振幅が増加されるように、周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）のフィルタリングがなされる。これは、例えば、式（１）に示すように、以下の操作により達成される。

ここで、ｒ_１およびｒ_２は、ｒ_１＞１およびｒ_２＜１のゲインファクターである。フィルタリングにより、フィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ）が、図５に示される。図４との比較から見られ得るように、周波数ｆ_１における信号成分および周波数ｆ_２における信号成分の重みづけは、周波数ｆ_２における高周波数の画像信号成分を選んで変更されている。

図６は、フィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ）から逆フーリエ変換により得られた、変更された強度分布Ｉ´（ｘ）を示す。軟らかい細胞組織構造を反映している、小さなスケールの強度の変動が、今、フィルタリングの前よりも大きな振幅を有しており、したがって、骨を反映する大きなスケールの変動に対して非常によく強調されていることが、図において明確に見られ得る。

１次元のみのコサイン構造への制限のおかげで、上述した実施例は、非常に大まかな単純化を表わしているが、フィルタリングの本質を特に明確に明らかにしている。しかしながら、実際の画像では、画像化された構造は、広さの制限の中で、任意のプロファイルを有しており、フーリエ変換により得られる周波数空間強度分布は、周波数の連続関数を表わす。そこで、上述した実施形態のように、もし個々の周波数の振幅のみが増加されるかまたは減少されるかした場合には、フィルタがかけられた画像に目立たない影響しかもたらさない。

この理由のため、画像信号成分の重みづけは、個々の離散的な周波数に対してのみなされるのではなく、周波数帯に対してなされることが好ましい。重みづけが変更される対象となる各周波数帯は、適切なプロファイル関数を用いて設定される。ガウス分布関数は、逆フーリエ変換後もなおガウス分布の形状を残す性質を有しているので、プロファイル関数として特に適切である。周波数空間強度分布にガウス分布関数を乗じることで、画像信号成分を重みづけすることは、したがって、位置空間においては、強度分布Ｉ（ｘ、ｙ）とガウス分布関数とのコンボリューションをとることに対応する。これは、言い換えると、強度分布が突然に変化する位置であり、極めて高いコントラストを有する位置が、フィルタリング後に空間的に発散しないという効果をもたらす。

図７は、任意の１次元の位置空間強度分布に対する周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）を示す。つまり、コサイン分布を構成しない分布の例である。鎖線は、第１のプロファイル関数ｇ_１（ｆ）と、第２のプロファイル関数ｇ_２（ｆ）とを示す。両方の場合とも、式（２）で与えられるように、ガウス分布関数である。

ｆ_ｚ１およびｆ_ｚ２それぞれは、中央値であり、ｗ_１およびｗ_２それぞれは、中央値と屈曲との間の距離である。距離ｗ_１およびｗ_２は、ベル型のプロファイル関数ｇ_１（ｆ）およびｇ_２（ｆ）の幅の尺度である。この実施例におけるフィルタの効果は、プロファイルカーブｇ_１（ｆ）の内部の中央値ｆ_ｚ１周囲に位置する周波数のフーリエ振幅が下げられるというものである。一方、プロファイルカーブｇ_２（ｆ）の内部の中央値ｆ_ｚ２周囲に位置する周波数のフーリエ振幅は高められる。

具体的には、このケースの周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）のフィルタリングは、式（３）にしたがって行われる。

ここで、Ｔ_Ｆ（ｆ）は、式（４）で与えられるフィルタ関数である。

このケースにおけるゲイン係数ｒ_１およびｒ_２は、プロファイル関数によって特定される周波数範囲内のフーリエ振幅が、どの位の強さで変更されるのかを示す。示された実施例では、低い方の周波数ｆ_ｚ１周囲のフーリエ振幅が高められることが目的なので、ｒ_１＞０である。一方ゲイン係数ｒ_２に対しては、フーリエ振幅の減少に導くｒ_２＜０である。

周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）において、図７で示されたフィルタリングの効果が、図８に示されている。フィルタプロファイルｇ_１（ｆ）およびｇ_２（ｆ）内に位置する周波数に対するフーリエ振幅は、それぞれ、フィルタ関数Ｔ_Ｆ（ｆ）を用いたフィルタリングによって、減少および増加されている。このようにして、指の骨１４の大きなスケールの構造が、モニタ２４上に示された画像の腱１８のような小さなスケールの構造から目立たなくなり、後者が医者に対してより容易に知覚できる。

上記実施例においてプロファイル関数を用いた周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）のフィルタリングが、ペア（ｆ_ｚｊ、ｗ_ｊ）の値により定められるということが、式（２）ー（４）から見られ得る。図３から６を用いて上述した実施例において、中央値ｆ_ｚｊは、また、これらの周波数ｆ_ｚｊが対応する周期の長さの半分が、フィルタリングが画像において強調するかまたは弱めるかという目的とする構造の寸法のおおよそのオーダとなるように選択されることが好ましい。これらの典型的な構造の寸法が、すべてのあり得る用途に対して同じであるならば、プロファイル幅ｗ_ｊと共に中央値ｆ_ｚｊが、前もって、画像処理装置２０に設定されてもよい。

しかしながら、これらのパラメータは、画像処理装置２０に備えられているインターフェース要素２６，２８を用いて、医者により、自由に選択されることが、軟らかい細胞組織構造の知覚を改善するために好ましい。倍率に依存して、骨のタイプおよび配置と、調査対象の軟らかい細胞組織構造のタイプとは、一方で、それぞれの特徴的な寸法が、全く異なるかもしれないので、モニタ２４の観察中の調整が、一般に、最善の結果をもたらす。

この代わりに、重みづけが変更される画像信号成分が、また、適応的手段を経由して、画像処理装置２０により自動的に設定されてもよい。この目的を達成するためには、処置する医者が、どの軟らかい細胞組織構造がより知覚可能に表わされるべきかを規定する必要がある。このために、医者は、関係する軟らかい細胞組織構造の端の領域を選択して、それに印をつけることが好ましい。符号３０により印されたマーキングが、例として、図１に示されている。このマーキングは、Ｘ線画像１０を表示するために用いられているモニタ上に、医者が、例えばカーソルを用いて、作ったものであり、示された例において、２つの点と、それらを結ぶ線３２とを含んでいる。画像処理装置２０は、その後、複数の周波数範囲に対して、上述したフィルタリングを行い、マーキング３０の点の間の線３２に沿って、このフィルタリングによりコントラストが改善された範囲を、それぞれ、チェックする。その後表示される変更された強度分布は、最大のコントラストが得られたフィルタリングから得られたものである。

今まで述べた実施例では、フーリエ振幅が、1つの周波数範囲においてのみ、フィルタリングにより増加されており、フーリエ振幅が、１つの周波数範囲においてのみ、減少されているということが仮定されていた。しかしながら、知覚を改善するめには、重要なのは振幅比のみであり、原理上は、上記手段の一つで、知覚を改善するためには十分であるかもしれない。一方、知覚の望ましい改善を達成するためには、２つ以上の周波数範囲において、フーリエ振幅を変更することが都合がよいかもしれない。これは、式（２）、（３）および（４）における指数ｊに対して、値１，２のみだけでなく、また、より大きな値を有してもよいことを意味する。

説明の仕方を単純にするために、図７および８と共に説明した実施例は、１次元強度分布Ｉ（ｘ）に制限されていた。画像処理のために、上述した式は、２次元に拡張されなくてはいけない。そこで、式（３）は、式（２）および（４）を考慮して、下記の式（５）ように記載される。

その上、フィルタ関数Ｔ_Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、信号ーノイズ比を改善するために、また、プロファイル関数がさらに乗じられてもよい。もし、このプロファイル関数が、例えば、高周波数画像信号成分がノイズ中で失われる周波数に対応するところの、中央周波数ｆ_ｚ＝０、幅ｗを有するガウス分布であるならば、画像信号成分が、バックグランドノイズに対して増幅される。常に存在するノイズ信号が、普通、高周波数で支配的であるというように、実際にしばしば表されおり、フーリエ振幅が画像における周波数ｆの増加と共に減少するという事実が、プロファイル関数のこの選択により補償される。

説明した実施形態における上記の解説および説明は、単なる一例であり、特に軟らかい細胞組織構造の知覚の改善に限定されるものではないということが理解される。はじめに説明したように、軟らかい細胞組織構造が、上述した方法で、骨のような硬い細胞組織構造から、うまく識別できるだけではなく、その寸法が互いに異なる限り、また同様のタイプの細胞組織構造が、他の構造からうまく識別され得る。

図１は、指の骨と軟らかい細胞組織構造が見られるＸ線画像を示す。 図２は、本発明の画像処理装置のブロックダイアグラムを示す。 図３は、１次元の周期的位置空間強度分布Ｉ（ｘ）を示す。 図４は、図３の位置空間強度分布Ｉ（ｘ）に対する、周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）を示す。 図５は、図４に示される周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）をフィルタリングしたことにより生成された、フィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ）を示す。 図６は、図５に示されるフィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ）の逆フーリエ変換により得られた、位置空間強度分布Ｉ´（ｘ）を示す。 図７は、２つのプロファイル関数ｇ_１（ｆ）およびｇ_２（ｆ）を備えた、１次元の位置空間強度分布に対する周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）を示す。 図８は、図７に示される周波数空間強度分布Ｆ（ｆ）のフィルタリングにより得られた、フィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ）を示す。

Claims (14)

1. （ａ）位置空間強度分布として、電子的形態で提供された放射線写真（１０）を記憶するステップと、
   （ｂ）周波数空間強度分布を定めるために、フーリエ変換を行うステップと、
   （ｃ）知覚が改善される構造の平均構造サイズを考慮して、より強く重みづけされる画像信号成分が設定されるように、高周波数および低周波数の前記画像信号成分の間で重みづけを変更することにより、前記周波数空間強度分布をフィルタリングするステップと、
   （ｄ）これらの構造がより容易に知覚される、変更された位置空間強度分布を得るために、前記フィルタがかけられた周波数空間強度分布の逆フーリエ変換を行うステップと、
   を備えた、画像処理装置（２０）を用いた、放射線写真（１０）上の異なる構造（１８）の知覚の改善のための方法。
2. より強く重みづけされる前記画像信号成分は、その周波数に対応する周期の長さが、知覚が改善される前記構造の前記平均構造サイズのおおよそ２倍であるように設定される請求項１に記載の方法。
3. 前記フィルタがかけられた周波数空間強度分布Ｆ´（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、下記の式で与えられており、
   

   

   ここで、Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、前記位置空間強度分布に対する前記周波数空間強度分布であり、ｆ_ｘ、ｆ_ｙは２次元周波数空間の周波数であり、Ｔ_Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）は、画像信号成分の前記重みづけに対するフィルタ関数である請求項１または２に記載の方法。
4. 前記フィルタ関数が、少なくとも１つの中央周波数値と、少なくとも１つのプロファイル関数とにより設定されており、該フィルタ関数は、前記中央周波数値からの距離の関数として、前記画像信号成分の前記重みづけを変更する請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記フィルタ関数Ｔ_Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）が、下記の式で与えられており、
   

   

   ここで、ｇ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ、ｆ_ｚｊ、ｗ_ｊ）は、前記プロファイル関数であり、ｒ_ｊは、前記中央周波数値ｆ_ｚｊに対する重みづけファクタであり、ｗ_ｊは、前記プロファイル関数の幅の尺度である幅パラメータである請求項３または４に記載の方法。
6. 前記プロファイル関数ｇ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ、ｆ_ｚｊ、ｗ_ｊ）が、下記の式で与えられるガウス分布関数である請求項５に記載の方法。
   

   
7. 前記少なくとも１つの中央周波数値および前記少なくとも１つのプロファイル関数の前記設定が、前記画像処理装置（２０）に備えられた制御要素（２６，２８）を用いて、変更され得る請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 操作者が、前記放射線写真上で、知覚が改善される構造を選択した後に、前記少なくとも１つの中央周波数値および前記少なくとも１つのプロファイル関数が、この構造のコントラストが増加するように、適応的に設定される請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記構造の境界の点と、それに沿って前記コントラストが増加される方向と、を特定することにより、該構造が選択される請求項８に記載の方法。
10. ２つの点の間で前記コントラストが増加される、前記構造内の該２つの点を特定することにより、前記構造が選択される請求項８に記載の方法。
11. 前記周波数空間強度分布Ｆ（ｆ_ｘ、ｆ_ｙ）が、また、高周波数フィルタリングを受ける請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記高周波数フィルタが、前記中央周波数値が０であるガウス分布フィルタにより与えられる請求項１１に記載の方法。
13. （ａ）位置空間強度分布として、電子的形態で提供された放射線写真（１０）を記憶するメモリ（ＭＥＭ）と、
    （ｂ）周波数空間強度分布を定めるために、フーリエ変換を行うフーリエ変換ユニット（ＦＴ）と、
    （ｃ）知覚が改善される構造の平均構造サイズを考慮して、より強く重みづけされる画像信号成分が設定されるように、高周波数および低周波数の前記画像信号成分の間で重みづけを変更することにより、前記周波数空間強度分布をフィルタリングするためのフィルタ（ＦＩＬ）と、
    （ｄ）これらの構造がより容易に知覚される、変更された位置空間強度分布を得るために、前記フィルタがかけられた周波数空間強度分布の逆フーリエ変換を行う逆フーリエ変換ユニット（ＦＴ^−１）と、
    を備えた放射線写真（１０）上の異なる構造（１８）の知覚の改善のための画像処理装置。
14. より強く重みづけされる前記画像信号成分は、その周波数に対応する周期の長さが、知覚が改善される前記構造の前記平均構造サイズの少なくとも約２倍であるように設定される請求項１３に記載の画像処理装置。

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