JP2010082296A - 胸部ｘ線画像の変換方法、装置、システム、コンピュータプログラムおよび媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 胸部Ｘ線画像の向きを自動判別して必要な修正を加える。
【解決方法】 行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、前記画像の方向を判別する判別ステップと、判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとを有する胸部正面Ｘ線画像の変換方法。
【選択図】 図３

Description

本願発明は、フィルムレス化により映像がディジタル化された医療用デジタルＸ線画像の処理方法及び同画像の処理システム等に関する。特にデジタル胸部Ｘ線画像の縦位置、横位置あるいは左右を判別して適切な変換を行う胸部正面Ｘ線画像の変換方法、装置等に関する。

医療用Ｘ線画像撮影のフィルムレス化、デジタル化に伴い、画像の確認作業はモニター上での検像システムを用いた作業へ移行しつつある。画像の確認作業とは、医師がＸ線写真を利用して診断を行うに先だって、Ｘ線写真の映像が適正に撮影されているかを確認する作業である。この作業が必要なのは、人体の影響を考慮してＸ線線量をできるだけ少なくして撮影するため、ノイズが多いなど診断に不適切な映像を得る場合があるからである。また、何らかの理由によって画像の上下あるいは縦横、さらには前後が逆転してしまうこともある。フィルムを利用していたときはもちろん、モニター上でデジタル画像の確認を行うようになっても、検像作業は放射線技師自身がＸ線写真映像を自分の目で確認しているのが現状である。能率が良くないことはもちろん、フィルムレス化で映像がディジタル化されたメリットを十分享受していないと言える。
特開２００７−６８７１５号公報 Improved Method for Automatic Identification of Lung Regions on Chest Radiographs1（Lihua Li, PhD, Yang Zheng, MS, Maria Kallergi, PhD, Robert A. Clark, MD, Academic Radiology, Vol 8, No. 7, July 2001 pp.629-638. 第６３回日本放射線技術学会総会学術大会（２００７年４月開催）抄録、「画像認識技術を用いた検像システムの構築」 第６２回日本放射線技術学会総会学術大会（２００６年４月開催）抄録、「検像システムにおけるノイズ自動判別」

胸部Ｘ線画像については、画像の上下、縦横が誤って逆になったり、左右（あるいは表裏）が逆になったりすることも起こりえるが、このような画像の逆転を生じた場合、画像解析を行うＸ線技師や放射線科医師は、当然正常な向きに画像表示を変換した上で解析を行わなければならず、その作業には一定の時間と労力とを要する。

このような問題に対して、本願発明は、Ｘ線撮影装置がディジタル化された利点をさらに活かすため、ディジタル化された医療用Ｘ線画像、とりわけ胸部Ｘ線画像の縦横、左右および前後逆転の有無を判別し、これらの逆転が起きていると判別された場合には正しい画像になるようにデータの変換を行なうものである。このような判別と変換を自動的に行うことによって、胸部Ｘ線画像を評価するＸ線技師および放射線科医師等は、常に縦横および左右の統一された画像に接することができ、作業の能率化と信頼性の向上を図ることができる。

上記の問題を解決するために、本発明は、行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像の方向を判別する判別ステップと、
判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとを有する胸部正面Ｘ線画像の変換方法を提案する。

本明細書において行列配置された画素情報とは、横方向（Ｘ方向）の座標値と縦方向（Ｙ方向）の座標値に対して画像を構成する画素（ピクセル）の値が定義される形式の画像データの意味で用いる。画素情報とは、一般には白から黒に至る濃淡を示すデジタルデータであるが、デジタルデータは必ずしも濃淡に対応するものである必要はなく、透過放射線強度あるいはそれ以外のデータに対応するものであっても良い。対象領域とは、以後の処理の対象となる画像領域を指す。

画像の方向判別は、上下の逆転、縦向き横向きの違い、左右（裏表）の逆転が生じているか否かを判断することをいう。判別の結果、前記いずれかの逆転が生じている場合は画像の方向を変換して正しい向きの画像を得るが、何れの逆転も生じていない場合は、元の画素情報が正しい向きの画像であることはいうまでもない。上記の方法によって画像の変換方向を決定した後は、当該変換方向に従って、もとの画像の方向変換を行う。

上記の画像の変換方法において、抽出ステップは、
画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
画像を白または黒で表示する２値化過程と、
ノイズ除去過程と、
背景除去過程と、
トリミング過程との内の少なくとも１つを含むものであることが望ましい。

コントラスト調整には、ガンマ補正、階調変更、モルフォロジカルフィルタ、ボケマスク処理などを適宜用いることができる。ここで、ガンマ補正とは、白又は黒に近い画素値を一層白又は黒に近づける作業、あるいは、白又は黒の値で置き換える作業をいう。階調変更とは、例えば、２５６段階の階調で表現されているデータを３２段階の階調に置き換える（近似する）ことをいう。モルフォロジカルフィルタとはモルフォロジー演算に基づくフィルター処理、ボケマスク処理とは、平滑化フィルター処理をさす。

２値化処理は、４段階（２ビット）以上の階調で表現されている画素データを、２段階（１ビット）データに圧縮する作業であり、基本的には白と黒の中間に一定の閾値を定めて当該閾値より黒よりの値を黒に、閾値よりも白よりの値を白に置き換えるものである。ノイズ除去処理は、特に２値化によって生じた固有のノイズを除去するために実施するもので、種々の技法が存在する。収縮処理（値０を有する画素に隣接する８つの画素の値を０とする処理）と膨張処理（値１を有する画素に隣接する８つの画素の値を１とする処理）の連続によってノイズ除去を行うことができるがこれらに限定されるわけではない。背景除去処理は、例えば、抽出対象の領域内に領域拡張回始点を設定し、その画素と連結したが疎である条件を満たすが疎を１つの領域として抽出する領域拡張法などがあるがこれに限定されない。トリミングは、不要な周辺部位を削除して解析対象を絞り込む操作である。

ここで、前記判別ステップは、
画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程を含むのが好ましい。

当該判別ステップは、さらに、
胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
１）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含んでもよい。

前記胸部正面Ｘ線画像テンプレートとは、Ｘ線画像の正面及び背面の判別に用いるための代表的な正面画像と背面画像である。最大値が１に、最小値が０に基準化された状態で、例えば、第１の所定値は０．７、第２の所定値とは０．３という値である。第１及び第２の所定値は、テンプレートとの関係等を考慮して適宜選択することができる。前記１）と２）の何れにも当てはまらない場合は、その旨を出力して作業者の注意を喚起するのが好ましい。さらに、当該方法は、画像の逆転等を発見して変換が行われたか否かを表記して作業者の注意を喚起するのが一層好ましい。

本発明はさらに、行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像の方向を判別する判別ステップと、
判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとをコンピュータに実行させる胸部正面Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラムを提供する。

ここで、コンピュータは、データ演算処理能力を有する装置全体を指しており、いわゆるパソコンあるいはサーバと称する独立したコンピュータ及び、画像表示装置あるいはＸ線画像撮像装置と一体となった機器を含む用語として用いる。

前記コンピュータプログラムが実行する抽出ステップは、
前記画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
前記画像を白または黒で表示する２値化過程と、
ノイズ除去過程と、
背景除去過程と、
トリミング過程との内の少なくとも１つを含み、
前記判別ステップは、
前記画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程と、
胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
１）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含む、請求項５に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラム。

上記プログラムは、変換が行われた場合は変換の結果得られた画像を、変換が行われなかった場合は元の画像を記憶し、また必要に応じて表示する機能を有するのが好ましい。

本発明はまた、前記胸部正面Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラムを格納したコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を提供する。

本発明はさらに、行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像を記憶する記憶媒体と、
前記画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、前記画像の方向を判別する判別ステップと、判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとを実行する演算処理装置と、
前記演算処理装置が得た画像を記憶する記憶媒体とを有する胸部正面Ｘ線画像の変換装置を提供する。

前記変換装置は、全体として１つの機械的集合として捉えられる形態を有している装置と、分散しているために複数の部分の単なる集合の形態を有している装置とを含む。

前記装置における抽出ステップは、前記方法及びコンピュータプログラムにおけるのと同様、
画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
前記画像を白または黒で表示する２値化過程と、
ノイズ除去過程と、
背景除去過程と、
トリミング過程との内の少なくとも１つを含み、
前記判別ステップは、
前記画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程と、
胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
１）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含むのが好ましい。

本発明はさらに、行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像撮影装置と、
前記胸部正面Ｘ線画像の変換装置と、
前記演算処理装置が得た画像を表示する表示装置とを備えた胸部正面Ｘ線画像処理システムを提供する。

以下に実施例に基づいて本発明を説明するが、実施例は本発明の理解の助けのために記載するものであって、本発明が以下に記載する実施例に限定されるものではないことは自明である。

抽出ステップ
まず、実施例に基づいて、行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップについて以下に説明する。実施例によれば、抽出ステップは、画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、画像を白または黒で表示する２値化過程と、ノイズ除去過程と、背景除去過程と、トリミング過程とを含む。ただし、これら全ての過程を含むことは必ずしも必要ではなく、以下に記載する過程の少なくとも１つを含むことで足りる場合もある。

図１（Ａ）は、上下が逆転した胸部Ｘ線画像の例、図１（Ｂ）は縦横を取り違えた胸部Ｘ線画像の例である。これらに例示される、上下の転倒、縦横の取り違えおよび左右（表裏）の間違いを自動的に発見し、これらを修正して正しい胸部Ｘ線画像を提供することが本発明の目的である。

作業の流れとしては、図２に示すように、胸部Ｘ線画像撮像装置または胸部Ｘ線画像データ読み出し装置１０から画像データの送信を受け、演算装置１００によって本発明によるコンピュータプログラムを実行し、画像表示装置または画像データ記憶装置２０に変換画像または変換が不要な場合は元の画像を記憶させることになる。

図３を参照して、受信した画像について行うコントラスト調整等の各処理について以下に説明する。受信画像については、まずコントラスト調整１１０を行う。コントラスト調整は、前記のように、ガンマ補正、階調変更、モルフォロジカルフィルタ、ボケマスク処理の何れかあるいは複数を併用することができる。図３の１１０ｐがコントラスト調整を行った胸部Ｘ線画像の例である。コントラスト調整の結果、白と黒の間の所定の範囲に値が分散したデジタル画像データを得ることができる。

次に２値化処理１２０を行う。２値化処理の１例は判断分析法である。判断分析法とは、画像の濃度に対応する値のヒストグラムを求め、濃度の山が２つになった場合、片方の山を背景、他方の山を対象物と考え、２つの山の間を閾値とする方法である。例えば、このようにして決定した閾値より大きい値を有する画素の値を「１」（白色）に置換し、閾値よりも小さい画素の値を「０」（黒色）で置換することで、全てのがその値を１または０に置き換える作業である。２値化処理を行った結果の画像を１２０ｐに示す。

次に、２値化処理によって生じたノイズを除去するノイズ除去処理またはオープニング処理１３０を行う。ノイズ除去処理は、例えば、値０を有する画素に隣接する８つの画素の値を全て０とする収縮処理によって孤立点や小さな飛び出しを除去し、さらに、値１を有する画素に隣接する８つのがその値を全て１とする膨張処理によって小さな穴やくぼみを埋める処理である。１３０ｐはノイズ除去処理後の画像の例である。

次に、背景除去処理１４０を行う。背景除去処理１４０は、抽出対象の領域内に領域拡張回始点を設定し、その画素と連結したが疎である条件を満たすが疎を１つの領域として抽出する領域拡張方によることができる。その結果、背景を取り除いた対象領域を取り出すことが可能になる。１４０ｐは背景除去処理後の画像を例示するものである。

さらに、トリミング処理１５０を行う。トリミングは、任意の領域から肺領域の上下左右の最高点、最下点、最右点、最左点を決定し、当該点よりも外側を除去することによって行うことができる。１５０ｐはトリミング後の画像である。

判別ステップ
次に、画像の方向を判別する判別ステップについて、実施例に基づいて以下に記載する。実施例の判別ステップは、画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程、および、胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、相関係数に基づいて画像の前後を判別する前後判別過程を含むが、縦横判別過程と前後判別過程の両方を含むことは必ずしも必須ではなく、これら一方を含むものであっても良い。

実施例に基づけば、図５に示す判別ステップ２００は、
画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する。

図４および図５の２００ｐ２は、トリミング後の画像２００ｐ１について、画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計した結果をグラフ表示したものである。図４の横軸は画像１５０ｐの横軸の対応し、縦軸は、その横軸の位置における白画素の数を表す。グラフは、左端から右に向かって、大きな値（白画素が多い）から徐々に下降し極小地をとった後、中央付近で最大値となり（全部白画素である）、再度極小値をとった後に、右端で大きな値にいたる曲線である。

このグラフの特徴は、横軸の中央付近で最大値を生じている点、換言すれば、画像の左右中央位置を上下に切った位置では全ての画素が白であることを示している点である。画像の縦横が逆になっている（つまり画像が寝ている）状態では、どの位置においても上下方向の全ての画素が白になることはない。したがって、本実施例によれば、１以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する。

また、テンプレートとの相関を用いて画像の上下および縦横を同時に判別することも可能である。
すなわち、図５に３００ｐ１〜３００ｐ４に例示するような、上下および縦横の向きがそれぞれことなる４種のテンプレートを準備し、評価対象となる胸部Ｘ線画像がテンプレートのうちのどれと最も相関が高いかに基づいて評価対象画像の向きを判断するものである。相関は、以下の式１によって算出することができる。

ｒが１に近い場合（数学的には−１に近い場合も）、評価対象画像はテンプレートと強い相関を有志、ｒが０に近い場合はテンプレートとの相関は弱い。通常は、前記４つのテンプレートのうちの１つのみと強い層間を示し、他の３つのテンプレートとの相関は弱い。いずれのテンプレートとも層間が十分強くない場合、あるいは複数のテンプレートと強い層間を示す場合は、注意を喚起するメッセージと共に評価者の判断を求めるのが好ましい。

上記の手順によって、画像の上下あるいは縦横を判断を行った結果、対象画像が標準的な向き（正立で人体を正面から見た位置関係）と異なっている場合は、標準的な向きになるように画像の座標変換を行う。座標変換の方法自体は、純粋に数学的な処理であり、格別の困難性もないのでここでは割愛する。

次に、画像の前後判別を行い、必要な場合には画像の座標変換を行う。そのためには、 前記と同様の手法に従い、胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
１）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する。

画像の前後判断を行った結果、対象画像が標準的な向き（人体を正面から見た位置関係）と異なっている場合は、標準的な向きになるように画像の座標変換を行う点は前出の上下および縦横判断と同様である。

上下が逆転した胸部Ｘ線画像および縦横が逆の胸部Ｘ線画像の例 本発明に基づく胸部Ｘ線画像の変換方法の処理を示すフロー図 対象領域を抽出する抽出ステップの手順を示すフロー図 画像の縦横判別に使用するヒストグラムの図 画像の方向を判別する判別ステップの手順を示すフロー図

符号の説明

１０ 胸部Ｘ線画像データ読み出し装置
２０ 画像データ記憶装置
１００ 演算装置
１１０ｐ コントラスト調整を行った胸部Ｘ線画像の例
１２０ ２値化処理
１２０ｐ ２値化処理を行った結果の画像
１３０ オープニング処理
１３０ｐ ノイズ除去処理後の画像の例
１４０ 背景除去処理
１４０ｐ 背景除去処理後の画像の例

Claims (10)

1. 行列配置された画素情報からなるデジタル胸部Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、
   前記画像の方向を判別する判別ステップと、
   判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとを有する胸部正面Ｘ線画像の変換方法。
2. 前記抽出ステップは、
   前記画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
   前記画像を白または黒で表示する２値化過程と、
   ノイズ除去過程と、
   背景除去過程と、
   トリミング過程との内の少なくとも１つを含む請求項１に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換方法。
3. 前記判別ステップは、
   前記画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
   １以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程を含む請求項１又は２に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換方法。
4. 前記判別ステップは、
   胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
   １）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
   ２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
   ３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含む請求項１ないし３の何れかに記載の胸部正面Ｘ線画像の変換方法。
5. 行列配置された画素情報からなるデジタル胸部Ｘ線画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、
   前記画像の方向を判別する判別ステップと、
   判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとをコンピュータに実行させる胸部正面Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラム。
6. 前記抽出ステップは、
   前記画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
   前記画像を白または黒で表示する２値化過程と、
   ノイズ除去過程と、
   背景除去過程と、
   トリミング過程との内の少なくとも１つを含み、
   前記判別ステップは、
   前記画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
   １以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程と、
   胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
   １）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
   ２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
   ３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含む、請求項５に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラム。
7. 前記請求項５又は６に記載の胸部Ｘ線画像の変換用コンピュータプログラムを格納したコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体。
8. 行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像を記憶する記憶媒体と、
   前記画像から対象領域を抽出する抽出ステップと、前記画像の方向を判別する判別ステップと、判別された前記画像の方向が所定の方向と異なる場合に、前記画像の方向を変換して所定方向の画像を得る画像修正ステップとを実行する演算処理装置と、
   前記演算処理装置が得た画像を記憶する記憶媒体とを有する胸部正面Ｘ線画像の変換装置。
9. 前記抽出ステップは、
   前記画像の濃淡を強調するコントラスト調整過程と、
   前記画像を白または黒で表示する２値化過程と、
   ノイズ除去過程と、
   背景除去過程と、
   トリミング過程との内の少なくとも１つを含み、
   前記判別ステップは、
   前記画像を構成する行列の列ごとに黒画素の数を集計する過程と、
   １以上の黒画素が存在する２つの列の間に黒がその存在しない列があれば前記画像は縦画像であると判別する縦横判別過程と、
   胸部正面Ｘ線画像テンプレートおよび胸部背面Ｘ線画像テンプレートと前記画像の相関係数を算出し、
   １）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であれば前記画像は正面画像であると判別し、
   ２）胸部正面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第２の所定値以下であり、胸部背面Ｘ線画像テンプレートとの相関が第１の所定値以上であれば前記画像は背面画像であると判別し、
   ３）上記１）と２）に何れにも当てはまらなければ前記画像が正面画像か背面画像かは不明であると判別する前後判別過程を含む、請求項８に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換装置。
10. 行列配置された画素情報からなるデジタル胸部正面Ｘ線画像撮影装置と、
    前記請求項８または９に記載の胸部正面Ｘ線画像の変換装置と、
    前記演算処理装置が得た画像を表示する表示装置とを備えた胸部正面Ｘ線画像処理システム。

Images