JP2017518780A - デジタル撮像装置を較正するための方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、Ｐ入力画像（Ａｎ）のシーケンスを用いて、デジタル撮像装置を較正するための方法であって、それらの画像に対して較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）が、Ｐ出力画像（Ｙｎ）のシーケンスを取得するために適用される方法に関する。本発明によれば、較正は、反復ｎにおいて、推定により較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を更新することによって実行され、ｎは、１以上の整数であり、画像（Ｃｎ）は、較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表する。【選択図】 図２

Description

本発明は、デジタル撮像装置の分野に関する。本発明は、任意のタイプの撮像装置、特にｘ線、可視光又は赤外光を撮像するための撮像装置に適用されてもよい。本発明は、本明細書では、例としてｘ線撮像装置の分野で、且つ他の画像分野への適用可能性を失うことなしに説明される。

本発明は、様々なレベルで撮像装置の伝達関数を較正するための方法に関する。例えば、オフセット較正、利得較正、並びに欠陥及びアーチファクト較正に対して言及がなされ得る。

デジタル撮像装置は、元画像を検出することができ、且ついわゆる出力画像でもある数値マトリックスに前記画像を変換できるシステムである。次に、この出力画像は、それに基づいて決定若しくは測定を行うか、又は芸術的若しくは家族的な使用の場合に画像の見栄えを率直に評価するオペレータに対してスクリーン上に表示される。

ｘ線撮像装置の場合に、ｘ線源と撮像装置との間に患者を置くことによって、臨床画像が生成される。ｘ線に対する患者の透過率の画像が得られる。オペレータは、放射線科医又は放射線技師である。

デジタル撮像装置は、一般に、出力画像を生成するために、次の段階、即ちトランスダクション、サンプリング、デジタル化、補正及び／又は提示の１つ又は複数を実行する。

トランスダクションは、いわゆる捕捉可能な画像、即ち電子装置によって捕捉可能な画像、例えば可視光子の画像又は電荷の画像への元画像の変換である。或る撮像装置は、それらが元画像を直接的に捕捉（例えばＣＣＤセンサ（ＣＣＤは電荷結合素子を表す）による可視画像の捕捉）できるので、トランスダクションの必要がない。

或る平面ｘ線撮像装置の場合に、元画像が形成されるもとであるｘ線光子は、シンチレータによって可視光に変換される。

次に、この電子画像は、マトリックスの形でサンプリングされる。これは、いわゆるサンプリングである。このサンプリングマトリックスは、実際に存在してもよく（ＴＦＴ画素のマトリックスアレイの場合）、又は情報を捕捉するプロセス中に仮想的に作成されてもよい。電子読み取りビームで規則的な時間間隔にサンプリングされる表面を走査する真空管の事例に関して、言及がなされてもよい。

或る平面ｘ線撮像装置の場合に、サンプリングは、感光性画素のマトリックスアレイによって実行される。

デジタル化の間に、アナログ情報は、デジタル情報に変換され、そのデジタル情報は、読み取り電子装置によって送出され、サンプリングマトリックスに従って画像に配置される。この画像は、原画像と呼ばれる。それは、無次元値を含むが、しかしそれらは、慣例により、ＬＳＢ（最下位ビットの頭字語）で表現されていると見なされる。

原画像は、元画像には正比例しない。それは、補正を受けなければならない。従って、それは、それを元画像のできるだけ忠実な再現にするように処理される。即ち、元画像に正比例するように計算によって変換される。この新しい画像は、クリーン画像又は更には前処理画像と呼ばれる。実行される処理操作は、オフセット補正、利得補正、並びに欠陥及びアーチファクト補正と呼ばれる。これらの処理操作は、以下で詳述される。

クリーン画像は、オペレータの必要性によりよく適合された画像を作成するために修正され、その画像は、後処理画像と呼ばれる。これは、いわゆる提示ステップである。

放射線写真法用の平面ｘ線撮像装置の場合に、提示は、輪郭を鋭くすること、ダイナミックレンジ（対数目盛り）を圧縮すること、及びレベル反転（画像がｘ線フィルム上に現れるであろうように、画像を従来の放射線写真に似せる）に存する。他のモダリティ（例えば蛍光透視）は、異なる処理操作を適用する。

原画像は、Ａと呼ばれる。マトリックスの各画素が言及されている場合に、Ａｉｊが語られ、接尾辞ｉｊは、行座標ｉ及び列座標ｊの画素に対応する。元画像は、Ｓと呼ばれ、同じ慣例によって、Ｓｉｊが語られる。一般に、これらの２つの画像は、次の式によって画素ごとに関連付けられる。
Ａｉｊ＝Ｓｉｊ×Ｇｉｊ＋ＯＦｉｊ （１）

この式は、Ｓｉｊの値の少なくとも或る範囲において任意のデジタル撮像装置にとって、且つその画素のほとんどにとって真である。この範囲は、撮像装置の線形性の範囲と呼ばれる。Ｇ及びＯＦは、それぞれ撮像装置の利得及びオフセットと呼ばれる。

補正処理操作の第１のステップは、オフセットの補正である。Ａにおいてオフセットを補正した結果は、Ａ＿Ｏｃと呼ばれる画像である。実行される計算は、次のとおりである。
Ａ＿Ｏｃｉｊ＝Ａｉｊ−ＯＦ＿ＲＥＦｉｊ （２）

画像ＯＦ＿ＲＥＦは、オフセット基準と呼ばれる。この画像は、いわゆるオフセット較正手順を用いて、デジタル画像システムのユーザによって各検出器用に測定されなければならない。オフセット基準は、最初は暗画像を取得することによって測定されてもよい。

ｘ線撮像装置の分野において、ｘ線への露光なしに暗画像が生成される。オフセット基準を決定するために、暗画像、又は基準オフセット画像における残留ノイズを最小化するように平均される複数の暗画像が生成される。この手順は、ｘ線撮像装置が臨床サービスで用いられる幾らか（即ち数分若しくは数時間）前に、又は臨床画像の取得の直前若しくは直後に実行される。この手順の実行中に、検出器は、臨床画像の取得に利用できない。

式（１）を式（２）に挿入することによって、次のものが得られる。
Ａ＿Ｏｃｉｊ＝Ｓｉｊ×Ｇｉｊ＋（ＯＦｉｊ−ＯＦ＿ＲＥＦｉｊ） （３）
オフセット較正が、正確に実行された場合に、
（ＯＦｉｊ−ＯＦ＿ＲＥＦｉｊ）〜０ （４）
であり、この式で、「〜」は、「にほぼ等しい」ことを意味し、従って、
Ａ＿Ｏｃｉｊ＝Ｓｉｊ×Ｇｉｊ （５）
である。
このステージにおいて、オフセット用に補正された画像Ａ＿Ｏｃが得られる。

次のステップは、利得の補正である。Ａ＿Ｏｃの利得の補正の結果は、Ａ＿ＯｃＧｃと呼ばれる画像である。実行される計算は、次のとおりである。
Ａ＿ＯｃＧｃｉｊ＝Ａ＿Ｏｃｉｊ／Ｇ＿ＲＥＦｉｊ （６）

画像Ｇ＿ＲＥＦは、利得基準と呼ばれる。この画像は、いわゆる利得較正手順を用い、デジタル画像システムのユーザによって各検出器用に測定されなければならない。利得画像を決定するために、オフセット用に補正された複数の白画像が生成され、利得画像は、これらの画像の平均を取ることによって計算される。この平均化の目的は、利得画像における残留ノイズを最小化することである。ｘ線撮像装置の分野で、白画像は、撮像装置と放射線源との間に患者も物体も置かずに、撮像装置をｘ線にさらすことによって生成される。この手順は、ｘ線撮像装置が臨床サービスで用いられる幾らか（分、時間、日又は年）前に実行され、且つ較正が必要とする限り、検出器が使用停止にされることを要求する。

式（５）を式（６）に挿入することによって、次の式が得られる。
Ａ＿ＯｃＧｃｉｊ＝Ｓｉｊ×Ｇｉｊ／Ｇ＿ＲＥＦｉｊ （７）
利得較正が正確に実行された場合に、
Ｇｉｊ／Ｇ＿ＲＥＦｉｊ〜ｋ （８）
であり、この式で、ｋは、画像の全ての画素に同一である定数であり、従って、
Ａ＿ＯｃＧｃｉｊ＝Ｓｉｊ×ｋ （９）
である。
従って、オフセット及び利得用に補正された画像Ａ＿ＯｃＧｃは、画像Ｓの忠実な再現である。即ち、係数ｋ内でＳと等しい。

撮像装置の或る画素は、式（１）を満たさず、ステップ（９）後にＳの忠実な再現ではない値を有する。偏差が過度に大きい場合に、これらの画素は、欠陥があると考えられ、それらの値を別の値と取り替えることが選択される。この計算は、いわゆる欠陥補正である。例えば、欠陥補正は、欠陥画素の値を４つ又は８つの最も近い非欠陥隣接画素の平均値と取り替えることに存してもよい。欠陥補正は、一般に、画像Ａ＿ＯｃＧｃに対するオフセット及び利得補正後に実行され、結果画像は、Ａ＿ＯｃＧｃＤｃと呼ばれる。

欠陥補正を実行するために、欠陥画素のリストを知ることが必要である。その手順（その目的は、欠陥画素のリストを決定することである）は、欠陥較正と呼ばれる。例えば、画像ＯＦ＿ＲＥＦ又はＧ＿ＲＥＦにおいて、不規則な値を有する画素を探索すること、及びこれらの画素に欠陥があると決定することが可能である。ｘ線撮像装置の場合に、この手順は、ｘ線撮像装置が臨床サービスで用いられる幾らか（分、時間、日又は年）前に実行され、且つ較正が必要とする限り、検出器が使用停止にされることを要求する。

欠陥のリストは、ＤＭ＿ＲＥＦと呼ばれる画像に格納されてもよく、その画像の画素は、画素に欠陥がある場合に０の値を割り当てられ、そうでなければ１の値を割り当てられる。

撮像装置の或る画素は、式（１）を満たさず、且つステップ（９）後に、Ｓの忠実な再現ではない値を有する。しかしながら、偏差は、それらに欠陥があると考えられないほど十分に小さい。しかしながら、これらの画素又は画素グループは、画像に見られ得る非忠実性を生成する。次に、アーチファクトが語られる。アーチファクトは、様々な形態を取り得、且つ様々な振幅になり得る。例えば、アーチファクトは、他よりわずかに白い行であり得る。これらのアーチファクトが、周知であり、十分に予測可能で特有の挙動を有する場合に、元画像に対する忠実性を低下させずに、計算によって画像からアーチファクトを取り除くことが可能である。この操作は、アーチファクト補正と呼ばれる。欠陥補正とは対照的に、アーチファクト補正は、補正の任意のステージで、即ち画像Ａ、Ａ＿Ｏｃ、Ａ＿ＯｃＧｃ、又はＡ＿ＯｃＧｃＤｃに対して実行されてもよい。最も適切なステップは、アーチファクト生成プロセスに依存して選択される。例えば、付加的なアーチファクトは、画像Ａ＿Ｏｃにおいて補正され、増加的なアーチファクトは、画像Ａ＿ＯｃＧｃ又はＡ＿ＯｃＧｃＤｃにおいて補正される。

アーチファクトを補正するために、それらの数、位置及び振幅を決定することが必要である。これは、アーチファクト較正と呼ばれる手順で行われる。アーチファクトの較正は、アーチファクト用の基準画像Ａ＿ＲＥＦｉｊを取得するために、アーチファクトを出現させるが他の影響を出現させない特定の条件下に撮像装置を配置することに存することが多い。

ｘ線画像の分野において、例示的なアーチファクトは、温度に関係する画素化であり、そのために特許ＦＲ０７０７５６３が付与された。このアーチファクトは、温度に依存する、且つ従って画像Ｇ＿ＲＥＦｉｊにおいて捕捉できない、利得におけるローカルドリフトであり、それは、単一の温度で生成される。その特許は、撮像装置に統合された温度センサによって送出される温度に基づいて、２つの異なる温度で２つの利得基準を測定し、それによって、影響されたゾーンのみに利得補正の計算を適用できるようにするための方法を説明する。この利得補正は、各画素用に異なり、それによって、温度に敏感な画像Ａ＿ＲＥＦｉｊの形態を画素に取らせる。この手順は、ｘ線撮像装置が臨床サービスで用いられる幾らか（分、時間、日又は年）前に実行され、且つ較正が必要とする限り、検出器が使用停止にされることを要求する。

上記で分かったように、補正は、較正を必要とする。これらの較正は、以下で一般にＣ＿ＲＥＦと呼ばれる基準画像ＯＦ＿ＲＥＦ、Ｇ＿ＲＥＦ、ＤＭ＿ＲＥＦ又はＡ＿ＲＥＦを生成することに存する。較正手順は、多くの問題をもたらす。

較正手順は、それらが必要とする限り、撮像装置を使用停止にする。具体的には、較正手順は、一般に、画像が、破壊されず非常に制御された状態下で生成されることを要求するが、これは、撮像装置の通常の使用とは相いれない。

それらは、これらの手順の実行を専門とするオペレータ介入を要求する可能性がある。何故なら、手順が、複雑であるか又は特殊ツール（例えば、較正試験パターン）を必要とするからである。ｘ線撮像装置の場合に、利得を較正するための従来の手順は、画像がｘ線で撮られることを要求し、この場合に、有効な規格は、人間のオペレータに存在することを要求する。

較正は、時には経時的に不安定であり、比較的頻繁な再較正を要求する可能性がある。この不安定性の原因は、検出器の構成ハードウェアにおける可逆的若しくは不可逆変化、又は検出器外の環境（温度、湿度、気圧）における変動であり得る。ｘ線撮像装置の場合に、オフセットは、できる限り頻繁に、時には各臨床画像の間にさえ再較正される。欠陥は、同様に頻繁に又はそれほど頻繁にではなく（年当たり一回）再較正を要求する可能性がある。利得は、１日当たり数回又は１年当たり一度再較正を要求する可能性がある。アーチファクトに関し、それは、アーチファクトのタイプに依存して非常に異なる。頻度は、画像当たり一回から、１年当たり一回に変化する可能性がある。

これらの問題は、ユーザに追加コスト、即ち、休止時間コスト及び人の介入のコストを被らせる。これは、場合によっては、検出器が、必要なたびにはユーザによって再較正されないことにつながる可能性があり、従って、生成される画像の最終品質は低下する。

従って、前述の欠点を有しない較正手順、即ち、次の特徴、
− 検出器を使用停止にしない特徴、即ち正常な撮像装置の使用によって乱された画像と共に同様に働くことができる特徴と、
− 人間の介入を必要としない特徴。ｘ線撮像装置の場合に、これは、特に、臨床画像に関し利得較正を実行することを意味する特徴と、
− 非常に頻繁な再較正を可能にする特徴。２つの先行ポイントによって、較正操作のコストは低減され、従って、必要なたびに再較正を実行することが可能であり、それによって、検出器が、その寿命の全体を通して最大の画質を送出することを保証する特徴と、
を有する較正手順を自由に有することが非常に有用であろう。

仏国特許第０７０７５６３号明細書

本発明の１つの主題は、上記の利点を有する新規の較正方法である。

具体的には、本発明の１つの主題は、撮像装置によって事前に取得されたＰ入力画像Ａｎのシーケンスを用いて、デジタル撮像装置を較正するための方法であって、それらの画像に対して、較正画像Ｃ＿ＲＥＦが、Ｐ出力画像Ｙｎのシーケンスを取得するために適用され、
較正が、反復ｎにおいて、推定により較正画像Ｃ＿ＲＥＦを更新することによって実行されることであって、ｎが、１以上の整数であり、画像Ｃｎが、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表することと、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する初期画像Ｃ０が定義されることと、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎの推定が、次のステップ、
少なくとも１つのＰ出力画像Ｙｎを変換するステップであって、各変換が、出力画像Ｙｎの変換の画像Ｚｎを与えるステップと、
較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する初期画像Ｃ０と、代表画像、及び先行する反復の出力画像の変換の画像からの較正画像Ｃ＿ＲＥＦとの間の偏差ｄＣｎの画像の変換を代表する画像ＭＺｎを推定するステップと、
偏差ｄＣｎの画像を取得するために、代表画像ＭＺｎを逆変換するステップと、
初期画像Ｃ０及び偏差ｄＣｎの画像を組み合わせ、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎを得るステップと、
を含むことと、を特徴とする方法。

例として与えられる一実施形態の詳細な説明を読むことで、本発明は、よりよく理解され、他の利点が、明らかになろう。その説明は、添付の図面により図で示されている。

補正チェーン、即ち画像Ａ１ｎから画像Ａ２ｎまで通過するために基準画像Ｃ＿ＲＥＦを用いる補正ステップに本発明が挿入される場合を示すチャートを示す。 図１ａに示されている補正ステップ用の本発明の実装形態を示す。 更新ブロックの詳細を示し、更新ブロックは、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎを本発明に従って計算できるようにする。

明確にするために、同じ要素は、様々な図において同じ参照符号を与えられている。

本発明による方法の原理は、較正画像Ｃ＿ＲＥＦの現在値（及び任意選択的にｐ先行値）から、且つ正常使用において検出器によって取得された現在の画像Ａ０（及び任意選択的にｐ先行画像）から、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎを逐次反復で推定することに存し、これは、専門家介入を必要としない。現在の反復は、以下の説明において、インデックス「ｎ」によって参照される。現在の画像は、Ａ０_ｎと呼ばれる。一般性を失わず、逐次反復の入力画像Ａ０_１、Ａ０_２等は、すぐ連続してもしなくてもよい。

図１ａ及び１ｂは、本発明が、補正チェーンにおいて挿入される場合を説明するチャートを示す。

図１ａは、画像Ａ１ｎからＡ２ｎに通過するために較正画像Ｃ＿ＲＥＦを用いる補正ステップ１００を示す。

図１ｂは、このステップ１００用の本発明の実装形態を示す。撮像装置によって事前に取得されたＰ入力画像Ａｎのシーケンスから（それらの画像に対して、較正画像Ｃ＿ＲＥＦが、Ｐ出力画像Ｙｎのシーケンスを取得するために適用される）、較正が、反復ｎにおいて、推定によって較正画像Ｃ＿ＲＥＦを更新すること（ステップ１１０）によって実行され、ｎは、１以上の整数であり、画像Ｃｎは、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する。

画像Ａ２ｎ（又は先行補正ステップから発せられたＡ３ｎ）は、総称Ｙｎの下で、Ｃ＿ＲＥＦを更新するためのブロックに入力される。このブロックは、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する、Ｃｎと呼ばれる画像の新しい推定を計算する。ここで、現在の較正画像Ｃ＿ＲＥＦは、画像Ｃｎと取り替えられてもよい。ブロックはまた、Ｃ＿ＲＥＦの推定の初期画像Ｃ０へのアクセスを有し、その画像は、第１の反復の前に利用可能である。これは、Ｃ＿ＲＥＦの従来の較正の結果又は空白画像（即ち、補正の欠如を表す画像だけを含む）であってもよい。

この説明において、図を乱雑にせず、一般性を失わないために、単一の画像Ｙｎだけが、更新ブロックに入力されるように示されている。しかしながら、推定を実行するために、複数の先行画像Ａ２（又はＡ３）が、このブロックに入力され得ることは、言うまでもない。この場合に、ブロックの入力は、Ｙｎ、Ｙｎ−１、．．．Ｙｎ−ｐになろう。

同様に、Ｃｎは、較正画像Ｃ＿ＲＥＦに直ちに置き換わるように示されたが、しかし画像Ｃｎを用いる前に、一定数の更新ステップを待つことが可能であることは、言うまでもない。

図２は、更新ブロック（ステップ１１０）の詳細を示し、更新ブロックは、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎを計算できるようにする。較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する初期画像Ｃ０が定義される。較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎの推定は、次のステップ、即ち、
少なくとも１つのＰ出力画像Ｙｎを変換するステップであって、各変換が、出力画像Ｙｎの変換の画像Ｚｎを与えるステップ（ステップ１２０）と、
較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する初期画像Ｃ０と、代表画像、及び先行する反復の出力画像の変換の画像からの較正画像Ｃ＿ＲＥＦとの間の偏差ｄＣｎの画像の変換を代表する画像ＭＺｎを推定するステップ（ステップ１３０）と、
偏差ｄＣｎの画像を取得するために、代表画像ＭＺｎを逆変換するステップ（ステップ１４０）と、
初期画像Ｃ０及び偏差ｄＣｎの画像を組み合わせ、較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎを取得するステップ（ステップ１５０）と、
を含む。

換言すれば、画像Ｙｎは、以下で説明される数学的な変換によって画像Ｚｎに変換される。画像ｄＣ＿ＲＥＦは、Ｃ＿ＲＥＦ用に推定された初期画像Ｃ０とＣ＿ＲＥＦの実際の現在の画像との間の偏差の画像である。ｄＣ＿ＲＥＦの変換を代表する画像は、以下で説明される方法を用いて、ＭＺｎ−１及びＺｎから推定される。画像ＭＺｎは、事前に用いられた変換の逆の数学的な変換によって画像ｄＣｎに変換される。画像ｄＣｎ及びＣ０は、画像Ｃｎに組み合わされ、それは、Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像である。

この説明において、図を乱雑にせず、一般性を失わないために、単一の画像Ｚｎ及びＭＺｎ−１だけが、推定ブロックに入力されるように示されている。ｐの先行画像Ｚｎ−１、Ｚｎ−２、．．．、Ｚｎ−ｐ又はＭＺｎ−１、ＭＺｎ−２、．．ＭＺｎ−ｐがまた、この推定を実行するために用いられ得ることは、言うまでもない。

単純にするために、用語「変換」は、図２において変換のラベルを付けられたブロック（ステップ１２０）を以下で参照する場合に用いられる。同様に、用語「補正」は、画像ｄＣ＿ＲＥＦを書かなければならないことを省くために用いられる。一般性を失わずに、方法の実際の適用例は、利得補正の推定用にのみ以下で与えられる。この補正は、より正確には、利得基準におけるドリフトを代表する推定である。しかしながら、「補正」は、テキストを不必要に長くしないために語られる。

変換の目的は、推定される補正から臨床的背景を分離することである。変換は、周波数分析において用いられる用語の一般化によれば、いわゆる帯域である新しい範囲における画素値を含む。同様に、高周波又は低周波帯域は、詳細及び大きな構造をそれぞれ含む帯域を定義するために語られる。

補正を２つの主なタイプ、即ち付加的な補正及び増加的な補正に分類することが可能である。一般に、付加的な補正（オフセット補正など）用に、付加的な分解を実行する変換が用いられる。即ち、分解された画像Ｃの構成要素がＣｉと呼ばれる場合に、
Ｃ＝ｓｕｍ（Ｃｉ）
である。

この場合に、背景（即ち画像Ｃｉの標準値）は、信号がない状態で０に等しい。この値は、中立値と呼ばれる。

増加的な補正（利得補正など）用に、画像を増加的な構成要素に分解する変換が用いられる、即ち、
Ｃ＝ｐｒｏｄｕｃｔ（Ｃｉ）
である。

この場合に、背景は、信号がない状態で１に等しく、従って中立値は、１に等しい。しかしながら、１つ又は２つの組み合わせを用いることがまた可能である。

換言すれば、変換は、付加的又は増加的な分解を実行する。

最も従来的な変換は、付加的な分解を実行する。様々な計算方式によって、付加的な分解を増加的な分解に変換することが可能である。１つの可能な方法は、対数目盛りへの変換である。
ＬＣ＝ｌｏｇ（Ｃ）

この場合に、画像ＬＣは、従来の変換によって付加的な構成要素ＬＣｉに分解される。従って、分解は、指数関数（ｅｘｐで示される）の特性によって増加的にされる。
Ｃ＝ｅｘｐ（ＬＣ）＝ｅｘｐ（ｓｕｍ（ＬＣｉ））＝ｐｒｏｄｕｃｔ（ｅｘｐ（ＬＣｉ））

分解の増加的な構成要素は、ｅｘｐ（ＬＣｉ）項である。

換言すれば、画像の増加的な分解の変換は、対数変換の画像を取得するために、対数変換を画像に適用することによって、次に対数変換の画像に付加的な変換を適用することによって実行される。

別の可能な方法は、変換が増加的な分解を実行するような、用いられる変換の直接的な修正である。画像は、高周波及び低周波を含む。画像の増加的な分解は、高周波ＨＦを取得するために低周波ＢＦで画像を割ることにより、変換の各ステップにおいて画像の高周波ＨＦ及び低周波ＢＦを分離することによって実行される。換言すれば、１つの可能な実装形態は、２つの帯域、即ち低周波数帯（ＢＦ）及び高周波帯域（ＨＦ）への分解を計算する場合に、次の方法、
ＨＦ＝Ｃ／ＢＦ
でＨＦ帯域を計算することである。
これは、増加的な再構成が、
Ｃ＝ＨＦ×ＢＦ＝Ｃ１×Ｃ０
であることを意味する。

分解の全てのステップにおいてこのように進むことによって、増加的な分解が得られる。
Ｃ＝ｐｒｏｄｕｃｔ（Ｃｉ）

一般に、変換は、高域フィルタリング操作、ウェーブレット変換、フーリエ変換、カーブレット変換か、これらの変換の組み合わせ、又は推定することが望まれる補正から臨床的背景を分離できるようにする特性を有する任意の他の変換でさえあってもよい。

本発明はまた、恒等変換と呼ばれる変換を用いて、即ち変換なしに適用され得る。恒等変換の欠点は、「補正」部分からの「臨床的背景」部分の分離が非常に貧弱なことである。補正を代表する画像を推定するために用いられる方法が平均である場合に、たとえ非常に多数の画像ｐが平均化された場合でも、残留ノイズは、補正画像において非常に高く、補正画像を使用可能にするには高すぎるままである。具体的には、例えば肺の画像だけを撮る病院において、全ての放射線写真は、患者の胸の後ろの中心が暗く、周囲が非常に明るい。何故なら、周囲は、ｘ線が減衰なしに到達するからである。多数の画像の平均化は、比較的均一な補正をもたらすが、しかし「平均的な患者」の胸の画像を表し、これは、全く望ましい結果ではない。手順は、臨床的背景ではなく、利得基準におけるドリフトに起因する、又は少なくとも視認閾値より下のレベルに起因する変動を捕捉しなければならない。視認閾値は、典型的には１％〜０．１％である。

方法が、臨床的背景を捕捉することにならない場合に、臨床的背景が、臨床的背景がない状態における値と典型的には等しいことを構造によって保証する変換を適用することが必要である。これを行うために、例えば、増加的な分解の場合に、約１００の画素に適用されるガウスフィルタにより事前にフィルタリングされた画像のコピーで画像を割ることによって、「高域」フィルタを適用する変換を用いることが可能である。かかるフィルタは、低周波の臨床的背景を効果的に除去し、臨床的背景の残りの部分は、所与の画素においてランダムに１より高いか又は低く、平均値は、１に等しい。しかしながら、この変換はまた、欠陥の低周波部分を除去する。従って、補正は、実行されるフィルタリングが可逆的ではないので、不完全である。従って、（例えば補正１．２の）及び一方向のみにおける大きなサイズ（例えば５０列のグループ）の高振幅欠陥は、それらの信号のかなりの部分が除去されることが分かり、従って補正されない。

これらの欠点を矯正するために、臨床的背景が平均して１になることを保証するだけでなく、欠陥を保持するか又は信号対ノイズ比を増幅し、それによって推定をより信頼できるようにさえする変換を用いることが必要である。例えば、ウェーブレット変換を用いることが可能である。この種の変換は、水平又は垂直エッジを備えた構造を特によく検出する。較正欠陥が、この種の構造にしばしば（しかし常にではない）一致するので、従ってそれらは、実際に捕捉される。臨床的背景は、一般に、水平及び垂直と正確には整列されず、従ってそれは、どんな欠陥からもよりよく分離される。ウェーブレット変換はまた、計算的に非常に安価であるという利点を有し、これは、本発明が内蔵の電子システムで実施されることになる場合に重要である。例えば、以下からウェーブレットフィルタを用いることが可能である。即ち、ハール（Ｈａａｒ）、ダゥベシス（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）（ｎ）（ここでｎ＝２〜２０）、シムレット（Ｓｙｍｌｅｔ）（ｎ）（ここでｎ＝４〜２０）、コアフレット（Ｃｏｉｆｌｅｔｓ）（ｎ）（ここでｎ＝６、１２、１８、２４又は３０）、バトル−ルマリエ（Ｂａｔｔｌｅ−ｌｅｍａｒｉｅ）（ｎ）（ここでｎ＝０〜６）、ビースプライン（Ｂｓｐｌｉｎｅ）（ｍ、ｎ）（ここで（ｍ、ｎ）＝（１、１）〜（１、５）、（２、２）〜（２、８）又は（３、１）〜（３、９））である。２項タイプの非デシメート若しくはデシメートウェーブレット変換又は両方の組み合わせを用いることが可能である。例えば、両方の組み合わせは、高周波の非デシメーション及び低周波のデシメーションに存してもよく、それは、変換の各ステップにおいて事実である。

カーブレット変換を用いることがまた可能であり、カーブレット変換は、わずかな係数しかない二次に制限された展開（非常に迅速な収束）によって近似可能な欠陥を推定するのに最適な特性を有する。カーブレット変換は、任意の方向において（それらは、水平又は垂直に集中される必要はない）欠陥を効果的に補足する。加えて、この種の変換は、現在理解されているような人の目の動作のより優れた近似である。従って、目に最も見える欠陥は、補正においてよりよく捕捉される。その欠点は、それが、フーリエ変換、複素数、約×７の冗長性（変換は、初期画像より約７倍多くの点を含み、これらの点は、複素数である）、及びその比較的高い計算コストを用いることである。約４つの高速フーリエ変換が、１つのラウンドトリップ変換用に必要とされる。

他の多くの可逆的又は不可逆的な空間変換がある。任意の変換又は変換の組み合わせ若しくは変形（例えば、平滑若しくは非平滑、又は実際にデシメート若しくは非デシメート変換などを選択することが可能である）及び関連するフィルタ（例えば高域フィルタなど）を用いることが、次のことを条件として可能である。即ち、変換が、臨床的背景を欠陥から少なくとも部分的に分離し、且つ変換の或る微小量において、臨床的背景のみが存在する場合に、変換によって得られる多数の値の平均が、中立値（増加的な分解用には１であり、付加的な分解用には０である）であり、反対の場合の欠陥の変換に等しいことを保証することを条件として可能である。

図２は、ｄＣ＿ＲＥＦの変換を代表する画像を推定するためのブロックの使用を示す。

この推定が、反復的なので、用いられる臨床画像は、連続的であってもなくてもよい。例えば、ｎ（ｎ＝２若しくは３以上）で一画像を省くこと、又は実際に所定の時間に画像を撮ることが可能である。例えば、第１の画像は、１０分又は３０分後に撮られてもよい。Ｐ画像の各セット用に、又は実際にはシリーズにおける各新しい画像において（従って、新しいシリーズは、先行するシリーズと共通のＰ−１画像を有する）計算を再開することがまた可能である。更新がユーザの必要に適合しない場合に、撮像装置が、１つ又は複数の更新を実行しないことを許される構成を考えることがまた可能である。例えば、撮像装置が利用可能でない場合に、かかる状況に遭遇することが起こり得る。何故なら、新しい画像が、必要とされているからである。この場合に、更新計算は、後で終了されるように、中断され停止されてもよく、又は更新計算は、放棄され、プロセッサがもう一度利用可能な場合に（例えば、患者の検査が終了した）、後続の画像で再開されてもよい。

Ｃ０とＣ＿ＲＥＦとの間の偏差ｄＣｎの画像の変換を代表する画像ＭＺｎは、様々な方法で、即ち、平均、単純平均、時間移動平均、メジアン、反復メジアン、又は実際にメジアン及び偏差の結合反復推定（反復ミュー−シグマ推定とも呼ばれる）によって推定されてもよい。

単純平均は、マークされた値を計算から排除しながら、各画素用にｉの最終値の平均を計算することに存する。この方法は、多くの欠点を有する。それは、メモリ及び計算資源を費やし、臨床的背景に対してそれほど堅牢ではない。

移動平均は、次の式
ＭＺ_ｎ＝ＭＺ_ｎ−１×（１−ａ）＋Ｚ_ｎ×ａ
を用いて、ステップ（ｎ−１）において行われた推定ＭＺ_ｎ−１から、且つ現在の画像Ｚｎから平均を推定することに存する。

係数ａは、例えば、０〜１に含まれる値、例えばａ＝０．００１を取る。この式は、ｉの最終画像の代わりに、１つの画像、即ち画像ＭＺ_ｎ−１だけがメモリに格納されること、及び平均を計算するために１つの追加だけが実行されることを要求するという利点を有する。ａ＝０．０１である場合に、これは、１００画像を平均することとほぼ等価である。従って、この技術は、メモリに最終１００画像を格納しなければならないこと、及び１００の追加分を実行しなければならないことを回避する。加えて、それは、直近の画像により高い重みを与える。具体的には、画像（ｎ−ｐ）は、ほぼａ×（（１−ａ）＾ｐ）だけ重みを掛けられ、（１−ａ）＾ｐは、急速に０に傾き、これは、欠陥が推定中に変化する場合には望ましい。この技術は、必要とされるメモリ及び計算能力を改善するが、しかし臨床的背景への堅牢性は改善しない。具体的に言うと、典型的には１０％〜０．１％の欠陥を推定することが望ましく、臨床的背景によるローカルな破壊は、相当なもの、例えば１００％になり得る。１００％の臨床的破壊が記録され、係数ａ＝０．０１が用いられる場合に、補正は、１００％×０．０１＝１％と等しい破壊、即ち許容するには高すぎるレベルを含む。加えて、この破壊は、１／ａに比例する多くの画像、即ち１００画像において目に見える。これは、小さな数ではない。ａの値を例えばａ＝０．００１に減少させることによって、この結果を低減させることが可能である。この場合に、臨床的残滓は、０．１％に等しく、これは、恐らく視覚的に許容可能であるが、しかしそれは、欠陥を推定するために約２／ａ画像、即ち２０００画像を必要とし、それは、小さな数ではない。

破壊が存する状態で代表画像を推定するための多くの技術が存在するが、次に、平均の堅牢な推定量が語られる。これらの堅牢な推定量で最もポピュラーなものは、メジアンである。具体的には、ｉの最後画像Ｚｎのメジアンを各画素用に計算することが可能である。しかしながら、これは、ｉの最終画像がメモリに格納されることを要求し、メジアンの計算は、それ自体、計算時間がかかる操作である。実際に、ｉ値のどれが中間であるかを決定するために、各画素のｉ値を昇順に分類することが必要である。

計算コスト及びメモリの観点におけるコストを制限するために、反復メジアンを用いることが可能である。それは、ＭＺ_ｎ−１及びＺ_ｎを比較する問題であり、ＭＺ_ｎ−１は、（ｎ−１）番目の反復用の画像Ｚの推定である。
Ｚｎ＞ＭＺ（ｎ−１）の場合に、ＭＺｎ＝Ｍｚ（ｎ−１）＋ａ
Ｚｎ＜ＭＺ（ｎ−１）の場合に、ＭＺｎ＝Ｍｚ（ｎ−１）−ａ

ａの値は、２つの画像間の変動が無視できるほど十分に低い、例えば０．０１％であるように選択される。この推定量は、メジアンの方へ収束し、移動平均ほど多くの画像がメモリに格納されることを要求しない。加えて、臨床的背景による１００％の破壊は、ａの誤差だけ、即ち０．０１％しか生成しない。この技術を用いれば、収束速度及び残留ノイズは、係数ａを調整することによって容易に制御される。この例において、２％の振幅の欠陥を補正するために少なくとも２００画像、及び１０％の欠陥を補正するために１０００画像が必要とされる。残留ノイズは、実際には、ａの約５倍、この場合には０．０５％に制限される。この方法の欠点は、ノイズを低レベル（１％未満）に制限するために、低いａ値が用いられなければならないこと、及び突然現れる高振幅欠陥が、ゆっくり補正されるとことである。欠陥振幅が１０％である場合に、１０００画像が必要とされる。

これらの欠点を矯正するために、メジアン及び標準偏差を推定するための反復共同技術を用いることが可能であり、この技術はまた、反復ミュー−シグマ技術と呼ばれる。これを行うために、平均ＭＺに加えて、堅牢な標準偏差ＳＺが、次の方法で推定される。
Ｚｎ＞ＭＺ_ｎ−１の場合に、ＭＺ_ｎ＝ＭＺ_ｎ−１＋ａ （１１）
Ｚｎ＜ＭＺ_ｎ−１の場合に、ＭＺ_ｎ＝ＭＺ_ｎ−１−ａ （１２）
｜Ｚｎ−ＭＺｎ｜＞Ｓｚ（ｎ−１）の場合に、Ｓｚｎ＝Ｓｚ（ｎ−１）×ｂ （１３）
｜Ｚｎ−ＭＺｎ｜＜Ｓｚ（ｎ−１）の場合に、Ｓｚｎ＝Ｓｚ（ｎ−１）／ｂ （１４）
最後に、ａ＝ｋ×Ｓｚ（ｎ−１）であり、この式でｋは、１〜０．０１であり、例えばｋ＝０．２である。
｜ｘ｜は、ｘの絶対値を表す。

（１１）−（１２）の１つの可能な変形は、次のとおりである。
Ｚｎ＞ＭＺ_ｎ−１の場合に、ＭＺｎ＝ＭＺ_ｎ−１×ａ
Ｚｎ＜ＭＺ_ｎ−１の場合に、ＭＺｎ＝ＭＺ_ｎ−１／ａ
これらの式で、ａ＝１＋ｋ×Ｓｚ（ｎ−１）／ＭＺ（ｎ−１）である。

ｂの値は、必要な調整速度に依存して、一般に１〜２に設定され、例えばｂ＝１．２である。これは、平均よりはるかに迅速に標準偏差を調整できるようにする。最小値及び最大値、即ちＳｍａｘ及びＳｍｉｎは、結果が発散するのを防ぐように設定される。例えば、Ｓｍａｘ＝１０％、Ｓｍｉｎ＝０．００１％である。最初に、Ｓの値は、Ｓ０に、例えば０．５％に設定される。この手順は、各画素における誤差の大きさの状態を迅速に取得することを可能にする。画素に欠陥がない場合に、誤差は、開始値より低く、Ｓｚの値は、画像の平均Ｘノイズの方へ迅速に収束する。可視即ち高振幅欠陥が存在する場合に、Ｓｚは、この偏差の値の方へ迅速に収束する。

ａの値が、各画像上で、且つＳｚに依存して調整されるので、適用される補正は、必要に応じて自動的に適合する。欠陥が存在する場合に、補正は、この欠陥の小部分と等しく、その欠陥は、少数の反復において迅速に補正される。欠陥が消えたので、偏差の値は、画像のＸノイズのレベルに迅速に低下し、従って、ａの値は、知覚の閾値よりずっと下である。この手順は、適用される、経時的に安定した補正の自己適応を提供するという利点を有する。誤差が、大きく系統的な場合に、それは、迅速に補正されるが、しかし誤差がない場合に、補正は、知覚できる程度には変化しない。この解決法に払うべき代価は、２つの変換Ｍｚ及びＳｚがメモリに格納され、少数の追加の計算が実行されなければならないということである。

これは、反復ｎにおいてＭＺｎの推定、即ち反復ｎにおいて補正を代表する画像を取得するために使用可能な様々な方法を説明する。

較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する画像Ｃｎの新しい推定は、偏差を代表する画像ＭＺｎを逆変換することによって計算され、それは、次に、ｄＣｎ及びＣ０を組み合わせることによって補正画像ｄＣｎを与える。

ｄＣｎ及びＣ０を組み合わせるために用いられる方法は、補正が推定された方法に依存する。例えば、
− 付加的な組み合わせ：Ｃ＿ＲＥＦ＝Ｃ０＋ｄＣｎ
− 増加的な組み合わせ：Ｃ＿ＲＥＦ＝Ｃ０×ｄＣｎ
換言すれば、初期画像Ｃ０及び画像ｄＣｎの組み合わせは、付加的又は増加的な組み合わせである。

Claims (11)

1. 撮像装置によって事前に取得されたＰ入力画像（Ａｎ）のシーケンスを用いて、前記デジタル撮像装置を較正するための方法であって、それらの画像に対して較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）が、Ｐ出力画像（Ｙｎ）のシーケンスを取得するために適用され、
   前記較正が、反復ｎにおいて、推定により前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を更新することによって実行されることであって、ｎが、１以上の整数であり、画像（Ｃｎ）が、前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表することと、
   前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表する初期画像（Ｃ０）が定義されることと、
   前記出力画像（Ｙｎ）の変換と呼ばれる画像（Ｚｎ）に出力画像（Ｙｎ）を変換できる数学的な変換であって、前記画像（Ｚｎ）用には、前記出力画像（Ｙｎ）の変換のいわゆる逆変換（Ｚｎ）である、前記画像（Ｙｎ）への前記出力画像（Ｚｎ）の変換を変換できる逆変換と呼ばれる別の数学的な変換が存在する数学的な変換が選択されることと、
   前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表する前記画像（Ｃｎ）の推定が、次のステップ、即ち、
   前記少なくとも１つのＰ出力画像（Ｙｎ）を変換するステップであって、各変換が、前記出力画像（Ｙｎ）の変換の画像（Ｚｎ）を与えるステップと、
   前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表する前記初期画像（Ｃ０）と、前記代表画像、及び先行する反復の前記出力画像の変換の画像からの前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）との間の偏差（ｄＣｎ）の画像の変換を代表する画像（ＭＺｎ）を推定するステップと、
   前記偏差（ｄＣｎ）の前記画像を取得するために、前記代表画像（ＭＺｎ）を逆変換するステップと、
   前記初期画像（Ｃ０）及び前記偏差（ｄＣｎ）の前記画像を組み合わせ、前記較正画像（Ｃ＿ＲＥＦ）を代表する前記画像（Ｃｎ）を得るステップと、
   を含むことと、を特徴とする方法。
2. 前記変換が、画像の付加的又は増加的な分解を実行することを特徴とする、請求項１に記載の較正方法。
3. 前記変換が、画像の増加的な分解を実行し、前記画像の前記増加的な分解変換が、対数変換の画像を取得するために、前記画像に前記対数変換を適用することによって、次に前記対数変換の前記画像に付加的な変換を適用することによって実行されることを特徴とする、請求項２に記載の較正方法。
4. 前記変換が、画像の増加的な分解を実行し、前記画像が、高周波及び低周波を含み、前記画像の前記増加的な分解が、前記高周波ＨＦを取得するために、前記変換の各ステップにおいて、前記低周波ＢＦにより前記画像を割ることにより前記画像の前記高周波ＨＦ及び低周波ＢＦを分離することによって実行されることを特徴とする、請求項２に記載の較正方法。
5. 前記変換が、恒等変換、高域フィルタ、ウェーブレット変換、若しくはカーブレット変換、又はこれらの変換の組み合わせであることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の較正方法。
6. 前記偏差（ｄＣｎ）の前記画像の変換を代表する画像（ＭＺｎ）が、平均、時間移動平均、メジアン、反復メジアン、又は反復ミュー−シグマ推定によって推定されることを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の較正方法。
7. 前記偏差（ｄＣｎ）の前記画像の変換を代表する前記画像（ＭＺｎ）が、反復ミュー−シグマ推定によって推定されることと、標準偏差（Ｓｚｎ）が、推定されることと、前記偏差（ｄＣｎ）の前記画像の変換を代表する前記画像（ＭＺｎ）が、前記偏差の前記画像の変換、及び前記先行する反復の前記標準偏差（Ｓｚｎ−１）の推定を代表する前記画像（ＭＺｎ−１）から推定されることと、を特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の較正方法。
8. 前記初期画像Ｃ０及び前記画像ｄＣｎの組み合わせが、付加的又は増加的な組み合わせであることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の較正方法。
9. 前記較正画像Ｃ＿ＲＥＦを代表する前記画像Ｃｎが、オフセットを補正するか、利得を補正するか、アーチファクトを補正するか、又は欠陥マップであることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の較正方法。
10. 前記較正方法が、ｘ線撮像装置の適用分野で実行されることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の較正方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の較正方法を実行するように構成されることを特徴とするデジタル撮像装置。

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