JP2896799B2 - Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device - Google Patents

Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device

Info

Publication number
JP2896799B2
JP2896799B2 JP2102015A JP10201590A JP2896799B2 JP 2896799 B2 JP2896799 B2 JP 2896799B2 JP 2102015 A JP2102015 A JP 2102015A JP 10201590 A JP10201590 A JP 10201590A JP 2896799 B2 JP2896799 B2 JP 2896799B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
reading
image signal
image processing
radiation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2102015A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH041628A (en
Inventor
英哉 武尾
渡 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Holdings Corp
Original Assignee
Fuji Photo Film Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2102015A priority Critical patent/JP2896799B2/en
Application filed by Fuji Photo Film Co Ltd filed Critical Fuji Photo Film Co Ltd
Priority to EP96106224A priority patent/EP0726542B1/en
Priority to DE1991631630 priority patent/DE69131630T2/en
Priority to EP19910106174 priority patent/EP0452915B1/en
Priority to DE1991630716 priority patent/DE69130716T2/en
Publication of JPH041628A publication Critical patent/JPH041628A/en
Priority to US08/164,825 priority patent/US5515450A/en
Priority to US08/591,934 priority patent/US5999638A/en
Priority to US08/864,451 priority patent/US5828775A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2896799B2 publication Critical patent/JP2896799B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、放射線画像を表わす画像信号に基づいて読
取条件、画像処理条件を求める放射線画像読取条件及び
/又は画像処理条件決定装置に関するものである。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a radiation image reading condition and / or image processing condition determining device for obtaining reading conditions and image processing conditions based on an image signal representing a radiation image. is there.

(従来の技術) 記録された放射線画像を読み取って画像信号を得、こ
の画像信号に適切な画像処理を施した後、画像を再生記
録することは種々の分野で行なわれている。たとえば、
後の画像処理に適合するように設計されたガンマ値の低
いX線フィルムを用いてX線画像を記録し、このX線画
像が記録されたフィルムからX線画像を読み取って電気
信号に変換し、この電気信号(画像信号)に画像処理を
施した後コピー写真等に可視像として再生することによ
り、コントラスト,シャープネス,粒状性等の画質性能
の良好な再生画像を得ることが行なわれている(特公昭
61−5193号公報参照)。
2. Description of the Related Art In various fields, reading a recorded radiation image to obtain an image signal, performing appropriate image processing on the image signal, and reproducing and recording the image have been performed in various fields. For example,
An X-ray image is recorded using an X-ray film having a low gamma value designed to be compatible with the subsequent image processing, and the X-ray image is read from the film on which the X-ray image is recorded and converted into an electric signal. By subjecting the electric signal (image signal) to image processing and reproducing it as a visible image in a copy photograph or the like, a reproduced image having good image quality performance such as contrast, sharpness, and graininess is obtained. Yes
61-5193).

また本出願人により、放射線(X線,α線,β線、γ
線,電子線,紫外線等)を照射するとこの放射線エネル
ギーの一部が蓄積され、その後可視光等の励起光を照射
すると蓄積されたエネルギーに応じて輝尽発光を示す蓄
積性蛍光体(輝尽性蛍光体)を利用して、人体等の被写
体の放射線画像情報を一旦シート状の蓄積性蛍光体に記
録し、この蓄積性蛍光体シートをレーザー光等の励起光
で走査して輝尽発光光を生ぜしめ、得られた輝尽発光光
を光電気的に読み取って画像信号を得、この画像データ
に基づき被写体の放射線画像を写真感光材材料の記録材
料、CRT等に可視像として出力させる放射線画像記録再
生システムがすでに提案される(特開昭55−12429号,
同56−11395号,同55−163472号,同56−104645号,同5
5−116340号等)。
In addition, the applicant has set forth radiation (X-ray, α-ray, β-ray, γ
A part of this radiation energy is accumulated when irradiated with an electron beam, an electron beam, ultraviolet rays, etc., and thereafter, when irradiated with excitation light such as visible light, a stimulable phosphor (stimulated luminescence) which exhibits stimulated emission according to the accumulated energy. Using a phosphorescent substance) to temporarily record radiation image information of a subject such as a human body on a sheet-shaped stimulable phosphor, and scan the stimulable phosphor sheet with excitation light such as a laser beam to stimulate and emit light. Generates light, obtains an image signal by photoelectrically reading the resulting photostimulated light, and outputs a radiation image of the subject as a visible image to a recording material such as a photographic photosensitive material or a CRT based on this image data. A radiation image recording / reproducing system for causing the
56-11395, 55-163472, 56-104645, 5
No. 5-116340).

このシステムは、従来の銀塩写真を用いる放射線写真
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
画像を記録しうるという実用的な利点を有している。す
なわち、蓄積性蛍光体においては、放射線露光量に対し
て蓄積後に励起によって輝尽発光する発光光の光量が極
めて広い範囲にわたって比例することが認められてお
り、従って種々の撮影条件により放射線露光量がかなり
大幅に変動しても、蓄積性蛍光体シートより放射される
輝尽発光光の光量を読取ゲインを適当な値に設定して光
電変換手段により読み取って電気信号に変換し、この電
気信号を用いて写真感光材料等の記録材料、CRT等の表
示装置に放射線画像を可視像として出力させることによ
って、放射線露光量の変動に影響されない放射線画像を
得ることができる。
This system has the practical advantage of being able to record images over a very large radiation exposure area compared to conventional radiographic systems using silver halide photography. That is, in the case of the stimulable phosphor, it has been recognized that the amount of emitted light that is stimulated by excitation after accumulation is proportional to the radiation exposure amount over an extremely wide range. Even if fluctuates considerably, the amount of the stimulating light emitted from the stimulable phosphor sheet is read by the photoelectric conversion means with the reading gain set to an appropriate value and converted into an electric signal. By outputting a radiation image as a visible image on a recording material such as a photographic light-sensitive material or a display device such as a CRT using, a radiation image which is not affected by a change in radiation exposure can be obtained.

上記システムにおいて、蓄積性蛍光体シートに照射さ
れた放射線の線量等に応じて最適な読取条件で読み取っ
て画像信号を得る前に、予め低レベルの光ビームにより
蓄積性蛍光体シートを走査してこのシートに記録された
放射線画像の概略を読み取る先読みを行ない、この先読
みにより得られた先読画像信号を分析し、その後上記シ
ートに高レベルの光ビームを照射して走査し、この放射
線画像に最適な読取条件で読み取って画像信号を得る本
読みを行なうように構成されたシステムもある。
In the above-described system, before obtaining an image signal by reading under optimal reading conditions according to the dose of radiation applied to the stimulable phosphor sheet, the stimulable phosphor sheet is scanned with a low-level light beam in advance. A pre-read for reading the outline of the radiation image recorded on the sheet is performed, a pre-read image signal obtained by the pre-read is analyzed, and then the sheet is irradiated with a high-level light beam and scanned, and the radiation image is scanned. There is also a system configured to perform a main reading in which an image signal is obtained by reading under an optimum reading condition.

ここで読取条件とは、読取りにおける輝尽発光光の光
量と読取装置行の出力との関係に影響を与える各種の条
件を総称するものであり、例えば入出力の関係を定める
読取ゲイン,スケールファクタあるいは、読取りにおけ
る励起光のパワー等を意味するものである。
Here, the reading condition is a general term for various conditions that affect the relationship between the amount of stimulated emission light in reading and the output of the reading device row. For example, a reading gain and a scale factor that determine the relationship between input and output Alternatively, it means the power of excitation light in reading.

また、光ビームの高レベル/低レベルとは、それぞ
れ、上記シートの単位面積当りに照射される光ビームの
エネルギーの大/小、もしくは上記シートから発せられ
る輝尽発光光のエネルギーが上記光ビームの波長に依存
する(波長感度分布を有する)場合は、上記シートの単
位面積当りに照射される光ビームのエネルギーを上記波
長感度で重みづけした後の重みづけエネルギーの大/小
をいい、光ビームのレベルを変える方法としては、異な
る波長の光ビームを用いる方法、レーザ光源等から発せ
られる光ビームの強度そのものを変える方法、光ビーム
の光路上にNDフィルター等を挿入,除去することにより
光ビームの強度を変える方法、光ビームのビーム径を変
えて走査密度を変える方法、走査速度を変える方法等、
公知の種々の方法を用いることができる。
Further, the high level / low level of the light beam means that the energy of the light beam applied per unit area of the sheet is large / small or the energy of the stimulated emission light emitted from the sheet is the light beam. (Having a wavelength sensitivity distribution) means the magnitude of the weighted energy after weighting the energy of the light beam irradiated per unit area of the sheet by the wavelength sensitivity. Methods for changing the beam level include using a light beam of a different wavelength, changing the intensity of the light beam emitted from a laser light source, etc., and inserting or removing an ND filter or the like in the optical path of the light beam. How to change the beam intensity, how to change the scanning density by changing the beam diameter of the light beam, how to change the scanning speed, etc.
Various known methods can be used.

また、この先読みを行なうシステムか先読みを行なわ
ないシステムかによらず、得られた画像信号(先読画像
信号を含む)を分析し、画像信号に画像処理を施す際の
最適な画像処理条件を決定するようにしたシステムもあ
る。ここで画像処理条件とは、画像信号に基づく再生画
像の階調や感度等に影響を及ぼす処理を該画像信号に施
す際の各種の条件を総称するものである。この画像信号
に基づいて最適な画像処理条件を決定する方法は、蓄積
性蛍光体シートを用いるシステムに限られず、たとえば
従来のX線フィルム等の記録シートに記録された放射線
画像から画像信号を得るシステムにも適用されている。
In addition, regardless of whether the system performs the pre-reading or the system which does not perform the pre-reading, the obtained image signal (including the pre-reading image signal) is analyzed, and an optimum image processing condition when performing image processing on the image signal is determined. Some systems let you decide. Here, the image processing condition is a general term for various conditions when a process that affects the gradation and sensitivity of a reproduced image based on an image signal is performed on the image signal. The method for determining the optimum image processing conditions based on this image signal is not limited to a system using a stimulable phosphor sheet, and obtains an image signal from a radiation image recorded on a recording sheet such as a conventional X-ray film. It is also applied to the system.

上記画像信号(先読画像信号を含む)に基づいて読取
条件及び/又は画像処理条件(以下、読取条件等と呼
ぶ。)を求める演算は、あらかじめ多数の放射線画像を
統計的に処理した結果からそのアルゴリズムが定められ
ている(たとえば、特開昭60−185944号公報,特開昭61
−280163号公報参照)。
The calculation for obtaining the reading condition and / or the image processing condition (hereinafter, referred to as a reading condition or the like) based on the image signal (including the pre-read image signal) is performed based on a result of statistically processing a large number of radiation images in advance. The algorithm is defined (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 60-185944,
-280163).

この従来採用されているアルゴリズムは、一般的には
画像信号のヒストグラムを求め、ヒストグラム上におけ
る画像信号の最大値、最小値、画像信号の出現頻度が最
大となる点の画像信号の値等の種々の特徴点を求め、こ
の特徴点に基づいて読取条件等を求めるものである。
This conventionally employed algorithm generally obtains a histogram of an image signal, and calculates various values such as the maximum value and the minimum value of the image signal on the histogram, the value of the image signal at the point where the appearance frequency of the image signal is the maximum, and the like. Are obtained, and reading conditions and the like are obtained based on the characteristic points.

ところが、近年、上記のようなアルゴリズムとは全く
異なるニュートラルネットワークなる考え方が出現し、
種々の分野に適用されつつある。
However, in recent years, the concept of a neutral network that is completely different from the above algorithm has appeared,
It is being applied to various fields.

このニューラルネットワークは、ある入力信号を与え
たときに出力された出力信号が正しい信号であるか誤っ
た信号であるかという情報(教師信号)を入力すること
により、ニューラルネットワーク内部の各ユニット間の
結合の重み(シナプス結合のウェイト)を修正するとい
う誤差逆伝幡学習(バックプロパゲーション)機能を備
えたものであり、繰り返し‘学習’させることにより、
新たな信号が入力されたときに正確を出力する確率を高
めることができるものである。(例えば、「D.E.Rumelh
art,G.E.Hinton and R.J.Williams:Learning represent
ations by back−propagating errors,Nature,323−9,5
33−356,1986a」,「麻生英樹:バックプロパゲーショ
ンComputrol No.24 53−60」,「合原一幸著 ニューラ
ルコンピュータ 東京電機大学出版局」参照)。
This neural network inputs information (teacher signal) as to whether an output signal output when a certain input signal is given is a correct signal or an incorrect signal, and thereby, a signal between each unit in the neural network is input. It is equipped with an error reverse propagation learning (back propagation) function of correcting the weight of the connection (weight of the synaptic connection), and by repeatedly 'learning'
It is possible to increase the probability of outputting correctness when a new signal is input. (For example, "DERumelh
art, GEHinton and RJWilliams: Learning represent
ations by back-propagating errors, Nature, 323-9,5
33-356, 1986a "," Hideki Aso: Back Propagation Computrol No. 24 53-60 "," Kazuyuki Aihara, Neural Computer, Tokyo Denki University Press ").

このニューラルネットワークを読取条件等の決定にも
適用することが可能であり、画像信号等をニューラルネ
ットワークに入力することにより読取条件等を出力させ
ることができる。
This neural network can be applied to determination of reading conditions and the like, and reading conditions and the like can be output by inputting image signals and the like to the neural network.

(発明が解決しようとする課題) 読取条件等決定に上記ニューラルネットワークを用い
ると、あらかじめ繰り返し‘学習’させることにより次
第に正しい読取条件等を求めることができるようになる
が、このニューラルネットワークとして万能のもの、例
えば人体の肩を被写体としたX線画像を取扱うシステム
において、種々の変動、例えば右肩と左肩(画像の反
転)、拡大された画像と縮小された画像、正立と横向き
と倒立、位置ずれが生じている画像等があっても正しい
読取条件等を求めることができるニューラルネットワー
クを構築しようとすると、非常に多数のユニットを備え
たニュートラルネットワークを用いる必要があり、各ユ
ニット間の結合の重みを記憶しておく記憶装置の記憶容
量も厖大なものが必要となり、また‘学習’を行なわせ
る際極めて多数回学習を繰り返す必要が生じるという問
題がある。
(Problems to be Solved by the Invention) If the above neural network is used for determining the reading conditions, etc., it is possible to gradually obtain correct reading conditions etc. by repeatedly performing 'learning' in advance. In a system for handling an X-ray image of a subject, for example, the shoulder of a human body, various fluctuations, for example, a right shoulder and a left shoulder (inversion of an image), an enlarged image and a reduced image, an erect image, a horizontal image, and an inverted image, In order to construct a neural network that can obtain correct reading conditions and the like even if there is an image or the like in which a position shift has occurred, it is necessary to use a neural network having a very large number of units, and a connection between the units is required. The storage capacity of the storage device for storing the weights of the data must be enormous, and 'learning' must be performed. There is a problem that it is necessary to repeat a very large number of times learning when to I.

本発明は、上記問題に感み、入力される画像が種々に
変動しても比較的少数のユニットを備えたニューラルネ
ットワークを用いて正しい読取条件等を求めることので
きる放射線画像読取条件及び/又は画像処理条件決定装
置を提供することを目的とするものである。
In view of the above problems, the present invention provides a radiographic image reading condition and / or a radiographic image reading condition that can obtain a correct reading condition or the like using a neural network having a relatively small number of units even when an input image fluctuates variously. It is an object of the present invention to provide an image processing condition determining device.

(課題を解決するための手段) 本発明のひとつは、前述した蓄積性蛍光体シートを用
い、いわゆる先読みを行なうシステムに適用されるもの
である。すなわち本発明の放射線画像読取条件及び/又
は画像処理条件決定装置は、 放射線画像が記録された蓄積性蛍光体シートに励起光
を照射し該蓄積性蛍光体シートから発せられた輝尽発光
光を読み取って得られた前記放射線画像を表わす第一の
画像信号に基づいて、前記蓄積性蛍光体シートに再度励
起光を照射し該蓄積性蛍光体シートから発せられた輝尽
発光光を読み取って前記放射線画像を表わす第二の画像
信号を得る際の読取条件及び/又は得られた前記第二の
画像信号に画像処理を施す際の画像処理条件を求める放
射線画像読取条件及び/又は画像処理条件決定装置にお
いて、 放射線画像の標準的なパターンを記憶しておく記憶手
段と、 前記第一の画像信号が担持する前記放射線画像を前記
標準的なパターンに変換して、該変換された放射線画像
を担持する変換画像信号を求める信号変換手段と、 前記変換画像信号を入力として前記読取条件及び/又
は前記画像処理条件を出力とするニューラルネットワー
クからなる条件決定手段とを備えたことを特徴とするも
のである。
(Means for Solving the Problems) One aspect of the present invention is applied to a so-called pre-reading system using the above-described stimulable phosphor sheet. That is, the radiation image reading condition and / or image processing condition determining apparatus of the present invention irradiates the stimulable phosphor sheet on which the radiation image is recorded with excitation light and emits the stimulated emission light emitted from the stimulable phosphor sheet. On the basis of the first image signal representing the radiation image obtained by reading, the excitation light is again irradiated on the stimulable phosphor sheet to read the stimulable emission light emitted from the stimulable phosphor sheet, and Radiation image reading conditions and / or image processing condition determination for obtaining reading conditions for obtaining a second image signal representing a radiation image and / or image processing conditions for performing image processing on the obtained second image signal In the apparatus, storage means for storing a standard pattern of the radiation image, and the radiation image carried by the first image signal is converted to the standard pattern, the converted Signal converting means for obtaining a converted image signal carrying a ray image; and condition determining means comprising a neural network which receives the converted image signal as input and outputs the reading condition and / or the image processing condition. It is assumed that.

また、本発明の他のひとつは、蓄積性蛍光体シートに
は限定されるものではなく、また画像処理条件を求める
ものである。すなわち本発明の放射線画像処理条件決定
装置は、 放射線画像を表わす画像信号に基づいて、該画像信号
に画像処理を施す際の画像処理条件を求める放射線画像
処理条件決定装置において、 放射線画像の標準的なパターンを記憶しておく記憶手
段と、 前記画像信号が担持する放射線画像を前記標準的なパ
ターンに変換して、該変換された放射線画像を担持する
変換画像信号を求める信号変換手段と、 前記変換画像信号を入力として前記画像処理条件を出
力とするニュートラルネットワークからなる条件決定手
段とを備えたことを特徴とするものである。
Further, another one of the present invention is not limited to the stimulable phosphor sheet, but also seeks image processing conditions. That is, the radiation image processing condition determining apparatus of the present invention is a radiation image processing condition determining apparatus that obtains image processing conditions when performing image processing on an image signal based on an image signal representing the radiation image. Storage means for storing a suitable pattern; a signal conversion means for converting a radiation image carried by the image signal into the standard pattern to obtain a converted image signal carrying the converted radiation image; A condition determining means comprising a neutral network which receives the converted image signal as input and outputs the image processing condition as output.

ここで前記「放射線画像の標準的なパターン」に関
し、どのようなパターンを標準的なパターンとするか
は、本発明においては特定のパターンに限られるもので
はなく、設計思想等に基づいて任意に定めることができ
る事項である。
Here, regarding the “standard pattern of the radiographic image”, what kind of pattern is used as the standard pattern is not limited to a specific pattern in the present invention, and can be arbitrarily determined based on a design concept or the like. It is a matter that can be determined.

また、本発明において、「前記標準的なパターンに変
換する」とは、特定の操作に限られるものではないが、
例えば前記第一の画像信号が担持する放射線画像の反
転、回転、位置調整、拡大、縮小等をいう。
Further, in the present invention, "converting to the standard pattern" is not limited to a specific operation,
For example, inversion, rotation, position adjustment, enlargement, reduction, and the like of the radiation image carried by the first image signal.

(作用) 本発明は、放射線画像の標準的パターンを記憶してお
き、読取条件,画像処理条件を求めるべき基礎となる画
像信号(第一の画像信号を含む)が得られたとき該画像
信号上で該画像信号が担持する放射線画像を標準的なパ
ターンに変換した後、この変換された画像信号(変換画
像信号)をニューラルネットワークに入力するようにし
たため、学習の対象が標準的なパターンのみでよくな
り、規模の小さなニューラルネットワークを用いること
ができ、各ユニット間の結合の重みを記憶しておく記憶
装置の記憶容量が小さくて済み、同程度の正確さの読取
条件,画像処理条件を求め得るようになるまでの‘学
習’の回数も少なくて済むこととなる。すなわち、対象
とする多様なパターンをそのまま入力とせず、標準的な
パターンに変換してから入力するようにすれば、ニュー
トラルネットワークの学習も認識もその負担が減少し、
規模も小さくすることができる。例えば右肩の画像と左
肩の画像の2種類が対象画像としてあった場合、右肩の
画像を標準的なパターンとして記憶しておき、左肩の画
像が入力画像として与えられた場合には、これを反転し
て右肩の画像のような画像(標準的なパターン)に変換
した後に、その画像をニューラルネットワークに入力す
るようにすれば、ニューラルネットワークとしては標準
的なパターンの右肩の画像のみ学習しておけばよいか
ら、右肩と左肩の両方を学習しておかなければならない
ニューラルネットワークに比して、規模(ニューラルネ
ットワークの中間層の数やニューロンの数)を小さくす
ることができる。
(Operation) According to the present invention, a standard pattern of a radiation image is stored, and when an image signal (including a first image signal) as a basis for obtaining reading conditions and image processing conditions is obtained, the image signal After the radiographic image carried by the image signal is converted into a standard pattern, the converted image signal (converted image signal) is input to the neural network. And a small-scale neural network can be used. The storage capacity of the storage device for storing the weight of the connection between the units can be small, and the reading conditions and the image processing conditions of the same accuracy can be reduced. The number of times of 'learning' until it can be obtained can be reduced. In other words, if various target patterns are not input as they are, but are converted into standard patterns and then input, the burden of learning and recognition of the neutral network is reduced,
The scale can be reduced. For example, if there are two types of right shoulder image and left shoulder image as target images, the right shoulder image is stored as a standard pattern, and if the left shoulder image is given as an input image, Is inverted and converted into an image like a right shoulder image (a standard pattern), and then the image is input to a neural network. Since learning is sufficient, the scale (the number of hidden layers and the number of neurons in the neural network) can be reduced as compared to a neural network in which both the right shoulder and the left shoulder must be learned.

(実 施 例) 以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明
する。尚、ここでは前述した蓄積性蛍光体シートを用
い、人体の肩部のX線画像を取扱う例について説明す
る。
(Example) Hereinafter, an example of the present invention will be described with reference to the drawings. Here, an example in which an X-ray image of a shoulder of a human body is handled by using the above-described stimulable phosphor sheet will be described.

第4図は、X線撮影装置の一例の概略図である。 FIG. 4 is a schematic diagram of an example of an X-ray imaging apparatus.

このX線撮影装置1のX線源2からX線3が人体4の
肩部4aに向けて照射され、人体4を透過したX線3aが蓄
積性蛍光体シート11に照射されることにより、人体の肩
部4aの透過X線画像が蓄積性蛍光体シート11に蓄積記録
される。
The X-ray source 2 of the X-ray imaging apparatus 1 irradiates the X-ray 3 toward the shoulder 4a of the human body 4 and irradiates the stimulable phosphor sheet 11 with the X-ray 3a transmitted through the human body 4. A transmission X-ray image of the shoulder 4a of the human body is stored and recorded on the stimulable phosphor sheet 11.

第1A図,第1B図は、蓄積性蛍光体シート上に蓄積記録
された肩部X線画像の一例を模式的に表わした図であ
る。
1A and 1B are diagrams schematically showing an example of a shoulder X-ray image accumulated and recorded on a stimulable phosphor sheet.

第1A図,第1B図はそれぞれ右肩,左肩のX線画像を表
わし、それぞれ人体の陰影が記録された被写体部5のほ
か、被写体に照射されないX線が直接蓄積性蛍光体シー
ト11に照射された直線X線部6が形成されている。
1A and 1B show X-ray images of the right shoulder and the left shoulder, respectively, and irradiate X-rays not irradiating the object directly to the stimulable phosphor sheet 11 in addition to the object portion 5 where the shadow of the human body is recorded. The formed straight X-ray part 6 is formed.

第5図は、X線画像読取装置の一例、および本発明の
一例を内包したコンピュータシステムの一例を示した斜
視図である。このシステムは前述した蓄積性蛍光体シー
トを用い、先読みを行なうシステムである。
FIG. 5 is a perspective view showing an example of an X-ray image reading apparatus and an example of a computer system including an example of the present invention. This system uses the above-described stimulable phosphor sheet to perform pre-reading.

X線画像が記録された蓄積性蛍光体シート11は、まず
弱い光ビームで走査してこの蓄積性蛍光体シート11に蓄
積された放射線エネルギーの一部のみを放出させて先読
みを行なう先読手段100の所定位置にセットされる。こ
の所定位置にセットされた蓄積性蛍光体シート11は、モ
ータ12により駆動されるエンドレスベルト等のシート搬
送手段13により、矢印Y方向に搬送(副走査)される。
一方、レーザー光源14から発せられた弱い光ビーム15は
モータ23により駆動され矢印方向に高速回転する回転多
面鏡16によって反射偏向され、fθレンズ等の集束レン
ズ17を通過した後、ミラー18により光路を変えて前記蓄
積性蛍光体シート11に入射し副走査の方向(矢印Y方
向)と略垂直な矢印X方向に主走査する。蓄積性蛍光体
シート11の、この光ビーム15が照射された箇所からは、
蓄積記録されている放射線画像情報に応じた光量の輝尽
発光光19が発散され、この輝尽発光光19は光ガイド20に
よって導かれ、フォトマルチプライヤ(光電子増倍管)
21によって光電的に検出される。上記光ガイド20はアク
リル板等の導光性材料を成形して作られたものであり、
直線状をなす入射端面20aが蓄積性蛍光体シート11上の
主走査線に沿って延びるように配され、円環状に形成さ
れた射出端面20bに上記フォトマルチプライヤ21の受光
面が結合されている。上記入射端面20aから光ガイド20
内に入射した輝尽発光光19は、該光ガイド20の内部を全
反射を繰り返して進み、射出端面20bから射出してフォ
トマルチプライヤ21に受光され、放射線画像を表わす輝
尽発光光19の光量がフォトマルチプライヤ21によって電
気信号に変換される。
The stimulable phosphor sheet 11 on which the X-ray image is recorded is first scanned by a weak light beam to release only a part of the radiation energy stored in the stimulable phosphor sheet 11 to perform prefetching. It is set at 100 predetermined positions. The stimulable phosphor sheet 11 set at this predetermined position is conveyed (sub-scanning) in the direction of arrow Y by sheet conveying means 13 such as an endless belt driven by a motor 12.
On the other hand, the weak light beam 15 emitted from the laser light source 14 is reflected and deflected by the rotating polygon mirror 16 driven by the motor 23 and rotated at high speed in the direction of the arrow, passes through the focusing lens 17 such as an fθ lens, Is changed and the light is incident on the stimulable phosphor sheet 11, and the main scanning is performed in the arrow X direction substantially perpendicular to the sub-scanning direction (arrow Y direction). From the portion of the stimulable phosphor sheet 11 irradiated with the light beam 15,
Stimulated luminescence light 19 of the amount corresponding to the stored and recorded radiation image information is diverged, and the stimulated luminescence light 19 is guided by a light guide 20 to form a photomultiplier (photomultiplier tube).
21 photoelectrically detected. The light guide 20 is made by molding a light guide material such as an acrylic plate,
A linear incident end face 20a is arranged so as to extend along the main scanning line on the stimulable phosphor sheet 11, and the light receiving face of the photomultiplier 21 is joined to the annularly formed exit end face 20b. I have. Light guide 20 from the incident end face 20a
The stimulated emission light 19 that has entered the inside of the light guide 20 repeats total reflection, travels from the exit end face 20b, is received by the photomultiplier 21, and is generated by the stimulated emission light 19 representing a radiation image. The light quantity is converted into an electric signal by the photomultiplier 21.

フォトマルチプライヤ21から出力されたアナログ出力
信号Sは対数増幅器26で対数的に増幅され、A/D変換器2
7でディジタル化され、先読画像信号Spが得られる。こ
の先読画像信号Spの信号レベルは、シート11の各画素か
ら発せられた輝尽発光光の光量の対数と比例している。
The analog output signal S output from the photomultiplier 21 is logarithmically amplified by a logarithmic amplifier 26, and the A / D converter 2
Digitization is performed in step 7 to obtain a pre-read image signal Sp. The signal level of the pre-read image signal Sp is proportional to the logarithm of the amount of stimulated emission light emitted from each pixel of the sheet 11.

上記先読みにおいては、蓄積性蛍光体シート11に蓄積
された放射線エネルギーの広い領域のわたって読み取る
ことができるように、読取条件即ちフォトマルチプライ
ヤ21に印加する電圧値や対数増幅器26の増幅率等が定め
られている。
In the pre-reading, the reading conditions, that is, the voltage value applied to the photomultiplier 21, the amplification factor of the logarithmic amplifier 26, and the like are set so that the radiation energy stored in the stimulable phosphor sheet 11 can be read over a wide area. Is stipulated.

得られた先読画像信号Spは、コンピュータシステム40
に入力される。このコンピュータシステム40は、本発明
の一例を内包するものであり、CPUおよび内部メモリが
内蔵された本体部41,補助メモリとしてのフロッピィデ
ィスクが挿入されドライブされるドライブ部42,オペレ
ータがこのコンピュータシステム40に必要な指示等を入
力するためのキーボード43および必要な情報を表示する
ためのCRTディスプレイ44から構成されている。
The obtained look-ahead image signal Sp is transmitted to the computer system 40.
Is input to The computer system 40 includes an example of the present invention. The computer system 40 includes a main body section 41 containing a CPU and an internal memory, a drive section 42 into which a floppy disk as an auxiliary memory is inserted and driven, and an operator It comprises a keyboard 43 for inputting necessary instructions and the like to the CRT 40 and a CRT display 44 for displaying necessary information.

このコンピュータシステム40内では、後述するように
して本読みの際の読取条件、即ち本読みの際の感度およ
びコトラストが求められ、この感度,ラチュードに従っ
てたとえばフォトマルチプライヤ21′に印加する電圧値
や対数増幅器26′の増幅率等が制御される。
In the computer system 40, the reading conditions at the time of the main reading, that is, the sensitivity and the contrast at the time of the main reading are obtained as described later, and for example, the voltage value applied to the photomultiplier 21 'and the logarithmic amplifier are determined according to the sensitivity and the latitude. The amplification factor of 26 'is controlled.

ここでコントラストとは、本読みの際に画像信号に変
換される最も微弱な輝尽発光光に対する最も強大な輝尽
発光光の光量比に対応するものであり、感度とは所定の
光量の輝尽発光光をどのレベルの画像信号とするかを定
める光伝変換率をいう。
Here, the contrast corresponds to the light amount ratio of the strongest stimulated emission light to the weakest stimulated emission light which is converted into an image signal at the time of main reading, and the sensitivity is defined as a predetermined amount of the stimulated emission light. It refers to a light transmission conversion rate that determines which level of an image signal is the emitted light.

先読みの終了した蓄積性蛍光体シート11′は、本読手
段100′の所定位置にセットされ、上記先読みに使用し
た光ビームより強い光ビーム15′によりシート11′が走
査され、先読画像信号Spに基づいて求められた読取条件
により画像信号が得られるが、本読手段100′の構成は
上記先読手段100の構成と略同一であるため、先読手段1
00の各構成要素と対応する構成要素には先読手段100で
用いた番号にダッシュを付して示し、説明は省略する。
The pre-read stimulable phosphor sheet 11 'is set at a predetermined position of the main reading means 100', and the sheet 11 'is scanned by a light beam 15' stronger than the light beam used for the pre-read, and a pre-read image signal is read. An image signal can be obtained based on the reading condition obtained based on Sp. However, since the configuration of the main reading unit 100 ′ is substantially the same as the configuration of the pre-reading unit 100, the pre-reading unit 1
The constituent elements corresponding to the constituent elements of 00 are indicated by adding dashes to the numbers used in the look-ahead means 100, and description thereof will be omitted.

A/D変換器27′でディジタル化されることにより得ら
れた画像信号SQは、再度コンピュータシステム40に入力
される。コンピュータシステム40内では画像信号SQに適
切な画像処理が施され、この画像処理の施された画像信
号は図示しない再生装置に送られ、再生装置においてこ
の画像信号に基づくX線画像が再生表示される。
Image signal obtained by being digitized by A / D converter 27 'S Q is input again to the computer system 40. Appropriate image processing on the image signal S Q is a computer system 40 within are subjected, the image signal subjected to the image processing is sent to a not-shown reproducing apparatus, X-rays image is reproduced and displayed based on the image signal in the playback device Is done.

次に、コンピュータシステム40内で先読画像信号Spに
基づいて本読みの際の読取条件を求める方法について説
明する。
Next, a method of obtaining a reading condition at the time of main reading based on the pre-read image signal Sp in the computer system 40 will be described.

ここでは肩部のX線を取り扱っているため、第1A図,
第1B図に示すように略左右反転した画像が得られること
がある。そこで以下のようにして右肩の画像(第1A図)
であるか左肩の画像(第1B図)であるかが判定される。
尚本実施例では右肩の画像(第1A図)が本発明にいう標
準的なパターンと観念される。
Since we are dealing with X-rays of the shoulder here, Fig. 1A,
As shown in FIG. 1B, a substantially horizontally inverted image may be obtained. The image of the right shoulder (Fig. 1A)
Or an image of the left shoulder (FIG. 1B).
In this embodiment, the image of the right shoulder (FIG. 1A) is regarded as a standard pattern according to the present invention.

第2A図,第2B図は、コンピュータシステム40内にあら
かじめ記憶された、それぞれ標準パターンおよび反転パ
ターンを表わした図である。
2A and 2B are diagrams showing a standard pattern and an inverted pattern, respectively, stored in advance in the computer system 40. FIG.

これらの標準パターン,反転パターンは、第1A図,第
1B図に示すX線画像の被写体部5に対応する先読画像信
号Spの平均的な値を有する第一の領域7と、第1A図,第
1B図に示すX線画像の直接X線部6から読み取った先読
画像信号Spの平均的な値を有する第二の領域8とから構
成されている。
These standard and inverted patterns are shown in Fig. 1A,
A first region 7 having an average value of the pre-read image signal Sp corresponding to the subject portion 5 of the X-ray image shown in FIG.
A second area 8 having an average value of the pre-read image signal Sp read from the direct X-ray part 6 of the X-ray image shown in FIG. 1B.

先読画像信号Spがコンピュータシステム40内に入力さ
れると、画像信号上でこの先読画像信号Spと、第2A図に
示す標準パターンおよび第2B図に示す反転パターンのそ
れぞれとのパターンマッチングがとられ、入力された先
読画像信号Spが右肩のX線画像を表わす信号であるか左
肩のX線画像を表わす信号であるかが判定される。ここ
では、このパターンマッチングは、標準パターン,反転
パターン(第2A図,第2B図)を担持する信号をそれぞれ
SS,SRとしたとき、互いに対応する各画素毎に先読画像
信号Spとの差分の二乗値(SS−Sp)2,(SR−Sp)が求
められ、これを画像全面にたって加算した量QS,QRが QS=Σ(SS−Sp) …(1) QR=Σ(SR−Sp) …(2) が求められ、先読画像信号Spが担持するX線画像はこれ
らの量QS,QRのいずれか値の小さい方に対応した画像で
あると判断される。
When the pre-read image signal Sp is input into the computer system 40, pattern matching between the pre-read image signal Sp and the standard pattern shown in FIG. 2A and the inverted pattern shown in FIG. Then, it is determined whether the input pre-read image signal Sp is a signal representing the right shoulder X-ray image or a signal representing the left shoulder X-ray image. Here, this pattern matching uses signals carrying a standard pattern and an inverted pattern (FIGS. 2A and 2B) respectively.
Assuming that S S and S R , the square values (S S −Sp) 2 and (S R −Sp) 2 of the difference from the pre-read image signal Sp are obtained for each pixel corresponding to each other, and these are calculated for the entire image. the amount obtained by adding stood Q S, Q R is Q S = Σ (S S -Sp ) 2 ... (1) Q R = Σ (S R -Sp) 2 ... (2) is determined, the preliminary read-out image signal Sp There it is determined that the X-ray image bearing is these quantities Q S, the image corresponding to the smaller of either the value of the Q R.

このようにして判断された、先読画像信号Spが担持す
る画像が左肩のX線画像(第1B図)であった場合、先読
画像信号Sp上でX線画像を裏返す(反転させる)操作を
行う。これにより以下に示すニューラルネットワークに
は常に第1A図の右肩の画像、あるいは標準的なパターン
である右肩の画像のように見えるように反転(変換)さ
れた左肩の画像が入力される。
If the image carried by the pre-read image signal Sp determined in this way is the X-ray image of the left shoulder (FIG. 1B), the operation of turning the X-ray image over (reversing) on the pre-read image signal Sp I do. As a result, the right shoulder image in FIG. 1A or the left shoulder image inverted (transformed) so as to look like a standard pattern right shoulder image is always input to the neural network shown below.

このように入力される画像のパターンをあらかじめ定
められた標準的なパターン(ここでは右肩のパターン)
に調整した上でニューラルネットワークに入力すること
により、ニューラルネットワークを構成するユニットの
数を減らすことができ、各ユニット間の結合の度合を示
す重ね係数を記憶しておく容量も少なくて済み、さらに
学習を比較的短時間で行なわせることができる。
The pattern of the image input in this way is a predetermined standard pattern (here, the right shoulder pattern)
By inputting the information to the neural network after the adjustment, the number of units constituting the neural network can be reduced, and the capacity for storing the superimposition coefficient indicating the degree of coupling between the units can be reduced. Learning can be performed in a relatively short time.

第3図は誤差逆伝播学習(バックプロパゲーション)
機能を備えたニューラルネットワークの一例を表わした
図である。誤差逆伝播学習(バックプロパゲーション)
とは、前述したように、ニューラルネットワークの出力
を正解(教師信号)と比べることにより、出力側から入
力側に向かって順次結合の重み(シナプス結合のウェイ
ト)を修正するという“学習”アルゴリズムをいう。
Fig. 3 shows backpropagation learning (back propagation)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a neural network having a function. Error Back Propagation Learning (Back Propagation)
As described above, the “learning” algorithm that sequentially corrects connection weights (synapse connection weights) from the output side to the input side by comparing the output of the neural network with the correct answer (teacher signal), as described above. Say.

図に示すように、このニューラルネットワークの第1
層(入力層),第2層(中間層),第3層(出力層)は
それぞれn1個,n2個,2個のユニットから構成される。第
1層(入力層)に入力される各信号F1,F2,……,Fn1はX
線画像(左肩の場合は反転された画像をいう)の各画素
に対応する先読画像信号Spであり、第3層(出力層)か
らの2つの出力 は本読みの際のそれぞれ感度およびコントラストに対応
した信号である。第k層のi番目のユニットを 各出力を への結合の重みを とし、各ユニット は同一の特性関数 を有するものとする。このとき、 となる。ただし入力層を構成する各ユニット への各入力F1,F2,…,Fn1は重みづけされずにそのまま各
ユニット に入力される。入力されたn1個の信号F1,F2,…,Fn1は、
各結合の重み によって重み付けられながら最終的な出力 にまで伝達され、これにより本読みの際の読取条件(感
度とコントラスト)が求められる。
As shown in the figure, the first of this neural network
Layer (input layer), second layer (intermediate layer), a third layer (output layer) is one n respectively, two n, consists of two units. The signals F 1 , F 2 ,..., F n1 input to the first layer (input layer) are X
A pre-read image signal Sp corresponding to each pixel of a line image (in the case of the left shoulder, an inverted image), and two outputs from the third layer (output layer) Are signals corresponding to the sensitivity and the contrast at the time of main reading. I-th unit in k-th layer Each output The weight of the connection to And each unit Are the same characteristic function Shall be provided. At this time, Becomes However, each unit constituting the input layer Each input F 1 to, F 2, ..., F n1 intact units without being weighted Is input to The input n 1 signals F 1 , F 2 ,…, F n1 are
Weight of each connection Final output while weighted by The reading conditions (sensitivity and contrast) for the main reading are obtained.

ここで、上記各結合の重み の決定方法について説明する。先ず乱数により各結合の
重み の初期値が与えられる。このとき、入力F1〜Fn1が最大
に変動しても、出力 が所定範囲内の値またはこれに近い値となるように、そ
の乱数の範囲を制限しておくことが好ましい。
Here, the weight of each connection Will be described. First, weight of each connection by random numbers Is given. In this case, even if the input F 1 to F n1 is varied to the maximum, the output Is preferably limited to a value within a predetermined range or a value close to the predetermined range.

最適な読取条件が既知の多数の右肩のX線画像もしく
は左肩のX線画像が記録された蓄積性蛍光体シートを前
述したようにして読み取って先読画像信号Spを得、さら
に左肩のX線画像の場合は得られた先読画像信号Spが反
転され、これにより上記n1個の入力F1,F2,…,Fn1が求め
られる。このn1個の入力F1,F2,…,Fn1が第3図に示すニ
ューラルネットワークに入力され、各ユニット がモニタされる。
The stimulable phosphor sheet on which many X-ray images of the right shoulder or the X-ray image of the left shoulder whose optimum reading conditions are known is read as described above to obtain the pre-read image signal Sp, and further, the X-ray of the left shoulder is obtained. for line image is pre-reading image signal Sp obtained is inverted, thereby the n 1 inputs F 1, F 2, ..., F n1 is obtained. The n 1 inputs F 1 , F 2 ,..., F n1 are input to the neural network shown in FIG. Is monitored.

各出力 が求められると、最終的な出力である と、この画像に関し正しい読取条件としての教師信号
(感度 およびコントラスト との二乗誤差 が求められる。これらの二乗誤差E1,E2がそれぞれ最小
となるように、以下のようにして各結合の重み が修正される。尚、以下 の出力に関して述べ、 と同様であるため、ここでは省略する。
Each output Is the final output And the teacher signal (sensitivity) as the correct reading condition for this image And contrast Square error with Is required. In order to minimize these square errors E 1 and E 2 , the weight of each connection is calculated as follows. Is corrected. The following About the output of Since this is the same as above, it is omitted here.

二乗誤差E1を最小にするには、このE1の関数であるから のように各結合の重み が修正される。ここでηは学習係数と呼ばれる係数であ
る。
To minimize the square error E 1 , this E 1 Is a function of Weight of each connection as Is corrected. Here, η is a coefficient called a learning coefficient.

ここで であり、(4)式より であるから、(9)式は、 となる。here And from equation (4) Therefore, equation (9) is Becomes

ここで、(6)式より、 (5)式を用いてこの(11)式を変形すると、 ここで、(3)式より、 f′(x)=f(x)(1−f(x)) …(13) であるから、 となる。Here, from equation (6), By transforming equation (11) using equation (5), Here, from equation (3), f '(x) = f (x) (1-f (x)) (13) Becomes

(10)式においてk=2と置き、(12),(14)式を
(10)式に代入すると、 この(15)式を(8)式に代入して、 となる。この(16)式に従って、 の各結合の重みが修正される。
When k = 2 in equation (10), and substituting equations (12) and (14) into equation (10), Substituting equation (15) into equation (8), Becomes According to this equation (16), Are modified.

次に、 であるから、この(17)式に(4),(5)式を代入し
て、 ここで(13)式より、 であるから、この(19)式と、(12),(14)式を(1
8)式に代入して、 (10)式においてk=1と置き、(20)式を(10)式
に代入すると、 この(21)式を(8)式に代入すると、k=1と置い
て、 となり、(16)式で修正された がこの(22)式に代入され、 が修正される。
next, Therefore, substituting equations (4) and (5) into equation (17), Here, from equation (13), Therefore, this equation (19) and equations (12) and (14) are
8) Substituting into the formula, In equation (10), we set k = 1 and substitute equation (20) into equation (10). When this equation (21) is substituted into equation (8), k = 1 is set, and And was corrected by equation (16) Is substituted into this equation (22), Is corrected.

尚、理論的には(16)式,(22)式を用い、学習係数
ηを十分小さくとって学習回数を十分に多くすることに
より、各結合の重み を所定の値に集束させ得るが、学習係数ηをあまり小さ
くすることは学習の進みを遅くするため現実的ではな
い。一方学習係数ηを大きくとると学習が振動してしま
う(上記結合の重みが所定の値に収束しない)ことがあ
る。そこで実際には、結合の重みの修正量に次式のよう
な慣性項を加えて振動を抑え、学習係数ηはある程度大
きな値に設定される。
Theoretically, by using the equations (16) and (22), the learning coefficient η is made sufficiently small and the number of times of learning is made sufficiently large, so that the weight of each connection is obtained. Can be converged to a predetermined value, but making the learning coefficient η too small is not realistic because the progress of learning is slowed down. On the other hand, if the learning coefficient η is increased, the learning may oscillate (the weight of the connection does not converge to a predetermined value). Therefore, in practice, vibration is suppressed by adding an inertia term such as the following equation to the correction amount of the weight of the connection, and the learning coefficient η is set to a relatively large value.

(例えば、D.E.Rumelhart,G.E.Hinton and R.J.William
s:Learning internal representations by error propa
gation In Parallel Distributed Processing,Volume
1,J.M.L.McClelland,D.E.Rumelhart and The PDP Resea
rch Group,MIT Press,1986b」参照) ただし は、t回目の学習における、修正後の結合重み から修正前の該結合の重み を引いた修正量を表わす。また、αは、慣性項と呼ばれ
る係数である。
(E.g., DERumelhart, GEHinton and RJWilliam
s: Learning internal representations by error propa
gation In Parallel Distributed Processing, Volume
1, JMLMcClelland, DERumelhart and The PDP Resea
rch Group, MIT Press, 1986b ") However Is the connection weight after correction in the t-th learning From the weight of the connection before correction Represents the correction amount obtained by subtracting. Α is a coefficient called an inertia term.

慣性項α、学習係数ηとしてたとえばα=0.9η=0.2
5を用いて各結合の重み の修正(学習)をたとえば20万回行ない、その後は、各
結合の重み は最終の値に固定される。この学習の終了時には、2つ
の出力 は本読みの際のそれぞれ感度、コントラストを正しく表
わす信号となる。
As the inertia term α and the learning coefficient η, for example, α = 0.9η = 0.2
Weight of each connection using 5 Is modified (learned), for example, 200,000 times. Is fixed to the final value. At the end of this learning, two outputs Are signals that correctly represent the sensitivity and contrast, respectively, at the time of main reading.

そこで学習が終了した後は、今度は本読みの際の読取
条件がX線画像を表わす先読画像信号Spが求められ、こ
れが第3図に示すニューラルネットワークに入力され、
それにより得られた出力 がそのX線画像に対する本読みの読取条件(感度とコン
トラスト)を表わす信号となる。この信号は、上記のよ
うにして学習を行なった後のものであるため、本読みの
際の読取条件を精度良く表わしている。
Then, after the learning is completed, the pre-reading image signal Sp representing the X-ray image is obtained as the reading condition at the time of the main reading, and this is input to the neural network shown in FIG.
The resulting output Is a signal representing the reading conditions (sensitivity and contrast) of the main reading for the X-ray image. Since this signal is obtained after the learning as described above, the signal accurately represents the reading condition at the time of the main reading.

尚、上記ニューラルネットワークは3層構造のものに
限られるものではなく、さらに多層にしてもよいことは
もちろんである。また各層のユニットの数も、入力され
る先読画像信号Spの画素の数、必要とする読取条件の精
度等に応じた任意の数のユニットで各層を構成し得るこ
とももちろんである。
The neural network is not limited to a three-layer structure, but may be a multilayer structure. Also, as for the number of units in each layer, each layer can be composed of an arbitrary number of units according to the number of pixels of the input pre-read image signal Sp, the accuracy of required reading conditions, and the like.

上記のようにしてニューラルネットワークにより求め
られた読取条件に従って本読手段100′のフォトマルチ
プライヤ21′に印加する電圧や増幅器26′の増幅率等が
制御され、この制御された条件に従って本置みが行なわ
れる。
The voltage applied to the photomultiplier 21 'of the main reading means 100' and the amplification factor of the amplifier 26 'are controlled in accordance with the reading conditions obtained by the neural network as described above. Is performed.

尚、上記実施例では肩部のX線画像について、ニュー
ラルネットワークに入力するに先立って第2A図,第2B図
に示したようなパターンとパターンマッチングをとるこ
とによって標準画像(右肩の画像)であるか反転画像
(左肩の画像)であるかを判断し、反転画像(左肩の画
像)の場合に標準画像(右肩の画像)に合わせるべく画
像を反転する操作を行なったが、本発明は左右の反転を
取扱う場合であっても肩部の画像のみに限られるもので
はなく、例えば、左右の手足の画像、右向き/左向きの
頭部,腹部等の画像等を取扱うシステムにも適用できる
ものである。
In the above embodiment, the standard image (right shoulder image) is obtained by performing pattern matching on the X-ray image of the shoulder with the pattern shown in FIGS. 2A and 2B prior to inputting the image to the neural network. Or an inverted image (image of the left shoulder) is determined, and in the case of the inverted image (image of the left shoulder), an operation of inverting the image to match the standard image (image of the right shoulder) was performed. Is not limited to the image of the shoulder even if it handles left-right inversion, and can be applied to, for example, a system that handles images of left and right limbs, right / left-facing head, abdomen, etc. Things.

また本発明は左右反転にのみ拘泥されるものではな
く、例えば撮影に際し蓄積性蛍光体シートを斜めにセッ
トしてしまいその結果傾いた画像を担持する画像信号が
得られた場合や、読取の際の蓄積性蛍光体シートのセッ
トの方向が異なり、横に傾いた画像、もしくは倒立した
画像を表わす画像信号や得られた場合にこれを正常な向
きに直すための回転を行なう場合であってもよく、また
直接X線撮影と間接X線撮影等拡大率(縮小率)の異な
る画像を補正する場合であってもよく、また所望とする
被写体が画像の端に記録された場合に該被写体が画像の
中央に配置されるように位置調整を行なう場合であって
もよい。またこれらを組合わせた複数について調整する
ようにしてもよい。
Further, the present invention is not limited to horizontal reversal. For example, when a stimulable phosphor sheet is set obliquely at the time of photographing and an image signal carrying an inclined image is obtained as a result, or when reading is performed. The direction of the set of the stimulable phosphor sheet is different, even if the image signal representing a tilted image or an inverted image or a rotation for correcting this to a normal orientation is obtained. It is also possible to correct images having different enlargement ratios (reduction ratios) such as direct X-ray imaging and indirect X-ray imaging, and when a desired subject is recorded at the edge of the image, The position may be adjusted so as to be arranged at the center of the image. Also, adjustment may be made for a plurality of combinations of these.

また、上記実施例では、先読手段100と本読手段100′
とが別々に構成されているが、前述したように先読手段
100と本読手段100′の構成は略同一であるため、先読手
段100と本読手段100′とを一体にして兼用してもよい。
この場合、先読みを行なった後、蓄積性蛍光体シート11
を一回バックさせ、再度操作して本読みを行なうように
すればよい。
Further, in the above embodiment, the pre-reading means 100 and the main reading means 100 '
Are configured separately, but as described above,
Since the configuration of 100 and the main reading unit 100 'is substantially the same, the pre-reading unit 100 and the main reading unit 100' may be integrally used.
In this case, after pre-reading, the stimulable phosphor sheet 11
May be backed once, and the main reading may be performed by operating again.

先読手段と本読手段とを兼用した場合、先読みの場合
と本読みの場合とで光ビームの強度を切替える必要があ
るが、この切替えの方法としては、前述したように、レ
ーザー光源からの光強度そのものを切替える方法等、種
々の方法を使用することができる。
When the pre-reading means and the main reading means are used together, it is necessary to switch the intensity of the light beam between the case of pre-reading and the case of main reading. As described above, as a method of this switching, the light from the laser light source is used. Various methods such as a method of switching the intensity itself can be used.

また、上記実施例では、コンピュータシステム40で本
読みの際の読取条件を求める装置について説明したが、
本読みの際は、先読画像信号Spにかかわらず所定の読取
条件で読取ることとし、コンピュータシステム40では、
先読画像信号Spに基づいて、画像信号SQに画像処理を施
す際の画像処理条件を求めるようにしてもよく、また、
コンピュータシステム40で上記読取条件と画像処理条件
の双方を求めるようにしてもよい。
Further, in the above embodiment, the apparatus for obtaining the reading conditions at the time of the main reading in the computer system 40 has been described.
At the time of actual reading, reading is performed under predetermined reading conditions regardless of the pre-read image signal Sp.
Pre-reading on the basis of the image signal Sp, may be calculated image processing conditions for performing image processing on the image signal S Q, also,
The computer system 40 may obtain both the reading conditions and the image processing conditions.

さらに、上記実施例は、先読みを行なう放射線画像読
取装置について説明したが、本発明は先読みを行なわず
にいきなり上記本読みに相当する読取りを行なう放射線
画像読取装置にも適用することができる。この場合、読
取りの際は所定の読取条件で読み取られて画像信号が得
られ、この画像信号に基づいて、コンピュータシステム
40内で画像処理条件が求められ、この求められた画像処
理条件に従って画像信号に画像処理が施される。
Further, in the above-described embodiment, the radiation image reading apparatus that performs the pre-reading has been described. However, the present invention can be applied to a radiation image reading apparatus that performs the reading corresponding to the above-mentioned main reading without performing the pre-reading. In this case, when reading, an image signal is obtained by reading under predetermined reading conditions, and a computer system is
Image processing conditions are obtained in 40, and image processing is performed on the image signal according to the obtained image processing conditions.

(発明の効果) 以上詳細に説明したように、本発明は、画像を標準的
なパターンに変換した後ニューラルネットワークを用い
て読取条件,画像処理条件を求めるようにしたため、こ
れを行なわない場合と比べ、ニューラルネットワークの
規模を小さくすることができ、このニューラルネットワ
ークを記憶しておく記憶装置の記憶容量を小さくするこ
とができ、また学習の回数も少なくて済むこととなる。
(Effects of the Invention) As described in detail above, according to the present invention, an image is converted into a standard pattern, and then reading conditions and image processing conditions are obtained using a neural network. In comparison, the scale of the neural network can be reduced, the storage capacity of the storage device for storing the neural network can be reduced, and the number of times of learning can be reduced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1A図,第1B図はそれぞれ右肩,左肩のX線画像を表わ
した図、 第2A図,第2B図は、それぞれ標準パターンおよび反転パ
ターンを表わした図、 第3図は、ニューラルネットワークの一例を表わした
図、 第4図は、X線撮影装置の一例の概略図、 第5図は、X線画像読取装置の一例、および本発明の一
例を内包したコンピュータシステムの一例を示した斜視
図である。 1……X線撮影装置、2……X線源 5……被写体部、6……直接X線部 11,11′……蓄積性蛍光体シート 19,19′……輝尽発光光 21,21′……フォトマルチプライヤ 26,26′……対数増幅器 27,27′……A/D変換器 40……コンピュータシステム 100……先読手段、100′……本読手段
1A and 1B show X-ray images of the right shoulder and left shoulder, respectively. FIGS. 2A and 2B show a standard pattern and an inverted pattern, respectively. FIG. 3 shows a neural network. FIG. 4 is a schematic view showing an example of an X-ray imaging apparatus, and FIG. 5 is a perspective view showing an example of an X-ray image reading apparatus and an example of a computer system including an example of the present invention. FIG. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... X-ray imaging apparatus, 2 ... X-ray source 5 ... Subject part, 6 ... Direct X-ray part 11, 11 '... Storable phosphor sheet 19, 19' ... Stimulated luminescence 21, 21 'photomultiplier 26,26' logarithmic amplifier 27,27 'A / D converter 40 computer system 100 prereading means 100' book reading means

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平1−114899(JP,A) 特開 平1−291298(JP,A) 特開 平2−81257(JP,A) ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) References JP-A-1-114899 (JP, A) JP-A-1-291298 (JP, A) JP-A-2-81257 (JP, A)

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】放射線画像が記録された蓄積性蛍光体シー
トに励起光を照射し該蓄積性蛍光体シートから発せられ
た輝尽発光光を読み取って得られた前記放射線画像を表
わす第一の画像信号に基づいて、前記蓄積性蛍光体シー
トに再度励起光を照射し該蓄積性蛍光体シートから発せ
られた輝尽発光光を読み取って前記放射線画像を表わす
第二の画像信号を得る際の読取条件及び/又は得られた
前記第二の画像信号に画像処理を施す際の画像処理条件
を求める放射線画像読取条件及び/又は画像処理条件決
定装置において、 放射線画像の標準的なパターンを記憶しておく記憶手段
と、 前記第一の画像信号が担持する前記放射線画像を前記標
準的なパターンに変換して、該変換された放射線画像を
担持する変換画像信号を求める信号変換手段と、 前記変換画像信号を入力とし前記読取条件及び/又は前
記画像処理条件を出力とするニューラルネットワークか
らなる条件決定手段とを備えたことを特徴とする放射線
画像読取条件及び/又は画像処理条件決定装置。
1. A stimulable phosphor sheet on which a radiation image is recorded is irradiated with excitation light, and the stimulable light emitted from the stimulable phosphor sheet is read to represent the radiation image. A second image signal representing the radiation image obtained by irradiating the stimulable phosphor sheet with excitation light again based on the image signal and reading the stimulated emission light emitted from the stimulable phosphor sheet; In a radiation image reading condition and / or image processing condition determination device for determining image processing conditions for performing image processing on reading conditions and / or the obtained second image signal, a standard pattern of the radiation image is stored. Storage means, and a signal conversion means for converting the radiation image carried by the first image signal into the standard pattern, and obtaining a converted image signal carrying the converted radiation image, Serial converted image signal as an input the reading conditions and / or the radiographic image reading conditions and / or the image processing condition determining apparatus being characterized in that a condition determining means comprising a neural network to output the image processing conditions.
【請求項2】前記標準的なパターンへの変換が、前記第
一の画像信号が担持する放射線画像の反転、回転、位置
調整、拡大、縮小のうちいずれか一つまたはこれらのう
ちの複数の組合せであることを特徴とする請求項1記載
の放射線画像読取条件及び/又は画像処理条件決定装
置。
2. The method according to claim 1, wherein the conversion to the standard pattern is performed by any one of inversion, rotation, position adjustment, enlargement, and reduction of a radiographic image carried by the first image signal, or a plurality of these. The radiation image reading condition and / or image processing condition determination device according to claim 1, wherein the combination is a combination.
【請求項3】放射線画像を表わす画像信号に基づいて、
該画像信号に画像処理を施す際の画像処理条件を求める
放射線画像処理条件決定装置において、 放射線画像の標準的なパターンを記憶しておく記憶手段
と、 前記画像信号が担持する放射線画像を前記標準的なパタ
ーンに変換して、該変換された放射線画像を担持する変
換画像信号を求める信号変換手段と、 前記変換画像信号を入力とし前記画像処理条件を出力と
するニューラルネットワークからなる条件決定手段とを
備えたことを特徴とする放射線画像処理条件決定装置。
3. The method according to claim 1, wherein the image signal represents a radiation image.
A radiation image processing condition determining apparatus for determining image processing conditions when performing image processing on the image signal; a storage unit for storing a standard pattern of the radiation image; Signal conversion means for obtaining a converted image signal carrying the converted radiation image, and a condition determining means comprising a neural network for inputting the converted image signal and outputting the image processing condition. A radiation image processing condition determining apparatus comprising:
【請求項4】前記標準的なパターンへの変換が、前記画
像信号が担持する放射線画像の反転、回転、位置調整、
拡大、縮小のうちいずれか一つまたはこれらのうちの複
数の組合せであることを特徴とする請求項3記載の放射
線画像処理条件決定装置。
4. The method according to claim 1, wherein the conversion into the standard pattern is performed by inverting, rotating, adjusting the position of a radiographic image carried by the image signal.
The radiation image processing condition determining apparatus according to claim 3, wherein the apparatus is any one of enlargement and reduction or a combination of a plurality of these.
JP2102015A 1990-04-18 1990-04-18 Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device Expired - Lifetime JP2896799B2 (en)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2102015A JP2896799B2 (en) 1990-04-18 1990-04-18 Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device
DE1991631630 DE69131630T2 (en) 1990-04-18 1991-04-17 Method and device for regulating reading conditions and / or image processing conditions for radiation images, radiation image reading device and method and device for radiation image analysis
EP19910106174 EP0452915B1 (en) 1990-04-18 1991-04-17 Apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images
DE1991630716 DE69130716T2 (en) 1990-04-18 1991-04-17 Device for setting reading and / or image processing conditions for radiation images
EP96106224A EP0726542B1 (en) 1990-04-18 1991-04-17 Method and apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images, radiation image read-out apparatus, and radiation image analyzing method and apparatus
US08/164,825 US5515450A (en) 1990-04-18 1993-12-09 Method and apparatus for adjusting read-out conditions and/or image
US08/591,934 US5999638A (en) 1990-04-18 1996-01-29 Method and apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images, radiation image read-out apparatus, and radiation image analyzing method and apparatus
US08/864,451 US5828775A (en) 1990-04-18 1997-05-28 Method and apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images , radiation image read-out apparatus, and radiation image analyzing method and apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2102015A JP2896799B2 (en) 1990-04-18 1990-04-18 Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH041628A JPH041628A (en) 1992-01-07
JP2896799B2 true JP2896799B2 (en) 1999-05-31

Family

ID=14315933

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2102015A Expired - Lifetime JP2896799B2 (en) 1990-04-18 1990-04-18 Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2896799B2 (en)

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61163339A (en) * 1985-01-14 1986-07-24 Canon Inc Optical recording method
JPH0666855B2 (en) * 1986-10-15 1994-08-24 富士写真フイルム株式会社 Irradiation field detector
JPH0638200B2 (en) * 1987-10-28 1994-05-18 日本電気株式会社 Dynamic neural network
JPH01121038A (en) * 1987-11-06 1989-05-12 Toshiba Corp Image diagnosis system
JPH01232938A (en) * 1988-03-14 1989-09-18 Fuji Photo Film Co Ltd Subtraction method of radiograph
US4965725B1 (en) * 1988-04-08 1996-05-07 Neuromedical Systems Inc Neural network based automated cytological specimen classification system and method
JP2733955B2 (en) * 1988-05-18 1998-03-30 日本電気株式会社 Adaptive speech recognition device
JPH0281257A (en) * 1988-09-19 1990-03-22 Toshiba Corp Task allocating device
JPH0296283A (en) * 1988-09-30 1990-04-09 Nec Corp Neural net picture processing device

Also Published As

Publication number Publication date
JPH041628A (en) 1992-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0726542B1 (en) Method and apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images, radiation image read-out apparatus, and radiation image analyzing method and apparatus
EP0691627B1 (en) Gradation correcting method and apparatus
JP2676009B2 (en) Radiation image reading condition and / or image processing condition determination method and device, and radiation image analysis method and device
US5272339A (en) Method for adjusting conditions in radiation image recording, readout, and reproducing systems
JP2694580B2 (en) Method for determining image points in subject image
JP2896799B2 (en) Radiation image reading condition and / or image processing condition determination device
JP2727257B2 (en) Radiation image processing method using neural network
JP3013095B2 (en) Method for determining radiation image reading conditions and / or image processing conditions
JP2981677B2 (en) Neural network learning method
JP2739386B2 (en) Method and apparatus for determining radiation image reading conditions and / or image processing conditions
JP2678815B2 (en) Radiation image reader
JP2565791B2 (en) Multilayer neural network coefficient storage device
EP0452915B1 (en) Apparatus for adjusting read-out conditions and/or image processing conditions for radiation images
JPH04261649A (en) Method and apparatus for analyzing radiation image
JP2739385B2 (en) Method and apparatus for determining radiation image reading conditions and / or image processing conditions
JP2952422B2 (en) Radiation image analyzer
JPH08214164A (en) Gradation correction method and its device
JPH06102599A (en) Method and device for determining radiation image read condition and/or image processing condition
JPH04118782A (en) Radiograph reader
JP2852818B2 (en) Radiation field recognition method
JP2727258B2 (en) Method and apparatus for determining radiation image reading conditions and / or image processing conditions
JPH04317047A (en) Radiation image reading condition and/or method and device for deciding image processing condition
JPH04152478A (en) Method and device for determining radiation image reading condition and/or image processing condition
JPH04141153A (en) Posture recognition for radiation image
JPH04317263A (en) Irradiation field recognition pre-processing method utilizing neural network

Legal Events

Date Code Title Description
R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080312

Year of fee payment: 9

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080312

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090312

Year of fee payment: 10

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090312

Year of fee payment: 10

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100312

Year of fee payment: 11

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100312

Year of fee payment: 11

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110312

Year of fee payment: 12

EXPY Cancellation because of completion of term
FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110312

Year of fee payment: 12