JPH0538334A - Method of recognizing field of view of collimation of radiation - Google Patents

Method of recognizing field of view of collimation of radiation

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Publication number
JPH0538334A
JPH0538334A JP3043525A JP4352591A JPH0538334A JP H0538334 A JPH0538334 A JP H0538334A JP 3043525 A JP3043525 A JP 3043525A JP 4352591 A JP4352591 A JP 4352591A JP H0538334 A JPH0538334 A JP H0538334A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
radiation
stimulable phosphor
field
phosphor sheet
edge candidate
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP3043525A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hideya Takeo
武尾英哉
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
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Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Photo Film Co Ltd filed Critical Fuji Photo Film Co Ltd
Priority to JP3043525A priority Critical patent/JPH0538334A/en
Publication of JPH0538334A publication Critical patent/JPH0538334A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To precisely recognize a field of view of collimation when a radiation image which has been picked up with the use of a collimation field stop is read. CONSTITUTION:When a profile of a look-ahead image signal Sp is inputted to a computer system 222 in a collimation field recognizing circuit 220, a neural network in the computer system 222 outputs edge candidate points. A computing section 223 creates a collimation field pattern from the edge candidate points. Further the neural network detects a threshold value for detecting the edge candidate points, and accordingly, the edge candidate points may also be obtained in accordance with the threshold value.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、放射線画像情報が蓄積
記録された蓄積性蛍光体シートに励起光を照射し、それ
によって該蓄積性蛍光体シートから発せられた輝尽発光
光を光電的に検出して上記放射線画像情報を読み取る際
に、上記シートにおける放射線照射野を認識する方法お
よびその方法を実施する装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention irradiates a stimulable phosphor sheet, on which radiation image information is stored and recorded, with excitation light to photoelectrically emit stimulated emission light emitted from the stimulable phosphor sheet. The present invention relates to a method of recognizing a radiation irradiation field on the sheet and a device for carrying out the method when the radiation image information is read by the above-mentioned method.

【0002】[0002]

【従来の技術】ある種の蛍光体に放射線(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蛍光体中に蓄積され、この蛍光
体に可視光等の励起光を照射すると、蓄積されたエネル
ギーに応じて蛍光体が輝尽発光を示すことが知られてお
り、このような性質を示す蛍光体は蓄積性蛍光体(輝尽
性蛍光体)と呼ばれる。
2. Description of the Related Art Radiation (X rays, α rays,
When β-rays, γ-rays, electron beams, ultraviolet rays, etc.) are irradiated, a part of this radiation energy is accumulated in the phosphor, and when this phosphor is irradiated with excitation light such as visible light, It is known that phosphors exhibit stimulated emission, and phosphors exhibiting such properties are called stimulable phosphors (stimulable phosphors).

【0003】この蓄積性蛍光体を利用して、人体等の放
射線画像情報を一旦蓄積性蛍光体のシートに記録し、こ
の蓄積性蛍光体シートをレーザ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的に
読み取って画像信号を得、この画像信号に基づき写真感
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放射線画像情報記録再生シス
テムが本出願人によりすでに提案されている。(特開昭
55-12492号、同56-11395号など。) このシステムにおいては、撮影条件の変動による影響を
なくし、あるいは観察読影適性の優れた放射線画像を得
るためには、蓄積性蛍光体シートに蓄積記録された放射
線画像情報の記録状態、あるいは胸部、腹部などの被写
体の部位、単純撮影、造影撮影などの撮影方法等によっ
て決定される記録パターン(以下、これらを総称する場
合には、「蓄積記録情報」という。)を観察読影のため
の可視像の出力に先立って把握し、この把握した蓄積記
録情報に基づいて読取ゲインを適当な値に調節し、ま
た、記録パターンのコントラストに応じて分解能が最適
化されるように収録スケールファクターを決定すること
が望まれる。
Using this stimulable phosphor, radiation image information of a human body or the like is once recorded on a sheet of the stimulable phosphor, and the stimulable phosphor sheet is scanned with excitation light such as laser light to stimulate the irradiation. The emitted light is generated, and the obtained stimulated emission light is photoelectrically read to obtain an image signal. Based on this image signal, a radiation image is made visible on a recording material such as a photographic light-sensitive material or a display device such as a CRT. A radiation image information recording / reproducing system for outputting has already been proposed by the applicant. (JP Sho
55-12492, 56-11395, etc. ) In this system, in order to eliminate the influence of fluctuations in imaging conditions or to obtain a radiation image with excellent observation and interpretation suitability, the recording state of the radiation image information accumulated and recorded on the stimulable phosphor sheet, or the chest, A recording pattern (hereinafter referred to as “stored record information” when collectively referred to as “collective record information”) that is determined by the region of the subject such as the abdomen, the imaging method such as simple imaging, contrast imaging, etc. is visible for observation and interpretation. Grasping is performed prior to image output, the reading gain is adjusted to an appropriate value based on this accumulated recording information, and the recording scale factor is determined so that the resolution is optimized according to the contrast of the recording pattern. It is desirable to do.

【0004】このように可視像の出力に先立って放射線
画像の蓄積記録情報を把握する方法として、特開昭58-6
7240号に開示された方法が知られている。この方法は、
観察読影のための可視像を得る読取り操作(以下、「本
読み」という。)の際に照射すべき励起光よりも低いレ
ベルの励起光を用いて、前記本読みに先立って予め蓄積
性蛍光体シートに蓄積記録されている放射線画像の蓄積
記録情報を把握するための読取り操作(以下、「先読
み」という。)を行ない、放射線画像の蓄積記録の概要
を把握し、本読みを行なうに際して、この先読み情報に
基づいて読取ゲインを適当に調節し、収録スケールファ
クターを決定し、あるいは信号処理条件を決定するもの
である。
As a method of grasping the accumulated record information of the radiation image prior to the output of the visible image in this way, Japanese Patent Laid-Open No. 58-6
The method disclosed in 7240 is known. This method
Prior to the main reading, a stimulable phosphor is used in advance by using excitation light having a lower level than the excitation light to be irradiated during a reading operation for obtaining a visible image for observation and interpretation (hereinafter referred to as "main reading"). A read operation for grasping the accumulated record information of the radiation image accumulated and recorded on the sheet (hereinafter referred to as "pre-reading") is performed to grasp the outline of the accumulated record of the radiation image, and the pre-reading is performed when the main reading is performed. The reading gain is appropriately adjusted based on the information, the recording scale factor is determined, or the signal processing condition is determined.

【0005】上記のような先読みによって得た先読み画
像信号から蓄積性蛍光体シートの蓄積記録情報を把握す
る方法は種々考えられているが、そのような方法の一つ
として、先読み画像信号のヒストグラムを作成する方法
が知られている。つまりこのヒストグラムの例えば信号
最大値、最小値や、頻度最大点となる信号値等から蓄積
記録情報を把握することができるから、このヒストグラ
ムに基づいて前記読取ゲイン、収録スケールファクター
等の読取条件や、画像処理条件を決定すれば、診断適性
の優れた放射線画像を再生することが可能になる。
Various methods have been considered for grasping the accumulated record information of the stimulable phosphor sheet from the pre-reading image signal obtained by the pre-reading as described above. One of such methods is a histogram of the pre-reading image signal. It is known how to create. That is, since the accumulated record information can be grasped from the signal maximum value, the minimum value, the signal value which becomes the frequency maximum point, etc. of the histogram, the reading conditions such as the reading gain, the recording scale factor, etc. can be obtained based on the histogram. By determining the image processing conditions, it is possible to reproduce a radiation image with excellent diagnostic suitability.

【0006】一方、放射線画像情報記録(撮影)に際し
ては、診断に必要の無い部分に放射線を照射しないよう
にするため、あるいは診断に不要な部分に放射線を照射
するとその部分から診断に必要な部分に散乱線が入り、
コントラスト分解能が低下するのでこれを防ぐために、
蓄積性蛍光体シートの全記録領域に対して放射線照射野
を絞って撮影を行なうことが多い。
On the other hand, at the time of recording (imaging) radiation image information, in order not to irradiate a portion not necessary for diagnosis with radiation, or when a portion not necessary for diagnosis is irradiated with radiation, the portion necessary for diagnosis starts from that portion. Scattered light enters,
To prevent this, the contrast resolution will decrease.
In many cases, the radiation field is narrowed down in the entire recording area of the stimulable phosphor sheet to perform imaging.

【0007】前述のようにして蓄積性蛍光体シートの蓄
積記録情報を把握する場合、図2に示すように蓄積性蛍
光体シート103 の画像記録領域に対して放射線照射野B
が絞り込まれていて、そして先読みが照射野Bよりもか
なり大きな領域(例えの全域)について行なわれると、
照射野B内に実際に記録されている蓄積記録情報が誤っ
て把握されてしまう、という問題が生じる。つまり上述
の場合前記ヒストグラムは、放射線照射野B外の領域に
ついての先読み画像信号をも含めて形成されることにな
るので、このヒストグラムは照射野B内の実際の蓄積記
録情報を正しく反映しないものとなってしまうのであ
る。
When grasping the accumulated record information of the stimulable phosphor sheet as described above, the radiation irradiation field B is applied to the image recording area of the stimulable phosphor sheet 103 as shown in FIG.
Is narrowed down, and the look-ahead is performed on a region considerably larger than the irradiation field B (for example, the entire region),
There is a problem that the accumulated record information actually recorded in the irradiation field B is erroneously grasped. That is, in the above case, the histogram is formed including the pre-reading image signal of the area outside the radiation field B, and therefore this histogram does not correctly reflect the actual accumulated record information in the field B. Will be.

【0008】本出願人は既に、上記のような放射線照射
野Bを認識する方法をいくつか提案しており(例えば特
開昭63-259538 号)、画像信号に基づいて照射野内と照
射野外の境目であるエッジ候補点を求め、それを線で結
ぶことにより照射野を認識し、その認識領域のみについ
てヒストグラム作成を行なうようにすれば、上述の不具
合は解消可能であり、照射野が矩形のみならず、不規則
な多角形、あるいは円、楕円等曲線で囲まれる形状であ
る場合にもその照射野を正確に認識することができる。
The present applicant has already proposed some methods for recognizing the radiation irradiation field B as described above (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 63-259538), and based on an image signal, the irradiation field inside and outside the irradiation field can be detected. If the edge candidate points that are the boundaries are obtained, the irradiation field is recognized by connecting them with lines, and the histogram is created only for the recognition area, the above problem can be solved, and the irradiation field is only rectangular. Of course, even in the case of an irregular polygon or a shape surrounded by a curve such as a circle or an ellipse, the irradiation field can be accurately recognized.

【0009】上記特開昭63-259538 号公報には上記画像
信号に基づいてエッジ候補点を求める演算として、照射
野内の所定の点からシート端部に向かう放射状の方向に
沿って画像データを求め、微分処理あるいはパターンマ
ッチングによる手法等を用いる方法が記載されている。
In the above-mentioned Japanese Patent Laid-Open No. 63-259538, as an operation for obtaining an edge candidate point based on the above image signal, image data is obtained along a radial direction from a predetermined point in the irradiation field toward the sheet end. , A method using a method such as differential processing or pattern matching is described.

【0010】前記画像データの値は、蓄積性蛍光体シー
トに入射した放射線のエネルギーの大きさに対応するの
で、照射野外の画像データは一般に低い量子レベルとな
り、照射野内の画像データは一般に高い量子レベルとな
る。したがって、照射野の輪郭が位置する部分(エッジ
部分)の画像データ同志の差分は他の部分の画像データ
同志の差分よりも一般に大きい量子レベルとなる。よっ
て前記微分処理による方法は、この差分に基づいて照射
野エッジ候補点を求め、照射野を認識するものである。
Since the value of the image data corresponds to the magnitude of the energy of the radiation incident on the stimulable phosphor sheet, the image data outside the irradiation field generally has a low quantum level, and the image data inside the irradiation field generally has a high quantum level. It becomes a level. Therefore, the difference between the image data of the portion where the contour of the irradiation field is located (edge portion) is generally a larger quantum level than the difference between the image data of the other portions. Therefore, in the method based on the differential processing, the irradiation field edge candidate points are obtained based on this difference and the irradiation field is recognized.

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】ところが、画像の種類
により照射野内に照射野エッジ部と同等またはそれ以上
の量子レベルの差分値が現れると、前記微分処理による
方法では、微分という局所的な処理方法のため照射野内
にエッジ候補点を検出してしまうことがあり、照射野を
正確に認識できない場合がある。しかも照射野を正確に
認識できない場合が多々有る場合には、その都度修正を
加えなければならないことも考えられる。
However, when a difference value of the quantum level equal to or higher than that of the edge portion of the irradiation field appears in the irradiation field depending on the type of image, in the method by the differentiation processing, the local processing called differentiation is performed. Because of this method, edge candidate points may be detected in the irradiation field, and the irradiation field may not be recognized accurately. Moreover, if there are many cases where the irradiation field cannot be accurately recognized, it may be necessary to make corrections each time.

【0012】したがって照射野認識においては、画像デ
ータの一部の値からエッジ候補点を検出するのでなく、
画像データ全ての値より大局的にエッジ候補点を検出す
ることが望ましく、また照射野を誤って認識しても、学
習させることによりその誤りを起こさなくなり、照射野
形状等に応じて知見を積み重ね、自らを変えていくシス
テムであることが望ましい。
Therefore, in the irradiation field recognition, the edge candidate points are not detected from a partial value of the image data, but
It is desirable to detect edge candidate points globally from all values of the image data, and even if the irradiation field is mistakenly recognized, learning does not cause that error, and knowledge is accumulated according to the irradiation field shape etc. It is desirable that the system changes itself.

【0013】本発明は上記事情に鑑み、照射野を精度良
く認識する方法およびその方法を実施しうる装置を提供
することを目的とするものである。
In view of the above circumstances, it is an object of the present invention to provide a method for accurately recognizing an irradiation field and an apparatus capable of implementing the method.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】本発明の放射線照射野認
識方法の1つは、前述のように照射野絞りをかけて放射
線画像情報が記録された蓄積性蛍光体シートから輝尽発
光光を読み取って画像信号を得る際に、◆この画像信号
から、蓄積性蛍光体シート上の各位置におけるデジタル
画像データを求め、放射線照射野内に含まれる所定の点
からシート端部に向かう放射状の複数の方向に沿った画
像データに基づいて蓄積性蛍光体シート上の放射線照射
野のエッジ部分であると考えられるエッジ候補点をニュ
ーラルネットワークにより求め、これらのエッジ候補点
に沿った線で囲まれる領域を放射線照射野と認識するよ
うにしたことを特徴とするものである。
One of the methods for recognizing a radiation field of the present invention is to emit stimulated emission light from a stimulable phosphor sheet on which radiation image information is recorded by narrowing down the field as described above. When reading and obtaining an image signal, ◆ Digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet is obtained from this image signal, and a plurality of radial patterns from a predetermined point included in the radiation irradiation field toward the sheet end are obtained. Based on the image data along the direction, the neural network is used to find the edge candidate points that are considered to be the edges of the radiation field on the stimulable phosphor sheet, and the area enclosed by the lines along these edge candidate points is determined. It is characterized in that it is recognized as a radiation irradiation field.

【0015】蓄積性蛍光体シート上の各位置におけるデ
ジタル画像データを求めるためには、まず該シート上の
位置を規定する必要がある。この位置の規定は画素単位
で行なってもよいし、一定の関係にある複数画素例えば
一定の方向に並んでいる3〜5個の複数画素をまとめて
1つの位置としてもよい。前者の場合の各位置における
デジタル画像データとはその位置に対応する画素の画像
信号をデジタル化したものを意味し、後者の場合の各位
置におけるデジタル画像データとはその位置に含まれる
複数画素の画像信号に基づいて決定されたもの、例えば
複数画素の画像信号を平均したデジタル画像データを意
味する。この後者のように位置を規定するということ
は、換言すれば読取処理によって得られた各画素毎の画
像信号を線形または非線形フイルタリングによって前処
理すること、例えば各画素毎の画像信号を3〜5ライン
ごとに1次元平滑化することを意味する。
In order to obtain digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet, it is necessary to first define the position on the sheet. This position may be defined on a pixel-by-pixel basis, or a plurality of pixels having a fixed relationship, for example, a plurality of 3 to 5 pixels arranged in a fixed direction may be collectively set as one position. The digital image data at each position in the former case means a digitalized image signal of a pixel corresponding to that position, and the digital image data at each position in the latter case means a plurality of pixels included in that position. What is determined based on an image signal, for example, digital image data obtained by averaging image signals of a plurality of pixels. Defining the position like this latter means in other words, pre-processing the image signal for each pixel obtained by the reading process by linear or non-linear filtering, for example, 3 to 3 for the image signal for each pixel. This means that one-dimensional smoothing is performed every 5 lines.

【0016】ニューラルネットワークとは、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解を出力する
確率を高めることができるものである(例えば、「D.E.
Rumelhart,G.E.Hinton and R.J.Williams:Learning rep
resentations by back-propagating errors,Nature,323
-9,533-356,1986a」,「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)。
The neural network inputs each information in the neural network by inputting information (teacher signal) indicating whether the output signal output when a certain input signal is given is a correct signal or an incorrect signal. Error reverse propagation learning (back propagation) that corrects the weight of connection between units (weight of synapse connection)
It is equipped with a function, and by repeating'learning ', it is possible to increase the probability of outputting a correct answer when a new signal is input (for example, "DE
Rumelhart, GEHinton and RJWilliams: Learning rep
resentations by back-propagating errors, Nature, 323
-9,533-356, 1986a "," Hideki Aso: Back Propagation Computrol No.24 53-60 "," Kazuyuki Aihara Neural Computer Tokyo Denki University Press ").

【0017】このニューラルネットワークに画像信号を
入力し、エッジ候補点を入力させることができ、誤った
出力をしても正しい出力を教師信号として入力すること
により学習させ、照射野認識の精度をいっそう向上させ
ることができる。
Image signals can be input to this neural network and edge candidate points can be input. Even if an incorrect output is made, the correct output is input as a teacher signal for learning, and the accuracy of irradiation field recognition is further improved. Can be improved.

【0018】上記ニューラルネットワークにより多数の
エッジ候補点を求めた後、それらの点に沿った直線ある
いは曲線を公知の方法によって求めれば、その直線ある
いは曲線は照射野輪郭となる。したがって、この線で囲
まれる領域を放射線照射野とみなすようにすれば、照射
野が正しく認識されることになる。
After obtaining a large number of edge candidate points by the neural network and then obtaining a straight line or a curve along those points by a known method, the straight line or the curve becomes an irradiation field contour. Therefore, if the area surrounded by this line is regarded as the radiation field, the field is correctly recognized.

【0019】以上説明した方法は、照射野絞りをかけて
放射線が照射されて放射線画像情報が蓄積記録された蓄
積性蛍光体シートに励起光を照射し、この励起光照射に
より前記シートから発せられた輝尽発光光を光電的に読
み取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る光検
出手段と、◆前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シー
ト上の各位置におけるデジタル画像データを求める信号
変換手段と、◆放射線照射野内に含まれる所定の点から
シート端部に向かう放射状の複数の方向に沿った前記画
像データを入力とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射
線照射野のエッジ部分であると考えられるエッジ候補点
を出力とするニューラルネットワークと、◆これらのエ
ッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射線照射野と
認識する認識手段によって実施されうる。
In the above-described method, the stimulable phosphor sheet on which the radiation image information is accumulated and recorded by irradiating the radiation with the irradiation field narrowed is irradiated with the exciting light, and the exciting light is emitted from the sheet. Photodetection means for photoelectrically reading the stimulated emission light to obtain an image signal carrying the radiation image information, and signal conversion for obtaining digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet from the image signal. Means and ◆ is an edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet, the image data being input along a plurality of radial directions from a predetermined point included in the radiation field toward the sheet end. Neural network that outputs edge candidate points that are considered to be: ◆ Recognizing means that recognizes a region surrounded by lines along these edge candidate points as a radiation field Thus it may be performed.

【0020】また本発明によるもう1つの放射線照射野
認識方法は、照射野絞りをかけて放射線が照射されて放
射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに励
起光を照射し、この励起光照射により前記シートから発
せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み取
って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、前
記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置に
おけるデジタル画像データを求め、放射線照射野内に含
まれる所定の点からシート端部に向かう放射状の複数の
方向に沿った画像データに基づいて前記蓄積性蛍光体シ
ート上の放射線照射野のエッジ部分であると考えられる
エッジ候補点検出のためのしきい値をニューラルネット
ワークにより求め、前記しきい値に基づいて前記エッジ
候補点を求め、これらのエッジ候補点に沿った線で囲ま
れる領域を放射線照射野と認識することを特徴とするも
のである。
Another method for recognizing a radiation field according to the present invention is to irradiate a stimulating light on a stimulable phosphor sheet on which a radiation field is focused and radiation image information is stored and recorded. When obtaining the image signal that carries the radiation image information by photoelectrically reading the stimulated emission light emitted from the sheet by light irradiation by the photodetector, each of the stimulable phosphor sheets on the stimulable phosphor sheet is obtained from the image signal. Obtaining digital image data at a position, the edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet based on image data along a plurality of radial directions from a predetermined point included in the radiation field toward the sheet end The threshold value for edge candidate point detection that is considered to be is obtained by a neural network, and the edge candidate point is obtained based on the threshold value. The region surrounded by line along the et edge candidate points is characterized in that to recognize the irradiation field.

【0021】ここで前記しきい値に基づいて前記エッジ
候補点を求める方法としては、前記画像データを微分
し、この微分値が前記しきい値を超えるすべての点を前
記エッジ候補点とする方法、あるいは前記しきい値を超
える点のうちで最も前記所定の点に近い点をエッジ候補
点とする方法等が考えられる。
As a method for obtaining the edge candidate points based on the threshold value, the image data is differentiated, and all points having a differential value exceeding the threshold value are set as the edge candidate points. Alternatively, a method of using a point closest to the predetermined point among the points exceeding the threshold value as an edge candidate point, or the like can be considered.

【0022】また上述した本発明によるもう1つの方法
を実施する装置は、照射野絞りをかけて放射線が照射さ
れて放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シー
トに励起光を照射し、この励起光照射により前記シート
から発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放
射線画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、前記
画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置にお
けるデジタル画像データを求める信号変換手段と、放射
線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向かう
放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力と
し、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ
部分であると考えられるエッジ候補点検出のためのしき
い値を出力とするニューラルネットワークと、前記しき
い値に基づいてエッジ候補点を求めるエッジ候補点検出
手段と、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領
域を放射線照射野と認識する認識手段とからなることを
特徴とするものである。
Further, in the apparatus for carrying out another method according to the present invention described above, the stimulating light is applied to the stimulable phosphor sheet on which the radiation field is focused and the radiation image information is stored and recorded. Photodetection means for photoelectrically reading the stimulated emission light emitted from the sheet by this excitation light irradiation to obtain an image signal carrying the radiation image information, and from the image signal, each on the stimulable phosphor sheet A signal conversion unit for obtaining digital image data at a position, and the image data along a plurality of radial directions from a predetermined point included in the radiation irradiation field toward the sheet end portion as an input, and on the stimulable phosphor sheet A neural network that outputs a threshold value for detecting an edge candidate point that is considered to be an edge portion of the radiation field, and an essence based on the threshold value. An edge candidate point detecting means for determining a candidate point is a region surrounded by a line along these edge candidate points characterized in that comprising a recognizing means for recognizing the irradiation field.

【0023】[0023]

【実施例】以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を
詳細に説明する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described in detail below based on the embodiments shown in the drawings.

【0024】図1は本発明の第1の方法によって放射線
照射野を認識するようにした放射線画像情報記録再生シ
ステムを示すものである。この放射線画像情報記録再生
システムは基本的に、放射線画像撮影部20、先読み用読
取部30、本読み用読取部40、および画像再生部50から構
成されている。放射線画像撮影部20においては、例えば
X線管球等の放射線源100 から被写体(被検者)101 に
向けて、放射線102 が照射される。この被写体101 を透
過した放射線102 が照射される位置には、先に述べたよ
うに放射線エネルギーを蓄積する蓄積性蛍光体シート10
3が配置され、この蓄積性蛍光体シート103 に被写体101
の透過放射線画像情報が蓄積記録される。なお放射線
源100 と被写体101 との間には、放射線102 の照射野を
絞る絞り104 が配されている。
FIG. 1 shows a radiation image information recording / reproducing system for recognizing a radiation irradiation field by the first method of the present invention. This radiographic image information recording / reproducing system basically includes a radiographic image capturing unit 20, a pre-reading reading unit 30, a main-reading reading unit 40, and an image reproducing unit 50. In the radiation image capturing unit 20, radiation 102 is emitted from a radiation source 100 such as an X-ray tube toward a subject (subject) 101. At the position where the radiation 102 transmitted through the subject 101 is irradiated, as described above, the stimulable phosphor sheet 10 that accumulates the radiation energy is stored.
3 are arranged, and the subject 101 is placed on the storage phosphor sheet 103.
The transmission radiation image information of is stored and recorded. A diaphragm 104 that narrows down the irradiation field of the radiation 102 is arranged between the radiation source 100 and the subject 101.

【0025】このようにして被写体101 の放射線画像情
報が記録された蓄積性蛍光体シート103 は、移送ローラ
等のシート移送手段110 により、先読み用読取部30に送
られる。先読み用読取部30において先読み用レーザ光源
201 から発せられたレーザ光202 は、このレーザ光202
の励起によって蓄積性蛍光体シート103 から発せられる
輝尽発光光の波長領域をカットするフィルター203 を通
過した後、ガルバノメータミラー等の光偏向器204 によ
り直線的に偏向され、平面反射鏡205 を介して蓄積性蛍
光体シート103 上に入射する。ここでレーザ光源201
は、励起光としてのレーザ光202 の波長域が、蓄積性蛍
光体シート103 が発する輝尽発光光の波長域と重複しな
いように選択されている。他方、蛍光体シート103 は移
送ローラ等のシート移送手段210 により矢印206 の方向
に移送されて副走査がなされ、その結果、蛍光体シート
103 の全面にわたってレーザ光202 が照射される。ここ
で、レーザ光源201 の発光強度、レーザ光202 のビーム
径、レーザ光202 の走査速度、蓄積性蛍光体シート103
の移送速度は、先読みの励起光(レーザ光202 )のエネ
ルギーが、後述する本読み用読取部40で行なわれる本読
みのそれよりも小さくなるように選択されている。
The stimulable phosphor sheet 103 on which the radiation image information of the subject 101 is recorded in this manner is sent to the prereading reading section 30 by the sheet transfer means 110 such as a transfer roller. A laser light source for pre-reading in the pre-reading reading unit 30.
The laser light 202 emitted from 201 is the laser light 202
After passing through the filter 203 that cuts the wavelength region of the stimulated emission light emitted from the stimulable phosphor sheet 103 by the excitation of, the light is deflected linearly by an optical deflector 204 such as a galvanometer mirror, and passes through a plane reflecting mirror 205. And is incident on the stimulable phosphor sheet 103. Laser source 201 here
Is selected so that the wavelength range of the laser light 202 as the excitation light does not overlap with the wavelength range of the stimulated emission light emitted by the stimulable phosphor sheet 103. On the other hand, the phosphor sheet 103 is transferred in the direction of arrow 206 by the sheet transfer means 210 such as a transfer roller and is sub-scanned, and as a result, the phosphor sheet 103 is transferred.
A laser beam 202 is applied to the entire surface of 103. Here, the emission intensity of the laser light source 201, the beam diameter of the laser light 202, the scanning speed of the laser light 202, the stimulable phosphor sheet 103
Is selected such that the energy of the pre-reading excitation light (laser light 202) is smaller than that of the main reading performed by the main reading reading unit 40 described later.

【0026】上述のようにレーザ光202 が照射される
と、蓄積性蛍光体シート103 は、それに蓄積記録されて
いる放射線エネルギーに対応した光量の輝尽発光光を発
し、この発光光は先読み用光ガイド207 に入射する。輝
尽発光光はこの光ガイド207 内を導かれ、射出面から射
出してフォトマルチプライヤー等の光検出器208 によっ
て受光される。該光検出器208 の受光面には、輝尽発光
光の波長域の光のみを透過し、励起光の波長域の光をカ
ットするフィルターが貼着されており、輝尽発光光のみ
を検出し得るようになっている。検出された輝尽発光光
は蓄積記録情報を担持する電気信号に変換され、増幅器
209 により増幅される。増幅器209 から出力された信号
はA/D変換器211 によりデジタル化され、先読み画像
信号Spとして本読み用読取部40の本読み制御回路314
に入力される。この本読み制御回路314 は、先読み画像
信号Spが示す蓄積記録情報に基づいて、読取ゲイン設
定値a、収録スケールファクター設定値b、再生画像処
理条件設定値cを決定する。また上記先読み画像信号S
pは、後に詳述する照射野認識回路220 にも入力され
る。
When the laser light 202 is irradiated as described above, the stimulable phosphor sheet 103 emits stimulated emission light of a light amount corresponding to the radiation energy stored and recorded therein, and this emission light is for pre-reading. It is incident on the light guide 207. The stimulated emission light is guided through the light guide 207, emitted from the emission surface, and received by a photodetector 208 such as a photomultiplier. On the light receiving surface of the photodetector 208, a filter is attached which transmits only light in the wavelength range of stimulated emission light and cuts light in the wavelength range of excitation light, and detects only stimulated emission light. Is ready for you. The detected stimulated emission light is converted into an electric signal carrying the stored record information, and is then amplified.
Amplified by 209. The signal output from the amplifier 209 is digitized by the A / D converter 211, and the main reading control circuit 314 of the main reading reading unit 40 serves as the preread image signal Sp.
Entered in. The main reading control circuit 314 determines the reading gain setting value a, the recording scale factor setting value b, and the reproduced image processing condition setting value c based on the accumulated recording information indicated by the preread image signal Sp. In addition, the pre-read image signal S
p is also input to the irradiation field recognition circuit 220 described in detail later.

【0027】以上のようにして先読みを完了した蓄積性
蛍光体シート103 は本読み用読取部40へ移送される。本
読み用読取部40において本読み用レーザ光源301 から発
せられたレーザ光302 は、このレーザ光302 の励起によ
って蓄積性蛍光体シート103から発せられる輝尽発光光
の波長領域をカットするフィルター303 を通過した後、
ビームエクスパンダー304 によりビーム径の大きさが厳
密に調整され、ガルバノメータミラー等の光偏向器305
によって直線的に偏向され、平面反射鏡306 を介して蓄
積性蛍光体シート103 上に入射する。光偏向器305 と平
面反射鏡306 との間にはfθレンズ307 が配され、蓄積
性蛍光体シート103 上を走査するレーザ光302 のビーム
径が均一となるようにされている。他方、蓄積性蛍光体
シート103 は移送ローラなどのシート移送手段320 によ
り矢印308 の方向に移送されて副走査がなされ、その結
果、蓄積性蛍光体シート103 の全面にわたってレーザ光
が照射される。このようにレーザ光302 が照射される
と、蓄積性蛍光体シート103はそれに蓄積記録されてい
る放射線エネルギーに対応した光量の輝尽発光光を発
し、この発光光は本読み用光ガイド309 に入射する。本
読み用光ガイド309 の中を全反射を繰返しつつ導かれた
輝尽発光光はその射出面から射出され、フォトマルチプ
ライヤー等の光検出器310 によって受光される。光検出
器310 の受光面には、輝尽発光光の波長域のみを選択的
に透過するフィルターが貼着され、光検出器310 が輝尽
発光光のみを検出するようになっている。
The stimulable phosphor sheet 103, which has been preread in the above manner, is transferred to the reading unit 40 for main reading. The laser light 302 emitted from the laser light source 301 for main reading in the reading unit 40 for main reading passes through the filter 303 that cuts the wavelength region of the stimulated emission light emitted from the stimulable phosphor sheet 103 by the excitation of the laser light 302. After doing
The beam expander 304 precisely adjusts the beam diameter, and the optical deflector 305 such as a galvanometer mirror is used.
It is linearly deflected by and is incident on the stimulable phosphor sheet 103 via the plane reflecting mirror 306. An fθ lens 307 is arranged between the light deflector 305 and the plane reflecting mirror 306 so that the beam diameter of the laser light 302 scanning the stimulable phosphor sheet 103 becomes uniform. On the other hand, the stimulable phosphor sheet 103 is transferred in the direction of arrow 308 by the sheet transfer means 320 such as a transfer roller and is sub-scanned, and as a result, the entire surface of the stimulable phosphor sheet 103 is irradiated with laser light. When the laser light 302 is irradiated in this way, the stimulable phosphor sheet 103 emits stimulated emission light in an amount corresponding to the radiation energy stored and recorded therein, and this emission light is incident on the main reading light guide 309. To do. The stimulated emission light guided while repeating total reflection in the main reading light guide 309 is emitted from its emission surface and is received by a photodetector 310 such as a photomultiplier. A filter that selectively transmits only the wavelength region of the stimulated emission light is attached to the light receiving surface of the photodetector 310 so that the photodetector 310 detects only the stimulated emission light.

【0028】蓄積性蛍光体シート103 に記録されている
放射線画像を示す輝尽発光光を光電的に検出した光検出
器310 の出力は、前記制御回路314 が決定した読取ゲイ
ン設定値aに基づいて読取ゲインが設定された増幅器31
1 により、適正レベルの電気信号に増幅される。増幅さ
れた電気信号はA/D変換器312 に入力され、収録スケ
ールファクター設定値bに基づいて、信号変動幅に適し
た収録スケールファクターでデジタル信号に変換されて
信号処理回路313 に入力される。上記デジタル信号は、
この信号処理回路313 において、観察読影適性の優れた
放射線画像が得られるように再生画像処理条件設定値c
に基づいて信号処理(画像処理)され、出力される。
The output of the photodetector 310 that photoelectrically detects the stimulated emission light showing the radiation image recorded on the stimulable phosphor sheet 103 is based on the reading gain set value a determined by the control circuit 314. Amplifier with read gain set by
Amplifies to an appropriate level electric signal by 1. The amplified electric signal is input to the A / D converter 312, converted into a digital signal with a recording scale factor suitable for the signal fluctuation width based on the recording scale factor setting value b, and input to the signal processing circuit 313. .. The digital signal is
In the signal processing circuit 313, the reproduction image processing condition set value c is set so that a radiographic image excellent in observation and interpretation suitability is obtained.
Signal processing (image processing) based on the above, and output.

【0029】信号処理回路313 から出力された読取画像
信号(本読み画像信号)Soは、画像再生部50の光変調
器401 に入力される。この画像再生部50においては、記
録用レーザ光源402 からのレーザ光403 が光変調器401
により、上記信号処理回路313 から入力される本読み画
像信号Soに基づいて変調され、走査ミラー404 によっ
て偏向されて写真フィルム等の感光材料405 上を走査す
る。そして感光材料405 は上記走査の方向と直交する方
向(矢印406 方向)に走査と同期して移送され、感光材
料405 上に、上記本読み画像信号Soに基づく放射線画
像が出力される。放射線画像を再生する方法としては、
このような方法の他、前述したCRTによる表示等、種
々の方法を採用することができる。
The read image signal (main read image signal) So output from the signal processing circuit 313 is input to the optical modulator 401 of the image reproducing section 50. In the image reproducing section 50, the laser light 403 from the recording laser light source 402 is used as the optical modulator 401.
Thus, it is modulated based on the main reading image signal So input from the signal processing circuit 313, deflected by the scanning mirror 404, and scanned on the photosensitive material 405 such as a photographic film. Then, the photosensitive material 405 is transported in a direction (arrow 406 direction) orthogonal to the scanning direction in synchronization with the scanning, and a radiation image based on the main reading image signal So is output on the photosensitive material 405. As a method of reproducing the radiation image,
In addition to such a method, various methods such as the above-described CRT display can be adopted.

【0030】次に、前記図2に示されるように蓄積性蛍
光体シート103 において放射線照射野Bが絞られている
場合にも、前記読取ゲイン設定値a、収録スケールファ
クター設定値b、画像処理条件設定値cが適正に決定さ
れる仕組みについて、図5を参照して説明する。この図
5に示されるように前記制御回路314 は、信号抽出部35
0 、ヒストグラム解析部351 、読出部352 および記憶部
353 からなる。先読み画像信号Spは上記信号抽出部35
0 に入力され、該信号抽出部350 において、後述するよ
うにして指定される領域のみについての先読み画像信号
Sp’が抽出される。この信号抽出部350 から出力され
る先読み画像信号Sp’はヒストグラム解析部351 に入
力される。ヒストグラム解析部351 は先読み画像信号S
p’のヒストグラムを作成し、例えばその最大値、最小
値、最大頻度値等を求め、それらの値を示す情報Srを
読出部352 に送る。記憶部353 にはこれら最大値、最小
値等に対応する最適の読取ゲイン設定値a、収録スケー
ルファクター設定値bおよび画像処理条件設定値cが記
憶されており、読出部352 は上記情報Srに対応する設
定値a、b、cを記憶部353 から読み出して、前述のよ
うにそれぞれ増幅器311 、A/D変換器312 および信号
処理回路313 に送る。
Next, even when the radiation field B is narrowed in the stimulable phosphor sheet 103 as shown in FIG. 2, the reading gain setting value a, the recording scale factor setting value b, and the image processing are performed. A mechanism for appropriately determining the condition setting value c will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 5, the control circuit 314 includes a signal extraction unit 35.
0, histogram analysis unit 351, reading unit 352, and storage unit
Consists of 353. The prefetch image signal Sp is the signal extraction unit 35.
The pre-reading image signal Sp ′ is input only to the area designated as will be described later. The prefetch image signal Sp ′ output from the signal extraction unit 350 is input to the histogram analysis unit 351. The histogram analysis unit 351 uses the prefetch image signal S
A histogram of p'is created, for example, the maximum value, the minimum value, the maximum frequency value, etc. are obtained, and the information Sr indicating these values is sent to the reading unit 352. The storage unit 353 stores the optimum reading gain setting value a, the recording scale factor setting value b, and the image processing condition setting value c corresponding to the maximum value and the minimum value, and the reading unit 352 stores the information Sr in the information Sr. The corresponding set values a, b, c are read from the storage unit 353 and sent to the amplifier 311, the A / D converter 312 and the signal processing circuit 313, respectively, as described above.

【0031】次に信号抽出部350 における信号抽出につ
いて説明する。照射野認識回路220は、エッジ候補点を
求めるニューラルネットワーク(これを構成するニュー
ロンの結合の重みを表わす係数をいう。以下単にニュー
ラルネットワークということがある。)を記憶するコン
ピュータシステム222と演算部223 とからなる。
Next, signal extraction in the signal extraction section 350 will be described. The irradiation field recognition circuit 220 stores a neural network (which refers to a coefficient that represents the weight of the connection of the neurons that make up the edge candidate point; hereinafter referred to simply as a neural network) for calculating edge candidate points and a computing unit 223. Consists of.

【0032】先読み画像信号Spを、まず図3に示す方
向D1 に沿った方向に抽出し、以下同様に方向D2 、D
3 ……Dn に沿った方向に抽出する。これら複数の方向
〜Dn は、蓄積性蛍光体シート103 の中心Oか
らシート端部に向かう放射状の方向であり、本例では各
方向D1 〜Dn が互いに等角度間隔に設定されている。
またこのような放射状の方向D1 〜Dn は、例えば蓄積
性蛍光体シート103 のサイズが半切サイズ(256 ×192m
m)の場合、64方向程度設定される。蓄積性蛍光体シー
ト103 上の放射線照射野B内の画像信号のレベルは、照
射野B外の領域についての画像信号レベルに比べて明ら
かに高い値をとるので、ある方向Diに沿った先読み画
像信号Spの値は、図4に示すようなプロファイルを示
す。抽出された方向Diに沿った画像信号Spのプロフ
ァイルが照射野認識回路220 に入力されるとコンピュー
タシステム222 内のメモリからニューラルネットワーク
が読み出される。そして図4に示すように入力点数を削
減するために上記先読画像信号Spのプロファイルが抽
出された方向Diに沿って均一に間引かれ、間引かれた
先読画像信号Spのプロファイルがニューラルネットワ
ークに入力され、該ニューラルネットワークからエッジ
候補点の位置、すなわち蓄積性蛍光体シート103の中心
OからDi方向にある該シート103 の端部103aまでの距
離に対する中心Oからエッジ候補点までの距離の割合が
出力される。
The pre-read image signal Sp is first extracted in the direction along the direction D 1 shown in FIG. 3, and thereafter, the directions D 2 and D are similarly extracted.
3 ... Extract in the direction along Dn. The plurality of directions D 1 to Dn are radial directions from the center O of the stimulable phosphor sheet 103 toward the sheet end, and in this example, the directions D 1 to Dn are set at equal angular intervals. ..
Further, in such radial directions D 1 to Dn, for example, the size of the stimulable phosphor sheet 103 is a half-cut size (256 × 192 m).
In case of m), about 64 directions are set. Since the level of the image signal in the radiation field B on the stimulable phosphor sheet 103 is obviously higher than the image signal level in the area outside the field B, the pre-read image along a certain direction Di. The value of the signal Sp shows a profile as shown in FIG. When the profile of the image signal Sp along the extracted direction Di is input to the irradiation field recognition circuit 220, the neural network is read from the memory in the computer system 222. Then, as shown in FIG. 4, in order to reduce the number of input points, the profile of the preread image signal Sp is uniformly thinned along the direction Di in which the profile is extracted, and the thinned profile of the preread image signal Sp is neural-coded. Input to the network, the position of the edge candidate point from the neural network, that is, the distance from the center O of the stimulable phosphor sheet 103 to the edge portion 103a of the sheet 103 in the Di direction to the edge candidate point. Is output.

【0033】次に本発明の第2の方法について説明す
る。この本発明の第2の方法を利用した放射線画像情報
記録再生システムの構成については上述した第1の方法
を利用した放射線画像情報記録再生システムと同一であ
るので詳細な説明は省略し、ニューラルネットワークに
入力された後のプロセスについて説明する。
Next, the second method of the present invention will be described. The configuration of the radiation image information recording / reproducing system utilizing the second method of the present invention is the same as that of the radiation image information recording / reproducing system utilizing the first method described above, and thus detailed description thereof will be omitted and the neural network will be omitted. Describe the process after it is entered in.

【0034】上述した第1の方法と同様に先読画像信号
Spのプロファイルが抽出された方向Diに沿って均一
に間引かれ、間引かれた先読画像信号Spのプロファイ
ルがニューラルネットワークに入力される。すると該ニ
ューラルネットワークからエッジ候補点検出のためのし
きい値が出力され、このしきい値に基づいてエッジ候補
点検出手段によりエッジ候補点が求められる。このエッ
ジ候補点検出手段は本発明の第1の方法を利用した放射
線画像情報記録再生システムのコンピュータシステム22
2 内に記憶されているものである。
Similar to the first method described above, the profile of the preread image signal Sp is uniformly thinned out along the direction Di in which the profile is extracted, and the thinned profile of the preread image signal Sp is input to the neural network. To be done. Then, a threshold value for detecting the edge candidate points is output from the neural network, and the edge candidate point detecting means obtains the edge candidate points based on the threshold value. This edge candidate point detecting means is a computer system 22 of a radiation image information recording / reproducing system using the first method of the present invention.
It is stored in 2.

【0035】エッジ候補点の検出の方法としては、特開
昭63-259538号公報に示されているような公知の方法を
用いることができる。すなわち先読画像信号Spのプロ
ファイルを微分し、この微分値がニューラルネットワー
クより出力されたしきい値を超えるすべての点をエッジ
候補点として検出する方法、あるいは前記微分値がしき
い値を超える点のうちで最も蓄積性蛍光体シートの中心
Oに近い点をエッジ候補点として検出する方法等を用い
ることができる。
As a method for detecting the edge candidate points, a known method as disclosed in JP-A-63-259538 can be used. That is, a method of differentiating the profile of the pre-read image signal Sp and detecting all points where the differential value exceeds the threshold value output from the neural network as edge candidate points, or a point where the differential value exceeds the threshold value Among them, a method of detecting a point closest to the center O of the stimulable phosphor sheet as an edge candidate point can be used.

【0036】次にニューラルネットワークの学習機能に
ついて説明する。
Next, the learning function of the neural network will be described.

【0037】図6はニューラルネットワークの基本的概
念を示すブロック図である。本発明の実施例においては
入力部で画像信号Spを入力とし、出力部においてエッ
ジ候補点の位置を出力するようにしている。ニューラル
ネットワークに学習をさせる場合に出力部が誤った値を
出力した場合には、修正入力部より修正値を入力して学
習を行う。
FIG. 6 is a block diagram showing the basic concept of the neural network. In the embodiment of the present invention, the input section receives the image signal Sp and the output section outputs the position of the edge candidate point. If the output unit outputs an incorrect value when the neural network is trained, the correction value is input from the correction input unit to perform learning.

【0038】図7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. 7 is a diagram showing an example of a neural network having a backpropagation learning (backpropagation) function. Error back-propagation learning (backpropagation) is, as described above, comparing the output of the neural network with the correct answer (teaching signal) to sequentially connect the weights from the output side to the input side (synaptic connection weights). A "learning" algorithm that modifies

【0039】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,1個のユニット
(ニューロン)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は先読画像信号
SpのプロファイルがDi方向に沿って均一に間引かれ
た信号であり、第3層(出力層)からの出力Y3,1 はエ
ッジ候補点(シート103 の中心Oまでの距離に対する中
心Oからエッジ候補点までの距離の割合)、あるいはエ
ッジ候補点検出のためのしきい値に対応した信号であ
る。第k層のi番目のユニットをUk,i 、該ユニットU
k,i への各入力をXk,i 、各出力をYk,i、Uk,i から
Uk+1,j への結合の重みをWk,i;k+1,j とし、各ユニッ
トUk,j は同一の特性関数
As shown in the figure, the first layer (input layer), the second layer (intermediate layer), and the third layer (output layer) of this neural network are n 1 , n 2 , and 1 units, respectively. (Neurons). The signals F 1 , F 2 , ..., F n1 input to the first layer (input layer) are signals in which the profile of the preread image signal Sp is thinned out uniformly along the Di direction. The output Y3,1 from the layer (output layer) is used as an edge candidate point (ratio of the distance from the center O to the edge candidate point to the distance to the center O of the sheet 103) or a threshold value for detecting the edge candidate point. Corresponding signal. The unit i of the k-th layer is Uk, i,
Each input to k, i is Xk, i, each output is Yk, i, and the coupling weight from Uk, i to Uk + 1, j is Wk, i; k + 1, j, and each unit Uk, j Are the same characteristic functions

【0040】[0040]

【数1】 [Equation 1]

【0041】を有するものとする。このとき、各ユニッ
トUk,j の入力Xk,j 、出力Yk,j は、
It is assumed that At this time, the input Xk, j and the output Yk, j of each unit Uk, j are

【0042】[0042]

【数2】 [Equation 2]

【0043】[0043]

【数3】 [Equation 3]

【0044】となる。ただし入力層を構成する各ユニッ
トU1,i(i =1,2,…,n1 ) 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U1,i
(i=1,2,…,n1 ) 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Wk,i;k+1,
j によって重み付けられながら最終的な出力Y3,1 にま
で伝達され、これによりエッジ候補点(中心Oより端部
103aまでの距離に対する中心Oよりエッジ候補点までの
割合)、あるいはエッジ候補点検出のためのしきい値が
求められる。
It becomes However the units U1, i (i = 1,2, ..., n 1) constituting the input layer the input F 1 to, F 2,
…, F n1 is not weighted and each unit U1, i is directly
It is input to (i = 1,2, ..., n 1 ). The input n 1 signals F 1 , F 2 , ..., F n1 have weights Wk, i; k + 1,
It is transmitted to the final output Y3,1 while being weighted by j.
The ratio from the center O to the edge candidate point with respect to the distance to 103a) or the threshold value for detecting the edge candidate point is obtained.

【0045】ここで、上記各結合の重みWk,i;k+1,j 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Wk,i;k+1,j の初期値が与えられる。このとき、入力
1 〜Fn1が最大に変動しても、出力Y3,1 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, a method of determining the weights Wk, i; k + 1, j of the respective connections will be described. First, an initial value of the weight Wk, i; k + 1, j of each connection is given by a random number. In this case, even if the input F 1 to F n1 is varied to maximize the output Y3,1 such that a value or a value close thereto within a predetermined range, it is preferable to limit the scope of the random number.

【0046】最適なエッジ候補点あるいはエッジ候補点
検出のためのしきい値が既知のX線画像が記録された蓄
積性蛍光体シートが多数前述したようにして読み取ら
れ、これにより得られた先読画像信号Spが間引きされ
て上記n1 個の入力F1 ,F2 ,…,Fn1が求められ
る。このn1 個の入力F1 ,F2 ,…,Fn1が図7に示
すニューラルネットワークに入力され、各ユニットUk,
iの出力Yk,i がモニタされる。
A large number of stimulable phosphor sheets on which X-ray images having optimum threshold edge points or threshold values for detecting edge candidate points are recorded are read as described above, and the obtained points are obtained. The read image signal Sp is thinned out to obtain the n 1 inputs F 1 , F 2 , ..., F n1 . The n 1 inputs F 1 , F 2 , ..., F n1 are input to the neural network shown in FIG. 7, and each unit Uk,
The output Yk, i of i is monitored.

【0047】各出力Yk,i が求められると、最終的な出
力であるY3,1 と、この画像に関し正しいエッジ候補点
あるいは正しいエッジ候補点を検出するためのしきい値
を示す教師信号dとの二乗誤差
When each output Yk, i is obtained, a final output Y3,1 and a teacher signal d indicating a correct edge candidate point or a threshold value for detecting a correct edge candidate point for this image are obtained. Squared error of

【0048】[0048]

【数4】 [Equation 4]

【0049】が求められる。この二乗誤差Eが最小とな
るように、以下のようにして各結合の重みWk,i;k+1,j
が修正される。
Is required. In order to minimize this squared error E, the weights Wk, i; k + 1, j of each connection are set as follows.
Is fixed.

【0050】二乗誤差Eを最小にするには、このEはW
k,i;k+1,j の関数であるから
To minimize the squared error E, this E is W
Since it is a function of k, i; k + 1, j

【0051】[0051]

【数5】 [Equation 5]

【0052】このように各結合の重みWk,i;k+1,j 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。
In this way, the weight Wk, i; k + 1, j of each connection is corrected. Here, η is a coefficient called a learning coefficient.

【0053】ここで、Here,

【0054】[0054]

【数6】 [Equation 6]

【0055】であり、(2) 式よりFrom equation (2),

【0056】[0056]

【数7】 [Equation 7]

【0057】であるから、(6) 式は、Therefore, the equation (6) is

【0058】[0058]

【数8】 [Equation 8]

【0059】となる。It becomes

【0060】ここで、(4) 式より、From equation (4),

【0061】[0061]

【数9】 [Equation 9]

【0062】(3) 式を用いてこの(9) 式を変形すると、When this equation (9) is transformed using the equation (3),

【0063】[0063]

【数10】 [Equation 10]

【0064】ここで、(1) 式より、Here, from the equation (1),

【0065】[0065]

【数11】 [Equation 11]

【0066】であるから、Therefore,

【0067】[0067]

【数12】 [Equation 12]

【0068】となる。It becomes

【0069】(8) 式においてk=2と置き、(10)式、(1
1)式を(8) 式に代入すると、
In equation (8), k = 2 is set, and equation (10) and (1
Substituting equation (1) into equation (8),

【0070】[0070]

【数13】 [Equation 13]

【0071】この(13)式を(5) 式に代入して、Substituting equation (13) into equation (5),

【0072】[0072]

【数14】 [Equation 14]

【0073】となる。この(14)式に従って、W2,i;3,1
(i=1,2,…,n1 )の各結合の重みが修正される。
It becomes According to this equation (14), W2, i; 3,1
The weight of each connection (i = 1, 2, ..., N 1 ) is modified.

【0074】次に、Next,

【0075】[0075]

【数15】 [Equation 15]

【0076】であるから、この(15)式に(2) 式、(3) 式
を代入して、
Therefore, by substituting the equations (2) and (3) into the equation (15),

【0077】[0077]

【数16】 [Equation 16]

【0078】ここで(11)式より、From equation (11),

【0079】[0079]

【数17】 [Equation 17]

【0080】であるから、この(17)式と、(10)式、(12)
式を(16)式に代入して、
Therefore, this equation (17), equation (10), and (12)
Substituting the equation into equation (16),

【0081】[0081]

【数18】 [Equation 18]

【0082】(8) 式においてk=1と置き、(18)式を
(8)式に代入すると、
In equation (8), k = 1 is set, and equation (18) is replaced by
Substituting into equation (8),

【0083】[0083]

【数19】 [Formula 19]

【0084】この(19)式を(5) 式に代入すると、k=1
と置いて、
Substituting equation (19) into equation (5), k = 1
And put

【0085】[0085]

【数20】 [Equation 20]

【0086】となり、(14)式で修正されたW2,i;3,1(i=
1,2,…,n1 )がこの(20)式に代入され、W1,i;2,j(i=
1,2,…,n1 ;j=1,2,…,n2 )が修正される。
Then, W2, i; 3,1 (i =
1,2, ..., n 1 ) are substituted into this equation (20), and W1, i; 2, j (i =
, 1, ..., N 1 ; j = 1, 2, ..., N 2 ) are modified.

【0087】尚、理論的には(14)式、(20)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Wk,i;k+1,j 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。(例えば、D.E.Rumelhart,G.E.Hinton and R.J.Wil
liams:Learninginternal representations by error pr
opagation In Parallel Distributed Processing,Volum
e 1,J.L.McClelland,D.E.Rumelhart and The PDP Resea
rch Group,MIT Press,1986b」参照)
Theoretically, the equations (14) and (20) are used, and the learning coefficient η is set to be sufficiently small to increase the number of times of learning, whereby the weight Wk, i; k + 1 of each connection is calculated. , j can be converged to a predetermined value, but it is not realistic to make the learning coefficient η too small because the learning progress is delayed. On the other hand, if the learning coefficient η is set to be large, learning may oscillate (the weight of the above coupling does not converge to a predetermined value). Therefore, in practice, an inertial term such as the following equation is added to the correction amount of the coupling weight to suppress the vibration, and the learning coefficient η is set to a relatively large value. (For example, DE Rumelhart, GEHinton and RJWil
liams: Learning internal representations by error pr
opagation In Parallel Distributed Processing, Volum
e 1, JLMcClelland, DERumelhart and The PDP Resea
rch Group, MIT Press, 1986b '')

【0088】[0088]

【数21】 [Equation 21]

【0089】ただしΔWk,i;k+1,j (t)は、t回目の
学習における、修正後の結合重みWk,i;k+1,j から修正
前の該結合の重みWk,i;k+1,j 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。
However, ΔWk, i; k + 1, j (t) is the weight of the connection Wk, i; k + 1, j after modification from the weight Wk, i; k + 1, j after modification in the t-th learning. It represents the correction amount obtained by subtracting k + 1, j. Further, α is a coefficient called an inertial term.

【0090】慣性項α、学習係数ηとしてたとえばα=
0.9 、η=0.25を用いて各結合の重みWk,i;k+1,j 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Wk,i;k+1,j は最終の値に固定される。尚、ここ
では、このニューラルネットワークを用いた照射野を求
める照射野認識装置が内包されたシステムがユーザーに
設置された後、以下に述べるようにして学習を継続する
ため、ここでいう最終の値とは、例えばユーザーにおけ
る初期の立ち上げの段階の最終値をいう。この学習の終
了時には、出力Y3,1 はエッジ候補点の位置あるいはエ
ッジ候補点を検出するためのしきい値をほぼ正しく表わ
す信号となる。
As the inertia term α and the learning coefficient η, for example, α =
The weights Wk, i; k + 1, j of each connection are corrected (learned) by using, for example, 0.9 and η = 0.25, for example, 200,000 times, and then the weights Wk, i; k + 1, j of each connection are It is fixed to the final value. In addition, here, after the system including the irradiation field recognizing device for obtaining the irradiation field using this neural network is installed in the user, learning is continued as described below, so the final value here Is, for example, the final value of the initial startup stage of the user. At the end of this learning, the output Y3,1 becomes a signal that almost correctly represents the position of the edge candidate point or the threshold value for detecting the edge candidate point.

【0091】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。また各層のユットの数も、
上記実施例における数に限定されるものではなく、入力
される画像信号のプロファイルの数、エッジ候補点ある
いはエッジ候補点を検出するためのしきい値を表わす信
号の必要とする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 the one having a three-layer structure, and needless to say, it may have more layers. Also, the number of yuts in each layer,
The number is not limited to the number in the above embodiment, but may be determined according to the number of profiles of the input image signal, the edge candidate point, or the required accuracy of the signal representing the threshold value for detecting the edge candidate point. Of course, each layer can be composed of any number of units.

【0092】上記第1、第2の方法によりエッジ候補点
を求めた後、コンピュータシステム222 はエッジ候補点
についての先読み画像信号Spを抽出し、その抽出され
た各先読み画像信号Spに対応する画素位置を求め、そ
の画素位置を示す情報Seを演算部223 に送る。上述の
ようにして抽出された先読み画像信号Spは、大部分が
蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照射野B(図2参
照)のエッジ部分を担う画像信号、つまりエッジ候補点
信号となる。本例において、上記画素位置は図2に示す
ように、蓄積性蛍光体シート103 上のx−y直交座標系
で表わされる。
After obtaining the edge candidate points by the above-mentioned first and second methods, the computer system 222 extracts the pre-reading image signal Sp for the edge candidate points, and the pixel corresponding to each of the extracted pre-reading image signals Sp. The position is obtained, and information Se indicating the pixel position is sent to the arithmetic unit 223. The pre-reading image signal Sp extracted as described above becomes an image signal which mostly bears an edge portion of the radiation irradiation field B (see FIG. 2) on the stimulable phosphor sheet 103, that is, an edge candidate point signal. In this example, the pixel position is represented by an xy orthogonal coordinate system on the stimulable phosphor sheet 103, as shown in FIG.

【0093】以上述べたようにしてエッジ候補点を求め
た後、これらの点に沿った線を求めれば、その線が照射
野の輪郭となることは、先に述べた通りである。このエ
ッジ候補点に沿った線は、例えばそれらの点を平滑化処
理した後残った点を連結する方法、局所的に最小二乗法
を適用して複数の直線を求め、それらを連結する方法、
スプライン曲線等を当てはめる方法等によって求めるこ
とができるが、本例において演算部223 は、特にHough
変換を利用してエッジ候補点に沿った複数の直線を求め
るように構成されている。以下、この直線を求める処理
について詳しく説明する。
As described above, if the edge candidate points are obtained as described above and then the lines along these points are obtained, the lines become the contours of the irradiation field. The line along this edge candidate point is, for example, a method of connecting the remaining points after smoothing the points, a method of locally applying the least squares method to obtain a plurality of straight lines, and a method of connecting them.
It can be obtained by a method of applying a spline curve or the like.
It is configured to obtain a plurality of straight lines along the edge candidate points by using conversion. Hereinafter, the process of obtaining this straight line will be described in detail.

【0094】演算部223 は上記情報Seが示す画素位置
(エッジ候補点)の座標を(x0 ,y0 )としたとき、
これらのx0、y0 を定数として◆ ρ=x0 cosθ+y0 sinθ◆ で表わされる曲線を、すべてのエッジ候補点座標
(x0 ,y0 )について求める。この曲線は図8に示す
ようなものとなり、エッジ候補点座標(x0 ,y0 )の
数だけ存在する。
When the coordinates of the pixel position (edge candidate point) indicated by the above information Se are (x 0 , y 0 )
With these x 0 and y 0 as constants, a curve represented by ◆ ρ = x 0 cos θ + y 0 sin θ ◆ is obtained for all edge candidate point coordinates (x 0 , y 0 ). This curve is as shown in FIG. 8 and exists as many as the edge candidate point coordinates (x 0 , y 0 ).

【0095】次いで演算部223 は、上述の複数の曲線の
うちの所定数Q以上の曲線が互いに交わる交点(ρ0
θ0 )を求める。なおエッジ候補点座標(x0 ,y0
の誤差等のため、多数の曲線が厳密に一点で交わること
は少ないので、実際には例えば2本の曲線の交点が互い
に微小所定値以下の間隔で存在するとき、それらの交点
群の中心を上記交点(ρ0 ,θ0 )とする。次に演算部
223 は、交点(ρ0 ,θ0 )から前記x−y直交座標系
において次式◆ ρ0 =x cosθ0 +y sinθ0 ◆ で規定される直線を求める。この直線は、複数のエッジ
候補点座標(x0 ,y0 )に沿って延びる直線となる。
Next, the computing unit 223 makes the intersection point (ρ 0 , ρ 0 , at which a predetermined number Q or more of the plurality of curves described above intersect each other).
θ 0 ) is obtained. Note that the edge candidate point coordinates (x 0 , y 0 )
Since many curves do not intersect exactly at one point due to the error of, etc., in reality, for example, when the intersections of two curves exist at intervals of a minute predetermined value or less, the centers of the intersections are Let the intersection point be (ρ 0 , θ 0 ). Next is the calculation section
223 obtains a straight line defined by the following formula: ρ 0 = x cos θ 0 + y sin θ 0 ◆ in the xy Cartesian coordinate system from the intersection point (ρ 0 , θ 0 ). This straight line is a straight line extending along a plurality of edge candidate point coordinates (x 0 , y 0 ).

【0096】上記直線は、エッジ候補点が図2図示のよ
うに分布している場合、図9図示のようなものとなる。
演算部223 は次に、こうして求めた複数の直線L1 、L
2 、L3 …Ln によって囲まれる領域を求め、この領域
を放射線照射野Bとして認識する。この領域は、詳しく
は例えば以下のようにして認識される。演算部223 は蓄
積性蛍光体シート103 の隅部と中心Gとを結ぶ線分
1 、M2 、M3 …Mm(蓄積性蛍光体シート103 が矩
形の場合は4本)を記憶しており、この各線分M1 〜M
m と上記各直線L1 〜Ln との交点の有無を調べる。こ
の交点が存在した場合、演算部223 は上記直線によって
2分される平面のうち、シート隅部を含む側の平面を切
り捨てる。この操作をすべての直線L1 〜Ln、線分M
1 〜Mm に関して行なうことにより、直線L1〜Ln に
よって囲まれる領域が残される。この残された領域は、
すなわち放射線照射野Bである。
When the edge candidate points are distributed as shown in FIG. 2, the above straight line becomes as shown in FIG.
The calculation unit 223 then determines the plurality of straight lines L 1 and L thus obtained.
A region surrounded by 2 , L 3 ... Ln is obtained, and this region is recognized as a radiation field B. This area is recognized in detail as follows, for example. The calculation unit 223 stores the line segments M 1 , M 2 , M 3 ... Mm (four if the stimulable phosphor sheet 103 is rectangular) connecting the corners and the center G of the stimulable phosphor sheet 103. And each of these line segments M 1 to M
Existence of an intersection between m and each of the straight lines L 1 to Ln is checked. When this intersection exists, the arithmetic unit 223 cuts off the plane on the side including the sheet corner among the planes bisected by the straight line. This operation applies to all straight lines L 1 to Ln and line segment M
By carrying out for 1 to Mm, the region surrounded by the straight lines L 1 to Ln is left. This remaining area is
That is, the radiation field B.

【0097】演算部223 は以上のようにして認識した放
射線照射野Bを示す情報Stを、制御回路314 の信号抽
出部350 に送る。信号抽出部350 は先読み画像信号Sp
から、この情報Stが示す領域についての信号のみを抽
出してヒストグラム解析部351 に送る。したがって該ヒ
ストグラム解析部351 におけるヒストグラム解析は、蓄
積性蛍光体シート103 上の実際に放射線が照射された領
域のみに関して行なわれることになるので、前述の設定
値a、bおよびcは、実際の蓄積記録情報に対して最適
のものとなる。
The calculation unit 223 sends the information St indicating the radiation irradiation field B recognized as described above to the signal extraction unit 350 of the control circuit 314. The signal extraction unit 350 uses the prefetch image signal Sp.
Then, only the signal for the area indicated by this information St is extracted and sent to the histogram analysis section 351. Therefore, the histogram analysis in the histogram analysis unit 351 is performed only on the area of the stimulable phosphor sheet 103 that is actually irradiated with radiation, so that the above-mentioned set values a, b and c are the actual accumulation values. It is optimal for recorded information.

【0098】以上説明した実施例においては、画像信号
Spのプロファイルの抽出の方向の起点となる照射野内
の点をシート中心Oとしているが、この点はシート中心
点に限らず、放射線照射野内に存在する点ならばどのよ
うな点が利用されてもよい。例えば放射線照射野が極め
て小さく絞られる場合は、シート中心点が照射野外に位
置することもあるので、その場合は蓄積性蛍光体シート
内の濃度最大点、濃度重心点、さらには画像濃度を2値
化した際の高濃度側領域の重心等、必ず照射野内に存在
することになる点を利用するのが望ましい。
In the embodiment described above, the point in the irradiation field, which is the starting point in the direction of extracting the profile of the image signal Sp, is the center O of the sheet, but this point is not limited to the center point of the sheet, but may be in the irradiation field. Any existing point may be used. For example, when the radiation irradiation field is narrowed down to an extremely small value, the sheet center point may be located outside the irradiation field. It is desirable to use the point that will always exist in the irradiation field, such as the center of gravity of the high-concentration region when the value is converted.

【0099】また上記実施例では、画像信号Spのプロ
ファイルの抽出の方向D1 〜Dn をシート中心Oのまわ
りに等角度間隔で設定しているが、これらの方向は特に
等角度間隔に設定されなくても構わない。すなわち例え
ば図10に示すように蓄積性蛍光体シート103 の辺部に等
距離間隔の点を複数設定し、照射野B内の点Pからそれ
らの点に向かう各方向D1 〜Dn を画像信号Spのプロ
ファイルの抽出の方向とするようにしてもよい。
In the above embodiment, the directions D 1 to Dn for extracting the profile of the image signal Sp are set at equal angular intervals around the sheet center O, but these directions are set at equal angular intervals. It doesn't matter. That is, for example, as shown in FIG. 10, a plurality of equidistant points are set on the sides of the stimulable phosphor sheet 103, and the respective directions D 1 to Dn from the point P in the irradiation field B toward these points are image signals. You may make it the direction of extraction of the profile of Sp.

【0100】また図11に示すように、照射野B内の点P
からエッジ候補点Eまでの距離gがさほど変化しない所
では画像信号Spのプロファイルの抽出方向Diを比較
的粗く設定し(図中h1 の範囲)、上記距離gがかなり
変化するようになったら画像信号Spのプロファイルの
抽出方向Diを比較的精細に設定する(図中h2 の範
囲)ようにしてもよい。
Further, as shown in FIG. 11, the point P in the irradiation field B is
When the distance g from the edge candidate point E to the edge candidate point E does not change so much, the extraction direction Di of the profile of the image signal Sp is set relatively coarse (in the range of h 1 in the figure), and when the distance g becomes considerably changed. The extraction direction Di of the profile of the image signal Sp may be set relatively finely (in the range of h 2 in the drawing).

【0101】なお本実施例においては、画像信号Spの
プロファイルはある方向Diに沿った1つだけをニュー
ラルネットワークに入力しているが、ある方向Diに沿
った近傍数本の画像信号Spのプロファイルをニューラ
ルネットワークに入力してもよいし、ある方向Diに沿
った近傍数本の画像信号Spのプロファイルの平均プロ
ファイルを入力としてもよい。近傍数本のプロファイル
を入力とするとニューラルネットワークの第1層のユニ
ットの数は、増加することとなる。
In the present embodiment, only one profile of the image signal Sp is input to the neural network along the certain direction Di, but the profile of several neighboring image signals Sp along the certain direction Di is input. May be input to the neural network, or the average profile of the profiles of several neighboring image signals Sp along a certain direction Di may be input. The number of units in the first layer of the neural network will increase if several neighboring profiles are input.

【0102】また、図2に示すような形状の照射野Bを
認識する場合、照射野輪郭部のエッジ候補点は通常1度
のニューラルネットワークの入力で1つだけ求められる
が、例えば図12、図13に示すような形状の照射野Bを認
識する場合は、照射野輪郭部のエッジ候補点が複数検出
されることもある。このような場合でも、ニューラルネ
ットワークにエッジ候補点を複数検出するように学習さ
せておけば、照射野輪郭部のエッジ候補点をすべて検出
可能で、複雑な形状の照射野Bも正しく認識できること
になる。
Further, in the case of recognizing the irradiation field B having the shape as shown in FIG. 2, normally only one edge candidate point of the irradiation field contour is obtained by one input of the neural network. When recognizing the irradiation field B having the shape as shown in FIG. 13, a plurality of edge candidate points of the irradiation field contour portion may be detected. Even in such a case, if the neural network is trained to detect a plurality of edge candidate points, all edge candidate points in the irradiation field contour portion can be detected, and the irradiation field B having a complicated shape can be correctly recognized. Become.

【0103】なお蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照
射野が絞られていない場合、演算部223 から出力される
情報Stは当然蓄積性蛍光体シート103 の全域を示すも
のとなるから、この場合も設定値a、bおよびcは適正
に設定される。しかしこの際は照射野認識回路220 にお
いて、いわば無用の処理がなされることになるので、こ
のようなことを回避するため、照射野認識回路220 の作
動をON、OFFするスイッチを設けるとともに、該照
射野認識回路220 がOFF状態のときは信号抽出部350
が全先読み画像信号Spを通過させるようにしておくの
が好ましい。そうすれば、照射絞りがかけられていない
蓄積性蛍光体シート103 からの読取りであることが予め
分かっている場合には、マニュアル操作などにより素早
く全先読み画像信号Spをヒストグラム解析部351 に入
力できるようになる。
When the radiation field on the stimulable phosphor sheet 103 is not narrowed down, the information St output from the calculation unit 223 naturally indicates the entire area of the stimulable phosphor sheet 103. Also, the set values a, b and c are properly set. However, in this case, the irradiation field recognition circuit 220 is, so to speak, useless. Therefore, in order to avoid such a situation, a switch for turning on and off the operation of the irradiation field recognition circuit 220 is provided. When the irradiation field recognition circuit 220 is in the OFF state, the signal extraction unit 350
It is preferable to let all pre-read image signals Sp pass. Then, if it is known in advance that the reading is from the stimulable phosphor sheet 103 to which the irradiation aperture has not been applied, the whole prefetch image signal Sp can be quickly input to the histogram analysis unit 351 by a manual operation or the like. Like

【0104】また照射野認識回路220 が求めた放射線照
射野Bを示す情報Stに基づいて、本読み用読取部40に
おける読取領域を制御するようにしてもよい。そうすれ
ば、蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照射野のみにつ
いて本読みがなされるようになり、読取処理の高速化が
達成される。
Further, the reading area in the main reading reading section 40 may be controlled based on the information St indicating the radiation irradiation field B obtained by the irradiation field recognition circuit 220. By doing so, the main reading is performed only for the radiation irradiation field on the stimulable phosphor sheet 103, and the reading processing can be speeded up.

【0105】なお図1に示される装置は、本読み用読取
部と先読み用読取部とを個別に有しているが、例えば特
開昭58- 67242 号に示されるように本読み用読取系と先
読み用読取系とを兼用し、先読みが終了したならばシー
ト移送手段により蓄積性蛍光体シートを読取系に戻して
本読みを行ない、先読み時には励起光エネルギー調整手
段により、励起光エネルギーが本読み時のそれよりも小
さくなるように調整してもよく、本発明方法はそのよう
な装置によって放射線画像情報読取りを行なう場合にお
いても適用可能である。
The apparatus shown in FIG. 1 has a reading section for main reading and a reading section for pre-reading separately. For example, as shown in JP-A-58-67242, the reading system for main reading and the pre-reading section are provided. When the pre-reading is completed, the sheet transfer means returns the stimulable phosphor sheet to the reading system for the main reading, and the excitation light energy adjusting means at the pre-reading causes the excitation light energy to be the same as that at the main reading. However, the method of the present invention can be applied even when the radiation image information is read by such an apparatus.

【0106】さらに、上記実施例においては、先読み画
像信号から放射線照射野を認識するようにしているが、
本読み画像信号を利用して本発明方法により放射線照射
野を認識することも勿論可能である。このような場合
は、認識した照射野情報を、例えば画像処理条件設定値
cを適正に設定するために利用することができる。
Further, in the above embodiment, the radiation irradiation field is recognized from the look-ahead image signal.
It is of course possible to recognize the radiation field by the method of the present invention using the read image signal. In such a case, the recognized irradiation field information can be used to properly set the image processing condition setting value c, for example.

【0107】さらに上記実施例においては、本読みの際
の読取ゲイン設定値a、収録スケールファクター設定値
b、および再生画像処理条件設定値cを、ヒストグラム
解析により行なっているが、特願平2-151040号に記載さ
れているような認識装置を用いて、先読み画像信号から
ニューラルネットワークにより本読み際の最適な読取り
条件を求めるようにしてもよい。
Further, in the above embodiment, the reading gain setting value a, the recording scale factor setting value b, and the reproduced image processing condition setting value c in the actual reading are performed by histogram analysis. The recognition device as described in 151040 may be used to obtain the optimum reading condition for the main reading from the preread image signal by a neural network.

【0108】また上記実施例においては、ユーザーに照
射野認識のためのシステムを設置した段階でニューラル
ネットワークの学習は終了しているが、ユーザーの使用
中に、ユーザーの用途に合わせて、再学習を行い、ユー
ザーに合った照射野のエッジ候補点あるいはエッジ候補
点を検出するためのしきい値を出力する精度を向上させ
るようにしてもよい。
In the above embodiment, the learning of the neural network is completed at the stage when the system for recognizing the irradiation field is installed in the user. However, during the use of the user, re-learning is performed according to the use of the user. The accuracy of outputting the edge candidate points of the irradiation field or the threshold value for detecting the edge candidate points suitable for the user may be improved.

【0109】[0109]

【発明の効果】以上詳細に説明した通り本発明の放射線
照射野認識方法によれば、先読み等において、放射線照
射野外の部分の影響を排除して、被写体に関する蓄積記
録情報を正しく把握し、本読みの読取条件や画像処理条
件を最適に設定することができる。したがって本発明方
法によれば、常に観察読影適性の優れた放射線画像を再
生することが可能となる。
As described in detail above, according to the radiation field recognition method of the present invention, the influence of the portion outside the radiation field is eliminated in the pre-reading, the accumulated record information regarding the subject is correctly grasped, and the main reading is performed. It is possible to optimally set the reading condition and the image processing condition. Therefore, according to the method of the present invention, it is possible to always reproduce a radiation image having excellent observation and interpretation suitability.

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

【図1】本発明により照射野を認識して放射線画像情報
読取りを行なう装置の概略構成図
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an apparatus for recognizing an irradiation field and reading radiation image information according to the present invention.

【図2】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線画
像情報記録状態を示す説明図
FIG. 2 is an explanatory view showing a state of recording radiation image information on a stimulable phosphor sheet according to the present invention.

【図3】本発明における画像信号を抽出する方向を説明
する説明図
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a direction of extracting an image signal according to the present invention.

【図4】本発明に係る画像信号の分布状態およびニュー
ラルネットワークの一例を表わした図
FIG. 4 is a diagram showing an example of a distribution state of image signals and a neural network according to the present invention.

【図5】図1の装置の一部を詳しく示すブロック図FIG. 5 is a block diagram showing in detail a part of the apparatus shown in FIG.

【図6】ニューラルネットワークの基本的概念を表した
ブロック図
FIG. 6 is a block diagram showing the basic concept of a neural network.

【図7】照射野認識手段で採用される、ニューラルネッ
トワークの一例を表した図
FIG. 7 is a diagram showing an example of a neural network adopted by the irradiation field recognition means.

【図8】エッジ候補点に沿った直線を検出する方法を説
明するためのグラフ
FIG. 8 is a graph for explaining a method of detecting a straight line along an edge candidate point.

【図9】エッジ候補点に沿った直線で囲まれる領域を抽
出する方法を説明するための説明図
FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining a method of extracting a region surrounded by a straight line along an edge candidate point.

【図10】本発明における画像信号抽出の方向設定の別
の例を示す説明図
FIG. 10 is an explanatory view showing another example of the direction setting of the image signal extraction in the present invention.

【図11】本発明における画像信号抽出の方向設定のさ
らに別の例を示す説明図
FIG. 11 is an explanatory view showing still another example of the direction setting of the image signal extraction in the present invention.

【図12】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線
画像情報記録状態の別の例を示す説明図
FIG. 12 is an explanatory view showing another example of recording state of radiation image information on the stimulable phosphor sheet according to the present invention.

【図13】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線
画像情報記録状態のさらに別の例を示す説明図
FIG. 13 is an explanatory view showing still another example of recording state of radiation image information on the stimulable phosphor sheet according to the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

20 放射線画像撮影部 30 先読み用読取部 40 本読み用読取部 100 放射線源 101 被写体 102 放射線 103 蓄積性蛍光体シート 104 絞り 201 先読み用レーザ光源 202 先読み用レーザ光 204 先読み用光偏向器 208 先読み用光検出器 210 先読み用シート移送手段 220 照射野認識回路 301 本読み用レーザ光源 302 本読み用レーザ光 305 本読み用光偏向器 310 本読み用光検出器 311 増幅器 312 A/D変換器 313 信号処理回路 314 制御回路 320 本読み用シート移送手段 B 放射線照射野 a 読取ゲイン設定値 b 収録スケールファクター設定値 c 再生画像処理条件設定値 D1 〜Dn 画像信号プロファイル抽出方向 O、P 画像信号プロファイル抽出の起点となる照射
野内の点 So 本読み画像信号 Sp 先読み画像信号 Se エッジ候補点を示す情報
20 Radiation image capturing unit 30 Pre-reading reading unit 40 Main-reading reading unit 100 Radiation source 101 Subject 102 Radiation 103 Accumulative phosphor sheet 104 Aperture 201 Pre-reading laser light source 202 Pre-reading laser light 204 Pre-reading light deflector 208 Pre-reading light Detector 210 Pre-reading sheet transfer means 220 Irradiation field recognition circuit 301 Main reading laser light source 302 Main reading laser light 305 Main reading optical deflector 310 Main reading photo detector 311 Amplifier 312 A / D converter 313 Signal processing circuit 314 Control circuit 320 Sheet reading sheet transfer means B Radiation irradiation field a Reading gain setting value b Recording scale factor setting value c Reproduction image processing condition setting value D 1 to Dn Image signal profile extraction direction O, P Image field profile extraction starting point Point So Main reading image signal Sp Pre-reading image signal Se Information indicating edge candidate point

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み
取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、 前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求め、 放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った画像データに基づいて
前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ部分
であると考えられるエッジ候補点をニューラルネットワ
ークにより求め、 これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識することを特徴とする放射線照射野認識
方法。
1. A stimulable luminescence emitted from the sheet by irradiating the stimulable phosphor sheet on which radiation image is accumulated and recorded by irradiating radiation with a narrowed irradiation field and irradiating the stimulating light. When obtaining an image signal that carries the radiation image information by photoelectrically reading light with a light detection unit, digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet is obtained from the image signal, and the radiation image is stored in the radiation field. Based on image data along a plurality of radial directions from a predetermined point to the sheet end, edge candidate points considered to be the edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet are neural network based. A method for recognizing a radiation field, characterized in that a region surrounded by a line along these edge candidate points is recognized as a radiation field.
【請求項2】 照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放射線
画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、 前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求める信号変換手段と、 放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力
とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッ
ジ部分であると考えられるエッジ候補点を出力とするニ
ューラルネットワークと、 これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識する認識手段とからなることを特徴とす
る放射線照射野認識装置。
2. A stimulable luminescence emitted from the sheet by irradiating the stimulable phosphor sheet on which the radiation image is accumulated and recorded by irradiating radiation with a narrowed irradiation field and irradiating the stimulating light. Light detection means for photoelectrically reading light to obtain an image signal carrying the radiation image information, signal conversion means for obtaining digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet from the image signal, and radiation irradiation An edge candidate point that is considered to be an edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet, using the image data as input along a plurality of radial directions from a predetermined point included in the field toward the sheet end. And a recognition means for recognizing a region surrounded by a line along these edge candidate points as a radiation field. Radiation field recognition device.
【請求項3】 照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み
取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、 前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求め、 放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った画像データに基づいて
前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ部分
であると考えられるエッジ候補点検出のためのしきい値
をニューラルネットワークにより求め、 前記しきい値に基づいて前記エッジ候補点を求め、 これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識することを特徴とする放射線照射野認識
方法。
3. A stimulable luminescence emitted from the sheet by irradiating the stimulable phosphor sheet, which is irradiated with radiation by narrowing down the irradiation field to record and record the radiation image information, with the stimulating light irradiation. When obtaining an image signal that carries the radiation image information by photoelectrically reading light with a light detection unit, digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet is obtained from the image signal, and the radiation image is stored in the radiation field. For edge candidate point detection that is considered to be an edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet based on image data along a plurality of radial directions from a predetermined point toward the sheet end portion A threshold value is obtained by a neural network, the edge candidate points are obtained based on the threshold value, and an area surrounded by a line along these edge candidate points is released. The radiation field recognition method and recognizes a line irradiation field.
【請求項4】 照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放射線
画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、 前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求める信号変換手段と、 放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力
とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッ
ジ部分であると考えられるエッジ候補点検出のためのし
きい値を出力とするニューラルネットワークと、 前記しきい値に基づいてエッジ候補点を求めるエッジ候
補点検出手段と、 これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識する認識手段とからなることを特徴とす
る放射線照射野認識装置。
4. A stimulable luminescence emitted from the sheet by irradiating excitation light onto a stimulable phosphor sheet on which radiation image is accumulated and recorded by irradiating radiation with an irradiation field narrowed. Light detection means for photoelectrically reading light to obtain an image signal carrying the radiation image information, signal conversion means for obtaining digital image data at each position on the stimulable phosphor sheet from the image signal, and radiation irradiation An edge candidate inspection that is considered to be an edge portion of the radiation field on the stimulable phosphor sheet using the image data as input along a plurality of radial directions from a predetermined point included in the field toward the sheet end. A neural network that outputs a threshold value for output, an edge candidate point detection unit that obtains an edge candidate point based on the threshold value, Irradiation field recognition apparatus characterized by comprising a region surrounded by a line along the candidate point and a recognition means for recognizing the irradiation field.
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