JPH0732471B2

JPH0732471B2 - Ｘ線フィルム上に形成された光学濃度の測定の補正方法

Info

Publication number: JPH0732471B2
Application number: JP3247085A
Authority: JP
Inventors: グリモーミシェル
Original assignee: JENERARU EREKUTORITSUKU SEE JEE EERU SA
Current assignee: JENERARU EREKUTORITSUKU SEE JEE EERU SA
Priority date: 1990-08-31
Filing date: 1991-08-31
Publication date: 1995-04-10
Anticipated expiration: 2010-04-10
Also published as: JPH04246982A; FI914047A; US5297036A; FR2666426A1; FR2666426B1; DE69100437T2; EP0478406B1; FI99172B; DE69100437D1; FI99172C; FI914047A0; EP0478406A1

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、Ｘ線フィルム上に形成
された光学濃度の測定の補正方法に関する。本発明は、
特に、医療分野に応用され、医療分野では特にマンモグ
ラフィに使用される。本発明の目的は、コントラストに
よって特徴付けることのできる小さい物体の識別の信頼
性をより高くし、また、フィルムの感度の特性曲線の非
線形性を原因とする悪影響用を排除することを目的とす
る。

【０００２】

【従来の技術】乳房撮影診断は、医学では公知である。
これらの診断は、患者の胸部内に発生し、癌性腫瘍の存
在を示すことがある微石灰化部を発見することを目的と
する。微石灰化部は、小さいサイズ（25μｍから数ミリ
メートル) の癌形成である。周囲の組織と比較すると微
石灰化部の濃度が高いことによって、それらは、そのサ
イズの小ささにもかかわらず、写真に写しだされる。ま
た、乳癌は、その最初の徴候が現れた後可能な限り早く
治療を行うと、その治療が成功することは公知である。
従って、これらの微石灰化部がほとんど見えない時でさ
えそれらの存在を発見することが重要である。

【０００３】コンピュータを使用する微石灰化部の検出
方法は、特に、「調査放射線学(Investigative Radiol
ogy)」1988年９月、第22号、664 〜671 頁に掲載された
ヒャン−ピンチャン(Heang-Ping CHAN) その他による
論文「乳房撮影における微石灰化部のコンピュータを利
用した検出、方法論及び早期治療研究(Computer-Aided
Detection ofMicrocalcifications in Mammograms, Met
hodology and Preliminary Study) 」から公知である。
この方法では、Ｘ線フィルムに現れたＸ線画像は公知の
方法でデジタル化される。次に、このデジタル化から得
られたデジタル信号について、特に、閾値との比較演算
を含む処理を実施して、このＸ線写真中の微石灰化部群
の存在を統計的に決定する。

【０００４】その時、解決すべき主な問題の１つは、Ｘ
線フィルムの感度がそれが受ける露出（露光）の関数と
して線形ではないという事実から生じる。これは、Ｘ線
フィルムがＸ線を受ける時間の間にＸ線フィルムが受け
るＸ線の積分である。Ｘ線フィルムは光学濃度の信号を
示している。光学濃度は、フィルムの写真現像後のＸ線
写真に現れた黒化部であり、その程度は変化する。大雑
把に仮定すると、フィルムの感度には３つの領域があ
る。第１の領域では、感度が低い。すなわち、受けた露
出の差の変化と光学濃度のそれに対応する差との対応度
が小さい。この第１の領域は、低い露出値に対応する。
第２の領域では、露出値がより高く、対応度もより高
い。第３の領域では、露出はさらに高く、対応度は更に
高い。

【０００５】マンモグラフィにおけるこの状況によって
生じる困難は、乳房が各々異なる減衰係数を有する複数
の組織によって形成されていることである。光学濃度の
変化は、これらの様々な組織の存在や比率に関係する。
減衰が最も高いそれらの部分では、Ｘ線は、減衰が低い
部分より多く吸収される。従って、減衰が低い部分で直
接フィルムが受けた露出は、減衰が高い部分で直接受け
た露出より大きい。同一サイズの微石灰化部は、微石灰
化部が乳房に位置するその場所とは無関係に同一である
フィルムの露出の変化を大きくすることが分かってい
る。言い換えれば、露出に関して、またはより正確には
露出対数に関して測定した時、これらの微石灰化部は、
同じコントラストを示す。従って、感度曲線のこの線形
性の欠陥によって、高いまたは低い減衰を有する部分に
位置する微石灰化部は、概略的に言えば、フィルム上の
光学濃度信号の変化によって示される。しかし、この変
化は、平均的な減衰を有する乳房の部分に位置する（及
び、中間的な露出部分に対応する、すなわち、フィルム
の最大感度部分に対応する）微石灰化部に関する変化よ
りかなり小さい。

【０００６】この問題を解決するために、本発明では、
フィルムの感度曲線を、Ｘ線写真で測定された光学濃度
の値に露出の対数に対応する等価な値が割り当てられる
ように設定されなければならないことが発見された。こ
れは、補正関数によって実施される。実際、この補正関
数は、フィルムの特性曲線によって決定される関数の逆
数である。このようにして、この非線形効果は、除去さ
れる。従って、フィルムの感度の特性曲線を読み取るこ
とが必要である。

【０００７】また、マンモグラフィ診断の後、公知のＸ
線濃度のファントムをフィルム上に配置する公知の方法
がある。フィルムの追加的なプリントは、センシトグラ
フと呼ばれる公知の装置によって実施される。これらの
ファントムの位置でのフィルムの部分の露出は、知るこ
とができる。次に、このフィルムを現像した時、フィル
ムの光学濃度の値が測定される。これらの光学濃度の測
定値とファントムの位置での知られている露出とを利用
して、比較によって、Ｘ線写真を診断することができ
る。しかしながら、この技術は、実施するのが難しいと
いう欠点があり、実際には実施されていない。この場
合、医師は、デジタル化された画像についてではなく、
Ｘ線画像について作業するので、ここで行われている
の、主に、ヒト固有の視覚による補正である。この技術
を実施しない場合には、同様な露出を受け、同様に現像
された同じ粒子及び同じ理論感度のフィルムについて医
師が実施した以前の研究の経験によって補正が得られ
る。また、この技術は、撮影の特性とＸ線写真自体の特
性が公知である時しか利用できない。従って、この技術
は、オリジナルが分からないＸ線写真やファントムの跡
のないＸ線写真には使用することができない。また、こ
のＸ線写真は、前もって撮られており、微石灰化部が既
に存在することを確認するために検査する必要があるの
で使用する必要があるものである。

【０００８】上記の論文では、著者は、Ｘ線写真全体で
１つのコントラスト値と比較することによって微石灰化
部を分離することができなかったので、最適閾値法を使
用している。これは、画像分析の標準的な方法である。
この方法は、１つの点での閾値を、その点の地理的近傍
に含まれる情報に関連づけることからなる。この特殊な
例では、閾値は、オリジナル画像またはサイズが51×51
画素のウィンドゥ、すなわち、それらの画像は１画素に
つき 100μｍ× 100μｍにデジタル化されているので、
5.1mm×5.1mm のウィンドゥ内の空間的にフィルタリン
グされた画像（技術の説明が曖昧である）での平均二乗
偏差によって条件づけられる。これらの著者は、より効
果的な閾値決定を提供する方法を示しているが、感度の
変化の作用を補正しようとしていない。この観点から、
彼らの方法と本発明の方法の相違は大きい。この論文の
欠点は、補正において、画像の背景が果たす役割が大き
すぎることである。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、改良とし
て、フィルムの種類、その露出条件またはその現像条件
について前もって情報が無くても、Ｘ線フィルムの特性
曲線の勾配を正しく得ることができる異なる方法を提供
して、上記の問題点を解決することを目的とする。本発
明では、原則的に、ファントムの存在は必要とされな
い。本発明では、フィルムに存在するノイズによって、
フィルムに入射されたＸ線光子の輝度とそのＸ線光子の
入射から生じるフィルムの黒化との間の伝達関数を示す
フィルムの感度の特性曲線を見積るることができること
が分かった。ノイズは、フィルムの各点で、その現象が
生じた場所でのフィルムの感度の予備的な現象である。
従って、このノイズの出現を測定するだけで十分であ
り、それから、特性曲線を算出することができる。

【００１０】「Ｘ線学(Radiology) 」第145 巻、第３
号、815 〜821 頁 (1982年、12月) に掲載されているジ
ー．ティ．バーンズ(G.T.Barnes)及びディ. ピー. チャ
クラボトリィ(D.P. Chakraborty)による論文「マンモグ
ラフィにおけるＸ線斑点及び患者の露光(Radiographic
Mottle and Patient Exposure in Mammography) 」に記
載されている公知の方法では、特性曲線は、画像中で測
定されたノイズに分析的な形態で関係する。しかし、そ
れから引き出される結論は、Ｘ線について装置の露出を
最適化しなければならないということである。撮影した
Ｘ線写真を扱う時には、これは不可能である。結局、こ
の方法は、特性曲線自体を計算する方法を教えてくれる
ものではなく、むしろ、特性曲線が分かっていることを
仮定している。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、Ｘ線フ
ィルム上で測定された光学濃度の値の測定値を補正する
方法であって、Ｘ線撮影された画像をＸ線フィルム上に
出現させ、光学濃度の値をそのフィルムの各点で測定
し、この測定によって、上記Ｘ線画像の光学濃度信号を
導き出し、光学濃度の各レベルごとに、上記フィルムに
よって形成された伝達関数の特性曲線の勾配を推定し、
この特性曲線から、該フィルムが受けるＸ線露出とその
結果生じる光学濃度との間の対応関係を決定し、上記フ
ィルムの１点ごとに、特性曲線の勾配地図を作製し、上
記画像の各点にこの曲線の勾配値を割り当て、この勾配
値を該曲線とその点での光学濃度の値の関数とし、上記
光学輝度の測定値を、各点でこの点での光学濃度値とこ
の点での特性曲線の勾配の関数として補正することを特
徴とする方法が提供される。さらに、改良として、各光
学濃度のレベルで、光学濃度信号のノイズの評価子を作
製し、この評価子から、特性曲線の勾配を計算する。本
発明は、添付図面を参照して行う以下の説明によってよ
り明らかとなろう。但し、これらの例は、本発明を何ら
限定するものではない。

【００１２】

【実施例】図１は、本発明による方法の実施に使用され
る装置を示している。図１は、乳房ホルダートレイ３の
置かれた乳房２のＸ線写真像が、Ｘ線管１によって撮影
され、そのトレイ３の下方に配置された感光性フィルム
４に写しこまれる状態を図示している。普通の化学処理
５の後、Ｘ線フィルム４を現像して、Ｘ線写真を得る。
このＸ線写真を公知のように観察して、デジタル化す
る。デジタル化の原理は、Ｘ線写真６を光源７で照射し
て、Ｘ線写真６によって示された画像の光学濃度を光検
知器８によって検出することからなる。光検知器８から
出力された信号ＤＯは、画像の線（ライン）の検査の関
数として時間的に変化する信号であり、アナログ−デジ
タル変換器９によってデジタル化される。従って、Ｘ線
写真６の画像の各点での光学濃度値の測定は、光検知器
８によって実施されると考えられる。Ｘ線写真画像の光
学濃度信号は、特にそれがデジタル化されている時は、
アナログ−デジタル変換器９が生成した信号とみなされ
る。以下に、アナログ−デジタル変換器９によって出力
されたデジタル信号（同様にＤＯと表記する）に実施さ
れる処理演算の物理的作用を示す。しかしながら、この
処理演算は、以下に説明するプログラムに応じて、画像
に対応する通常２進数にコード化されたデジタル化情報
を処理するコンピュータ35〜37内で実施される。処理後
生成した画像は、モニタ38に図示される。

【００１３】図２は、Ｘ線照射された乳房３の下方で
の、露出の性質に応じたフィルムの感度の変化の結果を
示す概略図である。図２の曲線は、Ｘ線写真６の画像線
で、この画像線上で測定された点の空間Ｘ軸値の関数と
して、測定された光学濃度ＤＯの信号14を示している。
この信号14の輪郭は、介在する組織の減衰係数の関数と
して変化する。全く同じであると仮定される２つの微石
灰化部10及び11は、各々、Ｘ線写真６上の光学濃度信号
のそれぞれ異なる変化12及び13を生じさせる。これらの
光学濃度の異なる変化は、各々、それらが出現した場所
でのフィルムの感度が異なることを原因とする。これら
の感度の変化は、主に、微石灰化部10及び11の上及び下
の組織の組成が異なることによって引き起こされる。

【００１４】図３は、フィルムの感度の特性曲線の勾配
曲線15を図示したものである。この勾配15は、感度曲線
上の感度曲線が最も険しい位置に対応する頂点16を有す
る。本発明では、ノイズを測定すると、Ｘ線写真６に適
したノイズ評価子を選択することができ、その特性曲線
（図４）は、Ｘ線写真６の特性曲線15の勾配に匹敵す
る。これらの２つの曲線は、各々、加法定数Ｃによって
一方から他方が演繹できる。この補足定数Ｃの値を計算
する方法は後述する。従って、本発明では、光学濃度Ｄ
Ｏの各レベルごとにこの光学濃度信号のノイズ評価子を
作成して、フィルムが実現する伝達関数の特性曲線の勾
配を測定する。

【００１５】図５ａ〜図５ｉは、本発明による方法の段
階の概略図である。これらの段階では、乳房３と微石灰
化部10及び11は長方形の面で示した。これらの長方形の
面は、単純化すると、光学濃度のパルス化信号になる。
図５ｂは、図５ａの乳房の組織の光学濃度で、異なる空
間ｘ軸の値ｘ、ｙ、ｚ、ｔの各々でフィルム４が受ける
各露出を示したものである。微石灰化部10及び11は、図
示した露出信号18では、同じ高さの２つの負の方形波パ
ルス19及び20として出現している。フィルム４の特性曲
線14が存在するために生じるコントラスト（図５ｃ）に
よって、Ｘ線写真６に見られる光学濃度は、２つの負の
方形波パルス22及び23を有する光学濃度信号21（図５
ｄ）となり、その主な特性は、各々が異なる高さを有す
ることである。

【００１６】従って、それらは、同じ種類の事象に対応
し、信号では異なる形に出現する。図５ｄの光学濃度に
関してオリジナルと言われる画像は、空間メジアンフィ
ルタリング演算241 及びそれに続く空間平均化演算242
によって変換される。空間メジアンフィルタリング演算
は、主に、曲線21の各ｘ軸値について、検査する点の近
傍の点で測定された光学濃度ＤＯを大きくなる順序に配
置した値のリストの中間値に等しい光学濃度の別の信号
を割り当てることからなる。また、中間値よりもむし
ろ、最初または最後の４分位数または他のいずれかの二
次分割に対応する数値をとることもできる。このメジア
ンフィルタリングは、曲線の信号21を別の信号25に変換
する。空間平均化演算242 は、この別の曲線の各ｘ軸値
について、このｘ軸値の空間的位置の近傍で、その空間
的位置で既に得られたこれらの別の光学濃度信号の平均
に等しい光学濃度の新しい信号26を割り当てることから
なる。フィルタ242 の空間平均の近傍は、通常、20×20
画素近傍である。フィルタ24（図１）で行われるこの包
括的な演算によって、乳房３の輪郭の画像のより滑らか
な形態26になる。フィルタリングされた信号26を図５ｅ
に示した。

【００１７】減算器67で、メジアンフィルタ241 によっ
てフィルタリングされた信号25と閉包演算を実施するフ
ィルタ68によってフィルタリングされたこの信号25との
引き算を実施することによって、微石灰化部のコントラ
ストの光学濃度信号28を得ることができる。閉包フィル
タリングは後で説明する。信号28は、図５ｆに示した。
本発明の処理演算がなければ、信号28と閾値Ｓの比較を
使用して、自動的に微石灰化部11だけを見せることがで
きるが、十分に見えない微石灰化部10は気付かれないま
まである。本発明では、閾値Ｓを微石灰化部10及び11に
対応する方形波パルスと一様に比較できるように、信号
28を修正する。

【００１８】上記の説明によると、特性曲線の勾配は、
光学濃度で表示されたフィルムの感度の関数として決定
される（図５ｇ）。それは、画像ノイズから抽出され
る。次に、画像の各点での勾配の地図29が形成される
（図５ｈ）。地図29を形成するために、好ましくは、以
下の方法が実施される。所定の点のｘ軸値について、例
えば、ｘ軸値ｔで、その現象を示す曲線、例えば、曲線
26上で、その対応する光学濃度値Ｄtmを決定する。次
に、図５ｇの勾配の曲線に基づいてｘ軸値Ｄtmに対応す
る勾配Ｐｔを決定する。次に、空間ｘ軸値ｔに、ｘ軸値
Ｄtmに対応するものとして曲線15から算出されたｙ軸値
Ｐｔを組合わせて、勾配の地図29を作成する。また、メ
ジアンフィルタリングだけを受けたオリジナル画像か
ら、または、フィルタリングされていないオリジナル画
像（曲線21、図５ｄ）からでさえ勾配地図29を作成する
ことができる。勾配地図29を画像Ａと呼ぶ。減算器67の
出力で一点ごとに得られた曲線28を画像Ｂと呼ぶ。次
に、これらの２つの画像に共通な各ｘ値について、これ
らの２つの画像に各々割り当てられたｙ軸値の比に等し
いｙ軸値が割り当てられるように、画像Ｂ及び画像Ａを
結合させることによって、演算69での補正Ｂ／Ａにより
画像60を形成する（図５ｉ）。信号60を閾値Ｓと比較す
ることによって、または、補正が標準化されていない時
この補正を考慮に入れた閾値と比較することによって、
微石灰化部の自動検出が可能になる。

【００１９】図５ａ〜図５ｉを参照して上記のように説
明した方法は、本発明の方法である。この方法は、ノイ
ズ評価子から勾配曲線15を生成することからなる段階に
よって改良されている。このノイズ評価子の形成の原理
は、図６及び図７ａ〜図７ｅ参照して、以下に説明す
る。この評価子は、主に、減算器27の出力で得られる信
号70から形成される。引き算信号70は、Ｘ線写真６の画
像の各線（ライン）ごとに読み取られる。これらの信号
70を修正して、それらの絶対値だけを考察する。従っ
て、減算器27は絶対値減算器と呼ばれる。実際には、デ
ジタル処理では、絶対値を考慮するこの演算は、単純な
演算である。それは、２つの信号のデジタル減算は、符
号ビットと組合わされたデジタル減算結果になるからで
ある。本実施例の場合、極めて単純に符号ビットを考慮
することをやめるだけで十分である。従って、被検統計
母集団は、複数対の値からなる組を含む。これらの組の
数値は、第１に、光学濃度の差の絶対値に、第２に、こ
れらの絶対値が読み取られた空間アドレスに関係する。
ノイズを小さいスケールで均一化するためには、信号70
を直接使用するより、平均をスライドさせることによっ
てフィルタリング71を実施するほうが好ましい。従っ
て、50μｍ×50μｍ画素について、ウィンドゥの画素の
絶対値の平均は10画素×10画素ウィンドゥの中央画素に
割り当てられる。メジアンフィルタリング241 の目的は
画像信号からノイズを除去することなので、絶対値信号
は、フィルタリングされていてもいなくても、それだけ
でノイズを示す。従って、この画像信号との引き算によ
って、ノイズが単独で表れる。

【００２０】次に、好ましくは、曲線26を使用して（実
際は、別の曲線を使用することができる）、空間アドレ
スとフィルタリングされた光学濃度値との間の対応を保
持する。従って、図６は、メジアンフィルタだけでフィ
ルタリングされたオリジナル値からオリジナル値を引き
算することによって絶対値が得られることを示してい
る。このように、上記のアドレスｔには、絶対値Ａｔが
組合わされている。曲線26では、同じアドレスｔに、メ
ジアンフィルタと平均化とによってフィルタリングされ
た光学濃度が値Ｄtmに組合わされていた。関係する統計
母集団は、同じ空間アドレスｔに関係する対Ｄtm−Ａｔ
によって構成されている集団である。この統計母集団を
グラフに示した（図７ａ）。絶対値Ａｔをノイズを示す
ものとしてｙ軸上に示した。メジアンフィルタと平均化
演算によってフィルタリングされた光学濃度をｘ軸上に
示した。Ｘ線画像６の全部の画像点について、この作業
を実行した。実際には、その演算は、これらの数の画像
点のより小さい部分に限定することができる。しかしな
がら、この場合、後段の統計計算の信頼性が低くなると
いう作用がある。

【００２１】本発明の改良の主な特徴は、統計母集団の
事象が、図７ａのグラフでは、ほぼフィルムの感度の特
性曲線15の勾配の形状を有する集団30に分布することで
ある。また、この事実が、本発明の導き出したものであ
る。次に、上記の例を採り上げ、平均光学濃度Ｄtmにつ
いて、可能なＡｔの値の組31を観察する。実際、値Ｄtm
を数回観察したが、その度に、同じである理由のない値
Ａｔが得られた。ある範囲に分布したノイズのこれらの
異なる値Ａｔの統計分布をより詳しく観察した。その結
果、Ａｔの値の各範囲での事象の数は、図７ｂに図示し
たように、ピーク値Ａtcの両側に鐘に形状を示すことが
分かった。図７ｂは、光学濃度Ｄtmについて、ｘ軸上に
異なる可能値Ａｔ及びｙ軸上にこの値に位置する母集団
の事象の数Ｎｂを図示している。次に、段階72では、図
７ａの集団30は、図７ｃに図示した曲線に置換される。
この図７ｃでは、各ｘ軸値Ｄtmについて、図７ｂの集団
のピークに対応するｙ軸値が割り当てられている。

【００２２】図７ｃの曲線は、なだらかな曲線ではない
ことが分かる。許容できる曲線を使用するためには、図
７ｃの曲線の点の非連続的なシーケンスを、メジアンフ
ィルタリング73、続いて、平均化演算74によって変化し
なければならない。このメジアンフィルタリング及び平
均化演算は、どちらも、光学濃度の軸に沿って測定した
近傍から採られる。メジアンフィルタを使用する単純な
実施例では、ｘ軸の各点Ｄtmで、発見した値ＡtcをＤtm
につていのセグメントｄで発見した値の組の中央値に等
しい他の数値Ａtmによって置換する。また、ここで、別
の種類のフィルタリングを選択することができる。しか
しながら、このフィルタリングは、光学濃度の軸に沿っ
て測定した近傍の関数で実施されるのが重要である。次
に、メジアンフィルタリングしたこれらの他の数値Ａtm
を、ｘ軸の点Ｄtmの近傍にあり、また、Ｄtmに中心があ
る長さｄのセグメント内に位置するｘの点で発見した値
Ａtmの平均化によって得られた新しい数値Ａtmによって
置換する。しかしながら、同じｄを二度採ることは必要
ではない。本発明では、ｄは５に等しく、Ｄtmの最大値
は100 である。この演算は、図６の参照番号32に要約さ
れている。この処理演算の結果は、図７ｄ及び図４の曲
線の形態で示される。

【００２３】ノイズ曲線17を測定する演算32に続いて、
演算33が実施される。この演算は、必ずしも演繹的では
ないが、その間に、測定した曲線17と本当の曲線15との
間のずれを測定するために使用される定数Ｃが計算され
る。その方法のグレードの低い使用法では、Ｃの計算を
省くことができるので、この演算は必要ではない。実際
の特性曲線15の勾配は、理論的には、光学濃度の始点で
は零である。しかし、通常のＸ線写真では、始点のノイ
ズの値は残念ながら分からない。従って、この値は、低
い光学濃度値ではノイズ評価子を示す曲線が直線に近く
なると仮定して測定される。次に、一次回帰の数値法を
使用して、曲線17とｙ軸の交点の縦座標の計算を実施す
る。このため、オリジナル画像の累積ヒストグラムを作
成する。次に、その累積ヒストグラムで、各々、画像の
全画素数の１％及び５％をである値のグレイレベルを各
々検索する。この時、ノイズ関数から保持するものは、
これらの２つの値の間隔にあるものだげである。次に、
最小平均二乗法を使用して、この減少したノイズ関数に
近似する直線を検索する。この直線の等式をＹ_est＝ａ
ｘ＋ｂとする。ここで、１組の座標（ｘ_i、ｙ_i）（但
し、ｘ_iは上記の間隔に属するグレイレベルを示し、ｙ
_iはこのグレイレベルに対応するノイズレベルを示す）
がある。最小二乗法で、その量を最小化しようとする； Σ_i（Ｙ_est(ｘ_i)−ｙ_i)²＝Σ_i（ａｘ_i＋ｂ−ｙ_i)² （１）この量の最小化によって、式（１）のａ及びｂに関する
第１の導関数を消去し、すなわち、再度、以下の体系の
等式を解くことになる； Σ_i（ａｘ_i＋ｂ−ｙ_i）＝０ Σ_iｘ_i（ａｘ_i＋ｂ−ｙ_i）＝０２つの未知数を有するこの２つの等式の体系によって、
係数ａ及びｂの値を汁ことができる。この時、ｂは、ノ
イズ評価子と特性曲線の勾配を結合させてる引き算定数
Ｃの値である。曲線17は、高い露出値でアーチファクト
75及び76を有する。これらのアーチファクトは、極めて
不透明な領域でのフィルムのデジタル化によるものであ
る。それらはフィルムの実際に重要な部分の外側に位置
しているので、不都合ではない。

【００２４】統計的演算は全て、コンピュータ35〜37の
プロセッサ35によって実行される。このコンピュータ
は、変換器９によって形成された画像及び、少なくとも
一時的には、処理演算中に形成された作業画像、集団30
及び曲線17を記憶することのできるメモリ36を備える。
このコンピュータは、また、上記の処理演算の実行を可
能にする命令のシーケンスを内蔵するプログラムメモリ
37を備える。また、プロセッサ35は、変換器９及び上記
の微石灰化部10及び11が明確な輪郭で出現するディスプ
レイモニタ38を管理する。図示していないが、バスによ
って、プロセッサ35が、Ｘ線写真６の照射からモニタ38
の表示まで、全ての動作を指示することができる。

【００２５】ここで、信号28を生成するために、本発明
で実施された好ましいフィルタリング動作について簡単
に説明する。図８は、Ｘ線写真６の画像点40〜50を示し
ている。この画像点を光検知器８によって調査し、次
に、光検知器８によって生成した信号をこれらの各画像
点に測定した光学濃度値を与える変換器９によってサン
プリングする。メジアンフィルタ241 によってフィルタ
リングを実施して、スライド式ウィンドゥ51に含まれる
Ｎ×Ｎ（但し、Ｎは好ましくは奇数である）個の画像点
の光学濃度を処理することによって、メジアンフィルタ
リングされた光学濃度画像を形成することができる。上
記の実施例では、ウィンドゥのサイズは３×３である。
この処理演算の結果は、このスライド式ウィンドウ51の
中心に位置する画像点52に割り当てられる。

【００２６】フィルタリング68と引き算67に関して、こ
れらの演算は、数学的形態の変換の意味で閉包を含むい
わゆるトップハットフィルタリング76からなる。この閉
包に引き算が続く。この閉包は、膨張及びそれに続く浸
食を含む。これらは、どちらも、好ましくは、同じ構造
要素、例えば、９×９画素ウィンドゥを有する。しかし
ながら、本発明では、好ましくは、数値再構成によるフ
ィルタリングとして公知の特定のトップハットフィルタ
リングが実施される。このフィルタリングでは、浸食
は、後段の浸食の際それに前段の浸食の結果を応用する
ことによって反復的に実施される。この動作は、画像が
１つの反復から次の反復でもはや変化することがないと
みなされるまで何度も反復される。次に、このデジタル
再構成の変換の値によって、コントラストの強い物体を
通常のトップハット変換の場合よりも良好に検出するこ
とができる。これらの変換については、特に、エム．コ
スター(M.Coster)及びジェー. エル. チャーマント(J.
L.Chermant)著「画像分析の概要(Precis d'analysis d'
image) 」ＣＮＲ出版（1988年）に記載されている。

【００２７】９×９画素ウィンドゥによって、所定の大
きさの微石灰化部の選択が可能になる。微石灰化部の大
きさが異なる時、例えば、３度、補正計算69を実行す
る。第１番目に、９×９に等しいフィルタリングウィン
ドゥ68で、第２番目に15×15ウィンドゥで、第３番目に
27×27ウィンドゥで使用する。これらの３つの画像で、
微石灰化部の可能な全体の範囲がカバーされることが分
かる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による方法を実施するために使用される
装置の概略図である。

【図２】測定された光学濃度信号の形態を図示してい
る。

【図３】本発明の実施を可能にする、フィルムの特性曲
線とノイズの測定のその識別勾配を図示している。

【図４】本発明の実施を可能にする、フィルムの特性曲
線とノイズの測定のその識別勾配を図示している。

【図５】ａ〜ｉは、本発明で実施される物理的作用を示
すグラフである。

【図６】本発明による処理演算のフローチャートであ
る。

【図７】ａ〜ｄは特性曲線の計算を可能にするためにノ
イズの測定について実行される処理演算を示している。

【図８】本発明で実施される信号処理演算を図解する概
略図である。

【符号の説明】

１Ｘ線管２乳房３乳房ホルダートレイ４Ｘ線フィルム６Ｘ線写真９アナログデジタル変換器 10、11 微石灰化部 35 プロセッサ 36 メモリ 37 プログラムメモリ 38 ディスプレイモニタ 40〜50 画像点

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０６Ｔ 5/00 9191−5ＬＧ０６Ｆ 15/68 ３１０

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】Ｘ線フィルム上での光学濃度の値の測定値
を補正する方法であって、Ｘ線撮影された画像（10、1
1）をＸ線フィルム（６）上に出現させ、光学濃度の値
（ＤＯ）をＸ線フィルムの各点で測定し、この測定によ
って、上記Ｘ線撮影画像の光学濃度信号を導き出し、光
学濃度の各レベルごとに、上記Ｘ線フィルムによる伝達
関数(15)の特性曲線の勾配を見積もり、この特性曲線か
ら、該Ｘ線フィルムが受けるＸ線露出とその結果生じる
光学濃度との間の対応を決定し、上記Ｘ線撮影画像の光
学濃度信号を空間フィルタリングし、更に、トップハッ
トフィルタリングして、光学濃度に変換された画像
（Ｂ）を得、上記Ｘ線フィルムの１点ごとに、特性曲線
の勾配地図（Ａ）を作製し、上記画像の各点にその特性
曲線の勾配値の１つを割り当て、この勾配値を、該特性
曲線とその点での光学濃度の値の関数とし、各点の上記
光学輝度の測定値を、上記勾配地図（Ａ）により上記変
換された画像（Ｂ）において補正して、各点ごとに、当
該点での光学濃度値と当該点での特性曲線の勾配との比
に等しい値を得ることを特徴とする方法。
【請求項２】各光学濃度のレベルごとに、光学濃度信号
のノイズの評価子を作成し、該評価子から、特性曲線の
勾配を計算することを特徴とする請求項１に記載の方
法。
【請求項３】ノイズ評価子を作成するために、各画像点
ごとに、現れたＸ線写真画像の光学濃度信号とこの信号
の空間フィルタリングの結果との間の差の絶対値を計算
することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】メジアンフィルタによって現れたＸ線画像
の光学濃度信号に対して空間フィルタリングを実行し、
上記メジアンフィルタは、選択した各画像点ごとに、そ
の選択した画像点の周囲にあってその選択した画像点を
含む２Ｎ＋１個の点が選択され、値の大きくなる順に並
べられて、２Ｎ＋１個の光学濃度値に対して順位Ｎの値
に対応する光学濃度値を割り当てる、ことを特徴とする
請求項３に記載の方法。
【請求項５】光学濃度の各レベルごとに評価子を用意す
るために、近傍（20×20) に属する画像点の光学濃度値
の平均を検索し、この平均値を新しい光学濃度値として
この近傍の中心に位置する点に割り当て、この新しい光
学濃度値の二重入力を有するヒストグラムと同じ点に対
応するノイズ評価子とを作成する、ことを特徴とする請
求項２に記載の方法。
【請求項６】上記特性曲線を評価するために、光学濃度
の各レベルごとに、最も現れたノイズの値を検索し、こ
の最も現れた値を、上記光学濃度のレベルの関数として
フィルタリングすることを特徴とする請求項４に記載の
方法。
【請求項７】上記特性曲線の勾配を算出するために、上
記評価子の値から定数を引き算することを特徴とする請
求項１に記載の方法。
【請求項８】上記定数を引き算するために、低い光学濃
度に対応する評価子の値の組について線形回帰によって
計算することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】各点ごとに光学濃度測定値を補正するため
に、上記フィルタリングしたＸ線写真画像の光学濃度信
号の構造要素の所定のサイズでトップハット変換を実施
することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項10】上記補正は、別の所定のサイズの構造要素
について再度反復されることを特徴とする請求項９に記
載の方法。
【請求項11】上記トップハット変換は、数値再構成によ
って実施されることを特徴とする請求項９または10に記
載の方法。