JPH09191408A - 画像アクティビティ測定を用いた階調スケールの自動調整法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 コンピューテッド・ラジオグラフィー画像用
の階調スケールの自動調整法を提供する。 【解決手段】 ディジタル・ラジオグラフィーの入力画
像を用意し、画像ノイズを画像のコード値の関数として
見積もり、入力画像のコード値の範囲を決定し、入力画
像をどの方向に処理するかを決定し、入力画像の中の興
味ある領域を含む境界ボックスを決定し、入力画像の画
像アクティビティ・ヒストグラムをコンピュータ計算
し、画像アクティビティ・ヒストグラムから４個のポイ
ントを決定し、入力画像の階調スケール曲線を作成し、
階調スケール曲線を通して入力画像をマッピングして優
れた階調スケールを有する出力画像を作り出す、という
ステップにより階調スケールの自動調整を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は一般的にはディジタ
ル画像用、特にコンピューテッド・ラジオグラフィー画
像用の階調スケールの自動調整法に関する。階調スケー
ルの調整は、入力画像を出力媒体上に目視検査用として
提供するためのものである。

【０００２】

【従来の技術】コンピューテッド・ラジオグラフィーは
蓄積型蛍光体を用いてＸ線透過による放射線画像を記録
する。次に、記憶された画像を光励起発光によって読み
出し、これを光電子倍増管で増幅して、所望の信号単位
（例えば対数露光）に変換し、コード値と呼ばれるディ
ジタル番号に定量化する。コード値は、あるビット数に
応じて記録できる。１２ビットのディジタル画像では、
コード値は０から４０９５の範囲である。これらのコー
ド値を次にコンピュータで操作し、次いで階調スケール
曲線を通して、陰極線管モニターや写真フィルムなどの
出力ディスプレイにマッピングする。

【０００３】蓄積型蛍光体を使用したコンピューテッド
・ラジオグラフィーは、従来のスクリーン／フィルムシ
ステム（４０：１）に比べて露出の寛容度（ラティチュ
ード）が非常に広い（１０，０００：１）。このこと
は、コンピューテッド・ラジオグラフィーでは画像の感
知と記録の際の露光ミスがほとんど問題にならないとい
うことを意味する（後述するが、画像のディスプレイの
際はちがう）。また、コンピューテッド・ラジオグラフ
ィーにおける階調スケールのマッピングは、特に、各画
像を最適に表現して提供するためのものであるというこ
とも意味する。しかしながら、写真フィルムや陰極線管
（ＣＲＴ）などの大部分の出力媒体は、ラティチュード
１０，０００：１の情報を適切な視覚コントラストでデ
ィスプレイするほど十分に広いダイナミックレンジを持
ち合わせていない。従って、入力コード値の中で臨床的
に重要な部分をディスプレイするために、利用できる出
力ダイナミックレンジを慎重に割り振ることが必要とな
る。用途によっては、入力画像の興味ある範囲が出力媒
体の提供するレンジを超え、入力画像の一部のコントラ
ストを落とさなければならなくなる。米国特許第４，３
０２，６７２号には、胸部Ｘ線画像用の、そのような妥
協した階調スケール曲線を作成するための方法が記載さ
れている。しかしながら、この方法は、コード値ヒスト
グラムの谷とピークを用いて、脊柱、心臓、肺間の臨界
点を確認するというものである。これらの谷とピークは
常に明確に検出できるわけではないので、結果は信頼に
足るものではない。その上、この方法は胸部画像以外の
検査に一般化することはできない。

【０００４】ラジオグラフィー画像には主に５種類の
“対象物”がある。（１）前景（不必要なＸ線照射から
体部を保護するために用いられるコリメーター・ブレー
ド）、通常、超低から低露光領域に対応する；（２）人
工物体（ペースメーカー、チューブ、電極など）；
（３）軟組織（筋肉、血管、腸など）、厚さによって、
通常、低（例、隔膜）から高（例、肺）露光領域に対応
する；（４）骨、超低から低露光領域に対応する（前景
とオーバーラップすることが多い）；（５）背景、超高
露光領域に対応する。これらの５種類の対象物はコード
値だけを用いて分離することは非常にむずかしい。なぜ
ならば、かなりのオーバーラップがあるからである（骨
とコリメーター・ブレードなど）。

【０００５】コンピューテッド・ラジオグラフィーの階
調スケール調整に関する２つの基本的な課題は：（１）
入力コード値のどのサブレンジが臨床評価上最も重要で
あるかを決めること、（２）ステップ（１）で識別され
たコード値の重要なサブレンジが適切なコントラストと
明るさ（濃度）で出力媒体上に表現できるように階調ス
ケール・トランスファー曲線を作成すること、である。
例えば、入力された胸部Ｘ線画像のディジタルコード値
は５００から３０００（０．００１対数露光の単位で）
の範囲に及ぶが、画像の中で最も重要な領域である肺野
のコード値の範囲は１８００から２６００にわたるだけ
である。もし、入力コード値の全範囲（５００から３０
００）を、全入力コード値について、利用できるフィル
ム濃度の範囲に、等しいコントラストでマッピングしよ
うとすると、得られる胸部画像はコントラストの低い容
認できないものになるであろう。従って、入力コード値
の中の必要なサブレンジ（１８００から２６００）を検
出して選択する自動アルゴリズムを持つことが、出力媒
体上に適切な視覚コントラストと明るさでディスプレイ
するために非常に重要なこととなる。入力コード値の中
の必要なサブレンジを選択し、入力コード値から出力デ
ィスプレイ媒体への適切なマッピング機能を作成するプ
ロセスを階調スケール調整と呼ぶ。

【０００６】重要なコード値のサブレンジを選択すると
いう第一の課題は、過去に露光空間または対数露光空間
における入力コード値のヒストグラムを用いるという手
法でアプローチされてきた（このヒストグラムは、本発
明で用いられている画像アクティビティ・ヒストグラム
と区別するために、コード値ヒストグラムと呼ぶことに
する）。米国特許第４，９１４，２９５号に記載の方法
は、最大入力コード値付近のコード値ヒストグラムにピ
ークを検出することによって、画像中の不必要な背景領
域を除外するというものである。この方法は、コリメー
ター・ブレードで覆われる画像領域を除去するために事
前のフィルターが必要となる。さらに、オペレーターが
入力する検査の種類に従って、異なる階調スケール曲線
を事前に作成しなければならない。米国特許第５，０４
６，１１８号には、コード値ヒストグラムをエントロピ
ー法で分析する方法が開示されている。米国特許第５，
２６８，９６７号には、画像を前景、背景、体部領域に
分割するのにエッジ濃度を使用する方法が記載されてい
る。これも、検査する体部に関する事前の知識を当てに
するものである。

【０００７】

【発明を解決しようとする課題】入力画像の階調スケー
ル調整を行おうとする従来技術の方法はすべて、そのコ
ード値ヒストグラムの分析を基礎とするものであった。
コード値ヒストグラムには、種々の露光量または対数露
光量での画素数についての情報しか含まれていない。ど
のコード値サブレンジに重要な体部画像が含まれている
のかはわからない。従って、この種の分析は画像内容に
ついて、いつもその場限りの様々な仮定をして行うこと
になる。入力画像にとって仮定が有効でない場合、これ
らの方法では非常に受容しがたい出力画像になりやす
い。

【０００８】適切な階調スケール曲線を作成するという
第二の課題は、過去に２つの異なる方法でアプローチさ
れてきた。米国特許第４，６４１，２６７号には、１セ
ットの参照用階調スケール曲線（約１０個）を準備して
そこから選び、選んだ参照曲線それぞれに、露光とコン
トラストの微調整をコード値ヒストグラムに基づいて行
う、という方法が記載されている。使用される階調スケ
ール曲線は、個々の画像には僅かしか依存せず、大部分
は検査の種類に依存する。この利点は、所定の種類の検
査については一定の外観の最終ディスプレイ画像が提供
できるということである。米国特許第５，１６４，９９
３号には、コード値ヒストグラムに基づいた階調スケー
ル・トランスファー曲線を作成する別の方法が記載され
ている。すなわち、出力濃度は実質的に入力露光の一次
関数である、というものである。結果として得られる階
調スケール曲線は画像依存性が高い。これは、それぞれ
の画像に特別に合わせた最適の階調スケール曲線を提供
する可能性を持っている。しかしながら、２つの方法と
もコード値ヒストグラムに頼っており、階調スケール作
成に関してヒトの視覚システムの特徴を考慮していな
い。さらに、２つの方法とも、背景およびコリメーター
・ブレードに対応する画像領域を削除するための前処理
操作が別に必要である。

【０００９】優れた階調スケール曲線は、入力画像の詳
細な構造を容易に見えるようにして提供するべきもので
ある。変調された信号を含む画像領域には十分なコント
ラストを割り当てるべきだが、信号の変調がほとんどな
い画像領域は低いコントラストで表現できる。信号の変
調は画像アクティビティを表し、コード値の関数として
測定されるはずである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明によると、重要な
コード値のサブレンジを選択し、最適の階調スケール曲
線を作成するという上述の課題は、画像アクティビティ
をコード値の関数として測定することによって解決され
る。一般的に、アクティビティ・ヒストグラムは入力画
像信号からコンピュータで計算され、重要なコード値の
サブレンジは、アクティビティ・ヒストグラムとコード
値ヒストグラムの両方の形を検査することによって識別
される。次いで、アクティビティ・ヒストグラム上に検
出された臨界点とヒトの明るさに対する知覚の特徴とに
基づいて、階調スケール曲線が作成される。得られた階
調スケール調整は、体の部分の重要な詳細をディスプレ
イ画像の全輝度範囲にわたって等しく見せるようなもの
である。コード値ヒストグラムの代わりに、本発明で
は、局部画像アクティビティに関する測定をコンピュー
タで処理し、その画像アクティビティ・ヒストグラムを
用いて、重要なコード値サブレンジである信号が変調さ
れている箇所を抽出する。画像アクティビティの多いコ
ード値は階調トランスファー曲線で良好なコントラスト
にし、画像アクティビティのほとんどないコード値はコ
ントラストを低くするか、全く圧縮する。

【００１１】本発明によるディジタル・ラジオグラフィ
ー画像用の階調スケールの自動調整法は次の各ステップ
からなることを特徴とする。

【００１２】ディジタル・ラジオグラフィーの入力画像
を用意し、画像ノイズを前記画像のコード値の関数とし
て見積もり、前記入力画像のコード値の範囲を決定し、
前記入力画像をどの方向に処理するかを決定し、前記入
力画像の中の興味ある領域を含む境界ボックスを決定
し、前記入力画像の画像アクティビティ・ヒストグラム
をコンピュータ計算し、前記画像アクティビティ・ヒス
トグラムから４個のポイントを決定し、前記入力画像の
階調スケール曲線を作成し、前記階調スケール曲線を通
して前記入力画像をマッピングして優れた階調スケール
を有する出力画像を作り出す。

【００１３】本発明には次のような利点がある。

【００１４】１．コード値ヒストグラムやその場限りの
仮定ではなく、画像アクティビティに基づいているの
で、重要なコード値サブレンジがより正確に識別される
ことが多い。

【００１５】２．コード値ヒストグラムではなく画像ア
クティビティ・ヒストグラムにより、出力画像の視覚コ
ントラストおよび明るさがより良好なものとなる。

【００１６】３．画像アクティビティの測定が簡単であ
ること、その結果として高速で実行できること。

【００１７】４．本方法は検査する体の部分について何
等の事前情報がなくても使える。

【００１８】５．階調スケール曲線がコード値ヒストグ
ラムだけではなく画像アクティビティに基づいているの
で、画像の構成を決まりきった型にはめない。適切な情
報が画像信号自体から自動的に抽出され、また、最終の
階調スケール・トランスファー曲線は自動的に作成さ
れ、各入力画像に合わせて調整される。

【００１９】６．さらに、検査の種類に関する情報が得
られる場合、本発明ではその情報を利用して階調スケー
ルのパラメータを微調整する。検査の種類に関する情報
がない場合は、本発明は画像信号だけに頼ることになる
が、その場合でも非常に良好な階調スケールを提供する
ことができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】本発明の方法は、ティジタル・ラ
ジオグラフィー画像システムについて特に記載するが、
一般的にはディジタル画像システムにも応用可能である
ことは当業者にとっていうまでもない。図１６は、本発
明の方法を組み入れたディジタル・ラジオグラフィー画
像システムのブロック図である。見てわかるとおり、本
システム１０にはディジタル・ラジオグラフィー画像の
画像源１２がある。ディジタル・ラジオグラフィー画像
にはｍ×ｎ画素のマトリックスがある。すなわち、１ラ
インあたりｍ個の画素がｎラインある。画像源１２とし
ては、例えば、蓄積型蛍光体に記録されたＸ線画像をデ
ィジタル・ラジオグラフィー画像に変換する蓄積型蛍光
体読取機；Ｘ線フィルムのラジオグラフィー画像をディ
ジタル化するフィルム・ディジタイザ；ディジタル・ラ
ジオグラフィー画像を記憶するための磁気または光学記
憶システム；診断用画像様式（ＭＲＩ、ＣＴ、ＰＥＴ、
ＵＳなど）；伝送チャンネルなどである。画像源１２か
らのディジタル・ラジオグラフィー画像は、一時記憶装
置１４に記憶される。本発明の方法は画像処理装置１６
によって実行される。画像処理装置１６は、コンピュー
タでも、画像処理ボードでも、当業者に周知の他の型の
画像処理装置でもよい。画像処理装置は得られた階調ス
ケール曲線を階調スケール参照用テーブル（ｌｏｏｋ−
ｕｐ ｔａｂｌｅ、ＬＵＴ）１８に記憶する。入力され
たディジタル・ラジオグラフィー画像は、ＬＵＴ１８を
通してマッピングされ、重要なコード値サブレンジと、
そのサブレンジに最適の階調スケールを有するディジタ
ル・ラジオグラフィー画像として出力される。

【００２１】図１には、本発明にかかる階調スケール調
整法のブロック図が示されている。画像源１２から得ら
れた放射線画像（Ｘ線照射された蓄積型蛍光体を走査す
るなど）は、対数露光の１０００倍を表すコード値にデ
ィジタル化される。ディジタル化された入力画像には１
２ビットを用いる。第一のステップ（ボックス３０）
で、画像ノイズをコード値の関数として見積もる。この
ノイズ関数により各コード値に測定の不確実性を提供す
る。この不確実性はノイズ・マージンと呼ばれる。次の
ステップ（ボックス３２）で、入力コード値の左右の境
界を決める。次のステップ（ボックス３４）で、画像を
どの方向に処理するかを決める。次のステップ（ボック
ス３６）で、不必要な前景または背景を除外する凸状の
境界ボックスを決める。次のステップ（ボックス３８）
で、境界ボックス内にある画像領域からアクティビティ
・ヒストグラムとコード値ヒストグラムをコンピュータ
計算する。これら２つのヒストグラムを用いて、次のス
テップ（ボックス４０）では、入力コード値の範囲に４
個のポイントを決める。この４個のポイントは極左ポイ
ント、左ポイント、右ポイント、極右ポイント（ｆｌ
ｐ、ｌｐ、ｒｐ、ｆｒｐ）と呼ばれる。コードは、検査
される体の重要な部分に対応して左ポイントと右ポイン
トの間を変化する。極左ポイントと極右ポイントは、画
像アクティビティの終点を表す。最後のステップ（ボッ
クス４２）で、これら４個のポイントを使用して、出力
画像を作り出すために視覚的に最適化された入力画像の
最終の階調スケール曲線を作成する。

【００２２】本発明によると、コンピューテッド・ラジ
オグラフィー画像における最適のコード値範囲（入力コ
ード値）は、画像アクティビティによって決定される。
何種類かの画像アクティビティがコード値の関数として
測定できる。画像アクティビティ測定のうちの４つを図
２ａ−２ｄに示す。最初の３つは、ラプラシアン（図２
（ａ））、エッジ勾配（図２（ｂ））、同時発生コード
値（図２（ｃＶ））である。これらはディジタル画像処
理に広く用いられている（「ディジタル画像処理」Ｗ．
Ｋ．Ｐｒａｔｔ著、第２版、Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆
Ｓｏｎｓ、ニューヨーク、５０３、５１９、５８４ペ
ージに記載）。４番目の画像アクティビティ測定はレベ
ル交差である（図２（ｄ））。別の画像アクティビティ
測定（例えば、局部画像領域における標準偏差、絶対偏
差の平均またはメジアン、信号範囲などの信号バリエー
ションの局部的測定）も使えるが、これ以上は言及しな
い。本発明の特徴とするところでは、画像アクティビテ
ィの測定にレベル交差を用いる。所定の入力コード値が
画像ラインに沿って交差している回数を、画像の境界ボ
ックス内のすべてのラインについて蓄積する。各入力コ
ード値レベルについてのこれらの交差をコード値のレベ
ル交差と呼ぶ。レベル交差の数はコード値付近の信号変
調のアクティビティを表すので、その数はそのコード値
における画像アクティビティ測定として使える。本発明
は、レベル交差ヒストグラムを計算し、それを利用して
階調スケール・トランスファー曲線を作成するための有
効な手段を開示するものである。

【００２３】本発明の階調スケール調整法には７つの主
なステップがあり、その詳細を以下に記述する。

【００２４】（１）画像ノイズをコード値の関数として
見積もる：実際の画像アクティビティをノイズのゆらぎ
と区別するために、画像ノイズをコード値の関数として
見積もることが必要となる。というのは、コンピューテ
ッド・ラジオグラフィーではノイズは信号に左右される
からである。ノイズ・バリエーションを見積もるのに２
つの方法がある。（ａ）異なる露光における均一パッチ
のグレースケールを使用するオフライン法。この場合、
ノイズは、均一に露光された各領域におけるコード値の
標準偏差から計算される。また、コード値の各レベルに
おけるノイズは近接した露光のノイズ測定から補間され
る。（ｂ）各画素のエッジ勾配を計算して、画像の中の
均一領域とビジー領域とを区別し、ノイズ値を均一領域
における標準偏差から見積もるオンライン法。コード値
の各レベルにおけるノイズは、近接した露光で見積もら
れたノイズ測定から補間される。

【００２５】コード値の関数としての見積画像ノイズは
その後の処理でもずっと使用される。例えば、信号があ
るレベルに達したかどうかをチェックしたいとき、ノイ
ズによる不確実性のマージンを加える必要がある。も
し、ノイズの標準偏差が６でチェックしたい信号レベル
が２０００である場合、１９９４＝２０００−６と２０
０６＝２０００＋６の間のコード値を、信号２０００の
１ノイズ標準偏差内にあるとみなすことができる。ノイ
ズによるこの不確実性マージンをノイズ・マージンと呼
ぶ。好ましい実施の形態では、ノイズ・マージン、ＮＯ
ＩＳＥ、は、ノイズ標準偏差の２．５倍にセットされて
おり、これは９８．７％の信頼区間に一致する。という
のも、ノイズは正規分布に非常に似た分布をしているか
らである。

【００２６】（２）入力画像のコード値の範囲を定める
左の境界点と右の境界点を決定する：どんな単一入力画
像のコード値の範囲も、通常は画像収集システムの全ダ
イナミックレンジを占有してしまうことはない。階調ス
ケール調整プロセスが画像データの分析を始める前に、
背景や前景からのデータのような不必要なデータを除外
するための何らかの前処理をすることが、その後の処理
を簡単にしたり、エラーの可能性を低減するために望ま
しい。しかしながら、本発明の主たる利点の一つは、本
発明で用いられている画像アクティビティ測定は後で必
要なデータを自動的に選択できるので、前処理段階です
べての不必要なデータを完全に除外する必要はないとい
うことを指摘せねばならない。不必要なデータを除外す
る目的は、後の処理のスピードアップとエラーの可能性
を低減することである。この前処理段階での目標は、検
討している対数露光の全範囲をカバーする最小コード値
と最大コード値を決定することである。この最小値およ
び最大値を左境界点および右境界点と呼ぶ。この２つの
境界を超えるコード値はこれ以上考慮されない。図３
に、左境界と右境界を決定するのに関わる手順を示して
ある。

【００２７】画像の背景領域はＸ線の直接照射を受け
る。この領域は階調スケール調整に不必要で、（１）高
いコード値と（２）重要な変調がないという特徴を持
つ。画像の背景領域を検出するのにこの２つの特徴を利
用する。背景領域のコード値ヒストグラムまたは全入力
画像のコード値ヒストグラムを作成する（ボックス５
０）。最小コード（ボックス５２）と最大コード（ボッ
クス５４）を決定する。次のステップ（ボックス５６）
で初めて、１０画素を超えるカウントを有するヒストグ
ラムの最大コード値より下の適応（または予め決定され
た）区間内で、背景ピークを捜すことを試みる。それか
ら、右境界を背景ピークより下の谷付近に設定する（ボ
ックス５８）。もし背景ピークが見つからないときは、
右境界は最大コード値より２倍のノイズ・マージン分だ
け下に設定する。

【００２８】画像の前景領域の受けるＸ線照射は通常最
も少ないが、その領域を指定するのはより難しい。なぜ
ならば、前景領域は背景に比べてかなり不均一であり、
ずっと広いコード位置範囲にわたっているので、通常は
骨組織のコード範囲とかなりオーバーラップしているか
らである。従って、前景領域はただコード値だけで体部
と分けることはできない。故に、本方法では全入力画像
のコード値ヒストグラムを使用している。左境界は、１
０画素を超えるカウントを有するヒストグラムの最大コ
ード値に２倍のノイズ・マージンを加えたものである
（ボックス６０）。コード値の関数としてのノイズ・マ
ージンはステップ（１）で決定される。

【００２９】右境界と左境界との差が対数露光で０．３
未満であれば、画像をフィルムにプリントするのに十分
ダイナミックなコントラストがあるので、それ以上の分
析は必要ない。

【００３０】（３）どの方向に画像を処理すべきかを決
定する：本発明で使用されている画像アクティビティ測
定のいくつかは入力画像からラインごとに計算される。
手、足、腕のようなある種の画像では、処理される方向
が画像アクティビティ測定に影響を与える。一般的に、
処理される画像ラインは骨に垂直でなければならない。
図４には、画像をどの方向に処理するかの決め方が示さ
れている。画像をどの方向に処理するかを決めるため
に、画像は２つの方向、すなわち、水平（ボックス７
０）と垂直（ボックス７２）方向（一方が他方より９０
度回転している）に前処理されている。これは、鮮鋭な
遷移の間に位置して重要な画像アクティビティを示すラ
イン・セグメントの平均がどちらの方向が短いかを見る
ためである。アクティブ・ライン・セグメントの短い方
を選んでその後の処理をする（ボックス７４）。

【００３１】この手順では、最も変調した（ビジーな）
セグメントを所定の画像ラインから抽出する処理ルーチ
ンを使う。この「抽出」ルーチンを図５に示す。これは
遷移区間を識別することによってラインのセグメンテー
ションを行う。体部と背景（または前景）との間の遷移
では、画像コード値が大きな増加または減少をするとい
う特徴が見られる。遷移区間内では信号変化が非常に劇
的であるので、（いずれかの画像ラインを横断する）画
像プロフィールは、コード値が一本調子の上昇または降
下を示し、ノイズは小さすぎてゆらぎを起こさない。第
一のステップ（ボックス８０）で適応閾値（ＣＬＩＦ
Ｆ）を設定する。前処理における次のステップ（ボック
ス８２）で、画像ラインのプロフィールの中の遷移区間
を識別する。これは、図６に示してある有限状態機械に
よって行われる。図６の中で、「＋」「−」「＝」の符
号は、現在の画素のコード値が前の画素のコード値より
大きい、小さい、等しいということを表している。露光
の増加または減少が一本調子の傾向を示している画素の
連続（１区間）は、この有限状態機械によって識別され
る。区間内のコード値の変化が閾値、ＣＬＩＦＦ、より
大きい場合、この区間は遷移区間と分類される（ボック
ス８４）。遷移区間で分けられた画素の各セグメントに
一次関数を適合させて、その適合における二乗の誤差を
セグメントのビジーさの程度の基本測定として用いる
（ボックス８６）。ライン・セグメントの最終的なビジ
ーさの程度は、その長さとコード値に従って重みを加え
られる。セグメントが長すぎたり短すぎる場合、そのビ
ジーの程度は無視される。セグメントに右境界点または
左境界点に近いコード値が含まれている場合もビジーの
程度は無視される。ビジーさに関するこれらすべての調
整がすんだ後、各ラインで最もビジーなセグメントが境
界ボックスの計算に使用される（ボックス８８）。

【００３２】（４）境界ボックスを決定する：次のステ
ップは興味ある領域の境界ボックスを決定することであ
る。四肢や小児科などのある種の検査では、検査してい
る体部が全画像領域のほんの一部分に過ぎないというこ
とがしばしばある。このような画像の他の領域は、階調
スケール調整を考慮しなくてもよい不必要な対象物であ
る。従って、不必要な画像領域をなるべく早くこれ以上
の考慮の対象からはずしてしまうことは、間違ったアク
ティビティのリスクを低減するためだけでなく、計算時
間を節約するためにも有益なことである。これは、境界
ボックスの外の領域をこれ以上のデータ分析から除外す
ることによって達成される。境界ボックスは長方形の領
域で、通常入力画像領域の２５％から６５％しかカバー
しない。

【００３３】図７は境界ボックスの決定に使用される手
順のブロック図である。境界ボックスは、アクティブな
画像領域の空間的広がりと位置を見積もることによって
計算される。この見積は、画像ラインから最もビジーな
セグメントをラインごとに抽出するという前述のルーチ
ン（図５）を使用して画像信号を分析することによって
行われる（ボックス９０）。境界ボックスの決め方であ
るが、画像の全ラインから選び出したビジーなセグメン
トの全画素のｘおよびｙ座標の平均と標準偏差を見つけ
る（ボックス９２）。境界ボックスは平均プラスマイナ
ス１．５標準偏差となるように定められる（ボックス９
４）。境界ボックスの大きさは、ユーザーが設定した下
限より大きく上限より小さくなるという制約がある（ボ
ックス９６）。検査の種類の情報があれば、それに従っ
て限界を調整するアルゴリズムを作る。例えば、胸部画
像の境界ボックスはどちらの次元とも入力画像の６０％
より小さくてはいけない。これに対して、足の画像では
かなり小さな境界ボックスを使用できるものもある。腹
部画像では境界ボックスはない方がよい。

【００３４】（５）アクティビティ・ヒストグラムの計
算： （５．１）画像アクティビティ測定としてのレベル交
差；コード値の関数としての画像アクティビティは、各
画像ラインについて各コード値におけるレベル交差の数
を数えて測定する。図８に示されているのはＰＡの胸部
画像であるが、ディジタル・ラジオグラフィー画像の１
ラインをとって、空間的位置（画像プロフィール）の関
数としてのコード値のバリエーションを見るものとす
る。すぐにわかることは、走査ラインが軟組織や骨を横
切るとき、コード値が何度も上下に変調されていること
である。軟組織と骨の間の遷移区間にある画像プロフィ
ールに１つのコード値を通るラインを引くと、このライ
ンは何度も交差する。従って、１つの入力コード値にお
ける画像アクティビティの簡単な測定法は、画像中の全
ラインについて交差する数を数えることである。各コー
ド値についてレベル交差の数を数えると、レベル交差の
ヒストグラムが得られる。これが、コード値の関数とし
ての画像アクティビティ測定として使える。このレベル
交差ヒストグラムはアクティビティ・ヒストグラムとし
て使用される。背景と体部の間の遷移交差を除くため
に、各画像ラインについて、レベル交差の数は、境界ボ
ックス内の最もビジーなセグメントの部分だけについ
て、レベル交差の数が低い閾値より大きく高い閾値より
小さい場合にのみカウントされる。高い閾値は、ペース
メーカーやチューブなどの外的物体が原因で起きる可能
性のある問題を避けるために課せられたものである。し
かしながら、レベル交差の単純なカウント法は非常にノ
イズの影響を受けやすい。ディジタル・ラジオグラフィ
ーのように、ノイズが信号にかなり従属しているような
場合は特にである。画像露光が検討中のレベルのかなり
下（または上）からかなり上（または下）へ変化してい
るときだけ交差を数えることが必要である。そうすれ
ば、ノイズによる純粋なゆらぎはカウントされない。こ
うするためには、上下の閾値を、検討中のコード値にお
けるノイズの標準偏差に比例して設定するとよい。発明
の好ましい実施の形態では、ノイズ閾値は測定されたノ
イズの標準偏差の２．５倍のところに設定されている。
つまり、レベル交差として数えられるには、ゆらぎはノ
イズの２．５標準偏差を超えなければならないというこ
とである。

【００３５】レベル交差のカウントは効率よく実行でき
る。カウントのプロセスは４つの変数と２つのアレイを
キープしている。「ロー１」と「ハイ１」の２つの変数
は、前画素の低い方のレベルと高い方のレベルを常に監
視する。もう２つの変数である「ロー２」と「ハイ２」
は現画素用である。これらのレベルは、検討中のコード
値にノイズ・マージンを足したり、コード値から引いた
りして設定される。画像信号は、１つの交差として数え
られるためには、低い方のレベルの下から高い方のレベ
ルの上（または反対方向）へ横切る必要がある。１つの
アレイである「符号」は、各入力コード値について１つ
の項目（ｅｎｔｒｙ）を有しており、前画素値と比較し
た各コード値のステータスを記憶する。例えば、前画素
値が１５２８で、１５２８に対するノイズ・マージンが
２４の場合、ロー１＝１５０４でハイ１＝１５５２であ
る。「符号」アレイの中でインデックスが１５５２より
大きい項目はすべて＋１という値を持つ。これは前画素
値より上という意味である。インデックスが１５０４よ
り小さい項目はすべて−１という値を持つ。前画素値よ
り下という意味である。この「符号」アレイの項目はす
べて各画像ラインの初めにゼロに初期化される。もう１
つのアレイである「チェンジ」は、現画像ラインの各画
素が処理されるに従って各コード値の符号が何回変化し
たかを監視する。例を続ける。現画素値が１５３６でそ
のノイズ・マージンが２２であるとすると、ロー２＝１
５３６−２２＝１５１４で、ハイ２＝１５３６＋２２＝
１５５８である。前画素から現画素に移動するとき、
「符号」アレイは更新しなければならない。「チェン
ジ」アレイも同様である。ハイ１がハイ２より大きい場
合、（ハイ１、ハイ２）の範囲にある符号を更新する。
ロー２がロー１より大きい場合、（ロー１、ロー２）の
範囲にある符号を更新する。上記の例では、（１５０
４、１５１４）の範囲にある符号は−１に更新される。
例えば１５１０のコード値における前符号が＋１であっ
たら、符号の変化、すなわち１５１０でレベル交差を検
出したことになり、「チェンジ」アレイの対応する項目
の増分は１である。画素から画素へのコード値の変化は
通常小さいので、「符号」と「チェンジ」アレイの更新
数も少ない。このように全カウントプロセスは短時間で
終了できる。

【００３６】（５．２）画像アクティビティ測定として
のコード値の同時発生；コード値の関数としての画像ア
クティビティは、異なるコード値が入力画像の中のすぐ
隣で発生する回数を数えることによって測定される。画
像領域に信号変調がない場合、１つの画素のすぐ隣のコ
ード値はノイズのためにゆらぐ。信号変調がある場合
は、隣のコード値は純粋にノイズだけから予想されるよ
りずっと大きく変化する。本発明の好ましい形態では、
５画素×５画素のウインドウの中央の画素のコード値を
Ｃ０にして、残り２４の画素のコード値をＣ１、Ｃ
２、．．．、Ｃ２４とする。Ｃ０とノイズの閾値以上に
異なる２４の隣接コード値はどれも何らかの信号変調、
すなわち画像アクティビティがあるとみなすことができ
る。従って、ノイズ閾値を超える隣接画素の数はコード
値Ｃ０における画像アクティビティを表す。このカウン
トプロセスは、境界ボックス内の最もビジーなセグメン
トの画素すべてについて行われ、カウント数は各コード
値について蓄積されてアクティビティ・ヒストグラムを
形成する。効率のよいカウントプロセスは、５画素×５
画素のウインドウのコード値ヒストグラムを監視して、
ウインドウが次の画素に移動するときヒストグラムを更
新することである。更新は、一番古いカラムにある５個
の画素を消去して一番新しいカラムにある５個の画素を
追加することによって行う。従って、新しい各画素位置
について、２５画素ではなく１０画素だけを操作すれば
よい。

【００３７】（５．３）画像アクティビティ測定として
のエッジ勾配；コード値の関数としての画像アクティビ
ティは、各コード値における平均のエッジ勾配を計算す
ることによって測定される。図２（ｂ）は、中央画素の
エッジ勾配の水平成分と垂直成分を計算するのに使われ
る核（カーネル）の例である。エッジ勾配の大きさは、
水平成分の２乗と垂直成分の２乗の和の平方根である。
エッジ勾配は、境界ボックス内の最もビジーなセグメン
トの全画素について計算され、同じコード値を持つ全画
素のエッジ勾配の大きさが蓄積される。コード値の関数
として蓄積されたエッジ勾配の大きさは、アクティビテ
ィ・ヒストグラムとして用いられる。あるいは、蓄積さ
れたエッジ勾配は、ヒストグラムの各ビンに寄与してい
る画素数の平方根（または別の関数）で割ることもでき
る。

【００３８】（５．４）画像アクティビティ測定として
のラプラシアン・コントラスト；コード値の関数として
の画像アクティビティは、各コード値における平均のラ
プラシアン・コントラストを計算することによって測定
される。図２（ａ）は、中央画素のラプラシアン・コン
トラストを計算するのに使われる核の例である。ラプラ
シアン・コントラストは、境界ボックス内の最もビジー
なセグメントの全画素について計算され、同じコード値
を持つ全画素のラプラシアン・コントラストの絶対値が
蓄積される。コード値の関数として蓄積されたラプラシ
アン・コントラストの大きさは、アクティビティ・ヒス
トグラムとして用いられる。あるいは、蓄積されたラプ
ラシアン・コントラストは、ヒストグラムの各ビンに寄
与している画素数の平方根（または別の関数）で割るこ
ともできる。

【００３９】上記アクティビティ測定のいずれも、入力
画像を表現する要素として画像領域の大きさをはっきり
とは含まない。これに対して、コード値ヒストグラムは
領域の大きさの情報にずっと直接的に関係している。検
査の種類によっては、種々のアクティビティ・ヒストグ
ラムとコード値ヒストグラムの重みをかけた平均が、よ
り堅牢な画像アクティビティ測定を提供すると思われ
る。好ましくは、境界ボックス内の最もビジーなセグメ
ントの全画素から計算されたレベル交差ヒストグラムと
コード値ヒストグラムの平均を、画像アクティビティ・
ヒストグラムとして使用する。コード値ヒストグラムは
大きさ情報を含み、レベル交差ヒストグラムはアクティ
ビティ情報を含んでいるので、その平均を用いることで
２種類の情報の視覚インパクトのバランスを取ることが
できる。

【００４０】（６）極左、左、右、極右ポイントの決
定：図９は、本ステップをどのように達成するかのブロ
ック図である。画像アクティビティ・ヒストグラムの最
高ピークをまず見つける（ボックス１００）。この高さ
を用いて、最高ピークが１．０になるようにヒストグラ
ムを正規化する（ボックス１０２）。同様に、コード値
ヒストグラムもそのピークに正規化される。次に、アル
ゴリズムを用いて、画像アクティビティ・ヒストグラム
の最高ピークから約１．０対数露光以内に０．３より高
い最左のピークと最右のピークを見つける（ボックス１
０４、１０８）。最右のピークと最左のピークが見つか
ったら、アルゴリズムは最右のピークから右ポイントと
極右ポイントを、最左のピークから左ポイントと極左ポ
イントを決定するように進行する（ボックス１０６、１
１０）。

【００４１】図１０には、どの様にして右ポイントと極
右ポイントを見つけるかが示されている。パラメーター
のｒ１とｒ２はサーチ範囲を制限するためのものであ
る。閾値のａ１、ａ２、ｔ１、ｔ２、ｓは予め決められ
た値である。同様の手順で左ポイントと極左ポイントを
捜す。本方法は、最右のピークから（ボックス１２
０）、画像アクティビティが非常に小さくなるか、コー
ド値ヒストグラムの高さまたは傾きが非常に小さくなる
か、または、コード値がピークから非常に遠くに離れる
まで、最右ピークの右をサーチダウンする（ボックス１
２２、１２４、１２６）。極右ポイントは単に、画像ア
クティビティが非常に低い閾値未満になるまでピークを
サーチダウンすることで捜し出す（ボックス１２８）。
同様に、左ポイントと極左ポイントは最左ピークの左に
捜す。

【００４２】図１１は、小児胸部画像のアクティビティ
・ヒストグラムとコード値ヒストグラムを示すものであ
る。このケースでは２つのヒストグラムは互いに似てい
る（ただし、一般的にはこうではない）。本画像のアル
ゴリズムによって見つけた極左ポイント、左ポイント、
右ポイント、極右ポイントを垂直線で示す。

【００４３】左ポイントおよび右ポイントの決定の背後
にある試行錯誤的議論は、画像アクティビティまたは画
素数が非常に小さくなれば、提供すべき情報は余りない
という考えに基づいている。左ポイントと右ポイントが
正確に決定されると、その間にあるコード値を有する全
画素は体部に属する。左ポイントと右ポイントの間のコ
ード値を有する画素を１に設定し、その他すべての画素
を０に設定すると、理想的には体部以外のすべての画素
は０に設定されたバイナリの画像が得られる。体部領域
は穴のない一貫した画像領域として見えるはずである。
もし、左ポイントおよび／または右ポイントが正確に決
定されていなければ、領域に穴ができるであろう。その
場合、このような穴のコード値は、左ポイントと右ポイ
ントをより低いコード値およびより高いコード値に拡大
するのに使われる。この試行錯誤的議論は、左ポイント
と右ポイントの最初の見積もりが真値に近く、背景、前
景およびその他の無関係な物体のコード値が検査する体
部のコード値と重なっていない場合にのみ意味をなす。
画像によってはこの２つの仮定が欠けているので、「体
部」の穴を埋めるために左ポイントと右ポイントを拡大
するときには一層の注意を払わねばならない。第一は、
体部に完全に囲まれている穴のみが信頼できる候補者で
あるということである。第二は、穴には、（前景）また
は最大（背景）コード値に近い値が多く含まれてはなら
ないということである。検査の種類に関する情報が得ら
れるならば、この穴埋めプロセスは検査される体部によ
って作動させたり停止させたりできる。例えば、胸部画
像については穴をチェックするのは常に有用であるが、
Ｃ−脊柱画像についてそうするのは余り役に立たない。
なぜならば、骨と前景間の範囲に重なったコード値を含
むことが多いからである。

【００４４】識別された体部にある穴をチェックした後
は一般的な品質管理手順を行う。これは、コード値が左
ポイントと右ポイントの間にある画素で形成された画像
領域の一般的な幾何学的形状や空間的分布をチェックす
るものである。例えば、得られた領域が画像中央のかな
り大きい長方形の穴を除いて全画像をカバーしている場
合、左ポイントと右ポイントが不正確に識別されている
可能性が非常に高いので、アルゴリズムを戻して別の代
わりのアクティビティピークが見つかるかどうか調べな
ければならない。

【００４５】（７）階調スケール曲線の作成：左ポイン
トと右ポイント間の範囲にあるコード値は非常に重要な
画像アクティビティを示す全画素をカバーするので、良
好な画像コントラストを提供できるはずである。極左ポ
イントと左ポイントの間にあるコード値の範囲は低い画
像アクティビティを示す画素をカバーする。極右ポイン
トと右ポイント間の範囲も同様である。極左ポイントと
極右ポイントの外のコード値は非常に低い画像アクティ
ビティしか含まないので、実質的には平坦なフィールド
として表される。

【００４６】大部分のコンピューテッド・ラジオグラフ
ィー・システムで使用される階調スケール曲線は、これ
までフィルム感度測定曲線のそれと似たような「外見」
を提供できるように設計されてきた。本発明では、全く
新しい曲線ファミリーを用いて、最適な状態で細かい対
象物を視覚的に区別できるようにしている。この曲線フ
ァミリーは、典型的なＸ線画像を見る時の条件下でのヒ
トの明るさ知覚モデルに基づいている。該階調スケール
曲線は、放射線画像における等しい対数露光の差を、デ
ィスプレイ画像における等しい明るさの差で提供するよ
うに設計されている。

【００４７】図１２には、視覚的に最適化された階調ス
ケール曲線の主要部分（足と肩以外）をいかに作成する
かの例が示されている。この手順の中で、明るさから輝
度、輝度からフィルム濃度へのマッピングは画像に依存
しないモデルである。この手順の中で唯一画像に依存し
たステップは、対数露光と明るさの間の直線のマッピン
グだけである。この直線の傾きとオフセットは、画像か
ら画像へ自動的に調整される２つのパラメーターであ
る。このステップから生み出される階調スケール曲線
は、出力媒体が最小濃度と最大濃度に達する曲線の両端
で非常にシャープなカットオフをする。このためにディ
スプレイ画像にハードクリッピングが生ずる。従って、
曲線の両端（足と肩）をロールオフする必要がある。

【００４８】図１３には、極左、左、右、極右ポイント
から完全な階調スケール曲線を作成する手順が示されて
いる。まず、明るさ ｖｓ．Ｌｏｇ Ｅの直線は、２個の
対数露光値を２個の予め選択された濃度値にマッピング
して決められる（ボックス１３０）。次に、明るさを輝
度にマッピングする（ボックス１３２）。そして、輝度
をフィルム濃度にマッピングする（ボックス１３４）。
この３つのマッピングを組み合わせて、視覚的に最適化
された階調スケール曲線が作成される（ボックス１３
６）。次に、足と肩がロールオフされる箇所のもう２つ
の濃度にマッピングされるもう２個の対数露光値を決め
る必要がある。この、もう２個の対数露光は最終的な階
調スケール曲線を作成するのに必要とされる追加の２個
のパラメーターである。曲線の足と肩は分析等式によっ
て作成され、図１２に従って作成された視覚的に最適化
された曲線にペーストされる（ボックス１３８）。この
ように、階調スケール曲線は、極左、左、右、極右ポイ
ントによって決定される４つの自由度を有する。左ポイ
ントと右ポイントを使用して、放射線画像の対数露光と
プリントまたはディスプレイ画像の明るさ間の直線マッ
ピングの傾きと切片を決める。例えば、胸部画像で、右
ポイントは出力フィルム濃度２．１にマッピングされ、
左ポイントは最小フィルム濃度の０．５上の濃度にマッ
ピングされる。そして左ポイントと右ポイント間の距離
を用いて階調スケール曲線のコントラストを決定する。
階調スケール曲線は、情報が得られれば検査される体部
に合わせて作成することができる。例えば、皮膚ライン
を見やすくするには、手、足、足首の画像では、右ポイ
ントをより低い濃度、例えば１．６にシフトできる。極
左ポイントを用いて、どこで階調スケール曲線の足をロ
ールオフし始めるべきかを決定し、極右ポイントを用い
て、どこで階調スケール曲線の肩をロールオフし始める
べきかを決定する。図１４は、本発明によって作成され
た階調スケール曲線の例である。

【００４９】用途によっては、体のある部分をより良く
見るために画像を逆の階調極性（ブラックボーン階調ス
ケールと呼ばれる。というのは普通のＸ線画像では骨は
通常白く見えるからである。階調極性を逆にすると骨は
黒く見える。）でディスプレイする方がよい場合もあ
る。本発明では、これは、左ポイントと右ポイントの役
割および極左ポイントと極右ポイントの役割をそれぞれ
逆にすることで達成される。例えば、入力コード値の範
囲が０から４０９５の場合、４０９５−極左を新しい極
右ポイントとして、４０９５−左を新しい右ポイントと
して、４０９５−右を新しい左ポイントとして、４０９
５−極右を新しい極左ポイントとして用いることで新し
い階調スケール曲線を作成することができる（ボックス
１４０、１４２）。４０９５−コード値を使用して、得
られた階調スケール曲線の極性を逆にすると所望のブラ
ックボーン階調スケール曲線が得られる（ボックス１４
４）。図１５はこのための手順を示したものである。こ
こでＣＭＡＸは最大コード値、すなわち１２ビットシス
テムでは４０９５を表す。

【００５０】本発明を実施する装置では、階調スケール
曲線は、コード値と同数の項目を有する参照用テーブル
として実行される。入力画像の各画素は、この参照用テ
ーブルを通してマッピングされて、階調スケール調整さ
れた出力画像として出力媒体上にプリントまたはディス
プレイされる。

【００５１】本発明の好ましい実施の形態について詳細
に説明してきたが、本発明の実施例以外にも、本発明の
範囲内で多様な変形が可能なことはいうまでもない。

【００５２】

【発明の効果】本発明によれば、画像アクティビティを
コード値の関数として測定し、最適な階調スケール曲線
を作成できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による階調スケール調整法の実施のブ
ロック図である。

【図２】 ４種類のアクティビティ測定を示す図であ
る。

【図３】 左境界点と右境界点を決定するための手順を
示すブロック図である。

【図４】 どの方向に画像を処理すべきかをいかに決定
するかを示すブロック図である。

【図５】 「抽出」ルーチンを示すブロック図である。

【図６】 画像ラインのプロフィールに遷移区間を識別
するための有限状態機械の図である。

【図７】 境界ボックスを決定するための手順を示すブ
ロック図である。

【図８】 ディジタル・ラジオグラフィー画像のライン
のコード値ｖｓ空間的位置を表したグラフ図である。

【図９】 極左、左、右、極右ポイントを決定する手順
を示すブロック図である。

【図１０】 最右ピークから右および極右ポイントを見
つけるための手順を示すブロック図である。

【図１１】 小児胸部画像のアクティビティ・ヒストグ
ラムとコード値ヒストグラムを示すグラフ図である。

【図１２】 視覚的に最適化された階調スケール曲線の
主要部分をいかに作成するかを示す図である。

【図１３】 完全な階調スケール曲線を作成する手順を
示すブロック図である。

【図１４】 本発明に従って作成された階調スケール曲
線のグラフ図である。

【図１５】 階調スケール曲線の極性を逆にしてブラッ
クボーン階調スケール曲線を得るための手順を示すブロ
ック図である。

【図１６】 本発明を組み入れたディジタル画像システ
ムのブロック図である。

【符号の説明】

１０ システム、１２ 入力画像源、１４ 画像記憶装
置、１６ 画像処理装置、１８ 階調スケールＬＵＴ、
２０ ディスプレイ、２２ プリンタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロバート アレン セン アメリカ合衆国 ニューヨーク州 ロチェ スター クリテンデン ウェイ 284

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ディジタル・ラジオグラフィーの入力画
   像を用意し、 画像ノイズを前記画像のコード値の関数として見積も
   り、 前記入力画像のコード値の範囲を決定し、 前記入力画像をどの方向に処理するかを決定し、 前記入力画像の中の興味ある領域を含む境界ボックスを
   決定し、 前記入力画像の画像アクティビティ・ヒストグラムをコ
   ンピュータ計算し、 前記画像アクティビティ・ヒストグラムから４個のポイ
   ントを決定し、 前記入力画像の階調スケール曲線を作成し、 前記階調スケール曲線を通して前記入力画像をマッピン
   グして優れた階調スケールを有する出力画像を作り出
   す、という各ステップからなることを特徴とするディジ
   タル・ラジオグラフィー画像用の階調スケール自動調整
   法。
2. 【請求項２】 （ａ）ディジタル画像をラインごとに処
   理し、 （ｂ）各画像ラインを、前景と背景、背景と体部、前景
   と体部間の移行部に相当する遷移区間を境界とした別個
   のセグメントに分割し、 （ｃ）各ラインセグメントに一次関数を適合させ、該セ
   グメントに重要な信号変調がないかどうかを決定し、 （ｄ）各画像ラインから最も変調したセグメントを選ん
   で、画像の中の興味ある領域を定める、という各ステッ
   プからなることを特徴とするディジタル・ラジオグラフ
   ィー画像から体部の重要な情報を抽出する方法。
3. 【請求項３】 （ａ）ディジタル画像をラインごとに処
   理し、 （ｂ）各画像ラインについて各画素毎の画像アクティビ
   ティを計算し、 （ｃ）各画像ラインの各コード値について画像アクティ
   ビティを蓄積して、コード値の関数として累積アクティ
   ビティ・ヒストグラムを形成し、 （ｄ）アクティビティ・ヒストグラムの最高ピークと、
   ピークの両側（左と右）に、ヒストグラムの高さがある
   閾値未満に降下するポイントを１つずつ捜し、 （ｅ）前記ステップで識別された左ポイントと右ポイン
   トとの間のコード値の範囲を抽出する、という各ステッ
   プからなることを特徴とするコード値の関数として画像
   アクティビティを計算することによって入力ディジタル
   画像から重要なコード値の範囲を抽出する方法。