WO2025253733A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

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WO2025253733A1
WO2025253733A1 PCT/JP2025/009154 JP2025009154W WO2025253733A1 WO 2025253733 A1 WO2025253733 A1 WO 2025253733A1 JP 2025009154 W JP2025009154 W JP 2025009154W WO 2025253733 A1 WO2025253733 A1 WO 2025253733A1
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WO
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chart
image
information
input image
image processing
Prior art date
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PCT/JP2025/009154
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English (en)
French (fr)
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公人 勝山
瑛一 田中
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Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
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Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
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Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis

Definitions

  • This disclosure relates to an image processing device, an image processing method, and an image processing program.
  • JP 2024-28042 A discloses an information processing device that performs processing to correct defective pixels in a radiographic image obtained by radiographing a physical phantom on which a test pattern is formed.
  • the information processing device includes a processor.
  • the processor inputs an image based on the radiographic image into a first machine-learned model to detect an area containing the test pattern, determines the edge direction of the test pattern within the area, treats defective pixels within the area as pixels to be corrected, and corrects the pixels to be corrected using normal pixels within the area that are present in the edge direction from the pixels to be corrected, other than the defective pixels.
  • JP 2004-150908 A discloses a non-destructive inspection method that eliminates cumbersome manual operations by capturing images of the inspection object and an image quality confirmation pattern and automating the image quality confirmation process.
  • JP 2004-81331 A discloses a sharpness measurement method for measuring the sharpness of a radiographic device by photographing a chart and analyzing the chart image.
  • a chart is photographed to allow for proper diagnosis and/or testing, and the image is then analyzed to evaluate the captured image, including its resolution and/or contrast.
  • the captured image is corrected and/or the imaging device is adjusted based on the evaluation results of the captured image.
  • the present disclosure has been made in consideration of the above, and provides an image processing device, image processing method, and image processing program that can easily evaluate an input image containing a chart without the need to specify the chart itself and/or the portion of the chart that is to be evaluated in the input image.
  • an image processing device includes a processor, which detects a chart in an input image showing a chart for evaluating the image using predetermined pattern information of the chart, and performs processing to evaluate the input image using the chart detection results.
  • the image processing device is the image processing device according to the first aspect, wherein the processor evaluates the input image further using the input image and evaluation information required for evaluating the chart.
  • the image processing device is the image processing device according to the first aspect, wherein the input image is an X-ray transmission image.
  • the processor accepts a range in which to detect a chart in the input image and detects the chart from the accepted range.
  • the processor identifies relative position information of at least some of the patterns obtained from the evaluation information based on the state of the chart identified from the detected chart, and evaluates the input image based on the identification results.
  • An image processing device is the image processing device according to the first aspect, wherein the pattern information is information about portions of the chart that include at least one of clear portions, portions with little individual variation, and portions with little distortion, information about portions of the chart that do not include text, or information that includes machine learning parameters.
  • An image processing device is the image processing device according to the second aspect, wherein the evaluation information includes information on a portion that differs from the chart pattern information, or information obtained from the chart pattern information.
  • An image processing device is the image acquisition processing device according to the first aspect, wherein the processor evaluates at least one of the presence or absence, number, type, position, angle, scale, and shape of a chart, and at least one of the contrast of the chart.
  • the processor further performs processing to display at least one of the presence or absence, number, type, position, angle, scale, and shape of the detected chart.
  • An image processing device is the image processing device according to the third aspect, wherein the chart is a multi-linear image quality meter.
  • An image processing device is the image processing device according to the tenth aspect, wherein the pattern information is information about a pattern including at least one of the first to sixth line pairs of the multi-linear image quality meter.
  • the image processing device is the image processing device according to the tenth aspect, in which the processor evaluates the input image by further using the input image and evaluation information including information of at least one line pair of the multi-linear image quality meter as information necessary for evaluating the chart.
  • An image processing device is the image processing device according to the twelfth aspect, wherein the evaluation information includes information about line pairs that are not included in the chart pattern.
  • An image processing device is the image processing device according to the twelfth aspect, wherein the processor evaluates the contrast of at least one line pair.
  • An image processing device is the image processing device according to the twelfth aspect, in which the processor evaluates the input image by calculating a one-dimensional density profile.
  • the processor evaluates the input image by further using the input image and evaluation information including information on the start and end points of line pairs as information necessary for evaluating the chart.
  • the image processing device is the image processing device according to the tenth aspect, wherein the processor evaluates at least one of whether the angle of the multi-linear image quality meter is within a predetermined range, whether the number of multi-linear image quality meter is within a predetermined range, whether the angle between the two multi-linear image quality meter is within a predetermined range if there are two, and the scale.
  • An image processing device is the image processing device according to the tenth aspect, in which the processor detects at least one line pair of the multi-linear image quality meter and evaluates the input image.
  • the image processing device is the image processing device according to the 10th aspect, wherein the processor further performs processing to display the start and end points of the multi-linear image quality meter, the evaluation results of at least one line pair, and at least one one-dimensional density profile.
  • An image processing device is the image processing device according to the third aspect, wherein the chart is a perforated penetrometer.
  • An image processing device is the image processing device according to the 20th aspect, wherein the pattern information includes information about a pattern that includes characters.
  • the image processing device is the image processing device according to the 20th aspect, wherein the processor evaluates the input image using the input image and evaluation information including information about at least one hole as information necessary for evaluating the chart.
  • An image processing device is the image processing device according to the 22nd aspect, wherein the processor evaluates the contrast of at least one hole.
  • the image processing device is the image processing device according to the 22nd aspect, wherein the processor evaluates the input image by detecting at least one hole in the perforated penetrometer.
  • the image processing device is the image processing device according to the 20th aspect, wherein the processor further performs processing to display the evaluation results of at least one hole in the perforated penetrometer.
  • At least one of the chart pattern information and the chart evaluation information is registered by the user.
  • the image processing method performs processing that includes detecting a chart in an input image containing a chart for evaluating the image using predetermined pattern information of the chart, and evaluating the input image using the chart detection results.
  • the image processing program according to the 28th aspect of the present disclosure is an image processing program for causing a computer to execute processing including detecting a chart in an input image showing a chart for evaluating the image using predetermined pattern information of the chart, and evaluating the input image using the chart detection results.
  • This disclosure provides an image processing device, image processing method, and image processing program that can easily evaluate an input image containing a chart without the need to specify the chart itself and/or the portion of the chart that is to be evaluated in the input image.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of the flow of processing performed by a control unit in the control device of the radiation image capturing system according to the present embodiment.
  • 10A and 10B are diagrams showing an example of chart pattern information used when detecting a chart in an input image using the chart pattern information.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an input image showing a chart.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a result of chart detection.
  • FIG. 10 is a diagram showing another first example of pattern information of a chart.
  • FIG. 10 is a diagram showing another second example of chart pattern information.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of evaluation information of a chart.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of display of evaluation results. This is an example of a Hole type IQI chart. This is an example of a Wire type IQI chart.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the overall configuration of a radiographic imaging system according to this embodiment.
  • the radiographic imaging system 10 includes a radiation irradiation device 12, a radiographic imaging device 16, and a control device 18.
  • the radiation irradiation device 12 includes a radiation source 14 that irradiates a subject W, which is an example of an imaging target, with radiation R, such as X-rays (X-rays).
  • the method of instructing the radiation irradiation device 12 to irradiate radiation R is not particularly limited.
  • the radiation irradiation device 12 includes an irradiation button or the like, a user such as a radiologist may issue an instruction to irradiate radiation R using the irradiation button, thereby irradiating radiation R from the radiation irradiation device 12.
  • a user such as a radiologist may issue an instruction to irradiate radiation R by operating the control device 18, thereby irradiating radiation R from the radiation irradiation device 12.
  • the radiation irradiation device 12 When the radiation irradiation device 12 receives an instruction to irradiate radiation R, it irradiates radiation R from the radiation source 14 in accordance with the irradiation conditions, such as the set tube voltage, tube current, and irradiation period. Note that, hereinafter, the dose of radiation R will be referred to as the "radiation dose.”
  • the radiographic imaging device 16 is equipped with a radiation detector 20 that detects radiation R irradiated from the radiation irradiation device 12 and transmitted through the subject W.
  • the radiographic imaging device 16 uses the radiation detector 20 to capture a radiographic image of the subject W.
  • control device 18 includes a control unit 22, a display unit 32, an operation unit 34, and a communication I/F (interface) unit 35.
  • Figure 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the main parts of the control device 18.
  • the main part of the control unit 22 is configured as a general computer, and controls the overall operation of the control device 18.
  • the control unit includes a CPU 24, a ROM 26, and a RAM 28.
  • the ROM 26 pre-stores various programs 30 executed by the CPU 24, such as a photography processing program and/or a display processing program executed when controlling photography.
  • the RAM 28 temporarily stores various data.
  • the display unit 32 displays a screen for operating the radiation irradiation device 12 and/or the radiation image capturing device 16, or displays captured radiation images, etc.
  • the display unit 32 may be, for example, a direct-view electronic display.
  • the operation unit 34 is used by the user to input instructions and/or various information related to photography. Note that the operation unit 34 is not particularly limited, and examples include various switches, a touch panel, a touch pen, and a mouse.
  • the communication I/F unit 35 communicates captured images such as radiographic images and various information between the radiation irradiation device 12 and the radiographic image capturing device 16 via wireless or wired communication.
  • a chart is captured to perform an appropriate diagnosis and/or examination, and the captured radiographic image is evaluated by analyzing the image to determine resolution and/or contrast, etc. Furthermore, the radiographic image is corrected and/or the radiographic imaging device 16 is adjusted based on the evaluation results.
  • an Image Quality Indicator IQI
  • Types of IQI include the duplex type (double linear image quality meter), hole type (hole type penetrometer), and wire type (wire type penetrometer).
  • a duplex type IQI multi-linear image quality meter
  • a hole type IQI perforated penetrometer
  • the IQI Duplex type needs to be tilted 2 to 5 degrees relative to the rows or columns of pixels in the image, making it difficult to evaluate the angle.
  • control device 18 detects the chart in the input image, which contains a chart for image evaluation, using predetermined pattern information for the chart, and performs processing to evaluate the input image using the chart detection results.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing the functional configuration of the control unit 22 in the control device 18 of the radiographic imaging system 10 according to this embodiment.
  • control unit 22 has the functions of an acquisition unit 36, a detection unit 38, and an evaluation unit 40.
  • the acquisition unit 36 acquires an input image by inputting a radiographic image showing a chart for evaluating the image from the radiographic imaging device 16 to the control device 18 as an input image.
  • the detection unit 38 detects a chart in the input image acquired by the acquisition unit 36 using predetermined pattern information for the chart.
  • the chart pattern in the input image may have unclear parts, distortions, and individual differences.
  • the chart may be detected using pattern information for parts of the chart that include at least one of clear parts, parts with little individual difference, and parts with little distortion, rather than the entire chart.
  • an example of the detection result of the detection unit 38 may be the result of detecting at least one of the presence or absence, number, type, position, angle, scale, and shape of a chart.
  • the evaluation unit 40 evaluates the input image using the chart detection results.
  • the evaluation unit 40 may also evaluate the input image using the input image and evaluation information required for chart evaluation.
  • the evaluation unit 40 evaluates, for example, at least one of the presence or absence, number, type, position, angle, scale, and shape of a chart, and at least one of the contrast of the chart.
  • the evaluation information includes information on parts that are different from the chart pattern information, or information obtained from the chart pattern information.
  • An example of the evaluation information may be information on each part of the chart that is the subject of evaluation.
  • the evaluation information may include information on line pairs that are not included in the chart pattern.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the flow of processing performed by the control unit 22 in the control device 18 of the radiographic imaging system 10 according to this embodiment. Note that the processing in FIG. 4 starts, for example, when an instruction to evaluate a radiographic image is given.
  • step 100 the CPU 24 inputs an image and proceeds to step 102. That is, the acquisition unit 36 acquires an input image by inputting the input image, which shows a chart for evaluating the image, from the radiographic imaging device to the control device 18.
  • step 102 the CPU 24 detects the chart in the input image using the chart pattern information, and then proceeds to step 104. That is, the detection unit 38 detects the chart in the input image acquired by the acquisition unit 36 using predetermined pattern information for the chart.
  • step 104 the CPU 24 evaluates the input image using the input image, the chart detection results, and the chart evaluation information, and then proceeds to step 106. That is, the evaluation unit 40 evaluates the input image using the input image, the chart detection results, and the chart evaluation information. Note that the evaluation unit 40 may also evaluate the input image using the chart detection results. Alternatively, the evaluation unit 40 may identify relative position information of at least some of the patterns obtained from the evaluation information based on the chart state identified from the detected chart, and evaluate the input image based on the identification results.
  • step 106 the CPU 24 displays the evaluation results of the input image on the display unit 32, and then the series of processes ends.
  • the chart pattern information by first detecting the chart in the input image using the chart pattern information, it is possible to eliminate the need to find and specify the chart, and also to evaluate the presence, number, type, and installation conditions of the chart. For example, if the chart is a Duplex type IQI, it is possible to evaluate whether the IQI is tilted 2 to 5 degrees relative to the row or column of pixels in the image. Then, based on the chart detection results and the evaluation information required for chart evaluation, it is possible to identify the position, size, angle, etc. of each part of the chart, including unclear parts, allowing for accurate evaluation. For example, accurate contrast evaluation can be performed on thin line pairs when the chart is a Duplex type IQI, small holes when the chart is a Hole type IQI, and thin wires when the chart is a Wire type IQI.
  • the input image is an X-ray transmission image and the chart is an IQI (Image Quality Indicator), but the above issues are common even if the chart is not an IQI and the image is not an X-ray transmission image, when "capturing a chart, analyzing that image, and evaluating the input image," and the above solution is effective in such cases (for example, QC phantom, etc.).
  • the input image is not limited to an X-ray transmission image
  • the chart is not limited to an IQI.
  • the characters on the chart 50 will vary from one to another. Furthermore, the 14th and 15th line pairs included in the chart 50 may or may not be present. Furthermore, in an X-ray transmission image, the shape of the chart 50 may be distorted depending on the positional relationship between the radiation source 14 and the chart 50, and the inclination of the chart 50 relative to the radiation detector 20. In other words, the spacing between each line pair on the chart 50 may be distorted. Furthermore, depending on the input image, thin line pairs may be unclear.
  • the image in Figure 6 is input and a pattern matching method is used to search for a pattern similar to the pattern shown in white frame 52 in Figure 5.
  • An example of the search results is shown in Figure 7.
  • the color of each pixel in Figure 7 indicates the degree of similarity between the pattern of the rectangular area with each pixel at its upper left corner and the pattern shown in white frame 52 in Figure 5, with whiter pixel colors indicating greater similarity. It can be seen that the degree of similarity is greater at the position of chart 50 in Figure 6.
  • Chart 50 can be detected by extracting only those areas where the degree of similarity is above a predetermined threshold.
  • a pattern including at least one of the first to sixth line pairs, which are thick, clear, and less affected by distortion may be used as the pattern information for chart 50.
  • Another method involves extracting and vectorizing the outline features of the pattern of chart 50, and similarly vectorizing the outline features in the input image to evaluate the similarity of the vectors (this is called an outline search or geometric shape search, etc.). Any of these known methods, or other methods, may be used to detect chart 50.
  • the angle of the chart in the input image varies and is unknown.
  • the distance of the chart 50 from the radiation detector 20 also varies, meaning that the scale (size, reduction) of the chart 50 is also unknown. Therefore, the pattern of the chart 50 in Figure 5 is rotated from 0 to 360 degrees, and the scale is also changed to search for similar locations.
  • the input image and the pattern of the chart 50 may be reduced in size to shorten the search processing time.
  • the angle and scale may be searched roughly first to extract candidate locations with high similarity, and then the angle and scale with the highest similarity for each candidate may be searched for and detected in detail.
  • the input image and the pattern of the chart 50 may be reduced to multiple sizes by changing the reduction ratio, and candidates with high similarity may be extracted using an image with the highest reduction ratio (smallest image size), and then the candidates may be sequentially narrowed down and detected using images with smaller reduction ratios (larger image sizes).
  • searching while changing the angle and scale of the chart 50 in various ways it is possible to detect the chart 50 in the input image and simultaneously identify the angle and scale of the chart 50.
  • multiple locations may be extracted. If there are multiple charts 50 in the input image, multiple locations are extracted. For example, if there are two charts 50, both locations are extracted. Here, whether there is one chart 50 or multiple charts 50, each chart 50 location will have multiple pixels with similarity greater than or equal to the predetermined threshold. Therefore, the charts 50 are arranged in descending order of similarity using the angle and scale detected for each pixel. If the overlap with an already arranged chart 50 is greater than or equal to a predetermined value (for example, if the ratio of the overlapping area is 0.2 or 0.4 or greater, assuming that the area when all charts 50 overlap is 1.0), the pixel is removed from the candidates.
  • a predetermined value for example, if the ratio of the overlapping area is 0.2 or 0.4 or greater, assuming that the area when all charts 50 overlap is 1.0
  • the relationship between the pattern of the chart 50 and the overall shape of the chart 50 is known.
  • the overall shape of the Duplex type IQI shown in Fig. 5 is indicated by a white frame 54 in Fig. 8.
  • the relationship between the pattern of the chart 50 (Duplex type IQI) shown in Fig. 5 and the overall shape of the chart 50 shown in Fig. 8 is known. Therefore, the overall shape of the chart 50 can be arranged using the angle and scale detected for each pixel in the input image.
  • Figure 9 shows an example of the chart evaluation information when the chart 50 is a Duplex type IQI.
  • each line pair is derived.
  • an average one-dimensional density profile of 21 or more lines, including the center line of the IQI is derived.
  • the contrast of each line pair is evaluated from the one-dimensional density profile. Note that the contrast of at least one line pair may also be evaluated from the profile.
  • the dip values for the two peaks in the profile of each line pair are derived, starting with the thickest line pair, and the first line pair with a dip value of less than 20% is identified.
  • the iSRb value meaning the interpolated SRb value
  • the SRb value represents the basic spatial resolution and is defined for each line pair.
  • the start and end points of chart 50 in the input image and the relative position information of each line pair can be identified from the state of chart 50, such as position, angle, and scale information detected in the input image as a pattern similar to the pattern of chart 50, and the iSRb value can be derived. In other words, the input image can be evaluated.
  • the end point in the evaluation information for chart 50 is the end point when chart 50 has 15 pairs; if chart 50 in the input image has 13 pairs, the end point will be specified at a position that is longer than the thinnest 13th line. However, there is no problem because the number of the first line pair where the dip value is less than 20% in the evaluation of the input image is smaller than the 13th line.
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of pattern information for chart 50.
  • the patterns of the 1st to 13th line pairs may be used as the pattern information for the chart 50, as shown in the white frame 58 in Figure 10. Since characters vary from one to another and the 14th and 15th line pairs may or may not be present, they are excluded from the pattern.
  • the pattern information for the chart 50 may also be set as shown in FIG. 11. That is, after detecting the chart in the input image using the pattern shown in the solid white frame 60 in FIG. 11, distortion is then detected using the pattern shown in the dotted white frame 62 in the middle of FIG. 11. The presence or absence of the 14th and 15th line pairs may then be detected using the pattern shown in the dotted white frame 64 on the right of FIG. 11. First, the position, angle, and scale of the chart 50 in the input image are identified as a result of detection using the pattern shown in the solid white frame 60 in FIG. 11. Next, the aspect ratio of the pattern shown in the dotted white frame 62 in the middle of FIG.
  • the aspect ratio and scale of the pattern of the dotted white frame 62 in the middle of FIG. 11 may be varied within a predetermined range to calculate the similarity with the chart pattern in the input image, and the aspect ratio and scale that maximize the similarity may be determined. By searching both the aspect ratio and scale, both the aspect ratio and scale can be accurately determined. Because at least the position of the chart in the input image is determined using the pattern of the solid white frame 60 in FIG. 11 , search and identification may be performed using the pattern of the dotted white frame 62 in the middle of FIG. 11 while varying not only the aspect ratio but also multiple parameters related to the angle, scale, and shape of the chart in the input image. Additionally, a pattern including the solid white frame 60 may be used as the pattern of the dotted white frame 62 in the middle of Figure 11.
  • the evaluation information for the chart 50 also includes information on the end point of the center line 66 when the chart 50 has 13 pairs (no 14th or 15th pairs), as shown in Figure 12.
  • the start and end points for the chart 50 when there are 13 pairs, and the start and end points for the chart when there are 15 pairs, are indicated by ⁇ (upper triangle marks) at the bottom of the chart 50 (the start point is the same for both 13 pairs and 15 pairs).
  • the start and end points of chart 50 in the input image, as well as the position of each line pair can be accurately identified from information on the position, angle, scale, aspect ratio, positional deviation, angular deviation, and the presence or absence of 14th and 15th patterns detected in the input image as patterns similar to the pattern of chart 50, and the iSRb value can be accurately derived.
  • the chart in the input image may be distorted. That is, the position of each line pair in the chart in the input image may differ from the position of each line pair in the chart information.
  • the position of each line pair in the chart in the input image may first be tentatively determined based on the chart evaluation information, and then the positions of the two peaks and dips of the line pair near that position may be searched for and detected.
  • the peak positions can be detected by searching for the positions of two downwardly convex peaks where the density is minimum near the tentative line pair positions.
  • the position where the density between the two peaks is maximum can also be detected as the dip position.
  • the angle of the line perpendicular to each line pair may be changed within a predetermined range based on the angle determined in step 102 described above to derive a density profile, and the angle at which the contrast between the two peaks and dip is maximum may be searched for and identified. Because the chart in the input image may be distorted, the angle of each line pair may deviate from the angle determined in step 102 described above. Therefore, by changing the line angle relative to each line pair and searching as described above, the two peaks and dips of each line pair can be accurately detected.
  • the angle of the line perpendicular to each line pair can be searched and identified individually, or it can be identified for multiple line pairs collectively.
  • a density profile can be derived by determining one line perpendicular to the multiple line pairs, and the angle at which the contrast between the two peaks and dip of the thinnest line pair is greatest can be identified. Note that if the angle of each line pair (the angle of the line perpendicular to each line pair) differs by more than a predetermined threshold between line pairs, the chart in the input image is distorted and is considered unreliable for the purpose of evaluating the input image, so evaluation may not be performed.
  • Examples of what may be displayed include the start and end points, the evaluation results of at least one line pair, and at least one one-dimensional density profile.
  • the evaluation results may display at least one of the lines, frames, start and end points of chart 50, the one-dimensional concentration profile, the dip value, and the iSRb value.
  • Figure 13 shows an example of how the evaluation results are displayed.
  • the center line of the chart 50 in the input image is indicated by a white line, and the range of 21 lines or more including the center line is indicated by a dotted white frame 68.
  • the start and end points of the lines, as well as line pairs with dip values of less than 20%, are also indicated by text or white lines.
  • the largest number with a dip value of 20% or more and the iSRb value are also displayed around the periphery of the chart 50.
  • the largest number with a dip value of 20% or more and/or the iSRB value may also be displayed on the graph in the lower diagram of Figure 13.
  • the lower diagram in Figure 13 shows the profile of each line pair between the start and end points, as well as the number and dip value of each line pair. It can be seen that the dip value of the 10th line pair is less than 20%. In addition, the lower and upper limits of the density profile and the dip position of the highest-numbered line pair with a dip value of 20% or more are shown with white lines.
  • evaluation results to be displayed are not limited to those described above, and may include, for example, at least one of the presence or absence, number, type, position, angle, scale, and shape of the detected charts 50.
  • the results of evaluating at least one of whether the angle is within a predetermined range, whether the number of items is within a predetermined range, whether the angles between the items are within a predetermined range if there are two items, and the scale may be displayed.
  • chart 50 when chart 50 is a Duplex type IQI, it must be tilted at an angle of 2 to 5 degrees relative to the row or column of pixels in the input image, so the color and/or font of the text may be changed depending on whether the angle is within the 2 to 5 degree range or outside of that range.
  • the distance between the radiation detector 20 and the chart 50 can be derived from the scale of the chart 50.
  • the scale of the chart 50 and/or the distance between the radiation detector 20 and the chart 50 derived from the scale may be displayed.
  • the type of IQI may be displayed as 13 pairs or 15 pairs. Note that the installation conditions such as the chart angle and scale, and/or type, are obtained simultaneously with the chart detection in step 102, and evaluation of the input image in step 104 is not necessary.
  • the chart 50 is a Duplex type IQI
  • the number of detected charts may be displayed in text without evaluating the input image in step 104, or a message may be displayed indicating that the number of IQIs is outside the range of one or two.
  • the chart is deemed to be significantly distorted in the chart detection in step 102 or the evaluation of the input image in step 104 and the input image is not evaluated, a message to that effect is displayed.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of Hole-type IQI chart 50.
  • the chart 50 is a Hole type IQI
  • the position, angle, scale, and aspect ratio of the chart 50 in the input image are detected using the pattern information of the chart 50. Then, because the relationship between the pattern of the chart 50 and the position of each of the three holes in the chart 50 is known, the position and size of each hole in the chart 50 in the input image can be identified from the position, angle, scale, and aspect ratio information detected in the input image, and the contrast of each hole can be evaluated. In other words, the input image can be evaluated.
  • the chart 50 is of Hole type IQI
  • the chart 50 has three holes of different sizes. Each hole is shown by a white circle in Figure 14. Particularly small holes are unclear in the input image, but the present disclosure makes it possible to identify the position and size of even unclear holes, allowing for accurate contrast evaluation.
  • the contrast of each hole can then be displayed on the display unit 32 as an evaluation result of the input image.
  • the positions of the holes and outer frame relative to the IQI characters may shift over time. Therefore, first, the position, angle, and scale of the chart 50 in the input image are detected using clear characters as pattern information for the chart 50. Next, using the holes and outer frame of the chart 50 as pattern information for the chart 50, the position, angle, and scale can be changed within a predetermined range around the position, angle, and scale detected for the characters to calculate the similarity with the pattern in the input image, and the position, angle, and scale at which the similarity is greatest can be detected.
  • the similarity calculated using the holes and outer frame of the chart 50 as pattern information for the chart 50 is smaller than a predetermined threshold, they may be excluded from detection. This can eliminate erroneous detection when only characters are used as pattern information for the chart 50.
  • the position of each hole in the chart 50 in the input image may be tentatively determined based on the evaluation information of the chart 50, and then the true position of the hole may be searched for and detected near that position.
  • the true position of the hole can be detected by searching for the position of the hole with the greatest contrast with its surroundings at the specified size near the tentative hole position.
  • the type of IQI may be displayed in text.
  • the type of chart 50 is obtained at the same time as the chart is detected in step 102 described above, and evaluation of the input image in step 104 is not required.
  • the chart 50 is a Hole type IQI
  • the contrast of at least one hole may be evaluated and displayed.
  • the input image may be evaluated by detecting at least one hole.
  • the evaluation results for at least one hole may be displayed.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a Wire type IQI chart 50.
  • the position, angle, and scale of the chart 50 in the input image may be detected using a pattern including both text and wire as the pattern information of the chart 50.
  • a pattern including both text and wire may be used as the pattern information of the chart 50.
  • only clear wires with little individual variation and little influence from distortion may be used as the pattern information of the chart 50.
  • information on the position or diameter of each wire may be used as the evaluation information of the chart 50.
  • the position, angle, and scale of the chart 50 in the input image are detected using the pattern information of the chart 50. Then, because the relationship between the pattern of the chart 50 and the position of each wire in the chart 50 is known, the position and diameter of each wire in the chart 50 in the input image can be identified from the position, angle, and scale information detected in the input image, and the contrast of each wire can be evaluated. In other words, the input image can be evaluated. Although particularly thin wires are unclear in the input image, the present disclosure makes it possible to identify the position and diameter of the wire, allowing for accurate contrast evaluation.
  • the evaluation results for the contrast of each wire may be displayed on the display unit 32 as the evaluation results for the input image.
  • Specific Example 7 describes another example of the evaluation information for the chart 50.
  • the evaluation information for the chart 50 may be information obtained from the pattern information. In other words, it may be obtained from the pattern information of the chart 50.
  • the chart 50 is a Duplex type IQI and information on the start and end points of the chart 50 and the position of each line pair is required as chart 50 information
  • the chart 50 in the input image is detected using a pattern including all line pairs as the pattern information for the chart 50. Then, the start and end points and the position of each line pair can be derived from the pattern of the same chart 50, and the input image can be evaluated from the derived information, the detection results, and the input image.
  • the input image is evaluated by deriving a profile and/or an iSRb value, etc. from the derived information, detection results, and input image.
  • the profile, iSRb value, etc. may then be displayed on the display unit 32 as the evaluation results.
  • Specific Example 8 describes a modified example when evaluating an input image.
  • step 102 described above when chart 50 is detected in the input image, the detected range may be cropped, and the input image may be evaluated using the cropped image, the detection results for chart 50, and the evaluation information for chart 50.
  • a learning model for detecting chart 50 from an input image may be generated in advance through training. Then, before detecting chart 50 in step 102 described above, the generated learning model may be used to roughly and quickly detect chart 50 from the input image using a machine learning technique.
  • each location detected using a different method on the input image, including the surrounding area is searched using the pattern information of the chart 50, making it possible to accurately detect the presence or absence, number, type, position, angle, scale, shape, etc. of the chart 50.
  • the user may also specify the chart 50.
  • a learning model may be generated by learning the pattern characteristics of the chart 50 using a machine learning technique such as a neural network, and the generated learning model may be used to detect the chart 50 in the input image.
  • the pattern information of chart 50 includes machine learning parameters and/or a learning model that has learned the characteristics of the pattern of chart 50.
  • Specific Example 11 explains a case where the user limits the detection range of the chart 50 in the input image.
  • step 102 described above when detecting the chart 50, it takes time to search and detect the entire input image.
  • the range in the input image in which the chart 50 is detected and/or the range in which it is evaluated may be limited by accepting the range through the user's operation of the operation unit 34, etc.
  • Specific Example 12 explains a specific example of registering information on chart 50.
  • the pattern information of the chart 50 and the evaluation information of the chart 50 are registered by user settings along with the image of the chart 50, for example, by the user operating the operation unit 34. In other words, at least one of the pattern information of the chart 50 and the evaluation information of the chart 50 may be registered by the user.
  • the evaluation information of the chart 50 such as the start and end points of a Duplex type IQI, the position of each wire pair, the wire diameter and/or distance of each wire pair, and the corresponding SRb value, or the position and size of each hole of a Hole type IQI, and the position and diameter of each wire of a Wire type IQI, is registered according to user settings.
  • Chart 50 pattern information and chart 50 evaluation information are registered for each type of chart 50. For example, multiple types of Duplex type IQI, Hole type IQI, and Wire type IQI are registered for each of them. Note that there may be multiple chart 50 pattern information for the same type; for example, for the same type of Duplex type IQI, the chart 50 pattern information may include the pattern of the third thickest line pair and the pattern of the fifth thickest line pair.
  • the chart 50 pattern information and the chart 50 evaluation information are linked, but the user can register only the chart 50 pattern information and the chart 50 evaluation information separately, and can also re-register them. Multiple chart 50 pattern information may be registered for the same chart 50 evaluation information. Furthermore, it may be possible to link and register a single common evaluation information to multiple different types of chart 50 evaluation information.
  • a chart is photographed, its length analyzed, and the actual dimensions of the photographed image evaluated.
  • a chart such as a Duplex type IQI is photographed, and the actual length per pixel of the photographed image is evaluated based on the relationship between the length of the chart in the photographed image (length in pixels) and its actual length.
  • the actual dimensions of the subject in the photographed image are then evaluated based on this length.
  • the present disclosure makes it possible to detect the chart in the input image using the chart's pattern information, and to identify each line pair on the chart using chart evaluation information and evaluate the contrast.
  • Two line pairs with appropriate contrast are then identified and their lengths measured in pixels, and the actual lengths are derived based on the evaluation information to evaluate the actual length per pixel of the input image.
  • the two pairs of lines with appropriate contrast can be, for example, the thickest pair of lines (the first pair of lines) and the thinnest pair of lines (the pair of lines with the highest number) with a dip value of 20% or more.
  • the present disclosure is also effective when evaluating the actual dimensions of a captured image.
  • evaluating an input image also includes evaluating the actual dimensions of the input image. Note that even when evaluating the actual dimensions of a captured image, if there is significant distortion in the chart detection in step 102 or the evaluation of the input image in step 104, the reliability can be deemed low and evaluation need not be performed.
  • the input image is not limited to a radiological image, and may be an image other than a radiological image as long as it contains a chart for evaluating the image.
  • processors may also be performed by a computer equipped with various processors other than a CPU.
  • processors in this case include PLDs (Programmable Logic Devices) such as FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), whose circuit configuration can be changed after manufacture, and dedicated electrical circuits such as ASICs (Application Specific Integrated Circuits), which are processors with a circuit configuration specifically designed to perform specific processes.
  • PLDs Programmable Logic Devices
  • FPGAs Field-Programmable Gate Arrays
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • the various processes described above may be performed by one of these various processors, or by a combination of two or more processors of the same or different types (for example, multiple FPGAs, or a combination of a CPU and an FPGA).
  • the hardware structure of these various processors is, more specifically, an electrical circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements.
  • the various programs are described as being pre-stored (installed) in ROM 20B, but this is not limited to this.
  • the various programs may be provided in a form recorded on a recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the various programs may also be downloaded from an external information processing device or the like via a network.
  • a program product includes any type of product for providing a program.
  • a program product includes a program provided over a network such as the Internet, and a non-transitory computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD on which a program is stored.
  • Appendix 1 a processor, the processor comprising: detecting a chart for evaluating an image from an input image showing the chart using predetermined pattern information of the chart; An image processing device performs processing to evaluate the input image using the chart detection result.
  • Appendix 5 The image processing device described in Appendix 2, wherein the processor identifies relative position information of at least a portion of the patterns obtained from the evaluation information based on the state of the chart identified from the detected chart, and evaluates the input image based on the identification result.
  • pattern information is information about a pattern including at least one of the first to sixth line pairs of the multi-linear image quality meter.
  • Appendix 12 An image processing device as described in Appendix 10 or Appendix 11, wherein the processor evaluates the input image further using the input image and evaluation information including information of at least one line pair of the multi-linear image quality meter as information necessary for evaluating the chart.
  • Appendix 17 An image processing device described in any one of Appendix 10 to Appendix 16, wherein the processor evaluates at least one of whether the angle of the multi-linear image quality meter is within a predetermined range, whether the number of the multi-linear image quality meter is within a predetermined range, whether the angle between the multi-linear image quality meter and the multi-linear image quality meter is within a predetermined range if there are two multi-linear image quality meters, and whether the scale.
  • the processor further performs processing to display at least one of the start and end points of the multi-linear image quality meter, the evaluation result of at least one line pair, and a one-dimensional density profile. 19.
  • An image processing device according to any one of claims 0 to 18.
  • An image processing program for executing a process including: detecting a chart for evaluating an image in an input image showing the chart, using predetermined pattern information of the chart; and evaluating the input image using the result of the chart detection.
  • a and/or B is synonymous with “at least one of A and B.”
  • a and/or B means that it could be just A, just B, or a combination of A and B.
  • the same concept as “A and/or B” also applies when three or more things are expressed connected by "and/or.”

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Abstract

取得部３６が、画像を評価するためのチャートが映った入力画像を放射線画像撮影装置から制御装置に入力することにより入力画像を取得し、検出部３８が、取得した入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて、入力画像中のチャートを検出し、評価部４０が、チャートの検出結果を用いて、入力画像を評価する。

Description

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
　本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
　特表２０２４－２８０４２号公報には、テストパターンが形成された物理ファントムを放射線撮影することにより得られた放射線画像の欠陥画素を補正する処理を行う情報処理装置であって、プロセッサを備え、プロセッサは、放射線画像に基づく画像を第１機械学習済みモデルに入力することにより、テストパターンを含む領域を検出し、上記領域内におけるテストパターンのエッジ方向を求め、上記領域内の欠陥画素を補正対象画素とし、補正対象画素からエッジ方向に存在する上記領域内の欠陥画素以外の正常画素を用いて補正対象画素を補正する情報処理装置が開示されている。
　特開２００４－１５０９０８号公報には、検査対象と画像品質確認用パターン を撮像して画像品質の確認作業 を自動化することで煩雑な手操作を無くした非破壊検査方法が開示されている。
　特表２００４－８１３３１号公報には、チャートを撮影し、当該チャート画像を解析することで放射線撮影装置の鮮鋭度を測定する鮮鋭度測定方法が開示されている。
　医療又は非破壊検査用のＸ線撮影の際に、適正な診断及び／又は検査を行うためにチャートを撮影し、その画像を解析して、分解能及び／又はコントラストなど、撮影画像を評価することが行われている。
　また、撮影画像の評価結果に基づいて撮影画像を補正すること及び／又は撮影装置を調整することが行われている。
　しかしながら、チャートに基づいて撮影画像を評価する際に、撮影画像中のチャート自体及び／又はチャートの評価の対象となる各部分を指定する手間が必要であった。特にチャートの位置が定まっていない場合には、撮影画像中のチャートの位置を見つける手間も必要であった。
　本開示は、上記事実を考慮して成されたもので、入力画像中のチャート自体及び／又はチャートの評価の対象となる部分を指定する手間を省いて容易にチャートが映った入力画像を評価することが可能な画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
　上記目的を達成するために、本開示の第１態様に係る画像処理装置は、プロセッサを備え、プロセッサは、画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出し、チャートの検出結果を用いて入力画像を評価する処理を行う。
　本開示の第２態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、入力画像と、チャートの評価に必要な評価情報と、を更に用いて入力画像を評価する。
　本開示の第３態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置において、入力画像は、Ｘ線透過画像である。
　本開示の第４態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、入力画像中のチャートを検出する範囲を受け付けて、受け付けた範囲からチャートを検出する。
　本開示の第５態様に係る画像処理装置は、第２態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、検出されたチャートから特定されるチャートの状態に基づいて、評価情報から得られる少なくとも一部のパターンの相対的位置情報を特定し、特定結果に基づいて入力画像を評価する。
　本開示の第６態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置において、パターン情報は、チャートの明瞭な部分、個体差が少ない部分、及び歪みが少ない部分のうち少なくとも１つを含む部分の情報、チャートの文字を含まない部分の情報、または機械学習のパラメータを含む情報である。
　本開示の第７態様に係る画像処理装置は、第２態様に係る画像処理装置において、評価情報は、チャートのパターン情報とは異なる部分の情報、またはチャートのパターン情報から得られる情報を含む。
　本開示の第８態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像得処理装置において、プロセッサは、チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つ、並びに、チャートのコントラストの少なくとも一方を評価する。
　本開示の第９態様に係る画像処理装置は、第１態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、検出したチャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つを表示する処理を更に行う。
　本開示の第１０態様に係る画像処理装置は、第３態様に係る画像処理装置において、チャートは、複線形像質計である。
　本開示の第１１態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、パターン情報は、複線形像質計の少なくとも１から６番目の１つの線対を含むパターンの情報である。
　本開示の第１２態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、入力画像と、チャートの評価に必要な情報として複線形像質計の少なくとも１つの線対の情報を含む評価情報と、を更に用いて入力画像を評価する。
　本開示の第１３態様に係る画像処理装置は、第１２態様に係る画像処理装置において、評価情報は、チャートのパターンに含まれない線対の情報を含む。
　本開示の第１４態様に係る画像処理装置は、第１２態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、少なくとも１つの線対のコントラストを評価する。
　本開示の第１５態様に係る画像処理装置は、第１２態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、１次元の濃度プロファイルを算出することにより入力画像を評価する。
　本開示の第１６態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、入力画像と、チャートの評価に必要な情報として線対の始点及び終点の情報を含む評価情報と、を更に用いて入力画像を評価する。
　本開示の第１７態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、複線形像質計の角度が予め定めた範囲内か、複線形像質計の個数が予め定めた範囲内か、複線形像質計の個数が２つの場合に互いの角度が予め定めた範囲内か、及びスケールの少なくとも１つを評価する。
　本開示の第１８態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、複線形像質計の少なくとも１つの線対を検出して入力画像を評価する。
　本開示の第１９態様に係る画像処理装置は、第１０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、複線形像質計の始点及び終点、少なくとも１つの線対の評価結果、並びに、1次元濃度プロファイルの少なくとも１つを表示する処理を更に行う。
　本開示の第２０態様に係る画像処理装置は、第３態様に係る画像処理装置において、チャートは、有孔形透過度計である。
　本開示の第２１態様に係る画像処理装置は、第２０態様に係る画像処理装置において、パターン情報は、文字を含むパターンの情報を含む。
　本開示の第２２態様に係る画像処理装置は、第２０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、入力画像と、チャートの評価に必要な情報として少なくとも１つの孔の情報を含む評価情報と、を更に用いて入力画像を評価する。
　本開示の第２３態様に係る画像処理装置は、第２２態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、少なくとも１つの孔のコントラストを評価する。
　本開示の第２４態様に係る画像処理装置は、第２２態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、有孔形透過度計の少なくとも１つの孔を検出することにより入力画像を評価する。
　本開示の第２５態様に係る画像処理装置は、第２０態様に係る画像処理装置において、プロセッサは、有孔形透過度計の少なくとも１つの孔の評価結果を表示する処理を更に行う。
　本開示の第２６態様に係る画像処理装置は、第２態様に係る画像処理装置において、チャートのパターン情報、及びチャートの評価情報の少なくとも一方は、ユーザにより登録される。
　本開示の第２７態様に係る画像処理方法は、画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出し、チャートの検出結果を用いて入力画像を評価することを含む処理を行う。
　本開示の第２８態様に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出し、チャートの検出結果を用いて入力画像を評価することを含む処理を実行させるための画像処理プログラムである。
　本開示によれば、入力画像中のチャート自体及び／又はチャートの評価の対象となる部分を指定する手間を省いて容易にチャートが映った入力画像を評価することが可能な画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供できる。
本実施形態に係る放射線画像撮影システムの全体構成の一例を示すブロック図である 制御装置の主要部の構成の一例を表すブロック図が示されている。 本実施形態に係る放射線画像撮影システムの制御装置における制御部の機能構成を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る放射線画像撮影システムの制御装置における制御部で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 チャートのパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出する際に用いるチャートのパターン情報の一例を示す図である。 チャートが映った入力画像の一例を示す図である。 チャートを検出した結果の一例を示す図である。 チャートがDuplex type IQIの場合のパターンの一例を示す図である。 チャートがDuplex type IQIの場合のチャートの評価情報の一例を説明するための図である。 チャートのパターン情報の他の第１例を示す図である。 チャートのパターン情報の他の第２例を示す図である。 チャートの評価情報の一例を説明するための図である。 評価結果の表示例を示す図である。 Hole type IQIのチャートの一例を示す図である。 Wire type IQIのチャートの一例を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、本実施形態は本発明を限定するものではない。
　本実施形態では、画像処理装置の一例としての制御装置を備えた放射線画像撮影システムを一例として説明する。図１は、本実施形態に係る放射線画像撮影システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
　図１に示すように、放射線画像撮影システム１０は、放射線照射装置１２、放射線画像撮影装置１６、及び制御装置１８を備えている。
　本実施形態に係る放射線照射装置１２は、例えばエックス線（Ｘ線）等の放射線Ｒを撮影対象の一例である被検体Ｗに照射する放射線源１４を備えている。なお、放射線照射装置１２に対して放射線Ｒの照射を指示する方法は、特に限定されない。例えば、放射線照射装置１２が照射ボタン等を備えている場合は、放射線技師等のユーザが照射ボタンにより放射線Ｒの照射の指示を行うことで、放射線照射装置１２から放射線Ｒを照射してもよい。また、例えば、放射線技師等のユーザが、制御装置１８を操作して放射線Ｒの照射の指示を行うことで、放射線照射装置１２から放射線Ｒを照射してもよい。
　放射線照射装置１２は、放射線Ｒの照射の指示を受け付けると、設定された管電圧、管電流、及び照射期間等の照射条件に従って、放射線源１４から放射線Ｒを照射する。なお、以下では、放射線Ｒの線量を、「放射線量」という。
　本実施の形態に係る放射線画像撮影装置１６は、放射線照射装置１２から照射され、被検体Ｗを透過した放射線Ｒを検出する放射線検出器２０を備えている。放射線画像撮影装置１６は、放射線検出器２０を用いて、被検体Ｗの放射線画像を撮影する。
　制御装置１８は、図２に示すように、制御部２２、表示部３２、操作部３４、及び通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部３５を備えている。図２は、制御装置１８の主要部の構成の一例を示すブロック図である。
　制御部２２の主要部は、一般的なコンピュータ構成とされており、制御装置１８の全体の動作を制御する。
　制御部は、ＣＰＵ２４、ＲＯＭ２６、及びＲＡＭ２８を備える。ＲＯＭ２６には、撮影の制御の際に実行される撮影処理プログラム及び／又は表示処理プログラム等の、ＣＰＵ２４で実行される各種のプログラム３０等が予め記憶されている。ＲＡＭ２８は、各種データを一時的に記憶する。
　表示部３２は、放射線照射装置１２及び／又は放射線画像撮影装置１６を操作する画面、又は撮影した放射線画像等を表示する。表示部３２は、例えば、直視型の電子ディスプレイが適用される。
　操作部３４は、撮影に関する指示及び／又は各種情報等をユーザが入力するために用いられる。なお、操作部３４は特に限定されるものではなく、例えば、各種スイッチ、タッチパネル、タッチペン、及びマウス等が挙げられる。
　通信Ｉ／Ｆ部３５は、無線通信または有線通信により、放射線照射装置１２及び放射線画像撮影装置１６との間で放射線画像等の撮影画像及び各種情報の通信を行う。
　ところで、医療又は非破壊検査用の放射線撮影の際に、適正な診断及び／又は検査を行うためにチャートを撮影し、その画像を解析して、分解能及び／又はコントラストなどを求めて、撮影された放射線画像を評価することが行われている。また、その評価結果に基づいて放射線画像を補正すること及び／又は放射線画像撮影装置１６を調整することが行われている。例えば、非破壊検査用の放射線撮影の際に、画像を評価するためのチャートとしてImage Quality Indicator(IQI)が用いられている。IQI の種類にはDuplex type（複線形像質計）、Hole type（有孔形透過度計）、Wire type（針金形透過度計）などがある。
　しかしながら、チャートに基づいて放射線撮影画像を評価する際に、撮影された放射線画像中のチャート自体及び／又はチャートの評価の対象となる各部分を指定する手間が掛かる。特にチャートの位置が定まっていない場合、その位置を見つける手間がかかる。
　また、撮影された放射線画像中のチャートの有無、個数、及び種類が適正かをチェックするのに手間及び／又はミスがある。具体的には、Duplex typeのIQI（複線形像質計）では、撮影画像中に１個または２個配置されている必要があり、Hole type IQI（有孔形透過度計）
では、撮影対象に応じて必要なチャートの種類に決まりがあるが、それらの有無、個数、及び種類のチェックに手間がかかり見落とし及び／又は判断ミスもある。
　また、撮影された放射線画像中のチャートの角度及び／又はスケールなどの設置条件の評価が困難である。例えば、IQIのDuplex typeでは、画像の画素の行または列に対して２～５°傾けて配置する必要があるが角度の評価が困難である。
　また、撮影された放射線画像中のチャートの不明瞭な部分については、その位置、サイズ、角度などを特定できず評価が困難である。例えば、IQIのDuplex typeの場合は、細い線対、Hole typeの場合は、小さい孔、Wire type（針金形透過度計）の場合は、細い針金が不明瞭で特定できずコントラストの評価が困難である。
　そこで、本実施形態では、制御装置１８が、画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出し、チャートの検出結果を用いて入力画像を評価する処理を行う。
　具体的には、制御部２２のＲＯＭ２６に記憶されたプログラム３０をＣＰＵ２４が実行することにより、図３に示す機能を有する。図３は、本実施形態に係る放射線画像撮影システム１０の制御装置１８における制御部２２の機能構成を示す機能ブロック図である。
　すなわち、制御部２２は、図３に示すように、取得部３６、検出部３８、及び評価部４０の機能を有する。
　取得部３６は、画像を評価するためのチャートが映った放射線画像を入力画像として放射線画像撮影装置１６から制御装置１８に入力することにより入力画像を取得する。
　検出部３８は、取得部３６が取得した入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて、入力画像中のチャートを検出する。上記構成において入力画像中のチャートのパターンには不明瞭な部分、歪み、また個体差がある場合がある。このような場合でもチャートを検出可能にするため、本実施形態では、チャートのパターン情報として、チャート全体ではなく、チャートの明瞭な部分、個体差が少ない部分、及び歪みが少ない部分の少なくとも１つを含む部分のパターン情報を用いてチャート検出してもよい。なお、検出部３８の検出結果の一例としては、チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つを検出した結果としてもよい。
　評価部４０は、チャートの検出結果を用いて、入力画像を評価する。なお、評価部４０は、入力画像と、チャートの評価に必要な評価情報と、を更に用いて入力画像を評価してもよい。評価部４０は、例えば、チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つ、並びに、前記チャートのコントラストの少なくとも一方を評価する。評価情報は、チャートのパターン情報とは異なる部分の情報、またはチャートのパターン情報から得られる情報を含む。評価情報の一例としては、チャートの評価の対象となる各部分の情報としてもよい。また、評価情報は、チャートがDuplex type IQIの場合はチャートのパターンに含まれない線対の情報を含んでもよい。
　図４は、本実施形態に係る放射線画像撮影システム１０の制御装置１８における制御部２２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図４の処理は、例えば、放射線画像の評価を行う指示が行われた場合に開始する。
　ステップ１００では、ＣＰＵ２４が、画像を入力してステップ１０２へ移行する。すなわち、取得部３６が、画像を評価するためのチャートが映った入力画像を放射線画像撮影装置から制御装置１８に入力することにより入力画像を取得する。
　ステップ１０２では、ＣＰＵ２４が、チャートのパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出してステップ１０４へ移行する。すなわち、検出部３８が、取得部３６が取得した入力画像から、チャートの予め定めたパターン情報を用いて、入力画像中のチャートを検出する。
　ステップ１０４では、ＣＰＵ２４が、入力画像、チャートの検出結果、及びチャートの評価情報を用いて入力画像を評価してステップ１０６へ移行する。すなわち、評価部４０が、入力画像、チャートの検出結果、及びチャートの評価情報を用いて入力画像を評価する。なお、評価部４０が、チャートの検出結果を用いて、入力画像を評価してもよい。また、検出されたチャートから特定されるチャートの状態に基づいて、評価情報から得られる少なくとも一部のパターンの相対的位置情報を特定し、特定結果に基づいて入力画像を評価してもよい。
　ステップ１０６では、ＣＰＵ２４が、入力画像の評価結果を表示部３２に表示して一連の処理を終了する。
　上記構成により、本実施形態では、まずチャートのパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出することでチャートを見つけて指定する手間を省くと共に、チャートの有無、個数、種類、及び設置条件の評価が可能となる。例えば、チャートがDuplex typeのIQIの場合、IQIが画像の画素の行または列に対して２～５°傾けて配置されているか否かを評価できる。また、次にチャートの検出結果とチャートの評価に必要な評価情報とに基づき、チャートの不明瞭な部分を含めて、各部分の位置、サイズ、及び角度などを特定して正確な評価が可能となる。例えばチャートがDuplex typeのIQIの場合は細い線対、HoletypeのIQIの場合は小さい孔、Wire typeのIQIの場合は細い針金についても正確にコントラスト評価できる。
　以降では、入力画像がＸ線透過画像、チャートがIQI（Image Quality Indicator）の場合を一例として具体的に説明するが、上記の課題はチャートがIQIでなくとも、また画像がＸ線透過画像でなくとも「チャートを撮影し、その画像を解析して入力画像を評価する」際に共通であり、上記解決方法はそれらに有効である（例えば、ＱＣファントム等）。つまり本開示において入力画像はＸ線透過画像に限定されるものではなく、また、チャートはIQIに限定されるものではない。
（具体例１）ステップ１０２において、検出部３８が、チャートのパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出する際に用いるチャートのパターン情報の具体例を説明する。パターン情報の一例を図５に白枠で示す。
　Duplex type IQIの場合は、チャート５０の文字には個体差がある。また、チャート５０に含まれる線対のうち１４番目と１５番目の線対はある場合とない場合がある。また、Ｘ線透過画像において、放射線源１４とチャート５０の位置関係や、放射線検出器２０に対するチャート５０の傾きによってチャート５０の形状が歪み得る。つまり、チャート５０の各線対の間隔が歪み得る。また、入力画像によっては、細い線対が不明瞭な場合がある。
　そこで、図５の白枠５２で示すように、個体差が無く太くて明瞭で、かつ歪みの影響が少ない１～３番目の線対のみをチャート５０のパターン情報とする。
　チャート５０の検出は、例えば、図６の画像を入力し図５の白枠５２で示したパターンに類似するパターンをパターンマッチング手法により探索する。探索した結果の一例を図７に示す。図７の各画素の色は、各画素を左上端とした矩形の領域のパターンと図５の白枠５２で示したパターンとの類似度を示しており、画素の色が白いほど類似度が大きいことを示す。図６のチャート５０の位置で類似度が大きくなっていることが分かる。類似度が予め定めた閾値以上の箇所のみを抽出することでチャート５０を検出することができる。
　なお、太くて明瞭であり歪みの影響が少ない線対として１～６番目の少なくとも１つの線対を含むパターンをチャート５０のパターン情報としてもよい。また、入力画像においてチャート５０のパターンに類似するパターンを検出する手法には公知の様々な手法がある。チャート５０のパターンと入力画像中のパターンとを画素ベースで比較し類似度導出する手法が一般的であり、その類似度には正規化相関係数がよく用いられるが、他に正規化２乗差なども用いられる。また、チャート５０のパターンから角及び／又は端点などの特徴点を抽出し、同様に入力画像においても特徴点を抽出して特徴点の位置関係から類似性を評価する手法もある。また、チャート５０のパターンの輪郭の特徴を抽出してベクトル化し、同様に入力画像においても輪郭の特徴をベクトル化してベクトルの類似性を評価する手法もある（輪郭サーチ又は幾何形状サーチなどと呼ばれる）。これらの公知の何れの手法を用いてチャート５０を検出してもよいし、他の手法を用いてチャート５０を検出してもよい。
　また、入力画像においてチャートの角度は様々で未知である。放射線検出器２０に対するチャート５０の距離も様々であり、つまりチャート５０のスケール（大きさ、縮尺）も未知である。そこで。図５のチャート５０のパターンを０～３６０度に回転させ、またスケールも変更して類似する箇所を探索する。ここで、探索の処理時間短縮のために入力画像とチャート５０のパターンを縮小してもよい。また、まず角度とスケールを粗い刻みで探索して類似度が大きい候補の箇所を抽出し、夫々の候補について最も類似度が大きくなる角度とスケールを細かく探索して検出してもよい。また、入力画像とチャート５０のパターンの縮小率を変えて複数の大きさに縮小し、縮小率最大（画像の大きさ最小）の画像で類似度が大きい候補を抽出した後、縮小率の小さな（画像の大きさが大きな）画像で順々に候補を絞って検出してもよい。チャート５０の角度とスケールを様々に変更して探索することにより、入力画像中のチャート５０を検出すると同時にチャート５０の角度とスケールも特定することができる。
　類似度が予め定めた閾値以上の箇所を抽出すると、複数の箇所が抽出される場合がある。入力画像中にチャート５０が複数ある場合、複数の箇所が抽出される。例えば、チャート５０が２コある場合、その２箇所で抽出される。ここで。チャート５０が１コの場合でも複数の場合でも、夫々のチャート５０の箇所において、類似度が予め定めた閾値以上の画素は複数ある。そこで、類似度の高い方から順番に夫々の画素において検出された角度及びスケールでチャート５０を配置していき、既に配置されたチャート５０との重なりが予め定めた値以上の場合（例えば、チャート５０が全て重なる場合の面積を１．０とした場合の重なる面積の比率が０．２又は０．４以上の場合）は、その画素を候補から外してゆく。この様にすることで、夫々のチャート５０について類似度が最も高い１つの画素のみを候補として残し検出することができる。チャート５０に類似する箇所を探索する際のチャート５０のパターンとチャート５０の全体の形状との関係は既知である。例えば。図５に示したDuplex type IQIの全体の形状を図８に白枠５４で示す。図５に示したチャート５０（Duplex type IQI）のパターンと図８に示すチャート５０の全体の形状との関係は
既知である。従って、入力画像中の夫々の画素において検出された角度、スケールでチャート５０全体の形状を配置していくことができる。
　次に、ステップ１０４において、評価部４０が、入力画像と検出結果とチャートの評価情報を用いて入力画像を評価する際に用いるチャートの評価情報の具体例を説明する。評価情報の一例として、図９にチャート５０がDuplex type IQIの場合のチャートの評価情報の一例を示す。
　Duplex type IQIの場合、まず各線対の濃度プロファイルを導出する。その際にIQIの中心のラインを含めて２１ライン以上の平均の１次元の濃度プロファイルを導出する。次に、１次元の濃度プロファイルから各線対のコントラストを評価する。なお、プロファイルから少なくとも１つの線対のコントラストを評価してもよい。
　具体的には、太い方の線対から順に各線対のプロファイルにおいて２つのピークに対するディップ値を導出し、ディップ値が２０％未満となる最初の線対を識別する。最後にディップ値が２０％未満となる線対を含む近傍の線対のＳＲｂ値から補間によりディップ値２０％のｉＳＲｂ値（補間されたＳＲｂ値を意味する）を導出する。なお、ＳＲｂ値は基本空間分解能を意味し、各線対に対応して定められている。
　上記手順において、まずプロファイルを適正に導出するために各線対に対して垂直な方向にラインを定める必要がある。また、そのラインは最も太い線対を含み文字を含まず、最も細い線対を含む必要がある。また、そのラインを含む２１ライン以上の幅がIQIの範囲内に収まる必要がある。この様にプロファイルのラインを適正に定めるためには、ラインの始点と終点の情報等のパターン情報とは異なる情報がチャートの評価情報として必要になる。図９にIQIの中心のライン、及びそれを含む２１ライン以上の範囲を白枠５６で示す。また、中心ラインの始点と終点を夫々、IQIの下側に▲（上三角形マーク）で示す。
　次にプロファイルから各線対のディップ値を導出するために、各線対の情報として各線対の位置の情報がチャート５０の評価情報として必要になる。図９に各線対の位置をIQIの上側に▼（下三角形マーク）で示す。また、各線対のディップ値を導出するために各線対の情報として各線対の２本の線の線径及び距離の情報をチャート５０の評価情報として活用してもよい。また、ｉＳＲｂ値を導出するために各線対の情報として各線対のＳＲｂ値の情報がチャートの評価情報として必要になる。
　チャート５０のパターンとチャート５０の始点及び終点、並びに各線対の位置の関係は既知であるため、チャート５０のパターンと類似するパターンとして入力画像中で検出した位置、角度、及びスケールの情報等のチャート５０の状態から、入力画像中のチャート５０の始点及び終点、並びに各線対の相対位置情報を特定することができ、ｉＳＲｂ値を導出することができる。つまり入力画像を評価することができる。
　なお、チャート５０の評価情報における終点はチャート５０が１５対の場合の終点であり、入力画像中のチャート５０が１３対の場合には一番細い１３番目より余分に長めの位置に終点を特定することになる。しかしながら、入力画像の評価においてディップ値が２０％未満となる最初の線対の番号は１３番目より小さいため問題ない。
　また、Duplex type IQIの場合、各線対を検出して入力画像を評価することに限らず、少なくとも１つの線対を検出して入力画像を評価してもよい。
（具体例２）具体例２では、チャート５０のパターン情報の他の例について説明する。図１０は、チャート５０のパターン情報の他の一例を示す図である。
　入力画像中のチャート５０の形状の歪みが小さい場合には、図１０の白枠５８に示すように、１～１３番目の線対のパターンをチャート５０のパターン情報としてもよい。文字は個体差があり、１４番目と１５番目の線対はある場合とない場合があるためパターンから外す。
　また、チャート５０のパターン情報は、図１１に示すように設定してもよい。すなわち、図１１の実線の白枠６０で示したパターンで入力画像中のチャートを検出した後、更に図１１の真ん中の点線の白枠６２で示したパターンで歪みを検出する。そして、更に図１１の右の点線の白枠６４で示したパターンで１４～１５番目の線対の有無を検出してもよい。まず、図１１の実線の白枠６０のパターンによる検出の結果、入力画像中のチャート５０の位置、角度、スケールが特定されている。次に、図１１の真ん中の点線の白枠６２のパターンの縦横比を予め定めた範囲で変えて入力画像中の特定された位置、角度、及びスケールのチャートのパターンとの類似度を計算し、最も類似度が大きくなる縦横比を特定する。そして、最後に図１１の右の点線の白枠６４のパターンと入力画像中の特定された位置、角度、スケール、及び縦横比のチャート５０のパターンとの類似度を計算し、類似度が予め定めた閾値以上ならば１４～１５番目の線対が有ると特定し、閾値未満ならば無しと特定してもよい。図１１の実線の白枠６０のパターンと、図１１の真ん中及び右の点線の白枠６２、６４のパターンとの位置関係は既知であるため、上記のようにして入力画像中のチャートの位置、角度、及びスケールを検出した後、更に縦横比及び／又は１４～１５番目の線対の有無も検出することができる。
　なお、図１１の真ん中及び右の点線の白枠６２、６４のパターンで探索する際に縦横比のみでなく、図１１の実線の白枠６０のパターンとの位置ズレもあるものとして位置ズレ量も変えて探索してもよい。この様に探索することで縦横比のみでなく位置ズレも含めて歪みを検出することができる。また、同様に図１１の実線の白枠６０のパターンとの角度ズレもあるものとして角度ズレ量も変えて探索してもよい。具体的には、図１１の真ん中及び右の点線の白枠６２、６４のパターンで探索する際に、そのパターンの角度を実線の白枠６０のパターンで特定した角度を中心として予め定めた範囲で変えて入力画像中のチャートのパターンとの類似度を計算し、最も類似度が大きくなる角度を特定してもよい。この様に探索することで入力画像中のチャートのパターンの線対の位置による角度ズレも含めて歪みを検出することができる。なお、特定した縦横比、位置ズレ量、角度ズレ量の少なくとも一つが予め定めた閾値より大きい場合、入力画像中のチャートは歪んでおり入力画像を評価する目的において信頼性が低いと見なして、評価を実施しなくてもよい。また、図１１の真ん中の点線の白枠６２のパターンで探索する際に、縦横比を特定するのみでなく改めてスケールを再度特定してもよい。具体的には、図１１の真ん中の点線の白枠６２のパターンの縦横比と共にスケールも予め定めた範囲で変えて入力画像中のチャートのパターンとの類似度を計算し、最も類似度が大きくなる縦横比とスケールを特定してもよい。縦横比とスケールを共に探索することで、縦横比とスケールを共に正確に特定することができる。図１１の実線の白枠６０のパターンで少なくとも入力画像中のチャートの位置が特定されているため、上記のようにして図１１の真ん中の点線の白枠６２のパターンで入力画像中のチャートの縦横比のみでなく角度、スケール、形状に関する複数のパラメータを共に変えて探索し、特定してもよい。また、図１１の真ん中の点線の白枠６２のパターンとして、実線の白枠６０のパターンも含めたパターンを用いてもよい。
　また、１４～１５番目の線対の有無も検出する場合には、チャート５０の評価情報として図１２に示す通りチャート５０が１３対（１４～１５番目がない）の場合の中心ライン６６の終点の情報も持つこととする。図１２にチャート５０が１３対の場合の始点及び終点、並びに１５対の場合の始点及び終点を夫々チャート５０の下側に▲（上三角形マーク）で示す（始点は１３対の場合と１５対の場合とで同じ）。
　入力画像の評価の際には、チャート５０のパターンと類似するパターンとして入力画像中で検出した位置、角度、スケール、縦横比、位置ズレ、角度ズレ、及び１４～１５番目の有無の情報から、入力画像中のチャート５０の始点及び終点、並びに各線対の位置を正確に特定することができ、ｉＳＲｂ値を正確に導出することができる。
　なお、チャートの文字の個体差を考慮する必要がない場合は、文字を含めたチャート５０のパターンを用いて入力画像中のチャート５０を検出することが好ましい。
　例えば、チャート５０の文字に個体差がない場合、又は個体差がある場合でも夫々の（個体差のある）種類のチャート５０のパターンを用いて夫々の種類のチャートを検出してよい場合には、文字を含めて検出することが好ましい。
（具体例３）具体例３では、上述のステップ１０４において、入力画像を評価する際にチャートを詳細に検出する。
　上述したように、入力画像中のチャートは歪み得る。つまり入力画像中のチャートにおける各線対の位置はチャートの情報における各線対の位置からずれることが有り得る。
　そこで、上述のステップ１０４において入力画像を評価する際には、まずチャートの評価情報に基づき入力画像中のチャートの各線対の位置を仮に特定した後に、その位置の近傍で線対の２つのピーク及びディップの位置を探索し検出してもよい。仮の線対の位置の近傍において濃度が最小となる下に凸型の２つのピークの位置を探索すればピーク位置を検出できる。また、２つのピーク間の濃度が最大となる位置をディップの位置として検出することができる。なお、２つのピークとディップの検出の際に各線対の位置のみでなく２本の線の線径及び距離の情報を活用してもよい。また、各線対の２つのピーク及びディップを検出する際に、各線対に対して垂直な方向のラインの角度を上述のステップ１０２において特定された角度を基準に予め定めた範囲で変えて濃度プロファイルを導出し、２つのピークとディップのコントラストが最大となる角度を探索し、特定してもよい。入力画像中のチャートは歪み得るため、各線対の角度は上述のステップ１０２において特定された角度からずれることが有り得る。従って、上記のように各線対に対するラインの角度を変えて探索することで、各線対の２つのピークとディップを正確に検出することができる。各線対に対して垂直な方向のラインの角度を個別に探索し、特定してもよいし、複数の線対に対してまとめて特定してもよい。複数の線対に対して特定する場合、複数の線対に対して垂直な方向の一つのラインを定めて濃度プロファイルを導出し、最も細い線対の２つのピークとディップのコントラストが最大となる角度を特定すればよい。なお、各線対の角度（各線対に対して垂直な方向のラインの角度）が線対によって予め定めた閾値より大きく異なる場合、入力画像中のチャートは歪んでおり入力画像を評価する目的において信頼性が低いと見なして、評価を実施しなくてもよい。
（具体例４）具体例４では、上述のステップ１０６における、入力画像を評価した評価結果等の表示を具体的に説明する。
　表示する内容の一例としては、始点及び終点、少なくとも１つの線対の評価結果、並びに、1次元濃度プロファイルの少なくとも１つを表示する。
　例えば、評価結果として、チャート５０のライン、枠、始点及び終点、１次元濃度プロファイル、ディップ値、並びに、ｉＳＲｂ値の少なくとも１つを表示してもよい。図１３は、評価結果の表示例を示す。
　図１３上図では、入力画像中のチャート５０の中心ラインを白線、当該中心ラインを含む２１ライン以上の範囲を点線の白枠６８で示している。また、ラインの始点及び終点、並びにディップ値が２０％未満となる線対を文字又は白線で示している。また、チャート５０の周辺にディップ値２０％以上の最も大きい番号及びｉＳＲｂ値を表示している。なお、ディップ値２０％以上の最も大きい番号及び／又はｉＳＲＢ値は図１３下図のグラフに表示してもよい。
　図１３下図では、始点～終点間の各線対のプロファイル及び各線対の番号とディップ値を示している。１０番目の線対のディップ値が２０％未満となることが分かる。また、ディップ値２０％以上の最も番号の大きい線対の濃度プロファイルの下限と上限及びディップ位置を白線で示している。
　なお、表示する評価結果としては、上記に限るものではなく、例えば、検出したチャート５０の有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つを表示してもよい。
　例えば、チャート５０がDuplex type IQIの場合、角度が予め定めた範囲内か、個数が予め定めた範囲内か、個数が２つの場合に互いの角度が予め定めた範囲内か、及びスケールの少なくとも１つを評価した結果を表示してもよい。
　具体的には、チャート５０がDuplex type IQIの場合、入力画像の画素の行又は列に対して２～５°傾けて配置する決まりがあるため、角度が２～５°の範囲内か範囲外かで文字の色及び／又はフォントなどを変えて表示してもよい。
　また、チャート５０がDuplex type IQIで２個の場合、１個のチャート５０が行（又は列）に対して配置される場合には、もう１個のチャート５０は列（又は行）に対して配置されている必要があるため、２個の配置の関係が適正か否かを表示してもよい。
　また、Ｘ線透過画像において、放射線源１４から放射線検出器２０までの距離が既知ならばチャート５０のスケールから放射線検出器２０～チャート５０間の距離を導出することができる。チャート５０のスケール及び又はスケールから導出した放射線検出器２０～チャート５０間の距離を表示してもよい。
　また、チャート５０がDuplex type IQIの場合、IQIの種類として１３対か１５対かを表示してもよい。なお、チャートの角度、スケールなどの設置条件、及び／又は種類はステップ１０２のチャートの検出と同時に得られ、ステップ１０４の入力画像の評価は必要ない。
　また、チャート５０がDuplex type IQI の場合、ステップ１０２のチャートを検出した結果、チャート５０が検出されない場合や及び／又は３個以上検出される場合にはステップ１０４の入力画像の評価を行わずに、検出された個数を文字で表示してもよいし、IQI個数が１個又は２個の範囲外である旨を表示してもよい。また、ステップ１０２のチャートの検出又はステップ１０４の入力画像の評価においてチャートの歪みが大きいと見なして入力画像の評価を実施しなかった場合は、その旨を表示する。
（具体例５）具体例５では、チャート５０として、Hole type IQIを適用した場合について説明する。図１４は、Hole type IQIのチャート５０の一例を示す図である。
　チャート５０がHole type IQIの場合、種類が多く（個体差が大きく）共通のパターンを用いた検出は厳しい。夫々の種類のチャート５０のパターン情報を用いて夫々の種類のチャート５０を検出することが好ましい。そして、夫々の種類のチャート５０毎に各孔の情報（例えば、孔の位置とサイズの情報等）をチャート５０の評価情報とすればよい。なお、種類は異なるが各孔の情報が同じ夫々のチャート５０について、夫々のチャート５０の評価情報として共通の同じ各孔の情報を紐づけてもよい。
　まず、チャート５０のパターン情報を用いて入力画像中のチャート５０の位置、角度、スケール、及び縦横比を検出する。そして、チャート５０のパターンと、チャート５０の３つの各孔の位置との関係は既知であるため、入力画像中で検出した位置、角度、スケール、及び縦横比の情報から、入力画像中のチャート５０の各孔の位置とサイズを特定することができ、各孔のコントラストを評価することができる。つまり入力画像を評価することができる。ここで、チャート５０がHole type IQI の場合、チャート５０にはサイズの異なる３つの孔がある。夫々の孔を図１４に白丸で示す。入力画像において特に小さな孔は不明瞭だが、本開示によって不明瞭な孔でも、その位置とサイズを特定することができるため正確にコントラストを評価することができる。そして、入力画像の評価結果として、各孔のコントラストを表示部３２に表示してもよい。
　なお、チャート５０がHole type IQIの場合、IQIの文字に対する孔及び外枠の位置が経時的にずれる場合がある。そこで、まず明瞭な文字をチャート５０のパターン情報として入力画像中のチャート５０の位置、角度、及びスケールを検出する。次にチャート５０の孔及び外枠をチャート５０のパターン情報として、文字で検出された位置、角度、及びスケールを中心として位置、角度、及びスケールを予め定めた範囲で変えて入力画像中のパターンとの類似度を計算し、最も類似度が大きくなる位置、角度、及びスケールを検出してもよい。ここで、チャート５０の孔及び外枠をチャート５０のパターン情報として計算した類似度が予め定めた閾値より小さい場合は検出から外してもよい。そうすることで文字のみをチャート５０のパターン情報とした際の誤検出を無くすことができる。
　まずチャート５０の評価情報に基づき入力画像中のチャート５０の各孔の位置を仮に特定した後に、その位置の近傍で孔の真の位置を探索し検出してもよい。仮の孔の位置の近傍において特定されたサイズでの周囲とのコントラストが最大となる孔の位置を探索すれば孔の真の位置を検出することができる。
　また、チャート５０がHole type IQIの場合、IQIの種類を文字で表示してもよい。チャート５０の種類は上述のステップ１０２のチャートの検出と同時に得られ、ステップ１０４の入力画像の評価は必要ない。
　また、チャート５０がHole type IQIの場合、コントラストを表示部３２に表示する際に、少なくとも１つの孔のコントラストを評価して表示してもよい。
　また、チャート５０がHole type IQIの場合、少なくとも１つの孔を検出することにより入力画像を評価してもよい。
　また、評価結果を表示する際には、少なくとも１つの孔の評価結果を表示するようにしてもよい。
（具体例６）具体例６では、チャートとして、Wire type IQIを適用した場合について説明する。図１５は、Wire type IQIのチャート５０の一例を示す図である。
　チャート５０がWire type IQIの場合、文字と針金の両方を含むパターンをチャート５０のパターン情報として入力画像中のチャート５０の位置、角度、及びスケールを検出してもよい。或いは、個体差が少なく、また歪みの影響が少ない明瞭な針金のみをチャート５０のパターン情報としてもよい。そして、夫々の針金の位置又は線径の情報をチャート５０の評価情報とすればよい。
　まず、チャート５０のパターン情報を用いて入力画像中のチャート５０の位置、角度、及びスケールを検出する。そして、チャート５０のパターンとチャート５０の各針金の位置の関係は既知であるため、入力画像中で検出した位置、角度、及びスケールの情報から、入力画像中のチャート５０の各針金の位置と線径を特定することができ、各針金のコントラストを評価することができる。つまり入力画像を評価することができる。入力画像において特に細い針金は不明瞭だが、本開示によって針金の位置と線径を特定することができるため正確にコントラストを評価することができる。なお、入力画像の評価結果として、各針金のコントラストの評価結果を表示部３２に表示するようにしてもよい。
（具体例７）具体例７は、チャート５０の評価情報の他の一例について説明する。
　チャート５０の評価情報は、パターン情報から得られる情報を適用してもよい。すなわち、チャート５０のパターン情報から取得してもよい。例えば、チャート５０がDuplex type IQIでチャート５０の情報としてチャート５０の始点及び終点、並びに各線対の位置の情報が必要な場合、チャート５０のパターン情報として全部の線対を含むパターンを用いて入力画像中のチャート５０を検出する。そして、同じチャート５０のパターンから始点及び終点、並びに各線対の位置を導出し、導出した情報と検出結果と入力画像とから入力画像を評価してもよい。
　例えば、導出した情報と検出結果と入力画像とから、上述したように、プロファイル及び／又はｉＳＲｂ値等を導出することにより入力画像を評価する。そして、評価結果としてプロファイルやｉＳＲｂ値等を表示部３２に表示するようにしてもよい。
（具体例８）具体例８は、入力画像を評価する際の変形例について説明する。
　上述のステップ１０２において、入力画像中のチャート５０を検出した際に、検出した範囲を切り取って、切り取った画像とチャート５０の検出結果とチャート５０の評価情報とを用いて入力画像を評価してもよい。
（具体例９）具体例９は、チャート５０を検出する前に、入力画像において別の手法で事前にチャート５０を高速に粗く検出する。
　例えば、入力画像からチャート５０を検出する学習モデルを予め学習して生成しておく。そして、上述のステップ１０２においてチャート５０を検出する前に、生成した学習モデルを用いて機械学習手法によって入力画像からチャート５０を高速に粗く検出してもよい。
　その後、入力画像の別手法によって検出した夫々の箇所について周辺も含めてチャート５０のパターン情報を用いて探索し、チャート５０の有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状等を正確に検出することができる。なお、ユーザがチャート５０を指定してもよい。
（具体例１０）具体例１０は、チャート５０の検出方法として、機械学習手法によって入力画像からチャートを検出する。
　例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習手法によってチャート５０のパターンの特徴を学習して学習モデルを生成し、生成した学習モデルを用いて、入力画像中のチャート５０を検出してもよい。
　本実施形態においてチャート５０のパターン情報は、チャート５０のパターンの特徴を学習した機械学習のパラメータ及び／又は学習モデルを含む。
（具体例１１）具体例１１は、ユーザにより入力画像のチャート５０の検出範囲を限定する場合を説明する。
　上述のステップ１０２において、チャート５０を検出する際に、入力画像の全体を探索して検出すると、時間を要する。
　そこで、入力画像において、チャート５０を検出する範囲、及び／又は評価する範囲をユーザの操作部３４の操作等により受け付けて、限定してもよい。
　これにより、ステップ１０２において、入力画像からチャート５０を検出する際の時間を短縮することが可能となる。
（具体例１２）具体例１２は、チャート５０の情報の具体的な登録例について説明する。
　チャート５０のパターン情報とチャート５０の評価情報は、例えば、ユーザが操作部３４を操作することで、チャート５０の画像と共にユーザ設定により登録される。すなわち、チャート５０のパターン情報及びチャート５０の評価情報の少なくとも一方は、ユーザにより登録されるようにしてもよい。
　具体的には、Duplex type IQIの始点及び終点、各線対の位置、各線対の線径及び／又は距離、並びに対応するSRb値又は、Hole type IQIの各孔の位置及びサイズ、Wire type IQIの各針金の位置及び線径等のチャート５０の評価情報は、ユーザの設定により登録される。
　チャート５０のパターン情報とチャート５０の評価情報は、チャート５０の種類毎に登録される。例えば、Duplex type IQI、Hole type IQI、Wire type IQI の夫々について複数の種類の夫々について登録される。なお、同じ種類についてチャート５０のパターン情報は複数あってもよく、例えば、同じ種類のDuplex type IQI についてチャート５０のパターン情報として太い方から３番目までの線対のパターンと５番目までの線対のパターンがあってもよい。チャート５０のパターン情報とチャート５０の評価情報は紐づいているが、ユーザはチャート５０のパターン情報とチャート５０の評価情報のそれぞれのみを登録でき、再登録もできる。チャート５０のパターン情報は、同じチャート５０の評価情報に対して複数登録できるようにしてもよい。また、異なる複数の種類のチャート５０の評価情報に共通の一つの評価情報を紐づけて登録できるようにしてもよい。
　非破壊検査用の放射線撮影の際に、チャートを撮影し、そのチャートの長さを解析して、撮影画像の実寸を評価することが行われている。具体的にはDuplex type IQI 等のチャートを撮影し、撮影画像中のチャートの長さ（画素単位の長さ）と、その実寸の長さの関係に基づき撮影画像の１画素あたりの実寸の長さを評価することが行われている。そして、その長さを基準として撮影画像中の被検体の実寸を評価することが行われている。この様に撮影画像の実寸を評価する際にも、撮影画像中のチャート自体及び／又はチャートの長さの解析の対象となる各部分を指定する手間、またチャートの位置を見つける手間が課題となる。そして本開示により提供される画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムはこれらの課題を解決することができる。例えばチャートがDuplex type IQIの場合、本開示によればチャートのパターン情報を用いて入力画像中のチャートを検出することができ、チャートの評価情報を用いてチャートの各線対を特定すると共にコントラストを評価することができる。そして適切なコントラストの２対の線対を特定して画素単位の長さを計測すると共に、実寸の長さを評価情報に基づき導出して入力画像の１画素あたりの実寸の長さを評価することができる。ここで適切なコントラストの２対の線対として、例えば最も太い線対（１番目の線対）とディップ値が２０％以上の最も細い線対（最も番号の大きい線対）を特定すればよい。この様に、本開示は撮影画像の実寸を評価する際にも有効である。つまり本開示において入力画像を評価するとは、入力画像の実寸を評価することも含む。なお撮影画像の実寸を評価する場合も、ステップ１０２のチャートの検出又はステップ１０４の入力画像の評価においてチャートの歪みが大きい場合は信頼性が低いと見なして評価を実施しなくてもよい。
　なお、上記の実施形態では、入力画像として放射線画像を適用した例を説明したが、入力画像は放射線画像に限定されるものではなく、画像を評価するためのチャートが映った画像であれば放射線画像以外の画像でもよい。
　また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を実行することにより実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサを搭載したコンピュータが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
　また、上記実施形態では、各種プログラムがＲＯＭ２０Ｂに予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。各種プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、各種プログラムは、ネットワークを介して外部の情報処理装置等からダウンロードされる形態としてもよい。
　また、本開示のプログラムは、プログラム製品として提供可能である。プログラム製品とは、プログラムを提供するためのあらゆる態様の製品を含む。例えば、プログラム製品は、インターネット等のネットワークを通じて提供されるプログラム、及びプログラムを保存したＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ等の非一時的コンピュータ可読記録媒体等を含む。
　その他、上記の実施形態で説明した放射線画像撮影システム１０の構成、動作等は一例であり、本開示の主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更可能であることは言うまでもない。
　以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
　（付記１）
　プロセッサを備え、前記プロセッサは、
　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出し、
　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価する処理を行う画像処理装置。
　（付記２）
　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する付記１に記載の画像処理装置。
　（付記３）
　前記入力画像は、Ｘ線透過画像である付記１または付記２に記載の画像処理装置。
　（付記４）
　前記プロセッサは、前記入力画像中の前記チャートを検出する範囲を受け付けて、受け付けた前記範囲から前記チャートを検出する付記１～付記３の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記５）
　前記プロセッサは、検出された前記チャートから特定される前記チャートの状態に基づいて、前記評価情報から得られる少なくとも一部のパターンの相対的位置情報を特定し、特定結果に基づいて前記入力画像を評価する付記２に記載の画像処理装置。
　（付記６）
　前記パターン情報は、前記チャートの明瞭な部分、個体差が少ない部分、及び歪みが少ない部分のうち少なくとも１つを含む部分の情報、前記チャートの文字を含まない部分の情報、または機械学習のパラメータを含む情報である付記１～付記５の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記７）
　前記評価情報は、前記チャートの前記パターン情報とは異なる部分の情報、または前記チャートの前記パターン情報から得られる情報を含む付記２に記載の画像処理装置。
　（付記８）
　前記プロセッサは、前記チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つ、並びに、前記チャートのコントラストの少なくとも一方を評価する付記１～付記７の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記９）
　前記プロセッサは、検出した前記チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つを表示する処理を更に行う付記１～付記８の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記１０）
　前記チャートは、複線形像質計である付記３に記載の画像処理装置。
　（付記１１）
　前記パターン情報は、前記複線形像質計の少なくとも１から６番目の１つの線対を含むパターンの情報である付記１０に記載の画像処理装置。
　（付記１２）
　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として前記複線形像質計の少なくとも１つの線対の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する付記１０または付記１１に記載の画像処理装置。
　（付記１３）
　前記評価情報は、前記チャートのパターンに含まれない線対の情報を含む付記１２に記載の画像処理装置。
　（付記１４）
　前記プロセッサは、少なくとも１つの線対のコントラストを評価する付記１２または付記１３に記載の画像処理装置。
　（付記１５）
　前記プロセッサは、１次元の濃度プロファイルを算出することにより前記入力画像を評価する付記１２～付記１４の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記１６）
　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として線対の始点及び終点の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する付記１０に記載の画像処理装置。
　（付記１７）
　前記プロセッサは、前記複線形像質計の角度が予め定めた範囲内か、前記複線形像質計の個数が予め定めた範囲内か、前記複線形像質計の個数が２つの場合に互いの角度が予め定めた範囲内か、及びスケールの少なくとも１つを評価する付記１０～付記１６の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記１８）
　前記プロセッサは、複線形像質計の少なくとも１つの線対を検出して前記入力画像を評価する付記１０～付記１７の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記１９）
　前記プロセッサは、前記複線形像質計の始点及び終点、少なくとも１つの線対の評価結果、並びに、1次元濃度プロファイルの少なくとも１つを表示する処理を更に行う付記１
０～付記１８の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記２０）
　前記チャートは、有孔形透過度計である付記３に記載の画像処理装置。
　（付記２１）
　前記パターン情報は、文字を含むパターンの情報を含む付記２０に記載の画像処理装置。
　（付記２２）
　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として少なくとも１つの孔の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する付記２０または付記２１に記載の画像処理装置。
　（付記２３）
　前記プロセッサは、少なくとも１つの孔のコントラストを評価する付記２２に記載の画像処理装置。
　（付記２４）
　前記プロセッサは、前記有孔形透過度計の少なくとも１つの孔を検出することにより前記入力画像を評価する付記２２または付記２３に記載の画像処理装置。
　（付記２５）
　前記プロセッサは、前記有孔形透過度計の少なくとも１つの孔の評価結果を表示する処理を更に行う付記２０～付記２４の何れか１つに記載の画像処理装置。
　（付記２６）
　前記チャートの前記パターン情報、及び前記チャートの前記評価情報の少なくとも一方は、ユーザにより登録される付記２に記載の画像処理装置。
　（付記２７）
　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出すること、及び、
　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価することを含む処理を行う画像処理方法。
　（付記２８）
　コンピュータに、
　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出すること、及び
　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価することを含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
　上記において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

Claims (28)

  1. 　プロセッサを備え、
    　前記プロセッサは、
    　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出し、
    　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価する処理を行う
    　画像処理装置。
  2. 　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記入力画像は、Ｘ線透過画像である
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 　前記プロセッサは、
    　前記入力画像中の前記チャートを検出する範囲を受け付け、
    　受け付けた前記範囲から前記チャートを検出する
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  5. 　前記プロセッサは、
    　検出された前記チャートから特定される前記チャートの状態に基づいて、前記評価情報から得られる少なくとも一部のパターンの相対的位置情報を特定し、
    　特定結果に基づいて前記入力画像を評価する
    　請求項２に記載の画像処理装置。
  6. 　前記パターン情報は、
    　前記チャートの明瞭な部分、個体差が少ない部分、及び歪みが少ない部分のうち少なくとも１つを含む部分の情報、
    　前記チャートの文字を含まない部分の情報、または
    　機械学習のパラメータを含む情報である
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  7. 　前記評価情報は、
    　前記チャートの前記パターン情報とは異なる部分の情報、または
    　前記チャートの前記パターン情報から得られる情報を含む
    　請求項２に記載の画像処理装置。
  8. 　前記プロセッサは、前記チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つ、並びに、前記チャートのコントラストの少なくとも一方を評価する
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  9. 　前記プロセッサは、検出した前記チャートの有無、個数、種類、位置、角度、スケール、及び形状の少なくとも１つを表示する処理を更に行う
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  10. 　前記チャートは、複線形像質計である
    　請求項３に記載の画像処理装置。
  11. 　前記パターン情報は、前記複線形像質計の少なくとも１から６番目の１つの線対を含むパターンの情報である
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  12. 　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として前記複線形像質計の少なくとも１つの線対の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  13. 　前記評価情報は、前記チャートのパターンに含まれない線対の情報を含む
    　請求項１２に記載の画像処理装置。
  14. 　前記プロセッサは、少なくとも１つの線対のコントラストを評価する
    　請求項１２に記載の画像処理装置。
  15. 　前記プロセッサは、１次元の濃度プロファイルを算出することにより前記入力画像を評価する
    　請求項１２に記載の画像処理装置。
  16. 　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として線対の始点及び終点の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  17. 　前記プロセッサは、前記複線形像質計の角度が予め定めた範囲内か、前記複線形像質計の個数が予め定めた範囲内か、前記複線形像質計の個数が２つの場合に互いの角度が予め定めた範囲内か、及びスケールの少なくとも１つを評価する
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  18. 　前記プロセッサは、複線形像質計の少なくとも１つの線対を検出して前記入力画像を評価する
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  19. 　前記プロセッサは、前記複線形像質計の始点及び終点、少なくとも１つの線対の評価結果、並びに、1次元濃度プロファイルの少なくとも１つを表示する処理を更に行う
    　請求項１０に記載の画像処理装置。
  20. 　前記チャートは、有孔形透過度計である
    　請求項３に記載の画像処理装置。
  21. 　前記パターン情報は、文字を含むパターンの情報を含む
    　請求項２０に記載の画像処理装置。
  22. 　前記プロセッサは、前記入力画像と、前記チャートの評価に必要な情報として少なくとも１つの孔の情報を含む評価情報と、を更に用いて前記入力画像を評価する
    　請求項２０に記載の画像処理装置。
  23. 　前記プロセッサは、少なくとも１つの孔のコントラストを評価する
    　請求項２２に記載の画像処理装置。
  24. 　前記プロセッサは、前記有孔形透過度計の少なくとも１つの孔を検出することにより前記入力画像を評価する
    　請求項２２に記載の画像処理装置。
  25. 　前記プロセッサは、前記有孔形透過度計の少なくとも１つの孔の評価結果を表示する処理を更に行う
    　請求項２０に記載の画像処理装置。
  26. 　前記チャートの前記パターン情報、及び前記チャートの前記評価情報の少なくとも一方は、ユーザにより登録される
    　請求項２に記載の画像処理装置。
  27. 　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出すること、及び
    　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価することを含む処理を行う
    　画像処理方法。
  28. 　コンピュータに、
    　画像を評価するためのチャートが映った入力画像から、前記チャートの予め定めたパターン情報を用いて前記入力画像中の前記チャートを検出すること
    　前記チャートの検出結果を用いて前記入力画像を評価することを含む処理を実行させるための画像処理プログラム。
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