JP2867067B2 - パターン判定方法および装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、画像のパターン認識方法および装置に関す
るものであり、詳細には、被写体の放射線画像の各画素
の濃度を表わす画像データに基づいて、放射線画像内の
所定の画素P₀が、該放射線画像を構成する所定のパター
ン内の画素であるか否かを判定するパターン判定方法お
よび装置に関するものである。

（従来の技術） 記録された放射線画像を読み取って各濃度の画素を表
わす画像データを得、この画像データに適切な画像処理
を施した後、画像を再生記録することは種々の分野で行
なわれている。たとえば、後の画像処理に適合するよう
に設計されたガンマ値の低いＸ線フイルムを用いてＸ線
画像を記録し、このＸ線画像が記録されたフイルムから
Ｘ線画像を読み取って電気信号（画像データ）に変換
し、この画像データに画像処理を施した後コピー写真等
に可視像として再生することにより、コントラスト，シ
ャープネス，粒状性等の画質性能の良好な再生画像を得
ることが行なわれている（特公昭61−5193号公報参
照）。

また本願出願人より、放射線（Ｘ線，α線，β線，γ
線，電子線，紫外線等）を照射することの放射線エネル
ギーの一部が蓄積され、その後可視光等の励起光を照射
すると蓄積されたエネルギーに応じて輝尽発光を示す蓄
積性蛍光体（輝尽性蛍光体）を利用して、人体等の被写
体の放射線画像情報をシート状の蓄積性蛍光体に一旦記
録し、この蓄積性蛍光体シートをレーザー光等の励起光
で走査して輝尽発光光を生ぜしめ、得られた輝尽発光光
を光電的に読み取って画像データを得、この画像データ
に基づき被写体の放射線画像を写真感光材料等の記録材
料、CRT等に可視像として出力させる放射線画像記録再
生システムがすでに提案されている（特開昭55−12429
号，同56−11395号，同55−163472号，同56−104645
号，同55−116340号等）。

このシステムは、従来の銀塩写真を用いる放射線写真
システムと比較して極めて広い放射線露光域にわたって
画像を記録しうるという実用的な利点を有している。す
なわち、蓄積性蛍光体においては、放射線露光量に対し
て蓄積後に励起によって輝尽発光する発光光の光量が極
めて広い範囲にわたって比例することが認められてお
り、従って種々の撮影条件により放射線露光量がかなり
大幅に変動しても、蓄積性蛍光体シートより放射される
輝尽発光光の光量を読取ゲインを適当な値に設定して光
電変換手段により読み取って電気信号に変換し、この電
気信号を用いて写真感光材料等の記録材料、CRT等の表
示装置に放射線画像を可視像として出力させることによ
って、放射線露光量の変動に影響されない放射線画像を
得ることができる。

上記Ｘ線フイルムや蓄積性蛍光体シート等を用いたシ
ステム、特に人体の医療診断用として構成されたシステ
ムにおいて、近年、単に観察（診断）に適した良好な画
質性能を備えた再生画像を得ることに加えて、画像のパ
ターン認識が行なわれてきている（たとえば特開昭62−
125481号公報参照）。

ここで画像のパターン認識とは、画像データに種々の
処理を施すことにより、複雑な放射線画像から目的とす
るパターンを抽出する操作をいい、たとえば人体の胸部
Ｘ線画像のような種々の線状，円形状のパターンの入り
混じった非常に複雑な画像から、たとえば腫瘍に対応す
る略円形の陰影を抽出する操作等をいう。

このように複雑な放射線画像（たとえば人体の胸部Ｘ
線画像）において目的とするパターン（たとえば腫瘍
影）を抽出し、その抽出したパターンを明示した可視画
像を再生表示することにより、観察者の観察の補助（た
とえば医師の診断の補助）を行なわせることができる。

（発明が解決しようとする課題） 上記特開昭62−125481号公報には、複数の同心円上に
並んだ多数のウィンドウ内の画像データの平均値を用い
る実空間フィルタを採用し、この実空間フィルタを用い
てたとえば人体の胸部Ｘ線画像上を走査することによ
り、該胸部Ｘ線画像に現われる円形パターン，線形パタ
ーンを抽出する方法が記載されている。

また、所定の画素を含む中央のウィンドウ内の画像デ
ータの平均値と該中央のウィンドウを取り巻く多数の各
周辺ウィンドウ内の画像データの平均値と差分の平均的
な値とばらつきを表わす値とに基づいて上記所定の画素
が円形パターン内の画素であるか否かを判定する方法が
考えられている（特願平１−162909号）。

ここで放射線画像には、通常、撮影時の放射線のゆら
ぎ等に起因するかなり大きなノイズが混入しており、上
記ウィンドウを小面積のものとすると、このノイズの影
響により誤認識が増え、また認識しようとしている所定
のパターンの輪郭を精確にとらえることができないとい
う問題が生じる。一方このノイズを避けるために上記ウ
ィンドウとしてある程度の大面積のウィンドウを用いる
とウィンドウの面積を大きくした分パターン認識の位置
精度が劣化し、その分認識しようとしている所定のパタ
ーンの輪郭がぼけてしまい、この場合も認識しようとし
ている所定のパターンの精確な輪郭をとらえることがで
きないという問題が生じる。

また、ウィンドウ内の画像データの平均値を用いるこ
となく各画素に対応する画像データそのものを用いるフ
ィルタも考えられている（特願平１−162904号）。

しかし、この場合も上記と同様に、前処理としてノイ
ズを低減させる処理を施さずにこのフィルタを用いると
やはりノイズの影響が大きく、ノイズを低減させる処理
を行なった後にこのフィルタを用いると、このノイズを
低減させる処理は、上記ウィンドウ内の平均値を求める
処理と等価な処理であるため、このフィルタ自体はパタ
ーン認識の位置精度が高くてもノイズ低減化処理により
画像がボケてしまうため結局所定のパターンの精確な輪
郭をとらえることができないといいう問題が生じる。

本発明は、上記問題に鑑み、放射線画像に含まれるノ
イズの影響を避けるとともに認識しようとする所定のパ
ターンの輪郭を精確にとらえることのできるパターン判
定方法および装置を提供することを目的とするものであ
る。

（課題を解決するための手段） 本発明のパターン判定方法は、 被写体の放射線画像の各画素の濃度を表わす画像デー
タに基づいて、前記放射線画像内の所定の画素P₀が、該
放射線画像を構成する所定のパターン内の画素であるか
否かを判定するパターン判定方法において、 前記所定の画素P₀に対応する画像データQ₀もしくは該
所定の画素P₀を含む中央領域内の複数の画素に対応する
画像データの平均的な値Q₀と、前記所定の画素P₀から前
記放射線画像の周囲に延びる複数の各線分L_i（ｉ＝1,2,
…,n）上の該所定の画素P₀から複数の所定距離r_ij（ｊ
＝1,2,…,m）離れた各画素P_ijをそれぞれ含み、該所定
の画素P₀からの距離が離れるに従って大面積に形成され
た各周辺領域内の複数の画素に対応する画像データの各
平均的な値Q_ijとを求め、 前記各線分L_i毎に、該線分L_i上の前記Q_ijおよび前記Q
₀に基づいて、前記放射線画像の濃度の該線分L_iが前記
放射線画像の周囲に向けて延びる方向の変化を表わす特
性値C_iを求め、 前記各方向毎に求められた複数の前記特性値C_iに基づ
いて、前記所定の画素P₀が前記所定のパターン内の画素
であるか否かを判定することを特徴とするものである。

また本発明のパターン判定装置は、上記パターン判定
方法を実施した装置であり、 被写体の放射線画像の各画素の濃度を表わす画像デー
タに基づいて、前記放射線画像内の所定の画素P₀が、該
放射線画像を構成する所定のパターン内の画素であるか
否かを判定するパターン判定装置において、 前記所定の画素P₀に対応する画像データQ₀もしくは該
所定の画素P₀を含む中央領域内の複数の画素に対応する
画像データの平均的な値Q₀と、前記所定の画素P₀から前
記放射線画像の周囲に延びる複数の各線分L_i（ｉ＝1,2,
…,n）上の該所定の画素P₀から複数の所定距離r_ij（ｊ
＝1,2,…,m）離れた各画素P_ijをそれぞれ含む、該所定
の画素P₀からの距離が離れるに従って大面積に形成され
た各周辺領域内の複数の画素に対応する画像データの各
平均的な値Q_ijとを求める平均演算手段、 前記各線分L_i毎に、該線分L_i上の前記Q_ijおよび前記Q
₀に基づいて、前記放射線画像の濃度の該線分L_iが前記
放射線画像の周囲に向けて延びる方向の変化を表わす特
性値C_iを求める特性値演算手段、および 前記各方向毎に求められた複数の前記特性値C_iに基づ
いて、前記所定の画素P₀が前記所定のパターン内の画素
であるか否かを判定する判定手段を備えたことを特徴と
するものである。

ここで、前記「放射線画像の各画素の濃度」における
「濃度」とは、放射線量に対応した信号値をいい、具体
的には、例えばＸ線写真フィルムの濃度や、蓄積性蛍光
体からの輝尽発光光の強度等をいう。

また、上記「平均的な値」とは、単純な相加平均によ
り求めた平均値であってもよいが、これに限られるもの
ではなく、例えば相乗平均により求めた平均値，中央
値，（最大値＋最小値）/2等、その領域内の各画素の画
像データの平均的な値を指標する全ての演算方法により
求めた値を指示する概念である。

また、上記「所定の画素P₀からの距離が離れるに従っ
て大面積に形成」するとは、所定の画素P₀から等距離に
ある各周辺領域は全て同一面積とすることを意味するも
のではなく、たとえば所定の方向に高い感度を備えたフ
ィルタを構成する場合等において、各方向毎に距離と面
積との関係が異なっていてもよいものである。また、各
方向についても、所定の画素P₀からの距離が大きくなる
と、必ず面積が大きくならなければならないものではな
く、たとえば所定の近距離内では小面積、所定の中距離
内では中面積、それ以上の遠距離では大面積等段階的に
面積変えてもよく、本発明はこれらの各種態様を包含す
るものである。

さらに、本発明においては、例えば上記所定のパター
ンが楕円パターンを含む場合等に適応させるために、上
記各線分L_i毎にｊの値、即ち各線分L_i上の各周辺領域の
数は各線分L_i毎に異なっていてもよいものである。

上記「線分L_i上の前記Q_ij」とは、線分L_i上に位置す
る前記各画素P_ijを含む各周辺領域内の複数の画素に対
応する画像データの各平均的な値Q_ijを意味する。ま
た、上記「線分L_i上の前記Q_ijおよび前記Q₀に基づい
て、前記放射線画像の濃度の該線分L_iが前記放射線画像
の周囲に向けて延びる方向の変化を表わす特性値C_iを求
め」とは、放射線画像の濃度が、線分L_iが延びる方向に
向かってつまり線分L_iが放射線画像の周囲に向けて延び
る方向に向かってどの様に変化しているかを表わす特性
値C_iを算出すると共に、該特性値C_iの算出は、線分L_i上
の前記Q_ijおよび前記Q₀に基づいて行うという意味であ
り、具体的には、特性値C_iは、たとえば各線分L_i上の互
いに隣接した領域Q₀，Q_ijの差分の最大値、中央領域Q₀
と、各線分L_i上の周辺領域Q_ijとの各差分の最大値等を
意味するが、これに限られるものではなく、各差分を重
みづけした上での最大値等であってもよく、さらに最大
値に限られるものでもなく、最大値−所定値、平均値等
であってもよい。

（作用） 本発明のパターン判定方法および装置は、注目してい
る所定の画素P₀の近傍では小面積のウィンドウに形成さ
れているため、該所定の画素P₀が所定のパターン内にあ
るか否かが精確に判定される。ただし、小面積のウィン
ドウを用いると前述したようにノイズの影響を受けやす
くなる。そこで本発明では所定の画素P₀から離れたウィ
ンドウについて大面積のウィンドウを用いるようにする
ことにより、このフィルタ全体としてはある程度の広い
面積の平均的な値に基づいて所定の画素P₀が所定のパタ
ーン内にあるか否かを判定することとなり、ノイズの影
響も十分に押えることができる。

（実施例） 以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明
する。尚、ここでは前述した蓄積性蛍光体シートにＸ線
画像を記録することにより、人体の肺内に典型的には略
球形として生じる腫瘍の陰影を抽出する例について説明
する。この腫瘍影は典型的には可視画像上では周囲と比
べ白っぽい（濃度が低い）略円形パターンとして現われ
る。

第５図は、Ｘ線撮影装置の一例の概略図である。

このＸ線撮影装置10のＸ線源11からＸ線12が人体13の
胸部13aに向けて照射され、人体13を透過したＸ線12aが
蓄積性蛍光体シート14に照射されることにより、人体の
胸部13aの透過Ｘ線画像が蓄積性蛍光体シート14に蓄積
記録される。

第６図は、Ｘ線画像読取装置の一例と、本発明の円形
パターン判定装置の一実施例を内包するコンピュータシ
ステムとを表わした斜視図である。

Ｘ線画像が記録された蓄積性蛍光体シート14がＸ線画
像読取装置20の所定位置にセットされる。この所定位置
にセットされた蓄積性蛍光体シート14は、モータ21によ
り駆動されるエンドレスベルト22により矢印Ｙ方向に搬
送（副走査）される。一方、レーザー光源23から発せら
れた光ビーム24はモータ25により駆動され矢印方向に高
速回転する回転多面鏡26によって反射偏向され、ｆθレ
ンズ27を通過した後、ミラー28により光路を変えて蓄積
性蛍光体シート14に入射し副走査の方向（矢印Ｙ方向）
と略垂直な矢印Ｘ方向に主走査する。蓄積性蛍光体シー
ト14の励起光24が照射された箇所からは、蓄積記録され
ているＸ線画像情報に応じた光量の輝尽発光光29が発散
され、この輝尽発光光29は光ガイド30によって導かれ、
フォトマルチプライヤ（光電子増倍管）31によって光電
的に検出される。上記光ガイド30はアクリル板等の導光
性材料を成形して作られたものであり、直線状をなす入
射端面30aが蓄積性蛍光体シート14上の主走査線に沿っ
て延びるように配され、円環状に形成された射出端面30
bにフォトマルチプライヤ31の受光面が結合されてい
る。入射端面30aから光ガイド30内に入射した輝尽発光
光29は、該光ガイド30の内部を全反射を繰り返して進
み、射出端面30bから射出してフォトマルチプライヤ31
に受光され、Ｘ線画像を表わす輝尽発光光29がフォトマ
ルチプライヤ31によって電気信号に変換される。

フォトマルチプライヤ31から出力されたアナログ出力
信号S0は対数増幅器32で対数的に増幅され、A/D変換器3
3でディジタル化され、電気信号としての画像データS1
が得られる。

得られた画像データ（各画素の濃度を表わす画像デー
タ）S1は、コンピュータシステム40に入力される。この
コンピュータシステム40は、本発明のパターン判定装置
の一例を内包する構成を有するものであり、CPUおよび
内部メモリが内蔵された本体部41,補助メモリとしての
フロッピィディスクが挿入されドライブされるドライブ
部42,オペレータがこのコンピュータシステム40に必要
な指示等を入力するためのキーボード43および必要な情
報を表示するためのCRTディスプレイ44から構成されて
いる。

コンピュータシステム40に入力された画像データS1に
基づいて、Ｘ線画像の各画素を所定の画素P₀として、該
所定の画素P₀が腫瘍影（円形パターン）内の画素である
否かが判定され、これをＸ線画像全体にわたって繰り返
すことにより、該Ｘ線画像上の腫瘍影が抽出される。

第１図は、上記腫瘍影を抽出するための本発明の一実
施例としての実空間フィルタを説明するために、Ｘ線画
像上の所定の画素P₀を中心に該画像上に仮想的に描いた
図である。該所定の画素P₀が上記腫瘍影内の画素である
か否かが判定される。ここに示すようなフィルタを用い
てＸ線画像上を走査することにより、Ｘ線画像上の腫瘍
影が抽出される。

第２図は、上記所定の画素P₀を中心とした、第１図の
線分L₁とL₅の延びる方向（ｘ方向）のＸ線画像のプロフ
ァイルの一例を示した図である。ここでは所定の画素P₀
は、Ｘ線画像上の濃度（画像データの値）に勾配のある
領域に存在する腫瘍影７内の、該腫瘍影７の境界線7bの
近傍にあるものとする。腫瘍影７は典型的にはほぼ左右
対称のプロファイルとして現われるが、この例のように
腫瘍影７が濃度勾配のある領域内にある場合等には、左
右対称とならない場合もある。このような場合にもこの
腫瘍影７を抽出できることが好ましい。

第１図に示すように、Ｘ線画像内の所定の画素P₀から
該Ｘ線画像の周囲に延びる複数（ここでは８本）の線分
L_i（ｉ＝1,2,…,8）を想定し、さらに所定の画素P₀を中
心とした、それぞれ半径r₁〜r₅の５つの円R_j（ｊ＝1,2,
3,4,5）を想定する。所定の画素P₀を含む中央領域をQ₀
とし、各線分L_iと各円R_jとの各交点に位置する各画素P
_ij（第２図には、P₁₁，P₁₂，P₁₃，P₁₄，P₁₅，P₅₁，
P₅₂，P₅₃，P₅₄，P₅₅について記号を示してある。）を含
む各周辺領域をQ_ij（ｉ＝1,2,…,8;j＝1,2,3,4,5）（た
だし第２図には、明示的にはQ₀およびQ₁₁，Q₁₂，Q₁₃，Q
₁₄，Q₁₅，Q₅₁，Q₅₂，Q₅₃，Q₅₄，Q₅₅のみ示してある。）
とする。この図に示すように各周辺領域Q_ijは所定の画
素P₀から離れるに従って、即ちｊの値が大きくなるに従
ってその面積が大きくなっている。

この各領域Q₀およびQ_ij（ｉ＝1,2,…,8;j＝1,2,3,4,
5）毎に、該各領域Q₀，Q_ij内の多数の各画素に対応する
多数の各画像データの平均値Q₀，Q_ij（ｉ＝1,2,…,8;j
＝1,2,3,4,5）が求められる。尚、ここでは簡単のた
め、各領域Q₀，Q_ij（ｉ＝1,2,…,8;j＝1,2,3,4,5）を指
す記号と該各領域内の画像データの平均値を指す記号と
で同一の記号を用いている。

次に中央領域の平均値Q₀と各周辺領域の平均値Q
_ij（ｉ＝1,2,…,8;j＝1,2,…,5）を用いて、互いに隣接
した領域の平均値の差分Δ_ijが として求められ、さらに各線分L_i毎に差分Δ_ijの最大値
C_iが求められる。本実施例ではこの最大値C_iが本発明に
いう特性値C_iである。即ち、線分L₁，L₅についてこの最
大値C_iの例を示すと、線分L₁については、 Δ₁₁＝Q₁₁−Q₀ …（２） Δ₁₂＝Q₁₂−Q₁₁ …（３） Δ₁₃＝Q₁₃−Q₁₂ …（４） Δ₁₄＝Q₁₄−Q₁₃ …（５） Δ₁₅＝Q₁₅−Q₁₄ …（６） のうちの最大値C₁が求められる。第２図に示す例では、
Δ₁₁，Δ₁₂，Δ₁₃，Δ₁₄＜0,Δ₁₅＞０であり、したがっ
てΔ₁₅が最大値C₁となる。

ただし、例えば第２図に一点鎖線で示すように、Δ₁₄
＝Q₁₄−Q₁₃＜ｄ（ｄは予め設定したしきい値）となり、
過度にΔ₁₄が小さくなったときには他の陰影（肋骨等）
との境界に到ったと判定してΔ₁₁，Δ₁₂，Δ₁₃のうちの
最大値C₁として採用し、Δ₁₁，Δ₁₂，Δ₁₃＜Δ₁₅であっ
てもΔ₁₅は無視される。

また線分L₅については、 Δ₅₁＝Q₅₁−Q₀ …（７） Δ₅₂＝Q₅₂−Q₅₁ …（８） Δ₅₃＝Q₅₃−Q₅₂ …（９） Δ₅₄＝Q₅₄−Q₅₃ …（10） Δ₅₅＝Q₅₅−Q₅₄ …（11） のうちの最大値C₅が求められる。第２図に示す例では、
Δ₅₁＞Δ₅₂，Δ₅₃，Δ₅₄，Δ₅₅（第２図にはΔ₅₄，Δ₅₅
は表わされていないが、Δ₅₄，Δ₅₅の値は小さいものと
する。）であり、したがってΔ₅₁が最大値C₅となる。

ここで本実施例では、上記（１）式に示すように互い
に隣接した領域の平均値の差分Δ_ijを求めたが、本発明
においてはこれに限られるものではなく、たとえば中央
領域Q₀と各周辺領域Q_ijとの各差分 Δ_ij′＝Q_ij−Q₀ …（１）′ を求めてもよい。ただし、このように中央領域Q₀と各周
辺領域Q_ijとの差分Δ_ij′を求めることとすると第２図
に示すように、腫瘍影７が濃度勾配のある領域内に存在
する場合、腫瘍影７による濃度変化に濃度勾配の影響が
重畳され、その分腫瘍影７による濃度変化の情報が薄め
られてしまい、その分腫瘍影７の検出精度が低下する結
果となる。本実施例では、上記（１）式のように互いに
隣接する領域の平均値の差分を求めるようにしたため、
濃度勾配の影響が低減され腫瘍影の検出精度（所定の画
素P₀が腫瘍影７内に存在しているか否かを検出する精
度）が向上する。

ここで最大値C₁を求める演算（上記（６）式）の基礎
となる平均値Q₁₄，Q₁₅は、かなり広い面積の領域内の各
画素に対応する画像データの平均値であり、したがって
Ｘ線画像に混入しているノイズの影響は受けにくいが、
一方腫瘍影の境界線7aの位置情報としてはかなり広い面
積の２つの領域Q₁₄，Q₁₅の境界付近にあるという、かな
りあいまいな位置情報しか得られないことになる。しか
し、第２図に示すように、所定の画素P₀は境界線7bの近
傍にあって境界線7aからは離れているため、境界線7aに
ついては、そのような境界線7aが存在しているという情
報で十分であり、したがって境界線7aの存在が検出でき
る範囲で面積の広い周辺領域を採用することが好まし
い。

また、最大値C₅を求める演算（上記（７）式）の基礎
となる平均値Q₀，Q₅₁は狭い面積の領域内の各画素に対
応する画像データの平均値である。このため境界線7bの
位置を精確に求めることができる。ただし面積が狭い分
ノイズの影響を受けやすくなるが、このフィルタ全体と
しては、例えば上記２つの領域Q₁₄，Q₁₅のようにかなり
面積の広い領域の平均値も演算に用いており、したがっ
てノイズにも強いフィルタとなる。

第３図は演算に用いる領域の面積と腫瘍影の境界線の
検出位置精度との関係を示した図である。

境界線7aについては面積の広い２つの領域Q₁₄，Q₁₅を
用いてるため、第３図に示す幅d₁の範囲内のどの位置に
境界線7aが存在するか不明となるが、境界線7bについて
は面積の狭い２つの領域Q₀，Q₅₁の平均値を用いている
ため、第３図に示す幅d₂の精度で境界線7bの位置が求め
られることとなる。

上記のようにして各線分L_i毎に最大値C₁が求められる
と、次に所定の画素P₀から互いに反対方向に延びる２本
の線分をひと組として、即ち線分L₁と線分L₅、線分L₂と
線分L₆、線分L₃と線分L₇、および線分L₄と線分L₈のそれ
ぞれをひと組として、各組毎に２つの代表値の平均値
（それぞれM₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈）が求められる。線分L₁
と線分L₅との組については、その平均値M₁₅は、 として求められる。

このように所定の画素P₀から互いに反対方向に延びる
２本の線分をひと組として取り扱うことにより、第２図
に示すように腫瘍影７が濃度変化のある領域にあってそ
の画像データの分布が非対称となっていても腫瘍影を確
実に検出することができる。

上記のようにして平均値M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈が求めら
れると、これらの平均値M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈に基づい
て、以下のようにして、所定の画素P₀が腫瘍影内の画素
であるか否かの判定が行なわれる。これらの平均値
M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈に基づく上記判定は特定の判定方法
に限定されるものではないが、たとえば以下の方法が採
用される。

第４図は、上記判定に用いる特性値Ｃの求め方の一例
を説明するための図である。横軸は上記のようにして求
めた平均値M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈、縦軸はこれら平均値M
₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈に対応する各評価値C₁₅，C₂₆，C₃₇，
C₄₈である。

平均値M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈がある値M₁より小さい場合
評価値は零、ある値M₂より大きい場合評価値は1.0、M₁
〜M₂の中間では、その値の大きさに応じて0.0〜1.0の間
の値が評価値となる。このようにして、各平均値M₁₅，M
₂₆，M₃₇，M₄₈にそれぞれ対応する評価値C₁₅，C₂₆，
C₃₇，C₄₈が求められ、これらの評価値C₁₅，C₂₆，C₃₇，C
₄₈の和 Ｃ＝C₁₅＋C₂₆＋C₃₇＋C₄₈ …（13） が特性値Ｃとされる。即ち、この特性値Ｃは最小値0.0
と最大値4.0との間のいずれかの値を有する。

この特性値Ｃが所定のしきい値Thと比較され、Ｃ≧Th
であるか、Ｃ＜Thであるかにより、所定の画素P₀がそれ
ぞれ腫瘍影内の画素であるか否かが判定される。

上記各評価値C₁₅，C₂₆，C₃₇，C₄₈を求めるにあたり、
第４図に一点鎖線で示すように小さな値M₂′で飽和する
ような変換式を用いて上記各評価値C₁₅，C₂₆，C₃₇，C₄₈
を求めるようにすると、（13）式に従って求められた特
性値Ｃは、より円形に近い腫瘍影の場合に大きな値を有
する特性値Ｃとなり、逆に第４図に二点鎖線で示すよう
に大きな値M₂″まで飽和しないような変換式を用いて特
性値Ｃを求めると、この特性値Ｃは周囲とのコントラス
トの大きい腫瘍影に対して大きな値を有する特性値Ｃと
なる。したがってその目的に応じて適切な変換式が選定
される。

また、平均値M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈に基づく上記判定
は、上記特性値Ｃによる方法に限られるものではなく、
たとえばM₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈をしきい値Th′と比較し、
M₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈共しきい値Th′以上である場合に上
記所定の画素P₀が腫瘍影内の画素であると判定してもよ
く、またM₁₅，M₂₆，M₃₇，M₄₈のうちの３つ以上がしきい
値Th′以上である場合に上記所定の画素P₀が腫瘍影内の
画素であると判定してもよく、さらにM₁₅，M₂₆，M₃₇，M
₄₈の和Ｍ＝M₁₅＋M₂₆＋M₃₇＋M₄₈を求め、この和Ｍをしき
い値Th″と比較してＭ≧Th″の場合に上記所定の画素P₀
が腫瘍影内の画素であると判定してもよい。

以上の実施例は、人体の胸部Ｘ線画像に典型的には円
形として現われる腫瘍影を抽出する例であるが、本発明
は腫瘍影の抽出に限られるものではなく、また胸部Ｘ線
画像に限られるものでもなく、例えば***の陰影に現わ
れる石灰化影等の抽出にも用いることができる。また上
記実施例は円形パターンを抽出する例であるが、本発明
にいう所定のパターンは円形パターンに限られるもので
はない。例えば上記（13）式を用いて特性値Ｃを求める
ことに代えて、 Ｃ′＝（５・C₁₅＋C₂₆＋C₃₇＋C₄₈）/2 …（13）′ 等、特定の方向に重みづけをした特性値Ｃ′を用いるこ
となどにより、例えば肋骨影，血管影等の線形パターン
を抽出することもできる。

また、上記実施例では蓄積性蛍光体シートを用いて得
られたＸ線画像を対象としているが、本発明は蓄積性蛍
光体シートを用いるシステムにのみ採用し得るものでは
なく、例えばＸ線感光フイルム等を用いたシステムにも
適用することができるものである。

さらに前記実施例においては、第１図に示すように８
本の線分L₁〜L₈上の画素P_ijを含む各周辺領域Q_ijに対応
する画像データの平均値Q_ijを用いたが、この線分は８
本である必要はなく、たとえば16本等であってもよいこ
とはもちろんである。また、r₁〜r₅の５つの距離につい
て演算を行なったが、これについても５つの距離に限る
ものでもない。このように、本発明は、被写体の放射線
画像を表わす画像データに基づいて該放射線画像内の所
定の画素P₀が、該放射線画像を構成する所定のパターン
内の画素であるか否かを判定する際に広く用い得る構成
を備えているものである。

また、本発明は上記のようなフィルタを用いて放射線
画像上を走査することはかならずしも必要ではなく、た
とえばオペレータが放射線画像上の所定点をマニュアル
指定し、その所定点が所定のパターン内の点であるか否
かを判定してもよい。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明のパターン判定方
法および装置は、所定の画素P₀を含む中央領域Q₀と該所
定の画素P₀からの距離が離れるに従って大面積に形成さ
れた各周辺領域Q_ijとの各平均的な値Q₀，Q_ijを求め、各
線分L_i毎に、該線分L_i上のQ_ijおよびQ₀に基づいて、放
射線画像の濃度の該線分L_iが放射線画像の周囲に向けて
延びる方向の変化を表わす特性値C_iを求め、各方向毎に
求められた複数の特性値C_iに基づいて所定の画素P₀が所
定のパターン内の画素であるか否かを判定するようにし
たため、放射線画像に含まれるノイズ成分の影響を避け
るとともに所定の画素P₀が所定のパターン内にあるか否
かを精度良く判定することができ、このフィルタを用い
て放射線画像上を走査した場合には該放射線画像上の所
定のパターンの輪郭を精度良く求めることができる。

【図面の簡単な説明】 第１図は、本発明の一実施例としての、腫瘍影を抽出す
るための空間フィルタを説明するために、Ｘ線画像上の
所定の画素P₀を中心に該画像上に仮想的に描いた図、 第２図は、上記所定の画素P₀を中心とした、第１図の線
分L₁とL₅の延びる方向（ｘ方向）のＸ線画像のプロファ
イルの一例を示した図、 第３図は、演算に用いる領域の面積と腫瘍影の境界線の
検出位置精度との関係を示した図、 第４図は、所定の画素P₀が腫瘍影内の画素であるか否か
の判定に用いる特性値の求め方を説明するための図、 第５図は、Ｘ線画像撮影装置の一例の概略図、 第６図は、Ｘ線画像読取装置の一例と、本発明のパター
ン判定装置の一実施例を内包するコンピュータシステム
とを表わした斜視図である。 ７……腫瘍影 10……Ｘ線撮影装置、14……蓄積性蛍光体シート 20……Ｘ線画像読取装置 23……レーザ光源、26……回転多面鏡 29……輝尽発光光、30……光ガイド 31……フォトマルチプライヤ 40……コンピュータシステム

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被写体の放射線画像の各画素の濃度を表わ
   す画像データに基づいて、前記放射線画像内の所定の画
   素P₀が、該放射線画像を構成する所定のパターン内の画
   素であるか否かを判定するパターン判定方法において、 前記所定の画素P₀に対応する画像データQ₀もしくは該所
   定の画素P₀を含む中央領域内の複数の画素に対応する画
   像データの平均的な値Q₀と、前記所定の画素P₀から前記
   放射線画像の周囲に延びる複数の各線分L_i（ｉ＝1,2,
   …,n）上の該所定の画素P₀から複数の所定距離r_ij（ｊ
   ＝1,2,…,m）離れた各画素P_ijをそれぞれ含む、該所定
   の画素P₀からの距離が離れるに従って大面積に形成され
   た各周辺領域内の複数の画素に対応する画像データの各
   平均的な値Q_ijとを求め、 前記各線分L_i毎に、該線分L_i上の前記Q_ijおよび前記Q₀
   に基づいて、前記放射線画像の濃度の該線分L_iが前記放
   射線画像の周囲に向けて延びる方向の変化を表わす特性
   値C_iを求め、 前記各方向毎に求められた複数の前記特性値C_iに基づい
   て、前記所定の画素P₀が前記所定のパターン内の画素で
   あるか否かを判定することを特徴とするパターン判定方
   法。
2. 【請求項２】被写体の放射線画像の各画素の濃度を表わ
   す画像データに基づいて、前記放射線画像内の所定の画
   素P₀が、該放射線画像を構成する所定のパターン内の画
   素であるか否かを判定するパターン判定装置において、 前記所定の画素P₀に対応する画像データQ₀もしくは該所
   定の画素P₀を含む中央領域内の複数の画素に対応する画
   像データの平均的な値Q₀と、前記所定の画素P₀から前記
   放射線画像の周囲に延びる複数の各線分L_i（ｉ＝1,2,
   …,n）上の該所定の画素P₀から複数の所定距離r_ij（ｊ
   ＝1,2,…,m）離れた各画素P_ijをそれぞれ含む、該所定
   の画素P₀からの距離が離れるに従って大面積に形成され
   た各周辺領域内の複数の画素に対応する画像データの各
   平均的な値Q_ijとを求める平均演算手段、 前記各線分L_i毎に、該線分L_i上の前記Q_ijおよび前記Q₀
   に基づいて、前記放射線画像の濃度の該線分L_iが前記放
   射線画像の周囲に向けて延びる方向の変化を表わす特性
   値C_iを求める特性値演算手段、および 前記各方向毎に求められた複数の前記特性値C_iに基づい
   て、前記所定の画素P₀が前記所定のパターン内の画素で
   あるか否かを判定する判定手段を備えたことを特徴とす
   るパターン判定装置。