JP5268248B2

JP5268248B2 - Adaptive image processing and display methods for digital and computed radiography images.

Info

Publication number: JP5268248B2
Application number: JP2006324327A
Authority: JP
Inventors: カドリ・エヌ・ジャブリ
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2006-11-30
Filing date: 2006-11-30
Publication date: 2013-08-21
Anticipated expiration: 2026-11-30
Also published as: JP2008136602A

Description

本書に開示する技術は、一般的に云えば、ディジタル画像(image) についての画像処理及び表示法に関するものである。より具体的には、本書開示技術は、ディジタル及びコンピューティッド・ラジオグラフィ画像についての適応画像処理及び表示法に関するものである。 The techniques disclosed herein generally relate to image processing and display methods for digital images. More specifically, the techniques disclosed herein relate to adaptive image processing and display methods for digital and computed radiographic images.

Ｘ線イメージングは医学的診断ツールとして長い間受け入れられている。Ｘ線イメージング・システムは通常、例えば、胸部、頸部、脊柱、頭部及び腹部の画像を取得するために使用され、これらの画像は医師が正確な診断を行うのに必要な情報を含んでいることが多い。Ｘ線イメージング・システムは典型的には、Ｘ線源とＸ線センサとを含んでいる。例えば、胸部Ｘ線画像を撮るとき、患者は適当な高さで患者の胸部をＸ線源に向けて立つ。線源によって発生されたＸ線は患者の胸部を通り抜け、そこでＸ線センサが、線源によって発生されて身体の異なる部分によって様々な程度に減弱されたＸ線エネルギを検出する。関連する制御システムがＸ線センサからの検出Ｘ線エネルギ線源を受けて、表示装置上に対応する診断用画像を作成する。 X-ray imaging has long been accepted as a medical diagnostic tool. X-ray imaging systems are typically used, for example, to acquire images of the chest, neck, spine, head and abdomen, which contain the information necessary for a physician to make an accurate diagnosis. There are many. An x-ray imaging system typically includes an x-ray source and an x-ray sensor. For example, when taking a chest x-ray image, the patient stands at the appropriate height with the patient's chest facing the x-ray source. X-rays generated by the source pass through the patient's chest, where the X-ray sensor detects the X-ray energy generated by the source and attenuated to varying degrees by different parts of the body. An associated control system receives the detected X-ray energy source from the X-ray sensor and creates a corresponding diagnostic image on the display device.

診断用画像は典型的には、最初に走査されるとき品質が一貫していない。例えば、小さい又は太っていない患者の生の画像は典型的には、大きい又は太っている患者の生の画像と比較してコントラストが高いか又は暗い。大きい又は太っている患者の生の画像はコントラストが低いか又は明るい。画質が一貫していないと、医師、技師又は他の医療提供者が読影し解釈するのが困難になる。その上、画像の品質が一貫していない結果として、医師、技師及び他の医療提供者は医学的状態について誤った診断を行って、患者の健康及び安全性を損なう虞がある。 Diagnostic images are typically inconsistent in quality when first scanned. For example, a raw image of a small or non-fat patient typically has a high contrast or darkness compared to a raw image of a large or fat patient. The raw image of a large or fat patient has low or bright contrast. Inconsistent image quality makes it difficult for doctors, technicians, or other health care providers to interpret and interpret. In addition, as a result of inconsistent image quality, doctors, technicians, and other health care providers may make a false diagnosis of a medical condition and compromise patient health and safety.

ディジタル・ラジオグラフィ（ＤＲ）画像又はコンピューティッド・ラジオグラフィ（ＣＲ）画像のようなディジタル画像の品質は、典型的には、例えば、細部強調、ダイナミックレンジ圧縮及び／又は管理、散乱低減、分解及び／又は減算（二重エネルギの場合のみ）、及び表示ウィンドウの決定のような、画像処理技術によって改善又は高められる。画像処理技術は典型的には、空間領域フィルタリング・カーネル寸法及び重み付け係数、周波数領域フィルタリング閾値、対数−減算パラメータ（二重エネルギの場合のみ）、表示ウィンドウ・レベル／センタ調節パラメータ、及び表示ウィンドウ幅調節パラメータのような、画像処理パラメータを含む。 The quality of a digital image, such as a digital radiography (DR) image or a computed radiography (CR) image, typically includes, for example, detail enhancement, dynamic range compression and / or management, scatter reduction, decomposition And / or improved or enhanced by image processing techniques such as subtraction (dual energy only) and display window determination. Image processing techniques typically include spatial domain filtering kernel dimensions and weighting factors, frequency domain filtering thresholds, log-subtraction parameters (dual energy only), display window level / center adjustment parameters, and display window width. Includes image processing parameters, such as adjustment parameters.

画像品質を改善するための１つの技術は、患者の検査及び／又は測定による患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節することである。例えば、オペレータ又は技師は、典型的には、患者の目視検査によって患者の大きさ又は厚さを推定する。この代わりに、オペレータ又は技師は、例えば、患者を測定することよって患者の大きさ又は厚さを推定することができる。より具体的に述べると、オペレータ又は技師は、例えば、定規又は巻き尺のような測定具によって患者を測定することができる。患者の大きさ又は厚さの推定値では、典型的には、例えば、小、中及び大のような分類を含む。この場合、各分類は患者の大きさ又は厚さの所定の範囲に対応する。次いで、オペレータ又は技師は、患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で調節又は選択する。 One technique for improving image quality is to manually select or adjust appropriate image processing parameters based on patient size or thickness estimates from patient examinations and / or measurements. For example, an operator or technician typically estimates patient size or thickness by visual inspection of the patient. Alternatively, the operator or technician can estimate the size or thickness of the patient, for example, by measuring the patient. More specifically, an operator or technician can measure a patient with a measuring tool such as a ruler or a tape measure, for example. Patient size or thickness estimates typically include classifications such as small, medium and large. In this case, each classification corresponds to a predetermined range of patient size or thickness. The operator or technician then manually adjusts or selects the appropriate image processing parameters based on the patient size or thickness estimate.

検査又は測定による患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節することによって画像品質を改善する場合には、幾つかの欠点がある。第１に、患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは、例えば、目視検査であっても測定であっても、正確ではない。オペレータ又は技師は、患者の大きさ又は厚さを推定する際、或いは適当な画像処理パラメータを選択又は調節する際に、誤りを犯しやすい。更に、例えば、小、中又は大のような大まかな分類は、典型的には、患者の大きさ又は厚さの範囲が広い。その結果、オペレータ又は技師は、大きさ又は厚さが大きく異なる２人の患者について同じ画像処理パラメータを安易に選択することができるが、これは適切であるとは云えない。更にまた、個々の患者の解剖学的構造は、典型的には、大きさ又は厚さが変化する。従って、患者一人についてであっても、単一の画像処理パラメータを用いることは適切でないことがある。 There are several drawbacks to improving image quality by manually selecting or adjusting appropriate image processing parameters based on patient size or thickness estimates from examinations or measurements. First, manually selecting or adjusting image processing parameters based on an estimate of patient size or thickness is not accurate, for example, by visual inspection or measurement. An operator or technician is prone to error when estimating the size or thickness of a patient or selecting or adjusting appropriate image processing parameters. Furthermore, rough classifications such as small, medium or large typically have a wide range of patient sizes or thicknesses. As a result, an operator or technician can easily select the same image processing parameters for two patients that differ greatly in size or thickness, but this is not appropriate. Furthermore, the anatomy of an individual patient typically varies in size or thickness. Thus, it may not be appropriate to use a single image processing parameter even for a single patient.

第２に、患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは、例えば、目視検査であっても測定であっても、自動的ではない。採算がとれるようにするために、病院又は診療所は或る特定の数の患者を検査しなければらない。撮像を行う前に各患者を手動で検査し又は測定することは余分な時間を必要とし、このため、所与の期間内に撮像することのできる患者の数が制限される。その結果、患者の大きさ又は厚さを手動で推定すること及び画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは時間を浪費するばかりでなく、費用効果もよくない。 Second, manually selecting or adjusting image processing parameters based on an estimate of patient size or thickness is not automatic, for example, by visual inspection or measurement. To be profitable, the hospital or clinic must examine a certain number of patients. Manually examining or measuring each patient prior to imaging requires extra time, which limits the number of patients that can be imaged within a given period. As a result, manually estimating patient size or thickness and manually selecting or adjusting image processing parameters are not only time consuming but also cost effective.

画像品質を改善するための別の技術は、自動露出制御（ＡＥＣ）による患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節することである。画像取得及び患者露出は典型的には手動で制御される。例えば、手動の露出制御により、オペレータ又は技師は露出ピーク電圧（ｋＶｐ）、電流（ｍＡ）及び持続期間（ミリ秒）を設定する。画像取得及び患者露出は、時間切れになったときに終了する。 Another technique for improving image quality is to manually select or adjust appropriate image processing parameters based on patient size or thickness estimates by automatic exposure control (AEC). Image acquisition and patient exposure are typically controlled manually. For example, with manual exposure control, the operator or technician sets the exposure peak voltage (kVp), current (mA), and duration (milliseconds). Image acquisition and patient exposure ends when the time expires.

代替案として、画像取得及び患者露出は自動的に制御することができる。例えば、自動露出制御では、オペレータ又は技師が露出ピーク電圧（ｋＶｐ）及び電流（ｍＡ）を設定するが、露出持続期間（ミリ秒）はＡＥＣ装置によって決定される。より具体的に述べると、ＡＥＣ装置が、患者又は撮像対象物を通り抜けた後の露出エネルギを検出する。画像取得及び患者露出は、露出レベルが適当な限界に達したときに終了する。 As an alternative, image acquisition and patient exposure can be controlled automatically. For example, in automatic exposure control, the operator or technician sets the exposure peak voltage (kVp) and current (mA), but the exposure duration (milliseconds) is determined by the AEC device. More specifically, the AEC device detects the exposure energy after passing through the patient or imaging object. Image acquisition and patient exposure are terminated when the exposure level reaches an appropriate limit.

露出持続期間又は時間は典型的には撮像する患者又は対象物に依存して変化する。例えば、相対的に厚みのある患者又は対象物は典型的には、相対的に厚みのない患者又は対象物よりも撮像に要する時間が長くなる。その結果、オペレータ又は技師は、典型的には、自動露出制御により決定された露出持続期間又は時間に基づいて患者の大きさ又は厚さを推定し、次いで、例えば、小、中又は大のような適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節する。
米国特許第６８１６５７２号米国特許出願公開第２００３／０１５２２５８号 The exposure duration or time typically varies depending on the patient or object being imaged. For example, a relatively thick patient or object typically takes longer to image than a relatively thick patient or object. As a result, the operator or technician typically estimates the patient size or thickness based on the exposure duration or time determined by automatic exposure control, and then, for example, small, medium or large The appropriate image processing parameters are manually selected or adjusted.
US Pat. No. 6,816,572 US Patent Application Publication No. 2003/0152258

ＡＥＣによる患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節することによって画像品質を改善する場合には、幾つかの欠点がある。ＡＥＣによる患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて適当な画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは、正確ではない。ＡＥＣ装置の検知領域の場所又は位置が、典型的にはイメージング・システム内で固定されている。従って、患者又は患者の選択された解剖学的構造が適切に位置決めされず且つＡＥＣ装置の検知領域と整列していない場合、ＡＥＣ装置によって決定された露出持続期間、従って患者の大きさ又は厚さの対応する推定値は、正確でないことがある。更に、ＡＥＣ装置のカバー範囲が典型的には制限されている。より具体的に述べると、ＡＥＣ装置は、必ずしも撮像すべき患者又は解剖学的構造の全体をカバーしていない。換言すると、画像又は走査面積がＡＥＣ装置の面積よりも大きい。その結果、ＡＥＣ装置によって決定される露出持続期間、従って患者の大きさの対応する推定値は、正確ではないことがある。 There are several drawbacks to improving image quality by manually selecting or adjusting appropriate image processing parameters based on AEC patient size or thickness estimates. Manually selecting or adjusting the appropriate image processing parameters based on the patient size or thickness estimate by AEC is not accurate. The location or position of the detection area of the AEC device is typically fixed within the imaging system. Thus, if the patient or the patient's selected anatomy is not properly positioned and aligned with the sensing area of the AEC device, the exposure duration determined by the AEC device, and thus the patient size or thickness The corresponding estimate of may not be accurate. Furthermore, the coverage of AEC devices is typically limited. More specifically, the AEC device does not necessarily cover the entire patient or anatomy to be imaged. In other words, the image or scanning area is larger than the area of the AEC device. As a result, the exposure duration determined by the AEC device, and thus the corresponding estimate of patient size, may not be accurate.

その上、ＡＥＣによる患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは、自動的でないことがある。ＡＥＣ装置は露出持続期間を自動的に決定するが、オペレータ又は技師は、典型的には、露出持続期間に基づいて患者の大きさ又は厚さを手動で推定する。更に、オペレータ又は技師は、典型的には、患者の大きさ又は厚さの推定値に基づいて画像処理パラメータを手動で調節又は選択する。前に述べたように、採算がとれるようにするために、病院又は診療所は或る特定の数の患者を検査しなければらない。患者の大きさ又は厚さを手動で推定すること及び画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは余分な時間を必要とし、これにより所与の期間内に撮像することのできる患者の数が制限される。その結果、患者の大きさ又は厚さを手動で推定すること及び画像処理パラメータを手動で選択又は調節することは、時間を浪費するばかりでなく、費用も増加させる。 Moreover, manual selection or adjustment of image processing parameters based on AEC patient size or thickness estimates may not be automatic. While the AEC device automatically determines the exposure duration, the operator or technician typically manually estimates the patient size or thickness based on the exposure duration. In addition, an operator or technician typically adjusts or selects image processing parameters manually based on an estimate of the patient's size or thickness. As previously mentioned, in order to be profitable, a hospital or clinic must examine a certain number of patients. Manually estimating patient size or thickness and manually selecting or adjusting image processing parameters requires extra time, which reduces the number of patients that can be imaged within a given period of time. Limited. As a result, manually estimating patient size or thickness and manually selecting or adjusting image processing parameters not only wastes time but also increases costs.

画像処理パラメータはまたＡＥＣに基づいて自動的に選択又は調節することができる。しかしながら、前に述べたように、ＡＥＣに基づいて画像処理パラメータが自動的に選択又は調節される場合でも、正確さ及びカバー範囲は依然として重要な事である。 Image processing parameters can also be automatically selected or adjusted based on the AEC. However, as mentioned earlier, accuracy and coverage are still important even when image processing parameters are automatically selected or adjusted based on AEC.

従って、イメージング・システムにおいて画像品質を改善する必要性がある。より具体的に述べると、撮像対象物又は患者の性質に基づいてイメージング・システムにおける画像処理パラメータを正確に且つ自動的に決定する必要性がある。 Accordingly, there is a need to improve image quality in imaging systems. More specifically, there is a need to accurately and automatically determine image processing parameters in an imaging system based on the nature of the imaging object or patient.

本書開示技術は適応画像処理方法を提供する。この適応画像処理方法は、撮像対象物の入口露出を決定する段階と、撮像対象物の出口露出を決定する段階と、少なくとも部分的に入口及び出口露出に基づいて１つ以上の画像処理パラメータを決定する段階とを含む。 The disclosed technique provides an adaptive image processing method. The adaptive image processing method includes determining an entrance exposure of an imaging object, determining an exit exposure of the imaging object, and determining one or more image processing parameters based at least in part on the entrance and exit exposure. Determining.

本書開示技術はまた、コンピュータ用の一組の命令を含むコンピュータ読取り可能な記憶媒体を提供する。一組の命令は、撮像対象物の入口線量を決定する段階と、撮像対象物の出口線量を決定する段階と、少なくとも部分的に入口及び出口線量に基づいて１つ以上の画像処理パラメータを決定する段階とを含む。 The disclosed technology also provides a computer-readable storage medium that includes a set of instructions for a computer. A set of instructions determines the entrance dose of the imaging object, determines the exit dose of the imaging object, and determines one or more image processing parameters based at least in part on the entrance and exit doses A stage of performing.

本書開示技術はまた適応画像処理のためのイメージング・システムを提供する。このイメージング・システムは画像処理装置を含む。画像処理装置は、エネルギ源から送出されたエネルギに少なくとも部分的に基づいて撮像対象物の入口露出を決定し、エネルギ検出器で受け取ったエネルギに少なくとも部分的に基づいて撮像対象物の出口露出を決定し、更に、撮像対象物の入口び出口露出に少なくとも部分的に基づいて１つ以上の画像処理パラメータを決定する。 The disclosed technology also provides an imaging system for adaptive image processing. The imaging system includes an image processing device. The image processing apparatus determines an entrance exposure of the imaging object based at least in part on the energy delivered from the energy source and determines an exit exposure of the imaging object based at least in part on the energy received by the energy detector. And further determining one or more image processing parameters based at least in part on the entrance and exit exposure of the imaging object.

本書開示技術はまた適応画像表示方法を提供する。この適応画像表示方法は、撮像対象物の入口露出を決定する段階と、撮像対象物の出口露出を決定する段階と、少なくとも部分的に入口及び出口露出に基づいて減弱度マップを表示する段階とを含む。 The disclosed technique also provides an adaptive image display method. The adaptive image display method includes the steps of determining an entrance exposure of the imaging object, determining an exit exposure of the imaging object, and displaying an attenuation map based at least in part on the entrance and exit exposures. including.

上記の概要並びに本発明の特定の実施形態についての以下の詳しい説明は、添付図面を参照して読めばより良く理解されよう。本発明を例示する目的で、特定の実施形態を図面に示している。しかしながら、本書開示技術が添付図面に示した配置構成及び手段に制限されないことを理解されたい。 The foregoing summary, as well as the following detailed description of specific embodiments of the present invention, will be better understood when read in conjunction with the appended drawings. For the purpose of illustrating the invention, certain embodiments are shown in the drawings. However, it should be understood that the technology disclosed herein is not limited to the arrangements and instrumentality shown in the attached drawings.

図１は、本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、適応画像処理及び／又は表示のためのイメージング・システム１００を例示する。イメージング・システム１００は、対象物１１０と、エネルギ源１２０と、エネルギ・センサ１３０を含む。イメージング・システム１００はまた、画像処理装置１４０（図示せず）と、画像表示装置１５０（図示せず）を含むことができる。センサ又は検出器１３０は複数の検出器素子（図示せず）を含むことができる。 FIG. 1 illustrates an imaging system 100 for adaptive image processing and / or display in accordance with at least one embodiment of the disclosed technology. Imaging system 100 includes an object 110, an energy source 120, and an energy sensor 130. The imaging system 100 can also include an image processing device 140 (not shown) and an image display device 150 (not shown). The sensor or detector 130 can include a plurality of detector elements (not shown).

イメージング・システム１００の構成要素は、例えば、ソフトウエア、ハードウエア及び／又はファームウエアで実現することができる。イメージング・システム１００の構成要素は、例えば、別々に組み込み及び／又は様々な形態で集積化することができる。 The components of the imaging system 100 can be implemented by software, hardware and / or firmware, for example. The components of the imaging system 100 can be separately incorporated and / or integrated in various forms, for example.

患者或いは患者の選択された区域又は解剖学的構造のような対象物１１０は、イメージング・システム１００内に配置又は位置決めすることができる。より具体的に述べると、対象物１１０はエネルギ源１２０とエネルギ・センサ１３０との間に配置又は位置決めすることができる。エネルギ源１２０は、例えば、Ｘ線のようなエネルギ又は放射線を発生する。エネルギ又は放射線はエネルギ源１２０から対象物１１０を通り抜けてエネルギ・センサ又は検出器１３０へ進む。検出器１３０はエネルギ又は放射線を生の画像の画素へ変換する。より具体的に述べると、検出器素子がエネルギ又は放射線を生の画像の画素へ変換する。 An object 110, such as a patient or a selected area or anatomy of a patient, can be placed or positioned within the imaging system 100. More specifically, the object 110 can be positioned or positioned between the energy source 120 and the energy sensor 130. The energy source 120 generates energy or radiation such as, for example, X-rays. Energy or radiation travels from the energy source 120 through the object 110 to the energy sensor or detector 130. Detector 130 converts energy or radiation into pixels of the raw image. More specifically, the detector elements convert energy or radiation into raw image pixels.

生の画像は画像表示装置１５０上に表示することができる。しかしながら、前に述べたように、生の画像は品質が貧弱である。例えば、小さい又は太っていない患者の生の画像は、大きい又は太っている患者の生の画像と比較してコントラストが高いか又は暗いことがあり、大きい又は太っている患者の生の画像はコントラストが低いか又は明るいことがある。 The raw image can be displayed on the image display device 150. However, as mentioned earlier, raw images are poor quality. For example, a raw image of a small or non-fat patient may be higher or darker than a raw image of a large or fat patient, and a raw image of a large or fat patient May be low or bright.

代替態様として、生の画像は、画像表示装置１５０上に表示する前に画像処理装置１４０又は他の同様な処理装置によって調節することができる。生の又は取得した画像の品質を改善し又は高めるために、空間領域フィルタリング・カーネル寸法及び重み付け係数、周波数領域フィルタリング閾値、対数−減算パラメータ（二重エネルギの場合のみ）、表示ウィンドウ・レベル／センタ調節パラメータ、及び表示ウィンドウ幅調節パラメータのような、画像処理パラメータを選択し又は調節することができる。処理後の画像の品質もまた、前に述べたように、一貫していないことがある。しかしながら、処理している画像の画像品質は、以下に述べるような、図２の方法２００に基づいて更に改善し又は高めることができる。 Alternatively, the raw image can be adjusted by the image processing device 140 or other similar processing device before being displayed on the image display device 150. To improve or enhance the quality of raw or acquired images, spatial domain filtering kernel dimensions and weighting factors, frequency domain filtering thresholds, log-subtraction parameters (dual energy only), display window level / center Image processing parameters, such as adjustment parameters and display window width adjustment parameters, can be selected or adjusted. The quality of the processed image may also be inconsistent, as previously mentioned. However, the image quality of the image being processed can be further improved or enhanced based on the method 200 of FIG. 2, as described below.

画像処理装置１４０は１つ以上の画像処理装置を含むことができる。より具体的に述べると、各々がイメージング・システムの１つ以上の機能に専用である複数の画像処理装置をイメージング・システム１００内に含むことができる。例えば、第１の処理装置は入口及び出口露出又は線量を決定することに関係した機能を遂行するようにすることができ、第２の処理装置は入口及び出口露出に基づいて画像処理パラメータを決定することに関係した機能を遂行するようにすることができ、また第３の処理装置は入口及び出口露出に基づいて減弱値又はマップを表示することに関係した機能を遂行するようにすることができる。これらの機能は後でより詳しく説明する。代替態様として、１つの画像処理装置１４０がこれらの画像処理機能の全てを遂行するようにすることができる。画像処理装置１４０はまた１つ以上のイメージング・システム内に含めることができる。 The image processing device 140 can include one or more image processing devices. More specifically, a plurality of image processing devices, each dedicated to one or more functions of the imaging system, can be included in the imaging system 100. For example, the first processor can be configured to perform functions related to determining inlet and outlet exposures or doses, and the second processor determines image processing parameters based on the inlet and outlet exposures. And a third processing unit may perform a function related to displaying attenuation values or maps based on the inlet and outlet exposures. it can. These functions will be described in more detail later. Alternatively, one image processing device 140 can perform all of these image processing functions. The image processor 140 can also be included in one or more imaging systems.

画像処理装置１４０又は他の同様な処理装置はエネルギ源１２０及び／又はエネルギ・センサ１３０と通信関係にすることができる。より具体的に述べると、画像処理装置１４０は、例えば、イメージング・システムの幾何学的及び／又は技術的パラメータのような、エネルギ源１２０に関係した情報を得るために、エネルギ源１２０と通信関係にすることができる。更に、画像処理装置１４０は、例えば、生の又は取得した画像のような、エネルギ・センサ１３０に関係した情報を得るために、エネルギ・センサ１３０と通信関係にすることができる。 Image processing device 140 or other similar processing device may be in communication with energy source 120 and / or energy sensor 130. More specifically, the image processing device 140 is in communication with the energy source 120 to obtain information related to the energy source 120, such as, for example, geometric and / or technical parameters of the imaging system. Can be. Further, the image processing device 140 can be in communication with the energy sensor 130 to obtain information related to the energy sensor 130, such as, for example, a raw or acquired image.

対象物１１０の減弱度は、撮像方向に（すなわち、例えば、エネルギ源１２０とエネルギ・センサ１３０との間のエネルギ又は放射線の流れの方向に）決定することができる。分析方法を使用して、対象物１１０の大きさ又は厚さを、対象物の減弱度及びイメージング・システムの幾何学的及び／又は技術的パラメータとから演繹することができる。分析方法には、減弱式又は減弱度ルックアップ・テーブルに基づいてモデル化のような分析モデル化、又はモンテカルロ・シミュレーションに基づいてモデル化のような数値モデル化を含むことができる。更に、例えば、イメージング・システム１００が複数のエネルギ源１２０及び／又は複数のエネルギ検出器１３０を含んでいる場合、或いはイメージング・システム１００が可動のエネルギ源１２０及び／又は可動のエネルギ・センサ１３０を含んでいる場合、対象物の大きさ及び厚さは複数の方向で決定することができる。このようなイメージング・システム１００の一例として、３次元Ｘ線イメージング・システムが挙げられる。角度制限型再構成アルゴリズムを使用して、対象物の減弱度は検出器に平行な複数の平面又はスライスで決定することができる。これは対象物の３次元減弱度マップを効果的に生成する。対象物１１０の減弱度は、イメージング・システム１００によって以下に示すように決定することができる。 The attenuation of the object 110 can be determined in the imaging direction (ie, for example, in the direction of energy or radiation flow between the energy source 120 and the energy sensor 130). Using analytical methods, the size or thickness of the object 110 can be deduced from the attenuation of the object and the geometric and / or technical parameters of the imaging system. Analytical methods can include analytical modeling such as modeling based on attenuation formulas or attenuation look-up tables, or numerical modeling such as modeling based on Monte Carlo simulations. Further, for example, when the imaging system 100 includes a plurality of energy sources 120 and / or a plurality of energy detectors 130, or the imaging system 100 includes a movable energy source 120 and / or a movable energy sensor 130. If so, the size and thickness of the object can be determined in multiple directions. An example of such an imaging system 100 is a three-dimensional X-ray imaging system. Using an angle limited reconstruction algorithm, the attenuation of the object can be determined in multiple planes or slices parallel to the detector. This effectively generates a three-dimensional attenuation map of the object. The attenuation of the object 110 can be determined by the imaging system 100 as shown below.

図２は、本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、適応画像処理及び／又は表示方法２００を例示する。方法２００は、対象物をイメージング・システム内に位置決めする段階２１０と、対象物の生の画像を取得する段階２２０と、入口露出を決定する段階２３０、出口露出を決定する段階２４０、入口及び出口露出に基づいて画像処理パラメータを決定する段階２５０とを含む。 FIG. 2 illustrates an adaptive image processing and / or display method 200 in accordance with at least one embodiment of the presently disclosed technology. Method 200 includes positioning 210 an object in an imaging system, acquiring a raw image 220 of the object, determining an entrance exposure 230, determining an exit exposure 240, an entrance and an exit. Determining 250 image processing parameters based on the exposure.

段階２１０で、患者或いは患者の選択された区域又は解剖学的構造のような対象物１１０を、図１のイメージング・システム１００のようなイメージング・システム内に位置決めする。例えば、胸部Ｘ線画像を得るため、患者の胸部をＸ線システム内のＸ線源とＸ線検出器との間に位置決めすることができる。 At step 210, an object 110, such as a patient or a selected area or anatomy of a patient, is positioned in an imaging system, such as the imaging system 100 of FIG. For example, to obtain a chest x-ray image, the patient's chest can be positioned between an x-ray source and an x-ray detector in the x-ray system.

段階２２０で、対象物の生の画像を取得する。例えば、Ｘ線源から患者又は患者の選択された解剖学的構造を通してＸ線検出器へＸ線を送出する。次いで、Ｘ線検出器はＸ線エネルギ又は放射線を生の画像に変換する。より具体的に述べると、Ｘ線検出器素子がＸ線エネルギ又は放射線を生の画像の画素に変換する。 In step 220, a raw image of the object is acquired. For example, X-rays are delivered from an X-ray source to the X-ray detector through the patient or a selected anatomy of the patient. The x-ray detector then converts the x-ray energy or radiation into a raw image. More specifically, X-ray detector elements convert X-ray energy or radiation into raw image pixels.

段階２３０で、入口露出を決定する。対象物の入口露出又は線量は、患者或いは患者の選択された区域又は解剖学的構造のような対象物に入るＸ線のようなエネルギ又は放射線の量を含む。入口露出又は線量は、例えば、１つ以上の放射線測定器又は面積線量積（ＤＡＰ；dose area product ）測定器によって決定することができる。放射線又はＤＡＰ測定器はエネルギ源と対象物との間に位置決めし又は配置することができる。より具体的に述べると、放射線又はＤＡＰ測定器は対象物の入口露出又は線量を測定することができる。代替態様として、対象物の入口露出又は線量はＤＡＰアルゴリズムによって決定することができる。ＤＡＰアルゴリズムは、線源−像間距離（ＳＩＤ）、コリメーション視野（ＦＯＶ）、検出器軸に対する管角度などのイメージング・システムの幾何学的パラメータと、露出ピーク電圧（ｋＶｐ）、電流（ｍＡ）、露出持続期間（ミリ秒）及びスペクトル・フィルタ処理などのイメージング・システムの技術的パラメータとに基づいて、入口露出又は線量を推定することができる。 In step 230, the entrance exposure is determined. The entrance exposure or dose of the object includes the amount of energy or radiation, such as x-rays, that enters the object, such as the patient or a selected area or anatomy of the patient. Entrance exposure or dose can be determined, for example, by one or more radiation meters or a dose area product (DAP) meter. A radiation or DAP measuring device can be positioned or placed between the energy source and the object. More specifically, the radiation or DAP meter can measure the entrance exposure or dose of an object. As an alternative, the entrance exposure or dose of the object can be determined by a DAP algorithm. The DAP algorithm is based on imaging system geometric parameters such as source-image distance (SID), collimation field of view (FOV), tube angle to detector axis, exposure peak voltage (kVp), current (mA), Based on exposure duration (milliseconds) and technical parameters of the imaging system such as spectral filtering, the entrance exposure or dose can be estimated.

段階２４０で、出口露出を決定する。対象物の出口露出又は線量は、患者或いは患者の選択された区域又は解剖学的構造のような対象物を出るＸ線のようなエネルギ又は放射線の量を含む。出口露出又は線量は、例えば、１つ以上の放射線測定器によって決定することができる。放射線測定器は対象物とエネルギ・センサとの間に位置決め又は配置することができる。より具体的に述べると、放射線測定器は対象物の出口露出又は線量を測定することができる。 At step 240, the exit exposure is determined. The exit exposure or dose of the object includes an amount of energy or radiation, such as x-rays, that exits the object, such as the patient or a selected area or anatomy of the patient. The exit exposure or dose can be determined, for example, by one or more radiometers. The radiation meter can be positioned or placed between the object and the energy sensor. More specifically, the radiation meter can measure the exit exposure or dose of the object.

代替態様として、対象物の出口露出又は線量は、例えば、検出器露出インジケータ（ＤＥＩ）アルゴリズムによって決定することができる。より具体的に述べると、ＤＥＩアルゴリズムは、露出ピーク電圧（ｋＶｐ）、電流（ｍＡ）、持続期間（ミリ秒）、散乱防止格子の存在及び特性、スペクトル・フィルタ処理、並びに検出器感度のようなイメージング・システムの技術的パラメータと、対象物の生の画像とに基づいて、検出器露出又は線量を決定することができる。 As an alternative, the exit exposure or dose of the object can be determined, for example, by a detector exposure indicator (DEI) algorithm. More specifically, the DEI algorithm is such as exposure peak voltage (kVp), current (mA), duration (milliseconds), presence and characteristics of anti-scatter grid, spectral filtering, and detector sensitivity. Based on the technical parameters of the imaging system and the raw image of the object, the detector exposure or dose can be determined.

撮像対象物の出口露出又は線量は検出器露出又は線量に基づいて決定することができる。例えば、検出器露出又は線量は撮像対象物の出口露出又は線量にほぼ等しいとすることができる。代替態様として、例えば、撮像対象物の出口露出又は線量は、検出器露出又は線量と、対象物と検出器との間のエネルギ又は放射線の経路における物質の減弱度とに基づいて、決定することができる。減弱度は、全てのイメージング技術について一定の乗数であるか又はイメージング技術パラメータの関数であるとすることができる。例えば、検出器露出又は線量は、患者の出口露出又は線量に、検出器と患者との間のテーブルの減弱度（例えば、０．９）を乗算した値にほぼ等しいとすることができる。 The exit exposure or dose of the imaging object can be determined based on the detector exposure or dose. For example, the detector exposure or dose can be approximately equal to the exit exposure or dose of the imaging object. As an alternative, for example, the exit exposure or dose of the object to be imaged is determined based on the detector exposure or dose and the attenuation of the substance in the energy or radiation path between the object and the detector. Can do. The attenuation can be a constant multiplier for all imaging technologies or can be a function of imaging technology parameters. For example, the detector exposure or dose can be approximately equal to the patient exit exposure or dose multiplied by the attenuation of the table between the detector and the patient (eg, 0.9).

ＤＥＩアルゴリズムは、例えば、図１の画像処理装置１４０又は他の同様な処理装置によって遂行することができる。代替態様として、ＤＥＩアルゴリズムは、例えば、ＤＥＩ処理装置のような装置によって遂行することができる。ＤＥＩアルゴリズム、特にＤＥＩアルゴリズムの諸段階又は関数については、図３を参照して後で説明する。 The DEI algorithm can be performed, for example, by the image processing device 140 of FIG. 1 or other similar processing device. As an alternative, the DEI algorithm may be performed by a device such as, for example, a DEI processing device. The DEI algorithm, in particular the steps or functions of the DEI algorithm, will be described later with reference to FIG.

段階２５０で、１つ以上の画像処理パラメータは入口及び出口露出に少なくとも部分的に基づいて決定される。より具体的に述べると、空間領域フィルタリング・カーネル寸法及び重み付け係数、周波数領域フィルタリング閾値、対数−減算パラメータ（二重エネルギの場合のみ）、表示ウィンドウ・レベル／センタ調節パラメータ、及び表示ウィンドウ幅調節パラメータのような、画像処理パラメータは、例えば、出口露出と入口露出又は線量との比（出口対入口露出比）に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。出口対入口露出比は対象物を通り抜けるエネルギ又は放射線の減弱量を定量化する。例えば、０（ゼロ）の出口対入口露出比は、対象物を通り抜けたエネルギ又は放射線が殆ど全くなかったことを表す。逆に、例えば、１の出口対入口露出比は、殆ど全てのエネルギ又は放射線が対象物を通り抜けたことを表す。 At step 250, one or more image processing parameters are determined based at least in part on the entrance and exit exposure. More specifically, spatial domain filtering kernel dimensions and weighting factors, frequency domain filtering thresholds, log-subtraction parameters (dual energy only), display window level / center adjustment parameters, and display window width adjustment parameters. Such image processing parameters can be determined, for example, based at least in part on the ratio of exit exposure to entrance exposure or dose (exit to entrance exposure ratio). The exit to entrance exposure ratio quantifies the amount of attenuation of energy or radiation that passes through the object. For example, an exit-to-entrance exposure ratio of 0 (zero) indicates that little energy or radiation has passed through the object. Conversely, for example, an exit-to-inlet exposure ratio of 1 represents that almost all of the energy or radiation has passed through the object.

対象物を通り抜けるエネルギ又は放射線の減弱量は対象物の大きさ又は厚さに関係付けることができる。例えば、相対的に大きい又は太っている患者よりも相対的に小さい又は太っていない患者を一層多くのエネルギ又は放射線が通り抜けることができる。その結果、対象物の大きさ又は厚さが減少するにつれて、出口対入口露出比は、例えば、０から１へ増大する。より具体的に述べると、出口対入口露出比は対象物の大きさ又は厚さと逆比例関係を持つことがある。例えば、低い出口対入口露出比（０に近い）は相対的に大きい又は太った患者に対応さえることができ、これに対し、高い出口対入口露出比（１に近い）は相対的に小さい又は太っていない患者に対応させることができる。 The amount of energy or radiation attenuation through the object can be related to the size or thickness of the object. For example, more energy or radiation can pass through a patient that is relatively smaller or not fat than a patient that is relatively large or fat. As a result, as the size or thickness of the object decreases, the exit-to-inlet exposure ratio increases, for example, from 0 to 1. More specifically, the exit-to-inlet exposure ratio may be inversely proportional to the size or thickness of the object. For example, a low outlet-to-inlet exposure ratio (close to 0) can even accommodate a relatively large or fat patient, whereas a high outlet-to-inlet exposure ratio (close to 1) is relatively small or fat. Can accommodate patients who have not.

本書開示技術の少なくとも１つの実施形態では、出口対入口露出比のような入口及び出口露出を１つ以上の対応する画像処理パラメータに関係付けるために、１つ以上のルックアップ・テーブル又は他のデータ基準を使用することができる。例えば、散乱防止格子を使用して遂行される二重エネルギ胸部検査では、２×１０^−４未満の出口対入口露出比は０．４の対数−減算パラメータに対応することができる。 In at least one embodiment of the presently disclosed technology, one or more look-up tables or other to associate inlet and outlet exposure, such as outlet-to-inlet exposure ratio, with one or more corresponding image processing parameters. Data criteria can be used. For example, in a dual energy chest exam performed using an anti-scatter grid, an exit-to-entrance exposure ratio of less than 2 × 10 ⁻⁴ can correspond to a log-subtraction parameter of 0.4.

代替態様として、出口対入口露出比のような入口及び出口露出を対応する対象物の大きさ又は厚さに関係付けるために、１つ以上のルックアップ・テーブルを使用することができる。例えば、４×１０^−４よりも大きい出口対入口露出比は小さい対象物に対応させることができ、２×１０^−４と４×１０^−４との間の出口対入口露出比は中位の大きさの対象物に対応させることができ、また２×１０^−４未満の出口対入口露出比は大きい対象物に対応させることができる。 As an alternative, one or more look-up tables can be used to relate inlet and outlet exposure, such as outlet-to-inlet exposure ratio, to the corresponding object size or thickness. For example, an exit-to-inlet exposure ratio greater than 4 × 10 ⁻⁴ can correspond to a small object, and an exit-to-inlet exposure ratio between 2 × 10 ⁻⁴ and 4 × 10 ⁻⁴ is moderate. A size object can be accommodated, and an exit-to-inlet exposure ratio of less than 2 × 10 ⁻⁴ can correspond to a large object.

本書開示技術の少なくとも１つの実施形態では、出口対入口露出比のような入口及び出口露出に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の対応する画像処理パラメータを、又はその代わりに対応する対象物の厚さ又は減弱度を決定するために、１つ以上の分析公式を適用することができる。例えば、二重エネルギ減算のための対数−減算パラメータｗは取得した画像対の一方の出口対入口露出比ＥＲに基づいて定めることができる。すなわち、ｗ＝０．４＋ＥＲ／Ｋ（ここで、Ｋ＝３×１０^−４）。 In at least one embodiment of the presently disclosed technology, one or more corresponding image processing parameters, or alternatively corresponding objects, based at least in part on inlet and outlet exposure, such as outlet-to-inlet exposure ratio. One or more analytical formulas can be applied to determine the thickness or the degree of attenuation. For example, the log-subtraction parameter w for double energy subtraction can be determined based on one exit-to-entrance exposure ratio ER of the acquired image pair. That is, w = 0.4 + ER / K (where K = 3 × 10 ⁻⁴ ).

後で説明するように、出口露出が単一の出口露出値を含んでいる場合、出口対入口露出比もまた単一の出口対入口露出比の値、従って、単一の画像処理パラメータ、或いはその代わりに単一の対象物の大きさ又は厚さを含むことができる。代替態様として、出口露出が出口露出値のマップ又はアレイ（配列）を含んでいる場合、出口対入口露出比もまた出口対入口露出比の値のマップ又はアレイ、或いはその代わりに対象物の大きさ又は厚さの値のマップ又はアレイを含むことができ、各々の比の値及び各々の画像処理パラメータの値、或いはその代わりに各々の対象物の大きさ又は厚さの値は、例えば、対象物上の場所に対応する。更に、例えば、前述のマップ又はアレイは空間マップ又はアレイを呼ぶことができる。 As will be explained later, if the exit exposure includes a single exit exposure value, the exit-to-inlet exposure ratio is also a single exit-to-inlet exposure ratio value, and thus a single image processing parameter, or Instead, it can include the size or thickness of a single object. Alternatively, if the outlet exposure includes a map or array of outlet exposure values, the outlet-to-inlet exposure ratio is also the map or array of outlet-to-inlet exposure ratio values, or alternatively the size of the object. Map or array of thickness or thickness values, each ratio value and each image processing parameter value, or alternatively each object size or thickness value, for example, Corresponds to the location on the object. Further, for example, such a map or array can refer to a spatial map or array.

入口及び出口露出は、図１の画像表示装置１５０のような画像表示装置上に表示することができる。より具体的に述べると、対象物を通り抜けるエネルギ又は放射線の減弱度は、単一の減弱度値であるか、又は減弱度値のマップ又はアレイ（各々の減弱度値は対象物上の場所に対応する）であるかに拘わらず、例えば、画像表示装置上に表示することができる。代替態様として、例えば、出口対入口露出比は、単一の比の値であるか、又は比の値のマップ又はアレイ（各々の比の値は対象物上の場所に対応する）であるかに拘わらず、画像表示装置上に表示することができる。代替態様として、画像処理パラメータもまた、単一の画像処理パラメータ値であるか、又は画像処理パラメータ値のマップ又はアレイ（各々のパラメータ値は対象物上の場所に対応する）であるかに拘わらず、画像表示装置上に表示することができる。 The inlet and outlet exposures can be displayed on an image display device such as the image display device 150 of FIG. More specifically, the attenuation of energy or radiation passing through the object is a single attenuation value, or a map or array of attenuation values (each attenuation value is located at a location on the object). For example, it can be displayed on an image display device. As an alternative, for example, the exit-to-inlet exposure ratio is a single ratio value or is a map or array of ratio values (each ratio value corresponds to a location on the object) Regardless, it can be displayed on the image display device. As an alternative, the image processing parameter is also a single image processing parameter value or a map or array of image processing parameter values, each parameter value corresponding to a location on the object. Instead, it can be displayed on an image display device.

１つ以上の画像処理パラメータを決定する段階２５０は、例えば、１つ以上の新しい画像処理パラメータを選択する段階、又は１つ以上の既存の又はデフォールトの画像処理パラメータを調節する段階を含むことができる。更に、例えば、１つ以上の画像処理パラメータを決定する段階２５０は、既存の又はデフォールトの画像処理パラメータが１つ以上の対応する決定された画像処理パラメータのほぼ等しい場合に、１つ以上の既存の又はデフォールトの画像処理パラメータを調節しない段階を含むことができる。 Determining one or more image processing parameters 250 may include, for example, selecting one or more new image processing parameters or adjusting one or more existing or default image processing parameters. it can. Further, for example, the step 250 of determining one or more image processing parameters may include one or more existing image processing parameters when the existing or default image processing parameters are approximately equal to the one or more corresponding determined image processing parameters. Or adjusting default or default image processing parameters.

当業者に理解されるように、或る段階は上述したやり方以外のやり方で遂行することができ、また諸段階は上述した順序以外の順序で遂行することができる。 As will be appreciated by those skilled in the art, certain steps may be performed in ways other than those described above, and steps may be performed in an order other than those described above.

図３は、本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、撮像対象物の出口露出を決定するためのＤＥＩアルゴリズム３００を例示する。ＤＥＩアルゴリズム３００は、基準画像を取得する段階３１０と、基準画素値を決定する段階３２０と、対象物画像を取得する段階３３０と、取得した対象物画像をセグメント化する段階３４０と、対象物画素値を決定する段階３５０と、イメージング・システムの技術的パラメータを供給する段階３６０と、対象物の出口露出又は線量を決定する段階３７０とを含む。 FIG. 3 illustrates a DEI algorithm 300 for determining the exit exposure of an imaging object in accordance with at least one embodiment of the disclosed technique. The DEI algorithm 300 includes a step 310 for obtaining a reference image, a step 320 for determining a reference pixel value, a step 330 for obtaining an object image, a step 340 for segmenting the obtained object image, and an object pixel. Determining a value 350, providing an imaging system technical parameter 360, and determining an object exit exposure or dose 370.

段階３１０で、基準画像を取得する。基準画像は、イメージング・システム内に対象物がないときに取得した画像を含む。基準画像はまた、例えば、較正画像と呼ぶことができる。 In step 310, a reference image is obtained. The reference image includes an image acquired when there is no object in the imaging system. The reference image can also be referred to as a calibration image, for example.

段階３２０で、基準画素値を決定する。基準画素値は基準画像に基づいて決定することができる。より具体的に述べると、基準画素値は、対象物が撮像された場合の対象物に対応する基準画像内の画素の、例えば、平均値又は中央値を含む。基準画素値はまた較正画素値と呼ぶことができる。較正画素値は、画像画素値と、較正のために使用される技術における検出器露出又は線量との間の関係を設定する。 In step 320, a reference pixel value is determined. The reference pixel value can be determined based on the reference image. More specifically, the reference pixel value includes, for example, an average value or a median value of pixels in the reference image corresponding to the object when the object is imaged. The reference pixel value can also be referred to as a calibration pixel value. The calibration pixel value sets the relationship between the image pixel value and the detector exposure or dose in the technique used for calibration.

段階３３０で、対象物画像を取得する。対象物画像は前に説明した。 In step 330, an object image is obtained. The object image has been described previously.

段階３４０で、取得した対象物画像をセグメント化する。対象物画像は、対象物画像区域と空白の空間画像区域とを含む。対象物画像区域は画像上の対象物（すなわち、対象物を通るエネルギ又は放射線によって生成された画像の区域）に対応する。逆に、空白の空間画像区域は画像上の空白の空間（すなわち、対象物を通らないエネルギ又は放射線によって生成された画像の区域）に対応する。対象物画像区域はセグメント化するのが好ましい。換言すると、空白の空間画像区域は対象物画像において識別される。 In step 340, the acquired object image is segmented. The object image includes an object image area and a blank spatial image area. An object image area corresponds to an object on the image (ie, an area of an image generated by energy or radiation through the object). Conversely, a blank spatial image area corresponds to a blank space on the image (ie, an area of an image generated by energy or radiation that does not pass through the object). The object image area is preferably segmented. In other words, a blank spatial image area is identified in the object image.

段階３５０で、対象物画素値を決定する。対象物画素値はセグメント化した対象物画像に基づいて決定することができる。より具体的に述べると、対象物画素値は、例えば、セグメント化した対象物画像内の全ての画素の平均値又は中央値を含む。代替態様として、対象物画素値はセグメント化した画像内の個々の画素値のマップ又はアレイを含むことができる。 In step 350, an object pixel value is determined. The object pixel value can be determined based on the segmented object image. More specifically, the object pixel value includes, for example, an average value or a median value of all pixels in the segmented object image. As an alternative, the object pixel values can include a map or array of individual pixel values in the segmented image.

段階３６０で、図１のイメージング・システム１００のようなイメージング・システムの技術的パラメータを供給する。前に述べたように、イメージング・システムの技術的パラメータは、例えば、露出ピーク電圧（ｋＶｐ）、電流（ｍＡ）、持続期間（ミリ秒）、散乱防止格子の存在及び特性、スペクトル・フィルタ処理、並びに検出器感度を含む。 In step 360, technical parameters of an imaging system, such as imaging system 100 of FIG. 1, are provided. As previously mentioned, the technical parameters of the imaging system are, for example, exposure peak voltage (kVp), current (mA), duration (milliseconds), presence and characteristics of anti-scatter gratings, spectral filtering, As well as detector sensitivity.

段階３７０で、撮像対象物の出口露出又は線量を決定する。検出器露出又は線量は、基準画像の基準画素値と、セグメント化した対象物画像の対象物画素値と、イメージング・システムの技術的パラメータとに基づいて、決定することができる。基準画素値は技術的パラメータに基づいて調節することができる。例えば、８０ｋＶｐの較正技術における画素値は、２の係数を乗算して、１２０ｋＶｐの動作技術における画素値を得ることができる。検出器露出は次の公式
検出器露出＝基準画像露出＊（対象物画素値／基準画素値）
に基づいて決定することができる。 In step 370, the exit exposure or dose of the imaging object is determined. The detector exposure or dose can be determined based on the reference pixel value of the reference image, the object pixel value of the segmented object image, and the technical parameters of the imaging system. The reference pixel value can be adjusted based on technical parameters. For example, a pixel value in a calibration technique of 80 kVp can be multiplied by a factor of 2 to obtain a pixel value in an operation technique of 120 kVp. Detector exposure is the following formula Detector exposure = reference image exposure * (object pixel value / reference pixel value)
Can be determined based on

前に述べたように、撮像対象物の出口露出又は線量は検出器露出又は線量に基づいて決定することができる。例えば、検出器露出又は線量は撮像対象物の出口露出又は線量にほぼ等しいとすることができる。代替態様として、例えば、撮像対象物の出口露出又は線量は、検出器露出又は線量と、対象物と検出器との間のエネルギ又は放射線の経路における物質の減弱度とに基づいて、決定することができる。減弱度は、全てのイメージング技術について一定の乗数であるか又はイメージング技術パラメータの関数であるとすることができる。例えば、検出器露出又は線量は、患者の出口露出又は線量に、検出器と患者との間のテーブルの減弱度（例えば、０．９）を乗算した値にほぼ等しいとすることができる。 As previously mentioned, the exit exposure or dose of the imaging object can be determined based on the detector exposure or dose. For example, the detector exposure or dose can be approximately equal to the exit exposure or dose of the imaging object. As an alternative, for example, the exit exposure or dose of the object to be imaged is determined based on the detector exposure or dose and the attenuation of the substance in the energy or radiation path between the object and the detector. Can do. The attenuation can be a constant multiplier for all imaging technologies or can be a function of imaging technology parameters. For example, the detector exposure or dose can be approximately equal to the patient exit exposure or dose multiplied by the attenuation of the table between the detector and the patient (eg, 0.9).

対象物画素値が全ての個々の画素の平均値又は中央値を含んでいる場合、出口露出又は線量はまた対象物について単一の出口露出又は線量の値を含むことができる。代替態様として、対象物画素値が個々の画素値のマップ又はアレイを含んでいる場合、出口露出又は線量はまた個々の出口露出又は線量の値のマップ又はアレイを含むことができ、例えば、各々の値は対象物上の場所に対応する。 If the object pixel value includes the average or median value of all individual pixels, the exit exposure or dose can also include a single exit exposure or dose value for the object. Alternatively, if the object pixel value includes a map or array of individual pixel values, the exit exposure or dose can also include a map or array of individual exit exposure or dose values, for example, each The value of corresponds to the location on the object.

ＤＥＩアルゴリズム３００の段階３１０〜３７０を含む図２の方法２００の段階２１０〜２６０は、例えば、フロッピー(商標）ディスク又はハードディスク・ドライブのような、コンピュータ読取り可能な記憶媒体上の一組の命令として、図１のイメージング・システム１００に導入することができる。更に、該一組の命令は、例えば、ソフトウエア、ハードウエア及び／又はファームウエアを使用して実施することができる。 Steps 210-260 of method 200 of FIG. 2, including steps 310-370 of DEI algorithm 300, are performed as a set of instructions on a computer-readable storage medium, such as, for example, a floppy disk or hard disk drive. 1 can be introduced into the imaging system 100 of FIG. Further, the set of instructions can be implemented using, for example, software, hardware and / or firmware.

本書開示技術の特定の要素、実施形態及び用途を図示し説明したが、本書開示技術はそれに制限されず、当業者には上述の教示を考慮して修正を行うことができることが理解されよう。従って、特許請求の範囲はこのような修正をカバーし且つ本書開示技術の精神及び範囲内に入るそれらの特徴を取り入れていると考えられる。 While particular elements, embodiments and applications of the disclosed technology have been illustrated and described, the disclosed technology is not limited thereto and those skilled in the art will appreciate that modifications can be made in light of the above teachings. Accordingly, the claims are intended to cover such modifications and incorporate those features that fall within the spirit and scope of the disclosed technology.

本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、適応画像処理及び／又は表示のためのイメージング・システムを例示する概略図である。1 is a schematic diagram illustrating an imaging system for adaptive image processing and / or display in accordance with at least one embodiment of the disclosed technology. 本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、適応画像処理及び／又は表示方法を例示する流れ図である。5 is a flow diagram illustrating an adaptive image processing and / or display method according to at least one embodiment of the disclosed technology. 本書開示技術の少なくとも１つの実施形態に従った、撮像対象物の出口露出を決定するための検出器露出インジケータ・アルゴリズムを例示する流れ図である。6 is a flow diagram illustrating a detector exposure indicator algorithm for determining the exit exposure of an imaging object in accordance with at least one embodiment of the disclosed technique.

符号の説明Explanation of symbols

１００イメージング・システム
１１０対象物
１２０エネルギ源
１３０エネルギ検出器
２００適応画像処理及び／又は表示方法
３００検出器露出インジケータ・アルゴリズム DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Imaging System 110 Object 120 Energy Source 130 Energy Detector 200 Adaptive Image Processing and / or Display Method 300 Detector Exposure Indicator Algorithm

Claims

イメージングシステムを使用して、撮像対象物を通過したエネルギーから生の画像を収集する段階と、
前記撮像対象物の入口露出を決定する段階（２３０）と、
前記撮像対象物の出口露出を決定する段階（２４０）と、
画像プロセッサを使用して、前記入口露出に対する前記出口露出の比を計算する段階と、
前記画像プロセッサに接続したデータソースを使用して、前記撮像対象物の収集された前記生の画像の画像品質を改善する画像処理パラメータを、前記比が所定の値よりも小さいときに、前記画像処理パラメータが大きい対象物に対応したパラメータ値となり、前記比が所定の値よりも大きいときに、前記画像処理パラメータが小さい対象物に対応したパラメータ値となるように、前記比に関係づける段階と、
関係づけられた画像処理パラメータに基づいて、既存の画像処理パラメータを調節する、又は、関係づけられた前記画像処理パラメータを選択する段階と、
を含み、
前記画像処理パラメータは、空間領域フィルタリング・カーネル寸法及び重み付け係数、周波数領域フィルタリング閾値、対数−減算パラメータ、表示ウィンドウ・レベル／センタ調節パラメータ、及び表示ウィンドウ幅調節パラメータのいずれかを含み、
前記入口露出が、前記生の画像が収集されるときに、前記撮像対象物に入ったエネルギーの量を含み、
前記出口露出が、前記生の画像が収集されるときに、前記撮像対象物から出たエネルギーの量を含む、
適応画像処理方法（２００）。 Using an imaging system to collect a raw image from the energy passed through the object being imaged;
Determining the entrance exposure of the imaging object (230);
Determining an exit exposure of the imaging object (240);
Calculating a ratio of the exit exposure to the entrance exposure using an image processor;
An image processing parameter that improves the image quality of the collected raw image of the imaging object using a data source connected to the image processor, when the ratio is less than a predetermined value, the image A parameter value corresponding to an object with a large processing parameter, and when the ratio is greater than a predetermined value, the image processing parameter is related to the ratio so as to be a parameter value corresponding to a small object; ,
Adjusting an existing image processing parameter based on the related image processing parameter or selecting the related image processing parameter;
Including
The image processing parameters include any of a spatial domain filtering kernel size and weighting factor, a frequency domain filtering threshold, a log-subtraction parameter, a display window level / center adjustment parameter, and a display window width adjustment parameter,
The entrance exposure includes the amount of energy that has entered the imaging object when the raw image is collected;
The exit exposure includes an amount of energy emitted from the imaging object when the raw image is collected;
Adaptive image processing method (200).

前記入口露出は少なくとも１つの放射線測定器によって決定される、請求項１記載の方法（２００）。 The method (200) of claim 1, wherein the entrance exposure is determined by at least one radiation meter.

二重エネルギを使用して前記生の画像が収集される、請求項１または２に記載の方法（２００）。 The method (200) of claim 1 or 2 , wherein the raw image is collected using dual energy.

前記出口露出は少なくとも１つの放射線測定器によって決定される、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法（２００）。 Said outlet exposed is determined by at least one radiation measurement apparatus, the method according to any one of claims 1 to 3 (200).

前記入口露出が、前記撮像対象物の選択された区域に入ったエネルギーの量を含む、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法（２００）。 The method (200) according to any of claims 1 to 4 , wherein the entrance exposure comprises an amount of energy that has entered a selected area of the imaging object.

前記出口露出が、前記撮像対象物の選択された区域から出たエネルギーの量を含む、請求項５記載の方法（２００）。 The method (200) of claim 5 , wherein the exit exposure comprises an amount of energy emanating from a selected area of the imaging object.

前記出口露出は出口露出値の空間マップを含み、その各々の値は対象物上の異なる場所に対応する、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法（２００）。 The method (200) according to any of claims 1 to 6 , wherein the exit exposure comprises a spatial map of exit exposure values, each value corresponding to a different location on the object.

前記１つ以上の画像処理パラメータは画像処理パラメータ値の空間マップを含み、その各々の値は対象物上の異なる場所に対応する、請求項１乃至７のいずれかに記載の方法（２００）。 Wherein the one or more image processing parameters includes a spatial map of the image processing parameter values, the value of each of which corresponds to different locations subject Butsujo A method according to any one of claims 1 to 7 (200).

前記入口露出に対する前記出口露出の前記比は、単一の比の値である、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法（２００）。
Wherein the ratio of the outlet exposure to inlet exposed is the value of a single ratio, a method according to any one of claims 1 to 6 (200).