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公開番号2025057766
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2023167498
出願日2023-09-28
発明の名称画像処理装置、放射線撮影システム、画像処理方法、及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 6/00 20240101AFI20250402BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】処理対象に係る撮影装置とは異なる特性の撮影装置によって得た学習データを学習した学習済みモデルを用いる場合においても、適切に画像処理を行うことができる。
【解決手段】第1の撮影装置を用いて得た第1の放射線画像を取得する取得部と、異なる特性を有する第2の撮影装置を用いて得た第2の放射線画像に基づく学習データを用いて得た学習済みモデルを用いて、第1の放射線画像の画像処理を行う画像処理部とを備え、互いの特性が合致するように、第1の放射線画像及び第2の放射線画像のうち少なくとも一方の画像の特性が調整され、学習データは、第2の放射線画像又は特性が調整された第2の放射線画像を含み、画像処理部は、学習データに特性が調整された第2の放射線画像が含まれていない場合には、特性が調整された第1の放射線画像を学習済みモデルに入力することにより、第1の放射線画像の画像処理を行う、画像処理装置。
【選択図】図4C
特許請求の範囲【請求項１】
第１の撮影装置を用いて得た被検査物の第１の放射線画像を取得する取得部と、
前記第１の撮影装置の特性とは異なる特性を有する第２の撮影装置を用いて得た第２の放射線画像に基づく学習データを用いて得た学習済みモデルを用いて、前記第１の放射線画像の画像処理を行う画像処理部と、
を備え、
前記第１の放射線画像の特性及び前記第２の放射線画像の特性が合致するように、前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像のうち少なくとも一方の画像の特性が調整され、
前記学習データは、前記第２の放射線画像又は前記画像の特性が調整された第２の放射線画像を含み、
前記画像処理部は、前記学習データに前記画像の特性が調整された第２の放射線画像が含まれていない場合には、前記画像の特性が調整された第１の放射線画像を前記学習済みモデルに入力することにより、前記第１の放射線画像の画像処理を行う、画像処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記画像処理部は、前記学習データに前記画像の特性が調整された第２の放射線画像が含まれている場合には、前記第１の放射線画像又は前記画像の特性が調整された第１の放射線画像を前記学習済みモデルに入力することにより、前記第１の放射線画像の画像処理を行う、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の放射線画像の特性及び前記第２の放射線画像の特性は、画像のピクセルサイズ及び空間周波数特性のうち少なくとも一方を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の放射線画像のピクセルサイズ及び前記第２の放射線画像のピクセルサイズが合致するように、前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像のうち少なくとも一方の画像サイズを変換する変換部を更に備える、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の撮影装置のピクセルサイズが前記第２の撮影装置のピクセルサイズより小さい場合には、前記変換部は、前記第１の放射線画像の画像サイズを縮小させる、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の撮影装置のピクセルサイズが前記第２の撮影装置のピクセルサイズより大きい場合には、前記変換部は、前記第２の放射線画像の画像サイズを縮小させる、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の放射線画像の空間周波数特性及び前記第２の放射線画像の空間周波数特性が合致するように、前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像のうち少なくとも一方の空間周波数特性を調整する調整部を更に備える、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像のうち、前記変換部によって画像サイズが変換されていない一方の空間周波数特性を、前記変換部によって画像サイズが変換された他方の空間周波数特性に合致させるように調整する調整部を更に備える、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の撮影装置の特性及び第２の撮影装置の特性は、ピクセルサイズ、空間周波数特性、ナイキスト周波数、及びノイズ特性のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像処理は、ノイズ低減処理、超解像処理、階調処理、強調処理、及びグリッド縞低減処理のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、放射線撮影システム、画像処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線などの放射線を検出するための検出部を備えた放射線撮影装置が産業や医療などの分野で広く用いられている。特に、半導体センサを用いて放射線画像を得るデジタル放射線撮影（ＤＲ：ＤｉｇｉｔａｌＲａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置が広く普及している。
【０００３】
このようなデジタル放射線撮影装置においては、撮影画像の画質向上のために種々の画像処理を行うことが一般的であり、撮影画像の粒状性を改善し、診断領域の視認性を向上するノイズ低減処理もその１つである。特に、ディープラーニングなどの機械学習技術を応用したノイズ低減処理は、粒状性を大きく改善できる可能性がある。例えば特許文献１では、撮影装置の特性に応じたノイズの特徴を学習することで、良好なノイズ低減効果を得る技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－３９９８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前述のような従来技術には以下のような課題が生じる場合がある。特許文献１によれば、撮影装置の特性に応じたノイズの特徴を学習し、良好なノイズ低減効果を得るために、処理の対象と近い特性を持つ撮影装置によって得た適切な学習データを用意することが必要である。
【０００６】
ここで、デジタル放射線撮影などの侵襲的な撮影プロセスが必要となる撮影装置は、被ばくに伴うリスクがあることを踏まえると、データセットの収集コストが非常に高いという特徴がある。一方で、昨今の技術発展により撮影装置は常に改良が行われており、解像力、ノイズの特性、及び感度などの撮影装置の各種特性は改善され続けている。
【０００７】
そのため、しばしば処理対象と近い特性を持つ撮影装置によって得た学習データを用意することが難しいケースがあり、その場合には本来のノイズ低減性能を実現できない可能性があった。なお、ここではノイズ低減処理に関する課題を述べたが、同様の課題は、例えば超解像処理や階調処理、グリッド縞低減処理等の他の画像処理についても生じ得る。
【０００８】
本開示の一実施態様は、処理対象に係る撮影装置とは異なる特性の撮影装置によって得た学習データを学習した学習済みモデルを用いた場合においても、適切に画像処理を行うことのできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一実施態様に係る画像処理装置は、第１の撮影装置を用いて得た被検査物の第１の放射線画像を取得する取得部と、前記第１の撮影装置の特性とは異なる特性を有する第２の撮影装置を用いて得た第２の放射線画像に基づく学習データを用いて得た学習済みモデルを用いて、前記第１の放射線画像の画像処理を行う画像処理部とを備え、前記第１の放射線画像の特性及び前記第２の放射線画像の特性が合致するように、前記第１の放射線画像及び前記第２の放射線画像のうち少なくとも一方の画像の特性が調整され、前記学習データは、前記第２の放射線画像又は前記画像の特性が調整された第２の放射線画像を含み、前記画像処理部は、前記学習データに前記画像の特性が調整された第２の放射線画像が含まれていない場合には、前記画像の特性が調整された第１の放射線画像を前記学習済みモデルに入力することにより、前記第１の放射線画像の画像処理を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一実施態様によれば、処理対象に係る撮影装置とは異なる特性の撮影装置によって得た学習データを学習した学習済みモデルを用いた場合においても、適切に画像処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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