JPH0538334A

JPH0538334A - 放射線照射野認識方法および装置

Info

Publication number: JPH0538334A
Application number: JP3043525A
Authority: JP
Inventors: Hideya Takeo; 武尾英哉
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1991-03-08
Filing date: 1991-03-08
Publication date: 1993-02-19

Abstract

(57)【要約】【目的】照射野絞りを用いて撮影した放射線画像を読
み取る際に、照射野を精度良く認識する。【構成】先読み画像信号Ｓｐのプロファイルを照射野
認識回路220 のコンピュータシステム222 に入力すると
コンピュータシステム222内のニューラルネットワーク
がエッジ候補点を出力する。演算部223 はエッジ候補点
より照射野図形を形成する。また、ニューラルネットワ
ークがエッジ候補点を検出するためのしきい値を出力
し、このしきい値に基づいてエッジ候補点を求めるよう
にしてもよい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、放射線画像情報が蓄積
記録された蓄積性蛍光体シートに励起光を照射し、それ
によって該蓄積性蛍光体シートから発せられた輝尽発光
光を光電的に検出して上記放射線画像情報を読み取る際
に、上記シートにおける放射線照射野を認識する方法お
よびその方法を実施する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】ある種の蛍光体に放射線（Ｘ線、α線、
β線、γ線、電子線、紫外線等）を照射すると、この放
射線エネルギーの一部が蛍光体中に蓄積され、この蛍光
体に可視光等の励起光を照射すると、蓄積されたエネル
ギーに応じて蛍光体が輝尽発光を示すことが知られてお
り、このような性質を示す蛍光体は蓄積性蛍光体（輝尽
性蛍光体）と呼ばれる。

【０００３】この蓄積性蛍光体を利用して、人体等の放
射線画像情報を一旦蓄積性蛍光体のシートに記録し、こ
の蓄積性蛍光体シートをレーザ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
読み取って画像信号を得、この画像信号に基づき写真感
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放射線画像情報記録再生シス
テムが本出願人によりすでに提案されている。（特開昭
55-12492号、同56-11395号など。）このシステムにおいては、撮影条件の変動による影響を
なくし、あるいは観察読影適性の優れた放射線画像を得
るためには、蓄積性蛍光体シートに蓄積記録された放射
線画像情報の記録状態、あるいは胸部、腹部などの被写
体の部位、単純撮影、造影撮影などの撮影方法等によっ
て決定される記録パターン（以下、これらを総称する場
合には、「蓄積記録情報」という。）を観察読影のため
の可視像の出力に先立って把握し、この把握した蓄積記
録情報に基づいて読取ゲインを適当な値に調節し、ま
た、記録パターンのコントラストに応じて分解能が最適
化されるように収録スケールファクターを決定すること
が望まれる。

【０００４】このように可視像の出力に先立って放射線
画像の蓄積記録情報を把握する方法として、特開昭58-6
7240号に開示された方法が知られている。この方法は、
観察読影のための可視像を得る読取り操作（以下、「本
読み」という。）の際に照射すべき励起光よりも低いレ
ベルの励起光を用いて、前記本読みに先立って予め蓄積
性蛍光体シートに蓄積記録されている放射線画像の蓄積
記録情報を把握するための読取り操作（以下、「先読
み」という。）を行ない、放射線画像の蓄積記録の概要
を把握し、本読みを行なうに際して、この先読み情報に
基づいて読取ゲインを適当に調節し、収録スケールファ
クターを決定し、あるいは信号処理条件を決定するもの
である。

【０００５】上記のような先読みによって得た先読み画
像信号から蓄積性蛍光体シートの蓄積記録情報を把握す
る方法は種々考えられているが、そのような方法の一つ
として、先読み画像信号のヒストグラムを作成する方法
が知られている。つまりこのヒストグラムの例えば信号
最大値、最小値や、頻度最大点となる信号値等から蓄積
記録情報を把握することができるから、このヒストグラ
ムに基づいて前記読取ゲイン、収録スケールファクター
等の読取条件や、画像処理条件を決定すれば、診断適性
の優れた放射線画像を再生することが可能になる。

【０００６】一方、放射線画像情報記録（撮影）に際し
ては、診断に必要の無い部分に放射線を照射しないよう
にするため、あるいは診断に不要な部分に放射線を照射
するとその部分から診断に必要な部分に散乱線が入り、
コントラスト分解能が低下するのでこれを防ぐために、
蓄積性蛍光体シートの全記録領域に対して放射線照射野
を絞って撮影を行なうことが多い。

【０００７】前述のようにして蓄積性蛍光体シートの蓄
積記録情報を把握する場合、図２に示すように蓄積性蛍
光体シート103 の画像記録領域に対して放射線照射野Ｂ
が絞り込まれていて、そして先読みが照射野Ｂよりもか
なり大きな領域（例えの全域）について行なわれると、
照射野Ｂ内に実際に記録されている蓄積記録情報が誤っ
て把握されてしまう、という問題が生じる。つまり上述
の場合前記ヒストグラムは、放射線照射野Ｂ外の領域に
ついての先読み画像信号をも含めて形成されることにな
るので、このヒストグラムは照射野Ｂ内の実際の蓄積記
録情報を正しく反映しないものとなってしまうのであ
る。

【０００８】本出願人は既に、上記のような放射線照射
野Ｂを認識する方法をいくつか提案しており（例えば特
開昭63-259538 号）、画像信号に基づいて照射野内と照
射野外の境目であるエッジ候補点を求め、それを線で結
ぶことにより照射野を認識し、その認識領域のみについ
てヒストグラム作成を行なうようにすれば、上述の不具
合は解消可能であり、照射野が矩形のみならず、不規則
な多角形、あるいは円、楕円等曲線で囲まれる形状であ
る場合にもその照射野を正確に認識することができる。

【０００９】上記特開昭63-259538 号公報には上記画像
信号に基づいてエッジ候補点を求める演算として、照射
野内の所定の点からシート端部に向かう放射状の方向に
沿って画像データを求め、微分処理あるいはパターンマ
ッチングによる手法等を用いる方法が記載されている。

【００１０】前記画像データの値は、蓄積性蛍光体シー
トに入射した放射線のエネルギーの大きさに対応するの
で、照射野外の画像データは一般に低い量子レベルとな
り、照射野内の画像データは一般に高い量子レベルとな
る。したがって、照射野の輪郭が位置する部分（エッジ
部分）の画像データ同志の差分は他の部分の画像データ
同志の差分よりも一般に大きい量子レベルとなる。よっ
て前記微分処理による方法は、この差分に基づいて照射
野エッジ候補点を求め、照射野を認識するものである。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ところが、画像の種類
により照射野内に照射野エッジ部と同等またはそれ以上
の量子レベルの差分値が現れると、前記微分処理による
方法では、微分という局所的な処理方法のため照射野内
にエッジ候補点を検出してしまうことがあり、照射野を
正確に認識できない場合がある。しかも照射野を正確に
認識できない場合が多々有る場合には、その都度修正を
加えなければならないことも考えられる。

【００１２】したがって照射野認識においては、画像デ
ータの一部の値からエッジ候補点を検出するのでなく、
画像データ全ての値より大局的にエッジ候補点を検出す
ることが望ましく、また照射野を誤って認識しても、学
習させることによりその誤りを起こさなくなり、照射野
形状等に応じて知見を積み重ね、自らを変えていくシス
テムであることが望ましい。

【００１３】本発明は上記事情に鑑み、照射野を精度良
く認識する方法およびその方法を実施しうる装置を提供
することを目的とするものである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の放射線照射野認
識方法の１つは、前述のように照射野絞りをかけて放射
線画像情報が記録された蓄積性蛍光体シートから輝尽発
光光を読み取って画像信号を得る際に、◆この画像信号
から、蓄積性蛍光体シート上の各位置におけるデジタル
画像データを求め、放射線照射野内に含まれる所定の点
からシート端部に向かう放射状の複数の方向に沿った画
像データに基づいて蓄積性蛍光体シート上の放射線照射
野のエッジ部分であると考えられるエッジ候補点をニュ
ーラルネットワークにより求め、これらのエッジ候補点
に沿った線で囲まれる領域を放射線照射野と認識するよ
うにしたことを特徴とするものである。

【００１５】蓄積性蛍光体シート上の各位置におけるデ
ジタル画像データを求めるためには、まず該シート上の
位置を規定する必要がある。この位置の規定は画素単位
で行なってもよいし、一定の関係にある複数画素例えば
一定の方向に並んでいる３〜５個の複数画素をまとめて
１つの位置としてもよい。前者の場合の各位置における
デジタル画像データとはその位置に対応する画素の画像
信号をデジタル化したものを意味し、後者の場合の各位
置におけるデジタル画像データとはその位置に含まれる
複数画素の画像信号に基づいて決定されたもの、例えば
複数画素の画像信号を平均したデジタル画像データを意
味する。この後者のように位置を規定するということ
は、換言すれば読取処理によって得られた各画素毎の画
像信号を線形または非線形フイルタリングによって前処
理すること、例えば各画素毎の画像信号を３〜５ライン
ごとに１次元平滑化することを意味する。

【００１６】ニューラルネットワークとは、ある入力信
号を与えたときに出力された出力信号が正しい信号であ
るか誤った信号であるかという情報（教師信号）を入力
することにより、ニューラルネットワーク内部の各ユニ
ット間の結合の重み（シナプス結合のウェイト）を修正
するという誤差逆伝幡学習（バックプロパゲーション）
機能を備えたものであり、繰り返し‘学習’させること
により、新たな信号が入力されたときに正解を出力する
確率を高めることができるものである（例えば、「D.E.
Rumelhart,G.E.Hinton and R.J.Williams:Learning rep
resentations by back-propagating errors,Nature,323
-9,533-356,1986a」，「麻生英樹：バックプロパゲーシ
ョンComputrol No.24 53-60」，「合原一幸著ニューラ
ルコンピュータ東京電機大学出版局」参照）。

【００１７】このニューラルネットワークに画像信号を
入力し、エッジ候補点を入力させることができ、誤った
出力をしても正しい出力を教師信号として入力すること
により学習させ、照射野認識の精度をいっそう向上させ
ることができる。

【００１８】上記ニューラルネットワークにより多数の
エッジ候補点を求めた後、それらの点に沿った直線ある
いは曲線を公知の方法によって求めれば、その直線ある
いは曲線は照射野輪郭となる。したがって、この線で囲
まれる領域を放射線照射野とみなすようにすれば、照射
野が正しく認識されることになる。

【００１９】以上説明した方法は、照射野絞りをかけて
放射線が照射されて放射線画像情報が蓄積記録された蓄
積性蛍光体シートに励起光を照射し、この励起光照射に
より前記シートから発せられた輝尽発光光を光電的に読
み取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る光検
出手段と、◆前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シー
ト上の各位置におけるデジタル画像データを求める信号
変換手段と、◆放射線照射野内に含まれる所定の点から
シート端部に向かう放射状の複数の方向に沿った前記画
像データを入力とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射
線照射野のエッジ部分であると考えられるエッジ候補点
を出力とするニューラルネットワークと、◆これらのエ
ッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射線照射野と
認識する認識手段によって実施されうる。

【００２０】また本発明によるもう１つの放射線照射野
認識方法は、照射野絞りをかけて放射線が照射されて放
射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに励
起光を照射し、この励起光照射により前記シートから発
せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み取
って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、前
記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置に
おけるデジタル画像データを求め、放射線照射野内に含
まれる所定の点からシート端部に向かう放射状の複数の
方向に沿った画像データに基づいて前記蓄積性蛍光体シ
ート上の放射線照射野のエッジ部分であると考えられる
エッジ候補点検出のためのしきい値をニューラルネット
ワークにより求め、前記しきい値に基づいて前記エッジ
候補点を求め、これらのエッジ候補点に沿った線で囲ま
れる領域を放射線照射野と認識することを特徴とするも
のである。

【００２１】ここで前記しきい値に基づいて前記エッジ
候補点を求める方法としては、前記画像データを微分
し、この微分値が前記しきい値を超えるすべての点を前
記エッジ候補点とする方法、あるいは前記しきい値を超
える点のうちで最も前記所定の点に近い点をエッジ候補
点とする方法等が考えられる。

【００２２】また上述した本発明によるもう１つの方法
を実施する装置は、照射野絞りをかけて放射線が照射さ
れて放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シー
トに励起光を照射し、この励起光照射により前記シート
から発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放
射線画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、前記
画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置にお
けるデジタル画像データを求める信号変換手段と、放射
線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向かう
放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力と
し、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ
部分であると考えられるエッジ候補点検出のためのしき
い値を出力とするニューラルネットワークと、前記しき
い値に基づいてエッジ候補点を求めるエッジ候補点検出
手段と、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領
域を放射線照射野と認識する認識手段とからなることを
特徴とするものである。

【００２３】

【実施例】以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を
詳細に説明する。

【００２４】図１は本発明の第１の方法によって放射線
照射野を認識するようにした放射線画像情報記録再生シ
ステムを示すものである。この放射線画像情報記録再生
システムは基本的に、放射線画像撮影部20、先読み用読
取部30、本読み用読取部40、および画像再生部50から構
成されている。放射線画像撮影部20においては、例えば
Ｘ線管球等の放射線源100 から被写体（被検者）101 に
向けて、放射線102 が照射される。この被写体101 を透
過した放射線102 が照射される位置には、先に述べたよ
うに放射線エネルギーを蓄積する蓄積性蛍光体シート10
3が配置され、この蓄積性蛍光体シート103 に被写体101
の透過放射線画像情報が蓄積記録される。なお放射線
源100 と被写体101 との間には、放射線102 の照射野を
絞る絞り104 が配されている。

【００２５】このようにして被写体101 の放射線画像情
報が記録された蓄積性蛍光体シート103 は、移送ローラ
等のシート移送手段110 により、先読み用読取部30に送
られる。先読み用読取部30において先読み用レーザ光源
201 から発せられたレーザ光202 は、このレーザ光202
の励起によって蓄積性蛍光体シート103 から発せられる
輝尽発光光の波長領域をカットするフィルター203 を通
過した後、ガルバノメータミラー等の光偏向器204 によ
り直線的に偏向され、平面反射鏡205 を介して蓄積性蛍
光体シート103 上に入射する。ここでレーザ光源201
は、励起光としてのレーザ光202 の波長域が、蓄積性蛍
光体シート103 が発する輝尽発光光の波長域と重複しな
いように選択されている。他方、蛍光体シート103 は移
送ローラ等のシート移送手段210 により矢印206 の方向
に移送されて副走査がなされ、その結果、蛍光体シート
103 の全面にわたってレーザ光202 が照射される。ここ
で、レーザ光源201 の発光強度、レーザ光202 のビーム
径、レーザ光202 の走査速度、蓄積性蛍光体シート103
の移送速度は、先読みの励起光（レーザ光202 ）のエネ
ルギーが、後述する本読み用読取部40で行なわれる本読
みのそれよりも小さくなるように選択されている。

【００２６】上述のようにレーザ光202 が照射される
と、蓄積性蛍光体シート103 は、それに蓄積記録されて
いる放射線エネルギーに対応した光量の輝尽発光光を発
し、この発光光は先読み用光ガイド207 に入射する。輝
尽発光光はこの光ガイド207 内を導かれ、射出面から射
出してフォトマルチプライヤー等の光検出器208 によっ
て受光される。該光検出器208 の受光面には、輝尽発光
光の波長域の光のみを透過し、励起光の波長域の光をカ
ットするフィルターが貼着されており、輝尽発光光のみ
を検出し得るようになっている。検出された輝尽発光光
は蓄積記録情報を担持する電気信号に変換され、増幅器
209 により増幅される。増幅器209 から出力された信号
はＡ／Ｄ変換器211 によりデジタル化され、先読み画像
信号Ｓｐとして本読み用読取部40の本読み制御回路314
に入力される。この本読み制御回路314 は、先読み画像
信号Ｓｐが示す蓄積記録情報に基づいて、読取ゲイン設
定値ａ、収録スケールファクター設定値ｂ、再生画像処
理条件設定値ｃを決定する。また上記先読み画像信号Ｓ
ｐは、後に詳述する照射野認識回路220 にも入力され
る。

【００２７】以上のようにして先読みを完了した蓄積性
蛍光体シート103 は本読み用読取部40へ移送される。本
読み用読取部40において本読み用レーザ光源301 から発
せられたレーザ光302 は、このレーザ光302 の励起によ
って蓄積性蛍光体シート103から発せられる輝尽発光光
の波長領域をカットするフィルター303 を通過した後、
ビームエクスパンダー304 によりビーム径の大きさが厳
密に調整され、ガルバノメータミラー等の光偏向器305
によって直線的に偏向され、平面反射鏡306 を介して蓄
積性蛍光体シート103 上に入射する。光偏向器305 と平
面反射鏡306 との間にはｆθレンズ307 が配され、蓄積
性蛍光体シート103 上を走査するレーザ光302 のビーム
径が均一となるようにされている。他方、蓄積性蛍光体
シート103 は移送ローラなどのシート移送手段320 によ
り矢印308 の方向に移送されて副走査がなされ、その結
果、蓄積性蛍光体シート103 の全面にわたってレーザ光
が照射される。このようにレーザ光302 が照射される
と、蓄積性蛍光体シート103はそれに蓄積記録されてい
る放射線エネルギーに対応した光量の輝尽発光光を発
し、この発光光は本読み用光ガイド309 に入射する。本
読み用光ガイド309 の中を全反射を繰返しつつ導かれた
輝尽発光光はその射出面から射出され、フォトマルチプ
ライヤー等の光検出器310 によって受光される。光検出
器310 の受光面には、輝尽発光光の波長域のみを選択的
に透過するフィルターが貼着され、光検出器310 が輝尽
発光光のみを検出するようになっている。

【００２８】蓄積性蛍光体シート103 に記録されている
放射線画像を示す輝尽発光光を光電的に検出した光検出
器310 の出力は、前記制御回路314 が決定した読取ゲイ
ン設定値ａに基づいて読取ゲインが設定された増幅器31
1 により、適正レベルの電気信号に増幅される。増幅さ
れた電気信号はＡ／Ｄ変換器312 に入力され、収録スケ
ールファクター設定値ｂに基づいて、信号変動幅に適し
た収録スケールファクターでデジタル信号に変換されて
信号処理回路313 に入力される。上記デジタル信号は、
この信号処理回路313 において、観察読影適性の優れた
放射線画像が得られるように再生画像処理条件設定値ｃ
に基づいて信号処理（画像処理）され、出力される。

【００２９】信号処理回路313 から出力された読取画像
信号（本読み画像信号）Ｓｏは、画像再生部50の光変調
器401 に入力される。この画像再生部50においては、記
録用レーザ光源402 からのレーザ光403 が光変調器401
により、上記信号処理回路313 から入力される本読み画
像信号Ｓｏに基づいて変調され、走査ミラー404 によっ
て偏向されて写真フィルム等の感光材料405 上を走査す
る。そして感光材料405 は上記走査の方向と直交する方
向（矢印406 方向）に走査と同期して移送され、感光材
料405 上に、上記本読み画像信号Ｓｏに基づく放射線画
像が出力される。放射線画像を再生する方法としては、
このような方法の他、前述したＣＲＴによる表示等、種
々の方法を採用することができる。

【００３０】次に、前記図２に示されるように蓄積性蛍
光体シート103 において放射線照射野Ｂが絞られている
場合にも、前記読取ゲイン設定値ａ、収録スケールファ
クター設定値ｂ、画像処理条件設定値ｃが適正に決定さ
れる仕組みについて、図５を参照して説明する。この図
５に示されるように前記制御回路314 は、信号抽出部35
0 、ヒストグラム解析部351 、読出部352 および記憶部
353 からなる。先読み画像信号Ｓｐは上記信号抽出部35
0 に入力され、該信号抽出部350 において、後述するよ
うにして指定される領域のみについての先読み画像信号
Ｓｐ’が抽出される。この信号抽出部350 から出力され
る先読み画像信号Ｓｐ’はヒストグラム解析部351 に入
力される。ヒストグラム解析部351 は先読み画像信号Ｓ
ｐ’のヒストグラムを作成し、例えばその最大値、最小
値、最大頻度値等を求め、それらの値を示す情報Ｓｒを
読出部352 に送る。記憶部353 にはこれら最大値、最小
値等に対応する最適の読取ゲイン設定値ａ、収録スケー
ルファクター設定値ｂおよび画像処理条件設定値ｃが記
憶されており、読出部352 は上記情報Ｓｒに対応する設
定値ａ、ｂ、ｃを記憶部353 から読み出して、前述のよ
うにそれぞれ増幅器311 、Ａ／Ｄ変換器312 および信号
処理回路313 に送る。

【００３１】次に信号抽出部350 における信号抽出につ
いて説明する。照射野認識回路220は、エッジ候補点を
求めるニューラルネットワーク（これを構成するニュー
ロンの結合の重みを表わす係数をいう。以下単にニュー
ラルネットワークということがある。）を記憶するコン
ピュータシステム222と演算部223 とからなる。

【００３２】先読み画像信号Ｓｐを、まず図３に示す方
向Ｄ₁に沿った方向に抽出し、以下同様に方向Ｄ₂、Ｄ
₃……Ｄn に沿った方向に抽出する。これら複数の方向
Ｄ_１〜Ｄｎは、蓄積性蛍光体シート103 の中心Ｏか
らシート端部に向かう放射状の方向であり、本例では各
方向Ｄ₁〜Ｄn が互いに等角度間隔に設定されている。
またこのような放射状の方向Ｄ₁〜Ｄn は、例えば蓄積
性蛍光体シート103 のサイズが半切サイズ（256 ×192m
m）の場合、64方向程度設定される。蓄積性蛍光体シー
ト103 上の放射線照射野Ｂ内の画像信号のレベルは、照
射野Ｂ外の領域についての画像信号レベルに比べて明ら
かに高い値をとるので、ある方向Ｄｉに沿った先読み画
像信号Ｓｐの値は、図４に示すようなプロファイルを示
す。抽出された方向Ｄｉに沿った画像信号Ｓｐのプロフ
ァイルが照射野認識回路220 に入力されるとコンピュー
タシステム222 内のメモリからニューラルネットワーク
が読み出される。そして図４に示すように入力点数を削
減するために上記先読画像信号Ｓｐのプロファイルが抽
出された方向Ｄｉに沿って均一に間引かれ、間引かれた
先読画像信号Ｓｐのプロファイルがニューラルネットワ
ークに入力され、該ニューラルネットワークからエッジ
候補点の位置、すなわち蓄積性蛍光体シート103の中心
ＯからＤｉ方向にある該シート103 の端部103aまでの距
離に対する中心Ｏからエッジ候補点までの距離の割合が
出力される。

【００３３】次に本発明の第２の方法について説明す
る。この本発明の第２の方法を利用した放射線画像情報
記録再生システムの構成については上述した第１の方法
を利用した放射線画像情報記録再生システムと同一であ
るので詳細な説明は省略し、ニューラルネットワークに
入力された後のプロセスについて説明する。

【００３４】上述した第１の方法と同様に先読画像信号
Ｓｐのプロファイルが抽出された方向Ｄｉに沿って均一
に間引かれ、間引かれた先読画像信号Ｓｐのプロファイ
ルがニューラルネットワークに入力される。すると該ニ
ューラルネットワークからエッジ候補点検出のためのし
きい値が出力され、このしきい値に基づいてエッジ候補
点検出手段によりエッジ候補点が求められる。このエッ
ジ候補点検出手段は本発明の第１の方法を利用した放射
線画像情報記録再生システムのコンピュータシステム22
2 内に記憶されているものである。

【００３５】エッジ候補点の検出の方法としては、特開
昭63-259538号公報に示されているような公知の方法を
用いることができる。すなわち先読画像信号Ｓｐのプロ
ファイルを微分し、この微分値がニューラルネットワー
クより出力されたしきい値を超えるすべての点をエッジ
候補点として検出する方法、あるいは前記微分値がしき
い値を超える点のうちで最も蓄積性蛍光体シートの中心
Ｏに近い点をエッジ候補点として検出する方法等を用い
ることができる。

【００３６】次にニューラルネットワークの学習機能に
ついて説明する。

【００３７】図６はニューラルネットワークの基本的概
念を示すブロック図である。本発明の実施例においては
入力部で画像信号Ｓｐを入力とし、出力部においてエッ
ジ候補点の位置を出力するようにしている。ニューラル
ネットワークに学習をさせる場合に出力部が誤った値を
出力した場合には、修正入力部より修正値を入力して学
習を行う。

【００３８】図７は誤差逆伝播学習（バックプロパゲー
ション）機能を備えたニューラルネットワークの一例を
表わした図である。誤差逆伝播学習（バックプロパゲー
ション）とは、前述したように、ニューラルネットワー
クの出力を正解（教師信号）と比べることにより、出力
側から入力側に向かって順次結合の重み（シナプス結合
のウェイト）を修正するという“学習”アルゴリズムを
いう。

【００３９】図に示すように、このニューラルネットワ
ークの第１層（入力層），第２層（中間層），第３層
（出力層）はそれぞれｎ₁個，ｎ₂個，１個のユニット
（ニューロン）から構成される。第１層（入力層）に入
力される各信号Ｆ₁，Ｆ₂，……，Ｆ_n1は先読画像信号
ＳｐのプロファイルがＤｉ方向に沿って均一に間引かれ
た信号であり、第３層（出力層）からの出力Ｙ3,1 はエ
ッジ候補点（シート103 の中心Ｏまでの距離に対する中
心Ｏからエッジ候補点までの距離の割合）、あるいはエ
ッジ候補点検出のためのしきい値に対応した信号であ
る。第ｋ層のｉ番目のユニットをＵk,i 、該ユニットＵ
k,i への各入力をＸk,i 、各出力をＹk,i、Ｕk,i から
Ｕk+1,j への結合の重みをＷk,i;k+1,j とし、各ユニッ
トＵk,j は同一の特性関数

【００４０】

【数１】

【００４１】を有するものとする。このとき、各ユニッ
トＵk,j の入力Ｘk,j 、出力Ｙk,j は、

【００４２】

【数２】

【００４３】

【数３】

【００４４】となる。ただし入力層を構成する各ユニッ
トＵ1,i(i ＝1,2,…，ｎ₁) への各入力Ｆ₁，Ｆ₂，
…，Ｆ_n1は重みづけされずにそのまま各ユニットＵ1,i
(i＝1,2,…，ｎ₁) に入力される。入力されたｎ₁個の
信号Ｆ₁，Ｆ₂，…，Ｆ_n1は、各結合の重みＷk,i;k+1,
j によって重み付けられながら最終的な出力Ｙ3,1 にま
で伝達され、これによりエッジ候補点（中心Ｏより端部
103aまでの距離に対する中心Ｏよりエッジ候補点までの
割合）、あるいはエッジ候補点検出のためのしきい値が
求められる。

【００４５】ここで、上記各結合の重みＷk,i;k+1,j の
決定方法について説明する。先ず乱数により各結合の重
みＷk,i;k+1,j の初期値が与えられる。このとき、入力
Ｆ₁〜Ｆ_n1が最大に変動しても、出力Ｙ3,1 が所定範囲
内の値またはこれに近い値となるように、その乱数の範
囲を制限しておくことが好ましい。

【００４６】最適なエッジ候補点あるいはエッジ候補点
検出のためのしきい値が既知のＸ線画像が記録された蓄
積性蛍光体シートが多数前述したようにして読み取ら
れ、これにより得られた先読画像信号Ｓｐが間引きされ
て上記ｎ₁個の入力Ｆ₁，Ｆ₂，…，Ｆ_n1が求められ
る。このｎ₁個の入力Ｆ₁，Ｆ₂，…，Ｆ_n1が図７に示
すニューラルネットワークに入力され、各ユニットＵk,
iの出力Ｙk,i がモニタされる。

【００４７】各出力Ｙk,i が求められると、最終的な出
力であるＹ3,1 と、この画像に関し正しいエッジ候補点
あるいは正しいエッジ候補点を検出するためのしきい値
を示す教師信号ｄとの二乗誤差

【００４８】

【数４】

【００４９】が求められる。この二乗誤差Ｅが最小とな
るように、以下のようにして各結合の重みＷk,i;k+1,j
が修正される。

【００５０】二乗誤差Ｅを最小にするには、このＥはＷ
k,i;k+1,j の関数であるから

【００５１】

【数５】

【００５２】このように各結合の重みＷk,i;k+1,j が修
正される。ここでηは学習係数と呼ばれる係数である。

【００５３】ここで、

【００５４】

【数６】

【００５５】であり、(2) 式より

【００５６】

【数７】

【００５７】であるから、(6) 式は、

【００５８】

【数８】

【００５９】となる。

【００６０】ここで、(4) 式より、

【００６１】

【数９】

【００６２】(3) 式を用いてこの(9) 式を変形すると、

【００６３】

【数１０】

【００６４】ここで、(1) 式より、

【００６５】

【数１１】

【００６６】であるから、

【００６７】

【数１２】

【００６８】となる。

【００６９】(8) 式においてｋ＝２と置き、(10)式、(1
1)式を(8) 式に代入すると、

【００７０】

【数１３】

【００７１】この(13)式を(5) 式に代入して、

【００７２】

【数１４】

【００７３】となる。この(14)式に従って、Ｗ2,i;3,1
(i=1,2,…，ｎ₁）の各結合の重みが修正される。

【００７４】次に、

【００７５】

【数１５】

【００７６】であるから、この(15)式に(2) 式、(3) 式
を代入して、

【００７７】

【数１６】

【００７８】ここで(11)式より、

【００７９】

【数１７】

【００８０】であるから、この(17)式と、(10)式、(12)
式を(16)式に代入して、

【００８１】

【数１８】

【００８２】(8) 式においてｋ＝１と置き、(18)式を
(8)式に代入すると、

【００８３】

【数１９】

【００８４】この(19)式を(5) 式に代入すると、ｋ＝１
と置いて、

【００８５】

【数２０】

【００８６】となり、(14)式で修正されたＷ2,i;3,1(i=
1,2,…，ｎ₁）がこの(20)式に代入され、Ｗ1,i;2,j(i=
1,2,…，ｎ₁；j=1,2,…，ｎ₂）が修正される。

【００８７】尚、理論的には(14)式、(20)式を用い、学
習係数ηを十分小さくとって学習回数を十分に多くする
ことにより、各結合の重みＷk,i;k+1,j を所定の値に集
束させ得るが、学習係数ηをあまり小さくすることは学
習の進みを遅くするため現実的ではない。一方学習係数
ηを大きくとると学習が振動してしまう（上記結合の重
みが所定の値に収束しない）ことがある。そこで実際に
は、結合の重みの修正量に次式のような慣性項を加えて
振動を抑え、学習係数ηはある程度大きな値に設定され
る。（例えば、D.E.Rumelhart,G.E.Hinton and R.J.Wil
liams:Learninginternal representations by error pr
opagation In Parallel Distributed Processing,Volum
e 1,J.L.McClelland,D.E.Rumelhart and The PDP Resea
rch Group,MIT Press,1986b」参照）

【００８８】

【数２１】

【００８９】ただしΔＷk,i;k+1,j （ｔ）は、ｔ回目の
学習における、修正後の結合重みＷk,i;k+1,j から修正
前の該結合の重みＷk,i;k+1,j を引いた修正量を表わ
す。また、αは、慣性項と呼ばれる係数である。

【００９０】慣性項α、学習係数ηとしてたとえばα＝
0.9 、η＝0.25を用いて各結合の重みＷk,i;k+1,j の修
正（学習）をたとえば20万回行ない、その後は、各結合
の重みＷk,i;k+1,j は最終の値に固定される。尚、ここ
では、このニューラルネットワークを用いた照射野を求
める照射野認識装置が内包されたシステムがユーザーに
設置された後、以下に述べるようにして学習を継続する
ため、ここでいう最終の値とは、例えばユーザーにおけ
る初期の立ち上げの段階の最終値をいう。この学習の終
了時には、出力Ｙ3,1 はエッジ候補点の位置あるいはエ
ッジ候補点を検出するためのしきい値をほぼ正しく表わ
す信号となる。

【００９１】尚、上記ニューラルネットワークは３層構
造のものに限られるものではなく、さらに多層にしても
よいことはもちろんである。また各層のユットの数も、
上記実施例における数に限定されるものではなく、入力
される画像信号のプロファイルの数、エッジ候補点ある
いはエッジ候補点を検出するためのしきい値を表わす信
号の必要とする精度等に応じた任意の数のユニットで各
層を構成し得ることももちろんである。

【００９２】上記第１、第２の方法によりエッジ候補点
を求めた後、コンピュータシステム222 はエッジ候補点
についての先読み画像信号Ｓｐを抽出し、その抽出され
た各先読み画像信号Ｓｐに対応する画素位置を求め、そ
の画素位置を示す情報Ｓｅを演算部223 に送る。上述の
ようにして抽出された先読み画像信号Ｓｐは、大部分が
蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照射野Ｂ（図２参
照）のエッジ部分を担う画像信号、つまりエッジ候補点
信号となる。本例において、上記画素位置は図２に示す
ように、蓄積性蛍光体シート103 上のｘ−ｙ直交座標系
で表わされる。

【００９３】以上述べたようにしてエッジ候補点を求め
た後、これらの点に沿った線を求めれば、その線が照射
野の輪郭となることは、先に述べた通りである。このエ
ッジ候補点に沿った線は、例えばそれらの点を平滑化処
理した後残った点を連結する方法、局所的に最小二乗法
を適用して複数の直線を求め、それらを連結する方法、
スプライン曲線等を当てはめる方法等によって求めるこ
とができるが、本例において演算部223 は、特にＨough
変換を利用してエッジ候補点に沿った複数の直線を求め
るように構成されている。以下、この直線を求める処理
について詳しく説明する。

【００９４】演算部223 は上記情報Ｓｅが示す画素位置
（エッジ候補点）の座標を（ｘ₀，ｙ₀）としたとき、
これらのｘ₀、ｙ₀を定数として◆ ρ＝ｘ₀ cosθ＋ｙ₀ sinθ◆ で表わされる曲線を、すべてのエッジ候補点座標
（ｘ₀，ｙ₀）について求める。この曲線は図８に示す
ようなものとなり、エッジ候補点座標（ｘ₀，ｙ₀）の
数だけ存在する。

【００９５】次いで演算部223 は、上述の複数の曲線の
うちの所定数Ｑ以上の曲線が互いに交わる交点（ρ₀，
θ₀）を求める。なおエッジ候補点座標（ｘ₀，ｙ₀）
の誤差等のため、多数の曲線が厳密に一点で交わること
は少ないので、実際には例えば２本の曲線の交点が互い
に微小所定値以下の間隔で存在するとき、それらの交点
群の中心を上記交点（ρ₀，θ₀）とする。次に演算部
223 は、交点（ρ₀，θ₀）から前記ｘ−ｙ直交座標系
において次式◆ ρ₀＝ｘ cosθ₀＋ｙ sinθ₀◆ で規定される直線を求める。この直線は、複数のエッジ
候補点座標（ｘ₀，ｙ₀）に沿って延びる直線となる。

【００９６】上記直線は、エッジ候補点が図２図示のよ
うに分布している場合、図９図示のようなものとなる。
演算部223 は次に、こうして求めた複数の直線Ｌ₁、Ｌ
₂、Ｌ₃…Ｌn によって囲まれる領域を求め、この領域
を放射線照射野Ｂとして認識する。この領域は、詳しく
は例えば以下のようにして認識される。演算部223 は蓄
積性蛍光体シート103 の隅部と中心Ｇとを結ぶ線分
Ｍ₁、Ｍ₂、Ｍ₃…Ｍm（蓄積性蛍光体シート103 が矩
形の場合は４本）を記憶しており、この各線分Ｍ₁〜Ｍ
m と上記各直線Ｌ₁〜Ｌn との交点の有無を調べる。こ
の交点が存在した場合、演算部223 は上記直線によって
２分される平面のうち、シート隅部を含む側の平面を切
り捨てる。この操作をすべての直線Ｌ₁〜Ｌn、線分Ｍ
₁〜Ｍm に関して行なうことにより、直線Ｌ₁〜Ｌn に
よって囲まれる領域が残される。この残された領域は、
すなわち放射線照射野Ｂである。

【００９７】演算部223 は以上のようにして認識した放
射線照射野Ｂを示す情報Ｓｔを、制御回路314 の信号抽
出部350 に送る。信号抽出部350 は先読み画像信号Ｓｐ
から、この情報Ｓｔが示す領域についての信号のみを抽
出してヒストグラム解析部351 に送る。したがって該ヒ
ストグラム解析部351 におけるヒストグラム解析は、蓄
積性蛍光体シート103 上の実際に放射線が照射された領
域のみに関して行なわれることになるので、前述の設定
値ａ、ｂおよびｃは、実際の蓄積記録情報に対して最適
のものとなる。

【００９８】以上説明した実施例においては、画像信号
Ｓｐのプロファイルの抽出の方向の起点となる照射野内
の点をシート中心Ｏとしているが、この点はシート中心
点に限らず、放射線照射野内に存在する点ならばどのよ
うな点が利用されてもよい。例えば放射線照射野が極め
て小さく絞られる場合は、シート中心点が照射野外に位
置することもあるので、その場合は蓄積性蛍光体シート
内の濃度最大点、濃度重心点、さらには画像濃度を２値
化した際の高濃度側領域の重心等、必ず照射野内に存在
することになる点を利用するのが望ましい。

【００９９】また上記実施例では、画像信号Ｓｐのプロ
ファイルの抽出の方向Ｄ₁〜Ｄn をシート中心Ｏのまわ
りに等角度間隔で設定しているが、これらの方向は特に
等角度間隔に設定されなくても構わない。すなわち例え
ば図10に示すように蓄積性蛍光体シート103 の辺部に等
距離間隔の点を複数設定し、照射野Ｂ内の点Ｐからそれ
らの点に向かう各方向Ｄ₁〜Ｄn を画像信号Ｓｐのプロ
ファイルの抽出の方向とするようにしてもよい。

【０１００】また図11に示すように、照射野Ｂ内の点Ｐ
からエッジ候補点Ｅまでの距離ｇがさほど変化しない所
では画像信号Ｓｐのプロファイルの抽出方向Ｄｉを比較
的粗く設定し（図中ｈ₁の範囲）、上記距離ｇがかなり
変化するようになったら画像信号Ｓｐのプロファイルの
抽出方向Ｄｉを比較的精細に設定する（図中ｈ₂の範
囲）ようにしてもよい。

【０１０１】なお本実施例においては、画像信号Ｓｐの
プロファイルはある方向Ｄｉに沿った１つだけをニュー
ラルネットワークに入力しているが、ある方向Ｄｉに沿
った近傍数本の画像信号Ｓｐのプロファイルをニューラ
ルネットワークに入力してもよいし、ある方向Ｄｉに沿
った近傍数本の画像信号Ｓｐのプロファイルの平均プロ
ファイルを入力としてもよい。近傍数本のプロファイル
を入力とするとニューラルネットワークの第１層のユニ
ットの数は、増加することとなる。

【０１０２】また、図２に示すような形状の照射野Ｂを
認識する場合、照射野輪郭部のエッジ候補点は通常１度
のニューラルネットワークの入力で１つだけ求められる
が、例えば図12、図13に示すような形状の照射野Ｂを認
識する場合は、照射野輪郭部のエッジ候補点が複数検出
されることもある。このような場合でも、ニューラルネ
ットワークにエッジ候補点を複数検出するように学習さ
せておけば、照射野輪郭部のエッジ候補点をすべて検出
可能で、複雑な形状の照射野Ｂも正しく認識できること
になる。

【０１０３】なお蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照
射野が絞られていない場合、演算部223 から出力される
情報Ｓｔは当然蓄積性蛍光体シート103 の全域を示すも
のとなるから、この場合も設定値ａ、ｂおよびｃは適正
に設定される。しかしこの際は照射野認識回路220 にお
いて、いわば無用の処理がなされることになるので、こ
のようなことを回避するため、照射野認識回路220 の作
動をＯＮ、ＯＦＦするスイッチを設けるとともに、該照
射野認識回路220 がＯＦＦ状態のときは信号抽出部350
が全先読み画像信号Ｓｐを通過させるようにしておくの
が好ましい。そうすれば、照射絞りがかけられていない
蓄積性蛍光体シート103 からの読取りであることが予め
分かっている場合には、マニュアル操作などにより素早
く全先読み画像信号Ｓｐをヒストグラム解析部351 に入
力できるようになる。

【０１０４】また照射野認識回路220 が求めた放射線照
射野Ｂを示す情報Ｓｔに基づいて、本読み用読取部40に
おける読取領域を制御するようにしてもよい。そうすれ
ば、蓄積性蛍光体シート103 上の放射線照射野のみにつ
いて本読みがなされるようになり、読取処理の高速化が
達成される。

【０１０５】なお図１に示される装置は、本読み用読取
部と先読み用読取部とを個別に有しているが、例えば特
開昭58- 67242 号に示されるように本読み用読取系と先
読み用読取系とを兼用し、先読みが終了したならばシー
ト移送手段により蓄積性蛍光体シートを読取系に戻して
本読みを行ない、先読み時には励起光エネルギー調整手
段により、励起光エネルギーが本読み時のそれよりも小
さくなるように調整してもよく、本発明方法はそのよう
な装置によって放射線画像情報読取りを行なう場合にお
いても適用可能である。

【０１０６】さらに、上記実施例においては、先読み画
像信号から放射線照射野を認識するようにしているが、
本読み画像信号を利用して本発明方法により放射線照射
野を認識することも勿論可能である。このような場合
は、認識した照射野情報を、例えば画像処理条件設定値
ｃを適正に設定するために利用することができる。

【０１０７】さらに上記実施例においては、本読みの際
の読取ゲイン設定値ａ、収録スケールファクター設定値
ｂ、および再生画像処理条件設定値ｃを、ヒストグラム
解析により行なっているが、特願平2-151040号に記載さ
れているような認識装置を用いて、先読み画像信号から
ニューラルネットワークにより本読み際の最適な読取り
条件を求めるようにしてもよい。

【０１０８】また上記実施例においては、ユーザーに照
射野認識のためのシステムを設置した段階でニューラル
ネットワークの学習は終了しているが、ユーザーの使用
中に、ユーザーの用途に合わせて、再学習を行い、ユー
ザーに合った照射野のエッジ候補点あるいはエッジ候補
点を検出するためのしきい値を出力する精度を向上させ
るようにしてもよい。

【０１０９】

【発明の効果】以上詳細に説明した通り本発明の放射線
照射野認識方法によれば、先読み等において、放射線照
射野外の部分の影響を排除して、被写体に関する蓄積記
録情報を正しく把握し、本読みの読取条件や画像処理条
件を最適に設定することができる。したがって本発明方
法によれば、常に観察読影適性の優れた放射線画像を再
生することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明により照射野を認識して放射線画像情報
読取りを行なう装置の概略構成図

【図２】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線画
像情報記録状態を示す説明図

【図３】本発明における画像信号を抽出する方向を説明
する説明図

【図４】本発明に係る画像信号の分布状態およびニュー
ラルネットワークの一例を表わした図

【図５】図１の装置の一部を詳しく示すブロック図

【図６】ニューラルネットワークの基本的概念を表した
ブロック図

【図７】照射野認識手段で採用される、ニューラルネッ
トワークの一例を表した図

【図８】エッジ候補点に沿った直線を検出する方法を説
明するためのグラフ

【図９】エッジ候補点に沿った直線で囲まれる領域を抽
出する方法を説明するための説明図

【図１０】本発明における画像信号抽出の方向設定の別
の例を示す説明図

【図１１】本発明における画像信号抽出の方向設定のさ
らに別の例を示す説明図

【図１２】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線
画像情報記録状態の別の例を示す説明図

【図１３】本発明に係る蓄積性蛍光体シートへの放射線
画像情報記録状態のさらに別の例を示す説明図

【符号の説明】

20 放射線画像撮影部 30 先読み用読取部 40 本読み用読取部 100 放射線源 101 被写体 102 放射線 103 蓄積性蛍光体シート 104 絞り 201 先読み用レーザ光源 202 先読み用レーザ光 204 先読み用光偏向器 208 先読み用光検出器 210 先読み用シート移送手段 220 照射野認識回路 301 本読み用レーザ光源 302 本読み用レーザ光 305 本読み用光偏向器 310 本読み用光検出器 311 増幅器 312 Ａ／Ｄ変換器 313 信号処理回路 314 制御回路 320 本読み用シート移送手段Ｂ放射線照射野ａ読取ゲイン設定値ｂ収録スケールファクター設定値ｃ再生画像処理条件設定値Ｄ₁〜Ｄn 画像信号プロファイル抽出方向Ｏ、Ｐ画像信号プロファイル抽出の起点となる照射
野内の点Ｓｏ本読み画像信号Ｓｐ先読み画像信号Ｓｅエッジ候補点を示す情報

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み
取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求め、放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った画像データに基づいて
前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ部分
であると考えられるエッジ候補点をニューラルネットワ
ークにより求め、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識することを特徴とする放射線照射野認識
方法。
【請求項２】照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放射線
画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求める信号変換手段と、放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力
とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッ
ジ部分であると考えられるエッジ候補点を出力とするニ
ューラルネットワークと、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識する認識手段とからなることを特徴とす
る放射線照射野認識装置。
【請求項３】照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光検出手段により光電的に読み
取って前記放射線画像情報を担う画像信号を得る際に、前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求め、放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った画像データに基づいて
前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッジ部分
であると考えられるエッジ候補点検出のためのしきい値
をニューラルネットワークにより求め、前記しきい値に基づいて前記エッジ候補点を求め、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識することを特徴とする放射線照射野認識
方法。
【請求項４】照射野絞りをかけて放射線が照射されて
放射線画像情報が蓄積記録された蓄積性蛍光体シートに
励起光を照射し、この励起光照射により前記シートから
発せられた輝尽発光光を光電的に読み取って前記放射線
画像情報を担う画像信号を得る光検出手段と、前記画像信号から、前記蓄積性蛍光体シート上の各位置
におけるデジタル画像データを求める信号変換手段と、放射線照射野内に含まれる所定の点からシート端部に向
かう放射状の複数の方向に沿った前記画像データを入力
とし、前記蓄積性蛍光体シート上の放射線照射野のエッ
ジ部分であると考えられるエッジ候補点検出のためのし
きい値を出力とするニューラルネットワークと、前記しきい値に基づいてエッジ候補点を求めるエッジ候
補点検出手段と、これらのエッジ候補点に沿った線で囲まれる領域を放射
線照射野と認識する認識手段とからなることを特徴とす
る放射線照射野認識装置。