特許7404846IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関するものである。

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、放射線検出装置に含まれる構造物等には、高コントラストを示すものがある。 このような特にコントラストの高い構造物については、キャリブレーション補正等の従来の補正処理を行っても構造物成分を画像から低減させ、又は除去することができない場合がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

請求項１記載の発明は、画像処理方法において、 放射線を検出する放射線検出装置を、その一部が重畳された状態で複数配置し被写体について撮影を行う場合に、 補正が必要な補正領域である前記放射線検出装置の重畳部分の画像領域の画像情報から、所定の構造物を示す画素の位置を特定し、当該所定の構造物を示す画素を含む前記補正領域について機械学習を用いて前記所定の構造物の・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明のような画像処理を行うことで、撮影によって得られた画像に対して、特にコントラストの高い構造物についても構造物成分を適切に低減又は除去する補正処理を行うことが可能となる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本実施形態における放射線画像撮影システムの全体構成を表す図である。
【図2】 撮影台のホルダー内での前方の放射線検出装置と後方の放射線検出装置等を表す模式的な要部断面図である。
【図3】 本実施形態におけるコンソールの要部ブロック図である。
【図4】 図２に示す前方の放射線検出装置で得られた画像と後方の放射線検出装置で得られた画像の例を示す図である。
【図5】 本実施形態における画像補正処理を示すフローチャートである。
【図6】 図５に示す所定の構造物成分の低減・除去処理の詳細を示すフローチャートである。
【図7】 キャリブレーション補正を説明する説明図である。
【図8】 機械学習を用いた補正を説明する説明図である。
【図9】 画像推定フィルターを設計する機械学習を説明する説明図である。
【図10】 ブレンド処理を説明する説明図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ 撮影装置 １０ 放射線検出装置 １１ 撮影台 １１Ａ ホルダー １２ 放射線照射装置 ３ コンソール（画像処理装置） ３１ 制御部 ３２ 記憶部 ５ 画像解析装置 １００ 放射線画像撮影システム ＡｒＲ 補正領域 Ｃｓ 構造物成分 Ｆ 画像推定フィルター Ｐ 画像

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