特許 7522919 Ｘ線画像用イメージングプレートの蓄積機能を決定する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-17

(45)【発行日】2024-07-25

(54)【発明の名称】Ｘ線画像用イメージングプレートの蓄積機能を決定する方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/42 20240101AFI20240718BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240718BHJP

   G16H 30/20 20180101ALI20240718BHJP

   A61B 6/58 20240101ALI20240718BHJP

   A61B 6/51 20240101ALN20240718BHJP

【ＦＩ】

A61B6/42 500T

G06T7/00 612

G16H30/20

A61B6/58 500Z

A61B6/51

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023513349

(86)(22)【出願日】2021-08-09

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-09-20

(86)【国際出願番号】 DE2021100678

(87)【国際公開番号】W WO2022042794

(87)【国際公開日】2022-03-03

【審査請求日】2023-02-24

(31)【優先権主張番号】102020122196.7

(32)【優先日】2020-08-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

(73)【特許権者】

【識別番号】507063595

【氏名又は名称】デュール デンタル ソシエタス オイロペア

【氏名又は名称原語表記】ＤＵＥＲＲ ＤＥＮＴＡＬ ＳＥ

【住所又は居所原語表記】Ｈｏｅｐｆｉｇｈｅｉｍｅｒ Ｓｔｒ． １７， ７４３２１ Ｂｉｅｔｉｇｈｅｉｍ－Ｂｉｓｓｉｎｇｅｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ

(74)【代理人】

【識別番号】100114890

【弁理士】

【氏名又は名称】アインゼル・フェリックス＝ラインハルト

(74)【代理人】

【識別番号】100098501

【弁理士】

【氏名又は名称】森田 拓

(74)【代理人】

【識別番号】100116403

【弁理士】

【氏名又は名称】前川 純一

(74)【代理人】

【識別番号】100134315

【弁理士】

【氏名又は名称】永島 秀郎

(74)【代理人】

【識別番号】100162880

【弁理士】

【氏名又は名称】上島 類

(72)【発明者】

【氏名】アレクサンダー ハック

(72)【発明者】

【氏名】アレクサンダー ラディコス

(72)【発明者】

【氏名】ジーモン ヤゴダ

(72)【発明者】

【氏名】マティアス ヴィーチョレク

【審査官】松岡 智也

(56)【参考文献】

【文献】特開２００８－０１８０４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０５３１７１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２００８／００１２９６７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００５－２８４８７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２２４５７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０２０－５３７１５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１１１２１３０８９（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開平３－１７０１３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】Asim BAIG et al.，“Local normalized cross correlation for geo-registration”，Proceedings of 2012 9th International Bhurban Conference on Applied Sciences & Technology (IBCAST)，2012年01月，DOI: 10.1109/IBCAST.2012.6177529

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ６／００－６／５８

Ｇ０１Ｎ ２３／００－２３／２２７６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｘ線イメージングプレートの蓄積機能を決定する方法であって、前記方法は、
同じ前記Ｘ線イメージングプレートで取得した複数のデジタルＸ線画像を提供するステップと、
前記Ｘ線イメージングプレートのピクセルと当該ピクセルの周囲を含む画像領域に対応する前記デジタルＸ線画像の間の相関を表す相関値を求めるステップと、
前記相関値が閾値を上回る場合、前記ピクセルの前記蓄積機能に欠陥があると分類するステップと、
を有している、方法。

【請求項2】

少なくとも１０枚の前記デジタルＸ線画像の間の前記相関値を求める、請求項１記載の方法。

【請求項3】

前記相関値を求めるステップの前に、前記デジタルＸ線画像に対してアライメント識別または／および縁部識別を実行するステップをさらに有している、請求項１または２記載の方法。

【請求項4】

前記ピクセルの周囲は、一辺の長さが１０μｍ～１０００μｍの間の正方形である、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。

【請求項5】

前記閾値は２５％である、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。

【請求項6】

前記画像領域は、アライメントマーキングまたは／および前記Ｘ線イメージングプレートの縁部を除外する、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。

【請求項7】

デジタルＸ線画像用イメージングプレートの蓄積能力を決定する装置であって、
前記装置は、
ａ）露光されたイメージングプレートを読み出すためのイメージングプレートリーダと、
ｂ）請求項１から６までのいずれか１項記載の方法を実施するように構成されている制御機器と、
を有している、装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

発明の背景
１．発明の分野
本発明は、Ｘ線画像用イメージングプレートの蓄積機能を決定する方法に関する。

【0002】

２．先行技術の説明
Ｘ線技術、特に歯科用Ｘ線技術では今日、Ｘ線画像を記録するためにイメージングプレートがよく使用される。これらのイメージングプレートは、透明な行列に埋め込まれている蛍光体材料を含んでいる。これによって、入射Ｘ線光によって、励起された準安定状態にされる蓄積センタが生じる。このようなイメージングプレートがＸ線機器を使用して露光されると、イメージングプレートは、励起された蓄積センタおよび励起されていない蓄積センタの形で潜像を含む。

【0003】

イメージングプレートを読み出すために、イメージングプレートは走査装置内で、読み出し光を用いて点ごとに走査され、この結果、励起された蓄積センタの準安定状態が蛍光の放出のもとで緩和する。この蛍光は、検出器ユニットを使用して検出可能であるので、相応の評価電子機器を使用して、デジタルＸ線画像が得られる。たとえば、読み出しプロセスにはドラムスキャナまたはフラットベッドスキャナが使用される。

【0004】

イメージングプレート技術の大きな利点は、イメージングプレートを再利用できることである。プレートに蓄積された画像情報がいずれにせよ消去される読み出しの後、イメージングプレートを、後続の記録プロセスおよび蓄積プロセスに使用することができる。この際にはさまざまなエージングプロセスによって、再利用性が制限される。一方では、局所的な蓄積センタが時間の経過とともに発生することがあり、このような蓄積センタはもはや励起可能ではなく、したがってＸ線画像において暗いままである。他方では、実際の動作において、機械的な負荷によっても、イメージングプレートの表面に引っかき傷または点状の損傷が残ることがある。

【0005】

したがって、イメージングプレートの蓄積機能を評価できることが望ましい。たとえば、イメージングプレートを眼で見て、引っかき傷またはその他の損傷がないかに関して表面を調べ、相応に分類することができる。さらに、このイメージングプレートによって行われた記録の数または読み出しプロセスの数をカウントすることができる。もう１つの要因として、製造日に基づくイメージングプレートの耐用年数を考慮することができる。しかしこれらの措置では、イメージングプレートの実際の蓄積機能について、信頼できる言明を出すことはできない。

【0006】

発明の概要
本発明の課題は、上述の欠点を回避し、特にイメージングプレートの蓄積機能および蓄積の質についての正確な言明を可能にする、Ｘ線イメージングプレートの蓄積機能を決定する方法を提供することである。

【0007】

上述の課題は、独立請求項による、Ｘ線フィルムの蓄積機能を決定する方法によって解決される。本発明による方法は、以下のステップを有する：

【0008】

イメージングプレートの多数のデジタルＸ線画像を提供するステップ；関連する画像領域に対するＸ線画像に相互相関演算を実行するステップ；相関値から特徴画像を作成するステップ；特徴画像のピクセルの蓄積機能を、このピクセルの周囲にある他のピクセルの相関値に基づいて分類するステップ。

【0009】

発明者らは、同一のイメージングプレートによって作成されたＸ線画像の分析が、イメージングプレートの蓄積機能および蓄積の質を決定するための良好な基礎を形成することに気づいた。蓄積機能の低下の原因となり得るイメージングプレートの欠陥の位置は固定されている。個々のＸ線画像の純粋にピクセルベースの比較は、一般に、このような位置固定された構造体の識別には効果的ではない。同一の読み出し装置によって同一のイメージングプレートを読み出す場合でも、たとえば読み出しプロセス中のイメージングプレートの異なる曲率によって、ピクセルレベルで異なっているＸ線画像が生じる可能性がある。さらに、さまざまなＸ線画像（たとえば臼歯のＸ線記録）は、ピクセルレベルでの１対１の比較の際に、特定の領域において、常に類似の構造体を有することがある。このピクセルに実際に常に構造体が画像化されていることに基づく推論なのではあるが、これによって、誤判定、すなわちピクセルが変更不可能であり、したがってもはや使用することができないとの誤判定が生じるだろう。

【0010】

それにもかかわらず、Ｘ線イメージングプレートの蓄積機能を決定するために、存在する異なるデジタルＸ線画像間での相互相関演算が本発明にしたがって実行される。ここで、相関演算が関連する画像領域に対してのみ実行され、アライメントのためのイメージングプレートのマーキングまたは／および同様にＸ線画像において画像化される可能性があるイメージングプレート縁部などの無関係な画像領域が演算から除外されるのは有利である。

【0011】

相互相関演算は相関値を提供し、これらの相関値を組み合わせて、同様に画像を形成することができる。相関値からなる画像は特徴画像と称される。なぜなら、これは、相関演算に基づいて、ベースとなるイメージングプレートの特徴を明らかにするからである。このようにして、とりわけ、考慮されている２つのＸ線画像上で同じまたは非常に類似しており、したがっておそらくイメージングプレートの特徴であり、画像化された構造体ではない特徴が画像化される。

【0012】

ここで、このような特徴画像のピクセルが、自身の蓄積機能または蓄積能力に関して分類され得る。このために、その周囲にあるピクセルの相関値が考慮される。周囲のピクセルの相関度合いのレベルに基づいて、考慮されているピクセルが高度に相関しているか否かを決定することができる。このような場合には、その蓄積機能は欠陥を有していると分類される。

【0013】

この方法の好ましい実施形態では、その相関値が相関閾値を上回る、周囲のピクセルのみが分類するステップにおいて使用される。すなわち、周囲のピクセルと比較される相関閾値が定義される。次いで、好ましくは、その相関値がこの相関閾値を上回るピクセルのみが分類に使用される。

【0014】

択一的または付加的に、平均相関値を周囲のピクセルに対して計算することができる。この平均相関値を、同様に、相関閾値と比較することができる。

【0015】

好ましくは相互相関演算は、Ｘ線画像と、同一のイメージングプレートの残りの提供されたＸ線画像との間で、対で実行される。したがって、提供されたｎ個のＸ線画像に対して１／２ｎ（ｎ－１）回の相互相関演算を行うことができる。これによって、１／２ｎ（ｎ－１）個の特徴画像が得られる。この相互相関演算を、少なくとも１０枚、好ましくは少なくとも２０枚、特に好ましくは少なくとも３０枚のＸ線画像に対して行うことが好ましい。

【0016】

相互相関演算では、相関を、たとえば、画像全体の小さなセクションに対して計算することができる。ここでは相関フィールドと称されるこのセクションは、引っかき傷などの典型的な損傷を確実に識別することができる程度に、小さく選択される。２５ｓ／蓄積センタもしくはピクセルあたりの典型的な比率では、一辺の長さが４００μｍまたは１６ピクセルであると有利である。

【0017】

この相関フィールドは、好ましくは、相互相関の計算のために、ピクセルごとにシフトされ、相関計算が毎回実行される。

【0018】

この方法を改善するために、好ましくは、相互相関演算が実行される前に、デジタルＸ線画像に対してアライメント識別または／および縁部識別を実行することができる。これによって特徴画像のコントラストが向上する。

【0019】

特に好ましくは、デジタルＸ線画像は有用なデータを有している。すなわち、Ｘ線イメージングプレートの蓄積機能を確定するために、このＸ線イメージングプレートにおいて、空の露光などを実行する必要はない。むしろ、動作中に、同一のイメージングプレートの記録されたデジタルＸ線画像に基づいて、いわばバックグラウンドにおいて、イメージングプレートの蓄積機能を監視および分析することができる。すなわち、特定の記録パラメータを使用する必要も、蓄積機能を決定する目的で意図された特別なＸ線画像をイメージングプレートによって記録する必要もない。同一のイメージングプレートによって生成されたＸ線画像プール全体またはその一部、たとえば、最後の３０回の記録または過去Ｘ日間の記録を分析に提供するだけでよい。

【0020】

具体的には、相互相関演算は、たとえばＬＮＣＣ（LNCC = Locally Normalized Cross Correlation）アルゴリズムを使用する、局所的に正規化された計算であることが好ましい。

【0021】

分類のために考慮されるピクセルの周囲は、一辺の長さが１０μｍ～１０００μｍの間、好ましくは２００μｍ～５００μｍの間、特に好ましくは４００μｍの正方形であることが好ましい。

【0022】

この方法の発展形態では、その相関値が相関閾値を上回る、周囲のピクセルの数が最大数以上である場合、このピクセルの蓄積機能は欠陥があると分類される。この最大数は、好ましくは、分析フィールド内のすべてのピクセルの２５％である。すなわち、考慮されているピクセルの周囲にあるすべてのピクセルの２５％で、相関値が相関閾値を上回っている場合、このピクセルの蓄積機能は欠陥があると分類される。

【0023】

相互相関演算が実行される関連する画像領域は、たとえば、場合によってはＸ線画像上で識別可能な、アライメントマーキングまたは／およびイメージングプレートの縁部などの、イメージングプレート上のマーキングを除外する。

【0024】

さらに、ピクセルの蓄積能力の分類時に、Ｘ線画像の記録日を、分類するステップの際に考慮することができる。

【0025】

上述の課題はさらに、Ｘ線画像用イメージングプレートの蓄積能力を決定する装置によって解決される。本発明による装置は、露光されたイメージングプレートを読み出すためのイメージングプレートリーダと、上述の方法を実施するように構成されている制御機器とを有している。

【0026】

以降で本発明の実施例を、図面を参照してより詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0027】

【図1】第１の実施形態を示す図である。

【図2】適切なＸ線画像の作成を示す図である。

【図3】第２の実施形態を示す図である。

【図4】第２の実施形態の第１の部分を示す図である。

【図5】第２の実施形態の第２の部分を示す図である。

【0028】

好ましい実施例の説明
図１は、本発明による方法の第１の実施形態を示す図である。

【0029】

第１のステップ（Ｓ１１）において、イメージングプレートの多数のデジタルＸ線画像が提供される。Ｘ線画像は、同一のイメージングプレートから取得される。これは、各Ｘ線画像が物理的に同一のイメージングプレートから取得されることを意味する。このようにして、プレート上またはプレート中の欠陥の存在の可能性を識別することができる。多数のＸ線画像は、たとえば、実際の有用なデータを含んでいる最後の１０回、２０回または３０回の記録であり得る。しかし、原則として、存在しているＸ線画像から任意の各サブセットが形成されてよい。有用なデータは、たとえば、通常の診断目的で、イメージングプレートを使用することから生じ得る。この提供ステップは、たとえば、イメージングプレートに割り当てられている一意の識別子に基づいて、このイメージングプレートに属するＸ線画像を多数のＸ線画像からフィルタリングすることを含んでいてよい。イメージングプレートは、たとえば、一意の識別番号が格納されているＲＦＩＤタグを有していてよい。イメージングプレートリーダを使用してイメージングプレートを読み出す場合、この識別番号を照会し、（たとえばメタデータにおける）Ｘ線画像に追加し、これと一緒に格納することができる。

【0030】

付加的または択一的に、この提供ステップは、同一のイメージングプレートのＸ線画像の記録日にしたがってフィルタリングすることを含んでいてよい。

【0031】

さらなるステップ（Ｓ１２）において、相互相関アルゴリズムが、関連する画像領域に対する提供されたＸ線画像に適用される。関連する画像領域は、相互相関アルゴリズムが適用される前にすでに、提供されているＸ線画像から選択されていてよい。相互相関アルゴリズムを適用する場合、Ｘ線画像は自身の相関に関して、対でチェックされる。

【0032】

さらなるステップ（Ｓ１３）において、相互相関アルゴリズムから得られた相関値を用いて特徴画像が作成される。この特徴画像では、有用なデータからの特徴ではなく、イメージングプレートの蓄積機能を反映している特徴が識別可能である。

【0033】

ピクセルまたは画像領域全体を、それらの蓄積機能に関して特徴付けるために、Ｘ線画像のピクセルの周囲が、さらなるステップ（Ｓ１４）において考慮される。ここでは、調べられたピクセルを囲むピクセルの相関値を使用して、調べられたピクセルの蓄積機能を推測することができ、その蓄積機能を特徴付けるもしくは分類することができる。たとえば、個々の相関値またはすべての相関値が特定の閾値を上回る場合、調べられたピクセルの蓄積機能は、相応に、「存在しない」または「欠陥がある」と分類され得る。択一的または付加的に、相関閾値に達している、または相関閾値を上回るピクセルの数を考慮することができる。たとえば、周囲のピクセルの特定のパーセンテージが特定の閾値を上回る場合、調べられたピクセルの蓄積機能は「存在しない」または「欠陥がある」と特徴付けされ得る。

【0034】

図２は、イメージングプレートの蓄積機能を調べるために必要なＸ線画像を作成するプロセスを示す図である。

【0035】

第１のステップ（Ｓ２１）において、Ｘ線記録装置を使用してイメージングプレートが露光される。これは、これ以上説明する必要のない一般的なプロセスである。

【0036】

さらなるステップ（Ｓ２２）において、走査装置を使用してイメージングプレートが読み出される。これによって、デジタルＸ線画像が作成される。詳細に説明したように、読み出しプロセス中に、蓄積センタの準安定状態が読み出し光によって励起され、蛍光の放出のもとで緩和が生じる。

【0037】

同時に、これに前後して、イメージングプレートに一意に割り当てられる識別子を取得するために、イメージングプレートに取り付けられたＲＦＩＤタグが読み出される（Ｓ２３）。

【0038】

次いで（Ｓ２４）、デジタルＸ線画像が、イメージングプレートの一意の識別子と関連付けされ、蓄積場所に格納される。ここでＸ線画像をすでに、イメージングプレートにしたがって分類して格納することができる。択一的に、Ｘ線画像をすでに、各記録日にしたがって事前に分類することもできる。

【0039】

図３は、本発明による方法の第２の実施形態を示す図である。

【0040】

第１のステップ（Ｓ３１）において、同一のイメージングプレートのｎ個のＸ線画像を提供するために、Ｘ線画像が格納されている蓄積場所にアクセスする。Ｘ線画像と関連付けられている識別子に基づいて、同一のイメージングプレートのＸ線画像が選択される。たとえば、イメージングプレートに一意に割り当て可能な識別子が、Ｘ線画像ファイル、たとえばメタデータに埋め込まれていてよい。ｎ個のＸ線画像の選択は、一般に、特定の数、たとえば１０回、２０回または３０回の、最後に、同一のイメージングプレートで行われたＸ線記録を含んでいる。

【0041】

さらなるステップ（Ｓ３２）において、Ｘ線画像がアライメントされる。このために、たとえば、Ｘ線画像において識別可能なアライメントマーキングを、最初の大まかなアライメントに使用することができ、Ｘ線画像において識別可能なＸ線フィルムの縁部を微細なアライメントのために使用することができる。

【0042】

分析のためにＸ線画像の画像コンテンツをより適切に準備するために、分析に使用できない画像コンテンツが、さらなるステップ（Ｓ３３）においてマスキングされる。これはたとえば、上述のアライメントマーキング、イメージングプレートの縁部またはイメージングプレートと固定的に関連付けられている他の画像コンテンツであり得る。次に、マスキングされた画像コンテンツを除いて、関連する画像コンテンツに対してさらなる分析が行われる。

【0043】

さらなるステップ（Ｓ３４）において、画像コンテンツの信号対雑音比を改善するために、マスキングされたＸ線画像に対して縁部識別が実行される。

【0044】

このようにして準備されたＸ線画像に対して相互相関演算が行われる（Ｓ３５）。

【0045】

これは、図４にも示されている。

【0046】

ここではまず、フィールド１２内の平均値ｍｉおよび標準偏差ｓｉが、ｎ個のＸ線画像１０のそれぞれに対して計算される。ここで相関フィールド１２と定義されるフィールド１２は、Ｘ線画像自体よりも小さいＸ線画像１０の一部を含んでいる。好ましくは相関フィールド１２のサイズは、イメージングプレートの生じ得る損傷の寸法に合わされている。これは、生じ得る損傷が依然として識別可能なままである程度に、相関フィールド１２が小さくなければならないことを意味しているべきである。同時に、相関フィールド１２は、特定の数の蓄積センタもしくはピクセルにわたって平均化が行われる程度の大きさを有しているべきである。たとえば、このような相関フィールドの寸法は、１００μｍ×１００μｍ、すなわち、たとえば４ピクセル×４ピクセルであり得る。

【0047】

相関フィールド１２は、Ｘ線画像全体にわたってピクセルごとにシフトされ（Ｓ３５１）、相関フィールド１２の各位置に対して、平均値ｍｉが計算され（Ｓ３５２）、標準偏差ｓｉが計算される（Ｓ３５３）。このような計算から、元の画像とほぼ同じサイズの値の行列が得られる。画像の中央領域において、フィールド位置は各ピクセルに対応するが、画像の縁部では、相関フィールドの固有のサイズに基づいて、一部のピクセルとフィールド位置とが対応していない。

【0048】

同時に、相関フィールド内の相関フィールドの各位置に対して、フィールド内の各ピクセルと、別の画像の同じ位置のピクセルとの積

【数1】

が計算され、相関フィールドにわたって平均化される（Ｓ３５４）。この演算は、可能なすべての画像の組合せに対して実行される。結果として得られる値の行列は、平均値および標準偏差に対するサイズと同じサイズを有する。平均値および標準偏差の行列の数は画像の数に対応するが、積の形成によって、すべての可能な組合せに対して１／２ｎ（ｎ－１）個の値の行列ができる。

【0049】

このようにして得られた値の行列を使用して、１／２ｎ（ｎ－１）個の組合せのそれぞれについて局所的に正規化された相互相関を計算し（Ｓ３５５）、これらの組合せすべてにわたって平均化することができる（Ｓ３５６）。相互相関は次のように計算される：

【数2】

【0050】

ここで、ｍｉ，ｍｊは相関フィールドにわたって平均化された画像ｉもしくはｊの平均値であり、ｓｉ，ｓｊは属する標準偏差である。ｍｉｊは、上述のように、相関フィールドにわたって平均化された、画像ｉと画像ｊとの間の積である。

【0051】

このようにしてすべての可能な画像の組合せについて得られたｌｎｃｃ値が平均化され、計算された相関値を有する単一の値の行列１４が残る（Ｓ３５６）。択一的に、算術による平均値形成の代わりに、中央値と、必要に応じて付加的に標準偏差とを計算することもできる。

【0052】

この値の行列１４を、画像として表すことができる（Ｓ３６）。この特徴画像またはフィーチャ画像と称される画像において、特徴１６，１８（図５参照）が識別可能であり、これらは、同一のイメージングプレートによって行われたさまざまな記録にわたって存続し、したがって、イメージングプレートの特徴であり、実際にＸ線画像１０上に画像化された構造体の特徴ではない。これに対して、実際の画像化された構造体は、Ｘ線画像ごとに少なくともわずかに異なっている。

【0053】

ここで、相関値に基づいてイメージングプレートの蓄積能力を特徴付け、特定の領域に対して、蓄積能力を「存在しない」または「欠陥がある」と分類するために、特徴画像のピクセルが調べられる（Ｓ３７）。これは、図５にも示されている。

【0054】

特徴画像１４において、すべてのピクセル２２から、固定された分析フィールド２０内のその相関値が閾値を上回るピクセル２４が決定される。この閾値は、好ましくは０．０７～０．１５の間にあり、たとえば０．１にある。分析フィールド２０はたとえば、たとえば４００μｍ×４００μｍの物理的寸法を有しており、すでに述べたように、分析フィールド２０をイメージングプレートの物理的寸法ならびに予想される欠陥のタイプおよびサイズに合わせることができる。

【0055】

その平均相関値がこの閾値以上である、分析フィールド２０内の画像点２２の数が最大数を上回る場合（Ｓ３８）、分析フィールド２０に属する画像点２６は、自身の蓄積能力に関してもはや機能しないものとして特徴付けされる２８。分析フィールド２０を用いて、特徴画像１４が点ごとに走査され、最後には、その機能性が損なわれており、もはや機能していないと特徴付けされる画像箇所２８がマーキングされている。たとえば、分析フィールド２０内に位置するすべての相関値の２５％などの相対的な値を、閾値以上にある相関値の最大数として選択することができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】