[发明专利]放射线图像处理方法、学习完毕模型、放射线图像处理模块、放射线图像处理程序及放射线图像处理系统在审
申请号: | 202180028347.5 | 申请日: | 2021-04-14 |
公开(公告)号: | CN115398215A | 公开(公告)日: | 2022-11-25 |
发明(设计)人: | 须山敏康;大西达也 | 申请(专利权)人: | 浜松光子学株式会社 |
主分类号: | G01N23/04 | 分类号: | G01N23/04;G06T5/00 |
代理公司: | 北京尚诚知识产权代理有限公司 11322 | 代理人: | 杨琦;梁策 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 放射线 图像 处理 方法 学习 完毕 模型 模块 程序 系统 | ||
本发明提供一种可有效地去除放射线图像的噪声的放射线图像处理方法、学习完毕模型、放射线图像处理模块、放射线图像处理程序及放射线图像处理系统。控制装置(20)具备:取得部(201),其使用向对象物(F)照射X射线,并拍摄透过对象物(F)的X射线而取得X射线透过图像的图像取得装置(1),取得治具及对象物(F)的X射线透过图像;确定部(202),其确定治具的X射线透过图像的图像特性;选择部(204),其基于图像特性,从预先使用图像数据通过机器学习分别构建的多个学习完毕模型(206)中,选择学习完毕模型(206);及处理部(205),其使用所选择的学习完毕模型(206),执行从对象物(F)的X射线透过图像去除噪声的图像处理。
技术领域
实施方式的一个方面涉及一种放射线图像处理方法、学习完毕模型、放射线图像处理模块、放射线图像处理程序及放射线图像处理系统。
背景技术
目前已知以图像数据为对象进行使用了通过深度学习等机器学习而构建的学习完毕的模型噪声去除的方法(例如,参照下述专利文献1)。根据该方法,由于自动地去除来自图像数据的噪声,因此可高精度地观察对象物。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2019-91393号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
在如上述的现有的方法中,在将通过使X射线等放射线透过对象物而产生的放射线图像作为对象的情况下,有时噪声的去除不充分。例如,存在如下倾向:根据X射线源等放射线产生源的条件、所使用的滤波器(filter)的种类等条件,图像的亮度与噪声的关系容易变动,无法有效地去除噪声。
因此,实施方式的一个方面是鉴于上述问题而完成的,其问题在于,提供一种可有效地去除放射线图像的噪声的放射线图像处理方法、学习完毕模型、放射线图像处理模块、放射线图像处理程序及放射线图像处理系统。
解决课题的技术手段
实施方式的一个方面的放射线图像处理方法具备:使用向对象物照射放射线,并拍摄透过对象物的放射线而取得放射线图像的系统,取得治具的放射线图像的步骤;确定治具的放射线图像的图像特性的步骤;基于图像特性,从预先使用图像数据通过机器学习分别构建的多个学习完毕模型中,选择学习完毕模型的步骤;使用系统,取得对象物的放射线图像的步骤;及使用所选择的学习完毕模型,执行从对象物的放射线图像去除噪声的图像处理的步骤。
或者,实施方式的其他方面的学习完毕模型,是用于上述的放射线图像处理方法的学习完毕模型,该学习完毕模型使用图像数据通过机器学习而构建,使处理器执行从对象物的放射线图像去除噪声的图像处理。
或者,实施方式的其他方面的放射线图像处理模块具备:取得部,其使用向对象物照射放射线,并拍摄透过对象物的放射线而取得放射线图像的系统,取得治具及对象物的放射线图像;确定部,其确定治具的放射线图像的图像特性;选择部,其基于图像特性,从预先使用图像数据通过机器学习分别构建的多个学习完毕模型中,选择学习完毕模型;及处理部,其使用所选择的学习完毕模型,执行从对象物的放射线图像去除噪声的图像处理。
或者,实施方式的其他方面的放射线图像处理程序使处理器作为取得部、确定部、选择部及处理部发挥功能,该取得部使用向对象物照射放射线,并拍摄透过对象物的放射线而取得放射线图像的系统,取得治具及对象物的放射线图像;该确定部确定治具的放射线图像的图像特性;该选择部基于图像特性,从预先使用图像数据通过机器学习分别构建的多个学习完毕模型中,选择学习完毕模型;该处理部使用所选择的学习完毕模型,执行从对象物的放射线图像去除噪声的图像处理。
或者,实施方式的其他方面的放射线图像处理系统具备:上述的放射线图像处理模块;产生源,其向对象物照射放射线;及拍摄装置,其拍摄透过对象物的放射线并取得放射线图像。
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