The present invention utilizes a neural network by the image histogram of digital X-ray image brightness in the area of interest for medical applications relates to a method for evaluating the level. The calculation is: image acquisition, image histogram calculation, converts the histogram of the input parameter values into the neural network, and an output value of the neural network are obtained. Given period is calculated with the rank histogram values normalized to unit sizes are used as input parameters of the neural network. Brightness level is calculated as a linear function of the output value of the neural network. Neural network learning is performed using the calculated learning set on the basis of the given image database Calculated for each image with respect to the region of interest and scaling the brightness levels in a range of activation function of the neurons in the output layer of the neural network is used as the target value.본 발명은 신경망을 이용하는 이미지 히스토그램에 의해서 의료 어플리케이션을 위한 디지털 엑스레이 이미지의 관심 영역에서 밝기 레벨을 평가하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 계산은: 이미지 획득, 이미지 히스토그램 계산, 히스토그램 값들을 신경망의 입력 인자들로 변환, 및 신경망의 출력값들 획득을 포함한다. 주어진 계급 구간을 가지고 계산되고 단위 크기로 정규화된 히스토그램 값들이 신경망의 입력 인자들로서 사용된다. 밝기 레벨은 신경망의 출력값의 선형 함수로서 계산된다. 신경망 학습은 주어진 이미지 데이터베이스를 기초로 하여 계산된 학습 세트를 이용해서 수행되는데 관심 영역에 대하여 각각의 이미지에 대해 계산되고 신경망의 출력 레이어에서 뉴런의 활성화 함수의 범위로 크기조절된 밝기 레벨이 목표값으로서 사용된다.
