コンピュータ断層撮影（ＣＴ）において逐次近似再構成の軸方向範囲を拡張するための方法およびシステム
【課題】目的は、逐次近似再構成アルゴリズムを用いてコーンビームデータから再構成された画像の軸方向アーチファクトを実質的に低減することにある。
【解決手段】本コンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法は、ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップとを備える。
【解決手段】本コンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法は、ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップとを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に画像処理およびシステムに関し、より詳細には、最初に計測されたコーンビームデータがＺ軸方向範囲を実質的に増やすために拡張された後で所定の逐次近似再構成法に特定の重みを適用することに関する。
【背景技術】
【０００２】
逐次近似再構成（ＩＲ）法を用いて円軌道コーンビームデータからｚ軸方向に沿って長い物体の画像を再構成することは、従来技術においてよく知られている課題である。この課題は、トランケーションされた計測データが原因でＩＲにおいて生じる軸方向アーチファクトの低減を必要とする。たとえば、撮像するべき物体が図１に示されているように支持円筒（support cylinder）に閉じ込められている場合、投影データは、従来の円軌道コーンビームスキャンジオメトリを用いて収集される。線源Ｓが所定の垂直軸Ｚのまわりを回転するとき、Ｘ線によって照射される画像ボリュームは、レイｐ1、ｐ2、ｐ3、およびｐ4によって規定される。この点に関して、すべてのレイが０から２πの角度範囲内で網掛け領域Ａを透過するわけではないので、領域Ａはフルスキャン方式で十分に照射されない。一般に、逐次近似再構成アルゴリズムでは、上述の不十分な計測データが原因で領域Ａを正確に再構成できない。
【０００３】
そのうえ、ＩＲの反復性が軸方向アーチファクトの一因となる。ＩＲは再投影を用いるので、繰り返しのインスタンス（instance）後に毎回、再構成視野（reconstruction field of view）の軸方向範囲が減少する。さらに図１を参照すると、レイｐ5は、所定の逐次近似再構成アルゴリズムを直接適用することにより六角形の領域Ｂを再構成するために用いられる。残念なことに、レイｐ5は領域Ｂと領域Ａの両方を通過するので、領域Ａにおけるある程度の誤差は、逐次近似処理（iteration process）の複数のインスタンスを通してレイｐ5を用いることによって領域Ｂに伝播する。したがって、領域Ｂにおいて、再構成された値は正確ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目的は、逐次近似再構成アルゴリズムを用いてコーンビームデータから再構成された画像の軸方向アーチファクトを実質的に低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本実施形態に係るコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法は、
ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、
ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、
ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップとを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】マルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナにおいて円軌道コーンビームデータを用いて軸方向アーチファクトを発生させるための従来技術の問題の特定の状況を示す図。
【図２】本発明による、軸方向アーチファクトを実質的に低減するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態における特定の要素を示す図。
【図３】本発明による一実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための逐次近似再構成処理に関与する全般的なステップを示すフロー図。
【図４】本発明による一実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための拡張データの生成および検証に関与するやや詳細なステップを示すフロー図。
【図５】本発明により軸方向アーチファクトを実質的に低減するための検出器行の関数として軸方向重みの例示的な検証関数を示す図。
【図６Ａ】かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、胸部の逐次近似再構成画像。
【図６Ｂ】本発明により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、胸部の逐次近似再構成画像。
【図７Ａ】かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、腹部の逐次近似再構成画像。
【図７Ｂ】本発明により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、腹部の逐次近似再構成画像。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
ここで図面を参照すると、同じ参照番号はすべての図面を通して対応する構造を示すが、特に図２を参照すると、図は、ガントリ１００と他のデバイスまたはユニットとを含む、本発明によるマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す。ガントリ１００は、側面図にて示されており、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、多列または２次元配列型のＸ線検出器１０３とをさらに含む。Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、環状フレーム１０２上の対象（subject）Ｓを挟んで反対側に取り付けられ、環状フレーム１０２は、回転軸ＲＡのまわりに回転可能に支持される。回転ユニット１０７は、フレーム１０２を０．４秒／回転などの高速で回転させ、対象Ｓは、軸ＲＡに沿って、図示の紙面に対する奥行き方向または手前方向に移動される。
【０００８】
マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線管１０１がＸ線を生成するようにスリップリング１０８を介して管電圧をＸ線管１０１に印加する高電圧発生装置１０９をさらに含む。Ｘ線は対象Ｓに向かって照射され、対象Ｓの断面領域は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、対象Ｓを透過した照射Ｘ線を検出するために、対象Ｓを挟んでＸ線管１０１の反対側にある。
【０００９】
本発明の実施形態では、Ｘ線は、所定のコーンビーム角および所定のファンビーム角でＸ線管１０１から放射される。本発明による一実施形態では、線源１０１は、データ収集中に、円軌道コーンビームデータを収集するために所定の円形軌道を進む。本発明による別の実施形態では、線源１０１は、螺旋軌道コーンビームデータを収集するために所定の螺旋状軌道を進む。
【００１０】
さらに図２を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナは、Ｘ線検出器１０３からの検出された信号を処理するための他のデバイスをさらに含む。データ収集回路またはデータ収集システム（ＤＡＳ）１０４は、各チャンネルに対してＸ線検出器１０３から出力された信号を電圧信号に変換し、それを増幅して、さらにデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３およびＤＡＳ１０４は、１回転あたりの所定の全投影数（ＴＰＰＲ：total number of projections per rotation）を、最大で９００ＴＰＰＲ、９００ＴＰＰＲから１８００ＴＰＰＲの間、および９００ＴＰＰＲから３６００ＴＰＰＲの間とできるよう処理するように構成される。
【００１１】
上述のデータは、非接触データ伝送装置１０５を通して、ガントリ１００の外部のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データに対して感度補正などの特定の補正を実行する。次に、その結果として生成されるデータ（実測された投影データ（計測データ））を、記憶デバイス１１２が再構成処理の直前の段階で記憶する。記憶デバイス１１２は、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、およびスキャンプラン支援装置２００と共に、データ／制御バスを介してシステムコントローラ１１０に接続される。スキャンプラン支援装置２００は、撮像技師がスキャンプランを策定するのを支援するための機能を含む。ボリューム画像再構成の場合、逐次近似アルゴリズムとしては、全変動（ＴＶ）最小化逐次近似再構成アルゴリズムがある。逐次近似再構成法には、さらに、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、またはオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）がある。
【００１２】
再構成デバイス１１４の一実施形態は、種々のソフトウェア構成要素とハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、有利には、逐次近似再構成法を用いて全変動（ＴＶ）を最小化する。一般に、本実施形態の再構成デバイス１１４は、全変動逐次近似再構成（ＴＶＩＲ）アルゴリズムを実施する。ＴＶＩＲアルゴリズムは、投影データに対して、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップと、ＴＶ最小化ステップとを実行する。この２つのステップは、繰り返し回数があらかじめ設定されているメインループにおいて連続して実施される。
【００１３】
ＴＶ最小化ステップの前に、投影データは、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）に供される。投影データは、それぞれ特定数のビューを有する所定数のサブセットＮにグループ化される。一実施形態では、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、各サブセットが連続して処理されてもよい。別の実施形態では、複数のサブセットは、複数の中央処理装置（ＣＰＵ）または１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などの特定のマイクロプロセッサを利用して並列に処理されてもよい。
【００１４】
再構成デバイス１１４はまた、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、２つの主要な演算を実行する。すなわち、再構成デバイス１１４は、各サブセットＮに対して、計算上の投影データを生成するために画像ボリュームを再投影し、更新画像ボリュームを再構成するために、計測された投影データと計算上の投影データとの正規化された差分を逆投影する。さらに詳細には、再構成デバイス１１４の一実施形態では、システム行列の係数がキャッシュされないレイトレーシング法を用いることによって、画像ボリュームを再投影する。さらに、再構成デバイス１１４の一実施形態では、サブセット内のすべてのレイを同時に再投影する。この処理は任意選択で並列に実施される。逆投影において、再構成デバイス１１４の一実施形態では、所望の更新画像ボリュームを生成する目的でサブセット内のすべての正規化された差分投影データを逆投影するためにピクセルドリブン（pixel-driven）法を用いる。再構成デバイス１１４が、画像ボリュームを生成するためにサブセット内のすべてのレイサム（すなわち差分投影データ）を逆投影するので、この演算も任意選択で並列に実施される。これらの演算は、単一のＯＳ−ＳＡＲＴステップを完了するために、すべてのサブセットＮに適用される。このおよびその他の実施形態は、任意選択で、添付の特許請求の範囲においてより詳細に記載されている本実施形態の範囲に含まれる。
【００１５】
全変動（ＴＶ）最小化ステップにおいて、再構成デバイス１１４の一実施形態では、現在の画像ボリュームの目的関数が前の画像ボリュームの目的関数より小さくなるように正のステップ幅（step size）を探索するために直線探索方式（line search strategy）を用いる。
【００１６】
本実施形態は、所定の技法を使用してコンピュータ断層撮影画像の軸方向アーチファクトを実質的に低減させるための種々のソフトウェアモジュールとハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置の軸方向アーチファクトデバイス１１７は、有利には、コーンビームデータに対して軸方向アーチファクト低減ステップを実行する。一実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、データ／制御バスを介して、他のソフトウェアモジュール、ならびに／または記憶デバイス１１２、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、および入力デバイス１１５などのシステム構成要素に動作的に接続される。この点に関して、他の実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７単独では、必ずしも軸方向アーチファクト低減機能および／またはそれに関連するタスクを実行しない。そのうえ、代替実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、任意選択で再構成デバイス１１４などの他のデバイスの一部である。
【００１７】
一般に、ＣＴの投影データは、所定の対数変換処理の後で利用可能である。この対数変換処理では、スキャンされた物体によって減衰された、計測されたＸ線強度信号を線積分データに変換する。その後、この線積分データから、既知の数学的反転方法によってＣＴ画像が再構成される。つまり、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、計測されたＸ線強度信号への直接アクセスを有する。
【００１８】
軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、本実施形態において、不十分な実測された投影データ（計測データ）を軸方向に拡張する。従来技術の問題について図１を参照して説明したように、軸方向アーチファクトの１つの主な原因は、従来の円軌道スキャンジオメトリにおけるコーンビーム線源が原因で計測データが不十分であることである。線源Ｓが所定の垂直軸Ｚのまわりを回転するとき、Ｘ線によって照射される画像ボリュームは、レイｐ1、ｐ2、ｐ3、およびｐ4によって規定される。この点に関して、すべてのレイが０から２πの角度範囲内で網掛け領域Ａを透過するわけではないので、領域Ａはフルスキャン方式で十分に照射されない。網掛け領域Ａの不十分なデータを補うために、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の一実施形態では、実測された計測データに対して軸方向の先方（top）および末尾（bottom）に所定数の列の追加データを追加することによって実測された計測データをｚ軸方向に拡張する。軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の一実施形態では、検出器の端に対応する端列の計測データからデータをコピーすることによって追加データを生成する。軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の別の実施形態では、検出器の端に対応する端列近傍の使用可能な計測データに基づいてデータを外挿することによって追加データを生成する。このように、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の実施形態では、最初に計測されたデータと追加データに基づいて拡張データを生成する。
【００１９】
同様に、本実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、逐次近似再構成処理中に用いられるべき重み付け関数の選択および重み値の生成に関連するタスクも実行する。特定の実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、拡張データを検証する関数を決定する。１つの例示的な関数は、検出器行座標または拡張された検出器行座標などの軸方向位置に基づく。例示的な重み付けの１つの目的は、追加データの重みまたは妥当性（validity）を減少させることと、計測データの全重みまたは完全な妥当性を維持することである。重み付け関数は、任意選択で、コーン角の広がり方向に関する軸方向に沿ってその軸方向の位置に応じた重み付けおよび検出光子数に基づいた統計学的重み付けなどの所定の関数を組み合わせたものである。そのうえ、他の実施形態では、再構成デバイス１１４は、任意選択で、逐次近似再構成処理の前またはその実行中に重み付け関数を決定する。
【００２０】
軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似再構成処理の前に所定の重みを用いて重みを、または拡張データを用いて検証関数を決定する。一実施形態では、対応する重みは、事前に生成および記憶される。
【００２１】
さらに図２を参照すると、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似再構成処理中に所定の重みの組み合わせを画像のインスタンスに適用する。一実施形態では、この重みは、事前に生成および記憶される。あるいは、別の実施形態では、この重みは実行中に生成される。たとえば、重みの組み合わせは、本実施形態による所定のノイズモデルと所定の窓関数とに基づく２つの関数を用いて生成される。
【００２２】
所定の逐次近似再構成法では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似で最初に用いられるべきシード画像（seed image）を生成する。一例は、Ｚ方向範囲が拡張された、解析的フィルタ補正逆投影の行われた画像ボリューム（analytic filtered-backprojection image volume）（ＦＢＰシード）である。ＦＢＰシードの再構成の詳細は、２０１１年５月５日に公開された米国特許出願公開第２０１１／０１０３６６２Ａ１号に開示されている拡張Ｚ方向範囲を必要とする。米国特許第２０１１／０１０３６６２号の開示は、外部参照により本出願の一部として本明細書に組み込まれる。
【００２３】
次に図３を参照すると、フロー図は、本実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための逐次近似再構成処理に関与する全般的なステップを示す。ステップＳ１００では、計測データが、所定の円形軌道を進む線源を用いて収集される。この線源は、所定のコーン角でＸ線を照射する。一実施形態では、次に、計測データが記憶デバイスに投影データとして記憶される。
【００２４】
ステップＳ１１０では、計測データが、データ収集ステップＳ１００中にトランケーションされたコーンビームにより不十分性が生じるために拡張される。従来技術の問題について図１を参照して説明したように、軸方向アーチファクトの１つの主な原因は、円軌道コーンビームスキャンジオメトリが原因で計測データが不十分であることである。特定の領域の不十分なデータを補うために、一実施形態では、計測データの先頭および末尾に所定数の列の追加データを追加することによって、投影データがｚ軸方向に拡張される。このように、ステップＳ１１０の実施形態では、最初に計測されたデータおよび追加データに基づいて拡張データを生成する。
【００２５】
ステップＳ１２０では、一実施形態において、本実施形態で再構成が開始される前に逐次近似処理中に用いられるべき重み付け関数の選択および重み値の決定するに関連するタスクを実行する。特定の実施形態では、検証関数は、追加データより計測データを優先する。１つの例示的な検証関数は、検出器の軸方向位置または検出器行に基づく。例示的な重み付けの１つの目的は、追加データの重みまたは妥当性を減少させることと、最初に計測されたデータの全重みまたは完全な妥当性を維持することである。重み付け関数は、任意選択で、上述の軸方向位置に基づいた重み付けおよび検出光子数に基づいた統計学的重み付けなどの所定の関数を組み合わせたものである。そのうえ、他の実施形態では、再構成デバイス１１４は、任意選択で、逐次近似再構成処理の前またはその実行中に窓重み付け関数を決定する。
【００２６】
最後に、ステップＳ１３０では、本実施形態により軸方向アーチファクトを実質的に低減するために、拡張されたが検証されたデータに基づいて画像を逐次近似再構成する。一実施形態では、重みは事前に生成され、この重みは、逐次近似再構成処理中に画像のインスタンスに適用される。あるいは、ステップＳ１３０の別の実施形態では、この重みは実行中に生成される。
【００２７】
次に図４を参照すると、フロー図は、本実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための拡張データの生成および検証に関与するやや詳細なステップを示す。拡張データは、最初に計測されたデータと、追加として生成されたデータとを含む。ステップＳ１１２では、追加データをどのようにして生成するかが決定される。つまり、ステップＳ１１２では、追加データを計測データに追加するための特定のルールまたは基準を決定する。特定の一実装形態では、ステップＳ１１４で、追加データが、検出器の端に対応する端列の計測データの一部からデータをコピーすることによって、ステップＳ１１２の基準に従って生成される。別の実装形態では、ステップＳ１１４で、追加データが、検出器の端に対応する端列近傍の使用可能な計測データに基づいてステップＳ１１２の基準に従ってデータを外挿することによって生成される。このように、ステップＳ１１４では、最初に計測されたデータと新たに合成されたデータとを含む拡張データを生成する。
【００２８】
さらに図４を参照すると、ステップＳ１２２では、ステップＳ１１４からの拡張データを検証する関数を決定する。１つの特定の実装態様では、１つの例示的な検証関数は、検出器行に基づいて重みを生成するための所定の関数である。さらに詳細には、ＣｏｍｐｕｔｅＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ（）などの１つの例示の検証関数は、以下のパラメータに基づいて実施される。
【００２９】
Ｎｓｅｇ：検出器行の数
ＳｅｇＴａｐｅｒ：傾きを制御する。提案する１つの値はＮｓｅｇ／４である。
【００３０】
Ｓｅｇ：検出器行座標、０＜＝ｓｅｇ＜Ｎｓｅｇ
ｓｅｇＸ：拡張された検出器行座標、０＜＝ｓｅｇ＜ＮｓｅｇＸ
ｃｈ：検出器列座標、０＜＝ｃｈ＜Ｎｃｈ
たとえば、１つの特定の実装形態では、軸方向重みすなわちＳｅｇＷｅｉｇｈｔは、検出器行座標および検出器列座標それぞれに対して以下の一連のパラメータ値、すなわちＮｓｅｇ＝３２０、ＮｓｅｇＸ＝４００、Ｎｃｈ＝８９６、およびＳｅｇＴａｐｅｒ＝８０を用いて、以下の条件に従って決定される。
【数１】
【００３１】
そのうえ、検証関数は、任意選択で、重み関数を組み合わせたものである。たとえば、以下の式（１）に示すように、ＴｏｔａｌＷｅｉｇｈｔ関数は所定のＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ関数と所定のＳｔａｔＷｅｉｇｈｔ関数の積である。
【数２】
【００３２】
上式で、ｃｏｌ、ｒｏｗ、およびｖｉｅｗはそれぞれ、計測データまたは投影データの所与の部分の検出器列位置、検出器行位置、およびビュー位置を表す。ＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ関数は、追加データの重みまたは妥当性が減少するが計測データの重みまたは妥当性が完全を保つように検出器位置に依拠する。一方、ＳｔａｔＷｅｉｇｈｔは、所定のノイズモデルに従う統計関数である。たとえば、以下の式（２）は、１つのＳｔａｔＷｅｉｇｈｔ関数を規定する。
【数３】
【００３３】
上式で、Ｉ＝ＲａｗＣｏｕｎｔ（ｃｏｌ，ｒｏｗ，ｖｉｅｗ）であり、Ｖｅ＝電子ノイズ分散値であり、Ｗ＝検出器の分散利得（detector variance gain）である。
【００３４】
さらに図４を参照すると、ステップＳ１２４では、逐次近似再構成処理中に重みを画像のインスタンスに適用する。一実施形態では、この重みは、ステップＳ１２２の前に事前に生成および記憶される。あるいは、別の実施形態では、この重みはステップＳ１２４において実行中に生成される。いずれの場合にも、ボクセルに依存しない固定の重みは、逐次近似中の逆投影で適用される。一例では、重みは、以下の式（３）
【数４】
【００３５】
に表すＯＳ−ＳＡＲＴの修正版を用いて適用され、上式で、
【数５】
【００３６】
および
【数６】
【００３７】
はそれぞれ、（ｎ＋１）回目およびｎ回目の逐次近似における再構成画像ｘのｊ番目の要素の値を示し、パラメータλnは緩和パラメータであり、数量ｗiは各投影データに割り当てられた重みである。Ａは、項目がａi,jによって示される、Ｘ線投影処理に類似したシステム行列である。本実施形態による逐次近似再構成法は、ＯＳ−ＳＡＲＴに限定されず、ＳＡＲＴ、ＥＭ、またはＭＡＰなどの他の既知の逐次近似法を含む。
【００３８】
本実施形態によれば、所定の逐次近似再構成法では、シード画像は任意選択で、逐次近似のために生成される。一例は、Ｚ方向範囲が拡張された、解析的フィルタ補正逆投影の行われた画像ボリューム（ＦＢＰシード）である。ＦＢＰシードの再構成の詳細は、２０１１年５月５日に公開された米国特許出願公開第２０１１／０１０３６６２Ａ１号に開示されている拡張Ｚ方向範囲を必要とする。米国特許第２０１１／０１０３６６２号の開示は、外部参照により本出願の一部として本明細書に組み込まれる。あるいは、本実施形態の別の実施形態では、ゼロシード（ゼロ画像）が逐次近似に用いられる。
【００３９】
図５は、本実施形態により軸方向アーチファクトを実質的に低減するための検出器行の関数として軸方向重みの例示的な検証関数を示す図である。これは１つの検証関数の例示に過ぎず、本実施形態は特定の関数に限定されない。
【００４０】
図６Ａは、かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、胸部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、上述の検証方式のいずれも実行されずに逐次近似再構成が行われているので、画像は軸方向アーチファクトを示す。
【００４１】
図６Ｂは、本実施形態により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、胸部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、本実施形態による上述の検証方式の１つを実行して逐次近似再構成が行われているので、画像は実質的に低減された量の軸方向アーチファクトを示す。
【００４２】
図７Ａは、かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、腹部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、上述の検証方式のいずれも実行されずに逐次近似再構成が行われているので、画像は軸方向アーチファクトを示す。
【００４３】
図７Ｂは、本実施形態により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、腹部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、本実施形態による上述の検証方式の１つを実行して逐次近似再構成が行われているので、画像は実質的に低減された量の軸方向アーチファクトを示す。
【００４４】
しかし、本実施形態の多数の特徴および利点が本実施形態の構造および機能の詳細と共に前述の説明に記載されているが、本開示は例示に過ぎないこと、さらに、詳細、特に部品の形状、大きさ、および構成、ならびにソフトウェア、ハードウェア、またはその両方の組み合わせにおける実装形態に関して、変更を加えることができるが、この変更は、添付の特許請求の範囲が表現される用語の広い一般的な意味によって最大限示される本発明の原理内に含まれることを理解されたい。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に画像処理およびシステムに関し、より詳細には、最初に計測されたコーンビームデータがＺ軸方向範囲を実質的に増やすために拡張された後で所定の逐次近似再構成法に特定の重みを適用することに関する。
【背景技術】
【０００２】
逐次近似再構成（ＩＲ）法を用いて円軌道コーンビームデータからｚ軸方向に沿って長い物体の画像を再構成することは、従来技術においてよく知られている課題である。この課題は、トランケーションされた計測データが原因でＩＲにおいて生じる軸方向アーチファクトの低減を必要とする。たとえば、撮像するべき物体が図１に示されているように支持円筒（support cylinder）に閉じ込められている場合、投影データは、従来の円軌道コーンビームスキャンジオメトリを用いて収集される。線源Ｓが所定の垂直軸Ｚのまわりを回転するとき、Ｘ線によって照射される画像ボリュームは、レイｐ1、ｐ2、ｐ3、およびｐ4によって規定される。この点に関して、すべてのレイが０から２πの角度範囲内で網掛け領域Ａを透過するわけではないので、領域Ａはフルスキャン方式で十分に照射されない。一般に、逐次近似再構成アルゴリズムでは、上述の不十分な計測データが原因で領域Ａを正確に再構成できない。
【０００３】
そのうえ、ＩＲの反復性が軸方向アーチファクトの一因となる。ＩＲは再投影を用いるので、繰り返しのインスタンス（instance）後に毎回、再構成視野（reconstruction field of view）の軸方向範囲が減少する。さらに図１を参照すると、レイｐ5は、所定の逐次近似再構成アルゴリズムを直接適用することにより六角形の領域Ｂを再構成するために用いられる。残念なことに、レイｐ5は領域Ｂと領域Ａの両方を通過するので、領域Ａにおけるある程度の誤差は、逐次近似処理（iteration process）の複数のインスタンスを通してレイｐ5を用いることによって領域Ｂに伝播する。したがって、領域Ｂにおいて、再構成された値は正確ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目的は、逐次近似再構成アルゴリズムを用いてコーンビームデータから再構成された画像の軸方向アーチファクトを実質的に低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本実施形態に係るコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法は、
ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、
ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、
ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップとを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】マルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナにおいて円軌道コーンビームデータを用いて軸方向アーチファクトを発生させるための従来技術の問題の特定の状況を示す図。
【図２】本発明による、軸方向アーチファクトを実質的に低減するためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態における特定の要素を示す図。
【図３】本発明による一実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための逐次近似再構成処理に関与する全般的なステップを示すフロー図。
【図４】本発明による一実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための拡張データの生成および検証に関与するやや詳細なステップを示すフロー図。
【図５】本発明により軸方向アーチファクトを実質的に低減するための検出器行の関数として軸方向重みの例示的な検証関数を示す図。
【図６Ａ】かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、胸部の逐次近似再構成画像。
【図６Ｂ】本発明により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、胸部の逐次近似再構成画像。
【図７Ａ】かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、腹部の逐次近似再構成画像。
【図７Ｂ】本発明により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、腹部の逐次近似再構成画像。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
ここで図面を参照すると、同じ参照番号はすべての図面を通して対応する構造を示すが、特に図２を参照すると、図は、ガントリ１００と他のデバイスまたはユニットとを含む、本発明によるマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す。ガントリ１００は、側面図にて示されており、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、多列または２次元配列型のＸ線検出器１０３とをさらに含む。Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、環状フレーム１０２上の対象（subject）Ｓを挟んで反対側に取り付けられ、環状フレーム１０２は、回転軸ＲＡのまわりに回転可能に支持される。回転ユニット１０７は、フレーム１０２を０．４秒／回転などの高速で回転させ、対象Ｓは、軸ＲＡに沿って、図示の紙面に対する奥行き方向または手前方向に移動される。
【０００８】
マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線管１０１がＸ線を生成するようにスリップリング１０８を介して管電圧をＸ線管１０１に印加する高電圧発生装置１０９をさらに含む。Ｘ線は対象Ｓに向かって照射され、対象Ｓの断面領域は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、対象Ｓを透過した照射Ｘ線を検出するために、対象Ｓを挟んでＸ線管１０１の反対側にある。
【０００９】
本発明の実施形態では、Ｘ線は、所定のコーンビーム角および所定のファンビーム角でＸ線管１０１から放射される。本発明による一実施形態では、線源１０１は、データ収集中に、円軌道コーンビームデータを収集するために所定の円形軌道を進む。本発明による別の実施形態では、線源１０１は、螺旋軌道コーンビームデータを収集するために所定の螺旋状軌道を進む。
【００１０】
さらに図２を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナは、Ｘ線検出器１０３からの検出された信号を処理するための他のデバイスをさらに含む。データ収集回路またはデータ収集システム（ＤＡＳ）１０４は、各チャンネルに対してＸ線検出器１０３から出力された信号を電圧信号に変換し、それを増幅して、さらにデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３およびＤＡＳ１０４は、１回転あたりの所定の全投影数（ＴＰＰＲ：total number of projections per rotation）を、最大で９００ＴＰＰＲ、９００ＴＰＰＲから１８００ＴＰＰＲの間、および９００ＴＰＰＲから３６００ＴＰＰＲの間とできるよう処理するように構成される。
【００１１】
上述のデータは、非接触データ伝送装置１０５を通して、ガントリ１００の外部のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データに対して感度補正などの特定の補正を実行する。次に、その結果として生成されるデータ（実測された投影データ（計測データ））を、記憶デバイス１１２が再構成処理の直前の段階で記憶する。記憶デバイス１１２は、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、入力デバイス１１５、およびスキャンプラン支援装置２００と共に、データ／制御バスを介してシステムコントローラ１１０に接続される。スキャンプラン支援装置２００は、撮像技師がスキャンプランを策定するのを支援するための機能を含む。ボリューム画像再構成の場合、逐次近似アルゴリズムとしては、全変動（ＴＶ）最小化逐次近似再構成アルゴリズムがある。逐次近似再構成法には、さらに、代数的再構成法（ＡＲＴ）、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）、またはオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）がある。
【００１２】
再構成デバイス１１４の一実施形態は、種々のソフトウェア構成要素とハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、有利には、逐次近似再構成法を用いて全変動（ＴＶ）を最小化する。一般に、本実施形態の再構成デバイス１１４は、全変動逐次近似再構成（ＴＶＩＲ）アルゴリズムを実施する。ＴＶＩＲアルゴリズムは、投影データに対して、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップと、ＴＶ最小化ステップとを実行する。この２つのステップは、繰り返し回数があらかじめ設定されているメインループにおいて連続して実施される。
【００１３】
ＴＶ最小化ステップの前に、投影データは、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）に供される。投影データは、それぞれ特定数のビューを有する所定数のサブセットＮにグループ化される。一実施形態では、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、各サブセットが連続して処理されてもよい。別の実施形態では、複数のサブセットは、複数の中央処理装置（ＣＰＵ）または１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などの特定のマイクロプロセッサを利用して並列に処理されてもよい。
【００１４】
再構成デバイス１１４はまた、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、２つの主要な演算を実行する。すなわち、再構成デバイス１１４は、各サブセットＮに対して、計算上の投影データを生成するために画像ボリュームを再投影し、更新画像ボリュームを再構成するために、計測された投影データと計算上の投影データとの正規化された差分を逆投影する。さらに詳細には、再構成デバイス１１４の一実施形態では、システム行列の係数がキャッシュされないレイトレーシング法を用いることによって、画像ボリュームを再投影する。さらに、再構成デバイス１１４の一実施形態では、サブセット内のすべてのレイを同時に再投影する。この処理は任意選択で並列に実施される。逆投影において、再構成デバイス１１４の一実施形態では、所望の更新画像ボリュームを生成する目的でサブセット内のすべての正規化された差分投影データを逆投影するためにピクセルドリブン（pixel-driven）法を用いる。再構成デバイス１１４が、画像ボリュームを生成するためにサブセット内のすべてのレイサム（すなわち差分投影データ）を逆投影するので、この演算も任意選択で並列に実施される。これらの演算は、単一のＯＳ−ＳＡＲＴステップを完了するために、すべてのサブセットＮに適用される。このおよびその他の実施形態は、任意選択で、添付の特許請求の範囲においてより詳細に記載されている本実施形態の範囲に含まれる。
【００１５】
全変動（ＴＶ）最小化ステップにおいて、再構成デバイス１１４の一実施形態では、現在の画像ボリュームの目的関数が前の画像ボリュームの目的関数より小さくなるように正のステップ幅（step size）を探索するために直線探索方式（line search strategy）を用いる。
【００１６】
本実施形態は、所定の技法を使用してコンピュータ断層撮影画像の軸方向アーチファクトを実質的に低減させるための種々のソフトウェアモジュールとハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置の軸方向アーチファクトデバイス１１７は、有利には、コーンビームデータに対して軸方向アーチファクト低減ステップを実行する。一実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、データ／制御バスを介して、他のソフトウェアモジュール、ならびに／または記憶デバイス１１２、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、および入力デバイス１１５などのシステム構成要素に動作的に接続される。この点に関して、他の実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７単独では、必ずしも軸方向アーチファクト低減機能および／またはそれに関連するタスクを実行しない。そのうえ、代替実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、任意選択で再構成デバイス１１４などの他のデバイスの一部である。
【００１７】
一般に、ＣＴの投影データは、所定の対数変換処理の後で利用可能である。この対数変換処理では、スキャンされた物体によって減衰された、計測されたＸ線強度信号を線積分データに変換する。その後、この線積分データから、既知の数学的反転方法によってＣＴ画像が再構成される。つまり、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、計測されたＸ線強度信号への直接アクセスを有する。
【００１８】
軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、本実施形態において、不十分な実測された投影データ（計測データ）を軸方向に拡張する。従来技術の問題について図１を参照して説明したように、軸方向アーチファクトの１つの主な原因は、従来の円軌道スキャンジオメトリにおけるコーンビーム線源が原因で計測データが不十分であることである。線源Ｓが所定の垂直軸Ｚのまわりを回転するとき、Ｘ線によって照射される画像ボリュームは、レイｐ1、ｐ2、ｐ3、およびｐ4によって規定される。この点に関して、すべてのレイが０から２πの角度範囲内で網掛け領域Ａを透過するわけではないので、領域Ａはフルスキャン方式で十分に照射されない。網掛け領域Ａの不十分なデータを補うために、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の一実施形態では、実測された計測データに対して軸方向の先方（top）および末尾（bottom）に所定数の列の追加データを追加することによって実測された計測データをｚ軸方向に拡張する。軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の一実施形態では、検出器の端に対応する端列の計測データからデータをコピーすることによって追加データを生成する。軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の別の実施形態では、検出器の端に対応する端列近傍の使用可能な計測データに基づいてデータを外挿することによって追加データを生成する。このように、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７の実施形態では、最初に計測されたデータと追加データに基づいて拡張データを生成する。
【００１９】
同様に、本実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、逐次近似再構成処理中に用いられるべき重み付け関数の選択および重み値の生成に関連するタスクも実行する。特定の実施形態では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７は、拡張データを検証する関数を決定する。１つの例示的な関数は、検出器行座標または拡張された検出器行座標などの軸方向位置に基づく。例示的な重み付けの１つの目的は、追加データの重みまたは妥当性（validity）を減少させることと、計測データの全重みまたは完全な妥当性を維持することである。重み付け関数は、任意選択で、コーン角の広がり方向に関する軸方向に沿ってその軸方向の位置に応じた重み付けおよび検出光子数に基づいた統計学的重み付けなどの所定の関数を組み合わせたものである。そのうえ、他の実施形態では、再構成デバイス１１４は、任意選択で、逐次近似再構成処理の前またはその実行中に重み付け関数を決定する。
【００２０】
軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似再構成処理の前に所定の重みを用いて重みを、または拡張データを用いて検証関数を決定する。一実施形態では、対応する重みは、事前に生成および記憶される。
【００２１】
さらに図２を参照すると、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似再構成処理中に所定の重みの組み合わせを画像のインスタンスに適用する。一実施形態では、この重みは、事前に生成および記憶される。あるいは、別の実施形態では、この重みは実行中に生成される。たとえば、重みの組み合わせは、本実施形態による所定のノイズモデルと所定の窓関数とに基づく２つの関数を用いて生成される。
【００２２】
所定の逐次近似再構成法では、軸方向アーチファクト低減デバイス１１７または再構成デバイス１１４のいずれかまたはその両方は、逐次近似で最初に用いられるべきシード画像（seed image）を生成する。一例は、Ｚ方向範囲が拡張された、解析的フィルタ補正逆投影の行われた画像ボリューム（analytic filtered-backprojection image volume）（ＦＢＰシード）である。ＦＢＰシードの再構成の詳細は、２０１１年５月５日に公開された米国特許出願公開第２０１１／０１０３６６２Ａ１号に開示されている拡張Ｚ方向範囲を必要とする。米国特許第２０１１／０１０３６６２号の開示は、外部参照により本出願の一部として本明細書に組み込まれる。
【００２３】
次に図３を参照すると、フロー図は、本実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための逐次近似再構成処理に関与する全般的なステップを示す。ステップＳ１００では、計測データが、所定の円形軌道を進む線源を用いて収集される。この線源は、所定のコーン角でＸ線を照射する。一実施形態では、次に、計測データが記憶デバイスに投影データとして記憶される。
【００２４】
ステップＳ１１０では、計測データが、データ収集ステップＳ１００中にトランケーションされたコーンビームにより不十分性が生じるために拡張される。従来技術の問題について図１を参照して説明したように、軸方向アーチファクトの１つの主な原因は、円軌道コーンビームスキャンジオメトリが原因で計測データが不十分であることである。特定の領域の不十分なデータを補うために、一実施形態では、計測データの先頭および末尾に所定数の列の追加データを追加することによって、投影データがｚ軸方向に拡張される。このように、ステップＳ１１０の実施形態では、最初に計測されたデータおよび追加データに基づいて拡張データを生成する。
【００２５】
ステップＳ１２０では、一実施形態において、本実施形態で再構成が開始される前に逐次近似処理中に用いられるべき重み付け関数の選択および重み値の決定するに関連するタスクを実行する。特定の実施形態では、検証関数は、追加データより計測データを優先する。１つの例示的な検証関数は、検出器の軸方向位置または検出器行に基づく。例示的な重み付けの１つの目的は、追加データの重みまたは妥当性を減少させることと、最初に計測されたデータの全重みまたは完全な妥当性を維持することである。重み付け関数は、任意選択で、上述の軸方向位置に基づいた重み付けおよび検出光子数に基づいた統計学的重み付けなどの所定の関数を組み合わせたものである。そのうえ、他の実施形態では、再構成デバイス１１４は、任意選択で、逐次近似再構成処理の前またはその実行中に窓重み付け関数を決定する。
【００２６】
最後に、ステップＳ１３０では、本実施形態により軸方向アーチファクトを実質的に低減するために、拡張されたが検証されたデータに基づいて画像を逐次近似再構成する。一実施形態では、重みは事前に生成され、この重みは、逐次近似再構成処理中に画像のインスタンスに適用される。あるいは、ステップＳ１３０の別の実施形態では、この重みは実行中に生成される。
【００２７】
次に図４を参照すると、フロー図は、本実施形態における軸方向アーチファクトを実質的に低減するための拡張データの生成および検証に関与するやや詳細なステップを示す。拡張データは、最初に計測されたデータと、追加として生成されたデータとを含む。ステップＳ１１２では、追加データをどのようにして生成するかが決定される。つまり、ステップＳ１１２では、追加データを計測データに追加するための特定のルールまたは基準を決定する。特定の一実装形態では、ステップＳ１１４で、追加データが、検出器の端に対応する端列の計測データの一部からデータをコピーすることによって、ステップＳ１１２の基準に従って生成される。別の実装形態では、ステップＳ１１４で、追加データが、検出器の端に対応する端列近傍の使用可能な計測データに基づいてステップＳ１１２の基準に従ってデータを外挿することによって生成される。このように、ステップＳ１１４では、最初に計測されたデータと新たに合成されたデータとを含む拡張データを生成する。
【００２８】
さらに図４を参照すると、ステップＳ１２２では、ステップＳ１１４からの拡張データを検証する関数を決定する。１つの特定の実装態様では、１つの例示的な検証関数は、検出器行に基づいて重みを生成するための所定の関数である。さらに詳細には、ＣｏｍｐｕｔｅＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ（）などの１つの例示の検証関数は、以下のパラメータに基づいて実施される。
【００２９】
Ｎｓｅｇ：検出器行の数
ＳｅｇＴａｐｅｒ：傾きを制御する。提案する１つの値はＮｓｅｇ／４である。
【００３０】
Ｓｅｇ：検出器行座標、０＜＝ｓｅｇ＜Ｎｓｅｇ
ｓｅｇＸ：拡張された検出器行座標、０＜＝ｓｅｇ＜ＮｓｅｇＸ
ｃｈ：検出器列座標、０＜＝ｃｈ＜Ｎｃｈ
たとえば、１つの特定の実装形態では、軸方向重みすなわちＳｅｇＷｅｉｇｈｔは、検出器行座標および検出器列座標それぞれに対して以下の一連のパラメータ値、すなわちＮｓｅｇ＝３２０、ＮｓｅｇＸ＝４００、Ｎｃｈ＝８９６、およびＳｅｇＴａｐｅｒ＝８０を用いて、以下の条件に従って決定される。
【数１】
【００３１】
そのうえ、検証関数は、任意選択で、重み関数を組み合わせたものである。たとえば、以下の式（１）に示すように、ＴｏｔａｌＷｅｉｇｈｔ関数は所定のＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ関数と所定のＳｔａｔＷｅｉｇｈｔ関数の積である。
【数２】
【００３２】
上式で、ｃｏｌ、ｒｏｗ、およびｖｉｅｗはそれぞれ、計測データまたは投影データの所与の部分の検出器列位置、検出器行位置、およびビュー位置を表す。ＡｘｉａｌＷｅｉｇｈｔ関数は、追加データの重みまたは妥当性が減少するが計測データの重みまたは妥当性が完全を保つように検出器位置に依拠する。一方、ＳｔａｔＷｅｉｇｈｔは、所定のノイズモデルに従う統計関数である。たとえば、以下の式（２）は、１つのＳｔａｔＷｅｉｇｈｔ関数を規定する。
【数３】
【００３３】
上式で、Ｉ＝ＲａｗＣｏｕｎｔ（ｃｏｌ，ｒｏｗ，ｖｉｅｗ）であり、Ｖｅ＝電子ノイズ分散値であり、Ｗ＝検出器の分散利得（detector variance gain）である。
【００３４】
さらに図４を参照すると、ステップＳ１２４では、逐次近似再構成処理中に重みを画像のインスタンスに適用する。一実施形態では、この重みは、ステップＳ１２２の前に事前に生成および記憶される。あるいは、別の実施形態では、この重みはステップＳ１２４において実行中に生成される。いずれの場合にも、ボクセルに依存しない固定の重みは、逐次近似中の逆投影で適用される。一例では、重みは、以下の式（３）
【数４】
【００３５】
に表すＯＳ−ＳＡＲＴの修正版を用いて適用され、上式で、
【数５】
【００３６】
および
【数６】
【００３７】
はそれぞれ、（ｎ＋１）回目およびｎ回目の逐次近似における再構成画像ｘのｊ番目の要素の値を示し、パラメータλnは緩和パラメータであり、数量ｗiは各投影データに割り当てられた重みである。Ａは、項目がａi,jによって示される、Ｘ線投影処理に類似したシステム行列である。本実施形態による逐次近似再構成法は、ＯＳ−ＳＡＲＴに限定されず、ＳＡＲＴ、ＥＭ、またはＭＡＰなどの他の既知の逐次近似法を含む。
【００３８】
本実施形態によれば、所定の逐次近似再構成法では、シード画像は任意選択で、逐次近似のために生成される。一例は、Ｚ方向範囲が拡張された、解析的フィルタ補正逆投影の行われた画像ボリューム（ＦＢＰシード）である。ＦＢＰシードの再構成の詳細は、２０１１年５月５日に公開された米国特許出願公開第２０１１／０１０３６６２Ａ１号に開示されている拡張Ｚ方向範囲を必要とする。米国特許第２０１１／０１０３６６２号の開示は、外部参照により本出願の一部として本明細書に組み込まれる。あるいは、本実施形態の別の実施形態では、ゼロシード（ゼロ画像）が逐次近似に用いられる。
【００３９】
図５は、本実施形態により軸方向アーチファクトを実質的に低減するための検出器行の関数として軸方向重みの例示的な検証関数を示す図である。これは１つの検証関数の例示に過ぎず、本実施形態は特定の関数に限定されない。
【００４０】
図６Ａは、かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、胸部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、上述の検証方式のいずれも実行されずに逐次近似再構成が行われているので、画像は軸方向アーチファクトを示す。
【００４１】
図６Ｂは、本実施形態により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、胸部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、本実施形態による上述の検証方式の１つを実行して逐次近似再構成が行われているので、画像は実質的に低減された量の軸方向アーチファクトを示す。
【００４２】
図７Ａは、かなりの軸方向アーチファクトが画像ボリュームの上部および下部に見られる、腹部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、上述の検証方式のいずれも実行されずに逐次近似再構成が行われているので、画像は軸方向アーチファクトを示す。
【００４３】
図７Ｂは、本実施形態により軸方向アーチファクトが実質的に低減された、腹部の逐次近似再構成画像である。撮像視野は５００ｍｍである。画像は、本実施形態による上述の検証方式の１つを実行して逐次近似再構成が行われているので、画像は実質的に低減された量の軸方向アーチファクトを示す。
【００４４】
しかし、本実施形態の多数の特徴および利点が本実施形態の構造および機能の詳細と共に前述の説明に記載されているが、本開示は例示に過ぎないこと、さらに、詳細、特に部品の形状、大きさ、および構成、ならびにソフトウェア、ハードウェア、またはその両方の組み合わせにおける実装形態に関して、変更を加えることができるが、この変更は、添付の特許請求の範囲が表現される用語の広い一般的な意味によって最大限示される本発明の原理内に含まれることを理解されたい。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法であって、
ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、
ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、
ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップと
を備える方法。
【請求項２】
前記追加データが、端列の１つに対応する所定数の列の同一データである、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項３】
前記追加データが外挿される、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項４】
前記所定の関数が、軸方向重み成分と統計学的重み成分の組み合わせを有する、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項５】
前記ステップｃ）において、前記拡張データに基づいて解析的フィルタ補正逆投影の行われた再構成画像である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項６】
前記計測データが円形の線源軌道に沿って得られる、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項７】
前記計測データが螺旋状の線源軌道に沿って得られる、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項８】
前記所定の逐次近似再構成法としては、代数的再構成法（ＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時逐次近似再構成法（ＳＩＲＴ）型のアルゴリズム、期待値最大化法（ＥＭ）型のアルゴリズム、および罰則付き最小二乗法型のアルゴリズム（ＰＬＳ）がある、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項９】
前記所定の逐次近似再構成がオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）であり、前記ＯＳ−ＳＡＲＴが、
【数１】
のように、前記計測された投影データのｉ番目の計測された投影のためのｄiによって示される前記妥当性重みによって重み付けされ、上式で、
【数２】
は、古い画像
【数３】
から更新された画像であり、λnは緩和係数であり、ａi,jはシステム行列の要素であり、ｂiはｉ番目の検出器ビンにおける前記拡張データの対数変換後のデータである、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項１０】
コンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステムであって、
実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するための軸方向アーチファクト低減デバイスであって、投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成する軸方向アーチファクト低減デバイスと、
前記軸方向アーチファクト低減デバイスに接続された、所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するための再構成デバイスと
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記追加データが、端列の１つに対応する所定数の列の同一データである、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１２】
前記追加データが外挿される、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１３】
前記所定の関数が、軸方向重み成分と統計学的重み成分の組み合わせを有する、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１４】
前記所定の逐次近似再構成法のためのシードが、前記拡張データに基づいて解析的フィルタ補正逆投影の行われた再構成画像である、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１５】
前記計測データが円形の線源軌道に沿って得られる、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１６】
前記計測データが螺旋状の線源軌道に沿って得られる、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１７】
前記所定の逐次近似再構成法としては、代数的再構成法（ＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時逐次近似再構成法（ＳＩＲＴ）型のアルゴリズム、期待値最大化法（ＥＭ）型のアルゴリズム、および罰則付き最小二乗法型のアルゴリズム（ＰＬＳ）がある、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１８】
前記所定の逐次近似再構成がオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）であり、前記ＯＳ−ＳＡＲＴが、
【数４】
のように、前記計測された投影データのｉ番目の計測された投影のためのｄiによって示される前記妥当性重みによって重み付けされ、上式で、
【数５】
は、古い画像
【数６】
から更新された画像であり、λnは緩和係数であり、ａi,jはシステム行列の要素であり、ｂiはｉ番目の検出器ビンにおける前記拡張データの対数変換後のデータである、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１】
コンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法であって、
ａ）実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するステップと、
ｂ）投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向に重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成するステップと、
ｃ）所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するステップと
を備える方法。
【請求項２】
前記追加データが、端列の１つに対応する所定数の列の同一データである、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項３】
前記追加データが外挿される、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項４】
前記所定の関数が、軸方向重み成分と統計学的重み成分の組み合わせを有する、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項５】
前記ステップｃ）において、前記拡張データに基づいて解析的フィルタ補正逆投影の行われた再構成画像である、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項６】
前記計測データが円形の線源軌道に沿って得られる、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項７】
前記計測データが螺旋状の線源軌道に沿って得られる、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項８】
前記所定の逐次近似再構成法としては、代数的再構成法（ＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時逐次近似再構成法（ＳＩＲＴ）型のアルゴリズム、期待値最大化法（ＥＭ）型のアルゴリズム、および罰則付き最小二乗法型のアルゴリズム（ＰＬＳ）がある、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項９】
前記所定の逐次近似再構成がオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）であり、前記ＯＳ−ＳＡＲＴが、
【数１】
のように、前記計測された投影データのｉ番目の計測された投影のためのｄiによって示される前記妥当性重みによって重み付けされ、上式で、
【数２】
は、古い画像
【数３】
から更新された画像であり、λnは緩和係数であり、ａi,jはシステム行列の要素であり、ｂiはｉ番目の検出器ビンにおける前記拡張データの対数変換後のデータである、請求項１に記載のコンピュータ断層撮影における逐次近似画像再構成の方法。
【請求項１０】
コンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステムであって、
実測された投影データに従って所定の軸に沿って追加データを追加することによって前記実測された投影データを拡張して拡張データを生成するための軸方向アーチファクト低減デバイスであって、投影ビンのそれぞれにおいて前記拡張データに重みを付けるためにコーン角広がり方向に関する軸方向重み成分を有する所定の関数に基づいて重みを生成する軸方向アーチファクト低減デバイスと、
前記軸方向アーチファクト低減デバイスに接続された、所定の逐次近似再構成法に従って前記拡張データと前記重みとを用いて完全な軸方向範囲を有する画像ボリュームを逐次近似再構成するための再構成デバイスと
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記追加データが、端列の１つに対応する所定数の列の同一データである、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１２】
前記追加データが外挿される、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１３】
前記所定の関数が、軸方向重み成分と統計学的重み成分の組み合わせを有する、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１４】
前記所定の逐次近似再構成法のためのシードが、前記拡張データに基づいて解析的フィルタ補正逆投影の行われた再構成画像である、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１５】
前記計測データが円形の線源軌道に沿って得られる、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１６】
前記計測データが螺旋状の線源軌道に沿って得られる、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１７】
前記所定の逐次近似再構成法としては、代数的再構成法（ＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時代数的再構成法（ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）型のアルゴリズム、同時逐次近似再構成法（ＳＩＲＴ）型のアルゴリズム、期待値最大化法（ＥＭ）型のアルゴリズム、および罰則付き最小二乗法型のアルゴリズム（ＰＬＳ）がある、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【請求項１８】
前記所定の逐次近似再構成がオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）であり、前記ＯＳ−ＳＡＲＴが、
【数４】
のように、前記計測された投影データのｉ番目の計測された投影のためのｄiによって示される前記妥当性重みによって重み付けされ、上式で、
【数５】
は、古い画像
【数６】
から更新された画像であり、λnは緩和係数であり、ａi,jはシステム行列の要素であり、ｂiはｉ番目の検出器ビンにおける前記拡張データの対数変換後のデータである、請求項１０に記載のコンピュータ断層撮影において画像を逐次再構成するためのシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【公開番号】特開２０１３−８５９６２（Ｐ２０１３−８５９６２Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−２３１０４２（Ｐ２０１２−２３１０４２）
【出願日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（５９４１６４５４２）東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]