医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
【課題】対応する投影データをもたない原画像であっても、コストを嵩ませずに、高い精度で補正を行うことが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、画像変換手段、補正手段、再構成手段、及び出力手段を有する。画像変換手段は、画像を、回転位置に対応する投影データに変換する。補正手段は、変換された投影データを補正する。再構成手段は、補正された投影データを再構成することにより、原画像を補正した補正画像を作成する。出力手段は、補正画像を出力する。
【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、画像変換手段、補正手段、再構成手段、及び出力手段を有する。画像変換手段は、画像を、回転位置に対応する投影データに変換する。補正手段は、変換された投影データを補正する。再構成手段は、補正された投影データを再構成することにより、原画像を補正した補正画像を作成する。出力手段は、補正画像を出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像は、例えば医用診断装置により取得され、病院内の画像統合サーバに記憶され、病院内に構築されたローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を通して送信先である例えば読影装置に送信される。
【０００３】
例えば、Ｘ線ＣＴ装置においては、被検体を間にしてＸ線管とＸ線検出器とが対向配置され、Ｘ線管から被検体にＸ線を出射することにより投影データが収集される。医用画像は、投影データを再構成することにより取得される。投影データの再構成法として、逐次近似画像構成法が知られている（例えば、特許文献１）。なお、医用画像を原画像または画像データという場合がある。
【０００４】
投影データは原画像と関連付けられてサーバに記憶される。しかし、原画像の中には、投影データを記憶させておくにはコストが嵩むことなどの理由から、対応する投影データを記憶させていないものが含まれている。すなわち、原画像は、対応する投影データを持つものと、投影データを持たないものとがある。
【０００５】
Ｘ線ＣＴ装置における従来の画像処理手法として、フィルタリング（平滑化フィルタや鮮鋭化フィルタ）による原画像の補正が知られている。また、ＣＴ分野特有のものとして、投影データの補正が存在する。
【０００６】
しかし、フィルタリングによる画像データの補正は、投影データを用いない補正であるから、ＣＴ画像固有のノイズ分布を考慮しないため、効果が限定的なものになってしまう。
【０００７】
投影データの補正を行うためには投影データ自体の存在が不可欠である。なお、投影データの補正を高い精度で行うためには、投影データとＸ線管及び検出器の位置との関係を参照して行うことが好ましい。
【０００８】
対応する投影データを持たない原画像を補正する手法の一例として、原画像を逆フーリエ変換することで投影データに変換し、投影データの補正を行ったのち、フィルタ補正逆投影法（以下、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ＦＢＰ法という）を用いて画像補正値を算出し、画像処理を行うという方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】２０１１−２３０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、原画像を逆フーリエ変換することで変換された投影データは、Ｘ線管及び検出器の位置と関係付けられておらず、投影データの補正を高い精度で行うことができないという問題点があった。
【００１１】
さらに、ＦＢＰ法を用いた画像補正では、その精度が低くなり、ビームハードニングといった限られたアーチファクトにしか適用ができないという問題があった。
【００１２】
この発明は、上記の問題を解決するものであり、対応する投影データをもたない原画像であっても、コストを嵩ませずに、高い精度で補正を行うことが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、この実施形態の医用画像処理装置は、Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成され、画像変換手段、補正手段、再構成手段、及び出力手段とを有する。画像変換手段は、画像を、回転位置に対応する投影データに変換する。補正手段は、変換された投影データを補正する。再構成手段は、補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する。出力手段は、補正画像を出力する。
また、この実施形態の医用画像処理プログラムは、投影データ変換ステップ、補正ステップ、再構成ステップ、及び画像出力ステップをコンピュータに実行させる。投影データ変換ステップは、画像に関連付けて記憶された前記Ｘ線管及び／又はＸ線検出器の回転位置を参照して、画像を、回転位置に関連付けられた投影データに変換する。補正ステップは、回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置の近傍位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する。再構成ステップは、補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する。画像出力ステップは、補正画像を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】Ｘ線ＣＴ装置の構成を示す図。
【図２】投影データのデータ構造を示す図。
【図３】原画像のデータ構造を示す図。
【図４】医用画像処理装置の機能ブロック図。
【図５】投影データを算出するときの説明図。
【図６】原画像の入力から補正画像の出力までの一連の処理を表すフローチャート。
【図７】逐次近似画像再構成を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
医用画像処理装置の一実施形態について各図を参照して説明する。
【００１６】
医用画像処理装置は、Ｘ線診断装置により収集された投影データを再構成することにより原画像が作成されるものである。Ｘ線診断装置の一例としては、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、及び、Ｘ線アンギオグラフィ装置がある。
【００１７】
［Ｘ線ＣＴ装置の基本構成］
Ｘ線診断装置を代表して、Ｘ線ＣＴ装置の基本的な構成について図１を参照して説明する。図１はマルチスライスタイプのＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。
【００１８】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置は、ガントリ１００、非接触データ伝送部１０５、前処理部１０６、スリップリング１０８、高電圧発生部１０９、システム制御部１１０、記憶部１１２、再構成部１１４、入力部１１５、及び、表示部１１６を有している。
【００１９】
高電圧発生部１０９は、管電圧をスリップリング１０８を介してＸ線管１０１に印加し、Ｘ線管１０１にＸ線を発生させる。Ｘ線は、被検体Ｓに向けて放射される。図１において被検体の断面領域が円で示されている。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを挟んでＸ線管１０１に対向する位置に配置され、被検体Ｓを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線に応じた電気信号（電流信号）を発生する。
【００２０】
ガントリ１００は、側方から示されている。ガントリ１００は、Ｘ線管１０１、フレーム１０２、多列又は２次元アレイタイプのＸ線検出器１０３、データ収集システム（ＤＡＳ）１０４、回転部１０７、及び、スリップリング１０８を有している。
【００２１】
Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、被検体Ｓを挟んで対向するように環状のフレーム１０２に搭載され、回転軸ＲＡ回りに回転可能にフレーム１０２に支持されている。回転部１０７は、被検体Ｓが回転軸ＲＡに沿って移動されている間、フレーム１０２を回転する。例えば、１回転あたりの時間は０．５［ｓｅｃ］であり、１回転あたりｋ回のＸ線がＸ線管１０１から放射される。Ｘ線が最初に放射されてから次々に放射されるときの経過時間を、図２にｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）で示す。ここで、ｔ０＝０［ｓｅｃ］である。回転及びその速度、並びにＸ線の放射等は、システム制御部１１０、及び、回転部１０７により制御される。Ｘ線の放射時間とＸ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置は、記憶部１１２に記憶される。
【００２２】
Ｘ線検出器１０３は、ｍ×ｎ行列に配列された複数のＸ線検出素子を有している。具体的には、Ｘ線検出器１０３は、回転軸ＲＡに沿って複数ｍ個のＸ線検出素子列を有している。各Ｘ線検出素子列は、回転軸ＲＡの直交する弓形の軸に沿って配列された複数ｎ個のＸ線検出素子を有している。複数ｍのＸ線検出素子列の配列軸は、セグメント軸と呼ばれている。各Ｘ線検出素子列に含まれる複数ｎのＸ線検出素子の配列軸は、チャンネル軸と呼ばれている。
【００２３】
ＤＡＳ１０４は、Ｘ線検出器１０３により検出された電気信号を処理するためのデータ収集回路であって、複数のＸ線検出素子からＸ線検出素子列毎に電気信号を読み出す。すなわち、ＤＡＳ１０４は、各チャンネルについて電流信号を電圧信号に変換し、増幅し、デジタル信号に変換する。デジタル信号は、投影生データと呼ばれている。
【００２４】
上記の投影生データは、非接触データ伝送部１０５を介して前処理部１０６に送信される。前処理部１０６は、ガントリ１００の外部に設けられたコンソール内に搭載される。前処理部１０６は、投影生データに感度補正等の前補正を施す。
【００２５】
記憶部１１２は、前処理されたデータを記憶する。このデータは、再構成処理の直前段階におけるデータであり、投影データと呼ばれている。記憶部１１２は、データ／コンソールバスを介して、システム制御部１１０、再構成部１１４、入力部１１５、及び、表示部１１６に接続されている。なお、投影データは、病院内に構築されたＬＡＮを通して画像統合サーバに送信され、記憶されてもよい。
【００２６】
図２は投影データのデータ構造を示す図である。図２において、”ｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）”は、Ｘ線が放射されたときの経過時間であって（ｔ０＝０）、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置を示す。
【００２７】
また、”ｍ”はＸ線検出素子の行番号を示し、”ｎ”はＸ線検出素子の列番号を示す。さらに、”Ｐ”は、Ｘ線検出素子に対応する投影データを示す。さらに、”Ｐ１１、・・・Ｐ１ｎ、・・・、Ｐｍ１、・・・、Ｐｍｎ”は、ｍ×ｎのマトリクスのデータ構造において、１行１列、・・・、１行ｎ列、・・・、ｍ行１列、・・・、ｍ行ｎ列のＸ線検出素子に対応する投影データとしてのＣＴ値である”Ｐ”を示す。
【００２８】
再構成部１１４は、公知の再構成方法を用いて、投影データ”Ｐ”に基づいて被検体Ｓに関する原画像を作成する。再構成部１１４は、様々なソフトウェアやハードウェア構成機器を含んでいる。画像再構成処理において、再構成部１１４は投影データに基づいてＸ線検出素子列毎に（換言すれば、セグメント毎に）原画像を構築する。なお、１回転あたり１〜ｋの原画像が再構成される。記憶部１１２は、原画像を記憶する。なお、原画像は、病院内に構築されたＬＡＮを通して画像統合サーバに送信され、記憶されてもよい。
【００２９】
図３は、原画像のデータ構造を示す図である。図３において、”Ｇ１、Ｇ２、・・・、Ｇｋ”は画像識別番号を示し、”ｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）”は、Ｘ線が放射されたときの経過時間であって（ｔ０＝０）、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置を示す。すなわち、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置は、原画像に関連付けられて記憶部１１２または画像統合サーバに記憶される。原画像は、画像ＣＴ値（例えば輝度値）をｑ×ｒのマトリクス状に配列したデータ構造として記憶される。なお、原画像を”Ｇ”として説明する。
【００３０】
また、”ｑ”はピクセルの行番号を示し、”ｒ”はピクセルの列番号を示す。さらに、”ｆ１１、・・・ｆ１ｒ、・・・、ｆｑ１、・・・、ｆｑｒ”は、ｑ×ｒのマトリクスのデータ構造において、１行１列、・・・、１行ｒ列、・・・、ｑ行１列、・・・、ｑ行ｒ列のピクセルに対応する画像ＣＴ値（例えば、輝度値）を示す。なお、画像ＣＴ値を”ｆ”として説明する。
【００３１】
［医用画像処理装置の構成］
次に、医用画像処理装置１１について図４を参照して説明する。図４は医用画像処理装置１１の機能ブロック図である。
【００３２】
なお、説明をわかり易くするために、Ｘ線検出素子の行番号ｍとピクセルの行番号ｑとが対応し、また、Ｘ線検出素子の列番号ｎとピクセルの列番号ｒとが対応しているものとして、説明する。
【００３３】
図４に示すように、医用画像処理装置１１は、送信元であるＸ線ＣＴ装置の記憶部１１２または画像統合サーバから原画像ＧがＬＡＮを通して送信される。
【００３４】
以下に、原画像Ｇを画像処理するものとして医用画像処理装置１１を説明するが、ここでの原画像Ｇは、対応する投影データＰを持たないものとして説明する。
【００３５】
図４に示すように、医用画像処理装置１１は、画像変換手段１２、補正手段１３、再構成手段１４、画像混合手段１５、出力手段１６、及び、ディスプレイ１７を有する。
【００３６】
（画像変換手段）
次に、画像変換手段１２について図４及び図５を参照して説明する。図５は投影データを算出するときの説明図である。なお、再構成処理を可能にするためには、複数方向からの投影データがあればよいが、ここでは、原画像Ｇを作成したときの回転位置と同じ回転位置に関連付けられた投影データを算出するものとする。
【００３７】
画像変換手段１２は、原画像Ｇに関連付けて記憶されたＸ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置ｔを参照して、原画像Ｇを、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰに変換する。
【００３８】
原画像Ｇの投影データＰへの変換方法を説明する。
Ｘ線検出器１０３で検出したＸ線の強度と、Ｘ線パス上の被検体の吸収係数の関係から、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）と、投影データＰ（ｍ，ｎ）との関係を、次の式（１）で表わすことができる。
【００３９】
Ｐ（ｍ，ｎ）＝Ｒｅｆ＊ｅｘｐ｛−∫ｆ（ｑ，ｒ）ｄＳ＊Ｋ｝ （１）
【００４０】
”Ｒｅｆ”は、原画像に付帯する撮影条件から算出される、Ｘ線管１０１から放射されたＸ線の強度である。また、”Ｋ”は、再構成条件を考慮したスケーリング係数である。さらに、”∫ｆ（ｑ，ｒ）ｄＳ”は、ｍ行ｎ列のＸ線検出素子に入射されるＸ線パス上のＣＴ値の積分値である。ｍ行ｎ列のＸ線検出素子、及び、ＣＴの積分値を、図５に”ｍ，ｎ”、及び、ハッチング領域で示す。
【００４１】
Ｘ線の強度Ｒｅｆ及び画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）は、記憶部１１２又は画像統合サーバから医用画像処理装置１１に送信される。
【００４２】
画像変換手段１２は、Ｘ線の強度Ｒｅｆ、画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）、及び、スケーリング係数Ｋを、式（１）に代入することで、投影データＰ（ｍ，ｎ）を算出する。
【００４３】
このような算出を、回転位置ｔ毎に行うことにより、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰ（ｍ，ｎ）を求めることができる。
【００４４】
（補正手段）
次に、補正手段１３について説明する。補正手段１３は、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰが、回転位置ｔに対して近傍の回転位置に対応付けられた投影データＰに対して所定範囲外の値であるとき（例えば、極端に落ち込んでいるとき）、その投影データＰを補正する。なお、補正された投影データを図４にＰ’で示す。
【００４５】
”ｔｈ”を回転位置、”ｔｉ”を近傍の回転位置、”ｊ”をずれ量とすると、ｔｉは、次の式（２）で表すことができる。
【００４６】
ｔ（ｈ−ｊ）≦ｔｉ≦ｔ（ｈ＋ｊ） （２）
ただし、ｔｉ≠ｔｈ
【００４７】
例えば、ｊ＝２とすると、近傍の回転位置ｔｉは、”ｔ（ｈ−２）、ｔ（ｈ−１）、ｔ（ｈ＋１）、ｔ（ｈ＋２）”となる。
【００４８】
なお、補正手段１３の例としては、投影データＰにローパスフィルタリングを行うことによってスムージングされた投影データＰ’を作成する公知の技術（例えば、特開２００９−０１１８１０号公報段落［００３２］、［００６７］等に記載の技術）を用いればよい。
【００４９】
これに限らず、次のように投影データＰを補正してもよい。補正手段１３の他の例としては、投影データのゲイン成分を補正し、さらに、補正され投影データの欠陥点を補正する公知の技術（例えば、特開２００７−０８９９２２号公報段落［００４５］〜［００５０］等に記載の技術）、または、投影データのオーバーフロー状態を補正する公知の技術（例えば、特開２００６−０２６４１０号公報段落［００１８］〜［００６３］等に記載の技術）を用いればよい。
【００５０】
（再構成手段）
次に、再構成手段１４について説明する。再構成手段１４は、補正された投影データＰ’を再構成することにより、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆを補正した補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を作成する。なお、補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値を図４に”ｆ’”で示す。
【００５１】
なお、再構成法の一例としてＦＢＰ法があるが、ＦＢＰ法で投影データＰ’を再構成すると、量子化誤差の蓄積により画質が劣化するおそれがある。
【００５２】
そこで、再構成手段１４は、逐次近似法を用いて投影データＰを再構成する。逐次近似法の一例を簡単に説明すると、初期画像を設定し、実際の投影データと初期画像から変換される投影データ（変換データ）を比較し、両方のデータの差が大きいうちは、画像を反復修正することで再構成を行う手法である。逐次近似法の詳細については後述する。
【００５３】
（画像混合手段）
次に、画像混合手段１５について説明する。画像混合手段１５は、再構成手段１４により作成された補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’及び原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆを加重平均することにより、補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’を求める。
【００５４】
補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’は、次の式（３）から求められる。なお、補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値を図４に”ｆ’’”で示す。
【００５５】
ｆ’’＝（ａ＊ｆ＋ｂ＊ｆ’）／（ａ＋ｂ） （３）
【００５６】
ここで、ｆ、ｆ’、ｆ’’は、原画像Ｇ、補正画像Ｇ’、補正画像Ｇ’’の各画像ＣＴ値とする。ａ、ｂは、重み付けの値である。原画像Ｇ及び補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ、ｆ’を加重平均することにより求められた補正画像Ｇ’’は、補正画像Ｇ’に対して、原画像Ｇの特徴をより残すことが可能となる。
【００５７】
（出力手段）
出力手段１６は表示制御部を有する。表示制御部は、補正画像Ｇ’’を表示データに変換し、ディスプレイ１７に表示させる。
【００５８】
［動作］
次に、一連の処理について図６を参照して説明する。図６は、原画像Ｇの入力から補正画像Ｇ’’の出力までの一連の処理を表すフローチャートである。
【００５９】
〔原画像の入力：Ｓ１０１〕
図６に示すように、送信先である医用画像処理装置１１から、送信元である記憶部１１２または画像統合サーバに対し、原画像Ｇの送信要求が出されると、記憶部１１２等から投影データＰが医用画像処理装置１１に送信される。
【００６０】
〔投影データへの変換：Ｓ１０２〕
画像変換手段１２は、原画像Ｇが入力されると、スキャン条件及びキャリブデータを参照し、原画像Ｇを投影データＰに変換する。
【００６１】
ここで、スキャン条件とは、例えば、１回転あたりＸ線がＸ線管１０１から放射される回数ｋ、Ｘ線検出素子の行列ｍ、ｎである。また、キャリブデータとは、投影データＰに対して、水を”０”、空気を”−１０００”としてＣＴ値を割り当て、その間を所定段階（例えば、１０００段階）に分割して割り当てるためのものである。
【００６２】
〔投影データの補正：Ｓ１０３〕
補正手段１３は、投影データＰを受けて、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰを、回転位置ｔに対して近傍の回転位置に対応付けられた投影データＰに基づいて補正する。なお、補正手段１３による補正は、全部のＸ線検出素子に対応する投影データＰついて、回転位置ｔ毎に行われる。補正された投影データＰ’は、再構成手段１４に出力される。
【００６３】
〔再構成：Ｓ１０４〕
再構成手段１４は、逐次近似法を用いて、投影データＰ’に基づき補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を再構成する。なお、逐次近似法の詳細については後述する。
【００６４】
〔画像の混合：Ｓ１０５〕
画像混合手段１５は、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆ及び補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を受けて、画像ＣＴ値ｆ’及び画像ＣＴ値ｆを加重平均する。加重平均された補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’は、出力手段１６に出力される。
【００６５】
〔補正画像の出力：Ｓ１０６〕
出力手段１６は、補正画像Ｇ’’をディスプレイ１７に表示させる。それにより、対応する投影データをもたない原画像Ｇであっても、原画像Ｇの補正を高い精度で行うことが可能となる。また、投影データを記憶させておく必要がないので、コストが嵩まない。
【００６６】
〔逐次近似法：Ｓ１０４〕
次に、逐次近似法について図７を参照して説明する。図７は逐次近似画像再構成を示すフローチャートである。
【００６７】
（初期画像の入力：Ｓ２０１）
医用画像処理プログラムを実行すると、初期画像が医用画像処理装置１１の内部メモリ（図示省略）に展開される。以下の説明で、初期画像に”Ｇ０”の符号を付して説明する。
【００６８】
（投影データＢへの変換：Ｓ２０２）
再構成手段１４は、初期画像Ｇ０を投影データＢに変換する。投影データＢへの変換は、原画像Ｇを投影データＰに変換するときと同様の手法（Ｓ１０２参照）が用いられる。
【００６９】
（投影データＡの入力：Ｓ２０９）
ステップＳ１０３で補正された投影データＰ’を、ここでは投影データＡとして説明する。投影データＡが再構成手段１４に入力される。
【００７０】
（投影データＡ、Ｂの比較：Ｓ２０３）
次に、再構成手段１４は、逐次近似アルゴリズムに基づき、投影データＡ、Ｂを比較する。ここで、逐次近似アルゴリズムには、公知の技術、例えば、ＭＬ−ＥＭ（ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）法、ＯＳＥＭ（ｏｒｄｅｒｅｄ ｓｕｂｓｅｔ ＭＬ−ＥＭ）法、ＲＡＭＬＡ（ｒｏｗ−ａｃｔｉｏｎ ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）法、及び、ＤＲＡＭＡ（ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭＬＡ）法が用いられる。
【００７１】
（投影データＢの修正：Ｓ２０４）
次に、再構成手段１４は、投影データＢを修正する。投影データＢの修正においても、上記の逐次近似アルゴリズムに基づき行われる。
【００７２】
（投影データＢを画像に変更：Ｓ２０５）
次に、再構成手段１４は、投影データＢを画像Ｇ０’に変更する。投影データＢから画像Ｇ０’への変換は、投影データＰ’を補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’に変換するときと同様の手法（Ｓ１０４参照）が用いられる。
【００７３】
（画像の更新量を比較：Ｓ２０６）
次に、再構成手段１４は、画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差（更新量）を求める。更新量が所定範囲以下であると（Ｓ２０６；Ｙｅｓ）、画像Ｇ０’の出力（Ｓ２０７）に移行する。画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差を求める方法は公知の技術が用いられる。公知技術の一例として、両方の画素値の差（変化量）を順番に求めていき、変化量が所定範囲を超えると、一方の画素値を更新する毎に求める特開２００７−０１４５４２号公報に記載されたものがある。
【００７４】
（画像の出力：Ｓ２０７）
出力手段１１６は、画像Ｇ０’をディスプレイ１７に表示させる。
【００７５】
（画像の更新：Ｓ２０８）
更新量が所定範囲を超えると（Ｓ２０６；Ｎｏ）、再構成手段１４は、画像Ｇ０’を更新し、更新された画像Ｇ０’が再構成手段１４により投影データＢに変換されるステップＳ２０２に戻る。
【００７６】
すなわち、画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差（更新量）が所定範囲以下（Ｓ２０６；Ｙｅｓ）になるまで、再構成手段１４は、画像Ｇ０’を更新する。
【００７７】
以上の逐次近似法によれば、画質の劣化を防止し、アーチファクトを除去するという効果を奏する。
【００７８】
なお、前記実施形態では、逐次近似法を用いた再構成手段１４を示したが、再構成手段１４は、これに限らず、複数種類の再構成法には、例えば、ファンビーム再構成法（ファンビーム・コンボリューション・バックプロジェクション法ともいう）、また、コーン角エラーを抑える方法として再構成面に対するレイの角度に応じて投影データを補正するコーンビーム再構成法であっても良い。
【００７９】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、書き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるととともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８０】
１１ 医用画像処理装置
１２ 画像変換手段
１３ 補正手段
１４ 再構成手段
１５ 画像混合手段
１６ 出力手段
１７ ディスプレイ
１００ ガントリ
１０１ Ｘ線管
１０２ フレーム
１０３ Ｘ線検出器
１０４ データ収集システム
１０５ 非接触データ伝送部
１０６ 前処理部
１０７ 回転部
１０８ スリップリング
１０９ 高電圧発生部
１１２ 記憶部
１１４ 再構成部
１１５ 入力部
１１６ 表示部
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像は、例えば医用診断装置により取得され、病院内の画像統合サーバに記憶され、病院内に構築されたローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を通して送信先である例えば読影装置に送信される。
【０００３】
例えば、Ｘ線ＣＴ装置においては、被検体を間にしてＸ線管とＸ線検出器とが対向配置され、Ｘ線管から被検体にＸ線を出射することにより投影データが収集される。医用画像は、投影データを再構成することにより取得される。投影データの再構成法として、逐次近似画像構成法が知られている（例えば、特許文献１）。なお、医用画像を原画像または画像データという場合がある。
【０００４】
投影データは原画像と関連付けられてサーバに記憶される。しかし、原画像の中には、投影データを記憶させておくにはコストが嵩むことなどの理由から、対応する投影データを記憶させていないものが含まれている。すなわち、原画像は、対応する投影データを持つものと、投影データを持たないものとがある。
【０００５】
Ｘ線ＣＴ装置における従来の画像処理手法として、フィルタリング（平滑化フィルタや鮮鋭化フィルタ）による原画像の補正が知られている。また、ＣＴ分野特有のものとして、投影データの補正が存在する。
【０００６】
しかし、フィルタリングによる画像データの補正は、投影データを用いない補正であるから、ＣＴ画像固有のノイズ分布を考慮しないため、効果が限定的なものになってしまう。
【０００７】
投影データの補正を行うためには投影データ自体の存在が不可欠である。なお、投影データの補正を高い精度で行うためには、投影データとＸ線管及び検出器の位置との関係を参照して行うことが好ましい。
【０００８】
対応する投影データを持たない原画像を補正する手法の一例として、原画像を逆フーリエ変換することで投影データに変換し、投影データの補正を行ったのち、フィルタ補正逆投影法（以下、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ＦＢＰ法という）を用いて画像補正値を算出し、画像処理を行うという方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】２０１１−２３０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、原画像を逆フーリエ変換することで変換された投影データは、Ｘ線管及び検出器の位置と関係付けられておらず、投影データの補正を高い精度で行うことができないという問題点があった。
【００１１】
さらに、ＦＢＰ法を用いた画像補正では、その精度が低くなり、ビームハードニングといった限られたアーチファクトにしか適用ができないという問題があった。
【００１２】
この発明は、上記の問題を解決するものであり、対応する投影データをもたない原画像であっても、コストを嵩ませずに、高い精度で補正を行うことが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、この実施形態の医用画像処理装置は、Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成され、画像変換手段、補正手段、再構成手段、及び出力手段とを有する。画像変換手段は、画像を、回転位置に対応する投影データに変換する。補正手段は、変換された投影データを補正する。再構成手段は、補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する。出力手段は、補正画像を出力する。
また、この実施形態の医用画像処理プログラムは、投影データ変換ステップ、補正ステップ、再構成ステップ、及び画像出力ステップをコンピュータに実行させる。投影データ変換ステップは、画像に関連付けて記憶された前記Ｘ線管及び／又はＸ線検出器の回転位置を参照して、画像を、回転位置に関連付けられた投影データに変換する。補正ステップは、回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置の近傍位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する。再構成ステップは、補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する。画像出力ステップは、補正画像を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】Ｘ線ＣＴ装置の構成を示す図。
【図２】投影データのデータ構造を示す図。
【図３】原画像のデータ構造を示す図。
【図４】医用画像処理装置の機能ブロック図。
【図５】投影データを算出するときの説明図。
【図６】原画像の入力から補正画像の出力までの一連の処理を表すフローチャート。
【図７】逐次近似画像再構成を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
医用画像処理装置の一実施形態について各図を参照して説明する。
【００１６】
医用画像処理装置は、Ｘ線診断装置により収集された投影データを再構成することにより原画像が作成されるものである。Ｘ線診断装置の一例としては、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、及び、Ｘ線アンギオグラフィ装置がある。
【００１７】
［Ｘ線ＣＴ装置の基本構成］
Ｘ線診断装置を代表して、Ｘ線ＣＴ装置の基本的な構成について図１を参照して説明する。図１はマルチスライスタイプのＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。
【００１８】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置は、ガントリ１００、非接触データ伝送部１０５、前処理部１０６、スリップリング１０８、高電圧発生部１０９、システム制御部１１０、記憶部１１２、再構成部１１４、入力部１１５、及び、表示部１１６を有している。
【００１９】
高電圧発生部１０９は、管電圧をスリップリング１０８を介してＸ線管１０１に印加し、Ｘ線管１０１にＸ線を発生させる。Ｘ線は、被検体Ｓに向けて放射される。図１において被検体の断面領域が円で示されている。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを挟んでＸ線管１０１に対向する位置に配置され、被検体Ｓを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線に応じた電気信号（電流信号）を発生する。
【００２０】
ガントリ１００は、側方から示されている。ガントリ１００は、Ｘ線管１０１、フレーム１０２、多列又は２次元アレイタイプのＸ線検出器１０３、データ収集システム（ＤＡＳ）１０４、回転部１０７、及び、スリップリング１０８を有している。
【００２１】
Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３とは、被検体Ｓを挟んで対向するように環状のフレーム１０２に搭載され、回転軸ＲＡ回りに回転可能にフレーム１０２に支持されている。回転部１０７は、被検体Ｓが回転軸ＲＡに沿って移動されている間、フレーム１０２を回転する。例えば、１回転あたりの時間は０．５［ｓｅｃ］であり、１回転あたりｋ回のＸ線がＸ線管１０１から放射される。Ｘ線が最初に放射されてから次々に放射されるときの経過時間を、図２にｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）で示す。ここで、ｔ０＝０［ｓｅｃ］である。回転及びその速度、並びにＸ線の放射等は、システム制御部１１０、及び、回転部１０７により制御される。Ｘ線の放射時間とＸ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置は、記憶部１１２に記憶される。
【００２２】
Ｘ線検出器１０３は、ｍ×ｎ行列に配列された複数のＸ線検出素子を有している。具体的には、Ｘ線検出器１０３は、回転軸ＲＡに沿って複数ｍ個のＸ線検出素子列を有している。各Ｘ線検出素子列は、回転軸ＲＡの直交する弓形の軸に沿って配列された複数ｎ個のＸ線検出素子を有している。複数ｍのＸ線検出素子列の配列軸は、セグメント軸と呼ばれている。各Ｘ線検出素子列に含まれる複数ｎのＸ線検出素子の配列軸は、チャンネル軸と呼ばれている。
【００２３】
ＤＡＳ１０４は、Ｘ線検出器１０３により検出された電気信号を処理するためのデータ収集回路であって、複数のＸ線検出素子からＸ線検出素子列毎に電気信号を読み出す。すなわち、ＤＡＳ１０４は、各チャンネルについて電流信号を電圧信号に変換し、増幅し、デジタル信号に変換する。デジタル信号は、投影生データと呼ばれている。
【００２４】
上記の投影生データは、非接触データ伝送部１０５を介して前処理部１０６に送信される。前処理部１０６は、ガントリ１００の外部に設けられたコンソール内に搭載される。前処理部１０６は、投影生データに感度補正等の前補正を施す。
【００２５】
記憶部１１２は、前処理されたデータを記憶する。このデータは、再構成処理の直前段階におけるデータであり、投影データと呼ばれている。記憶部１１２は、データ／コンソールバスを介して、システム制御部１１０、再構成部１１４、入力部１１５、及び、表示部１１６に接続されている。なお、投影データは、病院内に構築されたＬＡＮを通して画像統合サーバに送信され、記憶されてもよい。
【００２６】
図２は投影データのデータ構造を示す図である。図２において、”ｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）”は、Ｘ線が放射されたときの経過時間であって（ｔ０＝０）、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置を示す。
【００２７】
また、”ｍ”はＸ線検出素子の行番号を示し、”ｎ”はＸ線検出素子の列番号を示す。さらに、”Ｐ”は、Ｘ線検出素子に対応する投影データを示す。さらに、”Ｐ１１、・・・Ｐ１ｎ、・・・、Ｐｍ１、・・・、Ｐｍｎ”は、ｍ×ｎのマトリクスのデータ構造において、１行１列、・・・、１行ｎ列、・・・、ｍ行１列、・・・、ｍ行ｎ列のＸ線検出素子に対応する投影データとしてのＣＴ値である”Ｐ”を示す。
【００２８】
再構成部１１４は、公知の再構成方法を用いて、投影データ”Ｐ”に基づいて被検体Ｓに関する原画像を作成する。再構成部１１４は、様々なソフトウェアやハードウェア構成機器を含んでいる。画像再構成処理において、再構成部１１４は投影データに基づいてＸ線検出素子列毎に（換言すれば、セグメント毎に）原画像を構築する。なお、１回転あたり１〜ｋの原画像が再構成される。記憶部１１２は、原画像を記憶する。なお、原画像は、病院内に構築されたＬＡＮを通して画像統合サーバに送信され、記憶されてもよい。
【００２９】
図３は、原画像のデータ構造を示す図である。図３において、”Ｇ１、Ｇ２、・・・、Ｇｋ”は画像識別番号を示し、”ｔ０、ｔ１、ｔ２、・・・、ｔ（ｋ−１）”は、Ｘ線が放射されたときの経過時間であって（ｔ０＝０）、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置を示す。すなわち、Ｘ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置は、原画像に関連付けられて記憶部１１２または画像統合サーバに記憶される。原画像は、画像ＣＴ値（例えば輝度値）をｑ×ｒのマトリクス状に配列したデータ構造として記憶される。なお、原画像を”Ｇ”として説明する。
【００３０】
また、”ｑ”はピクセルの行番号を示し、”ｒ”はピクセルの列番号を示す。さらに、”ｆ１１、・・・ｆ１ｒ、・・・、ｆｑ１、・・・、ｆｑｒ”は、ｑ×ｒのマトリクスのデータ構造において、１行１列、・・・、１行ｒ列、・・・、ｑ行１列、・・・、ｑ行ｒ列のピクセルに対応する画像ＣＴ値（例えば、輝度値）を示す。なお、画像ＣＴ値を”ｆ”として説明する。
【００３１】
［医用画像処理装置の構成］
次に、医用画像処理装置１１について図４を参照して説明する。図４は医用画像処理装置１１の機能ブロック図である。
【００３２】
なお、説明をわかり易くするために、Ｘ線検出素子の行番号ｍとピクセルの行番号ｑとが対応し、また、Ｘ線検出素子の列番号ｎとピクセルの列番号ｒとが対応しているものとして、説明する。
【００３３】
図４に示すように、医用画像処理装置１１は、送信元であるＸ線ＣＴ装置の記憶部１１２または画像統合サーバから原画像ＧがＬＡＮを通して送信される。
【００３４】
以下に、原画像Ｇを画像処理するものとして医用画像処理装置１１を説明するが、ここでの原画像Ｇは、対応する投影データＰを持たないものとして説明する。
【００３５】
図４に示すように、医用画像処理装置１１は、画像変換手段１２、補正手段１３、再構成手段１４、画像混合手段１５、出力手段１６、及び、ディスプレイ１７を有する。
【００３６】
（画像変換手段）
次に、画像変換手段１２について図４及び図５を参照して説明する。図５は投影データを算出するときの説明図である。なお、再構成処理を可能にするためには、複数方向からの投影データがあればよいが、ここでは、原画像Ｇを作成したときの回転位置と同じ回転位置に関連付けられた投影データを算出するものとする。
【００３７】
画像変換手段１２は、原画像Ｇに関連付けて記憶されたＸ線管１０１及び／又はＸ線検出器１０３の回転位置ｔを参照して、原画像Ｇを、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰに変換する。
【００３８】
原画像Ｇの投影データＰへの変換方法を説明する。
Ｘ線検出器１０３で検出したＸ線の強度と、Ｘ線パス上の被検体の吸収係数の関係から、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）と、投影データＰ（ｍ，ｎ）との関係を、次の式（１）で表わすことができる。
【００３９】
Ｐ（ｍ，ｎ）＝Ｒｅｆ＊ｅｘｐ｛−∫ｆ（ｑ，ｒ）ｄＳ＊Ｋ｝ （１）
【００４０】
”Ｒｅｆ”は、原画像に付帯する撮影条件から算出される、Ｘ線管１０１から放射されたＸ線の強度である。また、”Ｋ”は、再構成条件を考慮したスケーリング係数である。さらに、”∫ｆ（ｑ，ｒ）ｄＳ”は、ｍ行ｎ列のＸ線検出素子に入射されるＸ線パス上のＣＴ値の積分値である。ｍ行ｎ列のＸ線検出素子、及び、ＣＴの積分値を、図５に”ｍ，ｎ”、及び、ハッチング領域で示す。
【００４１】
Ｘ線の強度Ｒｅｆ及び画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）は、記憶部１１２又は画像統合サーバから医用画像処理装置１１に送信される。
【００４２】
画像変換手段１２は、Ｘ線の強度Ｒｅｆ、画像ＣＴ値ｆ（ｑ，ｒ）、及び、スケーリング係数Ｋを、式（１）に代入することで、投影データＰ（ｍ，ｎ）を算出する。
【００４３】
このような算出を、回転位置ｔ毎に行うことにより、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰ（ｍ，ｎ）を求めることができる。
【００４４】
（補正手段）
次に、補正手段１３について説明する。補正手段１３は、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰが、回転位置ｔに対して近傍の回転位置に対応付けられた投影データＰに対して所定範囲外の値であるとき（例えば、極端に落ち込んでいるとき）、その投影データＰを補正する。なお、補正された投影データを図４にＰ’で示す。
【００４５】
”ｔｈ”を回転位置、”ｔｉ”を近傍の回転位置、”ｊ”をずれ量とすると、ｔｉは、次の式（２）で表すことができる。
【００４６】
ｔ（ｈ−ｊ）≦ｔｉ≦ｔ（ｈ＋ｊ） （２）
ただし、ｔｉ≠ｔｈ
【００４７】
例えば、ｊ＝２とすると、近傍の回転位置ｔｉは、”ｔ（ｈ−２）、ｔ（ｈ−１）、ｔ（ｈ＋１）、ｔ（ｈ＋２）”となる。
【００４８】
なお、補正手段１３の例としては、投影データＰにローパスフィルタリングを行うことによってスムージングされた投影データＰ’を作成する公知の技術（例えば、特開２００９−０１１８１０号公報段落［００３２］、［００６７］等に記載の技術）を用いればよい。
【００４９】
これに限らず、次のように投影データＰを補正してもよい。補正手段１３の他の例としては、投影データのゲイン成分を補正し、さらに、補正され投影データの欠陥点を補正する公知の技術（例えば、特開２００７−０８９９２２号公報段落［００４５］〜［００５０］等に記載の技術）、または、投影データのオーバーフロー状態を補正する公知の技術（例えば、特開２００６−０２６４１０号公報段落［００１８］〜［００６３］等に記載の技術）を用いればよい。
【００５０】
（再構成手段）
次に、再構成手段１４について説明する。再構成手段１４は、補正された投影データＰ’を再構成することにより、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆを補正した補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を作成する。なお、補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値を図４に”ｆ’”で示す。
【００５１】
なお、再構成法の一例としてＦＢＰ法があるが、ＦＢＰ法で投影データＰ’を再構成すると、量子化誤差の蓄積により画質が劣化するおそれがある。
【００５２】
そこで、再構成手段１４は、逐次近似法を用いて投影データＰを再構成する。逐次近似法の一例を簡単に説明すると、初期画像を設定し、実際の投影データと初期画像から変換される投影データ（変換データ）を比較し、両方のデータの差が大きいうちは、画像を反復修正することで再構成を行う手法である。逐次近似法の詳細については後述する。
【００５３】
（画像混合手段）
次に、画像混合手段１５について説明する。画像混合手段１５は、再構成手段１４により作成された補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’及び原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆを加重平均することにより、補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’を求める。
【００５４】
補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’は、次の式（３）から求められる。なお、補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値を図４に”ｆ’’”で示す。
【００５５】
ｆ’’＝（ａ＊ｆ＋ｂ＊ｆ’）／（ａ＋ｂ） （３）
【００５６】
ここで、ｆ、ｆ’、ｆ’’は、原画像Ｇ、補正画像Ｇ’、補正画像Ｇ’’の各画像ＣＴ値とする。ａ、ｂは、重み付けの値である。原画像Ｇ及び補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ、ｆ’を加重平均することにより求められた補正画像Ｇ’’は、補正画像Ｇ’に対して、原画像Ｇの特徴をより残すことが可能となる。
【００５７】
（出力手段）
出力手段１６は表示制御部を有する。表示制御部は、補正画像Ｇ’’を表示データに変換し、ディスプレイ１７に表示させる。
【００５８】
［動作］
次に、一連の処理について図６を参照して説明する。図６は、原画像Ｇの入力から補正画像Ｇ’’の出力までの一連の処理を表すフローチャートである。
【００５９】
〔原画像の入力：Ｓ１０１〕
図６に示すように、送信先である医用画像処理装置１１から、送信元である記憶部１１２または画像統合サーバに対し、原画像Ｇの送信要求が出されると、記憶部１１２等から投影データＰが医用画像処理装置１１に送信される。
【００６０】
〔投影データへの変換：Ｓ１０２〕
画像変換手段１２は、原画像Ｇが入力されると、スキャン条件及びキャリブデータを参照し、原画像Ｇを投影データＰに変換する。
【００６１】
ここで、スキャン条件とは、例えば、１回転あたりＸ線がＸ線管１０１から放射される回数ｋ、Ｘ線検出素子の行列ｍ、ｎである。また、キャリブデータとは、投影データＰに対して、水を”０”、空気を”−１０００”としてＣＴ値を割り当て、その間を所定段階（例えば、１０００段階）に分割して割り当てるためのものである。
【００６２】
〔投影データの補正：Ｓ１０３〕
補正手段１３は、投影データＰを受けて、回転位置ｔに関連付けられた投影データＰを、回転位置ｔに対して近傍の回転位置に対応付けられた投影データＰに基づいて補正する。なお、補正手段１３による補正は、全部のＸ線検出素子に対応する投影データＰついて、回転位置ｔ毎に行われる。補正された投影データＰ’は、再構成手段１４に出力される。
【００６３】
〔再構成：Ｓ１０４〕
再構成手段１４は、逐次近似法を用いて、投影データＰ’に基づき補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を再構成する。なお、逐次近似法の詳細については後述する。
【００６４】
〔画像の混合：Ｓ１０５〕
画像混合手段１５は、原画像Ｇの画像ＣＴ値ｆ及び補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’を受けて、画像ＣＴ値ｆ’及び画像ＣＴ値ｆを加重平均する。加重平均された補正画像Ｇ’’の画像ＣＴ値ｆ’’は、出力手段１６に出力される。
【００６５】
〔補正画像の出力：Ｓ１０６〕
出力手段１６は、補正画像Ｇ’’をディスプレイ１７に表示させる。それにより、対応する投影データをもたない原画像Ｇであっても、原画像Ｇの補正を高い精度で行うことが可能となる。また、投影データを記憶させておく必要がないので、コストが嵩まない。
【００６６】
〔逐次近似法：Ｓ１０４〕
次に、逐次近似法について図７を参照して説明する。図７は逐次近似画像再構成を示すフローチャートである。
【００６７】
（初期画像の入力：Ｓ２０１）
医用画像処理プログラムを実行すると、初期画像が医用画像処理装置１１の内部メモリ（図示省略）に展開される。以下の説明で、初期画像に”Ｇ０”の符号を付して説明する。
【００６８】
（投影データＢへの変換：Ｓ２０２）
再構成手段１４は、初期画像Ｇ０を投影データＢに変換する。投影データＢへの変換は、原画像Ｇを投影データＰに変換するときと同様の手法（Ｓ１０２参照）が用いられる。
【００６９】
（投影データＡの入力：Ｓ２０９）
ステップＳ１０３で補正された投影データＰ’を、ここでは投影データＡとして説明する。投影データＡが再構成手段１４に入力される。
【００７０】
（投影データＡ、Ｂの比較：Ｓ２０３）
次に、再構成手段１４は、逐次近似アルゴリズムに基づき、投影データＡ、Ｂを比較する。ここで、逐次近似アルゴリズムには、公知の技術、例えば、ＭＬ−ＥＭ（ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）法、ＯＳＥＭ（ｏｒｄｅｒｅｄ ｓｕｂｓｅｔ ＭＬ−ＥＭ）法、ＲＡＭＬＡ（ｒｏｗ−ａｃｔｉｏｎ ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ−ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）法、及び、ＤＲＡＭＡ（ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭＬＡ）法が用いられる。
【００７１】
（投影データＢの修正：Ｓ２０４）
次に、再構成手段１４は、投影データＢを修正する。投影データＢの修正においても、上記の逐次近似アルゴリズムに基づき行われる。
【００７２】
（投影データＢを画像に変更：Ｓ２０５）
次に、再構成手段１４は、投影データＢを画像Ｇ０’に変更する。投影データＢから画像Ｇ０’への変換は、投影データＰ’を補正画像Ｇ’の画像ＣＴ値ｆ’に変換するときと同様の手法（Ｓ１０４参照）が用いられる。
【００７３】
（画像の更新量を比較：Ｓ２０６）
次に、再構成手段１４は、画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差（更新量）を求める。更新量が所定範囲以下であると（Ｓ２０６；Ｙｅｓ）、画像Ｇ０’の出力（Ｓ２０７）に移行する。画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差を求める方法は公知の技術が用いられる。公知技術の一例として、両方の画素値の差（変化量）を順番に求めていき、変化量が所定範囲を超えると、一方の画素値を更新する毎に求める特開２００７−０１４５４２号公報に記載されたものがある。
【００７４】
（画像の出力：Ｓ２０７）
出力手段１１６は、画像Ｇ０’をディスプレイ１７に表示させる。
【００７５】
（画像の更新：Ｓ２０８）
更新量が所定範囲を超えると（Ｓ２０６；Ｎｏ）、再構成手段１４は、画像Ｇ０’を更新し、更新された画像Ｇ０’が再構成手段１４により投影データＢに変換されるステップＳ２０２に戻る。
【００７６】
すなわち、画像Ｇ０’と画像Ｇ１との差（更新量）が所定範囲以下（Ｓ２０６；Ｙｅｓ）になるまで、再構成手段１４は、画像Ｇ０’を更新する。
【００７７】
以上の逐次近似法によれば、画質の劣化を防止し、アーチファクトを除去するという効果を奏する。
【００７８】
なお、前記実施形態では、逐次近似法を用いた再構成手段１４を示したが、再構成手段１４は、これに限らず、複数種類の再構成法には、例えば、ファンビーム再構成法（ファンビーム・コンボリューション・バックプロジェクション法ともいう）、また、コーン角エラーを抑える方法として再構成面に対するレイの角度に応じて投影データを補正するコーンビーム再構成法であっても良い。
【００７９】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、書き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるととともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８０】
１１ 医用画像処理装置
１２ 画像変換手段
１３ 補正手段
１４ 再構成手段
１５ 画像混合手段
１６ 出力手段
１７ ディスプレイ
１００ ガントリ
１０１ Ｘ線管
１０２ フレーム
１０３ Ｘ線検出器
１０４ データ収集システム
１０５ 非接触データ伝送部
１０６ 前処理部
１０７ 回転部
１０８ スリップリング
１０９ 高電圧発生部
１１２ 記憶部
１１４ 再構成部
１１５ 入力部
１１６ 表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成される医用画像処理装置において、
前記画像を、前記回転位置に対応する投影データに変換する画像変換手段と、
前記変換された投影データを補正する補正手段と、
前記補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する再構成手段と、
前記補正画像を出力する出力手段と、
を有する
ことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置に対し近傍の回転位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記再構成手段は、逐次近似法を用いて前記投影データを再構成する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記再構成手段により作成された前記画像及び前記補正画像を加重平均することで、前記出力手段により出力される前記補正画像を求める画像混合手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成される医用画像処理プログラムにおいて、
画像に関連付けて記憶された前記Ｘ線管及び／又はＸ線検出器の回転位置を参照して、画像を回転位置に関連付けられた投影データに変換する投影データ変換ステップと、
回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置の近傍位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する再構成ステップと、
前記補正画像を出力する画像出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【請求項６】
前記再構成ステップは、
前記投影データと、記憶された初期画像から変換される投影データである変換データとを比較し、逐次近似法を用いて投影データを前記変換データに修正する比較ステップと、
前記修正された前記変換データを画像に変換する画像変換ステップと、
前記初期画像と前記変換された画像との差異が所定範囲を超えたとき、前記初期画像を前記変換された画像に更新し、前記比較ステップに戻り、前記初期画像と前記変換された画像との差異が所定範囲以下のとき、前記画像出力ステップに移行する移行ステップと、
を有する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理プログラム。
【請求項１】
Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成される医用画像処理装置において、
前記画像を、前記回転位置に対応する投影データに変換する画像変換手段と、
前記変換された投影データを補正する補正手段と、
前記補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する再構成手段と、
前記補正画像を出力する出力手段と、
を有する
ことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置に対し近傍の回転位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記再構成手段は、逐次近似法を用いて前記投影データを再構成する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記再構成手段により作成された前記画像及び前記補正画像を加重平均することで、前記出力手段により出力される前記補正画像を求める画像混合手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
Ｘ線を出射するＸ線管と被検体を間にして対向配置され、Ｘ線管と共に被検体のまわりを回転するＸ線検出器により収集された投影データを受け、再構成することにより画像が作成される医用画像処理プログラムにおいて、
画像に関連付けて記憶された前記Ｘ線管及び／又はＸ線検出器の回転位置を参照して、画像を回転位置に関連付けられた投影データに変換する投影データ変換ステップと、
回転位置に関連付けられた投影データを、回転位置の近傍位置に関連付けられた投影データに基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された投影データを再構成することにより、画像を補正した補正画像を作成する再構成ステップと、
前記補正画像を出力する画像出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
【請求項６】
前記再構成ステップは、
前記投影データと、記憶された初期画像から変換される投影データである変換データとを比較し、逐次近似法を用いて投影データを前記変換データに修正する比較ステップと、
前記修正された前記変換データを画像に変換する画像変換ステップと、
前記初期画像と前記変換された画像との差異が所定範囲を超えたとき、前記初期画像を前記変換された画像に更新し、前記比較ステップに戻り、前記初期画像と前記変換された画像との差異が所定範囲以下のとき、前記画像出力ステップに移行する移行ステップと、
を有する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１３−６３１３８（Ｐ２０１３−６３１３８Ａ）
【公開日】平成２５年４月１１日（２０１３．４．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２０２６９７（Ｐ２０１１−２０２６９７）
【出願日】平成２３年９月１６日（２０１１．９．１６）
【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４月１１日（２０１３．４．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月１６日（２０１１．９．１６）
【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）】
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