ＣＴにおける金属アーチファクトの訂正
アーチファクト訂正する画像復元装置は、取得した投影データ（６０）を訂正されていない復元画像（７４）に復元する復元プロセッサ（７０）を含む。分類プロセッサは、この訂正されていない復元画像（７４）を少なくとも高密度、中間密度、低密度のピクセルクラスに分類する。ピクセル置換プロセッサ（８８）は、合成画像（９０）を生成するために、高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像（７４）のピクセルを低密度のピクセルのクラスのピクセル値と置き換える。前投影プロセッサ（９４）は、合成投影データ（９６）を生成するために、合成された画像を前投影する。投影置換プロセッサ（１００、１１０）は、訂正された投影データを生成するために、高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データ（６０）を対応する合成投影データ（９６）と置き換える。復元プロセッサ（７０）は、この訂正された投影データ（１１２）を訂正された復元画像（１２０）に復元する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
次に示すことは画像診断技術に関する。例えば金属インプラント、歯の詰め物等のような高密度領域を含む被験者のＣＴ撮像における特定の用途に供される。しかしながら、ＳＰＥＣＴ(single photon emission computed tomography)、ＰＥＴ(positron emission tomography)、三次元Ｘ線撮像等のような他の形式のトモグラフィック撮像における用途にも供される。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴ撮像において、撮像される関心領域(region of interest)が金属インプラント、歯の詰め物又は他の高い放射線吸収の領域を含む場合、いわゆる“金属アーチファクト”が生じる。一般的には、金属アーチファクトは、高密度領域から発する縞(streak)として復元画像に現れる。前記高密度の領域を通過する投影線積分(projection line integral)は大きく減衰し、実質的な測定エラーとなり、フィルタ補正逆投影(FBP: Filtered backprojection)又は他の復元プロセスは、これら測定エラーを金属アーチファクトとして一般に知られる縞状の画像アーチファクトに変換する。
【０００３】
金属アーチファクトを訂正する先行する方法は、訂正されていない復元画像を生成するためにフィルタ補正逆投影を実行し、この訂正されていない復元画像における高密度領域を特定し、高密度領域を通過する投影を減少した吸収減衰値を持つ合成投影データと置き換えることを含む。この訂正された投影データは再びフィルタ補正逆投影にかけられ、訂正された復元画像を生成する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この既知の方法は、低密度組織により囲まれる単一のはっきりとした高密度領域が存在するある撮像用途に対してはうまく働く。しかしながら、複数の高密度領域を持つ又はこの高密度領域に加え中間密度領域が存在する場合、この方法はうまく働かない。このような合成撮像する被験者に対し、金属アーチファクトは減少するが、訂正された復元画像、特に高密度領域と中間密度領域との間によく見えるまま残っている。医療撮像の用途において、中間密度領域は通例、骨に対応する一方、高密度領域は、金属インプラント、歯の詰め物、（ある侵襲性ＣＴ用途に用いられる）手術用クリップ、補綴装置等に対応する。故に、医療用ＣＴ撮像において、関心領域は中間密度領域を一般的に含んでいる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述した制約及びその他を克服する改良された装置及び方法を考察している。
【０００６】
第１の態様によれば、取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する方法が提供される。ある領域に対応する取得した投影データは、訂正されていない復元画像に復元される。この訂正されていない復元画像のピクセルは、少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類される。高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルは、合成画像を生成するために、低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えられる。高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データは、訂正された投影データを生成するために、対応する合成投影データと置き換えられる。これら訂正された投影データは訂正された復元画像に復元される。
【０００７】
他の態様によれば、取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成するための装置が開示されている。ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元するための復元手段が設けられる。この訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度、低密度のピクセルクラスに分類する分類手段が設けられる。合成画像を生成するために、高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルを低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えるピクセル置換手段が設けられる。合成投影データを生成するために、合成画像を前投影(forward projection)する投影手段が設けられる。訂正された投影データを生成するために、高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換えるための投影置換手段が設けられる。前記復元手段は訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する。
【０００８】
さらに他の態様によれば、ＣＴスキャナ及びプロセッサを含むＸ線撮影スキャナが開示されている。このスキャナは少なくともＸ線源、検出部アレイ、及びその上にＸ線源及び検出部アレイが搭載される回転ガントリを含む。前記スキャナは、この回転ガントリの回転中にトモグラフィック投影データを取得する。プロセッサは、この取得したトモグラフィック投影データをから訂正された復元画像を生成する。前記プロセッサは、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−この訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度、低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルを低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、この合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換える、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する、
ことを含む方法を実行する。
【０００９】
金属又は他の高密度材料からなる複数の不連続領域を持つ画像に対し改善したアーチファクト訂正に１つの利点がある。
【００１０】
金属又は他の高密度領域、及び骨又は他の中間密度領域を含む画像に対し改善したアーチファクト訂正に他の利点がある。
【００１１】
好ましい実施例の以下の詳細な説明を読むことで、当業者には多くの追加の利点及び恩恵が明らかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、様々な構成要素及びこれら構成要素の配列、並びに様々な処理工程及びこれら処理工程の配列において形成される。図面は好ましい実施例を説明することを目的とするだけであり、本発明を限定すると解釈されない。
【００１３】
図１を参照すると、ヘリカルコーンビームＣＴ撮像スキャナ１０は、検査領域１４に向けられる放射線ビームを生成する放射線源１２を含んでいる。この放射線ビームは、検査領域１４内に配置される撮像する被験者の関心領域と相互に作用し、このビームが検査領域を通過するので、空間において変化する放射線の吸収をもたらす。放射線検出部１６は、このビームが検査領域１４を通過した後の吸収減衰した放射線を検出する。
【００１４】
好ましい実施例において、放射線源１２はファンビーム又はコーンビームのＸ線を生成する。放射線源１２及び検出部１６は好ましくは、検出部が放射線源からのＸ線を常に受信するように、回転ガントリ２０上に対向するように搭載されている。これら放射線源１２及び検出部１６は、この回転ガントリ２０を介して検査領域の周りを回されるので、好ましくは約３６０°よりも大きい角度範囲にわたるビューが取得される。任意には、約１８０°から３６０°の減少したスキャンが用いられる。他の適切な実施例において、検出部１６は、固定したガントリ２２上に搭載される固定した検出部のリングと置き換えられる。通例、被験者支持部２６は回転ガントリ２０の回転面を一般的に交差する軸又はｚ軸方向に線形移動可能である。
【００１５】
マルチスライスＣＴ投影データは、各軸スキャン中は静止し、軸スキャンの間に線形にステップされる被験者支持部２６を用いて連続する軸スキャンを実行することにより適切に取得され、これら。この配列において、検出部１６は、検出部の要素の単一行（すなわち一次元の検出部）又は検出部の要素の二次元アレイの一方にすることができる。代わりに、ヘリカルＣＴ投影データは、被験者支持部２６の連続する線形移動中であり、ガントリ２０の同時の回転中に、適切に取得される。これは被験者支持部２６上に配置された撮像する被験者に対する放射線源１２のヘリカル軌道を生じさせる。一般的なコニカル放射ビーム及び二次元放射線の検出部は、好ましくはヘリカル投影データを取得するのに用いられる。
【００１６】
放射線検出部１６の検出器の要素の出力は、取得した投影データのメモリ３０に記憶される、取得される積分した減衰投影値μｄ０に変換される。各投影データμｄ０は、放射線源１２から検出部１６の検出要素の対応する要素へのラインに沿った減衰の線積分に対応する。この投影データは、撮像される関心領域の各二次元スライスが、視野角（φ）及び線積分の指数(index)（ｎ）の座標を持つ投影データアレイにより表されるサイノグラム形式(sonogram format)で表されることができる。
【００１７】
ファンビーム、コーンビーム又は非平行な光線を持つ他の本来の取得形態の場合、リビニング(ribinning)プロセッサ３２は、投影データを平行なビューに任意にリビニングする。コーンビーム形態に対しては、上記平行なリビニングされたビューが一般的にこの円錐角(cone angle)方向における、ある訂正されていないビームのダイバージェンス(divergence)を含んでいる。平行なリビニングが計算効率を向上することができたとしても、ここに記載されるアーチファクト訂正技術は通例、本来の取得形態、すなわち平行なリビニングを持つことなく実行される場合に最も効果的となる。ゆえに、この平行なリビニングプロセッサ３２は好ましくは省略される。
【００１８】
一般的なファンビーム及びコーンビーム形状にとって、線積分の指数ｎは、この指数ｎの投影を測定するのに用いられる検出部の要素を示す検出部の指数に適切に対応している。しかしながら、線積分の指数ｎは、検出部の要素の番号に直接的な相関性は無いと考慮される。例えば、このような直接的な相関性が無いことは、リビニングされた投影間の補間からもたらされることができる。
【００１９】
スライスサイクルプロセッサ３４は、空間スライスに対応するサイノグラムを介して循環し、各サイノグラムをアーチファクト訂正する復元プロセッサ４０に連続して入力する。このアーチファクト訂正する復元プロセッサ４０は、不連続な高密度領域、又は１つ以上の高密度領域に加え１つ以上の中間密度領域を含む画像に対してさえも、例えば金属クリップ、高密度の歯の詰め物等のような高密度領域によりもたらされるアーチファクトが殆ど訂正された復元を実行する。このアーチファクト訂正する復元装置４０は、復元された画像スライスのピクセルを少なくとも高密度のピクセルクラス、中間密度のピクセルクラス及び低密度のピクセルクラスに分類するために、１組のピクセル密度のしきい値［Ｈｔｈ］４２を利用する。
【００２０】
図２を参照すると、好ましい実施例において、前記密度しきい値［Ｈｔｈ］４２の組は、５つのクラスを含み、それらは、例えば歯の詰め物、金属インプラント等のような高密度領域に対応する“Ａ”と呼ばれる高密度クラス、骨又は他の中間密度の特徴に対応する“Ｂ”と呼ばれる中間密度クラス、軟組織に主に対応する“Ｃ”と呼ばれる低密度クラス、エアポケット、撮像する被験者の周りにある周囲空気等に対応する“Ｅ”と呼ばれる空気密度クラス、及び低密度クラス“Ｃ”と空気密度クラス“Ｅ”との間にある中間の密度に対応する“Ｄ”と呼ばれる遷移領域である。高密度／中間密度のしきい値Ｈｍｅｔａｌは、高密度のピクセルクラス“Ａ”の最小密度と中間密度のクラス“Ｂ”の最大密度との境界を定める。中間密度／低密度のしきい値Ｈｈｃは、中間密度のクラス“Ｂ”の最小密度と低密度のクラス“Ｃ”最大密度との境界を定める。低密度／遷移密度のしきい値Ｈｌｃは、低密度のピクセルクラス“Ｃ”の最小密度と遷移密度のクラス“Ｄ”の最大密度との境界を定める。遷移密度／空気密度のしきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”の最小密度と空気密度のクラス“Ｅ”の最大密度との境界を定める。
【００２１】
本実施例において、５つの密度クラス“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”が規定されたとしても、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”を省略することも考えられ、この場合、低密度／遷移密度のしきい値Ｈｌｃが省略され、しきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、低密度のピクセルクラス“Ｃ”の最小密度の境界を定める。この４つのクラスの実施例において、しきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、低密度のピクセルクラス“Ｃ”と空気密度のクラス“Ｅ”との間にある省略された遷移ピクセルクラス“Ｄ”を分割するように、高い密度へ任意にシフトされる。さらに他には、空気密度のピクセルクラス“Ｅ”も省略されることができ、密度ピクセルクラス“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”だけが残り、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”及び空気密度のピクセルクラス“Ｅ”は低密度のピクセルクラス“Ｃ”に包含される。その上、密度分類システムは、改善された密度分解能を提供するために、５つより多くの密度クラスを含むことができる。
【００２２】
図１を参照してみると、各入力スライスに対し、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０は、二次元のアーチファクト訂正する復元画像を出力する。マルチスライス又はヘリカルＣＴ撮像では、空間において連続するアーチファクト訂正する復元画像のスライスは、三次元のアーチファクト訂正する復元ボリューム画像を規定するために、画像メモリ４６に蓄積される。しかしながら、取得した投影データが関心領域の１つのスライスに制限される場合、この１つのスライスに対応する取得した投影データは、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０により処理され、画像メモリ４６は二次元のアーチファクト訂正する復元画像を記憶する。任意には、１つ以上の画像スライスに対応する投影データは、関心領域の時間的進展(temporal evolution)を表すアーチファクト訂正する復元画像スライス又は画像ボリュームの時系列を供給するために選択した時間間隔にわたり取得される。
【００２３】
ビデオプロセッサ５０は、画像メモリ４６の内容の幾つか又は全てを処理し、例えば三次元レンダリング、選択した画像スライス、最大密度の投影、ＣＩＮＥアニメーション等のような人間が見ることができる画像表現を作り出す。この人間が見ることができる画像表現はユーザインタフェース５２上に表示され、このユーザインタフェースは好ましくは、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ等である。画像表現を表示する他に又はそれに加えて、画像メモリ４６の選択した内容は、紙に印刷されたり、不揮発性の電子又は磁気記憶媒体に記憶されたり、ＬＡＮ又はインターネットを介して送信されたり、又は別の方法で処理されたりすることができる。好ましい実施例において、ユーザインタフェース５２は、ＣＴ撮像スキャナ制御器５４と通信して、放射線専門医又は他の操作員に撮像セッションの構築、撮像セッションの変更、撮像セッションの実施、撮像セッションのモニタリングするようにこのＣＴ撮像スキャナ１０を制御することを可能にしたり、又はそうでなければＣＴ撮像スキャナ１０の操作を可能にする。
【００２４】
図３は、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０の好ましい実施例のブロック図を示す。入力部は、撮像する被験者の関心領域の二次元スライスに対応する投影データセットＰ０６０である。好ましくは、この投影データセット６０は、放射線源１２が検査領域１４の周りを３６０°回転することによる投影データを含む。しかしながら、約１８０°の角度範囲を提供する減少した投影データセットの復元も考慮される。
【００２５】
図４を参照してみると、取得した投影データセットＰ０６０の図表によるサイノグラム表現６２を示す。このサイノグラム表現６２の縦又はｙ座標は視野角φに対応し、一方サイノグラム表現６２の横又はｘ座標は線積分の指数ｎに対応する。このサイノグラム表現６２は、高密度領域の例示的な軌道６４と、中間密度領域の例示的な軌道６６とを含む。一般的に、スライスは、図２に示される他のクラスの領域と同様に、任意の数の高密度領域と、任意の数の中間密度領域とを含むことができる。これら領域は、互いに交差することができる様々な対応するサイノグラムの軌道を生成する。
【００２６】
図３に戻って参照してみると、フィルタ補正逆投影プロセッサ７０は、訂正されていない復元画像Ｉ０７４を生成するために、投影データセットＰ０６０のフィルタ補正逆投影を行う。フィルタ補正逆投影が行われたとしても、前記プロセッサ７０は、投影データセットＰ０６０の形態と互換性のある殆ど如何なる形式の画像復元アルゴリズムも代わりに実施することができる。
【００２７】
図５を参照すると、従来知られるように、スライスに１つ以上の高密度領域が存在することは通例、前記訂正されていない復元画像Ｉ０７４に、この高密度領域から離れて延在する縞として一般的に画像に現れる金属アーチファクトを含ませる。図５はこのような縞を図で示す例示的な訂正されていない復元画像Ｉ０７４の図による表現を示す。この図による図５の復元画像は、如何なる特定の解剖構造の画像にも対応していることを意図するのでなく、むしろ画像空間において通常は観察可能であるアーチファクト訂正する復元プロセスの特徴を図で説明している。
【００２８】
図３に戻って参照してみると、訂正されていない復元画像Ｉ０７４のピクセルは、ピクセル密度分類プロセッサ７８により分類され、セグメント化又はピクセル密度分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０を生成する。この画像において、ピクセル値は、図２の高密度、中間密度、低密度、遷移密度及び空気密度のピクセルクラスに対応する密度分類指数と置き換えられる。好ましい実施例において、ピクセル密度分類プロセッサ７８は、しきい値［Ｈｔｈ］の組を使用するしきい処理(thresholding)を用いて、訂正されていない復元画像Ｉ０７４の各ピクセルを適切なピクセル密度のクラスに分類する。
【００２９】
ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０は、図５に図で示され、ここで、特定のクラスのピクセルから本質的に構成される画像の領域は、図２の密度クラスの指数“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”から選択される適切なクラス指標によりラベル付けされている。図５に示されるように、この例示的な画像は、金属インプラントである高密度領域“Ａ”及び骨の領域である中間密度領域“Ｂ”を含み、これらは共に軟組織等である低密度領域“Ｃ”内に含まれる。環状の遷移密度領域“Ｄ”は、この低密度領域“Ｃ”を包囲し、空気密度領域“Ｅ”は例えば撮像する被験者を取り囲む周囲空気に対応している、ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０の周辺部を満たす。
【００３０】
図５における例示的な遷移領域が環状の境界領域であったとしても、この遷移密度クラス“Ｄ”が環状の境界領域に限定されない。遷移密度クラス“Ｄ”の境界を定めるしきい値Ｈｌｃ及びＨａｉｒ（ｍａｘ）は、この遷移密度クラス“Ｄ”が人間の被験者の内部にある空洞(air cavity)及び空洞の周りの領域を含むように好ましくは選択される。例えば、遷移密度クラス“Ｄ”は好ましくは、例えば洞腔(sinus cavity)、のど、鼻腔等のような頭部における空洞を含む。
【００３１】
図３に戻って参照すると、密度クラス平均化プロセッサ８４は、低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均ピクセル値を計算する。空気密度クラスを含む好ましい実施例において、密度クラス平均化プロセッサ８４は、空気密度クラス“Ｅ”のピクセルに対する平均密度値も任意に計算する。この空気密度クラスの平均化は、３つのクラスだけを用いた実施例では省略され、空気密度クラスを完全に省略する。
【００３２】
訂正画像プロセッサ８８は、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を生成するために、訂正されていない復元画像Ｉ０７４の選択した高密度ピクセルを低密度値に選択的に置き換える。特に、ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０により示されるように、高密度クラス“Ａ”の中に含まれる訂正されていない復元画像Ｉ０７４のピクセルは、低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する前記平均密度値に置き換えられる。同様に、低密度クラス“Ｃ”の中に含まれるピクセルは、この低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値に置き換えられる。代わりに、“Ａ”及び“Ｃ”クラスのピクセルは、事前に選択した値又は名目上の“Ｃ”密度領域の中心部の近くに含まれる値のスペクトルに置き換えられることができる。空気密度クラスのピクセルに対する平均密度値が計算された場合、空気密度クラス“Ｅ”の中に含まれるピクセルは、この空気密度クラス“Ｅ”のピクセルに対する平均密度値と適切に置き換えられる。中間密度クラス“Ｂ”のピクセルは置き換えられない。遷移密度クラス“Ｄ”が規定される場合、このとき、遷移密度クラス“Ｄ”のピクセルも好ましくは置き換えられない。
【００３３】
図５を参照してみると、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０が図で示されている。この合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０は、中間密度“Ｂ”及び遷移密度“Ｄ”の領域のために、大部分コントラストを含んでいることが観察される。高密度領域“Ａ”は、これら領域のピクセルを低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置換することにより、この合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０から効果的に取り除かれる。同様に、低密度領域“Ｃ”における密度のばらつきによる画像のコントラストは、これらのピクセルを低密度領域“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置き換えることにより殆ど減少する。
【００３４】
戻って図３を参照するのに加え、図４も参照すると、前投影プロセッサ９４は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を前投影し、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６を生成する。投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６の図によるサイノグラム表現９８が図４に示される。このサイノグラム表現９８は、中間密度クラス“Ｂ”のピクセルは置き換えられていないので、このサイノグラム表現の中間密度領域の例示的な軌道６６を保持する。同様に、遷移クラス“Ｄ”の領域による軌道は、これらのピクセルが合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０に保持されるので、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６に保持される。しかしながら、このサイノグラム表現９８は、高密度クラス“Ａ”のピクセルが低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置き換えられているので、このサイノグラム表現６２の高密度領域の例示的な軌跡６４を含まない。
【００３５】
一般的に、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８は、これらの線積分が取得した投影データセットＰ０６０における高密度クラス“Ａ”の領域からの寄与を付加的に受けたとしても、中間密度クラス“Ｂ”の領域による線積分への減衰した寄与を保つ。前投影プロセッサ９４は好ましくは、ＣＴ撮像スキャナ１０の形態に対応する投影形態を用いて合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を投影する。
【００３６】
図３を続けて参照すると、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６は、高密度領域からの減衰した寄与を受ける取得した投影データセットＰ０６０の投影データを選択的に置き換えるのに用いられる。高密度領域のエッジ探索プロセッサ１００は、高密度のピクセルクラスのピクセルから本質的に構成される領域のエッジを特定する。高密度の領域は、例えば移動している分析ウィンドウを用いて、この分析ウィンドウ内にある高密度クラスの選択したピクセル数よりも多くのピクセルを持つ高密度領域を特定することにより、特定されることができる。高密度領域が一度特定されると、適切なエッジを見つけるアルゴリズムは、画像の微分又はたたみ込みを用いて、エッジを選択的に強調及び特定する。
【００３７】
他のアプローチにおいて、エッジ探索プロセッサ１００は、高密度のクラスのピクセルに対し“１”のバイナリ値、及び他のピクセルに対し“０”のバイナリ値を持つバイナリ画像を生成するために、高密度／中間密度のしきい値Ｈｍｅｔａｌを用いて訂正されていない復元画像Ｉ０７４にバイナリのしきい処理を行う。バイナリ値“１”は次にフィルタリングされ、この値“１”の隣接ピクセルを少しだけ持つ又は全く持たない値“１”の外部ピクセルを取り除き、値“１”を持つピクセルの残りのグループは高密度領域を規定する。エッジは次いで、フィルタリングされたバイナリ画像において、“０”から“１”へのバイナリ値の遷移を特定し、例えば隣接するピクセル対に働く“排他的論理和”のバイナリ演算子を用いて特定される。当業者は、エッジ探索プロセッサ１００を構成する他のエッジ探索アルゴリズムを容易に用いることができる。
【００３８】
このエッジ探索プロセッサ１００は、高密度領域のエッジを特定するエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２を適切に出力する。このエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２は、図５において図示され、ここで高密度クラスのピクセルから本質的に構成される訂正されていない復元画像Ｉ０７４の領域のエッジ１０６が特定される。例示的な図５において、エッジ１０６は略円形のエッジを規定しているが、しかしながら高密度領域は、略任意のエッジを持つ略任意の形状を持つことができる。通例、高密度領域は、歯の詰め物、金属インプラント又は他のコンパクトな別個のオブジェクトに対応し、明確にエッジを規定する簡単な閉じられた形態を持つ。
【００３９】
図３を参照すると、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、訂正された投影データセットＰ１１１２を生成するために、高密度領域からの寄与を受ける取得した投影データＰ０６０の投影を、合成された投影データセットＰｓｙｎｔｈからの合成投影データと選択的に置き換える。ある手法において、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、エッジ強調された画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２により特定される１つ以上の高密度領域を交差する投影データを合成された投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６からの対応する投影データと置換する。しかしながら、この手法は、本来の取得した投影データＰ０６０と置き換えられた合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６との間の遷移において、殆ど減少した不連続性とすることができる。
【００４０】
故に、好ましい実施例において、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、高密度の画像領域の特定されたエッジ１０６において、取得した投影データと合成投影データとの間を補間する。適当な補間投影を置き換える公式は、投影データセットＰ０６０の取得した投影データを
【数２】
より与えられる値を持つ置換投影データμｄｒｅｐｌと置き換える。
ここでａ＝［μｄ０（ｎ１）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ１）］，ｂ＝［μｄ０（ｎ２）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ２）］であり、指数ｎは線積分の指数であり、指数ｎ１及びｎ２は図５に示されるような高密度の画像領域のエッジ１０６の線積分の指数であり、μｄ０は、投影データセットＰ０６０の取得した投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６の投影データを示す。ｎ１≦ｎ≦ｎ２の範囲にある投影データは、数１に従って置き換えられる。この数１を再考すると、エッジ１０６において円滑な遷移を提供する、μｄｒｅｐｌ（ｎ１）＝μｄ０（ｎ１）及びμｄｒｅｐｌ（ｎ２）＝μｄ０（ｎ２）を示す。
【００４１】
高密度ピクセル置換プロセッサ１１０により行われる補間的な置換は、高密度領域を１つ以上含むサイノグラムの各ビューにおいて作用する。所与の視野角φにより特定される各ビューに対し、これは、所与の高密度領域が同じ高密度領域の異なるビューとは一般的に異なる線積分の指数ｎ１及びｎ２においてエッジを持つことである。この補間的な置換は、そのビューに対し計算されたｎ１、ｎ２のエッジの値を用いて、各値に対し行われる。その上、所与のビュー内に不連続な高密度領域が１つ以上あってもよく、このような不連続な高密度領域の各々は、それら自身のｎ１、ｎ２のエッジの指数の値を持つ。数１に述べた補間的な置換は、各不連続な高密度領域又は非重複の高密度領域に対し繰り返される。
【００４２】
図４を参照すると、訂正された投影データセットＰ１１１２の図によるサイノグラム表現１１４が示される。有利なことに、このサイノグラム表現１１４は、中間密度領域の軌道６６が（これらビューにおいて置き換えられた高密度領域のエッジｎ１、ｎ２を表す破線により、この図によるサイノグラム表現１１４に示される）取り除かれた高密度領域の軌道６４の場所を交差する場合でさえも、この中間密度領域の軌道６６をほぼそのまま保持する。合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６が積分された減衰投影値μｄ０に対する中間密度領域の寄与を保持するので、この中間密度領域の軌道６６に沿う低密度の投影のギャップが存在しないのに対し、この積分された減衰投影値μｄ０に対する高密度領域の寄与を選択的に取り除く。同様に、説明されていなくても、遷移密度領域“Ｄ”の軌道は、このような起動が高密度領域の軌道６６により横断される場所でさえも、そのまま残っている。
【００４３】
訂正された投影データセットＰ１１１２は、アーチファクト訂正された復元画像７０を生成するために、フィルタ補正逆投影を行うフィルタ補正逆投影プロセッサ７０に入力される。好ましくは、ラベリングプロセッサ(labeling processor)１２２は、補間された合成データの置き換えにより殆ど修正された高密度領域に対応するアーチファクト訂正された復元データ１２０のピクセルを事前に選択したラベルを規定するピクセルで置換する。このラベリングは、最終的なアーチファクト訂正された復元画像１２４を眺めている放射線専門医又は他のユーザにラベリングされた画像領域がアーチファクト訂正処理により殆ど修正されたと知らせる。事前に選択したラベルを規定するピクセルは、例えば本来の高密度領域をシミュレートする高密度値を持つピクセルとすることができる。他の手法では、事前に選択したラベルを規定するピクセルは、例えばクロスハッチ(cross-hatch)パターンのような、明らかに人工的な選択したパターンを規定する。最終的なアーチファクト訂正された復元画像１２４は、図１の画像メモリ４６に記憶される。
【００４４】
本発明は好ましい実施例を参照して説明されている。明らかに、前述した説明を読み及び理解する際に、当業者に修正及び変更が思いつくであろう。本発明は、このような修正及び変更が付随する特許請求の範囲又はそれと同等なものにある限り、このような修正及び変更の全てを含んでいると考えられることを述べておく。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】アーチファクト訂正する復元プロセッサを含むＣＴ撮像システムを図で示す。
【図２】ピクセル密度のクラスの好ましい組を規定するピクセル密度のしきい値の好ましい組を図で示す。
【図３】図１のＣＴ撮像システムのアーチファクト訂正する復元プロセッサのブロック図を示す。
【図４】復元処理での幾つかの点における取得、修正及び合成投影データのサイノグラム表現を図で示す。
【図５】前記復元処理中の幾つかの点における復元及び部分的に処理される画像を図で示す。
【技術分野】
【０００１】
次に示すことは画像診断技術に関する。例えば金属インプラント、歯の詰め物等のような高密度領域を含む被験者のＣＴ撮像における特定の用途に供される。しかしながら、ＳＰＥＣＴ(single photon emission computed tomography)、ＰＥＴ(positron emission tomography)、三次元Ｘ線撮像等のような他の形式のトモグラフィック撮像における用途にも供される。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴ撮像において、撮像される関心領域(region of interest)が金属インプラント、歯の詰め物又は他の高い放射線吸収の領域を含む場合、いわゆる“金属アーチファクト”が生じる。一般的には、金属アーチファクトは、高密度領域から発する縞(streak)として復元画像に現れる。前記高密度の領域を通過する投影線積分(projection line integral)は大きく減衰し、実質的な測定エラーとなり、フィルタ補正逆投影(FBP: Filtered backprojection)又は他の復元プロセスは、これら測定エラーを金属アーチファクトとして一般に知られる縞状の画像アーチファクトに変換する。
【０００３】
金属アーチファクトを訂正する先行する方法は、訂正されていない復元画像を生成するためにフィルタ補正逆投影を実行し、この訂正されていない復元画像における高密度領域を特定し、高密度領域を通過する投影を減少した吸収減衰値を持つ合成投影データと置き換えることを含む。この訂正された投影データは再びフィルタ補正逆投影にかけられ、訂正された復元画像を生成する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この既知の方法は、低密度組織により囲まれる単一のはっきりとした高密度領域が存在するある撮像用途に対してはうまく働く。しかしながら、複数の高密度領域を持つ又はこの高密度領域に加え中間密度領域が存在する場合、この方法はうまく働かない。このような合成撮像する被験者に対し、金属アーチファクトは減少するが、訂正された復元画像、特に高密度領域と中間密度領域との間によく見えるまま残っている。医療撮像の用途において、中間密度領域は通例、骨に対応する一方、高密度領域は、金属インプラント、歯の詰め物、（ある侵襲性ＣＴ用途に用いられる）手術用クリップ、補綴装置等に対応する。故に、医療用ＣＴ撮像において、関心領域は中間密度領域を一般的に含んでいる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述した制約及びその他を克服する改良された装置及び方法を考察している。
【０００６】
第１の態様によれば、取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する方法が提供される。ある領域に対応する取得した投影データは、訂正されていない復元画像に復元される。この訂正されていない復元画像のピクセルは、少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類される。高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルは、合成画像を生成するために、低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えられる。高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データは、訂正された投影データを生成するために、対応する合成投影データと置き換えられる。これら訂正された投影データは訂正された復元画像に復元される。
【０００７】
他の態様によれば、取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成するための装置が開示されている。ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元するための復元手段が設けられる。この訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度、低密度のピクセルクラスに分類する分類手段が設けられる。合成画像を生成するために、高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルを低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えるピクセル置換手段が設けられる。合成投影データを生成するために、合成画像を前投影(forward projection)する投影手段が設けられる。訂正された投影データを生成するために、高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換えるための投影置換手段が設けられる。前記復元手段は訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する。
【０００８】
さらに他の態様によれば、ＣＴスキャナ及びプロセッサを含むＸ線撮影スキャナが開示されている。このスキャナは少なくともＸ線源、検出部アレイ、及びその上にＸ線源及び検出部アレイが搭載される回転ガントリを含む。前記スキャナは、この回転ガントリの回転中にトモグラフィック投影データを取得する。プロセッサは、この取得したトモグラフィック投影データをから訂正された復元画像を生成する。前記プロセッサは、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−この訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度、低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる訂正されていない復元画像のピクセルを低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、この合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換える、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する、
ことを含む方法を実行する。
【０００９】
金属又は他の高密度材料からなる複数の不連続領域を持つ画像に対し改善したアーチファクト訂正に１つの利点がある。
【００１０】
金属又は他の高密度領域、及び骨又は他の中間密度領域を含む画像に対し改善したアーチファクト訂正に他の利点がある。
【００１１】
好ましい実施例の以下の詳細な説明を読むことで、当業者には多くの追加の利点及び恩恵が明らかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、様々な構成要素及びこれら構成要素の配列、並びに様々な処理工程及びこれら処理工程の配列において形成される。図面は好ましい実施例を説明することを目的とするだけであり、本発明を限定すると解釈されない。
【００１３】
図１を参照すると、ヘリカルコーンビームＣＴ撮像スキャナ１０は、検査領域１４に向けられる放射線ビームを生成する放射線源１２を含んでいる。この放射線ビームは、検査領域１４内に配置される撮像する被験者の関心領域と相互に作用し、このビームが検査領域を通過するので、空間において変化する放射線の吸収をもたらす。放射線検出部１６は、このビームが検査領域１４を通過した後の吸収減衰した放射線を検出する。
【００１４】
好ましい実施例において、放射線源１２はファンビーム又はコーンビームのＸ線を生成する。放射線源１２及び検出部１６は好ましくは、検出部が放射線源からのＸ線を常に受信するように、回転ガントリ２０上に対向するように搭載されている。これら放射線源１２及び検出部１６は、この回転ガントリ２０を介して検査領域の周りを回されるので、好ましくは約３６０°よりも大きい角度範囲にわたるビューが取得される。任意には、約１８０°から３６０°の減少したスキャンが用いられる。他の適切な実施例において、検出部１６は、固定したガントリ２２上に搭載される固定した検出部のリングと置き換えられる。通例、被験者支持部２６は回転ガントリ２０の回転面を一般的に交差する軸又はｚ軸方向に線形移動可能である。
【００１５】
マルチスライスＣＴ投影データは、各軸スキャン中は静止し、軸スキャンの間に線形にステップされる被験者支持部２６を用いて連続する軸スキャンを実行することにより適切に取得され、これら。この配列において、検出部１６は、検出部の要素の単一行（すなわち一次元の検出部）又は検出部の要素の二次元アレイの一方にすることができる。代わりに、ヘリカルＣＴ投影データは、被験者支持部２６の連続する線形移動中であり、ガントリ２０の同時の回転中に、適切に取得される。これは被験者支持部２６上に配置された撮像する被験者に対する放射線源１２のヘリカル軌道を生じさせる。一般的なコニカル放射ビーム及び二次元放射線の検出部は、好ましくはヘリカル投影データを取得するのに用いられる。
【００１６】
放射線検出部１６の検出器の要素の出力は、取得した投影データのメモリ３０に記憶される、取得される積分した減衰投影値μｄ０に変換される。各投影データμｄ０は、放射線源１２から検出部１６の検出要素の対応する要素へのラインに沿った減衰の線積分に対応する。この投影データは、撮像される関心領域の各二次元スライスが、視野角（φ）及び線積分の指数(index)（ｎ）の座標を持つ投影データアレイにより表されるサイノグラム形式(sonogram format)で表されることができる。
【００１７】
ファンビーム、コーンビーム又は非平行な光線を持つ他の本来の取得形態の場合、リビニング(ribinning)プロセッサ３２は、投影データを平行なビューに任意にリビニングする。コーンビーム形態に対しては、上記平行なリビニングされたビューが一般的にこの円錐角(cone angle)方向における、ある訂正されていないビームのダイバージェンス(divergence)を含んでいる。平行なリビニングが計算効率を向上することができたとしても、ここに記載されるアーチファクト訂正技術は通例、本来の取得形態、すなわち平行なリビニングを持つことなく実行される場合に最も効果的となる。ゆえに、この平行なリビニングプロセッサ３２は好ましくは省略される。
【００１８】
一般的なファンビーム及びコーンビーム形状にとって、線積分の指数ｎは、この指数ｎの投影を測定するのに用いられる検出部の要素を示す検出部の指数に適切に対応している。しかしながら、線積分の指数ｎは、検出部の要素の番号に直接的な相関性は無いと考慮される。例えば、このような直接的な相関性が無いことは、リビニングされた投影間の補間からもたらされることができる。
【００１９】
スライスサイクルプロセッサ３４は、空間スライスに対応するサイノグラムを介して循環し、各サイノグラムをアーチファクト訂正する復元プロセッサ４０に連続して入力する。このアーチファクト訂正する復元プロセッサ４０は、不連続な高密度領域、又は１つ以上の高密度領域に加え１つ以上の中間密度領域を含む画像に対してさえも、例えば金属クリップ、高密度の歯の詰め物等のような高密度領域によりもたらされるアーチファクトが殆ど訂正された復元を実行する。このアーチファクト訂正する復元装置４０は、復元された画像スライスのピクセルを少なくとも高密度のピクセルクラス、中間密度のピクセルクラス及び低密度のピクセルクラスに分類するために、１組のピクセル密度のしきい値［Ｈｔｈ］４２を利用する。
【００２０】
図２を参照すると、好ましい実施例において、前記密度しきい値［Ｈｔｈ］４２の組は、５つのクラスを含み、それらは、例えば歯の詰め物、金属インプラント等のような高密度領域に対応する“Ａ”と呼ばれる高密度クラス、骨又は他の中間密度の特徴に対応する“Ｂ”と呼ばれる中間密度クラス、軟組織に主に対応する“Ｃ”と呼ばれる低密度クラス、エアポケット、撮像する被験者の周りにある周囲空気等に対応する“Ｅ”と呼ばれる空気密度クラス、及び低密度クラス“Ｃ”と空気密度クラス“Ｅ”との間にある中間の密度に対応する“Ｄ”と呼ばれる遷移領域である。高密度／中間密度のしきい値Ｈｍｅｔａｌは、高密度のピクセルクラス“Ａ”の最小密度と中間密度のクラス“Ｂ”の最大密度との境界を定める。中間密度／低密度のしきい値Ｈｈｃは、中間密度のクラス“Ｂ”の最小密度と低密度のクラス“Ｃ”最大密度との境界を定める。低密度／遷移密度のしきい値Ｈｌｃは、低密度のピクセルクラス“Ｃ”の最小密度と遷移密度のクラス“Ｄ”の最大密度との境界を定める。遷移密度／空気密度のしきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”の最小密度と空気密度のクラス“Ｅ”の最大密度との境界を定める。
【００２１】
本実施例において、５つの密度クラス“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”が規定されたとしても、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”を省略することも考えられ、この場合、低密度／遷移密度のしきい値Ｈｌｃが省略され、しきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、低密度のピクセルクラス“Ｃ”の最小密度の境界を定める。この４つのクラスの実施例において、しきい値Ｈａｉｒ（ｍａｘ）は、低密度のピクセルクラス“Ｃ”と空気密度のクラス“Ｅ”との間にある省略された遷移ピクセルクラス“Ｄ”を分割するように、高い密度へ任意にシフトされる。さらに他には、空気密度のピクセルクラス“Ｅ”も省略されることができ、密度ピクセルクラス“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”だけが残り、遷移密度のピクセルクラス“Ｄ”及び空気密度のピクセルクラス“Ｅ”は低密度のピクセルクラス“Ｃ”に包含される。その上、密度分類システムは、改善された密度分解能を提供するために、５つより多くの密度クラスを含むことができる。
【００２２】
図１を参照してみると、各入力スライスに対し、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０は、二次元のアーチファクト訂正する復元画像を出力する。マルチスライス又はヘリカルＣＴ撮像では、空間において連続するアーチファクト訂正する復元画像のスライスは、三次元のアーチファクト訂正する復元ボリューム画像を規定するために、画像メモリ４６に蓄積される。しかしながら、取得した投影データが関心領域の１つのスライスに制限される場合、この１つのスライスに対応する取得した投影データは、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０により処理され、画像メモリ４６は二次元のアーチファクト訂正する復元画像を記憶する。任意には、１つ以上の画像スライスに対応する投影データは、関心領域の時間的進展(temporal evolution)を表すアーチファクト訂正する復元画像スライス又は画像ボリュームの時系列を供給するために選択した時間間隔にわたり取得される。
【００２３】
ビデオプロセッサ５０は、画像メモリ４６の内容の幾つか又は全てを処理し、例えば三次元レンダリング、選択した画像スライス、最大密度の投影、ＣＩＮＥアニメーション等のような人間が見ることができる画像表現を作り出す。この人間が見ることができる画像表現はユーザインタフェース５２上に表示され、このユーザインタフェースは好ましくは、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ等である。画像表現を表示する他に又はそれに加えて、画像メモリ４６の選択した内容は、紙に印刷されたり、不揮発性の電子又は磁気記憶媒体に記憶されたり、ＬＡＮ又はインターネットを介して送信されたり、又は別の方法で処理されたりすることができる。好ましい実施例において、ユーザインタフェース５２は、ＣＴ撮像スキャナ制御器５４と通信して、放射線専門医又は他の操作員に撮像セッションの構築、撮像セッションの変更、撮像セッションの実施、撮像セッションのモニタリングするようにこのＣＴ撮像スキャナ１０を制御することを可能にしたり、又はそうでなければＣＴ撮像スキャナ１０の操作を可能にする。
【００２４】
図３は、アーチファクト訂正する復元プロセッサ４０の好ましい実施例のブロック図を示す。入力部は、撮像する被験者の関心領域の二次元スライスに対応する投影データセットＰ０６０である。好ましくは、この投影データセット６０は、放射線源１２が検査領域１４の周りを３６０°回転することによる投影データを含む。しかしながら、約１８０°の角度範囲を提供する減少した投影データセットの復元も考慮される。
【００２５】
図４を参照してみると、取得した投影データセットＰ０６０の図表によるサイノグラム表現６２を示す。このサイノグラム表現６２の縦又はｙ座標は視野角φに対応し、一方サイノグラム表現６２の横又はｘ座標は線積分の指数ｎに対応する。このサイノグラム表現６２は、高密度領域の例示的な軌道６４と、中間密度領域の例示的な軌道６６とを含む。一般的に、スライスは、図２に示される他のクラスの領域と同様に、任意の数の高密度領域と、任意の数の中間密度領域とを含むことができる。これら領域は、互いに交差することができる様々な対応するサイノグラムの軌道を生成する。
【００２６】
図３に戻って参照してみると、フィルタ補正逆投影プロセッサ７０は、訂正されていない復元画像Ｉ０７４を生成するために、投影データセットＰ０６０のフィルタ補正逆投影を行う。フィルタ補正逆投影が行われたとしても、前記プロセッサ７０は、投影データセットＰ０６０の形態と互換性のある殆ど如何なる形式の画像復元アルゴリズムも代わりに実施することができる。
【００２７】
図５を参照すると、従来知られるように、スライスに１つ以上の高密度領域が存在することは通例、前記訂正されていない復元画像Ｉ０７４に、この高密度領域から離れて延在する縞として一般的に画像に現れる金属アーチファクトを含ませる。図５はこのような縞を図で示す例示的な訂正されていない復元画像Ｉ０７４の図による表現を示す。この図による図５の復元画像は、如何なる特定の解剖構造の画像にも対応していることを意図するのでなく、むしろ画像空間において通常は観察可能であるアーチファクト訂正する復元プロセスの特徴を図で説明している。
【００２８】
図３に戻って参照してみると、訂正されていない復元画像Ｉ０７４のピクセルは、ピクセル密度分類プロセッサ７８により分類され、セグメント化又はピクセル密度分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０を生成する。この画像において、ピクセル値は、図２の高密度、中間密度、低密度、遷移密度及び空気密度のピクセルクラスに対応する密度分類指数と置き換えられる。好ましい実施例において、ピクセル密度分類プロセッサ７８は、しきい値［Ｈｔｈ］の組を使用するしきい処理(thresholding)を用いて、訂正されていない復元画像Ｉ０７４の各ピクセルを適切なピクセル密度のクラスに分類する。
【００２９】
ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０は、図５に図で示され、ここで、特定のクラスのピクセルから本質的に構成される画像の領域は、図２の密度クラスの指数“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”、“Ｅ”から選択される適切なクラス指標によりラベル付けされている。図５に示されるように、この例示的な画像は、金属インプラントである高密度領域“Ａ”及び骨の領域である中間密度領域“Ｂ”を含み、これらは共に軟組織等である低密度領域“Ｃ”内に含まれる。環状の遷移密度領域“Ｄ”は、この低密度領域“Ｃ”を包囲し、空気密度領域“Ｅ”は例えば撮像する被験者を取り囲む周囲空気に対応している、ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０の周辺部を満たす。
【００３０】
図５における例示的な遷移領域が環状の境界領域であったとしても、この遷移密度クラス“Ｄ”が環状の境界領域に限定されない。遷移密度クラス“Ｄ”の境界を定めるしきい値Ｈｌｃ及びＨａｉｒ（ｍａｘ）は、この遷移密度クラス“Ｄ”が人間の被験者の内部にある空洞(air cavity)及び空洞の周りの領域を含むように好ましくは選択される。例えば、遷移密度クラス“Ｄ”は好ましくは、例えば洞腔(sinus cavity)、のど、鼻腔等のような頭部における空洞を含む。
【００３１】
図３に戻って参照すると、密度クラス平均化プロセッサ８４は、低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均ピクセル値を計算する。空気密度クラスを含む好ましい実施例において、密度クラス平均化プロセッサ８４は、空気密度クラス“Ｅ”のピクセルに対する平均密度値も任意に計算する。この空気密度クラスの平均化は、３つのクラスだけを用いた実施例では省略され、空気密度クラスを完全に省略する。
【００３２】
訂正画像プロセッサ８８は、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を生成するために、訂正されていない復元画像Ｉ０７４の選択した高密度ピクセルを低密度値に選択的に置き換える。特に、ピクセル密度で分類された画像Ｉｃｌａｓｓ８０により示されるように、高密度クラス“Ａ”の中に含まれる訂正されていない復元画像Ｉ０７４のピクセルは、低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する前記平均密度値に置き換えられる。同様に、低密度クラス“Ｃ”の中に含まれるピクセルは、この低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値に置き換えられる。代わりに、“Ａ”及び“Ｃ”クラスのピクセルは、事前に選択した値又は名目上の“Ｃ”密度領域の中心部の近くに含まれる値のスペクトルに置き換えられることができる。空気密度クラスのピクセルに対する平均密度値が計算された場合、空気密度クラス“Ｅ”の中に含まれるピクセルは、この空気密度クラス“Ｅ”のピクセルに対する平均密度値と適切に置き換えられる。中間密度クラス“Ｂ”のピクセルは置き換えられない。遷移密度クラス“Ｄ”が規定される場合、このとき、遷移密度クラス“Ｄ”のピクセルも好ましくは置き換えられない。
【００３３】
図５を参照してみると、合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０が図で示されている。この合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０は、中間密度“Ｂ”及び遷移密度“Ｄ”の領域のために、大部分コントラストを含んでいることが観察される。高密度領域“Ａ”は、これら領域のピクセルを低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置換することにより、この合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０から効果的に取り除かれる。同様に、低密度領域“Ｃ”における密度のばらつきによる画像のコントラストは、これらのピクセルを低密度領域“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置き換えることにより殆ど減少する。
【００３４】
戻って図３を参照するのに加え、図４も参照すると、前投影プロセッサ９４は合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を前投影し、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６を生成する。投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６の図によるサイノグラム表現９８が図４に示される。このサイノグラム表現９８は、中間密度クラス“Ｂ”のピクセルは置き換えられていないので、このサイノグラム表現の中間密度領域の例示的な軌道６６を保持する。同様に、遷移クラス“Ｄ”の領域による軌道は、これらのピクセルが合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０に保持されるので、合成投影データＰｓｙｎｔｈ９６に保持される。しかしながら、このサイノグラム表現９８は、高密度クラス“Ａ”のピクセルが低密度クラス“Ｃ”のピクセルに対する平均密度値と置き換えられているので、このサイノグラム表現６２の高密度領域の例示的な軌跡６４を含まない。
【００３５】
一般的に、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６のサイノグラム表現９８は、これらの線積分が取得した投影データセットＰ０６０における高密度クラス“Ａ”の領域からの寄与を付加的に受けたとしても、中間密度クラス“Ｂ”の領域による線積分への減衰した寄与を保つ。前投影プロセッサ９４は好ましくは、ＣＴ撮像スキャナ１０の形態に対応する投影形態を用いて合成画像Ｉｓｙｎｔｈ９０を投影する。
【００３６】
図３を続けて参照すると、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６は、高密度領域からの減衰した寄与を受ける取得した投影データセットＰ０６０の投影データを選択的に置き換えるのに用いられる。高密度領域のエッジ探索プロセッサ１００は、高密度のピクセルクラスのピクセルから本質的に構成される領域のエッジを特定する。高密度の領域は、例えば移動している分析ウィンドウを用いて、この分析ウィンドウ内にある高密度クラスの選択したピクセル数よりも多くのピクセルを持つ高密度領域を特定することにより、特定されることができる。高密度領域が一度特定されると、適切なエッジを見つけるアルゴリズムは、画像の微分又はたたみ込みを用いて、エッジを選択的に強調及び特定する。
【００３７】
他のアプローチにおいて、エッジ探索プロセッサ１００は、高密度のクラスのピクセルに対し“１”のバイナリ値、及び他のピクセルに対し“０”のバイナリ値を持つバイナリ画像を生成するために、高密度／中間密度のしきい値Ｈｍｅｔａｌを用いて訂正されていない復元画像Ｉ０７４にバイナリのしきい処理を行う。バイナリ値“１”は次にフィルタリングされ、この値“１”の隣接ピクセルを少しだけ持つ又は全く持たない値“１”の外部ピクセルを取り除き、値“１”を持つピクセルの残りのグループは高密度領域を規定する。エッジは次いで、フィルタリングされたバイナリ画像において、“０”から“１”へのバイナリ値の遷移を特定し、例えば隣接するピクセル対に働く“排他的論理和”のバイナリ演算子を用いて特定される。当業者は、エッジ探索プロセッサ１００を構成する他のエッジ探索アルゴリズムを容易に用いることができる。
【００３８】
このエッジ探索プロセッサ１００は、高密度領域のエッジを特定するエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２を適切に出力する。このエッジ強調画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２は、図５において図示され、ここで高密度クラスのピクセルから本質的に構成される訂正されていない復元画像Ｉ０７４の領域のエッジ１０６が特定される。例示的な図５において、エッジ１０６は略円形のエッジを規定しているが、しかしながら高密度領域は、略任意のエッジを持つ略任意の形状を持つことができる。通例、高密度領域は、歯の詰め物、金属インプラント又は他のコンパクトな別個のオブジェクトに対応し、明確にエッジを規定する簡単な閉じられた形態を持つ。
【００３９】
図３を参照すると、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、訂正された投影データセットＰ１１１２を生成するために、高密度領域からの寄与を受ける取得した投影データＰ０６０の投影を、合成された投影データセットＰｓｙｎｔｈからの合成投影データと選択的に置き換える。ある手法において、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、エッジ強調された画像ＩＨＤ＿ｅｄｇｅ１０２により特定される１つ以上の高密度領域を交差する投影データを合成された投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６からの対応する投影データと置換する。しかしながら、この手法は、本来の取得した投影データＰ０６０と置き換えられた合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６との間の遷移において、殆ど減少した不連続性とすることができる。
【００４０】
故に、好ましい実施例において、高密度ピクセル置換プロセッサ１１０は、高密度の画像領域の特定されたエッジ１０６において、取得した投影データと合成投影データとの間を補間する。適当な補間投影を置き換える公式は、投影データセットＰ０６０の取得した投影データを
【数２】
より与えられる値を持つ置換投影データμｄｒｅｐｌと置き換える。
ここでａ＝［μｄ０（ｎ１）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ１）］，ｂ＝［μｄ０（ｎ２）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ２）］であり、指数ｎは線積分の指数であり、指数ｎ１及びｎ２は図５に示されるような高密度の画像領域のエッジ１０６の線積分の指数であり、μｄ０は、投影データセットＰ０６０の取得した投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６の投影データを示す。ｎ１≦ｎ≦ｎ２の範囲にある投影データは、数１に従って置き換えられる。この数１を再考すると、エッジ１０６において円滑な遷移を提供する、μｄｒｅｐｌ（ｎ１）＝μｄ０（ｎ１）及びμｄｒｅｐｌ（ｎ２）＝μｄ０（ｎ２）を示す。
【００４１】
高密度ピクセル置換プロセッサ１１０により行われる補間的な置換は、高密度領域を１つ以上含むサイノグラムの各ビューにおいて作用する。所与の視野角φにより特定される各ビューに対し、これは、所与の高密度領域が同じ高密度領域の異なるビューとは一般的に異なる線積分の指数ｎ１及びｎ２においてエッジを持つことである。この補間的な置換は、そのビューに対し計算されたｎ１、ｎ２のエッジの値を用いて、各値に対し行われる。その上、所与のビュー内に不連続な高密度領域が１つ以上あってもよく、このような不連続な高密度領域の各々は、それら自身のｎ１、ｎ２のエッジの指数の値を持つ。数１に述べた補間的な置換は、各不連続な高密度領域又は非重複の高密度領域に対し繰り返される。
【００４２】
図４を参照すると、訂正された投影データセットＰ１１１２の図によるサイノグラム表現１１４が示される。有利なことに、このサイノグラム表現１１４は、中間密度領域の軌道６６が（これらビューにおいて置き換えられた高密度領域のエッジｎ１、ｎ２を表す破線により、この図によるサイノグラム表現１１４に示される）取り除かれた高密度領域の軌道６４の場所を交差する場合でさえも、この中間密度領域の軌道６６をほぼそのまま保持する。合成投影データセットＰｓｙｎｔｈ９６が積分された減衰投影値μｄ０に対する中間密度領域の寄与を保持するので、この中間密度領域の軌道６６に沿う低密度の投影のギャップが存在しないのに対し、この積分された減衰投影値μｄ０に対する高密度領域の寄与を選択的に取り除く。同様に、説明されていなくても、遷移密度領域“Ｄ”の軌道は、このような起動が高密度領域の軌道６６により横断される場所でさえも、そのまま残っている。
【００４３】
訂正された投影データセットＰ１１１２は、アーチファクト訂正された復元画像７０を生成するために、フィルタ補正逆投影を行うフィルタ補正逆投影プロセッサ７０に入力される。好ましくは、ラベリングプロセッサ(labeling processor)１２２は、補間された合成データの置き換えにより殆ど修正された高密度領域に対応するアーチファクト訂正された復元データ１２０のピクセルを事前に選択したラベルを規定するピクセルで置換する。このラベリングは、最終的なアーチファクト訂正された復元画像１２４を眺めている放射線専門医又は他のユーザにラベリングされた画像領域がアーチファクト訂正処理により殆ど修正されたと知らせる。事前に選択したラベルを規定するピクセルは、例えば本来の高密度領域をシミュレートする高密度値を持つピクセルとすることができる。他の手法では、事前に選択したラベルを規定するピクセルは、例えばクロスハッチ(cross-hatch)パターンのような、明らかに人工的な選択したパターンを規定する。最終的なアーチファクト訂正された復元画像１２４は、図１の画像メモリ４６に記憶される。
【００４４】
本発明は好ましい実施例を参照して説明されている。明らかに、前述した説明を読み及び理解する際に、当業者に修正及び変更が思いつくであろう。本発明は、このような修正及び変更が付随する特許請求の範囲又はそれと同等なものにある限り、このような修正及び変更の全てを含んでいると考えられることを述べておく。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】アーチファクト訂正する復元プロセッサを含むＣＴ撮像システムを図で示す。
【図２】ピクセル密度のクラスの好ましい組を規定するピクセル密度のしきい値の好ましい組を図で示す。
【図３】図１のＣＴ撮像システムのアーチファクト訂正する復元プロセッサのブロック図を示す。
【図４】復元処理での幾つかの点における取得、修正及び合成投影データのサイノグラム表現を図で示す。
【図５】前記復元処理中の幾つかの点における復元及び部分的に処理される画像を図で示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する方法において、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換え、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する
ことを含む方法。
【請求項２】
前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えることは、
−前記低密度のピクセルクラスのピクセルの平均値を計算し、及び
−前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換える
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像である請求項１に記載の方法において、
−複数の二次元スライスの各々に対応する取得した投影データに対し、取得した投影データの前記復元、ピクセルの前記分類、ピクセルの前記置き換え、取得した投影データの前記前投影、取得した投影データの前記置き換え、及び前記訂正された投影データの前記復元、を繰り返し、並びに
−三次元の訂正された復元画像を生成するために、前記複数の二次元スライスに対応する二次元の復元画像を結合する
ことをさらに含む方法。
【請求項４】
前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、
−前記置き換え中に、前記合成投影データと前記取得した投影データとの間の遷移を円滑にするため、前記合成投影データを補間的に調節する
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、
−前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域を特定し、及び
−前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データに対し前記置き換えを行う
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像であり、前記取得した投影データはサイノグラム(sonogram)形式であり、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、前記取得した投影データを
【数１】
により与えられる値を持つ置換投影データμｄｒｅｐｌと置き換えることをさらに含んでいる請求項５に記載の方法であり、ここでａ＝［μｄ０（ｎ１）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ１）］、ｂ＝［μｄ０（ｎ２）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ２）］であり、ｎは線積分の指数であり、指数ｎ１及びｎ２は、ｎ１≦ｎ≦ｎ２に対し置換が行われる前記高密度の画像領域のエッジに対応する線積分の指数であり、μｄ０は取得した投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データを示している方法。
【請求項７】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像であり、前記取得した投影データはサイノグラム形式であり、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する取得投影データと前記置き換えることはさらに、ある視野角に対応するサイノグラムの少なくとも１つのビューに対し、高密度の画像領域の前記特定、及び少なくとも２つの不連続な高密度の画像領域に対し前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データで前記置き換えることを行うことを繰り返すことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域の前記特定は、
−前記高密度の画像領域のエッジを特定するために、エッジ検出アルゴリズムを利用する
ことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データで前記置き換えることを行うことは、
−前記取得した投影データと、前記高密度の画像領域の前記特定されたエッジに隣接する前記合成投影データとの間を補間する
ことを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域の前記特定は、
−第１のバイナリ値を前記高密度のピクセルクラスのピクセルに割り当て、第２のバイナリ値を前記高密度のピクセルクラスではないピクセルに割り当てるしきい値を用いて、前記訂正されていない復元画像のバイナリのしきい値分けを実行し、及び
−前記第１のバイナリ値のピクセルから前記第２のバイナリ値のピクセルへの遷移として、前記高密度の画像領域のエッジを特定する
ことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記高密度の画像領域にラベルを重畳することをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記取得した投影データの前記復元及び前記訂正された投影データの前記復元はフィルタ補正逆投影を用いて前記投影データを復元することをそれぞれ含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記取得したトモグラフィック投影データはＣＲスキャナによると共に、コーンビーム形態であり、前記前投影は、合成投影データを前記コーンビーム形態で生成するために前記合成画像を前投影することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
−前記高密度のピクセルクラスは、少なくとも金属材料に対応し、
−前記中間密度のピクセルクラスは少なくとも骨に対応し、及び
−前記低密度のピクセルクラスは少なくとも軟組織に対応する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記分類はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスの最小密度よりも小さい最大密度を持つ空気密度のピクセルクラスに分類することを含み、
前記合成画像を生成するために、前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記置き換えは、前記空気密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記空気密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換えることを含む
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記分類はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記空気密度のピクセルクラスの前記最大密度と、前記低密度のピクセルクラスの前記最小密度との間にある密度範囲にまたがる遷移密度のピクセルクラスに分類することを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記置き換えは、前記中間密度のピクセルクラスのピクセルの置き換えを含んでいない請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する装置において、前記装置は、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元する復元手段、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類する分類手段、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えるピクセル置換手段、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影する前投影手段、並びに
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換える投影置換手段
を含み、さらに前記復元手段は前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する装置。
【請求項１９】
前記投影置換手段は、前記高密度のピクセルクラスのピクセルから本質的に成る１つ以上の高密度領域のエッジを見つけるエッジ探索手段を含む請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記投影置換手段はさらに、取得した投影データを前記高密度領域の前記エッジにおいて合成投影データと補間的に置き換える、補間的置換手段を含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記１つ以上の高密度領域に対応する前記訂正された復元画像のピクセルの代わりに事前に選択したラベルを規定するピクセルを使用するラベリングプロセッサをさらに含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記分類手段は、
−前記高密度のピクセルクラスの最小密度及び前記中間密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める中間密度／高密度のしきい値、及び
−前記中間密度のピクセルクラスの最小密度及び前記低密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める低密度／高密度のしきい値
を少なくとも含んでいるしきい値の組を利用すると共に、前記分類手段は、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、ピクセル値を前記しきい値の組との比較に基づいて、少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類する請求項１８に記載の装置。
【請求項２３】
前記しきい値の組はさらに、
−前記低密度のピクセルクラスの最小密度及び遷移密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める低密度／遷移密度のしきい値、及び
−前記遷移密度のピクセルクラスの最小密度及び空気密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める遷移密度／空気密度のしきい値
を含み、前記分類手段はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、ピクセル値を前記しきい値の組との比較に基づいて、遷移密度及び空気密度のピクセルクラスに分類する請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記ピクセル置換手段はさらに、前記空気密度のピクセルクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記空気密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換える請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記取得したトモグラフィック投影データを取得する手段をさらに含む請求項１８に記載の装置において、前記取得する手段は、少なくともＸ線源、検出部アレイ並びに前記Ｘ線源及び前記検出部アレイが搭載された回転ガントリを含み、前記取得したトモグラフィック投影データは、前記回転ガントリの回転中に取得される装置。
【請求項２６】
−少なくともＸ線源、検出部アレイ並びに前記Ｘ線源及び前記検出部アレイが搭載された回転ガントリを含み、前記回転ガントリの回転中にトモグラフィック投影データを取得するＣＴスキャナ、及び
−前記取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成するプロセッサ
を含むＸ線撮影スキャナであり、前記プロセッサは、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換え、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元データに復元する
ことを含む方法を実行するＸ線撮影スキャナ。
【請求項１】
取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する方法において、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスのピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換え、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する
ことを含む方法。
【請求項２】
前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えることは、
−前記低密度のピクセルクラスのピクセルの平均値を計算し、及び
−前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換える
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像である請求項１に記載の方法において、
−複数の二次元スライスの各々に対応する取得した投影データに対し、取得した投影データの前記復元、ピクセルの前記分類、ピクセルの前記置き換え、取得した投影データの前記前投影、取得した投影データの前記置き換え、及び前記訂正された投影データの前記復元、を繰り返し、並びに
−三次元の訂正された復元画像を生成するために、前記複数の二次元スライスに対応する二次元の復元画像を結合する
ことをさらに含む方法。
【請求項４】
前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、
−前記置き換え中に、前記合成投影データと前記取得した投影データとの間の遷移を円滑にするため、前記合成投影データを補間的に調節する
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、
−前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域を特定し、及び
−前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データに対し前記置き換えを行う
ことを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像であり、前記取得した投影データはサイノグラム(sonogram)形式であり、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと前記置き換えることは、前記取得した投影データを
【数１】
により与えられる値を持つ置換投影データμｄｒｅｐｌと置き換えることをさらに含んでいる請求項５に記載の方法であり、ここでａ＝［μｄ０（ｎ１）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ１）］、ｂ＝［μｄ０（ｎ２）−μｄｓｙｎｔｈ（ｎ２）］であり、ｎは線積分の指数であり、指数ｎ１及びｎ２は、ｎ１≦ｎ≦ｎ２に対し置換が行われる前記高密度の画像領域のエッジに対応する線積分の指数であり、μｄ０は取得した投影データを示し、μｄｓｙｎｔｈは、合成投影データを示している方法。
【請求項７】
前記領域はスライスであり、前記訂正されていない復元画像は二次元画像であり、前記取得した投影データはサイノグラム形式であり、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する取得投影データと前記置き換えることはさらに、ある視野角に対応するサイノグラムの少なくとも１つのビューに対し、高密度の画像領域の前記特定、及び少なくとも２つの不連続な高密度の画像領域に対し前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データで前記置き換えることを行うことを繰り返すことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域の前記特定は、
−前記高密度の画像領域のエッジを特定するために、エッジ検出アルゴリズムを利用する
ことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記高密度の画像領域に寄与している取得した投影データで前記置き換えることを行うことは、
−前記取得した投影データと、前記高密度の画像領域の前記特定されたエッジに隣接する前記合成投影データとの間を補間する
ことを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記高密度クラスのピクセルから実質的に構成される高密度の画像領域の前記特定は、
−第１のバイナリ値を前記高密度のピクセルクラスのピクセルに割り当て、第２のバイナリ値を前記高密度のピクセルクラスではないピクセルに割り当てるしきい値を用いて、前記訂正されていない復元画像のバイナリのしきい値分けを実行し、及び
−前記第１のバイナリ値のピクセルから前記第２のバイナリ値のピクセルへの遷移として、前記高密度の画像領域のエッジを特定する
ことを含む請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記高密度の画像領域にラベルを重畳することをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記取得した投影データの前記復元及び前記訂正された投影データの前記復元はフィルタ補正逆投影を用いて前記投影データを復元することをそれぞれ含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記取得したトモグラフィック投影データはＣＲスキャナによると共に、コーンビーム形態であり、前記前投影は、合成投影データを前記コーンビーム形態で生成するために前記合成画像を前投影することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
−前記高密度のピクセルクラスは、少なくとも金属材料に対応し、
−前記中間密度のピクセルクラスは少なくとも骨に対応し、及び
−前記低密度のピクセルクラスは少なくとも軟組織に対応する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記分類はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記低密度のピクセルクラスの最小密度よりも小さい最大密度を持つ空気密度のピクセルクラスに分類することを含み、
前記合成画像を生成するために、前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記置き換えは、前記空気密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記空気密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換えることを含む
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記分類はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、前記空気密度のピクセルクラスの前記最大密度と、前記低密度のピクセルクラスの前記最小密度との間にある密度範囲にまたがる遷移密度のピクセルクラスに分類することを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記訂正されていない復元画像のピクセルの前記置き換えは、前記中間密度のピクセルクラスのピクセルの置き換えを含んでいない請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成する装置において、前記装置は、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元する復元手段、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類する分類手段、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度クラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換えるピクセル置換手段、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影する前投影手段、並びに
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換える投影置換手段
を含み、さらに前記復元手段は前記訂正された投影データを訂正された復元画像に復元する装置。
【請求項１９】
前記投影置換手段は、前記高密度のピクセルクラスのピクセルから本質的に成る１つ以上の高密度領域のエッジを見つけるエッジ探索手段を含む請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記投影置換手段はさらに、取得した投影データを前記高密度領域の前記エッジにおいて合成投影データと補間的に置き換える、補間的置換手段を含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記１つ以上の高密度領域に対応する前記訂正された復元画像のピクセルの代わりに事前に選択したラベルを規定するピクセルを使用するラベリングプロセッサをさらに含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記分類手段は、
−前記高密度のピクセルクラスの最小密度及び前記中間密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める中間密度／高密度のしきい値、及び
−前記中間密度のピクセルクラスの最小密度及び前記低密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める低密度／高密度のしきい値
を少なくとも含んでいるしきい値の組を利用すると共に、前記分類手段は、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、ピクセル値を前記しきい値の組との比較に基づいて、少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類する請求項１８に記載の装置。
【請求項２３】
前記しきい値の組はさらに、
−前記低密度のピクセルクラスの最小密度及び遷移密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める低密度／遷移密度のしきい値、及び
−前記遷移密度のピクセルクラスの最小密度及び空気密度のピクセルクラスの最大密度の境界を定める遷移密度／空気密度のしきい値
を含み、前記分類手段はさらに、前記訂正されていない復元画像のピクセルを、ピクセル値を前記しきい値の組との比較に基づいて、遷移密度及び空気密度のピクセルクラスに分類する請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記ピクセル置換手段はさらに、前記空気密度のピクセルクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記空気密度のピクセルクラスのピクセルの平均値と置き換える請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記取得したトモグラフィック投影データを取得する手段をさらに含む請求項１８に記載の装置において、前記取得する手段は、少なくともＸ線源、検出部アレイ並びに前記Ｘ線源及び前記検出部アレイが搭載された回転ガントリを含み、前記取得したトモグラフィック投影データは、前記回転ガントリの回転中に取得される装置。
【請求項２６】
−少なくともＸ線源、検出部アレイ並びに前記Ｘ線源及び前記検出部アレイが搭載された回転ガントリを含み、前記回転ガントリの回転中にトモグラフィック投影データを取得するＣＴスキャナ、及び
−前記取得したトモグラフィック投影データから訂正された復元画像を生成するプロセッサ
を含むＸ線撮影スキャナであり、前記プロセッサは、
−ある領域に対応する取得した投影データを訂正されていない復元画像に復元し、
−前記訂正されていない復元画像のピクセルを少なくとも高密度、中間密度及び低密度のピクセルクラスに分類し、
−合成画像を生成するために、前記高密度及び低密度のクラスからなる前記訂正されていない復元画像のピクセルを前記低密度のピクセルクラスのピクセル値と置き換え、
−合成投影データを生成するために、前記合成画像を前投影し、
−訂正された投影データを生成するために、前記高密度クラスの前記ピクセルに寄与している取得した投影データを対応する合成投影データと置き換え、及び
−前記訂正された投影データを訂正された復元データに復元する
ことを含む方法を実行するＸ線撮影スキャナ。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公表番号】特表２００７−５３００８６（Ｐ２００７−５３００８６Ａ）
【公表日】平成１９年１１月１日（２００７．１１．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−５２００４３（Ｐ２００６−５２００４３）
【出願日】平成１６年７月１６日（２００４．７．１６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００４／００２３２５
【国際公開番号】ＷＯ２００５／００８５８６
【国際公開日】平成１７年１月２７日（２００５．１．２７）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１９年１１月１日（２００７．１１．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年７月１６日（２００４．７．１６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００４／００２３２５
【国際公開番号】ＷＯ２００５／００８５８６
【国際公開日】平成１７年１月２７日（２００５．１．２７）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
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