ＣＴスキャンにおけるモーションアーチファクトの低減
ＣＴスキャンに困難を生じさせる散発的な動きの例は、直腸周辺で動くガスポケットである。本発明は、個々のＸ線画像における前立腺周辺の低密度な特徴部分を強調するとともに、これらの特徴を（ガスが主にこの方向に動くと仮定した）頭尾軸上に投影して１次元画像を形成し、かつ連続した１次元投影を組み合わせて２次元画像を形成することにより、そのような散発的な動きの自動的な検出を可能とする。動いているガスは、この画像に傾斜した線を生じさせて、廃棄する必要のある角度範囲を特定する。そのような処理はＣＴスキャナの画像処理装置に用いることができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＴスキャンにおけるモーションアーチファクトの低減に関する。
【背景技術】
【０００２】
コーンビーム・コンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）においては、スキャンする対象物が静止していることを前提としている。スキャンの間に対象が変化すると、このスキャンの間の動きがぶれると共に、ストリークアーチファクトを誘発する。このようなアーチファクトは、画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ）の適用を妨げる。成功率、および自動的な位置決め技術の正確さを減少させ、かつ視覚的な検査を妨げるからである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
呼吸のような周期運動については、呼吸相関画像技術、すなわち、４次元データセットを生じさせる位相ビン（phase bin）への投影画像の遡及的なソーティングにより、そのような運動の周期的特徴を利用することで、モーションアーチファクトを管理することができる。非周期性あるいは散発性の動き（例えば直腸内で動くガス）については困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
我々は、散発的な動きを処理するための代わりの方法を開発した。この方法は、拡張視野ＣＢＣＴスキャンジオメトリにおいて、得られる冗長情報（redundant information）を活用することができる。したがって、投影画像の安定したサブセット（sub-set）を得るために、動いている構造を含む投影画像を廃棄することができる。
【０００５】
散発性の動きの主な例は、直腸および他の腸領域で動くガスポケットであるが、これは前立腺のような一般に放射線治療を必要とする構造の近くに生じ得る大きな変化の例である。したがって、この出願の残りの部分は、そのようなガスポケットおよびその動きの検出について記載するが、この技術はＣＴスキャンにおける任意の散発的な動きの検出に適用することができ、モーションアーチファクトの低減に結びつくことは理解される。
【０００６】
第１の段階は、直腸内で動いているガスを自動的に検出することである。主要な着想は、個々のＸ線画像内における前立腺周辺の低密度を特徴とする部分を強調するととともに、（ガスが主にこの方向に動くと仮定する）頭尾軸（cranio-caudal axis）上にこれらの特徴部分を投影して１次元画像を形成し、連続した１次元投影を組み合わせて２次元画像を形成する。動いているガスは、傾斜した線をこの画像に生じさせて、廃棄する必要のある角度範囲を特定する。
【０００７】
第２に、中心部分および周縁を特定するテーパー、および部分的なスキャンを説明する適切なパーカー重み（parker weighting）を生成して投影データに適用し、残りの投影画像に基づいてアーチファクトのない再構成を得る。
【０００８】
この方法は、実質的なモーションアーチファクトを示す我々の適応ＲＴプロトコルに登録された、異なる前立腺癌患者の７つのＣＢＣＴスキャンにおいて試験された。ストリークアーチファクトは大幅に減少し、組織とガスの境界部分の鮮明さは平均的に２倍に改良された。
【０００９】
本発明が提供する画像処理方法は、
時系列順に、対象物の２次元Ｘ線画像の集合体を収集する段階と、
集合体の各画像について、その画像の少なくとも一部を投影軸に投影し、投影軸の横断方向における各２次元画像の画素値の合計をその画素値とし、投影軸に合わせて整列させた、１次元画像の集合体を導き出す段階と、
１次元画像を組み合わせて、投影軸に一致する空間次元と、この投影軸の横断方向の時間次元とを有する単一の２次元画像を形成する段階と、
２次元画像内において、傾斜した特徴部分を検出する段階とを備えている。
【００１０】
このことにより、傾斜した特徴部分の原因となる画像のサブセットを削除した後のオリジナルの集合体であって、傾斜した特徴部分の前あるいは後の画像を（選択的に）削除した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体を準備することができるようにする。その後、この新規な集合体は、オリジナルの集合体を用いた再構成から生じるモーションアーチファクトのいくつかを取り除いたＣＴ再構成の基礎として用いることができる。
【００１１】
我々は、画像の全体が投影されることを好む。これは、不要な領域が画像に含まれること、すなわち対象物の領域を示す画像のその部分が常に視野の内側にあることを確実なものとする。このように、ある種のＣＴスキャンジオメトリーは、図２を参照して後述するように、部分的に不要な画像を生じさせる。
【００１２】
集合体の画像は、好ましくは、異なる視点からではあるが実質的に同一な対象物の画像から構成される。異なる視点は、例えば、実質的に同一平面内にある複数の方向に沿った視野を含み、複数の方向が、その平面の横断方向の画像軸上に収束することができる。そのような画像は、画像システムの視野内にある回転軸の回りに回転する画像システムによって生み出される。この画像軸は、好ましくは、投影軸と平行、および／または一致している。
【００１３】
投影段階には、投影軸の横断方向に沿って総画素値を合計する段階を含めることができるが、それは平均値を（実質的に）作り出すために後から正規化することができる。その目的は、その方向に沿った明るさまたは強度の全体的なレベルを示す画素値を作り出すことであり、したがって合計値あるいは平均値が適している。他のアルゴリズムもまた適していることを示すことができる。投影軸は、演算処理の負荷を緩和するために、好ましくは画像の縁部に平行である。
【００１４】
画像の対象物は、適切には患者であり、本発明が最も良く処理を可能とする散発的な動きが特に問題となる傾向にある患者の前立腺領域である。この場合、投影軸は、好ましくは患者の頭尾軸に一致している。散発的な動きは、通常、その概略方向にあるからである。しかしながら、その動きが異なる方向に一致している場合は、他の方向を採用することもできる。
【００１５】
さらに本発明は、先行する請求項のいずれかに記載したプロセスを実行するように構成された計算手段を備えた画像処理装置、およびそのような画像処理装置を備えたＣＴスキャナに関連している。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、前立腺が投影画像に投影される位置において、約２秒の時間間隔にわたって直腸内に現れた明るい組織としてのガスポケット示す時系列的な投影画像を示す図。
【図２】図２は、変位する検出器のスキャンジオメトリを示す概略図。
【図３】図３は、式３に記載されたデータの重み付けを示すグラフ。
【図４】図４は、自動的な動き検出手順における時系列的なステップを示すグラフ。
【図５】図５は、アーチファクトの低減有りおよび無しの場合の再構成結果の、横断方向および矢状方向のスライスを示す図。
【図６】図６は、本発明の画像処理方法を示す概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、添付図面を用いて、一例として、本発明の実施の形態について述べる。
【００１８】
治療過程において移動する臓器の位置の不確定さは、放射線療法（ＲＴ）の正確さを制限する。直線加速器と一体化されたコーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）は、軟らかい組織の非接触で素早い位置測定を可能にするため、画像誘導ＲＴ技術（ＩＧＲＴ）にとって強力なツールとして提供される。しかしながら、コンピュータ断層撮影の数学モデルは、スキャンした対象物が静止しているという特有な仮定に依存している。スキャンの間に対象物が変化すると、このスキャンの間の動きは、結果として得られる再構成にアーチファクトを誘発する。放射線療法に用いられる直線加速器と一体化されたＣＢＣＴ装置の（１回転につき３０秒〜４分という）遅い回転速度のため、ぶれおよびストリークアーチファクトが主に誘発される。これらのアーチファクトは、自動位置決め技術の成功率および正確度を低下させてＩＧＲＴの適用を妨げる。
【００１９】
呼吸のような周期運動については、モーションアーチファクトは、呼吸相関画像技術、すなわち、４次元（４Ｄ）データセットを生じさせる異なる位相ビン（phase bin）への連続した投影画像の遡及的な並べ替えにより、そのような運動の周期的な特徴を利用することで、管理することができる。散発的な動きを処理するために、我々は、拡張視野（ＦＯＶ）ＣＢＣＴスキャンジオメトリにおいて得られた冗長情報に基づく代替法を提案する。この冗長性は、投影像の安定したサブセットを得るために、移動する構造を含む投影画像を廃棄することを可能とする。
【００２０】
このため、前立腺癌患者のＣＢＣＴスキャンは、骨配列に基づくオフラインの縮小アクションレベルプロトコル(shrinking action level protocol)、あるいは、最初の５つのＣＢＣＴスキャンで評価された臓器の動きを考慮に入れた第１週の治療後に再計画を開始する適応放射線療法（ＡＲＴ）プロトコルのために取得された。ＣＢＣＴスキャンは、Elekta Synergy 3.5(Elekta Oncology Systems Ltd, Crawley, West Sussex, United Kingdom)を用いて、いわゆる（軸平面内で直径が４０ｃｍの）中間視野で行った。このシステムの撮影装置は、５．５ｆｐｓのフレーム速度で作動し、画像は０．５ｍｍ×０．５ｍｍの解像度で記憶され、かつ１ｍｍ×１ｍｍの解像度で処理される。ＣＢＣＴ取得時間（再構成を含む）は約２分である。
【００２１】
ＣＢＣＴスキャナの軸方向ＦＯＶは、撮影装置の寸法および中心軸に対するその位置により左右される。中央に配置された検出器と、適当なパーカー重み付けを行うショートスキャン技術（１８０度＋円錐角度の２倍の角度にわたってこのシステムを回転させる）は、アイソセンタ平面（典型的に２０〜２５ｃｍ）における撮影装置の有効寸法に等しい軸方向ＦＯＶをもたらす。
【００２２】
図２は、ジオメトリーを示すと共に、フラットパネル検出器１０が、軸平面内において中心軸とは反対側に部分的に変位することを示している。楕円形の対象物１２は、パネル１０上に完全に投影するには大きすぎるが、検出器１０を部分的に変位させることによって、スキャナのＦＯＶは参照符号１４で示される円形に拡張され、フル回転の一部だけで対象物の両側をスキャンする。中心部分（円１６）だけが、フル回転によって見ることができる。
【００２３】
したがって、軸方向平面内において、中心軸の反対側に検出器を部分的に変位させるとともに、３６０度の円弧上で回転させることにより、拡張ＦＯＶを得ることができる。これにより、ＦＯＶの周辺部１４は１８０度にわたって有効にスキャンされ、中心部分１６は３６０度全域にわたってスキャンされる。中心部分１６におけるデータの冗長性を捕らえるために、以下のデータ重み付けを適用できる。
【００２４】
【数１】
【００２５】
ここで、ｕは、検出器の軸方向座標、Ｄは、冗長な情報を含んでいる中心領域１６の寸法の半分、Ｓは、形態の平滑なＳ字関数である。
【００２６】
【数２】
【００２７】
ここで、Ｒは、線源と検出器との間の距離、ｄは、ｄ＜Ｄ／２を満たす急峻度パラメータ（steepness parameter）である。式１は、図３に示したような、１５０度のガントリー角度におけるｕ字状輪郭と同様な台形データの重み付けを記述している。Wangにより提案された単一のＳ字関数(Wang G. "X-ray micro-CT with a displaced detector array" Med Phys. 2002、c29: 1634-6)に対する台形重み付け関数の利点は、中心領域において改善される信号と雑音との比にあるが、高い空間周波数のアーチファクトを防止するための縁部における平滑性は維持される。
【００２８】
スキャンの中心領域における冗長性は、投影画像のうち画像サブセットの中心領域に対応する部分の廃棄と、データセット内の整合性の再確立を可能とする。その後、式１に記述されるデータ重み付けを適用する必要がある。ここで、我々は以下の重み付け関数を提案する。
【００２９】
【数３】
【００３０】
ここでωＮ（β，ｕ）は、Wesargその他(Wesarg S, Ebert M and Bortfeld T, "Parker weights revisited", Med Phys. 2002、 29: 372-8)に記載されている直線配列のための修正パーカー重み付けであり、βは、ガントリー角度である。式３は、投影画像を効果的に２つの領域、すなわち式１と同様に再構成された周辺部１４と、ショートスキャン技術によってスキャンされたかのように再構成された中心領域１６とに分割する。修正されたパーカー重み付けωＮ（β，ｕ）もまた、信号と雑音との比を最適化するために台形重み付けを用いる。
【００３１】
式３は、図３に視覚的に示されている。この実施例においては、最初の９０度において取得された中央領域（ｕ＞−Ｄ）に対応する投影画像の領域が廃棄されている。９０度より大きいガントリー角度において得られた投影は、ｕ＞−Ｄの場合は台形パーカー関数を用いて重み付けされ、かつｕ≦−Ｄの場合は重み付けされない。なお、１８０度−２×円錐角度の円弧上で得られた画像は（部分的に）廃棄できる。
【００３２】
廃棄する画像を選択するために、自動動き検出アルゴリズムが開発された。これは、Zijp他(Zijp L, Sonke J-J, van Herk M, "Extraction of the respiratory signal from sequential thorax Cone-Beam X-ray images", Proceedings of the 14th ICCR Seoul, Korea, 2004)に記載されている自動呼吸信号抽出システムを修正したものである。投影データの最初の再構成において、モーションアーチファクトを特定した後、矩形の関心領域（ＶＯＩ）を用いて前立腺の近傍にある直腸が選択される。次いで、３次元ＶＯＩを適切なガントリー角度で各Ｘ線像上に投影して関心領域を切り取り、その後、垂直方向の勾配フィルタを用いて低密度の特徴部分を強調する。その後、Zijpらは、これらの特徴を（ガスが主にこの方向で動くとみなして）頭尾軸上に投影すると共に、連続した１次元投影を組み合わせて２次元画像を形成する。動いているガス（すなわち、その後の投影において垂直方向の位置が変化する強調された低密度の特徴部分）は、散発的な動きに従う角度範囲を示す傾斜した特徴部分をこの画像内に生じさせる。
【００３３】
コンピュータ・アルゴリズムは、自動的にこれらの傾斜した特徴部分を検出し、あるいは（その代わりに）、獲得を通して、異なる時点での散発的な動きを仮定していくつかの再構成を作成する。その後、最善な再構成の選択は、視覚的に、または自動画像誘導のためのその適合性によって作成される。
【００３４】
自動検出は、例えば以下によって操作することができる。
− 水平の微分係数を計算する
− 最大画像強度の２０％の画像しきい値
− 垂直方向の深さ（構造の最高位点−最下位点）を計算して並べ替える
しかし、他の方法も用いることができる。
【００３５】
最終的に、十分に大きくかつ正方形より長い特徴部分が、以下の基準によって選択される。
− 領域（Ａ）＞５０ピクセル２
− 伸長度＝Ａ／ｔ２＞１０、ここでｔは構造を減退させるために必要なステップ数である。
【００３６】
動いているガスポケットの場合には、運動の２つのモードが起こり得る。第１は、運動の後、生体構造がその元の位置に戻る場合である。第２は、運動の後、生体構造が新規な位置に残る場合である。第１の場合は、運動を含んでいる画像だけを廃棄すれば十分である。後者の場合、運動より前、またはその後のすべての画像を廃棄する必要がある。ある状況においては第１のモードを適用することもできるが、今のところ、我々は常に運動の第２のモードを想定している。複数の領域に運動が現れて、その両方を廃棄できないときには、（１８０度−２×円錐角度にわたって取得した）充分なデータを維持するために、最大の動きを特定する領域だけを廃棄する。
【００３７】
実質的なモーションアーチファクトを示す７人の前立腺癌患者の７つのＣＢＣＴスキャンを、モーションアーチファクト低減法を用いて再−再構成した。修正を行う前後における（動いている）ガスと組織の境界部分の鮮明度によって、モーションアーチファクト低減の効果を定量化した。そのため、ガスポケットの内部および周辺組織の平均ボクセル強度を決定した。その後、平均強度の３０％および７０％における等強度で示される容量の差を決定した。最後に、これらの２つの容量Ｖ７０とＶ３０の間の平均距離をスキャンの前後の両方について計算し、以下の（式４）に基づいて比率を計算した。
【００３８】
【数４】
【００３９】
図４は、動きを自動的に検出するプロセスの各段階を視覚的に示している。これは、図５ａに示された、スキャンの投影像シーケンスに適合している。この図５には、骨盤領域のＣＢＣＴ画像を収集する間に、大きくかつ移動しているガスポケットのＣＢＣＴ再構成の結果に及ぼす影響を図示している。ストリークアーチファクトおよび曖昧なガスと組織の境界が、再構成結果の横断方向および矢状方向のスライスに見ることができる。
【００４０】
図４ａは、強調された特徴を頭尾軸上に投影すると共に、連続した１次元投影を連結することによって得られた画像を示している。−１３０度〜−１１０度のガントリー角度では、強調された特徴部分が時間ともに変化することを示す、高さ位置が異なる２つの傾斜特徴部分を見ることができる。これらの特徴部分を強調するために、図４ｂに示されている水平方向の（一時的な）微分係数が得られ、それが画像内のノイズを強調する。多数のノイズ削減ステップにおいて、図４ｃに示したように傾斜したおよび／または細長状の特徴部分が特定される。これらは、既に図４ａおよび図４ｂ内にあって、動く対象物の領域を示している。特定された領域が得られると、−１１０度未満のガントリー角度における投影が廃棄されて、図５ｂに示すように残りの画像から新規な再構成が作成される。投影画像における再確立の整合性（re-establishing consistency）の結果として、ストリークアーチファクトは、横断スライスに示すように実質的に減少する。さらに、ガスと組織の境界部分は非常に鮮明であり、使用した連続する投影画像においてガスポケットが静止していたことを示している。
【００４１】
表１は、７人の患者についてのガスと組織の境界部分の鮮明度の分析結果を示している。明らかに、ガスと組織の境界部分の鮮明度の増加は、患者間で実質的に変化している。このことは、主に、いくつかの患者においてスキャンの大部分にわたって動きが示されて、画像のうち廃棄されたサブセットが非常に大きくて最終的な画像の品質が劣り、オリジナルに対して小幅に改善されただけであることによる。平均すると、Ｒ３０−７０は、０．４３±０．３３（１ＳＤ）であった。すなわち、ガスと組織の境界部分の幅は２倍以上減少した。
【００４２】
ここで、表１は、７人の前立腺癌患者におけるＲ３０−７０によって、モーションアーチファクトを低減させる手順によるガスと組織の境界部分の鮮明度の改善を示している。
【００４３】
【表１】
【００４４】
複数の次元における散発的な動きが可能となる状況のために、このプロセスを両方の軸において繰り返すことができる。
【００４５】
図６は、上述したプロセスの重要な要素を模式的に示している。一連の画像２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ等はスキャン装置から取得される。これらの画像の各々は、（この実施例では）水平方向に画素を合計するとともにその線の平均ピクセル値を得るために正規化することによって、２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃ、２２Ｄ等の１次元の画素の線に圧縮される。次いで、これらの１次元の画像は、２次元の複合画像２４を作成するために並置される。
【００４６】
この合成画像２４は、３つの一般的なタイプの構造を含んでいる。第１のものは、構造２６のように画像を横切る連続した水平線である。これは、画像の冗長領域に存在し、したがって全ての画像内に存在する、画像内の特徴部分２８に対応している。これにより、ストリーク（streak）は合成画像においてその高さに現れる。第２のものは、構造３０のように画像の一部を横切る線である。これは、順番に並んだ画像のいくつかには存在するが他の画像には存在しない特徴部分に対応し、おそらくは画像の被冗長領域における特徴部分である。
【００４７】
最後のものは、構造３２のように水平でない、すなわち斜めあるいは傾いている画像内の線である。これは、順番に並んだいくつかのポイントで画像内を垂直方向に移動する、画像内の特徴部分３４に対応している。これは、順番に並んだ画像の間における対象物の変化を示しており、本発明の方法によって強調される。
【００４８】
本発明の要旨を逸脱しない範囲で上述した実施形態に多くの変更をなし得ることは理解される。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＴスキャンにおけるモーションアーチファクトの低減に関する。
【背景技術】
【０００２】
コーンビーム・コンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）においては、スキャンする対象物が静止していることを前提としている。スキャンの間に対象が変化すると、このスキャンの間の動きがぶれると共に、ストリークアーチファクトを誘発する。このようなアーチファクトは、画像誘導放射線治療（ＩＧＲＴ）の適用を妨げる。成功率、および自動的な位置決め技術の正確さを減少させ、かつ視覚的な検査を妨げるからである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
呼吸のような周期運動については、呼吸相関画像技術、すなわち、４次元データセットを生じさせる位相ビン（phase bin）への投影画像の遡及的なソーティングにより、そのような運動の周期的特徴を利用することで、モーションアーチファクトを管理することができる。非周期性あるいは散発性の動き（例えば直腸内で動くガス）については困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
我々は、散発的な動きを処理するための代わりの方法を開発した。この方法は、拡張視野ＣＢＣＴスキャンジオメトリにおいて、得られる冗長情報（redundant information）を活用することができる。したがって、投影画像の安定したサブセット（sub-set）を得るために、動いている構造を含む投影画像を廃棄することができる。
【０００５】
散発性の動きの主な例は、直腸および他の腸領域で動くガスポケットであるが、これは前立腺のような一般に放射線治療を必要とする構造の近くに生じ得る大きな変化の例である。したがって、この出願の残りの部分は、そのようなガスポケットおよびその動きの検出について記載するが、この技術はＣＴスキャンにおける任意の散発的な動きの検出に適用することができ、モーションアーチファクトの低減に結びつくことは理解される。
【０００６】
第１の段階は、直腸内で動いているガスを自動的に検出することである。主要な着想は、個々のＸ線画像内における前立腺周辺の低密度を特徴とする部分を強調するととともに、（ガスが主にこの方向に動くと仮定する）頭尾軸（cranio-caudal axis）上にこれらの特徴部分を投影して１次元画像を形成し、連続した１次元投影を組み合わせて２次元画像を形成する。動いているガスは、傾斜した線をこの画像に生じさせて、廃棄する必要のある角度範囲を特定する。
【０００７】
第２に、中心部分および周縁を特定するテーパー、および部分的なスキャンを説明する適切なパーカー重み（parker weighting）を生成して投影データに適用し、残りの投影画像に基づいてアーチファクトのない再構成を得る。
【０００８】
この方法は、実質的なモーションアーチファクトを示す我々の適応ＲＴプロトコルに登録された、異なる前立腺癌患者の７つのＣＢＣＴスキャンにおいて試験された。ストリークアーチファクトは大幅に減少し、組織とガスの境界部分の鮮明さは平均的に２倍に改良された。
【０００９】
本発明が提供する画像処理方法は、
時系列順に、対象物の２次元Ｘ線画像の集合体を収集する段階と、
集合体の各画像について、その画像の少なくとも一部を投影軸に投影し、投影軸の横断方向における各２次元画像の画素値の合計をその画素値とし、投影軸に合わせて整列させた、１次元画像の集合体を導き出す段階と、
１次元画像を組み合わせて、投影軸に一致する空間次元と、この投影軸の横断方向の時間次元とを有する単一の２次元画像を形成する段階と、
２次元画像内において、傾斜した特徴部分を検出する段階とを備えている。
【００１０】
このことにより、傾斜した特徴部分の原因となる画像のサブセットを削除した後のオリジナルの集合体であって、傾斜した特徴部分の前あるいは後の画像を（選択的に）削除した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体を準備することができるようにする。その後、この新規な集合体は、オリジナルの集合体を用いた再構成から生じるモーションアーチファクトのいくつかを取り除いたＣＴ再構成の基礎として用いることができる。
【００１１】
我々は、画像の全体が投影されることを好む。これは、不要な領域が画像に含まれること、すなわち対象物の領域を示す画像のその部分が常に視野の内側にあることを確実なものとする。このように、ある種のＣＴスキャンジオメトリーは、図２を参照して後述するように、部分的に不要な画像を生じさせる。
【００１２】
集合体の画像は、好ましくは、異なる視点からではあるが実質的に同一な対象物の画像から構成される。異なる視点は、例えば、実質的に同一平面内にある複数の方向に沿った視野を含み、複数の方向が、その平面の横断方向の画像軸上に収束することができる。そのような画像は、画像システムの視野内にある回転軸の回りに回転する画像システムによって生み出される。この画像軸は、好ましくは、投影軸と平行、および／または一致している。
【００１３】
投影段階には、投影軸の横断方向に沿って総画素値を合計する段階を含めることができるが、それは平均値を（実質的に）作り出すために後から正規化することができる。その目的は、その方向に沿った明るさまたは強度の全体的なレベルを示す画素値を作り出すことであり、したがって合計値あるいは平均値が適している。他のアルゴリズムもまた適していることを示すことができる。投影軸は、演算処理の負荷を緩和するために、好ましくは画像の縁部に平行である。
【００１４】
画像の対象物は、適切には患者であり、本発明が最も良く処理を可能とする散発的な動きが特に問題となる傾向にある患者の前立腺領域である。この場合、投影軸は、好ましくは患者の頭尾軸に一致している。散発的な動きは、通常、その概略方向にあるからである。しかしながら、その動きが異なる方向に一致している場合は、他の方向を採用することもできる。
【００１５】
さらに本発明は、先行する請求項のいずれかに記載したプロセスを実行するように構成された計算手段を備えた画像処理装置、およびそのような画像処理装置を備えたＣＴスキャナに関連している。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、前立腺が投影画像に投影される位置において、約２秒の時間間隔にわたって直腸内に現れた明るい組織としてのガスポケット示す時系列的な投影画像を示す図。
【図２】図２は、変位する検出器のスキャンジオメトリを示す概略図。
【図３】図３は、式３に記載されたデータの重み付けを示すグラフ。
【図４】図４は、自動的な動き検出手順における時系列的なステップを示すグラフ。
【図５】図５は、アーチファクトの低減有りおよび無しの場合の再構成結果の、横断方向および矢状方向のスライスを示す図。
【図６】図６は、本発明の画像処理方法を示す概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、添付図面を用いて、一例として、本発明の実施の形態について述べる。
【００１８】
治療過程において移動する臓器の位置の不確定さは、放射線療法（ＲＴ）の正確さを制限する。直線加速器と一体化されたコーンビームＣＴ（ＣＢＣＴ）は、軟らかい組織の非接触で素早い位置測定を可能にするため、画像誘導ＲＴ技術（ＩＧＲＴ）にとって強力なツールとして提供される。しかしながら、コンピュータ断層撮影の数学モデルは、スキャンした対象物が静止しているという特有な仮定に依存している。スキャンの間に対象物が変化すると、このスキャンの間の動きは、結果として得られる再構成にアーチファクトを誘発する。放射線療法に用いられる直線加速器と一体化されたＣＢＣＴ装置の（１回転につき３０秒〜４分という）遅い回転速度のため、ぶれおよびストリークアーチファクトが主に誘発される。これらのアーチファクトは、自動位置決め技術の成功率および正確度を低下させてＩＧＲＴの適用を妨げる。
【００１９】
呼吸のような周期運動については、モーションアーチファクトは、呼吸相関画像技術、すなわち、４次元（４Ｄ）データセットを生じさせる異なる位相ビン（phase bin）への連続した投影画像の遡及的な並べ替えにより、そのような運動の周期的な特徴を利用することで、管理することができる。散発的な動きを処理するために、我々は、拡張視野（ＦＯＶ）ＣＢＣＴスキャンジオメトリにおいて得られた冗長情報に基づく代替法を提案する。この冗長性は、投影像の安定したサブセットを得るために、移動する構造を含む投影画像を廃棄することを可能とする。
【００２０】
このため、前立腺癌患者のＣＢＣＴスキャンは、骨配列に基づくオフラインの縮小アクションレベルプロトコル(shrinking action level protocol)、あるいは、最初の５つのＣＢＣＴスキャンで評価された臓器の動きを考慮に入れた第１週の治療後に再計画を開始する適応放射線療法（ＡＲＴ）プロトコルのために取得された。ＣＢＣＴスキャンは、Elekta Synergy 3.5(Elekta Oncology Systems Ltd, Crawley, West Sussex, United Kingdom)を用いて、いわゆる（軸平面内で直径が４０ｃｍの）中間視野で行った。このシステムの撮影装置は、５．５ｆｐｓのフレーム速度で作動し、画像は０．５ｍｍ×０．５ｍｍの解像度で記憶され、かつ１ｍｍ×１ｍｍの解像度で処理される。ＣＢＣＴ取得時間（再構成を含む）は約２分である。
【００２１】
ＣＢＣＴスキャナの軸方向ＦＯＶは、撮影装置の寸法および中心軸に対するその位置により左右される。中央に配置された検出器と、適当なパーカー重み付けを行うショートスキャン技術（１８０度＋円錐角度の２倍の角度にわたってこのシステムを回転させる）は、アイソセンタ平面（典型的に２０〜２５ｃｍ）における撮影装置の有効寸法に等しい軸方向ＦＯＶをもたらす。
【００２２】
図２は、ジオメトリーを示すと共に、フラットパネル検出器１０が、軸平面内において中心軸とは反対側に部分的に変位することを示している。楕円形の対象物１２は、パネル１０上に完全に投影するには大きすぎるが、検出器１０を部分的に変位させることによって、スキャナのＦＯＶは参照符号１４で示される円形に拡張され、フル回転の一部だけで対象物の両側をスキャンする。中心部分（円１６）だけが、フル回転によって見ることができる。
【００２３】
したがって、軸方向平面内において、中心軸の反対側に検出器を部分的に変位させるとともに、３６０度の円弧上で回転させることにより、拡張ＦＯＶを得ることができる。これにより、ＦＯＶの周辺部１４は１８０度にわたって有効にスキャンされ、中心部分１６は３６０度全域にわたってスキャンされる。中心部分１６におけるデータの冗長性を捕らえるために、以下のデータ重み付けを適用できる。
【００２４】
【数１】
【００２５】
ここで、ｕは、検出器の軸方向座標、Ｄは、冗長な情報を含んでいる中心領域１６の寸法の半分、Ｓは、形態の平滑なＳ字関数である。
【００２６】
【数２】
【００２７】
ここで、Ｒは、線源と検出器との間の距離、ｄは、ｄ＜Ｄ／２を満たす急峻度パラメータ（steepness parameter）である。式１は、図３に示したような、１５０度のガントリー角度におけるｕ字状輪郭と同様な台形データの重み付けを記述している。Wangにより提案された単一のＳ字関数(Wang G. "X-ray micro-CT with a displaced detector array" Med Phys. 2002、c29: 1634-6)に対する台形重み付け関数の利点は、中心領域において改善される信号と雑音との比にあるが、高い空間周波数のアーチファクトを防止するための縁部における平滑性は維持される。
【００２８】
スキャンの中心領域における冗長性は、投影画像のうち画像サブセットの中心領域に対応する部分の廃棄と、データセット内の整合性の再確立を可能とする。その後、式１に記述されるデータ重み付けを適用する必要がある。ここで、我々は以下の重み付け関数を提案する。
【００２９】
【数３】
【００３０】
ここでωＮ（β，ｕ）は、Wesargその他(Wesarg S, Ebert M and Bortfeld T, "Parker weights revisited", Med Phys. 2002、 29: 372-8)に記載されている直線配列のための修正パーカー重み付けであり、βは、ガントリー角度である。式３は、投影画像を効果的に２つの領域、すなわち式１と同様に再構成された周辺部１４と、ショートスキャン技術によってスキャンされたかのように再構成された中心領域１６とに分割する。修正されたパーカー重み付けωＮ（β，ｕ）もまた、信号と雑音との比を最適化するために台形重み付けを用いる。
【００３１】
式３は、図３に視覚的に示されている。この実施例においては、最初の９０度において取得された中央領域（ｕ＞−Ｄ）に対応する投影画像の領域が廃棄されている。９０度より大きいガントリー角度において得られた投影は、ｕ＞−Ｄの場合は台形パーカー関数を用いて重み付けされ、かつｕ≦−Ｄの場合は重み付けされない。なお、１８０度−２×円錐角度の円弧上で得られた画像は（部分的に）廃棄できる。
【００３２】
廃棄する画像を選択するために、自動動き検出アルゴリズムが開発された。これは、Zijp他(Zijp L, Sonke J-J, van Herk M, "Extraction of the respiratory signal from sequential thorax Cone-Beam X-ray images", Proceedings of the 14th ICCR Seoul, Korea, 2004)に記載されている自動呼吸信号抽出システムを修正したものである。投影データの最初の再構成において、モーションアーチファクトを特定した後、矩形の関心領域（ＶＯＩ）を用いて前立腺の近傍にある直腸が選択される。次いで、３次元ＶＯＩを適切なガントリー角度で各Ｘ線像上に投影して関心領域を切り取り、その後、垂直方向の勾配フィルタを用いて低密度の特徴部分を強調する。その後、Zijpらは、これらの特徴を（ガスが主にこの方向で動くとみなして）頭尾軸上に投影すると共に、連続した１次元投影を組み合わせて２次元画像を形成する。動いているガス（すなわち、その後の投影において垂直方向の位置が変化する強調された低密度の特徴部分）は、散発的な動きに従う角度範囲を示す傾斜した特徴部分をこの画像内に生じさせる。
【００３３】
コンピュータ・アルゴリズムは、自動的にこれらの傾斜した特徴部分を検出し、あるいは（その代わりに）、獲得を通して、異なる時点での散発的な動きを仮定していくつかの再構成を作成する。その後、最善な再構成の選択は、視覚的に、または自動画像誘導のためのその適合性によって作成される。
【００３４】
自動検出は、例えば以下によって操作することができる。
− 水平の微分係数を計算する
− 最大画像強度の２０％の画像しきい値
− 垂直方向の深さ（構造の最高位点−最下位点）を計算して並べ替える
しかし、他の方法も用いることができる。
【００３５】
最終的に、十分に大きくかつ正方形より長い特徴部分が、以下の基準によって選択される。
− 領域（Ａ）＞５０ピクセル２
− 伸長度＝Ａ／ｔ２＞１０、ここでｔは構造を減退させるために必要なステップ数である。
【００３６】
動いているガスポケットの場合には、運動の２つのモードが起こり得る。第１は、運動の後、生体構造がその元の位置に戻る場合である。第２は、運動の後、生体構造が新規な位置に残る場合である。第１の場合は、運動を含んでいる画像だけを廃棄すれば十分である。後者の場合、運動より前、またはその後のすべての画像を廃棄する必要がある。ある状況においては第１のモードを適用することもできるが、今のところ、我々は常に運動の第２のモードを想定している。複数の領域に運動が現れて、その両方を廃棄できないときには、（１８０度−２×円錐角度にわたって取得した）充分なデータを維持するために、最大の動きを特定する領域だけを廃棄する。
【００３７】
実質的なモーションアーチファクトを示す７人の前立腺癌患者の７つのＣＢＣＴスキャンを、モーションアーチファクト低減法を用いて再−再構成した。修正を行う前後における（動いている）ガスと組織の境界部分の鮮明度によって、モーションアーチファクト低減の効果を定量化した。そのため、ガスポケットの内部および周辺組織の平均ボクセル強度を決定した。その後、平均強度の３０％および７０％における等強度で示される容量の差を決定した。最後に、これらの２つの容量Ｖ７０とＶ３０の間の平均距離をスキャンの前後の両方について計算し、以下の（式４）に基づいて比率を計算した。
【００３８】
【数４】
【００３９】
図４は、動きを自動的に検出するプロセスの各段階を視覚的に示している。これは、図５ａに示された、スキャンの投影像シーケンスに適合している。この図５には、骨盤領域のＣＢＣＴ画像を収集する間に、大きくかつ移動しているガスポケットのＣＢＣＴ再構成の結果に及ぼす影響を図示している。ストリークアーチファクトおよび曖昧なガスと組織の境界が、再構成結果の横断方向および矢状方向のスライスに見ることができる。
【００４０】
図４ａは、強調された特徴を頭尾軸上に投影すると共に、連続した１次元投影を連結することによって得られた画像を示している。−１３０度〜−１１０度のガントリー角度では、強調された特徴部分が時間ともに変化することを示す、高さ位置が異なる２つの傾斜特徴部分を見ることができる。これらの特徴部分を強調するために、図４ｂに示されている水平方向の（一時的な）微分係数が得られ、それが画像内のノイズを強調する。多数のノイズ削減ステップにおいて、図４ｃに示したように傾斜したおよび／または細長状の特徴部分が特定される。これらは、既に図４ａおよび図４ｂ内にあって、動く対象物の領域を示している。特定された領域が得られると、−１１０度未満のガントリー角度における投影が廃棄されて、図５ｂに示すように残りの画像から新規な再構成が作成される。投影画像における再確立の整合性（re-establishing consistency）の結果として、ストリークアーチファクトは、横断スライスに示すように実質的に減少する。さらに、ガスと組織の境界部分は非常に鮮明であり、使用した連続する投影画像においてガスポケットが静止していたことを示している。
【００４１】
表１は、７人の患者についてのガスと組織の境界部分の鮮明度の分析結果を示している。明らかに、ガスと組織の境界部分の鮮明度の増加は、患者間で実質的に変化している。このことは、主に、いくつかの患者においてスキャンの大部分にわたって動きが示されて、画像のうち廃棄されたサブセットが非常に大きくて最終的な画像の品質が劣り、オリジナルに対して小幅に改善されただけであることによる。平均すると、Ｒ３０−７０は、０．４３±０．３３（１ＳＤ）であった。すなわち、ガスと組織の境界部分の幅は２倍以上減少した。
【００４２】
ここで、表１は、７人の前立腺癌患者におけるＲ３０−７０によって、モーションアーチファクトを低減させる手順によるガスと組織の境界部分の鮮明度の改善を示している。
【００４３】
【表１】
【００４４】
複数の次元における散発的な動きが可能となる状況のために、このプロセスを両方の軸において繰り返すことができる。
【００４５】
図６は、上述したプロセスの重要な要素を模式的に示している。一連の画像２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ等はスキャン装置から取得される。これらの画像の各々は、（この実施例では）水平方向に画素を合計するとともにその線の平均ピクセル値を得るために正規化することによって、２２Ａ、２２Ｂ、２２Ｃ、２２Ｄ等の１次元の画素の線に圧縮される。次いで、これらの１次元の画像は、２次元の複合画像２４を作成するために並置される。
【００４６】
この合成画像２４は、３つの一般的なタイプの構造を含んでいる。第１のものは、構造２６のように画像を横切る連続した水平線である。これは、画像の冗長領域に存在し、したがって全ての画像内に存在する、画像内の特徴部分２８に対応している。これにより、ストリーク（streak）は合成画像においてその高さに現れる。第２のものは、構造３０のように画像の一部を横切る線である。これは、順番に並んだ画像のいくつかには存在するが他の画像には存在しない特徴部分に対応し、おそらくは画像の被冗長領域における特徴部分である。
【００４７】
最後のものは、構造３２のように水平でない、すなわち斜めあるいは傾いている画像内の線である。これは、順番に並んだいくつかのポイントで画像内を垂直方向に移動する、画像内の特徴部分３４に対応している。これは、順番に並んだ画像の間における対象物の変化を示しており、本発明の方法によって強調される。
【００４８】
本発明の要旨を逸脱しない範囲で上述した実施形態に多くの変更をなし得ることは理解される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列順に、対象物の２次元Ｘ線画像の集合体を収集する段階と、
集合体の各画像について、その画像の少なくとも一部を投影軸に投影し、投影軸の横断方向における各２次元画像の画素値の合計をその画素値とし、投影軸に合わせて整列させた、１次元画像の集合体を導き出す段階と、
１次元画像を組み合わせて、投影軸に一致する空間次元と、この投影軸の横断方向の時間次元とを有する単一の２次元画像を形成する段階と、
２次元画像内において、時間次元および空間次元に対して傾斜した特徴部分を検出する段階と、を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像のうち少なくとも傾斜した特徴部分の原因となっている部分を削除した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
傾斜した特徴部分の前であって、その原因となる画像を含むサブセットを除去した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
傾斜した特徴部分の後であって、その原因となる画像を含むサブセットを除去した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
画像の全体を投影することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
集合体の画像が、異なる視点からではあるが実質的に同一対象物の画像から構成されていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
異なる視点が、実質的に同一平面内にある複数の方向に沿った視野を含み、
複数の方向が、平面の横断方向の画像軸上に収束することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
画像の軸が、投影軸と平行であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
画像の軸が、投影軸に一致していることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
投影段階が、投影軸の横断方向に沿って総画素値を合計する段階を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
総画素値が、正規化されることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
投影軸が、画像の縁部に平行であることを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像の対象物が、患者であることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１４】
画像が、患者の前立腺領域を含んでいることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
投影軸が、患者の頭尾軸に一致していることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１５のいずれかに記載した画像処理方法を実行するように構成された計算手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とするＣＴスキャナ。
【請求項１８】
添付された図面を参照して実質的に記載され、および／または図示されていることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１】
時系列順に、対象物の２次元Ｘ線画像の集合体を収集する段階と、
集合体の各画像について、その画像の少なくとも一部を投影軸に投影し、投影軸の横断方向における各２次元画像の画素値の合計をその画素値とし、投影軸に合わせて整列させた、１次元画像の集合体を導き出す段階と、
１次元画像を組み合わせて、投影軸に一致する空間次元と、この投影軸の横断方向の時間次元とを有する単一の２次元画像を形成する段階と、
２次元画像内において、時間次元および空間次元に対して傾斜した特徴部分を検出する段階と、を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像のうち少なくとも傾斜した特徴部分の原因となっている部分を削除した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
傾斜した特徴部分の前であって、その原因となる画像を含むサブセットを除去した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
傾斜した特徴部分の後であって、その原因となる画像を含むサブセットを除去した後のオリジナルの集合体である、新規な集合体が実質的に準備されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
画像の全体を投影することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
集合体の画像が、異なる視点からではあるが実質的に同一対象物の画像から構成されていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
異なる視点が、実質的に同一平面内にある複数の方向に沿った視野を含み、
複数の方向が、平面の横断方向の画像軸上に収束することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
画像の軸が、投影軸と平行であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
画像の軸が、投影軸に一致していることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
投影段階が、投影軸の横断方向に沿って総画素値を合計する段階を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
総画素値が、正規化されることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
投影軸が、画像の縁部に平行であることを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像の対象物が、患者であることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１４】
画像が、患者の前立腺領域を含んでいることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
投影軸が、患者の頭尾軸に一致していることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１５のいずれかに記載した画像処理方法を実行するように構成された計算手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とするＣＴスキャナ。
【請求項１８】
添付された図面を参照して実質的に記載され、および／または図示されていることを特徴とする画像処理方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４ａ】
【図４ｂ】
【図４ｃ】
【図５ａ】
【図５ｂ】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４ａ】
【図４ｂ】
【図４ｃ】
【図５ａ】
【図５ｂ】
【図６】
【公表番号】特表２０１０−５２７７１６（Ｐ２０１０−５２７７１６Ａ）
【公表日】平成２２年８月１９日（２０１０．８．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５０９６８５（Ｐ２０１０−５０９６８５）
【出願日】平成１９年５月３１日（２００７．５．３１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００７／００４８１２
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１４５１６１
【国際公開日】平成２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【出願人】（５００３２１７０４）エレクタ、アクチボラグ (18)
【氏名又は名称原語表記】ＥＬＥＫＴＡ ＡＢ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年８月１９日（２０１０．８．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月３１日（２００７．５．３１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００７／００４８１２
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１４５１６１
【国際公開日】平成２０年１２月４日（２００８．１２．４）
【出願人】（５００３２１７０４）エレクタ、アクチボラグ (18)
【氏名又は名称原語表記】ＥＬＥＫＴＡ ＡＢ
【Ｆターム（参考）】
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