Ｘ線診断装置及びＸ線コンピュータ断層撮像装置
【課題】リング統計情報に基づいてリングアーチファクトを効果的に軽減することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置等を提供することにある。
【解決手段】一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、を具備するものである。
【解決手段】一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、を具備するものである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
一般に、リング統計情報（statistics）を利用するリングアーチファクト軽減方法を実現可能なＸ線診断装置及びＸ線コンピュータ断層撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
単にリングとしても知られているリングアーチファクトは、線源および検出器が被検体のまわりを一体として回転するとき、または代替法として線源および検出器が固定され、被検体がターンテーブル上で回転するとき、ほとんどすべての市販されているＣＴスキャナにおける持続的な問題である。これは回転−回転方式と呼ばれ、第３世代方式としても知られる。リングアーチファクトは、円環形状のデザインに基づく診断用の頭部スキャナおよび全身スキャナならびにＣアームデザインに基づく放射線治療装置上のインターベンショナルスキャナおよびオンボードスキャナなどの種々の医療用スキャナに関連する。そのうえ、リングアーチファクトは、多数の産業用ＣＴスキャナに影響を及ぼす。
【０００３】
リングは、ＣＴ画像において検出器内の異なるセンサの間での非線形性から生じると思われる。たとえば、１つの素子を除いて、同じ入力信号に対する同じ応答により完全に均衡がとれているべき検出器のすべての検出素子を考えてみよう。回転−回転方式の性質により、均衡のとれない検出素子を含むあらゆる検出素子は、固定半径の円に接する透過線路（transmission ray path）を記録する。アーチファクトの半径は、均衡のとれない素子が、スキャナの回転軸の投影とほぼ一致する素子の列からどれくらい離れているかによって決定される。したがって、再構成処理の逆投影ステップ中に、これらの接線線路（tangent ray path）に沿った異常は、画像内にリングまたは円弧を形成するように推定的に（constructively）構築される。
【０００４】
従来技術では、検出素子における非線形性を解消するのではなく、データまたは画像におけるリングアーチファクトを除去しようとしてきた。従来技術において、リングアーチファクトを除去する３つの基本的手法が試みられており、これらの基本的手法には、校正、データ（サイノグラム）領域におけるリング発生成分を取り除くこと、および画像領域におけるリングを取り除くことがある。従来技術による多数のＣＴシステムでは３つの手法すべてを用いるように思われるが、リングアーチファクト除去アルゴリズムの詳細は、商業製造業者の間で厳重に保持されている企業秘密である。いずれの場合にも、上記の従来技術による技法にもかかわらず、リングアーチファクトをかなり軽減するための方法およびシステムに有用な解決策が今なお所望されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
目的は、リング統計情報に基づいてリングアーチファクトを効果的に軽減することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置及びＸ線診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、を具備するものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施形態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図。
【図２】図２は、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理に関与するステップまたはタスクを示す流れ図。
【図３】図３（Ａ）は、前処理されたデータがフレームごとに行列で（rows by columns）ソートされることを示す図。図３（Ｂ）は、図３（Ａ）の行列形式（row-by-column format）が所定の擬似サイノグラム（pseudo-sinogram）形式に変換されることを示す図。
【図４】図４（Ａ）、（Ｂ）は、上述の移動平均ステップを概略的に示す図。
【図５】図５は、移動平均内の最多数のフレームが患者データセット内のフレーム数の２５％であることを仮定して、例示的な連続関数（continuous function）を示す図。
【図６】図６は、１つの例示的な第１のリング判定関数（judgment function）ＩＲＣ１を示すグラフ。
【図７】図７は、１つの例示的な第２のリング判定関数ＩＲＣ−Ｍを示すグラフ。
【図８】図８は、グラフ形式で第１のリング判定関数の後の結果に対する第２のリング判定関数の効果を示す図。
【図９】図９（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。図９（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。図９（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。
【図１０】図１０（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。図１０（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。図１０（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。
【図１１】図１１（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。図１１（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。図１１（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下では、リングアーチファクトをかなり軽減する例示的な一実施形態が、マルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ上で実施される。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えば、検出素子の配列を含むＣアームデザインのスキャナなどの他のタイプのスキャナ（Ｃアーム型Ｘ線診断装置）に適用可能である。
【０００９】
一般に、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせは、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する処理に関与するタスクまたはステップを実施する。以下の説明では、具体的に開示されない限り、実施形態は、ハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせを利用して、リングアーチファクトをかなり軽減する処理に関与するタスクまたはステップを実施することを意図されている。一実施形態では、関連のあるソフトウェアモジュールが、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するタスクを実行するために、既存のマルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナに提供される。
【００１０】
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１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、本実施形態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、正面図で示されており、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、複数列または二次元配列型の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上に被写体（subject）Ｓを直径方向に挟んで取り付けられ、環状フレーム１０２は、軸ＲＡのまわりを回転する。被写体Ｓが軸ＲＡに沿って図示のページの内外に移動する間、回転ユニット１０７は、０．４秒／回転などの高速でフレーム１０２を回転させる。
【００１１】
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管電圧をＸ線管１０１に適用する高電圧発生装置１０９をさらに含む。一実施形態では、高電圧発生装置１０９は、フレーム１０２に取り付けられる。Ｘ線は被写体Ｓに向かって放射され、被写体Ｓの断面積は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、放射されたＸ線を検出するために被写体Ｓを挟んでＸ線管１０１の反対側にあり、放射されたＸ線のいくらかは、被写体Ｓを透過することによって減衰される。したがって、検出されたＸ線は、減衰されたデータまたは信号でもある。
【００１２】
さらに図１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）を操作するように構成される。
【００１３】
上述のデータは、非接触式データ送信器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行う。そのうえ、前処理デバイス１０６は、任意選択で、減衰データから減衰対数データ（attenuation log data）を生成する。次に、記憶デバイス１１２は、その結果として生成される、再構成処理の直前の段階では投影データとも呼ばれるデータを記憶する。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、リング軽減デバイス１１８、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、スキャンプランを策定するために撮像技師を支援する機能を含む。
【００１４】
再構成デバイス１１４は、任意選択で、記憶デバイス１１２に記憶された前処理されたデータに基づいて、画像を再構成する。逆投影ステップとしても知られている再構成処理の逆投影動作中に、これらの接線線路に沿った異常は、画像が再構成されるときにリングまたは円弧を形成するように推定的に構築され、再構成された画像内のこれらの望ましくないリングはリングアーチファクトと呼ばれる。異常は、検出器内のセンサの間の非線形性に関連する多数の考えられ得る原因によって引き起こされると推測される。
【００１５】
図２は、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理に関与するステップまたはタスクを示す流れ図である。本実施形態では、サイノグラムに基づく無リング補正（ｓＲＦＣ：sinogram-based ring free correction）が、前処理されたデータに適用され、ｓＲＦＣは少なくとも５つのステップを含む。ｓＲＦＣは、特定の高周波構造を除去するために、フレーム方向に沿って擬似サイノグラムを平滑化する。この点に関して、列に沿ってハイパスフィルタを含む従来技術による判定関数によって、データ内の列の間で一貫する異常が除去される。残念なことに、従来技術による判定関数のみでは、残りの構造がリング成分と間違えられる意図しない副作用が発生する傾向がある。これらの副作用は、本実施形態による所定の判定関数によってかなり回避される。
【００１６】
種々の実施形態では、ｓＲＦＣは、任意選択で、前処理および再構成に関して異なる箇所で適用される。図２に示される一実施形態では、ｓＲＦＣは、前処理の後であるが再構成の前に適用される。別の実施形態では、ｓＲＦＣは、前処理の間に、線形化（フラッド（flood）または同等の正規化）の後であるが対数変換の前に適用される。
【００１７】
図２は、前処理されたデータに対して実行されるｓＲＦＣの種々のステップを示す。ステップＳ１００では、処理されたデータは、必要な場合に、所定の擬似サイノグラム形式でソートされる。ステップＳ１００において、前処理されたデータがソートされた後、ステップＳ２００において、移動平均が所定の境界規則に従って特定の数のフレームにわたって決定される。ステップＳ２００では、サイノグラムが効果的に平滑化される。その後、ステップＳ３００では、ステップＳ２００から得られた平滑化された擬似サイノグラムに所定のハイパスフィルタを適用することによって、リング成分の候補（candidate for the ring component）が生成される。ステップＳ４００における所定の第１の判定関数は、所定のファジー論理に基づいて、ステップＳ３００で以前に決定されたリング成分候補への、補正に由来する意図しない副作用を回避することである。所定の第１の判定関数は、意図しない副作用を回避する際に比較的粗い決定を有する。ステップＳ４００における粗い判定関数の後、ステップＳ５００では、リング成分ごとにその平均および標準偏差（或いは分散）を計算する。本実施形態によるリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理では、ステップＳ６００において、以前に決定されたリング成分候補にファジー論理を適用することによって補正に由来する意図しない副作用をさらに抑えるために所定の第２の判定関数を実施する。この第２の判定関数は、ステップＳ５００におけるリング成分ごとの平均および標準偏差に基づく。最後に、本実施形態によるステップＳ７００における例示的な処理では、再構成に備えて望ましいように補正されたデータを生成するために、ステップＳ６００において決定された真のリング成分を前処理されたデータから減算し、その結果、ステップＳ８００において、補正されたデータに基づいて画像が再構成される。
【００１８】
上述の例示的な処理に関して、前処理デバイス１０６およびリング軽減デバイス１１８は、本実施形態によるリングアーチファクトのかなりの軽減における特定のタスクまたはステップを実行する。そのうえ、リング軽減デバイス１１８は、図２のステップＳ１００からＳ７００のうちのいくつかまたはすべてを実行するための、第１のリング判定ユニットと、第２のリング判定ユニットとを含む。これらのステップおよびタスクの具体的な分割は、ソフトウェアモジュールおよびハードウェアモジュールの具体的な実装形態に依存する。
【００１９】
ｓＲＦＣを適用する上述の例示的な処理の代わりに、一代替実施形態では、任意選択で、画像に基づく補正（ｉＲＦＣ：image-based correction）を行う。ｉＲＦＣでは、再構成画像内のリングと円弧とを明示的に決定する。しかし、ｉＲＦＣには、一般に、ほぼ円形の構造からリングを識別するのが困難であることと、他の意図しない副作用とを含むいくつかの問題がある。これらの理由により、リングアーチファクトをかなり軽減するための別の代替実施形態では、ステップＳ８００において再構成を再び実行する前に望ましいように補正されたデータを生成するために、上述のステップＳ１００からＳ７００を実行する前に、再構成された画像データを変換して、ｓＲＦＣまたはｉＲＦＣを含む投影データに戻す。
【００２０】
以下では、例示的な処理のステップＳ１００からＳ７００のそれぞれについて、本実施形態に従って詳細にさらに説明する。例示的な一実施形態のステップＳ１００では、前処理されたデータが、以後の処理のために所定の擬似サイノグラム形式に変換される。次に図３（Ａ）を参照して、前処理されたデータがフレームごとに行列でソートされると仮定する。この行列形式は、図３（Ｂ）に示される所定の擬似サイノグラム形式に変換される。既に説明したように、ｓＲＦＣではデータを行ごとに処理するので、前処理されたデータは、３つのデータ座標のうちの２つの転置により擬似サイノグラムにソートされる。
【００２１】
収集されたデータは、収集された前処理されたデータが所与の検出器の行に対する擬似サイノグラムにソートされる場合に垂直方向に表示されるように列の表示を形成する。収集されたデータは、フラッドまたは同等の正規化によって処理され、したがってリング成分は垂直のストリークとして見られる。実際、サイノグラムに基づく無リング補正（ｓＲＦＣ）は、擬似サイノグラムで１列の幅の垂直のストリークが作製されるように検出器の異常がセンサごとに識別される場合に最も良好に機能する。ｓＲＦＣは、検出器の複数列にまたがるいくつかの隣接するセンサが一貫して同じ異常を示す場合には、特に効果的であるわけではない。検出器の複数列にまたがるいくつかの隣接するセンサ上の異常によって、リングアーチファクトではなく、円形のバンドアーチファクト（circular band artifact）が生じる。
【００２２】
例示的な一実施形態のステップＳ２００では、擬似サイノグラムを効果的に平滑化するために複数のフレーム上での移動平均が決定される。この移動平均は適応型である。移動平均は、任意選択で、列指標値に依存する。移動平均の境界条件は、収集モードに依存する。この収集モードには、フルスキャン円形、らせん形、またはハーフスキャン円形がある。フルスキャン円形の場合、第１のフレームは、最後のフレームに対して折り返し、逆の場合も同様である。らせん形の場合、収集の開始および終了時を除いて明示的な境界条件は必要ではなく、その場合、ハーフスキャン時の境界条件を用いることができる。ハーフスキャンの場合、フィルタ長は、第１のフレームと最後のフレームでは非対称になる。
【００２３】
図４（Ａ）、（Ｂ）は、上述の移動平均ステップを概略的に示す。たとえば、図４（Ａ）は、メインループまたは通常の（regular）移動平均処理が擬似サイノグラムの部分ＣおよびＤに対して実行されるが、サブループまたは境界条件を伴う移動平均処理が擬似サイノグラムの部分ＡおよびＢに対して実行されることを示す。上記の移動平均処理の結果、図４（Ｂ）は、右側の、境界条件により平滑化された出力Ａ’およびＢ’は同じだが、メインループにより平滑化された結果Ｃ’およびＤ’は異なることを示す。簡略化のため、この例では、移動平均処理中のフレームの数はすべての列で同じと仮定されている。
【００２４】
別の例示的な実施形態のステップＳ２００では、擬似サイノグラムを効果的に平滑化するために異なるフレーム上での移動平均が決定される。移動平均は、特定の列に応じて異なる数のフレームにわたって決定され、そのフレーム数は移動平均の長さでもある。たとえば、中央部では、異常のエネルギーが、検出器の端部近くのセンサからの同じ異常と比較して小さな外周で覆われるので、より強力な補正が必要とされる。図５は、移動平均内の最多数のフレームが患者データセット内のフレーム数の２５％であることを仮定して、例示的な連続関数を示す。
【００２５】
ステップＳ３００では、結果から、ステップＳ２００から得られる平滑化された擬似サイノグラムに所定のハイパスフィルタを適用することによって、リング成分候補が生成される。ハイパスフィルタへの入力には、平滑化された擬似サイノグラムおよび一実装形態におけるメディアンフィルタの所定の長さＭがある。任意選択で、別の実装形態では、他のフィルタの中で線形フィルタが用いられる。ハイパスフィルタからの出力には、リング成分候補がある。特定の境界条件はあらかじめ決定されており、このような条件は、前半のＭ／２要素および後半のＭ／２要素がフィルタ処理されないようなものである。リング成分はゼロに初期化される。
【００２６】
ステップＳ４００では、第１のリング判定は、以前に決定されたハイパスフィルタ処理された結果から得られたリング成分候補への、ファジー論理の適用による補正に由来する意図しない副作用を回避することである。たとえば、第１のリング判定への入力には、リング成分候補、前処理の出力、リング振幅の一部（ring amplitude fraction）、および最小リング振幅があるが、出力は、第１のリング判定後のデータのリング成分である。図６は、１つの例示的な第１の判定関数ＩＲＣ１を示す。
【００２７】
ステップＳ４００に続いて、例示的な一実施形態では、ステップＳ５００において、リング成分統計情報が所定のルールセットに基づいて生成される。たとえば、統計情報を決定するための入力には、第１の判定関数後のデータのリング成分があるが、出力統計情報には、複数フレームにわたって平均化されたリング成分の平均およびリング成分の標準偏差がある。粗いまたは第１の判定関数後のリング成分ごとに、その平均および標準偏差が以下の式に基づいて決定される。
【数１】
【００２８】
上式で、Ｒｉｎｇ’rowは、ステップＳ４００に関して説明された第１のリング判定関数からの出力である。Ｎｆｒａｍｅｓは、患者データセット内の所定のフレーム数である。
【００２９】
ステップＳ６００では、本実施形態による第２の判定関数は、以前にステップＳ３００の後で決定されたリング成分候補にファジー論理を適用による補正に由来する意図しない副作用をさらに回避することである。たとえば、第２のリング判定への入力には、第１のリング判定後のリング成分候補、しきい値として用いる標準偏差の一部、リング成分の平均、およびリング成分の標準偏差があるが、出力は、第２のリング判定後のデータの完全に補正されたリング成分である。図７は、１つの例示的な第２の判定関数ＩＲＣ−Ｍを示し、複数のしきい値が、しきい値として用いる標準偏差の一部、リング成分の標準偏差、および平均によってオフセットされたリング成分によって設定される。
【００３０】
最後に、ステップＳ８００において補正されたデータに対して再構成が実行される前に、例示的な一実施形態で示されるステップＳ７００において、補正された再構成データが生成される。実際には、ステップＳ７００では、投影データまたは所定の前処理の出力から、ステップＳ６００の第２のリング判定によって決定されたリング成分を減算する。すなわち、ステップＳ７００への入力には、第２のリング判定の後で決定される真のリング成分および前処理の出力があるが、ステップＳ７００の出力は、再構成に用いられるべき正確に補正された投影データである。
【００３１】
図８は、第１のリング判定関数の後の結果に対する第２のリング判定関数の効果をグラフ形式で示す。第１のリング判定関数の後、リング成分の結果が点線で示されている。リング成分の平均は、Ｙ軸の０近くの水平な実線によって表されているが、標準偏差の一部である±ｆ×σは、水平な破線によって表されている。この例およびすべての評価では、ｆ＝０．８である。第１のリング判定関数後のこれらのリング成分のいくつかは、相変わらずリング成分の標準偏差を上回っている。図７に示されるものなどの第２のリング判定関数を適用した後、リング成分の結果は実線で示され、いずれも本実施形態による規定の標準偏差の範囲内にある。この実施形態では、平均は、第２のリング判定を適用する前にリング成分から減算され、その後で戻される。同様に、予想される最小リング振幅を表す小さな値も追加される。
【００３２】
次に図９（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図９（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、Ｃａｔｐｈａｎを用いる所定の関数型データ（functional data）の画像を示す。その中央領域で分かるように、図９（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３３】
図９（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。その中央領域で分かるように、図９（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められない。一方、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図９（Ｂ）の再構成された画像に複数の副作用ＳＥ１からＳＥ４がもたらされる。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００３４】
図９（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その中央領域で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図９（Ｃ）の画像で認められないままである。同時に、図９（Ｂ）の副作用ＳＥ１からＳＥ４もかなり軽減される。
【００３５】
次に図１０（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図１０（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、Ｃａｔｐｈａｎを用いる所定の関数型データの画像を示す。その中央領域で特に分かるように、図１０（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３６】
図１０（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。その領域全体で分かるように、図１０（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められない。一方、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図１０（Ｂ）の再構成された画像に新たな副作用がもたらされる。そのうえ、図１０（Ｂ）では、Ｃａｔｐｈａｎの内部と外部の境界Ｂｒｄが不鮮明になっている。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００３７】
図１０（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その領域全体で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図１０（Ｃ）の画像で認められないままである。同時に、図１０（Ｂ）の副作用もかなり軽減される。さらに、図１０（Ｂ）におけるＣａｔｐｈａｎの内部と外部の不鮮明な境界Ｂｒｄについては、図１０（Ｃ）の画像では鮮鋭度が向上している。
【００３８】
次に図１１（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図１１（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、神経組織の画像を示す。その中央領域で特に分かるように、図１１（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３９】
図１１（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。図１１（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められないが、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図１１（Ｂ）の再構成された画像において長円および円でマークされている新規の副作用がもたらされる。そのうえ、図１１（Ｂ）では、境界Ｂｒｄが不鮮明になっている。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００４０】
図１１（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その領域全体で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図１１（Ｃ）の画像では認められないままである。同時に、図１１（Ｂ）の副作用もかなり軽減される。さらに、図１１（Ｂ）における不鮮明な境界Ｂｒｄについては、図１１（Ｃ）の画像では鮮鋭度が向上している。
【００４１】
本実施形態の上記の説明では、分かりやすくするため式を単純化できるが、当業者は、本出願で提供される開示に基づいて方法および／または本出願において特定の態様のために明示的に組み込まれるものを実施できるはずである。そのうえ、上記の実施形態および処理において例により説明される本実施形態は例に過ぎず、本実施形態を限定すると見なされるべきではない。この点に関して、本発明の多数の特徴および利点が、本発明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ず、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の範囲内に含まれることを理解されたい。
【技術分野】
【０００１】
一般に、リング統計情報（statistics）を利用するリングアーチファクト軽減方法を実現可能なＸ線診断装置及びＸ線コンピュータ断層撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
単にリングとしても知られているリングアーチファクトは、線源および検出器が被検体のまわりを一体として回転するとき、または代替法として線源および検出器が固定され、被検体がターンテーブル上で回転するとき、ほとんどすべての市販されているＣＴスキャナにおける持続的な問題である。これは回転−回転方式と呼ばれ、第３世代方式としても知られる。リングアーチファクトは、円環形状のデザインに基づく診断用の頭部スキャナおよび全身スキャナならびにＣアームデザインに基づく放射線治療装置上のインターベンショナルスキャナおよびオンボードスキャナなどの種々の医療用スキャナに関連する。そのうえ、リングアーチファクトは、多数の産業用ＣＴスキャナに影響を及ぼす。
【０００３】
リングは、ＣＴ画像において検出器内の異なるセンサの間での非線形性から生じると思われる。たとえば、１つの素子を除いて、同じ入力信号に対する同じ応答により完全に均衡がとれているべき検出器のすべての検出素子を考えてみよう。回転−回転方式の性質により、均衡のとれない検出素子を含むあらゆる検出素子は、固定半径の円に接する透過線路（transmission ray path）を記録する。アーチファクトの半径は、均衡のとれない素子が、スキャナの回転軸の投影とほぼ一致する素子の列からどれくらい離れているかによって決定される。したがって、再構成処理の逆投影ステップ中に、これらの接線線路（tangent ray path）に沿った異常は、画像内にリングまたは円弧を形成するように推定的に（constructively）構築される。
【０００４】
従来技術では、検出素子における非線形性を解消するのではなく、データまたは画像におけるリングアーチファクトを除去しようとしてきた。従来技術において、リングアーチファクトを除去する３つの基本的手法が試みられており、これらの基本的手法には、校正、データ（サイノグラム）領域におけるリング発生成分を取り除くこと、および画像領域におけるリングを取り除くことがある。従来技術による多数のＣＴシステムでは３つの手法すべてを用いるように思われるが、リングアーチファクト除去アルゴリズムの詳細は、商業製造業者の間で厳重に保持されている企業秘密である。いずれの場合にも、上記の従来技術による技法にもかかわらず、リングアーチファクトをかなり軽減するための方法およびシステムに有用な解決策が今なお所望されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
目的は、リング統計情報に基づいてリングアーチファクトを効果的に軽減することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置及びＸ線診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、を具備するものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施形態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図。
【図２】図２は、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理に関与するステップまたはタスクを示す流れ図。
【図３】図３（Ａ）は、前処理されたデータがフレームごとに行列で（rows by columns）ソートされることを示す図。図３（Ｂ）は、図３（Ａ）の行列形式（row-by-column format）が所定の擬似サイノグラム（pseudo-sinogram）形式に変換されることを示す図。
【図４】図４（Ａ）、（Ｂ）は、上述の移動平均ステップを概略的に示す図。
【図５】図５は、移動平均内の最多数のフレームが患者データセット内のフレーム数の２５％であることを仮定して、例示的な連続関数（continuous function）を示す図。
【図６】図６は、１つの例示的な第１のリング判定関数（judgment function）ＩＲＣ１を示すグラフ。
【図７】図７は、１つの例示的な第２のリング判定関数ＩＲＣ−Ｍを示すグラフ。
【図８】図８は、グラフ形式で第１のリング判定関数の後の結果に対する第２のリング判定関数の効果を示す図。
【図９】図９（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。図９（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。図９（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第１の比較例。
【図１０】図１０（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。図１０（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。図１０（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第２の比較例。
【図１１】図１１（Ａ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。図１１（Ｂ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。図１１（Ｃ）は、リング補正のない画像、従来技術による補正を行った画像、および本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するためのｓＲＦＣの例示的な処理を実行した後の画像の間の第３の比較例。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下では、リングアーチファクトをかなり軽減する例示的な一実施形態が、マルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ上で実施される。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えば、検出素子の配列を含むＣアームデザインのスキャナなどの他のタイプのスキャナ（Ｃアーム型Ｘ線診断装置）に適用可能である。
【０００９】
一般に、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせは、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する処理に関与するタスクまたはステップを実施する。以下の説明では、具体的に開示されない限り、実施形態は、ハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせを利用して、リングアーチファクトをかなり軽減する処理に関与するタスクまたはステップを実施することを意図されている。一実施形態では、関連のあるソフトウェアモジュールが、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するタスクを実行するために、既存のマルチスライスＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナに提供される。
【００１０】
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１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、本実施形態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、正面図で示されており、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、複数列または二次元配列型の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上に被写体（subject）Ｓを直径方向に挟んで取り付けられ、環状フレーム１０２は、軸ＲＡのまわりを回転する。被写体Ｓが軸ＲＡに沿って図示のページの内外に移動する間、回転ユニット１０７は、０．４秒／回転などの高速でフレーム１０２を回転させる。
【００１１】
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管電圧をＸ線管１０１に適用する高電圧発生装置１０９をさらに含む。一実施形態では、高電圧発生装置１０９は、フレーム１０２に取り付けられる。Ｘ線は被写体Ｓに向かって放射され、被写体Ｓの断面積は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、放射されたＸ線を検出するために被写体Ｓを挟んでＸ線管１０１の反対側にあり、放射されたＸ線のいくらかは、被写体Ｓを透過することによって減衰される。したがって、検出されたＸ線は、減衰されたデータまたは信号でもある。
【００１２】
さらに図１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）を操作するように構成される。
【００１３】
上述のデータは、非接触式データ送信器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行う。そのうえ、前処理デバイス１０６は、任意選択で、減衰データから減衰対数データ（attenuation log data）を生成する。次に、記憶デバイス１１２は、その結果として生成される、再構成処理の直前の段階では投影データとも呼ばれるデータを記憶する。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、リング軽減デバイス１１８、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、スキャンプランを策定するために撮像技師を支援する機能を含む。
【００１４】
再構成デバイス１１４は、任意選択で、記憶デバイス１１２に記憶された前処理されたデータに基づいて、画像を再構成する。逆投影ステップとしても知られている再構成処理の逆投影動作中に、これらの接線線路に沿った異常は、画像が再構成されるときにリングまたは円弧を形成するように推定的に構築され、再構成された画像内のこれらの望ましくないリングはリングアーチファクトと呼ばれる。異常は、検出器内のセンサの間の非線形性に関連する多数の考えられ得る原因によって引き起こされると推測される。
【００１５】
図２は、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理に関与するステップまたはタスクを示す流れ図である。本実施形態では、サイノグラムに基づく無リング補正（ｓＲＦＣ：sinogram-based ring free correction）が、前処理されたデータに適用され、ｓＲＦＣは少なくとも５つのステップを含む。ｓＲＦＣは、特定の高周波構造を除去するために、フレーム方向に沿って擬似サイノグラムを平滑化する。この点に関して、列に沿ってハイパスフィルタを含む従来技術による判定関数によって、データ内の列の間で一貫する異常が除去される。残念なことに、従来技術による判定関数のみでは、残りの構造がリング成分と間違えられる意図しない副作用が発生する傾向がある。これらの副作用は、本実施形態による所定の判定関数によってかなり回避される。
【００１６】
種々の実施形態では、ｓＲＦＣは、任意選択で、前処理および再構成に関して異なる箇所で適用される。図２に示される一実施形態では、ｓＲＦＣは、前処理の後であるが再構成の前に適用される。別の実施形態では、ｓＲＦＣは、前処理の間に、線形化（フラッド（flood）または同等の正規化）の後であるが対数変換の前に適用される。
【００１７】
図２は、前処理されたデータに対して実行されるｓＲＦＣの種々のステップを示す。ステップＳ１００では、処理されたデータは、必要な場合に、所定の擬似サイノグラム形式でソートされる。ステップＳ１００において、前処理されたデータがソートされた後、ステップＳ２００において、移動平均が所定の境界規則に従って特定の数のフレームにわたって決定される。ステップＳ２００では、サイノグラムが効果的に平滑化される。その後、ステップＳ３００では、ステップＳ２００から得られた平滑化された擬似サイノグラムに所定のハイパスフィルタを適用することによって、リング成分の候補（candidate for the ring component）が生成される。ステップＳ４００における所定の第１の判定関数は、所定のファジー論理に基づいて、ステップＳ３００で以前に決定されたリング成分候補への、補正に由来する意図しない副作用を回避することである。所定の第１の判定関数は、意図しない副作用を回避する際に比較的粗い決定を有する。ステップＳ４００における粗い判定関数の後、ステップＳ５００では、リング成分ごとにその平均および標準偏差（或いは分散）を計算する。本実施形態によるリングアーチファクトをかなり軽減する例示的な処理では、ステップＳ６００において、以前に決定されたリング成分候補にファジー論理を適用することによって補正に由来する意図しない副作用をさらに抑えるために所定の第２の判定関数を実施する。この第２の判定関数は、ステップＳ５００におけるリング成分ごとの平均および標準偏差に基づく。最後に、本実施形態によるステップＳ７００における例示的な処理では、再構成に備えて望ましいように補正されたデータを生成するために、ステップＳ６００において決定された真のリング成分を前処理されたデータから減算し、その結果、ステップＳ８００において、補正されたデータに基づいて画像が再構成される。
【００１８】
上述の例示的な処理に関して、前処理デバイス１０６およびリング軽減デバイス１１８は、本実施形態によるリングアーチファクトのかなりの軽減における特定のタスクまたはステップを実行する。そのうえ、リング軽減デバイス１１８は、図２のステップＳ１００からＳ７００のうちのいくつかまたはすべてを実行するための、第１のリング判定ユニットと、第２のリング判定ユニットとを含む。これらのステップおよびタスクの具体的な分割は、ソフトウェアモジュールおよびハードウェアモジュールの具体的な実装形態に依存する。
【００１９】
ｓＲＦＣを適用する上述の例示的な処理の代わりに、一代替実施形態では、任意選択で、画像に基づく補正（ｉＲＦＣ：image-based correction）を行う。ｉＲＦＣでは、再構成画像内のリングと円弧とを明示的に決定する。しかし、ｉＲＦＣには、一般に、ほぼ円形の構造からリングを識別するのが困難であることと、他の意図しない副作用とを含むいくつかの問題がある。これらの理由により、リングアーチファクトをかなり軽減するための別の代替実施形態では、ステップＳ８００において再構成を再び実行する前に望ましいように補正されたデータを生成するために、上述のステップＳ１００からＳ７００を実行する前に、再構成された画像データを変換して、ｓＲＦＣまたはｉＲＦＣを含む投影データに戻す。
【００２０】
以下では、例示的な処理のステップＳ１００からＳ７００のそれぞれについて、本実施形態に従って詳細にさらに説明する。例示的な一実施形態のステップＳ１００では、前処理されたデータが、以後の処理のために所定の擬似サイノグラム形式に変換される。次に図３（Ａ）を参照して、前処理されたデータがフレームごとに行列でソートされると仮定する。この行列形式は、図３（Ｂ）に示される所定の擬似サイノグラム形式に変換される。既に説明したように、ｓＲＦＣではデータを行ごとに処理するので、前処理されたデータは、３つのデータ座標のうちの２つの転置により擬似サイノグラムにソートされる。
【００２１】
収集されたデータは、収集された前処理されたデータが所与の検出器の行に対する擬似サイノグラムにソートされる場合に垂直方向に表示されるように列の表示を形成する。収集されたデータは、フラッドまたは同等の正規化によって処理され、したがってリング成分は垂直のストリークとして見られる。実際、サイノグラムに基づく無リング補正（ｓＲＦＣ）は、擬似サイノグラムで１列の幅の垂直のストリークが作製されるように検出器の異常がセンサごとに識別される場合に最も良好に機能する。ｓＲＦＣは、検出器の複数列にまたがるいくつかの隣接するセンサが一貫して同じ異常を示す場合には、特に効果的であるわけではない。検出器の複数列にまたがるいくつかの隣接するセンサ上の異常によって、リングアーチファクトではなく、円形のバンドアーチファクト（circular band artifact）が生じる。
【００２２】
例示的な一実施形態のステップＳ２００では、擬似サイノグラムを効果的に平滑化するために複数のフレーム上での移動平均が決定される。この移動平均は適応型である。移動平均は、任意選択で、列指標値に依存する。移動平均の境界条件は、収集モードに依存する。この収集モードには、フルスキャン円形、らせん形、またはハーフスキャン円形がある。フルスキャン円形の場合、第１のフレームは、最後のフレームに対して折り返し、逆の場合も同様である。らせん形の場合、収集の開始および終了時を除いて明示的な境界条件は必要ではなく、その場合、ハーフスキャン時の境界条件を用いることができる。ハーフスキャンの場合、フィルタ長は、第１のフレームと最後のフレームでは非対称になる。
【００２３】
図４（Ａ）、（Ｂ）は、上述の移動平均ステップを概略的に示す。たとえば、図４（Ａ）は、メインループまたは通常の（regular）移動平均処理が擬似サイノグラムの部分ＣおよびＤに対して実行されるが、サブループまたは境界条件を伴う移動平均処理が擬似サイノグラムの部分ＡおよびＢに対して実行されることを示す。上記の移動平均処理の結果、図４（Ｂ）は、右側の、境界条件により平滑化された出力Ａ’およびＢ’は同じだが、メインループにより平滑化された結果Ｃ’およびＤ’は異なることを示す。簡略化のため、この例では、移動平均処理中のフレームの数はすべての列で同じと仮定されている。
【００２４】
別の例示的な実施形態のステップＳ２００では、擬似サイノグラムを効果的に平滑化するために異なるフレーム上での移動平均が決定される。移動平均は、特定の列に応じて異なる数のフレームにわたって決定され、そのフレーム数は移動平均の長さでもある。たとえば、中央部では、異常のエネルギーが、検出器の端部近くのセンサからの同じ異常と比較して小さな外周で覆われるので、より強力な補正が必要とされる。図５は、移動平均内の最多数のフレームが患者データセット内のフレーム数の２５％であることを仮定して、例示的な連続関数を示す。
【００２５】
ステップＳ３００では、結果から、ステップＳ２００から得られる平滑化された擬似サイノグラムに所定のハイパスフィルタを適用することによって、リング成分候補が生成される。ハイパスフィルタへの入力には、平滑化された擬似サイノグラムおよび一実装形態におけるメディアンフィルタの所定の長さＭがある。任意選択で、別の実装形態では、他のフィルタの中で線形フィルタが用いられる。ハイパスフィルタからの出力には、リング成分候補がある。特定の境界条件はあらかじめ決定されており、このような条件は、前半のＭ／２要素および後半のＭ／２要素がフィルタ処理されないようなものである。リング成分はゼロに初期化される。
【００２６】
ステップＳ４００では、第１のリング判定は、以前に決定されたハイパスフィルタ処理された結果から得られたリング成分候補への、ファジー論理の適用による補正に由来する意図しない副作用を回避することである。たとえば、第１のリング判定への入力には、リング成分候補、前処理の出力、リング振幅の一部（ring amplitude fraction）、および最小リング振幅があるが、出力は、第１のリング判定後のデータのリング成分である。図６は、１つの例示的な第１の判定関数ＩＲＣ１を示す。
【００２７】
ステップＳ４００に続いて、例示的な一実施形態では、ステップＳ５００において、リング成分統計情報が所定のルールセットに基づいて生成される。たとえば、統計情報を決定するための入力には、第１の判定関数後のデータのリング成分があるが、出力統計情報には、複数フレームにわたって平均化されたリング成分の平均およびリング成分の標準偏差がある。粗いまたは第１の判定関数後のリング成分ごとに、その平均および標準偏差が以下の式に基づいて決定される。
【数１】
【００２８】
上式で、Ｒｉｎｇ’rowは、ステップＳ４００に関して説明された第１のリング判定関数からの出力である。Ｎｆｒａｍｅｓは、患者データセット内の所定のフレーム数である。
【００２９】
ステップＳ６００では、本実施形態による第２の判定関数は、以前にステップＳ３００の後で決定されたリング成分候補にファジー論理を適用による補正に由来する意図しない副作用をさらに回避することである。たとえば、第２のリング判定への入力には、第１のリング判定後のリング成分候補、しきい値として用いる標準偏差の一部、リング成分の平均、およびリング成分の標準偏差があるが、出力は、第２のリング判定後のデータの完全に補正されたリング成分である。図７は、１つの例示的な第２の判定関数ＩＲＣ−Ｍを示し、複数のしきい値が、しきい値として用いる標準偏差の一部、リング成分の標準偏差、および平均によってオフセットされたリング成分によって設定される。
【００３０】
最後に、ステップＳ８００において補正されたデータに対して再構成が実行される前に、例示的な一実施形態で示されるステップＳ７００において、補正された再構成データが生成される。実際には、ステップＳ７００では、投影データまたは所定の前処理の出力から、ステップＳ６００の第２のリング判定によって決定されたリング成分を減算する。すなわち、ステップＳ７００への入力には、第２のリング判定の後で決定される真のリング成分および前処理の出力があるが、ステップＳ７００の出力は、再構成に用いられるべき正確に補正された投影データである。
【００３１】
図８は、第１のリング判定関数の後の結果に対する第２のリング判定関数の効果をグラフ形式で示す。第１のリング判定関数の後、リング成分の結果が点線で示されている。リング成分の平均は、Ｙ軸の０近くの水平な実線によって表されているが、標準偏差の一部である±ｆ×σは、水平な破線によって表されている。この例およびすべての評価では、ｆ＝０．８である。第１のリング判定関数後のこれらのリング成分のいくつかは、相変わらずリング成分の標準偏差を上回っている。図７に示されるものなどの第２のリング判定関数を適用した後、リング成分の結果は実線で示され、いずれも本実施形態による規定の標準偏差の範囲内にある。この実施形態では、平均は、第２のリング判定を適用する前にリング成分から減算され、その後で戻される。同様に、予想される最小リング振幅を表す小さな値も追加される。
【００３２】
次に図９（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図９（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、Ｃａｔｐｈａｎを用いる所定の関数型データ（functional data）の画像を示す。その中央領域で分かるように、図９（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３３】
図９（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。その中央領域で分かるように、図９（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められない。一方、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図９（Ｂ）の再構成された画像に複数の副作用ＳＥ１からＳＥ４がもたらされる。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００３４】
図９（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その中央領域で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図９（Ｃ）の画像で認められないままである。同時に、図９（Ｂ）の副作用ＳＥ１からＳＥ４もかなり軽減される。
【００３５】
次に図１０（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図１０（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、Ｃａｔｐｈａｎを用いる所定の関数型データの画像を示す。その中央領域で特に分かるように、図１０（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３６】
図１０（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。その領域全体で分かるように、図１０（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められない。一方、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図１０（Ｂ）の再構成された画像に新たな副作用がもたらされる。そのうえ、図１０（Ｂ）では、Ｃａｔｐｈａｎの内部と外部の境界Ｂｒｄが不鮮明になっている。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００３７】
図１０（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その領域全体で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図１０（Ｃ）の画像で認められないままである。同時に、図１０（Ｂ）の副作用もかなり軽減される。さらに、図１０（Ｂ）におけるＣａｔｐｈａｎの内部と外部の不鮮明な境界Ｂｒｄについては、図１０（Ｃ）の画像では鮮鋭度が向上している。
【００３８】
次に図１１（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、本実施形態によりリングアーチファクトをかなり軽減するｓＲＦＣの例示的な処理の比較が提供されている。図１１（Ａ）は、リングアーチファクト補正を行わない、神経組織の画像を示す。その中央領域で特に分かるように、図１１（Ａ）の画像では複数の同心リングが視覚的に識別される。
【００３９】
図１１（Ｂ）は、従来技術による何らかのリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。図１１（Ｂ）の画像では複数の同心リングはもはや認められないが、従来技術によるリングアーチファクト補正によって、図１１（Ｂ）の再構成された画像において長円および円でマークされている新規の副作用がもたらされる。そのうえ、図１１（Ｂ）では、境界Ｂｒｄが不鮮明になっている。当初存在したリングアーチファクトが減弱しても、これらの新たにもたらされた副作用によって、補正された画像の臨床上の意義が低下する。
【００４０】
図１１（Ｃ）は、本実施形態による上述の例示的なリングアーチファクト補正を行った所定の関数型データの対応する画像を示す。すなわち、本実施形態による追加のリング判定関数を含むｓＲＦＣが、少なくとも所定の従来技術による補正方法によって既に補正されたデータに対して実行される。その領域全体で分かるように、元のデータにある複数の同心リングは図１１（Ｃ）の画像では認められないままである。同時に、図１１（Ｂ）の副作用もかなり軽減される。さらに、図１１（Ｂ）における不鮮明な境界Ｂｒｄについては、図１１（Ｃ）の画像では鮮鋭度が向上している。
【００４１】
本実施形態の上記の説明では、分かりやすくするため式を単純化できるが、当業者は、本出願で提供される開示に基づいて方法および／または本出願において特定の態様のために明示的に組み込まれるものを実施できるはずである。そのうえ、上記の実施形態および処理において例により説明される本実施形態は例に過ぎず、本実施形態を限定すると見なされるべきではない。この点に関して、本発明の多数の特徴および利点が、本発明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ず、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の範囲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】
Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、
前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、
所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、
前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、
前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、
を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項２】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値を超える領域においては、前記リング発生成分を減少させる減少関数であることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項３】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値よりも大きい領域においては、前記リング発生成分を減少させる関数であることを特徴とする請求項１又は２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記平均値を用いてオフセット調整された前記第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項５】
前記第1のデータは、対数変換後のデータであることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項６】
前記第1のデータは、対数変換前のデータであることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項７】
前記データ生成手段は、
前記前記検出素子毎の検出データを用いた移動平均処理により、平滑化された疑似サイノグラムを生成し、
前記疑似サイノグラムにハイパスフィルタを適用することで、前記第１のデータを生成すること、
を特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項８】
Ｘ線曝射手段と、前記Ｘ線曝射手段に対向し複数の検出素子を有する検出手段と、を支持するＣ型アームを被検体を中心として回転させながら、連続的に撮像を実行することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、
前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、
所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、
前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、
前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、
を具備することを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項９】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値を超える領域においては、前記リング発生成分を減少させる減少関数であることを特徴とする請求項８記載のＸ線診断装置。
【請求項１０】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値よりも大きい領域においては、前記リング発生成分を減少させる関数であることを特徴とする請求項８又は９記載のＸ線診断装置。
【請求項１１】
前記補正手段は、前記平均値を用いてオフセット調整された前記第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正することを特徴とする請求項８乃至１０のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１２】
前記第１のデータは、対数変換後のデータであることを特徴とする請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１３】
前記第1のデータは、対数変換前のデータであることを特徴とする請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１４】
前記データ生成手段は、
前記前記検出素子毎の検出データを用いた移動平均処理により、平滑化された疑似サイノグラムを生成し、
前記疑似サイノグラムにハイパスフィルタを適用することで、前記第１のデータを生成すること、
を特徴とする請求項８乃至１３のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１】
Ｘ線曝射手段と、複数の検出素子を有する検出手段と、を被検体を中心として回転させながら連続的に撮像することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、
前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、
所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、
前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、
前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、
を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項２】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値を超える領域においては、前記リング発生成分を減少させる減少関数であることを特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項３】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値よりも大きい領域においては、前記リング発生成分を減少させる関数であることを特徴とする請求項１又は２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記平均値を用いてオフセット調整された前記第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項５】
前記第1のデータは、対数変換後のデータであることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項６】
前記第1のデータは、対数変換前のデータであることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項７】
前記データ生成手段は、
前記前記検出素子毎の検出データを用いた移動平均処理により、平滑化された疑似サイノグラムを生成し、
前記疑似サイノグラムにハイパスフィルタを適用することで、前記第１のデータを生成すること、
を特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【請求項８】
Ｘ線曝射手段と、前記Ｘ線曝射手段に対向し複数の検出素子を有する検出手段と、を支持するＣ型アームを被検体を中心として回転させながら、連続的に撮像を実行することで、前記検出素子毎の検出データを取得する撮像手段と、
前記前記検出素子毎の検出データを用いて、前記被検体に関する第1のデータを生成するデータ生成手段と、
所定の第１の判定関数を用いて、前記第１のデータに含まれるリング発生成分を判定する判定手段と、
前記リング発生成分の平均値及び標準偏差に依存する第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正する補正手段と、
前記第1のデータから前記補正されたリング発生成分を減算する減算手段と、
を具備することを特徴とするＸ線診断装置。
【請求項９】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値を超える領域においては、前記リング発生成分を減少させる減少関数であることを特徴とする請求項８記載のＸ線診断装置。
【請求項１０】
前記第２の判定関数は、前記リング発生成分が前記標準偏差を用いて計算される所定の閾値よりも大きい領域においては、前記リング発生成分を減少させる関数であることを特徴とする請求項８又は９記載のＸ線診断装置。
【請求項１１】
前記補正手段は、前記平均値を用いてオフセット調整された前記第２の判定関数を用いて前記リング発生成分を補正することを特徴とする請求項８乃至１０のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１２】
前記第１のデータは、対数変換後のデータであることを特徴とする請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１３】
前記第1のデータは、対数変換前のデータであることを特徴とする請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【請求項１４】
前記データ生成手段は、
前記前記検出素子毎の検出データを用いた移動平均処理により、平滑化された疑似サイノグラムを生成し、
前記疑似サイノグラムにハイパスフィルタを適用することで、前記第１のデータを生成すること、
を特徴とする請求項８乃至１３のうちいずれか一項記載のＸ線診断装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−８５９６６（Ｐ２０１３−８５９６６Ａ）
【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２０１２−２３２３８５（Ｐ２０１２−２３２３８５）
【出願日】平成２４年１０月１９日（２０１２．１０．１９）
【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１９日（２０１２．１０．１９）
【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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