JP2000000236A - 高減衰性物体のためのア―ティファクト補正 - Google Patents
高減衰性物体のためのア―ティファクト補正Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 計算機式断層撮影（ＣＴ）システムにおいて
高減衰性物体によって発生するアーティファクトを補正
する。 【解決手段】 本発明では、補正アルゴリズムを用い
る。一態様のアルゴリズムによれば、画像データからの
ＣＴ数を用いて画像データにおいて高減衰性物体を識別
する。各々の高減衰性物質ごとにセグメント化された画
像データを用いて、各々の物質ごとに別個の成分画像を
作成する。次いで、各々の物質ごとの成分画像データを
別個に前方投影して、各々の物質ごとに投影データを作
成する。次いで、各々の物質ごとの投影データを、物質
の減衰特性について調節し、各々の物質ごとの投影誤差
データを作成する。次いで、得られた投影誤差データを
フィルタ処理及び逆投影して、誤差のみの画像データを
作成する。次いで、誤差のみの画像データをスケーリン
グして元の画像データと組み合わせて、高減衰性物体ア
ーティファクトを除去する。
高減衰性物体によって発生するアーティファクトを補正
する。 【解決手段】 本発明では、補正アルゴリズムを用い
る。一態様のアルゴリズムによれば、画像データからの
ＣＴ数を用いて画像データにおいて高減衰性物体を識別
する。各々の高減衰性物質ごとにセグメント化された画
像データを用いて、各々の物質ごとに別個の成分画像を
作成する。次いで、各々の物質ごとの成分画像データを
別個に前方投影して、各々の物質ごとに投影データを作
成する。次いで、各々の物質ごとの投影データを、物質
の減衰特性について調節し、各々の物質ごとの投影誤差
データを作成する。次いで、得られた投影誤差データを
フィルタ処理及び逆投影して、誤差のみの画像データを
作成する。次いで、誤差のみの画像データをスケーリン
グして元の画像データと組み合わせて、高減衰性物体ア
ーティファクトを除去する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的には、計算機式断
層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的には、
ＣＴスキャン画像において高減衰性物体アーティファク
トを補正することに関する。
層撮影（ＣＴ）イメージングに関し、より具体的には、
ＣＴスキャン画像において高減衰性物体アーティファク
トを補正することに関する。
【０００２】
【従来の技術】少なくとも１つの公知のＣＴシステム構
成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを
投射し、このビームは、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面で
あって、一般に「イメージング平面」と呼ばれる平面内
に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは、患
者等のイメージングされるべき物体を通過する。ビーム
は、物体によって減衰された後に、放射線検出器のアレ
イ（配列）に入射する。検出器アレイの所で受け取られ
る減衰したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビー
ムの減衰量に依存している。アレイ内の各々の検出器素
子は、検出器の位置におけるビーム減衰の測定値である
個別の電気信号を発生する。すべての検出器からの減衰
測定値は別個に取得されて透過プロファイルを作成す
る。
成においては、Ｘ線源がファン（扇形）形状のビームを
投射し、このビームは、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面で
あって、一般に「イメージング平面」と呼ばれる平面内
に位置するようにコリメートされる。Ｘ線ビームは、患
者等のイメージングされるべき物体を通過する。ビーム
は、物体によって減衰された後に、放射線検出器のアレ
イ（配列）に入射する。検出器アレイの所で受け取られ
る減衰したビーム放射線の強度は、物体によるＸ線ビー
ムの減衰量に依存している。アレイ内の各々の検出器素
子は、検出器の位置におけるビーム減衰の測定値である
個別の電気信号を発生する。すべての検出器からの減衰
測定値は別個に取得されて透過プロファイルを作成す
る。
【０００３】公知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度
が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメ
ージングされるべき物体の周りをガントリと共に回転す
る。１つのガントリ角度における検出器アレイからの一
群のＸ線減衰測定値、即ち投影データを「ビュー」と呼
ぶ。物体の「スキャン」は、Ｘ線源及び検出器が１回転
する間に様々なガントリ角度で形成される１セット
（組）のビューで構成されている。アキシャル・スキャ
ン（軸方向走査）の場合には、投影データを処理して、
物体から切り取られた２次元スライスに対応する画像を
構成する。
及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが物体と交差する角度
が定常的に変化するように、イメージング平面内でイメ
ージングされるべき物体の周りをガントリと共に回転す
る。１つのガントリ角度における検出器アレイからの一
群のＸ線減衰測定値、即ち投影データを「ビュー」と呼
ぶ。物体の「スキャン」は、Ｘ線源及び検出器が１回転
する間に様々なガントリ角度で形成される１セット
（組）のビューで構成されている。アキシャル・スキャ
ン（軸方向走査）の場合には、投影データを処理して、
物体から切り取られた２次元スライスに対応する画像を
構成する。
【０００４】１セットの投影データから１つの画像を再
構成する方法の１つは、当業界でフィルタ補正逆投影
（filtered backprojection ）法と呼ばれている。この
手法は、スキャンからの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は
「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数
に変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上
の対応するピクセルの輝度を制御するものである。
構成する方法の１つは、当業界でフィルタ補正逆投影
（filtered backprojection ）法と呼ばれている。この
手法は、スキャンからの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は
「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数
に変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示装置上
の対応するピクセルの輝度を制御するものである。
【０００５】多数のスライスを得るのに要求される全走
査時間を短縮するためには、「ヘリカル」・スキャン
（螺旋走査）を行うことができる。「ヘリカル」・スキ
ャンを行うためには、所定の数のスライスについてのデ
ータが取得されている間に、患者を移動させる。このよ
うなシステムは、１回のファン・ビーム・ヘリカル・ス
キャンから単一の螺旋を発生する。ファン・ビームによ
って悉くマッピングされた螺旋から投影データが得ら
れ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像
を再構成することができる。走査時間を短縮することに
加え、ヘリカル・スキャンは、向上した画質及びコント
ラストのよりよい制御といったその他の長所も提供す
る。
査時間を短縮するためには、「ヘリカル」・スキャン
（螺旋走査）を行うことができる。「ヘリカル」・スキ
ャンを行うためには、所定の数のスライスについてのデ
ータが取得されている間に、患者を移動させる。このよ
うなシステムは、１回のファン・ビーム・ヘリカル・ス
キャンから単一の螺旋を発生する。ファン・ビームによ
って悉くマッピングされた螺旋から投影データが得ら
れ、投影データから各々の所定のスライスにおける画像
を再構成することができる。走査時間を短縮することに
加え、ヘリカル・スキャンは、向上した画質及びコント
ラストのよりよい制御といったその他の長所も提供す
る。
【０００６】ヘリカル・スキャンを行う場合には、上述
のように、各々のスライス位置ごとに、ただ１つのビュ
ーのみのデータが収集される。あるスライスの画像を再
構成するためには、このスライスの他のビュー・データ
を、他のビューについて収集されたデータに基づいて作
成する。螺旋再構成アルゴリズムは公知であり、例え
ば、Med. Phys.誌、第１７巻、第６号、１９９０年１１
月／１２月のC. Crawford 及びK. King による「患者の
同時並進による計算機式断層撮影走査（ComputedTomogr
aphy Scanning with Simultaneous Patient Translatio
n）に記載されている。
のように、各々のスライス位置ごとに、ただ１つのビュ
ーのみのデータが収集される。あるスライスの画像を再
構成するためには、このスライスの他のビュー・データ
を、他のビューについて収集されたデータに基づいて作
成する。螺旋再構成アルゴリズムは公知であり、例え
ば、Med. Phys.誌、第１７巻、第６号、１９９０年１１
月／１２月のC. Crawford 及びK. King による「患者の
同時並進による計算機式断層撮影走査（ComputedTomogr
aphy Scanning with Simultaneous Patient Translatio
n）に記載されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】一般に、骨及び金属物
体のような高減衰性物体は、データ取得用電子回路にお
いてビーム・ハードニング、パーシャル・ボリューム又
はレンジ不足（under-range ）を生じる。そして、これ
らの影響で、シェーディング（暗影）・アーティファク
ト又はストリーキング（縞）・アーティファクトが生ず
る。例えば、脊柱の外科手術を受ける患者に対して、チ
タン製ブレース（brace ）がしばしば用いられる。一構
成では、ブレースは、骨がチタン製ブレース内で成長し
得るように、椎間に配置される。患者の経過を監視する
ためには、骨の成長をブレース内で監視しなければなら
ない。しかしながら、公知のＣＴスキャナでは、チタン
製ブレースによって誘起される金属アーティファクトが
極めて深刻であり、かなりのＣＴ数シフトが生じる。そ
の結果、ブレース内での骨の成長量の監視が困難にな
る。
体のような高減衰性物体は、データ取得用電子回路にお
いてビーム・ハードニング、パーシャル・ボリューム又
はレンジ不足（under-range ）を生じる。そして、これ
らの影響で、シェーディング（暗影）・アーティファク
ト又はストリーキング（縞）・アーティファクトが生ず
る。例えば、脊柱の外科手術を受ける患者に対して、チ
タン製ブレース（brace ）がしばしば用いられる。一構
成では、ブレースは、骨がチタン製ブレース内で成長し
得るように、椎間に配置される。患者の経過を監視する
ためには、骨の成長をブレース内で監視しなければなら
ない。しかしながら、公知のＣＴスキャナでは、チタン
製ブレースによって誘起される金属アーティファクトが
極めて深刻であり、かなりのＣＴ数シフトが生じる。そ
の結果、ブレース内での骨の成長量の監視が困難にな
る。
【０００８】従って、高減衰性物体によって生ずるアー
ティファクトを補正することが望ましい。また、システ
ムのコストを大幅に増大させずにこれらのアーティファ
クトを補正することが望ましい。
ティファクトを補正することが望ましい。また、システ
ムのコストを大幅に増大させずにこれらのアーティファ
クトを補正することが望ましい。
【０００９】
【課題を解決するための手段】これらの目的及びその他
の目的は、高減衰性物体アーティファクトを補正する補
正アルゴリズムによって達成することができる。本発明
の一実施例によれば、患者を走査して、投影データを作
成する。投影データを処理して、画像データを作成す
る。次いで、画像データを処理して、高減衰性物体を識
別する。このような識別は、画像データを複数の高減衰
性物質クラスにセグメント化（分割）することにより行
われる。物質クラスは、特定のスキャンにおいて予想さ
れる各タイプ（種類）の高減衰性物質を含んでいる。画
像データは、各々のＣＴ数を特定のクラスに割り当てる
ことによりセグメント化される。例えば、チタン製ブレ
ースの場合には、各々のＣＴ数は、骨、軟組織及びチタ
ンの予想される物質クラスにセグメント化される。
の目的は、高減衰性物体アーティファクトを補正する補
正アルゴリズムによって達成することができる。本発明
の一実施例によれば、患者を走査して、投影データを作
成する。投影データを処理して、画像データを作成す
る。次いで、画像データを処理して、高減衰性物体を識
別する。このような識別は、画像データを複数の高減衰
性物質クラスにセグメント化（分割）することにより行
われる。物質クラスは、特定のスキャンにおいて予想さ
れる各タイプ（種類）の高減衰性物質を含んでいる。画
像データは、各々のＣＴ数を特定のクラスに割り当てる
ことによりセグメント化される。例えば、チタン製ブレ
ースの場合には、各々のＣＴ数は、骨、軟組織及びチタ
ンの予想される物質クラスにセグメント化される。
【００１０】次いで、各々の高減衰性物質ごとに別個の
成分画像データを作成する。具体的に述べると、画像デ
ータに、各々の高減衰性物質についてのメンバシップ関
数を乗算する。減衰特性関数を用いて、投影誤差データ
を作成する。減衰特性関数は、高減衰性物質の様々な厚
みについて全減衰量を表すものである。投影誤差データ
をフィルタ処理及び逆投影することにより、各々の高減
衰性物質ごとに誤差のみの画像データが作成される。次
いで、誤差のみの画像データをスケーリングして元の画
像データと組み合わせて、高減衰性物体によって生じた
アーティファクトを補正する。組み合わされたデータを
処理して補正済み（即ち、補正された）画像を作成し、
この画像を表示することができる。
成分画像データを作成する。具体的に述べると、画像デ
ータに、各々の高減衰性物質についてのメンバシップ関
数を乗算する。減衰特性関数を用いて、投影誤差データ
を作成する。減衰特性関数は、高減衰性物質の様々な厚
みについて全減衰量を表すものである。投影誤差データ
をフィルタ処理及び逆投影することにより、各々の高減
衰性物質ごとに誤差のみの画像データが作成される。次
いで、誤差のみの画像データをスケーリングして元の画
像データと組み合わせて、高減衰性物体によって生じた
アーティファクトを補正する。組み合わされたデータを
処理して補正済み（即ち、補正された）画像を作成し、
この画像を表示することができる。
【００１１】以上のアルゴリズムは、高減衰性物体によ
って生ずるアーティファクトを補正する。その結果、高
減衰性物体を伴う場合にも、改善された画像を作成する
ことができる。
って生ずるアーティファクトを補正する。その結果、高
減衰性物体を伴う場合にも、改善された画像を作成する
ことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】図面を参照して説明すると、図１
及び図２には、計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング
・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて
典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されて
いる。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源
１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に
設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。
Ｘ線ビームは、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面であって、
一般に「イメージング平面」と呼ばれる平面内に位置す
るように、コリメータ（図示されていない）によってコ
リメートされる。検出器アレイ１８は複数の検出器素子
２０によって形成されており、これらの検出器素子２０
は共に、患者２２を通過した投射Ｘ線を感知する。各々
の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す
電気信号、従って患者２２を通過する際ののビームの減
衰量を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得
するための１回のスキャンの間に、ガントリ１２及び該
ガントリに装着された構成部品は、回転中心２４の周り
を回転する。
及び図２には、計算機式断層撮影（ＣＴ）イメージング
・システム１０が、「第３世代」ＣＴスキャナにおいて
典型的なガントリ１２を含んでいるものとして示されて
いる。ガントリ１２はＸ線源１４を有しており、Ｘ線源
１４は、Ｘ線ビーム１６をガントリ１２の対向する側に
設けられている検出器アレイ１８に向かって投射する。
Ｘ線ビームは、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面であって、
一般に「イメージング平面」と呼ばれる平面内に位置す
るように、コリメータ（図示されていない）によってコ
リメートされる。検出器アレイ１８は複数の検出器素子
２０によって形成されており、これらの検出器素子２０
は共に、患者２２を通過した投射Ｘ線を感知する。各々
の検出器素子２０は、入射するＸ線ビームの強度を表す
電気信号、従って患者２２を通過する際ののビームの減
衰量を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影データを取得
するための１回のスキャンの間に、ガントリ１２及び該
ガントリに装着された構成部品は、回転中心２４の周り
を回転する。
【００１３】ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
る。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガントリ・
モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８
は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を
供給し、またガントリ・モータ制御装置３０は、ガント
リ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内
に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２
が、検出器素子２０からアナログ・データをサンプリン
グして、このデータを後続の処理のためにディジタル信
号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングさ
れてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受
け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画
像は計算機３６への入力として印加され、計算機３６は
大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって制御され
る。制御機構２６は、Ｘ線制御装置２８と、ガントリ・
モータ制御装置３０とを含んでいる。Ｘ線制御装置２８
は、Ｘ線源１４に対して電力信号及びタイミング信号を
供給し、またガントリ・モータ制御装置３０は、ガント
リ１２の回転速度及び位置を制御する。制御機構２６内
に設けられているデータ取得システム（ＤＡＳ）３２
が、検出器素子２０からアナログ・データをサンプリン
グして、このデータを後続の処理のためにディジタル信
号に変換する。画像再構成装置３４が、サンプリングさ
れてディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受
け取って、高速画像再構成を実行する。再構成された画
像は計算機３６への入力として印加され、計算機３６は
大容量記憶装置３８に画像を記憶させる。
【００１４】計算機３６はまた、キーボードを有してい
るコンソール４０を介して、オペレータからコマンド及
びスキャン・パラメータを受け取る。付設された陰極線
管表示装置４２によって、オペレータは、再構成された
画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測する
ことができる。オペレータが供給したコマンド及びパラ
メータは、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ
・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給するた
めに、計算機３６によって用いられる。加えて、計算機
３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テー
ブル・モータ制御装置４４はモータ式テーブル４６を制
御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具
体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ
開口４８の中へ移動させる。
るコンソール４０を介して、オペレータからコマンド及
びスキャン・パラメータを受け取る。付設された陰極線
管表示装置４２によって、オペレータは、再構成された
画像、及び計算機３６からのその他のデータを観測する
ことができる。オペレータが供給したコマンド及びパラ
メータは、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ
・モータ制御装置３０に制御信号及び情報を供給するた
めに、計算機３６によって用いられる。加えて、計算機
３６はテーブル・モータ制御装置４４を動作させ、テー
ブル・モータ制御装置４４はモータ式テーブル４６を制
御して、ガントリ１２内で患者２２を位置決めする。具
体的には、テーブル４６は、患者２２の部分をガントリ
開口４８の中へ移動させる。
【００１５】高減衰性物体アーティファクトの補正につ
いて記載する以下の議論では、アキシャル・スキャンに
関連して説明する。しかしながら、このアーティファク
ト補正アルゴリズムは、アキシャル・スキャンのみに限
定されているものではなく、ヘリカル・スキャン等のそ
の他のスキャンに用い得る。更に、以下に記載するアル
ゴリズムは、計算機３６において実現することができ、
例えば、再構成された画像データを処理することを理解
されたい。代替的には、このアルゴリズムは、画像再構
成装置３４において実施して、補正済み画像を計算機３
６へ供給することが出来る。他の代替的な実施方法も可
能であることは言うまでもない。加えて、「高減衰性」
物体という用語は、軟組織と比較して大幅に異なる密度
を有している物質から成っているような物体を指すもの
とする。
いて記載する以下の議論では、アキシャル・スキャンに
関連して説明する。しかしながら、このアーティファク
ト補正アルゴリズムは、アキシャル・スキャンのみに限
定されているものではなく、ヘリカル・スキャン等のそ
の他のスキャンに用い得る。更に、以下に記載するアル
ゴリズムは、計算機３６において実現することができ、
例えば、再構成された画像データを処理することを理解
されたい。代替的には、このアルゴリズムは、画像再構
成装置３４において実施して、補正済み画像を計算機３
６へ供給することが出来る。他の代替的な実施方法も可
能であることは言うまでもない。加えて、「高減衰性」
物体という用語は、軟組織と比較して大幅に異なる密度
を有している物質から成っているような物体を指すもの
とする。
【００１６】上述のように、ＣＴスキャンを実行する際
に、検出器素子２０からデータが取得される。このデー
タは一般に当業界では、投影データと呼ばれている。次
いで、高速画像再構成を行って画像データを作成する。
画像再構成に関しては、市販のＣＴマシンにおいて多く
の画像再構成アルゴリズムが現在実施されており、本発
明の画像補正アルゴリズムを、これらのような再構成ア
ルゴリズムの多くと関連させて実施することができる。
に、検出器素子２０からデータが取得される。このデー
タは一般に当業界では、投影データと呼ばれている。次
いで、高速画像再構成を行って画像データを作成する。
画像再構成に関しては、市販のＣＴマシンにおいて多く
の画像再構成アルゴリズムが現在実施されており、本発
明の画像補正アルゴリズムを、これらのような再構成ア
ルゴリズムの多くと関連させて実施することができる。
【００１７】本発明の一実施例によれば、画像データを
高減衰性物体アーティファクトについて補正するため、
各々の高減衰性物体を識別し、各々の高減衰性物質ごと
に誤差のみの画像データを作成し、この誤差のみの画像
データを元の画像データと組み合わせて、補正済み（即
ち、補正された）画像データを作成する。次いで、補正
済み画像データを処理して、補正済み（即ち、補正され
た）画像を作成する。
高減衰性物体アーティファクトについて補正するため、
各々の高減衰性物体を識別し、各々の高減衰性物質ごと
に誤差のみの画像データを作成し、この誤差のみの画像
データを元の画像データと組み合わせて、補正済み（即
ち、補正された）画像データを作成する。次いで、補正
済み画像データを処理して、補正済み（即ち、補正され
た）画像を作成する。
【００１８】高減衰性物体を識別する前に、通常遭遇す
る高減衰性物質についての減衰特性を決定する。更に詳
しく述べると、物質の様々な厚みについての減衰量を測
定することにより、各々の物質ごとの減衰特性を決定す
る、又は特徴付ける。測定された減衰は、材料の厚みに
対してプロットされて、減衰曲線を形成する。次いで、
公知の曲線当てはめアルゴリズムを用いて、この減衰曲
線を用いて減衰特性関数を決定する。
る高減衰性物質についての減衰特性を決定する。更に詳
しく述べると、物質の様々な厚みについての減衰量を測
定することにより、各々の物質ごとの減衰特性を決定す
る、又は特徴付ける。測定された減衰は、材料の厚みに
対してプロットされて、減衰曲線を形成する。次いで、
公知の曲線当てはめアルゴリズムを用いて、この減衰曲
線を用いて減衰特性関数を決定する。
【００１９】一例として、図３について説明する。２次
の当てはめを用いると、チタンの減衰特性は以下のよう
になる。 λ＝０．１６６０２＋０．２３３３４１ｔ−０．００２
９０ｔ2 ここで、 λ＝全減衰量、 ｔ＝チタン（Ｔｉ）の厚み である。
の当てはめを用いると、チタンの減衰特性は以下のよう
になる。 λ＝０．１６６０２＋０．２３３３４１ｔ−０．００２
９０ｔ2 ここで、 λ＝全減衰量、 ｔ＝チタン（Ｔｉ）の厚み である。
【００２０】各々の物質ごとの減衰特性を決定した後
に、画像データ内で高減衰性物体を識別する。この識別
は、先ず画像データに含まれている物質を識別すること
により行われる。高減衰性物質の識別は、行われている
走査の種類に基づくものである。例えば、歯の充填物が
ある場合の歯科走査を行っている場合、高減衰性物体は
典型的には、水銀と識別される。物質の識別に続いて、
画像データを別個のクラスにセグメント化して補正す
る。更に詳しく述べると、画像データを、識別された各
々の高減衰性物質ごとに別個のクラスに分ける。例え
ば、前述のようなチタン製ブレースを走査しているとき
には、画像データを３つの別個のクラス、即ち、軟組
織、骨及びチタンにセグメント化する。行われている試
験に応じて、追加のクラスを定めてもよい。
に、画像データ内で高減衰性物体を識別する。この識別
は、先ず画像データに含まれている物質を識別すること
により行われる。高減衰性物質の識別は、行われている
走査の種類に基づくものである。例えば、歯の充填物が
ある場合の歯科走査を行っている場合、高減衰性物体は
典型的には、水銀と識別される。物質の識別に続いて、
画像データを別個のクラスにセグメント化して補正す
る。更に詳しく述べると、画像データを、識別された各
々の高減衰性物質ごとに別個のクラスに分ける。例え
ば、前述のようなチタン製ブレースを走査しているとき
には、画像データを３つの別個のクラス、即ち、軟組
織、骨及びチタンにセグメント化する。行われている試
験に応じて、追加のクラスを定めてもよい。
【００２１】セグメント化を行うためには、画像データ
からのＣＴ数を用いる。具体的には、画像データ内の各
々のＣＴ数をその強度に基づいて特定のクラスに割り当
てる。一般に、物質が異なればＣＴ数も異なる。例え
ば、骨は２００を超えるＣＴ数を有しており、水は０の
ＣＴ数を有しており、軟組織（脳内）は約２０〜５０に
わたるＣＴ数を有しており、空気は−１０００のＣＴ数
を有している。ＣＴ数は様々な物質について異なってい
るので、一般的には閾値法を用いて、ＣＴ数をいくつか
の特定のクラス、例えば水及び軟組織に割り当てる。当
業界では、多くの閾値法が公知である。
からのＣＴ数を用いる。具体的には、画像データ内の各
々のＣＴ数をその強度に基づいて特定のクラスに割り当
てる。一般に、物質が異なればＣＴ数も異なる。例え
ば、骨は２００を超えるＣＴ数を有しており、水は０の
ＣＴ数を有しており、軟組織（脳内）は約２０〜５０に
わたるＣＴ数を有しており、空気は−１０００のＣＴ数
を有している。ＣＴ数は様々な物質について異なってい
るので、一般的には閾値法を用いて、ＣＴ数をいくつか
の特定のクラス、例えば水及び軟組織に割り当てる。当
業界では、多くの閾値法が公知である。
【００２２】しかしながら、図４に示すように、多くの
ＣＴ数が、クラスの間、又は閾値の間に相当する強度を
有している。これらのＣＴ数を妥当なクラスに割り当て
るために、ファジィ論理を用いて、各々の物質ごとにメ
ンバシップ関数を作成する。例えば、ＣＴ数によって
は、高い信頼性で骨又はチタンのいずれかに割り当てる
ことができないものがある。これらのようなＣＴ数は、
骨のクラス及びチタンのクラスの両方に二重のメンバシ
ップを有する。ファジィ論理を用いると、このＣＴ数
は、第１メンバシップ等級によってチタンのクラスに属
し、第２メンバシップ等級によって骨のクラスに属する
ものとして決定することができる。骨の領域からチタン
の領域への移行関数は、線形関数であってもよいし、非
線形関数であってもよい。
ＣＴ数が、クラスの間、又は閾値の間に相当する強度を
有している。これらのＣＴ数を妥当なクラスに割り当て
るために、ファジィ論理を用いて、各々の物質ごとにメ
ンバシップ関数を作成する。例えば、ＣＴ数によって
は、高い信頼性で骨又はチタンのいずれかに割り当てる
ことができないものがある。これらのようなＣＴ数は、
骨のクラス及びチタンのクラスの両方に二重のメンバシ
ップを有する。ファジィ論理を用いると、このＣＴ数
は、第１メンバシップ等級によってチタンのクラスに属
し、第２メンバシップ等級によって骨のクラスに属する
ものとして決定することができる。骨の領域からチタン
の領域への移行関数は、線形関数であってもよいし、非
線形関数であってもよい。
【００２３】図４に示す一実施例では、ＣＴ数が増大す
るにつれて、組織としてのメンバシップ等級が減少し
て、骨としてのメンバシップ等級が増大する。ＣＴ数が
高いとき、ＣＴ数メンバシップ等級は骨からチタンへ移
行する。メンバシップ関数は、物質が他のクラスから適
正に除外されるように設計される。次いで、各々の高減
衰性物質ごとに成分画像データを作成する。更に詳しく
述べると、画像データに、各々の高減衰性物質のメンバ
シップ関数を乗算する。例えば、チタン製ブレースを走
査しているときには、再構成される画像データに、骨の
メンバシップ関数を乗算して、骨のみの成分画像データ
を作成する。加えて、画像データに、チタンのメンバシ
ップ関数を乗算して、チタンのみの成分画像データを作
成する。
るにつれて、組織としてのメンバシップ等級が減少し
て、骨としてのメンバシップ等級が増大する。ＣＴ数が
高いとき、ＣＴ数メンバシップ等級は骨からチタンへ移
行する。メンバシップ関数は、物質が他のクラスから適
正に除外されるように設計される。次いで、各々の高減
衰性物質ごとに成分画像データを作成する。更に詳しく
述べると、画像データに、各々の高減衰性物質のメンバ
シップ関数を乗算する。例えば、チタン製ブレースを走
査しているときには、再構成される画像データに、骨の
メンバシップ関数を乗算して、骨のみの成分画像データ
を作成する。加えて、画像データに、チタンのメンバシ
ップ関数を乗算して、チタンのみの成分画像データを作
成する。
【００２４】次いで、骨のみの成分画像データ及びチタ
ンのみの成分画像データを別個に前方投影して、骨の投
影データのセットとチタンの投影データのセットとを作
成する。前方投影法は公知であり、本発明のアルゴリズ
ムと関連させて多くの手法を用いることができる。前方
投影から、補間処理によるより平滑な投影が作成され
る。次いで、骨の投影データ及びチタンの投影データを
減衰特性関数を用いて調節して、骨及びチタンの別個の
投影誤差データを作成する。更に詳しく述べると、骨の
投影データは骨の減衰特性関数に従って調節され、チタ
ンの投影データはチタンの減衰特性関数に従って調節さ
れる。
ンのみの成分画像データを別個に前方投影して、骨の投
影データのセットとチタンの投影データのセットとを作
成する。前方投影法は公知であり、本発明のアルゴリズ
ムと関連させて多くの手法を用いることができる。前方
投影から、補間処理によるより平滑な投影が作成され
る。次いで、骨の投影データ及びチタンの投影データを
減衰特性関数を用いて調節して、骨及びチタンの別個の
投影誤差データを作成する。更に詳しく述べると、骨の
投影データは骨の減衰特性関数に従って調節され、チタ
ンの投影データはチタンの減衰特性関数に従って調節さ
れる。
【００２５】代替的な実施例では、鮮鋭な画像を含むよ
うなスキャンの場合、再構成される画像データをより高
い遮断周波数で作成して、成分画像データを作成しても
よい。もう１つの代替的な実施例では、元の再構成され
た画像データを高域フィルタを用いてフィルタ処理し
て、エッジを強調した画像データを作成してもよい。骨
の投影誤差データ及びチタンの投影誤差データをフィル
タ処理した後に、得られたフィルタ処理済みデータを逆
投影して、各々の物質ごとに誤差のみの画像データを作
成する。各々の物質ごとの誤差のみの画像データをスケ
ーリングして元の画像データに加算することにより、高
減衰性物体アーティファクトを補正する。誤差のみのデ
ータと画像データとを組み合わせた後に、得られたデー
タを処理して、補正済み画像を作成する。次いで、補正
済み画像を、例えば表示装置４２に表示する。
うなスキャンの場合、再構成される画像データをより高
い遮断周波数で作成して、成分画像データを作成しても
よい。もう１つの代替的な実施例では、元の再構成され
た画像データを高域フィルタを用いてフィルタ処理し
て、エッジを強調した画像データを作成してもよい。骨
の投影誤差データ及びチタンの投影誤差データをフィル
タ処理した後に、得られたフィルタ処理済みデータを逆
投影して、各々の物質ごとに誤差のみの画像データを作
成する。各々の物質ごとの誤差のみの画像データをスケ
ーリングして元の画像データに加算することにより、高
減衰性物体アーティファクトを補正する。誤差のみのデ
ータと画像データとを組み合わせた後に、得られたデー
タを処理して、補正済み画像を作成する。次いで、補正
済み画像を、例えば表示装置４２に表示する。
【００２６】代替的な実施例では、高減衰性物質につい
ての減衰特性を、隣接スライスから収集された画像デー
タに基づいて調節してもよい。更に詳しく述べると、高
減衰性物体の減衰特性が急速に変化するものではないと
仮定して、画像データを高減衰性物体について補正した
後に、周囲区域の一様性を最大化するように減衰特性を
調節する。補正の全体的な性能を保証するために、減衰
特性を任意の回数で調節することができる。加えて、高
減衰性物体に直ぐ隣接する領域、即ちスライスの強度
を、高減衰性物体から近い距離で離隔している領域、即
ちスライスの強度と比較してもよい。直ぐ隣接する部分
と周囲の区域との間のばらつきが第１の閾値よりも大き
いならば、補正を行わない。しかしながら、ばらつき
が、第１の閾値よりも小さいが最低閾値よりも大きい有
効範囲内にあれば、高減衰性物質の減衰特性を、補正済
み画像データが平坦な強度を反映するように調節するこ
とができる。
ての減衰特性を、隣接スライスから収集された画像デー
タに基づいて調節してもよい。更に詳しく述べると、高
減衰性物体の減衰特性が急速に変化するものではないと
仮定して、画像データを高減衰性物体について補正した
後に、周囲区域の一様性を最大化するように減衰特性を
調節する。補正の全体的な性能を保証するために、減衰
特性を任意の回数で調節することができる。加えて、高
減衰性物体に直ぐ隣接する領域、即ちスライスの強度
を、高減衰性物体から近い距離で離隔している領域、即
ちスライスの強度と比較してもよい。直ぐ隣接する部分
と周囲の区域との間のばらつきが第１の閾値よりも大き
いならば、補正を行わない。しかしながら、ばらつき
が、第１の閾値よりも小さいが最低閾値よりも大きい有
効範囲内にあれば、高減衰性物質の減衰特性を、補正済
み画像データが平坦な強度を反映するように調節するこ
とができる。
【００２７】もう１つの代替的な実施例では、オペレー
タが患者２２又は患者の医療記録によって提供される情
報に基づいて、予め定められている、即ち予め記憶され
ている減衰特性のセットから選択を行ってもよい。これ
らの予め記憶されている減衰特性は、通常遭遇する高減
衰性物質を表すものとする。特定の高減衰性物体に関連
する情報が利用できなければ、達成されるべき走査の種
類に基づいて、例えば歯科走査の場合には、最も可能性
の高い高減衰性物質は水銀であるというように、減衰特
性を選択する。
タが患者２２又は患者の医療記録によって提供される情
報に基づいて、予め定められている、即ち予め記憶され
ている減衰特性のセットから選択を行ってもよい。これ
らの予め記憶されている減衰特性は、通常遭遇する高減
衰性物質を表すものとする。特定の高減衰性物体に関連
する情報が利用できなければ、達成されるべき走査の種
類に基づいて、例えば歯科走査の場合には、最も可能性
の高い高減衰性物質は水銀であるというように、減衰特
性を選択する。
【００２８】更に別の代替的な実施例では、各々の物質
ごとの投影データを、フィルタ処理及び逆投影を行う前
に組み合わせてもよい。次いで、組み合わされた投影デ
ータを上述のようにして処理する。このような処理によ
って、補正済み画像を作成する速度を向上させることが
できる。本発明の様々な実施例に関する以上の記載か
ら、発明の目的が達せられたことは明らかである。本発
明を詳細に記述し例示したが、これらは説明及び例示の
みを意図したものであり、限定のためのものであると解
釈してはならないことを明瞭に理解されたい。従って、
本発明の趣旨及び範囲は、特許請求の範囲によって限定
されるものとする。
ごとの投影データを、フィルタ処理及び逆投影を行う前
に組み合わせてもよい。次いで、組み合わされた投影デ
ータを上述のようにして処理する。このような処理によ
って、補正済み画像を作成する速度を向上させることが
できる。本発明の様々な実施例に関する以上の記載か
ら、発明の目的が達せられたことは明らかである。本発
明を詳細に記述し例示したが、これらは説明及び例示の
みを意図したものであり、限定のためのものであると解
釈してはならないことを明瞭に理解されたい。従って、
本発明の趣旨及び範囲は、特許請求の範囲によって限定
されるものとする。
【図１】ＣＴイメージング・システムの絵画的斜視図で
ある。
ある。
【図２】図１に示すシステムの概略ブロック図である。
【図３】高減衰性物質の減衰特性を例示するグラフであ
る。
る。
【図４】軟組織、骨及びチタンのメンバシップ関数を例
示するグラフである。
示するグラフである。
１０ ＣＴシステム １２ ガントリ １４ Ｘ線源 １６ Ｘ線ビーム １８ 検出器アレイ ２０ 検出器素子 ２４ 回転中心 ２６ 制御機構 ２８ Ｘ線制御装置 ３０ ガントリ・モータ制御装置 ３２ データ取得システム ３４ 画像再構成装置 ３６ 計算機 ３８ 大容量記憶装置 ４０ コンソール ４２ 表示装置 ４４ テーブル・モータ制御装置 ４６ 患者テーブル ４８ ガントリ開口
Claims (29)
- 【請求項１】 計算機式断層撮影システムで収集される
画像データにおいて高減衰性物体により生ずるアーティ
ファクトを補正する方法であって、 前記高減衰性物体の各々の高減衰性物質ごとに減衰特性
を決定する工程と、 前記画像データにおいて前記高減衰性物体を識別する工
程と、 各々の高減衰性物体ごとに誤差のみの画像データを作成
する工程とを有している前記方法。 - 【請求項２】 前記高減衰性物体を識別する前記工程
は、前記画像データを物質クラスにセグメント化する工
程と、各々の物質クラスごとにメンバシップ関数を作成
する工程とを含んでいる請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 前記各々の高減衰性物体ごとに誤差のみ
の画像データを作成する前記工程は、各々の高減衰性物
質ごとに別個の成分画像データを作成する工程を含んで
いる請求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 前記別個の成分画像データを作成する前
記工程は、前記画像データに各々の物質クラスのメンバ
シップ関数を乗算する工程を含んでいる請求項３に記載
の方法。 - 【請求項５】 前記各々の高減衰性物体ごとに誤差のみ
の画像データを作成する前記工程は、各々の高減衰性物
質の前記成分画像データを前方投影することにより投影
データを作成する工程と、該投影データを調節すること
により投影誤差データを作成する工程とを更に含んでい
る請求項３に記載の方法。 - 【請求項６】 前記投影データを調節することにより投
影誤差データを作成する前記工程は、各々の高減衰性物
質の前記減衰特性により前記投影データを調節する工程
を含んでいる請求項５に記載の方法。 - 【請求項７】 各々の高減衰性物質の前記減衰特性によ
り前記投影データを調節する前記工程は、オペレータに
より供給されるデータを用いて前記高減衰性物質を識別
する工程と、該識別された高減衰性物質に基づいて予め
定められた減衰特性により前記投影データを調節する工
程とを含んでいる請求項６に記載の方法。 - 【請求項８】 前記オペレータにより供給されるデータ
を用いて前記高減衰性物質を識別する前記工程は、行わ
れている走査の種類を識別する工程を含んでいる請求項
７に記載の方法。 - 【請求項９】 前記投影データから誤差のみの画像デー
タを作成する前記工程は、各々の高減衰性物質ごとの前
記投影誤差データをフィルタ処理する工程と、該フィル
タ処理された投影誤差データを逆投影する工程とを含ん
でいる請求項５に記載の方法。 - 【請求項１０】 前記投影データを作成する前に、各々
の高減衰性物質ごとの前記投影データを組み合わせる工
程を更に含んでいる請求項５に記載の方法。 - 【請求項１１】 各々の高減衰性物質ごとの前記誤差の
みの画像データをスケーリングする工程を更に含んでい
る請求項１に記載の方法。 - 【請求項１２】 前記スケーリングされた誤差のみの画
像データと前記画像データとを加算することにより、補
正済み画像を作成する工程を更に含んでいる請求項１１
に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記計算機式断層撮影システムで収集
される前記画像データが複数のスライスからの画像デー
タを含んでいる場合、各々の高減衰性物質ごとに前記減
衰特性を決定する前記工程は、第１のスライスからの画
像データと第２のスライスからの画像データとを比較す
る工程と、前記各スライスからの前記画像データの前記
比較に基づいて、各々の高減衰性物質ごとの前記減衰特
性を調節する工程とを含んでいる請求項１に記載の方
法。 - 【請求項１４】 前記各スライスからの前記画像データ
の前記比較に基づいて前記減衰特性を調節する前記工程
は、前記第１のスライスの画像データと前記第２のスラ
イスの画像データとの間のばらつきが有効範囲内にある
か否かを決定する工程と、前記ばらつきが前記有効範囲
内にあれば、前記高減衰性物質の前記減衰特性を調節す
る工程とを含んでいる請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１５】 断層撮影走査で収集される画像データ
において高減衰性物体により生ずるアーティファクトを
補正するシステムであって、 前記高減衰性物体の各々の物質ごとに減衰特性を決定す
る手段と、 前記画像データにおいて前記高減衰性物体を識別する手
段と、 各々の高減衰性物体ごとに誤差のみの画像データを作成
する手段とを有している前記システム。 - 【請求項１６】 前記の高減衰性物体を識別する手段
が、前記画像データを物質クラスにセグメント化する手
段と、各々の物質クラスごとにメンバシップ関数を作成
する手段とを含んでいる請求項１５に記載のシステム。 - 【請求項１７】 前記の各々の高減衰性物体ごとに誤差
のみの画像データを作成する手段が、各々の高減衰性物
質ごとに別個の成分画像データを作成する手段を含んで
いる請求項１５に記載のシステム。 - 【請求項１８】 前記の別個の成分画像データを作成す
る手段が、前記画像データに各々の物質クラスのメンバ
シップ関数を乗算する手段を含んでいる請求項１７に記
載のシステム。 - 【請求項１９】 前記の各々の高減衰性物体ごとに誤差
のみの画像データを作成する手段が、各々の高減衰性物
質の前記成分画像データを前方投影することにより投影
データを作成する手段と、該投影データを調節して投影
誤差データを作成する手段を含んでいる請求項１７に記
載のシステム。 - 【請求項２０】 前記の投影データを調節して投影誤差
データを作成する手段が、各々の高減衰性物質の前記減
衰特性により前記投影データを調節する手段を含んでい
る請求項１９に記載のシステム。 - 【請求項２１】 前記の各々の高減衰性物質の前記減衰
特性により前記投影データを調節する手段が、オペレー
タにより供給されるデータを用いて前記高減衰性物質を
識別する手段と、該識別された高減衰性物質に基づいて
予め定められた減衰特性により前記投影データを調節す
る手段を含んでいる請求項２０に記載のシステム。 - 【請求項２２】 前記のオペレータにより供給されるデ
ータを用いるために、前記オペレータが、行われている
走査の種類を識別する請求項２１に記載のシステム。 - 【請求項２３】 前記の投影データを調節することによ
り投影誤差データを作成する手段が、各々の高減衰性物
質ごとの前記投影誤差データをフィルタ処理する手段
と、該フィルタ処理された投影誤差データを逆投影する
手段とを含んでいる請求項１９に記載のシステム。 - 【請求項２４】 前記投影データを作成する前に、各々
の高減衰性物質ごとの前記投影データを組み合わせる手
段を更に含んでいる請求項１９に記載のシステム。 - 【請求項２５】 各々の高減衰性物質ごとの前記誤差の
みの画像データをスケーリングする手段を更に含んでい
る請求項２４に記載のシステム。 - 【請求項２６】 前記スケーリングされた誤差のみの画
像データと前記画像データとを加算することにより、補
正済み画像を作成する手段を更に含んでいる請求項２５
に記載のシステム。 - 【請求項２７】 前記断層撮影走査で収集される前記画
像データが複数のスライスからの画像データを含んでい
る場合、前記の各々の高減衰性物質ごとに前記減衰特性
を決定する手段が、第１のスライスからの画像データと
第２のスライスからの画像データとを比較する手段と、
前記各スライスからの前記画像データの前記比較に基づ
いて、各々の高減衰性物質ごとの前記減衰特性を調節す
る手段とを含んでいる請求項１５に記載のシステム。 - 【請求項２８】 前記の各スライスからの前記画像デー
タの前記比較に基づいて前記減衰特性を調節する手段
が、前記第１のスライスの画像データと前記第２のスラ
イスの画像データとの間のばらつきが有効範囲内にある
か否かを決定する手段と、前記ばらつきが前記有効範囲
内にあれば、前記高減衰性物質の前記減衰特性を調節す
る手段を含んでいる請求項２７に記載のシステム。 - 【請求項２９】 補正済み画像を作成する手段を更に含
んでいる請求項１５に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/078,938 US6035012A (en) | 1998-05-14 | 1998-05-14 | Artifact correction for highly attenuating objects |
| US09/078938 | 1998-05-14 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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