JP2000023954A - Ｘ線画像から格子線ア―ティファクトを除去する方法 - Google Patents

Ｘ線画像から格子線ア―ティファクトを除去する方法

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JP2000023954A JP15317799A JP15317799A JP2000023954A JP 2000023954 A JP2000023954 A JP 2000023954A JP 15317799 A JP15317799 A JP 15317799A JP 15317799 A JP15317799 A JP 15317799A JP 2000023954 A JP2000023954 A JP 2000023954A
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バーセン・ヤジシ
Wen-Tai Lin
ウェン−タイ・リン
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
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    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]

Abstract

(57)【要約】 【課題】 Ｘ線画像の診断品質を変化させることなくＸ
線画像から「格子線アーティファクト」を除去する方法
を提供する。 【解決手段】 本発明の方法は、画像のフーリエ・スペ
クトルを用いて格子線周波数３８０を検出すると共に、
スペクトル領域フィルタ処理方法を用いて格子線スペク
トル成分を除去する。格子線スペクトル成分を、Ｘ線画
像の画像強度値の局所的なばらつき及びエッジ密度から
見分けがつかないように修正すること（３８１）によ
り、診断情報が保存される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、Ｘ線画像から「格
子線アーティファクト（grid line artifact）」を除去
するフーリエ・スペクトル方法に関し、より具体的に
は、Ｘ線画像において診断品質を変化させずに格子線ア
ーティファクトを除去するためのフーリエ・スペクトル
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】Ｘ線ラジオグラフィ・イメージング・シ
ステムでは、Ｘ線源が、コーン（円錐）形状のパターン
のビームを投射する。このコーン・ビームは、患者等の
イメージング対象物体を通過し、放射線検出器の２次元
アレイ（配列）に入射する。透過した放射線の強度の測
定値から形成される信号は、物体によるＸ線ビームの減
衰量に依存している。各々の検出器が、入射ビームの減
衰の測定値である別個の電気信号を発生する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】図１に示すように、Ｘ
線ラジオグラフィ・イメージング・システムでは金属製
散乱防止格子（anti-scatter grid ）１１４が使用され
ており、これは典型的には検出器１３０のアレイに接し
て設けられて、それぞれの検出器に対して実質的に垂直
な経路に沿った向きのＸ線（例えば、１１８及び１２
２）がそれぞれの検出器に入射できるようにすると共
に、検出器に対して実質的に垂直な経路に沿った向きに
ないＸ線（例えば、１１６及び１２０）が当該散乱防止
格子よって遮蔽されるようにする。このように、散乱防
止格子は、望ましくないＸ線が検出器に入射するのを防
止することにより、画像の診断品質を向上させる。散乱
防止格子を用いることの１つの欠点は、散乱防止格子に
よって「格子線アーティファクト」がＸ線画像に現れる
可能性があることである。この格子線アーティファクト
は、散乱防止格子に平行な線の形態で画像の強度変調と
してＸ線画像内に現れる。格子線アーティファクトは、
格子線が表示装置上の走査線に垂直に走行しているとき
に生ずる。格子線アーティファクトは、表示画像の拡大
に極めて敏感であり、画像の拡大率を変化させることに
より、悪化したり消失したりし得る。画像の拡大率に拘
わらず、Ｘ線画像の診断品質を変化させることなくＸ線
画像から「格子線アーティファクト」を除去することが
望ましい。
【０００４】Ｘ線画像の「格子線アーティファクト」の
もう１つの原因として、検出器アレイの信号測定電子回
路によって形成される誤差によるものがある。例えば、
２つの信号測定回路のそれぞれの間のゲインに差がある
ときに、Ｘ線画像に「格子線アーティファクト」が現れ
る可能性がある。「格子線アーティファクト」の更にも
う１つの原因は、「オーバサンプリング」と呼ばれる相
次ぐ走査の間に、散乱防止格子が標準的でない位置に再
配置されることに起因している可能性がある。加えて、
「格子線アーティファクト」は、オーバサンプリング中
のＸ線量のばらつきによって生じることもある。診断品
質を変化させずに、オーバサンプリングによって生ずる
格子線をＸ線画像から除去することが望ましい。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明では、Ｘ線ラジオ
グラフィ・イメージング・システムにおいてＸ線画像か
ら「格子線アーティファクト」を除去する方法が提供さ
れる。この方法は、画像のフーリエ・スペクトルを用い
て格子線の周波数を識別し、スペクトル領域フィルタ処
理を用いて格子線スペクトル成分を除去する。格子線ス
ペクトル成分を、Ｘ線画像の画像強度値の局所的なばら
つき及びエッジ密度と見分けがつかないように修正する
ことにより、診断情報が保存される。格子線スペクトル
成分は、以下のステップから成る方法によって除去され
る。即ち、先ず、エッジイ(edgy)領域を非エッジイ(non
-edgy)領域で置き換えて、修正されたＸ線画像を形成す
る。次に、修正されたＸ線画像内で高強度領域を低強度
領域で置き換える。次に、修正されたＸ線画像を周波数
領域へ変換する。そして、修正されたＸ線画像から「格
子線アーティファクト」を除去する。最後に、修正され
たＸ線画像を人間が把握可能なフォーマットへ変換す
る。
【０００６】
【発明の実施の形態】新規であると考えられる本発明の
諸特徴は、特許請求の範囲に具体的に述べられている。
しかしながら、本発明自体は、構成及び動作の方法、並
びに発明の更なる目的及び利点に関して、以下の記載を
図面と併せて参照すると最も理解し易かろう。尚、図面
では一貫して、類似の参照符号は類似の部分を表してい
る。
【０００７】図１に示すように、Ｘ線ラジオグラフィ・
イメージング・システムでは、Ｘ線源（図示されていな
い）がコーン形状のパターンのビームを投射し、ビーム
はイメージングされている物体１２４を通過して、放射
線検出器１３０のアレイに入射する。各々の検出器１３
０が、入射ビームの減衰の測定値である別個の電気信号
を発生する。すべての検出器１３０からの減衰測定値を
別個に収集して、Ｘ線画像を形成する。金属製散乱防止
格子１１４が、典型的には検出器の基板１１２に接して
配置されていて、検出器に対して実質的に垂直なＸ線
（例えば、Ｘ線１１８及び１２２）のみを検出器１３０
に入射させ、且つ実質的に垂直でないＸ線（例えば、Ｘ
線１１６及び１２０）を散乱防止格子１１４によって遮
断するようにＸ線を通過させている。実質的に垂直なＸ
線とは、検出器１３０に入射し、従って散乱防止格子１
１４には衝突しないようなＸ線である。
【０００８】本明細書では、「格子線アーティファク
ト」は、散乱防止格子１１４及び検出器１３０の電子回
路の使用、並びにＸ線画像に無関係なデータを出現させ
るその他の任意の発生源に関連して生ずるＸ線画像内の
無関係な可視データであるものとして定義されており、
結果的に、高周波物体データ・スペクトル成分よりも有
意に大きなスペクトルの大きさを有している高周波スペ
クトル成分を生じるようなものとする。物体データ・ス
ペクトル成分は、アーティファクトからではなくＸ線画
像から生じる周波数成分を有している。
【０００９】「格子線アーティファクト」を除去する方
法を図２に示す方法の流れ図によって説明する。この方
法は、Ｘ線画像を複数のウィンドウに分割するステップ
２１０と、各々のウィンドウ内で相当数のエッジを持つ
領域を、それぞれのウィンドウにおいてエッジの数のよ
り少ない領域で置き換えるステップ２１２と、各々のウ
ィンドウ内の高強度領域を低強度領域で置き換えるステ
ップ２１４と、各々のウィンドウをフーリエ領域へ変換
して、「格子線アーティファクト」を除去するステップ
２１６と、各々のウィンドウに対して逆フーリエ変換を
行って、修正されたＸ線画像が人間に把握可能なフォー
マットで表示され得るようにするステップ２１８とを含
んでいる。相当数のエッジを持つ領域を以後、本明細書
では「エッジイ領域（edgy region ）」と呼ぶものとす
る。エッジイ領域については後に詳述する。
【００１０】図２のステップ２１０の方法によって示す
ように、コンピュータ方式での評価を容易にするため
に、Ｘ線画像が複数のウィンドウに分割される。ウィン
ドウのサイズは、格子線アーティファクトの予期される
凡その周波数の位置で周波数の分解を生ずるのに十分な
だけ大きくなるように選択され、また、代替的には、格
子線アーティファクトが実質的に一定の空間格子線周波
数を有することを保証するのに十分なだけ小さくなるよ
うに選択される。選択される各々のウィンドウのサイズ
は、実質的に一定の格子周波数を有するようなものとす
る。格子周波数は、隣接する周波数成分の平均値よりも
標準偏差単位で３倍分大きな極大周波数成分が最大で１
つ存在するならば、実質的に一定であるものと見做され
る。例えば、１０２４×１０２４ピクセルを有している
典型的なＸ線画像では、画像を６４のウィンドウに分割
することができる。また、ウィンドウは、この例で示す
ような正方形の縦横寸法ではなく、矩形の縦横寸法を有
していてもよいことを理解されたい。
【００１１】図２のステップ２１２の方法によって示す
ように、Ｘ線画像の「エッジイ領域」は、人間の観測者
がＸ線画像の重要な特徴を容易に識別し得るように、物
体１２４（図１）の必要な画定を提供するものである。
これらの特徴は、診断を助ける。この理由で、Ｘ線画像
の「エッジイ領域」の詳細を保存することが重要とな
る。本発明に用いられている方法は、Ｘ線画像を処理す
る前にＸ線画像の「エッジイ領域」を除去し、且つ画像
を処理した後に「エッジイ領域」を元に戻すことによ
り、「エッジイ領域」を保存する。「エッジイ領域」
は、後述する方法によって画定される。
【００１２】また、ステップ２１４の方法によって示す
ように、Ｘ線画像の高強度領域が、処理の前に除去され
る。これは、第一には物体によって形成される高強度領
域を保存するために、第二には高強度領域を有するウィ
ンドウでの「格子線アーティファクト」の除去を容易に
するために必要とされる。次に、ステップ２１６の方法
によって示すように、Ｘ線画像から「格子線アーティフ
ァクト」が除去される。これは、Ｘ線画像を、図７のグ
ラフ３７０に示すように、Ｘ線画像を表す周波数成分が
形成されるフーリエ領域へ変換することにより達成され
る。図７及び図８では、垂直軸は、デシベル単位で表さ
れた周波数成分の大きさとして定義されている。水平軸
は、ヘルツ単位で表された周波数軸として定義されてい
る。格子線アーティファクト３８０の周波数成分は、一
観点では、スペクトル成分３８０が通常、高周波数成分
の中で最大のスペクトル成分であることから、画像の周
波数成分（例えば、成分３７２〜３７８及び成分３８２
〜３８６）から区別される。このようなものとして、後
に詳述するように、低周波数成分（即ち、範囲３７１で
表されているような成分）を除去することにより、格子
線アーティファクトは通常、残りの最大のスペクトル成
分となる。格子線スペクトル成分３８０は、この成分３
８０が、隣接する大きさの平均を超えないような大きさ
となるように調節される。隣接する大きさは、図７に示
すように範囲３８８によって画定されている。
【００１３】次いで、図２のステップ２１８の方法によ
って示すように、Ｘ線画像を人間が把握可能なフォーマ
ットに復元する。これは、周波数成分に対して逆フーリ
エ変換を行うことにより達成される。また、後述するよ
うに、画像の平均値を調節することも必要である。図２
に示す「格子線アーティファクト」を除去する方法２０
０を図３〜図５に示す方法２５０で更に詳細に示す。図
３に示す各ステップは、Ｘ線画像２５２から、Ｘ線画像
の勾配画像及び強度量子化画像を形成する方法を示して
いる。勾配画像はステップ２５４で示すように、先ず画
像に勾配演算子を畳み込み積分することにより形成され
る。本発明のもののようなディジタル画像の場合には、
勾配演算子は、直交勾配又は方向性勾配のいずれかの定
差近似（finite differenceapproximation ）に相当し
ている。これらのマスクは例えば、Anil K. Jainの「デ
ィジタル画像処理の基礎（Fundamentals of Digital Im
age Processing）」第９章、第３４７頁〜第３５０頁、
Prentice Hall 、１９８９年刊で定義されている。この
参考文献はここに参照されるべきものである。次に、ス
テップ２６０で示すように、勾配画像のヒストグラムを
算出する。このヒストグラムから、ステップ２６２で示
すように、最大の勾配を持つピクセルの範囲がエッジと
して画定されるように閾値Ｔを選択する。例えば、閾値
Ｔは、ピクセルのうち最大の勾配を持つ約１０％〜約２
０％のものを識別するように一定の範囲から選択するこ
とができる。従って、ステップ２６６で示すように、エ
ッジを画定するために閾値Ｔを用いた勾配画像が形成さ
れる。
【００１４】強度量子化画像を形成するためには、図３
のステップ２５６で示すように、先ず画像の強度ヒスト
グラムを算出する。このヒストグラムから、ステップ２
５８で示すように、ピクセルのうち最大の強度を持つ固
定された百分率のものが高強度領域として画定されるよ
うに、閾値Ｉを選択する。ステップ２６４で示すように
閾値Ｉを用いて強度量子化画像２７０が形成される。低
強度を持つ領域には０を結び付け、高強度を持つ領域に
は１を結び付ける。１及び０をまとめてグループ化し
て、強度量子化画像として識別されるマトリクスを画定
する。強度閾値Ｉは例えば、ピクセルのうち最大強度を
持つ最大で約２５％のものが「高強度領域」として画定
されるように選択することができる。
【００１５】次いで、ステップ２１０で示すように、勾
配画像、強度量子化画像及びＸ線画像のすべてをそれぞ
れ複数のウィンドウに分割する。次に、図４のステップ
２７４で示すように、各々のウィンドウについて平均値
を算出する。本明細書で以降の演算に定義されている数
学的な操作は、それぞれのウィンドウ内で画像の平均値
を変化させ、望ましくないアーティファクトを生ずる可
能性があることから、各々のウィンドウのピクセルの平
均値を決定しておくことが必要である。従って、後述す
るように、それぞれのウィンドウの平均値が不変に維持
されるように、それぞれのウィンドウの各々の平均値を
調節することが必要とされ得る。
【００１６】方法２５０における次のステップは、図４
のステップ２８０に示す方法で示す高周波数エッジ及び
高周波数強度領域を除去するものである。Ｘ線画像から
「格子線アーティファクト」を除去するためには、上述
のように、各々のウィンドウから高周波数エッジ及び高
周波数強度領域を除去することが先ず必要である。ブロ
ック２８０は更に、図６の方法で示すように、いくつか
のサブステップに細分割される。
【００１７】先ず、図６のサブステップ２８２で示すよ
うに、強度ウィンドウ、勾配ウィンドウ及びＸ線ウィン
ドウをそれぞれ含んでいる１つのウィンドウを複数のサ
ブウィンドウに細分割して、ほとんどのサブウィンドウ
が実質的に非エッジイとなるようにする。例えば、１０
２４×１０２４ピクセルを有しているＸ線画像で６４の
ウィンドウが選択されている場合には、各々のウィンド
ウを６４のサブウィンドウに分割することができる。
【００１８】次に、サブステップ２８４の方法で示す試
験の結果に基づいて、エッジイ・サブウィンドウを最近
接の非エッジイ・サブウィンドウで置き換える。サブウ
ィンドウの勾配ピクセルのうち２０％以上のものが閾値
Ｔよりも大きいならば、サブステップ２９２で示すよう
に、サブウィンドウを最近接の非エッジイ・サブウィン
ドウで置き換える。非エッジイ・サブウィンドウは、勾
配ピクセルのうち２０％よりも少ないものが閾値Ｔを上
回っているようなサブウィンドウとして定義される。最
近接のサブウィンドウは、上述の指定規準に合致するよ
うな代用となる各サブウィンドウの中央ピクセルと、置
き換えられるサブウィンドウの中央ピクセルとの間の距
離を比較し、次いで、指定規準に合致し、且つ置き換え
られるサブウィンドウに最も近い距離にあるサブウィン
ドウを選択することにより決定される。
【００１９】サブステップ２９２に続いて、サブステッ
プ２９６で示すように、高強度サブウィンドウを低強度
のサブウィンドウ且つ非エッジイであるサブウィンドウ
で置き換える。高強度サブウィンドウは、ピクセルのう
ち５０％以上のものが、結び付けられた強度量子化数と
して１を有しているものとして定義される。サブステッ
プ２９４で示すようにして高強度サブウィンドウが識別
されたら、サブステップ２９６で示すように高強度サブ
ウィンドウを最近接の低強度サブウィンドウで置き換え
る。低強度サブウィンドウは、上で定義したように、強
度量子化サブウィンドウのピクセルのうち５０％よりも
少ないものが１を結び付けられているようなサブウィン
ドウ、且つ非エッジイであるサブウィンドウとして定義
される。この方法は、サブステップ２９８で示すよう
に、すべてのサブウィンドウが高強度領域及びエッジイ
領域について評価されるまで繰り返される。
【００２０】エッジイ領域及び高強度領域が画像から除
去された後に、図４のステップ３０２及びステップ３０
３で示すようにして「格子線アーティファクト」が除去
される。「格子線アーティファクト」の除去は、図７及
び図８のグラフ３７０及びグラフ３９２で最もよく説明
される。図７は、物体データ・スペクトル成分と格子線
アーティファクト・スペクトル成分とを有しているＸ線
画像のそれぞれのウィンドウのフーリエ変換から得られ
た周波数成分の大きさを示す典型的なグラフ３７０を示
している。格子線アーティファクト・スペクトル成分３
８０は典型的には、最大の大きさを持つ高周波数成分で
あることから、格子線アーティファクト・スペクトル成
分３８０は、Ｘ線画像ウィンドウの物体データ・スペク
トル成分から区別される。格子線アーティファクト・ス
ペクトル成分３８０は、範囲３８８での物体データ・ス
ペクトル成分の平均の大きさよりも標準偏差単位で約３
倍分大きな大きさを有しているスペクトル成分である。
範囲３８８は、実質的に一定の大きさを有している物体
データ・スペクトル成分の範囲として画定されている。
【００２１】格子線スペクトル成分３８０を除去するた
めには、グラフ３７０の範囲３７１の低周波数スペクト
ル成分を先ず除去する。範囲３７１は、スペクトル成分
の周波数範囲の低い方の１０％に物体データ・スペクト
ル成分周波数を有している物体データ・スペクトル成分
範囲として画定される。次いで、成分３８０を、範囲３
８８に示す隣接するスペクトル成分の平均値と実質的に
等しい大きさを有する新たなスペクトル成分３８１で置
き換えることにより除去する。このスペクトル成分の修
正は、図８のグラフ３９２によって示されている。
【００２２】図７及び図８は、１次元フーリエ変換の格
子線アーティファクト・スペクトル成分除去方法を示し
ているが、２次元フーリエ変換を利用して、ｘ及びｙの
デカルト座標を有している格子線アーティファクト・ス
ペクトル成分を除去することもできる。この２次元の方
法におけるステップは、１次元の方法で上述したものと
実質的に同一であるが、主な相違は、１次元フーリエ変
換ではスペクトル成分の大きさが各々の成分の位置を画
定する１つの座標しか有していないのに対し、２次元の
方法ではスペクトル成分が各々の成分の位置を画定する
ｘ座標及びｙ座標を有していることである。２次元のフ
ーリエ変換法は、格子線アーティファクトが画像のｘ座
標及びｙ座標に垂直でない場合に、１次元フーリエ変換
法よりも好ましいことがある。
【００２３】Ｘ線画像をウィンドウに分割するステップ
から、及び１つのウィンドウ内での画像の平均値のばら
つきから、多数のウィンドウの周辺に沿って「リンギン
グ・アーティファクト（ringing artifact）」として知
られている顕著なアーティファクトが生じ得る。「リン
ギング・アーティファクト」は、フーリエ変換に用いら
れる画像データが無限ではないことから生じている。理
論的には、フーリエ変換は、無限級数を用いて空間領域
から周波数領域へデータを変換する方法であるが、本発
明で用いられているＸ線画像は、有限個数のウィンドウ
を有しており、このようなものとして、無限級数を厳密
には近似しない。
【００２４】各々のウィンドウ内のピクセルの平均値の
ばらつきは、図２のステップ２１０に示す当初のウィン
ドウ内でのピクセルの平均値、及び図２のステップ２１
８に示す修正後のウィンドウのピクセルの平均値を算出
し、次いで、図４のステップ２７４で示すように、修正
後のウィンドウのピクセル平均値から当初のウィンドウ
のピクセル平均値を減算して各々の修正後のウィンドウ
を調節することにより生成される誤差信号の減算によっ
て除去することができる。修正後のウィンドウとは、
「エッジイ領域」、「高強度領域」及び「格子線アーテ
ィファクト」が上述の方法によって既に除去されている
ようなウィンドウとして定義される。
【００２５】次に、Ｘ線画像をウィンドウに分割するこ
とに部分的に起因する「リンギング・アーティファク
ト」は、「ウィンドウ置換」と呼ばれる方法によって除
去することができる。この方法では、それぞれの修正後
のウィンドウの周辺に沿ったそれぞれのウィンドウの各
々が、等価なそれぞれの修正後のウィンドウで置き換え
られて、スーパ・ウィンドウを形成する。等価なそれぞ
れの修正後のウィンドウとは、それぞれの修正後のウィ
ンドウのコピーとして定義される。得られたスーパ・ウ
ィンドウは、９つの同等な修正後のウィンドウを有して
いる。次いで、方法２５０を図４のステップ３０２から
開始して続行するが、このとき、修正後のウィンドウの
代わりにスーパ・ウィンドウを置換する。スーパ・ウィ
ンドウに対して行われる数学的な演算によって、修正後
のウィンドウの周辺に通常現れていたリンギング効果
が、等価なそれぞれの修正後のウィンドウの外周に現れ
るようになる。それぞれの等価な修正後のウィンドウの
各々は、「リンギング・アーティファクト」を有してい
ない修正後のウィンドウのみを残して廃棄される。
【００２６】次に、ステップ２１８の方法で示すよう
に、Ｘ線画像を周波数領域から元の空間領域画像に戻し
て変換する逆フーリエ変換を行うことにより、Ｘ線画像
を人間が把握可能なフォーマットに復元する。次に、図
２のステップ２１２及びステップ２１４で示すようにし
て置き換えられていたすべてのエッジイ領域及びすべて
の高強度領域を、図５のステップ３０６で示すように修
正後の画像に加算して戻す。
【００２７】次いで、図５のステップ３０８で示すよう
に、ウィンドウは、当初のウィンドウのピクセル平均値
から修正後のウィンドウのピクセル平均値を減算して差
の値を形成し、得られた差の値を修正後の画像の各々の
ピクセルに乗算して調整された修正後の画像を得ること
により、等化される。最後に、図５のステップ３１０及
びステップ３１２で示すように、上述の方法２５０の各
ステップを、すべてのウィンドウが評価され上述の方法
に従って処理され終えるまで、各々のウィンドウについ
て繰り返す。この方法の終わりに当たっては、図５のス
テップ３１４に示すように、「格子線アーティファク
ト」はＸ線画像から除去されており、この方法によって
生ずる「リンギング・アーティファクト」は除去されて
おり、Ｘ線画像は診断及び検査のために人間が把握可能
なフォーマットに変換されている。
【００２８】本発明は、Ｘ線画像から「格子線アーティ
ファクト」を除去する方法を提供している。この方法
は、画像のフーリエ・スペクトルを用いて格子線周波数
を検出すると共に、スペクトル領域フィルタ処理方法を
用いて格子線スペクトル成分を除去する。格子線スペク
トル成分を、Ｘ線画像の画像強度値の局所的なばらつき
及びエッジ密度から見分けがつかないように修正するこ
とにより、診断情報が保存される。
【００２９】特許法に従って本発明をここに図解すると
共に記載してきたが、当業者には、本発明の要旨及び範
囲から逸脱することなく、開示された実施例に対して改
変及び変形を行い得ることが明らかであろう。従って、
特許請求の範囲は、本発明の要旨の範囲内に含まれるこ
れらのようなすべての改変及び変形を網羅しているもの
と理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｘ線ラジオグラフィ・システムの従来の散乱防
止格子及び検出器アレイに入射するＸ線を示す図であ
る。
【図２】本発明の「格子線アーティファクト」を除去す
る方法の流れ図である。
【図３】本発明の「格子線アーティファクト」を除去す
る方法の更なる詳細を示す図である。
【図４】図３の「格子線アーティファクト」を除去する
方法の続きの図である。
【図５】図３の「格子線アーティファクト」を除去する
方法の続きの図である。
【図６】図４に示すブロック２８０の更に詳細な図であ
る。
【図７】「格子線アーティファクト」を有する典型的な
Ｘ線画像のフーリエ変換のスペクトル成分の図である。
【図８】本発明の方法によって「格子線アーティファク
ト」を修正した図７に示すフーリエ変換のスペクトル成
分の図である。
【符号の説明】
１１２ 検出器基板 １１４ 散乱防止格子 １１６、１２０ 実質的に垂直でないＸ線 １１８、１２２ 実質的に垂直なＸ線 １２４ 物体 １３０ 放射線検出器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ウェン−タイ・リン アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、ローズヒル・ブールヴァード、 1317番 (72)発明者 ジェロム・ジョンソン・タイマン アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、ユニオン・ストリート、234番

Claims (25)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 エッジイ領域及び高強度領域を持つＸ線
    画像から格子線アーティファクトを除去する方法であっ
    て、 前記Ｘ線画像から勾配画像及び強度画像を形成するステ
    ップと、 前記勾配画像を用いて、前記エッジイ領域を非エッジイ
    領域で置き換えて修正されたＸ線画像を形成するステッ
    プと、 前記強度画像を用いて、前記修正されたＸ線画像内で前
    記高強度領域を低強度領域で置き換えるステップと、 前記修正されたＸ線画像をフーリエ変換領域へ変換する
    ステップと、 前記修正されたＸ線画像から格子線アーティファクトを
    除去するステップとを有している前記方法。
  2. 【請求項２】 前記高強度領域を置き換えた後に、前記
    修正されたＸ線画像からリンギング・アーティファクト
    を除去するステップを更に含んでいる請求項１に記載の
    方法。
  3. 【請求項３】 リンギング・アーティファクトを除去し
    た後に、前記修正された画像を人間が把握可能なフォー
    マットに復元するステップを更に含んでいる請求項２に
    記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記エッジイ領域を置き換える前、且つ
    前記高強度領域を置き換える前に、前記Ｘ線画像を所定
    の数のそれぞれのＸ線ウィンドウに分割し、前記勾配画
    像を所定の数の勾配ウィンドウに分割し、前記強度画像
    を所定の数の強度ウィンドウに分割するステップを更に
    含んでいる請求項３に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記画像を強度ウィンドウ、勾配ウィン
    ドウ及びＸ線ウィンドウに分割する前記ステップは、そ
    れぞれの強度ウィンドウ、勾配ウィンドウ及びＸ線ウィ
    ンドウの各々を所定の数のそれぞれのサブウィンドウに
    分割するステップを更に含んでいる請求項４に記載の方
    法。
  6. 【請求項６】 前記画像を強度ウィンドウ、勾配ウィン
    ドウ及びＸ線ウィンドウに分割する前記ステップは、そ
    れぞれの強度ウィンドウ、勾配ウィンドウ及びＸ線ウィ
    ンドウの各々を６４個のそれぞれのサブウィンドウに分
    割するステップを更に含んでいる請求項５に記載の方
    法。
  7. 【請求項７】 前記勾配画像を形成する前記ステップ
    は、 前記Ｘ線画像を、勾配画像を形成するように勾配演算子
    と畳み込み積分するステップと、 前記勾配画像のヒストグラムを算出するステップと、 所定の範囲のピクセルが閾値Ｔより大きくなるように当
    該閾値Ｔを選択するステップとを含んでおり、ここで、
    閾値Ｔより大きい前記ピクセルはエッジである請求項５
    に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記エッジイ領域を置き換える前記ステ
    ップは、前記サブウィンドウ内のピクセルのうち約１０
    ％〜約２０％のものが閾値Ｔを上回っているときにエッ
    ジイ・サブウィンドウが識別されるように閾値Ｔを選択
    するステップを更に含んでいる請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記勾配画像を形成する前記ステップ
    は、前記それぞれの直交勾配の定差近似となるように前
    記勾配演算子を選択するステップを更に含んでいる請求
    項８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記勾配画像を形成する前記ステップ
    は、それぞれの強度ウィンドウ、勾配ウィンドウ及びＸ
    線ウィンドウの各サブウィンドウの各々を、それぞれの
    勾配サブウィンドウがエッジイであるときに、最近接の
    非エッジイ・サブウィンドウで置き換えるステップを含
    んでいる請求項９に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 エッジイ領域を置き換える前記ステッ
    プは、約２０％となるように勾配ピクセルの前記所定の
    百分率を選択するステップを更に含んでいる請求項１０
    に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 高強度領域を置き換える前記ステップ
    は、 前記画像の強度ヒストグラムを算出するステップと、 ピクセルのうち最大の強度を備えた所定の百分率のもの
    が高強度領域となるように閾値Ｉを選択するステップ
    と、 高強度領域及び低強度領域を有している強度量子化画像
    を形成するステップとを含んでいる請求項５に記載の方
    法。
  13. 【請求項１３】 高強度領域を置き換える前記ステップ
    は、前記所定の強度百分率よりも多い量の高強度ピクセ
    ルを有している前記それぞれのサブウィンドウの各々
    を、前記所定の強度百分率よりも少ない量の高強度ピク
    セルを有しているそれぞれの最近接サブウィンドウで置
    き換えるステップを更に含んでいる請求項１２に記載の
    方法。
  14. 【請求項１４】 高強度領域を置き換える前記ステップ
    は、約５０％となるように前記所定の強度百分率を選択
    するステップを更に含んでいる請求項１３に記載の方
    法。
  15. 【請求項１５】 前記修正されたＸ線画像を周波数領域
    へ変換するステップは、リンギング・アーティファクト
    を除去するステップを更に含んでいる請求項１４に記載
    の方法。
  16. 【請求項１６】 リンギング・アーティファクトを除去
    する前記ステップは、それぞれの修正後のウィンドウに
    隣接する各々のウィンドウを等価な修正後のウィンドウ
    で置き換えてスーパ・ウィンドウを形成するステップを
    含んでいる請求項１５に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記修正された画像を周波数領域へ変
    換するステップは、少なくとも１つの物体データ・スペ
    クトル成分と、前記修正されたＸ線画像に対応した少な
    くとも１つの格子線スペクトル成分とを形成するよう
    に、前記スーパ・ウィンドウをフーリエ変換領域へ変換
    するステップを更に含んでいる請求項１６に記載の方
    法。
  18. 【請求項１８】 格子線アーティファクトを除去する前
    記ステップは、 前記少なくとも１つの格子線アーティファクト・スペク
    トル成分よりも大きさが実質的に小さい前記少なくとも
    １つの物体データ・スペクトル成分に隣接して位置して
    いる前記格子線アーティファクト・スペクトル成分のそ
    れぞれを選択するステップと、 前記少なくとも１つの格子線アーティファクト成分を、
    前記少なくとも１つの物体データ・スペクトル成分の平
    均の大きさに実質的に等しい大きさを有している置換用
    スペクトル成分で置き換えるステップとを含んでいる請
    求項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 格子線アーティファクトを除去する前
    記ステップは、前記少なくとも１つの物体データ・スペ
    クトル成分の平均の大きさよりも標準偏差単位で約３倍
    分大きなそれぞれの大きさを有している前記格子線スペ
    クトル成分を選択するステップを更に含んでいる請求項
    １８に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記修正された画像を復元する前記ス
    テップは、前記スーパ・ウィンドウから前記等価な修正
    後のウィンドウの各々を廃棄するステップを含んでいる
    請求項１９に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記修正された画像を復元する前記ス
    テップは、置き換えられていた前記エッジイ領域の各々
    を戻すステップを更に含んでいる請求項２０に記載の方
    法。
  22. 【請求項２２】 前記修正された画像を復元する前記ス
    テップは、置き換えられていた前記高強度領域の各々を
    戻すステップを更に含んでいる請求項２１に記載の方
    法。
  23. 【請求項２３】 前記Ｘ線画像をウィンドウに分割する
    前記ステップは、前記Ｘ線画像のそれぞれのウィンドウ
    の各々のピクセル平均値を算出するステップを更に含ん
    でいる請求項１に記載の方法。
  24. 【請求項２４】 前記修正された画像を復元する前記ス
    テップは、前記それぞれの戻された修正後のウィンドウ
    の各々のピクセル平均値と前記それぞれのウィンドウの
    各々のピクセル平均値との間の差を、前記それぞれの戻
    されたウィンドウの平均値が前記それぞれのウィンドウ
    の前記平均値に等しくなるように加算することにより、
    前記それぞれのウィンドウの各々のピクセル平均値を等
    化するステップを更に含んでいる請求項２３に記載の方
    法。
  25. 【請求項２５】 前記Ｘ線画像を所定の数のウィンドウ
    に分割する前記ステップは、前記Ｘ線画像を６４個のウ
    ィンドウに分割するステップを含んでいる請求項１に記
    載の方法。
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