JP2000210282A - 物体の画像を形成する方法及びイメージング・システム - Google Patents
物体の画像を形成する方法及びイメージング・システムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 運動している心臓のような物体を表わす強調
画像を形成するイメージング方法及びシステムを提供す
る。 【解決手段】 イメージング・システム（１０）はＸ線
源（１４）及び検出器アレイ（１８）有すると共に、運
動している心臓を表わす強調画像を形成するように、患
者の走査から重なった構造を除去する再構成アルゴリズ
ムを含んでいる。一実施例では、投影データを用いて、
重なった構造を表わす推定背景を決定する。次いで、投
影データから推定背景を減算して、フィルタ処理後のデ
ータを形成する。次いで、フィルタ処理後のデータを用
いて、心石灰沈着を識別し得るように、強調画像を形成
する
画像を形成するイメージング方法及びシステムを提供す
る。 【解決手段】 イメージング・システム（１０）はＸ線
源（１４）及び検出器アレイ（１８）有すると共に、運
動している心臓を表わす強調画像を形成するように、患
者の走査から重なった構造を除去する再構成アルゴリズ
ムを含んでいる。一実施例では、投影データを用いて、
重なった構造を表わす推定背景を決定する。次いで、投
影データから推定背景を減算して、フィルタ処理後のデ
ータを形成する。次いで、フィルタ処理後のデータを用
いて、心石灰沈着を識別し得るように、強調画像を形成
する
Description
【０００１】
【発明の背景】本発明は、一般的には、イメージング・
システムに関し、より具体的には、運動している心臓を
表わす画像を形成する再構成アルゴリズムに関する。
システムに関し、より具体的には、運動している心臓を
表わす画像を形成する再構成アルゴリズムに関する。
【０００２】少なくとも１つの公知のイメージング・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、一般的に「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ている物体を通過す
る。ビームは、物体によって減弱された後に、放射線検
出器の配列（アレイ）に入射する。検出器アレイの所で
受け取られる減弱したビーム放射線の強度は、物体によ
るＸ線ビームの減弱量に依存する。アレイ内の各々の検
出器素子が、検出器の位置におけるビーム減弱の測定値
である別個の電気信号を発生する。すべての検出器から
の減弱測定値が別個に取得されて、透過プロファイル
（断面）を形成する。
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、一般的に「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ている物体を通過す
る。ビームは、物体によって減弱された後に、放射線検
出器の配列（アレイ）に入射する。検出器アレイの所で
受け取られる減弱したビーム放射線の強度は、物体によ
るＸ線ビームの減弱量に依存する。アレイ内の各々の検
出器素子が、検出器の位置におけるビーム減弱の測定値
である別個の電気信号を発生する。すべての検出器から
の減弱測定値が別個に取得されて、透過プロファイル
（断面）を形成する。
【０００３】計算機式断層写真法（ＣＴ）システムとし
て広く知られている少なくとも１つの公知の形式のイメ
ージング・システムでは、検出器アレイからの一群のＸ
線減弱測定値、即ち投影データを「ビュー(view)」と呼
ぶ。物体の「走査（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、即ちビュー角度
において形成される１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、物体を通して得られる２次元スライス
に対応する画像を構成する。１組の投影データから画像
を再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投
影（filtered back projection）法と呼ばれている。こ
の手法は、走査からの減弱測定値を、「ＣＴ数」又は
「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数
へ変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示器上の
対応するピクセルの輝度を制御するものである。
て広く知られている少なくとも１つの公知の形式のイメ
ージング・システムでは、検出器アレイからの一群のＸ
線減弱測定値、即ち投影データを「ビュー(view)」と呼
ぶ。物体の「走査（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、即ちビュー角度
において形成される１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、物体を通して得られる２次元スライス
に対応する画像を構成する。１組の投影データから画像
を再構成する１つの方法は、当業界でフィルタ補正逆投
影（filtered back projection）法と呼ばれている。こ
の手法は、走査からの減弱測定値を、「ＣＴ数」又は
「ハンスフィールド(Hounsfield)単位」と呼ばれる整数
へ変換し、これらの整数を用いて、陰極線管表示器上の
対応するピクセルの輝度を制御するものである。
【０００４】公知のＣＴシステムの場合には、投影デー
タをヘリカル・スキャン又はアキシャル・スキャンから
収集して、患者の体内の区域、即ち器官の画像の連続し
たフレームを形成する。１つのフレームは、イメージン
グされている物体、例えば患者を通して得られる２次元
スライスに対応する。典型的には、操作者は、画像の劣
化を最小限に抑えながらフレーム・レートを増大させる
ことにより、各々の画像を形成するのに要求される時間
量を最短に抑えようとする。
タをヘリカル・スキャン又はアキシャル・スキャンから
収集して、患者の体内の区域、即ち器官の画像の連続し
たフレームを形成する。１つのフレームは、イメージン
グされている物体、例えば患者を通して得られる２次元
スライスに対応する。典型的には、操作者は、画像の劣
化を最小限に抑えながらフレーム・レートを増大させる
ことにより、各々の画像を形成するのに要求される時間
量を最短に抑えようとする。
【０００５】少なくとも１つの公知のＣＴシステムは、
行及び列を成して配列されている複数のピクセルを有す
る大型のフラット・パネル型ディジタルＸ線装置、即ち
検出器を用いてデータを収集する。各々のピクセルは、
フォトダイオード等の光センサを含んでおり、光センサ
は、切り換え用トランジスタを介して２つの別個のアド
レス線、１つの走査線及び１つのデータ線に結合されて
いる。動作時には、物体を通過するＸ線ビームがイメー
ジング装置に入射する。シンチレータ材料及びピクセル
光センサに入射する放射線は、ダイオードに跨がる電荷
の変化によって、Ｘ線とシンチレータとの相互作用によ
って発生される光の量として測定される。結果として、
各々のピクセルは、入射したＸ線ビームの強度を表わす
ディジタル電気信号を発生する。
行及び列を成して配列されている複数のピクセルを有す
る大型のフラット・パネル型ディジタルＸ線装置、即ち
検出器を用いてデータを収集する。各々のピクセルは、
フォトダイオード等の光センサを含んでおり、光センサ
は、切り換え用トランジスタを介して２つの別個のアド
レス線、１つの走査線及び１つのデータ線に結合されて
いる。動作時には、物体を通過するＸ線ビームがイメー
ジング装置に入射する。シンチレータ材料及びピクセル
光センサに入射する放射線は、ダイオードに跨がる電荷
の変化によって、Ｘ線とシンチレータとの相互作用によ
って発生される光の量として測定される。結果として、
各々のピクセルは、入射したＸ線ビームの強度を表わす
ディジタル電気信号を発生する。
【０００６】患者の冠状血管の石灰沈着を検出するため
に、患者の心臓の画像を形成し、精査して、カルシウム
の沈着物を識別することが行われる。これは、１組のＣ
Ｔ画像において平均カルシウム濃度を検出することによ
り達成され得る。しかしながら、データ収集速度並びに
心臓及び血液の運動の結果として、心画像はボケを生ず
ることがある。他方、ディジタル式Ｘ線装置のフルオロ
スコピー（fluoroscopy）・モードは、心臓の運動に起
因するボケを克服するのに十分な１秒あたり３０フレー
ム又はこれよりも高速の画像速度を発生する能力を有す
る。しかしながら、心臓に重なった構造が存在する結果
として、画像は、観測が困難なものとなる可能性があ
る。例えば、画像は、肋骨、肺及びその他の周囲の軟組
織を含み得る。これらの重なった構造によって、カルシ
ウム沈着物の区域を識別するのが困難となる。
に、患者の心臓の画像を形成し、精査して、カルシウム
の沈着物を識別することが行われる。これは、１組のＣ
Ｔ画像において平均カルシウム濃度を検出することによ
り達成され得る。しかしながら、データ収集速度並びに
心臓及び血液の運動の結果として、心画像はボケを生ず
ることがある。他方、ディジタル式Ｘ線装置のフルオロ
スコピー（fluoroscopy）・モードは、心臓の運動に起
因するボケを克服するのに十分な１秒あたり３０フレー
ム又はこれよりも高速の画像速度を発生する能力を有す
る。しかしながら、心臓に重なった構造が存在する結果
として、画像は、観測が困難なものとなる可能性があ
る。例えば、画像は、肋骨、肺及びその他の周囲の軟組
織を含み得る。これらの重なった構造によって、カルシ
ウム沈着物の区域を識別するのが困難となる。
【０００７】画像のボケを減少させるために、心臓の運
動を最小化するように十分に速い速度でデータを収集す
るイメージング・システムを提供することが望ましい。
又、重なった構造を画像から除去して、心画像の品質を
向上させる上述のようなシステムを提供することが望ま
しい。
動を最小化するように十分に速い速度でデータを収集す
るイメージング・システムを提供することが望ましい。
又、重なった構造を画像から除去して、心画像の品質を
向上させる上述のようなシステムを提供することが望ま
しい。
【０００８】
【発明の概要】上記の目的及びその他の目的は、一実施
態様では、心臓の明瞭な強調画像を形成するように、収
集されたデータをフィルタ処理して、重なった構造（即
ち、静止した構造）を除去する再構成アルゴリズムを含
んでいるディジタルＸ線イメージング・システムにおい
て達成することができる。次いで、この強調画像を用い
て、心臓内の心石灰沈着を識別する。より具体的には、
本発明の一実施例によれば、このイメージング・システ
ムは、投影データの高速収集のためのＸ線源と、フラッ
ト・パネル型ディジタル検出器アレイとを含んでいる。
態様では、心臓の明瞭な強調画像を形成するように、収
集されたデータをフィルタ処理して、重なった構造（即
ち、静止した構造）を除去する再構成アルゴリズムを含
んでいるディジタルＸ線イメージング・システムにおい
て達成することができる。次いで、この強調画像を用い
て、心臓内の心石灰沈着を識別する。より具体的には、
本発明の一実施例によれば、このイメージング・システ
ムは、投影データの高速収集のためのＸ線源と、フラッ
ト・パネル型ディジタル検出器アレイとを含んでいる。
【０００９】一実施態様は、一連の投影データを収集し
た後に、推定背景を決定する。より明確に述べると、推
定背景は、データの連鎖の全体の平均を形成することに
より決定される。この平均は、データ収集中に静止した
状態にある構造と、平均された又はボケを含む心臓とを
表わす。次いで、投影データから推定背景を減算するこ
とにより、静止した構造を投影データからフィルタ処
理、即ち除去する。
た後に、推定背景を決定する。より明確に述べると、推
定背景は、データの連鎖の全体の平均を形成することに
より決定される。この平均は、データ収集中に静止した
状態にある構造と、平均された又はボケを含む心臓とを
表わす。次いで、投影データから推定背景を減算するこ
とにより、静止した構造を投影データからフィルタ処
理、即ち除去する。
【００１０】もう１つの実施態様では、選択されたフレ
ームの投影データと、残りのフレームの投影データとの
間の差データを決定する。次いで、画像全体、即ち特定
の関心領域についての平均差の値を決定する。一実施例
では、平均差を監視することにより、心臓の時相を決定
することができる。より明確に述べると、平均差が心臓
の心拍周期を表わしている場合に、収集されたデータか
ら、心臓の反対の時相から収集されたデータを除外し
て、画質を向上させることができる。具体的には、最大
差の値を利用して、心臓の反対の時相の間に収集された
投影データを除外するか又はこのような投影データに対
してより低い重みを割り当てることができる。
ームの投影データと、残りのフレームの投影データとの
間の差データを決定する。次いで、画像全体、即ち特定
の関心領域についての平均差の値を決定する。一実施例
では、平均差を監視することにより、心臓の時相を決定
することができる。より明確に述べると、平均差が心臓
の心拍周期を表わしている場合に、収集されたデータか
ら、心臓の反対の時相から収集されたデータを除外し
て、画質を向上させることができる。具体的には、最大
差の値を利用して、心臓の反対の時相の間に収集された
投影データを除外するか又はこのような投影データに対
してより低い重みを割り当てることができる。
【００１１】もう１つの実施態様では、心臓の時相を表
わすＥＣＧ（心電図）信号を用いて、心臓が基準フレー
ムのデータに関して有意に時相ずれしているときに収集
されたデータを識別する。次いで、上で議論したよう
に、これらの時相ずれ期間中に収集されたデータを除外
するか又はより少なく重み付けする。
わすＥＣＧ（心電図）信号を用いて、心臓が基準フレー
ムのデータに関して有意に時相ずれしているときに収集
されたデータを識別する。次いで、上で議論したよう
に、これらの時相ずれ期間中に収集されたデータを除外
するか又はより少なく重み付けする。
【００１２】更にもう１つの実施態様では、このイメー
ジング・システムは、多数のＸ線源と、多数の検出器ア
レイとを含んでいる。これらの線源及び検出器を患者の
周りの異なる配向、即ち角度に配置し、データを時間同
期させることにより、石灰沈着の位置を更に詳細に突き
止めるための深さ情報を提供する差画像を形成する。
ジング・システムは、多数のＸ線源と、多数の検出器ア
レイとを含んでいる。これらの線源及び検出器を患者の
周りの異なる配向、即ち角度に配置し、データを時間同
期させることにより、石灰沈着の位置を更に詳細に突き
止めるための深さ情報を提供する差画像を形成する。
【００１３】上述のようにして投影データ集合を収集す
ると共にフィルタ処理することにより、心臓内の心石灰
沈着レベルの識別を達成することができる。具体的に
は、重なった構造を除去すると共に運動している心臓の
画像を形成することにより、心臓内の石灰沈着の量及び
位置を同定することができる。
ると共にフィルタ処理することにより、心臓内の心石灰
沈着レベルの識別を達成することができる。具体的に
は、重なった構造を除去すると共に運動している心臓の
画像を形成することにより、心臓内の石灰沈着の量及び
位置を同定することができる。
【００１４】
【発明の詳しい記載】図１を参照すると、一実施例で
は、イメージング・システム１０が、患者の心臓（図示
されていない）の心診断を行うための画像を形成する。
システム１０は、投影データを収集するために、少なく
とも１つのＸ線源と、少なくとも１つの検出器アレイと
を含んでいる。明確に述べると、一実施例では、システ
ム１０は、Ｘ線源１４を含んでおり、Ｘ線源１４は、Ｘ
線ビーム１６をディジタル検出器アレイ１８に向かって
投射する。一実施例では、検出器アレイ１８は、患者２
２の体内の所定の器官の全体、即ち心臓（図示されてい
ない）の画像を形成するように行及び列を成して配列さ
れた複数のピクセル（図示されていない）を有するパネ
ル構成として作製されている。より明確に述べると、大
型のフラット・パネル・ディジタルＸ線は、行及び列を
成して配列されている複数のピクセルを含んでいる。各
々のピクセルは、フォトダイオード等の光センサを含ん
でおり、光センサは、切り換え用トランジスタを介し
て、２つの別個のアドレス線、１つの走査線及び１つの
データ線に結合されている。シンチレータ材料及びピク
セル光センサに入射する放射線は、ダイオードに跨がる
電荷の変化によって、Ｘ線とシンチレータとの相互作用
よって発生される光の量として測定される。結果とし
て、各々のピクセルは、患者２２による減弱の後の入射
したＸ線ビーム１６の強度を表わすディジタル電気信号
を発生する。様々な実施例において、検出器アレイ１８
は近似的に、幅４０ｃｍ（ｘ軸）×高さ２０ｃｍ乃至４
０ｃｍ（ｚ軸）であり、１秒当たり４０フレーム程度の
速度で投影データを発生するように構成されている。言
うまでもなく、他の実施例では、検出器アレイの寸法を
特定のシステム要請について変化させてもよい。
は、イメージング・システム１０が、患者の心臓（図示
されていない）の心診断を行うための画像を形成する。
システム１０は、投影データを収集するために、少なく
とも１つのＸ線源と、少なくとも１つの検出器アレイと
を含んでいる。明確に述べると、一実施例では、システ
ム１０は、Ｘ線源１４を含んでおり、Ｘ線源１４は、Ｘ
線ビーム１６をディジタル検出器アレイ１８に向かって
投射する。一実施例では、検出器アレイ１８は、患者２
２の体内の所定の器官の全体、即ち心臓（図示されてい
ない）の画像を形成するように行及び列を成して配列さ
れた複数のピクセル（図示されていない）を有するパネ
ル構成として作製されている。より明確に述べると、大
型のフラット・パネル・ディジタルＸ線は、行及び列を
成して配列されている複数のピクセルを含んでいる。各
々のピクセルは、フォトダイオード等の光センサを含ん
でおり、光センサは、切り換え用トランジスタを介し
て、２つの別個のアドレス線、１つの走査線及び１つの
データ線に結合されている。シンチレータ材料及びピク
セル光センサに入射する放射線は、ダイオードに跨がる
電荷の変化によって、Ｘ線とシンチレータとの相互作用
よって発生される光の量として測定される。結果とし
て、各々のピクセルは、患者２２による減弱の後の入射
したＸ線ビーム１６の強度を表わすディジタル電気信号
を発生する。様々な実施例において、検出器アレイ１８
は近似的に、幅４０ｃｍ（ｘ軸）×高さ２０ｃｍ乃至４
０ｃｍ（ｚ軸）であり、１秒当たり４０フレーム程度の
速度で投影データを発生するように構成されている。言
うまでもなく、他の実施例では、検出器アレイの寸法を
特定のシステム要請について変化させてもよい。
【００１５】Ｘ線源１４の動作は、イメージング・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線源１４に対して電力信号及びタイミング信
号を供給するＸ線コントローラ２８を含んでいる。制御
機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡ
Ｓ）３２が、検出器素子２０からのディジタル・データ
を後続の処理のためにサンプリングする。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、コンピュータ３６への
入力として印加され、コンピュータ３６は、大容量記憶
装置３８に画像を記憶させる。
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線源１４に対して電力信号及びタイミング信
号を供給するＸ線コントローラ２８を含んでいる。制御
機構２６内に設けられているデータ取得システム（ＤＡ
Ｓ）３２が、検出器素子２０からのディジタル・データ
を後続の処理のためにサンプリングする。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、コンピュータ３６への
入力として印加され、コンピュータ３６は、大容量記憶
装置３８に画像を記憶させる。
【００１６】コンピュータ３６は又、キーボードを有す
るコンソール４０を介して、操作者からコマンド（命
令）及び走査用パラメータを受け取る。付設されている
陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された
画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観
測することができる。操作者が供給したコマンド及びパ
ラメータは、コンピュータ３６によって用いられて、Ｄ
ＡＳ３２及びＸ線コントローラ２８に制御信号及び情報
を供給する。一実施例では、コンピュータ３６は、モー
タ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ・コント
ローラ４４を動作させて、患者２２を配置する。具体的
には、テーブル４６は、患者２２の各部をＸ線ビーム１
６の経路内で移動させる。
るコンソール４０を介して、操作者からコマンド（命
令）及び走査用パラメータを受け取る。付設されている
陰極線管表示器４２によって、操作者は、再構成された
画像、及びコンピュータ３６からのその他のデータを観
測することができる。操作者が供給したコマンド及びパ
ラメータは、コンピュータ３６によって用いられて、Ｄ
ＡＳ３２及びＸ線コントローラ２８に制御信号及び情報
を供給する。一実施例では、コンピュータ３６は、モー
タ式テーブル４６を制御するテーブル・モータ・コント
ローラ４４を動作させて、患者２２を配置する。具体的
には、テーブル４６は、患者２２の各部をＸ線ビーム１
６の経路内で移動させる。
【００１７】以下に記載する再構成アルゴリズムは、検
出器アレイ１８から収集されるデータを用いてコンピュ
ータ３６において実現することができる。言うまでもな
く、当業者には明らかなように、このようなアルゴリズ
ムを他の構成要素において実行することもできる。例え
ば、このアルゴリズムを画像再構成装置３４において直
接的に実行し、フィルタ処理後のデータがコンピュータ
３６に供給されるようにしてもよい。加えて、このアル
ゴリズムは、画質及び計算の単純化のために原データに
対して実行されるものとして記載される。言うまでもな
く、フィルタ処理を画像空間において実行することもで
きる。
出器アレイ１８から収集されるデータを用いてコンピュ
ータ３６において実現することができる。言うまでもな
く、当業者には明らかなように、このようなアルゴリズ
ムを他の構成要素において実行することもできる。例え
ば、このアルゴリズムを画像再構成装置３４において直
接的に実行し、フィルタ処理後のデータがコンピュータ
３６に供給されるようにしてもよい。加えて、このアル
ゴリズムは、画質及び計算の単純化のために原データに
対して実行されるものとして記載される。言うまでもな
く、フィルタ処理を画像空間において実行することもで
きる。
【００１８】一実施例では、この再構成アルゴリズムを
用いて投影データをフィルタ処理し、患者２２の心診断
を行うための画像を形成する。明確に述べると、検出器
１８を用いて高速に収集された投影データは、静止した
物体、即ち構造、即ち重なった又は上方に位置する物体
を除去するようにフィルタ処理される、即ち補正され
る。患者２２の心臓の運動のみを表わすフィルタ処理後
の投影データを用いて、物体の少なくとも１つの強調画
像が形成される。次いで、この強調画像を用いて、心臓
内の心石灰沈着を識別する。
用いて投影データをフィルタ処理し、患者２２の心診断
を行うための画像を形成する。明確に述べると、検出器
１８を用いて高速に収集された投影データは、静止した
物体、即ち構造、即ち重なった又は上方に位置する物体
を除去するようにフィルタ処理される、即ち補正され
る。患者２２の心臓の運動のみを表わすフィルタ処理後
の投影データを用いて、物体の少なくとも１つの強調画
像が形成される。次いで、この強調画像を用いて、心臓
内の心石灰沈着を識別する。
【００１９】より明確に述べると、検出器アレイ１８を
用いて一連の投影データを収集する。この投影データ
は、複数のフレームを成す基準データを含んでおり、即
ち、心臓のいくつかの周期中に収集される投影データの
少なくとも第１のフレームと第２のフレームとを含んで
いる。一実施例では、検出器１８の静止位置は、検出器
１８が、患者２２の選択された区域、即ち器官の投影デ
ータの連続したフレームを形成するように調節される。
次いで、投影データを収集した後に、投影データの連鎖
全体についての推定背景を決定する。より明確に述べる
と、投影データのフレームの平均を形成することによ
り、推定背景データを決定する。投影データのこの平均
は、重なった構造又はデータ収集中に静止している構造
を表わしている。加えて、データがいくつかの心拍周期
中に収集される結果として、投影データの平均は、平均
された又はボケを含む心臓を表わすものとなる。結果と
して、投影データのフレームの平均は、除去すべき背景
の良好な表現となる。
用いて一連の投影データを収集する。この投影データ
は、複数のフレームを成す基準データを含んでおり、即
ち、心臓のいくつかの周期中に収集される投影データの
少なくとも第１のフレームと第２のフレームとを含んで
いる。一実施例では、検出器１８の静止位置は、検出器
１８が、患者２２の選択された区域、即ち器官の投影デ
ータの連続したフレームを形成するように調節される。
次いで、投影データを収集した後に、投影データの連鎖
全体についての推定背景を決定する。より明確に述べる
と、投影データのフレームの平均を形成することによ
り、推定背景データを決定する。投影データのこの平均
は、重なった構造又はデータ収集中に静止している構造
を表わしている。加えて、データがいくつかの心拍周期
中に収集される結果として、投影データの平均は、平均
された又はボケを含む心臓を表わすものとなる。結果と
して、投影データのフレームの平均は、除去すべき背景
の良好な表現となる。
【００２０】より明確に述べると、投影データの各々の
フレームは、複数のピクセル位置を含んでおり、各々の
位置がピクセル強度を有している。一実施例では、投影
データの各々のピクセル位置のそれぞれの平均ピクセル
強度を決定することにより、推定背景が決定される。よ
り明確に述べると、投影データの各々のフレームの各々
のピクセル位置のそれぞれの強度を加算することによ
り、平均ピクセル強度を決定する。具体的には、一実施
例では、投影データのあるピクセル位置についての平均
ピクセル強度は、次の式に従って決定される。
フレームは、複数のピクセル位置を含んでおり、各々の
位置がピクセル強度を有している。一実施例では、投影
データの各々のピクセル位置のそれぞれの平均ピクセル
強度を決定することにより、推定背景が決定される。よ
り明確に述べると、投影データの各々のフレームの各々
のピクセル位置のそれぞれの強度を加算することによ
り、平均ピクセル強度を決定する。具体的には、一実施
例では、投影データのあるピクセル位置についての平均
ピクセル強度は、次の式に従って決定される。
【００２１】
【数３】
【００２２】ここで、Ｎ＝投影データのフレームの数、
及びＳk（ｉ，ｊ）＝投影データのｋ番目のフレームの
ピクセル（ｉ，ｊ）の強度である。
及びＳk（ｉ，ｊ）＝投影データのｋ番目のフレームの
ピクセル（ｉ，ｊ）の強度である。
【００２３】次いで、各々のピクセルの平均強度を用い
て、推定背景を決定する、即ち形成する。
て、推定背景を決定する、即ち形成する。
【００２４】次いで、投影データの各々のフレームから
推定背景を減算することにより、重なった構造を除去し
たものに相当するフィルタ処理後の画像データを形成す
る。より明確に述べると、フィルタ処理後のデータのフ
レームは、収集された投影データの各々のフレームから
平均投影データを減算することにより形成される。次い
で、当業界で公知の方法に従ってフィルタ処理後の画像
データを処理して、重なった構造が除去された心画像を
形成する。一実施例では、公知のフィルタ補正逆投影法
を用いて、強調画像を形成し、表示器４２に表示するこ
とができる。
推定背景を減算することにより、重なった構造を除去し
たものに相当するフィルタ処理後の画像データを形成す
る。より明確に述べると、フィルタ処理後のデータのフ
レームは、収集された投影データの各々のフレームから
平均投影データを減算することにより形成される。次い
で、当業界で公知の方法に従ってフィルタ処理後の画像
データを処理して、重なった構造が除去された心画像を
形成する。一実施例では、公知のフィルタ補正逆投影法
を用いて、強調画像を形成し、表示器４２に表示するこ
とができる。
【００２５】もう１つの実施例では、収集された投影デ
ータのうち選択された部分を、推定背景を決定する際に
除外する又は異なるように重み付けして、現在（カレン
ト）の心臓周期の背景に関係していない心臓の痕跡を減
少させる。より明確に述べると、上述のように基準デー
タの連鎖の全体を用いると、推定背景は、いくつかの心
拍周期中の心臓を反映したデータを含むものとなる。こ
れらの異なる周期を含む結果として、推定背景は、カレ
ントの心臓基準フレーム・データの背景に関係しない情
報を含むものとなる。この難点を克服するために、投影
データの選択されたフレームと投影データの他のすべて
のフレーム、即ち選択されていないフレームとの間の差
を決定することにより、差データを形成する。より明確
に述べると、選択された基準フレームのデータと、投影
データの残りのフレームの各々との間の差を決定した後
に、投影データの連鎖全体についての平均差を決定す
る。もう１つの実施例では、特定の関心領域について平
均差を決定する。
ータのうち選択された部分を、推定背景を決定する際に
除外する又は異なるように重み付けして、現在（カレン
ト）の心臓周期の背景に関係していない心臓の痕跡を減
少させる。より明確に述べると、上述のように基準デー
タの連鎖の全体を用いると、推定背景は、いくつかの心
拍周期中の心臓を反映したデータを含むものとなる。こ
れらの異なる周期を含む結果として、推定背景は、カレ
ントの心臓基準フレーム・データの背景に関係しない情
報を含むものとなる。この難点を克服するために、投影
データの選択されたフレームと投影データの他のすべて
のフレーム、即ち選択されていないフレームとの間の差
を決定することにより、差データを形成する。より明確
に述べると、選択された基準フレームのデータと、投影
データの残りのフレームの各々との間の差を決定した後
に、投影データの連鎖全体についての平均差を決定す
る。もう１つの実施例では、特定の関心領域について平
均差を決定する。
【００２６】例えば、図２に示すように、平均差は、第
１のフレームの第１のフレームに対する比較については
ゼロであり、隣接するフレームとの比較、即ち、第１の
フレームと第２のフレームとの比較、第１のフレームと
第３のフレームとの比較等について次第に増大する。心
臓が心拍周期の反対の時相にあるときに、最大の差に達
する。例えば、基準フレームが心収縮時相に取得されて
いるならば、心拡張時相中に得られたフレームと比較す
ると最大差が形成される。平均誤差は、心臓が基準フレ
ームと同じ心拍時相に戻るにつれて次第に減少する。従
って、平均誤差は、心拍周期の良好な表現となる。より
明確に述べると、図２に示すように、グラフの谷は、心
臓の時相が基準フレームの時相と有意に異なっているよ
うな状態を表わしている。差の全体的な上方への移行
は、心臓が、その形状及び位置を周期から周期にわたっ
て正確に反復することはないということの結果である。
１のフレームの第１のフレームに対する比較については
ゼロであり、隣接するフレームとの比較、即ち、第１の
フレームと第２のフレームとの比較、第１のフレームと
第３のフレームとの比較等について次第に増大する。心
臓が心拍周期の反対の時相にあるときに、最大の差に達
する。例えば、基準フレームが心収縮時相に取得されて
いるならば、心拡張時相中に得られたフレームと比較す
ると最大差が形成される。平均誤差は、心臓が基準フレ
ームと同じ心拍時相に戻るにつれて次第に減少する。従
って、平均誤差は、心拍周期の良好な表現となる。より
明確に述べると、図２に示すように、グラフの谷は、心
臓の時相が基準フレームの時相と有意に異なっているよ
うな状態を表わしている。差の全体的な上方への移行
は、心臓が、その形状及び位置を周期から周期にわたっ
て正確に反復することはないということの結果である。
【００２７】平均差を用いると、選択される投影データ
のフレーム、即ち、基準フレームに関して有意に時相ず
れしている投影データのフレームを識別することができ
る。例えば、様々な相関アプローチ又はウェーブレット
・アプローチ等の公知のアルゴリズムを用いて、平均差
の谷を識別して、投影データの時相ずれ部分を選択す
る、即ち識別することができる。次いで、時相ずれ投影
データを投影データの選択された部分として識別し、残
りの投影データを選択されていない部分として識別す
る。時相ずれフレーム・データを識別した後に、投影デ
ータの選択された部分を上述のような推定背景決定から
除外することができる。代替的な実施例では、当業者に
公知の重み付き逆投影法の際に、識別されたフレームに
より低い重みを割り当てる。より明確に述べると、投影
データの選択された部分のフレームに第１の重みを割り
当て、選択されていないデータのフレームに第２の重み
を割り当てる。一実施例では、第２の重みを第１の重み
よりも大きくする。例えば、第２の重みを１に等しく
し、第１の重みを０．２とする。
のフレーム、即ち、基準フレームに関して有意に時相ず
れしている投影データのフレームを識別することができ
る。例えば、様々な相関アプローチ又はウェーブレット
・アプローチ等の公知のアルゴリズムを用いて、平均差
の谷を識別して、投影データの時相ずれ部分を選択す
る、即ち識別することができる。次いで、時相ずれ投影
データを投影データの選択された部分として識別し、残
りの投影データを選択されていない部分として識別す
る。時相ずれフレーム・データを識別した後に、投影デ
ータの選択された部分を上述のような推定背景決定から
除外することができる。代替的な実施例では、当業者に
公知の重み付き逆投影法の際に、識別されたフレームに
より低い重みを割り当てる。より明確に述べると、投影
データの選択された部分のフレームに第１の重みを割り
当て、選択されていないデータのフレームに第２の重み
を割り当てる。一実施例では、第２の重みを第１の重み
よりも大きくする。例えば、第２の重みを１に等しく
し、第１の重みを０．２とする。
【００２８】もう１つの実施例では、平均差を用いるの
ではなく、このアルゴリズムは、ＥＣＧ信号を用いて、
基準フレームに関して有意に時相ずれしているフレーム
を識別する。より明確に述べると、ＥＣＧ信号を用い
て、心臓が基準フレームに関して有意に時相ずれしてい
るのはいつであるかを識別する。次いで、上述のよう
に、有意に時相ずれしているフレームを除外してもよい
し、又はこのフレームにより低い重みを割り当ててもよ
い。
ではなく、このアルゴリズムは、ＥＣＧ信号を用いて、
基準フレームに関して有意に時相ずれしているフレーム
を識別する。より明確に述べると、ＥＣＧ信号を用い
て、心臓が基準フレームに関して有意に時相ずれしてい
るのはいつであるかを識別する。次いで、上述のよう
に、有意に時相ずれしているフレームを除外してもよい
し、又はこのフレームにより低い重みを割り当ててもよ
い。
【００２９】代替的には、心臓の「時相」に比例するよ
うに、又はこの関数となるように重みを選択する。フレ
ームが、基準に関して時相が合っているとき、例えば、
このフレームにおける心臓の時相と基準の心臓の時相と
が、ＥＣＧ信号によって決定されたときに近似的に等し
い場合には、重みを１に等しくする。フレームの心臓と
基準の心臓とが反対の時相にあるときには、重みをゼロ
に等しくする。一実施例では、時相が合っているとき
と、反対の時相のときとの間で、重みを「時相」の関数
として連続的に変化させる。
うに、又はこの関数となるように重みを選択する。フレ
ームが、基準に関して時相が合っているとき、例えば、
このフレームにおける心臓の時相と基準の心臓の時相と
が、ＥＣＧ信号によって決定されたときに近似的に等し
い場合には、重みを１に等しくする。フレームの心臓と
基準の心臓とが反対の時相にあるときには、重みをゼロ
に等しくする。一実施例では、時相が合っているとき
と、反対の時相のときとの間で、重みを「時相」の関数
として連続的に変化させる。
【００３０】例えば、一実施例では、当業界で公知のよ
うに、心臓の心拍周期を表わすＥＣＧ信号をＥＣＧサブ
システム（図示されていない）によって発生し、システ
ム１０、即ちコンピュータ３６に結合する。図３に示す
ように、ＥＣＧ信号の波形は、心臓の心収縮状態、即ち
心収縮期と、心拡張状態、即ち心拡張期とを含む１つの
心拍周期を示している。Ｑ、Ｒ及びＳと参照符号を付し
たＥＣＧ信号の部分は、ＱＲＳコンプレクスと呼ばれて
おり、ここで、Ｒの特徴、即ちＲ波が、ＥＣＧ信号全体
の中で最も顕著で且つ最大振幅の特徴となっている。心
拍周期は典型的には、あるＲ波から開始して、次のＲ波
の発生まで持続するものとして定義される。
うに、心臓の心拍周期を表わすＥＣＧ信号をＥＣＧサブ
システム（図示されていない）によって発生し、システ
ム１０、即ちコンピュータ３６に結合する。図３に示す
ように、ＥＣＧ信号の波形は、心臓の心収縮状態、即ち
心収縮期と、心拡張状態、即ち心拡張期とを含む１つの
心拍周期を示している。Ｑ、Ｒ及びＳと参照符号を付し
たＥＣＧ信号の部分は、ＱＲＳコンプレクスと呼ばれて
おり、ここで、Ｒの特徴、即ちＲ波が、ＥＣＧ信号全体
の中で最も顕著で且つ最大振幅の特徴となっている。心
拍周期は典型的には、あるＲ波から開始して、次のＲ波
の発生まで持続するものとして定義される。
【００３１】ＥＣＧ信号を用いると、投影データの選択
される時相ずれ部分を識別することができる。一実施例
では、システム１０の速度に応じて決定された数のフレ
ームの投影データを、各々の心拍周期毎に収集すること
ができる。ＥＣＧ信号を用いると、投影データのこれら
選択された部分を、上述のように推定背景から除外する
ことができる。例えば、４０のフレームの投影データが
心臓の４つの周期中に収集された場合には、周期２乃至
周期４を表わす投影データの部分を除外することによ
り、第１の周期の推定背景が形成される。より明確に述
べると、フレーム１乃至フレーム１０を用いると共にフ
レーム１１乃至フレーム４０を除外することにより、Ｅ
ＣＧ信号を用いて推定背景を決定する。同様に、第２の
周期の推定背景は、フレーム１１乃至フレーム２０を用
いると共にフレーム１乃至フレーム１０及びフレーム２
１乃至フレーム４０を除外して決定することができる。
第３及び第４の周期についても類似の方式で同じ処理を
繰り返すことができる。
される時相ずれ部分を識別することができる。一実施例
では、システム１０の速度に応じて決定された数のフレ
ームの投影データを、各々の心拍周期毎に収集すること
ができる。ＥＣＧ信号を用いると、投影データのこれら
選択された部分を、上述のように推定背景から除外する
ことができる。例えば、４０のフレームの投影データが
心臓の４つの周期中に収集された場合には、周期２乃至
周期４を表わす投影データの部分を除外することによ
り、第１の周期の推定背景が形成される。より明確に述
べると、フレーム１乃至フレーム１０を用いると共にフ
レーム１１乃至フレーム４０を除外することにより、Ｅ
ＣＧ信号を用いて推定背景を決定する。同様に、第２の
周期の推定背景は、フレーム１１乃至フレーム２０を用
いると共にフレーム１乃至フレーム１０及びフレーム２
１乃至フレーム４０を除外して決定することができる。
第３及び第４の周期についても類似の方式で同じ処理を
繰り返すことができる。
【００３２】同様の方式で、第１の周期のフィルタ処理
後のデータを第２のフレームのデータから形成すること
ができる。第１の周期についての推定背景データは、フ
レーム１乃至フレーム１０を用いる。フィルタ処理後の
データについて第３、第４又は任意の投影フレームを選
択することにより、類似の操作を行うことができる。一
旦、推定背景が対応するフレーム・データから減算され
たら、１組の強調画像を得ることができる。これらの強
調画像をシネ・モードで表示して、心拍運動を表わすこ
とができる。
後のデータを第２のフレームのデータから形成すること
ができる。第１の周期についての推定背景データは、フ
レーム１乃至フレーム１０を用いる。フィルタ処理後の
データについて第３、第４又は任意の投影フレームを選
択することにより、類似の操作を行うことができる。一
旦、推定背景が対応するフレーム・データから減算され
たら、１組の強調画像を得ることができる。これらの強
調画像をシネ・モードで表示して、心拍運動を表わすこ
とができる。
【００３３】心臓の運動に加えて、投影データは、患者
２２による少量の運動に起因する位置の変化、即ち移動
を含む可能性がある。この運動によって、静止した物体
が移動した又は位置を変化させたかのように見える投影
データが得られる。この運動を補正するためには、フィ
ルタ処理の前に、投影データのフレームを整列させる、
即ち補正する。より明確に述べると、フレーム対フレー
ムのデータの位置合わせを実行することにより、静止し
た物体が同じ位置に位置するように投影データを整列さ
せる。より明確に述べると、一実施例では、公知の手法
を用いて、患者２２の体内の静止した構造が各々のフレ
ームの同じ相対的位置（geographical position）に配
置されるように各々のフレームを整列させる。
２２による少量の運動に起因する位置の変化、即ち移動
を含む可能性がある。この運動によって、静止した物体
が移動した又は位置を変化させたかのように見える投影
データが得られる。この運動を補正するためには、フィ
ルタ処理の前に、投影データのフレームを整列させる、
即ち補正する。より明確に述べると、フレーム対フレー
ムのデータの位置合わせを実行することにより、静止し
た物体が同じ位置に位置するように投影データを整列さ
せる。より明確に述べると、一実施例では、公知の手法
を用いて、患者２２の体内の静止した構造が各々のフレ
ームの同じ相対的位置（geographical position）に配
置されるように各々のフレームを整列させる。
【００３４】例えば、患者２２が投影データの第１のフ
レームの収集と第２のフレームの収集との間で呼気した
場合には、第２のフレームは、第１のフレームから相対
的位置が移動した区域からのデータを反映するものとな
る。この移動を補正するために、フレーム・データのフ
レーム対フレームの位置合わせを用いて、各々のフレー
ムが患者２２の同じ区域を表わすように、第１のフレー
ムと第２のフレームとを整列させる。
レームの収集と第２のフレームの収集との間で呼気した
場合には、第２のフレームは、第１のフレームから相対
的位置が移動した区域からのデータを反映するものとな
る。この移動を補正するために、フレーム・データのフ
レーム対フレームの位置合わせを用いて、各々のフレー
ムが患者２２の同じ区域を表わすように、第１のフレー
ムと第２のフレームとを整列させる。
【００３５】図４は、本発明によるイメージング・シス
テム１００のもう１つの実施例の単純化された概略図で
ある。システム１０（図１）の構成要素と同一であるシ
ステム１００の構成要素は、図３において、図１に用い
たものと同じ参照番号を用いて指定されている。一実施
例では、イメージング・システム１００は、第１のＸ線
源１４と、線源１４と同様の第２のＸ線源１０４と、第
１の検出器アレイ１８と、検出器１８と同様の第２の検
出器アレイ１０８とを含んでいる。第１の線源１４及び
第１の検出器アレイ１８は、第１のＸ線ビーム１６が線
源１４から検出器１８へ向かって第１の角度に沿って照
射されるように整列させられる。第２の線源１０４及び
第２の検出器１０８は、第２のＸ線ビーム１１２が線源
１０４から検出器１０８へ向かって第２の角度に沿って
照射されるように整列させられる。より明確に述べる
と、患者２２がテーブル４６上に配置されているような
一実施例では、Ｘ線源１４及び検出器アレイ１８は、Ｘ
線ビーム１６が患者２２に対して第１の角度に沿って照
射されるように配置される。線源１０４及び検出器１０
８は、Ｘ線ビーム１１２が患者２２に関して第２の角度
に沿って照射されるように配置される。各々の心拍周期
中に、検出器１８及び検出器１０８を用いて投影データ
を収集し、患者の心臓の画像を形成する。言うまでもな
く、線源１４及び検出器１８、並びに線源１０４及び検
出器１０８のそれぞれの角度を、互いに対して、又、患
者２２に対して任意の所望の角度を成すように変化させ
てもよい。
テム１００のもう１つの実施例の単純化された概略図で
ある。システム１０（図１）の構成要素と同一であるシ
ステム１００の構成要素は、図３において、図１に用い
たものと同じ参照番号を用いて指定されている。一実施
例では、イメージング・システム１００は、第１のＸ線
源１４と、線源１４と同様の第２のＸ線源１０４と、第
１の検出器アレイ１８と、検出器１８と同様の第２の検
出器アレイ１０８とを含んでいる。第１の線源１４及び
第１の検出器アレイ１８は、第１のＸ線ビーム１６が線
源１４から検出器１８へ向かって第１の角度に沿って照
射されるように整列させられる。第２の線源１０４及び
第２の検出器１０８は、第２のＸ線ビーム１１２が線源
１０４から検出器１０８へ向かって第２の角度に沿って
照射されるように整列させられる。より明確に述べる
と、患者２２がテーブル４６上に配置されているような
一実施例では、Ｘ線源１４及び検出器アレイ１８は、Ｘ
線ビーム１６が患者２２に対して第１の角度に沿って照
射されるように配置される。線源１０４及び検出器１０
８は、Ｘ線ビーム１１２が患者２２に関して第２の角度
に沿って照射されるように配置される。各々の心拍周期
中に、検出器１８及び検出器１０８を用いて投影データ
を収集し、患者の心臓の画像を形成する。言うまでもな
く、線源１４及び検出器１８、並びに線源１０４及び検
出器１０８のそれぞれの角度を、互いに対して、又、患
者２２に対して任意の所望の角度を成すように変化させ
てもよい。
【００３６】第２の検出器１０８によって収集される投
影データと異なる時間点において検出器１８によって投
影データが収集される結果として、一実施例では、本ア
ルゴリズムは、投影データが時間について整列するよう
にそれぞれの投影データを同期させる。例えば、図３に
示すように、Ｘ線源１４及び検出器アレイ１８は、Ｘ線
ビーム１６が、テーブル４６に載置された患者２２に関
してｘ軸方向に線源１４から照射されるように配置され
ている。線源１０４及び検出器１０８は、Ｘ線ビーム１
１２が、患者２２に関してｙ軸方向に照射されるように
配置されている。検出器１８及び検出器１０８を用いて
投影データ集合を収集した後に、これらの投影データ集
合は、患者の心臓の心拍周期中の時間について同じ点、
例えば、心臓のＲ波の０．５秒後を反映するように、整
列させられ、即ち調節される。
影データと異なる時間点において検出器１８によって投
影データが収集される結果として、一実施例では、本ア
ルゴリズムは、投影データが時間について整列するよう
にそれぞれの投影データを同期させる。例えば、図３に
示すように、Ｘ線源１４及び検出器アレイ１８は、Ｘ線
ビーム１６が、テーブル４６に載置された患者２２に関
してｘ軸方向に線源１４から照射されるように配置され
ている。線源１０４及び検出器１０８は、Ｘ線ビーム１
１２が、患者２２に関してｙ軸方向に照射されるように
配置されている。検出器１８及び検出器１０８を用いて
投影データ集合を収集した後に、これらの投影データ集
合は、患者の心臓の心拍周期中の時間について同じ点、
例えば、心臓のＲ波の０．５秒後を反映するように、整
列させられ、即ち調節される。
【００３７】少なくとも２つの異なる角度から収集され
た同期した投影データを用いて、深さ情報の画像を形成
し、石灰沈着の位置を更に詳細に突き止めることができ
る。より明確に述べると、第１の角度が第２の角度と等
しくない場合に、同期した画像を用いて、石灰沈着の特
定の位置を決定することができる。具体的には、公知の
断層写真法再構成アルゴリズムを用い、少なくとも２つ
の角度から収集された同期した投影データを用いて、深
さ情報の画像を形成することができる。
た同期した投影データを用いて、深さ情報の画像を形成
し、石灰沈着の位置を更に詳細に突き止めることができ
る。より明確に述べると、第１の角度が第２の角度と等
しくない場合に、同期した画像を用いて、石灰沈着の特
定の位置を決定することができる。具体的には、公知の
断層写真法再構成アルゴリズムを用い、少なくとも２つ
の角度から収集された同期した投影データを用いて、深
さ情報の画像を形成することができる。
【００３８】以上に述べたシステムは、投影データ集合
を収集すると共にフィルタ処理して、心臓内の心石灰沈
着を識別する。具体的には、高速データ収集を用いて、
運動している心臓の画像を形成すると共に、重なった構
造を除去することにより、心臓内の石灰沈着の量及び位
置を同定することができる。
を収集すると共にフィルタ処理して、心臓内の心石灰沈
着を識別する。具体的には、高速データ収集を用いて、
運動している心臓の画像を形成すると共に、重なった構
造を除去することにより、心臓内の石灰沈着の量及び位
置を同定することができる。
【００３９】本発明の様々な実施例に関する以上の記述
から、発明の目的が達せられたことは明らかである。本
発明を詳細に記述すると共に図解したが、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
であると解釈すべきでないことを明瞭に理解されたい。
従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲によって限定
されるものとする。
から、発明の目的が達せられたことは明らかである。本
発明を詳細に記述すると共に図解したが、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
であると解釈すべきでないことを明瞭に理解されたい。
従って、本発明の要旨は、特許請求の範囲によって限定
されるものとする。
【図１】イメージング・システムの概略ブロック図であ
る。
る。
【図２】平均差誤差のグラフである。
【図３】ＥＣＧ信号の波形図である。
【図４】図１のイメージング・システムのもう１つの実
施例のブロック図である。
施例のブロック図である。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１２年２月１０日（２０００．２．１
０）
０）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正内容】
【発明の名称】 物体の画像を形成する方法及びイメ
ージング・システム
ージング・システム
Claims (31)
- 【請求項１】 少なくとも１つのＸ線源と少なくとも１
つのＸ線検出器アレイとを含んでいるイメージング・シ
ステムを用いて、静止した構造と少なくとも１つの運動
している構造とを有する物体の画像を形成する方法であ
って、 各々の検出器アレイを用いて投影データを収集する工程
と、 該投影データをフィルタ処理して前記静止した物体を除
去する工程と、を備えている前記方法。 - 【請求項２】 前記フィルタ処理後の投影データを用い
て、前記物体の少なくとも１つの強調画像を形成する工
程を更に含んでいる請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 前記投影データをフィルタ処理して前記
静止した物体を除去する工程は、 前記投影データを用いて推定背景データを形成する工程
と、 前記投影データから前記推定背景データを減算する工程
と、を含んでいる請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 前記投影データを用いて推定背景データ
を形成する工程は、前記投影データの平均差を決定する
工程を含んでいる請求項３に記載の方法。 - 【請求項５】 各々のフレームの投影データが、複数の
ピクセルを含んでおり、前記の推定背景データを形成す
る工程は、 【数１】 に従って各々のピクセルの平均強度を決定する工程を含
んでおり、ここで、 Ｎ＝投影データのフレームの数、及びＳk（ｉ，ｊ）＝
ｋ番目のフレームの投影データのピクセル（ｉ，ｊ）の
強度である請求項３に記載の方法。 - 【請求項６】 前記投影データから前記推定背景データ
を減算する工程は、各々のフレームの投影データから平
均データを減算する工程を含んでいる請求項３に記載の
方法。 - 【請求項７】 投影データを収集する工程は、少なくと
も２つのフレームの投影データを収集する工程を含んで
いる請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 前記投影データをフィルタ処理して前記
静止した物体を除去する工程は、 第１のフレームの投影データと、少なくとも第２のフレ
ームの投影データとの間の差データを決定する工程と、 差データ平均を決定する工程と、 該差データ平均を用いて、選択される投影フレームの部
分を識別する工程と、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前記選択された投影
フレームの部分を除去して、フィルタ処理後の投影デー
タを形成する工程と、 該フィルタ処理後の投影データを用いて、前記物体の画
像を形成する工程と、を更に含んでいる請求項８に記載
の方法。 - 【請求項１０】 前記選択された投影フレームの部分に
第１の重みを割り当てる工程と、 選択されていない投影フレームの部分に第２の重みを割
り当てる工程と、 前記重み付けされた投影フレームを用いて前記物体の画
像を形成する工程と、を更に含んでいる請求項８に記載
の方法。 - 【請求項１１】 前記運動している構造の運動時相を識
別する工程を更に含んでいる請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１２】 前記第１の重み及び前記第２の重みは
それぞれ、前記運動している構造の前記運動時相の関数
である請求項１１に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記システムは、心臓の心拍周期を表
わす心電図信号を更に含んでおり、前記投影データをフ
ィルタ処理して前記静止した物体を除去する工程は、前
記心電図信号を用いて、選択される投影フレームの部分
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１４】 前記イメージング・システムは、第１
のＸ線源と第１の検出器アレイと第２のＸ線源と第２の
検出器アレイとを含んでおり、各々の検出器アレイを用
いて投影データを収集する工程は、 前記第１のＸ線源及び前記第１の検出器アレイが前記物
体に対して第１の角度に沿って整列している状態で、前
記第１の検出器アレイを用いて第１の投影データの少な
くとも２つのフレームを収集する工程と、 前記第２のＸ線源及び前記第２の検出器アレイが前記物
体に対して第２の角度に沿って整列している状態で、前
記第２の検出器アレイを用いて第２の投影データの少な
くとも２つのフレームを収集する工程と、を含んでいる
請求項１に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記第１の角度は前記第２の角度と等
しくなく、前記第１の投影データと第２の投影データと
を同期させる工程を更に含んでいる請求項１４に記載の
方法。 - 【請求項１６】 前記第１の投影データ及び前記第２の
投影データの各々のフレームのそれぞれのフレーム対フ
レームの位置合わせを行う工程を更に含んでいる請求項
１４に記載の方法。 - 【請求項１７】 少なくとも１つのＸ線源と少なくとも
１つのＸ線検出器アレイとを含んでおり、静止した構造
と少なくとも１つの運動している構造とを有する物体の
画像を形成するイメージング・システムであって、 各々の前記検出器アレイを用いて投影データを収集し、
該投影データをフィルタ処理して前記静止した物体を除
去するように構成されていることを特徴とするイメージ
ング・システム。 - 【請求項１８】 前記フィルタ処理後の投影データを用
いて、前記物体の少なくとも１つの強調画像を形成する
ように更に構成されている請求項１７に記載のイメージ
ング・システム。 - 【請求項１９】 前記投影データをフィルタ処理して前
記静止した物体を除去するために、前記投影データを用
いて推定背景データを形成し、前記投影データから前記
推定背景データを減算するように構成されている請求項
１８に記載のイメージング・システム。 - 【請求項２０】 前記投影データを用いて推定背景デー
タを形成するために、前記投影データの平均差を決定す
るように構成されている請求項１９に記載のイメージン
グ・システム。 - 【請求項２１】 各々のフレームの投影データが複数の
ピクセルを含んでおり、前記投影データを用いて推定背
景データを形成するために、 【数２】 に従って各々のピクセルの平均強度を決定するように構
成されており、ここで、 Ｎ＝投影データのフレームの数、及びＳk（ｉ，ｊ）＝
ｋ番目のフレームの投影データのピクセル（ｉ，ｊ）の
強度である請求項１９に記載のイメージング・システ
ム。 - 【請求項２２】 前記投影データから前記推定背景デー
タを減算するために、各々のフレームの投影データから
平均データを減算するように構成されている請求項１９
に記載のイメージング・システム。 - 【請求項２３】 投影データを収集するために、少なく
とも２つのフレームの投影データを収集するように構成
されている請求項１７に記載のイメージング・システ
ム。 - 【請求項２４】 前記投影データをフィルタ処理して前
記静止した物体を除去するために、第１のフレームの投
影データと少なくとも第２のフレームの投影データとの
間の差データを決定し、差データ平均を決定し、該差デ
ータ平均を用いて、選択される投影フレームの部分を識
別するように構成されている請求項２３に記載のイメー
ジング・システム。 - 【請求項２５】 前記投影データから前記選択された投
影フレームの部分を除去して、フィルタ処理後の投影デ
ータを形成し、該フィルタ処理後の投影データを用い
て、前記物体の画像を形成するように更に構成されてい
る請求項２４に記載のイメージング・システム。 - 【請求項２６】 前記選択された投影フレームの部分に
第１の重みを割り当て、選択されていない投影フレーム
の部分に第２の重みを割り当て、前記重み付けされた投
影フレームを用いて前記物体の画像を形成するように更
に構成されている請求項２４に記載のイメージング・シ
ステム。 - 【請求項２７】 前記運動している構造の運動時相を識
別するように更に構成されている請求項２６に記載のイ
メージング・システム。 - 【請求項２８】 前記第１の重み及び前記第２の重みは
それぞれ、前記運動している構造の前記運動時相の関数
である請求項２７に記載のイメージング・システム。 - 【請求項２９】 心臓の心拍周期を表わす心電図信号を
更に含んでおり、前記投影データをフィルタ処理して前
記静止した物体を除去するために、前記心電図信号を用
いて、選択される投影フレームの部分を識別するように
構成されている請求項２３に記載のイメージング・シス
テム。 - 【請求項３０】 前記イメージング・システムは、第１
のＸ線源と第１の検出器アレイと第２のＸ線源と第２の
検出器アレイとを含んでおり、各々の前記検出器アレイ
を用いて投影データを収集するために、該システムは、
前記第１のＸ線源及び前記第１の検出器アレイが前記物
体に対して第１の角度に沿って整列している状態で、前
記第１の検出器アレイを用いて第１の投影データの少な
くとも２つのフレームを収集し、前記第２のＸ線源及び
前記第２の検出器アレイが前記物体に対して第２の角度
に沿って整列している状態で、前記第２の検出器アレイ
を用いて第２の投影データの少なくとも２つのフレーム
を収集するように構成されている請求項１７に記載のイ
メージング・システム。 - 【請求項３１】 前記第１の角度は、前記第２の角度と
等しくなく、前記第１の投影データと第２の投影データ
とを同期させるように更に構成されている請求項３０に
記載のイメージング・システム。
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