JP2001167256A - 対象物の３次元画像の多解像再構成の方法 - Google Patents
対象物の３次元画像の多解像再構成の方法Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、対象物の３次元画像の、特にその
対象物の周りの異なったカメラ位置に関して得られた対
象物の１組の２次元投影画像からの多解像再構成に関す
る。 【解決手段】 本発明は、１組の取得した２次元画像か
ら３次元画像を再構成する方法に関する。サブサンプリ
ングが、１組の取得した２次元画像に対してその解像を
減らすために行われる。低解像（ＬＲ）取得した２次元
画像から３次元画像を再構成する最初の解析アルゴリズ
ムが低解像３次元画像を得るために適用される。低解像
３次元画像から１組の特定なボクセルを選択することに
より再構成サポートが決定される。次に、取得した２次
元画像から３次元画像を再構成する第２の解析アルゴリ
ズムは、高解像（ＨＲ）３次元画像を得るために、再構
成サポートのボクセルのみを考慮することにより適用さ
れる。
対象物の周りの異なったカメラ位置に関して得られた対
象物の１組の２次元投影画像からの多解像再構成に関す
る。 【解決手段】 本発明は、１組の取得した２次元画像か
ら３次元画像を再構成する方法に関する。サブサンプリ
ングが、１組の取得した２次元画像に対してその解像を
減らすために行われる。低解像（ＬＲ）取得した２次元
画像から３次元画像を再構成する最初の解析アルゴリズ
ムが低解像３次元画像を得るために適用される。低解像
３次元画像から１組の特定なボクセルを選択することに
より再構成サポートが決定される。次に、取得した２次
元画像から３次元画像を再構成する第２の解析アルゴリ
ズムは、高解像（ＨＲ）３次元画像を得るために、再構
成サポートのボクセルのみを考慮することにより適用さ
れる。
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】本発明は、対象物の３次元画
像の、特にその対象物の周りの異なったカメラ位置で得
られた対象物の１組の２次元投影画像からの多解像再構
成に関する。
像の、特にその対象物の周りの異なったカメラ位置で得
られた対象物の１組の２次元投影画像からの多解像再構
成に関する。
【０００２】
【従来の技術】本発明は、検査を受ける患者の内部構造
の再構成が行われる医学分野、特に血管造影画像の再構
成、すなわち造影剤の注入によって不透明化された脈管
構造の画像を得る医学分野への応用においては極めて重
要である。それにもかかわらず、本発明は他の分野にも
応用の可能性があり、特に医学的検査と同じタイプの検
査が行われる非破壊産業用制御の分野で利用することが
できる。医学分野では対象物、たとえば患者の頭部の２
次元投影画像は、一般には対象物の周りを回るＸ線カメ
ラの回転によって得られる。
の再構成が行われる医学分野、特に血管造影画像の再構
成、すなわち造影剤の注入によって不透明化された脈管
構造の画像を得る医学分野への応用においては極めて重
要である。それにもかかわらず、本発明は他の分野にも
応用の可能性があり、特に医学的検査と同じタイプの検
査が行われる非破壊産業用制御の分野で利用することが
できる。医学分野では対象物、たとえば患者の頭部の２
次元投影画像は、一般には対象物の周りを回るＸ線カメ
ラの回転によって得られる。
【０００３】Ｘ線撮像には、本質的に２つのタイプの再
構成アルゴリズムがある。第１のタイプは、いわゆる再
構成の代数的反復法に関する。本発明が関係する第２の
タイプは、解析法と呼ばれる、フィルタリング及び逆投
影の計算法である。この解析法は、取得した２次元画像
の収集システムの数学的モデルを使用する。取得した２
次元画像の各画素は、組織群を横切ったＸ線の強さの結
果を表わすグレー・レベルを含んでいる。そしてその概
念は、解析的な方程式の形で表され、そこから、２次元
画像の画素のグレー・レベルからボリューム表現を決定
させるような逆方程式が決められる。
構成アルゴリズムがある。第１のタイプは、いわゆる再
構成の代数的反復法に関する。本発明が関係する第２の
タイプは、解析法と呼ばれる、フィルタリング及び逆投
影の計算法である。この解析法は、取得した２次元画像
の収集システムの数学的モデルを使用する。取得した２
次元画像の各画素は、組織群を横切ったＸ線の強さの結
果を表わすグレー・レベルを含んでいる。そしてその概
念は、解析的な方程式の形で表され、そこから、２次元
画像の画素のグレー・レベルからボリューム表現を決定
させるような逆方程式が決められる。
【０００４】３次元画像の解析的再構成は、本質的に２
つの段階を使う。１番目はフィルタリングで、２番目は
逆投影の段階である。両方の段階とも逆方程式から生じ
る。逆投影法は、ボクセルと呼ばれる基本ボリューム要
素に分割されている、例えば立方体のような仮想ボリュ
ームから各々のボクセルを取り、そのボクセルを取得し
た２次元画像に投影し、投影によって得られる画素のグ
レー・レベルの和を見つける。ボクセルに割り当てられ
るグレー・レベルは、投影によって得られる画素のグレ
ー・レベルの和である。一般に解析タイプの再構成法
は、取得した２次元画像に直接適用される解析アルゴリ
ズムを利用する。
つの段階を使う。１番目はフィルタリングで、２番目は
逆投影の段階である。両方の段階とも逆方程式から生じ
る。逆投影法は、ボクセルと呼ばれる基本ボリューム要
素に分割されている、例えば立方体のような仮想ボリュ
ームから各々のボクセルを取り、そのボクセルを取得し
た２次元画像に投影し、投影によって得られる画素のグ
レー・レベルの和を見つける。ボクセルに割り当てられ
るグレー・レベルは、投影によって得られる画素のグレ
ー・レベルの和である。一般に解析タイプの再構成法
は、取得した２次元画像に直接適用される解析アルゴリ
ズムを利用する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】取得した２次元画像
は、一般に５１２に等しい解像力を持ち、言い換えれ
ば、５１２行と５１２列との画素を包含している。５１
２の解像で得られた全体画像を最大限に利用するため
に、画像再構成アルゴリズムは、５１２の解像で適用で
きるが、そうすると処理は約１億３４００万（５１
２3）個のボクセルに対して行われるであろう。これは
非常に大きすぎる数字であり、長い計算時間を必要とす
る。いずれにせよ、一般的に仮想ボリュームの約２％か
ら５％を占有する部分しか可視化する必要のない脈管構
造に対しては、あまり役に立たない。
は、一般に５１２に等しい解像力を持ち、言い換えれ
ば、５１２行と５１２列との画素を包含している。５１
２の解像で得られた全体画像を最大限に利用するため
に、画像再構成アルゴリズムは、５１２の解像で適用で
きるが、そうすると処理は約１億３４００万（５１
２3）個のボクセルに対して行われるであろう。これは
非常に大きすぎる数字であり、長い計算時間を必要とす
る。いずれにせよ、一般的に仮想ボリュームの約２％か
ら５％を占有する部分しか可視化する必要のない脈管構
造に対しては、あまり役に立たない。
【０００６】代数タイプの再構成法は、特にフランス特
許Ｎｏ．８９ １６９０６で述べられている方法が知ら
れており、それは取得した２次元画像に反復アルゴリズ
ムを直接適用するのではなく、修正後に適用することを
提案している。修正は、低解像（ＬＲ）と呼ばれるより
低い解像を持つ２次元画像を得るように、高解像（Ｈ
Ｒ）と呼ばれる所定の解像の各々の取得した２次元画像
の平均を取ることから構成される。代数アルゴリズム
は、低解像３次元画像を非常に短い計算時間で形成する
目的でその低解像２次元画像に適用される。次に低解像
画像は、複雑なトライリニア補間の方法を使うことによ
り高解像３次元画像（最初の取得した２次元画像と同じ
解像）に変換される。そして代数アルゴリズムが、より
高い解像の３次元画像と最初の取得した２次元画像（未
修正）とを使って適用される。その再構成の方法は、代
数アルゴリズムだけに適用される。
許Ｎｏ．８９ １６９０６で述べられている方法が知ら
れており、それは取得した２次元画像に反復アルゴリズ
ムを直接適用するのではなく、修正後に適用することを
提案している。修正は、低解像（ＬＲ）と呼ばれるより
低い解像を持つ２次元画像を得るように、高解像（Ｈ
Ｒ）と呼ばれる所定の解像の各々の取得した２次元画像
の平均を取ることから構成される。代数アルゴリズム
は、低解像３次元画像を非常に短い計算時間で形成する
目的でその低解像２次元画像に適用される。次に低解像
画像は、複雑なトライリニア補間の方法を使うことによ
り高解像３次元画像（最初の取得した２次元画像と同じ
解像）に変換される。そして代数アルゴリズムが、より
高い解像の３次元画像と最初の取得した２次元画像（未
修正）とを使って適用される。その再構成の方法は、代
数アルゴリズムだけに適用される。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、解析タイプの
アルゴリズムへの多解像技術の適用に関する。本発明は
また、解析タイプのアルゴリズムを使うことにより３次
元画像再構成の計算時間を減らすことを意図する。本発
明は、カメラを使って得られた１組の２次元画像から３
次元画像を再構成する方法を提案する。そのための、取
得した２次元画像の解像を減らすように１組の取得した
２次元画像に対してサブサンプリングが行われる。この
段階は、得られる最終画像が最初の取得した２次元画像
より少ない画素数を包含するようなスムージング段階に
相当する。
アルゴリズムへの多解像技術の適用に関する。本発明は
また、解析タイプのアルゴリズムを使うことにより３次
元画像再構成の計算時間を減らすことを意図する。本発
明は、カメラを使って得られた１組の２次元画像から３
次元画像を再構成する方法を提案する。そのための、取
得した２次元画像の解像を減らすように１組の取得した
２次元画像に対してサブサンプリングが行われる。この
段階は、得られる最終画像が最初の取得した２次元画像
より少ない画素数を包含するようなスムージング段階に
相当する。
【０００８】次に低解像（ＬＲ）とされた２次元画像か
ら３次元画像を再構成する最初の解析アルゴリズムが低
解像３次元画像を得るために適用される。再構成サポー
トが、低解像３次元画像から特定の１組のボクセルを選
ぶことにより決定される。次に、再構成サポートのボク
セルのみを考慮して、取得した２次元画像から３次元画
像を再構成する第２の解析アルゴリズムが適用される。
第１及び第２の解析アルゴリズムは、同一であっても違
っていてもよい。最初のアルゴリズムの適用の主な特徴
はむしろ速度にあり、得られる画像の質はあまり重要で
はない。本方法は、高解像（ＨＲ）で取得した２次元画
像に解析アルゴリズムを直接、標準的に適用する場合に
比べて８倍程度小さい各適用ごとの計算時間を用いて、
解析アルゴリズムを２回適用するという利点を持つ。解
析アルゴリズムの最初の適用は、標準的適用よりも速い
が、それはアルゴリズムが２次元画像が減少した解像を
持つ画像に適用されるからである。解析アルゴリズムの
第２の適用は、標準的適用よりも更に速いが、それは高
解像３次元画像を再構成するために使われるボクセル数
が相当に制限されるからである。
ら３次元画像を再構成する最初の解析アルゴリズムが低
解像３次元画像を得るために適用される。再構成サポー
トが、低解像３次元画像から特定の１組のボクセルを選
ぶことにより決定される。次に、再構成サポートのボク
セルのみを考慮して、取得した２次元画像から３次元画
像を再構成する第２の解析アルゴリズムが適用される。
第１及び第２の解析アルゴリズムは、同一であっても違
っていてもよい。最初のアルゴリズムの適用の主な特徴
はむしろ速度にあり、得られる画像の質はあまり重要で
はない。本方法は、高解像（ＨＲ）で取得した２次元画
像に解析アルゴリズムを直接、標準的に適用する場合に
比べて８倍程度小さい各適用ごとの計算時間を用いて、
解析アルゴリズムを２回適用するという利点を持つ。解
析アルゴリズムの最初の適用は、標準的適用よりも速い
が、それはアルゴリズムが２次元画像が減少した解像を
持つ画像に適用されるからである。解析アルゴリズムの
第２の適用は、標準的適用よりも更に速いが、それは高
解像３次元画像を再構成するために使われるボクセル数
が相当に制限されるからである。
【０００９】本発明の１つの実施態様によれば、取得し
た２次元画像のサブサンプリングは低解像の取得した２
次元画像を得る段階を含む。その画像におけるそれぞれ
の画素は、グレー・レベルとして最初に取得した２次元
画像のいくつかの画素の平均グレー・レベルを持つ画素
から構成される。本発明の１つの有利な特徴によれば、
第１及び第２の解析アルゴリズムは、いわゆるＦｅｌｄ
ｋａｍｐのアルゴリズムである。当業者によく知られる
そのタイプのアルゴリズムは、文献「実際的なコーンビ
ーム・アルゴリズム」 Ｌ．Ａ．ＦＥＬＤＫＡＭＰ，Ｌ.
Ｃ. ＤＡＶＩＳ、及び、Ｊ．Ｗ． ＫＲＥＳＳ，米国
光学学会誌，Ａ／Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．６，１９８４年６
月、に説明されている。一般にＦｅｌｄｋａｍｐの解析
アルゴリズムは、主にフィルタリング段階と逆投影段階
とを含む。
た２次元画像のサブサンプリングは低解像の取得した２
次元画像を得る段階を含む。その画像におけるそれぞれ
の画素は、グレー・レベルとして最初に取得した２次元
画像のいくつかの画素の平均グレー・レベルを持つ画素
から構成される。本発明の１つの有利な特徴によれば、
第１及び第２の解析アルゴリズムは、いわゆるＦｅｌｄ
ｋａｍｐのアルゴリズムである。当業者によく知られる
そのタイプのアルゴリズムは、文献「実際的なコーンビ
ーム・アルゴリズム」 Ｌ．Ａ．ＦＥＬＤＫＡＭＰ，Ｌ.
Ｃ. ＤＡＶＩＳ、及び、Ｊ．Ｗ． ＫＲＥＳＳ，米国
光学学会誌，Ａ／Ｖｏｌ．１，Ｎｏ．６，１９８４年６
月、に説明されている。一般にＦｅｌｄｋａｍｐの解析
アルゴリズムは、主にフィルタリング段階と逆投影段階
とを含む。
【００１０】再構成サポートは、最大のグレー・レベル
を持つボクセルの割合を維持するために、低解像３次元
画像に対ししきい値を適用して決定されるのが望まし
い。また、本発明は： −フィルタ補正された２次元画像を得るために、１組の
取得した２次元画像のフィルタリングが実行され、 −フィルタ補正された２次元画像の解像を減らすため
に、１組のフィルタ補正された２次元画像のサブサンプ
リングが実行され、 −低解像のサブサンプリングされた２次元画像の逆投影
が、低解像３次元画像を得るために実行され、 −再構成サポートが、低解像３次元画像から１組の特定
なボクセルを選ぶことにより決定され、かつ −フィルタ補正された２次元画像の逆投影段階が、再構
成サポートのボクセルだけを考慮して実行される１組の
取得した２次元画像から３次元画像を再構成する方法を
提案する。
を持つボクセルの割合を維持するために、低解像３次元
画像に対ししきい値を適用して決定されるのが望まし
い。また、本発明は： −フィルタ補正された２次元画像を得るために、１組の
取得した２次元画像のフィルタリングが実行され、 −フィルタ補正された２次元画像の解像を減らすため
に、１組のフィルタ補正された２次元画像のサブサンプ
リングが実行され、 −低解像のサブサンプリングされた２次元画像の逆投影
が、低解像３次元画像を得るために実行され、 −再構成サポートが、低解像３次元画像から１組の特定
なボクセルを選ぶことにより決定され、かつ −フィルタ補正された２次元画像の逆投影段階が、再構
成サポートのボクセルだけを考慮して実行される１組の
取得した２次元画像から３次元画像を再構成する方法を
提案する。
【００１１】フィルタリング及び逆投影の段階は、Ｆｅ
ｌｄｋａｍｐアルゴリズムを適用して実行されることが
好ましい。言い換えれば、Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリズ
ムは、１回目はフィルタリングと逆投影との間にサブサ
ンプリング段階を挿入することにより適用され、次に２
回目は、逆投影段階のみを実行することにより適用され
る。フィルタリング段階は、Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリ
ズムの２回目の適用においてのみ実行される。なぜなら
後者は、フィルタ補正済みの画像に適用されるからであ
る。このように、フィルタリング段階を倹約することに
より時間の節約が得られる。
ｌｄｋａｍｐアルゴリズムを適用して実行されることが
好ましい。言い換えれば、Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリズ
ムは、１回目はフィルタリングと逆投影との間にサブサ
ンプリング段階を挿入することにより適用され、次に２
回目は、逆投影段階のみを実行することにより適用され
る。フィルタリング段階は、Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリ
ズムの２回目の適用においてのみ実行される。なぜなら
後者は、フィルタ補正済みの画像に適用されるからであ
る。このように、フィルタリング段階を倹約することに
より時間の節約が得られる。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の他の利点及び特徴は、非
限定的実施形態と添付図面との詳細説明を検証すること
により明らかになる。図１と図２とを特に参照すると、
本発明の適用に用いられる撮像システムは、Ｘ線源２を
使用して、例えばこの場合、患者の頭部１の周りを１８
０度回転することで得られる１組の２次元取得画像Ａ１
−Ａｎを取得する。実際には、血管造影法では標準にな
っているように、各々の取得画像Ａｉは、例えば、３次
元画像の再構成をしようとしている脈管構造内への造影
剤注入前及び注入後に、同じ入射角で撮られた２つのＸ
線の対数減算の標準手法により得られる引き算された画
像である。
限定的実施形態と添付図面との詳細説明を検証すること
により明らかになる。図１と図２とを特に参照すると、
本発明の適用に用いられる撮像システムは、Ｘ線源２を
使用して、例えばこの場合、患者の頭部１の周りを１８
０度回転することで得られる１組の２次元取得画像Ａ１
−Ａｎを取得する。実際には、血管造影法では標準にな
っているように、各々の取得画像Ａｉは、例えば、３次
元画像の再構成をしようとしている脈管構造内への造影
剤注入前及び注入後に、同じ入射角で撮られた２つのＸ
線の対数減算の標準手法により得られる引き算された画
像である。
【００１３】患者の頭部１を含む仮想ボリュームＶＶ
は、ボクセルＶｉに分割される。各々の取得画像Ａｉ
は、いわゆる投影平面ＰＰｉにＸ線管と対向して置かれ
た、放射線学で使用される例えば輝度増幅型の２次元放
射線検知器から得られる。異なる投影平面は、患者の頭
部の周りを回転する検知器の、角度の異なる位置により
得られる。検知器は、マイクロプロセッサに接続された
サンプリング手段を特に含む処理手段３に接続され、マ
イクロプロセッサは、それに付随するプログラムメモリ
に、本発明で使用される画像再構成の解析アルゴリズム
と、一般に本発明による方法を使えるようにする全ての
機能的手段とをソフトウエアとして取り込んでいる。
は、ボクセルＶｉに分割される。各々の取得画像Ａｉ
は、いわゆる投影平面ＰＰｉにＸ線管と対向して置かれ
た、放射線学で使用される例えば輝度増幅型の２次元放
射線検知器から得られる。異なる投影平面は、患者の頭
部の周りを回転する検知器の、角度の異なる位置により
得られる。検知器は、マイクロプロセッサに接続された
サンプリング手段を特に含む処理手段３に接続され、マ
イクロプロセッサは、それに付随するプログラムメモリ
に、本発明で使用される画像再構成の解析アルゴリズム
と、一般に本発明による方法を使えるようにする全ての
機能的手段とをソフトウエアとして取り込んでいる。
【００１４】図３はセルの２つのネットワークを示す。
各々のネットワークは、非常に概略的に、各々のセルが
画素であるような２次元画像を表わしている。画像４
は、高解像で取得された２次元画像である。高解像と
は、例えばユーザが望む解像であり、すなわち５１２行
の画素と５１２列の画素とである。画像９は、解像を減
らすために、取得した２次元画像を平均した後に得られ
る２次元画像である。画像９は、低解像を与えられてお
り、そこでは画像９の１つの画素は、一般に画像４の４
つの画素から形成され、従って２５６行の画素と２５６
列の画素となる。例えば画素１０は、画素５，６，７、
及び８の平均グレー・レベルに等しいグレー・レベルを
持つ。解析アルゴリズムは、最初に低解像の画像９に対
して適用される。これは高解像再構成に比べて相当な時
間節約という利点を持つ。例えば、２５６2画素の解像
を持つ２次元画像の再構成は、５１２2の解像を持つ２
次元画像の再構成に比べて約８倍ほど速いことが推測さ
れる。
各々のネットワークは、非常に概略的に、各々のセルが
画素であるような２次元画像を表わしている。画像４
は、高解像で取得された２次元画像である。高解像と
は、例えばユーザが望む解像であり、すなわち５１２行
の画素と５１２列の画素とである。画像９は、解像を減
らすために、取得した２次元画像を平均した後に得られ
る２次元画像である。画像９は、低解像を与えられてお
り、そこでは画像９の１つの画素は、一般に画像４の４
つの画素から形成され、従って２５６行の画素と２５６
列の画素となる。例えば画素１０は、画素５，６，７、
及び８の平均グレー・レベルに等しいグレー・レベルを
持つ。解析アルゴリズムは、最初に低解像の画像９に対
して適用される。これは高解像再構成に比べて相当な時
間節約という利点を持つ。例えば、２５６2画素の解像
を持つ２次元画像の再構成は、５１２2の解像を持つ２
次元画像の再構成に比べて約８倍ほど速いことが推測さ
れる。
【００１５】従って本発明の実施形態の方法は、例えば
脈管系再構成に対して１組の取得した２次元画像を採用
する。本発明によって３次元画像を得るためには、サブ
サンプリングすることが、言い換えれば、図３に示すよ
うに取得した２次元画像の平均をとることが必要にな
る。本発明による方法の異なる段階は図４に示されてお
り、そこでは高解像取得した２次元画像１１は、最初の
要素として区別されている。これらはユーザが望む解
像、すなわち５１２2、つまり５１２行の画素と５１２
列の画素とを持つ取得システムから派生した画像であ
る。これらの取得した２次元画像１１は、再構成される
べき脈管構造を包含している。段階１２では、低解像す
なわち２５６2の２次元画像１３を得るために、平均操
作つまりサブサンプリング操作が、各々の２次元画像１
１に対して図３の説明に従って実行される。
脈管系再構成に対して１組の取得した２次元画像を採用
する。本発明によって３次元画像を得るためには、サブ
サンプリングすることが、言い換えれば、図３に示すよ
うに取得した２次元画像の平均をとることが必要にな
る。本発明による方法の異なる段階は図４に示されてお
り、そこでは高解像取得した２次元画像１１は、最初の
要素として区別されている。これらはユーザが望む解
像、すなわち５１２2、つまり５１２行の画素と５１２
列の画素とを持つ取得システムから派生した画像であ
る。これらの取得した２次元画像１１は、再構成される
べき脈管構造を包含している。段階１２では、低解像す
なわち２５６2の２次元画像１３を得るために、平均操
作つまりサブサンプリング操作が、各々の２次元画像１
１に対して図３の説明に従って実行される。
【００１６】Ｆｅｌｄｋａｍｐの解析アルゴリズムは、
最初に、低解像２次元画像１３と２５６3ボクセルを含
む立方体のような仮想ボリューム１５とから段階１４で
適用される。仮想ボリューム１５は球体であってもよ
い。Ｆｅｌｄｋａｍｐの解析アルゴリズムは標準的方法
で適用される。すなわち、低解像２次元画像１３の第１
段階のフィルタリングに続いて逆投影段階が行われる。
逆投影段階は、立方体１５の各ボクセルを取り出す段
階、低解像２次元画像１３上にボクセルを投影する段
階、及び、ボクセルが投影された画素のグレー・レベル
の和と同一のグレー・レベルをそのボクセルに割り当て
る段階からなる。得られる画像１６は、２５６3のボク
セルを含む低解像３次元画像である。段階１４のアルゴ
リズム処理は、同じアルゴリズム処理を取得した２次元
画像１１に直接導入するよりも高速であるが、それは考
慮すべきボクセル数が５１２3の代わりに２５６3と断然
少ないからである。
最初に、低解像２次元画像１３と２５６3ボクセルを含
む立方体のような仮想ボリューム１５とから段階１４で
適用される。仮想ボリューム１５は球体であってもよ
い。Ｆｅｌｄｋａｍｐの解析アルゴリズムは標準的方法
で適用される。すなわち、低解像２次元画像１３の第１
段階のフィルタリングに続いて逆投影段階が行われる。
逆投影段階は、立方体１５の各ボクセルを取り出す段
階、低解像２次元画像１３上にボクセルを投影する段
階、及び、ボクセルが投影された画素のグレー・レベル
の和と同一のグレー・レベルをそのボクセルに割り当て
る段階からなる。得られる画像１６は、２５６3のボク
セルを含む低解像３次元画像である。段階１４のアルゴ
リズム処理は、同じアルゴリズム処理を取得した２次元
画像１１に直接導入するよりも高速であるが、それは考
慮すべきボクセル数が５１２3の代わりに２５６3と断然
少ないからである。
【００１７】次に選択１７で、有用なボクセル、すなわ
ち所定の規準に従うボクセルを選択する。所定の規準
は、脈管構造を表わすボクセルのみを残すように決めら
れる。その所定の規準とは、例えば、最大のグレー・レ
ベルを持つ５％のボクセルを保護するためのものであ
る。しかし、それら５％のボクセルの座標のみが絶対的
に必要であり、そのグレー・レベル自体は維持されな
い。この５％に含まれるボクセルが再構成サポート１８
を構成する。従ってその１回目の３次元再構成の対象物
は、再構成サポートを構成する特定のボクセルのグルー
プによって特徴づけられた直接関係する領域（脈管構
造）の位置である。再構成サポート１８は、２５６3ボ
クセルの立方体から派生するので、低解像と考えられ
る。再構成サポート１８は、いくつかのボクセルが考慮
に入れられているような立方体１５と同一であると見る
ことができ、すなわち、空洞の立方体となる。
ち所定の規準に従うボクセルを選択する。所定の規準
は、脈管構造を表わすボクセルのみを残すように決めら
れる。その所定の規準とは、例えば、最大のグレー・レ
ベルを持つ５％のボクセルを保護するためのものであ
る。しかし、それら５％のボクセルの座標のみが絶対的
に必要であり、そのグレー・レベル自体は維持されな
い。この５％に含まれるボクセルが再構成サポート１８
を構成する。従ってその１回目の３次元再構成の対象物
は、再構成サポートを構成する特定のボクセルのグルー
プによって特徴づけられた直接関係する領域（脈管構
造）の位置である。再構成サポート１８は、２５６3ボ
クセルの立方体から派生するので、低解像と考えられ
る。再構成サポート１８は、いくつかのボクセルが考慮
に入れられているような立方体１５と同一であると見る
ことができ、すなわち、空洞の立方体となる。
【００１８】再構成サポート１８の選択は、セグメンテ
ーションなど他の方法でも行うことができる。段階１９
において、５１２3のボクセルの立方体の高解像サポー
ト２０を得るために、再構成サポート１８の各々のボク
セルを分割することによりマッチングが行われる。その
マッチング操作は、再構成サポート１８が５１２3の解
像で実行される次の段階２１の作用に適合できるように
する簡単な座標変換操作である。
ーションなど他の方法でも行うことができる。段階１９
において、５１２3のボクセルの立方体の高解像サポー
ト２０を得るために、再構成サポート１８の各々のボク
セルを分割することによりマッチングが行われる。その
マッチング操作は、再構成サポート１８が５１２3の解
像で実行される次の段階２１の作用に適合できるように
する簡単な座標変換操作である。
【００１９】次にＦｅｌｄｋａｍｐの解析アルゴリズム
は、高解像で取得した２次元画像１１と高解像サポート
２０とから続く段階２１において、２回目の適用がなさ
れる。その２回目のＦｅｌｄｋａｍｐアルゴリズムの適
用に対して、 得られるべき３次元画像の解像は５１２3
である。次に取得した２次元画像１１のフィルタリング
は、標準的な方法で実行され、そして逆投影は、高解像
サポート２０のボクセルについてのみ開始される。実際
には５１２3ボクセルの立方体の各々のボクセルが考慮
される。もしボクセルの座標がサポート２０の外部のボ
クセルに相当すれば、逆投影は実施されない。反対に、
もしボクセルがサポート２０内のボクセルに相当すれ
ば、逆投影が実施され、ボクセルが投影される取得した
２次元画像１１の画素のグレー・レベルの和と同一のグ
レー・レベルが、そのボクセルに割り当てられる。この
ように、限られた数のボクセルのみに逆投影を実行する
ことにより、高解像３次元画像２２の計算時間は相当に
減少される。脈管構造の特徴を表わすボクセルのみが考
慮されている。脈管構造に関係しない不必要な領域につ
いては、３次元再構成は行われない。
は、高解像で取得した２次元画像１１と高解像サポート
２０とから続く段階２１において、２回目の適用がなさ
れる。その２回目のＦｅｌｄｋａｍｐアルゴリズムの適
用に対して、 得られるべき３次元画像の解像は５１２3
である。次に取得した２次元画像１１のフィルタリング
は、標準的な方法で実行され、そして逆投影は、高解像
サポート２０のボクセルについてのみ開始される。実際
には５１２3ボクセルの立方体の各々のボクセルが考慮
される。もしボクセルの座標がサポート２０の外部のボ
クセルに相当すれば、逆投影は実施されない。反対に、
もしボクセルがサポート２０内のボクセルに相当すれ
ば、逆投影が実施され、ボクセルが投影される取得した
２次元画像１１の画素のグレー・レベルの和と同一のグ
レー・レベルが、そのボクセルに割り当てられる。この
ように、限られた数のボクセルのみに逆投影を実行する
ことにより、高解像３次元画像２２の計算時間は相当に
減少される。脈管構造の特徴を表わすボクセルのみが考
慮されている。脈管構造に関係しない不必要な領域につ
いては、３次元再構成は行われない。
【００２０】本発明は、２５６2の低解像の画像に対す
る解析アルゴリズムの最初の適用について説明された
が、第１のサポートを決めるために解析アルゴリズムを
最初６４2の低解像の２次元画像に適用し、そして第２
のサポートを決めるために、第１のサポートを使って解
析アルゴリズムを２回目に２５６2の低解像２次元画像
に適用し、さらに最終の３次元画像を再構成するため
に、第２のサポートを使って代数アルゴリズムを最後に
５１２2の高解像２次元画像に適用することもまた可能
である。非常に低い解像の２次元画像から開始すること
は、実行すべき段階を増加させ、従って計算時間を増加
させることは容易に理解される。
る解析アルゴリズムの最初の適用について説明された
が、第１のサポートを決めるために解析アルゴリズムを
最初６４2の低解像の２次元画像に適用し、そして第２
のサポートを決めるために、第１のサポートを使って解
析アルゴリズムを２回目に２５６2の低解像２次元画像
に適用し、さらに最終の３次元画像を再構成するため
に、第２のサポートを使って代数アルゴリズムを最後に
５１２2の高解像２次元画像に適用することもまた可能
である。非常に低い解像の２次元画像から開始すること
は、実行すべき段階を増加させ、従って計算時間を増加
させることは容易に理解される。
【００２１】構成、及び／又は、段階、及び／又は、機
能の様々な変更は、当業者により本発明の範囲から逸脱
することなく行うことが可能である。
能の様々な変更は、当業者により本発明の範囲から逸脱
することなく行うことが可能である。
【図１】対象物の周りの１組の２次元投影画像を概略的
に示す。
に示す。
【図２】図１の２次元投影画像の１つの取得をより詳細
に示す。
に示す。
【図３】本発明に従って取得した２次元画像の解像を減
らすために、サブサンプリングとも呼ばれる平均操作を
示す。
らすために、サブサンプリングとも呼ばれる平均操作を
示す。
【図４】本発明による方法の実施形態を示す流れ図であ
る。
る。
１ 患者の頭部 Ａ１ ２次元取得画像 Ａ２ ２次元取得画像 Ａｎ ２次元取得画像 ＶＶ 仮想ボリューム Ｖｉ ボクセル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 レジス・ヴァヤン フランス国・91140・ヴィルボン シュー ル イヴェット・プラス ラブレス・３
Claims (6)
- 【請求項１】 １組の取得した２次元画像（１１）から
３次元画像を再構成する方法であって、 前記取得した２次元画像の解像を減らすために前記１組
の取得した２次元画像（１１）のサブサンプリング（１
２）が実行される段階、 低解像３次元画像（１６）を得るために取得した低解像
２次元画像（１３）から３次元画像を再構成する最初に
解析アルゴリズムを適用する（１４）段階、 再構成サポート（１８）を前記低解像３次元画像（１
６）から１組の特定のボクセルとして選択することによ
り決定する（１７）段階、及び取得した２次元画像（１
１）から３次元画像を再構成（２２）する第２の解析ア
ルゴリズムが、前記再構成サポートの前記ボクセルのみ
を考慮することにより適用される（２１）段階、を含む
ことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 取得した２次元画像（１１）の前記サブ
サンプリング（１２）は、各々の画素が前記最初に取得
した２次元画像（１１）のいくつかの画素から構成さ
れ、グレー・レベルとして、前記最初のいくつかの画素
の平均グレー・レベルを持つような低解像２次元画像
（１３）を得る段階を含むことを特徴とする請求項１に
記載の方法。 - 【請求項３】 前記第１及び第２の解析アルゴリズムは
Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリズムであることを特徴とする
前記請求項のうちの１つに記載の方法。 - 【請求項４】 前記再構成サポート（１８）は、最大の
グレー・レベルを持つボクセルの割合を維持するため
に、前記低解像３次元画像（１３）に対ししきい値を適
用して決定されることを特徴とする前記請求項のいずれ
か１つに記載の方法。 - 【請求項５】 １組の取得した２次元画像（１１）から
３次元画像を再構成する方法であって、 前記１組の取得した２次元画像（１１）のフィルタ補正
された２次元画像を得るためにフィルタリング段階を実
行する段階、 前記フィルタ補正された２次元画像の解像を減らすため
に前記１組のフィルタ補正された２次元画像のサブサン
プリング段階を実行する段階、 解像３次元画像（１６）を得るために低解像の前記サブ
サンプリングされた２次元画像の逆投影段階を実行する
段階、 前記低解像３次元画像（１６）から１組の特定のボクセ
ルを選ぶことにより再構成サポート（１８）を決定する
（１７）段階、及び前記フィルタ補正された２次元画像
の逆投影段階が、前記再構成サポート（１８）の前記ボ
クセルだけを考慮して実行される段階、を含むことを特
徴とする方法。 - 【請求項６】 前記フィルタリング及び逆投影の段階
は、Ｆｅｌｄｋａｍｐアルゴリズムを適用して実行され
ることを特徴とする請求項５に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9913328A FR2800189B1 (fr) | 1999-10-26 | 1999-10-26 | Procede de reconstruction multi-resolutions d'une image tridimensionnelle d'un objet, en particulier une image tridimensionnelle angiographique |
| FR9913328 | 1999-10-26 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001167256A true JP2001167256A (ja) | 2001-06-22 |
| JP4865124B2 JP4865124B2 (ja) | 2012-02-01 |
Family
ID=9551339
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000325192A Expired - Fee Related JP4865124B2 (ja) | 1999-10-26 | 2000-10-25 | 対象物の３次元画像の多解像再構成の方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6766048B1 (ja) |
| EP (1) | EP1096428B1 (ja) |
| JP (1) | JP4865124B2 (ja) |
| FR (1) | FR2800189B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006087921A (ja) * | 2004-09-21 | 2006-04-06 | General Electric Co <Ge> | 対象領域情報を用いて連続的に多重解像度３次元画像を再構成する方法およびシステム |
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| US8036731B2 (en) | 2001-01-22 | 2011-10-11 | Spectrum Dynamics Llc | Ingestible pill for diagnosing a gastrointestinal tract |
| US8909325B2 (en) | 2000-08-21 | 2014-12-09 | Biosensors International Group, Ltd. | Radioactive emission detector equipped with a position tracking system and utilization thereof with medical systems and in medical procedures |
| US8565860B2 (en) * | 2000-08-21 | 2013-10-22 | Biosensors International Group, Ltd. | Radioactive emission detector equipped with a position tracking system |
| US8489176B1 (en) | 2000-08-21 | 2013-07-16 | Spectrum Dynamics Llc | Radioactive emission detector equipped with a position tracking system and utilization thereof with medical systems and in medical procedures |
| US6654441B2 (en) * | 2001-08-02 | 2003-11-25 | Hitachi, Ltd. | Data processing method and data processing apparatus |
| US9470801B2 (en) | 2004-01-13 | 2016-10-18 | Spectrum Dynamics Llc | Gating with anatomically varying durations |
| US8586932B2 (en) | 2004-11-09 | 2013-11-19 | Spectrum Dynamics Llc | System and method for radioactive emission measurement |
| EP1709585B1 (en) | 2004-01-13 | 2020-01-08 | Spectrum Dynamics Medical Limited | Multi-dimensional image reconstruction |
| US7968851B2 (en) | 2004-01-13 | 2011-06-28 | Spectrum Dynamics Llc | Dynamic spect camera |
| WO2007010537A2 (en) | 2005-07-19 | 2007-01-25 | Spectrum Dynamics Llc | Reconstruction stabilizer and active vision |
| WO2007010534A2 (en) | 2005-07-19 | 2007-01-25 | Spectrum Dynamics Llc | Imaging protocols |
| US8571881B2 (en) | 2004-11-09 | 2013-10-29 | Spectrum Dynamics, Llc | Radiopharmaceutical dispensing, administration, and imaging |
| WO2008010227A2 (en) | 2006-07-19 | 2008-01-24 | Spectrum Dynamics Llc | Imaging protocols |
| US7668285B2 (en) | 2004-02-16 | 2010-02-23 | Kabushiki Kaisha Toshiba | X-ray computed tomographic apparatus and image processing apparatus |
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| WO2006003312A2 (fr) * | 2004-06-16 | 2006-01-12 | Norbert Beyrard | Procede destine a reduire l'exposition a des radiations, des faisceaux a lumiere infrarouge, ultrasoniques ou des impulsions magnetiques dans des dispositifs d’imagerie medicale |
| FR2878054A1 (fr) * | 2004-11-18 | 2006-05-19 | Norbert Beyrard France S A R L | Procede destine a reduire l'exposition a des radiations, des faisceaux a lumiere infrarouge, ultrasoniques ou des impulsions magnetiques dans des dispositifs d'imagerie medicale |
| US9316743B2 (en) | 2004-11-09 | 2016-04-19 | Biosensors International Group, Ltd. | System and method for radioactive emission measurement |
| US8000773B2 (en) | 2004-11-09 | 2011-08-16 | Spectrum Dynamics Llc | Radioimaging |
| EP1827505A4 (en) | 2004-11-09 | 2017-07-12 | Biosensors International Group, Ltd. | Radioimaging |
| US8615405B2 (en) | 2004-11-09 | 2013-12-24 | Biosensors International Group, Ltd. | Imaging system customization using data from radiopharmaceutical-associated data carrier |
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| WO2008059489A2 (en) | 2006-11-13 | 2008-05-22 | Spectrum Dynamics Llc | Radioimaging applications of and novel formulations of teboroxime |
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