JP2002253546A - アーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびx線ct装置 - Google Patents
アーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびx線ct装置Info
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- JP2002253546A JP2002253546A JP2001043993A JP2001043993A JP2002253546A JP 2002253546 A JP2002253546 A JP 2002253546A JP 2001043993 A JP2001043993 A JP 2001043993A JP 2001043993 A JP2001043993 A JP 2001043993A JP 2002253546 A JP2002253546 A JP 2002253546A
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Landscapes
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ノイズに起因するアーチファクトの強さを誰
でも客観的に評価することが出来るアーチファクト評価
方法を提供する。 【解決手段】 均質な物体または空気を撮影した画像上
に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個の同
心トラック状領域ROI2〜ROInを区画し、各領域
ROI1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1〜SD
nを計算し、標準偏差SD1〜SDnを規格化して標準
偏差比SDR1〜SDRnを計算し、標準偏差比SDR
1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強さA−in
dexとし、アーチファクトの強さA−indexと設定された
限界値とを比較して合否を判定する。
でも客観的に評価することが出来るアーチファクト評価
方法を提供する。 【解決手段】 均質な物体または空気を撮影した画像上
に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個の同
心トラック状領域ROI2〜ROInを区画し、各領域
ROI1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1〜SD
nを計算し、標準偏差SD1〜SDnを規格化して標準
偏差比SDR1〜SDRnを計算し、標準偏差比SDR
1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強さA−in
dexとし、アーチファクトの強さA−indexと設定された
限界値とを比較して合否を判定する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、アーチファクト
(artifact)評価方法、アーチファクト評価プログラム
およびX線CT(Computed Tomography)装置に関し、
更に詳しくは、ノイズに起因するアーチファクトの強さ
を誰でも客観的に評価することが出来るアーチファクト
評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびX線C
T装置に関する。
(artifact)評価方法、アーチファクト評価プログラム
およびX線CT(Computed Tomography)装置に関し、
更に詳しくは、ノイズに起因するアーチファクトの強さ
を誰でも客観的に評価することが出来るアーチファクト
評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびX線C
T装置に関する。
【0002】
【従来の技術】X線CT装置で撮影した画像上にノイズ
に起因するアーチファクト(例えばモアレ状のアーチフ
ァクト)が生じることがある。従来、このようなアーチ
ファクトの強さは、ファントムまたは空気を撮影した画
像を作業者が目視して評価している。
に起因するアーチファクト(例えばモアレ状のアーチフ
ァクト)が生じることがある。従来、このようなアーチ
ファクトの強さは、ファントムまたは空気を撮影した画
像を作業者が目視して評価している。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】従来、ファントムまた
は空気を撮影した画像を作業者が目視してアーチファク
トの強さを評価しているため、次のような問題点があっ
た。 (1)作業者の主観が入るため、評価がまちまちになり
やすい。 (2)アーチファクトの強さの評価は、X線CT装置の
製造工程中のイメージ検査工程で行うが、上記のように
評価に作業者の主観が入るため、イメージ検査工程に
は、熟練した作業者が必要になる。 (3)上記のイメージ検査はX線CT装置の製造工程の
最終段階で行われるが、そのイメージ検査でアーチファ
クトの強さが大き過ぎると評価されると、場合によって
はX線CT装置の製造工程中の上流段階に遡って調整作
業を行う必要が出てくる。そうすると、上流段階からの
種々の検査が全てやり直しとなり、作業効率が非常に悪
くなる。
は空気を撮影した画像を作業者が目視してアーチファク
トの強さを評価しているため、次のような問題点があっ
た。 (1)作業者の主観が入るため、評価がまちまちになり
やすい。 (2)アーチファクトの強さの評価は、X線CT装置の
製造工程中のイメージ検査工程で行うが、上記のように
評価に作業者の主観が入るため、イメージ検査工程に
は、熟練した作業者が必要になる。 (3)上記のイメージ検査はX線CT装置の製造工程の
最終段階で行われるが、そのイメージ検査でアーチファ
クトの強さが大き過ぎると評価されると、場合によって
はX線CT装置の製造工程中の上流段階に遡って調整作
業を行う必要が出てくる。そうすると、上流段階からの
種々の検査が全てやり直しとなり、作業効率が非常に悪
くなる。
【0004】そこで、本発明の第1の目的は、アーチフ
ァクトの強さを誰でも客観的に評価することが出来るア
ーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラム
およびX線CT装置を提供することにある。また、本発
明の第2の目的は、X線CT装置の製造工程の上流段階
でアーチファクトの強さを評価することが出来るアーチ
ファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよ
びX線CT装置を提供することにある。
ァクトの強さを誰でも客観的に評価することが出来るア
ーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラム
およびX線CT装置を提供することにある。また、本発
明の第2の目的は、X線CT装置の製造工程の上流段階
でアーチファクトの強さを評価することが出来るアーチ
ファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよ
びX線CT装置を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】第1の観点では、本発明
は、nを2以上の整数とするとき、均質な物体または空
気を撮影した画像上に等面積の中心円領域ROI1およ
び(n−1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROI
nを区画し、各領域ROI1〜ROInでの画素値の標
準偏差SD1〜SDnを計算し、前記標準偏差SD1〜
SDnに基づいてアーチファクトの強さを評価すること
を特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上記
第1の観点によるアーチファクト評価方法では、均質な
物体または空気を撮影した画像上に区画した等面積の中
心円領域および同心トラック状領域での画素値の標準偏
差を求めるが、不可避のノイズが必ず存在するため、ど
の領域でも標準偏差が計算される。そして、各領域でア
ーチファクトが少なければ標準偏差は小さくなり、アー
チファクトが多ければ標準偏差は大きくなる。よって、
各領域の標準偏差に基づいて、アーチファクトの強さを
評価することが出来る。そして、標準偏差に基づくた
め、アーチファクトの強さを誰でも客観的に評価するこ
とが出来る。
は、nを2以上の整数とするとき、均質な物体または空
気を撮影した画像上に等面積の中心円領域ROI1およ
び(n−1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROI
nを区画し、各領域ROI1〜ROInでの画素値の標
準偏差SD1〜SDnを計算し、前記標準偏差SD1〜
SDnに基づいてアーチファクトの強さを評価すること
を特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上記
第1の観点によるアーチファクト評価方法では、均質な
物体または空気を撮影した画像上に区画した等面積の中
心円領域および同心トラック状領域での画素値の標準偏
差を求めるが、不可避のノイズが必ず存在するため、ど
の領域でも標準偏差が計算される。そして、各領域でア
ーチファクトが少なければ標準偏差は小さくなり、アー
チファクトが多ければ標準偏差は大きくなる。よって、
各領域の標準偏差に基づいて、アーチファクトの強さを
評価することが出来る。そして、標準偏差に基づくた
め、アーチファクトの強さを誰でも客観的に評価するこ
とが出来る。
【0006】第2の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、中心円領域ROI1の
標準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDnを規格化
して標準偏差比SDR1〜SDRnを計算し、前記標準
偏差比SDR1〜SDRnに基づいてアーチファクトの
強さを評価することを特徴とするアーチファクト評価方
法を提供する。上記第2の観点によるアーチファクト評
価方法では、中心円領域の標準偏差で各領域の標準偏差
を規格化した標準偏差比を用いるため、画像によって画
質にばらつきがある場合でも、アーチファクトの強さを
客観的に評価することが出来る。
ーチファクト評価方法において、中心円領域ROI1の
標準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDnを規格化
して標準偏差比SDR1〜SDRnを計算し、前記標準
偏差比SDR1〜SDRnに基づいてアーチファクトの
強さを評価することを特徴とするアーチファクト評価方
法を提供する。上記第2の観点によるアーチファクト評
価方法では、中心円領域の標準偏差で各領域の標準偏差
を規格化した標準偏差比を用いるため、画像によって画
質にばらつきがある場合でも、アーチファクトの強さを
客観的に評価することが出来る。
【0007】第3の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、前記標準偏差比SDR
1〜SDRnをグラフ化することを特徴とするアーチフ
ァクト評価方法を提供する。上記第3の観点によるアー
チファクト評価方法では、各領域の標準偏差比をグラフ
化するため、視覚的に認識しやすくなる。
ーチファクト評価方法において、前記標準偏差比SDR
1〜SDRnをグラフ化することを特徴とするアーチフ
ァクト評価方法を提供する。上記第3の観点によるアー
チファクト評価方法では、各領域の標準偏差比をグラフ
化するため、視覚的に認識しやすくなる。
【0008】第4の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、前記標準偏差比SDR
1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強さとする
ことを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。
上記第4の観点によるアーチファクト評価方法では、各
領域の標準偏差比の最大値を指標とするため、客観的に
評価しやすくなる。
ーチファクト評価方法において、前記標準偏差比SDR
1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強さとする
ことを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。
上記第4の観点によるアーチファクト評価方法では、各
領域の標準偏差比の最大値を指標とするため、客観的に
評価しやすくなる。
【0009】第5の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、前記アーチファクトの
強さと設定された限界値とを比較して合否を判定するこ
とを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上
記第5の観点によるアーチファクト評価方法では、イメ
ージ検査工程で自動的に合否を判定できる。
ーチファクト評価方法において、前記アーチファクトの
強さと設定された限界値とを比較して合否を判定するこ
とを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上
記第5の観点によるアーチファクト評価方法では、イメ
ージ検査工程で自動的に合否を判定できる。
【0010】第6の観点では、本発明は、均質な物体ま
たは空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り出
したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算し、
前記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)
をフーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求め、
前記パワースペクトラムP(f)に基づいてアーチファク
トの強さを評価することを特徴とするアーチファクト評
価方法を提供する。上記第6の観点によるアーチファク
ト評価方法では、均質な物体または空気を撮影したロー
データからチャネル毎の標準偏差を求めるが、不可避の
ノイズが必ず存在するため、どのチャネルでも標準偏差
が計算される。そして、各チャネルでノイズ(アーチフ
ァクトの原因)が少なければ標準偏差は小さくなり、ノ
イズ(アーチファクトの原因)が多ければ標準偏差は大
きくなる。そこで、標準偏差が最も大きいチャネルのロ
ーデータで代表させて、そのローデータをフーリエ変換
してパワースペクトラムを求めれば、そのパワースペク
トラムに基づき、画像上に生じるであろうアーチファク
トの強さを評価することが出来る。そして、パワースペ
クトラムに基づくため、特に周期的なノイズに起因する
アーチファクトの強さを誰でも客観的に評価することが
出来る。また、ローデータを用いるため、X線CT装置
の製造工程の上流段階でアーチファクトの強さを評価す
ることが出来る。
たは空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り出
したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算し、
前記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)
をフーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求め、
前記パワースペクトラムP(f)に基づいてアーチファク
トの強さを評価することを特徴とするアーチファクト評
価方法を提供する。上記第6の観点によるアーチファク
ト評価方法では、均質な物体または空気を撮影したロー
データからチャネル毎の標準偏差を求めるが、不可避の
ノイズが必ず存在するため、どのチャネルでも標準偏差
が計算される。そして、各チャネルでノイズ(アーチフ
ァクトの原因)が少なければ標準偏差は小さくなり、ノ
イズ(アーチファクトの原因)が多ければ標準偏差は大
きくなる。そこで、標準偏差が最も大きいチャネルのロ
ーデータで代表させて、そのローデータをフーリエ変換
してパワースペクトラムを求めれば、そのパワースペク
トラムに基づき、画像上に生じるであろうアーチファク
トの強さを評価することが出来る。そして、パワースペ
クトラムに基づくため、特に周期的なノイズに起因する
アーチファクトの強さを誰でも客観的に評価することが
出来る。また、ローデータを用いるため、X線CT装置
の製造工程の上流段階でアーチファクトの強さを評価す
ることが出来る。
【0011】第7の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、前記パワースペクトラ
ムP(f)をグラフ化して提示することを特徴とするアー
チファクト評価方法を提供する。上記第7の観点による
アーチファクト評価方法では、パワースペクトラムP
(f)をグラフ化するため、視覚的に認識しやすくなる。
ーチファクト評価方法において、前記パワースペクトラ
ムP(f)をグラフ化して提示することを特徴とするアー
チファクト評価方法を提供する。上記第7の観点による
アーチファクト評価方法では、パワースペクトラムP
(f)をグラフ化するため、視覚的に認識しやすくなる。
【0012】第8の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、設定された周波数帯域
での前記パワースペクトラムP(f)の積分値または最大
値をアーチファクトの強さとすることを特徴とするアー
チファクト評価方法を提供する。上記第8の観点による
アーチファクト評価方法では、画質を決定するのに支配
的となる周波数帯域でのパワースペクトラムP(f)の積
分値または最大値をアーチファクトの強さとするため、
客観的に評価しやすくなる。
ーチファクト評価方法において、設定された周波数帯域
での前記パワースペクトラムP(f)の積分値または最大
値をアーチファクトの強さとすることを特徴とするアー
チファクト評価方法を提供する。上記第8の観点による
アーチファクト評価方法では、画質を決定するのに支配
的となる周波数帯域でのパワースペクトラムP(f)の積
分値または最大値をアーチファクトの強さとするため、
客観的に評価しやすくなる。
【0013】第9の観点では、本発明は、上記構成のア
ーチファクト評価方法において、前記アーチファクトの
強さと設定された限界値とを比較して合否を判定するこ
とを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上
記第9の観点によるアーチファクト評価方法では、X線
CT装置の製造工程の上流段階での検査工程で自動的に
合否を判定できる。
ーチファクト評価方法において、前記アーチファクトの
強さと設定された限界値とを比較して合否を判定するこ
とを特徴とするアーチファクト評価方法を提供する。上
記第9の観点によるアーチファクト評価方法では、X線
CT装置の製造工程の上流段階での検査工程で自動的に
合否を判定できる。
【0014】第10の観点では、本発明は、画像上のア
ーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを2
以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影し
た画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準
偏差比SDR1〜SDRnをグラフ化して表示するため
の標準偏差比グラフ化手段、として機能させるためのア
ーチファクト評価プログラムを提供する。上記第10の
観点によるアーチファクト評価プログラムでは、上記第
3の観点によるアーチファクト評価方法を好適に実施で
きる。
ーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを2
以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影し
た画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準
偏差比SDR1〜SDRnをグラフ化して表示するため
の標準偏差比グラフ化手段、として機能させるためのア
ーチファクト評価プログラムを提供する。上記第10の
観点によるアーチファクト評価プログラムでは、上記第
3の観点によるアーチファクト評価方法を好適に実施で
きる。
【0015】第11の観点では、本発明は、 画像上の
アーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを
2以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影
した画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準
偏差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜
SDRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標
準偏差比SDR1〜SDRn中の最大値をアーチファク
トの強さとして表示するアーチファクトの強さ表示手段
として機能させるためのアーチファクト評価プログラム
を提供する。上記第11の観点によるアーチファクト評
価プログラムでは、上記第4の観点によるアーチファク
ト評価方法を好適に実施できる。
アーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを
2以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影
した画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準
偏差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜
SDRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標
準偏差比SDR1〜SDRn中の最大値をアーチファク
トの強さとして表示するアーチファクトの強さ表示手段
として機能させるためのアーチファクト評価プログラム
を提供する。上記第11の観点によるアーチファクト評
価プログラムでは、上記第4の観点によるアーチファク
ト評価方法を好適に実施できる。
【0016】第12の観点では、本発明は、画像上のア
ーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを2
以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影し
た画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準
偏差比SDR1〜SDRn中の最大値と設定された限界
値とを比較して合否を判定する合否判定手段として機能
させるためのアーチファクト評価プログラムを提供す
る。上記第12の観点によるアーチファクト評価プログ
ラムでは、上記第5の観点によるアーチファクト評価方
法を好適に実施できる。
ーチファクトを評価するためにコンピュータを、nを2
以上の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影し
た画像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−
1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画
する領域区画手段、各領域ROI1〜ROInでの画素
値の標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手
段、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準
偏差比SDR1〜SDRn中の最大値と設定された限界
値とを比較して合否を判定する合否判定手段として機能
させるためのアーチファクト評価プログラムを提供す
る。上記第12の観点によるアーチファクト評価プログ
ラムでは、上記第5の観点によるアーチファクト評価方
法を好適に実施できる。
【0017】第13の観点では、本発明は、画像上に生
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、および前記パワースペクトラムP(f)
をグラフ化して表示するためのパワースペクトラムグラ
フ化手段として機能させるためのアーチファクト評価プ
ログラムを提供する。上記第13の観点によるアーチフ
ァクト評価プログラムでは、上記第7の観点によるアー
チファクト評価方法を好適に実施できる。
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、および前記パワースペクトラムP(f)
をグラフ化して表示するためのパワースペクトラムグラ
フ化手段として機能させるためのアーチファクト評価プ
ログラムを提供する。上記第13の観点によるアーチフ
ァクト評価プログラムでは、上記第7の観点によるアー
チファクト評価方法を好適に実施できる。
【0018】第14の観点では、本発明は、画像上に生
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、および設定された周波数帯域での前記
パワースペクトラムP(f)の積分値または最大値をアー
チファクトの強さとして表示するアーチファクトの強さ
表示手段として機能させるためのアーチファクト評価プ
ログラムを提供する。上記第14の観点によるアーチフ
ァクト評価プログラムでは、上記第8の観点によるアー
チファクト評価方法を好適に実施できる。
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、および設定された周波数帯域での前記
パワースペクトラムP(f)の積分値または最大値をアー
チファクトの強さとして表示するアーチファクトの強さ
表示手段として機能させるためのアーチファクト評価プ
ログラムを提供する。上記第14の観点によるアーチフ
ァクト評価プログラムでは、上記第8の観点によるアー
チファクト評価方法を好適に実施できる。
【0019】第15の観点では、本発明は、画像上に生
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、設定された周波数帯域での前記パワー
スペクトラムP(f)の積分値または最大値と設定された
限界値とを比較して合否を判定する合否判定手段として
機能させるためのアーチファクト評価プログラムを提供
する。上記第15の観点によるアーチファクト評価プロ
グラムでは、上記第9の観点によるアーチファクト評価
方法を好適に実施できる。
じるであろうアーチファクトを評価するためにコンピュ
ータを、均質な物体または空気を撮影したローデータか
らチャネル毎に切り出したローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する標準偏差計算手段、前記標準偏差
SDchが最も大きいローデータRch(view)をフーリエ変
換してパワースペクトラムP(f)を求めるパワースペク
トラム算出手段、設定された周波数帯域での前記パワー
スペクトラムP(f)の積分値または最大値と設定された
限界値とを比較して合否を判定する合否判定手段として
機能させるためのアーチファクト評価プログラムを提供
する。上記第15の観点によるアーチファクト評価プロ
グラムでは、上記第9の観点によるアーチファクト評価
方法を好適に実施できる。
【0020】第16の観点では、本発明は、nを2以上
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRnをグラフ化して表示するための標
準偏差比グラフ化手段とを具備したことを特徴とするX
線CT装置を提供する。上記第16の観点によるX線C
T装置では、上記第3の観点によるアーチファクト評価
方法を好適に実施できる。
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRnをグラフ化して表示するための標
準偏差比グラフ化手段とを具備したことを特徴とするX
線CT装置を提供する。上記第16の観点によるX線C
T装置では、上記第3の観点によるアーチファクト評価
方法を好適に実施できる。
【0021】第17の観点では、本発明は、nを2以上
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強
さとして表示するアーチファクトの強さ表示手段とを具
備したことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記
第17の観点によるX線CT装置では、上記第4の観点
によるアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRn中の最大値をアーチファクトの強
さとして表示するアーチファクトの強さ表示手段とを具
備したことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記
第17の観点によるX線CT装置では、上記第4の観点
によるアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
【0022】第18の観点では、本発明は、nを2以上
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRn中の最大値と設定された限界値と
を比較して合否を判定する合否判定手段とを具備したこ
とを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第18の
観点によるX線CT装置では、上記第5の観点によるア
ーチファクト評価方法を好適に実施できる。
の整数とするとき、均質な物体または空気を撮影した画
像上に等面積の中心円領域ROI1および(n−1)個
の同心トラック状領域ROI2〜ROInを区画する領
域区画手段と、各領域ROI1〜ROInでの画素値の
標準偏差SD1〜SDnを計算する標準偏差計算手段
と、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏
差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜S
DRnを計算する標準偏差比計算手段と、前記標準偏差
比SDR1〜SDRn中の最大値と設定された限界値と
を比較して合否を判定する合否判定手段とを具備したこ
とを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第18の
観点によるX線CT装置では、上記第5の観点によるア
ーチファクト評価方法を好適に実施できる。
【0023】第19の観点では、本発明は、均質な物体
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、前記パワースペクトラムP(f)をグラフ化して表示
するためのパワースペクトラムグラフ化手段とを具備し
たことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第1
9の観点によるX線CT装置では、上記第7の観点によ
るアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、前記パワースペクトラムP(f)をグラフ化して表示
するためのパワースペクトラムグラフ化手段とを具備し
たことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第1
9の観点によるX線CT装置では、上記第7の観点によ
るアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
【0024】第20の観点では、本発明は、均質な物体
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、設定された周波数帯域での前記パワースペクトラム
P(f)の積分値または最大値をアーチファクトの強さと
して表示するアーチファクトの強さ表示手段とを具備し
たことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第2
0の観点によるX線CT装置では、上記第8の観点によ
るアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、設定された周波数帯域での前記パワースペクトラム
P(f)の積分値または最大値をアーチファクトの強さと
して表示するアーチファクトの強さ表示手段とを具備し
たことを特徴とするX線CT装置を提供する。上記第2
0の観点によるX線CT装置では、上記第8の観点によ
るアーチファクト評価方法を好適に実施できる。
【0025】第21の観点では、本発明は、均質な物体
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、設定された周波数帯域での前記パワースペクトラム
P(f)の積分値または最大値と設定された限界値とを比
較して合否を判定する合否判定手段とを具備したことを
特徴とするX線CT装置を提供する。上記第21の観点
によるX線CT装置では、上記第9の観点によるアーチ
ファクト評価方法を好適に実施できる。
または空気を撮影したローデータからチャネル毎に切り
出したローデータRch(view)の標準偏差SDchを計算す
る標準偏差計算手段と、前記標準偏差SDchが最も大き
いローデータRch(view)をフーリエ変換してパワースペ
クトラムP(f)を求めるパワースペクトラム算出手段
と、設定された周波数帯域での前記パワースペクトラム
P(f)の積分値または最大値と設定された限界値とを比
較して合否を判定する合否判定手段とを具備したことを
特徴とするX線CT装置を提供する。上記第21の観点
によるX線CT装置では、上記第9の観点によるアーチ
ファクト評価方法を好適に実施できる。
【0026】なお、上記構成において、標準偏差に代え
て分散を用いても等価であり、本発明の範囲に含まれ
る。
て分散を用いても等価であり、本発明の範囲に含まれ
る。
【0027】また、本発明のアーチファクト評価方法お
よびアーチファクト評価プログラムは、X線CT装置に
最も好適に適用できるが、MRI(Magnetic Resonanse
Imaging)装置のような画像撮影装置全般に適用可能で
ある。
よびアーチファクト評価プログラムは、X線CT装置に
最も好適に適用できるが、MRI(Magnetic Resonanse
Imaging)装置のような画像撮影装置全般に適用可能で
ある。
【0028】
【発明の実施の形態】以下、図に示す発明の実施の形態
により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これによ
り本発明が限定されるものではない。
により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これによ
り本発明が限定されるものではない。
【0029】図1は、本発明の一実施形態にかかるX線
CT装置100のブロック図である。このX線CT装置
100は、操作コンソール1と、撮影寝台10と、走査
ガントリ20とを具備している。
CT装置100のブロック図である。このX線CT装置
100は、操作コンソール1と、撮影寝台10と、走査
ガントリ20とを具備している。
【0030】前記操作コンソール1は、操作者の指示入
力や情報入力などを受け付ける入力装置2と、スキャン
処理やアーチファクト評価処理(図2,図6)などを実
行する中央処理装置3と、制御信号などを前記撮影寝台
10や前記走査ガントリ20とやり取りする制御インタ
ーフェース4と、前記走査ガントリ20で取得したデー
タを収集するデータ収集バッファ5と、前記データから
再構成したX線画像を表示するCRT6と、プログラム
やデータやX線画像を記憶する記憶装置7とを具備して
いる。
力や情報入力などを受け付ける入力装置2と、スキャン
処理やアーチファクト評価処理(図2,図6)などを実
行する中央処理装置3と、制御信号などを前記撮影寝台
10や前記走査ガントリ20とやり取りする制御インタ
ーフェース4と、前記走査ガントリ20で取得したデー
タを収集するデータ収集バッファ5と、前記データから
再構成したX線画像を表示するCRT6と、プログラム
やデータやX線画像を記憶する記憶装置7とを具備して
いる。
【0031】前記走査ガントリ20は、X線管21と、
X線コントローラ22と、コリメータ23と、コリメー
タコントローラ24と、アイソセンタの周りにX線管2
1などを回転させる回転コントローラ26と、X線検出
器27と、そのX線検出器27からデータを収集するデ
ータ収集部28とを具備している。
X線コントローラ22と、コリメータ23と、コリメー
タコントローラ24と、アイソセンタの周りにX線管2
1などを回転させる回転コントローラ26と、X線検出
器27と、そのX線検出器27からデータを収集するデ
ータ収集部28とを具備している。
【0032】図2は、画像からのアーチファクト評価処
理を示すフロー図である。ステップS1では、CT画像
を等面積の中心円領域および同心トラック状領域に区画
する分割数nを操作者が設定する。分割数nをデフォル
トで設定しておいてもよい。分割数nは、2以上の整数
である。なお、nが10より少ないと、領域面積が広く
なって平均化されるため、局所的な強いアーチュファク
トを検出しにくくなる。また、nが20より多いと、領
域面積が狭くなってデータ数が少なくなり、SN比が下
がってしまう。よって、n=10〜20とするのが好ま
しい。
理を示すフロー図である。ステップS1では、CT画像
を等面積の中心円領域および同心トラック状領域に区画
する分割数nを操作者が設定する。分割数nをデフォル
トで設定しておいてもよい。分割数nは、2以上の整数
である。なお、nが10より少ないと、領域面積が広く
なって平均化されるため、局所的な強いアーチュファク
トを検出しにくくなる。また、nが20より多いと、領
域面積が狭くなってデータ数が少なくなり、SN比が下
がってしまう。よって、n=10〜20とするのが好ま
しい。
【0033】ステップS2では、アーチファクトの強さ
の合否を判定するための限界値を操作者が設定する。限
界値をデフォルトで設定しておいてもよい。
の合否を判定するための限界値を操作者が設定する。限
界値をデフォルトで設定しておいてもよい。
【0034】ステップS3では、ファントムまたは空気
を撮影したCT画像を、図3に示すように、等面積の中
心円領域ROI1および同心トラック状領域ROI2〜
ROInにn分割する。
を撮影したCT画像を、図3に示すように、等面積の中
心円領域ROI1および同心トラック状領域ROI2〜
ROInにn分割する。
【0035】ステップS4では、中心円領域ROI1お
よび同心トラック状領域ROI2〜ROInにおけるC
T値の標準偏差SD1〜SDnを計算する。得られた標
準偏差SD1〜SDnは、数値で、または、図4に示す
ようにグラフ化して、画面に表示する。図4の(a)
は、アーチファクトがほとんどない場合の例を模式的に
表したものである。また、図4の(b)は、強いアーチ
ファクトがある場合の例を模式的に表したものである。
なお、ワークステーションやパソコンで精密な解析が出
来るように、標準偏差SD1〜SDnをテキスト・ファ
イルにして保存しておくのが好ましい。一般に、撮像領
域の中央の信号はどのビューにも含まれるため、中心円
領域ROI1でのSN比が最も高くなり、標準偏差SD
1は最も小さくなる。また、撮像領域の周辺の信号は一
部のビューだけにしか含まれないため、外側のトラック
領域ほどSN比が低くなり、標準偏差は大きくなる。
よび同心トラック状領域ROI2〜ROInにおけるC
T値の標準偏差SD1〜SDnを計算する。得られた標
準偏差SD1〜SDnは、数値で、または、図4に示す
ようにグラフ化して、画面に表示する。図4の(a)
は、アーチファクトがほとんどない場合の例を模式的に
表したものである。また、図4の(b)は、強いアーチ
ファクトがある場合の例を模式的に表したものである。
なお、ワークステーションやパソコンで精密な解析が出
来るように、標準偏差SD1〜SDnをテキスト・ファ
イルにして保存しておくのが好ましい。一般に、撮像領
域の中央の信号はどのビューにも含まれるため、中心円
領域ROI1でのSN比が最も高くなり、標準偏差SD
1は最も小さくなる。また、撮像領域の周辺の信号は一
部のビューだけにしか含まれないため、外側のトラック
領域ほどSN比が低くなり、標準偏差は大きくなる。
【0036】ステップS5では、標準偏差SD1で各標
準偏差SD1〜SDnを割って、標準偏差比SDR1〜
SDRnを計算する。得られた標準偏差比SDR1〜S
DRnは、数値で画面に表示する。なお、ワークステー
ションやパソコンで精密な解析が出来るように、標準偏
差比SDR1〜SDRnをテキスト・ファイルにして保
存しておくのが好ましい。
準偏差SD1〜SDnを割って、標準偏差比SDR1〜
SDRnを計算する。得られた標準偏差比SDR1〜S
DRnは、数値で画面に表示する。なお、ワークステー
ションやパソコンで精密な解析が出来るように、標準偏
差比SDR1〜SDRnをテキスト・ファイルにして保
存しておくのが好ましい。
【0037】ステップS6では、標準偏差比SDR1〜
SDRnを、図5に示すようにグラフ化して、画面に表
示する。図5の(a)は、アーチファクトがほとんどな
い場合の例を模式的に表したものである。また、図5の
(b)は、強いアーチファクトがある場合の例を模式的
に表したものである。図5のグラフで、横軸Xは画像中
心からの距離を表す。各領域ROI1〜ROInの外側
境界円の半径をR1〜Rnとするとき、X1=R1/2
に標準偏差比SDR1をプロットし、i≧2でXi=
(Ri+Ri−1)/2に標準偏差比SDRiをプロッ
トしている。なお、ワークステーションやパソコンで精
密な解析が出来るように、X1〜Xnの値をテキスト・
ファイルにして保存しておくのが好ましい。
SDRnを、図5に示すようにグラフ化して、画面に表
示する。図5の(a)は、アーチファクトがほとんどな
い場合の例を模式的に表したものである。また、図5の
(b)は、強いアーチファクトがある場合の例を模式的
に表したものである。図5のグラフで、横軸Xは画像中
心からの距離を表す。各領域ROI1〜ROInの外側
境界円の半径をR1〜Rnとするとき、X1=R1/2
に標準偏差比SDR1をプロットし、i≧2でXi=
(Ri+Ri−1)/2に標準偏差比SDRiをプロッ
トしている。なお、ワークステーションやパソコンで精
密な解析が出来るように、X1〜Xnの値をテキスト・
ファイルにして保存しておくのが好ましい。
【0038】ステップS7では、標準偏差比SDR1〜
SDRn中の最大値をアーチファクトの強さA−index
とする。例えば、図5の(a)なら標準偏差比SDRn
をアーチファクトの強さA−indexとし、図5の(b)
なら標準偏差比SDR2をアーチファクトの強さA−in
dexとする。なお、ワークステーションやパソコンで精
密な解析が出来るように、アーチファクトの強さA−in
dexをテキスト・ファイルにして保存しておくのが好ま
しい。
SDRn中の最大値をアーチファクトの強さA−index
とする。例えば、図5の(a)なら標準偏差比SDRn
をアーチファクトの強さA−indexとし、図5の(b)
なら標準偏差比SDR2をアーチファクトの強さA−in
dexとする。なお、ワークステーションやパソコンで精
密な解析が出来るように、アーチファクトの強さA−in
dexをテキスト・ファイルにして保存しておくのが好ま
しい。
【0039】ステップS8では、アーチファクトの強さ
A−indexと限界値を比較し、アーチファクトの強さA
−indexが小さいか両者が等しいならステップS9へ進
み、アーチファクトの強さA−indexが大きいならステ
ップS10へ進む。例えば、図5の(a)ならステップ
S9へ進み、図5の(b)ならステップS10へ進む。
A−indexと限界値を比較し、アーチファクトの強さA
−indexが小さいか両者が等しいならステップS9へ進
み、アーチファクトの強さA−indexが大きいならステ
ップS10へ進む。例えば、図5の(a)ならステップ
S9へ進み、図5の(b)ならステップS10へ進む。
【0040】ステップS9では、アーチファクトの強さ
A−indexが合格レベルと判定し、合格を画面に表示す
る。例えば、図5の(a)なら合格と判定する。そし
て、処理を終了する。
A−indexが合格レベルと判定し、合格を画面に表示す
る。例えば、図5の(a)なら合格と判定する。そし
て、処理を終了する。
【0041】ステップS10では、アーチファクトの強
さA−indexが不合格レベルと判定し、不合格を画面に
表示する。例えば、図5の(b)なら不合格と判定す
る。そして、処理を終了する。
さA−indexが不合格レベルと判定し、不合格を画面に
表示する。例えば、図5の(b)なら不合格と判定す
る。そして、処理を終了する。
【0042】上記アーチファクト評価処理によれば、均
質な物体または空気を撮影した画像からアーチファクト
の強さを誰でも簡単に客観的に評価できる。また、イメ
ージ検査工程で自動的に合否を判定できる。さらに、評
価用のデータをテキスト・ファイルにして保存しておく
ので、ワークステーションやパソコンで、より精密な解
析が可能となる。
質な物体または空気を撮影した画像からアーチファクト
の強さを誰でも簡単に客観的に評価できる。また、イメ
ージ検査工程で自動的に合否を判定できる。さらに、評
価用のデータをテキスト・ファイルにして保存しておく
ので、ワークステーションやパソコンで、より精密な解
析が可能となる。
【0043】図6は、ローデータからのアーチファクト
評価処理を示すフロー図である。ステップP1では、フ
ァントムまたは空気を撮影したローデータからX線検出
器27のチャネルch毎のローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する。
評価処理を示すフロー図である。ステップP1では、フ
ァントムまたは空気を撮影したローデータからX線検出
器27のチャネルch毎のローデータRch(view)の標準
偏差SDchを計算する。
【0044】ステップP2では、標準偏差SDchが最も
大きいチャネルのローデータRch(view)を切り出す。例
えば、切り出したチャネルのローデータRch(view)は、
図7のようになる。
大きいチャネルのローデータRch(view)を切り出す。例
えば、切り出したチャネルのローデータRch(view)は、
図7のようになる。
【0045】ステップP3では、切り出したローデータ
Rch(view)のデータ数が1kFFT(1024個)に足り
ない場合は0を代入して1kFFTにする。一方、データ
数が1kFFTと2kFFT(2048個)の間の場合は、1
kFFT分だけを選ぶか、0を代入して2kFFTにする。次
いで、全ローデータの平均で割る又は一部のローデータ
の平均で割るなどの規格化を行って、これをフーリエ変
換用データF(v)とする。
Rch(view)のデータ数が1kFFT(1024個)に足り
ない場合は0を代入して1kFFTにする。一方、データ
数が1kFFTと2kFFT(2048個)の間の場合は、1
kFFT分だけを選ぶか、0を代入して2kFFTにする。次
いで、全ローデータの平均で割る又は一部のローデータ
の平均で割るなどの規格化を行って、これをフーリエ変
換用データF(v)とする。
【0046】ステップP4では、フーリエ変換用データ
F(v)をフーリエ変換し絶対値を計算してパワースペク
トラムP(f)を得る。なお、ワークステーションやパソ
コンで精密な解析が出来るように、パワースペクトラム
P(f)をテキスト・ファイルにして保存しておくのが好
ましい。
F(v)をフーリエ変換し絶対値を計算してパワースペク
トラムP(f)を得る。なお、ワークステーションやパソ
コンで精密な解析が出来るように、パワースペクトラム
P(f)をテキスト・ファイルにして保存しておくのが好
ましい。
【0047】ステップP5では、まず、周波数fを計算
する。周波数fは、ローデータRch(view)のデータ数を
(ビュー数)とし、フーリエ変換用データF(v)のデー
タ数を1kFFTとした場合、f=F0〜F1024、F0=
0、Fi=Fi-1+(ビュー数)/1024である。なお、ワ
ークステーションやパソコンで精密な解析が出来るよう
に、周波数fをテキスト・ファイルにして保存しておく
のが好ましい。そして、横軸に周波数をとり、パワース
ペクトラムP(f)をグラフ化して、画面に表示する。図
8に、グラフ化したパワースペクトラムP(f)を例示す
る。
する。周波数fは、ローデータRch(view)のデータ数を
(ビュー数)とし、フーリエ変換用データF(v)のデー
タ数を1kFFTとした場合、f=F0〜F1024、F0=
0、Fi=Fi-1+(ビュー数)/1024である。なお、ワ
ークステーションやパソコンで精密な解析が出来るよう
に、周波数fをテキスト・ファイルにして保存しておく
のが好ましい。そして、横軸に周波数をとり、パワース
ペクトラムP(f)をグラフ化して、画面に表示する。図
8に、グラフ化したパワースペクトラムP(f)を例示す
る。
【0048】ステップP6では、アーチファクトの強さ
を評価するための周波数帯域f1−f2を操作者が設定
する。周波数帯域f1−f2をデフォルトで設定してお
いてもよい。周波数帯域f1−f2は、例えば150−
400である。図9に、周波数帯域f1−f2を例示す
る。
を評価するための周波数帯域f1−f2を操作者が設定
する。周波数帯域f1−f2をデフォルトで設定してお
いてもよい。周波数帯域f1−f2は、例えば150−
400である。図9に、周波数帯域f1−f2を例示す
る。
【0049】ステップP7では、アーチファクトの強さ
の合否を判定するための限界値の種類(積分値または最
大値)と値を操作者が設定する。限界値をデフォルトで
設定しておいてもよい。
の合否を判定するための限界値の種類(積分値または最
大値)と値を操作者が設定する。限界値をデフォルトで
設定しておいてもよい。
【0050】ステップP8では、限界値の種類が積分値
ならステップP9へ進み、最大値ならステップP10へ
進む。
ならステップP9へ進み、最大値ならステップP10へ
進む。
【0051】ステップP9では、周波数帯域f1−f2
のパワースペクトラムP(f)を積分し、積分値をアーチ
ファクトの強さA−indexとする。例えば、図9のハッ
チング部分の面積がアーチファクトの強さA−indexと
なる。なお、ワークステーションやパソコンで精密な解
析が出来るように、アーチファクトの強さA−indexを
テキスト・ファイルにして保存しておくのが好ましい。
そして、ステップS11へ進む。
のパワースペクトラムP(f)を積分し、積分値をアーチ
ファクトの強さA−indexとする。例えば、図9のハッ
チング部分の面積がアーチファクトの強さA−indexと
なる。なお、ワークステーションやパソコンで精密な解
析が出来るように、アーチファクトの強さA−indexを
テキスト・ファイルにして保存しておくのが好ましい。
そして、ステップS11へ進む。
【0052】ステップP10では、周波数帯域f1−f
2におけるパワースペクトラムP(f)の最大値をアーチ
ファクトの強さA−indexとする。例えば、図9のピー
クZがアーチファクトの強さA−indexとなる。なお、
ワークステーションやパソコンで精密な解析が出来るよ
うに、アーチファクトの強さA−indexをテキスト・フ
ァイルにして保存しておくのが好ましい。そして、ステ
ップS11へ進む。
2におけるパワースペクトラムP(f)の最大値をアーチ
ファクトの強さA−indexとする。例えば、図9のピー
クZがアーチファクトの強さA−indexとなる。なお、
ワークステーションやパソコンで精密な解析が出来るよ
うに、アーチファクトの強さA−indexをテキスト・フ
ァイルにして保存しておくのが好ましい。そして、ステ
ップS11へ進む。
【0053】ステップP11では、アーチファクトの強
さA−indexと限界値を比較し、アーチファクトの強さ
A−indexが小さいか両者が等しいならステップP12
へ進み、アーチファクトの強さA−indexが大きいなら
ステップP13へ進む。
さA−indexと限界値を比較し、アーチファクトの強さ
A−indexが小さいか両者が等しいならステップP12
へ進み、アーチファクトの強さA−indexが大きいなら
ステップP13へ進む。
【0054】ステップP12では、アーチファクトの強
さA−indexが合格レベルと判定し、合格を画面に表示
する。そして、処理を終了する。
さA−indexが合格レベルと判定し、合格を画面に表示
する。そして、処理を終了する。
【0055】ステップP13では、アーチファクトの強
さA−indexが不合格レベルと判定し、不合格を画面に
表示する。そして、処理を終了する。
さA−indexが不合格レベルと判定し、不合格を画面に
表示する。そして、処理を終了する。
【0056】上記アーチファクト評価処理によれば、均
質な物体または空気を撮影したローデータからアーチフ
ァクトの強さを誰でも簡単に客観的に評価できる。ま
た、X線CT装置の製造段階の上流工程で自動的に合否
を判定できる。さらに、評価用のデータをテキスト・フ
ァイルにして保存しておくので、ワークステーションや
パソコンで、より精密な解析が可能となる。
質な物体または空気を撮影したローデータからアーチフ
ァクトの強さを誰でも簡単に客観的に評価できる。ま
た、X線CT装置の製造段階の上流工程で自動的に合否
を判定できる。さらに、評価用のデータをテキスト・フ
ァイルにして保存しておくので、ワークステーションや
パソコンで、より精密な解析が可能となる。
【0057】上記X線CT装置100における操作コン
ソール1の入力装置2,中央処理装置3,CRT6およ
び記憶装置7は、コンピュータを構成する。そして、上
記アーチファクト評価処理は、アーチファクト評価プロ
グラムとして記憶装置7にインストールされ、実行され
る。このアーチファクト評価プログラムは、他のコンピ
ュータにインストールし実行することも可能である。
ソール1の入力装置2,中央処理装置3,CRT6およ
び記憶装置7は、コンピュータを構成する。そして、上
記アーチファクト評価処理は、アーチファクト評価プロ
グラムとして記憶装置7にインストールされ、実行され
る。このアーチファクト評価プログラムは、他のコンピ
ュータにインストールし実行することも可能である。
【0058】
【発明の効果】本発明のアーチファクト評価方法、アー
チファクト評価プログラムおよびX線CT装置によれ
ば、次の効果が得られる。 (1)作業者の主観が入らないため、客観的評価が可能
になる。 (2)上記のように評価に作業者の主観が入らないた
め、熟練した作業者でなくても、誰でも信頼性のある評
価・検査が可能になる。 (3)画像からの評価だけでなく、ローデータからの評
価も可能になる。 (4)ローデータからの評価方法を用いると、X線CT
装置の製造工程中の上流段階で検査を行えるので、下流
で検査するよりも、作業効率が良くなる。
チファクト評価プログラムおよびX線CT装置によれ
ば、次の効果が得られる。 (1)作業者の主観が入らないため、客観的評価が可能
になる。 (2)上記のように評価に作業者の主観が入らないた
め、熟練した作業者でなくても、誰でも信頼性のある評
価・検査が可能になる。 (3)画像からの評価だけでなく、ローデータからの評
価も可能になる。 (4)ローデータからの評価方法を用いると、X線CT
装置の製造工程中の上流段階で検査を行えるので、下流
で検査するよりも、作業効率が良くなる。
【図1】本発明の一実施形態にかかるX線CT装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図2】画像からのアーチファクト評価処理を示すフロ
ー図である。
ー図である。
【図3】中心円領域および同心トラック状領域の概念図
である。
である。
【図4】領域毎の標準偏差の概念図である。
【図5】領域毎の標準偏差比の概念図である。
【図6】ローデータからのアーチファクト評価処理を示
すフロー図である。
すフロー図である。
【図7】一つのチャネルのローデータの概念図である。
【図8】パワースペクトラムのグラフの例示図である。
【図9】周波数帯域とアーチファクトの強さの概念図で
ある。
ある。
3 中央処理装置 4 制御インターフェース 20 走査ガントリ 21 X線管 23 コリメータ 24 コリメータコントローラ 27 ツインX線検出器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 茂 東京都日野市旭ケ丘4丁目7番地の127 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 内 (72)発明者 柳田 弘文 東京都日野市旭ケ丘4丁目7番地の127 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 内 (72)発明者 佐藤 彰子 東京都日野市旭ケ丘4丁目7番地の127 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 内 Fターム(参考) 4C093 AA22 BA03 CA13 CA50 FC30 FD03 FD20 FF50 5B057 AA09 BA03 CA02 CA08 CA12 CA16 CC02 CD18 CG05 DA20 DB02 DB05 DB09 DC30
Claims (21)
- 【請求項1】 nを2以上の整数とするとき、均質な物
体または空気を撮影した画像上に等面積の中心円領域R
OI1および(n−1)個の同心トラック状領域ROI
2〜ROInを区画し、各領域ROI1〜ROInでの
画素値の標準偏差SD1〜SDnを計算し、前記標準偏
差SD1〜SDnに基づいてアーチファクトの強さを評
価することを特徴とするアーチファクト評価方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載のアーチファクト評価方
法において、中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前
記標準偏差SD1〜SDnを規格化して標準偏差比SD
R1〜SDRnを計算し、前記標準偏差比SDR1〜S
DRnに基づいてアーチファクトの強さを評価すること
を特徴とするアーチファクト評価方法。 - 【請求項3】 請求項2に記載のアーチファクト評価方
法において、前記標準偏差比SDR1〜SDRnをグラ
フ化することを特徴とするアーチファクト評価方法。 - 【請求項4】 請求項2に記載のアーチファクト評価方
法において、前記標準偏差比SDR1〜SDRn中の最
大値をアーチファクトの強さとすることを特徴とするア
ーチファクト評価方法。 - 【請求項5】 請求項4に記載のアーチファクト評価方
法において、前記アーチファクトの強さと設定された限
界値とを比較して合否を判定することを特徴とするアー
チファクト評価方法。 - 【請求項6】 均質な物体または空気を撮影したローデ
ータからチャネル毎に切り出したローデータRch(view)
の標準偏差SDchを計算し、前記標準偏差SDchが最も
大きいローデータRch(view)をフーリエ変換してパワー
スペクトラムP(f)を求め、前記パワースペクトラムP
(f)に基づいてアーチファクトの強さを評価することを
特徴とするアーチファクト評価方法。 - 【請求項7】 請求項6に記載のアーチファクト評価方
法において、前記パワースペクトラムP(f)をグラフ化
して提示することを特徴とするアーチファクト評価方
法。 - 【請求項8】 請求項6に記載のアーチファクト評価方
法において、設定された周波数帯域での前記パワースペ
クトラムP(f)の積分値または最大値をアーチファクト
の強さとすることを特徴とするアーチファクト評価方
法。 - 【請求項9】 請求項8に記載のアーチファクト評価方
法において、前記アーチファクトの強さと設定された限
界値とを比較して合否を判定することを特徴とするアー
チファクト評価方法。 - 【請求項10】 画像上のアーチファクトを評価するた
めにコンピュータを、 nを2以上の整数とするとき、均質な物体または空気を
撮影した画像上に等面積の中心円領域ROI1および
(n−1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROIn
を区画する領域区画手段、 各領域ROI1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1
〜SDnを計算する標準偏差計算手段、 中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏差S
D1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜SDR
nを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準偏差
比SDR1〜SDRnをグラフ化して表示するための標
準偏差比グラフ化手段、として機能させるためのアーチ
ファクト評価プログラム。 - 【請求項11】 画像上のアーチファクトを評価するた
めにコンピュータを、 nを2以上の整数とするとき、均質な物体または空気を
撮影した画像上に等面積の中心円領域ROI1および
(n−1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROIn
を区画する領域区画手段、 各領域ROI1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1
〜SDnを計算する標準偏差計算手段と、中心円領域R
OI1の標準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDn
を規格化して標準偏差比SDR1〜SDRnを計算する
標準偏差比計算手段、および前記標準偏差比SDR1〜
SDRn中の最大値をアーチファクトの強さとして表示
するアーチファクトの強さ表示手段として機能させるた
めのアーチファクト評価プログラム。 - 【請求項12】 画像上のアーチファクトを評価するた
めにコンピュータを、 nを2以上の整数とするとき、均質な物体または空気を
撮影した画像上に等面積の中心円領域ROI1および
(n−1)個の同心トラック状領域ROI2〜ROIn
を区画する領域区画手段、 各領域ROI1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1
〜SDnを計算する標準偏差計算手段、 中心円領域ROI1の標準偏差SD1で前記標準偏差S
D1〜SDnを規格化して標準偏差比SDR1〜SDR
nを計算する標準偏差比計算手段、および前記標準偏差
比SDR1〜SDRn中の最大値と設定された限界値と
を比較して合否を判定する合否判定手段として機能させ
るためのアーチファクト評価プログラム。 - 【請求項13】 画像上に生じるであろうアーチファク
トを評価するためにコンピュータを、 均質な物体または空気を撮影したローデータからチャネ
ル毎に切り出したローデータRch(view)の標準偏差SD
chを計算する標準偏差計算手段、 前記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)
をフーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求める
パワースペクトラム算出手段、および前記パワースペク
トラムP(f)をグラフ化して表示するためのパワースペ
クトラムグラフ化手段として機能させるためのアーチフ
ァクト評価プログラム。 - 【請求項14】 画像上に生じるであろうアーチファク
トを評価するためにコンピュータを、 均質な物体または空気を撮影したローデータからチャネ
ル毎に切り出したローデータRch(view)の標準偏差SD
chを計算する標準偏差計算手段、 前記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)
をフーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求める
パワースペクトラム算出手段、および設定された周波数
帯域での前記パワースペクトラムP(f)の積分値または
最大値をアーチファクトの強さとして表示するアーチフ
ァクトの強さ表示手段として機能させるためのアーチフ
ァクト評価プログラム。 - 【請求項15】 画像上に生じるであろうアーチファク
トを評価するためにコンピュータを、 均質な物体または空気を撮影したローデータからチャネ
ル毎に切り出したローデータRch(view)の標準偏差SD
chを計算する標準偏差計算手段、 前記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)
をフーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求める
パワースペクトラム算出手段、 設定された周波数帯域での前記パワースペクトラムP
(f)の積分値または最大値と設定された限界値とを比較
して合否を判定する合否判定手段として機能させるため
のアーチファクト評価プログラム。 - 【請求項16】 nを2以上の整数とするとき、均質な
物体または空気を撮影した画像上に等面積の中心円領域
ROI1および(n−1)個の同心トラック状領域RO
I2〜ROInを区画する領域区画手段と、各領域RO
I1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1〜SDnを
計算する標準偏差計算手段と、中心円領域ROI1の標
準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDnを規格化し
て標準偏差比SDR1〜SDRnを計算する標準偏差比
計算手段と、前記標準偏差比SDR1〜SDRnをグラ
フ化して表示するための標準偏差比グラフ化手段とを具
備したことを特徴とするX線CT装置。 - 【請求項17】 nを2以上の整数とするとき、均質な
物体または空気を撮影した画像上に等面積の中心円領域
ROI1および(n−1)個の同心トラック状領域RO
I2〜ROInを区画する領域区画手段と、各領域RO
I1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1〜SDnを
計算する標準偏差計算手段と、中心円領域ROI1の標
準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDnを規格化し
て標準偏差比SDR1〜SDRnを計算する標準偏差比
計算手段と、前記標準偏差比SDR1〜SDRn中の最
大値をアーチファクトの強さとして表示するアーチファ
クトの強さ表示手段とを具備したことを特徴とするX線
CT装置。 - 【請求項18】 nを2以上の整数とするとき、均質な
物体または空気を撮影した画像上に等面積の中心円領域
ROI1および(n−1)個の同心トラック状領域RO
I2〜ROInを区画する領域区画手段と、各領域RO
I1〜ROInでの画素値の標準偏差SD1〜SDnを
計算する標準偏差計算手段と、中心円領域ROI1の標
準偏差SD1で前記標準偏差SD1〜SDnを規格化し
て標準偏差比SDR1〜SDRnを計算する標準偏差比
計算手段と、前記標準偏差比SDR1〜SDRn中の最
大値と設定された限界値とを比較して合否を判定する合
否判定手段とを具備したことを特徴とするX線CT装
置。 - 【請求項19】 均質な物体または空気を撮影したロー
データからチャネル毎に切り出したローデータRch(vie
w)の標準偏差SDchを計算する標準偏差計算手段と、前
記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)を
フーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求めるパ
ワースペクトラム算出手段と、前記パワースペクトラム
P(f)をグラフ化して表示するためのパワースペクトラ
ムグラフ化手段とを具備したことを特徴とするX線CT
装置。 - 【請求項20】 均質な物体または空気を撮影したロー
データからチャネル毎に切り出したローデータRch(vie
w)の標準偏差SDchを計算する標準偏差計算手段と、前
記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)を
フーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求めるパ
ワースペクトラム算出手段と、設定された周波数帯域で
の前記パワースペクトラムP(f)の積分値または最大値
をアーチファクトの強さとして表示するアーチファクト
の強さ表示手段とを具備したことを特徴とするX線CT
装置。 - 【請求項21】 均質な物体または空気を撮影したロー
データからチャネル毎に切り出したローデータRch(vie
w)の標準偏差SDchを計算する標準偏差計算手段と、前
記標準偏差SDchが最も大きいローデータRch(view)を
フーリエ変換してパワースペクトラムP(f)を求めるパ
ワースペクトラム算出手段と、設定された周波数帯域で
の前記パワースペクトラムP(f)の積分値または最大値
と設定された限界値とを比較して合否を判定する合否判
定手段とを具備したことを特徴とするX線CT装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001043993A JP2002253546A (ja) | 2001-02-20 | 2001-02-20 | アーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびx線ct装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001043993A JP2002253546A (ja) | 2001-02-20 | 2001-02-20 | アーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびx線ct装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002253546A true JP2002253546A (ja) | 2002-09-10 |
Family
ID=18906063
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2001043993A Withdrawn JP2002253546A (ja) | 2001-02-20 | 2001-02-20 | アーチファクト評価方法、アーチファクト評価プログラムおよびx線ct装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2002253546A (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004070659A1 (en) * | 2003-02-05 | 2004-08-19 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Indication of accuracy of quantitative analysis |
US6990172B2 (en) | 2004-02-19 | 2006-01-24 | General Electric Company | Method and apparatus to determine tube current modulation profile for radiographic imaging |
CN100431494C (zh) * | 2003-07-22 | 2008-11-12 | 仁爱米拉索莱有限公司 | 用于分析生物组织图像的方法和装置 |
JP2010512908A (ja) * | 2006-12-19 | 2010-04-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 医用撮像データ内で可能性あるコンピュータ検出偽陽性を指し示す装置及び方法 |
CN102670230A (zh) * | 2011-03-15 | 2012-09-19 | 西门子公司 | 用于在双能计算机断层造影中减少运动伪影的方法 |
JP2013180009A (ja) * | 2012-02-29 | 2013-09-12 | Toshiba Corp | 画像処理装置及び制御プログラム |
JP2015058355A (ja) * | 2013-09-18 | 2015-03-30 | 株式会社日立メディコ | Ct画像評価装置及びct画像評価方法 |
US9245323B2 (en) | 2008-04-14 | 2016-01-26 | Hitachi Medical Corporation | Medical diagnostic device and method of improving image quality of medical diagnostic device |
CN106923852A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | Ct设备及其光路异常检测方法 |
CN111297351A (zh) * | 2020-02-13 | 2020-06-19 | 苏州百慧华业精密仪器有限公司 | 一种动态心电图中的运动伪差识别方法及装置 |
US11399781B2 (en) | 2015-12-25 | 2022-08-02 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Methods and systems for CT balance measurement and adjustment |
-
2001
- 2001-02-20 JP JP2001043993A patent/JP2002253546A/ja not_active Withdrawn
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100388313C (zh) * | 2003-02-05 | 2008-05-14 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 定量分析精度指示 |
WO2004070659A1 (en) * | 2003-02-05 | 2004-08-19 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Indication of accuracy of quantitative analysis |
CN100431494C (zh) * | 2003-07-22 | 2008-11-12 | 仁爱米拉索莱有限公司 | 用于分析生物组织图像的方法和装置 |
US6990172B2 (en) | 2004-02-19 | 2006-01-24 | General Electric Company | Method and apparatus to determine tube current modulation profile for radiographic imaging |
JP2010512908A (ja) * | 2006-12-19 | 2010-04-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 医用撮像データ内で可能性あるコンピュータ検出偽陽性を指し示す装置及び方法 |
US9245323B2 (en) | 2008-04-14 | 2016-01-26 | Hitachi Medical Corporation | Medical diagnostic device and method of improving image quality of medical diagnostic device |
CN102670230A (zh) * | 2011-03-15 | 2012-09-19 | 西门子公司 | 用于在双能计算机断层造影中减少运动伪影的方法 |
JP2013180009A (ja) * | 2012-02-29 | 2013-09-12 | Toshiba Corp | 画像処理装置及び制御プログラム |
JP2015058355A (ja) * | 2013-09-18 | 2015-03-30 | 株式会社日立メディコ | Ct画像評価装置及びct画像評価方法 |
US11399781B2 (en) | 2015-12-25 | 2022-08-02 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Methods and systems for CT balance measurement and adjustment |
CN106923852A (zh) * | 2015-12-30 | 2017-07-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | Ct设备及其光路异常检测方法 |
CN106923852B (zh) * | 2015-12-30 | 2022-02-08 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Ct设备及其光路异常检测方法 |
CN111297351A (zh) * | 2020-02-13 | 2020-06-19 | 苏州百慧华业精密仪器有限公司 | 一种动态心电图中的运动伪差识别方法及装置 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20080513 |