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

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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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JP2001043993A
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Shigeru Watanabe
茂 渡辺
Hirofumi Yanagida
弘文 柳田
Akiko Sato
彰子 佐藤
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GE Medical Systems Global Technology Co LLC
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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。

Description

【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図面の簡単な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【符号の説明】
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)

    【特許請求の範囲】
  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【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。
  8. 【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。
  9. 【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。
  10. 【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。
  11. 【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。
  12. 【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。
  13. 【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。
  14. 【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。
  15. 【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。
  16. 【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。
  17. 【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。
  18. 【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。
  19. 【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。
  20. 【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。
  21. 【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。
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