JP2004073869A - Ｃｔ画像のフィルタリング法、コンピュータ断層撮影装置およびコンピュータソフトウェア製品 - Google Patents

Abstract

【課題】診断学上の最適な観点からＣＴ画像のフィルタリングを改善又は簡単化する。
【解決手段】ＣＴ画像のウィンドウ制御されたフィルタリングのために、本発明による方法は次のステップを有する。
ａ）ＣＴ装置またはＣアーム装置によりＣＴ生データを取得するステップ、
ｂ）ＣＴ生データから、例えば鋭い畳み込み核および例えば狭いスライス感度プロフィールにより、１次データセットを再構成するステップ、
ｃ）ウィンドウ幅と画像鮮明度との間の関数関係としての伝達関数を用意するステップ、
ｄ）画像処理プロセスにおいて伝達関数に基づいて、１次データセット内にある選択された断層のＣＴ画像の画像鮮明度を、選択された断層のために選択されたウィンドウ幅に応じて自動的に計算するステップ。
【選択図】　　図４

Description

　本発明は、コンピュータ断層撮影装置において鮮明度およびノイズを適合させるための画像のレトロスペクティブフィルタリング法もしくは画像のウィンドウ制御されたフィルタリング法に関する。

　例えばＸ線コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）のような現代的な医療診断方法によれば、被検体の画像データを取得することができる。一般に、被検体は患者である。

　Ｘ線コンピュータ断層撮影法（以下ではＣＴと略称する。）は、画像形成が基本的に古典的なＸ線断層撮影法とは異なる特殊なＸ線撮影方法である。ＣＴ撮影の場合、横断断層像、すなわち体軸に対してほぼ垂直方向に向いている身体断層像が得られる。画像に表示された組織特有の物理量は断層面におけるＸ線減弱値の分布μ（ｘ，ｙ）である。多数の異なる視角からの２次元分布μ（ｘ，ｙ）の１次元投影が使用測定システムから供給されるが、ＣＴ画像はその１次元投影の再構成によって得られる。

　ＣＴ画像は、エンドレスに回転可能な走査システムを有するＣＴ装置によっても、３６０°よりも小さい角度しか回転できない走査システムを有するＣアーム装置によっても作成可能である。以下では、例えば「ＣＴ生データ」における略称部分「ＣＴ」は両タイプに関して使用する。

　投影データは、画像化すべき断層を通過するＸ線経路後におけるＸ線強度ＩとＸ線源に
おける元の強度Ｉ₀とから次の吸収法則にしたがって求められる。
　　　　　　ｌｎ（Ｉ／Ｉ₀）＝∫_L μ(ｘ,ｙ)dl （１）
　積分経路Ｌは２次元の減弱分布μ（ｘ，ｙ）を通して観察されるＸ線の軌道を表す。１つの像投影は、１つの注視方向のＸ線により得られる被検者断層を通る線積分測定値から合成される。

　断層面において被検者のまわりを回転するＸ線源−検出器の組合せシステムによって、投影角αにより特性化されるあらゆる方向に由来する投影が得られる。今日における通常の装置はいわゆる「ファンビーム装置」である。この装置では、Ｘ線管と検出器アレイ（検出器の線状配置）とが、断層面において、円形測定フィールドの中心でもある回転中心のまわりを共通に回転する。非常に長い測定時間を有する「パラレルビーム装置」はここでは説明しない。しかしながら、ファンビーム投影からパラレルビーム投影への変換およびその逆の変換が可能であることから、ファンビーム装置に基づいて説明しようとする本発明は制限なしにパラレルビーム装置にも適用可能であることを指摘しておく。

　ファンビームジオメトリの場合、ＣＴ撮影は到来するＸ線の線積分測定値−ｌｎ（Ｉ／Ｉ₀）からなり、Ｘ線は検出器位置を定めるファン角度β∈［−β₀，β₀］（β₀はファン開き角度の半分である）と投影角度α∈［０，２π］の２次元の結合とによって特色付けられる。測定システムは有限数ｋの検出器エレメントを持ち、測定は有限数ｙの投影からなるため、この結合は離散系であり、次のようにマトリックスによって表示することができる。
　　　　　Ｐ（α_y，β_k）：［０，２π］×［−β₀，β₀］　　　　　　　　　（２）
もしくは
　　　　　Ｐ（ｙ，ｋ）：（１，２，…Ｎ_P）×（１，２，…Ｎ_S）　　　　　　（３）

　マトリックスＰ（ｙ，ｋ）はファンビームジオメトリのシヌグラム（Ｓｉｎｕｇｒａｍｍ）と称する。投影数ｙおよびチャンネル数ｋは１０００のオーダである。

　式（１）にしたがって対数を形成すれば、投影全体の線積分、
　　　　　　ｐ(α，β)＝ｌｎ（Ｉ／Ｉ₀）＝−∫_L μ(ｘ,ｙ)dl （２）
が得られ、これの総計が分布μ（ｘ，ｙ）のラドン変換と呼ばれている。このようなラドン変換は可逆であり、したがってμ（ｘ，ｙ）はｐ(α，β)から逆変換（逆ラドン変換）によって得ることができる。この逆変換の際に一般に畳み込みアルゴリズムが適用され、このアルゴリズムでは各投影の線積分がまず特殊な関数にて畳み込まれ、それから元のビーム方向に沿って画像面上に逆投影される。畳み込みアルゴリズムを主として特徴付けるこの特殊な関数は“畳み込み核（コンボリューションカーネル）”と呼ばれる。畳み込み核の数学的形式によって、ＣＴ生データから得られるＣＴ画像の再構成時における画質に的確に影響を及ぼすことが可能である。例えば相応の畳み込み核によって画像における位置分解能を高めるために高い周波数を強調することができ、あるいは相応の他の畳み込み核によって画像ノイズの低減のために高い周波数を抑えることもできる。まとめて言うならば、コンピュータ断層撮影法における画像再構成時に適切な畳み込み核を選定することによって、画像鮮明度／画像ノイズおよび画像コントラスト（両者は互いに相補的なふるまいをする。）により特徴付けられる画像特性に影響を及ぼさせることができる。この場合、画像鮮明度と画像ノイズとの間に直接的な比例関係があり、つまり、画像鮮明度を高めれば、同じ程度にノイズが増大する。

　μ値分布の計算によるＣＴにおける画像再構成の原理にはこれ以上立ち入らない。ＣＴ画像の再構成の詳細は種々発表されている（例えば非特許文献１参照）。

　もちろん、照射断層のμ値分布の計算により画像再構成の課題が既に完了したというわけではない。減弱係数μの分布は、医療の適用範囲においては、まだＸ線画像の形で表示されなければならない解剖学的構造を表しているにすぎない。

　ハウンズフィールド氏（Ｇ．Ｎ．Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ）の提案以降において、（尺度単位ｃｍ^-1を有する）線形の減弱係数μの値を無次元の目盛に変換することが一般に慣習になっている。この目盛においては水が値０を有し、空気が値−１０００を有する。このＣＴ値ＣＴ−ｎｕｍｂｅｒへの換算式は次のとおりである。
　　　　ＣＴ−ｎｕｍｂｅｒ＝１０００（μ−μ_water）／μ_water　　　　　（４）

　ＣＴ−ｎｕｍｂｅｒの単位は「ハウンズフィールド値」（ＨＵ）と呼ばれる。「ハウンズフィールドスケール」と呼ばれる目盛は解剖学上の組織を表示するのに非常に良く適している。というのは、ＨＵ値はμ_waterの千分率での偏差を表現し、たいていの身体固有物質のμ値は水のμ値と僅かしか違わない。空気についての−１０００から約３０００までの数値範囲から整数だけが画像情報を媒介するものとして使用される。

　もちろん、約４０００の値の全目盛範囲の表示は人間の目の識別能力をはるかに越えている。しかも、観察者にはしばしば減弱値範囲の小さい間隔、例えば約１０ＨＵだけしか違わない灰色と白色の脳物質の差分しか関心が寄せられない。

　　この理由からいわゆる画像ウィンドウイング（英語：Ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）が用いられる。この場合にＣＴ値目盛の一部だけが選択され、自由になる灰色階調全体にわたって広げられる。この選定されたウィンドウ内では小さな減弱差も非常に良く知覚できる濃淡となり、一方ウィンドウの下のすべてのＣＴ値は黒く表示され、ウィンドウの上のＣＴ値は白く表示される。この画像ウィンドウはそれの中心レベルも幅も任意に変化可能である。

　今や、コンピュータ断層撮影では、多断面変換（ＭＰＲもしくは２次スライス）を採用することに関心が寄せられている。多断面変換は、ボリュームデータセット（１次データセットとも呼ばれ、通常は薄い軸方向のスライスによって代表される。）から計算された任意に傾けられた平面のＣＴ画像を生じさせる。ピクセルは一般にボリュームデータセットで定められる位置に当たらず、ＭＰＲのスライス厚を任意に設定できることから、ピクセルが補間されなければならない。ボリュームデータセットの分解能は、とくに新しいＣＴ装置の場合、ほぼ等方性である。この理由から、このようなボリュームデータセットから高品質のＭＰＲが計算され、このＭＰＲの画質は１次画像の画質と相違しない。

　もちろん、良好な診断学上の画像評価の枠内において、（主として鮮明度とノイズによって特徴づけられる）ＭＰＲ画像特性を適切なフィルタリングによって操作することも同様に関心を寄せられている。多断面変換の鮮明度およびノイズは、主として１次のアキシャル画像の鮮明度およびノイズならびにＭＰＲ作成時に設定されたスライス厚によって決まる。

　したがって、異なる画像特性を持ったＣＴ画像（とくにＭＰＲ画像）の表示に関心が寄せられている。というのは、当該組織の同じ撮影の異なる評価（すなわち、異なる臨床学的評価）が、撮影された組織の異なる様式の表示を要求するからである。

　従来技術では、２次スライスの画像特性の的確な操作は、生データから新しいボリュームデータセットが、変更された畳み込み核パラメータによる新しい画像再構成によって求められ、この新しい１次データセットに基づいて次の新たな本来の２次スライスの発生が行われることによって達成される。これは、異なる特性、例えば他の鮮明度を有する別の畳み込み核による再構成を意味する。

　この公知の方法によっては、ＣＴ画像、とくに２次スライスの画像特性を診断学上の要求にしたがって最適化しようとする上記の特別な狙いが部分的にしか実現できていない。後の利便性に合せられたパラメータによる新たな第１の再構成は、被検者軸に対して横方向のみの鮮明度を変更する。被検者軸は以下ではｚ軸と呼ぶ。この再構成から生じたＭＰＲではｚ軸方向における画像を特徴付ける特性は変更されないままである。

　ｚ軸方向においても所望の結果を得るためには、スライス感度プロフィール（英語：Ｓｌｉｃｅ　Ｓｅｎｓｉｔｙ　Ｐｒｏｆｉｌｅ、ＳＳＰ）をこの第１の再構成に個別に適合させなければならなかった。従来、この適合は不連続のステップでしか可能ではない、すなわち、原理的には軸方向の鮮明度とも呼び得るＳＳＰの任意の正確な同調のための関数が今日のＣＴ装置では使用できない。第１の再構成において任意のＳＳＰを使用することができたとしても、適当に変更された２次スライスの発生には著しい処理労力および計算時間を必要とした。
"ＢＢｉｌｄｇｅｂｅｎｄｅ　Ｓｙｔｅｍｅ　ｆｕｅｒ　ｄｉｅ　ｍｅｄｉｚｉｎｉｓｃｈｅ　Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｋ"，３．Ａｕｆｌａｇｅ，　Ｍｕｅｎｃｈｅｎ：Ｐｕｂｌｉｃｉｓ　ＭＣＤ　Ｖｅｒｌａｇ，１９９５，Ｈｒｓｇ．：Ｍｏｒｎｅｂｕｒｇ　Ｈｅｉｎｚ，ＩＳＢＮ３−８９５７８−００２−２

　そこで、本発明の課題は、診断学上の最適な観点から、ＣＴ画像のフィルタリングの改善もしくは簡単化のための新しい技術を提供することにある。

　本発明によれば、次のステップａ）〜ｄ）を有するＣＴ画像のウィンドウ制御されたフィルタリングのための本発明による第１の方法が提案される。
ａ）ＣＴ装置またはＣアーム装置によりＣＴ生データセットを取得するステップ、
ｂ）ＣＴ生データセットから、例えば鋭い畳み込み核（コンボリューションカーネル）および例えば狭いスライス感度プロフィールにより１次データセットを再構成するステップ、
ｃ）ウィンドウ幅と画像鮮明度との間の関数関係として伝達関数を用意するステップ、
ｄ）画像処理プロセスによって伝達関数に基づいて、１次データセット内にある選択された断層のＣＴ画像の画像鮮明度を、選択された断層のために選択されたウィンドウ幅に応じて自動計算するステップ。

　本発明による第１の方法の第１実施例によれば、画像処理プロセスにおいて、ウィンドウ幅は３次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータに結合され、３次元の畳み込み核にて１次データセットが新たに畳み込み処理され、少なくとも１つの断層が画像鮮明度を変調される。

　本発明による第１の方法の第２実施例によれば、画像処理プロセスにおいて、ウィンドウ幅は２次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータに結合され、２次元の畳み込み核にて少なくとも１つの断層が畳み込み処理され、画像鮮明度を変調される。

　両実施例においては、変更された核パラメータによる新たな再構成および２次スライスの新たな計算を避けられ、このことにより著しく高速の方法となる。

　はじめに１次データセットが最大に鋭い畳み込み核と最大に狭いスライス感度プロフィールで再構成されると好ましい。

　本発明によれば、断層は軸方向のスライス（アキシャルスライス）または２次スライスであってもよい。

　ウィンドウ幅の選定は使用者によってマウスまたはキーボードにより行なわれる。

　さらに、伝達関数がウィンドウ幅とスライス感度プロフィールとの間の関数関係を表すと有利である。

　さらに、本発明によれば、次のステップ（１）〜（５）を有するＣＴ画像のレトロスペクティブフィルタリングのための本発明による第２の方法が提案される。
（１）ＣＴ装置またはＣアーム装置によりＣＴ生データセットを取得するステップ、
（２）１次データセットを、例えば鋭い畳み込み核（コンボリューションカーネル）および例えば狭いスライス感度プロフィールにより再構成するステップ、
（３）１次データセットに基づいて相応の画像特性を持った画像スタックを再構成するステップ、
（４）画像コンピュータ上で目立たずにランする画像処理プロセスによって画像スタックの変更された画像特性を計算するステップと、
（５）変更された画像特性を有するＣＴ画像の形で画像スタックを可視化するステップ。

　本発明による第２の方法の第１実施例では、使用者は入力インタフェースを介して３次元の１次データ畳み込み核の少なくとも１つのパラメータを変更でき、この畳み込み核にて画像処理プロセスにおいて１次データセットが新たに畳み込み処理され、それから画像鮮明度を変調された新たな画像スタックが求められる。

　本発明による第２の方法の第２実施例では、使用者は入力インタフェースを介して２次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータを変更でき、この２次元の畳み込み核にて画像処理プロセスにおいて画像スタックの個々の断層が個別に畳み込み処理され、画像鮮明度を変調される。

　ステップ（４）および（５）は使用者によって、満足できる画像特性が得られるまで何度も繰り返すことができる。

　画像スタックは、本発明によれば、アキシャル画像からなるスタックであってよいが、しかし任意の２次スライスからなるスタックであってもよい。

　本発明の他の特徴は、画像特性が不十分な場合に画像スタックに含まれる断層のスライス厚を変更することができるところにある。

　さらに、本発明にしたがって、今まで説明した方法のいずれかを実施するために、ＣＴ画像処理の個々のステップを実行するコンピュータを備えたコンピュータ断層撮影装置が提案される。

　同様に、本発明にしたがって、コンピュータ断層撮影装置に接続されたコンピュータ装置上でランする際に上述の方法のいずれかを実行するコンピュータソフトウェア製品が提案される。

　　以下において添付図面を参照しながら実施例に基づいて本発明の他の特徴、特性および利点について説明する。

　図１には本発明にしたがって動作するファンビーム法のためのコンピュータ断層撮影装置が概略的に示されている。この装置の場合、Ｘ線管１および放射線受信器（検出器）２が共通の回転中心のまわりを回転し、この回転中心は円形測定フィールド５の中心でもあり、この回転中においては被検者３が患者寝台４上にいる。このコンピュータ断層撮影装置の代わりにＣアーム装置を使用することもできる。被検者３の異なる平行な面を検査することができるようにするために、患者用寝台４は身体長手軸線（体軸）に沿って移動することができる。図から分かるように、ＣＴ撮影では横断層像、つまり体軸にほぼ垂直方向に向けられた身体断層像が生じる。この断層表示法は減弱値分布μ_Z（ｘ，ｙ）自体を表示する（ｚは体軸上の位置である）。コンピュータ断層撮影装置（以下、ＣＴ装置と呼ぶ）は、非常に多くの角度αにおける投影を必要とする。断層撮影を行うために、Ｘ線管１から放射されるコーンビームは平らなファンビームを形成するように絞られ、このファンビームが透視断層の１次元の中心投影を生じさせる。減弱値分布μ_Z（ｘ，ｙ）の正確な再構成のためには、このファンビームは、回転軸線に垂直でなければならず、しかも、ファンビームがあらゆる投射方向から被検体の関心部位を完全にカバーするような開きを持たなければならない。被検者を透過したファンビームは円部分に直線状に配置された検出器によって捕捉される。市販されている装置の場合、これは最大限１０００個の検出器である。個々の検出器は、到来するＸ線に反応して、このＸ線の強さに比例した振幅を持つ電気信号に変換する。

　１つの投影αに属する個々の各検出器信号は、それぞれ測定電子装置７によって捕捉され、コンピュータ８に導かれる。コンピュータ８によりこの測定データはここで適宜に処理され、まず、いわゆるゴードン値にてシヌグラム（このシヌグラムにおいては投影αが対応するチャンネルβの測定値の関数としてプロットされる）の形で、しかし続いてハウンズフィールド値にて本来のＸ線画像の形でモニタ６において可視化される。

　本発明の狙いは、ＣＴ画像の、特に２次スライスの画像特性を診断上の視点に適合させることを可能にするために、簡単で高速の方法を提供することにある。

　本発明による第１の方法の第１実施例は、上述の従来技術に対して、生データから得られるボリュームデータセットの直接フィルタリングを行なうことにある。この場合、第1ステップにおいて、生データが検出器エレメント２により種々の投影の減弱値プロフィールの形で測定され、そして体軸に沿って隣接する別の断層において再び生データが測定される。生データは測定電子装置７に受け入れら、さらにコンピュータ８に導かれる。第２ステップにおいて、コンピュータ８はこれらのＣＴ生データセットから１次データセット（ボリュームデータセット）を計算する。1次データセット自体は、ＨＵ値の形で、軸方向のもしくは２次スライス画像の計算のための基礎となる。本発明による方法の他のすべてのステップはＣＴ装置のコンピュータ８において純粋に計算により実行されるか、もしくはモニタ６上で可視化される。

　１次データセットの本発明によるフィルタリングは、本発明による第１の方法の第１実施例においてはレトロスペクティブに３次元の畳み込みによって、３次元の畳み込み核を３次元マトリックスの形で直接にボリュームデータセットに適用することによって行なわれる。ボリュームデータセットは、それから生じさせられる２次スライスが所望の画像特性を有するように変更される。

　横断方向（すなわち、ｘ−ｙ方向）における軸方向の１次画像群の周波数特性は、使用された再構成アルゴリズムの変調伝達関数によって定められ、一般に等方性である。変調伝達関数は、どの振幅を持ったどの(位置)周波数が画像において可視であるかを定める。その場合に変調伝達関数は、主としてＸ線システムのジオメトリ（焦点幅、横断方向における検出器チャンネル数、１回転当たりの投影数など）および再構成の際に使用される畳み込み核（コンボリューションカーネル）に関係する。ｚ軸方向においては、測定システム構成要素（焦点距離、検出器エレメント幅など）およびアルゴリズム構成要素(スパイラルアルゴリズムにおける軸方向の重み付け関数)からなるＳＳＰが周波数空間における特性を決定する。一般に、この方向は、（３次元等方性分解能の場合にも）軸方向の断層面（アキシャル断層面）に対して区別される。

　画像特性上において所望の作用を有する３次元の畳み込み核は、ｚ軸が特別な役割をなす間、ｚ軸に関して放射対称性であるとよい。しかしながら、一般にフィルタ特性は３つのすべての空間軸に沿って異なっている。

　具体的に説明するために、フィルタリングに相当する３次元の畳み込み核はガウス関数であるとし、一般にそれの幅はすべての軸に沿って異なっている。このような畳み込み核の等ポテンシャル面は、例えば図５に示されているように、異なる半軸を有する楕円体の表面である。このような楕円体に基づいてボリュームデータセットが求められ、それからボリュームデータセットをもとに２次スライス（ＭＰＲ＝多断面変換）が補間される。

　本発明による第１の方法の第２実施例においては、２次スライス（ＭＰＲ＝多断面変換）が直接にフィルタリングされる。その場合に、通例の処置法は、設定されたスライス厚および２次スライス空間位置に基づいて２次元の畳み込み処理を行なうことである。このために必要な２次元の畳み込み核は２次元のマトリックスであり、このマトリックスは該当の２次スライスの特色ある平面を有する３次元の畳み込み核の断層によって与えられている。特色ある平面は、原点を通りかつ２次スライスに平行な平面によって一義的に確定され、２次スライスの位置を決定する。一般には、２次元の畳み込み核の等ポテンシャル線については、一般に直交座標のジオメトリに対して回転させられた軸を有する楕円が生じる。図６にこのような楕円が示されている。

　基本的に、ボリュームデータセットの３次元畳み込みとこれに続くＭＰＲの計算（３Ｄフィルタ＋ＭＰＲ）という第１実施例と、ＭＰＲの計算とそれに続けての２次元の畳み込み核による畳み込み（ＭＰＲ＋２Ｄフィルタ）という第２実施例とは、ＭＰＲ面に対して垂直な方向の特性が２次スライスの計算のためのアルゴリズによって決められるというかぎりにおいて、等価である。例えばＭＰＲの計算時に使用者による補間関数によりスライス厚が設定される。特に２次元のフィルタリングでは、ＭＰＲの横方向の特性のみを変更しようとする場合もある。

　とくに、本発明による第１の方法の第２実施例(既に存在するＭＰＲに２次元の畳み込み核が適用される実施例)は、唯一のステップで、既に存在するＭＰＲの画像特性(鮮明度、ノイズ)の変更を可能にする。１ＭＰＲ当たり約に１００ｍｓｅｃの典型的な計算時間の場合に、この方法は、生データから１次データセットの新たな再構成およびこれに続く２次スライスの新たな計算が行なわれる従来の方法よりも著しく高速である。１００個の１次画像のスタックをもとに、これから５０個の２次スライスが計算されたものとすると、従来の方法は、１秒当たり２つの再構成された１次画像を受け入れるならば、再構成のためだけに５０秒を必要とする。これに加えて、さらになおも２次スライス発生の処理が行なわれる。これに対して、本発明による第１の方法の第２実施例による直接フィルタリングは約５秒を要するだけである。

　本発明による第１の方法の第２実施例である３次元畳み込みの形式は、既に計算された２次スライスの直接の畳み込みのように非常に高速であるというわけではない。というのは、２次スライスの新たな計算の前に３次元の畳み込み核を有するボリュームデータセットが新たに決定され、これが純粋な畳み込みからなるＭＰＲよりも時間を要するからである。しかしながら、かかる方法の利点は、あとから、最終的に所望の画像特性を有する任意の２次スライスが新たに計算されたボリュームによってあてがわれるところにある。

　本発明の他の特徴は、本発明による第２の方法において、使用者に次の可能性が与えられることである。すなわち、結局はコンピュータ８にて実施される適切な可視化インタフェースにより、簡単かつ高速に(特にＭＰＲの)ＣＴ画像の特性を診断上の要求に整合させることができる。とくに、異なる画像特性（画像鮮明度および画像ノイズ）を有する非常に様々の形式の解剖学上の組織を表示することができる。

　本発明による第２の方法は、ＣＴ値（ＨＵ値）が器官構造に応じてハウンズフィールドスケールにおいて異なる範囲を占めるという事実を利用している。

　ハウンズフィールドスケールを図２に示す。個々の器官のＣＴ値は、使用されたＸ線スペクトルにはあまり依存せずに特有の範囲を占める。例えば、肺組織および脂肪はそれらの低い厚みとそれに起因する少ない減弱のために、−９５０〜−５５０もしくは−１００〜−８０の範囲の負のＣＴ値を有する。たいていの他の組織は正の範囲にある。すなわち、腎臓は２０〜４０、心臓は４０〜１００、血液は５０−６０、肝臓は５０〜７０である。骨組織は、カルシウムの高い原子番号およびそれによる高い減弱のために、２０００ＨＵまでのＣＴ値を持つ。

　従来のＣＴ装置に関しては、ハウンズフィールドスケール全体の表示のために４０９６（＝２¹²）個の異なる灰色値が使用できる。しかしながら、観察者によっては最大６０〜８０の灰色階調しか識別することができない。この理由からＣＴ画像形成においては既に述べたようにウィンドウイング（英語：Ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）が行なわれる。このウィンドウイングにおいては関心のあるハウンズフィールド間隔が灰色値目盛全体に対応させられる。図３においては、これが例として目のつんだ骨組織について表示されている。対話式で使用者によってマウスまたは制御ボタンにてウィンドウが中心位置（ウィンドウレベルＣ）と幅（ウィンドウ幅Ｗ）により確定される。図３の例では中心位置がＣ＝２０００にあり、ウィンドウ幅がＷ＝４００にある。この場合にはウィンドウは白と黒の間で１０階調に配分されている。

　一般にウィンドウイングは関心のある器官の構造が最適に現れるように行なわれる。古典的な応用例は、コントラスト豊かな気管支分枝もコントラストの乏しい肺の軟組織も診断上において重要であるＣＴ肺撮影（胸部）である。気管支分枝の表示のためには大きなウィンドウを選ぶのが好ましく、これはノイズが視覚的に減少するという利点を有する。なぜならば、ノイズは，ウィンドウイングが大きくなるほど抑圧される最大振幅を有するからである。軟部組織の細部構造を解明するためには小さいウィンドウを選ぶのが適当である。小さいウィンドウにおいては、画像鮮明度が確かに高まるが、しかし同時にそれにともなう高いノイズ振幅を耐えなければならない。

　診断学上の視点から、画像表示のために選定されたウィンドウ幅が鮮明度パラメータ、従って画像特性を確定するのが有意義である。それゆえ、本発明の考えは、画像表示のために選択されたウィンドウ幅が画像鮮明度およびノイズに関連することにある。このために、本発明によれば、選定されたウィンドウ幅を一義的に畳み込み核に対応付ける伝達関数が定義される。かかる伝達関数が図４に示されている。横軸はウィンドウ幅を表し、縦軸は画像鮮明度を表す。伝達関数が単調上昇曲線であると有意義である。というのは、ウィンドウ幅の増大にともなって、所定の最大ノイズ振幅においてノイズが常にいっそう抑制され、画像コントラストが高められるからである。しかし、一般には、ウィンドウ幅と画像鮮明度との間において、診断を有意義に支援する任意の関係を選択することができる。

　ウィンドウ幅と画像鮮明度との間におけるこの関数関係は、ＣＴ装置のコンピュータ８において本発明によればソフトウェアにより実行可能にされているが、本発明による第２の方法の第１実施例によれば、使用者は、画像処理プロセスにおいて、ボリュームデータセット内にある１つの選択された断層のＣＴ画像の画像鮮明度を、伝達関数に基づいて、基礎となるこのボリュームデータセットのフィルタリングによって変更することが可能である。一般の場合、既に詳細に説明したように、フィルタ特性（フィルタリングの基礎となっている畳み込み核の性質）は、３つのすべての空間軸に沿って異なっている。明らかに畳み込み核の等ポテンシャル面は異なる半軸を備えた楕円体の表面である。ボリュームデータセットのフィルタリングは、相応に変調された画像特性を備えたこのボリュームデータセットにおいてあとから任意の断層を得ることができるという利点を有する。

　しかしながら、(計算)速度の理由から、本発明による第２の方法の第２実施例においては、２次元の畳み込み核の使用によって２次スライスの直接フィルタリングが行なわれる。２次スライス（ＭＰＲ）の空間位置は２次スライスに平行で且つ座標原点を通る面（以下、この面を「特定面」と呼ぶ。）によって一義的に定まる。使用される２次元の畳み込み核は、既に説明し図６に示したように、楕円の形をした特定面を備えた３次元の畳み込み核（楕円体）のスライスとして与えられている。

　本発明による第２の方法の第２実施例によるフィルタリングは、予め与えられた基準ボリュームの相応の２次断面（ＭＰＲ）上で２次元の畳み込みが行なわれることによって実現される。基準ボリュームは、例えば最大に鋭い畳み込み核および最大に狭いスライス感度プロフィールでもって生データから計算された１次データセット（元のボリュームデータセット）である。

　一般に、本発明による第２の方法の第１実施例による前述のフィルタリングは、伝達関数の設定後３次元のフィルタ特性がコンピュータ８上で実行される画像処理プロセスによってウィンドウ幅に依存して適応するように行なわれる。基準ボリュームは相応の３次元の畳み込み核により所望の画像特性に整合させられ、次にそれから相応の２次断面（ＭＰＲ）が計算される。最後に、それぞれの２次断面が選定されたウィンドウ幅で表示される。

　ＣＴ画像のこの種のウィンドウ制御されたフィルタリングの実践的な実現は、例えば使用者が、コンピュータ８のモニタ６上でヴァーチャルインターフェースにてマウスによりウィンドウ幅(ウィンドウ設定)を診断目的に応じて変更し、基礎となっている畳み込み核のフィルタ特性が伝達関数に従って相応に同時に変化されることによって行なわれる。ウィンドウ幅の変化によるだけで画像特性(特に鮮明度およびノイズ)を使用者の診断上の要求に合致させることができる。

　以上に説明した本発明による２つの方法は、２次スライス画像の適応化された表示のためのみならず、特にアキシャル断層像の診断上の評価のための臨床ルーチンにおいても重要である。

本発明によるファンビーム法のためのＣＴ装置を示す概略図 人体器官ハウンズフィールド値を示すハウンズフィールドスケール図 ＣＴ画像を表示する際のウィンドウ制御の説明図 本発明による伝達関数を示す曲線図 楕円体形状の３次元の畳み込み核の等ポテンシャル面図 楕円形の等ポテンシャル線図

符号の説明

　１　　　　Ｘ線管
　２　　　　Ｘ線検出器
　３　　　　被検体
　４　　　　患者寝台
　５　　　　円形状の測定フィールド
　６　　　　モニタ
　７　　　　測定電子装置
　８　　　　コンピュータ
　９　　　　３次元の畳み込み核を表す等ポテンシャル面
１０　　　　楕円体を切断する特定面
１１　　　　相応の２次元の畳み込み核の等ポテンシャル線

Claims (17)

1. ａ）ＣＴ装置またはＣアーム装置によりＣＴ生データセットを取得するステップ、
   ｂ）ＣＴ生データセットから畳み込み核およびスライス感度プロフィールにより１次データセットを再構成するステップ、
   ｃ）ウィンドウ幅と画像鮮明度との間の関数関係として伝達関数を用意するステップ、
   ｄ）画像処理プロセスによって伝達関数に基づいて、１次データセット内にある選択された断層のＣＴ画像の画像鮮明度を、選択された断層のために選択されたウィンドウ幅に応じて自動計算するステップ、
   を有することを特徴とするＣＴ画像のウィンドウ制御されたフィルタリング法。
2. 　画像処理プロセスにおいて、ウィンドウ幅が３次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータに結合され、３次元の畳み込み核にて１次データセットが新たに畳み込み処理され、少なくとも１つの断層が画像鮮明度を変調されることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 　画像処理プロセスにおいて、ウィンドウ幅が２次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータに結合され、２次元の畳み込み核にて少なくとも１つの断層が畳み込み処理され、画像鮮明度を変調されることを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 　１次データセットは最大に鋭い畳み込み核および最大に狭いスライス感度プロフィールにて再構成されることを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 　断層は軸方向のスライスであることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
6. 　断層は２次スライスであることを特徴とする請求項１乃至４の１つに記載の方法。
7. 　ウィンドウ幅の選定は使用者によってマウスまたはキーボードにより行われることを特徴とする請求項１乃至６の１つに記載の方法。
8. 　伝達関数は付加的にウィンドウ幅とスライス感度プロフィールとの間の関数関係を表すことを特徴とする請求項１乃至７の１つに記載の方法。
9. （１）ＣＴ装置またはＣアーム装置によりＣＴ生データセットを取得するステップ、
   （２）１次データセットを畳み込み核およびスライス感度プロフィールに基づいて再構成するステップ、
   （３）１次データセットに基づいて相応の画像特性を持った画像スタックを再構成するステップ、
   （４）画像コンピュータ上でランする画像処理プロセスによって画像スタックの変更された画像特性を計算するステップ、
   　（５）変更された画像特性を有するＣＴ画像の形で画像スタックを可視化するステップ、
   を有することを特徴とするＣＴ画像のレトロスペクティブフィルタリング法。
10. 　使用者が入力インタフェースを介して３次元の１次データセット畳み込み核の少なくとも１つのパラメータを変更でき、この畳み込み核にて画像処理プロセスにおいて１次データセットが新たに畳み込み処理され、それから画像鮮明度を変調された新たな画像スタックが求められることを特徴とする請求項９記載の方法。
11. 　使用者が入力インタフェースを介して２次元の畳み込み核の少なくとも１つのパラメータを変更でき、この畳み込み核にて画像処理プロセスにおいて画像スタックの個々の断層が個別に畳み込み処理され、画像鮮明度を変調されることを特徴とする請求項９乃至１０の１つに記載の方法。
12. 　ステップ（４）および（５）が使用者によって、満足できる画像特性が得られるまで繰り返されることを特徴とする請求項９乃至１１の１つに記載の方法。
13. 　画像スタックはアキシャル画像のスタックであることを特徴とする請求項９乃至１２の１つに記載の方法。
14. 　画像スタックは任意の２次スライスからなるスタックであることを特徴とする請求項９乃至１２の１つに記載の方法。
15. 　不十分な画像特性の場合に画像スタックに含まれる断層のスライス厚も変更されることを特徴とする請求項９乃至１４の１つに記載の方法。
16. 　ＣＴ画像処理の個々のステップを実行するコンピュータを備えていることを特徴とする請求項１乃至１５の１つに記載の方法を実施するためのコンピュータ断層撮影装置。
17. 　コンピュータ断層撮影装置に接続されたコンピュータ装置上で請求項１乃至１５の１つに記載の方法を実施するコンピュータソフトウェア製品。

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