JP2006513812A - 可変ピッチ・スパイラルct用の効率的な画像復元アルゴリズム - Google Patents
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Abstract
【課題】2次元検出器を使用した、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供する。
【解決手段】新規なアルゴリズムに従い、2つの検出器を使用して可変ピッチ(一定でない速度)・スパイラル走査を行うことによって、対象物の画像を復元する。なお、対象物は、一定でない速度で移動することができる。アルゴリズムは、FBPに基づいた畳み込み積分構造を有しており、非常に効率的に作用する。このアルゴリズムは、コンピュータの処理能力をあまり必要とせず、厳密アルゴリズムと近似アルゴリズムの利点を兼ね備えている。対象物は、回転する線源及びその反対側に配置される検出器との中を、一定でない速度で移動することができる。また、1つの線源と、その反対側に位置する検出器は、スパイラル走査を行うために、コイルスタンド上に配置することができる。
【解決手段】新規なアルゴリズムに従い、2つの検出器を使用して可変ピッチ(一定でない速度)・スパイラル走査を行うことによって、対象物の画像を復元する。なお、対象物は、一定でない速度で移動することができる。アルゴリズムは、FBPに基づいた畳み込み積分構造を有しており、非常に効率的に作用する。このアルゴリズムは、コンピュータの処理能力をあまり必要とせず、厳密アルゴリズムと近似アルゴリズムの利点を兼ね備えている。対象物は、回転する線源及びその反対側に配置される検出器との中を、一定でない速度で移動することができる。また、1つの線源と、その反対側に位置する検出器は、スパイラル走査を行うために、コイルスタンド上に配置することができる。
Description
本発明は、コンピュータ断層撮影(computer tomography:CT)に関するものであり、特に、X線源が対象物の周囲を回転する間に対象物が一定でない速度で移動する場合における、対象の可変ピッチ・スパイラル走査により取得したデータから3次元画像を復元する方法及びシステムに関する。
なお、本発明は、米国仮出願第60/430,802号(出願日:2002年12月4日)の優先権の利益を主張する米国特許出願第10/728,136号(出願日:2003年12月4日)の一部継続出願である。また、本発明は、米国特許出願第10/389,534号(出願日:2003年3月14日の一部継続出願である。なお、米国特許出願第10/389,534号は、米国仮出願第60/312,827号(出願日:2001年8月16日)の優先権の利益を主張する、米国特許出願第10/389,090号(出願日:2003年3月14日の一部継続出願である。また、米国特許出願第10/389,090号は、米国特許出願第10/143,160号(出願日:2002年5月10日、現在は米国特許第6,574,299号)の一部継続出願である。
この30年間で、コンピュータ断層撮影(computer tomography:CT)は、スライス・バイ・スライス走査による画像復元から、スパイラル走査による画像復元にまで至った。1970年代から1980年代までは、スライス・バイ・スライス走査が用いられた。この方法では、寝台に載せた患者をガントリーの中で少しずつ移動させるのと、ガントリーを回転させるのとを交互に行う。ガントリーの回転中、患者は静止しているので、患者の周りを回るX線源の軌道は円形になる。患者を横切る、事前に選択されたスライスは、前述した円形走査によって取得されたデータを使用して復元される。
1980年代の中頃から今日まで、CTでのデータ収集としては、スパイラル型の走査が好ましい方法となった。スパイラル走査時は、患者を載せた寝台は、寝台の周りを連続的に回転するガントリーの中を、一定の速度で連続的に移動する。初めの内は、スパイラル走査では、データを1次元で受け取る1次元検出器を使用していた(検出器は1列に配置される)。その後、検出器が複数列(2列以上)で互いに隣接して配置される2次元検出器が導入された。CTでは、特に2次元検出器を使用する場合、画像の復元について重大な問題点があった。以下では、2次元検出器で作成されるデータを、コーンビーム(cone-beam:CB)データ又はCB投影と呼ぶ。
図1は、X線源及び検出器アレイを有する回転するガントリー内を、一定の速度で移動する寝台上の患者の標準的な配置を示す。コーンビーム投影データの集合は、X線検出器によって受け取られ、コンピュータによって画像復元処理が行われる。復元された画像はモニタに表示される。
2次元検出器を使用したスパイラス走査によって得られたデータからの3次元(別名:ボリュームメトリック)画像復元するためのアルゴリズムとしては、厳密アルゴリズムと近似アルゴリズムの2種類のアルゴリズムが知られている。しかし、厳密アルゴリズムと近似アルゴリズムは、どちらも既知の問題点を有している。理想的な環境下では、厳密アルゴリズムは、正確な画像を復元できる。したがって、厳密アルゴリズムには、非理想的な(すなわち、現実的な)環境下でも良質な画像を作成することが期待される。しかし、厳密アルゴリズムは、画像を復元するのに長時間かかることが知られている。また、厳密アルゴリズムは、使用時にコンピュータの処理能力を多大に必要とする。また、厳密アルゴリズムでは、大量のコーンビーム投影をメモリに保存する必要がある。さらに、ある厳密アルゴリズムでは、実施するのに大きな検出器アレイを必要とする、また、走査する患者の大きさに制限がある。
近似アルゴリズムは、フィルタ補正逆投影(filtered back projection:FBP)構造を有しているので、画像を非常に効率良く作成できる。また、近似アルゴリズムは、厳密アルゴリズムよりも、コンピュータの処理能力が少ない。しかし、近似アルゴリズムは、理想的な環境下でも、近似画像(正確な画像とは似ているものの、正確な画像とはやはり異なる)しか作成できない。特に、近似アルゴリズムでは、画像における偽の特徴(false feature)であるアーチファクトが作成される。ある環境下では、このようなアーチファクトは非常に激しくなる。
今日まで、厳密アルゴリズムと近似アルゴリズムの利点を兼ね備え、理想的な環境下で正確な画像を再現でき、コンピュータの処理能力をあまり必要とせず、可変ピッチ・スパイラル走査の場合に、正確な画像を効率よく復元できる(FBP構造を使用して)アルゴリズムは知られていない。以下の説明では、「本発明に係るアルゴリズムが正確な画像を復元する」という表現は、「理論上は、本発明に係るアルゴリズムが正確な画像を復元できる」ことを意味する。現実には、全てのデータはノイズや他の不完全性を含んでいるので、どのアルゴリズムも正確な画像を復元できない。
画像復元は多数の米国特許で提案されている。例えば、Huによる米国特許第5,663,995号、第5,706,325号、第5,784,481号及び第6,014,419号、Tamによる米国特許第5,881,123号、第5,926,521号、第6,130,930号及び第6,233,303号、Samaresekeraらによる米国特許第5,960,055号、Schallerによる米国特許第5,995,580号、Sauerによる米国特許6,009,142号、Siversによる米国特許6,072,851号、Bessonによる米国特許6,173,032号、Dafniによる米国特許6,198,789号、Hsiehによる米国特許6,215,841号及び第6,266,388号を参照されたい。しかしながら、上記した特許はどれも、前述した画像復元の欠陥の全てを克服していない。
本発明の主な目的は、2次元検出器を使用した、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第2の目的は、理論上は近似画像ではなく正確な画像を復元できることが知られている、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第3の目的は、フィルタ補正逆投影(filtered back projection:FBP)構造を使用して正確な画像を効率よく作成できる、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第4の目的は、最小限のコンピュータ処理能力で正確な画像を作成できる、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第5の目的は、FBP構造によって正確な画像を作成できる、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第6の目的は、アルゴリズムが連続的に行うべくCB投影を行う、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第7の目的は、コンピュータメモリ内に多くのCB投影を記憶させる必要のない、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の第8の目的は、スライスの測定が終わり次第、画像を表示するために、ほぼリアルタイムで画像化を行う、可変ピッチ(一定でない速度)のスパイラル方式で走査した対象物の画像を復元するための向上した方法及びシステムを提供することにある。
本発明の好ましい実施形態では、スパイラル走査した対象物の画像を復元するのに、6つの全体的ステップを用いる。第1のステップでは、現在のCB投影を測定する。次に、新規なアルゴリズムによって、検出器上の線群を特定する。次に、隣り合う投影の導関数を計算し、その後、選択された線群の線に沿ったフィルタを使用して、前記導関数を畳み込み積分(convolution)する。次に、フィルタ処理されたデータを使用して、逆投影を行って画像を更新する。最終的に、対象物全体が走査されるまで、各CB投影に対して、前述したステップを繰り返さす。この実施形態は、一度にいくつかの(約2〜4の)CB投影をメモリ内に記憶させつつ、1つの線群を使用して行われる。
従来技術とは異なり、本発明は、スパイラル走査中に対象物を一定速度で移動させることに限定されない。対象物は、ガントリー内を一定でない速度で移動することができる
他の実施形態では、複数のX線源を有し、その反対側に検出器が配置される(それらは、コイルスタンド上の異なった位置で、連続的に動作する)スパイラルコイル型のスタンド内で、対象物が静止した状態のままでいることを可能とする。さらに、固定された複数のX線源と、その反対側に配置される検出器とを有するコイルスタンド全体は、対象物の周囲をぐるりと回転する。
他の実施形態では、複数のX線源を有し、その反対側に検出器が配置される(それらは、コイルスタンド上の異なった位置で、連続的に動作する)スパイラルコイル型のスタンド内で、対象物が静止した状態のままでいることを可能とする。さらに、固定された複数のX線源と、その反対側に配置される検出器とを有するコイルスタンド全体は、対象物の周囲をぐるりと回転する。
さらに、スパイラル・コイルスタンドは、単一のX線源及びその反対側に配置される検出器を有し、固定された対象物の周囲を、一定又は一定でない速度で、スパイラル状のトラックに沿って移動する。さらに、スパイラルスタンドは、単一のX線源及びその反対側に位置する検出器が対象物の長さ方向に沿って一定でない速度で移動できるように、互いに不均一の間隔を有するコイルリンクを有する。したがって、近くに配置されたリンクでは、離れて配置されたコイルリンクと比べると、単一の線源及び検出器を対象物に対してゆっくりとした速度で移動させることができる。
本発明のさらなる目的及び利点は、以下の現時点での好ましい実施形態についての詳細な説明によって明らかになるであろう。
本発明の実施形態を詳細に説明する前に、本発明はここで説明される詳細に限定されるものではなく、他の実施形態も取れることを理解されたい。また、ここで使用される専門用語は、説明を目的としたものであり、本発明を限定するためのものではない。
図1は、X線源及び検出器アレイを有する回転するガントリー内を移動する寝台上の患者の標準的な配置を示す図である。コーンビーム(cone beam:CB)投影は、X線検出器によって受光され、コンピュータによって画像復元処理が行われる。復元された画像はモニタに表示される。この発明では、検出器アレイとしては2次元アレイを用いる。例えば、アレイは、複数の検出器を有する列を、2つ、3つ、又はそれ以上含むことができる。各列が10個の検出器を有する列を3列含む場合は、1つのCB投影の集合からは30個のX線が検出される。
図2は、第1の実施形態での、コンピュータでの画像復元処理時における本発明の基本的処理ステップの概要を示す。
第1の実施形態は、一度に複数(約2〜4)のCB投影をコンピュータメモリに記憶させつつ、1つの線群を使用して行う。
最初のステップ10では、現在のCB(コーンビーム)投影を取得する。次のステップ20では、新規なアルゴリズム(詳細については後述する)に基づいて、仮想のX線アレイ上の線群を特定する。ここでは、選択された線がアレイを横切るような傾いた直線となるように、検出器アレイは平面であると仮定する。
次のステップ30では、フィルタ処理を準備する。フィルタ処理は、選択された線に対するCB投影データの必要な導関数を含むコンピュータ処理を含んでいる。
次のステップ40は、選択された線群の線に沿って、コンピュータ処理された導関数(処理されたCBデータ)をフィルタによって畳み込み積分(convolution)する。このステップは、CB投影データの導関数を推移不変(shift-invariant)フィルタ処理するステップとも言われる。次のステップ50は、対象物の画像はコンピュータ処理され、逆投影を行うことによって更新される。
以下、本発明について詳細に説明する。まず、主要な反転公式について説明し、その後に新規なアルゴリズムについて説明する。
従来技術とは異なり、本発明は、対象物が回転するガントリー内を一定でない速度で移動する場合に使用できる。対象物は、加速、減速、又はその組み合わせで移動できる。回転するガントリー内でゆっくりした速度で移動すると、所望する通りに、対象物の特定の部位が強調された画像を作成できる。
ガントリーが3回転する間に、回転するガントリー内で移動するテーブルの速度が約25%増加する実験を行った。数値実験は、後述するアルゴリズムの良質な画像を作成する能力と、高い計算能力を証明した。移動するテーブルの速度が減少すると、本質的に、同様の結果をもたらす。
X線源の可変ピッチ(可変速度)スパイラル走査軌道Cは、下記の方程式で表される。また、走査される対象物の周囲のスパイラル走査の数学的表記は、図3に表される。
y1(s)=Rcos(s)、y2(s)=Rsin(s)、y3(s)=z(s)……(1)
ただし、sは、現実のパラメータであり、z(s)は、スパイラル上のX線源の第3座標を表す関数である。ピッチは、z´(s)が一定でない場合は変化する。Rは、X線源から等角点(isocenter)までの距離である。
y1(s)=Rcos(s)、y2(s)=Rsin(s)、y3(s)=z(s)……(1)
ただし、sは、現実のパラメータであり、z(s)は、スパイラル上のX線源の第3座標を表す関数である。ピッチは、z´(s)が一定でない場合は変化する。Rは、X線源から等角点(isocenter)までの距離である。
走査される対象物は、仮想の円柱U(半径r)の内部に位置する。r<Rである(図3参照)。ψは、下記の性質を有する滑らかな関数である。
ψ(0)=0、0<ψ´(t)<1、t∈[0,2π] ……(2)
不要かもしれないが、次のことをさらに仮定する。
ψ´(0)=0.5、ψ(2k+1)(0)=0 k≧1 ……(3)
s0、s1、及びs2は、常に次の方程式に関係すると仮定する。
s0≦s2<s0+2πであれば、s1=ψ(s2−s0)+s0 ……(4)
s0−2π<s2<s0であれば、s1=ψ(s0−s2)+s2 ……(5)
条件(2)及び(3)は、容易に満たされる。例えば、ψ(t)=t/2とすると、下記のようになる。
s1=(s0+s2)/2、s0−2π<s2<s0+2π ……(6)
また、
……(7)
(0<|s2−s0|<2πの場合)
……(8)
(s2=s0場合)
とする。
ただし、y(s0),y(s1),y(s2)は、下記の式(4)、(5)で表されるスパイラル上の3つの点である。u(s0,s2)は、y(s0)、y(s1)、y(s2)を含んでいる平面に対して垂直な単位ベクトルである。
また、
である。
ψ(0)=0、0<ψ´(t)<1、t∈[0,2π] ……(2)
不要かもしれないが、次のことをさらに仮定する。
ψ´(0)=0.5、ψ(2k+1)(0)=0 k≧1 ……(3)
s0、s1、及びs2は、常に次の方程式に関係すると仮定する。
s0≦s2<s0+2πであれば、s1=ψ(s2−s0)+s0 ……(4)
s0−2π<s2<s0であれば、s1=ψ(s0−s2)+s2 ……(5)
条件(2)及び(3)は、容易に満たされる。例えば、ψ(t)=t/2とすると、下記のようになる。
s1=(s0+s2)/2、s0−2π<s2<s0+2π ……(6)
また、
……(7)
(0<|s2−s0|<2πの場合)
……(8)
(s2=s0場合)
とする。
ただし、y(s0),y(s1),y(s2)は、下記の式(4)、(5)で表されるスパイラル上の3つの点である。u(s0,s2)は、y(s0)、y(s1)、y(s2)を含んでいる平面に対して垂直な単位ベクトルである。
また、
である。
完全にスパイラルの内側にある点は全てPI部分に属する。PI線分は、スパイラル上に位置しており1回未満の回転により分離されている線の終点(endpoint)の線分である(図4参照)。そのようなPI線分は1つしか存在しない仮定する。これは、例えば、z´(s)又はz´´(s)が定数であり、z´(s)が変化しない場合又はz´(s)+z´´´(s)が変化しない場合に適応される。s=sb(x)とs=s1(x)が、復元点xを含んでいるPI線分の終点に対応するパラメータの値を表すと仮定する。
IPI(x)=[sb(x),s1(x)]をPIパラメータ区間と呼ぶ。IPI(x)に対応するスパイラルの一部は、CPI(x)と表される(ある復元点のPI線分を図示した図4を参照)。
IPI(x)=[sb(x),s1(x)]をPIパラメータ区間と呼ぶ。IPI(x)に対応するスパイラルの一部は、CPI(x)と表される(ある復元点のPI線分を図示した図4を参照)。
次に、スパイラル内にあり、s0∈IPI(x)である復元点xを求める。y(s0)、y(s2)、及びy(s1(s0,s2))を通りxを含んでいる平面、s2∈IPI(x)を求める。より正確に言えば、次の方程式をs2について解く。
(x−y(s0))・u−(s0,s2)=0, S2∈IPI(x) ……(9)
そのようなs2は、一意的に存在し、s0に滑らかに依存する。そのため、この式は、
s2:=s2(s0,x)と定義し、その結果、
u(s0,x):=u(s0,s2(s0,x))である。
(x−y(s0))・u−(s0,s2)=0, S2∈IPI(x) ……(9)
そのようなs2は、一意的に存在し、s0に滑らかに依存する。そのため、この式は、
s2:=s2(s0,x)と定義し、その結果、
u(s0,x):=u(s0,s2(s0,x))である。
方程式(9)は、様々な方法により解かれ、すべてはルーツファインダー(root finder)という名で知られている。主な復元公式は、次の式(10)である。
……(10)
ただし、fは、走査される対象物の内部におけるX線減衰係数の分布を表す関数であり、
e(s,x)=β(s,x)×u(s,x) であり、
×は、2つのベクトルの外積であり、
Θ(s,x,γ):=cosγβ(s,x)+sinγe(s,x) であり、
Dfは、fのコーンビーム変換であり、
……(11)
は、焦点y(s0)から復元点xに向かう単位ベクトルである。
……(10)
ただし、fは、走査される対象物の内部におけるX線減衰係数の分布を表す関数であり、
e(s,x)=β(s,x)×u(s,x) であり、
×は、2つのベクトルの外積であり、
Θ(s,x,γ):=cosγβ(s,x)+sinγe(s,x) であり、
Dfは、fのコーンビーム変換であり、
……(11)
は、焦点y(s0)から復元点xに向かう単位ベクトルである。
反転公式(10)の効率的(FBPタイプの)な実行について説明する。式(9)から、s2(s,x)が、実際にsとβ(s,x)に依存することは明らかである。
方程式(12)、(13)を、より良く理解するために、検出器アレイの様々な重要な特性について説明する。あるs∈IPI(x)において、X線源がy(s)に固定されていると仮定する。投影立体画像は、スパイラルの上側及び下側の回転を検出器表面上に立体投影したのを図3に示す。図5は、本発明のアルゴリズムに使用される、現在の線源位置から検出器平面への立体投影を示す図である。
検出器アレイはX線源と共に回転するので、検出器平面はsによって決まり、DP(s)で表される。DP(s)はスパイラル軸と平行であり、X線源と反対側の点で、円柱:y1 2+y2 2=R2(方程式(1)を参照)に接すると仮定する。したがって、y(s)と検出器平面の距離は、2Rである。検出器平面内の座標は、下記の通りである。d1軸がスパイラル軸と垂直であり、d2軸がスパイラル軸と平行であると仮定する。これにより、次のパラメータ曲線が得られる。
ただし、Δは、その内側に患者が配置される仮想の円柱Uの半径rによって決定される(図3参照):Δ=2cos−1(r/R)。上端及び下端の曲線を、それぞれΓtop及びΓbotと表す(図6を参照。図6は、検出器表面上における、境界線などの様々な直線及び曲線を示す図である)。Γtop及びΓbotの共通漸近線をΓ0と表す。
はxの投影を表す。
(なお、
は、明細書中では、「x´」とも表記する)
s∈IPI(x)なので、x´はΓtopとΓbotの間の領域に投影される(図6参照)。
s2∈[s−2π+Δ,s+2π−Δ]を求める。
また、Π(s2)は、y(s0)、y(s2)及びy(s1,(s,s2))を通る平面を表すものとする。s2=sの場合は、Π(s2)は、y(s)を通り
と平行である平面との連続性及び一致によって決定される。Π(s2)と検出器平面と交差する線群L(s2)を図7に示す。
はxの投影を表す。
(なお、
は、明細書中では、「x´」とも表記する)
s∈IPI(x)なので、x´はΓtopとΓbotの間の領域に投影される(図6参照)。
s2∈[s−2π+Δ,s+2π−Δ]を求める。
また、Π(s2)は、y(s0)、y(s2)及びy(s1,(s,s2))を通る平面を表すものとする。s2=sの場合は、Π(s2)は、y(s)を通り
と平行である平面との連続性及び一致によって決定される。Π(s2)と検出器平面と交差する線群L(s2)を図7に示す。
方程式(10)が持つ主な仮定は、曲線Γtop及びΓbotは凸状ということである。これは、例えば、z´(s)又はz´´(s)が定数であり、z´(s)が変化しない場合又はz´(s)+z´´´(s)が変化しない場合に生じる。
Π(s2)に平行なB(s,x)についてのx∈Uを考えると、x´がL0の上方(下方)にある場合、L(s2)がΓtop(Γbot)と最初に交差する点の左側(右側)に現れる。ここで使用されるs2は、式(9)を解くことにより求められるs2とまさに同じである。s2及びL0に対応するx´の位置に従って公式化した条件は、s2∈IPI(x)を保証する。
e(s,/β)・β=0、|e(s,β)|=1なので、
……(15)
と書くことができる。
したがって、
……(16)
である。
e(s,/β)・β=0、|e(s,β)|=1なので、
……(15)
と書くことができる。
したがって、
……(16)
である。
式(16)は重畳タイプのものであり、FFTタイプのものは、全てのβ∈Π(s2)に対するψ(s,β)の値を一度に得られる。式(13)及び(16)は、FBPタイプのアルゴリズムの結果を表す。これは、すべてのCB投影の処理は2つのステップから成ることを意味する。第1のステップでは、検出器上の線群に沿って、推移不変(shift-invariant)及びx依存フィルタ(x-independent filtering)を行う。第2のステップでは、画像マトリクスを更新するために、結果を逆投影する。逆投影ステップの主な特徴として、検出器上の任意の点x´について、x´をフィルタ処理して得られた値は、現在の線源の位置y(s)とx´を接続する線分上の全ての点xに対して使用される。したがって、式(16)の∂/∂qは、局所演算なので、各CB投影は、短期間に取得されるとすぐにメモリに記憶される。そして、少数の隣接する点でこの関数をコンピュータ処理し、その後は2度と使われない。
次に、図2に示した6つのステップ10〜60のアルゴリズムについて、詳細に説明する。
〈ステップ10〉
現在のCB投影をコンピュータメモリ内に記憶させる。メモリに記憶させたCB投影の中央点を、y(s0)と仮定する。
現在のCB投影をコンピュータメモリ内に記憶させる。メモリに記憶させたCB投影の中央点を、y(s0)と仮定する。
〈ステップ20〉フィルタ処理する線群を求める
図8は、線の集合を特定するための4つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ20に対応している。図8を参照して、線の集合は、次のサブステップ21、22、23及び24によって選択することができる。
図8は、線の集合を特定するための4つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ20に対応している。図8を参照して、線の集合は、次のサブステップ21、22、23及び24によって選択することができる。
ステップ21:[s2−2π+Δ,s0+2π−Δ]の区間内におけるパラメータs2の値の離散集合を選択する。
ステップ22:選択された各s2について、式(7)、(8)に基づいて、ベクトルu(s0,s2)を計算する。
ステップ23:ステップ22で計算された各u(s0,s2)について、y(s0)を通り、u(s0,s2)に対して垂直な平面が、検出器平面DP(s0)と交差する線を求める。
ステップ24:ステップ23で求められた線の集合は、要求される線(図7参照。図7は、本発明に係るアルゴリズムに使用される線群を示す図である)の集合である。
〈ステップ30〉フィルタ処理の準備
図9は、フィルタ処理の準備の7つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ30に対応している。
図9は、フィルタ処理の準備の7つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ30に対応している。
ステップ31:ステップ20で得られた線の集合からL(s2)を求める。
ステップ32:y(s0)とL(s2)を通る平面内で、前記線上の点を極角γによってパラメータ化する。
ステップ33:等距離値γjの離散集合を選択する。γjは、後のステップ40での離散フィルタ処理に使用される。
ステップ34:各γjについて、y(s0)から、γjに対応するL(s2)上の点に向う単位ベクトルβjを求める。
ステップ35:s0に近い少しの値qについての
コーンビーム投影データDf(y(q),Θ)を使用して、全てのΘ=βjについての導関数(∂/∂q)Df(y(q),Θ)|q=s0 を数的に求める。
コーンビーム投影データDf(y(q),Θ)を使用して、全てのΘ=βjについての導関数(∂/∂q)Df(y(q),Θ)|q=s0 を数的に求める。
ステップ36:計算された導関数の値をコンピュータメモリに記憶させる。
ステップ37:ステップ20で特定されたすべての線L(s2)について、ステップ31〜36を繰り返す。このようにして、y(s0)に位置するX線源に対応する処理されたCBデータΨ(s0,βj)を作成する。
〈ステップ40〉フィルタ処理
図10は、フィルタ処理の7つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ40に対応している。
図10は、フィルタ処理の7つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ40に対応している。
ステップ41:ステップ20で特定された線群から、線Lを求める。
ステップ42:前記線に沿って、ステップ30で計算された前記処理されたCBデータの値のFFTを計算する。
ステップ43:フィルタ1/sinγのFFTを計算する。
ステップ44:フィルタ1/sinγのFFT(ステップ43の結果)と、前記処理されたCBデータの値のFFT(ステップ42の結果)とを乗算する。
ステップ45:ステップ44の結果結果の逆FFTを行う。
ステップ46:ステップ45の結果をコンピュータメモリに記憶させる。
ステップ47:前記線群の全ての線について、ステップ41〜46を繰り返す。このことにより、フィルタ処理されたCBデータΦ(s0,βj)が得られる。
フィルタ処理は、当該技術分野では周知であり、例えば、タム(Tam)による米国特許第5,881,123号(この参照により本発明に含まれるものとする)に記載され説明されている手法で実施される。
〈ステップ50〉逆投影
図11は、逆投影の8つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ50に対応している。
図11は、逆投影の8つのサブステップを示すフロー図であり、図2のステップ50に対応している。
ステップ51:画像復元が求められている、患者の内部の点を表す復元点xを求める。
ステップ52:s0がIPI(x)内に属する場合は、前記フィルタ処理されたコーンビームデータは点xの画像に影響を及ぼすので、ステップ53〜58を実行する。s0が区間IPI(x)内に存在しない場合は、前記フィルタ処理されたコーンビームデータは点xの画像復元に使用されない。この場合、ステップ51に戻って別の復元点を求める。
ステップ53:検出器平面DP(s0)上へのxの投影x´と、y(s0)からxに向う単位ベクトルβ(s0,x)を求める。
ステップ54:式(9)を使用して、前記線群から線を特定し、その線上における投影x´に近い点を特定する。このことにより、β(s0,x)に近い、βjについての少しの値Φ(s0,βj)が得られる。
ステップ55:補間法を使用して、前記したβ(s0,x)に近い、βjについての値Φ(s0,βj)の値から、Φ(s0,β(s0,x))の値を推測する。
ステップ56:Φ(s0,β(s0,x))を−2π2|x−y(s0)|で割ることによって、前記フィルタ処理されたCBデータから、点xで復元される画像に対する寄与率(contribution)を計算する。
ステップ57:式(15)での積分の近似値を求めるために、予め選択された方法(例えば台形法)に従って、前記寄与率を点xで復元された画像に加える。
ステップ58:ステップ51に戻り、別の復元点xを選択する。
〈ステップ60〉
ステップ10に戻り(図2参照)、次のCB投影を、コンピュータメモリにロードする。画像は、画像復元処理が完了した全ての復元点xについて表示することができる(すなわち、それらの点では、その後の画像復元するためのCB投影は、全て必要としない)。コンピュータメモリから、画像復元処理が完了していない点での画像復元に必要でないCB投影を全て捨てる。アルゴリズムは、走査が終了したとき又は必要な点での画像復元処理が全て完了したときに、結論を出す。
ステップ10に戻り(図2参照)、次のCB投影を、コンピュータメモリにロードする。画像は、画像復元処理が完了した全ての復元点xについて表示することができる(すなわち、それらの点では、その後の画像復元するためのCB投影は、全て必要としない)。コンピュータメモリから、画像復元処理が完了していない点での画像復元に必要でないCB投影を全て捨てる。アルゴリズムは、走査が終了したとき又は必要な点での画像復元処理が全て完了したときに、結論を出す。
本発明は、他のタイプの可変ピッチ・スパイラル走査で実施することもできる。図12は、固定台510上の対象物(例えば、人体)515を、スパイラル・コイルスタンドによって走査する変形例500を示す図である。対象物515は、コイルスタンドの内部で静止した状態で走査される。コイルスタンドはチャンバーの内部に配置される、又は、仮想のコイルスタンドがチャンバーの内部に配置される。前述したように、従来技術とは異なり、本発明は、スパイラル走査中に対象物を一定速度で移動させることに限定されない。対象物515は、静止したコイル型のスタンドの内部に、静止したままでいることができる。コイルスタンド600に沿って、複数のX線源S1,S2,S3,S4,S5,S6が配置され、X線源の反対側には、検出器D1,D2,D3,D4,D5,D6が配置される。スパイラル走査を行うために、静止した対象物515に対して、連続してX線を放射する(右から左に、左から右に、真中から左に、真中から右に、又はそれらの組み合わせで)。
さらに、コイルスタンド600は、固定された複数のX線源と、その反対側に配置される検出器とを有し、コイルスタンド全体が対象物515の周囲をぐるりと回転することによりスパイラル走査を行う。
さらに、スパイラル・コイルスタンド600は、単一のX線源S1及びその反対側に配置される検出器D1を有し、固定された対象物515の周囲を、一定又は一定でない速度で、スタンド600上のスパイラル状のトラックに沿って移動する。さらに、スパイラルスタンド600は、単一のX線源S1及びその反対側に位置する検出器D1が対象物515の長さ方向に沿って一定でない速度で移動できるように、互いに不均一の間隔を有するコイルリンク(610,620,630,640,650,660,670)を有する。
したがって、近くに配置されたリンク(610,620)は、離れて配置されたコイルリンク(650,660,670)と比べると、単一の線源S1及び検出器D1を対象物に対してゆっくりとした速度で移動させることができる。
上述したスパイラル・コイルスタンドの実施形態は、一定ピッチ(一定の速度)の用途に使用することもできる。
本発明は、他の実施形態をとることも可能である。例えば、式(10)を部分積分して、正確なFBP型の反転公式を得ることにより、コンピュータメモリ内に1つのCB投影のみを記憶させるようにすることもできる。なお、これは、本願発明者による米国特許出願第10/143,160号(出願日:2002年5月10日、現在は米国特許第6,574,299号)で説明したようにして行う(この参照により、本願に含まれるものとする)。この他の実施形態におけるアルゴリズムの実施は、本願発明者による米国特許出願第10/143,160号(出願日:2002年5月10日、現在は米国特許第6,574,299号)の第二の実施形態と同様に行われる。
また、以上説明した好ましい実施形態では、画像復元用のデータを生成するのにX線源を使用したが、本発明は、画像復元を線積分データを作成する他の線源(これに限定されるものではないが、例えば、到達の早い光子)を使用することも可能である。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の範囲は前記した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく限りにおいて、種々の変形が可能である。
Claims (20)
- 検出器で得られたデータから画像を復元する方法であって、
検出器及びコーンビーム投影線源によって、対象物を可変ピッチ・スパイラル走査するステップと、
畳み込み積分に基づいたフィルタ補正逆投影アルゴリズムによって、走査した対象物の正確な画像を効率良く復元するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記走査ステップは、
前記対象物を支持する台を、回転するスキャナー内で一定でない速度で移動させるステップをさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記復元ステップは、
コーンビーム投影を推移不変フィルタ処理するステップと、
逆投影して走査した対象物の画像を更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記復元ステップは、
一度に、約2〜4つのコーンビーム投影をメモリに記憶させるステップと、
復元のために1つの線群を使用するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記復元ステップは、
1度に、1つのコーンビーム投影をメモリに記憶させるステップと、
復元のために1つの線群を使用するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記走査ステップは、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
スパイラル走査を行うために、前記線源及び前記検出器を、前記コイルスタンドに沿って前記対象物の周囲を一定の速度で移動させるステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記走査ステップは、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
スパイラル走査を行うために、前記線源及び前記検出器を、前記コイルスタンドに沿って前記対象物の周囲を一定でない速度で移動させるステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記走査ステップは、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
前記対象物の周囲にある前記コイルスタンド上に、複数の線源とその反対側に位置する検出器とを配置するステップと
スパイラル走査を行うために、コーンビーム投影を連続して行うステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記走査ステップは、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
前記対象物の周囲にある前記コイルスタンド上に、複数の線源とその反対側に位置する検出器とを配置するステップと
スパイラル走査を行うために、前記コイルスタンドを回転させるステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 検出器を使用した可変ピッチ・スパイラル方式のコンピュータ断層撮影によって得られた画像をコンピュータ処理する方法であって、
(a)対象物を可変ピッチ・スパイラル走査する間に、検出器からコーンビームデータを受け取るステップと、
(b)前記コーンビームと交差する平面Π上の線を特定する、次の(bi)〜(biv)から成るステップと、
(bi)s0を含んでいる区間内におけるパラメータs2の値の離散集合を選択する。
(s0とs2は、スパイラルに沿ったパラメータの値である)
(bii)選択された各s2について、
(0<|s2−s0|<2πの場合)
(s2=s0場合)
に従って、ベクトルu(s0,s2)を計算する。
(y(s0)、y(s1)、y(s2)は、下記の数式で表されるスパイラル上の3点である。
s0≦s2<s0+2πであれば、s1=ψ(s2−s0)+s0
s0−2π<s2<s0であれば、s1=ψ(s0−s2)+s2
ψは、ψ(0)=0、0<ψ´(t)<1、t∈[0,2π]という性質を有する関数である。
u(s0,s2)は、y(s0)、y(s1)、y(s2)を含んでいる平面に対して垂直な単位ベクトルである。
また、
である。)
(biii)各u(s0,s2)について、前記y(s0)を通り前記u(s0,s2)ベクトルと垂直な平面が、平面Πと交差する線を求める。
(biv)前記(bi)〜(biii)繰り返して線を集め、線群を形成する。
(c)前記線に沿って、前記データを前処理及び推移不変フィルタ処理するステップと、
(d)前記画像の前段階と称すべきもの作成すべく、前記フィルタ処理したデータを逆投影するステップと、
(e)前記対象物の画像が完成するまで、前記ステップ(a)〜(d)を繰り返すステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
前記走査は、前記対象物のX線暴露を含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
前記フィルタ処理ステップ(c)の前に前記データを準備する、次の(b5i)〜(b5vii)から成るステップ(b5)をさらに含むことを特徴とする方法。
(b5i)ステップ(b)で得られた線の集合からL(s2)を求める。
(b5ii)y(s0)及びL(s2)を通る平面内で、前記線上の点を極角γによってパラメータ化する。
(b5iii)等距離値γjの離散集合を選択する。
(b5iv)各γjについて、y(s0)から、γjに対応するL(s2)上の点に向う単位ベクトルβjを求める。
(b5v)s0に近い少しの値qについてのコーンビーム投影データDf(y(q),Θ)を使用して、全てのΘ=βjについての導関数
(∂/∂q)Df(y(q),Θ)|q=s0を数的に求める。
(b5vi)計算された導関数の値をコンピュータメモリに記憶させる。
(b5vii)ステップ(b)で特定された全ての線L(s2)について、(b5i)〜(b5vi)を繰り返して、y(s0)に位置するX線源に対応する処理されたコーンビームデータΨ(s0,βj)を作成する。 - 請求項10に記載の方法であって、
前記逆投影ステップ(d)は、次の(di)〜(dviii)から成ることを特徴とする方法。
(di)画像復元が求められている、走査された対象物の内部の点を表す復元点xを求める。
(dii)s0がIPI(x)内に属する場合は、前記フィルタ処理されたコーンビームデータは点xの画像に影響を及ぼすので、(diii)〜(dviii)を実行し、s0が区間IPI(x)内に存在しない場合は、前記フィルタ処理されたコーンビームデータは点xにおいて画像復元に使用されず、(di)に戻って別の復元点を求める。
(IPI(x)はPIパラメータ区間である)
(diii)検出器平面DP(s0)上へのxの投影
と、y(s0)からxに向かう単位ベクトルβ(s0,x)とを求める。
(div)方程式(x−y(s0))・u(s0,s2)=0、S2∈IPI(x)を使用して、前記線群から線を特定し、その線上における前記投影
に近い点を特定する。
(dv)補間法を使用して、β(s0,x)に近い、βjについての値Φ(s0,βj)の値から、Φ(s0,β(s0,x))の値を推測する。
(dvi)Φ(s0,β(s0,x))を−2π2|x−y(s0)|で割ることによって、点xで復元された画像に対する寄与率を計算する。
(dvii)事前に選択されたスキームに従って、前記寄与率を点xで復元される画像に加える。
(dviii)ステップ(di)に戻り、別の復元点を求める。 - 請求項10に記載の方法であって、
1度に、約2〜4つのコーンビーム投影をメモリに記憶させるステップと、
復元のために1つの線群を使用するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
1度に、1つのコーンビーム投影をメモリに記憶させるステップと、
復元のために1つの線群を使用するステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
可変ピッチ・スパイラル走査を行うために、線源とその反対側に配置された検出器とが回転する中を、前記対象物を一定でない速度で移動させるステップをさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
前記コイルスタンド上に配置された、線源とその反対側に位置する検出器とによってスパイラル走査を行うステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。 - コンピュータ断層撮影システムで、対象物の可変ピッチ・スパイラル走査に基づいて画像を復元するのに使用される平面Π上の線を特定する方法であって、
(i)s0を含んでいる区間内におけるパラメータs2の値の離散集合を選択するステップと、
(s0とs2は、スパイラルに沿ったパラメータの値である)
(ii)選択された各s2について、
(0<|s2−s0|<2πの場合)
(s2=s0場合)
に従って、ベクトルu(s0,s2)を計算するステップと、
(y(s0)、y(s1)、y(s2)は、下記の数式で表されるスパイラル上の3点である。
s0≦s2<s0+2πであれば、s1=ψ(s2−s0)+s0
s0−2π<s2<s0であれば、s1=ψ(s0−s2)+s2
ψは、ψ(0)=0、0<ψ´(t)<1、t∈[0,2π]という性質を有する関数である。
u(s0,s2)は、y(s0)、y(s1)、y(s2)を含んでいる平面に対して垂直な単位ベクトルである。
また、
である。)
(iii)各u(s0,s2)について、前記y(s0)を通り前記u(s0,s2)ベクトルと垂直な平面が、平面Πと交差する線を求めるステップと、
(iv)前記(i)〜(iii)を繰り返して線を集め、線群を形成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項18に記載の方法であって、
可変ピッチ・スパイラル走査を行うために、線源とその反対側に配置された検出器とが回転する中を、前記対象物を一定でない速度で移動させるステップをさらに含むことを特徴とする方法。 - 請求項18に記載の方法であって、
前記対象物をコイルスタンド内の静止位置で支持するステップと、
前記コイルスタンド上に配置された、線源とその反対側に位置する検出器とによってスパイラル走査を行うステップと
をさらに含むことを特徴とする方法。
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