JP2007050259A - ボリュームデータ再構成後の断層撮影３ｄ画像のフィルタリング方法 - Google Patents

Abstract

【課題】十分に高速に動作しかつ良好なフィルタリング結果が生じるようにする。
【解決手段】元の画像ボクセル（Ｉ_org）を有する第１のデータセットに応じて検査対象のボリュームが個別の画像値を有する複数の３次元画像ボクセルに分割され、各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性を再現し、ボリューム全体の再構成後に各画像ボクセルついて予め定められた範囲または半径内での画像値の分散が算出され、各画像ボクセルについて最大分散（ｖ→_max）の方向および最小分散（ｖ→_min）の方向が決定され、元の画像ボクセルが、画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタと、前もって算出された分散の極値から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとにより処理されることにより、フィルタリングされた画像ボクセル（Ｉ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥）を有する３つのデータセットが生じ、元の画像ボクセルおよびフィルタリングされた画像ボクセルが局所的な重みの使用のもとで混合されて結果画像（Ｉ_final）が形成される。
【選択図】図１２

Description

本発明は、検査対象を表示するために検査対象のボリュームを個別の画像値を有する複数の３次元画像ボクセルに分割するボリュームモデルが使用され、各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性をこのボリュームにおいて再現する検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法に関する。

基本的にはボリュームデータのノイズ抑制方法は知られている。低域通過フィルタによりノイズを効果的に低減することができるが、しかしこの場合にはデータ資料の鮮明度およびそれにともなう小さな構造の表示品質が低下する。従って、この単純な試みは画像資料の改善には制限的にしか使用できない。他の方法は画像資料の２次元または３次元の反復式のフィルタリングに基づいており、各ステップにおいてエッジの位置および方位に関する情報が入ってくる（これに関する典型例は、非特許文献１および非特許文献２参照）。

これらの上述の方法は「中心極限値定理」に基づいてガウスのようなフィルタ特性に行き着くが、このフィルタ特性は放射線医にとってしばしば診断画像の通例の画像印象に相当せず、従って拒絶される。他の問題は、多数の反復のためにアキシャル断層当たり分範囲にあるこのようなアルゴリズムの動作時間にあり、従って方法は臨床上役に立たない。

未公開の特許文献１には、検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法の改善が提案されている。そこでは検査対象を表示するために、検査対象のボリュームを個別の画像値を有する多数の３次元画像ボクセルに分割するボリュームモデルが使用され、各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性をこのボリュームにおいて再現し、更に、ボリューム全体の再構成後に、コントラスト跳躍と接平面Ｔを含むその空間的方位とを決定するために、各画像ボクセル値について予め定められた範囲または半径Ｒ内での画像値の分散が算出され、画像値が接平面Ｔ内において２次元の畳み込みによりフィルタリングされ、引き続いて元のボクセルデータがフィルタリングされたボクセルデータと共に重み付けされて混合される。特許文献１の開示内容は全内容に関して受け継がれる。

この方法は確かに正しい方向への一歩ではあるが、しかしながら次の欠点が存在する。すなわち、この方法は、各ボクセルについて明確に算出されなければならない非反復式の任意の２次元フィルタを使用しなければならない。これによって、この方法は非常に計算の割合が多く、実際の適用に関して最適な解決策を提供するものではない。

好ましくないほど高い計算費用のほかに、ＣＴ表示の従来技術においてはいわゆるブルーミング効果というなおも別の問題が生じる。このブルーミング効果によって、高いＣＴ値を持ったプラーク、例えば石灰化が外見上は大きなボリュームを有し、残された血管直径が誤って、すなわち過小に測定される。
独国特許出願第１０２００４００８９７９．５−５３号明細書 Ｔ．Ｃｈａｎ，Ｓ．Ｏｓｈｅｒ，Ｊ．Ｓｈｅｎ，"Ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌ ＴＶ ｆｉｌｔｅｒ ａｎｄ ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ"，Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐｏｒｔ ＣＡＭ ９９−３４，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＵＣＬＡ，Ｌｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ，１９９９；ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ．，ｔｏ ａｐｐｅａｒ Ａｕｒｉｃｈ Ｖ．，ｅｔ ａｌ．"Ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｆｉｌｔｅｒｓ Ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ Ｅｄｇｅ Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ"，Ｍｕｓｔｅｒｅｒｋｅｎｎｕｎｇ １９９５，１７．ＤＡＧＭ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，ｐｐ．５３８−５４５，１９９５，

本発明の課題は、一方では十分に高速に動作し、他方では所望の良好なフィルタ結果をもたらす、ボリュームデータの再構成後における断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法を提供することにある。本発明の他の課題によれば、このようなフィルタリングにおいてプラーク範囲における血管の誤った大きさ表示の問題が解決されるべきである。

第１の課題は第１の独立の請求項の特徴によって解決される。第２の課題は請求項１７の特徴によって解決される。本発明の有利な実施態様は従属請求項に記載されている。

本発明者は、各ボクセル値について明確に算出されなければならない任意の２次元フィルタを使用しないで、画像範囲全体にわたって同じ簡単な２Ｄフィルタと、局所的な分散の極値から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとの好都合な組み合わせを行い、引き続いて元の画像ボクセルとフィルタリングされた画像ボクセルとを局所的な重みにより重み付けして混合するならば、特許文献１に記載された方法に対して、結果を維持したままフィルタの著しい加速を達成できることを認識した。

これに従って、本発明者は、検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング、とりわけ患者の医用断層撮影画像のフィルタリング方法を改善するために次のことを提案する。すなわち、公知のように、検査対象を表示するために、元の画像ボクセルを有する第１のデータセットに応じて検査対象のボリュームを個別の画像値を有する複数の３次元画像ボクセルに分割するボリュームモデルが使用され、各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性をこのボリュームにおいて再現し、ボリューム全体の再構成後に各画像ボクセルついて予め定められた範囲または半径Ｒ内での画像値の分散が算出され、コントラスト跳躍と接平面Ｔを含むその空間的方位とを認識するために、各画像ボクセルについて最大分散の方向が決定され、各画像ボクセルについて接平面Ｔにおいて最小分散の方向が決定される。本発明による方法の改善は次のことにある。すなわち、元の画像ボクセルが、画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタと、前もって算出された分散の極値から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとにより処理されることにより、異なるフィルタリングされた画像ボクセルを有する３つのデータセットが生じ、元の画像ボクセルおよびフィルタリングされた画像ボクセルが局所的な重みの使用のもとで混合されて結果画像が形成される。

この本発明の方法によって、約１０倍の計算時間の著しい加速が達成され、ノイズ抑制および構造鮮明度の保持に関する結果は特許文献１の著しく高価なフィルタリングに匹敵し得る。

有利な実施態様において、本発明者は、２Ｄフィルタとして２次元の平坦なボクセル集合で２次元の等方性の畳み込みが行なわれることにより、ボクセルの第２のデータセットＩ_IFが発生することを提案する。このような等方性の畳み込みは位置空間内で行なうことができるが、しかしこの等方性の畳み込みは周波数空間内で行なうと好ましく、この場合に第１のデータセットが平面的に（つまり平面ごとに）画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタの方位に従ってフーリエ変換により周波数空間へ移行され、そこで等方性の２Ｄフィルタ関数と掛算され、その後位置空間に戻し変換されることによって、等方性の畳み込みが周波数空間内で行なわれる。

本発明によれば、第１のデータセットに第１の局所的かつ線形のフィルタが適用され、このフィルタはその都度局所的な最小分散ｖ→_minの方向に向けられ、ボクセルの第３のデータセットＩ_ALF,minを発生する。

同様に、局所的に可変でありかつ接平面Ｔに対して垂直に向けられた第２の線形フィルタが使用され、接平面に対する垂線がｖ→_⊥＝ｖ→_min×ｖ→_maxによって決定され、その適用によってボクセルの第４のデータセットＩ_ALF,maxが発生する。このフィルタリングに関して誤解のないように指摘しておくに、上述の局所的に可変のフィルタは全てのボクセルにおいて同じであってもよい

結果データセットの正規化を保証するために、４つのデータセットの混合時に第２ないし第４のデータセットＩ_IF,Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥の重み付けされた合算から第１データセットＩ_orgが重み付けされて減算される。

４つのデータセットの混合時における重み付けは、隣接する画像ボクセルの直接周辺の等方性／異方性と局所的な分散とに依存して設定される。

４つのデータセットの重み付けされた混合は、次式に従って行なわれると好ましい。

重み係数は次の意味を有する。
ｗ 観察されたピクセルにおける最小の局所的分散ｖ_minの尺度、
ｗ^3D ３次元空間における異方性η^3Dの尺度、
ｗ^IF フィルタＩ_IFの平面における異方性η^IFの尺度、
ｗ^⊥ 方向ｖ_⊥，ｖ_minにおける異方性η^⊥の尺度。

３次元空間における異方性η^3Dは次の式により算出され、

重み係数ｗ^3Dは模範的にはｗ^3D＝１−η^3Dから算出することができる。

フィルタＩ_IFの平面における異方性η^IFは次の式により算出される。

但し、ｖ^IF _maxおよびｖ^IF _minはフィルタリングＩ_IFの平面における最大分散および最小分散である。ここでも重み係数ｗ^IFは模範的にはｗ^IF＝１−η^IFから算出することができる。

更に、方向ｖ_⊥，ｖ_minにおける異方性η^⊥は次の式により算出される。

重み係数ｗ^⊥はｗ^⊥＝１−η^⊥により算出されると好ましい。

誤解のないように指摘しておくに、重み係数とその都度述べた重要な分散との異なる関数関係が可能であり、上述の関係は模範例に過ぎない。同様に任意の、場合によっては線形関数、例えばｗ＝ａη^b＋ｃなども使用可能であり、最適なフィルタ結果に対してパラメータを相応に調整することができる可能性を使用者に与えるとよい。

本発明は、拡張された課題設定に応じて、プラークの範囲における血管表示も改善しようとするものである。この理由は、ＣＴ血管撮影法においてしばしば狭窄範囲における血管直径の決定に誤りがあることにある。この狭窄が石灰化プラークによってひき起こされている場合には、沈着物が実際の広がりよりも著しく大きく見え、それにより血管の残りのボリュームを正しく求めることを困難にする。この効果は一般に「ブルーミング」として知られている。幾つかのケースではそれどころかこの効果によって診断上使用可能な情報を全く得ることができない。この「ブルーミング効果」の問題は、ＣＴシステムが検出器チャネル、焦点の有限の大きさに基づいてまた再構成アルゴリズムに依存して有限の幅の点像強度分布関数を有することにある。この場合に、任意の対象は常に点像強度分布関数で畳み込まれて再現される。それにより対象の半減量は減弱に依存しないが、しかし輪郭関数が完全に物質の減弱値により段階分けをする。ボリュームは、典型的には、定められた固定の閾値を上回るピクセルの個数の決定によって求められる。減弱値が高いほどかつ再構成の畳み込み核がやわらかいほど、より多くの分布基礎ボリュームが従って測定の中に入り込む。原理的に、効果は、画像再構成時における非常に鋭い畳み込み核の選定によって著しく低減することができる。しかしながら、高い周波数における大きな寄与によって画像ノイズが不釣合いに大きく上昇し、それによって閾値による目標ボリュームの特徴付けが、悪化した信号雑音比のために問題となる。この問題の解決が線量増大であった。それによって同時に高い位置分解能および低ノイズ化が達成することができた。しかしながら、このような解決策は問題にならない。なぜならばこれにより電離放射線による患者の危険が高まるからである。

本発明者はこの問題に対して、画像の鮮明度を画像範囲全体にわたって高めることではなく、むしろ鮮明度を専ら石灰化領域において強めるフィルタを使用することによって、石灰化のボリュームをより正確に求め、もしくは直ぐ周辺の組織、例えば血管等を評価することが合理的であることを認識した。この場合に、例えばＣＴ再構成の畳み込みに組み込まれ得る簡単な線形フィルタの代わりに、ボクセルデータの局所的な形態学的特性に合わせられている非線形フィルタを用いてこの問題を解決すると有利である。フィルタリングの段階を実際に存在する石灰化に依存して決定するフィルタ規則の場合には、例えばＣＴ検査に関連して、石灰化の段階をＨＵ値の閾値に基づいて決定するか、またはなおも良好に、異なるエネルギースペクトルによる同時走査によって公知のように石灰化位置を一義的に識別しかつこの個所で相応の階調強調フィルタ（ｇｒａｄａｔｉｏｎ ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）を鋭く重み付けすることが有意義である。

前述の特別なフィルタリング方法の枠内において付加的に、階調強調線形フィルタ（ｇｒａｄａｔｉｏｎ ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ｌｉｎｅａｒ ｆｉｌｔｅｒ）に対して特定の優先方向を適用することができ、このために本方法において既知のｖ_maxの方向を使用するとよい。分散の決定に従って、この方向ベクトルは局所的に存在するエッジに対して垂直である。従って、この種のフィルタは局所的に最大のコントラスト跳躍の鮮明度を的確に高める。なお、階調強調線形フィルタは与えられた画像データの階調（画像の濃淡の変化）を強調するための線形フィルタである。階調の強調は元のグレー値を結果グレー値に模写する線形フィルタによって実現することができる。階調の強調は通常、画像コントラスト全体の強調を生じる。

この付加的なフィルタリングが行なわれる場合、例えばこのフィルタリングにより処理されたデータセットが付加的にフィルタリングの結果全体に混入され、定性的にはこの階調強調された成分の混入の重みは、局所的なコントラストが高ければ高いほど、一層大きく選ばれるべきである。これは例えばｖ_maxの値によって特徴付けることができる。この局所的に指向性のノイズ増大は高いコントラストのために目によって不都合にとらえられることはない。更に、重み付け混合に基づいて同時に平均画像ノイズをそれにもかかわらず効果的に低減することができ、出力データセットの基礎鮮明度を評価に通常使用される画像におけるよりも高く選ぶことができる。

従って、本発明者は、本発明の範囲内において、上述のフィルタ規則またはその他のフィルタ規則の拡張を行なうことを提案する。それによれば、局所的な最大分散の方向にフィルタ方向を有する階調強調線形フィルタにより、最終画像内に重み付けされて混入される第５のデータセットが発生するように、元のデータが付加的に処理される。

この付加的なフィルタは、とりわけ、高い石灰化を有する領域を特に高い画像鮮明度で表示するのに用いることができ、従って階調強調フィルの強さは観察される画像範囲の石灰化の段階に依存して選択される。

石灰化の段階を２つの異なるエネルギースペクトルによるＣＴ走査によって求めることは基本的に知られているので、石灰化領域の認識のこの変形は、この場合にも、特にＣＴ撮影画像の処理に関連して使用することができる。

先に説明した方法に対応して、本発明者は、対象を異なる幅のコーンビームにより走査する少なくとも２つのＸ源を備え、対象を透過する際のＸ線の減弱が求められ、これから計算ユニットおよびこれに格納されているプログラムまたはプログラムモジュールにより対象の局所的減弱のスライス画像またはボリュームデータが求められる断層撮影画像の作成システム、とりわけコンピュータ断層撮影システムにおいて、先に説明した方法を動作時に模写するプログラムコードを含む方法も提案する。

以下において、図面を参照しながら有利な実施例に基づいて本発明を更に詳細に説明する。ここでは本発明の理解のために必要な特徴のみが示されている。
図１はＣＴシステムを示し、
図２は分散算出のための選択方向を示し、
図３はＣＴ表示における模範的エッジおよび２Ｄフィルタを示し、
図４は本発明による方法を概略的に示し、
図５は等方性周辺における擬似３Ｄフィルタを示し、
図６はｖ_max，ｖ_minによる局所的な異方性を示し、
図７はｖ^IF _max＋ｖ^IF _minによる異方性周辺におけるアキシャル異方性を示し、
図８はｖ_⊥＋ｖ_minによる異方性周辺における垂直の異方性を示し、
図９はフィルタリングなしの心臓のＣＴ撮影画像を示し、
図１０はフィルタリング後の図９の心臓のＣＴ撮影画像を示し、
図１１は図９および図１０の差画像を示し、
図１２は石灰化補正をともなう本発明による方法の概略図を示し、
図１３は石灰化補正をともなう一般的なフィルタリングの概略図を示し、
図１４は局所的石灰化を有する心臓のフィルタリングなしのＣＴ撮影画像を示し、
図１５はフィルタリング後の図１４のＣＴ撮影画像を示し、
図１６は図１４および図１５の差画像を示す。

図面においては次の符号が使用されている。１：ＣＴシステム、２：第１のＸ線管、３：第１の検出器、４：オプションの第２のＸ線管、５：オプションの第２の検出器、６：ガントリハウジング、７：患者、８：患者用寝台、９：システム軸線、１０：計算および制御ユニット、１１：断層撮影画像におけるエッジ、１２：２Ｄフィルタ、１３：エッジ認識、１４：アキシャル等方性フィルタ、１５：方向ｖ_⊥における適応線形フィルタリング、１６：方向ｖ_minにおける適応線形フィルタリング、１７：局所重みを有する混合、１８：フィルタリングなしのＣＴ撮影画像、１９：本発明によるフィルタリングを有するＣＴ撮影画像、２０：画像１８，１９間の差画像、２１：方向ｖ_minにおける階調強調線形フィルタリング、２２：断層撮影画像の一般的なフィルタリング、２４：石灰化を含むフィルタリングなしのＣＴ撮影画像、２５：石灰化を含むフィルタリングありのＣＴ撮影画像、２６：画像２４，２５間の差画像、２７：石灰化領域、２８：ＣＴ撮影画像１８，１９における一様な構造のない範囲、３０：ｖ_minに沿った畳み込みのためのボクセル集合、３１：２Ｄフィルタ、Ｐｒｇ₁〜Ｐｒｇ_n：本発明による方法を実施するためのコンピュータプログラム。

図１は、模範的な断層撮影システムをここではＣＴシステム１の形で示し、これにより患者７の断層撮影画像を撮影することができる。ＣＴシステム１はガントリハウジング６からなり、このガントリハウジング６内には、Ｘ線管２とこれに対向する検出器３とが存在する。Ｘ線管２および検出器３がシステム軸線９の周りを回転して患者７を走査し、これに対して患者７が移動可能な患者用寝台８によりＸ線管−検出器セットの走査範囲に送り込まれる。オプションとしてガントリには付加的に第２のＸ線管４および第２の検出器５が存在し、第２のＸ線管４はＸ線管２とは異なる加速電圧で動作させられる。これによって、ＣＴにより、例えば走査された組織における石灰化を選択的に認識することができる。

検出器３，５によって収集されたデータは計算および制御ユニット１０に導かれ、ここで本来の再構成とプログラムＰｒｇ₁〜Ｐｒｇ_nによるＣＴ表示の本発明によるフィルタリングを含む画像処理とが実行される。本発明の枠内において従来技術における公知のあらゆる再構成方法を使用することができる。

ここで指摘しておくに、確かに本発明はＣＴ画像表示の枠内において有利に使用され有利な結果をもたらすが、しかし本発明による断層撮影画像のフィルタリング方法は、他の断層撮影表示システム、とりわけ患者の他の断層撮影表示システムに関連して使用することができる。例えば核スピン撮影画像または陽電子放出断層撮影画像またはこのような方法の組み合わせにより撮影された画像が本発明による方法により爾後処理される。

本発明による方法に従って、局所的なコントラスト跳躍を認識することができるようにするために、画像ボクセルから多数の異なる方向における分散が算出される。

図２には、中心にボクセルｖが存在する模範的なボリュームが示されており、算出された分散の総和に関してここに記入された優先方向が使用される。これは、例えば３本の基準軸線と、これらの軸線によって形成される平面の６本の平面対角線と、４本の空間対角線であり、これらによって立方体のボリュームが規定される。従って、各ボクセルについて１３個の異なる方向における分散が算出される。この分散が算出されるボリュームの大きさは、後で使用される１次元フィルタの相関長さの範囲にあるべきである。

図３は、左下に表示されたエッジ１１の例において典型的な分散ｖ_max，ｖ_min，ｖ_⊥を示す。ｖ⊥の方位は関係ｖ_⊥＝ｖ_max×ｖ_minによって決定され、従ってｖ_max，ｖ_minによって形成された平面に対して垂直である。ｖ_maxの方向は、図３に示されているように、常にエッジ１１に対して垂直である。本発明に従って画像の全範囲にわたって個々のボクセルに適用されるような模範的２Ｄフィルタ１２が右上に示されている。

図４は本発明によるフィルタリング方法の概略図を石灰化の観点なしに示す。この概略図において左下に、フィルタリングされていない画像ボクセルを有する元のデータセットＩ_orgが示されている。このデータセットに基づいて、ステップ１３において、既に述べたようにかつ例えば特許文献１に非常に詳細に示されたように、エッジ検出が行なわれる。この場合に、ベクトルｖ_max，ｖ_minの方向が求められ、ｖ_⊥の方向が決定される。

元の画像データのフィルタリングは、ステップ１４，１５，１６において、次に説明する規則に従って行なわれる。

ステップ１４は固定した２Ｄフィルタを有するアキシャル面のフィルタリングに関係する。例えば、周波数空間における等価な２次元の平坦なボクセル集合において２次元の等方性の畳み込みが行なわれる。このためにアキシャル画像がフーリエ変換により周波数空間へ移行され、そこで等方性２Ｄフィルタ関数と掛算され、その後に再び位置空間へ変換される。ここで指摘しておくに、代替として位置空間への直接の畳み込みを行なうこともでき、使用されるハードウェアに応じて一方または他方の変形が高速で実行される。

このようなフィルタリングはデータセット全体について同じであり、結果が新たなデータセットＩ_IFに保存される。更に２つの局所的に異なるフィルタリングがステップ１５，１６において行なわれ、それらの局所的な相違はベクトルｖ_min，ｖ_⊥の方向に依存する。

ステップ１５においては、１次元の核を用いた畳み込みによってｖ_x方向における線形フィルタリングが行なわれる。この核はデータセット全体について同じであってよく、フィルタ方向のみがベクトルｖ_⊥の方向に応じて相違する。

これに対応してステップ１６においても、同様にベクトルｖ_minの方向への線形フィルタリングが行なわれる。これは、場合によってデータセット全体にわたって同一である１次元の核を用いた畳み込みによっても行なうことができ、ここでもフィルタ方向が最小分散ｖ_minの方向に応じて局所的に適応させられる。両ステップ１５，１６によって、そのような新たなデータセットＩ_ALF,⊥，Ｉ_ALF,minが生じ、これらは引き続いて継続処理される。

継続処理において４つの存在するデータセットＩ_IF，Ｉ_ALF,⊥，Ｉ_ALF,min，Ｉ_origの混合が行なわれ、混合の重み付けはその都度観察されたボクセルの周辺に依存する。この混合の際に次の原則が守られる。

ボクセルの周辺が等方性である場合、すなわちｖ_min，ｖ_maxの値が比肩し得る場合、３Ｄフィルタにより効率的に平滑される。３Ｄフィルタが使用できないので、データセットＩ_IF，Ｉ_ALFにより適切な組み合わせが形成される。この場合、元のボクセルが重複して勘定されないように、元のボクセルの減算が必要である。このようにして擬似３Ｄフィルタリングされた成分の割合は等方性に依存して算出される。その際に重みは大きな異方性の場合には小さく、そして逆に小さな異方性の場合には大きくすべきである。

異方性が決定された場合、現存のフィルタリングから、局所的な定められた状況に適応する１Ｄないし２Ｄフィルタが構成されるとよい。このために、アキシャル平面およびｖ_min／ｖ_⊥平面における異方性が考慮される。これらの平面の１つに等方性状況が存在する場合、現存のフィルタリングから、「擬似２Ｄフィルタ」が組み合わされる。より高い異方性の場合、ｖ_minの方向における１次元フィルタが残される。

前に述べた寄与の総重みは局所的な分散に依存して調整され、大きな分散は小さい重みを意味し、逆に小さい分散は大きい重みを意味する。この場合に、目が高コントラスト構造の近くにおけるノイズを弱く知覚することが利用される。同時にこのようにして小さい高コントラスト構造の保存が保証される。この場合に、尺度として局所的な分散ｖ_minが使用される。なぜならば、これは構造に関するノイズがないからである。

図５ないし図８には適応混合のこの着想がもう一度原理的に示されている。

図５は、アキシャル等方性フィルタリングＩ_IFのデータセットと、方向ｖ_minを有する適応線形フィルタＩ_ALF,minとの組み合わせから、Ｉ_3D＝Ｉ_IF＋Ｉ_ALF,min−Ｉ_origによる３Ｄフィルタを作成する手法を概略的に示す。ｘｙ面における平面３１は、ここでは固定の２Ｄフィルタもしくは包含されるボクセルを代表する。３０はｖ_minに沿った畳み込みのためのボクセルの点集合である。

局所的な異方性は次の式により算出される。

但し、Ｉ_3Dのための局所的重みｗ^3Dは、η^3Dが大きい場合には僅かであると仮定され、η^3Dが小さい場合には大きいと仮定される。模範的にはｗ^3D＝１−η^3Dが当てはまり得る。

ベクトルｖ_max，ｖ_minは図６に示されている。

図７および図８は１Ｄないし２Ｄフィルタの異方性状況を示す。図７においては、アキシャル異方性が示され、このアキシャル異方性は次の式により算出することができる。

混合時におけるデータセットＩ_IFのための重みは重み係数ｗ^IFにより決定され、重み係数ｗ^IFは、アキシャル異方性η^IFが大きい場合には小さく、アキシャル異方性η^IFが小さい場合には大きい。例えば、重み係数ｗ^IFはｗ^IF＝１−η^IFにより算出することができる。

図８には、垂直な異方性η^⊥の基準が示されている。この量は次の式により決定される。

データセットＩ_ALF,⊥のための重みは重み係数ｗ^⊥により決定され、重み係数ｗ^⊥は、η^⊥の大きい値に対しては小さく、η^⊥の小さい値に対しては大きく採用される。

従って、全体として図４のステップ１７においては、既にフィルタリングされたデータセットと元のデータセットとの混合が行なわれ、その際に上述の基準の考慮のもとに次の式が使用される。

重み係数は次の意味を有する。
ｗ 観察されたピクセルにおける最小の局所的分散ｖ_minの尺度
ｗ^3D ３次元空間における異方性η^3Dの尺度
ｗ^IF フィルタＩ_IFの平面における異方性η^IFの尺度
ｗ^⊥ 方向ｖ_⊥，ｖ_minにおける異方性η^⊥の尺度

このようなフィルタ規則が、模範的に図９に示された画像１８に適用される場合、結果において図１０に示された画像が得られる。

主に、この場合、図９の画像１８が図１０の画像１９へ移行されることによって、ノイズが約４０％低減されることが明らかになった。例えば画像１８内の同形の範囲２８の画像値の標準偏差が６１．５ＨＵにあるのに対して、本発明に従って実施されたフィルタリング後には画像１９内の同じ範囲２８において画像値の標準偏差は３７．８ＨＵにある。この画像改善を達成するためには、付加的なフィルタリングのない撮影の場合、約２．６倍の線量が使用されなければならない。

図９および図１０における両画像１８，１９間の差画像２０が図１１に示されている。この差画像２０においては主要な構造は何も認識できないことがわかる。従って、これらの構造が画像のフィルタリング時に取り除かれることはなく、それによりノイズの最少化にもかかわらず、最適な認識性を達成することができる。

前述のフィルタリング方法と定められた画像範囲に石灰化が存在することを考慮する付加的な階調強調フィルタリングによるフィルタ方法の拡張とに応じて、図１２には、階調強調適応フィルタによる原画像の付加的なフィルタリングステップ２１に関する本発明によるフィルタ方法の拡張が示されている。この方法におけるその他は図４のステップに対応する。

付加的に図１３には断層撮影を改善するための公知のフィルタ方法の簡単な拡張が示されている。ここでは、ステップ２２において本来のデータセットＩ_orgの公知のフィルタリングが行なわれる。これに対して、ステップ２１において、その都度観察された画像範囲においてステップ２９で発見された石灰化に依存した適応フィルタリングが行なわれ、引き続いてステップ１７においてフィルタリングされたデータの混合が行なわれる。この場合にも局所的重み付けは発見された石灰化の段階に依存して行なわれ、最終的なデータセットＩ_finalが作成される。

図１４は、範囲２７にプラークの典型的な石灰化を有する模範的なＣＴ画像２４を示す。この画像は本発明による方法により図１２の方法の図式に従ってフィルタリングされた。これにより生じる画像２５が図１５に示されている。範囲２７において、石灰化領域の改善された鮮明度が認識可能である。

図１６は、画像２６によりここでも両画像２４，２５間の差画像を示す。石灰化領域２７において局所的フィルタの明白な影響が認識可能である。

本発明の上述の特徴は、その都度述べた組み合わせのみならず、他の組み合わせまたは単独で本発明の範囲を逸脱することなく使用可能である。

従って、全体として、本発明は検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法を開示する。この方法においては、検査対象を表示するためにボリュームモデルが使用され、ボリュームモデルが検査対象のボリュームを個別の画像値を有する多数の３次元画像ボクセルに分割し、各ボクセルの画像値がこのボリュームにおいて検査対象の対象固有の特性を再現する。本発明によれば、元の画像ボクセルＩ_orgが、画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタと、前もって算出された分散ｖ→_min，ｖ→_maxの極値から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとにより処理され、それにより異なるフィルタリングされた画像ボクセルＩ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥を有する３つのデータセットが生じ、元の画像ボクセルＩ_orgと、フィルタリングされた画像ボクセルＩ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥とが局所的な重みの使用のもとで混合されて、結果画像Ｉ_finalが形成される。

更に、本発明は、少なくとも１つの線形および／または３次元のフィルタリングによる患者の医用断層撮影画像の断層撮影３Ｄ画像の処理方法も開示する。この方法において、元のデータが、局所的な最大分散ｖ→_maxの方向にフィルタ方向を有する階調強調線形フィルタにより付加的に処理されるので、最終画像Ｉ_finalにおいて局所的に異なる重み付けで混合されているデータセットＩ_Bloomが生じる。

従って、本発明によって、結果において特許文献１において示されているのと似た高い品質を有するが、しかし簡単なフィルタ規則の有利な混合に基づいて著しく高速の計算結果をもたらし、それによって実際の適用にとって極めて貴重であるフィルタが提供される。更に、フィルタリング時に被走査範囲内に発見された石灰化の考慮のもとに、著しく改善された認識性が生じ、いわゆる「ブルーミング」効果が低減される。

ＣＴシステムの概略図 分散算出のための選択方向を示す説明図 ＣＴ表示における模範的エッジおよび２Ｄフィルタを示す説明図 本発明による方法の概略を示すブロック図 等方性周辺における擬似３Ｄフィルタを示す説明図 ｖ_maxおよびｖ_minによる局所的な異方性を示す説明図 ｖ^IF _max＋ｖ^IF _minによる異方性周辺のアキシャル異方性を示す説明図 ｖ_⊥＋ｖ_minによる異方性周辺における垂直の異方性を示す説明図 フィルタリングなしの心臓のＣＴ撮影画像を示す図 フィルタリング後の図９の心臓のＣＴ撮影画像を示す図 図９および図１０の画像の差画像を示す図 石灰化補正をともなう本発明による方法の概略を示すブロック図 石灰化補正をともなう一般的なフィルタリングの概略を示すブロック図 局所的石灰化を有する心臓のフィルタリングなしのＣＴ撮影画像を示す図 フィルタリング後の図１４のＣＴ撮影画像を示す図 図１４および図１５の画像の差画像を示す図

符号の説明

１ ＣＴシステム
２ 第１のＸ線管
３ 第１の検出器
４ オプションの第２のＸ線管
５ オプションの第２の検出器
６ ガントリハウジング
７ 患者
８ 患者用寝台
９ システム軸線
１０ 計算および制御ユニット
１１ 断層撮影画像におけるエッジ
１２ ２Ｄフィルタ
１３ エッジ認識
１４ アキシャル等方性フィルタ
１５ 方向ｖ_⊥における適応線形フィルタリング
１６ 方向ｖ_minにおける適応線形フィルタリング
１７ 局所重みを有する混合
１８ フィルタリングなしのＣＴ撮影画像
１９ 本発明によるフィルタリングを有するＣＴ撮影画像
２０ 画像１８および１９間の差画像
２１ 方向ｖ_minにおける階調強調線形フィルタリング
２２ 断層撮影画像の一般的なフィルタリング
２４ 石灰化を含むフィルタリングなしのＣＴ撮影画像
２５ 石灰化を含むフィルタリングありのＣＴ撮影画像
２６ 画像２４および２５間の差撮影画像
２７ 石灰化領域
２８ ＣＴ撮影画像１８，１９における一様な構造のない範囲
３０ ｖ_minに沿った畳み込みのためのボクセル集合
３１ ２Ｄフィルタ
Ｐｒｇ₁〜Ｐｒｇ_n 本発明による方法を実施するためのコンピュータプログラム

Claims (21)

1. 検査対象を表示するために、元の画像ボクセル（Ｉ_org）を有する第１のデータセットに応じて検査対象のボリュームを個別の画像値を有する複数の３次元画像ボクセルに分割するボリュームモデルが使用され、
   各ボクセルの画像値が検査対象の対象固有の特性をこのボリュームにおいて再現し、
   ボリューム全体の再構成後に各画像ボクセルついて予め定められた範囲または半径Ｒ内での画像値の分散が算出され、
   コントラスト跳躍と接平面Ｔを含むその空間的方位とを認識するために、各画像ボクセルについて最大分散（ｖ→_max）の方向が決定され、
   各画像ボクセルについて接平面Ｔにおいて最小分散（ｖ→_min）の方向が決定される検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法において、
   元の画像ボクセル（Ｉ_org）が、画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタと、前もって算出された分散の極値（ｖ→_max，ｖ→_min）から生じる選択方向を有する２つの異なる線形フィルタとにより処理されることにより、異なるフィルタリングされた画像ボクセル（Ｉ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥）を有する３つのデータセットが生じ、
   元の画像ボクセル（Ｉ_org）およびフィルタリングされた画像ボクセル（Ｉ_IF，Ｉ_ALF,min，Ｉ_ALF,⊥）が局所的な重みの使用のもとで混合されて結果画像（Ｉ_final）が形成される
   ことを特徴とする検査対象の断層撮影３Ｄ画像のフィルタリング方法。
2. ２Ｄフィルタとして２次元の平坦なボクセル集合で次元の等方性の畳み込みが行なわれることにより、ボクセルの第２のデータセット（Ｉ_IF）が発生することを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 等方性の畳み込みが位置空間内で行なわれることを特徴とする請求項２記載の方法。
4. 等方性の畳み込みが周波数空間内で行なわれることを特徴とする請求項２記載の方法。
5. 第１のデータセットが平面的に画像範囲全体にわたって同じ２Ｄフィルタの方位に従ってフーリエ変換により周波数空間へ移行され、そこで等方性の２Ｄフィルタ関数と乗算され、その後位置空間に戻し変換されることによって、等方性の畳み込みが周波数空間内で行なわれることを特徴とする請求項４記載の方法。
6. 第１の線形フィルタは局所的に可変であり、局所的に最小分散（ｖ→_min）の方向に向けられることにより、ボクセルの第３のデータセット（Ｉ_ALF,min）が発生することを特徴とする請求項１乃至５の１つに記載の方法。
7. 第２の線形フィルタは局所的に可変であり、局所的に最大分散（ｖ→_max）および最小分散（ｖ→_min）に対して垂直方向に向けられることにより、ボクセルの第４のデータセット（Ｉ_ALF,min）が発生す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. ４つのデータセットの混合時に第２ないし第４のデータセット（Ｉ_IF,Ｉ_ALF,min,Ｉ_ALF,⊥）の重み付けされた合算から第１データセット（Ｉ_org）が重み付けされて減算される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. ４つのデータセットの混合時における重み付けは、隣接する画像ボクセルの直接周辺の等方性／異方性と局所的な分散とに依存して設定されることを特徴とする請求項１乃至８の１つに記載の方法。
10. ４つのデータセットの重み付けされた混合は、次式に従って行われ、
    

    

    重み係数は次の意味を有する、すなわち、
    ｗ 観察されたピクセルにおける最小の局所的分散ｖ_minの尺度
    ｗ^3D ３次元空間における異方性η^3Dの尺度
    ｗ^IF フィルタＩ_IFの平面における異方性η^IFの尺度
    ｗ^⊥ 方向ｖ_⊥，ｖ_minにおける異方性η^⊥の尺度
    であることを特徴とする請求項１乃至９の１つに記載の方法、
11. ３次元空間における異方性η^3Dが
    

    

    により算出されることを特徴とする請求項１０記載の方法。
12. 重み係数ｗ^3Dがｗ^3D＝１−η^3Dにより算出されることを特徴とする請求項１１記載の方法。
13. フィルタＩ_IFの平面における異方性η^IFが
    

    

    により算出される（但し、ｖ^IF _maxおよびｖ^IF _minはフィルタリングＩ_IFの平面における最大および最小分散である）ことを特徴とする請求項１０乃至１２の１つに記載の方法。
14. 重み係数ｗ^IFがｗ^IF＝１−η^IFにより算出されることを特徴とする請求項１０乃至１３の１つに記載の方法。
15. 方向ｖ⊥，ｖ_minにおける異方性η⊥が
    

    

    により算出されることを特徴とする請求項１０乃至１３の１つに記載の方法。
16. 重み係数ｗ^⊥がｗ^⊥＝１−η^⊥により算出されることを特徴とする請求項１０乃至１３の１つに記載の方法。
17. 局所的な最大分散（ｖ→_max）の方向にフィルタ方向を有する階調強調線形フィルタにより、最終画像（Ｉ_final）内に局所的に異なる重み付けで混入される第５のデータセット（Ｉ_Bloom）が発生するように、元のデータが付加的に処理されることを特徴とする少なくとも１つの線形および／または３次元フィルタリングによる断層撮影３Ｄ画像の処理方法または請求項１乃至１６の１つに記載の方法。
18. 階調強調フィルタの強さが，観察された画像範囲の石灰化の段階に依存して選択されることを特徴とする請求項１７記載の方法。
19. 階調強調フィルタの混合重みが，観察された画像範囲の石灰化の段階に依存して選択されることを特徴とする請求項１７又は１８記載の方法。
20. 石灰化の段階が２つの異なるエネルギースペクトルを有するＣＴ走査によって求められることを特徴とする請求項１８記載の方法。
21. 対象を異なる幅のコーンビームにより走査する少なくとも２つのＸ源を備え、対象を透過する際のＸ線の減弱が求められ、これから計算ユニットおよびこれに格納されているプログラムまたはプログラムモジュールにより対象の局所的減弱のスライス画像またはボリュームデータが求められる断層撮影画像の作成システムにおいて、請求項１乃至２０の１つに記載のステップを動作時に模写するプログラムコードが含まれていることを特徴とする断層撮影画像の作成システム。

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