JP2007521906A - 動きアーチファクトの補償 - Google Patents

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Abstract

動きは、ヘリカル・コーンビームCTにおけるアーチファクトの最も重要なソースの1つである。投影データに相当する逆方向の放射線を比較することによって、動きの量を推定することができ、次いで、相当する動きアーチファクトの抑制を本発明の例示的な実施例によって行うことができる。動きアーチファクト補償の方法は、近似再構成アルゴリズム及び正確な再構成のアルゴリズムにおいて実施することができる。効果的には、データ獲得中の動きが自動的に検出され、かつ、関連した動きアーチファクトを適応的に抑制することができる。

Description

本発明は、例えば医療適用例における、画像処理の分野に関する。特に本発明は、投影データ群における動きアーチファクト補償の方法、データ処理装置、及びそれぞれのコンピュータ・プログラムに関する。
多色X線源などの多色放射源を備えるCTスキャナでは、多色X線ビームが物質を通って進み、光子は、それが通って進む物質の特性によって吸収されるか、又は散乱させられる。コーンビーム・コンピュータ・トモグラフィ(CT)システムの導入によって、いくつかの利点が提供される。単一スライスCTシステムと比較すれば、データ獲得の時間を削減することが可能であり、X線管の出力がより効率的に用いられ、それによって、管の熱管理がより容易になり、許容可能な走査時間を達成するためにz分解能を損なう必要性はもう存在しなくなる。しかし、コーンビームCTシステムを用いるうえでの主たる課題は、適切な再構成アルゴリズムを見つけることである。過去数年間の文献の多数が、ソース検出器システムのヘリカル・パス中に獲得されるコーンビーム投影の再構成という課題に対処している。これまで、正確なアルゴリズム又はある程度正確なアルゴリズムは、PI獲得及び3-PI獲得についてのみ存在している。あるいは、PI-FBP、 WEDGEやWEDGE-PIなどの近似アルゴリズムを用い得る。
動きは、ヘリカル・コーンビームCTにおけるアーチファクトの最も重要なソースの1つである。このことは、従来技術による正確な手法を再構成に用いる場合に特にあてはまる。通常、こうした手法は、各物点の再構成のために投影データのちょうどn-PIの角範囲を用いる。この特徴は、特定の物点の再構成に用いる第1の放射線及び最後の放射線がちょうど同じであるが、両側から得られるということを示唆している。動きアーチファクトは弓形に見えるが、それは、第1の放射線と最後の放射線との不一致による。WEDGEのような近似手法によって、いわゆるオーバースキャン重み付けによりこの問題が緩和される。この場合、大きなオーバースキャン範囲を用いることによって動きアーチファクトをうまく抑制することと、小さなオーバースキャン範囲を用いることによって静的な場合の最良画像品質とのトレードオフを見つけなければならない。
本発明の目的は、改良された動きアーチファクト補償を提供することである。
請求項1記載の本発明の例示的な実施例によれば、上記目的は、関心物体の投影データ群における動きアーチファクト補償の方法によって解決することができ、投影データ群は、ビームを生成する電磁気放射源により、かつビームを検出する放射検出器により獲得される。本発明のこの例示的な実施例によれば、第1の放射線の投影データと第2の放射線の投影データとの差が判定され、その後、投影データ群は、この差に基づいて動きア―チファクトが補償され、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群がもたらされる。その後、関心物体が動きアーチファクト補償投影データ群から再構成され、それによって動きアーチファクト補償画像がもたらされる。第1の放射線及び第2の放射線によって、投影データ群の投影データが作成される。第1の放射線及び第2の放射線は、第1の物点を通って進む逆方向の放射線であり、第1の放射線の投影データと第2の放射線の投影データとの差は、動きアーチファクトをもたらす、関心の物体の動きによるものである。
すなわち、画像は関心物体から得られ、2回(1回目は第1の放射線により、かつ、2回目は第2の放射線による。何れの放射線も単一の物点を通過する。)、測定されている投影データは互いに比較される。第1の放射線から生じる投影データと第2の放射線から生じる投影データとの間の差が判定される場合、投影データ群は、この差に応じて、動きアーチファクトが補償される。動きアーチファクトの補償後、関心物体の再構成が、動きアーチファクト補償投影データ群に基づいて行われる。
更に、請求項11記載の通り、データ群を記憶するメモリと、関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うデータ・プロセッサとを備えるデータ処理装置を提供する。データ・プロセッサは、ビームを生成する電磁気放射の回転源により、かつビームを検出する放射検出器により獲得されるデータ群をロードする工程と、ビームの第1の放射線の投影データとビームの第2の放射線の投影データとの間の差を判定する工程と、上記差に基づいて投影データ群を動きアーチファクトについて補償し、それによって動きアーチファクト補償投影データ群をもたらす工程と、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらす工程とを行うよう構成される。第1の放射線及び第2の放射線によって投影データ群の投影データが生成され、これらの放射線は、単一の物点を通って進む逆方向の放射線である。更に、第1の放射線の投影データと第2の放射線の投影データとの間の差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによる。
効果的には、このことは、動きアーチファクトを備える画像の画像品質の向上を可能にするものであり得る。
本発明は、例えば、画像プロセッサ上などのプロセッサ上で実行することができるコンピュータ・プログラムにも関する。そうしたコンピュータ・プログラムは、例えば、CTスキャナ・システムの一部であり得る。本発明の例示的な実施例によるコンピュータ・プログラムは、請求項12に記載している。こうしたコンピュータ・プログラムは好ましくは、データ・プロセッサの作業メモリにロードすることができる。データ・プロセッサは、よって、本発明の方法の例示的な実施例を行うよう装備される。コンピュータ・プログラムは、CD−ROM上などのコンピュータ判読可能媒体上に記憶することができる。コンピュータ・プログラムは、ワールドワイドウェブ(WWW)などのネットワークを介して提示することもでき、そうしたネットワークからデータ・プロセッサの作業メモリにダウンロードすることができる。
効果的には、第1の放射線から生じる投影データと第2の放射線から生じる投影データの比較は、走査中に自動的に行うことができ、それは、高速動きアーチファクト補償につながり得る。
請求項2記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、第1の放射線と第2の放射線との差の判定は、第1の放射線及び第2の放射線を投影データに基づいて選択する工程と、第1の放射線と第2の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する工程であって、差が所定の閾値よりも大きい場合、投影データ群の動きアーチファクト補償が行われる工程を更に備える。
効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、第1の放射線と第2の放射線との間の差が所定の閾値を超えない場合、投影データ群の動きアーチファクト補償は何ら行われない。したがって、特定の閾値を選択することによって、動きアーチファクト補償アルゴリズムの感度を個々のニーズによって設定することができる。
本発明の別の例示的な実施例を請求項3に記載する。請求項3では、第2の放射線は、隣接する放射線から補間される。したがって、第1の放射線のちょうど逆方向に元の第2の放射線が存在しない場合、そうした第2の放射線は、隣接する放射線からの補間によって生成することができる。こうした放射線は、補間された第2の放射線に相当する補間投影データの近傍で獲得された投影データに相当する放射線であり得る。
請求項4記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、関心物体は、複数の物点を備え、複数の物点のうちの第1の物点の再構成は、正確な再構成アルゴリズムによって行われる。更に、動きアーチファクトが第1の物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトは、正確な再構成アルゴリズムによる第1の物点の再構成に先行する、動きアーチファクトの領域内の投影データの低域通過フィルタリングによって補償される。
効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、これは、大きな領域にわたって不一致を不鮮明にすることができ、よって、動きアーチファクトの激しさを弱めることができる。
請求項5記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、放射源は関心物体の周りを移動し、正確な再構成アルゴリズムは、放射線の半回転と3つの半回転とのうちの一方から生じる投影データを用いる。
効果的には、放射源の半回転から生じる投影データを用いることによって、逆方向の第1の放射線及び第2の放射線を、小型検出器アレイでも容易にかつすばやく検出することができる。
本発明の別の例示的な実施例は、請求項6に記載されており、請求項6では、低域通過フィルタリングの特性は、動きアーチファクトの領域における投影データの特性に相当する。効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、フィルタ閾値を、動きアーチファクトの激しさによって動的に選択することができる。
請求項7記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、関心物体は、複数の物点を備え、第1の物点の再構成は、近似再構成アルゴリズムによって行われる。オーバースキャン範囲を、第1の物点の再構成に用いる。動きアーチファクトが第1の物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトは、オーバースキャン範囲を増加させることによって補償する。効果的には、この手順によって、画像品質の局所最適化が可能になる。
請求項8記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、第1の物点はPI線に属する。PI線上では、動きが検出されており、オーバースキャン範囲の増加は、動きアーチファクトの領域における投影データの特性に相当する。効果的には、本発明のこの例示的な実施例によれば、オーバースキャン範囲を、動きアーチファクトの激しさによって設定することができる。すなわち、幾分支配的な動きアーチファクトは、大きなオーバースキャン範囲につながり得るものであり、より小さな動きアーチファクトは小さなオーバースキャン範囲につながり得る。例えば、第1の放射線と第2の放射線との間の差に基づいたオーバースキャン範囲のこの動的な設定は、すばやくかつ個別の動きアーチファクト補償につながり得る。
請求項9記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、近似再構成アルゴリズムは、WEDGEアルゴリズムとPIフィルタリング逆投影アルゴリズム(PI-FBP)との一方である。よって、動きアーチファクトの高感度を達成することができる。
請求項10記載の本発明の別の例示的な実施例によれば、電磁気放射源は、関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動する多光X線源である。更に、ビームは、コーンビーム幾何形状とファンビーム幾何形状との一方を有する。
多光X線の適用は効果的であるが、それは、多光X線は、生成するのが容易であり、好適な画像分解能を備えるからである。更に、CTスキャナ・システムの幾何形状は種々の設計(例えば、コーンビームやファンビームの幾何形状など)のものであり得るので、本発明の例示的な実施例の方法は、複数の別々のスキャナ・システムに施すことができ、かつ、CTスキャナ・システムに限定しなくてもよい。
投影データ群における動きアーチファクトを、互いに逆方向であり、投影データ(動きがない場合には差を示さない)を作成する第1の放射線と第2の放射線との間の差を判定することによって検出することを本発明の例示的な実施例の要点としてみることができる。差を判定した後、投影データ群は、差の大きさによって動きアーチファクトが補償される。これによって、再構成画像において画像品質が更に良くなるようにすることができる。
本発明の前述及びその他の局面は、以下で説明する実施例から明らかであり、そうした実施例を参照しながら明らかになるであろう。
本発明の例示的な実施例を以下の添付図面を参照して以下に説明する。
図1は、本発明によるCT(コンピュータ・トモグラフィ)スキャナ・システムの例示的な実施例を示す。この例示的な実施例を参照して、本発明を医療撮像の適用例について説明する。しかし、本発明は医療撮像分野における適用例に限定されず、手荷物のアイテムにおける危険物(爆発物など)を検出するための適用例(手荷物検査など)や他の産業用適用例(マテリアル・ハンドリングなど)に用いることができる。
図1に示すスキャナは、コーンビームCTスキャナである。図1に表すCTスキャナは、回転軸2を中心に回転可能なガントリ1を備える。ガントリはモータ3によって駆動される。参照番号4は、本発明の一局面によれば多光放射を発する放射源(X線源など)を表す。
参照番号5は、放射源からコーン(円錐)状放射ビーム6へ発せられる放射ビームを形成するアパーチュア・システムを表す。
コーンビーム6は、ガントリ1の中心に、すなわち、CTスキャナの検査領域内に配置された関心物体7を貫通し、検出器8上に当たるように向けられる。図1から分かり得るように、検出器8は、検出器8の表面にコーンビ―ム6が及ぶように放射源4の反対側にあるガントリ1上に配置される。図1に表す検出器8は複数の検出器エレメントを備える。
関心物体7の走査中に、放射源4、アパーチュア・システム5及び検出器8を、矢印16によって示す方向にガントリ1に沿って回転させる。ガントリ1を放射源4、アパーチュア・システム5及び検出器8とともに回転させるために、モータ3はモータ制御装置17に接続され、モータ接続装置17は計算装置18に接続される。
図1では、関心物体をコンベイヤ・ベルト19上に配置させる。関心物体7の走査中、ガントリ1が患者7の周りを回転する一方で、コンベイヤ・ベルト19は、ガントリ1の回転軸2に平行の方向に沿って関心物体7を移動させる。これによって、関心物体7がヘリカル・スキャン・パスに沿って走査される。コンベイヤ・ベルト19を走査中に停止させて、それによって単一スライスを測定することもできる。コンベイヤ・ベルト19を、例えば、関心物体7が患者である医療適用例において提供するかわりに、可動テーブルが用いられる。しかし、説明したケースの全てにおいて、回転軸2に平行する方向での移動がないが、回転軸2の周りのガントリ1の回転のみがある全周走査を行うことも考えられる。
検出器8は計算装置18に接続される。計算装置18は検出結果、すなわち、検出器8の検出器エレメントからの読み出しを受け、読み出しに基づいて走査結果を判定する。検出器8の検出器エレメントを、関心物体によってコーンビーム6にもたらされる減衰を測定するよう構成することができる。更に、ガントリ1の移動をモータ3及び20と、又はコンべイヤ・ベルト19と連係させるためにモータ制御装置17と通信する。
計算装置18を、検出器8の読み出しから画像を再構成するよう構成することができる。計算装置18によって生成される画像は、ディスプレイ(図1に図示せず)にインタフェース22を介して出力することができる。
計算装置はデータ・プロセッサによって実現することができる。計算装置を、検出器8の検出器エレメントからの読み出しに基づいて画像における動きアーチファクト補正補償を行うよう構成することもできる。本発明の局面によれば、この動きアーチファクト補償を第1の放射線と第2の放射線との間の差を判定することによって行うことができ、第1の放射線及び第2の放射線は逆方向の放射線であり、第1の放射線と第2の放射線との差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによる。以下では、動きアーチファクトを、判定された差に基づいて補償し、それによって動きアーチファクト補償投影データ群をもたらすことができる。その後、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらすことができる。
更に、計算装置は、ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、ビームを検出する放射検出器によって獲得されたデータ群をロードする工程を行うことによって関心物体の投影データ群における動きアーチファクト補償を行うよう構成することができる。その後、第1の放射線と第2の放射線との間の差を判定し、第1の放射線及び第2の放射線は逆方向の放射線であり、第1の放射線と第2の放射線との間の差は、動きアーチファクトをもたらす、関心物体の動きによるものである。第1の放射線及び第2の放射線は、投影データ群の投影データに相当する。その後、投影データ群は、差に基づいた動きアーチファクトについて補償され、それによって動きアーチファクト補償投影データ群がもたらされる。上記補償後、関心物体を動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって動きアーチファクト補償画像をもたらすことができる。
更に図1から分かり得るように、計算装置18をスピーカ21に接続して、例えば、アラームを自動的に出力することができる。
以下では、いくつかの近似ヘリカル・コーンビーム再構成アルゴリズムの基本形式を短く説明する。X線フォーカス
Figure 2007521906
がヘリカル軌跡
に沿って動いている。
Figure 2007521906
ピッチPは、その場合、
P=2πh
である。
考えられる1つの検出器は、中央の放射線に常に垂直であり、z方向にフォーカスとともに動く仮想プレーナ検出器である。これは、フォーカス位置λ毎に、
Figure 2007521906
に規定される2つの座標u及びv(図2aを参照されたい。)によって特徴付けることが可能である。
これは、各投影値が三つ組(u,v,λ)によって特徴付けられることを表す。2つの垂直ベクトル
Figure 2007521906
及び
Figure 2007521906
(正のz方向を指し示し、よって
Figure 2007521906
である。)が仮想検出器に及ぶ。ベクトル
Figure 2007521906
は、
Figure 2007521906
によって規定することができ、これは、仮想検出器に垂直であり、X線フォーカスを指し示す。別の仮想検出器は、へリックスの2つの連続した回転によって区切られたPIウィンドウ(又はタム-ダニエルソン・ウィンドウ)である。これは、
Figure 2007521906
によって仮想プレーナ検出器の座標によって表すことができる。ここで、
Figure 2007521906
である。
PIウィンドウはデータ獲得手法を確実にし、これは、物体関数の正確な再構成について原則として完全であるが、非冗長でもある。
元のPIウィンドウは、ヘリカル・ピッチの1倍又は複数倍によるPIウィンドウの対称拡張によっていわゆるn-PIウィンドウに一般化することができる。仮想プレーナ検出器の座標によって表されるn-PIウィンドウの上限及び下限は、
Figure 2007521906
である。
PIウィンドウ及びn-PIウィンドウの重要性は、特定のソース位置λで測定される投影データ全てから、これらのウィンドウの下限又は上限に位置するデータのみが逆方向からも測定されることによる。よって、これらのデータのみを、動きを検出するよう本発明において用いる。
PI-FBPアルゴリズム
PIフィルタリング逆投影アルゴリズム(PI-FBPアルゴリズム)は、ヘリカル軌跡の近似再構成アルゴリズムである。これは、基本的には、
●これはPIウィンドウ内の投影データのみを処理する。
●データは、平行ビーム幾何形状に再度入れられる。
●新たに入れられたデータをコーン角の余弦によって予め重み付ける(これは、X線の種々のパス長を補償し、z方向において均質な物体を正確に再構成することが可能であることを確実にする。)
●行毎にランプ・フィルタリングを行う。
●フィルタリングされた投影データの逆投影を行う。
というように機能する。
データを再度入れることは、
Figure 2007521906
によって表す、座標系における変更に相当する。ここで、
Figure 2007521906
である(図2bを参照されたい。)。
上記式では、γはファン角であり、tは、xy平面に投影された場合の線積分のz軸までの距離であり、θはこの線積分とx軸との間の角度である。n-PIウィンドウの上限及び下限のs座標は、
Figure 2007521906
(式(1))であることが短い計算によって示される。ここで、n-PIウィンドウの場合、
Figure 2007521906
である。
既に述べたように、平行ビーム幾何形状に再度入れた後、投影データが、円錐角κの余弦(
Figure 2007521906
である)によって重み付けされる。
その後、データは(2D平行ビーム再構成におけるように)t方向にランプ・フィルタリングされる。最後に、座標(x,y,z)を備えたボクセル毎に、逆投影を行って物体関数g(x,y,z)を計算する。
Figure 2007521906
以下の関係を表す(図3を参照されたい。)。
Figure 2007521906
(x,y,z)から点Qまでの距離μは、
Figure 2007521906
である。
s座標の場合、以下の関係を表す(図4を参照されたい。)。
Figure 2007521906
したがって、
Figure 2007521906
である。
ボクセル毎に、逆投影を、Δθ=πの角範囲に相当するPIウィンドウに属するx線についてのみ行うことができる。これは、X線(いわゆるPI線)がPIウィンドウに入る時点
をボクセル毎に計算し(このPI線の場合、s=hπ/2である。)、その座標(t,θ,s)SRを判定しなければならないことを意味する。このとき、SRはサンライズ(SunRise)の略である。同じPI線が「サンセット」(X線がPIウィンドウを離れる。)の場合に存在し、ここで、θSSSR+π、tss=−tSR、及びSss=−hπ/2である。
WEDGEアルゴリズム
WEDGEアルゴリズムは、ヘリカル軌跡の近似再構成アルゴリズムでもある。これは、基本的には、
●データは、平行ビーム幾何形状に再度入れられる(PI−FBPアルゴリズムと比較すると異なる、以下を参照されたい。)。
●新たに入れられたデータをコーン角の余弦によって予め重み付ける(これは、X線の種々のパス長を補償し、z方向において均質な物体を正確に再構成することが可能であることを確実にする。)
●行毎にランプ・フィルタリングを行う。
●フィルタリングされた投影データの逆投影を行う。
というように機能する。
データを再度入れることは、PI-FBPアルゴリズムと同一である。しかし、これは検出器の高さを表す座標に対しては異なる。PI-FMPアルゴリズムの場合、仮想プレーナ検出器からPI幾何形状への座標変換を既に示している。
Figure 2007521906
WEDGEアルゴリズムの場合、相当する座標変換は、
Figure 2007521906
である。
残りの変換vw(u,v,λ)は以下の関係から導き出すことができる(図5及び図6を参照されたい。)。
Figure 2007521906
PI-FMP幾何形状におけるsとWEDGE幾何形状におけるvwとの関係が得られる。
Figure 2007521906
(式(2))
PI-FBPアルゴリズムの場合、WEDGEビームに再度入れた後、投影データをコーン角の余弦によって予め重み付けて物体の正確な再構成を確実にし、これはz方向に均質である。その後、t方向におけるランプ・フィルタリングが施される。最後に、逆投影が、ボクセル(x,y,z)毎に、フィルタリングされた投影データによって行われる。WEDGEアルゴリズムの場合、逆投影は、PIウィンドウだけでなく、検出器の高さ全体にわたって行われる。これは、角範囲Δθが通常πよりも大きいことを意味する。直接の結果として、逆投影処理中に用いられ、一部の放射線は2度存在し、他の放射線は一度のみ存在する(図7を参照されたい。)ことを補償する重み付け関数w(θ)がなければならない。しかし、θにおいてπ、異なる2つの放射線が実際には互いに平行でないので、そうした重み付け関数は問題があり得ることを知っていなければならない。その結果、z方向における強いグラディエントを備える物体の場合、WEDGEアルゴリズムは通常、PI-FBPアルゴリズムよりも再構成画像においてより多くのアーチファクトを示す。
WEDGE-PIアルゴリズム
WEDGE-PIアルゴリズムはWEDGE-アルゴリズムとほぼ同一であるが、PI-ウィンドウにおける投影データのみを用いる。PI-FBP方法との差はフィルタリングである。
既に述べたように、PI-ウィンドウにおける投影データは基本的には、測定物体の正確な再構成には十分であるが、非冗長でもある。これは、基本的に、一部の線積分が1回を上回る回数、測定されることを補償する、投影データの重み付けを行わないことを意味する。
しかし、PI-ウィンドウのみを処理する再構成アルゴリズムは、動きアーチファクトに対する感度がずっと高い。逆投影処理中に、最初の放射線及び最後の放射線(「サンライズ」
のPI-線及び「サンセット」のPI-線)は同一であり、同じ投影値を含むはずである。このことは、動きが起こっている場合にはもう当てはまらない。投影値におけるこの不一致自体は、再構成画像内のストリーキング(横すじ)・アーチファクト内にすぐ表れる。
πよりも大きな角範囲にわたって逆投影を行うアルゴリズムは、動きアーチファクトに対する感度がずっと小さい。この理由は、投影データ群内の不一致が、再構成画像内のより大きな領域にわたって何らかのかたちで不鮮明にされ、よって、それほど、容易に目に見えない(区別できる横すじがない)。
画像品質を向上させるために、動きが起こった画像領域において(PI-ウィンドウより大きな)「より大きな」逆投影ウィンドウを用いるが、動きが「それほど強くない」場合に逆投影に比較的「小さな」角範囲(PI-ウィンドウ、又は、少なくともPI-ウィンドウよりもかなり大きいものでないもの)を用いることが得策であり得る。本発明の例示的な実施例による、動き検出アルゴリズム、及び逆投影の角範囲の後の改変(WEDGE-PI+Epsilonアルゴリズム)は:
●ボクセル(x,y,z)毎に、サンライズ及びサンセットのPI線が判定される工程と、
●PI線の投影値が(ほぼ)同一の場合、逆投影のPI-ウィンドウを採用する工程と、
●PI-線の投影値が幾分異なる場合、逆投影の、(検出器の高さ全体にわたる)角範囲全体を採用する工程とを備える。
以下では、WEDGE-PI+Epsilonアルゴリズムを更に詳細に説明する。アルゴリズムは、WEDGE幾何形状における投影データを処理する。
理想的には、動かない物体の場合、各ボクセルのPI線の投影値は同じであるべきである。
Figure 2007521906
(式(1)及び(2)を参照されたい。)実際には、これらは同じではなく、各ボクセルのPI-線の投影値の相対偏差を規定することが可能である。
Figure 2007521906
以下では、この数量を「PI-線偏差」と呼ぶ。
本発明の例示的な実施例によるプログラムはこの場合、再構成しなければならないボクセル全てにわたってループすることができる。既に前述したように、ボクセル毎に、PI-ウィンドウのサンライズに相当するt、θ及びvwの値が計算される。こうした座標での投影値の計算は一般に3次元補間を必要とするが、それは実データが座標全てにおいて離散的にサンプリングされるからである。以下の実施例では、3重線形補間を用いる。
各ボクセルの逆投影の角範囲は、2つの閾値τ及びτを選ぶことによって個々に調節される。
●dRel(x,y,z)≦τ1の場合、Δθ(x,y,z)=π+ε1を選ぶ。
●dRel(x,y,z)≧τ2の場合、Δθ(x,y,z)=π+ε2を選ぶ。
●τ≦dRel(x,y,z)≦τ2の場合、
Figure 2007521906
を選ぶ。
あるいは、π+εをWEDGEアルゴリズムによって備えられる角範囲によって置き換えることができる(デフォールトの「オーバースキャン」ウィンドウ)。
胸部模型について、動く心臓及び動かない心臓の相対的なPI-線偏差を表すヒストグラムを図8に示す。動き誘発PI-線偏差は0.3%と2%との間である。したがって、既に前述したように、「信号」(dRel)を「離散化ノイズ」から分離することができるようにPI-線及びその相当する投影値の念入りな判定が必須であり得る。図9は、動く心臓(左画像)及び動かない心臓(右画像)の一軸位断のPI-線偏差を示す。動く心臓の作用は明らかである。
図10は、本発明による、動きアーチファクトを補償していない、動く心臓の再構成軸位断を示す。写真の左側には、例えば、心臓の部分の動きから生じる横すじをはっきりと識別することが可能である。更に、脊椎骨付近の目立ったシャドー・アーチファクトが存在している。
図10bは、本発明の実施例による方法の例示的な実施例によって動きアーチファクトを補償した、動く心臓の2つの再構成軸位断を示し、ここで、εは30°として選ばれており、角範囲は、パラメータτ1=0.0025及びτ2=0.02で間隔〔π+ε1;オーバースキャン〕において調節された。動きアーチファクトは明らかに抑制されている(図10bの左画像)。更に、目立ったシャドー・アーチファクトは脊髄骨近くに存在しない(図10bの右画像)。
図11は、本発明の例示的な実施例による方法を行うCTスキャナ・システムの概略PI測定幾何形状を示す。正確なPI再構成アルゴリズムの場合、関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動し、多光放射のコーンビームを発する放射源の1サイクル間に収まる、図11に表す検出器領域に相当する検出器領域を用いる。PI-線は検出器30の上限及び下限に位置する。位置34では、ソース4は、特定の物点33に当たり、位置35で検出器30に当たる第1の放射線32を備えるビームを発する。ソース4がヘリカル・パス31に沿って位置35へ半回転した後、ソース4は、ソース4の位置35から物点33を過ぎて、ここでは検出器30上に位置する位置34へ進む第2の放射線36を備えるコーンビームを発する。したがって、別々の時点にヘリカル・パスの別々の側から発せられる放射線32及び放射線36は真に逆方向の放射線である。
図12は、本発明の例示的な実施例による方法を行うCTスキャナ・システムの概略3-PI測定幾何形状を示す。放射源4はヘリカル・パス31に沿って移動し、電磁気放射のコーンビームを発する。位置34では、ソース4は、物点33を過ぎて、位置35で検出器30に当たる第1の放射線32を備えるコーンビームを発する。ソース4がヘリカル・パス31に沿って1.5回転した後、ソースは、位置35に位置し、物点33を過ぎて、位置34で検出器30に当たる第2の放射線36を備えるコーンビームを発する。検出器30はヘリカル・パス31に沿って移動し、常に、逆方向の放射源4であるので、検出器30は、ソース4が位置35に移動した場合に、図12に表すその位置の反対側に位置する。したがって、放射線32及び第2の放射線36は逆方向の放射線であり、同じ物点33を通過し、よって、本発明の例示的な実施例の方法による、物点33の動きから生じる動きアーチファクトの動きの検出及び補償に用いることができる。
図13は、本発明による動きアーチファクト補償の方法の例示的な実施例の流れ図である。工程S1の開始後、投影データ群の獲得が工程S2で行われる。その後、獲得されたデータ群がデータ・プロセッサのメモリにロードされ、第1の放射線及び第2の放射線が工程S3で選択され、工程S3では、第1の放射線及び第2の放射線は投影データに基づいて選択される。その後、工程S4では、第1の放射線と第2の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きいか否かが判定される。閾値は、投影データの特定によって、ユーザによって設定しても、ソフトウェア側から設定してもよい。第1の放射線と第2の放射線との差がかなりのものでない、すなわち、所定の閾値以下の場合、動きアーチファクト補正が行われない(工程S5)。一方、第1の放射線と第2の放射線との間の差が所定の閾値よりも大きい場合、動きアーチファクト補償が工程S6において低域通過フィルタリングによって行われる。効果的には、第1の放射線又は第2の放射線を、例えば、第1の放射線と反対方向の元の第2の放射線を何ら見つけることができない場合に隣接放射線から補間することができる。すなわち、動きアーチファクトが、第1の放射線及び第2の放射線が通過する物点の動きから生じる場合、動きアーチファクトを、正確な再構成アルゴリズムによる第1の物点の再構成に先行する、動きアーチファクトの領域における投影データの低域通過フィルタリングによって補償することができる。更に、工程S7では、物点の再構成を、正確な再構成アルゴリズムによって行い、このアルゴリズムは、本発明の例示的な実施例によって、放射源の半回転(PI)又は3つの半回転(3-PI)から生じる投影データを用いることができる。
更に、フィルタ強度や周波数依存性などの、低域通過フィルタリングの特性は、本発明の例示的な実施例によれば、動きアーチファクトの領域内の投影データの特性に相当し得る。すなわち、低域通過フィルタリングは、動きが適応的に検出された領域において行うことができる。
動きアーチファクト補償の方法は、工程S8で終了する。
図14は、本発明による動きアーチファクト補償の方法の別の例示的な実施例の流れ図を示す。動きアーチファクト補償の方法は工程1に始まる。コーンビームを生成する電磁気多光放射源によって、かつ、コーンビームを検出する放射検出器によって関心物体の投影データ群の獲得は工程S2で行われる。その後、工程S3では、第1の放射線及び第2の放射線が選択され、ここで、第1の放射線及び第2の放射線は投影データ群の投影データに相当し、第1の放射線及び第2の放射線は反対方向の放射線である。その後、工程S4では、第1の放射線及び第2の放射線はお互いに比較され、第1の放射線と第2の放射線との間にかなりの差があるか否かが判定される。逆方向の2つの放射線間の差がかなりのものでない場合、動きアーチファクトの補正は何ら行われない(工程S5)。一方、第1の放射線と第2の放射線との間にかなりの差が検出された場合、オーバースキャン範囲が増加され、それは、第1の放射線及び第2の放射線に相当するデータにおける動きアーチファクト補償につながる。これは工程S6で行う。
CTスキャナ・システムによって走査される関心物体は複数の物点を備える。これらの物点の1つである第1の物点を、第1の放射線及び第2の放射線が通過する。第1の物点の再構成は、近似再構成アルゴリズムによって行われ、このアルゴリズムでは、オーバースキャン範囲を第1の物点の再構成に用いる。物点のオーバースキャン範囲を増加させることによって、動きアーチファクトの抑制を増加させることができる。したがって、第1の放射線と第2の放射線との間の差が特定の所定閾値を超える場合、相当する投影データは、第1の物点の動きから生じる動きアーチファクトを備えるとみなされる。よって、動きアーチファクトは、第1の物点のオーバースキャン範囲を増加させることによって補償される。効果的には、オーバースキャン範囲の増加量は、動きアーチファクトの領域内の投影データの特性に相当する。したがって、物点の再構成に用いるオーバースキャン範囲を投影データの特性によって適応的に増加させることができる。この手順によって、画像品質の局所最適化を可能にすることができる。
その後、工程S7で、関心物体の再構成を、上記に更に詳細に説明した近似再構成アルゴリズム(WEDGEアルゴリズム、WEDGE-PI アルゴリズム、WEDGE-PI+EpsilonアルゴリズムやPIフィルタリング逆投影アルゴリズム)によって行う。
方法は工程S8で終了する。
図15は、本発明による方法の例示的な実施例を実行するための、本発明による画像処理装置の例示的な実施例を表す。図15に表す画像処理装置は、患者などの関心物体を表す画像を記憶するメモリ152に接続された中央処理装置(CPU)又は画像プロセッサ151を備える。画像プロセッサ151は、複数の入出力ネットワーク又は診断装置(MR装置やCT装置など)に接続することができる。画像プロセッサは、画像プロセッサ151内で計算又は構成される情報又は画像を表示する表示装置154(例えば、コンピュータ・モニタ)に更に接続される。操作者は、キーボード及び/又は他の出力装置(図15に図示せず)を介して画像プロセッサ151と相互作用することができる。
更に、バス・システム153を介して、例えば、関心物体の動きを監視する動きモニタに画像処理及び制御のプロセッサ151を接続することも可能である。例えば、患者の肺が撮像される場合、動きセンサは呼気センサであり得る。心臓が撮像される場合、動きセンサは心電図(ECG)であり得る。
本発明による、コンピュータ・トモグラフィ(CT)スキャナの実施例を単純化した概略図である。 コーンビーム再構成による仮想プレーナ検出器を示す概略図である。 PI-FBPアルゴリズムによる平行ビーム幾何形状を示す図である。 PI-FBPアルゴリズムによる逆投影の幾何形状を示す図である。 PI-FBBアルゴリズムによってsを判定するための幾何形状を示す図である。 仮想フォーカスを中心とする検出器を示す概略図である。 WEDGEアルゴリズムによってVwを判定するための幾何形状を示す図である。 重み付け関数w(0)の例を示す図である。 動く(動的な)心臓及び動かない(静的な)心臓のPI線偏差のヒストグラムである。 軸位断の形式での動く心臓(左画像)及び動かない心臓(右画像)のPI線偏差を示す図である。 本発明による、動きアーチファクトを補償していない、動く心臓の再構成軸位断を示す図である。 動く心臓のPI+plus+EPSELONアルゴリズムによる2つの再構成アルゴリズムを示す図である。 PI線を示す概略図である。 3PI線を示す概略図である。 本発明による動きアーチファクト補償の方法の例示的な実施例を示す流れ図である。 本発明による動きアーチファクト補償の方法の別の例示的な実施例を示す図である。 本発明による方法の例示的な実施例を実行するための、本発明による画像処理装置の例示的な実施例を示す図である。

Claims (12)

  1. 関心物体の投影データ群において動きアーチファクトを補償する方法であって、前記投影データ群は、ビームを生成する電磁気放射源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得され、
    差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらす工程と、
    前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらす工程とを備え、
    第1の放射線及び第2の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
    前記第1の放射線及び前記第2の放射線は単一の物点を通過する逆方向の放射線であり、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの差を判定する工程を更に備え、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによることを特徴とする方法。
  2. 請求項1記載の方法であって、
    前記第1の放射線と前記第2の放射線との差の前記判定が、
    前記第1の放射線及び前記第2の放射線を前記投影データに基づいて選択する工程と、
    前記第1の放射線と前記第2の放射線との間の前記差が所定閾値よりも大きいか否かを判定する工程とを更に備え、
    前記差が前記所定閾値よりも大きい場合、前記投影データの動きアーチファクト補償が行われることを特徴とする方法。
  3. 請求項1記載の方法であって、前記第2の放射線が隣接放射線から補間されることを特徴とする方法。
  4. 請求項1記載の方法であって、
    前記関心物体は複数の物点を備え、
    前記複数の物点のうちの第1の物点の再構成は正確な再構成アルゴリズムによって行われ、
    前記動きアーチファクトが前記第1の物点の動きから生じる場合、前記動きアーチファクトは、前記正確な再構成アルゴリズムによる前記第1の物点の前記再構成に先行する、前記動きアーチファクトの領域内の投影データの低域通過フィルタリングによって補償されることを特徴とする方法。
  5. 請求項4記載の方法であって、
    前記放射源は前記関心物体の周りを移動し、
    前記正確な再構成のアルゴリズムは、前記放射源の半回転と3つの半回転とのうちの一方から生じる投影データを用いることを特徴とする方法。
  6. 請求項4記載の方法であって、前記低域通過フィルタリングの特性が前記動きアーチファクトの領域内の前記投影データの特性に相当することを特徴とする方法。
  7. 請求項1記載の方法であって、
    前記関心物体は複数の物点を備え、
    第1の物点の再構成は近似再構成アルゴリズムによって行われ、
    オーバースキャン範囲を前記第1の物点の再構成に用い、
    前記動きアーチファクトが前記第1の物点の動きから生じる場合、前記動きアーチファクトは、前記オーバースキャン範囲を増加させることによって補償されることを特徴とする方法。
  8. 請求項7記載の方法であって、
    前記第1の物点はPI線に属し、該PI線上では、動きが検出されており、
    前記オーバースキャン範囲の前記増加は、前記動きアーチファクトの領域における前記投影データの特性に相当することを特徴とする方法。
  9. 請求項7記載の方法であって、前記近似再構成アルゴリズムは、WEDGEアルゴリズムとPIフィルタリング逆投影アルゴリズムとの一方であることを特徴とする方法。
  10. 請求項1記載の方法であって、
    前記電磁気放射源が多光X線源であり、
    該多光X線源は前記関心物体の周りをヘリカル・パスに沿って移動し、
    前記ビームは、コーンビーム幾何形状とファンビーム幾何形状とのうちの一方を有することを特徴とする方法。
  11. データ処理装置であって、
    データ群を記憶するメモリと、
    関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うデータ・プロセッサとを備え、該データ・プロセッサは、
    ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得された前記データ群をロードし、
    差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらし、
    前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらし、
    第1の放射線及び第2の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
    前記第1の放射線及び前記第2の放射線は単一の物点を通過する逆方向の放射線であり、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの差を更に判定し、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによるものであるよう構成されることを特徴とするデータ処理装置。
  12. 関心物体の投影データ群において動きアーチファクト補償を行うコンピュータ・プログラムであって、該コンピュータ・プログラムは、プロセッサに、該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサ上で実行されると、
    ビームを生成する電磁気放射の回転源によって、かつ、前記ビームを検出する放射検出器によって獲得された前記データ群をロードし、
    差に基づいた動きアーチファクトについて前記投影データ群を補償し、それによって、動きアーチファクト補償投影データ群をもたらし、
    前記関心物体を前記動きアーチファクト補償投影データ群から再構成し、それによって、動きアーチファクト補償画像をもたらす動作を行わせ、
    第1の放射線及び第2の放射線は前記投影データ群の投影データを作成し、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの差を判定する動作を更に行わせ、
    前記第1の放射線の前記投影データと前記第2の放射線の前記投影データとの前記差は、動きアーチファクトをもたらす、前記関心物体の動きによることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
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