JP2007530132A - コンピュータ断層撮影画像を向上させるための方法、コンピュータプログラムプロダクトおよび装置 - Google Patents

Abstract

複数の要素から成るＣＴ画像を向上させるための方法であって、前記各要素が組織のタイプを示す強度値を有している方法が開示されている。この方法は、第１のＣＴ画像を受けるステップ（１０１）と、前記第１のＣＴ画像に基づくエンハンスメント処理（１０３）により、前記第１のＣＴ画像の複数のコピーを与えるステップと、前記コピーと前記第１のＣＴ画像とを組み合わせる（１０４）ことによりエンハンスメントＣＴ画像が与えられるステップとを含んでいる。組み合わせは、前記第１のＣＴ画像内および前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいている。エンハンスメント処理（１０３）は所定の強度値範囲に関して行なわれる。方法は、コンピュータプログラムプロダクトまたは装置として実施されても良い。

Description

本発明は、それぞれの独立請求項の前提部分に係る、デジタル画像、より詳細には再構成データから成るコンピュータ断層撮影画像を向上させるための方法、コンピュータプログラムプロダクトおよび装置に関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像では、強度レベルを使用して様々なタイプの組織を区別できることが知られている。ＣＴシステムは、強度値が以下の表で与えられるハウンスフィールド単位（ＨＵ）に対応するように較正されても良い。

ハウンスフィールド単位は、通常、−１０００〜３０００の範囲にあるが、一部の用途では、ＨＵスケールが０〜４０００の値へとずれる。

上記表から明らかなように、異なるタイプの組織の試験には、強度ウインドウとも称される異なる強度値範囲の検査が必要である。

ディスプレイスクリーンの限界により、また、人間の眼の限界により、ディスプレイスクリーン上に最大で２５６（２^８）個の異なるグレイ値または影を表示するのが一般的である。したがって、互いに近い強度値を有する組織を示すＣＴ画像の有用なビューを得るには、ＨＵスケール全体の限られた部分だけを表示する必要がある。

以下では、表示され或いは処理された強度値範囲を‘強度ウインドウ’と称する。例えば骨が検査される場合には、一般に、１０００−２０００ＨＵという非常に幅広いウインドウ幅が選択され、一方、軟組織の検査においては、４００−６００ＨＵというより狭いウインドウ幅が使用される。また、脳の検査においては、５０−１００ＨＵという非常に狭いウインドウ幅が一般的である。

観察される異なる解剖学的構造および非常に異なる強度範囲に起因して、異なるケースは、異なるノイズ低減およびコントラスト促進処理を必要とする。しかしながら、異なる組織を検査すべき場合には、１つの画像の結果を記憶するとともに、強度ウインドウ間で切り換え可能であることが依然として望ましい。

米国特許第５，５９４，７６７号においては、最初のＣＴ画像が最初のＣＴ画像の平滑化されたバージョンと組み合わされ、この組み合わせは分類マップに基づいている。平滑化された画像は非選択的に平滑化される。すなわち、それぞれの画像要素の値とは無関係に画像全体を平滑化する。

本発明の目的は、ＣＴ画像を向上させるための改良された方法を提供することにある。

この目的は、添付の独立請求項に係る方法およびコンピュータプログラムプロダクトによって全体的に或いは部分的に達成される。添付の従属請求項および以下の説明には実施形態が示されている。

したがって、複数の要素から成るＣＴ画像を向上させるための方法であって、前記各要素が組織のタイプを示す強度値を有している方法が提供される。この方法は、第１のＣＴ画像を受けるステップと、前記第１のＣＴ画像の複数のコピーを与えるステップと、前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーにエンハンスメント処理を施すステップであって、前記エンハンスメント処理は所定の強度値範囲に関して前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーを向上させる（enhances）ステップと、前記第１のＣＴ画像の前記処理された複数のコピーと前記第１のＣＴ画像とを組み合わせることによりエンハンスメントＣＴ画像が与えられるステップであって、前記組み合わせが、前記第１のＣＴ画像内および前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいているステップとを含んでいる。

ＣＴ画像は、ＣＴスキャンデータの任意の表示、例えば、２次元、３次元または４次元データセットであっても良い。

第１のＣＴ画像の複数のコピーは、第１のＣＴ画像のエンハンスメント処理された全体的または部分的なコピーを構成し、例えば、これらは第１のＣＴ画像の要素のサブセットを備えていても良い。

エンハンスメント処理は、第１のＣＴ画像の複数のコピーの質を高めることを目的とした任意の処理であっても良い。

更なる他の態様においては、複数の要素から成る最初の第１のデジタル画像を向上させるための方法であって、前記各要素がそれに関連する強度値を有している方法が提供される。方法は、第１のデジタル画像を受けるステップと、前記第１のデジタル画像に基づくエンハンスメント処理により前記第１のデジタル画像の複数のコピーを与えるステップと、前記第１のデジタル画像の前記複数のコピーと前記第１のデジタル画像とを組み合わせることによりエンハンスメントデジタル画像が与えられるステップとを含んでいる。この組み合わせは、前記第１のデジタル画像内および前記第１のデジタル画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいている。エンハンスメント処理は所定の強度値範囲に関して行なわれる。デジタル画像は、ＣＴ画像やＸ線画像などの任意のタイプの医学画像であっても良い。デジタル画像は、２次元、３次元または４次元であっても良い。

この手法は、異なる強度ウインドウの本質的に異なる処理を可能にする。また、前述した方法により、異なる強度ウインドウに関して異なる処理設定を使用することができ、結果を１つの画像に組み合わせることができる。

また、与えられた手法によれば、例えば異方的な態様で画像構造に局所的に適合する、より進んだ処理方法の使用が可能になる。

したがって、従来技術とは異なり、本発明は、考慮されているそれぞれの強度ウインドウ毎に、すなわち組織クラス毎に、重み（weight）を維持する。その後、異なる方法が異なる領域に対して適用され、最後に結果が組み合わされる。元の強度値にしたがって１つの結果へと組み合わされる複数の異なる画像が形成される。

更なる態様においては、前述した方法を実施するための装置およびコンピュータプログラムプロダクトが提供される。

ここで、添付図面を参照しながら、実施形態について詳細に説明する。

ＣＴシステムの一般的な機能に関しては、米国特許第５，５９４，７６７号を参照されたい。したがって、ＣＴ画像の生成方法の説明については省略する。

図１は、ＣＴスキャンデータを改善するための方法を示すフローチャートである。ステップ１０１では、ＣＴ画像が受けられる。この説明の目的のため、ＣＴ画像が様々な態様および形式で例えば記憶装置からコンピュータネットワークを介して受けられ或いはＣＴ検出データに基づいて画像再構成を実行するコンピュータから直接に受けられても良いことが理解される。

また、以下の説明において、ＣＴ画像は、複数の要素から成り且つ各要素がハウンスフィールド単位で与えられても良い強度値に関連している二次元インデックスデータセットであるとする。そのため、ステップ１０１において受けられる元のＣＴ画像には、画像として処理できるデータセットを与えるような何らかの既知のタイプの前処理及び／又は画像再構成が施される。

ステップ１０２では、処理パラメータが受けられる。そのような処理パラメータは、調査すべき１または複数の強度値範囲についての表示、実行すべき１または複数の処理タイプについての表示、それぞれの処理を実行するため施すべきパラメータの表示を含んでいても良い。ステップ１０２における１または複数の入力は、様々な態様で、例えばユーザにより行なわれる選択の形態で、調査されるべきもの（例えば組織の種類）に基づいて行なわれる自動決定の形態で受けられても良く、あるいは、予めプログラムされても良い。

ステップ１０１，１０２が逆の順序で行なわれても良いことは言うまでもない。

第１の実施形態において、元のＣＴ画像は、処理ステップ１０３への入力として使用されても良く、それにより、質の高い画像（enhanced image）が出力として得られるとともに、元のＣＴ画像またはそのコピーが維持される。

随意的に、元のＣＴ画像に基づいて１つ以上のＣＴ画像コピーが与えられても良い。ＣＴ画像を無傷に保つために、ＣＴ画像コピーが処理ステップ１０３への入力として使用されても良い。ＣＴ画像コピーは、元のＣＴ画像の完全なコピーであっても良く或いは部分的なコピーであっても良い。例えば、ＣＴ画像コピーは元のＣＴ画像のほんの一部位のコピーであっても良く、それにより、ＣＴ画像コピーが元のＣＴ画像よりも小さくなる。他の例として、ＣＴ画像コピーは、元のＣＴ画像のうち特定の所定の強度値範囲内の強度値を有する要素だけのコピーであっても良い。ＣＴ画像コピーは、ワーキングメモリまたは不揮発性メモリ内に記憶されても良い。

ステップ１０２とＣＴ画像コピーを与えるステップとが逆の順序で行なわれても良い。

ステップ１０３において、元のＣＴ画像及び／又はＣＴ画像コピーにはエンハンスメント処理（向上処理）が施され、これにより、エンハンスメント処理されたＣＴ画像が得られる。

各画像は所定の方法で処理されても良い。１つの実施形態において、異なる画像には特定の強度ウインドウ内で処理が施される。他の実施形態において、異なる画像には異なるタイプの処理すなわち異なるアルゴリズムが施される。更に他の実施形態において、異なる画像には、同じタイプの処理が施されるが、異なる処理パラメータが用いられる。更に他の実施形態においては、画像のうちの１つに対して全く処理が施されず、他の画像に対して処理が施される。

１つの実施形態においては、ＣＴ画像が維持され、その後、このＣＴ画像がエンハンスメント処理されたＣＴ画像と組み合わされる。更に他の実施形態においては、元のＣＴ画像にもエンハンスメント処理が施され、その後、この画像が他のエンハンスメント処理されたＣＴ画像と組み合わされる。このように、２つ、３つ、または、それ以上のエンハンスメント処理されたＣＴ画像が与えられて組み合わされても良い。

元のＣＴ画像及び／又はＣＴ画像コピーの処理に関しては多くの様々なタイプが存在する。すなわち、米国特許第５，０３８，３８７号に記載されるようなアンシャープマスキングを使用するローパスフィルタコントラスト促進法（コントラストエンハンスメント）、メジアンフィルタおよびその変形などのランクフィルタ、例えばＷｅｓｔｉｎ， Ｃ． −Ｆ， Ｒｉｃｈｏｌｔ， Ｊ．， Ｍｏｈａｒｉｒ， Ｖ． ＆ Ｋｉｋｉｎｉｓ，Ｒ．によるＡｆｆｉｎｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ＣＴ Ｄａｔａ（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ４， １６１−１７７頁、２０００年）や米国特許第６，５５６，７２０号に記載されるような適応フィルタリング等の更に進んだ処理方法がそれである。そのような適応フィルタリングは、例えば、米国特許第４，７４７，１５０号、米国特許第４，７４７，１５１号、米国特許第４，７４７，１５２号およびＣａｒｍｏｎａ， Ｒ． Ａ． ＆ Ｚｈｏｎｇ， Ｓ．によるＡｄａｐｔｉｖｅ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｒｅｓｐｅｃｔｉｎｇ ｆｅａｔｕｒｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（画像処理に関するＩＥＥＥ報告書７（３）、３５３−３５８頁、１９９８年）に記載されるように、局部構造解析に基づいていても良い。他のタイプの処理としては、Ｄｏｍｉｎｇｕｅｚ， Ｇ． Ｆ．， Ｂｉｓｃｈｏｆ， Ｈ． ＆ Ｂｅｉｃｈｅｌ， Ｒ． によるＦａｓｔ ３Ｄ Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ Ｆｉｌｔｅｒ ｆｏｒ ＣＴ Ｉｍａｇｅｓ（ＳＣＩＡ、４３８−４４５頁、２００３年、エーテボリ、スウェーデン、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ＬＮＣＳ ２７４９）に記載される平均シフトフィルタリング、Ｎｉｅｓｓｅｎ， Ｗ．， Ｔｅｒ Ｈａａｒ Ｒｏｍｅｎｙ， Ｂ． ＆ Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ， Ｍ． Ａ． によるＧｅｏｄｅｓｉｃ Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ Ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ（医学画像に関するＩＥＥＥ報告書１７（４）、６３４−６４１頁、１９９８年）およびＧｉｌｂｏａ， Ｇ．， Ｓｏｃｈｅｎ， Ｎ． ＆ Ｚｅｅｖｉ， Ｙ． Ｙ．によるＦｏｒｗａｒｄ ａｎｄ Ｂａｃｋｗａｒｄ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｆｏｒ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｉｍａｇｅ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ（画像処理に関するＩＥＥＥ報告書１１（７）、６８９−７０３頁、２００２年）に記載されるような変分方法、Ｄｉｐｐｅｌ， Ｓ．， Ｓｔａｈｌ， Ｍ．， Ｗｉｅｍｋｅｒ， Ｒ． ＆ Ｂｌａｆｆｅｒｔ， Ｔ．によるＭｕｌｔｉｓｃａｌｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｉｅｓ：Ｌａｐｌａｃｉａｎ Ｐｙｒａｍｉｄ Ｖｅｒｓｕｓ Ｆａｓｔ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（医学画像に関するＩＥＥＥ報告書２１（４）、３４３−３５３頁、２００２年）、Ｖｕｙｌｓｔｅｋｅ， Ｐ． Ｐ． ＆ Ｓｃｈｏｅｔｅｒｓ， Ｅ． Ｐ． によるＭｕｌｔｉｓｃａｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＭＵＳＩＣＡ）（ＳＰＩＥ Ｖｏｌ． ２１６７ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ：Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ５５１−５６０頁、１９９４年）および米国特許第５，６４４，６６２号に記載されるようなマルチバンド技術、または、Ｙａｎｇ， Ｇ． Ｚ．， Ｒｕｂｅｎｓ， Ｍ． Ｂ． ＆ Ｈａｎｓｅｌｌ， Ｄ． Ｍ．によるＴｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｈｙｂｒｉｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｂｌｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｂｒｏｎｃｈｉｏｌｉｔｉｓ ｆｒｏｍ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｉｍａｇｅｓ（ＩＰＡ， ＩＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ． ４４３、６３１−６３５頁、１９９７年）に記載されるようなウェーブレット技術が挙げられる。

１つの実施形態では、元のＣＴ画像またはＣＴ画像コピーのうちのどのデータサブセットを処理する必要があるのかが予め決定され、それにより、全ての他のデータ要素が処理から除外されて、全体の実行速度が高められる。しかしながら、簡単な実施では、データセット全体を並行して或いは連続的に処理することができる。

様々な強度ウインドウを予め分ける（セグメント化する）明白な必要性はなく、各ウインドウに並行に適合される様々なエンハンスメント方式を適用すれば十分である。しかしながら、全体の計算の速度を上げるために、前述したように各ウインドウ毎にマスク（重み）を計算するとともに、関連する重みがゼロではない計算だけを適用することができる。

ステップ１０４においては、エンハンスメント処理された画像および可能であれば元のＣＴ画像（あるいは、そのコピー）も組み合わされ或いは統合され、それにより、組み合わされたＣＴ画像が得られる。異なる処理方法またはパラメータ設定により得られる結果の統合は、関連する強度ウインドウまたは強度値範囲に基づいていても良い。変化はウインドウ幅が小さいほど明確になるため、ウインドウ幅にしたがって結果がランク付けされてもよく、それにより、小さいウインドウが大きいウインドウよりも優先して与えられる。

以下、図２を参照しながら、画像を統合するためのアルゴリズムについて説明する。この場合、ウインドウは、それらの対応する中心ｃおよび幅ｗによって特定されるものとする。

アルゴリズムは、全てのデータ要素に関して実行される以下のステップから成る。

ステップ１０４１では、最も小さい幅を有するウインドウが最初に配置され、すなわち、ｗ１＜ｗ２＜．．．．＜ｗＮとなるように、ウインドウ幅（強度値範囲）にしたがってＣＴ画像に優先順位が付けられても良い。強度ウインドウに優先順位を付けることにより、領域を重ね合わせる場合にどのウインドウを使用するべきかを制御することができる。代替案として、優先順位付けがユーザ入力に基づき、それにより、どの強度ウインドウを使用するべきかをユーザが決定しても良い。

ステップ１０４２では、以下の例示する擬似コードにしたがって元の画像を閾付けすることにより領域マスクが決定される。この場合、ｍａｓｋＳはこれまでセグメント化されたデータであり、ｏｒｇＩｍは元のＣＴ画像であり、ｍａｓｋＸはそれぞれのＣＴ画像コピーのためのマスクであり、ｍａｓｋＢは元の画像のセグメント化されていない部分のためのマスクである。

ステップ１０４２は、以下にしたがって表わされても良い。

ここで、Ｍ_ｉはマスク番号ｉを示しており、ｉ＝ｘ，ｓ，ｂ，Ｉは元の画像データを表わしており、ｍ，ｎはデータ要素にインデックスを付ける。

ステップ１０４１および１０４２が逆の順序で行なわれても良いことは言うまでもない。

随意的であるステップ１０４４において、マスクは、Ｇで示されるローパスカーネルと重畳することにより平滑化される。
ｍａｓｋＸ＝Ｇ＊ｍａｓｋＸ ｆｏｒ Ｘ＝１…．Ｎ， Ｂ

ステップ１０４４は以下にしたがって表わされても良い。
Ｍｘ＝Ｇ＊Ｍｘ

これは、全体のマスク配列の重畳（畳み込み）として理解しなければならない。

ステップ１０４５において、領域マスクは、以下の例示する擬似コードにしたがって正規化される。
ｍａｓｋＸ＝ｍａｓｋＸ／（ｍａｓｋ１＋ｍａｓｋ２＋…＋ｍａｓｋＮ＋ｍａｓｋＢ） ｆｏｒ Ｘ＝１…Ｎ，Ｂ

ステップ１０４５は以下のように表わされても良い。

ステップ１０４６において、結果は、以下の例示する擬似コードにしたがって組み合わされる。この場合、ｅｎｈＩｍはエンハンスメントされて組み合わされたＣＴ画像を示しており、ｒｅｓｕｌｔＸなどは、ＣＴ画像コピー番号Ｘにおける処理ステップ１０４ａ−ｃの出力を示している。
ｅｎｈＩｍ＝ｍａｓｋＢ・ｏｒｇＩｍ ＋ ｍａｓｋ１・ｒｅｓｕｌｔ１ ＋……＋ｍａｓｋＮ・ｒｅｓｕｌｔＮ

ステップ１０４６は以下のように表わされても良い。
Ｅ（ｍ， ｎ）＝Ｍ_Ｂ（ｍ， ｎ）・Ｉ（ｍ， ｎ）＋Ｍ_１（ｍ， ｎ）・Ｒ_１（ｍ， ｎ）＋…．．＋Ｍ_Ｎ（ｍ， ｎ）・Ｒ_Ｎ（ｍ， ｎ）

ここで、Ｅは最後のエンハンスメント画像を示しており、Ｒ_ｉ，ｉ＝１．．．Ｎは、個々の強度ウインドウにしたがって、処理から予め得られた結果を示している。

なお、それぞれの領域の境界近傍のアーチファクトを避けるため、上記ステップ１０４４においてはセグメント化されたマスクに対してローパスフィルタを適用することができる。１つの実施形態においては、小さい２項フィルタまたはガウスフィルタが選択されても良いが、任意の他のローパスカーネルでも構わない。

この方法は、元のデータ（オリジナルデータ）をセグメント化した後、領域間で空間移行（平滑化）を適用し、移行を平滑化する。

提案された方法が強度値を再結合し、また、これらのハウンスフィールド単位の局所平均が処理によって変更されないことが最も重要であることから、前述したような組み合わせ、特に正規化が役立つことがある。

ステップ１０５においては、組み合わされたＣＴ画像が、例えばスクリーン上に表示され、メモリに記憶され、あるいは、ネットワークを介して送られることにより出力される。

随意的には、形態的閉塞及び／又は開放を備えるステップ１０４７がマスクに関して含められていても良く、それにより、それぞれのマスクにおける小さなギャップを除去し或いは当該ギャップを満たしても良い。形態的閉塞及び／又は開放ステップ１０４７は、領域マスクの決定１０４２とＣＴ画像の組み合わせ１０４６との間でいつでも行なわれるように構成されていても良い。

図３は、前述した方法を実施できる装置１の概略図である。装置１は、ＣＴ画像を例えばネットワークから、記憶媒体から、あるいは、前処理装置から受けるための受信手段２を備えている。また、装置１は、前述した１または複数の方法を実行するように適用された処理ユニット３を備えている。また、装置１は、エンハンスメントＣＴ画像を出力するための出力手段４を備えている。処理ユニットは、前述した方法を実行するようにソフトウェアによりプログラムされるプログラマブルプロセッサから成っていても良い。他の実施形態において、前処理装置は、前述した方法を実行するように適用されたデジタル信号プロセッサの形態をとっても良い。そのような前処理装置は、例えばＡＳＩＣまたは同様の機能を有する任意の構造の形態で設けられても良い。

また、前述した方法のステップを実行するための成分を含む伝播信号の形態で方法を実施することもできる。このとき、前記成分はコンピュータで実行される。

以下、図４〜図１０を参照しながら、簡略化された２Ｄ ＣＴ画像の部分の処理について説明する。図４〜図７において、横軸は、例えばそれぞれのＣＴ画像の垂直ラインにおける画像要素を示している。縦軸は、前記部分におけるそれぞれの画像要素のＨＵ値を示している。

図４は、例えばステップ１０１（図１）で受け取られた元のＣＴ画像の部分である。前述した例では、２つの強度ウインドウ、すなわち、図４に点線で示される約１２５０ＨＵ〜約３６５０ＨＵの範囲の幅広いウインドウと、図４に破線で示される約２１５０ＨＵ〜約２６００ＨＵの範囲の狭いウインドウとが考慮される。それぞれのウインドウは前述したように決定されても良い。１つの特定の実施形態では、強度ウインドウの限界がグラフィカルユーザインタフェースによって決定されても良い。この場合、強度ウインドウの限界を示すラインは、処理されるべき画像の部分に関して与えられる。ここで、ユーザは、ポインティングデバイスを用いて所望の位置にそのラインをドラッグする。

図５は、ステップ１０３（図１）によって与えられる、図４の元のＣＴ画像の第１の処理バージョンである。図示の実施形態において、図４の元のＣＴ画像は、幅広いウインドウに関してローパスフィルタに晒された。そのようなローパスフィルタリングはノイズを抑制する。

図６は、図４の最初のＣＴ画像の第２の処理バージョンである。図示の実施形態において、元のＣＴ画像には、狭いウインドウに関して構造適応処理が施された。そのような構造適応処理は、ＣＴ画像中の小さな詳細を保つが、同じ程度までノイズを抑制しない。

図７は、ステップ１０４（図１）によって与えられる、第１の処理ＣＴ画像と第２の処理ＣＴ画像とに基づいて組み合わされたＣＴ画像である。この組み合わせは、第１および第２の処理ＣＴ画像に関連する強度ウインドウに関して行なわれた。

図８〜図１０は、ＣＴ画像を組み合わせる際に使用されるマスクを示している。図８は、狭いウインドウに関連するマスク、すなわち、狭いウインドウ内に値を有する全ての画像要素に関連するマスクを示している。図９は、幅広いウインドウに関連するマスク、すなわち、幅広いウインドウ内に入るが狭いウインドウの外側にある全ての画像要素に関連するマスクを示している。図１０は、バックグラウンドマスク、即ち、狭いウインドウおよび広いウインドウの両方の外側にある全ての画像要素について示している。なお、マスクは、元のバイナリマスクのローパスフィルタリングに起因して僅かに滑らかな移行を有している。

また、形態的閉塞及び／又は開放ステップ１０４７（図２）が図８および図９に示されるマスクに関して行なわれる場合には、水平スケールの５０−９０と１７０−２１０との間の領域に示される不均一性が除去されることに留意すべきである。

図７に戻って参照すると、そのＨＵ値が両方のウインドウから外れる要素に関しては、元のＣＴ画像（図４）からのデータが使用される。そのＨＵ値が狭いウインドウ内に入る要素においては、第２のＣＴ画像（図６）からのデータが使用される。そのＨＵ値が幅広いウインドウ内に入るが狭いウインドウの外側にある要素に関しては、第１のＣＴ画像（図５）からのデータが使用される。

前述した説明は２Ｄ画像スライスに焦点を合わせているが、この方法は、ＣＴデータの直接３Ｄまたは４Ｄエンハンスメントなどの更に高い次元のデータ処理に対しても同様に適用できる。

なお、前述した説明はＣＴ画像に焦点を合わせているが、前述した方法は、任意のタイプの画像、特にＸ線、ＭＲＩなどの医学画像に対しても同様に適用できる。

前述した方法の更なる適用分野としては、例えば製造業における品質保証で使用するための非破壊試験、製材機械におけるログの解析および空港の手荷物セキュリティチェックに関連するログの解析が挙げられるが、これらに限定されない。

本開示に係る方法を示す概略的なフローチャートである。 図１のフローチャートの詳細を示す概略的なフローチャートである。 図１および図２の方法を実施できる装置１の概略図である。 簡略化されたＣＴ画像の部分である。 図４のＣＴ画像の第１の処理バージョンである。 図４のＣＴ画像の第２の処理バージョンである。 第１および第２のＣＴ画像に基づいて組み合わされたＣＴ画像である。 ＣＴ画像の組み合わせの際に使用されるマスクを示している。 ＣＴ画像の組み合わせの際に使用されるマスクを示している。 ＣＴ画像の組み合わせの際に使用されるマスクを示している。

Claims (19)

1. 複数の要素から成る最初の第１のＣＴ画像を向上させるための方法であって、前記各要素は組織のタイプを示す強度値を有している方法において、
   前記第１のＣＴ画像を受け取るステップ（１０１）と、
   前記第１のＣＴ画像に基づくエンハンスメント処理（１０３）により、前記第１のＣＴ画像の複数のコピーを与えるステップであって、前記エンハンスメント処理（１０３）は所定の強度値範囲に関して行なわれるステップと、
   前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーと前記第１のＣＴ画像とを組み合わせる（１０４）ことにより、エンハンスメントＣＴ画像が与えられるステップであって、前記組み合わせは、前記第１のＣＴ画像内および前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいているステップと、
   を含む方法。
2. 前記所定の強度値範囲の表示を受けるとともに、前記所定の強度値範囲を前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーに関連付けるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記エンハンスメント処理（１０３）は、前記複数の要素の少なくとも一部によって規定される局部構造に適応できる、請求項１に記載の方法。
4. 前記局部構造は、その強度値が前記所定の強度値範囲内にある一群の要素によって規定される、請求項３に記載の方法。
5. 前記エンハンスメント処理（１０３）は、前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーに対して非線形フィルタを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記エンハンスメント処理（１０３）は、ローパスフィルタを使用するノイズ低減、アンシャープマスキングを使用するコントラストエンハンスメント、ランクフィルタリング、適応フィルタリング、平均シフトフィルタリング、変分方法、マルチバンド技術、およびウェーブレット技術から成るグループから選択される、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーと前記第１のＣＴ画像との組み合わせ（１０４）は、
   前記第１のＣＴ画像のための第１の領域マスクを決定するステップ（１０４２）であって、前記第１の領域マスクは、前記第１のＣＴ画像内の１つの領域を規定し、前記第１のＣＴ画像の要素は第１の強度値範囲内に強度値を有するステップと、
   前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーのためのそれぞれの更なる領域マスクを決定するステップ（１０４２）であって、前記それぞれの更なる領域マスクは、前記第１のＣＴ画像のそれぞれのコピー内の１つの領域を規定し、前記第１のＣＴ画像の要素は前記所定の強度値範囲内に強度値を有するステップと、
   それらの各領域マスクにより重み付けられる前記第１のＣＴ画像と前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーとを組み合わせる（１０４６）ことにより、前記エンハンスメントＣＴ画像を与えるステップと、
   を含む、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記第１のＣＴ画像および前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーに優先順位を付けるステップ（１０４１）を更に含み、それにより、エンハンスメントＣＴ画像中に高い優先順位を有するＣＴ画像の要素が含められ、それに応じて位置付けられた低い優先順位を有するＣＴ画像の要素がエンハンスメントＣＴ画像から除外される、請求項７に記載の方法。
9. 前記領域マスクを平滑化するステップ（１０４４）を更に含む、請求項７または請求項８に記載の方法。
10. 前記領域マスクを正規化するステップ（１０４５）を更に含む、請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記領域マスクの少なくとも１つに形態的閉塞及び／又は開放アルゴリズムを施すステップを更に含む請求項７から請求項１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記第１のＣＴ画像は、２次元配列、３次元配列、および４次元配列から成るグループから選択される、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記第１のＣＴ画像には、前記組み合わせ（１０４）の前に第２のエンハンスメント処理が施される、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記第２のエンハンスメント処理は第２の所定の強度値範囲に関して行なわれる、請求項１３に記載の方法。
15. コンピュータ上で実行されるときに請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載のステップを行なうためのソフトウェアコード部分を含む、コンピュータプログラムプロダクト。
16. 請求項１５に記載のコンピュータプログラムプロダクトが記憶された記憶媒体。
17. 請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載のステップを実行するための成分を含む、伝搬信号。
18. 複数の要素から成る最初の第１のＣＴ画像を向上させるための装置であって、前記各要素は組織のタイプを示す強度値を有している装置において、
    前記第１のＣＴ画像を受けるための受信手段（２）と、
    前記第１のＣＴ画像に基づくエンハンスメント処理（１０３）により、前記第１のＣＴ画像の複数のコピーを与えるように構成された処理手段（３）であって、所定の強度値範囲に関してエンハンスメント処理するようになっている処理手段（３）と、
    前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピーと前記第１のＣＴ画像とを組み合わせる（１０４）ことによりエンハンスメントＣＴ画像を与える手段であって、前記組み合わせは、前記第１のＣＴ画像内および前記第１のＣＴ画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいている手段と、
    を備える装置。
19. 複数の要素から成る最初の第１のデジタル画像を向上させるための方法であって、前記各要素は強度値を有しており、
    当該方法は、
    第１のデジタル画像を受けるステップ（１０１）と、
    前記第１のデジタル画像に基づくエンハンスメント処理（１０３）により、前記第１のデジタル画像の複数のコピーを与えるステップであって、前記エンハンスメント処理（１０３）は所定の強度値範囲に関して行なわれるステップと、
    前記第１のデジタル画像の前記複数のコピーと前記第１のデジタル画像とを組み合わせる（１０４）ことにより、エンハンスメントデジタル画像が与えられるステップであって、前記組み合わせは、前記第１の画像内および前記第１の画像の前記複数のコピー内の領域の強度値に関する分類に基づいているステップと、
    を含む方法。

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