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

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 Download PDF

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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)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(m, n)・I(m, n)+M(m, n)・R(m, n)+…..+M(m, n)・R(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=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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