JP2009510400A - エンハンストノイズ抑制フィルタリング機能と共に反復的に画像再構築を行うシステム、方法及び画像プロセッサ - Google Patents

Abstract

画像処理システム(10)は、対象物受入口(18)に隣接して設けられ、放射線を受信し、対象物からの放射線を検出し、測定データを生成する少なくとも１つのディテクタ(20)を有する。画像プロセッサ(38)は、検出された放射線を画像表現に反復的に再構築し、反復的な再構築の各々において、過去の反復の画像表現の部分と測定されたデータとの間の少なくとも変分に対して、画像プロセッサはノイズ低減アルゴリズムを適用する。

Description

本発明は画像診断システム及び方法に関する。本発明は、ポジトロン放出型断層撮影法(PET: Positron Emission Tomography)及び単光子放出型断層撮影法(SPECT: Single Photon Emission Tomography)に特に有用な用途が見出され、以下それらに関連して説明される。コンピュータ断層撮影(CT: Computed Tomography)システムのような他の医療用画像処理システム等及び非医療用画像処理システムにも本発明が適用可能であることは理解されるであろう。

核医学画像は、患者を撮像するために放射線源を使用する。一般に、ある放射性医薬品が患者に投与される。放射線医薬品化合物は、ある周期的な割合及び特定のエネルギでガンマ線崩壊を起こすラジオアイソトープを含む。１つ以上の放射線検出器が患者の近辺に設けられ、放出された放射線を監視及び記録する。しばしば検出器(ディテクタ)は患者の周りに回転させられ索引付けされ、複数の方向から放出された放射線を監視する。検出された位置及びエネルギ等のような情報に基づいて、体内の放射性医薬品の分布が確認され、その分布の画像が再構築され、循環系、選択された器官や組織における放射性医薬品の摂取率等を調べる。

一般に、反復的な再構築法の場合、画像データの再構築ボリュームの推定値が検出器のプレーンに順投影される。順投影されたデータは、測定された投影データと比較される。再構築された画像の推定が完璧であったならば、これらの２つのデータ投影は一致し、差異は全くないであろう。しかしながら、画像が再構築される際、通常は或る差異や誤差が存在する。誤差又はそのインバース(誤差を打ち消すもの)が画像ボリュームに逆投影され、体積測定画像を訂正し、次回の反復に備えて新たな推定を行う。

一般に、測定データ及び順投影データの組が許容誤差の範囲内で一致するまで、反復的な再構築プロセスは続く。しかしながら、特に核医学の分野では、ノイズの問題がある。すなわち、測定された投影はノイズで汚染され、順投影もノイズで汚染される。実際問題として、ノイズは決して合致をもたらさない。その結果、反復プロセスは、過剰に長く実行された場合、再構築画像を劣化させ始める。１つの方法は、測定データを再構築中のある時点で選別(フィルタリング)すること、或いは再構築画像をフィルタリングすることである。そのようなフィルタリングは画像からノイズを減らすことを促すかもしれないが、画像の解像度も劣化させてしまう。

本発明の課題は、上記及び他の問題を克服する新規且つ改善された画像処理装置及び方法をもたらすことである。

一形態によれば、画像処理システムが開示される。少なくとも１つの放射線検出器は、対象物受入口に隣接して設けられ、前記放射線を受信し、対象物からの(又は対象物を通過した)放射線を検出し、測定データを複数の角度において又は１つの角度において生成する。画像プロセッサは、検出された放射線を画像表現に反復的に再構築する。反復的な再構築の各々において、過去の反復の画像表現の部分と測定されたデータとの間の少なくとも変分に対して、前記画像プロセッサはノイズ低減アルゴリズムを適用する。

別の形態によれば、画像処理方法が開示される。対象物からの放射線が検出される。測定データが生成される。検出された放射線は、画像表現に反復的に再構築される。反復的な再構築の各々において、過去の反復の画像表現の部分と測定されたデータとの間の少なくとも変分に対してノイズ低減アルゴリズムが適用される。

別の形態によれば、入力画像データを画像表現に反復的に再構築する画像プロセッサが開示される。フォワードプロジェクタは、画像メモリ中の反復的に再構築された過去の反復の画像表現を順投影する。第１のデータマニピュレータは、前記順投影された反復の画像表現を第１のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する。第２のデータマニピュレータは、前記入力画像データを第２のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する。コンパレータは、処理済みの順投影された反復の画像表現と処理済みの入力画像データとの比較を行い、該比較に基づいて変分データを決定する。第３のデータマニピュレータは第３のノイズ低減アルゴリズムと共に変分データを処理する。バックプロジェクタは、処理された変分データを再構築された変分データに逆投影する。データ更新手段は、再構築された変分データと共に前記過去の反復の画像表現を、再構築された画像データに更新する。

１つの利点は、オリジナルデータに対するノイズ低減の影響を最小化しつつ、画像のイズを減らすことである。

別の利点は、良好な画像解像度である。

本発明に関する更なる別の利点及び恩恵は、以下の好適実施例の詳細な説明を読んで理解することで当業者に明らかになるであろう。

本発明は様々な構成要素、構成要素の配置、様々なステップ及びステップの集まりの形式で表現されてもよい。図面は好適実施例を説明するためだけのものであり、本発明を限定するように解釈されるべきでない。

図１を参照するに、核画像処理システム10は、典型的には、回転可能なガントリ14を支持する固定ガントリ12を含む。１つ以上の検出ヘッド16は回転可能なガントリ14によって運ばれ、関心のある領域又は検査領域18から起こる放射線イベントを検出する。或いは、特にPETスキャナの場合、検査領域は環状の(リング状の)固定検出器で包囲される。検出ヘッド各々は、検出素子の２次元配列又はディテクタ20を含み、それらは例えば光電子倍増管、フォトダイオード等のようなシンチレータ及び光検出素子等である。CZT素子のような直接放射線信号から電気信号への変換器も想定されている。各ヘッド16は回路22を含み、回路は、検出面での位置(x,y)及びそのエネルギ(z)を表すディジタル信号に、放射線反応各々を変換する。検出器20に関する或るイベントの位置は、一般にｘ及びｙ座標の２次元(2D)カーテシアン座標系で分析及び／又は確認される。しかしながら、他の座標系が使用されてもよい。一実施例では、スキャタグリッド及び／又はコリメータ24は方向及び角度分散を制御し、その方向及び角度から、ディテクタ20の各素子は放射線を受けることができる。特にSPECTスキャナでは、ディテクタ20は既知の放射線だけに沿う放射線を受けるように制限する。ディテクタ20において放射線が検出されたように確認された位置、及びカメラ16の角度位置は、名目的な放射線を決定し、その放射線に沿って各放射線イベントが生じることになる。

一般に、画像処理される対象体(オブジェクト)は、１つ以上の放射性医薬品又はラジオアイソトープと共に投入され、寝椅子26で支持される検査領域18に置かれる。そのようなアイソトープのいくつかの具体例は、Tc-99m、Ga-67及びIn-111である。オブジェクトの中にある放射性医薬品は、そのオブジェクトから発する放射線を生成する。放射は検出ヘッダ16で検出され、検出ヘッダは検査領域18の周りに回転可能であり又は角度で指定可能であり、１つ以上の選択された投影方向で投影放射データを収集する。位置(x,y)、エネルギ(z)及び検査領域18周囲の各検出ヘッド16の角度位置(θ)(例えば、角度位置分析装置28から得られる)等のような投影放射データは、測定データメモリ30に格納される。

図１を引き続き参照するに、以下で説明されるように、ノイズ低減システム、メカニズム又は手段40を介して、再構築の様々な段階で画像プロセッサ38はノイズ低減アルゴリズムを使って3D画像を反復的に再構築する。一実施例では、画像プロセッサ38は最尤推定期待値最大化(MLEM)アルゴリズムを使用する。再構築プロセスの反復の最初を準備する際、仮定された又は最初の推定に係る画像をメモリ42にロードすることで、画像メモリ42は初期化される。輪郭の内側で一様な値をとり、輪郭の外側でゼロの値をとるように、推定画像はしばしば特徴付けられる。或いは、追加的な経験的な情報を利用することで、より正確な最初の推定がなされてもよい。

図１を引き続き参照し、更に図２も参照するに、画像プロセッサ38は、3D画像表現を反復的に再構築し、現在の反復の画像を画像メモリ42に格納する。再構築の反復の各々は、順投影又は変換処理、及び逆投影又は変換処理を含む。フォワードプロジェクタ又は推定器50は、画像メモリ42に格納されている現在の反復の画像から、現在の推定された投影データ52を生成する。ノイズ低減手段40の第１の又は推定データマニピュレータ54は、推定データ52を修正又は処理し、推定データ52の中のノイズを減らす又は無くす。修正された推定データは、修正済み推定データメモリ56に格納される。ノイズ低減手段40の第２の又は測定データマニピュレータ60は、測定データメモリ30の中の測定された投影データを操作又は処理し、測定された投影データの中のノイズを無くす又は減らす。修正された測定投影データは修正済み測定データメモリ62に格納される。同じ方向に沿う修正された測定投影データと修正された推定データとを比較器64は比較し、差分データ又は変分データ66を判定する。選択的に、ノイズ低減手段40の第３の又は差分データマニピュレータ70は、その差分データ66を修正又は処理し、差分データ66の中のノイズを減らす又は無くす。修正された差分データは、修正済み差分データメモリ72に格納される。バックプロジェクタ74は、修正された差分データ72を逆投影し、逆投影又は再構築済み差分画像メモリ76の中に、再構築された差分画像を形成する。選択的に、ノイズ低減手段40の第４のデータマニピュレータ78は、再構築済み差分画像メモリ76内の再構築された差分画像を修正又は処理し、再構築された差分画像の中のノイズを減らす又は無くす。画像更新部80は、画像メモリ42内の現在の反復の画像を、再構築済み差分画像メモリ76の再構築された差分画像と共に更新する。選択的に、ノイズ低減手段40の第５の又は更新データマニピュレータ82は、画像メモリ42内の再構築された画像データを修正又は処理し、再構築済み画像データの中のノイズを減らす又は無くす。

終了判定基準プロセッサ84は、反復的な再構築プロセスを何時止めるかを決定する。差分が予め選択された程度未満に収まったならば、反復的な再構築プロセスは終わる。選択的に、ノイズ低減手段40の第６の又は最終データマニピュレータは、最終的な再構築画像データ88を修正又は処理し、最終的に再構築された画像データ88の中のノイズを減らす又は無くす。修正された最終的な再構築データは、修正済み最終的再構築画像データメモリ90に格納される。選択的に、最終的な画像メモリから取り出された画像は、診断者の好みや研究内容に合わせて適切に選別(フィルタリング)されたり処理されてもよい(例えば、平滑化されたり、エッジが強調されたりしてよい。)。このように、一連の反復処理の各々は、最も最近更新された画像と共に実行される。

第１、第２、第３、第４、第５及び第６のデータマニピュレータの具体例は、信号雑音比を改善するデータ処理を実行できる如何なるタイプのプロセッサやアルゴリズムでもよく、例えば、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、ガウシアンフィルタ、メジアンフィルタ及びハニングフィルタ等でもよい。第１、第２、第３、第４、第５及び第６のデータマニピュレータの全部又は一部は、システムの特徴に依存して、同じタイプの又は異なるタイプのデータマニピュレータ若しくはフィルタであることも想定されている。好適実施例に関してより具体的には、第１及び第２のデータマニピュレータは、照合アルゴリズム又は関連アルゴリズムを適用する。残りのアルゴリズムは異なってもよいし、省略されてもよい。

修正済み最終的再構築画像データメモリ90から、ビデオプロセッサ100は、スライス、投影、3D変換及び他の画像情報を取り出し、ビデオモニタ102、プリンタ、記憶媒体等のような１つ以上の目視可能なディスプレイに表示することに備えて画像表現を適切にフォーマットする。再構築中に、ビデオプロセッサが選択された画像形成内容を反復的に取り出す場合、再構築される画像が最終的な画像に収束するにつれて、ディスプレイは各自の反復と共に鮮明になって行くであろう。

図２を引き続き参照しつつ更に図３を参照するに、この例では、選択的な第３、第４、第５及び第６のデータマニピュレータ70,78,82,86は、ノイズ低減手段40から省かれている。推定された投影データ及び測定された投影データだけが、第１及び第２のデータマニピュレータ54,60を通じて処理又は操作される。一般に、MLEM反復アルゴリズムは、次式のように表現できる：

ここで、λⁿは画像の現在の推定を表し、
p_jは測定された投影データを表し、
w_ijは位置ｉで画像空間から放出された光子が検出器の位置ｊで検出される確率を表す。

デュアルデータ処理用のMLEM反復アルゴリズムでは、第１及び第２データマニピュレータが使用され、そのアルゴリズムは次式のように表現できる：

ここで、F₁{}は推定された投影データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減操作を示し、F₂{}は測定された投影データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減処理を示す。

一実施例では、測定された投影データ及び推定された投影データに同じノイズ低減フィルタが適用される。測定された投影データにフィルタを適用することは、測定された投影データ内のノイズを抑制することを促す。推定された投影データに同じフィルタを適用することは、以前のフィルタによるぼけた影響を相殺しやすくする。

この方法では、デュアルフィルタリング法を適用することで、未処理データ中のランダムノイズ及び再構築中の処理ノイズは、オリジナル信号についてのフィルタリングの影響を最小化しつつ低減される。

図２を引き続き参照し、更に図４を参照するに、この例では、ノイズ低減手段40から第４、第５及び第６のデータマニピュレータが省かれている。測定された投影データ、推定された投影データ、及び修正された測定投影データと修正された推定投影データとの間の差分データは、第１、第２及び第３のデータマニピュレータ54,60,70を介して処理される。

MLEM反復アルゴリズムでは、第３のデータマニピュレータが差分データを処理するために使用され、アルゴリズムは次式のように表現できる：

ここで、F₃{}は差分データの処理、フィルタリングその他のノイズ低減処理を表す。

トリプルデータ処理用のMLEM反復アルゴリズムでは、第１、第２及び第３データマニピュレータ54,60,70が使用され、そのアルゴリズムは次式のように表現できる：

ここで、F₁{}は推定された投影データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減操作を示し、F₂{}は測定された投影データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減処理を示し、F₃{}は差分データのフィルタリング、処理又は操作を表す。

一実施例では、画像プロセッサ38は逐次部分期待値最大化アルゴリズム(OSEM)を実行する。測定された投影データは、サブセット(部分集合)に分割される。第２のデータマニピュレータ60は、一度に１つのデータサブセットを修正又は処理する。

当然に、最大事後確率(MAP: Maximum A Posteriori)、代数的再構築法(ART: Algebraic Reconstruction Technique)、反復フィルタ逆投影(IFBP: Iterative Filtered Back Projection)及び他の反復的なアルゴリズムを含む他の代替的なアルゴリズムを画像プロセッサ38が実行してよいことも想定されている。

上記では3D再構成に関して説明されたが、上記の方法及び装置は2Dの画像復元にも1Dの画像復元にも適用可能であり、画像データを保存する際にノイズを減らす又は相殺するために、上述の同一の若しくは異なるフィルタ又はデータ操作の如何なる組み合わせも適用可能である。

以上、本発明は好適実施例を参照しながら説明されてきた。上記の説明を読んで理解すれば、修正や代替がなされてよいことは明らかであろう。それらが添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内に属する限りにおいて、そのような修正や代替の全てを含むように本発明は解釈されるべきことが意図されている。

画像処理システムを示す図である。 画像処理システムの一部を詳細に示す図である。 別の画像処理システムの一部を詳細に示す図である。 更に別の画像処理システムの一部を詳細に示す図である。

Claims (28)

1. 前記放射線を受信し、対象物からの放射線を検出し、測定データを生成する少なくとも１つの放射線検出器と、
   検出された放射線を画像表現に反復的に再構築する画像プロセッサと、
   を有し、反復的な再構築の各々において、過去の反復の画像表現の部分と測定されたデータとの間の少なくとも変分に対して、前記画像プロセッサはノイズ低減アルゴリズムを適用する画像処理システム。
2. 前記測定データが投影データを含み、前記画像プロセッサは、
   画像メモリ中の反復的に再構築された過去の反復の画像表現を順投影するフォワードプロジェクタと、
   処理済みの順投影された反復の画像表現と処理済みの測定された投影データとの比較を行い、該比較に基づいて変分データを判定するコンパレータと、
   前記変分データを再構築された変分データに逆投影するバックプロジェクタと、
   再構築された変分データと共に前記過去の反復の画像表現を、再構築された画像データに更新するデータ更新手段と、
   を有する請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記逆投影の前に前記変分データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理する変分データマニピュレータを更に含む請求項２に記載の画像処理システム。
4. 順投影された反復の画像表現をノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第１のデータマニピュレータ、及び
   測定された投影データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第２のデータマニピュレータ
   の内の少なくとも１つを前記画像プロセッサが更に含む請求項３に記載の画像処理システム。
5. 前記再構築された変分データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第４のデータマニピュレータを更に有する請求項２に記載の画像処理システム。
6. 前記画像プロセッサがノイズ低減手段を更に含み、該ノイズ低減手段は、
   前記順投影された反復の画像表現を第１のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第１のデータマニピュレータ、
   前記測定された投影データを第２のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第２のデータマニピュレータ、
   前記逆投影の前に前記変分データを第３のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第３のデータマニピュレータ、
   前記再構築された変分データを第４のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第４のデータマニピュレータ、
   更新後に、前記再構築された画像データを第５のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第５のデータマニピュレータ
   の内の少なくとも２つを含む請求項２に記載の画像処理システム。
7. 第１、第２、第３、第４、第５及び第６のノイズ低減アルゴリズムの少なくとも２つが、同じタイプのアルゴリズムである請求項６に記載の画像処理システム。
8. 前記検出器は、
   PETスキャナ、
   SPECTスキャナ及び
   CTスキャナ
   の少なくとも１つの一部分である請求項１に記載の画像処理システム。
9. 対象物からの放射線を検出するステップと、
   測定データを生成するステップと、
   検出された放射線を画像表現に反復的に再構築するステップと、
   を有し、反復的な再構築の各々において、過去の反復の画像表現の部分と測定されたデータとの間の少なくとも変分に対してノイズ低減アルゴリズムを適用する画像処理方法。
10. 前記測定データが投影データを含み、前記再構築するステップは、
    画像メモリ中の反復的に再構築された過去の反復の画像表現を順投影するステップと、
    処理済みの順投影された反復の画像表現と処理済みの測定された投影データとの比較を行うステップと、
    該比較に基づいて変分データを判定するステップと、
    前記変分データを再構築された変分データに逆投影するステップと、
    再構築された変分データと共に前記過去の反復の画像表現を更新するステップと、
    を有する請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記再構築するステップが、
    前記逆投影の前に前記変分データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理するステップを更に含む請求項１０に記載の画像処理方法。
12. 順投影された反復の画像表現をノイズ低減アルゴリズムと共に処理するステップ、及び
    測定された投影データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理するステップ
    の内の少なくとも１つを前記再構築するステップが含む請求項１１に記載の画像処理方法。
13. 前記再構築するステップが、
    前記再構築された変分データをノイズ低減アルゴリズムと共に処理するステップを更に有する請求項１０に記載の画像処理方法。
14. 前記再構築するステップが、
    各反復の画像表現を終了基準と比較するステップと、
    前記終了基準が満たされたことに応答して、前記反復的な再構築を終了するステップと、
    最終的な反復の画像表現をノイズ低減アルゴリズムと共に処理するステップと、
    を含む請求項９に記載の画像処理方法。
15. 最終的な画像表現はフィルタリングされないようにした請求項１４に記載の画像処理方法。
16. 前記反復的に再構築するステップが、
    現在の反復の画像表現を順投影するステップと、
    順投影された反復の画像表現及び前記測定データに、対応するノイズ低減処理を適用するステップと、
    ノイズ低減処理を受けた順投影された画像表現及び前記測定データの間の変分を特定するステップと、
    前記変分に応じて前記現在の反復の画像表現を修正するステップと、
    を含む請求項９に記載の画像処理方法。
17. 適用される反復的な再構築は、
    

    

    で表現され、ここで、F₁{}は順投影データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減処理を示し、F₂{}は測定データのフィルタリング、処理又は他のノイズ低減処理を示す請求項６に記載の画像処理方法。
18. 入力画像データを画像表現に反復的に再構築する画像プロセッサであって、
    画像メモリ中の反復的に再構築された過去の反復の画像表現を順投影するフォワードプロジェクタと、
    前記順投影された反復の画像表現を第１のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第１のデータマニピュレータと、
    前記入力画像データを第２のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第２のデータマニピュレータと、
    処理済みの順投影された反復の画像表現と処理済みの入力画像データとの比較を行い、該比較に基づいて変分データを決定するコンパレータと、
    前記変分データを再構築された変分データに逆投影するバックプロジェクタと、
    再構築された変分データと共に前記過去の反復の画像表現を、再構築された画像データに更新するデータ更新手段と、
    を有する画像プロセッサ。
19. 前記第１及び第２のノイズ低減アルゴリズムが、同じタイプのアルゴリズムである請求項１８に記載の画像プロセッサ。
20. 前記逆投影の前に前記変分データを第３のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第３のデータマニピュレータ
    を更に有する請求項１８に記載の画像プロセッサ。
21. 前記逆投影の後に前記再構築された変分データを第４のノイズ低減アルゴリズムと共に処理する第４のデータマニピュレータ
    を更に有する請求項２０に記載の画像プロセッサ。
22. 医用画像を形成する方法であって、
    測定された医用画像データを入力するステップと、
    前記測定された医用画像データ及び推定された医用画像データを使って、医用画像を反復的に再構築するステップと、
    を有し、前記反復的に再構築するステップは、測定された医用画像データと、推定された医用画像データと、測定された医用画像データ及び推定された医用画像データ間の差分との内の少なくとも２つによりノイズをフィルタリングするステップを含むようにした方法。
23. 前記反復的に再構築するステップは、測定された医用画像データ、推定された医用画像データ、測定された医用画像データ及び推定された医用画像データ間の差分により、ノイズをフィルタリングするステップを更に含む請求項２２に記載の方法。
24. 前記反復的に再構築するステップは、最終的な反復画像を形成する前に、ノイズをフィルタリングするステップを更に含む請求項２３に記載の方法。
25. 前記ノイズをフィルタリングするステップは、同じタイプのアルゴリズムを使って実行される請求項２２に記載の方法。
26. 医用画像を形成する方法であって、
    測定された医用画像データを入力するステップと、
    前記測定された医用画像データ及び推定された医用画像データを使って、医用画像を反復的に再構築するステップと、
    を有し、計数統計の広範囲に亘って前記医用画像の更に一致した画像品質をもたらすように、デュアルフィルタリング法が利用されるようにした方法。
27. 使用される前記デュアルフィルタリング法は、測定された医用画像データと、推定された医用画像データと、測定された医用画像データ及び推定された医用画像データ間の差分との内の少なくとも２つによりノイズをフィルタリングすることを含む請求項２６に記載の方法。
28. 使用される前記デュアルフィルタリング法が、同じタイプのアルゴリズムと共に異なるノイズデータをフィルタリングすることを含む請求項２６に記載の方法。

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