JP2009511124A - 散乱補正 - Google Patents

Abstract

散乱を補正するための方法及び装置の一実施形態において、物体はＸ線又はその他の透過性放射線にさらされる。上記物体は歯科患者の顎であってもよい。透過した放射線の強度分布が検出される。物体による放射線吸収量を表す第１ボクセルデータ配列が、検出された強度から復元される。放射線散乱パターンが、１つ以上の点広がり関数を用いて、第１配列からの射影によって算出される。検出された強度は、算出された放射線散乱パターンを用いて補正される。物体による放射線吸収量を表す第２ボクセルデータ配列が、補正後の検出された強度から復元される。

Description

本発明は、透過性放射線を用いた物体検査からの有用な情報の抽出に関し、特に、非造影性散乱線の影響を除去及び低減することによるＸ線走査及び造影の結果からのより正確かつ詳細なデータの生成に関する。

この出願は、２００５年１０月６日に出願された米国特許仮出願第６０／７２４，２４４号の優先権を主張するものであり、引用によってその全てを本願明細書に組み込む。

Ｘ線及び他の形態の透過性放射線の使用による物体の観察が知られており、上記物体には人体の解剖学的構造の各部が含まれる。Ｘ線を使用する場合、放射線が片側から物体へ向けられ、かつ物体を透過する放射線の一部が反対側で検出される。故に、よりＸ線吸収性の高い物体の各部、典型的には、物体のより密度の高い各部が、Ｘ線感応フィルムに直接、又はコンピュータを用いて電子的にＸ線を検出して像を生成することによって、真っ黒な影として現われる画像が得られる。あるいは、ＣＴ（Computed Tomography）システムにおいて、対象の一連のＸ線画像は、線源から対象に対して異なる向きをつけられた検出部への方向で撮影される。これらの画像から、対象中のＸ線吸収物質の密度の三次元表現が復元される。磁気共鳴画像法を含む三次元データセットを生成するその他の方法が知られており、又は今後も開発される可能性がある。三次元データからは、所望の面で切り取った断層撮影像が生成される。

しかしながら、現実の物体は、Ｘ線及びその他の形態の透過性放射線を吸収又は透過するのみならず、その散乱も行う。最も単純なシナリオでは、散乱線（scattered radiation）は、検出部に画像のコントラストを低下させる非造影性放射線の均一な霧（fog）を生じさせるとともに、物体を複雑に構成する組織又はその他の物質のＸ線密度の絶対値を決定付ける。それは、Ｘ線源からの直進ビーム以外の検出部配列の縁付近のＸ線強度を測定するため、かつそれらの測定値から内挿によって散乱パターンを生成するために提案された。しかしながら、上記手法は、検出部領域の全域で均一な又は均一に変化する散乱のみを補正可能である。

しかしながら、実際の運用において、Ｘ線は、物質の違いによって異なる散乱を受けるとともに、物質とその他の構成物との間の境界によって特異的散乱を受ける。これは、放射線強度が画像領域の中心部ほど低い不均一性散乱である「カップ状アーティファクト（cupping artifact）」だけではなく、像の細部を不明瞭にする又は誤らせる細かいアーティファクトの原因ともなる。

本発明の一実施態様に従って、物体を透過性放射線にさらす過程と、透過した放射線の強度を検出する過程と、物体による放射線吸収量を表す第１データ配列を検出された強度から復元する過程と、１つ以上の点広がり関数を用いて、第１配列からの射影によって放射線散乱パターンを算出する過程と、算出された放射線散乱パターンを用いて、検出された強度を補正する過程と、物体による放射線吸収量を表す第２データ配列を補正後の検出された強度から復元する過程とを有する、散乱を補正するための方法及びシステムが提供される。

好適な実施態様において、算出、補正、及び復元の過程は１回以上繰り返される。

本発明の別の実施態様に従って、対象物を透過性放射線にさらす過程と、透過した放射線の強度を検出する過程と、対象物に類似した既知の物体に対する散乱パターンを用いて、検出された強度を補正する過程と、対象物による放射線吸収量を表すデータ配列を補正後の検出された強度から復元する過程とを有する、散乱を補正するための方法及びシステムが提供される。

本発明のさらに別の態様に従って、既知の物体を透過性放射線にさらす過程と、透過した放射線の強度を検出する過程と、散乱されずに透過した放射線パターンを算出する過程と、検出された強度から算出された放射線パターンを減算する過程とを有する、既知の物体から散乱パターンを生成するための方法及びシステムが提供される

好適な実施態様において、対象物は、例えば、歯科患者頭部の下顎部及び／又は上顎部などの患者の頭部又は頭部の一部であり、かつ既知の物体は、人工的に作られた頭部模型又は部分的な頭部模型である。

また、本発明は、本発明の方法に従って散乱を補正するように構成されたコンピュータソフトウェア、及び上記ソフトウェアを格納したコンピュータ可読媒体を提供する。ソフトウェアは、断層撮影データを処理する別の従来型コンピュータ上で動作するようにプログラムされてもよい。

また、本発明は、本発明の方法及びシステムによって処理されたデータを提供する。

当然ながら、以上の一般的な記載及び以下の詳細な記載は、どちらも例示的及び説明的なものであり、特許を請求するにあたり本発明のさらなる説明を提供することを目的とする。

添付の図面は、発明のさらなる理解を提供するとともに、この明細書に組み込まれ、かつこの明細書の一部分を構成する。図面は、本発明の実施形態を示すとともに、明細書中の記載と共に発明の原理を説明する役割を果たす。

これより、添付の図面に示された実施例を参照し、本発明のさまざまな実施形態を詳細に記載する。

最初に図１及び図２を参照すると、参照符号２０によって大まかに示された本発明の一実施形態による断層撮影装置の一形態は、表示部４０を備えたコンソール２６によって制御される走査部２２及びコンピュータ２４を具備する。走査部２２は、Ｘ線源２８と、ずらりと並んだセンサ３８を備えたＸ線検出部３０と、撮影される物体のための支持部３２とを具備する。一実施形態において、走査部２２は、患者の頭部又は頭部の一部、特に、顎及び歯を撮影するように構成される。そして、支持部３２は、患者の頭部又は顔部（図示せず）に対する台又は固定部３６を備えた椅子であってもよい。そして、Ｘ線源２８及び検出部３０は、もう一方と連携して患者頭部の周囲を回るために、回転キャリア３４上に取り付けられる。そして、Ｘ線検出部３０は、異なる角度から患者頭部の連続Ｘ線射影を記録する。コンピュータ２４は、走査部２２からＸ線撮影データを受信するとともに、Ｘ線密度の三次元空間分布を算出する。

頭部Ｘ線走査部が図１に一例として示されるが、本方法は、Ｘ線頭部走査へ適用可能であるのみならず、全身ＣＴ、デジタルＸ線などを含むその他のデジタル撮影デバイスにも関係する。また、本方法は、Ｘ線密度の的確な測定又は識別が望まれるいかなる状況においても、医療患者以外の物体のＸ線撮影に適用できる。

患者頭部の撮影及び空間分布の算出は、当技術分野では既知の方法及び装置によって実行されるものであり、簡潔化のために、明細書中には記載しない。例えば、Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ社（Imaging Sciences International of Hatfield, PA）のｉ−ＣＡＴ Ｃｏｎｅ Ｂｅａｍ ３−Ｄ Ｄｅｎｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍなどの適切な装置が市販されている。

軟組織は、密度によって硬組織と区別されもよい。人体の肉と骨との差異は充分に明確であり、それらの明確な区別は容易になされる。例えば、規格化されたハウンスフィールド単位（ＨＵ）において、水は０の値を有し、かつその他の物質は、−１０００（Ｘ線を完全に通す）から＋３０００以上（Ｘ線を全く通さない）の値を有する。そして、脂肪は０ＨＵを少し下回る密度を典型的に有し、軟組織は０〜１００ＨＵの密度を典型的に有し、かつ骨は１００ＨＵより大きい密度を典型的に有する。その結果、軟組織を骨と区別するためのしきい密度が、例えば１００ＨＵに設定できる。正確な値は、ハウンスフィールド単位が完全に客観的に定量化されたものではないために、かつしきい値近辺の密度を有する物質の取り扱いの選択の違いのために変化する。検出部配列の幅にわたる測定された放射線強度中のカップ状アーティファクト又はその他の不均一性の存在は、信頼のおける区別をより困難にする。この問題点は、例えば、異なる形状の軟組織の間又は異なるグレードの骨の間などで、さらに細かい区別が要求される場合に深刻となる。

医療用コンピュータ断層撮影において、断層撮影ボクセルデータセットは、典型的に、０．５ｍｍから１ｍｍの範囲の辺を典型的に備えた四角形のレンガ形状（brick-shaped）である。解像度の許容水準は、密度辺が少なくとも長さ２．５ｍｍである場合に、隣接したボクセル値間の０．２５％又は２．５ＨＵのコントラスト差が分解できなければならない。細部に対しては、０．５ｍｍから１ｍｍの空間分解能が使用できる。歯科医は狭い領域の非常に細かなディテールを要求するので、歯科断層撮影装置は、０．１ｍｍから０．４ｍｍの範囲の空間分解能を使用できる。画像内の小さなアーティファクトの存在は、構造物の分解又は認識を妨げとなりえる。

図２を参照すると、本発明による処理の一実施例において、ステップ１０２で、Ｘ線検出部３０が、異なる角度からの患者頭部のＸ線データを記録し、かつステップ１０４で、コンピュータ２４が、走査部２２からＸ線画像データを受信するとともに、Ｘ線密度の三次元空間分布を表す断層撮影データセットを算出する。

ステップ１０６において、コンピュータ２４は、オリジナル画像のそれぞれに対して断層撮影ボクセルデータセットから検出部配列へ散乱Ｘ線を射影することによって、散乱パターンを生成する。ステップ１０６の一実施形態において、データセット内の代表ボクセル値は、散乱線の点線源として選択される。各点線源は、局所コントラスト及び密度情報、並びにその点での入射Ｘ線出力密度に基づいて出力及び拡散を割り当てられる。ついで、三次元点広がり関数が、上記点からの割り当てられた放射線分散を用いて、かつ点線源と受容部との間の部位の容積吸収量を用いて、受容部に写像される。拡散が三次元で算出されるので、単一の放射線が線源点から受容部を通ってぼやける従来のシステムと比較して、優れた結果が得られるということが分かる。使用される散乱点線源の数は、所望の精度及び散乱を生成する解剖学的構造の走査間隔に基づいて選択される。

点広がり関数の円対称性のために、特定の散乱点線源からの三次元拡散は、ボクセル値の散乱特性と、ボクセル値と受容部との間の部位の容積吸収量との両方が十分に均一であるという条件で、隣接したボクセル値に適用される。具体的には、均一な特性の球状の部位は、あたかも単一の大きな「点」であるように扱われる。境界での散乱は、境界のどちらか一方での一塊の物質中の散乱とは区別して扱う必要がある。典型的に散乱は弱い空間振動現象であるから、局所コントラスト情報は、低い分解能に使用できる。従って、典型的に、少ない数の散乱点を使用して、散乱を生成する解剖学的構造を表現できる。頭部を構成する異なる組織の既知又は仮の特性に応じて、単一の点広がり関数が、出力変化のみを伴って総合的に適用されるか、又は異なる点広がり関数が、初期推定密度から認識されたとして、線源点の組織に応じて使用される。

独立的に算出された散乱点線源の数の増加は算出される散乱パターンの精度を向上させるが、収穫逓減点が存在する。さらなる単純化は、散乱の発生を検出部の一定距離又は吸収範囲以内に制限することによって達成可能となる。

ステップ１０８において、コンピュータ２４は、ステップ１０２で記録された画像データからステップ１０６で生成された散乱パターンを減算して、散乱が現われない場合にＸ線検出部３０で検出されるであろう像を表す補正後の画像データを生成する。ステップ１０において、コンピュータ２４は、ステップ１０８に基づく補正後の画像データを用いて、補正後の断層撮影データセットを算出する。あるいは、ステップ１０６において、コンピュータ２４は、ステップ１０４に基づく初期断層撮影データに現れる散乱からもたらされた偽りのデータを直接表す想定断層撮影データセットを生成してもよい。そして、想定断層撮影データセットは、初期断層撮影データセットから直接減算できる。後者の手法は、単に、カップ状／キャップ状などの一般のマクロレベルのアーティファクトの補正を望む場合に処理が速い。しかしながら、画像データを補正する過程は、計算量が多く、それ故に低速であるとはいえ、優れた分解能が散乱補正を可能とし、従って、データ内の細部をより増強すると考えられている。

処理は、ステップ１１０からステップ１１２へ進み、例えば、ユーザに要求された患者頭部のビューを表す断層撮影スライス画像又は合成射影などの補正後の断層撮影データセットに基づく画像をコンソール２６で表示する。断層撮影データセットから上記画像を生成するためのプログラムは市販されており、簡潔化のために、明細書中には記載しない。

あるいは、処理は、ステップ１１０からステップ１１４へ進み、さらに改善されたデータセットを取得するために、補正が繰り返されるかどうかの判断を下す。ステップ１１４は、補正を予め選択された回数だけ繰り返させる。回数は、模型４２又は他の試験物体の散乱が起こらないように十分に管理されたデータセットを取得し、試験データセットを提供するために走査部２２で同一の模型を走査し、かつステップ１０６、１０８、及び１１０を何回繰り返せば管理データセットと試験データセットとが一致するかを実験によって判断することによって決定される。管理データセットは、確立されたＨＵ精度を用いた高品質ファンビームＣＴシステムで模型４２を走査することによってか、又は、既知の幾何学的形状又は既知の一定密度部位を有し、カップ状又はその他の現象関連散乱が物理的に無い既知の部位の密度を備えた模型を使用して、既知の模型に正確に一致する管理データセットを算出することによって、取得される。別の変形例では、散乱線を遮断する集束グリッドを用いて模型４２を走査することによって管理データセットを生成する。繰り返しが要求される場合、処理は、ステップ１０６へ戻り、ステップ１０６、１０８、及び１１０を繰り返す。さらなる繰り返しが要求されない場合、処理は、ステップ１１２へ進み、最後に反復されたステップ１１０に基づく補正後のデータセットを用いて、要求された画像を生成する。

次に、図３を参照すると、本発明による処理の第２実施形態において、ステップ２０２で、頭部模型４２が組み立てられる。模型４２は、各点で既知の寸法及び既知のＸ線密度の人工の頭部又は部分的頭部である。模型４２は、撮影の間にＸ線ビーム範囲内となる頭部の少なくとも一部を構成する。模型４２は、典型的な人体頭部の骨、軟組織、及び歯に対応する別々の密度の構成要素を少なくとも具備する。いろいろな典型的な人体頭部に対応する異なるサイズ及び／又は異なる形状の別々の模型４２が組み立てられてもよい。一実施例において、模型４２は、既知のＸ線密度及び分布の人工軟組織を備えた本物の人の頭蓋骨から成る。Ｘ線模型の組み立ては、周知の手法及び十分に理解された手法であり、簡潔化のために、明細書中には記載しない。

ステップ２０４において、Ｘ線検出部３０は、異なる角度から模型４２のＸ線データを記録する。ステップ２０６において、コンピュータ２４は、模型４２の既知の特性から、どのようにＸ線データが散乱されずに現れるかを計算する。簡潔化のためにステップ２０６はステップ２０４に続くものとして示されているが、実際には、ステップ２０６は、模型４２の設計とＸ線照射の位置合わせ計画とが分かり次第実行可能であり、異なるコンピュータでステップ２０４とは独立して実行されてもよい。

ステップ２０８において、ステップ２０４で取得した実際のＸ線データからステップ２０６で取得した計算Ｘ線データを減算するとともに、実際のデータの散乱成分を決定する。いろいろな模型４２が組み立てられた場合、各模型は、ステップ２０４からステップ２０８で処理される。模型４２又は複数の模型４２のそれぞれは、走査部２２に対して異なる配置を用いて、ステップ２０４からステップ２０８で処理される。

一変形例において、ステップ２０４及びステップ２０６に基づく計算データセットと実施のデータセットとの比較によってステップ２０８で取得した散乱パターンは、点広がり関数又は複数の点広がり関数を算出するためにステップ２０９で使用される。このために、模型４２は、人体頭部より単純な形状が好ましい。模型４２は、分析が容易な形状で重要な散乱現象を出現させるように意図的に設計される。例えば、模型４２は、非常に単純な散乱パターンを生成するように、既知のＸ線密度及び散乱能力の物質の小球であってもよい。そして、より複雑な物体は、適切な多数の球の寄せ集めによって表され、かつ複雑な物体の散乱パターンは、個々の球の点広がり関数から得た散乱パターンを加算することによって算出される。ついで、ステップ２０９に基づく点広がり関数は、ステップ１０６へ進み、ステップ１０４で取得した断層撮影データセットに対する散乱パターンを生成する。

あるいは、模型４２は、どうすれば上手く補正処理が動作するのかを試験するために、あたかもそれが実際の患者頭部であるように走査されてもよい。

あるいは、ステップ２１０において、Ｘ線検出部３０は、異なる角度から実際の患者頭部のＸ線データを記録する。ステップ２１２において、コンピュータ２４は、走査部２２からＸ線画像データを受信するとともに、ステップ２０８で決定した散乱成分データを減算して補正後画像データを生成する。２セット以上の散乱成分データが入手可能な場合、実際の患者の頭部に最も近いサイズ、形状、及び幾何学的配置（orientation）に対応する模型４２に基づくセットが使用される。適切な模型４２が、頭部のサイズ及び位置を識別するために、生の患者データに対するパターン認識によって選択され、最も類似した模型散乱データを基準にするか、単一の模型データセットから取得するよりもさらなる適合を達成するために、２つの模型データセット間の内挿又は異なる模型若しくは解剖学的構造モデルの結合かによって任意に拡大される。また、模型４２の追加的な特性は、患者頭部の特性に一致及び／又は適合させられる。

簡潔化のために、模型４２及び実際の頭部は同一の走査部２２で連続的に走査されるものとして記載されるが、これは必須ではない。実際の患者を走査するために使用される走査部２２は、同様の幾何学的配置を用いて同一の型式の好適な走査部で前もって生成された模型散乱データ又は模型散乱データセットのライブラリを提供されてもよい。

ステップ２１４において、コンピュータ２４は、補正後画像データに基づくＸ線密度の三次元空間分布を表す断層撮影データセットを算出する。

処理は、ステップ２１４からステップ２１６へ進み、例えば、ユーザに要求された患者頭部のビューを表す断層撮影スライス画像又は合成射影などの補正後断層撮影データセットに基づく画像をコンソール２６で表示する。

あるいは、ステップ２１４の後、処理は、ステップ２１８へ進み、さらなる補正が要求されるかどうかの判断を下す。要求された場合、データセットは、例えば、図２のステップ１０６へ進むことによって、さらに補正される。

本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本発明にさまざまな修正及び変更を加えることが可能である。故に、本発明は、添付した特許請求の範囲及びそれらの均等物の範囲内にあるそれらの修正及び変更を包含する。

例えば、患者の口に金属の詰め物、又はインプラントなどが含まれる場合、模型４２は、通常、それらの金属物体を再現できず、かつステップ２１２の方法は、それらの金属物体に適用できない。金属物体が点広がり関数によって表すことが可能な散乱を引き起こす限りは、散乱は図２の方法によって補正可能である。しかしながら、患者の口の中の金属物体の主な影響は、「メタルアーティファクト」として知られている現象である。通常の組織によるＸ線の拡散する散乱（diffuse scattering）とメタルアーティファクトの形成との両方を説明するために、用語「散乱（scatter）」が同じ意味で使用されたが、この２つの現象は全く異なるものである。「メタルアーティファクト」は、非透過性の金属物体が同一線上にある構造物を遮蔽する場合のデータの欠損から主に生じる。現在、除去が望まれる場合には、他の技術によってメタルアーティファクトを別々に除去することが好ましい。上記技術の例としては、Ｅｘｘｉｍ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ社（Exxim Computing Corporation, of Pleasanton, California）から市販されているＭｅｔａｌ Ａｒｔｉｆａｃｔ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍがある。その他の例としては、例えば、Ｒａｎｄａｌｌ Ｖ． Ｏｌｓｅｎらの「Ｍｅｔａｌ Ａｒｔｉｆａｃｔ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ： Ｅａｒｌｙ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃｓ． ２０００； ２０：６９９−７１２」と、Ｔ． Ｒｏｈｌｆｉｎｇらの「Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｅｔａｌ Ａｒｔｉｆａｃｔｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒａｐｙ， “ＣＡＲ‘９８， Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｓｕｒｇｅｒｙ”， Ｅｌｓｅｖｉｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， １９９８， ｐｐ． ５７−６２」と、Ｓ．Ｈ． Ｋｏｌｉｎｄらの「Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｔａｌ ａｒｔｉｆａｃｔ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ， Ｊ Ｍａｇｎ Ｒｅｓｏｎ Ｉｍａｇｉｎｇ． ２００４ Ｓｅｐ； ２０（３）：４８７−９５」とを参照されたい。

例えば、完全な頭部模型４２を走査する代わりに、下顎、上顎、頬、歯、詰め物、金属挿入物、脊椎などの頭部のいろいろな構成要素に対する別個の模型が提供されてもよい。そして、これらの構成要素は、補正前の断層撮影データセットと別個にパターンマッチされる。各構成要素のサイズ、位置、幾何学的配置、及びその他の特性を別個に調整することによって、いくらかの追加の構成要素の費用が掛かるが、実際の頭部との、より正確な整合が実行可能となる。

例えば、図１は、走査部２２に接続されたコンピュータ２４を示し、このコンピュータ２４は、図２及び／又は図３の処理を実行する。単体のコンピュータ２４が、走査部２２の制御と図２及び図３の過程の実行との両方を行う。あるいは、処理の一部又は全てが、別個のコンピュータで実行されてもよい。走査部２２からのデータは、コンピュータからコンピュータへと、例えば、ＤＩＣＯＭ形式などの処理の段階で都合の良い形式で転送される。データは、例えば、コンピュータからコンピュータへ直接転送されたり、又は、例えば、ストレージサーバへアップロード及びストレージサーバからダウンロードされたりしてもよい。

上記の通り、新しい模型の密度パターンを決定するため、又は既知の密度分布の模型から散乱パターンを生成するための模型データの処理は、同一又は異なる走査部２２で、及び／又は、同一又は異なるコンピュータ２４で実行されてもよい。点広がり関数は、実際の患者又はその他の物体の走査が実行される走査部に類似した走査部を用いて点広がり関数を生成又は照合することが好ましいが、主として散乱組織及びＸ線スペクトルの特性に基づき、適切なスペクトルを有する任意の走査部で生成又は照合される。多数の実質的に同一の走査部２２が製造されている場合、模型４２は、高度に管理された条件下で、製造者によって一回走査され、かつ各走査部２２には、模型散乱データセット及び／又は点広がり関数のコピーのライブラリが提供される。他の類似した走査部２２がさまざまな目的のために使用される場合、さまざまなライブラリが提供される。

散乱線の変化の割合は、図２の繰り返しループの回数の一部に応じて除去される。理論上は、散乱の全てが除去されることが望ましい。しかしながら、実際のところは、各繰り返しは、画像データのいくらかの損失を引き起こし、実際の運用では、最適レベルの最終画像は、散乱の一部、例えば５０％から７０％を除去することによって取得される。

断層撮影像を生成するための装置の概略図である。 本発明による方法の第１形態のフローチャートである。 本発明による方法の第２形態のフローチャートである。

符号の説明

２０ 断層撮影装置
２２ 走査部
２４ コンピュータ
２６ コンソール
２８ Ｘ線源
３０ Ｘ線検出部
３２ 支持部
３４ 回転キャリア
３６ 台又は固定部
３８ センサ
４０ 表示部
４２ 模型

Claims (17)

1. 散乱を補正する方法であって、
   物体を透過性放射線にさらす過程と、
   透過した放射線の強度分布を検出する過程と、
   前記物体による放射線吸収量を表す第１ボクセルデータ配列を前記検出された強度から復元する過程と、
   １つ以上の点広がり関数を用いて、前記第１配列からの射影によって放射線散乱パターンを算出する過程と、
   前記算出された放射線散乱パターンを用いて、前記検出された強度を補正する過程と、
   前記物体による放射線吸収量を表す第２ボクセルデータ配列を前記補正後の検出された強度から復元する過程と
   を有することを特徴とする方法。
2. 前記算出、補正、及び復元の過程を１回以上繰り返す過程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記強度分布を検出する過程は、ずらりと並んだ検出部で受信した放射線量を検出する過程であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記物体を表す画像を前記第２ボクセルデータ配列から生成して表示する過程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 散乱を補正する方法であって、
   対象物を透過性放射線にさらす過程と、
   透過した放射線の強度を検出する過程と、
   前記対象物に類似した既知の物体に対する散乱パターンを用いて、前記検出された強度を補正する過程と、
   前記対象物による放射線吸収量を表すデータ配列を前記補正後の検出された強度から復元する過程と
   を有することを特徴とする方法。
6. 前記対象物は、人の頭部のうちの少なくとも一部であり、
   前記既知の物体は、人工的に作られた頭部模型又は部分的な頭部模型であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記対象物が、歯科患者頭部の下顎部及び／又は上顎部のうちの少なくとも一部であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記対象物を表す画像を前記データ配列から生成して表示する過程をさらに有することを特徴とする請求項５に記載の方法。
9. 既知の物体から散乱パターンを生成するための方法であって、
   前記既知の物体を透過性放射線にさらす過程と、
   透過した放射線の強度分布を検出する過程と、
   散乱されることなく前記物体を透過した放射線のパターンを算出する過程と、
   前記検出された強度分布から前記算出された透過した放射線パターンを減算する過程と
   を有することを特徴とする方法。
10. 散乱に対するデータの補正をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
    透過性放射線にさらされた物体を透過した放射線の強度分布を表すデータを受信する過程と、
    前記物体による放射線吸収量を表す第１ボクセルデータ配列を前記検出された強度から復元する過程と、
    １つ以上の点広がり関数を用いて、前記第１配列からの射影によって放射線散乱パターンを算出する過程と、
    前記算出された放射線散乱パターンを用いて、前記検出された強度分布を補正する過程と、
    前記物体による放射線吸収量を表す第２ボクセルデータ配列を前記補正後の検出された強度から復元する過程と
    をコンピュータに実行させる命令を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
11. 算出、補正、及び復元の過程をコンピュータに１回以上繰り返させる命令をさらに有することを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
12. 前記強度分布を検出する命令が、ずらりと並んだ検出部で受信された放射線量を検出する命令であることを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
13. 前記物体を表す画像を前記第２ボクセルデータ配列から生成して表示するようにコンピュータプログラムを動作させる命令をさらに有することを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
14. 機械可読媒体に格納されることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータプログラム。
15. 散乱に対するデータの補正をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
    対象物を透過性放射線にさらす過程と、
    透過した放射線の強度を検出する過程と、
    前記対象物に類似した既知の物体に対する散乱パターンを用いて、前記検出された強度を補正する過程と、
    前記対象物による放射線吸収量を表すデータ配列を前記補正後の検出された強度から復元する過程と
    をコンピュータに実行させる命令を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
16. 前記対象物を表す画像を前記データ配列から生成して表示する過程をコンピュータプログラムに実行させる命令をさらに有することを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。
17. 機械可読媒体に格納されることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。

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