JP2011527584A

JP2011527584A - 運動物体の画像を生成するための装置

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Publication number: JP2011527584A
Application number: JP2011508040A
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Inventors: ウヴェヤント; ディルクシャエフェル; ミハエルグラス
Original assignee: Koninklijke Philips NV; Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2008-05-09
Filing date: 2009-05-05
Publication date: 2011-11-04
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Abstract

本発明は運動物体の画像を生成するための装置に関し、物体の運動は複数の運動相を有する。該装置は、検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、運動相に割り当てられる、運動物体の測定検出データを提供するための測定検出データ提供ユニット２０を有する。該装置は、提供された測定検出データから物体の画像オブジェクトを再構成するための再構成ユニット１３と、シミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように画像オブジェクトを異なる運動相に対して適応させるための適応ユニット１８とをさらに有し、シミュレーション検出データは、各運動相に割り当てられる測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを、画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される。

Description

本発明は、運動物体の画像を生成するための装置、方法、及びコンピュータプログラムに関する。

"ＥＣＧ‐ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍｓｕｂｓｅｃｏｎｄｍｕｌｔｉ‐ｓｌｉｃｅｓｐｉｒａｌＣＴｓｃａｎｓｏｆｔｈｅｈｅａｒｔ"Ｍ．Ｋａｃｈｅｌｒｉｅｓ，Ｓ．Ｕｌｚｈｅｉｍｅｒ，ａｎｄＷ．Ａ．Ｋａｌｅｎｄｅｒ，Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．２７，１８８１‐１９０２，２０００という論文には、人の心臓の投影データを取得するためのコンピュータ断層撮影装置が開示されており、投影データが異なる心拍位相に、すなわち心臓の異なる運動相に割り当てられることができるように、心電図が同時に測定される。異なる運動相に割り当てられる投影データは、異なる運動相における心臓を示す心臓の画像を再構成するために使用される、すなわち運動相の各々に対して心臓の三次元画像が再構成され、これらの三次元画像は異なる運動相における心臓を示す四次元画像に組み合わされる。

異なる運動相における心臓の三次元画像を再構成するためには、各運動相に対して投影データが取得されなければならず、これは好適にはいわゆる十分条件を満たす、すなわち、再構成されるべき心臓の各点が、少なくとも１８０°の角度範囲にわたって放射源を見なければならない。再構成されるべき心臓の各点に対して、及び各運動相に対して十分条件を満たすためには、比較的大量の投影データが取得されなければならず、これは比較的高い放射線量が人に適用されることにつながる。

本発明の目的は、検出プロセスへの物体の暴露量、例えば物体に適用される放射線量が削減されることができる、運動物体の画像を生成するための装置、方法、及びコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の第一の態様において、運動物体の画像を生成するための装置が提示され、物体の運動は複数の運動相を有し、該装置は、
検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、運動相に割り当てられるところの、運動物体の測定検出データを提供するための測定検出データ提供ユニットと、
提供された測定検出データから物体の画像オブジェクトを再構成するための再構成ユニットであって、画像オブジェクトは運動物体の少なくとも一部をあらわす、再構成ユニットと、
シミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように、異なる運動相に対して画像オブジェクトを適応させるための適応ユニットであって、シミュレーション検出データは、各運動相に割り当てられる測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを、画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される、適応ユニットとを有する。

本発明は次のアイデアに基づく。まず物体の画像オブジェクトが再構成され、この再構成は任意の再構成であることができる、すなわち、この再構成は各運動相において画像オブジェクトを再構成するために十分な測定検出データを必ずしも必要としない。ならびに、この再構成された画像オブジェクトは、各運動相のシミュレーション検出データを生成するために、各運動相に割り当てられる測定検出データを測定するために使用された検出プロセスを、再構成された画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって、及び、各運動相のシミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように画像オブジェクトを適応させることによって、異なる運動相に適応される。従って、第一に画像オブジェクトが再構成され、第二に、シミュレーション検出データを各運動相に対する測定検出データに適応させることによって、再構成された画像オブジェクトが適応される。この適応は異なる運動相に対して実行される、すなわち複数の適応された画像オブジェクトが異なる運動相に対して生成されるので、複数の適応画像オブジェクトが、物体の運動を示す物体の画像を形成する、すなわち複数の適応された画像オブジェクトが運動物体の画像を形成する。画像オブジェクトがボリュームオブジェクトである場合、複数の適応された画像オブジェクトは運動物体の四次元画像を形成する。従って、本発明に従って、運動物体の画像が生成され、再構成ユニットは各運動相において物体を再構成するために十分な測定検出データを必要としない、すなわち、必要な測定検出データの量が削減され、これは検出プロセスへの物体の暴露量、例えば物体に適用される放射線量を削減する。

運動物体は例えば人若しくは動物の動いている心臓であり、心臓は複数の心拍位相、すなわち運動相を有する。さらに、運動物体はいかなる他の運動物体であることもでき、例えば人若しくは動物の別の動いている臓器、例えば肺、腎臓若しくは肝臓、又は動いている技術的物体であることもできる。運動物体は好適には周期的に運動する物体である。

測定検出データ提供ユニットは、好適には、特にいわゆるＣ‐アームを使用する、コンピュータ断層撮影検出ユニットである。コンピュータ断層撮影検出ユニットは運動物体の投影データを検出する。他の実施形態において、測定検出データ提供ユニットは、磁気共鳴画像装置、超音波画像装置、又は、ポジトロン放出断層撮影装置若しくは単光子放出コンピュータ断層撮影装置などの核医学画像装置など、測定検出データを提供する別の画像診断技術であることができる。測定検出データ提供ユニットは、好適には運動物体の運動相を決定するための運動決定ユニットをさらに有する。運動決定ユニットは、好適な実施形態において、異なる心拍位相を運動相として示す、心電図を測定するための心電計である。運動決定ユニットはまた、例えば人若しくは動物の胸部を囲む呼吸運動決定ベルトを用いる呼吸運動決定システムを用いることによって、人若しくは動物の呼吸運動を決定するためのユニットであるか、又はそれを有することができる。さらに、運動決定ユニットは、ｋｙｍｏｇｒａｍを用いて、提供された測定検出データから運動を決定するユニットであることができる。運動決定ユニットは好適には、提供された測定検出データの各々がどの運動相において検出されたかを決定するため、及び、提供された測定検出データの各々を各運動相に割り当てるために、使用される。別の実施形態において、測定検出データ提供ユニットは、検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、運動相に割り当てられるところの、運動物体の測定検出データが記憶される記憶ユニットであることができる。従って、一実施形態において、測定検出データ提供ユニットは、運動相に割り当てられる測定検出データが記憶される記憶ユニットであることができ、この実施形態において、検出データを測定するためのユニットと運動物体の運動を決定するためのユニットは、運動物体の画像を生成するための装置の一部ではない、すなわち、運動物体の画像を生成するための装置は、再構成ユニット、適応ユニット、及び、運動相に割り当てられる測定検出データを記憶及び提供するための記憶ユニットを有するコンピュータであることができる。

運動物体が周期的に運動していない場合、測定検出データが割り当てられる運動相の数は、好適には測定検出データが検出された時点の数に等しい。運動物体が周期的に運動する物体である場合、測定検出データが割り当てられる運動相の数は、好適には測定検出データが取得される運動物体の１運動周期中の時点の数に等しい。別の実施形態において、運動物体の運動周期は所定数の運動相に分割されることができ、測定検出データはこれらの所定の運動相に割り当てられる。

画像オブジェクトは物体全体又は物体の一部をあらわすことができる。特に、画像オブジェクトは運動物体の表面をあらわすことができ、これは運動物体内の関心対象の表面、又は運動物体の外面であることができる。画像オブジェクトの適応は、画像オブジェクト全体が適応されるように、又は画像オブジェクトの一部のみ、特に画像オブジェクトの表面が適応されるように、実行されることができる。

好適な実施形態において、再構成ユニットは、提供された測定検出データの運動相への割り当てを考慮せずに画像オブジェクトを再構成するのに適している。提供された測定検出データの運動相への割り当てが考慮されないので、例えば、同じ運動相に対応する提供された測定検出データを選ぶ必要がなく、同じ各運動相に属する提供された測定検出データのみを、特定の運動相における画像オブジェクトの再構成のために使用する必要がない。従って、この画像オブジェクトを再構成するために使用される測定検出データの量がさらに削減される。例えば、測定検出データがコンピュータ断層撮影装置又はＣ‐アーム装置の投影データである場合、１８０°の角度範囲をカバーする測定検出データは好適には画像オブジェクトを再構成するためだけに必要である。

さらに好適には、該装置は測定検出データをメディアンフィルタリングするための測定検出データメディアンフィルタリングユニットをさらに有する。これは測定検出データのノイズを減らし、従って運動物体の生成画像の品質を増加させる。

好適な実施形態において、メディアンフィルタリングユニットは３ｘ３又は５ｘ５ピクセルカーネルを有するブロックメディアンフィルタである。各検出素子に対して、３ｘ３又は５ｘ５ブロック内のその周囲の検出データ値がソートされ、それらのメディアンが各検出素子の元の検出データ値を置き換えるために使用される。

さらに好適には、該装置は画像オブジェクトをメディアン及び／又はローパスフィルタリングするための画像オブジェクトフィルタリングユニットを有する。ローパスフィルタは好適にはガウスフィルタである。画像オブジェクトのメディアン及び／又はローパスフィルタリングは、ノイズとストリークアーチファクトを削減し、従って運動物体の画像の品質をさらに改良する。

好適には、画像メディアンフィルタリングユニットは５ｘ５ｘ５ボリュームエレメント（ボクセル）カーネルを有するブロックメディアンフィルタである。画像オブジェクト内の各ボクセルに対して、５ｘ５ｘ５ブロック内のその周囲のボクセルエレメントがソートされ、それらのメディアンが現在位置における元のボクセル値を置き換えるために使用される。ローパスフィルタは好適にはガウスカーネルを用いて実施される、すなわち、画像オブジェクト内の各ボクセルに対して、所定ブロックサイズ内のその周囲のボクセルエレメントが、３Ｄガウスカーネルで畳み込み積分され、その結果は現在位置における元のボクセル値を置き換える。

好適な実施形態において、該装置は画像オブジェクトの表面をセグメント化するためのセグメンテーションユニットをさらに有し、適応ユニットは画像オブジェクトのセグメント化表面を適応させることによって画像オブジェクトを適応させるのに適している。セグメント化表面は好適には運動物体内の関心対象の表面である。セグメンテーションは、好適には、まず関心対象のボリュームセグメンテーションを実行することによって、例えば、Ｊ．Ｓｅｔｈｉａｎ，"Ｆａｓｔｍａｒｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，"ＳＩＡＭＲｅｖｉｅｗ，ｖｏｌ．４１，ｎｏ．２，ｐｐ．１９９‐２３５，１９９９に開示されているｆａｓｔｍａｒｃｈｉｎｇ法を用いることによって、及び、ボリュームセグメンテーションされた関心対象の表面を三角形分割することによって、実行される。三角形分割は、好適には、例えばＷ．ＬｏｒｅｎｓｅｎａｎｄＨ．Ｃｌｉｎｅ，"Ｍａｒｃｈｉｎｇｃｕｂｅｓ：Ａｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ３Ｄｓｕｒｆａｃｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，"ＡＣＭＳＩＧＧＲＡＰＨ，２１（４），Ｊｕｌｙ１９８７に開示されているｍａｒｃｈｉｎｇｃｕｂｅｓアルゴリズムを用いることによって実行される。ｆａｓｔｍａｒｃｈｉｎｇ法は、好適には画像オブジェクトの最大値として決定される、画像オブジェクト内のシード点から開始する。シード点から開始して、セグメント化されるべきボリュームは、いわゆる速度関数を用いて異なる方向に成長し、この速度関数は好適には、ある方向の成長が、この方向の画像オブジェクトの値がより大きい場合に、より速くなるように適応される。ｆａｓｔｍａｒｃｈｉｎｇ法のより詳細な説明は上述の論文に与えられる。運動物体が人若しくは動物の動いている心臓である場合、画像オブジェクトの関心対象は、好適には血管構造又は心腔、特に心室及び／又は動脈であり、好適にはこれらの関心対象の中に造影剤が存在する。

さらに好適には、測定検出データは測定投影データであり、適応ユニットは異なる運動相に対して次のステップを実行するのに適している。
画像オブジェクトを順投影することによって検出プロセスをシミュレーションし、シミュレーション検出データが決定されるステップと、
シミュレーション検出データにおいて画像オブジェクトの順投影面を決定するステップと、
測定投影データにおける輪郭を決定するステップと、
画像オブジェクトの順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるように、画像オブジェクトを適応させるステップ。好適には画像オブジェクトの順投影面は画像オブジェクトのセグメント化表面である。これは画像オブジェクトを、特に画像オブジェクトの表面を、すなわち好適な実施形態においては、内部構造及び／又は心臓の関心対象のセグメント化表面であり得る、人若しくは動物の心臓のセグメント化表面を、順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるように、適応させることを可能にする。この画像オブジェクトの適応は、運動物体の画像の生成の品質を改良する。

好適には、適応ユニットは、測定投影データの勾配の極値を決定することによって、測定投影データにおける輪郭を決定するのに適しており、極値が輪郭を形成する。好適には、この極値は順投影面の法線に沿って決定される。これは改良された品質で測定投影データにおける輪郭を決定することを可能にし、従って運動物体の画像の生成の品質をさらに改良する。

さらに好適には、適応ユニットは、次のステップを実行することによって、測定投影データにおける輪郭を決定し、かつ、画像オブジェクトの順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるように画像オブジェクトを適応させるのに適している。
ａ）画像オブジェクトの順投影面の複数の法線に沿って測定投影データの勾配の極値を決定するステップと、
ｂ）最大絶対値を持つ極値を各法線に対して決定するステップと、
ｃ）画像オブジェクトの順投影面が、決定された最大絶対値を持つ極値に適応されるように、画像オブジェクトを適応させるステップと、
ｄ）同じ法線上において、決定された極値は、距離測度に関する距離が、最大絶対値を持つ極値よりも小さいかどうかを決定するステップであって、この距離測度は、適応された順投影面までの各極値の幾何学的距離に依存するステップ。上記が当てはまる場合、画像オブジェクトの順投影面が決定された極値に適応されるような画像オブジェクトの適応が繰り返され、最大絶対値を持つ極値は、距離測度に関する最小距離を持つ同じ法線上の極値によって置き換えられる。距離測度は、例えば適応された順投影面までの各極値の幾何学的距離に等しいか又は比例する。この距離測度はまた、適応された順投影面までの各極値の幾何学的距離と、極値の、又は極値の位置にある測定検出データ値の、絶対値との線形結合でもあり得る。

これは、決定された極値への画像オブジェクトの順投影面の適応、従って測定投影データにおいて決定される輪郭への順投影面の適応の品質をさらに改良する。順投影面は、好適には画像オブジェクトの順投影されたセグメント化表面である。

さらに好適には、適応ユニットは、
２つの異なる運動相に関連して少なくとも２つの適応された画像オブジェクトが得られるように、異なる運動相に対して画像オブジェクトを適応させ、
少なくとも２つの適応された画像オブジェクトにわたって平均化することによって、適応された画像オブジェクトが決定されていない運動相に対して、適応された画像オブジェクトを決定するのに適している。

これは、運動相において運動物体の画像を決定することを可能にし、ここでは、画像オブジェクトを用いて検出プロセスをシミュレーションすることによって決定されるシミュレーション検出データが、各運動相の測定検出データに適応されるような画像オブジェクトの適応は、実行されていない。従って、運動物体の画像が運動相において決定されることができ、ここでは、シミュレーション検出データが運動相の測定検出データに適応されるような適応は、実行されることができないか、又は十分な品質で実行されることができない。さらに、いくつかの運動相においては運動物体の画像が平均化によって生成されることができるので、各運動相において適応を実行する必要がない。これは計算コストを削減することができる。

本発明のさらなる態様において、運動物体の画像を生成するための方法が提示され、物体の運動は複数の運動相を有し、該方法は次のステップを有する。
測定検出データ提供ユニットによって、検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、運動相に割り当てられるところの、運動物体の測定検出データを提供するステップと、
再構成ユニットによって、提供された測定検出データから物体の画像オブジェクトを再構成するステップであって、画像オブジェクトは運動物体の少なくとも一部をあらわすステップと、
適応ユニットによって、シミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように、異なる運動相に対して画像オブジェクトを適応させるステップであって、シミュレーション検出データは、各運動相に対して割り当てられる測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを、画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される、ステップ。

本発明のさらなる態様において、運動物体の画像を生成するためのコンピュータプログラムが提示され、運動物体の運動は複数の運動相を有し、コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される際に、請求項１０に定義される方法のステップを実行するためのプログラムコード手段を有する。

請求項１の装置、請求項１０の方法、及び請求項１１のコンピュータプログラムは、従属請求項に定義される同様の及び／又は同一の好適な実施形態を持つことが理解されるものとする。

本発明の好適な実施形態は従属請求項と各独立請求項とのいかなる組み合わせであることもできることが理解されるものとする。

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に記載の実施形態から明らかとなり、これらを参照して解明される。

運動物体の画像を生成するための装置を概略的かつ例示的に示す。運動物体の画像を生成するための方法を例示的に図示するフローチャートを示す。運動物体の画像を生成するための方法を例示的に図示するフローチャートを示す。運動物体の画像を生成するための方法を例示的に図示するフローチャートを示す。測定検出データの勾配の極値によって形成される輪郭に適応される、画像オブジェクトの順投影面を概略的かつ例示的に示す。測定検出データの勾配の極値によって形成される輪郭に適応される、画像オブジェクトの順投影面を概略的かつ例示的に示す。運動物体の画像を生成するための装置を概略的かつ例示的に示す。運動物体の画像を生成するための装置の一実施形態の一部であるＣ‐アームユニットを概略的かつ例示的に示す。

図１は、運動物体の画像を生成するための装置を概略的かつ例示的に示し、物体の運動は複数の運動相を有する。運動物体の画像を生成するための装置は、この実施形態ではコンピュータ断層撮影装置２０である。コンピュータ断層撮影装置２０は、ｚ方向に平行にのびる回転軸Ｒまわりの回転が可能なガントリ１を含む。この実施形態ではＸ線管である放射源２がガントリ１上に取り付けられる。放射源２は、この実施形態では放射源２によって生成される放射線から円錐放射線ビーム４を形成する、コリメータ３を備える。放射線は、この実施形態では円筒形である検査領域５において、特に人若しくは動物の心臓などの運動物体内の、関心領域を横断する。関心領域は、人若しくは動物の心臓全体など、運動物体全体を含むことができ、又は関心領域は運動物体の一部のみを含むことができる。検査領域５、従って関心領域を横断した後、放射線ビーム４は、この実施形態では二次元検出面を有する検出ユニット６へ入射し、検出ユニット６もまたガントリ１上に取り付けられる。

コンピュータ断層撮影装置は２つのモータ７，８を有する。ガントリは、好適には一定であるが調節可能な角速度で、モータ７によって駆動される。モータ８は、関心領域、すなわちこの実施形態では検査領域５内の患者台上に配置される運動物体を、回転軸Ｒ又はｚ軸の方向に平行に動かすために設けられる。これらのモータ７，８は、例えば、放射源と検査領域、従って検査領域５内の関心領域が、この実施形態において好適ならせん軌道又は円形軌道に沿って互いに対して動くように、制御ユニット９によって制御される。他の実施形態において、放射源と検査領域は、関心領域が異なる方向から照射されることを確実にする別の軌道に沿って動くことができる。放射源２が関心領域のまわりを回転する場合、放射源２と関心領域はらせん軌道に沿って互いに対して動き、関心領域が動かされず放射源２のみが関心領域のまわりを回転される場合、放射源２は円形軌道に沿って関心領域に対して動く、すなわち、放射源２と関心領域は円形軌道に沿って互いに対して動く。

別の実施形態において、コリメータ３は、別のビーム形、特に扇ビームを形成するのに適していることができ、検出ユニット６は、他のビーム形、特に扇ビームに対応する形状の検出面を有することができる、すなわち、例えば検出面は検出素子のただ１つの線を有することができる。

放射源２と検査領域５、従って関心領域の相対運動中、検出ユニット６は検出ユニット６の検出面へ入射する放射線に応じて測定検出データを生成する。

運動物体の画像を生成するための装置は、運動物体の運動の運動相を決定するための、すなわちこの実施形態では心拍位相を決定するための、運動決定ユニット１５をさらに有する。運動決定ユニット１５は、この実施形態では心電計である。心電計は心電図を決定し、これは制御ユニット９を介して、又は直接的に、画像生成ユニット１６へ送られ、測定検出データが運動物体の異なる運動相に割り当てられることができるようになっている。この実施形態では投影データである測定検出データはまた、測定検出データの取得中に運動決定ユニット１５によって決定される、各運動相に割り当てられる、測定検出データから運動物体の関心領域の画像を生成するために、画像生成ユニット１６へ提供される。運動相は、この実施形態では動いている心臓である、運動物体の運動周期を決定することによって、及び、測定検出データが取得された運動周期内の時点を決定することによって、決定される。好適には、運動周期内のこれらの時点の各々が運動相を規定する。他の実施形態においては、運動周期内の複数の時点が、運動相に組み合わされることができる。例えば、運動周期は所定数の時間間隔に、例えば１０の時間間隔に分割されることができ、これらの時間間隔の各々が単一の運動相を規定する。

放射源２と検査領域５の相対運動中、検出ユニット６は検出ユニット６の検出面へ入射する放射線に応じて測定検出データを生成する。さらに、同時に、運動決定ユニット１５、すなわちこの実施形態では心電計が、物体の運動相、すなわちこの実施形態では心拍位相を決定し、測定検出データが運動物体の異なる運動相に割り当てられるようになっている。従って、放射源２、検査領域に対して放射源２を動かすための構成要素、特にモータ７，８及びガントリ１、検出ユニット６及び運動決定ユニット１５が、検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、運動相に割り当てられるところの、運動物体の測定検出データを提供するための測定検出データ提供ユニット２０を形成する。運動相に割り当てられるこれらの測定検出データは、画像生成ユニット１６へ提供される。

画像生成ユニット１６は、測定検出データをメディアンフィルタリングするための測定検出データメディアンフィルタリングユニット１２、フィルタリングされた提供された測定検出データから運動物体の画像オブジェクトを再構成するための再構成ユニット１３、画像オブジェクトをメディアン及び／又はローパスフィルタリングするための画像オブジェクトフィルタリングユニット１４、画像オブジェクトの表面をセグメント化するためのセグメンテーションユニット１７、及び、シミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように、異なる運動相に対して画像オブジェクトを適応させるための適応ユニット１８を有し、シミュレーション検出データは、各運動相に割り当てられる測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを、画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される。

異なる運動相に対して生成される、適応された画像オブジェクトは、運動物体の運動を示す、運動物体の生成画像を形成する、すなわち、再構成された画像オブジェクトがボリュームオブジェクトである場合、運動物体の生成画像は運動物体の四次元画像である。この運動物体の画像は、生成画像を表示するため、すなわち、異なる運動相に対して適応された画像オブジェクトを表示するために、表示ユニット１１へ提供される。

画像生成ユニット１６はまた、好適には制御ユニット９によって制御される。

以下では、運動物体の画像を生成するための方法が、図２に示されるフローチャートを参照して記載される。

ステップ１０１において、放射源２は回転軸Ｒのまわりを回転し、検査領域５、従って関心領域は動かされない、すなわち、放射源２は関心領域のまわりを円形軌道に沿って移動する。別の実施形態において、円形軌道の代わりに、例えばらせん又は線形軌道などの別の軌道が使用されることができる。放射源２は、運動物体又は運動物体の一部が存在する関心領域を横断する放射線、この実施形態においては円錐放射線を放出する。関心領域を横断した放射線は、測定検出データを生成する検出ユニット６によって検出される。

ステップ１０１における測定検出データの取得中、この実施形態では心電計である運動決定ユニット１５が、運動物体の運動相を決定する。この実施形態では、人若しくは動物の心臓が関心領域に存在し、心臓中に存在する造影剤によって局所的にコントラスト強調され、運動決定ユニット１５は心臓の運動相すなわち心拍位相に関連する心電図を決定する。従って、測定検出データが、運動物体の異なる運動相、すなわちこの実施形態では心拍位相に割り当てられることができる。

測定検出データと、決定された運動相をあらわすデータすなわちこの実施形態では心電図は、画像生成ユニット１６に送られ、これは、運動決定ユニット１５によって生成されるデータを用いることによって、異なる運動相に割り当てられる測定検出データから、運動物体の画像、この実施形態では運動物体の四次元画像を決定する。従って、ステップ１０１において、検出プロセスを用いることによって検出され、運動相に割り当てられる、運動物体の測定検出データが提供される。この実施形態において、検出プロセスは軌道によって規定され、この軌道に沿って、放射源及び／又は関心領域が互いに対して動く。

好適な実施形態において、ステップ１０１は、運動物体がコントラスト強調されることなく繰り返される。従って、この好適な実施形態においては、運動物体がコントラスト強調されながら測定検出データが取得され、運動物体がコントラスト強調されずに追加の測定検出データが取得される。この測定検出データと追加の測定検出データは、好適には測定検出データへ線形結合され、これはさらなるステップにおいて使用される。この線形結合は好適には、運動物体がコントラスト強調されていた間に取得された測定検出データと、運動物体がコントラスト強調されなかった間に取得された追加の測定検出データのサブトラクションを有する。この線形結合は、特に、以下でさらにセグメント化される表面の一部ではない、望ましくないバックグラウンド構造によって生じるデータ歪曲を減らすことができる。

ステップ１０２において、検出データメディアンフィルタリングユニット１２は、ノイズを削減するために測定検出データをフィルタリングする。メディアンフィルタリングユニットの好適な改良型は、３ｘ３又は５ｘ５の検出素子カーネルを有するブロックメディアンフィルタである。各検出素子に対して、３ｘ３又は５ｘ５のブロック内のその周囲の検出データ値がソートされ、それらのメディアンが、現在位置における元の検出データ値を置き換えるために使用される。

ステップ１０３において、再構成ユニット１３は、ステップ１０２においてメディアンフィルタリングされた測定検出データから、物体の画像オブジェクトを再構成する。この実施形態において、測定検出データは投影データであり、再構成ユニット１３はフィルタ逆投影を実行するのに適しており、物体の運動相への投影データの割り当てを考慮することなく、ステップ１０１で取得される全投影データが使用される。従って、フィルタ逆投影法を用いることによって、関心領域の非同期再構成が実行される。

再構成された画像オブジェクトは画像オブジェクトフィルタリングユニット１４によってメディアン及びローパスフィルタリングされる。このメディアン及びローパスフィルタリングはノイズとストリークアーチファクトを削減する。さらに、このフィルタリングはモーションアーチファクトと小さな構造を抑制する。ローパスフィルタリングは好適にはガウスフィルタを用いることによって実行される。画像メディアンフィルタリングユニットの好適な改良型は、５ｘ５ｘ５ボリュームエレメント（ボクセル）カーネルを有するブロックメディアンフィルタである。画像オブジェクト内の各ボクセルに対して、５ｘ５ｘ５ブロック内のその周囲のボクセルエレメントがソートされ、それらのメディアンが現在位置における元のボクセル値を置き換えるために使用される。ローパスフィルタは好適にはガウスカーネルを用いて実施される、すなわち、画像オブジェクト内の各ボクセルに対して、所定のブロックサイズ内のその周囲のボクセルエレメントが３Ｄガウスカーネルで畳み込み積分され、その結果が現在位置における元のボクセル値を置き換える。

ステップ１０４でフィルタリングされた画像オブジェクトは、ステップ１０５においてセグメンテーションユニット１７によってセグメント化される。セグメンテーションは好適には、画像オブジェクトの表面が三角形分割され、三角形分割された表面メッシュが作られるように実行され、これは、ステップ１０３における画像オブジェクトの再構成中に異なる運動相への測定検出データの割り当てが考慮されていないため、運動物体の平均状態をあらわす。好適には、セグメンテーションはｆａｓｔｍａｒｃｈｉｎｇ法を用いることによって実行され、２進ボリューム表現をもたらす、すなわち、例えば画像オブジェクトの内側のボクセルは、画像オブジェクトの外側のボクセルとは別のラベルを持つ。この２進ボリューム表現の表面は三角形分割される、従って表面メッシュが作られ、これは好適にはｍａｒｃｈｉｎｇｃｕｂｅｓアルゴリズムによって実行される。好適には、局所的にコントラスト強調された血管構造及び／又は心腔の表面が抽出され、例えば好適には左心房と肺静脈の表面をあらわす三角形分割された表面メッシュが形成される。別の実施形態では、セグメンテーションユニットは左心房／左心室表面をセグメント化するのに適している。

ステップ１０６において、画像オブジェクトは、異なる運動相に対して、シミュレーション検出データが各運動相の測定検出データに適応されるように適応され、シミュレーション検出データは、各運動相に割り当てられる測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを、画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される。これは、各運動相に対して、適応された画像オブジェクトが生成されることを意味する。複数の運動相に対するこれらの画像オブジェクトは、物体の運動を示す四次元画像データセットを形成する。この四次元画像データセットは、この実施形態では、運動物体の生成画像であり、これはステップ１０７において運動物体の生成画像を表示するために表示ユニット１１へ提供される。

以下では、ステップ１０６における画像オブジェクトの適応が図３に示されるフローチャートを参照してより詳細に記載される。

ステップ２０１において、検出プロセスは画像オブジェクトを順投影することによってシミュレーションされる。この実施形態では、検出プロセスをシミュレーションし、シミュレーション検出データを決定するために、ステップ１０５においてセグメント化された画像オブジェクトの表面が順投影される。ステップ１０１において測定投影データが取得された検査領域５に対する、放射源２の各位置に対して、各放射源位置から検出ユニット６上へ、画像オブジェクトを通して、特に画像オブジェクトのセグメント化表面を通して、順投影をシミュレーションすることによって、対応するシミュレーション投影データが決定される。

ステップ２０２において、画像オブジェクトの順投影面が、シミュレーション検出データにおいて決定される。この決定は、画像領域における画像オブジェクトの表面の位置、放射源と検出ユニットの各位置、及びビーム形が既知であるため、容易に実行されることができる。

ステップ２０３において、測定投影データにおける輪郭が決定される。測定投影データにおける輪郭は、対応するシミュレーション検出データにおける画像オブジェクトの順投影面に対応するはずである。従って、ステップ２０４において、画像オブジェクトの順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるように、画像オブジェクトが適応される。

ステップ２０１乃至２０４は異なる運動相に対して実行される。好適には、物体は周期的に運動する物体であり、測定検出データが取得された運動物体の運動周期内の各時点が、運動相として規定される。別の実施形態において、物体の周期的運動は複数の運動相、例えば１０の運動相に分割され、これらは１運動周期にわたって均等に分布し、同じ時間幅を持つ。同じ運動相に属する測定投影データは、ステップ２０１乃至２０４を実行するために使用される。これは各運動相に対して、すなわち各運動相に割り当てられた測定投影データに対して、繰り返される。従って、各運動相に対して、画像オブジェクトの順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるように画像オブジェクトが適応され、各運動相に対して適応された画像オブジェクトをもたらす。これらの適応された画像オブジェクトは、運動物体の生成画像である、運動画像オブジェクトを形成する。特に、これらの適応された画像オブジェクトは、画像オブジェクトがボリュームオブジェクトである場合は、運動物体の四次元画像を形成する。

以下では、ステップ２０３の測定投影データにおける輪郭の決定、及び、ステップ２０４の、画像オブジェクトの順投影面が測定投影データにおける輪郭に適応されるような画像オブジェクトの適応が、図４に示されるフローチャートを参照してより詳細に説明される。

ステップ３０１において、画像オブジェクトの順投影面の複数の法線に沿った測定投影データの勾配が計算され、この複数の法線に沿った勾配の極値が決定される。こうした複数の法線に沿った測定投影データの勾配の極値の決定の実施例は、図５に例示的に示される。

図５は、測定投影データが検出され、セグメント化表面２２が順投影された、検出ユニット６の検出面２１を概略的かつ例示的に示す。セグメント化表面は、この実施形態では、表面メッシュ、特に三角形分割された表面メッシュによって形成される。順投影面の複数の法線２３が決定され、法線２３に沿った測定投影データの勾配が計算される。この実施形態において、法線は順投影された三角形分割された表面メッシュの順投影された頂点６０の法線であり、この頂点の法線は、各頂点によってつながれる順投影面に属する法線の平均である。他の実施形態においては、各表面メッシュエレメントに対して、特に表面メッシュの各三角形に対して、法線が決定され、法線は順投影された表面メッシュエレメントの各々の中心に位置することができる。法線に沿った測定投影データの勾配の極値は、×印２４と円２５によって示される。

ステップ３０２において、各法線２３に対して、最大絶対値を持つ極値２５が決定される。これらの最大絶対値を持つ極値は図５に円で示され、輪郭を形成する。

ステップ３０３において、画像オブジェクトの順投影面２２が、最大絶対値を持つ決定された極値２５に、すなわち決定された輪郭に適応されるように、画像オブジェクトが適応される。これは好適には決定された極値２５を画像空間へ逆投影することによって実行される。逆投影された極値は、ステップ３０１において順投影面に寄与した表面点全てに対するシフト量を規定する。そして、表面点、特に全ての表面点のシフト量は、ガウスローパスフィルタを用いて正規化され、これは、存在する場合には周囲の表面点全ての、及び現在考慮されている表面点のシフト量を畳み込み積分し、現在考慮されている点に対する、重み付けされ平滑化されたシフト量をもたらす。この手順は複数の表面点に対して、特に全表面点に対して繰り返され、逆投影された極値に適応される一致した表面をもたらす。

ステップ３０４において、同じ法線２３上で、決定された極値２４が、最大絶対値を持つ極値２５よりも、適応された順投影面２６までの距離が短いかどうか（図６に概略的かつ例示的に示される）が決定され、もしこれが当てはまる場合には、画像オブジェクトの順投影面が決定された極値に適応されるような画像オブジェクトの適応が繰り返され、最大絶対値を持つ極値は、適応された順投影面２６までの最小距離を持つ同じ法線上の極値によって置き換えられる。従って、輪郭の決定は、最大絶対値を持つ極値を、適応された順投影面２６までの最小距離を持つ極値によって置き換えることによって、修正される。図６に示される実施例において、３つの法線２３の中央の法線上の×印は、この法線上の最大絶対値を示す同じ法線上の円よりも、適応された順投影面２６まで小さい距離を持つ。従って、この実施例において、画像オブジェクトの順投影面が決定された極値に適応されるような画像オブジェクトの適応は、ステップ３０３と類似して繰り返され、適応された順投影面２６が、図６の左側と右側に示される法線上の円に、及び図６に示される３つの法線２３の中央の法線上の×印に適応されるように、画像オブジェクトが適応される。

一実施形態において、ステップ２０１乃至２０４及び３０１乃至３０４は各運動相に対して実行されず、いくつかの運動相に対してのみ実行され、少なくとも２つの適応された画像オブジェクトが得られるように少なくとも２つの運動相に対して実行される。

画像オブジェクトの適応が全運動相に対して実行されていない場合、又は適応がノイズで乱される場合、好適には、特にステップ２０１乃至２０４及び３０１乃至３０４に従って適応されている、適応された画像オブジェクトにわたって平均化することによって、修正された画像オブジェクトが決定される。適応は好適にはガウスローパスフィルタリング法を用いて実行される、すなわち各表面メッシュ点の運動軌道が好適にはガウスカーネルで畳み込み積分され、運動物体を示す、平滑化された画像、特に平滑化された四次元画像を形成する。

ステップ２０１乃至２０４及び３０１乃至３０４が実行された後、好適にはシミュレーション検出データを決定するために、適応された画像オブジェクトが各運動相に対して順投影される。各シミュレーション検出データ値は、各シミュレーション検出データ値を決定するために順投影が実行された放射線に割り当てられることができる。各シミュレーション検出データ値は各測定検出データ値と比較され、各々の順投影が実行された対応する放射線に沿った、適応された画像オブジェクトの幅が、シミュレーション検出データが測定検出データに適応されるように、修正される。

好適な実施形態において、ステップ２０１では、画像オブジェクトの表面をあらわす三角形分割された表面メッシュの頂点を順投影することによって、検出プロセスがシミュレーションされる。これらの順投影された頂点は、シミュレーション検出データにおいて画像オブジェクトの順投影面を形成し、従ってこれはステップ２０２でシミュレーション検出データにおいて容易に決定されることができる。この実施形態において、ステップ２０３での測定投影データにおける輪郭の決定は、画像空間における画像オブジェクトの表面をあらわす三角形分割された表面メッシュの頂点に対する法線を決定することによって実行される。法線は、各頂点に属する三角形の法線にわたって平均化することによって、頂点に対して決定される。頂点に対して決定されるこれらの法線は、測定検出データに対して順投影される。好適な実施形態において、検出ユニットの検出面に垂直な法線、又は、この垂直方向からのずれが所定の角度よりも小さい法線は、順投影された場合、順投影されない。この所定の角度は好適には６０°よりも大きく、さらに好適には７０°よりも大きく、さらに好適には８０°、さらに好適には８０°よりも大きく、さらに好適には８５°である。順投影された法線に沿った測定投影データの勾配が計算され、順投影された法線に沿ったこの勾配の極値が決定される。そして、各順投影された法線に対して、最大絶対値を持つ極値が決定される。最大絶対値を持つこれらの極値は、測定投影データにおける輪郭を規定する、すなわち、輪郭はそれらの極値を決定することによって決定される。これらの各法線上の最大絶対値を持つ決定された極値は逆投影され、画像オブジェクトは、三角形分割された表面メッシュの頂点を、逆投影された最大絶対値を持つ極値に適応させることによって、逆投影された最大絶対値を持つ極値に適応される。

好適には、この適応は次の手順によって実行される。逆投影された極値は、順投影面に寄与した全表面点に対するシフト量を規定する。一実施形態においては、全表面点、すなわち例えば頂点が、順投影面に寄与するのではなく、順投影された場合に検出ユニットの検出面に垂直でない法線を有する表面点のみが寄与する。さらなる実施形態においては、検出ユニットの検出面に垂直な線から所定の角度よりも大きくずれている法線を有する表面点のみが順投影される。この角度は好適には８０°、さらに好適には８０°よりも大きく、さらに好適には８５°、さらに好適には８５°よりも大きい。そして、表面点、特に全表面点のシフト量が、ガウスローパスフィルタを用いて正規化され、これは存在する場合は周囲の表面点全ての、及び現在考慮された表面点のシフト量を畳み込み積分し、現在考慮された表面点の重み付けされ平滑化されたシフト量をもたらす。この手順は複数の表面点に対して、特に全表面点に対して繰り返され、逆投影された極値に適応される一致した表面をもたらす。

複数の運動相に対して、特に各運動相に対してこの適応が実行された後、同じ順投影された法線上で、決定された極値が、適応された順投影面までのより小さな距離、すなわち、この実施形態においては検出空間におけるより小さな距離に対応する、画像空間におけるより小さな距離、を持つかどうかが決定される。もしこれが当てはまる場合、順投影された法線を用いる上記の適応は、順投影された法線上の勾配の極値を用いて繰り返され、最大絶対値を持つ極値は、適応された表面までの最小距離を持つ同じ法線上の極値によって置き換えられる。

距離は距離測度に関して規定される。距離測度は、画像空間又は検出データ空間における各法線上の適応された順投影面までの各極値の幾何学的距離に依存する。この実施形態において、距離測度は各法線上の幾何学的距離に等しい。別の実施形態において、距離測度は、各法線上の画像空間又は検出データ空間における順投影面までの極値の幾何学的距離と、各極値の絶対勾配値、又は検出データ空間における各極値の位置にある測定検出データの線形結合であり得る。

図７は、運動物体の画像を生成するための装置のさらなる実施形態を概略的かつ例示的に示す。この実施形態において、運動物体の画像を生成するための装置はＣ‐アームユニット３０を有する。Ｃ‐アームユニット３０はアーム４４を有し、これは好適にはＣ形アームで、異なる回転軸まわりの回転運動をすることができ、それによって、この実施形態では人３７の心臓５２である、運動物体５２がＣ形アーム４４の両端の間の固定位置に位置づけられる。回転軸４２がＣ形アーム４４の面に位置し、その中心部を通ってＣ形アーム４４を通過するところの回転運動は、プロペラ運動と名付けられ得る。回転軸がＣ形アーム４４の面に垂直に位置し、この軸がＣ形アーム４４の両端の間のその面を通過するところの回転運動は、円形回転と名付けられ得る。概して、他の回転軸まわりの全ての他の回転運動が可能である。

Ｃ形アーム４４の一端におけるＸ線源４７はＸ線を放出し、このＸ線は運動物体５２の方へ向けられる。Ｘ線の一部は、運動物体、この実施形態では人３７に吸収され、Ｘ線の残りはＣ形アーム４４の反対側においてＸ線検出器４８によって受け取られ、Ｘ線検出器４８は好適には検出されたＸ線を増強させるために画像増強器を有する。測定検出データの取得中、Ｃ形アーム４４は回転し、Ｘ線源４７はＸ線を放出し、これは運動物体５２を横断し、運動物体５２を横断した後にＸ線検出器４８によって検出される。Ｃ‐アームユニット３０は制御ユニット５１によって制御される。

図７に示される運動物体の画像を生成するための装置は、運動決定ユニット１５、画像生成ユニット１６、及び表示ユニット１１をさらに有し、これらは図１に示される運動決定ユニット、画像生成ユニット、及び表示ユニットと同様である。これらの構成要素のより詳細な記載については、図１に関する上記説明が参照される。

Ｃ‐アームユニット３０は図８により詳細に概略的かつ例示的に示される。

Ｃ‐アームユニット３０は、部屋、例えば医務室の床３２に取り付けられる支持フレーム３１を有する。支持フレーム３１は水平伸長部３３を有する。水平支持アーム３４が、垂直ガイドレール３５を通して水平伸長部３３の一端に取り付けられ、支持アーム３４が垂直方向に上下運動されることができるようになっている。支持アーム３４の端部は、患者、特に人３７を支持するための患者台３６を支える。

支持フレーム３１の水平伸長部３３は水平伸長ガイドレール３８を備え、このガイドレール３８は、矢印４０で示されるように水平伸長部３３の上を移動することができるスライドフレーム３９によって係合される。回転フレーム４１がスライドフレーム３９に取り付けられ、回転フレーム４１は矢印４５及び４６で示されるように水平軸４２まわりをスライドフレーム３９に対して回転することができる。

回転フレーム４１は、Ｃ形アーム４４が、Ｃ形アーム４４を通る面に垂直に向けられる、すなわち図８において患者台３６の長手方向である、軸まわりの回転運動をすることができるよう、Ｃ形アーム４４の円形ガイドレール４３を係合する。

図８において、Ｘ線源４７はＣ形アーム４４の下端に取り付けられ、Ｘ線検出器４８はＣ形アーム４４の上端に取り付けられる。Ｘ線源４７は縞線４９によって示されるようにＸ線検出器４８の方向にＸ線のビームを放出する。Ｘ線のビームは好適には円錐ビームである。他の実施形態において、Ｘ線のビームは扇ビームであってもよい。Ｘ線の少なくとも一部は運動物体５２を通過し、Ｘ線検出器４８は、運動物体５２を横断した後のＸ線の強度に応じて測定検出データを検出する。

Ｘ線源４７はＸ線管を包含する筐体を有する。Ｘ線減衰器５０が上記筐体に取り付けられ、Ｘ線管によって放出されるＸ線が、Ｘ線源４７から出る前に減衰器５０を通過するようになっている。他の実施形態において、減衰器５０は省略されることができる。

図７及び図８に示される実施形態が、運動物体の画像を生成するために使用される場合、Ｃ形アーム４４は運動物体５２のまわりを回転し、測定検出データが異なる方向から取得される。同時に、好適には心電計である、運動決定ユニット１５が、運動物体５２の運動相を示す運動データを測定する。好適には、運動決定ユニット１５は心電図を測定する。測定検出データは、運動決定ユニット１５によって決定される運動データを用いることによって、特に心電図を用いることによって、運動相に割り当てられる。好適には、測定検出データは１８０乃至２２０°の角度範囲をカバーし、この角度範囲内で好適には１２０乃至２２０の投影が取得される。投影は、同時に取得された投影データのグループとして規定される。

Ｃ‐アームユニット３０は、運動決定ユニット１５と組み合わせて、検出プロセスを用いることよって検出された、かつ運動相に割り当てられる、運動物体の測定検出データを提供する。従ってこのＣ‐アームユニット３０と運動決定ユニット１５の組み合わせは、測定検出データ提供ユニットとみなされることができる。

運動相に割り当てられる測定検出データが提供された後、上記のステップ１０２乃至１０７、２０１乃至２０４、及び３０１乃至３０４が実行されることができる。

本発明にかかる、運動物体の画像を生成するための装置又は方法の一実施形態を用いることによって、運動物体の画像、特に運動物体の四次元画像が生成され、これは例えば、人又は動物の心臓の左心房及び肺静脈におけるアブレーション手術などのＸ線ガイド下電気生理学的インターベンションにおいて、特にカテーテル又は別の構成要素を用いて心臓内をナビゲートするためのロードマップとして、使用されることができる。さらに、運動物体の生成画像は、この生成画像から機能データを導き出すために、例えば人又は動物の心臓の駆出率などの壁運動挙動を導き出すために、使用されることができる。さらに、運動物体の運動を含む生成画像は、運動物体の生成画像から導き出される表面動きベクトル場に基づく動き補正再構成のために使用されることができる。

好適には、運動物体の中に造影剤があるときに画像オブジェクトを再構成することを可能にするために、測定検出データを取得する前に、運動物体に、特に人又は動物の心臓に、造影剤が注入される。

上記実施形態においては、運動物体は好適には人又は動物の心臓であるが、他の実施形態においては、運動物体はいかなる他の運動物体であってもよく、特にいかなる他の周期的に運動する物体であってもよい。例えば、運動物体は人若しくは動物の別の臓器、又は技術的物体であってもよい。

生成画像に示される運動物体は、物体全体又は物体の一部であり得る。例えば、生成画像に示される運動物体は、人若しくは動物の心臓全体、又は人若しくは動物の心臓の一部、例えば動いている心臓壁全体又は動いている心臓壁の一部であり得る

上記実施形態においては、画像オブジェクトを適応させるための特定の適応手順が使用されるが、他の実施形態においては、測定検出データと、測定検出データを検出するために使用された検出プロセスを画像オブジェクトでシミュレーションすることによって決定されるシミュレーション検出データとの差を減らすことを可能にする、他の適応手順が使用されることができる。例えば、内部エネルギーと外部エネルギーを有するエネルギー項が最小化又は最大化される、周知のエネルギー最小化又は最大化手順が使用されることができる。内部エネルギーは、適応された画像オブジェクトが初期形状又は所定形状により近い場合、すなわち内部エネルギーが原形を維持しようとする場合、極値、最小値、又は最大値に近づく。外部エネルギーは、シミュレーション検出データが測定検出データにより近い場合、すなわち外部エネルギーが、シミュレーション検出データが各測定検出データに対応するように画像オブジェクトの形状を修正しようとする場合、極値、最大値、又は最小値に近づく。別の実施形態において、適応手順は、測定検出データとシミュレーション検出データの差が可能な限り小さくなるように画像オブジェクトが適応されるように、適応されることができる。この差は、例えば、対応する、すなわち、例えば検出ユニットの検出面上の同じ位置、及び同じ検出幾何学、例えば同じ放射源位置、に対応する、測定検出データ値とシミュレーション検出データ値の差の二乗和と定義される。

開示された実施形態への他の変更は、図面、開示、及び添付の請求項の考察から、請求された発明を実践する上で当業者によって理解され、もたらされることができる。

請求項において、"有する"という語は他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞"ａ"又は"ａｎ"は複数を除外しない。

単一ユニット又はユニットは、請求項に列挙される複数の項目の機能を満たし得る。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。

１つ若しくは複数のユニットによって実行される、順投影又は勾配の計算などの計算、及び決定は、任意の他の数のユニットによって実行されることができる。例えば、測定検出データメディアンフィルタリングユニット、再構成ユニット、画像オブジェクトフィルタリングユニット、セグメンテーションユニット、及び適応ユニットによって実行されるステップは、単一のユニット又は任意の他の数の異なるユニットによって実行されることができる。上記方法にかかる計算と決定及び／又は装置の制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として、及び／又は専用ハードウェアとして実現されることができる。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアが一緒に搭載される、又は他のハードウェアの一部として、光記憶媒体又は固体媒体などの適切な媒体上に記憶／配信され得るが、他の形で、例えばインターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して、配信されてもよい。

請求項における任意の参照符号はその範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims

運動物体の画像を生成するための装置であって、前記物体の運動は複数の運動相を有し、前記装置は、
検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、前記運動相に割り当てられるところの、前記運動物体の測定検出データを提供するための測定検出データ提供ユニットと、
前記提供された測定検出データから前記物体の画像オブジェクトを再構成するための再構成ユニットであって、前記画像オブジェクトは前記運動物体の少なくとも一部をあらわす、再構成ユニットと、
シミュレーション検出データが前記各運動相の前記測定検出データに適応されるように、異なる運動相に対して前記画像オブジェクトを適応させるための適応ユニットであって、前記シミュレーション検出データは、前記各運動相に割り当てられる前記測定検出データを検出するために使用された前記検出プロセスを、前記画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される、適応ユニットと、
を有する、装置。
前記再構成ユニットが、前記運動相への前記提供された測定検出データの割り当てを考慮せずに、前記画像オブジェクトを再構成する、請求項１に記載の装置。
前記測定検出データをメディアンフィルタリングするための測定検出データメディアンフィルタリングユニットをさらに有する、請求項１に記載の装置。
前記画像オブジェクトをメディアン及び／又はローパスフィルタリングするための画像オブジェクトフィルタリングユニットをさらに有する、請求項１に記載の装置。
前記画像オブジェクトの表面をセグメント化するためのセグメンテーションユニットをさらに有し、前記適応ユニットが、前記画像オブジェクトの前記セグメント化表面を適応させることによって前記画像オブジェクトを適応させる、請求項１に記載の装置。
前記測定検出データが測定投影データであり、前記適応ユニットが、異なる運動相に対して、
前記画像オブジェクトを順投影することによって前記検出プロセスをシミュレーションするステップであって、シミュレーション検出データが決定されるステップと、
前記シミュレーション検出データにおいて前記画像オブジェクトの順投影面を決定するステップと、
前記測定投影データにおける輪郭を決定するステップと、
前記画像オブジェクトの前記順投影面が前記測定投影データにおける前記輪郭に適応されるように、前記画像オブジェクトを適応させるステップと、
を実行する、請求項１に記載の装置。
前記適応ユニットが、前記測定投影データの勾配の極値を決定することによって、前記測定投影データにおける輪郭を決定し、前記極値が前記輪郭を形成する、請求項６に記載の装置。
前記適応ユニットが、
ａ）前記画像オブジェクトの前記順投影面の複数の法線に沿って前記測定投影データの前記勾配の極値を決定するステップと、
ｂ）最大絶対値を持つ極値を各法線に対して決定するステップと、
ｃ）前記画像オブジェクトの前記順投影面が、前記決定された最大絶対値を持つ極値に適応されるように、前記画像オブジェクトを適応させるステップと、
ｄ）同じ法線上において、決定された極値は、前記適応された順投影面までの前記各極値の幾何学的距離に依存する距離測度に関する距離が、前記最大絶対値を持つ極値よりも小さいかどうかを決定するステップであって、これが当てはまる場合、前記画像オブジェクトの前記順投影面が前記決定された極値に適応されるような前記画像オブジェクトの適応が繰り返され、前記最大絶対値を持つ極値は、前記距離測度に関する最小距離を持つ同じ法線上の極値によって置き換えられる、ステップと、
を実行することによって、前記測定投影データにおける輪郭を決定し、前記画像オブジェクトの前記順投影面が前記測定投影データにおける前記輪郭に適応されるように前記画像オブジェクトを適応させる、請求項７に記載の装置。
前記適応ユニットが、
２つの異なる運動相に関連して少なくとも２つの適応された画像オブジェクトが得られるように、異なる運動相に対して前記画像オブジェクトを適応させ、
前記少なくとも２つの適応された画像オブジェクトにわたって平均化することによって、適応された画像オブジェクトが決定されていない運動相に対して、適応された画像オブジェクトを決定する、請求項１に記載の装置。
運動物体の画像を生成するための方法であって、前記物体の運動は複数の運動相を有し、前記方法は、
測定検出データ提供ユニットによって、検出プロセスを用いることによって検出された、かつ、前記運動相に割り当てられるところの、前記運動物体の測定検出データを提供するステップと、
再構成ユニットによって、前記提供された測定検出データから前記物体の画像オブジェクトを再構成するステップであって、前記画像オブジェクトは前記運動物体の少なくとも一部をあらわす、ステップと、
適応ユニットが、シミュレーション検出データが前記各運動相の前記測定検出データに適応されるように、異なる運動相に対して前記画像オブジェクトを適応させるステップであって、前記シミュレーション検出データは、前記各運動相に割り当てられる前記測定検出データを検出するために使用された前記検出プロセスを、前記画像オブジェクトを用いてシミュレーションすることによって決定される、ステップと、
を有する、方法。
運動物体の画像を生成するためのコンピュータプログラムであって、前記運動物体の運動は複数の運動相を有し、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行される際に、請求項１０に記載の方法のステップを実行するためのプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。