JP2012531962A - Ctスキャナのための、効率的な準厳密3d画像再構成のアルゴリズム - Google Patents
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Abstract
Description
1.ヘリカルFDK処理の使用は、比較的高レベルのコーンビームアーチファクトを招く。論文で発表されている2つのキーとなる改良は、画質を大いに向上させる。第1に、Yan, M.及びZhang, C.による“Tilted plane Feldkamp type reconstruction algorithm for spiral cone beam CT”, Med. Phys. 32 (11), 2005 に記載されている傾斜面再構成アプローチは、所与のボクセルを再構成するために使用される光線間の数学的な不整合を低減することにより、画像アーチファクトを軽減する。第2に、線源軌跡をたどる傾斜線に沿ってデータをフィルタリング(接線フィルタリング)すること[例えば、Sourbelle, K.及び Kalender, W. A.による”Generalization of Feldkamp reconstruction for Clinical Spiral Cone-Beam CT”を参照]は、コーンビームのアーチファクトを大幅に軽減する。コーンビームアーチファクトを軽減するためにはこれらの処理の修正が実施されなければならない。
2.論文にあるFDK処理は、円筒形検出器アレイ用に設計されているので、従来とは異なる(非平面、非円筒)ビームライン形状を有する現代のCTスキャンシステムには適用することができない可能性がある。更に、接線フィルタリングアプローチは、平面検出器形状のためのみに提案されたものであった。従って、従来とは異なる検出器形状とともに接線フィルタリングの改良を有するFDK処理を用いるためには、再構成前にデータは適宜の検出器形状にリサンプリングされねばならない。この演算は、一方でリサンプリングされる検出器のサイズを可能な限り小さく保ち、且つ、IQにおいて妥協することなく計算を低減しながら、実行される。
3.論文にあるFDK処理は、視野(FOV)の中心からの距離が増大していくにつれて、検出器アレイ上に投影されたボクセル位置のサンプル間隔が増大することにより、大きな視野を有するスキャンシステムにおいてエイリアシングアーチファクトを生成する。
4.処理の計算の複雑性が2D処理の場合よりも非常に高い。従って、効率的な処理及び数値実行が必要とされる。特に、ハードウェアプラットホームが設けられると、処理及びその数値実行は、再構成時間の要件に合うようにしなければならない。
[0061]図14の接線フィルタリングステップ240において、重み付けされたデータは、リサンプリングされた検出器アレイの列に沿ってフィルタリングされる。各リサンプリングされた列のデータは、傾斜線に沿ってサンプル化されるので、結果として生じるフィルタリングは、Sourbelle, K.及び Kalender, W.A.による”Generalization of Feldkamp reconstruction for Clinical Spiral Cone-Beam CT”の接線フィルタリングアプローチと等しい。このアプローチを用いて取得されたフィルタリング済みデータを、3D逆投影において用いることで、コーンビームのアーチファクトが最小化される。
[0069]ここで本方法の実施形態を、円筒形仮想検出器リサンプリングアプローチを用いて示す。
[0072]軸ガントリCSと検出器の円筒CSとの間の変換は、
[0077]画像再構成グリッドは、平面ボクセルサイズdpixにおける画像サイズパラメータNx、Ny及びNz、画像中心座標x0、y0、及びスライス間隔dzを用いて計算される。一連の再構成画像ボクセルインデクスΩは次のように選択される。
(a)中心列平面より上の検出器のエレベーションは、
(b)仰角は次のように計算される。
[0080]p軸に沿ったフィルタリング線位置は、ビューインデクスに依存している。グローバルビューカウンタ値m∈[1..NV]に関して、Nrow flat傾斜フィルタリング線が仮想平面検出器平面P内に導入されて、変位bj m,j∈[1...Nrow filt]によってパラメータ化される。j番目のフィルタリング線に関しては、変位bj mがt=0(線と検出器P軸との交差点)で線のp座標である。bj mは次のように定義される。
[0084]仮想検出器平面P内の各フィルタリング線における各検出器チャネルに関して、検出器アレイ座標系における対応する列座標が計算される。チャネルiに関する検出器角γi filtに応じた、検出器アレイ上へのj番目のフィルタリング線の投影の列座標は、
[0085]式10を用いて計算されたフィルタリング線を、図17の検出器座標系(検出器角γ及び列r)に示す。一実施形態では、式10を用いて計算されたフィルタリング線は、列のディザリングを伴う等角度リサンプリングステップ毎に特定された傾斜線である。
1.中心ビューは、ビュー間隔がNv_indexのビューで選択される。中心ビューmのビューインデクスkmは、
m,β[km]に対応するビュー角度は、
2.再構成平面傾斜角γp(傾斜再構成平面及び軸平面間の角度)が計算される。γpは、ヘリカルな源の軌跡と再構成平面との交差点である2つの位置を特定し、これは図18に示すようにビューvmに対して対称である。角度γpは、次のように計算される。
3.各中心ビューmに関する再構成平面Rmは、次のように定義される。
(a)平面は、ビューkmに対応している源の位置
(b)平面のノーマルベクトル
ここで、γpは式15で計算された再構成平面傾斜角である。再構成平面Riは、図18に示されている。
4.各中心ビューmに関して、一連の再構成画像ボクセルインデクスΩmが、次のようにして選択される。
[0090]一実施形態によれば、図20(B)に例示されているように、列ディザリングを伴う等角度リサンプリングが採用されている。等角度リサンプリングに関連するステップ例は次の通りである。
1.各ビューmについて、フィルタリング線j∈[1..Nrow filt]、及び検出器チャネルi∈[1..Nc]であれば、仰角ξは、
式9を用いて計算された検出器角γi filtは、γと表記される。
(a)左側の近接検出器チャネルの整数インデクスは、
(b)実数値のインデクスcは、近接検出器のインデクスからのリニア補間によって求められる。
(a)検出器チャネルCintの近接検出器列の整数インデクス
(b)実数値列インデクスr−は、近接検出器列のインデクスからのリニア補間によって求められる。
(d)実数値列インデクスr+は、近接検出器列のインデクスからのリニア補間によって求められる。
[0093]冗長データ重み付けが必要なのは、不完全なヘリカルな源の軌跡セグメント及びファンビーム形状が逆投影ステップで直接用いられるためである。FOV内の位置に依存して、1つの光線又は2の補償光線の何れかが再構成ポイントを通過する。ヘリカルな源の軌跡の両側から発出されている2つの光線が再構成ポイントを通過する場合、対応するサンプルは重み付けされなければならない。重み付けは、2つの寄与が加算されてまとめられること、及び、任意の所与の再構成ポイントに関し、ヘリカルな源の軌跡の両側の光線からの寄与が、互いに滑らかに推移することを保障する。
処理は次の通りである。
1.各ビューk∈[km−NHS..km+NHS]、及び、リサンプリングされた検出器データPint k(i,j)の各列j∈[1..Nrow filt]に関し、各サンプルi∈[1..Nc]が重み付けされて、重み付けデータサンプルPW k(i,j)を以下のように形成する。
2.各ビューk∈[km−NHS..km+NHS]に関し、重み付けがなされたリサンプリングされた検出器データPW k(i,j)i∈[1..Nc]の各列j∈[1..Nrow filt]は、次のようにフィルタリングされる。
(a)列は、長さMpにゼロパディングされる。結果として生じる列は、Pz(i),i∈[1..Mp]と表記される。
(b)ゼロパディングされた列Pz(i)は、フーリエ変換されて、フーリエ変換列PFT(i)i∈[1..Mp]を形成する。
[0096]一実施形態では、適応するアップサンプリング及びスパース計算を伴う逆投影が用いられる。選択された各中心ビューkmに関し、逆投影ステップは、中心ビューkmに関連するボクセル群Ωmを再構成するために、km−NHSからkm+NHSまでのフィルタリングされたビューを利用する。各中心ビューに関連しているボクセル群の選択は、上述の通りである。群の各ボクセルは、フィルタリングされたビューのそれぞれに投影される。補間がなされたフィルタリングされた投影値は、重み付けされ累算されて、再構成ボクセル値が生じる。
1.再構成座標系におけるボクセル(x,y,z)は、式1を用いて軸ガントリCSに変換される。軸ガントリCSにおけるボクセル座標は、(s,t,p)と表記される。
2.st面における源からボクセルまでの距離Lは、
3.検出器角は、
4.実数値検出器チャネルは
5.リサンプリングされた検出器実数値列座標は、
6.逆投影重みWkは次のように計算される。
1.ゼロキービューに関する実数値列座標r0 fl及び実数値チャネル座標c0 flは、次のように初期化される。
1.ボトムの近接傾斜面インデクス
2.密度値I(i,j,k)は、傾斜画像における値
Claims (30)
- 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは受けたX線エネルギーの関数として生成される、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
仮想検出器アレイにおける曲線上への前記データのリサンプリングを実行するよう構成されたデータプロセッサであって、前記曲線は、仮想平面検出器における傾斜線上に投影して前記データの接線フィルタリングを可能にする、前記データプロセッサと
を備えたCTスキャナ。 - 請求項1記載のデータプロセッサであって、前記仮想検出器アレイは、平らで等距離の検出器を持つ、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、前記仮想検出器アレイは、円筒形で等角度の検出器を持つ、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、データはハーフセグメントデータである、データプロセッサ。
- 請求項4記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、仮想検出器アレイにおける曲線上への、前記データの等角度のリサンプリングを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項4記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、仮想検出器アレイにおける曲線上への、前記データの列ディザリングを伴う等角度リサンプリングを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、前記データのファンビーム及びコーンビーム重み付けを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、前記データの冗長重み付けを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、前記データの接線フィルタリングを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサであって、該データプロセッサは、前記データの適応アップサンプリングを実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項1記載のデータプロセッサは、逆投影画像ボクセルを生成するために、スパース計算で前記データの逆投影を実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 請求項11記載のデータプロセッサは、前記逆投影画像ボクセルのZ軸補間を実行するよう構成された、データプロセッサ。
- 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイを備えたCTスキャナで物体をスキャンするための処理であって、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、前記方法は、
受けたX線エネルギーの関数として各検出器のデータを生成するステップと、
仮想検出器アレイにおける曲線上に前記データをリサンプリングするステップであって、前記曲線は、仮想平面検出器における傾斜線上に投影して前記データの接線フィルタリングを可能にする、ステップと
を含む、処理。 - 請求項13記載の処理であって、リサンプリングするステップは、等距離の検出器を持つ平面仮想検出器アレイの曲線上に前記データをリサンプリングするステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、リサンプリングするステップは、等角度の検出器を持つ円筒形仮想検出器アレイの曲線上に前記データをリサンプリングするステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、データを生成するステップは、ハーフセグメントデータを生成するステップを含む、処理。
- 請求項16記載の処理であって、リサンプリングするステップは、仮想検出器アレイにおける曲線上への、前記データの等角度のリサンプリングを含む、処理。
- 請求項16記載の処理であって、リサンプリングするステップは、仮想検出器アレイにおける曲線上への、列ディザリングを伴う前記データの等角度リサンプリングを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、該処理は更に、前記データのファンビーム及びコーンビーム重み付けステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、該処理は更に、前記データの冗長重み付けステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、該処理は更に、前記データの接線フィルタリングステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、該処理は更に、前記データの適応アップサンプリングステップを含む、処理。
- 請求項13記載の処理であって、該処理は更に、逆投影画像ボクセルを生成するために、スパース計算で前記データを逆投影するステップを含む、処理。
- 請求項23記載の処理であって、該処理は更に、前記逆投影画像ボクセルのZ軸補間を実行するステップを含む、処理。
- 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは、該検出器が受けたX線エネルギーの関数として生成される、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
リサンプリングの間に帯域幅の均一化を実行するよう構成されたデータプロセッサであって、データのリサンプリングのスキームは、様々なビューについて前記検出器アレイに対するリサンプリング線の相対位置を変え、それによって、リサンプリングされた各検出器のデータが各ビューで異なる帯域幅を有し、全てのビューが再構成されたボクセル密度値に寄与するときに、全ての検出器に対してほぼ同一の有効帯域幅を得るようにすることを含む、データプロセッサと
を備えたCTスキャナ。 - 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは、該検出器が受けたX線エネルギーの関数として生成される、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
所定のフィルタリング線に沿って前記データの接線フィルタリングを提供するよう構成されたデータプロセッサと
を備えたCTスキャナ。 - 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、視野の内の該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは、該検出器が受けたX線エネルギーの関数として生成され、任意の2つの近接ビューについて、再構成された各ボクセルの前記検出器アレイ上への投影位置間の間隔は、各ビューにおける前記ボクセル及びX線の前記源の相対位置の関数として変化する、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
合成された源の位置で補間投影値を提供するよう構成され、前記合成された源の位置に対応する位置でサンプリングされた補間投影値で逆投影の和が増補されるようにする、データプロセッサと
を備えた、CTスキャナ。 - 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、視野の内の該軸に沿って移動する物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは、該検出器が受けたX線エネルギーの関数として生成され、任意の2つの近接ビューについて、各ボクセルの投影位置間の間隔は、各ビューにおける前記ボクセル及びX線の前記源の相対位置の関数として変化する、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
合成された源の位置で補間投影値を提供するよう構成され、前記合成された源の位置に対応する位置でサンプリングされた補間値で逆投影の和が増補されるようにする、データプロセッサと
を備え、
提供された補間投影値の数は逆投影画像の位置の関数として変化する、
CTスキャナ。 - 請求項28記載のCTスキャナであって、前記視野は、視界の関数として重複するゾーンに分割され、提供された補間投影値の数は、前記ゾーンの関数として変化し、最終的な逆投影画像は、1つのゾーンからの再構成された値又は重複重み付けを用いて2つの重複ゾーンからの再構成された値を用いて結合される、CTスキャナ。
- 少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイであって、該少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイの両方は、ある回転軸で、該軸に沿って移動する置かれた物体のスキャンの間に回転するよう支持され、各検出器のデータは、該検出器が受けたX線エネルギーの関数として生成される、前記少なくとも1つのX線源及び任意の形状のマルチ列検出器アレイと、
データプロセッサであって、
傾斜線データリサンプリングスキームであって、リサンプリングされた前記検出器アレイの表面上の投影ボクセルの真の軌跡がなめらかな曲線経路となる、前記傾斜線データリサンプリングスキームと、
選択されたキービューについてのみ投影位置を計算し、近接キービューの各対の間の少なくとも1つの中間ビューについて投影位置を補間することと
を提供するよう構成された前記データプロセッサと
を備えた、CTスキャナ。
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