JP2013048713A - 画像生成装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＣＴ画像からアーチファクトを削除し、その部分のＣＴ値を再現することを可能にする技術を提供する。
【解決手段】入力部（１１）は、第１のＸ線で撮像対象を撮像した第１の画像と、第１の画像に対応するアーチファクトのない第２の画像を入力する。アーチファクト領域推定部（１７）は、第１の画像をアーチファクト領域と非アーチファクト領域とに区分けし、第２の画像におけるアーチファクト領域に対応する領域の各画素の画素値、および、第１のＸ線による撮像で得られる画素値と第２の画像の画素値との相関関係に基づいて、第１の画像におけるアーチファクト領域の各画素についてアーチファクトがない場合の画素値を推定する。画像補正部（１９）は、推定されたアーチファクト領域の各画素の画素値のデータと、第１の画像の非アーチファクト領域の各画素の画素値のデータとを合成して修復画像を生成する。
【選択図】図２

Description

本発明は医療用画像のアーチファクトを除去する技術に関する。

がんの放射線治療においては実際の治療の前に治療計画が行われる。治療計画では、放射線を照射すべき腫瘍と、放射線を照射すべきでない重要臓器とを識別し、どの方向からどのような放射線を、どの程度の線量で照射すべきかが決定される。

このような治療計画では患者を撮影したＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像が用いられる。まず、撮影されたＣＴ画像を見ての視覚的な判断によって腫瘍や臓器が抽出される。抽出された腫瘍や臓器の位置によって放射線を照射する方向が決定される。またＣＴ画像におけるＣＴ値によって照射すべき放射線の線量が計算される。ＣＴ値とは物質による放射線の吸収量を示す値であり、単位はＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｌｅｄ Ｕｎｉｔ）である。

しかしながら、放射線治療においては腫瘍の近傍に存在する金属系の物質が問題となることがある。金属は高い吸収率でＸ線を吸収するので、その周辺においてＣＴ装置の検出器への信号が極端に低下し、ＣＴ画像にメタルアーチファクトというノイズが現われる。図１は、人間の頭部のＣＴ画像に現われたメタルアーチファクトを示す図である。図１の左右の画像を見比べると、左側の画像には、発生原因箇所から放射状にメタルアーチファクト９１が生じているのが分かる。このようなメタルアーチファクトが発生したＣＴ画像をそのまま用いて放射線治療の線量を計算すると、照射すべき線量の計算精度が著しく悪化してしまう。また、そのＣＴ画像を目測と手作業で修正して用いたとしても、やはり照射すべき線量の計算精度は良くない。

また、近年では治療計画においてメタルアーチファクトが問題となる場合が増えている。近年、放射線治療技術が急速な進化を遂げており、その結果、強度変調放射線治療や陽子線治療といった高精度の放射線治療が提供されつつある。しかしながら、放射線治療の精度が向上しても、メタルアーチファクトによって劣化したＣＴ画像を用いた治療計画では線量の計算精度が良くないので、せっかくの放射線治療の高い精度を十分に活用できない場合がある。

また、高精度放射線治療においては頭頸部を治療対象とする症例が数多くある。頭頸部を対象とする放射線治療においては、歯科治療で歯に埋め込まれた金や銀などの金属が腫瘍の近傍に存在する場合が多く、治療計画ではＣＴ画像にメタルアーチファクトが現われる場合が多い。

この問題に対して、ＣＴ画像からアーチファクトを自動的に除去する技術が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、ＣＴ撮像平面と垂直な仮想平面を設定し、仮想平面において、ＣＴ値が所定の閾値内の画素で構成され、画素数が所定値以下の領域をアーチファクトとして除去するというものである。この技術は、金属等の発生原因箇所から放射状にアーチファクトが現れるので、ＣＴ撮像平面に垂直な平面ではアーチファクトが極めて狭い点状の領域として現れるという性質に着目し、その形状的特徴からアーチファクトを識別するものである。

特開２０１０−２０１０８９号公報

上述の通り、特許文献１に記載された技術によればアーチファクトを識別することは可能である。しかしながら、アーチファクトを削除する場合、その部分のＣＴ値を再現することはできないので、その画素は周囲の画素のＣＴ値や空気のＣＴ値（−１０００ＨＵ）に置換される。その結果、一部の画素の情報がＣＴ画像から欠落するので、治療計画および治療の精度が低下する可能性があった。

本発明の目的は、ＣＴ画像からアーチファクトを削除し、その部分の画素値を再現することを可能にする技術を提供することである。

本発明の一態様による画像生成装置は、第１のＸ線で撮像対象を撮像した第１の画像と、前記第１の画像に対応するアーチファクトのない第２の画像を入力する入力部と、前記第１の画像を、アーチファクトが生じている領域であるアーチファクト領域と、アーチファクトが生じていない領域である非アーチファクト領域とに区分けし、前記第２の画像における前記アーチファクト領域に対応する領域の各画素の画素値、および、前記第１のＸ線による撮像で得られる画素値と前記第２の画像の画素値との相関関係に基づいて、前記第１の画像における前記アーチファクト領域の各画素についてアーチファクトがない場合の画素値を推定するアーチファクト領域推定部と、推定された前記アーチファクト領域の各画素の画素値のデータと、前記第１の画像の前記非アーチファクト領域の各画素の画素値のデータとを合成して修復画像を生成する画像補正部と、を有している。

また、前記第２の画像は、前記第１のＸ線に比べてアーチファクトが生じにくい第２のＸ線で撮像した画像であるとしてもよい。

また、前記第２の画像は、前記第２のＸ線で、前記第１の画像の撮像対象と同一の撮像対象を撮像した画像であってもよい。

また、前記第１の画像から、アーチファクトを含まない相関関係算出用の領域を抽出する領域区分け手段と、前記第１の画像における前記相関関係算出用の領域の各画素の画素値と、前記第２の画像における前記相関関係算出用の領域に対応する領域の各画素の画素値とに基づいて、前記相関関係を求める相関関係算出部とを更に有することにしてもよい。

また、前記相関関係算出部は、算出した前記相関関係の情報を履歴データとして保存し、それ以降に新たに相関関係を算出するとき、前記履歴データを演算に利用することにしてもよい。

本発明によれば、ＣＴ画像からアーチファクトを削除し、その部分の画素値を再現することができる。

人間の頭部のＣＴ画像に現われたメタルアーチファクトを示す図である。 本発明の一実施形態によるＣＴ画像処理装置のブロック図である。 位置合わせ処理を説明するための概念図である。 位置合わせ処理を説明するための概念図である。 人体の頭部のＣＴ画像に対する平滑化の前後の様子を示す図である。 領域区分けの処理と相関関係の算出について説明するための図である。 体輪郭よりも外側に高いＣＴ値および内側に低いＣＴ値を示す部分が存在するｋＶ−ＣＴ画像の例である。 アーチファクトの要因となる物質が存在するＭＶ−ＣＴ画像の例である。 アーチファクトが除去されたｋＶ−ＣＴ画像の生成について説明するための概念図である。 アーチファクトが除去されたｋＶ−ＣＴ画像の生成について説明するための概念図である。 図３ＡのｋＶ−ＣＴ画像２１を修復した修復画像を示す図である。 人体の頭部の画像からアーチファクトが除去される様子を示す図である。 人体の頭部の画像からアーチファクトが除去される様子を示す図である。 ＣＴ画像処理装置１０の一連の動作を示すフローチャートである。 ｋＶ−ＣＴ画像２１あるいはＭＶ−ＣＴ画像２２に基づいて、アーチファクトあるいはその要因となる物質が撮像されているか否か判断し、アーチファクトを除去する処理を実行するフローチャートである。

図２は、本発明の一実施形態によるＣＴ画像処理装置のブロック図である。図２を参照すると、ＣＴ画像処理装置１０は、入力部１１、位置合わせ部１２、平滑部１３、領域区分け部１４、相関関係算出部１５、履歴データ保存部１６、アーチファクト領域推定部１７、輪郭強調部１８、画像補正部１９、および画像表示部２０を有している。

入力部１１は、同じ撮像対象（ここでは人体）を撮像したｋＶ（ｋｉｒｏ ｖｏｌｔａｇｅ）−ＣＴ画像とＭＶ（ｍｅｇａ ｖｏｌｔａｇｅ）−ＣＴ画像を入力する。ｋＶ−ＣＴ画像は、ｋＶ―Ｘ線によって撮像されたＣＴ画像である。ＭＶ−ＣＴ画像は、ＭＶ―Ｘ線によって撮像されたＣＴ画像である。ｋＶ−ＣＴ画像にはアーチファクトが発生しやすく、それに比べてＭＶ−ＣＴ画像にはアーチファクトが発生しにくい。

ｋＶ−ＣＴ画像は治療計画に適した鮮明な画像が得られるので、治療計画に広く用いられている。ｋＶ−Ｘ線としては、電子を１００ｋＶほどの電圧で加速させた後、タングステンターゲットに電子線を照射させることで発生する制動Ｘ線が利用される。この制動Ｘ線は電子線のエネルギーを最大値とするエネルギー分布を持つ。

ｋＶ−Ｘ線と物質との相互作用では光電効果とコンプトン散乱の双方が支配的である。光電効果は物質の原子番号の５乗に比例し、コンプトン散乱は１乗に比例する。そのため、原子番号が高い金属系の物質があると、Ｘ線の強度が大幅に減弱してしまい、物質を通過した後のＸ線を精度良く検出できなくなる。そのためＣＴ画像上でデータ欠損が起こり、アーチファクトが現れる。

一方、ＭＶ−ＣＴ画像は、例えば放射線治療装置であるリニアックで撮像される。リニアックには、電子をメガオーダの電圧で加速して発生させた治療用高エネルギーＸ線を利用するコーンビームＣＴ機能が搭載された装置が数多い。この種の装置で得られるコーンビームＣＴ画像がＭＶ−ＣＴ画像であり、例えば、骨骼構造を主に利用した治療における患者の位置決めに用いられている。

ＭＶ−Ｘ線と物質との相互作用ではコンプトン散乱が支配的である。ＭＶ−Ｘ線は金属系の物質に対してもＸ線強度の減弱が比較的小さい。そのため、金属系物質によるメタルアーチファクトが出にくい。しかし、コーンビームＣＴでは、エネルギーが高いため人体を構成する軟組織系の物質での減弱が小さい。そのため、画質にコントラストが付きにくく、またＸ線の散乱成分の影響で画質が劣化するという問題がある。ＭＶ−ＣＴ画像は、治療計画の線量計算にそのまま利用するには適しているとは言えない。

入力部１１は、例えば、不図示のｋＶ−ＣＴ撮像装置およびＭＶ−ＣＴ撮像装置から記録媒体を介してｋＶ−ＣＴ画像およびＭＶ−ＣＴ画像を取得するものであってもよい。また、入力部１１は、不図示のサーバに蓄積されたｋＶ−ＣＴ画像およびＭＶ−ＣＴ画像を取り出してくるものであってもよい。また、入力部１１は、例えば、ｋＶ−ＣＴ撮像装置およびＭＶ−ＣＴ撮像装置と通信回線で接続されており、ｋＶ−ＣＴ撮像装置から通信回線を介してｋＶ−ＣＴ画像を受信し、ＭＶ−ＣＴ撮像装置からＭＶ−ＣＴ画像を受信するものであってもよい。

位置合わせ部１２は、入力部１１によって入力されたｋＶ−ＣＴ画像における撮像対象とＭＶ−ＣＴ画像における撮像対象の位置を対応づける位置合わせ処理を行う。異なる撮像装置で撮像したｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像では撮像対象の位置、サイズ、角度などが異なることがある。また、撮像対象が人体なので、撮像対象の形状が多少異なることもある。位置合わせ処理は、そのような撮像対象のずれ等を補正し、できるだけ一致させるための処理であり、例えば６軸移動、拡大、縮小、および回転などの画像処理により行われる。更に、人体のように撮像対象が変形し得る場合には、撮像対象のデフォーメーション（変形）が行われる場合もある。

具体的には、位置合わせ部１２は、ｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像の中で歯の画像を検出し、それらの歯の画像が重なり合うように、画像の６軸移動、拡大、縮小、回転、デフォーメーション等を行うとよい。例えば、ｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像の両方から、複数の歯からなる歯全体の形状を抽出し、その形状の部分の位置、向き、大きさが一致するように、６軸移動、拡大、縮小、回転、デフォーメーション等の画像処理を行うとよい。

歯や頭蓋骨は殆ど変形せず、また形状がある程度決まっているので、検出しやすい部位であり、位置合わせの基準に好適である。アーチファクトは主に歯に埋め込まれた金属から生じている場合が多いので、歯を基準に位置合わせを行うと、アーチファクトが生じる部位の近くで良好に位置合わせを行うことが可能となる。ただし、歯に埋め込まれた金属から強くアーチファクトが生じている場合、歯を位置合わせの基準にするのが難しい場合がある。その場合には頭蓋骨の方が全体形状を捉えやすいので好適である。

図３Ａ、３Ｂは位置合わせ処理を説明するための概念図である。図３Ａを参照すると、アーチファクト２３が生じているｋＶ−ＣＴ画像２１と、アーチファクトが生じていないＭＶ−ＣＴ画像２２とに同じ撮像対象２４が含まれている。位置合わせ部１２は、ｋＶ―ＣＴ画像２１とＭＶ−ＣＴ画像２２を相対的に移動、拡大、縮小、回転させることにより、それらの撮像対象２４が重なるようにする。図３Ｂには、位置合わせが行われた後の状態が示されている。図３Ｂでは、ｋＶ−ＣＴ画像２１における撮像対象２４とＭＶ−ＣＴ画像２２における撮像対象２４の位置が対応づけられ、それらの撮像対象２４が重なっている。

なお、位置合わせの処理は、それが必要な場合にだけ行えばよく、必須の処理ではない。

また、２つのＣＴ画像の位置合わせが正常に行われたか否かは、例えば人間が目視によって判断してもよい。また、位置合わせ部１２が２つのＣＴ画像の位置合わせを行った後、基準とした部分の画像の一致の度合いを各画素のＣＴ値に基づいて算出し、その値が所定の閾値以上であれば正常な位置合わせが行われたと判断し、その値が閾値に満たなければ正常な位置合わせが行えなかったと判断してもよい。例えば、２のＣＴ画像における基準とした部分の画像全体の明るさを係数によって一致させた後、各画素のＣＴ値の差を積算し、積算値を閾値と比較すればよい。更に、正常な位置合わせが行えたか否かを画面表示等で出力してもよい。

平滑部１３は、フィルタによってＭＶ−ＣＴ画像２２を平滑化する。例えば、複数のＭＶ−ＣＴ画像２２からなる三次元画像を三次元のフィルタで平滑化するとよい。ＭＶ−ＣＴ画像２２は、測定される各画素のＣＴ値のデジタル値がｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値と比べて粗いので、ｋＶ−ＣＴ画像２１とＣＴ値を比較するために、上述の平滑化を行っておくのが好ましい場合がある。ＭＶ−ＣＴ画像２２を平滑化することにより、ｋＶ−ＣＴ画像２１との位置合わせの精度を向上したり、算出する相関関係を高精度化したり、アーチファクトを除去し、ＣＴ値を再現した修復画像におけるｋＶ−ＣＴ画像２１との連続性を向上させたりすることができる。ただし、この平滑化処理は必須のものではない。

平滑化処理に利用できるフィルタの例として、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタがある。ガウシアンフィルタは全体的に画像をなめらかにすることができる。メディアンフィルタは、画像の輪郭を保存しつつ画像ノイズを削除することができる。バイラテラルフィルタは、画像の輪郭を保存しつつ、画像をなめらかにすることができる。

また、ここでは平滑部１３が位置合わせ部１２の後段に設けられているが、本発明はこれに限定されない。ただし、領域区分け部１４、相関関係算出部１５、およびアーチファクト領域推定部１７に入力されるＭＶ−ＣＴ画像２２が平滑化されていることが好ましい。それが可能な他の例としては、平滑部１３が位置合わせ部１２の前段でＭＶ−ＣＴ画像２２を平滑化してもよい。

図４は、人体の頭部のＣＴ画像に対する平滑化の前後の様子を示す図である。図４の左側には平滑化処理を行う前のＭＶ−ＣＴ画像が示されている。本図を見てわかるように、平滑化処理の前のＭＶ−ＣＴ画像は粗い画像となっている。図４の右側には、平滑化処理を行った後のＭＶ−ＣＴ画像が示されている。本図を見てわかるように、平滑化処理によってＭＶ−ＣＴ画像の粗さが緩和されている。

領域区分け部１４は、ｋＶ−ＣＴ画像２１を、アーチファクトが生じている領域であるアーチファクト領域と、アーチファクトが生じていない領域である非アーチファクト領域とに区分けする。

図５は、領域区分けの処理と相関関係の算出について説明するための図である。

領域区分け部１４は、ｋＶ−ＣＴ画像２１またはＭＶ−ＣＴ画像２２あるいはその両方に基づいて、ｋＶ−ＣＴ画像２１においてアーチファクトを含まない領域を抽出し、相関関係算出用の領域として特定する。アーチファクトを含む領域で相関関係を算出してしまうと、算出される相関関係の誤差が大きくなってしまうので、相関関係算出用の領域にはアーチファクトをできるだけ含まないようにすべきである。そのため、金属のようなアーチファクトの原因となる物質の周辺領域やアーチファクトである可能性がある領域を含む領域をやや大きめに除去するとよい。

例えば、領域区分け部１４は、ｋＶ−ＣＴ画像２１からアーチファクトの領域を推定し、その領域およびその周辺領域を除去し、残った領域を相関関係算出用の領域とすればよい。具体例として、撮像対象の外縁（体輪郭）よりも外側に高いＣＴ値および内側に低いＣＴ値を示す部分があれば、それはアーチファクトと推定される。図６は、体輪郭よりも外側に高いＣＴ値および内側に低いＣＴ値を示す部分が存在するｋＶ−ＣＴ画像の例である。図６において白い部分はＣＴ値が高く、黒い部分はＣＴ値が低い。アーチファクトと推定される部分と周辺領域を除去すればよい。

また、例えば、領域区分け部１４は、ＭＶ−ＣＴ画像２２からアーチファクトの要因となる物質を検出し、その部分を含む周辺領域を大きく除去し、残った領域を相関関係算出用の領域としてもよい。具体例として、金属のようなアーチファクトの要因となる物質を判別できるような所定の閾値を設定し、その閾値以上のＣＴ値を示す部分が存在すれば、その部分をアーチファクトの要因となる物質として検出する。図７は、アーチファクトの要因となる物質が存在するＭＶ−ＣＴ画像の例である。アーチファクトの要因となる物質として検出された部分とその周辺領域を大きく除去すればよい。

また、領域区分け部１４は、ｋＶ−ＣＴ画像２１からアーチファクトと推定される領域の周辺領域と、ＭＶ―ＣＴ画像２２からアーチファクトの要因となる物質の周辺領域を除去し、残った領域を相関関係算出用の領域としてもよい。

また、ここでは領域区分け部１４がｋＶ−ＣＴ画像２１やＭＶ−ＣＴ画像２２から画像処理によって相関関係算出用の領域を定める例を示したが、本発明がこれに限定されるものではない。他の例として、領域区分け部１４は操作者による入力で相関関係算出用の領域を定めてもよく、また予め定められた領域を相関関係算出用の領域と定めてもよい。操作者の入力による場合、操作者はアーチファクトを含まないように相関関数算出用の領域を指定すればよい。相関関数算出用の領域を予め定めておく場合、例えば、ｋＶ−ＣＴ画像２１の撮影において歯が写ると想定される位置の周辺領域を除いた部分を相関関係算出用の領域と定めておけばよい。

相関関係算出部１５は、相関関係算出用の領域の各画素についてのｋＶ−ＣＴ画像２１におけるＣＴ値とＭＶ−ＣＴ画像２２におけるＣＴ値とに基づいて、ｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を算出する。

図５を参照すると、（ＭＶ−ＣＴ画像のＣＴ値）−（ｋＶ−ＣＴ画像のＣＴ値）平面のグラフに各画素のデータがプロットされている。各画素は、アーチファクトの影響を受けていない非アーチファクト領域３１と、アーチファクトの影響によってｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値が異常になっているアーチファクト領域３２に分類できる。アーチファクト領域３２には、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値が大きな値となってしまった画素の領域（３２ａ）と、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値が小さな値となってしまった画素の領域（３２ｂ）とがある。上述のように、相関関係算出用の領域を定めるとき、アーチファクトを含む領域を大きく除去しているので、相関関係算出用の領域の全ての画素は図５における非アーチファクト領域３１に含まれているはずである。

例えば、相関関係算出部１５は、最小二乗法などを用いて相関関係算出用の領域の画素を近似する関数を求め、それをｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を示す関数３３とすればよい。その場合、関数３３は、ＭＶ−Ｘ線によって得られるＣＴ値を入力とし、ｋＶ−Ｘ線によって得られるＣＴ値を出力する関数とすればよい。

例えば、一次関数で近似される関数３３を最小二乗法で算出する場合、各画素の残差（各画素のＣＴ値と関数３３上の点との差）の二乗和の合計が最小となるように一次関数ｙ＝ａｘ＋ｂの係数ａ、ｂを決定すればよい。ここでｘが関数３３の入力となるＭＶ−Ｘ線によって得られるＣＴ値であり、ｙが関数３３の出力となるｋＶ−Ｘ線によって得られるＣＴ値である。なお、理想的には同じ画素についてｋＶ−ＣＴ撮像装置とＭＶ−ＣＴ撮像装置から同じＣＴ値が得られるはずなので、相関関係の近似には一次関数が好適である。そのため、ここでは一次関数を例示した。しかし、実際には、ｋＶ−ＣＴ撮像装置とＭＶ−ＣＴ撮像装置の特性の違いや個体差、経年変化などによって、必ずしも一次関数が好適でない場合もあり得る。そのような場合には二次関数など他の関数で相関関係を近似することにしてもよい。

あるいは、相関関係算出部１５は、上述のように関数を求めるのではなく、非アーチファクト領域３１の画素群のｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値とＭＶ−ＣＴ画像２２のＣＴ値とを対応づけて、ｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を示すテーブルとして保持することにしてもよい。

履歴データ保存部１６は、相関関係算出部１５で得られた相関関係の情報を履歴データとして保存する。相関関係算出部１５は、新たに相関関係を算出するとき、履歴データ保存部１６に保存されている過去に算出された相関関係の履歴データを利用してもよい。ｋＶ−ＣＴ画像２１とＭＶ−ＣＴ画像２２の測定データから連続的なＣＴ値が得られるとは限らない。そのような場合に履歴データを利用すれば、測定データの不足を補うことができる。

例えば、相関関係算出部１５は、履歴データを利用して関数を算出するとき、ｋＶ−ＣＴ撮像装置やＭＶ−ＣＴ撮像装置の経年変化を考慮して新しいデータを重視する観点から、履歴データに測定時からの経過時間に応じて重みづけを行って演算に用いてもよい。

あるいは、相関関係算出部１５は、非アーチファクト領域３１の画素群のｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値とＭＶ−ＣＴ画像２２のＣＴ値とを対応づけて、ｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を示すテーブルとして保持するとき、ＣＴ値の測定値が得られていない部分を、履歴データで補足することにしてもよい。

アーチファクト領域推定部１７は、まず、相関関係算出部１５で算出された相関関係に基づいてアーチファクト領域３２を決定する。更に、アーチファクト領域推定部１７は、ＭＶ−ＣＴ画像２２におけるアーチファクト領域３２に対応する領域の各画素の画素値と、上記相関関係とに基づいて、ｋＶ−ＣＴ画像２１におけるアーチファクト領域３２の各画素について、アーチファクトがないとした場合のＣＴ値を推定する。例えば、図５に示したように、関数３３から所定の閾値Ｔｈ以内の領域を非アーチファクト領域３１とし、関数３３から閾値Ｔｈよりも離れた領域をアーチファクト領域３２とすればよい。そして、関数３３にＭＶ−ＣＴ画像２２のアーチファクト領域３２の画素のＣＴ値を入力することにより、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値の推定値を算出する。すなわち、関数ｙ＝ａｘ＋ｂのｘにＭＶ−ＣＴ画像２１のアーチファクト領域３２の画素のＣＴ値を入力し、ｙを求めればよい。なお、閾値Ｔｈはパラメータとして任意の値に設定できるようにしておくとよい。

また、アーチファクト領域推定部１７は、ＭＶ−ＣＴ画像２２のＣＴ値をキーとしてテーブルを検索し、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値の推定値を得ることにしてもよい。

輪郭強調部１８は、アーチファクト領域推定部１７によって得られた、アーチファクト領域３２のＣＴ画像に対して輪郭強調処理を行う。事前に平滑部１３においてＭＶ−ＣＴ画像２２が平滑化されているので、そのＭＶ−ＣＴ画像２２から推定されたＣＴ画像は輪郭のシャープさが低下している。そこで輪郭強調部１８で輪郭をシャープ化するのが好ましい。

なお、この輪郭強調処理では、歯と歯茎の境界をシャープにするのが好ましいので、歯と歯茎で想定されるＣＴ値に基づいて定めた、画像処理における明るさまたはコントラストの値を用いることしてもよい。これにより、予め設定されたパラメータによる画像処理で歯と歯茎の境界がシャープなＣＴ画像を得ることができる。

また、本実施形態では輪郭強調を行うこととしたが、輪郭強調を行うことは本発明において必須ではない。

画像補正部１９は、推定されたアーチファクト領域３２の各画素のＣＴ値のデータと、ｋＶ−ＣＴ画像の非アーチファクト領域３１の各画素のＣＴ値のデータとを合成することにより、アーチファクトのないｋＶ−ＣＴ画像（修復画像）を生成する。図８Ａ、８Ｂは、アーチファクトのないｋＶ−ＣＴ画像の生成について説明するための概念図である。図８ＡにはｋＶ−ＣＴ画像４１が示されている。このｋＶ−ＣＴ画像４１には、Ｘ印で示されたアーチファクト領域３２の画素が含まれている。画像補正部１９は、Ｘ印で示された画素を、輪郭強調部１８で得られたＣＴ画像のＣＴ値で置き換えることにより、アーチファクトが除去されたｋＶ−ＣＴ画像を生成する。図８Ｂには、アーチファクトのない修復画像が示されている。図８Ｂの修復画像４２では、図８ＡにおいてＸ印であった画素が二重丸印に置き換えられている。図９は、図３ＡのｋＶ−ＣＴ画像２１を基に生成した修復画像を示す図である。図９の修復画像５１では、図３ＡのｋＶ−ＣＴ画像２１に存在したアーチファクト２３が除去され、その部分の画素のＣＴ値が再現されている。

画像表示部２０は、画像補正部１９で得られた修復画像をディスプレイ画面に表示する。

図１０、１１は、人体の頭部の画像からアーチファクトが除去される様子を示す図である。

図１０の左上には、アーチファクトが現われたｋＶ−ＣＴ画像が示されている。図１１の左上には、複数のｋＶ−ＣＴ画像を再構成して得られた頭部の画像が示されている。本画像の生成に用いられたｋＶ−ＣＴ画像には、図１０の左上の画像のように、歯の周辺にアーチファクトが現われていたものとする。図１１の左上の頭部の画像にも歯の周辺にアーチファクトが現われている。

図１０の左下には、ＭＶ−ＣＴ画像が示されている。図１１の左下には、複数のＭＶ−ＣＴ画像を再構成して得られた歯の周囲の画像が示されている。これらの図を見てわかるように、ＭＶ−ＣＴ画像にはアーチファクトが現われていない。

このＭＶ−ＣＴ画像と、ｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像との相関関係の情報とに基づき、ｋＶ−ＣＴ画像のＣＴ値を再現した画像を生成する。その生成された画像によって歯の周辺の画像を置き換えることで、図１０の右側や図１１の右側に示されている、アーチファクトを除去し、ＣＴ値を再現した修復画像が生成される。

なお、図１０の中央には、左上のｋＶ−ＣＴ画像と左下のＭＶ−ＣＴ画像を単純に合成した画像が示されている。図１１の中央には、左上の頭部の画像と左下の歯の周囲の画像を単純に合成した画像が示されている。これらの画像にはやはりアーチファクトが現われており、精度の高い治療計画には不向きである。

画像表示部２０では、図１０の右側や図１１の右側に示したような、アーチファクトを除去し、ＣＴ値を再現した修復画像が表示される。治療計画者は、この修復画像を用いて、精度の高い治療計画を行うことができる。

本実施形態のＣＴ画像処理装置１０の動作について更に説明する。

図１２は、ＣＴ画像処理装置１０の一連の動作を示すフローチャートである。

まず、入力部１１が同じ撮像対象を撮像したｋＶ−ＣＴ画像２１とＭＶ−ＣＴ画像２２とを入力する（ステップ１０１）。次に、位置合わせ部１２が、入力部１１によって入力されたｋＶ−ＣＴ画像２１の撮像対象とＭＶ−ＣＴ画像２２における撮像対象の位置を合わせる位置合わせ処理を行う（ステップ１０２）。位置合わせ処理の前に、平滑部１３がＭＶ−ＣＴ画像２２の平滑化を行ってもよい。

続いて、領域区分け部１４が、ｋＶ−ＣＴ画像２１とＭＶ−ＣＴ画像２２の対応する各画素のＣＴ値の相互の関係に基づいて、非アーチファクト領域３１とアーチファクト領域３２を分離する（ステップ１０３）。

続いて、相関関係算出部１５が、非アーチファクト領域３１の各画素群についてのｋＶ−ＣＴ画像２１におけるＣＴ値とＭＶ−ＣＴ画像２２におけるＣＴ値とに基づいて、ｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を算出する（ステップ１０４）。

続いて、アーチファクト領域推定部１７は、ＭＶ−ＣＴ画像２２におけるアーチファクト領域３２に対応する領域の各画素の画素値と、ステップ１０４にて相関関係算出部１５が算出した相関関係とに基づいて、ｋＶ−ＣＴ画像２１におけるアーチファクト領域３２の各画素について、アーチファクトがないとした場合のＣＴ値を推定する（ステップ１０５）。そして、画像補正部１９が、ステップ１０５にてアーチファクト領域推定部１７が推定したアーチファクト領域３２の各画素のＣＴ値のデータと、ｋＶ−ＣＴ画像の非アーチファクト領域３１の各画素のＣＴ値のデータとを合成することにより、アーチファクトが除去された修復画像を生成する（ステップ１０６）。

以上、説明したように、本実施形態によれば、ｋＶ−ＣＴ画像のアーチファクトが生じている画素のＣＴ値を、ｋＶ−ＣＴ画像のＣＴ値とＭＶ−ＣＴ画像ＣＴ値の相関関係と、ＭＶ−ＣＴ画像におけるＣＴ値とに基づいて推定したＣＴ値で置き換えるので、ｋＶ−ＣＴ画像からアーチファクトを除去し、その部分のＣＴ値を再現した鮮明な修復画像を生成することができる。

一般に、治療計画で利用されているコマーシャルベースのＣＴ撮像装置から得られるｋＶ−ＣＴ画像は高画質であるが、金属系の物質がある場合、アーチファクトが発生してしまいう欠点がある。コーンビームＣＴより得られるＭＶ−ＣＴ画像はアーチファクトの発生率は低いが、その一方で画質が非常に悪いといった欠点がある。ここでは、患者体内の同一点におけるｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像のＣＴ値の相関性を利用し、治療計画で利用するｋＶ−ＣＴ画像上のアーチファクトを除去するので、高画質でかつアーチファクトを除去したＣＴ画像を得ることができる。

なお、本実施形態では、入力部１１によって入力されたｋＶ−ＣＴ画像２１とＭＶ−ＣＴ画像２２と基づいて、ｋＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値とＭＶ−Ｘ線による撮像で得られるＣＴ値との相関関係を算出することにしたが、本発明はこれに限定されない。他の例として、相関関係を予め算出し、保持しておき、アーチファクト領域推定部１７は、その保持しておいた相関関係の情報を用いて、ｋＶ−ＣＴ画像２１におけるアーチファクト領域３２の各画素について、アーチファクトがないとした場合のＣＴ値を推定することにしてもよい。その場合、相関関係算出部１５が、入力部１１によって過去に入力されたｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像の組に基づいて、相関関係を算出しておくことにしてもよい。

また、本実施形態では、ＣＴ画像処理装置１０は必ずｋＶ−ＣＴ画像とＭＶ−ＣＴ画像を用いて修復画像を生成する一連の処理を実行するものとしたが、本発明はこれに限定されない。

例えば、ＣＴ画像処理装置１０は、ｋＶ−ＣＴ画像２１に基づいて、アーチファクトが生じているか否か判断し、アーチファクトが生じている場合にだけ、アーチファクトを除去する処理を実行することにしてもよい。具体例として、ｋＶ−ＣＴ画像２１内にアーチファクトと推定される部分が含まれているか否かによって、アーチファクトを除去する処理を実行するか否かを決めればよい。例えば、撮像対象の外縁（体輪郭）よりも外側に高いＣＴ値または内側に低いＣＴ値を示す部分があればそれはアーチファクトと推定される。

また例えば、ＣＴ画像処理装置１０は、ＭＶ−ＣＴ画像２２に基づいて、アーチファクトの要因となる物質が撮像されているか否か判断し、アーチファクトの要因がある場合にだけ、アーチファクトを除去する処理を実行することにしてもよい。具体例としては、ＭＶ−ＣＴ画像２２内に、金属のような、ｋＶ−Ｘ線による撮像でアーチファクトが生じ得る物質を示すＣＴ値が含まれているか否かによって、アーチファクトを除去する処理を実行するか否かを決めればよい。

図１３は、ｋＶ−ＣＴ画像２１あるいはＭＶ−ＣＴ画像２２に基づいて、アーチファクトあるいはその要因となる物質が撮像されているか否か判断し、アーチファクトを除去する処理を実行するフローチャートである。図１３のフローチャートにおけるステップ３０１、３０３〜３０７の処理は、図１２のステップ１０１〜１０６のそれぞれと同様の処理である。ＣＴ画像処理装置１０は、ステップ３０１の後、入力されたｋＶ−ＣＴ画像２１あるいはＭＶ−ＣＴ画像２２に基づいて、アーチファクトあるいはその要因があるか否か判断する（ステップ３０２）。アーチファクトあるいはその要因があれば、ＣＴ画像処理装置１０はステップ３０３〜３０７の処理を実行する。アーチファクトあるいはその要因がなければ、ＣＴ画像処理装置１０は、そのまま処理を終了する。

また、本実施形態のＣＴ画像処理装置１０は、領域区分け部１４で、非アーチファクト領域３１の画素群とアーチファクト領域３２の画素群を区分けした区分け情報を生成し、画像表示部２０で生成される修復画像と対応づけて保存することにしてもよい。

更に、ＣＴ画像処理装置１０は、例えば、治療計画者からの要求があると、修復画像における、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値がそのまま用いられている画素と、アーチファクトを除去してＣＴ値を再現した画素とを視覚的に区別して表示することにしてもよい。修復画像における、ｋＶ−ＣＴ画像２１のＣＴ値がそのまま用いられている画素と、アーチファクトを除去してＣＴ値を再現した画素とは、区分け情報における、非アーチファクト領域３１の画素と、アーチファクト領域３２の画素とに対応する。例えば、治療計画者からの要求があると、ＣＴ画像処理装置１０は、区分け情報に基づき非アーチファクト領域３１の画素群とアーチファクト領域３２の画素群とを修復画像において異なる色で表示すればよい。

また、本実施形態では、アーチファクトが生じたｋＶ−ＣＴ画像２１の撮像対象と同一の撮像対象を撮像したＭＶ−ＣＴ画像２２を用いて、ｋＶ−ＣＴ画像２１のアーチファクトが生じた部分を再現する例を示したが、本発明はこれに限定されない。他の例として、ＭＶ−ＣＴ画像２２の代わりに、核磁気共鳴現象を利用して生体内の内部構造を撮像したＭＲＩ（magnetic resonance imaging）画像を用いてもよい。

更に他の例として、ｋＶ−ＣＴ画像２１の撮像対象と同一ではなく、類似する撮像対象を撮像した再現用画像を、ＭＶ−ＣＴ画像２２の代わりに用いてもよい。その場合、再現用画像は実際に撮像した画像であってもよく、あるいは予め定められた標準的な画像であってもよい。そうすることで、撮像対象である患者を治療計画のためにＭＶ−ＣＴ撮像装置で撮像する必要が無くなるので、患者の放射線の被ばく量を減らすことができる。

例えば、複数の再現用画像を準備しておき、ｋＶ−ＣＴ画像２１の撮像対象である人物と、同性で年齢が近く大きさが同程度の人物を撮像対象とした画像を選択し、ＭＶ−ＣＴ画像２２の代わりに用いることにしてもよい。また、ｋＶ−ＣＴ画像２１の撮像対象である人物と外見が似た人物を撮像対象とした画像を選択することにしてもよい。

上述した実施形態におけるＣＴ画像処理装置１０の各部の動作は、各部の動作をプログラミングしたソフトウェアプログラムをコンピュータが実行することにより実現することもできる。また、そのソフトウェアプログラムはコンピュータによって読み取り可能な記録媒体に格納されており、コンピュータが記録媒体から読み出して実行するものであってもよい。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１０ ＣＴ画像処理装置、１１ 入力部、１２ 位置合わせ部、１３ 平滑部、１４ 領域区分け部、１５ 相関関係算出部、１６ 履歴データ保存部、１７ アーチファクト領域推定部、１８ 輪郭強調部、１９ 画像補正部、２０ 画像表示部、２１ ｋＶ−ＣＴ画像、２２ ＭＶ−ＣＴ画像、２３ アーチファクト、２４ 撮像対象、３１ 非アーチファクト領域、３２ アーチファクト領域、３３ 関数、４１ ｋＶ−ＣＴ画像、４２ 修復画像、５１ 修復画像

Claims (7)

1. 第１のＸ線で撮像対象を撮像した第１の画像と、前記第１の画像に対応するアーチファクトのない第２の画像を入力する入力部と、
   前記第１の画像を、アーチファクトが生じている領域であるアーチファクト領域と、アーチファクトが生じていない領域である非アーチファクト領域とに区分けし、前記第２の画像における前記アーチファクト領域に対応する領域の各画素の画素値、および、前記第１のＸ線による撮像で得られる画素値と前記第２の画像の画素値との相関関係に基づいて、前記第１の画像における前記アーチファクト領域の各画素についてアーチファクトがない場合の画素値を推定するアーチファクト領域推定部と、
   推定された前記アーチファクト領域の各画素の画素値のデータと、前記第１の画像の前記非アーチファクト領域の各画素の画素値のデータとを合成して修復画像を生成する画像補正部と、を有する画像生成装置。
2. 前記第２の画像は、前記第１のＸ線に比べてアーチファクトが生じにくい第２のＸ線で撮像した画像である、請求項１に記載の画像生成装置。
3. 前記第２の画像は、前記第２のＸ線で、前記第１の画像の撮像対象と同一の撮像対象を撮像した画像である、請求項２に記載の画像生成装置。
4. 前記第１の画像から、アーチファクトを含まない相関関係算出用の領域を抽出する領域区分け部と、
   前記第１の画像における前記相関関係算出用の領域の各画素の画素値と、前記第２の画像における前記相関関係算出用の領域に対応する領域の各画素の画素値とに基づいて、前記相関関係を求める相関関係算出部とを更に有する、請求項１に記載の画像生成装置。
5. 前記相関関係算出部は、算出した前記相関関係の情報を履歴データとして保存し、それ以降に新たに相関関係を算出するとき、前記履歴データを演算に利用する、
   請求項４に記載の画像生成装置。
6. 入力手段が、第１のＸ線で撮像対象を撮像した第１の画像と、前記第１の画像に対応するアーチファクトのない第２の画像を入力するステップと、
   アーチファクト領域推定手段が、前記第１の画像を、アーチファクトが生じている領域であるアーチファクト領域と、アーチファクトが生じていない領域である非アーチファクト領域とに区分けし、前記第２の画像における前記アーチファクト領域に対応する領域の各画素の画素値、および、前記第１のＸ線による撮像で得られる画素値と前記第２の画像の画素値との相関関係に基づいて、前記第１の画像における前記アーチファクト領域の各画素についてアーチファクトがない場合の画素値を推定するステップと、
   画像補正手段が、推定された前記アーチファクト領域の各画素の画素値のデータと、前記第１の画像の前記非アーチファクト領域の各画素の画素値のデータとを合成して修復画像を生成するステップと、を有する画像生成方法。
7. 入力手段が、第１のＸ線で撮像対象を撮像した第１の画像と、前記第１の画像に対応するアーチファクトのない第２の画像を入力する手順と、
   アーチファクト領域推定手段が、前記第１の画像を、アーチファクトが生じている領域であるアーチファクト領域と、アーチファクトが生じていない領域である非アーチファクト領域とに区分けする手順と、
   前記アーチファクト領域推定手段が、前記第２の画像における前記アーチファクト領域に対応する領域の各画素の画素値、および、前記第１のＸ線による撮像で得られる画素値と前記第２の画像の画素値との相関関係に基づいて、前記第１の画像における前記アーチファクト領域の各画素についてアーチファクトがない場合の画素値を推定する手順と、
   画像補正手段が、推定された前記アーチファクト領域の各画素の画素値のデータと、前記第１の画像の前記非アーチファクト領域の各画素の画素値のデータとを合成して修復画像を生成する手順と、をコンピュータに実行させるための画像生成プログラム。