JP2013085955A - 連続マルチスケール再構成において詳細画像を補うｘ線コンピュータ断層撮像装置（ｘ線ｃｔ装置）、医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】逐次近似再構成法だけでなく解析的再構成法も利用可能なマルチスケール再構成の手法を提供すること。
【解決手段】Ｘ線コンピュータ断層撮像装置を用いて取得された原データを用いて、第１の画像を再構成し、第１の画像から第１の再投影データを生成し、原データと第１の再投影データとから第１の差分データを生成し、第１の画像における関心領域の画像を用いて、関心領域に関する第１の補間画像を生成し、第１の差分データを用いた再構成により得られる第１の詳細画像と、第１の詳細画像と、を合成することで、第１の出力画像を生成するＸ線コンピュータ断層撮像装置。
【選択図】図２

Description

一般に画像処理およびシステムに関し、より詳細には、画像ボリュームグリッドサイズを連続的に減少させながらのマルチスケール再構成に関する。

再構成時には、関心領域（ＲＯＩ）がズームされる。画像内のＲＯＩがズームされるので、画像の細部の品質は低くなる。特に、この問題は、逐次近似再構成（ＩＲ）法を用いて再構成されたズーム画像に関して明らかになる。一般に、ＩＲの再投影ステップでは、Ｘ線ビームを減衰させる対象全体を把握していることが必要である。対照的に、解析的フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）は、一般に、投影データがトランケーションされていないという条件で、全（full）撮像視野（ＦＯＶ）の再構成を必要とすることなく、ズームされたＲＯＩ内の画像を再構成する。

ＩＲにおける上述の問題を克服するため、次の手法が提案された。従来技術による１つの技法では、画像ボリューム内のＲＯＩの外部に対応する投影データの一部を除去したが、ＲＯＩの外部領域における特徴（feature）がないため、画質が劣化した。従来技術による別の技法では、粗いグリッドと細かいグリッドとを含む２つのボリュームグリッドを利用した。残念なことに、従来技術によるこの技法は計算量的に有効ではなく（computationally ineffective）、また、粗いグリッドにより、細かいグリッドの空間分解能が限定された。

従来技術による上記およびその他の技法を考慮すると、逐次近似再構成法だけでなく解析的再構成法も用いるマルチスケール再構成が今なお必要とされている。

本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、被検体にＸ線ビームを曝射するＸ線曝射ユニットと、前記被検体を透過したＸ線ビームを複数の検出素子にて検出する検出ユニットと、前記検出ユニットの出力に基づく原データを用いて、第１の画像を再構成する再構成ユニットと、前記第１の画像から第１の再投影データを生成する再投影データ生成ユニットと、前記原データと前記第１の再投影データとから第１の差分データを生成する差分データ生成ユニットと、前記第１の画像における関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第１の補間画像を生成する補間画像生成ユニットと、前記再構成ユニットにおいて前記第１の差分データを用いた再構成により得られる第１の詳細画像と、前記第１の詳細画像と、を合成することで、第１の出力画像を生成する画像生成ユニットと、を具備するものである。

図１は、本実施形態によるマルチスケール再構成のためのマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す図。 図２は、本実施形態によるマルチスケール再構成処理に関与するステップを示すフロー図。 図３は、本実施形態による、ＲＯＩのセットと、これに対応する、サイズが異なり、かつ所望のズーム画像に対する最終的なグリッドサイズを含むネストされた３Ｄグリッドのセットとを示す図。 図４（ａ）、（ｂ）は、本実施形態による一比較例におけるマルチスケール再構成の効果を示す図。 図５は、肺血管上で計測された線プロファイル（line profile）を示すグラフ。 図６は、本実施形態に係るマルチスケール再構成処理の概略を説明するための図である。

ここで図面を参照すると、同じ参照符号はすべての図面を通して対応する構造を示すが、特に図１を参照すると、図は、ガントリ１００と他のデバイスまたはユニットとを含む、本実施形態によるマルチスライスＸ線ＣＴ装置またはスキャナの一実施形態を示す。ガントリ１００は、側面図にて示されており、Ｘ線管１０１と、環状フレーム１０２と、多列または２次元配列型のＸ線検出器１０３とをさらに含む。Ｘ線管１０１およびＸ線検出器１０３は、環状フレーム１０２上の被検体（subject）Ｓを横切る直径上に取り付けられ、環状フレーム１０２は、回転軸ＲＡのまわりに回転可能に支持される。回転ユニット１０７は、フレーム１０２を０．４秒／回転などの高速で回転させ、その間、被検体Ｓは、軸ＲＡに沿って、図示の紙面に対する奥行き方向または手前方向に移動される。

マルチスライスＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線管１０１がＸ線を生成するようにスリップリング１０８を介してＸ線管１０１に印加されるべき管電圧を生成する高電圧発生装置１０９をさらに含む。Ｘ線は被検体Ｓに向かって照射され、被検体Ｓの断面領域は円によって表されている。Ｘ線検出器１０３は、被検体Ｓを透過した照射Ｘ線を検出するために、被検体Ｓを挟んでＸ線管１０１の反対側にある。

さらに図１を参照すると、Ｘ線ＣＴ装置またはスキャナは、Ｘ線検出器１０３からの検出された信号を処理するための他のデバイスをさらに含む。データ収集回路またはデータ収集システム（ＤＡＳ）１０４は、各チャンネルに対してＸ線検出器１０３から出力された信号を電圧信号に変換し、それを増幅して、さらにデジタル信号に変換する。Ｘ線検出器１０３およびＤＡＳ１０４は、最大で９００ＴＰＰＲ、９００ＴＰＰＲから１８００ＴＰＰＲの間、および９００ＴＰＰＲから３６００ＴＰＰＲの間にできる１回転あたりの所定の全投影数（ＴＰＰＲ：total number of projections per rotation）を、処理するように構成される。

上述のデータは、非接触データ伝送装置１０５を通して、ガントリ１００の外部のコンソールに収容された前処理デバイス１０６に送られる。前処理デバイス１０６は、生データに対して感度補正などの特定の補正を実行する。次に、その結果として生成されるデータ（投影データとも呼ばれるデータ）を、記憶デバイス１１２が再構成処理の直前の段階で記憶する。記憶デバイス１１２は、データ／制御バスを介して、再構成デバイス１１４、入力デバイス１１５、表示デバイス１１６、マルチスケール処理デバイス１１７、およびスキャンプラン支援装置２００と共に、システムコントローラ１１０に接続される。スキャンプラン支援装置２００は、撮像技師がスキャンプランを策定するのを支援するための機能を含む。

再構成デバイス１１４の一実施形態は、種々のソフトウェア構成要素とハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、有利には、逐次近似再構成法を用いて全変動（ＴＶ）を最小化する。一般に、本実施形態の一実施形態の再構成デバイス１１４は、投影データに対してオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップなどの同時代数的再構成法とＴＶ最小化ステップなどの調整（regularization）とを実行する全ボリューム逐次近似再構成（ＴＶＩＲ：total volume iterative reconstruction）アルゴリズムを実施する。一実施形態では、この２つのステップは、反復回数が事前に設定されているメインループにおいて連続して実施される。

投影データは、ＴＶ最小化ステップの前に、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）に供される。投影データは、それぞれ特定数のビューを有する所定数のサブセットＮにグループ化される。一実施形態では、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、各サブセットが連続して処理されてもよい。別の実施形態では、複数のサブセットが、複数の中央処理装置（ＣＰＵ）または１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）などの特定のマイクロプロセッサを利用して並列に処理されてもよい。全変動（ＴＶ）最小化ステップにおいて、再構成デバイス１１４の一実施形態では、現在の画像ボリュームの目的関数が前の画像ボリュームの目的関数より小さくなるように正のステップ幅（step size）を探索するために直線探索方式（line search strategy）を用いる。

再構成デバイス１１４はまた、オーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）の実施中に、２つの主要な演算を実行する。すなわち、再構成デバイス１１４は、各サブセットＮに対して、計算上の投影データを生成するために画像ボリュームを再投影し、更新画像ボリュームを再構成するために、計測された投影データと計算上の投影データとの正規化された差分を逆投影する。さらに詳細には、再構成デバイス１１４の一実施形態では、システム行列の係数がキャッシュされないレイトレーシング法を用いることによって、画像ボリュームを再投影する。さらに、再構成デバイス１１４の一実施形態では、サブセット内のすべてのレイを同時に再投影する。この処理は任意選択で並列に実施される。逆投影において、再構成デバイス１１４の一実施形態では、所望の更新画像ボリュームを生成する目的でサブセット内のすべての正規化された差分投影データを逆投影するためにピクセルドリブン（pixel-driven）法を用いる。再構成デバイス１１４が、画像ボリュームを生成するためにサブセット内のすべてのレイサム（すなわち差分投影データ）を逆投影するので、この演算も任意選択で並列に実施される。これらの演算は、単一のＯＳ−ＳＡＲＴステップを完了するために、すべてのサブセットＮに適用される。さらに、ＡＷＡＤは任意選択で組み合わされる。

再構成デバイス１１４の別の実施形態では、他の種々のソフトウェア構成要素とハードウェア構成要素が、投影データに対して所定の解析再構成処理を実行する。本実施形態によれば、ＣＴ装置の再構成デバイス１１４は、有利には、所定のフィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法を用いて画像ボリュームを再構成する。上述およびその他の実施形態は、任意選択で、添付の特許請求の範囲により詳細に記載されている範囲に含まれる。

本実施形態は、上述の構成要素に加えて、マルチスケール再構成関数を実行するための種々の他のソフトウェアモジュールとハードウェア構成要素とをさらに含む。本実施形態によれば、ＣＴ装置のマルチスケールデバイス１１７は、有利には、所定の細かい３Ｄグリッドを用いて原画像から所望の関心領域（ＲＯＩ）を拡大するためのマルチスケール再構成関数を実行する。本実施形態の別の態様によれば、マルチスケールデバイス１１７の一実施形態では、減少するグリッドサイズまたは減少する撮像視野（ＦＯＶ）サイズを用いて画像が反復的に再構成される所定数の連続マルチスケーリングステップにより、ＲＯＩの所望のズームが達成される。言い換えれば、この実施形態では、逐次近似マルチスケール再構成中にネストされた３Ｄグリッドの所定のセットを利用する。画像が連続的に拡大されるので、画像の細部は、最終的なズーム画像が所望の細部を維持するように、連続的に小さくなるグリッドサイズで決定される。

本実施形態によれば、マルチスケールデバイス１１７は、１対の粗いグリッドと細かいグリッドのみを用いて出力画像を決定することによって、１つの例示的なマルチスケール再構成を達成する。一例では、粗いグリッドは原（original）撮像視野（ＦＯＶ）であり、細かいグリッドは所望のズームまたは関心領域（ＲＯＩ）である。画像は、細かいグリッドサイズを用いて補間画像と詳細画像とを合成することによって再構成され、合成された出力データは、所望の最終的な出力画像として出力される。特定の状況では、以下の反復処理が、所望の最終的な出力画像を再構成するために必要に応じて実行される。

本実施形態の別の態様によれば、マルチスケールデバイス１１７は、出力データを所定数の減少するグリッドサイズと組み合わせて反復的に用いることによって１つの例示的なマルチスケール再構成を達成する。グリッドサイズの各スケールで、画像は、補間画像と詳細画像とを合成することによって再構成され、合成された出力データは、反復処理における補間画像および詳細画像の次のインスタンス（instance）を決定するための基準画像として用いられる。所望の最終的な出力画像は、グリッドサイズの所定のセットの最後のスケールが用いられる、上述の反復処理の終了時に得られる。厳密に言えば、反復は、原画像からの粗いグリッドと細かいグリッドとを用いる次の最初の再構成の後で開始される。

本実施形態では、マルチスケールデバイス１１７は、他のソフトウェアモジュールおよび／または記憶デバイス１１２、再構成デバイス１１４、表示デバイス１１６、および入力デバイス１１５などのシステム構成要素にデータ／制御バスを介して動作可能に接続される。この点に関して、本実施形態では、マルチスケールデバイス１１７単独では、必ずしもマルチスケーリング関数および／またはそれに関連するタスクを実行しない。そのうえ、マルチスケールデバイス１１７は、本実施形態の代替実施形態では、任意選択で再構成デバイス１１４などの他のデバイスの一部である。

次に図２を参照すると、フロー図は、本実施形態におけるマルチスケール再構成処理に関与するステップを示す。特定の状況では、再構成画像の一部分は、任意選択で、所定のサイズにズームされる。この所望の部分は、一般に、関心領域（ＲＯＩ）である。画像の上述のズーミングを達成するため、最初にステップＳ１００において、スケールがＲＯＩのサイズおよび所望のズーム画像のサイズに基づいて選択される。１つの例示的なスケールは、粗いグリッドサイズまたは粗いグリッドボリュームに関連する細かいグリッドサイズまたは細かいグリッドボリュームに基づいて決定される。スケールを決定するにあたって、特定の種類のデータに関してステップＳ１００で考慮する必要がある他の要因がある。

本実施形態におけるマルチスケール再構成処理のステップを説明するにあたって、演算は式の形でも表される。これらの式では、上述のスケールは、粗いグリッドおよび細かいグリッドの２つの３Ｄグリッドｘ_i,kの下付き添え字として用いられるパラメータｋ＝０および１によって表される。パラメータｋはグリッドのピッチサイズを決定し、インデックスｉは、グリッド上のすべての点にインデックスを付ける。グリッドｘ_i,0は、全撮像視野に対応する第１のピッチサイズを有する粗いグリッドであり、より細かいグリッドｘ_i,1は、所望のズームされた撮像視野に対応する第２のピッチサイズを有する細かいグリッドである。グリッドでは、第２のピッチサイズは第１のピッチサイズより小さいが、２つのグリッドは、同じ数のピクセルを有する。ｋ＝０および１における２つのグリッドでは、例示的なマルチスケール再構成処理では、最初に、原計測データ（original measure data）

から、式（１）で表される所定の再構成法ＲＥＣＯＮ１に従って、粗いグリッドｘ_i,0上で全画像ボリュームｆ₀を再構成する。

ここで、粗いグリッドサイズまたは粗いグリッドボリュームｘ_i,0は、全撮像視野または原撮像視野に対応する。１つの例示的処理によれば、投影データに対してオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップなどの同時代数的再構成法とＴＶ最小化ステップなどの調整とを実行する全ボリューム逐次近似再構成（ＴＶＩＲ）アルゴリズムなどの再構成法ＲＥＣＯＮ１は反復的である。別の例示的処理によれば、再構成法ＲＥＣＯＮ１は、任意選択で、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法などの所定の解析的再構成処理である。

ｋ＝０および１における２つのグリッドの一例をさらに用いると、画像ボリュームは、ステップＳ１１０において、補間された画像ボリューム

を得るために、以前に決定された全画像ボリュームｆ₀（ｘ_i,0）から細かいグリッドボリュームｘ_i,1上で補間される。以下の式（２．１）では、スケールｋ＝１において、細かいグリッドボリュームｘ_i,1が得られる。

ここで、ＩＮＴＰＬは、３重線形補間（trilinear interpolation）などの所定の補間法である。

ステップＳ１２０において、式（２．２）に示す投影の新規セット

を得るために、以前に再構成された全画像ボリュームｆ₀が順投影される。

ＦＰＪは、所定の順投影法である。再投影された全投影データ

は、いくつかの追加情報を含み、原計測データ

とは異なる。

ステップＳ１３０では、以前に再投影された全投影データ

を、原計測データ

から減算することで、式（２．３）に示す差分が得られる。

ある意味では、ステップＳ１３０において、ズーム画像のある程度の細部を含むいくつかのデータが分離される。

ここで、差分

は、全画像ボリュームのノイズと詳細画像情報の両方を表す。一般に、ノイズは、物理的なピクセルサイズの差によって、および／またはシステムの光学部品によるぼけ（blur）によって生じる。そのうえ、より大きな差分が端部領域で見られる。

ｋ＝０および１における２つの所定のグリッドの一例をさらに用いると、ステップＳ１４０における例示的なマルチスケール再構成処理では、次に、式（２．３）の以前に決定された差分

から、式（２．４）に表される所定の再構成法ＲＥＣＯＮ２に従って、所望のズームされた撮像視野に対応するより細かいグリッドｘ_i,1上で詳細ボリュームｇ₁を再構成する。

ここで、所定の再構成法ＲＥＣＯＮ２は、所定の再構成法ＲＥＣＯＮ１とは独立している。１つの例示的処理によれば、投影データに対してオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップなどの同時代数的再構成法とＴＶ最小化ステップなどの調整とを実行する全ボリューム逐次近似再構成（ＴＶＩＲ）アルゴリズムなどの再構成法ＲＥＣＯＮ２は反復的である。別の例示的処理によれば、再構成法ＲＥＣＯＮ２は、任意選択で、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法などの所定の解析的再構成処理である。

２つの所定の粗いグリッドおよび細かいグリッドの例において、ステップＳ１５０における例示的なマルチスケール再構成処理では、次に、式（２．５）に規定するｋ＝１のスケールで所望のズームされた出力画像ｆ₁を得るために、式（２．４）に規定するより細かいグリッドｘ_i,1上の上述の詳細ボリュームｇ₁と、式（２．１）に規定する細かいグリッドボリュームｘ_i,1上の補間された画像ボリューム

とを合成する。

言うまでもなく、式（１）から（２．５）に関連する上述のステップは、任意選択で、所定の逐次的な形で、少なくとも部分的に並列に、またはこの両方を組み合わせて実行される。いずれの場合にも、本実施形態による例示的処理は、必ずしも特定の順序のステップ、特定の式、または特定の技法に限定されない。

そのうえ、上述の例示のマルチスケール再構成法は、任意選択で、ズーム画像の画質を向上させるために追加のステップを含むように拡張される。本実施形態によるマルチスケール再構成の別の実施形態では、最終の出力画像が生成される前に、詳細画像が、任意選択で、異なるスケールのそれぞれにおいて反復される。

１対の粗いグリッドと細かいグリッドとを用いる代わりに、任意選択のステップでは、サイズが異なり、かつ所望のズーム画像のための最終的なグリッドサイズを含むいくつかのネストされた３Ｄグリッドからなるセットを用いる。たとえば、８０ミリメートル（ｍｍ）の撮像視野（ＦＯＶ）を再構成しなければならない場合、本実施形態によれば、一実施形態におけるマルチスケール再構成処理では、３２０ｍｍの関心領域（ＲＯＩ）に続いて１６０ｍｍのＲＯＩを再構成してから、最終的に８０ｍｍのＲＯＩを再構成する。これらのＲＯＩの中心はすべて同じ位置にある。したがって、スケールは、いくつかのネストされた３Ｄグリッドからなるセットｘ_i,kの下付き添え字として用いられるパラメータｋによって表される。パラメータｋはグリッドのピッチサイズを決定し、インデックスｉは、グリッド上のすべての点にインデックスを付ける。グリッドｘ_i,0は、全撮像視野に対応する最も粗いグリッドである。ｋが増加するにつれて、グリッドは細かくなる。

本実施形態におけるマルチスケール再構成処理の任意選択のステップでは、出力画像は、マルチスケール再構成ステップにおいて最終的なズーム画像を得るために反復的に処理される。所定の逐次的な形での３２０ｍｍのＲＯＩの再構成から８０ｍｍのＦＯＶを得る上記の例を用いると、ネストされた３Ｄグリッドｘ_i,kに関して、スケールｋは０から２の範囲である。

図２に示すフロー図を参照すると、ステップＳ１６０では、異なるスケールを用いて追加のステップを実行するべきかどうかを決定する。追加のスケールでステップを実行するべきでないと決定された場合、本実施形態におけるマルチスケール再構成処理では、ステップＳ１８０において、式（２．５）で規定されるｋ＝１のスケールで所望のズームされた出力画像ｆ₁を出力する。一方、ステップＳ１６０において、追加のスケールでさらなるステップを実行するべきであると決定されると、本実施形態によるマルチスケール再構成処理は、パラメータｋの値を１だけ増分することによって次に小さいピッチサイズを有するグリッドが選択されるステップＳ１７０に進み、さらにステップＳ１１０に進む。同時にステップＳ１７０において、拡大するために、所定の複数のＲＯＩのうちのより小さなＲＯＩも選択される。これが、本実施形態によるマルチスケール再構成処理の次のインスタンスを生成するための反復処理の始まりである。

スケールｋ＝２では、最初の反復インスタンスにおいて、ｋ＝１で得られたｇ_k（ｘ_i,k）およびｆ_k（ｘ_i,k）の上述の値が用いられる。その後、所定数の反復処理が完了するまで、反復中に、前のインスタンスの値が次のインスタンスで用いられる。ｋ＝２におけるステップＳ１１０の次のインスタンスでは、画像ボリュームは、ステップＳ１１０において、補間された画像ボリューム

を得るために、以前に決定された全画像ボリュームｆ_k（ｘ_i,k）から次に細かいグリッドボリュームｘ_i,k+1上で補間される。以下の式（３．１）では、スケールｋ＝２において、細かいグリッドボリュームｘ_i,k+1が得られる。

ここで、ＩＮＴＰＬは、３重線形補間などの所定の補間法である。

ステップＳ１２０の次のインスタンスでは、以前に再構成された詳細画像ボリュームｇ_kが、式（３．２）に示す詳細画像ボリュームのための投影の新規セット

を得るために順投影される。

ＦＰＪは、所定の順投影法である。再投影された投影データ

は、いくつかの追加情報を含み、以前に決定された差分

とは異なる。

ステップＳ１３０の次のインスタンスでは、以前に再投影された全投影データ

が、以前に決定された差分

から減算され、式（３．３）に示す差分

を得る。ある意味では、ステップＳ１３０において、ズーム画像のある程度の細部を含むいくつかのデータが分離される。

ここで、差分

は、詳細画像ボリュームのノイズと詳細画像情報の両方を表す。一般に、ノイズは、物理的なピクセルサイズの差によって、および／またはシステムの光学部品によるぼけによって生じる。そのうえ、より大きな差分が端部領域で見られる。

ｋ＝ｋ＋１における２つの所定のグリッドの一例をさらに用いると、ステップＳ１４０の次のインスタンスにおける例示的なマルチスケール再構成処理では、次に、式（３．４）に表される所定の再構成法ＲＥＣＯＮ２に従って式（３．３）の以前に決定された差分

から所望のズームされた撮像視野に対応するより細かいグリッドｘ_i,k+1上で詳細ボリュームｇ_k+1を再構成する。

ここで、所定の再構成法ＲＥＣＯＮ２は、所定の再構成法ＲＥＣＯＮ１とは独立している。１つの例示的処理によれば、投影データに対してオーダードサブセット同時代数的再構成法（ＯＳ−ＳＡＲＴ）ステップなどの同時的代数的再構成法とＴＶ最小化ステップなどの調整とを実行する全ボリューム逐次近似再構成（ＴＶＩＲ）アルゴリズムなどの再構成法ＲＥＣＯＮ２は反復的である。別の例示的処理によれば、再構成法ＲＥＣＯＮ２は、任意選択で、フィルタ補正逆投影（ＦＢＰ）法などの所定の解析的再構成処理である。

任意選択の複数の細かいグリッドの例において、ステップＳ１５０の次のインスタンスにおける例示的なマルチスケール再構成処理では、次に、式（３．５）に規定するｋ＝ｋ＋１のスケールで所望のズームされた出力画像ｆ_k+1を得るために、式（３．４）に規定するより細かいグリッドｘ_i,k+1上の上述の詳細ボリュームｇ_k+1と、式（３．１）に規定する細かいグリッドボリュームｘ_i,k+1上の補間された画像ボリューム

とを合成する。

言うまでもなく、上述のステップは、任意選択で、所定の逐次的な形で、少なくとも部分的に並列に、またはこの両方を組み合わせて実行される。いずれの場合にも、本実施形態による例示的処理は、本実施形態を実施するために、反復中でも、特定の順序のステップ、特定の式、または特定の技法に限定されない。

ステップＳ１６０の次のインスタンスでは、異なるスケールを用いて追加のステップを実行するべきかどうかを再度決定する。追加のスケールでステップを実行するべきでないと決定された場合、本実施形態におけるマルチスケール再構成処理では、ステップＳ１８０において、式（３．５）に規定するｋ＝ｋ＋１のスケールで所望のズームされた出力画像ｆ_k+1を出力する。一方、ステップＳ１６０において、追加のスケールでさらなるステップを実行するべきであると決定されると、本実施形態によるマルチスケール再構成処理は、パラメータｋの値を１だけ増分することによって次のサイズのグリッドが選択されるステップＳ１７０に進み、さらにステップＳ１１０に進む。これが、本実施形態によるマルチスケール再構成処理の追加のインスタンスを生成するための反復処理の次のインスタンスの始まりである。

次に図３を参照すると、図は、ネストされたＲＯＩの所定のセットと、これに対応する、サイズが異なり、かつ所望のズーム画像に対する最終的なグリッドサイズを含む３Ｄグリッドとを示す。図３（ａ）は、撮像視野（ＦＯＶ）であるＲＯＩ０と、より小さな関心領域ＲＯＩ１と、最終的な所望のまたは最小の関心領域ＲＯＩ２とを含む、３つのＲＯＩからなる所定のセットを示す。図３（ｂ）は、原グリッドであるＧ₀と、より小さなグリッドＧ₁と、最小のグリッドＧ₂とを含む、３つのネストされたグリッドからなる所定のセットを示す。これらのグリッドＧ₀、Ｇ₁、およびＧ₂のそれぞれのサイズは同じ数のピクセルを有し、グリッドサイズは、マルチスケール再構成処理を通じて一定に保たれる。たとえば、グリッドサイズは５１２ｘ５１２である。したがって、マルチスケール再構成処理を通じてグリッドのインデックスがＧ₀からＧ₁に、Ｇ₁からＧ₂に増加するにつれて、グリッドの間隔またはピッチが小さくなる。一般に、グリッドの間隔またはピッチは、「ＲＯＩサイズ／グリッドサイズ」に規定される。

たとえば、４０ミリメートル（ｍｍ）の撮像視野（ＦＯＶ）の最終的なＲＯＩ２を再構成しなければならない場合、一実施形態におけるマルチスケール再構成処理では、原グリッドＧ₀を用いて再構成して１６０ｍｍの関心領域（ＲＯＩ）を生成する。次に、マルチスケール再構成処理では、第２のグリッドＧ₁を用いて８０ｍｍのＲＯＩ１を生成してから、第３のグリッドＧ₃を用いて４０ｍｍのＲＯＩを再構成する。これらのＲＯＩおよびグリッドの中心はすべて同じ位置にある。したがって、スケールは、いくつかのネストされた３Ｄグリッドからなるセットの下付き添え字として用いられるパラメータｋによって表される。パラメータｋはグリッドのピッチサイズを決定し、インデックスｉは、グリッド上のすべての点にインデックスを付ける。上記の例では、グリッドのセットを生成する際、グリッドのサイズは２分の１に減少する。本実施形態は、いかなる特定の減少方式にも限定されない。

次に図４（ａ）および図４（ｂ）を参照すると、本実施形態による一比較例におけるマルチスケール再構成の効果が示されている。図４（ａ）は、従来技術による技法を用いてズームされた肺の画像を示す。図４（ｂ）は、本実施形態によるマルチスケール反復再構成法を用いてズームされた同じ肺の画像を示す。マルチスケール反復再構成法では、２０回の反復にわたるＯＳ−ＳＡＲＴと、５００ｍｍから３２０ｍｍまでの２つのステップからなるマルチスケール再構成とを利用した。

次に図５を参照すると、グラフは、肺血管を横切って計測された線プロファイルを示す。ｘ軸は画像のピクセル座標であり、ｙ軸は対応するＨＵ値である。そのうえ、ＩＯＬＤは、２つのグリッドの手法（ＩＲ＿００）または従来技術の古いＩＲを表す。一方、ＩＮＥＷは、２つのステップの手法（ＩＲ＿０１）または本実施形態によるマルチスケール逐次近似再構成法の新規ＩＲを表す。線プロファイルは肺血管を横切って計測され、グラフは、本実施形態によるマルチスケール逐次近似再構成法によって血管の視認性が向上することを示す。

すなわち、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置によれば、例えば図６に示す様に、逐次近似再構成処理を行う場合には、撮像によって取得された原データ１０を再構成することで、再構成画像１１が生成されると共に、再構成画像１１をＦＰＪ処理することで再投影データ１２が生成される。原データ１０と再投影データ１２を用いた差分１３により、差分データ１５が生成され、当該差分データ１５を再構成することで、シャープな成分とボケの成分を含む詳細画像１６が生成される。一方、再構成画像１１上の関心領域を拡大・補完することで、ボケを含む補間画像１４が生成される。シャープな成分とボケの成分を含む詳細画像１６とボケを含む補間画像１４とを用いた加算処理１７を実行することで、ボケ成分が相殺されシャープな成分を含む高精細な出力画像１８を生成することができる。

以上述べた処理を、関心領域のサイズを変更しながら逐次繰り返し実行することで、マルチスケール再構成を実行し、高精細な出力画像を生成することが可能となる。

なお、以上述べた本実施形態では、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置を例として説明した。しかしながら、当該例に拘泥されず、例えばＸ線コンピュータ断層撮像装置によって取得された原データを用いて、医用画像処理装置（医用ワークステーション）を用いて、本実施形態に係る手法を実現するようにしてもよい。

本発明の多数の特徴および利点が本発明の構造および機能の詳細と共に前述の説明に記載されているが、本開示は例示に過ぎないこと、さらに、詳細、特に部品の形状、大きさ、および構成、ならびにソフトウェア、ハードウェア、またはその両方の組み合わせにおける実装形態に関して、変更を加えることができるが、この変更は、添付の特許請求の範囲が表現される用語の広い一般的な意味によって最大限示される本発明の原理内に含まれることを理解されたい。

Claims (13)

1. 被検体にＸ線ビームを曝射するＸ線曝射ユニットと、
   前記被検体を透過したＸ線ビームを複数の検出素子にて検出する検出ユニットと、
   前記検出ユニットの出力に基づく原データを用いて、第１の画像を再構成する再構成ユニットと、
   前記第１の画像から第１の再投影データを生成する再投影データ生成ユニットと、
   前記原データと前記第１の再投影データとから第１の差分データを生成する差分データ生成ユニットと、
   前記第１の画像における関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第１の補間画像を生成する補間画像生成ユニットと、
   前記再構成ユニットにおいて前記第１の差分データを用いた再構成により得られる第１の詳細画像と、前記第１の詳細画像と、を合成することで、第１の出力画像を生成する画像生成ユニットと、
   を具備することを特徴とするＸ線コンピュータ断層撮像装置。
2. 前記再投影データ生成ユニットは、前記第１の詳細画像から第２の再投影を生成し、
   前記差分データ生成ユニットは、前記第１の差分データと前記第２の再投影データとから第２の差分データを生成し、
   前記補間画像生成ユニットは、前記第１の出力画像における前記関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第２の補間画像を生成し、
   前記画像生成ユニットは、前記再構成ユニットにおいて前記第２の差分データの少なくとも一部分を用いた再構成により得られる第２の詳細画像と、前記第２の補間画像と、を合成することで、第２の出力画像を生成すること、
   を特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
3. 前記再投影データ生成ユニットは、前記第ｋ（ただし、ｋは２以上の自然数）の詳細画像から第ｋ＋１の再投影を生成し、
   前記差分データ生成ユニットは、前記第ｋの差分データと前記第ｋ＋１の再投影データとから第ｋ＋１の差分データを生成し、
   前記補間画像生成ユニットは、前記第ｋの出力画像における前記関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第ｋ＋１の補間画像を生成し、
   前記画像生成ユニットは、前記再構成ユニットにおいて前記第ｋ＋１の差分データの少なくとも一部分を用いた再構成により得られる第ｋ＋１の詳細画像と、前記第ｋ＋１の補間画像と、を合成することで、第ｋ＋１の出力画像を生成するものであり、
   前記再投影データ生成ユニット、前記差分データ生成ユニット、前記画像生成ユニットは、それぞれｋ＝ｎ（ただし、ｎは３以上の所望の自然数）まで反復して実行すること、
   を特徴とする請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
4. 前記関心領域のサイズは、前記各反復において所定の割合だけ減少することを特徴とする請求項２又は３に記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
5. 前記再構成ユニットは、解析的再構成法と逐次近似再構成法の組み合わせを用いて、前記第１の画像及び前記第１の詳細画像を再構成することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
6. 前記再構成ユニットは、解析的再構成法又は逐次近似再構成法のいずれかを用いて、第２の詳細画像及び第ｋ＋１の詳細画像を再構成することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
7. Ｘ線コンピュータ断層撮像装置を用いて取得された原データを用いて、第１の画像を再構成する再構成ユニットと、
   前記第１の画像から第１の再投影データを生成する再投影データ生成ユニットと、
   前記原データと前記第１の再投影データとから第１の差分データを生成する差分データ生成ユニットと、
   前記第１の画像における関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第１の補間画像を生成する補間画像生成ユニットと、
   前記再構成ユニットにおいて前記第１の差分データを用いた再構成により得られる第１の詳細画像と、前記第１の詳細画像と、を合成することで、第１の出力画像を生成する画像生成ユニットと、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
8. 前記再投影データ生成ユニットは、前記第１の詳細画像から第２の再投影を生成し、
   前記差分データ生成ユニットは、前記第１の差分データと前記第２の再投影データとから第２の差分データを生成し、
   前記補間画像生成ユニットは、前記第１の出力画像における前記関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第２の補間画像を生成し、
   前記画像生成ユニットは、前記再構成ユニットにおいて前記第２の差分データの少なくとも一部分を用いた再構成により得られる第２の詳細画像と、前記第２の補間画像と、を合成することで、第２の出力画像を生成すること、
   を特徴とする請求項７記載の医用画像処理装置。
9. 前記再投影データ生成ユニットは、前記第ｋ（ただし、ｋは２以上の自然数）の詳細画像から第ｋ＋１の再投影を生成し、
   前記差分データ生成ユニットは、前記第ｋの差分データと前記第ｋ＋１の再投影データとから第ｋ＋１の差分データを生成し、
   前記補間画像生成ユニットは、前記第ｋの出力画像における前記関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第ｋ＋１の補間画像を生成し、
   前記画像生成ユニットは、前記再構成ユニットにおいて前記第ｋ＋１の差分データの少なくとも一部分を用いた再構成により得られる第ｋ＋１の詳細画像と、前記第ｋ＋１の補間画像と、を合成することで、第ｋ＋１の出力画像を生成するものであり、
   前記再投影データ生成ユニット、前記差分データ生成ユニット、前記画像生成ユニットは、それぞれｋ＝ｎ（ただし、ｎは３以上の所望の自然数）まで反復して実行すること、
   を特徴とする請求項７記載の医用画像処理装置。
10. 前記関心領域のサイズは、前記各反復において所定の割合だけ減少することを特徴とする請求項８又は９に記載の医用画像処理装置。
11. 前記再構成ユニットは、解析的再構成法と逐次近似再構成法の組み合わせを用いて、前記第１の画像及び前記第１の詳細画像を再構成することを特徴とする請求項７乃至１０のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
12. 前記再構成ユニットは、解析的再構成法又は逐次近似再構成法のいずれかを用いて、第２の詳細画像及び第ｋ＋１の詳細画像を再構成することを特徴とする請求項７乃至１０のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
13. Ｘ線コンピュータ断層撮像装置を用いて取得された原データを用いて、第１の画像を再構成し、
    前記第１の画像から第１の再投影データを生成し、
    前記原データと前記第１の再投影データとから第１の差分データを生成し、
    前記第１の画像における関心領域の画像を用いて、前記関心領域に関する第１の補間画像を生成し、
    前記第１の差分データを用いた再構成により得られる第１の詳細画像と、前記第１の詳細画像と、を合成することで、第１の出力画像を生成すること、
    を具備することを特徴とする医用画像処理方法。

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