JP2013502261A

JP2013502261A - 関心領域画像の再構成

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Publication number: JP2013502261A
Application number: JP2012525226A
Authority: JP
Inventors: トマスコーレル; クラースボントゥス
Original assignee: Koninklijke Philips NV; Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2009-08-20
Filing date: 2010-07-09
Publication date: 2013-01-24
Anticipated expiration: 2030-07-09
Also published as: WO2011021116A1; RU2012110396A; RU2568321C2; JP5662447B2; EP2467830A1; CN102473317B; US20120141006A1; EP2467830B1; CN102473317A; US9466135B2

Abstract

元の投影データが切り捨てられる場合であっても関心領域ＲＯＩ再構成を実行するための方法及びシステムが提供される。再構成は、ＲＯＩ及びイメージングシステムのスキャン視野外であるがイメージングボア内にある他の領域を含む、ＲＯＩの上位集合に対して実行される。

Description

本願は概してイメージング技術に関し、特に元の投影データが切り捨てられる（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）場合であっても最尤関心領域（ＲＯＩ）再構成を実行する方法及びシステムに関する。既知の最尤若しくは他のより一般的な反復ＲＯＩ再構成とは対照的に、この再構成はＲＯＩの上位集合に対して実行される。ＲＯＩの上位集合つまり反復領域（ｒｅｇｉｏｎ‐ｔｏ‐ｉｔｅｒａｔｅ）は、対象物が拡張視野再構成を用いて発見されている、スキャン視野外であるがイメージングシステムのイメージングボア内にある領域を含む。本明細書に記載の新規の方法は、ＣＴ若しくは他のｘ線ベースシステム、ＳＰＥＣＴシステム、ＰＥＴシステム、及び他のイメージングシステムなどの多くの異なる種類のイメージングシステムにおいて応用される。従って以下の論述はＣＴイメージングシステムに焦点を合わせるが、方法は他のイメージング技術において幅広い用途を持つ。

最尤再構成はＣＴ検査において患者に適用される放射線量を減らす有望な方法である。こうした放射線量減少は信号対ノイズ比を向上させるために測定データにおけるノイズ特性を説明することによって実現される。しかしながら、数学的再構成問題に対する解析解がないので、反復再構成法が最尤再構成のために使用されることが多い。反復再構成アルゴリズムは共通構造を持つ。それらは画像を仮定することによって元の取得画像の順投影をモデル化する。この順投影及び測定された投影は差分若しくは比率関数の計算のために評価され、これは例えば線積分の差分、若しくは検出器における光子の数の差分、若しくは他の測度であり得る。これらの差分若しくは比率関数は、例えば順投影と測定結果の差が最小化されるという意味で画像を改良する更新につながる。

２種類の反復再構成法がある。第1の種類は、例えば代数的再構成法（ＡＲＴ）など、単に連立一次方程式を解き、測定結果の統計を説明しない。第２の種類の反復再構成は最尤法などの統計的再構成アルゴリズムを組み込み、これは再構成に光子統計を含む可能性を提供し、理論モデルをノイズの多いデータに可能な限り厳密に一致させようとする。第２の方法は同じ解像度における解析的再構成アルゴリズムと比較して再構成画像のより高い信号対ノイズ比をもたらす。

ＣＴのための多くの反復再構成法は、イメージングシステムの全スキャン視野（ＦＯＶ）が再構成されるように、再構成アルゴリズムがｘ線吸収に寄与している全体積に対して反復することを要する。非切断（ｎｏｎ‐ｔｒｕｎｃａｔｅｄ）投影を伴う典型的なＣＴシステムの場合、ＦＯＶは直径およそ５００ｍｍ乃至６００ｍｍの円形領域であることが多い。従って全ＦＯＶの再構成は特に高解像度再構成の場合多数のボクセルを要し、所要計算能力及び時間を増加する。

しかしながら一部の状況において、試験者に対する関心領域すなわちＲＯＩはイメージングシステムの全ＦＯＶよりも小さい。こうした状況の１つは、患者の心臓がＲＯＩを規定する心臓コーンビームＣＴである。従ってＲＯＩに加えてＲＯＩ周辺の小さな遷移領域のみを反復的に再構成することが知られており、例えばＡｎｄｙＺｉｅｇｌｅｒ，ＴｉｍＮｉｅｌｓｅｎａｎｄＭｉｃｈａｅｌＧｒａｓｓｉｎ "ＩｔｅｒａｔｉｖｅＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆａＲｅｇｉｏｎｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔｆｏｒＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ"，Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．３５（４），Ａｐｒｉｌ２００８，ｐａｇｅｓ１３１７‐１３２７によって記載され、これは引用により本明細書に組み込まれる。全ＦＯＶ反復再構成と比較して、こうした方法は再構成のために使用されるボクセルの数を減らすことによって再構成時間を減らす。

本発明の一態様によれば、関心領域の画像を生成するための方法とシステムが提供される。この態様によれば、ボア再構成画像を生成するために再構成される、測定されたサイノグラムデータを生成するために、イメージングデータが取得される。反復領域がボア再構成画像において特定され、これはイメージングシステムのスキャン視野内の部分とスキャン視野外の部分とを含む。反復領域は、シミュレーション部分サイノグラムデータを生成するために順投影される中間画像を生成するためにボア再構成画像から除去される。シミュレーション部分サイノグラムデータは、関心領域の画像を生成するために再構成される反復領域サイノグラムデータを生成するために測定された全サイノグラムデータから差し引かれる。

本発明は、既知の関心領域再構成を用いて生じ得るイメージングアーチファクトを削減する。本発明のなおさらなる態様は以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者によって理解される。多数の追加の利点及び効果がさらに明らかになる。本発明は様々な構成要素及び構成要素の配置、並びに様々なプロセス操作及びプロセス操作の配置で具体化し得る。図面は好適な実施形態を例示する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されるものではない。

ＣＴイメージングシステム例を図示する。上記Ｚｉｅｇｌｅｒらの従来技術方法を図示する。ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成される測定されたサイノグラムの代表例である。ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成される全ＦＯＶ再構成画像の一部である。図４のＲＯＩが特定され除去された、ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成される中間画像である。図５の順投影から、ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成されるシミュレーション部分サイノグラムである。図３から図６を差し引くことによって、ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成されるＲＯＩサイノグラムの代表例である。ソフトウェアシミュレーション及び図２の方法を用いて生成されるＲＯＩの再構成画像の代表例である。ボア内のテーブル上の患者と、スキャンＦＯＶ外に及ぶ対象物を持つ図１のガントリを図示する。本発明の一態様にかかる関心領域画像再構成プロセスを図示する。反復領域（ＲＴＩ）を図示する、ボアサイズ再構成の画像である。

例示的なＣＴイメージングシステム１００が図１に示される。ＣＴ画像取得システム１０２はガントリ１０４と、ｚ軸に沿って動くテーブル若しくは他の支持台１０６とを含む。患者若しくは他の撮像対象（図１に図示せず）はテーブル１０６上に横たわり、ガントリ１０４内のアパーチャ若しくはボア１０８内に配置されるように動かされる。患者が適切な位置になると、ｘ線源１１０とｘ線検出器１１２が一緒にボア１０８の周りを回転してＣＴイメージングデータを記録する。

そしてＣＴ画像取得システム１０２は通信リンク１０１を通してＣＴ画像処理及び表示システム１１４へＣＴイメージングデータを伝える。システム１０２及び１１４は例示の目的で個別のシステムであるように本明細書に示され記載されるが、これらは他の実施形態において単一システムの一部であってもよい。ＣＴイメージングデータはデータをメモリ１１８に記憶する画像プロセッサ１１６へ移る。画像プロセッサ１１６は以下により完全に記載される通り画像再構成を実行するためにデータを電子的に処理する。画像プロセッサ１１６は得られる画像を付属ディスプレイ１２０に示すことができる。キーボード及び／又はマウスデバイスなどのユーザ入力１２２がプロセッサ１１６を制御するためにユーザに提供され得る。

従って前述の関数はソフトウェア論理として実行されることができる。本明細書で使用される"論理"とは、（複数の）関数若しくは（複数の）動作を実行する、及び／又は別の構成要素からの関数若しくは動作を引き起こす、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び／又は各々の組み合わせを含むが、これらに限定されない。例えば、所望の用途若しくは必要性に基づいて、論理はソフトウェア制御マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの個別論理、又は他のプログラムされた論理デバイスを含み得る。論理はまたソフトウェアとして完全に具体化されてもよい。

本明細書で使用される"ソフトウェア"とは、コンピュータ若しくは他の電子装置に所望の方法で関数、動作を実行、及び／又は機能させる１つ以上のコンピュータ可読及び／又は実行可能命令を含むが、これらに限定されない。命令は、動的リンクされたライブラリからの個別アプリケーション若しくはコードを含むルーチン、アルゴリズム、モジュール若しくはプログラムなどの様々な形で具体化され得る。ソフトウェアはまた、スタンドアロンプログラム、関数呼び出し、サーブレット、アプレット、メモリ１１８などのメモリに記憶される命令、オペレーティングシステムの一部若しくは他の種類の実行可能命令など、様々な形で実装され得る。ソフトウェアの形式は、例えば所望のアプリケーションの必要条件、実行する環境、及び／又は設計者／プログラマの要望などに依存することが当業者に理解される。

本明細書に記載のシステム及び方法は、例えばネットワーク制御システム及びスタンドアロン制御システムを含む様々なプラットフォームで実施されることができる。加えて、本明細書に示し記載した論理は好適にはメモリ１１８などのコンピュータ可読媒体の中又は上に存在する。異なるコンピュータ可読媒体の例はフラッシュメモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プログラム可能リードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラム可能リードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能リードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気ディスク若しくはテープ、ＣＤ‐ＲＯＭ及びＤＶＤ‐ＲＯＭを含む光学的可読媒体などを含む。なおさらに、本明細書に記載のプロセス及び論理は１つの大きなプロセスフローにまとめられるか、又は多くのサブプロセスフローに分割されることができる。本明細書においてプロセスフローが記載されている順番は重大ではなく、依然として同じ結果を達成しながら再配置されることができる。実際に、本明細書に記載のプロセスフローは当然の結果として若しくは要望通りにその実施において再配置され、統合され、及び／又は再整理され得る。

上記の従来技術のＺｉｅｇｌｅｒらの反復ＲＯＩ再構成法が図２に図示される。ステップ２０２において、例えばイメージングスキャンを実行することによってイメージングデータが取得され、測定された全サイノグラムデータ２０４を生成する。データ２０４はアパーチャ１０８内の撮像された患者の周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられた一連の二次元画像をあらわす。完全な測定されたサイノグラムの代表例３０２は図３に示され、これは撮像対象として数学的頭部ファントムを用いる実際の画像再構成のソフトウェアシミュレーションを用いて生成された。

測定された全サイノグラムデータ２０４を用いて、ＦＯＶの完全な再構成がフィルタ逆投影などの非反復再構成アルゴリズムを用いて実行される（２０６）。これは全ＦＯＶ再構成画像２０８をもたらす。こうした全ＦＯＶ再構成画像の代表例は図４に示され、これは図３のサイノグラム３０２を生成するために使用された数学的頭部ファントムの画像４０２を示す。従って、画像４０２はシミュレーションされた前頭洞部４０４、２つのシミュレーションされた眼４０６、及び１つのシミュレーションされた内耳４０８を含む。

そして全ＦＯＶ再構成画像２０８内のＲＯＩが特定され除去される（２１０）。ＲＯＩはモニタ１２０上に表示される全ＦＯＶ再構成画像２０８の表現とのユーザ相互作用によって特定され得る。ＲＯＩは或いはユーザ関与を減らす若しくは除く従来の自動化技術を用いて、又は任意の他の技術によって特定され得る。ＲＯＩ４１０が図４において特定される。４１０などにおいてＲＯＩが特定されると、これは好適には滑らかな遷移を保持しながら全ＦＯＶ再構成画像２０８から切り取られ（２１０）、中間画像２１２を生成する。代表的な中間画像５０２が図５に示され、ＲＯＩ４１０は図４の全ＦＯＶ再構成画像４０２から除去されている。

そして中間画像２１２はシミュレーション部分サイノグラムデータ２１６を生成するために順投影される（２１４）。データ２１６は、中間画像２１２によって示される通り、つまりＲＯＩが存在しない、対象の周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられているであろう一連の二次元画像をあらわす。シミュレーション部分サイノグラムの代表例６０２は図６に示され、これは図５の中間画像５０２を順投影することによって生成された。図示の通り、シミュレーション部分サイノグラム６０２は、ステップ２１０においてＲＯＩを切り取った結果として、その中心領域まで及ぶ暗い柱６０４を持つ点で、完全な測定されたサイノグラム３０２と異なる。順投影ステップ２１４は複数のシミュレーション二次元画像２１６を生成し、その各々は全サイノグラムデータ２０４の二次元画像のうちの１つの角度位置に一致する。

そしてシミュレーション部分サイノグラムデータ２１６は、ＲＯＩサイノグラムデータ２２０を生成するために同じ角度における対応する測定された全サイノグラムデータ２０４から差し引かれる（２１８）。データ２２０は、ＲＯＩ周辺の滑らかな遷移領域を含むが関心のない対象の他の部分は含まない、ＲＯＩの周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられたであろう一連の二次元画像をあらわす。ＲＯＩサイノグラムの代表例７０２が図７に示され、これは図３の完全な測定されたサイノグラム３０２から図６のシミュレーション部分サイノグラム６０２を差し引くことによって生成された。そしてＲＯＩサイノグラムデータ２２０は反復再構成などの標準再構成技術２２２を用いて画像プロセッサ１１６によって解析され得、ＲＯＩの画像２２４を生成する。一部の場合において、再構成２２２はＲＯＩサイノグラムデータ２２０に加えて測定された全サイノグラムデータ２０４の一部を組み込み得る。例えば引用によって本明細書に組み込まれるＰａｔｒｉｃｋＪ．ＬａＲｉｖｉｅｒｅ，"ＭｏｎｏｔｏｎｉｃＩｔｅｒａｔｉｖｅＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒＴａｒｇｅｔｅｄＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎＥｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ"，２０６ＩＥＥＥＮｕｃｌｅａｒＳｃｉｅｎｃｅＳｙｍｐｏｓｉｕｍＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＲｅｃｏｒｄ，ｐａｇｅｓ２９２４‐２９２８を参照。再構成ＲＯＩ画像の代表例８０２は図８に示され、これは図７のサイノグラムデータ７０２を再構成すること（２２２）によって生成された。

図２における従来技術方法の１つの制限は、これがステップ２０６において生成されるＲＯＩ外の画像の正確な再構成に依存するということである。これはイメージングシステム１００のスキャンＦＯＶ内で利用可能であるように、測定された全サイノグラムデータ２０４において非切断投影が提供される場合に可能である。しかしながら、多くの場合、対象はスキャンＦＯＶ外であるがガントリ１０４のボア１０８内にも存在する。こうした対象は、例えばケーブル、ブランケットの一部、患者の一部、若しくは患者台さえ含み得る。この状況において、図２の従来技術方法は、切断投影しかスキャンＦＯＶ外の画像対象が利用することができないので、ＲＯＩの所望のサイノグラムを提供することができない。従って図２の従来技術反復再構成はその点において限られている。

こうした状況が図９に図示され、図１におけるＣＴイメージングシステム１００のガントリ１０４を示し、患者９０２はガントリ１０４のボア１０８内にテーブル１０６上に配置されている。点線円はシステム１００のスキャンＦＯＶ９０４、つまりボア１０８の周りを回転する際にｘ線検出器１１２によって非切断投影が測定されることができるイメージング領域をあらわす。ブランケット９０６は患者９０２の快適さのために使用される。ブランケット９０６の一部９０８はスキャンＦＯＶ９０４外に、及びスキャンＦＯＶ９０４外のリング９１０にまで及ぶが、依然としてボア１０８内にある。ｘ線検出器１１２はブランケット９０６の一部９０８のようなリング９１０内の対象に対するイメージングデータを収集することができるが、こうしたイメージングデータは切り捨てられる。心臓部などの患者９０２内の代表的なＲＯＩ９１２も図９で特定される。

本発明の一態様にかかる例示的な関心領域画像再構成プロセス１０００が図１０に示され、これはブランケット９０６（及びおそらく他の対象）の一部９０８がスキャンＦＯＶ９０４外のリング９１０に存在しても、ＲＯＩ９１２の画像を生成するために使用され得る。

ステップ１００２において、例えば測定された全サイノグラムデータ１００４を生成するためにイメージングスキャンを実行することによってイメージングデータが取得される。データ１００４はボア１０８内の撮像された患者９０２の周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられる一連の二次元画像をあらわす。

ステップ１００６において、測定された全サイノグラムデータ１００４を用いて、イメージングシステムボア１０８の全再構成が実行される。再構成は従来のフィルタ逆投影若しくは他の非反復再構成であり得る。これはボア再構成画像１００８をもたらす。従って、例えば図９に図示の通り、ボア再構成画像１００８は患者９０２及びテーブル１０６など、イメージングシステム１００のスキャンＦＯＶ９０４内の対象を含む。ボア再構成画像１００８は、ブランケット９０６の一部９０８など、スキャンＦＯＶ９０４外のリング９１０内であるがそれでもイメージングシステム１００のボア１０８内にある他の対象も含む。測定された全サイノグラムデータ１００４はスキャンＦＯＶ９０４内の対象については切り捨てられないが、データ１００４はスキャンＦＯＶ９０４外のリング９１０内の対象については切り捨てられる。従って、リング９１０内にある画像１００８の部分においてアーチファクトがある可能性が非常に高い。

ボア再構成画像１００８内のＲＯＩがステップ１０１０において特定される。関心領域は例えば患者９０２若しくは他の撮像対象の胸部全体、又はおそらく心臓部９１２などその一部のみであり得る。加えて、スキャンＦＯＶ９０４外のリング９１０内であるがボア１０８内にある撮像対象（若しくはその一部）もまた特定される。こうした対象は、例えば支持台、ケーブル、管、ブランケット、患者の一部などを含み得る。反復領域すなわちＲＴＩ１０１２がリング９１０内の対象（若しくはその一部）とＲＯＩの組み合わせによって定義される。ＲＴＩ１０１２はモニタ１２０上に表示されるボア再構成画像１０８の表現とのユーザ相互作用によって特定され得る。ＲＴＩ１０１２は或いはユーザ関与を減らす若しくは除く従来の自動化技術を用いて又は任意の他の技術によって特定され得る。

例えば、図１１はイメージングシステムのボア内のピローブランケットの上に横たわっている小児患者の画像１１０２である。大きな実線円は画像１１０２を生成するために使用されるイメージングシステムのスキャンＦＯＶに対応する。画像の中心の点線楕円はＲＯＩに対応し、これはこの場合患者の胸部全体であった。破線で強調される残りの領域はスキャンＦＯＶ外に及ぶピローブランケットの２つの部分、及びスキャンＦＯＶ外であるが依然としてイメージングシステムのボア内にある３つの他の対象である。図１１の例において、ＲＴＩ１０１２は画像の中心の点線領域、及びスキャンＦＯＶ外である５個の破線領域に対応する。

ＲＴＩ１０１２が特定されると、これは好適にはＲＯＩ及びリング９１０内の対象の周りの滑らかな遷移領域を保持しながら、ボア再構成画像１００８から切り取られ（１０１４）、中間画像１０１６を生成する。実施上、これは遷移領域において滑らかな重み付けを適用してＲＴＩ１０１２内の全ボクセル値をゼロに設定することによって達成され得る。そして中間画像１０１６は、好適には初期イメージングスキャン１００２の取得形状において、シミュレーション部分サイノグラムデータ１０２０を生成するために順投影される（１０１８）。しかしながら、他の形状も同様に使用され得る。データ１０２０は、中間画像１０１６によって示される通り、つまりＲＴＩ１０１２が存在しない、対象の周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられたであろう一連の二次元画像をあらわす。順投影ステップ１０１８は複数のシミュレーション二次元画像１０２０を生成し、その各々は全サイノグラムデータ１００４の二次元画像のうちの１つの角度位置に一致する。

そしてシミュレーション部分サイノグラムデータ１０２０はＲＴＩサイノグラムデータ１０２４を生成するために同じ角度における対応する測定された全サイノグラムデータ１００４から差し引かれる（１０２２）。データ１０２４は滑らかな遷移領域を含む、ＲＴＩ１０１２の周りを回転する際に様々な角度位置においてｘ線検出器１１２によってとられたであろう一連の二次元画像をあらわす。そしてＲＴＩサイノグラムデータ１０２４はＲＴＩの画像１０２８を生成するために反復再構成などの標準再構成技術１０２６を用いて画像プロセッサ１１６によって解析され得る。ステップ１０３０において、ＲＯＩ内にないＲＴＩ画像１０２８内の部分は、差分、セグメンテーション、ユーザによる領域選択などによって除去される。残りの画像データはＲＯＩ１０３２の画像を有する。再構成は、例えば最尤再構成であり得、ＲＴＩサイノグラムデータ１０２４に加えて測定された全サイノグラムデータ１００４を用いることを含み得る。

本発明の様々な実施形態は様々な順序でプロセス１０００における前述の方法ステップを含み得る。加えて、様々な実施形態はプロセス１０００における前述の方法ステップよりも多い若しくは少ないステップを含み得る。

本発明は好適な実施形態に関して記載されている。明らかに、前述の詳細な説明を読んで理解することで修正及び変更が想到される。本発明はこうした修正及び変更が添付の請求項若しくはその均等物の範囲内にある限り全て含むものと解釈されることが意図される。本発明は様々な構成要素と構成要素の配置、及び様々なステップとステップの配置で具体化し得る。図面は好適な実施形態を図示する目的に過ぎず本発明を限定するものとは解釈されない。

Claims

関心領域の画像を生成するための画像再構成方法であって、
測定された全サイノグラムデータを生成するためにイメージングシステムのボア内の撮像対象に関する画像データを取得するステップと、
ボアの画像再構成を実行してボア再構成画像を生成するために前記測定された全サイノグラムデータを使用するステップであって、前記ボア再構成画像は前記イメージングシステムのスキャン視野内の第１の要素の少なくとも一部と、前記スキャン視野外であるが前記ボア内にある第２の要素の少なくとも一部とを含む、ステップと、
前記ボア再構成画像内の反復領域を特定するステップであって、前記反復領域は前記スキャン視野内の関心領域と、前記スキャン視野外の前記第２の要素の少なくとも一部とを有する、ステップと、
中間画像を生成するために前記ボア再構成画像から前記反復領域を除去するステップと、
シミュレーション部分サイノグラムデータを生成するために前記中間画像を順投影するステップと、
反復領域サイノグラムデータを生成するために前記測定された全サイノグラムデータから前記シミュレーション部分サイノグラムデータを差し引くステップと、
前記関心領域の画像を生成するために前記反復領域サイノグラムデータを再構成するステップとを有する、方法。
前記イメージングシステムボアの画像再構成が非反復再構成である、請求項１に記載の方法。
前記イメージングシステムボアの画像再構成がフィルタ逆投影再構成である、請求項２に記載の方法。
前記反復領域の少なくとも一部がユーザによって特定される、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
前記反復領域の少なくとも一部が自動化技術で特定される、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
除去するステップが、前記ボア再構成画像内の前記関心領域の周りの滑らかな遷移領域を保持するステップを有する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
前記中間画像の順投影がイメージングスキャンの取得形状において実行される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
前記反復領域サイノグラムデータの再構成が反復再構成である、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
前記反復再構成が最尤再構成である、請求項８に記載の方法。
関心領域の画像を生成するために再構成を実行するシステムであって、イメージングデータを受信するコンピュータ可読媒体を有し、該コンピュータ可読媒体は、
測定された全サイノグラムデータを生成するためにイメージングシステムのボア内の撮像対象のイメージングスキャンを実行し、
前記ボアの画像再構成を実行してボア再構成画像を生成するために前記測定された全サイノグラムデータを使用し、前記ボア再構成画像は前記イメージングシステムのスキャン視野内の関心領域と、前記スキャン視野外であるが前記ボア内にある第２の要素の少なくとも一部とを含み、
反復領域は前記関心領域と前記スキャン視野外の前記第２の要素の少なくとも一部とを有し、
中間画像を生成するために前記ボア再構成画像から前記反復領域を除去し、
シミュレーション部分サイノグラムデータを生成するために前記中間画像を順投影し、
反復領域サイノグラムデータを生成するために前記測定された全サイノグラムデータから前記シミュレーション部分サイノグラムデータを差し引き、
前記関心領域の画像を生成するために前記反復領域サイノグラムデータを再構成する、
論理を有する、システム。
前記イメージングシステムボアの画像再構成が非反復再構成である、請求項１０に記載のシステム。
前記イメージングシステムボアの画像再構成がフィルタ逆投影再構成である、請求項１１に記載のシステム。
前記反復領域の少なくとも一部がユーザによって特定される、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載のシステム。
前記反復領域の少なくとも一部が自動化技術で特定される、請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載のシステム。
除去するステップが前記ボア再構成画像内の前記関心領域の周りの滑らかな遷移領域を保持するステップを有する、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載のシステム。
前記中間画像の順投影がイメージングスキャンの取得形状において実行される、請求項１０乃至１５のいずれか一項に記載のシステム。
前記反復領域サイノグラムデータの再構成が反復再構成である、請求項１０に記載のシステム。
前記反復再構成が最尤再構成である、請求項１７に記載のシステム。
関心領域の画像を生成するための画像再構成方法であって、
画像再構成を実行して初期画像を生成するために測定された全サイノグラムデータを使用するステップであって、前記初期画像は反復領域を含み、前記反復領域はスキャン視野内の関心領域と前記スキャン視野外の要素の少なくとも一部とを有する、ステップと、
中間画像を生成するために前記初期画像から前記反復領域を除去するステップと、
シミュレーション部分サイノグラムデータを生成するために前記中間画像を順投影するステップと、
反復領域サイノグラムデータを生成するために前記測定された全サイノグラムデータから前記シミュレーション部分サイノグラムデータを差し引くステップと、
前記関心領域の画像を生成するために前記反復領域サイノグラムデータを再構成するステップとを有する、方法。