JP2014147753A - Ｃｔ装置およびｃｔ装置が用いる画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像を再構成するときに、検出器内のギャップによって生じる画像内のバンド・アーチファクトを取り除く方法を提供する。
【解決手段】最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法として、ファントムを走査してファントムの画像データを収集することと４０１、複数の異なるギャップ値を用いて、ファントムの画像をそれぞれ、画像データに基づいて再構成することによって４０２、異なるギャップ値にそれぞれ対応付けられた複数の画像を得ることと、複数の画像から最良の画像を選択することと４０３、最良の画像に対応付けられたギャップ値を自動的に決定し、それを最良の実効再構成ギャップとして保存することと４０４、を含む方法。
【選択図】図４

Description

一般的に、本発明は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置および画像処理技術に関し、詳細には、本発明は、最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法、再構成画像内のバンド・アーチファクトを取り除くための方法、ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクト・パラメータを決定するための方法、およびＣＴ装置に関する。

ＣＴ装置は、医療診断分野および他の分野における用途が増加している。ＣＴ装置は主に、Ｘ線源、コリメータ、検出器、データ取得システム（ＤＡＳ）、およびデータ処理システムを備えている。現在使用されている円弧状検出器は比較的高価である。スパイラル・ボルメトリックＣＴ装置（ＳＶＣＴ）は、平坦検出器技術を用いた新しいＣＴである。検出器は、複数（たとえば、５個）の平坦モジュールからなり、検出器のコストを大きく下げている。

しかし、平坦検出器内の複数の平坦モジュール間にはギャップ（すなわち、物理的ギャップ）が存在するために、バンド・アーチファクト（またはリング・アーチファクトに限定される）が再構成画像内に発生する。これは、再構成画像の品質を低下させ、画像に基づいて行なわれる医療診断の精度に重大な影響を与える。

したがって、画像を再構成するときに、検出器内のギャップによって生じる画像内のバンド・アーチファクトを取り除くことが求められている。

本発明によって解決すべき技術的な問題の１つは、画像を再構成するときに考慮すべき実効再構成ギャップを正確かつ自動的に決定することである。

本発明によって解決すべき別の技術的な問題は、再構成画像内のバンド・アーチファクト（またはリング・アーチファクト）を取り除くことである。

本発明によって解決すべきさらなる技術的な問題は、バンド・アーチファクトの重大さをより正確かつ客観的に評価することである。

本発明によって解決すべきさらにまた技術的な問題は、既存の平坦検出器技術の欠点を打開するＣＴ装置を提供することである。

本発明の第１の態様によれば、物理的ギャップが存在する複数のモジュールからなる検出器を備えるＣＴ装置において最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法であって、ファントムを走査してファントムの画像データを収集することと、複数の異なるギャップ値を用いて、ファントムの画像をそれぞれ、画像データに基づいて再構成することによって、異なるギャップ値にそれぞれ対応付けられた複数の画像を得ることと、複数の画像から最良の画像を選択することと、最良の画像に対応付けられたギャップ値を自動的に決定し、それを最良の実効再構成ギャップとして保存することと、を含む方法が提供される。

本明細書の一実施形態では、複数の画像から最良の画像を選択することには、各画像内のバンド・アーチファクトの目視評価に基づいてユーザが最良の画像を手作業で選択することが含まれる。

本明細書の一実施形態では、複数の画像から最良の画像を選択することには、各画像内のバンド・アーチファクト・パラメータの計算に基づいてＣＴ装置が最良の画像を自動的に選択することが含まれる。

本明細書の一実施形態では、各画像内のバンド・アーチファクト・パラメータの計算には、画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよびＣＴ装置の形状に基づいて推定することと、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１、および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、バンド・アーチファクトの推定した場所および幅に基づいて決定することと、ＲＯＩ＿１およびＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバンド・アーチファクトＣＴ値を得ることと、バックグラウンドＣＴ値とバンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる。

本明細書の一実施形態では、各画像内のバンド・アーチファクト・パラメータの計算には、画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよびＣＴ装置の形状に基づいて推定することと、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、バンド・アーチファクトの推定した場所および幅に基づいて決定することと、ＲＯＩ＿１およびＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を１番目の画素からＮ番目の画素までの降順にソートすることであって、ＮはＲＯＩ＿０内の画素の総数である、ソートすることと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してＲＯＩ＿０ＣＴ値を得ることと、バックグラウンドＣＴ値とＲＯＩ＿０ＣＴ値とを比較することと、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しい場合に、バンド・アーチファクト・パラメータはゼロに等しいと決定し、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しくない場合に、バックグラウンドＣＴ値を１番目の画素およびＮ番目の画素と比較することと、バックグラウンドＣＴ値が１番目の画素よりも大きいかもしくはＮ番目の画素よりも小さいという条件が満たされた場合には、ＲＯＩ＿０ＣＴ値をバンド・アーチファクトＣＴ値として決定し、または条件が満たされない場合には、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも小さい場合に、Ｎ番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むこと、もしくはバックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも大きい場合に、１番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むことを、Ｍ個の画素のＣＴ値の平均値がバックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行ない（ここで、１≦Ｍ＜Ｎ）、そして、ＲＯＩ＿０内の残りの（Ｎ−Ｍ）個の画素のＣＴ値の平均値をバンド・アーチファクトＣＴ値として計算することと、バックグラウンドＣＴ値とバンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる。

本明細書の一実施形態では、物理的ギャップの場所を、検出器内の検出チャンネルの通し番号に基づいて計算し、一方で、物理的ギャップのサイズは実際に測定する。

本明細書の一実施形態では、ファントムは水ファントムである。

本明細書の一実施形態では、水ファントムはサイズが小さく中心を外して配置される。

本明細書の一実施形態では、水ファントムはサイズが小さく、中心に配置されて、検出器内の中心モジュールの物理的ギャップのみをカバーする。

本明細書の一実施形態では、水ファントムはサイズが大きく、水ファントムを走査するときに大電流のＸ線源と大きなスライス厚みとを用いる。

本明細書の一実施形態では、複数の異なるギャップ値を、ユーザが手入力するか、またはシステムが自動的に設定する。

本明細書の一実施形態では、標準カーネル機能および／またはシャープ・カーネル機能を、ファントムの画像を再構成する間に用いる。

本明細書の一実施形態では、シャープ・カーネル機能は骨カーネル機能またはエッジ・カーネル機能である。

本発明の第２の態様によれば、ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクトを取り除くための方法であって、対象物を走査して対象物の画像データを収集することと、対象物の画像データに基づいて、対象物の画像を、第１の態様による前記方法によって決定された最良の実効再構成ギャップを用いることによって再構成することと、を含む方法が提供される。

本発明の第３の態様によれば、ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクト・パラメータを決定するための方法であって、画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、ＣＴ装置の検出器内の複数のモジュール間の個々の物理的ギャップの場所およびサイズに基づいて推定することと、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、バンド・アーチファクトの推定した場所および幅に基づいて決定することと、ＲＯＩ＿１およびＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を１番目の画素からＮ番目の画素までの降順にソートすることであって、ＮはＲＯＩ＿０内の画素の総数である、ソートすることと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してＲＯＩ＿０ＣＴ値を得ることと、バックグラウンドＣＴ値とＲＯＩ＿０ＣＴ値とを比較することと、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しい場合に、バンド・アーチファクト・パラメータはゼロに等しいと決定し、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しくない場合に、バックグラウンドＣＴ値を１番目の画素およびＮ番目の画素と比較することと、バックグラウンドＣＴ値が１番目の画素よりも大きいかもしくはＮ番目の画素よりも小さいという条件が満たされた場合には、ＲＯＩ＿０ＣＴ値をバンド・アーチファクトＣＴ値として決定し、または条件が満たされない場合には、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも小さい場合に、Ｎ番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むこと、もしくはバックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも大きい場合に、１番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むことを、Ｍ個の画素のＣＴ値の平均値がバックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行ない（ここで、１≦Ｍ＜Ｎ）、そして、ＲＯＩ＿０内の残りの（Ｎ−Ｍ）個の画素のＣＴ値の平均値をバンド・アーチファクトＣＴ値として計算することと、バックグラウンドＣＴ値とバンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる方法が提供される。

本明細書の一実施形態では、物理的ギャップの場所を、検出器内の検出チャンネルの通し番号に基づいて計算し、一方で、物理的ギャップのサイズは実際に測定する。

本発明の第４の態様によれば、Ｘ線源と、コリメータと、物理的ギャップが存在する複数のモジュールからなる検出器と、走査された対象物の画像を、第１の態様による前記方法によって決定された最良の実効再構成ギャップを用いることによって再構成するための画像再構成器と、を備えるＣＴ装置が提供される。

本明細書の一実施形態では、検出器内の複数のモジュールは平坦モジュールである。

本発明には以下の優位性がある。たとえば、
−画質を正確かつ客観的に評価することができる、
−最良の実効再構成ギャップを、実際の画質に基づいて自動的に選択する、
−画像内のアーチファクトを完全に取り除く、
−低コストの平坦検出器で良好な画質を得ることができる。

本発明の他の目的、優位性、および新しい特徴は、以下の本発明の詳細な説明を添付の図面とともに考慮すれば明らかになる。

ＣＴ装置の単純化された実体画を概略的に示す図である。 検出器内の隣接するモジュール間の物理的ギャップおよび実効再構成ギャップを概略的に示す図である。 異なる実効再構成ギャップ値を用いて再構成された同じ対象物の複数の画像を示す図である。 本発明の一実施形態による最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法を概略的に示す図である。 検出器モジュールの物理的ギャップの場所と再構成画像内のバンド・アーチファクトの場所との間の関係を概略的に例示する図である。 バンド・アーチファクト対象領域（黄色線によって描かれている領域。以下、「黄色領域」と言う）と２つの対象隣接領域（青色線によって描かれている領域。以下、「青色領域」と言う）の場所を示す図である。 バンド・アーチファクト対象領域内の全Ｎ個のソーティングを概略的に示す図である。 Ｎ番目の画素から始まる１または複数の画素を順次に読み込むプロセスを概略的に示す図である。 ６つの異なるギャップ値を用いて再構成された水ファントムの６つの画像を示す図である。 前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心の水ファントムの画像を示す図である。 前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心を外れた中心の水ファントムの画像を示す図である。 前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心を外れた中心の水ファントムの画像を示す図である。 前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心を外れた中心の水ファントムの画像を示す図である。 前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心を外れた中心の水ファントムの画像を示す図である。

以下、本発明を、いくつかの実施形態および添付図面を参照してより詳細に説明する。限定ではなく説明を行なうために、いくつかの具体的な詳細（たとえば特定の構造、システム、および構成部品など）について述べ、当業者が本発明を容易に理解できるようにしている。しかし当業者には明らかであるように、本発明を、他の実施形態では、本明細書で説明したこれらの具体的な詳細を用いることなく実施しても良い。当業者であれば分かるように、本明細書で説明した解決方法を、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを用いて全体的または部分的に実施しても良い。本発明は、ハードウェアおよびソフトウェアのどんな特定の組み合わせにも限定されない。

図１に、ＣＴ装置例の単純化された実体画を概略的に示す。ＣＴ装置１０は、ガントリ１４と、Ｘ線源１８と、コリメータ（図示せず）と、Ｘ線検出器２０（ガントリ上に取り付けられている）と、テーブル２２（被走査対象物１２（たとえば、患者またはファントム）を運ぶ）と、他の構成部品（たとえばデータ取得システム（ＤＡＳ）およびデータ処理システム（図示せず））と、を備えている。

Ｘ線検出器２０は、従来の円弧状検出器であっても良いし、新しい平坦検出器であっても良い。従来の円弧状検出器の製造プロセスでは、検出器モジュール間のギャップをかなり小さいものに制限する可能性があるため、著しいバンド・アーチファクトが再構成画像内に導入されることはない。新しい平坦検出器は一般的に、複数（たとえば、５個）の平坦モジュールからなり、通常はこれらのモジュール間に物理的ギャップが存在する。これらの物理的ギャップによって、著しいバンド・アーチファクトが再構成画像内に導入される。したがって、以下、本発明の原理を平坦検出器に関して例示する。しかし、本発明の原理は、ギャップが存在する複数のモジュールからなる任意の検出器に対して適用されることに注意されたい。本発明は、ＣＴ装置のカテゴリ（走査モードまたは画像再構成モード）には無関係である。

図２に、検出器内の隣接するモジュール間の物理的ギャップおよび実効再構成ギャップについて概略的に示す。物理的ギャップ１は、実際に測定可能な２つの隣接するモジュールのエッジ間の距離である。実効再構成ギャップ２は、画像を再構成するときに考慮すべき実効的なギャップである。実効再構成ギャップ２は、物理的ギャップのサイズだけでなく、他の多くの要因（たとえば、シンチレータの重心、入力Ｘ線スペクトル、Ｘ線管電圧、信号強度、製造誤差など）にも依存する。したがって、それは直接測定することはできず、実効再構成ギャップ２の正確な計算は困難で複雑である。

図３に、異なる実効再構成ギャップ値を用いて再構成された同じ対象物の複数の画像を示す。図に示すように、バンド・アーチファクトの重大さは、画像を再構成するときに入力されるギャップ値（２００μｍ、２６０μｍ、３００μｍ、３５０μｍ、４００μｍ、４５０μｍ、５００μｍ）に密接に対応付けられている。入力されたギャップ値はどれも、正確な（最良の）実効再構成ギャップではないため、バンド・アーチファクトが各画像内に現れる。入力されたギャップ値の、最良の実効再構成ギャップからのずれが大きいほど、バンド・アーチファクトは著しくなる。

図４に、本発明の一実施形態による、最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法を概略的に示す。方法４００は、ファントムを走査してファントムの画像データを収集すること（ステップ４０１）と、複数の異なるギャップ値（ユーザが手入力するかまたはシステムが自動的に設定する）を用いて、ファントムの画像をそれぞれ、画像データに基づいて再構成することによって、異なるギャップ値にそれぞれ対応付けられた複数の画像を得ること（ステップ４０２）と、複数の画像から最良の画像を選択すること（ステップ４０３）と、最良の画像に対応付けられたギャップ値を自動的に決定し、それを最良の実効再構成ギャップとして保存すること（たとえば、プロファイル内に保存して、将来、患者を走査する際に用いることに備える）（ステップ４０４）と、を含んでいる。

被走査対象物として用いられるファントムに関して、人体の密度に最も近い水ファントムが選択されることが多いが、他のファントムも可能であっても良い。ファントムを選択するときに、将来、ＣＴ装置によって走査すべき対象物の主なタイプを考慮しなければならない。

なお、異なるサイズのファントムが、異なる物理的ギャップをカバーしても良い。たとえば、より大きいサイズのファントム（たとえば、４２ｐｐファントム）であれば、ＳＶＣＴ（ＳＦＯＶは４３ｃｍ）のすべてのギャップをカバーする場合があるが、得られた画像のノイズは大きくなる。各ギャップに対応し、互いに全体的または部分的にオーバーラップする複数のバンド・アーチファクトが、再構成画像内に現れる場合がある。したがって、得られた画像の鮮明度を高めるために、好ましくは、大電流のＸ線源と大きなスライス厚みとを、より大きいファントムを走査するときに用いる。

より小さいサイズのファントム（たとえば、１２．５ｃｍ水ファントム）であれば、中心モジュールの物理的ギャップのみを、それが中心（ＩＳＯ）に配置されたときにカバーする場合があり、また周囲のモジュールの物理的ギャップのみを、それが中心を外れているときに、カバーする場合がある。しかし、得られた画像のノイズは小さくなる場合があるため、バンド・アーチファクトが視覚的により明瞭になる場合がある。したがって、好ましくは、より小さいサイズのファントムを、ギャップを検出するために選択することを次のステップによって行なう。最初に、ファントムが第１の物理的ギャップをカバーし、図４に示すような方法を行ない、第１の物理的ギャップに対応する第１の最良の実効再構成ギャップを決定し、次に、ファントムの場所を移動させて第２の物理的ギャップをカバーして、再び図４に示すような方法を行ない、第２の物理的ギャップに対応する第２の最良の実効再構成ギャップを決定する等を、すべての対応する物理的ギャップに対応するすべての最良の実効再構成ギャップを決定するまで行ない、最後に、最良の実効再構成ギャップをすべてプロファイル内に保存して、後に用いることに備える。

本明細書の一実施形態では、画像を再構成するときに、標準カーネル機能（臨床的に広く用いられているが、ノイズが大きい）を用いても良いし、または代替的に、よりシャープなカーネル機能（たとえば、骨カーネル機能またはエッジ・カーネル機能）を用いても良い。よりシャープなカーネル機能は、ノイズが小さいため、バンド・アーチファクトが視覚的により明瞭である。当然のことながら、標準カーネル機能とよりシャープなカーネル機能との組み合わせを用いても良い。

本明細書の一実施形態では、検出器モジュールは、ＩＳＯを中心対称点として選んでいるため、左および右の物理的ギャップによって導入されるバンド・アーチファクトは、互いに完全にオーバーラップする。各対応するギャップによって生じる各バンド・アーチファクトを区別する必要がある場合には、セグメント再構成方法として、たとえば、検出器の半分によって収集されたデータを用いて（および非対称アルゴリズムを用いて）画像を再構成する方法を選んでも良い。この場合、左または右のギャップに対応するアーチファクトのみが現れる。

以上、ファントムを走査し画像を再構成するためのいくつかの代替的な実施形態について簡単に説明している。以下、最良の画像を選択するアプローチについて説明する。

本明細書の一実施形態では、最良の画像の選択を、ユーザが各画像内のバンド・アーチファクトの目視評価に基づいて手作業で行なう。詳細には、ユーザは、最も著しくないバンド・アーチファクトを伴う画像（すなわち、最良の画像）を選択し、一方で、この最良の画像を再構成する際に用いたギャップ値をＣＴ装置がプロファイル内に記録して保存することを、ユーザが入力した選択結果に基づいて行なう。

本発明の別の実施形態では、最良の画像の選択を、ＣＴ装置が各画像内のバンド・アーチファクト・パラメータの計算に基づいて自動的に行なう。図５〜８を参照して、本発明の原理に従ってバンド・アーチファクト・パラメータを計算する種々の方法について以下に説明する。

図５に、検出器モジュールの物理的ギャップの場所と再構成画像内のバンド・アーチファクトの場所との間の関係を概略的に例示する。図示したように、ＴはＸ線源の焦点、ＩＳＯは回転中心、Ａ、Ｃは中心モジュールの２つの端部、Ｂはモジュールの中間点、Ｃ’は、隣接するモジュール（中心モジュールにより近い）の端部、Ｒは、アーチファクトの場所を決定するためのリング・アーチファクトの半径である。図では、ＴＡとＴＢとの間の角度を半モジュール角度βと言い、ＴＡとＴＣ’との間の角度をギャップ角度γと言い、ＴＢとＴＣ’との間の角度をαと言う。以下の幾何学的な関係が存在する。

Ｒ＝ＴからＩＳＯ×ｓｉｎαまでの距離
α＝β＋γ
β＝ａｔａｎ（ＡＢ長／ＴＢ長）
ここで、ＡＢ長＝各モジュール内の検出チャンネルの総数×単一の画素サイズ／２
γ＝ａｓｉｎ（ＡＣ’長さ／ＴＡ長さ）
ここで、ＡＣ’長は、実際に測定した物理的ギャップのサイズ
ＴＡ長はＸ線管からモジュールの一方の端部までの長さ、および
ＴＡ長＝ＴＢ長／ｃｏｓβ
幾何学的な関係を用いて、画像内の各バンド・アーチファクトの場所および幅を、各物理的ギャップの場所およびサイズに基づいて推定することができる。物理的ギャップの場所は検出器内の検出チャンネルの通し番号に基づいて計算し、物理的ギャップのサイズは、実際に測定したものとなる。

本発明の一実施形態によれば、バンド・アーチファクト・パラメータを計算するための方法は、画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよびＣＴ装置の形状に基づいて推定するステップと、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の対象隣接領域ＲＯＩ＿１、および第２の対象隣接領域ＲＯＩ＿２（図６に示すように黄色領域と２つの青色領域とに対応する）の場所を、バンド・アーチファクトの推定した場所および幅に基づいて決定するステップと、ＲＯＩ＿１およびＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得るステップと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバンド・アーチファクトＣＴ値を得るステップと、バックグラウンドＣＴ値とバンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、バンド・アーチファクト・パラメータを得るステップとを、含んでいる。

この方法は比較的単純である。しかし、図６に示す黄色領域と２つの青色領域とが不正確に描かれている場合には、バンド・アーチファクト・パラメータの計算結果の精度に悪影響が出る。

本発明の別の実施形態によれば、バンド・アーチファクト・パラメータを計算するためのより堅固な方法が提案される。本方法ではさらに、図６に示すように、黄色領域内のバックグラウンド画素とアーチファクト画素とを区別することによって、アーチファクト画素をより正確に識別する。その結果、バンド・アーチファクト・パラメータの計算結果が、より正確でより客観的な値となる。本方法は、画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよびＣＴ装置の形状に基づいて推定するステップと、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の対象隣接領域ＲＯＩ＿１、および第２の対象隣接領域ＲＯＩ＿２（図６に示すように黄色領域と２つの青色領域とに対応する）の場所を、バンド・アーチファクトの推定した場所および幅に基づいて決定するステップと、ＲＯＩ＿１およびＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得るステップと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を１番目の画素からＮ番目の画素までの降順でソートすることであって、ＮはＲＯＩ＿０内の画素の総数（図７に示すように）であり、画素のＣＴ値のソーティングは、当該技術分野で知られる種々のソーティング方法（たとえば、バブル法、選択法など）を用いても良い、ソートするステップと、ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してＲＯＩ＿０ＣＴ値を得るステップと、バックグラウンドＣＴ値とＲＯＩ＿０ＣＴ値とを比較するステップと、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しい場合に、バンド・アーチファクト・パラメータはゼロに等しいと決定し、バックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しくない場合に、バックグラウンドＣＴ値を１番目の画素およびＮ番目の画素と比較するステップと、バックグラウンドＣＴ値が１番目の画素よりも大きいかもしくはＮ番目の画素よりも小さいという条件が満たされた場合には、ＲＯＩ＿０ＣＴ値をバンド・アーチファクトＣＴ値として決定し、または前記条件が満たされない場合には、バックグラウンドＣＴ値ＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも小さい（すなわち、バックグラウンドがより暗くて、バンド・アーチファクトがより明るい）場合に、Ｎ番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むこと、もしくはバックグラウンドＣＴ値がＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも大きい場合に、１番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むことを、Ｍ個の画素のＣＴ値の平均値がバックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行ない（ここで、１≦Ｍ＜Ｎ）、そして、ＲＯＩ＿０内の残りの（Ｎ−Ｍ）個の画素のＣＴ値の平均値をバンド・アーチファクトＣＴ値として計算するステップと、バックグラウンドＣＴ値とバンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、バンド・アーチファクト・パラメータを得るステップと、を含んでいる。

なお、Ｎ番目の画素から始めてＭ個の画素を順次に読み込むプロセスの間、Ｍを１から始めて徐々に増やしても良い。代替的に、Ｍを、１とＮとの間のある特定の経験値ｉから始めて、徐々に増やすこと（すなわち、Ｍ＝ｉ、ｉ＋１、ｉ＋２、…）を、読み込んだ画素のＣＴ値の平均値がバックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行なっても良い。これを図８に示す。

特別な場合として、黄色領域（すなわち、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０）が当初、アーチファクト画素のみを収容するように比較的小さく描かれているときには、バックグラウンドＣＴ値は常に、１番目の〜Ｎ番目の画素のすべてよりも大きいかまたは小さい（すなわち、前述の方法で説明した「バックグラウンドＣＴ値が１番目の画素よりも大きいかまたはＮ番目の画素よりも小さいという条件が満たされている」）。

バンド・アーチファクト・パラメータを前述の方法によって計算した後に、画質を定量的に評価することができるため、ＣＴ装置が、最良の画像を自動的に選択して、最良の画像に対応付けられた最良の実効再構成ギャップを固定することができる。

なお、前述の方法は、図６に示すように、バックグラウンド画素を黄色領域（すなわち、バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０）から除外するためのものであるが、代替的な解決方法として、アーチファクト画素を青色領域（すなわち、第１の対象隣接領域ＲＯＩ＿１および第２の対象隣接領域ＲＯＩ＿２）から除外する方法も、実現可能である。このような代替的な解決方法では、通常、青色領域を当初、おそらくいくつかのバンド・アーチファクト画素をカバーするように、比較的大きく描いても良い。次に、青色領域内の画素を、前述した同様のソーティング方法によって降順にソートしても良く、一方で、黄色領域内の画素の平均値を基準値として選んでも良く、アーチファクト画素が図８に示したものと同様の方法で青色領域から徐々に取り除かれる。当然のことながら、青色領域を囲む最も外側のバックグラウンド領域を選択して、バックグラウンドＣＴ値を基準値として計算することもできる。

本発明の別の実施形態によれば、ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクトを取り除くための方法であって、対象物（たとえば、患者）を走査して対象物の画像データを収集することと、前述の方法によって決定された最良の実効再構成ギャップを用いて、対象物の画像を、対象物の画像データに基づいて再構成することと、を含む方法が提供される。

本発明のさらに別の実施形態によれば、Ｘ線源と、コリメータと、物理的ギャップが存在する複数のモジュールからなる検出器と、走査された対象物の画像を、前述の方法によって決定された最良の実効再構成ギャップを用いることによって再構成するための画像再構成器と、を備えるＣＴ装置が提供される。好ましくは、複数のモジュールは平坦モジュールである。

図９に、６つの異なるギャップ値を用いて再構成された水ファントムの６つの画像を示す。最良の画像を画質の目視評価によって選択して、最良の画像に対応付けられた５１０μｍのギャップ値を最良の実効再構成ギャップとして決定する。

図１０に、前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心の水ファントムの画像を示す。図１１〜１４に、前述の６つの異なるギャップ値を用いて再構成された中心を外れた中心の水ファントムの画像を示す。図に示すように、あるファントムの再構成画像に基づいて選択された最良の実効再構成ギャップは、他の対象物（中心の水ファントムおよび中心を外れた水ファントム）の画像を再構成するために用いる場合に、やはりバンド・アーチファクトを適切に取り除き、最良の品質の画像となる。ファントムが異なると、ギャップおよび視覚的な画質の点で感度は異なるが、傾向は同じある。すなわち、実効再構成ギャップが不正確であるほど、再構成画像内のバンド・アーチファクトは重大になる。

さらに加えて、中心を外れたファントムの画像をスペクトル較正の間に収集することができるため、特別なワークフローを何ら加える必要はない。

実効再構成ギャップはＸ線源およびファントムの電圧ｋＶ（スペクトル）に関係づけられてはいるが、実際の画像に基づく方法は正確である。なぜならば、それは、ファントム・データに基づき、あらゆるｋＶを対象にしているからである。

要約すれば、本発明により、以下の技術的な効果を得ることができる。

−バンド・アーチファクトを取り除いて良好な画質を得ること、
−ＣＴ装置のコストを下げること。

なお、バンド・アーチファクトに加えて、他のアーチファクト（たとえば、中心の汚れ、散乱アーチファクトなど）が、再構成画像内に存在する場合がある。前記他のアーチファクトは、不正確な実効再構成ギャップによって生じるわけではなく、当該技術分野で知られるアルゴリズムまたは方法を用いることによって予め取り除いても良い。それから本発明の方法を用いても良い。他のタイプのアーチファクトを取り除く方法には本発明は関係していないので、それ以上は説明しない。

前述および前記の実施形態は、実施例としてのみ示しており、本発明を限定するものと解釈してはならない。本明細書では特定の用語を用いる場合があるが、それは一般的および記述的な意味でのみ用いており、限定を目的とするものではない。本発明の範囲は、本明細書に添付の請求項およびその均等物のみによって規定されることが意図されている。

Claims (18)

1. 物理的ギャップが存在する複数のモジュールからなる検出器を備えるＣＴ装置において最良の実効再構成ギャップを自動的に決定するための方法であって、
   ファントムを走査して前記ファントムの画像データを収集することと、
   複数の異なるギャップ値を用いて、前記ファントムの画像をそれぞれ、前記画像データに基づいて再構成することによって、異なるギャップ値にそれぞれ対応付けられた複数の画像を得ることと、
   前記複数の画像から最良の画像を選択することと、
   前記最良の画像に対応付けられた前記ギャップ値を自動的に決定し、それを前記最良の実効再構成ギャップとして保存することと、を含む方法。
2. 前記複数の画像から最良の画像を選択することには、前記各画像内のバンド・アーチファクトの目視評価に基づいてユーザが前記最良の画像を手作業で選択することが含まれる請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の画像から最良の画像を選択することには、前記各画像内のバンド・アーチファクト・パラメータの計算に基づいて前記ＣＴ装置が前記最良の画像を自動的に選択することが含まれる請求項１に記載の方法。
4. 前記各画像内の前記バンド・アーチファクト・パラメータの前記計算には、
   前記画像内の前記バンド・アーチファクトの場所および幅を、前記物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよび前記ＣＴ装置の形状に基づいて推定することと、
   バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１、および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、前記バンド・アーチファクトの前記推定した場所および幅に基づいて決定することと、
   前記ＲＯＩ＿１および前記ＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、
   前記ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバンド・アーチファクトＣＴ値を得ることと、
   前記バックグラウンドＣＴ値と前記バンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、前記バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる請求項３に記載の方法。
5. 前記各画像内の前記バンド・アーチファクト・パラメータの前記計算には、
   前記画像内の前記バンド・アーチファクトの場所および幅を、前記物理的ギャップの場所およびサイズに基づいておよび前記ＣＴ装置の形状に基づいて推定することと、
   バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、前記バンド・アーチファクトの前記推定した場所および幅に基づいて決定することと、
   前記ＲＯＩ＿１および前記ＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、
   前記ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を１番目の画素からＮ番目の画素までの降順にソートすることであって、Ｎは前記ＲＯＩ＿０内の画素の総数である、ソートすることと、
   前記ＲＯＩ＿０内のすべての画素の前記ＣＴ値を平均化してＲＯＩ＿０ＣＴ値を得ることと、
   前記バックグラウンドＣＴ値と前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値とを比較することと、
   前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しい場合に、前記バンド・アーチファクト・パラメータはゼロに等しいと決定し、前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しくない場合に、前記バックグラウンドＣＴ値を前記１番目の画素および前記Ｎ番目の画素と比較することと、
   前記バックグラウンドＣＴ値が前記１番目の画素よりも大きいかもしくは前記Ｎ番目の画素よりも小さいという条件が満たされた場合には、前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値をバンド・アーチファクトＣＴ値として決定し、または
   前記条件が満たされない場合には、
   前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも小さい場合に、前記Ｎ番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むこと、もしくは前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも大きい場合に、前記１番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むことを、前記Ｍ個の画素のＣＴ値の平均値が前記バックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行ない（ここで、１≦Ｍ＜Ｎ）、そして、前記ＲＯＩ＿０内の残りの（Ｎ−Ｍ）個の画素のＣＴ値の平均値を前記バンド・アーチファクトＣＴ値として計算することと、
   前記バックグラウンドＣＴ値と前記バンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、前記バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる請求項３に記載の方法。
6. 前記物理的ギャップの前記場所を、前記検出器内の検出チャンネルの通し番号に基づいて計算し、一方で、前記物理的ギャップの前記サイズは実際に測定する請求項４または５に記載の方法。
7. 前記ファントムは水ファントムである請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
8. 前記水ファントムはサイズが小さく中心を外して配置される請求項７に記載の方法。
9. 前記水ファントムはサイズが小さく、中心に配置されて、前記検出器内の中心モジュールの前記物理的ギャップのみをカバーする請求項７に記載の方法。
10. 前記水ファントムはサイズが大きく、前記水ファントムを走査するときに大電流のＸ線源と大きなスライス厚みとを用いる請求項７に記載の方法。
11. 前記複数の異なるギャップ値を、前記ユーザが手入力するか、または前記システムが自動的に設定する請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
12. 標準カーネル機能および／またはシャープ・カーネル機能を、前記ファントムの前記画像を再構成する間に用いる請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
13. 前記シャープ・カーネル機能は骨カーネル機能またはエッジ・カーネル機能である請求項１２に記載の方法。
14. ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクトを取り除くための方法であって、
    対象物を走査して前記対象物の画像データを収集することと、
    前記対象物の前記画像データに基づいて、前記対象物の画像を、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法によって決定された前記最良の実効再構成ギャップを用いることによって再構成することと、を含む方法。
15. ＣＴ装置における再構成画像内のバンド・アーチファクト・パラメータを決定するための方法であって、
    画像内のバンド・アーチファクトの場所および幅を、前記ＣＴ装置の検出器内の複数のモジュール間の個々の物理的ギャップの場所およびサイズに基づいて推定することと、
    バンド・アーチファクト対象領域ＲＯＩ＿０、第１の隣接対象領域ＲＯＩ＿１および第２の隣接対象領域ＲＯＩ＿２の場所を、前記バンド・アーチファクトの前記推定した場所および幅に基づいて決定することと、
    前記ＲＯＩ＿１および前記ＲＯＩ＿２内のすべての画素のＣＴ値を平均化してバックグラウンドＣＴ値を得ることと、
    前記ＲＯＩ＿０内のすべての画素のＣＴ値を１番目の画素からＮ番目の画素までの降順にソートすることであって、Ｎは前記ＲＯＩ＿０内の画素の総数である、ソートすることと、
    前記ＲＯＩ＿０内のすべての画素の前記ＣＴ値を平均化してＲＯＩ＿０ＣＴ値を得ることと、
    前記バックグラウンドＣＴ値と前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値とを比較することと、
    前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しい場合に、前記バンド・アーチファクト・パラメータはゼロに等しいと決定し、前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値に等しくない場合に、前記バックグラウンドＣＴ値を前記１番目の画素および前記Ｎ番目の画素と比較することと、
    前記バックグラウンドＣＴ値が前記１番目の画素よりも大きいかもしくは前記Ｎ番目の画素よりも小さいという条件が満たされた場合には、前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値をバンド・アーチファクトＣＴ値として決定し、または
    前記条件が満たされない場合には、
    前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも小さい場合に、前記Ｎ番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むこと、もしくは前記バックグラウンドＣＴ値が前記ＲＯＩ＿０ＣＴ値よりも大きい場合に、前記１番目の画素から始まってＭ個の画素を順次に読み込むことを、前記Ｍ個の画素のＣＴ値の平均値が前記バックグラウンドＣＴ値に等しくなるまで行ない（ここで、１≦Ｍ＜Ｎ）、そして、前記ＲＯＩ＿０内の残りの（Ｎ−Ｍ）個の画素のＣＴ値の平均値を前記バンド・アーチファクトＣＴ値として計算することと、
    前記バックグラウンドＣＴ値と前記バンド・アーチファクトＣＴ値との間の差の絶対値を計算して、前記バンド・アーチファクト・パラメータを得ることと、が含まれる方法。
16. 前記物理的ギャップの前記場所を、前記検出器内の検出チャンネルの通し番号に基づいて計算し、一方で、前記物理的ギャップの前記サイズは実際に測定する請求項１５に記載の方法。
17. Ｘ線源と、
    コリメータと、
    物理的ギャップが存在する複数のモジュールからなる検出器と、
    走査された対象物の画像を、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法によって決定された前記最良の実効再構成ギャップを用いることによって再構成するための画像再構成器と、を備えるＣＴ装置。
18. 前記検出器内の前記複数のモジュールは平坦モジュールである請求項１７に記載のＣＴ装置。