JP2015536729A - プロジェクションデータからのノイズ除去 - Google Patents
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Abstract
Description
(外2)
がある。ここで、R1とR2は主成分材料に対する規格化である。最後の例では、パラメータβは、(βを小さい値にして)ノイズの一部のみを除去しプロジェクションデータの空間解像度を維持するか、または(βを大きい値にして)ノイズをほぼ完全に除去しプロジェクションデータの解像度を少し失うか、選択できる。これらの2つの極端なシナリオ間の中間は、βを変化させることにより実現できる。一般的に、βは予め決定しても、ユーザが確定しても、及び/または調節可能としてもよい。
(外3)
を最大化することにより、相関フィルタリングを行う。非限定的な例として、2つのエネルギービンに対してシミュレーションされた光子計数データを光電効果とコンプトン散乱、及び光電効果とコンプトン散乱の両方の規格化のためのHuberペナルティにおける分解と組み合わせて、データをノイズ除去して、相関ノイズを除去できる。
(外4)
を反復的にノイズ除去(de−noise)する反復ノイズ除去器302を含む。ここで、Mは主成分材料の数である(nは反復サイクルインデックスである)。ノイズ除去は、式5または式6に示した規格化対数尤度の最大化、または総分散最小化、両側フィルタリング、及び/またはその他のノイズ除去アルゴリズムなどの反復ノイズ除去アルゴリズムを適用し、ノイズ除去された主成分材料線積分
(外5)
を生成することにより行う。ここで、
(外6)
は更新項である。
(外7)
を置換更新項
(外8)
で置き換え、各反復において、
(外9)
をレンダリングする。一般的に、置換更新項
(外10)
は、ノイズ除去プロセスから、所定の相関ノイズに対応しない更新レイヤー(update layers)をフィルタする。置換更新項決定器306は、後でより詳しく説明するように、置換更新項を決定する。
(外11)
の順序は変えない。言い換えると、任意の1≦k≦Kに対して、ノイズ成分
(外12)
は光線iの同じ近傍の光線に対応する。「サンプルノイズ」法を用いて、推定される共分散行列は式7として得られる。ここで、「・」は内積を表し、上付きの添え字「i」は光線を表す:
(外13)
で示す
(外14)
の最良予測は、独立パラメータ
(外15)
に基づき決定される。
予測
(外16)
は、式8の共分散行列に基づいて決定できる:
(外18)
の一つのノイズ成分と、同じ光線に対応する他の主成分材料線積分すべてのノイズ成分との間の統計的相関を決定する。シノグラムm中の光線iの測定値のノイズ成分(
(外19)
で示す)の間、及び予測
(外20)
の間の相関係数
(外21)
は、式10に示すように定義できる:
(外23)
に基づき、主成分材料mの主成分材料線積分の光線iの測定値に対して求めた異なるノイズ成分を含むハイパープレーンを、式12に示すように決定する。
(外27)
に基づいて
(外28)
を計算する。非限定的な例として、光線iの
(外29)
の値が長さMの列ベクトル
(外30)
により示される場合、置換更新項決定器306は、事前に計算した係数
(外31)
を考慮して、このベクトルを、式14に示したように、
(外32)
で置き換える:
(外33)
を投影し、投影ベクトル
(外34)
で表す。長さMの新しいベクトル
(外35)
を式15に基づき定義する:
ノイズ除去の反復がもう無ければ、ステップ512において、ノイズ除去された主成分材料線積分を再構成する。
言うまでもなく、ここに説明する方法のステップの順序は、限定的なものではない。このように、ここでは他の順序も想定できる。また、一以上のステップを削除したり、一以上の追加ステップを含めたりしてもよい。
Claims (26)
- それぞれが異なるX線スペクトルに対してスキャンされたオブジェクトの減衰特性を表す少なくとも2つの測定線積分のサブセットを含むスペクトル/マルチエネルギープロジェクションデータを受け取るステップと、
前記スペクトル/マルチエネルギープロジェクションデータを複数の主成分材料線積分に分解するステップと、
プロジェクションドメインのみにおいて、前記複数の主成分材料線積分から相関ノイズを除去することにより前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去し、分解されノイズ除去された主成分材料線積分を生成するステップとを有する、方法。 - 前記分解されノイズ除去された主成分材料線積分を再構成し、それにより前記スキャンされたオブジェクトを示す体積画像データを生成するステップをさらに有する、
請求項1に記載の方法。 - 前記複数の主成分材料線積分の統計モデルを決定するステップと、
前記統計モデルに応じて前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去するステップとをさらに有する、
請求項1ないし2いずれか一項に記載の方法。 - 前記統計モデルにより対数尤度関数最大化またはコスト関数最小化のうち少なくとも一方を行う、請求項3に記載の方法。
- 前記統計モデルを、前記複数の主成分材料線積分のそれぞれの規格化項を含むように拡張するステップと、
前記拡張された統計モデルに応じて前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去するステップとをさらに有する、
請求項3ないし4いずれか一項に記載の方法。 - 前記規格化項は、
各測定光線について、主成分材料線積分値の隣接する光線の値との差を評価する第1のパラメータと、
前記統計モデルの平滑効果を制御する第2のパラメータと、
主成分材料線積分間の距離の逆数に基づき規格化を加重する第3のパラメータと
のうちの少なくとも1つを含む、請求項5に記載の方法。 - 前記測定線積分の分散を求めるステップと、
前記主成分材料線積分の分散を、前記測定線積分と、前記測定線積分の分散とに基づき決定するステップと、
前記主成分材料線積分間の共分散を、前記測定線積分、前記主成分材料線積分、及び前記主成分材料線積分の分散に基づいて決定するステップをさらに有する、
請求項1ないし6いずれか一項に記載の方法。 - 同じ光線の主成分材料線積分のノイズ成分間の共分散を、その光線の近傍内のノイズのある主成分材料線積分に基づいて決定するステップをさらに有する、
請求項1ないし6いずれか一項に記載の方法。 - 主成分材料線積分のペアが主成分材料線積分の「真の」ペアである確率を、前記主成分材料線積分、前記主成分材料線積分の分散、及び前記共分散に基づいて決定するステップと、
前記確率に基づいて、前記複数の主成分材料線積分の統計モデルを決定するステップとを有する
請求項7ないし8いずれか一項に記載の方法。 - 前記主成分材料線積分のノイズ除去更新項を含むアルゴリズムで第1のノイズ除去を含む反復を行うステップであって、
置き換え更新項を生成するステップと、
前記更新項を置換更新項で置き換えるステップと、
前記置換更新項に基づいてノイズ除去された主成分材料線積分を生成するステップとを有する、行うステップをさらに有する、
請求項1に記載の方法。 - 複数のノイズ相関係数と相関ノイズハイパープレーンとに基づいて、前記置換更新項を生成するステップをさらに有する、請求項10に記載の方法。
- 前記主成分材料線積分の後続のノイズ除去更新項を含むアルゴリズムで、少なくとも一つの後続のノイズ除去を行う反復を行うステップであって、
後続の置換更新項を生成するステップと、
前記後続の更新項を前記置換更新項で置き換えるステップと、
前記後続の置換更新項に基づいてノイズ除去された主成分材料線積分の反復を生成するステップとを有する、行うステップをさらに有する、
請求項10ないし11いずれか一項に記載の方法。 - 複数のノイズ相関係数と相関ノイズハイパープレーンとに基づいて、前記後続の置換更新項を生成するステップをさらに有する、請求項12に記載の方法。
- 前記主成分材料線積分のそれぞれのノイズ成分の予測を、同じ光線の他のすべての主成分材料線積分のノイズ成分に基づき計算することにより、前記相関ノイズハイパープレーンを決定するステップをさらに有する、請求項13に記載の方法。
- 各主成分材料線積分のノイズ成分の予測を、同じ光線の主成分材料線積分のノイズ成分間の推定された共分散行列に基づいて計算する、請求項14に記載の方法。
- 異なる各主成分材料線積分のノイズ成分を、同じ光線の残りの主成分材料線積分のノイズ成分に基づいて、予測することにより計算されたハイパープレーンは、互いに異なる、請求項14ないし15いずれか一項に記載の方法。
- 光線のすべての主成分材料線積分のノイズ成分の更新項を、与えられた主成分材料線積分に対して計算されたハイパープレーンに投影し、前記与えられた主成分材料線積分に対応する投影された更新項の座標を取ることにより、各主成分材料線積分の更新項値を置き換えるステップをさらに有する、請求項16に記載の方法。
- 主成分材料線積分の一つのノイズ成分と、同じ光線に対応する他の主成分材料線積分のノイズ成分との関数として前記ノイズ相関係数を生成するステップをさらに有する、
請求項13に記載の方法。 - 同じ光線の主成分材料線積分のノイズ成分について計算された共分散行列に基づいて前記複数の相関係数を生成するステップと、
主成分材料線積分の各々のノイズ成分の間、及び光線の他のすべての主成分材料線積分のノイズ成分についてわかっていると仮定して前記ノイズ成分により決定される同じ主成分材料線積分のノイズ成分の予測の間の複数の相関係数を計算するステップとをさらに有する、
請求項13に記載の方法。 - ある光線の各主成分材料線積分の測定値の更新項値であってこの光線の元の更新項をこの主成分材料について計算したハイパープレーンに投影した後に求めたものに、その光線の同じ主成分材料のノイズ成分に対して計算した相関係数をかけるステップをさらに有する、請求項13乃至19いずれか一項に記載の方法。
- 少なくとも2つの異なる主成分材料に対応する少なくとも複数の主成分材料線積分を受け取り、
プロジェクションドメインのみにおいて、前記複数の主成分材料線積分から相関ノイズを除去することにより前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去し、分解されノイズ除去された主成分材料線積分を生成する、
プロジェクションデータノイズ除去器を有する、プロジェクションデータプロセッサ。 - 前記プロジェクションデータノイズ除去器は、主成分材料線積分の分散と、その間の共分散または複数の相関係数と、異なる主成分材料線積分の間のノイズ相関を記述するハイパープレーンとのうち少なくとも一つに基づき、前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去する、請求項21に記載のプロジェクションデータプロセッサ。
- 複数の主成分材料線積分に対応する測定されたスペクトル/マルチエネルギー線積分の分散を決定する測定積分分散決定器と、
主成分材料線積分の分散を決定する主成分材料積分分散決定器と、
測定されたスペクトル/マルチエネルギー線積分の分散または光線の近傍の主成分材料線積分のうち少なくとも一方に基づいて、主成分材料線積分の共分散を決定する主成分材料積分共分散決定器と、
主成分材料線積分のペアが主成分材料線積分の「真の」ペアに属する確率を決定する確率決定器と、
前記確率に基づいて、主成分材料線積分の完全なセットの対数尤度を決定する対数尤度決定器と、
前記対数尤度を最大化することにより、主成分材料線積分の相関フィルタリングを行う相関フィルタとを有する、
プロジェクションデータノイズ除去器を有する、
請求項22に記載のプロジェクションデータプロセッサ。 - 前記対数尤度決定器は、前記対数尤度と各主成分材料の少なくとも一つの規格化項とを含む拡張対数尤度を生成し、前記相関フィルタは、前記拡張対数尤度を用いて前記相関フィルタリングを行う、請求項23に記載のプロジェクションデータプロセッサ。
- 更新項を含むアルゴリズムを用いて複数の主成分材料線積分をノイズ除去する反復ノイズ除去器と、
各ノイズ除去の反復について、ノイズ除去された複数の主成分材料線積分の置換更新項を決定する置換更新決定器であって、前記複数の相関係数と前記ハイパープレーンとに基づいて置換更新を決定する置換更新決定器と、
更新項を各ノイズ除去の反復で用いられる置換更新項で置き換える置換更新項置換器とを有する、
プロジェクションデータノイズ除去器を有する、
請求項22に記載のプロジェクションデータプロセッサ。 - コンピュータ読み取り可能記憶媒体にエンコードされたコンピュータ読み取り可能命令であって、計算システムのプロセッサにより実行されたとき、前記プロセッサに、
プロジェクションドメインのみにおいて、複数の主成分材料線積分から相関ノイズを除去することにより前記複数の主成分材料線積分をノイズ除去し、分解されノイズ除去された主成分材料線積分を生成させ、
ノイズ除去は、異なる主成分材料線積分ノイズ成分間の共分散行列または複数の相関係数と、異なる主成分材料線積分間のノイズ相関を記述するハイパープレーンとのうち少なくとも一つに基づく、コンピュータ読み取り可能命令。
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