JP2016202250A - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大規模なデータを扱う画像再構成手法を実現する。【解決手段】画像処理装置は、被写体に対して複数の測定データを取得する測定装置から複数の測定データを取得し、複数の測定データを複数のサブセットに分割し、繰り返し演算ごとに複数のサブセットに含まれる測定データを各演算ユニットに分配し、画像領域を複数の領域に分割し、複数の領域情報を各演算ユニットに分配し、各演算ユニット上で、分配された測定データを用いて、分配された領域情報において各演算ユニットで得られた結果を更新することで再構成処理を行い、部分再構成画像を生成し、部分再構成画像を合成して再構成画像を生成する。【選択図】 図１

Description

本発明は被写体内の断層画像を形成する画像診断装置の画像再構成処理に関する。

被写体内の断層画像を形成する画像診断装置は、放射線を用いて断層画像を形成し、該断層画像は、医師等による患者の診断に利用される。このような画像診断装置は、断層画像を得るために、画像再構成処理を行う。Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ ＣＴ）装置などの画像診断装置は、画像再構成処理に投影計算を含む。

投影計算を含む画像再構成処理方法は、解析的手法と逐次近似法の２つに大別される。解析的手法は、処理負荷が低い一方、再構成画像の画質が低いという問題がある。逐次近似法は、計算負荷が高いが、再構成画像上のノイズを低減でき高画質化が期待できる。逐次近似画像再構成法の一つに、ブロック反復型逐次近似画像再構成法がある。

従来、画像再構成処理を複数の演算ユニットを用いて行う場合、特許文献１に記載されているように、画像診断装置により取得された測定データ（被写体の断層像データ）は各演算ユニット間で分配され、その後複数の演算ユニットにおいて並列処理が行われる。この場合、測定データから計算すべき画像領域（画像空間）が特定できる場合、その画像領域のみが各演算ユニット間で分配されればよいが、特定できない場合、全画像領域のデータが各演算ユニット間で分配される。また、非文特許文献１に記載されているように、演算ユニット間のデータ転送時間をより少なくするために、分割された画像が各演算ユニットに分配され、並列処理が行われる。

特開２０１１−７２８２７号公報

Zakaria Bahi, Julien Bert, Awen Autret and Dimitris Visvikis, "High Performance Multi-GPU Acceleration for Fully 3D List-Mode PET Reconstruction," 2012 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record, 2012

被写体内の断層画像を詳細に画像化する場合、測定データ（被写体の断層像データ）が大規模化する。そこで、複数の演算ユニットを用いて大規模な測定データを扱う画像再構成処理手法が必須となる。しかしながら、大規模な測定データや再構成された画像データを用いた画像再構成処理を行うため、演算ユニットのメモリサイズを超えてしまうという課題があった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、大規模なデータを扱う画像再構成手法を実現することを目的とする。

上記目的を達成するための、本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を有する。すなわち、複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を行うことにより再構成画像を生成する画像処理装置であって、被写体に対して複数の測定データを取得する測定装置から該複数の測定データを取得する取得手段と、前記複数の測定データを複数のサブセットに分割する第１の分割手段と、前記繰り返し演算ごとに前記複数のサブセットに含まれる測定データを各演算ユニットに分配する第１の分配手段と、画像領域を複数の領域に分割する第２の分割手段と、前記複数の領域情報を各演算ユニットに分配する第２の分配手段と、各演算ユニット上で、前記分配された測定データを用いて、前記分配された領域情報において各演算ユニットで得られた結果を更新することで前記再構成処理を行い、部分再構成画像を生成する再構成処理手段と、前記部分再構成画像を合成して前記再構成画像を生成する合成手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、大規模なデータを扱う画像再構成手法を実現することが可能となる。

画像処理装置１００の構成の一例を示す機能ブロック図。 実施形態１における再構成処理の演算を説明する図。 画像処理装置１００により実行される処理態様の一例を示すフローチャート。 実施形態１における画像診断装置の概略図。 実施形態１における処理の概念図。 実施形態２における画像診断装置の概略図。 実施形態２における処理の概念図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。

［実施形態１］
図１は、実施形態１における画像処理装置１００の構成の一例を示す機能ブロック図である。画像処理装置１００は、複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を並列処理して再構成画像を生成する。以下、画像処理装置１００の主要部を説明するが、これ以外の処理部を備えていても構わない。画像再構成処理部１０１は、複数の演算ユニットから構成され、画像再構成処理を行う。具体的には、画像再構成処理部１０１は、各演算ユニット上で、分配された測定データを用いて、分配された領域情報において各演算ユニットで得られた結果を更新することで再構成処理を行い、部分再構成画像を生成する。詳細は後述する。各演算ユニットは、内部に記憶メモリを備える。記憶メモリには、後述する分配された測定データ（被写体の断層像データ）と画像データが格納される。

ここで、測定データとは、放射線を用いて被写体の断層像を異なる角度から測定することによって得られるデータである。一方、画像データは、本実施形態における画像再構成処理の結果取得され得るボリュームデータであり、後述するように、初期画像データとしては例えば、画像化したい範囲に所定の値が代入され、画像化しない範囲に０が代入されたデータが用いられる。

これらの各演算ユニットによる演算処理は並列に行われ、ＧＰＵもしくはＣＰＵ上で動作する。なお、使用される演算ユニットはＧＰＵもしくはＣＰＵ上で動作するものに限定されない。演算制御部１０９は、画像再構成処理部１０１の複数演算ユニットで実行された画像再構成処理の結果を集約・加算し、各演算ユニットへ分配する処理を行う。なお、演算制御部１０９はＧＰＵもしくはＣＰＵ上で動作するものに限定されない。

測定データ記憶部１０２は、被写体に対して複数の測定データ（被写体の断層像データ）を取得する断層像測定装置から該複数の測定データを取得して格納する。図４に、本実施形態における断層像測定装置の構成を示す。断層像測定装置は、複数の測定データを取得する。図４に示すように、断層像測定装置は、被写体にＸ線を照射するＸ線管球４０１と、照射されたＸ線を検出する検出器４０２を備え、被写体を画像化する画像空間４０３を挟むように配置された医用画像診断装置の１つであるＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置である。なお、Ｘ線管球４０１から照射されるＸ線は、パラレルビーム型やコーンビーム型、ファンビーム型など、形状は限定されない。また、検出器４０２は、図４に示すような平面型検出器に限定されない。

測定データ分割部１０３は、断層像測定装置により取得され測定データ記憶部１０２に格納されている、被写体の断層像データである測定データを複数のサブセットに分割する。各サブセットには、各演算ユニットが繰り返し演算の１反復で使用される測定データが含まれる。測定データ分配部１０４は、繰り返し演算ごとに、サブセットに含まれる測定データ（分割された測定データ）を各演算ユニットに分配する。本実施形態では、測定データ分配部１０４は、各演算ユニットへ同一データを分配する。

初期画像生成部１０５は、最初の画像データを生成する。すなわち、初期画像生成部１０５は、画像再構成処理の入力画像となる初期画像を生成する。初期画像は、画像化可能な範囲（画像領域）において、画像化したい範囲（撮像範囲内）に所定の値が代入され、画像化しない範囲（撮像範囲外）に０が代入された画像である。撮像範囲内に代入される値は、例えば、均一値や測定データから計算された値を代入する。代入する値の計算方法は特定の方法に限定されない。画像データ記憶部１０６は、画像データとして、初期値として初期画像生成部１０５により生成された初期画像を記憶する。画像データ記憶部１０６は、複数の演算ユニットによる演算開始後は、画像再構成処理が行われるたびに再構成画像合成部１１０により生成された再構成画像を記憶してもよい。

画像データ分割部１０７は、被写体のボリュームデータである画像データ（画像領域）を演算ユニット数分の複数の領域に分割する。このとき、画像データ分割部１０７は、分割された画像データが、一定範囲で連続した領域となるように、分割処理を行う。画像データ分配部１０８は、分割された画像データ（分割された領域情報）を各演算ユニットに分配する。画像データ分配部１０８は、それぞれ異なる画像データ（画像領域から分割された複数の領域）を各演算ユニットに分配する。再構成画像合成部１１０は、各演算ユニット上で画像再構成処理された各再構成画像を合成する。

図２は、本実施形態による再構成処理の演算を説明するための図である。演算ユニット１０１−Ａは、正規化項演算２００−Ａ、順投影演算２０１−Ａ、逆投影演算２０５−Ａ、画像更新演算２０６−Ａを行う。演算ユニット１０１−Ｂ〜１０１−Ｎも同様に、それぞれ正規化項演算２００Ｂ〜２００Ｎ、順投影演算２０１Ｂ〜２０１Ｎ、逆投影演算２０５Ｂ〜２０５Ｎ、画像更新演算２０６Ｂ〜２０６Ｎを行う。演算制御部１０９は、順投影演算結果集約２０２、順投影演算結果加算２０３、順投影演算結果分配２０４を行う。

正規化項演算２００−Ａ〜２００−Ｎでは、正規化項の計算が行われる。正規化項は、後段の反復処理を行う前に逆投影演算を実施することにより得られる値である。順投影演算２０１−Ａ〜２０１−Ｎでは、順投影演算が行われる。順投影演算は、投影線上の画素値の合計値を求める計算である。

順投影演算結果集約２０２では、順投影演算２０１−Ａ〜２０１−Ｎにより得られた順投影演算結果が集約される。この集約処理は、演算制御部１０９において実施される。

順投影演算結果加算２０３では、順投影演算結果集約２０２により集約された順投影演算結果が、すべて加算される。具体的には、順投影演算結果加算２０３では、各演算ユニット１０１−Ａ〜１０１−Ｎにより得られた順投影演算結果が、後述するように画像データの異なる部分に対応するため、まとめて全体の画像データを形成するように、足し合わされる。この加算処理は、演算制御部１０９において実施される。

順投影演算結果分配２０４では、順投影演算結果加算２０３により加算処理された順投影演算結果が、演算ユニット１０１−Ａ〜１０１−Ｎへ分配される。この分配処理は、演算制御部１０９において実施される。具体的には、加算された順投影演算結果は、各演算ユニット１０１−Ａ〜１０１−Ｎの処理結果（加算前の順投影演算結果）に対応する部分画像データに合わせて分割され、分配される。

逆投影演算２０５−Ａ〜２０５−Ｎでは、逆投影計算が行われる。具体的には、逆投影演算は、投影値を足し合わせる計算である。画像更新演算２０６−Ａ〜２０６−Ｎでは、画像更新のための演算が行われる。具体的には、画像更新演算２０６Ａ〜２０６Ｎでは、前回までに得られた逆投影演算結果と今回得られた逆投影演算結果とを掛け合わされる。この処理まで終わったのち、処理は順投影演算２０１−Ａ〜２０１−Ｎへ戻り、反復処理が行われる。

図３は、画像処理装置１００により実行される処理態様の一例を示すフローチャートである。図５に、本実施形態における処理の概念図を示し、図３の処理と合わせて説明する。図３と図５は、演算ユニットの数（＝Ｎ）が４である例が示されている。ステップＳ３００において、測定データ分割部１０３は、測定データ記憶部１０２に記憶された測定データを、Ｓ個のサブセットに分割する。各サブセットには、１反復の計算に使用するデータ群が含まれる。測定データ分割部１０３は、測定データをサブセットに分割する際、特定のビュー（投影角）を指定してサブセットに分割する。すなわち、測定データ分割部１０３は、複数のサブセットのそれぞれが異なる投影角の測定データを有するように、複数の測定データを複数のサブセットに分割する。この特定のビューは、任意に決定することができる。本実施形態では、測定データのそれぞれには、照射された投影角に対応する投影角インデックスが付与されているものとする。測定データ分割部１０３は、各投影角の検出データ内は分割せず、各サブセットに含める投影角インデックスを指定することにより、複数の測定データを複数のサブセットに分割する。

図５の例では、測定データ５０に含まれる検出データの数が１２で、サブセット数（＝Ｓ）が４の場合であり。このとき、測定データ分割部１０３は、サブセット５０−１に投影角インデックス１、５、９の検出データを、サブセット５０−２に投影角インデックス２、６、１０の検出データを、サブセット５０−３に投影角インデックス３、７、１１の検出データを、サブセット５０−４に投影角インデックス４、８、１２の検出データを分割する。なお、分割ための投影角インデックスの指定方法は上記例に限定されない。このように、測定データ分割部１０３は、投影角インデックスを指定して分割することで、測定データに処理を追加することなく分割することができる。

ステップＳ３０１において、初期画像生成部１０５は、画像再構成処理の入力画像となる初期画像データを生成する。本実施形態において、初期画像として画像化したい範囲（全画像領域）に代入される所定の値は、測定データ記憶部１０２に記憶された測定データから計算された均一値とする。なお、代入される値は、上記の値に限定されない。

ステップＳ３０２において、画像データ分割部１０７は、画像データの分割処理を行う。このとき、画像データ分割部１０７は、それぞれの領域が一定の連続した範囲を有するように、画像領域を複数の領域に分割する。また、画像データ分割部１０７は、画像領域を同じ範囲を有する複数の領域に分割する。なお、このとき分割方法は特定の方法に限定されない。例えば、画像空間において、スライス断面内横方向をＸ軸方向、縦方向をＹ軸方向、スライス方向をＺ軸方向と定義する。このとき、図５に示すように、Ｘ軸方向に対して平行な平面で画像を分割する（画像データ５１から画像データ５１−１〜５１−４へ分割する）分割方法が挙げられる。この他にも、Ｙ軸方向もしくはＺ軸方向に対して平行な平面で画像を分割する、各軸に対して斜め方向に分割するなど、様々な分割方法が挙げられる。また、分割領域は各演算ユニットで均一である必要はなく、任意に決めることができる。なお、図３では、ステップＳ３００から順にステップＳ３０１、Ｓ３０２と処理は進んだが、ステップＳ３００の処理とステップＳ３０１，Ｓ３０２の処理を入れ替えてもよい。

ここで、演算ユニット上に保持不可能な大規模データに対する画像再構成処理を行うことができる理由を具体的に説明する。画像サイズが１０２４×１０２４×１０２４画素とし、数値をｆｌｏａｔ型で扱うことにすると、画像データの大きさは約４．３ＧＢとなる。この画像サイズに対応する測定データのサイズを２０４８×１０２４×１０２４とし、数値をｆｌｏａｔ型で扱う場合、測定データの大きさは約８ＧＢとなる。

また、画像再構成法を計算する上で確保しなければならない配列として、再構成画像と測定データの他に、順投影演算結果を保持する配列、正規化項配列、逆投影演算結果を保持する配列が挙げられる。また、本実施形態では、高速実装するためにＧＰＵのＴｅｘｔｕｒｅ機能を利用する。そのために、再構成画像に対して入力用再構成画像と出力用再構成画像の２つの配列を用意する。これにより、合計で測定データサイズの２つの配列、再構成画像サイズの４つの配列を必要となる。これらを分割せずに全データを演算ユニットに分配した場合、３０ＧＢ以上のメモリサイズが必要となる。これを演算ユニットにＧＰＵを４枚使用し、サブセット数を１６として画像再構成処理を実装する場合、各演算ユニットに分配するデータサイズは、分割画像データが約１．０７ＧＢ、分割測定データが約０．５ＧＢとなる。以上から、ＧＰＵに分配されるデータサイズは合計約５．２８ＧＢにまで削減することが可能となり、ＧＰＵのメモリ上に保持することができる。

図３の説明に戻り、画像データ分配部１０８は、ステップＳ３０３Ａ〜Ｓ３０３ＤでステップＳ３０２で分割された画像データを各演算ユニットへ分配する。この処理は、図５において、画像データ５１から分割された画像データ５１−１〜５１−４が演算ユニット１０１−１〜１０１−４に分配されることに相当する。

次に、画像再構成処理部１０１が、ステップＳ３０４〜Ｓ３１１の処理、すなわち、図２に示した反復計算処理を行う。まず、画像再構成処理部１０１の各演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、ステップＳ３０４Ａ〜Ｓ３０４Ｄで正規化項演算２００−Ａ〜２００−４を実行する。次に、測定データ分配部１０４は、ステップＳ３０５Ａ〜Ｓ３０５ＤでステップＳ３００で分割された測定データを各演算ユニットへ分配する。この処理は、図５において、１反復処理のために、サブセット５０−１の投影角インデックス１の検出データが演算ユニット１０１−１〜１０１−４に分配されることに相当する。各演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、ステップＳ３０６〜Ｓ３０６Ｄで順投影演算２０１−Ａ〜２０１−４を実行する。

演算制御部１０９は、ステップＳ３０７で順投影演算結果集約２０２、順投影演算結果加算２０３、順投影演算結果分配２０４を実行する。各演算ユニット１０１−１〜１０１−Ｎ４、ステップＳ３０８Ａ〜Ｓ３０８Ｄで逆投影演算２０５Ａ〜２０５Ｎを実行する。各演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、ステップＳ３０９Ａ〜Ｓ３０９Ｄで、画像更新演算２０６−Ａ〜２０６−４を実行する。

図３のＳ３０５〜Ｓ３０９の処理は、図５の画像再構成処理５３に相当する。図５において、画像再構成処理の流れを説明すると、まず、演算ユニット１０１−１〜１０１−４がサブセット５０−１のうちの投影角インデックス１の検出データに対して１反復処理（画像再構成処理１）を行い、逆投影結果を得る。次に、演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、投影角インデックス５の検出データに対して１反復処理（画像再構成処理１）を行い、この処理により得られた逆投影結果を、前回得られた逆投影結果と掛け合わせる。次に、演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、投影角インデックス９の検出データに対して１反復処理（画像再構成処理１）を行い、この処理により得られた逆投影結果を、前回得られた逆投影結果と掛け合わせる。サブセット５０−１についての反復処理が終了した後、処理対象はサブセット５０−２へ移り、サブセット５０−１の場合と同様に、複数の投影角インデックス間で反復処理（画像再構成処理２）が行われる。

演算制御部１０９は、ステップＳ３１０でサブセットの計算ループの終了判定をする。終了していればステップＳ３１１の反復計算終了判定へ移り、終了していなければＳ３０５Ａ〜Ｓ３０５Ｄへ戻り処理を繰り返す。演算制御部１０９は、ステップＳ３１１にて反復計算終了判定を行う。終了していればステップＳ３１２の再構成画像合成処理へ移り、終了していなければＳ３０５Ａ〜Ｓ３０５Ｄへ戻り処理を繰り返す。図５の例では、サブセット５０−４までの処理が終了した後、終了条件が満たされなければ、再度、画像再構成処理１が行われる。このようにして、画像再構成処理部１０１は、各演算ユニットに分配された測定データと画像データを用いて、各演算ユニットで繰り返し演算を含む再構成処理を並列処理して部分再構成画像を生成する。ステップＳ３１２で、再構成画像合成部１１０は、各演算ユニットで、分配された画像データ（分配された領域情報）において最終的に更新することにより生成された部分再構成画像を合成して再構成画像を生成する。

本実施形態ではこのような処理制御を行うことにより、大規模なデータに対するＣＴ画像再構成処理を、複数の演算ユニットを用いて実装することができる。また、各演算ユニットは、測定データを構成する全ての検出データをメモリに保管せずに、投影角で分けられた一部の検出データのみを保管して、反復演算を行うことができることから、メモリ容量の削減の効果も得られる。

［実施形態２］
実施形態１では、ＣＴ装置の画像再構成処理において投影角ごとの測定データを指定して分割測定データを分割する方法について説明した。本実施形態においては、医用画像診断装置の１つであるＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置の画像再構成処理において、時系列に検出イベント（検出のための条件）を記録したリストモードデータ形式である測定データに対する実施形態について説明する。

図６に、本実施形態における断層像測定装置を示す。図６に示すように、本実施形態における断層像測定装置は、被写体を囲むように検出器が配置されたＰＥＴ装置である。対向して配置された一方の検出器が、もう一方の検出器から照射された放射線を検出することにより測定データを取得する。なお、検出器の配置方法は図６に示すような円形に限定されない。

図７は、本実施形態における処理の概念図である。なお、図１に示した画像再構成処理や図２に示した画像再構成手段、図３に示した画像再構成処理フローは実施形態１と同一であるため説明を省略し、実施形態１と異なる点を中心に簡潔に説明する。本実施形態では、実施形態１と異なり、測定データのそれぞれには、放射線の検出時間、検出器ペアの番地（対となる２つの検出器の位置）、検出された放射線のエネルギー値が検出イベントとして記録されている（リストモードデータ）。測定データ分割部１０３は、検出イベント（イベント番号）を指定することにより、複数の測定データを複数のサブセットに分割する。図７の例では、上から順番に（０から順番に）測定データ７０がサブセットに分割される。すなわち、測定データ分割部１０３は、複数のサブセットのそれぞれが異なる条件で取得された測定データを有するように、複数の測定データを複数のサブセットに分割する。なお、サブセットの分割方法はこれに限らず、例えば、イベント番号をある一定区間あけて指定することも可能である。測定データ分配部１０４は、イベント番号を指定してサブセットに分割された測定データを、実施形態１と同様に演算ユニットに分配する。

本実施形態による画像処理装置１００により実行される処理態様の一例を示すフローチャートは、実施形態１と同様に図３に示される。本実施形態において、図３のＳ３０５〜Ｓ３０９の処理は、図７の画像再構成処理７３に相当する。図７において、画像再構成処理の流れを説明すると、まず、演算ユニット１０１−１〜１０１−４がサブセット７０−１のうちのイベント番号１のデータに対して１反復処理（画像再構成処理１）を行い、逆投影結果を得る。次に、演算ユニット１０１−１〜１０１−４は、イベント番号１のデータに対して１反復処理（画像再構成処理１）を行い、この処理により得られた逆投影結果を、前回得られた逆投影結果と掛け合わせる。そして、このような処理がサブセット７０−１に含まれるイベント番号の数分行われる。サブセット７０−１についての反復処理が終了した後、処理対象はサブセット７０−２へ移り、サブセット７０−１の場合と同様に、複数の投影角インデックス間で反復処理（画像再構成処理２）が行われる。図５の例では、サブセット７０−Ｎまでの処理が終了した後、終了条件が満たされなければ（Ｓ３１１）、再度、画像再構成処理１が行われる。

ここで演算ユニット上に保持不可能な大規模データに対する画像再構成処理を行うことができる理由を具体的に説明する。画像サイズについては、実施形態１と同様の画像サイズを想定する。これに対し、測定データは、５００Ｍイベント数であるとする。各イベントには、放射線の検出時間、検出器ペアの番地（対となる２つの検出器の位置）、検出された放射線のエネルギー値が記録されている。数値をｉｎｔ型で扱う場合、約６ＧＢとなる。逐次近似画像再構成法を計算する上で必要な配列数は、実施形態１と同様に測定データサイズが２つの配列、再構成画像サイズが４つの配列であることから、全データを分割せずに演算ユニットに分配した場合、２９ＧＢ以上のメモリサイズが必要となる。これを演算ユニットにＧＰＵを４枚使用し、サブセットを８として逐次近似画像再構成法を実装する場合、各演算ユニットに分配するデータサイズは、分割画像データが約１．０７ＧＢ、分割測定データが約０．７５ＧＢとなる。以上から、ＧＰＵに分配されるデータサイズは合計約５．７８ＧＢにまで削減することが可能となり、ＧＰＵのメモリ上に保持することができる。

なお、本実施形態ではリストモードデータを用いたＰＥＴ画像再構成処理について述べたが、各検出器ペアの検出イベント数が記録されたヒストグラムモードデータを用いる場合、測定データ分割部１０３は、実施形態１に述べたように投影角を指定して測定データを分割すればよい。

本実施形態ではこのような処理制御を行うことにより、演算ユニット上に保持不可能なほどの大規模なデータに対するＰＥＴ画像再構成処理を、複数の演算ユニットを用いて実装することができる。

［その他の実施形態］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００ 画像再構成処理装置、１０１ 画像再構成処理部、１０２ 測定データ記憶部、１０３ 測定データ分割部、１０４ 測定データ分配部、１０５ 初期画像生成部、１０６ 画像データ記憶部、１０７ 画像データ分割部、１０８ 画像データ分配部、１０９ 演算制御部、１１０ 再構成画像合成部

Claims (13)

1. 複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を行うことにより再構成画像を生成する画像処理装置であって、
   被写体に対して複数の測定データを取得する測定装置から該複数の測定データを取得する取得手段と、
   前記複数の測定データを複数のサブセットに分割する第１の分割手段と、
   前記繰り返し演算ごとに前記複数のサブセットに含まれる測定データを各演算ユニットに分配する第１の分配手段と、
   画像領域を複数の領域に分割する第２の分割手段と、
   前記複数の領域情報を各演算ユニットに分配する第２の分配手段と、
   各演算ユニット上で、前記分配された測定データを用いて、前記分配された領域情報において各演算ユニットで得られた結果を更新することで前記再構成処理を行い、部分再構成画像を生成する再構成処理手段と、
   前記部分再構成画像を合成して前記再構成画像を生成する合成手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の分割手段は、前記複数のサブセットのそれぞれが異なる投影角の測定データを有するように、前記複数の測定データを前記複数のサブセットに分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記測定データのそれぞれには投影角に対応する投影角インデックスが付与され、前記第１の分割手段は、前記投影角インデックスを指定することにより、前記複数の測定データを前記複数のサブセットに分割することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記画像処理装置は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置であることを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. 前記測定装置は、前記被写体を囲むように配置された複数の検出手段を有し、対向して配置された一方の検出手段が、もう一方の検出手段から照射された放射線を検出することにより前記測定データを取得し、
   前記第１の分割手段は、前記複数のサブセットのそれぞれが異なる条件で取得された測定データを有するように、前記複数の測定データを前記複数のサブセットに分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記測定データのそれぞれには、放射線の検出時間、対となる検出手段の位置、検出された放射線のエネルギー値が検出イベントとして記録され、前記第１の分割手段は、前記検出イベントを指定することにより、前記複数の測定データを前記複数のサブセットに分割することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記画像処理装置は、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置であることを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記第２の分割手段は、それぞれの領域が一定の連続した範囲を有するように、前記画像領域を複数の領域に分割することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記第２の分割手段は、前記画像領域を同じ範囲を有する複数の領域に分割することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を行うことにより再構成画像を生成する画像処理装置であって、
    被写体の断層像データである測定データを分割する測定データ分割手段と、
    前記測定データ分割手段で分割された測定データを各演算ユニットへ分配する測定データ分配手段と、
    被写体のボリュームデータである画像データを分割する画像データ分割手段と、
    前記画像データ分割手段で分割された画像データを各演算ユニットへ分配する画像データ分配手段と、
    各演算ユニットに分配された測定データと画像データを用いて、各演算ユニットで繰り返し演算を含む再構成処理を並列処理して部分再構成画像を生成する再構成処理手段と、
    各演算ユニットで生成された部分再構成画像を合成する合成手段と、
    を有する画像処理装置。
11. 複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を行うことにより再構成画像を生成する画像処理方法であって、
    被写体に対して複数の測定データを取得する測定装置から該複数の測定データを取得する取得工程と、
    前記複数の測定データを複数のサブセットに分割する第１の分割工程と、
    前記繰り返し演算ごとに前記複数のサブセットに含まれる測定データを各演算ユニットに分配する第１の分配工程と、
    画像領域を複数の領域に分割する第２の分割工程と、
    前記複数の領域情報を各演算ユニットに分配する第２の分配工程と、
    各演算ユニット上で、前記分配された測定データを用いて、前記分配された領域情報において各演算ユニットで得られた結果を更新することで前記再構成処理を行い、部分再構成画像を生成する再構成処理工程と、
    前記部分再構成画像を合成して前記再構成画像を生成する合成工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
12. 複数の演算ユニットを用いて繰り返し演算を含む再構成処理を行うことにより再構成画像を生成する画像処理方法であって、
    被写体の断層像データである測定データを分割する測定データ分割工程と、
    前記測定データ分割工程において分割された測定データを各演算ユニットへ分配する測定データ分配工程と、
    被写体のボリュームデータである画像データを分割する画像データ分割工程と、
    前記画像データ分割工程において分割された画像データを各演算ユニットへ分配する画像データ分配工程と、
    各演算ユニットに分配された測定データと画像データを用いて、各演算ユニットで繰り返し演算を含む再構成処理を並列処理して部分再構成画像を生成する再構成処理工程と、
    各演算ユニットで生成された部分再構成画像を合成する合成工程と、
    を有する画像処理方法。
13. 請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるプログラム。