JP2019523030A - 深さ改善されたトモシンセシス再構成 - Google Patents

深さ改善されたトモシンセシス再構成 Download PDF

Info

Publication number
JP2019523030A
JP2019523030A JP2018561637A JP2018561637A JP2019523030A JP 2019523030 A JP2019523030 A JP 2019523030A JP 2018561637 A JP2018561637 A JP 2018561637A JP 2018561637 A JP2018561637 A JP 2018561637A JP 2019523030 A JP2019523030 A JP 2019523030A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
volume
model
reconstruction
input
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2018561637A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019523030A5 (ja
Inventor
クラウス エルハルド
クラウス エルハルド
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips NV filed Critical Koninklijke Philips NV
Publication of JP2019523030A publication Critical patent/JP2019523030A/ja
Publication of JP2019523030A5 publication Critical patent/JP2019523030A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/424Iterative
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/436Limited angle

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

画像処理システム(IPS)及び関連する方法及びイメージング装置(IAR)。システム(IPS)は、i)異なる複数の投影方向に沿って取得された被撮像対象(BR)の投影画像(π)から予め再構成された3D入力画像ボリューム(V)と、ii)入力ボリューム(V)内の画像構造の指定と、を受け取るインタフェース(IN)を有する。システム(IPS)のモデル作成器(MF)は、前記指定に基づいて、前記入力3D画像ボリューム内の前記構造の3Dモデル(m)を作成するように構成される。システム(IPS)のボリューム適応器(VA)は、前記3Dモデル(m)に基づいて、入力画像ボリュームを適応させて3D出力画像ボリューム(V')を生成するように構成される。

Description

本発明は、画像処理システム、画像処理方法、イメージング装置、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ可読媒体に関する。
トモシンセシスは、良好な「面内」(中心投影方向と直交する面内)解像度を有するが、貧弱な深さ解像度を有する、制限された角度のトモグラフィックイメージングを可能にする。
相対的に小さいトモグラフィック角度は、結果的に構造のブラーリングをもたらし、これは、隣り合ったスライスの「面外」(すなわち、中心投影方向に沿った深さ方向における)のアーチファクトとして現れる。病変のような診断上重要な構造は、面内で良好に規定される(又は「輪郭付けされる」)が、スループレーンにおいて輪郭付けされることは一般に(行うとしても)困難である。
更に、制限されたトモグラフィック角度問題のため、一般に、いくつかの解が存在し、それらはすべて、測定された投影データに整合する。言い換えると、反復トモシンセシス再構成アルゴリズムは、これらの解の任意の1つに収束することができるが、収束は必ずしも、得られる解が、被撮像対象の現実的な画像であることを意味しない。
従って、イメージング技術の上述の欠点の幾つかに対処する新しいシステム及び関連する方法が必要である。
本発明の目的は、独立請求項の発明の主題によって解決され、他の実施形態は、従属請求項に組み込まれている。本発明の以下の記載された態様は、画像処理方法、イメージング装置、コンピュータプログラム要素、及びコンピュータ可読媒体に等しく適用されることに留意されたい。
第1の態様によれば、i)異なる投影方向に沿って取得された被撮像対象の投影画像から予め再構成された(第1の)3D入力画像ボリュームと、ii)入力ボリューム内の画像構造の指定と、を受け取るための入力インタフェースと、前記指定に基づいて、前記入力3D画像ボリューム内の前記構造の3Dモデルを作成するように構成されるモデル作成器と、前記3Dモデルに基づいて前記入力画像ボリュームを適応させて3D出力画像ボリュームを生成するように構成されたボリューム適応器と、を有する画像処理システムが提供される。
一実施形態によれば、システムは、前記出力画像ボリュームに基づいて新しい画像ボリュームを再構成するように構成される再構成器を有する。具体的には、出力画像ボリュームは、反復再構成アルゴリズムにおいて初期画像として使用することが企図される。
提案される方法及びシステムは、小さいトモグラフィック角度イメージングにおいて特に有利である。これは、これらのイメージングアプリケーションでは深さ解像度が著しく欠如するからであり、深さ解像度は、入力ボリューム内で観察される構造に関する幾何学的な事前知識を含めることによって少なくとも部分的に補償することができる。
モデルごとに深さ情報に含めるように第1の入力ボリューム内の画像情報を変更することは、均一な画像のような標準的な画像から反復再構成を開始するのに比べて、(特に反復的な)再構成器が、よりよい、すなわち、より現実的な解に収束するように促すことができる。
これは、(反復)再構成アルゴリズムが最適解から離れるほうへ収束することが認められる制限された角度トモグラフィにおいて、頻繁に遭遇する影響を防ぐことを可能にするこの理由は、特に、深さが未知である(画像オブジェクト内)高コントラストのサブオブジェクト(例えば、病変、マンモグラフィにおける石灰化又は介入中のワイヤ及びニードルのような解剖学的構造に存在する異質部分)が、アーチファクト構造を、隣接するスライスに伝播する傾向があるからである。
これは、再構成が本願明細書で提案されるものではない標準の初期画像から開始される場合、非現実的な解に収束する反復再構成アルゴリズムをもたらしうる。
提案されるシステムは、構造のサイズに関する先験的な情報を用いて、この構造の深さ方向の精細度を改善し、それにより、画像アーチファクトを低減する。
かかるアーチファクトは、本願明細書で提案されるような特別に調整された初期画像から開始せずに、標準的な反復再構成においてこの構造から生じる。提案されるシステムは、更に、焦点面内の基礎をなす構造のコントラストノイズ比を高めることを可能にする。
調整された出力ボリュームは、主として反復再構成を開始するための初期画像としての使用が企図されているが、訓練目的でモニタ装置に表示するなどの他の用途も考えられる。
一実施形態では、画像構造は、入力モデルの(単一の)平面において指定されるが、複数の平面にわたる(例えばトモシンセシスボリュームにおけるスループレーンビューのような)指定も企図される。
言い換えると、指定は、入力ボリューム内の3Dサブボリュームを指定することができる。構造が指定されると、モデル作成器は、平面内又はサブボリューム内の指定された画像構造に基づいて3Dモデルを作成するように動作する。
モデルは、3Dの明示的なサーフェスとしてグラフィカルに作成され又は生成されることができるが、機能的な表現によって暗黙的に定義されることもできる。
一実施形態によれば、ボリューム適応器による3D入力ボリュームの適応は、3Dモデル内の少なくとも1つの画像値を変更することを含むが、他方で、そのように適応された3D入力ボリュームと投影画像の少なくとも1つとの整合性を維持する。
一実施形態によれば、モデル作成器による3Dモデルの作成は、異なる複数の投影方向のうちの1つに沿って入力ボリューム内の指定された画像構造を拡張することを含む。
一実施形態によれば、モデル作成器による3Dモデルの作成は、形状プリミティブを指定された画像構造にフィットさせることを含む。
一実施形態によれば、形状プリミティブは、楕円体である。これは、特にマンモグラフィアプリケーションにおいて石灰化及び病変をモデル化することを可能にする。
一実施形態によれば、再構成は、トモシンセシス再構成を含む。
一実施形態によれば、画像構造は、i)被撮像対象における解剖学的構造、又はii)被撮像対象における形成物、又はiii)イメージング中に被撮像対象に存在する異質部分を表す。「異質部分」は、例えばインプラント、ワイヤ、ニードル、カテーテルなど、又は被撮像対象内に存在する他の(医療)ツールを含む。「解剖学的構造」は、特に乳房病変、石灰化、哺乳動物の乳房の乳管などを含む。
「形成物」又は沈着物は、有棘塊状病変、構造上の歪み、などを含む。
ここに列挙される例は、主にマンモグラフィの例(本願明細書で主に企図される)に関するものであるが、これは、提案されるシステムを、ヒト又は動物の身体の他の部分のイメージングに適用することを排除するものとして解釈されるべきではない。
別の態様によれば、上述の実施形態の任意の1つにおけるシステムと、投影画像を取得するように構成されるイメージング装置と、を有するイメージング機構が提供される。
一実施形態によれば、イメージング装置は、マンモグラフィ又は乳房トモシンセシスイメージング装置である。
別の態様によれば、i)異なる複数の投影方向に沿って取得された被撮像対象の投影画像(π)から予め再構成された3D入力イメージボリューム、及びii)入力ボリューム内の画像構造の指定、を受け取るステップと、指定に基づいて、入力3D画像ボリューム内の前記構造について3Dモデル(m)を作成するステップと、前記3Dモデルに基づいて入力イメージボリュームを適応させて3D出力画像ボリュームを生成するステップと、を含む画像処理方法が提供される。
一実施形態によれば、方法は、前記モデルに基づいて前記出力画像ボリュームの再構成を実施するステップを含む。
一実施形態によれば、3D入力ボリュームを適応させることは、そのように適応された3D入力ボリュームと少なくとも1つの投影画像との整合性を維持しながら、生成されたモデルに基づいて入力ボリューム内の少なくとも1つの画像値(ボクセル)を変更することを含む。具体的には、モデルによって囲まれた1又は複数の画像値が変更される。
一実施形態によれば、画像構造の指定は、入力ボリュームの或る平面内で実行され、3Dモデルは前記平面内の画像構造に基づいて実施される。
一実施形態によれば、3Dモデルの作成は、異なる複数の投影方向のうちの1つに沿って入力ボリューム内の指定された構造を拡張することを含む。
一実施形態によれば、3Dモデルの作成は、形状プリミティブを、指定された構造にフィッティングすることを含む。
一実施形態によれば、形状プリミティブは楕円体である。
一実施形態によれば、再構成は、トモシンセシス再構成を含む。
一実施形態によれば、再構成は反復的であり、出力画像ボリュームは、反復再構成において初期画像として使用される。
別の態様によれば、処理ユニット(PU)によって実行されるときに、上述の実施形態のいずれか1つの方法のステップの少なくとも1つを実行するように適応されたコンピュータプログラム要素が提供される。
別の態様によれば、上記のようなプログラム要素が格納されたコンピュータ可読媒体が提供される。
ここで使用される「3D」(3次元ボリューム)の語は、不完全であり得る深さ情報を含む画像マテリアルとして広く理解されるべきである。本願明細書で使用される3Dボリュームは、それぞれ異なる平面にある2つのビュー、すなわちイメージング領域内のそれぞれ異なる深さにある少なくとも2つのビューを含む。
イメージング装置の概略ブロック図。 画像処理方法のフローチャート。 関心対象のスループレーンビューを示す図。 提案される方法又はシステムによって得られる例示的な画像を示す図。 提案されるシステム又は方法によって得られる別の例示の画像を示す図。
本発明の例示的な実施形態を、添付の図面を参照して説明する。
図1を参照して、X線ベースのイメージング装置IAの概略ブロック図が示されている。
イメージング装置IAは、例えばマンモグラフィイメージング機器のようなX線イメージング装置IAを含む。イメージング装置は、イメージング装置IAによって生成された画像を処理するように広く構成された画像処理システムIPSを更に有する。
X線イメージング装置IAは、X線源XR及びX線感受検出器Dを有する。
X線源XRは、X線を放出するように構成され、放出されたX線は、検査領域又はイメージング領域をビームで通過し、検出器DのX線感受表面に入射する。
検出器Dは、特に、例えばフラットパネル検出器又はライン検出器などのデジタル検出器である。X線源と検出器との間でイメージング領域において、乳房支持体BS及び圧迫プレートCPを有する凹部部分がある。
ヒト乳房のような被撮像対象BRは、イメージングの間、乳房支持体BS上に載置され、画像コントラストを高めるために、圧迫プレートCPによって圧迫される。イメージング装置IAは、深さ解像度をもつ画像又は「3D」画像を生成するように構成される。これは、図1に示すように、中心投影方向Zの周りで異なる複数の投影方向から乳房の投影イメージπを取得することによって達成される。
異なる複数の投影方向に沿って画像πを取得する能力は、一実施形態において、静止フラットパネル検出器D及びX線源XRによって実現され、これらは、X線源の異なる複数の角度位置から乳房を照射することによって異なる複数の投影方向に沿ってX線画像πを取得するように構成され、X線源XRは、円弧に沿って進行する。この円弧に沿って適切に規定される角度インクリメントにおいて、X線源を動作させることによって個々の投影画像(π;個々の投影方向を示す添字「i」を有する)が取得される。すなわち、X線源が上方から対象BRを通って進む間、検出器Dは、X線ビームに順次照射される。
異なる複数の投影方向に沿って画像πを取得するこの能力は、別の実施形態において、乳房全体にわたって移動可能である剛性アーム(スキャンアーム)に配置されるX線源XRと共に、幾つかのライン検出器を有する検出器Dを具備することによって実現され、例えば、剛性スキャンアームは、検出器Dの下の中心方向上の旋回ポイントを軸に回転することができる。
イメージング取得中、一実施形態において幾つかのライン検出器を有する検出器D、及びX線源XRは、中心投影方向Zを中心とする制限された角度の円弧上を、移動平面内において、撮像されるべき対象BRを通って移動する。
静止2D検出器を有する実施形態と同様に、投影画像πの組が取得される。投影データπは、取得後に並べ替えられことができる。上記したイメージングジオメトリの実施形態が好ましいが、投影画像が、トモシンセシスに適している異なる方向から取得される限り、任意の他の適切なイメージングジオメトリもまたここで企図される。
X線は、乳房BRの物質とインタラクトし、従って変更される。この変更された放射線は、検出器感受表面に入射し、電気信号に変換される。これらの電気信号は、適切に構成されたAD回路によって、個々の(デジタル)投影画像にデジタル化される。通常、投影画像に符号化されるコントラストモードは、吸収のモードであり、この場合、電気信号は、被撮像対象BRの組織を通るその通過においてX線によって経験される減衰量に従って変調される。しかしながら、これは、例えば位相コントラスト又は小角度散乱(「暗視野」としても知られる)のような他のコントラストモードを除外しない。これらの2つの後者のケースにおいて、イメージング装置IAは、一実施形態において、特これらの2つの他のコントラストモードを符号化することを助けるために干渉計を有する。
投影画像πは、再構成アルゴリズムによって、個々の異なる画像(本願明細書において「ビュー」とも称される)に、再構成されることができ、かかる画像は、中心投影方向Zに沿ってそれぞれ異なる深さzにおける乳房BRの吸収(又は位相コントラスト又は小角度散乱)特性を表現する。
具体的には、これらの「面内」ビュー又はスライスは、焦点スポットから又は検出器表面から測定されるイメージング領域内の、前記個々の異なる深さzの異なる画像平面p(図1にはただ1つの画像平面が示されている)に位置する。ビューが再構成される画像平面p(軸X,Yをもつ)は、検出器が移動する移動平面に対し垂直である。
個々の異なる深さzのために再構成されるこれらの「面内」スライスの集合は、3DボリュームVを形成する。
個別のスライスは、適切な視覚化ソフトウェアによって、モニタMTのような表示装置上にグラフィックにレンダリングされることができる。視覚化ソフトウェアは、個別の画像又はボクセル値を、適切に選ばれたカラー又はグレー値スケールにマッピングして、それぞれ異なるカラー又はグレーの値によって画像コントラストを視覚化するのを助ける。
ユーザ(例えば放射線医)は、適切なユーザインタフェースによって、視覚化するためのボリュームV内の個々の異なる面内ビューの任意の1つを選択することができる。
他のビューは更に、画像ボリュームVから、例えばボリュームVを通る部分平面を規定することによって得られる。
例は、放射線医による「スループレーン」ビューX,Z又はY,Zである。これらのスループレーンビューは、画像プレーンpに対して垂直なボリュームVを通るセクションである及び、互いに対して垂直である。更に以下に明らかになるように、スループレーンビューは、通常、制限された角度トモグラフィにおける貧弱な深さ解像度により損なわれるが、提案される画像処理システムIPSは、前記深さ解像度を改善することを可能にする。
画像処理システムIPについてより詳しく述べると、画像処理システムIPは、特に、一実施形態において2パス再構成器として動作するように構成される。具体的には、第1の再構成ユニットRECON_1による第1の再構成において、投影画像πは、任意の知られている再構成アルゴリズムを使用して、第1のボリュームVを生成するように再構成される。第1パスの再構成の出力は、(以下で明らかになる理由のため、)本願明細書において第1の入力ボリュームVと称され、このボリュームVは、画像処理システムIPSの入力ポートINにおいて受け取られる。別の入力は、この入力ボリュームV内の画像構造の指定を含む。
指定は、好適にはグラフィックのユーザインタフェースを通じて、ユーザによって動作可能な指定ツールSPによって規定されることができる。例えば、指定ツールは、マウス又はスタイラスなどのポインタツールを有する。最初に、ユーザは、好適には面内ビューにおいて、ボリュームの特定のビューを選択するが、ある実施形態では、スループレーンが使用されることができ、このビューは、スクリーン上に視覚化される。ユーザは、関心のある画像構造を輪郭付けする。指定ツールは、関心のある構造のフリーハンドドローイングの選択でありえ、又は、自動選択フィーチャを有することもできる。例示的な実施形態は、「境界ボックス」ベースのシステムであり、この場合、ユーザは、関心構造画像を含む領域を囲むように長方形又は他の境界付け曲線を規定するために、ポインタツールを操作する。幾何学的フィッティング処理が、境界付け曲線によって囲まれた画像構造に形状プリミティブ(楕円、その他)をフィッティングすることによって、自動的に実行される。これは、フリーハンドの指定を行うのが困難である場合に、あいまいな又は切れ切れの境界部分を有する画像構造を指定することを助ける。
選択されたボクセルの個々の座標は、画像構造の座標指定を規定するために、イベントハンドラによって区切られる。代替として、ユーザによって構造を指定する代わりに、完全に自動の実施形態もまた企図され、このばあ、自動セグメント化アルゴリズムが、画像構造指定を生じさせるために使用される。入力ボリュームV及び指定された画像構造は、入力ポートINにおいて同時に受け取られることができる又は受けられることができず、システムは、単一の入力ポートINを必ずしも使用するわけではなく、代替として、ボリューム及び指定される画像構造の受け取りのためにそれぞれ異なる入力ポートIN1、IN2(図示せず)を有することもできる。
提案されるイメージングシステムは、この入力ボリュームVに基づいて、新しいボリュームV'を広範囲に形成するように構成され、新しいボリューム'は、改善された再構成V"を得るために、第2パスの再構成のための入力として使用される。新しい入力ボリュームV'は、第1の入力ボリュームV内の画像構造に関する事前の幾何学的知識、特に深さ情報を組み込む。
より具体的には、第1のボリュームVは、以下により詳細に説明されるように、第2の入力V'に変換されて、第2の入力V'は再び、同一又は異なる再構成ユニットRECON_2に入力される。第2の再構成ユニットRECON_2は、好適には反復再構成アルゴリズムを実現する。第1の入力ボリュームは、ボリュームV内の画像構造の深さ拡張をZ軸に沿ってよりよく規定するように変更される。
これは、より正確な入力ボリュームを生成することを可能にする。
反復再構成は、概して、この第2の変更された入力ボリュームから始まって、初期の第1パスの再構成Vよりも良好なスループレーン解像度を伴って、より正確な又はより現実的な再構成V"に一層迅速に収束することが出願人によって認められた。
イメージング処理システムIPのブロック図を更に詳しくは及び引き続き参照して、モデル作成器MFは、第1の再構成ユニットRECON_1によって得られる第1の入力ボリューム内の指定された画像構造のための3Dモデルmを規定するように、受け取られた入力ボリュームVを処理する。RECON_1は、投影データπから第1のボリュームVを再構成するために、任意のトモシンセシス再構成アルゴリズムを使用する。モデルmは、それがその断面のうちの1つとして指定された画像構造を有するように、作成される。
ボリューム適応器VAは、規定された3Dモデルmを使用して、第2のボリュームV'を得るように入力ボリュームVを変更し、第2のボリュームV'は、出力インタフェースOUTにおいて出力される。この変更されたボリュームV'は、第2の再構成モジュールRECON_2に伝送される。第2の再構成モジュールRECON_2は、変更された入力ボリュームV'を初期画像として使用して、投影画像πから、改善された深さ解像度ボリュームV"を再構成するために反復再構成アルゴリズムを使用する。その後、改善されたボリュームV"は、画像記憶装置に記憶され、及び/又は他の方法で処理されることができ、特に、表示装置MT上のビューに対してレンダリングされることができる。
一般に、本願明細書で企図されるトモシンセシス再構成アルゴリズムは、通常、目的関数に関する最適化問題として定式化される。このタスクは、最初の画像から開始してボクセル値を反復的に適応させることによって、目的関数を最小化(又は最大化)することである。第1の入力ボリュームVの第1パス再構成のために、初期画像は、ゼロ又は他の標準値を配置される均一な画像として選択されてもよい。しかしながら、第2パス再構成では、深さ情報が改善された第2入力ボリュームV'が初期画像として使用される。このように、提案されるシステムでは、反復トモシンセシス再構成を使用することができる。異なるさまざまなトモシンセシス再構成アルゴリズムが、例えばTao Wu他の"Tomographic mammography using a limited number of low-dose cone-beam projection images", published in Medical Physics, vol. 30, No. 3 (March 2000)のpart IIのsection F及びpart IIIのsection Eにあるようにすでに記載されており、これらの技術の全てが、個々の異なる実施形態において企図される。
反復トモシンセシス再構成(ここでは簡単に反復再構成と呼ぶ)は、測定された投影画像πに基づいて、多数の中間画像結果について反復処理を行い、画像再構成の最終出力を最終的に得る。再構成中、中間画像結果は前方投影され、実際に測定された投影画像πと比較される。偏差があればそれが確立され、この偏差は目的関数によってペナルティを与えられる。反復過程は、通常、目的関数に、解の特定の所望の平滑特性を与える正則化項を加えることによって制御される。それでも、制限された角度トモグラフィの理由により、再構成される画像内の画像構造の知識は必然的に制限される。従って最適化問題の解空間は、一般に、同じ所与の投影データセットπを各々が明らかにしフィットさせる異なる可能な解(すなわち可能性のある候補画像)の無限の数を含む。第1パス再構成とは異なり、ここでは、第2パス再構成において、解ボリューム内に予想される画像構造の形状及び深さ範囲に関する事前の幾何学的知識を組み込んだ専用の調整済み入力画像V'を使用することが提案される。この事前の「深さ知識」は、解剖学的知識、又は関心対象に見いだされる幾何学的サブオブジェクトに関する他の知識に基づくことができ、かかる他の知識は、既知の画像構造を与える。例えば、乳房BR内の特定の形成物、沈着物等の特定の形状が知られることができ、こうして、これらの形成物又は沈着物を表現する画像構造の形状又は範囲が予測されることができる。例えば、マンモグラフィにおいて、乳房組織に形成されるマイクロ石灰化又は嚢胞性病変の形状は、楕円プリミティブを使用することによって良好に近似されることができることが分かった。楕円形の画像構造は、これらの楕円断面にフィットされる楕円体に、3次元で拡張されることができる。入力モデル内の画像構造の3Dモデルを構成する他の方法が更に企図される。
幾何学的事前知識を予めロードされた第2の入力モデルV'を第2パス再構成において初期画像として使用することは、解空間を制限することなる。言い換えれば、第2パスの反復再構成アルゴリズムは、より正確かつより現実的な結果に一層迅速に収束するための手がかりを具備する。
2つの再構成器モジュールRECON_1又はRECON_2は、単一の再構成器モジュールに統合されることができ、従って、同じ再構成アルゴリズムが、V'及びV"の再構成のために使用されるが、各々のケースで、異なる初期画像が使用される:RECON_1は、ゼロを事前に配置された「ゼロ画像」又は他の一様な画像のような標準画像を使用するが、RECON_2においてはV'が初期画像として使用される。
画像処理システムIPSは、イメージャIAに関連するワークステーション又は他の汎用コンピューティングデバイスPU上で全面的に実行されることができる。これに代わるものとして、分散コンピューティングアーキテクチャにおける実現が更に企図され、この場合、システムIPSが、複数のイメージャIAにサービスを提供し、又はコンポーネントの少なくとも1つ又はすべてのタスクがネットワーク内の他のコンピューティングユニットにアウトソーシングされる。
オンライン又はオフラインの両方の実施形態が、画像処理システムに関して企図される。オンラインの実施形態では、画像処理システムIPSがイメージャIAにインタフェースされ、説明したように、投影イメージπがイメージャIAから受信されるときに本質的にリアルタイムでボリュームが再構成される。オフラインの実施形態では、取得された投影πは、最初に、HIS(病院情報システム)のPACS(画像保管通信システム)又は他のデータ記憶システムなどのメモリに記憶される。次いで、投影画像πは、取得後の任意の時間に要求に応じてアクセスされ、本願明細書に記述するようにボリューム画像データに再構成される。
画像処理システムIPSの少なくとも1つ又はすべての構成要素は、適切にプログラムされたFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)又はハードワイヤードICチップなどのハードウェアに配置されることができる。例えば、イメージング制御システムSCは、制御モジュールとしてイメージング装置IAに組み込まれることができる。
次に、画像処理システムIPSの動作について、対応する画像処理方法のフローチャートが示されている図2を参照して説明する。しかしながら、図2のフローチャートのステップは、必ずしも図1のような画像処理システムのアーキテクチャに結びついているわけではなく、フローチャートの教示もまたそれ自体で独立した教示として理解できることが分かるであろう。
ステップS210において、第1の3D入力ボリュームが受け取られる。これは、スキャンイメージャIAによってそれぞれ異なる投影方向に沿って取得されたヒト乳房のような被撮像対象BRの投影画像πから、第1パス再構成において予め再構成されたものである。投影画像は、制限された角度のトモグラフィック幾何形状で取得された。具体的には、投影画像πは、被撮像対象の周囲の円弧に沿って取得され、実質的に360°未満、具体的には180°未満、より具体的には180°の10%未満又は20%未満の円弧に沿って、収集される。第1パス再構成ステップには、シフト・アンド・アド又は他のFBP(フィルタード後方投影)に基づく変形形態のような任意の再構成アルゴリズムが使用されることができる。好適には、反復再構成アルゴリズムが使用される。
第1パスで再構成されたこの入力ボリュームに加えて、第1パス再構成された入力ボリューム内の画像構造の指定が受け取られる。これらの2つの情報、すなわち第1の再構成ボリュームV'及びその中の指定された構造は、必ずしも同時に受け取られる必要がない。特に、画像構造の指定は、第1の入力ボリュームVが入力として受け取られた後に、受け取られてもよい。
次に、ステップS220において、3Dモデルmが、第1パス再構成入力ボリュームV'内の指定された構造から作成され、以下の真の基礎をなす構造の空間範囲の算定値として使用される。
指定された構造は、特に、関心のある画像構造の輪郭を形成する楕円、円形又は他の形状のような形状の座標を有する。画像構造の指定は、人間のユーザによって、ポイントツール又は他のインタラクティブ方法によるグラフィカルユーザインタフェース手段を用いた輪郭描写によって生成されることができる。例えば、指定は、指定ツールSPに関して上述したように指定したいと思うボクセル位置の周囲に境界付けボックスを規定することによって実行されることができる。代替として、画像構造は、入力ボリュームVを処理するセグメント化アルゴリズムの演算によって完全に自動的に生成されることができる。
この知識には、特に、入力ボリュームの中の選択された画像構造の深さ範囲に関する算定値を含む。ステップS220において生成される3Dモデルは、特に、輪郭描写された構造によってその交線が形成される楕円体又は他の適切な幾何プリミティブのような表面3D構造である。別の実施形態では、3Dモデルmは、例えば楕円体の場合、(x/a)+(y/b)+(z/c)=1のような陰関数によって非グラフィカルに規定される。従って、陽関数の表面定義は、モデルの定義には必要なくてもよい。
3Dモデルが作成される構造の指定は、任意の適切なビューにおいて指示されることができる。好適には、構造は、これらの面内に焦点を合わせられた構造の空間分解能が概して良好であるので、面内ビューにおいて指定される。その中のイメージャ構造の指定のために選択される面内スライスは、ここで(現在)焦点平面とも呼ばれ、ユーザは、画像構造の輪郭を指定するためにスライスからスライスへスクロールするにつれて焦点」を変更する。しかしながら、他の実施形態では、構造は、X、Z平面又はY、Z平面のようなスループレーンビューで指定される。この指定は、単一の面内ビューのように単一の平面に限定されてもよいが(従って、本質的には2D指定である)、スループレーンビューのように複数の平面を通じて3次元で行われることもできる。
ステップS230において、入力ボリュームVは3Dモデルに基づいて適応され、その結果、適応されたボクセル値分布に深さ情報が符号化された、より良好に規定された構造を組み込んだ改善された出力画像ボリュームV'に達する。図3の記述において以下により詳しく説明するように、ボリューム適応ステップS230は、投影ドメインではなく、イメージングドメインにおいて動作する。ボリュームV'内のボクセル値は、モデルによって囲まれたボリューム部分を、モデルの近傍よりも高い値で埋めるように適応され、生成されたモデルを指定された構造の空間範囲に対する制約として使用することにより、深さ方向に沿った制限された角度トモグラフィの本質的なブラーリングを打ち消し、より良好なコントラストを達成し、より良好なスループレーン定義を達成する。
ステップS240において、第2パス再構成が、適応されたボリュームV'に基づいて実行される。より詳細には、第2パス再構成は、1又は複数の反復が開始される初期画像として適応された入力ボリュームV'を使用する反復再構成として実行される。
ここでは、同じ反復的な再構成がステップS220の第1パス及びステップS240の第2パスに使用される必要はないが、両方のパスで同じ反復アルゴリズムを使用することが、好ましい実施形態である。反復再構成が第1パスで使用される場合、これは後で第2パスで使用される反復スキームとは大きく異なることがある。例えば、正則化関数(もしあれば)は、第2パス再構成において変更されることができ、又は第2パス再構成アルゴリズムの目的関数のパラメータ(例えば正則化強度係数など)が他のやり方で変更されることができる。第1入力ボリュームVを得るために、ランダム画像又は均一画像(すべてのボクセルが「ゼロ画像」内のゼロのような一定値で事前に充填されている)が第1パス再構成の初期画像として使用されることができる。
入力ボリューム内の輪郭付けされた又は指定された構造について3Dモデルを作成するステップに戻って、いくつかの異なる実施形態がここで企図される。具体的には、指定された3Dモデルは、主に、初期ボリュームVの範囲内に規定される3D表面モデルとして企図される。これは、指定された構造を、指定が実施される(複数の)平面内の特定の断面として考慮することによって行われることができる。3D表面モデルmは、モデル作成器MFの結果mの1つの(好適な)実施形態であり、これは、指定される画像構造内の各ボクセルについて、1つの投影方向(z軸、すなわち平行投影、又は中央投影の方向、すなわち透視投影)に沿って算定される空間範囲を導出することを可能にする。
上述したように、3次元の表面としての3Dモデルmの指定に代わって、モデルmは、輪郭付けされた構造の面内座標(x,y)と深さ方向(z)の空間範囲の間の関数の関係として記述することもできる。更に、3Dモデルは、暗黙的に、すなわち、ある関数f(x,y,z)=0を満たすすべての点(x,y,z)の組として記述されることができる。
モデル作成ステップS220の一実施形態によれば、指定された構造は、設定された数のスライスを介して、中心投影又は深さ方向+Z及び/又は−Zに沿って単純に拡張される。これは、指定された構造をその断面として有する円筒を規定する。輪郭付けされた構造は、基本的に、両方の深さ方向(+Z及び−Z)又は片方の深さ方向+Z又は−Zのいずれかで、設定された数の隣接するスライスにコピーされる。この実施形態の改良は、コピーの数を、指定の境界付けボックスに関する画像値に依存させることである。具体的には、一実施形態において、空間方向に沿ってボリュームVへの拡張のために使用される(元の構造の)コピーの数は、前記空間方向に垂直な前記1又は複数のスライス内の輪郭付けされた構造の境界付けボックスのサイズの関数である。より一般的には、3Dモデルは、焦点平面における画像構造の輪郭の領域サイズの関数である。この更なる改良として及び一実施形態により、3D構造の(Zに沿った)高さは、焦点面内の輪郭付けされた領域内の各ボクセル位置について、領域の重心からのボクセル位置の距離及び/又は焦点面内の領域の空間範囲(例えば境界付けボックス)の関数として、計算される。
このモデル作成ステップS220の別の実施形態において、指定された構造は、+Z及び/又は−Z方向に拡張されるが、構造の断面は、指定が実施された平面からの直線的な距離に従うポイントに徐々に縮小される。言い換えると、指定された構造を共通面とするダブルコーンモデル構造がこのように形成される。
別の実施形態において、上記の改良として、規定された幾何学的プリミティブが使用される。これは、イメージング中に対象物内に存在することが知られている沈着物、形成物などの特定のサブオブジェクトの形状に関する事前知識に基づく。イメージング中に対象物内に存在するサブオブジェクトは、それぞれが形状、長さ、直径などの先験的に知られている幾何学的特性を有するカテーテル、ニードルなどの医療用具を含みうる。楕円体のような一般的な幾何学的形状又はプリミティブが、ユーザによって又はセグメント化アルゴリズムによって指定された断面にフィッティングされる。例えば、一実施形態において、指定される構造は楕円である。マンモグラフィでは、これは、一実施形態において、楕円体の腫大病変、嚢胞又は石灰化の断面であると理解されることができ、次いでこの断面に楕円体プリミティブがフィッティングされる。与えられた平面内の構造の指定は、3つの楕円軸のうちの2つを決定し、第3の軸は、例えば2つの面内パラメータの最大楕円軸として、モデル作成器によって算定される。この算定の根底にある仮定は、画像取得中の乳房組織の圧迫のためにマンモグラフィにおいて十分に証明されることが分かった。これらの3つのパラメータを使用すると、楕円体の方程式は、指定された構造体内のすべての点について算定され、それにより、楕円体の深さ方向の拡張が、第1入力ボリュームVの平面内で指定された楕円の断面に基づいて指定されることができる。入力ボリューム内に3Dモデルを規定する他の方法も、以前には明示されていなかった入力ボリュームへの深さ情報の付加がなされる限り、ここで企図される。
一実施形態において、先験的に知られているサブオブジェクト(挿入物など)の形状プリミティブが、グラフィカルユーザ入力手段においてユーザによって予め選択されることができ、グラフィカルユーザ入力手段は、例えば適用可能な形状が、マウスクリック操作又は同様のインタラクティブアクションのオプションによって選択されることができるメニュー構造でありうる。これは、挿入物の形状に関する追加の事前情報を使用することによって、第1パス再構成Vにおけるモデル作成ステップを合理化することを可能にする。
ここで図3を参照して、入力ボリューム適応ステップS230及びボリューム適応器VAの動作をより詳細に説明する。図3a)及びb)は、それぞれのボリューム、すなわち図3a)の入力ボリュームVと、図3a)の入力ボリュームVに対する適応ステップS230の実施後の改良された事前知識により改善されたボリュームV'のそれぞれのスループレーンビュー(具体的にはX,Z断面であるが、これに限定されない)を示す。
より具体的には、図3a)の入力ボリュームVを最初に参照して、すでに作成された3Dモデルmによって囲まれるサブボリューム内の画像情報(すなわち、ボクセル値)は、部分的にモデルボリュームmを包囲する幾何学的な光線束(所与の投影方向に沿って、焦点位置から発する)を通って広がるようにみえる。この画像情報の広がりは、制限された角度の取得軌道の角度スパン外の投影方向からの情報の欠落によるものである。この不十分な情報は、貧弱な深さ解像度を与え、すなわち、モデルMによって指示される画像構造の範囲に関する知識の不足を生じさせる。
図3b)は、適応後の入力ボリュームVを通る同じ投影方向の同じビューを示す。見て分かるように、より大きなボクセル値は、ここで3Dモデルmの範囲内に集中している。モデルmによって囲まれた3D空間内の画像値の大きさの集中は、バランス処理によって達成される。すなわち、モデルm内のボクセル位置の画像値が増加されると、それに応じて、モデルの範囲外であるがなお考えられる投影光線束内にあるボクセル位置の画像値が減少し、それにより、バランスを維持する。より具体的には、モデル内のボクセルにおける任意の変化に対して、モデル外であるがモデル内の前記ボクセル及び焦点スポットXRを通る投影光線(束)上のどこかの少なくとも1つの対応するボクセルにおいて、対応する変化が存在する。一実施形態において、単一の対応するモデルボクセルのみが、モデルmの外側の光線上で変更される。光線上のこの単一の対応するボクセルの位置は、モデルmの外側にある限り、完全に任意である。代替として、この変更は、モデルmの外側の光線に沿った複数(例えば全て)のボクセルに比例して均一に適用される。従って、モデル内のボクセルの変更は、光線に沿ったモデル外の対応する変更によって相殺される。この再バランシング処理は、ボリュームVに深さ情報を符号化するために必要であるが、考えられる投影方向iにおいて取得される投影画像πiとの整合性をなお維持する。
適応ステップS230の別の実施形態も企図され、ここでは、ボクセル値の変更が、モデル内のボクセルの値を減少させ、それに対応してモデル外のボクセルの値を増加させることによって行われる。この代替の実施形態は、画像構造が周囲の均一な肺組織内の空気閉じ込めに対応し得る肺イメージングの場合に有利であり得る。
図3の実施形態において企図されるように、画像値の再バランシング処理が実行される投影方向は、中央投影方向の投影方向であるが、これは必ずしも他の投影方向を考慮することができるので限定されない。言い換えると、再バランシング処理のために、深さ情報が、入力ボリュームに符号化されるが、モデルmによって囲まれたボクセル位置の画像値を(少なくとも平均して)増加させるようにボクセル情報が再配置又は交換されても、モデルを囲む光線束を通る前方投影は、測定された投影πになお等しい。更に詳しくは、正常な乳房組織の平均減衰値は、データ取得プロトコルに従って計算され又は選択される。そのような値は、例えば、検討中の投影方向に対応する射影バンドル内にない輪郭構造の外側の領域における第1パス再構成における減衰値を平均することによって計算することができる。次に、3Dモデルmの外側に位置するが、依然として前記投影円錐内にある第1パスの再構成ボリュームV内のボクセルの減衰値が、正常な乳房組織の平均減衰と置き換えられる。次に、3次元モデルmを通過する円錐内の各幾何学的光線について、3Dモデル内のこの光線に沿ったボクセルは、このX線経路に沿った線積分が一定のままであるように置き換えられる(すなわち、考慮中の投影方向iについて投影画像πiごとの元の測定に等しい)。
図3に概略的に示すボリューム適応ステップS230は、2以上の投影方向に適用されることができることが理解されるであろう。適応ステップS230を実行するために、(図3に示すような)平行投影又は中心投影がそれぞれ企図される。しかしながら、適応ステップS230が単に単一投影方向について実行されるならば、十分かつ計算上安価であることが分かっている。好適には、図3に示すように主投影方向Zに沿って行われるが、これに限定されるものではない。
ボリューム適応ステップS230が、複数の投影方向との整合性を達成しながら適用される場合、計算コストが増加することが期待される。2以上の(特にすべての)投影方向との整合性を達成するために、別の最適化ループ(ステップS240における反復再構成演算の最適化とは異なる)が、別の目的関数Fによりセットアップされることができる。例えば、入力ボリューム適応ステップS230のための目的関数は、考慮されるべきそれぞれの方向について各投影画像πからの偏差の二乗和として形成されることができる。
正式には、適応ステップS230のための別の目的関数は、以下のように書くことができる:
F =Σ [ FP( mod(V) )−π
ここで、iは、考慮されるべき所望の投影方向に延び(これは、すべての投影方向又はすべての投影方向のサブセットを含むことができる)、FP(.)は、方向iの前方投影演算子であり、MOD(.)は、上述したように再配布を達成するためにV内のモデルmを部分的に囲む光線束内のボクセル値の変形であり、πは、取得中に方向iについて記録された投影画像である。
次いで、この二乗和が最小であるモデルm内に集中するボクセル値の分布を見つけるために、適切な数値技術(最小勾配、ニュートン−ラフソン、等)を用いて最適化を行うことが可能である。代わりに、他の目的関数の式が使用されることもできる。イメージングジオメトリが既知であると仮定され(特に、焦点の位置と検出器Dの位置及び向きが、すべての投影iについて知られている)、再構成されたボリュームが、イメージャIAの座標フレーム内で規定されるとき、異なるボクセル位置を通る光線の投射に関連する幾何学的演算、モデルmの規定等は良好に規定される。幾何学的演算は、数値計算スイートの解析幾何学パッケージを使用して、Matlab、Maple又はMathematicaなどを含む非限定的な例を用いて、又はC、C++、その他の一般的なプログラミング言語を使用して、実施されることができる。
提案される方法により、複数の入力ボリュームVが処理されることができるが、一実施形態においては、先立つ再構成RECON_1から得られるような単一の入力ボリュームVのみが使用される。
ここで図4乃至図6を参照して、提案される画像処理システムIPS及び/又は図2のフローチャートに従う方法によって得られる例示的な画像及び結果が示されているの。
最初に図4を参照して、これは、2つの楕円形挿入物が埋め込まれたマンモグラフィ背景テクスチャを有するファントムを使用する提案される方法を示す。大きな楕円体の面内注釈に基づいて、3Dモデルが算定され、その後の深さ強調再構成のために事前開始画像が生成され、より小さな楕円体の焦点面内の大きな楕円体によって引き起こされるトモシンセシスアーチファクトを低減する。具体的には、真のファントムの3つの直交ビューが示されており、(a)は所定の深さzにおける面内ビューであり、(c)は、2つのスループレーンX,Z及びY,Zである。第1パス再構成は、2つのスループレーン(d)拡張部410,415に沿ってユーザ注釈を付けられた面内輪郭405と共に(b)の面内に示されている。このモデルから、第2の入力ボリュームV'は、スループレーンビュー(g)により生成され(e)、これは、第2パス反復再構成の初期画像として使用される。出力ボリュームV"は、その2つのスループレーンビューX,Z及びY,Z(h)に沿って面内(f)に示され、向上された画像構造の深さ解像度及びより高い面内信号の精細度を証明する。
図5は、2パス再構成を3パス再構成に拡張するための提案される方法の繰り返しの適用を示す。具体的には、パス2におけるV'の再構成後に続くステップにおいて、小さな楕円体が、その焦点平面において付加的に注釈付けされ、両方のモデルを使用して、以前の画像が生成され、1つのモデルは、小さい楕円体に関し、他の1つのモデルは、大きい楕円体に関する。図5は、小さい楕円の視認性の明確な改善と、スループレーンにおけるより明確な3D深さ精細度を示す。具体的には、提案される方法が、小さな楕円体に関連して2回適用される。第2の楕円を通る真のファントムの直交する面内ビューが、2つのスループレーンビューと共に、左欄A)に示されている。「第3パス」の深さ改善された再構成における小さな楕円体の良好な可視性が、中央欄B)に示されており、この場合、2つのモデルが使用され、1つは、小さな楕円に関し、1つは、より大きな楕円に関する。比較のため、右欄C)は、提案される方法の1回の適用によって得られた結果を示しており、この場合、1回のみ算定された病変モデルが使用され、すなわち、大きい楕円体のモデルが使用された。
言い換えると、図5に示すように、提案される方法及び処理システムIPSの動作は、改善された再構成V"を次の入力ボリュームとして使用することによって繰り返されることができる。V"のより良好な深さ解像度のため、より詳細な情報が得られる。これにより、ユーザは、以前の指定を、第1の入力ボリュームV'において以前は識別できない2又はそれ以上の個別の(サブ)画像構造に洗練することができる。言い換えると、提案される方法は、2パス再構成スキームからn(>2)パス再構成に拡張されることができ、この場合、出力ポートOUTに生成されるボリュームV"(n)を入力ポートINに戻す反復フィードバックがなされ、付加の画像構造の反復され累積される指定を伴う。このオプションのフィードバックは、図2のフローチャートの「?」で示される操作ボックスに示されている。
上述の記述は、マンモグラフィを主に参照して説明されているが、これは限定的ではなく、制限された角度での取得(すなわち、180°よりかなり小さい角度の円弧に沿って収集される測定値を有するもの)による他のX線ベースのボリュームイメージング方法もまた、他の実施形態において企図される。提案される方法は、構造の深さ情報の不足を補償することを可能にし、制限された角度(トモグラフィック)イメージング技術は、かかる深さ情報の不足に苦しむ。本発明の別の例示的な実施形態において、上述の実施形態の1つによる方法の方法ステップを適切なシステム上で実行するように適応されることによって特徴付けられるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
従って、コンピュータプログラム要素は、本発明の実施形態の一部でありうるコンピュータユニットに記憶されることができる。このコンピューティングユニットは、上述の方法のステップの実行し又はその実行を引き起こすように適応されることができる。更に、上述の装置の構成要素を動作させるように適応されることもできる。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように、及び/又はユーザの命令を実行するように適応されることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードされることができる。従って、データプロセッサは、本発明の方法を実行するように装備することができる。
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、最新の手段によって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変換するコンピュータプログラムの両方をカバーする。
更に、コンピュータプログラム要素は、上記の方法の例示的な実施形態のプロシージャを実行するために必要なすべてのステップを提供することができる。
本発明の他の例示的な実施形態によれば、CD−ROMなどのコンピュータ可読媒体が提示され、この場合、コンピュータ可読媒体は、その上に記憶された上述されたコンピュータプログラム要素を有する。
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体又は固体媒体などの適切な媒体(特に、非一時的媒体であるが、必ずしもそうである必要はない)上に記憶され及び/又は配布されることができるが、他の形態で、例えばインターネット又は他の有線又は無線電気通信システムを通じて、配布されることもできる。
しかしながら、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示されてもよく、そのようなネットワークからのデータプロセッサの作業メモリにダウンロードされてもよい。本発明の他の例示的実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロード可能にするための媒体が提供され、前記コンピュータプログラム要素は、前述した本発明の実施形態の1つに従う方法を実行するように構成される。
本発明の実施形態は、異なる主題に関して説明されていることに留意されたい。特に、いくつかの実施形態は、方法タイプの請求項に関して記述されており、他の実施形態は、装置タイプの請求項に関して記述される。しかしながら、当業者であれば、上記及び以下の説明から、別段の記述がない限り、1つのタイプの主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関連する特徴の間の任意の組み合わせが、本願に開示されていると考えられることが分かるであろう。しかしながら、すべての特徴は、特徴の単純な足し合わせ以上の相乗効果を提供するように組み合わせられることができる。
本発明は、図面及び前述の説明において詳細に図示され説明されたが、そのような図示及び説明は、説明的又は例示的であって限定的ではないと考えられるべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び従属請求項の検討から、請求項に記載の本発明を実施する際に当業者によって理解され、達成されることができる。
請求項において、「有する、含む(comprising)」という語は、他の構成要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は複数性を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に列挙された幾つかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示さない。請求項における任意の参照符号は、請求項の範囲を制限するものとして解釈されるべきでない。

Claims (15)

  1. i)異なる複数の投影方向に沿って取得された被撮像対象の投影画像から予め再構成された3D入力画像ボリュームと、ii)前記3D入力画像ボリューム内の画像構造の指定と、を受け取る入力インタフェースと、
    前記指定に基づいて、前記3D入力画像ボリューム内の前記画像構造の3Dモデルを作成するモデル作成器と、
    前記3Dモデルに基づいて前記3D入力画像ボリュームを適応させて3D出力画像ボリュームを生成するボリューム適応器と、
    を有する画像処理システム。
  2. 前記3D出力画像ボリュームに基づいて新しい画像ボリュームを再構成する再構成器を有する、請求項1に記載のシステム。
  3. 前記ボリューム適応器による前記3D入力画像ボリュームの適応は、前記適応された3Dボリュームと、前記投影画像の少なくとも1つとの整合性を維持しながら、前記3Dモデル内の少なくとも1つの画像値を変更することを含む、請求項1又は2に記載のシステム。
  4. 前記画像構造の前記指定は、前記3D入力画像ボリュームの或る平面内で実行され、前記モデル作成器は、前記平面内の前記画像構造に基づいて前記3Dモデルを作成する、請求項1乃至3のいずれか1項に記載のシステム。
  5. 前記モデル作成器による前記3Dモデルの作成は、前記異なる複数の投影方向のうちの1つに沿って前記3D入力画像ボリューム内の前記指定された画像構造を拡張することを含む、請求項1乃至4のいずれか1項に記載のシステム。
  6. 前記モデル作成器による前記3Dモデルの作成は、形状プリミティブを前記指定された画像構造にフィッティングすることを含む、請求項1乃至5のいずれか1項に記載のシステム。
  7. 前記形状プリミティブが楕円体である、請求項6に記載のシステム。
  8. 前記再構成がトモシンセシス再構成を含む、請求項1乃至7のいずれか1項に記載のシステム。
  9. 前記再構成は反復的であり、前記出力画像ボリュームは、前記反復再構成において初期画像として使用される、請求項1乃至8のいずれか1項に記載のシステム。
  10. 前記画像構造が、i)被撮像対象における解剖学的構造、又はii)被撮像対象における形成物、又はiii)イメージング中に被撮像対象に存在する異質部分を表す、請求項1乃至9のいずれか1項に記載のシステム。
  11. 請求項1乃至10のいずれか1項に記載のシステムと、
    前記投影画像を取得するイメージング装置であって、前記イメージング装置が、マンモグラフィイメージング装置である、イメージング装置と、
    を有するイメージング機構。
  12. i)異なる複数の投影方向に沿って取得された被撮像対象の投影画像から予め再構成された3D入力画像ボリュームと、ii)前記3D入力画像ボリューム内の画像構造の指定と、を受け取るステップと、
    前記指定に基づいて、前記3D入力画像ボリューム内の前記構造の3Dモデルを作成するステップと、
    前記3Dモデルに基づいて前記3D入力画像ボリュームを適応させて3D出力画像ボリュームを生成するステップと、
    を含む画像処理方法。
  13. 前記3D出力画像ボリュームに基づいて再構成を実施するステップを含む、請求項12に記載の方法。
  14. 処理ユニットによって実行されるとき、請求項12又は13に記載の方法のステップの少なくとも1つを実行するように適応されたコンピュータプログラム。
  15. 請求項14に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読媒体。
JP2018561637A 2016-05-24 2017-05-19 深さ改善されたトモシンセシス再構成 Pending JP2019523030A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16171075 2016-05-24
EP16171075.1 2016-05-24
PCT/EP2017/062073 WO2017202712A1 (en) 2016-05-24 2017-05-19 Depth-enhanced tomosynthesis reconstruction

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019523030A true JP2019523030A (ja) 2019-08-22
JP2019523030A5 JP2019523030A5 (ja) 2020-06-25

Family

ID=56096473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018561637A Pending JP2019523030A (ja) 2016-05-24 2017-05-19 深さ改善されたトモシンセシス再構成

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11030779B2 (ja)
EP (1) EP3465624A1 (ja)
JP (1) JP2019523030A (ja)
CN (1) CN109313816B (ja)
WO (1) WO2017202712A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017202712A1 (en) * 2016-05-24 2017-11-30 Koninklijke Philips N.V. Depth-enhanced tomosynthesis reconstruction
CN108010096A (zh) * 2017-11-30 2018-05-08 上海联影医疗科技有限公司 Cbct图像重建方法、装置和cbct设备
EP3515068A1 (en) * 2018-01-19 2019-07-24 Thomson Licensing A method and apparatus for encoding and decoding three-dimensional scenes in and from a data stream
US11158045B2 (en) * 2018-10-10 2021-10-26 David Byron Douglas Method and apparatus for performing 3D imaging examinations of a structure under differing configurations and analyzing morphologic changes
US11062512B2 (en) * 2019-08-09 2021-07-13 Raytheon Company System and method for generating 3D color representation of 2D grayscale images

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002236910A (ja) * 2001-02-09 2002-08-23 Hitachi Medical Corp 3次元画像作成方法
JP2012223616A (ja) * 2004-12-22 2012-11-15 Bio-Tree Systems Inc 病気の診断およびモニタリングのための医療画像化方法および装置ならびにその用途
JP2013514118A (ja) * 2009-12-17 2013-04-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 関心のあるオブジェクトの再構成
US20150363946A1 (en) * 2014-03-28 2015-12-17 Heartflow, Inc. Systems and methods for data and model-driven image reconstruction and enhancement

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0526881B1 (en) * 1991-08-06 2002-02-06 Canon Kabushiki Kaisha Three-dimensional model processing method, and apparatus therefor
DE10111661A1 (de) * 2001-03-09 2002-09-12 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zum Segmentieren einer in einem Objekt enthaltenen dreidimensionalen Struktur, insbesondere für die medizinische Bildanalyse
US7058440B2 (en) * 2001-06-28 2006-06-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Dynamic computed tomography imaging using positional state modeling
KR20080031358A (ko) * 2005-08-04 2008-04-08 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 3d-2d 적응성 형상 모형에 의해 지원되는 움직임보상되는 재구성
JP5366824B2 (ja) * 2006-12-19 2013-12-11 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 2次元ビデオの3次元ビデオへの変換方法及びシステム
US8284894B2 (en) * 2008-03-31 2012-10-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Fast tomosynthesis scanner apparatus and CT-based method based on rotational step-and-shoot image acquistion without focal spot motion during continuous tube movement for use in cone-beam volume CT mammography imaging
FR2954556B1 (fr) 2009-12-22 2017-07-28 Gen Electric Procede de traitement d'acquisitions de tomosynthese pour obtenir une representation du contenu d'un organe
WO2012001572A1 (en) * 2010-06-28 2012-01-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Medical tomosynthesis system
WO2013056733A1 (en) 2011-10-19 2013-04-25 Siemens Aktiengesellschaft Out of plane artifact reduction in digital breast tomosynthesis and ct
US9084888B2 (en) * 2011-11-10 2015-07-21 Varian Medical Systems, Inc. Systems and methods for segmentation of radiopaque structures in images
US8594407B2 (en) 2012-02-03 2013-11-26 Siemens Aktiengesellschaft Plane-by-plane iterative reconstruction for digital breast tomosynthesis
US10679104B2 (en) * 2012-10-26 2020-06-09 Varian Medical Systems, Inc. Forward projection cylinder volume method
US9008398B2 (en) * 2012-10-26 2015-04-14 Varian Medical Systems, Inc. Template matching method for image-based detection and tracking of irregular shaped targets
WO2015189811A1 (en) 2014-06-13 2015-12-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Improved image reconstruction for a volume based on projection data sets
US9895119B2 (en) * 2014-07-31 2018-02-20 General Electric Company Generation of mask and contrast image data in a continuous acquisition
US10692213B2 (en) * 2015-03-10 2020-06-23 Koninklijke Philips N.V. Retrieval of corresponding structures in pairs of medical images
WO2017202712A1 (en) * 2016-05-24 2017-11-30 Koninklijke Philips N.V. Depth-enhanced tomosynthesis reconstruction
US20180018757A1 (en) * 2016-07-13 2018-01-18 Kenji Suzuki Transforming projection data in tomography by means of machine learning

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002236910A (ja) * 2001-02-09 2002-08-23 Hitachi Medical Corp 3次元画像作成方法
JP2012223616A (ja) * 2004-12-22 2012-11-15 Bio-Tree Systems Inc 病気の診断およびモニタリングのための医療画像化方法および装置ならびにその用途
JP2013514118A (ja) * 2009-12-17 2013-04-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 関心のあるオブジェクトの再構成
US20150363946A1 (en) * 2014-03-28 2015-12-17 Heartflow, Inc. Systems and methods for data and model-driven image reconstruction and enhancement

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HANEDA ERI ET AL.: "Clinical image benefits after model-based reconstruction for low dose dedicated breast tomosynthesis", PROC. OF SPIE, MEDICAL IMAGING 2015: PHYSICS OF MEDICAL IMAGING, vol. 9412, JPN6021008887, 2015, pages 1 - 94120, ISSN: 0004464004 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109313816A (zh) 2019-02-05
WO2017202712A1 (en) 2017-11-30
EP3465624A1 (en) 2019-04-10
CN109313816B (zh) 2023-11-14
US11030779B2 (en) 2021-06-08
US20190114815A1 (en) 2019-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11620773B2 (en) Apparatus and method for visualizing digital breast tomosynthesis and other volumetric images
US9754390B2 (en) Reconstruction of time-varying data
CN109313816B (zh) 深度增强的断层合成重建
US8768030B2 (en) CT measurement with multiple X-ray sources
US9424680B2 (en) Image data reformatting
WO2008121367A1 (en) Lesion quantification and tracking using multiple modalities
US20200005496A1 (en) Apparatus and method for scattered radiation correction
WO2021171394A1 (ja) 学習済みモデルの作成方法、画像生成方法および画像処理装置
Lewis et al. Mitigation of motion artifacts in CBCT of lung tumors based on tracked tumor motion during CBCT acquisition
JP6479919B2 (ja) 流動データの再構築
US11887301B2 (en) System and method for automatic delineation of scanned images
Nakao Medical Image Synthesis and Statistical Reconstruction Methods
Seyyedi et al. Evaluation of low-dose CT perfusion for the liver using reconstruction of difference
Sun Rigid motion correction for head CT imaging
Hemler et al. Modeling and error identification on three-dimensional tomosynthetic reconstructions

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200515

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200515

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210312

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210316

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20211012