JP2020096693A - X-ray CT system and processing program - Google Patents
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Images
Abstract
Description
本発明の実施形態は、X線CTシステム及び処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an X-ray CT system and a processing program.
従来、X線CT(Computed Tomography)システムにおいては、スキャン後すぐに被検体の動きや、撮影範囲などの確認を行うための確認用の画像を表示することができる。具体的には、X線CTシステムでは、スキャンによって得られたCT画像データが計画通りに収集されているかを確認するための確認用の画像を迅速に操作者に提供することで、以後のワークフローを迅速に進めることを可能にする。例えば、操作者は、スキャン後すぐに表示される確認用の画像を参照して計画通りに収集されていると判断した場合に、寝台装置から被検体を速やかにおろすことができる。また、例えば、操作者は、確認用の画像が計画通りに収集されていないと判断した場合に、再スキャンを速やかに行うことができる。ここで、確認用の画像とは、例えば、スキャンによって収集された投影データに対して補正などの画像処理を行うことなく生成された画像である。 Conventionally, in an X-ray CT (Computed Tomography) system, it is possible to display a confirmation image for confirming the movement of a subject, an imaging range, etc. immediately after scanning. Specifically, the X-ray CT system promptly provides the operator with a confirmation image for confirming whether the CT image data obtained by the scan is collected according to the plan, and the subsequent workflow Enables you to proceed quickly. For example, when the operator refers to the confirmation image displayed immediately after the scan and determines that the images are collected as planned, the operator can quickly lower the subject from the bed apparatus. Further, for example, when the operator determines that the confirmation images are not collected according to the plan, the operator can quickly perform the rescan. Here, the confirmation image is, for example, an image generated without performing image processing such as correction on the projection data collected by scanning.
また、X線CTシステムにおいては、スキャンにおいて2種類の異なるエネルギーのX線を使用して、デュアルエナジー(Dual-Energy:DE)収集を行う技術や、CTスキャンにおいて3種類以上の異なるエネルギーのX線を使用してマルチエナジー(Multi-Energy:ME)収集を行う技術が知られている。これにより、各エネルギーに対応する投影データを収集し、物質ごとにX線の吸収特性が異なることを利用して被検体に含まれる物質の種類、原子番号、密度等を弁別することが可能である。DE収集又はME収集は、例えば、被検体に対するX線の照射角度ごとにX線のエネルギーを変化させるKVスイッチング方式により実行される。KVスイッチング方式では、例えば、1又は複数のビューごとに、X線のエネルギーを変化させる。 Further, in the X-ray CT system, a technique for performing dual-energy (DE) acquisition by using X-rays of two different energies in a scan, and an X-ray of three or more different energies in a CT scan. Techniques for performing multi-energy (ME) collection using lines are known. As a result, it is possible to collect projection data corresponding to each energy and distinguish the type, atomic number, density, etc. of the substance contained in the subject by utilizing the fact that the X-ray absorption characteristics differ for each substance. is there. DE collection or ME collection is performed by, for example, the KV switching method in which the energy of X-rays is changed for each irradiation angle of X-rays on the subject. In the KV switching method, for example, the X-ray energy is changed for each one or a plurality of views.
本発明が解決しようとする課題は、撮影範囲の確認等を目的とした確認用の画像を効率的に得ることである。 The problem to be solved by the present invention is to efficiently obtain an image for confirmation for the purpose of confirming a shooting range.
実施形態のX線CTシステムは、X線照射部と、X線制御部と、X線検出部と、データ処理部と、再構成部とを備える。X線照射部は、被検体の周囲を回転しながらX線を照射する。X線制御部は、前記X線照射部が前記被検体の周囲を1回転する間に、前記X線のエネルギーを周期的に変化させる。X線検出部は、前記X線を検出し、前記X線照射部の回転位置毎に投影データセットを収集する。データ処理部は、第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセットに基づいて、前記第1のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第1補間データセットを生成し、第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットに基づいて、前記第2のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第2補間データセットを生成する補間処理を含む処理を実行する。再構成部は、前記処理後の投影データセットを含む複数の投影データセットに基づいて生成された合成データセットに基づいて画像を再構成する。 The X-ray CT system according to the embodiment includes an X-ray irradiation unit, an X-ray control unit, an X-ray detection unit, a data processing unit, and a reconstruction unit. The X-ray irradiation unit irradiates X-rays while rotating around the subject. The X-ray control unit cyclically changes the energy of the X-rays while the X-ray irradiation unit makes one revolution around the subject. The X-ray detection unit detects the X-rays and collects a projection data set for each rotational position of the X-ray irradiation unit. The data processing unit, based on the plurality of first projection data sets collected when the X-ray of the first energy is emitted, includes a plurality of first projection data sets corresponding to rotational positions where the first energy is not emitted. 1 interpolation data set, corresponding to the rotational position where the second energy was not irradiated, based on the plurality of second projection data sets collected when the second energy X-ray was irradiated. A process including an interpolation process for generating a plurality of second interpolation data sets is executed. The reconstruction unit reconstructs an image based on a composite data set generated based on a plurality of projection data sets including the processed projection data set.
以下、添付図面を参照して、実施形態に係るX線CTシステム及び処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。なお、本願に係る線CTシステム及び処理プログラムは、以下に示す実施形態によって限定されるものではない。 Hereinafter, an embodiment of an X-ray CT system and a processing program according to the embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The line CT system and the processing program according to the present application are not limited to the embodiments described below.
(第1の実施形態)
まず、図1を参照しながら、第1の実施形態に係るX線CTシステム1の構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係るX線CTシステム1の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、X線CTシステム1は、架台装置10と、寝台装置30と、コンソール装置40とを有する。すなわち、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、X線CT装置とも呼ばれる。
(First embodiment)
First, the configuration of the
図1においては、非チルト状態での回転フレーム13の回転軸又は寝台装置30の天板33の長手方向をZ軸方向とする。また、Z軸方向に直交し、床面に対し水平である軸方向をX軸方向とする。また、Z軸方向に直交し、床面に対し垂直である軸方向をY軸方向とする。なお、図1は、説明のために架台装置10を複数方向から描画したものであり、X線CTシステム1が架台装置10を1つ有する場合を示す。
In FIG. 1, the longitudinal direction of the rotary shaft of the
架台装置10は、X線管11と、X線検出器12と、回転フレーム13と、X線高電圧装置14と、制御装置15と、ウェッジ16と、コリメータ17と、DAS18とを有する。
The
X線管11は、熱電子を発生する陰極(フィラメント)と、熱電子の衝突を受けてX線を発生する陽極(ターゲット)とを有する真空管である。X線管11は、X線高電圧装置14からの高電圧の印加により、陰極から陽極に向けて熱電子を照射することで、被検体Pに対し照射するX線を発生する。例えば、X線管11には、回転する陽極に熱電子を照射することでX線を発生させる回転陽極型のX線管がある。なお、X線管11は、X線照射部の一例である。
The
X線検出器12は、X線管11から照射されて被検体Pを通過したX線を検出し、検出したX線量に対応した信号をDAS18へと出力する。X線検出器12は、例えば、X線管11の焦点を中心とした1つの円弧に沿ってチャネル方向に複数の検出素子が配列された複数の検出素子列を有する。X線検出器12は、例えば、チャネル方向に複数の検出素子が配列された検出素子列が列方向(スライス方向、row方向)に複数配列された構造を有する。また、X線検出器12は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレータアレイは、複数のシンチレータを有する。シンチレータは入射X線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのX線入射側の面に配置され、散乱X線を吸収するX線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ(1次元コリメータ又は2次元コリメータ)と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、フォトダイオード等の光センサを有する。なお、X線検出器12は、入射したX線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。また、X線検出器12は、X線検出部の一例である。
The
回転フレーム13は、X線管11とX線検出器12とを対向支持し、制御装置15によってX線管11とX線検出器12とを回転させる円環状のフレームである。例えば、回転フレーム13は、アルミニウムを材料とした鋳物である。なお、回転フレーム13は、X線管11及びX線検出器12に加えて、X線高電圧装置14やウェッジ16、コリメータ17、DAS18等を更に支持することもできる。更に、回転フレーム13は、図1において図示しない種々の構成を更に支持することもできる。以下では、架台装置10において、回転フレーム13、及び、回転フレーム13と共に回転移動する部分を、回転部とも記載する。
The rotating
X線高電圧装置14は、変圧器(トランス)及び整流器等の電気回路を有し、X線管11に印加する高電圧を発生する高電圧発生装置と、X線管11が発生するX線に応じた出力電圧の制御を行うX線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であってもよい。なお、X線高電圧装置14は、回転フレーム13に設けられてもよいし、図示しない固定フレームに設けられても構わない。
The X-ray high-
制御装置15は、CPU(Central Processing Unit)等を有する処理回路と、モータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置15は、入力インターフェース43からの入力信号を受けて、架台装置10及び寝台装置30の動作制御を行う。例えば、制御装置15は、回転フレーム13の回転や架台装置10のチルト、寝台装置30及び天板33の動作等について制御を行う。一例を挙げると、制御装置15は、架台装置10をチルトさせる制御として、入力された傾斜角度(チルト角度)情報により、X軸方向に平行な軸を中心に回転フレーム13を回転させる。なお、制御装置15は架台装置10に設けられてもよいし、コンソール装置40に設けられてもよい。
The
ウェッジ16は、X線管11から照射されたX線量を調節するためのフィルタである。具体的には、ウェッジ16は、X線管11から被検体Pへ照射されるX線が、予め定められた分布になるように、X線管11から照射されたX線を透過して減衰するフィルタである。例えば、ウェッジ16は、ウェッジフィルタ(wedge filter)やボウタイフィルタ(bow-tie filter)であり、所定のターゲット角度や所定の厚みとなるようにアルミニウム等を加工したフィルタである。
The
コリメータ17は、ウェッジ16を透過したX線の照射範囲を絞り込むための鉛板等であり、複数の鉛板等の組み合わせによってスリットを形成する。なお、コリメータ17は、X線絞りと呼ばれる場合もある。また、図1においては、X線管11とコリメータ17との間にウェッジ16が配置される場合を示すが、X線管11とウェッジ16との間にコリメータ17が配置される場合であってもよい。この場合、ウェッジ16は、X線管11から照射され、コリメータ17により照射範囲が制限されたX線を透過して減衰させる。
The
DAS18は、X線検出器12が有する各検出素子によって検出されるX線の信号を収集する。例えば、DAS18は、各検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するA/D変換器とを有し、検出データを生成する。DAS18は、例えば、プロセッサにより実現される。なお、以下では、DASによって生成された検出データを投影データと記載する場合がある。
The
ここで、DAS18は、複数の検出素子によって検出されるX線の信号を逐次収集する逐次収集方式のDASが用いられる場合でもよく、或いは、複数の検出素子によって検出されるX線の信号を同時に収集する同時収集方式のDASが用いられる場合でもよい。
Here, the
DAS18が生成したデータは、回転フレーム13に設けられた発光ダイオード(Light Emitting Diode: LED)を有する送信機から、光通信によって、架台装置10の非回転部分(例えば、固定フレーム等。図1での図示は省略している)に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、コンソール装置40へと転送される。ここで、非回転部分とは、例えば、回転フレーム13を回転可能に支持する固定フレーム等である。なお、回転フレーム13から架台装置10の非回転部分へのデータの送信方法は、光通信に限らず、非接触型の如何なるデータ伝送方式を採用してもよいし、接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。
The data generated by the
寝台装置30は、スキャン対象の被検体Pを載置、移動させる装置であり、基台31と、寝台駆動装置32と、天板33と、支持フレーム34とを有する。基台31は、支持フレーム34を鉛直方向に移動可能に支持する筐体である。寝台駆動装置32は、被検体Pが載置された天板33を、天板33の長軸方向に移動する駆動機構であり、モータ及びアクチュエータ等を含む。支持フレーム34の上面に設けられた天板33は、被検体Pが載置される板である。なお、寝台駆動装置32は、天板33に加え、支持フレーム34を天板33の長軸方向に移動してもよい。
The
コンソール装置40は、メモリ41と、ディスプレイ42と、入力インターフェース43と、処理回路44とを有する。なお、コンソール装置40は架台装置10とは別体として説明するが、架台装置10にコンソール装置40又はコンソール装置40の各構成要素の一部が含まれてもよい。
The
メモリ41は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ41は、例えば、投影データやCT画像データを記憶する。また、例えば、メモリ41は、X線CTシステム1に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。なお、メモリ41は、X線CTシステム1とネットワークを介して接続されたサーバ群(クラウド)により実現されることとしてもよい。
The
ディスプレイ42は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ42は、処理回路44によって生成されたCT画像や、確認用の画像を表示したり、操作者からの各種操作を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)等を表示したりする。例えば、ディスプレイ42は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイである。ディスプレイ42は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置40本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
The
入力インターフェース43は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路44に出力する。例えば、入力インターフェース43は、投影データを収集する際の収集条件や、CT画像データを再構成する際の再構成条件、CT画像データからCT画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。例えば、入力インターフェース43は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インターフェース43は、架台装置10に設けられてもよい。また、入力インターフェース43は、コンソール装置40本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インターフェース43は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、コンソール装置40とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路44へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース43の例に含まれる。
The
処理回路44は、X線CTシステム1全体の動作を制御する。例えば、処理回路44は、システム制御機能441、データ処理機能442、前処理機能443、再構成機能444及び出力機能445を実行する。すなわち、処理回路44は、メモリ41から各機能に相当するプログラムを読み出して実行することで、X線CTシステム1全体の動作を制御する。なお、システム制御機能441は、X線制御部の一例である。また、データ処理機能442は、データ処理部の一例である。また、再構成機能444は、再構成部の一例である。
The
図1に示すX線CTシステム1においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ41へ記憶されている。処理回路44は、メモリ41からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路44は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
In the
なお、図2においては、システム制御機能441、データ処理機能442、前処理機能443、再構成機能444及び出力機能445の各処理機能が単一の処理回路44によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路44は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路44が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
2 shows the case where each processing function of the
システム制御機能441は、入力インターフェース43を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、X線CTシステム1における種々の処理を制御する。例えば、システム制御機能441は、X線CTシステム1における寝台駆動装置32、コリメータ17、制御装置15、X線高電圧装置14等を制御して、位置決めスキャンや、本スキャンを実行する。
The
ここで、システム制御機能441は、「Rapid kV switching方式」による「Dual Energyによる撮影」を制御する。具体的には、システム制御機能441は、高電圧と低電圧とを切り替える制御信号をX線高電圧装置14に送信することで、X線高電圧装置14からX線管11への高電圧と低電圧の印加を制御する。また、システム制御機能441は、DAS18に対して制御信号を送信することで、検出した検出データが、高電圧のX線照射によるものであるか、或いは、低電圧のX線照射によるものであるかを識別させるように制御する。
Here, the
データ処理機能442は、「Rapid kV switching方式」による「Dual Energyによる撮影」によって収集された投影データに対して種々の処理を行うことで、確認用の画像を生成するための投影データを生成する。具体的には、データ処理機能442は、DAS18によって生成された検出データ(投影データ)に対してスケーリング処理などを施すことで、確認用の画像を生成するための投影データを生成する。例えば、データ処理機能442は、第1の管電圧(例えば、高電圧)の投影データ及び第2の管電圧(例えば、低電圧)の投影データのうち、すくなくとも一方に対して処理を施すことで、確認用の画像を生成するための投影データを生成する。データ処理機能442によって生成された投影データは、メモリ41に記憶される。なお、データ処理機能442による処理の詳細については、後に詳述する。また、以下では、「Rapid kV switching方式」によって管電圧を交互に切り替えながら収集される各管電圧の投影データをそれぞれ投影データセットと記載する。
The data processing function 442 generates projection data for generating an image for confirmation by performing various processes on the projection data collected by “imaging by Dual Energy” by “Rapid kV switching method”. .. Specifically, the data processing function 442 generates projection data for generating a confirmation image by performing scaling processing or the like on the detection data (projection data) generated by the
前処理機能443は、DAS18から送信された検出データ(投影データ)に対して、対数変換処理や、オフセット補正、感度補正、ビームハードニング補正等の補正処理を行なうことで、前処理後投影データを生成する。例えば、前処理機能443は、第1の管電圧(例えば、高電圧)の検出データ(投影データ)から前処理後投影データセットを生成する。また、前処理機能443は、第2の管電圧(例えば、低電圧)の検出データ(投影データ)から前処理後投影データセットを生成する。
The
また、前処理機能443は、2種類の投影データセットを用いて、撮影の対象部位に存在する、予め決定された2つ以上の基準物質(水、ヨード、カルシウム、ハイドロキシアパタイト、脂肪等)を分離する。そして、前処理機能443は、2つ以上の基準物質のそれぞれに対応する2種類以上の単色X線の前処理後投影データセットを生成する。例えば、前処理機能443は、高エネルギーの前処理後投影データセット及び低エネルギーの前処理後投影データセットから、水とヨードの単色X線の前処理後投影データセットをそれぞれ生成する。なお、前処理機能443によって生成された前処理後投影データセットは、メモリ41によって記憶される。
In addition, the
再構成機能444は、メモリ41によって記憶された前処理後投影データセットから各種画像を生成し、生成した画像をメモリ41に格納する。例えば、再構成機能444は、前処理後投影データを種々の再構成法(例えば、FBP(Filtered Back Projection)などの逆投影法や、逐次近似法など)によって再構成することでCT画像データを再構成し、再構成したCT画像データをメモリ41に格納する。また、再構成機能444は、種々の画像処理を行うことにより、CT画像データからMPR画像などのCT画像を生成して、生成したCT画像をメモリ41に格納する。
The
例えば、再構成機能444は、メモリ41によって記憶された基準物質の単色X線の前処理後投影データセットを読み出し、基準物質画像データ(基準物質強調画像データ)を再構成する。一例を挙げると、再構成機能444は、水成分が強調された前処理後投影データセットに基づいて水成分の基準物質画像データを再構成し、ヨード成分が強調された前処理後投影データセットに基づいてヨード成分の基準物質画像データを再構成する。また、再構成機能444は、水成分の基準物質画像データ及びヨード成分の基準物質画像データに対してそれぞれ画像処理を実行することで、水成分の基準物質画像とヨード成分の基準物質画像を生成する。また、再構成機能444は、2つの基準物質画像データを用いて重み付け計算処理を行うことにより、所定のエネルギーにおける単色X線画像や密度画像、実効原子番号画像等、様々な画像を生成することができる。
For example, the
また、例えば、再構成機能444は、メモリ41によって記憶された高エネルギーの前処理後投影データセットと低エネルギーの前処理後投影データセットとを読み出し、各前処理後投影データセットからCT画像データをそれぞれ再構成する。そして、再構成機能444は、CT画像データから高エネルギーに対応する多色X線画像と、低エネルギーに対応する多色X線画像とを生成することもできる。
Further, for example, the
また、再構成機能444は、データ処理機能442によって生成された投影データセットを種々の再構成法(例えば、FBP(Filtered Back Projection)などの逆投影法や、逐次近似法など)によって再構成することでCT画像データを再構成し、再構成したCT画像データをメモリ41に格納する。また、再構成機能444は、種々の画像処理を行うことにより、CT画像データから確認用の画像を生成して、生成した確認用の画像をメモリ41に格納する。
Further, the
出力機能445は、再構成機能444によって生成されたCT画像や、確認用の画像などをディスプレイ42に表示させる。
The
以上、本実施形態に係るX線CTシステム1の全体構成について説明した。かかる構成のもと、本実施形態に係るX線CTシステム1は、撮影範囲の確認等を目的とした確認用の画像を効率的に得ることを可能にする。具体的には、X線CTシステム1は、「Rapid kV switching方式」による複数の異なるエネルギーでの撮影においても、一定の画質を保った確認用の画像を迅速に提供することを可能にする。
The overall configuration of the
上述したように、「Rapid kV switching方式」による撮影では、1又は複数のビューごとにX線のエネルギーを変化させるため、異なるエネルギーの投影データ混在することとなる。そのため、各エネルギーに対応する投影データにおけるX線の透過量がそれぞれ異なる。例えば、高エネルギーでは、低エネルギーと比較して、X線の透過量が多くなる。したがって、このような投影データセットを用いて確認用の画像を生成すると、アーチファクトが発生してしまい、確認に用いることができない場合がある。また、例えば、1つのエネルギーに対応する投影データセットのみを用いて確認用の画像を生成することも可能であるが、この場合、間引きされて一部が欠損したデータとなるため、アーチファクトが発生してしまい、確認に用いることができない場合がある。 As described above, in the imaging by the "Rapid kV switching method", the X-ray energy is changed for each one or a plurality of views, so that projection data of different energies are mixed. Therefore, the amount of X-ray transmission in the projection data corresponding to each energy is different. For example, when the energy is high, the amount of X-rays transmitted is higher than when the energy is low. Therefore, if an image for confirmation is generated using such a projection data set, an artifact may occur, which may not be used for confirmation. Further, for example, it is possible to generate a confirmation image using only the projection data set corresponding to one energy, but in this case, since the data is thinned out and part of the data is lost, an artifact is generated. In some cases, it cannot be used for confirmation.
そこで、本実施形態に係るX線CTシステム1では、異なるエネルギーによって収集された投影データセットにおける欠損部分を補間する補間データセットを生成し、生成した補間データセットと実際に収集した投影データセットとを合成する合成処理を実行することで、アーチファクトを低減した確認用の画像を生成する。
Therefore, in the
データ処理機能442は、第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセットに基づいて、第1のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第1補間データセットを生成し、第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットに基づいて、第2のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第2補間データセットを生成する補間処理を含む処理を実行する。そして、データ処理機能442は、X線管11の回転位置が対応する第1投影データセットと第2補間データセットとを合成した第1合成データセットを生成し、回転位置が対応する第2投影データセットと第1補間データセットとを合成した第2合成データセットを生成する。
The data processing function 442, based on the plurality of first projection data sets collected when the first energy X-rays are irradiated, includes a plurality of first positions corresponding to the rotational positions where the first energy is not irradiated. 1 corresponding to the rotational position where the second energy was not irradiated, based on the plurality of second projection data sets collected when the 1 interpolation data set was generated and the X-ray of the second energy was irradiated. Processing including interpolation processing for generating the second interpolation data set of Then, the data processing function 442 generates a first combined data set by combining the first projection data set corresponding to the rotation position of the
図2は、第1の実施形態に係るデータ処理機能442による処理を説明するための図である。ここで、図2においては、「Rapid kV switching方式」による「Dual Energyによる撮影」によって収集された投影データの一部を示す。すなわち、図2に示す高エネルギーの矩形及び低エネルギーの矩形は、1又は複数のビューごとに高エネルギーと低エネルギーとを切り替えながら照射されたX線をX線検出器12によって収集して、DAS18から出力された投影データセットをそれぞれ示す。
FIG. 2 is a diagram for explaining processing by the data processing function 442 according to the first embodiment. Here, in FIG. 2, a part of the projection data collected by “imaging by Dual Energy” by the “Rapid kV switching method” is shown. That is, the high-energy rectangle and the low-energy rectangle shown in FIG. 2 collect X-rays emitted by the
例えば、データ処理機能442は、図2に示すように、高エネルギーデータと低エネルギーデータとが混在した投影データセットを、高エネルギーデータの投影データセットと、低エネルギーデータの投影データセットに分離する。そして、データ処理機能442は、図2に示すように、高エネルギーデータの投影データセット及び低エネルギーデータの投影データセットそれぞれについて、欠損部分のデータを補間処理によって生成する。 For example, as shown in FIG. 2, the data processing function 442 separates a projection dataset in which high energy data and low energy data are mixed into a projection dataset of high energy data and a projection dataset of low energy data. .. Then, as shown in FIG. 2, the data processing function 442 generates the data of the defective portion by the interpolation process for each of the high energy data projection data set and the low energy data projection data set.
例えば、データ処理機能442は、高エネルギーの複数の投影データセットを用いて、欠損部分(高エネルギーのX線が照射されていない回転位置)の補間データセットを生成する。同様に、データ処理機能442は、低エネルギーの複数の投影データセットを用いて、欠損部分(低エネルギーのX線が照射されていない回転位置)の補間データセットを生成する。すなわち、データ処理機能442は、低エネルギーのX線が照射された回転位置について、高エネルギーの補間データセットを生成し、高エネルギーのX線が照射された回転位置について、低エネルギーの補間データセットを生成する。 For example, the data processing function 442 uses a plurality of high-energy projection data sets to generate an interpolation data set of a defective portion (rotational position where high-energy X-rays are not irradiated). Similarly, the data processing function 442 uses a plurality of low energy projection data sets to generate an interpolation data set of a defective portion (rotational position where low energy X-rays are not irradiated). That is, the data processing function 442 generates a high-energy interpolation data set for the rotation position irradiated with the low-energy X-rays, and a low-energy interpolation data set for the rotation position irradiated with the high-energy X-rays. To generate.
なお、データ処理機能442によって実行される補間処理の方法は、線形補間、ラグランジェ補間、シグモイドなど、投影データセットから補間データセットを生成することができる補間方法であれば、どのような方法が用いられてもよい。 The interpolation processing method executed by the data processing function 442 may be any interpolation method such as linear interpolation, Lagrange interpolation, and sigmoid as long as the interpolation data set can be generated from the projection data set. It may be used.
そして、データ処理機能442は、回転位置ごとに、実際に収集された投影データセットと、生成した補間データセットとを合成した合成データセットを生成する。例えば、データ処理機能442は、図2に示すように、高エネルギーデータ(HD1)と低エネルギー補間データ(LID1)とを合成した合成データセット「(HD1)&(LID1)」を生成する。また、データ処理機能442は、図2に示すように、高エネルギー補間データ(HID1)と低エネルギーデータ(LD1)とを合成した合成データセット「(HID1)&(LD1)」を生成する。同様に、データ処理機能442は、実際に収集された投影データセットと、生成した補間データセットとを合成した合成データセットを生成する。 Then, the data processing function 442 generates a combined data set in which the actually collected projection data set and the generated interpolation data set are combined for each rotational position. For example, the data processing function 442, as shown in FIG. 2, generates a combined data set “(HD1) & (LID1)” that combines the high energy data (HD1) and the low energy interpolation data (LID1). Further, as shown in FIG. 2, the data processing function 442 generates a combined data set “(HID1) & (LD1)” that combines the high energy interpolation data (HID1) and the low energy data (LD1). Similarly, the data processing function 442 generates a synthetic data set by synthesizing the actually collected projection data set and the generated interpolation data set.
ここで、データ処理機能442は、実際に収集した投影データの情報をより多く使うために、補間データセットよりも実際に収集した投影データセットに重みを付けて合成処理を行う。例えば、データ処理機能442は、重み「Wb」を用いた式「(Wb×HD1)+(1−Wb)×LID1」によって、合成データセット「(HD1)&(LID1)」を生成する際に、重みを「Wb=0.75」とする。これにより、合成データセット「(HD1)&(LID1)」における高エネルギーデータ(HD1)の情報量が多くなる。データ処理機能442は、その他の合成データセットを生成する際にも同様に、補間データセットよりも実際に収集した投影データセットに重みを付けた合成処理を行う。 Here, the data processing function 442 weights the actually collected projection data set rather than the interpolation data set in order to use more information of the actually collected projection data and performs the combining process. For example, the data processing function 442 generates the composite data set “(HD1) & (LID1)” by the expression “(Wb×HD1)+(1-Wb)×LID1” using the weight “Wb”. , And the weight is “Wb=0.75”. As a result, the information amount of the high energy data (HD1) in the combined data set “(HD1) & (LID1)” increases. The data processing function 442 similarly performs a synthesis process in which the actually collected projection data set is weighted more than the interpolation data set when other synthetic data sets are generated.
再構成機能444は、データ処理機能442による合成処理後の投影データセット(複数の合成データセット)に対して再構成処理等を行うことにより確認用の画像を生成する。出力機能445は、再構成機能444によって生成された確認用の画像をディスプレイ42に表示させる。
The
このように、第1の実施形態に係るX線CTシステム1では、欠損部分の補間データセットを生成して、収集した投影データセットに対して合成処理を行うことで、アーチファクトを低減した確認用の画像を生成することができる。
As described above, in the
ここで、上述した実施形態では、補間データセットを生成した後に、実際に収集した投影データセットと合成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、欠損部分を補間した投影データセットを用いて確認用の画像を生成する場合でもよい。一例を挙げると、図2の3段目に示す補間後の投影データセットを用いて確認用の画像を生成する場合でもよい。かかる場合には、再構成機能444は、補間データが補間された高エネルギーの投影データセット、或いは、補間データが補間された低エネルギーの投影データセットを用いて確認用の画像を生成する。
Here, in the above-described embodiment, a case has been described in which after the interpolation data set is generated, it is combined with the actually collected projection data set. However, the embodiment is not limited to this, and the confirmation image may be generated using the projection data set in which the defective portion is interpolated. As an example, a confirmation image may be generated using the projection data set after interpolation shown in the third row of FIG. In such a case, the
ここで、第1の実施形態に係るX線CTシステム1では、さらに、アーチファクトを低減するための処理を実行することができる。具体的には、データ処理機能442は、合成処理後の投影データセットに対してさらにフィルタ処理を施すことで、アーチファクトをさらに低減する。
Here, the
図3は、第1の実施形態に係るデータ処理機能442によるフィルタ処理を説明するための図である。ここで、図3においては、図2に示す合成処理後の投影データセット(複数の合成データセット)を示す。 FIG. 3 is a diagram for explaining filter processing by the data processing function 442 according to the first embodiment. Here, in FIG. 3, the projection data set (plurality of composite data sets) after the composite processing shown in FIG. 2 is shown.
例えば、データ処理機能442は、複数の投影データセットにそれぞれ異なるフィルタを適用した後、適用後の複数の投影データセットを合成する。一例を挙げると、データ処理機能442は、図3に示すように、合成処理後の投影データセットを複製して、各投影データセットに対してそれぞれスムージングフィルタとハイパスフィルタをかける。そして、データ処理機能442は、各フィルタをかけた投影データセットを合成して、フィルタ処理後の投影データセットを生成する。 For example, the data processing function 442 applies different filters to the plurality of projection data sets, and then synthesizes the plurality of applied projection data sets. As an example, as shown in FIG. 3, the data processing function 442 duplicates the projection data set after the combining process and applies a smoothing filter and a high pass filter to each projection data set. Then, the data processing function 442 synthesizes the filtered projection data sets to generate a filtered projection data set.
一例を挙げると、データ処理機能442は、スムージングフィルタをかけた合成データセット「(HD1)&(LID1)」と、ハイパスフィルタをかけた合成データセット「(HD1)&(LID1)」とを合成した合成データセット「(HD1)&(LID1)」を生成する。同様に、データ処理機能442は、その他の回転位置における合成データセットについても、スムージングフィルタをかけた合成データセットと、ハイパスフィルタをかけた合成データセットとを合成した合成データセットを生成する。 As an example, the data processing function 442 synthesizes the synthesized data set “(HD1) & (LID1)” to which the smoothing filter has been applied and the synthesized data set “(HD1) & (LID1)” to which the high pass filter has been applied. The combined data set “(HD1) & (LID1)” is generated. Similarly, the data processing function 442 also generates a composite data set that combines the composite data set to which the smoothing filter has been applied and the composite data set to which the high-pass filter has been applied, for the composite data sets at other rotational positions.
ここで、データ処理機能442は、上記した合成処理において、スムージングフィルタをかけた合成データセットにおける情報とハイパスフィルタをかけた合成データセットにおける情報を均等に含めた合成データセットを生成することもできるが、一方の情報に重み付けを行うこともできる。すなわち、データ処理機能442は、スムージングフィルタをかけた合成データセットとハイパスフィルタをかけた合成データセットのどちらか一方の情報をより多く含むように合成処理を実行することもできる。 Here, the data processing function 442 can also generate a composite data set in which information in the composite data set to which the smoothing filter has been applied and information in the composite data set to which the high-pass filter has been applied are evenly included in the above-described composition processing. However, one of the pieces of information can be weighted. That is, the data processing function 442 can also perform the combining process so as to include more information of either one of the smoothing-filtered combined data set and the high-pass filtered combined data set.
スムージングフィルタをかけた合成データセットにおける情報とハイパスフィルタをかけた合成データセットにおける情報を均等に含める場合、例えば、データ処理機能442は、スムージングフィルタをかけた合成データセットとハイパスフィルタをかけた合成データセットにそれぞれ重み「0.5」をかけて合成する。一方、どちらか一方の情報をより多く含むように合成処理を実行する場合、データ処理機能442は、スムージングフィルタをかけた合成データセットとハイパスフィルタをかけた合成データセットのうちどちらかに対して値を大きくした重みをかけて合成する。 When the information in the synthesized data set subjected to the smoothing filter and the information in the synthesized data set subjected to the high-pass filter are equally included, for example, the data processing function 442 may use the data processing function 442 to synthesize the smoothed-filtered synthesized data set and the high-pass filtered synthesis data. A weight "0.5" is applied to each of the data sets to synthesize them. On the other hand, when performing the combining process so as to include more information of either one, the data processing function 442 applies to either the smoothing-filtered combined data set or the high-pass filtered combined data set. The value is increased and the weight is combined.
これにより、フィルタ処理前の合成データセットに残ってしまう場合がある一部のストリーク状のアーチファクトを低減することができる。なお、上述した例では、スムージングフィルタとハイパスフィルタの両方を用いたフィルタ処理を行う場合について説明したが、どちらか一方のフィルタを用いたフィルタ処理を行う場合でもよい。 This can reduce some streak-like artifacts that may remain in the combined data set before filtering. Note that, in the above-described example, the case of performing the filter processing using both the smoothing filter and the high-pass filter has been described, but the case where the filter processing using either one of the filters may be performed.
次に、X線CTシステム1による処理の手順の一例を、図4を用いて説明する。図4は、第1の実施形態に係るX線CTシステム1の処理の流れを説明するためのフローチャートである。ここで、図4においては、合成処理後にフィルタ処理を行う場合について示す。また、図4においては、「Dual Energyによる撮影」における確認用の画像を表示する場合について示す。
Next, an example of a processing procedure by the
ステップS101は、処理回路44がシステム制御機能441に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現されるステップである。ステップS102〜ステップS108は、処理回路44がデータ処理機能442に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現されるステップである。ステップS109は、処理回路44が再構成機能444に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現されるステップである。ステップS110は、処理回路44が出力機能445に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現されるステップである。
Step S101 is a step realized by the
まず、処理回路44は、「Rapid kV switching方式」により、高エネルギーデータと低エネルギーデータとを収集する(ステップS101)。次に、処理回路44は、データを高エネルギーデータと低エネルギーデータに分離する(ステップS102)。そして、処理回路44は、高エネルギーデータにおける補間データと、低エネルギーデータにおける補間データをそれぞれ生成する(ステップS103、104)。
First, the
その後、処理回路44は、実際に収集した投影データセットの情報がより多く含まれるように重み付け加算を実行して(ステップS105)、加算後の投影データセットに対してスムージングフィルタ処理及びハイパスフィルタ処理を実行する(ステップS106、107)。そして、処理回路44は、所望の情報がより多く含まれるように重み付け加算を実行する(ステップS108)。その後、処理回路44は、生成した投影データセットを用いて確認用の画像を生成して(ステップS109)、確認用の画像をディスプレイ42に表示させる(ステップS110)。
After that, the
上述したように、第1の実施形態によれば、X線管11は、被検体の周囲を回転しながらX線を照射する。システム制御機能441は、X線管11が被検体の周囲を1回転する間に、X線のエネルギーを周期的に変化させる。X線検出器12は、X線を検出し、X線照射部の回転位置毎に投影データセットを収集する。データ処理機能442は、第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセットに基づいて、第1のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第1補間データセットを生成し、第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットに基づいて、第2のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第2補間データセットを生成する補間処理を含む処理を実行する。再構成機能444は、処理後の投影データセットを含む複数の投影データセットに基づいて生成された合成データセットに基づいて画像を再構成する。従って、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、「Rapid kV switching方式」によって収集された投影データセットにおける欠損部分を補間した投影データセットを生成することでアーチファクトを低減させた確認用の画像を生成することができ、撮影範囲の確認等を目的とした確認用の画像を効率的に得ることを可能にする。
As described above, according to the first embodiment, the
本実施形態は、管電圧を1ビューごとに切り替えるシステム、及び、管電圧を複数のビューごとに切り替えるシステムの両方に適用することができ、それぞれでアーチファクトを低減させた確認用の画像を生成することができる。特に、管電圧を複数のビューごとに切り替えるシステムでは、同じエネルギーで収集される回転角度が大きくなるため、確認用の画像に生じるアーチファクトが顕著になる。したがって、本実施形態は、このような管電圧を複数のビューごとに切り替えるシステムに対して適用することがより有効である。 The present embodiment can be applied to both a system that switches the tube voltage for each view and a system that switches the tube voltage for each of a plurality of views, and generates an image for confirmation in which artifacts are reduced. be able to. In particular, in a system in which the tube voltage is switched for each of a plurality of views, the rotation angle collected with the same energy becomes large, so that the artifact generated in the confirmation image becomes remarkable. Therefore, the present embodiment is more effective when applied to a system that switches such a tube voltage for each of a plurality of views.
また、第1の実施形態によれば、合成データセットは、複数の投影データセットにそれぞれ異なるフィルタを適用した後、適用後の複数の投影データセットを合成することで生成される。したがって、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、アーチファクトをより低減することを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the composite data set is generated by applying different filters to the plurality of projection data sets, and then combining the plurality of applied projection data sets. Therefore, the
また、第1の実施形態によれば、データ処理機能442は、X線管11の回転位置が対応する第1投影データセットと第2補間データセットとを合成した第1合成データセットを生成し、回転位置が対応する第2投影データセットと第1補間データセットとを合成した第2合成データセットを生成する。再構成機能444は、第1合成データセットと第2合成データセットとを用いて画像を再構成する。したがって、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、欠損部分をより正確に補間することができ、アーチファクトをさらに低減することを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the data processing function 442 generates a first combined data set by combining the first projection data set and the second interpolation data set corresponding to the rotational position of the
また、第1の実施形態によれば、データ処理機能442は、第1投影データセット及び第2投影データセットの比率が高くなるように重み付けをして第1合成データセット及び第2合成データセットをそれぞれ生成する。したがって、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、収集したデータの情報をより含んだ確認用の画像を生成することを可能にする。
Further, according to the first embodiment, the data processing function 442 performs weighting so that the ratio of the first projection data set and the second projection data set is high, and the first composite data set and the second composite data set. Respectively. Therefore, the
(その他の実施形態)
これまで第1の実施形態について説明したが、上述した第1の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよいものである。
(Other embodiments)
Although the first embodiment has been described so far, it may be implemented in various different forms other than the first embodiment described above.
上述した第1の実施形態では、収集した投影データセットに対して補間処理を行って合成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、合成前に、エネルギーの透過量の違いを低減させるように処理することもできる。具体的には、その他の実施形態に係るX線CTシステム1では、異なるエネルギーにおける透過量の違いに応じた補正処理を行うことで、アーチファクトを低減した確認用の画像を生成する。具体的には、X線CTシステム1においては、データ処理機能442の処理により、透過量の違いを低減する。なお、以下では、透過量の違いを低減する処理をスケーリング処理と記載する。
In the above-described first embodiment, a case has been described in which the collected projection data set is subjected to interpolation processing to be combined. However, the embodiment is not limited to this, and may be processed so as to reduce the difference in the amount of energy transmission before the synthesis. Specifically, in the
かかる場合、データ処理機能442は、第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセット、及び第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットのうち少なくともいずれかに対して、第1のエネルギーのX線と第2のエネルギーのX線との間の透過量の違いに応じた補正処理を含む処理を実行する。具体的には、データ処理機能442は、第1のエネルギーのX線と第2のエネルギーのX線との間の透過量の差を低減するように、複数の第1投影データセット及び複数の第2投影データセットのうち少なくともいずれかに対して補正処理を実行する。 In such a case, the data processing function 442 may include the plurality of first projection data sets collected when the first energy X-ray is emitted and the plurality of first projection data sets collected when the second energy X-ray is emitted. A process including a correction process is performed on at least one of the plurality of second projection data sets according to a difference in transmission amount between the X-ray of the first energy and the X-ray of the second energy. .. Specifically, the data processing function 442 includes a plurality of first projection data sets and a plurality of first projection data sets so as to reduce the difference in the amount of transmission between the first energy X-rays and the second energy X-rays. The correction process is performed on at least one of the second projection data sets.
図5は、その他の実施形態に係るデータ処理機能442によるスケーリング処理を説明するための図である。例えば、データ処理機能442は、複数の第1投影データセット又は複数の第2投影データセットに対して、透過量の差に基づく係数をかける補正処理を実行する。一例を挙げると、データ処理機能442は、図5の左下の図に示すように、高エネルギーの投影データセット(図中の高エネルギーデータ)それぞれに対して、「係数a」を乗じる。すなわち、データ処理機能442は、高エネルギーの投影データセットに含まれる各ビューにおける投影データの値に対して「係数a」を乗じる。ここで、「係数a」は、透過量の差に基づいて算出されたものであり、高エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量を、低エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量に近似させるための係数である。 FIG. 5 is a diagram for explaining scaling processing by the data processing function 442 according to another embodiment. For example, the data processing function 442 executes a correction process of multiplying the plurality of first projection data sets or the plurality of second projection data sets by a coefficient based on the difference in transmission amount. As an example, the data processing function 442 multiplies each high-energy projection data set (high-energy data in the figure) by a “coefficient a”, as shown in the lower left diagram of FIG. That is, the data processing function 442 multiplies the value of the projection data in each view included in the high-energy projection data set by the “coefficient a”. Here, the “coefficient a” is calculated based on the difference in the transmission amount, and the transmission amount of X-rays in the high energy projection data set is converted into the transmission amount of X-rays in the low energy projection data set. It is a coefficient for approximation.
または、例えば、データ処理機能442は、図5の中央下の図に示すように、低エネルギーの投影データセット(図中の低エネルギーデータ)それぞれに対して、「係数b」を乗じる。すなわち、データ処理機能442は、低エネルギーの投影データセットに含まれる各ビューにおける投影データの値に対して「係数b」を乗じる。ここで、「係数b」は、透過量の差に基づいて算出されたものであり、低エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量を、高エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量に近似させるための係数である。 Alternatively, for example, the data processing function 442 multiplies each low-energy projection data set (low-energy data in the figure) by a “coefficient b”, as shown in the lower center diagram of FIG. That is, the data processing function 442 multiplies the value of the projection data in each view included in the low energy projection data set by the “coefficient b”. Here, the “coefficient b” is calculated on the basis of the difference in the transmission amount, and the transmission amount of X-rays in the low energy projection data set is converted into the transmission amount of X-rays in the high energy projection data set. It is a coefficient for approximation.
ここで、上記した「係数a」及び「係数b」は、予め算出されてメモリ41に格納される。例えば、事前に高エネルギーデータと低エネルギーデータとを収集して、X線の透過量の差を算出する。そして、算出した透過量の差から係数が算出されて、メモリ41に格納される。このような係数をエネルギーの組み合わせごとにメモリ41に記憶させ、データ処理機能442は、現在用いられているエネルギーの組み合わせに対応する係数をメモリ41から読み出して、スケーリング処理を行う。
Here, the above-mentioned “coefficient a” and “coefficient b” are calculated in advance and stored in the
また、係数をかけるその他の処理として、例えば、データ処理機能442は、複数の第1投影データセットに対して、第1のエネルギーと第3のエネルギーとの差分に基づく係数をかけ、複数の第2投影データセットに対して、第2のエネルギーと第3のエネルギーとの差分に基づく係数をかける補正処理を実行する。すなわち、データ処理機能442は、ターゲットとなる1つのエネルギーにおけるX線の透過量に近似させるように、各エネルギーの投影データセットに係数を乗じる。なお、第3のエネルギーは、例えば第1のエネルギーと第2のエネルギーの間のエネルギーである。 In addition, as another process for applying the coefficient, for example, the data processing function 442 applies a coefficient based on the difference between the first energy and the third energy to the plurality of first projection data sets, and then performs the plurality of first projection data sets. A correction process of multiplying the two projection data sets by a coefficient based on the difference between the second energy and the third energy is executed. That is, the data processing function 442 multiplies the projection data set of each energy by a coefficient so as to approximate the amount of X-ray transmission at one target energy. The third energy is, for example, energy between the first energy and the second energy.
一例を挙げると、データ処理機能442は、図5の右下の図に示すように、高エネルギーデータそれぞれに対して、「係数c」を乗じ、低エネルギーデータそれぞれに対して、「係数d」を乗じる。すなわち、データ処理機能442は、高エネルギーの投影データセットに含まれる各ビューにおける投影データの値に対して「係数c」を乗じ、低エネルギーの投影データセットに含まれる各ビューにおける投影データの値に対して「係数d」を乗じる。ここで、「係数c」は、高エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量を、ターゲットのエネルギーにおけるX線の透過量に近似させるための係数である。また、「係数d」は、低エネルギーの投影データセットにおけるX線の透過量を、ターゲットのエネルギーにおけるX線の透過量に近似させるための係数である。 As an example, the data processing function 442 multiplies each of the high energy data by the “coefficient c” and the “energy d” of each of the low energy data, as shown in the lower right diagram of FIG. Multiply by. That is, the data processing function 442 multiplies the value of the projection data in each view included in the high-energy projection data set by the “coefficient c” to obtain the value of the projection data in each view included in the low-energy projection data set. Is multiplied by "coefficient d". Here, the "coefficient c" is a coefficient for approximating the X-ray transmission amount in the high-energy projection data set to the X-ray transmission amount at the target energy. The “coefficient d” is a coefficient for approximating the X-ray transmission amount in the low energy projection data set to the X-ray transmission amount in the target energy.
ここで、上記した「係数c」及び「係数d」を用いたスケーリング処理は、ビームハードニング補正における処理を応用して実行することができる。例えば、ビームハードニング補正では、ターゲットとなる単色エネルギーの透過量に近似するように、収集された投影データに対して補正処理が実施される。そこで、データ処理機能442は、ターゲットとなる単色エネルギーの透過量に近似するように、高エネルギーの投影データセット及び低エネルギーの投影データセットに対して補正処理を行う。これにより、高エネルギーの投影データセットにおける透過量及び低エネルギーの投影データセットにおける透過量は、ターゲットとなる単色エネルギーの透過量に近似することとなり、相互の透過量も近似することとなる。 Here, the scaling processing using the above-mentioned “coefficient c” and “coefficient d” can be executed by applying the processing in the beam hardening correction. For example, in the beam hardening correction, the correction processing is performed on the collected projection data so as to approximate the transmission amount of the target monochromatic energy. Therefore, the data processing function 442 performs a correction process on the high energy projection data set and the low energy projection data set so as to approximate the transmission amount of the target monochromatic energy. Thereby, the transmission amount in the high energy projection data set and the transmission amount in the low energy projection data set are close to the transmission amount of the target monochromatic energy, and the mutual transmission amounts are also close to each other.
なお、上述した実施形態では、スケーリング処理に用いる係数を実際の透過量の差から算出する場合、ビームハードニング補正に用いられる係数をスケーリング処理の係数に適用する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、理論的に計算した値を用いる場合でもよい。例えば、第1のエネルギーにおけるX線の透過量と第2のエネルギーにおけるX線の透過量を論理的にそれぞれ計算し、計算した透過量の差から係数を算出する場合でもよい。 In addition, in the above-described embodiment, the case where the coefficient used for the scaling process is calculated from the difference in the actual transmission amount and the coefficient used for the beam hardening correction is applied to the coefficient of the scaling process has been described. However, the embodiment is not limited to this, and a theoretically calculated value may be used. For example, the X-ray transmission amount at the first energy and the X-ray transmission amount at the second energy may be logically calculated, and the coefficient may be calculated from the difference between the calculated transmission amounts.
上述したように、データ処理機能442は、複数の第1投影データセット又は複数の第2投影データセットに対して、透過量の差に基づく係数をかける補正処理を実行する。これにより、X線CTシステム1は、異なるエネルギーが混在する投影データセットにおけるX線の透過量の違いを低減することができる。
As described above, the data processing function 442 executes the correction process of multiplying the plurality of first projection data sets or the plurality of second projection data sets by the coefficient based on the difference in transmission amount. Thereby, the
その他の実施形態に係るX線CTシステム1では、例えば、上述したスケーリング処理を、第1の実施形態における合成処理の前段で実行することで、アーチファクトがより低減された確認用の画像を生成することができる。かかる場合、データ処理機能442は、上述したスケーリング処理後の投影データセットをエネルギーごとの投影データセットに分離して、欠損部分を補間した後、合成処理を実施する。なお、例えば、再構成機能444は、図5の下段に示す係数がかけられた3つの投影データセットのうちいずれのデータを用いた場合でも、アーチファクトが低減された確認用の画像を生成することができる。
In the
また、上述した第1の実施形態では、(Dual-Energyによる撮影)を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、3種類以上の異なるエネルギーのX線を用いた(Multi-Energyによる撮影)で収集された投影データセットに対して適用する場合であってもよい。 In addition, in the above-described first embodiment, (imaging by Dual-Energy) is described as an example. However, the embodiment is not limited to this, and even when applied to a projection data set collected by using X-rays of three or more different energies (imaging by Multi-Energy). Good.
また、第1の実施形態に係るX線CTシステム1は、架台装置10と、寝台装置30と、コンソール装置40とが相互に接続されるシステム(X線CT装置)について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、本願のX線CTシステムは、上記した処理の一部がネットワーク上の装置で分散して実施されるように構成される場合でもよい。
The
図6は、その他の実施形態に係るX線CTシステム100の構成の一例を示すブロック図である。なお、その他の実施形態に係るX線CTシステム100は、図1に示したX線CTシステム1と比較して、画像処理サーバ2を有する点、X線CT装置が、通信インターフェース45を有してネットワークNWを介して画像処理サーバ2と接続される点が相違する。以下、第1の実施形態において説明した構成と同様の構成を有する点については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of an
通信インターフェース45は、処理回路44に接続され、ネットワークNWを介して接続された画像処理サーバ2との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、通信インターフェース45は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、NIC(Network Interface Controller)等によって実現される。一例を挙げると、通信インターフェース45は、DAS18によって生成された投影データセットを画像処理サーバ2に送信する。また、通信インターフェース45は、画像処理サーバ2から処理後の投影データセットを受信して、処理回路44に出力する。
The communication interface 45 is connected to the
画像処理サーバ2は、通信インターフェース21と、メモリ22と、処理回路23とを有する。
The
通信インターフェース21は、処理回路23に接続され、ネットワークNWを介して接続されたX線CT装置との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、通信インターフェース21は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、NIC(Network Interface Controller)等によって実現される。一例を挙げると、通信インターフェース21は、X線CT装置から投影データセットを受信して、処理回路23に出力する。また、通信インターフェース21は、処理回路23によって処理された処理後の投影データセットをX線CT装置に出力する。
The communication interface 21 is connected to the
メモリ22は、処理回路23に接続され、各種データを記憶する。例えば、メモリ22は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。例えば、メモリは、X線CT装置から受信した投影データセットなどを記憶する。また、メモリ22は、処理回路23によって実行される各処理機能に対応するプログラムを記憶する。
The memory 22 is connected to the
処理回路23は、データ処理機能231と、再構成機能232とを実行する。すなわち、処理回路23は、メモリ22から各機能に相当するプログラムを読み出して実行することで、画像処理サーバの動作を制御する。具体的には、データ処理機能231は、上述したデータ処理機能442と同様の処理を実行する。また、再構成機能232は、上述した再構成機能444と同様の処理を実行する。なお、データ処理機能231は、データ処理部の一例である。また、再構成機能232は、再構成部の一例である。
The
図6に示す画像処理サーバ2においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ22へ記憶されている。処理回路23は、メモリ22からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路23は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
In the
なお、図6においては、データ処理機能231及び再構成機能232の各処理機能が単一の処理回路23によって実現される場合を示したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、処理回路23は、複数の独立したプロセッサを組み合わせて構成され、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路23が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
Although FIG. 6 shows the case where each processing function of the
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU、GPU(Graphics Processing Unit)、あるいは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサは、メモリ41又はメモリ22に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
The word "processor" used in the above description is, for example, a CPU, a GPU (Graphics Processing Unit), an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (for example, a simple programmable logic device ( A circuit such as a Simple Programmable Logic Device (SPLD), a Complex Programmable Logic Device (CPLD), and a Field Programmable Gate Array (FPGA)). The processor realizes the function by reading and executing the program stored in the
なお、図1においては、単一のメモリ41が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。また、図6においては、単一のメモリ22が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ41を分散して配置するとともに、処理回路44が個別のメモリ41から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、例えば、複数のメモリ22を分散して配置するとともに、処理回路23が個別のメモリ22から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ41又はメモリ22にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
Note that, in FIG. 1, the
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。 Each component of each device according to the above-described embodiment is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution/integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part of the device may be functionally or physically distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. It can be integrated and configured. Furthermore, all or arbitrary parts of the processing functions performed by each device may be realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by a wired logic.
また、上述した実施形態で説明した処理プログラムは、予め用意された処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。 Further, the processing program described in the above-described embodiment can be realized by executing a processing program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This processing program can be distributed via a network such as the Internet. Further, this processing program can also be executed by being recorded in a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, or a DVD, and being read from the recording medium by the computer.
以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、撮影範囲の確認等を目的とした確認用の画像を効率的に得ることを可能にすることができる。 According to at least one embodiment described above, it is possible to efficiently obtain a confirmation image for the purpose of confirming the shooting range.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and equivalents thereof, as well as included in the scope and spirit of the invention.
1、100 X線CTシステム
11 X線管
12 X線検出器
23、44 処理回路
441 システム制御機能
231、442 データ処理機能
232、444 再構成機能
1, 100
Claims (5)
前記X線照射部が前記被検体の周囲を1回転する間に、前記X線のエネルギーを周期的に変化させるX線制御部と、
前記X線を検出し、前記X線照射部の回転位置毎に投影データセットを収集するX線検出部と、
第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセットに基づいて、前記第1のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第1補間データセットを生成し、第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットに基づいて、前記第2のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第2補間データセットを生成する補間処理を含む処理を実行するデータ処理部と、
前記処理後の投影データセットを含む複数の投影データセットに基づいて生成された合成データセットに基づいて画像を再構成する再構成部と、
を備えたX線CTシステム。 An X-ray irradiation unit that irradiates X-rays while rotating around the subject,
An X-ray control unit that periodically changes the energy of the X-rays while the X-ray irradiation unit makes one revolution around the subject;
An X-ray detection unit that detects the X-rays and collects a projection data set for each rotational position of the X-ray irradiation unit;
Based on the plurality of first projection data sets collected when the first energy X-rays are irradiated, a plurality of first interpolation data sets corresponding to the rotational positions where the first energy is not irradiated are generated. A plurality of second interpolations corresponding to rotational positions that were not irradiated with the second energy, based on a plurality of second projection data sets that were generated and collected when the second energy X-ray was irradiated. A data processing unit that executes a process including an interpolation process for generating a data set,
A reconstruction unit that reconstructs an image based on a composite data set generated based on a plurality of projection data sets including the processed projection data set;
X-ray CT system equipped with.
前記再構成部は、前記第1合成データセットと前記第2合成データセットとを用いて画像を再構成する、請求項1又は2に記載のX線CTシステム。 The data processing unit generates a first combined data set by combining a first projection data set corresponding to the rotation position of the X-ray irradiation unit and a second interpolation data set, and a second projection data set corresponding to the rotation position. Generate a second combined data set by combining the data set and the first interpolated data set,
The X-ray CT system according to claim 1, wherein the reconstruction unit reconstructs an image using the first synthetic data set and the second synthetic data set.
第1のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第1投影データセットに基づいて、前記第1のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第1補間データセットを生成し、第2のエネルギーのX線が照射されたときに収集された複数の第2投影データセットに基づいて、前記第2のエネルギーが照射されなかった回転位置に対応する複数の第2補間データセットを生成する補間処理を含む処理を実行するデータ処理機能と、
前記処理後の投影データセットを含む複数の投影データセットに基づいて生成された合成データセットに基づいて画像を再構成する再構成機能と、
をコンピュータに実現させるための処理プログラム。 A processing program that uses projection data sets collected for each rotational position by periodically changing the energy of X-rays while rotating once around the subject,
Based on the plurality of first projection data sets collected when the first energy X-rays are irradiated, a plurality of first interpolation data sets corresponding to the rotational positions where the first energy is not irradiated are generated. A plurality of second interpolations corresponding to rotational positions that were not irradiated with the second energy, based on a plurality of second projection data sets that were generated and collected when the second energy X-ray was irradiated. A data processing function for executing processing including interpolation processing for generating a data set,
A reconstruction function for reconstructing an image based on a composite data set generated based on a plurality of projection data sets including the processed projection data set,
A processing program for making a computer realize.
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