JP2020527992A - 動き補償された心臓弁の再構築 - Google Patents

Abstract

動き補償された再構築は、現在、心臓の弁、弁尖、及びそれらに隣接する血管の解剖学的構造を再構築することにはあまり適していない。弁及び弁尖のぼけが発生する。このことは誤った診断につながり得る。弁及び関連する解剖学的構造を動き補償して再構築するための新しい手法が提示され、ここでは、ぼけを抑制するためにエッジ強調ステップが行われる。

Description

本発明は、デジタル撮像の分野に関し、より詳細にはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）撮像に関する。特に、本発明は、物体の投影データから前記物体の画像を再構築する方法、前記画像を再構築するための画像処理装置、画像を再構築するためのコンピュータプログラム、及びコンピュータ可読媒体に関する。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）は、デジタル処理を使用して、回転軸を中心に収集された一連の２次元Ｘ線画像から関心物体の３次元画像を生成するプロセスである。そのようなＣＴ画像は、その後、適当なアルゴリズムを使用して再構築される。

コンピュータ断層撮影の重要な応用の１つは、患者の心臓が関心物体となる心臓コンピュータ断層撮影である。心臓コンピュータ断層撮影に伴う主な課題は、画像収集中に心臓が拍動することに起因して生じる。そのような動きは、収集される画像の品質を低下させる。

この問題を緩和するために、心臓ＣＴは通例、ゲート式再構築を用いており、これは、心臓ＣＴデータの獲得が、心電図（ＥＣＧ）又は光電式容積脈波記録（ＰＰＧ）データなどの心周期にわたる情報を提供するデータの獲得と並行して行われるものである。このデータは、ここでは、それぞれ選択される心周期の位相点を利用してＣＴ画像の獲得と再構築とをゲートするために使用される。

ＷＯ２００５／００８５９７は、心臓ＣＴ画像の動き補償された再構築の方法を開示しており、そこでは、選択された領域内での関心物体の動きが推定される。推定された動きに基づいて、選択された領域の動きが最小である時間点が決定される。その後、再構築されたそれぞれの領域が、当該領域の動きが最小であるそれぞれの時間点に対応しているデータを用いて、画像が再構築される。

現在までのところ、動き補償された心臓ＣＴの再構築は、冠動脈の動き補償を対象としてきた。しかし、ここ何年かの間に、弁疾患の診断及び治療計画が、心臓ＣＴにおける新たな関心分野となっている。弁を撮像する際には、弁、弁尖、及びそれらに隣接する血管の解剖学的構造が動きのためにぼけるという問題が発生する。動きアーチファクトを解消するための従来の手法は、このぼけを抑えるのに十分でない。そのため、弁、弁尖、及びそれらに隣接する血管の解剖学的構造の決定が、それらの動きに起因して理想的でなくなる。診断及び治療計画において、これは、誤った装置のサイズ設定や不正確な石灰化の推定につながり得る。

本発明の目的は、関心物体のボリュメトリックデータを動き補償して再構築するための改良された方法を提供することである。

本発明のさらなる目的は、弁及び弁尖の運動によって生じる動きアーチファクトの低減を可能にすることにより、弁疾患の診断及び治療計画のためのＣＴデータを、動き補償して再構築する方法を提供することである。より詳細には、本発明の目的は、弁及び弁尖の運動によって生じるぼけが抑制され得る、動き補償された再構築の方法を提供することである。

本発明の目的は、特許請求の範囲に定義される、本発明に係る関心物体の画像を再構築する方法、それぞれの画像処理装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ可読媒体によって解決される。

本発明の第１の態様によれば、複数の時間点に対応する関心物体の複数の投影データから、前記物体の画像を再構築する方法が提供される。方法は、複数の投影データから関心物体の複数のボリュメトリックデータを取り出すステップであって、ボリュメトリックデータの各々はそれぞれの時間点に対応する、ステップと、それぞれの時間点に対応する複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するステップと、を有する。方法は、複数のエッジ強調後画像ボリュームの重み付けのステップと、複数のエッジ強調後画像ボリュームに基づいて、複数の第１の動きベクトル場を推定するステップと、推定された複数の第１の動きベクトル場を使用して、複数の投影データから、複数の第１の動き補償後画像ボリュームを再構築するステップであって、複数の第１の動き補償後画像ボリュームの各々はそれぞれの時間点に対応する、ステップと、をさらに有する。

本発明によれば、ゲート式多位相再構築が使用される。ただし、知られている手法と対照的に、位置合わせ及び動き補償された再構築をボリュメトリックデータに直接行う代わりに、位置合わせ及び動き補償された再構築は、関心画像に検出されたエッジを強調する勾配に基づくフィルタ動作の結果である、エッジ強調後画像ボリュームに行われる。

ボリュメトリックデータは、ここでは、複数の時間点に対応する複数の投影データから取り出される。そのため、ボリュメトリックデータの各々も同様に、それぞれの時間点、すなわち、ボリュメトリックデータを取得するために使用された投影データに対応する時間点に対応する。

これに関連して、用語「時間点」は、実際の「時点」に制限されず、例えば心臓の周期的な動きの特定の時間期間若しくは位相点、及び／又は各位相点に対応する時間窓にも関係し得ることを言及しておくべきである。代替又は追加として、用語「時間点」は、ある画像の投影データに属するそれぞれの投影が獲得された獲得時刻の平均にも関係し得る。

よって、特定の時間点ごとに１つのボリュメトリックデータがある。このボリュメトリックデータは、勾配に基づくフィルタでフィルタ処理される。そのような勾配に基づくフィルタ動作は、ボリュメトリックデータの各データ点についての勾配及び勾配の大きさが決定されることを意味する。ボリュメトリックデータ内のエッジは、大きい勾配の大きさによって表される、強い増大又は減少を表す。そのため、勾配の大きさが特定の閾値に達しないデータ点をフィルタ処理するフィルタを適用することにより、エッジが強調された画像ボリュームが生成される。何故ならば、より大きい勾配の大きさはエッジを表すと想定できるためである。

その後、複数の動きベクトル場を推定するために、エッジ強調された画像の位置合わせが行われる。そのような位置合わせでは、１つの特定の時間点に対応する、複数のエッジ強調後画像ボリュームのうちの１つが、基準画像ボリュームとして使用される。よって、１つの特定の時間点が基準時間点として選択される。

有利には、次いで、位置合わせ手順が、弾性位置合わせ（ｅｌａｓｔｉｃ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）によって行われる。弾性位置合わせ手順は、ボリュメトリック位置合わせ手法に従い、すなわち、基準画像ボリュームからの一定の基準点の抽出はなく、基準画像ボリュームの全ボクセル情報が位置合わせの目的に使用される。よって、基準画像ボリュームの全ボクセル情報を、残りのエッジ強調後画像ボリュームの各々と比較することにより、基準時間点における基準画像ボリュームから、残りの時間点の残りのエッジ強調後画像ボリュームへの、複数の第１の動きベクトル場が推定され得る。この弾性位置合わせ手法については、「Ｓ．Ｋａｂｕｓら、Ｆａｓｔ ｅｌａｓｔｉｃ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ， Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｆｏｒ Ｔｈｅ Ｃｌｉｎｉｃ − Ａ ｇｒａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ， ＭＩＣＣＡＩ， ｐｐ．８１−８９、２０１０」に詳細に記載され、これは参照により全体が本明細書に組み込まれる。

代替として、ランドマークに基づく位置合わせ手順を行うことも可能であり、その場合は、基準画像ボリューム内で特定の基準領域又は基準点が決定される。次いで、残りの時間点についての残りのエッジ強調後画像ボリューム内で、同じ基準領域又は基準点が決定される。複数の第１の動きベクトル場は、それらの基準点に基づいて、基準時間点における基準画像ボリュームから、残りの時間点の残りのエッジ強調後画像ボリュームへと決定される。

これらの動きベクトル場は、投影データを使用して、動き補償されたフィルタ補正逆投影を行うために使用される。この動き補償されたフィルタ補正逆投影の結果は、ぼけたエッジが加味された改良された画像である。

１つの実施形態によれば、関心物体は、弁及び弁尖を含み、投影データは、同時に測定された心電図（ＥＣＧ）データ又は光電式容積脈波記録（ＰＰＧ）データの１つ又は複数と共に取得される心臓コンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データを含む。

通例、弁及び弁尖は、ＥＣＧ又はＰＰＧゲート式心臓コンピュータ断層撮影（ＣＴ）を使用して査定される。よって、ＥＣＧ又はＰＰＧデータを使用して心周期を追跡する。ＣＴ投影データの収集は、心周期の特定の位相に対応する特定の時間点についてのみ行われる。弁の調査には、２０％、２５％、３０％、３５％、及び４０％の心周期に関する位相、すなわち、大動脈弁が開かれている位相（３０％）の前後の位相が、有利に使用される。代替として又は追加として、大動脈弁が閉じられている位相（７０％）の前後の位相に対応する、６０％、６５％、７０％、７５％、及び８０％の心周期に関する位相が使用される。

特定の時間点、すなわち特定の位相について収集されたＣＴ投影データは、ここでは、コーンビームを使用するヘリカル又はサーキュラーＣＴによって収集される。しかし、投影データは、異なる時間点における関心物体を決定することを許容する限り、Ｘ線撮像又は磁気共鳴撮像などのコンピュータ断層撮影以外の手段によって取得されてもよいことが明らかである。

さらなる実施形態によれば、時間点は、例えばＥＣＧ又はＰＰＧデータに基づいて決定され、それにより、時間点は心臓の心位相に対応する。

一実施形態によれば、複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するステップは、平滑化フィルタを適用することにより、ボリュメトリックデータから、ノイズが低減された画像ボリュームを取得するステップと、ノイズが低減された画像ボリュームのデータ点各々について勾配及び／又は勾配の大きさを決定するステップと、データ点各々について勾配の大きさの複数の局所的最大値を決定し、前記局所的最大値に対応しないデータ点を抑制するステップと、を有する。方法は、勾配の大きさに関する第１の閾値と、勾配の大きさに関する第２の閾値とを決定するステップであって、第１の閾値は第２の閾値より小さい、ステップと、データ点ごとに、勾配の大きさが第２の閾値を下回るか又は上回るかを判定するステップと、データ点ごとに、勾配の大きさが第１の閾値を下回るか又は上回るかを判定するステップと、をさらに有する。方法は、勾配の大きさが第１の閾値を上回るデータ点のセットであって、勾配の大きさが第２の閾値を上回るデータ点に接続されているデータ点のセットをマークするステップと、マークされたデータ点のセットから、エッジ強調後画像ボリュームを取得するステップと、をさらに有する。

勾配に基づくフィルタ動作は、複数のステップで行われ、それにより、各ステップがボリュメトリックデータの各々に行われる。

第１のステップでは、ノイズ低減がボリュメトリックデータに行われる。医療撮像において、データは通例、各種発生源からのノイズを拾う。改良された画像を取得するために、このノイズは除去される必要がある。著しい量のノイズがガウスノイズに起因して生じるため、ボリュメトリックデータに対するノイズ除去は、有利にはガウスフィルタを適用することによって行われる。この結果、平滑化された画像ボリュームが得られる。代替として、移動平均フィルタ、又はノイズを低減し、画像ボリュームを平滑化するのに適する他種のフィルタが適用されてよい。

一実施形態によれば、平滑化された画像ボリュームを取得するステップは、ガウスフィルタをボリュメトリックデータに適用することによって達成される。

第２のステップで、勾配及び勾配の大きさが、平滑化された画像の各データ点について決定される。これに関して、平滑化された画像のデータ点は、ノイズが補正されたボリュメトリックデータのデータ点を表すことが理解されるべきである。各データ点についての勾配は、投影データの方向ごとに決定されなければならない。それぞれの方向における偏導関数は、ここでは各種方式で決定される。例えば、中心差分法を使用して、例えば、垂直方向における第１の偏導関数（Ｇ_ｘ）と、ｙ及びｚ方向における第２及び第３の偏導関数（Ｇ_ｙ，Ｇ_ｚ）とを近似する。これらの導関数は、それぞれのデータ点の勾配を決定する。さらに、偏導関数は、勾配の大きさを決定することを許容する。各ピクセルについての勾配の大きさは、ここでは、

に従って、垂直方向、ｙ方向、及びｚ方向における偏導関数のユークリッドノルムを決定することによって計算される。

よって、さらなる実施形態において、データ点各々について勾配を決定するステップは、中心差分を使用して行われ、平滑化された画像ボリュームのデータ点各々について勾配の大きさを決定するステップは、ユークリッドノルムを使用して行われる。ただし、本発明は、中心差分及びユークリッドノルムを使用することに制限されない。

勾配は、Ｓｏｂｅｌ演算子又はＲｏｂｅｒｔｓ若しくはＰｒｅｗｉｔｔ演算子等のエッジ検出演算子を用いた畳み込みによって決定されてもよい。さらに、勾配の大きさは、最大ノルム又はｐノルムのような他のノルムを使用して決定されてよい。

第３のステップで、非最大値抑制が行われる。このことは、データ点の１つずつに、勾配の大きさの複数の局所的最大値が決定されることを意味する。よって、特定のデータ点についての勾配の大きさが、隣接するデータ点の勾配の大きさと比較される。これらの隣接するデータ点は、想定されるエッジの左右に位置決めされることが可能であり、又は勾配に沿うとみなされてよい。比較される勾配の大きさ値のうち１つがより大きい場合、当該特定のデータ点の値はゼロに設定される。それ以外の場合は非ゼロのままとなる。よって、局所的最大値に対応しないデータ点はすべてゼロに設定される。

さらなるステップで、ヒステリシス閾値処理を行って、どのデータ点が実際にエッジに属するかを決定する。ここでは、第１の適切な閾値Ｔ_１及び第２の適切な閾値Ｔ_２が、各データ点の勾配の大きさ（値）に対して決定され、Ｔ_２はＴ_１より大きい。次いで、勾配に基づく画像ボリュームのデータ点の勾配の大きさ（値）が第２の閾値Ｔ_２と比較される。これは、例えば、第１のバイナリマスクが勾配に基づく画像ボリュームに適用されることによって行われる。この第１のバイナリマスクは、勾配の大きさが第２の閾値Ｔ_２を上回る値を有する各データ点を決定し、これらのデータ点は、第１のバイナリマスクについて「真」に設定される。

次いで、勾配に基づく画像ボリュームのデータ点の勾配の大きさが、第１の閾値Ｔ_１と比較される。これは、例えば、第２のバイナリマスクを勾配に基づく画像ボリュームに適用することによって実現され、それにより、勾配の大きさが第１の閾値Ｔ_１を上回る各データ点を決定し、それらのデータ点を第２のバイナリマスクについて「真」に設定する。

その後は、第２の閾値Ｔ_２を上回るデータ点からそれが開始される。これらのデータ点は次いで膨張され、すなわち、これらのデータ点を取り囲む接続されたデータ点が、各自の勾配の大きさに関して考慮される。本願の文脈では、これらのデータ点は、第２の閾値を上回るデータ点に接続されると考える。接続されたデータ点を考慮する際には、第１の閾値Ｔ_１が下限として使用される。閾値Ｔ_１を下回る勾配の大きさを有する近接データ点は、したがって無視され、閾値を上回る勾配の大きさを有する近接データ点は、維持され、エッジに属するものとしてマークされる。

この手法は、例えば、膨張により再構築を行うことによって、すなわち、第１の閾値を表す第２のマスクによって膨張が制限されるまで、第２の閾値を上回る勾配の大きさを有するデータ点を決定するための第１のバイナリマスクを３＊３＊３の立方体で膨張することによって、用いられる。この膨張手順の間に維持されるデータ点のセットは、次いで、エッジに属するものと考える。よって、このヒステリシス閾値処理の結果、エッジ強調後画像ボリュームが提供される。

さらなる実施形態によれば、データ点各々について勾配及び／又は勾配の大きさを決定するステップは、勾配の方向を決定するステップをさらに有する。

勾配及び勾配の大きさを決定することに加えて、勾配の方向も決定することが有利であり得る。勾配の方向に関する知識は、位置合わせ手順中に位置合わせ誤りを回避するために使用される。勾配の方向は、知られている指標により、例えば、位置合わせ手順の類似度指標を適宜適合することにより決定される。

さらなる実施形態において、エッジ強調後画像ボリュームを取得するステップは、正規化された勾配の大きさを決定するステップと、正規化された勾配の大きさを使用して、マークされたデータ点を重み付けするステップと、をさらに有する。

非最大値抑制及びヒステリシス閾値処理の後、エッジ強調後画像ボリュームは、エッジに属すると考えられるデータ点のみを含んでいる。これらのマークされたデータ点はさらに、位置合わせ及び動き補償された再構築の手順を受ける前に、正規化された勾配の大きさに従って重み付けされる。勾配の大きさは、ここでは知られている方法に従って正規化されてよい。次いで、ヒステリシスの結果が、前記正規化された勾配の大きさで重み付けされる。上記のヒステリシス閾値処理の間に「真」ではないとマークされたデータ点は、ここではゼロの値に設定され、対して「真」であるとマークされたデータ点は、［０．５；１］の範囲内の値にマッピングされる。勾配の大きさに対して取得される実際の値は、事前に定義された正規化窓に依存する。

さらに他の実施形態によれば、複数の動きベクトル場の推定は、複数のエッジ強調後画像ボリュームのうち第１のものを、第１の基準画像ボリュームとして決定するステップと、第１の基準画像ボリュームから、複数のエッジ強調後画像ボリュームのうち残りのものへの、複数の第１の動きベクトル場を、第１の基準画像ボリュームを使用して推定するステップと、を有する。

動きベクトル場の推定は、知られている方法に従って行われる。そのため、１つの特定の時間点に対応する、複数のエッジ強調後画像ボリュームのうちの１つのエッジ強調後画像ボリュームが、基準画像ボリュームとして選択される。有利には、位置合わせ手順は、本明細書の上記に記載されるように弾性位置合わせによって行われる。代替として、ランドマークに基づく位置合わせ手順が使用され得る。

位置合わせ中に決定される物体の動きは、基準画像ボリューム内の基準点から、それぞれのさらなるエッジ強調後画像ボリューム内の基準点へのそれぞれの動きベクトル場によって記述される。そのため、基準画像ボリュームでないエッジ強調後画像ボリューム各々について、動きベクトル場は、基準時間点と、基準画像ボリュームでないエッジ強調後画像ボリュームの時間点との間のそれぞれの時間差について、エッジ強調後画像ボリュームのそれぞれのボクセルの変位を決定する。有利には、そのようにして取得された動きベクトル場が次いで、例えば、「Ｄ．Ｓｃｈａｆｅｒら、Ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｄ ａｎｄ ｇａｔｅｄ ｃｏｎｅ ｂｅａｍ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ３Ｄ ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ， ｖｏｌ．２５， ｎｏ．７， ｐｐ ８９８−９０６，２００６」に記載されるように、時間領域で補間される。時間領域における補間により、再構築に必要とされる時間投影範囲がカバーされ得る。動きベクトル場は物体の動きを記述するので、それは動き補償を可能にし、よって画像再構築のための動き補償された逆投影を可能にする。

関心物体が弁及び弁尖を備えるこの特定の場合、基準時間点は、有利には、約３０％の心周期（大動脈弁が開かれている）又は約７０％の心周期（大動脈弁が閉じられている）になるように選択される。これらの位相に対して取得されたボリュメトリックデータは、勾配に基づくフィルタ動作を受け、次いで動きベクトル場を推定するための基準画像ボリュームとして使用される。ここでは、動きベクトル場は、有利には、基準時間点が３０％の心位相である場合に２０％、２５％、３５％、及び４０％の心位相において取得されたボリュメトリックデータから導出されるエッジ強調後画像ボリュームと、基準時間点が７０％の心位相である場合に６０％、６５％、７５％、及び８０％の心位相において取得されたボリュメトリックデータから導出されるエッジ強調後画像ボリュームとに対して決定される。

さらなる実施形態によれば、関心物体の画像ボリュームの順次処理が、弁尖の運動を考慮に入れる第二パスの動き補償を、第１の動き補償後画像ボリュームに行うことによって行われる。

さらなる実施形態において、再構築する方法は、複数の第１の動き補償後画像ボリュームから、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップと、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームに基づいて複数の第２の動きベクトル場を推定するステップと、をさらに有する。方法は、推定された複数の第２の動きベクトル場を使用して、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームから、物体の複数の第２の動き補償された画像を再構築するステップも有する。

第二パスの動き補償は、ここでは第一パスの動き補償と同様にして行われる。そのため、特定の時間点に対応する、複数の動き補償後画像ボリュームのうちの各動き補償後画像ボリュームがフィルタ処理される。フィルタ処理された結果が、その後、基準に位置合わせされ、動き補償された再構築が行われる。ただし、勾配に基づくエッジフィルタの代わりに、ラインフィルタ処理技術が使用される。弁は、通例、ボリュメトリック画像内でエッジを貫いて視認できるのに対し、弁尖は、多くの場合、ボリュメトリック画像内の平面形状と、勾配方向に沿った短い線とによって表される。よって、ラインフィルタ処理技術は弁尖に対してより感度が高い。有利には、使用されるラインフィルタ処理技術は、明るい背景から暗い構造物を強調する。これは、例えば、フィルタ動作としてのｂｌａｃｋ ｔｏｐ−ｈａｔ変換によって達成される。さらに、ラインフィルタ処理は、それぞれのライン検出演算子を使用した畳み込みによって行われてよい。代替として、他のラインフィルタ処理技術も用いられてよい。第１の動き補償後画像ボリュームへのラインフィルタ処理の結果は、それぞれのラインフィルタ処理後画像ボリュームであり、これにより、ラインフィルタ処理後画像ボリュームの各々が特定の時点に対応するようになる。この時点は、第１の動き補償後画像ボリュームに関する時点に対応する。

これらのラインフィルタ処理後画像ボリュームは次いで、複数の第２の動きベクトル場の推定に使用される。ここでは、特定の時間点についてのラインフィルタ処理後画像ボリュームのうち特定の１つが、第２の基準画像ボリュームとして選択される。有利には、位置合わせ手順は、残りの画像ボリューム全体に弾性位置合わせを用いることにより、すなわち、基準点や基準エリアなどの画像ボリューム内の特徴の部分集合を決定する代わりに、画像ボリュームの全ボクセル情報を考慮するボリュメトリック手法により行われる。この手法に基づいて、次いで、第２の基準画像ボリュームから、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームのうち残りのものへの第２の動きベクトル場が推定される。代替として、ランドマークに基づく位置合わせ手順を含む他の位置合わせ技術も用いられてよく、ランドマークに基づく位置合わせ手順では、それぞれの基準点又は基準領域が第２の基準画像ボリューム内で決定され、これらの基準点を使用して第２の動きベクトル場が決定される。これらの第２の動きベクトル場に基づいて、動き補償されたフィルタ補正逆投影が行われ、その結果、物体の複数の第２の動き補償された画像が得られる。この目的のために、物体の複数の第２の動き補償された画像は、単一の第２の動き補償された画像、詳細には、基準時間点として選択された時間点に対応する第２の動き補償された画像であってもよい。

有利には、第二パスの第２の基準画像ボリュームは、第一パスの基準画像ボリュームと同じ基準時間点、例えば３０％の心位相又は７０％の心位相における時間点、に対して選択される。第二パスに関する残りのラインフィルタ処理後画像ボリュームも、基準点についてはそれぞれ３０％及び７０％において第一パスで選択された残りの時間点、すなわち各々が５％の心周期に対応する時間距離で選択された時間点、に対応するように選択される。さらに有利には、各１％の心周期に対応する時間点など、より小さい時間距離が使用される。

さらなる実施形態によれば、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップは、第１の動き補償後画像ボリュームのうち第１のものを、複数の第１の動き補償後画像ボリュームのうち残りのもの各々に位置合わせするための位置合わせ変換を決定するステップと、複数の位置合わせ後の第１の動き補償後画像ボリュームから、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップと、を有する。

第一パスの動き補償で、弁のエッジのぼけは低減されている。よって、第１の動き補償後画像ボリュームの輪郭はより鮮明である。これにも関わらず、それらが心周期の間に強くずらされる可能性も依然としてある。よって、弁尖の動きを適正に決定するために、尖の動きが全体の動きから区別されなければならない。これを達成するために、第１の動き補償後画像ボリュームの３Ｄ−３Ｄ位置合わせを行って、心周期の間に起こり得るエッジのずれを決定する。

これは、３Ｄ基準画像ボリュームを選択し、その３Ｄ基準画像ボリューム内でそれぞれの基準点を決定することによって行われる。これらの基準点は有利には、心臓の弁及び室のエッジ又は輪郭を含む。その後、残りの第１の動き補償後画像ボリュームについてそれぞれの点が決定され、３Ｄ基準画像ボリュームから残りの第１の動き補償後画像ボリュームへのそれぞれの変換ベクトル場が決定される。これらの位置合わせ後の第１の動き補償後画像ボリュームは、次いで、第二パスの動き補償を受ける。

さらなる実施形態において、方法は、ボリュメトリックデータの中での関心領域の選択を含む。

動き補償が行われるべきエリアが、第一パスの動き補償及び第二パスの動き補償の両方に対して選択されることが有利であり得る。そのため、関心領域が決定される。

コンピュータを利用した手法では、この決定は、心臓セグメント化によって自動的に、又は能動的なユーザ対話のいずれかによって行われる。関心領域を決定する実際的な手法の１つは、ここでは、画像処理装置及びそれぞれのユーザインターフェースを使用して実現される。このユーザインターフェースは、特定の関心領域のためのそれぞれのマスクを含む。より詳細には、弁の動きが補償されるべきときに使用可能なマスクが提供され、また弁尖の（第二パスでの）補償のためにさらなるマスクが提供される。

よって、本発明のさらなる態様によれば、複数の時間点に対応する関心物体の複数の投影データから、前記物体の画像を再構築するための画像処理装置が提供される。画像処理装置は、複数の投影データから取り出された関心物体の複数のボリュメトリックデータを記憶するように構成されたメモリであって、各ボリュメトリックデータはそれぞれの時間点に対応する、メモリと、それぞれの時間点に対応する複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するように構成されたフィルタ処理ユニットと、を備える。画像処理装置は、複数のエッジ強調後画像ボリュームに基づいて複数の第１の動きベクトル場を推定するように構成された判定ユニットと、推定された複数の第１の動きベクトル場を使用して、投影データから、物体の複数の第１の動き補償後画像ボリュームを再構築するように構成された再構築ユニットであって、複数の第１の動き補償後画像ボリュームの各々はそれぞれの時間点に対応する、再構築ユニットと、を備える。

さらに他の態様によれば、コンピュータプログラムが提供される。コンピュータプログラムは、処理ユニットによって実行されたときに、画像処理装置に本発明に係る方法を行わせるプログラムコード手段を備える。

さらなる態様では、上記コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体が提供される。

請求項１の方法、請求項１３の画像処理装置、請求項１４のコンピュータプログラム、及び請求項１５のコンピュータ可読媒体は、特に、従属請求項に定義されるような同様の実施形態及び／又は同一の好ましい実施形態を有することが理解されるべきである。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項又は上記の実施形態と、それぞれの独立請求項との任意の組み合わせであってもよいことが理解されるべきである。

本発明のこれら及び他の態様は、本明細書の以下に記載される実施形態から明らかになり、それを参照して説明される。

本発明に係る、動き補償された再構築の方法の一実施形態を概略的に示す図である。 エッジ強調された画像を取り出すために、本発明に係る勾配に基づくフィルタ動作を受けた場合のボリュメトリックデータの表現を示す図である。 通常のゲート式再構築を使用して再構築された大動脈弁（上の列）と、本発明に係る動き補償再構築方法を使用して再構築された大動脈弁（下の列）の２つの心臓ＣＴ画像の比較表現の図である。 弁尖の運動を補償するための第二パスの動き補償に関する方法のステップを概略的に示す図である。

図面における図示は概略的なものである。異なる図面において、類似する又は同一の要素には同じ参照符号が与えられている。

図１は、投影データを含むボリュメトリックデータから、関心物体を、第一パスで動き補償して再構築する方法の一実施形態を概略的に表す。この特定の実施形態では、ボリュメトリックデータは、ＣＴ投影データ及びＥＣＧデータを含む。関心物体は、弁及び弁尖を含む患者の心臓である。

本実施形態では、再構築は、２０％、２５％、３０％、３５％、及び４０％の心位相に対応する時間点について行われ、それによって、３０％の心位相に対応する時間点が、位置合わせのための基準時間点に相当し、その時間点のボリュメトリックデータが、基準画像ボリュームに相当する。

方法はステップ１００で開始して、ヘリカル獲得モードで従来の心臓ＣＴスキャンを行い、その結果、投影データが獲得される。同時に、心電図（ＥＣＧ）データも獲得される。

投影データ及びＥＣＧデータはここでは、２０％〜４０％の間の心位相に対応する時間点ごとに同時に取り出され、各位相につき５％の距離である。次いで、ボリュメトリックデータが、投影データからそれぞれの異なる時間点ごとに取得される。

次いで、ステップ１０１で、各ボリュメトリックデータが、フィルタ動作を利用したノイズ低減を受ける。図１に係る実施形態では、ガウスフィルタがボリュメトリックデータに適用される。これにより、小さい構造が存在しなくなった、平滑化された画像ボリュームを生成する。そのため、このガウスフィルタにより、エッジに対するノイズの影響が低減される。

ステップ１０２で、平滑化された画像ボリュームがエッジ検出に使用される。本実施形態では、中心差分法を使用してすべての方向における偏導関数の値を決定する。これにより、

に従って各方向の偏導関数のユークリッドノルムを決定することにより、ボリュメトリックデータから導出された平滑化後画像ボリュームの画像データ点ごとに勾配の大きさを決定することが可能となる。

よって、勾配の大きさを表す、それぞれのエッジ強調後画像ボリュームが、時間点ごとに生成される。勾配の大きさが最も大きい値を有するデータ点は、輝度の変化が最も大きいボリュメトリックデータの領域、すなわちエッジの領域に対応するものと想定される。

ステップ１０３で、非最大値抑制手順を適用することによってエッジ間引きが行われる。非最大値抑制では、エッジ強調された画像の１データ点の勾配の大きさの値が、正及び負の勾配方向にあるそれぞれのデータ点の値と比較される。現在のデータ点の勾配の大きさの値が、正又は負の勾配方向の値と比較して大きい場合は、その値が保存され、そうでない場合はゼロに設定される。そのため、極大値を除く各データ点のすべての値が抑えられて、エッジは、勾配の大きさの最も大きい値を有するデータ点のみによって表されるようになる。このプロセスは、よって、結果としてエッジを鮮明化させる。

非最大値抑制によるエッジ間引きは、ボリュメトリックデータの中のエッジのより正確な表現を備える、エッジ強調された画像を提供する。しかし、ノイズ又は他の妨害となる特徴のために、データ点が実際にはエッジに対応していないにも関わらず勾配の大きさの値がまだゼロに設定されていないデータ点が、まだいくらか残っている可能性がある。

これを補償するために、ステップ１０４で、ヒステリシス閾値処理が行われる。このヒステリシス閾値処理のために２つの閾値Ｔ_１及びＴ_２が定義され、Ｔ_１はＴ_２よりも小さい。次いで、第１のバイナリマスクが、勾配に基づく画像ボリュームに対して使用される。このバイナリマスクにより、勾配に基づく画像ボリュームのデータ点の勾配の大きさが、第２の閾値Ｔ_２と比較される。勾配の大きさが第２の閾値Ｔ_２を上回る各データ点は、第１のバイナリマスクについて「真」に設定される。

その後、第２のバイナリマスクを使用して、勾配に基づく画像ボリュームのデータ点の勾配の大きさを第１の閾値Ｔ_１と比較して、勾配の大きさが第１の閾値Ｔ１を上回るデータ点を決定する。これらのデータ点は、次いで、第２のバイナリマスクについて「真」に設定される。

以下では、膨張による再構築が行われる。よって、第２の閾値を上回るデータ点、すなわち第１のバイナリマスクについて「真」であるデータ点が開始点として使用される。次いで、第１のバイナリマスクが、第２のバイナリマスクを制限として使用して３ｘ３ｘ３の立方体で膨張される。よって、このマスクの膨張により、第１の閾値Ｔ_１を下回る勾配の大きさを有する接続されたデータ点は無視され、第１の閾値Ｔ_１の値を上回る勾配の大きさを有する近接データ点はエッジに属するとみなされるというように、開始点に近接するデータ点が考慮される。

フィルタ処理プロセスは、各時間点に収集されたボリュメトリックデータに対して行われる。よって、ステップ１００に係るこのフィルタ処理プロセスの出力は、複数のエッジ強調後画像ボリュームであり、各画像ボリュームは、それぞれの心位相に対応する時間点ごとに収集されたボリュメトリックデータのエッジを表す、フィルタ処理後のデータ点のセットを備える。

ステップ２００で、正規化された勾配の大きさが決定される。次いで、エッジ強調後画像ボリュームの各々が重み付け動作を受け、その重み付け動作では前記正規化された勾配の大きさでエッジが重み付けされる。そのため、ステップ２００の出力は、正規化されたエッジ強調後の複数の画像ボリュームである。

ステップ３００で、異なる時間点ごとにボリュメトリックデータから導出された複数の正規化されたエッジ強調後の画像ボリュームが、位置合わせ手順を受ける。ここでは、３０％の心位相について決定された正規化されたエッジ強調後の画像ボリュームが、基準画像ボリュームとして使用される。位置合わせは、３０％の心位相についての基準画像ボリュームの全ボクセル情報を、その他の心位相についての残りの正規化されたエッジ強調後の画像ボリューム各々にある全ボクセル情報と比較することによって行われる。その後、基準画像ボリュームから残りの正規化されたエッジ強調後の画像ボリュームへの動きベクトル場が、基準時間点における基準画像ボリュームとして選択された正規化されたエッジ強調後の画像ボリュームから、２０％、２５％、３５％、及び４０％の心位相に対応する時間点についての正規化されたエッジ強調後の画像ボリュームの各々への変位ベクトルを計算することによって推定される。

ステップ４００で、その動きベクトル場が、動き補償された再構築に使用される。より詳細には、基準となるエッジ強調後画像ボリュームから、特定の心位相に対応する特定の時間点についてのエッジ強調後画像ボリュームへの動きベクトル場を使用して、その特定の位相についての投影データの再構築時に動きを補償する。関心物体の一部である弁のぼけは、エッジ検出によって既に加味されているので、投影データと、エッジ強調後画像ボリュームを使用して決定された第１の動きベクトル場とに基づく動き補償再構築は、関心物体、すなわち心臓の改良された画像につながる。

図２は、エッジ強調された画像を取り出すために本発明に係る勾配に基づくフィルタ動作を受けた場合の、ボリュメトリックＣＴ画像データの１軸方向スライスを示す。

ここでは、フィルタ処理動作のそれぞれのステップが、左から右へ、その特定のステップの入力及び出力に対応する２つの画像ボリュームの間に表されている。まず、ＣＴ投影データから取り出されたボリュメトリックデータが受け取られる。本実施形態では、このデータは、レベルコントラスト強調が行われたゲート式心臓ＣＴ画像に対応する。このゲート式心臓ＣＴ画像は、左から右に向かうときに１番目の画像として表されている。ステップ１０１で、ガウスフィルタをＣＴ画像に適用してノイズを低減する。このフィルタ処理の結果、画像の列のうち２番目の画像が得られる。表現から明らかに理解できるように、２番目の画像は１番目の画像と比較して平滑化されている。

ステップ１０２で、勾配及び勾配の大きさが計算される。３番目の画像は、よって、画像の各異なるデータ点における勾配の大きさを表す、勾配に基づく画像ボリュームを示している。よって、この段階で、実質的にそれぞれのデータ点の勾配の大きさはゼロ以上（≧０）である。

ステップ１０３で、勾配の大きさの局所的最大値を表すデータ点が決定され、表される。勾配の大きさが局所的最大値を表さないデータ点は、ゼロに設定される（すなわち抑制される）。この結果４番目の画像が得られ、この画像内ではデータ点がより離散的に示される。すなわち、４番目の画像内のデータ点は、大きい勾配の大きさを有するか、ゼロに設定されているかのいずれかである。４番目の画像ボリュームから理解できるように、エッジに属するように見えず、むしろ大きな勾配の大きさを生じさせる他の発生源に関係するかなり多くの数のデータ点が残っている。

よって、ステップ１０４で、ヒステリシス閾値処理が適用される。ここでは、適切な第１及び第２の閾値が決定され、第２の閾値は第１の閾値より大きい。次いで、第１のバイナリマスクを、勾配に基づく画像ボリュームに使用して、勾配の大きさが第２の閾値を上回る値を有するすべてのデータ点を検出する。次いで、第２のバイナリマスクを、勾配に基づく画像ボリュームに使用して、勾配の大きさが第１の閾値を上回る値を有する、勾配に基づく画像ボリュームのすべてのデータ点を検出する。その後、３ｘ３ｘ３の立方体及び制限値としての第２のバイナリマスクを用いた第１のマスクの膨張が行われる。よって、第２の閾値を上回るデータ点が開始点として使用され、それにより、開始点に接続されたデータ点の勾配の大きさの値が考慮される。第１の閾値を下回る勾配の大きさを有する近接データ点は無視され、第１の閾値を上回る勾配の大きさを有する近接データ点は考慮される。

５番目の画像から理解できるように、このヒステリシス動作の結果、４番目の画像の中でエッジ間に分散していたデータ点が抑制される。その結果、５番目の画像はエッジのみの表現となる。１番目の画像と５番目の画像を比較すると、５番目の画像の中で非ゼロ値を用いて表されるデータ点は、１番目の画像に示されたエッジに実際に対応していることが明らかになる。したがって、５番目の画像は、心臓ＣＴ画像のエッジ強調された表現を示す。そのようなエッジ強調された表現は、図１に関して説明したように、正規化され、位置合わせ及び動き補償された再構築手順を受けてよい。

図３は、３０％の心位相に対応する時間点についてのＣＴ画像データから取り出された、２つの再構築画像の比較例を示す。上の列の２つの画像は、従来技術による通常のゲート式再構築を使用して再構築されたものである。下の列の２つの画像は、本発明に係る動き補償された再構築方法によって再構築されたものである。特に上及び下の列の左の画像から明らかに見て取れるように、本発明に係る動き補償された再構築方法は、結果として画像の品質が向上している。より詳細には、画像内の構造物の視認性が改良され、エッジのぼけが低減されている。

図４は、弁尖の運動を補償するための第二パスの動き補償に関する方法のステップを概略的に例示する。ボリュメトリック画像は、上の列に示される心臓ＣＴ画像の多位相の再構築に対応している。これらの画像は（左から右に）、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、及び５０％の心位相に対応する時間点に収集されたものである。

ステップ１００で、心臓ＣＴ画像の各々が、図１に関連して説明されたように勾配に基づくフィルタ動作を受ける。ステップ２００で、そのようにしてエッジ強調された画像ボリュームが、正規化された勾配の大きさに合わせて重み付けされる。上から２番目の列は、よって、１０％から５０％の心位相の間の各異なる位相についての、勾配に基づくフィルタ動作の正規化された結果を表す。

ステップ３００で、位置合わせ手順を行って複数の動きベクトル場を決定する。図４に係る例では、２０％の心位相に対応する時間点について決定されたエッジ強調後画像ボリュームが、第１の基準画像ボリュームとして使用される。この基準画像ボリュームを元に、第１の基準画像ボリュームから、１０％、１５％、２５％、及び３０％の心位相に対応する時間点に対応しているエッジ強調後画像ボリュームへの、それぞれの複数の第１の動きベクトル場が決定される。

ステップ４００で、動き補償されたフィルタ補正逆投影が、第１の動きベクトル場を使用して行われる。この動き補償されたフィルタ補正逆投影に基づき、第１の動き補償後画像ボリュームが再構築され、それらは図４の上から３番目の列に表されている。これらの第１の動き補償後画像ボリュームは（左から右に）、２０％、２５％、３０％、３５％、及び４０％の心位相に対応する時間点に対応している。

動き補償された再構築に続いて、ステップ５００で第二パスの動き補償が開始する。ここでは、ラインフィルタ処理動作が、第１の動き補償後画像ボリュームに適用される。ラインフィルタ処理動作により、第１の動き補償後画像ボリュームの各々が、対応するラインフィルタ処理後画像ボリュームの中に移される。２０％、２５％、３０％、３５％、及び４０％の心位相に対応する時間点に対応しているこれらのラインフィルタ処理後画像ボリュームは、図４の上から４番目の列に示されている。これらのラインフィルタ処理後画像ボリュームでは、心臓ＣＴ画像内で通例は線として表される弁尖の輪郭が強調されている。

ステップ６００で、ラインフィルタ処理後画像ボリュームに位置合わせ手順が行われる。ここでは、３０％の心位相に対応する時間点に対応しているラインフィルタ処理後画像ボリュームが、第２の基準画像ボリュームとして選択される。その後、第２の基準画像ボリュームから、２０％、２５％、３５％、及び４０％の心位相に対応する時間点に対応している残りの画像ボリュームへの複数の第２の動きベクトル場が、第２の基準画像ボリュームから残りの画像ボリュームへのそれぞれの基準点の変位を考慮することによって決定される。

最後に、ステップ７００で、第２の動き補償された逆投影が、複数の第２の動きベクトル場を使用して行われる。この結果、弁尖の動きも考慮された、複数の第２の動き補償後画像ボリュームの再構築が得られる。図４に係る例示的実施形態では、下の列が、３０％の心位相に対応する時間点に対応した、第２の動き補償後画像ボリュームを表している。ただし、第２の動き補償されたさらなる画像ボリュームが同様に構築されることが理解されるべきである。

弁の動きを補償するための第一パスの動き補償と、弁尖の動きを補償するための第二パスの動き補償とを順次適用することにより、視認できるぼけがより少なく、弁及び弁尖両方の輪郭及び形状が高精度且つ高い視認性で決定され得る、改良された画像が得られる。

上記の実施形態では、獲得される画像は、コーンビーム、サーキュラー、又はヘリカルＣＴ画像であるが、他の実施形態では、画像は、スキャンが小さいピッチ（例えば０．７）で行われている位相コントラストコンピュータ断層撮影若しくは非周期コンピュータ断層撮影、又はスペクトルコンピュータ断層撮影などの、他種のコンピュータ断層撮影から取り出されてもよく、それにより、エネルギーの重み付けは第二パスのステップに合わせて調整される必要がある。

さらに、画像も他種の画像であってよく、すなわち、勾配に基づくフィルタ処理と、その後の位置合わせ及び動き補償された再構築は、画像がヘリカルＣＴ画像でない場合にも行うことができる。例えば、画像は、シーケンシャルＣＴスキャン、Ｘ線Ｃアームシステムによって獲得された画像、又は他の医療スキャン技術によって収集された画像であってもよい。

さらに、上記の実施形態では大動脈弁が撮像及び評価されるが、本発明に係る動きに基づく再構築方法は、大動脈など心臓の他の部分、さらには人間の解剖学的構造の他の領域にも使用されてよいことが理解される。

図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の考察から、開示される実施形態への他の変形例が、特許請求される本発明を実施する際に当業者によって理解され実施され得る。

特許請求の範囲において、「有する、含む」という語は、他の要素又はステップを排除せず、単数形は複数形を排除しない。

単一のユニット又は装置が、請求項に記載されるいくつかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組み合わせを有利に使用できないことを意味するものではない。

１つ又はいくつかのユニット又は装置によって行われる画像のフィルタ処理、画像の位置合わせ、及び動き補償された再構築等は、任意の他の数のユニット又は装置によって行われ得る。新しい動き補償された再構築方法に応じたこれらの手順、及び／又は特許請求されるＣＴ方法に応じたＣＴ処理装置の制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として、及び／又は専用のハードウェアとして実施され得る。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される、光学記憶媒体や固体状態媒体などの適切な媒体に記憶／配布されてよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線の遠隔通信システムを介するなど、他の形態で配布されてもよい。

特許請求の範囲内に参照符号がある場合、範囲を制限するものとは解釈すべきでない。

本発明は、複数の時間点に対応する関心物体の複数の投影データから、前記物体の画像を再構築する方法に関する。方法は、複数の投影データから関心物体の複数のボリュメトリックデータを取り出すステップであって、ボリュメトリックデータの各々はそれぞれの時間点に対応する、ステップと、それぞれの時間点に対応する複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するステップと、を有する。方法は、複数のエッジ強調後画像ボリュームに基づいて複数の第１の動きベクトル場を推定するステップと、推定された複数の第１の動きベクトル場を使用して、複数の投影データから、物体の複数の第１の動き補償後画像ボリュームを再構築するステップであって、複数の第１の動き補償後画像ボリュームの各々はそれぞれの時間点に対応する、ステップと、をさらに有する。

この方法は、関心物体の運動のために通例はエッジがぼけてしまう、人間の解剖学的構造中の関心物体の、改良された動き補償された再構築を可能にする。

Claims (15)

1. 複数の時間点に対応する関心物体の複数の投影データから、前記関心物体の画像を再構築する方法であって、前記方法は、
   前記複数の投影データから前記関心物体の複数のボリュメトリックデータを取り出すステップであって、前記ボリュメトリックデータの各々はそれぞれの時間点に対応する、取り出すステップと、
   前記それぞれの時間点に対応する複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、前記複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するステップと、
   正規化された複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、正規化された勾配の大きさでエッジを重み付けすることにより、前記複数のエッジ強調後画像ボリュームを重み付けするステップと、
   前記正規化された複数のエッジ強調後画像ボリュームに基づいて、複数の第１の動きベクトル場を推定するステップと、
   推定された前記複数の第１の動きベクトル場を使用して、前記複数の投影データから、複数の第１の動き補償後画像ボリュームを再構築するステップであって、前記複数の第１の動き補償後画像ボリュームの各々はそれぞれの時間点に対応する、再構築するステップと、を有する、方法。
2. 前記関心物体は、弁及び弁尖を含み、前記投影データは、同時に測定された心電図（ＥＣＧ）データ及び／又は光電式容積脈波記録（ＰＰＧ）データの１つ又は複数と共に取得される心臓コンピュータ断層撮影（ＣＴ）投影データに対応する、請求項１に記載の方法。
3. 前記時間点は、前記ＥＣＧデータ又は前記ＰＰＧデータに基づいて決定され、それにより、前記時間点は心臓の心位相に対応する、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数のボリュメトリックデータに対して前記勾配に基づくフィルタを適用するステップは、
   平滑化フィルタを適用することにより、前記ボリュメトリックデータから、ノイズが低減された画像ボリュームを取得するステップと、
   前記ノイズが低減された画像ボリュームのデータ点各々について勾配及び／又は勾配の大きさを決定するステップと、
   前記データ点各々について勾配の大きさの複数の局所的最大値を決定し、前記局所的最大値に対応しないデータ点を抑制するステップと、
   前記勾配の大きさに関する第１の閾値と、前記勾配の大きさに関する第２の閾値とを決定するステップであって、前記第１の閾値は前記第２の閾値より小さい、決定するステップと、
   前記データ点ごとに、前記勾配の大きさが前記第２の閾値を下回るか又は上回るかを判定するステップと、
   前記データ点ごとに、前記勾配の大きさが前記第１の閾値を下回るか又は上回るかを判定するステップと、
   前記勾配の大きさが前記第１の閾値を上回るデータ点のセットであって、前記勾配の大きさが前記第２の閾値を上回るデータ点に接続されているデータ点のセットをマークするステップと、
   マークされたデータ点のセットから、前記エッジ強調後画像ボリュームを取得するステップと、を有する、請求項１に記載の方法。
5. 平滑化された前記画像ボリュームを取得するステップは、ガウスフィルタを前記ボリュメトリックデータに適用することによって達成される、請求項４に記載の方法。
6. 前記データ点各々について前記勾配を決定するステップは、中心差分を使用して行われ、平滑化された画像ボリュームのデータ点各々について前記勾配の大きさを決定するステップは、ユークリッドノルムを使用して行われる、請求項４に記載の方法。
7. 前記データ点各々について前記勾配及び／又は前記勾配の大きさを決定するステップは、前記勾配の方向を決定するステップをさらに有する、請求項４に記載の方法。
8. 前記エッジ強調後画像ボリュームを取得するステップは、
   前記正規化された勾配の大きさを決定するステップと、
   前記正規化された勾配の大きさを使用して、前記マークされたデータ点を重み付けするステップと、をさらに有する、請求項４に記載の方法。
9. 前記複数の第１の動きベクトル場を推定するステップは、
   前記複数のエッジ強調後画像ボリュームのうち第１のものを、第１の基準画像ボリュームとして決定するステップと、
   前記第１の基準画像ボリュームを使用して、前記第１の基準画像ボリュームから前記複数のエッジ強調後画像ボリュームのうち残りのものへの、前記複数の第１の動きベクトル場を推定するステップと、を有する、請求項１に記載の方法。
10. 前記複数の第１の動き補償後画像ボリュームから、複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップと、
    前記複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームに基づいて複数の第２の動きベクトル場を推定するステップと、
    推定された前記複数の第２の動きベクトル場を使用して、前記投影データから、前記関連物体の複数の第２の動き補償された画像ボリュームを再構築するステップとを更に有する、請求項１に記載の方法。
11. 前記複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップは、
    第１の動き補償後画像ボリュームのうち第１のものを、前記複数の第１の動き補償後画像ボリュームのうち残りのもの各々に位置合わせするための位置合わせ変換を決定するステップと、
    複数の位置合わせ後の第１の動き補償後画像ボリュームから、前記複数のラインフィルタ処理後画像ボリュームを取得するステップと、を有する、請求項１に記載の方法。
12. 前記ボリュメトリックデータの中での関心領域の選択をさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 複数の時間点に対応する関心物体の複数の投影データから、前記関心物体の画像を再構築するための画像処理装置であって、前記画像処理装置は、
    前記複数の投影データから取り出された前記関心物体の複数のボリュメトリックデータを記憶するメモリであって、各ボリュメトリックデータはそれぞれの時間点に対応する、メモリと、
    前記それぞれの時間点に対応する複数のエッジ強調後画像ボリュームを取得するために、前記複数のボリュメトリックデータに対して勾配に基づくフィルタを適用するフィルタ処理ユニットと、
    正規化された勾配の大きさでエッジを重み付けすることにより、複数のエッジ強調後画像ボリュームを重み付けすることにより取得された前記複数のエッジ強調後画像ボリュームに基づいて複数の第１の動きベクトル場を推定する判定ユニットと、
    推定された前記複数の第１の動きベクトル場を使用して、複数の投影データから、物体の複数の第１の動き補償後画像ボリュームを再構築する再構築ユニットであって、前記複数の第１の動き補償後画像ボリュームの各々はそれぞれの時間点に対応する、再構築ユニットと、を備える、画像処理装置。
14. 処理ユニットによって実行されたときに、処理ユニットに請求項１から１２の何れか一項に記載の方法のステップを行わせるプログラムコード手段を備える、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が記憶された、コンピュータ可読媒体。

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