JP2876134B2

JP2876134B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2876134B2
Application number: JP24132889A
Authority: JP
Inventors: 秀夫長井
Original assignee: GE Yokogawa Medical System Ltd
Current assignee: GE Healthcare Japan Corp
Priority date: 1989-09-18
Filing date: 1989-09-18
Publication date: 1999-03-31
Anticipated expiration: 2014-03-31
Also published as: JPH03103243A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は金属等の高Ｘ線吸収物質の存在により発生す
る各種偽像を低減するＸ線CTの金属偽像等を低減する画
像処理装置に関する。

（従来の技術）Ｘ線CTは各方向でＸ線源から被検体を曝射して透過し
たＸ線を検出器で検出し、そのデータに画像再構成処理
を行って画像表示し、診断の用に供しようとする装置で
ある。このＸ線CTにおいて、パーシャルボリューム効
果、Ｘ線線質硬化、被検体の動き、測定系のサンプル・
レートの低さ等各種の原因でストリーク状、直線状の偽
像等各種の偽像が発生することはよく知られており、そ
れぞれ対策が講じられている。

（発明が解決しようとする課題）ところで、このＸ線CTにおいて、金属等高Ｘ線吸収物
質が存在すると画像上に通常強いストリーク状偽像等の
偽像が現れて、画像の観察、診断を著しく妨げるという
大きな技術的問題を孕んでいる。就中、金歯や補綴金属
等被検体内に存在する金属類の周囲や近辺から発生する
強い偽像の存在はイメージに多大な影響を与え、詳細な
観察をできなくするばかりか、全く観察不能にしてしま
うことすらあって、歯科やリハビリテーション等の分野
へのＸ線CTの適用を拒んでいる。

本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、その目的
は、Ｘ線CTにおいて被検体内に存在する金属等から発生
する金属偽像等を低減する画像処理装置を実現すること
にある。

（課題を解決するための手段）前記の課題を解決する本発明は、金属等の偽像発生源
から発生するストリーク状、直線状等各種の偽像の存在
をイメージから識別しこれを低減する画像処理方法にお
いて、２次元イメージの一部又は全部を抽出し、これら
のデータから各方向又は任意の方向の射影データを計算
により求め、前記偽像の識別を前記射影データの比較に
より行い、比較結果に基づき偽像の除去の為のデータを
生成するＸ線CT等の金属偽像等の偽像を低減する画像処
理方法であって、２次元イメージの一部又は全部をイメ
ージの値の変化が小さいとは限らない空間的連続領域で
ある閉領域又は空間的不連続領域である開領域のイメー
ジを１個以上使用して抽出し、抽出される部分のデータ
の値が元のイメージデータの値であるか、もしくは前記
領域毎に該領域に含まれるイメージデータの平均値又は
それらに演算を施した値、又は前記領域の周辺部のデー
タの値の平均値、又は前記領域の周辺部のデータの値又
はそれらに演算を施した値、又は定数等の元の各イメー
ジデータから減算した値、即ち各領域毎にレベルシフト
された値等であり、抽出されない部分のデータの値を零
又は定数又は空とした値であるデータから各方向又は任
意の方向の全位置の又は任意の位置の射影データを計算
により求め、該射影データを使用して必要とされる任意
の方向に関する必要とされる任意の位置の射影データと
閾値との比較により偽像の識別を行い、該偽像の識別の
結果、前記閾値を超えるものについては、必要とされる
すべての方向の必要とされるすべての位置における射影
データに比例する値とし、前記閾値を超えないものにつ
いては零として偽像イメージ生成用の射影データを生成
し、該射影データを画像再構成して偽像のみから成るイ
メージを得、元イメージから前記偽像イメージを対応す
る画素毎に減算して偽像を低減したイメージを得ること
を特徴とするものである。

（作用）画像再構成され、金属等による偽像を低減するために
抽出された２次元の原イメージデータから、所要部分の
データを抽出処理し、これらのデータに所望の処理を施
して射影データを生成し、閾値と比較して偽像の識別を
行い、その結果によって偽像成分を得、画像再構成の後
原画像データから差引いて偽像を低減した画像を得る。

又偽像成分の射影データを原イメージデータから得た
射影データから減算して、偽像成分の除去された射影デ
ータを得、これを画像再構成して偽像を低減した画像を
得ることも有効である。

（実施例）以下、図面を参照して本発明の方法の実施例を詳細に
説明する。

第１図は本発明の一実施例のフローチャートである。
このフローチャートでは、スキャンや、スキャンで得ら
れたデータの画像再構成は既に終了しており、偽像発生
源と偽像低減領域の特定を原イメージを表示装置で観察
しながらオペレータが行う会話型の処理例を示してい
る。即ち、会話形式で画像処理的に偽像を低減する例で
ある。

フローチャートの説明に先立って、偽像の識別と補正
のアルゴリズム及び偽像発生源と交わる射影データにつ
いて説明しておく。

（ｉ）偽像の識別と補正のアルゴリズム表示されている原イメージから偽像のイメージの抽出
を次のように行う。

原イメージから偽像を低減したい領域を抽出する。

抽出領域から孤立点や小領域を除去した閉領域を求め
る。

各閉領域毎にこの閉領域の周辺部の平均的Ｘ線吸収係
数（CT値）をその閉領域の全データから減算して各閉領
域毎にレベルシフトする。

これらの処理を施したデータから方向θ、アイソ・セ
ンタからの距離Ｘの射影データａ（X,θ）を計算によっ
て求める。ａ（X,θ）を求めるのは必要な全方向θ、必
要な全データ範囲Ｘについて行う。この時に用いる偽像
識別アルゴリズムの例は次に示す通りである。

（イ）偽像がある時 |a（X_k,θ）｜≧δ ……（１−１）但し、ｋはθ方向ですべての偽像発生源と交わるすべ
ての射影データの番号（ロ）偽像がない時、又は偽像を判別する必要のない時 θ方向のｋ以外のすべての射影データ（番号ｌ）に対
し、且つ、θ方向のすべてのｋに対して次の条件を満足
する場合。

|a（X_k,θ）｜＜δ ……（１−２）偽像のみから成るイメージ生成用射影データｂ（X,
θ）は、（イ）偽像があるという条件の時ｂ（X_m,θ）＝ｃ・ａ（X_m,θ） ……（２−１）但し、ｍは条件式（１−１）を満足するすべての射影
データの番号、ｃは定数（ロ）偽像がないという条件の時ｂ（X_n,θ）＝０ ……（２−２）但し、ｎはｍ以外のすべての射影データ番号（ii）偽像発生源と交わる射影データ第７図は再構成領域と偽像発生源との関係を示す図で
ある。図において、RAは再構成領域を示し、MAは再構成
領域RA内にある偽像発生源、ＳはＸ線源である。偽像発
生源MAが円である場合、この円の中心Ｃの座標をC_x,C_y
とし、直交座標xyをθ′回転した直交座標XYのＹ軸に平
行な方向θ（θ＝θ′＋π/2）に対して、偽像発生源MA
と交わる射影データの番号を次のように求めることがで
きる。

N₁＝N_C＋（C_x・sinθ−C_y・cosθ−Ｒ）/d ……（４−１） N₂＝N_C＋（C_x・sinθ−C_y・cosθ＋Ｒ）/d ……（４−２）ここで、ｄは等間隔平行ビームのサンプル間隔、Ｒは
MAの半径である。N_CはMAの中心Ｃを通るθ方向の射影デ
ータの番号である。データ番号がＸの増加方向に増加す
るものとすると（この時ｄ＞０と考える）、N₁,N₂は各
々MAと交わるデータの開始データ番号、終了データ番号
である。（Ｘの増加方向にデータ番号が減少する場合に
はｄ＜０と考える。この時、N₁,N₂は各々偽像発生源MA
と交わるデータの終了データ番号、開始データ番号であ
る。）尚、点A₁,A_c,A₂は、領域MAに交わる方向θの平行
ビーム群の先頭ビーム，中央ビーム，最終ビームがＸ軸
と交わる点である。

以上説明した条件の下において、第１図のフローチャ
ートの説明をする。

ステップ１スキャンして得られ、画像再構成された原イメージを
表示装置に表示する。

ステップ２オペレータは原イメージを見ながら、偽像の発生源を
指定する。偽像発生源の指定は複数の指定が可能で、最
も簡単な場合は各偽像発生源毎に中心の座標と、発生源
を含む円（通常は最小の円）の半径とを処理装置が自動
的に読み取るか、オペレータが読み取った後画像データ
抽出処理装置に通知する。

ステップ３オペレータは原イメージを見ながら、偽像の低減領域
を指定する。偽像の低減領域は複数個の領域の指定が可
能であり、各領域毎に場所とCT値の範囲（又は場所の
み）をオペレータが読み取って画像データ抽出処理装置
に通知するか、又は領域の座標の読み取り等、一部の処
理を画像データ抽出処理装置が自動的に行う。

ステップ４指定された偽像の低減領域に対して、（ｉ）場所とCT値の範囲に従って元のイメージデータを
抽出する。２次元イメージ平面で抽出されない部分のデ
ータの値を零とする。

（ii）抽出されたデータ領域からデータ領域の連続性の
ある部分を求めて閉領域化する。この操作により孤立点
や小さな領域を除く。

（iii）各閉領域毎にこの閉領域の周辺部のデータの値
の平均値等を求め、この平均値又はオペレータ指定の値
を各閉領域の全データから減算し、各閉領域毎にデータ
のレベル・シフトを行う。

抽出されない部分のデータの値は零のままとなってい
る。何れの閉領域にも属さないデータの値は零又は定数
又は周辺のデータの値等にされる。このようにして、ス
テップ５の射影データの生成においてリンギング等の副
作用のない相対射影データを得る為の準備を行う。

ステップ５第７図に示す再構成領域RAにおいて、方向をθ、アイ
ソ・センタからの距離をＸとする時、方向θに対して必
要とされるすべての射影データを、ステップ４で抽出さ
れ処理されたイメージデータから計算により求める。こ
れを必要とするすべての方向に対して行い、必要とされ
るすべての方向θと必要とされるすべての位置Ｘに対す
る射影データａ（X,θ）を計算する。

ステップ６各方向θ毎に、この方向でステップ２で特定した偽像
発生源と交わる射影データのみに対して（１−１）式、
（１−２）式により条件判定を行い、偽像の存否の識別
を行う。

ステップ７ステップ６の偽像の存否の識別において、偽像が存在
するかどうかを必要とするすべての方向に対して調べ
る。偽像が存在すればステップ８に進む。偽像が存在し
なければステップ９に進む。

ステップ８偽像の存在する射影データＡ（X,θ）に対し、（２−
１）式の演算を行って偽像イメージ生成用射影データｂ
（X,θ）を求める。これを必要とするすべての方向に対
して行う。

ステップ９偽像がないという条件の時か、θ方向の全偽像発生源
に交わらない射影データに対しては、（２−２）式に従
って射影データｂ（X,θ）を求める。ステップ８、ステ
ップ９の処理において、ステップ10に移る前に、偽像イ
メージ生成用の射影データに対し、必要に応じて例えば
偽像発生源の周辺部等の射影データ群の急激な変動部等
に対するスムージング処理や、データの生成付加等の処
理を行っておく。

ステップ10 ステップ8,9で生成された射影データから、偽像成分
のみから成るイメージを再構成する。

ステップ11 原イメージからステップ10で得られた偽像イメージを
減算し、偽像の低減されたイメージを得る。偽像低減の
ために抽出されたイメージの部分とその周辺部が自然に
連結されるように、必要に応じてステップ11の後にレベ
ルシフト等の境界連結を行うこともある。

次に上記の方法を実施するための画像処理装置を説明
する。第２図は上記の方法を実施するための画像処理装
置の一例のブロック図である。図には、図形表示装置，
マンマシンインターフェース装置を省略してある。図の
各装置を結ぶ線中、太線はデータの流れを示し、細線は
制御の流れを示している。図において、DS1は、実測し
て得たＸ線CTの画像再構成されたデータを格納してある
データ記憶装置である。データ記憶装置DS1は偽像成分
の低減されたイメージをも格納する。

PKUPはデータ記憶装置DS1に格納されている画像デー
タから、特定された偽像低減領域のイメージデータを抽
出し、これに各種処理を施す画像データ抽出処理装置で
ある。処理されたデータはデータ記憶装置DS2に格納さ
れる。処理の内容は次のようなものである。

（ｉ）オペレータが原イメージの表示された表示装置を
見ながら指定した偽像低減領域に対して、場所とCTの範
囲に従って元のイメージデータを抽出する。

（ii）更に孤立したデータを除き、領域の連続性を求
め、１又は複数の閉領域を抽出する。

（iii）２次元イメージ平面で抽出されない部分の値を
零とする。

（iv）各閉領域毎にこの閉領域の周辺部のデータの値の
平均値を求めてこの平均値又はオペレータ指定の値を各
閉領域のすべてのデータの値から減算する。即ち、各閉
領域毎にレベル・シフトする。

これらの処理に基づく射影の生成は、高感度で高能率
の偽像識別と補正、リンギング等の副作用の削除低減等
の観点から極めて重要である。

PRJはデータ記憶装置DS2に格納されたデータを入力デ
ータとし、これらから各方向θ毎に各Ｘの値に対応する
射影データａ（X,θ）を求める射影データ生成装置であ
る。射影データａ（X,θ）は次式により求められる。μ
（x,y）は再構成領域RAにおけるＸ線吸収係数の空間分
布である。

ａ（X,θ）＝∫_ｘμ（x,y）dY ＝∫_ｘμ（ｘ・cosθ−Ｙ・sinθ,X・sinθ＋Ｙ・c
osθ）dY 出力の射影データはデータ記憶装置DS3に格納され
る。射影データ生成のアルゴリズムには、フーリエ変換
法や直接射影データ計算法等がある。前者の方法は離散
フーリエ変換による超高速演算が可能で、後者にはファ
ンビームも直接計算できる演算の融通性がある。これら
のアルゴリズムと装置については、特願昭63−121072
号，特願昭63−274986号に詳述されているので説明を省
略する。

DETはデータ記憶装置DS3に格納されている射影データ
を入力とし、偽像の存否の識別を（１−１）式、（１−
２）式により行う。偽像識別装置DETで行った識別結果
は偽像成分生成装置APRJに与えられる。

偽像成分生成装置APRJは、データ記憶装置DS3に格納
されている射影データから偽像識別装置DETで識別され
た偽像データを抽出し、その偽像成分（射影データ）を
生成する装置である。この偽像のみから成るイメージ生
成用射影データｂ（X,θ）は（２−１）式、（２−２）
式により求められる。得られたデータをデータ記憶装置
DS4に格納する。

RECONはデータ記憶装置DS4に格納されている偽像成分
のみの射影データに画像再構成処理を施す画像再構成装
置で、再構成された偽像イメージデータはデータ記憶装
置DS5に格納される。画像再構成のためのアルゴリズム
には（ｉ）フーリエ変換法、（ii）フィルタ補正逆投影
法、（iii）重畳積分法、（iv）逐次近似法等各種があ
り、装置構成もそれに伴って多くの種類がある。

（ｉ）フーリエ変換法は所謂離散型の高速フーリエ変換
（FFT）を主体とした演算法で、高速な演算処理が可能
な点、フーリエ変換装置という汎用装置を主体とする構
成を採用することができる点等に特長がある。更にオフ
セット計測により解像力を増し、各種偽像の低減を可能
にするアルゴリズムと装置に関するものである。

（ii）フィルタ補正逆投影法は、周波数空間でのフィル
タ処理（コンボリューション・フィルタリング）の後、
実空間で逆投影処理を行うものである。稼動中のＸ線CT
は殆どこの方式によるものと言われる。この方式による
装置の例としては、特開昭59−194259号、特開昭62−75
875号、特開昭62−227324号等多くの例を引用する事が
できる。

（iii）重畳積分法は、コンボリューション（重畳）フ
ィルタ演算と逆投影演算をすべて実空間で行う方式であ
る。処理データ点数が多くなると、コンボリューション
・フィルタ演算に長時間を要し、フィルタ補正逆投影法
の処理時間に及ばない。

上記（ii），（iii）のアルゴリズムについては、例
えば「CTスキャナ」（岩井善典編、コロナ社）の１・４
節の画像再構成の項に述べられているのでここでは詳細
な説明は省略する。

SIMAGはデータ記憶装置DS1に格納された偽像を含むイ
メージ（原イメージ）から、データ記憶装置DS5に格納
された偽像成分のみからなるイメージを減算し、偽像の
低減されたイメージデータを生成する装置である。生成
されたデータはデータ記憶装置DS1の該当部分に収納さ
れる。

次に上記のように構成された装置の動作を説明する。
この動作説明では第１図のフローチャートのステップ番
号を示すことによって行う。ステップ１で対象とする画
像再構成されたイメージを画像表示装置（図示せず）に
表示する。ステップ１において表示された原イメージを
見ながら、ステップ２で偽像発生源を特定し（１又は複
数）、マンマシン・インターフェース装置（図示せず）
から偽像発生源に関する情報を処理系に通知し、これに
処理を加えた偽像発生源に関する情報をデータ記憶装置
DS3に格納する。ステップ３で偽像の低減領域を特定し
（１又は複数）、この情報をマンマシン・インタフェー
ス装置から処理系に通知する。これに従ってデータ抽出
処理装置PKUPはステップ４でデータ記憶装置DS1から該
当するデータを抽出処理する。抽出されたデータはデー
タ記憶装置DS2に格納される。射影データ生成装置PRJ
は、データ記憶装置DS2に格納されているイメージデー
タからステップ５に示すように投射データａ（X,θ）を
計算してデータ記憶装置DS3に格納する。

データ記憶装置DS3に格納された射影データは偽像識
別装置DETに読み出されて、ステップ６に示したように
偽像の存否の識別を行う。偽像成分生成装置APRJは、偽
像のある部分からは偽像成分を抽出し（ステップ８）、
偽像のない場合は０として（ステップ９）、偽像イメー
ジ生成用の射影データを求め、データ記憶装置DS4に格
納する。画像再構成装置RECONはデータ記憶装置DS4から
データを読み出してステップ10に示す偽像イメージの再
構成を行い、データ記憶装置DS5に格納する。

イメージ減算処理装置SIMAGはステップ11に示す通
り、データ記憶装置DS1から原イメージを読み出して、
データ記憶装置DS5に格納されている偽像のイメージを
減算し、データ記憶装置DS1に格納する。

本装置は以上のようにして第１図のフローチャートに
示した方法により、偽像を識別し、これを除去したイメ
ージを生成する。

尚、本発明は上記実施例の方法に限定されるものでは
なく、以下に示すような方法で行ってもよい。

（ｉ）第３図は射影長を使用する他の実施例の偽像の
低減法のフローチャートである。この場合に用いる偽像
識別のアルゴリズムの例を次に示す。

（イ）偽像がある時 |p（X_k,θ）｜≧δ_１ ……（１−１−１）（ロ）偽像がない時、又は偽像を判別する必要のない
時、 θ方向のｋ以外のすべての射影データ（番号ｌ）に対
し、且つ、θ方向のすべてのｋに対して次の条件を満足
する場合、 |p（X_k,θ）｜＜δ_１ ……（１−２−１）Ｌ（X_k,θ）は射影データａ（X_k,θ）の長さである。
ｋは（１−１）式と同じである。

偽像イメージ生成用射影データｂ（X,θ）は、（イ）偽像がある時、（２−１）式又は次式でもよい。

ｂ（X_m,θ）＝ｃ・Ｌ（X_m,θ）・ｐ（X_m,θ） ……（２−１−１）（ロ）偽像がない時（２−２）式による。

このフローチャートは第１図のフローチャートにおけ
るステップ５の射影データの生成とステップ６の偽像の
識別との間に射影長の計算のステップが挿入されるだけ
なので説明を省略する。

（ii）第４図は、上記２実施例のように偽像のみのイ
メージを再構成して原イメージからこのイメージを減じ
て、偽像を低減したイメージを得る方法とは異なり、偽
像を低減した射影成分を生成し、これを直接再構成する
方法のフローチャートである。この場合に用いる偽像の
識別のアルゴリズムの例を次に示す。

（イ）偽像がある時（１−１）式又は（１−１−１）式による。

（ロ）偽像がない時（１−２）式又は（１−２−１）式による。

偽像低減済射影データｂ（X_m,θ）′の生成アルゴリ
ズム（イ）偽像がある時ｂ（X_m,θ）′＝ｒ（X_m,θ）−ｃ・ａ（X_m,θ） ……（２−１）′ （ロ）偽像がない時ｂ（X_n,θ）′＝ｒ（X_n,θ） ……（２−２）′ ここで、ｒ（X_m,θ）,r（X_m,θ）は測定した射影デー
タ又は原イメージをすべて抽出したイメージから生成し
た射影データである。

このフローチャートはステップ8,9において偽像成分
を抽出して偽像成分の低減された射影データｂ（X_m,
θ）′又は原イメージからそのまま抽出した射影成分ｂ
（X_n,θ）′を生成し、ステップ10において偽像を低減
した射影データから直接再構成する点が第１図のフロー
チャートと異なるだけなので、詳細な説明を省略する。

（iii）第５図は本発明の更に他の実施例のフローチ
ャートである。この例は第４図の方法において射影長を
使用した場合のフローチャートを示している。この場合
に用いる偽像識別のアルゴリズムを次に示す。

（イ）偽像がある時（１−１−１）式による。

（ロ）偽像がない時（１−２−１）式による。

偽像低減済射影データｂ（X_m,θ）′の生成アルゴリ
ズムは次の通りである。

（イ）偽像がある時（２−１）′式によるか、次式による。

ｂ（X_m,θ）′ ＝ｒ（X_m,θ）−c₁・Ｌ（X_m,θ）・ｐ（X_m,θ） ……（２−１−１）′ （ロ）偽像がない時（２−２）′式による。

このフローチャートは第４図のフローチャートのステ
ップ５の射影データの生成とステップ６の偽像の識別と
の間に射影長の計算のステップが挿入されるだけなので
説明を省略する。

第６図は上記第４図、第５図の方法を実施するための
画像処理装置の構成例である。図において、CPRJはデー
タ記憶装置DS3に格納されている射影データから偽像識
別装置DETにより識別された偽像成分を削除した射影デ
ータを生成する偽像削減済射影データ生成装置である。
この装置は第４図のフローチャートにおけるステップ8,
9及び第５図のフローチャートにおけるステップ9,10の
動作を行って偽像成分の削減された射影データをデータ
記憶装置DS4に格納する。この実施例の装置は第２図の
装置とは次の点で異なっている。

（イ）画像再構成装置RECONは、偽像削減済射影データ
のみを再構成する。

（ロ）偽像成分生成装置APRJの代りに偽像削減済射影デ
ータ生成装置CPRJを用いる。

（ハ）イメージ減算処理装置SIMAGとデータ記憶装置DS5
は不要になる。

（発明の効果）（ｉ）金属等偽像発生源から発生する偽像、中、金属等
の近傍等に発生する強い偽像の低減非常に有効である。

（ii）金属その他により発生する偽像、その発生原因が
Ｘ線線質硬化、パーシャルボリューム効果、測定系の低
いサンプルレート、体動等各種の原因で発生する偽像の
低減に有効である。

（iii）直線、直線の合成から成る各種形状の偽像の低
減に有効である。

（iv）ストリーク状偽像を低減する方法と本発明の方法
を併用することにより、偽像の低減効果をより有効にす
ることができる。

（ｖ）偽像の低減をイメージのみを使用することにより
行うこともでき、又、イメージと射影データを使用して
行うこともできる。前者の方法は、純画像処理的に偽像
の低減が可能であることを意味しており、大容量の射影
データ用メモリを不要とする経済的な装置の構成を可能
にする。

（vi）離散フーリエ変換法による超高速な射影計算、シ
ンプルなアルゴリズムによる偽像の識別と補正、偽像低
減領域を小領域に限定し得る場合には画質劣化を生じな
い高速化が計れる等処理の超高速化が可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の方法の一実施例のフローチャート、第２図は第１図のフローチャートに示す方法を実施する
ための装置のブロック図、第３図は本発明の他の実施例のフローチャート、第４図は本発明の更に他の実施例のフローチャート、第５図は本発明の更に他の実施例のフローチャート、第６図は第４図、第５図の方法を実施するための装置の
ブロック図、第７図は再構成領域と偽像発生源との関係を示す図であ
る。 DS1,DS2,DS3,DS4,DS5……データ記憶装置 APRJ……偽像成分生成装置 DET……偽像識別装置 PKUP……画像データ抽出処理装置 PRJ……射影データ生成装置 RECON……画像再構成装置 SIMAG……イメージ減算処理装置 CPRJ……偽像削減済射影データ生成装置

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】処理対象となる画像の中からＸ線高吸収物
質によるストリーク状の偽像を除去すべき領域を特定
し、特定された該領域内の画像データを抽出する画像デ
ータ抽出手段と、前記画像データ抽出手段により抽出された画像データに
基づいて射影データを生成する射影データ生成手段と、前記射影データ生成手段により生成された射影データか
ら偽像データを抽出し、偽像成分の射影データを生成す
る偽像成分生成手段と、前記偽像成分生成手段により生成された偽像成分の射影
データに基づいて画像再構成を行なう画像再構成手段
と、前記処理対象となる画像の画像データから前記画像再構
成手段により再構成された画像の画像データを除去して
画像データを生成する画像データ生成手段とを備えたこ
とを特徴とする画像処理装置。