JP4344191B2 - 画像形成システムの低線量画像シミュレーションのための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、一般に画像形成システムに関し、より具体的には、より低い線量における画像のシミュレーションのための方法及びシステムを通して、画像形成システムのための照射効率を改善することに関する。

少なくとも１つの公知のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像形成システムの構成において、Ｘ線源が、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するように平行光にされた扇状のビームを照射し、該Ｘ−Ｙ平面は、一般に「画像形成平面」と呼ばれる。各々の放射線検知器が検知器要素を含む放射線検知器のアレイが、この扇状ビームを受信するようにＣＴシステム内にある。患者などの被写体が、被写体を通過するＸ線ビームに曝されるように画像形成平面内に位置させられる。Ｘ線ビームが画像化されている被写体を通過すると、該Ｘ線ビームは放射線検知器のアレイの上に衝突する前に減衰される。検知器アレイで受信された減衰されたビームの放射線の強さは、被写体によるＸ線ビームの減衰に対応しており、各々の検知器要素は、該検知器要素の位置でのビームの減衰に対応する別々の電気信号を生成する。これらの電気信号がＸ線減衰測定値と呼ばれる。

さらに、Ｘ線源及び検知器アレイは、ガントリを画像形成平面内に位置させた状態で、画像形成されるべき被写体の周りを回転することができるため、Ｘ線ビームが該被写体と交差する角度は、常に変化する。１つのガントリ角度における検知器アレイからのＸ線減衰測定値の一群、すなわち照射データは、「ビュー（視野）」と呼ばれる。被写体の「走査」は、Ｘ線源及び検知器アレイの１つの旋回の間に異なるガントリ角度において作られた一組のビューを含む。軸方向走査において、照射データは、被写体を通して取られた２次元のスライスに対応する画像を構成するように処理される。

１組の照射データから画像を再構成する１つの方法は、「フィルタ補正逆投影法」と呼ばれている。この処理は、走査からの減衰測定値を、「ＣＴ数」又は「ハンスフィールド単位」（ＨＵ）と呼ばれる、−１０２４から＋３０７１までの範囲の個別の整数に変換する。これらのＨＵは、減衰測定値に対応する様式において、陰極線管又はコンピュータ画面のディスプレイ上の対応するピクセルの明るさを制御するために用いられる。例えば、空気についての減衰測定値を−１０００ＨＵの整数値（暗いピクセルに相当する）に変換することができ、非常に高密度の骨物質の減衰測定値を＋２０００の整数値（明るいピクセルに相当する）に変換することができ、一方水の減衰測定値は０ＨＵの整数値に変換することができる（グレイのピクセルに対応する）。この整数変換又は「スコアリング」は、内科医又は技師が、物質の密度をコンピュータのディスプレイの濃さに基づいて求めることを可能にする。
米国特許第６２７２２００号

ＣＴ画像形成システムのような画像形成システムは、優れた診断及び評価ツールであるが、走査が行なわれる毎に、走査されている患者が放射線に曝される。実際、ＣＴ走査は、画像形成システムを用いる検診の２％から３％までを占めるに過ぎない。しかしながら、ＣＴ走査は、これらの手順からの国民放射線量の３０％から５０％までを占める。平均量より多い放射線の被爆は健康問題の原因となることが知られていることを考えれば、医学界において、患者が過度に被爆する可能性に対する懸念がある。すなわち、画像形成における照射効率を改良することによる患者の被爆量を減らすための継続した、しかしますます制限される取り組みがある。この取り組みは、所定の臨床用途のために正確かつ確実な診断をするのに必要な画質を得るために要求される最小線量を調査し、また求めている研究者を含む。患者に対する線量が減ると、画像ノイズが増し、病変を検知することがより困難になる。

確実な診断のために必要な最小線量を見出すのに必要とされるデータを取得するためには、患者のような参照被写体に、異なる線量レベルで多数の走査を行なわなければならない。残念ながら、このことは、非倫理的かつ不適切であり、これらの目的のために走査されている患者に対して潜在的に有害であると考えられる。従って、患者を過度の放射線量に曝すことなく、最小の線量情報を求めることができるようにすることが望ましい。

上述及び他の難点及び欠点は、シミュレートされた患者の画像を発生させるための方法により克服又は緩和することができる。例示的な実施の形態において、この方法は、画像データを実際の患者の画像から取得し、シミュレートされたノイズデータを発生させることを含む。次に、画像データをシミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する。実施の一形態において、実際の患者の画像からの走査データを、発生させられ、シミュレートされたノイズデータと組み合わせて画像前データを生成し、次に、該画像前データを再構築して、シミュレートされた画像データを生成する。別の実施の形態において、複数のファントム被写体の各々についての一組の個々のノイズパターン画像が生成される。実際の患者の画像と組み合わせるために、少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択する。この少なくとも１つの選択された個々のノイズパターン画像を、次に、実際の患者の画像と組み合わせて、これによりシミュレートされた患者の画像を生成する。

別の態様において、シミュレートされたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）の患者の画像を発生させるための方法は、画像データを第１の放射線量で取られた実際のＣＴ患者画像から取得することと、シミュレートされたノイズデータを発生させることを含む。画像データを、次に、シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成し、このシミュレートされた画像は、第１の放射線量に対して低減された第２の放射線量で取られた実際のＣＴ患者画像をシミュレートする。
別の態様において、画像形成システムは、Ｘ線源及び放射線検知器アレイを有するガントリを含み、該ガントリは患者キャビティを定め、該Ｘ線源及び該Ｘ線検知器アレイは、該患者キャビティにより分離されるように、ガントリに回転可能に組み合わされる。患者支持構造体は、患者キャビティとの通信を可能にするように、ガントリに対して移動可能に組み合わされる。さらに、画像データを実際の患者の画像から取得するために、処理装置を用いる。画像形成システムは、さらに、シミュレートされたノイズデータを発生させるための手段と、画像データを該シミュレートされたノイズデータと組み合わせてシミュレートされた患者の画像を生成するための手段とを含む。

さらに別の態様において、記憶媒体は、シミュレートされた患者の画像を発生させるための機械可読コンピュータプログラムコードと、コンピュータに方法を実施させるための指示とを含む。この方法は、画像データを実際の患者の画像から獲得することと、シミュレートされたノイズデータを発生させることと、該画像データを該シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成すること、を含む。

さらに別の態様において、コンピュータのデータ信号は、プロセッサがシミュレートされた患者の画像を発生させるための方法を実施するように構成されたコードを含む。この方法は、画像データを実際の患者の画像から取得することと、シミュレートされたノイズデータを発生させることと、該画像データを該シミュレートされたノイズデータと組み合わせてシミュレートされた患者の画像を生成すること、を含む。

本発明の上述及び他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図面から、当業者には評価されかつ理解されるであろう。

幾つかの図において、同じ要素に同じ番号が付された例示的な図面を参照する。

最初に、図１及び図２を参照すると、本発明の実施の形態を行なうために適当な代表的なＣＴ画像形成システムが示される。システム１は、Ｘ線源４と、放射線検知器アレイ６と、患者支持構造体８と、患者キャビティ１０とを有するガントリ２を含み、該Ｘ線源４及び放射線検知器アレイ６は、該患者キャビティ１０により分離されるように、対向配設される。患者１２が、患者支持構造体８の上に位置させられ、その後、該患者支持構造体は、患者キャビティ１０に配設させられる。Ｘ線源４は、Ｘ線ビーム１４が患者１２を通過するように放射線検知器アレイの方向に照射する。Ｘ線ビーム１４は、コリメート（図示せず）により平行光にされるのが好ましく、「画像形成平面」と呼ばれるデカルト座標系のＸ−Ｙ平面内に位置するようにされる。患者１２を通過し、該患者により減衰された後、減衰されたＸ線ビーム１６は、放射線検知器アレイ６により受信される。放射線検知器アレイ６は、複数の検知器要素１８を含み、各々の該検知器要素１８が減衰されたＸ線ビーム１６を受信し、該減衰されたＸ線ビーム１６の強さに対応して電気信号を生成する。

さらに、Ｘ線源４及び放射線検知器アレイ６は、ガントリ２及び患者支持構造体８に対して回転するように配設され、該患者支持構造体が患者キャビティ１０内に配設されたとき、該Ｘ線源４及び該放射線検知器アレイ６が該患者支持構造体８の周りを回転することを可能にする。次いでＸ線照射データが、走査の間にＸ線源４及び放射線検知器アレイ６を患者１２の周りに回転させることにより得られる。Ｘ線源４及び放射線検知器アレイ６の回転及び作動は、ＣＴ画像形成システム１に関連する制御機構２０により制御される。

より具体的には、制御機構２０は、Ｘ線源４と通信するＸ線制御装置２２と、ガントリモータ制御装置２４と、放射線検知器アレイ６と通信するデータ獲得システム（ＤＡＳ）２６とを含む。Ｘ線制御装置２２は、電力及びタイミング信号をＸ線源４に与え、ガントリモータ制御装置２４は、該Ｘ線源４の回転速度及び角位置を制御し、放射線検知器アレイ６及びＤＡＳ２６は、検知器要素１８により生成された電気信号を受信し、該信号を後続する処理のためにデータ信号に変換する。このために、ＣＴ画像形成システム１はさらに、画像再構築装置２８と、データ格納装置３０と、処理装置３２とを含み、該処理装置３２は、さらに、該画像再構築装置２８と、ガントリモータ制御装置２４と、Ｘ線制御装置２２と、データ格納装置３０、並びに入力装置３４と、出力装置３６と通信する。最後に、ＣＴ画像形成システム１は、さらに、処理装置３２及び患者支持構造体８と通信するテーブル制御装置３８を特徴とし、該患者支持構造体８の位置を患者キャビティ１０に対して制御するようにする。

ＣＴ画像形成システム１の作動中、患者１２は、患者支持構造体８上に位置させられ、その後、オペレータにより（処理装置３２を介して）患者キャビティ１０内に位置決めされる。次に、ガントリモータ制御装置２４が処理装置３２を介して作動させられ、それによりＸ線源４及び放射線検知器アレイ６が患者１２に対して回転するようにする。Ｘ線制御装置２２は、処理装置３２を介して作動し、Ｘ線源４が平行光にされたＸ線ビーム１４を放射線検知器アレイ６の方向に、すなわち患者１２の方向に放射し、かつ照射するようにする。Ｘ線ビーム１４は、Ｘ線検知器６アレイにより受信される減衰されたＸ線ビーム１６を生成するように、患者１２を通過する。

減衰されたＸ線ビーム１６を受信すると、検知器要素１８は、該減衰されたＸ線ビーム１６の強さに対応して電気信号データを生成し、その後、この電気信号データをＤＡＳ２６に通信する。ＤＡＳ２６は、次に、高速の画像再構築のために、電気信号データをデジタル信号に変換し、該デジタル信号及び該電気信号データの両方を画像再構築装置２８に送る。この画像再構築情報を、次に、画像をデータ格納装置３０に格納する処理装置３２に通信し、出力装置３６によりデジタル信号を画像として表示する。

前述のように、最小の放射線量を患者に与えながらも尚、診断目的のために適当な画質を得られることが望ましい。患者を異なる線量において多数回の走査に曝す代わりに、低線量におけるＣＴ画像のシミュレーションのための方法及びシステムが開示される。簡単に述べると、患者は、既存の診断治療法基準により処方される通常の方法で、一度だけ走査される。次に、患者の走査データを用いて、これにノイズデータを導入することにより、シミュレートされたより低い線量における画像を生成する。以下に述べるように、実施の一形態において、ノイズデータは生走査データと組み合わされ、別の実施の形態においては、該ノイズデータは画像データと組み合わされる。いずれの場合においても、画像データ及び関連するノイズデータの両方を用いて、より低い線量の走査により取得されたデータをシミュレートする画像（シミュレートされた画像データ）を再構築する。

少なくとも２つの方法でより低い放射線量で患者の画像をシミュレートすることができる。より低い放射線量で患者の画像をシミュレートする１つの方法は、走査のために用いられたものよりも低い線量（ｍＡ値）をシミュレートするために、ポアソン分布を有する乱数発生器によりノイズを発生させ、このノイズを画像データに関連付けることを含む。このことは、有利にはより低い線量の走査により取得されたデータをシミュレートする画像（シミュレートされた画像データ）を再構築するために、画像データ及び関連するノイズデータを用いることを可能にする。

図３を参照すると、画像形成システム１を用いてより低い放射線量で患者の画像をシミュレートする方法１００の第１の実施の形態が示されかつ説明される。方法１００に関連する実施の形態は、走査のために用いられたものよりも低い線量（ｍＡ値）をシミュレートするために、ポアソン分布を有する乱数発生器によりノイズを発生させ、このノイズを画像データに関連付けることにより特徴づけられる。方法１００は、ブロック１０２で開始され、ここで画像データ及びノイズデータの両方が取得される。画像データは画像形成システム１により取得することができ、該画像データは画像データのサンプル要素を含み、患者１２に対応する。ノイズデータは、ポアソン分布を有する乱数発生器により取得することが好ましく、ノイズデータのサンプル要素を含むことが好ましい。しかしながら、ノイズデータを、所望の最終目的に適合するどのような信号発生装置及び／又は方法を用いて発生させてもよいことは理解されるであろう。ノイズデータ及び画像データが取得されると、次に、各画像データのサンプル要素に加えられるべきノイズデータの量が決められる。

シミュレートするように要求されるノイズ（すなわち、量子ノイズ）はフォトンの数の平方根の逆数に比例するため、各画像データのサンプル要素に加えられるべきノイズデータの量は、ポアソン分布に従う。従って、各画像データのサンプル要素は、検知したフォトンに利得係数乗算機による乗算を行なった数である。従って、各画像データのサンプル要素と関連付けられるべきポアソン分布ノイズ量を、以下の方程式を用いて求めることができ、

ここで、ａは対応する画像データのサンプル要素と関連付けられるべきポアソン分布ノイズに適用される重み係数であり、βはその値がＤＡＳの利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは元の照射のｍＡに対するｍＡ（線量）の低減係数（値＜．１）であり、Ｄは該画像データのサンプル要素についてのＤＡＳ信号レベルである。

各画像データのサンプル要素についてのポアソン分布ノイズが求められると、ブロック１０４に示されるように、ノイズデータを処理して、処理済ノイズデータが生成されるようにする。このことは、各画像データのサンプル要素についての乱数発生器からのポアソン分布ノイズに、対応するノイズの縮尺係数ａを乗じることにより達成され、このようにして、処理済ノイズデータ要素を有する処理済ノイズデータが生成される。

処理済ノイズデータが生成されると、ブロック１０６に示されるように、該処理済ノイズデータは、次に画像データと関連付けて画像前データを生成する。このことは、処理済ノイズデータ要素を対応する画像データのサンプル要素に加えることにより達成することができる。これが完了すると、次に、ブロック１０８に示されるように、画像前データが再構築されて、シミュレートされた画像データが生成される。このシミュレートされた画像データは、次に、元の患者の走査のｍＡ管電流値にａを乗じたｍＡ管電流値を用いて収集されたかのように、画像として表示することができる。

さらに、ａを各照射についてのＤの最大値を求めることにより近似することができ、βの値は、ポアソン分布ノイズに適用されるべきａの定数値が生成されるように予め定められる。さらに、βは適当な結果に適合するように経験的に求められることが好ましいが、βをさらに、所望の最終目的に適切などのような方法及び／又は装置を用いて求めてもよい。さらに、非量子ノイズも、画像データ内で観察される場合があり、信号レベルが十分に低いときに、フォトンのノイズと組み合わせてもよい。このような非量子ノイズの１つのソースは、ＤＡＳにより生成された電子ノイズである。

非量子ノイズの場合、ポアソン分布ノイズＰを付加的な縮尺係数Ｎ_nで乗じて、非量子ノイズに起因する結果に対処することができる。画像データ信号が十分に小さくて非量子ノイズが顕著である場合には、加えられたノイズの全部が、シミュレートされた画像データの量子ノイズ及び非量子ノイズを補償する程度にポアソン分布ノイズａが増加するように、縮尺係数Ｎ_nを定めるべきである。第１の実施の形態に従って、画像データに関連するノイズの全部が、以下の方程式を用いて求められ、
σ_a＝ａＮ_nＰ （式２）
ここで、ａは上の方程式（１）からもたらされた、対応する画像データのサンプル要素と関連するポアソン分布ノイズの量であり、Ｎ_nは非量子ノイズに起因するノイズの結果であり、Ｐは乱数発生器からのポアソン分布ノイズである。しかしながら、画像データ信号が十分に大きくて非量子ノイズが顕著でない（一般に、合計量子ノイズの振幅より１０倍少ない）場合には、Ｎ_nの値は一致する、すなわち１となる。

図４を参照すると、画像形成システム１を用いてより低い放射線量で患者の画像をシミュレートする方法２００の代替的な実施の形態が示されかつ説明される。ブロック２０２で開始され、画像データ及びノイズデータが初めに取得される。画像データは画像形成システム１により取得することが好ましく、該画像データは画像データのサンプル要素を含み、かつ患者１２に対応する。この場合におけるノイズデータは、各蝶ネクタイ型フィルタについての複数のファントム被写体を走査すること及び画像形成システム１のｋＶ設定により取得することが好ましい。従って、ノイズデータは、種々のファントムに対応する一組の１０（最小）ノイズパターン画像と、種々の蝶ネクタイ型フィルタと、走査法と、種々のエミッタ管の電圧レベルとを含むことが好ましい。例えば、ノイズデータを抽出するために、２回のファントム被写体の走査が行なわれ、取得された画像は、該画像の各々についての生のノイズパターンを取得するために除去される。除去後に、ファントムの縁構造を含む如何なるピクセルも、ノイズパターンのランダム区域におけるものと等しい標準偏差を有するランダムな値で置き換えられる。

ノイズデータ（及び従ってノイズパターン画像）が取得されると、それらはデータ格納装置３０に格納される。これらのノイズパターン画像は、用いられるべき様々な組み合わせが可能であるように予め決められ、十分な数の個々のノイズパターン画像を含み、従って、同じ組み合わせが過度に繰り返されることを避けるようにすることが好ましい。

ノイズデータが得られた後、ブロック２０４に示されるように、該ノイズデータが処理されて、処理済画像ノイズデータが生成される。このことは、格納されたノイズパターン画像を調査して、患者１２の物理的な形状及び該患者１２を走査するために用いられる走査法に最も適合するファントムの形状及び走査法に対応するノイズパターン画像を識別するようにすることにより達成される。患者に最も良く適合するノイズパターン画像と走査法とが求められると、所定の数の選択されたノイズパターン画像がランダムに選択されて、処理済ノイズデータが生成されるようになる。ノイズは、自乗の合計の平方根として加わるため、ノイズ画像は、選択されたノイズ画像の数の平方根の逆数だけ縮尺される（すなわち、乗算される）。

最後に、ブロック２０６に示されるように、処理済画像ノイズデータが患者の画像と関連付けられて、シミュレートされた画像が生成される。このことは、結果としてもたらされるノイズパターン画像を取得するために、ランダムに選択されたノイズパターン画像を加えることにより達成することができる。この結果としてもたらされるノイズパターン画像は補間されて、患者の画像のＤＦＯＶに適合するようになり、次に、所望の低線量画像をシミュレートするように求められた縮尺係数ｓにより縮尺される。縮尺係数ｓは、

として、以下の方程式
ｓ＝σ_a／σ_p
を通して求めることができ、ここで、σ_aは元の患者の画像に加えられるべきノイズパターンの標準偏差であり、σ_pはランダムに選択され、補間されて合計されたノイズパターンの標準偏差であり、σ_fは線量が低減された患者の画像に望まれる標準偏差であり、σ₀は元の患者の画像の標準偏差であり、αは元の画像の管電流に対するｍＡ（線量）低減係数（値＜１）である。

さらに、元の画像のノイズ値σ₀を選択されたファントムの画像のノイズパターンと等しくすることにより、σ₀も見積ることができ、元の画像を取得するために用いられた走査法と、選択されたファントムの画像を取得するために用いられた走査法及び処理との間の差を補償するように調整された。さらに、垂直方向及び水平方向の向きにおけるピクセルデータを合計し、続いて、米国特許出願番号、代理人整理番号第１２２９４２号に記載されるようなノイズ予測方法を用いることにより、σ₀を求めることができる。

理解されるように、上述の実施の形態は、現在の診断治療法における処方のように、内科患者が、通常の方法で１度だけ走査を行なうことが可能となる利点をもつ。従って、患者は、通常の診断上の処方で受けていた以上には、研究のためにどのような付加的な放射線被爆も受けないようになる。患者のデータ（生データ及び／又は画像データ）は、さらに、シミュレートされたより低い線量で画像を生成するために用いられるため、研究者は、患者の線量被爆が、該患者の診断上の結果に影響があるかどうかを研究することができる。結果として、患者は、そのような臨床研究のために、異なる線量で何度も走査される必要がなくなる。

さらに理解されるように、開示されたシミュレーション法は、一般に、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）、超音波、Ｘ線、ＣＴ及び／又はＰＥＴのような所望の診断目的に適当な画像形成システムのいずれとも関連して適用することができる。さらに、図３及び／又は図４の方法の実施の形態を、コンピュータプログラムに対応して動作している処理装置３２を通じて実施することができる。規定の機能及び所望の処理、並びに、そのための計算を実行するために（例えば、フーリエ解析アルゴリズムの実行、本明細書で規定される制御プロセスなど）、制御装置は、プロセッサ、コンピュータ、メモリ、記憶装置、レジスタ、タイミング、割り込み、通信インターフェース、及び入力／出力信号インターフェース、並びに、少なくとも１つの前述のものの組み合わせを含むが、これらに限られるものではない。例えば、制御装置は、通信インターフェースからのこのような信号の正確なサンプリング及び変換又は獲得を可能にするようにフィルタリングする信号入力信号を含むことができる。さらに、図３及び／又は図４の実施の形態を、処理装置３２から離れて配置された制御装置により実施することが考慮される。

上述のように、本発明は、コンピュータで実装されるプロセス及びこれらのプロセスを実行するための装置の形態で具現することができる。さらに本発明は、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードドライブ又は他のコンピュータ可読格納媒体のいずれかのような有形の媒体において具現される命令を含むコンピュータのプログラムコードの形態において具現化することができ、該コンピュータのプログラムコードがコンピュータにロードされ、該コンピュータにより実行されたときに、該コンピュータは、本発明を実行する装置となる。再プログラム可能な記憶装置（例えば、フラッシュメモリ）を有する既存のシステムを更新して、本発明を実装することができる。さらに、本発明は、例えば、格納媒体に格納されるか、コンピュータの中にロードされて及び／又は該コンピュータにより実行されるか、電気配線又はケーブル配線、光ファイバ、或いは電磁放射線を介したような特定の送信媒体を介して送信されるか、のいずれであってもコンピュータのプログラムの形態で具現化することができ、該コンピュータのプログラムコードがコンピュータの中にロードされ、該コンピュータにより実行されたときに、該コンピュータは、本発明を実行する装置となる。多目的マイクロプロセッサ上で実装されるとき、コンピュータのプログラムコードのセグメントは、特定の論理回路を生成するように該マイクロプロセッサを構成している。

本発明は、例示的な実施の形態に関して述べてきたが、本発明の技術的範囲から逸脱することなく、種々の変更を行なうことができ、その各要素に対して等価物で代替することができることは、当業者であれば理解されるであろう。さらに、本発明の技術的範囲から逸脱することなく、本発明の教示に対する特定の状況又は材料に適合するように、多くの変更を行なうことができる。従って、本発明は、本発明を実施することを企図した最良の形態として開示された特定の実施の形態に制限されるものではなく、添付の特許請求の範囲の技術的範囲内にあるすべての実施の形態を含むことが意図される。さらに、第１、第２等の用語の使用は、如何なる順番及び重要性をも示すものではなく、該第１、第２等の用語は、１つの要素を他のものと識別するために用いられるものである。

ＣＴ画像システムと、画像形成のために位置させられた患者とを示す斜視図。 ＣＴ画像システムの概略ブロック図。 画像形成システムにより発生させられた患者の画像をシミュレートする方法の第１の実施の形態を述べるブロック図。 画像形成システムにより発生させられた患者の画像をシミュレートする方法の第２の実施の形態を述べるブロック図である。

符号の説明

１ 画像形成システム
２ ガントリ
４ Ｘ線源
６ 放射線検知器アレイ
８ 患者支持構造体
１０ 患者キャビティ
３２ 処理装置

Claims (10)

1. シミュレートされた患者の画像を発生させるための方法（１００）、（２００）であって、
   画像データを実際の患者の画像から獲得し（１０２）、（２０２）、
   ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させ（１０４）、（２０４）、
   前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成し、
   前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成し、
   前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する、
   段階を含み、
   前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成し、
   前記重み係数が、方程式
   

   

   に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、方法。
2. シミュレートされたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）の患者の画像を発生させるための方法（１００）、（２００）であって、
   画像データを第１の放射線量で取られた実際のＣＴ患者画像から獲得し（１０２）、（２０２）、
   シミュレートされたノイズデータを発生させ（１０４）、（２０４）、
   前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、前記シミュレートされた患者の画像を生成する（１０８）、（２０６）、
   段階を含み、
   前記シミュレートされた画像が、前記第１の放射線量に対して低減された第２の放射線量で取られたＣＴ患者画像をシミュレートする、
   ことを特徴とする方法（１００）、（２００）。
3. 前記実際の患者の画像からの走査データを、前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、画像前データを生成し、
   前記画像前データを再構築して、シミュレートされた画像データを生成する、
   段階をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法（１００）。
4. Ｘ線源（４）及び放射線検知器（６）アレイを有し、患者キャビティ（１０）を定めるガントリ（２）を備え、前記Ｘ線源（４）と前記放射線検知器（６）アレイとが前記患者キャビティ（１０）により分離された状態になるように前記ガントリ（２）に回転可能に組み合わされており、
   前記患者キャビティ（１０）との通信を可能にするように、前記ガントリ（２）に対し移動可能に組み合わされた患者支持構造体（８）と、
   画像データを実際の患者の画像から取得するための処理装置（３２）と、
   ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させるための手段と、
   前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成するための手段と、
   前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成する手段と、
   前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する手段と、
   が設けられ、
   前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成し、
   前記重み係数が、方程式
   

   

   に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、
   ことを特徴とする画像形成システム（１）。
5. 前記重み係数に加えて、各々の前記ランダムノイズ値が、さらに個々の走査データサンプルと組み合わされる前に、方程式
   σａ＝ａＮ_nＰ
   に従って求められる電子ノイズ縮尺係数を乗じられ、ここでＮ_nは、非量子ノイズに起因する前記電子ノイズ縮尺係数であり、ａは前記重み係数であり、Ｐは前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられた前記ランダムノイズ値であり、σａは前記実際の患者の画像と組み合わされるべき前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータの標準偏差である、ことを特徴とする請求項４に記載の画像形成システム（１）。
6. 複数のファントム被写体の各々について、個々のノイズパターン画像の組を生成するための手段と、
   前記実際の患者の画像と組み合わされるべき少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択するための手段と、
   前記少なくとも１つの選択された個々のノイズパターン画像を前記実際の患者の画像と組み合わせ、これにより前記シミュレートされた患者の画像を生成するための手段と、
   をさらに含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像形成システム（１）。
7. 前記少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択するための手段が、患者の形状及び画像形成法に基づくことを特徴とする請求項６に記載の画像形成システム（１）。
8. シミュレートされた患者の画像を発生させるための指示をコンピュータに実施させる機械可読コンピュータプログラムコードを格納した格納媒体であって、前記指示が、
   画像データを実際の患者の画像から獲得し、
   ポワソン分布に従った、乱数発生器により、シミュレートされたノイズデータを発生させ、
   前記実際の患者の画像から獲得した前記画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、予備的な画像データを生成し、
   前記予備的な画像データを再構成して、シミュレートされた画像を生成し、
   前記シミュレートされた画像データを前記シミュレートされたノイズデータと組み合わせて、シミュレートされた患者の画像を生成する、
   段階を含み、
   前記走査データからの個々の走査データサンプルの各々が、前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられたランダムノイズ値と組み合わされ、前記ランダムノイズ値が、最初に重み係数を乗じられて、重み付けされたランダムノイズ値を生成することを含み、
   前記重み係数が、方程式
   

   

   に従って求められ、ここでaは前記重み係数であり、βはその値がデータ獲得システム（ＤＡＳ）（２６）の利得及び画像処理特性に依存する縮尺係数であり、αは前記実際の患者の画像が取られた管電流に対する管電流の低減係数であり、Ｄは対応する個々の走査データサンプルについてのＤＡＳ信号レベルである、格納媒体。
9. 前記重み係数に加えて、各々の前記ランダムノイズ値が、さらに個々の走査データサンプルと組み合わされる前に、方程式
   σa＝ａＮ_nＰ
   に従って求められる電子ノイズ縮尺係数で乗じられ、ここでＮ_nは、非量子ノイズに起因する前記電子ノイズ縮尺係数であり、ａは前記重み係数であり、Ｐは前記ポワソン分布乱数発生器から発生させられた前記ランダムノイズ値であり、σaは前記実際の患者の画像と組み合わされるべき前記発生させられ、シミュレートされたノイズデータの標準偏差である、ことを特徴とする請求項８に記載の格納媒体。
10. 複数のファントム被写体の各々について、一組の個々のノイズパターン画像を生成し、
    前記実際の患者の画像と組み合わされるべき少なくとも１つの個々のノイズパターン画像を選択し、
    前記少なくとも１つの選択された個々のノイズパターン画像を前記実際の患者の画像と組み合わせて、これにより前記シミュレートされた患者の画像を生成する、
    指示をさらに含むことを特徴とする請求項８または９に記載の格納媒体。
    

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