JP4511804B2

JP4511804B2 - Data compression method, data compression apparatus, and computed tomography apparatus

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Publication number: JP4511804B2
Application number: JP2003113625A
Authority: JP
Inventors: 明萩原
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2003-04-18
Filing date: 2003-04-18
Publication date: 2010-07-28
Anticipated expiration: 2023-04-18
Also published as: JP2004313561A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ圧縮方法およびデータ圧縮装置に関する。また、本発明は、このデータ圧縮装置を有する計算断層画像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
データの集まりを圧縮するために、先頭データを除く各データを１つ前のデータからの差分によって表わすことが、差分法として従来から知られている。
特許文献１には、投影データの伝送装置の負担軽減、小型化のために、複数のチャンネルから得られる投影データの圧縮に差分法を適用したX線CT（Computed Tomography：計算断層画像）装置が開示されている。このX線CT装置においては、被検体の周りを回転しながら投影データを取得する複数のチャンネルの各々のチャンネル毎に、そのチャンネルの前の投影データを用いて差分を算出している。
また、差分の値を小さくするために、前のデータから予測データを計算し、この予測データと実際のデータとの差分を用いてデータを圧縮する予測差分法も知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−１２７６１６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、予測差分法においては、データが非線形に変化する場合には予測データと実際のデータとの差分の値が大きくなる。差分の値が大きくなると、圧縮後のデータのサイズが圧縮前のデータのサイズとほとんど変わらないという不都合が生じる。
【０００５】
たとえば、X線CTにおいて肋骨は被検体の他の部位とはX線吸収率が大幅に異なる。上述のX線CT装置のように被検体のある断面に直交する回転軸まわりに複数のチャンネルを回転させて投影データを取得する場合には、あるチャンネルにおいて、肋骨以外の部位を通過したX線の投影データが取得された直後に、肋骨を通過したX線の投影データが取得される状態が発生する。このとき、投影データは非線形に変化することになり、予測差分法を用いてもこの投影データに関する差分の値を小さくすることはできず、この投影データに対する圧縮率を向上させることは困難であった。
以上のように、複数のチャンネルによってデータを取得する場合に、ある１つのチャンネルに関するデータのみを用いた従来の予測差分法では、各データの圧縮率を向上させることは困難であり、データ全体としての圧縮率を高めることが困難であった。
【０００６】
したがって、本発明の目的は、複数のチャンネルによって取得されるデータの集まりに対して、データの集まり全体についての圧縮率を高めることができるデータ圧縮方法、およびデータ圧縮装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、複数のチャンネルから得られた被検体の投影データの集まりに対して、投影データの集まり全体についての圧縮率を高めることができる計算断層画像装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の観点に係るデータ圧縮方法は、所定順序で配列された複数のチャンネルから周期的に得られるデータの圧縮方法であって、前記複数のチャンネル毎に、当該チャンネルの以前のデータに基づいて、同じ周期の第１の予測データを計算するステップと、所定の前記チャンネルについて、当該所定のチャンネルから所定範囲の前記チャンネルの前記第１の予測データに基づいて第２の予測データを計算するステップと、前記第２の予測データと前記所定のチャンネルの前記周期におけるデータとの差分を計算し、当該差分を前記周期における前記所定のチャンネルのデータとするステップとを含む。
【０００８】
本発明の第２の観点に係るデータ圧縮装置は、所定順序で配列された複数のチャンネルから周期的に得られるデータを圧縮するデータ圧縮装置であって、前記複数のチャンネル毎に、当該チャンネルの以前のデータに基づいて、同じ周期の第１の予測データを計算する第１の処理部と、所定の前記チャンネルについて、当該所定のチャンネルから所定範囲の前記チャンネルの前記第１の予測データに基づいて第２の予測データを計算する第２の処理部と、前記第２の予測データと前記所定のチャンネルの前記周期におけるデータとの差分を計算し、当該差分を前記周期における前記所定のチャンネルのデータとするデータ圧縮部とを含む。
【０００９】
また、本発明の第３の観点に係る計算断層画像装置は、所定順序で配列された複数のチャンネルから放射線による被検体の投影データを周期的に入手し、当該投影データに基づいて前記被検体の断層像データを計算により再構成する計算断層画像装置であって、前記複数のチャンネル毎に、当該チャンネルの以前のデータに基づいて、同じ周期の第１の予測データを計算する第１の処理部と、所定の前記チャンネルについて、当該所定のチャンネルから所定範囲の前記チャンネルの前記第１の予測データに基づいて第２の予測データを計算する第２の処理部と、前記第２の予測データと前記所定のチャンネルの前記周期におけるデータとの差分を計算し、当該差分を前記周期における前記所定のチャンネルのデータとするデータ圧縮部とを含む。
【００１０】
第１〜３の観点に係る本発明においては、所定順序で配列された複数のチャンネルから、データが周期的に得られる。第１の処理部が、複数のチャンネル毎に、チャンネルの以前のデータに基づいて、周期が同じ第１の予測データを計算する。第２の処理部が、複数のチャンネルのうちのある所定のチャンネルについて、このチャンネルから所定範囲のチャンネルに関する周期が同じ第１の予測データを用いて、第２の予測データを計算する。データ圧縮部は、ある周期において第２の予測データと上述の所定のチャンネルのデータとの差分を計算し、算出した差分をこの周期におけるこの所定のチャンネルのデータとして扱うことによって、所定のチャンネルのデータを圧縮する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照しながら述べる。
以下に述べる実施の形態においては、圧縮対象として、X線CT装置において取得される投影データを例に挙げる。しかしながら、本発明を適用して圧縮可能なデータは、X線CT装置における投影データに限らない。
【００１２】
図１は、本発明の実施の形態に係るX線CT装置の概略的な構成を示す図である。図１に示すX線CT装置１０は、X線CT装置本体１０Aと、コンソール１０Bとを有する。X線CT装置１０が、本発明における計算断層画像装置の一実施の形態である。
【００１３】
X線CT装置本体１０Aは、図１に示すように走査部２とデータ収集システム（Data Acquisition System：DAS）２０とを有する。
走査部２においては、図示しないX線源のX線焦点３から扇状のX線ビーム５を放射して、X線の強度を検出器アレイ７によって検出する。
【００１４】
検出器アレイ７は、X線ビーム５の広がりの方向に配置した複数のX線検出器９からなる。各々のX線検出器９がX線強度検出のためのチャンネルとなり、このチャンネルの数のデータを得ることができる。チャンネル数Qは、たとえば１０００程度である。
【００１５】
X線源と検出器アレイ７との間に被検体１が配置される。X線源および検出器アレイ７は、各々の相対的位置関係を保って、たとえば、被検体１の頭部から脚部に向かう体軸方向に一致した回転軸Oを中心として回転する。
本実施の形態においては、図１に示すように、回転軸Oに沿った方向をz方向とし、z方向に直交する平面をxy平面とする。
【００１６】
X線源および検出器アレイ７が回転軸Oまわりに回転することにより、被検体１に対するX線ビーム５の照射方向を順次変化させながらデータ収集が行なわれる。これによって、回転軸Oまわりの１回転あたり複数の方向のデータが得られる。データ収集の方向はビューと呼ばれる。１回転あたりのビュー数Rは、たとえば１０００程度である。したがって、図１に示すビュー間の方向の階差Δθは３６０°／１０００程度となる。
【００１７】
DAS２０が、検出器アレイ７によって得られた複数のデータを収集する。
図１に示すように、DAS２０は、収集部１３と、第１の予測部１５と、第２の予測部１７と、圧縮部１９とを有する。
第１の処理部１５が本発明における第１の処理部の一実施態様であり、第２の処理部１７が第２の処理部の一実施態様であり、圧縮部１９がデータ圧縮部の一実施態様である。
【００１８】
収集部１３が検出器アレイ７からデータを収集する。また、収集部１３は、収集したアナログデータをデジタルデータに変換して、たとえば、図示しないRAM（Random Access Memory）等の記憶手段を用いて保存する。収集部１３によって得られるデジタルデータの各々は、X線による被検体１の投影データになっている。
【００１９】
図２は、投影データの構造の一例を示す図である。たとえば、検出器アレイ７のチャンネル番号iを列方向、ビュー番号jを行方向にそれぞれ対応させれば、投影データはR×Qのマトリクス状のデータ配列として表わすことができる。
各ビューを１つのまとまりとして考えれば、収集部１３によって得られる投影データは、複数のチャンネルから周期的に得られるデータの集まりと捉えることができる。
【００２０】
収集部１３によって保存される投影データは、たとえば、１６ビットのデータである。
第１の予測部１５は、この１６ビットのデータを用いて第１の予測データを計算する。算出された第１の予測データは、RAM等の記憶手段に記憶される。
第２の予測部１７は、たとえばRAMから第１の予測データを入手し、この第１の予測データを用いて第２の予測データを計算する。算出された第２の予測データは、RAM等の記憶手段に記憶される。
【００２１】
圧縮部１９は、たとえばRAMから第２の予測データを入手し、第２の予測データと元の投影データとの差分を計算する。この差分のデータは、たとえば、８ビットのデータとして表わされる。
１６ビットの投影データの配列を８ビットの差分データの配列に置きかえることにより、投影データは圧縮されたことになる。
DAS２０による以上のデータ圧縮の詳細については後述する。
なお、第１の予測部１５、第２の予測部１７、および圧縮部１９を実現するためのハードウェアには、CPU（Central Processing Unit）等の演算装置を１つだけ用いてもよいし、複数の演算装置を適宜割り当ててもよい。
【００２２】
圧縮部１９によって得られた８ビットの差分データは、図示しないインターフェースを介してコンソール１０Bに送信される。図２においては投影データをビュー毎にパラレルに配置したパラレルデータとして表わしている。このため各投影データに対応した差分データもパラレルデータとして表わすことができるが、コンソール１０Bに送信される際には、差分データはシリアルデータに配列変換される。
【００２３】
コンソール１０Bは、図１に示すように解凍部２１と、再構成部２３と、表示部２５とを有する。
解凍部２１は、チャンネル毎にDAS２０から送信された差分データを順次加算して圧縮されたデータを解凍し、元の１６ビットの投影データを得る。
解凍によって得られた投影データは、たとえば、X線CT装置本体１０AのRAMとは異なるコンソール１０B側のRAMに保存される。
【００２４】
再構成部２３は、コンソール１０B側のRAMから解凍された投影データを入手し、入手した投影データに基づいて、公知のフィルタリングを併用した逆投影演算処理等の処理を行ない、被検体１の断層像の画像データを再構成する。
【００２５】
解凍部２１および再構成部２３の実現においても、CPU等の演算装置を共通して用いてもよいし、個別に用意してもよい。
【００２６】
表示部２５は、再構成部２３によって再構成された画像データに基づく断層像を、モニタ等の表示手段によって表示する。
【００２７】
ここで、複数のチャンネルを有する検出器アレイ７を回転軸Oまわりに回転させることによって得られる投影データの特徴について述べる。
たとえば、図１に示すxy平面内における被検体１の投影データを考える。xy平面内に、たとえば、肋骨１１が存在すると考える。肋骨１１は、xy平面内において所定の領域分連続的に存在する。
jビューにおいて、たとえば、３チャンネル目のX線検出器D３と４チャンネル目のX線検出器D４には肋骨１１を通過するX線が入射する。図２において、jビュー目の３チャンネルと４チャンネルに関する投影データは肋骨１１を透過したX線によって得られるものであることを、●印によって表わしている。
【００２８】
肋骨１１はxy平面内においてある領域を持って連続的に存在しているため、j＋１ビューにおいてX線検出器D４は再び肋骨１１を通過したX線を検出する。また、j＋１ビューにおいては５チャンネル目のX線検出器D５も肋骨１１を通過したX線を検出する。
j＋１番目のビューの４チャンネルと５チャンネルに関する投影データは肋骨１１を通過したX線によって得られるものであることを図２において●印によって表わす。
【００２９】
図２において、４チャンネルにおけるj番目のビューの投影データとj＋１番目のビューの投影データはどちらも肋骨１１を通過したX線の強度データによって得られていることがわかる。このことから、X線CT装置１０の投影データは、ビュー間における連続性が高いことがわかる。
【００３０】
しかしながら、たとえば、図２における５チャンネルに着目すると、j＋１番目のビューにおいて、肋骨１１を通過したX線による投影データが突然現われる。これにより、５チャンネルについての投影データは、非線形な変化を示すことになる。このように、ビュー間における連続性が高いとはいえ、各チャンネルのデータは非線形な変化を示すことがある。
ただし、たとえば肋骨１１はある程度の領域を持って連続的に存在しているため、たとえば、４チャンネルのj＋１番目のビューにも肋骨１１を通過したX線による投影データが存在している。
本実施の形態においては、このようなチャンネル間における投影データの連続性を利用して、各々の投影データを圧縮する。
【００３１】
図３は、本実施の形態におけるデータ圧縮方法の一例の概念を述べるための図である。図３において、横軸はビュー番号を表わし、縦軸は投影データの大きさを表わしている。
また、図３においては、たとえば、i番目のチャンネルの投影データのプロットを○印によって表わし、i−１番目のチャンネルの投影データのプロットを□印によって表わす。
【００３２】
ここでは、実際のデータとの差分に用いる予測データを、２つのデータから線形に予測する手法を一例に挙げて述べる。
たとえば、i番目のチャンネルとi−１番目のチャンネルの連続する２つのチャンネルについて考える。図３に示すように、i番目のチャンネルにおけるj−２，j−１番目のビューの２つの投影データから、i番目のチャンネルにおけるj番目のビューの投影データに関する第１の予測データを線形に予測計算する。得られた線形予測データをpvcとする。
また、i−１番目のチャンネルにおけるj−２，j−１番目のビューの２つの投影データから、i−１番目のチャンネルにおけるj番目のビューの投影データに関する第１の予測データを線形に予測計算する。得られた線形予測データをpvsとする。
そして、２つの線形予測データpvcおよびpvsから、i番目のチャンネルにおけるj番目のビューについての第２の予測データpvnを計算する。
【００３３】
X線CT装置１０において、i−１番目のチャンネルの投影データがi番目のチャンネルの投影データから離れる傾向にあるときには、たとえば、図３においてj番目のビューにおいて実際に得られる投影データodのプロットによって示すように、i番目のチャンネルの投影データは非線形に変化する可能性が高い。
しかしながら、本実施形態においては、複数のチャンネルにおける第１の予測データから、あるチャンネルにおける第２の予測データを生成する。このため、i番目のチャンネルの投影データが非線形に変化した場合にも、投影データodと第２の予測データpvnとの差分de２は、i番目のチャンネルの以前の投影データのみから計算した第１の予測データpvcと元の投影データodとの差分de１よりも小さくなる。
【００３４】
図３に関する記述においては、第１の予測データおよび第２の予測データのいずれについても２つのデータから線形に予測した例を示したが、第１および第２の予測データは、３つ以上のデータから非線形に予測することもできる。
以下では、非線形な予測計算の詳細を示しながら、本実施の形態におけるデータ圧縮の手順についてまとめる。
【００３５】
図４は、本実施の形態に係るデータ圧縮の手順の一例を示すフローチャートである。
本実施の形態に係るデータ圧縮においては、まず、収集部１３が、圧縮対象である投影データを入手する（ステップST１）。
説明の簡単化のため、本実施の形態においては、収集部１３は図２に示すような全ビューのデータを一括して入手し、たとえば、図示しないRAMに保存するとする。また、投影データのことを単にデータと呼ぶ。
【００３６】
第１の予測部１５は、RAMからデータを呼び出し、そのデータが１ビュー目のデータかどうかを判断する（ステップST２）。
１ビュー目のデータに対しては、差分をとる対象が存在しないため、コンソール１０Bへ送信するデータとして、元のデータをたとえばRAMにそのまま保存する（ステップST３）。
【００３７】
２ビュー目以降のデータを入手した場合には、このデータの圧縮のために用いる第１の予測データを第１の予測部１５が計算する（ステップST４）。
たとえば、i番目のチャンネルのjビュー目のデータを圧縮することを考える。
第１の予測部１５は、下記式によってi番目のチャンネルのjビュー目に関する第１の予測データpv（i,j）を計算する。
【００３８】
【数１】

【００３９】
式（１）において、od（i,j-n）はiチャンネルにおけるj番目のビューよりも前の圧縮されていない元のデータを表わす。また、係数α_nは元のデータの各々に付与する重みを表わしており、たとえば、式（２）に示すように全ての重みの和が１となるように選ぶ。
第１の予測データpv（i,j）の計算のために用いる元のデータodの数を表わす数値Nは、i番目のチャンネルのjビュー目のデータの圧縮後のサイズが可能な限り小さくなるように適宜選ぶ。j＜Nの状態のときには、入手できるj個の元のデータのみを用いる。
【００４０】
図２において、iチャンネルにおいて○印で表わす前のデータから、◎印で表わす第１の予測データpv（i,j）が計算されることが示されている。
同様の計算を、他のチャンネルについても行ない、同じj番目のビュー、即ちおなじ周期における第１の予測データの集合を形成する。
【００４１】
第２の予測部１７は、たとえば下記式によって、i番目のチャンネルのjビュー目に関する第２の予測データpvn（i,j）を計算する（ステップST５）。
【００４２】
【数２】

【００４３】
式（３）において、係数β_mは第２の予測データpvn（i,j）の計算に用いる第１の予測データの各々に付与する重みを表わしており、たとえば、式（４）に示すように全ての重みの和が１となるように選ぶ。
式（３）における計算に用いる第１の予測データpvの数を表わす数値Mは、i番目のチャンネルのjビュー目のデータの圧縮後のサイズが可能な限り小さくなるように適宜選ぶ。たとえばM＝１の場合には、図２に示すように、同じj番目のビューにおけるi番目のチャンネルの両側のi−１およびi＋１番目のチャンネルの第１の予測データpvを用いて第２の予測データpvn（i,j）を計算する。
入手できる第１の予測データpvの数が数値M以下の場合には、入手した第１の予測データpvのみを用いて第２の予測データを計算する。
【００４４】
第２の予測データpvn（i,j）の計算終了後に、圧縮部１９はi番目のチャンネルのjビュー目における元のデータod（i,j）と第２の予測データpvn（i,j）との差分データΔ（i,j）を下記式のように計算する。
図２においては、差分データを△印によって表わしている。
【００４５】
【数３】
Δ（i,j）＝pvn（i,j）−od（i,j）
…（５）
【００４６】
圧縮部１９は、得られた差分データΔ（i,j）の値が、予め規定された所定の閾値以下であるか否かを判断する（ステップST７）。
差分データΔ（i,j）の値が閾値よりも大きい場合にはステップST３へ進み、圧縮部１９はコンソール１０Bへ送信するデータとして元のデータをod（i,j）を保存する。
差分データΔ（i,j）の値が閾値以下の場合にのみ、圧縮部１９は差分データΔ（i,j）を保存する（ステップST８）。
【００４７】
差分データΔ（i,j）の値が所定の閾値以下の場合にのみコンソール１０Bへ送信するデータとして差分データΔ（i,j）を保存するのは、差分データΔ（i,j）を表わすためのビット数が増加することを防止し、DAS２０に要求されるスペックの上昇を抑制するためである。
また、差分データΔ（i,j）を表わすためのビット数を抑制することによって、コンソール１０Bへの差分データΔ（i,j）の送信スピードが上昇する。
【００４８】
１つの元のデータに対し、第２の予測データとの差分を計算した後には、差分を計算すべき次の元のデータが存在するか否かを判断する（ステップST９）。
全ての元のデータに対して上述のステップST２からステップST８までの処理が繰り返される。
【００４９】
全ての元のデータに対してステップST２〜８の処理が行なわれた時点で圧縮処理は終了する（ステップST１０）。
１番目のビューの元の投影データを除き、第２の予測データとの差分計算後に保存されたデータが、圧縮データとなる。得られた圧縮データは、X線CT装置本体１０AのDAS２０から、図示しないインターフェースを介してコンソール１０Bへ送信される。
【００５０】
以上のように、本実施の形態においては、ビュー間の関係だけでなくチャンネル間の関係をも用いて、差分計算に用いる予測データを計算している。このため、データの非線形な変化にも対応可能になる。その結果、予測の精度が向上し、差分データの値が小さくなることが期待できる。差分データの値が閾値よりも小さくなって圧縮可能な元のデータの数が増加することにより、元のデータ全体としての圧縮率が向上する。
また、式（１）および式（３）においてそれぞれN≧３、M≧１とすれば、第１および第２の予測データをそれぞれ非線形に予測計算することになる。その結果、予測の精度を向上させて差分データの値を小さくすることができる。
差分データの値を小さくすることができるため、圧縮データを記憶するRAM等の記憶手段の容量を小さくすることができ、圧縮データの転送スピードも向上する。
【００５１】
なお、上記実施の形態における構成、各種数値、式等の条件は本発明を説明するための例であり、本発明は上記の実施の形態に限定されない。
たとえば、投影データを入手するために、X線だけでなくγ線等の他の放射線を用いてもよい。また、複数のチャンネルから周期的に得られ、各周期および各チャンネル間においてある程度の連続性が存在するデータであれば、CT装置における投影データだけでなく、他のデータに対して本発明を好適に適用することができる。
上記実施の形態においては検出器アレイ７を１つだけ用いたが、検出器アレイ７をz方向に複数配置した検出装置によって得られるデータに対しても、本発明を適用することは可能である。この場合には、たとえば、１つの検出器アレイ７からのデータの集合毎に上述の実施の形態の圧縮方法を適用すればよい。
また、各投影データおよび予測データを、R×Q個の集まりを単位として取り扱うのではなく、たとえば、ビュー単位で逐次投影データを入手して、逐次差分計算を行なうような形態であってもよい。
さらに、差分データを表わすためのビット数を、差分データの大きさに応じて可変にしてもよい。この場合には、投影データの各々について圧縮率が大きくなる傾向となり、投影データの集まり全体としての圧縮率をさらに向上させることができる。
【００５２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、複数のチャンネルによって取得されるデータの集まりに対して、データの集まり全体についての圧縮率を高めることができるデータ圧縮方法、およびデータ圧縮装置を提供することができる。
また、本発明によれば、複数のチャンネルから得られた被検体の投影データの集まりに対して、投影データの集まり全体についての圧縮率を高めることができる計算断層画像装置を提供することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るX線CT装置の概略的な構成を示す図である。
【図２】投影データの構造の一例を示す図である。
【図３】本実施の形態におけるデータ圧縮方法の一例の概念を述べるための図である。
【図４】本実施の形態に係るデータ圧縮の手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…被検体、７…検出器アレイ、９…X線検出器、１０…X線CT装置、１１…肋骨、１３…収集部、１５…第１の予測部、１７…第２の予測部、１９…圧縮部、２１…解凍部、i…チャンネル番号、j…ビュー番号[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a data compression method and a data compression apparatus. The present invention also relates to a computed tomography apparatus having this data compression apparatus.
[0002]
[Prior art]
In order to compress a collection of data, it is conventionally known as a difference method that each data except for the head data is represented by a difference from the previous data.
Patent Document 1 discloses an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus that applies a differential method to compression of projection data obtained from a plurality of channels in order to reduce the burden and reduce the size of a projection data transmission apparatus. It is disclosed. In this X-ray CT apparatus, for each channel of a plurality of channels that acquire projection data while rotating around the subject, a difference is calculated using projection data before that channel.
A prediction difference method is also known in which prediction data is calculated from previous data and the data is compressed using a difference between the prediction data and actual data in order to reduce the difference value.
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 10-127616
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the prediction difference method, when the data changes nonlinearly, the value of the difference between the prediction data and the actual data becomes large. When the difference value becomes large, there arises a disadvantage that the size of the data after compression is hardly different from the size of the data before compression.
[0005]
For example, in X-ray CT, the radius of the ribs is significantly different from other parts of the subject. When acquiring projection data by rotating a plurality of channels around a rotation axis orthogonal to a certain cross section of the subject as in the X-ray CT apparatus described above, X-rays that have passed through a part other than the ribs in a certain channel Immediately after the projection data is acquired, a state occurs in which the projection data of the X-rays that have passed through the ribs are acquired. At this time, the projection data changes nonlinearly, and even if the prediction difference method is used, the value of the difference regarding the projection data cannot be reduced, and it is difficult to improve the compression rate for the projection data. It was.
As described above, when the data is acquired by a plurality of channels, it is difficult to improve the compression rate of each data by the conventional prediction difference method using only data related to one channel, and the entire data It was difficult to increase the compression ratio.
[0006]
Accordingly, an object of the present invention is to provide a data compression method and a data compression apparatus capable of increasing the compression rate of the entire data collection with respect to the data collection acquired by a plurality of channels.
Another object of the present invention is to provide a computed tomographic imaging apparatus capable of increasing the compression ratio of the entire collection of projection data with respect to the collection of projection data of the subject obtained from a plurality of channels. It is in.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
A data compression method according to a first aspect of the present invention is a method for compressing data periodically obtained from a plurality of channels arranged in a predetermined order, wherein the previous data of the channel is obtained for each of the plurality of channels. And calculating the first prediction data of the same period based on the first prediction data for the predetermined channel based on the first prediction data of the channel within a predetermined range from the predetermined channel. Calculating a difference between the second prediction data and the data in the cycle of the predetermined channel, and setting the difference as data of the predetermined channel in the cycle.
[0008]
A data compression apparatus according to a second aspect of the present invention is a data compression apparatus for compressing data periodically obtained from a plurality of channels arranged in a predetermined order, and for each of the plurality of channels, the data compression apparatus Based on the previous data, the first processing unit that calculates the first prediction data of the same period, and the predetermined channel, based on the first prediction data of the channel in a predetermined range from the predetermined channel A second processing unit for calculating second prediction data, and calculating a difference between the second prediction data and the data in the cycle of the predetermined channel, and calculating the difference of the predetermined channel in the cycle. And a data compression unit for data.
[0009]
Further, the computed tomography apparatus according to the third aspect of the present invention periodically obtains projection data of a subject by radiation from a plurality of channels arranged in a predetermined order, and the subject is based on the projection data. A tomographic image apparatus for reconstructing tomographic image data of a plurality of channels, wherein a first process for calculating first prediction data of the same cycle based on previous data of the channels for each of the plurality of channels A second processing unit that calculates second prediction data for the predetermined channel based on the first prediction data of the channel within a predetermined range from the predetermined channel, and the second prediction data And a data compression unit that calculates a difference between the data of the predetermined channel in the cycle and uses the difference as data of the predetermined channel in the cycle. .
[0010]
In the present invention according to the first to third aspects, data is periodically obtained from a plurality of channels arranged in a predetermined order. A 1st process part calculates the 1st prediction data with the same period for every some channel based on the previous data of a channel. A 2nd process part calculates 2nd prediction data about a certain predetermined channel among several channels using 1st prediction data with the same period regarding the channel of a predetermined range from this channel. The data compression unit calculates a difference between the second prediction data and the data of the predetermined channel described above in a certain cycle, and treats the calculated difference as data of the predetermined channel in this cycle. Compress data.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
In the embodiments described below, projection data acquired by an X-ray CT apparatus is taken as an example of a compression target. However, data that can be compressed by applying the present invention is not limited to projection data in an X-ray CT apparatus.
[0012]
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an X-ray CT apparatus according to an embodiment of the present invention. An X-ray CT apparatus 10 shown in FIG. 1 has an X-ray CT apparatus main body 10A and a console 10B. The X-ray CT apparatus 10 is an embodiment of a computed tomography apparatus according to the present invention.
[0013]
The X-ray CT apparatus body 10A includes a scanning unit 2 and a data acquisition system (DAS) 20 as shown in FIG.
In the scanning unit 2, a fan-shaped X-ray beam 5 is radiated from an X-ray focal point 3 of an X-ray source (not shown), and the X-ray intensity is detected by the detector array 7.
[0014]
The detector array 7 includes a plurality of X-ray detectors 9 arranged in the direction in which the X-ray beam 5 spreads. Each X-ray detector 9 becomes a channel for X-ray intensity detection, and data of the number of channels can be obtained. The number Q of channels is about 1000, for example.
[0015]
The subject 1 is disposed between the X-ray source and the detector array 7. For example, the X-ray source and the detector array 7 rotate around the rotation axis O that coincides with the body axis direction from the head to the leg of the subject 1 while maintaining the relative positional relationship between them.
In the present embodiment, as shown in FIG. 1, the direction along the rotation axis O is the z direction, and the plane orthogonal to the z direction is the xy plane.
[0016]
As the X-ray source and the detector array 7 rotate around the rotation axis O, data collection is performed while sequentially changing the irradiation direction of the X-ray beam 5 on the subject 1. As a result, data in a plurality of directions per rotation around the rotation axis O is obtained. The direction of data collection is called a view. The number of views R per rotation is about 1000, for example. Accordingly, the step difference Δθ between the views shown in FIG. 1 is about 360 ° / 1000.
[0017]
The DAS 20 collects a plurality of data obtained by the detector array 7.
As illustrated in FIG. 1, the DAS 20 includes a collection unit 13, a first prediction unit 15, a second prediction unit 17, and a compression unit 19.
The first processing unit 15 is one embodiment of the first processing unit in the present invention, the second processing unit 17 is one embodiment of the second processing unit, and the compression unit 19 is one of the data compression units. This is an embodiment.
[0018]
The collection unit 13 collects data from the detector array 7. Further, the collection unit 13 converts the collected analog data into digital data, and stores it using, for example, a storage means such as a RAM (Random Access Memory) not shown. Each piece of digital data obtained by the collection unit 13 is projection data of the subject 1 by X-rays.
[0019]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the structure of projection data. For example, if the channel number i of the detector array 7 corresponds to the column direction and the view number j corresponds to the row direction, the projection data can be represented as an R × Q matrix data array.
If each view is considered as one unit, the projection data obtained by the collection unit 13 can be regarded as a collection of data periodically obtained from a plurality of channels.
[0020]
The projection data stored by the collection unit 13 is 16-bit data, for example.
The first prediction unit 15 calculates first prediction data using the 16-bit data. The calculated first prediction data is stored in a storage unit such as a RAM.
The second prediction unit 17 obtains first prediction data from, for example, RAM, and calculates second prediction data using the first prediction data. The calculated second prediction data is stored in a storage unit such as a RAM.
[0021]
For example, the compression unit 19 obtains the second prediction data from the RAM, and calculates the difference between the second prediction data and the original projection data. The difference data is represented as 8-bit data, for example.
By replacing the 16-bit projection data array with the 8-bit difference data array, the projection data is compressed.
Details of the above data compression by the DAS 20 will be described later.
Note that only one arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) may be used as hardware for realizing the first prediction unit 15, the second prediction unit 17, and the compression unit 19, A plurality of arithmetic devices may be appropriately assigned.
[0022]
The 8-bit difference data obtained by the compression unit 19 is transmitted to the console 10B via an interface (not shown). In FIG. 2, the projection data is represented as parallel data arranged in parallel for each view. For this reason, the difference data corresponding to each projection data can also be expressed as parallel data. However, when transmitted to the console 10B, the difference data is converted into serial data.
[0023]
The console 10B includes a decompression unit 21, a reconstruction unit 23, and a display unit 25 as illustrated in FIG.
The decompression unit 21 decompresses the compressed data by sequentially adding the difference data transmitted from the DAS 20 for each channel, and obtains original 16-bit projection data.
Projection data obtained by decompression is stored in, for example, a RAM on the console 10B side different from the RAM of the X-ray CT apparatus main body 10A.
[0024]
The reconstruction unit 23 obtains the decompressed projection data from the RAM on the console 10B side, performs processing such as back projection arithmetic processing combined with known filtering based on the obtained projection data, and performs the tomography of the subject 1 Reconstruct the image data of the image.
[0025]
Also in the realization of the decompression unit 21 and the reconstruction unit 23, an arithmetic device such as a CPU may be used in common or may be prepared individually.
[0026]
The display unit 25 displays a tomographic image based on the image data reconstructed by the reconstruction unit 23 by display means such as a monitor.
[0027]
Here, characteristics of projection data obtained by rotating the detector array 7 having a plurality of channels around the rotation axis O will be described.
For example, consider the projection data of the subject 1 in the xy plane shown in FIG. For example, it is assumed that the rib 11 exists in the xy plane. The ribs 11 exist continuously for a predetermined area in the xy plane.
In the j view, for example, X-rays passing through the ribs 11 are incident on the X-ray detector D3 for the third channel and the X-ray detector D4 for the fourth channel. In FIG. 2, the ● marks indicate that the projection data regarding the 3rd channel and the 4th channel of the j view are obtained by X-rays transmitted through the ribs 11.
[0028]
Since the rib 11 is continuously present with a certain region in the xy plane, the X-ray detector D4 again detects the X-rays that have passed through the rib 11 in the j + 1 view. In the j + 1 view, the X-ray detector D5 of the fifth channel also detects X-rays that have passed through the ribs 11.
The projection data regarding the 4th channel and the 5th channel of the (j + 1) -th view are obtained by X-rays that have passed through the ribs 11 and are represented by ● marks in FIG.
[0029]
In FIG. 2, it can be seen that the projection data of the jth view and the projection data of the j + 1th view in the four channels are both obtained from the intensity data of the X-rays that have passed through the ribs 11. From this, it can be seen that the projection data of the X-ray CT apparatus 10 has high continuity between views.
[0030]
However, for example, when attention is paid to channel 5 in FIG. 2, projection data by X-rays that have passed through the rib 11 appear suddenly in the (j + 1) th view. As a result, the projection data for the five channels shows a non-linear change. Thus, although the continuity between views is high, the data of each channel may show non-linear changes.
However, for example, since the rib 11 is continuously present with a certain area, projection data based on X-rays that have passed through the rib 11 also exist in the j + 1th view of the four channels, for example.
In the present embodiment, each projection data is compressed using such continuity of projection data between channels.
[0031]
FIG. 3 is a diagram for describing the concept of an example of the data compression method in the present embodiment. In FIG. 3, the horizontal axis represents the view number, and the vertical axis represents the size of the projection data.
In FIG. 3, for example, a plot of projection data of the i-th channel is represented by a circle, and a plot of projection data of the i-1th channel is represented by a square.
[0032]
Here, a method for linearly predicting prediction data used for a difference from actual data from two data will be described as an example.
For example, consider two consecutive channels, i-th channel and i-1th channel. As shown in FIG. 3, the first prediction data relating to the projection data of the j-th view in the i-th channel is linearly calculated from the two projection data of the j-2 and j-1-th views in the i-th channel. Predict and calculate. Let the obtained linear prediction data be pvc.
Also, the first prediction data relating to the projection data of the j-th view in the i-1th channel is linearly predicted from the two projection data of the j-2 and j-1th views in the i-1th channel. calculate. Let the obtained linear prediction data be pvs.
Then, the second prediction data pvn for the jth view in the i-th channel is calculated from the two linear prediction data pvc and pvs.
[0033]
In the X-ray CT apparatus 10, when the projection data of the (i-1) -th channel tends to be separated from the projection data of the i-th channel, for example, a plot of the projection data od actually obtained in the j-th view in FIG. As shown by, the projection data of the i-th channel is likely to change nonlinearly.
However, in the present embodiment, the second prediction data for a certain channel is generated from the first prediction data for a plurality of channels. Therefore, even when the projection data of the i-th channel changes nonlinearly, the difference de2 between the projection data od and the second prediction data pvn is the first calculated from only the previous projection data of the i-th channel. Is smaller than the difference de1 between the predicted data pvc and the original projection data od.
[0034]
In the description related to FIG. 3, an example in which both the first prediction data and the second prediction data are linearly predicted from two data is shown. However, the first and second prediction data include three or more prediction data. It is also possible to predict nonlinearly from the data.
Hereinafter, the details of the nonlinear prediction calculation will be described, and the data compression procedure in the present embodiment will be summarized.
[0035]
FIG. 4 is a flowchart showing an example of a data compression procedure according to the present embodiment.
In the data compression according to the present embodiment, first, the collection unit 13 obtains projection data to be compressed (step ST1).
For simplicity of explanation, in the present embodiment, it is assumed that the collection unit 13 obtains all view data as shown in FIG. 2 in a lump and stores it in a RAM (not shown), for example. The projection data is simply called data.
[0036]
The first predicting unit 15 calls data from the RAM, and determines whether the data is the first view data (step ST2).
Since there is no difference target for the first view data, the original data is stored as it is in the RAM, for example, as data to be transmitted to the console 10B (step ST3).
[0037]
When data for the second and subsequent views is obtained, the first prediction unit 15 calculates first prediction data used for compression of this data (step ST4).
For example, consider compressing the j-th view data of the i-th channel.
The first prediction unit 15 calculates first prediction data pv (i, j) regarding the j-th view of the i-th channel by the following equation.
[0038]
[Expression 1]

[0039]
In equation (1), od (i, jn) represents the original uncompressed data before the jth view in the i channel. The coefficient α _n represents a weight to be given to each of the original data. For example, the coefficient α _n is selected so that the sum of all the weights becomes 1 as shown in the equation (2).
The numerical value N representing the number of original data od used for calculating the first prediction data pv (i, j) is as small as possible after the compression of the j-th view data of the i-th channel. Choose as appropriate. When j <N, only available j original data are used.
[0040]
FIG. 2 shows that the first prediction data pv (i, j) represented by ◎ is calculated from the previous data represented by ◯ in the i channel.
Similar calculations are performed for the other channels to form the same jth view, i.e., the first set of prediction data for the same period.
[0041]
The second prediction unit 17 calculates second prediction data pvn (i, j) related to the j-th view of the i-th channel, for example, by the following equation (step ST5).
[0042]
[Expression 2]

[0043]
In equation (3), the coefficient β _m represents the weight to be given to each of the first prediction data used for the calculation of the second prediction data pvn (i, j). For example, as shown in equation (4) Are selected so that the sum of all weights is 1.
A numerical value M representing the number of first prediction data pv used in the calculation in Expression (3) is appropriately selected so that the compressed size of the j-th view data of the i-th channel is as small as possible. For example, in the case of M = 1, as shown in FIG. 2, the second prediction is performed using the first prediction data pv of the i−1 and i + 1th channels on both sides of the ith channel in the same jth view. Predicted data pvn (i, j) is calculated.
When the number of first prediction data pv that can be obtained is equal to or less than the numerical value M, the second prediction data is calculated using only the obtained first prediction data pv.
[0044]
After the calculation of the second prediction data pvn (i, j), the compression unit 19 performs the original data od (i, j) and the second prediction data pvn (i, j) in the j-th view of the i-th channel. Difference data Δ (i, j) is calculated as follows.
In FIG. 2, the difference data is represented by a Δ mark.
[0045]
[Equation 3]
Δ (i, j) = pvn (i, j) −od (i, j)
... (5)
[0046]
The compression unit 19 determines whether or not the value of the obtained difference data Δ (i, j) is equal to or less than a predetermined threshold value defined in advance (step ST7).
When the value of the difference data Δ (i, j) is larger than the threshold value, the process proceeds to step ST3, and the compression unit 19 stores the original data od (i, j) as data to be transmitted to the console 10B.
Only when the value of the difference data Δ (i, j) is equal to or smaller than the threshold value, the compression unit 19 stores the difference data Δ (i, j) (step ST8).
[0047]
Saving the difference data Δ (i, j) as data to be transmitted to the console 10B only when the value of the difference data Δ (i, j) is equal to or smaller than a predetermined threshold represents the difference data Δ (i, j). This is to prevent an increase in the number of bits for preventing the increase in the specifications required for the DAS 20.
Further, by suppressing the number of bits for representing the difference data Δ (i, j), the transmission speed of the difference data Δ (i, j) to the console 10B increases.
[0048]
After calculating the difference with the second prediction data for one original data, it is determined whether there is the next original data for which the difference is to be calculated (step ST9).
The above-described processing from step ST2 to step ST8 is repeated for all original data.
[0049]
The compression process ends when the processes of steps ST2 to 8 are performed on all original data (step ST10).
Except for the original projection data of the first view, the data stored after the difference calculation with the second prediction data is the compressed data. The obtained compressed data is transmitted from the DAS 20 of the X-ray CT apparatus main body 10A to the console 10B via an interface (not shown).
[0050]
As described above, in the present embodiment, prediction data used for difference calculation is calculated using not only the relationship between views but also the relationship between channels. For this reason, it becomes possible to cope with non-linear changes in data. As a result, it can be expected that the accuracy of prediction is improved and the value of difference data is reduced. Since the value of the difference data becomes smaller than the threshold and the number of original data that can be compressed increases, the compression rate of the original data as a whole is improved.
Further, if N ≧ 3 and M ≧ 1 in the equations (1) and (3), respectively, the first and second prediction data are predicted and calculated nonlinearly. As a result, the accuracy of prediction can be improved and the value of difference data can be reduced.
Since the value of the difference data can be reduced, the capacity of storage means such as a RAM for storing the compressed data can be reduced, and the transfer speed of the compressed data is also improved.
[0051]
In addition, conditions, such as a structure in the said embodiment, various numerical values, a type | formula, are examples for demonstrating this invention, and this invention is not limited to said embodiment.
For example, in order to obtain projection data, not only X-rays but also other radiation such as γ rays may be used. Further, the present invention is suitable not only for projection data in a CT apparatus but also for other data as long as it is data obtained periodically from a plurality of channels and has a certain degree of continuity between each period and each channel. Can be applied to.
In the above embodiment, only one detector array 7 is used. However, the present invention can also be applied to data obtained by a detection device in which a plurality of detector arrays 7 are arranged in the z direction. . In this case, for example, the compression method of the above-described embodiment may be applied to each set of data from one detector array 7.
Further, instead of handling each projection data and prediction data in units of R × Q collections, for example, it may be a form in which sequential projection data is obtained in view units and sequential difference calculation is performed. .
Further, the number of bits for representing the difference data may be varied according to the size of the difference data. In this case, the compression rate tends to increase for each piece of projection data, and the compression rate of the entire collection of projection data can be further improved.
[0052]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to provide a data compression method and a data compression apparatus capable of increasing the compression rate of the entire data collection with respect to the data collection acquired by a plurality of channels. Can do.
In addition, according to the present invention, it is possible to provide a computed tomography apparatus capable of increasing the compression ratio of the entire collection of projection data with respect to the collection of projection data of the subject obtained from a plurality of channels. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an X-ray CT apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a structure of projection data.
FIG. 3 is a diagram for describing a concept of an example of a data compression method in the present embodiment;
FIG. 4 is a flowchart showing an example of a data compression procedure according to the present embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Subject, 7 ... Detector array, 9 ... X-ray detector, 10 ... X-ray CT apparatus, 11 ... Rib, 13 ... Collection part, 15 ... 1st prediction part, 17 ... 2nd prediction part, 19: Compression unit, 21: Decompression unit, i: Channel number, j: View number

Claims

A method of compressing data obtained by a computed tomographic apparatus, the data obtained by a plurality of views from a plurality of channels arranged in a predetermined order,
Wherein for each of a plurality of channels for each view, calculating a first predicted data based on the data of previous view,
For each of the plurality of channels of each view, calculating second prediction data based on the first prediction data in a plurality of channels in a predetermined range including the channel ;
Calculating a difference between the second prediction data and the obtained data in the same channel ;
Storing the difference as compressed data.

In the step of calculating the first prediction data, the first prediction data is linearly predicted from the data of the two closest views.
The data compression method according to claim 1.

In the step of calculating the first prediction data, the first prediction data pv (i, j) is expressed by the following equation (1):

(Od (i, jn) is the obtained uncompressed data before the jth view in the i channel, N is a numerical value indicating the number of the obtained data od, and αn is the obtained value. (The weight given to each data od is selected so that the sum of all weights is 1 as in the above equation (2).)
Calculate by
The data compression method according to claim 1.

In the step of calculating the second prediction data, the second prediction data pvn (i, j) is expressed by the following equation (3):

(Pv (i, j) is the first prediction data, M is a numerical value indicating the number of the first prediction data pv, and βm is a weight to be given to each of the first prediction data. Is selected so that the sum of all weights is 1.)
Calculate by
The data compression method according to claim 1.

Determining whether the difference is less than or equal to a predetermined threshold ;
The data compression method according to claim 1, further comprising a step of storing the obtained data as compressed data when the difference is larger than the predetermined threshold.

A data compression apparatus for compressing projection data obtained by a computed tomography apparatus and compressing data obtained from a plurality of views from a plurality of channels arranged in a predetermined order,
A first processing unit that calculates first prediction data based on data of a previous view for each of the plurality of channels of each view;
For each of the plurality of channels of each view, a second processing unit that calculates second prediction data based on the first prediction data in a plurality of channels in a predetermined range including the channel;
A data compression unit that calculates a difference between the second prediction data and the obtained data in the same channel, and stores the difference as compressed data;
A data compression apparatus including:

The first processing unit linearly predicts and calculates the first prediction data from the data of the two closest views.
The data compression apparatus according to claim 6.

The first processing unit converts the first prediction data pv (i, j) into the following formula (1):

(Od (i, jn) is the obtained uncompressed data before the jth view in the i channel, N is a numerical value indicating the number of the obtained data od, and αn is the obtained value. (The weight given to each data od is selected so that the sum of all weights is 1 as in the above equation (2).)
Is calculated by
The data compression apparatus according to claim 6.

The second processing unit converts the second prediction data pvn (i, j) into the following formula (3):

(Pv (i, j) is the first prediction data, M is a numerical value indicating the number of the first prediction data pv, and βm is a weight to be given to each of the first prediction data. Is selected so that the sum of all weights is 1.)
Is calculated by
The data compression apparatus according to any one of claims 6 to 8.

Means for determining whether the difference is less than or equal to a predetermined threshold ;
10. The data compression apparatus according to claim 6, further comprising means for storing the obtained data as compressed data when the difference is greater than the predetermined threshold.

A computed tomography apparatus that reconstructs tomographic image data of the subject by calculation based on projection data obtained from a plurality of views from a plurality of channels arranged in a predetermined order,
The data compression apparatus according to claim 6.
Computed tomography device.