JP4831287B2

JP4831287B2 - コンピュータ断層撮影装置の散乱及びビームハードニング補正

Info

Publication number: JP4831287B2
Application number: JP2005045204A
Authority: JP
Inventors: ヤンフェング・デュ; フォレスト・フランク・ホプキンス
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2004-02-23
Filing date: 2005-02-22
Publication date: 2011-12-07
Anticipated expiration: 2025-02-22
Also published as: US20050185753A1; JP2005241641A; US7065234B2; EP1566771A1

Description

本発明は、一般に工業用コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムに関し、より具体的には工業用部品のコンピュータ断層撮影における散乱補正に関する。

散乱は、対象物とも呼ばれるターゲット材料内での放射線の特定の相互作用によって生じる（Ｘ線などイメージング用に好適な）放射線方向の偏向である。この現象は、本質的に金属である場合が多い材料がＸ線をかなりの程度まで散乱させるので、工業用部品のコンピュータ断層撮影において重要な意味を持ち、対象物全体がＸ線コーン・ビームで照射される３次元のボリュームコンピュータ断層撮影において特に有害である。対象物の３次元画像が数学的に再構成されると、この空間的に変化する背景が実際の信号に付加されて、明白なアーチファクトを生成する可能性がある。

コンピュータ断層撮影における第１の測定データは、対象物に対して様々な角度から取得されたＸ線投影セットである。以下において、コンピュータを有する完全なコンピュータ断層撮影システムを利用可能であり、様々な投影ビューにおけるＸ線強度の分布が、当該技術で公知の方法で検出、測定、及びデジタル化されて、対象物の投影ビューを数値的に表す生投影データを取得すると仮定する。様々な投影ビューを表すこれらの数字配列は、コンピュータによる数字的演算に利用しやすい。投影アレイはその後コンピュータ断層撮影（ＣＴ）の公知の方法に従って結合及び処理されて、対象物の２次元（２Ｄ）又は３次元（３Ｄ）Ｘ線減弱マップ、すなわち２Ｄ又は３Ｄ表示を生成することが更に仮定される。通常、１つの再構成段階における１つの２Ｄ画像の生成は平面ＣＴと呼ばれ、１つの再構成段階における１つの３Ｄ画像の生成はボリューム又はコーン・ビームＣＴと呼ばれる。更に、調整スライド位置間の適切な段階を具備する一連の２Ｄ画像は、単独コーン・ビーム再構成で生成された３Ｄ画像セットに匹敵する。通常、平面ＣＴシステムは線形検出器アレイを使用し、コーン・ビームＣＴシステムは領域検出器アレイを使用する。

以下において、３Ｄ画像の参照は、３Ｄ画像のサブセットとして２Ｄ画像の参照も含蓄的に含むことになる。更にコンピュータは、対象物のボクセル化表示の再構成及び分析の手段を提供するように構成される。

様々な投影ビューにある散乱Ｘ線によって発生する画像アーチファクトは、散乱によって発生する全投影の各ポイントにおける全体信号の一部を推定し、次いで画像再構成段階で投影が結合される前にデジタル処理で差し引かれる場合には補正することができる。

これまでのところ、この散乱構成要素を推定する手法は、対象物とＸ線検出器との間に配置された変動幅の一連のＸ線遮断スリットを用いて補助的に測定することを含む。この論理的根拠は、散乱信号がある範囲の方向から入射するので、一連のスリット測定をゼロ幅に外挿することにより推定可能であることである。しかしながら、かかる方法は、大規模な追加のハードウェアを必要とし、粗いグリッドの散乱推定しか得られない。更に重要なことに、この手法は困難であり正確な散乱推定を得ることは不可能であることが実験的に証明された。

別の手法には、対象物幾何形状の事前知識を用いて物理的原則から散乱信号を計算することが含まれる。正確な散乱推定は、モンテ・カルロ輻射輸送コンピュータ・コードを用いたこのような方法で可能である。しかしながら、かかる推定は計算が困難であり、大量の処理時間がかかり、その要件は、工業用イメージングの場合のように様々な異なる複雑な形状が撮像される場合には極めて困難なものである。
特開２００３−５１３７２７号公報

従って、ほぼ正確な散乱補正推定が得られ、計算時間に関して有利な方法及びシステムを有することが望ましい。

要約すると、本発明の１つの実施形態によれば、散乱を補正する方法は、複数の投影データから対象物の３Ｄ画像のボクセル化表示を得る段階を含む。対象物の単独散乱プロファイルが対象物の３Ｄ画像のボクセル化表示を用いて計算される。対象物の全体散乱プロファイルが単独散乱プロファイル及び調整係数を用いて求められ、全体散乱プロファイルを用いて投影データが補正して散乱補正投影データを得る。

別の実施形態によれば、ビームハードニング補正方法は、Ｘ線スペクトル、少なくとも１つの対象物材料、及び検出器スペクトル応答についての幾つかの減弱データをシミュレートする段階を含む。減弱データに関数が当てはめられて減弱曲線を得る。対象物の幾つかの投影データを減弱曲線を用いて補正し、幾つかのビームハードニング補正投影データを得る。ビームハードニング補正画像データから対象物の補正画像を再構成する。

別の実施形態によれば、対象物の画像における散乱を補正するイメージング・システムは、対象物にＸ線を照射するよう適合された少なくとも１つの放射線源を含む。検出器構成は、放射線源から対象物を透過したＸ線を受信するように放射線源に対して配置され、コンピュータ・システムが検出器構成に結合される。コンピュータ・システムは更に、検出器構成から幾つかの投影データを収集し、投影データから３Ｄ画像を生成するように構成される。コンピュータ・システムは更に、対象物の３Ｄ画像のボクセル化表示を生成し、対象物の３Ｄ画像のボクセル化表示を用いて対象物の単独散乱プロファイルを計算し、単独散乱プロファイル及び調整係数を用いて対象物の全体散乱プロファイルを求め、全体散乱プロファイルを用いて投影データを補正して、散乱補正投影データ及び散乱補正３Ｄ画像の少なくとも１つをそれぞれ得る。

本発明のこれら及び他の特徴、態様、並びに利点は、図面全体を通して同じ符号が同じ部分を表す添付図面を参照して以下の詳細な説明を読むと、より理解されるであろう。

図１は、本発明の実施形態による対象物２０の画像の散乱を補正するイメージング・システム５０を示す。少なくとも１つの放射線源４０が、例えばＸ線であるイメージングに好適な放射線に対象物２０を曝露するように適合される。検出器構成４２が、放射線源４０から対象物２０を透過するＸ線を受信するよう放射線源４０に対して配置される。対象物を透過するＸ線は、生投影データ１０と呼ばれる２次元インプレッションを検出器構成４２上に投影する。コンピュータ・システム４４が検出器構成４２に結合され、検出器構成４２から生投影データ１０のセットを収集し、生投影データ１０から３次元（３Ｄ）画像１２を生成するよう構成される。投影データ１０は、アプリケーションに応じた異なるビューからの幾つかの投影から構成され、場合によっては、この数は１８０から２５００にまで及ぶ。しかしながら、投影データ１０に含まれる投影ビューの数は、本実施形態に対して限定されない。コンピュータ・システム４４の機能性は、例えば図２に示されている。生投影データ１０は平面生データ又はコーン・ビーム生データ（イメージング・システムはそれぞれ平面ＣＴシステム又はボリュームＣＴシステムである）に関連することができ、いずれの場合でもコンピュータ・システム４０は、対象物２０の３Ｄ画像１２を生成するように適切に構成されることを当業者であれば本明細書で理解するであろう。コンピュータ・システム４４は更に、例えば図２に示されるように、対象物２０の３Ｄ画像１２のボクセル化表示１４を生成し、この対象物２０のボクセル化表示１４を用いて対象物２０の単独散乱プロファイル１３を計算するように構成される。対象物２０の全体散乱プロファイル１５は、単独散乱プロファイル１３と、単独散乱プロファイルを対象物２０の多散乱プロファイルに関連付ける調整係数とを用いて得られる。コンピュータ・システム４４は更に、上述のようにして全体散乱プロファイルを計算し、散乱補正３Ｄ画像１６を得るように構成される。

本明細書で用いられる「適合される」、「構成される」、及びこれに類するものは、各要素が協働して記載の効果をもたらすことができる、要素間の機械的又は構造的接続性を意味しており、これらの用語はまた、アナログ又はデジタル・コンピュータ、又は、所与の入力信号に応答して出力するシーケンスを実行するようにプログラムされた特定用途向け集積回路ＡＳＩＣのような特定用途向けデバイスなどといった電子要素の動作性能を表している。

本開示のより具体的な実施形態によれば、図２に示されるように、工業用ＣＴにおける散乱を補正する方法は、対象物２０の３Ｄ画像１２のボクセル化表示１４を取得することを含む。３Ｄ画像１２は生投影データ１０から再構成される。対象物の単独散乱プロファイル１３は、分析的方法１１により対象物２０のボクセル化表示１４を用いて以下のように計算される。放射線源４０とボクセル２２、２４との間の減弱度を計算することにより、各ボクセル２２、２４について一次ビーム強度を計算することができる。（ボクセルは例えば図３に示される。）それぞれのボクセルの散乱断面及び材料組成並びに密度を用いて、各ボクセルについての全体散乱Ｘ線強度を計算することができる。次いで、散乱角分布、検出器ピクセル立体角、散乱Ｘ線減弱度、及び検出器応答関数を用いて、各検出器ピクセル３８の単独散乱プロファイルを分析的に計算する。こうして得られた単独散乱プロファイルを用いて、単独散乱プロファイルの関数として扱うことができる全体散乱プロファイル１５を求める。

全体散乱プロファイルは、単独散乱と多散乱プロファイルの総和である。様々な技法（例えばモンテ・カルロ法）を用いて、多散乱プロファイルがほとんどの工業事例の単独散乱プロファイルの形状に類似していることを実証することができる。この類似性により、多散乱プロファイルは、単独散乱プロファイルと調整係数の積として近似することができる。調整係数は、定数又は変数関数とすることができ、他の技法の中でもとりわけ次の３つの異なる手法：（１）本明細書で提案される第１の段階である対象物２０の画質の最適化、（２）外側のコリメートされた検出器を用いた較正、又は（３）対象物全体を透過するビーム全体の全体減弱推定値の導出、によって実行される。較正処理（手法（２））において、幾つかの外側検出器は、Ｘ線源４０からの任意の第１のビームから遮断される。これらの検出器から記録される信号は、散乱寄与だけに起因するものである。実測散乱強度とこれらの検出器の算出単独散乱寄与との間の差異を比較することによって、調整係数を容易に求めることができる。手法（３）においては、全ての光線の全体の減弱が累積され、対象物を出る散乱Ｘ線によって受ける減弱を含む広範囲な近似の単独散乱係数が得られる。画質の最適化（すなわち手法（１））は、柔軟性があり正確で、通常は他の手法よりも比較的少ない労力及び時間しか必要としない。この手法において、実験的に得られた投影データ１０は、全体散乱プロファイルを用いて補正され、対象物２０の散乱補正３Ｄ画像１６が得られる。補正は比較的均一な背景を得るように試みることで促進され、比較的均一な背景を得るように求められる均一度は特定用途に応じて選択可能なパラメータである。

より具体的な実施形態によれば、全体散乱を投影データ１０から差し引いて、散乱補正投影データ１８を取得し、次いで、これを用いて３Ｄ画像１６を再構成する。これは次のように実施される。全体散乱は単独散乱と多散乱との合計として表され、多散乱は、単独散乱と調整係数との積として表される。全体散乱プロファイルを投影データ１０から差し引いて、散乱補正３Ｄ画像１６を得る。

手法１のより具体的な実施形態によれば、調整係数は反復して求められる。例えば、対象物２０の補正３Ｄ画像１６を分析する。例えば、画質の最適化を用いて補正３Ｄ画像１６を分析する。調整係数の全てのバリエーションにおいて、補正３Ｄ画像１６をチェックして、期待される改善が得られる程度まで求める。改善には、期待されるべき場合における断面不透明度の均一性の確立、及び／又はエッジの丸み付け及び延伸したストレート・エッジなどの対象物の特徴部と並ぶ縞を含めた、このような影響に起因するＣＴ画像に特徴的に明らかなアーチファクトの低減を含むことができる。明白な改善が得られない場合には、調整係数を改良し、単独散乱プロファイルとこの調整係数を用いて、全体散乱プロファイルを再計算する。改良された全体散乱プロファイルを用いて投影データ１０を補正して散乱補正３Ｄ画像１６を取得する。これらの段階は、満足できる補正画像１６が得られるまで繰り返される。

上記で検討された散乱補正方法は、有利には他の効率改善技法を組み込むことが可能である。図３に示される実施形態によれば、対象物２０のボクセル化表示１４は、幾つかのボクセル２２を結合することにより得られ、個別の大きなボクセル２４を形成する。関連する実施形態において、幾つかのボクセル２２は、大きなボクセル２４を形成するように再構成することができる。この結合又は再構成は、ボクセルの数を低減し計算を迅速化する。散乱がその性質上、材料の局所的分布ではなく全体的分布に依存する低周波作用であることに起因して、この段階では、結果として得られた算出散乱プロファイルの精度に最小限の影響しか与えないことが期待される。別の実施形態によれば、効率改善技法は、投影データ１０から選択された投影ビューを補正すること、次にこの投影ビューの散乱補正を補間することを含み、介在ビューの散乱補正を推定する。例えば、１０度間隔で等しく間隙を空けた３６個の投影の散乱プロファイルを生成することにより、３６０度全体に広がる投影ビューが対象範囲となる。その後、残りのビューの散乱プロファイルは３６個の投影ビューの散乱プロファイルから補間され、これが散乱補正処理を有利に迅速化する。

図４に示される別の実施形態によれば、対象物２０のボクセル化表示１４の取得は、３Ｄ画像１２の閾値決定を含む。検査される材料の測定値であるＣＴ値がボクセル２２、２６、２８の各々について求められ、閾値と比較される。この比較に基づいて、ボクセル２６、２８の一部が除去され、対象物のボクセル化表示を単純化する。例えば、閾値は空気のＣＴ値に設定することができ、これに応じて、空気しか含まないボクセルは、Ｘ線の任意の減弱又は散乱に有意には寄与しないので全て除去することができる。従って、対象物の画像及び散乱に有意に寄与しないボクセルが排除され、計算時間が短縮される。

コンピュータ・システム４４は、上述のように散乱補正の方法及び技法を実行するように適切に構成されることは理解される。要約すると、イメージング・システム５０は、上述のように、検出器構成４２から幾つかの生投影データ１０を受信するよう適合され、更に全体散乱プロファイルを用いて投影データ１０を補正して補正３Ｄ画像１６を生成するよう適合されたコンピュータ・システム４４を含む。コンピュータ・システム４４は、様々な数字的演算を実行するように構成される。数学的演算は、単独散乱プロファイルの計算、単独散乱プロファイルを調整係数で乗算することによる対象物２０の全体散乱プロファイルの計算、投影データから全体散乱プロファイルを差し引くことにより得られる補正投影データ１０の計算、及び散乱補正３Ｄ画像１６の再構成を含む。数学的演算はまた、幾つかのボクセル２２を結合して大きなボクセル２４を形成することにより対象物２０のボクセル化表示１４を取得すること、ＣＴ値と閾値との比較に基づいてボクセル２６、２８を除去して対象物のボクセル化表示１４を単純化することを含む。コンピュータ・システム４４は更に、補正画像１６を分析し、該分析に基づいて調整係数を改良し、単独散乱プロファイルと調整係数を用いて対象物２０の全体散乱プロファイルを再計算し、全体散乱プロファイルを用いて投影データ１０を補正することにより対象物の補正画像１６を繰り返し計算し、後で散乱補正３Ｄ画像データ１６を再構成するのに用いられる補正投影データ１８のセットを得るように構成される。

散乱に加えて、ＣＴ画像は、広帯域又は多エネルギＸ線源の使用に起因する「ビームハードニング」作用により劣化する。例えば図５に示されるように、入射エネルギに対する吸収係数グラフ４６によれば、低エネルギＸ線フォトンは優先的に吸収される。その結果、対象物を通る経路長が長い程減弱が少ないことを示すようになる。経路長４７に対する理想的な強度減弱と、経路長４８に対する実際の強度減弱を示す例示的なビームハードニング曲線が図６に示されている。ビームハードニング曲線は、Ｘ線スペクトル、対象物材料、及び検出器スペクトル応答に依存する。本発明の別の実施形態によれば、ビームハードニング補正方法が提供される。この方法は、Ｘ線スペクトル、少なくとも１つの対象物材料、及び検出器スペクトル応答に対する減弱データのセットをシミュレートすることを含む。関数を減弱データに当てはめて、減弱曲線を得る。例えば、３次多項式などの多項式適合を使用することができる。対象物２０の投影データ１０のセットは減弱曲線を用いて補正され、ビームハードニング補正投影データのセットを得る。対象物の補正画像は、ビームハードニング補正投影データから再構成される。

本明細書で説明された散乱及びビームハードニング補正方法及びシステムは、平面（２Ｄ）又はコーン・ビーム（３Ｄ）ＣＴシステムで直面する散乱に関して説明してきたが、本方法は、とりわけ線形アレイ又は領域検出器を具備する、例えば放射線イメージングなどの放射線イメージング全てに適用されることは当業者であれば理解するであろう。

本発明の特定の特徴のみを本明細書で示して説明してきたが、当業者であれば多くの修正及び変更を想起するであろう。なお、特許請求の範囲に記載された符号は、理解容易のためであってなんら発明の技術的範囲を実施例に限縮するものではない。

本発明の１つの実施形態によるイメージング・システムの概略図。本発明の１つの実施形態による散乱補正の方法を示す図。大きなボクセルを形成するボクセルの結合を示す図。閾値より低いＣＴ値を有するボクセルの除去を示す図。例示的なＸ線減弱曲線を示す図。例示的なビームハードニング曲線を示す図。

符号の説明

１０投影データ
１２３Ｄ画像
１４ボクセル化表示

Claims

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムにより得た複数の投影データ（１０）から対象物（２０）の３Ｄ画像（１２）のボクセル化表示（１４）を取得する段階と、
前記対象物（２０）の３Ｄ画像（１２）のボクセル化表示（１４）を用いて前記対象物（２０）の一回散乱プロファイルを計算する段階と、
前記一回散乱プロファイル及び調整係数を用いて、前記一回散乱プロファイル及び多重散乱プロファイルの合計を表す、前記対象物（２０）の全体散乱プロファイルを求める段階と、
前記全体散乱プロファイルを用いて前記投影データ（１０）を補正し、散乱補正投影データ（１８）を取得する段階と、
を含む散乱補正方法。
前記散乱補正投影データ（１８）を再構成して散乱補正３Ｄ画像（１６）を取得する段階を更に含む請求項１に記載の方法。
前記対象物の全体散乱プロファイルを求める前記段階が、前記一回散乱プロファイルを調整係数と乗算する段階を含む請求項１又は２に記載の方法。
前記多重散乱プロファイルが前記一回散乱プロファイルと調整係数との乗算により得られることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
前記投影データ（１０）の補正が、該投影データ（１０）から前記全体散乱プロファイルを差し引いて前記散乱補正投影データ（１８）を取得する段階を含む請求項１又は２に記載の方法。
前記対象物（２０）の３Ｄ画像（１２）のボクセル化表示（１４）を取得する前記段階が、複数のボクセル（２２）を結合して個別の大きなボクセル（２４）を形成する段階を更に含む請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
前記対象物（２０）の３Ｄ画像（１２）のボクセル化表示（１４）が複数のボクセル（２２、２６、２８）を含み、前記対象物の３Ｄ画像のボクセル化表示を取得する前記段階が更に、
前記３Ｄ画像（１２）の閾値を求める段階と、
前記ボクセル（２２、２６、２８）の各々のＣＴ値を前記閾値と比較する段階と、
前記比較に基づいて前記複数のボクセル（２６、２８）を除去して前記対象物（２０）のボクセル化表示（１４）を単純化する段階と、
を含む請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
前記対象物の散乱補正３Ｄ画像（１６）を分析する段階と、
前記分析に基づいて調整係数を改良する段階と、
前記一回散乱プロファイル及び前記調整係数を用いて前記対象物の全体散乱プロファイルを再計算する段階と、
前記全体散乱プロファイルを用いて前記投影データ（１０）を補正し前記散乱補正投影データ（１８）を取得する段階と、
を更に含み、
前記分析、改良、再計算、及び補正段階が、満足できる散乱補正画像が得られるまで繰り返される請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。