JP4832662B2 - イメージング・データを逆畳み込みするための方法及び装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的には断層撮影イメージングに関し、さらに詳細には、断層撮影イメージング・データを逆たたみ込み(deconvolution) するための方法及び装置に関する。
【０００２】
【発明の背景】
周知のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システムの少なくとも１つの構成では、Ｘ線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面（一般に「画像作成面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされたファンビーム（扇形状ビーム）を放出する。Ｘ線ビームは、例えば患者などの画像作成対象を透過する。ビームは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰したビーム状放射線の強度は、対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞれの検出器位置でのビーム減衰の計測値に相当する電気信号を別々に発生させる。すべての検出器からの減衰量計測値を別々に収集し、透過プロフィールが作成される。
【０００３】
周知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが画像作成対象を切る角度が一定に変化するようにして、画像作成面内でこの画像作成対象の周りをガントリと共に回転する。あるガントリ角度で検出器アレイより得られる一群のＸ線減衰量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー(view)」という。また、画像作成対象の「スキャン・データ」は、Ｘ線源と検出器が１回転する間に、様々なガントリ角度、すなわちビュー角度で得られるビューの集合からなる。アキシャル・スキャンでは、この投影データを処理し、画像作成対象を透過させて得た２次元スライスに対応する画像を構成させる。投影データの組から画像を再構成させるための一方法に、当技術分野においてフィルタ補正逆投影法(filtered back projection)と呼ぶものがある。この処理方法では、スキャンにより得た減衰量計測値を「ＣＴ値」、別名「ハウンスフィールド値」という整数に変換し、これらの整数値を用いて陰極線管ディスプレイ上の対応するピクセルの輝度を制御する。
【０００４】
周知のＣＴシステムでは、そのＸ線ビームは、患者の体軸（すなわち、ｚ軸）におけるＸ線ビームのプロフィールを規定するための患者前置コリメータを通過するようにＸ線源から投射される。このコリメータは、典型的には、その内部に開口をもつＸ線ビームを制限するためのＸ線吸収材料を含んでいる。
【０００５】
ＣＴイメージング・システムは、典型的には、コリメータの開口サイズやスライス厚などのファクタにより課せられる制約範囲内での画像分解能を提供する。少なくとも１つのＣＴシステムでは、その最小スライス厚は１．２５ミリメートルであり、この値は、主に検出器素子のピッチ・サイズにより決定される。画像分解能を向上させるためには、スライス厚を１ミリメートル未満まで圧縮させ、かつその圧縮をイメージング・システムのハードウェアに及ぼす影響を最小にするようにして達成することが望ましい。
【０００６】
断層撮影イメージング・データ（例えば、投影データや画像データ）を逆たたみ込みして再構成スライス・プロフィールの半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を減少させることによりスライス厚が圧縮されることは周知である。さらに、特異値分解（ＳＶＤ）という行列変換技法を利用すると、データの逆たたみ込みを実行するための「疑似逆行列(pseudo-inverse)」に到達できることは周知である。ＳＶＤについて、以下説明することにする。Ｐを、ＣＴシステムのスライス感度プロフィール（ＳＳＰ）を表すｎ×１行列とする。行列Ａは、ｎ×ｎの循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰから導出される。
【０００７】
ａi,j＝ｐk
ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ）
上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成分である。ＳＶＤによれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交行列Ｕとｎ×ｎの対角行列Ｗとｎ×ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係式、
Ａ＝ＵＷＶT
となることはよく知られている。ここでは、Ａを表すためにｎ×ｎの行列を用いている。一般に、Ａはｎ×ｍの行列、Ｕはｎ×Ｌの行列、Ｖはｍ×Ｌの行列、またＷはＬ×Ｌの行列、とすることができる。説明を容易にするため、本出願の全体においてｎ×ｎ行列を使用して説明する。
【０００８】
ｎ×ｎの逆たたみ込みカーネル行列Ｄは、次の関係式
Ｄ＝ＶＷ’ＵT
を用いて得られる。上式において、Ｗ’は次の関係式
Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき）
Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき）
を用いてＷから決定される。
【０００９】
上式において、αは１つの正則化パラメータ、ｔはしきい値である。行列Ｄから逆たたみ込みカーネルが得られる。このカーネルはＤの中央列であり、したがって（ｎ，１）の次元を有する。このカーネルに対してイメージング・データの逆たたみ込みを実施し、イメージング・システムのＳＳＰのＦＷＨＭを減少させる。ここで、効率よく計算するため、中央列のみを使用することに留意されたい。一般に、逆たたみ込みに行列全体を使用することも可能である。
【００１０】
しかし、上述の方式では、１つの点像分布関数であるＳＳＰをデルタ関数（インパルス関数）として再構成させるという前提を取り入れている。行列逆変換(matrix inversion)では柔軟性がないため、この前提が得られるように補正できる見込みは、有ったにしてもほとんど無い。このため多くのイメージング用途において最適なイメージングに到っていない。イメージング・データの逆たたみ込みを使用するためのＳＶＤ成績を向上させ、これにより画質を改善させることが望ましい。さらに、ＳＶＤをイメージング・データに対してより広範に適用できるようにすることが望ましい。
【００１１】
【発明の概要】
したがって、実施の一形態では、イメージング・システムを用いてスライス単位で取得したイメージング・データを逆たたみ込みするための方法であって、目標スライス感度プロフィールを選択するステップと、目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカーネルを決定するステップと、を含む方法が提供される。上述の方法により、イメージング・システムのユーザは特異値分解を使用してイメージング・データの逆たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフィールを達成することができる。したがって、既存のイメージング・システムでハードウェアの修正を要することなく、ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上が達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１及び図２を参照すると、「第３世代」のＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含むものとして、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０を示している。ガントリ１２は、このガントリ１２の対向面上に位置する検出器アレイ１８に向けてＸ線ビーム１６を放出するＸ線源１４を有する。検出器アレイ１８は、投射され被検体２２（例えば、患者）を透過したＸ線を一体となって検知する検出器素子２０により形成される。検出器アレイ１８は、単一スライス構成で製作される場合とマルチ・スライス構成で製作される場合がある。各検出器素子２０は、入射したＸ線ビームの強度を表す電気信号、すなわち患者２２を透過したＸ線ビームの減衰を表す電気信号を発生させる。Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガントリ１２及びガントリ上に装着されたコンポーネントは回転中心２４の周りを回転する。
【００１３】
ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６により制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置２８と、ガントリ１２の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置３０とを含む。制御機構２６内にはデータ収集システム（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングし、このデータを後続の処理のためにディジタル信号に変換する。画像再構成装置３４は、サンプリングされディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構成を行う。再構成された画像はコンピュータ３６に入力として渡され、コンピュータにより大容量記憶装置３８内に格納される。
【００１４】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して、オペレータからのコマンド及びスキャン・パラメータを受け取る。付属の陰極線管ディスプレイ４２により、オペレータはコンピュータ３６からの再構成画像やその他のデータを観察することができる。コンピュータ３６は、オペレータの発したコマンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対して制御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御してガントリ１２内での患者２２の位置決めをするためのテーブル・モータ制御装置４４を操作する。詳細には、テーブル４６により患者２２の各部分はガントリ開口４８を通過できる。
【００１５】
本発明の実施の一形態によれば、イメージング・データ（例えば投影データ）は、イメージング・システム１０による被検体２２のスキャンからスライス単位で取得される。被検体２２のイメージング・データを逆たたみ込みするための方法に関する実施の一形態は、所望の、すなわち目標のスライス感度プロフィール（例えば、所望の半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を有するガウス関数）を選択するステップを含む。次いで、この目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカーネルを決定する。
【００１６】
さらに詳細には、目標スライス感度プロフィールを表すために、ｎ×１の行列Ｑを選択する。次にＰを、ＣＴシステム１０のスライス感度プロフィール（ＳＳＰ）を表すｎ×１の行列とする。行列Ａはｎ×ｎの循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰから導出される。
【００１７】
ａi,j＝ｐk
ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ）
上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成分である。特異値分解（ＳＶＤ）によれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交行列Ｕと、ｎ×ｎの対角行列Ｗと、ｎ×ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係式、
Ａ＝ＵＷＶT
となることはよく知られている。
【００１８】
実施の一形態では、逆たたみ込みカーネルＲは、次の関係式、
Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ
を用いて決定される（上式において、Ｑは目標スライス感度プロフィールを表すｎ×１の行列、Ｕ、ＶおよびＷ’は、上述の特異値分解を通じて行列Ａに関連させた行列である）。カーネルＲはｎ×１の行列である。
【００１９】
別の実施形態では、ＣＴ値の正確さを保つために、Ｒを正規化し、例えば、次の関係式を用いて行列ＲN を得ている
【００２０】
【数３】
【００２１】
（上式において、Ｒi はＲの成分である）。次いで、逆たたみ込みカーネル、例えば、正規化逆たたみ込みカーネルＲN を使用してイメージング・データを逆たたみ込みする。
【００２２】
上述の計算は、実施の一形態では、コンピュータ３６で実施される。別の実施形態では、別のコンピュータ（図示せず）を使用してこれらの計算を実行させている。上述の方法は、投影データを逆たたみ込みするように実施されており、別の実施形態では、上述の方法は画像データ（例えば、フィルタ補正逆投影データ）を逆たたみ込みするために使用される。さらに、本発明は、ＣＴイメージング・システム以外の他のイメージング・システムで実施することもできる。
【００２３】
上述の方法を使用すると、イメージング・データの逆たたみ込みに使用したときの特異値分解の性能および柔軟性が向上する。上述の方法により、イメージング・システムのユーザは、望ましい再構成スライス感度プロフィールを達成できる。したがって、そのスライス厚が１ミリメート未満まで圧縮され、かつハードウェア・コストの増加なしに画像分解能を向上させることができる。
【００２４】
本発明の具体的な実施形態を詳細に記載し図示してきたが、これらは説明および例示のためのものに過ぎず、本発明を限定する意図ではないことを明瞭に理解されたい。さらに、本明細書に記載したＣＴシステムは、Ｘ線源と検出器の双方がガントリと共に回転する「第３世代」システムである。また、マルチスライス型のシステムや、検出器が全周の静止した検出器でありかつＸ線源のみがガントリと共に回転する「第４世代」システムを含め、別の多くのＣＴシステムも使用可能である。
【００２５】
本発明を具体的な様々な実施形態に関して説明してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲の精神及び範疇の域内の修正を伴って、本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの外観図である。
【図２】図１に示すシステムのブロック図である。
【符号の説明】
１０ ＣＴイメージング・システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 被検体
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御装置
３０ ガントリ・モータ制御装置
３２ データ収集システム（ＤＡＳ）
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 大容量記憶装置
４０ コンソール
４２ 陰極線管ディスプレイ
４４ テーブル・モータ制御装置
４６ モータ式テーブル
４８ ガントリ開口
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的には断層撮影イメージングに関し、さらに詳細には、断層撮影イメージング・データを逆たたみ込み(deconvolution) するための方法及び装置に関する。
【０００２】
【発明の背景】
周知のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システムの少なくとも１つの構成では、Ｘ線源は、デカルト座標系のＸ−Ｙ平面（一般に「画像作成面」と呼ばれる）内に位置するようにコリメートされたファンビーム（扇形状ビーム）を放出する。Ｘ線ビームは、例えば患者などの画像作成対象を透過する。ビームは、この対象によって減衰を受けた後、放射線検出器のアレイ上に入射する。検出器アレイで受け取った減衰したビーム状放射線の強度は、対象によるＸ線ビームの減衰に依存する。このアレイの各検出器素子は、それぞれの検出器位置でのビーム減衰の計測値に相当する電気信号を別々に発生させる。すべての検出器からの減衰量計測値を別々に収集し、透過プロフィールが作成される。
【０００３】
周知の第３世代ＣＴシステムでは、Ｘ線源及び検出器アレイは、Ｘ線ビームが画像作成対象を切る角度が一定に変化するようにして、画像作成面内でこの画像作成対象の周りをガントリと共に回転する。あるガントリ角度で検出器アレイより得られる一群のＸ線減衰量計測値（すなわち、投影データ）のことを「ビュー(view)」という。また、画像作成対象の「スキャン・データ」は、Ｘ線源と検出器が１回転する間に、様々なガントリ角度、すなわちビュー角度で得られるビューの集合からなる。アキシャル・スキャンでは、この投影データを処理し、画像作成対象を透過させて得た２次元スライスに対応する画像を構成させる。投影データの組から画像を再構成させるための一方法に、当技術分野においてフィルタ補正逆投影法(filtered back projection)と呼ぶものがある。この処理方法では、スキャンにより得た減衰量計測値を「ＣＴ値」、別名「ハウンスフィールド値」という整数に変換し、これらの整数値を用いて陰極線管ディスプレイ上の対応するピクセルの輝度を制御する。
【０００４】
周知のＣＴシステムでは、そのＸ線ビームは、患者の体軸（すなわち、ｚ軸）におけるＸ線ビームのプロフィールを規定するための患者前置コリメータを通過するようにＸ線源から投射される。このコリメータは、典型的には、その内部に開口をもつＸ線ビームを制限するためのＸ線吸収材料を含んでいる。
【０００５】
ＣＴイメージング・システムは、典型的には、コリメータの開口サイズやスライス厚などのファクタにより課せられる制約範囲内での画像分解能を提供する。少なくとも１つのＣＴシステムでは、その最小スライス厚は１．２５ミリメートルであり、この値は、主に検出器素子のピッチ・サイズにより決定される。画像分解能を向上させるためには、スライス厚を１ミリメートル未満まで圧縮させ、かつその圧縮をイメージング・システムのハードウェアに及ぼす影響を最小にするようにして達成することが望ましい。
【０００６】
断層撮影イメージング・データ（例えば、投影データや画像データ）を逆たたみ込みして再構成スライス・プロフィールの半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を減少させることによりスライス厚が圧縮されることは周知である。さらに、特異値分解（ＳＶＤ）という行列変換技法を利用すると、データの逆たたみ込みを実行するための「疑似逆行列(pseudo-inverse)」に到達できることは周知である。ＳＶＤについて、以下説明することにする。Ｐを、ＣＴシステムのスライス感度プロフィール（ＳＳＰ）を表すｎ×１行列とする。行列Ａは、ｎ×ｎの循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰから導出される。
【０００７】
ａi,j＝ｐk
ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ）
上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成分である。ＳＶＤによれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交行列Ｕとｎ×ｎの対角行列Ｗとｎ×ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係式、
Ａ＝ＵＷＶT
となることはよく知られている。ここでは、Ａを表すためにｎ×ｎの行列を用いている。一般に、Ａはｎ×ｍの行列、Ｕはｎ×Ｌの行列、Ｖはｍ×Ｌの行列、またＷはＬ×Ｌの行列、とすることができる。説明を容易にするため、本出願の全体においてｎ×ｎ行列を使用して説明する。
【０００８】
ｎ×ｎの逆たたみ込みカーネル行列Ｄは、次の関係式
Ｄ＝ＶＷ’ＵT
を用いて得られる。上式において、Ｗ’は次の関係式
Ｗ’ij＝１／（Ｗij＋α） （Ｗij＞ｔのとき）
Ｗ’ij＝０ （上記以外のとき）
を用いてＷから決定される。
【０００９】
上式において、αは１つの正則化パラメータ、ｔはしきい値である。行列Ｄから逆たたみ込みカーネルが得られる。このカーネルはＤの中央列であり、したがって（ｎ，１）の次元を有する。このカーネルに対してイメージング・データの逆たたみ込みを実施し、イメージング・システムのＳＳＰのＦＷＨＭを減少させる。ここで、効率よく計算するため、中央列のみを使用することに留意されたい。一般に、逆たたみ込みに行列全体を使用することも可能である。
【００１０】
しかし、上述の方式では、１つの点像分布関数であるＳＳＰをデルタ関数（インパルス関数）として再構成させるという前提を取り入れている。行列逆変換(matrix inversion)では柔軟性がないため、この前提が得られるように補正できる見込みは、有ったにしてもほとんど無い。このため多くのイメージング用途において最適なイメージングに到っていない。イメージング・データの逆たたみ込みを使用するためのＳＶＤ成績を向上させ、これにより画質を改善させることが望ましい。さらに、ＳＶＤをイメージング・データに対してより広範に適用できるようにすることが望ましい。
【００１１】
【発明の概要】
したがって、実施の一形態では、イメージング・システムを用いてスライス単位で取得したイメージング・データを逆たたみ込みするための方法であって、目標スライス感度プロフィールを選択するステップと、目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカーネルを決定するステップと、を含む方法が提供される。上述の方法により、イメージング・システムのユーザは特異値分解を使用してイメージング・データの逆たたみ込みを通じて所望のスライス感度プロフィールを達成することができる。したがって、既存のイメージング・システムでハードウェアの修正を要することなく、ミリメートル未満のスライス厚および画像分解能の向上が達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１及び図２を参照すると、「第３世代」のＣＴスキャナに典型的なガントリ１２を含むものとして、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０を示している。ガントリ１２は、このガントリ１２の対向面上に位置する検出器アレイ１８に向けてＸ線ビーム１６を放出するＸ線源１４を有する。検出器アレイ１８は、投射され被検体２２（例えば、患者）を透過したＸ線を一体となって検知する検出器素子２０により形成される。検出器アレイ１８は、単一スライス構成で製作される場合とマルチ・スライス構成で製作される場合がある。各検出器素子２０は、入射したＸ線ビームの強度を表す電気信号、すなわち患者２２を透過したＸ線ビームの減衰を表す電気信号を発生させる。Ｘ線投影データを収集するためのスキャンの間に、ガントリ１２及びガントリ上に装着されたコンポーネントは回転中心２４の周りを回転する。
【００１３】
ガントリ１２の回転及びＸ線源１４の動作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６により制御される。制御機構２６は、Ｘ線源１４に電力及びタイミング信号を供給するＸ線制御装置２８と、ガントリ１２の回転速度及び位置を制御するガントリ・モータ制御装置３０とを含む。制御機構２６内にはデータ収集システム（ＤＡＳ）３２があり、これによって検出器素子２０からのアナログ・データをサンプリングし、このデータを後続の処理のためにディジタル信号に変換する。画像再構成装置３４は、サンプリングされディジタル化されたＸ線データをＤＡＳ３２から受け取り、高速で画像再構成を行う。再構成された画像はコンピュータ３６に入力として渡され、コンピュータにより大容量記憶装置３８内に格納される。
【００１４】
コンピュータ３６はまた、キーボードを有するコンソール４０を介して、オペレータからのコマンド及びスキャン・パラメータを受け取る。付属の陰極線管ディスプレイ４２により、オペレータはコンピュータ３６からの再構成画像やその他のデータを観察することができる。コンピュータ３６は、オペレータの発したコマンド及びパラメータを用いて、ＤＡＳ３２、Ｘ線制御装置２８及びガントリ・モータ制御装置３０に対して制御信号や制御情報を提供する。さらにコンピュータ３６は、モータ式テーブル４６を制御してガントリ１２内での患者２２の位置決めをするためのテーブル・モータ制御装置４４を操作する。詳細には、テーブル４６により患者２２の各部分はガントリ開口４８を通過できる。
【００１５】
本発明の実施の一形態によれば、イメージング・データ（例えば投影データ）は、イメージング・システム１０による被検体２２のスキャンからスライス単位で取得される。被検体２２のイメージング・データを逆たたみ込みするための方法に関する実施の一形態は、所望の、すなわち目標のスライス感度プロフィール（例えば、所望の半値全幅（ＦＷＨＭ）間隔を有するガウス関数）を選択するステップを含む。次いで、この目標スライス感度プロフィールを用いて逆たたみ込みカーネルを決定する。
【００１６】
さらに詳細には、目標スライス感度プロフィールを表すために、ｎ×１の行列Ｑを選択する。次にＰを、ＣＴシステム１０のスライス感度プロフィール（ＳＳＰ）を表すｎ×１の行列とする。行列Ａはｎ×ｎの循環シフト行列を表しており、次の関係式を用いてＰから導出される。
【００１７】
ａi,j＝ｐk
ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ）
上式において、ａi,j はＡの成分であり、ｐk はＰの成分である。特異値分解（ＳＶＤ）によれば、行列Ａが、ｎ×ｎの列直交行列Ｕと、ｎ×ｎの対角行列Ｗと、ｎ×ｎの直交行列Ｖの転置行列との積に変換されること、すなわち、次の関係式、
Ａ＝ＵＷＶT
となることはよく知られている。
【００１８】
実施の一形態では、逆たたみ込みカーネルＲは、次の関係式、
Ｒ＝ＶＷ’ＵTＱ
を用いて決定される（上式において、Ｑは目標スライス感度プロフィールを表すｎ×１の行列、Ｕ、ＶおよびＷ’は、上述の特異値分解を通じて行列Ａに関連させた行列である）。カーネルＲはｎ×１の行列である。
【００１９】
別の実施形態では、ＣＴ値の正確さを保つために、Ｒを正規化し、例えば、次の関係式を用いて行列ＲN を得ている
【００２０】
【数３】
【００２１】
（上式において、Ｒi はＲの成分である）。次いで、逆たたみ込みカーネル、例えば、正規化逆たたみ込みカーネルＲN を使用してイメージング・データを逆たたみ込みする。
【００２２】
上述の計算は、実施の一形態では、コンピュータ３６で実施される。別の実施形態では、別のコンピュータ（図示せず）を使用してこれらの計算を実行させている。上述の方法は、投影データを逆たたみ込みするように実施されており、別の実施形態では、上述の方法は画像データ（例えば、フィルタ補正逆投影データ）を逆たたみ込みするために使用される。さらに、本発明は、ＣＴイメージング・システム以外の他のイメージング・システムで実施することもできる。
【００２３】
上述の方法を使用すると、イメージング・データの逆たたみ込みに使用したときの特異値分解の性能および柔軟性が向上する。上述の方法により、イメージング・システムのユーザは、望ましい再構成スライス感度プロフィールを達成できる。したがって、そのスライス厚が１ミリメート未満まで圧縮され、かつハードウェア・コストの増加なしに画像分解能を向上させることができる。
【００２４】
本発明の具体的な実施形態を詳細に記載し図示してきたが、これらは説明および例示のためのものに過ぎず、本発明を限定する意図ではないことを明瞭に理解されたい。さらに、本明細書に記載したＣＴシステムは、Ｘ線源と検出器の双方がガントリと共に回転する「第３世代」システムである。また、マルチスライス型のシステムや、検出器が全周の静止した検出器でありかつＸ線源のみがガントリと共に回転する「第４世代」システムを含め、別の多くのＣＴシステムも使用可能である。
【００２５】
本発明を具体的な様々な実施形態に関して説明してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲の精神及び範疇の域内の修正を伴って、本発明を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＴイメージング・システムの外観図である。
【図２】図１に示すシステムのブロック図である。
【符号の説明】
１０ ＣＴイメージング・システム
１２ ガントリ
１４ Ｘ線源
１６ Ｘ線ビーム
１８ 検出器アレイ
２０ 検出器素子
２２ 被検体
２４ 回転中心
２６ 制御機構
２８ Ｘ線制御装置
３０ ガントリ・モータ制御装置
３２ データ収集システム（ＤＡＳ）
３４ 画像再構成装置
３６ コンピュータ
３８ 大容量記憶装置
４０ コンソール
４２ 陰極線管ディスプレイ
４４ テーブル・モータ制御装置
４６ モータ式テーブル
４８ ガントリ開口
Claims (10)
- イメージング・システム（１０）を用いてスライス単位で取得したイメージング・データを逆畳み込みするための方法であって、目標スライス感度プロフィールを選択するステップと、前記目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するステップと、を含む方法。
- 被検体（２２）のイメージング・データからなるスライスを取得すること、目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定すること、及び前記逆畳み込みカーネルを用いてイメージング・データを逆畳み込みすること、を行うように構成されているイメージング・システム（１０）。
- 前記システムを目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように構成させることが、所望の半値全幅間隔を有するガウス関数を目標スライス感度プロフィールとして用いるように構成させることを含む、請求項２に記載のシステム（１０）。
- 前記システムを目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように構成させることが、システムのスライス感度プロフィールと特異値分解を用いて逆畳み込みカーネルを決定するように構成させることを含む、請求項２に記載のシステム（１０）。
- 前記システムを目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するように構成させることが、次の関係式を用いて逆畳み込みカーネルＲを決定するように構成させることを含む、請求項２に記載のシステム（１０）。
Ｒ＝ＶＷ’ＵＴＱ
上式において、Ｕ、ＶおよびＷは、特異値分解を使用してスライス感度プロフィールから決定される行列であって、Ｖはｎ×ｎの直交行列、Ｗ’はｎ×ｎの対角行列、Ｕはｎ×ｎの列直交行列、またＱは目標スライス感度プロフィールを表すｎ×１の行列である。 - Ｕ、ＶおよびＷ’が次式により関係付けられている請求項５に記載のシステム（１０）。
Ａ＝ＵＷＶＴ
上式において、Ａはスライス感度プロフィールから導出される循環シフト行列であり、また、
Ｗ’ｉｊ＝１／（Ｗｉｊ＋α） （Ｗｉｊ＞ｔのとき）
Ｗ’ｉｊ＝０ （上記以外のとき）
である。 - さらに、次の関係式を用いてＡを決定するように構成させた請求項６に記載のシステム（１０）。
ａｉ，ｊ＝ｐｋ
ｋ＝ｍｏｄ（ｉ＋ｊ＋ｎ／２，ｎ）
上式において、ａｉ，ｊはＡの成分であり、ｐｋはシステムのスライス感度プロフィールを表す行列の成分である。 - Ｒがｎ×１の行列であると共に、さらに、正規化行列ＲＮを得るために次の関係式を用いてＲを正規化するように構成させた請求項５に記載のシステム（１０）。
- さらに、前記正規化行列ＲＮを逆畳み込みカーネルとして用いてイメージング・データを逆畳み込みするように構成させた請求項８に記載のシステム（１０）。
- イメージング・データをスライス単位で取得するように構成させたイメージング・システム（１０）によりスキャンを受ける被検体（２２）のイメージング・データを作成する方法であって、イメージング・データの複数のスライスを取得するステップと、イメージング・システムのスライス感度プロフィールを使用して循環シフト行列Ａを決定するステップと、特異値分解を使用して、循環シフト行列Ａを、列直交行列Ｕと対角行列Ｗと直交行列Ｖの転置行列との行列積ＵＷＶＴに変換するステップと、列直交行列Ｕの転置行列を用いて行列積ＶＷ’ＵＴを決定するステップと、前記行列積ＶＷ’ＵＴおよび目標スライス感度プロフィールを用いて逆畳み込みカーネルを決定するステップと、前記逆畳み込みカーネルを用いてイメージング・データを逆畳み込みするステップと、を含む方法。
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