JP4865124B2 - 対象物の3次元画像の多解像再構成の方法 - Google Patents
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Description
【発明が属する技術分野】
本発明は、対象物の3次元画像の、特にその対象物の周りの異なったカメラ位置で得られた対象物の1組の2次元投影画像からの多解像再構成に関する。
【0002】
【従来の技術】
本発明は、検査を受ける患者の内部構造の再構成が行われる医学分野、特に血管造影画像の再構成、すなわち造影剤の注入によって不透明化された脈管構造の画像を得る医学分野への応用においては極めて重要である。
それにもかかわらず、本発明は他の分野にも応用の可能性があり、特に医学的検査と同じタイプの検査が行われる非破壊産業用制御の分野で利用することができる。
医学分野では対象物、たとえば患者の頭部の2次元投影画像は、一般には対象物の周りを回るX線カメラの回転によって得られる。
【0003】
X線撮像には、本質的に2つのタイプの再構成アルゴリズムがある。
第1のタイプは、いわゆる再構成の代数的反復法に関する。
本発明が関係する第2のタイプは、解析法と呼ばれる、フィルタリング及び逆投影の計算法である。この解析法は、取得した2次元画像の収集システムの数学的モデルを使用する。取得した2次元画像の各画素は、組織群を横切ったX線の強さの結果を表わすグレー・レベルを含んでいる。そしてその概念は、解析的な方程式の形で表され、そこから、2次元画像の画素のグレー・レベルからボリューム表現を決定させるような逆方程式が決められる。
【0004】
3次元画像の解析的再構成は、本質的に2つの段階を使う。1番目はフィルタリングで、2番目は逆投影の段階である。両方の段階とも逆方程式から生じる。逆投影法は、ボクセルと呼ばれる基本ボリューム要素に分割されている、例えば立方体のような仮想ボリュームから各々のボクセルを取り、そのボクセルを取得した2次元画像に投影し、投影によって得られる画素のグレー・レベルの和を見つける。ボクセルに割り当てられるグレー・レベルは、投影によって得られる画素のグレー・レベルの和である。
一般に解析タイプの再構成法は、取得した2次元画像に直接適用される解析アルゴリズムを利用する。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
取得した2次元画像は、一般に512に等しい解像力を持ち、言い換えれば、512行と512列との画素を包含している。512の解像で得られた全体画像を最大限に利用するために、画像再構成アルゴリズムは、512の解像で適用できるが、そうすると処理は約1億3400万(5123)個のボクセルに対して行われるであろう。これは非常に大きすぎる数字であり、長い計算時間を必要とする。いずれにせよ、一般的に仮想ボリュームの約2%から5%を占有する部分しか可視化する必要のない脈管構造に対しては、あまり役に立たない。
【0006】
代数タイプの再構成法は、特にフランス特許No.89 16906で述べられている方法が知られており、それは取得した2次元画像に反復アルゴリズムを直接適用するのではなく、修正後に適用することを提案している。修正は、低解像(LR)と呼ばれるより低い解像を持つ2次元画像を得るように、高解像(HR)と呼ばれる所定の解像の各々の取得した2次元画像の平均を取ることから構成される。代数アルゴリズムは、低解像3次元画像を非常に短い計算時間で形成する目的でその低解像2次元画像に適用される。次に低解像画像は、複雑なトライリニア補間の方法を使うことにより高解像3次元画像(最初の取得した2次元画像と同じ解像)に変換される。そして代数アルゴリズムが、より高い解像の3次元画像と最初の取得した2次元画像(未修正)とを使って適用される。その再構成の方法は、代数アルゴリズムだけに適用される。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明は、解析タイプのアルゴリズムへの多解像技術の適用に関する。
本発明はまた、解析タイプのアルゴリズムを使うことにより3次元画像再構成の計算時間を減らすことを意図する。
本発明は、カメラを使って得られた1組の2次元画像から3次元画像を再構成する方法を提案する。そのための、取得した2次元画像の解像を減らすように1組の取得した2次元画像に対してサブサンプリングが行われる。この段階は、得られる最終画像が最初の取得した2次元画像より少ない画素数を包含するようなスムージング段階に相当する。
【0008】
次に低解像(LR)とされた2次元画像から3次元画像を再構成する最初の解析アルゴリズムが低解像3次元画像を得るために適用される。
再構成サポートが、低解像3次元画像から特定の1組のボクセルを選ぶことにより決定される。
次に、再構成サポートのボクセルのみを考慮して、取得した2次元画像から3次元画像を再構成する第2の解析アルゴリズムが適用される。第1及び第2の解析アルゴリズムは、同一であっても違っていてもよい。最初のアルゴリズムの適用の主な特徴はむしろ速度にあり、得られる画像の質はあまり重要ではない。
本方法は、高解像(HR)で取得した2次元画像に解析アルゴリズムを直接、標準的に適用する場合に比べて8倍程度小さい各適用ごとの計算時間を用いて、解析アルゴリズムを2回適用するという利点を持つ。解析アルゴリズムの最初の適用は、標準的適用よりも速いが、それはアルゴリズムが2次元画像が減少した解像を持つ画像に適用されるからである。解析アルゴリズムの第2の適用は、標準的適用よりも更に速いが、それは高解像3次元画像を再構成するために使われるボクセル数が相当に制限されるからである。
【0009】
本発明の1つの実施態様によれば、取得した2次元画像のサブサンプリングは低解像の取得した2次元画像を得る段階を含む。その画像におけるそれぞれの画素は、グレー・レベルとして最初に取得した2次元画像のいくつかの画素の平均グレー・レベルを持つ画素から構成される。
本発明の1つの有利な特徴によれば、第1及び第2の解析アルゴリズムは、いわゆるFeldkampのアルゴリズムである。当業者によく知られるそのタイプのアルゴリズムは、文献「実際的なコーンビーム・アルゴリズム」 L.A.FELDKAMP,L.C. DAVIS、及び、J.W. KRESS,米国光学学会誌,A/Vol.1,No.6,1984年6月、に説明されている。一般にFeldkampの解析アルゴリズムは、主にフィルタリング段階と逆投影段階とを含む。
【0010】
再構成サポートは、最大のグレー・レベルを持つボクセルの割合を維持するために、低解像3次元画像に対ししきい値を適用して決定されるのが望ましい。
また、本発明は:
−フィルタ補正された2次元画像を得るために、1組の取得した2次元画像のフィルタリングが実行され、
−フィルタ補正された2次元画像の解像を減らすために、1組のフィルタ補正された2次元画像のサブサンプリングが実行され、
−低解像のサブサンプリングされた2次元画像の逆投影が、低解像3次元画像を得るために実行され、
−再構成サポートが、低解像3次元画像から1組の特定なボクセルを選ぶことにより決定され、かつ
−フィルタ補正された2次元画像の逆投影段階が、再構成サポートのボクセルだけを考慮して実行される
1組の取得した2次元画像から3次元画像を再構成する方法を提案する。
【0011】
フィルタリング及び逆投影の段階は、Feldkampアルゴリズムを適用して実行されることが好ましい。言い換えれば、Feldkampアルゴリズムは、1回目はフィルタリングと逆投影との間にサブサンプリング段階を挿入することにより適用され、次に2回目は、逆投影段階のみを実行することにより適用される。フィルタリング段階は、Feldkampアルゴリズムの2回目の適用においてのみ実行される。なぜなら後者は、フィルタ補正済みの画像に適用されるからである。このように、フィルタリング段階を倹約することにより時間の節約が得られる。
【0012】
【発明の実施の形態】
本発明の他の利点及び特徴は、非限定的実施形態と添付図面との詳細説明を検証することにより明らかになる。
図1と図2とを特に参照すると、本発明の適用に用いられる撮像システムは、X線源2を使用して、例えばこの場合、患者の頭部1の周りを180度回転することで得られる1組の2次元取得画像A1−Anを取得する。実際には、血管造影法では標準になっているように、各々の取得画像Aiは、例えば、3次元画像の再構成をしようとしている脈管構造内への造影剤注入前及び注入後に、同じ入射角で撮られた2つのX線の対数減算の標準手法により得られる引き算された画像である。
【0013】
患者の頭部1を含む仮想ボリュームVVは、ボクセルViに分割される。
各々の取得画像Aiは、いわゆる投影平面PPiにX線管と対向して置かれた、放射線学で使用される例えば輝度増幅型の2次元放射線検知器から得られる。異なる投影平面は、患者の頭部の周りを回転する検知器の、角度の異なる位置により得られる。検知器は、マイクロプロセッサに接続されたサンプリング手段を特に含む処理手段3に接続され、マイクロプロセッサは、それに付随するプログラムメモリに、本発明で使用される画像再構成の解析アルゴリズムと、一般に本発明による方法を使えるようにする全ての機能的手段とをソフトウエアとして取り込んでいる。
【0014】
図3はセルの2つのネットワークを示す。各々のネットワークは、非常に概略的に、各々のセルが画素であるような2次元画像を表わしている。画像4は、高解像で取得された2次元画像である。高解像とは、例えばユーザが望む解像であり、すなわち512行の画素と512列の画素とである。画像9は、解像を減らすために、取得した2次元画像を平均した後に得られる2次元画像である。画像9は、低解像を与えられており、そこでは画像9の1つの画素は、一般に画像4の4つの画素から形成され、従って256行の画素と256列の画素となる。例えば画素10は、画素5,6,7、及び8の平均グレー・レベルに等しいグレー・レベルを持つ。解析アルゴリズムは、最初に低解像の画像9に対して適用される。これは高解像再構成に比べて相当な時間節約という利点を持つ。例えば、2562画素の解像を持つ2次元画像の再構成は、5122の解像を持つ2次元画像の再構成に比べて約8倍ほど速いことが推測される。
【0015】
従って本発明の実施形態の方法は、例えば脈管系再構成に対して1組の取得した2次元画像を採用する。本発明によって3次元画像を得るためには、サブサンプリングすることが、言い換えれば、図3に示すように取得した2次元画像の平均をとることが必要になる。本発明による方法の異なる段階は図4に示されており、そこでは高解像取得した2次元画像11は、最初の要素として区別されている。これらはユーザが望む解像、すなわち5122、つまり512行の画素と512列の画素とを持つ取得システムから派生した画像である。これらの取得した2次元画像11は、再構成されるべき脈管構造を包含している。段階12では、低解像すなわち2562の2次元画像13を得るために、平均操作つまりサブサンプリング操作が、各々の2次元画像11に対して図3の説明に従って実行される。
【0016】
Feldkampの解析アルゴリズムは、最初に、低解像2次元画像13と2563ボクセルを含む立方体のような仮想ボリューム15とから段階14で適用される。仮想ボリューム15は球体であってもよい。
Feldkampの解析アルゴリズムは標準的方法で適用される。すなわち、低解像2次元画像13の第1段階のフィルタリングに続いて逆投影段階が行われる。逆投影段階は、立方体15の各ボクセルを取り出す段階、低解像2次元画像13上にボクセルを投影する段階、及び、ボクセルが投影された画素のグレー・レベルの和と同一のグレー・レベルをそのボクセルに割り当てる段階からなる。得られる画像16は、2563のボクセルを含む低解像3次元画像である。段階14のアルゴリズム処理は、同じアルゴリズム処理を取得した2次元画像11に直接導入するよりも高速であるが、それは考慮すべきボクセル数が5123の代わりに2563と断然少ないからである。
【0017】
次に選択17で、有用なボクセル、すなわち所定の規準に従うボクセルを選択する。所定の規準は、脈管構造を表わすボクセルのみを残すように決められる。その所定の規準とは、例えば、最大のグレー・レベルを持つ5%のボクセルを保護するためのものである。しかし、それら5%のボクセルの座標のみが絶対的に必要であり、そのグレー・レベル自体は維持されない。この5%に含まれるボクセルが再構成サポート18を構成する。従ってその1回目の3次元再構成の対象物は、再構成サポートを構成する特定のボクセルのグループによって特徴づけられた直接関係する領域(脈管構造)の位置である。再構成サポート18は、2563ボクセルの立方体から派生するので、低解像と考えられる。再構成サポート18は、いくつかのボクセルが考慮に入れられているような立方体15と同一であると見ることができ、すなわち、空洞の立方体となる。
【0018】
再構成サポート18の選択は、セグメンテーションなど他の方法でも行うことができる。
段階19において、5123のボクセルの立方体の高解像サポート20を得るために、再構成サポート18の各々のボクセルを分割することによりマッチングが行われる。そのマッチング操作は、再構成サポート18が5123の解像で実行される次の段階21の作用に適合できるようにする簡単な座標変換操作である。
【0019】
次にFeldkampの解析アルゴリズムは、高解像で取得した2次元画像11と高解像サポート20とから続く段階21において、2回目の適用がなされる。その2回目のFeldkampアルゴリズムの適用に対して、 得られるべき3次元画像の解像は5123である。次に取得した2次元画像11のフィルタリングは、標準的な方法で実行され、そして逆投影は、高解像サポート20のボクセルについてのみ開始される。実際には5123ボクセルの立方体の各々のボクセルが考慮される。もしボクセルの座標がサポート20の外部のボクセルに相当すれば、逆投影は実施されない。反対に、もしボクセルがサポート20内のボクセルに相当すれば、逆投影が実施され、ボクセルが投影される取得した2次元画像11の画素のグレー・レベルの和と同一のグレー・レベルが、そのボクセルに割り当てられる。
このように、限られた数のボクセルのみに逆投影を実行することにより、高解像3次元画像22の計算時間は相当に減少される。脈管構造の特徴を表わすボクセルのみが考慮されている。脈管構造に関係しない不必要な領域については、3次元再構成は行われない。
【0020】
本発明は、2562の低解像の画像に対する解析アルゴリズムの最初の適用について説明されたが、第1のサポートを決めるために解析アルゴリズムを最初642の低解像の2次元画像に適用し、そして第2のサポートを決めるために、第1のサポートを使って解析アルゴリズムを2回目に2562の低解像2次元画像に適用し、さらに最終の3次元画像を再構成するために、第2のサポートを使って代数アルゴリズムを最後に5122の高解像2次元画像に適用することもまた可能である。非常に低い解像の2次元画像から開始することは、実行すべき段階を増加させ、従って計算時間を増加させることは容易に理解される。
【0021】
構成、及び/又は、段階、及び/又は、機能の様々な変更は、当業者により本発明の範囲から逸脱することなく行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】対象物の周りの1組の2次元投影画像を概略的に示す。
【図2】図1の2次元投影画像の1つの取得をより詳細に示す。
【図3】本発明に従って取得した2次元画像の解像を減らすために、サブサンプリングとも呼ばれる平均操作を示す。
【図4】本発明による方法の実施形態を示す流れ図である。
【符号の説明】
1 患者の頭部
A1 2次元取得画像
A2 2次元取得画像
An 2次元取得画像
VV 仮想ボリューム
Vi ボクセル
Claims (4)
- 1組の取得した2次元画像(11)から3次元画像を再構成する方法であって、
低解像2次元画像(13)を得るために前記1組の取得した2次元画像(11)のサブサンプリング(12)が実行される段階、
低解像3次元画像(16)を得るために、取得した前記低解像2次元画像(13)に対して3次元画像を再構成する第1の解析アルゴリズムが適用される(14)段階、
特定のボクセルのグループの座標によって特徴づけられる適切な領域を前記低解像3次元画像(16)に基づいて選択することによって再構成サポート(18)を決定する(17)段階、及び
高解像3次元画像(22)を取得するために、前記取得した2次元画像(11)に対し、前記再構成サポートの前記特定のボクセルのグループの座標に対応する座標のみにおいて3次元画像を再構成する第2の解析アルゴリズムが適用される(21)段階、
を含み、
前記第1及び第2の解析アルゴリズムはFeldkampアルゴリズムであることを特徴とする方法。 - 取得した2次元画像(11)の前記サブサンプリング(12)は、各々の画素が前記最初に取得した2次元画像(11)のいくつかの画素から構成され、グレー・レベルとして、前記最初のいくつかの画素の平均グレー・レベルを持つような低解像2次元画像(13)を得る段階を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記再構成サポート(18)を決定する(17)段階は、前記適切な領域として最大のグレー・レベルを持つボクセルの割合を選択するために、前記低解像3次元画像(13)に対ししきい値を適用する段階を含むことを特徴とする前記請求項のいずれか1つに記載の方法。
- 1組の取得した2次元画像(11)から3次元画像を再構成する方法であって、
前記1組の取得した2次元画像(11)のフィルタ補正された2次元画像を得るためにフィルタリング段階を実行する段階、
前記フィルタ補正された2次元画像の解像を減らすために前記1組のフィルタ補正された2次元画像のサブサンプリング段階を実行する段階、
解像3次元画像(16)を得るために低解像の前記サブサンプリングされた2次元画像の逆投影段階を実行する段階、
特定のボクセルのグループの座標によって特徴づけられる適切な領域を前記低解像3次元画像(16)に基づいて選択することによって再構成サポート(18)を決定する(17)段階、及び
前記フィルタ補正された2次元画像の逆投影段階が、前記再構成サポート(18)の前記特定のボクセルのグループの座標に対応する座標のみにおいて考慮されることによって実行される段階、
を含み、
前記フィルタリング及び逆投影の段階は、Feldkampアルゴリズムを適用して実行されることを特徴とする方法。
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