JP5080986B2 - 画像診断システム及び画像診断方法 - Google Patents

Description

本願は、画像診断技術に関する。本願は、例えば金属インプラント、歯の詰め物などの高密度領域を含む対象のコンピュータトモグラフィイメージングに特定のアプリケーションを見い出し、特にそれに関して記述される。しかしながら、本願は、更に、シングルフォトンエミッションコンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）、ポジトロンエミッショントモグラフィ（ＰＥＴ）、３次元Ｘ線イメージングなどの他のタイプのトモグラフィックイメージングにもアプリケーションを見い出すことができる。

ＣＴイメージングにおいて、金属体のような高吸収性のオブジェクトは、著しいアーチファクトを生じさせることがあり、これは、画像の診断学的価値を損なう可能性がある。イメージングされる関心領域が、金属インプラント、歯の詰め物、弾丸、又はＸ線が対象を十分に透過することを妨げる高い放射線吸収性をもつ他の物を含むとき、金属アーチファクトが生じる。高密度領域を通り抜ける投影線積分は、線積分に沿った他の領域に関するデータが失われ又は弱められるほど、高密度領域によって大きく減衰される。これは、相当な測定誤差をもたらす。フィルタリングされた逆投影又は他の再構成プロセスは、これらの測定誤差を、例えば高強度領域から一般に生じるストリークのような画像アーチファクトに変える。ストリークは、画像品質を低下させ、領域の構造を隠してしまうことがある。

今日の補正アルゴリズムは、重度に損なわれた領域におけるアーチファクトを実質的に低減する。金属アーチファクトを補正するためのそのような１つの方法は、補正されてない再構成画像を生成するためにフィルタリングされた逆投影を実施し、補正されてない再構成画像内の高密度領域を識別し、高密度領域を通り抜ける投影の放射線を、低減された吸収減衰値を有する合成投影データと置き換えることを含む。補正された投影データは、補正された再構成画像を生成するために、再び、フィルタリングされた逆投影を受ける。

サイノグラム完成方法（sinogram completion method）のような別の方法は、補正されたモデルのサイノグラムデータにおいて損なわれた領域を置き換える。元の補正されていないトモグラム画像は、骨、組織、空気等のそれぞれ異なる物質クラスにセグメント化される。金属のピクセルが識別され、周囲物質のハウンズフィールド値を割り当てられる。サイノグラムモデルデータは、スキャナジオメトリに適応される前方投影によって、分類されたトモグラムデータから生成される。金属として識別された元のトモグラムのセグメントは、モデルサイノグラムからの個々のセグメントと置き換えられる。通常の逆投影が、金属低減された３次元画像を再構成するために使用される。

上述の及び他の知られている補正アルゴリズムは、あるアプリケーションにおいて、特に重度のアーチファクトを有する画像において、良好に作用する。しかしながら、知られている補正技法は、コントラスト分解能の著しい低減を引き起こす。

画像内の軽度の金属アーチファクトを補償する自動化された補正技法の必要がある。本発明は、上述した制約その他を克服する方法及び装置を企図する。

本願の１つの見地によれば、補正されていないトモグラフィック画像内の、高減衰のオブジェクトから生じる金属アーチファクトストリークを補正する画像診断システムが開示される。第１のベクトル手段は、各ピクセルごとに方向ベクトルを決定し、かかる方向ベクトルは、高減衰のオブジェクトのうちの１つの方向を指す。第２のベクトル手段は、各ピクセルごとに方位ベクトルを決定し、かかる方位ベクトルは、最も急峻な勾配方向と一致する。適応フィルタ手段は、最も急峻な勾配ベクトルの決定された方位、最も急峻な勾配ベクトルの決定された大きさ及び方向ベクトルの大きさのうちの１つに少なくとも基づいて、補正されていないトモグラフィック画像を適応的にフィルタリングする。

本願の別の見地によれば、補正されていないトモグラフィック画像内の、高減衰のオブジェクトから生じる金属アーチファクトストリークを補正する画像診断方法が開示される。各ピクセルごとに方向ベクトルが決定され、かかる方向ベクトルは、高減衰のオブジェクトのうちの１つの方向を指す。各ピクセルごとに方位ベクトルが決定され、かかる方位ベクトルは、最も急峻な勾配の方向と一致する。補正されていないトモグラフィック画像は、最も急峻な勾配ベクトルの決定された方位、最も急峻な勾配ベクトルの大きさ及び方向ベクトルの大きさのうちの１つに少なくとも基づいて、適応的にフィルタリングされる。

本願の１つの利点は、軽度のアーチファクトの動的な低減にある。

別の利点は、ノイズ平滑化の局所的な動的調整にある。

別の利点は、他の補正技法によって引き起こされる画像品質の劣化の低減にある。

多数の付加の利点及び便宜は、以下の好ましい実施例の詳細な説明を読むことにより当業者に明らかになるであろう。

本発明は、さまざまな構成要素及び構成要素の組み合わせ並びにさまざまなプロセス動作及びプロセス動作の組み合わせの形をとることができる。図面は、好適な実施例を説明するためのものにすぎず、本発明を制限するものとして解釈されるべきではない。

図１を参照して、イメージングシステム１０は、検査領域１６に向けられる放射ビームを発生する放射線源１４を有するコンピュータトモグラフィスキャナ１２を有する。放射ビームは、検査領域１６に配置されるイメージング対象の関心領域を横切るとき対話し部分的に吸収され、従って、検査領域を通り抜けるとき、放射線の空間的に変化する吸収を生じさせる。放射線検出器１８は、放射線が検査領域１６を通り抜けたのち、吸収により減衰された放射線を検出する。

好適には、放射線源１４は、Ｘ線のファンビーム又はコーンビームを発生する。放射線源１４及び検出器１８は、検出器１８が放射線源１４から連続的にＸ線を受け取るように、回転ガントリ２０上に相対して向かい合うように取り付けられることが好ましい。放射線源１４及び検出器１８が、回転ガントリ２０上で検査領域１６の周りを回転するとき、ビューが、好適には約３６０°又はそれ以上の角度レンジにわたって取得される。任意に、約１８０°と３６０°との間の減少されたスキャンが使用される。一実施例において、検出器１８は、静止ガントリ２２に取り付けられる静止検出器リングと置き換えられる。一般に、対象支持体２４は、モータ手段２６によって軸方向又はｚ方向に線形に移動可能である。

複数スライスのコンピュータトモグラフィ投影データは、連続する軸方向スキャンを実施することによって取得され、対象支持体２４は、各々の軸方向スキャン中は静止しており、軸方向のスキャンとスキャンの間に線形にステップ移動される。この構成において、検出器１８は、検出器素子の単一の行（すなわち一次元の検出器）又は検出器素子の２次元アレイのいずれかを有することができる。代替例として、ヘリカルコンピュータトモグラフィ投影データが、対象支持体２４の連続する線形運動及びガントリ２０の同時の回転の最中に取得される。

放射線検出器１８の検出器素子の出力は、データメモリ２８に記憶される電気的に取得された積分された減衰投影値μｄ_０に変換される。各々の投影データμｄ_０は、放射線源１４から、検出器１８の検出器素子のうち対応する１つへのラインに沿った、減衰の線積分に対応する。投影データは、サイノグラム形式で表現されることができ、かかるサイノグラム形式において、イメージングされる関心領域の各々の２次元スライスは、線積分インデックス（ｎ）及び視野角（φ）の座標を有する投影データのアレイによって表現される。

一般的なファンビーム及びコーンビームジオメトリの場合、線積分インデックスｎは、一般に、インデックスｎの投影を測定するために使用される検出器素子を示す検出器インデックスに対応する。しかしながら、線積分インデックスｎは、検出器素子の番号との直接的な一致に欠くことがあることが予想される。このような直接的な一致の欠如は、例えばリビニングされた投影間の補間によってもたらされることがある。

図１を引き続き参照して、循環プロセッサ３０が、（スライス実施例において）空間スライスに対応するサイノグラムを循環し、再構成プロセッサ３２に連続的に各サイノグラムを入力する。再構成プロセッサ３２は、入力データを、補正されていない３次元トモグラフィック画像Ｔに再構成し、かかる補正されていないトモグラフィック画像Ｔは、補正されていない３次元画像メモリ３４に記憶される。２次元又はスライス画像の画素は、一般に「ピクセル」と表わされ、３次元又はボリューム画像の画素は、多くの場合「ボクセル」と表わされるが、本願明細書において、「ピクセル」は、２次元及び３次元画像の両方の画素を指すために一般に使用される。

図２を参照して、スライス内の１又は複数の高密度領域３６の存在によって、一般に、補正されていない再構成画像Ｔは、金属アーチファクトを含み、かかる金属アーチファクトは、概して、高密度領域３６から延びるストリーク３８として画像内に現れる。図２の概略的な再構成画像Ｔは、いかなる特定の解剖学的構造の画像に対応することも意図されず、画像空間において一般に観測できるアーチファクトを補正する再構成プロセスの特徴を概略的に示す。

再び図１を参照して、第１の補正手段、プロセッサ又はアルゴリズム４０は、補正されていない画像データを受け取り、補正された３次元トモグラフィック画像表現Ｔ'を生成するために、適応フィルタを用いて軽度のアーチファクトの補正を実施する。例えば金属クリップ、高密度の歯の詰め物等の高密度領域によって取り込まれるアーチファクトは、より詳細に後述されるように、適応フィルタリングによって実質的に取り除かれる。一実施例において、重度アーチファクト識別手段４２が、軽度のアーチファクトと重度のアーチファクトとを区別するために、予め指定された閾値とデータを比較する。重度のアーチファクトが見つからない場合、フィルタ選択手段４４が、適応フィルタリングを行う。適応的にフィルタリングされた画像は、軽度に補正された画像メモリ４６にロードされる。重度のアーチファクトが存在する場合、フィルタ選択手段４４は、第２の補正手段４８を実行し、第２の補正手段４８は、例えばOLIVE、KAUS、PEKAR、ECK及びSPIESによる「Segmentation aided adaptive filtering for metal artifact reduction in radio-therapeutic CT images」（Medical Imaging 2004, Proceedings of SPIE, vol. 5400, SPIE, SPIE, Bellingham, WA, Feb. 24, 2004, pp. 1991-2002）に記述されるサイノグラム完成方法のような知られている補正アルゴリズムの１つによって重度のアーチファクトの補正を実施する。手短に述べると、重度のアーチファクトが画像内に存在すると決定される場合、元の補正されていないトモグラム画像は、骨、組織、空気のようなそれぞれ異なる物質クラスにセグメント化される。金属のピクセルが、識別され、周囲物質のハウンズフィールド値を割り当てられる。サイノグラムモデルデータが、スキャナジオメトリに適応される前方投影によって、分類されたトモグラムデータから生成される。金属として識別された元のトモグラムのセグメントは、モデルサイノグラムからの個々のセグメントと置き換えられる。そののち、通常の逆投影が、金属低減されたサイノグラム完成された３次元画像を再構成するために使用される。当然ながら、重度のアーチファクトを補正するための他のアーチファクト補正技法も企図される。

コンバイナ５０が、サイノグラム完成された画像及び適応的にフィルタリングされた画像を融合（一体化）して、最終の補正された画像を生成する。最終の補正された画像において、重度に損なわれたトモグラム領域は、サイノグラム完成された画像の結果と置き換えられ、残りは、適応的にフィルタリングされた画像と置き換えられる。金属アーチファクトが低減された画像のマージは、WATZKE及びKALENDERによる「A pragmatic approach to metal artifact reduction in CT: merging of metal artifact reduced images」（European Radiology, vol. 14, no. 5, pp. 849-56, May 2004）に詳述される金属サイノグラムからのアーチファクト見込みマップに基づく融合関数のような、適当な融合関数によって実施されることが好ましい。当然ながら、他の融合関数も企図される。一実施例において、サイノグラム完成された画像と適応的にフィルタリングされた画像との間の差が決定される。差が本質的である場合、サイノグラム完成された画像が、主として、２つの画像を組み合わせるために使用される。差が重要でない場合、適応的にフィルタリングされた画像が、主として、２つの画像を組み合わせるために使用される。

アーチファクト補正された空間的に連続する再構成画像スライス、スラブ又はボリュームは、アーチファクト補正された３次元の再構成ボリューム画像を規定するために、補正された３次元画像メモリ５２に蓄積される。しかしながら、取得された投影データが、関心領域の単一スライスに限られている場合、単一スライスに対応する取得された投影データは、再構成プロセッサ３２によって処理され、補正された３次元画像メモリ５２が、アーチファクト補正された２次元の再構成画像を記憶する。任意に、１又は複数の画像スライスに対応する投影データが、アーチファクト補正された再構成画像スライスの時間的な連続、又は関心領域の時間的展開を表わす画像ボリュームを提供するために、選択された時間間隔にわたって取得される。

ビデオプロセッサ５４は、３次元レンダリング、選択された画像スライス、最大強度投影、映画アニメーション、その他のような人間の目に見える画像表現を生成するように、補正された３次元画像メモリ５２又は任意には補正されていない３次元画像メモリ３４のコンテントの一部又はすべてを処理する。人間の目に見える画像表現は、好適にはパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ等のユーザインタフェース５８のディスプレイ５６に表示さる。任意に、画像メモリ３４、５２の選択されたコンテントは、紙に印刷され、不揮発性の電子又は磁気記憶媒体に記憶され、ローカルエリアネットワーク又はインターネットを通じて送信され、又は他の方法で処理される。好適には、放射線専門医又は他のオペレータが、イメージングセッションをセットアップし、イメージングセッションを変更し、イメージングセッションを実行し、イメージングセッションを監視し、又はスキャナ１２を操作するためにＣＴコントローラ６２をプログラムするために、入力手段６０を介してコンピュータトモグラフィイメージングスキャナ１２を制御する。

図１を引き続き参照し、更に図３を参照して、第１の補正手段４０は、補正されていないトモグラフィック画像データＴを受け取り、トモグラムの各ピクセルごとに２つのベクトルを決定する。すべてのストリークは、金属オブジェクト３６から生じるので、各ストリーク３８は、第１のベクトル又は方向ベクトル
によって表されることができる。金属方向決定手段６４が、金属オブジェクト３６の方を指す方向ベクトル
を決定する。最も急峻な勾配方向を決定する手段６６が、構造テンソルの使用によって、第２のベクトル又は方位ベクトル
を計算する。最も急峻な勾配大きさ決定手段６８は、第２のベクトル
の大きさを決定する。閾値手段７０は、骨構造と組織との間の予め規定される垂直勾配と、第２のベクトル
の大きさを比較して、決定された勾配が、骨構造と組織との間の垂直勾配であるか、又はストリークと他の解剖学的構造との間のストリーク勾配であるかを決定する。任意に、第２のベクトルの方向、隣接するピクセルの値等の他の基準が、他の密な及び／又は密でないインタフェースからストリークを見つけるために使用される。勾配が、実際に、ストリーク勾配であると決定される場合、フィルタ手段８０は、適応フィルタリングプロセス又はフィルタ８２を、各々の損なわれたピクセルに適用することによって、決定されたストリークを補正する。

しかしながら、ピクセル値が、ストリークによって低下されないと決定される場合、相対的に狭いフィルタが、全方向に適用される。好適には、ストリークの場合、フィルタ手段８０は、金属オブジェクト３６の方に向けられる非対称のガウシアンフィルタを適用する。より具体的には、フィルタ手段８０は、局所的な構造テンソル及び現在平滑化されているピクセルにおける方向ベクトルの関数である特徴的な幅Δの関数ｆを有する局所的な平滑化フィルタ８２を適用する。フィルタ調整手段８４は、方向ベクトル
と直交する方向、例えば金属に垂直な方向において、最大の調整をもたらすようにフィルタ８２を調整する。方向ベクトル
に垂直なガウシアンフィルタ８２の標準偏差σ_⊥は、方位ベクトル
の大きさ又は構造テンソルの最大固有値λ_ｍａｘ、及び（正規化された）方向ベクトル
と（正規化された）方位ベクトル
との間の内積の関数である：
ここで、σ_０、ｐ_１及びｐ_２は定数である。

フィルタ調整手段８４は、方向ベクトル
と平行な方向、例えば金属と平行の方向において、より小さい調整をもたらすように、フィルタ８２を調整する。方向ベクトル
と平行なガウシアンフィルタ８２の標準偏差σ_‖は、より小さい値を有する。例えば：
σ_‖＝σ_⊥／２
このような調整の結果として、ノイズは、空間分解能を実質的に低下させることなく、各ピクセルにおいて局所的に調整される。各ピクセルにおけるフィルタ幅は、金属の存在に適応される。

非ストリーク領域のための狭いフィルタの一例は、フィルタリングされるべきピクセルを、その元のグレースケール値を８４％、周囲の最も近隣の８個のピクセルの各々の値を２％とするこれらの合計と置き換えるものである。ストリークフィルタの一例は、フィルタリングされるべきピクセルを、その元のグレースケール値を２６％、最も急峻な勾配の方向におけるストリーク方向と直交する最も近隣のピクセルの値を３０％、同じ方向において次に最も近隣のピクセルの値を２０％、同じ方向において次の次に最も近隣のピクセルの値を１０％、他の方向において最も近隣の他の７個のピクセルの値をそれぞれ２％とするこれらの合計と置き換えるものである。フィルタが各々の方向に及ぶピクセルの実際の大きさ及び数は、ストリーク（又は他の）アーチファクトの程度及び性質によって変化する。さまざまな他のフィルタもまた企図される。

本発明は、好適な実施例に関して記述された。当業者であれば、明らかに、前述の詳細な説明を読み理解することにより変形例及び変更例が思いつくであろう。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその等価物の範囲内にある限り、すべてのこのような変形例及び変更例を含むものとして解釈されることが意図される。

本願によるアーチファクト補正プロセスを含むコンピュータトモグラフィイメージングシステムを概略的に示す図。 画像内にストリークを引き起こす金属オブジェクトを概略的に示す図。 アーチファクト補正プロセスを含むコンピュータトモグラフィイメージングシステムの展開された部分を概略的に示す図。 方向ベクトル及び方位ベクトルを有する局所的な構造テンソルを概略的に示す図。

Claims (18)

1. 補正されていないトモグラフィック画像内の、高減衰のオブジェクトから生じる金属アーチファクトストリークを補正する画像診断システムであって、
   各ピクセルごとに、前記高減衰のオブジェクトから生じる前記金属アーチファクトストリークの方向を表す方向ベクトルを決定する第１のベクトル手段と、
   各ピクセルごとに、最も急峻な勾配の方向と一致する方位ベクトルを決定する第２のベクトル手段と、
   前記決定された方向ベクトル及び前記最も急峻な勾配の方向の前記決定された方位ベクトルに少なくとも基づいて、前記補正されていないトモグラフィック画像を適応的にフィルタリングする適応フィルタ手段と、
   を有するシステム。
2. 前記適応フィルタ手段が、
   少なくとも前記金属アーチファクトストリークによって交差される前記トモグラフィック画像のピクセルに適用される調整可能な動的適応フィルタと、
   各々のフィルタリングされたピクセルが前記金属アーチファクトストリークによって損なわれる程度に応じて、前記動的適応フィルタを調整するフィルタ調整手段と、
   を有する請求項１に記載のシステム。
3. 前記最も急峻な勾配の大きさを決定する手段と、
   前記最も急峻な勾配の前記大きさを、予め指定された閾値と比較すること、及び前記最も急峻な勾配の前記方向を、前記方向ベクトルに垂直な方向と比較すること、の少なくとも１つによって、前記最も急峻な勾配がストリークを示すかどうか決定する閾値手段と、
   を有する請求項１に記載のシステム。
4. 前記適応フィルタ手段は、前記高減衰のオブジェクトから生じる前記金属アーチファクトストリークの方向を表す前記方向ベクトルに直交して指向されるように調整可能である適応的な非対称ガウシアンフィルタを有する、請求項３に記載のシステム。
5. 最大の補正が前記方向ベクトルに垂直な方向において実施されるように、前記方向ベクトルに垂直な方向において最大の幅を有し、前記方向ベクトルに平行な方向において最小の幅を有するように、前記適応フィルタ手段を調整する手段を更に有する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記非対称ガウシアンフィルタは、前記最も急峻な勾配の大きさに従ってスケーラブルである、請求項４に記載のシステム。
7. 前記トモグラフィック画像内の重度のアーチファクトを低減する第２の補正手段を更に有する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記第２の補正手段が、前記重度のアーチファクトを低減するために、サイノグラム完成アルゴリズムを適用する、請求項７に記載のシステム。
9. 前記適応的に補正された画像とサイノグラム完成された画像とを組み合わせて、３次元画像表現を生成する手段を更に有する、請求項８に記載のシステム。
10. 補正されていないトモグラフィック画像内の高減衰のオブジェクトから生じる金属アーチファクトストリークを補正する画像診断方法であって、
    各ピクセルごとに、前記高減衰のオブジェクトから生じる前記金属アーチファクトストリークの方向を表す方向ベクトルを決定するステップと、
    各ピクセルごとに、最も急峻な勾配の方向と一致する方位ベクトルを決定するステップと、
    前記決定された方向ベクトル及び前記最も急峻な勾配の方向の前記決定された方位ベクトルに少なくとも基づいて、前記補正されていないトモグラフィック画像を適応的にフィルタリングするステップと、
    を含む方法。
11. 前記適応的にフィルタリングするステップは、
    少なくとも前記金属アーチファクトストリークによって交差される前記トモグラフィック画像のピクセルに、調整可能な動的適応フィルタを適用し、
    各々のフィルタリングされたピクセルが前記金属アーチファクトストリークによって損なわれる程度に応じて、前記動的適応フィルタを調整する、
    ことを含む請求項１０に記載の方法。
12. 最大の補正が前記方向ベクトルに垂直な方向において実施されるように、前記方向ベクトルに垂直な方向において最大の幅を有し、前記方向ベクトルと平行の方向において最小の幅を有するように、前記適応的なフィルタリングを調整するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記最も急峻な勾配の大きさを決定するステップと、
    前記最も急峻な勾配の前記大きさを、予め指定された閾値と比較すること、及び前記最も急峻な勾配の前記方向を、前記方向ベクトルに垂直な方向と比較すること、の少なくとも１つによって、前記最も急峻な勾配がストリークを示すかどうか決定するステップと、
    を更に含む請求項１０に記載の方法。
14. 前記適応的なフィルタリングが、前記高減衰のオブジェクトから生じる前記金属アーチファクトストリークの方向と直交する方向及び前記最も急峻な勾配の方向と平行な方向のうちの一方に向けられる非対称ガウシアンフィルタにより行われる、請求項１３に記載の方法。
15. 前記非対称ガウシアンフィルタが、前記最も急峻な勾配の大きさに従ってスケーラブルである、請求項１４に記載の方法。
16. 前記トモグラフィック画像内の重度のアーチファクトを低減するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
17. 前記アーチファクトを低減する前記ステップが、前記重度のアーチファクトを低減するためにサイノグラム完成アルゴリズムを適用することを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記適応的に補正された画像及びサイノグラム完成された画像を組み合わせて３次元画像表現を生成するステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。