JP5442530B2 - Image processing apparatus, image display apparatus, program, and X-ray CT apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、デュアルエネルギー(dual energy)撮影により得られた投影データを基に画像を処理する画像処理装置、当該投影データを基に画像を表示する画像表示装置、およびそれらのためのプログラム(program)、並びにそれらの装置を備えているX線CT(Computed
Tomography)装置に関する。
The present invention relates to an image processing apparatus that processes an image based on projection data obtained by dual energy imaging, an image display apparatus that displays an image based on the projection data, and a program (program) therefor ), And X-ray CT (Computed) equipped with these devices
Tomography).
X線CT装置を用いたデュアルエネルギー撮影により得られた投影データ(data)に基づいて、任意の実効X線エネルギーの単色X線を用いて撮影された画像に相当するモノクロマチック(monochromatic)画像を再構成する手法が知られている(例えば、特許文献1,要約、特許文献2,図4〜5等参照)。この手法によれば、所望の実効X線エネルギーの画像を、撮影対象に対する追加被曝なしで、必要な分だけ、短時間に得ることができる。
Based on projection data (data) obtained by dual energy imaging using an X-ray CT apparatus, a monochromatic image corresponding to an image captured using monochromatic X-rays having any effective X-ray energy is obtained. A method for reconfiguration is known (see, for example,
上記手法の特徴を活かして、例えば、次に示すような、画像診断の支援が可能な画像表示装置を考えることができる。 Taking advantage of the features of the above method, for example, an image display apparatus capable of supporting image diagnosis as described below can be considered.
まず、撮影対象をデュアルエネルギー撮影して収集された投影データを受け取り、この投影データを基に所定の画像を再構成して、モニタ(monitor)に表示する。次に操作者が、表示された所定の画像上にて関心のある所定の画像領域を指定し、その画像領域を関心領域として設定する。関心領域のモノクロマチック画像を、複数の実効X線エネルギーについて求める。そして、実効X線エネルギーの値とその実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における関心領域の代表的な画素値との関係、すなわち関心領域のX線エネルギーに対するX線吸収特性を画像化して表示する。 First, projection data collected by dual energy imaging of an imaging target is received, a predetermined image is reconstructed based on the projection data, and displayed on a monitor. Next, the operator designates a predetermined image area of interest on the displayed predetermined image, and sets the image area as the area of interest. A monochrome image of the region of interest is determined for a plurality of effective X-ray energies. Then, the relationship between the value of the effective X-ray energy and the representative pixel value of the region of interest in the monochrome image of the effective X-ray energy, that is, the X-ray absorption characteristic with respect to the X-ray energy of the region of interest is imaged and displayed.
物質のX線吸収特性は、その物質の種類に応じて異なるので、このX線吸収特性を基に関心領域の物質の組成を特定することができる。したがって、操作者は、この画像表示装置において、表示された所定の画像上で腫瘍などの病変部と疑われる部位の画像領域を関心領域に指定すれば、その部位のX線吸収特性を知ることができ、その部位が真の病変部であるか否かを判別することができる。 Since the X-ray absorption characteristics of a substance vary depending on the type of the substance, the composition of the substance in the region of interest can be specified based on the X-ray absorption characteristics. Accordingly, in this image display device, the operator can know the X-ray absorption characteristics of a part of an image that is suspected to be a lesion such as a tumor on the displayed predetermined image. It is possible to determine whether or not the site is a true lesion.
しかしながら、このような画像表示装置では、上記所定の画像上で病変部と疑われる画像領域が複数存在する場合には、そのような画像領域を1つずつ関心領域に指定して、X線吸収特性を確認しなければならない。そのため、特に多発性腫瘍の検出やプラーク(plaque)解析には不向きであり、病変部を見落とす可能性も考えられる。 However, in such an image display device, when there are a plurality of image regions suspected to be lesions on the predetermined image, such image regions are designated as regions of interest one by one and X-ray absorption is performed. The characteristics must be confirmed. Therefore, it is particularly unsuitable for detection of multiple tumors and plaque analysis, and it may be possible to overlook the lesion.
このような事情により、撮影対象のCT画像上において、所望の物質、例えば設定された関心領域の物質と同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる画像処理装置、画像表示装置、およびそれらのためのプログラム、並びにそれらの装置を備えているX線CT装置が望まれている。 Under such circumstances, an image processing apparatus and an image display apparatus that can extract an image region corresponding to a desired substance, for example, a substance that is the same as or similar to a substance of a set region of interest, on a CT image to be imaged , And programs for them, and X-ray CT apparatuses equipped with these devices are desired.
第1の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第1のX線による第1の投影データおよび該第1のX線とはエネルギーが異なる第2のX線による第2の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する取得手段と、前記各画像領域のうち、前記取得手段により取得された関係が、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係と類似する画像領域を特定する特定手段とを備えている画像処理装置を提供する。 The first aspect of the invention is the first projection data collected by the dual energy imaging of the imaging target, and the second projection by the second X-ray having energy different from the first X-ray. X-rays having a desired effective X-ray energy are obtained by reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on at least one of the projection data, and by a predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation unit that calculates a pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by imaging, and a plurality of effective X-ray energies calculated by the calculation unit for each image region in the predetermined image; The effective X-ray energy and the effective X-ray energy in the monochrome image based on the pixel value of the image area in the monochrome image of An acquisition unit that acquires a relationship between a representative pixel value of an image region, and a relationship acquired by the acquisition unit among the image regions is an effective X-ray energy and a monochromatic image of the effective X-ray energy. An image processing apparatus is provided that includes specifying means for specifying an image region similar to a relationship with a pixel value corresponding to a predetermined substance.
第2の観点の発明は、前記複数の実効X線エネルギーが、3つ以上の実効X線エネルギーである上記第1の観点の画像処理装置を提供する。 The invention according to a second aspect provides the image processing apparatus according to the first aspect, wherein the plurality of effective X-ray energies are three or more effective X-ray energies.
第3の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第1のX線による第1の投影データおよび該第1のX線とはエネルギーが異なる第2のX線による第2の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第1の取得手段と、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係を、1または複数の物質について記憶する記憶手段と、前記記憶されている関係の中で、前記取得された関係と類似する関係を検出する検出手段と、前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第2の取得手段と、前記各画像領域のうち、前記第2の取得手段により取得された関係が前記検出された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置を提供する。 The third aspect of the invention is the first projection data collected by the dual energy imaging of the imaging object and the second projection data by the first X-ray and the second X-ray by the energy different from the first X-ray. X-rays having a desired effective X-ray energy are obtained by reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on at least one of the projection data, and by a predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation unit that calculates a pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by shooting, a setting unit that sets a region of interest in the predetermined image, and the region of interest in the predetermined image , The effective X-ray energy based on the pixel value of the region of interest in the monochrome image of the plurality of effective X-ray energies calculated by the calculating means A first acquisition means for acquiring a relationship between a representative pixel value of the region of interest in the monochrome image of the effective X-ray energy and a predetermined value in the monochrome image of the effective X-ray energy and the effective X-ray energy; Storage means for storing a relationship with a pixel value corresponding to a substance for one or more substances, detection means for detecting a relation similar to the acquired relation among the stored relations, For each image region different from the region of interest in a predetermined image, the effective X-ray energy and the effective X-ray energy are calculated based on the pixel values of the image region in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculating unit. Second acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the image area in a monochrome image of X-ray energy; Of the image areas, a specifying means for specifying an image area whose relationship acquired by the second acquiring means is similar to the detected relationship, and the predetermined image in which the specified image area is emphasized are displayed. There is provided an image display device comprising display means for performing the above operation.
第4の観点の発明は、前記複数の実効X線エネルギーが、3つ以上の実効X線エネルギーである上記第3の観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to a fourth aspect provides the image display device according to the third aspect, wherein the plurality of effective X-ray energies are three or more effective X-ray energies.
第5の観点の発明は、前記検出手段が、前記第2の取得手段により取得された関係と前記記憶されている関係とにおける少なくとも1つの実効X線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する上記第3の観点または第4の観点の画像表示装置を提供する。 According to a fifth aspect of the invention, the detection means is configured to change a pixel value with respect to at least one effective X-ray energy segmented area in the relation acquired by the second acquisition means and the stored relation. The image display apparatus according to the third aspect or the fourth aspect of the invention detects the similar relationship based on the above.
第6の観点の発明は、前記検出手段が、複数の実効X線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する関係を検出する上記第5の観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to a sixth aspect provides the image display device according to the fifth aspect, wherein the detecting means detects the similar relationship based on a change amount of a pixel value with respect to a plurality of effective X-ray energy divided regions. To do.
第7の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域を着色して表示する上記第3の観点から第6の観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to a seventh aspect provides the image display device according to the third to sixth aspects, wherein the display means colors and displays the specified image region.
第8の観点の発明は、前記着色する色が、前記検出された関係と対応付けられている色である上記第7の観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to an eighth aspect provides the image display device according to the seventh aspect, wherein the color to be colored is a color associated with the detected relationship.
第9の観点の発明は、前記1または複数の物質が、ヨウ素、カルシウム(calcium)、脂肪、水、またはこれらのうち少なくとも1つを含む混合物質を含んでいる上記第3の観点から第8の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to a ninth aspect is the eighth to eighth aspects, wherein the one or more substances include iodine, calcium, fat, water, or a mixed substance containing at least one of these. An image display device according to any one of the above aspects is provided.
第10の観点の発明は、撮影対象のデュアルエネルギー撮影により収集された、第1のX線による第1の投影データおよび該第1のX線とはエネルギーが異なる第2のX線による第2の投影データのうち少なくとも一方に基づいて、所定の画像を再構成する再構成手段と、前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第1の取得手段と、前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第2の取得手段と、前記各画像領域のうち、前記第2の取得手段により取得された関係が前記第1の取得手段により取得された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置を提供する。 The invention according to the tenth aspect is the first projection data collected by the dual energy imaging of the imaging target and the second projection by the second X-ray having energy different from the first X-ray. X-rays having a desired effective X-ray energy are obtained by reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on at least one of the projection data, and by a predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation unit that calculates a pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by shooting, a setting unit that sets a region of interest in the predetermined image, and the region of interest in the predetermined image Based on the pixel values of the region of interest in the monochrome image having a plurality of effective X-ray energies calculated by the calculating means, A first obtaining means for obtaining a relationship between the pixel value of the region of interest in the monochrome image of effective X-ray energy, and each image region different from the region of interest in the predetermined image, Based on the pixel values of the image area in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculating means, the effective X-ray energy and a representative of the image area in the effective X-ray energy monochrome image. A second acquisition unit that acquires a relationship with a pixel value; and an image region in which the relationship acquired by the second acquisition unit is similar to the relationship acquired by the first acquisition unit among the image regions There is provided an image display device comprising: a specifying unit for specifying the image; and a display unit for displaying the predetermined image in which the specified image region is emphasized. .
第11の観点の発明は、前記複数の実効X線エネルギーが、3つ以上の実効X線エネルギーである上記第10の観点の画像表示装置を提供する。 The eleventh aspect of the invention provides the image display apparatus according to the tenth aspect, wherein the plurality of effective X-ray energies are three or more effective X-ray energies.
第12の観点の発明は、前記特定手段が、前記第1の取得手段により取得された関係と第2の取得手段により取得された関係とにおける少なくとも1つの実効X線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する上記第10の観点または第11の観点の画像表示装置を提供する。 According to a twelfth aspect of the present invention, in the pixel value for at least one effective X-ray energy segmented region in the relationship acquired by the first acquisition unit and the relationship acquired by the second acquisition unit The image display device according to the tenth aspect or the eleventh aspect is provided that specifies the similar image region based on a change amount of the image.
第13の観点の発明は、前記特定手段が、複数の実効X線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量に基づいて、前記類似する画像領域を特定する上記第12の観点の画像表示装置を提供する。 The invention according to a thirteenth aspect is the image display apparatus according to the twelfth aspect, wherein the specifying unit specifies the similar image region based on a change amount of a pixel value with respect to a plurality of divided regions of effective X-ray energy. provide.
第14の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域を着色して表示する上記第10の観点から第13の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。 The fourteenth aspect of the invention provides the image display device according to any one of the tenth to thirteenth aspects, wherein the display means colors and displays the specified image area.
第15の観点の発明は、前記表示手段が、前記特定された画像領域に対して取得された関係に基づいて求められる該画像領域の物質密度の大きさに応じて、該特定された画像領域を着色する色の濃さを変える上記第7の観点、第8の観点または第14の観点の画像表示装置を提供する。 According to a fifteenth aspect of the present invention, the specified image area is determined in accordance with the substance density of the image area obtained by the display means based on the relationship acquired for the specified image area. The image display device according to the seventh aspect, the eighth aspect or the fourteenth aspect is provided.
第16の観点の発明は、前記関心領域が、複数画素の領域であり、前記関心領域の代表的な画素値が、該複数画素の画素値の平均値または加重平均値である上記第3の観点から第15の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。 In a sixteenth aspect of the invention, the region of interest is a region of a plurality of pixels, and a representative pixel value of the region of interest is an average value or a weighted average value of the pixel values of the plurality of pixels. An image display device according to any one of the fifteenth aspects from a viewpoint is provided.
第17の観点の発明は、前記各画像領域が、単一画素の領域であり、前記画像領域の代表的な画素値が、該画像領域に対応する単一画素の画素値である上記第3の観点から第16の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。 According to a seventeenth aspect of the present invention, each of the image areas is a single pixel area, and the representative pixel value of the image area is a single pixel value corresponding to the image area. An image display apparatus according to any one of the sixteenth aspects is provided.
第18の観点の発明は、前記各画像領域が、複数画素の領域であり、前記画像領域の代表的な画素値が、該画像領域に対応する複数画素の画素値の平均値または加重平均値である上記第3の観点から第16の観点のいずれか一つの観点の画像表示装置を提供する。 According to an eighteenth aspect of the present invention, each of the image regions is a region of a plurality of pixels, and a representative pixel value of the image region is an average value or a weighted average value of pixel values of the plurality of pixels corresponding to the image region. An image display device according to any one of the third to sixteenth aspects is provided.
第19の観点の発明は、コンピュータ(computer)を、上記第1の観点から第18の観点のいずれか一つの観点の装置として機能させるためのプログラムを提供する。 The invention of the nineteenth aspect provides a program for causing a computer to function as a device according to any one of the first to eighteenth aspects.
第20の観点の発明は、前記デュアルエネルギー撮影を行う撮影手段と、上記第1の観点から第18の観点のいずれか一つの観点の装置とを備えているX線CT装置を提供する。 According to a twentieth aspect of the invention, there is provided an X-ray CT apparatus comprising: an imaging unit that performs the dual energy imaging; and the apparatus according to any one of the first to eighteenth aspects.
なお、上記観点の発明において、「所定の画像」としては、例えば、管電圧画像、物質密度画像、モノクロマチック画像等を考えることができる。「撮影対象」は、人体、物体を含んでいる。 In the invention of the above aspect, as the “predetermined image”, for example, a tube voltage image, a substance density image, a monochrome image, and the like can be considered. The “photographing target” includes a human body and an object.
また、上記観点の発明は、医療用に限定されず、産業用等にも適用できる。 Moreover, the invention of the above viewpoint is not limited to medical use and can be applied to industrial use and the like.
上記観点の発明によれば、上記構成により、撮影対象の所定の画像における各画像領域について、実効X線エネルギーと当該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における画素値との関係をそれぞれ取得し、上記各画像領域のうちその関係が所定の物質に係る関係と類似する画像領域を特定することができ、撮影対象のCT画像上において、所望の物質、例えば設定された関心領域の物質と同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる。 According to the invention of the above aspect, with the above configuration, for each image region in the predetermined image to be imaged, the relationship between the effective X-ray energy and the pixel value in the monochrome image of the effective X-ray energy is acquired, and An image area whose relationship is similar to the relationship related to a predetermined substance can be specified among the image areas, and is the same as or similar to a desired substance, for example, a substance of a set region of interest on the CT image to be imaged. An image region corresponding to the substance can be extracted.
以下、発明の実施形態について説明する。 Embodiments of the invention will be described below.
(第一実施形態)
図1は、第一実施形態のX線CT装置の構成を概略的に示す図である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of the X-ray CT apparatus of the first embodiment.
X線CT装置100は、操作コンソール(console)1と、撮影テーブル(table)(撮影手段)10と、走査ガントリ(gantry)(撮影手段)20とを具備している。
The
操作コンソール1は、操作者からの入力を受け付ける入力装置2と、被検体(撮影対象)40をスキャン(scan)するための各部の制御や各種演算などを行う中央処理装置3と、走査ガントリ20で取得したデータを収集するデータ収集バッファ(buffer)5と、画像を表示するモニタ6と、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置7とを具備している。
The
撮影テーブル10は、被検体40を載せて走査ガントリ20の開口部Bに搬入・搬出するクレードル(cradle)12を具備している。クレードル12は、撮影テーブル10に内蔵するモータ(motor)で昇降および水平直線移動される。なお、ここでは、被検体40の体軸方向すなわちクレードル12の水平直線移動方向をz方向、鉛直方向をy方向、z方向およびy方向に垂直な水平方向をx方向とする。
The imaging table 10 includes a
走査ガントリ20は、回転部15と、回転部15を回転可能に支持する支持部16とを有する。回転部15には、X線管21と、X線管21を制御するX線コントローラ(controller)22と、X線管21から発生したX線81をコリメート(collimate)するコリメータ(collimator)23と、X線管21から照射され、被検体40を透過したX線81を検出するX線検出器24と、X線検出器24の出力を投影データに変換して収集するデータ収集装置(DAS;Data Acquisition System)25と、X線コントローラ22,コリメータ23,DAS25の制御を行う回転部コントローラ26とが搭載される。X線検出器24は、検出器列がz方向に例えば256列配列された多列検出器である。支持部16は、制御信号などを操作コンソール1や撮影テーブル10と通信する制御コントローラ29を具備する。回転部15と支持部16とは、スリップリング(slip ring)30を介して電気的に接続されている。
The
図2は、第一実施形態のX線CT装置における画像表示に関る部分の機能ブロック図である。 FIG. 2 is a functional block diagram of a portion related to image display in the X-ray CT apparatus of the first embodiment.
X線CT装置100は、デュアルエネルギー撮影制御部51(撮影手段)、画像再構成部(再構成手段および算出手段)52、表示制御部(表示手段)53、関心領域設定部(設定手段)54、スペクトラルHUカーブ取得部(第1および第2の取得手段)55、スペクトラルHUカーブ記憶部(記憶手段)56、類似カーブ検出部(検出手段)57、および類似領域特定部(特定手段)58を備えている。
The
デュアルエネルギー撮影制御部51は、撮影テーブル10および走査ガントリ20を制御して、被検体40に対してデュアルエネルギー撮影を行い、投影データを収集する。例えば、X線管電圧を相対的に高い第1の管電圧HVと相対的に低い第2の管電圧LVとに1ビュー(view)または数ビュー単位で交互に切り換えながらスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集する。あるいは、X線管電圧を第1の管電圧HVにしてスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集し、X線管電圧を第2の管電圧LVに切り換えてスキャンを行って、所定ビュー角度分の投影データを収集する。これにより、第1の管電圧HVのX線による第1の投影データPHVと、第2の管電圧LVのX線による第2の投影データPLVとを収集する。
The dual energy
なお、本例では、第1および第2の管電圧HV,LVを、それぞれ140〔kV〕と80〔kV〕とする。また、所定ビュー角度分を、π+X線ビーム(beam)のファン(fan)角α〔rad〕分または2π〔rad〕分とする。 In this example, the first and second tube voltages HV and LV are 140 [kV] and 80 [kV], respectively. Further, the predetermined view angle is set to the fan angle α [rad] or 2π [rad] of the π + X-ray beam.
画像再構成部52は、第1および第2の投影データPHV,PLVに基づいて、管電圧画像、物質密度画像、およびモノクロマチック画像を再構成する。
The
管電圧画像とは、X線管電圧が所定の管電圧であるときのX線を用いて被検体40をX線CT撮影した場合に得られる断層像であり、例えば投影データをフィルタ(filter)逆投影処理することにより得られる。物質密度画像とは、被検体40における所定の物質の密度分布を表す断層像であり、例えば2種類の管電圧画像を加重減算処理することにより得られる。モノクロマチック画像とは、所定の実効X線エネルギーを有する単色X線により撮影された画像に相当する画像であり、例えば2種類の物質密度画像を加重加算処理することにより得られる。 The tube voltage image is a tomographic image obtained when X-ray CT imaging of the subject 40 is performed using X-rays when the X-ray tube voltage is a predetermined tube voltage. For example, projection data is filtered. It is obtained by back projection processing. The substance density image is a tomographic image representing the density distribution of a predetermined substance in the subject 40 and is obtained, for example, by performing weighted subtraction processing on two types of tube voltage images. A monochromatic image is an image corresponding to an image photographed by monochromatic X-rays having a predetermined effective X-ray energy, and is obtained, for example, by weighted addition processing of two types of substance density images.
なお、これらの画像は、例えば256×256画素の解像度を有する画像として再構成する。また、本例では、管電圧画像として、第1の管電圧HVによる管電圧画像と、第2の管電圧LVによる管電圧画像とを再構成する。また、物質密度画像として、水密度画像Gwとヨウ素密度画像Gioとを再構成する。 These images are reconstructed as images having a resolution of, for example, 256 × 256 pixels. Moreover, in this example, the tube voltage image by the 1st tube voltage HV and the tube voltage image by the 2nd tube voltage LV are reconstructed as a tube voltage image. Further, the water density image Gw and the iodine density image Gio are reconstructed as the material density image.
画像再構成部52による再構成処理の一例を以下に示す。
An example of reconstruction processing by the
図3は、管電圧画像、物質密度画像、モノクロマチック画像を段階的に再構成する工程を概略的に示す図である。 FIG. 3 is a diagram schematically showing a process of reconstructing a tube voltage image, a material density image, and a monochrome image in a stepwise manner.
図3に示すように、画像再構成部52は、第1および第2の投影データPHV,PLVを用いて、第1の管電圧HVにより撮影された被検体40を表す第1の管電圧画像GHVと、第2の管電圧LVにより撮影された被検体40を表す第2の管電圧画像GLVとを再構成する。具体的には、まず、第1および第2の投影データPHV,PLVに対して、対数変換、線質硬化補正、X線検出器の感度補正等を含む所定の前処理を行う。次に、前処理された第1および第2の投影データPHV,PLVに所定の再構成関数を重畳する。再構成関数が重畳された第1および第2の投影データPHV,PLVをそれぞれ逆投影処理して、第1および第2の管電圧画像GHV,GLVを得る。
As shown in FIG. 3, the
次に、画像再構成部52は、第1の管電圧画像GHVと第2の管電圧画像GLVとを加重減算処理して、被検体40における第1の物質の密度分布を強く表す第1の物質密度画像と、被検体40における第2の物質の密度分布を強く表す第2の物質密度画像とを得る。ここでは、一例として、第1の物質を水、第2の物質をヨウ素とし、水の密度分布を表す水密度画像Gwと、ヨウ素の密度分布を表すヨウ素密度画像Gioとを得る。
Next, the
被検体の投影データまたはこれを基に再構成される画像は、互いに異なる2種類の物質の密度分布およびそのX線吸収係数により近似的に表現できる。この近似モデルに基づき、第1および第2の物質密度画像を求めることができる。つまり、第1の管電圧画像GHVと第2の管電圧画像GLVとを、第1の物質である水に対応する画素の画素値が零になるよう加重減算処理することにより、第1の物質である水の成分が抑制され、第2の物質であるヨウ素の密度分布を強く表すヨウ素密度画像Gioが、第2の物質密度画像として得られる。同様に、第1の管電圧画像GHVと第2の管電圧画像GLVとを、第2の物質であるヨウ素に対応する画素の画素値が零になるよう加重減算処理することにより、第2の物質であるヨウ素の成分が抑制され、第1の物質である水の密度分布を強く表す水密度画像Gwが、第1の物質密度画像として得られる。 The projection data of the subject or an image reconstructed based on the projection data can be approximately expressed by the density distributions of two different types of substances and their X-ray absorption coefficients. Based on this approximate model, first and second material density images can be obtained. That is, the first material is obtained by performing weighted subtraction processing on the first tube voltage image GHV and the second tube voltage image GLV so that the pixel value of the pixel corresponding to the water that is the first material becomes zero. As a second substance density image, an iodine density image Gio that strongly suppresses the density component of the water and suppresses the density distribution of iodine as the second substance. Similarly, the first tube voltage image GHV and the second tube voltage image GLV are subjected to weighted subtraction processing so that the pixel value of the pixel corresponding to iodine as the second substance becomes zero, thereby obtaining the second tube voltage image GHV. A component of iodine which is a substance is suppressed, and a water density image Gw which strongly represents the density distribution of water which is the first substance is obtained as the first substance density image.
なお、第1および第2の管電圧画像GHV,GLVのそれぞれにおける第1および第2の物質に対応する画素値は、デュアルエネルギー撮影の撮影条件により推定することができる。したがって、上記の加重減算処理に用いるべき重み付けは、これら推定される画素値の比から特定することができる。 Note that the pixel values corresponding to the first and second substances in the first and second tube voltage images GHV and GLV, respectively, can be estimated from the imaging conditions of dual energy imaging. Therefore, the weight to be used for the weighted subtraction process can be specified from the ratio of these estimated pixel values.
水密度画像Gwおよびヨウ素密度画像Gioは、例えば次の数式に従って加重減算処理を行うことにより求めることができる。 The water density image Gw and the iodine density image Gio can be obtained, for example, by performing a weighted subtraction process according to the following formula.
ここで、kwは水密度画像の画素値Gw(x,y)を水の密度〔mg/ml〕で表すための変換係数、kioはヨウ素密度画像の画素値Gio(x,y)をヨウ素の密度〔mg/ml〕で表すための変換係数、rioは第1の管電圧HVと第2の管電圧LVとにおけるヨウ素のデュアルエネルギー比、rwは第1の管電圧HVと第2の管電圧LVとにおける水のデュアルエネルギー比である。 Here, kw is a conversion coefficient for expressing the pixel value Gw (x, y) of the water density image in terms of water density [mg / ml], and kio is the pixel value Gio (x, y) of the iodine density image. Conversion coefficient for expressing density [mg / ml], rio is the dual energy ratio of iodine in the first tube voltage HV and the second tube voltage LV, rw is the first tube voltage HV and the second tube voltage It is the dual energy ratio of water in LV.
水密度画像Gwを求めるための加重減算処理を表す数式1において、第2の管電圧画像の画素値GLV(x,y)に乗算する重み係数はkwであり、第1の管電圧画像の画素値GHV(x,y)に乗算する重み係数はkw・rioである。また、ヨウ素密度画像Gioを求めるための加重減算処理を表す数式2において、第2の管電圧画像の画素値GLV(x,y)に乗算する重み係数はkioであり、第1の管電圧画像GHV(x,y)の画素値に乗算する重み係数はkio・rwである。
In
デュアルエネルギー比rioは、第2の管電圧LVによるX線を用いて撮影した場合に得られる画像GCLV(x,y)上のヨウ素に対応する画素値(CT値)GCio,LV(x,y)を、第1の管電圧HVによるX線を用いて撮影した場合に得られる画像GCHV(x,y)上のヨウ素に対応する画素値GCio,HVで除算してなる値(CT値比)である。また、デュアルエネルギー比rwは、画像GCLV(x,y)上の水に対応する画素値GCw,LV(x,y)を、画像GCHV(x,y)上の水に対応する画素値GCw,HV(x,y)で除算してなる値である。 The dual energy ratio rio is a pixel value (CT value) GCio, LV (x, y) corresponding to iodine on the image GCLV (x, y) obtained when the X-ray is taken with the second tube voltage LV. ) Is divided by the pixel value GCio, HV corresponding to iodine on the image GCHV (x, y) obtained when X-rays are taken with the first tube voltage HV (CT value ratio) It is. Further, the dual energy ratio rw is obtained by converting the pixel value GCw, LV (x, y) corresponding to the water on the image GCLV (x, y) to the pixel value GCw, LV corresponding to the water on the image GCHV (x, y). A value obtained by dividing by HV (x, y).
次に、図3に示すように、水密度画像Gwとヨウ素密度画像Gioとを加重加算処理して、所定の実効X線エネルギーの単色X線を用いて撮影された画像に相当するモノクロマチック画像Gmを得る。 Next, as shown in FIG. 3, the water density image Gw and the iodine density image Gio are subjected to weighted addition processing, and a monochrome image corresponding to an image photographed using monochromatic X-rays having a predetermined effective X-ray energy. Get Gm.
モノクロマチック画像Gmは、例えば次の数式に従って加重加算処理を行うことにより求めることができる。 The monochromatic image Gm can be obtained, for example, by performing a weighted addition process according to the following formula.
ここで、E1は実効X線エネルギー、μw(E1)は実効X線エネルギーE1のX線に対する水のX線吸収係数、μio(E1)は実効X線エネルギーE1のX線に対するヨウ素のX線吸収係数、kcは画素値をCT値に変換するための変換係数である。なお、CT値は、周知の通り、物質のX線吸収の程度を示す値であり、空気のCT値は−1000〔HU〕、水のCT値は0〔HU〕で表される。 Here, E1 is the effective X-ray energy, μw (E1) is the X-ray absorption coefficient of water with respect to the X-ray with the effective X-ray energy E1, and μio (E1) is the X-ray absorption of iodine with respect to the X-ray with the effective X-ray energy E1. The coefficient kc is a conversion coefficient for converting a pixel value into a CT value. As is well known, the CT value is a value indicating the degree of X-ray absorption of a substance, the CT value of air is represented by -1000 [HU], and the CT value of water is represented by 0 [HU].
モノクロマチック画像Gmを求めるための加重加算処理を表す数式5において、水密度画像Gwに乗算する重み係数はkc・μw(E1)であり、ヨウ素密度画像Gioに乗算する重み係数はkc・μio(E1)である。
In
ちなみに、上記の手法では、第1および第2の投影データをそれぞれ画像再構成処理して2種類の画像を得、これら2種類の画像を互いに異なる第1および第2の重み付けにより加重減算処理して、第1および第2の物質密度画像を得ている。しかし、第1および第2の投影データを、互いに異なる第1および第2の重み付けにより加重減算処理して2種類の投影データを得、これら2種類の投影データをそれぞれ画像再構成処理して、第1および第2の物質密度画像を得ることもできる。 By the way, in the above method, the first and second projection data are respectively subjected to image reconstruction processing to obtain two types of images, and these two types of images are subjected to weighted subtraction processing using different first and second weights. Thus, first and second substance density images are obtained. However, the first and second projection data are subjected to weighted subtraction with different first and second weights to obtain two types of projection data, and these two types of projection data are respectively subjected to image reconstruction processing, First and second material density images can also be obtained.
また、上記の加重減算処理や加重加算処理としては、一次線形加重減算処理や一次線形加重加算処理に限らず、高次線形加重減算処理や高次線形加重加算処理などを用いることもできる。 Further, the weighted subtraction process and the weighted addition process are not limited to the linear linear weighted subtraction process and the linear linear weighted addition process, and a high-order linear weighted subtraction process, a high-order linear weighted addition process, and the like can also be used.
画像再構成部52は、第1および第2の物質密度画像の加重加算処理における重み付けを調整することにより、所望の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像を再構成することができる。また、画像再構成部52は、例えば第1の物質密度画像における所望の画素の画素値と第2の物質密度画像における同画素の画素値とを、所定の重み付けで加重加算処理することで、所望の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所望の画素の画素値のみを算出することができる。
The
なお、モノクロマチック画像Gmの再構成処理の詳細については、例えば米国特許文献US2009/0052612A1を参照されたい。 For details of the reconstruction process of the monochrome image Gm, refer to, for example, US Patent Document US2009 / 0052612A1.
表示制御部53は、画像再構成部52により再構成された所定の画像、すなわち管電圧画像、物質密度画像、またはモノクロマチック画像を、所定の参照画像Grとして表示するようモニタ6を制御する。本例では、所定の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像を参照画像Grとして表示する。図4は、表示される参照画像Grの一例を示す図である。
The
関心領域設定部54は、操作者の操作に応じて、モニタ6に表示された参照画像Gr上にて関心領域ROIを設定する。関心領域ROIは、円形状、矩形状などを考えることができるが、本例では円形状とする。図5は、関心領域ROIが設定された参照画像Grの一例を示す図である。
The region-of-
スペクトラルHUカーブ取得部55は、関心領域設定部54により設定された関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを取得する。スペクトラルHUカーブとは、実効X線エネルギーの値とその実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質または所定の画像領域の代表的な画素値(CT値)との関係をグラフで表したものである。なお、スペクトラルHUカーブの取得とは、実際のカーブを表示することまで求めるものではなく、そのカーブを特定できる情報を取得することを含む。
The spectral HU
スペクトラルHUカーブ取得部55によるスペクトラルHUカーブ取得処理の一例を以下に示す。
An example of a spectral HU curve acquisition process by the spectral HU
図6は、スペクトラルHUカーブ取得処理を概念的に示す図である。 FIG. 6 is a diagram conceptually showing the spectral HU curve acquisition process.
まず、画像再構成部52を用いて、水密度画像Gwの関心領域ROIに対応する部分とヨウ素密度画像Gioの関心領域ROIに対応する部分とを、所定の重み付けにより加重加算処理し、所定の実効X線エネルギーE1での関心領域ROIのモノクロマチック画像Gm,ROI,E1を生成する。
First, by using the
次に、生成された関心領域ROIのモノクロマチック画像Gm,ROI,E1における代表的な画素値gROI,E1を算出する。この代表的な画素値は、関心領域ROIに対応する複数画素の画素値の平均値、中間値、中央値、画素位置に応じて重みを変えた加重平均値などを考えることができるが、本例では、この代表的な画素値として平均値を算出する。 Next, representative pixel values gROI, E1 in the monochrome image Gm, ROI, E1 of the generated region of interest ROI are calculated. As this representative pixel value, an average value, an intermediate value, a median value, and a weighted average value obtained by changing the weight according to the pixel position can be considered. In the example, an average value is calculated as the representative pixel value.
次に、画像再構成部52を用いて、上記の加重加算処理に用いる重み付けを変更して、実効X線エネルギーE2の関心領域ROIのモノクロマチック画像Gm,ROI,E2を生成する。生成された関心領域ROIのモノクロマチック画像Gm,ROI,E2における代表的な画素値gROI,E2を算出する。
Next, the
このような処理を繰り返し行うことにより、各実効X線エネルギーの関心領域ROIのモノクロマチック画像Gm,ROI,E1,Gm,ROI,E2,・・・,Gm,ROI,Enのそれぞれにおける代表的な画素値gROI,E1,gROI,E2,・・・,gROI,Enを算出する。 By repeating such processing, a representative monochromatic image Gm, ROI, E1, Gm, ROI, E2,..., Gm, ROI, En for each region of interest ROI of each effective X-ray energy. Pixel values gROI, E1, gROI, E2,..., GROI, En are calculated.
これにより、実効X線エネルギーとその実効X線エネルギーの関心領域ROIのモノクロマチック画像における代表的な画素値との関係を求めることができる。つまり、実効X線エネルギーの値のある変化に対して、モノクロマチック画像における画素値がどのように変化するかを把握することができる関係を求めることができる。この関係をグラフ(graph)で表したものが関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIである。 Thereby, the relationship between the effective X-ray energy and the representative pixel value in the monochrome image of the region of interest ROI of the effective X-ray energy can be obtained. That is, it is possible to obtain a relationship that can grasp how the pixel value in the monochrome image changes with respect to a certain change in the effective X-ray energy value. A graph representing this relationship is a spectral HU curve CROI of the region of interest ROI.
なお、実効X線エネルギーの数(種類)nが大きいほど、つまり、多くの実効X線エネルギーについて上記「代表的な画素値」を算出するほど、スペクトラルHUカーブはより正確に求めることができる。したがって、通常は3つ以上、好ましくは5つ以上、さらに好ましくは10以上の実効X線エネルギーについて、上記「代表的な画素値」を算出するとよい。もちろん、これは、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに限定される話ではなく、すべてのスペクトラルHUカーブを求める際に共通する。 The spectral HU curve can be obtained more accurately as the number (type) n of effective X-ray energies is larger, that is, as the above “representative pixel value” is calculated for more effective X-ray energies. Therefore, the “representative pixel value” may be calculated for effective X-ray energies of usually 3 or more, preferably 5 or more, and more preferably 10 or more. Of course, this is not a story limited to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI, but is common in obtaining all the spectral HU curves.
図7は、関心領域のスペクトラルHUカーブの一例を示す図である。横軸は、関心領域ROIのモノクロマチック画像の実効X線エネルギーE〔keV〕、縦軸は、関心領域ROIのモノクロマチック画像における代表的な画素値gROI,E〔HU〕である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a spectral HU curve of a region of interest. The horizontal axis represents the effective X-ray energy E [keV] of the monochrome image in the region of interest ROI, and the vertical axis represents the representative pixel value gROI, E [HU] in the monochrome image of the region of interest ROI.
本例では、図7に示すように、40〔keV〕〜140〔keV〕の範囲の実効X線エネルギーについて、5〔keV〕刻みで代表的な画素値gROI,Eを求め、各点をプロット(plot)して、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを取得する。 In this example, as shown in FIG. 7, a representative pixel value gROI, E is obtained in steps of 5 [keV] for effective X-ray energy in the range of 40 [keV] to 140 [keV], and each point is plotted. (Plot) to obtain a spectral HU curve CROI of the region of interest ROI.
スペクトラルHUカーブ取得部55は、また、参照画像Grにおける関心領域ROI以外の各画像領域R1,R2,・・・,RmのスペクトラルHUカーブCR1,CR2,・・・,CRmを、関心領域ROIの場合と同様の処理を実行して取得する。各画像領域R1,R2,・・・,Rmは、2×2画素など複数画素の領域(解像度を落とした参照画像Gr′における単一画素の領域)とし、その領域の代表的な画素値は、その領域の複数画素の画素値の平均値や加重平均値とすることもできる。しかし、本例では、これらの画像領域を参照画像Grにおける単一画素の領域とし、その領域における代表的な画素値をその領域の単一画素の画素値そのものとする。
The spectral HU
スペクトラルHUカーブ記憶部56は、物質のスペクトラルHUカーブを、被検体に含まれる主要な物質について複数記憶している。物質のスペクトラルHUカーブは、実効X線エネルギーとその実効X線エネルギーのモノクロマチック画像におけるその物質に対応する画素値との関係を表すカーブである。被検体に含まれる主要な物質としては、例えば、ヨウ素(造影剤)、カルシウム(骨)、脂肪、血液、水、これらのうち少なくとも1つを含む混合物質などを考えることができる。
The spectral HU
なお、カルシウムや脂肪は、高密度のものから低密度のものまでを段階的に分ける。混合物質としては、例えば血液とヨウ素との混合物質、脂肪とカルシウムとの混合物質などを考えることができる。血液とヨウ素との混合物質は、例えば、造影剤濃度が1%の血液から造影剤濃度が10%の血液までを造影剤濃度1%刻みで段階的に分ける。 In addition, calcium and fat are divided in stages from high density to low density. As the mixed substance, for example, a mixed substance of blood and iodine, a mixed substance of fat and calcium, and the like can be considered. As for the mixed substance of blood and iodine, for example, blood having a contrast medium concentration of 1% to blood having a contrast medium concentration of 10% is divided stepwise in increments of 1%.
スペクトラルHUカーブ記憶部56は、また、物質の種類に応じて割り当てられた色を、その物質のスペクトラルHUカーブと対応付けて記憶している。例えば、ヨウ素に対しては緑色、カルシウムに対しては赤色、脂肪に対しては黄色、水に対しては青色が、それぞれ割り当てられる。詳細は後述するが、この割り当てられた色は、類似領域特定部58により特定された参照画像Gr上の画像領域を着色して表示する際に用いられる。
The spectral HU
図8は、各物質のスペクトラルHUカーブの一例を示す図である。この図において、Cio+b1は造影剤濃度が1%の血液、Cio+b5は造影剤濃度が5%の血液、Cio+b10は造影剤濃度が10%の血液、Cca1は低濃度のカルシウム、Cca2は中濃度のカルシウム、Cca3
は高濃度のカルシウム、Cfat1は低濃度の脂肪、Cfat2は中濃度の脂肪、Cfat3は高濃度の脂肪、Cwは水のカーブをそれぞれ示している。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a spectral HU curve of each substance. In this figure, Cio + b1 is blood with a contrast medium concentration of 1%, Cio + b5 is blood with a contrast medium concentration of 5%, Cio + b10 is blood with a contrast medium concentration of 10%, Cca1 is low concentration of calcium, Cca2 is a medium concentration of calcium, Cca3
Is a high concentration calcium, Cfat1 is a low concentration fat, Cfat2 is a medium concentration fat, Cfat3 is a high concentration fat, and Cw is a water curve.
図8に示すように、各物質のスペクトラルHUカーブの形状と絶対値は、その物質の種類と密度によって異なるため、スペクトラルHUカーブの形状や絶対値から、そのカーブが得られた画像領域の物質の種類と密度を特定することができる。 As shown in FIG. 8, since the shape and absolute value of the spectral HU curve of each substance differ depending on the type and density of the substance, the substance in the image region where the curve is obtained from the shape and absolute value of the spectral HU curve. Type and density can be specified.
類似カーブ検出部57は、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されている各物質のスペクトラルHUカーブの中で、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIと形状が類似するカーブを検出する。類似カーブ検出部57による類似カーブ検出処理の一例を以下に示す。
The similar
図9は、類似カーブ検出処理の流れを示すフロー図である。また、図10は、この類似カーブ検出処理を概念的に示す図である。 FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the similar curve detection process. FIG. 10 is a diagram conceptually showing this similar curve detection process.
ステップ(step)T1では、図10に示すように、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを、実効X線エネルギーの軸方向に第1の実効X線エネルギー幅ΔE1、例えば20〜50〔keV〕の幅で複数の領域Q11,Q12,・・・,Q1nに区分する。なお図10は、ΔE1=20〔keV〕とし、実効X線エネルギーE=40〜140〔keV〕を5つに区分した場合の例である。 In step T1, as shown in FIG. 10, the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is converted to a first effective X-ray energy width ΔE1, for example, 20 to 50 [keV] in the axial direction of the effective X-ray energy. Divided into a plurality of regions Q11, Q12,..., Q1n by width. FIG. 10 shows an example in which ΔE1 = 20 [keV] and effective X-ray energy E = 40 to 140 [keV] is divided into five.
ステップT2では、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIについて、区分領域ごとにおける、その第1の実効X線エネルギー幅ΔE1に対する画素値の変化量ΔgROI,Q11,ΔgROI,Q12,・・・,ΔgROI,Q1nを求める。 In step T2, with respect to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI, the change amount ΔgROI, Q11, ΔgROI, Q12,..., ΔgROI, Q1n of the pixel value with respect to the first effective X-ray energy width ΔE1 for each divided region. Ask for.
ステップT3では、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されている各物質のスペクトラルHUカーブの中から、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIの比較対象として、所定のスペクトラルHUカーブCBを選択する。
In step T3, a predetermined spectral HU curve CB is selected as a comparison target of the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI from the spectral HU curves of each substance stored in the spectral HU
ステップT4では、関心領域ROIの場合と同様、比較対象のスペクトラルHUカーブCBを、実効X線エネルギーの軸方向に第1の実効X線エネルギー幅ΔE1で複数の領域Q11,Q12,・・・,Q1nに区分する。 In Step T4, as in the case of the region of interest ROI, the spectral HU curve CB to be compared is divided into a plurality of regions Q11, Q12,... With a first effective X-ray energy width ΔE1 in the axial direction of the effective X-ray energy. Divide into Q1n.
ステップT5では、物質BのスペクトラルHUカーブCBについて、区分領域ごとにおける、その第1の実効X線エネルギー幅ΔE1に対する画素値の変化量ΔgB,Q11,ΔgB,Q12,・・・,ΔgB,Q1nを求める。 In step T5, the change amount ΔgB, Q11, ΔgB, Q12,..., ΔgB, Q1n of the pixel value with respect to the first effective X-ray energy width ΔE1 is determined for each spectral region for the spectral HU curve CB of the substance B. Ask.
ステップT6では、区分領域ごとに、互いに対応する区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルHUカーブの類否判定を行う。 In step T6, for each segmented area, a deviation amount is obtained from the amount of change in the pixel values of the corresponding segmented areas, and the similarity of the spectral HU curve is determined based on these deviation amounts.
例えば、変化量ΔgB,Q11に対する変化量ΔgROI,Q11の比rQ11、変化量ΔgB,Q12に対する変化量ΔgROI,Q12の比rQ12、・・・、変化量ΔgB,Q1nに対するΔgROI,Q1nの比rQ1nを順次算出してゆく。そして、それらの比rQ11,rQ12,・・・,rQ1nがすべて1に近い所定範囲内、例えば、0.9〜1.1の範囲内であれば、比較対象として選択されているスペクトラルHUカーブCBを、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブであると判定し、検出処理を終える。なお、この所定範囲は、操作者の操作に応じて調整可能にするとよい。 For example, the ratio rQ11 of the variation ΔgROI, Q11 to the variation ΔgB, Q11, the ratio rQ12 of the variation ΔgROI, Q12 to the variation ΔgB, Q12,..., The ratio rQ1n of ΔgROI, Q1n to the variation ΔgB, Q1n Calculate. If the ratios rQ11, rQ12,..., RQ1n are all within a predetermined range close to 1, for example, within a range of 0.9 to 1.1, the spectral HU curve CB selected as the comparison target. Is determined to be a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI, and the detection process ends. The predetermined range may be adjusted according to the operation of the operator.
一方、それらの比rQ11,rQ12,・・・,rQ1nのうち1つでも所定範囲外であれば、比較対象のスペクトラルHUカーブCBは、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブではないと判定し、ステップT7に進む。 On the other hand, if any one of the ratios rQ11, rQ12,..., RQ1n is outside the predetermined range, the spectral HU curve CB to be compared is not a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI. Determine and proceed to step T7.
ステップT7では、選択されているスペクトラルHUカーブが、比較対象として最後のカーブであるか否かを判定する。最後のカーブであれば、ステップT8に進み、最後のカーブでなければ、ステップT3に戻り、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIの比較対象として、未だ比較していない別のスペクトラルHUカーブを選択し直し、検出処理を続ける。 In step T7, it is determined whether or not the selected spectral HU curve is the last curve to be compared. If it is the last curve, the process proceeds to step T8. If it is not the last curve, the process returns to step T3, and another spectral HU curve that has not been compared yet is selected as a comparison target of the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI. Fix and continue the detection process.
ステップT8では、図10に示すように、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを、第1の実効X線エネルギー幅ΔE1より小さい第2の実効X線エネルギー幅ΔE2、例えば5〜10〔keV〕の幅で複数の領域Q21,Q22,・・・,Q2nに区分する。なお図10は、ΔE2=10〔keV〕とした場合の例である。 In step T8, as shown in FIG. 10, the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is set to a second effective X-ray energy width ΔE2, which is smaller than the first effective X-ray energy width ΔE1, for example, 5 to 10 [keV]. Divided into a plurality of regions Q21, Q22,..., Q2n by width. FIG. 10 shows an example when ΔE2 = 10 [keV].
ステップT9では、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIについて、区分領域ごとにおける、その第2の実効X線エネルギー幅ΔE2に対する画素値の変化量ΔgROI,Q21,ΔgROI,Q22,・・・,ΔgROI,Q2nを求める。 In step T9, with respect to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI, the change amount ΔgROI, Q21, ΔgROI, Q22,..., ΔgROI, Q2n of the pixel value with respect to the second effective X-ray energy width ΔE2 for each divided region. Ask for.
ステップT10では、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されている各スペクトラルHUカーブの中から、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIの比較対象として、所定のスペクトラルHUカーブCBを選択する。
In Step T10, a predetermined spectral HU curve CB is selected as a comparison target of the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI from among the spectral HU curves stored in the spectral HU
ステップT11では、関心領域ROIの場合と同様、比較対象のスペクトラルHUカーブCBを、実効X線エネルギーの軸方向に第2の実効X線エネルギー幅ΔE2で複数の領域Q21,Q22,・・・,Q2nに区分する。 In step T11, as in the region of interest ROI, the spectral HU curve CB to be compared is divided into a plurality of regions Q21, Q22,... With a second effective X-ray energy width ΔE2 in the axial direction of the effective X-ray energy. Divide into Q2n.
ステップT12では、比較対象のスペクトラルHUカーブCBについて、区分領域ごとにおける、その第2の実効X線エネルギー幅ΔE2に対する画素値の変化量ΔgB,Q21,ΔgB,Q22,・・・,ΔgB,Q2nを求める。 In step T12, the change amount ΔgB, Q21, ΔgB, Q22,..., ΔgB, Q2n of the pixel value with respect to the second effective X-ray energy width ΔE2 for each divided region is obtained for the spectral HU curve CB to be compared. Ask.
ステップT13では、区分領域ごとに、互いに対応する区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルHUカーブの類否判定を行う。 In step T13, for each segmented area, a deviation amount is obtained from the amount of change in the pixel values of the corresponding segmented areas, and the similarity determination of the spectral HU curve is performed based on these deviation amounts.
例えば、変化量ΔgB,Q21に対する変化量ΔgROI,Q21の比rQ21、変化量ΔgB,Q22に対する変化量ΔgROI,Q22の比rQ22、・・・、変化量ΔgB,Q2nに対するΔgROI,Q2nの比rQ2nを順次算出してゆく。そして、それらの比rQ21,rQ22,・・・,rQ2nがすべて1に近い所定範囲内、例えば、0.9〜1.1の範囲内であれば、比較対象のスペクトラルHUカーブCBを、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブであると判定し、検出処理を終える。なお、このとき、上記所定範囲をより広げ、例えば0.85〜1.15の範囲などとして、類否判定の条件を緩和してもよい。また、この所定範囲は、操作者の操作に応じて調整可能とし、さらには、区分領域ごとに調整を可能にするとよい。 For example, the ratio rQ21 of the variation ΔgROI, Q21 to the variation ΔgB, Q21, the ratio rQ22 of the variation ΔgROI, Q22 to the variation ΔgB, Q22,..., And the ratio rQ2n of ΔgROI, Q2n to the variation ΔgB, Q2n Calculate. If the ratios rQ21, rQ22,..., RQ2n are all within a predetermined range close to 1, for example, within a range of 0.9 to 1.1, the spectral HU curve CB to be compared is represented as a region of interest. It is determined that the curve is similar to the ROI spectral HU curve CROI, and the detection process is terminated. At this time, the predetermined range may be further expanded, for example, a range of 0.85 to 1.15 may be relaxed. The predetermined range can be adjusted according to the operation of the operator, and further can be adjusted for each divided region.
一方、それらの比rQ21,rQ22,・・・,rQ2nのうち1つでも所定範囲外であれば、比較対象のスペクトラルHUカーブCBは、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブではないと判定し、ステップT14に進む。 On the other hand, if any one of the ratios rQ21, rQ22,..., RQ2n is outside the predetermined range, the spectral HU curve CB to be compared is not a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI. Determine and proceed to step T14.
ステップT14では、選択されているスペクトラルHUカーブが、比較対象として最後のカーブであるか否かを判定する。最後のカーブであれば、検出処理を終了し、最後のカーブでなければ、ステップT10に戻り、区分する実効X線エネルギー幅を第2の実効X線エネルギー幅ΔE2としてから、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIの比較対象として、未だ比較していない別のスペクトラルHUカーブを選択し直し、検出処理を続ける。 In step T14, it is determined whether or not the selected spectral HU curve is the last curve to be compared. If it is the last curve, the detection process is terminated. If it is not the last curve, the process returns to step T10, and the effective X-ray energy width to be classified is set as the second effective X-ray energy width ΔE2, and then the spectral of the region of interest ROI. As a comparison target of the HU curve CROI, another spectral HU curve that has not been compared is selected again, and the detection process is continued.
このように、スペクトラルHUカーブを区分する実効X線エネルギー幅ΔEを、大から小へと段階的に切り換えることで、検出処理に要する時間を効率よく低減することができる。被検体に含まれる物質は、被検体の種類が分かっていれば、かなり限定的に特定することが可能である。したがって、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIは、通常、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されているいずれかの物質のスペクトラルHUカーブと比較的高い類似度で類似すると考えられる。そのため、まずは、計算量の少ない比較的粗い類否判定を行い、検出処理に時間を掛けないようにする。そして、仮に、その粗い類否判定で検出漏れが発生しても、その後の比較的細かい類否判定で検出漏れを防ぐようにする。
In this way, by switching the effective X-ray energy width ΔE that divides the spectral HU curve stepwise from large to small, the time required for detection processing can be efficiently reduced. The substance contained in the subject can be specified fairly limited if the type of the subject is known. Therefore, it is considered that the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is generally similar to the spectral HU curve of any substance stored in the spectral HU
ちなみに、スペクトラルHUカーブの類否判定は、少なくとも1つの実効X線エネルギーの区分領域に対する画素値の変化量を基に行うことができるが、1つの区分領域に対する画素値の変化量を基に行うより、複数の区分領域に対する画素値の変化量を基に行う方が判定精度はよくなる。したがって、通常であれば複数の区分領域、好ましくは3つ以上の区分領域、さらに好ましくは5つ以上の区分領域に対する画素値の変化量を基に行うようにする。 Incidentally, the similarity determination of the spectral HU curve can be performed based on the amount of change in pixel value for at least one effective X-ray energy segmented region, but is performed based on the amount of change in pixel value for one segmented region. Therefore, the determination accuracy is improved by performing the change based on the amount of change in the pixel value with respect to the plurality of divided regions. Therefore, normally, it is performed based on the amount of change in pixel values for a plurality of segmented regions, preferably three or more segmented regions, more preferably five or more segmented regions.
なお、このような検出処理を行っても、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブが検出されなかった場合には、このスペクトラルHUカーブCROIを、新規の物質のスペクトラルHUカーブとして登録し、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶させる。また、色も新規で割り当て、このスペクトラルHUカーブCROIに対応付けて記憶させる。そして、このスペクトラルHUカーブCROI自身を、検出されたスペクトラルHUカーブCdとして扱う。
If a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is not detected even after performing such detection processing, this spectral HU curve CROI is registered as a spectral HU curve of a new substance. And stored in the spectral HU
なお、比較対象となる各スペクトラルHUカーブCBの変化量ΔgB,Q11,ΔgB,Q12,・・・,ΔgB,Q1nは、想定される各実効X線エネルギー幅ΔE1,ΔE2,・・・について先に求めておき、それらをスペクトラルHUカーブ記憶部56に予め記憶させておいてもよい。これにより、検出処理に要する時間をさらに短縮することができる。
Note that the change amounts ΔgB, Q11, ΔgB, Q12,..., ΔgB, Q1n of the spectral HU curves CB to be compared are first calculated for the respective effective X-ray energy widths ΔE1, ΔE2,. They may be obtained and stored in advance in the spectral HU
また、本例では、各区分領域における所定の実効X線エネルギー幅に対する画素値の変化量のずれ量がすべて所定範囲内である場合に、比較対象のスペクトラルHUカーブCBは、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブであると判定している。しかし、例えば、それら変化量のずれ量のうち1または複数の所定の一部がすべて所定範囲内である場合に、比較対象のスペクトラルHUカーブCBは、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブであると判定してもよい。この所定の一部は、カーブの形状の特徴が現れやすい、実効X線エネルギーが相対的に低い側の区分領域におけるずれ量にするとよい。 Further, in this example, when all the shift amounts of the change amount of the pixel value with respect to the predetermined effective X-ray energy width in each divided region are within the predetermined range, the spectral HU curve CB to be compared is the spectral of the region of interest ROI. It is determined that the curve is similar to the HU curve CROI. However, for example, when one or more predetermined parts of the shift amounts of the change amounts are all within a predetermined range, the spectral HU curve CB to be compared is similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI. You may determine that it is a curve. The predetermined part may be a deviation amount in a segmented region on the side where the effective X-ray energy is relatively low, in which the characteristic of the curve shape is likely to appear.
また、本例では、スペクトラルHUカーブの類否判定において、各区分領域における所定の実効X線エネルギー幅に対する画素値の変化量のずれ量を基に行っているが、さらに、スペクトラルHUカーブにおける画素値を基に行ってもよい。 In this example, the similarity determination of the spectral HU curve is performed based on the shift amount of the change amount of the pixel value with respect to the predetermined effective X-ray energy width in each divided region. You may carry out based on a value.
類似領域特定部58は、参照画像Grにおける関心領域ROI以外の各画像領域R1,R2,・・・,Rmのうち、スペクトラルHUカーブ取得部55により取得されたスペクトラルHUカーブが、類似カーブ検出部57により検出されたスペクトラルHUカーブCdと類似する領域を特定する。この際、検出されたスペクトラルHUカーブCdと同じ物質シリーズのスペクトラルHUカーブ、すなわちスペクトラルHUカーブCdと物質の種類が同じで濃度が異なるスペクトラルHUカーブがある場合には、そのカーブと類似する領域も特定する。類否判定は、類似カーブ検出部57による類否判定と同様な処理により行う。
The similar
例えば、各画像領域R1,R2,・・・,Rmのうち1つの画像領域を選択し、その選択された画像領域RiにおけるスペクトラルHUカーブCRiを取得する。検出されたスペクトラルHUカーブCdおよび同じ物質シリーズのスペクトラルHUカーブの中から1つのスペクトラルHUカーブを、比較対象のスペクトラルHUカーブCdiとして選択する。画像領域RiにおけるスペクトラルHUカーブCRiと、比較対象のスペクトラルHUカーブCdiとを、実効X線エネルギーの軸方向に所定の実効X線エネルギー幅ΔEで複数の領域にそれぞれ区分する。区分領域ごとに同じ区分領域の画素値の変化量同士でずれ量を求め、これらのずれ量に基づいてスペクトラルHUカーブの類否判定を行う。ここで、両カーブが互いに類似していないと判定された場合、比較対象のスペクトラルHUカーブを変えて、同様の類否判定を行う。このような類否判定処理を、各画像領域R1,R2,・・・,Rmについて順次行う。 For example, one image area is selected from the image areas R1, R2,..., Rm, and a spectral HU curve CRi in the selected image area Ri is acquired. One spectral HU curve is selected from the detected spectral HU curve Cd and the spectral HU curve of the same substance series as the spectral HU curve Cdi to be compared. The spectral HU curve CRi in the image region Ri and the spectral HU curve Cdi to be compared are divided into a plurality of regions with a predetermined effective X-ray energy width ΔE in the axial direction of the effective X-ray energy. For each segmented area, a deviation amount is obtained between the pixel value change amounts of the same segmented area, and the similarity determination of the spectral HU curve is performed based on these deviation amounts. Here, when it is determined that the two curves are not similar to each other, the similar similarity determination is performed by changing the spectral HU curve to be compared. Such similarity determination processing is sequentially performed for each of the image regions R1, R2,.
取得されたスペクトラルHUカーブが、類似カーブ検出部57により検出されたスペクトラルHUカーブまたは同じ物質シリーズのスペクトラルHUカーブに類似していると判定された画像領域を、関心領域ROIとエネルギー特性が類似する類似領域として特定する。このとき、類似していると判定されたスペクトラルHUカーブから、その類似領域の物質密度が特定される。
An image region in which the acquired spectral HU curve is determined to be similar to the spectral HU curve detected by the similar
図11は、スペクトラルHUカーブが関心領域ROIに類似する類似領域RRが特定された参照画像Grの一例を示す図である。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a reference image Gr in which a similar region RR whose spectral HU curve is similar to the region of interest ROI is specified.
表示制御部53は、類似領域特定部58により類似領域が特定されると、その類似領域が強調された参照画像Grを表示する。強調表示の方法としては、類似領域に網掛けなどの所定のパターンやテクスチャを半透明にして重ねて表示したり、類似領域の輪郭を太線で描いて強調したりするなど、種々の方法が考えられるが、本例では、類似カーブ検出部57により検出されたスペクトラルHUカーブCdと対応付けて記憶されている色で、類似領域を半透明に着色して表示する。この際、類似領域の物質密度の大きさに応じて色の濃さを変える。例えば、物質密度が大きいときは色を濃くし、小さいときは色を薄くする。
When the similar region is specified by the similar
なお、本例では、このような着色表示を、関心領域ROIに対しても同様に行う。 In this example, such colored display is similarly performed on the region of interest ROI.
図12は、関心領域ROIおよび類似領域RRが着色表示された参照画像Grの一例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the reference image Gr in which the region of interest ROI and the similar region RR are displayed in color.
これより、第一実施形態のX線CT装置における処理の流れについて説明する。 Hereafter, the flow of processing in the X-ray CT apparatus of the first embodiment will be described.
図13は、第一実施形態のX線CT装置における処理の流れを示すフロー図である。なおこの図において、「SHUカーブ」は、スペクトラルHUカーブの略称である。 FIG. 13 is a flowchart showing the flow of processing in the X-ray CT apparatus of the first embodiment. In this figure, “SHU curve” is an abbreviation for spectral HU curve.
ステップ(step)S1では、デュアルエネルギー撮影制御部51が、撮影テーブル10および走査ガントリ20を制御してデュアルエネルギー撮影を行い、第1および第2の投影データPHV,PLVを収集する。
In step S1, the dual energy
ステップS2では、画像再構成部52が、ステップS1で収集された第1および第2の投影データPHV,PLVを基に、第1および第2の管電圧画像GHV,GLVを再構成する。そして、さらに、第1および第2の管電圧画像GHV,GLVを、互いに異なる2種類の重み付けにより加重減算処理して、水密度画像Gwおよびヨウ素密度画像Gioを再構成する。
In step S2, the
ステップS3では、画像再構成部52が、ステップS2で再構成された水密度画像Gwおよびヨウ素密度画像Gioを、所定の重み付けにより加重加算処理して、所定の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像Gmを再構成する。
In step S3, the
ステップS4では、表示制御部53が、ステップS3で再構成されたモノクロマチック画像Gmを参照画像Grとしてモニタ6に表示する。
In step S4, the
ステップS5では、関心領域設定部54が、モニタ6に表示された参照画像Gr上において、操作者の操作に応じて関心領域ROIを設定する。
In step S5, the region-of-
ステップS6では、スペクトラルHUカーブ取得部55が、画像再構成部52を用いて、関心領域ROIに対する複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像を求め、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを取得する。
In step S6, the spectral HU
ステップS7では、類似カーブ検出部57が、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されている各物質のスペクトラルHUカーブの中で、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するスペクトラルHUカーブを検出する。
In step S7, the similar
ステップS8では、類似カーブ検出部57が、類似のスペクトラルHUカーブが検出されたか否かを判定する。検出されなかった場合にはステップS9に進み、検出された場合にはステップS10に進む。
In step S8, the similar
ステップS9では、類似カーブ検出部57が、関心領域ROIに対応する物質を新規の物質として登録する。すなわち、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIを、新規のスペクトラルHUカーブとしてスペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶させるとともに、関心領域ROIに対応する物質に対して新規の色を割り当て、このカーブと対応付けて記憶させる。
In step S9, the similar
ステップS10では、表示制御部53が、ステップS7で検出された類似のスペクトラルHUカーブ、またはステップS9で登録された新規のスペクトラルHUカーブと対応付けて記憶されている色を、関心領域ROIおよび類似領域の着色に用いる色すなわちマッピング色MCとして決定する。
In step S10, the
ステップS11では、表示制御部53が、ステップS7で検出された類似のスペクトラルHUカーブから、関心領域ROIの物質密度を特定する。なお、ステップS9で新規のスペクトラルHUカーブが登録された場合には、その新規のスペクトラルHUカーブは標準的な物質密度のカーブであると想定し、関心領域ROIの物質密度を標準的な所定の物質密度として特定する。
In step S11, the
ステップS12では、表示制御部53が、参照画像Grにおける関心領域ROIを、ステップS10で決定されたマッピング色MCで半透明に着色する。この際、ステップS11で特定された関心領域ROIの物質密度に応じた濃さで着色する。
In step S12, the
ステップS13では、スペクトラルHUカーブ取得部55が、関心領域ROI以外の各画像領域R1,R2,・・・,RmのうちスペクトラルHUカーブを未だ生成・取得していないものを1つ選択する。
In step S13, the spectral HU
ステップS14では、スペクトラルHUカーブ取得部55が、選択された画像領域(以下、選択領域という)のスペクトラルHUカーブを生成して取得する。
In step S14, the spectral HU
ステップS15では、類似領域特定部58が、ステップS14で取得された選択領域のスペクトラルHUカーブが、上記の類似または新規のスペクトラルHUカーブに類似しているか否かを判定する。類似している場合にはステップS16に進み、類似していない場合にはステップS18に進む。
In step S15, the similar
ステップS16では、表示制御部53が、選択領域のスペクトラルHUカーブにおける画素値の大きさから、選択領域の物質濃度を特定する。
In step S <b> 16, the
ステップS17では、表示制御部53が、参照画像Grにおける選択領域を、関心領域ROIの類似領域としてマッピング色MCで半透明に着色する。この際、選択領域の物質密度に応じた濃さで着色する。
In step S17, the
ステップS18では、スペクトラルHUカーブ取得部55が、現在の選択領域は最後の画像領域か否かを判定する。最後であれば処理を終了し、最後でなければステップS14に戻り、処理を続行する。
In step S18, the spectral HU
以上、第一実施形態によれば、参照画像Gr上において、関心領域ROIと、スペクトラルHUカーブすなわちX線吸収特性が関心領域ROIに類似する画像領域とを、同じ色で着色表示(レイヤー表示)することができ、関心領域ROIと同一または類似の物質に相当する画像領域を抽出することができる。 As described above, according to the first embodiment, on the reference image Gr, the region of interest ROI and the spectral HU curve, that is, the image region having an X-ray absorption characteristic similar to the region of interest ROI are displayed in the same color (layer display). An image region corresponding to the same or similar substance as the region of interest ROI can be extracted.
また、着色する色すなわちマッピング色MCは、物質の種類に応じて決められているので、その色から物質の種類を認識することもできる。 In addition, since the color to be colored, that is, the mapping color MC is determined according to the type of the substance, the type of the substance can be recognized from the color.
また、着色される画像領域は、その画像領域の物質密度に応じた濃さで色付けされるので、色の濃さでその物質密度を認識することができる。 Further, since the image area to be colored is colored with a density corresponding to the material density of the image area, the material density can be recognized by the color density.
また、スペクトラルHUカーブ記憶部56に記憶されている各物質のスペクトラルHUカーブの中から、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似するカーブを検出できない場合には、その関心領域ROIに対応する物質を新規の物質として登録し、そのスペクトラルHUカーブCROIを新たに記憶させる。そのため、次回以降に、その新規の物質と同じようなスペクトラルHUカーブの画像領域を関心領域ROIとして設定した場合には、既に登録されている物質として認識することができ、一種の学習機能を持たせることができる。
If a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI cannot be detected from the spectral HU curves of each material stored in the spectral HU
(第二実施形態)
図14は、第二実施形態のX線CT装置の画像表示に関る部分の機能ブロック図である。
(Second embodiment)
FIG. 14 is a functional block diagram of a portion related to image display of the X-ray CT apparatus of the second embodiment.
第二実施形態のX線CT装置100aは、第一実施形態をベースに、スペクトラルHUカーブ記憶部56および類似カーブ検出部57を省いた構成である。
The
第一実施形態では、予め記憶させてある各物質のスペクトラルHUカーブの中から、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIと類似するカーブを検出し、関心領域ROI以外の各画像領域のうち、スペクトラルHUカーブがその検出されたカーブに類似する画像領域を特定し強調して表示する。 In the first embodiment, a curve similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is detected from the spectral HU curves of each substance stored in advance, and among the image regions other than the region of interest ROI, the spectral HU curve is detected. An image area whose curve is similar to the detected curve is identified and highlighted.
一方、第二実施形態では、関心領域ROI以外の各画像領域R1,R2,・・・,Rmのうち、取得されたスペクトラルHUカーブが関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIに類似する画像領域を特定し強調して表示する。その以外は第一実施形態と同様である。 On the other hand, in the second embodiment, among the image regions R1, R2,..., Rm other than the region of interest ROI, an image region whose acquired spectral HU curve is similar to the spectral HU curve CROI of the region of interest ROI is specified. And highlight it. The rest is the same as in the first embodiment.
以上、発明の実施形態について説明したが、発明の実施形態は上記の実施形態に限定されず、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変形や追加が可能である。 As mentioned above, although embodiment of invention was described, embodiment of invention is not limited to said embodiment, A various deformation | transformation and addition are possible in the range which does not deviate from the meaning of invention.
例えば、上記の実施形態において、スペクトラルHUカーブの類否判定は、比較する2つのスペクトラルHUカーブのそれぞれにおいて、所定の実効X線エネルギーでの画素値と、他の所定の実効X線エネルギーでの画素値との比(CT値比)を1または複数求め、互いに対応する比のずれ量の大小を基に行ってもよい。あるいは、スペクトラルHUカーブ同士をフィッティング(fitting)して、そのカーブにおける画素値の分散または標準偏差を求め、その分散または標準偏差の大小を基に行ってもよい。 For example, in the above-described embodiment, the similarity determination of the spectral HU curve is performed based on the pixel value at a predetermined effective X-ray energy and another predetermined effective X-ray energy in each of two spectral HU curves to be compared. One or a plurality of pixel value ratios (CT value ratios) may be obtained, and the ratio may be calculated based on the amount of deviation of the corresponding ratios. Alternatively, the spectral HU curves may be fitted to each other to obtain a variance or standard deviation of pixel values in the curves, and may be performed based on the magnitude of the variance or standard deviation.
また例えば、上記の実施形態において、類似領域の物質密度は、その領域のスペクトラルHUカーブにおける画素値の大きさから特定してもよい。スペクトラルHUカーブは、物質の種類が同じでその密度が少しだけ異なる場合、そのカーブの形状は類似しており、そのカーブにおける画素値の大きさはその物質密度の違いに応じた量だけ相対的にシフトする。したがって、そのスペクトラルHUカーブにおける画素値の大きさから物質密度を求めることも可能である。 Further, for example, in the above embodiment, the material density of the similar region may be specified from the size of the pixel value in the spectral HU curve of the region. Spectral HU curves have the same material type and slightly different densities, but the curves are similar in shape, and the pixel values in the curve are relative to the amount of the material density. Shift to. Therefore, it is possible to obtain the material density from the size of the pixel value in the spectral HU curve.
また例えば、上記の実施形態において、表示制御部53は、関心領域ROIのスペクトラルHUカーブCROIや検出された類似のスペクトラルHUカーブを、参照画像Grの表示画面上に表示してもよい。
Further, for example, in the above embodiment, the
また例えば、上記の実施形態は、撮影テーブル10、走査ガントリ20、デュアルエネルギー撮影制御部51などで構成される撮影手段を備えているX線CT装置であるが、このような撮影手段を備えていない画像処理装置や画像表示装置も、発明の実施形態の一例である。また、コンピュータをこのような画像処理装置や画像表示装置として機能させるためのプログラムも発明の実施形態の一例である。
Further, for example, the above embodiment is an X-ray CT apparatus including an imaging unit including the imaging table 10, the
1 操作コンソール
2 入力装置
3 中央処理装置
5 データ収集バッファ
6 モニタ
7 記憶装置
10 撮影テーブル(撮影手段)
12 クレードル
15 回転部
16 支持部
20 走査ガントリ(撮影手段)
21 X線管
22 X線管コントローラ
23 コリメータ
24 X線検出器
25 データ収集装置
26 回転部コントローラ
29 制御コントローラ
30 スリップリング
40 被検体(撮影対象)
51 デュアルエネルギー撮影制御部(撮影手段)
52 画像再構成部(再構成手段および算出手段)
53 表示制御部(表示手段)
54 関心領域設定部(設定手段)
55 スペクトラルHUカーブ取得部(第1および第2の取得手段)
56 スペクトラルHUカーブ記憶部(記憶手段)
57 類似カーブ検出部(検出手段)
58 類似領域特定部(特定手段)
81 X線
100 X線CT装置
DESCRIPTION OF
12 Cradle 15
21
51 Dual energy imaging control unit (imaging means)
52 Image reconstruction unit (reconstruction means and calculation means)
53 Display control unit (display means)
54 Region-of-interest setting part (setting means)
55 Spectral HU curve acquisition unit (first and second acquisition means)
56 Spectral HU curve storage (storage)
57 Similar curve detector (detection means)
58 Similar region identification part (identification means)
81
Claims (20)
前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記取得手段により取得された関係が、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係と類似する画像領域を特定する特定手段とを備えている画像処理装置。 At least one of the first projection data by the first X-ray and the second projection data by the second X-ray having energy different from that of the first X-ray collected by the dual energy imaging of the imaging target. Reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on;
A pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by imaging using X-rays having a desired effective X-ray energy is calculated by predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation means;
For each image region in the predetermined image, the effective X-ray energy and the effective X-ray energy monotonous are calculated based on the pixel values of the image region in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculating unit. An acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the image region in a chromatic image;
Among the image regions, an image region in which the relationship acquired by the acquisition unit is similar to the relationship between the effective X-ray energy and the pixel value corresponding to a predetermined substance in the monochrome image of the effective X-ray energy is specified. An image processing apparatus comprising: a specifying unit that performs the processing.
前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、
前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第1の取得手段と、
実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における所定の物質に対応する画素値との関係を、1または複数の物質について記憶する記憶手段と、
前記記憶されている関係の中で、前記取得された関係と類似する関係を検出する検出手段と、
前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第2の取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記第2の取得手段により取得された関係が前記検出された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、
前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置。 At least one of the first projection data by the first X-ray and the second projection data by the second X-ray having energy different from that of the first X-ray collected by the dual energy imaging of the imaging target. Reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on;
A pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by imaging using X-rays having a desired effective X-ray energy is calculated by predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation means;
Setting means for setting a region of interest in the predetermined image;
For the region of interest in the predetermined image, the effective X-ray energy and the monotonic of the effective X-ray energy are calculated based on the pixel values of the region of interest in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculating unit. First acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the region of interest in a chromatic image;
Storage means for storing a relationship between effective X-ray energy and a pixel value corresponding to a predetermined substance in a monochrome image of the effective X-ray energy for one or more substances;
Detecting means for detecting a relationship similar to the acquired relationship among the stored relationships;
For each image region different from the region of interest in the predetermined image, based on pixel values of the image region in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculation means, the effective X-ray energy and the Second acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the image region in a monochrome image of effective X-ray energy;
A specifying means for specifying an image area in which the relationship acquired by the second acquisition means is similar to the detected relationship among the image areas;
An image display device comprising: display means for displaying the predetermined image in which the specified image region is emphasized.
前記第1および第2の投影データに基づく所定の計算により、所望の実効X線エネルギーを有するX線を用いた撮影により得られる画像に相当するモノクロマチック画像における所望の画素の画素値を算出する算出手段と、
前記所定の画像における関心領域を設定する設定手段と、
前記所定の画像における前記関心領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該関心領域の代表的な画素値との関係を取得する第1の取得手段と、
前記所定の画像における前記関心領域とは異なる各画像領域について、前記算出手段により算出される複数の実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の画素値に基づいて、実効X線エネルギーと該実効X線エネルギーのモノクロマチック画像における該画像領域の代表的な画素値との関係を取得する第2の取得手段と、
前記各画像領域のうち、前記第2の取得手段により取得された関係が前記第1の取得手段により取得された関係と類似する画像領域を特定する特定手段と、
前記特定された画像領域が強調された前記所定の画像を表示する表示手段とを備えている画像表示装置。 At least one of the first projection data by the first X-ray and the second projection data by the second X-ray having energy different from that of the first X-ray collected by the dual energy imaging of the imaging target. Reconstructing means for reconstructing a predetermined image based on;
A pixel value of a desired pixel in a monochrome image corresponding to an image obtained by imaging using X-rays having a desired effective X-ray energy is calculated by predetermined calculation based on the first and second projection data. A calculation means;
Setting means for setting a region of interest in the predetermined image;
For the region of interest in the predetermined image, the effective X-ray energy and the monotonic of the effective X-ray energy are calculated based on the pixel values of the region of interest in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculating unit. First acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the region of interest in a chromatic image;
For each image region different from the region of interest in the predetermined image, based on pixel values of the image region in a plurality of effective X-ray energy monochrome images calculated by the calculation means, the effective X-ray energy and the Second acquisition means for acquiring a relationship with a representative pixel value of the image region in a monochrome image of effective X-ray energy;
A specifying unit for specifying an image region in which the relationship acquired by the second acquisition unit is similar to the relationship acquired by the first acquisition unit among the image regions;
An image display device comprising: display means for displaying the predetermined image in which the specified image region is emphasized.
前記関心領域の代表的な画素値は、該複数画素の画素値の平均値または加重平均値である請求項3から請求項15のいずれか一項に記載の画像表示装置。 The region of interest is a multi-pixel region;
The image display device according to any one of claims 3 to 15, wherein the representative pixel value of the region of interest is an average value or a weighted average value of the pixel values of the plurality of pixels.
前記画像領域の代表的な画素値は、該画像領域に対応する単一画素の画素値である請求項3から請求項16のいずれか一項に記載の画像表示装置。 Each image area is a single pixel area;
The image display device according to any one of claims 3 to 16, wherein the representative pixel value of the image region is a pixel value of a single pixel corresponding to the image region.
前記画像領域の代表的な画素値は、該画像領域に対応する複数画素の画素値の平均値または加重平均値である請求項3から請求項16のいずれか一項に記載の画像表示装置。 Each of the image areas is a multi-pixel area,
The image display device according to any one of claims 3 to 16, wherein the representative pixel value of the image region is an average value or a weighted average value of a plurality of pixel values corresponding to the image region.
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