JP5681924B2 - サンプルの立体表現を決定するためのコンピュータ断層撮影法、コンピュータソフトウェア、計算装置およびコンピュータ断層撮影システム - Google Patents

Description

本発明は、請求項１の前文に係るコンピュータ断層撮影法、コンピュータソフトウェア、計算装置およびコンピュータ断層撮影システムに関する。

コンピュータ断層撮影では、再構成容積データにおいてアーチファクトと実際の不規則性および構造とを識別できないことが、再構成容積データの誤った解釈を生じさせうることは一般的な問題である。これは、例えば、再構成容積データに適用される自動分析アルゴリズムでの検出問題をもたらしうる。一般に、上記問題は容積データの質を決定することによって対処され得、通常、これは再構成容積データをデータベースから得られる理想的なサンプルの予め保管された理想的な容積データと比べることによって行われる。しかし、これは検査中のサンプルの物質および／または構造の知識ならびに複雑な比較技術を必要とする。更に、再構成容積データを理想的な容積データとの完全なボクセル−ボクセル整合にねじ込むことは可能ではないため、比較ステップ自体が更なるアーチファクト源を導入する。

Ｇ．Ｆｉｃｈｔｉｎｇｅｒら、「投影画像からの近似容積再構成（Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ Ｉｍａｇｅｓ）」、ＭＩＣＣＡＩ ２００１年、ｖｏｌ．ＬＮＣＳ、２２０８号、１３７６頁は、外科医が対象物の輪郭を２Ｄにて描画する、血管造影のための近似再構成法を開示している。輪郭は後方投影され、輪郭の後方投影から３Ｄにて対象物を覆う最も近く適合する形状が決定される。対象物がすべての輪郭の内側で適合するという条件で、前方投影を用いて過剰な部分が切り離される。最後に、輪郭線の信頼および一貫性が計算され、視覚的に解釈されるように、得られた対象物は各画像面に前方投影され、再構成対象物の陰影が外科医によって描画された輪郭と比較される。このようにして、描画された輪郭全体の形状の大域的基準が、外科医の描画がすべての画像において一貫しているかを示すものとして提供される。

米国特許第６，７６８，７８２号はＣＴ撮像システムのための再構成法を開示しており、前方投影サンプルと測定投影との差異が再構成画像を更新する基礎として用いられ、前方投影画像と測定データとの整合から画像の大域最適性が測定される。大域収束性に依存して反復は停止される。

国際公開９９／０１０６５号は、再構成データの前方投影が最初に測定された投影と比較される反復コーンビームＣＴ再構成法を開示している。

国際公開２００６／０１８７９３号、米国特許出願公開２００５−１０５６７９号、国際公開２００７／１５００３７号、国際公開２００４／１０００７０号、米国特許出願公開２００６−１０４４１０号は、関連するＣＴ再構成法を開示している。

米国特許第６，７６８，７８２号 国際公開９９／０１０６５号 国際公開２００６／０１８７９３号 米国特許出願公開２００５−１０５６７９号 国際公開２００７／１５００３７号 国際公開２００４／１０００７０号 米国特許出願公開２００６−１０４４１０号

Ｇ．Ｆｉｃｈｔｉｎｇｅｒら、「投影画像からの近似容積再構成（Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ Ｉｍａｇｅｓ）」、ＭＩＣＣＡＩ ２００１年、ｖｏｌ．ＬＮＣＳ、２２０８号、１３７６頁

本発明の目的は、再構成容積データの正確な質情報を生成することができ、特に、向上した信頼性を有する再構成容積データの評価を可能にするコンピュータ断層撮影法を提供することにある。

本発明は、独立請求項の特徴をもってこの目的を解決する。容積データの単一のボクセルの個々の信頼度を計算することにより、容積データ質情報の質、従って、精度が有意に高まりうる。特定のボクセルの信頼度または質尺度は、当該ボクセルの密度値が正確であり、または所定の密度値に等しい確率に明確に関連する値である。あるいは、信頼度は、ボクセル密度の分散、当該ボクセルの密度値が不正確である確率、ボクセル密度における誤差、実際の密度への偏りまたはボクセル精度に関連しうる。ボクセルの信頼度により、再構成ボクセル密度の質に関する定量的情報が得られる。すべてのボクセルに対する信頼度が存在すると、再構成サンプル容積全体の信頼度分布または信頼度マップが得られる。

本発明に従って、本質的に、ボクセル信頼度は、再構成の処理データ、即ち、再構成容積データおよび測定Ｘ線投影を含むＸ線投影と再構成容積データとの間の再構成プロセスのデータ流において用いられるデータから計算される。特に、外部データ、特に理想的なサンプルの予め保管された理想的なデータまたはサンプルデータベースのデータは信頼度の計算において用いられる必要がない。本発明のこの特徴により、再構成容積データは対応する不正確さをもって理想的な容積データとの整合にねじ込まれる必要がなく、個々の信頼度が再構成容積データの対応する単一のボクセルに正確かつ厳密に割り当てられうる。

本発明は特定の再構成法に拘束されない。従って、異なる再構成法が対照され、かつ／あるいは組み合わせられうる。

ボクセル信頼度を計算する好ましい方法において、前記サンプルの一連の人工投影が計算される。次に、人工投影とＸ線システムによって記録されるＸ線投影との好ましい比較に基づき、信頼度が算出されうる。人工投影を計算する好ましい方法は、再構成容積データからの数学的な前方投影である。

本発明の一実施形態では、再構成容積データのいくつかのボクセルまたはすべてのボクセルの値が信頼度の実際の算出前に好適に変更される。これは、この件に関して計算される信頼度の精度の向上に寄与しうる。この実施形態では、前記容積データのボクセルの値を変更するステップを反復して繰り返すことは有利でありうる。

本発明の異なる適用が可能である。例えば、検査中のサンプルにおける欠陥を判定するために自動欠陥認識（ＡＤＲ）アルゴリズムが再構成容積データに適用される自動欠陥認識（ＡＤＲ）システムにおいて、欠陥とアーチファクトとを識別するために信頼度が用いられる場合、検出信頼性は有意に向上しうる。別の適用では、進行中の容積ＡＤＲアルゴリズムを向上させるために本発明によって提供される質情報が用いられうる。

例えば、表示装置に異なる光インジケータによって異なる信頼度を有するボクセルを表示することも可能である。このようにして、再構成容積データまたは容積スライスにおける異なる部分の質が即座に明らかになるように、ボクセル信頼度はカラーコーディングのような追加のインジケータによって操作者に直接示されうる。別の実施形態では、例えば、所定の閾値を越える信頼に対応する信頼度を有するボクセル（「良好なボクセル」）および／または所定の閾値を下回る信頼に対応する信頼度を有するボクセル（「不良なボクセル」）が強調表示されうる。

更なる実施形態では、本発明によって提供される質情報は再構成の質または精度を向上させるために再構成プロセスにフィードバックされうる。特に、容積データ再構成は前記信頼度に基づいて最適パラメータによって反復して繰り返されうる。

本発明のより一層有利な適用は、異なる再構成パラメータの容積質の比較；および容積圧縮に関し、再構成容積データの異なる容積領域が信頼度によって示される質に基づいて異なって圧縮されうる。

以下、本発明は添付図面を参照して好ましい実施形態に基づいて説明される。

コンピュータ断層撮影システムを示す概略図である。 一般的なコンピュータ断層撮影法を示す流れ図である。 一実施形態によるコンピュータ断層撮影法を示す流れ図である。 別の実施形態によるコンピュータ断層撮影法を示す流れ図である。 サンプルの再構成容積スライスを示す写真図である。 図５に示される容積スライスの信頼度スライスを示す写真図である。

図１に示されるコンピュータ断層撮影システムは、サンプル１３の一連のＸ線投影を取るように構成されたＸ線システム１０を含む。従って、Ｘ線システム１０は、Ｘ線コーン１４を放出するＸ線源１１、特にＸ線管、撮像装置１２、特にＸ線検出器および、好ましくは垂直軸を中心にサンプル１３を回転させるように適合されたサンプルマニュピュレータ２０を含む。本実施例におけるＸ線検出器１２は二次元検出器であるが、一次元検出器を用いることも想定される。全３６０度のサンプル１３の一連のＸ線投影は、所定の小さなステップ幅でサンプルマニュピュレータ２０を段階的に回転させ、各回転角においてＸ線投影を取ることによって行われる。その一例が図１に示されるＸ線投影１８は一次元または二次元画像であり、ｉ番目のピクセルの測定値Ｐ_ｉは、対象とするピクセル１７に向かう対応する減衰Ｘ線１９となる、Ｘ線源１１の焦点１６からサンプル１３を通過する対応するＸ線１５の減衰を表す。従って、Ｐ_ｉ＝∫（ｖ１）であり、式中、（ｖ１）はサンプル１３の容積を通過するＸ線１５の経路に沿ったサンプル１３の密度を表す。通常、Ｐ_ｉは濃淡値でありうる。再構成の目的は、サンプル１３を通過するＸ線１５の経路に沿った密度ｖ_ｊの、このＸ線の測定値Ｐ_ｉに対する次の関係Ｐ_ｉ＝Σ_ｊｗ_ｉｊｖ_ｊ（式中、ｗ_ｉｊはボクセルｖ_ｊの測定値Ｐ_ｉへの相対的寄与度を示す重量である）を用いて、再構成されるサンプル容積のすべてのボクセルの密度ｖ_ｎを見出すことである。一般に、サンプル１３の一連のＸ線投影２１は様々な方向から取られる複数のＸ線投影１８であり、これは、好適な再構成法による全サンプル容積の容積構造の再構成を可能にするのに十分な情報を含む。

Ｘ線システム１０は垂直軸を中心にサンプルホルダ２０を回転させることに限定されない。一連のＸ線投影は、その代わりに、例えば、固定サンプル１３の周囲にＸ線システム１０を回転させることによって得られうる。一般に、Ｘ線システム１０とサンプル１３は互いに対して好適に可動であり、一連のＸ線投影を取るために１つ以上の垂直軸および／または水平軸を含みうる。ビーム軸に対する傾斜回転軸（＜９０度）のような別のＣＴ手法および／または一連の投影を取るために全３６０度回転を用いない技法および／または一連のＸ線投影を取る間に非一定倍率を有するセットアップが可能である。

Ｘ線投影は撮像装置１２から読み取られ、コンピュータ装置４０に送られ、そこでその後の評価および更なる処理のためにメモリ４４に保存される。コンピュータ装置４０は、特にマイクロプロセッサもしくはプログラマブル論理制御装置を含む計算装置４１および表示装置４３を含むユーザ端末４２を含む。計算装置４１は、図２〜４を参照して下述されるコンピュータ断層撮影法を行うためにソフトウェアでプログラムされる。あるいは、Ｘ線システム１０で行われるＸ線投影を評価するために別個のコンピュータ装置が用いられうる。

図１に示される実施形態では、計算装置４１はサンプル１３のＸ線投影を取るためにＸ線システム１０、特にＸ線源１１およびサンプルマニピュレータ２０を制御するように構成される。あるいは、サンプル１３のＸ線投影を取るため、Ｘ線システム１０を制御するために別個の制御装置が用いられうる。

計算装置４１において、Ｘ線システム１０によってサンプル１３から取られる一連のＸ線投影２１はコンピュータ断層撮影再構成アルゴリズム２２に入力される。再構成アルゴリズム２２はサンプル１３の再構成容積データ２３を計算するように適合される。再構成容積データ２３において、各ボクセルまたは容積要素の値ｖ_ｎは、サンプル１３の対応するｎ番目の容積要素における減衰係数または密度を表す。サンプル１３の完全な容積データ２３は、全サンプル１３を通じた一連のその後の容積スライスによって得られる。再構成アルゴリズム２２はそれ自体周知であり、分析法、例えば、Ｆｅｌｄｋａｍｐ法もしくはヘリカル再構成、代数法のような反復法、例えば、ＡＲＴ，ＳＡＲＴなど、または最大尤度のような統計的手法を含むがこれに限定されない任意好適な数学的方法に基づきうる。特定のサンプルの容積スライス３１の一例が図５に示されている。

検査中のサンプル１３の容積データ２３およびＸ線投影２１に基づき、本発明による信頼度決定プロセス２４が行われる。これは計算装置４１または独立した計算装置において行われうる。

図３に示される第一の実施形態では、サンプル１３の人工投影２６を生成するために前方投影２５が再構成容積スライス２３に適用される。前方投影２５は、人工投影２６をＸ線システム１０によって記録されたＸ線投影２１に匹敵させるため、図１に示されるＸ線システム１０の形状を考慮に入れてスキャナの幾何投影モデルを用いて図１に示されるＸ線システム１０をシミュレートする数学的方法である。人工投影２６は各々が複数のピクセルから成る一次元または二次元の人工的に計算された画像である。

次に、人工投影２６とＸ線システム１０によって記録されたＸ線投影２１との比較に基づき、再構成容積データ２３の各ボクセルの個々の信頼度または質尺度が信頼度計算ステップ２７において計算される。

より詳細には、ボクセルの信頼度は次のように計算されうる。一連の実際の投影２１の各Ｘ線投影に対し、このＸ線投影の検査中のボクセルｊへの寄与度Ｐ_ｉと対応する人工投影からの検査中のボクセルｊへの寄与度Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎとの差Ｐ_ｉ−Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎが計算される。次に、検査中のボクセルの信頼度は、測定値ｐ_ｉと対応する再構成投影値Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎとの間の平方（あるいは、例えば、絶対）偏差（誤差）として計算されうる。特に、式ｆ_ｊ＝Σ_ｉ（ｐ_ｉ−Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎ）^２によって示されるように、検査中のボクセルの信頼度はすべてのＸ線投影２１に対するすべての差の平方和として計算されうる。この場合、和Σ_ｉの値が大きいと、検査中のボクセルの信頼は低く、逆もまた同様である。あるいは、例えば、絶対偏差（誤差）が信頼度として取られうる：ｆ_ｊ＝Σ_ｉ｜ｐ_ｉ−Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎ｜。密度誤差ｆ_ｊの代わりに、または加えて、密度誤差ｆ_ｊに直接関係する他の値が信頼度として取られうる。例えば、ｅｘｐ（−ｆ_ｊ ^２）によって示されるように各ボクセルに割り当てられる密度が正確である確率が信頼度として用いられうる。

すべてのボクセルに関する信頼度が存在すると、サンプル１３のすべての容積スライス、即ち、全容積の信頼度分布２８が得られる。図６では、信頼度スライス、即ち、図５の容積スライスに対する信頼度分布の一例が示され、黒色ピクセルは高信頼を有するボクセルに対応し、白色ピクセルは低信頼を有するボクセルに対応する。

図４に示される第二の実施形態では、再構成容積データ２３は、再構成容積データの更なる処理前にボクセル変更ステップ２９において所定の方法にて個々に変更または操作されうる。例えば、サンプル容積のすべてのボクセルは、特に変更容積スライスの形態の変更容積データ３０を生成するためにボクセル変更ステップ２９において所定の特定値に設定されうる。別の実施例では、すべてのボクセルは一連の所定の密度に置換されうる。

次に、前方投影２５はサンプル１３の人工投影２６を生成するために変更容積データ３０に適用される。所与の容積のボクセル要素の信頼度を算出するため、このステップ２４を反復して繰り返すことが必要でありうる。この実施形態では、信頼度計算ステップ２７は各ボクセルの信頼値分布、即ち、複数の信頼値を計算する中間ステップを含む。より具体的には、容積密度の各変分に対し、現行値が、密度値に対する支持の確率分布を生じさせる対応するＸ線投影データによってどれくらい支持されるかが決定される。

次に、検査中のボクセルの信頼度はその信頼値分布から算出される。例えば、特定のボクセルに対して（絶対）信頼値が小さく、他の信頼値が高い場合、そのボクセルの信頼は高い。しかし、検査中のボクセルのすべての信頼値が所与の範囲内で類似する場合、そのボクセルの信頼は低い。一般に、信頼値分布の分散が小さいほど、測定からの支持が高く、計算表示の質が良い。信頼度の別の例は確率値分布の最大値でありうる。

実際的な実施形態において、各ボクセルに対して複数の所定の密度Ｖ_ｄが検討される。通常、仮想密度Ｖ_ｄはサンプル１３に存在すると予想されうる密度、例えば、異なる典型的な物質の密度である。検査中の各ボクセルｊに対し、各所定の密度Ｖ_ｄに対し、また、一連の実際の投影２１の各Ｘ線投影に対し、差の項Ｐ_ｉ−Σ_ｎｗ_ｉｎｖ_ｎ＋（ｗ_ｉｊｖ_ｊ−ｗ_ｉｊｖ_ｄ）が計算され、式中、差（ｗ_ｉｊｖ_ｊ−ｗ_ｉｊｖ_ｄ）はステップ２９において行われるボクセル変更を表す。次に、各ボクセルに対し、平方（あるいは、例えば、絶対）偏差（誤差）ｆ_ｊ（ｖ_ｄ）が検査中の各所定の密度Ｖ_ｄに対し、特に上記差の項の平方の適する和Σ_ｉとして計算される。あるいは、例えば、絶対偏差（誤差）が計算されうる。密度誤差ｆ_ｊ（ｖ_ｄ）の代わりに、または加えて、密度誤差ｆ_ｊに直接関係する他の値、特に、各ボクセルに割り当てられる密度が検査中の所定の密度Ｖ_ｄに等しい確率ｅｘｐ（（−ｆ_ｊ（ｖ_ｄ）^２）が計算される。次に、検査中の異なる所定の密度に対する密度偏差の分布または確率から検査中のボクセルの信頼度が得られうる。例えば、信頼度は検査中の異なる所定の密度のすべての確率下の最大確率として得られうる。代替的に、または組み合わせて、例えば、分布において最大がいかに顕著であるかを示す基準が信頼度として取られうる。

サンプル容積の信頼度２８は自動欠陥認識（ＡＤＲ）システムにおいて用いられ得、検査中のサンプル１３の欠陥を判定するためにＡＤＲアルゴリズムが再構成容積データ２３に適用される。ＡＤＲシステムはコンピュータ装置４０におけるＡＤＲソフトウェアによって実現されうる。

例えば、コンピュータ端末４２の表示装置４３に異なる光インジケータによって異なる信頼度を有するボクセルを表示することも可能である。このようにして、再構成容積データまたは容積スライスにおける異なる部分の質が即座に明らかになるように、ボクセル信頼度はカラーコーディングのような追加のインジケータによって操作者に直接示されうる。別の実施形態では、例えば、所定の閾値を越える信頼に対応する信頼度を有するボクセル（「良好なボクセル」）および／または所定の閾値を下回る信頼に対応する信頼度を有するボクセル（「不良なボクセル」）が強調表示されうる。

更なる実施形態では、本発明によって提供される質情報２８は再構成の質または精度を向上させるために再構成プロセス２２にフィードバックされうる（図２参照）。特に、容積データ再構成は前記信頼度に基づいて最適パラメータによって反復して繰り返されうる。

１０ Ｘ線システム
１１ Ｘ線源
１２ 撮像装置（Ｘ線検出器）
１３ サンプル
１４ Ｘ線コーン
１５ Ｘ線
１６ 焦点
１７ ピクセル
１８ Ｘ線投影
１９ 減衰Ｘ線
２０ サンプルマニュピュレータ（サンプルホルダ）
２１ Ｘ線投影（処理データ）
２２ 再構成アルゴリズム（再構成プロセス、再構成）
２３ 再構成容積データ（処理データ）
２４ 信頼度決定プロセス（ステップ）
２５ 前方投影
２６ 人工投影
２７ 信頼度計算ステップ
２８ 信頼度（信頼度分布、質情報）
２９ ボクセル変更ステップ
３１ 容積スライス
４０ コンピュータ装置
４１ 計算装置
４２ ユーザ端末（コンピュータ端末）
４３ 表示装置
４４ メモリ

Claims (11)

1. サンプル（１３）の立体表現を決定するためのコンピュータ断層撮影法であって、Ｘ線システム（１０）によって得られるサンプル（１３）の測定Ｘ線投影（２１）からのサンプル（１３）の再構成容積データ（２３）を用いるステップと、前記再構成容積データ（２３）からの順投影（２５）によって前記サンプル（１３）の人工投影（２６）のセットを計算するステップとを含み、
   前記再構成容積データ（２３）および前記測定Ｘ線投影（２１）を含む前記再構成（２２）の処理データ（２１，２３）から、前記測定Ｘ線投影の各々に対し、この測定Ｘ線投影の検査中のボクセルへの寄与度と対応する人工投影からの検査中のボクセルへの寄与度との差を計算することと、対応する人工投影から検査中のボクセルに対する寄与度を計算することとに基づき、前記容積データの単一のボクセルの個々の信頼度（２８）を求めるコンピュータ断層撮影法において、
   前記測定Ｘ線投影の検査中のボクセルへの寄与度と対応する人工投影からの検査中のボクセルへの寄与度との前記差の平方和または絶対値和から特定のボクセルの信頼度（２８）を計算することを特徴とする、コンピュータ断層撮影法。
2. サンプル（１３）の立体表現を決定するためのコンピュータ断層撮影法であって、Ｘ線システム（１０）によって得られるサンプル（１３）の測定Ｘ線投影（２１）からのサンプル（１３）の再構成容積データ（２３）を用いるステップと、前記再構成容積データ（２３）からの順投影（２５）によって前記サンプル（１３）の人工投影（２６）のセットを計算するステップとを含み、
   前記再構成容積データ（２３）および前記測定Ｘ線投影（２１）を含む前記再構成（２２）の処理データ（２１，２３）から、前記測定Ｘ線投影の各々に対し、この測定Ｘ線投影の検査中のボクセルへの寄与度と対応する人工投影からの検査中のボクセルへの寄与度との差を計算することと、対応する人工投影から検査中のボクセルに対する寄与度を計算することとに基づき、前記容積データの単一のボクセルの個々の信頼度（２８）を求めるコンピュータ断層撮影法であり、
   前記測定Ｘ線投影の検査中のボクセルへの寄与度と対応する人工投影からの検査中のボクセルへの寄与度との前記差の平方和または絶対値和から特定のボクセルの信頼度（２８）を計算するコンピュータ断層撮影法。
3. 前記再構成容積データ（２３）のボクセルの値を変更するステップを含む、請求項１または２のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法。
4. 前記再構成容積データ（２３）のボクセルの値を変更する前記ステップ（２９）を反復して繰り返すステップを含む、請求項３に記載のコンピュータ断層撮影法。
5. 前記信頼度（２８）を前記再構成容積データ（２３）に適用される自動欠陥認識手順において用いるステップを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法。
6. カラーコーディング（色分別）によって、異なる信頼度を有するボクセルを表示するステップを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法。
7. 前記決定信頼度に基づいて前記容積データ再構成を反復して繰り返すステップを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法。
8. 前記決定信頼度に基づくデータ圧縮工程を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法。
9. コンピュータで実行されると、コンピュータに請求項１から８のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法を実行させるコンピュータプログラム。
10. 請求項１から８のいずれか一項に記載のコンピュータ断層撮影法を実行するためにソフトウェアを起動するようにプログラムされた計算装置（４１）。
11. サンプル（１３）の一連のＸ線投影を取るように適合されたＸ線システム（１０）と、請求項１０に記載の計算装置（４１）とを含むコンピュータ断層撮影システム（５０）。
    

Images