JP6066596B2 - Ｘ線撮像における散乱補正の方法及びシステム - Google Patents

Description

非侵襲型の撮像技術は、患者又は物体に対して侵襲的処置を施すことなく患者又は物体の内部構造の画像を得ることを可能にする。具体的には、計算機式断層写真法（ＣＴ）のような技術が、標的容積を通過するＸ線の差分透過のような様々な物理的原理を用いて、画像データを取得して断層写真法画像（例えば人体又は他の被撮像構造の内部の三次元表現）を構築する。しかしながら、取得に対する様々な物理的制限又は制約のため、再構成画像にアーティファクト又は他の不完全性が生じ得る。

例えば、ワイド・コーン（wide-cone）Ｘ線ＣＴシステムでは、一次信号に対して散乱に帰属され得る信号の比が大きい場合がある。かかる散乱は、再構成画像に雑音又はアーティファクトの何れかを出現させ得る。適当な散乱軽減には散乱拒絶及び散乱防止格子の両方が含まれ得る。一次元（１Ｄ）格子を用いると散乱を減少させるのに役立つことがあり、この場合には１Ｄ格子の高さが散乱減少の程度を決定する。さらに多くの散乱を拒絶するためには、二次元（２Ｄ）格子を用いることができるが、複雑さ及び費用を代償とする。しかしながら、散乱防止格子を用いても、散乱の存在によって再構成画像に画像アーティファクトが生じ得る。

一実施形態では、散乱を推定する方法が提供される。この方法によれば、初期容積が、線源から検出器までのＸ線透過に基づいて生成される。初期容積の内部の複数のボクセルが、物質類型に基づいて特徴を決定される。密度積分容積が、物質類型に基づいて特徴を決定された複数のボクセルに基づいて生成される。検出器の複数の離散的な位置について散乱プロファイルを生成するために、検出器で開始して線源へ向けて進むように１又は複数の散乱Ｘ線が追尾される。

さらにもう一つの実施形態では、画像処理システムが提供される。この画像処理システムは、１又は複数のルーチンを記憶するメモリと、メモリに記憶されている１又は複数のルーチンを実行するように構成されている処理構成要素とを含んでいる。１又は複数のルーチンは、処理構成要素によって実行されると、物質類型に基づいて初期再構成容積の内部の複数のボクセルの特徴を決定し、物質類型に基づいて特徴を決定された複数のボクセルに基づいて密度積分容積を生成し、検出器の複数の離散的な位置について散乱プロファイルを生成するために、１又は複数の散乱Ｘ線をそれぞれの受光点からそれぞれの送光点まで反転追尾して、散乱プロファイル又は該散乱プロファイルに少なくとも部分的に基づいて導かれるカーネルを用いて１又は複数の散乱補正画像を形成する。

さらにもう一つの実施形態では、１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体が提供される。１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体は１又は複数のルーチンを符号化しており、１又は複数のルーチンはプロセッサによって実行されると、密度積分容積を生成する動作であって、当該密度積分容積の各々のボクセルがＸ線の線源からそれぞれのボクセルまでの密度積分を表わしているような密度積分容積を生成する動作と、密度積分容積を通して検出器のそれぞれの位置から線源まで１又は複数の散乱Ｘ線を追尾することにより散乱プロファイルを生成する動作と、散乱プロファイル又は該散乱プロファイルに少なくとも部分的に基づいて導かれるカーネルを用いて１又は複数の再構成画像の散乱を補正する動作とを含む動作をプロセッサに行なわせる。

本発明の実施形態のこれらの特徴及び観点、並びに他の特徴及び観点は、添付図面を参照して以下の詳細な説明を読むとさらに十分に理解されよう。図面全体にわたり、類似の参照符号は類似の部材を表わす。
本開示の各観点による画像を形成するのに用いられるＣＴイメージング・システムの線図である。 散乱線のトップ・ダウン型射線追尾を示す図である。 散乱線のトップ・ダウン型射線追尾のさらに他の観点を示す図である。 本開示の各観点による散乱線の反転型射線追尾の一具現化形態の各ステップを示す流れ図である 本開示の各観点による初期再構成容積を示す図である。 本開示の各観点による密度積分容積を示す図である。 本開示の各観点による散乱線の反転型射線追尾を示す図である。 本開示の各観点によるさらに他の散乱線の反転型射線追尾を示す図である。

一次元又は二次元の散乱防止格子を用いる例においても、画像処理に基づく計算散乱補正を利用して、散乱による画像アーティファクトをさらに抑えると共に良好な画質を達成することができる。正確な散乱補正アルゴリズムを用いなければ、散乱効果に帰属され得る結果的な画像アーティファクトが有害となり得る。本開示では、物理学的モデルに基づく補正アルゴリズム、及び該アルゴリズムの散乱アーティファクト抑制への利用について記載する。

このことを念頭に置いて、患者の周りの多様なビューにおいてＸ線減弱データを取得するように設計されており断層写真法再構成に適した計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム１０の一例を図１に掲げる。図１に示す実施形態では、イメージング・システム１０は、コリメータ１４に隣接して配置されているＸ線放射線源１２を含んでいる。Ｘ線源１２は、Ｘ線管、分散型Ｘ線源（固体Ｘ線源若しくは熱イオンＸ線源等）、又は医用画像若しくは他の画像の取得に適した他の任意のＸ線放射線源であってよい。

コリメータ１４は、患者１８が配置されている領域にＸ線１６を通過させる。図示の例では、Ｘ線１６は円錐形のビームすなわちコーン・ビームになるようにコリメートされて、このビームが被撮像容積を通過する。Ｘ線放射線の一部２０が患者１８（若しくは他の着目被検体）を又は周囲を通過して、参照番号２２に全体的に表わされている検出器アレイに入射する。アレイの検出器素子は、入射Ｘ線２０の強度を表わす電気信号を発生する。これらの信号を取得し処理して、患者１８の体内の特徴の画像を再構成する。

線源１２はシステム制御器２４によって制御され、制御器２４はＣＴ検査系列のための電力及び制御信号の両方を供給する。図示の実施形態では、システム制御器２４は、当該システム制御器２４の一構成要素であり得るＸ線制御器２６を介して線源１２を制御する。かかる実施形態では、Ｘ線制御器２６は、電力及びタイミング信号をＸ線源１２に供給するように構成され得る。

また、検出器２２もシステム制御器２４に結合され、制御器２４は検出器２２において発生される信号の取得を制御する。図示の実施形態では、システム制御器２４は、検出器によって発生される信号をデータ取得システム２８を用いて取得する。データ取得システム２８は、検出器２２の読み出し電子回路によって収集されるデータを受け取る。データ取得システム２８は標本採集されたアナログ信号を検出器２２から受け取り、このデータをディジタル信号へ変換して、以下で議論されるプロセッサ３０による後の処理に供することができる。代替的に他の実施形態では、検出器２２自体に設けられている回路によってディジタルからアナログへの変換を行なうことができる。システム制御器２４はまた、ダイナミック・レンジの初期調節及びディジタル画像データのインタリーブ処理等のような取得画像信号に関する様々な信号処理作用及びフィルタ処理作用を実行することができる。

図１に示す実施形態では、システム制御器２４は回転サブシステム３２及び線形配置サブシステム３４に結合されている。回転サブシステム３２は、Ｘ線源１２、コリメータ１４及び検出器２２が、患者を中心としたｘｙ平面において主に回転する等のように患者１８の周りで１回又は多数回にわたり回転することを可能にする。尚、回転サブシステム３２は、それぞれのＸ線放出構成要素及びＸ線検出構成要素が配設されているガントリを含み得ることを特記しておく。このように、かかる実施形態では、システム制御器２４を用いてガントリを動作させることができる。

線形配置サブシステム３４は、患者１８又はさらに明確に述べると患者を支持したテーブルを、ガントリの回転に対してｚ方向等にＣＴシステム１０の中孔の内部で変位させることを可能にし得る。このように、テーブルをガントリの内部で線形移動させることができ（連続的態様又は段階的態様で）、患者１８の特定の区域の画像を形成することができる。図示の実施形態では、システム制御器２４は、モータ制御器３６を介して回転サブシステム３２及び／又は線形配置サブシステム３４の移動を制御する。

一般的には、システム制御器２４は、検査プロトコルを実行して取得データを処理するようにイメージング・システム１０の動作を命令する（上述の線源１２、検出器２２、及び配置システムの動作等を介して）。例えば、システム制御器２４は上述の各システム及び各制御器を介して、Ｘ線減弱データを被検体に対して多様なビューにおいて得ることができるように線源１２及び検出器２２を支持したガントリを着目被検体の周りに回転させることができる。ここでの状況では、システム制御器２４はまた、信号処理回路と、コンピュータによって実行されるプログラム及びルーチン（本書に記載される画像処理手法及び／又は散乱補正手法を実行するルーチン等）、並びに構成パラメータ及び画像データ等を記憶する付設されるメモリ回路とを含み得る。

図示の実施形態では、システム制御器２４によって取得されて処理される画像信号は、画像の再構成のために処理構成要素３０に供給される。処理構成要素３０は、１又は複数の従来のマイクロプロセッサであってよい。データ取得システム２８によって収集されるデータは、直接又はメモリ３８での記憶の後に処理構成要素３０に伝送され得る。データを記憶するのに適した任意の形式のメモリが、かかる例示的なシステム１０によって用いられ得る。例えば、メモリ３８は、１又は複数の光学式、磁気式、及び／又は固体メモリ記憶構造を含み得る。また、メモリ３８は、取得システムの現場に位置していてもよいし、画像再構成及び／若しくは後述するような散乱補正のためのデータ、処理パラメータ、並びに／又はルーチンを記憶する遠隔記憶装置を含んでいてもよい。

処理構成要素３０は、典型的にはキーボード及び／又は他の入力装置を装備した操作者ワークステーション４０を介して操作者から命令及び走査パラメータを受け取るように構成され得る。操作者が、操作者ワークステーション４０を介してシステム１０を制御することができる。このように、操作者は、操作者ワークステーション４０を用いて再構成画像を観察し、且つ／又は他の場合にはシステム１０を動作させることができる。例えば、操作者ワークステーション４０に結合されている表示器４２を用いて再構成画像を観察したり撮像を制御したりすることができる。加えて、操作者ワークステーション４０に結合され得るプリンタ４４によって画像を印刷することもできる。

さらに、処理構成要素３０及び操作者ワークステーション４０を、標準型又は特殊目的のコンピュータ・モニタ及び付設の処理回路を含み得る他の出力装置に結合することができる。さらに、システム・パラメータの出力、検査依頼、及び画像観察等を行なうために１又は複数の操作者ワークステーション４０がシステムに結合されていてよい。一般的には、システムの内部に提供されている表示器、プリンタ、ワークステーション、及び類似の装置は、データ取得構成要素に対してローカルに位置していてもよいし、これらの構成要素から遠隔に位置していてもよく、インターネット及び仮想私設網等のような１又は複数の構成自在型網を介して画像取得システムに結合されて施設若しくは病院の内部の他の箇所、又は全く異なる位置等に位置していてよい。

さらに、操作者ワークステーション４０はまた、画像保管及び通信システム（ＰＡＣＳ）４６に結合され得ることを特記しておく。次いで、異なる位置にいる他者が処理前又は処理済みの画像データに接触し得るように、ＰＡＣＳ４６を遠隔クライアント４８、放射線科情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、又は構内網若しくは外部網に結合してよい。

以上の議論ではイメージング・システム１０の様々な例示的な構成要素を別々に扱ったが、これら様々な構成要素が共通の一つのプラットフォームの内部又は相互接続された複数のプラットフォームに設けられていてもよい。例えば、処理構成要素３０、メモリ３８、及び操作者ワークステーション４０が、本開示の各観点に従って動作するように構成されている汎用又は特殊目的のコンピュータ又はワークステーションとしてまとめて設けられていてもよい。かかる実施形態では、汎用又は特殊目的コンピュータはシステム１０のデータ取得構成要素に関して別個の構成要素として設けられていてもよいし、かかる構成要素を備えた共通のプラットフォームに設けられていてもよい。同様に、システム制御器２４も、かかるコンピュータ又はワークステーションの一部として設けられていてもよいし、画像取得専用の別個のシステムの一部として設けられていてもよい。

代表的なＣＴイメージング・システムについての以上の議論を念頭に置くと、所与のシステムの散乱抑制の必要に依存して、用いられる補正アルゴリズムは様々であってよいことが認められよう。幾つかの具現化形態では、散乱補正は、投影の各々に直接適用されてもよいし、容積を通過する射線を追尾することにより散乱プロファイルを算出する第二段階（second pass）アルゴリズムを用いて適用されてもよい。ここでの議論によれば、散乱補正は、散乱射線追尾によって初期画像容積に基づいて行なわれるが、散乱射線追尾工程時に一つの積分ループが不要になる。積分ループを不要にすると、散乱補正にかかる計算時間を１００分の１以下に短縮する等のように計算時間の改善を行なうことができる。

測定される投影に基づいて近似的な散乱プロファイルを算出する投影に基づく散乱補正アプローチとは異なり、本実施形態による正確な散乱プロファイルの捕捉は画像容積全体を利用する。これらの実施形態では、各々のビュー角度において、容積内の物質と相互作用したときの線源からのＸ線を追尾する。この相互作用は、全ての可能な方向に散乱Ｘ線を発生する。これらの散乱Ｘ線は再び減弱又は散乱の何れかを受けて、なだれ的な散乱事象を生ずる。Ｘ線ＣＴでは、１回のみの散乱相互作用を生ずる単一の事象を最も重度の画像アーティファクトの原因と考えることができる。というのは、この形式の事象は散乱プロファイルに一定レベルの高周波内容を含むからである。

単一の事象についての従来の追跡アプローチでは、線源からの射線投射を行なう場合がある。射線が容積を透過するときの一次線減弱を追跡することができる。容積の所与の点での相互作用は、固有の差分断面を用いて算出され得る。所与の角度での散乱線を追跡して、この散乱線が容積を出るまでの減弱を算出する。次いで、散乱線の強度を積算する。これらのステップを用いて、容積の所与の相互作用点における１本の一次線であって所与の角度に散乱した線について散乱事象を算出することができる。これらのステップは全ての入射線、全ての相互作用点、及び散乱線が散乱される全ての方向について繰り返され得る。

これらの従来のステップが図２に示されており、同図では第一の一次線８０が第一の表面点８４において容積８２（例えば患者１８）と相互作用している。第一の相互作用点８６において、第一の一次線８０は、第一の表面点８４と当該第一の相互作用点８６とによって画定される線分８８に沿って容積８２を構成する物質によって減弱する。線分８８に沿った減弱追尾が一つの積分過程である。第一の相互作用点８６では、第一の一次ビーム８０の強度、当該第一の相互作用点８６におけるエネルギ・スペクトル、物質の形式及び密度、並びに散乱角９０によって、当該第一の相互作用点８６から容積出口点９４までの線分９６に沿った散乱線９２強度が決まる。第一の相互作用点８６による最終的な散乱ビーム強度は再び線分９６に沿って減弱を受け、このことがもう一つの積分過程となる。

図３に移り、従来の処理によれば、第二の一次線１０２に関連して第二の相互作用点１００を考えると、線分１０４に沿った減弱積分についても同じ積分過程が繰り返される。認められるように、線分１０４に沿った積分の一部である線分９６に沿った減弱は、第一の一次線８０散乱事象に関して既に算出されている。この従来のアプローチにおける積分の冗長性は、トップ・ダウン型（線源１２から散乱点又は相互作用点への）射線追尾工程に本質的なものであって、散乱捕捉の計算時間を増大させている。線分９６に沿った冗長的な積分値を後の利用のためにコンピュータ・メモリにバッファすることもできるが、トップ・ダウン型追尾方策は、バッファされた線分９６の積分データを利用するために線分９６の延長に第二の相互作用点１００をマッチングさせるのに計算資源を用いるため、メモリ・バッファ及び線マッチングを複雑化する。

本発明のアプローチでは、上述の積分の冗長性を回避するために反転型射線追尾を用いる。かかる反転型射線追尾アプローチでは、射線追尾は検出器２２から開始する。反転型射線追尾アルゴリズムの一具現化形態によれば、図４の流れ図１２０に示すように以下のステップを用いることができる。図４に移ると、初期容積１２２が、着目する患者又は対象の走査等に基づいて再構成される。図示の具現化形態では、初期容積１２２の内部の様々な物質類型の特徴を決定する（ブロック１２４）。

例えば、医療撮像の状況では、人体の内部に存在する又は存在し得る幾つかの別個の形式の物質がある（例えば軟組織、骨、空気、造影剤、及び金属埋植片等）。これらの物質はしばしば比較的大容積として現われるため全体的な散乱プロファイルを支配するが、カルシウムのような他の少量物質は最終的な散乱プロファイルにあまり大きい影響を与えない。従って、医療撮像の状況では、所与の物質に対応する初期容積のボクセルに標識（タグ）を付け（すなわち標識付きボクセル１２８）、又は他の場合には物質類型又は物質組成に基づいて所与のボクセルの特徴を表わす情報を関連付けることができる。

物質特徴決定１２４は、セグメント分割アルゴリズムの出力に基づくものであってもよいし、観察された強度又は強度差を特定の物質に関連付ける閾値と比較した場合の観察された強度値又は強度差（例えば観察されたハンスフィールド単位（ＨＵ）の値の差）に基づくものであってもよい。特徴決定の後に、コンプトン散乱及びコヒーレント散乱の両方からの寄与を含めて、識別された物質類型について固有の差分断面によって前述のように当該ボクセルに標識を付ける。

初期画像容積１２２に基づいて、新たな画像容積（すなわち密度積分容積１３６）が生成される（ブロック１３２）。密度積分容積１３６は、一次線方向に沿った密度積分である。密度積分容積１３６においては、各々のボクセルが、線源１２から下降して各々のそれぞれのボクセルに到るまでの密度積分を表わし、後の利用のために一次ビーム減弱マップを生成する。例として図５及び図６を参照すると、図５は初期容積１２２を示しており、ｕ_calは位置（ｘ，ｙ，ｚ）１７０におけるスペクトル較正後の見かけの減弱係数であり、ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）は位置（ｘ，ｙ，ｚ）１７０における密度である。実際には、ｕ_cal及びｄの積は、投影データをスペクトル較正によって補正してＨＵ値を水に正規化した画像再構成工程によって生成される。すなわち、初期容積１２２を生成するのに用いられる画像再構成工程は典型的には、位置１７０に関連付けられるボクセル等のような各々のボクセルにおいて、それぞれのボクセル位置における減弱係数ｕ_calと密度ｄとの積である値を割り当てる。

しかしながら、図６に移ると、密度積分容積１３６のボクセル値は代わって、ボクセル位置１７０と物質表面入口点１７２との間の距離のように射線が物質を通過したときの距離に対応する密度積分値に基づくものとなる（例えば図示の例では位置１７２から位置１７０までのΣｕ_calｄ（ｘ，ｙ，ｚ））。

さらに、位置１７０から上流への密度積分値に基づいて、位置１７０でのビーム・エネルギ・スペクトルＳ_A（Ｅ）も、入射ビーム・スペクトルＳ₀（Ｅ）と、位置１７０から位置１７２までの密度積分値とを反映させることにより決定され、このことは
（１）Ｓ_A（Ｅ）＝Ｓ₀（Ｅ）ｅｘｐ（−ｕ（Ｅ）＊ｄ（ｘ，ｙ，ｚ））
と表わされる。式中、ｕ（Ｅ）は所与の物質の質量減弱係数である。

従来のアプローチ（すなわち散乱事象のトップ・ダウン型追尾）とは反対に、本発明の幾つかの実施形態はボトム・アップ型追尾方式を用いて散乱線についての反転型射線積分追尾（すなわちブロック１４０）を提供し、これにより散乱プロファイル１４４を生成する。かかるアプローチの一例を図７に示しており、同図では単一の射線の反転型射線追尾を示している。

散乱検出の受光点１８０から開始して、容積出口点９４から第一の相互作用点８６までの密度積分（すなわち線分９６についての密度積分）を算出すると、第一の相互作用点８６での散乱強度Ｖ（Ａ）は、
（２）Ｖ（Ａ）
＝ｅｘｐ（−Σ_over#CAｄ（ｘ，ｙ，ｚ）ｕ_eff）＊density（Ａ）＊
Ｋ（θ１，Ｓ（Ｅ））＊ｅｘｐ（−Σ_over#BAｄ（ｘ，ｙ，ｚ）ｕ_eff）
＝ｅｘｐ｛（−Σ_over#CA#BAｄ（ｘ，ｙ，ｚ）ｕ_eff）｝＊density（Ａ）＊
Ｋ（θ１，Ｓ（Ｅ））
と表わされ得る。式中、第一の容積出口点９４を点Ｃ、第一の相互作用点８６を点Ａ、第一の表面点８４を点Ｂと表わし、density（Ａ）は点Ａ（すなわち第一の相互作用点８６）での密度であり、Ｋ（θ１，Ｓ（Ｅ））は、角度θ１及び実効ビーム・エネルギＳ（Ｅ）によって決まる散乱差分断面である。医用Ｘ線ＣＴのエネルギ範囲では、コヒーレント散乱のエネルギ依存性が強いため差分断面はＳ（Ｅ）に敏感である。実効減弱係数ｕ（Ｅ）は、
（３）ｕ_eff＝ｆ（Ｓ₀（Ｅ）），Σ_over#CA#BAｄ（ｘ，ｙ，ｚ）ｕ_cal
によって決まり、式中、関数ｆ（）は既知のＸ線減弱物理特性に基づいて導かれる。

第一の相互作用点８６による所与の受光点１８０までの散乱強度を得た後に、追尾を第二の相互作用点１００まで続ける。このステップでは、第一の相互作用点８６から第二の相互作用点１００までの積分のみが必要とされ、この積分は、第一の容積出口点９４から第一の相互作用点８６までの既存の積分に積算されて、線分１０４に沿って散乱した信号の減弱を得て、第一の容積出口点９４と第一の相互作用点８６との間の積分を２回目に計算する冗長性を解消する。かかる工程は、投射された射線が画像容積すなわち密度積分容積１３６の外部に延びるまで続行される。

１本の射線に沿った散乱強度の追尾を完了したら、図８に示すように他の射線についても同じように追尾を行なうことができる。図示の例では、新たな追尾線２００は同じ受光点１８０から発し、密度積分容積１３６にわたって一様に分散して、所与の受光点１８０において散乱強度を完成する。様々な受光点についてこの工程を繰り返すことにより、散乱プロファイル１４４をそれぞれの検出器位置について生成することができる。一具現化形態では、散乱プロファイル１４４の帯域幅は限定されているため、受光面の様々な位置において離散的な受光点を一様に配列して、後に散乱補正のために検出器ピクセルと整列するように補間することができる。

図４に戻り、図示の例では、散乱拒絶カーネル１５６を算出する付加的なステップ（ブロック１５２）が示されている。具体的には、１Ｄ方向又は２Ｄ方向の何れかに構成された散乱防止格子を有するシステムでは、散乱拒絶カーネル１５６が、散乱防止格子幾何学的構成１４８に入射する散乱Ｘ線（散乱プロファイル１４４から決定される）の関数として算出され得る（ブロック１５２）。この散乱拒絶カーネル１５６は、散乱プロファイル１４４の計算に適用されて、検出システムによって受光される散乱プロファイルを更新し又は生成することができ、この散乱プロファイルを測定される投影から減算して散乱補正することができる。

本発明の技術的効果としては、初期容積及び該初期容積の物質類型の特徴決定に基づいて密度積分容積が生成されることが含まれる。さらに他の技術的効果としては、検出器の位置からＸ線源への散乱Ｘ線の追跡すなわち反転型追尾によるＣＴシステムのようなＸ線システムのための散乱プロファイルが生成されることが含まれる。さらに他の技術的効果としては、散乱プロファイル及び散乱格子幾何学的構成に基づいて散乱拒絶カーネルが生成されることが含まれる。

この書面の記載は、最適な態様を含めて発明を開示し、また任意の装置又はシステムを製造して利用すること及び任意の組み込まれた方法を実行することを含めてあらゆる当業者が本発明を実施することを可能にするように実例を用いている。特許付与可能な発明の範囲は特許請求の範囲によって画定されており、当業者に想到される他の実例を含み得る。かかる他の実例は、特許請求の範囲の書字言語に相違しない構造要素を有する場合、又は特許請求の範囲の書字言語と非実質的な相違を有する等価な構造要素を含む場合には、特許請求の範囲内にあるものとする。

１０：計算機式断層写真法（ＣＴ）イメージング・システム
１２：Ｘ線放射線源
１４：コリメータ
１６：Ｘ線
１８：患者
２０：Ｘ線放射線の一部
２２：検出器
２４：システム制御器
２６：Ｘ線制御器
２８：データ取得システム
３０：処理構成要素
３２：回転サブシステム
３４：線形配置サブシステム
３６：モータ制御器
３８：メモリ
４０：操作者ワークステーション
４２：表示器
４４：プリンタ
４６：ＰＡＣＳ
４８：遠隔クライアント
８０：第一の一次線
８２：容積
８４：第一の表面点
８６：第一の相互作用点
８８：線分
９０：散乱角
９２：散乱線
９４：容積出口点
９６：線分
１００：第二の相互作用点
１０２：第二の一次線
１０４：線分
１２０：反転型射線追尾アルゴリズム
１７０：位置（ｘ，ｙ，ｚ）
１７２：物質表面入口点
１８０：散乱検出の受光点
２００：新たな追尾線

Claims (11)

1. 散乱を推定する方法であって、
   線源から検出器までのＸ線透過に基づいて初期容積を生成するステップと、
   物質類型に基づいて前記初期容積の内部の複数のボクセルの特徴を決定するステップと、
   前記複数のボクセルに基づいて密度積分容積を生成するステップと、
   前記検出器の複数の離散的な位置について散乱プロファイルを生成するために、前記密度積分容積を通して前記検出器で開始して前記線源へ向けて進むように１又は複数の散乱Ｘ線を追尾するステップとを備えた方法。
2. 前記散乱プロファイル又は該散乱プロファイルに少なくとも部分的に基づくカーネルを用いて１又は複数の再構成画像での散乱を補正することを含んでいる請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のボクセルは、軟組織、骨、空気、及び造影剤を含む物質類型に基づいて特徴を決定される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記複数のボクセルの特徴を決定するステップは、セグメント分割アルゴリズムを適用することを含んでおり、該セグメント分割アルゴリズムの出力は前記異なるそれぞれの物質類型に対応する、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記複数のボクセルの特徴を決定するステップは、前記異なるそれぞれの物質類型に対応するそれぞれの閾値に対して前記検出器で観察されたＸ線の強度値又は強度差を比較することを含んでいる、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記密度積分容積の各々のボクセルが、前記線源から当該それぞれのボクセルまでの密度積分を表わす、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. １又は複数のルーチンを記憶するメモリと、
   該メモリに記憶された前記１又は複数のルーチンを実行するように構成されている処理構成要素とを備えた画像処理システムであって、前記１又は複数のルーチンは、前記処理構成要素により実行されると、
   物質類型に基づいて初期再構成容積の内部の複数のボクセルの特徴を決定し、
   前記複数のボクセルに基づいて密度積分容積を生成し、
   検出器の複数の離散的な位置について散乱プロファイルを生成するために、１又は複数の散乱Ｘ線をそれぞれの受光点からそれぞれの送光点まで反転追尾して、
   前記散乱プロファイル又は該散乱プロファイルに少なくとも部分的に基づくカーネルを用いて１又は複数の散乱補正画像を形成する、画像処理システム。
8. 前記１又は複数のルーチンは、前記処理構成要素により実行されると、
   前記それぞれの送光点を含む線源から前記それぞれの受光点を含む検出器へのＸ線透過に基づいて前記初期再構成容積を生成する、請求項７に記載の画像処理システム。
9. １又は複数のルーチンを符号化した１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体であって、前記１又は複数のルーチンはプロセッサにより実行されると、
   密度積分容積を生成する動作であって、当該密度積分容積の各々のボクセルがＸ線の線源からそれぞれの当該ボクセルまでの密度積分を表わしているような密度積分容積を生成する動作と、
   前記密度積分容積を通して検出器のそれぞれの位置から前記線源まで１又は複数の散乱Ｘ線を追尾することにより散乱プロファイルを生成する動作と、
   前記散乱プロファイル又は該散乱プロファイルに少なくとも部分的に基づくカーネルを用いて１又は複数の再構成画像の散乱を補正する動作と
   を含む動作を当該プロセッサに行なわせる、１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体。
10. 前記密度積分容積は、物質類型に基づいて特徴を決定された初期容積を用いて生成される、請求項９に記載の１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体。
11. プロセッサにより実行されると、
    前記線源から前記検出器へのＸ線透過に基づいて初期容積を生成する動作を当該プロセッサに行なわせるルーチンをさらに符号化した請求項１０に記載の１又は複数の非一時的なコンピュータ可読の媒体。