JP6412636B2 - 画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置 - Google Patents

画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置 Download PDF

Info

Publication number
JP6412636B2
JP6412636B2 JP2017509456A JP2017509456A JP6412636B2 JP 6412636 B2 JP6412636 B2 JP 6412636B2 JP 2017509456 A JP2017509456 A JP 2017509456A JP 2017509456 A JP2017509456 A JP 2017509456A JP 6412636 B2 JP6412636 B2 JP 6412636B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
scatter diagram
material decomposition
pixel
error
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017509456A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2016158234A1 (ja
Inventor
横井 一磨
一磨 横井
悠史 坪田
悠史 坪田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Publication of JPWO2016158234A1 publication Critical patent/JPWO2016158234A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6412636B2 publication Critical patent/JP6412636B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/206Drawing of charts or graphs
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/42Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4208Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector
    • A61B6/4241Arrangements for detecting radiation specially adapted for radiation diagnosis characterised by using a particular type of detector using energy resolving detectors, e.g. photon counting
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461Displaying means of special interest
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/482Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/20Sources of radiation
    • G01N2223/206Sources of radiation sources operating at different energy levels
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40Imaging
    • G01N2223/419Imaging computed tomograph
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60Specific applications or type of materials
    • G01N2223/612Specific applications or type of materials biological material
    • G01N2223/6126Specific applications or type of materials biological material tissue
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/408Dual energy

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

本発明は、物質分解画像の補正を行う画像生成装置、画像生成方法及びX線CT装置の技術に関する。
X線CT(Computerized Tomography)装置ではX線管による連続(非単色)エネルギ分布を持つX線光子群を、電流モードのX線検出器で検出する構成が一般的である。しかし、電流モードのX線検出器は、エネルギ情報を取得できないという課題がある。
複数のエネルギ分布を持つX線群による情報を有効に利用するための技術として、大きく二つの方式が知られている。1つ目はdual energy CTであり、検出器としては電流モードのままで、2種のX線管電圧による二つの連続エネルギ分布を用いる手法である。2つ目はphoton counting CT、spectral CT等と呼ばれる、エネルギ情報が得られるパルスモード検出器を用いる手法である。
また、統計誤差を減少させることを目的とするものとして、重み付け加算を行うものが開示されている(例えば、特許文献1参照)。
特開2006−101926号公報
パルスモード検出器を用いるX線CT装置は、電流モードのX線CT装置にない情報を得ることができるが、その物質分解画像の統計誤差は一般に優良ではない。統計誤差が優良でないと、物質分解画像がぼやけてしまうことになる。そこで、基礎的な視認性確保、関心領域の分離等のため、低統計誤差の画像が望まれている。
また、特許文献1に記載の技術では、大きな計算コストがかかる上に、必ずしも誤差を最小化しているとは限らないという課題がある。
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、物質分解画像における統計誤差を小さくすることを課題とする。
前記した課題を解決するため、本発明は、基底物質分解に用いられた各基底物質の濃度を軸とし、前記基底物質分解によって出力された物質分解画像の画素が、基底物質分解における基底物質濃度に対応した散布図を生成する散布図生成部と、前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる誤差最小化部と、前記誤差最小化部によって回転させられた散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する変換部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において記載する。
本発明によれば、物質分解画像における統計誤差を小さくすることができる。
本実施対象に係るX線CT装置の概略構成図を示す図である。 本実施形態に係る画像生成装置の構成を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る誤差最小化画像生成処理の手順を示すフローチャートである。 物質分解画像の散布図の例を示す図である。 HAp画像ヒストグラムの例を示す図である。 回転処理後における散布図の例を示す図である。 回転散布図を基に生成されたHAp画像ヒストグラムの例を示す図である。 本実施形態に係る画素変換処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る操作画面の例を示す図である。
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
[X線CT装置]
図1は、本実施対象に係るX線CT装置の概略構成図を示す図である。
X線CT装置100は入力装置200と、撮影装置300と、画像生成装置400とを備えている。
また、撮影装置300は、X線発生装置310、X線検出装置320、ガントリ(Gantry:構台)330、撮影制御装置340、及び被検体搭載用テーブルA2を備えている。
入力装置200は、撮影装置300を制御するための情報を入力するものである。画像生成装置400は、撮影装置300で撮像されたカウント投影データを取得し、該カウント投影データの画像処理を行うものである。
なお、入力装置200及び画像生成装置400は、必ずしもX線CT装置100と別の装置である必要はなく、一体としてもよい。
また、画像生成装置400と入力装置200の両方の機能を併せ持つ装置を使用して実現してもよい。
撮影装置300におけるX線発生装置310は、X線管311を備えている。また、X線検出装置320は、X線検出器321を備えている。なお、本実施形態において、X線検出器321は、パルスモードX線検出器であるものとする。
また、ガントリ330の中央には被検体A1及び被検体搭載用テーブルA2を配置するための円形の開口部331が設けられている。ガントリ330内には、X線管311及びX線検出器321を搭載する回転板332と、回転板332を回転させるための駆動機構(不図示)とが備えられている。
また、被検体搭載用テーブルA2には、ガントリ330に対する被検体A1の位置を調整するための駆動機構(不図示)が備えられている。
また、撮影制御装置340は、X線管311を制御するX線制御回路341、回転板332の回転駆動を制御するガントリ制御回路342、被検体搭載用テーブルA2の駆動を制御するテーブル制御回路343、X線検出器321の撮像を制御する検出器制御回路344、及びX線制御回路341、ガントリ制御回路342、テーブル制御回路343、検出器制御回路344の動作の流れを制御する統括制御回路345を含んでいる。
(X線管、X線検出器、撮影装置)
X線管311のX線発生点とX線検出器321のX線入力面との距離は、例えば、1000mmである。ガントリ330の開口部331の直径は、例えば、700mmである。X線検出器321は、シンチレータ(Scintillator:X線や電離放射線を受けて蛍光を発する)、及びフォトダイオード(蛍光等の光を電気に変換する)等から構成される公知のX線検出器を使用する。X線検出器321は、X線管311のX線発生点から等距離に多数の検出素子を円弧状に配列した構成であり、その素子数(チャンネル数)は、例えば1000個である。各検出素子のチャンネル方向のサイズは、例えば1mmである。
なお、シンチレータや、フォトダイオードではなく、CdTe(テルル化カドミウム)を用いた半導体X線検出器でもよい。
回転板332の回転の所要時間は、ユーザが入力装置200を用いて入力したパラメータに依存する。回転の所要時間は、例えば、1.0s/回である。
撮影装置300の1回転における撮影回数は、例えば、900回であり、回転板332が0.4度回転する毎に1回の撮影が行われる。
なお、各仕様はこれらの値に限定されるものはなく、X線CT装置100の構成に応じて種々変更可能である。
[画像生成装置]
図2は、本実施形態に係る画像生成装置の構成を示す機能ブロック図である。
画像生成装置400は、メモリ401、CPU(Central Processing Unit)402、HD(Hard Disk)等の記憶装置403、送受信装置404、入力装置405及び表示装置406を有している。
メモリ401には、記憶装置403に格納されているプログラムが展開され、展開されたプログラムがCPU402によって実行されることで、処理部410と、処理部410を構成するデータ取得部411、画像再構成処理部412、基底物質分解処理部413、散布図生成部414、角度処理部(誤差最小化部)415、画素変換部(変換部)416及び出力処理部417が具現化している。なお、各部411〜417が行う処理の詳細は後記する。
データ取得部411は、撮影装置300からカウント投影データを取得する。
画像再構成処理部412は、取得したカウント投影データを基に、線減弱係数画像を生成する。
基底物質分解処理部413は、基底物質線減弱係数と、線減弱係数画像とを用いて、基底物質分解処理を行う。
散布図生成部414は、基底物質分解処理の結果、取得される物質分解画像の画素を、基底物質に関する情報を各軸とした散布図にプロットする。
角度処理部415は、生成された散布図を基に、回転角度を算出する。回転角度については後記する。また、角度処理部415は、算出した回転角度に基づいて散布図を回転させる。
画素変換部416は、回転した散布図を基に、物質分解画像の画素を変換することで、誤差最小化画像(変換後の画像)を生成する。誤差最小化画像については後記する。
出力処理部417は、各部411〜416の処理結果を表示装置406に表示する。
送受信装置404は、撮影装置300(図1)からカウント投影データ等を受信し、データ取得部411へわたす。
入力装置405は、キーボードや、マウス等であり、例えば、散布図回転や、座標変換に関する情報が入力される。
表示装置(表示部)406は、ディスプレイ等であり、各処理の結果が表示される。
[フローチャート]
図3は、本実施形態に係る誤差最小化画像生成処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図1及び図2を参照する。なお、本願の特徴はステップS121〜S141の処理にある。
まず、撮影装置300が、被検体A1を撮像する撮像処理を行う(S101)。
そして、データ取得部411は、撮影装置300からエネルギウィンドウ毎におけるカウント投影データを取得するカウント投影データ取得処理を行う(S102)。
エネルギウィンドウ分割数NはパルスモードX線検出器を実現するための回路実装密度、回路発熱上限、データ転送レート等に制限され、N=3〜8程度であることが望ましい。
そして、画像再構成処理部412は、取得したカウント投影データに対し、エネルギウィンドウ毎にN回の画像再構成を行う画像再構成処理を行う(S103)。
この結果、エネルギウィンドウ毎の線減弱係数画像が出力される(S104)。ここで、カウント投影データをN個のエネルギウィンドウに分配するため、本実施形態のX線CT装置100で得られるエネルギウィンドウ毎の線減弱係数画像の統計誤差は、電流モードのX線CT装置で得られる統計誤差に比べて大きな値となる。
ある物質の原子組成と質量密度が決まっているとき、その線減弱係数はエネルギ毎に一意に定まる。しかしエネルギウィンドウ毎の線減弱係数画像はエネルギウィンドウが幅を持つため、ビームハードニング効果が起こり、被検体A1の物質サイズが実測線減弱係数に影響を与える。ここでは、複数のサイズ・形状のファントム再構成による実測線減弱係数値を事前に取得しておき、その数値を用いてビームハードニング効果の影響が十分小さくなるようビームハードニング補正可能であるとする。なお、ファントムとは、X線CT装置100や、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置等の医用画像診断装置における定期点検や、日常点検等で用いられるキャリブレーション用の評価用器具である。そして、ファントム再構成とは、材料の吸収係数等を補正するために、ファントムをX線CT装置100に設置して、撮像を行い、画像再構成処理を行うことである。
次に、基底物質分解を行うため、M個の基底物質が設定される。基底物質は、検査に応じた興味対象物質をユーザが任意に基底物質として選択する。代表的な基底物質はM=2での水とヨードであるが、ここでは動脈硬化観察のため脂肪とハイドロキシアパタイト(以下HAp)が用いられるものとする。また、原点は真空(≒空気)であることが多いが、ここでは血液を原点とする
基底物質分解処理部413は、設定された基底物質に応じた基底物質線減弱係数と、ステップS104で出力された線減弱係数画像とを用いて、基底物質分解処理を行う(S111)。この結果、物質分解画像が生成される。
なお、基底物質線減弱係数は、適切なビームハードニング補正が可能なとき、設定された基底物質群に対し一意に定まり、既知の値として扱うことが可能である。
基底物質の数(基底物質数)Mがエネルギウィンドウ数N以下であれば数学上は基底物質分解が解又は最小二乗解を持ち、物質分解画像が出力される。ただし線減弱係数画像が統計誤差を持つため、実質的に分解可能な基底物質の組み合わせは原子番号が大きく離れた物質に制限される。ここでは物質分解画像が適切に得られたものとして説明を続ける。
次に、散布図生成部414が、ステップS111の結果、生成された物質分解画像の散布図を生成する散布図生成処理を行う(S121)。物質分解画像の散布図については後記する。
そして、角度処理部415は、物質分解画像の散布図における均質領域の長手方向の角度を算出し、この角度を基に回転角度を算出する回転角度算出処理を行う(S122)。ステップS122の処理は後記する。
続いて、角度処理部415は、算出した回転角度に従って散布図を回転させる回転処理を行う(S123)。
また、画素変換部416は、物質分解画像の画素を、回転させられた散布図における画素に置き換えることで、画素変換処理を行う(S131)。画素変換処理については後記する。
そして、出力処理部417は、ステップS123の処理結果や、ステップS131の処理結果を表示装置406に出力する出力処理を行う(S141)。
(散布図)
図4は、物質分解画像の散布図の例を示す図であり、図5は、HAp画像ヒストグラムの例を示す図である。
図4に示す散布図600は、図3のステップS121で生成されるものである。
散布図600は、物質分解画像のHAp画像と、脂肪画像両者を用いた散布図である。なお、物質分解画像は、図3のステップS111で生成されるものである。
散布図600において、横軸がHAp比率(基底物質濃度)、縦軸が脂肪比率(基底物質濃度)を示している。縦軸をHAp比率軸、横軸を脂肪比率軸と適宜称する。散布図600における各プロット点は、物質分解画像の各ピクセルに対応し、物質分解画像のピクセルが、基底物質分解における、どのHAp比率(基底物質濃度)、脂肪比率(基底物質濃度)に対応しているのかを示している。HAp比率、脂肪比率等の物質比率は、空間に占める基底物質(ここでは、HAp、脂肪)の体積割合である。
そして、散布図600では、例として符号601〜604を含むHAp比率6種(0〜5%)×脂肪比率2種(0%、75%)の均質領域に分けられている。
図4の散布図600における各プロット点を、HAp比率軸に投影したものが、図5におけるHAp画像ヒストグラム700である。つまり、図5におけるHAp画像ヒストグラム700において、縦軸は、図4のプロット点を図4の縦軸方向にカウントしたものである。図5における横軸は図4と同様である。
ちなみに、図5におけるHAp画像ヒストグラム700は、図4の散布図600のうち、符号601〜602を含む均質領域を関心領域(ROI)とし、ROIにおけるヒストグラムを算出したものである。ROIは、物質比率(HAp比率、脂肪比率)が均質(すなわち、各エネルギウィンドウにおける減弱係数が均質)と考えられる領域であり、物質分解画像の画素値から得られるものである。例えば、各エネルギウィンドウにおける減弱係数が事前に設定されている狭い一定の範囲にあること等から、散布図生成部414が判定するものである。
図5において、符号701(実線)は、脂肪0%&HAp0%(血液)の領域(図4の均質領域601)の誤差分布を示すヒストグラム、符号702(実線)は、脂肪0%&HAp1%の領域(図4の均質領域602)の誤差分布を示すヒストグラムである。また、符号703(破線)は脂肪75%&HAp0%の領域(図4の均質領域603)の誤差分布を示すヒストグラム、符号704(破線)は脂肪75%&HAp1%の領域(図4の均質領域604)の誤差分布を示すヒストグラムである。ヒストグラム701とヒストグラム703とは互いに重複しており、ヒストグラム702とヒストグラム704とは互いに重複している。各ヒストグラムの領域で物質は均質であり、脂肪+HAp以外の物質は血液であるものとする。図5により、物質分解画像におけるHAp画像に基づいた各均質領域601〜602の平均値(中心)はHAp比率のみに依存し、脂肪比率とは独立にプロットされることがわかる。つまり、前記したように、ヒストグラム701とヒストグラム703とは互いに重複しており、ヒストグラム702とヒストグラム704とは互いに重複している。これは診断上有利な特性である。しかし、図4や、図5に基づく物質分解画像の画質は最良とは言えず、統計誤差が大きくなる傾向である。つまり、各ヒストグラム701〜704の幅が広くなっている。このように、各ヒストグラム701〜704の幅が広いと、物質分解画像はぼやけた画像となってしまう。
ここで、図4に説明を戻す。
図5からはわかりにくいが、図4を見れば、図5のヒストグラム701〜704の誤差分布(ヒストグラムの幅)は、これらのヒストグラム701〜704に対応する各均質領域601〜604がHAp比率軸とも脂肪比率軸とも異なる方向を向いた楕円状構造を持つことに由来することがわかる。ちなみに、図7のヒストグラム701は、図6の均質領域601に対応し、図7のヒストグラム702は、図6の均質領域602に対応している。そして、図7のヒストグラム703は、図6の均質領域603に対応し、図7のヒストグラム704は、図6の均質領域604に対応している。
ここで、散布図600の均質領域601〜604の短手方向に平行な軸上の画像を考えれば統計誤差の小さい(統計誤差を最小化した)画像が得られることに着目する。
角度処理部415は、散布図600における均質領域601〜604(ここでは、均質領域603)の長手方向611を検出し、検出した長手方向611と、任意の物質軸(ここでは脂肪比率軸)とが為す角度を回転角度621として算出する。この処理は、図3におけるステップS122で行われるものである。長手方向611は、均質領域601〜604におけるプロット点の相関方向を示しており、例えば、最小二乗法等により算出される。
角度処理部415は、図3のステップS123において、算出した回転角度621の方向に散布図600を回転させる。ここで、回転中心は図4の各々の均質領域601〜604の中心である。なお、回転中心は散布図600の原点に限らず、どこでもよい。
なお、図4における符号631については後記する。
(回転散布図)
図6は、回転処理後における散布図の例を示す図である。
図6における縦軸と横軸は図4と同様である。
回転散布図800において、図4の均質領域601〜604に相当する各均質領域601a〜604aの長手方向はHAp比率軸に対して垂直状態となっていることがわかる。均質領域601a〜604a以外の均質領域も同様である。
なお、符号821については後記する。
図7は、回転散布図を基に生成されたHAp画像ヒストグラムの例を示す図である。
図7に示すHAp画像ヒストグラム900は、図5におけるHAp画像ヒストグラム700と同様の手法で生成されたものである
図6の均質領域601aの誤差分布を示すヒストグラム901、図6の均質領域602aの誤差分布を示すヒストグラム902の対でわかるようにHAp1%の差に対してそれぞれの誤差分布幅は小さく改善している。つまり、各ヒストグラム901、902の幅が小さくなっている。このようなヒストグラム901,902となることで、図6における回転散布図800を利用して物質分解画像を変換した誤差最小化画像はシャープな画像となる。従って、画像の視認性が大きく改善し、ROIの再設定における画像部分の指定をやりやすくなる。図6の均質領域603aの誤差分布を示すヒストグラム903、図6の均質領域604aの誤差分布を示すヒストグラム904も同様である。ヒストグラム901〜904は、誤差分布をHAp比率由来の誤差分布のみにしたという意味で、統計誤差を最小化したヒストグラムである。つまり、「誤差最小化画像」における「誤差最小化」とは、誤差分布をHAp比率(処理対象となっている基底物質)由来の誤差分布のみに最小化したという意味である。ちなみに、図6及び図7に示すHAp比率の値及び脂肪比率の値は、回転処理によって意味を失っているため、図6及び図7において、HAp比率の値及び脂肪比率の値は単に目安の意味しか有していない。
ここで、図5のHAp画像ヒストグラム700では脂肪比率によらずにHAp0%と1%の2種類に見えていた分布が、図7のHAp画像ヒストグラム900では4種類(脂肪0%と75%の2種類による2倍)に分離している。これは脂肪比率に対する独立性が失われたことを意味している。従って、脂肪とHApの混在部では、回転処理前の物質分解画像がより重要であり、回転処理後の誤差最小化画像はROIの再設定に用いる等、相補的に使うとよい。
そして、画素変換部416が、ステップS111の結果、得られる物質分解画像の画素を、回転処理後の散布図(回転散布図800)における画素で置き換えることで、誤差最小化画像を生成する。つまり、画素変換部416は、物質分解画像における各画素を、図4のHAp比率、脂肪比率の関係から、図6の関係に置き換えることで、誤差最小化画像を生成する(図3のS131)。
図8を参照して画素変換部416における処理手順を説明する。
図8は、本実施形態に係る画素変換処理(図3のS131)の詳細な手順を示すフローチャートである。
具体的には、画素変換部416は、以下のような処理を行う。
画素変換部416は、図4の散布図600における画素に対応する、図6の散布図800における画素を特定する(画素特定処理:S151)。具体的には、画素変換部416は、以下のような処理を行う。例えば、図4におけるプロット点631と、図8におけるプロット点821は同じ画素を示している。従って、画素変換部416は、図4におけるプロット点631が示す画素に対応する、図8におけるプロット点821が示す画素を特定する。
次に、画素変換部416は、図4の散布図600における画素が対応するHAp比率及び脂肪比率を、図6の散布図800における画素が対応するHAp比率及び脂肪比率に変換する(比率変換処理:S152)。例えば、画素変換部416は、図4におけるプロット点631(画素)が示すHAp比率及び脂肪比率の値を、図8におけるプロット点821(画素)が示すHAp比率及び脂肪比率の値に変換する。
画素変換部416は、この変換に従って物質分解画像の画素を変換する(画像変換処理:S153)。この結果、誤差最小化画像が生成される
画素変換部416における処理の結果、得られるM枚(本実施形態ではM=2)の画像全体を回転画像と称する。ここで、Mは基底物質の数である。このように、回転画像には、M枚(本実施形態ではM=2)の画像が含まれるが、このうち、1枚は統計誤差が最小化された画像である(本実施形態ではHApが相当)。そして、その他の画像は、統計誤差が大きくなっている画像である(本実施形態では脂肪が相当)。本実施形態では、得られるM枚(本実施形態ではM=2)の画像のうち、統計誤差が最小となっている画像(本実施形態ではHApが相当)が誤差最小化画像である。
誤差最小化画像における画素値は、回転処理により、元となるHAp比率の意味を失っているため、一般的なCTで用いられているHounsfield値に準ずる数値への変換を行うと便利である。その場合には、基底物質の想定CT値(例えば血液を+60、脂肪を−70)等を基準にすることができる。
なお、図4に示す散布図600や、図6に示す回転散布図800を表示装置406に表示することは、必ずしも必須ではない。しかしながら、均質領域601〜604の長手方向611(図4)及び短手方向における均質領域の平行性を確認し、回転角度を微調整するために、図4に示す散布図600や、図6に示す回転散布図800を表示装置406に表示することは有用である。
なお、本実施形態では、角度処理部415が回転角度を算出し、角度処理部415が回転角度に従って回転処理を行っているが、ユーザがマウス等の入力装置405(図2)を用いて、手動で散布図600を回転させてもよい。
角度処理部415による回転処理では画像結果による確認も兼ねることができる利点があり、ユーザによる手動回転は演算コストが小さく瞬時に表示できる利点がある。
また、ビームハードニング補正の不完全性により、回転処理後の誤差最小化画像が、被検体A1(図1)の部位毎に微妙に異なる場合、該部位毎に回転処理を行ってもよい。
(操作画面)
図9は、本実施形態に係る操作画面の例を示す図である。
なお、撮像処理(図3のS101)や、画像再構成処理(図3のS103)等の当該技術分野における一般的な操作に対しては、図9に示す操作画面1000とは別の画面で行われるものとする。
操作画面1000において、第1の物質分解画像領域1001は入力画像である物質分解画像(HAp画像)が表示される領域である。また、第2の物質分解画像領域1002は、入力画像である物質分解画像(脂肪画像)が表示される領域である。このように、物質分解画像領域は、基底物質の数だけ表示される。
さらに、散布図領域1003は、図3のステップS121で生成された散布図が表示される領域である。なお、散布図領域1003に表示されている散布図には、均質領域の長手方向の角度を示すマーカ1004が表示されている。
そして、誤差最小化画像領域1011は、回転処理後の誤差最小化画像が表示される領域である。さらに、回転散布図領域1012には、回転処理後の散布図が表示されている。
また、ユーザは、回転角度操作部1021により、回転角度の選択と調整を行うことができる。選択肢の例としては「デフォルト角度」、「自動認識角度」、「手動角度」、「手動増分」等がある。
ここで、「デフォルト角度」とは物質分解画像の基底物質とエネルギウィンドウ設定条件で決まる、事前に計算されたファントムに依存しない値である。つまり、「デフォルト角度」とは、予め設定されている回転角度である。
なお、理想的にはビームハードニング補正によって、統計誤差は、ビームハードニングによる統計誤差より十分小さい影響にまで補正される。これにより、回転角度は、被検体A1(図1)の形状やサイズによらない。
しかしながら、ビームハードニング補正後に、未補正/過補正成分が残る場合がある。このような場合、回転角度は被検体A1に依存しうることになる。
「自動認識角度」は、角度処理部415が散布図600(図4)の中で均質度の高い領域(均質領域)を自動認識し、その均質領域から回転角度を自動検出するものである。つまり、「自動認識角度」は、角度処理部415によって算出された角度である。
なお、ROIについては、誤差最小化画像領域1011に表示されている誤差最小化画像に対して、ユーザが指定してもよい。すなわち、前記したROIの設定は散布図生成処理部414が判定し、設定していたが、ユーザがROIを設定してもよい。
また、ROIの設定は、統計誤差の小さい画像が好適であるため、一度得た誤差最小化画像からROIを更新するフィードバックループがあってもよい。「一度得た誤差最小化画像からROIを更新するフィードバックループ」とは、以下のようなことである。まず、回転処理前の物質分解画像(第1の物質分解画像領域1001及び第2の物質分解画像領域1002に表示されている画像)に対し、ユーザが一度ROIを設定する。そして、回転処理後、出力処理部417は、誤差最小化画像領域1011に表示されている誤差最小化画像に、回転処理前の物質分解画像で設定されたROIを表示し、ユーザにROIの再設定の要否を判断させる。
「手動角度」とは、ユーザが任意の角度を回転角度として入力するものであり、例えば、特殊な用途に対応することを目的とするものである。回転角度の数値は、入力装置405を介して直接編集されてもよいし、現在設定されている角度に対する「手動増分」として編集可能な数値の±1°をそれぞれ与えるボタン1031を用いて微調整されてもよい。
また、マウスを用いて散布図が回転されると、その回転角度が「手動角度」として操作画面1000に反映表示されてもよい。
ちなみに、回転角度操作部1021で与えられる回転角度がマーカ1004に反映され、ユーザはマーカ1004を視認することで、設定されている回転角度を確認することができる。
図9に示すように、「デフォルト角度」、「自動認識角度」、「手動角度」は、ラジオボタン等によって、実行される項目が指定されてもよい。
実行操作部1022は、回転処理の実行を行うためのインタフェースである。実行操作部1022は、散布図だけを試験的に回転させる試験ボタン、誤差最小化画像まで生成する実行ボタン、undo(前回実行分のキャンセル)ボタン等のボタンを有している。
前記した「手動増分」は、散布図だけを試験的に回転させる機能を含んでいてもよい。すなわち、「手動増分」に入力された情報で行われた散布図の回転は、試験的に行われる回転であって、この回転に基づいて誤差最小化画像を生成するためには、実行ボタンが前記なく入力される必要があってもよい。また、「手動増分」で入力された情報が、回転処理後の散布図(回転散布図領域1012に表示されている)に即時反映する機能が付されてもよい。ちなみに、図3の回転角度算出処理(S122)はデフォルト、自動認識、手動の例を含む広い概念である。
特許文献1に示す技術では、電流モード検出器によるCTと同等以上の低統計誤差画像が得られる。つまり、シャープな線減弱係数画像を得ることができる。しかしながら、特許文献1に示す技術では、統計誤差が小さくなっているものの、統計誤差の最小化がなされている保証はない。言い換えれば、特許文献1に示す技術では、どの程度統計誤差が改善されているかがわからない。また、特許文献1に示す技術では、重み付け加算による線減弱係数画像の取得には追加の画像再構成処理を要する。つまり、特許文献1に示す技術は、2回の画像再構成処理が行われる必要がある。近年使用される逐次近似型画像再構成において計算コストが大きいことを考えれば、特許文献1に示す技術は、追加の画像再構成処理を必要とすることで、大きな計算コストがかかる。
これに対し、本実施形態に係る画像生成装置400では、追加の画像再構成処理を必要とせず、計算コストの小さい回転処理のみで、誤差を最小化することができる。また、本実施形態によれば、確実に誤差を最小化することができる。
なお、本実施形態では基底物質数M=2としているが、基底物質数M=3としてもよい。この場合、散布図は3次元となる。3次元の回転は自由度2の操作であり、一般には極角と方位角と呼ぶ2値で指定を行う。つまり、基底物質数M=3のとき、散布図における均質領域は略楕円体をなす。ここで、略楕円体となっている均質領域は、互いに直交する2つの長手方向と、2つの長手方向それぞれに直交する1つの短手方向とを有する。
角度処理部415は、均質領域の短手方向が、散布図(3次元)における処理対象となっている軸に平行となるような回転角度を算出し、この回転角度で散布図を回転させる。このようにすることで、M=2と同様に誤差最小化画像を得ることができる。
また、均質領域の回転角度の算出は、均質領域の長手方向を基に行われる方が容易であるが、均質領域の短手方向が直接得られ、回転画像の中で誤差最小化画像のみに興味がある場合、角度処理部415は、この短手方向を処理対象となっている軸に平行となるようにしてもよい。この場合、回転には極角、方位角の2値が必要であるが、自由度は1であり、多数ある極角、方位角の組合せから任意の1組を用いればよい。M=2の場合でも同様に、均質領域の短手方向を基に回転角度を算出してもよい。
M≧4についても同様に拡張することが可能である。
本実施形態によれば、少ない計算コストで、統計誤差を最小化した誤差最小化画像を得ることができる。
また、回転処理後における散布図800(図6)における画素で、物質分解画像の画素を置き換えることで、カウント投影データからの画像再構成を行うことなく、統計誤差を最小化した誤差最小化画像を生成することができる。これにより、少ない計算コストで統計誤差を最小化した画像を得ることができる。
また、本実施形態における画像生成装置400は、パルスモードX線検出器から得られたカウント投影データを基に処理を行うことで、エネルギ情報が得られるものの、統計誤差が大きくなる物質分解画像の統計誤差を小さくした画像を得ることができる。
なお、本実施形態では、均質領域601〜604の長手方向611(図4)の傾きが図6のHAp比率軸に対し、垂直になるよう回転させているが、脂肪比率軸に対し、垂直になるよう回転させてもよい。
また、本実施形態では、X線CT装置100に適用されているが、PET(Positron Emission Tomography)や、MRIや、PET−CT等の各種医用画像診断装置に適用されてもよい。また、本実施形態において、X線CT装置300は、X線検出器321としてパルスモードX線検出器を備えるものとしているが、これに限らず、電流モードのX線検出器321が備えられたdual energy CT装置でもよい。dual energy CT装置が用いられる場合、X線管311から2種以上のスペクトルを有するX線が照射される方式、X線検出器321が異なるエネルギ分布の情報を検出する方式等を適用することができる。また、本実施形態では、カウント投影データをX線CT装置100から取得して画像再構成処理を行っているが、カウント投影データをデータベースに蓄積しておき、このデータベースに蓄積されているカウント投影データを用いて画像再構成処理が行われてもよい。これは、X線検出器321としてパルスモードX線検出器が用いられる場合でも、電流モードのX線検出器321が用いられる場合でも同様である。
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、本実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記した各構成、機能、各部411〜417、記憶装置403等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図2に示すように、前記した各構成、機能等は、CPU等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、HD(Hard Disk
)に格納すること以外に、メモリや、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(Integrated Circuit)カードや、SD(Secure Digital)カード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
100 X線CT装置
200 入力装置
300 撮影装置
400 画像生成装置
406 表示装置(表示部)
410 処理部
411 データ取得部
412 画像再構成処理部
413 基底物質分解処理部
414 散布図生成部
415 角度処理部(誤差最小化部)
416 画素変換部(変換部)
600,800 散布図
601〜604,601a〜604a 均質領域
700,900 HAp画像ヒストグラム
701〜704,901 ヒストグラム
1000 操作画面
1001 第1の物質分解画像領域
1002 第2の物質分解画像領域
1003 散布図領域
1004 マーカ
1011 誤差最小化画像領域
1021 回転角度操作部
1022 実行操作部

Claims (14)

  1. 基底物質分解に用いられた各基底物質の濃度を軸とし、前記基底物質分解によって出力された物質分解画像の画素が、基底物質分解における基底物質濃度に対応した散布図を生成する散布図生成部と、
    前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる誤差最小化部と、
    前記誤差最小化部によって回転させられた散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する変換部と、
    を有することを特徴とする画像生成装置。
  2. 前記誤差最小化部は、
    前記散布図におけるプロット点の相関方向への傾きを算出し、前記算出された相関方向への傾きが、処理対象となる軸に対して、垂直方向となるよう回転させることで、前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
  3. 前記変換部は、
    前記回転された散布図における画素における情報で、前記物質分解画像の画素における情報を置き換えることで、前記統計誤差を最小化された散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
  4. 少なくとも前記回転前の散布図及び前記回転後の散布図を表示部に表示する出力処理部
    を有することを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
  5. 前記基底物質分解は、パルスモードX線検出器を備えたX線CTから得られた線減弱画像に対して行われる
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。
  6. 物質分解画像の変換を行う画像生成装置が、
    基底物質分解に用いられた各基底物質の濃度を軸とし、前記基底物質分解によって出力された物質分解画像の画素が、基底物質分解における基底物質濃度に対応した散布図を生成し、
    前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させ、
    回転させられた前記散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する
    ことを特徴とする画像生成方法。
  7. 前記画像生成装置は、
    前記散布図におけるプロット点の相関方向への傾きを算出し、前記算出された相関方向への傾きが、処理対象となる軸に対して、垂直方向となるよう回転させることで、前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる
    ことを特徴とする請求項6に記載の画像生成方法。
  8. 前記画像生成装置は、
    前記回転された散布図における画素における情報で、前記物質分解画像の画素における情報を置き換えることで、前記統計誤差を最小化された散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する
    ことを特徴とする請求項6に記載の画像生成方法。
  9. 前記画像生成装置は、
    少なくとも前記回転前の散布図及び前記回転後の散布図を表示部に表示する
    ことを特徴とする請求項6に記載の画像生成方法。
  10. 前記基底物質分解は、パルスモードX線検出器を備えたX線CTから得られた線減弱画像に対して行われる
    ことを特徴とする請求項6に記載の画像生成方法。
  11. 基底物質分解に用いられた各基底物質の濃度を軸とし、前記基底物質分解によって出力された物質分解画像の画素が、基底物質分解における基底物質濃度に対応した散布図を生成する散布図生成部と、
    前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる誤差最小化部と、
    前記誤差最小化部によって回転させられた散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する変換部と、
    を有することを特徴とするX線CT装置。
  12. 前記誤差最小化部は、
    前記散布図におけるプロット点の相関方向への傾きを算出し、前記算出された相関方向への傾きが、処理対象となる軸に対して、垂直方向となるよう回転させることで、前記散布図においてプロットされたプロット点の統計誤差を最小化する方向に、前記散布図を回転させる
    ことを特徴とする請求項11に記載のX線CT装置。
  13. 前記変換部は、
    前記回転された散布図における画素における情報で、前記物質分解画像の画素における情報を置き換えることで、前記統計誤差を最小化された散布図における画素を基に、前記物質分解画像を変換する
    ことを特徴とする請求項11に記載のX線CT装置。
  14. 前記基底物質分解は、パルスモードX線検出器を備えたX線CTから得られた線減弱画像に対して行われる
    ことを特徴とする請求項11に記載のX線CT装置。
JP2017509456A 2015-03-30 2016-03-08 画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置 Active JP6412636B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015068965 2015-03-30
JP2015068965 2015-03-30
PCT/JP2016/057108 WO2016158234A1 (ja) 2015-03-30 2016-03-08 画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2016158234A1 JPWO2016158234A1 (ja) 2017-12-28
JP6412636B2 true JP6412636B2 (ja) 2018-10-24

Family

ID=57007058

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017509456A Active JP6412636B2 (ja) 2015-03-30 2016-03-08 画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20180061097A1 (ja)
JP (1) JP6412636B2 (ja)
CN (1) CN107427276B (ja)
WO (1) WO2016158234A1 (ja)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3555858B1 (en) * 2016-12-16 2021-07-07 Prismatic Sensors AB Reproduction of conventional computed tomography images from spectral computed tomography data
JP6862310B2 (ja) * 2017-08-10 2021-04-21 株式会社日立製作所 パラメータ推定方法及びx線ctシステム
CN109959669B (zh) * 2017-12-26 2021-02-23 清华大学 基材料分解方法和装置及计算机可读存储介质
JP7378404B2 (ja) * 2018-01-16 2023-11-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 非スペクトルイメージングシステムを用いたスペクトルイメージング
JP7341803B2 (ja) * 2018-09-07 2023-09-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 X線ct装置、医用画像処理装置及びx線ctシステム
JP7440271B2 (ja) 2020-01-10 2024-02-28 富士フイルムヘルスケア株式会社 放射線撮像装置および光子計数型検出器の較正方法
JP7467222B2 (ja) 2020-05-07 2024-04-15 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用情報処理装置、医用情報処理方法及び医用情報処理プログラム
CN113100803A (zh) * 2021-04-20 2021-07-13 西门子数字医疗科技(上海)有限公司 用于显示静脉血栓的方法、装置、计算机设备和介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7734076B2 (en) * 2006-12-11 2010-06-08 General Electric Company Material decomposition image noise reduction
CN101493400B (zh) * 2008-01-25 2012-06-27 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种基于形状特征的自动分类校正的方法
US7983382B2 (en) * 2008-11-26 2011-07-19 General Electric Company System and method for material segmentation utilizing computed tomography scans
CN102353616B (zh) * 2011-06-23 2013-02-13 中国石油天然气股份有限公司 驱油用聚丙烯酰胺类聚合物特性粘数测定方法
CN103649990B (zh) * 2011-07-15 2017-06-06 皇家飞利浦有限公司 用于谱ct的图像处理
JP6073616B2 (ja) * 2011-09-28 2017-02-01 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線ct装置、画像処理装置及びプログラム
GB2504966A (en) * 2012-08-15 2014-02-19 Ibm Data plot processing
CN104700389B (zh) * 2013-12-09 2019-08-13 通用电气公司 双能ct扫描图像中的对象识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107427276B (zh) 2021-01-26
JPWO2016158234A1 (ja) 2017-12-28
US20180061097A1 (en) 2018-03-01
CN107427276A (zh) 2017-12-01
WO2016158234A1 (ja) 2016-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6412636B2 (ja) 画像生成装置、画像生成方法及びx線ct装置
US7409043B2 (en) Method and apparatus to control radiation tube focal spot size
US6904118B2 (en) Method and apparatus for generating a density map using dual-energy CT
US20140014828A1 (en) Adaptive calibration for tomographic imaging systems
JP6470837B2 (ja) X線ct装置および逐次修正パラメータ決定方法
US20070133747A1 (en) System and method for imaging using distributed X-ray sources
WO2014041889A1 (ja) X線ct装置およびx線ct画像の処理方法
JP5611640B2 (ja) 核医学診断装置、医用画像処理装置および医用画像診断装置
JP2015112475A (ja) X線コンピュータ断層撮影装置及びリファレンス補正プログラム
US9538975B2 (en) Scatter correction method and apparatus for computed tomography imaging
US11419566B2 (en) Systems and methods for improving image quality with three-dimensional scout
US10646186B2 (en) X-ray CT apparatus, information processing device and information processing method
WO2017130658A1 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP2004073397A (ja) X線ct装置
US11337671B2 (en) Methods and systems for improved spectral fidelity for material decomposition
US10969503B2 (en) Sensitivity correction method and photon counting detector
US20230320688A1 (en) Systems and methods for image artifact mitigation with targeted modular calibration
US20190239839A1 (en) Spectral topogram-based determination of imaging parameters
JP2022145494A (ja) 画像処理装置、補正方法及びプログラム
US9472001B2 (en) Image processor, image reconstruction method, and radiation imaging apparatus
JP2011047819A (ja) 核医学診断装置及び画像処理装置
JP2009171990A (ja) X線検出器を較正するシステム及び方法
Kim et al. Comparison of a photon-counting-detector and a CMOS flat-panel-detector for a micro-CT
WO2023243503A1 (ja) インテリアctの画像再構成方法、画像再構成装置、及び、プログラム
US20230329665A1 (en) Iterative method for material decomposition calibration in a full size photon counting computed tomography system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170816

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180703

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180827

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180918

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180928

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6412636

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250