JP6605669B2 - Ct画像を再構成する方法及びデバイス、並びに記憶媒体 - Google Patents
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Claims (26)
- 被検査物をCT走査して、第1スケールにおける投影データを得るステップと、
第1スケールの投影データから、複数の他のスケールにおける投影データを生成するステップと、
各々のスケールにおいて、第1畳み込みニューラルネットワークを利用して該当するスケールの投影データを処理し、処理後の投影データを得るとともに、処理後の投影データに逆投影操作を行って該当するスケールにおけるCT画像を得るステップと、
複数のスケールにおけるCT画像を融合して、被検査物の再構成画像を得るステップとを含む、CT画像を再構成する方法。 - 前記CT走査は、検知器アンダーサンプリング走査、スパース角度走査、内部再構成走査、有限角度走査、および直線軌跡走査のうちの1つであり、
前記第1畳み込みニューラルネットワークは、プーリング層のない畳み込みニューラルネットワークである、請求項1に記載の方法。 - 前記CT走査は、円周走査あるいは螺旋走査であり、
前記第1畳み込みニューラルネットワークは、該当する畳み込み層の後に設けられた複数のプーリング層と全結合層とをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 各々のスケールにおいて、第2畳み込みニューラルネットワークを利用して、各々のスケールのCT画像を処理するステップをさらに含む、請求項2または3に記載の方法。
- 複数の他のスケールにおける投影データを生成する前に、ランプフィルターを利用して投影データをフィルタリングするステップをさらに含む、請求項4に記載の方法。
- 第2畳み込みニューラルネットワークを利用して、各々のスケールのCT画像に対して局所的な平滑処理を行う、請求項4に記載の方法。
- 第1畳み込みニューラルネットワークにおける畳み込み層の畳み込みカーネルは、1つの次元が検知器画素シーケンスであり、もう1つの次元が走査角度であり、且つ、
第1畳み込みニューラルネットワークにおける畳み込み層の畳み込みカーネルは、検知器画素シーケンスの次元におけるスケールと走査角度の次元におけるスケールとが個別に設定される、請求項1に記載の方法。 - 第1畳み込みニューラルネットワークは、少なくとも3つの畳み込み層を含み、
畳み込み層のそれぞれは、畳み込み処理された投影データに非線形演算を行うための1つのアクティブ関数を有する、請求項1に記載の方法。 - 第1畳み込みニューラルネットワークは、畳み込み層により処理された投影データに逆投影演算を行うための逆投影層をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 第1畳み込みニューラルネットワークにおいて、逆投影層に最も近い畳み込み層の畳み込みカーネルの長さおよび幅のサイズパラーメータは、1*1である、請求項9に記載の方法。
- 第2畳み込みニューラルネットワークは、画像領域において再構成された画像を処理するための画像領域初期畳み込み層及び末端畳み込み層を含む、請求項4に記載の方法。
- 画像領域初期畳み込み層に含まれる畳み込み層のそれぞれはアクティブ関数を有し、末端畳み込み層はアクティブ関数を有しない、請求項11に記載の方法。
- 複数の畳み込みカーネルを利用して、それぞれ第1スケールの投影データと畳み込みを行って、複数の他のスケールの投影データを得る、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の他のスケールの投影データに対してスケールの異なるプーリングを行って、複数のスケールの異なる投影データを得る、請求項13に記載の方法。
- 複数のスケールにおけるCT画像を融合するステップは、
アップサンプリング操作を利用して複数のスケールにおけるCT画像を段階的に融合し、最終的に被検査物の再構成画像を得るステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 複数のスケールにおけるCT画像を段階的に融合するステップは、最小のスケールから最大のスケールに向かって段階的に融合するステップを含み、
それぞれの段階における融合過程は、
第2スケールが最小スケールである場合に、第2スケールのCT画像にアップサンプリング操作を行って、相対的に大きな第1スケールCT画像を得ること、または、第2スケールが最小スケールではない場合に、相対的に小さい第2スケールの融合画像にアップサンプリング操作を行って、相対的に大きな第1スケールCT画像を得ることと、
再構成された第1スケールCT画像とアップサンプリング操作を行って得たCT画像とから構成された全体画像を、特定の畳み込みカーネルと畳み込みを行い、融合後の第1スケールの融合画像を得ることとを含む、請求項15に記載の方法。 - 最大スケール融合画像を最終CT画像として出力するステップを含む、請求項16に記載の方法。
- 複数のスケールにおけるCT画像を融合するステップは、
アップサンプリング操作を利用して、最大スケール以外の他のスケールのCT画像を最大スケールの画像に転換するステップと、
畳み込みカーネルを利用して、最大スケールのCT画像と転換して得られた最大スケール画像とを全体として処理し、融合された画像を得るステップと含む、請求項1に記載の方法。 - 被検査物をCT走査して、投影データを得るCT走査装置と、
第1スケールの投影データから、複数の他のスケールにおける投影データを生成し、
各々のスケールにおいて、第1畳み込みニューラルネットワークを利用して該当するスケールの投影データを処理し、処理後の投影データを得るとともに、処理後の投影データに逆投影操作を行って該当するスケールにおけるCT画像を得て、
複数のスケールにおけるCT画像を融合して、被検査物の再構成画像を得る、ように配置されたプロセッサーとを含む、CT画像を再構成するデバイス。 - 前記CT走査装置は、検知器アンダーサンプリング走査、スパース角度走査、内部再構成走査、有限角度走査、および直線軌跡走査のうちの1つを実行し、
前記第1畳み込みニューラルネットワークは、プーリング層のない畳み込みニューラルネットワークである、請求項19に記載のデバイス。 - 前記CT走査装置は、円周走査あるいは螺旋走査を実行し、
前記第1畳み込みニューラルネットワークは、該当する畳み込み層の後に設けられた複数のプーリング層と全結合層とをさらに含む、請求項19に記載のデバイス。 - 前記プロセッサーは、さらに、各々のスケールにおいて、第2畳み込みニューラルネットワークを利用して、再構成された画像を処理するように配置される、請求項20または21に記載のデバイス。
- 前記プロセッサーは、さらに、第2畳み込みニューラルネットワークを利用して、再構成された画像に対して局所的な平滑処理を行うように配置される、請求項19に記載のデバイス。
- 前記プロセッサーは、異なる畳み込みカーネルを利用して、第1スケールの投影データと畳み込みを行って、他のスケールの投影データを得るように配置される、請求項19に記載のデバイス。
- 前記プロセッサーは、アップサンプリング操作を利用して複数のスケールにおけるCT画像を段階的に融合し、最終的に被検査物の再構成画像を得るように配置される、請求項19に記載のデバイス。
- プロセッサーにより実行されることで、
第1スケールの投影データから、複数の他のスケールにおける投影データを生成するステップと、
各々のスケールにおいて、第1畳み込みニューラルネットワークを利用して該当するスケールの投影データを処理し、処理後の投影データを得るとともに、処理後の投影データに逆投影操作を行って該当するスケールにおけるCT画像を得るステップと、
複数のスケールにおけるCT画像を融合して、被検査物の再構成画像を得るステップとを実現する、コンピュータープログラムを記憶した、コンピューター読み取り可能な媒体。
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