JP6688626B2 - Ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理装置 - Google Patents

Description

実施形態は、スペクトラルコンピュータ断層撮影のための画像領域におけるノイズ除去を好適に行うＸ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理装置に関する。

Ｘ線ＣＴ装置（Ｘ線コンピュータ断層撮像装置）及びＸ線ＣＴ装置を用いた撮影方法は、とりわけ医用撮像及び医用診断のために、幅広く用いられている。Ｘ線ＣＴ装置は、一般に被検体の胴体中の一つか又はそれ以上の断面のスライスの画像を作る。Ｘ線管など、放射線源は胴体の一側面から照射する。コリメータは、一般にＸ線源に隣接しており、Ｘ線光線の角度の範囲を制御する。その結果、放射線を胴体上に照射は、胴体の横断面のスライスを定義する平面領域に実質的に制限される。胴体とは反対にある少なくとも一つの検出器（そして一般的に一つ以上の検出器）は、実質的にスライスの平面中の胴体を透過した放射線を受ける。胴体を通過してきた放射線の減弱は、検出器から受信された電子信号を処理することによって、測定される。

ＣＴアプリケーションにおける光子計数検出器の発展により、ＣＴ撮像の新たな局面、即ち「スペクトラルＣＴ」又は「多重エネルギーＣＴ」が可能となった。スペクトラルＣＴにおいて、典型的には複数のＸ線源が設けられており、当該複数のＸ線源は、対向配置された個別の検出器を有する。これにより、異なるスペクトルエネルギー含有量を有するそれぞれのＸ線源からＸ線が照射され得る。

一度多重エネルギーデータが取得されたら、例えば水とヨウ素のような、二つの異なる物質を描くために、前再構成分解アルゴリズムが適用されてもよい。前再構成分解アルゴリズムは、次のようなコンセプトに基づいていてもよい。即ち、医用ＣＴのためのエネルギー領域において、任意の所定の物質のＸ線減弱は、所謂基礎物質と呼ばれる異なるＸ線減弱性質を持つ二つの物質の混合の適切な密度（濃淡）の混合よって表すことができるというコンセプトである。前再構成アルゴリズムは、二つの物質の密度画像を計算する。その密度画像は、それぞれ、高Ｘ線光子エネルギースペクトル及び低Ｘ線光子エネルギースペクトルで測定された投影に基づく基礎物質のうちの一つの等しい密度を表している。物質の密度画像は、単色画像、密度画像、そして実効Ｚ画像を形成をするために、更に変換されてもよい。

しかし、単色画像、密度画像、そして実効Ｚ画像におけるノイズは、分解処理の間に伝播してしまい、またそのノイズはよく相関する。即ち、低kVp及び高kVpでの取得中に発生したノイズは、前再構成分解の間に一般的に相関するようになるし、そして基礎物質画像の生成に後々響いてしまうのである。

特開２０１４−１１２４７５号公報

しかしながら、スペクトラルコンピュータ断層撮影のための画像領域におけるノイズ除去については、依然として改善の余地がある。

目的は、従来に比して、スペクトラルコンピュータ断層撮影のための画像領域におけるノイズ除去を向上することができるＸ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理装置を実現することにある。

実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮像装置は、撮影手段、計算手段、画像生成手段を具備する。撮影手段は、エネルギーの異なるＸ線を用いて、複数のエネルギーに対応する複数の画像データを取得する。計算手段は、複数の画像データを用いて生成される複数の基本画像から所定のノイズ低減処理によってノイズ除去し、複数の基本画像からノイズ除去された複数の基本画像を引くことで、複数のノイズマップを計算する。画像生成手段は、複数の基本画像を用いて生成される対象画像と複数のノイズマップとを用いて、ノイズが低減された対象画像を生成する。

例示的にＣＴスキャナシステムを描いた図である。 例示的にＣＴスキャナシステムを描いた図である。 フローチャートの方法で、二重エネルギー分析方法を描いている。 図４Aは、40keVでの例示的な単色画像を示している。 図４Bは、135keVでの例示的な単色画像を示している。 図４Cは、60keVでの例示的な単色画像を示している。 フローチャートの方法で、ノイズ低減処理を描いている。 図６Aは、例示的なもとの水の基本画像と例示的なノイズ除去された水の基本画像である。 図６Bは、例示的なもとの水の基本画像と例示的なノイズ除去された水の基本画像である。 図７Aは、例示的なもとの骨の基本画像と例示的なノイズ除去された骨の基本画像である。 図７Bは、例示的なもとの骨の基本画像と例示的なノイズ除去された骨の基本画像である。 図８Aは、40keVでの例示的なもとの単色画像である。 図８Bは、40keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図９Aは、50keVでの例示的なもとの単色画像である。 図９Bは、50keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図１０Aは、60keVでの例示的なもとの単色画像である。 図１０Bは、60keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図１１Aは、80keVでの例示的なもとの単色画像である。 図１１Bは、80keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図１２Aは、100keVでの例示的なもとの単色画像である。 図１２Bは、100keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図１３Aは、135keVでの例示的なもとの単色画像である。 図１３Bは、135keVでの例示的なノイズ除去された単色画像である。 図１４は、異なるエネルギーレベルでの単色画像に対する方法と標準偏差を描いている。 図１５Aは、例示的なもとの濃淡画像である。 図１５Bは、例示的なノイズ除去された濃淡画像である。 図１６Aは、例示的なもとの実効Ｚ画像である。 図１６Bは、例示的なノイズ除去された実効Ｚ画像である。 例示的な処理システムの概要図である。

図１は、光子を検出する検出器アレイを含むＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。図２は、本実施形態に係る架台Ｇの構成を模式的に示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置は、架台Ｇを有する。また、図２に示すように、本実施形態に係る架台Ｇは第３世代システムと第４世代システムとの複合システムを装備する。すなわち、架台Ｇは、回転軸Ｚ回りに回転するＸ線源１と第３世代検出器３とがなす第３世代システムに加えて、据え付け型の複数の第４世代検出器３’を有している。検出器アレイ、光子検出器、及び/又は光子検出器アレイは、本実施形態では単に検出器と呼ばれてもよい。図１中に描かれたＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線源１、フィルタとコリメータ2、そして検出器3を含む。ＣＴ装置は、図２に示されているように、第３世代検出器の範囲（radius）から異なる範囲（radius）で配置された、疎に固定されたエネルギー弁別型の検出器（例えば、光子計数）である第４世代検出器3’も含んでいてよい。

なお、図１においては、本実施形態に係る医用画像診断装置としてＸ線ＣＴ装置を例示し、とりわけＸ線ＣＴ装置及び光子の検出に関して説明するものである。しかしながら、本実施形態に係るノイズ低減処理（後述）は、例えば、Ｘ線診断装置、ＰＥＴ，ＳＰＥＣＴ等の核医学診断装置等の他の医用画像診断装置に適用することも可能である。また、図１に示した各構成要素は、一つの機械又はコンピュータとして実行されてもよいし、ネットワークかその他データ通信システムを介して相互に結び付けられた又は割り当てられた個別の機械又はコンピュータとして、実行されてもよい。

架台Ｇは、円筒形状を有するフレーム８を回転軸Ｚ回りに回転可能に支持している。フレーム８は環形状を有する金属枠である。フレーム8は、一般に円柱形又はドーナツ型である。図１中に示された見方だと、フレーム8の空洞の縦軸は、空洞の中心であり紙面の奥と手前に伸びている。空洞の内部は、領域9として見なされ、撮像にとっての対象領域である。患者などスキャンされる対象（被検体）は、例えば寝台に寝た状態で対象領域に配置される。対象はその後、照射10の扇形又は円錐形でＸ線源１によってＸ線が照射されてる。照射10は、一般的、実質的に又は効果的に、対象の縦軸を基準にして領域を横断する。

フレーム８には回転軸Ｚを挟んで対向するようにＸ線源１と第３世代検出器３とが取り付けられている。フレーム８の開口（bore）にはＦＯＶ（Field Of View）が設定される。フレーム８の開口内には図示しない天板が挿入される。天板には被検体が載置される。天板に載置された被検体の撮像部位がＦＯＶ内に含まれるように天板が位置決めされる。フレーム８は、回転駆動部１７からの動力を受けて回転軸Ｚ回りに一定の角速度で回転する。回転駆動部１７は、例えば、サーボモータ等のモータであり、架台Ｇに収容される。回転駆動部１７は、スキャン制御部２５からの制御に従ってフレーム８を回転させるための動力を発生する。

なお、図１中には図示されていないが、静止検出器アレイが含まれていてもよく、従って回転検出器アレイ及び静止検出器アレイは一緒に、フレーム8に備え付けられている。その他の検出器を設けるようにしてもよい。

Ｘ線源１はＸ線を発生する。Ｘ線源１としてはＸ線管が用いられる。Ｘ線源１はケーブル等を介して高電圧発生部１９に接続されている。高電圧発生部１９は、スキャン制御部２５による制御に従いＸ線源１に高電圧を印加し、フィラメント電流を供給する。高電圧の印加とフィラメント電流の供給とを受けてＸ線源１はＸ線を発生する。Ｘ線源１にはコリメータ２が取付けられている。コリメータ２はＸ線源１により発生されたＸ線のエネルギー及び線量を調節するための金属により形成される。

第３世代検出器３は、Ｘ線源１から発生されたＸ線を検出するＸ線検出器である。第３世代検出器３は、図示しない複数のＸ線検出素子と積分型データ収集回路とを有する。複数のＸ線検出素子は２次元湾曲面状に配列される。各Ｘ線検出素子は、Ｘ線源１から発生され被検体により減弱されたＸ線を検出し、検出されたＸ線の強度に応じた波高値を有する電気信号を発生する。複数のＸ線検出素子はシンチレータと光検出器とを有する。シンチレータはＸ線を受けて蛍光を発生する。光検出器は発生された蛍光を電気信号に変換する。電気信号はＸ線の強度に応じた波高値を有する。光検出器としては、具体的には、光電子増倍管やフォトダイオード（Photo Diode）等の光子を電気信号に変換する機器が用いられる。積分型データ収集回路は、被検体によるＸ線減弱を示すデジタルのデータをビュー毎に収集する。積分型データ収集回路は、例えば、積分回路とＡ／Ｄ変換器とが実装された半導体集積回路により実現される。より詳細には、積分回路は、Ｘ線検出素子からの電気信号をビュー期間に亘り積分し、積分信号を生成する。Ａ／Ｄ変換器は、生成された積分信号をＡ／Ｄ変換し、当該積分信号の波高値に対応するデータ値を有するデジタルデータを生成する。デジタルデータは、各ビュー期間において検出されたＸ線のエネルギーの積分を示す。当該デジタルデータをエネルギー積分データと呼ぶことにする。このようにＸ線源１と第３世代検出器３との組合せは第３世代ジオメトリを構成する。なお、本実施形態に係る第３世代検出器３としては間接検出型の検出器に限定されず、直接検出型の検出器であっても良い。

一方、本実施形態に係る架台Ｇは中心軸Ｚ回りに互いに離間して配列された複数の第４世代検出器３’を有する。複数の第４世代検出器３’は固定フレーム２７に取付けられる。固定フレーム２７は、開口が形成された金属体であり、フレーム８の内側において架台Ｇに固定される。固定フレーム２７はフレーム８から独立しており、フレーム８の回転に関わらず静止している。各第４世代検出器３’はＸ線源１から発生されたＸ線を検出するＸ線検出器である。第４世代検出器３’は、図示しない複数のＸ線検出素子と計数型データ収集回路とを有する。各Ｘ線検出素子は、Ｘ線源１から発生され被検体により減弱されたＸ線を検出し、検出されたＸ線の強度に応じた波高値を有する電気信号を発生する。Ｘ線検出素子の詳細は上記の通りである。計数型データ収集回路は、Ｘ線のカウント数のデータをビュー毎に収集する。計数型データ収集回路は、例えば、Ｘ線検出素子の個数に応じたチャンネル数の読出チャンネルを並列的に実装する半導体集積回路により実現される。各読出チャンネルは、波高弁別回路と予め設定された複数のエネルギー・ビンにそれぞれ対応する複数の計数器とを有する。波高弁別回路は、Ｘ線検出素子からの電気信号の波高値を弁別する。具体的には、波高弁別回路は、Ｘ線検出素子からの電気信号の波高値を閾値処理等により特定し、当該電気信号が属するエネルギー・ビンに対応する計数器にパルス信号を供給する。各計数器は、波高弁別回路からのパルス信号の個数をビュー毎に計数する。これにより計数器は、複数のエネルギー・ビンの各々についてビュー毎のカウント数を示すデータを生成する。当該データをスペクトラムデータと呼ぶことにする。このようにＸ線源１と第４世代検出器３’との組合せは第４世代ジオメトリを構成する。なお、本実施形態に係る第４世代検出器３’としては間接検出型の検出器に限定されず、直接検出型の検出器であっても良い。

なお、フレーム８が所定の微小角度回転する毎にビューが第３世代検出器３’と第４世代検出器３’とにより切り替えられる。ビューは、エネルギー積分データやスペクトラムデータのサンプリング期間に対応する。

このように本実施形態に係る架台Ｇは、第３世代ジオメトリと第４世代ジオメトリとの両方を装備する複合ジオメトリをなす。なお、架台Ｇの構成要素は上記構成要素のみに限定されず、Ｘ線管冷却装置やデータ伝送装置、電源装置、チルト機構等の他の構成要素を含んでも良い。

スキャン制御部３１は、架台Ｇに搭載された各種機器の制御を統括する。具体的には、スキャン制御部３１は、回転駆動部１７と高電圧発生部１９とを制御する。具体的には、回転駆動部１７は、スキャン制御部３１による制御に従う一定の角速度で回転する。高電圧発生部１９は、スキャン制御部３１による制御に従って高電圧をＸ線源１１に印加し、フィラメント電流をＸ線源１に供給する。

データ記憶部３３は、ＨＤＤ(hard disk drive)やＳＳＤ(solid state drive)、集積回路記憶装置等の記憶装置である。データ記憶部３３は、第３世代検出器３からのエネルギー積分データと複数の第４世代検出器３’からのスペクトラムデータ、検出器パイルアップモデル等を記憶する。ここで画像再構成に必要なビュー数のエネルギー積分データの集合をエネルギー積分データセットと呼び、画像再構成に必要なビュー数のスペクトラムデータの集合をスペクトラムデータセットと呼ぶことにする。なお、エネルギー積分データとスペクトラデータとを総称して投影データと呼ぶ場合もある。

画像再構成装置３５は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算装置（プロセッサ）とＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置（メモリ）とを有する。画像再構成装置３５は、第３世代検出器３からのエネルギー積分データセットと複数の第４世代検出器３’からのスペクトラムデータセットとに基づいて被検体に関するＣＴ画像を再構成する。具体的には、画像再構成装置３５は、機能的又はソフトウェア的に前処理部３５１と再構成演算部３５３とを有する。

前処理部３５１は、エネルギー積分データセットを複数のサブセットに分割する。前処理部３５１は、複数のサブセットの各々にスペクトラムデータセットを結合し、複数の結合サブセットを生成する。換言すれば、各結合サブセットのビュー数は、各サブセットのビュー数とスペクトラムデータセットのビュー数との合計に等しい。サブセットの個数と結合サブセットの個数とは同数である。

再構成演算部３５３は、複数の結合サブセットにオーダード・サブセット再構成法（以下、ＯＳ再構成と呼ぶ）を施してＣＴ画像を再構成する。なおＯＳ再構成とはＯＳ法を組み込んだ統計学的画像再構成法であり、例えば、ＯＳ−ＳＡＲＴ（ordered subset simultaneous algebraic reconstruction techniques）法やＯＳ−ＥＭ（ordered subset expectation maximization）法等が挙げられる。

画像処理部３７は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等の演算装置とＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置とを有する。画像処理部３７は、画像再構成装置３５により再構成されたＣＴ画像に種々の画像処理を施す。例えば、画像処理部３７は、システム制御４５からの制御に従って、後述するノイズ低減処理を実行する。なお、画像処理部３７においてノイズ低減処理を実行するのはあくまでも一例であり、再構成演算部３５３、或いはその他の回路において実行するようにしてもよい。また、画像処理部３７は、当該ＣＴ画像にボリュームレンダリングや、サーフェスボリュームレンダリング、画像値投影処理、ＭＰＲ（Multi-Planer Reconstruction）処理、ＣＰＲ（Curved MPR）処理等の３次元画像処理を施して表示画像を発生する。

表示部３９は、表示画像等の種々の情報を表示機器に表示する。表示機器としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。

入力部４１は、入力機器によるユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。

主記憶部４３は、種々の情報を記憶する、ＨＤＤやＳＳＤ、集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、主記憶部４３は、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であっても良い。例えば、主記憶部４３は、本実施形態に係るノイズ低減処理を実行するための専用プログラム、画像再構成処理に関する画像再構成プログラム、再構成画像等を記憶する。

システム制御部４５は、ハードウェア資源として、ＣＰＵやＭＰＵ等の演算装置とＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置とを有する。システム制御部４５は、本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の中枢として機能する。

（ノイズ低減処理）
次に、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置が実行するノイズ低減処理について説明する。

図３を参照すると、二重あるいは多重エネルギー撮像システムにおける単色画像、濃淡画像、又は実効Ｚ画像を生成する工程を説明するフローチャート300が図示されている。なお、単色画像、濃淡画像、又は実効Ｚ画像は、異なるエネルギーに対応する投影データ毎に生成された画像（基本画像）を用いて生成される。

ステップ302において、低電圧そして高電圧データは、異なる管最大キロボルテージ（kVp）レベルで二重又は多重エネルギー画像システムにより取得される。

ステップ304において、取得された高電圧及び低電圧データは、二重エネルギー分析に利用され、二組の投影データセットに変換される。

ステップ306において、二組の投影データセットは、再構成されて二枚の基本画像、つまりc₁(x, y)及びc₂(x, y)を形成する。

ステップ308において、二枚の基本画像は、組み合わせられて各個別の基礎物質（例えば骨や柔組織など）、又は造影剤マップ（例えば水やヨウ素）の単色画像、濃淡画像、又は実効Ｚ画像を形成する。

単色画像は、方程式（１）に従って、生成されてもよい。

ここで、c₁(x, y)及びc₂(x, y)はそれぞれ単色画像で、μ1(E)及びμ2(E)は基礎物質1と2の線形減弱係数で、Eはエネルギー可変である。

濃淡画像は、方程式（２）及び（３）に従って、生成されてもよい。ここで、c₁(x, y)及びc₂(x, y)はそれぞれ単色画像である。

実効Ｚ画像は、方程式（４）及び（５）に従って、生成されてもよい。ここで、c₁(x, y)及びc₂(x, y)はそれぞれ単色画像である。

しかし、再構成の後には、多色画像におけるノイズよりも、基本画像、濃淡画像、実効Ｚ画像、そしてほとんどの単色画像におけるノイズの方が多い。単色画像はまるで単一のエネルギー、例えば70keVのみの光線で画像化されたかのようなボクセルを表す。最適な単色エネルギーだと、単色画像におけるノイズレベルは多色画像におけるノイズよりも少なくなる。図４Ａから４Ｃ中に図示されるように、前再構成分析で生成された画像は、例えば40keVと135keVでの単色画像のように、一般的に高いノイズを含んでしまう。しかし、例えば60keVのような最適なエネルギーでの単色画像だと、比較的少ないノイズを示す。これは、基本画像におけるノイズ相互関係は、単色画像が基本画像の線形結合であることを裏付けている。

従って、算出された単色画像、濃淡画像、そして実効Ｚ画像におけるノイズが最小化された診断撮像データを示すシステム及び方法を有することが望ましい。

図５について、単色画像、基本画像、濃淡画像、そして実効Ｚ画像におけるノイズを低減させるための処理を説明しているフローチャート５００が図示されている。当該フローチャートに従うノイズ手減処理は、例えばシステム制御部４５がメモリに記憶された専用のプログラムを起動し展開することで、或いはシステム制御部４５の制御に従う所定の専用回路（プロセッサ）によって実現される。以下、システム制御部４５或いは当該システム制御部４５の制御に従う専用回路を、「処理回路」として説明する。

ステップ５０２において、処理回路は、例えば離散全変分最小化（DTV）のようなノイズ低減方法で、もとの基本画像をノイズ除去する。

ステップ５０４において、処理回路は、もとの基本画像からノイズ除去された基本画像を引くことで、基本画像のノイズマップを計算する。

ステップ５０６において、処理回路は、全振幅又は全変分を最小化することで所定の画像（単色、濃淡、実効Ｚ、又は基本画像）に対するノイズマップの全体的な重みを計算する。

ステップ５０８において、処理回路は、ノイズマップとステップ５０６において計算された重みを使ってノイズが低減された画像（患者（診断対象）に関する画像。以下「対象画像」と呼ぶ。）を生成する。

以下に、より詳細なステップ５０２から５０８までの説明をする。

一実施形態において、入力基本画像は、座標（i, j）のピクセルデータを有する。基本画像のn組のセットc_n（i, j）はＸ線ＣＴ装置によって取得され、ノイズ除去された基本画像のn組のセットc_n（i, j）は例えば離散全変分（DTV）最小化のようなノイズ低減方法をc_n（i, j）に適用することを通じて取得される。

具体的に、DTV最小化方法は、画像の所定ピクセルでの全変分の勾配方向における
増加、減少、そして未知数をそれぞれ示す所定の値のセットを使うことを含む、基本画像に適用される。

またDTV最小化方法は、以下の方法を含む。（１）それぞれの画像ピクセルに対する未知数への方向指標を初期化し、（２）それぞれの画像ピクセルに対する全変分の、増加、減少、又は未知数を示す離散勾配を決定し、（３）方向指標が未知数ならば、離散勾配を伴うそれぞれの画像ピクセルの方向指標を更新し、（４）画像ピクセルのうちの一つに対する勾配方向における方向指標と離散勾配が等しければ、全変分を減らすために所定の値によりそれぞれの画像ピクセルのピクセル値を変更し、（５）所定の状態に達するまで（２）から（４）までのステップを繰り返す。

一実施形態において、ある所定の状態とは方向指標のことであり、それぞれの画像ピクセルに対する勾配方向における離散勾配では異なる。もう一つの実施形態において、ある所定の状態とは、ステップ（２）から（４）までのステップを繰り返した所定の回数である。

このようにして、ノイズマップc_n（i, j）は、方程式（６）に従って、生成されてもよい。

さらに、基本画像c_n（i, j）から組み合わされた所定の画像f（i, j）に対する、ノイズ除去された画像f（i, j）は方程式（７）を使って生成される。

ここで、（i, j）は画像におけるピクセルの座標であり、β_nは、ノイズマップの重みである。全振幅変分最小化方法から取得される例β_nは、方程式（８）で定義される。

全変分最小化は、β_nを計算するために使われてもよい。

特に、費用関数は、以下の式（９）として定義する。

その費用関数の勾配は、以下の（１０）として書かれてもよい。

重みβ_nは、（１１）によって反復して計算されてもよい。

ここで、aは（１２）となるように十分小さな定数である。我々は、β_nは0と仮定する。

ここで、β_n ⁽⁰⁾と仮定する。画像f（i, j）は、単色画像、濃淡画像、実効Ｚ画像、又は基本画像でもよい。

図６Ａ、図６Ｂ、図７Ａ、図７Ｂ、図１５Ａ、図１５Ｂ、図１６Ａ、そして図１６Ｂはそれぞれ、もとの画像と比較して上記に説明されたノイズ除去方法から生成された、ノイズ除去された水の基本画像、ノイズ除去された骨の基本画像、濃淡画像、そして実効Ｚ画像である。

図８Ａから図１３まではそれぞれ、40keV、50keV、60keV、80keV、100keV、そして135keVでのもとの画像と比較して上記に説明されたノイズ除去方法から生成された、ノイズ除去された単色画像を描いている。

図１４は、元の画像と比較して異なるエネルギーレベルでの単色画像に対する平均偏差及び標準偏差を描いている。上記に説明されたノイズ除去方法は、元の画像と比べてノイズが低減された状態での画像が結果として生じる。単色画像に対して、ノイズ除去された画像の平均及び標準偏差の両方は、図１４中に描かれるように、もとの画像の平均及び標準偏差よりも少ないノイズを示すことが見て取れる。画像領域における一般的なノイズ除去方法と比べると、開示された方法はより鮮明に端が維持されている。ノイズ除去された単色画像の画質は、ノイズ除去された基本画像、濃淡画像、そして実効Ｚ画像の画質よりも良いので、物質を区別するためにエネルギー依存特性が使われてもよい。対比の低い区別に対しては、最も少ないノイズでの単色画像は、例えば65keVで取得される。従って、低エネルギーでの単色画像は、対比区別のために使われてもよい。全振幅（TA）最小化及び全変分（TV）最小化は、重みを決定する際に比較される。一般的に、（TA）最小化がより安定している。

図１７は、本実施形態に係るノイズ低減処理を実行する医用画像処理装置５０の構成を示した図である。同図に示す様に、医用画像処理装置５０は、中央制御装置（CPU）５１、格納コントローラ５２ａ、フラッシュ５２ｂ、ディスク５２ｃ、サウンドコントローラ５３ａ、スピーカ５３ｂ、ディスプレイコントローラ５４ａ、ディスプレイ５４ｂ、メモリ５５、ネットワークコントローラ５６、入力／出力インターフェイス５７ａ、データ入力部５７ｂ、アクチュエータ５７ｃ、キーボード／マウス５７ｄを具備している。

本実施形態に係るノイズ低減処理は、例えばフラッシュ５２ｂ、ディスク５２ｃ等に格納された専用プログラムにより、中央処理装置５１により実行される。とりわけ、この例示的な処理システムは、一つかそれ以上のマイクロプロセッサ又は、中央処理ユニット（CPU）及び/又は少なくとも一つの特定用途向けプロセッサ（ASP）（図示せず）などの等価物を使って実行されてもよい。マイクロプロセッサは、本実施形態の処理及びシステムを実行及び/又は制御するマイクロプロセッサを制御するように構成された、そして本実施形態に説明されたアルゴリズムを実行するように構成された、メモリユニット（例えば、ROM、EPROM、EEROM、フラッシュメモリ、スタティックメモリ、DRAM、SDRAM、そしてそれら等価物）などの、コンピュータ可読格納媒体を利用するハードウェア回線又は回路である。その他格納媒体は、ハードディスクドライブ又は最適なディスクドライブを制御することができる、ディスクコントローラのような、コントローラを介して制御されてもよい。
代わりの実行において、マイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサの観点は、本開示の観点を拡大する又は完全に実行するための論理デバイスを含む、又は独占的に含んでいてもよい。そのような論理デバイスは、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、一般的論理アレイ（ジェネリックアレイオブロジック・GAL）、そしてそれら等価物を含むが、この限りではない。マイクロプロセッサは、個別装置又は単一の処理メカニズムでもよい。更に、本開示は、改良されたコンピュータの効率を達成するために、マルチコアCPU及びグラフィック処理ユニット（GPU）の同時処理能力からの助けを得てもよい。多重処理配列における一つかそれ以上のプロセッサは、メモリに含まれる一連の指示を実行するように利用されてもよい。代替的に、有線回路は、ソフトウェア指示の代わりに又はソフトウェア指示と組み合わせて使われてもよい。このようにして、本実施形態で論じられてきた例示的な実行は、ハードウェア回路とソフトウェア回路のいかなる特定の組み合わせに限られない。

もう一つの観点において、本開示に準拠した処理結果は、ディスプレイコントローラを介してモニタに表示されてもよい。ディスプレイコントローラは、改良されたコンピュータ効率のために、複数のグラフィック処理コアにより提供されてもよい、少なくとも一つのグラフィック処理回路を含んでいることが好ましい。加えて、I/O（入力/出力）インターフェイスは、周辺機器として入力/出力インターフェイスに接続されていてもよい、マイク、スピーカ、カメラ、マウス、キーボード、タッチ式ディスプレイ、又はパッドインターフェイス、等々からの信号及び/又はデータを入力するために備え付けられている。具体的には、本開示の様々な処理又はアルゴリズムのパラメータを制御するためのキーボード又はポインティング装置は、追加の機能性及び設定オプションを提供するために、又はディスプレイ特性を提供するために、入力/出力インターフェイスに接続されていてもよい。更に、モニタは、命令/指示インターフェイスを提供するための接触感知インターフェイスを備えていてもよい。
上に表記された構成要素は、制御可能パラメータを含む、データの送受信のためのネットワークインターフェイスを介した、インターネット、又はローカルイントラネットのような、ネットワークに結び付けられていてもよい。中央BUSは、上記ハードウェア構成要素を共に接続するために提供されており、ハードウェア構成要素間のデジタル通信のための少なくとも一つの経路を提供する。

本実施形態に係るノイズ低減処理は、図１７中に図示された例示的な実行に準拠して、一つかそれ以上の処理システムを利用しながら実行されてもよい。特に、図１７中に描かれた一つかそれ以上の装置に一致している回路、一つかそれ以上の回線、又はコンピュータハードウェア装置は、図１に示したＸ線ＣＴ装置におけるノイズ低減機能に対して提供してもよい。本実施形態に述べられた機能的な処理は、述べられた処理を実行するために、専門回路又は一つかそれ以上の専門回路において実行されてもよい。このような回路は、コンピュータ処理システム又はその他のシステムに互いに接続された個別の装置の一部であってもよい。本開示に準拠したプロセッサは、コンピュータコード構成要素によって本実施形態で述べられた機能的な処理を行うようにプログラムが組まれている、又は構成されていてもよい。

更に、処理システムは、一実行において、ネットワーク又はその他データ通信接続によって互いに接続されていてもよい。一つかそれ以上の処理システムは、ガントリ、Ｘ線源、及び/又は寝台を作動させるため及び可動を制御するために、対応するアクチュエータに接続されていてもよい。

適切なソフトウェアは、メモリ及び格納装置を含む、処理システムのコンピュータ可読媒体上に確実に格納されてもよい。コンピュータ可読媒体のその他の具体例としては、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、テープ、光磁気ディスク、PROMs（EPROM、EEPROM（登録商標）、フラッシュEPROM）、DRAM、SRAM、SDRAM、又は任意のその他磁気媒体、コンパクトディスク（例えば、CD-ROM）、又は任意のその他コンピュータから読み取りができる媒体である。ソフトウェアは、装置ドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、アプリケーションソフトウェア、及び/又はグラフィカルユーザインターフェイスを含んでもよいが、この限りではない。

上記媒体上のコンピュータコード構成要素は、解釈可能又は実行可能なコードメカニズムであってもよく、スクリプト、解釈可能なプログラム、ダイナミックリンクライブラリ（DLLs）、ジャバクラス、及び完全な実行可能なプログラムを含んでいるが、この限りではない。更に、本開示の観点の処理の部分は、より高いパフォーマンス、信頼性及び/又は安い費用のために、分配されてもよい。

処理システムのデータ入力部分は、検出器又は例えばそれぞれ有線又は無線で繋がった接続による検出器のアレイからの入力信号を受信してもよい。複数のASICs又はその他データ処理構成要素は、データ入力部分を構成するものとして、又は入力をデータ入力部分に提供するものとして、提供されてもよい。ASICsは、ASICsの個別の検出器アレイ又はセグメント（個別の部分）からの信号をそれぞれ受信してもよい。検出器からの出力信号がアナログ信号の際は、データ記録及び処理で使うためのアナログ/デジタル変換器と共に、フィルタ回路が提供されてもよい。フィルタリングは、アナログ信号のための個別フィルタ回路がない、デジタルフィルタリングで提供されてもよい。代替的に、検出器がデジタル信号を出力した際は、デジタルフィルタリング及び/又はデータ処理は、検出器の出力から直接実行されてもよい。

他の実施形態として、（１）組み合わせられる複数の基本画像を取得して、対象画像を生成し、（２）ノイズ低減方法を用いて基本画像をノイズ除去して、ノイズ除去された基本画像を生成し、（３）基本画像からノイズ除去された基本画像を引くことで基本画像のノイズマップを計算し、（５）対象画像と計算されたノイズマップを用いてノイズマップのそれぞれに対する重みを計算し、（５）対象画像、計算されたノイズマップ、及び計算された重みを用いてノイズが低減された対象画像を生成する、ように構成された処理回路を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置又は医用画像処理装置であってもよい。

他の実施形態として、（１）組み合わせられる複数の基本画像を取得して、対象画像を生成し、（２）ノイズ低減方法を用いて基本画像をノイズ除去して、ノイズ除去された基本画像を生成し、（３）基本画像からノイズ除去された基本画像を引くことで基本画像のノイズマップを計算し、（４）対象画像と計算されたノイズマップを用いてノイズマップのそれぞれに対する重みを計算し、（５）対象画像、計算されたノイズマップ、及び計算された重みを用いてノイズが低減された対象画像を生成する、ことを具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置又は医用画像処理装置であってもよい。

一方、特定の実行について述べられてきたが、これらの実行は、具体例によってのみ表されてきたものであり、また本開示の範囲を限定する意図はない。新たな装置、システム及び方法は、その他様々な形式によって実現化されても良い。加えて、本実施形態で説明された装置、システム及び方法の形式において、様々な省略、代用、又は変更が発明の真意から乖離することなく行われても良い。付随する請求項とそれら等価物は、網羅するように意図している。

１…Ｘ線源、２…コリメータ、３…第３世代検出器、３´…第４世代検出器、１１…回転フレーム、１３…Ｘ線源、１７…回転駆動部、１９…高電圧発生部、２３…前置コリメータ、２７…固定フレーム、３１…スキャン制御部、３３…データ記憶部、３５…画像再構成装置、３７…画像処理部、３９…表示部、４１…入力部、４３…主記憶部、５０…医用画像処理装置、５１…中央制御装置（CPU）、５２ａ…格納コントローラ、５２ｂ…フラッシュ、５２ｃ…ディスク５２ｃ、５３ａ…サウンドコントローラ、５３ｂ…スピーカ、５４ａ…ディスプレイコントローラ、５４ｂ…ディスプレイ、５５…メモリ、５６…ネットワークコントローラ、５７ａ…入力／出力インターフェイス、５７ｂ…データ入力部、５７ｃ…アクチュエータ、５７ｄ…キーボード／マウス、１００…天板、３５１…前処理部、３５３…再構成演算部、Ｇ…架台。

Claims (8)

1. エネルギーの異なるＸ線を用いて、複数のエネルギーに対応する複数の画像データを取得する撮影手段と、
   前記複数の画像データを用いて生成される複数の第一の基本画像から所定のノイズ低減処理によってノイズ除去して複数の第二の基本画像を生成し、前記複数の第一の基本画像から前記複数の第二の基本画像を引くことで、前記複数のノイズマップを計算する計算手段と、
   前記複数の第一の基本画像を用いて生成される第一の対象画像と前記複数のノイズマップとを用いて、ノイズが低減された第二の対象画像を生成する画像生成手段と、
   を具備するＸ線コンピュータ断層撮像装置。
2. 前記計算手段は、前記第一の対象画像と前記複数のノイズマップとを用いて、前記各ノイズマップに関する重みを計算し、
   前記画像生成手段は、前記各ノイズマップに関する重みを用いて、前記第二の対象画像を生成する、
   請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
3. 前記計算手段は、全最小化方法を用いて前記重みを計算する、請求項２記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
4. 前記画像生成手段は、前記重みの重み付けされた和と前記複数のノイズマップを前記第一の対象画像に加えることで、前記第二の対象画像を生成する、請求項２又は３記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
5. 前記画像生成手段は、前記複数の第一の基本画像に基づいて、前記第一の対象画像として、単色画像、濃淡画像又は実効Ｚ画像を生成し、前記単色画像、前記濃淡画像又は前記実効Ｚ画像と前記複数のノイズマップとに基づいて、前記第二の対象画像として、ノイズが低減された単色画像、濃淡画像又は実効Ｚ画像を生成する、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
6. 前記画像生成手段は、前記第一の基本画像と前記複数のノイズマップとに基づいて、ノイズが低減された第三の基本画像を生成する、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
7. 前記撮影手段は、エネルギー弁別型の検出器を用いて、前記複数のエネルギーに対応する前記複数の画像データを取得する、請求項１乃至６のうちいずれか一項記載のＸ線コンピュータ断層撮像装置。
8. 複数のエネルギーに対応する複数の画像データを用いて生成される複数の第一の基本画像から、所定のノイズ低減処理によってノイズ除去して複数の第二の基本画像を生成し、前記複数の第一の基本画像から前記複数の第二の基本画像を引くことで、前記複数のノイズマップを計算する計算手段と、
   前記複数の第一の基本画像を用いて生成される第一の対象画像と前記複数のノイズマップとを用いて、ノイズが低減された第二の対象画像を生成する画像生成手段と、
   を具備する医用画像処理装置。