JP6753798B2

JP6753798B2 - 医用撮像装置、画像処理方法及びプログラム

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Publication number: JP6753798B2
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Inventors: 喜実野口
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Description

本発明は医用撮像装置における画像処理に関し、特にその高速化技術に関する。

磁気共鳴イメージング（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）装置、ＣＴ（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、超音波撮像装置などの撮像装置は広く医用撮像装置として用いられている。このうち、ＭＲＩ装置は、核磁気共鳴（ＮｕｃｌｅａｒＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅ：ＮＭＲ）現象を利用して生体内の断層画像を取得することが可能な医用診断装置であり、同様に断層画像を取得可能なＣＴでは取得できない物理的情報の取得が可能である点や、放射線被ばくがないなどのメリットがある。一方、ＭＲＩ装置は、一般的に1検体あたり数十分を要し、検査のスループットが低く、患者負担、病院経営の観点からも高速化が望まれている。

この問題に関し、従来利用されてきたパラレルイメージングに加えて、圧縮センシング（ＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇ：ＣＳ）を利用した高速撮影手法が研究されている（非特許文献１）、（特許文献１）。圧縮センシングは信号の持つ疎性（スパース性）を利用し、少数の観測結果から本来の信号（画像）を高精度に再構成可能な技術である。観測点数を削減することにより撮影の高速化が実現可能であるが、繰り返し最適化を用いるため、再構成に要する計算コストが高く、ユーザに画像を提供するまでに時間を要すことが課題となっている。

Ｌｕｓｔｉｇｅｔａｌ．，"ＳｐａｒｓｅＭＲＩ：ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣＯｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇｆｏｒＲａｐｉｄＭＲＩｍａｇｉｎｇ" ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅ，５８１１８２−１１９５，２００７

特開２０１５−２０５０３７号公報

圧縮センシングの繰り返し最適化演算においては、観測された疎なデータに対し、基底変換（スパース変換とも呼ばれる）やコスト最小化処理などを含むデータ復元処理を行い、復元後データを初期値として、上述した最適化演算を繰り返す。この繰り返し演算に用いる基底変換としては、ウェブレット変換、カーブレット変換など種々のものが知られており、複数の基底変換を用いることで画質が向上することが期待される。従来は、予め所定の基底変換或いはその組み合わせを決め、繰り返し毎に決められた基底変換の組み合わせで繰り返し最適化演算を行っている。

計算コストの高い繰り返し最適化演算を高速化するためには、繰り返し数を低減することや繰り返しを規定するパラメータ（閾値）を変更することが考えられるが、繰り返し数の低減や高速化するような閾値の変更は画質の低下につながる。

本発明は、画質を維持しつつ再構成時間を短縮すること、これによりＭＲＩ等を医用撮像装置のスループットを向上することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明は圧縮センシングを用いて画像を再構成する再構成部と、前記再構成部において繰り返し最適化に用いる基底変換を選択する基底選択部を備える構成とする。

具体的には、本発明の医用撮像装置は、検査対象から画像再構成に必要なデータを収集する撮像部と、前記撮像部が収集したデータを処理するデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、前記撮像部が収集した疎なデータに対し、複数の基底変換を用いた繰り返し演算を行って画像を再構成する画像再構成部と、前記繰り返し演算に用いる複数の基底変換より少ない数の基底変換を選択する基底選択部とを有し、前記基底選択部が選択する基底変換は、少なくとも２回の繰り返しにおいて異なるものであり、前記画像再構成部は、前記基底選択部が選択した基底変換を用いて繰り返し演算を行う。

また本発明の画像処理方法は、医用撮像装置の撮像部が取得した疎な観測データを用いて、複数の基底変換を用いた繰り返し最適化演算を行って画像を再構成する画像処理方法であって、前記複数の基底変換から１ないし前記複数より少ない数の基底変換を選択し、少なくとも２回の繰り返しにおいて異なる基底変換を用いて、繰り返し演算を行うことを特徴とする。

本発明によれば、医用撮像装置における撮影時間および再構成時間を短縮しつつ、高画質な画像を取得することが可能となる。

医用撮像装置の概要を示す図。医用撮像装置の動作の概略を示す図。実施形態の医用撮像装置における繰り返し演算の処理例を示す図。実施形態１の医用撮像装置であるＭＲＩ装置の全体構成の一例を示す図。実施形態１の画像再構成部の機能ブロック図。実施形態１の画像再構成部の処理フローを示す図。実施形態１の処理の効果を説明する図。実施形態２の画像再構成部の機能ブロック図。（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれ、実施形態２の入力部の画面例を示す図。実施形態２における基底選択部の選択順序の算出過程を示す図。実施形態２における基底選択部の選択順序の算出過程を示す図。実施形態３における超音波診断装置の全体構成の一例を示す図。実施形態４におけるＣＴ装置の全体構成の一例を示す図。実施形態４の画像再構成部の機能ブロック図。

以下、本発明の医用撮像装置の実施形態を説明する。
実施形態の医用撮像装置の概要を図１に示す。図示するように、この医用撮像装置１０は、大きく分けて、撮像部１００、データ処理部２００、制御部３００及び操作部４００から構成される。

撮像部１００は、被検体から得られる情報（観測データ）を収集するユニットであり、ＭＲＩ装置であれば、静磁場発生磁石、傾斜磁場コイル、送信用及び受信用の高周波コイル及びそれらの駆動装置などからなる。またＣＴ装置であれば、Ｘ線源、Ｘ線検出器、回転板及びそれらの駆動装置などからなる。各装置の具体的な構成は後述するが、いずれも被検体の形態等を表す画像に変換しうる観測データを収集する。

データ処理部２００は、撮像部１００が収集した疎な観測データを用いて、圧縮センシング技術を利用したデータの復元と被検体の画像を再構成する演算を行う画像再構成部２１０、及び、処理途中のデータや処理に必要なデータ等を記憶する記憶部２５０を有している。データ処理部２００は、図示しない外部記憶装置が接続されていてもよく、画像再構成部２１０が行う繰り返し演算において用いられる演算アルゴリズム及びその選択基準や選択ルールを、外部記憶装置或いは記憶部２５０に格納しておくことができる。

操作部４００は、データ処理部２００や制御部３００に対し、ユーザが条件や指令を入力するためマウス、キーボードなどの入力装置４１０と、データ処理部２００の処理結果や画像を出力する出力装置４３０とを備える。出力装置４３０は、プリンタや表示装置４２０を含む。表示装置はユーザ入力のためのＧＵＩを表示する入力装置としても機能する。

制御部３００は、撮像部１００及びデータ処理部２００の動作を制御する。データ処理部２００と制御部３００は、同一の或いは別個のＣＰＵ（中央制御装置）を備え、データ処理部２００で行う演算及び制御部３００の制御は、ＣＰＵに組み込まれたプログラムを実行することにより、実現される。但し、データ処理部２００や制御部３００の機能の一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで実現する場合もある。

このような医用撮像装置１０は、図２に示すように、撮像部１００が収集した疎な観測データをデータ処理部２００が受け取ると（Ｓ２１）、まず画像再構成部２１０は、圧縮センシングに基く繰り返し演算を行い、画像を再構成する（Ｓ２２）。この演算は、観測データそのものに対して行われる場合と、観測データを画像データに変換した後行われる場合が有りえる。さらに必要に応じて補正等の処理を行い（Ｓ２３）、再構成画像を生成する。画像再構成部２１０が生成した再構成画像は、必要に応じて、表示画像として出力装置（例えば表示装置）４３０に表示される（Ｓ２４）。

画像再構成部２１０が行う繰り返し演算Ｓ２２は、例えば図３に示すように、誤差最小化処理Ｓ３１、Ｌ１ノルム最小化処理（スパース変換処理）Ｓ３３、更新処理Ｓ３４などを含み、これらの処理を繰り返しながら、誤差が最小となる観測データを得る。Ｌ１ノルム最小化処理は、所定の基底変換を用いた処理である。基底変換には、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、Ｃｕｒｖｅｌｅｔ変換、ＴｏｔａｌＶａｒｉａｔｉｏｎ（ＴＶ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ：ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、フーリエ変換、カルーネン・レーベ変換（ＫＬＴ：Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等が含まれ、複数の基底変換を組み合わせて用いることで繰り返し演算の精度が向上する。本実施形態の画像再構成部２１０は基底選択部２１５を有しており、繰り返し毎に、基底変換を選択する処理Ｓ３２を行う。基底選択部２１５は、所定の選択基準に従って、繰り返し毎にＬ１ノルム最小化処理Ｓ３３で用いる基底変換の種類或いはその組み合わせを選択する。選択基準については以下の実施形態で詳述するが、このように繰り返し毎に、処理Ｓ３３で用いる基底変換を変更しながら繰り返し演算を実行することにより、複数の基底変換を用いることによる演算時間の延長を防止し且つ複数の基底変換を組み込んだ繰り返し演算を可能にする。

従来法では、繰り返し演算に用いる基底変換は所定のものを固定しており、複数の種類を用いる場合には繰り返し毎の計算負荷が大きい。これに対し、本実施形態では、複数の種類からそれより少ない数の基底変換を選択して、処理を行い、繰り返し毎に、基底変換の選択と選択した基底変換を用いた処理を行う。これにより、複数の基底変換を用いた演算精度の向上を図ることができるとともに、各繰り返しでは、基底変換の数を減らすことができるので、演算負荷（処理コスト）を低減できる。また、演算は繰り返し毎に再現される観測データの精度が高くなり、最適な基底変換も変化しうる。本実施形態では、繰り返し毎の基底変換を選択するので、効率よく繰り返し演算を行うことができる。

以下、本発明を具体的な医用撮像装置に適用した実施形態を説明する。

＜実施形態１＞
本実施形態では、ＭＲＩ装置を例に、データ処理部の処理を説明する。ＭＲＩ装置の撮像部１００の構成は、公知のＭＲＩ装置と同様であり、図４に示すように、主な要素として、静磁場発生部１０２、傾斜磁場発生部１０３、送信部１０４、受信部１０５、シーケンサ１０７、中央処理装置（ＣＰＵ）１０８を含む。静磁場発生部１０２は、被検体１０１の周囲の空間に、均一な磁場を発生させる、永久磁石または常電導方式もしくは超電導方式の磁場発生手段が配置される。傾斜磁場発生部１０３は、傾斜磁場コイル１０９、および傾斜磁場コイル１０９を駆動する傾斜磁場電源１１０から構成され、傾斜磁場を被検体１０１に印加する。

シーケンサ１０７は、高周波磁場パルス（ＲＦパルス）と傾斜磁場パルスをある所定のパルスシーケンスで繰り返し印加する制御手段であり、ＣＰＵ１０８の制御で動作し、被検体１０１の断層画像のデータ収集に必要な種々の命令を送信部１０４、傾斜磁場発生部１０３、受信部１０５へ送信する。送信部１０４は、高周波発生器１１１、変調器１１２、増幅器１１３、高周波コイル１１４ａを含み、被検体１０１を構成する原子の原子核スピンに核磁気共鳴を起こさせるＲＦパルスを照射する。受信部１０５は、高周波コイル１１４ｂ、増幅器１１５、直交位相検波器１１６、及びＡ／Ｄ変換器１１７を含み、原子核スピンの核磁気共鳴により放出されるエコー信号を受信し、データ処理部２００に送信する。

データ処理部２００は、主として画像再構成のための演算を行う画像再構成部２１０と、付随する装置として、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタン等を含む入力装置４１０と、ディスプレイ、プリンタ等を含む出力装置４３０と、磁気ディスク、光ディスク等を含み、データや所望のプログラムを記憶する記憶装置４５０とを備えている。ここでは出力装置４３０として表示装置４２０を備える場合を例に説明する。

画像再構成部２１０は受信部１０５からデータが入力されると、画像を再構成し、表示装置４２０により表示させるとともに、記憶装置４５０に記録する。画像再構成部２１０は、図５に示すように、撮像部１００によって撮像（観測）された疎な観測データに対し、圧縮センシング処理を実施し、画像を再構成するＣＳ部２１１と、再構成画像に対し、必要に応じて、ノイズ除去やエッジ強調等の補正処理を行う補正処理部２１３と、圧縮センシングの繰り返し演算に用いる基底変換を繰り返し毎に選択する基底選択部２１５を備えている。

この画像再構成部２１０の機能は、図４に示すように、ＣＰＵ１０８によるプログラム処理で実現することが可能であるが、データ処理部２００に、撮像部１００のＣＰＵ１０８とは別の中央処理装置(ＣＰＵ)或いはＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）を配置し、或いは、画像再構成部２１０の一部或いは全部の機能を画像処理用の専用ハードウェアで構成することも可能である。

上記構成を踏まえ、以下、画像再構成部２１０の処理を説明する。
まずＣＳ部２１１が行う圧縮センシングについて説明する。

圧縮センシングは、観測Ｙが観測過程Ａにより、以下のような式で観測されたものと仮定し、真信号Ｘを推定する技術である。

一般には、次式のようなコスト最小化問題を解くことで、推定値Ｘを得る。

ここで||₁はＬ１ノルムと呼ばれる。τは２乗誤差（式（２）の大括弧内の第１項）とＬ１ノルムのバランスを調整するための正のパラメータである。コスト最小化手法としてはさまざまな手法があり、どのような手法を用いても構わないが、本実施形態においては変数分離法の一つであるＳｐｌｉｔＢｒｅｇｍａｎ法を用いた場合について、図６に示すフローを参照して説明する。

［初期化Ｓ６１］
撮像部１００が収集した疎な観測データを読み込み、係数（ｕ_s、ｂ_ｓ）及びパラメータの初期値をセットする。ＭＲＩ装置の撮像部１００が収集する観測データは、ｋ空間データであり、疎な観測データは、ｋ空間の位相エンコード方向のデータを間引いたデータ、ラジアルスキャンの場合の放射線状のデータを間引いたデータ、ｋ空間を点状に収集したデータなどである。

［誤差最小化Ｓ６２］
画像再構成部２１０（ＣＳ部２１１）は、観測信号との２乗誤差を最小化する。具体的には、以下の式により推定画像ｕを算出する。ここでは繰り返し回数ｉ＝ｋ＋１の場合の例について述べる。

ここで、ｆ^ｋは直前（k回目）の繰り返しにより算出された画像の周波数成分、Φは画像変換処理（フーリエ変換）を含む観測過程、Φ^TはΦの逆変換過程を示す。Ｉ_Ｎはすべての要素が１であり、ｆ^ｋと同サイズの配列である。またｕ_ｓ ^ｋ、ｂ_ｓ ^ｋは直前（ｋ回目）の繰り返しにおいて算出された変更成分である。またμはパラメータとしての正の定数である。

［基底選択Ｓ６３］
基底選択部２１５が、当該繰り返し処理において用いる基底変換をひとつ選択する。基底変換の候補としては、ＴＶ、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、Ｃｕｒｖｅｌｅｔ変換、Ｒｉｄｇｅｌｅｔ変換、Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ変換、フーリエ変換、離散コサイン変換、ＫＬＴ変換等の既知の直交変換があげられる。

本実施形態では、候補内の基底変換を順番に利用することとし、選択基準として、現在の繰り返し回数を用いる。例えば、繰り返し回数がi（i回目の繰り返しである）において、Ｎ個の基底変換候補（Ψ_０・・・Ψ_Ｎ−１）のうち選択される基底変換は、繰り返し回数iをＮで除算したときの剰余ｄを用いて、Ψdとなる。なお基底変換の順番は、特に限定されないが、観測データの性質（予測される性質）等を考慮して予め決めておいてもよい。

［Ｌ１ノルム最小化Ｓ６４］
基底選択部２１５により選択された基底変換を用いて、Ｌ１ノルムを最小化する。Ｌ１ノルムを最小化する手法として、ｓｈｒｉｎｋａｇｅ処理が一般的に知られている。ｓｈｒｉｎｋａｇｅ処理のひとつであるｓｏｆｔ−ｓｈｒｉｎｋａｇｅ処理は次式で定義される。

ここで、Ｓはｓｈｒｉｎｋａｇｅ処理を意味し、λはパラメータである。

さらに式（４）の右辺に対し、次式（５）により逆変換を施し、ｋ＋１回目即ちi回目の変更成分ｕ_ｓ ^ｋ＋１を算出する。

また式（６）より、ｂ_ｓ ^ｋを算出する。

［更新Ｓ６５］
Ｌ１ノルム最小化Ｓ６４によって算出された各係数から更新ベクトルを算出する。また必要に応じてパラメータの更新を行う。
繰り返し回数ｉが所定の回数ｍに達するまで、上述した処理Ｓ６１〜Ｓ６４を繰り返す。即ちｋ＋１回目の処理では、Ｓ６４で算出した更新ベクトルを初期値として誤差最小化ステップＳ６２以降の処理を行う。

［終了判定Ｓ６６］
図示する例では、繰り返し回数が所定の回数ｍに達した時点で繰り返し演算を終了しているが、繰り返しの終了判定は、繰り返し回数の他に、更新ベクトルの大きさ、前回の推定結果との差分を終了条件としても良い。即ち更新ベクトルや差分が所定の大きさ（閾値）以下になったときを終了条件とする。

以上説明した処理により、推定画像が得られる。この推定画像は、ｋ空間データをフーリエ変換した実空間データである。推定画像は、補正処理部２１３がノイズ除去やエッジ強調等の補正処理を行った後、表示画像に加工されて表示装置４２０に表示されるとともに、記憶装置４５０に格納される。

以上、説明したように、本実施形態によれば、複数の基底変換を組み合わせることによる再構成画像の画質を維持したまま、再構成時間の短縮が可能となる。図７に、単純化した例として、２つの基底変換を用いて４回の繰り返し演算を行った場合の、従来法と本実施形態との再構成時間の比較を示す。図中の符号Ｓ７１、Ｓ７４は、それぞれ上述した図６の処理Ｓ６１、Ｓ６５に対応し、Ｓ７２及びＳ７３は異なる種類の基底変換Ａ、Ｂを用いたＬ１ノルム最小化Ｓ６４に対応する。

従来法では、繰り返し毎に複数の基底変換を用いて処理Ｓ６４（Ｓ７２＋Ｓ７３）を行っているのに対し、本実施形態では繰り返し毎に基底変換を変更し且つ処理全体として複数の基底変換を用いるようにしている。これにより本実施形態の再構成時間は従来法より大幅に短縮され、しかもＬ１ノルム最小化に複数の基底変換が使われているので、最終的に得られる復元画像の画質は従来法と同様の画質を維持することができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、予め定めた基底変換の順番に従って基底選択部２１５が基底変換を選択したが、本実施形態では、基底変換を選択する際に選択基準を動的に変更させることで、より高速もしくは高画質な再構成画像を取得可能にする。
本実施形態においても、装置の全体構成は実施形態1と同様であり、重複する説明は省略する。以下、実施形態１と異なる点を中心に、本実施形態の画像再構成部の処理、特に基底選択部２１５の処理を説明する。

本実施形態の画像再構成部の構成の一例を図８に示す。図８において、図５に示した構成要素と同一の要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。本実施形態においては、画像再構成部２１０に重み算出部２１７を追加する。重み算出部２１７は、基底選択部２１６における基底選択を制御するための重みを算出する。これにより基底選択部２１６の処理内容は、実施形態１の基底選択部２１５とは異なる。画像再構成部における処理の流れは、図６における基底選択処理Ｓ６３の内容が異なる以外は、実施形態１と同様であり、必要に応じて図６を参照する。

以下、重み算出部２１７および基底選択部２１５の処理について説明する。
重み算出部２１７は、各基底変換における重みｗを算出し、基底選択部２１５に送信する。重みｗは基底変換の候補数と同じ次元のベクトルであり、一般には０〜１の値を持つ。
重みの算出には、各基底変換後のＬ１ノルム、更新ベクトルの大きさ、入力部から送信されたユーザの嗜好、撮像部１００から送信された撮影パラメータ等のうちからひとつ、もしくはそれらの組み合わせを利用する。

基底変換後のL1ノルムを利用する場合、重み算出部２１７は、まず候補となる各基底変換を用いて観測データを変換し、Ｌ１ノルムの大きさを求める。そしてＬ１ノルムの大きさに反比例するように重み係数を算出する。これにより、よりスパースな変換が可能な基底が選択されやすくなる。更新ベクトルの大きさについても、同様に候補となる各基底変換を用いて変換した後の更新ベクトルの大きさを求めておき、それに反比例するように重み係数を算出する。

ユーザの嗜好を取り入れる場合は、表示装置４２０にユーザ入力用の画面（ＧＵＩ）を表示する。図９（Ａ）〜（Ｃ）にユーザに提示される入力画面の例を示す。図示する例では、例えば画質と処理速度のどちらを重視するか（提示例：図９（Ａ））、もしくはそれらのバランス（提示例：図９（Ｂ）、（Ｃ））を入力させる。入力装置４１０は、ユーザにより入力されたデータを重み算出部２１７に送信する。重み算出部２１７は、事前に各基底変換に必要な処理時間を計測したデータを保持しておく。ユーザがより処理速度を重視する場合、より高速に処理可能な基底変換の重みを大きく設定することで、処理速度を向上させることが可能である。また画質についても、例えば、基底変換毎の、演算の繰り返し回数（処理時間）とＳＮ比との関係を予めデータとして保持しておいてもよく、この関係をもとに基底変換の重みを設定するようにしてもよい。

撮影パラメータを利用する場合は、まず撮像部１００が観測時に用いられた撮影パラメータ、例えば、撮影部位、シーケンス、スライス厚、ＦＯＶ（ＦｉｅｌｄｏｆＶｉｅｗ）、マトリクスサイズ等を重み算出部２１７に送信する。ＭＲＩでは撮影条件により、観測画像が大きく異なるので、重み算出部２１７は各部位およびシーケンスについて重みテーブルを事前に定義しておく。例えば、ＴＯＦ（ＴｉｍｅｏｆＦｌｉｇｈｔ）画像では、血管が非常に強い信号値を持ちコントラストが高い。このような場合はＴＶやＷａｖｅｌｅｔ変換が高速かつ高効率であるため、これらの基底変換の重みを大きく設定する。これにより高速かつ高画質な再構成画像が取得できる。

重み算出部２１７は、算出した基底変換の重み係数を基底選択部２１６に送信する。なお重み係数は、記憶部２５０或いは記憶装置４５０に格納しておいてもよい。

基底選択部２１６は、重み算出部２１７から送信された重みｗを用いて基底の選択順序を決定する。ここで、重みが０もしくは事前に決定した閾値以下となった基底変換候補については選択候補から除外するようしてもよい。重みを用いた選択順序の決定方法としては様々な手法が考えられ、どのような手法を用いても構わない。例えば、もっとも単純な手法として、重みを各基底変換の選択確率として用いる方法がある。この方法は、例えば、３種類の基底変換候補Ａ、Ｂ、Ｃがあり、重みｗがｗ＝（０．５，０．３，０．２）に算出された場合、Ａが５個、Ｂが３個、Ｃが２個からなる基底変換候補からランダムに一つを選択するというものである。この方法は、繰り返し回数が少ない場合、特定の基底変換が偏る可能性がある。

他の手法として、重みに応じた頻度を持つような順序を生成する手法がある。この方法を前掲の３種類の基底変換候補Ａ、Ｂ、Ｃで、重みｗ＝（０．５，０．３，０．２）の場合について説明する。図１０に順序テーブルの算出過程を示す。

まず重みを比の形に整理し選択回数とする。この例では５：３：２となる。このとき適切な閾値をもちいて整数化してもよい。次に選択回数の総和分の選択順序テーブル７００を生成する。この例では１０回である。選択回数の大きい順に選択間隔が均等になるよう選択順序テーブルを埋めていく。例えば基底変換Ａの選択回数は５であるため、図１０上段に示すように埋められる。基底変換ＢおよびＣについても、順次、図１０中段、下段に示すように埋めることで、偏りのない選択順序が生成できる。各繰り返しにおいて、基底選択部２１６は算出した順序テーブル７００に従って、基底変換を選択する。繰り返し回数が順序テーブル７００の大きさを超えるときは、順序テーブル７００の最初に戻る。

なお選択順序決定方法として、２つの手法を例示したが、これらを組み合わせることも可能である。例えば繰り返し回数が小さい段階では、２番目に説明した手法を採用し、その後、重みを各基底変換の選択確率として用いる方法に切り替えてもよい。

基底選択部２１６によって、基底変換の順序が決まった後は、実施形態１の画像再構成部の処理フローと同様であり、選択された基底変換を用いてＬ１ノルム最小化Ｓ６４と更新Ｓ６５を所定の繰り返し回数になるまで繰り返す。

本実施形態によれば、選択可能な基底変換について、画質や処理時間を考慮した基底変換を選択することができ。高速かつ高画質な再構成画像を取得可能である。また本実施形態によれば、ユーザの嗜好が反映可能な画像再構成を実施することができる。

＜変形例＞
上述した実施形態１及び実施形態２では、ＣＳ演算の繰り返し毎に、複数の基底変換候補から一つの基底変換を選択する場合を示したが、基底選択部は、複数の基底変換候補から、複数の基底変換を選択するようにしてもよい。また各繰り返しにおいて、選択する基底変換の数を異ならせてもよい。
複数の基底を選択する場合、選択方法としては様々な手法が考えられ、どのような手法を用いてもよく、例えば、実施形態１のように予め定めた基底変換の順番に従ってもよいし、実施形態２のように重みを利用してもよい。

一例として、３種類の基底変換候補から、２種類の基底変換を選択する場合について、重みを利用する手法を説明する。例えば、1つの基底変換を選択した場合と同様に、重みを確率として２種類の基底変換を選択してもよい。もしくは、図１１に示すように、実施形態２において1つの基底変換を選択する際に使用した順序テーブル７００と同様の順序テーブル８００を作成し、２回の繰り返しに相当する２個の枠（太線で示す）８０１をひとまとめにして１回の繰り返し分とする順序テーブル８００を作成する。図１１に示す例では、一つの枠内に同一の基底変換が含まれないが、重みによって或いは３種類以上を選択する場合、一つの枠に同一基底変換が含まれる可能性がある。これを避けるために、同一の基底変換が選択されないことを制約条件としてもよい。

本変形例によれば、ユーザ入力により、より画質を重視するよう入力装置４１０から信号が送信された場合や、観測データの観測点数が少ない場合においては、複数の基底を選択することにより画質の向上が期待できる。

以上、本発明をＭＲＩ装置に適用した実施形態を説明したが、本発明はスパース性のある観測データ（疎な観測データ）を取得可能な撮像部と、疎な観測データをもとに医用画像を再構成する機能を備えた医用撮像装置であれば、ＭＲＩ装置に限らず、適用することができる。以下の実施形態では、ＭＲＩ装置以外の医用撮像装置の例を説明する。

＜実施形態３＞
実施形態３は、医用撮像装置が、超音波診断装置の場合の実施形態である。
図１２に、実施形態３に係る医用撮像装置としての超音波診断装置の一構成例を示す。図１２において、図４に示した構成要素と同様の機能を有する要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。図示するように、超音波診断装置９０は、超音波撮像部９００として、超音波探触子９０１と、送信部９０２と、受信部９０３と、超音波送受信制御部９０４と、整相加算部９０５を備えている。

送信部９０２は超音波探触子９０１を介して被検体１０１に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する。受信部９０３は被検体１０１から発生する時系列の反射エコー信号を受信する。超音波送受信制御部９０４は送信部９０２と受信部９０３を制御する。整相加算部９０５は受信された反射エコー信号を整相加算して、ＲＦ信号フレームデータを時系列に生成する。整相加算部９０５はアナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器を内蔵し、ＲＦ信号フレームデータを観測データとして、データ処理部２００の画像再構成部２１０に出力する。画像再構成部２１０はＲＦフレームデータを用いて超音波エコー画像を生成する。

この際、画像再構成部２１０は超音波エコー画像をスパース性のある観測データとして用いて、実施形態１或いは実施形態２或いはそれらの変形例と同様に、ＣＳ演算を行う。この際、ＣＳ演算に用いる基底変換を演算の繰り返し毎に選択しながら、複数の基底変換を用いた処理を行い、高速かつ高画質な超音波画像を算出する。

以上のように、本実施形態の超音波診断装置によれば、高画質な超音波画像を高速に取得することが可能となる。

＜実施形態４＞
実施形態４は、画像撮像装置が、高画質なＣＴ（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を取得することが可能なＣＴ装置の実施例である。
図１３に、本実施例形態に係る医用撮像撮像装置としてのＣＴ装置の一構成例を示す。同図においても、図４に示した構成要素と同一の要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。

図１３において、ＣＴ撮像部１０００は、Ｘ線管装置１００１と、回転円盤１００２と、コリメータ１００３と、Ｘ線検出器１００６と、データ収集装置１００７と、寝台１００５と、システム制御部１００８とを備える。Ｘ線管装置１００１は、寝台１００５上に載置された被検体にＸ線を照射する装置である。コリメータ１００３はＸ線管装置１００１から照射されるＸ線の放射範囲を制限する装置である。回転円盤１００２は、寝台１００５上に載置された被検体１０１が入る開口部１００４を備えるとともに、Ｘ線管装置１００１とX線検出器１００６を搭載し、被検体の周囲を回転するものである。

Ｘ線検出器１００６は、Ｘ線管装置１００１と対向配置され、被検体を透過したＸ線を検出することにより透過Ｘ線の空間的な分布を計測する装置であり、多数のＸ線検出素子を回転円盤１００２の回転方向に配列したもの、若しくは回転円盤１００２の回転方向と回転軸方向との２次元に配列したものである。データ収集装置１００７は、Ｘ線検出器１００６で検出されたＸ線量をデジタルデータとして収集する。また、システム制御部１００８は、回転円盤１００２の回転、寝台１００５の上下前後左右動、Ｘ線管装置１００１に入力される電力等を制御する。

ＣＴ撮像部１０００は、観測データ（各回転角度の投影データ）をデータ処理部２０００の画像再構成部２１００に送信する。画像再構成部２１００は、図１４に示すように、投影データを用いてＣＴ画像を生成する逆投影処理部２１９と、逆投影処理部２１９が作成したＣＴ画像に対しＣＳ演算を行うＣＳ演算部２１１、基底選択部２１５を備える。図１４では省略しているが、図８と同様に重み算出部や補正処理部を備えていてもよく、重み算出部を備える場合基底選択部２１５は図８の基底選択部２１６に置き換わる。逆投影処理部２１９が生成するＣＴ画像はＸ線吸収係数を画素値とする画像であり、Ｘ線吸収係数が同一組織内部では一定であり組織の境界でのみ変化すると仮定すると、スパース性のある観測データである。従って、実施形態１で説明した式（３）及び（４）を用いたＣＳ演算の対象となる。ＣＳ演算部２１１は、このようなスパース性のある観測データを用いて、実施形態１或いは実施形態２或いはそれらの変形例と同様に、ＣＳ演算における基底変換を演算の繰り返し毎に選択しながら、複数の基底変換を用いた処理を行い、高速かつ高画質なＣＴ画像を算出する。

以上のように、本実施形態によれば、高画質なＣＴ画像を高速に取得することが可能となる。

以上、本発明の各実施形態を説明したが、本発明は上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、上記した実施形態は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることが可能である。また、各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。

更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を実現するＣＰＵのプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。

１００：撮像部、１０１：被検体、１０２：静磁場発生部、１０３：傾斜磁場発生部、１０４：送信部、１０５：受信部、１０８：中央処理装置（ＣＰＵ）、１０９：傾斜磁場コイル、１１０：傾斜磁場電源、１１１：高周波発生器、１１２：変調器、１１３：増幅器、１１４ａ、１１４ｂ：高周波コイル、２００：データ処理部、２１０：画像再構成部、２１１：ＣＳ演算部、２１３：補正処理部、２１５、２１６：基底選択部、２１７：重み算出部、２５０：記憶部、３００:制御部、４００：操作部、４１０：入力装置、４２０：表示装置、４３０：出力装置、４５０：記憶装置、９００：超音波撮像部、１０００：ＣＴ撮像部。

Claims

検査対象から画像再構成に必要なデータを収集する撮像部と、
前記撮像部が収集したデータを処理するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、前記撮像部が収集した疎なデータに対し、複数の基底変換を用いた繰り返し演算を行って画像を再構成する画像再構成部と、前記複数の基底変換より少ない数の基底変換を選択する基底選択部とを有し、前記基底選択部が選択する基底変換は、少なくとも２回の繰り返しにおいて異なるものであり、前記画像再構成部は、前記基底選択部が選択した基底変換を用いて繰り返し演算を行うことを特徴とする医用撮像装置。
請求項１に記載の医用撮像装置であって、
前記基底選択部は、前記複数の基底変換について予め定めた順番に従って基底変換を選択することを特徴とする医用撮像装置。
請求項１に記載の医用撮像装置であって、
前記基底選択部は、基底変換を用いた処理時間及び基底変換後に得られる画像の画質の少なくとも一方をもとに、少なくとも２回の繰り返しにおいて互いに異なる基底変換を選択することを特徴とする医用撮像装置。
請求項１に記載の医用撮像装置であって、
前記複数の基底変換について重みを算出する重み算出部をさらに備え、
前記基底選択部は、前記重み算出部が算出した重みを選択確率又は選択頻度として用いて、少なくとも２回の繰り返しにおいて互いに重みが異なる基底変換を選択することを特徴とする医用撮像装置。
請求項４に記載の医用撮像装置であって、
基底変換を選択する指標をユーザが入力するための入力部をさらに備え、前記重み算出部は、前記入力部から入力された指標をもとに重みを算出することを特徴とする医用撮像装置。
請求項４に記載の医用撮像装置であって、
前記重み算出部は、前記撮像部がデータを取得する際に用いた撮像条件をもとに重みを算出することを特徴とする医用撮像装置。
請求項６に記載の医用撮像装置であって、
前記基底選択部は、前記重み算出部が算出した重みを選択確率又は選択頻度として用いて、少なくとも２回の繰り返しにおいて互いに異なる基底変換を選択する順序を定めた選択順序テーブルを作成し、前記選択順序テーブルに従って基底変換を選択することを特徴とする医用撮像装置。
請求項１に記載の医用撮像装置であって、
医用撮像装置が、磁気共鳴イメージング装置、超音波撮像装置、及びＣＴ装置のいずれかである医用撮像装置。
医用撮像装置の撮像部が取得した疎な観測データを用いて、複数の基底変換を用いた繰り返し最適化演算を行って画像を再構成する画像処理方法であって、
前記複数の基底変換から１ないし前記複数より少ない数の基底変換を選択し、繰り返し毎に、選択する基底変換を変更し、少なくとも２回の繰り返しにおいて異なる基底変換を用いて、繰り返し演算を行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項９に記載の画像処理方法であって、
複数の基底変換の重みを算出するステップをさらに含み、
前記重みを選択確率又は選択頻度として用いて、繰り返し毎の基底変換を選択することを特徴とする画像処理方法。
請求項９に記載の画像処理方法であって、
繰り返し毎に選択する基底変換は１つの基底変換であり、繰り返し演算全体で複数の基底変換を用いることを特徴とする画像処理方法。
コンピュータに、以下のステップＡ〜Ｅを実行させるプログラム。
医用撮像装置が収集した疎な観測データを初期値として、誤差を最小化する推定データを算出するステップＡ、
複数の基底変換候補から、当該候補の数より少ない数の基底変換を選択するステップＢ、
誤差最小化ステップＡで算出した推定データに対し、選択された基底変換を用いてＬ１ノルム最小化を行うステップＣ、
Ｌ１ノルム最小化によって得られた係数を用いて、誤差最小化ステップの初期値を更新するステップＤ、
終了条件に達するまで、ステップＡからステップＤを繰り返すステップＥ