JP7116078B2 - コーンビーム型コンピュータ断層撮影における患者の動き補正方法 - Google Patents

Description

本発明は、コーンビーム型コンピュータ断層撮影の分野における患者の動き補正方法に関する。

以下の開示は、医療用途の３次元Ｘ線コーンビーム型コンピュータ断層撮影であって、さまざまな角度から取得される複数のＸ線投影画像を使用して患者の解剖学的構造の３次元断面画像を再構成する、３次元Ｘ線コーンビーム型コンピュータ断層撮影、に関する。Ｘ線投影画像を取得する所要時間は、一般には１０～３０秒のオーダーであり、なぜならＸ線管（Ｘ線源）およびＸ線センサー（Ｘ線検出器）が、取得角度に対応する空間軌道を物理的に移動しなければならないためである。撮影軌道は、一般には、回転・平行移動機構によって達成される。

撮影軌道は、十分な精度で既知であるべきであり、撮影される対象物は、再構成されるＣＢＣＴ画像が鮮明かつ解剖学的構造に忠実であるようにする目的で、Ｘ線投影画像を取得する間、十分に静止したままであるべきであり、なぜなら複数の投影画像測定値が、静止した対象物の相互に位置合わせされて統合されるビュー（co-registered integrated views）を表すものと想定されるためである。これにより、調べる解剖学的構造を表す減衰分布を再構成するために使用できる、幾何学的に整合性のある一連の測定値が得られる。これらの想定が守られないと、投影測定値が互いに不整合となる結果として、再構成された画像の精度が低下する。

最終的な画像の精度は、一般には、再構成プロセスにおいて行われる想定が、実際の物理的な画像取得プロセスにどれくらい正確に一致しているかによって決まる。取得された各Ｘ線画像に対応する、Ｘ線源およびＸ線検出器の推定される空間位置は、ＣＢＣＴ再構成プロセスにおけるＸ線経路の計算に影響する。撮影装置の固有な製造公差および動作公差ならびに潜在的な変形により、達成される回転角および位置は、撮影軌道の想定される形状に従った理想的な値から逸脱する傾向にある。しかしながら、系統的な偏差は、特定の期間または動作サイクルの後に繰り返されるさまざまな較正方法を使用することによって、対処することができる。

医療ＣＢＣＴ撮影において、幾何学的な不正確性の最も大きな原因は、Ｘ線投影画像の取得中に患者が動きうることである。すなわち撮影される対象物がＸ線投影画像の取得中に動くと、Ｘ線測定値の実際の空間経路が相互に不整合になる。患者は動くべきではなく、動かないように必ず患者に指示されることは周知であるが、一般に患者は、Ｘ線投影を取得する間、完全に静止したままでいることができない。この問題は、一般には患者を支持することによって対処される。しかしながら、患者を過度にきつく支持することは不都合であり心地よくない。さらに、患者のあらゆる動きを阻止するためには、拘束力の高い支持具を使用する必要があり、これは日常的な撮影において適切ではない。

医療ＣＢＣＴ撮影においては、実際のすべての測定値において、上述した不正確さの両方がある程度存在する。最悪のケースのシナリオでは、投影画像測定値の、結果として生じる幾何学的不整合により、放射線技師が画像再構成の品質を検査した後にスキャンを繰り返す必要が生じることさえある。これは、Ｘ線画像の取得に関連付けられる放射線量（妥当な範囲内で可能な限り低く維持されることが目標とされる）のため望ましくない。

コンピュータ断層撮影における幾何学的な不正確性の問題に対処するために、計算手法が開発されている。文献に報告されている手法においては、固定座標系における剛体幾何学的変換による、Ｘ線源およびＸ線検出器の仮想的な運動をモデルに適用しておき、投影画像を取得する間の剛体運動を補正する。医療ＣＢＣＴ撮影に関連する最近の手法においては、結果としてのＣＢＣＴ再構成の鮮明度を最大化することによって、このような幾何学的変換が最適化される。このような補正プロセスは、一般に反復的に実行される。

ＣＢＣＴ撮影においては、患者の動きをモデル化して補正するのに固定座標系を適用することは理想的ではなく、なぜならＣＢＣＴ撮影における固有な幾何学的自由度が座標系によって分離されないためである。ＣＢＣＴ撮影装置においては、特に、Ｘ線ビームは発散してピラミッド状の円錐を形成する。結果として、Ｘ線源およびＸ線検出器の中心に隣接する仮想Ｘ線（isoray）に沿ったシフトは、拡大率に影響するのみであるのに対して、Ｘ線検出器のピクセルアレイに沿った面内のシフトは、投影画像内での撮影対象物の最大のシフトにつながる。さらに、適用される幾何学的補正の結果として生じる正味の変換（net transformation）を、結果としての補正されたＣＢＣＴ再構成および補正されないＣＢＣＴ再構成の剛体位置合わせ（rigid registration）の公知の手段によって抑制することは、特に幾何学的補正プロセス中に反復的に適用される場合、計算負荷が大きい。

医療コーンビーム型コンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）のための開示されている患者の動き補正プロセスにおいては、Ｘ線源およびＸ線検出器の空間位置および向きに関連付けられる固有の回転座標系を利用するデータ駆動型アルゴリズムを使用して、測定されるＸ線投影画像に対応する実際の撮影配置構造（imaging geometry）の改善された推定を確立する。正味の変換を計算し、推定される補正幾何学的変換パラメータ（corrective geometric transformation parameters）から直接差し引くことによって、固定基準座標系における正味の変換が抑制される。結果として、患者に対するＸ線源およびＸ線検出器システムの相対的な位置、またはＸ線源およびＸ線検出器システムに対する患者の相対的な位置が、Ｘ線投影画像の内容に基づいて、過去にさかのぼって推定されて改善される。この補正プロセスの目的は、Ｘ線画像測定値の幾何学的整合性を改善することによって、結果としてのＣＢＣＴ再構成画像の品質を改善し、これにより、断層画像の再構成の要件をより良好に満たすことである。この固有の座標系では、適用される幾何学的自由度を、補正プロセスおよび結果としての画像の品質の両方に対する幾何学的自由度の相対的な重要性に対応するように定義することが可能になる。

開示されている患者の動き補正プロセスでは、ＣＢＣＴ画像の再構成を計算するために通常必要であるデータ（すなわち、一連のＸ線投影画像と、Ｘ線投影画像を取得する間のＸ線源およびＸ線検出器の空間位置に対応する３次元投影配置構造の推定）を、その入力としてとる。対応する方法と同様に、最初に、推定される投影配置構造を使用して中間再構成を計算する。次に、アクセスされる各Ｘ線投影画像と、残りのＸ線投影画像との幾何学的対応を改善する補正幾何学的変換（corrective geometric transformation）を、画像を取得する間のＸ線源およびＸ線検出器の仮想的な運動に対応する変換によって確立する。特に、補正幾何学的変換を求めるために、投影画像に固有な回転座標系が適用される。この補正プロセス（投影配置構造の現在の推定を使用しての中間再構成の計算と、それに続く、補正変換の最適化を含む）は、複数回繰り返すことができる。補正幾何学的変換を確立した後、Ｘ線投影画像と、補正変換に対応する投影配置構造の最終的な推定とを使用して、最終的なＣＢＣＴ再構成を計算する。

最終的なＣＢＣＴ画像を再構成する前の、開示されている患者の動き補正プロセスの恩恵は、投影配置構造の整合性が改善されることであり、この結果として、鮮明度、詳細レベル、およびコントラストの点でより高い画質が得られる。この補正プロセスのさらなる恩恵は、投影配置構造に関連する画質の低下に起因する再スキャンが防止されうることによって、患者が受ける放射線量が減少しうることである。

添付の図面は、開示されている患者の動き補正方法のさらなる理解を支援する。

１つの一般的なＣＢＣＴ撮影装置の例を示している。 開示されている患者の動き補正方法の流れ図を示している。 図２のステップ２０２を詳述する流れ図を示している。 開示されている患者の動き補正方法において適用される回転座標系を、ＣＢＣＴ撮影装置に関連して示している。

３次元ＣＢＣＴ再構成を計算するため、撮影される解剖学的構造の周りを回転するＸ線源およびＸ線検出器を使用して、２次元Ｘ線投影画像が測定される。各Ｘ線投影画像の露出は、一般にはミリ秒のオーダーであり、一般的なスキャン速度を使用するときには、Ｘ線源およびＸ線検出器の連続的な運動によって、投影画像に顕著なモーションブラーが生じることはない。ＦＤＫアルゴリズムなどの適切な方法を使用して３次元再構成を計算するためには、撮影配置構造または投影配置構造を有する、適切な基準座標系におけるＸ線源およびＸ線検出器の３次元空間位置が、再構成アルゴリズムにおいて利用可能でなければならない。

撮影配置構造の一般的な記述は、Ｘ線源の焦点の３次元位置と、Ｘ線検出器の中心の３次元位置と、Ｘ線検出器の向きを十分に一意に決定するための情報と、からなる。このような情報は、例えば基準座標系における回転角から構成することができ、この回転角は、事前定義される表記法（convention）に従って適用されるとき、検出器のピクセルアレイの横軸および縦軸の方向を決定する。投影配置構造の記述は、一般には、撮影装置の物理的な測度の情報と、所与の撮影プログラムに対応する理想的な露出軌道の情報とに基づく。さらに、投影配置構造の十分な精度を確保するため、一般には定期的な較正プロセスが実行される。

再構成プロセスにおいては、撮影された解剖学的構造を貫くＸ線照射の空間伝搬がモデル化される。一般には、単純さのため直進が想定され、Ｘ線源から検出器までのＸ線ビームの経路が線積分としてモデル化され、線積分は投影配置構造の記述に含まれている情報に基づいて計算される。Ｘ線の経路と、再構成に使用される３次元画像のボクセルアレイの要素との空間的重なりが、適切な投影アルゴリズム（projector algorithm）および投影配置構造の記述を使用して解決される。空間的重なりと、Ｘ線投影画像における測定値とに基づき、周知のＦＤＫアルゴリズムなどの適切な方法を使用して、撮影された解剖学的構造に対応するトータルなＸ線減衰分布を再構成することができる。

しかしながら、再構成プロセスにおいて採用される基本的な想定は、Ｘ線投影画像を取得している間、撮影された解剖学的構造が十分に静止したままであったことである。この論理的根拠として、Ｘ線投影は、後から整合的に合成して対象物の３次元構造を再構成することのできる、静止した対象物の互いに位置合わせされた（co-registered）測定値、を表すべきである。投影配置構造における系統誤差は、定期的な較正プロセスによって補正することができ、較正プロセスは、想定される理想的なＸ線投影画像の取得軌道からの逸脱から生じる影響を排除する。

さらに困難な問題は、撮影中に患者が動くことから生じ、これはその性質上、予測不可能かつランダムである。この動きは、撮影の間、患者を支持することによってある程度防止されるが、ＣＢＣＴ撮影においてＸ線投影画像を取得する所要時間は比較的長く（１０秒のオーダー）、患者の動きを完全に排除することは実現不可能である。これに加えて、子供や高齢者など特定の患者は、撮影中に動かないままでいることはさらに難しい。

Ｘ線投影画像を取得する間に患者が大きく動いた場合、再構成された画像には、顕著な縞状アーチファクトまたは画像ぶれアーチファクトが生じ、これによって最悪の場合、意図した医療目的にその画像が役立たなくなることがある。スキャンを繰り返せば、より良好な結果が提供されうるが、その代償としてさらなる放射線量を受ける。

患者の動きの悪影響を補正するための開示されている過去にさかのぼる手法においては、最初に、２次元Ｘ線投影画像および推定される撮影配置構造を使用して中間ＣＢＣＴ再構成を計算する。中間ＣＢＣＴ再構成は、診断目的の再構成を作成するときに一般に使用されるより粗い解像度で計算すれば十分である。中間再構成は、すべてのＸ線投影画像からの情報を統合する役割を果たし、外観的には、測定された２次元Ｘ線投影画像の相互の幾何学的整合性を反映する再構成である。

投影画像に固有な配置構造の最適化は、物理的なＸ線投影画像と、デジタル再構成Ｘ線写真（ＤＲＲ：digitally reconstructed radiograph）を形成する、中間ＣＢＣＴ再構成の対応する再投影されたデータとの類似性を測定することに基づく。この論理的根拠として、推定された投影配置構造が一貫しているときには、再構成された画像（定義により、順投影演算の意味において複数の投影画像によって伝えられる測定値を満たすことを試みる）の再投影は、測定データによく合致する。幾何学的に不整合な場合、中間再構成の再投影は、測定された投影から逸脱する。中間再構成は、すべての投影画像を統合する役割を果たすため、中間再構成の再投影は、すべての投影画像の和を反映し、測定されたＸ線投影画像と順投影された画像との最大類似性は、中間再構成の意味において、対応する再投影の配置構造（reprojection geometry）が平均の補正された投影配置構造（average correct projection geometry）に合致するときに、最大化されることを予測することができる。

一般的なＣＢＣＴ撮影装置においては、放出されたＸ線ビームは発散してピラミッド状の円錐を形成する。Ｘ線源およびＸ線検出器の中心に隣接する仮想Ｘ線に沿ったシフトは、拡大率に影響するのみであるのに対して、Ｘ線検出器の平面に沿ったシフトは、投影画像内での撮影対象物の最大のシフトにつながる。この観点から、開示されている方法では、画像を取得する間のＸ線源およびＸ線検出器の物理的位置に関連付けられる回転座標系を採用する。すなわち、座標軸のうちの２本が、長方形のＸ線検出器のピクセルアレイに関連付けられており、残りの垂直軸が検出器のピクセルアレイの法線に関連付けられている。各投影画像について、投影配置構造の幾何学的変換をこれらの固有の軸に沿って制限することによって、幾何学的自由度を分離する（幾何学的精度の意味における自由度の重要性が変化する）ことが可能である。

各Ｘ線投影画像に個別の幾何学的変換が行われるときには、結果としての平均の変換が、再構成された画像に対する正味の影響を受ける可能性がある。正味の影響自体は、例えば、補正されない解剖学的構造に対する、再構成された解剖学的構造の全体的な正味のシフトまたは回転として現れる。解剖学的構造の正味の変換は、再構成画像の適用性にマイナスに影響する可能性がある。したがって、正味の変換の補正方法も開示する。正味の変換は、変換される各投影画像に対応する変換を、回転座標系から固定座標系にマッピングすることによって推定することができる。例えば、各投影画像がその横軸に沿ってのみずれると想定することによって、投影に固有な回転座標系の既知の横軸に基づいて、固定座標系における対応するずれを計算することができ、平均値をとって、固定座標系における正味のずれを表すことができる。上述したマッピングの逆によって、正味の変換の逆元（inverse）を回転座標系に再びマッピングして、投影画像に固有な変換から差し引くことができる。結果として、固定座標系における正味の変換が排除される。

最適化プロセスにおいては、所与のＸ線投影画像の補正幾何学的変換の良好性が、変換された投影配置構造に対応する順投影された画像と元のＸ線投影画像との類似性によって測定される。再投影とＸ線投影との類似性は、例えば、画像の平均二乗差、相関係数、または勾配相関係数（gradient correlation coefficient）によって測定することができる。この場合、中間ＣＢＣＴ再構成が与えられたとき、（類似性の測度の意味において）各投影画像の最適な幾何学的変換は、順投影された画像とＸ線投影画像との間の類似性測度の極値を幾何学的変換のパラメータの関数として見つけることによって、求めることができる。

したがって、最適化プロセスは、Ｘ線投影配置構造の初期推定を使用して中間ＣＢＣＴ再構成を計算するステップと、測定されたＸ線投影画像のすべてまたはサブセットにアクセスするステップと、（アクセスされた各投影画像について）測定されたＸ線投影画像と中間ＣＢＣＴ再構成の対応する順投影との間の最大類似性を、回転座標系において実行される幾何学的変換のパラメータの関数として見つけることによって、投影画像に固有な補正変換を確立するステップと、固定基準座標系における正味の変換を推定して、対応する変換を回転座標系における変換パラメータから差し引くステップと、十分な補正結果が得られたと推測されるときに最終的なＣＢＣＴ再構成を計算するステップと、を含む。

図１には、医療ＣＢＣＴ撮影装置１００の例が示してあり、この装置１００は、垂直基礎構造部１０１（ここから支持構造部１０２が水平に延びている）と、患者支持手段１０７と、アーム部１０３（撮影手段を支持している構造（アーム部１０４）を支持している）と、を含む。撮影手段を支持しているアーム部１０４には、Ｘ線源１０５と、Ｘ線画像情報の受信手段（Ｘ線検出器）１０９とが、互いに距離をおいて配置されており、これらＸ線源１０５およびＸ線検出器１０９は、患者支持手段１０７に対して以下のように配置されている、すなわち、Ｘ線源１０５とＸ線画像情報の受信手段１０９との間に位置する撮影ステーション１０８が形成され、Ｘ線源１０５によって生成されるビームが撮影ステーション１０８を通ってＸ線画像情報の受信器手段１０９に向かうように調整できるように、配置されている。撮影手段を支持しているアーム部１０４は、回転可能であるように構成されており、このアーム部１０４を支持している構造１０３および／または患者支持ステーション１０８に対する自身の位置も変更可能であるように構成することができる。本装置は制御手段を含み、図１は、患者支持手段１０７を支持している支持構造部１０２に結合された状態に配置されている、制御手段の制御パネル１０６を示している。本撮影装置１００は、ケーブルを介してコントローラー１１０に接続されるように構成することができ、コントローラーは、本撮影装置によって生成される画像情報を処理する手段と、画像を表示することのできるディスプレイ１１１とを備えて配置されているコンピュータを含む。コントローラー１１０は、少なくとも１つのプロセッサ１１２および少なくとも１つのメモリ１１３をさらに備えている。少なくとも１つのプロセッサ１１２は、コンピュータプログラムを実行するように構成することができ、少なくとも１つのメモリ１１３は、コンピュータプログラムおよび関連するデータを記憶するように構成されている。コントローラー１１０は、汎用コンピュータとする、または以下に説明するプロセスを実行するように特別に製造された装置とすることができる。

図２は、例えば図１の撮影装置によって取得される画像を処理するために使用することのできる、開示されている患者の動き補正方法のステップを説明している。本方法は、Ｘ線源１０５およびＸ線検出器１０９の位置に関連付けられる回転座標系における最初に推定される投影配置構造に対する補正幾何学的変換を見つけることに基づく。

図２の方法のステップ２００においては、測定されたＸ線投影画像と、取得プロセスに対応する投影配置構造の初期推定とを含む入力データを得る。図１の装置において、投影配置構造は、Ｘ線源１０５およびＸ線検出器１０９がアーム部１０３，１０４によって撮影ステーション１０８の周りを回転および平行移動するときの、Ｘ線源１０５およびＸ線検出器１０９の物理的な軌道を定義する。さらに投影配置構造は、Ｘ線検出器１０９の推定される向きも決める。投影配置構造の形状は、一般には、例えば放射線不透過性マーカーを有する公知の基準ファントムを利用する配置構造較正手順に基づく。

ステップ２０１においては、ステップ２００において得られた入力データを使用して、投影最適化法を目的として中間ＣＢＣＴ再構成を計算する。入力データのダウンサンプリングされたバージョンを使用することが可能であり、なぜなら一般には、診断目的用に意図されたＣＢＣＴ画像と同じ高い空間解像度を適用する必要がないためである。中間再構成とは、ステップ２００における測定プロセス中に取得されたすべての利用可能な物理的情報および幾何学的情報を統合することと理解される。幾何学的に不整合の場合、そのことは、例えば再構成された細部のぼやけにより、中間再構成によって反映される。

ステップ２０２においては、回転座標系において、投影画像の補正幾何学的変換を確立する。この幾何学的変換の目的は、投影配置構造の初期推定における固有の幾何学的不整合を補正することである。ステップ２０２の詳細は、後から図３を参照しながら説明するが、より一般的には、最適な幾何学的変換を見つけることによって、補正幾何学的変換を求める。変換の良好性は、変換に類似性値を割り当てることによって定義される。類似性値は、中間ＣＢＣＴ画像再構成の再投影されたデジタル再構成Ｘ線写真（ＤＲＲ）を、対応する測定されたＸ線投影画像と比較することによって、計算される（適用された投影配置構造が、評価される幾何学的変換に対応する）。より高い類似性値が、より良好な補正幾何学的変換を示すとみなされる。幾何学的変換に回転座標系を適用することによって、幾何学的自由度を、コーンビーム投影配置構造における問題に対する幾何学的自由度の重要性に従って分離することが可能である。

ステップ２０３においては、固定座標系における正味幾何学的変換を差し引く。固定座標系は、一般には、撮影装置１００の静的な構成要素（撮影ステーション１０８に関連して固定されている撮影装置の構成要素など）に関して定義される。正味幾何学的変換は、ステップ２０２において確立された幾何学的変換を、回転座標系から固定座標系に線形変換することによって、計算される。線形変換は、回転座標系および固定座標系の既知の座標軸に基づいて容易に得られる。正味の変換が確立された後、その逆元を固定座標系から回転座標系に線形変換する。この場合、正味の変換の逆元は、回転座標系における各投影画像の一連の幾何学的変換パラメータに対応する。ステップ２０２において確立された幾何学的パラメータ値にこれらの値を加えると、固定座標系において正味の変換が相殺される。

ステップ２０４においては、ステップ２０３から得られた変換パラメータ値を投影配置構造の初期推定に適用して、補正された投影配置構造の推定を得る。特に、ステップ２０４に進む前に、ステップ２０１～２０３を反復的に複数回繰り返すことができる。

ステップ２０５においては、補正された投影配置構造の推定を使用して、最終的なＣＢＣＴ再構成を計算する。最終的なＣＢＣＴ再構成は、通常の方法で計算されるが、例外としてステップ２０１～２０４が適用されなかった場合、ステップ２０１～２０４において得られる補正された投影配置構造の推定の代りに、投影配置構造の初期推定が使用される。

図３は、図２によるステップ２０２の詳細を一例として説明している。ステップ３００においては、評価される幾何学的変換を、回転座標系における投影画像の初期配置構造に適用する。この場合も、座標系は、考慮される投影画像を物理的に取得する間のＸ線源１０５およびＸ線検出器１０９の空間位置および向きに一致するように定義される。回転基準系において変換を適用するステップは、固定座標系（撮影配置構造は一般にこの座標系で定義される）から回転座標系（変換はこの座標系で実行される）への線形マッピングと、それに続く、回転座標系から固定座標系への逆線形マッピングを含む。達成される効果の簡単な例として、Ｘ線検出器１０９の横軸に沿った平行移動を適用する場合、投影画像の初期投影配置構造が回転座標系にマッピングされ、回転座標系のこの軸に沿って所与の量（Ｘ線源およびＸ線検出器の仮想的な運動に対応する）だけ平行移動され、次いで固定座標系に再びマッピングされる。変換された投影配置構造は、固定座標系で表され、得られた変換後の投影配置構造が、次のステップ３０１の入力として使用される。

ステップ３０１においては、ステップ２０１において計算された中間ＣＢＣＴ再構成の、再投影されたＤＲＲ画像を、ステップ３００において得られた変換後の投影配置構造を使用して計算する。ＤＲＲ画像の計算は、Ｓｉｄｄｏｎレイキャスティング法（Siddon raycasting method）などの標準的なアルゴリズムを使用して実行することができる。一般的な再投影アルゴリズムにおいては、アルゴリズムの入力は、３次元Ｘ線表現の端点と、ＤＲＲ画像が計算される元画像（同じ座標系で表された元画像の空間位置および向きの情報を含む）からなる。説明した設定においては、この座標系は固定座標系に相当する。ステップ３００において適用される幾何学的変換の効果は、中間ＣＢＣＴ再構成を通る仮想的な各Ｘ線経路の端点を変化させることであり、これにより、幾何学的変換の効果が、得られるＤＲＲ画像に伝搬する。

ステップ３０２においては、ステップ３０１において得られたＤＲＲ画像と、ステップ２００において取得されたＸ線投影画像との間の類似性を評価する。類似性は、画像の平均二乗差または画像の相関など確立されている手法を使用する、画像の点ごとの比較に基づく。類似性を評価するために使用される具体的な測度は、説明されている方法において重要ではない。得られた類似性値は、ステップ３００への入力として与えられる幾何学的パラメータに割り当てられる。より高い類似性は、より適切な幾何学的変換パラメータを示すとみなされる。

ステップ３０３においては、ステップ３００～３０２を適用することによって得られる最も高い類似性値に対応するパラメータを見つけることによって、最適な幾何学的変換パラメータを確立する。一般的な設定においては、最適な幾何学的変換パラメータを確立するために、ステップ３００～３０２が、周知のＮｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄシンプレックスアルゴリズム（Nelder-Mead simplex algorithm）などの適切な最小化アルゴリズムによって、反復的に評価される。これらのパラメータは、ステップ２０１～２０３の反復によって潜在的に変更されるまで、格納されて特定の投影画像に割り当てられる。

図４は、ステップ２０２において適用される回転座標系を示している。ＣＢＣＴ撮影装置においては、Ｃアーム部４０３は、一般にＸ線源４０４およびＸ線検出器４０５を支持している。Ｃアーム部は、垂直基礎構造部４０１およびショルダーアーム部４０２によって支持されている。ＣＢＣＴ撮影においては、特に、Ｘ線ビームは発散してピラミッド状の円錐を形成する。Ｘ線源４０４およびＸ線検出器４０５の中心に隣接する仮想Ｘ線に沿ったシフトは、拡大率に影響するのみであるのに対して、Ｘ線検出器のピクセルアレイの面内のシフトは、投影画像内での撮影対象物の最大限のシフトにつながる。この観点から、開示されている手法では、画像を取得する間のＸ線源およびＸ線検出器のピクセルアレイの物理的な位置および向きに関連付けられる回転ｕｖｗ座標系４０６を採用する。各投影画像について、投影配置構造の幾何学的変換をこれらの固有な軸に沿って制限することによって、幾何学的自由度を分離する（幾何学的精度の意味におけるその重要性が変化する）ことが可能である。固定座標系（正味の変換はこの座標系で計算される）は、ｘｙｚ座標系４０７によって表してある。

座標系のｕ軸をＸ線検出器の法線に一致するように設定し、ｖ軸をＸ線検出器のピクセルアレイの横軸に一致するように設定すると、これらの自由度は、例えば、剛体変換の場合、１．Ｘ線検出器のピクセルアレイの法線（ｕ軸）に沿った縦方向のシフト、２．Ｘ線検出器のピクセルアレイの横軸（ｖ軸）に沿った横方向のシフト、３．Ｘ線検出器のピクセルアレイの縦軸（ｗ軸）に沿った垂直方向のシフト、４．ｕ軸の周りの回転（ロール角）、５．ｖ軸の周りの回転（ピッチ角）、６．ｗ軸の周りの回転（ヨー角）、である。

開示されている患者の動き補正方法の結果として、Ｘ線投影画像およびこれに対応してＣＢＣＴ再構成画像の物理的な取得に対応する投影配置構造の推定が改善され、幾何学的不整合の影響が減少する。

開示されている方法は、計算装置において実行されるコンピュータソフトウェアとして実施することができる。ソフトウェアを計算装置（図１のコントローラー１１０など）に提供することができるように、ソフトウェアはコンピュータ可読媒体に実施される。

上述したように、例示的な実施形態の構成要素は、本発明の実施形態の教示内容に従ってプログラムされた命令を保持するためと、本明細書に記載されているデータ構造、テーブル、レコード、および／または他のデータを保持するために、コンピュータ可読媒体またはメモリを含むことができる。コンピュータ可読媒体は、実行できるように命令をプロセッサに提供することに関与する任意の適切な媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体の一般的な形態としては、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の適切な磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ±Ｒ、ＣＤ±ＲＷ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ±ＲＷ、ＤＶＤ±Ｒ、ＨＤ ＤＶＤ、ＨＤ ＤＶＤ－Ｒ、ＨＤ ＤＶＤ－ＲＷ、ＨＤ ＤＶＤ－ＲＡＭ、ブルーレイディスク、任意の他の適切な光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、任意の他の適切なメモリチップまたはカートリッジ、搬送波、またはコンピュータが読み取ることのできる任意の他の適切な媒体、が挙げられる。

自己較正する医療撮影装置の基本的な発想は、技術の進歩に伴い、さまざまな方法で実施されうることが、当業者には明らかである。したがって、自己較正する医療撮影装置およびその実施形態は、上述した例に限定されず、請求項の範囲内でさまざまな形態をとることができる。

Claims (9)

1. コーンビーム型コンピュータ断層撮影（ＣＢＣＴ）における患者の動き補正方法であって、
   撮影される患者の周りを回転するＸ線源およびＸ線検出器を含むＸ線撮影手段を使用して、さまざまな角度から、前記撮影される患者の一連のＸ線投影画像を取得するステップと、
   前記一連のＸ線投影画像を取得する間の前記Ｘ線源および前記Ｘ線検出器の空間位置および向きを記述する、投影配置構造の初期推定、を定義するステップと、
   前記一連のＸ線投影画像および前記投影配置構造の初期推定を使用して、中間ＣＢＣＴ再構成を計算するステップと、
   前記一連のＸ線投影画像と、前記投影配置構造の初期推定と、前記中間ＣＢＣＴ再構成とに基づいて、前記投影配置構造の初期推定に対する、投影画像に固有な補正幾何学的変換を求めるステップと、
   前記一連のＸ線投影画像と、前記求められた補正幾何学的変換に対応する、投影配置構造の補正された推定とを使用して、最終的なＣＢＣＴ再構成を計算するステップと、
   を含み、
   前記投影配置構造の初期推定に対する前記補正幾何学的変換は、前記一連のＸ線投影画像における個々のＸ線投影画像とその他のＸ線投影画像との幾何学的対応を改善するための、患者の動きを反映した補正幾何学的変換であり、前記一連のＸ線投影画像を取得する間の前記Ｘ線源および前記Ｘ線検出器の前記空間位置および前記向きに対応する、投影画像に固有な回転座標系、において求められることを特徴とする、
   患者の動き補正方法。
2. ２本の垂直軸を、前記Ｘ線検出器のピクセルアレイに一致するように設定し、かつ第３の垂直軸を、前記Ｘ線検出器のピクセルアレイの法線に一致するように設定することによって、前記投影画像に固有な回転座標系が定義される、請求項１に記載の方法。
3. 前記回転座標系における幾何学的変換を前記投影配置構造の初期推定に適用することによって得られた再投影されたデジタル再構成Ｘ線写真に基づいて、前記投影配置構造の初期推定に対する、前記投影画像に固有な補正幾何学的変換を求めるステップ、をさらに含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
4. 前記一連のＸ線投影画像と、前記中間ＣＢＣＴ再構成の、対応する再投影されたデジタル再構成Ｘ線写真との間の最大類似性を見つけることによって、前記補正幾何学的変換が求められる、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の方法。
5. 固定座標系における正味の変換が計算され、前記回転座標系において求められた前記補正幾何学的変換から差し引かれる、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記投影画像に固有な幾何学的変換を前記回転座標系から前記固定座標系にマッピングしてそれらの平均をとることによって、前記固定座標系における前記正味の変換が計算され、前記固定座標系から前記回転座標系にマッピングした後、前記平均が前記幾何学的変換から差し引かれる、請求項５に記載の方法。
7. 前記中間ＣＢＣＴ再構成を計算する前記ステップと、前記補正幾何学的変換を求める前記ステップとが、複数回繰り返され、各繰り返し後の補正された投影配置構造の推定が、次の繰り返しの投影配置構造の新たな初期推定の役割を果たし、最後の補正された投影配置構造の推定が、最後に適用された繰り返しの補正された投影配置構造の推定に対応する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の方法。
8. 計算装置において実行されたときに、先行する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されているコンピュータプログラムコード、を備えたコンピュータプログラム。
9. コンピュータプログラムを実行するように構成されている少なくとも１つのプロセッサ（１１２）と、
   コンピュータプログラムおよび関連データを記憶するように構成されている少なくとも１つのメモリ（１１３）と、
   を備えた装置において、
   前記装置が、医療用撮影装置に接続可能であり、かつ、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されていることを特徴とする、
   装置。

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