JP7126171B2 - ヘリカルコンピュータ断層撮影における動き推定および補償システムと方法 - Google Patents
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Description
の場合、各ボクセル
は、
自体のセクションを使用して再構成され、
として記される。
のパラメータ記述が
であるとする。
に対応するパラメータ区間を
とする。ヘリカルCTスキャンでは、通常、放射線源はスキャン軌道
に沿って一定の速度で移動するので、パラメータ
は時間と共に識別することができる。
は動的対象を表し、
は時間を表す。したがって、すべてのボクセル
に対して、
の値は全ての
について同じであるいくつかの参照時刻
にではなく、いくつかの時間
に再構成され、
は区間
の中点である。したがって、ヘリカルスキャンの場合には、関数
のみを再構成することが好ましい。
を再構成することができる。対照的に、ヘリカルスキャンではFOVは常に変化する。これは、円形スキャンおよびヘリカルスキャンの違い、並びに異なるモーションアーチファクトの推定および補償方法が必要な理由を説明するものである。
および
とすると、区間
205は点
215を中心とし、区間
210は点
220を中心とする。
230は、スキャンの回転方向を識別する。対称性により、動き推定(ME)が、2つの区間から計算された部分角度再構成(PARs)に基づいて実行される場合、推定された動きモデルは、時間
225に対応することになる。
235が、PARsを計算するために使用される(平行ビームジオメトリにおける)方向の範囲を表すと仮定する。ROI(関心領域)のファン角度の半分を
とする。ここで、
は中心半径240であり、
245は回転距離の線源から中心までの距離である。そのため、以下のとおりとなる。
である。図4には、
405を通る垂直断面400が示されている。高いピッチ値でスキャンを実行することが望ましいので、図4にそのようなPI線の一つを示すように、体積
405がPI線410のかなり近くに位置していることは明らかである。また、図5のPI線500では、一方の端点が
の内側に位置し、他方の端点が
の内側に位置する。
205内にあり、頂部端点は
210内にあり、また、
225に対して対称である。らせんピッチが高い場合、
405は、
500を含むかなり「薄い」集合である。したがって、異なる
225についてポテトチップス
500は交差しない。
および
をそれぞれ使用して、2つのPARs
および
を再構成する。PARsは座標
に再構成される。これらの座標は、式
によって物理座標に変換される。
の値は、区間
に制限される。ここで、
は、結果として得られる体積が厳密に
の内側になる程度に十分に小さい。
は全て面
に属することを思い出されたい。項
は、体積
内の対称的に歪んだ面
の値に対応する。数式4を解くことにより、2つの歪んだ面上の
および
の値が一致することが保証される。数式4の解が求められると、面
上の点は、以下の数式に従って移動すると仮定される。
が二次元であること、すなわちゼロ
成分を有することが要求され得る。このように、数式4は2D画像を登録することと等価である。この手法の欠点は、面
から離れる動きが無視されることである。動きベクトル
が3Dである場合、動き推定の精度は向上するが、ノイズ安定性は低下する。
から次のものへ滑らかに変化することを保証するために、全ての
について互いに独立しているので、数式4の問題は、全ての
に対して組み合わされ、また、
に沿って
の平滑化を強化する正則化部を追加してもよい。
と表し、対の第1セクションを
と表し、対の第2セクションを
と表す。線源がセクションに沿って移動する間の対象の動きの量がごく僅かであるように、セクションは長すぎてはならない。同時に、関心対象のいくつかの特徴が明確に認識できるよう、関心対象の一部の不完全な再構成を可能にするべく、セクションの長さは短すぎてはならない。
に対応するスキャンデータを用いて再構成された画像を
と表し、
に対応するスキャンデータを用いて再構成された画像を
と表す。画像が再構成される点の集合
は、両方のセクションで同じでなければならない。この点集合を
と表記する。検出器の範囲が限られているため、点の集合は大きすぎず、一般的に
上の点と
上の点を結ぶ線(コード)のごく近傍にある。特に、これらの再構成は関心対象のサブセットに関係する。軌道
および
のセクションは一般的に限られた角度範囲をカバーするので、
および
の再構成は、部分角度再構成(PARs)と呼ばれる。
および
の再構成は、減衰係数を正確に復元することを試みる必要はなく、代わりに、例えば強化されたエッジを用いて、対象の修正画像を再構成することができる。再構成の主な要件は、スキャン中に対象物に動きがない場合、
と
が互いに非常に近いことである。
に近い時間に、領域
の近傍で対象が受けている変形の推定値とみなされる。すべての中心点
ついて領域
で推定された動きを補間することにより、関心対象内の関心領域について大域的変形関数が得られる。この変形機能は、その点が放射線源によって照射された時間間隔に依存して、対象の異なる点
での変形が、常時ではなく、固定時間で推定されるという特性を有する。
Claims (20)
- 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することによって動きを推定し補償する方法であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集する工程と、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択する工程と、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別する工程と、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点のうちの1つと関連づけられるとともに、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
複数のセクション対のサブセットを選択する工程と、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程と、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程と、ここで該変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程とを含み、
前記方法は、さらに、動き情報信号を取得する工程を含み、前記複数の中心点それぞれの間隔と前記複数の中心点それぞれの位置は、前記動き情報信号に基づくことを特徴とする、方法。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することによって動きを推定し補償する方法であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集する工程と、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択する工程と、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別する工程と、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点のうちの1つと関連づけられるとともに、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
複数のセクション対のサブセットを選択する工程と、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程と、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程と、ここで該変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程とを含み、
前記方法は、さらに動き情報信号を取得する工程を含み、前記サブセットの前記第1セクションの長さおよび前記第2セクションの長さは、前記動き情報信号に基づき増減されることを特徴とする、方法。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することによって動きを推定し補償する方法であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集する工程と、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択する工程と、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別する工程と、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点のうちの1つと関連づけられるとともに、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
複数のセクション対のサブセットを選択する工程と、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程と、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程と、ここで該変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程とを含み、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および前記第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程はさらに、ある時点における関心対象内のある点の変形を推定する工程を含み、これは前記点が前記放射線源のコーンビームによって照射されている時間区間中にされることを特徴とする、方法。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することによって動きを推定し補償する方法であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集する工程と、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択する工程と、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別する工程と、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点のうちの1つと関連づけられるとともに、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
複数のセクション対のサブセットを選択する工程と、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程と、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程と、ここで該変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程とを含み、
前記スキャンデータおよび前記推定された変形を使用して、前記関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程はさらに、前記サブセットに対する変形推定を補間することにより、前記関心対象の変形を推定する工程を含むことを特徴とする、方法。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することによって動きを推定し補償する方法であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集する工程と、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択する工程と、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別する工程と、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点のうちの1つと関連づけられるとともに、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に互いに離れて配置されており、
複数のセクション対のサブセットを選択する工程と、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程と、ここで前記再構成された第1部分画像及び前記再構成された第2部分画像は重なりを有し、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定する工程と、ここで該変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、動き補償画像を生成する工程と
を含むことを特徴とする方法。 - 前記各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像とを再構成する工程はさらに、実質的な重なりを有する関心領域内の第1部分画像および第2部分画像を再構成する工程を含む、請求項1~5のいずれかに記載の方法。
- 前記第1セクションおよび前記第2セクションの間の少なくとも1つのコードを識別する工程をさらに含み、前記各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像および前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成する工程はさらに、少なくとも1つのコードの近傍の一組の点において、前記第1部分画像および第2部分画像を再構成する工程を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記複数のセクション対各々の前記第1セクションおよび前記複数のセクション対各々の前記第2セクションは、πに等しい角距離だけ互いに離れている、請求項1~5のいずれかに記載の方法。
- 前記複数の中心点が前記ヘリカルCT放射線源の軌道に沿って等間隔に配置される、請求項1~5のいずれかに記載の方法。
- 前記サブセットの各セクション対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像および前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成する工程は、局所断層撮影(LT)法、厳密な再構成または準厳密な再構成技術に基づく、請求項1~5のいずれかに記載の方法。
- 前記各サブセット対について、前記第1セクションおよび前記第2セクションの間の少なくとも1つのコードを識別し、識別されたコードの近傍で各ペアの前記第1部分画像および前記第2部分画像を再構成して、二次元の第1部分画像および二次元の第2部分画像を生成するとともに、該二次元の第1部分画像および二次元の第2部分画像を用いて画像登録を行う工程をさらに含む、請求項6に記載の方法。
- 前記各サブセット対について、前記第1セクションおよび第2セクションの間のコード面を識別し、該識別されたコード面の近傍で各対の前記第1部分画像および第2部分画像を再構成して、三次元の第1部分画像および三次元の第2部分画像を生成するとともに、該三次元の第1部分画像および三次元の第2部分画像を用いて画像登録を行う工程をさらに含む、請求項6に記載の方法。
- 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータから画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することにより、動きを推定し補償するシステムであって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを記憶するメモリと、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することにより、動きを推定および補償するデータ処理装置とを含み、前記データ処理装置は、
ヘリカルCTスキャンデータを前記メモリから読み込むことと、
放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択することと、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別することと、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点の1つと関連付けられており、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に互いに離れて配置されており、
前記複数のセクション対のサブセットを選択することと、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することと、ここで前記再構成された第1部分画像及び前記再構成された第2部分画像は重なりを有し、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定することと、ここで前記変形はスキャン中の対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、前記関心対象を再構成することによりモーションアーチファクト補償画像を生成することと
を実行するように適合された、システム。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することにより動きを推定および補償する方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を有する1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集することと、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択することと、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別することと、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点の1つと関連づけられ、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
前記複数のセクション対のサブセットを選択することと、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することと、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の各画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定することと、ここで前記変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、モーションアーチファクト補償画像を生成することとを含み、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定することはさらに、ある時点における関心対象内の点の変形を推定することを含み、これは前記点が放射線源のコーンビームによって照射されている時間区間中にされることを特徴とする、媒体。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することにより動きを推定および補償する方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を有する1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集することと、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択することと、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別することと、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点の1つと関連づけられ、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に配置されており、
前記複数のセクション対のサブセットを選択することと、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することと、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の各画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定することと、ここで前記変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、モーションアーチファクト補償画像を生成することとを含み、
前記スキャンデータおよび前記推定された変形を使用して、前記関心対象を再構成することにより、前記モーションアーチファクト補償画像を生成することはさらに、前記サブセットに対する変形推定補間により、前記関心対象の変形を推定することを含むことを特徴とする、媒体。 - 関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータからの画像再構成におけるモーションアーチファクトを低減することにより動きを推定および補償する方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を有する1つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
関心対象のヘリカルコンピュータ断層撮影(CT)スキャンデータを収集することと、ここで前記スキャンデータは、コーンビームを生成するための放射線源と、前記コーンビームを検出するための放射線検出器とを使用して取得され、
前記放射線源の軌道に沿って複数の中心点を選択することと、
前記放射線源の軌道に沿って複数のセクション対を識別することと、ここで前記複数のセクション対のそれぞれは、前記複数の中心点の1つと関連づけられ、各セクション対の第1セクションおよび各セクション対の第2セクションは、前記中心点の両側に互いに離れて配置されており、
前記複数のセクション対のサブセットを選択することと、
各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像と第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することと、ここで前記再構成された第1部分画像及び前記再構成された第2部分画像は重なりを有し、
前記各サブセット対について、前記第1部分画像および第2部分画像の各画像登録を実行して、前記第1部分画像を前記第2部分画像に変換する変形を推定することと、ここで前記変形はスキャン中の関心対象の動きを表すものであり、
前記スキャンデータおよび推定された変形を使用して、関心対象を再構成することにより、モーションアーチファクト補償画像を生成することと
を含む媒体。 - 前記各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像および前記第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することはさらに、実質的な重なりを有する関心領域内の前記第1部分画像および第2部分画像を再構成することをさらに含む、請求項14~16のいずれかに記載の媒体。
- 前記第1セクションおよび第2セクションの間の少なくとも1つのコードを識別することをさらに含み、前記各サブセット対について、前記第1セクションのスキャンデータからの第1部分画像および第2セクションのスキャンデータからの第2部分画像を再構成することはさらに、少なくとも1つのコードの近傍にある一組の点において、前記第1部分画像および第2部分画像を再構成することを含む、請求項14~16のいずれかに記載の媒体。
- 前記各サブセット対について前記第1セクションおよび第2セクションの間のコードを識別することと、識別されたコードの近傍において各対の前記第1部分画像および第2部分画像を再構成して、二次元の第1部分画像および二次元の第2部分画像を生成することと、前記二次元の第1部分画像および二次元の第2部分画像を使用して画像登録を実行することをさらに含む、請求項14~16のいずれかに記載の媒体。
- 前記各サブセット対について、前記第1セクションおよび第2セクションの間のコード面を識別することと、前記識別されたコード面上で各対の前記第1部分画像および第2部分画像を再構成して、三次元の第1部分画像および三次元の第2部分画像を生成することと、前記三次元の第1部分画像および三次元の第2部分画像を用いて画像登録を行うことをさらに含む、請求項14~16のいずれかに記載の媒体。
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Citations (4)
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---|---|---|---|---|
US20110142313A1 (en) | 2009-12-15 | 2011-06-16 | General Electric Company | Method for computed tomography motion estimation and compensation |
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US20100202583A1 (en) * | 2009-02-03 | 2010-08-12 | Ge Wang | Systems and Methods for Exact or Approximate Cardiac Computed Tomography |
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