JP7346546B2 - Ｃｔ仮想単色撮像のための自動的適応エネルギ設定を行う方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理システム、画像処理方法、撮像装置、コンピュータプログラム要素、およびコンピュータ可読媒体に関する。

医療用マルチエネルギＣＴ（コンピュータ断層撮影）撮像、例えばデュアルエネルギＣＴでは、標準的なエネルギ積分型ＣＴ撮像を超える追加の診断能力を提供する。

マルチエネルギＣＴ撮像スキャナによって生成可能な画像の１つの特に有用なタイプは、事実上エネルギに依存しない（単一エネルギまたは単色）画像である。このような画像を生成するために異なるエネルギ（ｋｅＶ）設定を適用することにより、標準的なエネルギ積分型ＣＴよりも多くの利点を得ることができる。例えば、比較的高いエネルギ値の画像（７０ ｋｅＶより高い）は、ビームハードニングアーチファクトを生じにくい。一方、比較的低いエネルギ値の画像（７０ ｋｅＶより低い画像）は、改善された低コントラスト構造分解能と可視化を提供することができる。これは、脳画像診断において、灰白質と白質をより良く鑑別するために有用であり得る。また、比較的低いエネルギ値の画像を使用することは、例えば、撮像の前または撮像の間に患者に投与されるヨウ素造影剤の視覚化を改善し得る。

マルチエネルギＣＴの現在の放射線診断読取実務では、一連の画像について単色画像を見るとき、ユーザ（例えば、放射線科医）は複数の画像データセット（各々が特定のｋｅＶ設定を有する）を調べるか、または専用のデュアルエネルギワークステーションで作業する場合にはｋｅＶ設定を手動で変更する。

これらの手順は、画像データセットの生成を増加させるか、診断手順ワークフローに悪影響を与える。

したがって、放射線画像の処理を改善する必要があり得る。

本発明の目的は、さらなる実施形態が従属請求項に組み込まれる独立請求項の主題によって解決される。以下に説明する本発明の態様は、画像処理方法、画像処理システム、コンピュータプログラム要素、およびコンピュータ可読媒体に等しく適用されることに留意されたい。

本発明の第１の態様によれば、画像処理システムが提供され、該画像処理システムは、撮像装置によって関心のある解剖学的構造の撮像データを視覚化する要求を受信する入力インターフェースと、撮像データ、異なる撮像データ、またはコンテキスト（前後関係）データのうちの少なくとも１つに基づいて、撮像データから単色画像を形成するためのエネルギ値を決定するように構成されたエネルギ値決定器とを備え、前記エネルギ値決定器による決定は前記撮像データに当てはめられたエネルギ曲線に基づいており、前記撮像データは関心のある解剖学的構造の取得された一連の断面画像の一部を形成し、または該撮像データからそのような断面画像を導き出すことができ、該断面画像は解剖学的構造の異なる位置（ｚ）に関連し、前記エネルギ曲線は前記異なる位置（ｚ）の少なくとも部分組に割り当てられたエネルギ値制御点に当てはめられ、各エネルギ値制御点は前記異なる位置の部分組のそれぞれについてのそれぞれの既知のエネルギ値を表す。

前記異なる画像データは、異なる撮像方式から生じ得る。前記異なる撮像データは、前記撮像データに位置合わせされ得る。前記前後関係データは、前記撮像データを記述できる。該前後関係データは、前記画像データをキャプチャするときに撮像装置によって使用される撮像プロトコルから問い合わせられる。該前後関係画像データは、医療記録、データベース、または前記画像データに関連するヘッダファイルから適切な問合せインターフェースによって問い合わせられる。該前後関係データは、システムのユーザ（放射線科医など）によって、適切なユーザインターフェースを介して供給することもできる。

実施形態において、当該画像処理システムは、決定されたエネルギ値及び画像データに基づいて単色画像を形成するように構成された画像合成器を含む。任意の所与のエネルギ値（好ましくはｋｅＶで指定可能）に対する任意の所望の単色画像は、デュアルエネルギまたは光子計数撮像の前後関係において特に取得された少なくとも２つの基本画像から組み合わせられる。

実施形態において、当該画像処理システムは表示装置上で単色画像の視覚化を行うように構成された視覚化装置を含む。

前記エネルギ値決定器による決定は、前記画像データに当てはめられたエネルギ曲線に基づく。このような曲線を使用することにより、表示のために適応されたエネルギ設定を迅速に戻すための高い応答性が可能になる。

好ましくは、前記エネルギ値制御点は、画像データの異なる位置の真の部分組（実施形態では２つまたは３つほどに少ない）にのみ割り当てられる。前記一連の断面画像（本明細書ではスライスとも呼ばれる）は、一緒になって、当該関心のある解剖学的構造のボクセル値に関する表現を含む３Ｄ画像ボリュームを形成できる。スライスは、既知の再フォーマット技術から得ることができるような、異なる軸方位に関連し得る。次いで、前記曲線を使用して、任意の位置（特に、（既知の）エネルギ値制御点が割り当てられている位置以外の）についての対応するエネルギ値を効率的かつ迅速に計算することができ、これに基づいて、前記位置について単色画像を形成できる。当該エネルギ値制御点は、特定の組織タイプの組合せを見るために推奨される先験的に知られたｋｅＶ値によって形成できる。これらは、医学的知識ベース、医学的参考図書、または他の医学的知識源から得ることができる。

実施形態において、当該画像処理システムは、前記断面画像のそれぞれのものによって表されるか、または他の前後関係データから導出可能な、１以上の各組織タイプを決定するように構成された組織タイプ決定器を備え、その場合において、エネルギ値制御点は決定された組織タイプのそれぞれの１つまたは複数に対応する。

上記組織タイプ決定は、形態学的画像処理および／またはセグメンテーションなどの画像処理技法を含むことができる。画像値は、骨、灰白質若しくは白質、脂肪、筋肉、または関心のある任意の他の組織タイプなどの組織タイプに特徴的な既知の値と比較できる。前述のように、前記（または異なる）前後関係データは、画像プロトコルデータ構造に符号化された情報、またはＤＩＣＯＭなどのデータヘッダファイルなどのメタデータを含む。

実施形態において、前記曲線はＳ字型曲線などの連続曲線である。

実施形態において、前記関心のある解剖学的構造はヒトまたは動物の頭部である。

実施形態において、当該システムは、ユーザが前記決定されたエネルギ値を調整することを可能にするように構成されたユーザインターフェースを備える。これにより、ユーザはシステムによって計算された値をオーバーライドできる。

実施形態において、前記画像データはスペクトル情報を含んでいるか、またはそのようなデータは該情報から導出可能であり、該画像データは二重エネルギ（デュアルエナジ）またはスペクトル撮像によって得られる。

別の態様によれば、前記画像データを供給するための撮像装置が提供され、該装置は上記実施形態のいずれか１つによるシステムを含む。

別の態様によれば、画像処理方法が提供され、該方法は、撮像装置によって関心のある解剖学的構造からキャプチャされた画像データを視覚化するための要求を受信するステップと、前記画像データ、異なる画像データ、または前後関係データのうちの少なくとも１つに基づいて、前記画像データから単色画像を形成するためのエネルギ値を決定するステップとを含む。

この方法は、前記決定されたエネルギ値及び画像データに基づいて単色画像を形成するステップを含む。前記エネルギ値を決定は、前記撮像データに当てはめられたエネルギ曲線に基づく。前記画像データは関心のある解剖学的構造から取得された一連の断面画像の一部を形成し、またはそのような断面画像は前記画像データから導き出すことができ、これら断面画像は解剖学的構造の異なる位置（ｚ）に関連し、前記エネルギ曲線は前記異なる位置（ｚ）の少なくとも１つの部分組に割り当てられたエネルギ値制御点に当てはめられ、各エネルギ値制御点は前記異なる位置の部分組のそれぞれ１つについてのそれぞれの既知のエネルギ値を表す。

実施形態において、前記画像データは画像領域又は投影領域におけるものである。後者の場合、画像領域における断面画像は、適切な再構成アルゴリズムによって投影データから導き出される。

別の態様によれば、少なくとも１つの処理ユニットによって実行されるときに、該処理ユニットに前記方法を実行させるように適合されたコンピュータプログラム要素が提供される。

別の態様によれば、前記プログラム要素を記憶したコンピュータ可読媒体が提供される。

図１は、Ｘ線撮像装置の概略ブロック図である。 図２は、画像処理システムの概略ブロック図である。 図３Ａは、撮像データに当てはめられる例示的なエネルギ曲線を示す。 図３Ｂは、撮像データに当てはめられる例示的なエネルギ曲線を示す。 図４は、提案された画像処理システムおよび方法によって得られる例示的なＣＴ Ｘ線画像である。 図５は、画像処理方法のフローチャートである。

本発明の例示的な実施形態を、以下の図面を参照して説明する。

図１を参照すると、該図は、Ｘ線撮像装置ＩＡ及び画像処理システムＩＰＳを備えるＸ線撮像構成の概略図である。

上記画像処理システムは、以下でさらに詳細に説明するように、撮像装置ＩＡによって供給される画像データＩＭを処理するように構成される。

まず、撮像装置ＩＡに目を向けると、該装置は、図１に概略側面図で示されている。撮像装置ＩＡの実施形態は、Ｃアーム撮像装置、ＣＢＣＴ（円錐ビームＣＴ）スキャナ、ＣＴスキャナ、またはトモシンセシス若しくは準３Ｄ用に構成されたマンモグラフィ装置などの、容積測定（すなわち、３Ｄ）撮像用に構成されたものを含む。他の例として、（平面）２Ｄ放射線撮影法のために構成された実施形態も、本明細書において想定される。以下では、ＣＴ実施形態を主に参照するが、ここでも、これは単に例示的なものであり、決して限定的なものではない。

さらに、好ましくは、撮像装置ＩＡはスペクトルまたはデュアルエネルギ撮像のために構成される。換言すれば、撮像装置ＩＡによって生成される画像データは、スペクトルデータを含み、これについては、以下でさらに詳述する。

引き続き図１を参照すると、撮像可能な物体ＯＢが撮像軸Ｚを伴う断面で示されている。図１において、撮像軸Ｚは描画平面内に延びている。本明細書で想定されるＸ線撮像装置の主な用途は医療分野であるが、非破壊材料試験または手荷物スクリーニングなどの非医療の前後関係が本明細書において除外されるものではない。したがって、「物体ＯＢ」という用語は、本明細書では人間若しくは動物の患者またはその解剖学的部分などの生きた「物体」を含むのみならず、無生物の物体も含むように広い意味で使用される。

より詳細には、Ｘ線撮像装置ＩＡは、１つ以上のＸ線源ＸＳ及びＸ線感応検出器ＸＤを含む。使用時において、物体ＯＢはＸ線源ＸＳ及びＸ線検出器ＸＤ内の検査領域内に軸Ｚに沿って位置決めされる。当該検査領域は、本明細書では画像領域とも呼ばれる３Ｄ空間の一部を形成する。物体ＯＢが人間の患者である場合、その長手方向軸は、当該画像領域においてＺ軸に沿って延在する。造影剤を、より良好な軟組織分解能のために、撮像の前または最中に投与できる。想定される造影剤の種類には、ヨウ素、バリウムなど、またはそれらの混合物が含まれ得る。

Ｘ線源ＸＳは励起されてＸ線ビームＸＢを生成し、該Ｘ線ビームＸＢはＸ線源（又は複数のＸ線源）ＸＳの焦点ＦＳから発し、検査領域、したがって物体ＯＢの少なくとも関心領域を横切る。図１において、ＯＸは光軸であり、Ｘ線ビームＸＢの主伝搬方向であり、軸ＹはＯＸに平行である。具体的には、光軸ＯＸは、焦点ＦＳから検出器ＸＤまで延び、ある点で検出器Ｄと交差する。検出器ＸＤの画像面は座標ｘ、ｚを有し、軸Ｘは撮像軸Ｚに直交し、軸Ｘ、Ｚは、両方とも、光軸ＯＸまたは軸Ｙに直交する。

Ｘ線放射は物体ＯＢの物質（例えば、組織、骨等）と作用し合う。相互作用の後、該Ｘ線放射は物体ＯＢの遠い側に出現し、次いでＸ線検出器ＸＤに衝突する。該衝突するＸ線は検出器ＸＤによって検出され、電気信号に変換される。該電気信号は、適切なアナログ－デジタルＡＤ変換回路（図示せず）によって投影データπに変換され、該データは、次いで、以下により詳細に説明するように、画像プロセッサＩＰＳによってＸ線画像に処理され得る。該Ｘ線画像は、撮像された物体ＯＢの内部の詳細を明らかにし得る。これは、撮像された物体ＯＢの診断及び治療又は他の検査に役立つ。

視覚化装置ＶＩＺは、上記Ｘ線画像の画像値をカラー値又はグレー値にマッピングする。次いで、上記カラー又はグレー値は、１つ以上の表示装置ＤＤを駆動するビデオ回路によって処理することができ、該１つ以上の表示装置ＤＤ上にＸ線画像を表示させる。表示される画像の見え方は、例えば、ユーザによってまたは自動的に、ウィンドウ／レベル設定を介して調整できる。これらの設定は、適切なユーザインターフェース（複数可）によって調整できる。上記ウィンドウ／レベル設定は、画像値がグレー値またはカラー値の間隔にマッピングされる方法を規定する。

当該Ｘ線画像は、ＨＩＳ（病院情報システム）のＰＡＣＳ（画像アーカイビングおよび通信システム）または他のメモリ若しくはデータベースに記憶することができ、又は他の方法でさらに処理できる。

ここで投影データの処理についてより詳細に説明すると、実施形態において、撮像装置ＩＡの信号処理チェーンは、フィルタ処理逆投影、反復、代数または他の再構成アルゴリズムなどの再構成アルゴリズムを実行する再構成器ＲＥＣＯＮを含むことができる。該アルゴリズムに基づいて、再構成器ＲＥＣＯＮは、検出器ＸＤの画像面内に位置する投影データπを、該検出器の画像面に垂直な（画像領域内の）それぞれの面に位置する１つまたは複数のスライス画像に変換する。したがって、該再構成器は、投影領域からの投影画像πを画像領域内のスライス画像にマッピングする。一般に、複数の投影画像が撮像軸Ｚ上の各撮像位置について物体の異なる方向から取得され、再構成器ＲＥＣＯＮは該撮像軸Ｚに沿った各撮像位置についてそれぞれのスライス画像を生成することが理解されるであろう。ＣＴでは、異なる方向からの取得は、Ｘ線源および／または検出器が物体ＯＢの周りを回転して異なる方向に沿う複数の投影画像πのこの組を取得する回転配置によって、達成される。回転中又は回転間において、物体と線源及び／又はＸ線検出器との間に軸Ｚに沿う相対的な横方向の運動が存在する。ＣＴのような一実施形態では、該横方向運動は撮像中に軸Ｚに沿って（患者ＯＢが上に居る）検査テーブルを前進させることによって行われる。

撮像軸Ｚに沿った全てのカバーされた撮像位置に関するスライス画像は、当該関心のある解剖学的構造の３Ｄ画像ボリュームＶを形成する。該関心解剖学的構造は、患者の頭部、胸部、心臓などであり得る。該ボリュームの空間的範囲（または長さ）は、当該関心のある解剖学的構造の長手方向の広がりに相当することが好ましい。

ＣＴまたは同様の容積測定撮像方式では、各スライス画像内の画像値は画像領域内の異なる位置に対応する。各位置は、ボクセル座標と呼ぶことができる。ボクセル座標は、画像値と、該画像値が割り当てられた検査領域における３Ｄ内の位置との両方を指定する。各画像は、当該軸に沿った特定の撮像位置ｚにおける面Ｘ，Ｙに位置するスライス画像である。したがって、各スライス画像は、固有の撮像位置ｚに関連付けられる。したがって、各ボクセルは、ｚ座標と、ｚにおける所与の平面内の２つの座標ｘ、ｙとを含む。特定のスライス画像（ｚにおける）における画像位置ｘ，ｙを参照するとき、これら位置における画像値は、「ピクセル」と呼ぶこともできる。標準フォーマットにおいて、ボリュームＶ内のスライスの面は撮像軸Ｚに対して垂直である。しかしながら、スライス画像は再フォーマット要素（図示せず）を使用して再フォーマットされる。再フォーマットツールは、標準ボリュームＶから、撮像軸Ｚとは異なる新しいユーザ指定可能な軸Ｚ´に垂直な新しい一連のスライス画像を計算するための再フォーマットアルゴリズムを実行するようにソフトウェアで構成できる。該新しい軸は、標準撮像軸Ｚに平行でなくてもよい。このようにして、ユーザは、例えば、頭蓋頭部画像を横断画像に再フォーマットできる。

操作コンソールＣＣは、ユーザが撮像を開始することを、および／またはスキャンタイプ、身体部分、およびｍＡ、ｍＡｓ、ｋＶｐ、回転時間、コリメーション設定値、ピッチなどのＸ線源（管）ＸＲ設定値のうちの任意の１つまたは複数の撮像パラメータを設定することを可能にする。

Ｘ線管は、陽極及び陰極を備える。陰極で発生した電子は、該陰極から放出され、陽極に向かって加速される。該電子は、陽極材料と作用し合ってＸ線放射を生じる。ｍＡ、ｍＡｓは陰極電流のアンペア数および活性化時間に関連する一方、ｋＶｐは、Ｘ線管ＸＲの陽極および陰極の両端間の最大電圧に関連する。３つの設定ｍＡ、ｍＡｓおよびｋＶｐは、出射Ｘ線ビーム中の光子のエネルギ（ｋｅＶ）を決定する。したがって、これらの設定値はｋｅＶ設定値と呼ばれる。「スキャンタイプ」は螺旋状または軸方向であってもよく、および／または胸部、肺、肺塞栓症、心臓などの撮像されるべき解剖学的構造を指定できる。「ピッチ」は、マルチスライススパイラルＣＴにおけるパラメータであり、検出器コリメーションに対するテーブル増分の比として定義される。

検出器ＸＤはフラットパネル検出器であってもよいが、本明細書では湾曲した実施形態も想定される。検出器ＸＤは、直接変換タイプでも、間接変換タイプでもよい。

前述したように、撮像装置ＩＡは、スペクトル又はデュアルエネルギ撮像用に構成される。一実施形態では、これはデュアルエネルギ撮像のために構成された検出器ＸＤを有することによって達成される。そのようなデュアルエネルギ撮像構成のいくつかの例示的な実施形態において、検出器ＸＤは、図１に概略的に示すように、一方の層Ｕを他の層Ｌの上に有する、２つの別個の検出器層を含む。２つの検出器層Ｌ，Ｕは、異なる放射線感度プロファイルを有し、換言すれば、異なるエネルギの光子に対して感度がある。一方の層Ｕは低いエネルギ（本明細書では「低エネルギ」と呼ぶ）光子に対して感受性であり、他方、例えば、下層は、高いエネルギ（本明細書では「高エネルギ」と呼ぶ）光子に対して感受性である。低エネルギ感知層Ｕは、高エネルギ感知層Ｌの上に配置できる。

一実施形態において、当該検出器は、間接変換型であり、２つの検出器層Ｕ、Ｌは異なる密度の材料を使用することによって実現され得る。例えば、低エネルギ感受性部分に低密度材料を使用し、高エネルギ感受性層Ｌに高い（より高い）密度材料を使用できる。具体的には、低エネルギ光子感受性検出器層Ｕがイットリウムベースのガーネット材料から作製できる一方、高エネルギ感受性検出層はガドリニウムオキシスルフィドＧＯＳまたは他の適切な材料から作製できる。層Ｕ、Ｌを順に重ねて配置することによって、自然で同時の位置合わせを達成できる。

２つの層Ｕ、Ｌによって検出される投影データは、スペクトルデータを表す。このスペクトルデータから、上側および下側エネルギの間の任意のエネルギ値Ｅ（ｋｅＶで測定される）に対する仮想単色画像を、画像合成器ＩＳにより計算的に導出できる。上述のような二重層構成では、物理的ｘ線源ＸＲによって提供されるスペクトルが一般に多色性であることが理解されるであろう。それにもかかわらず、仮想単色画像に、以下でより詳細に説明するように、適切な重みによる線形結合によって到達できる。所与のエネルギに関する単色画像は、該所与のエネルギにおける概念的な単色線源が曝露に使用されたとしたら得られた可能性のある画像の近似を表す。該概念的な単色線源は、単一のピークエネルギスペクトルを有するものと考えられる。

具体的には、高／低エネルギについてそれぞれの層Ｌ，Ｕで検出されたそれぞれの投影データは、再構成器ＲＥＣＯＮによって２つの基本スライス画像に再構成できる。従って、ボリュームＶは、位置ｚ毎にそのように再構成された２つの基本スライス画像を含む。該基本画像は、以前に患者に導入された造影剤などの２つの異なるそれぞれの基本材料のいずれかに関連し得る。代わりに、該２つの基本画像は、コンプトン散乱および光電吸収などの、組織対放射線相互作用の２つの異なる態様に関連し得る。これらの２つの効果は一緒に組み合わさって、少なくとも部分的に、ビームＸＢと患者組織との相互作用後の検出器ＸＤでの記録としてのＸ線ビームＸＢの観察される減衰を説明するものとなる。Ｒ ＡｌｖａｒｅｚおよびＥ Ｓｅｐｐｉによって、「Ａ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｎｏｉｓｅ ａｎｄ Ｄｏｓｅ ｉｎ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｕｃｌｅａｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、Ｖｏｌ ＮＳ‐２６、Ｎｏ．２、１９７９年４月に報告されているように［特に式（１）～（３）を参照されたい］、これらの２つの基本画像が特定の２つの上側および下側のエネルギについて得られると、該上側および下側のエネルギの間の任意の他のエネルギについての任意の単エネルギ画像を、当該２つの基本画像から線形結合によって計算できる。該線形結合のための重みは、所望のエネルギについて、コンプトン散乱および吸収などの光電相互作用の既知のエネルギ依存性の機能的表現を評価することによって得られる。Ａｌｖａｒｅｚアプローチと関連するアプローチは、減衰係数がエネルギに依存するという事実を利用する。

前述したデュアルエネルギ構成は、従来の単一層検出器でも実現でき、その場合、それぞれが異なるエネルギで放射線を発生する２つの異なるｘ線源が使用されることが理解されるであろう。さらなる変形例として、単一のｘ線源を使用してもよいが、このｘ線源は異なるエネルギレベルで動作するように切り替えられ得る。さらなる実施形態では、単一エネルギ画像を計算によって導出できる（ピクセル当たりのエネルギビンヒストグラムの形態の）全エネルギスペクトルを検出するが可能な光子計数検出器構成が使用される。

上側エネルギと下側エネルギとの間の任意の所与のエネルギに対して（仮想）単色画像を生成できることは、これが、撮像したい任意の所与の組織タイプまたは組織組合せに対して高い画質（「ＩＱ」）を有する調整された画像を生成することを可能にするので有用である。ＩＱは、特に、単一ノイズ比、コントラストノイズ比（「コントラスト」）、および明るさまたは輝度によって定量化可能である。異なる組織タイプまたはそれらの組合せは、異なるエネルギレベルに対して異なるコントラストで表され得る。より具体的には、１つの特定の材料に最適であり得るエネルギレベル／設定は、他の関心材料に対して劣り得る。

提案される撮像配置は、ユーザがユーザ選択可能なエネルギ値Ｅ（ｋｅＶ単位）で単色画像を計算することを可能にするだけではない。提案される画像プロセッサＩＰＳは、さらに、所与の撮像位置ｚにおける如何なる所与の画像スライスに対するエネルギレベルも自動的に選択するように構成される。より詳細には、本明細書では所与の画像の解剖学的構造および意図される観察目的のために最適なｋｅＶ値を自動的に選択することが提案される。このことは、ｋｅＶ設定の手動選択およびルーチン的診断読取り中の画像データセットの複数生成をなくすことになるので、より良好な診断読取りワークフローを可能にする。

図２に、異なるｚ位置の画像による解剖学的構造又は組織タイプに基づいた自動適応エネルギ設定のための、提案された画像処理システムＩＰＳのブロック図を示す。説明されているように、画像処理システムＩＰＳは投影π画像を異なるｚ位置の異なるスライス画像（２つの基本画像を含む）に再構成できる再構成器ＲＥＣＯＮを含む。異なるｚ位置におけるスライス画像は、一緒になって、撮像された物体ＯＢの少なくとも関心領域（ＲＯＩ）を表す画像ボリュームＶを形成する。ＲＥＣＯＮは、ＩＰＳが、以下でさらに説明されるように、オフライン実施形態において再構成器ＲＥＣＯＮによって以前に再構成された既存の再構成ボリュームＶに対して作用し得るので、オプションである。

大まかに言えば、使用中に、ボリュームＶが既に再構成されていると仮定すると、ユーザは撮像軸Ｚに沿った所与の位置ｚのスライス画像を見ることを要求する。要求された位置ｚは入力ポートＩＮで受け取られる。次いで、組織タイプ決定器ＴＴＤは、要求された位置ｚで予想される組織タイプまたは組織タイプの組合せを確定する。組織タイプに関する情報は、必要な投影画像または再構成画像ボリュームＶ内のＤＩＣＯＭメタデータなどの前後関係データから間接的に導出できる。代替として、または好ましくは、セグメント化または画像形態処理をＴＴＤによって使用して、以前に再構成された画像ボリュームを要求された位置ｚで調べる。一実施形態では、従来のスライス画像が或る位置において、この位置に属する２つの基本画像を加えることによって形成される。該従来のスライス画像は、上記２つの基底画像を加算することによって形成できる。例えば、光電吸収像とコンプトン散乱基本画像とを加算することにより、ビームＸＢの平均エネルギにおけるスライス像に相当する従来のＣＴスライス像を得る。代わりに、適切であれば、関心のある要求された位置ｚにおける２つの再構成された基本画像のいずれか１つを、組織タイプ決定のために使用できる。要求された位置ｚを受信する時点で再構成されたボリュームが存在しない場合、組織決定のための調査撮像データを、調査スキャンまたは位置特定（ローカライザ）スキャンで取得できる。調査または位置特定スキャンは、管ＸＳの回転を伴わない平面取得であり、低線量画像が、回転取得中よりも低い線量で取得される。他の例として、組織タイプを識別するには投影データπをセグメント化することで十分であり得る。さらに代替的に、異なる撮像方式（例えば、ＭＲＩまたは放射撮像方式ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴなど）によって取得された以前の画像を使用して、位置ｚにおける組織タイプを決定する。画像セグメント化に代えて又は加えて、形態学的画像処理が、組織タイプを決定するために使用される。

次いで、位置ｚにおける決定された組織タイプまたは組織タイプの組合せに対応する適切なエネルギ値Ｅがエネルギ値決定器ＥＶＤによって導出され、その動作は、図３において以下でより完全に説明される。該決定されたエネルギ値は、自動的に決定されたエネルギ値に関する所望の仮想単色画像をボリュームＶ内の位置ｚにおける再構成基本画像から合成するために、画像合成器ＩＳに転送される。

次いで、該単色画像は視覚化装置ＶＩＺによって処理されて、グレー値又はカラー値コーディングで該単色画像の視覚化を生成し、次いで、これが表示装置ＤＤ上に表示される。適切な画像値への変換には、ハウンスフィールド単位、ＨＵ、物質濃度ＭＧ／ＣＣのいずれか１つへの変換または原子番号値Ｚに影響することが含まれる。

決定されたエネルギ値は、適切なユーザインターフェースＵＩを介してユーザによって変更または無効にされ得る。この場合、画像合成器ＩＳは、ユーザが提供した新たなエネルギ値に基づいて単色画像を再計算する。

エネルギ値決定器ＥＶＤは、異なる組織タイプのビューのための適切なエネルギ値を表にした又は詳述した医療参考記録に基づいて、単色画像に関するエネルギ値を検索できる。しかしながら、好ましくは、好ましい実施例で提案されるように、エネルギ曲線Ｓが特定の画像ボリュームＶに基づいて計算される。エネルギ値決定器ＥＶＤによって実行される該計算は、Ｚに沿った特定のサンプリング位置に関する好ましくは数個（２つまたは３つ程度）の規定されたエネルギ値（ここではエネルギ制御点と呼ぶ）に該曲線を当てはめることを含み得る。該曲線Ｓは任意の数のエネルギ制御点に当てはめることができる。該エネルギ曲線は、関連する軸Ｚ上のｚ位置と、該位置に関連する、したがってそれぞれのエネルギ撮像位置ｚにおける組織タイプ組成に関連するエネルギ値との間の関数関係を記述する。これは図３ＡおよびＢに図式的に示されており、ここで、これら図を参照する。上述の実施形態はボリュームが既に再構成されていると仮定しており、したがって、これらの実施形態は、オフライン実施形態と呼ばれる。当該ボリュームを形成すべき全てのスライス画像が全く若しくは完全には再構成されていないリアルタイム又はオンラインの実施形態も想定される。この場合、一旦位置が要求されると、２つの基本画像が、この位置について又は少なくとも１つ以上の位置（３つ、それ以上の又は全ての位置ｚなど）について、エネルギ曲線Ｓを確実に当てはめれるように再構成される。次いで、エネルギ値が上述のように決定され、次いで、合成器ＩＳは決定されたエネルギ値について単色画像を計算する。次いで、該単色画像はユーザのために表示される。

図３Ａは，エネルギ値が所与のボリュームＶ内のそれぞれのｚ位置（またはスライス番号＃）に関連付けられた、本明細書で想定されるエネルギ曲線の例を示す。図３Ａの例は、頭部または頭蓋骨撮像から描かれているが、一般的な用途のものであり、他の解剖学的構造のために、または非医学的状況のためにも等しく使用できる。図からわかるように、８０ ｋｅＶおよび５０ ｋｅＶのエネルギ値の値がそれぞれ割り当てられた２つの不変領域がある。組織タイプ不変性の２つの領域の間には、エネルギ値が規定値の一方から他方に遷移する移行領域がある。該移行領域は、組織タイプの混合が存在する領域に対応する。該遷移は好ましくは緩やかであり、一実施形態では、図３Ａに示されるようなＳ字状曲線を形成する一方、代わりに、線形、区分線形、区分線形および一定、非線形、区分非線形などの他の関数タイプも使用できる。該関数は、好ましくは遷移をモデル化できる。異なるＳ字形関数の和のような、同じまたは異なる関数タイプの組合せが使用されてもよい。本明細書で想定されるＳ字形関数のタイプには、ロジスティック、双曲線正接、アークタンジェント、グデルマンニアン、および他の多くのものが含まれる。特定の確率分布または密度関数を使用することもできる。

図３Ｂは、異なるｚ位置における３つのスライス画像Ｐ１、ＭおよびＰ２の例におけるエネルギ曲線Ｓ対ｚ位置をさらに示す。画像Ｐ１およびＰ２などの組織タイプの不変性の領域は、比較的均一な組織組成を見出すことができるｚ位置に対応する。言い換えれば、画像Ｐ１およびＰ２は，それぞれのエネルギ値ｅ１、ｅ３が既知であり、そのように割り当てられているそれぞれの純粋な組織を表す比較的「純粋な」画像を形成する。２つの純粋な画像Ｐ１とＰ２との間は、組織タイプの混合を表す混合画像Ｍであり得る。

本明細書で提案されるように、純粋な画像Ｐ１、Ｐ２に対する既知のエネルギ制御点が与えられれば、好ましくは連続的なエネルギ曲線Ｓがそれに当てはめられ、最良のエネルギ値が容易に分からない可能性があるそれぞれの混合画像Ｍについてでさえもエネルギ値ｅ２を規定するようにする。これら制御点は必ずしも純粋な画像Ｐ１、Ｐ２に関連する必要はなく、その好ましいエネルギ値が既知である、および／または導出することができる任意の画像に関連し得る。

従って、本明細書では、組織タイプ決定器ＴＴＤを使用して、ボリューム内のそれぞれの画像の組織タイプまたは組織組合せを決定し、比較的均一な組織組成に関連する画像に、本明細書ではエネルギ制御点と呼ぶことができる先験的に知られているエネルギ値を割り当てることが提案される。この場合、中間Ｚ断面における残りの混合画像は、特定の、例えば純粋な画像Ｐ１、Ｐ２における先験的に知られている値を通して曲線を当てはめることによって補間される。好ましくは、実施形態において、前記ＥＶＤは混合画像Ｍが位置する少なくとも１つの位置、または境界面画像Ｍ´が位置する境界面位置ｚＩＦに関する制御点エネルギ値も計算するように構成される。境界面画像Ｍ´は、２つの異なる組織タイプが好ましくは目立ったｘ線減衰を伴って出会う位置を表すものである。このような境界面位置の一例は、脳撮像における後頭蓋窩領域の尾側端部である。後頭蓋窩領域は、頭部の残りの部分と比較して、比較的硬くて塊状の骨組織に囲まれており、顕著な減衰差をもたらすため、脳画像診断に有利である。

ＩＰＳは、撮像装置ＩＡに統合されてもよいし、撮像装置ＩＡに関連付けられた汎用コンピューティングシステムに配置されてもよい。画像プロセッサＩＰＳは撮像装置に関連付けられたワークステーションに常駐するソフトウェアモジュールとして実装されてもよく、または代わりに、該画像処理システムＩＰＳはクラウドアーキテクチャで実装され、撮像装置ＩＡから離れたサーバなどの１つまたは複数のコンピューティングシステムにわたって分散されてもよい。後者の場合、投影画像πは、無線または有線通信ネットワークを介して、画像処理システムＩＰＳを実装する１つまたは複数のコンピューティングユニットＰＵに転送される。

一部またはすべての構成要素は、適切にプログラムされたＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）などのハードウェアまたはハード配線されたＩＣチップとして配置できる。具体的には、本明細書で開示されるＩＰＳの１つまたは複数の特徴は、コンピュータ可読媒体内に符号化された回路として／を用いて、および／またはそれらの組合せとして構成または実装され得る。回路は、ディスクリートおよび／または集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、およびそれらの組合せ、マシン、コンピュータシステム、プロセッサおよびメモリ、コンピュータプログラムを含むことができる。

ここで図４を参照すると、提案された画像処理システムＩＰＳの有用性を示すために例示的なＣＴ脳画像が示されている。図４は、４つの行Ａ～Ｄを示す。各行は、尾側（左）から頭側（右）までの断面画像を示す。各行のすべての画像は同じ３つの取得位置Ｚで非強調ＣＴ脳画像を示し、すべての画像は、３５／７０のような同じウィンドウレベル幅で表示される。画像から分かるように、視覚的外観は、同じウィンドウレベル／設定に対して異なるエネルギレベルに対して変化する。

第１の行Ａは、矢印によって示されるような後頭蓋窩アーチファクトを有する従来のスライス画像を示す。中等度の灰白質Ｇと白質Ｗのコントラストがある。行ＢとＣは異なる単色画像を示し、ここでは各断面に対して同じエネルギ値が使用されている。例えば、行Ｂでは、９０ ｋｅＶのエネルギ値が全体にわたって使用される一方、行Ｃは４０ ｋｅＶの単色画像を示す。それぞれの左画像は減少された後頭蓋窩アーチファクトを示すが、中間および右画像におけるコントラストは灰白および白質について悪化している。４０ ｋｅＶの単色画像が３つの断面全てについて生成される場合、後頭蓋窩領域におけるアーチファクトは悪化するが、行Ｃの中央断面に示されるように、灰白／白質についてはより大きいコントラストが存在する。しかしながら、行Ｃでは灰白質コントラストがコントラスト過多として特徴付けられる一方、右画像の灰白／白質コントラストは改善されている。

行Ｄは、提案された画像処理装置ＩＰＳを、断面毎に適応的、解剖学的構造ベースの、異なる単色エネルギレベルで適用することの有利な効果を示す。左の画像では９０ ｋｅＶの単色画像が生成されている一方、中央および右側断面では、それぞれ、４５および４０ ｋｅＶの単色画像が生成された。

全体として、列Ｄに示されるように、左の断面においては後頭蓋窩アーチファクトが低減され、中央画像および右画像のそれぞれにおいては灰白／白質コントラストｇ，ｗが強調されている。言い換えれば、ボリューム内の異なる解剖学的断面Ｚに対して最適化された単色画像を自動的に生成することによって、どの断面がユーザ（放射線技師など）によって観察されているかにかかわらず、画質を維持できる。

次に、図５のフローチャートを参照して、画像処理システムＩＰＳによって実施される画像処理方法を説明する。しかしながら、以下に説明されるステップは必ずしも上述のような画像処理システムＩＰＳのアーキテクチャに結び付けられるわけではなく、以下のステップはそれ自体が教示するものとして理解されてもよいことが理解されるであろう。

大まかには、画像処理のための提案される方法では、走査範囲内の異なる場所での単エネルギ画像のためのＫｅｖ設定値の選択の自動的で、好ましくは緩やかな変更が提供される。これのことは、意図された使用に関して一貫した画像品質を保証する。最適なエネルギ値の提案された自動計算は、任意の取得レベルでのＣＴ頭部／脳スキャンにおいて特に有益であることが見出されているが、他の解剖学的構造への適用も本明細書において想定される。

提案された自動ｋｅＶ適応は、解剖学的構造若しくは組織タイプ、または組織の組合せに基づく。本方法は、好ましくは実施形態において任意である機能として実施される。ユーザが該機能を有効化または無効化にすることを可能にするユーザインターフェースが設けられ得る。有効化された場合、この方法は、ユーザが撮像データを視覚化すべき画像位置を指定すると、自動的に実行されることが好ましい。

最初に、ステップＳ５１０において、画像データを視覚化するための要求が受信される（例えば、ユーザから発信される）。該画像データは、投影データ又は該投影データから再構成された容積測定データＶを含むことができる。該画像データは、関心のある解剖学的構造を表す。

上記画像データは、好ましくは、デュアルエネルギ撮像のスペクトルが可能な撮像装置によって取得されたものとする。前記要求は、特に、画像軸Ｚ上の位置ｚ（または位置の範囲）を指定し、その位置ｚにおいて、それぞれのスライス画像が、表示装置上での視覚化のためにもたらされる。

ステップＳ５２０において、上記画像データおよび／または当該画像取得に関する前後関係データに部分的に基づいて、該画像データの少なくとも一部に基づいて単色画像を形成するためのエネルギ値が決定される。該エネルギ値の決定は、当該画像データから登録可能な他の画像データに基づいてもよい。該他の画像データは、ＭＲＩまたは他のものなどの異なる方式によって取得されたものであってもよい。

上述のように、Ｓ５１０における要求は、撮像位置ｚを含むことが好ましい。該撮像位置は、ユーザに関心のある特定の解剖学的位置に関係し得る。より具体的には、ＣＴの実施形態において、該画像位置ｚは撮像Ｚ軸上の特定の位置に、したがって、特定の解剖学的位置に関連し、単色画像によって可視化されるべきものは該位置ｚに関する画像データである。

当該撮像装置は、Ｘ線画像装置であることが好ましく、多色性である放射線源（例えば、Ｘ線管）を有し得る。当該画像データを捕捉するために使用されたものは、多色ｘ線管である。それにもかかわらず、当該単色画像は、単色放射線源が使用されていたとしたら取得可能な画像の近似を表す。

ステップＳ５２０における組織タイプまたは組織タイプの混合の決定は、当該画像データを取得するために使用されたスキャンタイプに関する情報などの前後関係データから間接的に導出できる。このような前後関係データは、画像プロトコルデータの中で明記され得る。この画像プロトコルデータから、または他の前後関係データから、関心のある解剖学的領域、したがって組織タイプを結論付けることができる。例えば、スキャンタイプは、造影または非造影頭部スキャンが実行されたことを指定できる。

代替的に、または追加的に、セグメント化または画像形態学的分析などの画像分析処理が実行されて、組織タイプが決定される。該画像処理は、低線量スキャンにおいて患者から得られた探索的または調査画像データに対して実行され得る。代替的に、該画像処理は、当該画像データ自体に対して、すなわち、投影データに対して、または、既に再構成されている場合には、再構成されたボリューム（要求された撮像位置ｚにおける）に対して実行され得る。

要求された撮像位置ｚにおける関心のある解剖学的構造が識別されると、したがって１つまたは複数の組織タイプが識別されると、ステップＳ５３０において、組織タイプまたは組織タイプの組合せに基づいて関連する値Ｋｅｖが決定される。

上記決定は、加えてまたは代わりに、異なる方式によって取得された他の画像データに関する医療データ記録に基づき得る。該異なる画像データは、視覚化されるべき画像データに元々位置合わせされたものであり得、または該異なる画像データは、画像位置合わせアルゴリズムを使用することによって、所与の画像データに剛体的にまたは非剛体的に位置合わせされる必要があり得る。

次に、ステップＳ５４０において、決定されるべきエネルギ値を使用して、当該画像データから、要求された場所ｚに対する仮想単エネルギ画像が形成され得る。Ａｌｖａｒｅｚの前述の画像合成方法または関連技術を、該合成に使用できる。光子計数に基づく単色画像合成が、本明細書の実施形態において特に想定される。

ステップＳ５５０において、該単色画像は、カラー又はグレー値エンコーディング等にマッピングされ、次いで表示装置ＤＤ上に表示される。

ステップＳ５６０では、ステップＳ５３０で自動的に計算されたエネルギ値を修正するために、ユーザによる任意選択の要求が受信される。この場合、当該処理フローはユーザによって供給された新しいエネルギ値を伴ってステップＳ５３０に戻り、該新たに供給された画像エネルギ値に基づきステップＳ５４０において新たな単色画像が再計算され、次いで、これがステップＳ５５０において表示される。

次いで、当該処理フローはステップＳ５７０に進み、異なる場所ｚ´に対する新しい単色画像の自動生成が要求されているかどうかが判定される。そうでない場合、当該処理フローは終了する。そうである場合、当該処理フローはステップＳ５１０に戻り、前記新たに要求された画像位置ｚ´について前述したように繰り返される。

所与の画像位置ｚについての（好ましくは最適）ｋｅＶ値を決定するためのステップＳ５３０は、医療参考研究から導出され得る。これらの研究は、経験から、異なる解剖学的構造またはその部分についての適切な望ましいエネルギ値を規定する。しかしながら、好ましくは、本明細書で提案されるように、エネルギ曲線Ｓが好ましくは画像ボリューム全体に当てはめられて、各断面位置ｚに対し適切なエネルギ値を自動的に割り当てるようにする。割り当てられたエネルギ値は、可視化のために取り出された場合、位置ごとに単独で画質を改善することが好ましい。したがって、各および全ての断面画像位置ｚに対して先験的に既知のエネルギ値を使用するのではなく、ここではエネルギ制御点として参照されるエネルギ値の部分組のみが使用され得る。この場合、これらのエネルギ制御点のみを知る必要がある。好ましくは、しかし必ずしも必要はないが、これらのエネルギ制御点は比較的均質な場所ｚ、すなわち、単一若しくは非常に少数の組織タイプに関連する場所、または特定の組織タイプが最も優勢である場所に割り当てられる。これらの場所において、最適なエネルギ値は、よく理解され、容易に知られ得る。異なる組織タイプのより不均一な混合に関連し得る中間位置については、画質改善のためのエネルギ値は、次いで、図３Ａ、Ｂで先に説明したように、Ｓ字型などの所定のタイプのエネルギ曲線を当てはめることによって、既知のエネルギ制御点から補間され得る。

例えば、頭部または脳の画像化において、関与する主要な組織成分は、骨、灰白質／白質、ならびに骨および灰白質／白質の混合物である。ＩＱの目的のために、一方では灰白質／白質、他方では骨に対する最適なエネルギ値は、それぞれ約５０ ｋｅＶ、８０ ｋｅＶであると理解される。したがって、適切なエネルギ値は、相対的な組織純度のこれらの既知の位置の間の中間位置ｚについて、当てはめられたエネルギ曲線に基づいて、これらの２つのエネルギ制御点から外挿され得る。より具体的には、特に頭部撮像を参照すると、本明細書では後頭蓋窩領域の（尾側）端部の位置を自動的に識別し、次いで、この位置に適切なエネルギ値ｘ ｋｅＶを割り当てることが提案され、ここで「ｘ」は２つの制御点エネルギ値、すなわち上側および下側の間にある。次いで、シグモイド関数のようなエネルギ曲線をｘおよび上下の制御点に当てはめて、上下の制御点エネルギ値の間で徐々に変化するｋｅＶ値を達成する。中間点の例示的な値は７０ｋｅＶであり、上下のｋｅｖは８０ ｋｅｖおよび５０ ｋｅｖである。８０ ｋｅＶは骨（特に後頭蓋窩領域）の既知の好ましい（または最適な）エネルギ値に対応する一方、５０ ｋｅＶは灰色／白色脳物質の既知の好ましい（または最適な）値に対応する。中間値、この場合は７０ ｋｅＶは、以下でより完全に説明されるように、採点方式で選択されてもよい。点数は、当該中間位置における組織混合がより骨に似ているか、または灰白質／白質に似ているかどうかを測定する。

以下では、ステップＳ５３０の２つの実施形態を、特に脳または頭部撮像を参照して説明する。これら実施形態のうちの一方は形態学的画像処理またはセグメント化に基づくが、他方の実施形態は平均解剖学的測定値を使用して、解剖学的構造の特定のｚ位置にエネルギ値を割り当てる。

まず、ステップＳ５３０の画像処理ベースの実施形態に移ると、以下のサブステップ（そのうちのいくつかは任意選択である）が、本明細書で想定される。以下では、脳撮像の文脈において、２つの他のエネルギ値、最大値または最小値、例えば５０ｋｅＶおよび８０ ｋｅＶまたは他の値の間に中間値を割り当てるために、境界面位置Ｍ´を見つけることを特に参照して説明する。特に、このような場所は、後頭蓋窩領域の尾側端であることが分かっている。一実施形態では、中間値は７０ ｋｅＶである。

上記第１の実施形態では、形態画像処理に基づいて、後窩領域の尾端が見付けられる。概して、位置ｚに応じてスコア（点数）値が計算される。該スコア値は、ｚでのスライス画像における画像情報に基づいて、この場合は骨または脳物質（灰白質および白質）である各組織タイプの寄与度を定量化する。これは、「中空度」を定量化するための骨分率として定式化でき、骨が少ないほど、所与の位置ｚにおいてスライス画像に表される頭蓋骨断面は中空になる。

この実施形態のステップ１では、骨セグメント化、例えば、頭蓋骨セグメンテーションを画定するための閾処理が実行される。次いで、凸包（凸状外殻）または包絡線が、所与の位置ｚにおいて当該スライス画像内に作成される。該凸包／包絡線は、当該スライス画像における頭蓋骨セグメンテーションを囲む。この処理は、全ての画像構造の周りに概念的なゴムバンドを引き伸ばすこととしてトポロジー的に概念化することができる。しかしながら、この外殻は、頭蓋骨を表さないか又は必ずしも表さないが類似の構造を有する可能性があり、したがって誤分類の傾向がある画像部分である小さな特異点も考慮する可能性がある。一般に、当該セグメント化は、慣例によって、画像を「白」および「黒」ピクセルに分解し、白は骨を表し、黒は骨ではないものを表す。この場合も、これは従来のものであり、逆の符号化を使用できる。また、本明細書で使用される黒／白は単に画素分類を区別するための簡潔なものであり、必ずしも視覚化が意図されることを意味するものではない。実際、記載された形態学的および／またはセグメント化処理は、視覚化なしで実行されてもよい。

ステップ２において、これらの特異点が除去される。当該スライス画像が実際に連続的な丸い形状を表す場合（理想的な頭蓋骨形状を期待し得るように）、この凸包の輪郭は当該形状の周りにほぼ「完全な当てはまり」を有し、比較的少数の「浮動」エッジを期待する。浮動エッジは、黒のピクセル領域によって分離された白いピクセルの領域を接続するピクセルの部分組である。

この特異点除去を達成するために、小さな骨様特異点（骨様画像アーチファクト、骨等）を除去し、それに応じて当該凸包を再調整する必要がある。そのような特異点はいくつかの方法で識別することができ、これら方法のすべては本明細書では異なる実施形態で想定され、ここでさらに詳細に説明するが、本開示はそのように限定されるものと解釈されるべきではない。

実施形態では、特異点が頭蓋骨を表す残りの白色ピクセルから比較的分離されたピクセルの（ユーザ定義可能な、好ましくは比較的小さいサイズの）斑点として識別される。

他の実施形態では、伝播アプローチが使用される。このアプローチでは、適切なステップ長での伝搬が当該凸包の輪郭に沿って実行され、浮動エッジが先行又は後続する（好ましくは）短い長さの多角形チェーン（多角形経路またはポリ経路としても知られる）が探索される。これは、除去可能な特異点を示す可能性が非常に高い。

言い換えれば、１つまたは複数の特異点を除去した後、凸包を再計算して当てはめを再調整し、頭蓋骨画像対象の周りで該当てはめを「一層密接に」する。

ステップ３では、形態学的浸食処理が実行される。特に、当該画像の主対象に可能な限り密に当てはめられた恐らくは調整された凸包において、頭蓋骨を「剥がす」ことを試みるために境界付けされた形状の外側ピクセルを侵食し、内部の骨を表す可能性がある該頭蓋骨対象の内部に残す。該侵食は、当該凸包の輪郭に沿う各ピクセルから個別に開始し、様々な方向に「侵食光線」を内側に投射することによって行われ、このような光線の各々は空所、すなわち黒ピクセル領域に到達すると終了する。このように、該光線は、それぞれの経路内の如何なるものも除去する。

この段階での出力は、頭蓋骨ピクセルが除去された処理済みスライス画像であり、白色ピクセルを表す内側の骨のみを残す。

現在のスライス画像が完全に中空の頭蓋骨対象（視覚的に楕円形ディスクと考えられる）を表す場合、非常に少ない白色ピクセル、すなわち内側の骨を表すピクセルを残すべきである。具体的には、当該頭蓋骨の頂部の、数枚の矢状スライスの画像は中実の白色の丸い形状を含むことが予想され得、この時点においては、残りの内側の白色ピクセルが任されることもない。他方、頭蓋骨のより低い尾側部分は口／鼻／顎の骨等が出現することにより徐々に空洞が少なくなり、ますます白色ピクセルが任されることになる。そこで、各スライス画像ｚについて「中空度」を決定するために、残りの白色領域の面積サイズと当該凸包内の全面積のサイズとの比を測定する。この場合、この比率を、ｚにおける当該所与の画像の中空度の最終スコアとし得る。

次に、ｚのそれぞれにおける最終スコアを使用して、ｋｅＶ値にマッピングできる。位置における各スコア値ｓ（ｚ）は、ｋｅＶ値が既知である断面を含む、一般的な頭蓋骨を通る断面を一意に決定できる。Ｓ字関数のようなエネルギ曲線が、すべてのｚ位置についてｋｅＶ値を定義するように、これらの制御点を介して当てはめられ得る。一実施形態では、以下のようにＳ字状関数を使用でき：
ｙ（ｓ_ｉ）＝ｋｅＶ_ｍａｘ-（ｋｅＶ_ｍｉｎ-Ｍ）＊ｚ， （１）
ここで、ｓ_ｉは、スライス＃ｉのスコアであり（頭蓋骨の頭蓋末端から慣例により計数／測定される）、ｙはスライス＃ｉのｋｅＶ値であり、

であり、ここで、Ｍ，α、βは任意の当てはめパラメータである。

当該既知のエネルギ制御点はＫｅＶｍａｘ ＝ ８０（純粋な骨の場合）及びＫｅＶｍｉｎ ＝ ５０（純粋な脳物質の場合）であるが、これは脳画像化の特定の実施の例示的な値である。他の場合には、他の値が使用され得る。

スコア値を定めるための上記のステップおよび形態学的処理はすべて例示的な実施形態であり、組織タイプ混合物を定量化し、特徴付けるための形態学以外に基づくセグメント化または他のものなどの他の画像処理動作も、本明細書で想定される。また、骨盤撮像などの他の解剖学的設定における中空性の概念を捕捉するために、他のスコア値を定義し得ることも容易に理解されるであろう。また、他の解剖学的設定では、空洞以外の概念を使用して、エネルギ値を割り当てるための特定の位置を見つけられる。一般に、本明細書に記載されるスコア値概念は組織タイプの混合およびその組織成分の１つ以上の優勢度を測定するもので、１つ以上または全ての組織タイプに対するエネルギ値は、単独で分かるという仮定である。スコア値は必ずしもスカラであるとは限らないが、ｓ＝（ｓ_１，ｓ_２，…，ｓ_ｋ）のようなベクトルであってもよく、各ｓ_ｋは組織タイプｋの優勢度を表す。

ステップＳ５３０の第２の実施形態では、後頭蓋窩領域の端部の位置推定は、経験的頭蓋骨解剖学的構造に基づく。この実施形態は、正常な成人頭蓋骨に対する後頭蓋窩境界線が頭蓋骨（頭蓋骨コンテンツを伴う最後のＣＴ画像）の末端から約１００ｍｍに位置するという仮定に基づいている。この場合、変数ｋｅＶを妥当に近似するＳ字関数は、次のように書くことができ：
ｙ（ｘ_ｉ）＝ｋｅＶ_ｍａｘ-（ｋｅＶ_ｍｉｎ-Ｍ）＊ｚ、 （２）
ここで、ｘ_ｉは、スライス＃ｉのｍｍ単位の距離であり（頭蓋骨の頭蓋末端から慣例により計数／測定される）、ｙはスライス＃ｉのｋｅＶ値であり、

であり、任意の使用ケースに合わせて、特定の任意の定数を調整できる。

前述したように、脳画像化における例示的な実施形態では、既知のエネルギ制御点ＫｅＶｍａｘ ＝ ８０（純粋な骨の場合）およびＫｅＶｍｉｎ ＝ ５０（純粋な脳物質の場合）を用いて、任意の当てはめパラメータＭ ＝ ２０、α＝０．１１７、β＝９４．６を選択できるが、ここでも、これらの値は実施形態において想定されるが、例示の目的のために本明細書に主に例として含まれる。理解されるように、エネルギ曲線方程式（２）では、ｋｅＶが、先の実施形態の方程式（１）のようにスコア値ｓに関するものではなく、距離ｘに関するものとなっている。該計算は、より小さな頭蓋骨サイズに対しては比例して調整されるべきである。実際の頭蓋骨サイズは、標準的な骨セグメント化方法によって推定できる。

エネルギ曲線Ｓに基づく上記の実施形態のいずれかにおけるエネルギ値決定ステップＳ ５３０は、事前計算フェーズにおいてオフラインで行われてもよく、ユーザが所与の撮像位置ｚにおけるそれぞれのスライス画像の視覚化を要求する場合はオンラインでオンデマンドで行われてもよい。しかしながら、当該システムの応答性を高めるために、実施形態では、事前計算が好ましい。

上記で説明した当該方法のステップでは、主に画像ドメインでの処理を参照したが、前記ステップのすべてまたは一部は投影ドメインで実施され得る。

さらに、上記のステップは標準撮像軸ｚ上の位置Ｚを主に参照して説明されたが、上記は再フォーマットによって得られる他の軸Ｚ´にも等しく適用され、このことは、実施形態において本明細書で想定される。

上記の方法は、一連の放射線写真にも適用可能である。

本発明の別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で、前述の実施形態のうちの１つによる方法の方法ステップを実行するように構成されることを特徴とするコンピュータプログラムまたはコンピュータプログラム要素が提供される。

したがって、上記コンピュータプログラム要素は、本発明の実施形態の一部であり得るコンピュータ（計算）ユニットに格納されてもよい。この計算ユニットは、上述の方法のステップを実行し、又は該ステップの実行を誘導するように構成され得る。また、該計算ユニットは、前記装置の各構成要素を動作させるようにしてもよい。該計算ユニットは、自動的に動作するように、および／またはユーザの指令を実行するように適合させることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードできる。したがって、該データプロセッサは、本発明の方法を実行するように装備できる。

本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、最新の手段によって現存するプログラムを、本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムとの両方を包含する。

さらに、当該コンピュータプログラム要素は、上述の方法の例示的な実施形態の手順を満たすために必要なすべてのステップを提供できる。

本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ＣＤ‐ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体が提供され、該コンピュータ可読媒体はその上に格納されたコンピュータプログラム要素を有し、該コンピュータプログラム要素は、前述の段落によって説明されている。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒にまたはその一部として供給される光記憶媒体またはソリッドステート媒体などの適切な媒体（特に、必ずしも非一時的媒体である必要はないが、非一時的媒体）上に記憶および／または配布できるが、インターネットまたは他の有線もしくは無線電気通信システムなどを介して他の形態で配布することもできる。

しかしながら、コンピュータプログラムはワールド・ワイド・ウェブのようなネットワーク上で提供することもでき、そのようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードすることもできる。本発明のさらなる例示的な実施形態によれば、ダウンロードに利用可能なコンピュータプログラム要素を作成するための媒体が提供され、このコンピュータプログラム要素は、本発明の前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行するように構成される。

本発明の実施形態は、異なる主題を参照して説明されることに留意されたい。特に、いくつかの実施形態は方法タイプの特許請求の範囲を参照して説明され、他の実施形態はデバイスタイプの特許請求の範囲を参照して説明される。しかしながら、当業者は上記および以下の説明から、別段の通知がない限り、１つのタイプの主題に属する特徴の任意の組合せに加えて、異なる主題に関する特徴間の任意の組合せも、本出願で開示されると考えられることを理解するであろう。しかしながら、全ての特徴を組み合わせて、特徴の単なる寄せ集め以上の相乗効果を提供できる。

本発明は図面および前述の説明において詳細に図示および説明されてきたが、そのような図示および説明は例示的または例示的であり、限定的ではないと考えられるべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、および従属請求項の精査から、請求項に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、達成され得る。

特許請求の範囲において、単語「有する」は他の要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットは、特許請求の範囲に記載されるいくつかの項目の機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用されることができないことを示すものではない。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (10)

1. スペクトルまたはデュアルエネルギ撮像用に構成された撮像装置により関心解剖学的構造からキャプチャされた画像データを視覚化する要求を受信するための入力インターフェースと、
   前記画像データ、異なる画像データ及び前後関係データの少なくとも１つである基本画像データに基づいてエネルギ値を決定するエネルギ値決定器と、
   決定された前記エネルギ値に基づいて前記画像データから単色画像を形成する画像合成器と、
   を有する画像処理システムであって、
   前記エネルギ値決定器による決定は前記基本画像データに当てはめられたエネルギ曲線に基づくものであり、前記基本画像データは解剖学的構造から取得された一連の断面画像の一部を形成するか、又は斯様な断面画像は前記基本画像データから導出可能であり、これら前記断面画像は前記解剖学的構造の撮像軸に沿った異なる撮像位置に関係し、前記エネルギ曲線は前記異なる撮像位置の少なくとも部分組に割り当てられたエネルギ値制御点に当てはめられ、各エネルギ値制御点が前記異なる撮像位置の部分組における各位置に関する各既知のエネルギ値を表す、
   画像処理システム。
2. 表示装置上で前記単色画像の視覚化を実行する視覚化装置を有する、請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記断面画像の各々により表される又は前記若しくは他の前後関係データから導出可能な１以上の各組織タイプを決定する組織タイプ決定器を有し、前記エネルギ値制御点が前記決定された組織タイプの１以上の各々に対応する、請求項１又は請求項２に記載の画像処理システム。
4. 前記エネルギ曲線がＳ字型曲線である、請求項３に記載の画像処理システム。
5. 前記関心解剖学的構造が人又は動物の患者の頭部である、請求項１から４の何れか一項に記載の画像処理システム。
6. ユーザが前記決定されたエネルギ値を調整することを可能にするユーザインターフェースを有する、請求項１から５の何れか一項に記載の画像処理システム。
7. 前記画像データはスペクトル情報を含み、該画像データがデュアルエネルギ又はスペクトル撮像により取得される、請求項１から６の何れか一項に記載の画像処理システム。
8. 前記画像データを供給する撮像装置であって、請求項１から７の何れか一項に記載の画像処理システムを含む、撮像装置。
9. スペクトルまたはデュアルエネルギ撮像用に構成された撮像装置により関心解剖学的構造からキャプチャされた画像データを視覚化する要求を受信するステップと、
   少なくとも前記画像データ、異なる画像データ又は前後関係データである基本画像データに基づいて、前記画像データから単色画像を形成するためのエネルギ値を決定するステップと、
   前記単色画像を前記決定されたエネルギ値及び前記画像データに基づいて形成するステップと、
   を有する画像処理方法であって、
   前記エネルギ値を決定するステップは前記基本画像データに当てはめられたエネルギ曲線に基づくものであり、前記基本画像データは解剖学的構造から取得された一連の断面画像の一部を形成するか、又は斯様な断面画像は前記基本画像データから導出可能であり、これら前記断面画像は前記解剖学的構造の撮像軸に沿った異なる撮像位置に関係し、前記エネルギ曲線は前記異なる撮像位置の少なくとも部分組に割り当てられたエネルギ値制御点に当てはめられ、各エネルギ値制御点が前記異なる撮像位置の部分組における各位置に関する各既知のエネルギ値を表す、
   画像処理方法。
10. 少なくとも１つの処理ユニットにより実行された場合に、該処理ユニットに請求項９に記載の画像処理方法を実行させる命令を含む、コンピュータ可読媒体。

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