JP7395523B2 - 医用画像処理装置および医用画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置によって得られる医用画像を扱う医用画像処理装置および医用画像処理方法に係り、医用画像のノイズ強度を推定する技術に関する。

Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の周囲からＸ線を照射して複数の投影角度における投影データを取得し、投影データを逆投影することによって、画像診断用の断層画像を再構成する装置である。Ｘ線ＣＴ装置では、被検体のＸ線被ばくを低減するために、低線量撮影で得た断層画像において推定される局所的なノイズ強度に基づいて、当該断層画像の画質改善が図られている。

特許文献１には、分割された投影データ毎に断層画像を再構成し、断層画像間の差分画像において算出される画素値のばらつきを、予め求められた補正値によって補正することでノイズ強度を推定することが開示される。

特許第６７１３８６０号公報

しかしながら特許文献１では、Ｘ線検出器のコストダウンにともなって増加するシステムノイズに対する配慮がなされておらず、システムノイズの比率が高まるにつれてノイズ強度の推定精度が低下する。

そこで本発明の目的は、システムノイズの比率が高まってもノイズ強度の推定精度を維持することが可能な医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することである。

上記目的を達成するために本発明は、被検体に放射線を照射して得られる投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像を生成する差分画像生成部と、前記差分画像において局所分散を算出する局所分散算出部と、予め求められる補正関数を用いて前記局所分散を補正することで、前記被検体の断層画像のノイズ強度を推定するノイズ推定部と、を備える医用画像処理装置であって、前記補正関数にはシステムノイズが含まれることを特徴とする。

また本発明は、被検体に放射線を照射して得られる投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像を生成する差分画像生成ステップと、前記差分画像において局所分散を算出する局所分散算出ステップと、予め求められる補正関数を用いて前記局所分散を補正することで、前記被検体の断層画像のノイズ強度を推定するノイズ推定ステップと、を備える医用画像処理方法であって、前記補正関数にはシステムノイズが含まれることを特徴とする。

本発明によれば、システムノイズの比率が高まってもノイズ強度の推定精度を維持することが可能な医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することができる。

医用画像処理装置の全体構成図 医用画像撮影装置の一例であるＸ線ＣＴ装置の全体構成図 医用画像処理装置の機能ブロック図 補正関数の算出処理の流れの一例を示す図 差分画像の生成処理の流れの一例を示す図 ファンビーム形式の投影データを説明する図 パラレルビーム形式の投影データを説明する図 被検体の断層画像のノイズ推定処理の流れの一例を示す図 ノイズ低減処理の流れの一例を示す図 ＲＯＩの設定画面の一例を示す図

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像処理装置及び医用画像処理方法の実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

図１は医用画像処理装置１のハードウェア構成を示す図である。医用画像処理装置1は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２、メモリ３、記憶装置４、ネットワークアダプタ５がシステムバス６によって信号送受可能に接続されて構成される。また医用画像処理装置１は、ネットワーク９を介して医用画像撮影装置１０や医用画像データベース１１と信号送受可能に接続されるとともに、表示装置７と入力装置８が接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。

ＣＰＵ２は、各構成要素の動作を制御する装置である。ＣＰＵ２は、記憶装置４に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータをメモリ３にロードして実行し、医用画像に対して様々な画像処理を施す。メモリ３は、ＣＰＵ２が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。記憶装置４は、ＣＰＵ２が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＨＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid state Drive)等である。ネットワークアダプタ５は、医用画像処理装置１をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク９に接続するためのものである。ＣＰＵ２が扱う各種データはＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク９を介して医用画像処理装置１の外部と送受信されても良い。

表示装置７は、医用画像処理装置１の処理結果等を表示する装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。入力装置８は、操作者が医用画像処理装置１に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス、タッチパネル等である。マウスはトラックパッドやトラックボール等の他のポインティングデバイスであっても良い。

医用画像撮影装置１０は、例えば被検体の投影データを取得し、投影データから断層画像を再構成するＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置であり、図２を用いて後述される。医用画像データベース１１は、医用画像撮影装置１０によって取得された投影データや断層画像等を記憶するデータベースシステムである。

図２を用いて医用画像撮影装置１０の一例であるＸ線ＣＴ装置１００の全体構成を説明する。なお、図２において、横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸、紙面に垂直な方向をＺ軸とする。Ｘ線ＣＴ装置１００は、スキャナ２００と操作ユニット２５０を備える。

スキャナ２００は、Ｘ線管２１１、検出器２１２、コリメータ２１３、駆動部２１４、中央制御部２１５、Ｘ線制御部２１６、高電圧発生部２１７、スキャナ制御部２１８、寝台制御部２１９、コリメータ制御部２２１、プリアンプ２２２、Ａ/Ｄコンバータ２２３、寝台２４０等を有する。

Ｘ線管２１１は寝台２４０上に載置された被検体２１０にＸ線を照射する装置である。Ｘ線制御部２１６から送信される制御信号に従って高電圧発生部２１７が発生する高電圧がＸ線管２１１に印加されることによりＸ線管２１１から被検体にＸ線が照射される。

コリメータ２１３はＸ線管２１１から照射されるＸ線の照射範囲を制限する装置である。Ｘ線の照射範囲は、コリメータ制御部２２１から送信される制御信号に従って設定される。

検出器２１２は被検体２１０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る。検出器２１２はＸ線管２１１と対向配置され、Ｘ線管２１１と対向する面内に多数の検出素子が二次元に配列される。検出器２１２で計測された信号はプリアンプ２２２で増幅された後、Ａ／Ｄコンバータ２２３でデジタル信号に変換される。検出器２１２によるＸ線の検出からＡ／Ｄコンバータ２２３によるデジタル信号への変換までの過程において、検出回路で発生するノイズであるシステムノイズがデジタル信号に付加される。その後、デジタル信号に対して、対数変換処理を含む様々な補正処理が行われ、投影データが取得される。

駆動部２１４はスキャナ制御部２１８から送信される制御信号に従って、Ｘ線管２１１と検出器２１２とを被検体２１０の周囲で回転させる。Ｘ線管２１１と検出器２１２の回転とともに、Ｘ線の照射と検出がなされることにより、複数の投影角度からの投影データが取得される。投影角度毎のデータ収集単位はビューと呼ばれる。二次元に配列された検出器２１２の各検出素子の並びは、検出器２１２の回転方向がチャネル、チャネルに直交する方向が列と呼ばれる。投影データはビュー、チャネル、列によって識別される。

寝台制御部２１９は寝台２４０の動作を制御し、Ｘ線の照射と検出がなされる間、寝台２４０を静止させたままにしたり、Ｚ軸方向に等速移動させたりする。寝台２４０を静止させたままのスキャンはアキシャルスキャン、寝台２４０を移動させながらのスキャンはらせんスキャンとそれぞれ呼ばれる。

中央制御部２１５は以上述べたスキャナ２００の動作を、操作ユニット２５０からの指示に従って制御する。

次に操作ユニット２５０について説明する。操作ユニット２５０は、再構成処理部２５１、画像処理部２５２、記憶部２５４、表示部２５６、入力部２５８等を有する。

再構成処理部２５１は、スキャナ２００で取得された投影データを逆投影することにより、断層画像を再構成する。画像処理部２５２は断層画像を診断に適した画像にするため、様々な画像処理を行う。記憶部２５４は投影データや断層画像、画像処理後の画像を記憶する。表示部２５６は断層画像や画像処理後の画像を表示する。入力部２５８は投影データの取得条件（管電圧、管電流、スキャン速度等）や断層画像の再構成条件(再構成フィルタ、ＦＯＶサイズ等)を操作者が設定する際に用いられる。

なお、操作ユニット２５０が図１に示した医用画像処理装置１であっても良い。その場合、は、再構成処理部２５１や画像処理部２５２がＣＰＵ２に、記憶部２５４が記憶装置４に、表示部２５６が表示装置７に、入力部２５８が入力装置８に、それぞれ相当することになる。

図３を用いて本実施例の機能ブロック図について説明する。なお図３に示される各機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等が用いられる専用のハードウェアで構成されても良いし、ＣＰＵ２上で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では本実施例の各機能がソフトウェアで構成された場合について説明する。

本実施例は、差分画像生成部３０１、局所分散算出部３０２、ノイズ推定部３０３を備える。また記憶装置４には、Ｘ線ＣＴ装置１００で取得された投影データや図４の処理の流れによって算出される補正関数等が記憶される。以下、各構成部について説明する。

差分画像生成部３０１は、投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像を生成する。例えば偶数ビューと奇数ビューに分割された各投影データが再構成された２つの断層画像である偶画像と奇画像との間で、差分画像が生成される。
偶画像と奇画像との差分画像では両画像中の構造物が互いに打ち消されるので、生成される差分画像はノイズを主成分とする画像となる。

なお分割された投影データから生成される断層画像に、診断に支障をきたすようなアーチファクトが発生しなければ、投影データは偶数ビューと奇数ビューに限らずいかように分割されても良い。アーチファクトが発生するか否かは、一様なファントムを用いて取得された投影データを用いて予め確認される。

局所分散算出部３０２は、入力された画像の局所分散を算出する。算出された局所分散は、入力された画像のノイズ強度に相当する。局所分散の算出には例えば次式が用いられる。

ここでｉ、ｊ、ｋは三次元画像の各画素の座標であり、ｉ＝１、２、…、Ｉ、ｊ＝１、２、…、Ｊ、ｋ＝１、２、…、Ｋである。なおｉ、ｊを断層画像の各画素の座標とする。またＶａｒ（ｉ、ｊ、ｋ）は座標（ｉ、ｊ、ｋ）のＮｉ、Ｎｊ、Ｎｋ近傍における局所分散、ｐ（ｉ、ｊ、ｋ）は座標（ｉ、ｊ、ｋ）の画素値である。またＡｖｅ（ｉ、ｊ、ｋ）は座標（ｉ、ｊ、ｋ）のＮｉ、Ｎｊ、Ｎｋ近傍における画素値の平均であり例えば次式を用いて算出される。

差分画像生成部３０１で生成される差分画像が局所分散算出部３０２に入力されれば、差分画像の局所分散が算出される。

ノイズ推定部３０３は、予め求められる補正関数を用いて、差分画像生成部３０１で生成される差分画像の局所分散を補正することでノイズ強度を推定する。実施例１の補正関数は、システムノイズを含むものであり、既知の材質や形状を有するファントムから取得される投影データを用いて求められ、ネットワークアダプタ５を介して接続される外部装置や、記憶装置４に予め格納される。

ここで、システムノイズを含む補正関数を算出するに先立ち、差分画像生成部３０１で生成される差分画像の局所分散と、ノイズ推定部３０３によって推定されるノイズ強度との関係を求める。Ｘ線光子数の統計揺らぎはポアソン分布に従うので、ポアソン分布の母数をＸ線光子数λとし、Ａ／Ｄコンバータ２２３における変換ゲインをａとすると、Ａ／Ｄコンバータ２２３から出力されるデジタル信号の分散ＶａｒＸ１は次式で表される。

またデジタル信号から投影データへの変換過程に対数変換処理が含まれるので、投影データの分散ＶａｒＡは次式で表される。

なお、数３から数４の導出過程において、対数変換関数をλの周りにおける２次の項までのテイラー展開にて近似したとき、ＶａｒＸ１＾２の項の係数が十分に小さく無視できると仮定する。

次にデジタル信号の分散にシステムノイズｃが加法的に生じる場合、Ａ／Ｄコンバータ２２３における変換ゲインをｂとすると、Ａ／Ｄコンバータ２２３から出力されるデジタル信号の分散ＶａｒＸ２は次式で表される。

また数３から数４の導出過程と同様に、数５から導出される投影データの分散ＶａｒＤは次式で表される。

数６はλに関して２つの解を有するものの、ＶａｒＤ＞０かつｃ＞０の条件下で負になる解はＸ線光子数として不適であるのでλは次式となる。

分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像は数６の分散ＶａｒＤを有する投影データから作成され、分割前の投影データが再構成された断層画像は数４の分散ＶａｒＡを有する投影データから作成されるとする。両投影データが同一のＸ線を検出することによって取得される場合、数４と数６のＸ線光子数λは一致するので次式が得られる。

また数８の中のαとβを、スキャナ２００の回転中心からの距離ｓの関数とすることで数８を次式のように表す。

数９は分散ＶａｒＤと分散ＶａｒＡとの関係を表す式であり、差分画像生成部３０１で生成される差分画像の局所分散と、ノイズ推定部３０３によって推定されるノイズ強度に相当する分割前の投影データが再構成された断層画像の局所分散との関係も表す。またα（ｓ）とβ（ｓ）は分散ＶａｒＤを分散ＶａｒＡに補正する補正関数であり、被検体の断層画像のノイズ強度を推定するために予め求められる。

図４を用いて、補正関数を算出する処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。

（Ｓ４０１）
差分画像生成部３０１は、一様な物質が充填されたシリンダー状のファントムの投影データを取得する。ファントムの投影データは、ファントムの中心がスキャナ２００の回転中心に設置された状態で取得される。ファントムの直径は、撮影視野とほぼ等しいことが望ましい。

（Ｓ４０２）
差分画像生成部３０１は、ファントムの投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像ＩｍｇＤを生成する。図５を用いて本ステップの処理の流れの一例について説明する。

（Ｓ５０１）
差分画像生成部３０１は、ファンビーム形式である投影データＰｆをパラレルビーム形式である投影データＰｐに変換する。ファンビーム形式の投影データは、図６Ａに例示されるように、Ｘ線管２１１から扇状に広がって照射されて被検体２１０を透過したＸ線ビーム６０１が、曲面状の検出器２１２に入射するときの幾何学系に基づくデータ形式である。一方、パラレルビーム形式の投影データは、図６Ｂに例示されるように、複数のＸ線管２１１から互いに平行に照射されて被検体２１０を透過したＸ線ビーム６０１が、平面状の検出器２１２に入射するときの幾何学系に基づくデータ形式である。

実施例１では、Ｘ線管２１１が単数であっても取得可能なファンビーム形式の投影データＰｆがファン―パラレル変換によってパラレルビーム形式の投影データＰｐに変換される。パラレルビーム形式の投影データＰｐから再構成される断層画像は、空間分解能がより均一になる。

（Ｓ５０２）
差分画像生成部３０１は、Ｓ５０１で変換された投影データＰｐを２つの投影データＰｐ１、Ｐｐ２に分割する。例えば、投影データＰｐ１は奇数ビューの投影データであり、投影データＰｐ２は偶数ビューの投影データである。

（Ｓ５０３）
差分画像生成部３０１は、Ｓ５０２で分割された各投影データＰｐ１、Ｐｐ２をそれぞれ再構成し、２つの断層画像Ｉｍｇ１、Ｉｍｇ２を生成する。なお投影データＰｐ１の再構成により断層画像Ｉｍｇ１が生成され、投影データＰｐ２の再構成により断層画像Ｉｍｇ２が生成される。

（Ｓ５０４）
差分画像生成部３０１は、Ｓ５０３で生成された２つの断層画像Ｉｍｇ１、Ｉｍｇ２を用いて差分画像ＩｍｇＤを算出する。差分画像ＩｍｇＤは、一方の断層画像の各画素から他方の断層画像の各画素が差分されることにより、例えばＩｍｇ１－Ｉｍｇ２として算出される。

図４の説明に戻る。

（Ｓ４０３）
局所分散算出部３０２は、Ｓ４０２で生成された差分画像ＩｍｇＤの局所分散ＶａｒＤを算出する。局所分散ＶａｒＤの算出には、例えば数１が用いられる。

（Ｓ４０４）
Ｓ４０１で取得されたファントムの投影データが再構成されファントムの断層画像ＩｍｇＰｈが生成される。なおＳ５０３で生成された２つの断層画像Ｉｍｇ１、Ｉｍｇ２を加算したＩｍｇ１＋Ｉｍｇ２が断層画像ＩｍｇＰｈとして生成されても良い。

（Ｓ４０５）
局所分散算出部３０２は、Ｓ４０４で生成されたファントムの断層画像ＩｍｇＰｈの局所分散ＶａｒＰｈを算出する。局所分散ＶａｒＰｈの算出には、例えば数１が用いられる。

（Ｓ４０６）
Ｘ線光子数に係る条件数Ｔが網羅されたか否かが判定される。網羅されていればＳ４０７へ処理が進められ、網羅されていなければＸ線光子数に係る条件、例えば管電流の値が変更されてからＳ４０１へ処理が戻される。Ｓ４０１からＳ４０５の処理が繰り返されることにより、Ｘ線光子数に係る条件毎に、Ｓ４０３において局所分散ＶａｒＤ（ｔ）が、Ｓ４０５において局所分散ＶａｒＰｈ（ｔ）がそれぞれ算出される。なおｔはＸ線光子数に係る条件のインデックスであり、ｔ＝１、２、…、Ｔである。
（Ｓ４０７）
Ｓ４０３で算出された局所分散ＶａｒＤ（ｔ）とＳ４０５で算出された局所分散ＶａｒＰｈ（ｔ）に基づいて、補正関数α（ｓ）、β（ｓ）が算出される。断層画像の中心とスキャナ２００の回転中心とが一致している場合、座標（ｉ、ｊ）の画素と回転中心との距離ｓは次式で表される。

また補正関数α（ｓ）、β（ｓ）を距離ｓのｎ次の多項式として次式を用いる。

数１１の係数の組ｒｎ、…、ｒ０、と数１２の係数の組ｑｎ、…、ｑ０とが、次式の最小値を与える組み合わせとして決定される。

そして係数の組ｒｎ、…、ｒ０、ｑｎ、…、ｑ０が決定されることにより、補正関数α（ｓ）、β（ｓ）が算出される。

算出された補正関数α（ｓ）、β（ｓ）は記憶装置４やネットワークアダプタ５を介して接続される外部装置に格納される。なお補正関数α（ｓ）、β（ｓ）は、撮影条件、例えばＸ線管２１１に印加される電圧やＸ線フィルタの種類毎に算出されることが望ましい。

以上説明した処理の流れにより、一様なファントムの投影データに基づいて、補正関数α（ｓ）、β（ｓ）が算出される。算出された補正関数α（ｓ）、β（ｓ）は被検体の断層画像のノイズ強度の推定に用いられる。

図７を用いて、被検体の断層画像のノイズ強度を推定する処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。なお図４と重複するステップの説明は簡略化される。

（Ｓ７０１）
被検体の投影データが取得される。被検体の投影データは、記憶装置４やネットワークアダプタ５を介して接続される外部装置から読み出される。

（Ｓ４０２）
差分画像生成部３０１は、被検体の投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像ＩｍｇＤを生成する。

（Ｓ４０３）
局所分散算出部３０２は、Ｓ４０２で生成された差分画像ＩｍｇＤの局所分散ＶａｒＤを算出する。局所分散ＶａｒＤの算出には、例えば数１が用いられる。

（Ｓ７０４）
ノイズ推定部３０３は、補正関数α（ｓ）、β（ｓ）を記憶装置４やネットワークアダプタ５を介して接続される外部装置から読み出す。読み出される補正関数α（ｓ）、β（ｓ）は、被検体の投影データが取得されたときの撮影条件に基づいて選択されることが望ましい。

（Ｓ７０５）
ノイズ推定部３０３は、Ｓ４０３で算出された局所分散ＶａｒＤを、Ｓ７０４で読み出された補正関数α（ｓ）、β（ｓ）により補正し、補正後の局所分散ＶａｒＣを算出する。補正後の局所分散ＶａｒＣの算出には例えば次式が用いられる。

算出された局所分散ＶａｒＣは、被検体の断層画像のノイズ強度の推定値として出力される。すなわちノイズ推定部３０３は、被検体の断層画像のノイズ強度を局所分散ＶａｒＣとして推定する。局所分散ＶａｒＣとして推定されたノイズ強度を、断層画像の各座標（ｉ、ｊ）にマッピングすることによりノイズ強度マップが作成されても良い。

以上説明した処理の流れにより、予め求められる補正関数α（ｓ）、β（ｓ）を用いて、被検体の断層画像のノイズ強度が推定される。補正関数α（ｓ）、β（ｓ）にはシステムノイズｃが含まれるので、システムノイズｃの比率が高まってもノイズ強度の推定精度を維持することができる。また補正関数α（ｓ）、β（ｓ）が撮影条件毎に求められることにより、撮影条件に適した局所分散の補正が可能になるので、ノイズ強度の推定精度を向上させることができる。

なお投影データの分割はビュー方向に限定されず、差分画像において構造物が打ち消されるのであれば、チャネル方向あるいは列方向の分割であっても良いし、３方向を織り交ぜた分割であっても良い。また投影データの分割数は２つに限定されず、３つ以上であっても良い。

実施例１では、被検体の断層画像の全体において、ノイズ強度を推定することについて説明した。実施例２では、断層画像に設定されるＲＯＩ（Region Of Interest）のノイズ強度に基づいてノイズを低減することについて説明する。なお、実施例１との違いは図７の処理の流れにいくつかのステップが追加される点であるので、それ以外の説明を省略する。

図８を用いて実施例２における処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。なお図７と重複するステップの説明は簡略化される。

（Ｓ７０１）
被検体の投影データが取得される。

（Ｓ４０２）
差分画像生成部３０１は、被検体の投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像ＩｍｇＤを生成する。

（Ｓ４０３）
局所分散算出部３０２は、Ｓ４０２で生成された差分画像ＩｍｇＤの局所分散ＶａｒＤを算出する。

（Ｓ７０４）
ノイズ推定部３０３は、補正関数α（ｓ）、β（ｓ）を読み出す。

（Ｓ７０５）
ノイズ推定部３０３は、補正後の局所分散ＶａｒＣを算出する。

（Ｓ８０１）
Ｓ７０１で取得された被検体の投影データの再構成により被検体の断層画像ＩｍｇＯｂが生成される。

（Ｓ８０２）
断層画像ＩｍｇＯｂに対して操作者によってＲＯＩが設定される。ＲＯＩの設定には、例えば図９に例示される画面が用いられる。図９の画面には、被検体の断層画像ＩｍｇＯｂととともに、Ｓ７０５で算出された局所分散ＶａｒＣがマッピングされたノイズ強度マップが表示される。操作者はノイズ強度マップを参照しながら、例えばノイズ低減したい領域に入力装置８を介してＲＯＩを設定する。ＲＯＩの形状は任意であり、例えば円形でであっても矩形であっても良い。また設定されるＲＯＩの数も任意である。

（Ｓ８０３）
Ｓ８０２で設定されたＲＯＩのノイズ強度の代表値が算出される。例えば、ＲＯＩの中の局所分散の平均値や最大値が代表値として算出される。

（Ｓ８０４）
Ｓ８０３で算出されたノイズ強度の代表値に基づいて、断層画像ＩｍｇＯｂに対してノイズ低減処理が施される。ノイズ低減処理は任意の処理であっても良い。例えばノイズ強度の代表値δを用いて、平滑化の程度を表すパラメータηがη＝ｔ・δ＾νとして算出され、算出されたηに従って断層画像ＩｍｇＯｂに平滑化処理が施されても良い。なおｔとνは任意の定数である。

以上説明した処理の流れにより、操作者によって設定されたＲＯＩのノイズ強度に基づいて断層画像にノイズ低減処理が施されるので、ＲＯＩのＳＮＲ（Signal-Noise Ratio）を向上させた断層画像が得られる。

なお、本発明の医用画像処理装置及び医用画像処理方法は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、上記実施例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除しても良い。

１：医用画像処理装置、２：ＣＰＵ、３：メモリ、４：記憶装置、５：ネットワークアダプタ、６：システムバス、７：表示装置、８：入力装置、１０：医用画像撮影装置、１１：医用画像データベース、１００：Ｘ線ＣＴ装置、２００：スキャナ、２１０：被検体、２１１：Ｘ線管、２１２：検出器、２１３：コリメータ、２１４：駆動部、２１５：中央制御部、２１６：Ｘ線制御部、２１７：高電圧発生部、２１８：スキャナ制御部、２１９：寝台制御部、２２１：コリメータ制御部、２２２：プリアンプ、２２３：Ａ／Ｄコンバータ、２４０：寝台、２５０：操作ユニット、２５１：再構成処理部、２５２：画像処理部、２５４：記憶部、２５６：表示部、２５８：入力部、３０１：差分画像生成部、３０２：局所分散算出部、３０３：ノイズ推定部、６０１：Ｘ線ビーム

Claims (6)

1. 被検体に放射線を照射して得られる投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像を生成する差分画像生成部と、
   前記差分画像において局所分散を算出する局所分散算出部と、
   予め求められる補正関数を用いて前記局所分散を補正することで、前記被検体の断層画像のノイズ強度を推定するノイズ推定部と、を備える医用画像処理装置であって、
   前記補正関数にはシステムノイズが含まれ、
   前記局所分散がＶａｒＤ、前記ノイズ強度がＶａｒＣ、スキャナの回転中心からの距離がｓ 、前記補正関数がα（ｓ）、β（ｓ）であるとき、前記ノイズ強度ＶａｒＣは、ＶａｒＣ＝ＶａｒＤ／｛α（ｓ）＋√（ α（ｓ）＾２＋β（ｓ）・ＶａｒＤ）｝によって算出されることを特徴とする医用画像処理装置。
2. 請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
   前記システムノイズは、前記放射線が検出されてからデジタル信号に変換されるまでの過程において検出回路で発生するノイズであることを特徴とする医用画像処理装置。
3. 請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
   前記補正関数α（ｓ）、β（ｓ）は、一様な物質が充填されたファントムの投影データに基づいて、撮影条件毎に求められることを特徴とする医用画像処理装置。
4. 請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
   前記ノイズ推定部は、前記ノイズ強度をマッピングすることによりノイズ強度マップを生成し、前記被検体の断層画像とともに表示させることを特徴とする医用画像処理装置。
5. 請求項４に記載の医用画像処理装置であって、
   前記被検体の断層画像に設定されるＲＯＩのノイズ強度に基づいて、前記被検体の断層画像にノイズ低減処理を施すことを特徴とする医用画像処理装置。
6. 被検体に放射線を照射して得られる投影データを分割し、分割された投影データ毎に再構成された断層画像間の差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
   前記差分画像において局所分散を算出する局所分散算出ステップと、
   予め求められる補正関数を用いて前記局所分散を補正することで、前記被検体の断層画像のノイズ強度を推定するノイズ推定ステップと、を備える医用画像処理方法であって、
   前記補正関数にはシステムノイズが含まれ、
   前記局所分散がＶａｒＤ、前記ノイズ強度がＶａｒＣ、スキャナの回転中心からの距離がｓ 、前記補正関数がα（ｓ）、β（ｓ）であるとき、前記ノイズ強度ＶａｒＣは、ＶａｒＣ＝ＶａｒＤ／｛α（ｓ）＋√（ α（ｓ）＾２＋β（ｓ）・ＶａｒＤ）｝によって算出されることを特徴とする医用画像処理方法。

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