JPH02121636A - ストリーク等を低減する画像処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明はストリーク状、直線状、直線の合成による形状
等の偽ｆ！＆（以下ストリーク状偽像という）の存在を
イメージから識別し、これを低減するためのストリーク
等を低減する画像処理方法とその装置に関する。

（従来の技術） Ｘ線断Ｂ撮影装置（以下Ｘ線ＣＴという）の断層イメー
ジとりわけ脳底部イメージ等においては、骨のパーシャ
ルボリューム効果（ｐ　ａｒｔｌａＶ　ｏｌｕｍｅ　Ｅ
　ｆｆｅｃｔ　；局所的形状変化が射影データに方向性
異常を与える現象）等によりストリーク状の偽像が発生
する。これは診断上大きな弊害を及ぼすものであるが、
Ｘ線ＣＴ、Ｘ線測定法にとつては必然的に発生する問題
として今日に至っている。

×線ＣＴでは周知のように各方向でＸ線源から被検体を
４射して透過したＸ線を検出器で検出し、そのデータを
画像再構成して画像表示する。

ところで、画像再構成のために実測される射影データ（
投影データ又はプロジェクション・データともいう。以
下中に射影データという。）は、測定系の同一の幾何学
的条件に対してより高解像性やより低偽像性の要求から
、オフセット検出測定された射影データを使用する。こ
こでオフセット検出測定法の典型である１／４−１／４
オフセツト法にＪ、るサンプルデータ測定・収集につい
て述べる。このサンプルデータ収集法は、例えば第３世
代のＸ線ＣＴでは被検体を間に置いて互いに対向するＸ
線源と多チャネルの検出器を被検体の回りで回転させて
多方向のサンプルデータを収集する場合、Ｘ線源から回
転の中心を通って多チヤネル検出器の中央チャネルに照
射されるＸ線が、チャネルの中心からチャネル間隔即ち
サンプル間隔の１／４だけずれた点に入射するように検
出器を位置決めしてデータを収集するものである。

このようにして得られた多方向の射影データにおいて、
平行ビームの場合、射影の方向が反対なもの同士は、Ｘ
線ビームの経路が検出器のチャネル間隔即ちサンプル間
隔の１／２だけずれたものとなるので、そのような関係
にあるデータを組み合わせると、検出器のチせネル間隔
即ちサンプル間隔が１／２に細かくなったのと等価なデ
ータに塁づいて画像再構成することになり、空間分解能
が高く偽像が少ない画像を得ることができる。

さてＩＪｃＴでは、各秒の原因によりストリーク状偽像
の発生があり、画像診断の大きな妨げにへっていること
は良く知られている所である。このようなストリーク状
偽像の識別と低減においては、オフセット検出された射
影データの高速生成が必要不可欠であり、この基礎技術
であるフーリエ変換法に基づく高速射影データ演算とそ
の装置について本発明者は既に特願昭６２−３３５４４
９Ｍによって提案を行っている。このフーリエ変換法に
よる射影データ生成法は、平行ビームに対して適用でき
、所謂高速フーリエ変換を主体とした計算により］０ｆ
ｆｉを少なくでき、高速演算が可能であり、演等結果が
正確で高精度である利点をもつ。この場合の装置溝或は
、汎用のフーリエ変換装置を主体とするシンプルでＩｌ
済的な構成が可能である。

ここで、Ｑ［とオフセット検出について説明する。

第２図において、ｘｙは直交座標、ＸＹは×ｙＸ座標θ
だけ回転した座標系とする（反時計方向θ〉Ｏ）。Ｘ線
吸収係数等の物理間の空間分布μ（×。

ｙ）に対して、ＸＹ座標の直線Ｘ＝Ｘでの下記線積分ａ
（Ｘ、θ）を射影データと呼ぶ。

・・・　（○） 図中、○はｘｙ、ＸＹ座標系の原点である。今、射影デ
ータの測定又は計算をＸ　Ｙ　ＰＰ標の離散点で行うと
した時、Ｘ座標上のｉ　　−ｄ　　（ｉ−○、±１゜±
２．・・・；ｄはサンプル間隔）点での射影データの集
合は、 （ａ（Ｘ＜、　　θ）＝　　ａ（ｉ−ｄ、　　θ）＝ａ
：：＝０．　±１　、　±２．　・・・） となる。即ち、この場合の射影データの、ｌ１ＩＩ′：
１点く計ｉ点）は、Ｘ座標のｄを単位とする整数点に一
致する。

一方、Ｘ座標上　ｉ−ｄ　＋Ｘｏ　　（ｉ　＝Ｏ＋　±
１゜±２．・・・；ＸＯは定数）での射影データの集合
は（ａ（ＸＬ′、θ）５　ａ（ｉ−ｄ　＋ＸＯ、θ）＝
ａ　　Ｌ　　　　： ｉ　＝Ｑ、±１．±２．・・・） となる。即ち、この場合の！）ｌ影データの測定点（計
算点）は、Ｘ座標のｄを単位とする各整数点から各々Ｘ
ｏだけ離れた点である。即ち、後者はＩｙＩ者に対しＸ
方向にＸｏだリオフセット検出されたデータ群である。

（発明が解決しようとづる課題） ところで、Ｘ線ＣＴの再構成イメージには、脳底部等の
骨の形状変化の激しい部分において、所謂パーシャルボ
リューム効果によるストリーク状の偽像の発生があるこ
とは良く知られており、Ｘ線ＣＴにおける不可避な問題
点として考えられて来た。その（ｌ！！　Ｘ線線質硬化
（ビーム・ハードニング〉、生体等被検体の動きその他
各種の原因でストリーク状偽像が発生することは良く知
られており、これらストリーク状、直線状の偽像を高速
に識別してこれらを除去し低減することが要望されてい
た。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたもので、その目
的は、各種の原因により発生し、診断上大きな障害とな
っているストリーク状、直線状等の偽像を鮮明に識別し
、これを有効に低減し得る方法（アルゴリズム）を提案
し、それに対応するＸ線ＣＴ等の画像処理装置を実現す
ることにある。

（課題を解決するための手段） 前記の課題を解決する本発明は、ストリーク状。

直線状、直線の合成による形状等の偽像（以下ストリー
ク状偽像という）の存在をイメージから識別し、これを
低減するためのストリーク等を低減する画像処理方法に
おいて、２次元イメージの部又は全部を抽出し、これら
のデータから各方向又は任意の方向の射影データを計算
により求め、前記ストリーク状偽像の識別を前記射影デ
ータの比較により行い、比較結果に基づきストリーク状
偽像の除去のためのデータを生成することを特徴とする
ものである。

（作用） 画像再構成され、ストリーク状偽像を低減すべく抽出さ
れた２次元の原イメージ・データより、所要部分のデー
タを抽出処理し、射影データをフーリエ変換法又は直接
射影演口法により生成し、近傍又は広範囲のデータとの
比較を行ってストリーク状の形状の識別を行い、その結
果によってストリーク状偽像成分を得、画像再構成の後
、原画像データからこれを差引いてストリーク状偽像を
低減した画像を得る。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細にに説明す
る。

第１図は本発明の一実施例のブロック図である。

以下、装置の説明をしながら、ストリーク低減の方法と
アルゴリズムを説明する。図の各装置を結ぶ線中、太線
はデータの流れを示し、細線は制御の流れを示している
。図において、ＤＳｌは実測して（ｑたＸ線の生データ
を格納するデータ記憶装置である。ＰＰＲはデータ配憶
装置ＤＳ１に格納されているデータ収集袋２１ｆＤＡＳ
　（図示ヒず）から送られてきた実測Ｘ線生データに対
し、オフセット補正、Ｘ線強度補正、検出系の各チャネ
ルの感度補正、対数変換、Ｘ線線質硬化補正等の各種処
理を１Ｍｔ前処理装置で、その出力の射影データはデー
タ記憶装置Ｏ８２に格納される。

ＲＥＣＯＮは前処理装置ＰＰＰによって前処理を施され
てデータ記憶装ＨＤＳ２に格納されている射影データ及
びデータ記憶装置ＤＳ３に格納されている後に説明する
抽出されたストリーク成分の射影データに画像再構成処
理をｆＩｌＩｔ画像再構成装置で、その出力はデータ記
憶装置ＤＳ４及びＤＳ５に格納される。データ記４ｆ１
装冒ＤＳ４には偽像を含む原イメージや偽像を除去した
イメージ等のデータが格納され、データ記＋！ａ装置Ｄ
Ｓ５にはストリーク状Ｅｓ　＆成分のみからなるイメー
ジデータが格納される。画像再構成のためのアルゴリズ
ムには＜ｒ＞フーリエ変換法、（爾）フィルター補正逆
役彰法、（ｉｉｉ　）小Ｒ積分法、（ｉｖ）逐次近似法
等各種があり、装置構成もそれに伴って多くの梯類があ
る。

＜１）フーリエ変換法は所謂離散型の高速フーリエ変換
（ＦＦＴ）を主体とした演算法で、高速な演算処理が可
能な点、フーリエ変換装置という汎用装置を主体とする
構成を採用することができる点等に特長がある。更にオ
フセット計測により解像力を増し、各種偽像の低減を可
能にするアルゴリズムと装置に関するものもある。

（ｉｉ）フィルタ補正逆投影法は、周波数空間でのフィ
ルタ処理（コンボリューション・フィルタリング）の後
、実空間で逆投影処理を行うものである。稼動中のＸ線
ＣＴは殆どこの方式によるものと言われる。この方式に
よる装置の例としては、特開昭５９−１９４２５９号、
特開昭６２−７５８７５号、特開昭６２−２２７３２４
＠等多くの例を引用ヅる事ができる。

（ｉｉｉ　）　ｆｆ０１Ｍ分法は、コンボリューション
（重畳）フィルタ演算と逆投影演算をすべて実空間で行
う方式である。処理データ点数が多くなると、コンボリ
ューション・フィルタ演算に長時間を要し、フィルタ補
正逆投影法の処理時間に及ばない。

上記（ｉｉ）　、　　（＋ｉｉ　）のアルゴリズムにつ
いては、例えばｒＣＴスキャナ」　（岩井喜典編、コロ
ナ社）の１・４節の画像再構成の項に述べられているの
でここでは詳細な説明は省略する。

ＰＫＵＰはデータ記憶装置ＤＳ４に格納されている２次
元又は３次元の画像データから、目的とする２次元イメ
ージ・データを抽出し、これに各秤処理を施す画像デー
タ抽出処理装置である。処理されたデータはデータ記憶
装置ＤＳ６に格納される。処理の内容は次のようなもの
である。

（１）ストリークを低減したい領域即ちＸ線吸収係数分
布の変化が少ない領域の抽出−例えば、元の２次元イメ
ージが、多くの骨と軟組織が混在する脳底部イメージで
あった場合、これから吸収係数分布の変化の少ない軟組
織等を抽出する。

（１１）更に孤立したデータを除き領域の連続性を求め
、１又は複数の閉領域を抽出する。−これは軟組織で吸
収係数分布の変化の小さい近傍の連続したデータ群（ｒ
Ａ領領域を抽出することを意味する。

閉領域の抽出においては、領域の大きさ（内部のピクセ
ル数や面積）を考慮することもある。

（ｉｉｉ）元イメージの抽出されない部分の値を零又は
定数とする。

（ｉｖ）各領域毎に吸収係数の値の平均値を求め、その
閉領域のすべてのデータの値からその平均値を減算する
。又は各閉領域毎にその閉領域のデータに演算を施した
値、或いは各１ｍ領域毎にその周辺部のデータの値又は
それらの平均値又はそれらに演算を施した値を元の各デ
ータの値から減する（各閉領域の周辺部を零又はそれに
近い値にする）。即ち、各閉領域毎にレベルシフトする
。

等である。

（１）〜（ｉｖ）の処理に駐づく射影生成は、高感度で
高能率のストリーク識別と補正、リンギング等副作用の
削除低減等から極めて重要である。

次に画像データ抽出処理装ｆｆＰＫＵＰにより抽出され
る部分域のデータの具体例を第５図に示す。

図において、（ａ　）は頭部の３次元イメージの図、（
ｂ）は（ａ）図の３次元イメージがらＡ平面で戯った断
面のイメージの図、（Ｃ）は断面Ａのイメージ中の軟組
織（領域１．２．３＞を抽出した部分イメージの図であ
るつ画像データ抽出処理装置１　Ｐ　Ｋ　Ｕ　Ｐはこの
（ｃ　）図の領１ｉｆｆｉ１．２．３の部分のデータを
抽出し、それ以外の部分の値を零として付加したデータ
を生成する。これをそのまま又はこれより閉領域（連続
領域）の抽出、各領域毎のレベル・シフト等の処理の全
部又（よ一部を行う。ここまでの処理の結果１りられる
データは、第４図（ａ）の領域Ａに相当する実データで
ある。

ＰＲＪはデータ記憶装置ＤＳ６に格納されたデータを人
力データとし、これらより各方向θ毎に、（０）式に示
す各Ｘの値に対応する射影データａ（Ｘ、θ）を求める
！）Ｉ彰データ生成装置である。

出力の射影データはデータ記憶装置ＤＳ７に格納される
。射影計算は大別してフーリエ変換による高速銅影計埠
法と直接射影針筒法が考えられる。

△、フーリエ変換法による射影計算 フーリエ変換法による射影計算を行う射影データ生成装
置ｆｆｆＰＲＪの構成の一例を第３図に示す。

図において、△ＲＮＧは画像データを格納しているデー
タ記憶装置ＤＳ６から処理すぺぎ画像データを抽出し、
フーリエ変換のための零値データの付加やデータの配列
変換を行い、処理済データをデータ記憶装置ＤＳ６Ａに
格納するデータ抽出配列処理装謂である。

画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰにより抽出されるデー
タは、第４図（、ｌ）の領域Ａに相当する実データであ
るが、フーリエ変換では更にサンプル・データ数増大等
の為、領域△の外側に値零のデータを付加して第４図（
ｂ）のｖ４域Ｂに相当するデータを生成し、フーリエ変
換に好都合なデータ配列に並べる。ＦＦＴは第４図（ｂ
）の２次元イメージデータに対して、（９）式に示ず２
次元フーリエ変換を施す２次元フーリエ変換装置である
。

換を行い、最終結果である２次元フーリエ変換の結果を
再びデータ記憶装置ＤＳ６Ａに格納する。

フーリエ変換の結果は第６図（ａ　）の２次元周波数平
面ξηに写像される。２次元フーリエ変換を１次元フー
リエ変換の繰り返しとして実行する場ここで、μ（ｘ　
、　ｙ　）は点（Ｘ　、　Ｖ　）における画像データの
値である。実際のフーリエ変換は離散点に対するｍ敗２
次元フーリエ変換（高速フーリエ変換）として高速に演
粋する。２次元フーリエ変換は１次元フーリエ変換の繰
り返しとして演篩することも可能である。、２次元フー
リエ変換装ｆｆ１ＦＦＴはデータ記憶装ｋＭ　Ｄ　Ｓ　
６　Ａに格納されているデータを入力データとしてこれ
にフーリエ変一方、射影データのフーリエ変換結果は第
６図（ａ　）のξ軸とθｎの角度をなすω軸上の点の集
合として写像されている。即ち、射影データのフーリエ
変換結果は極座標ωθ上の点の集合として写像されてい
る。尚、座標系が正規の座標系に対し、Ｘ方向にＸｏ、
Ｘ方向にｙＯ移動している場合には（ビクセル点が正規
の整数からずれている場合等も含む）、（９）式は次の
様になる。

Ｆｌ　（ω、　、θｎ　）→Ｇｉ　（ξ３．ηＪ　）・
・・　（９）′ ＲＰＣは極座標上の点（ω、θ）のデータを直交ｆｆ１
６ξη上のデータから演算によって求める直交座標−極
座標データ変換装置である。直交座標−極座標データ変
換装置ＲＰＣは２次元フーリエ変換装置ＦＦＴでフーリ
エ変換されてデータ記憶装ｆｆ！ｆｆ１Ｄｓ６Ａに格納
されたデータを処理する。直交座標上の点を離散的に得
て、極座標上の点も離散的に求める場合の演算式として
、例えば次のものを挙げることができる。

Ｆｒ　　（ω□　、θＴｌ） Ｆ　（ω□　、θＴｌ’）　　＝　Ｆ　ｒ　　（（１）
ｙ）　　、　　θ、−１　）＋ｊ−Ｆｉ（ω□　、θＴ
ｌ） ξ＝ωｒｒｌＣＯ５θｎ　　　η＝ω、ｂｉｎ　　θｎ
・・・　（１０−３） ここで、Ｆ（ω□、θｎ）、Ｆｒ（ωつ、θη）及びＦ
ｉ　　（ω。　θＴｌ）は各々極座標ωθ上の点Ｐ（ω
□、θｎ）における周波数成分（複素数）。

その実数成分及びその重数成分である。又、Ｇ（ξ６．
ηオ）、Ｇｒ（ξ７．ηＪ）及びＧｔ　　（ξに、η１
）は各４点Ｐ（ω１．θｎ）の直交座標ξη上の近傍点
Ａ（ξ３．η））における周波数成分（複素数）、その
実数成分及びその虚数成分である。Ｄ、ｌ−は整数で、
しは近似計算の精度により選ばれる。（例えばし−３）
計詐結果のデータはデータ記憶装置Ｄ８６Ｂｌ、：格納
される。

ＯＦＰはデータ記憶装置Ｄ８６Ｂに格納されているデー
タを受けて、第２図に示したオフセット検出に対応する
射影データを得るためにオフセット演算を行うオフセッ
ト演算処理装置である。周波数平面の極座標ωθ上のデ
ータＦ（ω、θ）に対し次の演算を行い、処理結果Ｆ（
ω、θ）′をデータ記憶装置ＤＳ６Ｃに格納する。

Ｆ（ω、θ）′ −Ｆｒ　　（ω、θ）’　＋ｊ　　−Ｆｉ　　（ω、θ
）′＝Ｆ（ω、θ＞　、　ｅＪ　”’Ｘｏ　　　　　　
・・、　（１１゜Ｆｒ　　（ω、　θ）′ −Ｆｒ　（ω、　θ）　　−ｃｏｓ　　（ωＸｏ　　）
Ｆｉ　　（ω、　　θ）−ｓｉｎ（ωＸｏ）ω≧Ｏ・・
・　＜１ｌ−１） Ｆｉ　　（ω、　θ）′ ＝Ｆｒ　　（ω、　　θ）−ｓｉｎ（ωＸｏ）＋Ｆｉ　
　（ω、　θ）−ＣＯＳ（ωＸｏ）ω≧０　　　・・・
　（１１−２） Ｆｒ　　（−ω、　θ）’＝Ｆｒ（ω、　θ）′ω〉Ｏ
・・・　（１１−３） Ｆｉ　　（−ω、　θ）’＝−Ｆｉ（ω、　θ）′ω〉
○　　　・・・　（１１−４） Ｆ（ω、θ）、Ｅ（ω、θ）′は複素数、Ｆｒ　　（ω
、θ）、Ｆｒ（ω、θ）′は実数部。

Ｆｉ　　（ω、θ）、Ｆｉ（ω、θ）′は虚数部を示す
。Ｘｏはオフセット検出でのオフセット量（単位は長さ
で、例えばｍｍ）である。サンプル間隔ｄ（！１！位は
例えばＩＩｌｍ）の離散データに対して、γ＝ω７１．
Ｘｏ＝（４πｍ　／２ＬＸ　　’　　）　Ｘ。

＝【４πｍ／（Ｎｄ））Ｘｏ　　・＝（１１−５＞但し
、ＩＩ　＝０．１．２．　・、Ｎ／２ここで、Ｎは離散
周波数データの総数（第６図（ａ）のω軸上の離散デー
タの総数）である。オフセットｆｆｉ　Ｘ　ｏはＸ軸の
正方向の場合（＋）に取る。１　／４−１　／４オフセ
ット検出に対してＸ○＝−ｄ　／４とすると、（１１−
５＞式から７＝−πｍ　／Ｎ　（＋ｎ　＝０．１　、　
・＝、　Ｎ／　２　）γ＝−π／２　（ｍ　＝Ｎ／２の
時） （１１）式はＦ（ω、θ）に対して周波数成分ω毎に異
なる位相変化を与える式である。尚、（９）′式に示し
たオフセットの影彎は、離散データに対して（１１−５
）式と同様の関係にあり、Ｘ方向、ｙ方向のそれぞれの
オフセットｆｆ１Ｘｏ。

Ｖｏに対して（１１−５）式のＸＯをそれぞれＸｏ、　
　Ｙｏで置換した聞に相当する補正量となる。オフセッ
ト演幹処理装置ＯＦＰは（１１）式、（１１−１）弐〜
（１１−４）式の演算に先立ち、又は演算後に周波数特
性変更のための各種フィルタ処理等を行うことが多い。

ＩＦＦＴは第６図（ａ　）の極座標ωθ平面上の直線ω
（θ＝θ）上の周波数成分Ｆ（ω、θ）′にフーリエ逆
変換を行い、第６図（ｂ）の実空間ＸＹ上の射影データ
ｂ　　（Ｘ、θ）を求めるフーリエ逆変換装置で、デー
タ記憶装置ＤＳ６Ｃからのデータ入力に対し次の演算を
行う。

・・・　（１２） ここで、（早はＦ〈ω、θ）′のフーリエ逆変換結果の
実数部を意味し、Ｃは比例定数である。

フーリエ逆変換装置ＩＦＦＴの演算結果はデータ記憶装
置ＤＳ７に格納される。以上のフーリエ変換法による射
影計算は、離散データに対する鰹１ｒＩｌフーリエ変換
（Ｄ　Ｆ　Ｔ；　［）　１ｓｃｒｅｔｅ　ｌ”　ｏｕｒ
ｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）として所謂高速フーリエ変
換の手法で高速演算を行う。ＣＴＬは射影データ生成装
置ＰＲＪの各装置の動作の統一的制御、各記憶装置と各
処理装置間のデータ転送制御、その他の外部装置とのデ
ータ入出力制御等を統轄制御ＩＩする制御装置である。

第３図において、各装置を結ぶ太線はデータの経路を示
し、細線は制御信号の経路を示している。

Ｂ、直接演算による射影データ計算 この方式は、（０）式に従って、射影を直接計算する方
法である。計算量は少なくはなく、高速な演算は高速な
素子による装置構成や装置の並列化等によるが、平行ビ
ームは勿論扇状ビーム（）？ンビーム）でも正確に適用
できる演算の融通性がある。画像データμ（ｘ　、　ｙ
　）が離散データの場合には、射影データ生成の式は ａ（Ｘ、　　θ）→Σμ　（Ｘｉ　　、Ｖｉ）ｄＹｉＬ ＝Σμ　（Ｘ−ｃｏｓ　　θ−Ｙｊ”５ｉｊｌ　　θ。

し Ｘ　−ｓｉｎ　　θ＋ＹＬ　−ＣＯ５θ）・ｄＹｊ ・・・　（０）　′ となる。この場合の一例としては第７図の直接計ｎ法で
の射影の図に示すようにμ（ｘ　、　ｙ　）はｘｙ座標
（ビクセル）の整数点にあるとし、この整数点を中心に
もつ単位の正方形を考え、この単位正方形の中ではμ（
Ｘ　、　’／　）は一定値をもつと考える。射影ａ（Ｘ
、θ）の計算は、Ｘ軸と角度θをなす直交座標ＸＹ上の
直線Ｘ＝Ｘ上で、これと交わるすべての単位正方形につ
いて、そのμ（×、。

ｙ；　）　＝ｕ　（Ｘ−ｃｏｓθ−Ｙｉ’Ｓｉｎθ、Ｘ
−５ｉｎθ＋Ｙｉ−ＣＯ３θ）　＝ｕ　（Ｘ、θ、Ｙ、
）と直線の長さｄＹＬに対して式（Ｏ）′に従って演算
することができる。直接演算によるｔＪＪＦ３データ計
ｉ法は上記の方法に限定されず、より複雑で高精度の手
法もある（その場合、演算間の増大、処理時間の増加を
伴うことが多い）。フーリエ変換法にる射影データ計口
は、既述のように平行ビーム（パラレル・ビーム）の射
影データ計算を原則とするが、扇状ビーム（）７ン・ビ
ーム）の射影データ計算に適応することもできる。その
場合、フーリエ変換法により各方向に対する平行ビーム
の射影データを求め、その後、この平行ビームデータ群
から線形変換その他の変換法により各方向の扇状ビーム
の射影データを求める。

ＤＥＴはデータ記憶装置ＤＳ２と０８７に格納されてい
る射影データを入力とし、これらから直線状、ストリー
ク状及び直線の合成から成る形状（扇形等）等を識別（
検出を含む。以下単に識別という。）する形状識別装置
（形状検出装置を含む。以下同じ）である。本装置にお
いて行うストリーク状の偽像の存在を識別するための論
理演算の一例（離散データに対する例）は次の通りであ
る。θ方向、距＃ｉＸにおける射影データａ　＜Ｘ。

θ）、その射影の長さＬ　（Ｘ、θ）に対してＸ＝ＸＫ
における次の演算を行う。

（ｌ　　ｐ　　（ＸＫ、　　θ）−ｐ（ＸＫ　、　　θ
）１　≧δ）ｎｏｒ（ＸＫ、　　θ） ｒ　　（ＸＫ　　、　　θ）′（≧δ、　）且つ ・・・　（１３−１＞ （ｒ（ＸＫ　、θ）−ｒ（Ｘ：、　　θ）′）（Ｄ　　
（ＸＫ　　、　　θ）　　−ｐ　（ＸＫ　　、　　θ）
）〉Ｏ・・・　（１３−２） ・・・　（１３−３） ａ　（ＸＫ、θ）はθ方向、ＸＫにおける計算された射
影データであり、Ｌ　（ＸＫ、θ）はそのＤＡ影の長さ
である。従ってｐ（ＸＫ　、θ）はθ方向。

Ｘ＝ＸＫにおける直線上での平均吸収係数であり、ｐ　
（ＸＫ　、θ）はθ方向、Ｘ＝ＸＫの近傍におけるＩ）
　（Ｘ、θ）の平均値である。（１３−３＞式において
Ｎは近傍データ数、δ、δｍ　は所謂閾値（Ｔｈｒｅｓ
ｈｏｌｄ）である。

ｎ、Ｎ、δ、δ□　は通常定数であるが、条件により動
的に変化させる事もできる。ｎ＝間＋１゜Ｎ＝２Ｍ＋１
であれば、ｐ　（ＸＫ　、θ）はＸＫの前４１Ｍ個、合
計で２Ｍ＋１個の平均値である。

−万ｒ　（ＸＫ　、θ）はθ方向、Ｘ＝ＸＫ１．：ｔＮ
ける実測された（前処理等を施した）射影データであり
、ｒ（Ｘえ、θ）′はｒ（ＸＫ、θ）の対向（位置が同
じで方向が逆向き）射影データである。

部ち平行ビームでは、ｒ（ＸＫ、θ）′＝ｒ（Ｘｇ、θ
＋π）である。

論理式＜１３−１）、（１３−２＞は抽出されたイメー
ジの方向θ、距１ｉｌｌＸＫにある直線上での平均吸収
係数が近傍の直線上の平均吸収係数の平均値よりも閾値
（δ）を超える変化があり、且つ実測射影データも閾値
（δｍ＞を超える同方向の変化を有する時、（ＸＫ、θ
）において直線状偽像（ストリーク状偽像）が存在する
と見做す式で、（１３−１＞、（１３−２）の条件が同
時に満たされないと直線状偽像（ストリーク状偽（！１
）は存在しないと見Ｈす。（１３−１＞、（１３−２）
式によりストリークを識別する方法は、ストリーク識別
の自動化を可能にする。

ス］−リーク状偽像の識別を人間の判断の助けを借りて
行う場合等においては、＜１３−２）式【、を不要で、
次の（１３−１−１＞式を識別論理式に使用することが
できる。

（Ｄ　（Ｘ（、θ）、ｐ（ＸＫ、θ） は（１３−３）式による。） ｐ（ＸＫ　、θ）−ｐ（ＸＫ、θ）１≧δ・・・（１３
−１−１＞ このとき抽出されたイメージの方向θ、距ｆｉｔ　Ｘ　
Ｋにある直線上での平均吸収係数が近傍の直線上の平均
吸収係数の平均値より閾値を越える変化があった場合に
直線状偽像が存在すると見做す。

又多くの場合には、各閉領域が吸収係数のかなり近いデ
ータの集合であり、且つ形状を適当に選べば（例えば円
形）、Ｘ＝ＸＫの近傍で［（×、θ）　＋Ｌ　（ＸＫ、
θ）＝Ｃ。

Ｃｏ　：コンスタント と見做すことができる。従ってこの場合の（１３−１）
〜（１３−３）式は （ｌａ（ＸＫ　、　　θ）　　　ａ（Ｘｃ、　　θ）１
≧δ′　）ｎ（ｌｒ（ＸＫ　、　　θ） ｒ（ＸＫ　、　　θ）′　Ｉ≧６１　）・・・　（１３
−１−２） 且つ（ｒ（ＸＫ、θ）−ｒ（ＸＫ、θ）′）（ａ　　（
ＸＫ　　、　　θ）　　　ａ（Ｘｘ、　　θ））〉Ｏ・
・・　（１３−２−２） ・・・　（１３−３−２＞ （１３−１−２）、（１３−２−２）式は、射影の長さ
が不要なので、射影長Ｌ　（Ｘ、θ）の計ｎが不要とな
り、より高速な演ｉが可能となる。射影長が不要で且つ
ストリークの識別を人間の判断により行なう場合は（１
３−２）式は不要で、次の（１３−１−３＞式を識別論
理式とする。

（百（Ｘに、θ）は＜１３−３−２＞式による。）ａ　
　（ＸＫ　　、　　θ）−百　（ＸＫ　　、　　θ）ｌ
”ｉ＝δ′・・・　（１３−１−３） 形状識別装置ＤＥＴにおいて行なった識別結果はストリ
ーク偽像成分生成８置ＡＰＲＪに与えられる。

ストリーク偽像成分生成装置ＡＰＲＪは、形状識別装置
ＤＥＴによって識別された直線状、ストリーク状、ｔｉ
線の合成形状等の偽像に対して、その偽像成分（射影デ
ータ）を生成する装置である。

ストリーク偽像成分の抽出アルゴリズムの一例としては
、方向θ、距離ＸＫにおける射影データｂ　（ＸＫ　、
θ）を次式により求める。

ｂ　（ＸＫ　、θ）＝Ｃ−Ｌ（ＸＫ、θ）ｔｏ　（ＸＫ
　、θ）−石（ＸＫ　、θ））・・・（１４） Ｃは定数でｐ　（ＸＫ　、θ）、ｐ（Ｘに、θ）は（１
３−３）式に従い、Ｌ　（ＸＫ　、θ）等は形状識別装
置ＤＥＴにおける場合と同じである。ストリークが検出
されない場合には ｂ　（ＸＫ　、θ）＝Ｃとする。多くの場合には、ＸＫ
の近傍においてＬ　（Ｘ、θ）”＝Ｌ　（ＸＫ、θ）と
見做すことができるので（形状を適当に選ぶ等）（１４
）式は次のようになる。

ｂ（ＸＫ　、θ）＝Ｃ’　　−（ａ　（ＸＫ、θ）百＜
ＸＫ、θ）） （１４）’ Ｃ′は定数で、石（ＸＫ、θ）は（１３−３−２）式に
示す通りである。（１４）’式は射影長を考慮する必要
がない場合に用いられるばかりでなく、領域境界での副
作用の防止等からも使用される。

ストリーク偽像成分の生成は（１４）式又は＜１４）’
式を基本とし、これに条件による変化を加味したものと
なる。

生成された偽像成分はデータ記憶装置ＤＳ３に格納され
る。

ＳＩＭＡＧはデータ記憶装置ＤＳ４に格納されたストリ
ークを含むイメージ〈原イメージ）から、データ記憶装
置ＤＳ５に格納されたストリーク成分のみからなるイメ
ージを各ビクセル毎に減紳し、ストリークを除去したイ
メージデータを生成する装置である。生成されたデータ
はデータ記憶装置ＤＳ４の該当部分に格納される。

次に、以上のように構成された実施例の装置の動作を説
明する。第８図は動作のフローチャートである。この図
に示される動作の手順においては、スキ＋／ンは既に終
了しており、被検体を透過して測定された各方向のＸ線
データ（生データ）は、データ記憶装置ＤＳＩに格納さ
れている。第８図にボすフローチャートは処理の流れを
原理的に示すもので、装置の並列動作や処理の並列性を
正確に小したものではない。又、この例は、原画像の再
構成ら含むストリークの低減処理の例を示すものである
。

データ記憶装置Ｄｓ１から実測Ｘ線データを取り出し、
これにデータ収集装置ＤＡＳ　（図示せず）のオフセッ
ト補正、Ｘ線強度補正、チャネルの感度補正、対数変換
、　ｘＳ！１ｌｒ２質硬化補正等質性化補正ボ「処理装
置ＰＰＲで行ない、結果をデータ記憶装置ＤＳ２に格納
する（ステップ１）。データ記憶装置ＤＳ２のデータに
画像再構成処理ＲＥＣＯＮにより画像再構成処理を施す
。生成された画像（原画像）データをデータ記憶装置Ｄ
Ｓ４に格納する（ステップ２）。データ記憶装置ＤＳ４
に格納されている原画像データ（該当する２次元イメー
ジ）を抽出する。このイメージが骨と軟部組織が混在す
る脳底イメージであるとするとく第５図参照）、これか
らストリーク偽像を低減したい領域であるＸ線吸数係数
分布の変化の少ない（変化の小さい）軟組織を抽出する
（第５図（Ｃ））。

更にこの軟組織の連続性を求め、１又は複数の閉領域を
抽出する。次に各閉領域毎にその領域の平均１ｎ又は各
領域周辺部の平均値等を計算し、その閉領域の各々の元
データからその値を減算する（各閉領域毎にレベルシフ
トする）、、原画像の抽出されない部分のデータの鎖を
零とする。これらの処理は画像データ抽出処理装置ＰＫ
ＵＰで行ない、結果をデータ記憶装置ＤＳ６に格納する
。

（ここでのデータは第４図（ａ）のｆ４１ｄＡに相当す
る実データである。）（ステップ３）。

射影データ生成装置ＰＲＪは、データ記憶Ｐ装置ＤＳ６
に格納されているデータ（実際には領域への外側に値零
を付加した第４図（ｂ）のＬ？ＩＡ滅Ｂ相当のデータ）
を用いて各方向の射影データを生成し、データ記憶表π
ＤＳ７に格納する。生データがオフセット検出測定され
ている場合には、オフセット０４１に５データとして計
算する（ステップ４）。

ステップ３において抽出された各閉領域のすべてのデー
タの値を１とし、抽出されない部分のデータを零とした
実データ又はこの実データ領域の外側にＩｎ零を付加し
たデータより射影データ生成装置ＰＲＪにより各方向の
射影データを生成し、データ記憶装置ＤＳ７に格納する
。この演算により各ｔＡ影の良さを求める。生データが
オフセット検出測定されている場合はステップ４と同様
に計算する。（ステップ５）ｅ データ記憶装置ＤＳ７に格納されている、各方向６１位
１らの生成射影データａ　（ＸＫ　、θ）。

その長さＬ　（ＸＫ　、θ）、ａ（ＸＫ、θ）ノ近傍デ
ータと、データ記憶装置ＤＳ２に格納されている実測ｔ
Ａ影データｒ　（ＸＫ、θ）、その対向データｒ　（Ｘ
Ｋ　、θ）′の間で、（１３−３＞式の演算と、（１３
−１）式と（１３−２）式の論理演算（比較演算）を行
ない、ストリーク状偽像の存在を調べるつこの形状識別
演算は形状識別装置ＤＥＴで行う（ステップ６）。スト
リーク状！ｎＦＤの有無をチエツクしくステップ７）、
ストリーク状偽像が識別され１ｃらストリーク偽像成分
生成装置△ＰＲＪは（１４）式又は（１４）’式の演算
を行いその結果をデータ記憶装置ＤＳ３に格納する（ス
テップ８Ａ）、ストリーク状偽像がな（ｊれば値零をデ
ータ記憶装置ＤＳ３に格納する（ステップ８Ｂ＞、これ
をすべての位置とすべての方向について繰り返す。

データ記憶表ｆｆ１Ｄｓ３に格納されているストリーク
状偽像成分データを入力ａＡ彰データとして画像再構成
処理ＲＥＣＯＮによりストリーク状を為像のみのイメー
ジを再構成し、データ記憶表ｆｆ１Ｄｓ５に格納づ゛る
（ステップ９）。イメージ減算処理装置Ｓ　ｒＭＡＧは
データ記憶装置ＤＳ４に格納されている原イメージを読
み出し、データ記憶装置ＤＳ５に格納されているストリ
ークｇＡ像イメージを減算し、ストリークを除去したイ
メージをデータ記憶装置ＤＳ４に格納する（ステップ１
０）。

本装置は以上のようにしてストリークを識別し、これを
除去したイメージを生成する。

尚、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、次
のような応用例や他の実施例が考えられる。

）第９図はＸ線ＣＴ装置と本実施例の画像処理装置ＤＰ
Ｓとを接続して、オンラインで直接ストリーク偽像の低
減を可能としたＸ線Ｃ下のブロック図である。ＸＩＣＴ
装置はガントリＧ、テーブルＴＡをテーブルガントリ制
ｍ装置ｅ！ＴＧＣで制御して断層撮影部の位置決めを行
い、Ｘ線発生制６ＩＩ装置ＸＧＣの制御により高圧、Ｘ
線管制御部ＸＲはＸ線管Ｘに高圧を供給してＸ線を発生
させ再構成領域ＰＡをスキャンする。検出器群Ｓは透過
Ｘ線データを検出してデータ収集装置ＤＡＳにデータを
送る。データ収集装置ＤＡＳはデータを増幅し、積分し
、ＡＤ変換（アナログ−ディジタル変換）等の処理を行
った後、画像処理装置１ｆｆＤＰｓにデータを送り、デ
ータ記憶装置ＤＳ１に内き込む。以後の動作は既に説明
した通りである。データ記憶装置ＤＳ４に格納されたス
トリークを除去されたイメージデータを画像表示装置Ｇ
ＤＣ及び必要に応じて像写真撮影装置ＭＦＣに送る。搬
影制御装置ＳＣＣは各装置の動作を制御ｉＩｌづる。

第１０図は上記応用例の動作のフローチャートである。

先ずスキャンを行って検出器群Ｓで検出したＸ線データ
をデータ収集ｉ′！１ＤＡｓで収集し、増幅、！ａ分、
ＡＤ変換等の処理を行う。これをすべての方向に対して
行い、全方向のスキャン・データを得る。以後の動作は
第８図のフローチャートと同じであるので説明を省略す
る。

）第１１図は他の実施例で、ストリークを低減可能な画
像処理装置のブロック図である。

この装置はＸ線Ｃ下等の再構成イメージ（２次元、３次
元イメージ）から任意の２次元断面を抽出し、これから
ストリークを低減させるものである。第１図の実施例と
は次の点で異っている。

（イ）実測データに関連する装置は不要なので前処理装
置ＰＰＰ、実測Ｘ線生データ記憶装置ＤＳ１．実測射影
データ（前処′理済）記憶Ｓｉ冒ＤＳ２は存在せず、バ
スや信号ライン等も少な（シンプルな構造である。

（ロ）画像再構成￥！１ｉｆｆＲＥｃＯＮはストリーク
偽像成分のイメージのみを再構成する。

その他各構成の装置は同じである。この例は、ストリー
クの識別を人間の判断により行う場合で、よりシンプル
な構成が採れ、ｆＪＪ影の長さの計算が不要なのでより
高速な処理が可能である。この場合、形状識別装置ＤＥ
Ｔのストリークの判別は（１３−１−３）式により、ス
トリーク偽像成分生成装置△ＰＲＪによるストリーク偽
像成分生成は（１４）’式による。この装置の動作のフ
ローチャートは第１２図に示す通りで、第１図の実施例
に比べて前処理工程、画像再構成工程、射影良さ計算の
工程が省かれていて、その他の流れは同じなので説明を
省略する。

（ｉｉｉ　）第１１図に示すシンプルな構成の装置等を
使用し、一つずつ領域を抽出しそれに対するストリーク
の識別と補正を行う場合の例で、動作のフローチャート
を第１３図に示で。この方式では、処理時間は長いがよ
り正確にイメージからストリークの低減が可能となる。

一つずつ領域を個別に抽出して、抽出した領域毎にスト
リークの識別と補正を行う点を除いて、第１２図の動作
に同じなので説明を省略する。

その他多（の変形が可能である （Ｉ）アルゴリズムの変形例 （イ）ストリーク状偽像の識別に（１３−１）式、（１
３−２）式は非常に有効であり、偽像の低減には（１４
）式又は（１４）’式は非常に有効であるが、各領域が
吸収係数のかなり近いデータの集合であって、形状を適
当に選ぶことができれば、射影の長さは不要となり、（
１３−１−２＞式、（１３−２−２）式及び（１４）’
式で通常十分成立する（このとき演篩時間を短縮し得る
。）。又、ストリークの判別に人間の助けがあれば、ス
トリーク識別に実測射影データ（データ記憶装ｄＤＳ２
に格納するデータ）は不要になる。従ってアルゴリズム
としては（１３−１−１）式又は（１３−１−３＞式の
みでよい。

（ロ）ストリークの判定を、実測射影データを使用して
より確実に行おうとするアルゴリズムは、（１３−１）
式と（１３−２）式又は（１３−１−２）式と（１３−
２−２＞式に限定されず、様々な変形が考えられる。例
えば、ｒ　（ＸＫ　、θ）の対向データ ｒ（ＸＫ、θ）′だけを使わず、 ｒ（ＸＫ、θ）′の近傍データの推定厨を使用する。又
、θ＋π方向だけでなくその近傍にある１又は複数のビ
ューデータを使用する等である。

（ハ＞（１３−１＞式、（１３−２）式及び（１４）式
の石〈Ｘに、θ）や （１３−１−２）式、（１３−２−２）式。

（１３−１−３）式及び（１４）’式等のａ　（ＸＫ　
、θ）は比較的狭い範囲のデータの平均値のみでなく定
数や全域又は広域の平均値であってもよい。ｎ、Ｎ、δ
、δ′、δ１等は適当な定数であり、条件に応じて計口
時に動的に選ぶこともできる。

（ニ）　Ｄ　（ＸＫ　、θ）、ａ（ＸＫ、θ）等は、近
傍データの平均値でなく、近傍データによる別の推定計
算値や、近傍データの極大値と極小値の平均値や、その
個別の推定計算値であってもよい。

（ホ）形状識別の論理式において、比較結果の符号によ
り閾値を変えても良い。即ち （１３−１＞式、（１３−１−１＞式において ｐ（ＸＫ、θ）−ｐ（ＸＫ　、θ）１≧δに代わってｐ
　（ＸＫ　、θ）≧Ｄ（ＸＫ、θ）ならば Ｄ　　（ＸＫ　、　　θ）−ｐ　　（ＸＫ　、　　θ）
　≧δ１ｐ（Ｘに、θ）　＜Ｉ）　（ＸＫ　、θ）なら
ばｐ　（ＸＫ　、　θ）−ｐ（ＸＫ　、　　θ）≧６２
としても良い。

ｒ（ＸＫ、θ） ｒ（ＸＫ、θ）′　１≧δ□。

ａ　（ＸＫ　、θ＞　−ａ　（ＸＫ　、θ）１≧δ′に
対しても同様である。

（へ〉多次元のイメージから目的とする２次元のイメー
ジを抽出し、更に２次元イメージの特定の部分を抽出す
るには、抽出する部分の場所的空間的特定、抽出する部
分のイメージ・データの値による特定等の一部又はそれ
らの組合せによることができることはいうまでもない。

抽出する部分のイメージ・データの値による特定の例と
しては、ある値の範囲にあるデータの集合（１組の下限
値〜上限値の範囲にあるデータの簗合、複数組の下限値
〜上限値の範囲にあるデータの集合）等がある。

（ト）ストリーク状偽像の識別は、抽出された部分域（
例えば軟ｔａｕｓ＞のデータで行い、ストリークの低減
は抽出された部分域（その軟組織）に対して行っても良
いし、全域に対して行っても良い。

（チ）実測射影データを反映させたストリーク状偽像の
識別のための論理演算にも多くの変形が考えられる。例
えばｒ　（ＸＫ　、θ）。

ｒ（Ｘに、θ）′の代りに各々 Ｓ　（ＸＫ　、θ）、百（ＸＫ、θ）を置換したもの、
即ち ・・・　（１３−３−４） に対して、（１３−１＞、＜１３−２）Ｉ、：対応する
式は （１ｐ（ＸＫ、θ）−百（ＸＫ、　　θ）　１≧δ）ｎ
（Ｉｓ（ＸＫ　、　　θ） −５（ＸＫ　、　　θ）Ｉ≧δｍ′　）・・・　（１３
−１−４＞ 旦つ（Ｄ（ＸＫ、θ）−１）（ＸＫ、θ））（Ｓ　　（
ＸＫ　　、　　θ）　　　５（ＸＫ、　　θ））〉Ｏ・
・・　（１３−２−４） また（１３−１−２）、（１３−２−２＞に対応する式
は次の様になる。

（１ａ（ＸＫ、θ） ａ　（ＸＫ、θ）１≧δ′）ｎ （ｌ　ｓ　（ＸＫ、θ） Ｓ（ＸＫ、θ）１≧δ　′　） ・・・（１３−１−５＞ 且つ（ａ　（ＸＫ　、θ）ａ（ＸＫ、θ））（Ｓ（ＸＫ
、θ）−５（ＸＫ、θ））〉Ｏ・・・（１３−２−５＞ ここでｍ、Ｍ、δｍ′は通常定数であるが、条件により
動的に変化させることもできる。

）装置の変形例 （イ）データ記憶装置の分割、統合、付加（ａ）１つの
記憶装置を複数に分割して構成したもの。例えばデータ
記憶装置Ｏ８２゜ＤＳ３を射影データの格納用メモリと
画像再構成装置ＲＥＣＯＮ用メモリとそれぞれ複数に分
割構成したもの。

（ｂ）データ記憶装置をスピード、経済性等の見地から
階層構成にしたもの。

（Ｃ）データ記憶装置を統合して構成したもの、、例え
ばイメージ用メモリであるデータ記憶装置ＤＳ４．ＤＳ
５を統合した１つの記憶装置としたもの。又、データ記
憶装置Ｏ８２，ＤＳ３を射影データメモリとして統合し
たもの。

（ｄ）バッファ・メモリ、キャッシュ・メモリ等を適宜
付加して構成したもの。

（ロ）装置の分割、統合及び並列化 （ａ）各装置を例えば機能別に分割して構成したもの。

例えば、射影データ生成装置ＰＲＪをフーリエ変換装置
、直交座票−極亭標変模装置、フーリエ逆変換装置等に
分ｐ１し、各装置間の並シ１１処理性を付与した構成に
したもの。

（ｂ）複数の装置を統合して構成したもの。

例えば射影データ生成装置Ｐ　Ｒ，Ｊ　、画像再構成装
置ＲＥＣＯＮをフーリエ変換装置を主体とした構成とし
、フーリエ変ＩｆＪ４装置同士、フーリエ逆変換装置同
士、フーリエ変換装置とフーリエ逆変換装置、Ｆｉ座標
−直交座標変換ＩＡ置と直交座標−極座標変換装置とを
統合して構成し、又は同一の装置として構成したもの（
模者の場合には、装置を目的毎に時分割使用する）。又
、形状識別装置ＤＥＴとストリーク偽像成分生成装置Ａ
ＰＲＪ　：画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰとｒＡ彰デ
ータ生成装置ＰＲＪ等を統合して構成したもの。

（Ｃ）装置の多重並列化を計った構成にしたもの。

（ｄ）統一制御装置を、マイクロ・プロセッサ、マイク
ロ・プログラム・メモリ、デコーダ等で構成したもの。

（ハ）装置の付加 （ａ）磁気ディスク等大容量記憶装置の付加。

（ｂ）　６ｔ！気テ一プ装置ＭＴ、フロッピー・ディス
ク装置ＦＤＤ等外部記憶装置の付加。

（Ｃ）専用オペレータ・コンソール、ＣＲＴ。

専用図形表示装置、専用診断８置等の付加。

（ｄ）グラフ表示装置等の付加 （ｅ）図形情報読取、情報入力装置付画像表示装ｄ（画
像表示装置付マン・マシン・インタフェース装置）の付
加。画像表示装置に３次元データを表示しながら、抽出
する２次元データ平面を同一の画面又は別の表示装置に
表示し、抽出面を選択指定し、この抽出２次元平面を表
示しながら更に抽出する部分を指定できる装置の全部又
は一部より成るｖＡ冒の付加。又は、イメージを表示す
る画像表示装置、抽出領域のパラメータ読取表示８置（
又はパラメータ読取装置）抽出領域のパラメータ人力装
置等より成る装置の付加。

（ニ）射影データ生成装置ＰＲＪ この装置をフーリエ変換装置法による高速射影演算装置
として実現する場合に各種の変形が可能である。

（ホ）画像再構成装置ＲＥＣＯＮ この装置をフーリエ変換形の画像再構成装置として実現
する場合には各種の変形が考えられる。

（へ）バス、制御ライン、低目ライン等の分離、統合。

（ト）データ処理用に汎用の情報処理装置ＣＰＵや専用
のアレイ・プロセッサＡＰ等を用いたもの。

（チ）同一の演算処理を別の構成（例えば情報処理装置
ＣＰＵ、ＡＰ等の装置、ソフトウェア、ファームウェア
等）で実現したもの。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように本発明によれば、以下に列記
するような効果が期待できる。

（ｉ＞シンプルなストリークの識別、除去アルゴリズム
により、イメージのストリーク状偽像を鮮明に識別し、
これを極めて有効に低減し得る。

（ｉｉ）ストリークの識別と低減を高感度で正確に行う
ことができる。上記（ｉ　）、　　（ｉｉ）は偽像の生
成過程を正確に把握した本方式の原理によって生ずる効
果である。特に高速フーリエ変換により計算される射影
データは高速処理が可能でありながら正確であって、ス
トリークの識別と低減に十分な効果を与える。

（ｉｉｉ　）副作用がない。又は極めて少ない。これは
イメージの部分抽出、閉領域化、レベル・シフトによる
相対射影計算等によりもたらされる効果である。又、（
１３−１＞式と（１３−２）式、（１３−１−２＞式と
（１３−２−２＞式等測定射影を効果的に使用すること
により物理現象に忠実にストリークの低減が可能であり
、且つ通常発生し易い解像力を犠牲にすることもない。

（１■）パージセルボリューム効果（ｐ　ａｒｔｉａＶ
ｏｌｕｍｅ　Ｅ　ｆｆｅｃｔ　）というＸ線０丁の宿命
内規↑により発生するストリーク状偽像に有効であるば
かりでなく、ＸａＶＡ質硬化や生体中の金属や生体の運
動や測定系のサンプル・レートが有限である為に生ずる
アリアジング（折り返し）等の各種の原因で発生ずるス
トリーク状偽像に対しても非常に有効である。

（Ｖ）ストリーク状偽像の識別と除去の処理の自動化が
高度に可能となることが期待される。

これは測定射影の有効な利用（物理現象に忠実な検出）
がもたらす効果である。

（ｖｉ）高速フーリエ変換を主体とし、水洗でのシンプ
ルなアルゴリズムの採用によりストリーク状偽像低減処
理の著しい高速化が可能となる。

（Ｖ＋＋　）フーリエ演惇装置を中心とする汎用演→処
理装置によるシンプルな構成が可能で、経済的な装置が
実現できる。

（ｖｉｉｉ）本発明の装置によるストリークの自動認識
の利点と、人間の判断力によるストリークの特定及び認
識とそれに続く本装置でのストリーク検出と補正の有効
性をミックスした有様的なストリーク状偽像の判別と除
去が可能となる。

（ｉｘ）ストリークの低減効果は自然であり、又画質の
改善、イメージの標準偏差値のｉ！ｌ善等の効果も大き
い。

（×）ストリーク状偽像の識別は軟組織上で行い、スト
リークの低減は全域又は軟組織だけに行う等、処理の方
法は融通性に富んでいる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は射影
データとオフセラ１〜検出の説明図、第３図はフーリエ
変換法によるＱＡ彰計算を行う場合の射影データ生成装
置の一実施例のブロック図、第４図は実イメージ・デー
タとフーリエ変換でのイメージ・データの図、第５図は
データ抽出の具体例を示す図２、第６図は周波数空間で
の直交座標と極座標成分の関係や実空間での射影に関す
る説明図、第７図は直接計算法での射影の図、第８図は
第１図の実施例のｖＪ作のフローチャート、第９図は本
発明の応用例のブロック図、第１０図は第９図の応用例
の動作のフローチャート、第１１図は本発明の他の実施
例のブロック図、第１２図は第１１図の実施例の動作の
フローチャート、第１３図は第１１図の応用例の装置に
関する別の動作のフローチャートである。 ＤＳｌ、ＤＳ２．ＤＳ３．ＤＳ４．ＤＳ５゜ＤＳ６．Ｄ
Ｓ７・・・データ記憶装置 ＰＰＰ・・・前処理装置 ＲＥＣＯＮ・・・画像再構成装置 Ｓ　ＩＭＡＧ・・・イメージ減算処理装置ＰＫＵＰ・・
・画像データ抽出処狸装置ＰＲＪ・・・射影データ生成
装置 ＤＥＴ・・・形状識別装置 ＡＰＲＪ・・・ストリーク偽像成分生成８茸特許出願人
　横河メディカルシステム株式会社鋪鴬２ ５司 第４区 −Ｌｙ 負色７ 図 筒１０図 第１２図

Claims (30)

【特許請求の範囲】
1. （１）ストリーク状、直線状、直線の合成による形状等
   の偽像（以下ストリーク状偽像という）の存在をイメー
   ジから識別し、これを低減するためのストリーク等を低
   減する画像処理方法において、２次元イメージの一部又
   は全部を抽出し、これらのデータから各方向又は任意の
   方向の射影データを計算により求め、前記ストリーク状
   偽像の識別を前記射影データの比較により行い、比較結
   果に基づきストリーク状偽像の除去のためのデータを生
   成することを特徴とするストリーク等を低減する画像処
   理方法。
2. （２）２次元イメージの抽出は、該当する２次元平面の
   全部又は一部であることを特徴とする請求項１記載のス
   トリーク等を低減する画像処理方法。
3. （３）２次元イメージの抽出は、イメージの値の変化の
   比較的小さい（比較的少ない）空間的連続領域である閉
   領域又は空間的不連続領域である開領域のイメージを少
   なくとも１個使用することを特徴とする請求項１記載の
   ストリーク等を低減する画像処理方法。
4. （４）２次元イメージの一部の抽出においては、抽出さ
   れない部分のデータの値を零又は定数又は空とすること
   を特徴とする請求項１、２又は３記載のストリーク等を
   低減する画像処理方法。
5. （５）射影データの計算に用いるイメージ・データは抽
   出される部分のデータの値が元のイメージ・データの値
   であるか、もしくは前記領域毎にそこに含まれるイメー
   ジ・データの平均値又はそれらに演算を施した値、又は
   その領域の周辺部のデータの値又はそれらの平均値又は
   それらに演算を施した値、又は抽出された全イメージ・
   データの平均値又は定数等を元の各イメージ・データよ
   り減算した値即ち各領域毎にレベル・シフトされた値で
   あり、抽出されない部分のデータの値は零又は定数又は
   空として射影計算を行うことを特徴とする請求項１記載
   のストリーク等を低減する画像処理方法。
6. （６）射影データの生成をフーリエ変換法で行うことを
   特徴とする請求項１記載のストリーク等を低減する画像
   処理方法。
7. （７）射影データの生成を直接射影計算法で行うことを
   特徴とする請求項１記載のストリーク等を低減する画像
   処理方法。
8. （８）射影データを互いに平行な平行（パラレル・ビー
   ム）射影データ群又は扇状に広がる扇形（ファン・ビー
   ム）射影データ群等測定射影データであるスキャンデー
   タの形状に一致する形のデータ群として求めることを特
   徴とする請求項１記載のストリーク等を低減する画像処
   理方法。
9. （９）扇形射影データを、直接射影演算により生成する
   か、又は生成された複数方向の平行射影データ群から演
   算により生成することを特徴とする請求項１又は８記載
   のストリーク等を低減する画像処理方法。
10. （１０）射影データを位置をオフセットさせて生成する
    ことを特徴とする請求項１記載のストリーク等を低減す
    る画像処理方法。
11. （１１）ストリーク状偽像の識別が、ある任意の方向に
    関する任意の位置の射影データとその近傍射影データ群
    又は広範囲の射影データ群の平均値又はそれらに演算を
    施した値又は定数等との比較により行われることを特徴
    とする請求項１記載のストリーク等を低減する画像処理
    方法。
12. （１２）ストリーク状偽像の識別が、ある任意の方向に
    関する任意の位置の射影データとその近傍射影データ群
    及び異なる方向の近傍射影データ群の平均値又はそれら
    に演算を施した値又は定数等との比較により行われるこ
    とを特徴とする請求項１記載のストリーク等を低減する
    画像処理方法。
13. （１３）射影データの比較によつて行うストリーク状偽
    像の識別を、閾値を設けて判定の基準としたことを特徴
    とする請求項１１又は１２記載のストリーク等を低減す
    る画像処理方法。
14. （１４）射影データの比較によって行うストリーク状偽
    像の識別を、両者の比較の結果の符号によつて異なる閾
    値を設けることを特徴とする請求項１３記載のストリー
    ク等を低減する画像処理方法。
15. （１５）ストリーク状偽像の識別を、生成射影データの
    比較の他に実測した射影データとその対向射影データ又
    は該射影データの近傍データの推定値との比較を加味し
    て、より確度の高いストリーク状偽像の識別を可能にし
    たことを特徴とする請求項１１、１２、１３又は１４記
    載のストリーク等を低減する画像処理方法。
16. （１６）ストリーク状偽像を識別する条件に従つてスト
    リーク状偽像を除去する射影成分を生成し、これらを使
    用して画像再構成を行って補正用のストリーク・イメー
    ジを得、元イメージの対応するデータから補正用のスト
    リーク・イメージの対応するデータを減口してストリー
    クを除去することを特徴とする請求項１記載のストリー
    ク等を低減する画像処理方法。
17. （１７）ストリーク状偽像を除去するための射影データ
    を、その方向と位置における射影データからその近傍射
    影データ群又は広範囲の射影データ群の平均値又はそれ
    らに演算を施した値又は定数等を減じた値に比例する値
    のデータとすることを特徴とする請求項１６記載のスト
    リーク等を低減する画像処理方法。
18. （１８）ストリーク状偽像を除去するための射影データ
    を、その方向と位置における射影データからその近傍射
    影データ群及び異なる方向の近傍射影データ群の平均値
    又はそれらに演算を施した値等を減算した値に比例する
    値のデータとすることを特徴とする請求項１６記載のス
    トリーク等を低減する画像処理方法。
19. （１９）ストリーク状偽像を除去するための射影データ
    を、ストリーク状偽像識別のために設けた閾値を超える
    ものについては請求項１７記載の値のデータ又は請求項
    １８記載の値のデータとし、前記閾値を超えないものに
    ついては値を零とすることを特徴とするストリーク等を
    低減する画像処理方法。
20. （２０）ストリーク状偽像の識別において、ある任意の
    方向任意の位置における射影データの代りにその射影デ
    ータをその射影データの長さで除算した量に相当する単
    位長当りの射影データの比較により行うことを特徴とす
    る請求項１１、１２、１３、１４又は１５記載のストリ
    ーク等を低減する画像処理方法。
21. （２１）ストリーク状偽像の識別を射影データの代りに
    射影データをその射影データの長さで除算した量に相当
    する単位長当りの射影データの比較により行い、ストリ
    ークを除去する為の射影データを単位長当りの射影デー
    タ群の演算結果、例えばその方向その位置における単位
    長当りの射影データからその近傍における単位長当りの
    射影データの平均値を減口した値にその射影長に比例し
    た値を乗算した値等より求めることを特徴とする請求項
    １６、１７、１８又は１９記載のストリーク等を低減す
    る画像処理方法。
22. （２２）多次元空間のイメージ・データから目的とする
    ２次元空間の原イメージ・データの全部又は一部を抽出
    しこれに処理を施す画像データ抽出処理手段と、入力デ
    ータに演算を施して各方向又は任意の方向毎に各位置又
    は任意の位置に対応する射影データ又は射影長を求める
    射影データ生成手段と、前記射影データ又は該射影デー
    タをその射影長で除算した量に相当する単位長当りの射
    影データに基づいて形状識別演算によリストリーク状偽
    像を識別する形状識別手段と、該形状識別手段の演算結
    果により射影データ又は単位長当りの射影データからス
    トリーク偽像成分を生成するストリーク偽像成分生成手
    段と、ストリーク偽像を除去する射影成分から画像再構
    成を行って補正用のストリーク・イメージ・データを得
    る画像再構成手段と、ストリーク状偽像を含む原イメー
    ジ・データからストリーク状偽像のみから成るイメージ
    ・データを減算してストリーク状偽像のない画像データ
    を得るイメージ減算処理手段と、少なくとも１個のデー
    タ記憶手段を具備することを特徴とするストリーク等を
    低減する画像処理装置。
23. （２３）画像データ抽出処理手段は、多次元空間のイメ
    ージ・データから目的とする２次元空間の原イメージ・
    データの全部又は一部を抽出し、抽出されない部分のデ
    ータの値を零又は定数等とし、これをそのまま又はこれ
    より閉領域（連続領域）又は開領域（不連続領域）の抽
    出処理、各領域毎のレベル・シフト間の計算又は抽出、
    各領域毎のレベル・シフト処理等の全部又は一部の処理
    を行う手段であることを特徴とする請求項２２記載のス
    トリーク等を低減する画像処理装置。
24. （２４）射影データ生成手段は、フーリエ変換の為の零
    値データの付加、データの配列変換等を行うデータ抽出
    配列処理手段と、２次元データに対して２次元フーリエ
    変換を施す２次元フーリエ変換手段と、極座標上の点の
    データを直交座標上のデータから演算によって求める直
    交座標−極座標データ変換手段と、オフセット検出に対
    応する射影データを得るためにオフセット演算を行うオ
    フセット演算処理手段と、極座標平面上の直線上の周波
    数成分にフーリエ逆変換を行い実空間上の射影データを
    求めるフーリエ逆変換手段との全部又は一部と、少なく
    とも１個のデータ記憶手段とで構成されることを特徴と
    する請求項２２記載のストリーク等を低減する画像処理
    装置。
25. （２５）射影データ生成手段は、射影データを直接演算
    する演算手段を具備することを特徴とする請求項２２記
    載のストリーク等を低減する画像処理装置。
26. （２６）形状識別手段は、ある任意の方向に関する任意
    の位置の射影データとその近傍射影データ群や広範囲の
    射影データ群の平均値又はそれらに演算を施した値又は
    定数等の比較により若しくはある任意の方向に関する任
    意の位置の単位長当りの射影データとその近傍の単位長
    当りの射影データ群や広範囲の単位長当りの射影データ
    群の平均値又はそれらに演算を施した値又は定数等との
    比較により行われる手段であることを特徴とする請求項
    ２２記載のストリーク等を低減する画像処理装置。
27. （２７）形状識別手段は、ある任意の方向に関する任意
    の位置の射影データとその近傍射影データ群及び異なる
    方向の近傍射影データ群の平均値又はそれらに演算を施
    した値又は定数等との比較により若しくはある任意の方
    向に関する任意の位置の単位長当りの射影データとその
    近傍の単位長当りの射影データ群及び異なる方向の単位
    長当りの近傍射影データ群の平均値又はそれらに演算を
    施した値又は定数等との比較により行われる手段である
    ことを特徴とする請求項２２記載のストリーク等を低減
    する画像処理装置。
28. （２８）形状識別手段は、射影データ若しくは単位長当
    りの射影データの比較によつて行う形状の識別において
    、閾値を設けて判定の基準とする手段であることを特徴
    とする請求項 ２２、２６又は２７記載のストリーク等を低減する画像
    処理装置。
29. （２９）ストリーク偽像成分生成手段は、ストリーク状
    偽像を除去するための射影データをストリーク状偽像識
    別のために設けた閾値を越えるものについては、ある任
    意の方向に関する任意の位置の射影データからその近傍
    射影データ群や広範囲の射影データ群の平均値又はそれ
    らに演算を施した値又は定数等を減じた値に比例する値
    のデータ若しくはある任意の方向に関する任意の位置の
    単位長当りの射影データからその近傍の単位長当りの射
    影データ群や広範囲の単位長当りの射影データ群の平均
    値又はそれらに演算を施した値又は定数等を減じた値に
    演算を施した値のデータとし、ストリーク状偽像識別の
    ために設けた閾値を越えないものについては、値零のデ
    ータとする手段であることを特徴とする請求項 ２２記載のスリーク等を低減する画像処理装置。
30. （３０）ストリーク偽像成分生成手段は、ストリーク状
    偽像を除去するための射影データをストリーク状偽像識
    別のために設けた閾値を越えるものについては、ある任
    意の方向に関する任意の位置の射影データからその近傍
    射影データ群及び異なる方向の近傍射影データ群の平均
    値又はそれらに演算を施した値又は定数等を減じた値に
    比例する値のデータ若しくはある任意の方向に関する任
    意の位置の単位長当りの射影データからその近傍の単位
    長当りの射影データ群及び異なる方向の単位長当りの近
    傍射影データ群の平均値又はそれらに演算を施した値ま
    たは定数等を減じた値に演算を施した値のデータとし、
    ストリーク状偽像識別のために設けた閾値を越えないも
    のについては、値零のデータとする手段であることを特
    徴とする請求項２２記載のストリーク等を低減する画像
    処理装置。