JPH04144550A - 医用画像装置 - 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】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、Ｘ線コンピュータ断層像撮影装置、磁気共鳴
イメージング装置等の被検体からの画像データを演算処
理して、被検体の画像を得る医用画像装置に関する。

（従来の技術） 通常、Ｘ線コンピュータ断層像撮影装置（以下、Ｘ線Ｃ
Ｔ装置と称する）においては、Ｘ線の曝射方向を被検体
の周囲で回転させながら所定角度毎の被検体のＸ線の吸
収分布特性を表わすＸ線投影データを得て、これらを再
構成演算処理することにより、被検体の断層像を撮影し
ている。ここで、投影データの収集は、少なくとも被検
体の周囲１８０°にわたって行なわれるので、時間がか
かり、その間に被検体が動いてしまうことがある。

データ収集中に被検体が動くと、断層像にアーチファク
トが発生し、断層像を撮り直す必要がある。

しかし、撮り直しを行なうことは、時間がかかるととも
に、被検体の拘東時間が増スＸ線被ＰＭ＜も増加づ゛る
という欠点がある。さらに、被検体が動いたか否か（ｊ
″、再構成された断層像を見てからでないと判別できな
いので、データ収集の初期段階で被検体が動いた場合、
それ以降無駄なＸ線曝射を続けることになり、やはり、
時間、被爆量の点で問題があった。なお、このような問
題は磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置等の他
の医用画像装置においても、同様に発生する。

（発明が解決Ｉ７ようとする課題） 本発明は上述しまた事情に対処すべくなされたもので、
その目的は、画像デ・−夕の収集中に被検体が動いても
、画像にアーチファクトが発生することのない医用画像
装置を提供するごとである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明による医用画像装置は、被検体の画像データを収
集する手段と、画像データの収集中の被検体の動ぎを検
出する手段と、検出手段の出力（′４基づいて被検体の
動きが所定量以上か否かを判断ｒる手段と、被検体の動
きが所定愈以」−の時画俯デ・−りの収集を中止する、
または収集されるデータを他のデータと区別し、動きが
所定量以上でない時に収集されたデ・−タに基づいて被
検体の画像を生成する手段とを具備する。

（作用） 本発明による医用画像装置によれば、データ収集中の被
検体の動きを検出１２、動きが所定量以」−の時はデ・
−夕収集を中止する、あるいは動きが所定量以上の時に
収集されたデータのみに基づいて画像を生成することに
より、画像デ・−夕の収集中の被検体の動きにより画像
にアーチファクトが発生ずることが防止される、 （実施例） 以下図面を参照して本発明による医用画像装置の実施例
を説明づる。ここでは、医用画像装置と１７丁はＸ線Ｃ
′Ｆ装置を例にとり説明する。第１図は第１実施例の構
成を示すブロック図である。

Ｘ線管ど検出器とが内蔵され、中央も：撮影空間として
の開口部が股：（ｊられているガントリ１０（第１図に
は断面を示ツー）が垂直に配置されでい？〕。

ガントすｌＯの前に寝台（図示せず）が設（、ｊられ、
寝台の天板１２がガントリ１０に対して摺動可能となっ
ている。−れにより、天板１２上の被検体１４が撮影空
間内に挿入され、被検体１４０休軸方向に直交する任意
の断面が撮影可能となる。具体的には、被検体１４を撮
影空間内に位置さ１七り後、所定角度毎の投影角度から
被検体にＸ線ｌ？：曝射°４−る。被検体を透過したＸ
線が検出器で検出され、各投影方向毎のＸ線吸収分布特
性を示すＸ線投影データがデー・夕収集部１６に収集さ
れる。投影データは画像再構成部１８にて）〜　リエ変
換法、二」ンボルーション法等の再構成アルゴリズムに
従って演算処理され、断層像デ・−タが得られる。この
結果、断層像が表示部２０で表示される。

−力、寝台、天板１２、被検体１４には被検体１４の体
動を検出する各種のセンサ２２０．２２２、・・・２２
ｎが接続される。センサ２２０．２２２、・・・２２ｎ
の出力が共通に体動量検出器２４に供給される。

体動量検出器２４は各種のセンサ２２８．２２２、・・
・２２．の検出結果を総合して被検体の体動量を出力す
る。検出器２４の出力には判別回Ｉ？８２６が接続され
る０判別回路２６は、検出器２４から出力される体動量
に基づいて、デ・−夕収集中の被検体の動きが断層像に
許容量を越えるアーチファクトを発生させるか否かを判
断し７、所定爪以」二〇体動を検出する、例久ば、判別
回路２Ｇは体動量を累算し、この累算値が所定の閾値を
越λノコら、許容（を越えるアーチファクトが発生１２
、撮り直しが必要であると判断する。なお、■の閾値は
固定値ではなく、スキャンの進行に従って増加する値で
あ・つでもよい、このノーめ、スキャン開始直後ｌｅｔ
、わずかな体動量でもスキャンを中止し撮り直しを行わ
せ、スキャンの終了間近は、よほど大ぎい体動量が検出
されないとスキャンを中止しない。これは、被検体への
Ｘ線曝射景を抑えるのど、撮り直しにより良好な画像を
得ることとを折衷させる）、−、めである。

判別回路２６は許容量以上のアーグファクｌ、がＲ生ず
ると判断すると、スキャンコン）０−ラ２８に体動検出
信号を供給する。スキャンコントローラ２８はこの体動
検出信号に応じてガントリ１０にスキャン中止信号を供
給し、Ｘ線の曝射を中止させ、データ収集を中止させる
。スキャンコントローラ２８はデータ収集部１６、画像
再構成部１８をリセットしてから、同じ位置に対する新
たなデータ収集（撮り直し）を自動的に開始させる。

なお、スキャンを中止した時、被検体に対して音声等で
警告を与えてもよい。

すなわち、この実施例によれば、被検体の動きを検出し
た時点ですぐにデータ収集を中止し、　自動的に撮り直
しが行なわれる。このため、無駄な曝射を行なうことが
なく、患者の拘束時間が短くなり、それに従って被爆量
かを少なくなる。さらに、撮り直し操作のためのオペレ
ータの負担が軽減される。

なお、被検体の動きが検出された時、スキャンを中止す
る代わりに、スキャンコントローラ２８はデータ収集部
１６、画像再構成部１８に制御信号を供給し、その時の
投影データを、アーチファクトが発生しないと判断され
た時の投影データと区別して収集させる０画像再構成部
１８はアーチファクトが発生しないと判断された時に収
集された投影データのみに基づいて画像再構成を行い、
アーチファクトが発生すると判断された時に収集された
投影データは再構成処理に使わない。

これにより、時間等の制約で撮り直しができない場合で
も、アーチファクトのない断層像を得ることができる。

なお、アーチファクトが発生しないと判断された時に収
集された投影データのみでは、データ数が足りない場合
は、補間を行なう必要がある。

次に、センサ２２．（ｉ＝１〜ｎ）の例を第２図〜第７
図を参照して説明する。第２図は被検体の発声量に基づ
いて体動を検出する例を示すものであり、一般的に、被
検体が声を出した時は、かなり体が動くことが知られて
いる。被検体１４の口の前にマイク３２が設けられ、被
検体１４の発生がマイク３２で検出され、そこから出力
される音声波形信号ｗ　（ｔ）がパワー演算回路３４に
供給される。

これにより、音声信号のパワーＩＷ（ｔ）＋２が体動量
検出器２４に供給される。

第３図は天板１２に加えられる被検体の圧力に基づいて
体動を検出する例を示す、天板１２の表面に複数の圧力
センサ３６が埋め込まれる。検出された圧力ｐは差分回
路３８に供給され、スキャン開始時の圧力ｐ、との差１
ｐ−ｐ、Ｉが体動量検出器２４に供給される。

第４図は被検体の動きによる天板１２の歪に基づいて体
動を検出する例を示す、天板１２の下面に複数の歪ゲー
ジ４０が取り付けられる。検出された歪りは差分回路４
２に供給され、スキャン開始時の歪り、との差１　ｈ−
ｈ、１が体動量検出器２４に供給される。なお、第３図
、第４図の例では、複数の差分結果が検出器２４にそれ
ぞれ入力されているが、これらを統合して１つの分布パ
ターンとして検出器２４に入力してもよい。

第５図は被検体の頭の動きそのものを光学的に検出する
例を示す、被検体の頭部に微小な鏡４４を貼付け、光源
４６からのビーム光を鏡４４で反射して２次元位置セン
サ４８で受光するようにする。２次元位置センサ４８は
鏡で反射された光ビームによる輝点を検出し、その位置
情報（ｘ、　　ｙ）を差分回路５０に供給する。差分回
路５０はスキャン開始時の輝点の位置（Ｘｏｒ　　’ｉ
　ｏ　）と現在位置（ｘ、ｙ）とのずれ（Ｘｏ−Ｘ）２
＋（ｙｏ−ｙ）２を体動量検出器２４に供給する。ここ
で、被検体の頭の動きが太きすぎる場合は、　２次元位
置センサ４８は輝点を検出できず、この場合は、差分回
路５０はずれとして■を出力する。

第６図は収集した投影データそのものから被検体の体動
を検出する例を示す、Ｘ線は扇状に放射されるファンビ
ームであるので、各投影方向（Ｘ線管５２の位置）θ毎
に多数のチャンネルの投影データが得られ、各チャンネ
ル（検出器５４の位置）ψ毎の投影データＰ（ψ、θ）
が累算回路５Δθ）　２が体動量検出器２４に供給され
る。八〇は投影方向間隔であり、この例では、隣接する
投影方向での投影データ間の差（一般的にこの差は小さ
い）に基づいて体動を検出する、 第７図は天板１２にかかる加速度ε７より体動を測定す
る例を示す７　天板１２に加速度計５８が接続され、そ
の出力が体動量検出器２４に供給さ２ｉ１゜る６ なお、センサの例はこれらに限定されず、他に士５．筋
電位計で測定する、ＴＶ右カメラ赤外線カメラ等で撮偉
した被検体の像の動きを検出する、天板」１の体重分布
等に基づいで検出するような例も考λられる。また、上
述したセンサを全て設ける必要はなく、画像装置の種類
に応じ１適宜必要なセンサを選択！、て設ければよい、 次に、第８図−第１１図を者、照１．で体動量検出器２
４の例を説明する。第８図６Ｊ階層型二、コーラルネッ
トワークを利用し六体動爪検出器２４の・−・例を示°
４゜各種のセンサ２２．からの出力Ｉ、が入力層の各ノ
ルドロ０．に入力される７　人力層の各ノ・−ドは中間
層のノード６２．・・・６２．に結合され、ネットワー
クが形成される。なお、中間層のノード数には入力層の
ノー　ド数ｎとは異なっているＪニとが多いが、等１−
５＜てもよい。中間層の全ソー　ドロ　２　、　（ｊ＝
１＝−ｋ）は１つの出カッ・−ドロ４に結合される。

このような構成において、中間層の各ノ・〜ドロ２　Ｊ
　（、＋＝１”−ｋ）は入力データＩ　、（ｉ＝１〜ｎ
）に対して、次のような関数どして表わさ１１、る出力
ＮＪを得る７Ｎ、＝ｆ　　（、Σｗ４．・Ｉ、）　　　
・・・（１）人−１ 、二、二で、ｗＪｌはｊ番目の、ノー・ドロ２．のｉ番
目の入力ＩＩ（入カッ・−ドロ０．）に対する結合の強
さを示づ−０ 出力ツードロ４は中間層の全ノードからのデータＮ、（
，１＝１−ｋ）に対しで、次のような関数と１７で表わ
される出力ｍを体動量とし、て求める。

ご、−で、ｗ、、は出力ツードロ４の、ｉ番目の中間層
ノ・−ドロ２．に対する結合の強さを示す。

関数ｆ、ｇはともに第９図に示すようなシグモイド関数
である。また、入カニ、は余丁最大値が１、最小値が０
になるように正規化されている、ノードの結合の強さｗ
Ｊ　ｉ　　Ｎｖｍｌは適当な値に予め調整され記憶され
ている。一般に、ニューラルネットワークは中間層のノ
〜　ドの数を適当に設定すれば、さまざまな入カバター
ンに対して適切な出力が得られるように調節が可能であ
る。この調節の一例とし７てはパックプロパゲーション
法がある。これは、被検体のさまざまな動ぎの場合のセ
ンサ出力を測定Ｉ７２．−の時収集されたデータに基づ
いて再構成された画像を人間が判断して体動（アーチフ
ァクト）があるか否かを決′めて５．：の判定結果と入
カバターン（セ゛ノザ出力）とをニューラルネットワー
クに与えて、出力誤差が所定値以下に収束するように各
ノ・−ドの結合の強さ”　Ｊ　Ｉ＋　　”　ｏＪを自動
的に適切な値に設定させるものである。

第１０図はファジィ制御理論を応用した体動爪検出器２
４の他の例を示す。ここでは、センサ出力Ｉ、が大きい
ことを表わすメンバシップ関数と■、が小さいことを表
わすメンバシップ関数とを前件部とし、その結果から体
動量が大ぎいか小ざいかを表わすメンバシップ関数を後
件部としている。

このため、第１１図（ａ）に示すよ・うなセンサ出力１
．が人ぎいということを表わすメンバシップ関数Ｉ（、
（Ｘｉ）と、第１１図（１））に示すようなセンサ出力
１１が小さいということを表わすメンバシップ関数り、
（１，）が前件部メンバシップ関数どして定義されてい
る。

名センザの出力１．毎に体動量が大ぎいか小さいかを推
定するファジィ推論処理部６６、が設Ｕられる。各ファ
ジィ推論処理部６６、は同一・の構造を有するので、推
論処理部６６、のみ詳細Ｌ’図示し７、他は省略する。

センサ２２．の出力■、が第１１図（ａ）＋−示すよう
なメンバシップ間数Ｈｉ（ｘｉ）が定義されている前件
部メンバシップ関数演算回路６８１と、第１１図（１）
）に示すようなメンバシップ関数Ｊ−１（Ｉｔ）が定義
されている前件部メンバシップ関数演算回路６８２に供
給される７　メンバシップ開数演算回路６８２．６８２
の出力口数値Ｈ，（１１）、　　Ｌｔ　（Ｉ　ｉ）が最
小値（ＭＩＮ）演算回ｙ〜７０に供給される。最小のメ
ンバシップ関数値のみが後件部メンバシップ間数演算回
路７２に入力される。後件部メンバシップ間数演算回路
７２には、センサ出力Ｉ、の大きさから体動量が大きい
か小さいかを表わすメンバシップ関数が定義されていて
、演算回路７２から体動量を表わす関数値が出力される
。

各推論処理部６６、からの関数値が最大値（ＭＡＸ）演
算回路７４に供給される。最大のメンバシップ関数値の
みが重心演算回路７６に供給され、これにより体動量が
求められる。

次に、第１２図、第１３図を参照して判別回路２６の例
を説明する。第１２図は判別回路２６の一例を示す図で
ある０体動量の瞬時値ｍ　（ｔ）が加重加算回路８０に
直接入力されるとともに、累算回路８２、微分回路８４
を介して加重加算回路８０に入力される。累算回路８２
は体動量１ｍ（ｔ）Ｉを累算し、例えばＭ　（ｔ）　＝
を求める。そのため、加重加算回路は次のような演算に
より判定のための出力ｍｍを求める。

ｍｍ＝ｗ□・Ｍ　（ｔ）＋ｗ２−Ｍ’　（ｔ）＋ｗ、・
ｍ　　（ｔ）　　　　　　　　・・・　（３）ここで、
Ｗｌ、Ｗ２．Ｗ３は重み係数である。

この出力ｍｍが比較回路８６の一方入力端に供給される
。比較回路８６の他方入力端には閾値発生回路８８から
の閾値が供給され、出力ｍｍが閾値以上の時、体動検出
信号がスキャンコントローラ２８に供給される。閾値発
生回路８８は固定の閾値を発生してもよいし、上述した
ようにスキャンの進行に従って増加する閾値を発生して
もよい。

なお、瞬時値、累算値、微分値を単独で閾値と比較して
体動検出を判断してもよい。

第１３図は判別回路２６の他の例を示す図である。ここ
では、第１２図に示した加重加算回路８０の代わりにニ
ューラルネットワーク９０が設けられ、体動量の瞬時値
ｍ　（ｔ）、累算回路８２の出力Ｍ（ｔ）、微分回路８
４の出力Ｍ’　　（ｔ）がニューラルネットワーク９０
に入力される。さらに、以下の演算を行なう演算回路９
２の出力Ｍ２（ｔ）もニューラルネットワーク９０に供
給される。

なお、図示してはいないが、他の演算回路の出力もニュ
ーラルネットワーク９０へ入力可能である。

このような構成によっても、ニューラルネットワーク９
０から体動検出信号を出力することができる。

以上説明したように、第１実施例によれば、スキャン中
の被検体の体動量を検出する手段と、その検出した体動
量がアーチファクトを発生させ、撮り直しが必要が否か
を判断する手段を設けたので、データ収集中に被検体の
動きを検出した時点ですぐにデータ収集を中止し、自動
的に撮り直しを行なわせることができる。これにより、
無駄な曝射を行なうことがなく、被検体の拘束時間が短
くなり、被爆量も少なくなる。また、撮り直し操作のた
めのオペレータの負担が軽減される。なお、撮り直しの
判断のための閾値をスキャンの進み具合いに従って可変
したので、被検体への無駄なＸ線曝射を抑えるのと、撮
り直しにより良好な画像を得ることとを折衷させること
ができる。さらに、スキャンを中止する代わりに、体動
を検出した時のデータと検出しない時のデータとを区別
して収集したので、体動を検出しない時に収集された投
影データのみに基づいて画像再構成を行なうことができ
、被検体が動いた場合でも、撮り直しを行なわなくても
、アーチファクトのない画像を得ることができる。

次に、この発明の他の実施例を説明する。第１４図は第
２実施例の主要部のブロック図である。

ここでは、体動量検出器２４、判別回路２６を別個に設
けるのではなく、ニューラルネットワークを用いて両者
を一体的に構成した。すなわち、各センサ２２ｉの出力
に複数の演算を行なう演算回路９２ｉを接続し、それか
らの演算結果をニューラルネットワーク９４へ供給する
。演算回路９２１は例えば次のような演算を行なう。

ＳＩ、（ｓ）ｄｓ ＳＪ　　（ｄ／ｄｓ）Ｉ、（ｓ）ｌｄｓニューラルネッ
トワーク９４はこれらの演算結果を入力して、第１実施
例の判別回路２６の出力である体動検出信号と同一の信
号をスキャンコントローラ２８へ供給する。この実施例
によれば、センサ２２ｉの出力に基づいて撮り直しをす
べき程度の大きさのアーチファクＩ・の発生を直に検出
することができる。

第１５図は第３実施例の主要部のブロック図である。第
３実施例ち体動量検出器２４、判別回路２６を別個に設
けるのではなく一体化した実施例である、乗算器９６ｉ
で各センサ２２ｉの出力（、Ｔ適当な重み係数ｗｉが乗
算され、乗算結果が最大値演算回路９８　Ｖ：供給され
る。最大の乗算結果が比較器１００で閾値発生回路１０
２の出力と比較され、比較結果が第１実施例の判別回路
−２６の出力である体動検出信号と同〜の信号としてス
キャンコントローラ２８に供給される。、−の実施例Ｇ
：１：、ファジィ論理回路の一応用例である。

なお、本発明は上述ｉ、７た実施例に限定されず、種々
変更して実施可能である３例えば、Ｘ線ＣＴ装置に限ら
ず、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装剣等の他
の医用画像装置にも、同根に適用可能である。

［発明の効果］ 以」二説明したようＣ゛−本発明によれば、データ収集
中の被検体の動ぎを検出し、動ぎが所定量以上の時はデ
ータ収集を中止する、あるいは動きが所定駅以下の時に
収集されたデータのみに基づいて画像を生成する。二と
により、画像デ・−・夕の収集中の被検体の動きにより
両像にアーチファクトが発生ずる。−とが防止される医
用画像装置が提供される。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明による医用画像装置の第１実施例の構成
を示すブロック図、第２図乃至第７図は第１実施例中の
センサの種々の例をそれぞれ示す図、第８図は第１実施
例中の体動量検出器の一例を示す図、第９図は第８図に
示したニュ・−ラルネッｌ、　１ノークの各ノ〜　ドの
入出力特性を示す図、第１０図は第１実施例中の体動量
検出器の他の例を示す図、第１１図は第１０図に示した
前件部メンバシップ関数演算回路で定義されているメン
バシップ関数を示す図、第１２図、第１３図は第１実施
例中の判別回路の例を示す図、第１４図は本発明の第２
実施例の主要部を示すブ１コック図、第１５図は本発明
の第３実施例の主要部を示すブロック図である。 １０・・−ガンＩ−リ、 １６・・・デ・−り収集部、 ２０・・・表示部、２２１・ ２４・・・体動量検出器、 キャンコントローラ。 １２・・・天板、　］４・・・被検体５１８・・・画像
再構成部、 ２２２、へ−２２ｎ・・・センナ、 ２６・・・判別回路、　２８・・・ス 出願人代理人　　弁理士　鈴江武彦 第 図 第 図 第１０ 図 ヤ１別国詩２Ｇへ 第１１ 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）被検体の画像データを収集する手段と、画像デー
   タの収集中の被検体の動きを検出する手段と、前記検出
   手段の出力に基づいて被検体の動きが所定量以上か否か
   を判断し、被検体の動きが所定量以上の時は画像データ
   の収集を中止する手段とを具備することを特徴とする医
   用画像装置。
2. （２）被検体の画像データを収集する手段と、画像デー
   タの収集中の被検体の動きを検出する手段と、前記検出
   手段の出力に基づいて被検体の動きが所定量以上か否か
   を判断し、被検体の動きが所定量以上の時に収集される
   データと動きが所定量以上でない時に収集されるデータ
   とを区別する手段と、被検体の動きが所定量以上でない
   時に収集されたデータに基づいて被検体の画像を生成す
   る手段とを具備することを特徴とする医用画像装置。