JPH05192325A - X線ct装置 - Google Patents
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- JPH05192325A JPH05192325A JP4032734A JP3273492A JPH05192325A JP H05192325 A JPH05192325 A JP H05192325A JP 4032734 A JP4032734 A JP 4032734A JP 3273492 A JP3273492 A JP 3273492A JP H05192325 A JPH05192325 A JP H05192325A
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- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 骨に関連したアーチファクトの減少。特に骨
に関連したハードニングやパーシャルボリュームの影響
の除去。 【構成】 計測した第1の投影データを再構成して第1
のCT画像を得る第1の手段と、該第1のCT画像から
規定CT値で指定された範囲の値を示す、組織領域の第
2の投影データを求める第2の手段と、組織領域での透
過長による硬化度を格納したテーブルと、上記第2の投
影データを該テーブルの硬化度で補正して第3の投影デ
ータを求める第3の手段と、該第3の投影データを再構
成して第2のCT画像を求める第4の手段と、より成
る。
に関連したハードニングやパーシャルボリュームの影響
の除去。 【構成】 計測した第1の投影データを再構成して第1
のCT画像を得る第1の手段と、該第1のCT画像から
規定CT値で指定された範囲の値を示す、組織領域の第
2の投影データを求める第2の手段と、組織領域での透
過長による硬化度を格納したテーブルと、上記第2の投
影データを該テーブルの硬化度で補正して第3の投影デ
ータを求める第3の手段と、該第3の投影データを再構
成して第2のCT画像を求める第4の手段と、より成
る。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、X線CT装置、特に再
投影処理機能を持つX線CT装置に関する。
投影処理機能を持つX線CT装置に関する。
【0002】
【従来の技術】X線CT装置では多色X線を用いること
に起因するビームハードニングや有限開口幅による計測
であることに起因するパーシャルボリューム効果などに
より、線状・帯状のアーチファクトが画像上に現れる。
これらは原理的なもので特に骨の影響が大きい。中でも
骨に囲まれ、しかも複雑に入り組んだ骨の多い頭部では
診断能を著しく低下させることになる。
に起因するビームハードニングや有限開口幅による計測
であることに起因するパーシャルボリューム効果などに
より、線状・帯状のアーチファクトが画像上に現れる。
これらは原理的なもので特に骨の影響が大きい。中でも
骨に囲まれ、しかも複雑に入り組んだ骨の多い頭部では
診断能を著しく低下させることになる。
【0003】従来からビームハードニングに関しては様
々な補正処理が行われている。基本的には銅等のプリフ
ィルタにより軟X線成分を減らしハードニングを抑制す
る方法である。ビームハードニングは被検体の透過長に
依存するため被検体の周りを水の入ったバッグでおおい
透過長を等しくしたり、あるいはX線源側に同様に減弱
を最適化するようなフィルタを挿入するなどしていた。
々な補正処理が行われている。基本的には銅等のプリフ
ィルタにより軟X線成分を減らしハードニングを抑制す
る方法である。ビームハードニングは被検体の透過長に
依存するため被検体の周りを水の入ったバッグでおおい
透過長を等しくしたり、あるいはX線源側に同様に減弱
を最適化するようなフィルタを挿入するなどしていた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】ところが水バッグは保
守性や使い勝手の点で好ましくなく、減弱も大きくなる
ためノイズが目立つ。後者のフィルタでは被検体を円な
どで近似した上で形状を設計することになり、最適化が
困難で被検体が回転中心から大きく外れた場合なども問
題となる。一方、パーシャルボリュームに関しては計測
データ中からその成分を抽出することは難しく、チャン
ネル方向では特開平1−252015号などの手法もあ
る。同様の手法を用いてもスライス厚さ方向ではチャン
ネル方向に比べサンプリングも粗く推定が難しい。
守性や使い勝手の点で好ましくなく、減弱も大きくなる
ためノイズが目立つ。後者のフィルタでは被検体を円な
どで近似した上で形状を設計することになり、最適化が
困難で被検体が回転中心から大きく外れた場合なども問
題となる。一方、パーシャルボリュームに関しては計測
データ中からその成分を抽出することは難しく、チャン
ネル方向では特開平1−252015号などの手法もあ
る。同様の手法を用いてもスライス厚さ方向ではチャン
ネル方向に比べサンプリングも粗く推定が難しい。
【0005】更に、ソフトウェアによる手法もいくつか
の方法が提案されている。中でも再投影処理と呼ばれる
手法を用いてX線経路上の骨の量を推定し、補正する手
法はビームハードニングやパーシャルボリュームも考慮
した補正が可能であるため、臨床的にも有効である。と
ころが、再投影処理を用いた手法は再投影処理自体多く
の演算時間を要するのに加え、2回の再構成演算が必要
となるため膨大な演算時間を必要とする。
の方法が提案されている。中でも再投影処理と呼ばれる
手法を用いてX線経路上の骨の量を推定し、補正する手
法はビームハードニングやパーシャルボリュームも考慮
した補正が可能であるため、臨床的にも有効である。と
ころが、再投影処理を用いた手法は再投影処理自体多く
の演算時間を要するのに加え、2回の再構成演算が必要
となるため膨大な演算時間を必要とする。
【0006】本発明の目的は、骨等に大きく影響される
ビームハードニングやパーシャルボリュームによるアー
チファクトをソフトウェアにより低減するX線CT装置
を提供するものである。更に本発明の目的は、ソフトウ
ェアによる処理時間の減少をはかるX線CT装置を提供
するものである。
ビームハードニングやパーシャルボリュームによるアー
チファクトをソフトウェアにより低減するX線CT装置
を提供するものである。更に本発明の目的は、ソフトウ
ェアによる処理時間の減少をはかるX線CT装置を提供
するものである。
【0007】
【課題を解決するための手段】本発明は、計測した第1
の投影データを再構成して第1のCT画像を得る第1の
手段と、該第1のCT画像から規定CT値で指定された
範囲の値を示す、組織領域の第2の投影データを求める
第2の手段と、組織領域での透過長による硬化度を格納
したテーブルと、上記第2の投影データから組織領域で
の透過長を求める第3の手段と、該透過長対応で定まる
硬化度をテーブルから読み出し、上記第1の投影データ
を該テーブルの硬化度で補正して第3の投影データを求
める第4の手段と、該第3の投影データを再構成して第
2のCT画像を求める第5の手段と、より成る(請求項
1)。
の投影データを再構成して第1のCT画像を得る第1の
手段と、該第1のCT画像から規定CT値で指定された
範囲の値を示す、組織領域の第2の投影データを求める
第2の手段と、組織領域での透過長による硬化度を格納
したテーブルと、上記第2の投影データから組織領域で
の透過長を求める第3の手段と、該透過長対応で定まる
硬化度をテーブルから読み出し、上記第1の投影データ
を該テーブルの硬化度で補正して第3の投影データを求
める第4の手段と、該第3の投影データを再構成して第
2のCT画像を求める第5の手段と、より成る(請求項
1)。
【0008】更に本発明は、計測した第2の投影データ
を再構成して第1のCT画像を得る第1の手段と、該第
1のCT画像から複数の規定CT値で指定された範囲の
値を示す、複数の組織領域の第2の投影データを求める
第2の手段と、各組織領域での透過長による硬化度を格
納したテーブルと、上記各第2の投影データから各組織
領域での透過長を求める第3の手段と、該各透過長対応
で定まる硬化度をテーブルから読み出し、上記第1の投
影データを上記テーブルの硬化度で補正して第3の投影
データを求める第4の手段と、該第3の投影データを再
構成して第2のCT画像を求める第5の手段と、より成
る(請求項2)。
を再構成して第1のCT画像を得る第1の手段と、該第
1のCT画像から複数の規定CT値で指定された範囲の
値を示す、複数の組織領域の第2の投影データを求める
第2の手段と、各組織領域での透過長による硬化度を格
納したテーブルと、上記各第2の投影データから各組織
領域での透過長を求める第3の手段と、該各透過長対応
で定まる硬化度をテーブルから読み出し、上記第1の投
影データを上記テーブルの硬化度で補正して第3の投影
データを求める第4の手段と、該第3の投影データを再
構成して第2のCT画像を求める第5の手段と、より成
る(請求項2)。
【0009】更に本発明は、上記第2の手段において、
規定CT値の近傍のCT画像の画素はこのCT値に接す
る2つの投影データに分配し、この分配した投影データ
を含めて第2の投影データを求めることとした(請求項
3)。更に本発明は、複数の投影データを平滑化せしめ
る(請求項4)。
規定CT値の近傍のCT画像の画素はこのCT値に接す
る2つの投影データに分配し、この分配した投影データ
を含めて第2の投影データを求めることとした(請求項
3)。更に本発明は、複数の投影データを平滑化せしめ
る(請求項4)。
【0010】更に本発明は、上記第1のCT画像の画素
数は、第2のCT画像の画素数よりも小さいものとした
(請求項5)。更に本発明は、上記第2の手段におい
て、第2の投影データは、検出器チャンネルやビュー方
向に間引き、この間引き後のデータ及び間での補間処理
によって求めることとした(請求項6)。
数は、第2のCT画像の画素数よりも小さいものとした
(請求項5)。更に本発明は、上記第2の手段におい
て、第2の投影データは、検出器チャンネルやビュー方
向に間引き、この間引き後のデータ及び間での補間処理
によって求めることとした(請求項6)。
【0011】
【作用】本発明によれば、規定CT値で分離して得た組
織領域の再投影データから求めた透過長で定まる硬化度
によって測定投影データを補正し、再構成画像を得る
(請求項1)。更に、規定CT値が複数の場合、各組織
毎に個別に定まる、透過長で硬化度を求め投影データを
補正し、この補正した投影データで再構成画像を得る
(請求項2)。
織領域の再投影データから求めた透過長で定まる硬化度
によって測定投影データを補正し、再構成画像を得る
(請求項1)。更に、規定CT値が複数の場合、各組織
毎に個別に定まる、透過長で硬化度を求め投影データを
補正し、この補正した投影データで再構成画像を得る
(請求項2)。
【0012】更に本発明は、規定CT値の近傍のCT値
の分配(請求項3)、平滑化処理(請求項4)、処理高
速化のための第1のCT画像の画素数の低減化(請求項
5)及び間引き処理を行う(請求項6)。
の分配(請求項3)、平滑化処理(請求項4)、処理高
速化のための第1のCT画像の画素数の低減化(請求項
5)及び間引き処理を行う(請求項6)。
【0013】
【実施例】図2は、従来より公知のX線CT装置であ
り、計測で得た生データ109は、前処理部10で前処
理(ノイズ除去や対数変換等)されて、投影データ11
0となる。更に、再構成部102は、投影データ110
を再構成し、CT画像103(原画像)を得る。
り、計測で得た生データ109は、前処理部10で前処
理(ノイズ除去や対数変換等)されて、投影データ11
0となる。更に、再構成部102は、投影データ110
を再構成し、CT画像103(原画像)を得る。
【0014】以上のCT装置に対比しての本発明の実施
例を図1に示す。本実施例の特徴は、前再構成部10
4、再投影処理部105、補正処理部106、補正テー
ブル113、後再構成部102Aを設けたことにある。
ここで、再投影処理部105は、従来例でも述べた公知
の部分であり、更に、前再構成部104も再投影処理部
105と関連して公知の部分である。後再構成部102
Aは、図2の再構成部102に相当するものである。本
実施例の真の特徴部分は、補正テーブル113、補正処
理部106を設けたことである。
例を図1に示す。本実施例の特徴は、前再構成部10
4、再投影処理部105、補正処理部106、補正テー
ブル113、後再構成部102Aを設けたことにある。
ここで、再投影処理部105は、従来例でも述べた公知
の部分であり、更に、前再構成部104も再投影処理部
105と関連して公知の部分である。後再構成部102
Aは、図2の再構成部102に相当するものである。本
実施例の真の特徴部分は、補正テーブル113、補正処
理部106を設けたことである。
【0015】先ず、前再構成部104は、前処理部10
1で得た投影データ(補正前投影データ)110から再
構成を行い第1のCT画像107を得る。再投影処理部
105は、第1のCT画像107から再投影データ11
1を求める。
1で得た投影データ(補正前投影データ)110から再
構成を行い第1のCT画像107を得る。再投影処理部
105は、第1のCT画像107から再投影データ11
1を求める。
【0016】この再投影処理の様子を図3に示す。図3
で画像200は、前再構成部104で得たCT画像10
7である。このCT画像200を処理して新しい投影デ
ータを求める処理が再投影処理である。この処理の目的
は透過長を求めるためである。この処理では、図3に示
すように、仮想的な、X線源201と対向したマルチチ
ャンネル検出器202とを考え、この仮想的な観点のも
とでCT画像200を仮想的な投影線L上で積算(積
分)する。この積分値がこの仮想的な投影線L上におけ
る投影データとなる。この投影線を、ビュー角度(投影
角)とチャンネル番号とをパラメータとして種々変更す
ることで、CT画像から投影データを得ることができる
(これを再投影データと称する)。尚、図3で、Pと
は、積算のためのピッチ間隔である。
で画像200は、前再構成部104で得たCT画像10
7である。このCT画像200を処理して新しい投影デ
ータを求める処理が再投影処理である。この処理の目的
は透過長を求めるためである。この処理では、図3に示
すように、仮想的な、X線源201と対向したマルチチ
ャンネル検出器202とを考え、この仮想的な観点のも
とでCT画像200を仮想的な投影線L上で積算(積
分)する。この積分値がこの仮想的な投影線L上におけ
る投影データとなる。この投影線を、ビュー角度(投影
角)とチャンネル番号とをパラメータとして種々変更す
ることで、CT画像から投影データを得ることができる
(これを再投影データと称する)。尚、図3で、Pと
は、積算のためのピッチ間隔である。
【0017】以上の再投影処理を数式を用いて説明す
る。ビームハードニングを数式を用いて説明すると、入
射X線(多色X線)はエネルギーEの関数でI0(E)
と表現でき、各組織の持つX線吸収係数は同様にμ
(E)と表すことができる。従って、単色X線における
減弱式I=I0 exp(−μm)を多色X線に変形すれば
(mは透過長である)、
る。ビームハードニングを数式を用いて説明すると、入
射X線(多色X線)はエネルギーEの関数でI0(E)
と表現でき、各組織の持つX線吸収係数は同様にμ
(E)と表すことができる。従って、単色X線における
減弱式I=I0 exp(−μm)を多色X線に変形すれば
(mは透過長である)、
【数1】 が得られる。(数1)から入射X線のエネルギースペク
トル、物質の吸収係数が既知であれば透過X線強度I
(m)が求められ、単色X線の場合との比として線質の
硬化度BHが求められる。
トル、物質の吸収係数が既知であれば透過X線強度I
(m)が求められ、単色X線の場合との比として線質の
硬化度BHが求められる。
【数2】 ここで、Ia(m)は入射X線(多色X線)の透過X線
強度である。従って、X線透過経路上の投影量がわかれ
ば骨によるビームハードニングが補正できることにな
る。実際には軟部組織領域によるビームハードニングも
あるので、骨と軟部組織に分離した上で補正するためそ
れぞれの投影量がわかっている必要がある。よって(数
1)を2つの物質(骨をb、軟部組織をsで指示)に展
開すれば、その時の透過X線強度I(ms、mb)は(数
3)となる。
強度である。従って、X線透過経路上の投影量がわかれ
ば骨によるビームハードニングが補正できることにな
る。実際には軟部組織領域によるビームハードニングも
あるので、骨と軟部組織に分離した上で補正するためそ
れぞれの投影量がわかっている必要がある。よって(数
1)を2つの物質(骨をb、軟部組織をsで指示)に展
開すれば、その時の透過X線強度I(ms、mb)は(数
3)となる。
【0018】
【数3】 更に、骨と軟部組織の透過長ms、mbの関数として(数
4)を利用して硬化度BH(ms、mb)が求められる。
4)を利用して硬化度BH(ms、mb)が求められる。
【数4】 ところで、骨と軟部組織の透過長ms、mbは、計測デー
タが吸収係数の線積分値であるため、そのままでは求め
ることができない。そこで、計測データから再構成して
CT画像を求めておき、このCT画像からデータ処理に
よって再投影データを求め、この再投影データから透過
長を求めることが必要となる。この場合での、計測デー
タから再構成してCT画像を求めるためのものが前再構
成部104、データ処理によってこの再構成したCT画
像から再投影データ及び透過長を求める処理を行うもの
が再投影処理部105である。
タが吸収係数の線積分値であるため、そのままでは求め
ることができない。そこで、計測データから再構成して
CT画像を求めておき、このCT画像からデータ処理に
よって再投影データを求め、この再投影データから透過
長を求めることが必要となる。この場合での、計測デー
タから再構成してCT画像を求めるためのものが前再構
成部104、データ処理によってこの再構成したCT画
像から再投影データ及び透過長を求める処理を行うもの
が再投影処理部105である。
【0019】再投影処理とは、図3に示したように再構
成したCT画像200(これをIMAGE(x、y)で
表現してある)を、仮想上の計測線Lに沿ってある間隔
Pごとに再サンプリングし、その画素値を積分し投影デ
ータを全ての投影線に対し求める処理である。この再投
影に際して、骨のCT画像と軟部組織のCT画像とに分
離する。この分離は、規定CT値を閾値として利用して
行う。即ち、CT画像を構成するCT値は、軟部組織は
数10程度、骨は1000程度など組織によって異なる
値を持つ。そこで、規定CT値として200を与えて、
これを閾値として、再構成した第1のCT画像をスキャ
ンすれば、閾値以下のCT画像と、閾値以上のCT画像
との2つが得られる。閾値以下のCT画像が軟部組織と
みなし、閾値以上のCT画像が骨とみなすことにより、
軟部組織と骨とのCT画像の分離を達成する。
成したCT画像200(これをIMAGE(x、y)で
表現してある)を、仮想上の計測線Lに沿ってある間隔
Pごとに再サンプリングし、その画素値を積分し投影デ
ータを全ての投影線に対し求める処理である。この再投
影に際して、骨のCT画像と軟部組織のCT画像とに分
離する。この分離は、規定CT値を閾値として利用して
行う。即ち、CT画像を構成するCT値は、軟部組織は
数10程度、骨は1000程度など組織によって異なる
値を持つ。そこで、規定CT値として200を与えて、
これを閾値として、再構成した第1のCT画像をスキャ
ンすれば、閾値以下のCT画像と、閾値以上のCT画像
との2つが得られる。閾値以下のCT画像が軟部組織と
みなし、閾値以上のCT画像が骨とみなすことにより、
軟部組織と骨とのCT画像の分離を達成する。
【0020】分離した骨のCT画像について仮想的な投
影線Lを与えて線積分すれば、この線上での骨の投影デ
ータRbを得る。更に、この投影データから実効的な骨
の透過長mbを求める。同様に軟部組織のCT画像か
ら、軟部組織の投影データRs及び実効的な軟部組織の
透過長msを求める。Rb、Rsを数式で示すと、(数
5)、(数6)となり、透過長mb、msの算出式は(数
7)、(数8)となる。
影線Lを与えて線積分すれば、この線上での骨の投影デ
ータRbを得る。更に、この投影データから実効的な骨
の透過長mbを求める。同様に軟部組織のCT画像か
ら、軟部組織の投影データRs及び実効的な軟部組織の
透過長msを求める。Rb、Rsを数式で示すと、(数
5)、(数6)となり、透過長mb、msの算出式は(数
7)、(数8)となる。
【0021】
【数5】
【数6】
【数7】
【数8】 (数7)、(数8)でPとは再サンプリング間隔で、C
Tbとは骨を代表するCT値、CTsとは軟部組織を代表
するCT値である。又(数5)、(数6)でIMAGE
b(x、y)とは骨のCT画像、IMAGEs(x、y)
とは軟部組織のCT画像である。
Tbとは骨を代表するCT値、CTsとは軟部組織を代表
するCT値である。又(数5)、(数6)でIMAGE
b(x、y)とは骨のCT画像、IMAGEs(x、y)
とは軟部組織のCT画像である。
【0022】次に補正テーブル113、補正処理部10
6について詳述する。(数4)で示したように硬化度B
H(ms、mb)(但し、図4ではBHの逆数テーブルと
した)骨と軟部組織の透過長ms、mbの関数として求め
ることができる。この関数を、透過長ms、mbをパラメ
ータとして格納したのが補正テーブルである。補正テー
ブル例を図4に示す。図で透過長ms、mbのそれぞれが
大きくなるに従って1/BHは飽和し、逆に小さくなる
に従って1/BHは小さくなる。これらの特徴は、透過
長が長くなる程、X線の軟X線成分が少なくなりハード
ニングはしにくくなるとの特徴に基づく。このテーブル
値は、実測で求めたものでも、理論で求めたものでも良
い。尚、多くのCT装置では線源側に前述の補償フィル
タはを用いているため、(数1)における入射X線のエ
ネルギースペクトルが各チャンネルごとに異なる。従っ
て、各チャンネルごとに硬化度が異なるためBH
(ms、mb)をそれぞれチャンネル毎に用意しなければ
ならない。
6について詳述する。(数4)で示したように硬化度B
H(ms、mb)(但し、図4ではBHの逆数テーブルと
した)骨と軟部組織の透過長ms、mbの関数として求め
ることができる。この関数を、透過長ms、mbをパラメ
ータとして格納したのが補正テーブルである。補正テー
ブル例を図4に示す。図で透過長ms、mbのそれぞれが
大きくなるに従って1/BHは飽和し、逆に小さくなる
に従って1/BHは小さくなる。これらの特徴は、透過
長が長くなる程、X線の軟X線成分が少なくなりハード
ニングはしにくくなるとの特徴に基づく。このテーブル
値は、実測で求めたものでも、理論で求めたものでも良
い。尚、多くのCT装置では線源側に前述の補償フィル
タはを用いているため、(数1)における入射X線のエ
ネルギースペクトルが各チャンネルごとに異なる。従っ
て、各チャンネルごとに硬化度が異なるためBH
(ms、mb)をそれぞれチャンネル毎に用意しなければ
ならない。
【0023】補正処理部106では、補正テーブル11
3から読み出した硬化度で補正前投影データ110を補
正する。この補正はチャンネル対応に行う。即ち、補正
処理部106では、補正前投影データ110(これをR
tとした)を、補正テーブル113の1/BH(ms、m
b)を利用して補正し、歪を是正した投影データRcを求
める。この補正式は次式である。
3から読み出した硬化度で補正前投影データ110を補
正する。この補正はチャンネル対応に行う。即ち、補正
処理部106では、補正前投影データ110(これをR
tとした)を、補正テーブル113の1/BH(ms、m
b)を利用して補正し、歪を是正した投影データRcを求
める。この補正式は次式である。
【0024】
【数9】 この補正処理は、全チャンネルについて、チャンネル毎
に対応補正テーブルを利用して行う。尚、図4では、1
/BH(ms、mb)としたが、BH(ms、mb)であっ
てもよく、またテーブル形式ではなく、関数で与えてお
き、計算によって求めるやり方でもよい。
に対応補正テーブルを利用して行う。尚、図4では、1
/BH(ms、mb)としたが、BH(ms、mb)であっ
てもよく、またテーブル形式ではなく、関数で与えてお
き、計算によって求めるやり方でもよい。
【0025】後再構成部102Aでは、(数9)で求め
た再投影データRcを利用して再構成する。再構成法
は、前再構成部での再構法と変わりない。かくして、補
正CT画像108を得る。
た再投影データRcを利用して再構成する。再構成法
は、前再構成部での再構法と変わりない。かくして、補
正CT画像108を得る。
【0026】本実施例によれば、補正テーブル113を
設置して補正処理部106で硬化度補正を行い、これか
ら再構成してCT画像を得るようにしたため、骨の影響
を抑制しアーチファクトが低減し、診断に良好なCT画
像を得ることができるようになった。
設置して補正処理部106で硬化度補正を行い、これか
ら再構成してCT画像を得るようにしたため、骨の影響
を抑制しアーチファクトが低減し、診断に良好なCT画
像を得ることができるようになった。
【0027】上記実施例では、閾値となる規定CT値を
200としたが、200と800との2つの規定CT値
を与えることもできる。この場合、分離して得られるの
は、200未満の画素値を有する軟部組織領域の投影デ
ータ、800以上の画素値を有する骨領域の投影デー
タ、800以上の画素値を有する骨領域の投影データ、
そして200以上800未満の画素値を有する領域の投
影データである。この200以上800未満の画素値を
有する領域は骨が部分的に計測され軟部組織との平均的
な組織として再構成されたと考えることができる。即ち
パーシャルボリュームの領域と考えられるためほかの領
域と補正を若干変える必要がある。パーシャルボリュー
ム領域専用の補正テーブルを設定して補正できればよい
が、パーシャルボリュームを推定するのは困難である。
そこで、パーシャルボリューム領域の量に応じて補正量
を可変するために透過長に変数Gを乗じて骨領域の透過
長と加算できるようにしてある。ここで、Gとはパーシ
ャルボリュームの補正強度に相当し、撮影条件や部位別
に経験的に設定する必要がある。また、第1、第2の本
実施例では閾値付近で補正の不連続性が問題となること
も考えられるので閾値付近の150〜250の間の画素
はパーシャルボリュームの領域と軟部組織の領域の投影
データに半分づつ加算した。同様に750〜850の画
素はパーシャルボリュームと骨領域の投影データに半分
ずつ加算した。ここで、半分ずつ加えるとは、再投影処
理が再サンプリング点の画素値PIXEL(x、y)を
累積加算する処理を指す故に、画素値に応じて加算する
値(場所、及び変数)を変化させるやり方の1つであ
る。即ち、閾値をT1、T2とし、Rb、Rp、Rsを骨、
パーシャルボリューム、南部組織の再投影値とすると、
200としたが、200と800との2つの規定CT値
を与えることもできる。この場合、分離して得られるの
は、200未満の画素値を有する軟部組織領域の投影デ
ータ、800以上の画素値を有する骨領域の投影デー
タ、800以上の画素値を有する骨領域の投影データ、
そして200以上800未満の画素値を有する領域の投
影データである。この200以上800未満の画素値を
有する領域は骨が部分的に計測され軟部組織との平均的
な組織として再構成されたと考えることができる。即ち
パーシャルボリュームの領域と考えられるためほかの領
域と補正を若干変える必要がある。パーシャルボリュー
ム領域専用の補正テーブルを設定して補正できればよい
が、パーシャルボリュームを推定するのは困難である。
そこで、パーシャルボリューム領域の量に応じて補正量
を可変するために透過長に変数Gを乗じて骨領域の透過
長と加算できるようにしてある。ここで、Gとはパーシ
ャルボリュームの補正強度に相当し、撮影条件や部位別
に経験的に設定する必要がある。また、第1、第2の本
実施例では閾値付近で補正の不連続性が問題となること
も考えられるので閾値付近の150〜250の間の画素
はパーシャルボリュームの領域と軟部組織の領域の投影
データに半分づつ加算した。同様に750〜850の画
素はパーシャルボリュームと骨領域の投影データに半分
ずつ加算した。ここで、半分ずつ加えるとは、再投影処
理が再サンプリング点の画素値PIXEL(x、y)を
累積加算する処理を指す故に、画素値に応じて加算する
値(場所、及び変数)を変化させるやり方の1つであ
る。即ち、閾値をT1、T2とし、Rb、Rp、Rsを骨、
パーシャルボリューム、南部組織の再投影値とすると、
【0028】
【数10】 とするのが基本であるが、本実施例では、閾値T1、T2
にある幅δ(T1=200、T2=800、δ=50が一
例)を持せ、次のような計算法をとったのである。
にある幅δ(T1=200、T2=800、δ=50が一
例)を持せ、次のような計算法をとったのである。
【0029】
【数11】 とする。
【0030】又、再投影処理では、図3に示すように再
サンプリング間隔が粗いと折り返しノイズが発生する。
この折り返しノイズを除去するためには、再サンプリン
グ間隔を小さくすればよいが、その他の方法としてはビ
ュー角毎に、隣合うチャンネルの再投影データを移動平
均するといった平滑化処理法、隣合うビュー角について
同一チャンネルの投影データを平均するといった平均化
処理法がある。これらの平滑法は、後述する処理時間の
短縮のための各種実施例と組み合わせて使うと折り返し
ノイズの減少に大きく役立つ。
サンプリング間隔が粗いと折り返しノイズが発生する。
この折り返しノイズを除去するためには、再サンプリン
グ間隔を小さくすればよいが、その他の方法としてはビ
ュー角毎に、隣合うチャンネルの再投影データを移動平
均するといった平滑化処理法、隣合うビュー角について
同一チャンネルの投影データを平均するといった平均化
処理法がある。これらの平滑法は、後述する処理時間の
短縮のための各種実施例と組み合わせて使うと折り返し
ノイズの減少に大きく役立つ。
【0031】又、本実施例においては図4に示したテー
ブルがチャンネルの数だけ必要になるが、周辺チャンネ
ル補償フィルタの働きでハードニングが抑制されている
ので、補正が周辺に行くに従って連続的に弱くなるよう
に図5のような適当ななだらかなカーブW(i)を乗じ
て調整することにした(本来このカーブは補償フィルタ
の形状に依存するため、予め計測しておくかあるいは計
算により求めておくほうがよいが、形状が単純ならば2
次程度のカーブで代用してもよい)。この場合、補正処
理部208では次式のような演算をデータに施す。ただ
し、mpはパーシャルボリューム領域の透過長である。
ブルがチャンネルの数だけ必要になるが、周辺チャンネ
ル補償フィルタの働きでハードニングが抑制されている
ので、補正が周辺に行くに従って連続的に弱くなるよう
に図5のような適当ななだらかなカーブW(i)を乗じ
て調整することにした(本来このカーブは補償フィルタ
の形状に依存するため、予め計測しておくかあるいは計
算により求めておくほうがよいが、形状が単純ならば2
次程度のカーブで代用してもよい)。この場合、補正処
理部208では次式のような演算をデータに施す。ただ
し、mpはパーシャルボリューム領域の透過長である。
【数12】 この投影データを再構成処理装置は読み込みアーチファ
クトの低減された補正画像を再構成し、表示装置に表示
すると共に磁気ディスクに格納し処理は終了する。
クトの低減された補正画像を再構成し、表示装置に表示
すると共に磁気ディスクに格納し処理は終了する。
【0032】本実施例によれば、パーシャルボリューム
の領域を考慮した補正を施すため効果も高く、補償フィ
ルタを有するX線CT装置においても補正テーブルは1
種類と少なく済み、アーチファクトの少ない診断に良好
な画像を得ることができる。更に、本発明は補正量から
再構成した歪画像と原画像を加算することで同等の効果
が得られるのは明らかである。再構成前に歪の除去をは
かったのが前記実施例であるが、再構成後に歪の除去を
行うこともできる。即ち、補正テーブルを利用して歪の
部分のみ再構成して歪画像を求め、これと前処理部で得
た投影データからのCT画像(原画像)との差分をとる
ことにより歪除去をはかる。
の領域を考慮した補正を施すため効果も高く、補償フィ
ルタを有するX線CT装置においても補正テーブルは1
種類と少なく済み、アーチファクトの少ない診断に良好
な画像を得ることができる。更に、本発明は補正量から
再構成した歪画像と原画像を加算することで同等の効果
が得られるのは明らかである。再構成前に歪の除去をは
かったのが前記実施例であるが、再構成後に歪の除去を
行うこともできる。即ち、補正テーブルを利用して歪の
部分のみ再構成して歪画像を求め、これと前処理部で得
た投影データからのCT画像(原画像)との差分をとる
ことにより歪除去をはかる。
【0033】図1による処理での演算時間は比較的長い
ため、これを短縮することが要求される。この観点の実
施例を以下に示す。 (1)、前再構成部104の処理時間の短縮の実施例。
前再構成部104は、再投影に必要なCT画像を得れば
よいため、最終的な後再構成部102Aで得るCT画像
よりも同じ精度で再構成する必要はない。そこで、前再
構成部104での画素数を、後再構成部102Aでの画
素数に比して4分の1の程度の大きさとする。具体例と
しては、後再構成部102Aでの画素数を512×51
2マトリクスとした場合、前再構成部104での画素数
を256×256マトリクスとした。これによって、前
再構成での演算時間は約4分の1になる。
ため、これを短縮することが要求される。この観点の実
施例を以下に示す。 (1)、前再構成部104の処理時間の短縮の実施例。
前再構成部104は、再投影に必要なCT画像を得れば
よいため、最終的な後再構成部102Aで得るCT画像
よりも同じ精度で再構成する必要はない。そこで、前再
構成部104での画素数を、後再構成部102Aでの画
素数に比して4分の1の程度の大きさとする。具体例と
しては、後再構成部102Aでの画素数を512×51
2マトリクスとした場合、前再構成部104での画素数
を256×256マトリクスとした。これによって、前
再構成での演算時間は約4分の1になる。
【0034】(2)、再投影処理部105の処理時間の
短縮の実施例。再投影処理で対象となる画像は、前再構
成した第1のCT画像107(又は200)である。C
T画像107の画素サイズ(1画素当りの画素の占める
面積)は再投影のためには粗すぎる。これは(1)の実
施例で256×256マトリクスの大きさにした場合は
勿論のこと、512×512マトリクスの大きさの場合
も成り立つ。従って、(1)の実施例の採用いかんにか
かわらず、再投影処理では、投影線上での隣合うCT画
像等を利用してCT画像の補間を行い、この補間で得た
CT画像及び本来のCT画像を総加算(即ち、再サンプ
リング点のCT画像の総加算)して投影線上での積分値
を得る。この積分値が再投影データである。本実施例で
は、この補間が特徴ではなく、投影線を間引くようにし
たものである。投影線の間引きは、マルチチャンネルに
対して偶数チャンネルの間引き、又は奇数チャンネルの
間引きは、あるいは2チャンネルの連続間引き等の方法
がある。チャンネルの間引きの他に、ビュー方向の間引
きも有り得る。かくして、再投影処理の短縮をはかる。
間引き後に残った投影線に対しては従来通り補間は必要
である。
短縮の実施例。再投影処理で対象となる画像は、前再構
成した第1のCT画像107(又は200)である。C
T画像107の画素サイズ(1画素当りの画素の占める
面積)は再投影のためには粗すぎる。これは(1)の実
施例で256×256マトリクスの大きさにした場合は
勿論のこと、512×512マトリクスの大きさの場合
も成り立つ。従って、(1)の実施例の採用いかんにか
かわらず、再投影処理では、投影線上での隣合うCT画
像等を利用してCT画像の補間を行い、この補間で得た
CT画像及び本来のCT画像を総加算(即ち、再サンプ
リング点のCT画像の総加算)して投影線上での積分値
を得る。この積分値が再投影データである。本実施例で
は、この補間が特徴ではなく、投影線を間引くようにし
たものである。投影線の間引きは、マルチチャンネルに
対して偶数チャンネルの間引き、又は奇数チャンネルの
間引きは、あるいは2チャンネルの連続間引き等の方法
がある。チャンネルの間引きの他に、ビュー方向の間引
きも有り得る。かくして、再投影処理の短縮をはかる。
間引き後に残った投影線に対しては従来通り補間は必要
である。
【0035】尚、チャンネルの間引きをはかった場合、
後再構成部による第2のCT画像の生成精度が低下す
る。そこで、間引いたチャンネルに対しては、そのチャ
ンネルの隣合うチャンネルを利用して投影データを補間
することとした。この投影データの補間によって、補間
に要する時間だけ処理時間は増大するが、チャンネルを
間引いての投影データの算出時間の短縮が大きいため、
全体としては大幅な処理時間の短縮がはかれる。
後再構成部による第2のCT画像の生成精度が低下す
る。そこで、間引いたチャンネルに対しては、そのチャ
ンネルの隣合うチャンネルを利用して投影データを補間
することとした。この投影データの補間によって、補間
に要する時間だけ処理時間は増大するが、チャンネルを
間引いての投影データの算出時間の短縮が大きいため、
全体としては大幅な処理時間の短縮がはかれる。
【0036】次に、図1を実際に実現した画像診断シス
テムの構成図を図6に示す。このシステム204は、画
像再構成処理装置205、高速演算器(高速ハードウェ
ア。特殊の処理のための専用ハードウェア)206、再
投影処理装置207、補正処理装置208、表示装置2
09、メモリ210、磁気ディスク211、及びそれら
を結合する高速内部バス212より成る。この構成図で
は、画像再構成処理装置205が、図1の前再構成部1
04と後再構成部102Aとの2つの処理を行う。再投
影処理装置207は、図1の再投影処理部105に相当
する。補正処理装置208は、図1の補正処理部106
に相当する。メモリ210及び磁気ディスク211は、
図1の補正テーブル113や各種画像の格納用に使用す
る。又、高速演算器206は、再構成や再投影や補正処
理の中で高速演算を必要とする演算に使用する。
テムの構成図を図6に示す。このシステム204は、画
像再構成処理装置205、高速演算器(高速ハードウェ
ア。特殊の処理のための専用ハードウェア)206、再
投影処理装置207、補正処理装置208、表示装置2
09、メモリ210、磁気ディスク211、及びそれら
を結合する高速内部バス212より成る。この構成図で
は、画像再構成処理装置205が、図1の前再構成部1
04と後再構成部102Aとの2つの処理を行う。再投
影処理装置207は、図1の再投影処理部105に相当
する。補正処理装置208は、図1の補正処理部106
に相当する。メモリ210及び磁気ディスク211は、
図1の補正テーブル113や各種画像の格納用に使用す
る。又、高速演算器206は、再構成や再投影や補正処
理の中で高速演算を必要とする演算に使用する。
【0037】図7は、先の処理時間の短縮の実施例を実
現したシステム図を示す。高速演算器208は図面上省
略してある。再投影装置207は、再サンプリング点座
標計算機220と、画素補間器221と、積分器222
と、第1のCT画像データメモリ223と、より成る。
再サンプリング点座標計算機220は、図3に示す再サ
ンプリング点(xp、yp)を設定するものであり、これ
は(1)の実施例の採用いかんを問わず必要なものであ
る(従って、図1の実施例でもこの計算機を必要とす
る)。画素補間器221は、第1のCT画像を投影線上
で補間するためのものである。この第1のCT画像はメ
モリ223に入っていたものである。メモリ223内の
第1のCT画像は、画素マトリクス数が既に後再構成で
の画素マトリクスに比して小さく(例えば4分の1の大
きさ)設定されているものとする。積分器222は、投
影線上でのCT画像データを総加算(積分)し、投影デ
ータを求める。ここで投影線とは偶数又はまま奇数チャ
ンネルであり、間引き後の投影線を云う。但し、投影線
上には、骨とか軟部組織等の複数の生体組織が存在し、
これらを規定CT値を利用して分離することについて
は、図1の実施例の中で説明した。そこで、前記補間及
び積分による投影データの算出は、その分離した各生体
組織毎に実行させている。これらの各生体組織毎の投影
データは、一担、投影データメモリ224に格納され
る。
現したシステム図を示す。高速演算器208は図面上省
略してある。再投影装置207は、再サンプリング点座
標計算機220と、画素補間器221と、積分器222
と、第1のCT画像データメモリ223と、より成る。
再サンプリング点座標計算機220は、図3に示す再サ
ンプリング点(xp、yp)を設定するものであり、これ
は(1)の実施例の採用いかんを問わず必要なものであ
る(従って、図1の実施例でもこの計算機を必要とす
る)。画素補間器221は、第1のCT画像を投影線上
で補間するためのものである。この第1のCT画像はメ
モリ223に入っていたものである。メモリ223内の
第1のCT画像は、画素マトリクス数が既に後再構成で
の画素マトリクスに比して小さく(例えば4分の1の大
きさ)設定されているものとする。積分器222は、投
影線上でのCT画像データを総加算(積分)し、投影デ
ータを求める。ここで投影線とは偶数又はまま奇数チャ
ンネルであり、間引き後の投影線を云う。但し、投影線
上には、骨とか軟部組織等の複数の生体組織が存在し、
これらを規定CT値を利用して分離することについて
は、図1の実施例の中で説明した。そこで、前記補間及
び積分による投影データの算出は、その分離した各生体
組織毎に実行させている。これらの各生体組織毎の投影
データは、一担、投影データメモリ224に格納され
る。
【0038】補正処理装置208は、投影補間器22
5、フィルタ処理装置226、補正処理器227、補正
データメモリ228より成る。投影補間器225は、再
投影装置207でチャンネル間引きを行って得た投影デ
ータを利用して、その間引きで除いたチャンネルについ
て補間投影データを得る。この補間投影データは、分離
した生体組織毎の画像毎に行う。
5、フィルタ処理装置226、補正処理器227、補正
データメモリ228より成る。投影補間器225は、再
投影装置207でチャンネル間引きを行って得た投影デ
ータを利用して、その間引きで除いたチャンネルについ
て補間投影データを得る。この補間投影データは、分離
した生体組織毎の画像毎に行う。
【0039】フィルタ処理装置226は、再サンプリン
グのノイズを低減するため移動平均処理などのフィルタ
処理を行う。補正処理器227と補正テーブルメモリ2
28とは、図1の補正処理部106と補正テーブル11
3と同じ働きをし、前処理部で求めた投影データを補正
テーブルの硬化度で補正し、歪のない投影データを求め
る。再構成処理装置205は、再構成演算器230、生
データメモリ231、画像データメモリ232より成
り、再構成演算器230は、生データ231のデータを
利用して再構成し、その結果をメモリ232に格納す
る。ここで、生データメモリ231の生データとは、前
再構成時には計測投影データ、後再構成時には補正処理
器227で得た投影データ(補正後のもの)である。
グのノイズを低減するため移動平均処理などのフィルタ
処理を行う。補正処理器227と補正テーブルメモリ2
28とは、図1の補正処理部106と補正テーブル11
3と同じ働きをし、前処理部で求めた投影データを補正
テーブルの硬化度で補正し、歪のない投影データを求め
る。再構成処理装置205は、再構成演算器230、生
データメモリ231、画像データメモリ232より成
り、再構成演算器230は、生データ231のデータを
利用して再構成し、その結果をメモリ232に格納す
る。ここで、生データメモリ231の生データとは、前
再構成時には計測投影データ、後再構成時には補正処理
器227で得た投影データ(補正後のもの)である。
【0040】
【発明の効果】本発明によれば以下の効果がある。 (1)、ビームハードニングやパーシャルボリュームの
影響で画面上に現れるアーチファクトを低減でき、診断
に良好な画像を得ることができる。特に骨による画像へ
の悪影響を除くことができた。
影響で画面上に現れるアーチファクトを低減でき、診断
に良好な画像を得ることができる。特に骨による画像へ
の悪影響を除くことができた。
【0041】(2)、第1のCT画像を最終画像よりも
大幅に精度を落として再構成することで前再構成処理に
要する時間を大幅に短縮すると共に、従来多くの演算時
間を要していた再投影処理を間引いて実行し、間引きに
よって生じた不足したデータは後に補間処理によって求
めることにより大幅な高速化を実現したことにより、ア
ーチファクトの少ない診断に良好な画像を高速に得るこ
とができる。
大幅に精度を落として再構成することで前再構成処理に
要する時間を大幅に短縮すると共に、従来多くの演算時
間を要していた再投影処理を間引いて実行し、間引きに
よって生じた不足したデータは後に補間処理によって求
めることにより大幅な高速化を実現したことにより、ア
ーチファクトの少ない診断に良好な画像を高速に得るこ
とができる。
【図1】本発明のX線CT装置の実施例図である。
【図2】従来のX線CT装置の構成図である。
【図3】本発明の再投影処理の説明図である。
【図4】本発明の補正テーブルの構成図である。
【図5】本発明のチャンネル対応の補正テーブルの説明
図である。
図である。
【図6】本発明の画像診断システムの実施例図である。
【図7】本発明の画像診断システムの他の実施例図であ
る。
る。
101 前処理部 104 前再構成部 105 再投影処理部 106 補正処理部 102A 後再構成部 107、200 第1のCT画像 108 第2のCT画像 113 補正テーブル
Claims (6)
- 【請求項1】 計測した第1の投影データを再構成して
第1のCT画像を得る第1の手段と、該第1のCT画像
から規定CT値で指定された範囲の値を示す、組織領域
の第2の投影データを求める第2の手段と、組織領域で
の透過長による硬化度を格納したテーブルと、上記第2
の投影データから組織領域での透過長を求める第3の手
段と、該透過長対応で定まる硬化度をテーブルから読み
出し、上記第1の投影データを該の硬化度で補正して第
3の投影データを求める第4の手段と、該第3の投影デ
ータを再構成して第2のCT画像を求める第5の手段
と、より成るX線CT装置。 - 【請求項2】 計測した第1の投影データを再構成して
第1のCT画像を得る第1の手段と、該第1のCT画像
から複数の規定CT値で指定された範囲の値を示す、複
数の組織領域の第2の投影データを求める第2の手段
と、各組織領域での透過長による硬化度を格納したテー
ブルと、上記第2の投影データから各組織領域での透過
長を求める第3の手段と、該各透過長対応で定まる硬化
度をテーブルから読み出し、上記第1の投影データを上
記テーブルの硬化度で補正して第3の投影データを求め
る第4の手段と、該第3の投影データを再構成して第2
のCT画像を求める第5の手段と、より成るX線CT装
置。 - 【請求項3】 上記第2の手段において、規定CT値の
近傍のCT画像の画素はこのCT値に接する2つの投影
データに分配し、この分配した投影データを含めて第2
の投影データを求めることとした請求項1又は2記載の
X線CT装置。 - 【請求項4】 上記第2の手段における第2の投影デー
タは、再サンプリングのノイズ除去のために複数の投影
データを平滑して得たものとする請求項1〜3いずれか
に記載のX線CT装置。 - 【請求項5】 上記第1のCT画像の画素数は、第2の
CT画像の画素数よりも小さいものとした請求項1〜4
のいずれか1つに記載のX線CT装置。 - 【請求項6】 上記第2の手段において、第2の投影デ
ータは、検出器チャンネルやビュー方向に間引き、この
間引き後のデータ及びこのデータ間での補間処理によっ
て求めた補間後のデータとで構成した請求項1〜5のい
ずれか1つに記載のX線CT装置。
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