JPH05237095A - Ｘ線ｃｔ等の偽像を低減する画像処理方法と装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 空間的に広がりを持つ偽像を効果的に低減さ
せるＰＶＥ偽像等の低減方法と装置を実現することであ
る。 【構成】 原イメージを見ながら偽像低減領域を特定
し、その領域を抽出し、孤立点や小領域を除去した閉領
域を求めて、レベルシフトし、そのイメージデータに対
して縮小処理を行う。このイメージデータから射影デー
タを生成し、偽像の識別を行った後偽像成分を抽出し、
偽像データを画像再構成して偽像イメージを得、イメー
ジ領域を拡大して元のサイズに復元し、原イメージから
減算して偽像成分の低減された画像データを得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はＸ線ＣＴに見られるパー
シャル・ボリューム効果（Partial Volume Effect)等に
基づく偽像を低減する画像処理方法と装置に関し、特に
空間的に広がりを持つ偽像を低減するＸ線ＣＴ等の偽像
を低減する画像処理方法と装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｘ線ＣＴ（Ｘ線断層撮影装置）は各方向
でＸ線源から被検体を曝射して透過したＸ線を検出器で
検出し、そのデータに画像再構成処理を行って画像表示
し、診断の用に供する装置である。

【０００３】このＸ線ＣＴにおいて、パーシャル・ボリ
ューム効果，Ｘ線線質硬化，被検体の動き、測定系のサ
ンプル・レートの低さ等各種の原因でストリーク状，直
線状の偽像等各種の偽像が発生することはよく知られて
おり、それぞれ対策が講じられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記の各種
原因により発生する偽像のうちパーシャル・ボリューム
効果を原因として発生する偽像（以下ＰＶＥ偽像とい
う）等にも、多様な出現形態があり、ストリーク偽像と
は様相を異にする偽像である空間的に広がりをもつ低周
波成分の偽像についての良好且つ効果的な低減法は未だ
提示されておらず、その出現が望まれている。この種の
偽像は、肝臓等のその組織のＸ線吸収係数値が殆ど等し
く即ち一様であって、その空間的広がりが大きな臓器に
発生し易い。

【０００５】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、その目的は、空間的に広がりを持つ偽像を効果的に
低減させるＰＶＥ偽像等の低減方法とその方法を実施す
る装置を実現することである。

【０００６】

【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、空間的に広がりを持つ偽像をイメージから識別
しこれを低減するＸ線ＣＴ等の偽像を低減する画像処理
方法であって、スキャン・データ等から画像再構成され
た原イメージを観察しながら偽像を低減しようとする領
域を特定する段階もしくは原イメージに対し予め設定さ
れた条件によって偽像を低減しようとする領域が設定さ
れた段階と、位置やＣＴ値の範囲等の条件に従って原イ
メージを抽出し、抽出されない部分のデータを零等と
し、抽出されたデータ領域の連続性を求めて閉領域化
し、各閉領域毎に求めたデータの平均値又は閉領域周辺
部のデータの平均値又は予測される定数等だけレベルシ
フトする段階であるイメージ抽出と抽出済みデータの処
理の段階と、偽像低減のために前記のイメージ抽出と抽
出済みデータの処理が施された画像データそのもの又は
それらに平滑処理を施した画像データからの抽出により
縮小処理を行う段階と、必要なすべての方向に対して必
要なすべての射影データの生成を行う段階と、該射影デ
ータを用いて必要とされるすべての方向に関する必要と
されるすべての位置の各射影データと閾値との比較によ
り偽像の識別を行う段階と、該偽像の識別の結果、前記
閾値を超えるものについては、必要とされるすべての方
向の必要とされるすべての位置における射影データに比
例する値とし、前記閾値を超えないものについては零と
して偽像イメージ生成用の射影データを生成する段階
と、該射影データを画像再構成して偽像のみから成るイ
メージを得る段階と、前記画像再構成により得られる縮
小された偽像イメージそのもの又はそれに平滑処理を施
したものに線形補間等により画像サイズの拡大処理を行
う段階と、原イメージから前記偽像イメージを対応する
画素毎に減算して偽像を低減したイメージを得る段階と
から成ることを特徴とするものである。

【０００７】第２の発明は、空間的に広がりを持つ偽像
をイメージから識別しこれを低減するＸ線ＣＴ等の偽像
を低減する画像処理方法であって、スキャン・データ等
から画像再構成された原イメージを観察しながら偽像を
低減しようとする領域を特定する段階もしくは原イメー
ジに対し予め設定された条件によって偽像を低減しよう
とする領域が設定された段階と、位置やＣＴ値の範囲等
の条件に従って原イメージを抽出し、抽出されない部分
のデータを零等とし、抽出されたデータ領域の連続性を
求めて閉領域化し、各閉領域毎に求めたデータの平均値
又は閉領域周辺部のデータの平均値又は予測される定数
等だけレベルシフトする段階であるイメージ抽出と抽出
済みデータの処理の段階と、偽像低減のために前記のイ
メージ抽出と抽出済みデータの処理が施された画像デー
タそのもの又はそれらに平滑処理を施した画像データか
らの抽出により縮小処理を行う段階と、必要なすべての
方向に対して必要なすべての射影データの生成を行う段
階と、該射影データを用いて必要とされるすべての方向
に関する必要とされるすべての位置の各射影データと閾
値との比較により偽像の識別を行う段階と、該偽像の識
別の結果、前記閾値を超えるものについては、必要とさ
れるすべての方向の必要とされるすべての位置における
射影データに比例する値とし、前記閾値を超えないもの
については零として偽像イメージ生成用の射影データを
生成する段階と、偽像識別の結果得られた偽像成分射影
データを線形補間等の処理により増大し、これを測定さ
れた原イメージの各射影データ又は原イメージから計算
された各射影データから減じて偽像削減済射影データを
生成する段階と、該偽像削減済射影データから直接画像
再構成を行って偽像を低減したイメージを得る段階とか
ら成ることを特徴とするものである。

【０００８】第３の発明は、スキャン・データ等から画
像再構成された画像データから、特定された偽像低減領
域のイメージデータを抽出し、領域の抽出、閉領域の抽
出及び抽出された閉領域のデータを各閉領域毎にレベル
シフトする画像データ抽出処理装置と、該画像データ抽
出処理装置の出力データの画像サイズの縮小を行う画像
データ縮小処理装置と、該画像データ縮小処理装置の出
力データを必要な各方向θ毎に必要な各距離Ｘの値に対
応する射影データａを求める射影データ生成装置と、前
記射影データから偽像の存否の識別を行う形状識別装置
と、該形状識別装置で識別された偽像データに対し、偽
像成分の射影データを生成する偽像成分生成装置と、前
記偽像成分の射影データに画像再構成処理を施す画像再
構成装置と、画像再構成された偽像のみから成る縮小さ
れたイメージ又は該イメージから各点の近傍のｍ×ｍデ
ータの平均値等の平滑化したデータを使用して線形補間
等による画像サイズの拡大を行う画像データ拡大処理装
置と、偽像成分を含む原イメージデータから前記画像デ
ータ拡大処理装置の出力の偽像イメージを減算し、偽像
の低減されたイメージデータを生成するイメージ減算処
理装置と、前記各装置の出力データを格納するデータ記
憶装置とから成ることを特徴とするものである。

【０００９】第４の発明は、スキャン・データ等から画
像再構成された画像データから、特定された偽像低減領
域のイメージデータを抽出し、領域の抽出、閉領域の抽
出及び抽出された閉領域のデータを各閉領域毎にレベル
シフトする画像データ抽出処理装置と、該画像データ抽
出処理装置の出力データの画像サイズの縮小を行う画像
データ縮小処理装置と、該画像データ縮小処理装置の出
力データを必要な各方向θ毎に必要な各距離Ｘの値に対
応する射影データａ（Ｘ，θ）を求める射影データ生成
装置と、前記射影データから偽像の存否の識別を行う形
状識別装置と、該形状識別装置で識別された偽像データ
に対し、偽像成分の射影データを生成する偽像成分生成
装置と、該偽像成分生成装置で生成された偽像成分射影
データに線形補間等の処理を施して偽像成分射影データ
を増大し、測定された各射影データ又は原イメージから
求められた各射影データから対応する増大された各偽像
成分射影データを減算して偽像低減を行った射影データ
を生成するデータ増大偽像削減射影データ生成装置と、
前記偽像を低減された射影データを画像データに画像再
構成する画像再構成装置と、前記各装置の出力データを
格納するデータ記憶装置（ＤＳ１〜ＤＳ４，ＤＳ７〜Ｄ
Ｓ８）とで構成され、前記偽像成分射影データを増大
し、測定された射影データ又は原イメージから求められ
た射影データから増大された前記偽像成分射影データの
減算を行った後画像再構成を行うことを特徴とするもの
である。

【００１０】

【作用】画像再構成され、偽像を低減するために抽出さ
れた原イメージデータから、所要部分のデータを抽出処
理し、画像データ縮小処理装置により前記データを縮小
し、縮小した画像データから射影データを生成し、閾値
と比較して偽像の識別を行い、その結果によって偽像成
分を得、画像再構成の後、イメージの拡大処理を行って
元データのサイズに復元し、原イメージのデータから偽
像成分のデータを差引いて偽像を低減した画像を得る。

【００１１】又、偽像成分の射影データを線形補間等の
処理を施して偽像射影データを増大し、原イメージの各
射影データから増大された各偽像成分射影データを減算
して偽像成分の除去された射影データを得、これを画像
再構成して偽像を低減した画像を得ることも有効であ
る。

【００１２】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は本発明の一実施例の方法を実施する
装置のブロック図である。図には、図形表示装置、マン
マシンインタフェース装置を省略してある。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。

【００１３】装置の説明に先立って、偽像の識別と補正
のアルゴリズムについて説明しておく。表示されている
原イメージから偽像のイメージの抽出を次のように行
う。

【００１４】原イメージから偽像を低減したい領域を
抽出する。 抽出領域から孤立点や小領域を除去した閉領域を求め
る。 各閉領域毎にこの閉領域の周辺部の平均的Ｘ線吸収係
数（ＣＴ値）をその閉領域の全データから減算して各閉
領域毎にレベルシフトする。

【００１５】これらの処理を施したデータから方向θ，
アイソ・センタからの距離Ｘの射影データａ（Ｘ，θ）
を計算によって求める。ａ（Ｘ，θ）を求めるのは必要
な全方向θ，必要な全データ範囲のＸについて行う。こ
の時に用いる偽像識別アルゴリズムの例は次に示す通り
である。

【００１６】（イ）偽像がある時 θ方向の必要とされるすべての射影データに対し、次の
条件を満足する場合。 ｜ a(X_k ，θ）｜≧δ …………………（１−１） 但し、ｋはθ方向で必要とされるすべての射影データの
番号 （ロ）偽像がない時、 θ方向の必要とされるすべての射影データに対し、次の
条件を満足する場合。

【００１７】 ｜ a(X_k ，θ）｜＜δ …………………（１−２） 偽像のみから成るイメージ生成用射影データｂ（Ｘ，
θ）は、 （イ）偽像があるという条件の時、 b(X_m ，θ）＝ c・ a(X_m ，θ） …………………（２−１） 但し、ｍは条件式（１−１）を満足するすべての射影デ
ータの番号、ｃは定数 （ロ）偽像がないという条件の時、 b(X_n ，θ）＝0 …………………（２−２） 但し、ｎは条件式（１−２）を満足するすべての射影デ
ータ番号 以上説明した条件により偽像の低減を行う装置の説明を
する。図１において、ＤＳ７はＸ線ＣＴの実測したスキ
ャン・データから画像再構成された画像データを格納し
てあるデータ記憶装置である。

【００１８】ＰＫＵＰはデータ記憶装置ＤＳ７に格納さ
れている画像データから、特定された偽像低減領域のイ
メージデータを抽出し、これに各種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ＤＳ１に格納される。処理の内容は次のようなもの
である。

【００１９】（ｉ）オペレータが原イメージの表示され
た表示装置を見ながら指定した偽像低減領域に対して、
場所とＣＴの範囲等に従って元のイメージデータを抽出
する。

【００２０】（ii）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。 （iii)２次元イメージ平面で抽出されない部分の値を零
等とする。

【００２１】（iv）各閉領域毎にこの閉領域の周辺部の
データの値の平均値を求めてこの平均値又はオペレータ
指定の値等を各閉領域のすべてのデータの値から減算す
る。即ち、各閉領域毎にレベル・シフトする。

【００２２】これらの処理に基づく射影の生成は、高感
度で高能率の偽像識別と補正，リンギング等の副作用の
削除低減等の観点から極めて重要である。ＲＤＣＴは画
像データ抽出処理装置ＰＫＵＰにより抽出され、レベル
・シフト等の処理を施された後データ記憶装置ＤＳ１に
格納された画像データを読み出し、画像サイズの縮小を
行う画像データ縮小処理装置である。この縮小は、例え
ば５１２×５１２マトリクスの画像データを２５６×２
５６マトリクスの画像データにするように行う。この場
合の縮小率は１／２である。縮小したデータをデータ記
憶装置ＤＳ２に格納する。抽出されるデータには、縮小
前のその点の近傍ｎ×ｎデータの平均値等平滑化したデ
ータを使用する。

【００２３】ＰＲＪはデータ記憶装置ＤＳ２に格納され
たデータを入力データとし、これらから各方向θ毎に各
Ｘの値に対応する射影データａ（Ｘ，θ）を求める射影
データ生成装置である。射影データａ（Ｘ，θ）は次式
により求められる。μ（ｘ，ｙ）は再構成領域ＲＡにお
けるＸ線吸収係数の空間分布である。

【００２４】 a(X,θ）＝∫_x μ(x,y）dY ＝∫_x μ(X・cos θ− Y・sin θ,X・sin θ＋ Y・cos θ）dY 出力の射影データはデータ記憶装置ＤＳ３に格納され
る。射影データ生成のアルゴリズムには、フーリエ変換
法や直接射影データ計算法等がある。前者の方法は離散
フーリエ変換による超高速演算が可能で、後者にはファ
ンビームも直接計算できる演算の融通性がある。これら
のアルゴリズムと装置については、特願昭６３−１２１
０７２号，特願昭６３−２７４９８６号に詳述されてい
るので説明を省略する。

【００２５】ＤＥＴはデータ記憶装置ＤＳ３に格納され
ている射影データを入力とし、偽像の存否の識別を（１
−１）式，（１−２）式により行う形状識別装置であ
る。形状識別装置ＤＥＴで行った識別結果は偽像成分生
成装置ＡＰＲＪに与えられる。

【００２６】偽像成分生成装置ＡＰＲＪは、データ記憶
装置ＤＳ３に格納されている射影データから形状識別装
置ＤＥＴで識別された偽像データを抽出し、その偽像成
分（射影データ）を生成する装置である。この偽像のみ
から成るイメージ生成用射影データｂ（Ｘ，θ）は、
（２−１）式，（２−２）式により求められる。得られ
たデータをデータ記憶装置ＤＳ４に格納する。

【００２７】ＲＥＣＯＮはデータ記憶装置ＤＳ４に格納
されている偽像成分のみの射影データに画像再構成処理
を施す画像再構成装置で、再構成された偽像イメージデ
ータはデータ記憶装置ＤＳ５に格納される。画像再構成
のためのアルゴリズムには（ｉ）フーリエ変換法，（i
i）フィルタ補正逆投影法，（iii)重畳積分法，（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
の種類がある。

【００２８】（ｉ）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。

【００２９】（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５９−１９４
２５９号，特開昭６２−７５８７５号，特開昭６２−２
２７３２４号等多くの例を引用することができる。

【００３０】（iii)重畳積分法は、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。

【００３１】上記（ii），（iii)のアルゴリズムについ
ては、例えば「ＣＴ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。

【００３２】ＥＸＴＤは画像再構成装置ＲＥＣＯＮで画
像再構成されてデータ記憶装置ＤＳ５に格納された偽像
のみから成る縮小されたイメージを読み出し、抽出する
各データとして各点の近傍ｍ×ｍデータの平均値等平滑
化したデータを使用し、これを線形補間等により画像サ
イズの拡大を行う画像データ拡大処理装置である。この
拡大処理は、例えば、２５６×２５６マトリクスの画像
データを２倍に拡大して５１２×５１２マトリクスの画
像データに拡大するような処理である。この拡大処理さ
れたデータは、記憶装置ＤＳ６に格納される。

【００３３】ＳＩＭＡＧはデータ記憶装置ＤＳ７に格納
されている偽像を含む原イメージデータからデータ記憶
装置ＤＳ６に格納されている偽像イメージを減算し、偽
像の低減され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ＤＳ７の該当部分に
収納される。

【００３４】次に上記のように構成された装置の動作を
図２のフローチャートを用いて説明する。この例は、Ｘ
線ＣＴでのスキャンや画像再構成は既に終了しており、
オペレータが再構成された原イメージを見ながら偽像低
減領域の特定を会話的に行い、画像処理的に偽像を低減
する場合の例である。このフローチャートは処理の流れ
を原理的に示すもので、装置の並列性や処理の並列性を
正確に示したものではない。

【００３５】ステップ１ 対象とする原イメージを画像表示装置（図示せず）に表
示する。 ステップ２ オペレータは原イメージを見ながら偽像を低減したい領
域を特定（指定）する。

【００３６】ステップ３ 画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰは、データ記憶装置Ｄ
Ｓ７に格納されている原イメージを元データとして、特
定された偽像の低減領域に対して以下に示す処理を行
い、最終結果のデータをデータ記憶装置ＤＳ１に格納す
る。

【００３７】場所（位置）やＣＴ値の範囲等の条件に
従って原イメージを抽出する。抽出されない部分のデー
タの値を零又は定数又は抽出されない領域が抽出される
領域で囲まれた閉領域である場合には該閉領域周辺の抽
出されるデータの平均値等とする。

【００３８】抽出されたデータ領域に対して、データ
領域の連続性を求めて閉領域化する。この操作により孤
立点や小さな領域等を除く。 各閉領域毎にレベル・シフトする。レベル・シフトす
る量は、各閉領域毎に求めたデータの平均値，閉領域周
辺部のデータの平均値，予測される定数等である。

【００３９】データ記憶装置ＤＳ７に格納されている原
イメージを元データとして、画像データ抽出処理装置Ｐ
ＫＵＰがこれらの処理を行い、このステップでの最終結
果のデータをデータ記憶装置ＤＳ１に格納する。

【００４０】ステップ４ 画像データ縮小処理装置ＲＤＣＴは、データ記憶装置Ｄ
Ｓ１に格納されている画像データ抽出処理装置ＰＫＵＰ
によって抽出され処理されたイメージデータに対して、
イメージの縮小処理を行い、縮小処理したデータをデー
タ記憶装置ＤＳ２に格納する。

【００４１】ステップ５ データ記憶装置ＤＳ２のデータを入力として、射影デー
タ生成装置ＰＲＪは、必要なすべての方向に対して必要
なすべての射影データの生成を行い、結果をデータ記憶
装置ＤＳ３に格納する。

【００４２】ステップ６ データ記憶装置ＤＳ３に格納されている必要なすべての
方向の必要なすべてのデータを入力として、形状識別装
置ＤＥＴは、（１−１）式，（１−２）式により条件判
定を行い、偽像の存否の識別を行う。識別結果を偽像成
分生成装置ＡＰＲＪに与える。

【００４３】ステップ７ 形状識別装置ＤＥＴの識別結果に従って偽像が存在する
かどうかを必要なすべての方向の必要なすべてのデータ
に対して調べる。偽像が存在すればステップ８に進む。
偽像が存在しなければステップ９に進む。

【００４４】ステップ８ 偽像成分生成装置ＡＰＲＪは、データ記憶装置ＤＳ３に
格納されているデータを入力として、データ識別装置Ｄ
ＥＴの識別情報に従い、（２−１）式の演算を行って偽
像イメージ生成用射影データｂ（Ｘ，θ）を求め、偽像
成分（射影データ）を抽出生成する。これを必要とする
すべての方向の必要なすべてのデータに対して行い、結
果をデータ記憶装置ＤＳ４に格納する。終了後ステップ
１０に進む。

【００４５】ステップ９ 偽像がないので、偽像成分を零とし、（２−２）式に従
って射影データｂ（Ｘ，θ）を求める。これを必要とす
るすべての方向の必要なすべてのデータに対して行い、
結果をデータ記憶装置ＤＳ４に格納する。

【００４６】ステップ１０ 画像再構成装置ＲＥＣＯＮはデータ記憶装置ＤＳ４に格
納されているデータを読み出し、偽像イメージの画像再
構成を行い、結果のデータをデータ記憶装置ＤＳ５に格
納する。

【００４７】ステップ１１ 画像データ拡大処理装置ＥＸＴＤは、データ記憶装置Ｄ
Ｓ５に格納されている画像再構成された偽像イメージに
対して、イメージの拡大処理を行い、縮小処理前の元デ
ータのサイズに復元し、結果のデータをデータ記憶装置
ＤＳ６に格納する。

【００４８】ステップ１２ イメージ減算処理装置ＳＩＭＡＧは、データ記憶装置Ｄ
Ｓ７を原イメージの記憶装置とし、データ記憶装置ＤＳ
６を偽像イメージの記憶装置として、それぞれのデータ
を読み出し、原イメージから偽像イメージを減算して偽
像の低減されたイメージを得る。結果のイメージデータ
はデータ記憶装置ＤＳ７に格納される。

【００４９】以上説明したように本実施例の方法及び装
置によれば、空間的に大きな広がりを持つ肝臓等の臓器
に発生した偽像も、縮小処理した上で射影データを生成
し、形状識別を行って偽像成分を抽出し、画像再構成後
拡大して復元することにより、低減することが可能にな
った。

【００５０】又、本実施例の低減法は適切なアルゴリズ
ムで行っているので副作用が極めて少ない。更に、イメ
ージのデータ・サイズを縮小できるので、高速処理が可
能である。

【００５１】尚、本発明は上記実施例の方法に限定され
るものではない。図３は他の実施例の動作のフローチャ
ートである。実施する装置は図１の装置と同じである。
この例は各射影に対応する射影の長さを計算により求
め、これを偽像の識別に使用するものである。この場合
に用いる偽像識別のアルゴリズムを次に示す。

【００５２】（イ）偽像がある時、θ方向の必要とされ
るすべての射影データに対し、次の条件を満足する場
合。 ｜ p(X_k ，θ）｜≧δ₁ …………………（１−１−１） （ロ）偽像がない時、θ方向の必要とされるすべての射
影データに対し、次の条件を満足する場合、 ｜ p(X_k ，θ）｜＜δ₁ …………………（１−２−１） ここで、 p(X_k ，θ）＝ a(X_k ，θ）／L (X_k ，θ）…………………（３） Ｌ（Ｘ_k ，θ）は射影データａ（Ｘ_k ，θ）の長さであ
る。ｋは（１−１）式と同じである。偽像イメージ生成
用射影データｂ（Ｘ，θ）は、 （イ）偽像がある時、（２−１）式又は次式でもよい。

【００５３】 b(X_m ，θ）＝ c′・L (X_m ，θ）・ p(X_m ，θ）……（２−１−１） （ロ）偽像がない時（２−２）式による。

【００５４】このフローチャートは図２のフローチャー
トにおけるステップ５の射影データの生成とステップ６
の偽像の識別との間に射影長の計算のステップが挿入さ
れるだけなので説明を省略する。

【００５５】射影長の計算は、データ記憶装置ＤＳ２の
データを入力として行い、計算結果のデータをデータ記
憶装置ＤＳ３に格納する。図４は更に他の実施例の装置
のブロック図、図５はその動作のフローチャートであ
る。この実施例は、原イメージを縮小したイメージから
射影データを求め、偽像の識別を行って偽像成分（射影
データ）を求め、この偽像成分を線形補間等により偽像
成分射影データを増大し、測定された原イメージの各射
影データ（又は原イメージから計算された各射影デー
タ）から増大された各偽像成分射影データを減算して、
偽像を削除した射影データを求め、これから直接偽像低
減イメージの画像再構成を行うものである。

【００５６】この場合の偽像の識別と補正のアルゴリズ
ムの例は、次の通りである。 偽像識別のアルゴリズム （イ）偽像がある時、（１−１）式又は（１−１−１）
式による。

【００５７】（ロ）偽像がない時、（１−２）式又は
（１−２−１）式による。偽像低減済射影データｂ
(X_m ，θ）′の生成アルゴリズム （イ）偽像がある時、 b(X_m ，θ) ′＝ r(X_m ，θ) −ｃ・ a(X_m ，θ) （２−１−２） または b(X_m ，θ) ′＝ r(X_m ，θ) −ｃ′・ L(X_m ，θ) ・ p(X_m ，θ） （２−１−３） （ロ）偽像がない時、 b(X_n ，θ) ′＝ r(X_n ，θ) （２−２−２） ここで r(X_m ，θ) ， r(X_n ，θ) は測定した射影デー
タまたは原イメージをすべて抽出したイメージから生成
した射影データである。

【００５８】図４の装置の説明において、図１の装置と
異なる部分のみについて説明する。図において、ＣＥＸ
Ｐは偽像成分生成装置ＡＰＲＪで生成され、データ記憶
装置ＤＳ８に格納された偽像射影成分データに線形補間
等の処理を施して偽像射影データを増大し、更にデータ
記憶装置ＤＳ８に格納されてある測定された原イメージ
の各射影データ又は原イメージから計算された各射影デ
ータから、対応する増大された各偽像成分射影データを
減算して偽像低減を行った射影データを生成するデータ
増大偽像削減射影データ生成装置である。ここで生成し
た射影データをデータ記憶装置ＤＳ４に格納する。

【００５９】画像再構成装置ＲＥＣＯＮはデータ増大偽
像削減射影データ生成装置ＣＥＸＰで得られた射影デー
タを直接画像再構成し、偽像低減済イメージをデータ記
憶装置ＤＳ７に格納する。

【００６０】この実施例の装置の動作を図５のフローチ
ャートに示す。このフローチャートはステップ１０にお
いて偽像射影データを線形補間等の処理により増大し、
これを測定された原イメージの各射影データ又は原イメ
ージから計算された各射影データから減じて偽像を低減
した射影データを生成し、ステップ１１で画像再構成装
置ＲＥＣＯＮが偽像低減イメージを画像再構成する点で
異っているのみなので、説明を省略する。

【００６１】図６は更に他の実施例のフローチャートで
ある。実施する装置は図４の装置と同じである。この実
施例は偽像の識別，低減に射影の長さを使用する場合
で、偽像を低減した射影データを求め、その射影データ
から直接画像再構成を行って偽像を低減するものであ
る。

【００６２】図６のフローチャートと図５のフローチャ
ートとは、ステップ５の射影データの生成とステップ６
の偽像の識別との間に射影長の計算のステップが挿入さ
れるだけなので、説明を省略する。

【００６３】他の適応例として、Ｘ線ＣＴ等に本実施例
の方法と装置を適用し、データ収集をオンラインで行
い、オンラインで直接に偽像を低減するＸ線ＣＴ等の装
置を構成できることはいうまでもない。その場合、原イ
メージを再構成して表示装置に表示することなく、即ち
会話的方法によらず、直接偽像の低減を行うこともでき
る。

【００６４】アルゴリズムの変形例 例えば金属等から発生する強い偽像を低減する場合は、
次のようにすることもできる。即ち偽像識別のアルゴリ
ズムとして、偽像があるかないかの識別をθ方向の必要
なすべての射影データ（の番号）に代って、θ方向での
必要なすべての偽像発生源と交わる必要なすべての射影
データ（の番号）のみに限定して行い、それ以外の射影
データ（の番号）は偽像の有無の判定を行わない（この
場合偽像は常に無いとみなす）ようにする。この場合の
偽像識別の式は、（１−１）式，（１−２）式，（１−
１−１）式，（１−２−１）式等であり（但しｋは上記
の条件による）、偽像低減の射影データ生成の式は（２
−１）式，（２−２）式，（２−１−１）式，（２−１
−２）式，（２−１−３）式，（２−２−２）式等であ
る（但しｍ，ｎは上記の条件による）。参考までに、偽
像発生源と交わる射影データについて説明する。

【００６５】図７は再構成領域と偽像発生源との関係を
示す図である。図において、ＲＡは再構成領域を示し、
ＭＡは再構成領域ＲＡ内にある偽像発生源、ＳはＸ線源
である。偽像発生源ＭＡが円である場合、この円の中心
Ｃの座標をＣ_x ，Ｃ_y とし、直交座標ｘｙをθ′回転し
た直交座標ＸＹのＹ軸に平行な方向θ（θ＝θ′＋π／
２）に対して、偽像発生源ＭＡと交わる射影データの番
号を次のように求めることができる。（図７（及び図７
に関連する説明の部分）での方向θの定義は、他の部分
での方向θの定義と異なる。即ち、他の部分では方向θ
は図７のθ´に対応する。） N₁ ＝ N_C ＋(C_x ・sin θ− C_y ・cos θ−R)／d ………（３−１） N₂ ＝ N_C ＋(C_x ・sin θ＋ C_y ・cos θ＋R)／d ………（３−２） ここで、ｄは等間隔平行ビームのサンプル間隔，ＲはＭ
Ａの半径である。Ｎ_CはＭＡの中心Ｃを通るθ方向の射
影データの番号である。データ番号がＸの増加方向に増
加するものとすると（この時ｄ＞０と考える）、Ｎ₁ ，
Ｎ₂ は各々ＭＡと交わるデータの開始データ番号，終了
データ番号である（Ｘの増加方向にデータ番号が減少す
る場合にはｄ＜０と考える。この時、Ｎ₁ ，Ｎ₂ は各々
偽像発生源ＭＡと交わるデータの終了データ番号，開始
データ番号である。）。尚、点Ａ ₁ ，Ａ_c ，Ａ₂ は、領
域ＭＡに交わる方向θの平行ビーム群の先頭ビーム，中
央ビーム，最終ビームがＸ軸と交わる点である。

【００６６】動作、処理の変形例 イメージ領域縮小とその処理は、イメージの抽出（領
域の抽出，閉領域の抽出，レベル・シフト）の後に行う
必要はなく、その前の段階で原イメージ抽出後に行って
もよく、又、領域の抽出の後であってもよい。

【００６７】偽像低減領域の特定を、原イメージを表
示装置に表示させながら、オペレータとの会話的な方法
で行うことは必ずしも必要ではない。例えば、原イメー
ジの偽像を低減しようとする領域の抽出を、予め設定さ
れた抽出条件によって抽出することもできる。（予め設
定された条件によって偽像を低減する領域が特定されて
いる場合である。例えば全イメージ領域を対象とし、デ
ータの値がある下限値と上限値の間にあるあるものを抽
出する場合等である。）この場合には、偽像の低減まで
の処理を完全自動処理として行うことができる。

【００６８】画像データの縮小又は拡大処理に際し
て、処理前のイメージの各点に対しその近傍データによ
る平滑処理を行うが、この処理として平均値計算処理に
限定されない。その他、例えば、近傍データの重み付き
加算による平滑処理でもよい。更にこの処理又は処理の
一部を除去することもできる。

【００６９】画像データの抽出処理には抽出するため
の基準となる閾値を可変閾値とする抽出法等各種の方法
もある。画像データの抽出処理には、更に多くの方法が
ある。取り出した閉領域や開領域（のデータ）に対し
て、その領域の大きさを求め、その領域の大きさの値を
用いて画像データの抽出又は除去を行う方法や、その領
域の中心又は重心の座標の値を用いて画像データの抽出
又は除去を行う方法等がある。

【００７０】これらの詳細は、特願平３−１３２７６９
（画像データを部分抽出する方法と画像データの部分抽
出する画像データ処理装置）に詳述されているので説明
を省略する。

【００７１】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、従来、不可能であったパーシャル・ボリューム効果
等の原因で発生する空間的に大きな広がりをもつ低周波
成分の偽像の低減に非常に有効である。従って、肝臓等
の臓器で発生する空間的に大きな広がりをもつ偽像の低
減が可能で、肝臓，腎臓における癌等の病変の診断に有
用である。

【００７２】又、本発明の方法は適切なアルゴリズムを
用いているため副作用が極めて少ない。更に、イメージ
のデータ・サイズを縮小したことにより、非常に高速な
処理が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の装置のブロック図である。

【図２】図１の装置の動作のフローチャートである。

【図３】図１の装置の他の動作のフローチャートであ
る。

【図４】本発明の他の実施例の装置のブロック図であ
る。

【図５】図４の装置の動作のフローチャートである。

【図６】図４の装置の他の動作のフローチャートであ
る。

【図７】再構成領域と偽像発生源との関係を示す図であ
る。

【符号の説明】

ＡＰＲＪ 偽像成分生成装置 ＣＥＸＰ データ増大偽像削減射影データ生成装置 ＤＥＴ 形状識別装置 ＥＸＴＤ 画像データ拡大処理装置 ＲＤＣＴ 画像データ縮小処理装置 ＰＫＵＰ 画像データ抽出処理装置 ＰＲＪ 射影データ生成装置 ＲＥＣＯＮ 画像再構成装置 ＳＩＭＡＧ イメージ減算処理装置 ＤＳ１，ＤＳ２，ＤＳ３，ＤＳ４，ＤＳ５，ＤＳ６，Ｄ
Ｓ７，ＤＳ８ データ記憶装置

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 空間的に広がりを持つ偽像をイメージか
   ら識別しこれを低減するＸ線ＣＴ等の偽像を低減する画
   像処理方法であって、 スキャン・データ等から画像再構成された原イメージを
   観察しながら偽像を低減しようとする領域を特定する段
   階もしくは原イメージに対し予め設定された条件によっ
   て偽像を低減しようとする領域を設定する段階と、 位置やＣＴ値の範囲等の条件に従って原イメージを抽出
   し、抽出されない部分のデータを零等とし、抽出された
   データ領域の連続性を求めて閉領域化し、各閉領域毎に
   求めたデータの平均値又は閉領域周辺部のデータの平均
   値又は予測される定数等だけレベルシフトする段階であ
   るイメージ抽出と抽出済みデータの処理の段階と、 偽像低減のために前記のイメージ抽出と抽出済みデータ
   の処理が施された画像データそのもの又はそれらに平滑
   処理を施した画像データからの抽出により縮小処理を行
   う段階と、 必要なすべての方向に対して必要なすべての射影データ
   の生成を行う段階と、 該射影データを用いて必要とされるすべての方向に関す
   る必要とされるすべての位置の各射影データと閾値との
   比較により偽像の識別を行う段階と、 該偽像の識別の結果、前記閾値を超えるものについて
   は、必要とされるすべての方向の必要とされるすべての
   位置における射影データに比例する値とし、前記閾値を
   超えないものについては零として偽像イメージ生成用の
   射影データを生成する段階と、 該射影データを画像再構成して偽像のみから成るイメー
   ジを得る段階と、 前記画像再構成により得られる縮小された偽像イメージ
   そのもの又はそれに平滑処理を施したものに線形補間等
   により画像サイズの拡大処理を行う段階と、 原イメージから前記偽像イメージを対応する画素毎に減
   算して偽像を低減したイメージを得る段階とから成るこ
   とを特徴とするＸ線ＣＴ等の偽像を低減する画像処理方
   法。
2. 【請求項２】 空間的に広がりを持つ偽像をイメージか
   ら識別しこれを低減するＸ線ＣＴ等の偽像を低減する画
   像処理方法であって、 スキャン・データ等から画像再構成された原イメージを
   観察しながら偽像を低減しようとする領域を特定する段
   階もしくは原イメージに対し予め設定された条件によっ
   て偽像を低減しようとする領域を設定する段階と、 位置やＣＴ値の範囲等の条件に従って原イメージを抽出
   し、抽出されない部分のデータを零等とし、抽出された
   データ領域の連続性を求めて閉領域化し、各閉領域毎に
   求めたデータの平均値又は閉領域周辺部のデータの平均
   値又は予測される定数等だけレベルシフトする段階であ
   るイメージ抽出と抽出済みデータの処理の段階と、 偽像低減のために前記のイメージ抽出と抽出済みデータ
   の処理が施された画像データそのもの又はそれらに平滑
   処理を施した画像データからの抽出により縮小処理を行
   う段階と、 必要なすべての方向に対して必要なすべての射影データ
   の生成を行う段階と、 該射影データを用いて必要とされるすべての方向に関す
   る必要とされるすべての位置の各射影データと閾値との
   比較により偽像の識別を行う段階と、 該偽像の識別の結果、前記閾値を超えるものについて
   は、必要とされるすべての方向の必要とされるすべての
   位置における射影データに比例する値とし、前記閾値を
   超えないものについては零として偽像イメージ生成用の
   射影データを生成する段階と、 偽像識別の結果得られた偽像成分射影データを線形補間
   等の処理により増大し、これを測定された原イメージの
   各射影データ又は原イメージから計算された各射影デー
   タから減じて偽像削減済射影データを生成する段階と、 該偽像削減済射影データから直接画像再構成を行って偽
   像を低減したイメージを得る段階とから成ることを特徴
   とするＸ線ＣＴ等の偽像を低減する画像処理方法。
3. 【請求項３】 スキャン・データ等から画像再構成され
   た画像データから、特定された偽像低減領域のイメージ
   データを抽出し、領域の抽出、閉領域の抽出及び抽出さ
   れた閉領域のデータを各閉領域毎にレベルシフトする画
   像データ抽出処理装置（ＰＫＵＰ）と、 該画像データ抽出処理装置（ＰＫＵＰ）の出力データの
   画像サイズの縮小を行う画像データ縮小処理装置（ＲＤ
   ＣＴ）と、 該画像データ縮小処理装置（ＲＤＣＴ）の出力データを
   必要な各方向θ毎に必要な各距離Ｘの値に対応する射影
   データａ（Ｘ，θ）を求める射影データ生成装置（ＰＲ
   Ｊ）と、 前記射影データから偽像の存否の識別を行う形状識別装
   置（ＤＥＴ）と、 該形状識別装置（ＤＥＴ）で識別された偽像データに対
   し、偽像成分の射影データを生成する偽像成分生成装置
   （ＡＰＲＪ）と、 前記偽像成分の射影データに画像再構成処理を施す画像
   再構成装置（ＲＥＣＯＮ）と、 画像再構成された偽像のみから成る縮小されたイメージ
   又は該イメージから各点の近傍のｍ×ｍデータの平均値
   等の平滑化したデータを使用して線形補間等による画像
   サイズの拡大を行う画像データ拡大処理装置（ＥＸＴ
   Ｄ）と、 偽像成分を含む原イメージデータから前記画像データ拡
   大処理装置（ＥＸＴＤ）の出力の偽像イメージを減算
   し、偽像の低減されたイメージデータを生成するイメー
   ジ減算処理装置（ＳＩＭＡＧ）と、 前記各装置の出力データを格納するデータ記憶装置（Ｄ
   Ｓ１〜ＤＳ７）とから成ることを特徴とするＸ線ＣＴ等
   の偽像を低減する画像処理装置。
4. 【請求項４】 スキャン・データ等から画像再構成され
   た画像データから、特定された偽像低減領域のイメージ
   データを抽出し、領域の抽出、閉領域の抽出及び抽出さ
   れた閉領域のデータを各閉領域毎にレベルシフトする画
   像データ抽出処理装置（ＰＫＵＰ）と、 該画像データ抽出処理装置（ＰＫＵＰ）の出力データの
   画像サイズの縮小を行う画像データ縮小処理装置（ＲＤ
   ＣＴ）と、 該画像データ縮小処理装置（ＲＤＣＴ）の出力データを
   必要な各方向θ毎に必要な各距離Ｘの値に対応する射影
   データａ（Ｘ，θ）を求める射影データ生成装置（ＰＲ
   Ｊ）と、 前記射影データから偽像の存否の識別を行う形状識別装
   置（ＤＥＴ）と、 該形状識別装置（ＤＥＴ）で識別された偽像データに対
   し、偽像成分の射影データを生成する偽像成分生成装置
   （ＡＰＲＪ）と、 該偽像成分生成装置（ＡＰＲＪ）で生成された偽像成分
   射影データに線形補間等の処理を施して偽像成分射影デ
   ータを増大し、測定された各射影データ又は原イメージ
   から求められた各射影データから対応する増大された各
   偽像成分射影データを減算して偽像低減を行った射影デ
   ータを生成するデータ増大偽像削減射影データ生成装置
   （ＣＥＸＰ）と、 前記偽像を低減された射影データを画像データに画像再
   構成する画像再構成装置（ＲＥＣＯＮ）と、 前記各装置の出力データを格納するデータ記憶装置（Ｄ
   Ｓ１〜ＤＳ４，ＤＳ７〜ＤＳ８）とで構成され、 前記偽像成分射影データを増大し、測定された射影デー
   タ又は原イメージから求められた射影データから前記増
   大された偽像成分射影データの減算を行った後画像再構
   成を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ等の偽像を低減する
   画像処理装置。