JPH06142094A - ビームハードニング補正機能を持つｘ線ｃｔ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、Ｘ線ＣＴ装置において骨によるビ
ームハードニング・アーチファクトを高速に補正するこ
とに関し、さまざまな計測部位に対応して最適な補正を
施した良好な画像を得たい。 【構成】 オリジナル画像に対して数分の１に演算量が
圧縮された演算手法によるリファレンス画像算出手段を
設定し、このリファレンス画像の骨に相当するＣＴ値の
含有率と中心部ＣＴ値分布を測定してこの計測部位を判
定する撮影部位判定手段によりこの計測投影データの撮
影部位を判別して、その部位をモデル化して求めた最適
な補正曲線により計測投影データを補正した。 【効果】 本発明によれば、部位に適した補正曲線を自
動的に選択することで部位毎に最適な補正ができ、補正
曲線は部位毎の骨の量を考慮したものであるので骨によ
るビームハードニング・アーチファクトが低減でき、さ
らにテーブルの参照だけですむため高速に補正処理が実
行できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はビームハードニングに起
因するアーチファクトを補正するＸ線ＣＴ装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】一般的なＣＴ装置に用いられるＸ線は多
色Ｘ線である。多色Ｘ線とは例えば図４（ａ）に示すよ
うなエネルギー分布を有するＸ線であり、Ｘ線はエネル
ギーの低いＸ線ほど減弱しやすいため入射Ｘ線と透過Ｘ
線（同図（ｂ））とで実行エネルギーＥｉに差が生じ
る。ここで、単色Ｘ線（エネルギーＥ）によるＸ線の減
弱を考えれば、吸収係数μ（Ｅ）の物質を１つのパスだ
け透過した場合の透過Ｘ線Ｉは

【数１】 となる。ここでＩ₀は入射Ｘ線である。吸収係数の分布
像であるＣＴ像を得るには吸収係数の投影Ｐを次式で求
め再構成する。

【数２】 （数２）を多色Ｘ線の場合に展開してみると、

【数３】 となり、Ｘ線のエネルギースペクトルと透過長に依存し
た非線形な出力が得られる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来からこのビームハ
ードニングに関しては様々な補正処理が行われている。
基本的には銅などのプリ・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。更に、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
の周りの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。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
るためノイズが増す。後者のフィルタでは被検体を円な
どで近似したうえで形状を設計する必要があり、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。

【０００４】また、ソフトウェア的にはあらかじめ補正
用のファントムでビームハードニング補正曲線を各チャ
ンネル毎に求めておき被検体計測データを補正するキャ
リブレーションなどがあるが、ファントムは水などの軟
部組織に近い物質を用いるため吸収係数の高い骨などに
対しては効果的な補正ができないのが実情である。その
ため一般的にはＸ線ビームハードニング補正としては、
減弱の大きいほどビームハードニングは強くなる特徴を
利用して、図５に示したようにログ変換曲線をビームハ
ードニング考慮した形に最適化する手法が実用化されて
いる。例えば、次式のように通常のログ変換式に補正項
（Ｉ＋ｋ）／Ｉを付加し、透過Ｘ線量が小さいほど補正
が大きくなるようにする方法である。

【数４】 パラメータｋは部位別に設定する必要がある。この方法
はもっとも単純な補正で高速処理が可能でＣＴ値の一様
性の改善効果は高いが、骨からのダークバンドアーチフ
ァクトには効果がなかった。

【０００５】キャリブレーションのような計測した投影
データに応じた補正は、Ｘ線パス上を１つの代表する物
質で近似した補正といえる。この方法に対して骨からの
アーチファクトを補正する方法として、一度再構成した
画像から各Ｘ線ビーム線路上の骨の量を推定し各Ｘ線パ
スにおいて骨に対するハードニングを補正する方法も考
案されており、種々の被検体における骨からのダークバ
ンドアーチファクトに対して高い補正効果が得られてい
る。しかし、オリジナル画像による骨の量の推定と各Ｘ
線パスに対しての最適補正を行った後で最終補正画像再
構成の過程が必要となりＸ線時間が著しく増加した製品
化には至っていない。そのため当社では特願平４−９２
２１９号で、Ｘ線ＣＴ装置における骨によるビームハー
ドニング・アーチファクトを高速に補正する手法につい
て記載している。この方法は骨を含んだ部位に応じて被
検体をモデル化して各々のモデルに対して検出器投影デ
ータと補正量の関係にある補正曲線テーブルを複数個用
意し、投影データに応じて投影データの検出器ｃｈ方向
広がり大きさと透過データ最大値の関係で計測部位を判
別して自動的に１計測投影データ（３６０゜投影デー
タ）に対して最適補正テーブルを一つ選択し、投影デー
タ減弱量に対して補正テーブルの補正量を減弱すること
によって高速にビームハードニング補正を行っている。
しかし、この方法はほぼ同じ透過量（投影データ）であ
りながら骨の含まれる量が大きく変化する頭部計測時に
対しては頭頂部と、脳実質部と、頭蓋底部との区別、腹
部計測では肝臓部と骨盤部との区別が困難で最適補正テ
ーブル選択が難しく適切な補正が困難である問題があっ
た。

【０００６】本発明の目的は、最適なビームハードニン
グ補正テーブルの選択を可能にする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、正規の再構成
画像に比して圧縮した演算量で演算するリファレンス画
像作成手段と、このリファレンス画像の特徴量で被検体
部位を判別して被検体部位に応じた複数の補正パラメー
タの中から最適な補正パラメータを選択して補正処理装
置にビームハードニング用に入力させる手段と、より成
る。

【０００８】

【作用】本発明によれば、正規な再構成画像に比して粗
なリファレンス画像を利用して補正パラメータを選択で
き、ビームハードニングの最適化がはかれる。

【０００９】

【実施例】本実施例における処理フロー図を図１に、Ｘ
線ＣＴ装置における画像診断装置の実施例を図２に、リ
ファレンス画像による被写体別判定手順フォローを図３
に示す。またこの画像診断装置を含めたＣＴ全体構成図
を図７に示す。図７のＣＴ装置は、高電圧発生装置１
０、ガントリ１１、患者テーブル１２、画像診断装置１
３より成る。画像診断装置１３は、磁気ディスク１４、
前処理装置１４Ａ、中央制御装置１５、主メモリ１６、
撮影部位判別装置１７、補正処理装置１８、再構成処理
装置１９、表示装置２０及び内部高速バス２６より成
る。磁気ディスク１４は各種再構成画像データや各種補
正処理後の生データを格納するメモリで、前処理装置１
４ＡはＣＴ計測して得た検出器出力データを検出器の感
度ばらつきの補正やＬＯＧ変換などの前処理を行う。撮
影部位判別装置１７は、前処理装置１４Ａの前処理後デ
ータを呼び込んで画像再構成演算量を少なくした演算手
段でラフなリファレンス画像を算出し、前処理データと
リファレンス画像からの特徴量で腹部計測被写体の大き
さと頭部計測及び腹部計測撮影部位を判別する。補正処
理装置１８は、前処理装置１４Ａから得た処理後投影デ
ータに撮影部位に最適なビームハードニング補正処理を
行い、画像再構成処理装置１９はこの補正済みの生デー
タを利用して最終的な画像再構成を行っている。主メモ
リ１６は各種プログラムやデータを格納し、中央制御装
置１５は主メモリ１６のプログラムのもと、そのデータ
を利用して全体の管理及び処理を行う。表示装置２０
は、観察者に画像再構成処理装置１９で作られたＣＴ画
像等の表示を行う。

【００１０】図１において、先ずＸ線ＣＴ装置の計測条
件を設定し（フローＦ１）、次いでＸ線曝射によってＣ
Ｔ計測を行う（フローＦ２）。ＣＴ計測結果に対して感
度補正を行い（フローＦ３）、ＬＯＧ変換を行う（フロ
ーＦ４）。フローＦ３、４は、いわゆる前処理と呼ばれ
るものである。次いで、ＣＴ計測で得た投影データの大
きさから被検体（又は被写体、以下同じ）サイズ判定を
行う（フローＦ５）。この被写体サイズ判定結果は、そ
のサイズの大きさによって、次のリファレンス画像作成
処理（フローＦ６）をするか、又は撮影部位判定処理
（フローＦ８）をするか、のいずれかの処理へと移る。
このサイズの大きさについては後述する。

【００１１】リファレンス画像作成処理（フローＦ６）
では、正規の再構成画像に比して圧縮した演算量で演算
して得た粗な再構成画像である。圧縮量は、数分の１に
設定する。このリファレンス画像からも撮影部位判定処
理（フローＦ８）へと移ると共に、骨含有率算出用に使
用する（フローＦ７）。

【００１２】次に、撮影部位判定処理（Ｆ８）では、最
終的に撮影部位判定を行う。この判定結果を利用して、
ビームハードニング補正（Ｆ９）、ファントムキャリブ
レーション（Ｆ１０）、画像再構成（フローＦ１１）、
ＣＴ値補正（フローＦ１２）の各処理を行う。

【００１３】次に撮影部位判別装置１７について詳細に
説明する。撮影部位判別装置１７は再構成演算器２１、
判別器２２、処理後データメモリ２３、画像データメモ
リ２４からなる。動作を図３を利用して説明する。ま
ず、前処理装置１４Ａで前処理補正が行われた計測投影
データを処理後データメモリ２３に読み込む（フローＦ
２０）。計測投影データ（ＬＯＧ後）は被検体が大きい
程減弱量が大きく、データ値は大きくなる。つまり、最
大データ値や中心部付近のデータ平均値さらに全ｃｈデ
ータ合計値のＳＵＭ値は被検体の大きさを示すことにな
る。ここではＳＵＭ値の例で説明する。判別器２２は２
３の処理後のデータメモリに保持された処理後データの
特定投影角度のＳＵＭ値を算出し、これら算出値に対し
てしきい値を３種類（Ｖ₁、Ｖ₂、Ｖ₃）適当に設定し
て、腹部計測の大、中、小、さらに小さい値では頭部計
測と判別する（フローＦ２２〜Ｆ２５、Ｆ２１）（当然
しきい値を複数多数個設定してさまざまな測定部位に対
応することも可能である）。

【００１４】本実施例ではさらに頭部計測と腹部大、中
と判定した場合はリファレンス画像の作成にはいる（Ｆ
２６）。このリファレンス画像再構成アルゴリズムは基
本的には再構成処理装置１９で再構成する方法と同じ
で、「フィルタ補正逆投影法」など公知の再構成アルゴ
リズムによって画像再構成される。この場合はおおまか
な形状とＣＴ値の判定だけで充分であることから、画像
再構成演算マトリックスを通常再構成マトリックスの１
／４〜１／１０程度に圧縮して演算して演算時間を短縮
している。同業者には明らかなように、計測データをｃ
ｈ、投影角度方向に補間してデータ数を少なくしたり、
画像演算過程における補間式を簡略したり、フーリエ変
換式の点数を少なくして画像再構成精度を落とし演算時
間を短縮することは容易に考えることができる。本発明
においては本来の表示用画像再構成に較べて演算精度を
落として再構成する手段を設けたことが重要で、これら
の手法のくみあわせは全て本発明に含まれることはいう
までもない。これら演算作業は再構成演算器２１によっ
て行われる。このリファレンス画像は画像データメモリ
２４に（主メモリ１６の一部でも可）一時保管してお
く。

【００１５】判別器２２はこのリファレンス画像読み出
し、ＣＴ値がある値Ｃ₂以上は骨、ある値Ｃ₁以下は空気
と仮定してしきい値処理で骨と軟部組織部と空気（被写
体外部）に画像を３分割する（Ｆ２７）。そしてこの骨
と軟部組織の面積比を算出するが、この値が骨の含有率
Ｋに相当することになる（但し、Ｋ＝ａ／（ａ＋ｂ）但
し、ａは骨、ｂは軟部組織である）（Ｆ２８）。さらに
この算出された含有率に対して１ないし２種類のしきい
値処理（Ｆ２９、Ｆ３０）を行い、頭部計測と判断した
画像には（１）１番含有率の少ない場合は脳実質部計測
（ミッドブレイン）（Ｆ３５）、（２）２番目に含有率
が少ない場合は頭頂部計測（Ｆ３４）、（３）１番含有
率が高い値の場合は頭蓋底部計測（Ｆ３３）、腹部計測
と判断した画像には（４）含有率が少ない場合は肝臓部
計測（Ｆ３２）、（５）含有率が高い場合は骨盤部計測
（Ｆ３１）、と判別する。さらに（２）と（３）の違い
をはっきりさせるためには画像中心部にあたる特定範囲
の領域を設定してこの範囲に骨（ＣＴ値が高い領域）が
あるかどうか判定して（６）骨が（又は含有率がある値
以上）あれば頭蓋底部、（７）骨が（又は含有率がある
値以下）ならば頭頂部、という判別を加えることでさら
に判別精度を向上することができる。また予想以上に被
検体の設定位置が中心よりずれた場合を想定するならば
画像の重心点を算出してその近傍付近値を特定範囲にす
ればよい。このような過程を経てこの計測投影データの
撮影部位を判別して、その部位をモデル化して求めた最
適な補正曲線の選択指示をテーブル読み出し器２７に転
送する（Ｆ３６）。

【００１６】次に、補正処理装置１８の動作について詳
細に説明する。補正処理装置１８は処理後データメモリ
２５、加算器２６、補正テーブル読み出し器２７、補正
テーブルメモリ２８、と補正データメモリ２９からな
る。本実施例の補正テーブルは撮影部位別に代表的な骨
と軟部組織の割合を考慮したモデル形状を想定して代表
的なＸ線透過パスでの単色Ｘ線と多色Ｘ線での線質効果
補正曲線を算出して、（数５）に示すように指数関数で
図６に示すような補正曲線で近似する。

【数５】 （数５）において、ｇは補正量のそのものを制御するゲ
イン定数、gradは補正曲線の傾斜度（曲がり具合）を制
御するパラメータである。また、Ｐは投影データ、Ｐ
_MAXはＰの取りうる最大値である。補正曲線は頭頂部、
脳実質部、頭蓋底部、腹部（大、中、小）又は肺野部
（腹部小でかつ実質部の平均ＣＴ値が低い）、骨盤部な
ど部位別にg，gradを設定し、（数５）によって算出し
たものをあらかじめ用意して補正テーブル２８内にデー
タとして格納してある。前処理の施された計測データは
補正処理装置１８の処理後データメモリ２５に読み込ま
れる。テーブル読み出し器２７は撮影部位判別装置１７
の判別器２２の指示により補正に用いる部位別補正テー
ブルを選択し、処理後データの透過長（投影データ）に
対応したテーブルを参照する。参照した値はそのまま補
正値となっているので加算器２６に入力し、元の生デー
タと加算し補正結果が補正データメモリ２９に格納され
る。

【００１７】この補正データは再構成処理装置１９に転
送され、判別器１７の画像再構成と同じように「フィル
タ補正逆投影法」など公知の再構成アルゴリズムによっ
て画像再構成される。但し、ここで再構成される画像マ
トリックスは表示装置２０に表示される２５６マトリッ
クス以上の正規の画像である。再構成された画像は骨に
よるアーチファクトの除外された診断に良好な画像とな
っている。

【００１８】本実施例によれば、リファレンス画像の演
算精度を落としておおまかなＣＴ値分布で部位判別で
き、画像再構成時間が短時間で完了できる。更に撮影部
位判定に関しては（１）頭蓋底部は骨の含有率が高く、
中心付近にも骨がある、（２）頭頂部は骨の含有率が比
較的高いが中心部には骨がない、（３）脳実質部と頭頚
部は骨の含有率が低く、脳実質部中心部には骨がなく頭
頚部は中心部が骨である、（４）骨盤部は肝臓部に較べ
て骨の含有率が高い、といった特徴が明確であるため、
あるしきい値以上のＣＴ値を骨と見なして骨の含有率と
ＣＴ値の分布状況の判定基準値を適当に設定することに
より、適切に部位を判定できる。複数補正テーブル選択
ビームハードニング補正は、計測データ減弱量の大きさ
に対して単純に補正量テーブルの参照だけの処理を行う
方法のため補正時間が短く、且つ部位判定結果から最適
な補正曲線を選択して補正することにより補正の過不足
によるアーチファクトがなくなり、どのような撮影条件
下でも良好な画像を得ることができる。

【００１９】本実施例ではリファレンス画像を別の画像
再構成処理装置で演算したが、従来再構成処理装置１９
で演算してもよく、マトリックスの圧縮を行わなくとも
よい、但し、部位選択における時間が増加する点が問題
になる。又、補正をＬＯＧ変換後に行っているが補正式
をＬＯＧ変換前値に換算してＬＯＧ前データでの補正も
可能である。又、この補正方法が各種画像再構成手法や
世代の種類全て関係なく有効であることは勿論、撮影部
位判別器１７内の撮影部位判別や補正処理装置１８内の
プロセスはソフト的に中央処理装置と主メモリとの間で
行われることも可能で本方式にとらわれずあらゆる方式
が考えられる。

【００２０】

【発明の効果】本発明によれば、投影データ最大値やＳ
ＵＭ値に優位さがなく、透過長−補正量の関係が異なる
頭腹部内各部位と対して、演算データが圧縮されて再構
成された画像で特徴量を判別して部位を判定して、確実
にいつも最適な補正曲線を自動的に選択して撮影部位毎
に最適な補正ができる。補正曲線は部位毎の骨の量考慮
したものであるので骨によるビームハードニング・アー
チファクトが低減でき、さらに補正方法は投影データの
透過長−補正量の簡単なテーブルの参照だけですむため
高速に補正処理が実行できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例におけるフロー図である。

【図２】画像診断装置の構成図である。

【図３】計測部位判定フロー説明図である。

【図４】ビームハードニングの説明図である。

【図５】ＬＯＧ変換曲線を最適にする従来例の説明図で
ある。

【図６】補正曲線の実施例図である。

【図７】実施例におけるＸ線ＣＴ装置の構成図である。

【符号の説明】

１０ 高電圧発生装置 １１ ガントリ １２ 患者テーブル １３ 画像診断装置 １４ 磁気ディスク １４Ａ 前処理装置 １５ 中央処理装置 １６ 主メモリ １７ 撮影部位判別装置 １８ 補正処理装置 １９ 再構成処理装置 ２０ 表示装置 ２１ 再構成演算器 ２２ 判別器 ２３ 処理後データメモリ ２４ 画像データメモリ ２５ 処理後データメモリ ２６ 加算器 ２７ テーブル読み出し器 ２８ 補正テーブルメモリ ２９ 補正データメモリ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計測した透過Ｘ線量にログ変換などの前
   処理を施す前処理装置と、前処理を施した投影データに
   ビームハードニングの補正を施す補正処理装置と、補正
   した投影データから被検体の正規の断層像を再構成する
   手段と、を有するＸ線ＣＴ装置において、上記正規の再
   構成画像に比して圧縮した演算量で演算するリファレン
   ス画像作成手段と、このリファレンス画像の特徴量で被
   検体部位を判別して被検体部位に応じた複数の補正パラ
   メータのなかから最適な補正パラメータを選択して上記
   補正処理装置にビームハードニング用に入力させる手段
   と、より成るビームハードニング補正機能を持つＸ線Ｃ
   Ｔ装置。