JPH06169915A - コンピューテッドトモグラフィにおける画像処理手法 - Google Patents
コンピューテッドトモグラフィにおける画像処理手法Info
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- JPH06169915A JPH06169915A JP4327699A JP32769992A JPH06169915A JP H06169915 A JPH06169915 A JP H06169915A JP 4327699 A JP4327699 A JP 4327699A JP 32769992 A JP32769992 A JP 32769992A JP H06169915 A JPH06169915 A JP H06169915A
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- 238000003325 tomography Methods 0.000 title 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 54
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- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
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Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 物体空間を連続系とし画像再構成を行うコン
ピューテッドトモグラフィにおいて、最適表示のための
サンプリング関数の条件を提供する。 【構成】 画像を再構成する領域全体にわたる、ｉ番目
の検出器の感度分布とｊ番目の検出器の感度分布の積の
積分値をｉ行ｊ列の要素とする第１の行列を求め、画像
を再構成する領域全体にわたる、第１の行列の逆行列ま
たは疑似逆行列とｊ番目の検出器の感度分布と表示のた
めのｉ番目のピクセルのサンプリング関数の積の積分値
をｉ行ｊ列の要素とする第２の行列と、観測データから
なる１次元列ベクトルとの積を検出器ｊについて加算し
ｉ番目のピクセルの濃度とするさいに、サンプリング関
数は、第２の行列の階数が第１の行列の階数より小さく
ならないように設定する。 【効果】 装置に固有の感度分布によって決まる分解能
を保存できる。
ピューテッドトモグラフィにおいて、最適表示のための
サンプリング関数の条件を提供する。 【構成】 画像を再構成する領域全体にわたる、ｉ番目
の検出器の感度分布とｊ番目の検出器の感度分布の積の
積分値をｉ行ｊ列の要素とする第１の行列を求め、画像
を再構成する領域全体にわたる、第１の行列の逆行列ま
たは疑似逆行列とｊ番目の検出器の感度分布と表示のた
めのｉ番目のピクセルのサンプリング関数の積の積分値
をｉ行ｊ列の要素とする第２の行列と、観測データから
なる１次元列ベクトルとの積を検出器ｊについて加算し
ｉ番目のピクセルの濃度とするさいに、サンプリング関
数は、第２の行列の階数が第１の行列の階数より小さく
ならないように設定する。 【効果】 装置に固有の感度分布によって決まる分解能
を保存できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は生体内あるいは構造物体
内等の組織を画像化し、表示するコンピューテッドトモ
グラフィにおける画像処理方法に関する。
内等の組織を画像化し、表示するコンピューテッドトモ
グラフィにおける画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、生体内の組織を画像化し、表示す
るコンピューテッドトモグラフィでは、あらかじめ対象
物体を離散的モデルとして扱い、その各離散点を画像再
構成しており、以下の手順に従って処理を行ってきた。
まず、計測したデータを検出系ハードウェアの特性によ
って補正し、必要に応じ補間演算を行ない、フーリエ変
換を行い、適当なフィルタ関数を設定し、フィルタリン
グ演算を行ってぼけ処理を行い、さらに逆フーリエ変換
を行い、逆投影演算により画像再構成を行なっていた。
るコンピューテッドトモグラフィでは、あらかじめ対象
物体を離散的モデルとして扱い、その各離散点を画像再
構成しており、以下の手順に従って処理を行ってきた。
まず、計測したデータを検出系ハードウェアの特性によ
って補正し、必要に応じ補間演算を行ない、フーリエ変
換を行い、適当なフィルタ関数を設定し、フィルタリン
グ演算を行ってぼけ処理を行い、さらに逆フーリエ変換
を行い、逆投影演算により画像再構成を行なっていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来、検出器の感度分
布が空間の位置によって異なる場合、その感度分布によ
って決まる空間分解能の限界値が存在するので、その限
界値を画像処理で維持達成するためには、その感度分布
に応じた最適な表示のためのサンプリング関数を決める
必要がある。本発明の目的は、この最適な表示のための
サンプリング関数を決めることにある。
布が空間の位置によって異なる場合、その感度分布によ
って決まる空間分解能の限界値が存在するので、その限
界値を画像処理で維持達成するためには、その感度分布
に応じた最適な表示のためのサンプリング関数を決める
必要がある。本発明の目的は、この最適な表示のための
サンプリング関数を決めることにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明では、対象物体を
離散的モデルとして扱うのではなく、物体空間を連続系
としたままで画像を再構成するＧＡＲＤＳ法において、
上記の最適な表示のためのサンプリング関数を決定する
ものである。このＧＡＲＤＳ法はＮ．オオヤマアンド
Ｈ．Ｈ．バレット、シグナル リカバリィ シンセシス
ＩＶ、 ニューオリンズ、ルイジアナ、ｐｐ１０５−
１０７、１９９２（N.Ohyama and H.H.Barrett, Signal
Recovery Synthethis IV, New Orlreans, Louisiana,p
p105-107,1992)に報告されている。以下に、ＧＡＲＤＳ
法の基本的な手順を説明する。図１はＧＡＲＤＳ法を説
明するためのモデル図である。まず、物体を連続関数ｆ
（ｒ）で表す。ｒは位置ベクトルである。観測データは
有限個の検出器によって観測されるので、これを１次元
に並び変え、列ベクトルＧで表す。ｊ番目の検出器によ
って観測される観測データをｇjとすると、
離散的モデルとして扱うのではなく、物体空間を連続系
としたままで画像を再構成するＧＡＲＤＳ法において、
上記の最適な表示のためのサンプリング関数を決定する
ものである。このＧＡＲＤＳ法はＮ．オオヤマアンド
Ｈ．Ｈ．バレット、シグナル リカバリィ シンセシス
ＩＶ、 ニューオリンズ、ルイジアナ、ｐｐ１０５−
１０７、１９９２（N.Ohyama and H.H.Barrett, Signal
Recovery Synthethis IV, New Orlreans, Louisiana,p
p105-107,1992)に報告されている。以下に、ＧＡＲＤＳ
法の基本的な手順を説明する。図１はＧＡＲＤＳ法を説
明するためのモデル図である。まず、物体を連続関数ｆ
（ｒ）で表す。ｒは位置ベクトルである。観測データは
有限個の検出器によって観測されるので、これを１次元
に並び変え、列ベクトルＧで表す。ｊ番目の検出器によ
って観測される観測データをｇjとすると、
【０００５】
【数１】 ｇj＝∫ｆ（ｒ）ｈj（ｒ）ｄｒ （数１） で表される。ここで、ｈj（ｒ）は図１に示すようにｊ
番目の検出器の感度分布を表す関数である。なお、ｈj
（ｒ）に対象物体の存在領域を含ませることもできる。
（数１）は線形投影演算子Ｈf｛ ｝を用いると、
番目の検出器の感度分布を表す関数である。なお、ｈj
（ｒ）に対象物体の存在領域を含ませることもできる。
（数１）は線形投影演算子Ｈf｛ ｝を用いると、
【０００６】
【数２】 Ｇ＝Ｈf｛ｆ（ｒ）｝ （数２） となる。さらに離散的な観測空間から連続的な物体空間
への逆投影演算子をＨb｛ ｝とすると、ＨfＨb｛ ｝
はＭ×Ｍの行列となる（このマトリクスの階数をＲＮと
する。）。ここでＭは観測データの数である。ＨfＨb
｛ ｝のｉ行ｊ列の要素をａijとすると、
への逆投影演算子をＨb｛ ｝とすると、ＨfＨb｛ ｝
はＭ×Ｍの行列となる（このマトリクスの階数をＲＮと
する。）。ここでＭは観測データの数である。ＨfＨb
｛ ｝のｉ行ｊ列の要素をａijとすると、
【０００７】
【数３】 ａij＝∫ｈi（ｒ）ｈj（ｒ）ｄｒ （数３） で表され、図１における斜線部分、すなわちｉ目の検出
器の感度分布とｊ番目の検出器の感度分布の重なる部分
の面積と等しい値をもつ。つぎに逆変換を行なうため
に、まずＨfＨb｛ ｝の逆行列または疑似逆行列を求め
る。疑似逆行列としてはムーア−ペンローズ（MooreーP
enrose）の疑似逆行列などがある。ＨfＨbの疑似逆行列
である（ＨfＨb）’を用いて、
器の感度分布とｊ番目の検出器の感度分布の重なる部分
の面積と等しい値をもつ。つぎに逆変換を行なうため
に、まずＨfＨb｛ ｝の逆行列または疑似逆行列を求め
る。疑似逆行列としてはムーア−ペンローズ（MooreーP
enrose）の疑似逆行列などがある。ＨfＨbの疑似逆行列
である（ＨfＨb）’を用いて、
【０００８】
【数４】 ｆe（ｒ）＝Ｈb（ＨfＨb）’Ｇ （数４） によって再構成像ｆe（ｒ）を得る。
【０００９】このｆe（ｒ）は連続関数であるが、実際
には無限の物体空間を再構成するのは計算上不可能であ
るので、有限個の離散点を取り、その点上の値を表示す
る。すなわち、表示のために離散化された逆変換演算子
Ｈs’｛ ｝を作用させ、
には無限の物体空間を再構成するのは計算上不可能であ
るので、有限個の離散点を取り、その点上の値を表示す
る。すなわち、表示のために離散化された逆変換演算子
Ｈs’｛ ｝を作用させ、
【００１０】
【数５】 ｆe’（ｒ）＝Ｈs’｛ｆe（ｒ）｝ （数５） を計算する。以上がＧＡＲＤＳ法の説明である。
【００１１】実際には、種々のコンピューテッドトモグ
ラフィ装置にＧＡＲＤＳ法を適用する場合に、そのコン
ピューテッドトモグラフィ装置におけるｊ番目のディテ
クタの感度分布ｈj（ｒ）を解析的、あるいは測定によ
って求める必要がある。
ラフィ装置にＧＡＲＤＳ法を適用する場合に、そのコン
ピューテッドトモグラフィ装置におけるｊ番目のディテ
クタの感度分布ｈj（ｒ）を解析的、あるいは測定によ
って求める必要がある。
【００１２】本発明では表示のための最適なサンプリン
グ関数を以下に説明する方法で条件を設定する。ここで
サンプリング関数とは表示のためのサンプリングピッチ
と窓関数で決まる関数である。表示のためのｉ番目のピ
クセルのサンプリング関数をｈi’（ｒ）とすると（数
５）は
グ関数を以下に説明する方法で条件を設定する。ここで
サンプリング関数とは表示のためのサンプリングピッチ
と窓関数で決まる関数である。表示のためのｉ番目のピ
クセルのサンプリング関数をｈi’（ｒ）とすると（数
５）は
【００１３】
【数６】 ｆe’（ｒ）＝ΣＧ∫ｈj（ｒ）ｈi’（ｒ）ｄｒ （数６） と書き換えることができる。なお、（数６）において、
加算（Σ）はｊに着いて行なう。
加算（Σ）はｊに着いて行なう。
【００１４】
【数７】 ｂij＝∫ｈj（ｒ）ｈi’（ｒ）ｄｒ （数７） ｉ行ｊ列の要素が（数７）で表されるマトリクスは、表
示のためのサンプリング点をＮＳとするとＮＳ×Ｍのマ
トリクスとなる。このとき、ｉ行ｊ列の要素が（数７）
で表されるマトリクスの階数をＲＮより小さくならない
ように、好ましくは少なくともＲＮ／２以上とするよう
にｈi’（ｒ）を設定する。
示のためのサンプリング点をＮＳとするとＮＳ×Ｍのマ
トリクスとなる。このとき、ｉ行ｊ列の要素が（数７）
で表されるマトリクスの階数をＲＮより小さくならない
ように、好ましくは少なくともＲＮ／２以上とするよう
にｈi’（ｒ）を設定する。
【００１５】即ち、画像を再構成する領域全体にわた
る、ｉ番目の検出器の感度分布ｈi（ｒ）とｊ番目の検
出器の感度分布ｈj（ｒ）の積の積分値をｉ行ｊ列の要
素とする第１の行列（行列エレメントはａijである）を
求め、画像を再構成する領域全体にわたる、第１の行列
（行列エレメントはａijである）の逆行列または疑似逆
行列とｊ番目の検出器の感度分布ｈj（ｒ）と表示のた
めのｉ番目のピクセルのサンプリング関数ｈi’（ｒ）
の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする第２の行列（行列
エレメントはｂijである）と、観測データからなる１次
元列ベクトルＧとの積を検出器ｊについて加算しｉ番目
のピクセルの濃度とするコンピューテッドトモグラフィ
における画像処理方法において、サンプリング関数ｈ
i’（ｒ）は、第２の行列（行列エレメントはｂijであ
る）の階数が第１の行列（行列エレメントはａijであ
る）の階数（ＲＮ）より小さくならないように、好まし
くは少なくともＲＮ／２以上であるように設定する。
る、ｉ番目の検出器の感度分布ｈi（ｒ）とｊ番目の検
出器の感度分布ｈj（ｒ）の積の積分値をｉ行ｊ列の要
素とする第１の行列（行列エレメントはａijである）を
求め、画像を再構成する領域全体にわたる、第１の行列
（行列エレメントはａijである）の逆行列または疑似逆
行列とｊ番目の検出器の感度分布ｈj（ｒ）と表示のた
めのｉ番目のピクセルのサンプリング関数ｈi’（ｒ）
の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする第２の行列（行列
エレメントはｂijである）と、観測データからなる１次
元列ベクトルＧとの積を検出器ｊについて加算しｉ番目
のピクセルの濃度とするコンピューテッドトモグラフィ
における画像処理方法において、サンプリング関数ｈ
i’（ｒ）は、第２の行列（行列エレメントはｂijであ
る）の階数が第１の行列（行列エレメントはａijであ
る）の階数（ＲＮ）より小さくならないように、好まし
くは少なくともＲＮ／２以上であるように設定する。
【００１６】
【作用】サンプリング関数ｈi’（ｒ）の条件としてｉ
行ｊ列の要素が数７で表されるｂijであるマトリクスの
階数が、ｉ行ｊ列の要素が（数３）で表されるａijであ
るマトリクスの階数（ＲＮ）より小さくならないよう
に、好ましくは少なくともＲＮ／２以上となるようにす
るので、コンピューテッドトモグラフィ装置の検出器の
感度分布によって決まる分解能の限界値を維持し、装置
本来の固有の分解能を劣化させることなく表示すること
ができる。従って、コンピューテッドトモグラフィ装置
において、対象物体を離散化せずに連続体として画像再
構成を行う際に、装置の検出器の感度分布に応じて表示
のためのサンプリング関数を選択するによって画質の劣
化を防ぐことができる。
行ｊ列の要素が数７で表されるｂijであるマトリクスの
階数が、ｉ行ｊ列の要素が（数３）で表されるａijであ
るマトリクスの階数（ＲＮ）より小さくならないよう
に、好ましくは少なくともＲＮ／２以上となるようにす
るので、コンピューテッドトモグラフィ装置の検出器の
感度分布によって決まる分解能の限界値を維持し、装置
本来の固有の分解能を劣化させることなく表示すること
ができる。従って、コンピューテッドトモグラフィ装置
において、対象物体を離散化せずに連続体として画像再
構成を行う際に、装置の検出器の感度分布に応じて表示
のためのサンプリング関数を選択するによって画質の劣
化を防ぐことができる。
【００１７】
【実施例】本発明を、代表的なコンピューテッドトモグ
ラフィ装置であるＸ線ＣＴを用いて説明する。図２にロ
ーテートローテート方式と呼ばれる方式のＸ線ＣＴ装置
の例を示す。Ｘ線ＣＴ装置は、スキャナユニット２−
１、被検体２−６が横たえられる寝台２−２、高電圧発
生装置２−３、Ｘ線制御装置２−４、画像処理装置２−
５を含み、スキャナユニット２−１はＸ線管装置２−１
−１、コリメ−タ２−１−２、検出器２−１−３、プリ
アンプ２−１−４から構成されている。図３に被検体と
Ｘ線ビームと投影データの関係を示す。連続的な物体空
間から離散的な観測空間への投影演算子をＨf｛ ｝と
し、また離散的な観測空間から連続的な物体空間への逆
投影演算子をＨb｛ ｝とすると、ＨfＨb｛ ｝のｉ行
ｊ列の要素ａijは（数３）で与えられ、図３における斜
線部分の面積、すなわち、ｉ番目の検出器の感度分布と
ｊ番目の検出器の感度分布の重なる部分の面積と等しく
なる。Ｍを観測データの数とすると、ＨfＨb｛ ｝はＭ
×Ｍの行列となる（このマトリクスの階数をＲＮとす
る。）次にＨfＨbの逆行列または疑似逆行列（ＨfＨ
b）’を求め、（数４）によって再構成像ｆe（ｒ）を得
る。ただし、実際には物体空間を連続的に再構成するの
は不可能であるので、有限個の離散点を取り、離散化さ
れた逆変換演算子を作用させる必要がある。すなわち、
再構成像ｆe’（ｒ）はサンプリング関数ｈi’（ｒ）を
用い、（数６）から得ることができる。ここでサンプリ
ング関数とは、表示のためのサンプリングピッチと窓関
数で決まる関数である。本発明では、サンプリング関数
ｈi’（ｒ）の条件としてｉ行ｊ列の要素が（数７）で
表されるｂijであるマトリクスの階数が、ｉ行ｊ列の要
素が（数３）で表されるａijであるマトリクスの階数
（ＲＮ）より小さくならないように、好ましくは少なく
ともＲＮ／２以上となるようにするものである。なお、
本発明は他のコンピューテッドトモグラフィにおいても
用いることができる。
ラフィ装置であるＸ線ＣＴを用いて説明する。図２にロ
ーテートローテート方式と呼ばれる方式のＸ線ＣＴ装置
の例を示す。Ｘ線ＣＴ装置は、スキャナユニット２−
１、被検体２−６が横たえられる寝台２−２、高電圧発
生装置２−３、Ｘ線制御装置２−４、画像処理装置２−
５を含み、スキャナユニット２−１はＸ線管装置２−１
−１、コリメ−タ２−１−２、検出器２−１−３、プリ
アンプ２−１−４から構成されている。図３に被検体と
Ｘ線ビームと投影データの関係を示す。連続的な物体空
間から離散的な観測空間への投影演算子をＨf｛ ｝と
し、また離散的な観測空間から連続的な物体空間への逆
投影演算子をＨb｛ ｝とすると、ＨfＨb｛ ｝のｉ行
ｊ列の要素ａijは（数３）で与えられ、図３における斜
線部分の面積、すなわち、ｉ番目の検出器の感度分布と
ｊ番目の検出器の感度分布の重なる部分の面積と等しく
なる。Ｍを観測データの数とすると、ＨfＨb｛ ｝はＭ
×Ｍの行列となる（このマトリクスの階数をＲＮとす
る。）次にＨfＨbの逆行列または疑似逆行列（ＨfＨ
b）’を求め、（数４）によって再構成像ｆe（ｒ）を得
る。ただし、実際には物体空間を連続的に再構成するの
は不可能であるので、有限個の離散点を取り、離散化さ
れた逆変換演算子を作用させる必要がある。すなわち、
再構成像ｆe’（ｒ）はサンプリング関数ｈi’（ｒ）を
用い、（数６）から得ることができる。ここでサンプリ
ング関数とは、表示のためのサンプリングピッチと窓関
数で決まる関数である。本発明では、サンプリング関数
ｈi’（ｒ）の条件としてｉ行ｊ列の要素が（数７）で
表されるｂijであるマトリクスの階数が、ｉ行ｊ列の要
素が（数３）で表されるａijであるマトリクスの階数
（ＲＮ）より小さくならないように、好ましくは少なく
ともＲＮ／２以上となるようにするものである。なお、
本発明は他のコンピューテッドトモグラフィにおいても
用いることができる。
【００１８】
【発明の効果】コンピューテッドトモグラフィにおける
画像処理において、本発明を用いることにより、検出器
の感度分布に応じて表示のためのサンプリング関数を最
適な関数を決定することができる。対象物体を離散化せ
ずに連続体として画像再構成を行う際に、装置の検出器
の感度分布に応じて、表示のためのサンプリング関数を
選択できるので、検出器の感度分布によって決まる空間
分解能の限界値を維持し、装置本来の固有の分解能を劣
化させることなく表示することができ、画質の劣化を防
ぐことができる。本発明では、従来法における、補間演
算、フーリエ変換、フィルタリング演算、逆フーリエ変
換等の演算を行なうことなく画像再構成を行なうことが
できる。
画像処理において、本発明を用いることにより、検出器
の感度分布に応じて表示のためのサンプリング関数を最
適な関数を決定することができる。対象物体を離散化せ
ずに連続体として画像再構成を行う際に、装置の検出器
の感度分布に応じて、表示のためのサンプリング関数を
選択できるので、検出器の感度分布によって決まる空間
分解能の限界値を維持し、装置本来の固有の分解能を劣
化させることなく表示することができ、画質の劣化を防
ぐことができる。本発明では、従来法における、補間演
算、フーリエ変換、フィルタリング演算、逆フーリエ変
換等の演算を行なうことなく画像再構成を行なうことが
できる。
【図１】ＧＡＲＤＳ法を説明するモデル図。
【図２】Ｘ線ＣＴの構成図。
【図３】Ｘ線ビームと検出器の位置関係を示す図。
２−１…スキャナユニット、２−２…寝台、２−３…高
電圧発生装置、２−４…Ｘ線制御装置、２−５…画像処
理装置、２−６…被験体、Ｘ線管装置…２−１−１、コ
リメータ…２−１−２、検出器…２−１−３、プリアン
プ…２−１−４。
電圧発生装置、２−４…Ｘ線制御装置、２−５…画像処
理装置、２−６…被験体、Ｘ線管装置…２−１−１、コ
リメータ…２−１−２、検出器…２−１−３、プリアン
プ…２−１−４。
Claims (2)
- 【請求項１】複数方向から被検体に関する情報を検出し
て被検体の画像を再構成するコンピューテッドトモグラ
フィにおける画像処理方法であり、画像を再構成する領
域全体にわたる、ｉ番目の検出器の感度分布とｊ番目の
検出器の感度分布の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする
第１の行列を求め、画像を再構成する領域全体にわた
る、前記第１の行列の逆行列または疑似逆行列とｊ番目
の検出器の感度分布と表示のためのｉ番目のピクセルの
サンプリング関数の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする
第２の行列と、観測データからなる１次元列ベクトルと
の積を検出器ｊについて加算しｉ番目のピクセルの濃度
とするコンピューテッドトモグラフィにおける画像処理
方法において、前記サンプリング関数は、前記第２の行
列の階数が前記第１の行列の階数より小さくないように
設定されることを特徴とするコンピューテッドトモグラ
フィにおける画像処理手法。 - 【請求項２】複数方向から被検体に関する情報を検出し
て被検体の画像を再構成するコンピューテッドトモグラ
フィにおける画像処理方法であり、画像を再構成する領
域全体にわたる、ｉ番目の検出器の感度分布とｊ番目の
検出器の感度分布の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする
第１の行列を求め、画像を再構成する領域全体にわた
る、前記第１の行列の逆行列または疑似逆行列とｊ番目
の検出器の感度分布と表示のためのｉ番目のピクセルの
サンプリング関数の積の積分値をｉ行ｊ列の要素とする
第２の行列と、観測データからなる１次元列ベクトルと
の積を検出器ｊについて加算しｉ番目のピクセルの濃度
とするコンピューテッドトモグラフィにおける画像処理
方法において、前記サンプリング関数は、前記第２の行
列の階数が前記第１の行列の階数の少なくとも１／２以
上であるように設定されることを特徴とするコンピュー
テッドトモグラフィにおける画像処理手法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4327699A JPH06169915A (ja) | 1992-12-08 | 1992-12-08 | コンピューテッドトモグラフィにおける画像処理手法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4327699A JPH06169915A (ja) | 1992-12-08 | 1992-12-08 | コンピューテッドトモグラフィにおける画像処理手法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06169915A true JPH06169915A (ja) | 1994-06-21 |
Family
ID=18201995
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4327699A Pending JPH06169915A (ja) | 1992-12-08 | 1992-12-08 | コンピューテッドトモグラフィにおける画像処理手法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06169915A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005038438A1 (ja) * | 2003-10-15 | 2005-04-28 | Kose Corporation | 透過光による対象物体内部の評価方法 |
| JP2014526299A (ja) * | 2011-09-12 | 2014-10-06 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 制限角度トモグラフィーにおけるフィルターバックプロジェクションのための画像再構成方法 |
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1992
- 1992-12-08 JP JP4327699A patent/JPH06169915A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| WO2005038438A1 (ja) * | 2003-10-15 | 2005-04-28 | Kose Corporation | 透過光による対象物体内部の評価方法 |
| JPWO2005038438A1 (ja) * | 2003-10-15 | 2007-01-18 | 株式会社コーセー | 透過光による対象物体内部の評価方法 |
| JP4575296B2 (ja) * | 2003-10-15 | 2010-11-04 | 株式会社コーセー | 透過光による対象物体内部の評価方法 |
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