JPH10216121A - らせん走査で画像を作成するための方法およびシステム - Google Patents
らせん走査で画像を作成するための方法およびシステムInfo
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- JPH10216121A JPH10216121A JP9311627A JP31162797A JPH10216121A JP H10216121 A JPH10216121 A JP H10216121A JP 9311627 A JP9311627 A JP 9311627A JP 31162797 A JP31162797 A JP 31162797A JP H10216121 A JPH10216121 A JP H10216121A
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-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
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- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
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- A61B6/027—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis characterised by the use of a particular data acquisition trajectory, e.g. helical or spiral
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
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- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
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- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 らせん走査で取得されたデータを使用するＣ
Ｔ画像再構成で雑音アーチファクトを低減する。 【解決手段】 らせん重み関数を決定し、この決定され
たらせん重み関数に基づいてフィルタ係数を定め、そし
てこのフィルタ係数をデータに適用する。一実施態様で
は、らせん重み付けをした場合としない場合との再構成
画像の標準偏差比を定め、この標準偏差比を使用してフ
ィルタ係数を作成し、次いでフィルタ係数を適応平滑化
アルゴリズムに従ってデータに適用する。
Ｔ画像再構成で雑音アーチファクトを低減する。 【解決手段】 らせん重み関数を決定し、この決定され
たらせん重み関数に基づいてフィルタ係数を定め、そし
てこのフィルタ係数をデータに適用する。一実施態様で
は、らせん重み付けをした場合としない場合との再構成
画像の標準偏差比を定め、この標準偏差比を使用してフ
ィルタ係数を作成し、次いでフィルタ係数を適応平滑化
アルゴリズムに従ってデータに適用する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般にコンピュータ断層
撮影（ＣＴ）イメージングに関するものであり、更に詳
しくはＣＴシステムでの三次元の、最大強度の投影画像
の再構成に関するものである。
撮影（ＣＴ）イメージングに関するものであり、更に詳
しくはＣＴシステムでの三次元の、最大強度の投影画像
の再構成に関するものである。
【０００２】
【発明の背景】少なくとも１つの公知のＣＴシステムの
構成では、Ｘ線源が扇状ビームを投射する。この扇状ビ
ームは、通常「イメージング平面」と呼ばれるデカルト
座標系のＸ−Ｙ平面内に存在するようにコリメーション
（平行化）される。Ｘ線ビームは患者のようなイメージ
ング対象を通過する。イメージング対象により減衰され
た後、Ｘ線ビームは放射線検出器アレーに突き当たる。
検出器アレーで受けるＸ線ビームの強度はイメージング
対象によるＸ線ビームの減衰量によって左右される。ア
レーの構成素子である各々の検出器はその検出位置での
ビーム減衰量の測定値である個別の電気信号を発生す
る。すべての検出器からの減衰量測定値が別々に取得さ
れることにより、透過プロフィールが作成される。
構成では、Ｘ線源が扇状ビームを投射する。この扇状ビ
ームは、通常「イメージング平面」と呼ばれるデカルト
座標系のＸ−Ｙ平面内に存在するようにコリメーション
（平行化）される。Ｘ線ビームは患者のようなイメージ
ング対象を通過する。イメージング対象により減衰され
た後、Ｘ線ビームは放射線検出器アレーに突き当たる。
検出器アレーで受けるＸ線ビームの強度はイメージング
対象によるＸ線ビームの減衰量によって左右される。ア
レーの構成素子である各々の検出器はその検出位置での
ビーム減衰量の測定値である個別の電気信号を発生す
る。すべての検出器からの減衰量測定値が別々に取得さ
れることにより、透過プロフィールが作成される。
【０００３】公知の第三世代のＣＴシステムでは、Ｘ線
源および検出器アレーはイメージング平面内のガントリ
とともに、イメージング対象のまわりを回転するので、
Ｘ線ビームがイメージング対象と交差する角度は絶えず
変化する。１つのガントリ角度で検出器アレーから得ら
れる一群のＸ線減衰量測定値すなわち投影データは「ビ
ュー（ｖｉｅｗ）」と呼ばれる。イメージング対象の
「スキャン」すなわち「走査」は、Ｘ線源および検出器
の一回転の間に異なるガントリ角度で得られた一組のビ
ューで構成される。
源および検出器アレーはイメージング平面内のガントリ
とともに、イメージング対象のまわりを回転するので、
Ｘ線ビームがイメージング対象と交差する角度は絶えず
変化する。１つのガントリ角度で検出器アレーから得ら
れる一群のＸ線減衰量測定値すなわち投影データは「ビ
ュー（ｖｉｅｗ）」と呼ばれる。イメージング対象の
「スキャン」すなわち「走査」は、Ｘ線源および検出器
の一回転の間に異なるガントリ角度で得られた一組のビ
ューで構成される。
【０００４】「軸方向走査」では、投影データを処理す
ることにより、イメージング対象の二次元スライス（断
面）に対応する画像が構成される。一組の投影データか
ら画像を再構成するための１つの方法は、フィルタ補正
逆投影法と呼ばれている。このプロセスでは、走査から
得られた減衰量測定値が「ＣＴ数」または「ハウンズフ
ィールド・ユニット（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔ
ｓ）」と呼ばれる整数に変換される。陰極線管表示装置
の上の対応する画素の明るさを制御するために、この整
数が使用される。
ることにより、イメージング対象の二次元スライス（断
面）に対応する画像が構成される。一組の投影データか
ら画像を再構成するための１つの方法は、フィルタ補正
逆投影法と呼ばれている。このプロセスでは、走査から
得られた減衰量測定値が「ＣＴ数」または「ハウンズフ
ィールド・ユニット（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔ
ｓ）」と呼ばれる整数に変換される。陰極線管表示装置
の上の対応する画素の明るさを制御するために、この整
数が使用される。
【０００５】総走査時間を短縮するために、「らせん走
査（ｈｅｉｃａｌ ｓｃａｎ）」を行うことができる。
らせん走査を行うためには、患者を移動させながら、規
定数のスライスについてデータを取得する。このような
システムは、１つの扇状ビームのらせん走査から単一の
らせん（ｈｅｌｉｘ）を作成する。扇状ビームによって
精密に描かれるらせんにより投影データが得られ、この
投影データから規定された各スライスの画像を再構成す
ることができる。
査（ｈｅｉｃａｌ ｓｃａｎ）」を行うことができる。
らせん走査を行うためには、患者を移動させながら、規
定数のスライスについてデータを取得する。このような
システムは、１つの扇状ビームのらせん走査から単一の
らせん（ｈｅｌｉｘ）を作成する。扇状ビームによって
精密に描かれるらせんにより投影データが得られ、この
投影データから規定された各スライスの画像を再構成す
ることができる。
【０００６】らせん走査に対する再構成アルゴリズムで
は、通常、らせん重み付けアルゴリズムが使用される。
このらせん重み付けアルゴリズムでは、収集されたデー
タはビュー角度および検出器チャネル指標の関数として
重み付けされる。詳しく述べると、フィルタ補正逆投影
の前に、データはらせん重み係数に従って重み付けされ
る。らせん重み係数はガントリ角度と検出器角度との両
方の関数である。らせん重み付けアルゴリズムでは、ス
ケーリング係数に従ってデータのスケーリングも行われ
る。スケーリング係数はＸ線源とイメージング対象との
間の距離の関数である。次に、上記の重み付けされてス
ケーリングされたデータを処理することにより、ＣＴ数
が作成され、イメージング対象の二次元スライスに対応
する画像が構成される。
は、通常、らせん重み付けアルゴリズムが使用される。
このらせん重み付けアルゴリズムでは、収集されたデー
タはビュー角度および検出器チャネル指標の関数として
重み付けされる。詳しく述べると、フィルタ補正逆投影
の前に、データはらせん重み係数に従って重み付けされ
る。らせん重み係数はガントリ角度と検出器角度との両
方の関数である。らせん重み付けアルゴリズムでは、ス
ケーリング係数に従ってデータのスケーリングも行われ
る。スケーリング係数はＸ線源とイメージング対象との
間の距離の関数である。次に、上記の重み付けされてス
ケーリングされたデータを処理することにより、ＣＴ数
が作成され、イメージング対象の二次元スライスに対応
する画像が構成される。
【０００７】イメージング対象の三次元（３Ｄ）または
最大強度投影（ＭＩＰ）画像を作成することが望ましい
ことがよくある。このような画像を作成するための公知
のアルゴリズムでは、上記のらせん重み付けされてスケ
ーリングされたデータを更に処理する。たとえば、ＭＩ
Ｐ画像を作成するために、順方向投影の方向が判定さ
れ、各順方向投影射線に沿った最大画素値が識別され
る。次に、この最大画素値に投影値が割り当てられる。
３Ｄ画像を作成するために、イメージング対象の境界が
決定され、仮想の光源が計算される。次に、光源に対す
るイメージング対象の各表面要素の方向および距離に基
づいて、イメージング対象の陰になった表面の値が作成
される。
最大強度投影（ＭＩＰ）画像を作成することが望ましい
ことがよくある。このような画像を作成するための公知
のアルゴリズムでは、上記のらせん重み付けされてスケ
ーリングされたデータを更に処理する。たとえば、ＭＩ
Ｐ画像を作成するために、順方向投影の方向が判定さ
れ、各順方向投影射線に沿った最大画素値が識別され
る。次に、この最大画素値に投影値が割り当てられる。
３Ｄ画像を作成するために、イメージング対象の境界が
決定され、仮想の光源が計算される。次に、光源に対す
るイメージング対象の各表面要素の方向および距離に基
づいて、イメージング対象の陰になった表面の値が作成
される。
【０００８】ＭＩＰおよび３Ｄ画像は通常、顕著なアー
チファクトを含む。特に、らせん再構成では、非一様で
非定常的な画像雑音が発生する。雑音分布のこの不均一
性により、３ＤおよびＭＩＰ画像に、偏り、たとえば明
暗の帯またはらせんパターンのアーチファクトが生じ
る。したがって、不均一な画像雑音による３ＤおよびＭ
ＩＰ画像のアーチファクトを低減させるアルゴリズムを
提供することが望ましい。また、処理時間を著しく増大
させないような、このようなアルゴリズムを提供するこ
とも望ましい。
チファクトを含む。特に、らせん再構成では、非一様で
非定常的な画像雑音が発生する。雑音分布のこの不均一
性により、３ＤおよびＭＩＰ画像に、偏り、たとえば明
暗の帯またはらせんパターンのアーチファクトが生じ
る。したがって、不均一な画像雑音による３ＤおよびＭ
ＩＰ画像のアーチファクトを低減させるアルゴリズムを
提供することが望ましい。また、処理時間を著しく増大
させないような、このようなアルゴリズムを提供するこ
とも望ましい。
【０００９】
【発明の概要】上記の目的を達成するために、本発明の
一面では、雑音アーチファクトを低減するフィルタ係数
を作成する平滑化（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）アルゴリズム
を含むシステムが提供される。更に詳しく述べると、本
発明の一態様によれば、らせん重み付けした場合と重み
付けしない場合との再構成画像の標準偏差比が定められ
る。次に、この標準偏差比を使用して、フィルタ係数を
作成する。フィルタ係数は再構成画像データに適用する
か、または３ＤまたはＭＩＰ画像作成プロセスに組み込
まれる。
一面では、雑音アーチファクトを低減するフィルタ係数
を作成する平滑化（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）アルゴリズム
を含むシステムが提供される。更に詳しく述べると、本
発明の一態様によれば、らせん重み付けした場合と重み
付けしない場合との再構成画像の標準偏差比が定められ
る。次に、この標準偏差比を使用して、フィルタ係数を
作成する。フィルタ係数は再構成画像データに適用する
か、または３ＤまたはＭＩＰ画像作成プロセスに組み込
まれる。
【００１０】特に、本発明の一態様によれば、らせん重
み付けアルゴリズムを用いた場合と用いない場合との再
構成画像の標準偏差比は次式に従って定められる。
み付けアルゴリズムを用いた場合と用いない場合との再
構成画像の標準偏差比は次式に従って定められる。
【００１１】
【数７】
【００１２】ここで、ｗ（γ，β）はらせん重み関数、
α（γ，β）は投影の標準偏差分布関数、βはガントリ
角度、γは検出器角度、Ｌ’はＸ線源と関心のある点
（ｒ，φ）との間の投影距離である。３×３の大きさの
核（ｋｅｒｎｅｌ）の場合、フィルタ係数は次式に従っ
て定められる。
α（γ，β）は投影の標準偏差分布関数、βはガントリ
角度、γは検出器角度、Ｌ’はＸ線源と関心のある点
（ｒ，φ）との間の投影距離である。３×３の大きさの
核（ｋｅｒｎｅｌ）の場合、フィルタ係数は次式に従っ
て定められる。
【００１３】
【数８】
【００１４】ここで、
【００１５】
【数９】
【００１６】ｃは周囲の又は隣接の各々の画素の重みで
あり、８ｃが周囲の画素の重みの和であり、１−８ｃが
中心の画素の重みである。次に、上記の決定されたフィ
ルタ係数に従って、再構成画像データがフィルタリング
すなわち適応平滑化（ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｍｏｏｔｈ
ｉｎｇ）される。このようなフィルタリングについて
は、たとえば、オプティカル・エンジニアリング（Ｏｐ
ｔｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）誌、１９９６年
７月、３５卷７号１８７１−１８８５頁に所載のエヌ・
エッチ・ヤングおよびエー・エッチ・エス・ライによる
論文「ディジタル画像の付加的ランダム雑音を除去する
ための特徴保存フィルタリングアルゴリズムの性能評価
（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ａ ｆｅａｔｕｒｅ−ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｆｉ
ｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ ｒｅｍｏ
ｖｉｎｇ ａｄｄｉｔｉｖｅ ｒａｎｄｏｍ ｎｏｉｓ
ｅｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅｓ）」に説明され
ている。
あり、８ｃが周囲の画素の重みの和であり、１−８ｃが
中心の画素の重みである。次に、上記の決定されたフィ
ルタ係数に従って、再構成画像データがフィルタリング
すなわち適応平滑化（ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｍｏｏｔｈ
ｉｎｇ）される。このようなフィルタリングについて
は、たとえば、オプティカル・エンジニアリング（Ｏｐ
ｔｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）誌、１９９６年
７月、３５卷７号１８７１−１８８５頁に所載のエヌ・
エッチ・ヤングおよびエー・エッチ・エス・ライによる
論文「ディジタル画像の付加的ランダム雑音を除去する
ための特徴保存フィルタリングアルゴリズムの性能評価
（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ａ ｆｅａｔｕｒｅ−ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｆｉ
ｌｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ ｒｅｍｏ
ｖｉｎｇ ａｄｄｉｔｉｖｅ ｒａｎｄｏｍ ｎｏｉｓ
ｅｉｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅｓ）」に説明され
ている。
【００１７】上記のようにフィルタ係数を作成した後、
適応平滑化プロセスでこのような係数を使用することに
より、３ＤまたはＭＩＰらせん画像におけるアーチファ
クトの低減を達成することができる。特に、上記のプロ
セスを使用して画像を適応平滑化することにより、雑音
分布がより一様となり、アーチファクトが減るか、多分
無くなる。このようなアルゴリズムにより、処理時間が
著しく長くなることも無い。
適応平滑化プロセスでこのような係数を使用することに
より、３ＤまたはＭＩＰらせん画像におけるアーチファ
クトの低減を達成することができる。特に、上記のプロ
セスを使用して画像を適応平滑化することにより、雑音
分布がより一様となり、アーチファクトが減るか、多分
無くなる。このようなアルゴリズムにより、処理時間が
著しく長くなることも無い。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１および図２に示すコンピュー
タ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０は「第
三世代」のＣＴスキャナを象徴するガントリ１２を含ん
でいる。このガントリ１２にはＸ線源１４が設けられて
おり、Ｘ線源１４は、ガントリ１２の反対側の検出器ア
レー１８に向かってＸ線ビーム１６を投影する。検出器
アレー１８は、多数の検出器２０で構成される。これら
の検出器２０は投射されて医療を受ける患者２２を通過
したＸ線を検知する。各検出器２０は突き当たるＸ線ビ
ームの強度、したがってＸ線ビームが患者２２を通過し
たときの減衰量を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影デ
ータを取得するための走査の間、ガントリ１２およびそ
の上に取り付けられた構成要素が回転中心２４のまわり
を回転する。
タ断層撮影（ＣＴ）イメージング・システム１０は「第
三世代」のＣＴスキャナを象徴するガントリ１２を含ん
でいる。このガントリ１２にはＸ線源１４が設けられて
おり、Ｘ線源１４は、ガントリ１２の反対側の検出器ア
レー１８に向かってＸ線ビーム１６を投影する。検出器
アレー１８は、多数の検出器２０で構成される。これら
の検出器２０は投射されて医療を受ける患者２２を通過
したＸ線を検知する。各検出器２０は突き当たるＸ線ビ
ームの強度、したがってＸ線ビームが患者２２を通過し
たときの減衰量を表す電気信号を発生する。Ｘ線投影デ
ータを取得するための走査の間、ガントリ１２およびそ
の上に取り付けられた構成要素が回転中心２４のまわり
を回転する。
【００１９】ガントリ１２の回転およびＸ線源１４の動
作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって支配さ
れる。制御機構２６には、電力およびタイミング信号を
Ｘ線源１４に供給するＸ線制御器２８、ガントリ１２の
回転速度および位置を制御するガントリ電動機制御器３
０、およびデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が含まれ
ている。制御機構２６の中のＤＡＳ３２は、検出器２０
からのアナログデータをサンプリングし、データをその
後のコンピュータ処理のためにディジタル信号に変換す
る。画像再構成器３４は、ＤＡＳ３２からサンプリング
されディジタル化されたＸ線データを受けて、高速画像
再構成を行う。再構成された画像（再構成画像）はコン
ピュータ３６に入力として与えられる。コンピュータ３
６は画像を大容量記憶装置３８に記憶する。
作は、ＣＴシステム１０の制御機構２６によって支配さ
れる。制御機構２６には、電力およびタイミング信号を
Ｘ線源１４に供給するＸ線制御器２８、ガントリ１２の
回転速度および位置を制御するガントリ電動機制御器３
０、およびデータ取得システム（ＤＡＳ）３２が含まれ
ている。制御機構２６の中のＤＡＳ３２は、検出器２０
からのアナログデータをサンプリングし、データをその
後のコンピュータ処理のためにディジタル信号に変換す
る。画像再構成器３４は、ＤＡＳ３２からサンプリング
されディジタル化されたＸ線データを受けて、高速画像
再構成を行う。再構成された画像（再構成画像）はコン
ピュータ３６に入力として与えられる。コンピュータ３
６は画像を大容量記憶装置３８に記憶する。
【００２０】コンピュータ３６は、キーボードをそなえ
た操作卓４０を介して操作者からの指令および走査パラ
メータも受ける。付随した陰極線管表示装置４２によ
り、操作者は再構成された画像およびコンピュータ３６
からの他のデータを見ることができる。コンピュータ３
６は操作者から与えられる指令およびパラメータを使用
して、制御信号および情報をＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２
８およびガントリ電動機制御器３０に供給する。更に、
コンピュータ３６はテーブル電動機制御器４４を動作さ
せる。テーブル電動機制御器４４は、電動機で動かされ
るテーブル４６を制御することにより、ガントリ１２の
中で患者２２を位置決めする。特に、テーブル４６はガ
ントリ開口４８を通して患者２２の位置を動かす。
た操作卓４０を介して操作者からの指令および走査パラ
メータも受ける。付随した陰極線管表示装置４２によ
り、操作者は再構成された画像およびコンピュータ３６
からの他のデータを見ることができる。コンピュータ３
６は操作者から与えられる指令およびパラメータを使用
して、制御信号および情報をＤＡＳ３２、Ｘ線制御器２
８およびガントリ電動機制御器３０に供給する。更に、
コンピュータ３６はテーブル電動機制御器４４を動作さ
せる。テーブル電動機制御器４４は、電動機で動かされ
るテーブル４６を制御することにより、ガントリ１２の
中で患者２２を位置決めする。特に、テーブル４６はガ
ントリ開口４８を通して患者２２の位置を動かす。
【００２１】公知のらせん再構成アルゴリズムは一般
に、らせん外挿（ＨＥ）アルゴリズムまたはらせん内挿
（ＨＩ）アルゴリズムに分類することができる。これら
のアルゴリズムは通常、画像を再構成するために投影デ
ータに重み係数およびスケーリング係数を適用する。重
み係数は、扇状ビーム角度およびビュー角度の両方に基
づいて定められる。スケーリング係数は、一般に、患者
２２とＸ線源１４との間の距離の関数である。上記のよ
うに再構成画像データには通常、非定常雑音が含まれ
る。すなわち、雑音はスケーリング係数、ガントリ角度
およびビュー角度に従って変化する。
に、らせん外挿（ＨＥ）アルゴリズムまたはらせん内挿
（ＨＩ）アルゴリズムに分類することができる。これら
のアルゴリズムは通常、画像を再構成するために投影デ
ータに重み係数およびスケーリング係数を適用する。重
み係数は、扇状ビーム角度およびビュー角度の両方に基
づいて定められる。スケーリング係数は、一般に、患者
２２とＸ線源１４との間の距離の関数である。上記のよ
うに再構成画像データには通常、非定常雑音が含まれ
る。すなわち、雑音はスケーリング係数、ガントリ角度
およびビュー角度に従って変化する。
【００２２】三次元（３Ｄ）および最大強度投影（ＭＩ
Ｐ）画像を作成するために、再構成画像データは通常、
更に処理される。たとえば、ＭＩＰ画像を作成するため
に、順方向投影の方向が決定され、各順方向投影射線に
沿った最大画素値が識別される。次に、この最大画素値
に投影値が割り当てられる。３Ｄ画像を作成するため
に、イメージング対象の境界が決定され、仮想の光源が
作成される。次に、光源に対するイメージング対象の方
向および距離に基づいて、イメージング対象の陰になっ
た表面の値が作成される。このような付加的な処理は、
通常、再構成画像データの中の雑音アーチファクトを低
減しない。したがって、３ＤおよびＭＩＰ画像は顕著な
アーチファクトを含むことが多い。
Ｐ）画像を作成するために、再構成画像データは通常、
更に処理される。たとえば、ＭＩＰ画像を作成するため
に、順方向投影の方向が決定され、各順方向投影射線に
沿った最大画素値が識別される。次に、この最大画素値
に投影値が割り当てられる。３Ｄ画像を作成するため
に、イメージング対象の境界が決定され、仮想の光源が
作成される。次に、光源に対するイメージング対象の方
向および距離に基づいて、イメージング対象の陰になっ
た表面の値が作成される。このような付加的な処理は、
通常、再構成画像データの中の雑音アーチファクトを低
減しない。したがって、３ＤおよびＭＩＰ画像は顕著な
アーチファクトを含むことが多い。
【００２３】図３は、ＣＴシステム１０の概略幾何学的
配置図であり、原点Ｏを持つデカルト座標系のｘ−ｙ平
面Ｐ（ｘ，ｙ）内に事実上配置された検出器アレー１８
を示す。Ｘ線源１４は、原点Ｏに等角点（ｉｓｏｃｅｎ
ｔｅｒ）を持つＸ線ビーム１６を、ガントリ角度βおよ
び検出器角度γで検出器アレー１８に向けて投射する。
以下の説明のために、ＤはＸ線源１４とＣＴシステム１
０の等角点との間の距離を表し、ＬはＸ線源１４と関心
のある点（ｒ，φ）との間の距離を表すものとする。こ
こで、ｒは原点Ｏと関心のある点（ｒ，φ）との間の距
離であり、φは平面Ｐ（ｘ，ｙ）と関心のある点（ｒ，
φ）との間の角度である。関心のある点（ｒ，φ）に対
応する３ＤまたはＭＩＰ画像を再構成するためのらせん
再構成アルゴリズムｆ（ｒ，φ）は次式によって定義す
ることができる。
配置図であり、原点Ｏを持つデカルト座標系のｘ−ｙ平
面Ｐ（ｘ，ｙ）内に事実上配置された検出器アレー１８
を示す。Ｘ線源１４は、原点Ｏに等角点（ｉｓｏｃｅｎ
ｔｅｒ）を持つＸ線ビーム１６を、ガントリ角度βおよ
び検出器角度γで検出器アレー１８に向けて投射する。
以下の説明のために、ＤはＸ線源１４とＣＴシステム１
０の等角点との間の距離を表し、ＬはＸ線源１４と関心
のある点（ｒ，φ）との間の距離を表すものとする。こ
こで、ｒは原点Ｏと関心のある点（ｒ，φ）との間の距
離であり、φは平面Ｐ（ｘ，ｙ）と関心のある点（ｒ，
φ）との間の角度である。関心のある点（ｒ，φ）に対
応する３ＤまたはＭＩＰ画像を再構成するためのらせん
再構成アルゴリズムｆ（ｒ，φ）は次式によって定義す
ることができる。
【００２４】
【数１０】
【００２５】ここで、ｐ（γ，β）は検出器角度γおよ
びガントリ角度βで取得されたデータすなわち投影、ｗ
（γ，β）はらせん重み関数、Ｄｃｏｓγはスケーリン
グ係数、γ’はビュー角度βでの関心のある点（ｒ，
φ）に対する検出器角度、ｇ（γ）は扇状ビームに対す
る重畳積分再構成フィルタである。ｗ（γ，β）が１に
等しく、Π＝２πである場合には、式（１）は従来の扇
状ビーム再構成式となる。
びガントリ角度βで取得されたデータすなわち投影、ｗ
（γ，β）はらせん重み関数、Ｄｃｏｓγはスケーリン
グ係数、γ’はビュー角度βでの関心のある点（ｒ，
φ）に対する検出器角度、ｇ（γ）は扇状ビームに対す
る重畳積分再構成フィルタである。ｗ（γ，β）が１に
等しく、Π＝２πである場合には、式（１）は従来の扇
状ビーム再構成式となる。
【００２６】Ｘ線源１４とＸ線ビーム１６の等角点との
間の中心射線５０上の距離Ｌに従ってスケーリング係数
を修正することにより、らせん再構成アルゴリズムを簡
略化することができる。この投影により、投影距離Ｌ’
が生じる。ここで、Ｌ’＝Ｌｃｏｓγである。したがっ
て、式（１）は次のように書き換えることができる。
間の中心射線５０上の距離Ｌに従ってスケーリング係数
を修正することにより、らせん再構成アルゴリズムを簡
略化することができる。この投影により、投影距離Ｌ’
が生じる。ここで、Ｌ’＝Ｌｃｏｓγである。したがっ
て、式（１）は次のように書き換えることができる。
【００２７】
【数１１】
【００２８】前に説明したように、らせん再構成アルゴ
リズムｆ（ｒ，φ）は投影ｐ（γ，β）を整数に変換す
る。この整数はＣＴ数とも呼ばれ、ディスプレイ４２上
の対応する画素の明るさを制御するために使用される。
しかし、この変換すなわちデータ処理は雑音アーチファ
クトを発生することが知られており、したがって、３Ｄ
およびＭＩＰ画像の中に明暗の帯または渦巻き曲線を生
じる。
リズムｆ（ｒ，φ）は投影ｐ（γ，β）を整数に変換す
る。この整数はＣＴ数とも呼ばれ、ディスプレイ４２上
の対応する画素の明るさを制御するために使用される。
しかし、この変換すなわちデータ処理は雑音アーチファ
クトを発生することが知られており、したがって、３Ｄ
およびＭＩＰ画像の中に明暗の帯または渦巻き曲線を生
じる。
【００２９】らせん再構成アルゴリズムｆ（ｒ，φ）に
よって生じる雑音は逆投影プロセスのらせん重み関数ｗ
（γ，β）およびスケーリング係数Ｌ’-2に直接関連し
ている。特に、そしてσ（γ，β）が投影の標準偏差分
布関数である場合には、重み付け方式用いて処理したデ
ータと重み付け方式を用いないで処理したデータとの標
準偏差比は次式で表すことができる。
よって生じる雑音は逆投影プロセスのらせん重み関数ｗ
（γ，β）およびスケーリング係数Ｌ’-2に直接関連し
ている。特に、そしてσ（γ，β）が投影の標準偏差分
布関数である場合には、重み付け方式用いて処理したデ
ータと重み付け方式を用いないで処理したデータとの標
準偏差比は次式で表すことができる。
【００３０】
【数１２】
【００３１】この比を以後、雑音比とも呼ぶ。式（３）
に示すように、関心のある点（ｒ，φ）の位置は画像雑
音に直接影響を及ぼす。特に、第１の位置（ｒ1 ，
φ1 ）と第２の位置（ｒ2 ，φ2 ）で雑音比ξ（ｒ，
φ）が著しく異なる。ある位置では雑音比ξ（ｒ，φ）
がほぼ０．５となるのに対して、他の位置では雑音比ξ
（ｒ，φ）がほぼ２．０となる。したがって、発生する
雑音は非一様で、非定常である。すなわち、雑音パター
ンは、検出器角度γ、ガントリ角度βおよび距離Ｌに関
して変わる。雑音分布のこの不均一により、作成される
３ＤおよびＭＩＰ画像の中に偏り、たとえば明暗の帯ま
たはらせんパターンのアーチファクトが生じる。
に示すように、関心のある点（ｒ，φ）の位置は画像雑
音に直接影響を及ぼす。特に、第１の位置（ｒ1 ，
φ1 ）と第２の位置（ｒ2 ，φ2 ）で雑音比ξ（ｒ，
φ）が著しく異なる。ある位置では雑音比ξ（ｒ，φ）
がほぼ０．５となるのに対して、他の位置では雑音比ξ
（ｒ，φ）がほぼ２．０となる。したがって、発生する
雑音は非一様で、非定常である。すなわち、雑音パター
ンは、検出器角度γ、ガントリ角度βおよび距離Ｌに関
して変わる。雑音分布のこの不均一により、作成される
３ＤおよびＭＩＰ画像の中に偏り、たとえば明暗の帯ま
たはらせんパターンのアーチファクトが生じる。
【００３２】本発明の一実施態様によれば、平滑化アル
ゴリズムは、表示される画像に事実上一様な雑音分布を
与えることにより雑音アーチファクトを低減する。本発
明による平滑化アルゴリズムは、どの特定のらせん画像
再構成アルゴリズムを指向しているものでもなく、どの
特定のらせん画像再構成アルゴリズムでの実施に限定さ
れるものでもない。むしろ、本発明による平滑化アルゴ
リズムは、多数の異なるらせん再構成アルゴリズムに使
用することができる。また、ここではときに第三世代の
ＣＴシステムに関連して本発明による平滑化アルゴリズ
ムの説明を行うが、本発明による平滑化アルゴリズムは
第四世代のＣＴシステムを含む他の多数の型のＣＴシス
テムに関連して実施することができる。また、一実施態
様では平滑化アルゴリズムはコンピュータ３６で実行さ
れ、そして、例えば大容量記憶装置３８に記憶されたデ
ータの処理を行う。他の多数の代替構成が可能であるこ
とは勿論である。
ゴリズムは、表示される画像に事実上一様な雑音分布を
与えることにより雑音アーチファクトを低減する。本発
明による平滑化アルゴリズムは、どの特定のらせん画像
再構成アルゴリズムを指向しているものでもなく、どの
特定のらせん画像再構成アルゴリズムでの実施に限定さ
れるものでもない。むしろ、本発明による平滑化アルゴ
リズムは、多数の異なるらせん再構成アルゴリズムに使
用することができる。また、ここではときに第三世代の
ＣＴシステムに関連して本発明による平滑化アルゴリズ
ムの説明を行うが、本発明による平滑化アルゴリズムは
第四世代のＣＴシステムを含む他の多数の型のＣＴシス
テムに関連して実施することができる。また、一実施態
様では平滑化アルゴリズムはコンピュータ３６で実行さ
れ、そして、例えば大容量記憶装置３８に記憶されたデ
ータの処理を行う。他の多数の代替構成が可能であるこ
とは勿論である。
【００３３】本発明の一実施態様によれば、フィルタ係
数を使用して適応平滑化が行われる。この適応平滑化は
３ＤおよびＭＩＰ画像の中の画像雑音を平滑化、すなわ
ち画像雑音をより一様に分布させる。特に、この実施態
様では、らせん重み関数ｗ（γ，β）が作成され、そし
てフィルタ係数が標準偏差比ξ（ｒ，φ）に従って、す
なわち標準偏差比ξ（ｒ，φ）に基づいて作成される。
次に、これらのフィルタ係数がフィルタリングすなわち
平滑化に使用され、これにより画像における雑音分布が
事実上一様になる。
数を使用して適応平滑化が行われる。この適応平滑化は
３ＤおよびＭＩＰ画像の中の画像雑音を平滑化、すなわ
ち画像雑音をより一様に分布させる。特に、この実施態
様では、らせん重み関数ｗ（γ，β）が作成され、そし
てフィルタ係数が標準偏差比ξ（ｒ，φ）に従って、す
なわち標準偏差比ξ（ｒ，φ）に基づいて作成される。
次に、これらのフィルタ係数がフィルタリングすなわち
平滑化に使用され、これにより画像における雑音分布が
事実上一様になる。
【００３４】一特定例として、３×３の核を使用して平
滑化を行うとき、次式に従ってフィルタ係数が決められ
る。
滑化を行うとき、次式に従ってフィルタ係数が決められ
る。
【００３５】
【数１３】
【００３６】ここで、
【００３７】
【数１４】
【００３８】ｃは隣接した画素の重みであり、１−８ｃ
が中心の画素の重みである。次に、画像の適応平滑化の
ために、これらの定められた重みすなわちフィルタ係数
を核で使用し、データに適用する。この「平滑化」は、
３ＤおよびＭＩＰ再構成プロセスの前にデータに対して
直接実行する。あるいは、この平滑化アルゴリズムは、
３ＤおよびＭＩＰ再構成プロセスの間に行ってもよい。
が中心の画素の重みである。次に、画像の適応平滑化の
ために、これらの定められた重みすなわちフィルタ係数
を核で使用し、データに適用する。この「平滑化」は、
３ＤおよびＭＩＰ再構成プロセスの前にデータに対して
直接実行する。あるいは、この平滑化アルゴリズムは、
３ＤおよびＭＩＰ再構成プロセスの間に行ってもよい。
【００３９】画像の分解能を事実上維持するために、す
なわち画像の分解能に対する平滑化アルゴリズムの影響
を少なくするために、平滑化アルゴリズムの実行より前
にデータを「平滑化されるデータ」と「平滑化されない
データ」とに分割することができる。このような分割
は、たとえば、グレースケール閾値によって行うことが
できる。「平滑化されないデータ」、すなわち中心の画
素からの値の差が選択された閾値を超えるデータは、フ
ィルタ係数ｃの決定から除かれる。フィルタ係数ｃは
「平滑化されるデータ」だけに基づいて決定される。
なわち画像の分解能に対する平滑化アルゴリズムの影響
を少なくするために、平滑化アルゴリズムの実行より前
にデータを「平滑化されるデータ」と「平滑化されない
データ」とに分割することができる。このような分割
は、たとえば、グレースケール閾値によって行うことが
できる。「平滑化されないデータ」、すなわち中心の画
素からの値の差が選択された閾値を超えるデータは、フ
ィルタ係数ｃの決定から除かれる。フィルタ係数ｃは
「平滑化されるデータ」だけに基づいて決定される。
【００４０】上記のアルゴリズムにより、３ＤおよびＭ
ＩＰらせん画像再構成におけるアーチファクトの低減が
容易になる。このようなアルゴリズムはまた、画像を作
成するために必要な処理時間を著しく増大させることも
ないと考えられる。本発明の種々の実施態様についての
以上の説明から、本発明の目的が達成されることは明ら
かである。本発明を実施態様について詳しく説明した
が、これらは説明と例示のためだけのものであり、本発
明をこれらに制限するものではないことが明瞭に理解さ
れるはずである。たとえば、ここに説明したＣＴシステ
ムは、Ｘ線源と検出器がともにガントリとともに回転す
る「第三世代」のＣＴシステムである。検出器が完全な
環状の静止した検出器であり、Ｘ線源だけがガントリと
ともに回転する「第四世代」のＣＴシステムを含む他の
多くのシステムを使用することが出来る。したがって、
本発明の趣旨と範囲は特許請求の範囲によって限定され
るものである。
ＩＰらせん画像再構成におけるアーチファクトの低減が
容易になる。このようなアルゴリズムはまた、画像を作
成するために必要な処理時間を著しく増大させることも
ないと考えられる。本発明の種々の実施態様についての
以上の説明から、本発明の目的が達成されることは明ら
かである。本発明を実施態様について詳しく説明した
が、これらは説明と例示のためだけのものであり、本発
明をこれらに制限するものではないことが明瞭に理解さ
れるはずである。たとえば、ここに説明したＣＴシステ
ムは、Ｘ線源と検出器がともにガントリとともに回転す
る「第三世代」のＣＴシステムである。検出器が完全な
環状の静止した検出器であり、Ｘ線源だけがガントリと
ともに回転する「第四世代」のＣＴシステムを含む他の
多くのシステムを使用することが出来る。したがって、
本発明の趣旨と範囲は特許請求の範囲によって限定され
るものである。
【図１】ＣＴイメージング・システムの絵画的な斜視図
である。
である。
【図２】図１に示したシステムの概略ブロック図であ
る。
る。
【図３】図１に示したシステムの概略幾何学的配置図で
ある。
ある。
１０ コンピュータ断層撮影イメージング・システム １４ Ｘ線源 １８ 検出器アレー ２０ 検出器 ２２ イメージング対象
Claims (16)
- 【請求項１】 Ｘ線源および検出器アレーを含み、らせ
ん走査で取得されたデータを使用してイメージング対象
の画像を作成するためのシステムにおいて、 らせん重み関数を決定し、この決定されたらせん重み関
数に基づいてフィルタ係数を定め、そしてこのフィルタ
係数をデータに適用する構成を有していることを特徴と
する画像作成システム。 - 【請求項２】 上記フィルタ係数を定めるために、上記
データを分割する構成を有している請求項１記載の画像
作成システム。 - 【請求項３】 上記データを分割するために、グレース
ケール閾値動作を行う構成を有している請求項２記載の
画像作成システム。 - 【請求項４】 更に、らせん重み付けを行った場合と行
わない場合との再構成画像の標準偏差比を決定する構成
を有している請求項１記載の画像作成システム。 - 【請求項５】 上記のらせん重み付けを行った場合と行
わない場合との再構成画像の標準偏差比が次式の通りで
あり、 【数１】 ここで、ｗ（γ，β）はらせん重み関数、α（γ，β）
は投影の標準偏差分布関数、βはガントリ角度、γは検
出器角度、Ｌ’はＸ線源と関心のある点（ｒ，φ）との
間の投影距離である請求項４記載の画像作成システム。 - 【請求項６】 更に、３×３の核も含み、上記フィルタ
係数が次式に従って定められ、 【数２】 ここで 【数３】 である請求項５記載の画像作成システム。 - 【請求項７】 更に、三次元の画像を作成する構成を有
している請求項１記載の画像作成システム。 - 【請求項８】 更に、最大強度投影画像を作成する構成
を有している請求項１記載の画像作成システム。 - 【請求項９】 らせん走査で取得されたデータを使用し
てイメージング対象の画像を作成するための方法におい
て、 らせん重み関数を決定するステップ、 上記の決定されたらせん重み関数に基づいてフィルタ係
数を定めるステップ、および上記フィルタ係数をデータ
に適用するステップを含むことを特徴とする画像作成方
法。 - 【請求項１０】 上記のフィルタ係数を定めるステップ
が、上記データを分割するステップを含んでいる請求項
９記載の画像作成方法。 - 【請求項１１】 上記データを分割するステップが、グ
レースケール閾値動作を行うステップを含んでいる請求
項１０記載の画像作成方法。 - 【請求項１２】 更に、らせん重み付けを行った場合と
行わない場合との再構成画像の標準偏差比を決定するス
テップを含んでいる請求項９記載の画像作成方法。 - 【請求項１３】 上記のらせん重み付けを行った場合と
行わない場合との再構成画像の上記標準偏差比が次式の
通りであり、 【数４】 であり、ここで、ｗ（γ，β）はらせん重み関数、α
（γ，β）は投影の標準偏差分布関数、βはガントリ角
度、γは検出器角度、Ｌ’はＸ線源と関心のある点
（ｒ，φ）との間の投影距離である請求項１２記載の画
像作成方法。 - 【請求項１４】 上記フィルタ係数が次式に従って定め
られ、 【数５】 ここで 【数６】 である請求項１３記載の画像作成方法。 - 【請求項１５】 更に、三次元の画像を作成するステッ
プを含んでいる請求項９記載の画像作成方法。 - 【請求項１６】 更に、最大強度投影画像を作成するス
テップを含んでいる請求項９記載の画像作成方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/751648 | 1996-11-18 | ||
| US08/751,648 US5818896A (en) | 1996-11-18 | 1996-11-18 | Methods and apparatus for three-dimensional and maximum intensity projection image reconstruction in a computed tomography system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10216121A true JPH10216121A (ja) | 1998-08-18 |
Family
ID=25022896
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9311627A Withdrawn JPH10216121A (ja) | 1996-11-18 | 1997-11-13 | らせん走査で画像を作成するための方法およびシステム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5818896A (ja) |
| JP (1) | JPH10216121A (ja) |
| DE (1) | DE19743220A1 (ja) |
| IL (1) | IL122055A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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